[
  {
    "path": ".gitignore",
    "content": "build\n*.*~\n"
  },
  {
    "path": "CMakeLists.txt",
    "content": "cmake_minimum_required(VERSION 2.8)\nproject(Jetson-SLAM)\n\n\n\nIF(NOT CMAKE_BUILD_TYPE)\n  SET(CMAKE_BUILD_TYPE Release)\nENDIF()\n\nMESSAGE(\"Build type: \" ${CMAKE_BUILD_TYPE})\n\nset(CMAKE_C_FLAGS \"${CMAKE_C_FLAGS}  -Wno-error -Wno-sign-compare -O3 -march=native \")\nset(CMAKE_CXX_FLAGS \"${CMAKE_CXX_FLAGS} -Wno-error -Wno-sign-compare  -O3 -march=native\")\n\n# Check C++11 or C++0x support\ninclude(CheckCXXCompilerFlag)\n#CHECK_CXX_COMPILER_FLAG(\"-std=c++14\" COMPILER_SUPPORTS_CXX14)\n#CHECK_CXX_COMPILER_FLAG(\"-std=c++11\" COMPILER_SUPPORTS_CXX11)\n#CHECK_CXX_COMPILER_FLAG(\"-std=c++0x\" COMPILER_SUPPORTS_CXX0X)\n\n#if(COMPILER_SUPPORTS_CXX14)\n   set(CMAKE_CXX_FLAGS \"${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=c++14\")\n   #add_definitions(-DCOMPILEDWITHC14)\n   message(STATUS \"Using flag -std=c++14.\")\n#elseif(COMPILER_SUPPORTS_CXX11)\n#   set(CMAKE_CXX_FLAGS \"${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=c++11\")\n#   add_definitions(-DCOMPILEDWITHC11)\n#   message(STATUS \"Using flag -std=c++11.\")\n#elseif(COMPILER_SUPPORTS_CXX0X)\n#   set(CMAKE_CXX_FLAGS \"${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=c++0x\")\n#   add_definitions(-DCOMPILEDWITHC0X)\n#   message(STATUS \"Using flag -std=c++0x.\")\n#else()\n#   message(FATAL_ERROR \"The compiler ${CMAKE_CXX_COMPILER} has no C++11 support. Please use a different C++ compiler.\")\n#endif()\n\nmessage(STATUS \"${CMAKE_CXX_FLAGS}\")\n\nfind_package(CUDA REQUIRED)\nset(CUDA_NVCC_FLAGS \"--std c++14\")\n\nLIST(APPEND CMAKE_MODULE_PATH ${PROJECT_SOURCE_DIR}/cmake_modules)\n\nfind_package(OpenCV 4 REQUIRED)\n\nif(NOT OpenCV_FOUND)\n  message(FATAL_ERROR \"OpenCV >= 4 not found.\")\nendif()\n\nfind_package(Eigen3 3.1.0 REQUIRED)\nfind_package(Pangolin REQUIRED)\n\ninclude_directories(\n${PROJECT_SOURCE_DIR}\n${PROJECT_SOURCE_DIR}/include\n${EIGEN3_INCLUDE_DIR}\n${PROJECT_SOURCE_DIR}/Thirdparty/\n${PROJECT_SOURCE_DIR}/Thirdparty/g2o\n${Pangolin_INCLUDE_DIRS}\n${CUDA_INCLUDE_DIRS}\n)\n\nset(CMAKE_LIBRARY_OUTPUT_DIRECTORY ${PROJECT_SOURCE_DIR}/lib)\n\n\n\n\ncuda_add_library(${PROJECT_NAME} SHARED\nsrc/Converter.cpp\nsrc/Frame.cpp\nsrc/FrameDrawer.cpp\nsrc/Initializer.cpp\nsrc/KeyFrame.cpp\nsrc/KeyFrameDatabase.cpp\nsrc/LocalMapping.cpp\nsrc/LoopClosing.cpp\nsrc/Map.cpp\nsrc/MapDrawer.cpp\nsrc/MapPoint.cpp\nsrc/Optimizer.cpp\nsrc/ORBextractor.cpp\nsrc/ORBmatcher.cpp\nsrc/PnPsolver.cpp\nsrc/Sim3Solver.cpp\nsrc/System.cpp\nsrc/Tracking.cpp\nsrc/Viewer.cpp\nsrc/cuda/orb_bitpattern.cpp\nsrc/cuda/orb_copy_output.cu\nsrc/cuda/orb_descriptor.cu\nsrc/cuda/orb_FAST_apply_NMS_G.cu\nsrc/cuda/orb_FAST_apply_NMS_L.cu\nsrc/cuda/orb_FAST_apply_NMS_MS.cpp\nsrc/cuda/orb_FAST_apply_NMS_MS.cu\nsrc/cuda/orb_FAST_compute_score.cu\nsrc/cuda/orb_FAST_obtain_keypoints.cpp\nsrc/cuda/orb_FAST_orientation.cu\nsrc/cuda/orb_gaussian.cu\nsrc/cuda/orb_gpu.cpp\nsrc/cuda/orb_matcher.cu\nsrc/cuda/orb_pyramid.cu\nsrc/cuda/orb_stereo_match.cu\nsrc/cuda/synced_mem_holder.cpp\nsrc/cuda/tracking_isinfrustum.cu\n)\n\n\ntarget_link_libraries(${PROJECT_NAME}\n${OpenCV_LIBS}\n${EIGEN3_LIBS}\n${Pangolin_LIBRARIES}\n${CUDA_LIBRARIES}\n${CUDA_CUBLAS_LIBRARIES}\n${PROJECT_SOURCE_DIR}/Thirdparty/DBoW2/lib/libDBoW2.so\n${PROJECT_SOURCE_DIR}/Thirdparty/g2o/lib/libg2o.so\n)\n\n# Build execs\n\nset(CMAKE_RUNTIME_OUTPUT_DIRECTORY ${PROJECT_SOURCE_DIR}/Examples/Stereo)\n\nadd_executable(stereo_kitti Examples/Stereo/stereo_kitti.cpp)\ntarget_link_libraries(stereo_kitti ${PROJECT_NAME})\n\nadd_executable(stereo_euroc Examples/Stereo/stereo_euroc.cpp)\ntarget_link_libraries(stereo_euroc ${PROJECT_NAME})\n\n\nadd_executable(stereo_live Examples/Stereo/stereo_live.cpp)\ntarget_link_libraries(stereo_live ${PROJECT_NAME})\n\n\nset(CMAKE_RUNTIME_OUTPUT_DIRECTORY ${PROJECT_SOURCE_DIR}/Examples/RGB-D)\n\nadd_executable(rgbd_tum\nExamples/RGB-D/rgbd_tum.cpp)\ntarget_link_libraries(rgbd_tum ${PROJECT_NAME})\n\nadd_executable(rgbd_live\nExamples/RGB-D/rgbd_live.cpp)\ntarget_link_libraries(rgbd_live ${PROJECT_NAME})\n\n\n\nset(CMAKE_RUNTIME_OUTPUT_DIRECTORY ${PROJECT_SOURCE_DIR}/Examples/Monocular)\n\nadd_executable(mono_live\nExamples/Monocular/mono_live.cpp)\ntarget_link_libraries(mono_live ${PROJECT_NAME})\n\n\nadd_executable(mono_tum\nExamples/Monocular/mono_tum.cpp)\ntarget_link_libraries(mono_tum ${PROJECT_NAME})\n\nadd_executable(mono_kitti\nExamples/Monocular/mono_kitti.cpp)\ntarget_link_libraries(mono_kitti ${PROJECT_NAME})\n\nadd_executable(mono_euroc\nExamples/Monocular/mono_euroc.cpp)\ntarget_link_libraries(mono_euroc ${PROJECT_NAME})\n\n\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Monocular/EuRoC.yaml",
    "content": "%YAML:1.0\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# Camera Parameters. Adjust them!\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\n# Camera calibration and distortion parameters (OpenCV) \nCamera.fx: 458.654\nCamera.fy: 457.296\nCamera.cx: 367.215\nCamera.cy: 248.375\n\nCamera.k1: -0.28340811\nCamera.k2: 0.07395907\nCamera.p1: 0.00019359\nCamera.p2: 1.76187114e-05\n\n# Camera frames per second \nCamera.fps: 20.0\n\n# Color order of the images (0: BGR, 1: RGB. It is ignored if images are grayscale)\nCamera.RGB: 1\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# ORB Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\n# ORB Extractor: Number of features per image\nORBextractor.nFeatures: 1000\n\n# ORB Extractor: Scale factor between levels in the scale pyramid \t\nORBextractor.scaleFactor: 1.2\n\n# ORB Extractor: Number of levels in the scale pyramid\t\nORBextractor.nLevels: 8\n\n# ORB Extractor: Fast threshold\n# Image is divided in a grid. At each cell FAST are extracted imposing a minimum response.\n# Firstly we impose iniThFAST. If no corners are detected we impose a lower value minThFAST\n# You can lower these values if your images have low contrast\t\t\t\nORBextractor.iniThFAST: 20\nORBextractor.minThFAST: 7\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# Viewer Parameters\n#---------------------------------------------------------------------------------------------\nViewer.KeyFrameSize: 0.05\nViewer.KeyFrameLineWidth: 1\nViewer.GraphLineWidth: 0.9\nViewer.PointSize:2\nViewer.CameraSize: 0.08\nViewer.CameraLineWidth: 3\nViewer.ViewpointX: 0\nViewer.ViewpointY: -0.7\nViewer.ViewpointZ: -1.8\nViewer.ViewpointF: 500\n\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Monocular/EuRoC_TimeStamps/MH01.txt",
    "content": "1403636579763555584\n1403636579813555456\n1403636579863555584\n1403636579913555456\n1403636579963555584\n1403636580013555456\n1403636580063555584\n1403636580113555456\n1403636580163555584\n1403636580213555456\n1403636580263555584\n1403636580313555456\n1403636580363555584\n1403636580413555456\n1403636580463555584\n1403636580513555456\n1403636580563555584\n1403636580613555456\n1403636580663555584\n1403636580713555456\n1403636580763555584\n1403636580813555456\n1403636580863555584\n1403636580913555456\n1403636580963555584\n1403636581013555456\n1403636581063555584\n1403636581113555456\n1403636581163555584\n1403636581213555456\n1403636581263555584\n1403636581313555456\n1403636581363555584\n1403636581413555456\n1403636581463555584\n1403636581513555456\n1403636581563555584\n1403636581613555456\n1403636581663555584\n1403636581713555456\n1403636581763555584\n1403636581813555456\n1403636581863555584\n1403636581913555456\n1403636581963555584\n1403636582013555456\n1403636582063555584\n1403636582113555456\n1403636582163555584\n1403636582213555456\n1403636582263555584\n1403636582313555456\n1403636582363555584\n1403636582413555456\n1403636582463555584\n1403636582513555456\n1403636582563555584\n1403636582613555456\n1403636582663555584\n1403636582713555456\n1403636582763555584\n1403636582813555456\n1403636582863555584\n1403636582913555456\n1403636582963555584\n1403636583013555456\n1403636583063555584\n1403636583113555456\n1403636583163555584\n1403636583213555456\n1403636583263555584\n1403636583313555456\n1403636583363555584\n1403636583413555456\n1403636583463555584\n1403636583513555456\n1403636583563555584\n1403636583613555456\n1403636583663555584\n1403636583713555456\n1403636583763555584\n1403636583813555456\n1403636583863555584\n1403636583913555456\n1403636583963555584\n1403636584013555456\n1403636584063555584\n1403636584113555456\n1403636584163555584\n1403636584213555456\n1403636584263555584\n1403636584313555456\n1403636584363555584\n1403636584413555456\n1403636584463555584\n1403636584513555456\n1403636584563555584\n1403636584613555456\n1403636584663555584\n1403636584713555456\n1403636584763555584\n1403636584813555456\n1403636584863555584\n1403636584913555456\n1403636584963555584\n1403636585013555456\n1403636585063555584\n1403636585113555456\n1403636585163555584\n1403636585213555456\n1403636585263555584\n1403636585313555456\n1403636585363555584\n1403636585413555456\n1403636585463555584\n1403636585513555456\n1403636585563555584\n1403636585613555456\n1403636585663555584\n1403636585713555456\n1403636585763555584\n1403636585813555456\n1403636585863555584\n1403636585913555456\n1403636585963555584\n1403636586013555456\n1403636586063555584\n1403636586113555456\n1403636586163555584\n1403636586213555456\n1403636586263555584\n1403636586313555456\n1403636586363555584\n1403636586413555456\n1403636586463555584\n1403636586513555456\n1403636586563555584\n1403636586613555456\n1403636586663555584\n1403636586713555456\n1403636586763555584\n1403636586813555456\n1403636586863555584\n1403636586913555456\n1403636586963555584\n1403636587013555456\n1403636587063555584\n1403636587113555456\n1403636587163555584\n1403636587213555456\n1403636587263555584\n1403636587313555456\n1403636587363555584\n1403636587413555456\n1403636587463555584\n1403636587513555456\n1403636587563555584\n1403636587613555456\n1403636587663555584\n1403636587713555456\n1403636587763555584\n1403636587813555456\n1403636587863555584\n1403636587913555456\n1403636587963555584\n1403636588013555456\n1403636588063555584\n1403636588113555456\n1403636588163555584\n1403636588213555456\n1403636588263555584\n1403636588313555456\n1403636588363555584\n1403636588413555456\n1403636588463555584\n1403636588513555456\n1403636588563555584\n1403636588613555456\n1403636588663555584\n1403636588713555456\n1403636588763555584\n1403636588813555456\n1403636588863555584\n1403636588913555456\n1403636588963555584\n1403636589013555456\n1403636589063555584\n1403636589113555456\n1403636589163555584\n1403636589213555456\n1403636589263555584\n1403636589313555456\n1403636589363555584\n1403636589413555456\n1403636589463555584\n1403636589513555456\n1403636589563555584\n1403636589613555456\n1403636589663555584\n1403636589713555456\n1403636589763555584\n1403636589813555456\n1403636589863555584\n1403636589913555456\n1403636589963555584\n1403636590013555456\n1403636590063555584\n1403636590113555456\n1403636590163555584\n1403636590213555456\n1403636590263555584\n1403636590313555456\n1403636590363555584\n1403636590413555456\n1403636590463555584\n1403636590513555456\n1403636590563555584\n1403636590613555456\n1403636590663555584\n1403636590713555456\n1403636590763555584\n1403636590813555456\n1403636590863555584\n1403636590913555456\n1403636590963555584\n1403636591013555456\n1403636591063555584\n1403636591113555456\n1403636591163555584\n1403636591213555456\n1403636591263555584\n1403636591313555456\n1403636591363555584\n1403636591413555456\n1403636591463555584\n1403636591513555456\n1403636591563555584\n1403636591613555456\n1403636591663555584\n1403636591713555456\n1403636591763555584\n1403636591813555456\n1403636591863555584\n1403636591913555456\n1403636591963555584\n1403636592013555456\n1403636592063555584\n1403636592113555456\n1403636592163555584\n1403636592213555456\n1403636592263555584\n1403636592313555456\n1403636592363555584\n1403636592413555456\n1403636592463555584\n1403636592513555456\n1403636592563555584\n1403636592613555456\n1403636592663555584\n1403636592713555456\n1403636592763555584\n1403636592813555456\n1403636592863555584\n1403636592913555456\n1403636592963555584\n1403636593013555456\n1403636593063555584\n1403636593113555456\n1403636593163555584\n1403636593213555456\n1403636593263555584\n1403636593313555456\n1403636593363555584\n1403636593413555456\n1403636593463555584\n1403636593513555456\n1403636593563555584\n1403636593613555456\n1403636593663555584\n1403636593713555456\n1403636593763555584\n1403636593813555456\n1403636593863555584\n1403636593913555456\n1403636593963555584\n1403636594013555456\n1403636594063555584\n1403636594113555456\n1403636594163555584\n1403636594213555456\n1403636594263555584\n1403636594313555456\n1403636594363555584\n1403636594413555456\n1403636594463555584\n1403636594513555456\n1403636594563555584\n1403636594613555456\n1403636594663555584\n1403636594713555456\n1403636594763555584\n1403636594813555456\n1403636594863555584\n1403636594913555456\n1403636594963555584\n1403636595013555456\n1403636595063555584\n1403636595113555456\n1403636595163555584\n1403636595213555456\n1403636595263555584\n1403636595313555456\n1403636595363555584\n1403636595413555456\n1403636595463555584\n1403636595513555456\n1403636595563555584\n1403636595613555456\n1403636595663555584\n1403636595713555456\n1403636595763555584\n1403636595813555456\n1403636595863555584\n1403636595913555456\n1403636595963555584\n1403636596013555456\n1403636596063555584\n1403636596113555456\n1403636596163555584\n1403636596213555456\n1403636596263555584\n1403636596313555456\n1403636596363555584\n1403636596413555456\n1403636596463555584\n1403636596513555456\n1403636596563555584\n1403636596613555456\n1403636596663555584\n1403636596713555456\n1403636596763555584\n1403636596813555456\n1403636596863555584\n1403636596913555456\n1403636596963555584\n1403636597013555456\n1403636597063555584\n1403636597113555456\n1403636597163555584\n1403636597213555456\n1403636597263555584\n1403636597313555456\n1403636597363555584\n1403636597413555456\n1403636597463555584\n1403636597513555456\n1403636597563555584\n1403636597613555456\n1403636597663555584\n1403636597713555456\n1403636597763555584\n1403636597813555456\n1403636597863555584\n1403636597913555456\n1403636597963555584\n1403636598013555456\n1403636598063555584\n1403636598113555456\n1403636598163555584\n1403636598213555456\n1403636598263555584\n1403636598313555456\n1403636598363555584\n1403636598413555456\n1403636598463555584\n1403636598513555456\n1403636598563555584\n1403636598613555456\n1403636598663555584\n1403636598713555456\n1403636598763555584\n1403636598813555456\n1403636598863555584\n1403636598913555456\n1403636598963555584\n1403636599013555456\n1403636599063555584\n1403636599113555456\n1403636599163555584\n1403636599213555456\n1403636599263555584\n1403636599313555456\n1403636599363555584\n1403636599413555456\n1403636599463555584\n1403636599513555456\n1403636599563555584\n1403636599613555456\n1403636599663555584\n1403636599713555456\n1403636599763555584\n1403636599813555456\n1403636599863555584\n1403636599913555456\n1403636599963555584\n1403636600013555456\n1403636600063555584\n1403636600113555456\n1403636600163555584\n1403636600213555456\n1403636600263555584\n1403636600313555456\n1403636600363555584\n1403636600413555456\n1403636600463555584\n1403636600513555456\n1403636600563555584\n1403636600613555456\n1403636600663555584\n1403636600713555456\n1403636600763555584\n1403636600813555456\n1403636600863555584\n1403636600913555456\n1403636600963555584\n1403636601013555456\n1403636601063555584\n1403636601113555456\n1403636601163555584\n1403636601213555456\n1403636601263555584\n1403636601313555456\n1403636601363555584\n1403636601413555456\n1403636601463555584\n1403636601513555456\n1403636601563555584\n1403636601613555456\n1403636601663555584\n1403636601713555456\n1403636601763555584\n1403636601813555456\n1403636601863555584\n1403636601913555456\n1403636601963555584\n1403636602013555456\n1403636602063555584\n1403636602113555456\n1403636602163555584\n1403636602213555456\n1403636602263555584\n1403636602313555456\n1403636602363555584\n1403636602413555456\n1403636602463555584\n1403636602513555456\n1403636602563555584\n1403636602613555456\n1403636602663555584\n1403636602713555456\n1403636602763555584\n1403636602813555456\n1403636602863555584\n1403636602913555456\n1403636602963555584\n1403636603013555456\n1403636603063555584\n1403636603113555456\n1403636603163555584\n1403636603213555456\n1403636603263555584\n1403636603313555456\n1403636603363555584\n1403636603413555456\n1403636603463555584\n1403636603513555456\n1403636603563555584\n1403636603613555456\n1403636603663555584\n1403636603713555456\n1403636603763555584\n1403636603813555456\n1403636603863555584\n1403636603913555456\n1403636603963555584\n1403636604013555456\n1403636604063555584\n1403636604113555456\n1403636604163555584\n1403636604213555456\n1403636604263555584\n1403636604313555456\n1403636604363555584\n1403636604413555456\n1403636604463555584\n1403636604513555456\n1403636604563555584\n1403636604613555456\n1403636604663555584\n1403636604713555456\n1403636604763555584\n1403636604813555456\n1403636604863555584\n1403636604913555456\n1403636604963555584\n1403636605013555456\n1403636605063555584\n1403636605113555456\n1403636605163555584\n1403636605213555456\n1403636605263555584\n1403636605313555456\n1403636605363555584\n1403636605413555456\n1403636605463555584\n1403636605513555456\n1403636605563555584\n1403636605613555456\n1403636605663555584\n1403636605713555456\n1403636605763555584\n1403636605813555456\n1403636605863555584\n1403636605913555456\n1403636605963555584\n1403636606013555456\n1403636606063555584\n1403636606113555456\n1403636606163555584\n1403636606213555456\n1403636606263555584\n1403636606313555456\n1403636606363555584\n1403636606413555456\n1403636606463555584\n1403636606513555456\n1403636606563555584\n1403636606613555456\n1403636606663555584\n1403636606713555456\n1403636606763555584\n1403636606813555456\n1403636606863555584\n1403636606913555456\n1403636606963555584\n1403636607013555456\n1403636607063555584\n1403636607113555456\n1403636607163555584\n1403636607213555456\n1403636607263555584\n1403636607313555456\n1403636607363555584\n1403636607413555456\n1403636607463555584\n1403636607513555456\n1403636607563555584\n1403636607613555456\n1403636607663555584\n1403636607713555456\n1403636607763555584\n1403636607813555456\n1403636607863555584\n1403636607913555456\n1403636607963555584\n1403636608013555456\n1403636608063555584\n1403636608113555456\n1403636608163555584\n1403636608213555456\n1403636608263555584\n1403636608313555456\n1403636608363555584\n1403636608413555456\n1403636608463555584\n1403636608513555456\n1403636608563555584\n1403636608613555456\n1403636608663555584\n1403636608713555456\n1403636608763555584\n1403636608813555456\n1403636608863555584\n1403636608913555456\n1403636608963555584\n1403636609013555456\n1403636609063555584\n1403636609113555456\n1403636609163555584\n1403636609213555456\n1403636609263555584\n1403636609313555456\n1403636609363555584\n1403636609413555456\n1403636609463555584\n1403636609513555456\n1403636609563555584\n1403636609613555456\n1403636609663555584\n1403636609713555456\n1403636609763555584\n1403636609813555456\n1403636609863555584\n1403636609913555456\n1403636609963555584\n1403636610013555456\n1403636610063555584\n1403636610113555456\n1403636610163555584\n1403636610213555456\n1403636610263555584\n1403636610313555456\n1403636610363555584\n1403636610413555456\n1403636610463555584\n1403636610513555456\n1403636610563555584\n1403636610613555456\n1403636610663555584\n1403636610713555456\n1403636610763555584\n1403636610813555456\n1403636610863555584\n1403636610913555456\n1403636610963555584\n1403636611013555456\n1403636611063555584\n1403636611113555456\n1403636611163555584\n1403636611213555456\n1403636611263555584\n1403636611313555456\n1403636611363555584\n1403636611413555456\n1403636611463555584\n1403636611513555456\n1403636611563555584\n1403636611613555456\n1403636611663555584\n1403636611713555456\n1403636611763555584\n1403636611813555456\n1403636611863555584\n1403636611913555456\n1403636611963555584\n1403636612013555456\n1403636612063555584\n1403636612113555456\n1403636612163555584\n1403636612213555456\n1403636612263555584\n1403636612313555456\n1403636612363555584\n1403636612413555456\n1403636612463555584\n1403636612513555456\n1403636612563555584\n1403636612613555456\n1403636612663555584\n1403636612713555456\n1403636612763555584\n1403636612813555456\n1403636612863555584\n1403636612913555456\n1403636612963555584\n1403636613013555456\n1403636613063555584\n1403636613113555456\n1403636613163555584\n1403636613213555456\n1403636613263555584\n1403636613313555456\n1403636613363555584\n1403636613413555456\n1403636613463555584\n1403636613513555456\n1403636613563555584\n1403636613613555456\n1403636613663555584\n1403636613713555456\n1403636613763555584\n1403636613813555456\n1403636613863555584\n1403636613913555456\n1403636613963555584\n1403636614013555456\n1403636614063555584\n1403636614113555456\n1403636614163555584\n1403636614213555456\n1403636614263555584\n1403636614313555456\n1403636614363555584\n1403636614413555456\n1403636614463555584\n1403636614513555456\n1403636614563555584\n1403636614613555456\n1403636614663555584\n1403636614713555456\n1403636614763555584\n1403636614813555456\n1403636614863555584\n1403636614913555456\n1403636614963555584\n1403636615013555456\n1403636615063555584\n1403636615113555456\n1403636615163555584\n1403636615213555456\n1403636615263555584\n1403636615313555456\n1403636615363555584\n1403636615413555456\n1403636615463555584\n1403636615513555456\n1403636615563555584\n1403636615613555456\n1403636615663555584\n1403636615713555456\n1403636615763555584\n1403636615813555456\n1403636615863555584\n1403636615913555456\n1403636615963555584\n1403636616013555456\n1403636616063555584\n1403636616113555456\n1403636616163555584\n1403636616213555456\n1403636616263555584\n1403636616313555456\n1403636616363555584\n1403636616413555456\n1403636616463555584\n1403636616513555456\n1403636616563555584\n1403636616613555456\n1403636616663555584\n1403636616713555456\n1403636616763555584\n1403636616813555456\n1403636616863555584\n1403636616913555456\n1403636616963555584\n1403636617013555456\n1403636617063555584\n1403636617113555456\n1403636617163555584\n1403636617213555456\n1403636617263555584\n1403636617313555456\n1403636617363555584\n1403636617413555456\n1403636617463555584\n1403636617513555456\n1403636617563555584\n1403636617613555456\n1403636617663555584\n1403636617713555456\n1403636617763555584\n1403636617813555456\n1403636617863555584\n1403636617913555456\n1403636617963555584\n1403636618013555456\n1403636618063555584\n1403636618113555456\n1403636618163555584\n1403636618213555456\n1403636618263555584\n1403636618313555456\n1403636618363555584\n1403636618413555456\n1403636618463555584\n1403636618513555456\n1403636618563555584\n1403636618613555456\n1403636618663555584\n1403636618713555456\n1403636618763555584\n1403636618813555456\n1403636618863555584\n1403636618913555456\n1403636618963555584\n1403636619013555456\n1403636619063555584\n1403636619113555456\n1403636619163555584\n1403636619213555456\n1403636619263555584\n1403636619313555456\n1403636619363555584\n1403636619413555456\n1403636619463555584\n1403636619513555456\n1403636619563555584\n1403636619613555456\n1403636619663555584\n1403636619713555456\n1403636619763555584\n1403636619813555456\n1403636619863555584\n1403636619913555456\n1403636619963555584\n1403636620013555456\n1403636620063555584\n1403636620113555456\n1403636620163555584\n1403636620213555456\n1403636620263555584\n1403636620313555456\n1403636620363555584\n1403636620413555456\n1403636620463555584\n1403636620513555456\n1403636620563555584\n1403636620613555456\n1403636620663555584\n1403636620713555456\n1403636620763555584\n1403636620813555456\n1403636620863555584\n1403636620913555456\n1403636620963555584\n1403636621013555456\n1403636621063555584\n1403636621113555456\n1403636621163555584\n1403636621213555456\n1403636621263555584\n1403636621313555456\n1403636621363555584\n1403636621413555456\n1403636621463555584\n1403636621513555456\n1403636621563555584\n1403636621613555456\n1403636621663555584\n1403636621713555456\n1403636621763555584\n1403636621813555456\n1403636621863555584\n1403636621913555456\n1403636621963555584\n1403636622013555456\n1403636622063555584\n1403636622113555456\n1403636622163555584\n1403636622213555456\n1403636622263555584\n1403636622313555456\n1403636622363555584\n1403636622413555456\n1403636622463555584\n1403636622513555456\n1403636622563555584\n1403636622613555456\n1403636622663555584\n1403636622713555456\n1403636622763555584\n1403636622813555456\n1403636622863555584\n1403636622913555456\n1403636622963555584\n1403636623013555456\n1403636623063555584\n1403636623113555456\n1403636623163555584\n1403636623213555456\n1403636623263555584\n1403636623313555456\n1403636623363555584\n1403636623413555456\n1403636623463555584\n1403636623513555456\n1403636623563555584\n1403636623613555456\n1403636623663555584\n1403636623713555456\n1403636623763555584\n1403636623813555456\n1403636623863555584\n1403636623913555456\n1403636623963555584\n1403636624013555456\n1403636624063555584\n1403636624113555456\n1403636624163555584\n1403636624213555456\n1403636624263555584\n1403636624313555456\n1403636624363555584\n1403636624413555456\n1403636624463555584\n1403636624513555456\n1403636624563555584\n1403636624613555456\n1403636624663555584\n1403636624713555456\n1403636624763555584\n1403636624813555456\n1403636624863555584\n1403636624913555456\n1403636624963555584\n1403636625013555456\n1403636625063555584\n1403636625113555456\n1403636625163555584\n1403636625213555456\n1403636625263555584\n1403636625313555456\n1403636625363555584\n1403636625413555456\n1403636625463555584\n1403636625513555456\n1403636625563555584\n1403636625613555456\n1403636625663555584\n1403636625713555456\n1403636625763555584\n1403636625813555456\n1403636625863555584\n1403636625913555456\n1403636625963555584\n1403636626013555456\n1403636626063555584\n1403636626113555456\n1403636626163555584\n1403636626213555456\n1403636626263555584\n1403636626313555456\n1403636626363555584\n1403636626413555456\n1403636626463555584\n1403636626513555456\n1403636626563555584\n1403636626613555456\n1403636626663555584\n1403636626713555456\n1403636626763555584\n1403636626813555456\n1403636626863555584\n1403636626913555456\n1403636626963555584\n1403636627013555456\n1403636627063555584\n1403636627113555456\n1403636627163555584\n1403636627213555456\n1403636627263555584\n1403636627313555456\n1403636627363555584\n1403636627413555456\n1403636627463555584\n1403636627513555456\n1403636627563555584\n1403636627613555456\n1403636627663555584\n1403636627713555456\n1403636627763555584\n1403636627813555456\n1403636627863555584\n1403636627913555456\n1403636627963555584\n1403636628013555456\n1403636628063555584\n1403636628113555456\n1403636628163555584\n1403636628213555456\n1403636628263555584\n1403636628313555456\n1403636628363555584\n1403636628413555456\n1403636628463555584\n1403636628513555456\n1403636628563555584\n1403636628613555456\n1403636628663555584\n1403636628713555456\n1403636628763555584\n1403636628813555456\n1403636628863555584\n1403636628913555456\n1403636628963555584\n1403636629013555456\n1403636629063555584\n1403636629113555456\n1403636629163555584\n1403636629213555456\n1403636629263555584\n1403636629313555456\n1403636629363555584\n1403636629413555456\n1403636629463555584\n1403636629513555456\n1403636629563555584\n1403636629613555456\n1403636629663555584\n1403636629713555456\n1403636629763555584\n1403636629813555456\n1403636629863555584\n1403636629913555456\n1403636629963555584\n1403636630013555456\n1403636630063555584\n1403636630113555456\n1403636630163555584\n1403636630213555456\n1403636630263555584\n1403636630313555456\n1403636630363555584\n1403636630413555456\n1403636630463555584\n1403636630513555456\n1403636630563555584\n1403636630613555456\n1403636630663555584\n1403636630713555456\n1403636630763555584\n1403636630813555456\n1403636630863555584\n1403636630913555456\n1403636630963555584\n1403636631013555456\n1403636631063555584\n1403636631113555456\n1403636631163555584\n1403636631213555456\n1403636631263555584\n1403636631313555456\n1403636631363555584\n1403636631413555456\n1403636631463555584\n1403636631513555456\n1403636631563555584\n1403636631613555456\n1403636631663555584\n1403636631713555456\n1403636631763555584\n1403636631813555456\n1403636631863555584\n1403636631913555456\n1403636631963555584\n1403636632013555456\n1403636632063555584\n1403636632113555456\n1403636632163555584\n1403636632213555456\n1403636632263555584\n1403636632313555456\n1403636632363555584\n1403636632413555456\n1403636632463555584\n1403636632513555456\n1403636632563555584\n1403636632613555456\n1403636632663555584\n1403636632713555456\n1403636632763555584\n1403636632813555456\n1403636632863555584\n1403636632913555456\n1403636632963555584\n1403636633013555456\n1403636633063555584\n1403636633113555456\n1403636633163555584\n1403636633213555456\n1403636633263555584\n1403636633313555456\n1403636633363555584\n1403636633413555456\n1403636633463555584\n1403636633513555456\n1403636633563555584\n1403636633613555456\n1403636633663555584\n1403636633713555456\n1403636633763555584\n1403636633813555456\n1403636633863555584\n1403636633913555456\n1403636633963555584\n1403636634013555456\n1403636634063555584\n1403636634113555456\n1403636634163555584\n1403636634213555456\n1403636634263555584\n1403636634313555456\n1403636634363555584\n1403636634413555456\n1403636634463555584\n1403636634513555456\n1403636634563555584\n1403636634613555456\n1403636634663555584\n1403636634713555456\n1403636634763555584\n1403636634813555456\n1403636634863555584\n1403636634913555456\n1403636634963555584\n1403636635013555456\n1403636635063555584\n1403636635113555456\n1403636635163555584\n1403636635213555456\n1403636635263555584\n1403636635313555456\n1403636635363555584\n1403636635413555456\n1403636635463555584\n1403636635513555456\n1403636635563555584\n1403636635613555456\n1403636635663555584\n1403636635713555456\n1403636635763555584\n1403636635813555456\n1403636635863555584\n1403636635913555456\n1403636635963555584\n1403636636013555456\n1403636636063555584\n1403636636113555456\n1403636636163555584\n1403636636213555456\n1403636636263555584\n1403636636313555456\n1403636636363555584\n1403636636413555456\n1403636636463555584\n1403636636513555456\n1403636636563555584\n1403636636613555456\n1403636636663555584\n1403636636713555456\n1403636636763555584\n1403636636813555456\n1403636636863555584\n1403636636913555456\n1403636636963555584\n1403636637013555456\n1403636637063555584\n1403636637113555456\n1403636637163555584\n1403636637213555456\n1403636637263555584\n1403636637313555456\n1403636637363555584\n1403636637413555456\n1403636637463555584\n1403636637513555456\n1403636637563555584\n1403636637613555456\n1403636637663555584\n1403636637713555456\n1403636637763555584\n1403636637813555456\n1403636637863555584\n1403636637913555456\n1403636637963555584\n1403636638013555456\n1403636638063555584\n1403636638113555456\n1403636638163555584\n1403636638213555456\n1403636638263555584\n1403636638313555456\n1403636638363555584\n1403636638413555456\n1403636638463555584\n1403636638513555456\n1403636638563555584\n1403636638613555456\n1403636638663555584\n1403636638713555456\n1403636638763555584\n1403636638813555456\n1403636638863555584\n1403636638913555456\n1403636638963555584\n1403636639013555456\n1403636639063555584\n1403636639113555456\n1403636639163555584\n1403636639213555456\n1403636639263555584\n1403636639313555456\n1403636639363555584\n1403636639413555456\n1403636639463555584\n1403636639513555456\n1403636639563555584\n1403636639613555456\n1403636639663555584\n1403636639713555456\n1403636639763555584\n1403636639813555456\n1403636639863555584\n1403636639913555456\n1403636639963555584\n1403636640013555456\n1403636640063555584\n1403636640113555456\n1403636640163555584\n1403636640213555456\n1403636640263555584\n1403636640313555456\n1403636640363555584\n1403636640413555456\n1403636640463555584\n1403636640513555456\n1403636640563555584\n1403636640613555456\n1403636640663555584\n1403636640713555456\n1403636640763555584\n1403636640813555456\n1403636640863555584\n1403636640913555456\n1403636640963555584\n1403636641013555456\n1403636641063555584\n1403636641113555456\n1403636641163555584\n1403636641213555456\n1403636641263555584\n1403636641313555456\n1403636641363555584\n1403636641413555456\n1403636641463555584\n1403636641513555456\n1403636641563555584\n1403636641613555456\n1403636641663555584\n1403636641713555456\n1403636641763555584\n1403636641813555456\n1403636641863555584\n1403636641913555456\n1403636641963555584\n1403636642013555456\n1403636642063555584\n1403636642113555456\n1403636642163555584\n1403636642213555456\n1403636642263555584\n1403636642313555456\n1403636642363555584\n1403636642413555456\n1403636642463555584\n1403636642513555456\n1403636642563555584\n1403636642613555456\n1403636642663555584\n1403636642713555456\n1403636642763555584\n1403636642813555456\n1403636642863555584\n1403636642913555456\n1403636642963555584\n1403636643013555456\n1403636643063555584\n1403636643113555456\n1403636643163555584\n1403636643213555456\n1403636643263555584\n1403636643313555456\n1403636643363555584\n1403636643413555456\n1403636643463555584\n1403636643513555456\n1403636643563555584\n1403636643613555456\n1403636643663555584\n1403636643713555456\n1403636643763555584\n1403636643813555456\n1403636643863555584\n1403636643913555456\n1403636643963555584\n1403636644013555456\n1403636644063555584\n1403636644113555456\n1403636644163555584\n1403636644213555456\n1403636644263555584\n1403636644313555456\n1403636644363555584\n1403636644413555456\n1403636644463555584\n1403636644513555456\n1403636644563555584\n1403636644613555456\n1403636644663555584\n1403636644713555456\n1403636644763555584\n1403636644813555456\n1403636644863555584\n1403636644913555456\n1403636644963555584\n1403636645013555456\n1403636645063555584\n1403636645113555456\n1403636645163555584\n1403636645213555456\n1403636645263555584\n1403636645313555456\n1403636645363555584\n1403636645413555456\n1403636645463555584\n1403636645513555456\n1403636645563555584\n1403636645613555456\n1403636645663555584\n1403636645713555456\n1403636645763555584\n1403636645813555456\n1403636645863555584\n1403636645913555456\n1403636645963555584\n1403636646013555456\n1403636646063555584\n1403636646113555456\n1403636646163555584\n1403636646213555456\n1403636646263555584\n1403636646313555456\n1403636646363555584\n1403636646413555456\n1403636646463555584\n1403636646513555456\n1403636646563555584\n1403636646613555456\n1403636646663555584\n1403636646713555456\n1403636646763555584\n1403636646813555456\n1403636646863555584\n1403636646913555456\n1403636646963555584\n1403636647013555456\n1403636647063555584\n1403636647113555456\n1403636647163555584\n1403636647213555456\n1403636647263555584\n1403636647313555456\n1403636647363555584\n1403636647413555456\n1403636647463555584\n1403636647513555456\n1403636647563555584\n1403636647613555456\n1403636647663555584\n1403636647713555456\n1403636647763555584\n1403636647813555456\n1403636647863555584\n1403636647913555456\n1403636647963555584\n1403636648013555456\n1403636648063555584\n1403636648113555456\n1403636648163555584\n1403636648213555456\n1403636648263555584\n1403636648313555456\n1403636648363555584\n1403636648413555456\n1403636648463555584\n1403636648513555456\n1403636648563555584\n1403636648613555456\n1403636648663555584\n1403636648713555456\n1403636648763555584\n1403636648813555456\n1403636648863555584\n1403636648913555456\n1403636648963555584\n1403636649013555456\n1403636649063555584\n1403636649113555456\n1403636649163555584\n1403636649213555456\n1403636649263555584\n1403636649313555456\n1403636649363555584\n1403636649413555456\n1403636649463555584\n1403636649513555456\n1403636649563555584\n1403636649613555456\n1403636649663555584\n1403636649713555456\n1403636649763555584\n1403636649813555456\n1403636649863555584\n1403636649913555456\n1403636649963555584\n1403636650013555456\n1403636650063555584\n1403636650113555456\n1403636650163555584\n1403636650213555456\n1403636650263555584\n1403636650313555456\n1403636650363555584\n1403636650413555456\n1403636650463555584\n1403636650513555456\n1403636650563555584\n1403636650613555456\n1403636650663555584\n1403636650713555456\n1403636650763555584\n1403636650813555456\n1403636650863555584\n1403636650913555456\n1403636650963555584\n1403636651013555456\n1403636651063555584\n1403636651113555456\n1403636651163555584\n1403636651213555456\n1403636651263555584\n1403636651313555456\n1403636651363555584\n1403636651413555456\n1403636651463555584\n1403636651513555456\n1403636651563555584\n1403636651613555456\n1403636651663555584\n1403636651713555456\n1403636651763555584\n1403636651813555456\n1403636651863555584\n1403636651913555456\n1403636651963555584\n1403636652013555456\n1403636652063555584\n1403636652113555456\n1403636652163555584\n1403636652213555456\n1403636652263555584\n1403636652313555456\n1403636652363555584\n1403636652413555456\n1403636652463555584\n1403636652513555456\n1403636652563555584\n1403636652613555456\n1403636652663555584\n1403636652713555456\n1403636652763555584\n1403636652813555456\n1403636652863555584\n1403636652913555456\n1403636652963555584\n1403636653013555456\n1403636653063555584\n1403636653113555456\n1403636653163555584\n1403636653213555456\n1403636653263555584\n1403636653313555456\n1403636653363555584\n1403636653413555456\n1403636653463555584\n1403636653513555456\n1403636653563555584\n1403636653613555456\n1403636653663555584\n1403636653713555456\n1403636653763555584\n1403636653813555456\n1403636653863555584\n1403636653913555456\n1403636653963555584\n1403636654013555456\n1403636654063555584\n1403636654113555456\n1403636654163555584\n1403636654213555456\n1403636654263555584\n1403636654313555456\n1403636654363555584\n1403636654413555456\n1403636654463555584\n1403636654513555456\n1403636654563555584\n1403636654613555456\n1403636654663555584\n1403636654713555456\n1403636654763555584\n1403636654813555456\n1403636654863555584\n1403636654913555456\n1403636654963555584\n1403636655013555456\n1403636655063555584\n1403636655113555456\n1403636655163555584\n1403636655213555456\n1403636655263555584\n1403636655313555456\n1403636655363555584\n1403636655413555456\n1403636655463555584\n1403636655513555456\n1403636655563555584\n1403636655613555456\n1403636655663555584\n1403636655713555456\n1403636655763555584\n1403636655813555456\n1403636655863555584\n1403636655913555456\n1403636655963555584\n1403636656013555456\n1403636656063555584\n1403636656113555456\n1403636656163555584\n1403636656213555456\n1403636656263555584\n1403636656313555456\n1403636656363555584\n1403636656413555456\n1403636656463555584\n1403636656513555456\n1403636656563555584\n1403636656613555456\n1403636656663555584\n1403636656713555456\n1403636656763555584\n1403636656813555456\n1403636656863555584\n1403636656913555456\n1403636656963555584\n1403636657013555456\n1403636657063555584\n1403636657113555456\n1403636657163555584\n1403636657213555456\n1403636657263555584\n1403636657313555456\n1403636657363555584\n1403636657413555456\n1403636657463555584\n1403636657513555456\n1403636657563555584\n1403636657613555456\n1403636657663555584\n1403636657713555456\n1403636657763555584\n1403636657813555456\n1403636657863555584\n1403636657913555456\n1403636657963555584\n1403636658013555456\n1403636658063555584\n1403636658113555456\n1403636658163555584\n1403636658213555456\n1403636658263555584\n1403636658313555456\n1403636658363555584\n1403636658413555456\n1403636658463555584\n1403636658513555456\n1403636658563555584\n1403636658613555456\n1403636658663555584\n1403636658713555456\n1403636658763555584\n1403636658813555456\n1403636658863555584\n1403636658913555456\n1403636658963555584\n1403636659013555456\n1403636659063555584\n1403636659113555456\n1403636659163555584\n1403636659213555456\n1403636659263555584\n1403636659313555456\n1403636659363555584\n1403636659413555456\n1403636659463555584\n1403636659513555456\n1403636659563555584\n1403636659613555456\n1403636659663555584\n1403636659713555456\n1403636659763555584\n1403636659813555456\n1403636659863555584\n1403636659913555456\n1403636659963555584\n1403636660013555456\n1403636660063555584\n1403636660113555456\n1403636660163555584\n1403636660213555456\n1403636660263555584\n1403636660313555456\n1403636660363555584\n1403636660413555456\n1403636660463555584\n1403636660513555456\n1403636660563555584\n1403636660613555456\n1403636660663555584\n1403636660713555456\n1403636660763555584\n1403636660813555456\n1403636660863555584\n1403636660913555456\n1403636660963555584\n1403636661013555456\n1403636661063555584\n1403636661113555456\n1403636661163555584\n1403636661213555456\n1403636661263555584\n1403636661313555456\n1403636661363555584\n1403636661413555456\n1403636661463555584\n1403636661513555456\n1403636661563555584\n1403636661613555456\n1403636661663555584\n1403636661713555456\n1403636661763555584\n1403636661813555456\n1403636661863555584\n1403636661913555456\n1403636661963555584\n1403636662013555456\n1403636662063555584\n1403636662113555456\n1403636662163555584\n1403636662213555456\n1403636662263555584\n1403636662313555456\n1403636662363555584\n1403636662413555456\n1403636662463555584\n1403636662513555456\n1403636662563555584\n1403636662613555456\n1403636662663555584\n1403636662713555456\n1403636662763555584\n1403636662813555456\n1403636662863555584\n1403636662913555456\n1403636662963555584\n1403636663013555456\n1403636663063555584\n1403636663113555456\n1403636663163555584\n1403636663213555456\n1403636663263555584\n1403636663313555456\n1403636663363555584\n1403636663413555456\n1403636663463555584\n1403636663513555456\n1403636663563555584\n1403636663613555456\n1403636663663555584\n1403636663713555456\n1403636663763555584\n1403636663813555456\n1403636663863555584\n1403636663913555456\n1403636663963555584\n1403636664013555456\n1403636664063555584\n1403636664113555456\n1403636664163555584\n1403636664213555456\n1403636664263555584\n1403636664313555456\n1403636664363555584\n1403636664413555456\n1403636664463555584\n1403636664513555456\n1403636664563555584\n1403636664613555456\n1403636664663555584\n1403636664713555456\n1403636664763555584\n1403636664813555456\n1403636664863555584\n1403636664913555456\n1403636664963555584\n1403636665013555456\n1403636665063555584\n1403636665113555456\n1403636665163555584\n1403636665213555456\n1403636665263555584\n1403636665313555456\n1403636665363555584\n1403636665413555456\n1403636665463555584\n1403636665513555456\n1403636665563555584\n1403636665613555456\n1403636665663555584\n1403636665713555456\n1403636665763555584\n1403636665813555456\n1403636665863555584\n1403636665913555456\n1403636665963555584\n1403636666013555456\n1403636666063555584\n1403636666113555456\n1403636666163555584\n1403636666213555456\n1403636666263555584\n1403636666313555456\n1403636666363555584\n1403636666413555456\n1403636666463555584\n1403636666513555456\n1403636666563555584\n1403636666613555456\n1403636666663555584\n1403636666713555456\n1403636666763555584\n1403636666813555456\n1403636666863555584\n1403636666913555456\n1403636666963555584\n1403636667013555456\n1403636667063555584\n1403636667113555456\n1403636667163555584\n1403636667213555456\n1403636667263555584\n1403636667313555456\n1403636667363555584\n1403636667413555456\n1403636667463555584\n1403636667513555456\n1403636667563555584\n1403636667613555456\n1403636667663555584\n1403636667713555456\n1403636667763555584\n1403636667813555456\n1403636667863555584\n1403636667913555456\n1403636667963555584\n1403636668013555456\n1403636668063555584\n1403636668113555456\n1403636668163555584\n1403636668213555456\n1403636668263555584\n1403636668313555456\n1403636668363555584\n1403636668413555456\n1403636668463555584\n1403636668513555456\n1403636668563555584\n1403636668613555456\n1403636668663555584\n1403636668713555456\n1403636668763555584\n1403636668813555456\n1403636668863555584\n1403636668913555456\n1403636668963555584\n1403636669013555456\n1403636669063555584\n1403636669113555456\n1403636669163555584\n1403636669213555456\n1403636669263555584\n1403636669313555456\n1403636669363555584\n1403636669413555456\n1403636669463555584\n1403636669513555456\n1403636669563555584\n1403636669613555456\n1403636669663555584\n1403636669713555456\n1403636669763555584\n1403636669813555456\n1403636669863555584\n1403636669913555456\n1403636669963555584\n1403636670013555456\n1403636670063555584\n1403636670113555456\n1403636670163555584\n1403636670213555456\n1403636670263555584\n1403636670313555456\n1403636670363555584\n1403636670413555456\n1403636670463555584\n1403636670513555456\n1403636670563555584\n1403636670613555456\n1403636670663555584\n1403636670713555456\n1403636670763555584\n1403636670813555456\n1403636670863555584\n1403636670913555456\n1403636670963555584\n1403636671013555456\n1403636671063555584\n1403636671113555456\n1403636671163555584\n1403636671213555456\n1403636671263555584\n1403636671313555456\n1403636671363555584\n1403636671413555456\n1403636671463555584\n1403636671513555456\n1403636671563555584\n1403636671613555456\n1403636671663555584\n1403636671713555456\n1403636671763555584\n1403636671813555456\n1403636671863555584\n1403636671913555456\n1403636671963555584\n1403636672013555456\n1403636672063555584\n1403636672113555456\n1403636672163555584\n1403636672213555456\n1403636672263555584\n1403636672313555456\n1403636672363555584\n1403636672413555456\n1403636672463555584\n1403636672513555456\n1403636672563555584\n1403636672613555456\n1403636672663555584\n1403636672713555456\n1403636672763555584\n1403636672813555456\n1403636672863555584\n1403636672913555456\n1403636672963555584\n1403636673013555456\n1403636673063555584\n1403636673113555456\n1403636673163555584\n1403636673213555456\n1403636673263555584\n1403636673313555456\n1403636673363555584\n1403636673413555456\n1403636673463555584\n1403636673513555456\n1403636673563555584\n1403636673613555456\n1403636673663555584\n1403636673713555456\n1403636673763555584\n1403636673813555456\n1403636673863555584\n1403636673913555456\n1403636673963555584\n1403636674013555456\n1403636674063555584\n1403636674113555456\n1403636674163555584\n1403636674213555456\n1403636674263555584\n1403636674313555456\n1403636674363555584\n1403636674413555456\n1403636674463555584\n1403636674513555456\n1403636674563555584\n1403636674613555456\n1403636674663555584\n1403636674713555456\n1403636674763555584\n1403636674813555456\n1403636674863555584\n1403636674913555456\n1403636674963555584\n1403636675013555456\n1403636675063555584\n1403636675113555456\n1403636675163555584\n1403636675213555456\n1403636675263555584\n1403636675313555456\n1403636675363555584\n1403636675413555456\n1403636675463555584\n1403636675513555456\n1403636675563555584\n1403636675613555456\n1403636675663555584\n1403636675713555456\n1403636675763555584\n1403636675813555456\n1403636675863555584\n1403636675913555456\n1403636675963555584\n1403636676013555456\n1403636676063555584\n1403636676113555456\n1403636676163555584\n1403636676213555456\n1403636676263555584\n1403636676313555456\n1403636676363555584\n1403636676413555456\n1403636676463555584\n1403636676513555456\n1403636676563555584\n1403636676613555456\n1403636676663555584\n1403636676713555456\n1403636676763555584\n1403636676813555456\n1403636676863555584\n1403636676913555456\n1403636676963555584\n1403636677013555456\n1403636677063555584\n1403636677113555456\n1403636677163555584\n1403636677213555456\n1403636677263555584\n1403636677313555456\n1403636677363555584\n1403636677413555456\n1403636677463555584\n1403636677513555456\n1403636677563555584\n1403636677613555456\n1403636677663555584\n1403636677713555456\n1403636677763555584\n1403636677813555456\n1403636677863555584\n1403636677913555456\n1403636677963555584\n1403636678013555456\n1403636678063555584\n1403636678113555456\n1403636678163555584\n1403636678213555456\n1403636678263555584\n1403636678313555456\n1403636678363555584\n1403636678413555456\n1403636678463555584\n1403636678513555456\n1403636678563555584\n1403636678613555456\n1403636678663555584\n1403636678713555456\n1403636678763555584\n1403636678813555456\n1403636678863555584\n1403636678913555456\n1403636678963555584\n1403636679013555456\n1403636679063555584\n1403636679113555456\n1403636679163555584\n1403636679213555456\n1403636679263555584\n1403636679313555456\n1403636679363555584\n1403636679413555456\n1403636679463555584\n1403636679513555456\n1403636679563555584\n1403636679613555456\n1403636679663555584\n1403636679713555456\n1403636679763555584\n1403636679813555456\n1403636679863555584\n1403636679913555456\n1403636679963555584\n1403636680013555456\n1403636680063555584\n1403636680113555456\n1403636680163555584\n1403636680213555456\n1403636680263555584\n1403636680313555456\n1403636680363555584\n1403636680413555456\n1403636680463555584\n1403636680513555456\n1403636680563555584\n1403636680613555456\n1403636680663555584\n1403636680713555456\n1403636680763555584\n1403636680813555456\n1403636680863555584\n1403636680913555456\n1403636680963555584\n1403636681013555456\n1403636681063555584\n1403636681113555456\n1403636681163555584\n1403636681213555456\n1403636681263555584\n1403636681313555456\n1403636681363555584\n1403636681413555456\n1403636681463555584\n1403636681513555456\n1403636681563555584\n1403636681613555456\n1403636681663555584\n1403636681713555456\n1403636681763555584\n1403636681813555456\n1403636681863555584\n1403636681913555456\n1403636681963555584\n1403636682013555456\n1403636682063555584\n1403636682113555456\n1403636682163555584\n1403636682213555456\n1403636682263555584\n1403636682313555456\n1403636682363555584\n1403636682413555456\n1403636682463555584\n1403636682513555456\n1403636682563555584\n1403636682613555456\n1403636682663555584\n1403636682713555456\n1403636682763555584\n1403636682813555456\n1403636682863555584\n1403636682913555456\n1403636682963555584\n1403636683013555456\n1403636683063555584\n1403636683113555456\n1403636683163555584\n1403636683213555456\n1403636683263555584\n1403636683313555456\n1403636683363555584\n1403636683413555456\n1403636683463555584\n1403636683513555456\n1403636683563555584\n1403636683613555456\n1403636683663555584\n1403636683713555456\n1403636683763555584\n1403636683813555456\n1403636683863555584\n1403636683913555456\n1403636683963555584\n1403636684013555456\n1403636684063555584\n1403636684113555456\n1403636684163555584\n1403636684213555456\n1403636684263555584\n1403636684313555456\n1403636684363555584\n1403636684413555456\n1403636684463555584\n1403636684513555456\n1403636684563555584\n1403636684613555456\n1403636684663555584\n1403636684713555456\n1403636684763555584\n1403636684813555456\n1403636684863555584\n1403636684913555456\n1403636684963555584\n1403636685013555456\n1403636685063555584\n1403636685113555456\n1403636685163555584\n1403636685213555456\n1403636685263555584\n1403636685313555456\n1403636685363555584\n1403636685413555456\n1403636685463555584\n1403636685513555456\n1403636685563555584\n1403636685613555456\n1403636685663555584\n1403636685713555456\n1403636685763555584\n1403636685813555456\n1403636685863555584\n1403636685913555456\n1403636685963555584\n1403636686013555456\n1403636686063555584\n1403636686113555456\n1403636686163555584\n1403636686213555456\n1403636686263555584\n1403636686313555456\n1403636686363555584\n1403636686413555456\n1403636686463555584\n1403636686513555456\n1403636686563555584\n1403636686613555456\n1403636686663555584\n1403636686713555456\n1403636686763555584\n1403636686813555456\n1403636686863555584\n1403636686913555456\n1403636686963555584\n1403636687013555456\n1403636687063555584\n1403636687113555456\n1403636687163555584\n1403636687213555456\n1403636687263555584\n1403636687313555456\n1403636687363555584\n1403636687413555456\n1403636687463555584\n1403636687513555456\n1403636687563555584\n1403636687613555456\n1403636687663555584\n1403636687713555456\n1403636687763555584\n1403636687813555456\n1403636687863555584\n1403636687913555456\n1403636687963555584\n1403636688013555456\n1403636688063555584\n1403636688113555456\n1403636688163555584\n1403636688213555456\n1403636688263555584\n1403636688313555456\n1403636688363555584\n1403636688413555456\n1403636688463555584\n1403636688513555456\n1403636688563555584\n1403636688613555456\n1403636688663555584\n1403636688713555456\n1403636688763555584\n1403636688813555456\n1403636688863555584\n1403636688913555456\n1403636688963555584\n1403636689013555456\n1403636689063555584\n1403636689113555456\n1403636689163555584\n1403636689213555456\n1403636689263555584\n1403636689313555456\n1403636689363555584\n1403636689413555456\n1403636689463555584\n1403636689513555456\n1403636689563555584\n1403636689613555456\n1403636689663555584\n1403636689713555456\n1403636689763555584\n1403636689813555456\n1403636689863555584\n1403636689913555456\n1403636689963555584\n1403636690013555456\n1403636690063555584\n1403636690113555456\n1403636690163555584\n1403636690213555456\n1403636690263555584\n1403636690313555456\n1403636690363555584\n1403636690413555456\n1403636690463555584\n1403636690513555456\n1403636690563555584\n1403636690613555456\n1403636690663555584\n1403636690713555456\n1403636690763555584\n1403636690813555456\n1403636690863555584\n1403636690913555456\n1403636690963555584\n1403636691013555456\n1403636691063555584\n1403636691113555456\n1403636691163555584\n1403636691213555456\n1403636691263555584\n1403636691313555456\n1403636691363555584\n1403636691413555456\n1403636691463555584\n1403636691513555456\n1403636691563555584\n1403636691613555456\n1403636691663555584\n1403636691713555456\n1403636691763555584\n1403636691813555456\n1403636691863555584\n1403636691913555456\n1403636691963555584\n1403636692013555456\n1403636692063555584\n1403636692113555456\n1403636692163555584\n1403636692213555456\n1403636692263555584\n1403636692313555456\n1403636692363555584\n1403636692413555456\n1403636692463555584\n1403636692513555456\n1403636692563555584\n1403636692613555456\n1403636692663555584\n1403636692713555456\n1403636692763555584\n1403636692813555456\n1403636692863555584\n1403636692913555456\n1403636692963555584\n1403636693013555456\n1403636693063555584\n1403636693113555456\n1403636693163555584\n1403636693213555456\n1403636693263555584\n1403636693313555456\n1403636693363555584\n1403636693413555456\n1403636693463555584\n1403636693513555456\n1403636693563555584\n1403636693613555456\n1403636693663555584\n1403636693713555456\n1403636693763555584\n1403636693813555456\n1403636693863555584\n1403636693913555456\n1403636693963555584\n1403636694013555456\n1403636694063555584\n1403636694113555456\n1403636694163555584\n1403636694213555456\n1403636694263555584\n1403636694313555456\n1403636694363555584\n1403636694413555456\n1403636694463555584\n1403636694513555456\n1403636694563555584\n1403636694613555456\n1403636694663555584\n1403636694713555456\n1403636694763555584\n1403636694813555456\n1403636694863555584\n1403636694913555456\n1403636694963555584\n1403636695013555456\n1403636695063555584\n1403636695113555456\n1403636695163555584\n1403636695213555456\n1403636695263555584\n1403636695313555456\n1403636695363555584\n1403636695413555456\n1403636695463555584\n1403636695513555456\n1403636695563555584\n1403636695613555456\n1403636695663555584\n1403636695713555456\n1403636695763555584\n1403636695813555456\n1403636695863555584\n1403636695913555456\n1403636695963555584\n1403636696013555456\n1403636696063555584\n1403636696113555456\n1403636696163555584\n1403636696213555456\n1403636696263555584\n1403636696313555456\n1403636696363555584\n1403636696413555456\n1403636696463555584\n1403636696513555456\n1403636696563555584\n1403636696613555456\n1403636696663555584\n1403636696713555456\n1403636696763555584\n1403636696813555456\n1403636696863555584\n1403636696913555456\n1403636696963555584\n1403636697013555456\n1403636697063555584\n1403636697113555456\n1403636697163555584\n1403636697213555456\n1403636697263555584\n1403636697313555456\n1403636697363555584\n1403636697413555456\n1403636697463555584\n1403636697513555456\n1403636697563555584\n1403636697613555456\n1403636697663555584\n1403636697713555456\n1403636697763555584\n1403636697813555456\n1403636697863555584\n1403636697913555456\n1403636697963555584\n1403636698013555456\n1403636698063555584\n1403636698113555456\n1403636698163555584\n1403636698213555456\n1403636698263555584\n1403636698313555456\n1403636698363555584\n1403636698413555456\n1403636698463555584\n1403636698513555456\n1403636698563555584\n1403636698613555456\n1403636698663555584\n1403636698713555456\n1403636698763555584\n1403636698813555456\n1403636698863555584\n1403636698913555456\n1403636698963555584\n1403636699013555456\n1403636699063555584\n1403636699113555456\n1403636699163555584\n1403636699213555456\n1403636699263555584\n1403636699313555456\n1403636699363555584\n1403636699413555456\n1403636699463555584\n1403636699513555456\n1403636699563555584\n1403636699613555456\n1403636699663555584\n1403636699713555456\n1403636699763555584\n1403636699813555456\n1403636699863555584\n1403636699913555456\n1403636699963555584\n1403636700013555456\n1403636700063555584\n1403636700113555456\n1403636700163555584\n1403636700213555456\n1403636700263555584\n1403636700313555456\n1403636700363555584\n1403636700413555456\n1403636700463555584\n1403636700513555456\n1403636700563555584\n1403636700613555456\n1403636700663555584\n1403636700713555456\n1403636700763555584\n1403636700813555456\n1403636700863555584\n1403636700913555456\n1403636700963555584\n1403636701013555456\n1403636701063555584\n1403636701113555456\n1403636701163555584\n1403636701213555456\n1403636701263555584\n1403636701313555456\n1403636701363555584\n1403636701413555456\n1403636701463555584\n1403636701513555456\n1403636701563555584\n1403636701613555456\n1403636701663555584\n1403636701713555456\n1403636701763555584\n1403636701813555456\n1403636701863555584\n1403636701913555456\n1403636701963555584\n1403636702013555456\n1403636702063555584\n1403636702113555456\n1403636702163555584\n1403636702213555456\n1403636702263555584\n1403636702313555456\n1403636702363555584\n1403636702413555456\n1403636702463555584\n1403636702513555456\n1403636702563555584\n1403636702613555456\n1403636702663555584\n1403636702713555456\n1403636702763555584\n1403636702813555456\n1403636702863555584\n1403636702913555456\n1403636702963555584\n1403636703013555456\n1403636703063555584\n1403636703113555456\n1403636703163555584\n1403636703213555456\n1403636703263555584\n1403636703313555456\n1403636703363555584\n1403636703413555456\n1403636703463555584\n1403636703513555456\n1403636703563555584\n1403636703613555456\n1403636703663555584\n1403636703713555456\n1403636703763555584\n1403636703813555456\n1403636703863555584\n1403636703913555456\n1403636703963555584\n1403636704013555456\n1403636704063555584\n1403636704113555456\n1403636704163555584\n1403636704213555456\n1403636704263555584\n1403636704313555456\n1403636704363555584\n1403636704413555456\n1403636704463555584\n1403636704513555456\n1403636704563555584\n1403636704613555456\n1403636704663555584\n1403636704713555456\n1403636704763555584\n1403636704813555456\n1403636704863555584\n1403636704913555456\n1403636704963555584\n1403636705013555456\n1403636705063555584\n1403636705113555456\n1403636705163555584\n1403636705213555456\n1403636705263555584\n1403636705313555456\n1403636705363555584\n1403636705413555456\n1403636705463555584\n1403636705513555456\n1403636705563555584\n1403636705613555456\n1403636705663555584\n1403636705713555456\n1403636705763555584\n1403636705813555456\n1403636705863555584\n1403636705913555456\n1403636705963555584\n1403636706013555456\n1403636706063555584\n1403636706113555456\n1403636706163555584\n1403636706213555456\n1403636706263555584\n1403636706313555456\n1403636706363555584\n1403636706413555456\n1403636706463555584\n1403636706513555456\n1403636706563555584\n1403636706613555456\n1403636706663555584\n1403636706713555456\n1403636706763555584\n1403636706813555456\n1403636706863555584\n1403636706913555456\n1403636706963555584\n1403636707013555456\n1403636707063555584\n1403636707113555456\n1403636707163555584\n1403636707213555456\n1403636707263555584\n1403636707313555456\n1403636707363555584\n1403636707413555456\n1403636707463555584\n1403636707513555456\n1403636707563555584\n1403636707613555456\n1403636707663555584\n1403636707713555456\n1403636707763555584\n1403636707813555456\n1403636707863555584\n1403636707913555456\n1403636707963555584\n1403636708013555456\n1403636708063555584\n1403636708113555456\n1403636708163555584\n1403636708213555456\n1403636708263555584\n1403636708313555456\n1403636708363555584\n1403636708413555456\n1403636708463555584\n1403636708513555456\n1403636708563555584\n1403636708613555456\n1403636708663555584\n1403636708713555456\n1403636708763555584\n1403636708813555456\n1403636708863555584\n1403636708913555456\n1403636708963555584\n1403636709013555456\n1403636709063555584\n1403636709113555456\n1403636709163555584\n1403636709213555456\n1403636709263555584\n1403636709313555456\n1403636709363555584\n1403636709413555456\n1403636709463555584\n1403636709513555456\n1403636709563555584\n1403636709613555456\n1403636709663555584\n1403636709713555456\n1403636709763555584\n1403636709813555456\n1403636709863555584\n1403636709913555456\n1403636709963555584\n1403636710013555456\n1403636710063555584\n1403636710113555456\n1403636710163555584\n1403636710213555456\n1403636710263555584\n1403636710313555456\n1403636710363555584\n1403636710413555456\n1403636710463555584\n1403636710513555456\n1403636710563555584\n1403636710613555456\n1403636710663555584\n1403636710713555456\n1403636710763555584\n1403636710813555456\n1403636710863555584\n1403636710913555456\n1403636710963555584\n1403636711013555456\n1403636711063555584\n1403636711113555456\n1403636711163555584\n1403636711213555456\n1403636711263555584\n1403636711313555456\n1403636711363555584\n1403636711413555456\n1403636711463555584\n1403636711513555456\n1403636711563555584\n1403636711613555456\n1403636711663555584\n1403636711713555456\n1403636711763555584\n1403636711813555456\n1403636711863555584\n1403636711913555456\n1403636711963555584\n1403636712013555456\n1403636712063555584\n1403636712113555456\n1403636712163555584\n1403636712213555456\n1403636712263555584\n1403636712313555456\n1403636712363555584\n1403636712413555456\n1403636712463555584\n1403636712513555456\n1403636712563555584\n1403636712613555456\n1403636712663555584\n1403636712713555456\n1403636712763555584\n1403636712813555456\n1403636712863555584\n1403636712913555456\n1403636712963555584\n1403636713013555456\n1403636713063555584\n1403636713113555456\n1403636713163555584\n1403636713213555456\n1403636713263555584\n1403636713313555456\n1403636713363555584\n1403636713413555456\n1403636713463555584\n1403636713513555456\n1403636713563555584\n1403636713613555456\n1403636713663555584\n1403636713713555456\n1403636713763555584\n1403636713813555456\n1403636713863555584\n1403636713913555456\n1403636713963555584\n1403636714013555456\n1403636714063555584\n1403636714113555456\n1403636714163555584\n1403636714213555456\n1403636714263555584\n1403636714313555456\n1403636714363555584\n1403636714413555456\n1403636714463555584\n1403636714513555456\n1403636714563555584\n1403636714613555456\n1403636714663555584\n1403636714713555456\n1403636714763555584\n1403636714813555456\n1403636714863555584\n1403636714913555456\n1403636714963555584\n1403636715013555456\n1403636715063555584\n1403636715113555456\n1403636715163555584\n1403636715213555456\n1403636715263555584\n1403636715313555456\n1403636715363555584\n1403636715413555456\n1403636715463555584\n1403636715513555456\n1403636715563555584\n1403636715613555456\n1403636715663555584\n1403636715713555456\n1403636715763555584\n1403636715813555456\n1403636715863555584\n1403636715913555456\n1403636715963555584\n1403636716013555456\n1403636716063555584\n1403636716113555456\n1403636716163555584\n1403636716213555456\n1403636716263555584\n1403636716313555456\n1403636716363555584\n1403636716413555456\n1403636716463555584\n1403636716513555456\n1403636716563555584\n1403636716613555456\n1403636716663555584\n1403636716713555456\n1403636716763555584\n1403636716813555456\n1403636716863555584\n1403636716913555456\n1403636716963555584\n1403636717013555456\n1403636717063555584\n1403636717113555456\n1403636717163555584\n1403636717213555456\n1403636717263555584\n1403636717313555456\n1403636717363555584\n1403636717413555456\n1403636717463555584\n1403636717513555456\n1403636717563555584\n1403636717613555456\n1403636717663555584\n1403636717713555456\n1403636717763555584\n1403636717813555456\n1403636717863555584\n1403636717913555456\n1403636717963555584\n1403636718013555456\n1403636718063555584\n1403636718113555456\n1403636718163555584\n1403636718213555456\n1403636718263555584\n1403636718313555456\n1403636718363555584\n1403636718413555456\n1403636718463555584\n1403636718513555456\n1403636718563555584\n1403636718613555456\n1403636718663555584\n1403636718713555456\n1403636718763555584\n1403636718813555456\n1403636718863555584\n1403636718913555456\n1403636718963555584\n1403636719013555456\n1403636719063555584\n1403636719113555456\n1403636719163555584\n1403636719213555456\n1403636719263555584\n1403636719313555456\n1403636719363555584\n1403636719413555456\n1403636719463555584\n1403636719513555456\n1403636719563555584\n1403636719613555456\n1403636719663555584\n1403636719713555456\n1403636719763555584\n1403636719813555456\n1403636719863555584\n1403636719913555456\n1403636719963555584\n1403636720013555456\n1403636720063555584\n1403636720113555456\n1403636720163555584\n1403636720213555456\n1403636720263555584\n1403636720313555456\n1403636720363555584\n1403636720413555456\n1403636720463555584\n1403636720513555456\n1403636720563555584\n1403636720613555456\n1403636720663555584\n1403636720713555456\n1403636720763555584\n1403636720813555456\n1403636720863555584\n1403636720913555456\n1403636720963555584\n1403636721013555456\n1403636721063555584\n1403636721113555456\n1403636721163555584\n1403636721213555456\n1403636721263555584\n1403636721313555456\n1403636721363555584\n1403636721413555456\n1403636721463555584\n1403636721513555456\n1403636721563555584\n1403636721613555456\n1403636721663555584\n1403636721713555456\n1403636721763555584\n1403636721813555456\n1403636721863555584\n1403636721913555456\n1403636721963555584\n1403636722013555456\n1403636722063555584\n1403636722113555456\n1403636722163555584\n1403636722213555456\n1403636722263555584\n1403636722313555456\n1403636722363555584\n1403636722413555456\n1403636722463555584\n1403636722513555456\n1403636722563555584\n1403636722613555456\n1403636722663555584\n1403636722713555456\n1403636722763555584\n1403636722813555456\n1403636722863555584\n1403636722913555456\n1403636722963555584\n1403636723013555456\n1403636723063555584\n1403636723113555456\n1403636723163555584\n1403636723213555456\n1403636723263555584\n1403636723313555456\n1403636723363555584\n1403636723413555456\n1403636723463555584\n1403636723513555456\n1403636723563555584\n1403636723613555456\n1403636723663555584\n1403636723713555456\n1403636723763555584\n1403636723813555456\n1403636723863555584\n1403636723913555456\n1403636723963555584\n1403636724013555456\n1403636724063555584\n1403636724113555456\n1403636724163555584\n1403636724213555456\n1403636724263555584\n1403636724313555456\n1403636724363555584\n1403636724413555456\n1403636724463555584\n1403636724513555456\n1403636724563555584\n1403636724613555456\n1403636724663555584\n1403636724713555456\n1403636724763555584\n1403636724813555456\n1403636724863555584\n1403636724913555456\n1403636724963555584\n1403636725013555456\n1403636725063555584\n1403636725113555456\n1403636725163555584\n1403636725213555456\n1403636725263555584\n1403636725313555456\n1403636725363555584\n1403636725413555456\n1403636725463555584\n1403636725513555456\n1403636725563555584\n1403636725613555456\n1403636725663555584\n1403636725713555456\n1403636725763555584\n1403636725813555456\n1403636725863555584\n1403636725913555456\n1403636725963555584\n1403636726013555456\n1403636726063555584\n1403636726113555456\n1403636726163555584\n1403636726213555456\n1403636726263555584\n1403636726313555456\n1403636726363555584\n1403636726413555456\n1403636726463555584\n1403636726513555456\n1403636726563555584\n1403636726613555456\n1403636726663555584\n1403636726713555456\n1403636726763555584\n1403636726813555456\n1403636726863555584\n1403636726913555456\n1403636726963555584\n1403636727013555456\n1403636727063555584\n1403636727113555456\n1403636727163555584\n1403636727213555456\n1403636727263555584\n1403636727313555456\n1403636727363555584\n1403636727413555456\n1403636727463555584\n1403636727513555456\n1403636727563555584\n1403636727613555456\n1403636727663555584\n1403636727713555456\n1403636727763555584\n1403636727813555456\n1403636727863555584\n1403636727913555456\n1403636727963555584\n1403636728013555456\n1403636728063555584\n1403636728113555456\n1403636728163555584\n1403636728213555456\n1403636728263555584\n1403636728313555456\n1403636728363555584\n1403636728413555456\n1403636728463555584\n1403636728513555456\n1403636728563555584\n1403636728613555456\n1403636728663555584\n1403636728713555456\n1403636728763555584\n1403636728813555456\n1403636728863555584\n1403636728913555456\n1403636728963555584\n1403636729013555456\n1403636729063555584\n1403636729113555456\n1403636729163555584\n1403636729213555456\n1403636729263555584\n1403636729313555456\n1403636729363555584\n1403636729413555456\n1403636729463555584\n1403636729513555456\n1403636729563555584\n1403636729613555456\n1403636729663555584\n1403636729713555456\n1403636729763555584\n1403636729813555456\n1403636729863555584\n1403636729913555456\n1403636729963555584\n1403636730013555456\n1403636730063555584\n1403636730113555456\n1403636730163555584\n1403636730213555456\n1403636730263555584\n1403636730313555456\n1403636730363555584\n1403636730413555456\n1403636730463555584\n1403636730513555456\n1403636730563555584\n1403636730613555456\n1403636730663555584\n1403636730713555456\n1403636730763555584\n1403636730813555456\n1403636730863555584\n1403636730913555456\n1403636730963555584\n1403636731013555456\n1403636731063555584\n1403636731113555456\n1403636731163555584\n1403636731213555456\n1403636731263555584\n1403636731313555456\n1403636731363555584\n1403636731413555456\n1403636731463555584\n1403636731513555456\n1403636731563555584\n1403636731613555456\n1403636731663555584\n1403636731713555456\n1403636731763555584\n1403636731813555456\n1403636731863555584\n1403636731913555456\n1403636731963555584\n1403636732013555456\n1403636732063555584\n1403636732113555456\n1403636732163555584\n1403636732213555456\n1403636732263555584\n1403636732313555456\n1403636732363555584\n1403636732413555456\n1403636732463555584\n1403636732513555456\n1403636732563555584\n1403636732613555456\n1403636732663555584\n1403636732713555456\n1403636732763555584\n1403636732813555456\n1403636732863555584\n1403636732913555456\n1403636732963555584\n1403636733013555456\n1403636733063555584\n1403636733113555456\n1403636733163555584\n1403636733213555456\n1403636733263555584\n1403636733313555456\n1403636733363555584\n1403636733413555456\n1403636733463555584\n1403636733513555456\n1403636733563555584\n1403636733613555456\n1403636733663555584\n1403636733713555456\n1403636733763555584\n1403636733813555456\n1403636733863555584\n1403636733913555456\n1403636733963555584\n1403636734013555456\n1403636734063555584\n1403636734113555456\n1403636734163555584\n1403636734213555456\n1403636734263555584\n1403636734313555456\n1403636734363555584\n1403636734413555456\n1403636734463555584\n1403636734513555456\n1403636734563555584\n1403636734613555456\n1403636734663555584\n1403636734713555456\n1403636734763555584\n1403636734813555456\n1403636734863555584\n1403636734913555456\n1403636734963555584\n1403636735013555456\n1403636735063555584\n1403636735113555456\n1403636735163555584\n1403636735213555456\n1403636735263555584\n1403636735313555456\n1403636735363555584\n1403636735413555456\n1403636735463555584\n1403636735513555456\n1403636735563555584\n1403636735613555456\n1403636735663555584\n1403636735713555456\n1403636735763555584\n1403636735813555456\n1403636735863555584\n1403636735913555456\n1403636735963555584\n1403636736013555456\n1403636736063555584\n1403636736113555456\n1403636736163555584\n1403636736213555456\n1403636736263555584\n1403636736313555456\n1403636736363555584\n1403636736413555456\n1403636736463555584\n1403636736513555456\n1403636736563555584\n1403636736613555456\n1403636736663555584\n1403636736713555456\n1403636736763555584\n1403636736813555456\n1403636736863555584\n1403636736913555456\n1403636736963555584\n1403636737013555456\n1403636737063555584\n1403636737113555456\n1403636737163555584\n1403636737213555456\n1403636737263555584\n1403636737313555456\n1403636737363555584\n1403636737413555456\n1403636737463555584\n1403636737513555456\n1403636737563555584\n1403636737613555456\n1403636737663555584\n1403636737713555456\n1403636737763555584\n1403636737813555456\n1403636737863555584\n1403636737913555456\n1403636737963555584\n1403636738013555456\n1403636738063555584\n1403636738113555456\n1403636738163555584\n1403636738213555456\n1403636738263555584\n1403636738313555456\n1403636738363555584\n1403636738413555456\n1403636738463555584\n1403636738513555456\n1403636738563555584\n1403636738613555456\n1403636738663555584\n1403636738713555456\n1403636738763555584\n1403636738813555456\n1403636738863555584\n1403636738913555456\n1403636738963555584\n1403636739013555456\n1403636739063555584\n1403636739113555456\n1403636739163555584\n1403636739213555456\n1403636739263555584\n1403636739313555456\n1403636739363555584\n1403636739413555456\n1403636739463555584\n1403636739513555456\n1403636739563555584\n1403636739613555456\n1403636739663555584\n1403636739713555456\n1403636739763555584\n1403636739813555456\n1403636739863555584\n1403636739913555456\n1403636739963555584\n1403636740013555456\n1403636740063555584\n1403636740113555456\n1403636740163555584\n1403636740213555456\n1403636740263555584\n1403636740313555456\n1403636740363555584\n1403636740413555456\n1403636740463555584\n1403636740513555456\n1403636740563555584\n1403636740613555456\n1403636740663555584\n1403636740713555456\n1403636740763555584\n1403636740813555456\n1403636740863555584\n1403636740913555456\n1403636740963555584\n1403636741013555456\n1403636741063555584\n1403636741113555456\n1403636741163555584\n1403636741213555456\n1403636741263555584\n1403636741313555456\n1403636741363555584\n1403636741413555456\n1403636741463555584\n1403636741513555456\n1403636741563555584\n1403636741613555456\n1403636741663555584\n1403636741713555456\n1403636741763555584\n1403636741813555456\n1403636741863555584\n1403636741913555456\n1403636741963555584\n1403636742013555456\n1403636742063555584\n1403636742113555456\n1403636742163555584\n1403636742213555456\n1403636742263555584\n1403636742313555456\n1403636742363555584\n1403636742413555456\n1403636742463555584\n1403636742513555456\n1403636742563555584\n1403636742613555456\n1403636742663555584\n1403636742713555456\n1403636742763555584\n1403636742813555456\n1403636742863555584\n1403636742913555456\n1403636742963555584\n1403636743013555456\n1403636743063555584\n1403636743113555456\n1403636743163555584\n1403636743213555456\n1403636743263555584\n1403636743313555456\n1403636743363555584\n1403636743413555456\n1403636743463555584\n1403636743513555456\n1403636743563555584\n1403636743613555456\n1403636743663555584\n1403636743713555456\n1403636743763555584\n1403636743813555456\n1403636743863555584\n1403636743913555456\n1403636743963555584\n1403636744013555456\n1403636744063555584\n1403636744113555456\n1403636744163555584\n1403636744213555456\n1403636744263555584\n1403636744313555456\n1403636744363555584\n1403636744413555456\n1403636744463555584\n1403636744513555456\n1403636744563555584\n1403636744613555456\n1403636744663555584\n1403636744713555456\n1403636744763555584\n1403636744813555456\n1403636744863555584\n1403636744913555456\n1403636744963555584\n1403636745013555456\n1403636745063555584\n1403636745113555456\n1403636745163555584\n1403636745213555456\n1403636745263555584\n1403636745313555456\n1403636745363555584\n1403636745413555456\n1403636745463555584\n1403636745513555456\n1403636745563555584\n1403636745613555456\n1403636745663555584\n1403636745713555456\n1403636745763555584\n1403636745813555456\n1403636745863555584\n1403636745913555456\n1403636745963555584\n1403636746013555456\n1403636746063555584\n1403636746113555456\n1403636746163555584\n1403636746213555456\n1403636746263555584\n1403636746313555456\n1403636746363555584\n1403636746413555456\n1403636746463555584\n1403636746513555456\n1403636746563555584\n1403636746613555456\n1403636746663555584\n1403636746713555456\n1403636746763555584\n1403636746813555456\n1403636746863555584\n1403636746913555456\n1403636746963555584\n1403636747013555456\n1403636747063555584\n1403636747113555456\n1403636747163555584\n1403636747213555456\n1403636747263555584\n1403636747313555456\n1403636747363555584\n1403636747413555456\n1403636747463555584\n1403636747513555456\n1403636747563555584\n1403636747613555456\n1403636747663555584\n1403636747713555456\n1403636747763555584\n1403636747813555456\n1403636747863555584\n1403636747913555456\n1403636747963555584\n1403636748013555456\n1403636748063555584\n1403636748113555456\n1403636748163555584\n1403636748213555456\n1403636748263555584\n1403636748313555456\n1403636748363555584\n1403636748413555456\n1403636748463555584\n1403636748513555456\n1403636748563555584\n1403636748613555456\n1403636748663555584\n1403636748713555456\n1403636748763555584\n1403636748813555456\n1403636748863555584\n1403636748913555456\n1403636748963555584\n1403636749013555456\n1403636749063555584\n1403636749113555456\n1403636749163555584\n1403636749213555456\n1403636749263555584\n1403636749313555456\n1403636749363555584\n1403636749413555456\n1403636749463555584\n1403636749513555456\n1403636749563555584\n1403636749613555456\n1403636749663555584\n1403636749713555456\n1403636749763555584\n1403636749813555456\n1403636749863555584\n1403636749913555456\n1403636749963555584\n1403636750013555456\n1403636750063555584\n1403636750113555456\n1403636750163555584\n1403636750213555456\n1403636750263555584\n1403636750313555456\n1403636750363555584\n1403636750413555456\n1403636750463555584\n1403636750513555456\n1403636750563555584\n1403636750613555456\n1403636750663555584\n1403636750713555456\n1403636750763555584\n1403636750813555456\n1403636750863555584\n1403636750913555456\n1403636750963555584\n1403636751013555456\n1403636751063555584\n1403636751113555456\n1403636751163555584\n1403636751213555456\n1403636751263555584\n1403636751313555456\n1403636751363555584\n1403636751413555456\n1403636751463555584\n1403636751513555456\n1403636751563555584\n1403636751613555456\n1403636751663555584\n1403636751713555456\n1403636751763555584\n1403636751813555456\n1403636751863555584\n1403636751913555456\n1403636751963555584\n1403636752013555456\n1403636752063555584\n1403636752113555456\n1403636752163555584\n1403636752213555456\n1403636752263555584\n1403636752313555456\n1403636752363555584\n1403636752413555456\n1403636752463555584\n1403636752513555456\n1403636752563555584\n1403636752613555456\n1403636752663555584\n1403636752713555456\n1403636752763555584\n1403636752813555456\n1403636752863555584\n1403636752913555456\n1403636752963555584\n1403636753013555456\n1403636753063555584\n1403636753113555456\n1403636753163555584\n1403636753213555456\n1403636753263555584\n1403636753313555456\n1403636753363555584\n1403636753413555456\n1403636753463555584\n1403636753513555456\n1403636753563555584\n1403636753613555456\n1403636753663555584\n1403636753713555456\n1403636753763555584\n1403636753813555456\n1403636753863555584\n1403636753913555456\n1403636753963555584\n1403636754013555456\n1403636754063555584\n1403636754113555456\n1403636754163555584\n1403636754213555456\n1403636754263555584\n1403636754313555456\n1403636754363555584\n1403636754413555456\n1403636754463555584\n1403636754513555456\n1403636754563555584\n1403636754613555456\n1403636754663555584\n1403636754713555456\n1403636754763555584\n1403636754813555456\n1403636754863555584\n1403636754913555456\n1403636754963555584\n1403636755013555456\n1403636755063555584\n1403636755113555456\n1403636755163555584\n1403636755213555456\n1403636755263555584\n1403636755313555456\n1403636755363555584\n1403636755413555456\n1403636755463555584\n1403636755513555456\n1403636755563555584\n1403636755613555456\n1403636755663555584\n1403636755713555456\n1403636755763555584\n1403636755813555456\n1403636755863555584\n1403636755913555456\n1403636755963555584\n1403636756013555456\n1403636756063555584\n1403636756113555456\n1403636756163555584\n1403636756213555456\n1403636756263555584\n1403636756313555456\n1403636756363555584\n1403636756413555456\n1403636756463555584\n1403636756513555456\n1403636756563555584\n1403636756613555456\n1403636756663555584\n1403636756713555456\n1403636756763555584\n1403636756813555456\n1403636756863555584\n1403636756913555456\n1403636756963555584\n1403636757013555456\n1403636757063555584\n1403636757113555456\n1403636757163555584\n1403636757213555456\n1403636757263555584\n1403636757313555456\n1403636757363555584\n1403636757413555456\n1403636757463555584\n1403636757513555456\n1403636757563555584\n1403636757613555456\n1403636757663555584\n1403636757713555456\n1403636757763555584\n1403636757813555456\n1403636757863555584\n1403636757913555456\n1403636757963555584\n1403636758013555456\n1403636758063555584\n1403636758113555456\n1403636758163555584\n1403636758213555456\n1403636758263555584\n1403636758313555456\n1403636758363555584\n1403636758413555456\n1403636758463555584\n1403636758513555456\n1403636758563555584\n1403636758613555456\n1403636758663555584\n1403636758713555456\n1403636758763555584\n1403636758813555456\n1403636758863555584\n1403636758913555456\n1403636758963555584\n1403636759013555456\n1403636759063555584\n1403636759113555456\n1403636759163555584\n1403636759213555456\n1403636759263555584\n1403636759313555456\n1403636759363555584\n1403636759413555456\n1403636759463555584\n1403636759513555456\n1403636759563555584\n1403636759613555456\n1403636759663555584\n1403636759713555456\n1403636759763555584\n1403636759813555456\n1403636759863555584\n1403636759913555456\n1403636759963555584\n1403636760013555456\n1403636760063555584\n1403636760113555456\n1403636760163555584\n1403636760213555456\n1403636760263555584\n1403636760313555456\n1403636760363555584\n1403636760413555456\n1403636760463555584\n1403636760513555456\n1403636760563555584\n1403636760613555456\n1403636760663555584\n1403636760713555456\n1403636760763555584\n1403636760813555456\n1403636760863555584\n1403636760913555456\n1403636760963555584\n1403636761013555456\n1403636761063555584\n1403636761113555456\n1403636761163555584\n1403636761213555456\n1403636761263555584\n1403636761313555456\n1403636761363555584\n1403636761413555456\n1403636761463555584\n1403636761513555456\n1403636761563555584\n1403636761613555456\n1403636761663555584\n1403636761713555456\n1403636761763555584\n1403636761813555456\n1403636761863555584\n1403636761913555456\n1403636761963555584\n1403636762013555456\n1403636762063555584\n1403636762113555456\n1403636762163555584\n1403636762213555456\n1403636762263555584\n1403636762313555456\n1403636762363555584\n1403636762413555456\n1403636762463555584\n1403636762513555456\n1403636762563555584\n1403636762613555456\n1403636762663555584\n1403636762713555456\n1403636762763555584\n1403636762813555456\n1403636762863555584\n1403636762913555456\n1403636762963555584\n1403636763013555456\n1403636763063555584\n1403636763113555456\n1403636763163555584\n1403636763213555456\n1403636763263555584\n1403636763313555456\n1403636763363555584\n1403636763413555456\n1403636763463555584\n1403636763513555456\n1403636763563555584\n1403636763613555456\n1403636763663555584\n1403636763713555456\n1403636763763555584\n1403636763813555456\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Monocular/EuRoC_TimeStamps/MH02.txt",
    "content": "1403636858651666432\n1403636858701666560\n1403636858751666432\n1403636858801666560\n1403636858851666432\n1403636858901666560\n1403636858951666432\n1403636859001666560\n1403636859051666432\n1403636859101666560\n1403636859151666432\n1403636859201666560\n1403636859251666432\n1403636859301666560\n1403636859351666432\n1403636859401666560\n1403636859451666432\n1403636859501666560\n1403636859551666432\n1403636859601666560\n1403636859651666432\n1403636859701666560\n1403636859751666432\n1403636859801666560\n1403636859851666432\n1403636859901666560\n1403636859951666432\n1403636860001666560\n1403636860051666432\n1403636860101666560\n1403636860151666432\n1403636860201666560\n1403636860251666432\n1403636860301666560\n1403636860351666432\n1403636860401666560\n1403636860451666432\n1403636860501666560\n1403636860551666432\n1403636860601666560\n1403636860651666432\n1403636860701666560\n1403636860751666432\n1403636860801666560\n1403636860851666432\n1403636860901666560\n1403636860951666432\n1403636861001666560\n1403636861051666432\n1403636861101666560\n1403636861151666432\n1403636861201666560\n1403636861251666432\n1403636861301666560\n1403636861351666432\n1403636861401666560\n1403636861451666432\n1403636861501666560\n1403636861551666432\n1403636861601666560\n1403636861651666432\n1403636861701666560\n1403636861751666432\n1403636861801666560\n1403636861851666432\n1403636861901666560\n1403636861951666432\n1403636862001666560\n1403636862051666432\n1403636862101666560\n1403636862151666432\n1403636862201666560\n1403636862251666432\n1403636862301666560\n1403636862351666432\n1403636862401666560\n1403636862451666432\n1403636862501666560\n1403636862551666432\n1403636862601666560\n1403636862651666432\n1403636862701666560\n1403636862751666432\n1403636862801666560\n1403636862851666432\n1403636862901666560\n1403636862951666432\n1403636863001666560\n1403636863051666432\n1403636863101666560\n1403636863151666432\n1403636863201666560\n1403636863251666432\n1403636863301666560\n1403636863351666432\n1403636863401666560\n1403636863451666432\n1403636863501666560\n1403636863551666432\n1403636863601666560\n1403636863651666432\n1403636863701666560\n1403636863751666432\n1403636863801666560\n1403636863851666432\n1403636863901666560\n1403636863951666432\n1403636864001666560\n1403636864051666432\n1403636864101666560\n1403636864151666432\n1403636864201666560\n1403636864251666432\n1403636864301666560\n1403636864351666432\n1403636864401666560\n1403636864451666432\n1403636864501666560\n1403636864551666432\n1403636864601666560\n1403636864651666432\n1403636864701666560\n1403636864751666432\n1403636864801666560\n1403636864851666432\n1403636864901666560\n1403636864951666432\n1403636865001666560\n1403636865051666432\n1403636865101666560\n1403636865151666432\n1403636865201666560\n1403636865251666432\n1403636865301666560\n1403636865351666432\n1403636865401666560\n1403636865451666432\n1403636865501666560\n1403636865551666432\n1403636865601666560\n1403636865651666432\n1403636865701666560\n1403636865751666432\n1403636865801666560\n1403636865851666432\n1403636865901666560\n1403636865951666432\n1403636866001666560\n1403636866051666432\n1403636866101666560\n1403636866151666432\n1403636866201666560\n1403636866251666432\n1403636866301666560\n1403636866351666432\n1403636866401666560\n1403636866451666432\n1403636866501666560\n1403636866551666432\n1403636866601666560\n1403636866651666432\n1403636866701666560\n1403636866751666432\n1403636866801666560\n1403636866851666432\n1403636866901666560\n1403636866951666432\n1403636867001666560\n1403636867051666432\n1403636867101666560\n1403636867151666432\n1403636867201666560\n1403636867251666432\n1403636867301666560\n1403636867351666432\n1403636867401666560\n1403636867451666432\n1403636867501666560\n1403636867551666432\n1403636867601666560\n1403636867651666432\n1403636867701666560\n1403636867751666432\n1403636867801666560\n1403636867851666432\n1403636867901666560\n1403636867951666432\n1403636868001666560\n1403636868051666432\n1403636868101666560\n1403636868151666432\n1403636868201666560\n1403636868251666432\n1403636868301666560\n1403636868351666432\n1403636868401666560\n1403636868451666432\n1403636868501666560\n1403636868551666432\n1403636868601666560\n1403636868651666432\n1403636868701666560\n1403636868751666432\n1403636868801666560\n1403636868851666432\n1403636868901666560\n1403636868951666432\n1403636869001666560\n1403636869051666432\n1403636869101666560\n1403636869151666432\n1403636869201666560\n1403636869251666432\n1403636869301666560\n1403636869351666432\n1403636869401666560\n1403636869451666432\n1403636869501666560\n1403636869551666432\n1403636869601666560\n1403636869651666432\n1403636869701666560\n1403636869751666432\n1403636869801666560\n1403636869851666432\n1403636869901666560\n1403636869951666432\n1403636870001666560\n1403636870051666432\n1403636870101666560\n1403636870151666432\n1403636870201666560\n1403636870251666432\n1403636870301666560\n1403636870351666432\n1403636870401666560\n1403636870451666432\n1403636870501666560\n1403636870551666432\n1403636870601666560\n1403636870651666432\n1403636870701666560\n1403636870751666432\n1403636870801666560\n1403636870851666432\n1403636870901666560\n1403636870951666432\n1403636871001666560\n1403636871051666432\n1403636871101666560\n1403636871151666432\n1403636871201666560\n1403636871251666432\n1403636871301666560\n1403636871351666432\n1403636871401666560\n1403636871451666432\n1403636871501666560\n1403636871551666432\n1403636871601666560\n1403636871651666432\n1403636871701666560\n1403636871751666432\n1403636871801666560\n1403636871851666432\n1403636871901666560\n1403636871951666432\n1403636872001666560\n1403636872051666432\n1403636872101666560\n1403636872151666432\n1403636872201666560\n1403636872251666432\n1403636872301666560\n1403636872351666432\n1403636872401666560\n1403636872451666432\n1403636872501666560\n1403636872551666432\n1403636872601666560\n1403636872651666432\n1403636872701666560\n1403636872751666432\n1403636872801666560\n1403636872851666432\n1403636872901666560\n1403636872951666432\n1403636873001666560\n1403636873051666432\n1403636873101666560\n1403636873151666432\n1403636873201666560\n1403636873251666432\n1403636873301666560\n1403636873351666432\n1403636873401666560\n1403636873451666432\n1403636873501666560\n1403636873551666432\n1403636873601666560\n1403636873651666432\n1403636873701666560\n1403636873751666432\n1403636873801666560\n1403636873851666432\n1403636873901666560\n1403636873951666432\n1403636874001666560\n1403636874051666432\n1403636874101666560\n1403636874151666432\n1403636874201666560\n1403636874251666432\n1403636874301666560\n1403636874351666432\n1403636874401666560\n1403636874451666432\n1403636874501666560\n1403636874551666432\n1403636874601666560\n1403636874651666432\n1403636874701666560\n1403636874751666432\n1403636874801666560\n1403636874851666432\n1403636874901666560\n1403636874951666432\n1403636875001666560\n1403636875051666432\n1403636875101666560\n1403636875151666432\n1403636875201666560\n1403636875251666432\n1403636875301666560\n1403636875351666432\n1403636875401666560\n1403636875451666432\n1403636875501666560\n1403636875551666432\n1403636875601666560\n1403636875651666432\n1403636875701666560\n1403636875751666432\n1403636875801666560\n1403636875851666432\n1403636875901666560\n1403636875951666432\n1403636876001666560\n1403636876051666432\n1403636876101666560\n1403636876151666432\n1403636876201666560\n1403636876251666432\n1403636876301666560\n1403636876351666432\n1403636876401666560\n1403636876451666432\n1403636876501666560\n1403636876551666432\n1403636876601666560\n1403636876651666432\n1403636876701666560\n1403636876751666432\n1403636876801666560\n1403636876851666432\n1403636876901666560\n1403636876951666432\n1403636877001666560\n1403636877051666432\n1403636877101666560\n1403636877151666432\n1403636877201666560\n1403636877251666432\n1403636877301666560\n1403636877351666432\n1403636877401666560\n1403636877451666432\n1403636877501666560\n1403636877551666432\n1403636877601666560\n1403636877651666432\n1403636877701666560\n1403636877751666432\n1403636877801666560\n1403636877851666432\n1403636877901666560\n1403636877951666432\n1403636878001666560\n1403636878051666432\n1403636878101666560\n1403636878151666432\n1403636878201666560\n1403636878251666432\n1403636878301666560\n1403636878351666432\n1403636878401666560\n1403636878451666432\n1403636878501666560\n1403636878551666432\n1403636878601666560\n1403636878651666432\n1403636878701666560\n1403636878751666432\n1403636878801666560\n1403636878851666432\n1403636878901666560\n1403636878951666432\n1403636879001666560\n1403636879051666432\n1403636879101666560\n1403636879151666432\n1403636879201666560\n1403636879251666432\n1403636879301666560\n1403636879351666432\n1403636879401666560\n1403636879451666432\n1403636879501666560\n1403636879551666432\n1403636879601666560\n1403636879651666432\n1403636879701666560\n1403636879751666432\n1403636879801666560\n1403636879851666432\n1403636879901666560\n1403636879951666432\n1403636880001666560\n1403636880051666432\n1403636880101666560\n1403636880151666432\n1403636880201666560\n1403636880251666432\n1403636880301666560\n1403636880351666432\n1403636880401666560\n1403636880451666432\n1403636880501666560\n1403636880551666432\n1403636880601666560\n1403636880651666432\n1403636880701666560\n1403636880751666432\n1403636880801666560\n1403636880851666432\n1403636880901666560\n1403636880951666432\n1403636881001666560\n1403636881051666432\n1403636881101666560\n1403636881151666432\n1403636881201666560\n1403636881251666432\n1403636881301666560\n1403636881351666432\n1403636881401666560\n1403636881451666432\n1403636881501666560\n1403636881551666432\n1403636881601666560\n1403636881651666432\n1403636881701666560\n1403636881751666432\n1403636881801666560\n1403636881851666432\n1403636881901666560\n1403636881951666432\n1403636882001666560\n1403636882051666432\n1403636882101666560\n1403636882151666432\n1403636882201666560\n1403636882251666432\n1403636882301666560\n1403636882351666432\n1403636882401666560\n1403636882451666432\n1403636882501666560\n1403636882551666432\n1403636882601666560\n1403636882651666432\n1403636882701666560\n1403636882751666432\n1403636882801666560\n1403636882851666432\n1403636882901666560\n1403636882951666432\n1403636883001666560\n1403636883051666432\n1403636883101666560\n1403636883151666432\n1403636883201666560\n1403636883251666432\n1403636883301666560\n1403636883351666432\n1403636883401666560\n1403636883451666432\n1403636883501666560\n1403636883551666432\n1403636883601666560\n1403636883651666432\n1403636883701666560\n1403636883751666432\n1403636883801666560\n1403636883851666432\n1403636883901666560\n1403636883951666432\n1403636884001666560\n1403636884051666432\n1403636884101666560\n1403636884151666432\n1403636884201666560\n1403636884251666432\n1403636884301666560\n1403636884351666432\n1403636884401666560\n1403636884451666432\n1403636884501666560\n1403636884551666432\n1403636884601666560\n1403636884651666432\n1403636884701666560\n1403636884751666432\n1403636884801666560\n1403636884851666432\n1403636884901666560\n1403636884951666432\n1403636885001666560\n1403636885051666432\n1403636885101666560\n1403636885151666432\n1403636885201666560\n1403636885251666432\n1403636885301666560\n1403636885351666432\n1403636885401666560\n1403636885451666432\n1403636885501666560\n1403636885551666432\n1403636885601666560\n1403636885651666432\n1403636885701666560\n1403636885751666432\n1403636885801666560\n1403636885851666432\n1403636885901666560\n1403636885951666432\n1403636886001666560\n1403636886051666432\n1403636886101666560\n1403636886151666432\n1403636886201666560\n1403636886251666432\n1403636886301666560\n1403636886351666432\n1403636886401666560\n1403636886451666432\n1403636886501666560\n1403636886551666432\n1403636886601666560\n1403636886651666432\n1403636886701666560\n1403636886751666432\n1403636886801666560\n1403636886851666432\n1403636886901666560\n1403636886951666432\n1403636887001666560\n1403636887051666432\n1403636887101666560\n1403636887151666432\n1403636887201666560\n1403636887251666432\n1403636887301666560\n1403636887351666432\n1403636887401666560\n1403636887451666432\n1403636887501666560\n1403636887551666432\n1403636887601666560\n1403636887651666432\n1403636887701666560\n1403636887751666432\n1403636887801666560\n1403636887851666432\n1403636887901666560\n1403636887951666432\n1403636888001666560\n1403636888051666432\n1403636888101666560\n1403636888151666432\n1403636888201666560\n1403636888251666432\n1403636888301666560\n1403636888351666432\n1403636888401666560\n1403636888451666432\n1403636888501666560\n1403636888551666432\n1403636888601666560\n1403636888651666432\n1403636888701666560\n1403636888751666432\n1403636888801666560\n1403636888851666432\n1403636888901666560\n1403636888951666432\n1403636889001666560\n1403636889051666432\n1403636889101666560\n1403636889151666432\n1403636889201666560\n1403636889251666432\n1403636889301666560\n1403636889351666432\n1403636889401666560\n1403636889451666432\n1403636889501666560\n1403636889551666432\n1403636889601666560\n1403636889651666432\n1403636889701666560\n1403636889751666432\n1403636889801666560\n1403636889851666432\n1403636889901666560\n1403636889951666432\n1403636890001666560\n1403636890051666432\n1403636890101666560\n1403636890151666432\n1403636890201666560\n1403636890251666432\n1403636890301666560\n1403636890351666432\n1403636890401666560\n1403636890451666432\n1403636890501666560\n1403636890551666432\n1403636890601666560\n1403636890651666432\n1403636890701666560\n1403636890751666432\n1403636890801666560\n1403636890851666432\n1403636890901666560\n1403636890951666432\n1403636891001666560\n1403636891051666432\n1403636891101666560\n1403636891151666432\n1403636891201666560\n1403636891251666432\n1403636891301666560\n1403636891351666432\n1403636891401666560\n1403636891451666432\n1403636891501666560\n1403636891551666432\n1403636891601666560\n1403636891651666432\n1403636891701666560\n1403636891751666432\n1403636891801666560\n1403636891851666432\n1403636891901666560\n1403636891951666432\n1403636892001666560\n1403636892051666432\n1403636892101666560\n1403636892151666432\n1403636892201666560\n1403636892251666432\n1403636892301666560\n1403636892351666432\n1403636892401666560\n1403636892451666432\n1403636892501666560\n1403636892551666432\n1403636892601666560\n1403636892651666432\n1403636892701666560\n1403636892751666432\n1403636892801666560\n1403636892851666432\n1403636892901666560\n1403636892951666432\n1403636893001666560\n1403636893051666432\n1403636893101666560\n1403636893151666432\n1403636893201666560\n1403636893251666432\n1403636893301666560\n1403636893351666432\n1403636893401666560\n1403636893451666432\n1403636893501666560\n1403636893551666432\n1403636893601666560\n1403636893651666432\n1403636893701666560\n1403636893751666432\n1403636893801666560\n1403636893851666432\n1403636893901666560\n1403636893951666432\n1403636894001666560\n1403636894051666432\n1403636894101666560\n1403636894151666432\n1403636894201666560\n1403636894251666432\n1403636894301666560\n1403636894351666432\n1403636894401666560\n1403636894451666432\n1403636894501666560\n1403636894551666432\n1403636894601666560\n1403636894651666432\n1403636894701666560\n1403636894751666432\n1403636894801666560\n1403636894851666432\n1403636894901666560\n1403636894951666432\n1403636895001666560\n1403636895051666432\n1403636895101666560\n1403636895151666432\n1403636895201666560\n1403636895251666432\n1403636895301666560\n1403636895351666432\n1403636895401666560\n1403636895451666432\n1403636895501666560\n1403636895551666432\n1403636895601666560\n1403636895651666432\n1403636895701666560\n1403636895751666432\n1403636895801666560\n1403636895851666432\n1403636895901666560\n1403636895951666432\n1403636896001666560\n1403636896051666432\n1403636896101666560\n1403636896151666432\n1403636896201666560\n1403636896251666432\n1403636896301666560\n1403636896351666432\n1403636896401666560\n1403636896451666432\n1403636896501666560\n1403636896551666432\n1403636896601666560\n1403636896651666432\n1403636896701666560\n1403636896751666432\n1403636896801666560\n1403636896851666432\n1403636896901666560\n1403636896951666432\n1403636897001666560\n1403636897051666432\n1403636897101666560\n1403636897151666432\n1403636897201666560\n1403636897251666432\n1403636897301666560\n1403636897351666432\n1403636897401666560\n1403636897451666432\n1403636897501666560\n1403636897551666432\n1403636897601666560\n1403636897651666432\n1403636897701666560\n1403636897751666432\n1403636897801666560\n1403636897851666432\n1403636897901666560\n1403636897951666432\n1403636898001666560\n1403636898051666432\n1403636898101666560\n1403636898151666432\n1403636898201666560\n1403636898251666432\n1403636898301666560\n1403636898351666432\n1403636898401666560\n1403636898451666432\n1403636898501666560\n1403636898551666432\n1403636898601666560\n1403636898651666432\n1403636898701666560\n1403636898751666432\n1403636898801666560\n1403636898851666432\n1403636898901666560\n1403636898951666432\n1403636899001666560\n1403636899051666432\n1403636899101666560\n1403636899151666432\n1403636899201666560\n1403636899251666432\n1403636899301666560\n1403636899351666432\n1403636899401666560\n1403636899451666432\n1403636899501666560\n1403636899551666432\n1403636899601666560\n1403636899651666432\n1403636899701666560\n1403636899751666432\n1403636899801666560\n1403636899851666432\n1403636899901666560\n1403636899951666432\n1403636900001666560\n1403636900051666432\n1403636900101666560\n1403636900151666432\n1403636900201666560\n1403636900251666432\n1403636900301666560\n1403636900351666432\n1403636900401666560\n1403636900451666432\n1403636900501666560\n1403636900551666432\n1403636900601666560\n1403636900651666432\n1403636900701666560\n1403636900751666432\n1403636900801666560\n1403636900851666432\n1403636900901666560\n1403636900951666432\n1403636901001666560\n1403636901051666432\n1403636901101666560\n1403636901151666432\n1403636901201666560\n1403636901251666432\n1403636901301666560\n1403636901351666432\n1403636901401666560\n1403636901451666432\n1403636901501666560\n1403636901551666432\n1403636901601666560\n1403636901651666432\n1403636901701666560\n1403636901751666432\n1403636901801666560\n1403636901851666432\n1403636901901666560\n1403636901951666432\n1403636902001666560\n1403636902051666432\n1403636902101666560\n1403636902151666432\n1403636902201666560\n1403636902251666432\n1403636902301666560\n1403636902351666432\n1403636902401666560\n1403636902451666432\n1403636902501666560\n1403636902551666432\n1403636902601666560\n1403636902651666432\n1403636902701666560\n1403636902751666432\n1403636902801666560\n1403636902851666432\n1403636902901666560\n1403636902951666432\n1403636903001666560\n1403636903051666432\n1403636903101666560\n1403636903151666432\n1403636903201666560\n1403636903251666432\n1403636903301666560\n1403636903351666432\n1403636903401666560\n1403636903451666432\n1403636903501666560\n1403636903551666432\n1403636903601666560\n1403636903651666432\n1403636903701666560\n1403636903751666432\n1403636903801666560\n1403636903851666432\n1403636903901666560\n1403636903951666432\n1403636904001666560\n1403636904051666432\n1403636904101666560\n1403636904151666432\n1403636904201666560\n1403636904251666432\n1403636904301666560\n1403636904351666432\n1403636904401666560\n1403636904451666432\n1403636904501666560\n1403636904551666432\n1403636904601666560\n1403636904651666432\n1403636904701666560\n1403636904751666432\n1403636904801666560\n1403636904851666432\n1403636904901666560\n1403636904951666432\n1403636905001666560\n1403636905051666432\n1403636905101666560\n1403636905151666432\n1403636905201666560\n1403636905251666432\n1403636905301666560\n1403636905351666432\n1403636905401666560\n1403636905451666432\n1403636905501666560\n1403636905551666432\n1403636905601666560\n1403636905651666432\n1403636905701666560\n1403636905751666432\n1403636905801666560\n1403636905851666432\n1403636905901666560\n1403636905951666432\n1403636906001666560\n1403636906051666432\n1403636906101666560\n1403636906151666432\n1403636906201666560\n1403636906251666432\n1403636906301666560\n1403636906351666432\n1403636906401666560\n1403636906451666432\n1403636906501666560\n1403636906551666432\n1403636906601666560\n1403636906651666432\n1403636906701666560\n1403636906751666432\n1403636906801666560\n1403636906851666432\n1403636906901666560\n1403636906951666432\n1403636907001666560\n1403636907051666432\n1403636907101666560\n1403636907151666432\n1403636907201666560\n1403636907251666432\n1403636907301666560\n1403636907351666432\n1403636907401666560\n1403636907451666432\n1403636907501666560\n1403636907551666432\n1403636907601666560\n1403636907651666432\n1403636907701666560\n1403636907751666432\n1403636907801666560\n1403636907851666432\n1403636907901666560\n1403636907951666432\n1403636908001666560\n1403636908051666432\n1403636908101666560\n1403636908151666432\n1403636908201666560\n1403636908251666432\n1403636908301666560\n1403636908351666432\n1403636908401666560\n1403636908451666432\n1403636908501666560\n1403636908551666432\n1403636908601666560\n1403636908651666432\n1403636908701666560\n1403636908751666432\n1403636908801666560\n1403636908851666432\n1403636908901666560\n1403636908951666432\n1403636909001666560\n1403636909051666432\n1403636909101666560\n1403636909151666432\n1403636909201666560\n1403636909251666432\n1403636909301666560\n1403636909351666432\n1403636909401666560\n1403636909451666432\n1403636909501666560\n1403636909551666432\n1403636909601666560\n1403636909651666432\n1403636909701666560\n1403636909751666432\n1403636909801666560\n1403636909851666432\n1403636909901666560\n1403636909951666432\n1403636910001666560\n1403636910051666432\n1403636910101666560\n1403636910151666432\n1403636910201666560\n1403636910251666432\n1403636910301666560\n1403636910351666432\n1403636910401666560\n1403636910451666432\n1403636910501666560\n1403636910551666432\n1403636910601666560\n1403636910651666432\n1403636910701666560\n1403636910751666432\n1403636910801666560\n1403636910851666432\n1403636910901666560\n1403636910951666432\n1403636911001666560\n1403636911051666432\n1403636911101666560\n1403636911151666432\n1403636911201666560\n1403636911251666432\n1403636911301666560\n1403636911351666432\n1403636911401666560\n1403636911451666432\n1403636911501666560\n1403636911551666432\n1403636911601666560\n1403636911651666432\n1403636911701666560\n1403636911751666432\n1403636911801666560\n1403636911851666432\n1403636911901666560\n1403636911951666432\n1403636912001666560\n1403636912051666432\n1403636912101666560\n1403636912151666432\n1403636912201666560\n1403636912251666432\n1403636912301666560\n1403636912351666432\n1403636912401666560\n1403636912451666432\n1403636912501666560\n1403636912551666432\n1403636912601666560\n1403636912651666432\n1403636912701666560\n1403636912751666432\n1403636912801666560\n1403636912851666432\n1403636912901666560\n1403636912951666432\n1403636913001666560\n1403636913051666432\n1403636913101666560\n1403636913151666432\n1403636913201666560\n1403636913251666432\n1403636913301666560\n1403636913351666432\n1403636913401666560\n1403636913451666432\n1403636913501666560\n1403636913551666432\n1403636913601666560\n1403636913651666432\n1403636913701666560\n1403636913751666432\n1403636913801666560\n1403636913851666432\n1403636913901666560\n1403636913951666432\n1403636914001666560\n1403636914051666432\n1403636914101666560\n1403636914151666432\n1403636914201666560\n1403636914251666432\n1403636914301666560\n1403636914351666432\n1403636914401666560\n1403636914451666432\n1403636914501666560\n1403636914551666432\n1403636914601666560\n1403636914651666432\n1403636914701666560\n1403636914751666432\n1403636914801666560\n1403636914851666432\n1403636914901666560\n1403636914951666432\n1403636915001666560\n1403636915051666432\n1403636915101666560\n1403636915151666432\n1403636915201666560\n1403636915251666432\n1403636915301666560\n1403636915351666432\n1403636915401666560\n1403636915451666432\n1403636915501666560\n1403636915551666432\n1403636915601666560\n1403636915651666432\n1403636915701666560\n1403636915751666432\n1403636915801666560\n1403636915851666432\n1403636915901666560\n1403636915951666432\n1403636916001666560\n1403636916051666432\n1403636916101666560\n1403636916151666432\n1403636916201666560\n1403636916251666432\n1403636916301666560\n1403636916351666432\n1403636916401666560\n1403636916451666432\n1403636916501666560\n1403636916551666432\n1403636916601666560\n1403636916651666432\n1403636916701666560\n1403636916751666432\n1403636916801666560\n1403636916851666432\n1403636916901666560\n1403636916951666432\n1403636917001666560\n1403636917051666432\n1403636917101666560\n1403636917151666432\n1403636917201666560\n1403636917251666432\n1403636917301666560\n1403636917351666432\n1403636917401666560\n1403636917451666432\n1403636917501666560\n1403636917551666432\n1403636917601666560\n1403636917651666432\n1403636917701666560\n1403636917751666432\n1403636917801666560\n1403636917851666432\n1403636917901666560\n1403636917951666432\n1403636918001666560\n1403636918051666432\n1403636918101666560\n1403636918151666432\n1403636918201666560\n1403636918251666432\n1403636918301666560\n1403636918351666432\n1403636918401666560\n1403636918451666432\n1403636918501666560\n1403636918551666432\n1403636918601666560\n1403636918651666432\n1403636918701666560\n1403636918751666432\n1403636918801666560\n1403636918851666432\n1403636918901666560\n1403636918951666432\n1403636919001666560\n1403636919051666432\n1403636919101666560\n1403636919151666432\n1403636919201666560\n1403636919251666432\n1403636919301666560\n1403636919351666432\n1403636919401666560\n1403636919451666432\n1403636919501666560\n1403636919551666432\n1403636919601666560\n1403636919651666432\n1403636919701666560\n1403636919751666432\n1403636919801666560\n1403636919851666432\n1403636919901666560\n1403636919951666432\n1403636920001666560\n1403636920051666432\n1403636920101666560\n1403636920151666432\n1403636920201666560\n1403636920251666432\n1403636920301666560\n1403636920351666432\n1403636920401666560\n1403636920451666432\n1403636920501666560\n1403636920551666432\n1403636920601666560\n1403636920651666432\n1403636920701666560\n1403636920751666432\n1403636920801666560\n1403636920851666432\n1403636920901666560\n1403636920951666432\n1403636921001666560\n1403636921051666432\n1403636921101666560\n1403636921151666432\n1403636921201666560\n1403636921251666432\n1403636921301666560\n1403636921351666432\n1403636921401666560\n1403636921451666432\n1403636921501666560\n1403636921551666432\n1403636921601666560\n1403636921651666432\n1403636921701666560\n1403636921751666432\n1403636921801666560\n1403636921851666432\n1403636921901666560\n1403636921951666432\n1403636922001666560\n1403636922051666432\n1403636922101666560\n1403636922151666432\n1403636922201666560\n1403636922251666432\n1403636922301666560\n1403636922351666432\n1403636922401666560\n1403636922451666432\n1403636922501666560\n1403636922551666432\n1403636922601666560\n1403636922651666432\n1403636922701666560\n1403636922751666432\n1403636922801666560\n1403636922851666432\n1403636922901666560\n1403636922951666432\n1403636923001666560\n1403636923051666432\n1403636923101666560\n1403636923151666432\n1403636923201666560\n1403636923251666432\n1403636923301666560\n1403636923351666432\n1403636923401666560\n1403636923451666432\n1403636923501666560\n1403636923551666432\n1403636923601666560\n1403636923651666432\n1403636923701666560\n1403636923751666432\n1403636923801666560\n1403636923851666432\n1403636923901666560\n1403636923951666432\n1403636924001666560\n1403636924051666432\n1403636924101666560\n1403636924151666432\n1403636924201666560\n1403636924251666432\n1403636924301666560\n1403636924351666432\n1403636924401666560\n1403636924451666432\n1403636924501666560\n1403636924551666432\n1403636924601666560\n1403636924651666432\n1403636924701666560\n1403636924751666432\n1403636924801666560\n1403636924851666432\n1403636924901666560\n1403636924951666432\n1403636925001666560\n1403636925051666432\n1403636925101666560\n1403636925151666432\n1403636925201666560\n1403636925251666432\n1403636925301666560\n1403636925351666432\n1403636925401666560\n1403636925451666432\n1403636925501666560\n1403636925551666432\n1403636925601666560\n1403636925651666432\n1403636925701666560\n1403636925751666432\n1403636925801666560\n1403636925851666432\n1403636925901666560\n1403636925951666432\n1403636926001666560\n1403636926051666432\n1403636926101666560\n1403636926151666432\n1403636926201666560\n1403636926251666432\n1403636926301666560\n1403636926351666432\n1403636926401666560\n1403636926451666432\n1403636926501666560\n1403636926551666432\n1403636926601666560\n1403636926651666432\n1403636926701666560\n1403636926751666432\n1403636926801666560\n1403636926851666432\n1403636926901666560\n1403636926951666432\n1403636927001666560\n1403636927051666432\n1403636927101666560\n1403636927151666432\n1403636927201666560\n1403636927251666432\n1403636927301666560\n1403636927351666432\n1403636927401666560\n1403636927451666432\n1403636927501666560\n1403636927551666432\n1403636927601666560\n1403636927651666432\n1403636927701666560\n1403636927751666432\n1403636927801666560\n1403636927851666432\n1403636927901666560\n1403636927951666432\n1403636928001666560\n1403636928051666432\n1403636928101666560\n1403636928151666432\n1403636928201666560\n1403636928251666432\n1403636928301666560\n1403636928351666432\n1403636928401666560\n1403636928451666432\n1403636928501666560\n1403636928551666432\n1403636928601666560\n1403636928651666432\n1403636928701666560\n1403636928751666432\n1403636928801666560\n1403636928851666432\n1403636928901666560\n1403636928951666432\n1403636929001666560\n1403636929051666432\n1403636929101666560\n1403636929151666432\n1403636929201666560\n1403636929251666432\n1403636929301666560\n1403636929351666432\n1403636929401666560\n1403636929451666432\n1403636929501666560\n1403636929551666432\n1403636929601666560\n1403636929651666432\n1403636929701666560\n1403636929751666432\n1403636929801666560\n1403636929851666432\n1403636929901666560\n1403636929951666432\n1403636930001666560\n1403636930051666432\n1403636930101666560\n1403636930151666432\n1403636930201666560\n1403636930251666432\n1403636930301666560\n1403636930351666432\n1403636930401666560\n1403636930451666432\n1403636930501666560\n1403636930551666432\n1403636930601666560\n1403636930651666432\n1403636930701666560\n1403636930751666432\n1403636930801666560\n1403636930851666432\n1403636930901666560\n1403636930951666432\n1403636931001666560\n1403636931051666432\n1403636931101666560\n1403636931151666432\n1403636931201666560\n1403636931251666432\n1403636931301666560\n1403636931351666432\n1403636931401666560\n1403636931451666432\n1403636931501666560\n1403636931551666432\n1403636931601666560\n1403636931651666432\n1403636931701666560\n1403636931751666432\n1403636931801666560\n1403636931851666432\n1403636931901666560\n1403636931951666432\n1403636932001666560\n1403636932051666432\n1403636932101666560\n1403636932151666432\n1403636932201666560\n1403636932251666432\n1403636932301666560\n1403636932351666432\n1403636932401666560\n1403636932451666432\n1403636932501666560\n1403636932551666432\n1403636932601666560\n1403636932651666432\n1403636932701666560\n1403636932751666432\n1403636932801666560\n1403636932851666432\n1403636932901666560\n1403636932951666432\n1403636933001666560\n1403636933051666432\n1403636933101666560\n1403636933151666432\n1403636933201666560\n1403636933251666432\n1403636933301666560\n1403636933351666432\n1403636933401666560\n1403636933451666432\n1403636933501666560\n1403636933551666432\n1403636933601666560\n1403636933651666432\n1403636933701666560\n1403636933751666432\n1403636933801666560\n1403636933851666432\n1403636933901666560\n1403636933951666432\n1403636934001666560\n1403636934051666432\n1403636934101666560\n1403636934151666432\n1403636934201666560\n1403636934251666432\n1403636934301666560\n1403636934351666432\n1403636934401666560\n1403636934451666432\n1403636934501666560\n1403636934551666432\n1403636934601666560\n1403636934651666432\n1403636934701666560\n1403636934751666432\n1403636934801666560\n1403636934851666432\n1403636934901666560\n1403636934951666432\n1403636935001666560\n1403636935051666432\n1403636935101666560\n1403636935151666432\n1403636935201666560\n1403636935251666432\n1403636935301666560\n1403636935351666432\n1403636935401666560\n1403636935451666432\n1403636935501666560\n1403636935551666432\n1403636935601666560\n1403636935651666432\n1403636935701666560\n1403636935751666432\n1403636935801666560\n1403636935851666432\n1403636935901666560\n1403636935951666432\n1403636936001666560\n1403636936051666432\n1403636936101666560\n1403636936151666432\n1403636936201666560\n1403636936251666432\n1403636936301666560\n1403636936351666432\n1403636936401666560\n1403636936451666432\n1403636936501666560\n1403636936551666432\n1403636936601666560\n1403636936651666432\n1403636936701666560\n1403636936751666432\n1403636936801666560\n1403636936851666432\n1403636936901666560\n1403636936951666432\n1403636937001666560\n1403636937051666432\n1403636937101666560\n1403636937151666432\n1403636937201666560\n1403636937251666432\n1403636937301666560\n1403636937351666432\n1403636937401666560\n1403636937451666432\n1403636937501666560\n1403636937551666432\n1403636937601666560\n1403636937651666432\n1403636937701666560\n1403636937751666432\n1403636937801666560\n1403636937851666432\n1403636937901666560\n1403636937951666432\n1403636938001666560\n1403636938051666432\n1403636938101666560\n1403636938151666432\n1403636938201666560\n1403636938251666432\n1403636938301666560\n1403636938351666432\n1403636938401666560\n1403636938451666432\n1403636938501666560\n1403636938551666432\n1403636938601666560\n1403636938651666432\n1403636938701666560\n1403636938751666432\n1403636938801666560\n1403636938851666432\n1403636938901666560\n1403636938951666432\n1403636939001666560\n1403636939051666432\n1403636939101666560\n1403636939151666432\n1403636939201666560\n1403636939251666432\n1403636939301666560\n1403636939351666432\n1403636939401666560\n1403636939451666432\n1403636939501666560\n1403636939551666432\n1403636939601666560\n1403636939651666432\n1403636939701666560\n1403636939751666432\n1403636939801666560\n1403636939851666432\n1403636939901666560\n1403636939951666432\n1403636940001666560\n1403636940051666432\n1403636940101666560\n1403636940151666432\n1403636940201666560\n1403636940251666432\n1403636940301666560\n1403636940351666432\n1403636940401666560\n1403636940451666432\n1403636940501666560\n1403636940551666432\n1403636940601666560\n1403636940651666432\n1403636940701666560\n1403636940751666432\n1403636940801666560\n1403636940851666432\n1403636940901666560\n1403636940951666432\n1403636941001666560\n1403636941051666432\n1403636941101666560\n1403636941151666432\n1403636941201666560\n1403636941251666432\n1403636941301666560\n1403636941351666432\n1403636941401666560\n1403636941451666432\n1403636941501666560\n1403636941551666432\n1403636941601666560\n1403636941651666432\n1403636941701666560\n1403636941751666432\n1403636941801666560\n1403636941851666432\n1403636941901666560\n1403636941951666432\n1403636942001666560\n1403636942051666432\n1403636942101666560\n1403636942151666432\n1403636942201666560\n1403636942251666432\n1403636942301666560\n1403636942351666432\n1403636942401666560\n1403636942451666432\n1403636942501666560\n1403636942551666432\n1403636942601666560\n1403636942651666432\n1403636942701666560\n1403636942751666432\n1403636942801666560\n1403636942851666432\n1403636942901666560\n1403636942951666432\n1403636943001666560\n1403636943051666432\n1403636943101666560\n1403636943151666432\n1403636943201666560\n1403636943251666432\n1403636943301666560\n1403636943351666432\n1403636943401666560\n1403636943451666432\n1403636943501666560\n1403636943551666432\n1403636943601666560\n1403636943651666432\n1403636943701666560\n1403636943751666432\n1403636943801666560\n1403636943851666432\n1403636943901666560\n1403636943951666432\n1403636944001666560\n1403636944051666432\n1403636944101666560\n1403636944151666432\n1403636944201666560\n1403636944251666432\n1403636944301666560\n1403636944351666432\n1403636944401666560\n1403636944451666432\n1403636944501666560\n1403636944551666432\n1403636944601666560\n1403636944651666432\n1403636944701666560\n1403636944751666432\n1403636944801666560\n1403636944851666432\n1403636944901666560\n1403636944951666432\n1403636945001666560\n1403636945051666432\n1403636945101666560\n1403636945151666432\n1403636945201666560\n1403636945251666432\n1403636945301666560\n1403636945351666432\n1403636945401666560\n1403636945451666432\n1403636945501666560\n1403636945551666432\n1403636945601666560\n1403636945651666432\n1403636945701666560\n1403636945751666432\n1403636945801666560\n1403636945851666432\n1403636945901666560\n1403636945951666432\n1403636946001666560\n1403636946051666432\n1403636946101666560\n1403636946151666432\n1403636946201666560\n1403636946251666432\n1403636946301666560\n1403636946351666432\n1403636946401666560\n1403636946451666432\n1403636946501666560\n1403636946551666432\n1403636946601666560\n1403636946651666432\n1403636946701666560\n1403636946751666432\n1403636946801666560\n1403636946851666432\n1403636946901666560\n1403636946951666432\n1403636947001666560\n1403636947051666432\n1403636947101666560\n1403636947151666432\n1403636947201666560\n1403636947251666432\n1403636947301666560\n1403636947351666432\n1403636947401666560\n1403636947451666432\n1403636947501666560\n1403636947551666432\n1403636947601666560\n1403636947651666432\n1403636947701666560\n1403636947751666432\n1403636947801666560\n1403636947851666432\n1403636947901666560\n1403636947951666432\n1403636948001666560\n1403636948051666432\n1403636948101666560\n1403636948151666432\n1403636948201666560\n1403636948251666432\n1403636948301666560\n1403636948351666432\n1403636948401666560\n1403636948451666432\n1403636948501666560\n1403636948551666432\n1403636948601666560\n1403636948651666432\n1403636948701666560\n1403636948751666432\n1403636948801666560\n1403636948851666432\n1403636948901666560\n1403636948951666432\n1403636949001666560\n1403636949051666432\n1403636949101666560\n1403636949151666432\n1403636949201666560\n1403636949251666432\n1403636949301666560\n1403636949351666432\n1403636949401666560\n1403636949451666432\n1403636949501666560\n1403636949551666432\n1403636949601666560\n1403636949651666432\n1403636949701666560\n1403636949751666432\n1403636949801666560\n1403636949851666432\n1403636949901666560\n1403636949951666432\n1403636950001666560\n1403636950051666432\n1403636950101666560\n1403636950151666432\n1403636950201666560\n1403636950251666432\n1403636950301666560\n1403636950351666432\n1403636950401666560\n1403636950451666432\n1403636950501666560\n1403636950551666432\n1403636950601666560\n1403636950651666432\n1403636950701666560\n1403636950751666432\n1403636950801666560\n1403636950851666432\n1403636950901666560\n1403636950951666432\n1403636951001666560\n1403636951051666432\n1403636951101666560\n1403636951151666432\n1403636951201666560\n1403636951251666432\n1403636951301666560\n1403636951351666432\n1403636951401666560\n1403636951451666432\n1403636951501666560\n1403636951551666432\n1403636951601666560\n1403636951651666432\n1403636951701666560\n1403636951751666432\n1403636951801666560\n1403636951851666432\n1403636951901666560\n1403636951951666432\n1403636952001666560\n1403636952051666432\n1403636952101666560\n1403636952151666432\n1403636952201666560\n1403636952251666432\n1403636952301666560\n1403636952351666432\n1403636952401666560\n1403636952451666432\n1403636952501666560\n1403636952551666432\n1403636952601666560\n1403636952651666432\n1403636952701666560\n1403636952751666432\n1403636952801666560\n1403636952851666432\n1403636952901666560\n1403636952951666432\n1403636953001666560\n1403636953051666432\n1403636953101666560\n1403636953151666432\n1403636953201666560\n1403636953251666432\n1403636953301666560\n1403636953351666432\n1403636953401666560\n1403636953451666432\n1403636953501666560\n1403636953551666432\n1403636953601666560\n1403636953651666432\n1403636953701666560\n1403636953751666432\n1403636953801666560\n1403636953851666432\n1403636953901666560\n1403636953951666432\n1403636954001666560\n1403636954051666432\n1403636954101666560\n1403636954151666432\n1403636954201666560\n1403636954251666432\n1403636954301666560\n1403636954351666432\n1403636954401666560\n1403636954451666432\n1403636954501666560\n1403636954551666432\n1403636954601666560\n1403636954651666432\n1403636954701666560\n1403636954751666432\n1403636954801666560\n1403636954851666432\n1403636954901666560\n1403636954951666432\n1403636955001666560\n1403636955051666432\n1403636955101666560\n1403636955151666432\n1403636955201666560\n1403636955251666432\n1403636955301666560\n1403636955351666432\n1403636955401666560\n1403636955451666432\n1403636955501666560\n1403636955551666432\n1403636955601666560\n1403636955651666432\n1403636955701666560\n1403636955751666432\n1403636955801666560\n1403636955851666432\n1403636955901666560\n1403636955951666432\n1403636956001666560\n1403636956051666432\n1403636956101666560\n1403636956151666432\n1403636956201666560\n1403636956251666432\n1403636956301666560\n1403636956351666432\n1403636956401666560\n1403636956451666432\n1403636956501666560\n1403636956551666432\n1403636956601666560\n1403636956651666432\n1403636956701666560\n1403636956751666432\n1403636956801666560\n1403636956851666432\n1403636956901666560\n1403636956951666432\n1403636957001666560\n1403636957051666432\n1403636957101666560\n1403636957151666432\n1403636957201666560\n1403636957251666432\n1403636957301666560\n1403636957351666432\n1403636957401666560\n1403636957451666432\n1403636957501666560\n1403636957551666432\n1403636957601666560\n1403636957651666432\n1403636957701666560\n1403636957751666432\n1403636957801666560\n1403636957851666432\n1403636957901666560\n1403636957951666432\n1403636958001666560\n1403636958051666432\n1403636958101666560\n1403636958151666432\n1403636958201666560\n1403636958251666432\n1403636958301666560\n1403636958351666432\n1403636958401666560\n1403636958451666432\n1403636958501666560\n1403636958551666432\n1403636958601666560\n1403636958651666432\n1403636958701666560\n1403636958751666432\n1403636958801666560\n1403636958851666432\n1403636958901666560\n1403636958951666432\n1403636959001666560\n1403636959051666432\n1403636959101666560\n1403636959151666432\n1403636959201666560\n1403636959251666432\n1403636959301666560\n1403636959351666432\n1403636959401666560\n1403636959451666432\n1403636959501666560\n1403636959551666432\n1403636959601666560\n1403636959651666432\n1403636959701666560\n1403636959751666432\n1403636959801666560\n1403636959851666432\n1403636959901666560\n1403636959951666432\n1403636960001666560\n1403636960051666432\n1403636960101666560\n1403636960151666432\n1403636960201666560\n1403636960251666432\n1403636960301666560\n1403636960351666432\n1403636960401666560\n1403636960451666432\n1403636960501666560\n1403636960551666432\n1403636960601666560\n1403636960651666432\n1403636960701666560\n1403636960751666432\n1403636960801666560\n1403636960851666432\n1403636960901666560\n1403636960951666432\n1403636961001666560\n1403636961051666432\n1403636961101666560\n1403636961151666432\n1403636961201666560\n1403636961251666432\n1403636961301666560\n1403636961351666432\n1403636961401666560\n1403636961451666432\n1403636961501666560\n1403636961551666432\n1403636961601666560\n1403636961651666432\n1403636961701666560\n1403636961751666432\n1403636961801666560\n1403636961851666432\n1403636961901666560\n1403636961951666432\n1403636962001666560\n1403636962051666432\n1403636962101666560\n1403636962151666432\n1403636962201666560\n1403636962251666432\n1403636962301666560\n1403636962351666432\n1403636962401666560\n1403636962451666432\n1403636962501666560\n1403636962551666432\n1403636962601666560\n1403636962651666432\n1403636962701666560\n1403636962751666432\n1403636962801666560\n1403636962851666432\n1403636962901666560\n1403636962951666432\n1403636963001666560\n1403636963051666432\n1403636963101666560\n1403636963151666432\n1403636963201666560\n1403636963251666432\n1403636963301666560\n1403636963351666432\n1403636963401666560\n1403636963451666432\n1403636963501666560\n1403636963551666432\n1403636963601666560\n1403636963651666432\n1403636963701666560\n1403636963751666432\n1403636963801666560\n1403636963851666432\n1403636963901666560\n1403636963951666432\n1403636964001666560\n1403636964051666432\n1403636964101666560\n1403636964151666432\n1403636964201666560\n1403636964251666432\n1403636964301666560\n1403636964351666432\n1403636964401666560\n1403636964451666432\n1403636964501666560\n1403636964551666432\n1403636964601666560\n1403636964651666432\n1403636964701666560\n1403636964751666432\n1403636964801666560\n1403636964851666432\n1403636964901666560\n1403636964951666432\n1403636965001666560\n1403636965051666432\n1403636965101666560\n1403636965151666432\n1403636965201666560\n1403636965251666432\n1403636965301666560\n1403636965351666432\n1403636965401666560\n1403636965451666432\n1403636965501666560\n1403636965551666432\n1403636965601666560\n1403636965651666432\n1403636965701666560\n1403636965751666432\n1403636965801666560\n1403636965851666432\n1403636965901666560\n1403636965951666432\n1403636966001666560\n1403636966051666432\n1403636966101666560\n1403636966151666432\n1403636966201666560\n1403636966251666432\n1403636966301666560\n1403636966351666432\n1403636966401666560\n1403636966451666432\n1403636966501666560\n1403636966551666432\n1403636966601666560\n1403636966651666432\n1403636966701666560\n1403636966751666432\n1403636966801666560\n1403636966851666432\n1403636966901666560\n1403636966951666432\n1403636967001666560\n1403636967051666432\n1403636967101666560\n1403636967151666432\n1403636967201666560\n1403636967251666432\n1403636967301666560\n1403636967351666432\n1403636967401666560\n1403636967451666432\n1403636967501666560\n1403636967551666432\n1403636967601666560\n1403636967651666432\n1403636967701666560\n1403636967751666432\n1403636967801666560\n1403636967851666432\n1403636967901666560\n1403636967951666432\n1403636968001666560\n1403636968051666432\n1403636968101666560\n1403636968151666432\n1403636968201666560\n1403636968251666432\n1403636968301666560\n1403636968351666432\n1403636968401666560\n1403636968451666432\n1403636968501666560\n1403636968551666432\n1403636968601666560\n1403636968651666432\n1403636968701666560\n1403636968751666432\n1403636968801666560\n1403636968851666432\n1403636968901666560\n1403636968951666432\n1403636969001666560\n1403636969051666432\n1403636969101666560\n1403636969151666432\n1403636969201666560\n1403636969251666432\n1403636969301666560\n1403636969351666432\n1403636969401666560\n1403636969451666432\n1403636969501666560\n1403636969551666432\n1403636969601666560\n1403636969651666432\n1403636969701666560\n1403636969751666432\n1403636969801666560\n1403636969851666432\n1403636969901666560\n1403636969951666432\n1403636970001666560\n1403636970051666432\n1403636970101666560\n1403636970151666432\n1403636970201666560\n1403636970251666432\n1403636970301666560\n1403636970351666432\n1403636970401666560\n1403636970451666432\n1403636970501666560\n1403636970551666432\n1403636970601666560\n1403636970651666432\n1403636970701666560\n1403636970751666432\n1403636970801666560\n1403636970851666432\n1403636970901666560\n1403636970951666432\n1403636971001666560\n1403636971051666432\n1403636971101666560\n1403636971151666432\n1403636971201666560\n1403636971251666432\n1403636971301666560\n1403636971351666432\n1403636971401666560\n1403636971451666432\n1403636971501666560\n1403636971551666432\n1403636971601666560\n1403636971651666432\n1403636971701666560\n1403636971751666432\n1403636971801666560\n1403636971851666432\n1403636971901666560\n1403636971951666432\n1403636972001666560\n1403636972051666432\n1403636972101666560\n1403636972151666432\n1403636972201666560\n1403636972251666432\n1403636972301666560\n1403636972351666432\n1403636972401666560\n1403636972451666432\n1403636972501666560\n1403636972551666432\n1403636972601666560\n1403636972651666432\n1403636972701666560\n1403636972751666432\n1403636972801666560\n1403636972851666432\n1403636972901666560\n1403636972951666432\n1403636973001666560\n1403636973051666432\n1403636973101666560\n1403636973151666432\n1403636973201666560\n1403636973251666432\n1403636973301666560\n1403636973351666432\n1403636973401666560\n1403636973451666432\n1403636973501666560\n1403636973551666432\n1403636973601666560\n1403636973651666432\n1403636973701666560\n1403636973751666432\n1403636973801666560\n1403636973851666432\n1403636973901666560\n1403636973951666432\n1403636974001666560\n1403636974051666432\n1403636974101666560\n1403636974151666432\n1403636974201666560\n1403636974251666432\n1403636974301666560\n1403636974351666432\n1403636974401666560\n1403636974451666432\n1403636974501666560\n1403636974551666432\n1403636974601666560\n1403636974651666432\n1403636974701666560\n1403636974751666432\n1403636974801666560\n1403636974851666432\n1403636974901666560\n1403636974951666432\n1403636975001666560\n1403636975051666432\n1403636975101666560\n1403636975151666432\n1403636975201666560\n1403636975251666432\n1403636975301666560\n1403636975351666432\n1403636975401666560\n1403636975451666432\n1403636975501666560\n1403636975551666432\n1403636975601666560\n1403636975651666432\n1403636975701666560\n1403636975751666432\n1403636975801666560\n1403636975851666432\n1403636975901666560\n1403636975951666432\n1403636976001666560\n1403636976051666432\n1403636976101666560\n1403636976151666432\n1403636976201666560\n1403636976251666432\n1403636976301666560\n1403636976351666432\n1403636976401666560\n1403636976451666432\n1403636976501666560\n1403636976551666432\n1403636976601666560\n1403636976651666432\n1403636976701666560\n1403636976751666432\n1403636976801666560\n1403636976851666432\n1403636976901666560\n1403636976951666432\n1403636977001666560\n1403636977051666432\n1403636977101666560\n1403636977151666432\n1403636977201666560\n1403636977251666432\n1403636977301666560\n1403636977351666432\n1403636977401666560\n1403636977451666432\n1403636977501666560\n1403636977551666432\n1403636977601666560\n1403636977651666432\n1403636977701666560\n1403636977751666432\n1403636977801666560\n1403636977851666432\n1403636977901666560\n1403636977951666432\n1403636978001666560\n1403636978051666432\n1403636978101666560\n1403636978151666432\n1403636978201666560\n1403636978251666432\n1403636978301666560\n1403636978351666432\n1403636978401666560\n1403636978451666432\n1403636978501666560\n1403636978551666432\n1403636978601666560\n1403636978651666432\n1403636978701666560\n1403636978751666432\n1403636978801666560\n1403636978851666432\n1403636978901666560\n1403636978951666432\n1403636979001666560\n1403636979051666432\n1403636979101666560\n1403636979151666432\n1403636979201666560\n1403636979251666432\n1403636979301666560\n1403636979351666432\n1403636979401666560\n1403636979451666432\n1403636979501666560\n1403636979551666432\n1403636979601666560\n1403636979651666432\n1403636979701666560\n1403636979751666432\n1403636979801666560\n1403636979851666432\n1403636979901666560\n1403636979951666432\n1403636980001666560\n1403636980051666432\n1403636980101666560\n1403636980151666432\n1403636980201666560\n1403636980251666432\n1403636980301666560\n1403636980351666432\n1403636980401666560\n1403636980451666432\n1403636980501666560\n1403636980551666432\n1403636980601666560\n1403636980651666432\n1403636980701666560\n1403636980751666432\n1403636980801666560\n1403636980851666432\n1403636980901666560\n1403636980951666432\n1403636981001666560\n1403636981051666432\n1403636981101666560\n1403636981151666432\n1403636981201666560\n1403636981251666432\n1403636981301666560\n1403636981351666432\n1403636981401666560\n1403636981451666432\n1403636981501666560\n1403636981551666432\n1403636981601666560\n1403636981651666432\n1403636981701666560\n1403636981751666432\n1403636981801666560\n1403636981851666432\n1403636981901666560\n1403636981951666432\n1403636982001666560\n1403636982051666432\n1403636982101666560\n1403636982151666432\n1403636982201666560\n1403636982251666432\n1403636982301666560\n1403636982351666432\n1403636982401666560\n1403636982451666432\n1403636982501666560\n1403636982551666432\n1403636982601666560\n1403636982651666432\n1403636982701666560\n1403636982751666432\n1403636982801666560\n1403636982851666432\n1403636982901666560\n1403636982951666432\n1403636983001666560\n1403636983051666432\n1403636983101666560\n1403636983151666432\n1403636983201666560\n1403636983251666432\n1403636983301666560\n1403636983351666432\n1403636983401666560\n1403636983451666432\n1403636983501666560\n1403636983551666432\n1403636983601666560\n1403636983651666432\n1403636983701666560\n1403636983751666432\n1403636983801666560\n1403636983851666432\n1403636983901666560\n1403636983951666432\n1403636984001666560\n1403636984051666432\n1403636984101666560\n1403636984151666432\n1403636984201666560\n1403636984251666432\n1403636984301666560\n1403636984351666432\n1403636984401666560\n1403636984451666432\n1403636984501666560\n1403636984551666432\n1403636984601666560\n1403636984651666432\n1403636984701666560\n1403636984751666432\n1403636984801666560\n1403636984851666432\n1403636984901666560\n1403636984951666432\n1403636985001666560\n1403636985051666432\n1403636985101666560\n1403636985151666432\n1403636985201666560\n1403636985251666432\n1403636985301666560\n1403636985351666432\n1403636985401666560\n1403636985451666432\n1403636985501666560\n1403636985551666432\n1403636985601666560\n1403636985651666432\n1403636985701666560\n1403636985751666432\n1403636985801666560\n1403636985851666432\n1403636985901666560\n1403636985951666432\n1403636986001666560\n1403636986051666432\n1403636986101666560\n1403636986151666432\n1403636986201666560\n1403636986251666432\n1403636986301666560\n1403636986351666432\n1403636986401666560\n1403636986451666432\n1403636986501666560\n1403636986551666432\n1403636986601666560\n1403636986651666432\n1403636986701666560\n1403636986751666432\n1403636986801666560\n1403636986851666432\n1403636986901666560\n1403636986951666432\n1403636987001666560\n1403636987051666432\n1403636987101666560\n1403636987151666432\n1403636987201666560\n1403636987251666432\n1403636987301666560\n1403636987351666432\n1403636987401666560\n1403636987451666432\n1403636987501666560\n1403636987551666432\n1403636987601666560\n1403636987651666432\n1403636987701666560\n1403636987751666432\n1403636987801666560\n1403636987851666432\n1403636987901666560\n1403636987951666432\n1403636988001666560\n1403636988051666432\n1403636988101666560\n1403636988151666432\n1403636988201666560\n1403636988251666432\n1403636988301666560\n1403636988351666432\n1403636988401666560\n1403636988451666432\n1403636988501666560\n1403636988551666432\n1403636988601666560\n1403636988651666432\n1403636988701666560\n1403636988751666432\n1403636988801666560\n1403636988851666432\n1403636988901666560\n1403636988951666432\n1403636989001666560\n1403636989051666432\n1403636989101666560\n1403636989151666432\n1403636989201666560\n1403636989251666432\n1403636989301666560\n1403636989351666432\n1403636989401666560\n1403636989451666432\n1403636989501666560\n1403636989551666432\n1403636989601666560\n1403636989651666432\n1403636989701666560\n1403636989751666432\n1403636989801666560\n1403636989851666432\n1403636989901666560\n1403636989951666432\n1403636990001666560\n1403636990051666432\n1403636990101666560\n1403636990151666432\n1403636990201666560\n1403636990251666432\n1403636990301666560\n1403636990351666432\n1403636990401666560\n1403636990451666432\n1403636990501666560\n1403636990551666432\n1403636990601666560\n1403636990651666432\n1403636990701666560\n1403636990751666432\n1403636990801666560\n1403636990851666432\n1403636990901666560\n1403636990951666432\n1403636991001666560\n1403636991051666432\n1403636991101666560\n1403636991151666432\n1403636991201666560\n1403636991251666432\n1403636991301666560\n1403636991351666432\n1403636991401666560\n1403636991451666432\n1403636991501666560\n1403636991551666432\n1403636991601666560\n1403636991651666432\n1403636991701666560\n1403636991751666432\n1403636991801666560\n1403636991851666432\n1403636991901666560\n1403636991951666432\n1403636992001666560\n1403636992051666432\n1403636992101666560\n1403636992151666432\n1403636992201666560\n1403636992251666432\n1403636992301666560\n1403636992351666432\n1403636992401666560\n1403636992451666432\n1403636992501666560\n1403636992551666432\n1403636992601666560\n1403636992651666432\n1403636992701666560\n1403636992751666432\n1403636992801666560\n1403636992851666432\n1403636992901666560\n1403636992951666432\n1403636993001666560\n1403636993051666432\n1403636993101666560\n1403636993151666432\n1403636993201666560\n1403636993251666432\n1403636993301666560\n1403636993351666432\n1403636993401666560\n1403636993451666432\n1403636993501666560\n1403636993551666432\n1403636993601666560\n1403636993651666432\n1403636993701666560\n1403636993751666432\n1403636993801666560\n1403636993851666432\n1403636993901666560\n1403636993951666432\n1403636994001666560\n1403636994051666432\n1403636994101666560\n1403636994151666432\n1403636994201666560\n1403636994251666432\n1403636994301666560\n1403636994351666432\n1403636994401666560\n1403636994451666432\n1403636994501666560\n1403636994551666432\n1403636994601666560\n1403636994651666432\n1403636994701666560\n1403636994751666432\n1403636994801666560\n1403636994851666432\n1403636994901666560\n1403636994951666432\n1403636995001666560\n1403636995051666432\n1403636995101666560\n1403636995151666432\n1403636995201666560\n1403636995251666432\n1403636995301666560\n1403636995351666432\n1403636995401666560\n1403636995451666432\n1403636995501666560\n1403636995551666432\n1403636995601666560\n1403636995651666432\n1403636995701666560\n1403636995751666432\n1403636995801666560\n1403636995851666432\n1403636995901666560\n1403636995951666432\n1403636996001666560\n1403636996051666432\n1403636996101666560\n1403636996151666432\n1403636996201666560\n1403636996251666432\n1403636996301666560\n1403636996351666432\n1403636996401666560\n1403636996451666432\n1403636996501666560\n1403636996551666432\n1403636996601666560\n1403636996651666432\n1403636996701666560\n1403636996751666432\n1403636996801666560\n1403636996851666432\n1403636996901666560\n1403636996951666432\n1403636997001666560\n1403636997051666432\n1403636997101666560\n1403636997151666432\n1403636997201666560\n1403636997251666432\n1403636997301666560\n1403636997351666432\n1403636997401666560\n1403636997451666432\n1403636997501666560\n1403636997551666432\n1403636997601666560\n1403636997651666432\n1403636997701666560\n1403636997751666432\n1403636997801666560\n1403636997851666432\n1403636997901666560\n1403636997951666432\n1403636998001666560\n1403636998051666432\n1403636998101666560\n1403636998151666432\n1403636998201666560\n1403636998251666432\n1403636998301666560\n1403636998351666432\n1403636998401666560\n1403636998451666432\n1403636998501666560\n1403636998551666432\n1403636998601666560\n1403636998651666432\n1403636998701666560\n1403636998751666432\n1403636998801666560\n1403636998851666432\n1403636998901666560\n1403636998951666432\n1403636999001666560\n1403636999051666432\n1403636999101666560\n1403636999151666432\n1403636999201666560\n1403636999251666432\n1403636999301666560\n1403636999351666432\n1403636999401666560\n1403636999451666432\n1403636999501666560\n1403636999551666432\n1403636999601666560\n1403636999651666432\n1403636999701666560\n1403636999751666432\n1403636999801666560\n1403636999851666432\n1403636999901666560\n1403636999951666432\n1403637000001666560\n1403637000051666432\n1403637000101666560\n1403637000151666432\n1403637000201666560\n1403637000251666432\n1403637000301666560\n1403637000351666432\n1403637000401666560\n1403637000451666432\n1403637000501666560\n1403637000551666432\n1403637000601666560\n1403637000651666432\n1403637000701666560\n1403637000751666432\n1403637000801666560\n1403637000851666432\n1403637000901666560\n1403637000951666432\n1403637001001666560\n1403637001051666432\n1403637001101666560\n1403637001151666432\n1403637001201666560\n1403637001251666432\n1403637001301666560\n1403637001351666432\n1403637001401666560\n1403637001451666432\n1403637001501666560\n1403637001551666432\n1403637001601666560\n1403637001651666432\n1403637001701666560\n1403637001751666432\n1403637001801666560\n1403637001851666432\n1403637001901666560\n1403637001951666432\n1403637002001666560\n1403637002051666432\n1403637002101666560\n1403637002151666432\n1403637002201666560\n1403637002251666432\n1403637002301666560\n1403637002351666432\n1403637002401666560\n1403637002451666432\n1403637002501666560\n1403637002551666432\n1403637002601666560\n1403637002651666432\n1403637002701666560\n1403637002751666432\n1403637002801666560\n1403637002851666432\n1403637002901666560\n1403637002951666432\n1403637003001666560\n1403637003051666432\n1403637003101666560\n1403637003151666432\n1403637003201666560\n1403637003251666432\n1403637003301666560\n1403637003351666432\n1403637003401666560\n1403637003451666432\n1403637003501666560\n1403637003551666432\n1403637003601666560\n1403637003651666432\n1403637003701666560\n1403637003751666432\n1403637003801666560\n1403637003851666432\n1403637003901666560\n1403637003951666432\n1403637004001666560\n1403637004051666432\n1403637004101666560\n1403637004151666432\n1403637004201666560\n1403637004251666432\n1403637004301666560\n1403637004351666432\n1403637004401666560\n1403637004451666432\n1403637004501666560\n1403637004551666432\n1403637004601666560\n1403637004651666432\n1403637004701666560\n1403637004751666432\n1403637004801666560\n1403637004851666432\n1403637004901666560\n1403637004951666432\n1403637005001666560\n1403637005051666432\n1403637005101666560\n1403637005151666432\n1403637005201666560\n1403637005251666432\n1403637005301666560\n1403637005351666432\n1403637005401666560\n1403637005451666432\n1403637005501666560\n1403637005551666432\n1403637005601666560\n1403637005651666432\n1403637005701666560\n1403637005751666432\n1403637005801666560\n1403637005851666432\n1403637005901666560\n1403637005951666432\n1403637006001666560\n1403637006051666432\n1403637006101666560\n1403637006151666432\n1403637006201666560\n1403637006251666432\n1403637006301666560\n1403637006351666432\n1403637006401666560\n1403637006451666432\n1403637006501666560\n1403637006551666432\n1403637006601666560\n1403637006651666432\n1403637006701666560\n1403637006751666432\n1403637006801666560\n1403637006851666432\n1403637006901666560\n1403637006951666432\n1403637007001666560\n1403637007051666432\n1403637007101666560\n1403637007151666432\n1403637007201666560\n1403637007251666432\n1403637007301666560\n1403637007351666432\n1403637007401666560\n1403637007451666432\n1403637007501666560\n1403637007551666432\n1403637007601666560\n1403637007651666432\n1403637007701666560\n1403637007751666432\n1403637007801666560\n1403637007851666432\n1403637007901666560\n1403637007951666432\n1403637008001666560\n1403637008051666432\n1403637008101666560\n1403637008151666432\n1403637008201666560\n1403637008251666432\n1403637008301666560\n1403637008351666432\n1403637008401666560\n1403637008451666432\n1403637008501666560\n1403637008551666432\n1403637008601666560\n1403637008651666432\n1403637008701666560\n1403637008751666432\n1403637008801666560\n1403637008851666432\n1403637008901666560\n1403637008951666432\n1403637009001666560\n1403637009051666432\n1403637009101666560\n1403637009151666432\n1403637009201666560\n1403637009251666432\n1403637009301666560\n1403637009351666432\n1403637009401666560\n1403637009451666432\n1403637009501666560\n1403637009551666432\n1403637009601666560\n1403637009651666432\n1403637009701666560\n1403637009751666432\n1403637009801666560\n1403637009851666432\n1403637009901666560\n1403637009951666432\n1403637010001666560\n1403637010051666432\n1403637010101666560\n1403637010151666432\n1403637010201666560\n1403637010251666432\n1403637010301666560\n1403637010351666432\n1403637010401666560\n1403637010451666432\n1403637010501666560\n1403637010551666432\n1403637010601666560\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Monocular/EuRoC_TimeStamps/MH03.txt",
    "content": "1403637130538319104\n1403637130588318976\n1403637130638319104\n1403637130688318976\n1403637130738319104\n1403637130788318976\n1403637130838319104\n1403637130888318976\n1403637130938319104\n1403637130988318976\n1403637131038319104\n1403637131088318976\n1403637131138319104\n1403637131188318976\n1403637131238319104\n1403637131288318976\n1403637131338319104\n1403637131388318976\n1403637131438319104\n1403637131488318976\n1403637131538319104\n1403637131588318976\n1403637131638319104\n1403637131688318976\n1403637131738319104\n1403637131788318976\n1403637131838319104\n1403637131888318976\n1403637131938319104\n1403637131988318976\n1403637132038319104\n1403637132088318976\n1403637132138319104\n1403637132188318976\n1403637132238319104\n1403637132288318976\n1403637132338319104\n1403637132388318976\n1403637132438319104\n1403637132488318976\n1403637132538319104\n1403637132588318976\n1403637132638319104\n1403637132688318976\n1403637132738319104\n1403637132788318976\n1403637132838319104\n1403637132888318976\n1403637132938319104\n1403637132988318976\n1403637133038319104\n1403637133088318976\n1403637133138319104\n1403637133188318976\n1403637133238319104\n1403637133288318976\n1403637133338319104\n1403637133388318976\n1403637133438319104\n1403637133488318976\n1403637133538319104\n1403637133588318976\n1403637133638319104\n1403637133688318976\n1403637133738319104\n1403637133788318976\n1403637133838319104\n1403637133888318976\n1403637133938319104\n1403637133988318976\n1403637134038319104\n1403637134088318976\n1403637134138319104\n1403637134188318976\n1403637134238319104\n1403637134288318976\n1403637134338319104\n1403637134388318976\n1403637134438319104\n1403637134488318976\n1403637134538319104\n1403637134588318976\n1403637134638319104\n1403637134688318976\n1403637134738319104\n1403637134788318976\n1403637134838319104\n1403637134888318976\n1403637134938319104\n1403637134988318976\n1403637135038319104\n1403637135088318976\n1403637135138319104\n1403637135188318976\n1403637135238319104\n1403637135288318976\n1403637135338319104\n1403637135388318976\n1403637135438319104\n1403637135488318976\n1403637135538319104\n1403637135588318976\n1403637135638319104\n1403637135688318976\n1403637135738319104\n1403637135788318976\n1403637135838319104\n1403637135888318976\n1403637135938319104\n1403637135988318976\n1403637136038319104\n1403637136088318976\n1403637136138319104\n1403637136188318976\n1403637136238319104\n1403637136288318976\n1403637136338319104\n1403637136388318976\n1403637136438319104\n1403637136488318976\n1403637136538319104\n1403637136588318976\n1403637136638319104\n1403637136688318976\n1403637136738319104\n1403637136788318976\n1403637136838319104\n1403637136888318976\n1403637136938319104\n1403637136988318976\n1403637137038319104\n1403637137088318976\n1403637137138319104\n1403637137188318976\n1403637137238319104\n1403637137288318976\n1403637137338319104\n1403637137388318976\n1403637137438319104\n1403637137488318976\n1403637137538319104\n1403637137588318976\n1403637137638319104\n1403637137688318976\n1403637137738319104\n1403637137788318976\n1403637137838319104\n1403637137888318976\n1403637137938319104\n1403637137988318976\n1403637138038319104\n1403637138088318976\n1403637138138319104\n1403637138188318976\n1403637138238319104\n1403637138288318976\n1403637138338319104\n1403637138388318976\n1403637138438319104\n1403637138488318976\n1403637138538319104\n1403637138588318976\n1403637138638319104\n1403637138688318976\n1403637138738319104\n1403637138788318976\n1403637138838319104\n1403637138888318976\n1403637138938319104\n1403637138988318976\n1403637139038319104\n1403637139088318976\n1403637139138319104\n1403637139188318976\n1403637139238319104\n1403637139288318976\n1403637139338319104\n1403637139388318976\n1403637139438319104\n1403637139488318976\n1403637139538319104\n1403637139588318976\n1403637139638319104\n1403637139688318976\n1403637139738319104\n1403637139788318976\n1403637139838319104\n1403637139888318976\n1403637139938319104\n1403637139988318976\n1403637140038319104\n1403637140088318976\n1403637140138319104\n1403637140188318976\n1403637140238319104\n1403637140288318976\n1403637140338319104\n1403637140388318976\n1403637140438319104\n1403637140488318976\n1403637140538319104\n1403637140588318976\n1403637140638319104\n1403637140688318976\n1403637140738319104\n1403637140788318976\n1403637140838319104\n1403637140888318976\n1403637140938319104\n1403637140988318976\n1403637141038319104\n1403637141088318976\n1403637141138319104\n1403637141188318976\n1403637141238319104\n1403637141288318976\n1403637141338319104\n1403637141388318976\n1403637141438319104\n1403637141488318976\n1403637141538319104\n1403637141588318976\n1403637141638319104\n1403637141688318976\n1403637141738319104\n1403637141788318976\n1403637141838319104\n1403637141888318976\n1403637141938319104\n1403637141988318976\n1403637142038319104\n1403637142088318976\n1403637142138319104\n1403637142188318976\n1403637142238319104\n1403637142288318976\n1403637142338319104\n1403637142388318976\n1403637142438319104\n1403637142488318976\n1403637142538319104\n1403637142588318976\n1403637142638319104\n1403637142688318976\n1403637142738319104\n1403637142788318976\n1403637142838319104\n1403637142888318976\n1403637142938319104\n1403637142988318976\n1403637143038319104\n1403637143088318976\n1403637143138319104\n1403637143188318976\n1403637143238319104\n1403637143288318976\n1403637143338319104\n1403637143388318976\n1403637143438319104\n1403637143488318976\n1403637143538319104\n1403637143588318976\n1403637143638319104\n1403637143688318976\n1403637143738319104\n1403637143788318976\n1403637143838319104\n1403637143888318976\n1403637143938319104\n1403637143988318976\n1403637144038319104\n1403637144088318976\n1403637144138319104\n1403637144188318976\n1403637144238319104\n1403637144288318976\n1403637144338319104\n1403637144388318976\n1403637144438319104\n1403637144488318976\n1403637144538319104\n1403637144588318976\n1403637144638319104\n1403637144688318976\n1403637144738319104\n1403637144788318976\n1403637144838319104\n1403637144888318976\n1403637144938319104\n1403637144988318976\n1403637145038319104\n1403637145088318976\n1403637145138319104\n1403637145188318976\n1403637145238319104\n1403637145288318976\n1403637145338319104\n1403637145388318976\n1403637145438319104\n1403637145488318976\n1403637145538319104\n1403637145588318976\n1403637145638319104\n1403637145688318976\n1403637145738319104\n1403637145788318976\n1403637145838319104\n1403637145888318976\n1403637145938319104\n1403637145988318976\n1403637146038319104\n1403637146088318976\n1403637146138319104\n1403637146188318976\n1403637146238319104\n1403637146288318976\n1403637146338319104\n1403637146388318976\n1403637146438319104\n1403637146488318976\n1403637146538319104\n1403637146588318976\n1403637146638319104\n1403637146688318976\n1403637146738319104\n1403637146788318976\n1403637146838319104\n1403637146888318976\n1403637146938319104\n1403637146988318976\n1403637147038319104\n1403637147088318976\n1403637147138319104\n1403637147188318976\n1403637147238319104\n1403637147288318976\n1403637147338319104\n1403637147388318976\n1403637147438319104\n1403637147488318976\n1403637147538319104\n1403637147588318976\n1403637147638319104\n1403637147688318976\n1403637147738319104\n1403637147788318976\n1403637147838319104\n1403637147888318976\n1403637147938319104\n1403637147988318976\n1403637148038319104\n1403637148088318976\n1403637148138319104\n1403637148188318976\n1403637148238319104\n1403637148288318976\n1403637148338319104\n1403637148388318976\n1403637148438319104\n1403637148488318976\n1403637148538319104\n1403637148588318976\n1403637148638319104\n1403637148688318976\n1403637148738319104\n1403637148788318976\n1403637148838319104\n1403637148888318976\n1403637148938319104\n1403637148988318976\n1403637149038319104\n1403637149088318976\n1403637149138319104\n1403637149188318976\n1403637149238319104\n1403637149288318976\n1403637149338319104\n1403637149388318976\n1403637149438319104\n1403637149488318976\n1403637149538319104\n1403637149588318976\n1403637149638319104\n1403637149688318976\n1403637149738319104\n1403637149788318976\n1403637149838319104\n1403637149888318976\n1403637149938319104\n1403637149988318976\n1403637150038319104\n1403637150088318976\n1403637150138319104\n1403637150188318976\n1403637150238319104\n1403637150288318976\n1403637150338319104\n1403637150388318976\n1403637150438319104\n1403637150488318976\n1403637150538319104\n1403637150588318976\n1403637150638319104\n1403637150688318976\n1403637150738319104\n1403637150788318976\n1403637150838319104\n1403637150888318976\n1403637150938319104\n1403637150988318976\n1403637151038319104\n1403637151088318976\n1403637151138319104\n1403637151188318976\n1403637151238319104\n1403637151288318976\n1403637151338319104\n1403637151388318976\n1403637151438319104\n1403637151488318976\n1403637151538319104\n1403637151588318976\n1403637151638319104\n1403637151688318976\n1403637151738319104\n1403637151788318976\n1403637151838319104\n1403637151888318976\n1403637151938319104\n1403637151988318976\n1403637152038319104\n1403637152088318976\n1403637152138319104\n1403637152188318976\n1403637152238319104\n1403637152288318976\n1403637152338319104\n1403637152388318976\n1403637152438319104\n1403637152488318976\n1403637152538319104\n1403637152588318976\n1403637152638319104\n1403637152688318976\n1403637152738319104\n1403637152788318976\n1403637152838319104\n1403637152888318976\n1403637152938319104\n1403637152988318976\n1403637153038319104\n1403637153088318976\n1403637153138319104\n1403637153188318976\n1403637153238319104\n1403637153288318976\n1403637153338319104\n1403637153388318976\n1403637153438319104\n1403637153488318976\n1403637153538319104\n1403637153588318976\n1403637153638319104\n1403637153688318976\n1403637153738319104\n1403637153788318976\n1403637153838319104\n1403637153888318976\n1403637153938319104\n1403637153988318976\n1403637154038319104\n1403637154088318976\n1403637154138319104\n1403637154188318976\n1403637154238319104\n1403637154288318976\n1403637154338319104\n1403637154388318976\n1403637154438319104\n1403637154488318976\n1403637154538319104\n1403637154588318976\n1403637154638319104\n1403637154688318976\n1403637154738319104\n1403637154788318976\n1403637154838319104\n1403637154888318976\n1403637154938319104\n1403637154988318976\n1403637155038319104\n1403637155088318976\n1403637155138319104\n1403637155188318976\n1403637155238319104\n1403637155288318976\n1403637155338319104\n1403637155388318976\n1403637155438319104\n1403637155488318976\n1403637155538319104\n1403637155588318976\n1403637155638319104\n1403637155688318976\n1403637155738319104\n1403637155788318976\n1403637155838319104\n1403637155888318976\n1403637155938319104\n1403637155988318976\n1403637156038319104\n1403637156088318976\n1403637156138319104\n1403637156188318976\n1403637156238319104\n1403637156288318976\n1403637156338319104\n1403637156388318976\n1403637156438319104\n1403637156488318976\n1403637156538319104\n1403637156588318976\n1403637156638319104\n1403637156688318976\n1403637156738319104\n1403637156788318976\n1403637156838319104\n1403637156888318976\n1403637156938319104\n1403637156988318976\n1403637157038319104\n1403637157088318976\n1403637157138319104\n1403637157188318976\n1403637157238319104\n1403637157288318976\n1403637157338319104\n1403637157388318976\n1403637157438319104\n1403637157488318976\n1403637157538319104\n1403637157588318976\n1403637157638319104\n1403637157688318976\n1403637157738319104\n1403637157788318976\n1403637157838319104\n1403637157888318976\n1403637157938319104\n1403637157988318976\n1403637158038319104\n1403637158088318976\n1403637158138319104\n1403637158188318976\n1403637158238319104\n1403637158288318976\n1403637158338319104\n1403637158388318976\n1403637158438319104\n1403637158488318976\n1403637158538319104\n1403637158588318976\n1403637158638319104\n1403637158688318976\n1403637158738319104\n1403637158788318976\n1403637158838319104\n1403637158888318976\n1403637158938319104\n1403637158988318976\n1403637159038319104\n1403637159088318976\n1403637159138319104\n1403637159188318976\n1403637159238319104\n1403637159288318976\n1403637159338319104\n1403637159388318976\n1403637159438319104\n1403637159488318976\n1403637159538319104\n1403637159588318976\n1403637159638319104\n1403637159688318976\n1403637159738319104\n1403637159788318976\n1403637159838319104\n1403637159888318976\n1403637159938319104\n1403637159988318976\n1403637160038319104\n1403637160088318976\n1403637160138319104\n1403637160188318976\n1403637160238319104\n1403637160288318976\n1403637160338319104\n1403637160388318976\n1403637160438319104\n1403637160488318976\n1403637160538319104\n1403637160588318976\n1403637160638319104\n1403637160688318976\n1403637160738319104\n1403637160788318976\n1403637160838319104\n1403637160888318976\n1403637160938319104\n1403637160988318976\n1403637161038319104\n1403637161088318976\n1403637161138319104\n1403637161188318976\n1403637161238319104\n1403637161288318976\n1403637161338319104\n1403637161388318976\n1403637161438319104\n1403637161488318976\n1403637161538319104\n1403637161588318976\n1403637161638319104\n1403637161688318976\n1403637161738319104\n1403637161788318976\n1403637161838319104\n1403637161888318976\n1403637161938319104\n1403637161988318976\n1403637162038319104\n1403637162088318976\n1403637162138319104\n1403637162188318976\n1403637162238319104\n1403637162288318976\n1403637162338319104\n1403637162388318976\n1403637162438319104\n1403637162488318976\n1403637162538319104\n1403637162588318976\n1403637162638319104\n1403637162688318976\n1403637162738319104\n1403637162788318976\n1403637162838319104\n1403637162888318976\n1403637162938319104\n1403637162988318976\n1403637163038319104\n1403637163088318976\n1403637163138319104\n1403637163188318976\n1403637163238319104\n1403637163288318976\n1403637163338319104\n1403637163388318976\n1403637163438319104\n1403637163488318976\n1403637163538319104\n1403637163588318976\n1403637163638319104\n1403637163688318976\n1403637163738319104\n1403637163788318976\n1403637163838319104\n1403637163888318976\n1403637163938319104\n1403637163988318976\n1403637164038319104\n1403637164088318976\n1403637164138319104\n1403637164188318976\n1403637164238319104\n1403637164288318976\n1403637164338319104\n1403637164388318976\n1403637164438319104\n1403637164488318976\n1403637164538319104\n1403637164588318976\n1403637164638319104\n1403637164688318976\n1403637164738319104\n1403637164788318976\n1403637164838319104\n1403637164888318976\n1403637164938319104\n1403637164988318976\n1403637165038319104\n1403637165088318976\n1403637165138319104\n1403637165188318976\n1403637165238319104\n1403637165288318976\n1403637165338319104\n1403637165388318976\n1403637165438319104\n1403637165488318976\n1403637165538319104\n1403637165588318976\n1403637165638319104\n1403637165688318976\n1403637165738319104\n1403637165788318976\n1403637165838319104\n1403637165888318976\n1403637165938319104\n1403637165988318976\n1403637166038319104\n1403637166088318976\n1403637166138319104\n1403637166188318976\n1403637166238319104\n1403637166288318976\n1403637166338319104\n1403637166388318976\n1403637166438319104\n1403637166488318976\n1403637166538319104\n1403637166588318976\n1403637166638319104\n1403637166688318976\n1403637166738319104\n1403637166788318976\n1403637166838319104\n1403637166888318976\n1403637166938319104\n1403637166988318976\n1403637167038319104\n1403637167088318976\n1403637167138319104\n1403637167188318976\n1403637167238319104\n1403637167288318976\n1403637167338319104\n1403637167388318976\n1403637167438319104\n1403637167488318976\n1403637167538319104\n1403637167588318976\n1403637167638319104\n1403637167688318976\n1403637167738319104\n1403637167788318976\n1403637167838319104\n1403637167888318976\n1403637167938319104\n1403637167988318976\n1403637168038319104\n1403637168088318976\n1403637168138319104\n1403637168188318976\n1403637168238319104\n1403637168288318976\n1403637168338319104\n1403637168388318976\n1403637168438319104\n1403637168488318976\n1403637168538319104\n1403637168588318976\n1403637168638319104\n1403637168688318976\n1403637168738319104\n1403637168788318976\n1403637168838319104\n1403637168888318976\n1403637168938319104\n1403637168988318976\n1403637169038319104\n1403637169088318976\n1403637169138319104\n1403637169188318976\n1403637169238319104\n1403637169288318976\n1403637169338319104\n1403637169388318976\n1403637169438319104\n1403637169488318976\n1403637169538319104\n1403637169588318976\n1403637169638319104\n1403637169688318976\n1403637169738319104\n1403637169788318976\n1403637169838319104\n1403637169888318976\n1403637169938319104\n1403637169988318976\n1403637170038319104\n1403637170088318976\n1403637170138319104\n1403637170188318976\n1403637170238319104\n1403637170288318976\n1403637170338319104\n1403637170388318976\n1403637170438319104\n1403637170488318976\n1403637170538319104\n1403637170588318976\n1403637170638319104\n1403637170688318976\n1403637170738319104\n1403637170788318976\n1403637170838319104\n1403637170888318976\n1403637170938319104\n1403637170988318976\n1403637171038319104\n1403637171088318976\n1403637171138319104\n1403637171188318976\n1403637171238319104\n1403637171288318976\n1403637171338319104\n1403637171388318976\n1403637171438319104\n1403637171488318976\n1403637171538319104\n1403637171588318976\n1403637171638319104\n1403637171688318976\n1403637171738319104\n1403637171788318976\n1403637171838319104\n1403637171888318976\n1403637171938319104\n1403637171988318976\n1403637172038319104\n1403637172088318976\n1403637172138319104\n1403637172188318976\n1403637172238319104\n1403637172288318976\n1403637172338319104\n1403637172388318976\n1403637172438319104\n1403637172488318976\n1403637172538319104\n1403637172588318976\n1403637172638319104\n1403637172688318976\n1403637172738319104\n1403637172788318976\n1403637172838319104\n1403637172888318976\n1403637172938319104\n1403637172988318976\n1403637173038319104\n1403637173088318976\n1403637173138319104\n1403637173188318976\n1403637173238319104\n1403637173288318976\n1403637173338319104\n1403637173388318976\n1403637173438319104\n1403637173488318976\n1403637173538319104\n1403637173588318976\n1403637173638319104\n1403637173688318976\n1403637173738319104\n1403637173788318976\n1403637173838319104\n1403637173888318976\n1403637173938319104\n1403637173988318976\n1403637174038319104\n1403637174088318976\n1403637174138319104\n1403637174188318976\n1403637174238319104\n1403637174288318976\n1403637174338319104\n1403637174388318976\n1403637174438319104\n1403637174488318976\n1403637174538319104\n1403637174588318976\n1403637174638319104\n1403637174688318976\n1403637174738319104\n1403637174788318976\n1403637174838319104\n1403637174888318976\n1403637174938319104\n1403637174988318976\n1403637175038319104\n1403637175088318976\n1403637175138319104\n1403637175188318976\n1403637175238319104\n1403637175288318976\n1403637175338319104\n1403637175388318976\n1403637175438319104\n1403637175488318976\n1403637175538319104\n1403637175588318976\n1403637175638319104\n1403637175688318976\n1403637175738319104\n1403637175788318976\n1403637175838319104\n1403637175888318976\n1403637175938319104\n1403637175988318976\n1403637176038319104\n1403637176088318976\n1403637176138319104\n1403637176188318976\n1403637176238319104\n1403637176288318976\n1403637176338319104\n1403637176388318976\n1403637176438319104\n1403637176488318976\n1403637176538319104\n1403637176588318976\n1403637176638319104\n1403637176688318976\n1403637176738319104\n1403637176788318976\n1403637176838319104\n1403637176888318976\n1403637176938319104\n1403637176988318976\n1403637177038319104\n1403637177088318976\n1403637177138319104\n1403637177188318976\n1403637177238319104\n1403637177288318976\n1403637177338319104\n1403637177388318976\n1403637177438319104\n1403637177488318976\n1403637177538319104\n1403637177588318976\n1403637177638319104\n1403637177688318976\n1403637177738319104\n1403637177788318976\n1403637177838319104\n1403637177888318976\n1403637177938319104\n1403637177988318976\n1403637178038319104\n1403637178088318976\n1403637178138319104\n1403637178188318976\n1403637178238319104\n1403637178288318976\n1403637178338319104\n1403637178388318976\n1403637178438319104\n1403637178488318976\n1403637178538319104\n1403637178588318976\n1403637178638319104\n1403637178688318976\n1403637178738319104\n1403637178788318976\n1403637178838319104\n1403637178888318976\n1403637178938319104\n1403637178988318976\n1403637179038319104\n1403637179088318976\n1403637179138319104\n1403637179188318976\n1403637179238319104\n1403637179288318976\n1403637179338319104\n1403637179388318976\n1403637179438319104\n1403637179488318976\n1403637179538319104\n1403637179588318976\n1403637179638319104\n1403637179688318976\n1403637179738319104\n1403637179788318976\n1403637179838319104\n1403637179888318976\n1403637179938319104\n1403637179988318976\n1403637180038319104\n1403637180088318976\n1403637180138319104\n1403637180188318976\n1403637180238319104\n1403637180288318976\n1403637180338319104\n1403637180388318976\n1403637180438319104\n1403637180488318976\n1403637180538319104\n1403637180588318976\n1403637180638319104\n1403637180688318976\n1403637180738319104\n1403637180788318976\n1403637180838319104\n1403637180888318976\n1403637180938319104\n1403637180988318976\n1403637181038319104\n1403637181088318976\n1403637181138319104\n1403637181188318976\n1403637181238319104\n1403637181288318976\n1403637181338319104\n1403637181388318976\n1403637181438319104\n1403637181488318976\n1403637181538319104\n1403637181588318976\n1403637181638319104\n1403637181688318976\n1403637181738319104\n1403637181788318976\n1403637181838319104\n1403637181888318976\n1403637181938319104\n1403637181988318976\n1403637182038319104\n1403637182088318976\n1403637182138319104\n1403637182188318976\n1403637182238319104\n1403637182288318976\n1403637182338319104\n1403637182388318976\n1403637182438319104\n1403637182488318976\n1403637182538319104\n1403637182588318976\n1403637182638319104\n1403637182688318976\n1403637182738319104\n1403637182788318976\n1403637182838319104\n1403637182888318976\n1403637182938319104\n1403637182988318976\n1403637183038319104\n1403637183088318976\n1403637183138319104\n1403637183188318976\n1403637183238319104\n1403637183288318976\n1403637183338319104\n1403637183388318976\n1403637183438319104\n1403637183488318976\n1403637183538319104\n1403637183588318976\n1403637183638319104\n1403637183688318976\n1403637183738319104\n1403637183788318976\n1403637183838319104\n1403637183888318976\n1403637183938319104\n1403637183988318976\n1403637184038319104\n1403637184088318976\n1403637184138319104\n1403637184188318976\n1403637184238319104\n1403637184288318976\n1403637184338319104\n1403637184388318976\n1403637184438319104\n1403637184488318976\n1403637184538319104\n1403637184588318976\n1403637184638319104\n1403637184688318976\n1403637184738319104\n1403637184788318976\n1403637184838319104\n1403637184888318976\n1403637184938319104\n1403637184988318976\n1403637185038319104\n1403637185088318976\n1403637185138319104\n1403637185188318976\n1403637185238319104\n1403637185288318976\n1403637185338319104\n1403637185388318976\n1403637185438319104\n1403637185488318976\n1403637185538319104\n1403637185588318976\n1403637185638319104\n1403637185688318976\n1403637185738319104\n1403637185788318976\n1403637185838319104\n1403637185888318976\n1403637185938319104\n1403637185988318976\n1403637186038319104\n1403637186088318976\n1403637186138319104\n1403637186188318976\n1403637186238319104\n1403637186288318976\n1403637186338319104\n1403637186388318976\n1403637186438319104\n1403637186488318976\n1403637186538319104\n1403637186588318976\n1403637186638319104\n1403637186688318976\n1403637186738319104\n1403637186788318976\n1403637186838319104\n1403637186888318976\n1403637186938319104\n1403637186988318976\n1403637187038319104\n1403637187088318976\n1403637187138319104\n1403637187188318976\n1403637187238319104\n1403637187288318976\n1403637187338319104\n1403637187388318976\n1403637187438319104\n1403637187488318976\n1403637187538319104\n1403637187588318976\n1403637187638319104\n1403637187688318976\n1403637187738319104\n1403637187788318976\n1403637187838319104\n1403637187888318976\n1403637187938319104\n1403637187988318976\n1403637188038319104\n1403637188088318976\n1403637188138319104\n1403637188188318976\n1403637188238319104\n1403637188288318976\n1403637188338319104\n1403637188388318976\n1403637188438319104\n1403637188488318976\n1403637188538319104\n1403637188588318976\n1403637188638319104\n1403637188688318976\n1403637188738319104\n1403637188788318976\n1403637188838319104\n1403637188888318976\n1403637188938319104\n1403637188988318976\n1403637189038319104\n1403637189088318976\n1403637189138319104\n1403637189188318976\n1403637189238319104\n1403637189288318976\n1403637189338319104\n1403637189388318976\n1403637189438319104\n1403637189488318976\n1403637189538319104\n1403637189588318976\n1403637189638319104\n1403637189688318976\n1403637189738319104\n1403637189788318976\n1403637189838319104\n1403637189888318976\n1403637189938319104\n1403637189988318976\n1403637190038319104\n1403637190088318976\n1403637190138319104\n1403637190188318976\n1403637190238319104\n1403637190288318976\n1403637190338319104\n1403637190388318976\n1403637190438319104\n1403637190488318976\n1403637190538319104\n1403637190588318976\n1403637190638319104\n1403637190688318976\n1403637190738319104\n1403637190788318976\n1403637190838319104\n1403637190888318976\n1403637190938319104\n1403637190988318976\n1403637191038319104\n1403637191088318976\n1403637191138319104\n1403637191188318976\n1403637191238319104\n1403637191288318976\n1403637191338319104\n1403637191388318976\n1403637191438319104\n1403637191488318976\n1403637191538319104\n1403637191588318976\n1403637191638319104\n1403637191688318976\n1403637191738319104\n1403637191788318976\n1403637191838319104\n1403637191888318976\n1403637191938319104\n1403637191988318976\n1403637192038319104\n1403637192088318976\n1403637192138319104\n1403637192188318976\n1403637192238319104\n1403637192288318976\n1403637192338319104\n1403637192388318976\n1403637192438319104\n1403637192488318976\n1403637192538319104\n1403637192588318976\n1403637192638319104\n1403637192688318976\n1403637192738319104\n1403637192788318976\n1403637192838319104\n1403637192888318976\n1403637192938319104\n1403637192988318976\n1403637193038319104\n1403637193088318976\n1403637193138319104\n1403637193188318976\n1403637193238319104\n1403637193288318976\n1403637193338319104\n1403637193388318976\n1403637193438319104\n1403637193488318976\n1403637193538319104\n1403637193588318976\n1403637193638319104\n1403637193688318976\n1403637193738319104\n1403637193788318976\n1403637193838319104\n1403637193888318976\n1403637193938319104\n1403637193988318976\n1403637194038319104\n1403637194088318976\n1403637194138319104\n1403637194188318976\n1403637194238319104\n1403637194288318976\n1403637194338319104\n1403637194388318976\n1403637194438319104\n1403637194488318976\n1403637194538319104\n1403637194588318976\n1403637194638319104\n1403637194688318976\n1403637194738319104\n1403637194788318976\n1403637194838319104\n1403637194888318976\n1403637194938319104\n1403637194988318976\n1403637195038319104\n1403637195088318976\n1403637195138319104\n1403637195188318976\n1403637195238319104\n1403637195288318976\n1403637195338319104\n1403637195388318976\n1403637195438319104\n1403637195488318976\n1403637195538319104\n1403637195588318976\n1403637195638319104\n1403637195688318976\n1403637195738319104\n1403637195788318976\n1403637195838319104\n1403637195888318976\n1403637195938319104\n1403637195988318976\n1403637196038319104\n1403637196088318976\n1403637196138319104\n1403637196188318976\n1403637196238319104\n1403637196288318976\n1403637196338319104\n1403637196388318976\n1403637196438319104\n1403637196488318976\n1403637196538319104\n1403637196588318976\n1403637196638319104\n1403637196688318976\n1403637196738319104\n1403637196788318976\n1403637196838319104\n1403637196888318976\n1403637196938319104\n1403637196988318976\n1403637197038319104\n1403637197088318976\n1403637197138319104\n1403637197188318976\n1403637197238319104\n1403637197288318976\n1403637197338319104\n1403637197388318976\n1403637197438319104\n1403637197488318976\n1403637197538319104\n1403637197588318976\n1403637197638319104\n1403637197688318976\n1403637197738319104\n1403637197788318976\n1403637197838319104\n1403637197888318976\n1403637197938319104\n1403637197988318976\n1403637198038319104\n1403637198088318976\n1403637198138319104\n1403637198188318976\n1403637198238319104\n1403637198288318976\n1403637198338319104\n1403637198388318976\n1403637198438319104\n1403637198488318976\n1403637198538319104\n1403637198588318976\n1403637198638319104\n1403637198688318976\n1403637198738319104\n1403637198788318976\n1403637198838319104\n1403637198888318976\n1403637198938319104\n1403637198988318976\n1403637199038319104\n1403637199088318976\n1403637199138319104\n1403637199188318976\n1403637199238319104\n1403637199288318976\n1403637199338319104\n1403637199388318976\n1403637199438319104\n1403637199488318976\n1403637199538319104\n1403637199588318976\n1403637199638319104\n1403637199688318976\n1403637199738319104\n1403637199788318976\n1403637199838319104\n1403637199888318976\n1403637199938319104\n1403637199988318976\n1403637200038319104\n1403637200088318976\n1403637200138319104\n1403637200188318976\n1403637200238319104\n1403637200288318976\n1403637200338319104\n1403637200388318976\n1403637200438319104\n1403637200488318976\n1403637200538319104\n1403637200588318976\n1403637200638319104\n1403637200688318976\n1403637200738319104\n1403637200788318976\n1403637200838319104\n1403637200888318976\n1403637200938319104\n1403637200988318976\n1403637201038319104\n1403637201088318976\n1403637201138319104\n1403637201188318976\n1403637201238319104\n1403637201288318976\n1403637201338319104\n1403637201388318976\n1403637201438319104\n1403637201488318976\n1403637201538319104\n1403637201588318976\n1403637201638319104\n1403637201688318976\n1403637201738319104\n1403637201788318976\n1403637201838319104\n1403637201888318976\n1403637201938319104\n1403637201988318976\n1403637202038319104\n1403637202088318976\n1403637202138319104\n1403637202188318976\n1403637202238319104\n1403637202288318976\n1403637202338319104\n1403637202388318976\n1403637202438319104\n1403637202488318976\n1403637202538319104\n1403637202588318976\n1403637202638319104\n1403637202688318976\n1403637202738319104\n1403637202788318976\n1403637202838319104\n1403637202888318976\n1403637202938319104\n1403637202988318976\n1403637203038319104\n1403637203088318976\n1403637203138319104\n1403637203188318976\n1403637203238319104\n1403637203288318976\n1403637203338319104\n1403637203388318976\n1403637203438319104\n1403637203488318976\n1403637203538319104\n1403637203588318976\n1403637203638319104\n1403637203688318976\n1403637203738319104\n1403637203788318976\n1403637203838319104\n1403637203888318976\n1403637203938319104\n1403637203988318976\n1403637204038319104\n1403637204088318976\n1403637204138319104\n1403637204188318976\n1403637204238319104\n1403637204288318976\n1403637204338319104\n1403637204388318976\n1403637204438319104\n1403637204488318976\n1403637204538319104\n1403637204588318976\n1403637204638319104\n1403637204688318976\n1403637204738319104\n1403637204788318976\n1403637204838319104\n1403637204888318976\n1403637204938319104\n1403637204988318976\n1403637205038319104\n1403637205088318976\n1403637205138319104\n1403637205188318976\n1403637205238319104\n1403637205288318976\n1403637205338319104\n1403637205388318976\n1403637205438319104\n1403637205488318976\n1403637205538319104\n1403637205588318976\n1403637205638319104\n1403637205688318976\n1403637205738319104\n1403637205788318976\n1403637205838319104\n1403637205888318976\n1403637205938319104\n1403637205988318976\n1403637206038319104\n1403637206088318976\n1403637206138319104\n1403637206188318976\n1403637206238319104\n1403637206288318976\n1403637206338319104\n1403637206388318976\n1403637206438319104\n1403637206488318976\n1403637206538319104\n1403637206588318976\n1403637206638319104\n1403637206688318976\n1403637206738319104\n1403637206788318976\n1403637206838319104\n1403637206888318976\n1403637206938319104\n1403637206988318976\n1403637207038319104\n1403637207088318976\n1403637207138319104\n1403637207188318976\n1403637207238319104\n1403637207288318976\n1403637207338319104\n1403637207388318976\n1403637207438319104\n1403637207488318976\n1403637207538319104\n1403637207588318976\n1403637207638319104\n1403637207688318976\n1403637207738319104\n1403637207788318976\n1403637207838319104\n1403637207888318976\n1403637207938319104\n1403637207988318976\n1403637208038319104\n1403637208088318976\n1403637208138319104\n1403637208188318976\n1403637208238319104\n1403637208288318976\n1403637208338319104\n1403637208388318976\n1403637208438319104\n1403637208488318976\n1403637208538319104\n1403637208588318976\n1403637208638319104\n1403637208688318976\n1403637208738319104\n1403637208788318976\n1403637208838319104\n1403637208888318976\n1403637208938319104\n1403637208988318976\n1403637209038319104\n1403637209088318976\n1403637209138319104\n1403637209188318976\n1403637209238319104\n1403637209288318976\n1403637209338319104\n1403637209388318976\n1403637209438319104\n1403637209488318976\n1403637209538319104\n1403637209588318976\n1403637209638319104\n1403637209688318976\n1403637209738319104\n1403637209788318976\n1403637209838319104\n1403637209888318976\n1403637209938319104\n1403637209988318976\n1403637210038319104\n1403637210088318976\n1403637210138319104\n1403637210188318976\n1403637210238319104\n1403637210288318976\n1403637210338319104\n1403637210388318976\n1403637210438319104\n1403637210488318976\n1403637210538319104\n1403637210588318976\n1403637210638319104\n1403637210688318976\n1403637210738319104\n1403637210788318976\n1403637210838319104\n1403637210888318976\n1403637210938319104\n1403637210988318976\n1403637211038319104\n1403637211088318976\n1403637211138319104\n1403637211188318976\n1403637211238319104\n1403637211288318976\n1403637211338319104\n1403637211388318976\n1403637211438319104\n1403637211488318976\n1403637211538319104\n1403637211588318976\n1403637211638319104\n1403637211688318976\n1403637211738319104\n1403637211788318976\n1403637211838319104\n1403637211888318976\n1403637211938319104\n1403637211988318976\n1403637212038319104\n1403637212088318976\n1403637212138319104\n1403637212188318976\n1403637212238319104\n1403637212288318976\n1403637212338319104\n1403637212388318976\n1403637212438319104\n1403637212488318976\n1403637212538319104\n1403637212588318976\n1403637212638319104\n1403637212688318976\n1403637212738319104\n1403637212788318976\n1403637212838319104\n1403637212888318976\n1403637212938319104\n1403637212988318976\n1403637213038319104\n1403637213088318976\n1403637213138319104\n1403637213188318976\n1403637213238319104\n1403637213288318976\n1403637213338319104\n1403637213388318976\n1403637213438319104\n1403637213488318976\n1403637213538319104\n1403637213588318976\n1403637213638319104\n1403637213688318976\n1403637213738319104\n1403637213788318976\n1403637213838319104\n1403637213888318976\n1403637213938319104\n1403637213988318976\n1403637214038319104\n1403637214088318976\n1403637214138319104\n1403637214188318976\n1403637214238319104\n1403637214288318976\n1403637214338319104\n1403637214388318976\n1403637214438319104\n1403637214488318976\n1403637214538319104\n1403637214588318976\n1403637214638319104\n1403637214688318976\n1403637214738319104\n1403637214788318976\n1403637214838319104\n1403637214888318976\n1403637214938319104\n1403637214988318976\n1403637215038319104\n1403637215088318976\n1403637215138319104\n1403637215188318976\n1403637215238319104\n1403637215288318976\n1403637215338319104\n1403637215388318976\n1403637215438319104\n1403637215488318976\n1403637215538319104\n1403637215588318976\n1403637215638319104\n1403637215688318976\n1403637215738319104\n1403637215788318976\n1403637215838319104\n1403637215888318976\n1403637215938319104\n1403637215988318976\n1403637216038319104\n1403637216088318976\n1403637216138319104\n1403637216188318976\n1403637216238319104\n1403637216288318976\n1403637216338319104\n1403637216388318976\n1403637216438319104\n1403637216488318976\n1403637216538319104\n1403637216588318976\n1403637216638319104\n1403637216688318976\n1403637216738319104\n1403637216788318976\n1403637216838319104\n1403637216888318976\n1403637216938319104\n1403637216988318976\n1403637217038319104\n1403637217088318976\n1403637217138319104\n1403637217188318976\n1403637217238319104\n1403637217288318976\n1403637217338319104\n1403637217388318976\n1403637217438319104\n1403637217488318976\n1403637217538319104\n1403637217588318976\n1403637217638319104\n1403637217688318976\n1403637217738319104\n1403637217788318976\n1403637217838319104\n1403637217888318976\n1403637217938319104\n1403637217988318976\n1403637218038319104\n1403637218088318976\n1403637218138319104\n1403637218188318976\n1403637218238319104\n1403637218288318976\n1403637218338319104\n1403637218388318976\n1403637218438319104\n1403637218488318976\n1403637218538319104\n1403637218588318976\n1403637218638319104\n1403637218688318976\n1403637218738319104\n1403637218788318976\n1403637218838319104\n1403637218888318976\n1403637218938319104\n1403637218988318976\n1403637219038319104\n1403637219088318976\n1403637219138319104\n1403637219188318976\n1403637219238319104\n1403637219288318976\n1403637219338319104\n1403637219388318976\n1403637219438319104\n1403637219488318976\n1403637219538319104\n1403637219588318976\n1403637219638319104\n1403637219688318976\n1403637219738319104\n1403637219788318976\n1403637219838319104\n1403637219888318976\n1403637219938319104\n1403637219988318976\n1403637220038319104\n1403637220088318976\n1403637220138319104\n1403637220188318976\n1403637220238319104\n1403637220288318976\n1403637220338319104\n1403637220388318976\n1403637220438319104\n1403637220488318976\n1403637220538319104\n1403637220588318976\n1403637220638319104\n1403637220688318976\n1403637220738319104\n1403637220788318976\n1403637220838319104\n1403637220888318976\n1403637220938319104\n1403637220988318976\n1403637221038319104\n1403637221088318976\n1403637221138319104\n1403637221188318976\n1403637221238319104\n1403637221288318976\n1403637221338319104\n1403637221388318976\n1403637221438319104\n1403637221488318976\n1403637221538319104\n1403637221588318976\n1403637221638319104\n1403637221688318976\n1403637221738319104\n1403637221788318976\n1403637221838319104\n1403637221888318976\n1403637221938319104\n1403637221988318976\n1403637222038319104\n1403637222088318976\n1403637222138319104\n1403637222188318976\n1403637222238319104\n1403637222288318976\n1403637222338319104\n1403637222388318976\n1403637222438319104\n1403637222488318976\n1403637222538319104\n1403637222588318976\n1403637222638319104\n1403637222688318976\n1403637222738319104\n1403637222788318976\n1403637222838319104\n1403637222888318976\n1403637222938319104\n1403637222988318976\n1403637223038319104\n1403637223088318976\n1403637223138319104\n1403637223188318976\n1403637223238319104\n1403637223288318976\n1403637223338319104\n1403637223388318976\n1403637223438319104\n1403637223488318976\n1403637223538319104\n1403637223588318976\n1403637223638319104\n1403637223688318976\n1403637223738319104\n1403637223788318976\n1403637223838319104\n1403637223888318976\n1403637223938319104\n1403637223988318976\n1403637224038319104\n1403637224088318976\n1403637224138319104\n1403637224188318976\n1403637224238319104\n1403637224288318976\n1403637224338319104\n1403637224388318976\n1403637224438319104\n1403637224488318976\n1403637224538319104\n1403637224588318976\n1403637224638319104\n1403637224688318976\n1403637224738319104\n1403637224788318976\n1403637224838319104\n1403637224888318976\n1403637224938319104\n1403637224988318976\n1403637225038319104\n1403637225088318976\n1403637225138319104\n1403637225188318976\n1403637225238319104\n1403637225288318976\n1403637225338319104\n1403637225388318976\n1403637225438319104\n1403637225488318976\n1403637225538319104\n1403637225588318976\n1403637225638319104\n1403637225688318976\n1403637225738319104\n1403637225788318976\n1403637225838319104\n1403637225888318976\n1403637225938319104\n1403637225988318976\n1403637226038319104\n1403637226088318976\n1403637226138319104\n1403637226188318976\n1403637226238319104\n1403637226288318976\n1403637226338319104\n1403637226388318976\n1403637226438319104\n1403637226488318976\n1403637226538319104\n1403637226588318976\n1403637226638319104\n1403637226688318976\n1403637226738319104\n1403637226788318976\n1403637226838319104\n1403637226888318976\n1403637226938319104\n1403637226988318976\n1403637227038319104\n1403637227088318976\n1403637227138319104\n1403637227188318976\n1403637227238319104\n1403637227288318976\n1403637227338319104\n1403637227388318976\n1403637227438319104\n1403637227488318976\n1403637227538319104\n1403637227588318976\n1403637227638319104\n1403637227688318976\n1403637227738319104\n1403637227788318976\n1403637227838319104\n1403637227888318976\n1403637227938319104\n1403637227988318976\n1403637228038319104\n1403637228088318976\n1403637228138319104\n1403637228188318976\n1403637228238319104\n1403637228288318976\n1403637228338319104\n1403637228388318976\n1403637228438319104\n1403637228488318976\n1403637228538319104\n1403637228588318976\n1403637228638319104\n1403637228688318976\n1403637228738319104\n1403637228788318976\n1403637228838319104\n1403637228888318976\n1403637228938319104\n1403637228988318976\n1403637229038319104\n1403637229088318976\n1403637229138319104\n1403637229188318976\n1403637229238319104\n1403637229288318976\n1403637229338319104\n1403637229388318976\n1403637229438319104\n1403637229488318976\n1403637229538319104\n1403637229588318976\n1403637229638319104\n1403637229688318976\n1403637229738319104\n1403637229788318976\n1403637229838319104\n1403637229888318976\n1403637229938319104\n1403637229988318976\n1403637230038319104\n1403637230088318976\n1403637230138319104\n1403637230188318976\n1403637230238319104\n1403637230288318976\n1403637230338319104\n1403637230388318976\n1403637230438319104\n1403637230488318976\n1403637230538319104\n1403637230588318976\n1403637230638319104\n1403637230688318976\n1403637230738319104\n1403637230788318976\n1403637230838319104\n1403637230888318976\n1403637230938319104\n1403637230988318976\n1403637231038319104\n1403637231088318976\n1403637231138319104\n1403637231188318976\n1403637231238319104\n1403637231288318976\n1403637231338319104\n1403637231388318976\n1403637231438319104\n1403637231488318976\n1403637231538319104\n1403637231588318976\n1403637231638319104\n1403637231688318976\n1403637231738319104\n1403637231788318976\n1403637231838319104\n1403637231888318976\n1403637231938319104\n1403637231988318976\n1403637232038319104\n1403637232088318976\n1403637232138319104\n1403637232188318976\n1403637232238319104\n1403637232288318976\n1403637232338319104\n1403637232388318976\n1403637232438319104\n1403637232488318976\n1403637232538319104\n1403637232588318976\n1403637232638319104\n1403637232688318976\n1403637232738319104\n1403637232788318976\n1403637232838319104\n1403637232888318976\n1403637232938319104\n1403637232988318976\n1403637233038319104\n1403637233088318976\n1403637233138319104\n1403637233188318976\n1403637233238319104\n1403637233288318976\n1403637233338319104\n1403637233388318976\n1403637233438319104\n1403637233488318976\n1403637233538319104\n1403637233588318976\n1403637233638319104\n1403637233688318976\n1403637233738319104\n1403637233788318976\n1403637233838319104\n1403637233888318976\n1403637233938319104\n1403637233988318976\n1403637234038319104\n1403637234088318976\n1403637234138319104\n1403637234188318976\n1403637234238319104\n1403637234288318976\n1403637234338319104\n1403637234388318976\n1403637234438319104\n1403637234488318976\n1403637234538319104\n1403637234588318976\n1403637234638319104\n1403637234688318976\n1403637234738319104\n1403637234788318976\n1403637234838319104\n1403637234888318976\n1403637234938319104\n1403637234988318976\n1403637235038319104\n1403637235088318976\n1403637235138319104\n1403637235188318976\n1403637235238319104\n1403637235288318976\n1403637235338319104\n1403637235388318976\n1403637235438319104\n1403637235488318976\n1403637235538319104\n1403637235588318976\n1403637235638319104\n1403637235688318976\n1403637235738319104\n1403637235788318976\n1403637235838319104\n1403637235888318976\n1403637235938319104\n1403637235988318976\n1403637236038319104\n1403637236088318976\n1403637236138319104\n1403637236188318976\n1403637236238319104\n1403637236288318976\n1403637236338319104\n1403637236388318976\n1403637236438319104\n1403637236488318976\n1403637236538319104\n1403637236588318976\n1403637236638319104\n1403637236688318976\n1403637236738319104\n1403637236788318976\n1403637236838319104\n1403637236888318976\n1403637236938319104\n1403637236988318976\n1403637237038319104\n1403637237088318976\n1403637237138319104\n1403637237188318976\n1403637237238319104\n1403637237288318976\n1403637237338319104\n1403637237388318976\n1403637237438319104\n1403637237488318976\n1403637237538319104\n1403637237588318976\n1403637237638319104\n1403637237688318976\n1403637237738319104\n1403637237788318976\n1403637237838319104\n1403637237888318976\n1403637237938319104\n1403637237988318976\n1403637238038319104\n1403637238088318976\n1403637238138319104\n1403637238188318976\n1403637238238319104\n1403637238288318976\n1403637238338319104\n1403637238388318976\n1403637238438319104\n1403637238488318976\n1403637238538319104\n1403637238588318976\n1403637238638319104\n1403637238688318976\n1403637238738319104\n1403637238788318976\n1403637238838319104\n1403637238888318976\n1403637238938319104\n1403637238988318976\n1403637239038319104\n1403637239088318976\n1403637239138319104\n1403637239188318976\n1403637239238319104\n1403637239288318976\n1403637239338319104\n1403637239388318976\n1403637239438319104\n1403637239488318976\n1403637239538319104\n1403637239588318976\n1403637239638319104\n1403637239688318976\n1403637239738319104\n1403637239788318976\n1403637239838319104\n1403637239888318976\n1403637239938319104\n1403637239988318976\n1403637240038319104\n1403637240088318976\n1403637240138319104\n1403637240188318976\n1403637240238319104\n1403637240288318976\n1403637240338319104\n1403637240388318976\n1403637240438319104\n1403637240488318976\n1403637240538319104\n1403637240588318976\n1403637240638319104\n1403637240688318976\n1403637240738319104\n1403637240788318976\n1403637240838319104\n1403637240888318976\n1403637240938319104\n1403637240988318976\n1403637241038319104\n1403637241088318976\n1403637241138319104\n1403637241188318976\n1403637241238319104\n1403637241288318976\n1403637241338319104\n1403637241388318976\n1403637241438319104\n1403637241488318976\n1403637241538319104\n1403637241588318976\n1403637241638319104\n1403637241688318976\n1403637241738319104\n1403637241788318976\n1403637241838319104\n1403637241888318976\n1403637241938319104\n1403637241988318976\n1403637242038319104\n1403637242088318976\n1403637242138319104\n1403637242188318976\n1403637242238319104\n1403637242288318976\n1403637242338319104\n1403637242388318976\n1403637242438319104\n1403637242488318976\n1403637242538319104\n1403637242588318976\n1403637242638319104\n1403637242688318976\n1403637242738319104\n1403637242788318976\n1403637242838319104\n1403637242888318976\n1403637242938319104\n1403637242988318976\n1403637243038319104\n1403637243088318976\n1403637243138319104\n1403637243188318976\n1403637243238319104\n1403637243288318976\n1403637243338319104\n1403637243388318976\n1403637243438319104\n1403637243488318976\n1403637243538319104\n1403637243588318976\n1403637243638319104\n1403637243688318976\n1403637243738319104\n1403637243788318976\n1403637243838319104\n1403637243888318976\n1403637243938319104\n1403637243988318976\n1403637244038319104\n1403637244088318976\n1403637244138319104\n1403637244188318976\n1403637244238319104\n1403637244288318976\n1403637244338319104\n1403637244388318976\n1403637244438319104\n1403637244488318976\n1403637244538319104\n1403637244588318976\n1403637244638319104\n1403637244688318976\n1403637244738319104\n1403637244788318976\n1403637244838319104\n1403637244888318976\n1403637244938319104\n1403637244988318976\n1403637245038319104\n1403637245088318976\n1403637245138319104\n1403637245188318976\n1403637245238319104\n1403637245288318976\n1403637245338319104\n1403637245388318976\n1403637245438319104\n1403637245488318976\n1403637245538319104\n1403637245588318976\n1403637245638319104\n1403637245688318976\n1403637245738319104\n1403637245788318976\n1403637245838319104\n1403637245888318976\n1403637245938319104\n1403637245988318976\n1403637246038319104\n1403637246088318976\n1403637246138319104\n1403637246188318976\n1403637246238319104\n1403637246288318976\n1403637246338319104\n1403637246388318976\n1403637246438319104\n1403637246488318976\n1403637246538319104\n1403637246588318976\n1403637246638319104\n1403637246688318976\n1403637246738319104\n1403637246788318976\n1403637246838319104\n1403637246888318976\n1403637246938319104\n1403637246988318976\n1403637247038319104\n1403637247088318976\n1403637247138319104\n1403637247188318976\n1403637247238319104\n1403637247288318976\n1403637247338319104\n1403637247388318976\n1403637247438319104\n1403637247488318976\n1403637247538319104\n1403637247588318976\n1403637247638319104\n1403637247688318976\n1403637247738319104\n1403637247788318976\n1403637247838319104\n1403637247888318976\n1403637247938319104\n1403637247988318976\n1403637248038319104\n1403637248088318976\n1403637248138319104\n1403637248188318976\n1403637248238319104\n1403637248288318976\n1403637248338319104\n1403637248388318976\n1403637248438319104\n1403637248488318976\n1403637248538319104\n1403637248588318976\n1403637248638319104\n1403637248688318976\n1403637248738319104\n1403637248788318976\n1403637248838319104\n1403637248888318976\n1403637248938319104\n1403637248988318976\n1403637249038319104\n1403637249088318976\n1403637249138319104\n1403637249188318976\n1403637249238319104\n1403637249288318976\n1403637249338319104\n1403637249388318976\n1403637249438319104\n1403637249488318976\n1403637249538319104\n1403637249588318976\n1403637249638319104\n1403637249688318976\n1403637249738319104\n1403637249788318976\n1403637249838319104\n1403637249888318976\n1403637249938319104\n1403637249988318976\n1403637250038319104\n1403637250088318976\n1403637250138319104\n1403637250188318976\n1403637250238319104\n1403637250288318976\n1403637250338319104\n1403637250388318976\n1403637250438319104\n1403637250488318976\n1403637250538319104\n1403637250588318976\n1403637250638319104\n1403637250688318976\n1403637250738319104\n1403637250788318976\n1403637250838319104\n1403637250888318976\n1403637250938319104\n1403637250988318976\n1403637251038319104\n1403637251088318976\n1403637251138319104\n1403637251188318976\n1403637251238319104\n1403637251288318976\n1403637251338319104\n1403637251388318976\n1403637251438319104\n1403637251488318976\n1403637251538319104\n1403637251588318976\n1403637251638319104\n1403637251688318976\n1403637251738319104\n1403637251788318976\n1403637251838319104\n1403637251888318976\n1403637251938319104\n1403637251988318976\n1403637252038319104\n1403637252088318976\n1403637252138319104\n1403637252188318976\n1403637252238319104\n1403637252288318976\n1403637252338319104\n1403637252388318976\n1403637252438319104\n1403637252488318976\n1403637252538319104\n1403637252588318976\n1403637252638319104\n1403637252688318976\n1403637252738319104\n1403637252788318976\n1403637252838319104\n1403637252888318976\n1403637252938319104\n1403637252988318976\n1403637253038319104\n1403637253088318976\n1403637253138319104\n1403637253188318976\n1403637253238319104\n1403637253288318976\n1403637253338319104\n1403637253388318976\n1403637253438319104\n1403637253488318976\n1403637253538319104\n1403637253588318976\n1403637253638319104\n1403637253688318976\n1403637253738319104\n1403637253788318976\n1403637253838319104\n1403637253888318976\n1403637253938319104\n1403637253988318976\n1403637254038319104\n1403637254088318976\n1403637254138319104\n1403637254188318976\n1403637254238319104\n1403637254288318976\n1403637254338319104\n1403637254388318976\n1403637254438319104\n1403637254488318976\n1403637254538319104\n1403637254588318976\n1403637254638319104\n1403637254688318976\n1403637254738319104\n1403637254788318976\n1403637254838319104\n1403637254888318976\n1403637254938319104\n1403637254988318976\n1403637255038319104\n1403637255088318976\n1403637255138319104\n1403637255188318976\n1403637255238319104\n1403637255288318976\n1403637255338319104\n1403637255388318976\n1403637255438319104\n1403637255488318976\n1403637255538319104\n1403637255588318976\n1403637255638319104\n1403637255688318976\n1403637255738319104\n1403637255788318976\n1403637255838319104\n1403637255888318976\n1403637255938319104\n1403637255988318976\n1403637256038319104\n1403637256088318976\n1403637256138319104\n1403637256188318976\n1403637256238319104\n1403637256288318976\n1403637256338319104\n1403637256388318976\n1403637256438319104\n1403637256488318976\n1403637256538319104\n1403637256588318976\n1403637256638319104\n1403637256688318976\n1403637256738319104\n1403637256788318976\n1403637256838319104\n1403637256888318976\n1403637256938319104\n1403637256988318976\n1403637257038319104\n1403637257088318976\n1403637257138319104\n1403637257188318976\n1403637257238319104\n1403637257288318976\n1403637257338319104\n1403637257388318976\n1403637257438319104\n1403637257488318976\n1403637257538319104\n1403637257588318976\n1403637257638319104\n1403637257688318976\n1403637257738319104\n1403637257788318976\n1403637257838319104\n1403637257888318976\n1403637257938319104\n1403637257988318976\n1403637258038319104\n1403637258088318976\n1403637258138319104\n1403637258188318976\n1403637258238319104\n1403637258288318976\n1403637258338319104\n1403637258388318976\n1403637258438319104\n1403637258488318976\n1403637258538319104\n1403637258588318976\n1403637258638319104\n1403637258688318976\n1403637258738319104\n1403637258788318976\n1403637258838319104\n1403637258888318976\n1403637258938319104\n1403637258988318976\n1403637259038319104\n1403637259088318976\n1403637259138319104\n1403637259188318976\n1403637259238319104\n1403637259288318976\n1403637259338319104\n1403637259388318976\n1403637259438319104\n1403637259488318976\n1403637259538319104\n1403637259588318976\n1403637259638319104\n1403637259688318976\n1403637259738319104\n1403637259788318976\n1403637259838319104\n1403637259888318976\n1403637259938319104\n1403637259988318976\n1403637260038319104\n1403637260088318976\n1403637260138319104\n1403637260188318976\n1403637260238319104\n1403637260288318976\n1403637260338319104\n1403637260388318976\n1403637260438319104\n1403637260488318976\n1403637260538319104\n1403637260588318976\n1403637260638319104\n1403637260688318976\n1403637260738319104\n1403637260788318976\n1403637260838319104\n1403637260888318976\n1403637260938319104\n1403637260988318976\n1403637261038319104\n1403637261088318976\n1403637261138319104\n1403637261188318976\n1403637261238319104\n1403637261288318976\n1403637261338319104\n1403637261388318976\n1403637261438319104\n1403637261488318976\n1403637261538319104\n1403637261588318976\n1403637261638319104\n1403637261688318976\n1403637261738319104\n1403637261788318976\n1403637261838319104\n1403637261888318976\n1403637261938319104\n1403637261988318976\n1403637262038319104\n1403637262088318976\n1403637262138319104\n1403637262188318976\n1403637262238319104\n1403637262288318976\n1403637262338319104\n1403637262388318976\n1403637262438319104\n1403637262488318976\n1403637262538319104\n1403637262588318976\n1403637262638319104\n1403637262688318976\n1403637262738319104\n1403637262788318976\n1403637262838319104\n1403637262888318976\n1403637262938319104\n1403637262988318976\n1403637263038319104\n1403637263088318976\n1403637263138319104\n1403637263188318976\n1403637263238319104\n1403637263288318976\n1403637263338319104\n1403637263388318976\n1403637263438319104\n1403637263488318976\n1403637263538319104\n1403637263588318976\n1403637263638319104\n1403637263688318976\n1403637263738319104\n1403637263788318976\n1403637263838319104\n1403637263888318976\n1403637263938319104\n1403637263988318976\n1403637264038319104\n1403637264088318976\n1403637264138319104\n1403637264188318976\n1403637264238319104\n1403637264288318976\n1403637264338319104\n1403637264388318976\n1403637264438319104\n1403637264488318976\n1403637264538319104\n1403637264588318976\n1403637264638319104\n1403637264688318976\n1403637264738319104\n1403637264788318976\n1403637264838319104\n1403637264888318976\n1403637264938319104\n1403637264988318976\n1403637265038319104\n1403637265088318976\n1403637265138319104\n1403637265188318976\n1403637265238319104\n1403637265288318976\n1403637265338319104\n1403637265388318976\n1403637265438319104\n1403637265488318976\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Monocular/EuRoC_TimeStamps/MH04.txt",
    "content": "1403638127245096960\n1403638127295097088\n1403638127345096960\n1403638127395097088\n1403638127445096960\n1403638127495097088\n1403638127545096960\n1403638127595097088\n1403638127645096960\n1403638127695097088\n1403638127745096960\n1403638127795097088\n1403638127845096960\n1403638127895097088\n1403638127945096960\n1403638127995097088\n1403638128045096960\n1403638128095097088\n1403638128145096960\n1403638128195097088\n1403638128245096960\n1403638128295097088\n1403638128345096960\n1403638128395097088\n1403638128445096960\n1403638128495097088\n1403638128545096960\n1403638128595097088\n1403638128645096960\n1403638128695097088\n1403638128745096960\n1403638128795097088\n1403638128845096960\n1403638128895097088\n1403638128945096960\n1403638128995097088\n1403638129045096960\n1403638129095097088\n1403638129145096960\n1403638129195097088\n1403638129245096960\n1403638129295097088\n1403638129345096960\n1403638129395097088\n1403638129445096960\n1403638129495097088\n1403638129545096960\n1403638129595097088\n1403638129645096960\n1403638129695097088\n1403638129745096960\n1403638129795097088\n1403638129845096960\n1403638129895097088\n1403638129945096960\n1403638129995097088\n1403638130045096960\n1403638130095097088\n1403638130145096960\n1403638130195097088\n1403638130245096960\n1403638130295097088\n1403638130345096960\n1403638130395097088\n1403638130445096960\n1403638130495097088\n1403638130545096960\n1403638130595097088\n1403638130645096960\n1403638130695097088\n1403638130745096960\n1403638130795097088\n1403638130845096960\n1403638130895097088\n1403638130945096960\n1403638130995097088\n1403638131045096960\n1403638131095097088\n1403638131145096960\n1403638131195097088\n1403638131245096960\n1403638131295097088\n1403638131345096960\n1403638131395097088\n1403638131445096960\n1403638131495097088\n1403638131545096960\n1403638131595097088\n1403638131645096960\n1403638131695097088\n1403638131745096960\n1403638131795097088\n1403638131845096960\n1403638131895097088\n1403638131945096960\n1403638131995097088\n1403638132045096960\n1403638132095097088\n1403638132145096960\n1403638132195097088\n1403638132245096960\n1403638132295097088\n1403638132345096960\n1403638132395097088\n1403638132445096960\n1403638132495097088\n1403638132545096960\n1403638132595097088\n1403638132645096960\n1403638132695097088\n1403638132745096960\n1403638132795097088\n1403638132845096960\n1403638132895097088\n1403638132945096960\n1403638132995097088\n1403638133045096960\n1403638133095097088\n1403638133145096960\n1403638133195097088\n1403638133245096960\n1403638133295097088\n1403638133345096960\n1403638133395097088\n1403638133445096960\n1403638133495097088\n1403638133545096960\n1403638133595097088\n1403638133645096960\n1403638133695097088\n1403638133745096960\n1403638133795097088\n1403638133845096960\n1403638133895097088\n1403638133945096960\n1403638133995097088\n1403638134045096960\n1403638134095097088\n1403638134145096960\n1403638134195097088\n1403638134245096960\n1403638134295097088\n1403638134345096960\n1403638134395097088\n1403638134445096960\n1403638134495097088\n1403638134545096960\n1403638134595097088\n1403638134645096960\n1403638134695097088\n1403638134745096960\n1403638134795097088\n1403638134845096960\n1403638134895097088\n1403638134945096960\n1403638134995097088\n1403638135045096960\n1403638135095097088\n1403638135145096960\n1403638135195097088\n1403638135245096960\n1403638135295097088\n1403638135345096960\n1403638135395097088\n1403638135445096960\n1403638135495097088\n1403638135545096960\n1403638135595097088\n1403638135645096960\n1403638135695097088\n1403638135745096960\n1403638135795097088\n1403638135845096960\n1403638135895097088\n1403638135945096960\n1403638135995097088\n1403638136045096960\n1403638136095097088\n1403638136145096960\n1403638136195097088\n1403638136245096960\n1403638136295097088\n1403638136345096960\n1403638136395097088\n1403638136445096960\n1403638136495097088\n1403638136545096960\n1403638136595097088\n1403638136645096960\n1403638136695097088\n1403638136745096960\n1403638136795097088\n1403638136845096960\n1403638136895097088\n1403638136945096960\n1403638136995097088\n1403638137045096960\n1403638137095097088\n1403638137145096960\n1403638137195097088\n1403638137245096960\n1403638137295097088\n1403638137345096960\n1403638137395097088\n1403638137445096960\n1403638137495097088\n1403638137545096960\n1403638137595097088\n1403638137645096960\n1403638137695097088\n1403638137745096960\n1403638137795097088\n1403638137845096960\n1403638137895097088\n1403638137945096960\n1403638137995097088\n1403638138045096960\n1403638138095097088\n1403638138145096960\n1403638138195097088\n1403638138245096960\n1403638138295097088\n1403638138345096960\n1403638138395097088\n1403638138445096960\n1403638138495097088\n1403638138545096960\n1403638138595097088\n1403638138645096960\n1403638138695097088\n1403638138745096960\n1403638138795097088\n1403638138845096960\n1403638138895097088\n1403638138945096960\n1403638138995097088\n1403638139045096960\n1403638139095097088\n1403638139145096960\n1403638139195097088\n1403638139245096960\n1403638139295097088\n1403638139345096960\n1403638139395097088\n1403638139445096960\n1403638139495097088\n1403638139545096960\n1403638139595097088\n1403638139645096960\n1403638139695097088\n1403638139745096960\n1403638139795097088\n1403638139845096960\n1403638139895097088\n1403638139945096960\n1403638139995097088\n1403638140045096960\n1403638140095097088\n1403638140145096960\n1403638140195097088\n1403638140245096960\n1403638140295097088\n1403638140345096960\n1403638140395097088\n1403638140445096960\n1403638140495097088\n1403638140545096960\n1403638140595097088\n1403638140645096960\n1403638140695097088\n1403638140745096960\n1403638140795097088\n1403638140845096960\n1403638140895097088\n1403638140945096960\n1403638140995097088\n1403638141045096960\n1403638141095097088\n1403638141145096960\n1403638141195097088\n1403638141245096960\n1403638141295097088\n1403638141345096960\n1403638141395097088\n1403638141445096960\n1403638141495097088\n1403638141545096960\n1403638141595097088\n1403638141645096960\n1403638141695097088\n1403638141745096960\n1403638141795097088\n1403638141845096960\n1403638141895097088\n1403638141945096960\n1403638141995097088\n1403638142045096960\n1403638142095097088\n1403638142145096960\n1403638142195097088\n1403638142245096960\n1403638142295097088\n1403638142345096960\n1403638142395097088\n1403638142445096960\n1403638142495097088\n1403638142545096960\n1403638142595097088\n1403638142645096960\n1403638142695097088\n1403638142745096960\n1403638142795097088\n1403638142845096960\n1403638142895097088\n1403638142945096960\n1403638142995097088\n1403638143045096960\n1403638143095097088\n1403638143145096960\n1403638143195097088\n1403638143245096960\n1403638143295097088\n1403638143345096960\n1403638143395097088\n1403638143445096960\n1403638143495097088\n1403638143545096960\n1403638143595097088\n1403638143645096960\n1403638143695097088\n1403638143745096960\n1403638143795097088\n1403638143845096960\n1403638143895097088\n1403638143945096960\n1403638143995097088\n1403638144045096960\n1403638144095097088\n1403638144145096960\n1403638144195097088\n1403638144245096960\n1403638144295097088\n1403638144345096960\n1403638144395097088\n1403638144445096960\n1403638144495097088\n1403638144545096960\n1403638144595097088\n1403638144645096960\n1403638144695097088\n1403638144745096960\n1403638144795097088\n1403638144845096960\n1403638144895097088\n1403638144945096960\n1403638144995097088\n1403638145045096960\n1403638145095097088\n1403638145145096960\n1403638145195097088\n1403638145245096960\n1403638145295097088\n1403638145345096960\n1403638145395097088\n1403638145445096960\n1403638145495097088\n1403638145545096960\n1403638145595097088\n1403638145645096960\n1403638145695097088\n1403638145745096960\n1403638145795097088\n1403638145845096960\n1403638145895097088\n1403638145945096960\n1403638145995097088\n1403638146045096960\n1403638146095097088\n1403638146145096960\n1403638146195097088\n1403638146245096960\n1403638146295097088\n1403638146345096960\n1403638146395097088\n1403638146445096960\n1403638146495097088\n1403638146545096960\n1403638146595097088\n1403638146645096960\n1403638146695097088\n1403638146745096960\n1403638146795097088\n1403638146845096960\n1403638146895097088\n1403638146945096960\n1403638146995097088\n1403638147045096960\n1403638147095097088\n1403638147145096960\n1403638147195097088\n1403638147245096960\n1403638147295097088\n1403638147345096960\n1403638147395097088\n1403638147445096960\n1403638147495097088\n1403638147545096960\n1403638147595097088\n1403638147645096960\n1403638147695097088\n1403638147745096960\n1403638147795097088\n1403638147845096960\n1403638147895097088\n1403638147945096960\n1403638147995097088\n1403638148045096960\n1403638148095097088\n1403638148145096960\n1403638148195097088\n1403638148245096960\n1403638148295097088\n1403638148345096960\n1403638148395097088\n1403638148445096960\n1403638148495097088\n1403638148545096960\n1403638148595097088\n1403638148645096960\n1403638148695097088\n1403638148745096960\n1403638148795097088\n1403638148845096960\n1403638148895097088\n1403638148945096960\n1403638148995097088\n1403638149045096960\n1403638149095097088\n1403638149145096960\n1403638149195097088\n1403638149245096960\n1403638149295097088\n1403638149345096960\n1403638149395097088\n1403638149445096960\n1403638149495097088\n1403638149545096960\n1403638149595097088\n1403638149645096960\n1403638149695097088\n1403638149745096960\n1403638149795097088\n1403638149845096960\n1403638149895097088\n1403638149945096960\n1403638149995097088\n1403638150045096960\n1403638150095097088\n1403638150145096960\n1403638150195097088\n1403638150245096960\n1403638150295097088\n1403638150345096960\n1403638150395097088\n1403638150445096960\n1403638150495097088\n1403638150545096960\n1403638150595097088\n1403638150645096960\n1403638150695097088\n1403638150745096960\n1403638150795097088\n1403638150845096960\n1403638150895097088\n1403638150945096960\n1403638150995097088\n1403638151045096960\n1403638151095097088\n1403638151145096960\n1403638151195097088\n1403638151245096960\n1403638151295097088\n1403638151345096960\n1403638151395097088\n1403638151445096960\n1403638151495097088\n1403638151545096960\n1403638151595097088\n1403638151645096960\n1403638151695097088\n1403638151745096960\n1403638151795097088\n1403638151845096960\n1403638151895097088\n1403638151945096960\n1403638151995097088\n1403638152045096960\n1403638152095097088\n1403638152145096960\n1403638152195097088\n1403638152245096960\n1403638152295097088\n1403638152345096960\n1403638152395097088\n1403638152445096960\n1403638152495097088\n1403638152545096960\n1403638152595097088\n1403638152645096960\n1403638152695097088\n1403638152745096960\n1403638152795097088\n1403638152845096960\n1403638152895097088\n1403638152945096960\n1403638152995097088\n1403638153045096960\n1403638153095097088\n1403638153145096960\n1403638153195097088\n1403638153245096960\n1403638153295097088\n1403638153345096960\n1403638153395097088\n1403638153445096960\n1403638153495097088\n1403638153545096960\n1403638153595097088\n1403638153645096960\n1403638153695097088\n1403638153745096960\n1403638153795097088\n1403638153845096960\n1403638153895097088\n1403638153945096960\n1403638153995097088\n1403638154045096960\n1403638154095097088\n1403638154145096960\n1403638154195097088\n1403638154245096960\n1403638154295097088\n1403638154345096960\n1403638154395097088\n1403638154445096960\n1403638154495097088\n1403638154545096960\n1403638154595097088\n1403638154645096960\n1403638154695097088\n1403638154745096960\n1403638154795097088\n1403638154845096960\n1403638154895097088\n1403638154945096960\n1403638154995097088\n1403638155045096960\n1403638155095097088\n1403638155145096960\n1403638155195097088\n1403638155245096960\n1403638155295097088\n1403638155345096960\n1403638155395097088\n1403638155445096960\n1403638155495097088\n1403638155545096960\n1403638155595097088\n1403638155645096960\n1403638155695097088\n1403638155745096960\n1403638155795097088\n1403638155845096960\n1403638155895097088\n1403638155945096960\n1403638155995097088\n1403638156045096960\n1403638156095097088\n1403638156145096960\n1403638156195097088\n1403638156245096960\n1403638156295097088\n1403638156345096960\n1403638156395097088\n1403638156445096960\n1403638156495097088\n1403638156545096960\n1403638156595097088\n1403638156645096960\n1403638156695097088\n1403638156745096960\n1403638156795097088\n1403638156845096960\n1403638156895097088\n1403638156945096960\n1403638156995097088\n1403638157045096960\n1403638157095097088\n1403638157145096960\n1403638157195097088\n1403638157245096960\n1403638157295097088\n1403638157345096960\n1403638157395097088\n1403638157445096960\n1403638157495097088\n1403638157545096960\n1403638157595097088\n1403638157645096960\n1403638157695097088\n1403638157745096960\n1403638157795097088\n1403638157845096960\n1403638157895097088\n1403638157945096960\n1403638157995097088\n1403638158045096960\n1403638158095097088\n1403638158145096960\n1403638158195097088\n1403638158245096960\n1403638158295097088\n1403638158345096960\n1403638158395097088\n1403638158445096960\n1403638158495097088\n1403638158545096960\n1403638158595097088\n1403638158645096960\n1403638158695097088\n1403638158745096960\n1403638158795097088\n1403638158845096960\n1403638158895097088\n1403638158945096960\n1403638158995097088\n1403638159045096960\n1403638159095097088\n1403638159145096960\n1403638159195097088\n1403638159245096960\n1403638159295097088\n1403638159345096960\n1403638159395097088\n1403638159445096960\n1403638159495097088\n1403638159545096960\n1403638159595097088\n1403638159645096960\n1403638159695097088\n1403638159745096960\n1403638159795097088\n1403638159845096960\n1403638159895097088\n1403638159945096960\n1403638159995097088\n1403638160045096960\n1403638160095097088\n1403638160145096960\n1403638160195097088\n1403638160245096960\n1403638160295097088\n1403638160345096960\n1403638160395097088\n1403638160445096960\n1403638160495097088\n1403638160545096960\n1403638160595097088\n1403638160645096960\n1403638160695097088\n1403638160745096960\n1403638160795097088\n1403638160845096960\n1403638160895097088\n1403638160945096960\n1403638160995097088\n1403638161045096960\n1403638161095097088\n1403638161145096960\n1403638161195097088\n1403638161245096960\n1403638161295097088\n1403638161345096960\n1403638161395097088\n1403638161445096960\n1403638161495097088\n1403638161545096960\n1403638161595097088\n1403638161645096960\n1403638161695097088\n1403638161745096960\n1403638161795097088\n1403638161845096960\n1403638161895097088\n1403638161945096960\n1403638161995097088\n1403638162045096960\n1403638162095097088\n1403638162145096960\n1403638162195097088\n1403638162245096960\n1403638162295097088\n1403638162345096960\n1403638162395097088\n1403638162445096960\n1403638162495097088\n1403638162545096960\n1403638162595097088\n1403638162645096960\n1403638162695097088\n1403638162745096960\n1403638162795097088\n1403638162845096960\n1403638162895097088\n1403638162945096960\n1403638162995097088\n1403638163045096960\n1403638163095097088\n1403638163145096960\n1403638163195097088\n1403638163245096960\n1403638163295097088\n1403638163345096960\n1403638163395097088\n1403638163445096960\n1403638163495097088\n1403638163545096960\n1403638163595097088\n1403638163645096960\n1403638163695097088\n1403638163745096960\n1403638163795097088\n1403638163845096960\n1403638163895097088\n1403638163945096960\n1403638163995097088\n1403638164045096960\n1403638164095097088\n1403638164145096960\n1403638164195097088\n1403638164245096960\n1403638164295097088\n1403638164345096960\n1403638164395097088\n1403638164445096960\n1403638164495097088\n1403638164545096960\n1403638164595097088\n1403638164645096960\n1403638164695097088\n1403638164745096960\n1403638164795097088\n1403638164845096960\n1403638164895097088\n1403638164945096960\n1403638164995097088\n1403638165045096960\n1403638165095097088\n1403638165145096960\n1403638165195097088\n1403638165245096960\n1403638165295097088\n1403638165345096960\n1403638165395097088\n1403638165445096960\n1403638165495097088\n1403638165545096960\n1403638165595097088\n1403638165645096960\n1403638165695097088\n1403638165745096960\n1403638165795097088\n1403638165845096960\n1403638165895097088\n1403638165945096960\n1403638165995097088\n1403638166045096960\n1403638166095097088\n1403638166145096960\n1403638166195097088\n1403638166245096960\n1403638166295097088\n1403638166345096960\n1403638166395097088\n1403638166445096960\n1403638166495097088\n1403638166545096960\n1403638166595097088\n1403638166645096960\n1403638166695097088\n1403638166745096960\n1403638166795097088\n1403638166845096960\n1403638166895097088\n1403638166945096960\n1403638166995097088\n1403638167045096960\n1403638167095097088\n1403638167145096960\n1403638167195097088\n1403638167245096960\n1403638167295097088\n1403638167345096960\n1403638167395097088\n1403638167445096960\n1403638167495097088\n1403638167545096960\n1403638167595097088\n1403638167645096960\n1403638167695097088\n1403638167745096960\n1403638167795097088\n1403638167845096960\n1403638167895097088\n1403638167945096960\n1403638167995097088\n1403638168045096960\n1403638168095097088\n1403638168145096960\n1403638168195097088\n1403638168245096960\n1403638168295097088\n1403638168345096960\n1403638168395097088\n1403638168445096960\n1403638168495097088\n1403638168545096960\n1403638168595097088\n1403638168645096960\n1403638168695097088\n1403638168745096960\n1403638168795097088\n1403638168845096960\n1403638168895097088\n1403638168945096960\n1403638168995097088\n1403638169045096960\n1403638169095097088\n1403638169145096960\n1403638169195097088\n1403638169245096960\n1403638169295097088\n1403638169345096960\n1403638169395097088\n1403638169445096960\n1403638169495097088\n1403638169545096960\n1403638169595097088\n1403638169645096960\n1403638169695097088\n1403638169745096960\n1403638169795097088\n1403638169845096960\n1403638169895097088\n1403638169945096960\n1403638169995097088\n1403638170045096960\n1403638170095097088\n1403638170145096960\n1403638170195097088\n1403638170245096960\n1403638170295097088\n1403638170345096960\n1403638170395097088\n1403638170445096960\n1403638170495097088\n1403638170545096960\n1403638170595097088\n1403638170645096960\n1403638170695097088\n1403638170745096960\n1403638170795097088\n1403638170845096960\n1403638170895097088\n1403638170945096960\n1403638170995097088\n1403638171045096960\n1403638171095097088\n1403638171145096960\n1403638171195097088\n1403638171245096960\n1403638171295097088\n1403638171345096960\n1403638171395097088\n1403638171445096960\n1403638171495097088\n1403638171545096960\n1403638171595097088\n1403638171645096960\n1403638171695097088\n1403638171745096960\n1403638171795097088\n1403638171845096960\n1403638171895097088\n1403638171945096960\n1403638171995097088\n1403638172045096960\n1403638172095097088\n1403638172145096960\n1403638172195097088\n1403638172245096960\n1403638172295097088\n1403638172345096960\n1403638172395097088\n1403638172445096960\n1403638172495097088\n1403638172545096960\n1403638172595097088\n1403638172645096960\n1403638172695097088\n1403638172745096960\n1403638172795097088\n1403638172845096960\n1403638172895097088\n1403638172945096960\n1403638172995097088\n1403638173045096960\n1403638173095097088\n1403638173145096960\n1403638173195097088\n1403638173245096960\n1403638173295097088\n1403638173345096960\n1403638173395097088\n1403638173445096960\n1403638173495097088\n1403638173545096960\n1403638173595097088\n1403638173645096960\n1403638173695097088\n1403638173745096960\n1403638173795097088\n1403638173845096960\n1403638173895097088\n1403638173945096960\n1403638173995097088\n1403638174045096960\n1403638174095097088\n1403638174145096960\n1403638174195097088\n1403638174245096960\n1403638174295097088\n1403638174345096960\n1403638174395097088\n1403638174445096960\n1403638174495097088\n1403638174545096960\n1403638174595097088\n1403638174645096960\n1403638174695097088\n1403638174745096960\n1403638174795097088\n1403638174845096960\n1403638174895097088\n1403638174945096960\n1403638174995097088\n1403638175045096960\n1403638175095097088\n1403638175145096960\n1403638175195097088\n1403638175245096960\n1403638175295097088\n1403638175345096960\n1403638175395097088\n1403638175445096960\n1403638175495097088\n1403638175545096960\n1403638175595097088\n1403638175645096960\n1403638175695097088\n1403638175745096960\n1403638175795097088\n1403638175845096960\n1403638175895097088\n1403638175945096960\n1403638175995097088\n1403638176045096960\n1403638176095097088\n1403638176145096960\n1403638176195097088\n1403638176245096960\n1403638176295097088\n1403638176345096960\n1403638176395097088\n1403638176445096960\n1403638176495097088\n1403638176545096960\n1403638176595097088\n1403638176645096960\n1403638176695097088\n1403638176745096960\n1403638176795097088\n1403638176845096960\n1403638176895097088\n1403638176945096960\n1403638176995097088\n1403638177045096960\n1403638177095097088\n1403638177145096960\n1403638177195097088\n1403638177245096960\n1403638177295097088\n1403638177345096960\n1403638177395097088\n1403638177445096960\n1403638177495097088\n1403638177545096960\n1403638177595097088\n1403638177645096960\n1403638177695097088\n1403638177745096960\n1403638177795097088\n1403638177845096960\n1403638177895097088\n1403638177945096960\n1403638177995097088\n1403638178045096960\n1403638178095097088\n1403638178145096960\n1403638178195097088\n1403638178245096960\n1403638178295097088\n1403638178345096960\n1403638178395097088\n1403638178445096960\n1403638178495097088\n1403638178545096960\n1403638178595097088\n1403638178645096960\n1403638178695097088\n1403638178745096960\n1403638178795097088\n1403638178845096960\n1403638178895097088\n1403638178945096960\n1403638178995097088\n1403638179045096960\n1403638179095097088\n1403638179145096960\n1403638179195097088\n1403638179245096960\n1403638179295097088\n1403638179345096960\n1403638179395097088\n1403638179445096960\n1403638179495097088\n1403638179545096960\n1403638179595097088\n1403638179645096960\n1403638179695097088\n1403638179745096960\n1403638179795097088\n1403638179845096960\n1403638179895097088\n1403638179945096960\n1403638179995097088\n1403638180045096960\n1403638180095097088\n1403638180145096960\n1403638180195097088\n1403638180245096960\n1403638180295097088\n1403638180345096960\n1403638180395097088\n1403638180445096960\n1403638180495097088\n1403638180545096960\n1403638180595097088\n1403638180645096960\n1403638180695097088\n1403638180745096960\n1403638180795097088\n1403638180845096960\n1403638180895097088\n1403638180945096960\n1403638180995097088\n1403638181045096960\n1403638181095097088\n1403638181145096960\n1403638181195097088\n1403638181245096960\n1403638181295097088\n1403638181345096960\n1403638181395097088\n1403638181445096960\n1403638181495097088\n1403638181545096960\n1403638181595097088\n1403638181645096960\n1403638181695097088\n1403638181745096960\n1403638181795097088\n1403638181845096960\n1403638181895097088\n1403638181945096960\n1403638181995097088\n1403638182045096960\n1403638182095097088\n1403638182145096960\n1403638182195097088\n1403638182245096960\n1403638182295097088\n1403638182345096960\n1403638182395097088\n1403638182445096960\n1403638182495097088\n1403638182545096960\n1403638182595097088\n1403638182645096960\n1403638182695097088\n1403638182745096960\n1403638182795097088\n1403638182845096960\n1403638182895097088\n1403638182945096960\n1403638182995097088\n1403638183045096960\n1403638183095097088\n1403638183145096960\n1403638183195097088\n1403638183245096960\n1403638183295097088\n1403638183345096960\n1403638183395097088\n1403638183445096960\n1403638183495097088\n1403638183545096960\n1403638183595097088\n1403638183645096960\n1403638183695097088\n1403638183745096960\n1403638183795097088\n1403638183845096960\n1403638183895097088\n1403638183945096960\n1403638183995097088\n1403638184045096960\n1403638184095097088\n1403638184145096960\n1403638184195097088\n1403638184245096960\n1403638184295097088\n1403638184345096960\n1403638184395097088\n1403638184445096960\n1403638184495097088\n1403638184545096960\n1403638184595097088\n1403638184645096960\n1403638184695097088\n1403638184745096960\n1403638184795097088\n1403638184845096960\n1403638184895097088\n1403638184945096960\n1403638184995097088\n1403638185045096960\n1403638185095097088\n1403638185145096960\n1403638185195097088\n1403638185245096960\n1403638185295097088\n1403638185345096960\n1403638185395097088\n1403638185445096960\n1403638185495097088\n1403638185545096960\n1403638185595097088\n1403638185645096960\n1403638185695097088\n1403638185745096960\n1403638185795097088\n1403638185845096960\n1403638185895097088\n1403638185945096960\n1403638185995097088\n1403638186045096960\n1403638186095097088\n1403638186145096960\n1403638186195097088\n1403638186245096960\n1403638186295097088\n1403638186345096960\n1403638186395097088\n1403638186445096960\n1403638186495097088\n1403638186545096960\n1403638186595097088\n1403638186645096960\n1403638186695097088\n1403638186745096960\n1403638186795097088\n1403638186845096960\n1403638186895097088\n1403638186945096960\n1403638186995097088\n1403638187045096960\n1403638187095097088\n1403638187145096960\n1403638187195097088\n1403638187245096960\n1403638187295097088\n1403638187345096960\n1403638187395097088\n1403638187445096960\n1403638187495097088\n1403638187545096960\n1403638187595097088\n1403638187645096960\n1403638187695097088\n1403638187745096960\n1403638187795097088\n1403638187845096960\n1403638187895097088\n1403638187945096960\n1403638187995097088\n1403638188045096960\n1403638188095097088\n1403638188145096960\n1403638188195097088\n1403638188245096960\n1403638188295097088\n1403638188345096960\n1403638188395097088\n1403638188445096960\n1403638188495097088\n1403638188545096960\n1403638188595097088\n1403638188645096960\n1403638188695097088\n1403638188745096960\n1403638188795097088\n1403638188845096960\n1403638188895097088\n1403638188945096960\n1403638188995097088\n1403638189045096960\n1403638189095097088\n1403638189145096960\n1403638189195097088\n1403638189245096960\n1403638189295097088\n1403638189345096960\n1403638189395097088\n1403638189445096960\n1403638189495097088\n1403638189545096960\n1403638189595097088\n1403638189645096960\n1403638189695097088\n1403638189745096960\n1403638189795097088\n1403638189845096960\n1403638189895097088\n1403638189945096960\n1403638189995097088\n1403638190045096960\n1403638190095097088\n1403638190145096960\n1403638190195097088\n1403638190245096960\n1403638190295097088\n1403638190345096960\n1403638190395097088\n1403638190445096960\n1403638190495097088\n1403638190545096960\n1403638190595097088\n1403638190645096960\n1403638190695097088\n1403638190745096960\n1403638190795097088\n1403638190845096960\n1403638190895097088\n1403638190945096960\n1403638190995097088\n1403638191045096960\n1403638191095097088\n1403638191145096960\n1403638191195097088\n1403638191245096960\n1403638191295097088\n1403638191345096960\n1403638191395097088\n1403638191445096960\n1403638191495097088\n1403638191545096960\n1403638191595097088\n1403638191645096960\n1403638191695097088\n1403638191745096960\n1403638191795097088\n1403638191845096960\n1403638191895097088\n1403638191945096960\n1403638191995097088\n1403638192045096960\n1403638192095097088\n1403638192145096960\n1403638192195097088\n1403638192245096960\n1403638192295097088\n1403638192345096960\n1403638192395097088\n1403638192445096960\n1403638192495097088\n1403638192545096960\n1403638192595097088\n1403638192645096960\n1403638192695097088\n1403638192745096960\n1403638192795097088\n1403638192845096960\n1403638192895097088\n1403638192945096960\n1403638192995097088\n1403638193045096960\n1403638193095097088\n1403638193145096960\n1403638193195097088\n1403638193245096960\n1403638193295097088\n1403638193345096960\n1403638193395097088\n1403638193445096960\n1403638193495097088\n1403638193545096960\n1403638193595097088\n1403638193645096960\n1403638193695097088\n1403638193745096960\n1403638193795097088\n1403638193845096960\n1403638193895097088\n1403638193945096960\n1403638193995097088\n1403638194045096960\n1403638194095097088\n1403638194145096960\n1403638194195097088\n1403638194245096960\n1403638194295097088\n1403638194345096960\n1403638194395097088\n1403638194445096960\n1403638194495097088\n1403638194545096960\n1403638194595097088\n1403638194645096960\n1403638194695097088\n1403638194745096960\n1403638194795097088\n1403638194845096960\n1403638194895097088\n1403638194945096960\n1403638194995097088\n1403638195045096960\n1403638195095097088\n1403638195145096960\n1403638195195097088\n1403638195245096960\n1403638195295097088\n1403638195345096960\n1403638195395097088\n1403638195445096960\n1403638195495097088\n1403638195545096960\n1403638195595097088\n1403638195645096960\n1403638195695097088\n1403638195745096960\n1403638195795097088\n1403638195845096960\n1403638195895097088\n1403638195945096960\n1403638195995097088\n1403638196045096960\n1403638196095097088\n1403638196145096960\n1403638196195097088\n1403638196245096960\n1403638196295097088\n1403638196345096960\n1403638196395097088\n1403638196445096960\n1403638196495097088\n1403638196545096960\n1403638196595097088\n1403638196645096960\n1403638196695097088\n1403638196745096960\n1403638196795097088\n1403638196845096960\n1403638196895097088\n1403638196945096960\n1403638196995097088\n1403638197045096960\n1403638197095097088\n1403638197145096960\n1403638197195097088\n1403638197245096960\n1403638197295097088\n1403638197345096960\n1403638197395097088\n1403638197445096960\n1403638197495097088\n1403638197545096960\n1403638197595097088\n1403638197645096960\n1403638197695097088\n1403638197745096960\n1403638197795097088\n1403638197845096960\n1403638197895097088\n1403638197945096960\n1403638197995097088\n1403638198045096960\n1403638198095097088\n1403638198145096960\n1403638198195097088\n1403638198245096960\n1403638198295097088\n1403638198345096960\n1403638198395097088\n1403638198445096960\n1403638198495097088\n1403638198545096960\n1403638198595097088\n1403638198645096960\n1403638198695097088\n1403638198745096960\n1403638198795097088\n1403638198845096960\n1403638198895097088\n1403638198945096960\n1403638198995097088\n1403638199045096960\n1403638199095097088\n1403638199145096960\n1403638199195097088\n1403638199245096960\n1403638199295097088\n1403638199345096960\n1403638199395097088\n1403638199445096960\n1403638199495097088\n1403638199545096960\n1403638199595097088\n1403638199645096960\n1403638199695097088\n1403638199745096960\n1403638199795097088\n1403638199845096960\n1403638199895097088\n1403638199945096960\n1403638199995097088\n1403638200045096960\n1403638200095097088\n1403638200145096960\n1403638200195097088\n1403638200245096960\n1403638200295097088\n1403638200345096960\n1403638200395097088\n1403638200445096960\n1403638200495097088\n1403638200545096960\n1403638200595097088\n1403638200645096960\n1403638200695097088\n1403638200745096960\n1403638200795097088\n1403638200845096960\n1403638200895097088\n1403638200945096960\n1403638200995097088\n1403638201045096960\n1403638201095097088\n1403638201145096960\n1403638201195097088\n1403638201245096960\n1403638201295097088\n1403638201345096960\n1403638201395097088\n1403638201445096960\n1403638201495097088\n1403638201545096960\n1403638201595097088\n1403638201645096960\n1403638201695097088\n1403638201745096960\n1403638201795097088\n1403638201845096960\n1403638201895097088\n1403638201945096960\n1403638201995097088\n1403638202045096960\n1403638202095097088\n1403638202145096960\n1403638202195097088\n1403638202245096960\n1403638202295097088\n1403638202345096960\n1403638202395097088\n1403638202445096960\n1403638202495097088\n1403638202545096960\n1403638202595097088\n1403638202645096960\n1403638202695097088\n1403638202745096960\n1403638202795097088\n1403638202845096960\n1403638202895097088\n1403638202945096960\n1403638202995097088\n1403638203045096960\n1403638203095097088\n1403638203145096960\n1403638203195097088\n1403638203245096960\n1403638203295097088\n1403638203345096960\n1403638203395097088\n1403638203445096960\n1403638203495097088\n1403638203545096960\n1403638203595097088\n1403638203645096960\n1403638203695097088\n1403638203745096960\n1403638203795097088\n1403638203845096960\n1403638203895097088\n1403638203945096960\n1403638203995097088\n1403638204045096960\n1403638204095097088\n1403638204145096960\n1403638204195097088\n1403638204245096960\n1403638204295097088\n1403638204345096960\n1403638204395097088\n1403638204445096960\n1403638204495097088\n1403638204545096960\n1403638204595097088\n1403638204645096960\n1403638204695097088\n1403638204745096960\n1403638204795097088\n1403638204845096960\n1403638204895097088\n1403638204945096960\n1403638204995097088\n1403638205045096960\n1403638205095097088\n1403638205145096960\n1403638205195097088\n1403638205245096960\n1403638205295097088\n1403638205345096960\n1403638205395097088\n1403638205445096960\n1403638205495097088\n1403638205545096960\n1403638205595097088\n1403638205645096960\n1403638205695097088\n1403638205745096960\n1403638205795097088\n1403638205845096960\n1403638205895097088\n1403638205945096960\n1403638205995097088\n1403638206045096960\n1403638206095097088\n1403638206145096960\n1403638206195097088\n1403638206245096960\n1403638206295097088\n1403638206345096960\n1403638206395097088\n1403638206445096960\n1403638206495097088\n1403638206545096960\n1403638206595097088\n1403638206645096960\n1403638206695097088\n1403638206745096960\n1403638206795097088\n1403638206845096960\n1403638206895097088\n1403638206945096960\n1403638206995097088\n1403638207045096960\n1403638207095097088\n1403638207145096960\n1403638207195097088\n1403638207245096960\n1403638207295097088\n1403638207345096960\n1403638207395097088\n1403638207445096960\n1403638207495097088\n1403638207545096960\n1403638207595097088\n1403638207645096960\n1403638207695097088\n1403638207745096960\n1403638207795097088\n1403638207845096960\n1403638207895097088\n1403638207945096960\n1403638207995097088\n1403638208045096960\n1403638208095097088\n1403638208145096960\n1403638208195097088\n1403638208245096960\n1403638208295097088\n1403638208345096960\n1403638208395097088\n1403638208445096960\n1403638208495097088\n1403638208545096960\n1403638208595097088\n1403638208645096960\n1403638208695097088\n1403638208745096960\n1403638208795097088\n1403638208845096960\n1403638208895097088\n1403638208945096960\n1403638208995097088\n1403638209045096960\n1403638209095097088\n1403638209145096960\n1403638209195097088\n1403638209245096960\n1403638209295097088\n1403638209345096960\n1403638209395097088\n1403638209445096960\n1403638209495097088\n1403638209545096960\n1403638209595097088\n1403638209645096960\n1403638209695097088\n1403638209745096960\n1403638209795097088\n1403638209845096960\n1403638209895097088\n1403638209945096960\n1403638209995097088\n1403638210045096960\n1403638210095097088\n1403638210145096960\n1403638210195097088\n1403638210245096960\n1403638210295097088\n1403638210345096960\n1403638210395097088\n1403638210445096960\n1403638210495097088\n1403638210545096960\n1403638210595097088\n1403638210645096960\n1403638210695097088\n1403638210745096960\n1403638210795097088\n1403638210845096960\n1403638210895097088\n1403638210945096960\n1403638210995097088\n1403638211045096960\n1403638211095097088\n1403638211145096960\n1403638211195097088\n1403638211245096960\n1403638211295097088\n1403638211345096960\n1403638211395097088\n1403638211445096960\n1403638211495097088\n1403638211545096960\n1403638211595097088\n1403638211645096960\n1403638211695097088\n1403638211745096960\n1403638211795097088\n1403638211845096960\n1403638211895097088\n1403638211945096960\n1403638211995097088\n1403638212045096960\n1403638212095097088\n1403638212145096960\n1403638212195097088\n1403638212245096960\n1403638212295097088\n1403638212345096960\n1403638212395097088\n1403638212445096960\n1403638212495097088\n1403638212545096960\n1403638212595097088\n1403638212645096960\n1403638212695097088\n1403638212745096960\n1403638212795097088\n1403638212845096960\n1403638212895097088\n1403638212945096960\n1403638212995097088\n1403638213045096960\n1403638213095097088\n1403638213145096960\n1403638213195097088\n1403638213245096960\n1403638213295097088\n1403638213345096960\n1403638213395097088\n1403638213445096960\n1403638213495097088\n1403638213545096960\n1403638213595097088\n1403638213645096960\n1403638213695097088\n1403638213745096960\n1403638213795097088\n1403638213845096960\n1403638213895097088\n1403638213945096960\n1403638213995097088\n1403638214045096960\n1403638214095097088\n1403638214145096960\n1403638214195097088\n1403638214245096960\n1403638214295097088\n1403638214345096960\n1403638214395097088\n1403638214445096960\n1403638214495097088\n1403638214545096960\n1403638214595097088\n1403638214645096960\n1403638214695097088\n1403638214745096960\n1403638214795097088\n1403638214845096960\n1403638214895097088\n1403638214945096960\n1403638214995097088\n1403638215045096960\n1403638215095097088\n1403638215145096960\n1403638215195097088\n1403638215245096960\n1403638215295097088\n1403638215345096960\n1403638215395097088\n1403638215445096960\n1403638215495097088\n1403638215545096960\n1403638215595097088\n1403638215645096960\n1403638215695097088\n1403638215745096960\n1403638215795097088\n1403638215845096960\n1403638215895097088\n1403638215945096960\n1403638215995097088\n1403638216045096960\n1403638216095097088\n1403638216145096960\n1403638216195097088\n1403638216245096960\n1403638216295097088\n1403638216345096960\n1403638216395097088\n1403638216445096960\n1403638216495097088\n1403638216545096960\n1403638216595097088\n1403638216645096960\n1403638216695097088\n1403638216745096960\n1403638216795097088\n1403638216845096960\n1403638216895097088\n1403638216945096960\n1403638216995097088\n1403638217045096960\n1403638217095097088\n1403638217145096960\n1403638217195097088\n1403638217245096960\n1403638217295097088\n1403638217345096960\n1403638217395097088\n1403638217445096960\n1403638217495097088\n1403638217545096960\n1403638217595097088\n1403638217645096960\n1403638217695097088\n1403638217745096960\n1403638217795097088\n1403638217845096960\n1403638217895097088\n1403638217945096960\n1403638217995097088\n1403638218045096960\n1403638218095097088\n1403638218145096960\n1403638218195097088\n1403638218245096960\n1403638218295097088\n1403638218345096960\n1403638218395097088\n1403638218445096960\n1403638218495097088\n1403638218545096960\n1403638218595097088\n1403638218645096960\n1403638218695097088\n1403638218745096960\n1403638218795097088\n1403638218845096960\n1403638218895097088\n1403638218945096960\n1403638218995097088\n1403638219045096960\n1403638219095097088\n1403638219145096960\n1403638219195097088\n1403638219245096960\n1403638219295097088\n1403638219345096960\n1403638219395097088\n1403638219445096960\n1403638219495097088\n1403638219545096960\n1403638219595097088\n1403638219645096960\n1403638219695097088\n1403638219745096960\n1403638219795097088\n1403638219845096960\n1403638219895097088\n1403638219945096960\n1403638219995097088\n1403638220045096960\n1403638220095097088\n1403638220145096960\n1403638220195097088\n1403638220245096960\n1403638220295097088\n1403638220345096960\n1403638220395097088\n1403638220445096960\n1403638220495097088\n1403638220545096960\n1403638220595097088\n1403638220645096960\n1403638220695097088\n1403638220745096960\n1403638220795097088\n1403638220845096960\n1403638220895097088\n1403638220945096960\n1403638220995097088\n1403638221045096960\n1403638221095097088\n1403638221145096960\n1403638221195097088\n1403638221245096960\n1403638221295097088\n1403638221345096960\n1403638221395097088\n1403638221445096960\n1403638221495097088\n1403638221545096960\n1403638221595097088\n1403638221645096960\n1403638221695097088\n1403638221745096960\n1403638221795097088\n1403638221845096960\n1403638221895097088\n1403638221945096960\n1403638221995097088\n1403638222045096960\n1403638222095097088\n1403638222145096960\n1403638222195097088\n1403638222245096960\n1403638222295097088\n1403638222345096960\n1403638222395097088\n1403638222445096960\n1403638222495097088\n1403638222545096960\n1403638222595097088\n1403638222645096960\n1403638222695097088\n1403638222745096960\n1403638222795097088\n1403638222845096960\n1403638222895097088\n1403638222945096960\n1403638222995097088\n1403638223045096960\n1403638223095097088\n1403638223145096960\n1403638223195097088\n1403638223245096960\n1403638223295097088\n1403638223345096960\n1403638223395097088\n1403638223445096960\n1403638223495097088\n1403638223545096960\n1403638223595097088\n1403638223645096960\n1403638223695097088\n1403638223745096960\n1403638223795097088\n1403638223845096960\n1403638223895097088\n1403638223945096960\n1403638223995097088\n1403638224045096960\n1403638224095097088\n1403638224145096960\n1403638224195097088\n1403638224245096960\n1403638224295097088\n1403638224345096960\n1403638224395097088\n1403638224445096960\n1403638224495097088\n1403638224545096960\n1403638224595097088\n1403638224645096960\n1403638224695097088\n1403638224745096960\n1403638224795097088\n1403638224845096960\n1403638224895097088\n1403638224945096960\n1403638224995097088\n1403638225045096960\n1403638225095097088\n1403638225145096960\n1403638225195097088\n1403638225245096960\n1403638225295097088\n1403638225345096960\n1403638225395097088\n1403638225445096960\n1403638225495097088\n1403638225545096960\n1403638225595097088\n1403638225645096960\n1403638225695097088\n1403638225745096960\n1403638225795097088\n1403638225845096960\n1403638225895097088\n1403638225945096960\n1403638225995097088\n1403638226045096960\n1403638226095097088\n1403638226145096960\n1403638226195097088\n1403638226245096960\n1403638226295097088\n1403638226345096960\n1403638226395097088\n1403638226445096960\n1403638226495097088\n1403638226545096960\n1403638226595097088\n1403638226645096960\n1403638226695097088\n1403638226745096960\n1403638226795097088\n1403638226845096960\n1403638226895097088\n1403638226945096960\n1403638226995097088\n1403638227045096960\n1403638227095097088\n1403638227145096960\n1403638227195097088\n1403638227245096960\n1403638227295097088\n1403638227345096960\n1403638227395097088\n1403638227445096960\n1403638227495097088\n1403638227545096960\n1403638227595097088\n1403638227645096960\n1403638227695097088\n1403638227745096960\n1403638227795097088\n1403638227845096960\n1403638227895097088\n1403638227945096960\n1403638227995097088\n1403638228045096960\n1403638228095097088\n1403638228145096960\n1403638228195097088\n1403638228245096960\n1403638228295097088\n1403638228345096960\n1403638228395097088\n1403638228445096960\n1403638228495097088\n1403638228545096960\n1403638228595097088\n1403638228645096960\n1403638228695097088\n1403638228745096960\n1403638228795097088\n1403638228845096960\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Monocular/EuRoC_TimeStamps/MH05.txt",
    "content": "1403638518077829376\n1403638518127829504\n1403638518177829376\n1403638518227829504\n1403638518277829376\n1403638518327829504\n1403638518377829376\n1403638518427829504\n1403638518477829376\n1403638518527829504\n1403638518577829376\n1403638518627829504\n1403638518677829376\n1403638518727829504\n1403638518777829376\n1403638518827829504\n1403638518877829376\n1403638518927829504\n1403638518977829376\n1403638519027829504\n1403638519077829376\n1403638519127829504\n1403638519177829376\n1403638519227829504\n1403638519277829376\n1403638519327829504\n1403638519377829376\n1403638519427829504\n1403638519477829376\n1403638519527829504\n1403638519577829376\n1403638519627829504\n1403638519677829376\n1403638519727829504\n1403638519777829376\n1403638519827829504\n1403638519877829376\n1403638519927829504\n1403638519977829376\n1403638520027829504\n1403638520077829376\n1403638520127829504\n1403638520177829376\n1403638520227829504\n1403638520277829376\n1403638520327829504\n1403638520377829376\n1403638520427829504\n1403638520477829376\n1403638520527829504\n1403638520577829376\n1403638520627829504\n1403638520677829376\n1403638520727829504\n1403638520777829376\n1403638520827829504\n1403638520877829376\n1403638520927829504\n1403638520977829376\n1403638521027829504\n1403638521077829376\n1403638521127829504\n1403638521177829376\n1403638521227829504\n1403638521277829376\n1403638521327829504\n1403638521377829376\n1403638521427829504\n1403638521477829376\n1403638521527829504\n1403638521577829376\n1403638521627829504\n1403638521677829376\n1403638521727829504\n1403638521777829376\n1403638521827829504\n1403638521877829376\n1403638521927829504\n1403638521977829376\n1403638522027829504\n1403638522077829376\n1403638522127829504\n1403638522177829376\n1403638522227829504\n1403638522277829376\n1403638522327829504\n1403638522377829376\n1403638522427829504\n1403638522477829376\n1403638522527829504\n1403638522577829376\n1403638522627829504\n1403638522677829376\n1403638522727829504\n1403638522777829376\n1403638522827829504\n1403638522877829376\n1403638522927829504\n1403638522977829376\n1403638523027829504\n1403638523077829376\n1403638523127829504\n1403638523177829376\n1403638523227829504\n1403638523277829376\n1403638523327829504\n1403638523377829376\n1403638523427829504\n1403638523477829376\n1403638523527829504\n1403638523577829376\n1403638523627829504\n1403638523677829376\n1403638523727829504\n1403638523777829376\n1403638523827829504\n1403638523877829376\n1403638523927829504\n1403638523977829376\n1403638524027829504\n1403638524077829376\n1403638524127829504\n1403638524177829376\n1403638524227829504\n1403638524277829376\n1403638524327829504\n1403638524377829376\n1403638524427829504\n1403638524477829376\n1403638524527829504\n1403638524577829376\n1403638524627829504\n1403638524677829376\n1403638524727829504\n1403638524777829376\n1403638524827829504\n1403638524877829376\n1403638524927829504\n1403638524977829376\n1403638525027829504\n1403638525077829376\n1403638525127829504\n1403638525177829376\n1403638525227829504\n1403638525277829376\n1403638525327829504\n1403638525377829376\n1403638525427829504\n1403638525477829376\n1403638525527829504\n1403638525577829376\n1403638525627829504\n1403638525677829376\n1403638525727829504\n1403638525777829376\n1403638525827829504\n1403638525877829376\n1403638525927829504\n1403638525977829376\n1403638526027829504\n1403638526077829376\n1403638526127829504\n1403638526177829376\n1403638526227829504\n1403638526277829376\n1403638526327829504\n1403638526377829376\n1403638526427829504\n1403638526477829376\n1403638526527829504\n1403638526577829376\n1403638526627829504\n1403638526677829376\n1403638526727829504\n1403638526777829376\n1403638526827829504\n1403638526877829376\n1403638526927829504\n1403638526977829376\n1403638527027829504\n1403638527077829376\n1403638527127829504\n1403638527177829376\n1403638527227829504\n1403638527277829376\n1403638527327829504\n1403638527377829376\n1403638527427829504\n1403638527477829376\n1403638527527829504\n1403638527577829376\n1403638527627829504\n1403638527677829376\n1403638527727829504\n1403638527777829376\n1403638527827829504\n1403638527877829376\n1403638527927829504\n1403638527977829376\n1403638528027829504\n1403638528077829376\n1403638528127829504\n1403638528177829376\n1403638528227829504\n1403638528277829376\n1403638528327829504\n1403638528377829376\n1403638528427829504\n1403638528477829376\n1403638528527829504\n1403638528577829376\n1403638528627829504\n1403638528677829376\n1403638528727829504\n1403638528777829376\n1403638528827829504\n1403638528877829376\n1403638528927829504\n1403638528977829376\n1403638529027829504\n1403638529077829376\n1403638529127829504\n1403638529177829376\n1403638529227829504\n1403638529277829376\n1403638529327829504\n1403638529377829376\n1403638529427829504\n1403638529477829376\n1403638529527829504\n1403638529577829376\n1403638529627829504\n1403638529677829376\n1403638529727829504\n1403638529777829376\n1403638529827829504\n1403638529877829376\n1403638529927829504\n1403638529977829376\n1403638530027829504\n1403638530077829376\n1403638530127829504\n1403638530177829376\n1403638530227829504\n1403638530277829376\n1403638530327829504\n1403638530377829376\n1403638530427829504\n1403638530477829376\n1403638530527829504\n1403638530577829376\n1403638530627829504\n1403638530677829376\n1403638530727829504\n1403638530777829376\n1403638530827829504\n1403638530877829376\n1403638530927829504\n1403638530977829376\n1403638531027829504\n1403638531077829376\n1403638531127829504\n1403638531177829376\n1403638531227829504\n1403638531277829376\n1403638531327829504\n1403638531377829376\n1403638531427829504\n1403638531477829376\n1403638531527829504\n1403638531577829376\n1403638531627829504\n1403638531677829376\n1403638531727829504\n1403638531777829376\n1403638531827829504\n1403638531877829376\n1403638531927829504\n1403638531977829376\n1403638532027829504\n1403638532077829376\n1403638532127829504\n1403638532177829376\n1403638532227829504\n1403638532277829376\n1403638532327829504\n1403638532377829376\n1403638532427829504\n1403638532477829376\n1403638532527829504\n1403638532577829376\n1403638532627829504\n1403638532677829376\n1403638532727829504\n1403638532777829376\n1403638532827829504\n1403638532877829376\n1403638532927829504\n1403638532977829376\n1403638533027829504\n1403638533077829376\n1403638533127829504\n1403638533177829376\n1403638533227829504\n1403638533277829376\n1403638533327829504\n1403638533377829376\n1403638533427829504\n1403638533477829376\n1403638533527829504\n1403638533577829376\n1403638533627829504\n1403638533677829376\n1403638533727829504\n1403638533777829376\n1403638533827829504\n1403638533877829376\n1403638533927829504\n1403638533977829376\n1403638534027829504\n1403638534077829376\n1403638534127829504\n1403638534177829376\n1403638534227829504\n1403638534277829376\n1403638534327829504\n1403638534377829376\n1403638534427829504\n1403638534477829376\n1403638534527829504\n1403638534577829376\n1403638534627829504\n1403638534677829376\n1403638534727829504\n1403638534777829376\n1403638534827829504\n1403638534877829376\n1403638534927829504\n1403638534977829376\n1403638535027829504\n1403638535077829376\n1403638535127829504\n1403638535177829376\n1403638535227829504\n1403638535277829376\n1403638535327829504\n1403638535377829376\n1403638535427829504\n1403638535477829376\n1403638535527829504\n1403638535577829376\n1403638535627829504\n1403638535677829376\n1403638535727829504\n1403638535777829376\n1403638535827829504\n1403638535877829376\n1403638535927829504\n1403638535977829376\n1403638536027829504\n1403638536077829376\n1403638536127829504\n1403638536177829376\n1403638536227829504\n1403638536277829376\n1403638536327829504\n1403638536377829376\n1403638536427829504\n1403638536477829376\n1403638536527829504\n1403638536577829376\n1403638536627829504\n1403638536677829376\n1403638536727829504\n1403638536777829376\n1403638536827829504\n1403638536877829376\n1403638536927829504\n1403638536977829376\n1403638537027829504\n1403638537077829376\n1403638537127829504\n1403638537177829376\n1403638537227829504\n1403638537277829376\n1403638537327829504\n1403638537377829376\n1403638537427829504\n1403638537477829376\n1403638537527829504\n1403638537577829376\n1403638537627829504\n1403638537677829376\n1403638537727829504\n1403638537777829376\n1403638537827829504\n1403638537877829376\n1403638537927829504\n1403638537977829376\n1403638538027829504\n1403638538077829376\n1403638538127829504\n1403638538177829376\n1403638538227829504\n1403638538277829376\n1403638538327829504\n1403638538377829376\n1403638538427829504\n1403638538477829376\n1403638538527829504\n1403638538577829376\n1403638538627829504\n1403638538677829376\n1403638538727829504\n1403638538777829376\n1403638538827829504\n1403638538877829376\n1403638538927829504\n1403638538977829376\n1403638539027829504\n1403638539077829376\n1403638539127829504\n1403638539177829376\n1403638539227829504\n1403638539277829376\n1403638539327829504\n1403638539377829376\n1403638539427829504\n1403638539477829376\n1403638539527829504\n1403638539577829376\n1403638539627829504\n1403638539677829376\n1403638539727829504\n1403638539777829376\n1403638539827829504\n1403638539877829376\n1403638539927829504\n1403638539977829376\n1403638540027829504\n1403638540077829376\n1403638540127829504\n1403638540177829376\n1403638540227829504\n1403638540277829376\n1403638540327829504\n1403638540377829376\n1403638540427829504\n1403638540477829376\n1403638540527829504\n1403638540577829376\n1403638540627829504\n1403638540677829376\n1403638540727829504\n1403638540777829376\n1403638540827829504\n1403638540877829376\n1403638540927829504\n1403638540977829376\n1403638541027829504\n1403638541077829376\n1403638541127829504\n1403638541177829376\n1403638541227829504\n1403638541277829376\n1403638541327829504\n1403638541377829376\n1403638541427829504\n1403638541477829376\n1403638541527829504\n1403638541577829376\n1403638541627829504\n1403638541677829376\n1403638541727829504\n1403638541777829376\n1403638541827829504\n1403638541877829376\n1403638541927829504\n1403638541977829376\n1403638542027829504\n1403638542077829376\n1403638542127829504\n1403638542177829376\n1403638542227829504\n1403638542277829376\n1403638542327829504\n1403638542377829376\n1403638542427829504\n1403638542477829376\n1403638542527829504\n1403638542577829376\n1403638542627829504\n1403638542677829376\n1403638542727829504\n1403638542777829376\n1403638542827829504\n1403638542877829376\n1403638542927829504\n1403638542977829376\n1403638543027829504\n1403638543077829376\n1403638543127829504\n1403638543177829376\n1403638543227829504\n1403638543277829376\n1403638543327829504\n1403638543377829376\n1403638543427829504\n1403638543477829376\n1403638543527829504\n1403638543577829376\n1403638543627829504\n1403638543677829376\n1403638543727829504\n1403638543777829376\n1403638543827829504\n1403638543877829376\n1403638543927829504\n1403638543977829376\n1403638544027829504\n1403638544077829376\n1403638544127829504\n1403638544177829376\n1403638544227829504\n1403638544277829376\n1403638544327829504\n1403638544377829376\n1403638544427829504\n1403638544477829376\n1403638544527829504\n1403638544577829376\n1403638544627829504\n1403638544677829376\n1403638544727829504\n1403638544777829376\n1403638544827829504\n1403638544877829376\n1403638544927829504\n1403638544977829376\n1403638545027829504\n1403638545077829376\n1403638545127829504\n1403638545177829376\n1403638545227829504\n1403638545277829376\n1403638545327829504\n1403638545377829376\n1403638545427829504\n1403638545477829376\n1403638545527829504\n1403638545577829376\n1403638545627829504\n1403638545677829376\n1403638545727829504\n1403638545777829376\n1403638545827829504\n1403638545877829376\n1403638545927829504\n1403638545977829376\n1403638546027829504\n1403638546077829376\n1403638546127829504\n1403638546177829376\n1403638546227829504\n1403638546277829376\n1403638546327829504\n1403638546377829376\n1403638546427829504\n1403638546477829376\n1403638546527829504\n1403638546577829376\n1403638546627829504\n1403638546677829376\n1403638546727829504\n1403638546777829376\n1403638546827829504\n1403638546877829376\n1403638546927829504\n1403638546977829376\n1403638547027829504\n1403638547077829376\n1403638547127829504\n1403638547177829376\n1403638547227829504\n1403638547277829376\n1403638547327829504\n1403638547377829376\n1403638547427829504\n1403638547477829376\n1403638547527829504\n1403638547577829376\n1403638547627829504\n1403638547677829376\n1403638547727829504\n1403638547777829376\n1403638547827829504\n1403638547877829376\n1403638547927829504\n1403638547977829376\n1403638548027829504\n1403638548077829376\n1403638548127829504\n1403638548177829376\n1403638548227829504\n1403638548277829376\n1403638548327829504\n1403638548377829376\n1403638548427829504\n1403638548477829376\n1403638548527829504\n1403638548577829376\n1403638548627829504\n1403638548677829376\n1403638548727829504\n1403638548777829376\n1403638548827829504\n1403638548877829376\n1403638548927829504\n1403638548977829376\n1403638549027829504\n1403638549077829376\n1403638549127829504\n1403638549177829376\n1403638549227829504\n1403638549277829376\n1403638549327829504\n1403638549377829376\n1403638549427829504\n1403638549477829376\n1403638549527829504\n1403638549577829376\n1403638549627829504\n1403638549677829376\n1403638549727829504\n1403638549777829376\n1403638549827829504\n1403638549877829376\n1403638549927829504\n1403638549977829376\n1403638550027829504\n1403638550077829376\n1403638550127829504\n1403638550177829376\n1403638550227829504\n1403638550277829376\n1403638550327829504\n1403638550377829376\n1403638550427829504\n1403638550477829376\n1403638550527829504\n1403638550577829376\n1403638550627829504\n1403638550677829376\n1403638550727829504\n1403638550777829376\n1403638550827829504\n1403638550877829376\n1403638550927829504\n1403638550977829376\n1403638551027829504\n1403638551077829376\n1403638551127829504\n1403638551177829376\n1403638551227829504\n1403638551277829376\n1403638551327829504\n1403638551377829376\n1403638551427829504\n1403638551477829376\n1403638551527829504\n1403638551577829376\n1403638551627829504\n1403638551677829376\n1403638551727829504\n1403638551777829376\n1403638551827829504\n1403638551877829376\n1403638551927829504\n1403638551977829376\n1403638552027829504\n1403638552077829376\n1403638552127829504\n1403638552177829376\n1403638552227829504\n1403638552277829376\n1403638552327829504\n1403638552377829376\n1403638552427829504\n1403638552477829376\n1403638552527829504\n1403638552577829376\n1403638552627829504\n1403638552677829376\n1403638552727829504\n1403638552777829376\n1403638552827829504\n1403638552877829376\n1403638552927829504\n1403638552977829376\n1403638553027829504\n1403638553077829376\n1403638553127829504\n1403638553177829376\n1403638553227829504\n1403638553277829376\n1403638553327829504\n1403638553377829376\n1403638553427829504\n1403638553477829376\n1403638553527829504\n1403638553577829376\n1403638553627829504\n1403638553677829376\n1403638553727829504\n1403638553777829376\n1403638553827829504\n1403638553877829376\n1403638553927829504\n1403638553977829376\n1403638554027829504\n1403638554077829376\n1403638554127829504\n1403638554177829376\n1403638554227829504\n1403638554277829376\n1403638554327829504\n1403638554377829376\n1403638554427829504\n1403638554477829376\n1403638554527829504\n1403638554577829376\n1403638554627829504\n1403638554677829376\n1403638554727829504\n1403638554777829376\n1403638554827829504\n1403638554877829376\n1403638554927829504\n1403638554977829376\n1403638555027829504\n1403638555077829376\n1403638555127829504\n1403638555177829376\n1403638555227829504\n1403638555277829376\n1403638555327829504\n1403638555377829376\n1403638555427829504\n1403638555477829376\n1403638555527829504\n1403638555577829376\n1403638555627829504\n1403638555677829376\n1403638555727829504\n1403638555777829376\n1403638555827829504\n1403638555877829376\n1403638555927829504\n1403638555977829376\n1403638556027829504\n1403638556077829376\n1403638556127829504\n1403638556177829376\n1403638556227829504\n1403638556277829376\n1403638556327829504\n1403638556377829376\n1403638556427829504\n1403638556477829376\n1403638556527829504\n1403638556577829376\n1403638556627829504\n1403638556677829376\n1403638556727829504\n1403638556777829376\n1403638556827829504\n1403638556877829376\n1403638556927829504\n1403638556977829376\n1403638557027829504\n1403638557077829376\n1403638557127829504\n1403638557177829376\n1403638557227829504\n1403638557277829376\n1403638557327829504\n1403638557377829376\n1403638557427829504\n1403638557477829376\n1403638557527829504\n1403638557577829376\n1403638557627829504\n1403638557677829376\n1403638557727829504\n1403638557777829376\n1403638557827829504\n1403638557877829376\n1403638557927829504\n1403638557977829376\n1403638558027829504\n1403638558077829376\n1403638558127829504\n1403638558177829376\n1403638558227829504\n1403638558277829376\n1403638558327829504\n1403638558377829376\n1403638558427829504\n1403638558477829376\n1403638558527829504\n1403638558577829376\n1403638558627829504\n1403638558677829376\n1403638558727829504\n1403638558777829376\n1403638558827829504\n1403638558877829376\n1403638558927829504\n1403638558977829376\n1403638559027829504\n1403638559077829376\n1403638559127829504\n1403638559177829376\n1403638559227829504\n1403638559277829376\n1403638559327829504\n1403638559377829376\n1403638559427829504\n1403638559477829376\n1403638559527829504\n1403638559577829376\n1403638559627829504\n1403638559677829376\n1403638559727829504\n1403638559777829376\n1403638559827829504\n1403638559877829376\n1403638559927829504\n1403638559977829376\n1403638560027829504\n1403638560077829376\n1403638560127829504\n1403638560177829376\n1403638560227829504\n1403638560277829376\n1403638560327829504\n1403638560377829376\n1403638560427829504\n1403638560477829376\n1403638560527829504\n1403638560577829376\n1403638560627829504\n1403638560677829376\n1403638560727829504\n1403638560777829376\n1403638560827829504\n1403638560877829376\n1403638560927829504\n1403638560977829376\n1403638561027829504\n1403638561077829376\n1403638561127829504\n1403638561177829376\n1403638561227829504\n1403638561277829376\n1403638561327829504\n1403638561377829376\n1403638561427829504\n1403638561477829376\n1403638561527829504\n1403638561577829376\n1403638561627829504\n1403638561677829376\n1403638561727829504\n1403638561777829376\n1403638561827829504\n1403638561877829376\n1403638561927829504\n1403638561977829376\n1403638562027829504\n1403638562077829376\n1403638562127829504\n1403638562177829376\n1403638562227829504\n1403638562277829376\n1403638562327829504\n1403638562377829376\n1403638562427829504\n1403638562477829376\n1403638562527829504\n1403638562577829376\n1403638562627829504\n1403638562677829376\n1403638562727829504\n1403638562777829376\n1403638562827829504\n1403638562877829376\n1403638562927829504\n1403638562977829376\n1403638563027829504\n1403638563077829376\n1403638563127829504\n1403638563177829376\n1403638563227829504\n1403638563277829376\n1403638563327829504\n1403638563377829376\n1403638563427829504\n1403638563477829376\n1403638563527829504\n1403638563577829376\n1403638563627829504\n1403638563677829376\n1403638563727829504\n1403638563777829376\n1403638563827829504\n1403638563877829376\n1403638563927829504\n1403638563977829376\n1403638564027829504\n1403638564077829376\n1403638564127829504\n1403638564177829376\n1403638564227829504\n1403638564277829376\n1403638564327829504\n1403638564377829376\n1403638564427829504\n1403638564477829376\n1403638564527829504\n1403638564577829376\n1403638564627829504\n1403638564677829376\n1403638564727829504\n1403638564777829376\n1403638564827829504\n1403638564877829376\n1403638564927829504\n1403638564977829376\n1403638565027829504\n1403638565077829376\n1403638565127829504\n1403638565177829376\n1403638565227829504\n1403638565277829376\n1403638565327829504\n1403638565377829376\n1403638565427829504\n1403638565477829376\n1403638565527829504\n1403638565577829376\n1403638565627829504\n1403638565677829376\n1403638565727829504\n1403638565777829376\n1403638565827829504\n1403638565877829376\n1403638565927829504\n1403638565977829376\n1403638566027829504\n1403638566077829376\n1403638566127829504\n1403638566177829376\n1403638566227829504\n1403638566277829376\n1403638566327829504\n1403638566377829376\n1403638566427829504\n1403638566477829376\n1403638566527829504\n1403638566577829376\n1403638566627829504\n1403638566677829376\n1403638566727829504\n1403638566777829376\n1403638566827829504\n1403638566877829376\n1403638566927829504\n1403638566977829376\n1403638567027829504\n1403638567077829376\n1403638567127829504\n1403638567177829376\n1403638567227829504\n1403638567277829376\n1403638567327829504\n1403638567377829376\n1403638567427829504\n1403638567477829376\n1403638567527829504\n1403638567577829376\n1403638567627829504\n1403638567677829376\n1403638567727829504\n1403638567777829376\n1403638567827829504\n1403638567877829376\n1403638567927829504\n1403638567977829376\n1403638568027829504\n1403638568077829376\n1403638568127829504\n1403638568177829376\n1403638568227829504\n1403638568277829376\n1403638568327829504\n1403638568377829376\n1403638568427829504\n1403638568477829376\n1403638568527829504\n1403638568577829376\n1403638568627829504\n1403638568677829376\n1403638568727829504\n1403638568777829376\n1403638568827829504\n1403638568877829376\n1403638568927829504\n1403638568977829376\n1403638569027829504\n1403638569077829376\n1403638569127829504\n1403638569177829376\n1403638569227829504\n1403638569277829376\n1403638569327829504\n1403638569377829376\n1403638569427829504\n1403638569477829376\n1403638569527829504\n1403638569577829376\n1403638569627829504\n1403638569677829376\n1403638569727829504\n1403638569777829376\n1403638569827829504\n1403638569877829376\n1403638569927829504\n1403638569977829376\n1403638570027829504\n1403638570077829376\n1403638570127829504\n1403638570177829376\n1403638570227829504\n1403638570277829376\n1403638570327829504\n1403638570377829376\n1403638570427829504\n1403638570477829376\n1403638570527829504\n1403638570577829376\n1403638570627829504\n1403638570677829376\n1403638570727829504\n1403638570777829376\n1403638570827829504\n1403638570877829376\n1403638570927829504\n1403638570977829376\n1403638571027829504\n1403638571077829376\n1403638571127829504\n1403638571177829376\n1403638571227829504\n1403638571277829376\n1403638571327829504\n1403638571377829376\n1403638571427829504\n1403638571477829376\n1403638571527829504\n1403638571577829376\n1403638571627829504\n1403638571677829376\n1403638571727829504\n1403638571777829376\n1403638571827829504\n1403638571877829376\n1403638571927829504\n1403638571977829376\n1403638572027829504\n1403638572077829376\n1403638572127829504\n1403638572177829376\n1403638572227829504\n1403638572277829376\n1403638572327829504\n1403638572377829376\n1403638572427829504\n1403638572477829376\n1403638572527829504\n1403638572577829376\n1403638572627829504\n1403638572677829376\n1403638572727829504\n1403638572777829376\n1403638572827829504\n1403638572877829376\n1403638572927829504\n1403638572977829376\n1403638573027829504\n1403638573077829376\n1403638573127829504\n1403638573177829376\n1403638573227829504\n1403638573277829376\n1403638573327829504\n1403638573377829376\n1403638573427829504\n1403638573477829376\n1403638573527829504\n1403638573577829376\n1403638573627829504\n1403638573677829376\n1403638573727829504\n1403638573777829376\n1403638573827829504\n1403638573877829376\n1403638573927829504\n1403638573977829376\n1403638574027829504\n1403638574077829376\n1403638574127829504\n1403638574177829376\n1403638574227829504\n1403638574277829376\n1403638574327829504\n1403638574377829376\n1403638574427829504\n1403638574477829376\n1403638574527829504\n1403638574577829376\n1403638574627829504\n1403638574677829376\n1403638574727829504\n1403638574777829376\n1403638574827829504\n1403638574877829376\n1403638574927829504\n1403638574977829376\n1403638575027829504\n1403638575077829376\n1403638575127829504\n1403638575177829376\n1403638575227829504\n1403638575277829376\n1403638575327829504\n1403638575377829376\n1403638575427829504\n1403638575477829376\n1403638575527829504\n1403638575577829376\n1403638575627829504\n1403638575677829376\n1403638575727829504\n1403638575777829376\n1403638575827829504\n1403638575877829376\n1403638575927829504\n1403638575977829376\n1403638576027829504\n1403638576077829376\n1403638576127829504\n1403638576177829376\n1403638576227829504\n1403638576277829376\n1403638576327829504\n1403638576377829376\n1403638576427829504\n1403638576477829376\n1403638576527829504\n1403638576577829376\n1403638576627829504\n1403638576677829376\n1403638576727829504\n1403638576777829376\n1403638576827829504\n1403638576877829376\n1403638576927829504\n1403638576977829376\n1403638577027829504\n1403638577077829376\n1403638577127829504\n1403638577177829376\n1403638577227829504\n1403638577277829376\n1403638577327829504\n1403638577377829376\n1403638577427829504\n1403638577477829376\n1403638577527829504\n1403638577577829376\n1403638577627829504\n1403638577677829376\n1403638577727829504\n1403638577777829376\n1403638577827829504\n1403638577877829376\n1403638577927829504\n1403638577977829376\n1403638578027829504\n1403638578077829376\n1403638578127829504\n1403638578177829376\n1403638578227829504\n1403638578277829376\n1403638578327829504\n1403638578377829376\n1403638578427829504\n1403638578477829376\n1403638578527829504\n1403638578577829376\n1403638578627829504\n1403638578677829376\n1403638578727829504\n1403638578777829376\n1403638578827829504\n1403638578877829376\n1403638578927829504\n1403638578977829376\n1403638579027829504\n1403638579077829376\n1403638579127829504\n1403638579177829376\n1403638579227829504\n1403638579277829376\n1403638579327829504\n1403638579377829376\n1403638579427829504\n1403638579477829376\n1403638579527829504\n1403638579577829376\n1403638579627829504\n1403638579677829376\n1403638579727829504\n1403638579777829376\n1403638579827829504\n1403638579877829376\n1403638579927829504\n1403638579977829376\n1403638580027829504\n1403638580077829376\n1403638580127829504\n1403638580177829376\n1403638580227829504\n1403638580277829376\n1403638580327829504\n1403638580377829376\n1403638580427829504\n1403638580477829376\n1403638580527829504\n1403638580577829376\n1403638580627829504\n1403638580677829376\n1403638580727829504\n1403638580777829376\n1403638580827829504\n1403638580877829376\n1403638580927829504\n1403638580977829376\n1403638581027829504\n1403638581077829376\n1403638581127829504\n1403638581177829376\n1403638581227829504\n1403638581277829376\n1403638581327829504\n1403638581377829376\n1403638581427829504\n1403638581477829376\n1403638581527829504\n1403638581577829376\n1403638581627829504\n1403638581677829376\n1403638581727829504\n1403638581777829376\n1403638581827829504\n1403638581877829376\n1403638581927829504\n1403638581977829376\n1403638582027829504\n1403638582077829376\n1403638582127829504\n1403638582177829376\n1403638582227829504\n1403638582277829376\n1403638582327829504\n1403638582377829376\n1403638582427829504\n1403638582477829376\n1403638582527829504\n1403638582577829376\n1403638582627829504\n1403638582677829376\n1403638582727829504\n1403638582777829376\n1403638582827829504\n1403638582877829376\n1403638582927829504\n1403638582977829376\n1403638583027829504\n1403638583077829376\n1403638583127829504\n1403638583177829376\n1403638583227829504\n1403638583277829376\n1403638583327829504\n1403638583377829376\n1403638583427829504\n1403638583477829376\n1403638583527829504\n1403638583577829376\n1403638583627829504\n1403638583677829376\n1403638583727829504\n1403638583777829376\n1403638583827829504\n1403638583877829376\n1403638583927829504\n1403638583977829376\n1403638584027829504\n1403638584077829376\n1403638584127829504\n1403638584177829376\n1403638584227829504\n1403638584277829376\n1403638584327829504\n1403638584377829376\n1403638584427829504\n1403638584477829376\n1403638584527829504\n1403638584577829376\n1403638584627829504\n1403638584677829376\n1403638584727829504\n1403638584777829376\n1403638584827829504\n1403638584877829376\n1403638584927829504\n1403638584977829376\n1403638585027829504\n1403638585077829376\n1403638585127829504\n1403638585177829376\n1403638585227829504\n1403638585277829376\n1403638585327829504\n1403638585377829376\n1403638585427829504\n1403638585477829376\n1403638585527829504\n1403638585577829376\n1403638585627829504\n1403638585677829376\n1403638585727829504\n1403638585777829376\n1403638585827829504\n1403638585877829376\n1403638585927829504\n1403638585977829376\n1403638586027829504\n1403638586077829376\n1403638586127829504\n1403638586177829376\n1403638586227829504\n1403638586277829376\n1403638586327829504\n1403638586377829376\n1403638586427829504\n1403638586477829376\n1403638586527829504\n1403638586577829376\n1403638586627829504\n1403638586677829376\n1403638586727829504\n1403638586777829376\n1403638586827829504\n1403638586877829376\n1403638586927829504\n1403638586977829376\n1403638587027829504\n1403638587077829376\n1403638587127829504\n1403638587177829376\n1403638587227829504\n1403638587277829376\n1403638587327829504\n1403638587377829376\n1403638587427829504\n1403638587477829376\n1403638587527829504\n1403638587577829376\n1403638587627829504\n1403638587677829376\n1403638587727829504\n1403638587777829376\n1403638587827829504\n1403638587877829376\n1403638587927829504\n1403638587977829376\n1403638588027829504\n1403638588077829376\n1403638588127829504\n1403638588177829376\n1403638588227829504\n1403638588277829376\n1403638588327829504\n1403638588377829376\n1403638588427829504\n1403638588477829376\n1403638588527829504\n1403638588577829376\n1403638588627829504\n1403638588677829376\n1403638588727829504\n1403638588777829376\n1403638588827829504\n1403638588877829376\n1403638588927829504\n1403638588977829376\n1403638589027829504\n1403638589077829376\n1403638589127829504\n1403638589177829376\n1403638589227829504\n1403638589277829376\n1403638589327829504\n1403638589377829376\n1403638589427829504\n1403638589477829376\n1403638589527829504\n1403638589577829376\n1403638589627829504\n1403638589677829376\n1403638589727829504\n1403638589777829376\n1403638589827829504\n1403638589877829376\n1403638589927829504\n1403638589977829376\n1403638590027829504\n1403638590077829376\n1403638590127829504\n1403638590177829376\n1403638590227829504\n1403638590277829376\n1403638590327829504\n1403638590377829376\n1403638590427829504\n1403638590477829376\n1403638590527829504\n1403638590577829376\n1403638590627829504\n1403638590677829376\n1403638590727829504\n1403638590777829376\n1403638590827829504\n1403638590877829376\n1403638590927829504\n1403638590977829376\n1403638591027829504\n1403638591077829376\n1403638591127829504\n1403638591177829376\n1403638591227829504\n1403638591277829376\n1403638591327829504\n1403638591377829376\n1403638591427829504\n1403638591477829376\n1403638591527829504\n1403638591577829376\n1403638591627829504\n1403638591677829376\n1403638591727829504\n1403638591777829376\n1403638591827829504\n1403638591877829376\n1403638591927829504\n1403638591977829376\n1403638592027829504\n1403638592077829376\n1403638592127829504\n1403638592177829376\n1403638592227829504\n1403638592277829376\n1403638592327829504\n1403638592377829376\n1403638592427829504\n1403638592477829376\n1403638592527829504\n1403638592577829376\n1403638592627829504\n1403638592677829376\n1403638592727829504\n1403638592777829376\n1403638592827829504\n1403638592877829376\n1403638592927829504\n1403638592977829376\n1403638593027829504\n1403638593077829376\n1403638593127829504\n1403638593177829376\n1403638593227829504\n1403638593277829376\n1403638593327829504\n1403638593377829376\n1403638593427829504\n1403638593477829376\n1403638593527829504\n1403638593577829376\n1403638593627829504\n1403638593677829376\n1403638593727829504\n1403638593777829376\n1403638593827829504\n1403638593877829376\n1403638593927829504\n1403638593977829376\n1403638594027829504\n1403638594077829376\n1403638594127829504\n1403638594177829376\n1403638594227829504\n1403638594277829376\n1403638594327829504\n1403638594377829376\n1403638594427829504\n1403638594477829376\n1403638594527829504\n1403638594577829376\n1403638594627829504\n1403638594677829376\n1403638594727829504\n1403638594777829376\n1403638594827829504\n1403638594877829376\n1403638594927829504\n1403638594977829376\n1403638595027829504\n1403638595077829376\n1403638595127829504\n1403638595177829376\n1403638595227829504\n1403638595277829376\n1403638595327829504\n1403638595377829376\n1403638595427829504\n1403638595477829376\n1403638595527829504\n1403638595577829376\n1403638595627829504\n1403638595677829376\n1403638595727829504\n1403638595777829376\n1403638595827829504\n1403638595877829376\n1403638595927829504\n1403638595977829376\n1403638596027829504\n1403638596077829376\n1403638596127829504\n1403638596177829376\n1403638596227829504\n1403638596277829376\n1403638596327829504\n1403638596377829376\n1403638596427829504\n1403638596477829376\n1403638596527829504\n1403638596577829376\n1403638596627829504\n1403638596677829376\n1403638596727829504\n1403638596777829376\n1403638596827829504\n1403638596877829376\n1403638596927829504\n1403638596977829376\n1403638597027829504\n1403638597077829376\n1403638597127829504\n1403638597177829376\n1403638597227829504\n1403638597277829376\n1403638597327829504\n1403638597377829376\n1403638597427829504\n1403638597477829376\n1403638597527829504\n1403638597577829376\n1403638597627829504\n1403638597677829376\n1403638597727829504\n1403638597777829376\n1403638597827829504\n1403638597877829376\n1403638597927829504\n1403638597977829376\n1403638598027829504\n1403638598077829376\n1403638598127829504\n1403638598177829376\n1403638598227829504\n1403638598277829376\n1403638598327829504\n1403638598377829376\n1403638598427829504\n1403638598477829376\n1403638598527829504\n1403638598577829376\n1403638598627829504\n1403638598677829376\n1403638598727829504\n1403638598777829376\n1403638598827829504\n1403638598877829376\n1403638598927829504\n1403638598977829376\n1403638599027829504\n1403638599077829376\n1403638599127829504\n1403638599177829376\n1403638599227829504\n1403638599277829376\n1403638599327829504\n1403638599377829376\n1403638599427829504\n1403638599477829376\n1403638599527829504\n1403638599577829376\n1403638599627829504\n1403638599677829376\n1403638599727829504\n1403638599777829376\n1403638599827829504\n1403638599877829376\n1403638599927829504\n1403638599977829376\n1403638600027829504\n1403638600077829376\n1403638600127829504\n1403638600177829376\n1403638600227829504\n1403638600277829376\n1403638600327829504\n1403638600377829376\n1403638600427829504\n1403638600477829376\n1403638600527829504\n1403638600577829376\n1403638600627829504\n1403638600677829376\n1403638600727829504\n1403638600777829376\n1403638600827829504\n1403638600877829376\n1403638600927829504\n1403638600977829376\n1403638601027829504\n1403638601077829376\n1403638601127829504\n1403638601177829376\n1403638601227829504\n1403638601277829376\n1403638601327829504\n1403638601377829376\n1403638601427829504\n1403638601477829376\n1403638601527829504\n1403638601577829376\n1403638601627829504\n1403638601677829376\n1403638601727829504\n1403638601777829376\n1403638601827829504\n1403638601877829376\n1403638601927829504\n1403638601977829376\n1403638602027829504\n1403638602077829376\n1403638602127829504\n1403638602177829376\n1403638602227829504\n1403638602277829376\n1403638602327829504\n1403638602377829376\n1403638602427829504\n1403638602477829376\n1403638602527829504\n1403638602577829376\n1403638602627829504\n1403638602677829376\n1403638602727829504\n1403638602777829376\n1403638602827829504\n1403638602877829376\n1403638602927829504\n1403638602977829376\n1403638603027829504\n1403638603077829376\n1403638603127829504\n1403638603177829376\n1403638603227829504\n1403638603277829376\n1403638603327829504\n1403638603377829376\n1403638603427829504\n1403638603477829376\n1403638603527829504\n1403638603577829376\n1403638603627829504\n1403638603677829376\n1403638603727829504\n1403638603777829376\n1403638603827829504\n1403638603877829376\n1403638603927829504\n1403638603977829376\n1403638604027829504\n1403638604077829376\n1403638604127829504\n1403638604177829376\n1403638604227829504\n1403638604277829376\n1403638604327829504\n1403638604377829376\n1403638604427829504\n1403638604477829376\n1403638604527829504\n1403638604577829376\n1403638604627829504\n1403638604677829376\n1403638604727829504\n1403638604777829376\n1403638604827829504\n1403638604877829376\n1403638604927829504\n1403638604977829376\n1403638605027829504\n1403638605077829376\n1403638605127829504\n1403638605177829376\n1403638605227829504\n1403638605277829376\n1403638605327829504\n1403638605377829376\n1403638605427829504\n1403638605477829376\n1403638605527829504\n1403638605577829376\n1403638605627829504\n1403638605677829376\n1403638605727829504\n1403638605777829376\n1403638605827829504\n1403638605877829376\n1403638605927829504\n1403638605977829376\n1403638606027829504\n1403638606077829376\n1403638606127829504\n1403638606177829376\n1403638606227829504\n1403638606277829376\n1403638606327829504\n1403638606377829376\n1403638606427829504\n1403638606477829376\n1403638606527829504\n1403638606577829376\n1403638606627829504\n1403638606677829376\n1403638606727829504\n1403638606777829376\n1403638606827829504\n1403638606877829376\n1403638606927829504\n1403638606977829376\n1403638607027829504\n1403638607077829376\n1403638607127829504\n1403638607177829376\n1403638607227829504\n1403638607277829376\n1403638607327829504\n1403638607377829376\n1403638607427829504\n1403638607477829376\n1403638607527829504\n1403638607577829376\n1403638607627829504\n1403638607677829376\n1403638607727829504\n1403638607777829376\n1403638607827829504\n1403638607877829376\n1403638607927829504\n1403638607977829376\n1403638608027829504\n1403638608077829376\n1403638608127829504\n1403638608177829376\n1403638608227829504\n1403638608277829376\n1403638608327829504\n1403638608377829376\n1403638608427829504\n1403638608477829376\n1403638608527829504\n1403638608577829376\n1403638608627829504\n1403638608677829376\n1403638608727829504\n1403638608777829376\n1403638608827829504\n1403638608877829376\n1403638608927829504\n1403638608977829376\n1403638609027829504\n1403638609077829376\n1403638609127829504\n1403638609177829376\n1403638609227829504\n1403638609277829376\n1403638609327829504\n1403638609377829376\n1403638609427829504\n1403638609477829376\n1403638609527829504\n1403638609577829376\n1403638609627829504\n1403638609677829376\n1403638609727829504\n1403638609777829376\n1403638609827829504\n1403638609877829376\n1403638609927829504\n1403638609977829376\n1403638610027829504\n1403638610077829376\n1403638610127829504\n1403638610177829376\n1403638610227829504\n1403638610277829376\n1403638610327829504\n1403638610377829376\n1403638610427829504\n1403638610477829376\n1403638610527829504\n1403638610577829376\n1403638610627829504\n1403638610677829376\n1403638610727829504\n1403638610777829376\n1403638610827829504\n1403638610877829376\n1403638610927829504\n1403638610977829376\n1403638611027829504\n1403638611077829376\n1403638611127829504\n1403638611177829376\n1403638611227829504\n1403638611277829376\n1403638611327829504\n1403638611377829376\n1403638611427829504\n1403638611477829376\n1403638611527829504\n1403638611577829376\n1403638611627829504\n1403638611677829376\n1403638611727829504\n1403638611777829376\n1403638611827829504\n1403638611877829376\n1403638611927829504\n1403638611977829376\n1403638612027829504\n1403638612077829376\n1403638612127829504\n1403638612177829376\n1403638612227829504\n1403638612277829376\n1403638612327829504\n1403638612377829376\n1403638612427829504\n1403638612477829376\n1403638612527829504\n1403638612577829376\n1403638612627829504\n1403638612677829376\n1403638612727829504\n1403638612777829376\n1403638612827829504\n1403638612877829376\n1403638612927829504\n1403638612977829376\n1403638613027829504\n1403638613077829376\n1403638613127829504\n1403638613177829376\n1403638613227829504\n1403638613277829376\n1403638613327829504\n1403638613377829376\n1403638613427829504\n1403638613477829376\n1403638613527829504\n1403638613577829376\n1403638613627829504\n1403638613677829376\n1403638613727829504\n1403638613777829376\n1403638613827829504\n1403638613877829376\n1403638613927829504\n1403638613977829376\n1403638614027829504\n1403638614077829376\n1403638614127829504\n1403638614177829376\n1403638614227829504\n1403638614277829376\n1403638614327829504\n1403638614377829376\n1403638614427829504\n1403638614477829376\n1403638614527829504\n1403638614577829376\n1403638614627829504\n1403638614677829376\n1403638614727829504\n1403638614777829376\n1403638614827829504\n1403638614877829376\n1403638614927829504\n1403638614977829376\n1403638615027829504\n1403638615077829376\n1403638615127829504\n1403638615177829376\n1403638615227829504\n1403638615277829376\n1403638615327829504\n1403638615377829376\n1403638615427829504\n1403638615477829376\n1403638615527829504\n1403638615577829376\n1403638615627829504\n1403638615677829376\n1403638615727829504\n1403638615777829376\n1403638615827829504\n1403638615877829376\n1403638615927829504\n1403638615977829376\n1403638616027829504\n1403638616077829376\n1403638616127829504\n1403638616177829376\n1403638616227829504\n1403638616277829376\n1403638616327829504\n1403638616377829376\n1403638616427829504\n1403638616477829376\n1403638616527829504\n1403638616577829376\n1403638616627829504\n1403638616677829376\n1403638616727829504\n1403638616777829376\n1403638616827829504\n1403638616877829376\n1403638616927829504\n1403638616977829376\n1403638617027829504\n1403638617077829376\n1403638617127829504\n1403638617177829376\n1403638617227829504\n1403638617277829376\n1403638617327829504\n1403638617377829376\n1403638617427829504\n1403638617477829376\n1403638617527829504\n1403638617577829376\n1403638617627829504\n1403638617677829376\n1403638617727829504\n1403638617777829376\n1403638617827829504\n1403638617877829376\n1403638617927829504\n1403638617977829376\n1403638618027829504\n1403638618077829376\n1403638618127829504\n1403638618177829376\n1403638618227829504\n1403638618277829376\n1403638618327829504\n1403638618377829376\n1403638618427829504\n1403638618477829376\n1403638618527829504\n1403638618577829376\n1403638618627829504\n1403638618677829376\n1403638618727829504\n1403638618777829376\n1403638618827829504\n1403638618877829376\n1403638618927829504\n1403638618977829376\n1403638619027829504\n1403638619077829376\n1403638619127829504\n1403638619177829376\n1403638619227829504\n1403638619277829376\n1403638619327829504\n1403638619377829376\n1403638619427829504\n1403638619477829376\n1403638619527829504\n1403638619577829376\n1403638619627829504\n1403638619677829376\n1403638619727829504\n1403638619777829376\n1403638619827829504\n1403638619877829376\n1403638619927829504\n1403638619977829376\n1403638620027829504\n1403638620077829376\n1403638620127829504\n1403638620177829376\n1403638620227829504\n1403638620277829376\n1403638620327829504\n1403638620377829376\n1403638620427829504\n1403638620477829376\n1403638620527829504\n1403638620577829376\n1403638620627829504\n1403638620677829376\n1403638620727829504\n1403638620777829376\n1403638620827829504\n1403638620877829376\n1403638620927829504\n1403638620977829376\n1403638621027829504\n1403638621077829376\n1403638621127829504\n1403638621177829376\n1403638621227829504\n1403638621277829376\n1403638621327829504\n1403638621377829376\n1403638621427829504\n1403638621477829376\n1403638621527829504\n1403638621577829376\n1403638621627829504\n1403638621677829376\n1403638621727829504\n1403638621777829376\n1403638621827829504\n1403638621877829376\n1403638621927829504\n1403638621977829376\n1403638622027829504\n1403638622077829376\n1403638622127829504\n1403638622177829376\n1403638622227829504\n1403638622277829376\n1403638622327829504\n1403638622377829376\n1403638622427829504\n1403638622477829376\n1403638622527829504\n1403638622577829376\n1403638622627829504\n1403638622677829376\n1403638622727829504\n1403638622777829376\n1403638622827829504\n1403638622877829376\n1403638622927829504\n1403638622977829376\n1403638623027829504\n1403638623077829376\n1403638623127829504\n1403638623177829376\n1403638623227829504\n1403638623277829376\n1403638623327829504\n1403638623377829376\n1403638623427829504\n1403638623477829376\n1403638623527829504\n1403638623577829376\n1403638623627829504\n1403638623677829376\n1403638623727829504\n1403638623777829376\n1403638623827829504\n1403638623877829376\n1403638623927829504\n1403638623977829376\n1403638624027829504\n1403638624077829376\n1403638624127829504\n1403638624177829376\n1403638624227829504\n1403638624277829376\n1403638624327829504\n1403638624377829376\n1403638624427829504\n1403638624477829376\n1403638624527829504\n1403638624577829376\n1403638624627829504\n1403638624677829376\n1403638624727829504\n1403638624777829376\n1403638624827829504\n1403638624877829376\n1403638624927829504\n1403638624977829376\n1403638625027829504\n1403638625077829376\n1403638625127829504\n1403638625177829376\n1403638625227829504\n1403638625277829376\n1403638625327829504\n1403638625377829376\n1403638625427829504\n1403638625477829376\n1403638625527829504\n1403638625577829376\n1403638625627829504\n1403638625677829376\n1403638625727829504\n1403638625777829376\n1403638625827829504\n1403638625877829376\n1403638625927829504\n1403638625977829376\n1403638626027829504\n1403638626077829376\n1403638626127829504\n1403638626177829376\n1403638626227829504\n1403638626277829376\n1403638626327829504\n1403638626377829376\n1403638626427829504\n1403638626477829376\n1403638626527829504\n1403638626577829376\n1403638626627829504\n1403638626677829376\n1403638626727829504\n1403638626777829376\n1403638626827829504\n1403638626877829376\n1403638626927829504\n1403638626977829376\n1403638627027829504\n1403638627077829376\n1403638627127829504\n1403638627177829376\n1403638627227829504\n1403638627277829376\n1403638627327829504\n1403638627377829376\n1403638627427829504\n1403638627477829376\n1403638627527829504\n1403638627577829376\n1403638627627829504\n1403638627677829376\n1403638627727829504\n1403638627777829376\n1403638627827829504\n1403638627877829376\n1403638627927829504\n1403638627977829376\n1403638628027829504\n1403638628077829376\n1403638628127829504\n1403638628177829376\n1403638628227829504\n1403638628277829376\n1403638628327829504\n1403638628377829376\n1403638628427829504\n1403638628477829376\n1403638628527829504\n1403638628577829376\n1403638628627829504\n1403638628677829376\n1403638628727829504\n1403638628777829376\n1403638628827829504\n1403638628877829376\n1403638628927829504\n1403638628977829376\n1403638629027829504\n1403638629077829376\n1403638629127829504\n1403638629177829376\n1403638629227829504\n1403638629277829376\n1403638629327829504\n1403638629377829376\n1403638629427829504\n1403638629477829376\n1403638629527829504\n1403638629577829376\n1403638629627829504\n1403638629677829376\n1403638629727829504\n1403638629777829376\n1403638629827829504\n1403638629877829376\n1403638629927829504\n1403638629977829376\n1403638630027829504\n1403638630077829376\n1403638630127829504\n1403638630177829376\n1403638630227829504\n1403638630277829376\n1403638630327829504\n1403638630377829376\n1403638630427829504\n1403638630477829376\n1403638630527829504\n1403638630577829376\n1403638630627829504\n1403638630677829376\n1403638630727829504\n1403638630777829376\n1403638630827829504\n1403638630877829376\n1403638630927829504\n1403638630977829376\n1403638631027829504\n1403638631077829376\n1403638631127829504\n1403638631177829376\n1403638631227829504\n1403638631277829376\n1403638631327829504\n1403638631377829376\n1403638631427829504\n1403638631477829376\n1403638631527829504\n1403638631577829376\n1403638631627829504\n1403638631677829376\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Monocular/EuRoC_TimeStamps/V101.txt",
    "content": "1403715273262142976\n1403715273312143104\n1403715273362142976\n1403715273412143104\n1403715273462142976\n1403715273512143104\n1403715273562142976\n1403715273612143104\n1403715273662142976\n1403715273712143104\n1403715273762142976\n1403715273812143104\n1403715273862142976\n1403715273912143104\n1403715273962142976\n1403715274012143104\n1403715274062142976\n1403715274112143104\n1403715274162142976\n1403715274212143104\n1403715274262142976\n1403715274312143104\n1403715274362142976\n1403715274412143104\n1403715274462142976\n1403715274512143104\n1403715274562142976\n1403715274612143104\n1403715274662142976\n1403715274712143104\n1403715274762142976\n1403715274812143104\n1403715274862142976\n1403715274912143104\n1403715274962142976\n1403715275012143104\n1403715275062142976\n1403715275112143104\n1403715275162142976\n1403715275212143104\n1403715275262142976\n1403715275312143104\n1403715275362142976\n1403715275412143104\n1403715275462142976\n1403715275512143104\n1403715275562142976\n1403715275612143104\n1403715275662142976\n1403715275712143104\n1403715275762142976\n1403715275812143104\n1403715275862142976\n1403715275912143104\n1403715275962142976\n1403715276012143104\n1403715276062142976\n1403715276112143104\n1403715276162142976\n1403715276212143104\n1403715276262142976\n1403715276312143104\n1403715276362142976\n1403715276412143104\n1403715276462142976\n1403715276512143104\n1403715276562142976\n1403715276612143104\n1403715276662142976\n1403715276712143104\n1403715276762142976\n1403715276812143104\n1403715276862142976\n1403715276912143104\n1403715276962142976\n1403715277012143104\n1403715277062142976\n1403715277112143104\n1403715277162142976\n1403715277212143104\n1403715277262142976\n1403715277312143104\n1403715277362142976\n1403715277412143104\n1403715277462142976\n1403715277512143104\n1403715277562142976\n1403715277612143104\n1403715277662142976\n1403715277712143104\n1403715277762142976\n1403715277812143104\n1403715277862142976\n1403715277912143104\n1403715277962142976\n1403715278012143104\n1403715278062142976\n1403715278112143104\n1403715278162142976\n1403715278212143104\n1403715278262142976\n1403715278312143104\n1403715278362142976\n1403715278412143104\n1403715278462142976\n1403715278512143104\n1403715278562142976\n1403715278612143104\n1403715278662142976\n1403715278712143104\n1403715278762142976\n1403715278812143104\n1403715278862142976\n1403715278912143104\n1403715278962142976\n1403715279012143104\n1403715279062142976\n1403715279112143104\n1403715279162142976\n1403715279212143104\n1403715279262142976\n1403715279312143104\n1403715279362142976\n1403715279412143104\n1403715279462142976\n1403715279512143104\n1403715279562142976\n1403715279612143104\n1403715279662142976\n1403715279712143104\n1403715279762142976\n1403715279812143104\n1403715279862142976\n1403715279912143104\n1403715279962142976\n1403715280012143104\n1403715280062142976\n1403715280112143104\n1403715280162142976\n1403715280212143104\n1403715280262142976\n1403715280312143104\n1403715280362142976\n1403715280412143104\n1403715280462142976\n1403715280512143104\n1403715280562142976\n1403715280612143104\n1403715280662142976\n1403715280712143104\n1403715280762142976\n1403715280812143104\n1403715280862142976\n1403715280912143104\n1403715280962142976\n1403715281012143104\n1403715281062142976\n1403715281112143104\n1403715281162142976\n1403715281212143104\n1403715281262142976\n1403715281312143104\n1403715281362142976\n1403715281412143104\n1403715281462142976\n1403715281512143104\n1403715281562142976\n1403715281612143104\n1403715281662142976\n1403715281712143104\n1403715281762142976\n1403715281812143104\n1403715281862142976\n1403715281912143104\n1403715281962142976\n1403715282012143104\n1403715282062142976\n1403715282112143104\n1403715282162142976\n1403715282212143104\n1403715282262142976\n1403715282312143104\n1403715282362142976\n1403715282412143104\n1403715282462142976\n1403715282512143104\n1403715282562142976\n1403715282612143104\n1403715282662142976\n1403715282712143104\n1403715282762142976\n1403715282812143104\n1403715282862142976\n1403715282912143104\n1403715282962142976\n1403715283012143104\n1403715283062142976\n1403715283112143104\n1403715283162142976\n1403715283212143104\n1403715283262142976\n1403715283312143104\n1403715283362142976\n1403715283412143104\n1403715283462142976\n1403715283512143104\n1403715283562142976\n1403715283612143104\n1403715283662142976\n1403715283712143104\n1403715283762142976\n1403715283812143104\n1403715283862142976\n1403715283912143104\n1403715283962142976\n1403715284012143104\n1403715284062142976\n1403715284112143104\n1403715284162142976\n1403715284212143104\n1403715284262142976\n1403715284312143104\n1403715284362142976\n1403715284412143104\n1403715284462142976\n1403715284512143104\n1403715284562142976\n1403715284612143104\n1403715284662142976\n1403715284712143104\n1403715284762142976\n1403715284812143104\n1403715284862142976\n1403715284912143104\n1403715284962142976\n1403715285012143104\n1403715285062142976\n1403715285112143104\n1403715285162142976\n1403715285212143104\n1403715285262142976\n1403715285312143104\n1403715285362142976\n1403715285412143104\n1403715285462142976\n1403715285512143104\n1403715285562142976\n1403715285612143104\n1403715285662142976\n1403715285712143104\n1403715285762142976\n1403715285812143104\n1403715285862142976\n1403715285912143104\n1403715285962142976\n1403715286012143104\n1403715286062142976\n1403715286112143104\n1403715286162142976\n1403715286212143104\n1403715286262142976\n1403715286312143104\n1403715286362142976\n1403715286412143104\n1403715286462142976\n1403715286512143104\n1403715286562142976\n1403715286612143104\n1403715286662142976\n1403715286712143104\n1403715286762142976\n1403715286812143104\n1403715286862142976\n1403715286912143104\n1403715286962142976\n1403715287012143104\n1403715287062142976\n1403715287112143104\n1403715287162142976\n1403715287212143104\n1403715287262142976\n1403715287312143104\n1403715287362142976\n1403715287412143104\n1403715287462142976\n1403715287512143104\n1403715287562142976\n1403715287612143104\n1403715287662142976\n1403715287712143104\n1403715287762142976\n1403715287812143104\n1403715287862142976\n1403715287912143104\n1403715287962142976\n1403715288012143104\n1403715288062142976\n1403715288112143104\n1403715288162142976\n1403715288212143104\n1403715288262142976\n1403715288312143104\n1403715288362142976\n1403715288412143104\n1403715288462142976\n1403715288512143104\n1403715288562142976\n1403715288612143104\n1403715288662142976\n1403715288712143104\n1403715288762142976\n1403715288812143104\n1403715288862142976\n1403715288912143104\n1403715288962142976\n1403715289012143104\n1403715289062142976\n1403715289112143104\n1403715289162142976\n1403715289212143104\n1403715289262142976\n1403715289312143104\n1403715289362142976\n1403715289412143104\n1403715289462142976\n1403715289512143104\n1403715289562142976\n1403715289612143104\n1403715289662142976\n1403715289712143104\n1403715289762142976\n1403715289812143104\n1403715289862142976\n1403715289912143104\n1403715289962142976\n1403715290012143104\n1403715290062142976\n1403715290112143104\n1403715290162142976\n1403715290212143104\n1403715290262142976\n1403715290312143104\n1403715290362142976\n1403715290412143104\n1403715290462142976\n1403715290512143104\n1403715290562142976\n1403715290612143104\n1403715290662142976\n1403715290712143104\n1403715290762142976\n1403715290812143104\n1403715290862142976\n1403715290912143104\n1403715290962142976\n1403715291012143104\n1403715291062142976\n1403715291112143104\n1403715291162142976\n1403715291212143104\n1403715291262142976\n1403715291312143104\n1403715291362142976\n1403715291412143104\n1403715291462142976\n1403715291512143104\n1403715291562142976\n1403715291612143104\n1403715291662142976\n1403715291712143104\n1403715291762142976\n1403715291812143104\n1403715291862142976\n1403715291912143104\n1403715291962142976\n1403715292012143104\n1403715292062142976\n1403715292112143104\n1403715292162142976\n1403715292212143104\n1403715292262142976\n1403715292312143104\n1403715292362142976\n1403715292412143104\n1403715292462142976\n1403715292512143104\n1403715292562142976\n1403715292612143104\n1403715292662142976\n1403715292712143104\n1403715292762142976\n1403715292812143104\n1403715292862142976\n1403715292912143104\n1403715292962142976\n1403715293012143104\n1403715293062142976\n1403715293112143104\n1403715293162142976\n1403715293212143104\n1403715293262142976\n1403715293312143104\n1403715293362142976\n1403715293412143104\n1403715293462142976\n1403715293512143104\n1403715293562142976\n1403715293612143104\n1403715293662142976\n1403715293712143104\n1403715293762142976\n1403715293812143104\n1403715293862142976\n1403715293912143104\n1403715293962142976\n1403715294012143104\n1403715294062142976\n1403715294112143104\n1403715294162142976\n1403715294212143104\n1403715294262142976\n1403715294312143104\n1403715294362142976\n1403715294412143104\n1403715294462142976\n1403715294512143104\n1403715294562142976\n1403715294612143104\n1403715294662142976\n1403715294712143104\n1403715294762142976\n1403715294812143104\n1403715294862142976\n1403715294912143104\n1403715294962142976\n1403715295012143104\n1403715295062142976\n1403715295112143104\n1403715295162142976\n1403715295212143104\n1403715295262142976\n1403715295312143104\n1403715295362142976\n1403715295412143104\n1403715295462142976\n1403715295512143104\n1403715295562142976\n1403715295612143104\n1403715295662142976\n1403715295712143104\n1403715295762142976\n1403715295812143104\n1403715295862142976\n1403715295912143104\n1403715295962142976\n1403715296012143104\n1403715296062142976\n1403715296112143104\n1403715296162142976\n1403715296212143104\n1403715296262142976\n1403715296312143104\n1403715296362142976\n1403715296412143104\n1403715296462142976\n1403715296512143104\n1403715296562142976\n1403715296612143104\n1403715296662142976\n1403715296712143104\n1403715296762142976\n1403715296812143104\n1403715296862142976\n1403715296912143104\n1403715296962142976\n1403715297012143104\n1403715297062142976\n1403715297112143104\n1403715297162142976\n1403715297212143104\n1403715297262142976\n1403715297312143104\n1403715297362142976\n1403715297412143104\n1403715297462142976\n1403715297512143104\n1403715297562142976\n1403715297612143104\n1403715297662142976\n1403715297712143104\n1403715297762142976\n1403715297812143104\n1403715297862142976\n1403715297912143104\n1403715297962142976\n1403715298012143104\n1403715298062142976\n1403715298112143104\n1403715298162142976\n1403715298212143104\n1403715298262142976\n1403715298312143104\n1403715298362142976\n1403715298412143104\n1403715298462142976\n1403715298512143104\n1403715298562142976\n1403715298612143104\n1403715298662142976\n1403715298712143104\n1403715298762142976\n1403715298812143104\n1403715298862142976\n1403715298912143104\n1403715298962142976\n1403715299012143104\n1403715299062142976\n1403715299112143104\n1403715299162142976\n1403715299212143104\n1403715299262142976\n1403715299312143104\n1403715299362142976\n1403715299412143104\n1403715299462142976\n1403715299512143104\n1403715299562142976\n1403715299612143104\n1403715299662142976\n1403715299712143104\n1403715299762142976\n1403715299812143104\n1403715299862142976\n1403715299912143104\n1403715299962142976\n1403715300012143104\n1403715300062142976\n1403715300112143104\n1403715300162142976\n1403715300212143104\n1403715300262142976\n1403715300312143104\n1403715300362142976\n1403715300412143104\n1403715300462142976\n1403715300512143104\n1403715300562142976\n1403715300612143104\n1403715300662142976\n1403715300712143104\n1403715300762142976\n1403715300812143104\n1403715300862142976\n1403715300912143104\n1403715300962142976\n1403715301012143104\n1403715301062142976\n1403715301112143104\n1403715301162142976\n1403715301212143104\n1403715301262142976\n1403715301312143104\n1403715301362142976\n1403715301412143104\n1403715301462142976\n1403715301512143104\n1403715301562142976\n1403715301612143104\n1403715301662142976\n1403715301712143104\n1403715301762142976\n1403715301812143104\n1403715301862142976\n1403715301912143104\n1403715301962142976\n1403715302012143104\n1403715302062142976\n1403715302112143104\n1403715302162142976\n1403715302212143104\n1403715302262142976\n1403715302312143104\n1403715302362142976\n1403715302412143104\n1403715302462142976\n1403715302512143104\n1403715302562142976\n1403715302612143104\n1403715302662142976\n1403715302712143104\n1403715302762142976\n1403715302812143104\n1403715302862142976\n1403715302912143104\n1403715302962142976\n1403715303012143104\n1403715303062142976\n1403715303112143104\n1403715303162142976\n1403715303212143104\n1403715303262142976\n1403715303312143104\n1403715303362142976\n1403715303412143104\n1403715303462142976\n1403715303512143104\n1403715303562142976\n1403715303612143104\n1403715303662142976\n1403715303712143104\n1403715303762142976\n1403715303812143104\n1403715303862142976\n1403715303912143104\n1403715303962142976\n1403715304012143104\n1403715304062142976\n1403715304112143104\n1403715304162142976\n1403715304212143104\n1403715304262142976\n1403715304312143104\n1403715304362142976\n1403715304412143104\n1403715304462142976\n1403715304512143104\n1403715304562142976\n1403715304612143104\n1403715304662142976\n1403715304712143104\n1403715304762142976\n1403715304812143104\n1403715304862142976\n1403715304912143104\n1403715304962142976\n1403715305012143104\n1403715305062142976\n1403715305112143104\n1403715305162142976\n1403715305212143104\n1403715305262142976\n1403715305312143104\n1403715305362142976\n1403715305412143104\n1403715305462142976\n1403715305512143104\n1403715305562142976\n1403715305612143104\n1403715305662142976\n1403715305712143104\n1403715305762142976\n1403715305812143104\n1403715305862142976\n1403715305912143104\n1403715305962142976\n1403715306012143104\n1403715306062142976\n1403715306112143104\n1403715306162142976\n1403715306212143104\n1403715306262142976\n1403715306312143104\n1403715306362142976\n1403715306412143104\n1403715306462142976\n1403715306512143104\n1403715306562142976\n1403715306612143104\n1403715306662142976\n1403715306712143104\n1403715306762142976\n1403715306812143104\n1403715306862142976\n1403715306912143104\n1403715306962142976\n1403715307012143104\n1403715307062142976\n1403715307112143104\n1403715307162142976\n1403715307212143104\n1403715307262142976\n1403715307312143104\n1403715307362142976\n1403715307412143104\n1403715307462142976\n1403715307512143104\n1403715307562142976\n1403715307612143104\n1403715307662142976\n1403715307712143104\n1403715307762142976\n1403715307812143104\n1403715307862142976\n1403715307912143104\n1403715307962142976\n1403715308012143104\n1403715308062142976\n1403715308112143104\n1403715308162142976\n1403715308212143104\n1403715308262142976\n1403715308312143104\n1403715308362142976\n1403715308412143104\n1403715308462142976\n1403715308512143104\n1403715308562142976\n1403715308612143104\n1403715308662142976\n1403715308712143104\n1403715308762142976\n1403715308812143104\n1403715308862142976\n1403715308912143104\n1403715308962142976\n1403715309012143104\n1403715309062142976\n1403715309112143104\n1403715309162142976\n1403715309212143104\n1403715309262142976\n1403715309312143104\n1403715309362142976\n1403715309412143104\n1403715309462142976\n1403715309512143104\n1403715309562142976\n1403715309612143104\n1403715309662142976\n1403715309712143104\n1403715309762142976\n1403715309812143104\n1403715309862142976\n1403715309912143104\n1403715309962142976\n1403715310012143104\n1403715310062142976\n1403715310112143104\n1403715310162142976\n1403715310212143104\n1403715310262142976\n1403715310312143104\n1403715310362142976\n1403715310412143104\n1403715310462142976\n1403715310512143104\n1403715310562142976\n1403715310612143104\n1403715310662142976\n1403715310712143104\n1403715310762142976\n1403715310812143104\n1403715310862142976\n1403715310912143104\n1403715310962142976\n1403715311012143104\n1403715311062142976\n1403715311112143104\n1403715311162142976\n1403715311212143104\n1403715311262142976\n1403715311312143104\n1403715311362142976\n1403715311412143104\n1403715311462142976\n1403715311512143104\n1403715311562142976\n1403715311612143104\n1403715311662142976\n1403715311712143104\n1403715311762142976\n1403715311812143104\n1403715311862142976\n1403715311912143104\n1403715311962142976\n1403715312012143104\n1403715312062142976\n1403715312112143104\n1403715312162142976\n1403715312212143104\n1403715312262142976\n1403715312312143104\n1403715312362142976\n1403715312412143104\n1403715312462142976\n1403715312512143104\n1403715312562142976\n1403715312612143104\n1403715312662142976\n1403715312712143104\n1403715312762142976\n1403715312812143104\n1403715312862142976\n1403715312912143104\n1403715312962142976\n1403715313012143104\n1403715313062142976\n1403715313112143104\n1403715313162142976\n1403715313212143104\n1403715313262142976\n1403715313312143104\n1403715313362142976\n1403715313412143104\n1403715313462142976\n1403715313512143104\n1403715313562142976\n1403715313612143104\n1403715313662142976\n1403715313712143104\n1403715313762142976\n1403715313812143104\n1403715313862142976\n1403715313912143104\n1403715313962142976\n1403715314012143104\n1403715314062142976\n1403715314112143104\n1403715314162142976\n1403715314212143104\n1403715314262142976\n1403715314312143104\n1403715314362142976\n1403715314412143104\n1403715314462142976\n1403715314512143104\n1403715314562142976\n1403715314612143104\n1403715314662142976\n1403715314712143104\n1403715314762142976\n1403715314812143104\n1403715314862142976\n1403715314912143104\n1403715314962142976\n1403715315012143104\n1403715315062142976\n1403715315112143104\n1403715315162142976\n1403715315212143104\n1403715315262142976\n1403715315312143104\n1403715315362142976\n1403715315412143104\n1403715315462142976\n1403715315512143104\n1403715315562142976\n1403715315612143104\n1403715315662142976\n1403715315712143104\n1403715315762142976\n1403715315812143104\n1403715315862142976\n1403715315912143104\n1403715315962142976\n1403715316012143104\n1403715316062142976\n1403715316112143104\n1403715316162142976\n1403715316212143104\n1403715316262142976\n1403715316312143104\n1403715316362142976\n1403715316412143104\n1403715316462142976\n1403715316512143104\n1403715316562142976\n1403715316612143104\n1403715316662142976\n1403715316712143104\n1403715316762142976\n1403715316812143104\n1403715316862142976\n1403715316912143104\n1403715316962142976\n1403715317012143104\n1403715317062142976\n1403715317112143104\n1403715317162142976\n1403715317212143104\n1403715317262142976\n1403715317312143104\n1403715317362142976\n1403715317412143104\n1403715317462142976\n1403715317512143104\n1403715317562142976\n1403715317612143104\n1403715317662142976\n1403715317712143104\n1403715317762142976\n1403715317812143104\n1403715317862142976\n1403715317912143104\n1403715317962142976\n1403715318012143104\n1403715318062142976\n1403715318112143104\n1403715318162142976\n1403715318212143104\n1403715318262142976\n1403715318312143104\n1403715318362142976\n1403715318412143104\n1403715318462142976\n1403715318512143104\n1403715318562142976\n1403715318612143104\n1403715318662142976\n1403715318712143104\n1403715318762142976\n1403715318812143104\n1403715318862142976\n1403715318912143104\n1403715318962142976\n1403715319012143104\n1403715319062142976\n1403715319112143104\n1403715319162142976\n1403715319212143104\n1403715319262142976\n1403715319312143104\n1403715319362142976\n1403715319412143104\n1403715319462142976\n1403715319512143104\n1403715319562142976\n1403715319612143104\n1403715319662142976\n1403715319712143104\n1403715319762142976\n1403715319812143104\n1403715319862142976\n1403715319912143104\n1403715319962142976\n1403715320012143104\n1403715320062142976\n1403715320112143104\n1403715320162142976\n1403715320212143104\n1403715320262142976\n1403715320312143104\n1403715320362142976\n1403715320412143104\n1403715320462142976\n1403715320512143104\n1403715320562142976\n1403715320612143104\n1403715320662142976\n1403715320712143104\n1403715320762142976\n1403715320812143104\n1403715320862142976\n1403715320912143104\n1403715320962142976\n1403715321012143104\n1403715321062142976\n1403715321112143104\n1403715321162142976\n1403715321212143104\n1403715321262142976\n1403715321312143104\n1403715321362142976\n1403715321412143104\n1403715321462142976\n1403715321512143104\n1403715321562142976\n1403715321612143104\n1403715321662142976\n1403715321712143104\n1403715321762142976\n1403715321812143104\n1403715321862142976\n1403715321912143104\n1403715321962142976\n1403715322012143104\n1403715322062142976\n1403715322112143104\n1403715322162142976\n1403715322212143104\n1403715322262142976\n1403715322312143104\n1403715322362142976\n1403715322412143104\n1403715322462142976\n1403715322512143104\n1403715322562142976\n1403715322612143104\n1403715322662142976\n1403715322712143104\n1403715322762142976\n1403715322812143104\n1403715322862142976\n1403715322912143104\n1403715322962142976\n1403715323012143104\n1403715323062142976\n1403715323112143104\n1403715323162142976\n1403715323212143104\n1403715323262142976\n1403715323312143104\n1403715323362142976\n1403715323412143104\n1403715323462142976\n1403715323512143104\n1403715323562142976\n1403715323612143104\n1403715323662142976\n1403715323712143104\n1403715323762142976\n1403715323812143104\n1403715323862142976\n1403715323912143104\n1403715323962142976\n1403715324012143104\n1403715324062142976\n1403715324112143104\n1403715324162142976\n1403715324212143104\n1403715324262142976\n1403715324312143104\n1403715324362142976\n1403715324412143104\n1403715324462142976\n1403715324512143104\n1403715324562142976\n1403715324612143104\n1403715324662142976\n1403715324712143104\n1403715324762142976\n1403715324812143104\n1403715324862142976\n1403715324912143104\n1403715324962142976\n1403715325012143104\n1403715325062142976\n1403715325112143104\n1403715325162142976\n1403715325212143104\n1403715325262142976\n1403715325312143104\n1403715325362142976\n1403715325412143104\n1403715325462142976\n1403715325512143104\n1403715325562142976\n1403715325612143104\n1403715325662142976\n1403715325712143104\n1403715325762142976\n1403715325812143104\n1403715325862142976\n1403715325912143104\n1403715325962142976\n1403715326012143104\n1403715326062142976\n1403715326112143104\n1403715326162142976\n1403715326212143104\n1403715326262142976\n1403715326312143104\n1403715326362142976\n1403715326412143104\n1403715326462142976\n1403715326512143104\n1403715326562142976\n1403715326612143104\n1403715326662142976\n1403715326712143104\n1403715326762142976\n1403715326812143104\n1403715326862142976\n1403715326912143104\n1403715326962142976\n1403715327012143104\n1403715327062142976\n1403715327112143104\n1403715327162142976\n1403715327212143104\n1403715327262142976\n1403715327312143104\n1403715327362142976\n1403715327412143104\n1403715327462142976\n1403715327512143104\n1403715327562142976\n1403715327612143104\n1403715327662142976\n1403715327712143104\n1403715327762142976\n1403715327812143104\n1403715327862142976\n1403715327912143104\n1403715327962142976\n1403715328012143104\n1403715328062142976\n1403715328112143104\n1403715328162142976\n1403715328212143104\n1403715328262142976\n1403715328312143104\n1403715328362142976\n1403715328412143104\n1403715328462142976\n1403715328512143104\n1403715328562142976\n1403715328612143104\n1403715328662142976\n1403715328712143104\n1403715328762142976\n1403715328812143104\n1403715328862142976\n1403715328912143104\n1403715328962142976\n1403715329012143104\n1403715329062142976\n1403715329112143104\n1403715329162142976\n1403715329212143104\n1403715329262142976\n1403715329312143104\n1403715329362142976\n1403715329412143104\n1403715329462142976\n1403715329512143104\n1403715329562142976\n1403715329612143104\n1403715329662142976\n1403715329712143104\n1403715329762142976\n1403715329812143104\n1403715329862142976\n1403715329912143104\n1403715329962142976\n1403715330012143104\n1403715330062142976\n1403715330112143104\n1403715330162142976\n1403715330212143104\n1403715330262142976\n1403715330312143104\n1403715330362142976\n1403715330412143104\n1403715330462142976\n1403715330512143104\n1403715330562142976\n1403715330612143104\n1403715330662142976\n1403715330712143104\n1403715330762142976\n1403715330812143104\n1403715330862142976\n1403715330912143104\n1403715330962142976\n1403715331012143104\n1403715331062142976\n1403715331112143104\n1403715331162142976\n1403715331212143104\n1403715331262142976\n1403715331312143104\n1403715331362142976\n1403715331412143104\n1403715331462142976\n1403715331512143104\n1403715331562142976\n1403715331612143104\n1403715331662142976\n1403715331712143104\n1403715331762142976\n1403715331812143104\n1403715331862142976\n1403715331912143104\n1403715331962142976\n1403715332012143104\n1403715332062142976\n1403715332112143104\n1403715332162142976\n1403715332212143104\n1403715332262142976\n1403715332312143104\n1403715332362142976\n1403715332412143104\n1403715332462142976\n1403715332512143104\n1403715332562142976\n1403715332612143104\n1403715332662142976\n1403715332712143104\n1403715332762142976\n1403715332812143104\n1403715332862142976\n1403715332912143104\n1403715332962142976\n1403715333012143104\n1403715333062142976\n1403715333112143104\n1403715333162142976\n1403715333212143104\n1403715333262142976\n1403715333312143104\n1403715333362142976\n1403715333412143104\n1403715333462142976\n1403715333512143104\n1403715333562142976\n1403715333612143104\n1403715333662142976\n1403715333712143104\n1403715333762142976\n1403715333812143104\n1403715333862142976\n1403715333912143104\n1403715333962142976\n1403715334012143104\n1403715334062142976\n1403715334112143104\n1403715334162142976\n1403715334212143104\n1403715334262142976\n1403715334312143104\n1403715334362142976\n1403715334412143104\n1403715334462142976\n1403715334512143104\n1403715334562142976\n1403715334612143104\n1403715334662142976\n1403715334712143104\n1403715334762142976\n1403715334812143104\n1403715334862142976\n1403715334912143104\n1403715334962142976\n1403715335012143104\n1403715335062142976\n1403715335112143104\n1403715335162142976\n1403715335212143104\n1403715335262142976\n1403715335312143104\n1403715335362142976\n1403715335412143104\n1403715335462142976\n1403715335512143104\n1403715335562142976\n1403715335612143104\n1403715335662142976\n1403715335712143104\n1403715335762142976\n1403715335812143104\n1403715335862142976\n1403715335912143104\n1403715335962142976\n1403715336012143104\n1403715336062142976\n1403715336112143104\n1403715336162142976\n1403715336212143104\n1403715336262142976\n1403715336312143104\n1403715336362142976\n1403715336412143104\n1403715336462142976\n1403715336512143104\n1403715336562142976\n1403715336612143104\n1403715336662142976\n1403715336712143104\n1403715336762142976\n1403715336812143104\n1403715336862142976\n1403715336912143104\n1403715336962142976\n1403715337012143104\n1403715337062142976\n1403715337112143104\n1403715337162142976\n1403715337212143104\n1403715337262142976\n1403715337312143104\n1403715337362142976\n1403715337412143104\n1403715337462142976\n1403715337512143104\n1403715337562142976\n1403715337612143104\n1403715337662142976\n1403715337712143104\n1403715337762142976\n1403715337812143104\n1403715337862142976\n1403715337912143104\n1403715337962142976\n1403715338012143104\n1403715338062142976\n1403715338112143104\n1403715338162142976\n1403715338212143104\n1403715338262142976\n1403715338312143104\n1403715338362142976\n1403715338412143104\n1403715338462142976\n1403715338512143104\n1403715338562142976\n1403715338612143104\n1403715338662142976\n1403715338712143104\n1403715338762142976\n1403715338812143104\n1403715338862142976\n1403715338912143104\n1403715338962142976\n1403715339012143104\n1403715339062142976\n1403715339112143104\n1403715339162142976\n1403715339212143104\n1403715339262142976\n1403715339312143104\n1403715339362142976\n1403715339412143104\n1403715339462142976\n1403715339512143104\n1403715339562142976\n1403715339612143104\n1403715339662142976\n1403715339712143104\n1403715339762142976\n1403715339812143104\n1403715339862142976\n1403715339912143104\n1403715339962142976\n1403715340012143104\n1403715340062142976\n1403715340112143104\n1403715340162142976\n1403715340212143104\n1403715340262142976\n1403715340312143104\n1403715340362142976\n1403715340412143104\n1403715340462142976\n1403715340512143104\n1403715340562142976\n1403715340612143104\n1403715340662142976\n1403715340712143104\n1403715340762142976\n1403715340812143104\n1403715340862142976\n1403715340912143104\n1403715340962142976\n1403715341012143104\n1403715341062142976\n1403715341112143104\n1403715341162142976\n1403715341212143104\n1403715341262142976\n1403715341312143104\n1403715341362142976\n1403715341412143104\n1403715341462142976\n1403715341512143104\n1403715341562142976\n1403715341612143104\n1403715341662142976\n1403715341712143104\n1403715341762142976\n1403715341812143104\n1403715341862142976\n1403715341912143104\n1403715341962142976\n1403715342012143104\n1403715342062142976\n1403715342112143104\n1403715342162142976\n1403715342212143104\n1403715342262142976\n1403715342312143104\n1403715342362142976\n1403715342412143104\n1403715342462142976\n1403715342512143104\n1403715342562142976\n1403715342612143104\n1403715342662142976\n1403715342712143104\n1403715342762142976\n1403715342812143104\n1403715342862142976\n1403715342912143104\n1403715342962142976\n1403715343012143104\n1403715343062142976\n1403715343112143104\n1403715343162142976\n1403715343212143104\n1403715343262142976\n1403715343312143104\n1403715343362142976\n1403715343412143104\n1403715343462142976\n1403715343512143104\n1403715343562142976\n1403715343612143104\n1403715343662142976\n1403715343712143104\n1403715343762142976\n1403715343812143104\n1403715343862142976\n1403715343912143104\n1403715343962142976\n1403715344012143104\n1403715344062142976\n1403715344112143104\n1403715344162142976\n1403715344212143104\n1403715344262142976\n1403715344312143104\n1403715344362142976\n1403715344412143104\n1403715344462142976\n1403715344512143104\n1403715344562142976\n1403715344612143104\n1403715344662142976\n1403715344712143104\n1403715344762142976\n1403715344812143104\n1403715344862142976\n1403715344912143104\n1403715344962142976\n1403715345012143104\n1403715345062142976\n1403715345112143104\n1403715345162142976\n1403715345212143104\n1403715345262142976\n1403715345312143104\n1403715345362142976\n1403715345412143104\n1403715345462142976\n1403715345512143104\n1403715345562142976\n1403715345612143104\n1403715345662142976\n1403715345712143104\n1403715345762142976\n1403715345812143104\n1403715345862142976\n1403715345912143104\n1403715345962142976\n1403715346012143104\n1403715346062142976\n1403715346112143104\n1403715346162142976\n1403715346212143104\n1403715346262142976\n1403715346312143104\n1403715346362142976\n1403715346412143104\n1403715346462142976\n1403715346512143104\n1403715346562142976\n1403715346612143104\n1403715346662142976\n1403715346712143104\n1403715346762142976\n1403715346812143104\n1403715346862142976\n1403715346912143104\n1403715346962142976\n1403715347012143104\n1403715347062142976\n1403715347112143104\n1403715347162142976\n1403715347212143104\n1403715347262142976\n1403715347312143104\n1403715347362142976\n1403715347412143104\n1403715347462142976\n1403715347512143104\n1403715347562142976\n1403715347612143104\n1403715347662142976\n1403715347712143104\n1403715347762142976\n1403715347812143104\n1403715347862142976\n1403715347912143104\n1403715347962142976\n1403715348012143104\n1403715348062142976\n1403715348112143104\n1403715348162142976\n1403715348212143104\n1403715348262142976\n1403715348312143104\n1403715348362142976\n1403715348412143104\n1403715348462142976\n1403715348512143104\n1403715348562142976\n1403715348612143104\n1403715348662142976\n1403715348712143104\n1403715348762142976\n1403715348812143104\n1403715348862142976\n1403715348912143104\n1403715348962142976\n1403715349012143104\n1403715349062142976\n1403715349112143104\n1403715349162142976\n1403715349212143104\n1403715349262142976\n1403715349312143104\n1403715349362142976\n1403715349412143104\n1403715349462142976\n1403715349512143104\n1403715349562142976\n1403715349612143104\n1403715349662142976\n1403715349712143104\n1403715349762142976\n1403715349812143104\n1403715349862142976\n1403715349912143104\n1403715349962142976\n1403715350012143104\n1403715350062142976\n1403715350112143104\n1403715350162142976\n1403715350212143104\n1403715350262142976\n1403715350312143104\n1403715350362142976\n1403715350412143104\n1403715350462142976\n1403715350512143104\n1403715350562142976\n1403715350612143104\n1403715350662142976\n1403715350712143104\n1403715350762142976\n1403715350812143104\n1403715350862142976\n1403715350912143104\n1403715350962142976\n1403715351012143104\n1403715351062142976\n1403715351112143104\n1403715351162142976\n1403715351212143104\n1403715351262142976\n1403715351312143104\n1403715351362142976\n1403715351412143104\n1403715351462142976\n1403715351512143104\n1403715351562142976\n1403715351612143104\n1403715351662142976\n1403715351712143104\n1403715351762142976\n1403715351812143104\n1403715351862142976\n1403715351912143104\n1403715351962142976\n1403715352012143104\n1403715352062142976\n1403715352112143104\n1403715352162142976\n1403715352212143104\n1403715352262142976\n1403715352312143104\n1403715352362142976\n1403715352412143104\n1403715352462142976\n1403715352512143104\n1403715352562142976\n1403715352612143104\n1403715352662142976\n1403715352712143104\n1403715352762142976\n1403715352812143104\n1403715352862142976\n1403715352912143104\n1403715352962142976\n1403715353012143104\n1403715353062142976\n1403715353112143104\n1403715353162142976\n1403715353212143104\n1403715353262142976\n1403715353312143104\n1403715353362142976\n1403715353412143104\n1403715353462142976\n1403715353512143104\n1403715353562142976\n1403715353612143104\n1403715353662142976\n1403715353712143104\n1403715353762142976\n1403715353812143104\n1403715353862142976\n1403715353912143104\n1403715353962142976\n1403715354012143104\n1403715354062142976\n1403715354112143104\n1403715354162142976\n1403715354212143104\n1403715354262142976\n1403715354312143104\n1403715354362142976\n1403715354412143104\n1403715354462142976\n1403715354512143104\n1403715354562142976\n1403715354612143104\n1403715354662142976\n1403715354712143104\n1403715354762142976\n1403715354812143104\n1403715354862142976\n1403715354912143104\n1403715354962142976\n1403715355012143104\n1403715355062142976\n1403715355112143104\n1403715355162142976\n1403715355212143104\n1403715355262142976\n1403715355312143104\n1403715355362142976\n1403715355412143104\n1403715355462142976\n1403715355512143104\n1403715355562142976\n1403715355612143104\n1403715355662142976\n1403715355712143104\n1403715355762142976\n1403715355812143104\n1403715355862142976\n1403715355912143104\n1403715355962142976\n1403715356012143104\n1403715356062142976\n1403715356112143104\n1403715356162142976\n1403715356212143104\n1403715356262142976\n1403715356312143104\n1403715356362142976\n1403715356412143104\n1403715356462142976\n1403715356512143104\n1403715356562142976\n1403715356612143104\n1403715356662142976\n1403715356712143104\n1403715356762142976\n1403715356812143104\n1403715356862142976\n1403715356912143104\n1403715356962142976\n1403715357012143104\n1403715357062142976\n1403715357112143104\n1403715357162142976\n1403715357212143104\n1403715357262142976\n1403715357312143104\n1403715357362142976\n1403715357412143104\n1403715357462142976\n1403715357512143104\n1403715357562142976\n1403715357612143104\n1403715357662142976\n1403715357712143104\n1403715357762142976\n1403715357812143104\n1403715357862142976\n1403715357912143104\n1403715357962142976\n1403715358012143104\n1403715358062142976\n1403715358112143104\n1403715358162142976\n1403715358212143104\n1403715358262142976\n1403715358312143104\n1403715358362142976\n1403715358412143104\n1403715358462142976\n1403715358512143104\n1403715358562142976\n1403715358612143104\n1403715358662142976\n1403715358712143104\n1403715358762142976\n1403715358812143104\n1403715358862142976\n1403715358912143104\n1403715358962142976\n1403715359012143104\n1403715359062142976\n1403715359112143104\n1403715359162142976\n1403715359212143104\n1403715359262142976\n1403715359312143104\n1403715359362142976\n1403715359412143104\n1403715359462142976\n1403715359512143104\n1403715359562142976\n1403715359612143104\n1403715359662142976\n1403715359712143104\n1403715359762142976\n1403715359812143104\n1403715359862142976\n1403715359912143104\n1403715359962142976\n1403715360012143104\n1403715360062142976\n1403715360112143104\n1403715360162142976\n1403715360212143104\n1403715360262142976\n1403715360312143104\n1403715360362142976\n1403715360412143104\n1403715360462142976\n1403715360512143104\n1403715360562142976\n1403715360612143104\n1403715360662142976\n1403715360712143104\n1403715360762142976\n1403715360812143104\n1403715360862142976\n1403715360912143104\n1403715360962142976\n1403715361012143104\n1403715361062142976\n1403715361112143104\n1403715361162142976\n1403715361212143104\n1403715361262142976\n1403715361312143104\n1403715361362142976\n1403715361412143104\n1403715361462142976\n1403715361512143104\n1403715361562142976\n1403715361612143104\n1403715361662142976\n1403715361712143104\n1403715361762142976\n1403715361812143104\n1403715361862142976\n1403715361912143104\n1403715361962142976\n1403715362012143104\n1403715362062142976\n1403715362112143104\n1403715362162142976\n1403715362212143104\n1403715362262142976\n1403715362312143104\n1403715362362142976\n1403715362412143104\n1403715362462142976\n1403715362512143104\n1403715362562142976\n1403715362612143104\n1403715362662142976\n1403715362712143104\n1403715362762142976\n1403715362812143104\n1403715362862142976\n1403715362912143104\n1403715362962142976\n1403715363012143104\n1403715363062142976\n1403715363112143104\n1403715363162142976\n1403715363212143104\n1403715363262142976\n1403715363312143104\n1403715363362142976\n1403715363412143104\n1403715363462142976\n1403715363512143104\n1403715363562142976\n1403715363612143104\n1403715363662142976\n1403715363712143104\n1403715363762142976\n1403715363812143104\n1403715363862142976\n1403715363912143104\n1403715363962142976\n1403715364012143104\n1403715364062142976\n1403715364112143104\n1403715364162142976\n1403715364212143104\n1403715364262142976\n1403715364312143104\n1403715364362142976\n1403715364412143104\n1403715364462142976\n1403715364512143104\n1403715364562142976\n1403715364612143104\n1403715364662142976\n1403715364712143104\n1403715364762142976\n1403715364812143104\n1403715364862142976\n1403715364912143104\n1403715364962142976\n1403715365012143104\n1403715365062142976\n1403715365112143104\n1403715365162142976\n1403715365212143104\n1403715365262142976\n1403715365312143104\n1403715365362142976\n1403715365412143104\n1403715365462142976\n1403715365512143104\n1403715365562142976\n1403715365612143104\n1403715365662142976\n1403715365712143104\n1403715365762142976\n1403715365812143104\n1403715365862142976\n1403715365912143104\n1403715365962142976\n1403715366012143104\n1403715366062142976\n1403715366112143104\n1403715366162142976\n1403715366212143104\n1403715366262142976\n1403715366312143104\n1403715366362142976\n1403715366412143104\n1403715366462142976\n1403715366512143104\n1403715366562142976\n1403715366612143104\n1403715366662142976\n1403715366712143104\n1403715366762142976\n1403715366812143104\n1403715366862142976\n1403715366912143104\n1403715366962142976\n1403715367012143104\n1403715367062142976\n1403715367112143104\n1403715367162142976\n1403715367212143104\n1403715367262142976\n1403715367312143104\n1403715367362142976\n1403715367412143104\n1403715367462142976\n1403715367512143104\n1403715367562142976\n1403715367612143104\n1403715367662142976\n1403715367712143104\n1403715367762142976\n1403715367812143104\n1403715367862142976\n1403715367912143104\n1403715367962142976\n1403715368012143104\n1403715368062142976\n1403715368112143104\n1403715368162142976\n1403715368212143104\n1403715368262142976\n1403715368312143104\n1403715368362142976\n1403715368412143104\n1403715368462142976\n1403715368512143104\n1403715368562142976\n1403715368612143104\n1403715368662142976\n1403715368712143104\n1403715368762142976\n1403715368812143104\n1403715368862142976\n1403715368912143104\n1403715368962142976\n1403715369012143104\n1403715369062142976\n1403715369112143104\n1403715369162142976\n1403715369212143104\n1403715369262142976\n1403715369312143104\n1403715369362142976\n1403715369412143104\n1403715369462142976\n1403715369512143104\n1403715369562142976\n1403715369612143104\n1403715369662142976\n1403715369712143104\n1403715369762142976\n1403715369812143104\n1403715369862142976\n1403715369912143104\n1403715369962142976\n1403715370012143104\n1403715370062142976\n1403715370112143104\n1403715370162142976\n1403715370212143104\n1403715370262142976\n1403715370312143104\n1403715370362142976\n1403715370412143104\n1403715370462142976\n1403715370512143104\n1403715370562142976\n1403715370612143104\n1403715370662142976\n1403715370712143104\n1403715370762142976\n1403715370812143104\n1403715370862142976\n1403715370912143104\n1403715370962142976\n1403715371012143104\n1403715371062142976\n1403715371112143104\n1403715371162142976\n1403715371212143104\n1403715371262142976\n1403715371312143104\n1403715371362142976\n1403715371412143104\n1403715371462142976\n1403715371512143104\n1403715371562142976\n1403715371612143104\n1403715371662142976\n1403715371712143104\n1403715371762142976\n1403715371812143104\n1403715371862142976\n1403715371912143104\n1403715371962142976\n1403715372012143104\n1403715372062142976\n1403715372112143104\n1403715372162142976\n1403715372212143104\n1403715372262142976\n1403715372312143104\n1403715372362142976\n1403715372412143104\n1403715372462142976\n1403715372512143104\n1403715372562142976\n1403715372612143104\n1403715372662142976\n1403715372712143104\n1403715372762142976\n1403715372812143104\n1403715372862142976\n1403715372912143104\n1403715372962142976\n1403715373012143104\n1403715373062142976\n1403715373112143104\n1403715373162142976\n1403715373212143104\n1403715373262142976\n1403715373312143104\n1403715373362142976\n1403715373412143104\n1403715373462142976\n1403715373512143104\n1403715373562142976\n1403715373612143104\n1403715373662142976\n1403715373712143104\n1403715373762142976\n1403715373812143104\n1403715373862142976\n1403715373912143104\n1403715373962142976\n1403715374012143104\n1403715374062142976\n1403715374112143104\n1403715374162142976\n1403715374212143104\n1403715374262142976\n1403715374312143104\n1403715374362142976\n1403715374412143104\n1403715374462142976\n1403715374512143104\n1403715374562142976\n1403715374612143104\n1403715374662142976\n1403715374712143104\n1403715374762142976\n1403715374812143104\n1403715374862142976\n1403715374912143104\n1403715374962142976\n1403715375012143104\n1403715375062142976\n1403715375112143104\n1403715375162142976\n1403715375212143104\n1403715375262142976\n1403715375312143104\n1403715375362142976\n1403715375412143104\n1403715375462142976\n1403715375512143104\n1403715375562142976\n1403715375612143104\n1403715375662142976\n1403715375712143104\n1403715375762142976\n1403715375812143104\n1403715375862142976\n1403715375912143104\n1403715375962142976\n1403715376012143104\n1403715376062142976\n1403715376112143104\n1403715376162142976\n1403715376212143104\n1403715376262142976\n1403715376312143104\n1403715376362142976\n1403715376412143104\n1403715376462142976\n1403715376512143104\n1403715376562142976\n1403715376612143104\n1403715376662142976\n1403715376712143104\n1403715376762142976\n1403715376812143104\n1403715376862142976\n1403715376912143104\n1403715376962142976\n1403715377012143104\n1403715377062142976\n1403715377112143104\n1403715377162142976\n1403715377212143104\n1403715377262142976\n1403715377312143104\n1403715377362142976\n1403715377412143104\n1403715377462142976\n1403715377512143104\n1403715377562142976\n1403715377612143104\n1403715377662142976\n1403715377712143104\n1403715377762142976\n1403715377812143104\n1403715377862142976\n1403715377912143104\n1403715377962142976\n1403715378012143104\n1403715378062142976\n1403715378112143104\n1403715378162142976\n1403715378212143104\n1403715378262142976\n1403715378312143104\n1403715378362142976\n1403715378412143104\n1403715378462142976\n1403715378512143104\n1403715378562142976\n1403715378612143104\n1403715378662142976\n1403715378712143104\n1403715378762142976\n1403715378812143104\n1403715378862142976\n1403715378912143104\n1403715378962142976\n1403715379012143104\n1403715379062142976\n1403715379112143104\n1403715379162142976\n1403715379212143104\n1403715379262142976\n1403715379312143104\n1403715379362142976\n1403715379412143104\n1403715379462142976\n1403715379512143104\n1403715379562142976\n1403715379612143104\n1403715379662142976\n1403715379712143104\n1403715379762142976\n1403715379812143104\n1403715379862142976\n1403715379912143104\n1403715379962142976\n1403715380012143104\n1403715380062142976\n1403715380112143104\n1403715380162142976\n1403715380212143104\n1403715380262142976\n1403715380312143104\n1403715380362142976\n1403715380412143104\n1403715380462142976\n1403715380512143104\n1403715380562142976\n1403715380612143104\n1403715380662142976\n1403715380712143104\n1403715380762142976\n1403715380812143104\n1403715380862142976\n1403715380912143104\n1403715380962142976\n1403715381012143104\n1403715381062142976\n1403715381112143104\n1403715381162142976\n1403715381212143104\n1403715381262142976\n1403715381312143104\n1403715381362142976\n1403715381412143104\n1403715381462142976\n1403715381512143104\n1403715381562142976\n1403715381612143104\n1403715381662142976\n1403715381712143104\n1403715381762142976\n1403715381812143104\n1403715381862142976\n1403715381912143104\n1403715381962142976\n1403715382012143104\n1403715382062142976\n1403715382112143104\n1403715382162142976\n1403715382212143104\n1403715382262142976\n1403715382312143104\n1403715382362142976\n1403715382412143104\n1403715382462142976\n1403715382512143104\n1403715382562142976\n1403715382612143104\n1403715382662142976\n1403715382712143104\n1403715382762142976\n1403715382812143104\n1403715382862142976\n1403715382912143104\n1403715382962142976\n1403715383012143104\n1403715383062142976\n1403715383112143104\n1403715383162142976\n1403715383212143104\n1403715383262142976\n1403715383312143104\n1403715383362142976\n1403715383412143104\n1403715383462142976\n1403715383512143104\n1403715383562142976\n1403715383612143104\n1403715383662142976\n1403715383712143104\n1403715383762142976\n1403715383812143104\n1403715383862142976\n1403715383912143104\n1403715383962142976\n1403715384012143104\n1403715384062142976\n1403715384112143104\n1403715384162142976\n1403715384212143104\n1403715384262142976\n1403715384312143104\n1403715384362142976\n1403715384412143104\n1403715384462142976\n1403715384512143104\n1403715384562142976\n1403715384612143104\n1403715384662142976\n1403715384712143104\n1403715384762142976\n1403715384812143104\n1403715384862142976\n1403715384912143104\n1403715384962142976\n1403715385012143104\n1403715385062142976\n1403715385112143104\n1403715385162142976\n1403715385212143104\n1403715385262142976\n1403715385312143104\n1403715385362142976\n1403715385412143104\n1403715385462142976\n1403715385512143104\n1403715385562142976\n1403715385612143104\n1403715385662142976\n1403715385712143104\n1403715385762142976\n1403715385812143104\n1403715385862142976\n1403715385912143104\n1403715385962142976\n1403715386012143104\n1403715386062142976\n1403715386112143104\n1403715386162142976\n1403715386212143104\n1403715386262142976\n1403715386312143104\n1403715386362142976\n1403715386412143104\n1403715386462142976\n1403715386512143104\n1403715386562142976\n1403715386612143104\n1403715386662142976\n1403715386712143104\n1403715386762142976\n1403715386812143104\n1403715386862142976\n1403715386912143104\n1403715386962142976\n1403715387012143104\n1403715387062142976\n1403715387112143104\n1403715387162142976\n1403715387212143104\n1403715387262142976\n1403715387312143104\n1403715387362142976\n1403715387412143104\n1403715387462142976\n1403715387512143104\n1403715387562142976\n1403715387612143104\n1403715387662142976\n1403715387712143104\n1403715387762142976\n1403715387812143104\n1403715387862142976\n1403715387912143104\n1403715387962142976\n1403715388012143104\n1403715388062142976\n1403715388112143104\n1403715388162142976\n1403715388212143104\n1403715388262142976\n1403715388312143104\n1403715388362142976\n1403715388412143104\n1403715388462142976\n1403715388512143104\n1403715388562142976\n1403715388612143104\n1403715388662142976\n1403715388712143104\n1403715388762142976\n1403715388812143104\n1403715388862142976\n1403715388912143104\n1403715388962142976\n1403715389012143104\n1403715389062142976\n1403715389112143104\n1403715389162142976\n1403715389212143104\n1403715389262142976\n1403715389312143104\n1403715389362142976\n1403715389412143104\n1403715389462142976\n1403715389512143104\n1403715389562142976\n1403715389612143104\n1403715389662142976\n1403715389712143104\n1403715389762142976\n1403715389812143104\n1403715389862142976\n1403715389912143104\n1403715389962142976\n1403715390012143104\n1403715390062142976\n1403715390112143104\n1403715390162142976\n1403715390212143104\n1403715390262142976\n1403715390312143104\n1403715390362142976\n1403715390412143104\n1403715390462142976\n1403715390512143104\n1403715390562142976\n1403715390612143104\n1403715390662142976\n1403715390712143104\n1403715390762142976\n1403715390812143104\n1403715390862142976\n1403715390912143104\n1403715390962142976\n1403715391012143104\n1403715391062142976\n1403715391112143104\n1403715391162142976\n1403715391212143104\n1403715391262142976\n1403715391312143104\n1403715391362142976\n1403715391412143104\n1403715391462142976\n1403715391512143104\n1403715391562142976\n1403715391612143104\n1403715391662142976\n1403715391712143104\n1403715391762142976\n1403715391812143104\n1403715391862142976\n1403715391912143104\n1403715391962142976\n1403715392012143104\n1403715392062142976\n1403715392112143104\n1403715392162142976\n1403715392212143104\n1403715392262142976\n1403715392312143104\n1403715392362142976\n1403715392412143104\n1403715392462142976\n1403715392512143104\n1403715392562142976\n1403715392612143104\n1403715392662142976\n1403715392712143104\n1403715392762142976\n1403715392812143104\n1403715392862142976\n1403715392912143104\n1403715392962142976\n1403715393012143104\n1403715393062142976\n1403715393112143104\n1403715393162142976\n1403715393212143104\n1403715393262142976\n1403715393312143104\n1403715393362142976\n1403715393412143104\n1403715393462142976\n1403715393512143104\n1403715393562142976\n1403715393612143104\n1403715393662142976\n1403715393712143104\n1403715393762142976\n1403715393812143104\n1403715393862142976\n1403715393912143104\n1403715393962142976\n1403715394012143104\n1403715394062142976\n1403715394112143104\n1403715394162142976\n1403715394212143104\n1403715394262142976\n1403715394312143104\n1403715394362142976\n1403715394412143104\n1403715394462142976\n1403715394512143104\n1403715394562142976\n1403715394612143104\n1403715394662142976\n1403715394712143104\n1403715394762142976\n1403715394812143104\n1403715394862142976\n1403715394912143104\n1403715394962142976\n1403715395012143104\n1403715395062142976\n1403715395112143104\n1403715395162142976\n1403715395212143104\n1403715395262142976\n1403715395312143104\n1403715395362142976\n1403715395412143104\n1403715395462142976\n1403715395512143104\n1403715395562142976\n1403715395612143104\n1403715395662142976\n1403715395712143104\n1403715395762142976\n1403715395812143104\n1403715395862142976\n1403715395912143104\n1403715395962142976\n1403715396012143104\n1403715396062142976\n1403715396112143104\n1403715396162142976\n1403715396212143104\n1403715396262142976\n1403715396312143104\n1403715396362142976\n1403715396412143104\n1403715396462142976\n1403715396512143104\n1403715396562142976\n1403715396612143104\n1403715396662142976\n1403715396712143104\n1403715396762142976\n1403715396812143104\n1403715396862142976\n1403715396912143104\n1403715396962142976\n1403715397012143104\n1403715397062142976\n1403715397112143104\n1403715397162142976\n1403715397212143104\n1403715397262142976\n1403715397312143104\n1403715397362142976\n1403715397412143104\n1403715397462142976\n1403715397512143104\n1403715397562142976\n1403715397612143104\n1403715397662142976\n1403715397712143104\n1403715397762142976\n1403715397812143104\n1403715397862142976\n1403715397912143104\n1403715397962142976\n1403715398012143104\n1403715398062142976\n1403715398112143104\n1403715398162142976\n1403715398212143104\n1403715398262142976\n1403715398312143104\n1403715398362142976\n1403715398412143104\n1403715398462142976\n1403715398512143104\n1403715398562142976\n1403715398612143104\n1403715398662142976\n1403715398712143104\n1403715398762142976\n1403715398812143104\n1403715398862142976\n1403715398912143104\n1403715398962142976\n1403715399012143104\n1403715399062142976\n1403715399112143104\n1403715399162142976\n1403715399212143104\n1403715399262142976\n1403715399312143104\n1403715399362142976\n1403715399412143104\n1403715399462142976\n1403715399512143104\n1403715399562142976\n1403715399612143104\n1403715399662142976\n1403715399712143104\n1403715399762142976\n1403715399812143104\n1403715399862142976\n1403715399912143104\n1403715399962142976\n1403715400012143104\n1403715400062142976\n1403715400112143104\n1403715400162142976\n1403715400212143104\n1403715400262142976\n1403715400312143104\n1403715400362142976\n1403715400412143104\n1403715400462142976\n1403715400512143104\n1403715400562142976\n1403715400612143104\n1403715400662142976\n1403715400712143104\n1403715400762142976\n1403715400812143104\n1403715400862142976\n1403715400912143104\n1403715400962142976\n1403715401012143104\n1403715401062142976\n1403715401112143104\n1403715401162142976\n1403715401212143104\n1403715401262142976\n1403715401312143104\n1403715401362142976\n1403715401412143104\n1403715401462142976\n1403715401512143104\n1403715401562142976\n1403715401612143104\n1403715401662142976\n1403715401712143104\n1403715401762142976\n1403715401812143104\n1403715401862142976\n1403715401912143104\n1403715401962142976\n1403715402012143104\n1403715402062142976\n1403715402112143104\n1403715402162142976\n1403715402212143104\n1403715402262142976\n1403715402312143104\n1403715402362142976\n1403715402412143104\n1403715402462142976\n1403715402512143104\n1403715402562142976\n1403715402612143104\n1403715402662142976\n1403715402712143104\n1403715402762142976\n1403715402812143104\n1403715402862142976\n1403715402912143104\n1403715402962142976\n1403715403012143104\n1403715403062142976\n1403715403112143104\n1403715403162142976\n1403715403212143104\n1403715403262142976\n1403715403312143104\n1403715403362142976\n1403715403412143104\n1403715403462142976\n1403715403512143104\n1403715403562142976\n1403715403612143104\n1403715403662142976\n1403715403712143104\n1403715403762142976\n1403715403812143104\n1403715403862142976\n1403715403912143104\n1403715403962142976\n1403715404012143104\n1403715404062142976\n1403715404112143104\n1403715404162142976\n1403715404212143104\n1403715404262142976\n1403715404312143104\n1403715404362142976\n1403715404412143104\n1403715404462142976\n1403715404512143104\n1403715404562142976\n1403715404612143104\n1403715404662142976\n1403715404712143104\n1403715404762142976\n1403715404812143104\n1403715404862142976\n1403715404912143104\n1403715404962142976\n1403715405012143104\n1403715405062142976\n1403715405112143104\n1403715405162142976\n1403715405212143104\n1403715405262142976\n1403715405312143104\n1403715405362142976\n1403715405412143104\n1403715405462142976\n1403715405512143104\n1403715405562142976\n1403715405612143104\n1403715405662142976\n1403715405712143104\n1403715405762142976\n1403715405812143104\n1403715405862142976\n1403715405912143104\n1403715405962142976\n1403715406012143104\n1403715406062142976\n1403715406112143104\n1403715406162142976\n1403715406212143104\n1403715406262142976\n1403715406312143104\n1403715406362142976\n1403715406412143104\n1403715406462142976\n1403715406512143104\n1403715406562142976\n1403715406612143104\n1403715406662142976\n1403715406712143104\n1403715406762142976\n1403715406812143104\n1403715406862142976\n1403715406912143104\n1403715406962142976\n1403715407012143104\n1403715407062142976\n1403715407112143104\n1403715407162142976\n1403715407212143104\n1403715407262142976\n1403715407312143104\n1403715407362142976\n1403715407412143104\n1403715407462142976\n1403715407512143104\n1403715407562142976\n1403715407612143104\n1403715407662142976\n1403715407712143104\n1403715407762142976\n1403715407812143104\n1403715407862142976\n1403715407912143104\n1403715407962142976\n1403715408012143104\n1403715408062142976\n1403715408112143104\n1403715408162142976\n1403715408212143104\n1403715408262142976\n1403715408312143104\n1403715408362142976\n1403715408412143104\n1403715408462142976\n1403715408512143104\n1403715408562142976\n1403715408612143104\n1403715408662142976\n1403715408712143104\n1403715408762142976\n1403715408812143104\n1403715408862142976\n1403715408912143104\n1403715408962142976\n1403715409012143104\n1403715409062142976\n1403715409112143104\n1403715409162142976\n1403715409212143104\n1403715409262142976\n1403715409312143104\n1403715409362142976\n1403715409412143104\n1403715409462142976\n1403715409512143104\n1403715409562142976\n1403715409612143104\n1403715409662142976\n1403715409712143104\n1403715409762142976\n1403715409812143104\n1403715409862142976\n1403715409912143104\n1403715409962142976\n1403715410012143104\n1403715410062142976\n1403715410112143104\n1403715410162142976\n1403715410212143104\n1403715410262142976\n1403715410312143104\n1403715410362142976\n1403715410412143104\n1403715410462142976\n1403715410512143104\n1403715410562142976\n1403715410612143104\n1403715410662142976\n1403715410712143104\n1403715410762142976\n1403715410812143104\n1403715410862142976\n1403715410912143104\n1403715410962142976\n1403715411012143104\n1403715411062142976\n1403715411112143104\n1403715411162142976\n1403715411212143104\n1403715411262142976\n1403715411312143104\n1403715411362142976\n1403715411412143104\n1403715411462142976\n1403715411512143104\n1403715411562142976\n1403715411612143104\n1403715411662142976\n1403715411712143104\n1403715411762142976\n1403715411812143104\n1403715411862142976\n1403715411912143104\n1403715411962142976\n1403715412012143104\n1403715412062142976\n1403715412112143104\n1403715412162142976\n1403715412212143104\n1403715412262142976\n1403715412312143104\n1403715412362142976\n1403715412412143104\n1403715412462142976\n1403715412512143104\n1403715412562142976\n1403715412612143104\n1403715412662142976\n1403715412712143104\n1403715412762142976\n1403715412812143104\n1403715412862142976\n1403715412912143104\n1403715412962142976\n1403715413012143104\n1403715413062142976\n1403715413112143104\n1403715413162142976\n1403715413212143104\n1403715413262142976\n1403715413312143104\n1403715413362142976\n1403715413412143104\n1403715413462142976\n1403715413512143104\n1403715413562142976\n1403715413612143104\n1403715413662142976\n1403715413712143104\n1403715413762142976\n1403715413812143104\n1403715413862142976\n1403715413912143104\n1403715413962142976\n1403715414012143104\n1403715414062142976\n1403715414112143104\n1403715414162142976\n1403715414212143104\n1403715414262142976\n1403715414312143104\n1403715414362142976\n1403715414412143104\n1403715414462142976\n1403715414512143104\n1403715414562142976\n1403715414612143104\n1403715414662142976\n1403715414712143104\n1403715414762142976\n1403715414812143104\n1403715414862142976\n1403715414912143104\n1403715414962142976\n1403715415012143104\n1403715415062142976\n1403715415112143104\n1403715415162142976\n1403715415212143104\n1403715415262142976\n1403715415312143104\n1403715415362142976\n1403715415412143104\n1403715415462142976\n1403715415512143104\n1403715415562142976\n1403715415612143104\n1403715415662142976\n1403715415712143104\n1403715415762142976\n1403715415812143104\n1403715415862142976\n1403715415912143104\n1403715415962142976\n1403715416012143104\n1403715416062142976\n1403715416112143104\n1403715416162142976\n1403715416212143104\n1403715416262142976\n1403715416312143104\n1403715416362142976\n1403715416412143104\n1403715416462142976\n1403715416512143104\n1403715416562142976\n1403715416612143104\n1403715416662142976\n1403715416712143104\n1403715416762142976\n1403715416812143104\n1403715416862142976\n1403715416912143104\n1403715416962142976\n1403715417012143104\n1403715417062142976\n1403715417112143104\n1403715417162142976\n1403715417212143104\n1403715417262142976\n1403715417312143104\n1403715417362142976\n1403715417412143104\n1403715417462142976\n1403715417512143104\n1403715417562142976\n1403715417612143104\n1403715417662142976\n1403715417712143104\n1403715417762142976\n1403715417812143104\n1403715417862142976\n1403715417912143104\n1403715417962142976\n1403715418012143104\n1403715418062142976\n1403715418112143104\n1403715418162142976\n1403715418212143104\n1403715418262142976\n1403715418312143104\n1403715418362142976\n1403715418412143104\n1403715418462142976\n1403715418512143104\n1403715418562142976\n1403715418612143104\n1403715418662142976\n1403715418712143104\n1403715418762142976\n1403715418812143104\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Monocular/EuRoC_TimeStamps/V102.txt",
    "content": "1403715523912143104\n1403715523962142976\n1403715524012143104\n1403715524062142976\n1403715524112143104\n1403715524162142976\n1403715524212143104\n1403715524262142976\n1403715524312143104\n1403715524362142976\n1403715524412143104\n1403715524462142976\n1403715524512143104\n1403715524562142976\n1403715524612143104\n1403715524662142976\n1403715524712143104\n1403715524762142976\n1403715524812143104\n1403715524862142976\n1403715524912143104\n1403715524962142976\n1403715525012143104\n1403715525062142976\n1403715525112143104\n1403715525162142976\n1403715525212143104\n1403715525262142976\n1403715525312143104\n1403715525362142976\n1403715525412143104\n1403715525462142976\n1403715525512143104\n1403715525562142976\n1403715525612143104\n1403715525662142976\n1403715525712143104\n1403715525762142976\n1403715525812143104\n1403715525862142976\n1403715525912143104\n1403715525962142976\n1403715526012143104\n1403715526062142976\n1403715526112143104\n1403715526162142976\n1403715526212143104\n1403715526262142976\n1403715526312143104\n1403715526362142976\n1403715526412143104\n1403715526462142976\n1403715526512143104\n1403715526562142976\n1403715526612143104\n1403715526662142976\n1403715526712143104\n1403715526762142976\n1403715526812143104\n1403715526862142976\n1403715526912143104\n1403715526962142976\n1403715527012143104\n1403715527062142976\n1403715527112143104\n1403715527162142976\n1403715527212143104\n1403715527262142976\n1403715527312143104\n1403715527362142976\n1403715527412143104\n1403715527462142976\n1403715527512143104\n1403715527562142976\n1403715527612143104\n1403715527662142976\n1403715527712143104\n1403715527762142976\n1403715527812143104\n1403715527862142976\n1403715527912143104\n1403715527962142976\n1403715528012143104\n1403715528062142976\n1403715528112143104\n1403715528162142976\n1403715528212143104\n1403715528262142976\n1403715528312143104\n1403715528362142976\n1403715528412143104\n1403715528462142976\n1403715528512143104\n1403715528562142976\n1403715528612143104\n1403715528662142976\n1403715528712143104\n1403715528762142976\n1403715528812143104\n1403715528862142976\n1403715528912143104\n1403715528962142976\n1403715529012143104\n1403715529062142976\n1403715529112143104\n1403715529162142976\n1403715529212143104\n1403715529262142976\n1403715529312143104\n1403715529362142976\n1403715529412143104\n1403715529462142976\n1403715529512143104\n1403715529562142976\n1403715529612143104\n1403715529662142976\n1403715529712143104\n1403715529762142976\n1403715529812143104\n1403715529862142976\n1403715529912143104\n1403715529962142976\n1403715530012143104\n1403715530062142976\n1403715530112143104\n1403715530162142976\n1403715530212143104\n1403715530262142976\n1403715530312143104\n1403715530362142976\n1403715530412143104\n1403715530462142976\n1403715530512143104\n1403715530562142976\n1403715530612143104\n1403715530662142976\n1403715530712143104\n1403715530762142976\n1403715530812143104\n1403715530862142976\n1403715530912143104\n1403715530962142976\n1403715531012143104\n1403715531062142976\n1403715531112143104\n1403715531162142976\n1403715531212143104\n1403715531262142976\n1403715531312143104\n1403715531362142976\n1403715531412143104\n1403715531462142976\n1403715531512143104\n1403715531562142976\n1403715531612143104\n1403715531662142976\n1403715531712143104\n1403715531762142976\n1403715531812143104\n1403715531862142976\n1403715531912143104\n1403715531962142976\n1403715532012143104\n1403715532062142976\n1403715532112143104\n1403715532162142976\n1403715532212143104\n1403715532262142976\n1403715532312143104\n1403715532362142976\n1403715532412143104\n1403715532462142976\n1403715532512143104\n1403715532562142976\n1403715532612143104\n1403715532662142976\n1403715532712143104\n1403715532762142976\n1403715532812143104\n1403715532862142976\n1403715532912143104\n1403715532962142976\n1403715533012143104\n1403715533062142976\n1403715533112143104\n1403715533162142976\n1403715533212143104\n1403715533262142976\n1403715533312143104\n1403715533362142976\n1403715533412143104\n1403715533462142976\n1403715533512143104\n1403715533562142976\n1403715533612143104\n1403715533662142976\n1403715533712143104\n1403715533762142976\n1403715533812143104\n1403715533862142976\n1403715533912143104\n1403715533962142976\n1403715534012143104\n1403715534062142976\n1403715534112143104\n1403715534162142976\n1403715534212143104\n1403715534262142976\n1403715534312143104\n1403715534362142976\n1403715534412143104\n1403715534462142976\n1403715534512143104\n1403715534562142976\n1403715534612143104\n1403715534662142976\n1403715534712143104\n1403715534762142976\n1403715534812143104\n1403715534862142976\n1403715534912143104\n1403715534962142976\n1403715535012143104\n1403715535062142976\n1403715535112143104\n1403715535162142976\n1403715535212143104\n1403715535262142976\n1403715535312143104\n1403715535362142976\n1403715535412143104\n1403715535462142976\n1403715535512143104\n1403715535562142976\n1403715535612143104\n1403715535662142976\n1403715535712143104\n1403715535762142976\n1403715535812143104\n1403715535862142976\n1403715535912143104\n1403715535962142976\n1403715536012143104\n1403715536062142976\n1403715536112143104\n1403715536162142976\n1403715536212143104\n1403715536262142976\n1403715536312143104\n1403715536362142976\n1403715536412143104\n1403715536462142976\n1403715536512143104\n1403715536562142976\n1403715536612143104\n1403715536662142976\n1403715536712143104\n1403715536762142976\n1403715536812143104\n1403715536862142976\n1403715536912143104\n1403715536962142976\n1403715537012143104\n1403715537062142976\n1403715537112143104\n1403715537162142976\n1403715537212143104\n1403715537262142976\n1403715537312143104\n1403715537362142976\n1403715537412143104\n1403715537462142976\n1403715537512143104\n1403715537562142976\n1403715537612143104\n1403715537662142976\n1403715537712143104\n1403715537762142976\n1403715537812143104\n1403715537862142976\n1403715537912143104\n1403715537962142976\n1403715538012143104\n1403715538062142976\n1403715538112143104\n1403715538162142976\n1403715538212143104\n1403715538262142976\n1403715538312143104\n1403715538362142976\n1403715538412143104\n1403715538462142976\n1403715538512143104\n1403715538562142976\n1403715538612143104\n1403715538662142976\n1403715538712143104\n1403715538762142976\n1403715538812143104\n1403715538862142976\n1403715538912143104\n1403715538962142976\n1403715539012143104\n1403715539062142976\n1403715539112143104\n1403715539162142976\n1403715539212143104\n1403715539262142976\n1403715539312143104\n1403715539362142976\n1403715539412143104\n1403715539462142976\n1403715539512143104\n1403715539562142976\n1403715539612143104\n1403715539662142976\n1403715539712143104\n1403715539762142976\n1403715539812143104\n1403715539862142976\n1403715539912143104\n1403715539962142976\n1403715540012143104\n1403715540062142976\n1403715540112143104\n1403715540162142976\n1403715540212143104\n1403715540262142976\n1403715540312143104\n1403715540362142976\n1403715540412143104\n1403715540462142976\n1403715540512143104\n1403715540562142976\n1403715540612143104\n1403715540662142976\n1403715540712143104\n1403715540762142976\n1403715540812143104\n1403715540862142976\n1403715540912143104\n1403715540962142976\n1403715541012143104\n1403715541062142976\n1403715541112143104\n1403715541162142976\n1403715541212143104\n1403715541262142976\n1403715541312143104\n1403715541362142976\n1403715541412143104\n1403715541462142976\n1403715541512143104\n1403715541562142976\n1403715541612143104\n1403715541662142976\n1403715541712143104\n1403715541762142976\n1403715541812143104\n1403715541862142976\n1403715541912143104\n1403715541962142976\n1403715542012143104\n1403715542062142976\n1403715542112143104\n1403715542162142976\n1403715542212143104\n1403715542262142976\n1403715542312143104\n1403715542362142976\n1403715542412143104\n1403715542462142976\n1403715542512143104\n1403715542562142976\n1403715542612143104\n1403715542662142976\n1403715542712143104\n1403715542762142976\n1403715542812143104\n1403715542862142976\n1403715542912143104\n1403715542962142976\n1403715543012143104\n1403715543062142976\n1403715543112143104\n1403715543162142976\n1403715543212143104\n1403715543262142976\n1403715543312143104\n1403715543362142976\n1403715543412143104\n1403715543462142976\n1403715543512143104\n1403715543562142976\n1403715543612143104\n1403715543662142976\n1403715543712143104\n1403715543762142976\n1403715543812143104\n1403715543862142976\n1403715543912143104\n1403715543962142976\n1403715544012143104\n1403715544062142976\n1403715544112143104\n1403715544162142976\n1403715544212143104\n1403715544262142976\n1403715544312143104\n1403715544362142976\n1403715544412143104\n1403715544462142976\n1403715544512143104\n1403715544562142976\n1403715544612143104\n1403715544662142976\n1403715544712143104\n1403715544762142976\n1403715544812143104\n1403715544862142976\n1403715544912143104\n1403715544962142976\n1403715545012143104\n1403715545062142976\n1403715545112143104\n1403715545162142976\n1403715545212143104\n1403715545262142976\n1403715545312143104\n1403715545362142976\n1403715545412143104\n1403715545462142976\n1403715545512143104\n1403715545562142976\n1403715545612143104\n1403715545662142976\n1403715545712143104\n1403715545762142976\n1403715545812143104\n1403715545862142976\n1403715545912143104\n1403715545962142976\n1403715546012143104\n1403715546062142976\n1403715546112143104\n1403715546162142976\n1403715546212143104\n1403715546262142976\n1403715546312143104\n1403715546362142976\n1403715546412143104\n1403715546462142976\n1403715546512143104\n1403715546562142976\n1403715546612143104\n1403715546662142976\n1403715546712143104\n1403715546762142976\n1403715546812143104\n1403715546862142976\n1403715546912143104\n1403715546962142976\n1403715547012143104\n1403715547062142976\n1403715547112143104\n1403715547162142976\n1403715547212143104\n1403715547262142976\n1403715547312143104\n1403715547362142976\n1403715547412143104\n1403715547462142976\n1403715547512143104\n1403715547562142976\n1403715547612143104\n1403715547662142976\n1403715547712143104\n1403715547762142976\n1403715547812143104\n1403715547862142976\n1403715547912143104\n1403715547962142976\n1403715548012143104\n1403715548062142976\n1403715548112143104\n1403715548162142976\n1403715548212143104\n1403715548262142976\n1403715548312143104\n1403715548362142976\n1403715548412143104\n1403715548462142976\n1403715548512143104\n1403715548562142976\n1403715548612143104\n1403715548662142976\n1403715548712143104\n1403715548762142976\n1403715548812143104\n1403715548862142976\n1403715548912143104\n1403715548962142976\n1403715549012143104\n1403715549062142976\n1403715549112143104\n1403715549162142976\n1403715549212143104\n1403715549262142976\n1403715549312143104\n1403715549362142976\n1403715549412143104\n1403715549462142976\n1403715549512143104\n1403715549562142976\n1403715549612143104\n1403715549662142976\n1403715549712143104\n1403715549762142976\n1403715549812143104\n1403715549862142976\n1403715549912143104\n1403715549962142976\n1403715550012143104\n1403715550062142976\n1403715550112143104\n1403715550162142976\n1403715550212143104\n1403715550262142976\n1403715550312143104\n1403715550362142976\n1403715550412143104\n1403715550462142976\n1403715550512143104\n1403715550562142976\n1403715550612143104\n1403715550662142976\n1403715550712143104\n1403715550762142976\n1403715550812143104\n1403715550862142976\n1403715550912143104\n1403715550962142976\n1403715551012143104\n1403715551062142976\n1403715551112143104\n1403715551162142976\n1403715551212143104\n1403715551262142976\n1403715551312143104\n1403715551362142976\n1403715551412143104\n1403715551462142976\n1403715551512143104\n1403715551562142976\n1403715551612143104\n1403715551662142976\n1403715551712143104\n1403715551762142976\n1403715551812143104\n1403715551862142976\n1403715551912143104\n1403715551962142976\n1403715552012143104\n1403715552062142976\n1403715552112143104\n1403715552162142976\n1403715552212143104\n1403715552262142976\n1403715552312143104\n1403715552362142976\n1403715552412143104\n1403715552462142976\n1403715552512143104\n1403715552562142976\n1403715552612143104\n1403715552662142976\n1403715552712143104\n1403715552762142976\n1403715552812143104\n1403715552862142976\n1403715552912143104\n1403715552962142976\n1403715553012143104\n1403715553062142976\n1403715553112143104\n1403715553162142976\n1403715553212143104\n1403715553262142976\n1403715553312143104\n1403715553362142976\n1403715553412143104\n1403715553462142976\n1403715553512143104\n1403715553562142976\n1403715553612143104\n1403715553662142976\n1403715553712143104\n1403715553762142976\n1403715553812143104\n1403715553862142976\n1403715553912143104\n1403715553962142976\n1403715554012143104\n1403715554062142976\n1403715554112143104\n1403715554162142976\n1403715554212143104\n1403715554262142976\n1403715554312143104\n1403715554362142976\n1403715554412143104\n1403715554462142976\n1403715554512143104\n1403715554562142976\n1403715554612143104\n1403715554662142976\n1403715554712143104\n1403715554762142976\n1403715554812143104\n1403715554862142976\n1403715554912143104\n1403715554962142976\n1403715555012143104\n1403715555062142976\n1403715555112143104\n1403715555162142976\n1403715555212143104\n1403715555262142976\n1403715555312143104\n1403715555362142976\n1403715555412143104\n1403715555462142976\n1403715555512143104\n1403715555562142976\n1403715555612143104\n1403715555662142976\n1403715555712143104\n1403715555762142976\n1403715555812143104\n1403715555862142976\n1403715555912143104\n1403715555962142976\n1403715556012143104\n1403715556062142976\n1403715556112143104\n1403715556162142976\n1403715556212143104\n1403715556262142976\n1403715556312143104\n1403715556362142976\n1403715556412143104\n1403715556462142976\n1403715556512143104\n1403715556562142976\n1403715556612143104\n1403715556662142976\n1403715556712143104\n1403715556762142976\n1403715556812143104\n1403715556862142976\n1403715556912143104\n1403715556962142976\n1403715557012143104\n1403715557062142976\n1403715557112143104\n1403715557162142976\n1403715557212143104\n1403715557262142976\n1403715557312143104\n1403715557362142976\n1403715557412143104\n1403715557462142976\n1403715557512143104\n1403715557562142976\n1403715557612143104\n1403715557662142976\n1403715557712143104\n1403715557762142976\n1403715557812143104\n1403715557862142976\n1403715557912143104\n1403715557962142976\n1403715558012143104\n1403715558062142976\n1403715558112143104\n1403715558162142976\n1403715558212143104\n1403715558262142976\n1403715558312143104\n1403715558362142976\n1403715558412143104\n1403715558462142976\n1403715558512143104\n1403715558562142976\n1403715558612143104\n1403715558662142976\n1403715558712143104\n1403715558762142976\n1403715558812143104\n1403715558862142976\n1403715558912143104\n1403715558962142976\n1403715559012143104\n1403715559062142976\n1403715559112143104\n1403715559162142976\n1403715559212143104\n1403715559262142976\n1403715559312143104\n1403715559362142976\n1403715559412143104\n1403715559462142976\n1403715559512143104\n1403715559562142976\n1403715559612143104\n1403715559662142976\n1403715559712143104\n1403715559762142976\n1403715559812143104\n1403715559862142976\n1403715559912143104\n1403715559962142976\n1403715560012143104\n1403715560062142976\n1403715560112143104\n1403715560162142976\n1403715560212143104\n1403715560262142976\n1403715560312143104\n1403715560362142976\n1403715560412143104\n1403715560462142976\n1403715560512143104\n1403715560562142976\n1403715560612143104\n1403715560662142976\n1403715560712143104\n1403715560762142976\n1403715560812143104\n1403715560862142976\n1403715560912143104\n1403715560962142976\n1403715561012143104\n1403715561062142976\n1403715561112143104\n1403715561162142976\n1403715561212143104\n1403715561262142976\n1403715561312143104\n1403715561362142976\n1403715561412143104\n1403715561462142976\n1403715561512143104\n1403715561562142976\n1403715561612143104\n1403715561662142976\n1403715561712143104\n1403715561762142976\n1403715561812143104\n1403715561862142976\n1403715561912143104\n1403715561962142976\n1403715562012143104\n1403715562062142976\n1403715562112143104\n1403715562162142976\n1403715562212143104\n1403715562262142976\n1403715562312143104\n1403715562362142976\n1403715562412143104\n1403715562462142976\n1403715562512143104\n1403715562562142976\n1403715562612143104\n1403715562662142976\n1403715562712143104\n1403715562762142976\n1403715562812143104\n1403715562862142976\n1403715562912143104\n1403715562962142976\n1403715563012143104\n1403715563062142976\n1403715563112143104\n1403715563162142976\n1403715563212143104\n1403715563262142976\n1403715563312143104\n1403715563362142976\n1403715563412143104\n1403715563462142976\n1403715563512143104\n1403715563562142976\n1403715563612143104\n1403715563662142976\n1403715563712143104\n1403715563762142976\n1403715563812143104\n1403715563862142976\n1403715563912143104\n1403715563962142976\n1403715564012143104\n1403715564062142976\n1403715564112143104\n1403715564162142976\n1403715564212143104\n1403715564262142976\n1403715564312143104\n1403715564362142976\n1403715564412143104\n1403715564462142976\n1403715564512143104\n1403715564562142976\n1403715564612143104\n1403715564662142976\n1403715564712143104\n1403715564762142976\n1403715564812143104\n1403715564862142976\n1403715564912143104\n1403715564962142976\n1403715565012143104\n1403715565062142976\n1403715565112143104\n1403715565162142976\n1403715565212143104\n1403715565262142976\n1403715565312143104\n1403715565362142976\n1403715565412143104\n1403715565462142976\n1403715565512143104\n1403715565562142976\n1403715565612143104\n1403715565662142976\n1403715565712143104\n1403715565762142976\n1403715565812143104\n1403715565862142976\n1403715565912143104\n1403715565962142976\n1403715566012143104\n1403715566062142976\n1403715566112143104\n1403715566162142976\n1403715566212143104\n1403715566262142976\n1403715566312143104\n1403715566362142976\n1403715566412143104\n1403715566462142976\n1403715566512143104\n1403715566562142976\n1403715566612143104\n1403715566662142976\n1403715566712143104\n1403715566762142976\n1403715566812143104\n1403715566862142976\n1403715566912143104\n1403715566962142976\n1403715567012143104\n1403715567062142976\n1403715567112143104\n1403715567162142976\n1403715567212143104\n1403715567262142976\n1403715567312143104\n1403715567362142976\n1403715567412143104\n1403715567462142976\n1403715567512143104\n1403715567562142976\n1403715567612143104\n1403715567662142976\n1403715567712143104\n1403715567762142976\n1403715567812143104\n1403715567862142976\n1403715567912143104\n1403715567962142976\n1403715568012143104\n1403715568062142976\n1403715568112143104\n1403715568162142976\n1403715568212143104\n1403715568262142976\n1403715568312143104\n1403715568362142976\n1403715568412143104\n1403715568462142976\n1403715568512143104\n1403715568562142976\n1403715568612143104\n1403715568662142976\n1403715568712143104\n1403715568762142976\n1403715568812143104\n1403715568862142976\n1403715568912143104\n1403715568962142976\n1403715569012143104\n1403715569062142976\n1403715569112143104\n1403715569162142976\n1403715569212143104\n1403715569262142976\n1403715569312143104\n1403715569362142976\n1403715569412143104\n1403715569462142976\n1403715569512143104\n1403715569562142976\n1403715569612143104\n1403715569662142976\n1403715569712143104\n1403715569762142976\n1403715569812143104\n1403715569862142976\n1403715569912143104\n1403715569962142976\n1403715570012143104\n1403715570062142976\n1403715570112143104\n1403715570162142976\n1403715570212143104\n1403715570262142976\n1403715570312143104\n1403715570362142976\n1403715570412143104\n1403715570462142976\n1403715570512143104\n1403715570562142976\n1403715570612143104\n1403715570662142976\n1403715570712143104\n1403715570762142976\n1403715570812143104\n1403715570862142976\n1403715570912143104\n1403715570962142976\n1403715571012143104\n1403715571062142976\n1403715571112143104\n1403715571162142976\n1403715571212143104\n1403715571262142976\n1403715571312143104\n1403715571362142976\n1403715571412143104\n1403715571462142976\n1403715571512143104\n1403715571562142976\n1403715571612143104\n1403715571662142976\n1403715571712143104\n1403715571762142976\n1403715571812143104\n1403715571862142976\n1403715571912143104\n1403715571962142976\n1403715572012143104\n1403715572062142976\n1403715572112143104\n1403715572162142976\n1403715572212143104\n1403715572262142976\n1403715572312143104\n1403715572362142976\n1403715572412143104\n1403715572462142976\n1403715572512143104\n1403715572562142976\n1403715572612143104\n1403715572662142976\n1403715572712143104\n1403715572762142976\n1403715572812143104\n1403715572862142976\n1403715572912143104\n1403715572962142976\n1403715573012143104\n1403715573062142976\n1403715573112143104\n1403715573162142976\n1403715573212143104\n1403715573262142976\n1403715573312143104\n1403715573362142976\n1403715573412143104\n1403715573462142976\n1403715573512143104\n1403715573562142976\n1403715573612143104\n1403715573662142976\n1403715573712143104\n1403715573762142976\n1403715573812143104\n1403715573862142976\n1403715573912143104\n1403715573962142976\n1403715574012143104\n1403715574062142976\n1403715574112143104\n1403715574162142976\n1403715574212143104\n1403715574262142976\n1403715574312143104\n1403715574362142976\n1403715574412143104\n1403715574462142976\n1403715574512143104\n1403715574562142976\n1403715574612143104\n1403715574662142976\n1403715574712143104\n1403715574762142976\n1403715574812143104\n1403715574862142976\n1403715574912143104\n1403715574962142976\n1403715575012143104\n1403715575062142976\n1403715575112143104\n1403715575162142976\n1403715575212143104\n1403715575262142976\n1403715575312143104\n1403715575362142976\n1403715575412143104\n1403715575462142976\n1403715575512143104\n1403715575562142976\n1403715575612143104\n1403715575662142976\n1403715575712143104\n1403715575762142976\n1403715575812143104\n1403715575862142976\n1403715575912143104\n1403715575962142976\n1403715576012143104\n1403715576062142976\n1403715576112143104\n1403715576162142976\n1403715576212143104\n1403715576262142976\n1403715576312143104\n1403715576362142976\n1403715576412143104\n1403715576462142976\n1403715576512143104\n1403715576562142976\n1403715576612143104\n1403715576662142976\n1403715576712143104\n1403715576762142976\n1403715576812143104\n1403715576862142976\n1403715576912143104\n1403715576962142976\n1403715577012143104\n1403715577062142976\n1403715577112143104\n1403715577162142976\n1403715577212143104\n1403715577262142976\n1403715577312143104\n1403715577362142976\n1403715577412143104\n1403715577462142976\n1403715577512143104\n1403715577562142976\n1403715577612143104\n1403715577662142976\n1403715577712143104\n1403715577762142976\n1403715577812143104\n1403715577862142976\n1403715577912143104\n1403715577962142976\n1403715578012143104\n1403715578062142976\n1403715578112143104\n1403715578162142976\n1403715578212143104\n1403715578262142976\n1403715578312143104\n1403715578362142976\n1403715578412143104\n1403715578462142976\n1403715578512143104\n1403715578562142976\n1403715578612143104\n1403715578662142976\n1403715578712143104\n1403715578762142976\n1403715578812143104\n1403715578862142976\n1403715578912143104\n1403715578962142976\n1403715579012143104\n1403715579062142976\n1403715579112143104\n1403715579162142976\n1403715579212143104\n1403715579262142976\n1403715579312143104\n1403715579362142976\n1403715579412143104\n1403715579462142976\n1403715579512143104\n1403715579562142976\n1403715579612143104\n1403715579662142976\n1403715579712143104\n1403715579762142976\n1403715579812143104\n1403715579862142976\n1403715579912143104\n1403715579962142976\n1403715580012143104\n1403715580062142976\n1403715580112143104\n1403715580162142976\n1403715580212143104\n1403715580262142976\n1403715580312143104\n1403715580362142976\n1403715580412143104\n1403715580462142976\n1403715580512143104\n1403715580562142976\n1403715580612143104\n1403715580662142976\n1403715580712143104\n1403715580762142976\n1403715580812143104\n1403715580862142976\n1403715580912143104\n1403715580962142976\n1403715581012143104\n1403715581062142976\n1403715581112143104\n1403715581162142976\n1403715581212143104\n1403715581262142976\n1403715581312143104\n1403715581362142976\n1403715581412143104\n1403715581462142976\n1403715581512143104\n1403715581562142976\n1403715581612143104\n1403715581662142976\n1403715581712143104\n1403715581762142976\n1403715581812143104\n1403715581862142976\n1403715581912143104\n1403715581962142976\n1403715582012143104\n1403715582062142976\n1403715582112143104\n1403715582162142976\n1403715582212143104\n1403715582262142976\n1403715582312143104\n1403715582362142976\n1403715582412143104\n1403715582462142976\n1403715582512143104\n1403715582562142976\n1403715582612143104\n1403715582662142976\n1403715582712143104\n1403715582762142976\n1403715582812143104\n1403715582862142976\n1403715582912143104\n1403715582962142976\n1403715583012143104\n1403715583062142976\n1403715583112143104\n1403715583162142976\n1403715583212143104\n1403715583262142976\n1403715583312143104\n1403715583362142976\n1403715583412143104\n1403715583462142976\n1403715583512143104\n1403715583562142976\n1403715583612143104\n1403715583662142976\n1403715583712143104\n1403715583762142976\n1403715583812143104\n1403715583862142976\n1403715583912143104\n1403715583962142976\n1403715584012143104\n1403715584062142976\n1403715584112143104\n1403715584162142976\n1403715584212143104\n1403715584262142976\n1403715584312143104\n1403715584362142976\n1403715584412143104\n1403715584462142976\n1403715584512143104\n1403715584562142976\n1403715584612143104\n1403715584662142976\n1403715584712143104\n1403715584762142976\n1403715584812143104\n1403715584862142976\n1403715584912143104\n1403715584962142976\n1403715585012143104\n1403715585062142976\n1403715585112143104\n1403715585162142976\n1403715585212143104\n1403715585262142976\n1403715585312143104\n1403715585362142976\n1403715585412143104\n1403715585462142976\n1403715585512143104\n1403715585562142976\n1403715585612143104\n1403715585662142976\n1403715585712143104\n1403715585762142976\n1403715585812143104\n1403715585862142976\n1403715585912143104\n1403715585962142976\n1403715586012143104\n1403715586062142976\n1403715586112143104\n1403715586162142976\n1403715586212143104\n1403715586262142976\n1403715586312143104\n1403715586362142976\n1403715586412143104\n1403715586462142976\n1403715586512143104\n1403715586562142976\n1403715586612143104\n1403715586662142976\n1403715586712143104\n1403715586762142976\n1403715586812143104\n1403715586862142976\n1403715586912143104\n1403715586962142976\n1403715587012143104\n1403715587062142976\n1403715587112143104\n1403715587162142976\n1403715587212143104\n1403715587262142976\n1403715587312143104\n1403715587362142976\n1403715587412143104\n1403715587462142976\n1403715587512143104\n1403715587562142976\n1403715587612143104\n1403715587662142976\n1403715587712143104\n1403715587762142976\n1403715587812143104\n1403715587862142976\n1403715587912143104\n1403715587962142976\n1403715588012143104\n1403715588062142976\n1403715588112143104\n1403715588162142976\n1403715588212143104\n1403715588262142976\n1403715588312143104\n1403715588362142976\n1403715588412143104\n1403715588462142976\n1403715588512143104\n1403715588562142976\n1403715588612143104\n1403715588662142976\n1403715588712143104\n1403715588762142976\n1403715588812143104\n1403715588862142976\n1403715588912143104\n1403715588962142976\n1403715589012143104\n1403715589062142976\n1403715589112143104\n1403715589162142976\n1403715589212143104\n1403715589262142976\n1403715589312143104\n1403715589362142976\n1403715589412143104\n1403715589462142976\n1403715589512143104\n1403715589562142976\n1403715589612143104\n1403715589662142976\n1403715589712143104\n1403715589762142976\n1403715589812143104\n1403715589862142976\n1403715589912143104\n1403715589962142976\n1403715590012143104\n1403715590062142976\n1403715590112143104\n1403715590162142976\n1403715590212143104\n1403715590262142976\n1403715590312143104\n1403715590362142976\n1403715590412143104\n1403715590462142976\n1403715590512143104\n1403715590562142976\n1403715590612143104\n1403715590662142976\n1403715590712143104\n1403715590762142976\n1403715590812143104\n1403715590862142976\n1403715590912143104\n1403715590962142976\n1403715591012143104\n1403715591062142976\n1403715591112143104\n1403715591162142976\n1403715591212143104\n1403715591262142976\n1403715591312143104\n1403715591362142976\n1403715591412143104\n1403715591462142976\n1403715591512143104\n1403715591562142976\n1403715591612143104\n1403715591662142976\n1403715591712143104\n1403715591762142976\n1403715591812143104\n1403715591862142976\n1403715591912143104\n1403715591962142976\n1403715592012143104\n1403715592062142976\n1403715592112143104\n1403715592162142976\n1403715592212143104\n1403715592262142976\n1403715592312143104\n1403715592362142976\n1403715592412143104\n1403715592462142976\n1403715592512143104\n1403715592562142976\n1403715592612143104\n1403715592662142976\n1403715592712143104\n1403715592762142976\n1403715592812143104\n1403715592862142976\n1403715592912143104\n1403715592962142976\n1403715593012143104\n1403715593062142976\n1403715593112143104\n1403715593162142976\n1403715593212143104\n1403715593262142976\n1403715593312143104\n1403715593362142976\n1403715593412143104\n1403715593462142976\n1403715593512143104\n1403715593562142976\n1403715593612143104\n1403715593662142976\n1403715593712143104\n1403715593762142976\n1403715593812143104\n1403715593862142976\n1403715593912143104\n1403715593962142976\n1403715594012143104\n1403715594062142976\n1403715594112143104\n1403715594162142976\n1403715594212143104\n1403715594262142976\n1403715594312143104\n1403715594362142976\n1403715594412143104\n1403715594462142976\n1403715594512143104\n1403715594562142976\n1403715594612143104\n1403715594662142976\n1403715594712143104\n1403715594762142976\n1403715594812143104\n1403715594862142976\n1403715594912143104\n1403715594962142976\n1403715595012143104\n1403715595062142976\n1403715595112143104\n1403715595162142976\n1403715595212143104\n1403715595262142976\n1403715595312143104\n1403715595362142976\n1403715595412143104\n1403715595462142976\n1403715595512143104\n1403715595562142976\n1403715595612143104\n1403715595662142976\n1403715595712143104\n1403715595762142976\n1403715595812143104\n1403715595862142976\n1403715595912143104\n1403715595962142976\n1403715596012143104\n1403715596062142976\n1403715596112143104\n1403715596162142976\n1403715596212143104\n1403715596262142976\n1403715596312143104\n1403715596362142976\n1403715596412143104\n1403715596462142976\n1403715596512143104\n1403715596562142976\n1403715596612143104\n1403715596662142976\n1403715596712143104\n1403715596762142976\n1403715596812143104\n1403715596862142976\n1403715596912143104\n1403715596962142976\n1403715597012143104\n1403715597062142976\n1403715597112143104\n1403715597162142976\n1403715597212143104\n1403715597262142976\n1403715597312143104\n1403715597362142976\n1403715597412143104\n1403715597462142976\n1403715597512143104\n1403715597562142976\n1403715597612143104\n1403715597662142976\n1403715597712143104\n1403715597762142976\n1403715597812143104\n1403715597862142976\n1403715597912143104\n1403715597962142976\n1403715598012143104\n1403715598062142976\n1403715598112143104\n1403715598162142976\n1403715598212143104\n1403715598262142976\n1403715598312143104\n1403715598362142976\n1403715598412143104\n1403715598462142976\n1403715598512143104\n1403715598562142976\n1403715598612143104\n1403715598662142976\n1403715598712143104\n1403715598762142976\n1403715598812143104\n1403715598862142976\n1403715598912143104\n1403715598962142976\n1403715599012143104\n1403715599062142976\n1403715599112143104\n1403715599162142976\n1403715599212143104\n1403715599262142976\n1403715599312143104\n1403715599362142976\n1403715599412143104\n1403715599462142976\n1403715599512143104\n1403715599562142976\n1403715599612143104\n1403715599662142976\n1403715599712143104\n1403715599762142976\n1403715599812143104\n1403715599862142976\n1403715599912143104\n1403715599962142976\n1403715600012143104\n1403715600062142976\n1403715600112143104\n1403715600162142976\n1403715600212143104\n1403715600262142976\n1403715600312143104\n1403715600362142976\n1403715600412143104\n1403715600462142976\n1403715600512143104\n1403715600562142976\n1403715600612143104\n1403715600662142976\n1403715600712143104\n1403715600762142976\n1403715600812143104\n1403715600862142976\n1403715600912143104\n1403715600962142976\n1403715601012143104\n1403715601062142976\n1403715601112143104\n1403715601162142976\n1403715601212143104\n1403715601262142976\n1403715601312143104\n1403715601362142976\n1403715601412143104\n1403715601462142976\n1403715601512143104\n1403715601562142976\n1403715601612143104\n1403715601662142976\n1403715601712143104\n1403715601762142976\n1403715601812143104\n1403715601862142976\n1403715601912143104\n1403715601962142976\n1403715602012143104\n1403715602062142976\n1403715602112143104\n1403715602162142976\n1403715602212143104\n1403715602262142976\n1403715602312143104\n1403715602362142976\n1403715602412143104\n1403715602462142976\n1403715602512143104\n1403715602562142976\n1403715602612143104\n1403715602662142976\n1403715602712143104\n1403715602762142976\n1403715602812143104\n1403715602862142976\n1403715602912143104\n1403715602962142976\n1403715603012143104\n1403715603062142976\n1403715603112143104\n1403715603162142976\n1403715603212143104\n1403715603262142976\n1403715603312143104\n1403715603362142976\n1403715603412143104\n1403715603462142976\n1403715603512143104\n1403715603562142976\n1403715603612143104\n1403715603662142976\n1403715603712143104\n1403715603762142976\n1403715603812143104\n1403715603862142976\n1403715603912143104\n1403715603962142976\n1403715604012143104\n1403715604062142976\n1403715604112143104\n1403715604162142976\n1403715604212143104\n1403715604262142976\n1403715604312143104\n1403715604362142976\n1403715604412143104\n1403715604462142976\n1403715604512143104\n1403715604562142976\n1403715604612143104\n1403715604662142976\n1403715604712143104\n1403715604762142976\n1403715604812143104\n1403715604862142976\n1403715604912143104\n1403715604962142976\n1403715605012143104\n1403715605062142976\n1403715605112143104\n1403715605162142976\n1403715605212143104\n1403715605262142976\n1403715605312143104\n1403715605362142976\n1403715605412143104\n1403715605462142976\n1403715605512143104\n1403715605562142976\n1403715605612143104\n1403715605662142976\n1403715605712143104\n1403715605762142976\n1403715605812143104\n1403715605862142976\n1403715605912143104\n1403715605962142976\n1403715606012143104\n1403715606062142976\n1403715606112143104\n1403715606162142976\n1403715606212143104\n1403715606262142976\n1403715606312143104\n1403715606362142976\n1403715606412143104\n1403715606462142976\n1403715606512143104\n1403715606562142976\n1403715606612143104\n1403715606662142976\n1403715606712143104\n1403715606762142976\n1403715606812143104\n1403715606862142976\n1403715606912143104\n1403715606962142976\n1403715607012143104\n1403715607062142976\n1403715607112143104\n1403715607162142976\n1403715607212143104\n1403715607262142976\n1403715607312143104\n1403715607362142976\n1403715607412143104\n1403715607462142976\n1403715607512143104\n1403715607562142976\n1403715607612143104\n1403715607662142976\n1403715607712143104\n1403715607762142976\n1403715607812143104\n1403715607862142976\n1403715607912143104\n1403715607962142976\n1403715608012143104\n1403715608062142976\n1403715608112143104\n1403715608162142976\n1403715608212143104\n1403715608262142976\n1403715608312143104\n1403715608362142976\n1403715608412143104\n1403715608462142976\n1403715608512143104\n1403715608562142976\n1403715608612143104\n1403715608662142976\n1403715608712143104\n1403715608762142976\n1403715608812143104\n1403715608862142976\n1403715608912143104\n1403715608962142976\n1403715609012143104\n1403715609062142976\n1403715609112143104\n1403715609162142976\n1403715609212143104\n1403715609262142976\n1403715609312143104\n1403715609362142976\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Monocular/EuRoC_TimeStamps/V103.txt",
    "content": "1403715886584058112\n1403715886634057984\n1403715886684058112\n1403715886734057984\n1403715886784058112\n1403715886834057984\n1403715886884058112\n1403715886934057984\n1403715886984058112\n1403715887034057984\n1403715887084058112\n1403715887134057984\n1403715887184058112\n1403715887234057984\n1403715887284058112\n1403715887334057984\n1403715887384058112\n1403715887434057984\n1403715887484058112\n1403715887534057984\n1403715887584058112\n1403715887634057984\n1403715887684058112\n1403715887734057984\n1403715887784058112\n1403715887834057984\n1403715887884058112\n1403715887934057984\n1403715887984058112\n1403715888034057984\n1403715888084058112\n1403715888134057984\n1403715888184058112\n1403715888234057984\n1403715888284058112\n1403715888334057984\n1403715888384058112\n1403715888434057984\n1403715888484058112\n1403715888534057984\n1403715888584058112\n1403715888634057984\n1403715888684058112\n1403715888734057984\n1403715888784058112\n1403715888834057984\n1403715888884058112\n1403715888934057984\n1403715888984058112\n1403715889034057984\n1403715889084058112\n1403715889134057984\n1403715889184058112\n1403715889234057984\n1403715889284058112\n1403715889334057984\n1403715889384058112\n1403715889434057984\n1403715889484058112\n1403715889534057984\n1403715889584058112\n1403715889634057984\n1403715889684058112\n1403715889734057984\n1403715889784058112\n1403715889834057984\n1403715889884058112\n1403715889934057984\n1403715889984058112\n1403715890034057984\n1403715890084058112\n1403715890134057984\n1403715890184058112\n1403715890234057984\n1403715890284058112\n1403715890334057984\n1403715890384058112\n1403715890434057984\n1403715890484058112\n1403715890534057984\n1403715890584058112\n1403715890634057984\n1403715890684058112\n1403715890734057984\n1403715890784058112\n1403715890834057984\n1403715890884058112\n1403715890934057984\n1403715890984058112\n1403715891034057984\n1403715891084058112\n1403715891134057984\n1403715891184058112\n1403715891234057984\n1403715891284058112\n1403715891334057984\n1403715891384058112\n1403715891434057984\n1403715891484058112\n1403715891534057984\n1403715891584058112\n1403715891634057984\n1403715891684058112\n1403715891734057984\n1403715891784058112\n1403715891834057984\n1403715891884058112\n1403715891934057984\n1403715891984058112\n1403715892034057984\n1403715892084058112\n1403715892134057984\n1403715892184058112\n1403715892234057984\n1403715892284058112\n1403715892334057984\n1403715892384058112\n1403715892434057984\n1403715892484058112\n1403715892534057984\n1403715892584058112\n1403715892634057984\n1403715892684058112\n1403715892734057984\n1403715892784058112\n1403715892834057984\n1403715892884058112\n1403715892934057984\n1403715892984058112\n1403715893034057984\n1403715893084058112\n1403715893134057984\n1403715893184058112\n1403715893234057984\n1403715893284058112\n1403715893334057984\n1403715893384058112\n1403715893434057984\n1403715893484058112\n1403715893534057984\n1403715893584058112\n1403715893634057984\n1403715893684058112\n1403715893734057984\n1403715893784058112\n1403715893834057984\n1403715893884058112\n1403715893934057984\n1403715893984058112\n1403715894034057984\n1403715894084058112\n1403715894134057984\n1403715894184058112\n1403715894234057984\n1403715894284058112\n1403715894334057984\n1403715894384058112\n1403715894434057984\n1403715894484058112\n1403715894534057984\n1403715894584058112\n1403715894634057984\n1403715894684058112\n1403715894734057984\n1403715894784058112\n1403715894834057984\n1403715894884058112\n1403715894934057984\n1403715894984058112\n1403715895034057984\n1403715895084058112\n1403715895134057984\n1403715895184058112\n1403715895234057984\n1403715895284058112\n1403715895334057984\n1403715895384058112\n1403715895434057984\n1403715895484058112\n1403715895534057984\n1403715895584058112\n1403715895634057984\n1403715895684058112\n1403715895734057984\n1403715895784058112\n1403715895834057984\n1403715895884058112\n1403715895934057984\n1403715895984058112\n1403715896034057984\n1403715896084058112\n1403715896134057984\n1403715896184058112\n1403715896234057984\n1403715896284058112\n1403715896334057984\n1403715896384058112\n1403715896434057984\n1403715896484058112\n1403715896534057984\n1403715896584058112\n1403715896634057984\n1403715896684058112\n1403715896734057984\n1403715896784058112\n1403715896834057984\n1403715896884058112\n1403715896934057984\n1403715896984058112\n1403715897034057984\n1403715897084058112\n1403715897134057984\n1403715897184058112\n1403715897234057984\n1403715897284058112\n1403715897334057984\n1403715897384058112\n1403715897434057984\n1403715897484058112\n1403715897534057984\n1403715897584058112\n1403715897634057984\n1403715897684058112\n1403715897734057984\n1403715897784058112\n1403715897834057984\n1403715897884058112\n1403715897934057984\n1403715897984058112\n1403715898034057984\n1403715898084058112\n1403715898134057984\n1403715898184058112\n1403715898234057984\n1403715898284058112\n1403715898334057984\n1403715898384058112\n1403715898434057984\n1403715898484058112\n1403715898534057984\n1403715898584058112\n1403715898634057984\n1403715898684058112\n1403715898734057984\n1403715898784058112\n1403715898834057984\n1403715898884058112\n1403715898934057984\n1403715898984058112\n1403715899034057984\n1403715899084058112\n1403715899134057984\n1403715899184058112\n1403715899234057984\n1403715899284058112\n1403715899334057984\n1403715899384058112\n1403715899434057984\n1403715899484058112\n1403715899534057984\n1403715899584058112\n1403715899634057984\n1403715899684058112\n1403715899734057984\n1403715899784058112\n1403715899834057984\n1403715899884058112\n1403715899934057984\n1403715899984058112\n1403715900034057984\n1403715900084058112\n1403715900134057984\n1403715900184058112\n1403715900234057984\n1403715900284058112\n1403715900334057984\n1403715900384058112\n1403715900434057984\n1403715900484058112\n1403715900534057984\n1403715900584058112\n1403715900634057984\n1403715900684058112\n1403715900734057984\n1403715900784058112\n1403715900834057984\n1403715900884058112\n1403715900934057984\n1403715900984058112\n1403715901034057984\n1403715901084058112\n1403715901134057984\n1403715901184058112\n1403715901234057984\n1403715901284058112\n1403715901334057984\n1403715901384058112\n1403715901434057984\n1403715901484058112\n1403715901534057984\n1403715901584058112\n1403715901634057984\n1403715901684058112\n1403715901734057984\n1403715901784058112\n1403715901834057984\n1403715901884058112\n1403715901934057984\n1403715901984058112\n1403715902034057984\n1403715902084058112\n1403715902134057984\n1403715902184058112\n1403715902234057984\n1403715902284058112\n1403715902334057984\n1403715902384058112\n1403715902434057984\n1403715902484058112\n1403715902534057984\n1403715902584058112\n1403715902634057984\n1403715902684058112\n1403715902734057984\n1403715902784058112\n1403715902834057984\n1403715902884058112\n1403715902934057984\n1403715902984058112\n1403715903034057984\n1403715903084058112\n1403715903134057984\n1403715903184058112\n1403715903234057984\n1403715903284058112\n1403715903334057984\n1403715903384058112\n1403715903434057984\n1403715903484058112\n1403715903534057984\n1403715903584058112\n1403715903634057984\n1403715903684058112\n1403715903734057984\n1403715903784058112\n1403715903834057984\n1403715903884058112\n1403715903934057984\n1403715903984058112\n1403715904034057984\n1403715904084058112\n1403715904134057984\n1403715904184058112\n1403715904234057984\n1403715904284058112\n1403715904334057984\n1403715904384058112\n1403715904434057984\n1403715904484058112\n1403715904534057984\n1403715904584058112\n1403715904634057984\n1403715904684058112\n1403715904734057984\n1403715904784058112\n1403715904834057984\n1403715904884058112\n1403715904934057984\n1403715904984058112\n1403715905034057984\n1403715905084058112\n1403715905134057984\n1403715905184058112\n1403715905234057984\n1403715905284058112\n1403715905334057984\n1403715905384058112\n1403715905434057984\n1403715905484058112\n1403715905534057984\n1403715905584058112\n1403715905634057984\n1403715905684058112\n1403715905734057984\n1403715905784058112\n1403715905834057984\n1403715905884058112\n1403715905934057984\n1403715905984058112\n1403715906034057984\n1403715906084058112\n1403715906134057984\n1403715906184058112\n1403715906234057984\n1403715906284058112\n1403715906334057984\n1403715906384058112\n1403715906434057984\n1403715906484058112\n1403715906534057984\n1403715906584058112\n1403715906634057984\n1403715906684058112\n1403715906734057984\n1403715906784058112\n1403715906834057984\n1403715906884058112\n1403715906934057984\n1403715906984058112\n1403715907034057984\n1403715907084058112\n1403715907134057984\n1403715907184058112\n1403715907234057984\n1403715907284058112\n1403715907334057984\n1403715907384058112\n1403715907434057984\n1403715907484058112\n1403715907534057984\n1403715907584058112\n1403715907634057984\n1403715907684058112\n1403715907734057984\n1403715907784058112\n1403715907834057984\n1403715907884058112\n1403715907934057984\n1403715907984058112\n1403715908034057984\n1403715908084058112\n1403715908134057984\n1403715908184058112\n1403715908234057984\n1403715908284058112\n1403715908334057984\n1403715908384058112\n1403715908434057984\n1403715908484058112\n1403715908534057984\n1403715908584058112\n1403715908634057984\n1403715908684058112\n1403715908734057984\n1403715908784058112\n1403715908834057984\n1403715908884058112\n1403715908934057984\n1403715908984058112\n1403715909034057984\n1403715909084058112\n1403715909134057984\n1403715909184058112\n1403715909234057984\n1403715909284058112\n1403715909334057984\n1403715909384058112\n1403715909434057984\n1403715909484058112\n1403715909534057984\n1403715909584058112\n1403715909634057984\n1403715909684058112\n1403715909734057984\n1403715909784058112\n1403715909834057984\n1403715909884058112\n1403715909934057984\n1403715909984058112\n1403715910034057984\n1403715910084058112\n1403715910134057984\n1403715910184058112\n1403715910234057984\n1403715910284058112\n1403715910334057984\n1403715910384058112\n1403715910434057984\n1403715910484058112\n1403715910534057984\n1403715910584058112\n1403715910634057984\n1403715910684058112\n1403715910734057984\n1403715910784058112\n1403715910834057984\n1403715910884058112\n1403715910934057984\n1403715910984058112\n1403715911034057984\n1403715911084058112\n1403715911134057984\n1403715911184058112\n1403715911234057984\n1403715911284058112\n1403715911334057984\n1403715911384058112\n1403715911434057984\n1403715911484058112\n1403715911534057984\n1403715911584058112\n1403715911634057984\n1403715911684058112\n1403715911734057984\n1403715911784058112\n1403715911834057984\n1403715911884058112\n1403715911934057984\n1403715911984058112\n1403715912034057984\n1403715912084058112\n1403715912134057984\n1403715912184058112\n1403715912234057984\n1403715912284058112\n1403715912334057984\n1403715912384058112\n1403715912434057984\n1403715912484058112\n1403715912534057984\n1403715912584058112\n1403715912634057984\n1403715912684058112\n1403715912734057984\n1403715912784058112\n1403715912834057984\n1403715912884058112\n1403715912934057984\n1403715912984058112\n1403715913034057984\n1403715913084058112\n1403715913134057984\n1403715913184058112\n1403715913234057984\n1403715913284058112\n1403715913334057984\n1403715913384058112\n1403715913434057984\n1403715913484058112\n1403715913534057984\n1403715913584058112\n1403715913634057984\n1403715913684058112\n1403715913734057984\n1403715913784058112\n1403715913834057984\n1403715913884058112\n1403715913934057984\n1403715913984058112\n1403715914034057984\n1403715914084058112\n1403715914134057984\n1403715914184058112\n1403715914234057984\n1403715914284058112\n1403715914334057984\n1403715914384058112\n1403715914434057984\n1403715914484058112\n1403715914534057984\n1403715914584058112\n1403715914634057984\n1403715914684058112\n1403715914734057984\n1403715914784058112\n1403715914834057984\n1403715914884058112\n1403715914934057984\n1403715914984058112\n1403715915034057984\n1403715915084058112\n1403715915134057984\n1403715915184058112\n1403715915234057984\n1403715915284058112\n1403715915334057984\n1403715915384058112\n1403715915434057984\n1403715915484058112\n1403715915534057984\n1403715915584058112\n1403715915634057984\n1403715915684058112\n1403715915734057984\n1403715915784058112\n1403715915834057984\n1403715915884058112\n1403715915934057984\n1403715915984058112\n1403715916034057984\n1403715916084058112\n1403715916134057984\n1403715916184058112\n1403715916234057984\n1403715916284058112\n1403715916334057984\n1403715916384058112\n1403715916434057984\n1403715916484058112\n1403715916534057984\n1403715916584058112\n1403715916634057984\n1403715916684058112\n1403715916734057984\n1403715916784058112\n1403715916834057984\n1403715916884058112\n1403715916934057984\n1403715916984058112\n1403715917034057984\n1403715917084058112\n1403715917134057984\n1403715917184058112\n1403715917234057984\n1403715917284058112\n1403715917334057984\n1403715917384058112\n1403715917434057984\n1403715917484058112\n1403715917534057984\n1403715917584058112\n1403715917634057984\n1403715917684058112\n1403715917734057984\n1403715917784058112\n1403715917834057984\n1403715917884058112\n1403715917934057984\n1403715917984058112\n1403715918034057984\n1403715918084058112\n1403715918134057984\n1403715918184058112\n1403715918234057984\n1403715918284058112\n1403715918334057984\n1403715918384058112\n1403715918434057984\n1403715918484058112\n1403715918534057984\n1403715918584058112\n1403715918634057984\n1403715918684058112\n1403715918734057984\n1403715918784058112\n1403715918834057984\n1403715918884058112\n1403715918934057984\n1403715918984058112\n1403715919034057984\n1403715919084058112\n1403715919134057984\n1403715919184058112\n1403715919234057984\n1403715919284058112\n1403715919334057984\n1403715919384058112\n1403715919434057984\n1403715919484058112\n1403715919534057984\n1403715919584058112\n1403715919634057984\n1403715919684058112\n1403715919734057984\n1403715919784058112\n1403715919834057984\n1403715919884058112\n1403715919934057984\n1403715919984058112\n1403715920034057984\n1403715920084058112\n1403715920134057984\n1403715920184058112\n1403715920234057984\n1403715920284058112\n1403715920334057984\n1403715920384058112\n1403715920434057984\n1403715920484058112\n1403715920534057984\n1403715920584058112\n1403715920634057984\n1403715920684058112\n1403715920734057984\n1403715920784058112\n1403715920834057984\n1403715920884058112\n1403715920934057984\n1403715920984058112\n1403715921034057984\n1403715921084058112\n1403715921134057984\n1403715921184058112\n1403715921234057984\n1403715921284058112\n1403715921334057984\n1403715921384058112\n1403715921434057984\n1403715921484058112\n1403715921534057984\n1403715921584058112\n1403715921634057984\n1403715921684058112\n1403715921734057984\n1403715921784058112\n1403715921834057984\n1403715921884058112\n1403715921934057984\n1403715921984058112\n1403715922034057984\n1403715922084058112\n1403715922134057984\n1403715922184058112\n1403715922234057984\n1403715922284058112\n1403715922334057984\n1403715922384058112\n1403715922434057984\n1403715922484058112\n1403715922534057984\n1403715922584058112\n1403715922634057984\n1403715922684058112\n1403715922734057984\n1403715922784058112\n1403715922834057984\n1403715922884058112\n1403715922934057984\n1403715922984058112\n1403715923034057984\n1403715923084058112\n1403715923134057984\n1403715923184058112\n1403715923234057984\n1403715923284058112\n1403715923334057984\n1403715923384058112\n1403715923434057984\n1403715923484058112\n1403715923534057984\n1403715923584058112\n1403715923634057984\n1403715923684058112\n1403715923734057984\n1403715923784058112\n1403715923834057984\n1403715923884058112\n1403715923934057984\n1403715923984058112\n1403715924034057984\n1403715924084058112\n1403715924134057984\n1403715924184058112\n1403715924234057984\n1403715924284058112\n1403715924334057984\n1403715924384058112\n1403715924434057984\n1403715924484058112\n1403715924534057984\n1403715924584058112\n1403715924634057984\n1403715924684058112\n1403715924734057984\n1403715924784058112\n1403715924834057984\n1403715924884058112\n1403715924934057984\n1403715924984058112\n1403715925034057984\n1403715925084058112\n1403715925134057984\n1403715925184058112\n1403715925234057984\n1403715925284058112\n1403715925334057984\n1403715925384058112\n1403715925434057984\n1403715925484058112\n1403715925534057984\n1403715925584058112\n1403715925634057984\n1403715925684058112\n1403715925734057984\n1403715925784058112\n1403715925834057984\n1403715925884058112\n1403715925934057984\n1403715925984058112\n1403715926034057984\n1403715926084058112\n1403715926134057984\n1403715926184058112\n1403715926234057984\n1403715926284058112\n1403715926334057984\n1403715926384058112\n1403715926434057984\n1403715926484058112\n1403715926534057984\n1403715926584058112\n1403715926634057984\n1403715926684058112\n1403715926734057984\n1403715926784058112\n1403715926834057984\n1403715926884058112\n1403715926934057984\n1403715926984058112\n1403715927034057984\n1403715927084058112\n1403715927134057984\n1403715927184058112\n1403715927234057984\n1403715927284058112\n1403715927334057984\n1403715927384058112\n1403715927434057984\n1403715927484058112\n1403715927534057984\n1403715927584058112\n1403715927634057984\n1403715927684058112\n1403715927734057984\n1403715927784058112\n1403715927834057984\n1403715927884058112\n1403715927934057984\n1403715927984058112\n1403715928034057984\n1403715928084058112\n1403715928134057984\n1403715928184058112\n1403715928234057984\n1403715928284058112\n1403715928334057984\n1403715928384058112\n1403715928434057984\n1403715928484058112\n1403715928534057984\n1403715928584058112\n1403715928634057984\n1403715928684058112\n1403715928734057984\n1403715928784058112\n1403715928834057984\n1403715928884058112\n1403715928934057984\n1403715928984058112\n1403715929034057984\n1403715929084058112\n1403715929134057984\n1403715929184058112\n1403715929234057984\n1403715929284058112\n1403715929334057984\n1403715929384058112\n1403715929434057984\n1403715929484058112\n1403715929534057984\n1403715929584058112\n1403715929634057984\n1403715929684058112\n1403715929734057984\n1403715929784058112\n1403715929834057984\n1403715929884058112\n1403715929934057984\n1403715929984058112\n1403715930034057984\n1403715930084058112\n1403715930134057984\n1403715930184058112\n1403715930234057984\n1403715930284058112\n1403715930334057984\n1403715930384058112\n1403715930434057984\n1403715930484058112\n1403715930534057984\n1403715930584058112\n1403715930634057984\n1403715930684058112\n1403715930734057984\n1403715930784058112\n1403715930834057984\n1403715930884058112\n1403715930934057984\n1403715930984058112\n1403715931034057984\n1403715931084058112\n1403715931134057984\n1403715931184058112\n1403715931234057984\n1403715931284058112\n1403715931334057984\n1403715931384058112\n1403715931434057984\n1403715931484058112\n1403715931534057984\n1403715931584058112\n1403715931634057984\n1403715931684058112\n1403715931734057984\n1403715931784058112\n1403715931834057984\n1403715931884058112\n1403715931934057984\n1403715931984058112\n1403715932034057984\n1403715932084058112\n1403715932134057984\n1403715932184058112\n1403715932234057984\n1403715932284058112\n1403715932334057984\n1403715932384058112\n1403715932434057984\n1403715932484058112\n1403715932534057984\n1403715932584058112\n1403715932634057984\n1403715932684058112\n1403715932734057984\n1403715932784058112\n1403715932834057984\n1403715932884058112\n1403715932934057984\n1403715932984058112\n1403715933034057984\n1403715933084058112\n1403715933134057984\n1403715933184058112\n1403715933234057984\n1403715933284058112\n1403715933334057984\n1403715933384058112\n1403715933434057984\n1403715933484058112\n1403715933534057984\n1403715933584058112\n1403715933634057984\n1403715933684058112\n1403715933734057984\n1403715933784058112\n1403715933834057984\n1403715933884058112\n1403715933934057984\n1403715933984058112\n1403715934034057984\n1403715934084058112\n1403715934134057984\n1403715934184058112\n1403715934234057984\n1403715934284058112\n1403715934334057984\n1403715934384058112\n1403715934434057984\n1403715934484058112\n1403715934534057984\n1403715934584058112\n1403715934634057984\n1403715934684058112\n1403715934734057984\n1403715934784058112\n1403715934834057984\n1403715934884058112\n1403715934934057984\n1403715934984058112\n1403715935034057984\n1403715935084058112\n1403715935134057984\n1403715935184058112\n1403715935234057984\n1403715935284058112\n1403715935334057984\n1403715935384058112\n1403715935434057984\n1403715935484058112\n1403715935534057984\n1403715935584058112\n1403715935634057984\n1403715935684058112\n1403715935734057984\n1403715935784058112\n1403715935834057984\n1403715935884058112\n1403715935934057984\n1403715935984058112\n1403715936034057984\n1403715936084058112\n1403715936134057984\n1403715936184058112\n1403715936234057984\n1403715936284058112\n1403715936334057984\n1403715936384058112\n1403715936434057984\n1403715936484058112\n1403715936534057984\n1403715936584058112\n1403715936634057984\n1403715936684058112\n1403715936734057984\n1403715936784058112\n1403715936834057984\n1403715936884058112\n1403715936934057984\n1403715936984058112\n1403715937034057984\n1403715937084058112\n1403715937134057984\n1403715937184058112\n1403715937234057984\n1403715937284058112\n1403715937334057984\n1403715937384058112\n1403715937434057984\n1403715937484058112\n1403715937534057984\n1403715937584058112\n1403715937634057984\n1403715937684058112\n1403715937734057984\n1403715937784058112\n1403715937834057984\n1403715937884058112\n1403715937934057984\n1403715937984058112\n1403715938034057984\n1403715938084058112\n1403715938134057984\n1403715938184058112\n1403715938234057984\n1403715938284058112\n1403715938334057984\n1403715938384058112\n1403715938434057984\n1403715938484058112\n1403715938534057984\n1403715938584058112\n1403715938634057984\n1403715938684058112\n1403715938734057984\n1403715938784058112\n1403715938834057984\n1403715938884058112\n1403715938934057984\n1403715938984058112\n1403715939034057984\n1403715939084058112\n1403715939134057984\n1403715939184058112\n1403715939234057984\n1403715939284058112\n1403715939334057984\n1403715939384058112\n1403715939434057984\n1403715939484058112\n1403715939534057984\n1403715939584058112\n1403715939634057984\n1403715939684058112\n1403715939734057984\n1403715939784058112\n1403715939834057984\n1403715939884058112\n1403715939934057984\n1403715939984058112\n1403715940034057984\n1403715940084058112\n1403715940134057984\n1403715940184058112\n1403715940234057984\n1403715940284058112\n1403715940334057984\n1403715940384058112\n1403715940434057984\n1403715940484058112\n1403715940534057984\n1403715940584058112\n1403715940634057984\n1403715940684058112\n1403715940734057984\n1403715940784058112\n1403715940834057984\n1403715940884058112\n1403715940934057984\n1403715940984058112\n1403715941034057984\n1403715941084058112\n1403715941134057984\n1403715941184058112\n1403715941234057984\n1403715941284058112\n1403715941334057984\n1403715941384058112\n1403715941434057984\n1403715941484058112\n1403715941534057984\n1403715941584058112\n1403715941634057984\n1403715941684058112\n1403715941734057984\n1403715941784058112\n1403715941834057984\n1403715941884058112\n1403715941934057984\n1403715941984058112\n1403715942034057984\n1403715942084058112\n1403715942134057984\n1403715942184058112\n1403715942234057984\n1403715942284058112\n1403715942334057984\n1403715942384058112\n1403715942434057984\n1403715942484058112\n1403715942534057984\n1403715942584058112\n1403715942634057984\n1403715942684058112\n1403715942734057984\n1403715942784058112\n1403715942834057984\n1403715942884058112\n1403715942934057984\n1403715942984058112\n1403715943034057984\n1403715943084058112\n1403715943134057984\n1403715943184058112\n1403715943234057984\n1403715943284058112\n1403715943334057984\n1403715943384058112\n1403715943434057984\n1403715943484058112\n1403715943534057984\n1403715943584058112\n1403715943634057984\n1403715943684058112\n1403715943734057984\n1403715943784058112\n1403715943834057984\n1403715943884058112\n1403715943934057984\n1403715943984058112\n1403715944034057984\n1403715944084058112\n1403715944134057984\n1403715944184058112\n1403715944234057984\n1403715944284058112\n1403715944334057984\n1403715944384058112\n1403715944434057984\n1403715944484058112\n1403715944534057984\n1403715944584058112\n1403715944634057984\n1403715944684058112\n1403715944734057984\n1403715944784058112\n1403715944834057984\n1403715944884058112\n1403715944934057984\n1403715944984058112\n1403715945034057984\n1403715945084058112\n1403715945134057984\n1403715945184058112\n1403715945234057984\n1403715945284058112\n1403715945334057984\n1403715945384058112\n1403715945434057984\n1403715945484058112\n1403715945534057984\n1403715945584058112\n1403715945634057984\n1403715945684058112\n1403715945734057984\n1403715945784058112\n1403715945834057984\n1403715945884058112\n1403715945934057984\n1403715945984058112\n1403715946034057984\n1403715946084058112\n1403715946134057984\n1403715946184058112\n1403715946234057984\n1403715946284058112\n1403715946334057984\n1403715946384058112\n1403715946434057984\n1403715946484058112\n1403715946534057984\n1403715946584058112\n1403715946634057984\n1403715946684058112\n1403715946734057984\n1403715946784058112\n1403715946834057984\n1403715946884058112\n1403715946934057984\n1403715946984058112\n1403715947034057984\n1403715947084058112\n1403715947134057984\n1403715947184058112\n1403715947234057984\n1403715947284058112\n1403715947334057984\n1403715947384058112\n1403715947434057984\n1403715947484058112\n1403715947534057984\n1403715947584058112\n1403715947634057984\n1403715947684058112\n1403715947734057984\n1403715947784058112\n1403715947834057984\n1403715947884058112\n1403715947934057984\n1403715947984058112\n1403715948034057984\n1403715948084058112\n1403715948134057984\n1403715948184058112\n1403715948234057984\n1403715948284058112\n1403715948334057984\n1403715948384058112\n1403715948434057984\n1403715948484058112\n1403715948534057984\n1403715948584058112\n1403715948634057984\n1403715948684058112\n1403715948734057984\n1403715948784058112\n1403715948834057984\n1403715948884058112\n1403715948934057984\n1403715948984058112\n1403715949034057984\n1403715949084058112\n1403715949134057984\n1403715949184058112\n1403715949234057984\n1403715949284058112\n1403715949334057984\n1403715949384058112\n1403715949434057984\n1403715949484058112\n1403715949534057984\n1403715949584058112\n1403715949634057984\n1403715949684058112\n1403715949734057984\n1403715949784058112\n1403715949834057984\n1403715949884058112\n1403715949934057984\n1403715949984058112\n1403715950034057984\n1403715950084058112\n1403715950134057984\n1403715950184058112\n1403715950234057984\n1403715950284058112\n1403715950334057984\n1403715950384058112\n1403715950434057984\n1403715950484058112\n1403715950534057984\n1403715950584058112\n1403715950634057984\n1403715950684058112\n1403715950734057984\n1403715950784058112\n1403715950834057984\n1403715950884058112\n1403715950934057984\n1403715950984058112\n1403715951034057984\n1403715951084058112\n1403715951134057984\n1403715951184058112\n1403715951234057984\n1403715951284058112\n1403715951334057984\n1403715951384058112\n1403715951434057984\n1403715951484058112\n1403715951534057984\n1403715951584058112\n1403715951634057984\n1403715951684058112\n1403715951734057984\n1403715951784058112\n1403715951834057984\n1403715951884058112\n1403715951934057984\n1403715951984058112\n1403715952034057984\n1403715952084058112\n1403715952134057984\n1403715952184058112\n1403715952234057984\n1403715952284058112\n1403715952334057984\n1403715952384058112\n1403715952434057984\n1403715952484058112\n1403715952534057984\n1403715952584058112\n1403715952634057984\n1403715952684058112\n1403715952734057984\n1403715952784058112\n1403715952834057984\n1403715952884058112\n1403715952934057984\n1403715952984058112\n1403715953034057984\n1403715953084058112\n1403715953134057984\n1403715953184058112\n1403715953234057984\n1403715953284058112\n1403715953334057984\n1403715953384058112\n1403715953434057984\n1403715953484058112\n1403715953534057984\n1403715953584058112\n1403715953634057984\n1403715953684058112\n1403715953734057984\n1403715953784058112\n1403715953834057984\n1403715953884058112\n1403715953934057984\n1403715953984058112\n1403715954034057984\n1403715954084058112\n1403715954134057984\n1403715954184058112\n1403715954234057984\n1403715954284058112\n1403715954334057984\n1403715954384058112\n1403715954434057984\n1403715954484058112\n1403715954534057984\n1403715954584058112\n1403715954634057984\n1403715954684058112\n1403715954734057984\n1403715954784058112\n1403715954834057984\n1403715954884058112\n1403715954934057984\n1403715954984058112\n1403715955034057984\n1403715955084058112\n1403715955134057984\n1403715955184058112\n1403715955234057984\n1403715955284058112\n1403715955334057984\n1403715955384058112\n1403715955434057984\n1403715955484058112\n1403715955534057984\n1403715955584058112\n1403715955634057984\n1403715955684058112\n1403715955734057984\n1403715955784058112\n1403715955834057984\n1403715955884058112\n1403715955934057984\n1403715955984058112\n1403715956034057984\n1403715956084058112\n1403715956134057984\n1403715956184058112\n1403715956234057984\n1403715956284058112\n1403715956334057984\n1403715956384058112\n1403715956434057984\n1403715956484058112\n1403715956534057984\n1403715956584058112\n1403715956634057984\n1403715956684058112\n1403715956734057984\n1403715956784058112\n1403715956834057984\n1403715956884058112\n1403715956934057984\n1403715956984058112\n1403715957034057984\n1403715957084058112\n1403715957134057984\n1403715957184058112\n1403715957234057984\n1403715957284058112\n1403715957334057984\n1403715957384058112\n1403715957434057984\n1403715957484058112\n1403715957534057984\n1403715957584058112\n1403715957634057984\n1403715957684058112\n1403715957734057984\n1403715957784058112\n1403715957834057984\n1403715957884058112\n1403715957934057984\n1403715957984058112\n1403715958034057984\n1403715958084058112\n1403715958134057984\n1403715958184058112\n1403715958234057984\n1403715958284058112\n1403715958334057984\n1403715958384058112\n1403715958434057984\n1403715958484058112\n1403715958534057984\n1403715958584058112\n1403715958634057984\n1403715958684058112\n1403715958734057984\n1403715958784058112\n1403715958834057984\n1403715958884058112\n1403715958934057984\n1403715958984058112\n1403715959034057984\n1403715959084058112\n1403715959134057984\n1403715959184058112\n1403715959234057984\n1403715959284058112\n1403715959334057984\n1403715959384058112\n1403715959434057984\n1403715959484058112\n1403715959534057984\n1403715959584058112\n1403715959634057984\n1403715959684058112\n1403715959734057984\n1403715959784058112\n1403715959834057984\n1403715959884058112\n1403715959934057984\n1403715959984058112\n1403715960034057984\n1403715960084058112\n1403715960134057984\n1403715960184058112\n1403715960234057984\n1403715960284058112\n1403715960334057984\n1403715960384058112\n1403715960434057984\n1403715960484058112\n1403715960534057984\n1403715960584058112\n1403715960634057984\n1403715960684058112\n1403715960734057984\n1403715960784058112\n1403715960834057984\n1403715960884058112\n1403715960934057984\n1403715960984058112\n1403715961034057984\n1403715961084058112\n1403715961134057984\n1403715961184058112\n1403715961234057984\n1403715961284058112\n1403715961334057984\n1403715961384058112\n1403715961434057984\n1403715961484058112\n1403715961534057984\n1403715961584058112\n1403715961634057984\n1403715961684058112\n1403715961734057984\n1403715961784058112\n1403715961834057984\n1403715961884058112\n1403715961934057984\n1403715961984058112\n1403715962034057984\n1403715962084058112\n1403715962134057984\n1403715962184058112\n1403715962234057984\n1403715962284058112\n1403715962334057984\n1403715962384058112\n1403715962434057984\n1403715962484058112\n1403715962534057984\n1403715962584058112\n1403715962634057984\n1403715962684058112\n1403715962734057984\n1403715962784058112\n1403715962834057984\n1403715962884058112\n1403715962934057984\n1403715962984058112\n1403715963034057984\n1403715963084058112\n1403715963134057984\n1403715963184058112\n1403715963234057984\n1403715963284058112\n1403715963334057984\n1403715963384058112\n1403715963434057984\n1403715963484058112\n1403715963534057984\n1403715963584058112\n1403715963634057984\n1403715963684058112\n1403715963734057984\n1403715963784058112\n1403715963834057984\n1403715963884058112\n1403715963934057984\n1403715963984058112\n1403715964034057984\n1403715964084058112\n1403715964134057984\n1403715964184058112\n1403715964234057984\n1403715964284058112\n1403715964334057984\n1403715964384058112\n1403715964434057984\n1403715964484058112\n1403715964534057984\n1403715964584058112\n1403715964634057984\n1403715964684058112\n1403715964734057984\n1403715964784058112\n1403715964834057984\n1403715964884058112\n1403715964934057984\n1403715964984058112\n1403715965034057984\n1403715965084058112\n1403715965134057984\n1403715965184058112\n1403715965234057984\n1403715965284058112\n1403715965334057984\n1403715965384058112\n1403715965434057984\n1403715965484058112\n1403715965534057984\n1403715965584058112\n1403715965634057984\n1403715965684058112\n1403715965734057984\n1403715965784058112\n1403715965834057984\n1403715965884058112\n1403715965934057984\n1403715965984058112\n1403715966034057984\n1403715966084058112\n1403715966134057984\n1403715966184058112\n1403715966234057984\n1403715966284058112\n1403715966334057984\n1403715966384058112\n1403715966434057984\n1403715966484058112\n1403715966534057984\n1403715966584058112\n1403715966634057984\n1403715966684058112\n1403715966734057984\n1403715966784058112\n1403715966834057984\n1403715966884058112\n1403715966934057984\n1403715966984058112\n1403715967034057984\n1403715967084058112\n1403715967134057984\n1403715967184058112\n1403715967234057984\n1403715967284058112\n1403715967334057984\n1403715967384058112\n1403715967434057984\n1403715967484058112\n1403715967534057984\n1403715967584058112\n1403715967634057984\n1403715967684058112\n1403715967734057984\n1403715967784058112\n1403715967834057984\n1403715967884058112\n1403715967934057984\n1403715967984058112\n1403715968034057984\n1403715968084058112\n1403715968134057984\n1403715968184058112\n1403715968234057984\n1403715968284058112\n1403715968334057984\n1403715968384058112\n1403715968434057984\n1403715968484058112\n1403715968534057984\n1403715968584058112\n1403715968634057984\n1403715968684058112\n1403715968734057984\n1403715968784058112\n1403715968834057984\n1403715968884058112\n1403715968934057984\n1403715968984058112\n1403715969034057984\n1403715969084058112\n1403715969134057984\n1403715969184058112\n1403715969234057984\n1403715969284058112\n1403715969334057984\n1403715969384058112\n1403715969434057984\n1403715969484058112\n1403715969534057984\n1403715969584058112\n1403715969634057984\n1403715969684058112\n1403715969734057984\n1403715969784058112\n1403715969834057984\n1403715969884058112\n1403715969934057984\n1403715969984058112\n1403715970034057984\n1403715970084058112\n1403715970134057984\n1403715970184058112\n1403715970234057984\n1403715970284058112\n1403715970334057984\n1403715970384058112\n1403715970434057984\n1403715970484058112\n1403715970534057984\n1403715970584058112\n1403715970634057984\n1403715970684058112\n1403715970734057984\n1403715970784058112\n1403715970834057984\n1403715970884058112\n1403715970934057984\n1403715970984058112\n1403715971034057984\n1403715971084058112\n1403715971134057984\n1403715971184058112\n1403715971234057984\n1403715971284058112\n1403715971334057984\n1403715971384058112\n1403715971434057984\n1403715971484058112\n1403715971534057984\n1403715971584058112\n1403715971634057984\n1403715971684058112\n1403715971734057984\n1403715971784058112\n1403715971834057984\n1403715971884058112\n1403715971934057984\n1403715971984058112\n1403715972034057984\n1403715972084058112\n1403715972134057984\n1403715972184058112\n1403715972234057984\n1403715972284058112\n1403715972334057984\n1403715972384058112\n1403715972434057984\n1403715972484058112\n1403715972534057984\n1403715972584058112\n1403715972634057984\n1403715972684058112\n1403715972734057984\n1403715972784058112\n1403715972834057984\n1403715972884058112\n1403715972934057984\n1403715972984058112\n1403715973034057984\n1403715973084058112\n1403715973134057984\n1403715973184058112\n1403715973234057984\n1403715973284058112\n1403715973334057984\n1403715973384058112\n1403715973434057984\n1403715973484058112\n1403715973534057984\n1403715973584058112\n1403715973634057984\n1403715973684058112\n1403715973734057984\n1403715973784058112\n1403715973834057984\n1403715973884058112\n1403715973934057984\n1403715973984058112\n1403715974034057984\n1403715974084058112\n1403715974134057984\n1403715974184058112\n1403715974234057984\n1403715974284058112\n1403715974334057984\n1403715974384058112\n1403715974434057984\n1403715974484058112\n1403715974534057984\n1403715974584058112\n1403715974634057984\n1403715974684058112\n1403715974734057984\n1403715974784058112\n1403715974834057984\n1403715974884058112\n1403715974934057984\n1403715974984058112\n1403715975034057984\n1403715975084058112\n1403715975134057984\n1403715975184058112\n1403715975234057984\n1403715975284058112\n1403715975334057984\n1403715975384058112\n1403715975434057984\n1403715975484058112\n1403715975534057984\n1403715975584058112\n1403715975634057984\n1403715975684058112\n1403715975734057984\n1403715975784058112\n1403715975834057984\n1403715975884058112\n1403715975934057984\n1403715975984058112\n1403715976034057984\n1403715976084058112\n1403715976134057984\n1403715976184058112\n1403715976234057984\n1403715976284058112\n1403715976334057984\n1403715976384058112\n1403715976434057984\n1403715976484058112\n1403715976534057984\n1403715976584058112\n1403715976634057984\n1403715976684058112\n1403715976734057984\n1403715976784058112\n1403715976834057984\n1403715976884058112\n1403715976934057984\n1403715976984058112\n1403715977034057984\n1403715977084058112\n1403715977134057984\n1403715977184058112\n1403715977234057984\n1403715977284058112\n1403715977334057984\n1403715977384058112\n1403715977434057984\n1403715977484058112\n1403715977534057984\n1403715977584058112\n1403715977634057984\n1403715977684058112\n1403715977734057984\n1403715977784058112\n1403715977834057984\n1403715977884058112\n1403715977934057984\n1403715977984058112\n1403715978034057984\n1403715978084058112\n1403715978134057984\n1403715978184058112\n1403715978234057984\n1403715978284058112\n1403715978334057984\n1403715978384058112\n1403715978434057984\n1403715978484058112\n1403715978534057984\n1403715978584058112\n1403715978634057984\n1403715978684058112\n1403715978734057984\n1403715978784058112\n1403715978834057984\n1403715978884058112\n1403715978934057984\n1403715978984058112\n1403715979034057984\n1403715979084058112\n1403715979134057984\n1403715979184058112\n1403715979234057984\n1403715979284058112\n1403715979334057984\n1403715979384058112\n1403715979434057984\n1403715979484058112\n1403715979534057984\n1403715979584058112\n1403715979634057984\n1403715979684058112\n1403715979734057984\n1403715979784058112\n1403715979834057984\n1403715979884058112\n1403715979934057984\n1403715979984058112\n1403715980034057984\n1403715980084058112\n1403715980134057984\n1403715980184058112\n1403715980234057984\n1403715980284058112\n1403715980334057984\n1403715980384058112\n1403715980434057984\n1403715980484058112\n1403715980534057984\n1403715980584058112\n1403715980634057984\n1403715980684058112\n1403715980734057984\n1403715980784058112\n1403715980834057984\n1403715980884058112\n1403715980934057984\n1403715980984058112\n1403715981034057984\n1403715981084058112\n1403715981134057984\n1403715981184058112\n1403715981234057984\n1403715981284058112\n1403715981334057984\n1403715981384058112\n1403715981434057984\n1403715981484058112\n1403715981534057984\n1403715981584058112\n1403715981634057984\n1403715981684058112\n1403715981734057984\n1403715981784058112\n1403715981834057984\n1403715981884058112\n1403715981934057984\n1403715981984058112\n1403715982034057984\n1403715982084058112\n1403715982134057984\n1403715982184058112\n1403715982234057984\n1403715982284058112\n1403715982334057984\n1403715982384058112\n1403715982434057984\n1403715982484058112\n1403715982534057984\n1403715982584058112\n1403715982634057984\n1403715982684058112\n1403715982734057984\n1403715982784058112\n1403715982834057984\n1403715982884058112\n1403715982934057984\n1403715982984058112\n1403715983034057984\n1403715983084058112\n1403715983134057984\n1403715983184058112\n1403715983234057984\n1403715983284058112\n1403715983334057984\n1403715983384058112\n1403715983434057984\n1403715983484058112\n1403715983534057984\n1403715983584058112\n1403715983634057984\n1403715983684058112\n1403715983734057984\n1403715983784058112\n1403715983834057984\n1403715983884058112\n1403715983934057984\n1403715983984058112\n1403715984034057984\n1403715984084058112\n1403715984134057984\n1403715984184058112\n1403715984234057984\n1403715984284058112\n1403715984334057984\n1403715984384058112\n1403715984434057984\n1403715984484058112\n1403715984534057984\n1403715984584058112\n1403715984634057984\n1403715984684058112\n1403715984734057984\n1403715984784058112\n1403715984834057984\n1403715984884058112\n1403715984934057984\n1403715984984058112\n1403715985034057984\n1403715985084058112\n1403715985134057984\n1403715985184058112\n1403715985234057984\n1403715985284058112\n1403715985334057984\n1403715985384058112\n1403715985434057984\n1403715985484058112\n1403715985534057984\n1403715985584058112\n1403715985634057984\n1403715985684058112\n1403715985734057984\n1403715985784058112\n1403715985834057984\n1403715985884058112\n1403715985934057984\n1403715985984058112\n1403715986034057984\n1403715986084058112\n1403715986134057984\n1403715986184058112\n1403715986234057984\n1403715986284058112\n1403715986334057984\n1403715986384058112\n1403715986434057984\n1403715986484058112\n1403715986534057984\n1403715986584058112\n1403715986634057984\n1403715986684058112\n1403715986734057984\n1403715986784058112\n1403715986834057984\n1403715986884058112\n1403715986934057984\n1403715986984058112\n1403715987034057984\n1403715987084058112\n1403715987134057984\n1403715987184058112\n1403715987234057984\n1403715987284058112\n1403715987334057984\n1403715987384058112\n1403715987434057984\n1403715987484058112\n1403715987534057984\n1403715987584058112\n1403715987634057984\n1403715987684058112\n1403715987734057984\n1403715987784058112\n1403715987834057984\n1403715987884058112\n1403715987934057984\n1403715987984058112\n1403715988034057984\n1403715988084058112\n1403715988134057984\n1403715988184058112\n1403715988234057984\n1403715988284058112\n1403715988334057984\n1403715988384058112\n1403715988434057984\n1403715988484058112\n1403715988534057984\n1403715988584058112\n1403715988634057984\n1403715988684058112\n1403715988734057984\n1403715988784058112\n1403715988834057984\n1403715988884058112\n1403715988934057984\n1403715988984058112\n1403715989034057984\n1403715989084058112\n1403715989134057984\n1403715989184058112\n1403715989234057984\n1403715989284058112\n1403715989334057984\n1403715989384058112\n1403715989434057984\n1403715989484058112\n1403715989534057984\n1403715989584058112\n1403715989634057984\n1403715989684058112\n1403715989734057984\n1403715989784058112\n1403715989834057984\n1403715989884058112\n1403715989934057984\n1403715989984058112\n1403715990034057984\n1403715990084058112\n1403715990134057984\n1403715990184058112\n1403715990234057984\n1403715990284058112\n1403715990334057984\n1403715990384058112\n1403715990434057984\n1403715990484058112\n1403715990534057984\n1403715990584058112\n1403715990634057984\n1403715990684058112\n1403715990734057984\n1403715990784058112\n1403715990834057984\n1403715990884058112\n1403715990934057984\n1403715990984058112\n1403715991034057984\n1403715991084058112\n1403715991134057984\n1403715991184058112\n1403715991234057984\n1403715991284058112\n1403715991334057984\n1403715991384058112\n1403715991434057984\n1403715991484058112\n1403715991534057984\n1403715991584058112\n1403715991634057984\n1403715991684058112\n1403715991734057984\n1403715991784058112\n1403715991834057984\n1403715991884058112\n1403715991934057984\n1403715991984058112\n1403715992034057984\n1403715992084058112\n1403715992134057984\n1403715992184058112\n1403715992234057984\n1403715992284058112\n1403715992334057984\n1403715992384058112\n1403715992434057984\n1403715992484058112\n1403715992534057984\n1403715992584058112\n1403715992634057984\n1403715992684058112\n1403715992734057984\n1403715992784058112\n1403715992834057984\n1403715992884058112\n1403715992934057984\n1403715992984058112\n1403715993034057984\n1403715993084058112\n1403715993134057984\n1403715993184058112\n1403715993234057984\n1403715993284058112\n1403715993334057984\n1403715993384058112\n1403715993434057984\n1403715993484058112\n1403715993534057984\n1403715993584058112\n1403715993634057984\n1403715993684058112\n1403715993734057984\n1403715993784058112\n1403715993834057984\n1403715993884058112\n1403715993934057984\n1403715993984058112\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Monocular/EuRoC_TimeStamps/V201.txt",
    "content": "1413393212255760384\n1413393212305760512\n1413393212355760384\n1413393212405760512\n1413393212455760384\n1413393212505760512\n1413393212555760384\n1413393212605760512\n1413393212655760384\n1413393212705760512\n1413393212755760384\n1413393212805760512\n1413393212855760384\n1413393212905760512\n1413393212955760384\n1413393213005760512\n1413393213055760384\n1413393213105760512\n1413393213155760384\n1413393213205760512\n1413393213255760384\n1413393213305760512\n1413393213355760384\n1413393213405760512\n1413393213455760384\n1413393213505760512\n1413393213555760384\n1413393213605760512\n1413393213655760384\n1413393213705760512\n1413393213755760384\n1413393213805760512\n1413393213855760384\n1413393213905760512\n1413393213955760384\n1413393214005760512\n1413393214055760384\n1413393214105760512\n1413393214155760384\n1413393214205760512\n1413393214255760384\n1413393214305760512\n1413393214355760384\n1413393214405760512\n1413393214455760384\n1413393214505760512\n1413393214555760384\n1413393214605760512\n1413393214655760384\n1413393214705760512\n1413393214755760384\n1413393214805760512\n1413393214855760384\n1413393214905760512\n1413393214955760384\n1413393215005760512\n1413393215055760384\n1413393215105760512\n1413393215155760384\n1413393215205760512\n1413393215255760384\n1413393215305760512\n1413393215355760384\n1413393215405760512\n1413393215455760384\n1413393215505760512\n1413393215555760384\n1413393215605760512\n1413393215655760384\n1413393215705760512\n1413393215755760384\n1413393215805760512\n1413393215855760384\n1413393215905760512\n1413393215955760384\n1413393216005760512\n1413393216055760384\n1413393216105760512\n1413393216155760384\n1413393216205760512\n1413393216255760384\n1413393216305760512\n1413393216355760384\n1413393216405760512\n1413393216455760384\n1413393216505760512\n1413393216555760384\n1413393216605760512\n1413393216655760384\n1413393216705760512\n1413393216755760384\n1413393216805760512\n1413393216855760384\n1413393216905760512\n1413393216955760384\n1413393217005760512\n1413393217055760384\n1413393217105760512\n1413393217155760384\n1413393217205760512\n1413393217255760384\n1413393217305760512\n1413393217355760384\n1413393217405760512\n1413393217455760384\n1413393217505760512\n1413393217555760384\n1413393217605760512\n1413393217655760384\n1413393217705760512\n1413393217755760384\n1413393217805760512\n1413393217855760384\n1413393217905760512\n1413393217955760384\n1413393218005760512\n1413393218055760384\n1413393218105760512\n1413393218155760384\n1413393218205760512\n1413393218255760384\n1413393218305760512\n1413393218355760384\n1413393218405760512\n1413393218455760384\n1413393218505760512\n1413393218555760384\n1413393218605760512\n1413393218655760384\n1413393218705760512\n1413393218755760384\n1413393218805760512\n1413393218855760384\n1413393218905760512\n1413393218955760384\n1413393219005760512\n1413393219055760384\n1413393219105760512\n1413393219155760384\n1413393219205760512\n1413393219255760384\n1413393219305760512\n1413393219355760384\n1413393219405760512\n1413393219455760384\n1413393219505760512\n1413393219555760384\n1413393219605760512\n1413393219655760384\n1413393219705760512\n1413393219755760384\n1413393219805760512\n1413393219855760384\n1413393219905760512\n1413393219955760384\n1413393220005760512\n1413393220055760384\n1413393220105760512\n1413393220155760384\n1413393220205760512\n1413393220255760384\n1413393220305760512\n1413393220355760384\n1413393220405760512\n1413393220455760384\n1413393220505760512\n1413393220555760384\n1413393220605760512\n1413393220655760384\n1413393220705760512\n1413393220755760384\n1413393220805760512\n1413393220855760384\n1413393220905760512\n1413393220955760384\n1413393221005760512\n1413393221055760384\n1413393221105760512\n1413393221155760384\n1413393221205760512\n1413393221255760384\n1413393221305760512\n1413393221355760384\n1413393221405760512\n1413393221455760384\n1413393221505760512\n1413393221555760384\n1413393221605760512\n1413393221655760384\n1413393221705760512\n1413393221755760384\n1413393221805760512\n1413393221855760384\n1413393221905760512\n1413393221955760384\n1413393222005760512\n1413393222055760384\n1413393222105760512\n1413393222155760384\n1413393222205760512\n1413393222255760384\n1413393222305760512\n1413393222355760384\n1413393222405760512\n1413393222455760384\n1413393222505760512\n1413393222555760384\n1413393222605760512\n1413393222655760384\n1413393222705760512\n1413393222755760384\n1413393222805760512\n1413393222855760384\n1413393222905760512\n1413393222955760384\n1413393223005760512\n1413393223055760384\n1413393223105760512\n1413393223155760384\n1413393223205760512\n1413393223255760384\n1413393223305760512\n1413393223355760384\n1413393223405760512\n1413393223455760384\n1413393223505760512\n1413393223555760384\n1413393223605760512\n1413393223655760384\n1413393223705760512\n1413393223755760384\n1413393223805760512\n1413393223855760384\n1413393223905760512\n1413393223955760384\n1413393224005760512\n1413393224055760384\n1413393224105760512\n1413393224155760384\n1413393224205760512\n1413393224255760384\n1413393224305760512\n1413393224355760384\n1413393224405760512\n1413393224455760384\n1413393224505760512\n1413393224555760384\n1413393224605760512\n1413393224655760384\n1413393224705760512\n1413393224755760384\n1413393224805760512\n1413393224855760384\n1413393224905760512\n1413393224955760384\n1413393225005760512\n1413393225055760384\n1413393225105760512\n1413393225155760384\n1413393225205760512\n1413393225255760384\n1413393225305760512\n1413393225355760384\n1413393225405760512\n1413393225455760384\n1413393225505760512\n1413393225555760384\n1413393225605760512\n1413393225655760384\n1413393225705760512\n1413393225755760384\n1413393225805760512\n1413393225855760384\n1413393225905760512\n1413393225955760384\n1413393226005760512\n1413393226055760384\n1413393226105760512\n1413393226155760384\n1413393226205760512\n1413393226255760384\n1413393226305760512\n1413393226355760384\n1413393226405760512\n1413393226455760384\n1413393226505760512\n1413393226555760384\n1413393226605760512\n1413393226655760384\n1413393226705760512\n1413393226755760384\n1413393226805760512\n1413393226855760384\n1413393226905760512\n1413393226955760384\n1413393227005760512\n1413393227055760384\n1413393227105760512\n1413393227155760384\n1413393227205760512\n1413393227255760384\n1413393227305760512\n1413393227355760384\n1413393227405760512\n1413393227455760384\n1413393227505760512\n1413393227555760384\n1413393227605760512\n1413393227655760384\n1413393227705760512\n1413393227755760384\n1413393227805760512\n1413393227855760384\n1413393227905760512\n1413393227955760384\n1413393228005760512\n1413393228055760384\n1413393228105760512\n1413393228155760384\n1413393228205760512\n1413393228255760384\n1413393228305760512\n1413393228355760384\n1413393228405760512\n1413393228455760384\n1413393228505760512\n1413393228555760384\n1413393228605760512\n1413393228655760384\n1413393228705760512\n1413393228755760384\n1413393228805760512\n1413393228855760384\n1413393228905760512\n1413393228955760384\n1413393229005760512\n1413393229055760384\n1413393229105760512\n1413393229155760384\n1413393229205760512\n1413393229255760384\n1413393229305760512\n1413393229355760384\n1413393229405760512\n1413393229455760384\n1413393229505760512\n1413393229555760384\n1413393229605760512\n1413393229655760384\n1413393229705760512\n1413393229755760384\n1413393229805760512\n1413393229855760384\n1413393229905760512\n1413393229955760384\n1413393230005760512\n1413393230055760384\n1413393230105760512\n1413393230155760384\n1413393230205760512\n1413393230255760384\n1413393230305760512\n1413393230355760384\n1413393230405760512\n1413393230455760384\n1413393230505760512\n1413393230555760384\n1413393230605760512\n1413393230655760384\n1413393230705760512\n1413393230755760384\n1413393230805760512\n1413393230855760384\n1413393230905760512\n1413393230955760384\n1413393231005760512\n1413393231055760384\n1413393231105760512\n1413393231155760384\n1413393231205760512\n1413393231255760384\n1413393231305760512\n1413393231355760384\n1413393231405760512\n1413393231455760384\n1413393231505760512\n1413393231555760384\n1413393231605760512\n1413393231655760384\n1413393231705760512\n1413393231755760384\n1413393231805760512\n1413393231855760384\n1413393231905760512\n1413393231955760384\n1413393232005760512\n1413393232055760384\n1413393232105760512\n1413393232155760384\n1413393232205760512\n1413393232255760384\n1413393232305760512\n1413393232355760384\n1413393232405760512\n1413393232455760384\n1413393232505760512\n1413393232555760384\n1413393232605760512\n1413393232655760384\n1413393232705760512\n1413393232755760384\n1413393232805760512\n1413393232855760384\n1413393232905760512\n1413393232955760384\n1413393233005760512\n1413393233055760384\n1413393233105760512\n1413393233155760384\n1413393233205760512\n1413393233255760384\n1413393233305760512\n1413393233355760384\n1413393233405760512\n1413393233455760384\n1413393233505760512\n1413393233555760384\n1413393233605760512\n1413393233655760384\n1413393233705760512\n1413393233755760384\n1413393233805760512\n1413393233855760384\n1413393233905760512\n1413393233955760384\n1413393234005760512\n1413393234055760384\n1413393234105760512\n1413393234155760384\n1413393234205760512\n1413393234255760384\n1413393234305760512\n1413393234355760384\n1413393234405760512\n1413393234455760384\n1413393234505760512\n1413393234555760384\n1413393234605760512\n1413393234655760384\n1413393234705760512\n1413393234755760384\n1413393234805760512\n1413393234855760384\n1413393234905760512\n1413393234955760384\n1413393235005760512\n1413393235055760384\n1413393235105760512\n1413393235155760384\n1413393235205760512\n1413393235255760384\n1413393235305760512\n1413393235355760384\n1413393235405760512\n1413393235455760384\n1413393235505760512\n1413393235555760384\n1413393235605760512\n1413393235655760384\n1413393235705760512\n1413393235755760384\n1413393235805760512\n1413393235855760384\n1413393235905760512\n1413393235955760384\n1413393236005760512\n1413393236055760384\n1413393236105760512\n1413393236155760384\n1413393236205760512\n1413393236255760384\n1413393236305760512\n1413393236355760384\n1413393236405760512\n1413393236455760384\n1413393236505760512\n1413393236555760384\n1413393236605760512\n1413393236655760384\n1413393236705760512\n1413393236755760384\n1413393236805760512\n1413393236855760384\n1413393236905760512\n1413393236955760384\n1413393237005760512\n1413393237055760384\n1413393237105760512\n1413393237155760384\n1413393237205760512\n1413393237255760384\n1413393237305760512\n1413393237355760384\n1413393237405760512\n1413393237455760384\n1413393237505760512\n1413393237555760384\n1413393237605760512\n1413393237655760384\n1413393237705760512\n1413393237755760384\n1413393237805760512\n1413393237855760384\n1413393237905760512\n1413393237955760384\n1413393238005760512\n1413393238055760384\n1413393238105760512\n1413393238155760384\n1413393238205760512\n1413393238255760384\n1413393238305760512\n1413393238355760384\n1413393238405760512\n1413393238455760384\n1413393238505760512\n1413393238555760384\n1413393238605760512\n1413393238655760384\n1413393238705760512\n1413393238755760384\n1413393238805760512\n1413393238855760384\n1413393238905760512\n1413393238955760384\n1413393239005760512\n1413393239055760384\n1413393239105760512\n1413393239155760384\n1413393239205760512\n1413393239255760384\n1413393239305760512\n1413393239355760384\n1413393239405760512\n1413393239455760384\n1413393239505760512\n1413393239555760384\n1413393239605760512\n1413393239655760384\n1413393239705760512\n1413393239755760384\n1413393239805760512\n1413393239855760384\n1413393239905760512\n1413393239955760384\n1413393240005760512\n1413393240055760384\n1413393240105760512\n1413393240155760384\n1413393240205760512\n1413393240255760384\n1413393240305760512\n1413393240355760384\n1413393240405760512\n1413393240455760384\n1413393240505760512\n1413393240555760384\n1413393240605760512\n1413393240655760384\n1413393240705760512\n1413393240755760384\n1413393240805760512\n1413393240855760384\n1413393240905760512\n1413393240955760384\n1413393241005760512\n1413393241055760384\n1413393241105760512\n1413393241155760384\n1413393241205760512\n1413393241255760384\n1413393241305760512\n1413393241355760384\n1413393241405760512\n1413393241455760384\n1413393241505760512\n1413393241555760384\n1413393241605760512\n1413393241655760384\n1413393241705760512\n1413393241755760384\n1413393241805760512\n1413393241855760384\n1413393241905760512\n1413393241955760384\n1413393242005760512\n1413393242055760384\n1413393242105760512\n1413393242155760384\n1413393242205760512\n1413393242255760384\n1413393242305760512\n1413393242355760384\n1413393242405760512\n1413393242455760384\n1413393242505760512\n1413393242555760384\n1413393242605760512\n1413393242655760384\n1413393242705760512\n1413393242755760384\n1413393242805760512\n1413393242855760384\n1413393242905760512\n1413393242955760384\n1413393243005760512\n1413393243055760384\n1413393243105760512\n1413393243155760384\n1413393243205760512\n1413393243255760384\n1413393243305760512\n1413393243355760384\n1413393243405760512\n1413393243455760384\n1413393243505760512\n1413393243555760384\n1413393243605760512\n1413393243655760384\n1413393243705760512\n1413393243755760384\n1413393243805760512\n1413393243855760384\n1413393243905760512\n1413393243955760384\n1413393244005760512\n1413393244055760384\n1413393244105760512\n1413393244155760384\n1413393244205760512\n1413393244255760384\n1413393244305760512\n1413393244355760384\n1413393244405760512\n1413393244455760384\n1413393244505760512\n1413393244555760384\n1413393244605760512\n1413393244655760384\n1413393244705760512\n1413393244755760384\n1413393244805760512\n1413393244855760384\n1413393244905760512\n1413393244955760384\n1413393245005760512\n1413393245055760384\n1413393245105760512\n1413393245155760384\n1413393245205760512\n1413393245255760384\n1413393245305760512\n1413393245355760384\n1413393245405760512\n1413393245455760384\n1413393245505760512\n1413393245555760384\n1413393245605760512\n1413393245655760384\n1413393245705760512\n1413393245755760384\n1413393245805760512\n1413393245855760384\n1413393245905760512\n1413393245955760384\n1413393246005760512\n1413393246055760384\n1413393246105760512\n1413393246155760384\n1413393246205760512\n1413393246255760384\n1413393246305760512\n1413393246355760384\n1413393246405760512\n1413393246455760384\n1413393246505760512\n1413393246555760384\n1413393246605760512\n1413393246655760384\n1413393246705760512\n1413393246755760384\n1413393246805760512\n1413393246855760384\n1413393246905760512\n1413393246955760384\n1413393247005760512\n1413393247055760384\n1413393247105760512\n1413393247155760384\n1413393247205760512\n1413393247255760384\n1413393247305760512\n1413393247355760384\n1413393247405760512\n1413393247455760384\n1413393247505760512\n1413393247555760384\n1413393247605760512\n1413393247655760384\n1413393247705760512\n1413393247755760384\n1413393247805760512\n1413393247855760384\n1413393247905760512\n1413393247955760384\n1413393248005760512\n1413393248055760384\n1413393248105760512\n1413393248155760384\n1413393248205760512\n1413393248255760384\n1413393248305760512\n1413393248355760384\n1413393248405760512\n1413393248455760384\n1413393248505760512\n1413393248555760384\n1413393248605760512\n1413393248655760384\n1413393248705760512\n1413393248755760384\n1413393248805760512\n1413393248855760384\n1413393248905760512\n1413393248955760384\n1413393249005760512\n1413393249055760384\n1413393249105760512\n1413393249155760384\n1413393249205760512\n1413393249255760384\n1413393249305760512\n1413393249355760384\n1413393249405760512\n1413393249455760384\n1413393249505760512\n1413393249555760384\n1413393249605760512\n1413393249655760384\n1413393249705760512\n1413393249755760384\n1413393249805760512\n1413393249855760384\n1413393249905760512\n1413393249955760384\n1413393250005760512\n1413393250055760384\n1413393250105760512\n1413393250155760384\n1413393250205760512\n1413393250255760384\n1413393250305760512\n1413393250355760384\n1413393250405760512\n1413393250455760384\n1413393250505760512\n1413393250555760384\n1413393250605760512\n1413393250655760384\n1413393250705760512\n1413393250755760384\n1413393250805760512\n1413393250855760384\n1413393250905760512\n1413393250955760384\n1413393251005760512\n1413393251055760384\n1413393251105760512\n1413393251155760384\n1413393251205760512\n1413393251255760384\n1413393251305760512\n1413393251355760384\n1413393251405760512\n1413393251455760384\n1413393251505760512\n1413393251555760384\n1413393251605760512\n1413393251655760384\n1413393251705760512\n1413393251755760384\n1413393251805760512\n1413393251855760384\n1413393251905760512\n1413393251955760384\n1413393252005760512\n1413393252055760384\n1413393252105760512\n1413393252155760384\n1413393252205760512\n1413393252255760384\n1413393252305760512\n1413393252355760384\n1413393252405760512\n1413393252455760384\n1413393252505760512\n1413393252555760384\n1413393252605760512\n1413393252655760384\n1413393252705760512\n1413393252755760384\n1413393252805760512\n1413393252855760384\n1413393252905760512\n1413393252955760384\n1413393253005760512\n1413393253055760384\n1413393253105760512\n1413393253155760384\n1413393253205760512\n1413393253255760384\n1413393253305760512\n1413393253355760384\n1413393253405760512\n1413393253455760384\n1413393253505760512\n1413393253555760384\n1413393253605760512\n1413393253655760384\n1413393253705760512\n1413393253755760384\n1413393253805760512\n1413393253855760384\n1413393253905760512\n1413393253955760384\n1413393254005760512\n1413393254055760384\n1413393254105760512\n1413393254155760384\n1413393254205760512\n1413393254255760384\n1413393254305760512\n1413393254355760384\n1413393254405760512\n1413393254455760384\n1413393254505760512\n1413393254555760384\n1413393254605760512\n1413393254655760384\n1413393254705760512\n1413393254755760384\n1413393254805760512\n1413393254855760384\n1413393254905760512\n1413393254955760384\n1413393255005760512\n1413393255055760384\n1413393255105760512\n1413393255155760384\n1413393255205760512\n1413393255255760384\n1413393255305760512\n1413393255355760384\n1413393255405760512\n1413393255455760384\n1413393255505760512\n1413393255555760384\n1413393255605760512\n1413393255655760384\n1413393255705760512\n1413393255755760384\n1413393255805760512\n1413393255855760384\n1413393255905760512\n1413393255955760384\n1413393256005760512\n1413393256055760384\n1413393256105760512\n1413393256155760384\n1413393256205760512\n1413393256255760384\n1413393256305760512\n1413393256355760384\n1413393256405760512\n1413393256455760384\n1413393256505760512\n1413393256555760384\n1413393256605760512\n1413393256655760384\n1413393256705760512\n1413393256755760384\n1413393256805760512\n1413393256855760384\n1413393256905760512\n1413393256955760384\n1413393257005760512\n1413393257055760384\n1413393257105760512\n1413393257155760384\n1413393257205760512\n1413393257255760384\n1413393257305760512\n1413393257355760384\n1413393257405760512\n1413393257455760384\n1413393257505760512\n1413393257555760384\n1413393257605760512\n1413393257655760384\n1413393257705760512\n1413393257755760384\n1413393257805760512\n1413393257855760384\n1413393257905760512\n1413393257955760384\n1413393258005760512\n1413393258055760384\n1413393258105760512\n1413393258155760384\n1413393258205760512\n1413393258255760384\n1413393258305760512\n1413393258355760384\n1413393258405760512\n1413393258455760384\n1413393258505760512\n1413393258555760384\n1413393258605760512\n1413393258655760384\n1413393258705760512\n1413393258755760384\n1413393258805760512\n1413393258855760384\n1413393258905760512\n1413393258955760384\n1413393259005760512\n1413393259055760384\n1413393259105760512\n1413393259155760384\n1413393259205760512\n1413393259255760384\n1413393259305760512\n1413393259355760384\n1413393259405760512\n1413393259455760384\n1413393259505760512\n1413393259555760384\n1413393259605760512\n1413393259655760384\n1413393259705760512\n1413393259755760384\n1413393259805760512\n1413393259855760384\n1413393259905760512\n1413393259955760384\n1413393260005760512\n1413393260055760384\n1413393260105760512\n1413393260155760384\n1413393260205760512\n1413393260255760384\n1413393260305760512\n1413393260355760384\n1413393260405760512\n1413393260455760384\n1413393260505760512\n1413393260555760384\n1413393260605760512\n1413393260655760384\n1413393260705760512\n1413393260755760384\n1413393260805760512\n1413393260855760384\n1413393260905760512\n1413393260955760384\n1413393261005760512\n1413393261055760384\n1413393261105760512\n1413393261155760384\n1413393261205760512\n1413393261255760384\n1413393261305760512\n1413393261355760384\n1413393261405760512\n1413393261455760384\n1413393261505760512\n1413393261555760384\n1413393261605760512\n1413393261655760384\n1413393261705760512\n1413393261755760384\n1413393261805760512\n1413393261855760384\n1413393261905760512\n1413393261955760384\n1413393262005760512\n1413393262055760384\n1413393262105760512\n1413393262155760384\n1413393262205760512\n1413393262255760384\n1413393262305760512\n1413393262355760384\n1413393262405760512\n1413393262455760384\n1413393262505760512\n1413393262555760384\n1413393262605760512\n1413393262655760384\n1413393262705760512\n1413393262755760384\n1413393262805760512\n1413393262855760384\n1413393262905760512\n1413393262955760384\n1413393263005760512\n1413393263055760384\n1413393263105760512\n1413393263155760384\n1413393263205760512\n1413393263255760384\n1413393263305760512\n1413393263355760384\n1413393263405760512\n1413393263455760384\n1413393263505760512\n1413393263555760384\n1413393263605760512\n1413393263655760384\n1413393263705760512\n1413393263755760384\n1413393263805760512\n1413393263855760384\n1413393263905760512\n1413393263955760384\n1413393264005760512\n1413393264055760384\n1413393264105760512\n1413393264155760384\n1413393264205760512\n1413393264255760384\n1413393264305760512\n1413393264355760384\n1413393264405760512\n1413393264455760384\n1413393264505760512\n1413393264555760384\n1413393264605760512\n1413393264655760384\n1413393264705760512\n1413393264755760384\n1413393264805760512\n1413393264855760384\n1413393264905760512\n1413393264955760384\n1413393265005760512\n1413393265055760384\n1413393265105760512\n1413393265155760384\n1413393265205760512\n1413393265255760384\n1413393265305760512\n1413393265355760384\n1413393265405760512\n1413393265455760384\n1413393265505760512\n1413393265555760384\n1413393265605760512\n1413393265655760384\n1413393265705760512\n1413393265755760384\n1413393265805760512\n1413393265855760384\n1413393265905760512\n1413393265955760384\n1413393266005760512\n1413393266055760384\n1413393266105760512\n1413393266155760384\n1413393266205760512\n1413393266255760384\n1413393266305760512\n1413393266355760384\n1413393266405760512\n1413393266455760384\n1413393266505760512\n1413393266555760384\n1413393266605760512\n1413393266655760384\n1413393266705760512\n1413393266755760384\n1413393266805760512\n1413393266855760384\n1413393266905760512\n1413393266955760384\n1413393267005760512\n1413393267055760384\n1413393267105760512\n1413393267155760384\n1413393267205760512\n1413393267255760384\n1413393267305760512\n1413393267355760384\n1413393267405760512\n1413393267455760384\n1413393267505760512\n1413393267555760384\n1413393267605760512\n1413393267655760384\n1413393267705760512\n1413393267755760384\n1413393267805760512\n1413393267855760384\n1413393267905760512\n1413393267955760384\n1413393268005760512\n1413393268055760384\n1413393268105760512\n1413393268155760384\n1413393268205760512\n1413393268255760384\n1413393268305760512\n1413393268355760384\n1413393268405760512\n1413393268455760384\n1413393268505760512\n1413393268555760384\n1413393268605760512\n1413393268655760384\n1413393268705760512\n1413393268755760384\n1413393268805760512\n1413393268855760384\n1413393268905760512\n1413393268955760384\n1413393269005760512\n1413393269055760384\n1413393269105760512\n1413393269155760384\n1413393269205760512\n1413393269255760384\n1413393269305760512\n1413393269355760384\n1413393269405760512\n1413393269455760384\n1413393269505760512\n1413393269555760384\n1413393269605760512\n1413393269655760384\n1413393269705760512\n1413393269755760384\n1413393269805760512\n1413393269855760384\n1413393269905760512\n1413393269955760384\n1413393270005760512\n1413393270055760384\n1413393270105760512\n1413393270155760384\n1413393270205760512\n1413393270255760384\n1413393270305760512\n1413393270355760384\n1413393270405760512\n1413393270455760384\n1413393270505760512\n1413393270555760384\n1413393270605760512\n1413393270655760384\n1413393270705760512\n1413393270755760384\n1413393270805760512\n1413393270855760384\n1413393270905760512\n1413393270955760384\n1413393271005760512\n1413393271055760384\n1413393271105760512\n1413393271155760384\n1413393271205760512\n1413393271255760384\n1413393271305760512\n1413393271355760384\n1413393271405760512\n1413393271455760384\n1413393271505760512\n1413393271555760384\n1413393271605760512\n1413393271655760384\n1413393271705760512\n1413393271755760384\n1413393271805760512\n1413393271855760384\n1413393271905760512\n1413393271955760384\n1413393272005760512\n1413393272055760384\n1413393272105760512\n1413393272155760384\n1413393272205760512\n1413393272255760384\n1413393272305760512\n1413393272355760384\n1413393272405760512\n1413393272455760384\n1413393272505760512\n1413393272555760384\n1413393272605760512\n1413393272655760384\n1413393272705760512\n1413393272755760384\n1413393272805760512\n1413393272855760384\n1413393272905760512\n1413393272955760384\n1413393273005760512\n1413393273055760384\n1413393273105760512\n1413393273155760384\n1413393273205760512\n1413393273255760384\n1413393273305760512\n1413393273355760384\n1413393273405760512\n1413393273455760384\n1413393273505760512\n1413393273555760384\n1413393273605760512\n1413393273655760384\n1413393273705760512\n1413393273755760384\n1413393273805760512\n1413393273855760384\n1413393273905760512\n1413393273955760384\n1413393274005760512\n1413393274055760384\n1413393274105760512\n1413393274155760384\n1413393274205760512\n1413393274255760384\n1413393274305760512\n1413393274355760384\n1413393274405760512\n1413393274455760384\n1413393274505760512\n1413393274555760384\n1413393274605760512\n1413393274655760384\n1413393274705760512\n1413393274755760384\n1413393274805760512\n1413393274855760384\n1413393274905760512\n1413393274955760384\n1413393275005760512\n1413393275055760384\n1413393275105760512\n1413393275155760384\n1413393275205760512\n1413393275255760384\n1413393275305760512\n1413393275355760384\n1413393275405760512\n1413393275455760384\n1413393275505760512\n1413393275555760384\n1413393275605760512\n1413393275655760384\n1413393275705760512\n1413393275755760384\n1413393275805760512\n1413393275855760384\n1413393275905760512\n1413393275955760384\n1413393276005760512\n1413393276055760384\n1413393276105760512\n1413393276155760384\n1413393276205760512\n1413393276255760384\n1413393276305760512\n1413393276355760384\n1413393276405760512\n1413393276455760384\n1413393276505760512\n1413393276555760384\n1413393276605760512\n1413393276655760384\n1413393276705760512\n1413393276755760384\n1413393276805760512\n1413393276855760384\n1413393276905760512\n1413393276955760384\n1413393277005760512\n1413393277055760384\n1413393277105760512\n1413393277155760384\n1413393277205760512\n1413393277255760384\n1413393277305760512\n1413393277355760384\n1413393277405760512\n1413393277455760384\n1413393277505760512\n1413393277555760384\n1413393277605760512\n1413393277655760384\n1413393277705760512\n1413393277755760384\n1413393277805760512\n1413393277855760384\n1413393277905760512\n1413393277955760384\n1413393278005760512\n1413393278055760384\n1413393278105760512\n1413393278155760384\n1413393278205760512\n1413393278255760384\n1413393278305760512\n1413393278355760384\n1413393278405760512\n1413393278455760384\n1413393278505760512\n1413393278555760384\n1413393278605760512\n1413393278655760384\n1413393278705760512\n1413393278755760384\n1413393278805760512\n1413393278855760384\n1413393278905760512\n1413393278955760384\n1413393279005760512\n1413393279055760384\n1413393279105760512\n1413393279155760384\n1413393279205760512\n1413393279255760384\n1413393279305760512\n1413393279355760384\n1413393279405760512\n1413393279455760384\n1413393279505760512\n1413393279555760384\n1413393279605760512\n1413393279655760384\n1413393279705760512\n1413393279755760384\n1413393279805760512\n1413393279855760384\n1413393279905760512\n1413393279955760384\n1413393280005760512\n1413393280055760384\n1413393280105760512\n1413393280155760384\n1413393280205760512\n1413393280255760384\n1413393280305760512\n1413393280355760384\n1413393280405760512\n1413393280455760384\n1413393280505760512\n1413393280555760384\n1413393280605760512\n1413393280655760384\n1413393280705760512\n1413393280755760384\n1413393280805760512\n1413393280855760384\n1413393280905760512\n1413393280955760384\n1413393281005760512\n1413393281055760384\n1413393281105760512\n1413393281155760384\n1413393281205760512\n1413393281255760384\n1413393281305760512\n1413393281355760384\n1413393281405760512\n1413393281455760384\n1413393281505760512\n1413393281555760384\n1413393281605760512\n1413393281655760384\n1413393281705760512\n1413393281755760384\n1413393281805760512\n1413393281855760384\n1413393281905760512\n1413393281955760384\n1413393282005760512\n1413393282055760384\n1413393282105760512\n1413393282155760384\n1413393282205760512\n1413393282255760384\n1413393282305760512\n1413393282355760384\n1413393282405760512\n1413393282455760384\n1413393282505760512\n1413393282555760384\n1413393282605760512\n1413393282655760384\n1413393282705760512\n1413393282755760384\n1413393282805760512\n1413393282855760384\n1413393282905760512\n1413393282955760384\n1413393283005760512\n1413393283055760384\n1413393283105760512\n1413393283155760384\n1413393283205760512\n1413393283255760384\n1413393283305760512\n1413393283355760384\n1413393283405760512\n1413393283455760384\n1413393283505760512\n1413393283555760384\n1413393283605760512\n1413393283655760384\n1413393283705760512\n1413393283755760384\n1413393283805760512\n1413393283855760384\n1413393283905760512\n1413393283955760384\n1413393284005760512\n1413393284055760384\n1413393284105760512\n1413393284155760384\n1413393284205760512\n1413393284255760384\n1413393284305760512\n1413393284355760384\n1413393284405760512\n1413393284455760384\n1413393284505760512\n1413393284555760384\n1413393284605760512\n1413393284655760384\n1413393284705760512\n1413393284755760384\n1413393284805760512\n1413393284855760384\n1413393284905760512\n1413393284955760384\n1413393285005760512\n1413393285055760384\n1413393285105760512\n1413393285155760384\n1413393285205760512\n1413393285255760384\n1413393285305760512\n1413393285355760384\n1413393285405760512\n1413393285455760384\n1413393285505760512\n1413393285555760384\n1413393285605760512\n1413393285655760384\n1413393285705760512\n1413393285755760384\n1413393285805760512\n1413393285855760384\n1413393285905760512\n1413393285955760384\n1413393286005760512\n1413393286055760384\n1413393286105760512\n1413393286155760384\n1413393286205760512\n1413393286255760384\n1413393286305760512\n1413393286355760384\n1413393286405760512\n1413393286455760384\n1413393286505760512\n1413393286555760384\n1413393286605760512\n1413393286655760384\n1413393286705760512\n1413393286755760384\n1413393286805760512\n1413393286855760384\n1413393286905760512\n1413393286955760384\n1413393287005760512\n1413393287055760384\n1413393287105760512\n1413393287155760384\n1413393287205760512\n1413393287255760384\n1413393287305760512\n1413393287355760384\n1413393287405760512\n1413393287455760384\n1413393287505760512\n1413393287555760384\n1413393287605760512\n1413393287655760384\n1413393287705760512\n1413393287755760384\n1413393287805760512\n1413393287855760384\n1413393287905760512\n1413393287955760384\n1413393288005760512\n1413393288055760384\n1413393288105760512\n1413393288155760384\n1413393288205760512\n1413393288255760384\n1413393288305760512\n1413393288355760384\n1413393288405760512\n1413393288455760384\n1413393288505760512\n1413393288555760384\n1413393288605760512\n1413393288655760384\n1413393288705760512\n1413393288755760384\n1413393288805760512\n1413393288855760384\n1413393288905760512\n1413393288955760384\n1413393289005760512\n1413393289055760384\n1413393289105760512\n1413393289155760384\n1413393289205760512\n1413393289255760384\n1413393289305760512\n1413393289355760384\n1413393289405760512\n1413393289455760384\n1413393289505760512\n1413393289555760384\n1413393289605760512\n1413393289655760384\n1413393289705760512\n1413393289755760384\n1413393289805760512\n1413393289855760384\n1413393289905760512\n1413393289955760384\n1413393290005760512\n1413393290055760384\n1413393290105760512\n1413393290155760384\n1413393290205760512\n1413393290255760384\n1413393290305760512\n1413393290355760384\n1413393290405760512\n1413393290455760384\n1413393290505760512\n1413393290555760384\n1413393290605760512\n1413393290655760384\n1413393290705760512\n1413393290755760384\n1413393290805760512\n1413393290855760384\n1413393290905760512\n1413393290955760384\n1413393291005760512\n1413393291055760384\n1413393291105760512\n1413393291155760384\n1413393291205760512\n1413393291255760384\n1413393291305760512\n1413393291355760384\n1413393291405760512\n1413393291455760384\n1413393291505760512\n1413393291555760384\n1413393291605760512\n1413393291655760384\n1413393291705760512\n1413393291755760384\n1413393291805760512\n1413393291855760384\n1413393291905760512\n1413393291955760384\n1413393292005760512\n1413393292055760384\n1413393292105760512\n1413393292155760384\n1413393292205760512\n1413393292255760384\n1413393292305760512\n1413393292355760384\n1413393292405760512\n1413393292455760384\n1413393292505760512\n1413393292555760384\n1413393292605760512\n1413393292655760384\n1413393292705760512\n1413393292755760384\n1413393292805760512\n1413393292855760384\n1413393292905760512\n1413393292955760384\n1413393293005760512\n1413393293055760384\n1413393293105760512\n1413393293155760384\n1413393293205760512\n1413393293255760384\n1413393293305760512\n1413393293355760384\n1413393293405760512\n1413393293455760384\n1413393293505760512\n1413393293555760384\n1413393293605760512\n1413393293655760384\n1413393293705760512\n1413393293755760384\n1413393293805760512\n1413393293855760384\n1413393293905760512\n1413393293955760384\n1413393294005760512\n1413393294055760384\n1413393294105760512\n1413393294155760384\n1413393294205760512\n1413393294255760384\n1413393294305760512\n1413393294355760384\n1413393294405760512\n1413393294455760384\n1413393294505760512\n1413393294555760384\n1413393294605760512\n1413393294655760384\n1413393294705760512\n1413393294755760384\n1413393294805760512\n1413393294855760384\n1413393294905760512\n1413393294955760384\n1413393295005760512\n1413393295055760384\n1413393295105760512\n1413393295155760384\n1413393295205760512\n1413393295255760384\n1413393295305760512\n1413393295355760384\n1413393295405760512\n1413393295455760384\n1413393295505760512\n1413393295555760384\n1413393295605760512\n1413393295655760384\n1413393295705760512\n1413393295755760384\n1413393295805760512\n1413393295855760384\n1413393295905760512\n1413393295955760384\n1413393296005760512\n1413393296055760384\n1413393296105760512\n1413393296155760384\n1413393296205760512\n1413393296255760384\n1413393296305760512\n1413393296355760384\n1413393296405760512\n1413393296455760384\n1413393296505760512\n1413393296555760384\n1413393296605760512\n1413393296655760384\n1413393296705760512\n1413393296755760384\n1413393296805760512\n1413393296855760384\n1413393296905760512\n1413393296955760384\n1413393297005760512\n1413393297055760384\n1413393297105760512\n1413393297155760384\n1413393297205760512\n1413393297255760384\n1413393297305760512\n1413393297355760384\n1413393297405760512\n1413393297455760384\n1413393297505760512\n1413393297555760384\n1413393297605760512\n1413393297655760384\n1413393297705760512\n1413393297755760384\n1413393297805760512\n1413393297855760384\n1413393297905760512\n1413393297955760384\n1413393298005760512\n1413393298055760384\n1413393298105760512\n1413393298155760384\n1413393298205760512\n1413393298255760384\n1413393298305760512\n1413393298355760384\n1413393298405760512\n1413393298455760384\n1413393298505760512\n1413393298555760384\n1413393298605760512\n1413393298655760384\n1413393298705760512\n1413393298755760384\n1413393298805760512\n1413393298855760384\n1413393298905760512\n1413393298955760384\n1413393299005760512\n1413393299055760384\n1413393299105760512\n1413393299155760384\n1413393299205760512\n1413393299255760384\n1413393299305760512\n1413393299355760384\n1413393299405760512\n1413393299455760384\n1413393299505760512\n1413393299555760384\n1413393299605760512\n1413393299655760384\n1413393299705760512\n1413393299755760384\n1413393299805760512\n1413393299855760384\n1413393299905760512\n1413393299955760384\n1413393300005760512\n1413393300055760384\n1413393300105760512\n1413393300155760384\n1413393300205760512\n1413393300255760384\n1413393300305760512\n1413393300355760384\n1413393300405760512\n1413393300455760384\n1413393300505760512\n1413393300555760384\n1413393300605760512\n1413393300655760384\n1413393300705760512\n1413393300755760384\n1413393300805760512\n1413393300855760384\n1413393300905760512\n1413393300955760384\n1413393301005760512\n1413393301055760384\n1413393301105760512\n1413393301155760384\n1413393301205760512\n1413393301255760384\n1413393301305760512\n1413393301355760384\n1413393301405760512\n1413393301455760384\n1413393301505760512\n1413393301555760384\n1413393301605760512\n1413393301655760384\n1413393301705760512\n1413393301755760384\n1413393301805760512\n1413393301855760384\n1413393301905760512\n1413393301955760384\n1413393302005760512\n1413393302055760384\n1413393302105760512\n1413393302155760384\n1413393302205760512\n1413393302255760384\n1413393302305760512\n1413393302355760384\n1413393302405760512\n1413393302455760384\n1413393302505760512\n1413393302555760384\n1413393302605760512\n1413393302655760384\n1413393302705760512\n1413393302755760384\n1413393302805760512\n1413393302855760384\n1413393302905760512\n1413393302955760384\n1413393303005760512\n1413393303055760384\n1413393303105760512\n1413393303155760384\n1413393303205760512\n1413393303255760384\n1413393303305760512\n1413393303355760384\n1413393303405760512\n1413393303455760384\n1413393303505760512\n1413393303555760384\n1413393303605760512\n1413393303655760384\n1413393303705760512\n1413393303755760384\n1413393303805760512\n1413393303855760384\n1413393303905760512\n1413393303955760384\n1413393304005760512\n1413393304055760384\n1413393304105760512\n1413393304155760384\n1413393304205760512\n1413393304255760384\n1413393304305760512\n1413393304355760384\n1413393304405760512\n1413393304455760384\n1413393304505760512\n1413393304555760384\n1413393304605760512\n1413393304655760384\n1413393304705760512\n1413393304755760384\n1413393304805760512\n1413393304855760384\n1413393304905760512\n1413393304955760384\n1413393305005760512\n1413393305055760384\n1413393305105760512\n1413393305155760384\n1413393305205760512\n1413393305255760384\n1413393305305760512\n1413393305355760384\n1413393305405760512\n1413393305455760384\n1413393305505760512\n1413393305555760384\n1413393305605760512\n1413393305655760384\n1413393305705760512\n1413393305755760384\n1413393305805760512\n1413393305855760384\n1413393305905760512\n1413393305955760384\n1413393306005760512\n1413393306055760384\n1413393306105760512\n1413393306155760384\n1413393306205760512\n1413393306255760384\n1413393306305760512\n1413393306355760384\n1413393306405760512\n1413393306455760384\n1413393306505760512\n1413393306555760384\n1413393306605760512\n1413393306655760384\n1413393306705760512\n1413393306755760384\n1413393306805760512\n1413393306855760384\n1413393306905760512\n1413393306955760384\n1413393307005760512\n1413393307055760384\n1413393307105760512\n1413393307155760384\n1413393307205760512\n1413393307255760384\n1413393307305760512\n1413393307355760384\n1413393307405760512\n1413393307455760384\n1413393307505760512\n1413393307555760384\n1413393307605760512\n1413393307655760384\n1413393307705760512\n1413393307755760384\n1413393307805760512\n1413393307855760384\n1413393307905760512\n1413393307955760384\n1413393308005760512\n1413393308055760384\n1413393308105760512\n1413393308155760384\n1413393308205760512\n1413393308255760384\n1413393308305760512\n1413393308355760384\n1413393308405760512\n1413393308455760384\n1413393308505760512\n1413393308555760384\n1413393308605760512\n1413393308655760384\n1413393308705760512\n1413393308755760384\n1413393308805760512\n1413393308855760384\n1413393308905760512\n1413393308955760384\n1413393309005760512\n1413393309055760384\n1413393309105760512\n1413393309155760384\n1413393309205760512\n1413393309255760384\n1413393309305760512\n1413393309355760384\n1413393309405760512\n1413393309455760384\n1413393309505760512\n1413393309555760384\n1413393309605760512\n1413393309655760384\n1413393309705760512\n1413393309755760384\n1413393309805760512\n1413393309855760384\n1413393309905760512\n1413393309955760384\n1413393310005760512\n1413393310055760384\n1413393310105760512\n1413393310155760384\n1413393310205760512\n1413393310255760384\n1413393310305760512\n1413393310355760384\n1413393310405760512\n1413393310455760384\n1413393310505760512\n1413393310555760384\n1413393310605760512\n1413393310655760384\n1413393310705760512\n1413393310755760384\n1413393310805760512\n1413393310855760384\n1413393310905760512\n1413393310955760384\n1413393311005760512\n1413393311055760384\n1413393311105760512\n1413393311155760384\n1413393311205760512\n1413393311255760384\n1413393311305760512\n1413393311355760384\n1413393311405760512\n1413393311455760384\n1413393311505760512\n1413393311555760384\n1413393311605760512\n1413393311655760384\n1413393311705760512\n1413393311755760384\n1413393311805760512\n1413393311855760384\n1413393311905760512\n1413393311955760384\n1413393312005760512\n1413393312055760384\n1413393312105760512\n1413393312155760384\n1413393312205760512\n1413393312255760384\n1413393312305760512\n1413393312355760384\n1413393312405760512\n1413393312455760384\n1413393312505760512\n1413393312555760384\n1413393312605760512\n1413393312655760384\n1413393312705760512\n1413393312755760384\n1413393312805760512\n1413393312855760384\n1413393312905760512\n1413393312955760384\n1413393313005760512\n1413393313055760384\n1413393313105760512\n1413393313155760384\n1413393313205760512\n1413393313255760384\n1413393313305760512\n1413393313355760384\n1413393313405760512\n1413393313455760384\n1413393313505760512\n1413393313555760384\n1413393313605760512\n1413393313655760384\n1413393313705760512\n1413393313755760384\n1413393313805760512\n1413393313855760384\n1413393313905760512\n1413393313955760384\n1413393314005760512\n1413393314055760384\n1413393314105760512\n1413393314155760384\n1413393314205760512\n1413393314255760384\n1413393314305760512\n1413393314355760384\n1413393314405760512\n1413393314455760384\n1413393314505760512\n1413393314555760384\n1413393314605760512\n1413393314655760384\n1413393314705760512\n1413393314755760384\n1413393314805760512\n1413393314855760384\n1413393314905760512\n1413393314955760384\n1413393315005760512\n1413393315055760384\n1413393315105760512\n1413393315155760384\n1413393315205760512\n1413393315255760384\n1413393315305760512\n1413393315355760384\n1413393315405760512\n1413393315455760384\n1413393315505760512\n1413393315555760384\n1413393315605760512\n1413393315655760384\n1413393315705760512\n1413393315755760384\n1413393315805760512\n1413393315855760384\n1413393315905760512\n1413393315955760384\n1413393316005760512\n1413393316055760384\n1413393316105760512\n1413393316155760384\n1413393316205760512\n1413393316255760384\n1413393316305760512\n1413393316355760384\n1413393316405760512\n1413393316455760384\n1413393316505760512\n1413393316555760384\n1413393316605760512\n1413393316655760384\n1413393316705760512\n1413393316755760384\n1413393316805760512\n1413393316855760384\n1413393316905760512\n1413393316955760384\n1413393317005760512\n1413393317055760384\n1413393317105760512\n1413393317155760384\n1413393317205760512\n1413393317255760384\n1413393317305760512\n1413393317355760384\n1413393317405760512\n1413393317455760384\n1413393317505760512\n1413393317555760384\n1413393317605760512\n1413393317655760384\n1413393317705760512\n1413393317755760384\n1413393317805760512\n1413393317855760384\n1413393317905760512\n1413393317955760384\n1413393318005760512\n1413393318055760384\n1413393318105760512\n1413393318155760384\n1413393318205760512\n1413393318255760384\n1413393318305760512\n1413393318355760384\n1413393318405760512\n1413393318455760384\n1413393318505760512\n1413393318555760384\n1413393318605760512\n1413393318655760384\n1413393318705760512\n1413393318755760384\n1413393318805760512\n1413393318855760384\n1413393318905760512\n1413393318955760384\n1413393319005760512\n1413393319055760384\n1413393319105760512\n1413393319155760384\n1413393319205760512\n1413393319255760384\n1413393319305760512\n1413393319355760384\n1413393319405760512\n1413393319455760384\n1413393319505760512\n1413393319555760384\n1413393319605760512\n1413393319655760384\n1413393319705760512\n1413393319755760384\n1413393319805760512\n1413393319855760384\n1413393319905760512\n1413393319955760384\n1413393320005760512\n1413393320055760384\n1413393320105760512\n1413393320155760384\n1413393320205760512\n1413393320255760384\n1413393320305760512\n1413393320355760384\n1413393320405760512\n1413393320455760384\n1413393320505760512\n1413393320555760384\n1413393320605760512\n1413393320655760384\n1413393320705760512\n1413393320755760384\n1413393320805760512\n1413393320855760384\n1413393320905760512\n1413393320955760384\n1413393321005760512\n1413393321055760384\n1413393321105760512\n1413393321155760384\n1413393321205760512\n1413393321255760384\n1413393321305760512\n1413393321355760384\n1413393321405760512\n1413393321455760384\n1413393321505760512\n1413393321555760384\n1413393321605760512\n1413393321655760384\n1413393321705760512\n1413393321755760384\n1413393321805760512\n1413393321855760384\n1413393321905760512\n1413393321955760384\n1413393322005760512\n1413393322055760384\n1413393322105760512\n1413393322155760384\n1413393322205760512\n1413393322255760384\n1413393322305760512\n1413393322355760384\n1413393322405760512\n1413393322455760384\n1413393322505760512\n1413393322555760384\n1413393322605760512\n1413393322655760384\n1413393322705760512\n1413393322755760384\n1413393322805760512\n1413393322855760384\n1413393322905760512\n1413393322955760384\n1413393323005760512\n1413393323055760384\n1413393323105760512\n1413393323155760384\n1413393323205760512\n1413393323255760384\n1413393323305760512\n1413393323355760384\n1413393323405760512\n1413393323455760384\n1413393323505760512\n1413393323555760384\n1413393323605760512\n1413393323655760384\n1413393323705760512\n1413393323755760384\n1413393323805760512\n1413393323855760384\n1413393323905760512\n1413393323955760384\n1413393324005760512\n1413393324055760384\n1413393324105760512\n1413393324155760384\n1413393324205760512\n1413393324255760384\n1413393324305760512\n1413393324355760384\n1413393324405760512\n1413393324455760384\n1413393324505760512\n1413393324555760384\n1413393324605760512\n1413393324655760384\n1413393324705760512\n1413393324755760384\n1413393324805760512\n1413393324855760384\n1413393324905760512\n1413393324955760384\n1413393325005760512\n1413393325055760384\n1413393325105760512\n1413393325155760384\n1413393325205760512\n1413393325255760384\n1413393325305760512\n1413393325355760384\n1413393325405760512\n1413393325455760384\n1413393325505760512\n1413393325555760384\n1413393325605760512\n1413393325655760384\n1413393325705760512\n1413393325755760384\n1413393325805760512\n1413393325855760384\n1413393325905760512\n1413393325955760384\n1413393326005760512\n1413393326055760384\n1413393326105760512\n1413393326155760384\n1413393326205760512\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Monocular/EuRoC_TimeStamps/V202.txt",
    "content": "1413393886005760512\n1413393886055760384\n1413393886105760512\n1413393886155760384\n1413393886205760512\n1413393886255760384\n1413393886305760512\n1413393886355760384\n1413393886405760512\n1413393886455760384\n1413393886505760512\n1413393886555760384\n1413393886605760512\n1413393886655760384\n1413393886705760512\n1413393886755760384\n1413393886805760512\n1413393886855760384\n1413393886905760512\n1413393886955760384\n1413393887005760512\n1413393887055760384\n1413393887105760512\n1413393887155760384\n1413393887205760512\n1413393887255760384\n1413393887305760512\n1413393887355760384\n1413393887405760512\n1413393887455760384\n1413393887505760512\n1413393887555760384\n1413393887605760512\n1413393887655760384\n1413393887705760512\n1413393887755760384\n1413393887805760512\n1413393887855760384\n1413393887905760512\n1413393887955760384\n1413393888005760512\n1413393888055760384\n1413393888105760512\n1413393888155760384\n1413393888205760512\n1413393888255760384\n1413393888305760512\n1413393888355760384\n1413393888405760512\n1413393888455760384\n1413393888505760512\n1413393888555760384\n1413393888605760512\n1413393888655760384\n1413393888705760512\n1413393888755760384\n1413393888805760512\n1413393888855760384\n1413393888905760512\n1413393888955760384\n1413393889005760512\n1413393889055760384\n1413393889105760512\n1413393889155760384\n1413393889205760512\n1413393889255760384\n1413393889305760512\n1413393889355760384\n1413393889405760512\n1413393889455760384\n1413393889505760512\n1413393889555760384\n1413393889605760512\n1413393889655760384\n1413393889705760512\n1413393889755760384\n1413393889805760512\n1413393889855760384\n1413393889905760512\n1413393889955760384\n1413393890005760512\n1413393890055760384\n1413393890105760512\n1413393890155760384\n1413393890205760512\n1413393890255760384\n1413393890305760512\n1413393890355760384\n1413393890405760512\n1413393890455760384\n1413393890505760512\n1413393890555760384\n1413393890605760512\n1413393890655760384\n1413393890705760512\n1413393890755760384\n1413393890805760512\n1413393890855760384\n1413393890905760512\n1413393890955760384\n1413393891005760512\n1413393891055760384\n1413393891105760512\n1413393891155760384\n1413393891205760512\n1413393891255760384\n1413393891305760512\n1413393891355760384\n1413393891405760512\n1413393891455760384\n1413393891505760512\n1413393891555760384\n1413393891605760512\n1413393891655760384\n1413393891705760512\n1413393891755760384\n1413393891805760512\n1413393891855760384\n1413393891905760512\n1413393891955760384\n1413393892005760512\n1413393892055760384\n1413393892105760512\n1413393892155760384\n1413393892205760512\n1413393892255760384\n1413393892305760512\n1413393892355760384\n1413393892405760512\n1413393892455760384\n1413393892505760512\n1413393892555760384\n1413393892605760512\n1413393892655760384\n1413393892705760512\n1413393892755760384\n1413393892805760512\n1413393892855760384\n1413393892905760512\n1413393892955760384\n1413393893005760512\n1413393893055760384\n1413393893105760512\n1413393893155760384\n1413393893205760512\n1413393893255760384\n1413393893305760512\n1413393893355760384\n1413393893405760512\n1413393893455760384\n1413393893505760512\n1413393893555760384\n1413393893605760512\n1413393893655760384\n1413393893705760512\n1413393893755760384\n1413393893805760512\n1413393893855760384\n1413393893905760512\n1413393893955760384\n1413393894005760512\n1413393894055760384\n1413393894105760512\n1413393894155760384\n1413393894205760512\n1413393894255760384\n1413393894305760512\n1413393894355760384\n1413393894405760512\n1413393894455760384\n1413393894505760512\n1413393894555760384\n1413393894605760512\n1413393894655760384\n1413393894705760512\n1413393894755760384\n1413393894805760512\n1413393894855760384\n1413393894905760512\n1413393894955760384\n1413393895005760512\n1413393895055760384\n1413393895105760512\n1413393895155760384\n1413393895205760512\n1413393895255760384\n1413393895305760512\n1413393895355760384\n1413393895405760512\n1413393895455760384\n1413393895505760512\n1413393895555760384\n1413393895605760512\n1413393895655760384\n1413393895705760512\n1413393895755760384\n1413393895805760512\n1413393895855760384\n1413393895905760512\n1413393895955760384\n1413393896005760512\n1413393896055760384\n1413393896105760512\n1413393896155760384\n1413393896205760512\n1413393896255760384\n1413393896305760512\n1413393896355760384\n1413393896405760512\n1413393896455760384\n1413393896505760512\n1413393896555760384\n1413393896605760512\n1413393896655760384\n1413393896705760512\n1413393896755760384\n1413393896805760512\n1413393896855760384\n1413393896905760512\n1413393896955760384\n1413393897005760512\n1413393897055760384\n1413393897105760512\n1413393897155760384\n1413393897205760512\n1413393897255760384\n1413393897305760512\n1413393897355760384\n1413393897405760512\n1413393897455760384\n1413393897505760512\n1413393897555760384\n1413393897605760512\n1413393897655760384\n1413393897705760512\n1413393897755760384\n1413393897805760512\n1413393897855760384\n1413393897905760512\n1413393897955760384\n1413393898005760512\n1413393898055760384\n1413393898105760512\n1413393898155760384\n1413393898205760512\n1413393898255760384\n1413393898305760512\n1413393898355760384\n1413393898405760512\n1413393898455760384\n1413393898505760512\n1413393898555760384\n1413393898605760512\n1413393898655760384\n1413393898705760512\n1413393898755760384\n1413393898805760512\n1413393898855760384\n1413393898905760512\n1413393898955760384\n1413393899005760512\n1413393899055760384\n1413393899105760512\n1413393899155760384\n1413393899205760512\n1413393899255760384\n1413393899305760512\n1413393899355760384\n1413393899405760512\n1413393899455760384\n1413393899505760512\n1413393899555760384\n1413393899605760512\n1413393899655760384\n1413393899705760512\n1413393899755760384\n1413393899805760512\n1413393899855760384\n1413393899905760512\n1413393899955760384\n1413393900005760512\n1413393900055760384\n1413393900105760512\n1413393900155760384\n1413393900205760512\n1413393900255760384\n1413393900305760512\n1413393900355760384\n1413393900405760512\n1413393900455760384\n1413393900505760512\n1413393900555760384\n1413393900605760512\n1413393900655760384\n1413393900705760512\n1413393900755760384\n1413393900805760512\n1413393900855760384\n1413393900905760512\n1413393900955760384\n1413393901005760512\n1413393901055760384\n1413393901105760512\n1413393901155760384\n1413393901205760512\n1413393901255760384\n1413393901305760512\n1413393901355760384\n1413393901405760512\n1413393901455760384\n1413393901505760512\n1413393901555760384\n1413393901605760512\n1413393901655760384\n1413393901705760512\n1413393901755760384\n1413393901805760512\n1413393901855760384\n1413393901905760512\n1413393901955760384\n1413393902005760512\n1413393902055760384\n1413393902105760512\n1413393902155760384\n1413393902205760512\n1413393902255760384\n1413393902305760512\n1413393902355760384\n1413393902405760512\n1413393902455760384\n1413393902505760512\n1413393902555760384\n1413393902605760512\n1413393902655760384\n1413393902705760512\n1413393902755760384\n1413393902805760512\n1413393902855760384\n1413393902905760512\n1413393902955760384\n1413393903005760512\n1413393903055760384\n1413393903105760512\n1413393903155760384\n1413393903205760512\n1413393903255760384\n1413393903305760512\n1413393903355760384\n1413393903405760512\n1413393903455760384\n1413393903505760512\n1413393903555760384\n1413393903605760512\n1413393903655760384\n1413393903705760512\n1413393903755760384\n1413393903805760512\n1413393903855760384\n1413393903905760512\n1413393903955760384\n1413393904005760512\n1413393904055760384\n1413393904105760512\n1413393904155760384\n1413393904205760512\n1413393904255760384\n1413393904305760512\n1413393904355760384\n1413393904405760512\n1413393904455760384\n1413393904505760512\n1413393904555760384\n1413393904605760512\n1413393904655760384\n1413393904705760512\n1413393904755760384\n1413393904805760512\n1413393904855760384\n1413393904905760512\n1413393904955760384\n1413393905005760512\n1413393905055760384\n1413393905105760512\n1413393905155760384\n1413393905205760512\n1413393905255760384\n1413393905305760512\n1413393905355760384\n1413393905405760512\n1413393905455760384\n1413393905505760512\n1413393905555760384\n1413393905605760512\n1413393905655760384\n1413393905705760512\n1413393905755760384\n1413393905805760512\n1413393905855760384\n1413393905905760512\n1413393905955760384\n1413393906005760512\n1413393906055760384\n1413393906105760512\n1413393906155760384\n1413393906205760512\n1413393906255760384\n1413393906305760512\n1413393906355760384\n1413393906405760512\n1413393906455760384\n1413393906505760512\n1413393906555760384\n1413393906605760512\n1413393906655760384\n1413393906705760512\n1413393906755760384\n1413393906805760512\n1413393906855760384\n1413393906905760512\n1413393906955760384\n1413393907005760512\n1413393907055760384\n1413393907105760512\n1413393907155760384\n1413393907205760512\n1413393907255760384\n1413393907305760512\n1413393907355760384\n1413393907405760512\n1413393907455760384\n1413393907505760512\n1413393907555760384\n1413393907605760512\n1413393907655760384\n1413393907705760512\n1413393907755760384\n1413393907805760512\n1413393907855760384\n1413393907905760512\n1413393907955760384\n1413393908005760512\n1413393908055760384\n1413393908105760512\n1413393908155760384\n1413393908205760512\n1413393908255760384\n1413393908305760512\n1413393908355760384\n1413393908405760512\n1413393908455760384\n1413393908505760512\n1413393908555760384\n1413393908605760512\n1413393908655760384\n1413393908705760512\n1413393908755760384\n1413393908805760512\n1413393908855760384\n1413393908905760512\n1413393908955760384\n1413393909005760512\n1413393909055760384\n1413393909105760512\n1413393909155760384\n1413393909205760512\n1413393909255760384\n1413393909305760512\n1413393909355760384\n1413393909405760512\n1413393909455760384\n1413393909505760512\n1413393909555760384\n1413393909605760512\n1413393909655760384\n1413393909705760512\n1413393909755760384\n1413393909805760512\n1413393909855760384\n1413393909905760512\n1413393909955760384\n1413393910005760512\n1413393910055760384\n1413393910105760512\n1413393910155760384\n1413393910205760512\n1413393910255760384\n1413393910305760512\n1413393910355760384\n1413393910405760512\n1413393910455760384\n1413393910505760512\n1413393910555760384\n1413393910605760512\n1413393910655760384\n1413393910705760512\n1413393910755760384\n1413393910805760512\n1413393910855760384\n1413393910905760512\n1413393910955760384\n1413393911005760512\n1413393911055760384\n1413393911105760512\n1413393911155760384\n1413393911205760512\n1413393911255760384\n1413393911305760512\n1413393911355760384\n1413393911405760512\n1413393911455760384\n1413393911505760512\n1413393911555760384\n1413393911605760512\n1413393911655760384\n1413393911705760512\n1413393911755760384\n1413393911805760512\n1413393911855760384\n1413393911905760512\n1413393911955760384\n1413393912005760512\n1413393912055760384\n1413393912105760512\n1413393912155760384\n1413393912205760512\n1413393912255760384\n1413393912305760512\n1413393912355760384\n1413393912405760512\n1413393912455760384\n1413393912505760512\n1413393912555760384\n1413393912605760512\n1413393912655760384\n1413393912705760512\n1413393912755760384\n1413393912805760512\n1413393912855760384\n1413393912905760512\n1413393912955760384\n1413393913005760512\n1413393913055760384\n1413393913105760512\n1413393913155760384\n1413393913205760512\n1413393913255760384\n1413393913305760512\n1413393913355760384\n1413393913405760512\n1413393913455760384\n1413393913505760512\n1413393913555760384\n1413393913605760512\n1413393913655760384\n1413393913705760512\n1413393913755760384\n1413393913805760512\n1413393913855760384\n1413393913905760512\n1413393913955760384\n1413393914005760512\n1413393914055760384\n1413393914105760512\n1413393914155760384\n1413393914205760512\n1413393914255760384\n1413393914305760512\n1413393914355760384\n1413393914405760512\n1413393914455760384\n1413393914505760512\n1413393914555760384\n1413393914605760512\n1413393914655760384\n1413393914705760512\n1413393914755760384\n1413393914805760512\n1413393914855760384\n1413393914905760512\n1413393914955760384\n1413393915005760512\n1413393915055760384\n1413393915105760512\n1413393915155760384\n1413393915205760512\n1413393915255760384\n1413393915305760512\n1413393915355760384\n1413393915405760512\n1413393915455760384\n1413393915505760512\n1413393915555760384\n1413393915605760512\n1413393915655760384\n1413393915705760512\n1413393915755760384\n1413393915805760512\n1413393915855760384\n1413393915905760512\n1413393915955760384\n1413393916005760512\n1413393916055760384\n1413393916105760512\n1413393916155760384\n1413393916205760512\n1413393916255760384\n1413393916305760512\n1413393916355760384\n1413393916405760512\n1413393916455760384\n1413393916505760512\n1413393916555760384\n1413393916605760512\n1413393916655760384\n1413393916705760512\n1413393916755760384\n1413393916805760512\n1413393916855760384\n1413393916905760512\n1413393916955760384\n1413393917005760512\n1413393917055760384\n1413393917105760512\n1413393917155760384\n1413393917205760512\n1413393917255760384\n1413393917305760512\n1413393917355760384\n1413393917405760512\n1413393917455760384\n1413393917505760512\n1413393917555760384\n1413393917605760512\n1413393917655760384\n1413393917705760512\n1413393917755760384\n1413393917805760512\n1413393917855760384\n1413393917905760512\n1413393917955760384\n1413393918005760512\n1413393918055760384\n1413393918105760512\n1413393918155760384\n1413393918205760512\n1413393918255760384\n1413393918305760512\n1413393918355760384\n1413393918405760512\n1413393918455760384\n1413393918505760512\n1413393918555760384\n1413393918605760512\n1413393918655760384\n1413393918705760512\n1413393918755760384\n1413393918805760512\n1413393918855760384\n1413393918905760512\n1413393918955760384\n1413393919005760512\n1413393919055760384\n1413393919105760512\n1413393919155760384\n1413393919205760512\n1413393919255760384\n1413393919305760512\n1413393919355760384\n1413393919405760512\n1413393919455760384\n1413393919505760512\n1413393919555760384\n1413393919605760512\n1413393919655760384\n1413393919705760512\n1413393919755760384\n1413393919805760512\n1413393919855760384\n1413393919905760512\n1413393919955760384\n1413393920005760512\n1413393920055760384\n1413393920105760512\n1413393920155760384\n1413393920205760512\n1413393920255760384\n1413393920305760512\n1413393920355760384\n1413393920405760512\n1413393920455760384\n1413393920505760512\n1413393920555760384\n1413393920605760512\n1413393920655760384\n1413393920705760512\n1413393920755760384\n1413393920805760512\n1413393920855760384\n1413393920905760512\n1413393920955760384\n1413393921005760512\n1413393921055760384\n1413393921105760512\n1413393921155760384\n1413393921205760512\n1413393921255760384\n1413393921305760512\n1413393921355760384\n1413393921405760512\n1413393921455760384\n1413393921505760512\n1413393921555760384\n1413393921605760512\n1413393921655760384\n1413393921705760512\n1413393921755760384\n1413393921805760512\n1413393921855760384\n1413393921905760512\n1413393921955760384\n1413393922005760512\n1413393922055760384\n1413393922105760512\n1413393922155760384\n1413393922205760512\n1413393922255760384\n1413393922305760512\n1413393922355760384\n1413393922405760512\n1413393922455760384\n1413393922505760512\n1413393922555760384\n1413393922605760512\n1413393922655760384\n1413393922705760512\n1413393922755760384\n1413393922805760512\n1413393922855760384\n1413393922905760512\n1413393922955760384\n1413393923005760512\n1413393923055760384\n1413393923105760512\n1413393923155760384\n1413393923205760512\n1413393923255760384\n1413393923305760512\n1413393923355760384\n1413393923405760512\n1413393923455760384\n1413393923505760512\n1413393923555760384\n1413393923605760512\n1413393923655760384\n1413393923705760512\n1413393923755760384\n1413393923805760512\n1413393923855760384\n1413393923905760512\n1413393923955760384\n1413393924005760512\n1413393924055760384\n1413393924105760512\n1413393924155760384\n1413393924205760512\n1413393924255760384\n1413393924305760512\n1413393924355760384\n1413393924405760512\n1413393924455760384\n1413393924505760512\n1413393924555760384\n1413393924605760512\n1413393924655760384\n1413393924705760512\n1413393924755760384\n1413393924805760512\n1413393924855760384\n1413393924905760512\n1413393924955760384\n1413393925005760512\n1413393925055760384\n1413393925105760512\n1413393925155760384\n1413393925205760512\n1413393925255760384\n1413393925305760512\n1413393925355760384\n1413393925405760512\n1413393925455760384\n1413393925505760512\n1413393925555760384\n1413393925605760512\n1413393925655760384\n1413393925705760512\n1413393925755760384\n1413393925805760512\n1413393925855760384\n1413393925905760512\n1413393925955760384\n1413393926005760512\n1413393926055760384\n1413393926105760512\n1413393926155760384\n1413393926205760512\n1413393926255760384\n1413393926305760512\n1413393926355760384\n1413393926405760512\n1413393926455760384\n1413393926505760512\n1413393926555760384\n1413393926605760512\n1413393926655760384\n1413393926705760512\n1413393926755760384\n1413393926805760512\n1413393926855760384\n1413393926905760512\n1413393926955760384\n1413393927005760512\n1413393927055760384\n1413393927105760512\n1413393927155760384\n1413393927205760512\n1413393927255760384\n1413393927305760512\n1413393927355760384\n1413393927405760512\n1413393927455760384\n1413393927505760512\n1413393927555760384\n1413393927605760512\n1413393927655760384\n1413393927705760512\n1413393927755760384\n1413393927805760512\n1413393927855760384\n1413393927905760512\n1413393927955760384\n1413393928005760512\n1413393928055760384\n1413393928105760512\n1413393928155760384\n1413393928205760512\n1413393928255760384\n1413393928305760512\n1413393928355760384\n1413393928405760512\n1413393928455760384\n1413393928505760512\n1413393928555760384\n1413393928605760512\n1413393928655760384\n1413393928705760512\n1413393928755760384\n1413393928805760512\n1413393928855760384\n1413393928905760512\n1413393928955760384\n1413393929005760512\n1413393929055760384\n1413393929105760512\n1413393929155760384\n1413393929205760512\n1413393929255760384\n1413393929305760512\n1413393929355760384\n1413393929405760512\n1413393929455760384\n1413393929505760512\n1413393929555760384\n1413393929605760512\n1413393929655760384\n1413393929705760512\n1413393929755760384\n1413393929805760512\n1413393929855760384\n1413393929905760512\n1413393929955760384\n1413393930005760512\n1413393930055760384\n1413393930105760512\n1413393930155760384\n1413393930205760512\n1413393930255760384\n1413393930305760512\n1413393930355760384\n1413393930405760512\n1413393930455760384\n1413393930505760512\n1413393930555760384\n1413393930605760512\n1413393930655760384\n1413393930705760512\n1413393930755760384\n1413393930805760512\n1413393930855760384\n1413393930905760512\n1413393930955760384\n1413393931005760512\n1413393931055760384\n1413393931105760512\n1413393931155760384\n1413393931205760512\n1413393931255760384\n1413393931305760512\n1413393931355760384\n1413393931405760512\n1413393931455760384\n1413393931505760512\n1413393931555760384\n1413393931605760512\n1413393931655760384\n1413393931705760512\n1413393931755760384\n1413393931805760512\n1413393931855760384\n1413393931905760512\n1413393931955760384\n1413393932005760512\n1413393932055760384\n1413393932105760512\n1413393932155760384\n1413393932205760512\n1413393932255760384\n1413393932305760512\n1413393932355760384\n1413393932405760512\n1413393932455760384\n1413393932505760512\n1413393932555760384\n1413393932605760512\n1413393932655760384\n1413393932705760512\n1413393932755760384\n1413393932805760512\n1413393932855760384\n1413393932905760512\n1413393932955760384\n1413393933005760512\n1413393933055760384\n1413393933105760512\n1413393933155760384\n1413393933205760512\n1413393933255760384\n1413393933305760512\n1413393933355760384\n1413393933405760512\n1413393933455760384\n1413393933505760512\n1413393933555760384\n1413393933605760512\n1413393933655760384\n1413393933705760512\n1413393933755760384\n1413393933805760512\n1413393933855760384\n1413393933905760512\n1413393933955760384\n1413393934005760512\n1413393934055760384\n1413393934105760512\n1413393934155760384\n1413393934205760512\n1413393934255760384\n1413393934305760512\n1413393934355760384\n1413393934405760512\n1413393934455760384\n1413393934505760512\n1413393934555760384\n1413393934605760512\n1413393934655760384\n1413393934705760512\n1413393934755760384\n1413393934805760512\n1413393934855760384\n1413393934905760512\n1413393934955760384\n1413393935005760512\n1413393935055760384\n1413393935105760512\n1413393935155760384\n1413393935205760512\n1413393935255760384\n1413393935305760512\n1413393935355760384\n1413393935405760512\n1413393935455760384\n1413393935505760512\n1413393935555760384\n1413393935605760512\n1413393935655760384\n1413393935705760512\n1413393935755760384\n1413393935805760512\n1413393935855760384\n1413393935905760512\n1413393935955760384\n1413393936005760512\n1413393936055760384\n1413393936105760512\n1413393936155760384\n1413393936205760512\n1413393936255760384\n1413393936305760512\n1413393936355760384\n1413393936405760512\n1413393936455760384\n1413393936505760512\n1413393936555760384\n1413393936605760512\n1413393936655760384\n1413393936705760512\n1413393936755760384\n1413393936805760512\n1413393936855760384\n1413393936905760512\n1413393936955760384\n1413393937005760512\n1413393937055760384\n1413393937105760512\n1413393937155760384\n1413393937205760512\n1413393937255760384\n1413393937305760512\n1413393937355760384\n1413393937405760512\n1413393937455760384\n1413393937505760512\n1413393937555760384\n1413393937605760512\n1413393937655760384\n1413393937705760512\n1413393937755760384\n1413393937805760512\n1413393937855760384\n1413393937905760512\n1413393937955760384\n1413393938005760512\n1413393938055760384\n1413393938105760512\n1413393938155760384\n1413393938205760512\n1413393938255760384\n1413393938305760512\n1413393938355760384\n1413393938405760512\n1413393938455760384\n1413393938505760512\n1413393938555760384\n1413393938605760512\n1413393938655760384\n1413393938705760512\n1413393938755760384\n1413393938805760512\n1413393938855760384\n1413393938905760512\n1413393938955760384\n1413393939005760512\n1413393939055760384\n1413393939105760512\n1413393939155760384\n1413393939205760512\n1413393939255760384\n1413393939305760512\n1413393939355760384\n1413393939405760512\n1413393939455760384\n1413393939505760512\n1413393939555760384\n1413393939605760512\n1413393939655760384\n1413393939705760512\n1413393939755760384\n1413393939805760512\n1413393939855760384\n1413393939905760512\n1413393939955760384\n1413393940005760512\n1413393940055760384\n1413393940105760512\n1413393940155760384\n1413393940205760512\n1413393940255760384\n1413393940305760512\n1413393940355760384\n1413393940405760512\n1413393940455760384\n1413393940505760512\n1413393940555760384\n1413393940605760512\n1413393940655760384\n1413393940705760512\n1413393940755760384\n1413393940805760512\n1413393940855760384\n1413393940905760512\n1413393940955760384\n1413393941005760512\n1413393941055760384\n1413393941105760512\n1413393941155760384\n1413393941205760512\n1413393941255760384\n1413393941305760512\n1413393941355760384\n1413393941405760512\n1413393941455760384\n1413393941505760512\n1413393941555760384\n1413393941605760512\n1413393941655760384\n1413393941705760512\n1413393941755760384\n1413393941805760512\n1413393941855760384\n1413393941905760512\n1413393941955760384\n1413393942005760512\n1413393942055760384\n1413393942105760512\n1413393942155760384\n1413393942205760512\n1413393942255760384\n1413393942305760512\n1413393942355760384\n1413393942405760512\n1413393942455760384\n1413393942505760512\n1413393942555760384\n1413393942605760512\n1413393942655760384\n1413393942705760512\n1413393942755760384\n1413393942805760512\n1413393942855760384\n1413393942905760512\n1413393942955760384\n1413393943005760512\n1413393943055760384\n1413393943105760512\n1413393943155760384\n1413393943205760512\n1413393943255760384\n1413393943305760512\n1413393943355760384\n1413393943405760512\n1413393943455760384\n1413393943505760512\n1413393943555760384\n1413393943605760512\n1413393943655760384\n1413393943705760512\n1413393943755760384\n1413393943805760512\n1413393943855760384\n1413393943905760512\n1413393943955760384\n1413393944005760512\n1413393944055760384\n1413393944105760512\n1413393944155760384\n1413393944205760512\n1413393944255760384\n1413393944305760512\n1413393944355760384\n1413393944405760512\n1413393944455760384\n1413393944505760512\n1413393944555760384\n1413393944605760512\n1413393944655760384\n1413393944705760512\n1413393944755760384\n1413393944805760512\n1413393944855760384\n1413393944905760512\n1413393944955760384\n1413393945005760512\n1413393945055760384\n1413393945105760512\n1413393945155760384\n1413393945205760512\n1413393945255760384\n1413393945305760512\n1413393945355760384\n1413393945405760512\n1413393945455760384\n1413393945505760512\n1413393945555760384\n1413393945605760512\n1413393945655760384\n1413393945705760512\n1413393945755760384\n1413393945805760512\n1413393945855760384\n1413393945905760512\n1413393945955760384\n1413393946005760512\n1413393946055760384\n1413393946105760512\n1413393946155760384\n1413393946205760512\n1413393946255760384\n1413393946305760512\n1413393946355760384\n1413393946405760512\n1413393946455760384\n1413393946505760512\n1413393946555760384\n1413393946605760512\n1413393946655760384\n1413393946705760512\n1413393946755760384\n1413393946805760512\n1413393946855760384\n1413393946905760512\n1413393946955760384\n1413393947005760512\n1413393947055760384\n1413393947105760512\n1413393947155760384\n1413393947205760512\n1413393947255760384\n1413393947305760512\n1413393947355760384\n1413393947405760512\n1413393947455760384\n1413393947505760512\n1413393947555760384\n1413393947605760512\n1413393947655760384\n1413393947705760512\n1413393947755760384\n1413393947805760512\n1413393947855760384\n1413393947905760512\n1413393947955760384\n1413393948005760512\n1413393948055760384\n1413393948105760512\n1413393948155760384\n1413393948205760512\n1413393948255760384\n1413393948305760512\n1413393948355760384\n1413393948405760512\n1413393948455760384\n1413393948505760512\n1413393948555760384\n1413393948605760512\n1413393948655760384\n1413393948705760512\n1413393948755760384\n1413393948805760512\n1413393948855760384\n1413393948905760512\n1413393948955760384\n1413393949005760512\n1413393949055760384\n1413393949105760512\n1413393949155760384\n1413393949205760512\n1413393949255760384\n1413393949305760512\n1413393949355760384\n1413393949405760512\n1413393949455760384\n1413393949505760512\n1413393949555760384\n1413393949605760512\n1413393949655760384\n1413393949705760512\n1413393949755760384\n1413393949805760512\n1413393949855760384\n1413393949905760512\n1413393949955760384\n1413393950005760512\n1413393950055760384\n1413393950105760512\n1413393950155760384\n1413393950205760512\n1413393950255760384\n1413393950305760512\n1413393950355760384\n1413393950405760512\n1413393950455760384\n1413393950505760512\n1413393950555760384\n1413393950605760512\n1413393950655760384\n1413393950705760512\n1413393950755760384\n1413393950805760512\n1413393950855760384\n1413393950905760512\n1413393950955760384\n1413393951005760512\n1413393951055760384\n1413393951105760512\n1413393951155760384\n1413393951205760512\n1413393951255760384\n1413393951305760512\n1413393951355760384\n1413393951405760512\n1413393951455760384\n1413393951505760512\n1413393951555760384\n1413393951605760512\n1413393951655760384\n1413393951705760512\n1413393951755760384\n1413393951805760512\n1413393951855760384\n1413393951905760512\n1413393951955760384\n1413393952005760512\n1413393952055760384\n1413393952105760512\n1413393952155760384\n1413393952205760512\n1413393952255760384\n1413393952305760512\n1413393952355760384\n1413393952405760512\n1413393952455760384\n1413393952505760512\n1413393952555760384\n1413393952605760512\n1413393952655760384\n1413393952705760512\n1413393952755760384\n1413393952805760512\n1413393952855760384\n1413393952905760512\n1413393952955760384\n1413393953005760512\n1413393953055760384\n1413393953105760512\n1413393953155760384\n1413393953205760512\n1413393953255760384\n1413393953305760512\n1413393953355760384\n1413393953405760512\n1413393953455760384\n1413393953505760512\n1413393953555760384\n1413393953605760512\n1413393953655760384\n1413393953705760512\n1413393953755760384\n1413393953805760512\n1413393953855760384\n1413393953905760512\n1413393953955760384\n1413393954005760512\n1413393954055760384\n1413393954105760512\n1413393954155760384\n1413393954205760512\n1413393954255760384\n1413393954305760512\n1413393954355760384\n1413393954405760512\n1413393954455760384\n1413393954505760512\n1413393954555760384\n1413393954605760512\n1413393954655760384\n1413393954705760512\n1413393954755760384\n1413393954805760512\n1413393954855760384\n1413393954905760512\n1413393954955760384\n1413393955005760512\n1413393955055760384\n1413393955105760512\n1413393955155760384\n1413393955205760512\n1413393955255760384\n1413393955305760512\n1413393955355760384\n1413393955405760512\n1413393955455760384\n1413393955505760512\n1413393955555760384\n1413393955605760512\n1413393955655760384\n1413393955705760512\n1413393955755760384\n1413393955805760512\n1413393955855760384\n1413393955905760512\n1413393955955760384\n1413393956005760512\n1413393956055760384\n1413393956105760512\n1413393956155760384\n1413393956205760512\n1413393956255760384\n1413393956305760512\n1413393956355760384\n1413393956405760512\n1413393956455760384\n1413393956505760512\n1413393956555760384\n1413393956605760512\n1413393956655760384\n1413393956705760512\n1413393956755760384\n1413393956805760512\n1413393956855760384\n1413393956905760512\n1413393956955760384\n1413393957005760512\n1413393957055760384\n1413393957105760512\n1413393957155760384\n1413393957205760512\n1413393957255760384\n1413393957305760512\n1413393957355760384\n1413393957405760512\n1413393957455760384\n1413393957505760512\n1413393957555760384\n1413393957605760512\n1413393957655760384\n1413393957705760512\n1413393957755760384\n1413393957805760512\n1413393957855760384\n1413393957905760512\n1413393957955760384\n1413393958005760512\n1413393958055760384\n1413393958105760512\n1413393958155760384\n1413393958205760512\n1413393958255760384\n1413393958305760512\n1413393958355760384\n1413393958405760512\n1413393958455760384\n1413393958505760512\n1413393958555760384\n1413393958605760512\n1413393958655760384\n1413393958705760512\n1413393958755760384\n1413393958805760512\n1413393958855760384\n1413393958905760512\n1413393958955760384\n1413393959005760512\n1413393959055760384\n1413393959105760512\n1413393959155760384\n1413393959205760512\n1413393959255760384\n1413393959305760512\n1413393959355760384\n1413393959405760512\n1413393959455760384\n1413393959505760512\n1413393959555760384\n1413393959605760512\n1413393959655760384\n1413393959705760512\n1413393959755760384\n1413393959805760512\n1413393959855760384\n1413393959905760512\n1413393959955760384\n1413393960005760512\n1413393960055760384\n1413393960105760512\n1413393960155760384\n1413393960205760512\n1413393960255760384\n1413393960305760512\n1413393960355760384\n1413393960405760512\n1413393960455760384\n1413393960505760512\n1413393960555760384\n1413393960605760512\n1413393960655760384\n1413393960705760512\n1413393960755760384\n1413393960805760512\n1413393960855760384\n1413393960905760512\n1413393960955760384\n1413393961005760512\n1413393961055760384\n1413393961105760512\n1413393961155760384\n1413393961205760512\n1413393961255760384\n1413393961305760512\n1413393961355760384\n1413393961405760512\n1413393961455760384\n1413393961505760512\n1413393961555760384\n1413393961605760512\n1413393961655760384\n1413393961705760512\n1413393961755760384\n1413393961805760512\n1413393961855760384\n1413393961905760512\n1413393961955760384\n1413393962005760512\n1413393962055760384\n1413393962105760512\n1413393962155760384\n1413393962205760512\n1413393962255760384\n1413393962305760512\n1413393962355760384\n1413393962405760512\n1413393962455760384\n1413393962505760512\n1413393962555760384\n1413393962605760512\n1413393962655760384\n1413393962705760512\n1413393962755760384\n1413393962805760512\n1413393962855760384\n1413393962905760512\n1413393962955760384\n1413393963005760512\n1413393963055760384\n1413393963105760512\n1413393963155760384\n1413393963205760512\n1413393963255760384\n1413393963305760512\n1413393963355760384\n1413393963405760512\n1413393963455760384\n1413393963505760512\n1413393963555760384\n1413393963605760512\n1413393963655760384\n1413393963705760512\n1413393963755760384\n1413393963805760512\n1413393963855760384\n1413393963905760512\n1413393963955760384\n1413393964005760512\n1413393964055760384\n1413393964105760512\n1413393964155760384\n1413393964205760512\n1413393964255760384\n1413393964305760512\n1413393964355760384\n1413393964405760512\n1413393964455760384\n1413393964505760512\n1413393964555760384\n1413393964605760512\n1413393964655760384\n1413393964705760512\n1413393964755760384\n1413393964805760512\n1413393964855760384\n1413393964905760512\n1413393964955760384\n1413393965005760512\n1413393965055760384\n1413393965105760512\n1413393965155760384\n1413393965205760512\n1413393965255760384\n1413393965305760512\n1413393965355760384\n1413393965405760512\n1413393965455760384\n1413393965505760512\n1413393965555760384\n1413393965605760512\n1413393965655760384\n1413393965705760512\n1413393965755760384\n1413393965805760512\n1413393965855760384\n1413393965905760512\n1413393965955760384\n1413393966005760512\n1413393966055760384\n1413393966105760512\n1413393966155760384\n1413393966205760512\n1413393966255760384\n1413393966305760512\n1413393966355760384\n1413393966405760512\n1413393966455760384\n1413393966505760512\n1413393966555760384\n1413393966605760512\n1413393966655760384\n1413393966705760512\n1413393966755760384\n1413393966805760512\n1413393966855760384\n1413393966905760512\n1413393966955760384\n1413393967005760512\n1413393967055760384\n1413393967105760512\n1413393967155760384\n1413393967205760512\n1413393967255760384\n1413393967305760512\n1413393967355760384\n1413393967405760512\n1413393967455760384\n1413393967505760512\n1413393967555760384\n1413393967605760512\n1413393967655760384\n1413393967705760512\n1413393967755760384\n1413393967805760512\n1413393967855760384\n1413393967905760512\n1413393967955760384\n1413393968005760512\n1413393968055760384\n1413393968105760512\n1413393968155760384\n1413393968205760512\n1413393968255760384\n1413393968305760512\n1413393968355760384\n1413393968405760512\n1413393968455760384\n1413393968505760512\n1413393968555760384\n1413393968605760512\n1413393968655760384\n1413393968705760512\n1413393968755760384\n1413393968805760512\n1413393968855760384\n1413393968905760512\n1413393968955760384\n1413393969005760512\n1413393969055760384\n1413393969105760512\n1413393969155760384\n1413393969205760512\n1413393969255760384\n1413393969305760512\n1413393969355760384\n1413393969405760512\n1413393969455760384\n1413393969505760512\n1413393969555760384\n1413393969605760512\n1413393969655760384\n1413393969705760512\n1413393969755760384\n1413393969805760512\n1413393969855760384\n1413393969905760512\n1413393969955760384\n1413393970005760512\n1413393970055760384\n1413393970105760512\n1413393970155760384\n1413393970205760512\n1413393970255760384\n1413393970305760512\n1413393970355760384\n1413393970405760512\n1413393970455760384\n1413393970505760512\n1413393970555760384\n1413393970605760512\n1413393970655760384\n1413393970705760512\n1413393970755760384\n1413393970805760512\n1413393970855760384\n1413393970905760512\n1413393970955760384\n1413393971005760512\n1413393971055760384\n1413393971105760512\n1413393971155760384\n1413393971205760512\n1413393971255760384\n1413393971305760512\n1413393971355760384\n1413393971405760512\n1413393971455760384\n1413393971505760512\n1413393971555760384\n1413393971605760512\n1413393971655760384\n1413393971705760512\n1413393971755760384\n1413393971805760512\n1413393971855760384\n1413393971905760512\n1413393971955760384\n1413393972005760512\n1413393972055760384\n1413393972105760512\n1413393972155760384\n1413393972205760512\n1413393972255760384\n1413393972305760512\n1413393972355760384\n1413393972405760512\n1413393972455760384\n1413393972505760512\n1413393972555760384\n1413393972605760512\n1413393972655760384\n1413393972705760512\n1413393972755760384\n1413393972805760512\n1413393972855760384\n1413393972905760512\n1413393972955760384\n1413393973005760512\n1413393973055760384\n1413393973105760512\n1413393973155760384\n1413393973205760512\n1413393973255760384\n1413393973305760512\n1413393973355760384\n1413393973405760512\n1413393973455760384\n1413393973505760512\n1413393973555760384\n1413393973605760512\n1413393973655760384\n1413393973705760512\n1413393973755760384\n1413393973805760512\n1413393973855760384\n1413393973905760512\n1413393973955760384\n1413393974005760512\n1413393974055760384\n1413393974105760512\n1413393974155760384\n1413393974205760512\n1413393974255760384\n1413393974305760512\n1413393974355760384\n1413393974405760512\n1413393974455760384\n1413393974505760512\n1413393974555760384\n1413393974605760512\n1413393974655760384\n1413393974705760512\n1413393974755760384\n1413393974805760512\n1413393974855760384\n1413393974905760512\n1413393974955760384\n1413393975005760512\n1413393975055760384\n1413393975105760512\n1413393975155760384\n1413393975205760512\n1413393975255760384\n1413393975305760512\n1413393975355760384\n1413393975405760512\n1413393975455760384\n1413393975505760512\n1413393975555760384\n1413393975605760512\n1413393975655760384\n1413393975705760512\n1413393975755760384\n1413393975805760512\n1413393975855760384\n1413393975905760512\n1413393975955760384\n1413393976005760512\n1413393976055760384\n1413393976105760512\n1413393976155760384\n1413393976205760512\n1413393976255760384\n1413393976305760512\n1413393976355760384\n1413393976405760512\n1413393976455760384\n1413393976505760512\n1413393976555760384\n1413393976605760512\n1413393976655760384\n1413393976705760512\n1413393976755760384\n1413393976805760512\n1413393976855760384\n1413393976905760512\n1413393976955760384\n1413393977005760512\n1413393977055760384\n1413393977105760512\n1413393977155760384\n1413393977205760512\n1413393977255760384\n1413393977305760512\n1413393977355760384\n1413393977405760512\n1413393977455760384\n1413393977505760512\n1413393977555760384\n1413393977605760512\n1413393977655760384\n1413393977705760512\n1413393977755760384\n1413393977805760512\n1413393977855760384\n1413393977905760512\n1413393977955760384\n1413393978005760512\n1413393978055760384\n1413393978105760512\n1413393978155760384\n1413393978205760512\n1413393978255760384\n1413393978305760512\n1413393978355760384\n1413393978405760512\n1413393978455760384\n1413393978505760512\n1413393978555760384\n1413393978605760512\n1413393978655760384\n1413393978705760512\n1413393978755760384\n1413393978805760512\n1413393978855760384\n1413393978905760512\n1413393978955760384\n1413393979005760512\n1413393979055760384\n1413393979105760512\n1413393979155760384\n1413393979205760512\n1413393979255760384\n1413393979305760512\n1413393979355760384\n1413393979405760512\n1413393979455760384\n1413393979505760512\n1413393979555760384\n1413393979605760512\n1413393979655760384\n1413393979705760512\n1413393979755760384\n1413393979805760512\n1413393979855760384\n1413393979905760512\n1413393979955760384\n1413393980005760512\n1413393980055760384\n1413393980105760512\n1413393980155760384\n1413393980205760512\n1413393980255760384\n1413393980305760512\n1413393980355760384\n1413393980405760512\n1413393980455760384\n1413393980505760512\n1413393980555760384\n1413393980605760512\n1413393980655760384\n1413393980705760512\n1413393980755760384\n1413393980805760512\n1413393980855760384\n1413393980905760512\n1413393980955760384\n1413393981005760512\n1413393981055760384\n1413393981105760512\n1413393981155760384\n1413393981205760512\n1413393981255760384\n1413393981305760512\n1413393981355760384\n1413393981405760512\n1413393981455760384\n1413393981505760512\n1413393981555760384\n1413393981605760512\n1413393981655760384\n1413393981705760512\n1413393981755760384\n1413393981805760512\n1413393981855760384\n1413393981905760512\n1413393981955760384\n1413393982005760512\n1413393982055760384\n1413393982105760512\n1413393982155760384\n1413393982205760512\n1413393982255760384\n1413393982305760512\n1413393982355760384\n1413393982405760512\n1413393982455760384\n1413393982505760512\n1413393982555760384\n1413393982605760512\n1413393982655760384\n1413393982705760512\n1413393982755760384\n1413393982805760512\n1413393982855760384\n1413393982905760512\n1413393982955760384\n1413393983005760512\n1413393983055760384\n1413393983105760512\n1413393983155760384\n1413393983205760512\n1413393983255760384\n1413393983305760512\n1413393983355760384\n1413393983405760512\n1413393983455760384\n1413393983505760512\n1413393983555760384\n1413393983605760512\n1413393983655760384\n1413393983705760512\n1413393983755760384\n1413393983805760512\n1413393983855760384\n1413393983905760512\n1413393983955760384\n1413393984005760512\n1413393984055760384\n1413393984105760512\n1413393984155760384\n1413393984205760512\n1413393984255760384\n1413393984305760512\n1413393984355760384\n1413393984405760512\n1413393984455760384\n1413393984505760512\n1413393984555760384\n1413393984605760512\n1413393984655760384\n1413393984705760512\n1413393984755760384\n1413393984805760512\n1413393984855760384\n1413393984905760512\n1413393984955760384\n1413393985005760512\n1413393985055760384\n1413393985105760512\n1413393985155760384\n1413393985205760512\n1413393985255760384\n1413393985305760512\n1413393985355760384\n1413393985405760512\n1413393985455760384\n1413393985505760512\n1413393985555760384\n1413393985605760512\n1413393985655760384\n1413393985705760512\n1413393985755760384\n1413393985805760512\n1413393985855760384\n1413393985905760512\n1413393985955760384\n1413393986005760512\n1413393986055760384\n1413393986105760512\n1413393986155760384\n1413393986205760512\n1413393986255760384\n1413393986305760512\n1413393986355760384\n1413393986405760512\n1413393986455760384\n1413393986505760512\n1413393986555760384\n1413393986605760512\n1413393986655760384\n1413393986705760512\n1413393986755760384\n1413393986805760512\n1413393986855760384\n1413393986905760512\n1413393986955760384\n1413393987005760512\n1413393987055760384\n1413393987105760512\n1413393987155760384\n1413393987205760512\n1413393987255760384\n1413393987305760512\n1413393987355760384\n1413393987405760512\n1413393987455760384\n1413393987505760512\n1413393987555760384\n1413393987605760512\n1413393987655760384\n1413393987705760512\n1413393987755760384\n1413393987805760512\n1413393987855760384\n1413393987905760512\n1413393987955760384\n1413393988005760512\n1413393988055760384\n1413393988105760512\n1413393988155760384\n1413393988205760512\n1413393988255760384\n1413393988305760512\n1413393988355760384\n1413393988405760512\n1413393988455760384\n1413393988505760512\n1413393988555760384\n1413393988605760512\n1413393988655760384\n1413393988705760512\n1413393988755760384\n1413393988805760512\n1413393988855760384\n1413393988905760512\n1413393988955760384\n1413393989005760512\n1413393989055760384\n1413393989105760512\n1413393989155760384\n1413393989205760512\n1413393989255760384\n1413393989305760512\n1413393989355760384\n1413393989405760512\n1413393989455760384\n1413393989505760512\n1413393989555760384\n1413393989605760512\n1413393989655760384\n1413393989705760512\n1413393989755760384\n1413393989805760512\n1413393989855760384\n1413393989905760512\n1413393989955760384\n1413393990005760512\n1413393990055760384\n1413393990105760512\n1413393990155760384\n1413393990205760512\n1413393990255760384\n1413393990305760512\n1413393990355760384\n1413393990405760512\n1413393990455760384\n1413393990505760512\n1413393990555760384\n1413393990605760512\n1413393990655760384\n1413393990705760512\n1413393990755760384\n1413393990805760512\n1413393990855760384\n1413393990905760512\n1413393990955760384\n1413393991005760512\n1413393991055760384\n1413393991105760512\n1413393991155760384\n1413393991205760512\n1413393991255760384\n1413393991305760512\n1413393991355760384\n1413393991405760512\n1413393991455760384\n1413393991505760512\n1413393991555760384\n1413393991605760512\n1413393991655760384\n1413393991705760512\n1413393991755760384\n1413393991805760512\n1413393991855760384\n1413393991905760512\n1413393991955760384\n1413393992005760512\n1413393992055760384\n1413393992105760512\n1413393992155760384\n1413393992205760512\n1413393992255760384\n1413393992305760512\n1413393992355760384\n1413393992405760512\n1413393992455760384\n1413393992505760512\n1413393992555760384\n1413393992605760512\n1413393992655760384\n1413393992705760512\n1413393992755760384\n1413393992805760512\n1413393992855760384\n1413393992905760512\n1413393992955760384\n1413393993005760512\n1413393993055760384\n1413393993105760512\n1413393993155760384\n1413393993205760512\n1413393993255760384\n1413393993305760512\n1413393993355760384\n1413393993405760512\n1413393993455760384\n1413393993505760512\n1413393993555760384\n1413393993605760512\n1413393993655760384\n1413393993705760512\n1413393993755760384\n1413393993805760512\n1413393993855760384\n1413393993905760512\n1413393993955760384\n1413393994005760512\n1413393994055760384\n1413393994105760512\n1413393994155760384\n1413393994205760512\n1413393994255760384\n1413393994305760512\n1413393994355760384\n1413393994405760512\n1413393994455760384\n1413393994505760512\n1413393994555760384\n1413393994605760512\n1413393994655760384\n1413393994705760512\n1413393994755760384\n1413393994805760512\n1413393994855760384\n1413393994905760512\n1413393994955760384\n1413393995005760512\n1413393995055760384\n1413393995105760512\n1413393995155760384\n1413393995205760512\n1413393995255760384\n1413393995305760512\n1413393995355760384\n1413393995405760512\n1413393995455760384\n1413393995505760512\n1413393995555760384\n1413393995605760512\n1413393995655760384\n1413393995705760512\n1413393995755760384\n1413393995805760512\n1413393995855760384\n1413393995905760512\n1413393995955760384\n1413393996005760512\n1413393996055760384\n1413393996105760512\n1413393996155760384\n1413393996205760512\n1413393996255760384\n1413393996305760512\n1413393996355760384\n1413393996405760512\n1413393996455760384\n1413393996505760512\n1413393996555760384\n1413393996605760512\n1413393996655760384\n1413393996705760512\n1413393996755760384\n1413393996805760512\n1413393996855760384\n1413393996905760512\n1413393996955760384\n1413393997005760512\n1413393997055760384\n1413393997105760512\n1413393997155760384\n1413393997205760512\n1413393997255760384\n1413393997305760512\n1413393997355760384\n1413393997405760512\n1413393997455760384\n1413393997505760512\n1413393997555760384\n1413393997605760512\n1413393997655760384\n1413393997705760512\n1413393997755760384\n1413393997805760512\n1413393997855760384\n1413393997905760512\n1413393997955760384\n1413393998005760512\n1413393998055760384\n1413393998105760512\n1413393998155760384\n1413393998205760512\n1413393998255760384\n1413393998305760512\n1413393998355760384\n1413393998405760512\n1413393998455760384\n1413393998505760512\n1413393998555760384\n1413393998605760512\n1413393998655760384\n1413393998705760512\n1413393998755760384\n1413393998805760512\n1413393998855760384\n1413393998905760512\n1413393998955760384\n1413393999005760512\n1413393999055760384\n1413393999105760512\n1413393999155760384\n1413393999205760512\n1413393999255760384\n1413393999305760512\n1413393999355760384\n1413393999405760512\n1413393999455760384\n1413393999505760512\n1413393999555760384\n1413393999605760512\n1413393999655760384\n1413393999705760512\n1413393999755760384\n1413393999805760512\n1413393999855760384\n1413393999905760512\n1413393999955760384\n1413394000005760512\n1413394000055760384\n1413394000105760512\n1413394000155760384\n1413394000205760512\n1413394000255760384\n1413394000305760512\n1413394000355760384\n1413394000405760512\n1413394000455760384\n1413394000505760512\n1413394000555760384\n1413394000605760512\n1413394000655760384\n1413394000705760512\n1413394000755760384\n1413394000805760512\n1413394000855760384\n1413394000905760512\n1413394000955760384\n1413394001005760512\n1413394001055760384\n1413394001105760512\n1413394001155760384\n1413394001205760512\n1413394001255760384\n1413394001305760512\n1413394001355760384\n1413394001405760512\n1413394001455760384\n1413394001505760512\n1413394001555760384\n1413394001605760512\n1413394001655760384\n1413394001705760512\n1413394001755760384\n1413394001805760512\n1413394001855760384\n1413394001905760512\n1413394001955760384\n1413394002005760512\n1413394002055760384\n1413394002105760512\n1413394002155760384\n1413394002205760512\n1413394002255760384\n1413394002305760512\n1413394002355760384\n1413394002405760512\n1413394002455760384\n1413394002505760512\n1413394002555760384\n1413394002605760512\n1413394002655760384\n1413394002705760512\n1413394002755760384\n1413394002805760512\n1413394002855760384\n1413394002905760512\n1413394002955760384\n1413394003005760512\n1413394003055760384\n1413394003105760512\n1413394003155760384\n1413394003205760512\n1413394003255760384\n1413394003305760512\n1413394003355760384\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Monocular/EuRoC_TimeStamps/V203.txt",
    "content": "1413394881555760384\n1413394881605760512\n1413394881655760384\n1413394881705760512\n1413394881755760384\n1413394881805760512\n1413394881855760384\n1413394881905760512\n1413394881955760384\n1413394882005760512\n1413394882055760384\n1413394882105760512\n1413394882155760384\n1413394882205760512\n1413394882255760384\n1413394882305760512\n1413394882355760384\n1413394882405760512\n1413394882455760384\n1413394882505760512\n1413394882555760384\n1413394882605760512\n1413394882655760384\n1413394882705760512\n1413394882755760384\n1413394882805760512\n1413394882855760384\n1413394882905760512\n1413394882955760384\n1413394883005760512\n1413394883055760384\n1413394883105760512\n1413394883155760384\n1413394883205760512\n1413394883255760384\n1413394883305760512\n1413394883355760384\n1413394883405760512\n1413394883455760384\n1413394883505760512\n1413394883555760384\n1413394883605760512\n1413394883655760384\n1413394883705760512\n1413394883755760384\n1413394883805760512\n1413394883855760384\n1413394883905760512\n1413394883955760384\n1413394884005760512\n1413394884055760384\n1413394884105760512\n1413394884155760384\n1413394884205760512\n1413394884255760384\n1413394884305760512\n1413394884355760384\n1413394884405760512\n1413394884455760384\n1413394884505760512\n1413394884555760384\n1413394884605760512\n1413394884655760384\n1413394884705760512\n1413394884755760384\n1413394884805760512\n1413394884855760384\n1413394884905760512\n1413394884955760384\n1413394885005760512\n1413394885055760384\n1413394885105760512\n1413394885155760384\n1413394885205760512\n1413394885255760384\n1413394885305760512\n1413394885355760384\n1413394885405760512\n1413394885455760384\n1413394885505760512\n1413394885555760384\n1413394885605760512\n1413394885655760384\n1413394885705760512\n1413394885755760384\n1413394885805760512\n1413394885855760384\n1413394885905760512\n1413394885955760384\n1413394886005760512\n1413394886055760384\n1413394886105760512\n1413394886155760384\n1413394886205760512\n1413394886255760384\n1413394886305760512\n1413394886355760384\n1413394886405760512\n1413394886455760384\n1413394886505760512\n1413394886555760384\n1413394886605760512\n1413394886655760384\n1413394886705760512\n1413394886755760384\n1413394886805760512\n1413394886855760384\n1413394886905760512\n1413394886955760384\n1413394887005760512\n1413394887055760384\n1413394887105760512\n1413394887155760384\n1413394887205760512\n1413394887255760384\n1413394887305760512\n1413394887355760384\n1413394887405760512\n1413394887455760384\n1413394887505760512\n1413394887555760384\n1413394887605760512\n1413394887655760384\n1413394887705760512\n1413394887755760384\n1413394887805760512\n1413394887855760384\n1413394887905760512\n1413394887955760384\n1413394888005760512\n1413394888055760384\n1413394888105760512\n1413394888155760384\n1413394888205760512\n1413394888255760384\n1413394888305760512\n1413394888355760384\n1413394888405760512\n1413394888455760384\n1413394888505760512\n1413394888555760384\n1413394888605760512\n1413394888655760384\n1413394888705760512\n1413394888755760384\n1413394888805760512\n1413394888855760384\n1413394888905760512\n1413394888955760384\n1413394889005760512\n1413394889055760384\n1413394889105760512\n1413394889155760384\n1413394889205760512\n1413394889255760384\n1413394889305760512\n1413394889355760384\n1413394889405760512\n1413394889455760384\n1413394889505760512\n1413394889555760384\n1413394889605760512\n1413394889655760384\n1413394889705760512\n1413394889755760384\n1413394889805760512\n1413394889855760384\n1413394889905760512\n1413394889955760384\n1413394890005760512\n1413394890055760384\n1413394890105760512\n1413394890155760384\n1413394890205760512\n1413394890255760384\n1413394890305760512\n1413394890355760384\n1413394890405760512\n1413394890455760384\n1413394890505760512\n1413394890555760384\n1413394890605760512\n1413394890655760384\n1413394890705760512\n1413394890755760384\n1413394890805760512\n1413394890855760384\n1413394890905760512\n1413394890955760384\n1413394891005760512\n1413394891055760384\n1413394891105760512\n1413394891155760384\n1413394891205760512\n1413394891255760384\n1413394891305760512\n1413394891355760384\n1413394891405760512\n1413394891455760384\n1413394891505760512\n1413394891555760384\n1413394891605760512\n1413394891655760384\n1413394891705760512\n1413394891755760384\n1413394891805760512\n1413394891855760384\n1413394891905760512\n1413394891955760384\n1413394892005760512\n1413394892055760384\n1413394892105760512\n1413394892155760384\n1413394892205760512\n1413394892255760384\n1413394892305760512\n1413394892355760384\n1413394892405760512\n1413394892455760384\n1413394892505760512\n1413394892555760384\n1413394892605760512\n1413394892655760384\n1413394892705760512\n1413394892755760384\n1413394892805760512\n1413394892855760384\n1413394892905760512\n1413394892955760384\n1413394893005760512\n1413394893055760384\n1413394893105760512\n1413394893155760384\n1413394893205760512\n1413394893255760384\n1413394893305760512\n1413394893355760384\n1413394893405760512\n1413394893455760384\n1413394893505760512\n1413394893555760384\n1413394893605760512\n1413394893655760384\n1413394893705760512\n1413394893755760384\n1413394893805760512\n1413394893855760384\n1413394893905760512\n1413394893955760384\n1413394894005760512\n1413394894055760384\n1413394894105760512\n1413394894155760384\n1413394894205760512\n1413394894255760384\n1413394894305760512\n1413394894355760384\n1413394894405760512\n1413394894455760384\n1413394894505760512\n1413394894555760384\n1413394894605760512\n1413394894655760384\n1413394894705760512\n1413394894755760384\n1413394894805760512\n1413394894855760384\n1413394894905760512\n1413394894955760384\n1413394895005760512\n1413394895055760384\n1413394895105760512\n1413394895155760384\n1413394895205760512\n1413394895255760384\n1413394895305760512\n1413394895355760384\n1413394895405760512\n1413394895455760384\n1413394895505760512\n1413394895555760384\n1413394895605760512\n1413394895655760384\n1413394895705760512\n1413394895755760384\n1413394895805760512\n1413394895855760384\n1413394895905760512\n1413394895955760384\n1413394896005760512\n1413394896055760384\n1413394896105760512\n1413394896155760384\n1413394896205760512\n1413394896255760384\n1413394896305760512\n1413394896355760384\n1413394896405760512\n1413394896455760384\n1413394896505760512\n1413394896555760384\n1413394896605760512\n1413394896655760384\n1413394896705760512\n1413394896755760384\n1413394896805760512\n1413394896855760384\n1413394896905760512\n1413394896955760384\n1413394897005760512\n1413394897055760384\n1413394897105760512\n1413394897155760384\n1413394897205760512\n1413394897255760384\n1413394897305760512\n1413394897355760384\n1413394897405760512\n1413394897455760384\n1413394897505760512\n1413394897555760384\n1413394897605760512\n1413394897655760384\n1413394897705760512\n1413394897755760384\n1413394897805760512\n1413394897855760384\n1413394897905760512\n1413394897955760384\n1413394898005760512\n1413394898055760384\n1413394898105760512\n1413394898155760384\n1413394898205760512\n1413394898255760384\n1413394898305760512\n1413394898355760384\n1413394898405760512\n1413394898455760384\n1413394898505760512\n1413394898555760384\n1413394898605760512\n1413394898655760384\n1413394898705760512\n1413394898755760384\n1413394898805760512\n1413394898855760384\n1413394898905760512\n1413394898955760384\n1413394899005760512\n1413394899055760384\n1413394899105760512\n1413394899155760384\n1413394899205760512\n1413394899255760384\n1413394899305760512\n1413394899355760384\n1413394899405760512\n1413394899455760384\n1413394899505760512\n1413394899555760384\n1413394899605760512\n1413394899655760384\n1413394899705760512\n1413394899755760384\n1413394899805760512\n1413394899855760384\n1413394899905760512\n1413394899955760384\n1413394900005760512\n1413394900055760384\n1413394900105760512\n1413394900155760384\n1413394900205760512\n1413394900255760384\n1413394900305760512\n1413394900355760384\n1413394900405760512\n1413394900455760384\n1413394900505760512\n1413394900555760384\n1413394900605760512\n1413394900655760384\n1413394900705760512\n1413394900755760384\n1413394900805760512\n1413394900855760384\n1413394900905760512\n1413394900955760384\n1413394901005760512\n1413394901055760384\n1413394901105760512\n1413394901155760384\n1413394901205760512\n1413394901255760384\n1413394901305760512\n1413394901355760384\n1413394901405760512\n1413394901455760384\n1413394901505760512\n1413394901555760384\n1413394901605760512\n1413394901655760384\n1413394901705760512\n1413394901755760384\n1413394901805760512\n1413394901855760384\n1413394901905760512\n1413394901955760384\n1413394902005760512\n1413394902055760384\n1413394902105760512\n1413394902155760384\n1413394902205760512\n1413394902255760384\n1413394902305760512\n1413394902355760384\n1413394902405760512\n1413394902455760384\n1413394902505760512\n1413394902555760384\n1413394902605760512\n1413394902655760384\n1413394902705760512\n1413394902755760384\n1413394902805760512\n1413394902855760384\n1413394902905760512\n1413394902955760384\n1413394903055760384\n1413394903155760384\n1413394903255760384\n1413394903355760384\n1413394903455760384\n1413394903555760384\n1413394903605760512\n1413394903655760384\n1413394903705760512\n1413394903755760384\n1413394903805760512\n1413394903855760384\n1413394903905760512\n1413394903955760384\n1413394904005760512\n1413394904055760384\n1413394904105760512\n1413394904155760384\n1413394904205760512\n1413394904255760384\n1413394904305760512\n1413394904355760384\n1413394904405760512\n1413394904455760384\n1413394904505760512\n1413394904555760384\n1413394904605760512\n1413394904655760384\n1413394904705760512\n1413394904755760384\n1413394904805760512\n1413394904855760384\n1413394904905760512\n1413394904955760384\n1413394905005760512\n1413394905055760384\n1413394905105760512\n1413394905155760384\n1413394905205760512\n1413394905255760384\n1413394905305760512\n1413394905355760384\n1413394905405760512\n1413394905455760384\n1413394905505760512\n1413394905555760384\n1413394905605760512\n1413394905655760384\n1413394905705760512\n1413394905755760384\n1413394905805760512\n1413394905855760384\n1413394905905760512\n1413394905955760384\n1413394906005760512\n1413394906055760384\n1413394906105760512\n1413394906155760384\n1413394906205760512\n1413394906255760384\n1413394906305760512\n1413394906355760384\n1413394906405760512\n1413394906455760384\n1413394906505760512\n1413394906555760384\n1413394906605760512\n1413394906655760384\n1413394906705760512\n1413394906755760384\n1413394906805760512\n1413394906855760384\n1413394906905760512\n1413394906955760384\n1413394907005760512\n1413394907055760384\n1413394907105760512\n1413394907155760384\n1413394907205760512\n1413394907255760384\n1413394907305760512\n1413394907355760384\n1413394907405760512\n1413394907455760384\n1413394907505760512\n1413394907555760384\n1413394907605760512\n1413394907655760384\n1413394907705760512\n1413394907755760384\n1413394907805760512\n1413394907855760384\n1413394907905760512\n1413394907955760384\n1413394908005760512\n1413394908055760384\n1413394908105760512\n1413394908155760384\n1413394908205760512\n1413394908255760384\n1413394908305760512\n1413394908355760384\n1413394908405760512\n1413394908455760384\n1413394908505760512\n1413394908555760384\n1413394908605760512\n1413394908655760384\n1413394908705760512\n1413394908755760384\n1413394908805760512\n1413394908855760384\n1413394908905760512\n1413394908955760384\n1413394909005760512\n1413394909055760384\n1413394909105760512\n1413394909155760384\n1413394909205760512\n1413394909255760384\n1413394909305760512\n1413394909355760384\n1413394909405760512\n1413394909455760384\n1413394909505760512\n1413394909555760384\n1413394909605760512\n1413394909655760384\n1413394909705760512\n1413394909755760384\n1413394909805760512\n1413394909855760384\n1413394909905760512\n1413394909955760384\n1413394910005760512\n1413394910055760384\n1413394910105760512\n1413394910155760384\n1413394910205760512\n1413394910255760384\n1413394910305760512\n1413394910355760384\n1413394910405760512\n1413394910455760384\n1413394910505760512\n1413394910555760384\n1413394910605760512\n1413394910655760384\n1413394910705760512\n1413394910755760384\n1413394910805760512\n1413394910855760384\n1413394910905760512\n1413394910955760384\n1413394911005760512\n1413394911055760384\n1413394911105760512\n1413394911155760384\n1413394911205760512\n1413394911255760384\n1413394911305760512\n1413394911355760384\n1413394911405760512\n1413394911455760384\n1413394911505760512\n1413394911555760384\n1413394911605760512\n1413394911655760384\n1413394911705760512\n1413394911755760384\n1413394911805760512\n1413394911855760384\n1413394911905760512\n1413394911955760384\n1413394912005760512\n1413394912055760384\n1413394912105760512\n1413394912155760384\n1413394912205760512\n1413394912255760384\n1413394912305760512\n1413394912355760384\n1413394912405760512\n1413394912455760384\n1413394912505760512\n1413394912555760384\n1413394912605760512\n1413394912655760384\n1413394912705760512\n1413394912755760384\n1413394912805760512\n1413394912855760384\n1413394912905760512\n1413394912955760384\n1413394913005760512\n1413394913055760384\n1413394913105760512\n1413394913155760384\n1413394913205760512\n1413394913255760384\n1413394913305760512\n1413394913355760384\n1413394913405760512\n1413394913455760384\n1413394913505760512\n1413394913555760384\n1413394913605760512\n1413394913655760384\n1413394913705760512\n1413394913755760384\n1413394913805760512\n1413394913855760384\n1413394913905760512\n1413394913955760384\n1413394914005760512\n1413394914055760384\n1413394914105760512\n1413394914155760384\n1413394914205760512\n1413394914255760384\n1413394914305760512\n1413394914355760384\n1413394914405760512\n1413394914455760384\n1413394914505760512\n1413394914555760384\n1413394914605760512\n1413394914655760384\n1413394914705760512\n1413394914755760384\n1413394914805760512\n1413394914855760384\n1413394914905760512\n1413394914955760384\n1413394915005760512\n1413394915055760384\n1413394915105760512\n1413394915155760384\n1413394915205760512\n1413394915255760384\n1413394915305760512\n1413394915355760384\n1413394915405760512\n1413394915455760384\n1413394915505760512\n1413394915555760384\n1413394915605760512\n1413394915655760384\n1413394915705760512\n1413394915755760384\n1413394915805760512\n1413394915855760384\n1413394915905760512\n1413394915955760384\n1413394916005760512\n1413394916055760384\n1413394916105760512\n1413394916155760384\n1413394916205760512\n1413394916255760384\n1413394916305760512\n1413394916355760384\n1413394916405760512\n1413394916455760384\n1413394916505760512\n1413394916555760384\n1413394916605760512\n1413394916655760384\n1413394916705760512\n1413394916755760384\n1413394916855760384\n1413394916955760384\n1413394917055760384\n1413394917155760384\n1413394917255760384\n1413394917355760384\n1413394917455760384\n1413394917555760384\n1413394917655760384\n1413394917755760384\n1413394917855760384\n1413394917955760384\n1413394918055760384\n1413394918155760384\n1413394918255760384\n1413394918355760384\n1413394918455760384\n1413394918555760384\n1413394918655760384\n1413394918755760384\n1413394918855760384\n1413394918955760384\n1413394919055760384\n1413394919155760384\n1413394919255760384\n1413394919355760384\n1413394919455760384\n1413394919555760384\n1413394919655760384\n1413394919755760384\n1413394919855760384\n1413394919955760384\n1413394920055760384\n1413394920155760384\n1413394920255760384\n1413394920355760384\n1413394920455760384\n1413394920555760384\n1413394920655760384\n1413394920755760384\n1413394920855760384\n1413394920955760384\n1413394921055760384\n1413394921155760384\n1413394921255760384\n1413394921355760384\n1413394921455760384\n1413394921555760384\n1413394921655760384\n1413394921755760384\n1413394921855760384\n1413394921955760384\n1413394922055760384\n1413394922155760384\n1413394922255760384\n1413394922355760384\n1413394922455760384\n1413394922555760384\n1413394922655760384\n1413394922755760384\n1413394922855760384\n1413394922955760384\n1413394923055760384\n1413394923155760384\n1413394923255760384\n1413394923355760384\n1413394923455760384\n1413394923555760384\n1413394923655760384\n1413394923755760384\n1413394923855760384\n1413394923955760384\n1413394924055760384\n1413394924155760384\n1413394924255760384\n1413394924355760384\n1413394924455760384\n1413394924555760384\n1413394924655760384\n1413394924755760384\n1413394924855760384\n1413394924905760512\n1413394924955760384\n1413394925005760512\n1413394925055760384\n1413394925105760512\n1413394925155760384\n1413394925205760512\n1413394925255760384\n1413394925305760512\n1413394925355760384\n1413394925405760512\n1413394925455760384\n1413394925505760512\n1413394925555760384\n1413394925605760512\n1413394925655760384\n1413394925705760512\n1413394925755760384\n1413394925805760512\n1413394925855760384\n1413394925905760512\n1413394925955760384\n1413394926005760512\n1413394926055760384\n1413394926105760512\n1413394926155760384\n1413394926205760512\n1413394926255760384\n1413394926305760512\n1413394926355760384\n1413394926405760512\n1413394926455760384\n1413394926505760512\n1413394926555760384\n1413394926605760512\n1413394926655760384\n1413394926705760512\n1413394926755760384\n1413394926805760512\n1413394926855760384\n1413394926905760512\n1413394926955760384\n1413394927005760512\n1413394927055760384\n1413394927105760512\n1413394927155760384\n1413394927205760512\n1413394927255760384\n1413394927305760512\n1413394927355760384\n1413394927405760512\n1413394927455760384\n1413394927505760512\n1413394927555760384\n1413394927605760512\n1413394927655760384\n1413394927705760512\n1413394927755760384\n1413394927805760512\n1413394927855760384\n1413394927905760512\n1413394927955760384\n1413394928005760512\n1413394928055760384\n1413394928105760512\n1413394928155760384\n1413394928205760512\n1413394928255760384\n1413394928305760512\n1413394928355760384\n1413394928405760512\n1413394928455760384\n1413394928505760512\n1413394928555760384\n1413394928605760512\n1413394928655760384\n1413394928705760512\n1413394928755760384\n1413394928805760512\n1413394928855760384\n1413394928905760512\n1413394928955760384\n1413394929005760512\n1413394929055760384\n1413394929105760512\n1413394929155760384\n1413394929205760512\n1413394929255760384\n1413394929305760512\n1413394929355760384\n1413394929405760512\n1413394929455760384\n1413394929505760512\n1413394929555760384\n1413394929605760512\n1413394929655760384\n1413394929705760512\n1413394929755760384\n1413394929805760512\n1413394929855760384\n1413394929905760512\n1413394929955760384\n1413394930005760512\n1413394930055760384\n1413394930105760512\n1413394930155760384\n1413394930205760512\n1413394930255760384\n1413394930305760512\n1413394930355760384\n1413394930405760512\n1413394930455760384\n1413394930505760512\n1413394930555760384\n1413394930605760512\n1413394930655760384\n1413394930705760512\n1413394930755760384\n1413394930805760512\n1413394930855760384\n1413394930905760512\n1413394930955760384\n1413394931005760512\n1413394931055760384\n1413394931105760512\n1413394931155760384\n1413394931205760512\n1413394931255760384\n1413394931305760512\n1413394931355760384\n1413394931405760512\n1413394931455760384\n1413394931505760512\n1413394931555760384\n1413394931605760512\n1413394931655760384\n1413394931705760512\n1413394931755760384\n1413394931805760512\n1413394931855760384\n1413394931905760512\n1413394931955760384\n1413394932005760512\n1413394932055760384\n1413394932105760512\n1413394932155760384\n1413394932205760512\n1413394932255760384\n1413394932305760512\n1413394932355760384\n1413394932405760512\n1413394932455760384\n1413394932505760512\n1413394932555760384\n1413394932605760512\n1413394932655760384\n1413394932705760512\n1413394932755760384\n1413394932805760512\n1413394932855760384\n1413394932905760512\n1413394932955760384\n1413394933005760512\n1413394933055760384\n1413394933105760512\n1413394933155760384\n1413394933205760512\n1413394933255760384\n1413394933305760512\n1413394933355760384\n1413394933405760512\n1413394933455760384\n1413394933505760512\n1413394933555760384\n1413394933605760512\n1413394933655760384\n1413394933705760512\n1413394933755760384\n1413394933805760512\n1413394933855760384\n1413394933905760512\n1413394933955760384\n1413394934005760512\n1413394934055760384\n1413394934105760512\n1413394934155760384\n1413394934205760512\n1413394934255760384\n1413394934305760512\n1413394934355760384\n1413394934405760512\n1413394934455760384\n1413394934505760512\n1413394934555760384\n1413394934605760512\n1413394934655760384\n1413394934705760512\n1413394934755760384\n1413394934805760512\n1413394934855760384\n1413394934905760512\n1413394934955760384\n1413394935005760512\n1413394935055760384\n1413394935105760512\n1413394935155760384\n1413394935205760512\n1413394935255760384\n1413394935305760512\n1413394935355760384\n1413394935405760512\n1413394935455760384\n1413394935505760512\n1413394935555760384\n1413394935605760512\n1413394935655760384\n1413394935705760512\n1413394935755760384\n1413394935805760512\n1413394935855760384\n1413394935905760512\n1413394935955760384\n1413394936005760512\n1413394936055760384\n1413394936105760512\n1413394936205760512\n1413394936255760384\n1413394936305760512\n1413394936405760512\n1413394936505760512\n1413394936605760512\n1413394936705760512\n1413394936805760512\n1413394936905760512\n1413394937005760512\n1413394937105760512\n1413394937205760512\n1413394937255760384\n1413394937305760512\n1413394937355760384\n1413394937455760384\n1413394937555760384\n1413394937655760384\n1413394937755760384\n1413394937855760384\n1413394937955760384\n1413394938055760384\n1413394938155760384\n1413394938255760384\n1413394938355760384\n1413394938455760384\n1413394938555760384\n1413394938655760384\n1413394938755760384\n1413394938855760384\n1413394938955760384\n1413394939055760384\n1413394939155760384\n1413394939255760384\n1413394939355760384\n1413394939455760384\n1413394939555760384\n1413394939655760384\n1413394939755760384\n1413394939855760384\n1413394939955760384\n1413394940055760384\n1413394940155760384\n1413394940255760384\n1413394940355760384\n1413394940455760384\n1413394940555760384\n1413394940655760384\n1413394940755760384\n1413394940855760384\n1413394940955760384\n1413394941005760512\n1413394941055760384\n1413394941105760512\n1413394941205760512\n1413394941305760512\n1413394941405760512\n1413394941505760512\n1413394941605760512\n1413394941705760512\n1413394941755760384\n1413394941805760512\n1413394941855760384\n1413394941905760512\n1413394941955760384\n1413394942005760512\n1413394942055760384\n1413394942105760512\n1413394942155760384\n1413394942205760512\n1413394942255760384\n1413394942305760512\n1413394942355760384\n1413394942405760512\n1413394942455760384\n1413394942505760512\n1413394942555760384\n1413394942605760512\n1413394942655760384\n1413394942705760512\n1413394942755760384\n1413394942805760512\n1413394942855760384\n1413394942905760512\n1413394942955760384\n1413394943005760512\n1413394943055760384\n1413394943105760512\n1413394943155760384\n1413394943205760512\n1413394943255760384\n1413394943305760512\n1413394943355760384\n1413394943405760512\n1413394943455760384\n1413394943505760512\n1413394943555760384\n1413394943605760512\n1413394943655760384\n1413394943705760512\n1413394943755760384\n1413394943805760512\n1413394943855760384\n1413394943905760512\n1413394943955760384\n1413394944005760512\n1413394944055760384\n1413394944105760512\n1413394944155760384\n1413394944205760512\n1413394944255760384\n1413394944305760512\n1413394944355760384\n1413394944405760512\n1413394944455760384\n1413394944505760512\n1413394944555760384\n1413394944605760512\n1413394944655760384\n1413394944705760512\n1413394944755760384\n1413394944805760512\n1413394944855760384\n1413394944905760512\n1413394944955760384\n1413394945005760512\n1413394945055760384\n1413394945105760512\n1413394945155760384\n1413394945205760512\n1413394945255760384\n1413394945305760512\n1413394945355760384\n1413394945405760512\n1413394945455760384\n1413394945505760512\n1413394945555760384\n1413394945605760512\n1413394945655760384\n1413394945705760512\n1413394945755760384\n1413394945805760512\n1413394945855760384\n1413394945905760512\n1413394945955760384\n1413394946005760512\n1413394946055760384\n1413394946155760384\n1413394946205760512\n1413394946255760384\n1413394946355760384\n1413394946455760384\n1413394946555760384\n1413394946655760384\n1413394946755760384\n1413394946855760384\n1413394946955760384\n1413394947055760384\n1413394947155760384\n1413394947255760384\n1413394947355760384\n1413394947455760384\n1413394947555760384\n1413394947655760384\n1413394947755760384\n1413394947855760384\n1413394947955760384\n1413394948055760384\n1413394948155760384\n1413394948255760384\n1413394948355760384\n1413394948455760384\n1413394948555760384\n1413394948655760384\n1413394948755760384\n1413394948855760384\n1413394948955760384\n1413394949055760384\n1413394949155760384\n1413394949255760384\n1413394949355760384\n1413394949455760384\n1413394949555760384\n1413394949655760384\n1413394949755760384\n1413394949855760384\n1413394949955760384\n1413394950055760384\n1413394950155760384\n1413394950255760384\n1413394950355760384\n1413394950455760384\n1413394950555760384\n1413394950655760384\n1413394950755760384\n1413394950855760384\n1413394950955760384\n1413394951055760384\n1413394951155760384\n1413394951255760384\n1413394951355760384\n1413394951455760384\n1413394951555760384\n1413394951655760384\n1413394951755760384\n1413394951855760384\n1413394951955760384\n1413394952055760384\n1413394952155760384\n1413394952255760384\n1413394952355760384\n1413394952455760384\n1413394952555760384\n1413394952655760384\n1413394952755760384\n1413394952855760384\n1413394952955760384\n1413394953055760384\n1413394953155760384\n1413394953255760384\n1413394953355760384\n1413394953455760384\n1413394953555760384\n1413394953655760384\n1413394953755760384\n1413394953855760384\n1413394953955760384\n1413394954055760384\n1413394954155760384\n1413394954255760384\n1413394954355760384\n1413394954455760384\n1413394954555760384\n1413394954655760384\n1413394954755760384\n1413394954855760384\n1413394954955760384\n1413394955055760384\n1413394955155760384\n1413394955255760384\n1413394955355760384\n1413394955455760384\n1413394955555760384\n1413394955655760384\n1413394955755760384\n1413394955855760384\n1413394955905760512\n1413394955955760384\n1413394956005760512\n1413394956105760512\n1413394956205760512\n1413394956305760512\n1413394956405760512\n1413394956505760512\n1413394956605760512\n1413394956655760384\n1413394956705760512\n1413394956755760384\n1413394956805760512\n1413394956855760384\n1413394956905760512\n1413394956955760384\n1413394957005760512\n1413394957055760384\n1413394957105760512\n1413394957155760384\n1413394957205760512\n1413394957255760384\n1413394957305760512\n1413394957355760384\n1413394957405760512\n1413394957455760384\n1413394957505760512\n1413394957555760384\n1413394957605760512\n1413394957655760384\n1413394957705760512\n1413394957755760384\n1413394957805760512\n1413394957855760384\n1413394957905760512\n1413394957955760384\n1413394958005760512\n1413394958055760384\n1413394958105760512\n1413394958155760384\n1413394958205760512\n1413394958255760384\n1413394958305760512\n1413394958355760384\n1413394958405760512\n1413394958455760384\n1413394958505760512\n1413394958555760384\n1413394958605760512\n1413394958655760384\n1413394958705760512\n1413394958755760384\n1413394958805760512\n1413394958855760384\n1413394958905760512\n1413394958955760384\n1413394959005760512\n1413394959055760384\n1413394959105760512\n1413394959155760384\n1413394959205760512\n1413394959255760384\n1413394959305760512\n1413394959355760384\n1413394959405760512\n1413394959455760384\n1413394959505760512\n1413394959555760384\n1413394959605760512\n1413394959655760384\n1413394959705760512\n1413394959755760384\n1413394959805760512\n1413394959855760384\n1413394959905760512\n1413394959955760384\n1413394960005760512\n1413394960055760384\n1413394960105760512\n1413394960155760384\n1413394960205760512\n1413394960255760384\n1413394960305760512\n1413394960355760384\n1413394960405760512\n1413394960455760384\n1413394960505760512\n1413394960555760384\n1413394960605760512\n1413394960655760384\n1413394960705760512\n1413394960755760384\n1413394960805760512\n1413394960855760384\n1413394960905760512\n1413394960955760384\n1413394961005760512\n1413394961055760384\n1413394961105760512\n1413394961155760384\n1413394961205760512\n1413394961255760384\n1413394961305760512\n1413394961355760384\n1413394961405760512\n1413394961455760384\n1413394961505760512\n1413394961555760384\n1413394961605760512\n1413394961655760384\n1413394961705760512\n1413394961755760384\n1413394961805760512\n1413394961855760384\n1413394961905760512\n1413394961955760384\n1413394962005760512\n1413394962055760384\n1413394962105760512\n1413394962155760384\n1413394962205760512\n1413394962255760384\n1413394962305760512\n1413394962355760384\n1413394962405760512\n1413394962455760384\n1413394962505760512\n1413394962555760384\n1413394962605760512\n1413394962655760384\n1413394962705760512\n1413394962755760384\n1413394962805760512\n1413394962855760384\n1413394962905760512\n1413394962955760384\n1413394963005760512\n1413394963055760384\n1413394963105760512\n1413394963155760384\n1413394963205760512\n1413394963255760384\n1413394963305760512\n1413394963355760384\n1413394963405760512\n1413394963455760384\n1413394963505760512\n1413394963555760384\n1413394963605760512\n1413394963655760384\n1413394963705760512\n1413394963755760384\n1413394963805760512\n1413394963855760384\n1413394963905760512\n1413394963955760384\n1413394964005760512\n1413394964055760384\n1413394964105760512\n1413394964155760384\n1413394964205760512\n1413394964255760384\n1413394964305760512\n1413394964355760384\n1413394964405760512\n1413394964455760384\n1413394964505760512\n1413394964555760384\n1413394964605760512\n1413394964655760384\n1413394964705760512\n1413394964755760384\n1413394964805760512\n1413394964855760384\n1413394964905760512\n1413394964955760384\n1413394965005760512\n1413394965055760384\n1413394965105760512\n1413394965155760384\n1413394965205760512\n1413394965255760384\n1413394965305760512\n1413394965355760384\n1413394965405760512\n1413394965455760384\n1413394965505760512\n1413394965555760384\n1413394965605760512\n1413394965655760384\n1413394965705760512\n1413394965755760384\n1413394965805760512\n1413394965855760384\n1413394965905760512\n1413394965955760384\n1413394966005760512\n1413394966055760384\n1413394966105760512\n1413394966155760384\n1413394966205760512\n1413394966255760384\n1413394966305760512\n1413394966355760384\n1413394966405760512\n1413394966455760384\n1413394966505760512\n1413394966555760384\n1413394966605760512\n1413394966655760384\n1413394966705760512\n1413394966755760384\n1413394966805760512\n1413394966855760384\n1413394966905760512\n1413394966955760384\n1413394967005760512\n1413394967055760384\n1413394967105760512\n1413394967155760384\n1413394967205760512\n1413394967255760384\n1413394967305760512\n1413394967355760384\n1413394967405760512\n1413394967455760384\n1413394967505760512\n1413394967555760384\n1413394967605760512\n1413394967655760384\n1413394967705760512\n1413394967755760384\n1413394967805760512\n1413394967855760384\n1413394967905760512\n1413394967955760384\n1413394968005760512\n1413394968055760384\n1413394968105760512\n1413394968155760384\n1413394968205760512\n1413394968255760384\n1413394968305760512\n1413394968355760384\n1413394968405760512\n1413394968455760384\n1413394968505760512\n1413394968555760384\n1413394968605760512\n1413394968655760384\n1413394968705760512\n1413394968755760384\n1413394968805760512\n1413394968855760384\n1413394968905760512\n1413394968955760384\n1413394969005760512\n1413394969055760384\n1413394969155760384\n1413394969255760384\n1413394969355760384\n1413394969455760384\n1413394969555760384\n1413394969655760384\n1413394969755760384\n1413394969855760384\n1413394969955760384\n1413394970055760384\n1413394970155760384\n1413394970255760384\n1413394970355760384\n1413394970455760384\n1413394970555760384\n1413394970655760384\n1413394970755760384\n1413394970855760384\n1413394970955760384\n1413394971055760384\n1413394971155760384\n1413394971255760384\n1413394971355760384\n1413394971455760384\n1413394971555760384\n1413394971655760384\n1413394971755760384\n1413394971855760384\n1413394971955760384\n1413394972055760384\n1413394972155760384\n1413394972255760384\n1413394972355760384\n1413394972455760384\n1413394972555760384\n1413394972655760384\n1413394972755760384\n1413394972855760384\n1413394972955760384\n1413394973005760512\n1413394973055760384\n1413394973105760512\n1413394973155760384\n1413394973205760512\n1413394973255760384\n1413394973305760512\n1413394973355760384\n1413394973405760512\n1413394973455760384\n1413394973505760512\n1413394973555760384\n1413394973605760512\n1413394973655760384\n1413394973705760512\n1413394973755760384\n1413394973805760512\n1413394973855760384\n1413394973905760512\n1413394973955760384\n1413394974005760512\n1413394974055760384\n1413394974105760512\n1413394974155760384\n1413394974205760512\n1413394974255760384\n1413394974305760512\n1413394974355760384\n1413394974405760512\n1413394974455760384\n1413394974505760512\n1413394974555760384\n1413394974605760512\n1413394974655760384\n1413394974705760512\n1413394974755760384\n1413394974805760512\n1413394974855760384\n1413394974905760512\n1413394974955760384\n1413394975005760512\n1413394975055760384\n1413394975105760512\n1413394975155760384\n1413394975205760512\n1413394975255760384\n1413394975305760512\n1413394975355760384\n1413394975405760512\n1413394975455760384\n1413394975505760512\n1413394975555760384\n1413394975605760512\n1413394975655760384\n1413394975755760384\n1413394975805760512\n1413394975855760384\n1413394975955760384\n1413394976055760384\n1413394976155760384\n1413394976255760384\n1413394976355760384\n1413394976455760384\n1413394976505760512\n1413394976605760512\n1413394976705760512\n1413394976755760384\n1413394976805760512\n1413394976855760384\n1413394976905760512\n1413394976955760384\n1413394977005760512\n1413394977105760512\n1413394977155760384\n1413394977205760512\n1413394977305760512\n1413394977405760512\n1413394977505760512\n1413394977605760512\n1413394977705760512\n1413394977805760512\n1413394977905760512\n1413394978005760512\n1413394978105760512\n1413394978155760384\n1413394978205760512\n1413394978255760384\n1413394978305760512\n1413394978355760384\n1413394978405760512\n1413394978455760384\n1413394978505760512\n1413394978555760384\n1413394978605760512\n1413394978655760384\n1413394978705760512\n1413394978755760384\n1413394978805760512\n1413394978855760384\n1413394978905760512\n1413394978955760384\n1413394979005760512\n1413394979055760384\n1413394979105760512\n1413394979155760384\n1413394979205760512\n1413394979255760384\n1413394979305760512\n1413394979355760384\n1413394979405760512\n1413394979455760384\n1413394979505760512\n1413394979555760384\n1413394979605760512\n1413394979655760384\n1413394979705760512\n1413394979755760384\n1413394979805760512\n1413394979855760384\n1413394979905760512\n1413394979955760384\n1413394980005760512\n1413394980055760384\n1413394980105760512\n1413394980155760384\n1413394980205760512\n1413394980255760384\n1413394980305760512\n1413394980355760384\n1413394980405760512\n1413394980455760384\n1413394980505760512\n1413394980555760384\n1413394980605760512\n1413394980655760384\n1413394980705760512\n1413394980755760384\n1413394980805760512\n1413394980855760384\n1413394980905760512\n1413394980955760384\n1413394981005760512\n1413394981055760384\n1413394981105760512\n1413394981155760384\n1413394981205760512\n1413394981255760384\n1413394981305760512\n1413394981355760384\n1413394981405760512\n1413394981455760384\n1413394981505760512\n1413394981555760384\n1413394981605760512\n1413394981655760384\n1413394981705760512\n1413394981755760384\n1413394981805760512\n1413394981855760384\n1413394981905760512\n1413394981955760384\n1413394982005760512\n1413394982055760384\n1413394982105760512\n1413394982155760384\n1413394982205760512\n1413394982255760384\n1413394982305760512\n1413394982355760384\n1413394982405760512\n1413394982455760384\n1413394982505760512\n1413394982555760384\n1413394982605760512\n1413394982655760384\n1413394982705760512\n1413394982755760384\n1413394982805760512\n1413394982855760384\n1413394982905760512\n1413394983005760512\n1413394983105760512\n1413394983205760512\n1413394983305760512\n1413394983405760512\n1413394983505760512\n1413394983605760512\n1413394983705760512\n1413394983805760512\n1413394983905760512\n1413394984005760512\n1413394984105760512\n1413394984205760512\n1413394984305760512\n1413394984405760512\n1413394984505760512\n1413394984605760512\n1413394984705760512\n1413394984805760512\n1413394984905760512\n1413394985005760512\n1413394985105760512\n1413394985205760512\n1413394985305760512\n1413394985405760512\n1413394985505760512\n1413394985605760512\n1413394985705760512\n1413394985805760512\n1413394985905760512\n1413394986005760512\n1413394986105760512\n1413394986205760512\n1413394986305760512\n1413394986405760512\n1413394986505760512\n1413394986605760512\n1413394986705760512\n1413394986805760512\n1413394986905760512\n1413394987005760512\n1413394987105760512\n1413394987205760512\n1413394987305760512\n1413394987405760512\n1413394987505760512\n1413394987605760512\n1413394987705760512\n1413394987805760512\n1413394987905760512\n1413394988005760512\n1413394988105760512\n1413394988205760512\n1413394988305760512\n1413394988405760512\n1413394988505760512\n1413394988605760512\n1413394988705760512\n1413394988805760512\n1413394988905760512\n1413394989005760512\n1413394989105760512\n1413394989205760512\n1413394989305760512\n1413394989405760512\n1413394989505760512\n1413394989605760512\n1413394989705760512\n1413394989805760512\n1413394989905760512\n1413394990005760512\n1413394990105760512\n1413394990155760384\n1413394990205760512\n1413394990255760384\n1413394990355760384\n1413394990405760512\n1413394990455760384\n1413394990505760512\n1413394990555760384\n1413394990605760512\n1413394990655760384\n1413394990705760512\n1413394990755760384\n1413394990805760512\n1413394990855760384\n1413394990905760512\n1413394990955760384\n1413394991005760512\n1413394991055760384\n1413394991105760512\n1413394991155760384\n1413394991205760512\n1413394991255760384\n1413394991305760512\n1413394991355760384\n1413394991405760512\n1413394991455760384\n1413394991505760512\n1413394991555760384\n1413394991605760512\n1413394991655760384\n1413394991705760512\n1413394991755760384\n1413394991805760512\n1413394991855760384\n1413394991905760512\n1413394991955760384\n1413394992005760512\n1413394992055760384\n1413394992105760512\n1413394992155760384\n1413394992205760512\n1413394992255760384\n1413394992305760512\n1413394992355760384\n1413394992405760512\n1413394992455760384\n1413394992505760512\n1413394992555760384\n1413394992605760512\n1413394992655760384\n1413394992705760512\n1413394992755760384\n1413394992805760512\n1413394992855760384\n1413394992905760512\n1413394992955760384\n1413394993005760512\n1413394993055760384\n1413394993105760512\n1413394993155760384\n1413394993205760512\n1413394993255760384\n1413394993305760512\n1413394993355760384\n1413394993405760512\n1413394993455760384\n1413394993505760512\n1413394993555760384\n1413394993605760512\n1413394993655760384\n1413394993705760512\n1413394993755760384\n1413394993805760512\n1413394993855760384\n1413394993905760512\n1413394993955760384\n1413394994005760512\n1413394994055760384\n1413394994105760512\n1413394994155760384\n1413394994205760512\n1413394994305760512\n1413394994405760512\n1413394994505760512\n1413394994605760512\n1413394994705760512\n1413394994805760512\n1413394994905760512\n1413394995005760512\n1413394995105760512\n1413394995205760512\n1413394995305760512\n1413394995405760512\n1413394995505760512\n1413394995605760512\n1413394995705760512\n1413394995805760512\n1413394995905760512\n1413394996005760512\n1413394996105760512\n1413394996205760512\n1413394996305760512\n1413394996405760512\n1413394996505760512\n1413394996605760512\n1413394996705760512\n1413394996805760512\n1413394996905760512\n1413394997005760512\n1413394997105760512\n1413394997205760512\n1413394997305760512\n1413394997405760512\n1413394997505760512\n1413394997605760512\n1413394997705760512\n1413394997805760512\n1413394997905760512\n1413394998005760512\n1413394998105760512\n1413394998205760512\n1413394998305760512\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Monocular/KITTI00-02.yaml",
    "content": "%YAML:1.0\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# Camera Parameters. Adjust them!\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\n# Camera calibration and distortion parameters (OpenCV) \nCamera.fx: 718.856\nCamera.fy: 718.856\nCamera.cx: 607.1928\nCamera.cy: 185.2157\n\nCamera.k1: 0.0\nCamera.k2: 0.0\nCamera.p1: 0.0\nCamera.p2: 0.0\n\n# Camera frames per second \nCamera.fps: 10.0\n\n# Color order of the images (0: BGR, 1: RGB. It is ignored if images are grayscale)\nCamera.RGB: 1\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# ORB Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\n# ORB Extractor: Number of features per image\nORBextractor.nFeatures: 2000\n\n# ORB Extractor: Scale factor between levels in the scale pyramid \t\nORBextractor.scaleFactor: 1.2\n\n# ORB Extractor: Number of levels in the scale pyramid\t\nORBextractor.nLevels: 8\n\n# ORB Extractor: Fast threshold\n# Image is divided in a grid. At each cell FAST are extracted imposing a minimum response.\n# Firstly we impose iniThFAST. If no corners are detected we impose a lower value minThFAST\n# You can lower these values if your images have low contrast\t\t\t\nORBextractor.iniThFAST: 20\nORBextractor.minThFAST: 7\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# Viewer Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\nViewer.KeyFrameSize: 0.1\nViewer.KeyFrameLineWidth: 1\nViewer.GraphLineWidth: 1\nViewer.PointSize:2\nViewer.CameraSize: 0.15\nViewer.CameraLineWidth: 2\nViewer.ViewpointX: 0\nViewer.ViewpointY: -10\nViewer.ViewpointZ: -0.1\nViewer.ViewpointF: 2000\n\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Monocular/KITTI03.yaml",
    "content": "%YAML:1.0\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# Camera Parameters. Adjust them!\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\n# Camera calibration and distortion parameters (OpenCV) \nCamera.fx: 721.5377\nCamera.fy: 721.5377\nCamera.cx: 609.5593\nCamera.cy: 172.854\n\nCamera.k1: 0.0\nCamera.k2: 0.0\nCamera.p1: 0.0\nCamera.p2: 0.0\n\n# Camera frames per second \nCamera.fps: 10.0\n\n# Color order of the images (0: BGR, 1: RGB. It is ignored if images are grayscale)\nCamera.RGB: 1\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# ORB Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\n# ORB Extractor: Number of features per image\nORBextractor.nFeatures: 2000\n\n# ORB Extractor: Scale factor between levels in the scale pyramid \t\nORBextractor.scaleFactor: 1.2\n\n# ORB Extractor: Number of levels in the scale pyramid\t\nORBextractor.nLevels: 8\n\n# ORB Extractor: Fast threshold\n# Image is divided in a grid. At each cell FAST are extracted imposing a minimum response.\n# Firstly we impose iniThFAST. If no corners are detected we impose a lower value minThFAST\n# You can lower these values if your images have low contrast\t\t\t\nORBextractor.iniThFAST: 20\nORBextractor.minThFAST: 7\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# Viewer Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\nViewer.KeyFrameSize: 0.1\nViewer.KeyFrameLineWidth: 1\nViewer.GraphLineWidth: 1\nViewer.PointSize:2\nViewer.CameraSize: 0.15\nViewer.CameraLineWidth: 2\nViewer.ViewpointX: 0\nViewer.ViewpointY: -10\nViewer.ViewpointZ: -0.1\nViewer.ViewpointF: 2000\n\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Monocular/KITTI04-12.yaml",
    "content": "%YAML:1.0\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# Camera Parameters. Adjust them!\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\n# Camera calibration and distortion parameters (OpenCV) \nCamera.fx: 707.0912\nCamera.fy: 707.0912\nCamera.cx: 601.8873\nCamera.cy: 183.1104\n\nCamera.k1: 0.0\nCamera.k2: 0.0\nCamera.p1: 0.0\nCamera.p2: 0.0\n\n# Camera frames per second \nCamera.fps: 10.0\n\n# Color order of the images (0: BGR, 1: RGB. It is ignored if images are grayscale)\nCamera.RGB: 1\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# ORB Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\n# ORB Extractor: Number of features per image\nORBextractor.nFeatures: 2000\n\n# ORB Extractor: Scale factor between levels in the scale pyramid \t\nORBextractor.scaleFactor: 1.2\n\n# ORB Extractor: Number of levels in the scale pyramid\t\nORBextractor.nLevels: 8\n\n# ORB Extractor: Fast threshold\n# Image is divided in a grid. At each cell FAST are extracted imposing a minimum response.\n# Firstly we impose iniThFAST. If no corners are detected we impose a lower value minThFAST\n# You can lower these values if your images have low contrast\t\t\t\nORBextractor.iniThFAST: 20\nORBextractor.minThFAST: 7\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# Viewer Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\nViewer.KeyFrameSize: 0.1\nViewer.KeyFrameLineWidth: 1\nViewer.GraphLineWidth: 1\nViewer.PointSize:2\nViewer.CameraSize: 0.15\nViewer.CameraLineWidth: 2\nViewer.ViewpointX: 0\nViewer.ViewpointY: -10\nViewer.ViewpointZ: -0.1\nViewer.ViewpointF: 2000\n\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Monocular/TUM1.yaml",
    "content": "%YAML:1.0\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# Camera Parameters. Adjust them!\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\n# Camera calibration and distortion parameters (OpenCV) \nCamera.fx: 517.306408\nCamera.fy: 516.469215\nCamera.cx: 318.643040\nCamera.cy: 255.313989\n\nCamera.k1: 0.262383\nCamera.k2: -0.953104\nCamera.p1: -0.005358\nCamera.p2: 0.002628\nCamera.k3: 1.163314\n\n# Camera frames per second \nCamera.fps: 30.0\n\n# Color order of the images (0: BGR, 1: RGB. It is ignored if images are grayscale)\nCamera.RGB: 1\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# ORB Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\n# ORB Extractor: Number of features per image\nORBextractor.nFeatures: 1000\n\n# ORB Extractor: Scale factor between levels in the scale pyramid \t\nORBextractor.scaleFactor: 1.2\n\n# ORB Extractor: Number of levels in the scale pyramid\t\nORBextractor.nLevels: 8\n\n# ORB Extractor: Fast threshold\n# Image is divided in a grid. At each cell FAST are extracted imposing a minimum response.\n# Firstly we impose iniThFAST. If no corners are detected we impose a lower value minThFAST\n# You can lower these values if your images have low contrast\t\t\t\nORBextractor.iniThFAST: 20\nORBextractor.minThFAST: 7\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# Viewer Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\nViewer.KeyFrameSize: 0.05\nViewer.KeyFrameLineWidth: 1\nViewer.GraphLineWidth: 0.9\nViewer.PointSize:2\nViewer.CameraSize: 0.08\nViewer.CameraLineWidth: 3\nViewer.ViewpointX: 0\nViewer.ViewpointY: -0.7\nViewer.ViewpointZ: -1.8\nViewer.ViewpointF: 500\n\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Monocular/TUM2.yaml",
    "content": "%YAML:1.0\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# Camera Parameters. Adjust them!\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\n# Camera calibration and distortion parameters (OpenCV) \nCamera.fx: 520.908620\nCamera.fy: 521.007327\nCamera.cx: 325.141442\nCamera.cy: 249.701764\n\nCamera.k1: 0.231222\nCamera.k2: -0.784899\nCamera.p1: -0.003257\nCamera.p2: -0.000105\nCamera.k3: 0.917205\n\n# Camera frames per second \nCamera.fps: 30.0\n\n# Color order of the images (0: BGR, 1: RGB. It is ignored if images are grayscale)\nCamera.RGB: 1\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# ORB Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\n# ORB Extractor: Number of features per image\nORBextractor.nFeatures: 1000\n\n# ORB Extractor: Scale factor between levels in the scale pyramid \t\nORBextractor.scaleFactor: 1.2\n\n# ORB Extractor: Number of levels in the scale pyramid\t\nORBextractor.nLevels: 8\n\n# ORB Extractor: Fast threshold\n# Image is divided in a grid. At each cell FAST are extracted imposing a minimum response.\n# Firstly we impose iniThFAST. If no corners are detected we impose a lower value minThFAST\n# You can lower these values if your images have low contrast\t\t\t\nORBextractor.iniThFAST: 20\nORBextractor.minThFAST: 7\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# Viewer Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\nViewer.KeyFrameSize: 0.05\nViewer.KeyFrameLineWidth: 1\nViewer.GraphLineWidth: 0.9\nViewer.PointSize:2\nViewer.CameraSize: 0.08\nViewer.CameraLineWidth: 3\nViewer.ViewpointX: 0\nViewer.ViewpointY: -0.7\nViewer.ViewpointZ: -1.8\nViewer.ViewpointF: 500\n\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Monocular/TUM3.yaml",
    "content": "%YAML:1.0\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# Camera Parameters. Adjust them!\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\n# Camera calibration and distortion parameters (OpenCV) \nCamera.fx: 535.4\nCamera.fy: 539.2\nCamera.cx: 320.1\nCamera.cy: 247.6\n\nCamera.k1: 0.0\nCamera.k2: 0.0\nCamera.p1: 0.0\nCamera.p2: 0.0\n\n# Camera frames per second \nCamera.fps: 30.0\n\n# Color order of the images (0: BGR, 1: RGB. It is ignored if images are grayscale)\nCamera.RGB: 1\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# ORB Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\n# ORB Extractor: Number of features per image\nORBextractor.nFeatures: 1000\n\n# ORB Extractor: Scale factor between levels in the scale pyramid \t\nORBextractor.scaleFactor: 1.2\n\n# ORB Extractor: Number of levels in the scale pyramid\t\nORBextractor.nLevels: 8\n\n# ORB Extractor: Fast threshold\n# Image is divided in a grid. At each cell FAST are extracted imposing a minimum response.\n# Firstly we impose iniThFAST. If no corners are detected we impose a lower value minThFAST\n# You can lower these values if your images have low contrast\t\t\t\nORBextractor.iniThFAST: 20\nORBextractor.minThFAST: 7\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# Viewer Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\nViewer.KeyFrameSize: 0.05\nViewer.KeyFrameLineWidth: 1\nViewer.GraphLineWidth: 0.9\nViewer.PointSize:2\nViewer.CameraSize: 0.08\nViewer.CameraLineWidth: 3\nViewer.ViewpointX: 0\nViewer.ViewpointY: -0.7\nViewer.ViewpointZ: -1.8\nViewer.ViewpointF: 500\n\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Monocular/mono_euroc.cpp",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n\n#include<iostream>\n#include<algorithm>\n#include<fstream>\n#include<chrono>\n\n#include<opencv2/core/core.hpp>\n#include <opencv2/imgproc/types_c.h>\n#include <opencv2/imgcodecs/legacy/constants_c.h>\n#include<System.h>\n#include<unistd.h>\n\nusing namespace std;\n\nvoid LoadImages(const string &strImagePath, const string &strPathTimes,\n                vector<string> &vstrImages, vector<double> &vTimeStamps);\n\nint main(int argc, char **argv)\n{\n    if(argc != 5)\n    {\n        cerr << endl << \"Usage: ./mono_tum path_to_vocabulary path_to_settings path_to_image_folder path_to_times_file\" << endl;\n        return 1;\n    }\n\n    // Retrieve paths to images\n    vector<string> vstrImageFilenames;\n    vector<double> vTimestamps;\n    LoadImages(string(argv[3]), string(argv[4]), vstrImageFilenames, vTimestamps);\n\n    int nImages = vstrImageFilenames.size();\n\n    if(nImages<=0)\n    {\n        cerr << \"ERROR: Failed to load images\" << endl;\n        return 1;\n    }\n\n    // Create SLAM system. It initializes all system threads and gets ready to process frames.\n    Jetson_SLAM::System SLAM(argv[1],argv[2],Jetson_SLAM::System::MONOCULAR,true);\n\n    // Vector for tracking time statistics\n    vector<float> vTimesTrack;\n    vTimesTrack.resize(nImages);\n\n    cout << endl << \"-------\" << endl;\n    cout << \"Start processing sequence ...\" << endl;\n    cout << \"Images in the sequence: \" << nImages << endl << endl;\n\n    // Main loop\n    cv::Mat im;\n    for(int ni=0; ni<nImages; ni++)\n    {\n        // Read image from file\n        im = cv::imread(vstrImageFilenames[ni],CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);\n        double tframe = vTimestamps[ni];\n\n        if(im.empty())\n        {\n            cerr << endl << \"Failed to load image at: \"\n                 <<  vstrImageFilenames[ni] << endl;\n            return 1;\n        }\n\n#ifdef COMPILEDWITHC11\n        std::chrono::steady_clock::time_point t1 = std::chrono::steady_clock::now();\n#else\n        std::chrono::steady_clock::time_point t1 = std::chrono::steady_clock::now();\n#endif\n\n        // Pass the image to the SLAM system\n        SLAM.TrackMonocular(im,tframe);\n\n#ifdef COMPILEDWITHC11\n        std::chrono::steady_clock::time_point t2 = std::chrono::steady_clock::now();\n#else\n        std::chrono::steady_clock::time_point t2 = std::chrono::steady_clock::now();\n#endif\n\n        double ttrack= std::chrono::duration_cast<std::chrono::duration<double> >(t2 - t1).count();\n\n        vTimesTrack[ni]=ttrack;\n\n        // Wait to load the next frame\n        double T=0;\n        if(ni<nImages-1)\n            T = vTimestamps[ni+1]-tframe;\n        else if(ni>0)\n            T = tframe-vTimestamps[ni-1];\n\n        if(ttrack<T)\n            usleep((T-ttrack)*1e6);\n    }\n\n    // Stop all threads\n    SLAM.Shutdown();\n\n    // Tracking time statistics\n    sort(vTimesTrack.begin(),vTimesTrack.end());\n    float totaltime = 0;\n    for(int ni=0; ni<nImages; ni++)\n    {\n        totaltime+=vTimesTrack[ni];\n    }\n    cout << \"-------\" << endl << endl;\n    cout << \"median tracking time: \" << vTimesTrack[nImages/2] << endl;\n    cout << \"mean tracking time: \" << totaltime/nImages << endl;\n\n    // Save camera trajectory\n    SLAM.SaveKeyFrameTrajectoryTUM(\"KeyFrameTrajectory.txt\");\n\n    return 0;\n}\n\nvoid LoadImages(const string &strImagePath, const string &strPathTimes,\n                vector<string> &vstrImages, vector<double> &vTimeStamps)\n{\n    ifstream fTimes;\n    fTimes.open(strPathTimes.c_str());\n    vTimeStamps.reserve(5000);\n    vstrImages.reserve(5000);\n    while(!fTimes.eof())\n    {\n        string s;\n        getline(fTimes,s);\n        if(!s.empty())\n        {\n            stringstream ss;\n            ss << s;\n            vstrImages.push_back(strImagePath + \"/\" + ss.str() + \".png\");\n            double t;\n            ss >> t;\n            vTimeStamps.push_back(t/1e9);\n\n        }\n    }\n}\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Monocular/mono_kitti.cpp",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n\n#include<iostream>\n#include<algorithm>\n#include<fstream>\n#include<chrono>\n#include<iomanip>\n\n#include<opencv2/core/core.hpp>\n#include <opencv2/imgcodecs/legacy/constants_c.h>\n\n#include\"System.h\"\n#include<unistd.h>\n\nusing namespace std;\n\nvoid LoadImages(const string &strSequence, vector<string> &vstrImageFilenames,\n                vector<double> &vTimestamps);\n\nint main(int argc, char **argv)\n{\n    if(argc != 4)\n    {\n        cerr << endl << \"Usage: ./mono_kitti path_to_vocabulary path_to_settings path_to_sequence\" << endl;\n        return 1;\n    }\n\n    // Retrieve paths to images\n    vector<string> vstrImageFilenames;\n    vector<double> vTimestamps;\n    LoadImages(string(argv[3]), vstrImageFilenames, vTimestamps);\n\n    int nImages = vstrImageFilenames.size();\n\n    // Create SLAM system. It initializes all system threads and gets ready to process frames.\n    Jetson_SLAM::System SLAM(argv[1],argv[2],Jetson_SLAM::System::MONOCULAR,true);\n\n    // Vector for tracking time statistics\n    vector<float> vTimesTrack;\n    vTimesTrack.resize(nImages);\n\n    cout << endl << \"-------\" << endl;\n    cout << \"Start processing sequence ...\" << endl;\n    cout << \"Images in the sequence: \" << nImages << endl << endl;\n\n    // Main loop\n    cv::Mat im;\n    for(int ni=0; ni<nImages; ni++)\n    {\n        // Read image from file\n        im = cv::imread(vstrImageFilenames[ni],CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);\n        double tframe = vTimestamps[ni];\n\n        if(im.empty())\n        {\n            cerr << endl << \"Failed to load image at: \" << vstrImageFilenames[ni] << endl;\n            return 1;\n        }\n\n#ifdef COMPILEDWITHC11\n        std::chrono::steady_clock::time_point t1 = std::chrono::steady_clock::now();\n#else\n        std::chrono::steady_clock::time_point t1 = std::chrono::steady_clock::now();\n#endif\n\n        // Pass the image to the SLAM system\n        SLAM.TrackMonocular(im,tframe);\n\n#ifdef COMPILEDWITHC11\n        std::chrono::steady_clock::time_point t2 = std::chrono::steady_clock::now();\n#else\n        std::chrono::steady_clock::time_point t2 = std::chrono::steady_clock::now();\n#endif\n\n        double ttrack= std::chrono::duration_cast<std::chrono::duration<double> >(t2 - t1).count();\n\n        vTimesTrack[ni]=ttrack;\n\n        // Wait to load the next frame\n        double T=0;\n        if(ni<nImages-1)\n            T = vTimestamps[ni+1]-tframe;\n        else if(ni>0)\n            T = tframe-vTimestamps[ni-1];\n\n        if(ttrack<T)\n            usleep((T-ttrack)*1e6);\n    }\n\n    // Stop all threads\n    SLAM.Shutdown();\n\n    // Tracking time statistics\n    sort(vTimesTrack.begin(),vTimesTrack.end());\n    float totaltime = 0;\n    for(int ni=0; ni<nImages; ni++)\n    {\n        totaltime+=vTimesTrack[ni];\n    }\n    cout << \"-------\" << endl << endl;\n    cout << \"median tracking time: \" << vTimesTrack[nImages/2] << endl;\n    cout << \"mean tracking time: \" << totaltime/nImages << endl;\n\n    // Save camera trajectory\n    SLAM.SaveKeyFrameTrajectoryTUM(\"KeyFrameTrajectory.txt\");    \n\n    return 0;\n}\n\nvoid LoadImages(const string &strPathToSequence, vector<string> &vstrImageFilenames, vector<double> &vTimestamps)\n{\n    ifstream fTimes;\n    string strPathTimeFile = strPathToSequence + \"/times.txt\";\n    fTimes.open(strPathTimeFile.c_str());\n    while(!fTimes.eof())\n    {\n        string s;\n        getline(fTimes,s);\n        if(!s.empty())\n        {\n            stringstream ss;\n            ss << s;\n            double t;\n            ss >> t;\n            vTimestamps.push_back(t);\n        }\n    }\n\n    string strPrefixLeft = strPathToSequence + \"/image_0/\";\n\n    const int nTimes = vTimestamps.size();\n    vstrImageFilenames.resize(nTimes);\n\n    for(int i=0; i<nTimes; i++)\n    {\n        stringstream ss;\n        ss << setfill('0') << setw(6) << i;\n        vstrImageFilenames[i] = strPrefixLeft + ss.str() + \".png\";\n    }\n}\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Monocular/mono_live.cpp",
    "content": "\n#include<iostream>\n#include<algorithm>\n#include<fstream>\n#include<chrono>\n\n#include<opencv2/core/core.hpp>\n\n#include<System.h>\n#include<unistd.h>\n\n\nusing namespace std;\n\nvoid LoadImages(const string &strAssociationFilename, vector<string> &vstrImageFilenamesRGB,\n                vector<string> &vstrImageFilenamesD, vector<double> &vTimestamps);\n\nint main(int argc, char **argv)\n{\n    if(argc != 4)\n    {\n        cerr << endl << \"Usage: ./mono_live path_to_vocabulary path_to_settings\" << endl;\n        return 1;\n    }\n\n    if(argc != 4)\n    {\n        cerr << endl << \"Usage: ./stereo_kitti path_to_vocabulary path_to_settings path_to_sequence\" << endl;\n        return 1;\n    }\n\n    std::string str_vocab = argv[1];\n    std::string str_settings = argv[2];\n\n\n    // Create SLAM system. It initializes all system threads and gets ready to process frames.\n    Jetson_SLAM::System SLAM(str_vocab,str_settings,Jetson_SLAM::System::MONOCULAR,true);\n\n    cout << endl << \"-------\" << endl;\n    cout << \"Start processing sequence ...\" << endl;\n\n    // Main loop\n    cv::Mat imRGB;\n    cv::VideoCapture cam(0);\n\n    int id = 0;\n    while(1)\n    {\n        std::stringstream idx;\n        idx << id++;\n\n        cam >> imRGB;\n\n        double tframe =  std::time(0);// vTimestamps[ni];\n\n#ifdef COMPILEDWITHC11\n        std::chrono::steady_clock::time_point t1 = std::chrono::steady_clock::now();\n#else\n        std::chrono::steady_clock::time_point t1 = std::chrono::steady_clock::now();\n#endif\n\n        // Pass the images to the SLAM system\n        //        cv::Mat pose = SLAM.TrackRGBD(imRGB,imD,tframe);\n        cv::Mat pose = SLAM.TrackMonocular(imRGB,tframe);\n\n        if(!pose.empty())\n            std::cout << pose << \"\\n\";\n\n\n#ifdef COMPILEDWITHC11\n        std::chrono::steady_clock::time_point t2 = std::chrono::steady_clock::now();\n#else\n        std::chrono::steady_clock::time_point t2 = std::chrono::steady_clock::now();\n#endif\n\n        double ttrack= std::chrono::duration_cast<std::chrono::duration<double> >(t2 - t1).count();\n\n        usleep(10000);\n    }\n\n    // Stop all threads\n    SLAM.Shutdown();\n\n    //    // Tracking time statistics\n    //    sort(vTimesTrack.begin(),vTimesTrack.end());\n    //    float totaltime = 0;\n    //    for(int ni=0; ni<nImages; ni++)\n    //    {\n    //        totaltime+=vTimesTrack[ni];\n    //    }\n    //    cout << \"-------\" << endl << endl;\n    //    cout << \"median tracking time: \" << vTimesTrack[nImages/2] << endl;\n    //    cout << \"mean tracking time: \" << totaltime/nImages << endl;\n\n    //    // Save camera trajectory\n    //    SLAM.SaveTrajectoryTUM(\"CameraTrajectory.txt\");\n    //    SLAM.SaveKeyFrameTrajectoryTUM(\"KeyFrameTrajectory.txt\");\n\n    return 0;\n}\n\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Monocular/mono_tum.cpp",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n\n#include<iostream>\n#include<algorithm>\n#include<fstream>\n#include<chrono>\n\n#include<opencv2/core/core.hpp>\n#include <opencv2/imgcodecs/legacy/constants_c.h>\n\n#include<System.h>\n#include<unistd.h>\n\nusing namespace std;\n\nvoid LoadImages(const string &strFile, vector<string> &vstrImageFilenames,\n                vector<double> &vTimestamps);\n\nint main(int argc, char **argv)\n{\n    if(argc != 4)\n    {\n        cerr << endl << \"Usage: ./mono_tum path_to_vocabulary path_to_settings path_to_sequence\" << endl;\n        return 1;\n    }\n\n    // Retrieve paths to images\n    vector<string> vstrImageFilenames;\n    vector<double> vTimestamps;\n    string strFile = string(argv[3])+\"/rgb.txt\";\n    LoadImages(strFile, vstrImageFilenames, vTimestamps);\n\n    int nImages = vstrImageFilenames.size();\n\n    // Create SLAM system. It initializes all system threads and gets ready to process frames.\n    Jetson_SLAM::System SLAM(argv[1],argv[2],Jetson_SLAM::System::MONOCULAR,true);\n\n    // Vector for tracking time statistics\n    vector<float> vTimesTrack;\n    vTimesTrack.resize(nImages);\n\n    cout << endl << \"-------\" << endl;\n    cout << \"Start processing sequence ...\" << endl;\n    cout << \"Images in the sequence: \" << nImages << endl << endl;\n\n    // Main loop\n    cv::Mat im;\n    for(int ni=0; ni<nImages; ni++)\n    {\n        // Read image from file\n        im = cv::imread(string(argv[3])+\"/\"+vstrImageFilenames[ni],CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);\n        double tframe = vTimestamps[ni];\n\n        if(im.empty())\n        {\n            cerr << endl << \"Failed to load image at: \"\n                 << string(argv[3]) << \"/\" << vstrImageFilenames[ni] << endl;\n            return 1;\n        }\n\n#ifdef COMPILEDWITHC11\n        std::chrono::steady_clock::time_point t1 = std::chrono::steady_clock::now();\n#else\n        std::chrono::steady_clock::time_point t1 = std::chrono::steady_clock::now();\n#endif\n\n        // Pass the image to the SLAM system\n        SLAM.TrackMonocular(im,tframe);\n\n#ifdef COMPILEDWITHC11\n        std::chrono::steady_clock::time_point t2 = std::chrono::steady_clock::now();\n#else\n        std::chrono::steady_clock::time_point t2 = std::chrono::steady_clock::now();\n#endif\n\n        double ttrack= std::chrono::duration_cast<std::chrono::duration<double> >(t2 - t1).count();\n\n        vTimesTrack[ni]=ttrack;\n\n        // Wait to load the next frame\n        double T=0;\n        if(ni<nImages-1)\n            T = vTimestamps[ni+1]-tframe;\n        else if(ni>0)\n            T = tframe-vTimestamps[ni-1];\n\n        if(ttrack<T)\n            usleep((T-ttrack)*1e6);\n    }\n\n    // Stop all threads\n    SLAM.Shutdown();\n\n    // Tracking time statistics\n    sort(vTimesTrack.begin(),vTimesTrack.end());\n    float totaltime = 0;\n    for(int ni=0; ni<nImages; ni++)\n    {\n        totaltime+=vTimesTrack[ni];\n    }\n    cout << \"-------\" << endl << endl;\n    cout << \"median tracking time: \" << vTimesTrack[nImages/2] << endl;\n    cout << \"mean tracking time: \" << totaltime/nImages << endl;\n\n    // Save camera trajectory\n    SLAM.SaveKeyFrameTrajectoryTUM(\"KeyFrameTrajectory.txt\");\n\n    return 0;\n}\n\nvoid LoadImages(const string &strFile, vector<string> &vstrImageFilenames, vector<double> &vTimestamps)\n{\n    ifstream f;\n    f.open(strFile.c_str());\n\n    // skip first three lines\n    string s0;\n    getline(f,s0);\n    getline(f,s0);\n    getline(f,s0);\n\n    while(!f.eof())\n    {\n        string s;\n        getline(f,s);\n        if(!s.empty())\n        {\n            stringstream ss;\n            ss << s;\n            double t;\n            string sRGB;\n            ss >> t;\n            vTimestamps.push_back(t);\n            ss >> sRGB;\n            vstrImageFilenames.push_back(sRGB);\n        }\n    }\n}\n"
  },
  {
    "path": "Examples/RGB-D/TUM1.yaml",
    "content": "%YAML:1.0\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# Camera Parameters. Adjust them!\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\n# Camera calibration and distortion parameters (OpenCV) \nCamera.fx: 517.306408\nCamera.fy: 516.469215\nCamera.cx: 318.643040\nCamera.cy: 255.313989\n\nCamera.k1: 0.262383\nCamera.k2: -0.953104\nCamera.p1: -0.005358\nCamera.p2: 0.002628\nCamera.k3: 1.163314\n\nCamera.width: 640\nCamera.height: 480\n\n# Camera frames per second \nCamera.fps: 30.0\n\n# IR projector baseline times fx (aprox.)\nCamera.bf: 40.0\n\n# Color order of the images (0: BGR, 1: RGB. It is ignored if images are grayscale)\nCamera.RGB: 1\n\n# Close/Far threshold. Baseline times.\nThDepth: 40.0\n\n# Deptmap values factor \nDepthMapFactor: 5000.0\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# ORB Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\n# ORB Extractor: Number of features per image\nORBextractor.nFeatures: 1000\n\n# ORB Extractor: Scale factor between levels in the scale pyramid \t\nORBextractor.scaleFactor: 1.2\n\n# ORB Extractor: Number of levels in the scale pyramid\t\nORBextractor.nLevels: 8\n\n# ORB Extractor: Fast threshold\n# Image is divided in a grid. At each cell FAST are extracted imposing a minimum response.\n# Firstly we impose iniThFAST. If no corners are detected we impose a lower value minThFAST\n# You can lower these values if your images have low contrast\t\t\t\nORBextractor.iniThFAST: 20\nORBextractor.minThFAST: 7\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# Viewer Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\nViewer.KeyFrameSize: 0.05\nViewer.KeyFrameLineWidth: 1\nViewer.GraphLineWidth: 0.9\nViewer.PointSize:2\nViewer.CameraSize: 0.08\nViewer.CameraLineWidth: 3\nViewer.ViewpointX: 0\nViewer.ViewpointY: -0.7\nViewer.ViewpointZ: -1.8\nViewer.ViewpointF: 500\n\n"
  },
  {
    "path": "Examples/RGB-D/TUM1_GPU.yaml",
    "content": "%YAML:1.0\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# GPU Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\ngpu.use_gpu: 1\ngpu.is_jetson: 0\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# Camera Parameters. Adjust them!\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\n# Camera calibration and distortion parameters (OpenCV) \nCamera.fx: 517.306408\nCamera.fy: 516.469215\nCamera.cx: 318.643040\nCamera.cy: 255.313989\n\nCamera.k1: 0.262383\nCamera.k2: -0.953104\nCamera.p1: -0.005358\nCamera.p2: 0.002628\nCamera.k3: 1.163314\n\nCamera.width: 640\nCamera.height: 480\n\n# Camera frames per second \nCamera.fps: 30.0\n\n# IR projector baseline times fx (aprox.)\nCamera.bf: 40.0\n\n# Color order of the images (0: BGR, 1: RGB. It is ignored if images are grayscale)\nCamera.RGB: 1\n\n# Close/Far threshold. Baseline times.\nThDepth: 40.0\n\n# Deptmap values factor \nDepthMapFactor: 5000.0\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# ORB Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\nORBextractor.tile_h: 15\nORBextractor.tile_w: 15\nORBextractor.fixed_multi_scale_tile_size: 0\nORBextractor.apply_nms_ms: 0\nORBextractor.nms_ms_mode_gpu: 1\n\nORBextractor.scaleFactor: 1.2\nORBextractor.nLevels: 8\n\n# ORB Extractor: Fast threshold\n\n# Firstly we impose th_FAST_MAX. If no corners are detected we impose a lower value th_FAST_MIN\n# You can lower these values if your images have low contrast\t\t\t\n\nORBextractor.th_FAST_MIN: 7\nORBextractor.th_FAST_MAX: 20\n\nORBextractor.FAST_N_MIN: 9\nORBextractor.FAST_N_MAX: 14\n\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# Viewer Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\nViewer.KeyFrameSize: 0.05\nViewer.KeyFrameLineWidth: 1\nViewer.GraphLineWidth: 0.9\nViewer.PointSize:2\nViewer.CameraSize: 0.08\nViewer.CameraLineWidth: 3\nViewer.ViewpointX: 0\nViewer.ViewpointY: -0.7\nViewer.ViewpointZ: -1.8\nViewer.ViewpointF: 500\n\n\n"
  },
  {
    "path": "Examples/RGB-D/TUM2.yaml",
    "content": "%YAML:1.0\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# Camera Parameters. Adjust them!\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\n# Camera calibration and distortion parameters (OpenCV) \nCamera.fx: 520.908620\nCamera.fy: 521.007327\nCamera.cx: 325.141442\nCamera.cy: 249.701764\n\nCamera.k1: 0.231222\nCamera.k2: -0.784899\nCamera.p1: -0.003257\nCamera.p2: -0.000105\nCamera.k3: 0.917205\n\nCamera.width: 640\nCamera.height: 480\n\n# Camera frames per second \nCamera.fps: 30.0\n\n# IR projector baseline times fx (aprox.)\nCamera.bf: 40.0\n\n# Color order of the images (0: BGR, 1: RGB. It is ignored if images are grayscale)\nCamera.RGB: 1\n\n# Close/Far threshold. Baseline times.\nThDepth: 40.0\n\n# Deptmap values factor \nDepthMapFactor: 5208.0\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# ORB Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\n# ORB Extractor: Number of features per image\nORBextractor.nFeatures: 1000\n\n# ORB Extractor: Scale factor between levels in the scale pyramid \t\nORBextractor.scaleFactor: 1.2\n\n# ORB Extractor: Number of levels in the scale pyramid\t\nORBextractor.nLevels: 8\n\n# ORB Extractor: Fast threshold\n# Image is divided in a grid. At each cell FAST are extracted imposing a minimum response.\n# Firstly we impose iniThFAST. If no corners are detected we impose a lower value minThFAST\n# You can lower these values if your images have low contrast\t\t\t\nORBextractor.iniThFAST: 20\nORBextractor.minThFAST: 7\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# Viewer Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\nViewer.KeyFrameSize: 0.05\nViewer.KeyFrameLineWidth: 1\nViewer.GraphLineWidth: 0.9\nViewer.PointSize:2\nViewer.CameraSize: 0.08\nViewer.CameraLineWidth: 3\nViewer.ViewpointX: 0\nViewer.ViewpointY: -0.7\nViewer.ViewpointZ: -1.8\nViewer.ViewpointF: 500\n\n"
  },
  {
    "path": "Examples/RGB-D/TUM3.yaml",
    "content": "%YAML:1.0\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# Camera Parameters. Adjust them!\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\n# Camera calibration and distortion parameters (OpenCV) \nCamera.fx: 535.4\nCamera.fy: 539.2\nCamera.cx: 320.1\nCamera.cy: 247.6\n\nCamera.k1: 0.0\nCamera.k2: 0.0\nCamera.p1: 0.0\nCamera.p2: 0.0\n\nCamera.width: 640\nCamera.height: 480\n\n# Camera frames per second \nCamera.fps: 30.0\n\n# IR projector baseline times fx (aprox.)\nCamera.bf: 40.0\n\n# Color order of the images (0: BGR, 1: RGB. It is ignored if images are grayscale)\nCamera.RGB: 1\n\n# Close/Far threshold. Baseline times.\nThDepth: 40.0\n\n# Deptmap values factor\nDepthMapFactor: 5000.0\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# ORB Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\n# ORB Extractor: Number of features per image\nORBextractor.nFeatures: 1000\n\n# ORB Extractor: Scale factor between levels in the scale pyramid \t\nORBextractor.scaleFactor: 1.2\n\n# ORB Extractor: Number of levels in the scale pyramid\t\nORBextractor.nLevels: 8\n\n# ORB Extractor: Fast threshold\n# Image is divided in a grid. At each cell FAST are extracted imposing a minimum response.\n# Firstly we impose iniThFAST. If no corners are detected we impose a lower value minThFAST\n# You can lower these values if your images have low contrast\t\t\t\nORBextractor.iniThFAST: 20\nORBextractor.minThFAST: 7\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# Viewer Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\nViewer.KeyFrameSize: 0.05\nViewer.KeyFrameLineWidth: 1\nViewer.GraphLineWidth: 0.9\nViewer.PointSize:2\nViewer.CameraSize: 0.08\nViewer.CameraLineWidth: 3\nViewer.ViewpointX: 0\nViewer.ViewpointY: -0.7\nViewer.ViewpointZ: -1.8\nViewer.ViewpointF: 500\n\n"
  },
  {
    "path": "Examples/RGB-D/associations/fr1_desk.txt",
    "content": "1305031453.359684 rgb/1305031453.359684.png 1305031453.374112 depth/1305031453.374112.png\n1305031453.391690 rgb/1305031453.391690.png 1305031453.404816 depth/1305031453.404816.png\n1305031453.423683 rgb/1305031453.423683.png 1305031453.436941 depth/1305031453.436941.png\n1305031453.459685 rgb/1305031453.459685.png 1305031453.473352 depth/1305031453.473352.png\n1305031453.491698 rgb/1305031453.491698.png 1305031453.505218 depth/1305031453.505218.png\n1305031453.523684 rgb/1305031453.523684.png 1305031453.538301 depth/1305031453.538301.png\n1305031453.559753 rgb/1305031453.559753.png 1305031453.574074 depth/1305031453.574074.png\n1305031453.591640 rgb/1305031453.591640.png 1305031453.605314 depth/1305031453.605314.png\n1305031453.627706 rgb/1305031453.627706.png 1305031453.636951 depth/1305031453.636951.png\n1305031453.659600 rgb/1305031453.659600.png 1305031453.673185 depth/1305031453.673185.png\n1305031453.691678 rgb/1305031453.691678.png 1305031453.705487 depth/1305031453.705487.png\n1305031453.727652 rgb/1305031453.727652.png 1305031453.736856 depth/1305031453.736856.png\n1305031453.759694 rgb/1305031453.759694.png 1305031453.773786 depth/1305031453.773786.png\n1305031453.791716 rgb/1305031453.791716.png 1305031453.805041 depth/1305031453.805041.png\n1305031453.827773 rgb/1305031453.827773.png 1305031453.840352 depth/1305031453.840352.png\n1305031453.859705 rgb/1305031453.859705.png 1305031453.869618 depth/1305031453.869618.png\n1305031453.891710 rgb/1305031453.891710.png 1305031453.905519 depth/1305031453.905519.png\n1305031453.927723 rgb/1305031453.927723.png 1305031453.940012 depth/1305031453.940012.png\n1305031453.959641 rgb/1305031453.959641.png 1305031453.972592 depth/1305031453.972592.png\n1305031453.991624 rgb/1305031453.991624.png 1305031454.003179 depth/1305031454.003179.png\n1305031454.027662 rgb/1305031454.027662.png 1305031454.040976 depth/1305031454.040976.png\n1305031454.059654 rgb/1305031454.059654.png 1305031454.072690 depth/1305031454.072690.png\n1305031454.091651 rgb/1305031454.091651.png 1305031454.104619 depth/1305031454.104619.png\n1305031454.127701 rgb/1305031454.127701.png 1305031454.141030 depth/1305031454.141030.png\n1305031454.159672 rgb/1305031454.159672.png 1305031454.172688 depth/1305031454.172688.png\n1305031454.191658 rgb/1305031454.191658.png 1305031454.204626 depth/1305031454.204626.png\n1305031454.227671 rgb/1305031454.227671.png 1305031454.240858 depth/1305031454.240858.png\n1305031454.259627 rgb/1305031454.259627.png 1305031454.273489 depth/1305031454.273489.png\n1305031454.291639 rgb/1305031454.291639.png 1305031454.304744 depth/1305031454.304744.png\n1305031454.327699 rgb/1305031454.327699.png 1305031454.340806 depth/1305031454.340806.png\n1305031454.359636 rgb/1305031454.359636.png 1305031454.372652 depth/1305031454.372652.png\n1305031454.391677 rgb/1305031454.391677.png 1305031454.401962 depth/1305031454.401962.png\n1305031454.427465 rgb/1305031454.427465.png 1305031454.437248 depth/1305031454.437248.png\n1305031454.459913 rgb/1305031454.459913.png 1305031454.470741 depth/1305031454.470741.png\n1305031454.491617 rgb/1305031454.491617.png 1305031454.503859 depth/1305031454.503859.png\n1305031454.527700 rgb/1305031454.527700.png 1305031454.538424 depth/1305031454.538424.png\n1305031454.559575 rgb/1305031454.559575.png 1305031454.570323 depth/1305031454.570323.png\n1305031454.591635 rgb/1305031454.591635.png 1305031454.602019 depth/1305031454.602019.png\n1305031454.627580 rgb/1305031454.627580.png 1305031454.639284 depth/1305031454.639284.png\n1305031454.659528 rgb/1305031454.659528.png 1305031454.669573 depth/1305031454.669573.png\n1305031454.691884 rgb/1305031454.691884.png 1305031454.702030 depth/1305031454.702030.png\n1305031454.727659 rgb/1305031454.727659.png 1305031454.740764 depth/1305031454.740764.png\n1305031454.759732 rgb/1305031454.759732.png 1305031454.772865 depth/1305031454.772865.png\n1305031454.791641 rgb/1305031454.791641.png 1305031454.802574 depth/1305031454.802574.png\n1305031454.827570 rgb/1305031454.827570.png 1305031454.840500 depth/1305031454.840500.png\n1305031454.859620 rgb/1305031454.859620.png 1305031454.870269 depth/1305031454.870269.png\n1305031454.891764 rgb/1305031454.891764.png 1305031454.901065 depth/1305031454.901065.png\n1305031454.927567 rgb/1305031454.927567.png 1305031454.940240 depth/1305031454.940240.png\n1305031454.959648 rgb/1305031454.959648.png 1305031454.973081 depth/1305031454.973081.png\n1305031454.991937 rgb/1305031454.991937.png 1305031455.010759 depth/1305031455.010759.png\n1305031455.027799 rgb/1305031455.027799.png 1305031455.040446 depth/1305031455.040446.png\n1305031455.059636 rgb/1305031455.059636.png 1305031455.074282 depth/1305031455.074282.png\n1305031455.091700 rgb/1305031455.091700.png 1305031455.110340 depth/1305031455.110340.png\n1305031455.127695 rgb/1305031455.127695.png 1305031455.142700 depth/1305031455.142700.png\n1305031455.159720 rgb/1305031455.159720.png 1305031455.172771 depth/1305031455.172771.png\n1305031455.191655 rgb/1305031455.191655.png 1305031455.210307 depth/1305031455.210307.png\n1305031455.227581 rgb/1305031455.227581.png 1305031455.240960 depth/1305031455.240960.png\n1305031455.259631 rgb/1305031455.259631.png 1305031455.273001 depth/1305031455.273001.png\n1305031455.291831 rgb/1305031455.291831.png 1305031455.310303 depth/1305031455.310303.png\n1305031455.327766 rgb/1305031455.327766.png 1305031455.342381 depth/1305031455.342381.png\n1305031455.359630 rgb/1305031455.359630.png 1305031455.374120 depth/1305031455.374120.png\n1305031455.391665 rgb/1305031455.391665.png 1305031455.409213 depth/1305031455.409213.png\n1305031455.427642 rgb/1305031455.427642.png 1305031455.442380 depth/1305031455.442380.png\n1305031455.459589 rgb/1305031455.459589.png 1305031455.473168 depth/1305031455.473168.png\n1305031455.491637 rgb/1305031455.491637.png 1305031455.509397 depth/1305031455.509397.png\n1305031455.527610 rgb/1305031455.527610.png 1305031455.540835 depth/1305031455.540835.png\n1305031455.559669 rgb/1305031455.559669.png 1305031455.572996 depth/1305031455.572996.png\n1305031455.591645 rgb/1305031455.591645.png 1305031455.608802 depth/1305031455.608802.png\n1305031455.627617 rgb/1305031455.627617.png 1305031455.641333 depth/1305031455.641333.png\n1305031455.659615 rgb/1305031455.659615.png 1305031455.672887 depth/1305031455.672887.png\n1305031455.691605 rgb/1305031455.691605.png 1305031455.707680 depth/1305031455.707680.png\n1305031455.727628 rgb/1305031455.727628.png 1305031455.742005 depth/1305031455.742005.png\n1305031455.759683 rgb/1305031455.759683.png 1305031455.773667 depth/1305031455.773667.png\n1305031455.791666 rgb/1305031455.791666.png 1305031455.809109 depth/1305031455.809109.png\n1305031455.827590 rgb/1305031455.827590.png 1305031455.838364 depth/1305031455.838364.png\n1305031455.859526 rgb/1305031455.859526.png 1305031455.872220 depth/1305031455.872220.png\n1305031455.891657 rgb/1305031455.891657.png 1305031455.908418 depth/1305031455.908418.png\n1305031455.927955 rgb/1305031455.927955.png 1305031455.939606 depth/1305031455.939606.png\n1305031455.959716 rgb/1305031455.959716.png 1305031455.973594 depth/1305031455.973594.png\n1305031455.991694 rgb/1305031455.991694.png 1305031456.008998 depth/1305031456.008998.png\n1305031456.027770 rgb/1305031456.027770.png 1305031456.041930 depth/1305031456.041930.png\n1305031456.059713 rgb/1305031456.059713.png 1305031456.073846 depth/1305031456.073846.png\n1305031456.091707 rgb/1305031456.091707.png 1305031456.108963 depth/1305031456.108963.png\n1305031456.127645 rgb/1305031456.127645.png 1305031456.140836 depth/1305031456.140836.png\n1305031456.159731 rgb/1305031456.159731.png 1305031456.173198 depth/1305031456.173198.png\n1305031456.191658 rgb/1305031456.191658.png 1305031456.208934 depth/1305031456.208934.png\n1305031456.227678 rgb/1305031456.227678.png 1305031456.240996 depth/1305031456.240996.png\n1305031456.291675 rgb/1305031456.291675.png 1305031456.277928 depth/1305031456.277928.png\n1305031456.327718 rgb/1305031456.327718.png 1305031456.341659 depth/1305031456.341659.png\n1305031456.391619 rgb/1305031456.391619.png 1305031456.377115 depth/1305031456.377115.png\n1305031456.427662 rgb/1305031456.427662.png 1305031456.440717 depth/1305031456.440717.png\n1305031456.491677 rgb/1305031456.491677.png 1305031456.476027 depth/1305031456.476027.png\n1305031456.527641 rgb/1305031456.527641.png 1305031456.541832 depth/1305031456.541832.png\n1305031456.591651 rgb/1305031456.591651.png 1305031456.576087 depth/1305031456.576087.png\n1305031456.627612 rgb/1305031456.627612.png 1305031456.640699 depth/1305031456.640699.png\n1305031456.691612 rgb/1305031456.691612.png 1305031456.675835 depth/1305031456.675835.png\n1305031456.727693 rgb/1305031456.727693.png 1305031456.740863 depth/1305031456.740863.png\n1305031456.791649 rgb/1305031456.791649.png 1305031456.777218 depth/1305031456.777218.png\n1305031456.827603 rgb/1305031456.827603.png 1305031456.841050 depth/1305031456.841050.png\n1305031456.891672 rgb/1305031456.891672.png 1305031456.878006 depth/1305031456.878006.png\n1305031456.927690 rgb/1305031456.927690.png 1305031456.942298 depth/1305031456.942298.png\n1305031456.959667 rgb/1305031456.959667.png 1305031456.977139 depth/1305031456.977139.png\n1305031456.991709 rgb/1305031456.991709.png 1305031457.006193 depth/1305031457.006193.png\n1305031457.027648 rgb/1305031457.027648.png 1305031457.042512 depth/1305031457.042512.png\n1305031457.091655 rgb/1305031457.091655.png 1305031457.076011 depth/1305031457.076011.png\n1305031457.127632 rgb/1305031457.127632.png 1305031457.142120 depth/1305031457.142120.png\n1305031457.191735 rgb/1305031457.191735.png 1305031457.177463 depth/1305031457.177463.png\n1305031457.227543 rgb/1305031457.227543.png 1305031457.240792 depth/1305031457.240792.png\n1305031457.291656 rgb/1305031457.291656.png 1305031457.277247 depth/1305031457.277247.png\n1305031457.327548 rgb/1305031457.327548.png 1305031457.342954 depth/1305031457.342954.png\n1305031457.391684 rgb/1305031457.391684.png 1305031457.376037 depth/1305031457.376037.png\n1305031457.427641 rgb/1305031457.427641.png 1305031457.441357 depth/1305031457.441357.png\n1305031457.491705 rgb/1305031457.491705.png 1305031457.476577 depth/1305031457.476577.png\n1305031457.527638 rgb/1305031457.527638.png 1305031457.508603 depth/1305031457.508603.png\n1305031457.559685 rgb/1305031457.559685.png 1305031457.543946 depth/1305031457.543946.png\n1305031457.591678 rgb/1305031457.591678.png 1305031457.576581 depth/1305031457.576581.png\n1305031457.627526 rgb/1305031457.627526.png 1305031457.643534 depth/1305031457.643534.png\n1305031457.659632 rgb/1305031457.659632.png 1305031457.675414 depth/1305031457.675414.png\n1305031457.691570 rgb/1305031457.691570.png 1305031457.707739 depth/1305031457.707739.png\n1305031457.727669 rgb/1305031457.727669.png 1305031457.745071 depth/1305031457.745071.png\n1305031457.759556 rgb/1305031457.759556.png 1305031457.773518 depth/1305031457.773518.png\n1305031457.791567 rgb/1305031457.791567.png 1305031457.807824 depth/1305031457.807824.png\n1305031457.827699 rgb/1305031457.827699.png 1305031457.842853 depth/1305031457.842853.png\n1305031457.859623 rgb/1305031457.859623.png 1305031457.875920 depth/1305031457.875920.png\n1305031457.891593 rgb/1305031457.891593.png 1305031457.906126 depth/1305031457.906126.png\n1305031457.927633 rgb/1305031457.927633.png 1305031457.942604 depth/1305031457.942604.png\n1305031457.991644 rgb/1305031457.991644.png 1305031457.976744 depth/1305031457.976744.png\n1305031458.027845 rgb/1305031458.027845.png 1305031458.009019 depth/1305031458.009019.png\n1305031458.059689 rgb/1305031458.059689.png 1305031458.046303 depth/1305031458.046303.png\n1305031458.091690 rgb/1305031458.091690.png 1305031458.077315 depth/1305031458.077315.png\n1305031458.127605 rgb/1305031458.127605.png 1305031458.108896 depth/1305031458.108896.png\n1305031458.159638 rgb/1305031458.159638.png 1305031458.144808 depth/1305031458.144808.png\n1305031458.191646 rgb/1305031458.191646.png 1305031458.178039 depth/1305031458.178039.png\n1305031458.227611 rgb/1305031458.227611.png 1305031458.209384 depth/1305031458.209384.png\n1305031458.259934 rgb/1305031458.259934.png 1305031458.245729 depth/1305031458.245729.png\n1305031458.291664 rgb/1305031458.291664.png 1305031458.277447 depth/1305031458.277447.png\n1305031458.327628 rgb/1305031458.327628.png 1305031458.308343 depth/1305031458.308343.png\n1305031458.359590 rgb/1305031458.359590.png 1305031458.343898 depth/1305031458.343898.png\n1305031458.391626 rgb/1305031458.391626.png 1305031458.376213 depth/1305031458.376213.png\n1305031458.427598 rgb/1305031458.427598.png 1305031458.407856 depth/1305031458.407856.png\n1305031458.459637 rgb/1305031458.459637.png 1305031458.443957 depth/1305031458.443957.png\n1305031458.491696 rgb/1305031458.491696.png 1305031458.476034 depth/1305031458.476034.png\n1305031458.527737 rgb/1305031458.527737.png 1305031458.508869 depth/1305031458.508869.png\n1305031458.559628 rgb/1305031458.559628.png 1305031458.544401 depth/1305031458.544401.png\n1305031458.591641 rgb/1305031458.591641.png 1305031458.576178 depth/1305031458.576178.png\n1305031458.627659 rgb/1305031458.627659.png 1305031458.608421 depth/1305031458.608421.png\n1305031458.659623 rgb/1305031458.659623.png 1305031458.643659 depth/1305031458.643659.png\n1305031458.691674 rgb/1305031458.691674.png 1305031458.676991 depth/1305031458.676991.png\n1305031458.727650 rgb/1305031458.727650.png 1305031458.744924 depth/1305031458.744924.png\n1305031458.759945 rgb/1305031458.759945.png 1305031458.773802 depth/1305031458.773802.png\n1305031458.791632 rgb/1305031458.791632.png 1305031458.810621 depth/1305031458.810621.png\n1305031458.827564 rgb/1305031458.827564.png 1305031458.842919 depth/1305031458.842919.png\n1305031458.891665 rgb/1305031458.891665.png 1305031458.875889 depth/1305031458.875889.png\n1305031458.927621 rgb/1305031458.927621.png 1305031458.910599 depth/1305031458.910599.png\n1305031458.959617 rgb/1305031458.959617.png 1305031458.943997 depth/1305031458.943997.png\n1305031458.991647 rgb/1305031458.991647.png 1305031458.976007 depth/1305031458.976007.png\n1305031459.027665 rgb/1305031459.027665.png 1305031459.012560 depth/1305031459.012560.png\n1305031459.059631 rgb/1305031459.059631.png 1305031459.073657 depth/1305031459.073657.png\n1305031459.127618 rgb/1305031459.127618.png 1305031459.112711 depth/1305031459.112711.png\n1305031459.159639 rgb/1305031459.159639.png 1305031459.144497 depth/1305031459.144497.png\n1305031459.191674 rgb/1305031459.191674.png 1305031459.176463 depth/1305031459.176463.png\n1305031459.227607 rgb/1305031459.227607.png 1305031459.244159 depth/1305031459.244159.png\n1305031459.259760 rgb/1305031459.259760.png 1305031459.274941 depth/1305031459.274941.png\n1305031459.327632 rgb/1305031459.327632.png 1305031459.311921 depth/1305031459.311921.png\n1305031459.359651 rgb/1305031459.359651.png 1305031459.374084 depth/1305031459.374084.png\n1305031459.391667 rgb/1305031459.391667.png 1305031459.408831 depth/1305031459.408831.png\n1305031459.427646 rgb/1305031459.427646.png 1305031459.443181 depth/1305031459.443181.png\n1305031459.459679 rgb/1305031459.459679.png 1305031459.473401 depth/1305031459.473401.png\n1305031459.527594 rgb/1305031459.527594.png 1305031459.510267 depth/1305031459.510267.png\n1305031459.559647 rgb/1305031459.559647.png 1305031459.544431 depth/1305031459.544431.png\n1305031459.591695 rgb/1305031459.591695.png 1305031459.576817 depth/1305031459.576817.png\n1305031459.627608 rgb/1305031459.627608.png 1305031459.611939 depth/1305031459.611939.png\n1305031459.659641 rgb/1305031459.659641.png 1305031459.643453 depth/1305031459.643453.png\n1305031459.691604 rgb/1305031459.691604.png 1305031459.675678 depth/1305031459.675678.png\n1305031459.727551 rgb/1305031459.727551.png 1305031459.743425 depth/1305031459.743425.png\n1305031459.791650 rgb/1305031459.791650.png 1305031459.776577 depth/1305031459.776577.png\n1305031459.827664 rgb/1305031459.827664.png 1305031459.812562 depth/1305031459.812562.png\n1305031459.859660 rgb/1305031459.859660.png 1305031459.844736 depth/1305031459.844736.png\n1305031459.891596 rgb/1305031459.891596.png 1305031459.877006 depth/1305031459.877006.png\n1305031459.927607 rgb/1305031459.927607.png 1305031459.943616 depth/1305031459.943616.png\n1305031459.991725 rgb/1305031459.991725.png 1305031459.979430 depth/1305031459.979430.png\n1305031460.027565 rgb/1305031460.027565.png 1305031460.011909 depth/1305031460.011909.png\n1305031460.059659 rgb/1305031460.059659.png 1305031460.043717 depth/1305031460.043717.png\n1305031460.091717 rgb/1305031460.091717.png 1305031460.079449 depth/1305031460.079449.png\n1305031460.127690 rgb/1305031460.127690.png 1305031460.111951 depth/1305031460.111951.png\n1305031460.159678 rgb/1305031460.159678.png 1305031460.144204 depth/1305031460.144204.png\n1305031460.191559 rgb/1305031460.191559.png 1305031460.178730 depth/1305031460.178730.png\n1305031460.227761 rgb/1305031460.227761.png 1305031460.243467 depth/1305031460.243467.png\n1305031460.291689 rgb/1305031460.291689.png 1305031460.279164 depth/1305031460.279164.png\n1305031460.327512 rgb/1305031460.327512.png 1305031460.342879 depth/1305031460.342879.png\n1305031460.391611 rgb/1305031460.391611.png 1305031460.377806 depth/1305031460.377806.png\n1305031460.427477 rgb/1305031460.427477.png 1305031460.409883 depth/1305031460.409883.png\n1305031460.459620 rgb/1305031460.459620.png 1305031460.444036 depth/1305031460.444036.png\n1305031460.491504 rgb/1305031460.491504.png 1305031460.479856 depth/1305031460.479856.png\n1305031460.527570 rgb/1305031460.527570.png 1305031460.508966 depth/1305031460.508966.png\n1305031460.559647 rgb/1305031460.559647.png 1305031460.544245 depth/1305031460.544245.png\n1305031460.591855 rgb/1305031460.591855.png 1305031460.579561 depth/1305031460.579561.png\n1305031460.627625 rgb/1305031460.627625.png 1305031460.612190 depth/1305031460.612190.png\n1305031460.659764 rgb/1305031460.659764.png 1305031460.644011 depth/1305031460.644011.png\n1305031460.691671 rgb/1305031460.691671.png 1305031460.679350 depth/1305031460.679350.png\n1305031460.727675 rgb/1305031460.727675.png 1305031460.711684 depth/1305031460.711684.png\n1305031460.759667 rgb/1305031460.759667.png 1305031460.743767 depth/1305031460.743767.png\n1305031460.791660 rgb/1305031460.791660.png 1305031460.779201 depth/1305031460.779201.png\n1305031460.827660 rgb/1305031460.827660.png 1305031460.811318 depth/1305031460.811318.png\n1305031460.859714 rgb/1305031460.859714.png 1305031460.843836 depth/1305031460.843836.png\n1305031460.891774 rgb/1305031460.891774.png 1305031460.879093 depth/1305031460.879093.png\n1305031460.927562 rgb/1305031460.927562.png 1305031460.943375 depth/1305031460.943375.png\n1305031460.991668 rgb/1305031460.991668.png 1305031460.979083 depth/1305031460.979083.png\n1305031461.027620 rgb/1305031461.027620.png 1305031461.043398 depth/1305031461.043398.png\n1305031461.091728 rgb/1305031461.091728.png 1305031461.079602 depth/1305031461.079602.png\n1305031461.127586 rgb/1305031461.127586.png 1305031461.111961 depth/1305031461.111961.png\n1305031461.159720 rgb/1305031461.159720.png 1305031461.144098 depth/1305031461.144098.png\n1305031461.192013 rgb/1305031461.192013.png 1305031461.179883 depth/1305031461.179883.png\n1305031461.227607 rgb/1305031461.227607.png 1305031461.211180 depth/1305031461.211180.png\n1305031461.259642 rgb/1305031461.259642.png 1305031461.246864 depth/1305031461.246864.png\n1305031461.291656 rgb/1305031461.291656.png 1305031461.278888 depth/1305031461.278888.png\n1305031461.327751 rgb/1305031461.327751.png 1305031461.311240 depth/1305031461.311240.png\n1305031461.359709 rgb/1305031461.359709.png 1305031461.346875 depth/1305031461.346875.png\n1305031461.391708 rgb/1305031461.391708.png 1305031461.378850 depth/1305031461.378850.png\n1305031461.427624 rgb/1305031461.427624.png 1305031461.411130 depth/1305031461.411130.png\n1305031461.459781 rgb/1305031461.459781.png 1305031461.447015 depth/1305031461.447015.png\n1305031461.491677 rgb/1305031461.491677.png 1305031461.478901 depth/1305031461.478901.png\n1305031461.527705 rgb/1305031461.527705.png 1305031461.512120 depth/1305031461.512120.png\n1305031461.559677 rgb/1305031461.559677.png 1305031461.547338 depth/1305031461.547338.png\n1305031461.591690 rgb/1305031461.591690.png 1305031461.578847 depth/1305031461.578847.png\n1305031461.627541 rgb/1305031461.627541.png 1305031461.609662 depth/1305031461.609662.png\n1305031461.659622 rgb/1305031461.659622.png 1305031461.646970 depth/1305031461.646970.png\n1305031461.691563 rgb/1305031461.691563.png 1305031461.676203 depth/1305031461.676203.png\n1305031461.727602 rgb/1305031461.727602.png 1305031461.711212 depth/1305031461.711212.png\n1305031461.759684 rgb/1305031461.759684.png 1305031461.746919 depth/1305031461.746919.png\n1305031461.791612 rgb/1305031461.791612.png 1305031461.778616 depth/1305031461.778616.png\n1305031461.827615 rgb/1305031461.827615.png 1305031461.811319 depth/1305031461.811319.png\n1305031461.859767 rgb/1305031461.859767.png 1305031461.847090 depth/1305031461.847090.png\n1305031461.891723 rgb/1305031461.891723.png 1305031461.879162 depth/1305031461.879162.png\n1305031461.927758 rgb/1305031461.927758.png 1305031461.911121 depth/1305031461.911121.png\n1305031461.959703 rgb/1305031461.959703.png 1305031461.947264 depth/1305031461.947264.png\n1305031461.991590 rgb/1305031461.991590.png 1305031461.979223 depth/1305031461.979223.png\n1305031462.027675 rgb/1305031462.027675.png 1305031462.011791 depth/1305031462.011791.png\n1305031462.059837 rgb/1305031462.059837.png 1305031462.047463 depth/1305031462.047463.png\n1305031462.091777 rgb/1305031462.091777.png 1305031462.079285 depth/1305031462.079285.png\n1305031462.127739 rgb/1305031462.127739.png 1305031462.112081 depth/1305031462.112081.png\n1305031462.159646 rgb/1305031462.159646.png 1305031462.147634 depth/1305031462.147634.png\n1305031462.191641 rgb/1305031462.191641.png 1305031462.179358 depth/1305031462.179358.png\n1305031462.227633 rgb/1305031462.227633.png 1305031462.212836 depth/1305031462.212836.png\n1305031462.259765 rgb/1305031462.259765.png 1305031462.248986 depth/1305031462.248986.png\n1305031462.291629 rgb/1305031462.291629.png 1305031462.280774 depth/1305031462.280774.png\n1305031462.327540 rgb/1305031462.327540.png 1305031462.311931 depth/1305031462.311931.png\n1305031462.359732 rgb/1305031462.359732.png 1305031462.347816 depth/1305031462.347816.png\n1305031462.391695 rgb/1305031462.391695.png 1305031462.379950 depth/1305031462.379950.png\n1305031462.427635 rgb/1305031462.427635.png 1305031462.413016 depth/1305031462.413016.png\n1305031462.459897 rgb/1305031462.459897.png 1305031462.448295 depth/1305031462.448295.png\n1305031462.492008 rgb/1305031462.492008.png 1305031462.480843 depth/1305031462.480843.png\n1305031462.527670 rgb/1305031462.527670.png 1305031462.517041 depth/1305031462.517041.png\n1305031462.559862 rgb/1305031462.559862.png 1305031462.548959 depth/1305031462.548959.png\n1305031462.591862 rgb/1305031462.591862.png 1305031462.581088 depth/1305031462.581088.png\n1305031462.627851 rgb/1305031462.627851.png 1305031462.617123 depth/1305031462.617123.png\n1305031462.659660 rgb/1305031462.659660.png 1305031462.648708 depth/1305031462.648708.png\n1305031462.692548 rgb/1305031462.692548.png 1305031462.680788 depth/1305031462.680788.png\n1305031462.727652 rgb/1305031462.727652.png 1305031462.716812 depth/1305031462.716812.png\n1305031462.759782 rgb/1305031462.759782.png 1305031462.748732 depth/1305031462.748732.png\n1305031462.791943 rgb/1305031462.791943.png 1305031462.780885 depth/1305031462.780885.png\n1305031462.827816 rgb/1305031462.827816.png 1305031462.816821 depth/1305031462.816821.png\n1305031462.859782 rgb/1305031462.859782.png 1305031462.848525 depth/1305031462.848525.png\n1305031462.891847 rgb/1305031462.891847.png 1305031462.880471 depth/1305031462.880471.png\n1305031462.927607 rgb/1305031462.927607.png 1305031462.916800 depth/1305031462.916800.png\n1305031462.959676 rgb/1305031462.959676.png 1305031462.947939 depth/1305031462.947939.png\n1305031462.995550 rgb/1305031462.995550.png 1305031462.979943 depth/1305031462.979943.png\n1305031463.027667 rgb/1305031463.027667.png 1305031463.016121 depth/1305031463.016121.png\n1305031463.059810 rgb/1305031463.059810.png 1305031463.050783 depth/1305031463.050783.png\n1305031463.095809 rgb/1305031463.095809.png 1305031463.076870 depth/1305031463.076870.png\n1305031463.127550 rgb/1305031463.127550.png 1305031463.116806 depth/1305031463.116806.png\n1305031463.159787 rgb/1305031463.159787.png 1305031463.148565 depth/1305031463.148565.png\n1305031463.195657 rgb/1305031463.195657.png 1305031463.180505 depth/1305031463.180505.png\n1305031463.227784 rgb/1305031463.227784.png 1305031463.217123 depth/1305031463.217123.png\n1305031463.260034 rgb/1305031463.260034.png 1305031463.248719 depth/1305031463.248719.png\n1305031463.295737 rgb/1305031463.295737.png 1305031463.278737 depth/1305031463.278737.png\n1305031463.327739 rgb/1305031463.327739.png 1305031463.317110 depth/1305031463.317110.png\n1305031463.359750 rgb/1305031463.359750.png 1305031463.348740 depth/1305031463.348740.png\n1305031463.395630 rgb/1305031463.395630.png 1305031463.380514 depth/1305031463.380514.png\n1305031463.427716 rgb/1305031463.427716.png 1305031463.416326 depth/1305031463.416326.png\n1305031463.459756 rgb/1305031463.459756.png 1305031463.444773 depth/1305031463.444773.png\n1305031463.495629 rgb/1305031463.495629.png 1305031463.480415 depth/1305031463.480415.png\n1305031463.527670 rgb/1305031463.527670.png 1305031463.516994 depth/1305031463.516994.png\n1305031463.559751 rgb/1305031463.559751.png 1305031463.548505 depth/1305031463.548505.png\n1305031463.595600 rgb/1305031463.595600.png 1305031463.580684 depth/1305031463.580684.png\n1305031463.627588 rgb/1305031463.627588.png 1305031463.616671 depth/1305031463.616671.png\n1305031463.659766 rgb/1305031463.659766.png 1305031463.646147 depth/1305031463.646147.png\n1305031463.695640 rgb/1305031463.695640.png 1305031463.683908 depth/1305031463.683908.png\n1305031463.727588 rgb/1305031463.727588.png 1305031463.716110 depth/1305031463.716110.png\n1305031463.759674 rgb/1305031463.759674.png 1305031463.747849 depth/1305031463.747849.png\n1305031463.795647 rgb/1305031463.795647.png 1305031463.783912 depth/1305031463.783912.png\n1305031463.827761 rgb/1305031463.827761.png 1305031463.815883 depth/1305031463.815883.png\n1305031463.859910 rgb/1305031463.859910.png 1305031463.848094 depth/1305031463.848094.png\n1305031463.895648 rgb/1305031463.895648.png 1305031463.883817 depth/1305031463.883817.png\n1305031463.927664 rgb/1305031463.927664.png 1305031463.917433 depth/1305031463.917433.png\n1305031463.959680 rgb/1305031463.959680.png 1305031463.944435 depth/1305031463.944435.png\n1305031463.995821 rgb/1305031463.995821.png 1305031463.983748 depth/1305031463.983748.png\n1305031464.027703 rgb/1305031464.027703.png 1305031464.015867 depth/1305031464.015867.png\n1305031464.059652 rgb/1305031464.059652.png 1305031464.047778 depth/1305031464.047778.png\n1305031464.095634 rgb/1305031464.095634.png 1305031464.083152 depth/1305031464.083152.png\n1305031464.127681 rgb/1305031464.127681.png 1305031464.115837 depth/1305031464.115837.png\n1305031464.159817 rgb/1305031464.159817.png 1305031464.147663 depth/1305031464.147663.png\n1305031464.195585 rgb/1305031464.195585.png 1305031464.183566 depth/1305031464.183566.png\n1305031464.227624 rgb/1305031464.227624.png 1305031464.212447 depth/1305031464.212447.png\n1305031464.259644 rgb/1305031464.259644.png 1305031464.247602 depth/1305031464.247602.png\n1305031464.295667 rgb/1305031464.295667.png 1305031464.283694 depth/1305031464.283694.png\n1305031464.327866 rgb/1305031464.327866.png 1305031464.315699 depth/1305031464.315699.png\n1305031464.359684 rgb/1305031464.359684.png 1305031464.347553 depth/1305031464.347553.png\n1305031464.395611 rgb/1305031464.395611.png 1305031464.383465 depth/1305031464.383465.png\n1305031464.427634 rgb/1305031464.427634.png 1305031464.415539 depth/1305031464.415539.png\n1305031464.459689 rgb/1305031464.459689.png 1305031464.444269 depth/1305031464.444269.png\n1305031464.495633 rgb/1305031464.495633.png 1305031464.487561 depth/1305031464.487561.png\n1305031464.527574 rgb/1305031464.527574.png 1305031464.513688 depth/1305031464.513688.png\n1305031464.559703 rgb/1305031464.559703.png 1305031464.548007 depth/1305031464.548007.png\n1305031464.595698 rgb/1305031464.595698.png 1305031464.584260 depth/1305031464.584260.png\n1305031464.627672 rgb/1305031464.627672.png 1305031464.615688 depth/1305031464.615688.png\n1305031464.659749 rgb/1305031464.659749.png 1305031464.648851 depth/1305031464.648851.png\n1305031464.695663 rgb/1305031464.695663.png 1305031464.684318 depth/1305031464.684318.png\n1305031464.727652 rgb/1305031464.727652.png 1305031464.716305 depth/1305031464.716305.png\n1305031464.759740 rgb/1305031464.759740.png 1305031464.748588 depth/1305031464.748588.png\n1305031464.796021 rgb/1305031464.796021.png 1305031464.784268 depth/1305031464.784268.png\n1305031464.827759 rgb/1305031464.827759.png 1305031464.816195 depth/1305031464.816195.png\n1305031464.859654 rgb/1305031464.859654.png 1305031464.848283 depth/1305031464.848283.png\n1305031464.895817 rgb/1305031464.895817.png 1305031464.884177 depth/1305031464.884177.png\n1305031464.927799 rgb/1305031464.927799.png 1305031464.916391 depth/1305031464.916391.png\n1305031464.959763 rgb/1305031464.959763.png 1305031464.952471 depth/1305031464.952471.png\n1305031464.995687 rgb/1305031464.995687.png 1305031464.984257 depth/1305031464.984257.png\n1305031465.027823 rgb/1305031465.027823.png 1305031465.015390 depth/1305031465.015390.png\n1305031465.059749 rgb/1305031465.059749.png 1305031465.048430 depth/1305031465.048430.png\n1305031465.095700 rgb/1305031465.095700.png 1305031465.083338 depth/1305031465.083338.png\n1305031465.127664 rgb/1305031465.127664.png 1305031465.115475 depth/1305031465.115475.png\n1305031465.159842 rgb/1305031465.159842.png 1305031465.151558 depth/1305031465.151558.png\n1305031465.195564 rgb/1305031465.195564.png 1305031465.183558 depth/1305031465.183558.png\n1305031465.227907 rgb/1305031465.227907.png 1305031465.215832 depth/1305031465.215832.png\n1305031465.259807 rgb/1305031465.259807.png 1305031465.251788 depth/1305031465.251788.png\n1305031465.295623 rgb/1305031465.295623.png 1305031465.283737 depth/1305031465.283737.png\n1305031465.327674 rgb/1305031465.327674.png 1305031465.315985 depth/1305031465.315985.png\n1305031465.359948 rgb/1305031465.359948.png 1305031465.351729 depth/1305031465.351729.png\n1305031465.395586 rgb/1305031465.395586.png 1305031465.383701 depth/1305031465.383701.png\n1305031465.427697 rgb/1305031465.427697.png 1305031465.416543 depth/1305031465.416543.png\n1305031465.460125 rgb/1305031465.460125.png 1305031465.452401 depth/1305031465.452401.png\n1305031465.495703 rgb/1305031465.495703.png 1305031465.483803 depth/1305031465.483803.png\n1305031465.527622 rgb/1305031465.527622.png 1305031465.516043 depth/1305031465.516043.png\n1305031465.559812 rgb/1305031465.559812.png 1305031465.551838 depth/1305031465.551838.png\n1305031465.595599 rgb/1305031465.595599.png 1305031465.583570 depth/1305031465.583570.png\n1305031465.627688 rgb/1305031465.627688.png 1305031465.615685 depth/1305031465.615685.png\n1305031465.660060 rgb/1305031465.660060.png 1305031465.651645 depth/1305031465.651645.png\n1305031465.695668 rgb/1305031465.695668.png 1305031465.684759 depth/1305031465.684759.png\n1305031465.727682 rgb/1305031465.727682.png 1305031465.716279 depth/1305031465.716279.png\n1305031465.759766 rgb/1305031465.759766.png 1305031465.753153 depth/1305031465.753153.png\n1305031465.795937 rgb/1305031465.795937.png 1305031465.784387 depth/1305031465.784387.png\n1305031465.827996 rgb/1305031465.827996.png 1305031465.816591 depth/1305031465.816591.png\n1305031465.859861 rgb/1305031465.859861.png 1305031465.852860 depth/1305031465.852860.png\n1305031465.895494 rgb/1305031465.895494.png 1305031465.884370 depth/1305031465.884370.png\n1305031465.927495 rgb/1305031465.927495.png 1305031465.912828 depth/1305031465.912828.png\n1305031465.959710 rgb/1305031465.959710.png 1305031465.952840 depth/1305031465.952840.png\n1305031465.995753 rgb/1305031465.995753.png 1305031465.984183 depth/1305031465.984183.png\n1305031466.027644 rgb/1305031466.027644.png 1305031466.016599 depth/1305031466.016599.png\n1305031466.059757 rgb/1305031466.059757.png 1305031466.052655 depth/1305031466.052655.png\n1305031466.095840 rgb/1305031466.095840.png 1305031466.083913 depth/1305031466.083913.png\n1305031466.127640 rgb/1305031466.127640.png 1305031466.116400 depth/1305031466.116400.png\n1305031466.160428 rgb/1305031466.160428.png 1305031466.152540 depth/1305031466.152540.png\n1305031466.195833 rgb/1305031466.195833.png 1305031466.184186 depth/1305031466.184186.png\n1305031466.227951 rgb/1305031466.227951.png 1305031466.220477 depth/1305031466.220477.png\n1305031466.259815 rgb/1305031466.259815.png 1305031466.252491 depth/1305031466.252491.png\n1305031466.295737 rgb/1305031466.295737.png 1305031466.284389 depth/1305031466.284389.png\n1305031466.327702 rgb/1305031466.327702.png 1305031466.320055 depth/1305031466.320055.png\n1305031466.359829 rgb/1305031466.359829.png 1305031466.352082 depth/1305031466.352082.png\n1305031466.395784 rgb/1305031466.395784.png 1305031466.384479 depth/1305031466.384479.png\n1305031466.427819 rgb/1305031466.427819.png 1305031466.420844 depth/1305031466.420844.png\n1305031466.459790 rgb/1305031466.459790.png 1305031466.452369 depth/1305031466.452369.png\n1305031466.495809 rgb/1305031466.495809.png 1305031466.483315 depth/1305031466.483315.png\n1305031466.527538 rgb/1305031466.527538.png 1305031466.519548 depth/1305031466.519548.png\n1305031466.560353 rgb/1305031466.560353.png 1305031466.552219 depth/1305031466.552219.png\n1305031466.595936 rgb/1305031466.595936.png 1305031466.584438 depth/1305031466.584438.png\n1305031466.627549 rgb/1305031466.627549.png 1305031466.620424 depth/1305031466.620424.png\n1305031466.659688 rgb/1305031466.659688.png 1305031466.648654 depth/1305031466.648654.png\n1305031466.695822 rgb/1305031466.695822.png 1305031466.684412 depth/1305031466.684412.png\n1305031466.728074 rgb/1305031466.728074.png 1305031466.719744 depth/1305031466.719744.png\n1305031466.759637 rgb/1305031466.759637.png 1305031466.748734 depth/1305031466.748734.png\n1305031466.795604 rgb/1305031466.795604.png 1305031466.784300 depth/1305031466.784300.png\n1305031466.827879 rgb/1305031466.827879.png 1305031466.819502 depth/1305031466.819502.png\n1305031466.859665 rgb/1305031466.859665.png 1305031466.851527 depth/1305031466.851527.png\n1305031466.895694 rgb/1305031466.895694.png 1305031466.883430 depth/1305031466.883430.png\n1305031466.927756 rgb/1305031466.927756.png 1305031466.919411 depth/1305031466.919411.png\n1305031466.959728 rgb/1305031466.959728.png 1305031466.952451 depth/1305031466.952451.png\n1305031466.995712 rgb/1305031466.995712.png 1305031466.984027 depth/1305031466.984027.png\n1305031467.027843 rgb/1305031467.027843.png 1305031467.020424 depth/1305031467.020424.png\n1305031467.059700 rgb/1305031467.059700.png 1305031467.052391 depth/1305031467.052391.png\n1305031467.095687 rgb/1305031467.095687.png 1305031467.084130 depth/1305031467.084130.png\n1305031467.128974 rgb/1305031467.128974.png 1305031467.120528 depth/1305031467.120528.png\n1305031467.159660 rgb/1305031467.159660.png 1305031467.152363 depth/1305031467.152363.png\n1305031467.195663 rgb/1305031467.195663.png 1305031467.184216 depth/1305031467.184216.png\n1305031467.227704 rgb/1305031467.227704.png 1305031467.220466 depth/1305031467.220466.png\n1305031467.259694 rgb/1305031467.259694.png 1305031467.252275 depth/1305031467.252275.png\n1305031467.295846 rgb/1305031467.295846.png 1305031467.284258 depth/1305031467.284258.png\n1305031467.328008 rgb/1305031467.328008.png 1305031467.318028 depth/1305031467.318028.png\n1305031467.359654 rgb/1305031467.359654.png 1305031467.349355 depth/1305031467.349355.png\n1305031467.395756 rgb/1305031467.395756.png 1305031467.383844 depth/1305031467.383844.png\n1305031467.427783 rgb/1305031467.427783.png 1305031467.420160 depth/1305031467.420160.png\n1305031467.459692 rgb/1305031467.459692.png 1305031467.452057 depth/1305031467.452057.png\n1305031467.496058 rgb/1305031467.496058.png 1305031467.484357 depth/1305031467.484357.png\n1305031467.527663 rgb/1305031467.527663.png 1305031467.520535 depth/1305031467.520535.png\n1305031467.559763 rgb/1305031467.559763.png 1305031467.552164 depth/1305031467.552164.png\n1305031467.595989 rgb/1305031467.595989.png 1305031467.584354 depth/1305031467.584354.png\n1305031467.627532 rgb/1305031467.627532.png 1305031467.618680 depth/1305031467.618680.png\n1305031467.659626 rgb/1305031467.659626.png 1305031467.651977 depth/1305031467.651977.png\n1305031467.695886 rgb/1305031467.695886.png 1305031467.686044 depth/1305031467.686044.png\n1305031467.727535 rgb/1305031467.727535.png 1305031467.718326 depth/1305031467.718326.png\n1305031467.759907 rgb/1305031467.759907.png 1305031467.752580 depth/1305031467.752580.png\n1305031467.796075 rgb/1305031467.796075.png 1305031467.788562 depth/1305031467.788562.png\n1305031467.827800 rgb/1305031467.827800.png 1305031467.820454 depth/1305031467.820454.png\n1305031467.859729 rgb/1305031467.859729.png 1305031467.852678 depth/1305031467.852678.png\n1305031467.895947 rgb/1305031467.895947.png 1305031467.888472 depth/1305031467.888472.png\n1305031467.927754 rgb/1305031467.927754.png 1305031467.920800 depth/1305031467.920800.png\n1305031467.959826 rgb/1305031467.959826.png 1305031467.952485 depth/1305031467.952485.png\n1305031467.995754 rgb/1305031467.995754.png 1305031467.988523 depth/1305031467.988523.png\n1305031468.028107 rgb/1305031468.028107.png 1305031468.020491 depth/1305031468.020491.png\n1305031468.059850 rgb/1305031468.059850.png 1305031468.052668 depth/1305031468.052668.png\n1305031468.095867 rgb/1305031468.095867.png 1305031468.088379 depth/1305031468.088379.png\n1305031468.127816 rgb/1305031468.127816.png 1305031468.120522 depth/1305031468.120522.png\n1305031468.159864 rgb/1305031468.159864.png 1305031468.152356 depth/1305031468.152356.png\n1305031468.195985 rgb/1305031468.195985.png 1305031468.188327 depth/1305031468.188327.png\n1305031468.228158 rgb/1305031468.228158.png 1305031468.220648 depth/1305031468.220648.png\n1305031468.259754 rgb/1305031468.259754.png 1305031468.252517 depth/1305031468.252517.png\n1305031468.295830 rgb/1305031468.295830.png 1305031468.288361 depth/1305031468.288361.png\n1305031468.327847 rgb/1305031468.327847.png 1305031468.320522 depth/1305031468.320522.png\n1305031468.359787 rgb/1305031468.359787.png 1305031468.352594 depth/1305031468.352594.png\n1305031468.395860 rgb/1305031468.395860.png 1305031468.384700 depth/1305031468.384700.png\n1305031468.428025 rgb/1305031468.428025.png 1305031468.420595 depth/1305031468.420595.png\n1305031468.459759 rgb/1305031468.459759.png 1305031468.452605 depth/1305031468.452605.png\n1305031468.495809 rgb/1305031468.495809.png 1305031468.488646 depth/1305031468.488646.png\n1305031468.527756 rgb/1305031468.527756.png 1305031468.520786 depth/1305031468.520786.png\n1305031468.559739 rgb/1305031468.559739.png 1305031468.552701 depth/1305031468.552701.png\n1305031468.595768 rgb/1305031468.595768.png 1305031468.588614 depth/1305031468.588614.png\n1305031468.627626 rgb/1305031468.627626.png 1305031468.620590 depth/1305031468.620590.png\n1305031468.659579 rgb/1305031468.659579.png 1305031468.656644 depth/1305031468.656644.png\n1305031468.695835 rgb/1305031468.695835.png 1305031468.688643 depth/1305031468.688643.png\n1305031468.727785 rgb/1305031468.727785.png 1305031468.720560 depth/1305031468.720560.png\n1305031468.759628 rgb/1305031468.759628.png 1305031468.756725 depth/1305031468.756725.png\n1305031468.795796 rgb/1305031468.795796.png 1305031468.788562 depth/1305031468.788562.png\n1305031468.829247 rgb/1305031468.829247.png 1305031468.817997 depth/1305031468.817997.png\n1305031468.859659 rgb/1305031468.859659.png 1305031468.854887 depth/1305031468.854887.png\n1305031468.895873 rgb/1305031468.895873.png 1305031468.889220 depth/1305031468.889220.png\n1305031468.928141 rgb/1305031468.928141.png 1305031468.920539 depth/1305031468.920539.png\n1305031468.959594 rgb/1305031468.959594.png 1305031468.956482 depth/1305031468.956482.png\n1305031468.995711 rgb/1305031468.995711.png 1305031468.986011 depth/1305031468.986011.png\n1305031469.027699 rgb/1305031469.027699.png 1305031469.020731 depth/1305031469.020731.png\n1305031469.059832 rgb/1305031469.059832.png 1305031469.056318 depth/1305031469.056318.png\n1305031469.095723 rgb/1305031469.095723.png 1305031469.088069 depth/1305031469.088069.png\n1305031469.127679 rgb/1305031469.127679.png 1305031469.119984 depth/1305031469.119984.png\n1305031469.159703 rgb/1305031469.159703.png 1305031469.155046 depth/1305031469.155046.png\n1305031469.195540 rgb/1305031469.195540.png 1305031469.184648 depth/1305031469.184648.png\n1305031469.227754 rgb/1305031469.227754.png 1305031469.219541 depth/1305031469.219541.png\n1305031469.259586 rgb/1305031469.259586.png 1305031469.256002 depth/1305031469.256002.png\n1305031469.296754 rgb/1305031469.296754.png 1305031469.288263 depth/1305031469.288263.png\n1305031469.327618 rgb/1305031469.327618.png 1305031469.319772 depth/1305031469.319772.png\n1305031469.359592 rgb/1305031469.359592.png 1305031469.356116 depth/1305031469.356116.png\n1305031469.395695 rgb/1305031469.395695.png 1305031469.388556 depth/1305031469.388556.png\n1305031469.427651 rgb/1305031469.427651.png 1305031469.420278 depth/1305031469.420278.png\n1305031469.459668 rgb/1305031469.459668.png 1305031469.456563 depth/1305031469.456563.png\n1305031469.495744 rgb/1305031469.495744.png 1305031469.488520 depth/1305031469.488520.png\n1305031469.527622 rgb/1305031469.527622.png 1305031469.520417 depth/1305031469.520417.png\n1305031469.559645 rgb/1305031469.559645.png 1305031469.556139 depth/1305031469.556139.png\n1305031469.595755 rgb/1305031469.595755.png 1305031469.588500 depth/1305031469.588500.png\n1305031469.627752 rgb/1305031469.627752.png 1305031469.620563 depth/1305031469.620563.png\n1305031469.659590 rgb/1305031469.659590.png 1305031469.656279 depth/1305031469.656279.png\n1305031469.695613 rgb/1305031469.695613.png 1305031469.687925 depth/1305031469.687925.png\n1305031469.727679 rgb/1305031469.727679.png 1305031469.718943 depth/1305031469.718943.png\n1305031469.759599 rgb/1305031469.759599.png 1305031469.756754 depth/1305031469.756754.png\n1305031469.795621 rgb/1305031469.795621.png 1305031469.784733 depth/1305031469.784733.png\n1305031469.827526 rgb/1305031469.827526.png 1305031469.820544 depth/1305031469.820544.png\n1305031469.859574 rgb/1305031469.859574.png 1305031469.854359 depth/1305031469.854359.png\n1305031469.895755 rgb/1305031469.895755.png 1305031469.885343 depth/1305031469.885343.png\n1305031469.927854 rgb/1305031469.927854.png 1305031469.921773 depth/1305031469.921773.png\n1305031469.959805 rgb/1305031469.959805.png 1305031469.953180 depth/1305031469.953180.png\n1305031469.995551 rgb/1305031469.995551.png 1305031469.985327 depth/1305031469.985327.png\n1305031470.027694 rgb/1305031470.027694.png 1305031470.024714 depth/1305031470.024714.png\n1305031470.059638 rgb/1305031470.059638.png 1305031470.057400 depth/1305031470.057400.png\n1305031470.095944 rgb/1305031470.095944.png 1305031470.088874 depth/1305031470.088874.png\n1305031470.127633 rgb/1305031470.127633.png 1305031470.124820 depth/1305031470.124820.png\n1305031470.159626 rgb/1305031470.159626.png 1305031470.156744 depth/1305031470.156744.png\n1305031470.196092 rgb/1305031470.196092.png 1305031470.188876 depth/1305031470.188876.png\n1305031470.227618 rgb/1305031470.227618.png 1305031470.224776 depth/1305031470.224776.png\n1305031470.259965 rgb/1305031470.259965.png 1305031470.253015 depth/1305031470.253015.png\n1305031470.295718 rgb/1305031470.295718.png 1305031470.287867 depth/1305031470.287867.png\n1305031470.327644 rgb/1305031470.327644.png 1305031470.324266 depth/1305031470.324266.png\n1305031470.359624 rgb/1305031470.359624.png 1305031470.356871 depth/1305031470.356871.png\n1305031470.395823 rgb/1305031470.395823.png 1305031470.388056 depth/1305031470.388056.png\n1305031470.427641 rgb/1305031470.427641.png 1305031470.424090 depth/1305031470.424090.png\n1305031470.459721 rgb/1305031470.459721.png 1305031470.455875 depth/1305031470.455875.png\n1305031470.495686 rgb/1305031470.495686.png 1305031470.487958 depth/1305031470.487958.png\n1305031470.527689 rgb/1305031470.527689.png 1305031470.524431 depth/1305031470.524431.png\n1305031470.559677 rgb/1305031470.559677.png 1305031470.556484 depth/1305031470.556484.png\n1305031470.595760 rgb/1305031470.595760.png 1305031470.588797 depth/1305031470.588797.png\n1305031470.627729 rgb/1305031470.627729.png 1305031470.624535 depth/1305031470.624535.png\n1305031470.659690 rgb/1305031470.659690.png 1305031470.656787 depth/1305031470.656787.png\n1305031470.695630 rgb/1305031470.695630.png 1305031470.688640 depth/1305031470.688640.png\n1305031470.727654 rgb/1305031470.727654.png 1305031470.724461 depth/1305031470.724461.png\n1305031470.759682 rgb/1305031470.759682.png 1305031470.755944 depth/1305031470.755944.png\n1305031470.795615 rgb/1305031470.795615.png 1305031470.788407 depth/1305031470.788407.png\n1305031470.827831 rgb/1305031470.827831.png 1305031470.820633 depth/1305031470.820633.png\n1305031470.859645 rgb/1305031470.859645.png 1305031470.855509 depth/1305031470.855509.png\n1305031470.895722 rgb/1305031470.895722.png 1305031470.886079 depth/1305031470.886079.png\n1305031470.927684 rgb/1305031470.927684.png 1305031470.924410 depth/1305031470.924410.png\n1305031470.959647 rgb/1305031470.959647.png 1305031470.956439 depth/1305031470.956439.png\n1305031470.995996 rgb/1305031470.995996.png 1305031470.988276 depth/1305031470.988276.png\n1305031471.027644 rgb/1305031471.027644.png 1305031471.024309 depth/1305031471.024309.png\n1305031471.059636 rgb/1305031471.059636.png 1305031471.056616 depth/1305031471.056616.png\n1305031471.095777 rgb/1305031471.095777.png 1305031471.088440 depth/1305031471.088440.png\n1305031471.127663 rgb/1305031471.127663.png 1305031471.123837 depth/1305031471.123837.png\n1305031471.159649 rgb/1305031471.159649.png 1305031471.155886 depth/1305031471.155886.png\n1305031471.195703 rgb/1305031471.195703.png 1305031471.192698 depth/1305031471.192698.png\n1305031471.227569 rgb/1305031471.227569.png 1305031471.224404 depth/1305031471.224404.png\n1305031471.259722 rgb/1305031471.259722.png 1305031471.256397 depth/1305031471.256397.png\n1305031471.296068 rgb/1305031471.296068.png 1305031471.288603 depth/1305031471.288603.png\n1305031471.327642 rgb/1305031471.327642.png 1305031471.324440 depth/1305031471.324440.png\n1305031471.359615 rgb/1305031471.359615.png 1305031471.356569 depth/1305031471.356569.png\n1305031471.395730 rgb/1305031471.395730.png 1305031471.392751 depth/1305031471.392751.png\n1305031471.427704 rgb/1305031471.427704.png 1305031471.424494 depth/1305031471.424494.png\n1305031471.459647 rgb/1305031471.459647.png 1305031471.456975 depth/1305031471.456975.png\n1305031471.496491 rgb/1305031471.496491.png 1305031471.492705 depth/1305031471.492705.png\n1305031471.527624 rgb/1305031471.527624.png 1305031471.524343 depth/1305031471.524343.png\n1305031471.559671 rgb/1305031471.559671.png 1305031471.556561 depth/1305031471.556561.png\n1305031471.595702 rgb/1305031471.595702.png 1305031471.592606 depth/1305031471.592606.png\n1305031471.627621 rgb/1305031471.627621.png 1305031471.624486 depth/1305031471.624486.png\n1305031471.659642 rgb/1305031471.659642.png 1305031471.656831 depth/1305031471.656831.png\n1305031471.695609 rgb/1305031471.695609.png 1305031471.693182 depth/1305031471.693182.png\n1305031471.727501 rgb/1305031471.727501.png 1305031471.724753 depth/1305031471.724753.png\n1305031471.759702 rgb/1305031471.759702.png 1305031471.753002 depth/1305031471.753002.png\n1305031471.795801 rgb/1305031471.795801.png 1305031471.792706 depth/1305031471.792706.png\n1305031471.827639 rgb/1305031471.827639.png 1305031471.823821 depth/1305031471.823821.png\n1305031471.859665 rgb/1305031471.859665.png 1305031471.855793 depth/1305031471.855793.png\n1305031471.895604 rgb/1305031471.895604.png 1305031471.892838 depth/1305031471.892838.png\n1305031471.927651 rgb/1305031471.927651.png 1305031471.924928 depth/1305031471.924928.png\n1305031471.959643 rgb/1305031471.959643.png 1305031471.957162 depth/1305031471.957162.png\n1305031471.995573 rgb/1305031471.995573.png 1305031471.993177 depth/1305031471.993177.png\n1305031472.027638 rgb/1305031472.027638.png 1305031472.024660 depth/1305031472.024660.png\n1305031472.059668 rgb/1305031472.059668.png 1305031472.058063 depth/1305031472.058063.png\n1305031472.095601 rgb/1305031472.095601.png 1305031472.092883 depth/1305031472.092883.png\n1305031472.127594 rgb/1305031472.127594.png 1305031472.124760 depth/1305031472.124760.png\n1305031472.159645 rgb/1305031472.159645.png 1305031472.156982 depth/1305031472.156982.png\n1305031472.195682 rgb/1305031472.195682.png 1305031472.192890 depth/1305031472.192890.png\n1305031472.227626 rgb/1305031472.227626.png 1305031472.224678 depth/1305031472.224678.png\n1305031472.263840 rgb/1305031472.263840.png 1305031472.256642 depth/1305031472.256642.png\n1305031472.295671 rgb/1305031472.295671.png 1305031472.293139 depth/1305031472.293139.png\n1305031472.327678 rgb/1305031472.327678.png 1305031472.324844 depth/1305031472.324844.png\n1305031472.363577 rgb/1305031472.363577.png 1305031472.360912 depth/1305031472.360912.png\n1305031472.395599 rgb/1305031472.395599.png 1305031472.392956 depth/1305031472.392956.png\n1305031472.427686 rgb/1305031472.427686.png 1305031472.424694 depth/1305031472.424694.png\n1305031472.463603 rgb/1305031472.463603.png 1305031472.460919 depth/1305031472.460919.png\n1305031472.495626 rgb/1305031472.495626.png 1305031472.492972 depth/1305031472.492972.png\n1305031472.527625 rgb/1305031472.527625.png 1305031472.524781 depth/1305031472.524781.png\n1305031472.563587 rgb/1305031472.563587.png 1305031472.561296 depth/1305031472.561296.png\n1305031472.595675 rgb/1305031472.595675.png 1305031472.592968 depth/1305031472.592968.png\n1305031472.627701 rgb/1305031472.627701.png 1305031472.624647 depth/1305031472.624647.png\n1305031472.663575 rgb/1305031472.663575.png 1305031472.660836 depth/1305031472.660836.png\n1305031472.695755 rgb/1305031472.695755.png 1305031472.693008 depth/1305031472.693008.png\n1305031472.727628 rgb/1305031472.727628.png 1305031472.724752 depth/1305031472.724752.png\n1305031472.763578 rgb/1305031472.763578.png 1305031472.760654 depth/1305031472.760654.png\n1305031472.795640 rgb/1305031472.795640.png 1305031472.792775 depth/1305031472.792775.png\n1305031472.827627 rgb/1305031472.827627.png 1305031472.824692 depth/1305031472.824692.png\n1305031472.863598 rgb/1305031472.863598.png 1305031472.860936 depth/1305031472.860936.png\n1305031472.895713 rgb/1305031472.895713.png 1305031472.892944 depth/1305031472.892944.png\n1305031472.927685 rgb/1305031472.927685.png 1305031472.924814 depth/1305031472.924814.png\n1305031472.963756 rgb/1305031472.963756.png 1305031472.961213 depth/1305031472.961213.png\n1305031472.995704 rgb/1305031472.995704.png 1305031472.992815 depth/1305031472.992815.png\n1305031473.027638 rgb/1305031473.027638.png 1305031473.024564 depth/1305031473.024564.png\n1305031473.063684 rgb/1305031473.063684.png 1305031473.060795 depth/1305031473.060795.png\n1305031473.095695 rgb/1305031473.095695.png 1305031473.092012 depth/1305031473.092012.png\n1305031473.127744 rgb/1305031473.127744.png 1305031473.124072 depth/1305031473.124072.png\n1305031473.167060 rgb/1305031473.167060.png 1305031473.158420 depth/1305031473.158420.png\n1305031473.196069 rgb/1305031473.196069.png 1305031473.190828 depth/1305031473.190828.png\n"
  },
  {
    "path": "Examples/RGB-D/associations/fr1_desk2.txt",
    "content": "1305031526.671473 rgb/1305031526.671473.png 1305031526.688356 depth/1305031526.688356.png\n1305031526.707547 rgb/1305031526.707547.png 1305031526.721587 depth/1305031526.721587.png\n1305031526.771481 rgb/1305031526.771481.png 1305031526.755957 depth/1305031526.755957.png\n1305031526.807455 rgb/1305031526.807455.png 1305031526.822643 depth/1305031526.822643.png\n1305031526.871446 rgb/1305031526.871446.png 1305031526.856844 depth/1305031526.856844.png\n1305031526.907484 rgb/1305031526.907484.png 1305031526.920578 depth/1305031526.920578.png\n1305031526.939618 rgb/1305031526.939618.png 1305031526.955033 depth/1305031526.955033.png\n1305031526.971510 rgb/1305031526.971510.png 1305031526.987606 depth/1305031526.987606.png\n1305031527.007595 rgb/1305031527.007595.png 1305031527.020791 depth/1305031527.020791.png\n1305031527.039512 rgb/1305031527.039512.png 1305031527.055070 depth/1305031527.055070.png\n1305031527.071487 rgb/1305031527.071487.png 1305031527.086965 depth/1305031527.086965.png\n1305031527.107498 rgb/1305031527.107498.png 1305031527.119854 depth/1305031527.119854.png\n1305031527.139473 rgb/1305031527.139473.png 1305031527.155465 depth/1305031527.155465.png\n1305031527.171540 rgb/1305031527.171540.png 1305031527.186447 depth/1305031527.186447.png\n1305031527.207588 rgb/1305031527.207588.png 1305031527.222219 depth/1305031527.222219.png\n1305031527.271501 rgb/1305031527.271501.png 1305031527.256275 depth/1305031527.256275.png\n1305031527.307472 rgb/1305031527.307472.png 1305031527.323213 depth/1305031527.323213.png\n1305031527.339636 rgb/1305031527.339636.png 1305031527.355197 depth/1305031527.355197.png\n1305031527.371505 rgb/1305031527.371505.png 1305031527.388471 depth/1305031527.388471.png\n1305031527.407412 rgb/1305031527.407412.png 1305031527.422926 depth/1305031527.422926.png\n1305031527.439476 rgb/1305031527.439476.png 1305031527.455773 depth/1305031527.455773.png\n1305031527.471497 rgb/1305031527.471497.png 1305031527.486055 depth/1305031527.486055.png\n1305031527.507487 rgb/1305031527.507487.png 1305031527.522397 depth/1305031527.522397.png\n1305031527.539741 rgb/1305031527.539741.png 1305031527.554573 depth/1305031527.554573.png\n1305031527.571506 rgb/1305031527.571506.png 1305031527.586987 depth/1305031527.586987.png\n1305031527.607559 rgb/1305031527.607559.png 1305031527.622793 depth/1305031527.622793.png\n1305031527.671547 rgb/1305031527.671547.png 1305031527.656028 depth/1305031527.656028.png\n1305031527.707520 rgb/1305031527.707520.png 1305031527.721751 depth/1305031527.721751.png\n1305031527.771461 rgb/1305031527.771461.png 1305031527.756472 depth/1305031527.756472.png\n1305031527.807581 rgb/1305031527.807581.png 1305031527.789333 depth/1305031527.789333.png\n1305031527.839601 rgb/1305031527.839601.png 1305031527.825562 depth/1305031527.825562.png\n1305031527.871464 rgb/1305031527.871464.png 1305031527.857855 depth/1305031527.857855.png\n1305031527.907477 rgb/1305031527.907477.png 1305031527.922214 depth/1305031527.922214.png\n1305031527.939566 rgb/1305031527.939566.png 1305031527.954490 depth/1305031527.954490.png\n1305031527.971502 rgb/1305031527.971502.png 1305031527.987977 depth/1305031527.987977.png\n1305031528.039560 rgb/1305031528.039560.png 1305031528.025614 depth/1305031528.025614.png\n1305031528.071546 rgb/1305031528.071546.png 1305031528.085297 depth/1305031528.085297.png\n1305031528.107513 rgb/1305031528.107513.png 1305031528.124333 depth/1305031528.124333.png\n1305031528.139513 rgb/1305031528.139513.png 1305031528.151873 depth/1305031528.151873.png\n1305031528.171523 rgb/1305031528.171523.png 1305031528.186872 depth/1305031528.186872.png\n1305031528.207527 rgb/1305031528.207527.png 1305031528.220887 depth/1305031528.220887.png\n1305031528.239493 rgb/1305031528.239493.png 1305031528.251953 depth/1305031528.251953.png\n1305031528.275450 rgb/1305031528.275450.png 1305031528.284263 depth/1305031528.284263.png\n1305031528.307665 rgb/1305031528.307665.png 1305031528.321639 depth/1305031528.321639.png\n1305031528.339593 rgb/1305031528.339593.png 1305031528.355032 depth/1305031528.355032.png\n1305031528.375435 rgb/1305031528.375435.png 1305031528.384839 depth/1305031528.384839.png\n1305031528.407459 rgb/1305031528.407459.png 1305031528.424006 depth/1305031528.424006.png\n1305031528.439469 rgb/1305031528.439469.png 1305031528.453962 depth/1305031528.453962.png\n1305031528.475342 rgb/1305031528.475342.png 1305031528.490720 depth/1305031528.490720.png\n1305031528.539626 rgb/1305031528.539626.png 1305031528.524649 depth/1305031528.524649.png\n1305031528.575449 rgb/1305031528.575449.png 1305031528.557069 depth/1305031528.557069.png\n1305031528.607841 rgb/1305031528.607841.png 1305031528.592924 depth/1305031528.592924.png\n1305031528.639487 rgb/1305031528.639487.png 1305031528.654033 depth/1305031528.654033.png\n1305031528.707447 rgb/1305031528.707447.png 1305031528.692143 depth/1305031528.692143.png\n1305031528.739609 rgb/1305031528.739609.png 1305031528.725000 depth/1305031528.725000.png\n1305031528.775443 rgb/1305031528.775443.png 1305031528.756620 depth/1305031528.756620.png\n1305031528.807559 rgb/1305031528.807559.png 1305031528.792160 depth/1305031528.792160.png\n1305031528.839572 rgb/1305031528.839572.png 1305031528.824057 depth/1305031528.824057.png\n1305031528.875433 rgb/1305031528.875433.png 1305031528.856114 depth/1305031528.856114.png\n1305031528.907519 rgb/1305031528.907519.png 1305031528.892684 depth/1305031528.892684.png\n1305031528.939602 rgb/1305031528.939602.png 1305031528.924061 depth/1305031528.924061.png\n1305031528.975465 rgb/1305031528.975465.png 1305031528.956027 depth/1305031528.956027.png\n1305031529.007487 rgb/1305031529.007487.png 1305031528.991870 depth/1305031528.991870.png\n1305031529.039494 rgb/1305031529.039494.png 1305031529.024164 depth/1305031529.024164.png\n1305031529.075422 rgb/1305031529.075422.png 1305031529.057246 depth/1305031529.057246.png\n1305031529.107523 rgb/1305031529.107523.png 1305031529.092696 depth/1305031529.092696.png\n1305031529.139597 rgb/1305031529.139597.png 1305031529.124051 depth/1305031529.124051.png\n1305031529.175411 rgb/1305031529.175411.png 1305031529.156187 depth/1305031529.156187.png\n1305031529.207466 rgb/1305031529.207466.png 1305031529.192085 depth/1305031529.192085.png\n1305031529.239515 rgb/1305031529.239515.png 1305031529.224200 depth/1305031529.224200.png\n1305031529.275389 rgb/1305031529.275389.png 1305031529.291235 depth/1305031529.291235.png\n1305031529.307413 rgb/1305031529.307413.png 1305031529.323356 depth/1305031529.323356.png\n1305031529.339486 rgb/1305031529.339486.png 1305031529.355813 depth/1305031529.355813.png\n1305031529.375399 rgb/1305031529.375399.png 1305031529.388855 depth/1305031529.388855.png\n1305031529.407513 rgb/1305031529.407513.png 1305031529.423010 depth/1305031529.423010.png\n1305031529.439502 rgb/1305031529.439502.png 1305031529.457448 depth/1305031529.457448.png\n1305031529.475403 rgb/1305031529.475403.png 1305031529.491343 depth/1305031529.491343.png\n1305031529.507485 rgb/1305031529.507485.png 1305031529.522171 depth/1305031529.522171.png\n1305031529.539489 rgb/1305031529.539489.png 1305031529.556350 depth/1305031529.556350.png\n1305031529.607479 rgb/1305031529.607479.png 1305031529.593324 depth/1305031529.593324.png\n1305031529.639746 rgb/1305031529.639746.png 1305031529.623772 depth/1305031529.623772.png\n1305031529.675618 rgb/1305031529.675618.png 1305031529.657753 depth/1305031529.657753.png\n1305031529.707557 rgb/1305031529.707557.png 1305031529.692840 depth/1305031529.692840.png\n1305031529.739568 rgb/1305031529.739568.png 1305031529.725566 depth/1305031529.725566.png\n1305031529.775501 rgb/1305031529.775501.png 1305031529.759598 depth/1305031529.759598.png\n1305031529.807516 rgb/1305031529.807516.png 1305031529.792805 depth/1305031529.792805.png\n1305031529.839505 rgb/1305031529.839505.png 1305031529.825293 depth/1305031529.825293.png\n1305031529.875495 rgb/1305031529.875495.png 1305031529.891119 depth/1305031529.891119.png\n1305031529.939498 rgb/1305031529.939498.png 1305031529.925850 depth/1305031529.925850.png\n1305031529.975501 rgb/1305031529.975501.png 1305031529.960102 depth/1305031529.960102.png\n1305031530.007409 rgb/1305031530.007409.png 1305031529.992331 depth/1305031529.992331.png\n1305031530.039454 rgb/1305031530.039454.png 1305031530.024225 depth/1305031530.024225.png\n1305031530.075443 rgb/1305031530.075443.png 1305031530.059982 depth/1305031530.059982.png\n1305031530.107445 rgb/1305031530.107445.png 1305031530.091203 depth/1305031530.091203.png\n1305031530.139497 rgb/1305031530.139497.png 1305031530.125990 depth/1305031530.125990.png\n1305031530.175410 rgb/1305031530.175410.png 1305031530.159636 depth/1305031530.159636.png\n1305031530.207486 rgb/1305031530.207486.png 1305031530.191494 depth/1305031530.191494.png\n1305031530.239446 rgb/1305031530.239446.png 1305031530.224007 depth/1305031530.224007.png\n1305031530.275407 rgb/1305031530.275407.png 1305031530.259074 depth/1305031530.259074.png\n1305031530.307544 rgb/1305031530.307544.png 1305031530.292738 depth/1305031530.292738.png\n1305031530.339724 rgb/1305031530.339724.png 1305031530.324398 depth/1305031530.324398.png\n1305031530.375386 rgb/1305031530.375386.png 1305031530.355958 depth/1305031530.355958.png\n1305031530.407465 rgb/1305031530.407465.png 1305031530.391987 depth/1305031530.391987.png\n1305031530.439553 rgb/1305031530.439553.png 1305031530.423101 depth/1305031530.423101.png\n1305031530.475439 rgb/1305031530.475439.png 1305031530.458850 depth/1305031530.458850.png\n1305031530.507461 rgb/1305031530.507461.png 1305031530.492200 depth/1305031530.492200.png\n1305031530.539532 rgb/1305031530.539532.png 1305031530.524323 depth/1305031530.524323.png\n1305031530.575433 rgb/1305031530.575433.png 1305031530.591301 depth/1305031530.591301.png\n1305031530.607559 rgb/1305031530.607559.png 1305031530.623002 depth/1305031530.623002.png\n1305031530.639507 rgb/1305031530.639507.png 1305031530.656445 depth/1305031530.656445.png\n1305031530.675401 rgb/1305031530.675401.png 1305031530.691015 depth/1305031530.691015.png\n1305031530.739522 rgb/1305031530.739522.png 1305031530.723869 depth/1305031530.723869.png\n1305031530.775437 rgb/1305031530.775437.png 1305031530.790818 depth/1305031530.790818.png\n1305031530.807467 rgb/1305031530.807467.png 1305031530.822584 depth/1305031530.822584.png\n1305031530.839463 rgb/1305031530.839463.png 1305031530.858371 depth/1305031530.858371.png\n1305031530.875401 rgb/1305031530.875401.png 1305031530.890688 depth/1305031530.890688.png\n1305031530.939462 rgb/1305031530.939462.png 1305031530.923878 depth/1305031530.923878.png\n1305031530.975286 rgb/1305031530.975286.png 1305031530.988081 depth/1305031530.988081.png\n1305031531.039689 rgb/1305031531.039689.png 1305031531.027310 depth/1305031531.027310.png\n1305031531.075325 rgb/1305031531.075325.png 1305031531.091208 depth/1305031531.091208.png\n1305031531.139581 rgb/1305031531.139581.png 1305031531.126140 depth/1305031531.126140.png\n1305031531.175355 rgb/1305031531.175355.png 1305031531.190137 depth/1305031531.190137.png\n1305031531.239619 rgb/1305031531.239619.png 1305031531.228127 depth/1305031531.228127.png\n1305031531.275515 rgb/1305031531.275515.png 1305031531.290185 depth/1305031531.290185.png\n1305031531.339595 rgb/1305031531.339595.png 1305031531.327763 depth/1305031531.327763.png\n1305031531.375434 rgb/1305031531.375434.png 1305031531.389868 depth/1305031531.389868.png\n1305031531.439644 rgb/1305031531.439644.png 1305031531.427177 depth/1305031531.427177.png\n1305031531.475324 rgb/1305031531.475324.png 1305031531.459698 depth/1305031531.459698.png\n1305031531.507602 rgb/1305031531.507602.png 1305031531.492107 depth/1305031531.492107.png\n1305031531.539487 rgb/1305031531.539487.png 1305031531.527542 depth/1305031531.527542.png\n1305031531.575392 rgb/1305031531.575392.png 1305031531.560506 depth/1305031531.560506.png\n1305031531.607419 rgb/1305031531.607419.png 1305031531.592018 depth/1305031531.592018.png\n1305031531.639521 rgb/1305031531.639521.png 1305031531.628037 depth/1305031531.628037.png\n1305031531.675444 rgb/1305031531.675444.png 1305031531.659769 depth/1305031531.659769.png\n1305031531.707498 rgb/1305031531.707498.png 1305031531.693140 depth/1305031531.693140.png\n1305031531.739657 rgb/1305031531.739657.png 1305031531.727762 depth/1305031531.727762.png\n1305031531.775442 rgb/1305031531.775442.png 1305031531.790528 depth/1305031531.790528.png\n1305031531.839545 rgb/1305031531.839545.png 1305031531.826931 depth/1305031531.826931.png\n1305031531.875426 rgb/1305031531.875426.png 1305031531.858402 depth/1305031531.858402.png\n1305031531.907427 rgb/1305031531.907427.png 1305031531.893291 depth/1305031531.893291.png\n1305031531.939564 rgb/1305031531.939564.png 1305031531.925080 depth/1305031531.925080.png\n1305031531.975488 rgb/1305031531.975488.png 1305031531.990634 depth/1305031531.990634.png\n1305031532.039675 rgb/1305031532.039675.png 1305031532.027524 depth/1305031532.027524.png\n1305031532.075525 rgb/1305031532.075525.png 1305031532.059872 depth/1305031532.059872.png\n1305031532.107398 rgb/1305031532.107398.png 1305031532.092096 depth/1305031532.092096.png\n1305031532.139520 rgb/1305031532.139520.png 1305031532.126073 depth/1305031532.126073.png\n1305031532.175563 rgb/1305031532.175563.png 1305031532.159926 depth/1305031532.159926.png\n1305031532.207465 rgb/1305031532.207465.png 1305031532.195623 depth/1305031532.195623.png\n1305031532.239966 rgb/1305031532.239966.png 1305031532.227800 depth/1305031532.227800.png\n1305031532.275514 rgb/1305031532.275514.png 1305031532.260079 depth/1305031532.260079.png\n1305031532.307481 rgb/1305031532.307481.png 1305031532.295824 depth/1305031532.295824.png\n1305031532.339777 rgb/1305031532.339777.png 1305031532.327833 depth/1305031532.327833.png\n1305031532.375496 rgb/1305031532.375496.png 1305031532.356687 depth/1305031532.356687.png\n1305031532.407448 rgb/1305031532.407448.png 1305031532.396584 depth/1305031532.396584.png\n1305031532.439533 rgb/1305031532.439533.png 1305031532.424572 depth/1305031532.424572.png\n1305031532.475428 rgb/1305031532.475428.png 1305031532.461447 depth/1305031532.461447.png\n1305031532.507415 rgb/1305031532.507415.png 1305031532.494758 depth/1305031532.494758.png\n1305031532.539458 rgb/1305031532.539458.png 1305031532.523363 depth/1305031532.523363.png\n1305031532.575435 rgb/1305031532.575435.png 1305031532.558750 depth/1305031532.558750.png\n1305031532.607434 rgb/1305031532.607434.png 1305031532.594713 depth/1305031532.594713.png\n1305031532.639592 rgb/1305031532.639592.png 1305031532.626577 depth/1305031532.626577.png\n1305031532.707308 rgb/1305031532.707308.png 1305031532.692281 depth/1305031532.692281.png\n1305031532.740052 rgb/1305031532.740052.png 1305031532.725142 depth/1305031532.725142.png\n1305031532.775761 rgb/1305031532.775761.png 1305031532.756518 depth/1305031532.756518.png\n1305031532.807429 rgb/1305031532.807429.png 1305031532.793593 depth/1305031532.793593.png\n1305031532.839717 rgb/1305031532.839717.png 1305031532.827589 depth/1305031532.827589.png\n1305031532.875476 rgb/1305031532.875476.png 1305031532.860360 depth/1305031532.860360.png\n1305031532.907577 rgb/1305031532.907577.png 1305031532.894951 depth/1305031532.894951.png\n1305031532.939523 rgb/1305031532.939523.png 1305031532.927108 depth/1305031532.927108.png\n1305031532.975424 rgb/1305031532.975424.png 1305031532.958860 depth/1305031532.958860.png\n1305031533.007402 rgb/1305031533.007402.png 1305031532.994889 depth/1305031532.994889.png\n1305031533.039505 rgb/1305031533.039505.png 1305031533.027007 depth/1305031533.027007.png\n1305031533.075500 rgb/1305031533.075500.png 1305031533.059895 depth/1305031533.059895.png\n1305031533.107480 rgb/1305031533.107480.png 1305031533.095707 depth/1305031533.095707.png\n1305031533.139514 rgb/1305031533.139514.png 1305031533.127261 depth/1305031533.127261.png\n1305031533.175459 rgb/1305031533.175459.png 1305031533.158865 depth/1305031533.158865.png\n1305031533.207507 rgb/1305031533.207507.png 1305031533.194665 depth/1305031533.194665.png\n1305031533.239511 rgb/1305031533.239511.png 1305031533.226596 depth/1305031533.226596.png\n1305031533.275405 rgb/1305031533.275405.png 1305031533.258719 depth/1305031533.258719.png\n1305031533.307502 rgb/1305031533.307502.png 1305031533.294892 depth/1305031533.294892.png\n1305031533.339522 rgb/1305031533.339522.png 1305031533.326747 depth/1305031533.326747.png\n1305031533.375654 rgb/1305031533.375654.png 1305031533.358749 depth/1305031533.358749.png\n1305031533.407483 rgb/1305031533.407483.png 1305031533.394869 depth/1305031533.394869.png\n1305031533.439774 rgb/1305031533.439774.png 1305031533.428282 depth/1305031533.428282.png\n1305031533.475654 rgb/1305031533.475654.png 1305031533.463804 depth/1305031533.463804.png\n1305031533.507463 rgb/1305031533.507463.png 1305031533.495077 depth/1305031533.495077.png\n1305031533.539640 rgb/1305031533.539640.png 1305031533.523787 depth/1305031533.523787.png\n1305031533.575643 rgb/1305031533.575643.png 1305031533.563866 depth/1305031533.563866.png\n1305031533.607639 rgb/1305031533.607639.png 1305031533.596729 depth/1305031533.596729.png\n1305031533.639561 rgb/1305031533.639561.png 1305031533.623714 depth/1305031533.623714.png\n1305031533.675446 rgb/1305031533.675446.png 1305031533.662973 depth/1305031533.662973.png\n1305031533.707501 rgb/1305031533.707501.png 1305031533.695127 depth/1305031533.695127.png\n1305031533.739555 rgb/1305031533.739555.png 1305031533.727956 depth/1305031533.727956.png\n1305031533.775530 rgb/1305031533.775530.png 1305031533.763534 depth/1305031533.763534.png\n1305031533.807707 rgb/1305031533.807707.png 1305031533.795519 depth/1305031533.795519.png\n1305031533.839329 rgb/1305031533.839329.png 1305031533.827015 depth/1305031533.827015.png\n1305031533.875471 rgb/1305031533.875471.png 1305031533.859819 depth/1305031533.859819.png\n1305031533.907441 rgb/1305031533.907441.png 1305031533.895161 depth/1305031533.895161.png\n1305031533.939530 rgb/1305031533.939530.png 1305031533.926857 depth/1305031533.926857.png\n1305031533.975439 rgb/1305031533.975439.png 1305031533.961985 depth/1305031533.961985.png\n1305031534.007323 rgb/1305031534.007323.png 1305031533.994392 depth/1305031533.994392.png\n1305031534.039458 rgb/1305031534.039458.png 1305031534.026608 depth/1305031534.026608.png\n1305031534.075484 rgb/1305031534.075484.png 1305031534.062247 depth/1305031534.062247.png\n1305031534.107442 rgb/1305031534.107442.png 1305031534.094417 depth/1305031534.094417.png\n1305031534.139529 rgb/1305031534.139529.png 1305031534.126412 depth/1305031534.126412.png\n1305031534.175381 rgb/1305031534.175381.png 1305031534.162210 depth/1305031534.162210.png\n1305031534.207436 rgb/1305031534.207436.png 1305031534.191161 depth/1305031534.191161.png\n1305031534.239529 rgb/1305031534.239529.png 1305031534.225977 depth/1305031534.225977.png\n1305031534.275475 rgb/1305031534.275475.png 1305031534.262752 depth/1305031534.262752.png\n1305031534.307945 rgb/1305031534.307945.png 1305031534.295276 depth/1305031534.295276.png\n1305031534.339859 rgb/1305031534.339859.png 1305031534.327593 depth/1305031534.327593.png\n1305031534.375478 rgb/1305031534.375478.png 1305031534.362839 depth/1305031534.362839.png\n1305031534.407595 rgb/1305031534.407595.png 1305031534.395128 depth/1305031534.395128.png\n1305031534.439543 rgb/1305031534.439543.png 1305031534.427890 depth/1305031534.427890.png\n1305031534.475605 rgb/1305031534.475605.png 1305031534.462407 depth/1305031534.462407.png\n1305031534.507525 rgb/1305031534.507525.png 1305031534.494488 depth/1305031534.494488.png\n1305031534.539582 rgb/1305031534.539582.png 1305031534.526222 depth/1305031534.526222.png\n1305031534.575414 rgb/1305031534.575414.png 1305031534.562364 depth/1305031534.562364.png\n1305031534.607494 rgb/1305031534.607494.png 1305031534.594279 depth/1305031534.594279.png\n1305031534.639696 rgb/1305031534.639696.png 1305031534.627133 depth/1305031534.627133.png\n1305031534.675511 rgb/1305031534.675511.png 1305031534.662781 depth/1305031534.662781.png\n1305031534.707481 rgb/1305031534.707481.png 1305031534.694710 depth/1305031534.694710.png\n1305031534.739665 rgb/1305031534.739665.png 1305031534.730855 depth/1305031534.730855.png\n1305031534.775491 rgb/1305031534.775491.png 1305031534.763129 depth/1305031534.763129.png\n1305031534.807516 rgb/1305031534.807516.png 1305031534.795824 depth/1305031534.795824.png\n1305031534.839569 rgb/1305031534.839569.png 1305031534.831135 depth/1305031534.831135.png\n1305031534.875499 rgb/1305031534.875499.png 1305031534.862751 depth/1305031534.862751.png\n1305031534.907458 rgb/1305031534.907458.png 1305031534.894919 depth/1305031534.894919.png\n1305031534.939556 rgb/1305031534.939556.png 1305031534.930974 depth/1305031534.930974.png\n1305031534.975464 rgb/1305031534.975464.png 1305031534.962776 depth/1305031534.962776.png\n1305031535.007643 rgb/1305031535.007643.png 1305031534.994599 depth/1305031534.994599.png\n1305031535.039655 rgb/1305031535.039655.png 1305031535.030642 depth/1305031535.030642.png\n1305031535.075490 rgb/1305031535.075490.png 1305031535.062210 depth/1305031535.062210.png\n1305031535.107796 rgb/1305031535.107796.png 1305031535.094542 depth/1305031535.094542.png\n1305031535.139465 rgb/1305031535.139465.png 1305031535.129807 depth/1305031535.129807.png\n1305031535.175406 rgb/1305031535.175406.png 1305031535.158853 depth/1305031535.158853.png\n1305031535.207514 rgb/1305031535.207514.png 1305031535.193991 depth/1305031535.193991.png\n1305031535.239511 rgb/1305031535.239511.png 1305031535.230011 depth/1305031535.230011.png\n1305031535.275537 rgb/1305031535.275537.png 1305031535.261725 depth/1305031535.261725.png\n1305031535.307409 rgb/1305031535.307409.png 1305031535.295784 depth/1305031535.295784.png\n1305031535.339468 rgb/1305031535.339468.png 1305031535.329773 depth/1305031535.329773.png\n1305031535.375492 rgb/1305031535.375492.png 1305031535.361759 depth/1305031535.361759.png\n1305031535.407712 rgb/1305031535.407712.png 1305031535.392026 depth/1305031535.392026.png\n1305031535.439618 rgb/1305031535.439618.png 1305031535.431010 depth/1305031535.431010.png\n1305031535.475595 rgb/1305031535.475595.png 1305031535.462732 depth/1305031535.462732.png\n1305031535.507701 rgb/1305031535.507701.png 1305031535.495467 depth/1305031535.495467.png\n1305031535.539515 rgb/1305031535.539515.png 1305031535.530835 depth/1305031535.530835.png\n1305031535.575567 rgb/1305031535.575567.png 1305031535.562308 depth/1305031535.562308.png\n1305031535.607524 rgb/1305031535.607524.png 1305031535.594713 depth/1305031535.594713.png\n1305031535.639591 rgb/1305031535.639591.png 1305031535.630819 depth/1305031535.630819.png\n1305031535.675500 rgb/1305031535.675500.png 1305031535.662546 depth/1305031535.662546.png\n1305031535.707524 rgb/1305031535.707524.png 1305031535.694763 depth/1305031535.694763.png\n1305031535.739708 rgb/1305031535.739708.png 1305031535.730877 depth/1305031535.730877.png\n1305031535.775437 rgb/1305031535.775437.png 1305031535.759227 depth/1305031535.759227.png\n1305031535.807496 rgb/1305031535.807496.png 1305031535.794599 depth/1305031535.794599.png\n1305031535.840053 rgb/1305031535.840053.png 1305031535.831105 depth/1305031535.831105.png\n1305031535.875502 rgb/1305031535.875502.png 1305031535.859528 depth/1305031535.859528.png\n1305031535.907487 rgb/1305031535.907487.png 1305031535.898883 depth/1305031535.898883.png\n1305031535.939747 rgb/1305031535.939747.png 1305031535.930685 depth/1305031535.930685.png\n1305031535.975512 rgb/1305031535.975512.png 1305031535.959567 depth/1305031535.959567.png\n1305031536.007462 rgb/1305031536.007462.png 1305031535.998988 depth/1305031535.998988.png\n1305031536.039667 rgb/1305031536.039667.png 1305031536.031463 depth/1305031536.031463.png\n1305031536.075538 rgb/1305031536.075538.png 1305031536.062243 depth/1305031536.062243.png\n1305031536.107579 rgb/1305031536.107579.png 1305031536.099404 depth/1305031536.099404.png\n1305031536.139540 rgb/1305031536.139540.png 1305031536.131440 depth/1305031536.131440.png\n1305031536.175699 rgb/1305031536.175699.png 1305031536.163367 depth/1305031536.163367.png\n1305031536.207474 rgb/1305031536.207474.png 1305031536.199777 depth/1305031536.199777.png\n1305031536.239482 rgb/1305031536.239482.png 1305031536.231583 depth/1305031536.231583.png\n1305031536.275618 rgb/1305031536.275618.png 1305031536.263219 depth/1305031536.263219.png\n1305031536.307472 rgb/1305031536.307472.png 1305031536.299512 depth/1305031536.299512.png\n1305031536.339530 rgb/1305031536.339530.png 1305031536.331390 depth/1305031536.331390.png\n1305031536.375786 rgb/1305031536.375786.png 1305031536.363006 depth/1305031536.363006.png\n1305031536.407665 rgb/1305031536.407665.png 1305031536.399605 depth/1305031536.399605.png\n1305031536.439546 rgb/1305031536.439546.png 1305031536.431590 depth/1305031536.431590.png\n1305031536.475492 rgb/1305031536.475492.png 1305031536.463554 depth/1305031536.463554.png\n1305031536.507648 rgb/1305031536.507648.png 1305031536.499647 depth/1305031536.499647.png\n1305031536.539583 rgb/1305031536.539583.png 1305031536.531617 depth/1305031536.531617.png\n1305031536.575660 rgb/1305031536.575660.png 1305031536.563087 depth/1305031536.563087.png\n1305031536.607624 rgb/1305031536.607624.png 1305031536.599164 depth/1305031536.599164.png\n1305031536.639838 rgb/1305031536.639838.png 1305031536.631797 depth/1305031536.631797.png\n1305031536.675456 rgb/1305031536.675456.png 1305031536.663533 depth/1305031536.663533.png\n1305031536.707472 rgb/1305031536.707472.png 1305031536.699497 depth/1305031536.699497.png\n1305031536.739722 rgb/1305031536.739722.png 1305031536.731424 depth/1305031536.731424.png\n1305031536.775321 rgb/1305031536.775321.png 1305031536.761478 depth/1305031536.761478.png\n1305031536.807301 rgb/1305031536.807301.png 1305031536.796242 depth/1305031536.796242.png\n1305031536.839527 rgb/1305031536.839527.png 1305031536.828016 depth/1305031536.828016.png\n1305031536.875419 rgb/1305031536.875419.png 1305031536.859596 depth/1305031536.859596.png\n1305031536.907491 rgb/1305031536.907491.png 1305031536.895830 depth/1305031536.895830.png\n1305031536.939530 rgb/1305031536.939530.png 1305031536.927579 depth/1305031536.927579.png\n1305031536.975375 rgb/1305031536.975375.png 1305031536.962880 depth/1305031536.962880.png\n1305031537.007412 rgb/1305031537.007412.png 1305031536.996766 depth/1305031536.996766.png\n1305031537.039427 rgb/1305031537.039427.png 1305031537.028058 depth/1305031537.028058.png\n1305031537.075341 rgb/1305031537.075341.png 1305031537.060447 depth/1305031537.060447.png\n1305031537.107337 rgb/1305031537.107337.png 1305031537.095829 depth/1305031537.095829.png\n1305031537.140656 rgb/1305031537.140656.png 1305031537.129621 depth/1305031537.129621.png\n1305031537.175377 rgb/1305031537.175377.png 1305031537.167541 depth/1305031537.167541.png\n1305031537.207445 rgb/1305031537.207445.png 1305031537.195643 depth/1305031537.195643.png\n1305031537.239415 rgb/1305031537.239415.png 1305031537.230153 depth/1305031537.230153.png\n1305031537.275504 rgb/1305031537.275504.png 1305031537.265688 depth/1305031537.265688.png\n1305031537.307646 rgb/1305031537.307646.png 1305031537.298861 depth/1305031537.298861.png\n1305031537.339718 rgb/1305031537.339718.png 1305031537.330994 depth/1305031537.330994.png\n1305031537.375388 rgb/1305031537.375388.png 1305031537.365736 depth/1305031537.365736.png\n1305031537.407396 rgb/1305031537.407396.png 1305031537.395624 depth/1305031537.395624.png\n1305031537.439649 rgb/1305031537.439649.png 1305031537.429641 depth/1305031537.429641.png\n1305031537.475520 rgb/1305031537.475520.png 1305031537.464312 depth/1305031537.464312.png\n1305031537.507492 rgb/1305031537.507492.png 1305031537.497527 depth/1305031537.497527.png\n1305031537.539497 rgb/1305031537.539497.png 1305031537.530263 depth/1305031537.530263.png\n1305031537.575529 rgb/1305031537.575529.png 1305031537.564476 depth/1305031537.564476.png\n1305031537.607507 rgb/1305031537.607507.png 1305031537.598276 depth/1305031537.598276.png\n1305031537.643442 rgb/1305031537.643442.png 1305031537.630389 depth/1305031537.630389.png\n1305031537.675306 rgb/1305031537.675306.png 1305031537.664114 depth/1305031537.664114.png\n1305031537.707483 rgb/1305031537.707483.png 1305031537.695278 depth/1305031537.695278.png\n1305031537.743426 rgb/1305031537.743426.png 1305031537.728342 depth/1305031537.728342.png\n1305031537.775469 rgb/1305031537.775469.png 1305031537.766378 depth/1305031537.766378.png\n1305031537.807576 rgb/1305031537.807576.png 1305031537.798725 depth/1305031537.798725.png\n1305031537.843458 rgb/1305031537.843458.png 1305031537.830287 depth/1305031537.830287.png\n1305031537.875571 rgb/1305031537.875571.png 1305031537.866662 depth/1305031537.866662.png\n1305031537.907514 rgb/1305031537.907514.png 1305031537.898536 depth/1305031537.898536.png\n1305031537.943469 rgb/1305031537.943469.png 1305031537.930243 depth/1305031537.930243.png\n1305031537.975426 rgb/1305031537.975426.png 1305031537.966300 depth/1305031537.966300.png\n1305031538.007529 rgb/1305031538.007529.png 1305031537.998327 depth/1305031537.998327.png\n1305031538.043452 rgb/1305031538.043452.png 1305031538.030606 depth/1305031538.030606.png\n1305031538.075565 rgb/1305031538.075565.png 1305031538.066420 depth/1305031538.066420.png\n1305031538.107629 rgb/1305031538.107629.png 1305031538.099117 depth/1305031538.099117.png\n1305031538.143487 rgb/1305031538.143487.png 1305031538.130778 depth/1305031538.130778.png\n1305031538.175565 rgb/1305031538.175565.png 1305031538.167361 depth/1305031538.167361.png\n1305031538.207697 rgb/1305031538.207697.png 1305031538.198836 depth/1305031538.198836.png\n1305031538.243517 rgb/1305031538.243517.png 1305031538.231674 depth/1305031538.231674.png\n1305031538.275489 rgb/1305031538.275489.png 1305031538.267245 depth/1305031538.267245.png\n1305031538.307386 rgb/1305031538.307386.png 1305031538.297169 depth/1305031538.297169.png\n1305031538.343413 rgb/1305031538.343413.png 1305031538.329631 depth/1305031538.329631.png\n1305031538.375553 rgb/1305031538.375553.png 1305031538.366671 depth/1305031538.366671.png\n1305031538.407511 rgb/1305031538.407511.png 1305031538.395653 depth/1305031538.395653.png\n1305031538.443598 rgb/1305031538.443598.png 1305031538.434273 depth/1305031538.434273.png\n1305031538.475570 rgb/1305031538.475570.png 1305031538.468114 depth/1305031538.468114.png\n1305031538.507548 rgb/1305031538.507548.png 1305031538.498490 depth/1305031538.498490.png\n1305031538.543450 rgb/1305031538.543450.png 1305031538.534659 depth/1305031538.534659.png\n1305031538.575524 rgb/1305031538.575524.png 1305031538.566473 depth/1305031538.566473.png\n1305031538.607517 rgb/1305031538.607517.png 1305031538.598497 depth/1305031538.598497.png\n1305031538.643479 rgb/1305031538.643479.png 1305031538.634075 depth/1305031538.634075.png\n1305031538.675433 rgb/1305031538.675433.png 1305031538.666052 depth/1305031538.666052.png\n1305031538.707490 rgb/1305031538.707490.png 1305031538.698387 depth/1305031538.698387.png\n1305031538.743572 rgb/1305031538.743572.png 1305031538.734584 depth/1305031538.734584.png\n1305031538.775491 rgb/1305031538.775491.png 1305031538.766510 depth/1305031538.766510.png\n1305031538.808089 rgb/1305031538.808089.png 1305031538.798755 depth/1305031538.798755.png\n1305031538.843518 rgb/1305031538.843518.png 1305031538.832497 depth/1305031538.832497.png\n1305031538.875656 rgb/1305031538.875656.png 1305031538.867193 depth/1305031538.867193.png\n1305031538.907498 rgb/1305031538.907498.png 1305031538.899432 depth/1305031538.899432.png\n1305031538.943414 rgb/1305031538.943414.png 1305031538.936017 depth/1305031538.936017.png\n1305031538.975507 rgb/1305031538.975507.png 1305031538.967667 depth/1305031538.967667.png\n1305031539.007520 rgb/1305031539.007520.png 1305031538.999448 depth/1305031538.999448.png\n1305031539.043445 rgb/1305031539.043445.png 1305031539.034977 depth/1305031539.034977.png\n1305031539.075515 rgb/1305031539.075515.png 1305031539.067603 depth/1305031539.067603.png\n1305031539.107503 rgb/1305031539.107503.png 1305031539.099360 depth/1305031539.099360.png\n1305031539.143607 rgb/1305031539.143607.png 1305031539.135768 depth/1305031539.135768.png\n1305031539.175587 rgb/1305031539.175587.png 1305031539.167546 depth/1305031539.167546.png\n1305031539.207601 rgb/1305031539.207601.png 1305031539.199492 depth/1305031539.199492.png\n1305031539.243449 rgb/1305031539.243449.png 1305031539.235629 depth/1305031539.235629.png\n1305031539.275652 rgb/1305031539.275652.png 1305031539.267760 depth/1305031539.267760.png\n1305031539.307521 rgb/1305031539.307521.png 1305031539.299592 depth/1305031539.299592.png\n1305031539.343842 rgb/1305031539.343842.png 1305031539.335706 depth/1305031539.335706.png\n1305031539.375556 rgb/1305031539.375556.png 1305031539.367585 depth/1305031539.367585.png\n1305031539.407846 rgb/1305031539.407846.png 1305031539.399501 depth/1305031539.399501.png\n1305031539.443431 rgb/1305031539.443431.png 1305031539.435549 depth/1305031539.435549.png\n1305031539.475605 rgb/1305031539.475605.png 1305031539.467525 depth/1305031539.467525.png\n1305031539.507506 rgb/1305031539.507506.png 1305031539.499639 depth/1305031539.499639.png\n1305031539.543459 rgb/1305031539.543459.png 1305031539.535499 depth/1305031539.535499.png\n1305031539.575448 rgb/1305031539.575448.png 1305031539.567517 depth/1305031539.567517.png\n1305031539.607559 rgb/1305031539.607559.png 1305031539.599060 depth/1305031539.599060.png\n1305031539.643437 rgb/1305031539.643437.png 1305031539.635592 depth/1305031539.635592.png\n1305031539.675458 rgb/1305031539.675458.png 1305031539.667412 depth/1305031539.667412.png\n1305031539.707426 rgb/1305031539.707426.png 1305031539.703794 depth/1305031539.703794.png\n1305031539.743465 rgb/1305031539.743465.png 1305031539.735675 depth/1305031539.735675.png\n1305031539.775488 rgb/1305031539.775488.png 1305031539.767637 depth/1305031539.767637.png\n1305031539.807653 rgb/1305031539.807653.png 1305031539.803605 depth/1305031539.803605.png\n1305031539.843466 rgb/1305031539.843466.png 1305031539.832088 depth/1305031539.832088.png\n1305031539.875593 rgb/1305031539.875593.png 1305031539.867127 depth/1305031539.867127.png\n1305031539.907642 rgb/1305031539.907642.png 1305031539.903594 depth/1305031539.903594.png\n1305031539.943541 rgb/1305031539.943541.png 1305031539.935437 depth/1305031539.935437.png\n1305031539.975883 rgb/1305031539.975883.png 1305031539.967652 depth/1305031539.967652.png\n1305031540.007422 rgb/1305031540.007422.png 1305031540.003691 depth/1305031540.003691.png\n1305031540.043468 rgb/1305031540.043468.png 1305031540.035614 depth/1305031540.035614.png\n1305031540.075632 rgb/1305031540.075632.png 1305031540.067782 depth/1305031540.067782.png\n1305031540.107421 rgb/1305031540.107421.png 1305031540.103651 depth/1305031540.103651.png\n1305031540.143443 rgb/1305031540.143443.png 1305031540.135787 depth/1305031540.135787.png\n1305031540.175595 rgb/1305031540.175595.png 1305031540.167625 depth/1305031540.167625.png\n1305031540.207411 rgb/1305031540.207411.png 1305031540.204012 depth/1305031540.204012.png\n1305031540.243496 rgb/1305031540.243496.png 1305031540.235943 depth/1305031540.235943.png\n1305031540.275604 rgb/1305031540.275604.png 1305031540.267794 depth/1305031540.267794.png\n1305031540.307411 rgb/1305031540.307411.png 1305031540.303627 depth/1305031540.303627.png\n1305031540.343456 rgb/1305031540.343456.png 1305031540.335660 depth/1305031540.335660.png\n1305031540.375438 rgb/1305031540.375438.png 1305031540.367613 depth/1305031540.367613.png\n1305031540.407504 rgb/1305031540.407504.png 1305031540.403545 depth/1305031540.403545.png\n1305031540.443453 rgb/1305031540.443453.png 1305031540.435756 depth/1305031540.435756.png\n1305031540.475476 rgb/1305031540.475476.png 1305031540.467365 depth/1305031540.467365.png\n1305031540.507525 rgb/1305031540.507525.png 1305031540.502953 depth/1305031540.502953.png\n1305031540.543427 rgb/1305031540.543427.png 1305031540.535194 depth/1305031540.535194.png\n1305031540.575635 rgb/1305031540.575635.png 1305031540.563522 depth/1305031540.563522.png\n1305031540.607508 rgb/1305031540.607508.png 1305031540.603376 depth/1305031540.603376.png\n1305031540.643443 rgb/1305031540.643443.png 1305031540.635224 depth/1305031540.635224.png\n1305031540.675895 rgb/1305031540.675895.png 1305031540.667294 depth/1305031540.667294.png\n1305031540.707442 rgb/1305031540.707442.png 1305031540.703386 depth/1305031540.703386.png\n1305031540.743545 rgb/1305031540.743545.png 1305031540.735694 depth/1305031540.735694.png\n1305031540.775513 rgb/1305031540.775513.png 1305031540.767548 depth/1305031540.767548.png\n1305031540.807495 rgb/1305031540.807495.png 1305031540.803232 depth/1305031540.803232.png\n1305031540.843557 rgb/1305031540.843557.png 1305031540.835181 depth/1305031540.835181.png\n1305031540.875472 rgb/1305031540.875472.png 1305031540.871023 depth/1305031540.871023.png\n1305031540.907447 rgb/1305031540.907447.png 1305031540.903222 depth/1305031540.903222.png\n1305031540.943442 rgb/1305031540.943442.png 1305031540.935050 depth/1305031540.935050.png\n1305031540.975401 rgb/1305031540.975401.png 1305031540.971078 depth/1305031540.971078.png\n1305031541.007473 rgb/1305031541.007473.png 1305031541.003228 depth/1305031541.003228.png\n1305031541.043464 rgb/1305031541.043464.png 1305031541.034514 depth/1305031541.034514.png\n1305031541.075485 rgb/1305031541.075485.png 1305031541.070217 depth/1305031541.070217.png\n1305031541.107513 rgb/1305031541.107513.png 1305031541.099997 depth/1305031541.099997.png\n1305031541.143507 rgb/1305031541.143507.png 1305031541.135330 depth/1305031541.135330.png\n1305031541.175472 rgb/1305031541.175472.png 1305031541.171574 depth/1305031541.171574.png\n1305031541.207454 rgb/1305031541.207454.png 1305031541.202996 depth/1305031541.202996.png\n1305031541.243593 rgb/1305031541.243593.png 1305031541.235198 depth/1305031541.235198.png\n1305031541.275691 rgb/1305031541.275691.png 1305031541.267954 depth/1305031541.267954.png\n1305031541.307436 rgb/1305031541.307436.png 1305031541.301672 depth/1305031541.301672.png\n1305031541.343493 rgb/1305031541.343493.png 1305031541.331852 depth/1305031541.331852.png\n1305031541.375507 rgb/1305031541.375507.png 1305031541.371250 depth/1305031541.371250.png\n1305031541.407707 rgb/1305031541.407707.png 1305031541.402022 depth/1305031541.402022.png\n1305031541.443699 rgb/1305031541.443699.png 1305031541.431932 depth/1305031541.431932.png\n1305031541.475389 rgb/1305031541.475389.png 1305031541.471366 depth/1305031541.471366.png\n1305031541.507656 rgb/1305031541.507656.png 1305031541.501569 depth/1305031541.501569.png\n1305031541.543489 rgb/1305031541.543489.png 1305031541.535345 depth/1305031541.535345.png\n1305031541.575608 rgb/1305031541.575608.png 1305031541.569819 depth/1305031541.569819.png\n1305031541.607431 rgb/1305031541.607431.png 1305031541.603472 depth/1305031541.603472.png\n1305031541.643543 rgb/1305031541.643543.png 1305031541.635279 depth/1305031541.635279.png\n1305031541.675424 rgb/1305031541.675424.png 1305031541.671483 depth/1305031541.671483.png\n1305031541.707418 rgb/1305031541.707418.png 1305031541.703527 depth/1305031541.703527.png\n1305031541.743439 rgb/1305031541.743439.png 1305031541.734963 depth/1305031541.734963.png\n1305031541.775415 rgb/1305031541.775415.png 1305031541.771656 depth/1305031541.771656.png\n1305031541.807470 rgb/1305031541.807470.png 1305031541.803338 depth/1305031541.803338.png\n1305031541.843441 rgb/1305031541.843441.png 1305031541.835259 depth/1305031541.835259.png\n1305031541.875438 rgb/1305031541.875438.png 1305031541.871359 depth/1305031541.871359.png\n1305031541.907570 rgb/1305031541.907570.png 1305031541.903131 depth/1305031541.903131.png\n1305031541.943524 rgb/1305031541.943524.png 1305031541.932460 depth/1305031541.932460.png\n1305031541.975524 rgb/1305031541.975524.png 1305031541.969202 depth/1305031541.969202.png\n1305031542.007694 rgb/1305031542.007694.png 1305031542.000034 depth/1305031542.000034.png\n1305031542.043489 rgb/1305031542.043489.png 1305031542.032795 depth/1305031542.032795.png\n1305031542.075555 rgb/1305031542.075555.png 1305031542.069819 depth/1305031542.069819.png\n1305031542.107416 rgb/1305031542.107416.png 1305031542.102573 depth/1305031542.102573.png\n1305031542.143525 rgb/1305031542.143525.png 1305031542.139294 depth/1305031542.139294.png\n1305031542.175524 rgb/1305031542.175524.png 1305031542.170485 depth/1305031542.170485.png\n1305031542.207368 rgb/1305031542.207368.png 1305031542.202214 depth/1305031542.202214.png\n1305031542.244091 rgb/1305031542.244091.png 1305031542.237243 depth/1305031542.237243.png\n1305031542.275425 rgb/1305031542.275425.png 1305031542.269752 depth/1305031542.269752.png\n1305031542.307528 rgb/1305031542.307528.png 1305031542.301218 depth/1305031542.301218.png\n1305031542.343479 rgb/1305031542.343479.png 1305031542.338812 depth/1305031542.338812.png\n1305031542.375553 rgb/1305031542.375553.png 1305031542.371582 depth/1305031542.371582.png\n1305031542.407482 rgb/1305031542.407482.png 1305031542.403140 depth/1305031542.403140.png\n1305031542.443447 rgb/1305031542.443447.png 1305031542.439210 depth/1305031542.439210.png\n1305031542.475446 rgb/1305031542.475446.png 1305031542.471527 depth/1305031542.471527.png\n1305031542.507447 rgb/1305031542.507447.png 1305031542.503717 depth/1305031542.503717.png\n1305031542.543425 rgb/1305031542.543425.png 1305031542.539439 depth/1305031542.539439.png\n1305031542.575428 rgb/1305031542.575428.png 1305031542.571672 depth/1305031542.571672.png\n1305031542.607410 rgb/1305031542.607410.png 1305031542.603499 depth/1305031542.603499.png\n1305031542.643424 rgb/1305031542.643424.png 1305031542.639171 depth/1305031542.639171.png\n1305031542.675341 rgb/1305031542.675341.png 1305031542.668866 depth/1305031542.668866.png\n1305031542.707362 rgb/1305031542.707362.png 1305031542.702239 depth/1305031542.702239.png\n1305031542.743855 rgb/1305031542.743855.png 1305031542.737961 depth/1305031542.737961.png\n1305031542.775624 rgb/1305031542.775624.png 1305031542.771170 depth/1305031542.771170.png\n1305031542.807676 rgb/1305031542.807676.png 1305031542.803270 depth/1305031542.803270.png\n1305031542.843453 rgb/1305031542.843453.png 1305031542.839568 depth/1305031542.839568.png\n1305031542.875473 rgb/1305031542.875473.png 1305031542.871198 depth/1305031542.871198.png\n1305031542.907374 rgb/1305031542.907374.png 1305031542.903732 depth/1305031542.903732.png\n1305031542.943449 rgb/1305031542.943449.png 1305031542.939215 depth/1305031542.939215.png\n1305031542.975416 rgb/1305031542.975416.png 1305031542.970866 depth/1305031542.970866.png\n1305031543.007462 rgb/1305031543.007462.png 1305031543.002677 depth/1305031543.002677.png\n1305031543.043546 rgb/1305031543.043546.png 1305031543.039126 depth/1305031543.039126.png\n1305031543.075465 rgb/1305031543.075465.png 1305031543.070710 depth/1305031543.070710.png\n1305031543.107471 rgb/1305031543.107471.png 1305031543.102755 depth/1305031543.102755.png\n1305031543.143424 rgb/1305031543.143424.png 1305031543.139358 depth/1305031543.139358.png\n1305031543.175587 rgb/1305031543.175587.png 1305031543.170265 depth/1305031543.170265.png\n1305031543.207464 rgb/1305031543.207464.png 1305031543.200190 depth/1305031543.200190.png\n1305031543.243490 rgb/1305031543.243490.png 1305031543.238701 depth/1305031543.238701.png\n1305031543.275504 rgb/1305031543.275504.png 1305031543.270923 depth/1305031543.270923.png\n1305031543.307391 rgb/1305031543.307391.png 1305031543.302962 depth/1305031543.302962.png\n1305031543.343502 rgb/1305031543.343502.png 1305031543.338824 depth/1305031543.338824.png\n1305031543.375520 rgb/1305031543.375520.png 1305031543.370800 depth/1305031543.370800.png\n1305031543.407575 rgb/1305031543.407575.png 1305031543.407586 depth/1305031543.407586.png\n1305031543.443593 rgb/1305031543.443593.png 1305031543.436408 depth/1305031543.436408.png\n1305031543.475420 rgb/1305031543.475420.png 1305031543.472193 depth/1305031543.472193.png\n1305031543.507652 rgb/1305031543.507652.png 1305031543.507662 depth/1305031543.507662.png\n1305031543.543433 rgb/1305031543.543433.png 1305031543.539811 depth/1305031543.539811.png\n1305031543.575393 rgb/1305031543.575393.png 1305031543.572301 depth/1305031543.572301.png\n1305031543.607524 rgb/1305031543.607524.png 1305031543.607686 depth/1305031543.607686.png\n1305031543.643400 rgb/1305031543.643400.png 1305031543.639875 depth/1305031543.639875.png\n1305031543.675460 rgb/1305031543.675460.png 1305031543.671696 depth/1305031543.671696.png\n1305031543.707478 rgb/1305031543.707478.png 1305031543.707488 depth/1305031543.707488.png\n1305031543.743399 rgb/1305031543.743399.png 1305031543.739759 depth/1305031543.739759.png\n1305031543.775642 rgb/1305031543.775642.png 1305031543.771875 depth/1305031543.771875.png\n1305031543.807514 rgb/1305031543.807514.png 1305031543.807535 depth/1305031543.807535.png\n1305031543.843406 rgb/1305031543.843406.png 1305031543.839894 depth/1305031543.839894.png\n1305031543.875410 rgb/1305031543.875410.png 1305031543.871869 depth/1305031543.871869.png\n1305031543.907459 rgb/1305031543.907459.png 1305031543.907474 depth/1305031543.907474.png\n1305031543.943413 rgb/1305031543.943413.png 1305031543.939753 depth/1305031543.939753.png\n1305031543.975473 rgb/1305031543.975473.png 1305031543.970786 depth/1305031543.970786.png\n1305031544.007491 rgb/1305031544.007491.png 1305031544.007529 depth/1305031544.007529.png\n1305031544.043491 rgb/1305031544.043491.png 1305031544.038948 depth/1305031544.038948.png\n1305031544.075509 rgb/1305031544.075509.png 1305031544.070711 depth/1305031544.070711.png\n1305031544.107376 rgb/1305031544.107376.png 1305031544.106609 depth/1305031544.106609.png\n1305031544.143795 rgb/1305031544.143795.png 1305031544.137311 depth/1305031544.137311.png\n1305031544.175829 rgb/1305031544.175829.png 1305031544.171722 depth/1305031544.171722.png\n1305031544.207354 rgb/1305031544.207354.png 1305031544.206571 depth/1305031544.206571.png\n1305031544.243427 rgb/1305031544.243427.png 1305031544.238072 depth/1305031544.238072.png\n1305031544.275540 rgb/1305031544.275540.png 1305031544.267766 depth/1305031544.267766.png\n1305031544.307370 rgb/1305031544.307370.png 1305031544.303584 depth/1305031544.303584.png\n1305031544.343409 rgb/1305031544.343409.png 1305031544.338210 depth/1305031544.338210.png\n1305031544.375459 rgb/1305031544.375459.png 1305031544.367911 depth/1305031544.367911.png\n1305031544.407333 rgb/1305031544.407333.png 1305031544.405875 depth/1305031544.405875.png\n1305031544.443375 rgb/1305031544.443375.png 1305031544.437826 depth/1305031544.437826.png\n1305031544.475427 rgb/1305031544.475427.png 1305031544.469937 depth/1305031544.469937.png\n1305031544.507367 rgb/1305031544.507367.png 1305031544.505986 depth/1305031544.505986.png\n1305031544.543416 rgb/1305031544.543416.png 1305031544.539003 depth/1305031544.539003.png\n1305031544.575497 rgb/1305031544.575497.png 1305031544.574785 depth/1305031544.574785.png\n1305031544.607409 rgb/1305031544.607409.png 1305031544.607438 depth/1305031544.607438.png\n1305031544.643444 rgb/1305031544.643444.png 1305031544.638925 depth/1305031544.638925.png\n1305031544.675586 rgb/1305031544.675586.png 1305031544.675602 depth/1305031544.675602.png\n1305031544.707411 rgb/1305031544.707411.png 1305031544.703615 depth/1305031544.703615.png\n1305031544.743438 rgb/1305031544.743438.png 1305031544.738977 depth/1305031544.738977.png\n1305031544.775418 rgb/1305031544.775418.png 1305031544.775192 depth/1305031544.775192.png\n1305031544.807397 rgb/1305031544.807397.png 1305031544.807101 depth/1305031544.807101.png\n1305031544.843491 rgb/1305031544.843491.png 1305031544.839027 depth/1305031544.839027.png\n1305031544.875360 rgb/1305031544.875360.png 1305031544.875379 depth/1305031544.875379.png\n1305031544.907423 rgb/1305031544.907423.png 1305031544.907436 depth/1305031544.907436.png\n1305031544.943434 rgb/1305031544.943434.png 1305031544.939009 depth/1305031544.939009.png\n1305031544.975537 rgb/1305031544.975537.png 1305031544.975561 depth/1305031544.975561.png\n1305031545.007393 rgb/1305031545.007393.png 1305031545.007409 depth/1305031545.007409.png\n1305031545.043477 rgb/1305031545.043477.png 1305031545.039484 depth/1305031545.039484.png\n1305031545.075369 rgb/1305031545.075369.png 1305031545.075213 depth/1305031545.075213.png\n1305031545.107399 rgb/1305031545.107399.png 1305031545.107171 depth/1305031545.107171.png\n1305031545.144171 rgb/1305031545.144171.png 1305031545.139414 depth/1305031545.139414.png\n1305031545.175406 rgb/1305031545.175406.png 1305031545.174984 depth/1305031545.174984.png\n1305031545.207577 rgb/1305031545.207577.png 1305031545.207672 depth/1305031545.207672.png\n1305031545.243483 rgb/1305031545.243483.png 1305031545.239686 depth/1305031545.239686.png\n1305031545.275369 rgb/1305031545.275369.png 1305031545.275412 depth/1305031545.275412.png\n1305031545.307451 rgb/1305031545.307451.png 1305031545.306213 depth/1305031545.306213.png\n1305031545.343494 rgb/1305031545.343494.png 1305031545.339544 depth/1305031545.339544.png\n1305031545.375545 rgb/1305031545.375545.png 1305031545.375555 depth/1305031545.375555.png\n1305031545.407452 rgb/1305031545.407452.png 1305031545.407463 depth/1305031545.407463.png\n1305031545.444180 rgb/1305031545.444180.png 1305031545.439168 depth/1305031545.439168.png\n1305031545.475423 rgb/1305031545.475423.png 1305031545.475453 depth/1305031545.475453.png\n1305031545.507394 rgb/1305031545.507394.png 1305031545.507417 depth/1305031545.507417.png\n1305031545.543418 rgb/1305031545.543418.png 1305031545.539498 depth/1305031545.539498.png\n1305031545.578078 rgb/1305031545.578078.png 1305031545.578088 depth/1305031545.578088.png\n1305031545.607417 rgb/1305031545.607417.png 1305031545.603778 depth/1305031545.603778.png\n1305031545.643463 rgb/1305031545.643463.png 1305031545.635945 depth/1305031545.635945.png\n1305031545.675289 rgb/1305031545.675289.png 1305031545.673535 depth/1305031545.673535.png\n1305031545.707398 rgb/1305031545.707398.png 1305031545.706561 depth/1305031545.706561.png\n1305031545.743570 rgb/1305031545.743570.png 1305031545.739007 depth/1305031545.739007.png\n1305031545.775452 rgb/1305031545.775452.png 1305031545.775565 depth/1305031545.775565.png\n1305031545.807404 rgb/1305031545.807404.png 1305031545.807492 depth/1305031545.807492.png\n1305031545.843376 rgb/1305031545.843376.png 1305031545.843386 depth/1305031545.843386.png\n1305031545.875537 rgb/1305031545.875537.png 1305031545.875515 depth/1305031545.875515.png\n1305031545.907389 rgb/1305031545.907389.png 1305031545.907616 depth/1305031545.907616.png\n1305031545.943457 rgb/1305031545.943457.png 1305031545.943703 depth/1305031545.943703.png\n1305031545.975621 rgb/1305031545.975621.png 1305031545.975685 depth/1305031545.975685.png\n1305031546.007516 rgb/1305031546.007516.png 1305031546.007570 depth/1305031546.007570.png\n1305031546.043769 rgb/1305031546.043769.png 1305031546.043793 depth/1305031546.043793.png\n1305031546.075414 rgb/1305031546.075414.png 1305031546.075425 depth/1305031546.075425.png\n1305031546.107395 rgb/1305031546.107395.png 1305031546.104074 depth/1305031546.104074.png\n1305031546.143502 rgb/1305031546.143502.png 1305031546.143517 depth/1305031546.143517.png\n1305031546.175952 rgb/1305031546.175952.png 1305031546.175972 depth/1305031546.175972.png\n1305031546.207500 rgb/1305031546.207500.png 1305031546.207525 depth/1305031546.207525.png\n1305031546.243551 rgb/1305031546.243551.png 1305031546.243573 depth/1305031546.243573.png\n1305031546.276098 rgb/1305031546.276098.png 1305031546.276113 depth/1305031546.276113.png\n1305031546.308110 rgb/1305031546.308110.png 1305031546.308117 depth/1305031546.308117.png\n1305031546.343919 rgb/1305031546.343919.png 1305031546.343932 depth/1305031546.343932.png\n1305031546.376056 rgb/1305031546.376056.png 1305031546.376105 depth/1305031546.376105.png\n1305031546.407659 rgb/1305031546.407659.png 1305031546.407683 depth/1305031546.407683.png\n1305031546.443968 rgb/1305031546.443968.png 1305031546.443985 depth/1305031546.443985.png\n1305031546.475996 rgb/1305031546.475996.png 1305031546.476002 depth/1305031546.476002.png\n1305031546.507967 rgb/1305031546.507967.png 1305031546.507978 depth/1305031546.507978.png\n1305031546.544068 rgb/1305031546.544068.png 1305031546.544091 depth/1305031546.544091.png\n1305031546.576412 rgb/1305031546.576412.png 1305031546.576436 depth/1305031546.576436.png\n1305031546.607717 rgb/1305031546.607717.png 1305031546.604477 depth/1305031546.604477.png\n1305031546.644200 rgb/1305031546.644200.png 1305031546.644231 depth/1305031546.644231.png\n1305031546.676003 rgb/1305031546.676003.png 1305031546.676019 depth/1305031546.676019.png\n1305031546.707934 rgb/1305031546.707934.png 1305031546.707952 depth/1305031546.707952.png\n1305031546.743887 rgb/1305031546.743887.png 1305031546.743907 depth/1305031546.743907.png\n1305031546.775864 rgb/1305031546.775864.png 1305031546.775885 depth/1305031546.775885.png\n1305031546.807996 rgb/1305031546.807996.png 1305031546.808019 depth/1305031546.808019.png\n1305031546.844079 rgb/1305031546.844079.png 1305031546.844098 depth/1305031546.844098.png\n1305031546.876064 rgb/1305031546.876064.png 1305031546.876150 depth/1305031546.876150.png\n1305031546.907783 rgb/1305031546.907783.png 1305031546.904254 depth/1305031546.904254.png\n1305031546.943858 rgb/1305031546.943858.png 1305031546.943871 depth/1305031546.943871.png\n1305031546.975884 rgb/1305031546.975884.png 1305031546.975693 depth/1305031546.975693.png\n1305031547.011984 rgb/1305031547.011984.png 1305031547.008548 depth/1305031547.008548.png\n1305031547.044214 rgb/1305031547.044214.png 1305031547.044236 depth/1305031547.044236.png\n1305031547.076346 rgb/1305031547.076346.png 1305031547.074033 depth/1305031547.074033.png\n1305031547.111991 rgb/1305031547.111991.png 1305031547.109368 depth/1305031547.109368.png\n1305031547.144071 rgb/1305031547.144071.png 1305031547.143020 depth/1305031547.143020.png\n1305031547.175909 rgb/1305031547.175909.png 1305031547.172567 depth/1305031547.172567.png\n1305031547.211964 rgb/1305031547.211964.png 1305031547.211605 depth/1305031547.211605.png\n1305031547.244113 rgb/1305031547.244113.png 1305031547.244133 depth/1305031547.244133.png\n1305031547.276546 rgb/1305031547.276546.png 1305031547.276566 depth/1305031547.276566.png\n1305031547.312261 rgb/1305031547.312261.png 1305031547.312300 depth/1305031547.312300.png\n1305031547.344192 rgb/1305031547.344192.png 1305031547.344201 depth/1305031547.344201.png\n1305031547.376753 rgb/1305031547.376753.png 1305031547.376783 depth/1305031547.376783.png\n1305031547.412260 rgb/1305031547.412260.png 1305031547.412309 depth/1305031547.412309.png\n1305031547.444472 rgb/1305031547.444472.png 1305031547.444479 depth/1305031547.444479.png\n1305031547.476347 rgb/1305031547.476347.png 1305031547.475653 depth/1305031547.475653.png\n1305031547.512114 rgb/1305031547.512114.png 1305031547.512129 depth/1305031547.512129.png\n1305031547.544015 rgb/1305031547.544015.png 1305031547.543063 depth/1305031547.543063.png\n1305031547.576437 rgb/1305031547.576437.png 1305031547.572452 depth/1305031547.572452.png\n1305031547.612296 rgb/1305031547.612296.png 1305031547.610069 depth/1305031547.610069.png\n1305031547.644160 rgb/1305031547.644160.png 1305031547.643685 depth/1305031547.643685.png\n1305031547.677287 rgb/1305031547.677287.png 1305031547.675727 depth/1305031547.675727.png\n1305031547.712338 rgb/1305031547.712338.png 1305031547.712359 depth/1305031547.712359.png\n1305031547.744332 rgb/1305031547.744332.png 1305031547.741819 depth/1305031547.741819.png\n1305031547.776390 rgb/1305031547.776390.png 1305031547.773659 depth/1305031547.773659.png\n1305031547.812317 rgb/1305031547.812317.png 1305031547.812136 depth/1305031547.812136.png\n1305031547.844564 rgb/1305031547.844564.png 1305031547.844573 depth/1305031547.844573.png\n1305031547.876362 rgb/1305031547.876362.png 1305031547.875313 depth/1305031547.875313.png\n1305031547.912744 rgb/1305031547.912744.png 1305031547.912229 depth/1305031547.912229.png\n1305031547.944304 rgb/1305031547.944304.png 1305031547.942674 depth/1305031547.942674.png\n1305031547.976482 rgb/1305031547.976482.png 1305031547.976525 depth/1305031547.976525.png\n"
  },
  {
    "path": "Examples/RGB-D/associations/fr1_room.txt",
    "content": "1305031910.765238 rgb/1305031910.765238.png 1305031910.771502 depth/1305031910.771502.png\n1305031910.797230 rgb/1305031910.797230.png 1305031910.803249 depth/1305031910.803249.png\n1305031910.835208 rgb/1305031910.835208.png 1305031910.835215 depth/1305031910.835215.png\n1305031910.865025 rgb/1305031910.865025.png 1305031910.871167 depth/1305031910.871167.png\n1305031910.897222 rgb/1305031910.897222.png 1305031910.903682 depth/1305031910.903682.png\n1305031910.935211 rgb/1305031910.935211.png 1305031910.935221 depth/1305031910.935221.png\n1305031910.965249 rgb/1305031910.965249.png 1305031910.971338 depth/1305031910.971338.png\n1305031910.997325 rgb/1305031910.997325.png 1305031911.003202 depth/1305031911.003202.png\n1305031911.035050 rgb/1305031911.035050.png 1305031911.035056 depth/1305031911.035056.png\n1305031911.065269 rgb/1305031911.065269.png 1305031911.074509 depth/1305031911.074509.png\n1305031911.097196 rgb/1305031911.097196.png 1305031911.103332 depth/1305031911.103332.png\n1305031911.135664 rgb/1305031911.135664.png 1305031911.135683 depth/1305031911.135683.png\n1305031911.165177 rgb/1305031911.165177.png 1305031911.171831 depth/1305031911.171831.png\n1305031911.197213 rgb/1305031911.197213.png 1305031911.207568 depth/1305031911.207568.png\n1305031911.235651 rgb/1305031911.235651.png 1305031911.235660 depth/1305031911.235660.png\n1305031911.265104 rgb/1305031911.265104.png 1305031911.268497 depth/1305031911.268497.png\n1305031911.297334 rgb/1305031911.297334.png 1305031911.303504 depth/1305031911.303504.png\n1305031911.333191 rgb/1305031911.333191.png 1305031911.339412 depth/1305031911.339412.png\n1305031911.365235 rgb/1305031911.365235.png 1305031911.371631 depth/1305031911.371631.png\n1305031911.397333 rgb/1305031911.397333.png 1305031911.403484 depth/1305031911.403484.png\n1305031911.433256 rgb/1305031911.433256.png 1305031911.439656 depth/1305031911.439656.png\n1305031911.465250 rgb/1305031911.465250.png 1305031911.471398 depth/1305031911.471398.png\n1305031911.497291 rgb/1305031911.497291.png 1305031911.503476 depth/1305031911.503476.png\n1305031911.533251 rgb/1305031911.533251.png 1305031911.539636 depth/1305031911.539636.png\n1305031911.565335 rgb/1305031911.565335.png 1305031911.571543 depth/1305031911.571543.png\n1305031911.597302 rgb/1305031911.597302.png 1305031911.603617 depth/1305031911.603617.png\n1305031911.633337 rgb/1305031911.633337.png 1305031911.639562 depth/1305031911.639562.png\n1305031911.665124 rgb/1305031911.665124.png 1305031911.671469 depth/1305031911.671469.png\n1305031911.697167 rgb/1305031911.697167.png 1305031911.705153 depth/1305031911.705153.png\n1305031911.733203 rgb/1305031911.733203.png 1305031911.739460 depth/1305031911.739460.png\n1305031911.765284 rgb/1305031911.765284.png 1305031911.771372 depth/1305031911.771372.png\n1305031911.797297 rgb/1305031911.797297.png 1305031911.803540 depth/1305031911.803540.png\n1305031911.833338 rgb/1305031911.833338.png 1305031911.839611 depth/1305031911.839611.png\n1305031911.865269 rgb/1305031911.865269.png 1305031911.871650 depth/1305031911.871650.png\n1305031911.897159 rgb/1305031911.897159.png 1305031911.904281 depth/1305031911.904281.png\n1305031911.933063 rgb/1305031911.933063.png 1305031911.940338 depth/1305031911.940338.png\n1305031911.965140 rgb/1305031911.965140.png 1305031911.972044 depth/1305031911.972044.png\n1305031911.997252 rgb/1305031911.997252.png 1305031912.004430 depth/1305031912.004430.png\n1305031912.033135 rgb/1305031912.033135.png 1305031912.040573 depth/1305031912.040573.png\n1305031912.065365 rgb/1305031912.065365.png 1305031912.069771 depth/1305031912.069771.png\n1305031912.096953 rgb/1305031912.096953.png 1305031912.104327 depth/1305031912.104327.png\n1305031912.133282 rgb/1305031912.133282.png 1305031912.139831 depth/1305031912.139831.png\n1305031912.165138 rgb/1305031912.165138.png 1305031912.171439 depth/1305031912.171439.png\n1305031912.197357 rgb/1305031912.197357.png 1305031912.204109 depth/1305031912.204109.png\n1305031912.233265 rgb/1305031912.233265.png 1305031912.239820 depth/1305031912.239820.png\n1305031912.265090 rgb/1305031912.265090.png 1305031912.272101 depth/1305031912.272101.png\n1305031912.297250 rgb/1305031912.297250.png 1305031912.303877 depth/1305031912.303877.png\n1305031912.333274 rgb/1305031912.333274.png 1305031912.340453 depth/1305031912.340453.png\n1305031912.365250 rgb/1305031912.365250.png 1305031912.371540 depth/1305031912.371540.png\n1305031912.397198 rgb/1305031912.397198.png 1305031912.403793 depth/1305031912.403793.png\n1305031912.433290 rgb/1305031912.433290.png 1305031912.438048 depth/1305031912.438048.png\n1305031912.465142 rgb/1305031912.465142.png 1305031912.472320 depth/1305031912.472320.png\n1305031912.497123 rgb/1305031912.497123.png 1305031912.508934 depth/1305031912.508934.png\n1305031912.533113 rgb/1305031912.533113.png 1305031912.540326 depth/1305031912.540326.png\n1305031912.565146 rgb/1305031912.565146.png 1305031912.572025 depth/1305031912.572025.png\n1305031912.597090 rgb/1305031912.597090.png 1305031912.607722 depth/1305031912.607722.png\n1305031912.633132 rgb/1305031912.633132.png 1305031912.637657 depth/1305031912.637657.png\n1305031912.665220 rgb/1305031912.665220.png 1305031912.672091 depth/1305031912.672091.png\n1305031912.697182 rgb/1305031912.697182.png 1305031912.708413 depth/1305031912.708413.png\n1305031912.733125 rgb/1305031912.733125.png 1305031912.740310 depth/1305031912.740310.png\n1305031912.765193 rgb/1305031912.765193.png 1305031912.772223 depth/1305031912.772223.png\n1305031912.797155 rgb/1305031912.797155.png 1305031912.809603 depth/1305031912.809603.png\n1305031912.833077 rgb/1305031912.833077.png 1305031912.840573 depth/1305031912.840573.png\n1305031912.865153 rgb/1305031912.865153.png 1305031912.872087 depth/1305031912.872087.png\n1305031912.897198 rgb/1305031912.897198.png 1305031912.908080 depth/1305031912.908080.png\n1305031912.933115 rgb/1305031912.933115.png 1305031912.940609 depth/1305031912.940609.png\n1305031912.965034 rgb/1305031912.965034.png 1305031912.972119 depth/1305031912.972119.png\n1305031912.997049 rgb/1305031912.997049.png 1305031913.008923 depth/1305031913.008923.png\n1305031913.033133 rgb/1305031913.033133.png 1305031913.040171 depth/1305031913.040171.png\n1305031913.065209 rgb/1305031913.065209.png 1305031913.072194 depth/1305031913.072194.png\n1305031913.097038 rgb/1305031913.097038.png 1305031913.108367 depth/1305031913.108367.png\n1305031913.133146 rgb/1305031913.133146.png 1305031913.137597 depth/1305031913.137597.png\n1305031913.165211 rgb/1305031913.165211.png 1305031913.172328 depth/1305031913.172328.png\n1305031913.197113 rgb/1305031913.197113.png 1305031913.208546 depth/1305031913.208546.png\n1305031913.233126 rgb/1305031913.233126.png 1305031913.240453 depth/1305031913.240453.png\n1305031913.265022 rgb/1305031913.265022.png 1305031913.272069 depth/1305031913.272069.png\n1305031913.297160 rgb/1305031913.297160.png 1305031913.308747 depth/1305031913.308747.png\n1305031913.333122 rgb/1305031913.333122.png 1305031913.340047 depth/1305031913.340047.png\n1305031913.365070 rgb/1305031913.365070.png 1305031913.372117 depth/1305031913.372117.png\n1305031913.397099 rgb/1305031913.397099.png 1305031913.408181 depth/1305031913.408181.png\n1305031913.433081 rgb/1305031913.433081.png 1305031913.440305 depth/1305031913.440305.png\n1305031913.465231 rgb/1305031913.465231.png 1305031913.472064 depth/1305031913.472064.png\n1305031913.497227 rgb/1305031913.497227.png 1305031913.508406 depth/1305031913.508406.png\n1305031913.533297 rgb/1305031913.533297.png 1305031913.538696 depth/1305031913.538696.png\n1305031913.565261 rgb/1305031913.565261.png 1305031913.568481 depth/1305031913.568481.png\n1305031913.597139 rgb/1305031913.597139.png 1305031913.607051 depth/1305031913.607051.png\n1305031913.633293 rgb/1305031913.633293.png 1305031913.637112 depth/1305031913.637112.png\n1305031913.665421 rgb/1305031913.665421.png 1305031913.671418 depth/1305031913.671418.png\n1305031913.697243 rgb/1305031913.697243.png 1305031913.709971 depth/1305031913.709971.png\n1305031913.733097 rgb/1305031913.733097.png 1305031913.743396 depth/1305031913.743396.png\n1305031913.765028 rgb/1305031913.765028.png 1305031913.778085 depth/1305031913.778085.png\n1305031913.797106 rgb/1305031913.797106.png 1305031913.809508 depth/1305031913.809508.png\n1305031913.833143 rgb/1305031913.833143.png 1305031913.840405 depth/1305031913.840405.png\n1305031913.865063 rgb/1305031913.865063.png 1305031913.876025 depth/1305031913.876025.png\n1305031913.897116 rgb/1305031913.897116.png 1305031913.908138 depth/1305031913.908138.png\n1305031913.933123 rgb/1305031913.933123.png 1305031913.939898 depth/1305031913.939898.png\n1305031913.965134 rgb/1305031913.965134.png 1305031913.977474 depth/1305031913.977474.png\n1305031913.997116 rgb/1305031913.997116.png 1305031914.008756 depth/1305031914.008756.png\n1305031914.033441 rgb/1305031914.033441.png 1305031914.042148 depth/1305031914.042148.png\n1305031914.065072 rgb/1305031914.065072.png 1305031914.075482 depth/1305031914.075482.png\n1305031914.097126 rgb/1305031914.097126.png 1305031914.108031 depth/1305031914.108031.png\n1305031914.133245 rgb/1305031914.133245.png 1305031914.142725 depth/1305031914.142725.png\n1305031914.165013 rgb/1305031914.165013.png 1305031914.177921 depth/1305031914.177921.png\n1305031914.197110 rgb/1305031914.197110.png 1305031914.207783 depth/1305031914.207783.png\n1305031914.233108 rgb/1305031914.233108.png 1305031914.239738 depth/1305031914.239738.png\n1305031914.265074 rgb/1305031914.265074.png 1305031914.275498 depth/1305031914.275498.png\n1305031914.297165 rgb/1305031914.297165.png 1305031914.307439 depth/1305031914.307439.png\n1305031914.333148 rgb/1305031914.333148.png 1305031914.339813 depth/1305031914.339813.png\n1305031914.365058 rgb/1305031914.365058.png 1305031914.376077 depth/1305031914.376077.png\n1305031914.397215 rgb/1305031914.397215.png 1305031914.407339 depth/1305031914.407339.png\n1305031914.433060 rgb/1305031914.433060.png 1305031914.439366 depth/1305031914.439366.png\n1305031914.465054 rgb/1305031914.465054.png 1305031914.475929 depth/1305031914.475929.png\n1305031914.497127 rgb/1305031914.497127.png 1305031914.508084 depth/1305031914.508084.png\n1305031914.533107 rgb/1305031914.533107.png 1305031914.539445 depth/1305031914.539445.png\n1305031914.565001 rgb/1305031914.565001.png 1305031914.575638 depth/1305031914.575638.png\n1305031914.597122 rgb/1305031914.597122.png 1305031914.607525 depth/1305031914.607525.png\n1305031914.633055 rgb/1305031914.633055.png 1305031914.639613 depth/1305031914.639613.png\n1305031914.665019 rgb/1305031914.665019.png 1305031914.675447 depth/1305031914.675447.png\n1305031914.697129 rgb/1305031914.697129.png 1305031914.707659 depth/1305031914.707659.png\n1305031914.733078 rgb/1305031914.733078.png 1305031914.742851 depth/1305031914.742851.png\n1305031914.764901 rgb/1305031914.764901.png 1305031914.776080 depth/1305031914.776080.png\n1305031914.797119 rgb/1305031914.797119.png 1305031914.810077 depth/1305031914.810077.png\n1305031914.833133 rgb/1305031914.833133.png 1305031914.839826 depth/1305031914.839826.png\n1305031914.865128 rgb/1305031914.865128.png 1305031914.876190 depth/1305031914.876190.png\n1305031914.897188 rgb/1305031914.897188.png 1305031914.908910 depth/1305031914.908910.png\n1305031914.933099 rgb/1305031914.933099.png 1305031914.938404 depth/1305031914.938404.png\n1305031914.964978 rgb/1305031914.964978.png 1305031914.975628 depth/1305031914.975628.png\n1305031914.997078 rgb/1305031914.997078.png 1305031915.007678 depth/1305031915.007678.png\n1305031915.033152 rgb/1305031915.033152.png 1305031915.044015 depth/1305031915.044015.png\n1305031915.065009 rgb/1305031915.065009.png 1305031915.073665 depth/1305031915.073665.png\n1305031915.097024 rgb/1305031915.097024.png 1305031915.105907 depth/1305031915.105907.png\n1305031915.133208 rgb/1305031915.133208.png 1305031915.142313 depth/1305031915.142313.png\n1305031915.165021 rgb/1305031915.165021.png 1305031915.173454 depth/1305031915.173454.png\n1305031915.197108 rgb/1305031915.197108.png 1305031915.209278 depth/1305031915.209278.png\n1305031915.233111 rgb/1305031915.233111.png 1305031915.244223 depth/1305031915.244223.png\n1305031915.264979 rgb/1305031915.264979.png 1305031915.276431 depth/1305031915.276431.png\n1305031915.297152 rgb/1305031915.297152.png 1305031915.306226 depth/1305031915.306226.png\n1305031915.333207 rgb/1305031915.333207.png 1305031915.341488 depth/1305031915.341488.png\n1305031915.365050 rgb/1305031915.365050.png 1305031915.373270 depth/1305031915.373270.png\n1305031915.397167 rgb/1305031915.397167.png 1305031915.406736 depth/1305031915.406736.png\n1305031915.432960 rgb/1305031915.432960.png 1305031915.442726 depth/1305031915.442726.png\n1305031915.464920 rgb/1305031915.464920.png 1305031915.474257 depth/1305031915.474257.png\n1305031915.497121 rgb/1305031915.497121.png 1305031915.506429 depth/1305031915.506429.png\n1305031915.533058 rgb/1305031915.533058.png 1305031915.542700 depth/1305031915.542700.png\n1305031915.564985 rgb/1305031915.564985.png 1305031915.575890 depth/1305031915.575890.png\n1305031915.601161 rgb/1305031915.601161.png 1305031915.607095 depth/1305031915.607095.png\n1305031915.633062 rgb/1305031915.633062.png 1305031915.644456 depth/1305031915.644456.png\n1305031915.665003 rgb/1305031915.665003.png 1305031915.676911 depth/1305031915.676911.png\n1305031915.701106 rgb/1305031915.701106.png 1305031915.710920 depth/1305031915.710920.png\n1305031915.733046 rgb/1305031915.733046.png 1305031915.744275 depth/1305031915.744275.png\n1305031915.765010 rgb/1305031915.765010.png 1305031915.776046 depth/1305031915.776046.png\n1305031915.801243 rgb/1305031915.801243.png 1305031915.807068 depth/1305031915.807068.png\n1305031915.833049 rgb/1305031915.833049.png 1305031915.844882 depth/1305031915.844882.png\n1305031915.865069 rgb/1305031915.865069.png 1305031915.877002 depth/1305031915.877002.png\n1305031915.901234 rgb/1305031915.901234.png 1305031915.907069 depth/1305031915.907069.png\n1305031915.933056 rgb/1305031915.933056.png 1305031915.944991 depth/1305031915.944991.png\n1305031915.965061 rgb/1305031915.965061.png 1305031915.976975 depth/1305031915.976975.png\n1305031916.001234 rgb/1305031916.001234.png 1305031916.007650 depth/1305031916.007650.png\n1305031916.033043 rgb/1305031916.033043.png 1305031916.044257 depth/1305031916.044257.png\n1305031916.065060 rgb/1305031916.065060.png 1305031916.075852 depth/1305031916.075852.png\n1305031916.101115 rgb/1305031916.101115.png 1305031916.107904 depth/1305031916.107904.png\n1305031916.133093 rgb/1305031916.133093.png 1305031916.143770 depth/1305031916.143770.png\n1305031916.165155 rgb/1305031916.165155.png 1305031916.175966 depth/1305031916.175966.png\n1305031916.201031 rgb/1305031916.201031.png 1305031916.213438 depth/1305031916.213438.png\n1305031916.233050 rgb/1305031916.233050.png 1305031916.244817 depth/1305031916.244817.png\n1305031916.265060 rgb/1305031916.265060.png 1305031916.276150 depth/1305031916.276150.png\n1305031916.301076 rgb/1305031916.301076.png 1305031916.312024 depth/1305031916.312024.png\n1305031916.333426 rgb/1305031916.333426.png 1305031916.344853 depth/1305031916.344853.png\n1305031916.365121 rgb/1305031916.365121.png 1305031916.375943 depth/1305031916.375943.png\n1305031916.401006 rgb/1305031916.401006.png 1305031916.412634 depth/1305031916.412634.png\n1305031916.433168 rgb/1305031916.433168.png 1305031916.445160 depth/1305031916.445160.png\n1305031916.465124 rgb/1305031916.465124.png 1305031916.475799 depth/1305031916.475799.png\n1305031916.501025 rgb/1305031916.501025.png 1305031916.511070 depth/1305031916.511070.png\n1305031916.533266 rgb/1305031916.533266.png 1305031916.542416 depth/1305031916.542416.png\n1305031916.565142 rgb/1305031916.565142.png 1305031916.574661 depth/1305031916.574661.png\n1305031916.601238 rgb/1305031916.601238.png 1305031916.610788 depth/1305031916.610788.png\n1305031916.633156 rgb/1305031916.633156.png 1305031916.643191 depth/1305031916.643191.png\n1305031916.665139 rgb/1305031916.665139.png 1305031916.674514 depth/1305031916.674514.png\n1305031916.701048 rgb/1305031916.701048.png 1305031916.711186 depth/1305031916.711186.png\n1305031916.733056 rgb/1305031916.733056.png 1305031916.742388 depth/1305031916.742388.png\n1305031916.765076 rgb/1305031916.765076.png 1305031916.774484 depth/1305031916.774484.png\n1305031916.801088 rgb/1305031916.801088.png 1305031916.810984 depth/1305031916.810984.png\n1305031916.833266 rgb/1305031916.833266.png 1305031916.842413 depth/1305031916.842413.png\n1305031916.865085 rgb/1305031916.865085.png 1305031916.874597 depth/1305031916.874597.png\n1305031916.901017 rgb/1305031916.901017.png 1305031916.911349 depth/1305031916.911349.png\n1305031916.933088 rgb/1305031916.933088.png 1305031916.942991 depth/1305031916.942991.png\n1305031916.965054 rgb/1305031916.965054.png 1305031916.975281 depth/1305031916.975281.png\n1305031917.001132 rgb/1305031917.001132.png 1305031917.013257 depth/1305031917.013257.png\n1305031917.033155 rgb/1305031917.033155.png 1305031917.045346 depth/1305031917.045346.png\n1305031917.065136 rgb/1305031917.065136.png 1305031917.078672 depth/1305031917.078672.png\n1305031917.101130 rgb/1305031917.101130.png 1305031917.112392 depth/1305031917.112392.png\n1305031917.133106 rgb/1305031917.133106.png 1305031917.144721 depth/1305031917.144721.png\n1305031917.165045 rgb/1305031917.165045.png 1305031917.175617 depth/1305031917.175617.png\n1305031917.201175 rgb/1305031917.201175.png 1305031917.211105 depth/1305031917.211105.png\n1305031917.233102 rgb/1305031917.233102.png 1305031917.242019 depth/1305031917.242019.png\n1305031917.265163 rgb/1305031917.265163.png 1305031917.275690 depth/1305031917.275690.png\n1305031917.301107 rgb/1305031917.301107.png 1305031917.311009 depth/1305031917.311009.png\n1305031917.333229 rgb/1305031917.333229.png 1305031917.342994 depth/1305031917.342994.png\n1305031917.365138 rgb/1305031917.365138.png 1305031917.375028 depth/1305031917.375028.png\n1305031917.401065 rgb/1305031917.401065.png 1305031917.412516 depth/1305031917.412516.png\n1305031917.433141 rgb/1305031917.433141.png 1305031917.442191 depth/1305031917.442191.png\n1305031917.465076 rgb/1305031917.465076.png 1305031917.480876 depth/1305031917.480876.png\n1305031917.501158 rgb/1305031917.501158.png 1305031917.512902 depth/1305031917.512902.png\n1305031917.533057 rgb/1305031917.533057.png 1305031917.544881 depth/1305031917.544881.png\n1305031917.565195 rgb/1305031917.565195.png 1305031917.581189 depth/1305031917.581189.png\n1305031917.601069 rgb/1305031917.601069.png 1305031917.611278 depth/1305031917.611278.png\n1305031917.633090 rgb/1305031917.633090.png 1305031917.644587 depth/1305031917.644587.png\n1305031917.665060 rgb/1305031917.665060.png 1305031917.680182 depth/1305031917.680182.png\n1305031917.701096 rgb/1305031917.701096.png 1305031917.712747 depth/1305031917.712747.png\n1305031917.733003 rgb/1305031917.733003.png 1305031917.743645 depth/1305031917.743645.png\n1305031917.765114 rgb/1305031917.765114.png 1305031917.776958 depth/1305031917.776958.png\n1305031917.801048 rgb/1305031917.801048.png 1305031917.812348 depth/1305031917.812348.png\n1305031917.833090 rgb/1305031917.833090.png 1305031917.844755 depth/1305031917.844755.png\n1305031917.865107 rgb/1305031917.865107.png 1305031917.879431 depth/1305031917.879431.png\n1305031917.901060 rgb/1305031917.901060.png 1305031917.907881 depth/1305031917.907881.png\n1305031917.932948 rgb/1305031917.932948.png 1305031917.941261 depth/1305031917.941261.png\n1305031917.965346 rgb/1305031917.965346.png 1305031917.978906 depth/1305031917.978906.png\n1305031918.001098 rgb/1305031918.001098.png 1305031918.011404 depth/1305031918.011404.png\n1305031918.033144 rgb/1305031918.033144.png 1305031918.044049 depth/1305031918.044049.png\n1305031918.065137 rgb/1305031918.065137.png 1305031918.081372 depth/1305031918.081372.png\n1305031918.101060 rgb/1305031918.101060.png 1305031918.113495 depth/1305031918.113495.png\n1305031918.133054 rgb/1305031918.133054.png 1305031918.145896 depth/1305031918.145896.png\n1305031918.165017 rgb/1305031918.165017.png 1305031918.179489 depth/1305031918.179489.png\n1305031918.201086 rgb/1305031918.201086.png 1305031918.214208 depth/1305031918.214208.png\n1305031918.233042 rgb/1305031918.233042.png 1305031918.244974 depth/1305031918.244974.png\n1305031918.265256 rgb/1305031918.265256.png 1305031918.280832 depth/1305031918.280832.png\n1305031918.301124 rgb/1305031918.301124.png 1305031918.312487 depth/1305031918.312487.png\n1305031918.333165 rgb/1305031918.333165.png 1305031918.344896 depth/1305031918.344896.png\n1305031918.365072 rgb/1305031918.365072.png 1305031918.379884 depth/1305031918.379884.png\n1305031918.401030 rgb/1305031918.401030.png 1305031918.413065 depth/1305031918.413065.png\n1305031918.433043 rgb/1305031918.433043.png 1305031918.445292 depth/1305031918.445292.png\n1305031918.465089 rgb/1305031918.465089.png 1305031918.481811 depth/1305031918.481811.png\n1305031918.501125 rgb/1305031918.501125.png 1305031918.513488 depth/1305031918.513488.png\n1305031918.533134 rgb/1305031918.533134.png 1305031918.545221 depth/1305031918.545221.png\n1305031918.565018 rgb/1305031918.565018.png 1305031918.582328 depth/1305031918.582328.png\n1305031918.601029 rgb/1305031918.601029.png 1305031918.613230 depth/1305031918.613230.png\n1305031918.633027 rgb/1305031918.633027.png 1305031918.645169 depth/1305031918.645169.png\n1305031918.665112 rgb/1305031918.665112.png 1305031918.681778 depth/1305031918.681778.png\n1305031918.701017 rgb/1305031918.701017.png 1305031918.713496 depth/1305031918.713496.png\n1305031918.765151 rgb/1305031918.765151.png 1305031918.749734 depth/1305031918.749734.png\n1305031918.801097 rgb/1305031918.801097.png 1305031918.814538 depth/1305031918.814538.png\n1305031918.833123 rgb/1305031918.833123.png 1305031918.850071 depth/1305031918.850071.png\n1305031918.865115 rgb/1305031918.865115.png 1305031918.880096 depth/1305031918.880096.png\n1305031918.901084 rgb/1305031918.901084.png 1305031918.912498 depth/1305031918.912498.png\n1305031918.933071 rgb/1305031918.933071.png 1305031918.948107 depth/1305031918.948107.png\n1305031918.965058 rgb/1305031918.965058.png 1305031918.980882 depth/1305031918.980882.png\n1305031919.001053 rgb/1305031919.001053.png 1305031919.013079 depth/1305031919.013079.png\n1305031919.033082 rgb/1305031919.033082.png 1305031919.047888 depth/1305031919.047888.png\n1305031919.065147 rgb/1305031919.065147.png 1305031919.081202 depth/1305031919.081202.png\n1305031919.101028 rgb/1305031919.101028.png 1305031919.113268 depth/1305031919.113268.png\n1305031919.133133 rgb/1305031919.133133.png 1305031919.149786 depth/1305031919.149786.png\n1305031919.165110 rgb/1305031919.165110.png 1305031919.180150 depth/1305031919.180150.png\n1305031919.201124 rgb/1305031919.201124.png 1305031919.212613 depth/1305031919.212613.png\n1305031919.233093 rgb/1305031919.233093.png 1305031919.248053 depth/1305031919.248053.png\n1305031919.265125 rgb/1305031919.265125.png 1305031919.282212 depth/1305031919.282212.png\n1305031919.301119 rgb/1305031919.301119.png 1305031919.313576 depth/1305031919.313576.png\n1305031919.333120 rgb/1305031919.333120.png 1305031919.348352 depth/1305031919.348352.png\n1305031919.364948 rgb/1305031919.364948.png 1305031919.376791 depth/1305031919.376791.png\n1305031919.401124 rgb/1305031919.401124.png 1305031919.413966 depth/1305031919.413966.png\n1305031919.433256 rgb/1305031919.433256.png 1305031919.446851 depth/1305031919.446851.png\n1305031919.465070 rgb/1305031919.465070.png 1305031919.480223 depth/1305031919.480223.png\n1305031919.501049 rgb/1305031919.501049.png 1305031919.512137 depth/1305031919.512137.png\n1305031919.533110 rgb/1305031919.533110.png 1305031919.548061 depth/1305031919.548061.png\n1305031919.565165 rgb/1305031919.565165.png 1305031919.580925 depth/1305031919.580925.png\n1305031919.601094 rgb/1305031919.601094.png 1305031919.611928 depth/1305031919.611928.png\n1305031919.633127 rgb/1305031919.633127.png 1305031919.649872 depth/1305031919.649872.png\n1305031919.665042 rgb/1305031919.665042.png 1305031919.680144 depth/1305031919.680144.png\n1305031919.701092 rgb/1305031919.701092.png 1305031919.711961 depth/1305031919.711961.png\n1305031919.733117 rgb/1305031919.733117.png 1305031919.747809 depth/1305031919.747809.png\n1305031919.765060 rgb/1305031919.765060.png 1305031919.779527 depth/1305031919.779527.png\n1305031919.801129 rgb/1305031919.801129.png 1305031919.815366 depth/1305031919.815366.png\n1305031919.833072 rgb/1305031919.833072.png 1305031919.849456 depth/1305031919.849456.png\n1305031919.865180 rgb/1305031919.865180.png 1305031919.880464 depth/1305031919.880464.png\n1305031919.901067 rgb/1305031919.901067.png 1305031919.917226 depth/1305031919.917226.png\n1305031919.933102 rgb/1305031919.933102.png 1305031919.948072 depth/1305031919.948072.png\n1305031919.965129 rgb/1305031919.965129.png 1305031919.981539 depth/1305031919.981539.png\n1305031920.001054 rgb/1305031920.001054.png 1305031920.017137 depth/1305031920.017137.png\n1305031920.033118 rgb/1305031920.033118.png 1305031920.048127 depth/1305031920.048127.png\n1305031920.065136 rgb/1305031920.065136.png 1305031920.081263 depth/1305031920.081263.png\n1305031920.101055 rgb/1305031920.101055.png 1305031920.116134 depth/1305031920.116134.png\n1305031920.132987 rgb/1305031920.132987.png 1305031920.148679 depth/1305031920.148679.png\n1305031920.165140 rgb/1305031920.165140.png 1305031920.180544 depth/1305031920.180544.png\n1305031920.201166 rgb/1305031920.201166.png 1305031920.217426 depth/1305031920.217426.png\n1305031920.233083 rgb/1305031920.233083.png 1305031920.248168 depth/1305031920.248168.png\n1305031920.265120 rgb/1305031920.265120.png 1305031920.280534 depth/1305031920.280534.png\n1305031920.301096 rgb/1305031920.301096.png 1305031920.316524 depth/1305031920.316524.png\n1305031920.333124 rgb/1305031920.333124.png 1305031920.349842 depth/1305031920.349842.png\n1305031920.365130 rgb/1305031920.365130.png 1305031920.380357 depth/1305031920.380357.png\n1305031920.401115 rgb/1305031920.401115.png 1305031920.417274 depth/1305031920.417274.png\n1305031920.433123 rgb/1305031920.433123.png 1305031920.448025 depth/1305031920.448025.png\n1305031920.465148 rgb/1305031920.465148.png 1305031920.481785 depth/1305031920.481785.png\n1305031920.501107 rgb/1305031920.501107.png 1305031920.517298 depth/1305031920.517298.png\n1305031920.533105 rgb/1305031920.533105.png 1305031920.547964 depth/1305031920.547964.png\n1305031920.565153 rgb/1305031920.565153.png 1305031920.581456 depth/1305031920.581456.png\n1305031920.633105 rgb/1305031920.633105.png 1305031920.617995 depth/1305031920.617995.png\n1305031920.665129 rgb/1305031920.665129.png 1305031920.680130 depth/1305031920.680130.png\n1305031920.701147 rgb/1305031920.701147.png 1305031920.717318 depth/1305031920.717318.png\n1305031920.733091 rgb/1305031920.733091.png 1305031920.747997 depth/1305031920.747997.png\n1305031920.765152 rgb/1305031920.765152.png 1305031920.780346 depth/1305031920.780346.png\n1305031920.801031 rgb/1305031920.801031.png 1305031920.813643 depth/1305031920.813643.png\n1305031920.833132 rgb/1305031920.833132.png 1305031920.848339 depth/1305031920.848339.png\n1305031920.865163 rgb/1305031920.865163.png 1305031920.879246 depth/1305031920.879246.png\n1305031920.901037 rgb/1305031920.901037.png 1305031920.915238 depth/1305031920.915238.png\n1305031920.933077 rgb/1305031920.933077.png 1305031920.947777 depth/1305031920.947777.png\n1305031920.965217 rgb/1305031920.965217.png 1305031920.981269 depth/1305031920.981269.png\n1305031921.001108 rgb/1305031921.001108.png 1305031921.015897 depth/1305031921.015897.png\n1305031921.033111 rgb/1305031921.033111.png 1305031921.046752 depth/1305031921.046752.png\n1305031921.065147 rgb/1305031921.065147.png 1305031921.081623 depth/1305031921.081623.png\n1305031921.101105 rgb/1305031921.101105.png 1305031921.116426 depth/1305031921.116426.png\n1305031921.133159 rgb/1305031921.133159.png 1305031921.147542 depth/1305031921.147542.png\n1305031921.165116 rgb/1305031921.165116.png 1305031921.183591 depth/1305031921.183591.png\n1305031921.201159 rgb/1305031921.201159.png 1305031921.216248 depth/1305031921.216248.png\n1305031921.233189 rgb/1305031921.233189.png 1305031921.247511 depth/1305031921.247511.png\n1305031921.265164 rgb/1305031921.265164.png 1305031921.283682 depth/1305031921.283682.png\n1305031921.301188 rgb/1305031921.301188.png 1305031921.316687 depth/1305031921.316687.png\n1305031921.333158 rgb/1305031921.333158.png 1305031921.348715 depth/1305031921.348715.png\n1305031921.365112 rgb/1305031921.365112.png 1305031921.383334 depth/1305031921.383334.png\n1305031921.401108 rgb/1305031921.401108.png 1305031921.417533 depth/1305031921.417533.png\n1305031921.433143 rgb/1305031921.433143.png 1305031921.447829 depth/1305031921.447829.png\n1305031921.465014 rgb/1305031921.465014.png 1305031921.483449 depth/1305031921.483449.png\n1305031921.501096 rgb/1305031921.501096.png 1305031921.516337 depth/1305031921.516337.png\n1305031921.533099 rgb/1305031921.533099.png 1305031921.547693 depth/1305031921.547693.png\n1305031921.565119 rgb/1305031921.565119.png 1305031921.584755 depth/1305031921.584755.png\n1305031921.601114 rgb/1305031921.601114.png 1305031921.616860 depth/1305031921.616860.png\n1305031921.633107 rgb/1305031921.633107.png 1305031921.648077 depth/1305031921.648077.png\n1305031921.701068 rgb/1305031921.701068.png 1305031921.684108 depth/1305031921.684108.png\n1305031921.733068 rgb/1305031921.733068.png 1305031921.717161 depth/1305031921.717161.png\n1305031921.765060 rgb/1305031921.765060.png 1305031921.749472 depth/1305031921.749472.png\n1305031921.801034 rgb/1305031921.801034.png 1305031921.815490 depth/1305031921.815490.png\n1305031921.833122 rgb/1305031921.833122.png 1305031921.847815 depth/1305031921.847815.png\n1305031921.865148 rgb/1305031921.865148.png 1305031921.883647 depth/1305031921.883647.png\n1305031921.901117 rgb/1305031921.901117.png 1305031921.915912 depth/1305031921.915912.png\n1305031921.933132 rgb/1305031921.933132.png 1305031921.947748 depth/1305031921.947748.png\n1305031921.965107 rgb/1305031921.965107.png 1305031921.983963 depth/1305031921.983963.png\n1305031922.001101 rgb/1305031922.001101.png 1305031922.017509 depth/1305031922.017509.png\n1305031922.033170 rgb/1305031922.033170.png 1305031922.048087 depth/1305031922.048087.png\n1305031922.101032 rgb/1305031922.101032.png 1305031922.084015 depth/1305031922.084015.png\n1305031922.133245 rgb/1305031922.133245.png 1305031922.117449 depth/1305031922.117449.png\n1305031922.165062 rgb/1305031922.165062.png 1305031922.150410 depth/1305031922.150410.png\n1305031922.201057 rgb/1305031922.201057.png 1305031922.217879 depth/1305031922.217879.png\n1305031922.233248 rgb/1305031922.233248.png 1305031922.248353 depth/1305031922.248353.png\n1305031922.265183 rgb/1305031922.265183.png 1305031922.284278 depth/1305031922.284278.png\n1305031922.301137 rgb/1305031922.301137.png 1305031922.315988 depth/1305031922.315988.png\n1305031922.333215 rgb/1305031922.333215.png 1305031922.348617 depth/1305031922.348617.png\n1305031922.365143 rgb/1305031922.365143.png 1305031922.384534 depth/1305031922.384534.png\n1305031922.401139 rgb/1305031922.401139.png 1305031922.414362 depth/1305031922.414362.png\n1305031922.465219 rgb/1305031922.465219.png 1305031922.449565 depth/1305031922.449565.png\n1305031922.501312 rgb/1305031922.501312.png 1305031922.483598 depth/1305031922.483598.png\n1305031922.533139 rgb/1305031922.533139.png 1305031922.517313 depth/1305031922.517313.png\n1305031922.565031 rgb/1305031922.565031.png 1305031922.551135 depth/1305031922.551135.png\n1305031922.601111 rgb/1305031922.601111.png 1305031922.616826 depth/1305031922.616826.png\n1305031922.665318 rgb/1305031922.665318.png 1305031922.651650 depth/1305031922.651650.png\n1305031922.701355 rgb/1305031922.701355.png 1305031922.684543 depth/1305031922.684543.png\n1305031922.733235 rgb/1305031922.733235.png 1305031922.718051 depth/1305031922.718051.png\n1305031922.765373 rgb/1305031922.765373.png 1305031922.752032 depth/1305031922.752032.png\n1305031922.801220 rgb/1305031922.801220.png 1305031922.784245 depth/1305031922.784245.png\n1305031922.833262 rgb/1305031922.833262.png 1305031922.818079 depth/1305031922.818079.png\n1305031922.865045 rgb/1305031922.865045.png 1305031922.851561 depth/1305031922.851561.png\n1305031922.901109 rgb/1305031922.901109.png 1305031922.916045 depth/1305031922.916045.png\n1305031922.965220 rgb/1305031922.965220.png 1305031922.951632 depth/1305031922.951632.png\n1305031923.001054 rgb/1305031923.001054.png 1305031923.016127 depth/1305031923.016127.png\n1305031923.065085 rgb/1305031923.065085.png 1305031923.051643 depth/1305031923.051643.png\n1305031923.101056 rgb/1305031923.101056.png 1305031923.083189 depth/1305031923.083189.png\n1305031923.133238 rgb/1305031923.133238.png 1305031923.117556 depth/1305031923.117556.png\n1305031923.165168 rgb/1305031923.165168.png 1305031923.152033 depth/1305031923.152033.png\n1305031923.201181 rgb/1305031923.201181.png 1305031923.215945 depth/1305031923.215945.png\n1305031923.265159 rgb/1305031923.265159.png 1305031923.251678 depth/1305031923.251678.png\n1305031923.301183 rgb/1305031923.301183.png 1305031923.283836 depth/1305031923.283836.png\n1305031923.333169 rgb/1305031923.333169.png 1305031923.317750 depth/1305031923.317750.png\n1305031923.365230 rgb/1305031923.365230.png 1305031923.351741 depth/1305031923.351741.png\n1305031923.401139 rgb/1305031923.401139.png 1305031923.384405 depth/1305031923.384405.png\n1305031923.433112 rgb/1305031923.433112.png 1305031923.417551 depth/1305031923.417551.png\n1305031923.465290 rgb/1305031923.465290.png 1305031923.452014 depth/1305031923.452014.png\n1305031923.501145 rgb/1305031923.501145.png 1305031923.483984 depth/1305031923.483984.png\n1305031923.533199 rgb/1305031923.533199.png 1305031923.517826 depth/1305031923.517826.png\n1305031923.565198 rgb/1305031923.565198.png 1305031923.551611 depth/1305031923.551611.png\n1305031923.601069 rgb/1305031923.601069.png 1305031923.584004 depth/1305031923.584004.png\n1305031923.633244 rgb/1305031923.633244.png 1305031923.617213 depth/1305031923.617213.png\n1305031923.665141 rgb/1305031923.665141.png 1305031923.651604 depth/1305031923.651604.png\n1305031923.701144 rgb/1305031923.701144.png 1305031923.683339 depth/1305031923.683339.png\n1305031923.733145 rgb/1305031923.733145.png 1305031923.719218 depth/1305031923.719218.png\n1305031923.765175 rgb/1305031923.765175.png 1305031923.751229 depth/1305031923.751229.png\n1305031923.801150 rgb/1305031923.801150.png 1305031923.784138 depth/1305031923.784138.png\n1305031923.833045 rgb/1305031923.833045.png 1305031923.819707 depth/1305031923.819707.png\n1305031923.865161 rgb/1305031923.865161.png 1305031923.848797 depth/1305031923.848797.png\n1305031923.901121 rgb/1305031923.901121.png 1305031923.883914 depth/1305031923.883914.png\n1305031923.933140 rgb/1305031923.933140.png 1305031923.919849 depth/1305031923.919849.png\n1305031923.965198 rgb/1305031923.965198.png 1305031923.952341 depth/1305031923.952341.png\n1305031924.001096 rgb/1305031924.001096.png 1305031923.985402 depth/1305031923.985402.png\n1305031924.033250 rgb/1305031924.033250.png 1305031924.020347 depth/1305031924.020347.png\n1305031924.065224 rgb/1305031924.065224.png 1305031924.052305 depth/1305031924.052305.png\n1305031924.101175 rgb/1305031924.101175.png 1305031924.084935 depth/1305031924.084935.png\n1305031924.133285 rgb/1305031924.133285.png 1305031924.120309 depth/1305031924.120309.png\n1305031924.165591 rgb/1305031924.165591.png 1305031924.149942 depth/1305031924.149942.png\n1305031924.201130 rgb/1305031924.201130.png 1305031924.183240 depth/1305031924.183240.png\n1305031924.233238 rgb/1305031924.233238.png 1305031924.221139 depth/1305031924.221139.png\n1305031924.265335 rgb/1305031924.265335.png 1305031924.251933 depth/1305031924.251933.png\n1305031924.301099 rgb/1305031924.301099.png 1305031924.284047 depth/1305031924.284047.png\n1305031924.333113 rgb/1305031924.333113.png 1305031924.319056 depth/1305031924.319056.png\n1305031924.365169 rgb/1305031924.365169.png 1305031924.351287 depth/1305031924.351287.png\n1305031924.401095 rgb/1305031924.401095.png 1305031924.383380 depth/1305031924.383380.png\n1305031924.433069 rgb/1305031924.433069.png 1305031924.419225 depth/1305031924.419225.png\n1305031924.465394 rgb/1305031924.465394.png 1305031924.452792 depth/1305031924.452792.png\n1305031924.501116 rgb/1305031924.501116.png 1305031924.483315 depth/1305031924.483315.png\n1305031924.533245 rgb/1305031924.533245.png 1305031924.519657 depth/1305031924.519657.png\n1305031924.565264 rgb/1305031924.565264.png 1305031924.552273 depth/1305031924.552273.png\n1305031924.601161 rgb/1305031924.601161.png 1305031924.584109 depth/1305031924.584109.png\n1305031924.633221 rgb/1305031924.633221.png 1305031924.620515 depth/1305031924.620515.png\n1305031924.665187 rgb/1305031924.665187.png 1305031924.652060 depth/1305031924.652060.png\n1305031924.701168 rgb/1305031924.701168.png 1305031924.684319 depth/1305031924.684319.png\n1305031924.733166 rgb/1305031924.733166.png 1305031924.719995 depth/1305031924.719995.png\n1305031924.765170 rgb/1305031924.765170.png 1305031924.751699 depth/1305031924.751699.png\n1305031924.801057 rgb/1305031924.801057.png 1305031924.783411 depth/1305031924.783411.png\n1305031924.833187 rgb/1305031924.833187.png 1305031924.819277 depth/1305031924.819277.png\n1305031924.865165 rgb/1305031924.865165.png 1305031924.851149 depth/1305031924.851149.png\n1305031924.901110 rgb/1305031924.901110.png 1305031924.887231 depth/1305031924.887231.png\n1305031924.933186 rgb/1305031924.933186.png 1305031924.919219 depth/1305031924.919219.png\n1305031924.969060 rgb/1305031924.969060.png 1305031924.951326 depth/1305031924.951326.png\n1305031925.001103 rgb/1305031925.001103.png 1305031924.987062 depth/1305031924.987062.png\n1305031925.033148 rgb/1305031925.033148.png 1305031925.019418 depth/1305031925.019418.png\n1305031925.069090 rgb/1305031925.069090.png 1305031925.051227 depth/1305031925.051227.png\n1305031925.101107 rgb/1305031925.101107.png 1305031925.086881 depth/1305031925.086881.png\n1305031925.133209 rgb/1305031925.133209.png 1305031925.119070 depth/1305031925.119070.png\n1305031925.169080 rgb/1305031925.169080.png 1305031925.150861 depth/1305031925.150861.png\n1305031925.201117 rgb/1305031925.201117.png 1305031925.186995 depth/1305031925.186995.png\n1305031925.233193 rgb/1305031925.233193.png 1305031925.219143 depth/1305031925.219143.png\n1305031925.269164 rgb/1305031925.269164.png 1305031925.250215 depth/1305031925.250215.png\n1305031925.301283 rgb/1305031925.301283.png 1305031925.287610 depth/1305031925.287610.png\n1305031925.333142 rgb/1305031925.333142.png 1305031925.318360 depth/1305031925.318360.png\n1305031925.369107 rgb/1305031925.369107.png 1305031925.351623 depth/1305031925.351623.png\n1305031925.401456 rgb/1305031925.401456.png 1305031925.386446 depth/1305031925.386446.png\n1305031925.433406 rgb/1305031925.433406.png 1305031925.420497 depth/1305031925.420497.png\n1305031925.469099 rgb/1305031925.469099.png 1305031925.451669 depth/1305031925.451669.png\n1305031925.501267 rgb/1305031925.501267.png 1305031925.487976 depth/1305031925.487976.png\n1305031925.533321 rgb/1305031925.533321.png 1305031925.520197 depth/1305031925.520197.png\n1305031925.569132 rgb/1305031925.569132.png 1305031925.551723 depth/1305031925.551723.png\n1305031925.601218 rgb/1305031925.601218.png 1305031925.587951 depth/1305031925.587951.png\n1305031925.633430 rgb/1305031925.633430.png 1305031925.620389 depth/1305031925.620389.png\n1305031925.669137 rgb/1305031925.669137.png 1305031925.652177 depth/1305031925.652177.png\n1305031925.701322 rgb/1305031925.701322.png 1305031925.688138 depth/1305031925.688138.png\n1305031925.733167 rgb/1305031925.733167.png 1305031925.719963 depth/1305031925.719963.png\n1305031925.769246 rgb/1305031925.769246.png 1305031925.752010 depth/1305031925.752010.png\n1305031925.801208 rgb/1305031925.801208.png 1305031925.788128 depth/1305031925.788128.png\n1305031925.833148 rgb/1305031925.833148.png 1305031925.819737 depth/1305031925.819737.png\n1305031925.869197 rgb/1305031925.869197.png 1305031925.852900 depth/1305031925.852900.png\n1305031925.901176 rgb/1305031925.901176.png 1305031925.887783 depth/1305031925.887783.png\n1305031925.933170 rgb/1305031925.933170.png 1305031925.917070 depth/1305031925.917070.png\n1305031925.969198 rgb/1305031925.969198.png 1305031925.952071 depth/1305031925.952071.png\n1305031926.001186 rgb/1305031926.001186.png 1305031925.987927 depth/1305031925.987927.png\n1305031926.033156 rgb/1305031926.033156.png 1305031926.019599 depth/1305031926.019599.png\n1305031926.069077 rgb/1305031926.069077.png 1305031926.051425 depth/1305031926.051425.png\n1305031926.101106 rgb/1305031926.101106.png 1305031926.087671 depth/1305031926.087671.png\n1305031926.133181 rgb/1305031926.133181.png 1305031926.119488 depth/1305031926.119488.png\n1305031926.169101 rgb/1305031926.169101.png 1305031926.155476 depth/1305031926.155476.png\n1305031926.201141 rgb/1305031926.201141.png 1305031926.187287 depth/1305031926.187287.png\n1305031926.233134 rgb/1305031926.233134.png 1305031926.219471 depth/1305031926.219471.png\n1305031926.269135 rgb/1305031926.269135.png 1305031926.255515 depth/1305031926.255515.png\n1305031926.301054 rgb/1305031926.301054.png 1305031926.287524 depth/1305031926.287524.png\n1305031926.333164 rgb/1305031926.333164.png 1305031926.319314 depth/1305031926.319314.png\n1305031926.369064 rgb/1305031926.369064.png 1305031926.355226 depth/1305031926.355226.png\n1305031926.401166 rgb/1305031926.401166.png 1305031926.387186 depth/1305031926.387186.png\n1305031926.433155 rgb/1305031926.433155.png 1305031926.416195 depth/1305031926.416195.png\n1305031926.469090 rgb/1305031926.469090.png 1305031926.456138 depth/1305031926.456138.png\n1305031926.501075 rgb/1305031926.501075.png 1305031926.487337 depth/1305031926.487337.png\n1305031926.533176 rgb/1305031926.533176.png 1305031926.519488 depth/1305031926.519488.png\n1305031926.569122 rgb/1305031926.569122.png 1305031926.555508 depth/1305031926.555508.png\n1305031926.601166 rgb/1305031926.601166.png 1305031926.587389 depth/1305031926.587389.png\n1305031926.633127 rgb/1305031926.633127.png 1305031926.617031 depth/1305031926.617031.png\n1305031926.669140 rgb/1305031926.669140.png 1305031926.655592 depth/1305031926.655592.png\n1305031926.701042 rgb/1305031926.701042.png 1305031926.686940 depth/1305031926.686940.png\n1305031926.733207 rgb/1305031926.733207.png 1305031926.716774 depth/1305031926.716774.png\n1305031926.769141 rgb/1305031926.769141.png 1305031926.754636 depth/1305031926.754636.png\n1305031926.801342 rgb/1305031926.801342.png 1305031926.787267 depth/1305031926.787267.png\n1305031926.833209 rgb/1305031926.833209.png 1305031926.817567 depth/1305031926.817567.png\n1305031926.869333 rgb/1305031926.869333.png 1305031926.856453 depth/1305031926.856453.png\n1305031926.901097 rgb/1305031926.901097.png 1305031926.885854 depth/1305031926.885854.png\n1305031926.933348 rgb/1305031926.933348.png 1305031926.920915 depth/1305031926.920915.png\n1305031926.969122 rgb/1305031926.969122.png 1305031926.956342 depth/1305031926.956342.png\n1305031927.001575 rgb/1305031927.001575.png 1305031926.988250 depth/1305031926.988250.png\n1305031927.033929 rgb/1305031927.033929.png 1305031927.021193 depth/1305031927.021193.png\n1305031927.070528 rgb/1305031927.070528.png 1305031927.056355 depth/1305031927.056355.png\n1305031927.101272 rgb/1305031927.101272.png 1305031927.088782 depth/1305031927.088782.png\n1305031927.133471 rgb/1305031927.133471.png 1305031927.120454 depth/1305031927.120454.png\n1305031927.169161 rgb/1305031927.169161.png 1305031927.156388 depth/1305031927.156388.png\n1305031927.201210 rgb/1305031927.201210.png 1305031927.188222 depth/1305031927.188222.png\n1305031927.233491 rgb/1305031927.233491.png 1305031927.220398 depth/1305031927.220398.png\n1305031927.269153 rgb/1305031927.269153.png 1305031927.255554 depth/1305031927.255554.png\n1305031927.301135 rgb/1305031927.301135.png 1305031927.288179 depth/1305031927.288179.png\n1305031927.333139 rgb/1305031927.333139.png 1305031927.319728 depth/1305031927.319728.png\n1305031927.369147 rgb/1305031927.369147.png 1305031927.355704 depth/1305031927.355704.png\n1305031927.401161 rgb/1305031927.401161.png 1305031927.387697 depth/1305031927.387697.png\n1305031927.433274 rgb/1305031927.433274.png 1305031927.423646 depth/1305031927.423646.png\n1305031927.469105 rgb/1305031927.469105.png 1305031927.455842 depth/1305031927.455842.png\n1305031927.501136 rgb/1305031927.501136.png 1305031927.487526 depth/1305031927.487526.png\n1305031927.533182 rgb/1305031927.533182.png 1305031927.523735 depth/1305031927.523735.png\n1305031927.569225 rgb/1305031927.569225.png 1305031927.555610 depth/1305031927.555610.png\n1305031927.601132 rgb/1305031927.601132.png 1305031927.587778 depth/1305031927.587778.png\n1305031927.633201 rgb/1305031927.633201.png 1305031927.623566 depth/1305031927.623566.png\n1305031927.669158 rgb/1305031927.669158.png 1305031927.655615 depth/1305031927.655615.png\n1305031927.701131 rgb/1305031927.701131.png 1305031927.687849 depth/1305031927.687849.png\n1305031927.733219 rgb/1305031927.733219.png 1305031927.720304 depth/1305031927.720304.png\n1305031927.769158 rgb/1305031927.769158.png 1305031927.755615 depth/1305031927.755615.png\n1305031927.801109 rgb/1305031927.801109.png 1305031927.784053 depth/1305031927.784053.png\n1305031927.833282 rgb/1305031927.833282.png 1305031927.825135 depth/1305031927.825135.png\n1305031927.869143 rgb/1305031927.869143.png 1305031927.855551 depth/1305031927.855551.png\n1305031927.901130 rgb/1305031927.901130.png 1305031927.887591 depth/1305031927.887591.png\n1305031927.933465 rgb/1305031927.933465.png 1305031927.923620 depth/1305031927.923620.png\n1305031927.969176 rgb/1305031927.969176.png 1305031927.955459 depth/1305031927.955459.png\n1305031928.001134 rgb/1305031928.001134.png 1305031927.987655 depth/1305031927.987655.png\n1305031928.033186 rgb/1305031928.033186.png 1305031928.023669 depth/1305031928.023669.png\n1305031928.069125 rgb/1305031928.069125.png 1305031928.055649 depth/1305031928.055649.png\n1305031928.101114 rgb/1305031928.101114.png 1305031928.087657 depth/1305031928.087657.png\n1305031928.133202 rgb/1305031928.133202.png 1305031928.123611 depth/1305031928.123611.png\n1305031928.169018 rgb/1305031928.169018.png 1305031928.153645 depth/1305031928.153645.png\n1305031928.201096 rgb/1305031928.201096.png 1305031928.185349 depth/1305031928.185349.png\n1305031928.233133 rgb/1305031928.233133.png 1305031928.223567 depth/1305031928.223567.png\n1305031928.269216 rgb/1305031928.269216.png 1305031928.256019 depth/1305031928.256019.png\n1305031928.301255 rgb/1305031928.301255.png 1305031928.287847 depth/1305031928.287847.png\n1305031928.333609 rgb/1305031928.333609.png 1305031928.324414 depth/1305031928.324414.png\n1305031928.369520 rgb/1305031928.369520.png 1305031928.356445 depth/1305031928.356445.png\n1305031928.401116 rgb/1305031928.401116.png 1305031928.388295 depth/1305031928.388295.png\n1305031928.433543 rgb/1305031928.433543.png 1305031928.424766 depth/1305031928.424766.png\n1305031928.469232 rgb/1305031928.469232.png 1305031928.456406 depth/1305031928.456406.png\n1305031928.501428 rgb/1305031928.501428.png 1305031928.489516 depth/1305031928.489516.png\n1305031928.533982 rgb/1305031928.533982.png 1305031928.524415 depth/1305031928.524415.png\n1305031928.569299 rgb/1305031928.569299.png 1305031928.556287 depth/1305031928.556287.png\n1305031928.601271 rgb/1305031928.601271.png 1305031928.588557 depth/1305031928.588557.png\n1305031928.633595 rgb/1305031928.633595.png 1305031928.624251 depth/1305031928.624251.png\n1305031928.669146 rgb/1305031928.669146.png 1305031928.656233 depth/1305031928.656233.png\n1305031928.701110 rgb/1305031928.701110.png 1305031928.691555 depth/1305031928.691555.png\n1305031928.733185 rgb/1305031928.733185.png 1305031928.723927 depth/1305031928.723927.png\n1305031928.769202 rgb/1305031928.769202.png 1305031928.755499 depth/1305031928.755499.png\n1305031928.801117 rgb/1305031928.801117.png 1305031928.791463 depth/1305031928.791463.png\n1305031928.833193 rgb/1305031928.833193.png 1305031928.823577 depth/1305031928.823577.png\n1305031928.869148 rgb/1305031928.869148.png 1305031928.855468 depth/1305031928.855468.png\n1305031928.901197 rgb/1305031928.901197.png 1305031928.891499 depth/1305031928.891499.png\n1305031928.933215 rgb/1305031928.933215.png 1305031928.923473 depth/1305031928.923473.png\n1305031928.969097 rgb/1305031928.969097.png 1305031928.955544 depth/1305031928.955544.png\n1305031929.001155 rgb/1305031929.001155.png 1305031928.991477 depth/1305031928.991477.png\n1305031929.033640 rgb/1305031929.033640.png 1305031929.023472 depth/1305031929.023472.png\n1305031929.069089 rgb/1305031929.069089.png 1305031929.052047 depth/1305031929.052047.png\n1305031929.101213 rgb/1305031929.101213.png 1305031929.091469 depth/1305031929.091469.png\n1305031929.133202 rgb/1305031929.133202.png 1305031929.123397 depth/1305031929.123397.png\n1305031929.169204 rgb/1305031929.169204.png 1305031929.155442 depth/1305031929.155442.png\n1305031929.201163 rgb/1305031929.201163.png 1305031929.191433 depth/1305031929.191433.png\n1305031929.233293 rgb/1305031929.233293.png 1305031929.224389 depth/1305031929.224389.png\n1305031929.269214 rgb/1305031929.269214.png 1305031929.256040 depth/1305031929.256040.png\n1305031929.301292 rgb/1305031929.301292.png 1305031929.292331 depth/1305031929.292331.png\n1305031929.333529 rgb/1305031929.333529.png 1305031929.324071 depth/1305031929.324071.png\n1305031929.369189 rgb/1305031929.369189.png 1305031929.356012 depth/1305031929.356012.png\n1305031929.401369 rgb/1305031929.401369.png 1305031929.391503 depth/1305031929.391503.png\n1305031929.433239 rgb/1305031929.433239.png 1305031929.423543 depth/1305031929.423543.png\n1305031929.469219 rgb/1305031929.469219.png 1305031929.455568 depth/1305031929.455568.png\n1305031929.501198 rgb/1305031929.501198.png 1305031929.491502 depth/1305031929.491502.png\n1305031929.533262 rgb/1305031929.533262.png 1305031929.523520 depth/1305031929.523520.png\n1305031929.569172 rgb/1305031929.569172.png 1305031929.555525 depth/1305031929.555525.png\n1305031929.601101 rgb/1305031929.601101.png 1305031929.591341 depth/1305031929.591341.png\n1305031929.634447 rgb/1305031929.634447.png 1305031929.627102 depth/1305031929.627102.png\n1305031929.669287 rgb/1305031929.669287.png 1305031929.652934 depth/1305031929.652934.png\n1305031929.701269 rgb/1305031929.701269.png 1305031929.688977 depth/1305031929.688977.png\n1305031929.733617 rgb/1305031929.733617.png 1305031929.722904 depth/1305031929.722904.png\n1305031929.769190 rgb/1305031929.769190.png 1305031929.755544 depth/1305031929.755544.png\n1305031929.801229 rgb/1305031929.801229.png 1305031929.791661 depth/1305031929.791661.png\n1305031929.833358 rgb/1305031929.833358.png 1305031929.824100 depth/1305031929.824100.png\n1305031929.869242 rgb/1305031929.869242.png 1305031929.859997 depth/1305031929.859997.png\n1305031929.901292 rgb/1305031929.901292.png 1305031929.892100 depth/1305031929.892100.png\n1305031929.933176 rgb/1305031929.933176.png 1305031929.920589 depth/1305031929.920589.png\n1305031929.969176 rgb/1305031929.969176.png 1305031929.960336 depth/1305031929.960336.png\n1305031930.001350 rgb/1305031930.001350.png 1305031929.992281 depth/1305031929.992281.png\n1305031930.033650 rgb/1305031930.033650.png 1305031930.024129 depth/1305031930.024129.png\n1305031930.069293 rgb/1305031930.069293.png 1305031930.059766 depth/1305031930.059766.png\n1305031930.101133 rgb/1305031930.101133.png 1305031930.088504 depth/1305031930.088504.png\n1305031930.134163 rgb/1305031930.134163.png 1305031930.122266 depth/1305031930.122266.png\n1305031930.169117 rgb/1305031930.169117.png 1305031930.159452 depth/1305031930.159452.png\n1305031930.201148 rgb/1305031930.201148.png 1305031930.191333 depth/1305031930.191333.png\n1305031930.233355 rgb/1305031930.233355.png 1305031930.223366 depth/1305031930.223366.png\n1305031930.269064 rgb/1305031930.269064.png 1305031930.259685 depth/1305031930.259685.png\n1305031930.301105 rgb/1305031930.301105.png 1305031930.291415 depth/1305031930.291415.png\n1305031930.333138 rgb/1305031930.333138.png 1305031930.324425 depth/1305031930.324425.png\n1305031930.369794 rgb/1305031930.369794.png 1305031930.360687 depth/1305031930.360687.png\n1305031930.401077 rgb/1305031930.401077.png 1305031930.392204 depth/1305031930.392204.png\n1305031930.433290 rgb/1305031930.433290.png 1305031930.424494 depth/1305031930.424494.png\n1305031930.469130 rgb/1305031930.469130.png 1305031930.460645 depth/1305031930.460645.png\n1305031930.501044 rgb/1305031930.501044.png 1305031930.491893 depth/1305031930.491893.png\n1305031930.533067 rgb/1305031930.533067.png 1305031930.523304 depth/1305031930.523304.png\n1305031930.569007 rgb/1305031930.569007.png 1305031930.559268 depth/1305031930.559268.png\n1305031930.601041 rgb/1305031930.601041.png 1305031930.591038 depth/1305031930.591038.png\n1305031930.633126 rgb/1305031930.633126.png 1305031930.620257 depth/1305031930.620257.png\n1305031930.668925 rgb/1305031930.668925.png 1305031930.659428 depth/1305031930.659428.png\n1305031930.701009 rgb/1305031930.701009.png 1305031930.691306 depth/1305031930.691306.png\n1305031930.733195 rgb/1305031930.733195.png 1305031930.723254 depth/1305031930.723254.png\n1305031930.769068 rgb/1305031930.769068.png 1305031930.759257 depth/1305031930.759257.png\n1305031930.801055 rgb/1305031930.801055.png 1305031930.791524 depth/1305031930.791524.png\n1305031930.833091 rgb/1305031930.833091.png 1305031930.823348 depth/1305031930.823348.png\n1305031930.869070 rgb/1305031930.869070.png 1305031930.860005 depth/1305031930.860005.png\n1305031930.900829 rgb/1305031930.900829.png 1305031930.887927 depth/1305031930.887927.png\n1305031930.933330 rgb/1305031930.933330.png 1305031930.923290 depth/1305031930.923290.png\n1305031930.969059 rgb/1305031930.969059.png 1305031930.959881 depth/1305031930.959881.png\n1305031931.000795 rgb/1305031931.000795.png 1305031930.991760 depth/1305031930.991760.png\n1305031931.033023 rgb/1305031931.033023.png 1305031931.023642 depth/1305031931.023642.png\n1305031931.068905 rgb/1305031931.068905.png 1305031931.059938 depth/1305031931.059938.png\n1305031931.100819 rgb/1305031931.100819.png 1305031931.091660 depth/1305031931.091660.png\n1305031931.133042 rgb/1305031931.133042.png 1305031931.126327 depth/1305031931.126327.png\n1305031931.168900 rgb/1305031931.168900.png 1305031931.156194 depth/1305031931.156194.png\n1305031931.200696 rgb/1305031931.200696.png 1305031931.187879 depth/1305031931.187879.png\n1305031931.233053 rgb/1305031931.233053.png 1305031931.226834 depth/1305031931.226834.png\n1305031931.268951 rgb/1305031931.268951.png 1305031931.259538 depth/1305031931.259538.png\n1305031931.300955 rgb/1305031931.300955.png 1305031931.291735 depth/1305031931.291735.png\n1305031931.332991 rgb/1305031931.332991.png 1305031931.327534 depth/1305031931.327534.png\n1305031931.369797 rgb/1305031931.369797.png 1305031931.359406 depth/1305031931.359406.png\n1305031931.401337 rgb/1305031931.401337.png 1305031931.391729 depth/1305031931.391729.png\n1305031931.432892 rgb/1305031931.432892.png 1305031931.427416 depth/1305031931.427416.png\n1305031931.469079 rgb/1305031931.469079.png 1305031931.459719 depth/1305031931.459719.png\n1305031931.500852 rgb/1305031931.500852.png 1305031931.491781 depth/1305031931.491781.png\n1305031931.532871 rgb/1305031931.532871.png 1305031931.527311 depth/1305031931.527311.png\n1305031931.569726 rgb/1305031931.569726.png 1305031931.559707 depth/1305031931.559707.png\n1305031931.601199 rgb/1305031931.601199.png 1305031931.590720 depth/1305031931.590720.png\n1305031931.633004 rgb/1305031931.633004.png 1305031931.627134 depth/1305031931.627134.png\n1305031931.669064 rgb/1305031931.669064.png 1305031931.659798 depth/1305031931.659798.png\n1305031931.701060 rgb/1305031931.701060.png 1305031931.691463 depth/1305031931.691463.png\n1305031931.732985 rgb/1305031931.732985.png 1305031931.727210 depth/1305031931.727210.png\n1305031931.768911 rgb/1305031931.768911.png 1305031931.759394 depth/1305031931.759394.png\n1305031931.800959 rgb/1305031931.800959.png 1305031931.791463 depth/1305031931.791463.png\n1305031931.832926 rgb/1305031931.832926.png 1305031931.827415 depth/1305031931.827415.png\n1305031931.868988 rgb/1305031931.868988.png 1305031931.859949 depth/1305031931.859949.png\n1305031931.900957 rgb/1305031931.900957.png 1305031931.891964 depth/1305031931.891964.png\n1305031931.932907 rgb/1305031931.932907.png 1305031931.927455 depth/1305031931.927455.png\n1305031931.968902 rgb/1305031931.968902.png 1305031931.959755 depth/1305031931.959755.png\n1305031932.000829 rgb/1305031932.000829.png 1305031931.991729 depth/1305031931.991729.png\n1305031932.032913 rgb/1305031932.032913.png 1305031932.026867 depth/1305031932.026867.png\n1305031932.068920 rgb/1305031932.068920.png 1305031932.058924 depth/1305031932.058924.png\n1305031932.101294 rgb/1305031932.101294.png 1305031932.092565 depth/1305031932.092565.png\n1305031932.132895 rgb/1305031932.132895.png 1305031932.127607 depth/1305031932.127607.png\n1305031932.169077 rgb/1305031932.169077.png 1305031932.159854 depth/1305031932.159854.png\n1305031932.200948 rgb/1305031932.200948.png 1305031932.192165 depth/1305031932.192165.png\n1305031932.232821 rgb/1305031932.232821.png 1305031932.227671 depth/1305031932.227671.png\n1305031932.268818 rgb/1305031932.268818.png 1305031932.259182 depth/1305031932.259182.png\n1305031932.300945 rgb/1305031932.300945.png 1305031932.291317 depth/1305031932.291317.png\n1305031932.333175 rgb/1305031932.333175.png 1305031932.326984 depth/1305031932.326984.png\n1305031932.368837 rgb/1305031932.368837.png 1305031932.359352 depth/1305031932.359352.png\n1305031932.401680 rgb/1305031932.401680.png 1305031932.395192 depth/1305031932.395192.png\n1305031932.432994 rgb/1305031932.432994.png 1305031932.427402 depth/1305031932.427402.png\n1305031932.469022 rgb/1305031932.469022.png 1305031932.460162 depth/1305031932.460162.png\n1305031932.500893 rgb/1305031932.500893.png 1305031932.495912 depth/1305031932.495912.png\n1305031932.532959 rgb/1305031932.532959.png 1305031932.527699 depth/1305031932.527699.png\n1305031932.568972 rgb/1305031932.568972.png 1305031932.556042 depth/1305031932.556042.png\n1305031932.600957 rgb/1305031932.600957.png 1305031932.593841 depth/1305031932.593841.png\n1305031932.632929 rgb/1305031932.632929.png 1305031932.627666 depth/1305031932.627666.png\n1305031932.669236 rgb/1305031932.669236.png 1305031932.659769 depth/1305031932.659769.png\n1305031932.700806 rgb/1305031932.700806.png 1305031932.695841 depth/1305031932.695841.png\n1305031932.732848 rgb/1305031932.732848.png 1305031932.727524 depth/1305031932.727524.png\n1305031932.768757 rgb/1305031932.768757.png 1305031932.759892 depth/1305031932.759892.png\n1305031932.800821 rgb/1305031932.800821.png 1305031932.795486 depth/1305031932.795486.png\n1305031932.832891 rgb/1305031932.832891.png 1305031932.827627 depth/1305031932.827627.png\n1305031932.869016 rgb/1305031932.869016.png 1305031932.859777 depth/1305031932.859777.png\n1305031932.901214 rgb/1305031932.901214.png 1305031932.896209 depth/1305031932.896209.png\n1305031932.932932 rgb/1305031932.932932.png 1305031932.928147 depth/1305031932.928147.png\n1305031932.968787 rgb/1305031932.968787.png 1305031932.959759 depth/1305031932.959759.png\n1305031933.001958 rgb/1305031933.001958.png 1305031932.995065 depth/1305031932.995065.png\n1305031933.033045 rgb/1305031933.033045.png 1305031933.026975 depth/1305031933.026975.png\n1305031933.068879 rgb/1305031933.068879.png 1305031933.059632 depth/1305031933.059632.png\n1305031933.100908 rgb/1305031933.100908.png 1305031933.095661 depth/1305031933.095661.png\n1305031933.132911 rgb/1305031933.132911.png 1305031933.127608 depth/1305031933.127608.png\n1305031933.169450 rgb/1305031933.169450.png 1305031933.159744 depth/1305031933.159744.png\n1305031933.200949 rgb/1305031933.200949.png 1305031933.195887 depth/1305031933.195887.png\n1305031933.233374 rgb/1305031933.233374.png 1305031933.227642 depth/1305031933.227642.png\n1305031933.269079 rgb/1305031933.269079.png 1305031933.259844 depth/1305031933.259844.png\n1305031933.300869 rgb/1305031933.300869.png 1305031933.296061 depth/1305031933.296061.png\n1305031933.332881 rgb/1305031933.332881.png 1305031933.327953 depth/1305031933.327953.png\n1305031933.368978 rgb/1305031933.368978.png 1305031933.359852 depth/1305031933.359852.png\n1305031933.400926 rgb/1305031933.400926.png 1305031933.395603 depth/1305031933.395603.png\n1305031933.432912 rgb/1305031933.432912.png 1305031933.427651 depth/1305031933.427651.png\n1305031933.469486 rgb/1305031933.469486.png 1305031933.459920 depth/1305031933.459920.png\n1305031933.500809 rgb/1305031933.500809.png 1305031933.495920 depth/1305031933.495920.png\n1305031933.533065 rgb/1305031933.533065.png 1305031933.527835 depth/1305031933.527835.png\n1305031933.568861 rgb/1305031933.568861.png 1305031933.564265 depth/1305031933.564265.png\n1305031933.600899 rgb/1305031933.600899.png 1305031933.595687 depth/1305031933.595687.png\n1305031933.632949 rgb/1305031933.632949.png 1305031933.626979 depth/1305031933.626979.png\n1305031933.669114 rgb/1305031933.669114.png 1305031933.663105 depth/1305031933.663105.png\n1305031933.700931 rgb/1305031933.700931.png 1305031933.695772 depth/1305031933.695772.png\n1305031933.732901 rgb/1305031933.732901.png 1305031933.727622 depth/1305031933.727622.png\n1305031933.768934 rgb/1305031933.768934.png 1305031933.763831 depth/1305031933.763831.png\n1305031933.800879 rgb/1305031933.800879.png 1305031933.795823 depth/1305031933.795823.png\n1305031933.833132 rgb/1305031933.833132.png 1305031933.827513 depth/1305031933.827513.png\n1305031933.868855 rgb/1305031933.868855.png 1305031933.863871 depth/1305031933.863871.png\n1305031933.900942 rgb/1305031933.900942.png 1305031933.895826 depth/1305031933.895826.png\n1305031933.932925 rgb/1305031933.932925.png 1305031933.927864 depth/1305031933.927864.png\n1305031933.968843 rgb/1305031933.968843.png 1305031933.964067 depth/1305031933.964067.png\n1305031934.000841 rgb/1305031934.000841.png 1305031933.996159 depth/1305031933.996159.png\n1305031934.033000 rgb/1305031934.033000.png 1305031934.025036 depth/1305031934.025036.png\n1305031934.068946 rgb/1305031934.068946.png 1305031934.062070 depth/1305031934.062070.png\n1305031934.100917 rgb/1305031934.100917.png 1305031934.095754 depth/1305031934.095754.png\n1305031934.132845 rgb/1305031934.132845.png 1305031934.123903 depth/1305031934.123903.png\n1305031934.169177 rgb/1305031934.169177.png 1305031934.163843 depth/1305031934.163843.png\n1305031934.200808 rgb/1305031934.200808.png 1305031934.196078 depth/1305031934.196078.png\n1305031934.232870 rgb/1305031934.232870.png 1305031934.226959 depth/1305031934.226959.png\n1305031934.269296 rgb/1305031934.269296.png 1305031934.263347 depth/1305031934.263347.png\n1305031934.300934 rgb/1305031934.300934.png 1305031934.295644 depth/1305031934.295644.png\n1305031934.336871 rgb/1305031934.336871.png 1305031934.327544 depth/1305031934.327544.png\n1305031934.368906 rgb/1305031934.368906.png 1305031934.363432 depth/1305031934.363432.png\n1305031934.400928 rgb/1305031934.400928.png 1305031934.395278 depth/1305031934.395278.png\n1305031934.436865 rgb/1305031934.436865.png 1305031934.427107 depth/1305031934.427107.png\n1305031934.469287 rgb/1305031934.469287.png 1305031934.460046 depth/1305031934.460046.png\n1305031934.501241 rgb/1305031934.501241.png 1305031934.495228 depth/1305031934.495228.png\n1305031934.536876 rgb/1305031934.536876.png 1305031934.527409 depth/1305031934.527409.png\n1305031934.569101 rgb/1305031934.569101.png 1305031934.563395 depth/1305031934.563395.png\n1305031934.600850 rgb/1305031934.600850.png 1305031934.595082 depth/1305031934.595082.png\n1305031934.637030 rgb/1305031934.637030.png 1305031934.627102 depth/1305031934.627102.png\n1305031934.668984 rgb/1305031934.668984.png 1305031934.662910 depth/1305031934.662910.png\n1305031934.700945 rgb/1305031934.700945.png 1305031934.694817 depth/1305031934.694817.png\n1305031934.736903 rgb/1305031934.736903.png 1305031934.726749 depth/1305031934.726749.png\n1305031934.769124 rgb/1305031934.769124.png 1305031934.762903 depth/1305031934.762903.png\n1305031934.801627 rgb/1305031934.801627.png 1305031934.794831 depth/1305031934.794831.png\n1305031934.836769 rgb/1305031934.836769.png 1305031934.830983 depth/1305031934.830983.png\n1305031934.869115 rgb/1305031934.869115.png 1305031934.862668 depth/1305031934.862668.png\n1305031934.901010 rgb/1305031934.901010.png 1305031934.894445 depth/1305031934.894445.png\n1305031934.937234 rgb/1305031934.937234.png 1305031934.931747 depth/1305031934.931747.png\n1305031934.969077 rgb/1305031934.969077.png 1305031934.963384 depth/1305031934.963384.png\n1305031935.001270 rgb/1305031935.001270.png 1305031934.995132 depth/1305031934.995132.png\n1305031935.036852 rgb/1305031935.036852.png 1305031935.033022 depth/1305031935.033022.png\n1305031935.069722 rgb/1305031935.069722.png 1305031935.063116 depth/1305031935.063116.png\n1305031935.100912 rgb/1305031935.100912.png 1305031935.095058 depth/1305031935.095058.png\n1305031935.136853 rgb/1305031935.136853.png 1305031935.130727 depth/1305031935.130727.png\n1305031935.169281 rgb/1305031935.169281.png 1305031935.162214 depth/1305031935.162214.png\n1305031935.200951 rgb/1305031935.200951.png 1305031935.194899 depth/1305031935.194899.png\n1305031935.237095 rgb/1305031935.237095.png 1305031935.231025 depth/1305031935.231025.png\n1305031935.268965 rgb/1305031935.268965.png 1305031935.260736 depth/1305031935.260736.png\n1305031935.300805 rgb/1305031935.300805.png 1305031935.295152 depth/1305031935.295152.png\n1305031935.336810 rgb/1305031935.336810.png 1305031935.330960 depth/1305031935.330960.png\n1305031935.368827 rgb/1305031935.368827.png 1305031935.363255 depth/1305031935.363255.png\n1305031935.400848 rgb/1305031935.400848.png 1305031935.394932 depth/1305031935.394932.png\n1305031935.436887 rgb/1305031935.436887.png 1305031935.430905 depth/1305031935.430905.png\n1305031935.468890 rgb/1305031935.468890.png 1305031935.463017 depth/1305031935.463017.png\n1305031935.500863 rgb/1305031935.500863.png 1305031935.493044 depth/1305031935.493044.png\n1305031935.536900 rgb/1305031935.536900.png 1305031935.530045 depth/1305031935.530045.png\n1305031935.568783 rgb/1305031935.568783.png 1305031935.562732 depth/1305031935.562732.png\n1305031935.600963 rgb/1305031935.600963.png 1305031935.594819 depth/1305031935.594819.png\n1305031935.636916 rgb/1305031935.636916.png 1305031935.631390 depth/1305031935.631390.png\n1305031935.669100 rgb/1305031935.669100.png 1305031935.663543 depth/1305031935.663543.png\n1305031935.700948 rgb/1305031935.700948.png 1305031935.695531 depth/1305031935.695531.png\n1305031935.736900 rgb/1305031935.736900.png 1305031935.731180 depth/1305031935.731180.png\n1305031935.768974 rgb/1305031935.768974.png 1305031935.763521 depth/1305031935.763521.png\n1305031935.801178 rgb/1305031935.801178.png 1305031935.795359 depth/1305031935.795359.png\n1305031935.836877 rgb/1305031935.836877.png 1305031935.831205 depth/1305031935.831205.png\n1305031935.869025 rgb/1305031935.869025.png 1305031935.863651 depth/1305031935.863651.png\n1305031935.901144 rgb/1305031935.901144.png 1305031935.895325 depth/1305031935.895325.png\n1305031935.936825 rgb/1305031935.936825.png 1305031935.931428 depth/1305031935.931428.png\n1305031935.969109 rgb/1305031935.969109.png 1305031935.963243 depth/1305031935.963243.png\n1305031936.000820 rgb/1305031936.000820.png 1305031935.995756 depth/1305031935.995756.png\n1305031936.036965 rgb/1305031936.036965.png 1305031936.031927 depth/1305031936.031927.png\n1305031936.068809 rgb/1305031936.068809.png 1305031936.063602 depth/1305031936.063602.png\n1305031936.100718 rgb/1305031936.100718.png 1305031936.099066 depth/1305031936.099066.png\n1305031936.137490 rgb/1305031936.137490.png 1305031936.130808 depth/1305031936.130808.png\n1305031936.168897 rgb/1305031936.168897.png 1305031936.163443 depth/1305031936.163443.png\n1305031936.200867 rgb/1305031936.200867.png 1305031936.200045 depth/1305031936.200045.png\n1305031936.237546 rgb/1305031936.237546.png 1305031936.231637 depth/1305031936.231637.png\n1305031936.268981 rgb/1305031936.268981.png 1305031936.262854 depth/1305031936.262854.png\n1305031936.300816 rgb/1305031936.300816.png 1305031936.299656 depth/1305031936.299656.png\n1305031936.336863 rgb/1305031936.336863.png 1305031936.331649 depth/1305031936.331649.png\n1305031936.368927 rgb/1305031936.368927.png 1305031936.363578 depth/1305031936.363578.png\n1305031936.400840 rgb/1305031936.400840.png 1305031936.399525 depth/1305031936.399525.png\n1305031936.436777 rgb/1305031936.436777.png 1305031936.431784 depth/1305031936.431784.png\n1305031936.468789 rgb/1305031936.468789.png 1305031936.463134 depth/1305031936.463134.png\n1305031936.500753 rgb/1305031936.500753.png 1305031936.499445 depth/1305031936.499445.png\n1305031936.536847 rgb/1305031936.536847.png 1305031936.531202 depth/1305031936.531202.png\n1305031936.569452 rgb/1305031936.569452.png 1305031936.563251 depth/1305031936.563251.png\n1305031936.600821 rgb/1305031936.600821.png 1305031936.599685 depth/1305031936.599685.png\n1305031936.636879 rgb/1305031936.636879.png 1305031936.631518 depth/1305031936.631518.png\n1305031936.668885 rgb/1305031936.668885.png 1305031936.663832 depth/1305031936.663832.png\n1305031936.700881 rgb/1305031936.700881.png 1305031936.699970 depth/1305031936.699970.png\n1305031936.737504 rgb/1305031936.737504.png 1305031936.731597 depth/1305031936.731597.png\n1305031936.768825 rgb/1305031936.768825.png 1305031936.763730 depth/1305031936.763730.png\n1305031936.800856 rgb/1305031936.800856.png 1305031936.799809 depth/1305031936.799809.png\n1305031936.836845 rgb/1305031936.836845.png 1305031936.831892 depth/1305031936.831892.png\n1305031936.868891 rgb/1305031936.868891.png 1305031936.863697 depth/1305031936.863697.png\n1305031936.900833 rgb/1305031936.900833.png 1305031936.900115 depth/1305031936.900115.png\n1305031936.936914 rgb/1305031936.936914.png 1305031936.931480 depth/1305031936.931480.png\n1305031936.968821 rgb/1305031936.968821.png 1305031936.963897 depth/1305031936.963897.png\n1305031937.001118 rgb/1305031937.001118.png 1305031937.000148 depth/1305031937.000148.png\n1305031937.036874 rgb/1305031937.036874.png 1305031937.032120 depth/1305031937.032120.png\n1305031937.068765 rgb/1305031937.068765.png 1305031937.060179 depth/1305031937.060179.png\n1305031937.100716 rgb/1305031937.100716.png 1305031937.097948 depth/1305031937.097948.png\n1305031937.136838 rgb/1305031937.136838.png 1305031937.131381 depth/1305031937.131381.png\n1305031937.168856 rgb/1305031937.168856.png 1305031937.162199 depth/1305031937.162199.png\n1305031937.200813 rgb/1305031937.200813.png 1305031937.199678 depth/1305031937.199678.png\n1305031937.236893 rgb/1305031937.236893.png 1305031937.231385 depth/1305031937.231385.png\n1305031937.268821 rgb/1305031937.268821.png 1305031937.263361 depth/1305031937.263361.png\n1305031937.300783 rgb/1305031937.300783.png 1305031937.299172 depth/1305031937.299172.png\n1305031937.336862 rgb/1305031937.336862.png 1305031937.331472 depth/1305031937.331472.png\n1305031937.368734 rgb/1305031937.368734.png 1305031937.367035 depth/1305031937.367035.png\n1305031937.400796 rgb/1305031937.400796.png 1305031937.399644 depth/1305031937.399644.png\n1305031937.438211 rgb/1305031937.438211.png 1305031937.431305 depth/1305031937.431305.png\n1305031937.468824 rgb/1305031937.468824.png 1305031937.467256 depth/1305031937.467256.png\n1305031937.500797 rgb/1305031937.500797.png 1305031937.499237 depth/1305031937.499237.png\n1305031937.536931 rgb/1305031937.536931.png 1305031937.531606 depth/1305031937.531606.png\n1305031937.568829 rgb/1305031937.568829.png 1305031937.566400 depth/1305031937.566400.png\n1305031937.600746 rgb/1305031937.600746.png 1305031937.599586 depth/1305031937.599586.png\n1305031937.636891 rgb/1305031937.636891.png 1305031937.627766 depth/1305031937.627766.png\n1305031937.668803 rgb/1305031937.668803.png 1305031937.667658 depth/1305031937.667658.png\n1305031937.700837 rgb/1305031937.700837.png 1305031937.699645 depth/1305031937.699645.png\n1305031937.736899 rgb/1305031937.736899.png 1305031937.731732 depth/1305031937.731732.png\n1305031937.768919 rgb/1305031937.768919.png 1305031937.767791 depth/1305031937.767791.png\n1305031937.800834 rgb/1305031937.800834.png 1305031937.799732 depth/1305031937.799732.png\n1305031937.836877 rgb/1305031937.836877.png 1305031937.831889 depth/1305031937.831889.png\n1305031937.868807 rgb/1305031937.868807.png 1305031937.867758 depth/1305031937.867758.png\n1305031937.900823 rgb/1305031937.900823.png 1305031937.899933 depth/1305031937.899933.png\n1305031937.936960 rgb/1305031937.936960.png 1305031937.931831 depth/1305031937.931831.png\n1305031937.968830 rgb/1305031937.968830.png 1305031937.968127 depth/1305031937.968127.png\n1305031938.000822 rgb/1305031938.000822.png 1305031938.000042 depth/1305031938.000042.png\n1305031938.036945 rgb/1305031938.036945.png 1305031938.031836 depth/1305031938.031836.png\n1305031938.068761 rgb/1305031938.068761.png 1305031938.067761 depth/1305031938.067761.png\n1305031938.100744 rgb/1305031938.100744.png 1305031938.100010 depth/1305031938.100010.png\n1305031938.136885 rgb/1305031938.136885.png 1305031938.131856 depth/1305031938.131856.png\n1305031938.168914 rgb/1305031938.168914.png 1305031938.168307 depth/1305031938.168307.png\n1305031938.200883 rgb/1305031938.200883.png 1305031938.199974 depth/1305031938.199974.png\n1305031938.236878 rgb/1305031938.236878.png 1305031938.231649 depth/1305031938.231649.png\n1305031938.268809 rgb/1305031938.268809.png 1305031938.267768 depth/1305031938.267768.png\n1305031938.300837 rgb/1305031938.300837.png 1305031938.300089 depth/1305031938.300089.png\n1305031938.336900 rgb/1305031938.336900.png 1305031938.331736 depth/1305031938.331736.png\n1305031938.368914 rgb/1305031938.368914.png 1305031938.367715 depth/1305031938.367715.png\n1305031938.400842 rgb/1305031938.400842.png 1305031938.400257 depth/1305031938.400257.png\n1305031938.436889 rgb/1305031938.436889.png 1305031938.431934 depth/1305031938.431934.png\n1305031938.468781 rgb/1305031938.468781.png 1305031938.468046 depth/1305031938.468046.png\n1305031938.501288 rgb/1305031938.501288.png 1305031938.496114 depth/1305031938.496114.png\n1305031938.537028 rgb/1305031938.537028.png 1305031938.535972 depth/1305031938.535972.png\n1305031938.568999 rgb/1305031938.568999.png 1305031938.563904 depth/1305031938.563904.png\n1305031938.601007 rgb/1305031938.601007.png 1305031938.598200 depth/1305031938.598200.png\n1305031938.637299 rgb/1305031938.637299.png 1305031938.637455 depth/1305031938.637455.png\n1305031938.668747 rgb/1305031938.668747.png 1305031938.667115 depth/1305031938.667115.png\n1305031938.700851 rgb/1305031938.700851.png 1305031938.699613 depth/1305031938.699613.png\n1305031938.736859 rgb/1305031938.736859.png 1305031938.735353 depth/1305031938.735353.png\n1305031938.769073 rgb/1305031938.769073.png 1305031938.767438 depth/1305031938.767438.png\n1305031938.800781 rgb/1305031938.800781.png 1305031938.799553 depth/1305031938.799553.png\n1305031938.836754 rgb/1305031938.836754.png 1305031938.835081 depth/1305031938.835081.png\n1305031938.869057 rgb/1305031938.869057.png 1305031938.867115 depth/1305031938.867115.png\n1305031938.900976 rgb/1305031938.900976.png 1305031938.899948 depth/1305031938.899948.png\n1305031938.936828 rgb/1305031938.936828.png 1305031938.935595 depth/1305031938.935595.png\n1305031938.969026 rgb/1305031938.969026.png 1305031938.967685 depth/1305031938.967685.png\n1305031939.001030 rgb/1305031939.001030.png 1305031939.000242 depth/1305031939.000242.png\n1305031939.037090 rgb/1305031939.037090.png 1305031939.035825 depth/1305031939.035825.png\n1305031939.069377 rgb/1305031939.069377.png 1305031939.067934 depth/1305031939.067934.png\n1305031939.101368 rgb/1305031939.101368.png 1305031939.099862 depth/1305031939.099862.png\n1305031939.137143 rgb/1305031939.137143.png 1305031939.135566 depth/1305031939.135566.png\n1305031939.168815 rgb/1305031939.168815.png 1305031939.167694 depth/1305031939.167694.png\n1305031939.200865 rgb/1305031939.200865.png 1305031939.200214 depth/1305031939.200214.png\n1305031939.237165 rgb/1305031939.237165.png 1305031939.235712 depth/1305031939.235712.png\n1305031939.268824 rgb/1305031939.268824.png 1305031939.267640 depth/1305031939.267640.png\n1305031939.300842 rgb/1305031939.300842.png 1305031939.300206 depth/1305031939.300206.png\n1305031939.336729 rgb/1305031939.336729.png 1305031939.335053 depth/1305031939.335053.png\n1305031939.368966 rgb/1305031939.368966.png 1305031939.367490 depth/1305031939.367490.png\n1305031939.400848 rgb/1305031939.400848.png 1305031939.399885 depth/1305031939.399885.png\n1305031939.436845 rgb/1305031939.436845.png 1305031939.435410 depth/1305031939.435410.png\n1305031939.468851 rgb/1305031939.468851.png 1305031939.467647 depth/1305031939.467647.png\n1305031939.500839 rgb/1305031939.500839.png 1305031939.499844 depth/1305031939.499844.png\n1305031939.536755 rgb/1305031939.536755.png 1305031939.535364 depth/1305031939.535364.png\n1305031939.568772 rgb/1305031939.568772.png 1305031939.567564 depth/1305031939.567564.png\n1305031939.600838 rgb/1305031939.600838.png 1305031939.600160 depth/1305031939.600160.png\n1305031939.636792 rgb/1305031939.636792.png 1305031939.635762 depth/1305031939.635762.png\n1305031939.668867 rgb/1305031939.668867.png 1305031939.667415 depth/1305031939.667415.png\n1305031939.700830 rgb/1305031939.700830.png 1305031939.700124 depth/1305031939.700124.png\n1305031939.736750 rgb/1305031939.736750.png 1305031939.735464 depth/1305031939.735464.png\n1305031939.768919 rgb/1305031939.768919.png 1305031939.767882 depth/1305031939.767882.png\n1305031939.803671 rgb/1305031939.803671.png 1305031939.803685 depth/1305031939.803685.png\n1305031939.837145 rgb/1305031939.837145.png 1305031939.835759 depth/1305031939.835759.png\n1305031939.869215 rgb/1305031939.869215.png 1305031939.863918 depth/1305031939.863918.png\n1305031939.903633 rgb/1305031939.903633.png 1305031939.903642 depth/1305031939.903642.png\n1305031939.937192 rgb/1305031939.937192.png 1305031939.936002 depth/1305031939.936002.png\n1305031939.968904 rgb/1305031939.968904.png 1305031939.967674 depth/1305031939.967674.png\n1305031940.005582 rgb/1305031940.005582.png 1305031940.005613 depth/1305031940.005613.png\n1305031940.037088 rgb/1305031940.037088.png 1305031940.031897 depth/1305031940.031897.png\n1305031940.068783 rgb/1305031940.068783.png 1305031940.067499 depth/1305031940.067499.png\n1305031940.104265 rgb/1305031940.104265.png 1305031940.104322 depth/1305031940.104322.png\n1305031940.136746 rgb/1305031940.136746.png 1305031940.135843 depth/1305031940.135843.png\n1305031940.168737 rgb/1305031940.168737.png 1305031940.168748 depth/1305031940.168748.png\n1305031940.200829 rgb/1305031940.200829.png 1305031940.200119 depth/1305031940.200119.png\n1305031940.236742 rgb/1305031940.236742.png 1305031940.235303 depth/1305031940.235303.png\n1305031940.269041 rgb/1305031940.269041.png 1305031940.267548 depth/1305031940.267548.png\n1305031940.301146 rgb/1305031940.301146.png 1305031940.300057 depth/1305031940.300057.png\n1305031940.336732 rgb/1305031940.336732.png 1305031940.335962 depth/1305031940.335962.png\n1305031940.369236 rgb/1305031940.369236.png 1305031940.367240 depth/1305031940.367240.png\n1305031940.403665 rgb/1305031940.403665.png 1305031940.403701 depth/1305031940.403701.png\n1305031940.436756 rgb/1305031940.436756.png 1305031940.435753 depth/1305031940.435753.png\n1305031940.468746 rgb/1305031940.468746.png 1305031940.467066 depth/1305031940.467066.png\n1305031940.503804 rgb/1305031940.503804.png 1305031940.503814 depth/1305031940.503814.png\n1305031940.536724 rgb/1305031940.536724.png 1305031940.535239 depth/1305031940.535239.png\n1305031940.568758 rgb/1305031940.568758.png 1305031940.566964 depth/1305031940.566964.png\n1305031940.603364 rgb/1305031940.603364.png 1305031940.603395 depth/1305031940.603395.png\n1305031940.636761 rgb/1305031940.636761.png 1305031940.635226 depth/1305031940.635226.png\n1305031940.668762 rgb/1305031940.668762.png 1305031940.666993 depth/1305031940.666993.png\n1305031940.703222 rgb/1305031940.703222.png 1305031940.703234 depth/1305031940.703234.png\n1305031940.736947 rgb/1305031940.736947.png 1305031940.735222 depth/1305031940.735222.png\n1305031940.768772 rgb/1305031940.768772.png 1305031940.766929 depth/1305031940.766929.png\n1305031940.803047 rgb/1305031940.803047.png 1305031940.803100 depth/1305031940.803100.png\n1305031940.836755 rgb/1305031940.836755.png 1305031940.835097 depth/1305031940.835097.png\n1305031940.869689 rgb/1305031940.869689.png 1305031940.867019 depth/1305031940.867019.png\n1305031940.903305 rgb/1305031940.903305.png 1305031940.903314 depth/1305031940.903314.png\n1305031940.937034 rgb/1305031940.937034.png 1305031940.935305 depth/1305031940.935305.png\n1305031940.968758 rgb/1305031940.968758.png 1305031940.967150 depth/1305031940.967150.png\n1305031941.003160 rgb/1305031941.003160.png 1305031941.003186 depth/1305031941.003186.png\n1305031941.036777 rgb/1305031941.036777.png 1305031941.035260 depth/1305031941.035260.png\n1305031941.071057 rgb/1305031941.071057.png 1305031941.071076 depth/1305031941.071076.png\n1305031941.103422 rgb/1305031941.103422.png 1305031941.103456 depth/1305031941.103456.png\n1305031941.136774 rgb/1305031941.136774.png 1305031941.135554 depth/1305031941.135554.png\n1305031941.171144 rgb/1305031941.171144.png 1305031941.171171 depth/1305031941.171171.png\n1305031941.203508 rgb/1305031941.203508.png 1305031941.203532 depth/1305031941.203532.png\n1305031941.236705 rgb/1305031941.236705.png 1305031941.235196 depth/1305031941.235196.png\n1305031941.271129 rgb/1305031941.271129.png 1305031941.271139 depth/1305031941.271139.png\n1305031941.303362 rgb/1305031941.303362.png 1305031941.303377 depth/1305031941.303377.png\n1305031941.336734 rgb/1305031941.336734.png 1305031941.335303 depth/1305031941.335303.png\n1305031941.371607 rgb/1305031941.371607.png 1305031941.371617 depth/1305031941.371617.png\n1305031941.403845 rgb/1305031941.403845.png 1305031941.403877 depth/1305031941.403877.png\n1305031941.436799 rgb/1305031941.436799.png 1305031941.435687 depth/1305031941.435687.png\n1305031941.469611 rgb/1305031941.469611.png 1305031941.469619 depth/1305031941.469619.png\n1305031941.501458 rgb/1305031941.501458.png 1305031941.501518 depth/1305031941.501518.png\n1305031941.537220 rgb/1305031941.537220.png 1305031941.534653 depth/1305031941.534653.png\n1305031941.570287 rgb/1305031941.570287.png 1305031941.570302 depth/1305031941.570302.png\n1305031941.603047 rgb/1305031941.603047.png 1305031941.603072 depth/1305031941.603072.png\n1305031941.636822 rgb/1305031941.636822.png 1305031941.635675 depth/1305031941.635675.png\n1305031941.671554 rgb/1305031941.671554.png 1305031941.671562 depth/1305031941.671562.png\n1305031941.703763 rgb/1305031941.703763.png 1305031941.703773 depth/1305031941.703773.png\n1305031941.736866 rgb/1305031941.736866.png 1305031941.735592 depth/1305031941.735592.png\n1305031941.768815 rgb/1305031941.768815.png 1305031941.767812 depth/1305031941.767812.png\n1305031941.800820 rgb/1305031941.800820.png 1305031941.800828 depth/1305031941.800828.png\n1305031941.836848 rgb/1305031941.836848.png 1305031941.832014 depth/1305031941.832014.png\n1305031941.871813 rgb/1305031941.871813.png 1305031941.871824 depth/1305031941.871824.png\n1305031941.902976 rgb/1305031941.902976.png 1305031941.903043 depth/1305031941.903043.png\n1305031941.936760 rgb/1305031941.936760.png 1305031941.935190 depth/1305031941.935190.png\n1305031941.971057 rgb/1305031941.971057.png 1305031941.971085 depth/1305031941.971085.png\n1305031942.003141 rgb/1305031942.003141.png 1305031942.003159 depth/1305031942.003159.png\n1305031942.036729 rgb/1305031942.036729.png 1305031942.035444 depth/1305031942.035444.png\n1305031942.071082 rgb/1305031942.071082.png 1305031942.071092 depth/1305031942.071092.png\n1305031942.100691 rgb/1305031942.100691.png 1305031942.099769 depth/1305031942.099769.png\n1305031942.136758 rgb/1305031942.136758.png 1305031942.135205 depth/1305031942.135205.png\n1305031942.170749 rgb/1305031942.170749.png 1305031942.170762 depth/1305031942.170762.png\n1305031942.203108 rgb/1305031942.203108.png 1305031942.203125 depth/1305031942.203125.png\n1305031942.238994 rgb/1305031942.238994.png 1305031942.239026 depth/1305031942.239026.png\n1305031942.271105 rgb/1305031942.271105.png 1305031942.271143 depth/1305031942.271143.png\n1305031942.303257 rgb/1305031942.303257.png 1305031942.303198 depth/1305031942.303198.png\n1305031942.337047 rgb/1305031942.337047.png 1305031942.335609 depth/1305031942.335609.png\n1305031942.370761 rgb/1305031942.370761.png 1305031942.370779 depth/1305031942.370779.png\n1305031942.402939 rgb/1305031942.402939.png 1305031942.402950 depth/1305031942.402950.png\n1305031942.439262 rgb/1305031942.439262.png 1305031942.439272 depth/1305031942.439272.png\n1305031942.471958 rgb/1305031942.471958.png 1305031942.472314 depth/1305031942.472314.png\n1305031942.503553 rgb/1305031942.503553.png 1305031942.503687 depth/1305031942.503687.png\n1305031942.539453 rgb/1305031942.539453.png 1305031942.539471 depth/1305031942.539471.png\n1305031942.571867 rgb/1305031942.571867.png 1305031942.571873 depth/1305031942.571873.png\n1305031942.601448 rgb/1305031942.601448.png 1305031942.601458 depth/1305031942.601458.png\n1305031942.639942 rgb/1305031942.639942.png 1305031942.639952 depth/1305031942.639952.png\n1305031942.669006 rgb/1305031942.669006.png 1305031942.667679 depth/1305031942.667679.png\n1305031942.704015 rgb/1305031942.704015.png 1305031942.704026 depth/1305031942.704026.png\n1305031942.739812 rgb/1305031942.739812.png 1305031942.739823 depth/1305031942.739823.png\n1305031942.771708 rgb/1305031942.771708.png 1305031942.771728 depth/1305031942.771728.png\n1305031942.801557 rgb/1305031942.801557.png 1305031942.801585 depth/1305031942.801585.png\n1305031942.841042 rgb/1305031942.841042.png 1305031942.841069 depth/1305031942.841069.png\n1305031942.868828 rgb/1305031942.868828.png 1305031942.867914 depth/1305031942.867914.png\n1305031942.903960 rgb/1305031942.903960.png 1305031942.903971 depth/1305031942.903971.png\n1305031942.936816 rgb/1305031942.936816.png 1305031942.936255 depth/1305031942.936255.png\n1305031942.970936 rgb/1305031942.970936.png 1305031942.970947 depth/1305031942.970947.png\n1305031943.001103 rgb/1305031943.001103.png 1305031943.001126 depth/1305031943.001126.png\n1305031943.039961 rgb/1305031943.039961.png 1305031943.039973 depth/1305031943.039973.png\n1305031943.071743 rgb/1305031943.071743.png 1305031943.071764 depth/1305031943.071764.png\n1305031943.104177 rgb/1305031943.104177.png 1305031943.104196 depth/1305031943.104196.png\n1305031943.139521 rgb/1305031943.139521.png 1305031943.139631 depth/1305031943.139631.png\n1305031943.171912 rgb/1305031943.171912.png 1305031943.171931 depth/1305031943.171931.png\n1305031943.201564 rgb/1305031943.201564.png 1305031943.201583 depth/1305031943.201583.png\n1305031943.240004 rgb/1305031943.240004.png 1305031943.240026 depth/1305031943.240026.png\n1305031943.271805 rgb/1305031943.271805.png 1305031943.272012 depth/1305031943.272012.png\n1305031943.303965 rgb/1305031943.303965.png 1305031943.303977 depth/1305031943.303977.png\n1305031943.339941 rgb/1305031943.339941.png 1305031943.339953 depth/1305031943.339953.png\n1305031943.371774 rgb/1305031943.371774.png 1305031943.371795 depth/1305031943.371795.png\n1305031943.404245 rgb/1305031943.404245.png 1305031943.404597 depth/1305031943.404597.png\n1305031943.440153 rgb/1305031943.440153.png 1305031943.440230 depth/1305031943.440230.png\n1305031943.471431 rgb/1305031943.471431.png 1305031943.471442 depth/1305031943.471442.png\n1305031943.501108 rgb/1305031943.501108.png 1305031943.509496 depth/1305031943.509496.png\n1305031943.539525 rgb/1305031943.539525.png 1305031943.539543 depth/1305031943.539543.png\n1305031943.570021 rgb/1305031943.570021.png 1305031943.570040 depth/1305031943.570040.png\n1305031943.607467 rgb/1305031943.607467.png 1305031943.607498 depth/1305031943.607498.png\n1305031943.638026 rgb/1305031943.638026.png 1305031943.638034 depth/1305031943.638034.png\n1305031943.671504 rgb/1305031943.671504.png 1305031943.671539 depth/1305031943.671539.png\n1305031943.707251 rgb/1305031943.707251.png 1305031943.707262 depth/1305031943.707262.png\n1305031943.739428 rgb/1305031943.739428.png 1305031943.739461 depth/1305031943.739461.png\n1305031943.771329 rgb/1305031943.771329.png 1305031943.771360 depth/1305031943.771360.png\n1305031943.806822 rgb/1305031943.806822.png 1305031943.806840 depth/1305031943.806840.png\n1305031943.837754 rgb/1305031943.837754.png 1305031943.837771 depth/1305031943.837771.png\n1305031943.868873 rgb/1305031943.868873.png 1305031943.867799 depth/1305031943.867799.png\n1305031943.907218 rgb/1305031943.907218.png 1305031943.907228 depth/1305031943.907228.png\n1305031943.936768 rgb/1305031943.936768.png 1305031943.935818 depth/1305031943.935818.png\n1305031943.971278 rgb/1305031943.971278.png 1305031943.971293 depth/1305031943.971293.png\n1305031944.007760 rgb/1305031944.007760.png 1305031944.007774 depth/1305031944.007774.png\n1305031944.040486 rgb/1305031944.040486.png 1305031944.040559 depth/1305031944.040559.png\n1305031944.070886 rgb/1305031944.070886.png 1305031944.070907 depth/1305031944.070907.png\n1305031944.107390 rgb/1305031944.107390.png 1305031944.107412 depth/1305031944.107412.png\n1305031944.139656 rgb/1305031944.139656.png 1305031944.139679 depth/1305031944.139679.png\n1305031944.171370 rgb/1305031944.171370.png 1305031944.171401 depth/1305031944.171401.png\n1305031944.206998 rgb/1305031944.206998.png 1305031944.207026 depth/1305031944.207026.png\n1305031944.239334 rgb/1305031944.239334.png 1305031944.239359 depth/1305031944.239359.png\n1305031944.270963 rgb/1305031944.270963.png 1305031944.270986 depth/1305031944.270986.png\n1305031944.306934 rgb/1305031944.306934.png 1305031944.306965 depth/1305031944.306965.png\n1305031944.339308 rgb/1305031944.339308.png 1305031944.339327 depth/1305031944.339327.png\n1305031944.370745 rgb/1305031944.370745.png 1305031944.370764 depth/1305031944.370764.png\n1305031944.406233 rgb/1305031944.406233.png 1305031944.406240 depth/1305031944.406240.png\n1305031944.438724 rgb/1305031944.438724.png 1305031944.438740 depth/1305031944.438740.png\n1305031944.471304 rgb/1305031944.471304.png 1305031944.471315 depth/1305031944.471315.png\n1305031944.506947 rgb/1305031944.506947.png 1305031944.506966 depth/1305031944.506966.png\n1305031944.539069 rgb/1305031944.539069.png 1305031944.539090 depth/1305031944.539090.png\n1305031944.571530 rgb/1305031944.571530.png 1305031944.571543 depth/1305031944.571543.png\n1305031944.607229 rgb/1305031944.607229.png 1305031944.607255 depth/1305031944.607255.png\n1305031944.639625 rgb/1305031944.639625.png 1305031944.639988 depth/1305031944.639988.png\n1305031944.671779 rgb/1305031944.671779.png 1305031944.671797 depth/1305031944.671797.png\n1305031944.707774 rgb/1305031944.707774.png 1305031944.707795 depth/1305031944.707795.png\n1305031944.739941 rgb/1305031944.739941.png 1305031944.739963 depth/1305031944.739963.png\n1305031944.769058 rgb/1305031944.769058.png 1305031944.780883 depth/1305031944.780883.png\n1305031944.807919 rgb/1305031944.807919.png 1305031944.807934 depth/1305031944.807934.png\n1305031944.839956 rgb/1305031944.839956.png 1305031944.839961 depth/1305031944.839961.png\n1305031944.875719 rgb/1305031944.875719.png 1305031944.875727 depth/1305031944.875727.png\n1305031944.904670 rgb/1305031944.904670.png 1305031944.903822 depth/1305031944.903822.png\n1305031944.939702 rgb/1305031944.939702.png 1305031944.939709 depth/1305031944.939709.png\n1305031944.969076 rgb/1305031944.969076.png 1305031944.979551 depth/1305031944.979551.png\n1305031945.007437 rgb/1305031945.007437.png 1305031945.007456 depth/1305031945.007456.png\n1305031945.039937 rgb/1305031945.039937.png 1305031945.039953 depth/1305031945.039953.png\n1305031945.069177 rgb/1305031945.069177.png 1305031945.079450 depth/1305031945.079450.png\n1305031945.107523 rgb/1305031945.107523.png 1305031945.107554 depth/1305031945.107554.png\n1305031945.136772 rgb/1305031945.136772.png 1305031945.135938 depth/1305031945.135938.png\n1305031945.168992 rgb/1305031945.168992.png 1305031945.179287 depth/1305031945.179287.png\n1305031945.207107 rgb/1305031945.207107.png 1305031945.207131 depth/1305031945.207131.png\n1305031945.238859 rgb/1305031945.238859.png 1305031945.238880 depth/1305031945.238880.png\n1305031945.269070 rgb/1305031945.269070.png 1305031945.276136 depth/1305031945.276136.png\n1305031945.306358 rgb/1305031945.306358.png 1305031945.306364 depth/1305031945.306364.png\n1305031945.338940 rgb/1305031945.338940.png 1305031945.338954 depth/1305031945.338954.png\n1305031945.369056 rgb/1305031945.369056.png 1305031945.374695 depth/1305031945.374695.png\n1305031945.406657 rgb/1305031945.406657.png 1305031945.406595 depth/1305031945.406595.png\n1305031945.436818 rgb/1305031945.436818.png 1305031945.435557 depth/1305031945.435557.png\n1305031945.469167 rgb/1305031945.469167.png 1305031945.477504 depth/1305031945.477504.png\n1305031945.506438 rgb/1305031945.506438.png 1305031945.506448 depth/1305031945.506448.png\n1305031945.538422 rgb/1305031945.538422.png 1305031945.538432 depth/1305031945.538432.png\n1305031945.569071 rgb/1305031945.569071.png 1305031945.575422 depth/1305031945.575422.png\n1305031945.606029 rgb/1305031945.606029.png 1305031945.606045 depth/1305031945.606045.png\n1305031945.638298 rgb/1305031945.638298.png 1305031945.638328 depth/1305031945.638328.png\n1305031945.669116 rgb/1305031945.669116.png 1305031945.677317 depth/1305031945.677317.png\n1305031945.706215 rgb/1305031945.706215.png 1305031945.706227 depth/1305031945.706227.png\n1305031945.738673 rgb/1305031945.738673.png 1305031945.738707 depth/1305031945.738707.png\n1305031945.769045 rgb/1305031945.769045.png 1305031945.772817 depth/1305031945.772817.png\n1305031945.806240 rgb/1305031945.806240.png 1305031945.806249 depth/1305031945.806249.png\n1305031945.838266 rgb/1305031945.838266.png 1305031945.838302 depth/1305031945.838302.png\n1305031945.869258 rgb/1305031945.869258.png 1305031945.877342 depth/1305031945.877342.png\n1305031945.909177 rgb/1305031945.909177.png 1305031945.909465 depth/1305031945.909465.png\n1305031945.936806 rgb/1305031945.936806.png 1305031945.935652 depth/1305031945.935652.png\n1305031945.969300 rgb/1305031945.969300.png 1305031945.977263 depth/1305031945.977263.png\n1305031946.005983 rgb/1305031946.005983.png 1305031946.005994 depth/1305031946.005994.png\n1305031946.037278 rgb/1305031946.037278.png 1305031946.043263 depth/1305031946.043263.png\n1305031946.069057 rgb/1305031946.069057.png 1305031946.075402 depth/1305031946.075402.png\n1305031946.107140 rgb/1305031946.107140.png 1305031946.107156 depth/1305031946.107156.png\n1305031946.137054 rgb/1305031946.137054.png 1305031946.147686 depth/1305031946.147686.png\n1305031946.168867 rgb/1305031946.168867.png 1305031946.175861 depth/1305031946.175861.png\n1305031946.207043 rgb/1305031946.207043.png 1305031946.207053 depth/1305031946.207053.png\n1305031946.237369 rgb/1305031946.237369.png 1305031946.247192 depth/1305031946.247192.png\n1305031946.268902 rgb/1305031946.268902.png 1305031946.276972 depth/1305031946.276972.png\n1305031946.306775 rgb/1305031946.306775.png 1305031946.306937 depth/1305031946.306937.png\n1305031946.337036 rgb/1305031946.337036.png 1305031946.347086 depth/1305031946.347086.png\n1305031946.369021 rgb/1305031946.369021.png 1305031946.378747 depth/1305031946.378747.png\n1305031946.406520 rgb/1305031946.406520.png 1305031946.406531 depth/1305031946.406531.png\n1305031946.437150 rgb/1305031946.437150.png 1305031946.447353 depth/1305031946.447353.png\n1305031946.468964 rgb/1305031946.468964.png 1305031946.473076 depth/1305031946.473076.png\n1305031946.506586 rgb/1305031946.506586.png 1305031946.506597 depth/1305031946.506597.png\n1305031946.537148 rgb/1305031946.537148.png 1305031946.546018 depth/1305031946.546018.png\n1305031946.569238 rgb/1305031946.569238.png 1305031946.577280 depth/1305031946.577280.png\n1305031946.606469 rgb/1305031946.606469.png 1305031946.606485 depth/1305031946.606485.png\n1305031946.637163 rgb/1305031946.637163.png 1305031946.645981 depth/1305031946.645981.png\n1305031946.669089 rgb/1305031946.669089.png 1305031946.678050 depth/1305031946.678050.png\n1305031946.706515 rgb/1305031946.706515.png 1305031946.706532 depth/1305031946.706532.png\n1305031946.737134 rgb/1305031946.737134.png 1305031946.743717 depth/1305031946.743717.png\n1305031946.769059 rgb/1305031946.769059.png 1305031946.774660 depth/1305031946.774660.png\n1305031946.806647 rgb/1305031946.806647.png 1305031946.806659 depth/1305031946.806659.png\n1305031946.837100 rgb/1305031946.837100.png 1305031946.842679 depth/1305031946.842679.png\n1305031946.869090 rgb/1305031946.869090.png 1305031946.874721 depth/1305031946.874721.png\n1305031946.906602 rgb/1305031946.906602.png 1305031946.906633 depth/1305031946.906633.png\n1305031946.937151 rgb/1305031946.937151.png 1305031946.942686 depth/1305031946.942686.png\n1305031946.969064 rgb/1305031946.969064.png 1305031946.974825 depth/1305031946.974825.png\n1305031947.006827 rgb/1305031947.006827.png 1305031947.006833 depth/1305031947.006833.png\n1305031947.037000 rgb/1305031947.037000.png 1305031947.042914 depth/1305031947.042914.png\n1305031947.068973 rgb/1305031947.068973.png 1305031947.074589 depth/1305031947.074589.png\n1305031947.106644 rgb/1305031947.106644.png 1305031947.106663 depth/1305031947.106663.png\n1305031947.137044 rgb/1305031947.137044.png 1305031947.142937 depth/1305031947.142937.png\n1305031947.169117 rgb/1305031947.169117.png 1305031947.174651 depth/1305031947.174651.png\n1305031947.204982 rgb/1305031947.204982.png 1305031947.210803 depth/1305031947.210803.png\n1305031947.237001 rgb/1305031947.237001.png 1305031947.242625 depth/1305031947.242625.png\n1305031947.269076 rgb/1305031947.269076.png 1305031947.274786 depth/1305031947.274786.png\n1305031947.304951 rgb/1305031947.304951.png 1305031947.309122 depth/1305031947.309122.png\n1305031947.336945 rgb/1305031947.336945.png 1305031947.339718 depth/1305031947.339718.png\n1305031947.368991 rgb/1305031947.368991.png 1305031947.373087 depth/1305031947.373087.png\n1305031947.405013 rgb/1305031947.405013.png 1305031947.407848 depth/1305031947.407848.png\n1305031947.437038 rgb/1305031947.437038.png 1305031947.442996 depth/1305031947.442996.png\n1305031947.469273 rgb/1305031947.469273.png 1305031947.475248 depth/1305031947.475248.png\n1305031947.504994 rgb/1305031947.504994.png 1305031947.511457 depth/1305031947.511457.png\n1305031947.537022 rgb/1305031947.537022.png 1305031947.543322 depth/1305031947.543322.png\n1305031947.568989 rgb/1305031947.568989.png 1305031947.572475 depth/1305031947.572475.png\n1305031947.605177 rgb/1305031947.605177.png 1305031947.611625 depth/1305031947.611625.png\n1305031947.637085 rgb/1305031947.637085.png 1305031947.643731 depth/1305031947.643731.png\n1305031947.669011 rgb/1305031947.669011.png 1305031947.675360 depth/1305031947.675360.png\n1305031947.705153 rgb/1305031947.705153.png 1305031947.711025 depth/1305031947.711025.png\n1305031947.736979 rgb/1305031947.736979.png 1305031947.743304 depth/1305031947.743304.png\n1305031947.769041 rgb/1305031947.769041.png 1305031947.775461 depth/1305031947.775461.png\n1305031947.804941 rgb/1305031947.804941.png 1305031947.811424 depth/1305031947.811424.png\n1305031947.837022 rgb/1305031947.837022.png 1305031947.841415 depth/1305031947.841415.png\n1305031947.868988 rgb/1305031947.868988.png 1305031947.875442 depth/1305031947.875442.png\n1305031947.904995 rgb/1305031947.904995.png 1305031947.911295 depth/1305031947.911295.png\n1305031947.937025 rgb/1305031947.937025.png 1305031947.943516 depth/1305031947.943516.png\n1305031947.968976 rgb/1305031947.968976.png 1305031947.975273 depth/1305031947.975273.png\n1305031948.004911 rgb/1305031948.004911.png 1305031948.011498 depth/1305031948.011498.png\n1305031948.037003 rgb/1305031948.037003.png 1305031948.043239 depth/1305031948.043239.png\n1305031948.068973 rgb/1305031948.068973.png 1305031948.075218 depth/1305031948.075218.png\n1305031948.104993 rgb/1305031948.104993.png 1305031948.111315 depth/1305031948.111315.png\n1305031948.136951 rgb/1305031948.136951.png 1305031948.143226 depth/1305031948.143226.png\n1305031948.168952 rgb/1305031948.168952.png 1305031948.175007 depth/1305031948.175007.png\n1305031948.204992 rgb/1305031948.204992.png 1305031948.211235 depth/1305031948.211235.png\n1305031948.237002 rgb/1305031948.237002.png 1305031948.243210 depth/1305031948.243210.png\n1305031948.269041 rgb/1305031948.269041.png 1305031948.275446 depth/1305031948.275446.png\n1305031948.304939 rgb/1305031948.304939.png 1305031948.311425 depth/1305031948.311425.png\n1305031948.337101 rgb/1305031948.337101.png 1305031948.343521 depth/1305031948.343521.png\n1305031948.368969 rgb/1305031948.368969.png 1305031948.375447 depth/1305031948.375447.png\n1305031948.404989 rgb/1305031948.404989.png 1305031948.411285 depth/1305031948.411285.png\n1305031948.436942 rgb/1305031948.436942.png 1305031948.443647 depth/1305031948.443647.png\n1305031948.469170 rgb/1305031948.469170.png 1305031948.480437 depth/1305031948.480437.png\n1305031948.505024 rgb/1305031948.505024.png 1305031948.514284 depth/1305031948.514284.png\n1305031948.537017 rgb/1305031948.537017.png 1305031948.542869 depth/1305031948.542869.png\n1305031948.568891 rgb/1305031948.568891.png 1305031948.580687 depth/1305031948.580687.png\n1305031948.605001 rgb/1305031948.605001.png 1305031948.611060 depth/1305031948.611060.png\n1305031948.636912 rgb/1305031948.636912.png 1305031948.644895 depth/1305031948.644895.png\n1305031948.669040 rgb/1305031948.669040.png 1305031948.681662 depth/1305031948.681662.png\n1305031948.705075 rgb/1305031948.705075.png 1305031948.714453 depth/1305031948.714453.png\n1305031948.737063 rgb/1305031948.737063.png 1305031948.746432 depth/1305031948.746432.png\n1305031948.768899 rgb/1305031948.768899.png 1305031948.780858 depth/1305031948.780858.png\n1305031948.804975 rgb/1305031948.804975.png 1305031948.812389 depth/1305031948.812389.png\n1305031948.837073 rgb/1305031948.837073.png 1305031948.841687 depth/1305031948.841687.png\n1305031948.868835 rgb/1305031948.868835.png 1305031948.880529 depth/1305031948.880529.png\n1305031948.905077 rgb/1305031948.905077.png 1305031948.915493 depth/1305031948.915493.png\n1305031948.936996 rgb/1305031948.936996.png 1305031948.943231 depth/1305031948.943231.png\n1305031948.968952 rgb/1305031948.968952.png 1305031948.979038 depth/1305031948.979038.png\n1305031949.005006 rgb/1305031949.005006.png 1305031949.014896 depth/1305031949.014896.png\n1305031949.037089 rgb/1305031949.037089.png 1305031949.044596 depth/1305031949.044596.png\n1305031949.069061 rgb/1305031949.069061.png 1305031949.082201 depth/1305031949.082201.png\n1305031949.105077 rgb/1305031949.105077.png 1305031949.114284 depth/1305031949.114284.png\n1305031949.137263 rgb/1305031949.137263.png 1305031949.144262 depth/1305031949.144262.png\n1305031949.168946 rgb/1305031949.168946.png 1305031949.180779 depth/1305031949.180779.png\n1305031949.204940 rgb/1305031949.204940.png 1305031949.214247 depth/1305031949.214247.png\n1305031949.237011 rgb/1305031949.237011.png 1305031949.247701 depth/1305031949.247701.png\n1305031949.268994 rgb/1305031949.268994.png 1305031949.281444 depth/1305031949.281444.png\n1305031949.305254 rgb/1305031949.305254.png 1305031949.311257 depth/1305031949.311257.png\n1305031949.337227 rgb/1305031949.337227.png 1305031949.341972 depth/1305031949.341972.png\n1305031949.368902 rgb/1305031949.368902.png 1305031949.380234 depth/1305031949.380234.png\n1305031949.405064 rgb/1305031949.405064.png 1305031949.410764 depth/1305031949.410764.png\n1305031949.437094 rgb/1305031949.437094.png 1305031949.443117 depth/1305031949.443117.png\n1305031949.468902 rgb/1305031949.468902.png 1305031949.479260 depth/1305031949.479260.png\n1305031949.505002 rgb/1305031949.505002.png 1305031949.510843 depth/1305031949.510843.png\n1305031949.537017 rgb/1305031949.537017.png 1305031949.541920 depth/1305031949.541920.png\n1305031949.568988 rgb/1305031949.568988.png 1305031949.580836 depth/1305031949.580836.png\n1305031949.604798 rgb/1305031949.604798.png 1305031949.614433 depth/1305031949.614433.png\n1305031949.637172 rgb/1305031949.637172.png 1305031949.646345 depth/1305031949.646345.png\n1305031949.668955 rgb/1305031949.668955.png 1305031949.680760 depth/1305031949.680760.png\n1305031949.705003 rgb/1305031949.705003.png 1305031949.714490 depth/1305031949.714490.png\n1305031949.736949 rgb/1305031949.736949.png 1305031949.749412 depth/1305031949.749412.png\n1305031949.768985 rgb/1305031949.768985.png 1305031949.781235 depth/1305031949.781235.png\n1305031949.804939 rgb/1305031949.804939.png 1305031949.811436 depth/1305031949.811436.png\n1305031949.836964 rgb/1305031949.836964.png 1305031949.845215 depth/1305031949.845215.png\n1305031949.868951 rgb/1305031949.868951.png 1305031949.880626 depth/1305031949.880626.png\n1305031949.904851 rgb/1305031949.904851.png 1305031949.914703 depth/1305031949.914703.png\n1305031949.936858 rgb/1305031949.936858.png 1305031949.948731 depth/1305031949.948731.png\n1305031949.968881 rgb/1305031949.968881.png 1305031949.981207 depth/1305031949.981207.png\n1305031950.004952 rgb/1305031950.004952.png 1305031950.011524 depth/1305031950.011524.png\n1305031950.036989 rgb/1305031950.036989.png 1305031950.047520 depth/1305031950.047520.png\n1305031950.069081 rgb/1305031950.069081.png 1305031950.080195 depth/1305031950.080195.png\n1305031950.104966 rgb/1305031950.104966.png 1305031950.111190 depth/1305031950.111190.png\n1305031950.136997 rgb/1305031950.136997.png 1305031950.147985 depth/1305031950.147985.png\n1305031950.168914 rgb/1305031950.168914.png 1305031950.181754 depth/1305031950.181754.png\n1305031950.204933 rgb/1305031950.204933.png 1305031950.211149 depth/1305031950.211149.png\n1305031950.237027 rgb/1305031950.237027.png 1305031950.247238 depth/1305031950.247238.png\n1305031950.269033 rgb/1305031950.269033.png 1305031950.279213 depth/1305031950.279213.png\n1305031950.304978 rgb/1305031950.304978.png 1305031950.307722 depth/1305031950.307722.png\n1305031950.337197 rgb/1305031950.337197.png 1305031950.346992 depth/1305031950.346992.png\n1305031950.368911 rgb/1305031950.368911.png 1305031950.378386 depth/1305031950.378386.png\n1305031950.404939 rgb/1305031950.404939.png 1305031950.410330 depth/1305031950.410330.png\n1305031950.436983 rgb/1305031950.436983.png 1305031950.447451 depth/1305031950.447451.png\n1305031950.468976 rgb/1305031950.468976.png 1305031950.478952 depth/1305031950.478952.png\n1305031950.504938 rgb/1305031950.504938.png 1305031950.510402 depth/1305031950.510402.png\n1305031950.536894 rgb/1305031950.536894.png 1305031950.546397 depth/1305031950.546397.png\n1305031950.568883 rgb/1305031950.568883.png 1305031950.578462 depth/1305031950.578462.png\n1305031950.604862 rgb/1305031950.604862.png 1305031950.610212 depth/1305031950.610212.png\n1305031950.637006 rgb/1305031950.637006.png 1305031950.646840 depth/1305031950.646840.png\n1305031950.668910 rgb/1305031950.668910.png 1305031950.678650 depth/1305031950.678650.png\n1305031950.704873 rgb/1305031950.704873.png 1305031950.707517 depth/1305031950.707517.png\n1305031950.736893 rgb/1305031950.736893.png 1305031950.746448 depth/1305031950.746448.png\n1305031950.768897 rgb/1305031950.768897.png 1305031950.778662 depth/1305031950.778662.png\n1305031950.804899 rgb/1305031950.804899.png 1305031950.810641 depth/1305031950.810641.png\n1305031950.837135 rgb/1305031950.837135.png 1305031950.846960 depth/1305031950.846960.png\n1305031950.869014 rgb/1305031950.869014.png 1305031950.880523 depth/1305031950.880523.png\n1305031950.904883 rgb/1305031950.904883.png 1305031950.914994 depth/1305031950.914994.png\n1305031950.936970 rgb/1305031950.936970.png 1305031950.948166 depth/1305031950.948166.png\n1305031950.968904 rgb/1305031950.968904.png 1305031950.978853 depth/1305031950.978853.png\n1305031951.004836 rgb/1305031951.004836.png 1305031951.016385 depth/1305031951.016385.png\n1305031951.036930 rgb/1305031951.036930.png 1305031951.048065 depth/1305031951.048065.png\n1305031951.069013 rgb/1305031951.069013.png 1305031951.080859 depth/1305031951.080859.png\n1305031951.104800 rgb/1305031951.104800.png 1305031951.116229 depth/1305031951.116229.png\n1305031951.136893 rgb/1305031951.136893.png 1305031951.147131 depth/1305031951.147131.png\n1305031951.168908 rgb/1305031951.168908.png 1305031951.180627 depth/1305031951.180627.png\n1305031951.204914 rgb/1305031951.204914.png 1305031951.215695 depth/1305031951.215695.png\n1305031951.236957 rgb/1305031951.236957.png 1305031951.247998 depth/1305031951.247998.png\n1305031951.268906 rgb/1305031951.268906.png 1305031951.279729 depth/1305031951.279729.png\n1305031951.304862 rgb/1305031951.304862.png 1305031951.316576 depth/1305031951.316576.png\n1305031951.336937 rgb/1305031951.336937.png 1305031951.348921 depth/1305031951.348921.png\n1305031951.368840 rgb/1305031951.368840.png 1305031951.380780 depth/1305031951.380780.png\n1305031951.404865 rgb/1305031951.404865.png 1305031951.415739 depth/1305031951.415739.png\n1305031951.436903 rgb/1305031951.436903.png 1305031951.448724 depth/1305031951.448724.png\n1305031951.468857 rgb/1305031951.468857.png 1305031951.479264 depth/1305031951.479264.png\n1305031951.504916 rgb/1305031951.504916.png 1305031951.514325 depth/1305031951.514325.png\n1305031951.536888 rgb/1305031951.536888.png 1305031951.549086 depth/1305031951.549086.png\n1305031951.569006 rgb/1305031951.569006.png 1305031951.579884 depth/1305031951.579884.png\n1305031951.604927 rgb/1305031951.604927.png 1305031951.616005 depth/1305031951.616005.png\n1305031951.636936 rgb/1305031951.636936.png 1305031951.647946 depth/1305031951.647946.png\n1305031951.668929 rgb/1305031951.668929.png 1305031951.680049 depth/1305031951.680049.png\n1305031951.704880 rgb/1305031951.704880.png 1305031951.715829 depth/1305031951.715829.png\n1305031951.736828 rgb/1305031951.736828.png 1305031951.747698 depth/1305031951.747698.png\n1305031951.768926 rgb/1305031951.768926.png 1305031951.779676 depth/1305031951.779676.png\n1305031951.804886 rgb/1305031951.804886.png 1305031951.813548 depth/1305031951.813548.png\n1305031951.836932 rgb/1305031951.836932.png 1305031951.848226 depth/1305031951.848226.png\n1305031951.868913 rgb/1305031951.868913.png 1305031951.880079 depth/1305031951.880079.png\n1305031951.904907 rgb/1305031951.904907.png 1305031951.915908 depth/1305031951.915908.png\n1305031951.936962 rgb/1305031951.936962.png 1305031951.948683 depth/1305031951.948683.png\n1305031951.968839 rgb/1305031951.968839.png 1305031951.981889 depth/1305031951.981889.png\n1305031952.004839 rgb/1305031952.004839.png 1305031952.016974 depth/1305031952.016974.png\n1305031952.037104 rgb/1305031952.037104.png 1305031952.048200 depth/1305031952.048200.png\n1305031952.068888 rgb/1305031952.068888.png 1305031952.080085 depth/1305031952.080085.png\n1305031952.105135 rgb/1305031952.105135.png 1305031952.116717 depth/1305031952.116717.png\n1305031952.136943 rgb/1305031952.136943.png 1305031952.147987 depth/1305031952.147987.png\n1305031952.168932 rgb/1305031952.168932.png 1305031952.184234 depth/1305031952.184234.png\n1305031952.204914 rgb/1305031952.204914.png 1305031952.216761 depth/1305031952.216761.png\n1305031952.236877 rgb/1305031952.236877.png 1305031952.249227 depth/1305031952.249227.png\n1305031952.268902 rgb/1305031952.268902.png 1305031952.286014 depth/1305031952.286014.png\n1305031952.304888 rgb/1305031952.304888.png 1305031952.316634 depth/1305031952.316634.png\n1305031952.336993 rgb/1305031952.336993.png 1305031952.348255 depth/1305031952.348255.png\n1305031952.368960 rgb/1305031952.368960.png 1305031952.384145 depth/1305031952.384145.png\n1305031952.404918 rgb/1305031952.404918.png 1305031952.416972 depth/1305031952.416972.png\n1305031952.437054 rgb/1305031952.437054.png 1305031952.448757 depth/1305031952.448757.png\n1305031952.468939 rgb/1305031952.468939.png 1305031952.485298 depth/1305031952.485298.png\n1305031952.504868 rgb/1305031952.504868.png 1305031952.517162 depth/1305031952.517162.png\n1305031952.536948 rgb/1305031952.536948.png 1305031952.549624 depth/1305031952.549624.png\n1305031952.568932 rgb/1305031952.568932.png 1305031952.586036 depth/1305031952.586036.png\n1305031952.604926 rgb/1305031952.604926.png 1305031952.616651 depth/1305031952.616651.png\n1305031952.636992 rgb/1305031952.636992.png 1305031952.648319 depth/1305031952.648319.png\n1305031952.668899 rgb/1305031952.668899.png 1305031952.684311 depth/1305031952.684311.png\n1305031952.704918 rgb/1305031952.704918.png 1305031952.716954 depth/1305031952.716954.png\n1305031952.736938 rgb/1305031952.736938.png 1305031952.747932 depth/1305031952.747932.png\n1305031952.768957 rgb/1305031952.768957.png 1305031952.784923 depth/1305031952.784923.png\n1305031952.804919 rgb/1305031952.804919.png 1305031952.815896 depth/1305031952.815896.png\n1305031952.836931 rgb/1305031952.836931.png 1305031952.848902 depth/1305031952.848902.png\n1305031952.868991 rgb/1305031952.868991.png 1305031952.884506 depth/1305031952.884506.png\n1305031952.904920 rgb/1305031952.904920.png 1305031952.916053 depth/1305031952.916053.png\n1305031952.936984 rgb/1305031952.936984.png 1305031952.947523 depth/1305031952.947523.png\n1305031952.972903 rgb/1305031952.972903.png 1305031952.984578 depth/1305031952.984578.png\n1305031953.004869 rgb/1305031953.004869.png 1305031953.016595 depth/1305031953.016595.png\n1305031953.036943 rgb/1305031953.036943.png 1305031953.049017 depth/1305031953.049017.png\n1305031953.073127 rgb/1305031953.073127.png 1305031953.083674 depth/1305031953.083674.png\n1305031953.104909 rgb/1305031953.104909.png 1305031953.115587 depth/1305031953.115587.png\n1305031953.137098 rgb/1305031953.137098.png 1305031953.147161 depth/1305031953.147161.png\n1305031953.172998 rgb/1305031953.172998.png 1305031953.183058 depth/1305031953.183058.png\n1305031953.204992 rgb/1305031953.204992.png 1305031953.215053 depth/1305031953.215053.png\n1305031953.237103 rgb/1305031953.237103.png 1305031953.248151 depth/1305031953.248151.png\n1305031953.273087 rgb/1305031953.273087.png 1305031953.283786 depth/1305031953.283786.png\n1305031953.304968 rgb/1305031953.304968.png 1305031953.316977 depth/1305031953.316977.png\n1305031953.337012 rgb/1305031953.337012.png 1305031953.347948 depth/1305031953.347948.png\n1305031953.372964 rgb/1305031953.372964.png 1305031953.384173 depth/1305031953.384173.png\n1305031953.404920 rgb/1305031953.404920.png 1305031953.415905 depth/1305031953.415905.png\n1305031953.436876 rgb/1305031953.436876.png 1305031953.452336 depth/1305031953.452336.png\n1305031953.473261 rgb/1305031953.473261.png 1305031953.483838 depth/1305031953.483838.png\n1305031953.504919 rgb/1305031953.504919.png 1305031953.515920 depth/1305031953.515920.png\n1305031953.536948 rgb/1305031953.536948.png 1305031953.551507 depth/1305031953.551507.png\n1305031953.572862 rgb/1305031953.572862.png 1305031953.584439 depth/1305031953.584439.png\n1305031953.604882 rgb/1305031953.604882.png 1305031953.618056 depth/1305031953.618056.png\n1305031953.636962 rgb/1305031953.636962.png 1305031953.654177 depth/1305031953.654177.png\n1305031953.673021 rgb/1305031953.673021.png 1305031953.683774 depth/1305031953.683774.png\n1305031953.704929 rgb/1305031953.704929.png 1305031953.715952 depth/1305031953.715952.png\n1305031953.736982 rgb/1305031953.736982.png 1305031953.752395 depth/1305031953.752395.png\n1305031953.772886 rgb/1305031953.772886.png 1305031953.782908 depth/1305031953.782908.png\n1305031953.804859 rgb/1305031953.804859.png 1305031953.816480 depth/1305031953.816480.png\n1305031953.836840 rgb/1305031953.836840.png 1305031953.852417 depth/1305031953.852417.png\n1305031953.872987 rgb/1305031953.872987.png 1305031953.884444 depth/1305031953.884444.png\n1305031953.904912 rgb/1305031953.904912.png 1305031953.916154 depth/1305031953.916154.png\n1305031953.936924 rgb/1305031953.936924.png 1305031953.952308 depth/1305031953.952308.png\n1305031953.972857 rgb/1305031953.972857.png 1305031953.985028 depth/1305031953.985028.png\n1305031954.004852 rgb/1305031954.004852.png 1305031954.017015 depth/1305031954.017015.png\n1305031954.036921 rgb/1305031954.036921.png 1305031954.051816 depth/1305031954.051816.png\n1305031954.072918 rgb/1305031954.072918.png 1305031954.085429 depth/1305031954.085429.png\n1305031954.104933 rgb/1305031954.104933.png 1305031954.115779 depth/1305031954.115779.png\n1305031954.136939 rgb/1305031954.136939.png 1305031954.152181 depth/1305031954.152181.png\n1305031954.172997 rgb/1305031954.172997.png 1305031954.184964 depth/1305031954.184964.png\n1305031954.204838 rgb/1305031954.204838.png 1305031954.217228 depth/1305031954.217228.png\n1305031954.237023 rgb/1305031954.237023.png 1305031954.252057 depth/1305031954.252057.png\n1305031954.272870 rgb/1305031954.272870.png 1305031954.285809 depth/1305031954.285809.png\n1305031954.304869 rgb/1305031954.304869.png 1305031954.317325 depth/1305031954.317325.png\n1305031954.336921 rgb/1305031954.336921.png 1305031954.348938 depth/1305031954.348938.png\n1305031954.372872 rgb/1305031954.372872.png 1305031954.384479 depth/1305031954.384479.png\n1305031954.404711 rgb/1305031954.404711.png 1305031954.416646 depth/1305031954.416646.png\n1305031954.436896 rgb/1305031954.436896.png 1305031954.452249 depth/1305031954.452249.png\n1305031954.472974 rgb/1305031954.472974.png 1305031954.483636 depth/1305031954.483636.png\n1305031954.504827 rgb/1305031954.504827.png 1305031954.514991 depth/1305031954.514991.png\n1305031954.536934 rgb/1305031954.536934.png 1305031954.552961 depth/1305031954.552961.png\n1305031954.572946 rgb/1305031954.572946.png 1305031954.583506 depth/1305031954.583506.png\n1305031954.604885 rgb/1305031954.604885.png 1305031954.616389 depth/1305031954.616389.png\n1305031954.636862 rgb/1305031954.636862.png 1305031954.651711 depth/1305031954.651711.png\n1305031954.672891 rgb/1305031954.672891.png 1305031954.683635 depth/1305031954.683635.png\n1305031954.704892 rgb/1305031954.704892.png 1305031954.720557 depth/1305031954.720557.png\n1305031954.736939 rgb/1305031954.736939.png 1305031954.751545 depth/1305031954.751545.png\n1305031954.773183 rgb/1305031954.773183.png 1305031954.783603 depth/1305031954.783603.png\n1305031954.804833 rgb/1305031954.804833.png 1305031954.820887 depth/1305031954.820887.png\n1305031954.836924 rgb/1305031954.836924.png 1305031954.851912 depth/1305031954.851912.png\n1305031954.873001 rgb/1305031954.873001.png 1305031954.883976 depth/1305031954.883976.png\n1305031954.904866 rgb/1305031954.904866.png 1305031954.919388 depth/1305031954.919388.png\n1305031954.937022 rgb/1305031954.937022.png 1305031954.951822 depth/1305031954.951822.png\n1305031954.972931 rgb/1305031954.972931.png 1305031954.983417 depth/1305031954.983417.png\n1305031955.004936 rgb/1305031955.004936.png 1305031955.019886 depth/1305031955.019886.png\n1305031955.036969 rgb/1305031955.036969.png 1305031955.051198 depth/1305031955.051198.png\n1305031955.073048 rgb/1305031955.073048.png 1305031955.083486 depth/1305031955.083486.png\n1305031955.104929 rgb/1305031955.104929.png 1305031955.119530 depth/1305031955.119530.png\n1305031955.136878 rgb/1305031955.136878.png 1305031955.150462 depth/1305031955.150462.png\n1305031955.173003 rgb/1305031955.173003.png 1305031955.182670 depth/1305031955.182670.png\n1305031955.204960 rgb/1305031955.204960.png 1305031955.219463 depth/1305031955.219463.png\n1305031955.236857 rgb/1305031955.236857.png 1305031955.252519 depth/1305031955.252519.png\n1305031955.272905 rgb/1305031955.272905.png 1305031955.283877 depth/1305031955.283877.png\n1305031955.304880 rgb/1305031955.304880.png 1305031955.321200 depth/1305031955.321200.png\n1305031955.337035 rgb/1305031955.337035.png 1305031955.350590 depth/1305031955.350590.png\n1305031955.372861 rgb/1305031955.372861.png 1305031955.385074 depth/1305031955.385074.png\n1305031955.404928 rgb/1305031955.404928.png 1305031955.418493 depth/1305031955.418493.png\n1305031955.436909 rgb/1305031955.436909.png 1305031955.453866 depth/1305031955.453866.png\n1305031955.472931 rgb/1305031955.472931.png 1305031955.484155 depth/1305031955.484155.png\n1305031955.504893 rgb/1305031955.504893.png 1305031955.520645 depth/1305031955.520645.png\n1305031955.536891 rgb/1305031955.536891.png 1305031955.552015 depth/1305031955.552015.png\n1305031955.572893 rgb/1305031955.572893.png 1305031955.585017 depth/1305031955.585017.png\n1305031955.604944 rgb/1305031955.604944.png 1305031955.621372 depth/1305031955.621372.png\n1305031955.636881 rgb/1305031955.636881.png 1305031955.652029 depth/1305031955.652029.png\n1305031955.672837 rgb/1305031955.672837.png 1305031955.685832 depth/1305031955.685832.png\n1305031955.704890 rgb/1305031955.704890.png 1305031955.719498 depth/1305031955.719498.png\n1305031955.736903 rgb/1305031955.736903.png 1305031955.751498 depth/1305031955.751498.png\n1305031955.772963 rgb/1305031955.772963.png 1305031955.784581 depth/1305031955.784581.png\n1305031955.804902 rgb/1305031955.804902.png 1305031955.820489 depth/1305031955.820489.png\n1305031955.837019 rgb/1305031955.837019.png 1305031955.851625 depth/1305031955.851625.png\n1305031955.872917 rgb/1305031955.872917.png 1305031955.887875 depth/1305031955.887875.png\n1305031955.904911 rgb/1305031955.904911.png 1305031955.921521 depth/1305031955.921521.png\n1305031955.937291 rgb/1305031955.937291.png 1305031955.951838 depth/1305031955.951838.png\n1305031955.973194 rgb/1305031955.973194.png 1305031955.987663 depth/1305031955.987663.png\n1305031956.004870 rgb/1305031956.004870.png 1305031956.020120 depth/1305031956.020120.png\n1305031956.036937 rgb/1305031956.036937.png 1305031956.050008 depth/1305031956.050008.png\n1305031956.073037 rgb/1305031956.073037.png 1305031956.087830 depth/1305031956.087830.png\n1305031956.104901 rgb/1305031956.104901.png 1305031956.119493 depth/1305031956.119493.png\n"
  },
  {
    "path": "Examples/RGB-D/associations/fr1_xyz.txt",
    "content": "1305031102.175304 rgb/1305031102.175304.png 1305031102.160407 depth/1305031102.160407.png\n1305031102.211214 rgb/1305031102.211214.png 1305031102.226738 depth/1305031102.226738.png\n1305031102.275326 rgb/1305031102.275326.png 1305031102.262886 depth/1305031102.262886.png\n1305031102.311267 rgb/1305031102.311267.png 1305031102.295279 depth/1305031102.295279.png\n1305031102.343233 rgb/1305031102.343233.png 1305031102.329195 depth/1305031102.329195.png\n1305031102.375329 rgb/1305031102.375329.png 1305031102.363013 depth/1305031102.363013.png\n1305031102.411258 rgb/1305031102.411258.png 1305031102.394772 depth/1305031102.394772.png\n1305031102.443271 rgb/1305031102.443271.png 1305031102.427815 depth/1305031102.427815.png\n1305031102.475318 rgb/1305031102.475318.png 1305031102.462395 depth/1305031102.462395.png\n1305031102.511219 rgb/1305031102.511219.png 1305031102.526330 depth/1305031102.526330.png\n1305031102.575286 rgb/1305031102.575286.png 1305031102.562224 depth/1305031102.562224.png\n1305031102.611233 rgb/1305031102.611233.png 1305031102.626818 depth/1305031102.626818.png\n1305031102.675285 rgb/1305031102.675285.png 1305031102.663273 depth/1305031102.663273.png\n1305031102.711263 rgb/1305031102.711263.png 1305031102.695165 depth/1305031102.695165.png\n1305031102.743234 rgb/1305031102.743234.png 1305031102.728423 depth/1305031102.728423.png\n1305031102.775472 rgb/1305031102.775472.png 1305031102.763549 depth/1305031102.763549.png\n1305031102.811232 rgb/1305031102.811232.png 1305031102.794978 depth/1305031102.794978.png\n1305031102.843290 rgb/1305031102.843290.png 1305031102.828537 depth/1305031102.828537.png\n1305031102.875363 rgb/1305031102.875363.png 1305031102.862808 depth/1305031102.862808.png\n1305031102.911185 rgb/1305031102.911185.png 1305031102.926851 depth/1305031102.926851.png\n1305031102.975203 rgb/1305031102.975203.png 1305031102.962137 depth/1305031102.962137.png\n1305031103.011215 rgb/1305031103.011215.png 1305031102.994164 depth/1305031102.994164.png\n1305031103.043227 rgb/1305031103.043227.png 1305031103.027881 depth/1305031103.027881.png\n1305031103.075319 rgb/1305031103.075319.png 1305031103.062273 depth/1305031103.062273.png\n1305031103.111240 rgb/1305031103.111240.png 1305031103.094040 depth/1305031103.094040.png\n1305031103.143318 rgb/1305031103.143318.png 1305031103.129109 depth/1305031103.129109.png\n1305031103.175452 rgb/1305031103.175452.png 1305031103.162795 depth/1305031103.162795.png\n1305031103.243216 rgb/1305031103.243216.png 1305031103.227845 depth/1305031103.227845.png\n1305031103.275370 rgb/1305031103.275370.png 1305031103.262576 depth/1305031103.262576.png\n1305031103.311210 rgb/1305031103.311210.png 1305031103.294208 depth/1305031103.294208.png\n1305031103.343223 rgb/1305031103.343223.png 1305031103.327550 depth/1305031103.327550.png\n1305031103.375327 rgb/1305031103.375327.png 1305031103.362405 depth/1305031103.362405.png\n1305031103.411260 rgb/1305031103.411260.png 1305031103.394162 depth/1305031103.394162.png\n1305031103.443280 rgb/1305031103.443280.png 1305031103.428437 depth/1305031103.428437.png\n1305031103.475274 rgb/1305031103.475274.png 1305031103.463886 depth/1305031103.463886.png\n1305031103.511333 rgb/1305031103.511333.png 1305031103.494472 depth/1305031103.494472.png\n1305031103.543444 rgb/1305031103.543444.png 1305031103.531502 depth/1305031103.531502.png\n1305031103.575474 rgb/1305031103.575474.png 1305031103.562651 depth/1305031103.562651.png\n1305031103.611223 rgb/1305031103.611223.png 1305031103.595310 depth/1305031103.595310.png\n1305031103.643445 rgb/1305031103.643445.png 1305031103.631376 depth/1305031103.631376.png\n1305031103.675523 rgb/1305031103.675523.png 1305031103.663594 depth/1305031103.663594.png\n1305031103.711610 rgb/1305031103.711610.png 1305031103.694695 depth/1305031103.694695.png\n1305031103.743326 rgb/1305031103.743326.png 1305031103.731542 depth/1305031103.731542.png\n1305031103.775342 rgb/1305031103.775342.png 1305031103.762865 depth/1305031103.762865.png\n1305031103.811242 rgb/1305031103.811242.png 1305031103.794329 depth/1305031103.794329.png\n1305031103.843251 rgb/1305031103.843251.png 1305031103.830367 depth/1305031103.830367.png\n1305031103.875361 rgb/1305031103.875361.png 1305031103.862379 depth/1305031103.862379.png\n1305031103.911221 rgb/1305031103.911221.png 1305031103.894237 depth/1305031103.894237.png\n1305031103.943211 rgb/1305031103.943211.png 1305031103.930503 depth/1305031103.930503.png\n1305031103.975373 rgb/1305031103.975373.png 1305031103.962461 depth/1305031103.962461.png\n1305031104.011232 rgb/1305031104.011232.png 1305031103.994365 depth/1305031103.994365.png\n1305031104.043249 rgb/1305031104.043249.png 1305031104.030279 depth/1305031104.030279.png\n1305031104.075425 rgb/1305031104.075425.png 1305031104.062542 depth/1305031104.062542.png\n1305031104.111235 rgb/1305031104.111235.png 1305031104.095305 depth/1305031104.095305.png\n1305031104.143230 rgb/1305031104.143230.png 1305031104.131292 depth/1305031104.131292.png\n1305031104.175424 rgb/1305031104.175424.png 1305031104.163440 depth/1305031104.163440.png\n1305031104.211283 rgb/1305031104.211283.png 1305031104.194053 depth/1305031104.194053.png\n1305031104.243196 rgb/1305031104.243196.png 1305031104.227247 depth/1305031104.227247.png\n1305031104.275546 rgb/1305031104.275546.png 1305031104.263335 depth/1305031104.263335.png\n1305031104.311219 rgb/1305031104.311219.png 1305031104.294957 depth/1305031104.294957.png\n1305031104.343342 rgb/1305031104.343342.png 1305031104.331403 depth/1305031104.331403.png\n1305031104.375837 rgb/1305031104.375837.png 1305031104.363345 depth/1305031104.363345.png\n1305031104.411509 rgb/1305031104.411509.png 1305031104.395019 depth/1305031104.395019.png\n1305031104.443288 rgb/1305031104.443288.png 1305031104.431435 depth/1305031104.431435.png\n1305031104.475456 rgb/1305031104.475456.png 1305031104.463413 depth/1305031104.463413.png\n1305031104.511329 rgb/1305031104.511329.png 1305031104.495673 depth/1305031104.495673.png\n1305031104.543368 rgb/1305031104.543368.png 1305031104.531450 depth/1305031104.531450.png\n1305031104.575343 rgb/1305031104.575343.png 1305031104.563149 depth/1305031104.563149.png\n1305031104.611336 rgb/1305031104.611336.png 1305031104.595033 depth/1305031104.595033.png\n1305031104.643243 rgb/1305031104.643243.png 1305031104.631368 depth/1305031104.631368.png\n1305031104.675525 rgb/1305031104.675525.png 1305031104.659863 depth/1305031104.659863.png\n1305031104.711277 rgb/1305031104.711277.png 1305031104.695185 depth/1305031104.695185.png\n1305031104.743280 rgb/1305031104.743280.png 1305031104.730936 depth/1305031104.730936.png\n1305031104.775327 rgb/1305031104.775327.png 1305031104.763178 depth/1305031104.763178.png\n1305031104.811465 rgb/1305031104.811465.png 1305031104.799499 depth/1305031104.799499.png\n1305031104.843258 rgb/1305031104.843258.png 1305031104.830961 depth/1305031104.830961.png\n1305031104.875350 rgb/1305031104.875350.png 1305031104.863256 depth/1305031104.863256.png\n1305031104.911534 rgb/1305031104.911534.png 1305031104.899165 depth/1305031104.899165.png\n1305031104.943262 rgb/1305031104.943262.png 1305031104.931091 depth/1305031104.931091.png\n1305031104.975202 rgb/1305031104.975202.png 1305031104.959750 depth/1305031104.959750.png\n1305031105.011290 rgb/1305031105.011290.png 1305031104.998342 depth/1305031104.998342.png\n1305031105.043373 rgb/1305031105.043373.png 1305031105.030427 depth/1305031105.030427.png\n1305031105.075320 rgb/1305031105.075320.png 1305031105.062445 depth/1305031105.062445.png\n1305031105.111299 rgb/1305031105.111299.png 1305031105.097639 depth/1305031105.097639.png\n1305031105.143106 rgb/1305031105.143106.png 1305031105.130269 depth/1305031105.130269.png\n1305031105.175159 rgb/1305031105.175159.png 1305031105.159979 depth/1305031105.159979.png\n1305031105.211268 rgb/1305031105.211268.png 1305031105.198212 depth/1305031105.198212.png\n1305031105.243270 rgb/1305031105.243270.png 1305031105.228250 depth/1305031105.228250.png\n1305031105.275288 rgb/1305031105.275288.png 1305031105.262389 depth/1305031105.262389.png\n1305031105.311290 rgb/1305031105.311290.png 1305031105.298501 depth/1305031105.298501.png\n1305031105.343302 rgb/1305031105.343302.png 1305031105.328878 depth/1305031105.328878.png\n1305031105.375338 rgb/1305031105.375338.png 1305031105.362286 depth/1305031105.362286.png\n1305031105.411286 rgb/1305031105.411286.png 1305031105.398191 depth/1305031105.398191.png\n1305031105.443316 rgb/1305031105.443316.png 1305031105.430336 depth/1305031105.430336.png\n1305031105.475280 rgb/1305031105.475280.png 1305031105.461421 depth/1305031105.461421.png\n1305031105.511332 rgb/1305031105.511332.png 1305031105.497931 depth/1305031105.497931.png\n1305031105.543282 rgb/1305031105.543282.png 1305031105.529583 depth/1305031105.529583.png\n1305031105.575449 rgb/1305031105.575449.png 1305031105.562109 depth/1305031105.562109.png\n1305031105.611378 rgb/1305031105.611378.png 1305031105.597193 depth/1305031105.597193.png\n1305031105.643273 rgb/1305031105.643273.png 1305031105.659104 depth/1305031105.659104.png\n1305031105.711309 rgb/1305031105.711309.png 1305031105.698235 depth/1305031105.698235.png\n1305031105.743312 rgb/1305031105.743312.png 1305031105.730336 depth/1305031105.730336.png\n1305031105.775339 rgb/1305031105.775339.png 1305031105.762384 depth/1305031105.762384.png\n1305031105.811283 rgb/1305031105.811283.png 1305031105.798056 depth/1305031105.798056.png\n1305031105.843271 rgb/1305031105.843271.png 1305031105.830008 depth/1305031105.830008.png\n1305031105.875337 rgb/1305031105.875337.png 1305031105.862238 depth/1305031105.862238.png\n1305031105.911262 rgb/1305031105.911262.png 1305031105.898018 depth/1305031105.898018.png\n1305031105.943272 rgb/1305031105.943272.png 1305031105.929855 depth/1305031105.929855.png\n1305031105.975329 rgb/1305031105.975329.png 1305031105.966193 depth/1305031105.966193.png\n1305031106.011285 rgb/1305031106.011285.png 1305031105.998271 depth/1305031105.998271.png\n1305031106.043355 rgb/1305031106.043355.png 1305031106.030147 depth/1305031106.030147.png\n1305031106.075330 rgb/1305031106.075330.png 1305031106.066060 depth/1305031106.066060.png\n1305031106.111327 rgb/1305031106.111327.png 1305031106.096295 depth/1305031106.096295.png\n1305031106.143355 rgb/1305031106.143355.png 1305031106.130445 depth/1305031106.130445.png\n1305031106.175534 rgb/1305031106.175534.png 1305031106.166330 depth/1305031106.166330.png\n1305031106.211275 rgb/1305031106.211275.png 1305031106.195074 depth/1305031106.195074.png\n1305031106.243267 rgb/1305031106.243267.png 1305031106.230058 depth/1305031106.230058.png\n1305031106.276385 rgb/1305031106.276385.png 1305031106.265976 depth/1305031106.265976.png\n1305031106.311238 rgb/1305031106.311238.png 1305031106.298174 depth/1305031106.298174.png\n1305031106.343258 rgb/1305031106.343258.png 1305031106.330215 depth/1305031106.330215.png\n1305031106.375388 rgb/1305031106.375388.png 1305031106.366158 depth/1305031106.366158.png\n1305031106.411320 rgb/1305031106.411320.png 1305031106.398281 depth/1305031106.398281.png\n1305031106.443278 rgb/1305031106.443278.png 1305031106.430639 depth/1305031106.430639.png\n1305031106.475345 rgb/1305031106.475345.png 1305031106.466046 depth/1305031106.466046.png\n1305031106.511129 rgb/1305031106.511129.png 1305031106.498096 depth/1305031106.498096.png\n1305031106.543302 rgb/1305031106.543302.png 1305031106.528267 depth/1305031106.528267.png\n1305031106.575282 rgb/1305031106.575282.png 1305031106.564414 depth/1305031106.564414.png\n1305031106.611151 rgb/1305031106.611151.png 1305031106.597879 depth/1305031106.597879.png\n1305031106.643207 rgb/1305031106.643207.png 1305031106.630776 depth/1305031106.630776.png\n1305031106.675279 rgb/1305031106.675279.png 1305031106.667282 depth/1305031106.667282.png\n1305031106.711508 rgb/1305031106.711508.png 1305031106.699110 depth/1305031106.699110.png\n1305031106.743341 rgb/1305031106.743341.png 1305031106.729550 depth/1305031106.729550.png\n1305031106.775390 rgb/1305031106.775390.png 1305031106.767126 depth/1305031106.767126.png\n1305031106.811289 rgb/1305031106.811289.png 1305031106.798309 depth/1305031106.798309.png\n1305031106.843416 rgb/1305031106.843416.png 1305031106.830652 depth/1305031106.830652.png\n1305031106.875905 rgb/1305031106.875905.png 1305031106.866893 depth/1305031106.866893.png\n1305031106.911243 rgb/1305031106.911243.png 1305031106.897828 depth/1305031106.897828.png\n1305031106.943439 rgb/1305031106.943439.png 1305031106.930797 depth/1305031106.930797.png\n1305031106.975547 rgb/1305031106.975547.png 1305031106.967232 depth/1305031106.967232.png\n1305031107.011576 rgb/1305031107.011576.png 1305031106.998876 depth/1305031106.998876.png\n1305031107.043281 rgb/1305031107.043281.png 1305031107.030348 depth/1305031107.030348.png\n1305031107.075432 rgb/1305031107.075432.png 1305031107.066405 depth/1305031107.066405.png\n1305031107.111229 rgb/1305031107.111229.png 1305031107.098268 depth/1305031107.098268.png\n1305031107.143260 rgb/1305031107.143260.png 1305031107.130308 depth/1305031107.130308.png\n1305031107.175399 rgb/1305031107.175399.png 1305031107.165964 depth/1305031107.165964.png\n1305031107.211358 rgb/1305031107.211358.png 1305031107.198208 depth/1305031107.198208.png\n1305031107.243378 rgb/1305031107.243378.png 1305031107.235026 depth/1305031107.235026.png\n1305031107.275398 rgb/1305031107.275398.png 1305031107.267071 depth/1305031107.267071.png\n1305031107.311226 rgb/1305031107.311226.png 1305031107.299273 depth/1305031107.299273.png\n1305031107.343509 rgb/1305031107.343509.png 1305031107.334800 depth/1305031107.334800.png\n1305031107.375413 rgb/1305031107.375413.png 1305031107.367183 depth/1305031107.367183.png\n1305031107.411271 rgb/1305031107.411271.png 1305031107.399345 depth/1305031107.399345.png\n1305031107.443419 rgb/1305031107.443419.png 1305031107.434926 depth/1305031107.434926.png\n1305031107.475377 rgb/1305031107.475377.png 1305031107.467141 depth/1305031107.467141.png\n1305031107.511352 rgb/1305031107.511352.png 1305031107.498426 depth/1305031107.498426.png\n1305031107.543605 rgb/1305031107.543605.png 1305031107.534830 depth/1305031107.534830.png\n1305031107.575454 rgb/1305031107.575454.png 1305031107.567015 depth/1305031107.567015.png\n1305031107.611271 rgb/1305031107.611271.png 1305031107.598904 depth/1305031107.598904.png\n1305031107.643323 rgb/1305031107.643323.png 1305031107.634944 depth/1305031107.634944.png\n1305031107.675568 rgb/1305031107.675568.png 1305031107.667179 depth/1305031107.667179.png\n1305031107.711307 rgb/1305031107.711307.png 1305031107.699390 depth/1305031107.699390.png\n1305031107.743538 rgb/1305031107.743538.png 1305031107.735041 depth/1305031107.735041.png\n1305031107.775802 rgb/1305031107.775802.png 1305031107.767895 depth/1305031107.767895.png\n1305031107.811596 rgb/1305031107.811596.png 1305031107.799544 depth/1305031107.799544.png\n1305031107.843332 rgb/1305031107.843332.png 1305031107.835751 depth/1305031107.835751.png\n1305031107.875358 rgb/1305031107.875358.png 1305031107.863505 depth/1305031107.863505.png\n1305031107.911541 rgb/1305031107.911541.png 1305031107.899222 depth/1305031107.899222.png\n1305031107.943122 rgb/1305031107.943122.png 1305031107.933609 depth/1305031107.933609.png\n1305031107.975807 rgb/1305031107.975807.png 1305031107.964840 depth/1305031107.964840.png\n1305031108.011320 rgb/1305031108.011320.png 1305031107.998469 depth/1305031107.998469.png\n1305031108.043418 rgb/1305031108.043418.png 1305031108.034824 depth/1305031108.034824.png\n1305031108.075352 rgb/1305031108.075352.png 1305031108.067271 depth/1305031108.067271.png\n1305031108.111378 rgb/1305031108.111378.png 1305031108.099365 depth/1305031108.099365.png\n1305031108.143334 rgb/1305031108.143334.png 1305031108.135281 depth/1305031108.135281.png\n1305031108.176058 rgb/1305031108.176058.png 1305031108.167357 depth/1305031108.167357.png\n1305031108.211475 rgb/1305031108.211475.png 1305031108.199225 depth/1305031108.199225.png\n1305031108.243347 rgb/1305031108.243347.png 1305031108.235213 depth/1305031108.235213.png\n1305031108.275358 rgb/1305031108.275358.png 1305031108.267660 depth/1305031108.267660.png\n1305031108.311332 rgb/1305031108.311332.png 1305031108.299547 depth/1305031108.299547.png\n1305031108.343278 rgb/1305031108.343278.png 1305031108.335019 depth/1305031108.335019.png\n1305031108.375410 rgb/1305031108.375410.png 1305031108.367285 depth/1305031108.367285.png\n1305031108.411361 rgb/1305031108.411361.png 1305031108.399284 depth/1305031108.399284.png\n1305031108.443610 rgb/1305031108.443610.png 1305031108.435023 depth/1305031108.435023.png\n1305031108.475471 rgb/1305031108.475471.png 1305031108.467680 depth/1305031108.467680.png\n1305031108.511378 rgb/1305031108.511378.png 1305031108.503548 depth/1305031108.503548.png\n1305031108.543737 rgb/1305031108.543737.png 1305031108.534811 depth/1305031108.534811.png\n1305031108.575414 rgb/1305031108.575414.png 1305031108.567154 depth/1305031108.567154.png\n1305031108.611407 rgb/1305031108.611407.png 1305031108.603547 depth/1305031108.603547.png\n1305031108.643303 rgb/1305031108.643303.png 1305031108.634212 depth/1305031108.634212.png\n1305031108.675375 rgb/1305031108.675375.png 1305031108.667189 depth/1305031108.667189.png\n1305031108.711411 rgb/1305031108.711411.png 1305031108.703346 depth/1305031108.703346.png\n1305031108.743502 rgb/1305031108.743502.png 1305031108.735052 depth/1305031108.735052.png\n1305031108.775493 rgb/1305031108.775493.png 1305031108.767031 depth/1305031108.767031.png\n1305031108.811244 rgb/1305031108.811244.png 1305031108.803370 depth/1305031108.803370.png\n1305031108.843264 rgb/1305031108.843264.png 1305031108.835163 depth/1305031108.835163.png\n1305031108.876515 rgb/1305031108.876515.png 1305031108.867534 depth/1305031108.867534.png\n1305031108.911364 rgb/1305031108.911364.png 1305031108.903540 depth/1305031108.903540.png\n1305031108.943243 rgb/1305031108.943243.png 1305031108.935116 depth/1305031108.935116.png\n1305031108.975268 rgb/1305031108.975268.png 1305031108.967245 depth/1305031108.967245.png\n1305031109.011269 rgb/1305031109.011269.png 1305031109.003064 depth/1305031109.003064.png\n1305031109.043277 rgb/1305031109.043277.png 1305031109.034955 depth/1305031109.034955.png\n1305031109.075410 rgb/1305031109.075410.png 1305031109.067091 depth/1305031109.067091.png\n1305031109.111282 rgb/1305031109.111282.png 1305031109.103294 depth/1305031109.103294.png\n1305031109.143334 rgb/1305031109.143334.png 1305031109.134968 depth/1305031109.134968.png\n1305031109.175464 rgb/1305031109.175464.png 1305031109.165848 depth/1305031109.165848.png\n1305031109.211379 rgb/1305031109.211379.png 1305031109.203388 depth/1305031109.203388.png\n1305031109.243290 rgb/1305031109.243290.png 1305031109.234324 depth/1305031109.234324.png\n1305031109.275308 rgb/1305031109.275308.png 1305031109.266325 depth/1305031109.266325.png\n1305031109.311329 rgb/1305031109.311329.png 1305031109.303457 depth/1305031109.303457.png\n1305031109.343248 rgb/1305031109.343248.png 1305031109.334602 depth/1305031109.334602.png\n1305031109.375397 rgb/1305031109.375397.png 1305031109.364882 depth/1305031109.364882.png\n1305031109.411329 rgb/1305031109.411329.png 1305031109.403386 depth/1305031109.403386.png\n1305031109.443302 rgb/1305031109.443302.png 1305031109.434469 depth/1305031109.434469.png\n1305031109.475363 rgb/1305031109.475363.png 1305031109.467362 depth/1305031109.467362.png\n1305031109.511273 rgb/1305031109.511273.png 1305031109.503193 depth/1305031109.503193.png\n1305031109.543294 rgb/1305031109.543294.png 1305031109.535715 depth/1305031109.535715.png\n1305031109.575362 rgb/1305031109.575362.png 1305031109.567452 depth/1305031109.567452.png\n1305031109.611310 rgb/1305031109.611310.png 1305031109.603601 depth/1305031109.603601.png\n1305031109.643229 rgb/1305031109.643229.png 1305031109.635323 depth/1305031109.635323.png\n1305031109.675263 rgb/1305031109.675263.png 1305031109.667570 depth/1305031109.667570.png\n1305031109.711312 rgb/1305031109.711312.png 1305031109.703265 depth/1305031109.703265.png\n1305031109.743274 rgb/1305031109.743274.png 1305031109.735059 depth/1305031109.735059.png\n1305031109.775277 rgb/1305031109.775277.png 1305031109.767470 depth/1305031109.767470.png\n1305031109.811371 rgb/1305031109.811371.png 1305031109.803396 depth/1305031109.803396.png\n1305031109.843296 rgb/1305031109.843296.png 1305031109.834910 depth/1305031109.834910.png\n1305031109.875306 rgb/1305031109.875306.png 1305031109.871271 depth/1305031109.871271.png\n1305031109.911265 rgb/1305031109.911265.png 1305031109.900535 depth/1305031109.900535.png\n1305031109.943299 rgb/1305031109.943299.png 1305031109.934960 depth/1305031109.934960.png\n1305031109.975258 rgb/1305031109.975258.png 1305031109.970213 depth/1305031109.970213.png\n1305031110.011256 rgb/1305031110.011256.png 1305031109.999657 depth/1305031109.999657.png\n1305031110.043299 rgb/1305031110.043299.png 1305031110.031356 depth/1305031110.031356.png\n1305031110.075319 rgb/1305031110.075319.png 1305031110.068125 depth/1305031110.068125.png\n1305031110.111325 rgb/1305031110.111325.png 1305031110.101397 depth/1305031110.101397.png\n1305031110.143432 rgb/1305031110.143432.png 1305031110.132317 depth/1305031110.132317.png\n1305031110.175641 rgb/1305031110.175641.png 1305031110.168323 depth/1305031110.168323.png\n1305031110.211637 rgb/1305031110.211637.png 1305031110.203162 depth/1305031110.203162.png\n1305031110.243323 rgb/1305031110.243323.png 1305031110.234909 depth/1305031110.234909.png\n1305031110.279321 rgb/1305031110.279321.png 1305031110.271394 depth/1305031110.271394.png\n1305031110.311404 rgb/1305031110.311404.png 1305031110.303648 depth/1305031110.303648.png\n1305031110.343355 rgb/1305031110.343355.png 1305031110.331570 depth/1305031110.331570.png\n1305031110.379281 rgb/1305031110.379281.png 1305031110.371607 depth/1305031110.371607.png\n1305031110.411469 rgb/1305031110.411469.png 1305031110.403480 depth/1305031110.403480.png\n1305031110.443260 rgb/1305031110.443260.png 1305031110.435647 depth/1305031110.435647.png\n1305031110.479331 rgb/1305031110.479331.png 1305031110.470588 depth/1305031110.470588.png\n1305031110.511429 rgb/1305031110.511429.png 1305031110.502539 depth/1305031110.502539.png\n1305031110.543408 rgb/1305031110.543408.png 1305031110.534532 depth/1305031110.534532.png\n1305031110.579426 rgb/1305031110.579426.png 1305031110.571676 depth/1305031110.571676.png\n1305031110.611307 rgb/1305031110.611307.png 1305031110.604289 depth/1305031110.604289.png\n1305031110.643418 rgb/1305031110.643418.png 1305031110.635485 depth/1305031110.635485.png\n1305031110.679606 rgb/1305031110.679606.png 1305031110.671775 depth/1305031110.671775.png\n1305031110.711412 rgb/1305031110.711412.png 1305031110.699957 depth/1305031110.699957.png\n1305031110.743249 rgb/1305031110.743249.png 1305031110.735440 depth/1305031110.735440.png\n1305031110.779193 rgb/1305031110.779193.png 1305031110.769734 depth/1305031110.769734.png\n1305031110.811386 rgb/1305031110.811386.png 1305031110.799684 depth/1305031110.799684.png\n1305031110.843218 rgb/1305031110.843218.png 1305031110.835248 depth/1305031110.835248.png\n1305031110.879313 rgb/1305031110.879313.png 1305031110.871293 depth/1305031110.871293.png\n1305031110.911333 rgb/1305031110.911333.png 1305031110.901900 depth/1305031110.901900.png\n1305031110.943862 rgb/1305031110.943862.png 1305031110.938668 depth/1305031110.938668.png\n1305031110.979345 rgb/1305031110.979345.png 1305031110.971316 depth/1305031110.971316.png\n1305031111.011431 rgb/1305031111.011431.png 1305031111.003669 depth/1305031111.003669.png\n1305031111.043327 rgb/1305031111.043327.png 1305031111.039669 depth/1305031111.039669.png\n1305031111.079283 rgb/1305031111.079283.png 1305031111.071605 depth/1305031111.071605.png\n1305031111.111508 rgb/1305031111.111508.png 1305031111.103658 depth/1305031111.103658.png\n1305031111.143257 rgb/1305031111.143257.png 1305031111.139211 depth/1305031111.139211.png\n1305031111.179326 rgb/1305031111.179326.png 1305031111.170937 depth/1305031111.170937.png\n1305031111.211433 rgb/1305031111.211433.png 1305031111.199395 depth/1305031111.199395.png\n1305031111.243236 rgb/1305031111.243236.png 1305031111.236670 depth/1305031111.236670.png\n1305031111.279308 rgb/1305031111.279308.png 1305031111.269939 depth/1305031111.269939.png\n1305031111.311547 rgb/1305031111.311547.png 1305031111.302311 depth/1305031111.302311.png\n1305031111.343397 rgb/1305031111.343397.png 1305031111.339460 depth/1305031111.339460.png\n1305031111.379134 rgb/1305031111.379134.png 1305031111.370908 depth/1305031111.370908.png\n1305031111.411296 rgb/1305031111.411296.png 1305031111.402911 depth/1305031111.402911.png\n1305031111.443386 rgb/1305031111.443386.png 1305031111.438948 depth/1305031111.438948.png\n1305031111.479259 rgb/1305031111.479259.png 1305031111.470919 depth/1305031111.470919.png\n1305031111.511264 rgb/1305031111.511264.png 1305031111.503531 depth/1305031111.503531.png\n1305031111.543250 rgb/1305031111.543250.png 1305031111.539482 depth/1305031111.539482.png\n1305031111.579237 rgb/1305031111.579237.png 1305031111.571320 depth/1305031111.571320.png\n1305031111.611271 rgb/1305031111.611271.png 1305031111.603391 depth/1305031111.603391.png\n1305031111.643395 rgb/1305031111.643395.png 1305031111.639405 depth/1305031111.639405.png\n1305031111.679320 rgb/1305031111.679320.png 1305031111.671252 depth/1305031111.671252.png\n1305031111.711760 rgb/1305031111.711760.png 1305031111.703791 depth/1305031111.703791.png\n1305031111.743386 rgb/1305031111.743386.png 1305031111.739504 depth/1305031111.739504.png\n1305031111.779423 rgb/1305031111.779423.png 1305031111.771228 depth/1305031111.771228.png\n1305031111.811406 rgb/1305031111.811406.png 1305031111.800077 depth/1305031111.800077.png\n1305031111.843299 rgb/1305031111.843299.png 1305031111.839333 depth/1305031111.839333.png\n1305031111.879442 rgb/1305031111.879442.png 1305031111.870985 depth/1305031111.870985.png\n1305031111.911354 rgb/1305031111.911354.png 1305031111.903356 depth/1305031111.903356.png\n1305031111.943300 rgb/1305031111.943300.png 1305031111.939680 depth/1305031111.939680.png\n1305031111.979449 rgb/1305031111.979449.png 1305031111.971494 depth/1305031111.971494.png\n1305031112.011433 rgb/1305031112.011433.png 1305031112.003596 depth/1305031112.003596.png\n1305031112.043270 rgb/1305031112.043270.png 1305031112.039412 depth/1305031112.039412.png\n1305031112.079339 rgb/1305031112.079339.png 1305031112.070731 depth/1305031112.070731.png\n1305031112.111423 rgb/1305031112.111423.png 1305031112.102495 depth/1305031112.102495.png\n1305031112.144342 rgb/1305031112.144342.png 1305031112.139107 depth/1305031112.139107.png\n1305031112.179390 rgb/1305031112.179390.png 1305031112.169345 depth/1305031112.169345.png\n1305031112.211254 rgb/1305031112.211254.png 1305031112.207733 depth/1305031112.207733.png\n1305031112.243369 rgb/1305031112.243369.png 1305031112.235657 depth/1305031112.235657.png\n1305031112.279353 rgb/1305031112.279353.png 1305031112.269488 depth/1305031112.269488.png\n1305031112.311312 rgb/1305031112.311312.png 1305031112.303591 depth/1305031112.303591.png\n1305031112.343323 rgb/1305031112.343323.png 1305031112.335789 depth/1305031112.335789.png\n1305031112.379360 rgb/1305031112.379360.png 1305031112.371231 depth/1305031112.371231.png\n1305031112.411442 rgb/1305031112.411442.png 1305031112.407491 depth/1305031112.407491.png\n1305031112.443391 rgb/1305031112.443391.png 1305031112.439064 depth/1305031112.439064.png\n1305031112.479418 rgb/1305031112.479418.png 1305031112.471066 depth/1305031112.471066.png\n1305031112.511504 rgb/1305031112.511504.png 1305031112.506669 depth/1305031112.506669.png\n1305031112.543212 rgb/1305031112.543212.png 1305031112.538310 depth/1305031112.538310.png\n1305031112.579252 rgb/1305031112.579252.png 1305031112.567470 depth/1305031112.567470.png\n1305031112.611261 rgb/1305031112.611261.png 1305031112.606742 depth/1305031112.606742.png\n1305031112.643246 rgb/1305031112.643246.png 1305031112.639418 depth/1305031112.639418.png\n1305031112.679952 rgb/1305031112.679952.png 1305031112.671325 depth/1305031112.671325.png\n1305031112.711251 rgb/1305031112.711251.png 1305031112.707325 depth/1305031112.707325.png\n1305031112.743245 rgb/1305031112.743245.png 1305031112.739546 depth/1305031112.739546.png\n1305031112.779310 rgb/1305031112.779310.png 1305031112.771523 depth/1305031112.771523.png\n1305031112.811310 rgb/1305031112.811310.png 1305031112.807539 depth/1305031112.807539.png\n1305031112.843286 rgb/1305031112.843286.png 1305031112.839560 depth/1305031112.839560.png\n1305031112.879421 rgb/1305031112.879421.png 1305031112.871083 depth/1305031112.871083.png\n1305031112.911411 rgb/1305031112.911411.png 1305031112.907246 depth/1305031112.907246.png\n1305031112.943321 rgb/1305031112.943321.png 1305031112.939323 depth/1305031112.939323.png\n1305031112.979278 rgb/1305031112.979278.png 1305031112.971164 depth/1305031112.971164.png\n1305031113.011353 rgb/1305031113.011353.png 1305031113.007166 depth/1305031113.007166.png\n1305031113.043231 rgb/1305031113.043231.png 1305031113.039492 depth/1305031113.039492.png\n1305031113.079251 rgb/1305031113.079251.png 1305031113.071210 depth/1305031113.071210.png\n1305031113.111316 rgb/1305031113.111316.png 1305031113.107662 depth/1305031113.107662.png\n1305031113.143306 rgb/1305031113.143306.png 1305031113.139664 depth/1305031113.139664.png\n1305031113.179343 rgb/1305031113.179343.png 1305031113.171088 depth/1305031113.171088.png\n1305031113.211259 rgb/1305031113.211259.png 1305031113.207181 depth/1305031113.207181.png\n1305031113.243227 rgb/1305031113.243227.png 1305031113.239732 depth/1305031113.239732.png\n1305031113.279312 rgb/1305031113.279312.png 1305031113.271470 depth/1305031113.271470.png\n1305031113.311452 rgb/1305031113.311452.png 1305031113.307323 depth/1305031113.307323.png\n1305031113.343252 rgb/1305031113.343252.png 1305031113.339396 depth/1305031113.339396.png\n1305031113.379312 rgb/1305031113.379312.png 1305031113.371377 depth/1305031113.371377.png\n1305031113.411625 rgb/1305031113.411625.png 1305031113.407351 depth/1305031113.407351.png\n1305031113.443266 rgb/1305031113.443266.png 1305031113.439787 depth/1305031113.439787.png\n1305031113.479311 rgb/1305031113.479311.png 1305031113.475657 depth/1305031113.475657.png\n1305031113.511523 rgb/1305031113.511523.png 1305031113.507987 depth/1305031113.507987.png\n1305031113.543242 rgb/1305031113.543242.png 1305031113.539417 depth/1305031113.539417.png\n1305031113.579301 rgb/1305031113.579301.png 1305031113.574964 depth/1305031113.574964.png\n1305031113.611268 rgb/1305031113.611268.png 1305031113.607216 depth/1305031113.607216.png\n1305031113.643222 rgb/1305031113.643222.png 1305031113.638418 depth/1305031113.638418.png\n1305031113.679288 rgb/1305031113.679288.png 1305031113.674244 depth/1305031113.674244.png\n1305031113.711931 rgb/1305031113.711931.png 1305031113.704256 depth/1305031113.704256.png\n1305031113.743590 rgb/1305031113.743590.png 1305031113.736263 depth/1305031113.736263.png\n1305031113.779320 rgb/1305031113.779320.png 1305031113.774168 depth/1305031113.774168.png\n1305031113.811237 rgb/1305031113.811237.png 1305031113.805795 depth/1305031113.805795.png\n1305031113.843295 rgb/1305031113.843295.png 1305031113.838437 depth/1305031113.838437.png\n1305031113.879281 rgb/1305031113.879281.png 1305031113.874200 depth/1305031113.874200.png\n1305031113.911290 rgb/1305031113.911290.png 1305031113.906361 depth/1305031113.906361.png\n1305031113.943291 rgb/1305031113.943291.png 1305031113.938561 depth/1305031113.938561.png\n1305031113.979293 rgb/1305031113.979293.png 1305031113.974245 depth/1305031113.974245.png\n1305031114.011257 rgb/1305031114.011257.png 1305031114.007082 depth/1305031114.007082.png\n1305031114.043301 rgb/1305031114.043301.png 1305031114.038546 depth/1305031114.038546.png\n1305031114.079285 rgb/1305031114.079285.png 1305031114.074298 depth/1305031114.074298.png\n1305031114.111263 rgb/1305031114.111263.png 1305031114.106402 depth/1305031114.106402.png\n1305031114.143284 rgb/1305031114.143284.png 1305031114.138562 depth/1305031114.138562.png\n1305031114.179337 rgb/1305031114.179337.png 1305031114.174114 depth/1305031114.174114.png\n1305031114.211303 rgb/1305031114.211303.png 1305031114.206255 depth/1305031114.206255.png\n1305031114.243337 rgb/1305031114.243337.png 1305031114.238473 depth/1305031114.238473.png\n1305031114.279390 rgb/1305031114.279390.png 1305031114.271075 depth/1305031114.271075.png\n1305031114.311429 rgb/1305031114.311429.png 1305031114.306710 depth/1305031114.306710.png\n1305031114.343331 rgb/1305031114.343331.png 1305031114.338919 depth/1305031114.338919.png\n1305031114.379320 rgb/1305031114.379320.png 1305031114.374307 depth/1305031114.374307.png\n1305031114.411397 rgb/1305031114.411397.png 1305031114.406591 depth/1305031114.406591.png\n1305031114.443345 rgb/1305031114.443345.png 1305031114.438540 depth/1305031114.438540.png\n1305031114.479332 rgb/1305031114.479332.png 1305031114.474489 depth/1305031114.474489.png\n1305031114.511266 rgb/1305031114.511266.png 1305031114.506573 depth/1305031114.506573.png\n1305031114.543236 rgb/1305031114.543236.png 1305031114.539953 depth/1305031114.539953.png\n1305031114.579237 rgb/1305031114.579237.png 1305031114.575185 depth/1305031114.575185.png\n1305031114.611391 rgb/1305031114.611391.png 1305031114.607560 depth/1305031114.607560.png\n1305031114.644136 rgb/1305031114.644136.png 1305031114.644150 depth/1305031114.644150.png\n1305031114.679251 rgb/1305031114.679251.png 1305031114.675655 depth/1305031114.675655.png\n1305031114.711306 rgb/1305031114.711306.png 1305031114.706141 depth/1305031114.706141.png\n1305031114.743200 rgb/1305031114.743200.png 1305031114.743276 depth/1305031114.743276.png\n1305031114.779289 rgb/1305031114.779289.png 1305031114.774847 depth/1305031114.774847.png\n1305031114.811303 rgb/1305031114.811303.png 1305031114.807310 depth/1305031114.807310.png\n1305031114.843208 rgb/1305031114.843208.png 1305031114.842137 depth/1305031114.842137.png\n1305031114.879281 rgb/1305031114.879281.png 1305031114.875056 depth/1305031114.875056.png\n1305031114.912879 rgb/1305031114.912879.png 1305031114.907504 depth/1305031114.907504.png\n1305031114.943234 rgb/1305031114.943234.png 1305031114.943264 depth/1305031114.943264.png\n1305031114.979280 rgb/1305031114.979280.png 1305031114.975411 depth/1305031114.975411.png\n1305031115.011300 rgb/1305031115.011300.png 1305031115.007179 depth/1305031115.007179.png\n1305031115.043508 rgb/1305031115.043508.png 1305031115.043530 depth/1305031115.043530.png\n1305031115.079238 rgb/1305031115.079238.png 1305031115.071577 depth/1305031115.071577.png\n1305031115.111230 rgb/1305031115.111230.png 1305031115.107074 depth/1305031115.107074.png\n1305031115.143275 rgb/1305031115.143275.png 1305031115.143294 depth/1305031115.143294.png\n1305031115.179440 rgb/1305031115.179440.png 1305031115.172642 depth/1305031115.172642.png\n1305031115.211374 rgb/1305031115.211374.png 1305031115.206453 depth/1305031115.206453.png\n1305031115.243297 rgb/1305031115.243297.png 1305031115.240975 depth/1305031115.240975.png\n1305031115.279966 rgb/1305031115.279966.png 1305031115.273468 depth/1305031115.273468.png\n1305031115.311704 rgb/1305031115.311704.png 1305031115.305534 depth/1305031115.305534.png\n1305031115.343235 rgb/1305031115.343235.png 1305031115.343426 depth/1305031115.343426.png\n1305031115.379166 rgb/1305031115.379166.png 1305031115.375054 depth/1305031115.375054.png\n1305031115.411237 rgb/1305031115.411237.png 1305031115.406164 depth/1305031115.406164.png\n1305031115.443159 rgb/1305031115.443159.png 1305031115.443040 depth/1305031115.443040.png\n1305031115.479241 rgb/1305031115.479241.png 1305031115.474863 depth/1305031115.474863.png\n1305031115.511253 rgb/1305031115.511253.png 1305031115.507440 depth/1305031115.507440.png\n1305031115.543604 rgb/1305031115.543604.png 1305031115.543620 depth/1305031115.543620.png\n1305031115.579315 rgb/1305031115.579315.png 1305031115.575290 depth/1305031115.575290.png\n1305031115.611424 rgb/1305031115.611424.png 1305031115.607428 depth/1305031115.607428.png\n1305031115.643254 rgb/1305031115.643254.png 1305031115.643254 depth/1305031115.643254.png\n1305031115.679241 rgb/1305031115.679241.png 1305031115.675106 depth/1305031115.675106.png\n1305031115.711320 rgb/1305031115.711320.png 1305031115.706301 depth/1305031115.706301.png\n1305031115.743250 rgb/1305031115.743250.png 1305031115.742905 depth/1305031115.742905.png\n1305031115.779425 rgb/1305031115.779425.png 1305031115.774329 depth/1305031115.774329.png\n1305031115.811277 rgb/1305031115.811277.png 1305031115.806425 depth/1305031115.806425.png\n1305031115.843224 rgb/1305031115.843224.png 1305031115.841936 depth/1305031115.841936.png\n1305031115.879198 rgb/1305031115.879198.png 1305031115.875347 depth/1305031115.875347.png\n1305031115.911118 rgb/1305031115.911118.png 1305031115.910716 depth/1305031115.910716.png\n1305031115.943311 rgb/1305031115.943311.png 1305031115.942015 depth/1305031115.942015.png\n1305031115.980740 rgb/1305031115.980740.png 1305031115.973799 depth/1305031115.973799.png\n1305031116.011379 rgb/1305031116.011379.png 1305031116.010843 depth/1305031116.010843.png\n1305031116.043164 rgb/1305031116.043164.png 1305031116.042618 depth/1305031116.042618.png\n1305031116.080030 rgb/1305031116.080030.png 1305031116.071527 depth/1305031116.071527.png\n1305031116.111300 rgb/1305031116.111300.png 1305031116.108247 depth/1305031116.108247.png\n1305031116.143441 rgb/1305031116.143441.png 1305031116.143447 depth/1305031116.143447.png\n1305031116.179572 rgb/1305031116.179572.png 1305031116.174891 depth/1305031116.174891.png\n1305031116.211299 rgb/1305031116.211299.png 1305031116.211320 depth/1305031116.211320.png\n1305031116.243320 rgb/1305031116.243320.png 1305031116.242720 depth/1305031116.242720.png\n1305031116.279385 rgb/1305031116.279385.png 1305031116.274421 depth/1305031116.274421.png\n1305031116.311336 rgb/1305031116.311336.png 1305031116.310686 depth/1305031116.310686.png\n1305031116.343292 rgb/1305031116.343292.png 1305031116.342459 depth/1305031116.342459.png\n1305031116.379384 rgb/1305031116.379384.png 1305031116.374490 depth/1305031116.374490.png\n1305031116.411333 rgb/1305031116.411333.png 1305031116.409631 depth/1305031116.409631.png\n1305031116.443369 rgb/1305031116.443369.png 1305031116.442496 depth/1305031116.442496.png\n1305031116.479850 rgb/1305031116.479850.png 1305031116.473394 depth/1305031116.473394.png\n1305031116.511205 rgb/1305031116.511205.png 1305031116.510576 depth/1305031116.510576.png\n1305031116.543262 rgb/1305031116.543262.png 1305031116.542695 depth/1305031116.542695.png\n1305031116.579313 rgb/1305031116.579313.png 1305031116.574389 depth/1305031116.574389.png\n1305031116.611261 rgb/1305031116.611261.png 1305031116.610891 depth/1305031116.610891.png\n1305031116.643355 rgb/1305031116.643355.png 1305031116.642664 depth/1305031116.642664.png\n1305031116.679281 rgb/1305031116.679281.png 1305031116.674523 depth/1305031116.674523.png\n1305031116.711634 rgb/1305031116.711634.png 1305031116.710942 depth/1305031116.710942.png\n1305031116.743291 rgb/1305031116.743291.png 1305031116.740575 depth/1305031116.740575.png\n1305031116.779298 rgb/1305031116.779298.png 1305031116.775059 depth/1305031116.775059.png\n1305031116.811318 rgb/1305031116.811318.png 1305031116.811343 depth/1305031116.811343.png\n1305031116.846089 rgb/1305031116.846089.png 1305031116.840370 depth/1305031116.840370.png\n1305031116.880165 rgb/1305031116.880165.png 1305031116.871726 depth/1305031116.871726.png\n1305031116.912044 rgb/1305031116.912044.png 1305031116.907955 depth/1305031116.907955.png\n1305031116.943296 rgb/1305031116.943296.png 1305031116.940626 depth/1305031116.940626.png\n1305031116.979351 rgb/1305031116.979351.png 1305031116.974656 depth/1305031116.974656.png\n1305031117.011382 rgb/1305031117.011382.png 1305031117.008812 depth/1305031117.008812.png\n1305031117.043261 rgb/1305031117.043261.png 1305031117.042065 depth/1305031117.042065.png\n1305031117.079520 rgb/1305031117.079520.png 1305031117.071181 depth/1305031117.071181.png\n1305031117.111238 rgb/1305031117.111238.png 1305031117.110454 depth/1305031117.110454.png\n1305031117.143218 rgb/1305031117.143218.png 1305031117.142383 depth/1305031117.142383.png\n1305031117.179264 rgb/1305031117.179264.png 1305031117.175059 depth/1305031117.175059.png\n1305031117.211361 rgb/1305031117.211361.png 1305031117.207753 depth/1305031117.207753.png\n1305031117.243277 rgb/1305031117.243277.png 1305031117.241340 depth/1305031117.241340.png\n1305031117.279299 rgb/1305031117.279299.png 1305031117.276516 depth/1305031117.276516.png\n1305031117.311200 rgb/1305031117.311200.png 1305031117.310121 depth/1305031117.310121.png\n1305031117.343243 rgb/1305031117.343243.png 1305031117.341044 depth/1305031117.341044.png\n1305031117.379454 rgb/1305031117.379454.png 1305031117.375067 depth/1305031117.375067.png\n1305031117.411221 rgb/1305031117.411221.png 1305031117.408538 depth/1305031117.408538.png\n1305031117.443274 rgb/1305031117.443274.png 1305031117.442208 depth/1305031117.442208.png\n1305031117.479403 rgb/1305031117.479403.png 1305031117.475651 depth/1305031117.475651.png\n1305031117.511325 rgb/1305031117.511325.png 1305031117.508882 depth/1305031117.508882.png\n1305031117.544285 rgb/1305031117.544285.png 1305031117.539736 depth/1305031117.539736.png\n1305031117.579155 rgb/1305031117.579155.png 1305031117.577860 depth/1305031117.577860.png\n1305031117.611159 rgb/1305031117.611159.png 1305031117.607777 depth/1305031117.607777.png\n1305031117.643252 rgb/1305031117.643252.png 1305031117.643284 depth/1305031117.643284.png\n1305031117.679262 rgb/1305031117.679262.png 1305031117.675483 depth/1305031117.675483.png\n1305031117.711184 rgb/1305031117.711184.png 1305031117.711215 depth/1305031117.711215.png\n1305031117.743184 rgb/1305031117.743184.png 1305031117.742995 depth/1305031117.742995.png\n1305031117.779467 rgb/1305031117.779467.png 1305031117.778969 depth/1305031117.778969.png\n1305031117.811320 rgb/1305031117.811320.png 1305031117.811060 depth/1305031117.811060.png\n1305031117.843291 rgb/1305031117.843291.png 1305031117.843307 depth/1305031117.843307.png\n1305031117.879451 rgb/1305031117.879451.png 1305031117.879467 depth/1305031117.879467.png\n1305031117.911407 rgb/1305031117.911407.png 1305031117.908762 depth/1305031117.908762.png\n1305031117.943253 rgb/1305031117.943253.png 1305031117.943272 depth/1305031117.943272.png\n1305031117.979228 rgb/1305031117.979228.png 1305031117.979263 depth/1305031117.979263.png\n1305031118.011228 rgb/1305031118.011228.png 1305031118.011013 depth/1305031118.011013.png\n1305031118.043521 rgb/1305031118.043521.png 1305031118.043549 depth/1305031118.043549.png\n1305031118.079334 rgb/1305031118.079334.png 1305031118.079369 depth/1305031118.079369.png\n1305031118.111217 rgb/1305031118.111217.png 1305031118.110863 depth/1305031118.110863.png\n1305031118.143256 rgb/1305031118.143256.png 1305031118.142285 depth/1305031118.142285.png\n1305031118.179323 rgb/1305031118.179323.png 1305031118.178170 depth/1305031118.178170.png\n1305031118.211202 rgb/1305031118.211202.png 1305031118.210782 depth/1305031118.210782.png\n1305031118.243173 rgb/1305031118.243173.png 1305031118.242948 depth/1305031118.242948.png\n1305031118.279194 rgb/1305031118.279194.png 1305031118.278991 depth/1305031118.278991.png\n1305031118.311299 rgb/1305031118.311299.png 1305031118.310731 depth/1305031118.310731.png\n1305031118.343324 rgb/1305031118.343324.png 1305031118.342079 depth/1305031118.342079.png\n1305031118.379208 rgb/1305031118.379208.png 1305031118.377003 depth/1305031118.377003.png\n1305031118.411296 rgb/1305031118.411296.png 1305031118.408818 depth/1305031118.408818.png\n1305031118.445692 rgb/1305031118.445692.png 1305031118.445703 depth/1305031118.445703.png\n1305031118.479285 rgb/1305031118.479285.png 1305031118.477869 depth/1305031118.477869.png\n1305031118.511255 rgb/1305031118.511255.png 1305031118.510201 depth/1305031118.510201.png\n1305031118.544414 rgb/1305031118.544414.png 1305031118.545199 depth/1305031118.545199.png\n1305031118.579285 rgb/1305031118.579285.png 1305031118.576377 depth/1305031118.576377.png\n1305031118.616142 rgb/1305031118.616142.png 1305031118.610869 depth/1305031118.610869.png\n1305031118.645325 rgb/1305031118.645325.png 1305031118.645331 depth/1305031118.645331.png\n1305031118.679295 rgb/1305031118.679295.png 1305031118.675082 depth/1305031118.675082.png\n1305031118.711421 rgb/1305031118.711421.png 1305031118.710140 depth/1305031118.710140.png\n1305031118.746770 rgb/1305031118.746770.png 1305031118.746801 depth/1305031118.746801.png\n1305031118.779277 rgb/1305031118.779277.png 1305031118.778790 depth/1305031118.778790.png\n1305031118.811221 rgb/1305031118.811221.png 1305031118.810703 depth/1305031118.810703.png\n1305031118.846753 rgb/1305031118.846753.png 1305031118.846774 depth/1305031118.846774.png\n1305031118.879208 rgb/1305031118.879208.png 1305031118.875402 depth/1305031118.875402.png\n1305031118.911177 rgb/1305031118.911177.png 1305031118.909608 depth/1305031118.909608.png\n1305031118.946974 rgb/1305031118.946974.png 1305031118.947009 depth/1305031118.947009.png\n1305031118.979374 rgb/1305031118.979374.png 1305031118.979394 depth/1305031118.979394.png\n1305031119.011363 rgb/1305031119.011363.png 1305031119.009712 depth/1305031119.009712.png\n1305031119.047172 rgb/1305031119.047172.png 1305031119.047180 depth/1305031119.047180.png\n1305031119.079223 rgb/1305031119.079223.png 1305031119.078966 depth/1305031119.078966.png\n1305031119.111328 rgb/1305031119.111328.png 1305031119.110884 depth/1305031119.110884.png\n1305031119.147616 rgb/1305031119.147616.png 1305031119.147629 depth/1305031119.147629.png\n1305031119.179226 rgb/1305031119.179226.png 1305031119.179262 depth/1305031119.179262.png\n1305031119.211364 rgb/1305031119.211364.png 1305031119.210906 depth/1305031119.210906.png\n1305031119.247399 rgb/1305031119.247399.png 1305031119.247660 depth/1305031119.247660.png\n1305031119.279212 rgb/1305031119.279212.png 1305031119.279244 depth/1305031119.279244.png\n1305031119.311212 rgb/1305031119.311212.png 1305031119.310755 depth/1305031119.310755.png\n1305031119.347741 rgb/1305031119.347741.png 1305031119.347750 depth/1305031119.347750.png\n1305031119.379239 rgb/1305031119.379239.png 1305031119.378631 depth/1305031119.378631.png\n1305031119.411484 rgb/1305031119.411484.png 1305031119.411492 depth/1305031119.411492.png\n1305031119.447706 rgb/1305031119.447706.png 1305031119.447726 depth/1305031119.447726.png\n1305031119.479267 rgb/1305031119.479267.png 1305031119.477682 depth/1305031119.477682.png\n1305031119.511240 rgb/1305031119.511240.png 1305031119.511258 depth/1305031119.511258.png\n1305031119.547382 rgb/1305031119.547382.png 1305031119.547414 depth/1305031119.547414.png\n1305031119.579559 rgb/1305031119.579559.png 1305031119.579569 depth/1305031119.579569.png\n1305031119.615017 rgb/1305031119.615017.png 1305031119.615024 depth/1305031119.615024.png\n1305031119.647903 rgb/1305031119.647903.png 1305031119.648889 depth/1305031119.648889.png\n1305031119.679208 rgb/1305031119.679208.png 1305031119.675566 depth/1305031119.675566.png\n1305031119.715232 rgb/1305031119.715232.png 1305031119.715249 depth/1305031119.715249.png\n1305031119.747193 rgb/1305031119.747193.png 1305031119.744886 depth/1305031119.744886.png\n1305031119.779169 rgb/1305031119.779169.png 1305031119.778628 depth/1305031119.778628.png\n1305031119.814537 rgb/1305031119.814537.png 1305031119.814571 depth/1305031119.814571.png\n1305031119.847429 rgb/1305031119.847429.png 1305031119.847445 depth/1305031119.847445.png\n1305031119.879214 rgb/1305031119.879214.png 1305031119.879232 depth/1305031119.879232.png\n1305031119.911401 rgb/1305031119.911401.png 1305031119.911424 depth/1305031119.911424.png\n1305031119.947392 rgb/1305031119.947392.png 1305031119.947462 depth/1305031119.947462.png\n1305031119.979537 rgb/1305031119.979537.png 1305031119.979546 depth/1305031119.979546.png\n1305031120.015264 rgb/1305031120.015264.png 1305031120.015283 depth/1305031120.015283.png\n1305031120.047290 rgb/1305031120.047290.png 1305031120.047310 depth/1305031120.047310.png\n1305031120.079418 rgb/1305031120.079418.png 1305031120.075690 depth/1305031120.075690.png\n1305031120.115232 rgb/1305031120.115232.png 1305031120.115249 depth/1305031120.115249.png\n1305031120.148157 rgb/1305031120.148157.png 1305031120.148175 depth/1305031120.148175.png\n1305031120.179246 rgb/1305031120.179246.png 1305031120.179261 depth/1305031120.179261.png\n1305031120.215249 rgb/1305031120.215249.png 1305031120.215260 depth/1305031120.215260.png\n1305031120.248003 rgb/1305031120.248003.png 1305031120.248018 depth/1305031120.248018.png\n1305031120.279430 rgb/1305031120.279430.png 1305031120.279441 depth/1305031120.279441.png\n1305031120.315196 rgb/1305031120.315196.png 1305031120.315213 depth/1305031120.315213.png\n1305031120.347787 rgb/1305031120.347787.png 1305031120.347797 depth/1305031120.347797.png\n1305031120.379437 rgb/1305031120.379437.png 1305031120.379446 depth/1305031120.379446.png\n1305031120.415445 rgb/1305031120.415445.png 1305031120.415490 depth/1305031120.415490.png\n1305031120.447417 rgb/1305031120.447417.png 1305031120.447433 depth/1305031120.447433.png\n1305031120.479432 rgb/1305031120.479432.png 1305031120.475582 depth/1305031120.475582.png\n1305031120.514819 rgb/1305031120.514819.png 1305031120.514877 depth/1305031120.514877.png\n1305031120.547736 rgb/1305031120.547736.png 1305031120.547807 depth/1305031120.547807.png\n1305031120.579551 rgb/1305031120.579551.png 1305031120.579559 depth/1305031120.579559.png\n1305031120.615236 rgb/1305031120.615236.png 1305031120.615271 depth/1305031120.615271.png\n1305031120.647354 rgb/1305031120.647354.png 1305031120.646607 depth/1305031120.646607.png\n1305031120.679318 rgb/1305031120.679318.png 1305031120.678467 depth/1305031120.678467.png\n1305031120.714522 rgb/1305031120.714522.png 1305031120.714553 depth/1305031120.714553.png\n1305031120.747369 rgb/1305031120.747369.png 1305031120.747396 depth/1305031120.747396.png\n1305031120.779894 rgb/1305031120.779894.png 1305031120.779908 depth/1305031120.779908.png\n1305031120.814944 rgb/1305031120.814944.png 1305031120.814905 depth/1305031120.814905.png\n1305031120.847921 rgb/1305031120.847921.png 1305031120.847942 depth/1305031120.847942.png\n1305031120.883435 rgb/1305031120.883435.png 1305031120.883454 depth/1305031120.883454.png\n1305031120.915444 rgb/1305031120.915444.png 1305031120.915454 depth/1305031120.915454.png\n1305031120.947488 rgb/1305031120.947488.png 1305031120.947509 depth/1305031120.947509.png\n1305031120.983366 rgb/1305031120.983366.png 1305031120.983390 depth/1305031120.983390.png\n1305031121.015019 rgb/1305031121.015019.png 1305031121.015029 depth/1305031121.015029.png\n1305031121.047498 rgb/1305031121.047498.png 1305031121.047755 depth/1305031121.047755.png\n1305031121.083099 rgb/1305031121.083099.png 1305031121.083117 depth/1305031121.083117.png\n1305031121.114696 rgb/1305031121.114696.png 1305031121.114878 depth/1305031121.114878.png\n1305031121.147331 rgb/1305031121.147331.png 1305031121.147355 depth/1305031121.147355.png\n1305031121.183271 rgb/1305031121.183271.png 1305031121.183281 depth/1305031121.183281.png\n1305031121.211420 rgb/1305031121.211420.png 1305031121.211431 depth/1305031121.211431.png\n1305031121.247194 rgb/1305031121.247194.png 1305031121.247201 depth/1305031121.247201.png\n1305031121.282876 rgb/1305031121.282876.png 1305031121.282822 depth/1305031121.282822.png\n1305031121.313568 rgb/1305031121.313568.png 1305031121.313588 depth/1305031121.313588.png\n1305031121.347517 rgb/1305031121.347517.png 1305031121.347540 depth/1305031121.347540.png\n1305031121.383226 rgb/1305031121.383226.png 1305031121.383248 depth/1305031121.383248.png\n1305031121.414318 rgb/1305031121.414318.png 1305031121.414328 depth/1305031121.414328.png\n1305031121.447319 rgb/1305031121.447319.png 1305031121.447024 depth/1305031121.447024.png\n1305031121.482964 rgb/1305031121.482964.png 1305031121.483015 depth/1305031121.483015.png\n1305031121.514107 rgb/1305031121.514107.png 1305031121.514164 depth/1305031121.514164.png\n1305031121.547270 rgb/1305031121.547270.png 1305031121.546810 depth/1305031121.546810.png\n1305031121.583204 rgb/1305031121.583204.png 1305031121.583213 depth/1305031121.583213.png\n1305031121.614700 rgb/1305031121.614700.png 1305031121.614719 depth/1305031121.614719.png\n1305031121.647183 rgb/1305031121.647183.png 1305031121.646966 depth/1305031121.646966.png\n1305031121.683200 rgb/1305031121.683200.png 1305031121.683211 depth/1305031121.683211.png\n1305031121.714520 rgb/1305031121.714520.png 1305031121.714528 depth/1305031121.714528.png\n1305031121.747145 rgb/1305031121.747145.png 1305031121.746484 depth/1305031121.746484.png\n1305031121.782835 rgb/1305031121.782835.png 1305031121.782871 depth/1305031121.782871.png\n1305031121.811540 rgb/1305031121.811540.png 1305031121.811545 depth/1305031121.811545.png\n1305031121.847335 rgb/1305031121.847335.png 1305031121.846870 depth/1305031121.846870.png\n1305031121.882060 rgb/1305031121.882060.png 1305031121.882123 depth/1305031121.882123.png\n1305031121.914931 rgb/1305031121.914931.png 1305031121.914943 depth/1305031121.914943.png\n1305031121.947288 rgb/1305031121.947288.png 1305031121.947318 depth/1305031121.947318.png\n1305031121.982926 rgb/1305031121.982926.png 1305031121.982935 depth/1305031121.982935.png\n1305031122.014256 rgb/1305031122.014256.png 1305031122.014424 depth/1305031122.014424.png\n1305031122.047306 rgb/1305031122.047306.png 1305031122.046908 depth/1305031122.046908.png\n1305031122.082959 rgb/1305031122.082959.png 1305031122.082969 depth/1305031122.082969.png\n1305031122.114672 rgb/1305031122.114672.png 1305031122.114688 depth/1305031122.114688.png\n1305031122.150725 rgb/1305031122.150725.png 1305031122.150748 depth/1305031122.150748.png\n1305031122.183042 rgb/1305031122.183042.png 1305031122.183052 depth/1305031122.183052.png\n1305031122.214959 rgb/1305031122.214959.png 1305031122.214969 depth/1305031122.214969.png\n1305031122.251319 rgb/1305031122.251319.png 1305031122.251355 depth/1305031122.251355.png\n1305031122.283560 rgb/1305031122.283560.png 1305031122.283866 depth/1305031122.283866.png\n1305031122.314289 rgb/1305031122.314289.png 1305031122.314309 depth/1305031122.314309.png\n1305031122.351327 rgb/1305031122.351327.png 1305031122.351351 depth/1305031122.351351.png\n1305031122.382630 rgb/1305031122.382630.png 1305031122.382678 depth/1305031122.382678.png\n1305031122.414997 rgb/1305031122.414997.png 1305031122.415008 depth/1305031122.415008.png\n1305031122.451257 rgb/1305031122.451257.png 1305031122.451272 depth/1305031122.451272.png\n1305031122.483360 rgb/1305031122.483360.png 1305031122.483388 depth/1305031122.483388.png\n1305031122.515097 rgb/1305031122.515097.png 1305031122.515135 depth/1305031122.515135.png\n1305031122.551490 rgb/1305031122.551490.png 1305031122.551510 depth/1305031122.551510.png\n1305031122.583208 rgb/1305031122.583208.png 1305031122.583217 depth/1305031122.583217.png\n1305031122.614980 rgb/1305031122.614980.png 1305031122.615017 depth/1305031122.615017.png\n1305031122.648788 rgb/1305031122.648788.png 1305031122.648810 depth/1305031122.648810.png\n1305031122.683402 rgb/1305031122.683402.png 1305031122.683420 depth/1305031122.683420.png\n1305031122.715208 rgb/1305031122.715208.png 1305031122.715219 depth/1305031122.715219.png\n1305031122.751298 rgb/1305031122.751298.png 1305031122.751309 depth/1305031122.751309.png\n1305031122.783423 rgb/1305031122.783423.png 1305031122.783438 depth/1305031122.783438.png\n1305031122.812555 rgb/1305031122.812555.png 1305031122.812565 depth/1305031122.812565.png\n1305031122.851418 rgb/1305031122.851418.png 1305031122.851486 depth/1305031122.851486.png\n1305031122.883754 rgb/1305031122.883754.png 1305031122.883775 depth/1305031122.883775.png\n1305031122.914571 rgb/1305031122.914571.png 1305031122.914585 depth/1305031122.914585.png\n1305031122.951341 rgb/1305031122.951341.png 1305031122.951413 depth/1305031122.951413.png\n1305031122.982815 rgb/1305031122.982815.png 1305031122.983000 depth/1305031122.983000.png\n1305031123.015450 rgb/1305031123.015450.png 1305031123.015462 depth/1305031123.015462.png\n1305031123.051827 rgb/1305031123.051827.png 1305031123.051838 depth/1305031123.051838.png\n1305031123.082975 rgb/1305031123.082975.png 1305031123.082992 depth/1305031123.082992.png\n1305031123.113873 rgb/1305031123.113873.png 1305031123.113939 depth/1305031123.113939.png\n1305031123.150822 rgb/1305031123.150822.png 1305031123.150840 depth/1305031123.150840.png\n1305031123.182155 rgb/1305031123.182155.png 1305031123.182176 depth/1305031123.182176.png\n1305031123.214704 rgb/1305031123.214704.png 1305031123.214724 depth/1305031123.214724.png\n1305031123.250618 rgb/1305031123.250618.png 1305031123.250641 depth/1305031123.250641.png\n1305031123.282347 rgb/1305031123.282347.png 1305031123.282363 depth/1305031123.282363.png\n1305031123.311327 rgb/1305031123.311327.png 1305031123.320992 depth/1305031123.320992.png\n1305031123.350481 rgb/1305031123.350481.png 1305031123.350493 depth/1305031123.350493.png\n1305031123.382255 rgb/1305031123.382255.png 1305031123.382263 depth/1305031123.382263.png\n1305031123.411363 rgb/1305031123.411363.png 1305031123.421343 depth/1305031123.421343.png\n1305031123.451255 rgb/1305031123.451255.png 1305031123.451266 depth/1305031123.451266.png\n1305031123.483594 rgb/1305031123.483594.png 1305031123.483605 depth/1305031123.483605.png\n1305031123.511360 rgb/1305031123.511360.png 1305031123.519725 depth/1305031123.519725.png\n1305031123.551513 rgb/1305031123.551513.png 1305031123.551573 depth/1305031123.551573.png\n1305031123.579583 rgb/1305031123.579583.png 1305031123.579616 depth/1305031123.579616.png\n1305031123.611335 rgb/1305031123.611335.png 1305031123.620387 depth/1305031123.620387.png\n1305031123.652411 rgb/1305031123.652411.png 1305031123.652430 depth/1305031123.652430.png\n1305031123.683753 rgb/1305031123.683753.png 1305031123.683785 depth/1305031123.683785.png\n1305031123.711323 rgb/1305031123.711323.png 1305031123.719975 depth/1305031123.719975.png\n1305031123.751723 rgb/1305031123.751723.png 1305031123.751980 depth/1305031123.751980.png\n1305031123.783858 rgb/1305031123.783858.png 1305031123.784138 depth/1305031123.784138.png\n1305031123.811608 rgb/1305031123.811608.png 1305031123.819696 depth/1305031123.819696.png\n1305031123.851444 rgb/1305031123.851444.png 1305031123.851551 depth/1305031123.851551.png\n1305031123.883786 rgb/1305031123.883786.png 1305031123.883819 depth/1305031123.883819.png\n1305031123.911243 rgb/1305031123.911243.png 1305031123.915794 depth/1305031123.915794.png\n1305031123.951442 rgb/1305031123.951442.png 1305031123.951530 depth/1305031123.951530.png\n1305031123.983415 rgb/1305031123.983415.png 1305031123.983421 depth/1305031123.983421.png\n1305031124.011302 rgb/1305031124.011302.png 1305031124.019737 depth/1305031124.019737.png\n1305031124.051505 rgb/1305031124.051505.png 1305031124.051531 depth/1305031124.051531.png\n1305031124.083837 rgb/1305031124.083837.png 1305031124.083902 depth/1305031124.083902.png\n1305031124.111331 rgb/1305031124.111331.png 1305031124.119669 depth/1305031124.119669.png\n1305031124.147446 rgb/1305031124.147446.png 1305031124.147458 depth/1305031124.147458.png\n1305031124.182694 rgb/1305031124.182694.png 1305031124.182707 depth/1305031124.182707.png\n1305031124.211396 rgb/1305031124.211396.png 1305031124.217179 depth/1305031124.217179.png\n1305031124.249327 rgb/1305031124.249327.png 1305031124.249340 depth/1305031124.249340.png\n1305031124.282545 rgb/1305031124.282545.png 1305031124.282555 depth/1305031124.282555.png\n1305031124.311361 rgb/1305031124.311361.png 1305031124.316782 depth/1305031124.316782.png\n1305031124.350354 rgb/1305031124.350354.png 1305031124.350371 depth/1305031124.350371.png\n1305031124.382420 rgb/1305031124.382420.png 1305031124.382432 depth/1305031124.382432.png\n1305031124.411439 rgb/1305031124.411439.png 1305031124.418555 depth/1305031124.418555.png\n1305031124.450245 rgb/1305031124.450245.png 1305031124.450256 depth/1305031124.450256.png\n1305031124.480099 rgb/1305031124.480099.png 1305031124.480126 depth/1305031124.480126.png\n1305031124.511324 rgb/1305031124.511324.png 1305031124.516737 depth/1305031124.516737.png\n1305031124.550437 rgb/1305031124.550437.png 1305031124.550503 depth/1305031124.550503.png\n1305031124.579404 rgb/1305031124.579404.png 1305031124.584606 depth/1305031124.584606.png\n1305031124.611358 rgb/1305031124.611358.png 1305031124.617653 depth/1305031124.617653.png\n1305031124.651271 rgb/1305031124.651271.png 1305031124.651313 depth/1305031124.651313.png\n1305031124.679362 rgb/1305031124.679362.png 1305031124.685473 depth/1305031124.685473.png\n1305031124.711251 rgb/1305031124.711251.png 1305031124.715791 depth/1305031124.715791.png\n1305031124.749890 rgb/1305031124.749890.png 1305031124.749941 depth/1305031124.749941.png\n1305031124.779365 rgb/1305031124.779365.png 1305031124.785178 depth/1305031124.785178.png\n1305031124.811360 rgb/1305031124.811360.png 1305031124.816641 depth/1305031124.816641.png\n1305031124.850535 rgb/1305031124.850535.png 1305031124.850559 depth/1305031124.850559.png\n1305031124.879355 rgb/1305031124.879355.png 1305031124.883594 depth/1305031124.883594.png\n1305031124.911448 rgb/1305031124.911448.png 1305031124.918770 depth/1305031124.918770.png\n1305031124.950730 rgb/1305031124.950730.png 1305031124.950748 depth/1305031124.950748.png\n1305031124.979438 rgb/1305031124.979438.png 1305031124.986460 depth/1305031124.986460.png\n1305031125.011454 rgb/1305031125.011454.png 1305031125.019467 depth/1305031125.019467.png\n1305031125.050763 rgb/1305031125.050763.png 1305031125.050798 depth/1305031125.050798.png\n1305031125.079364 rgb/1305031125.079364.png 1305031125.083480 depth/1305031125.083480.png\n1305031125.111364 rgb/1305031125.111364.png 1305031125.119029 depth/1305031125.119029.png\n1305031125.151013 rgb/1305031125.151013.png 1305031125.151037 depth/1305031125.151037.png\n1305031125.179353 rgb/1305031125.179353.png 1305031125.187064 depth/1305031125.187064.png\n1305031125.211320 rgb/1305031125.211320.png 1305031125.219018 depth/1305031125.219018.png\n1305031125.250632 rgb/1305031125.250632.png 1305031125.250642 depth/1305031125.250642.png\n1305031125.279467 rgb/1305031125.279467.png 1305031125.286396 depth/1305031125.286396.png\n1305031125.311493 rgb/1305031125.311493.png 1305031125.319140 depth/1305031125.319140.png\n1305031125.348880 rgb/1305031125.348880.png 1305031125.348899 depth/1305031125.348899.png\n1305031125.379401 rgb/1305031125.379401.png 1305031125.386792 depth/1305031125.386792.png\n1305031125.411335 rgb/1305031125.411335.png 1305031125.419574 depth/1305031125.419574.png\n1305031125.451195 rgb/1305031125.451195.png 1305031125.451232 depth/1305031125.451232.png\n1305031125.479424 rgb/1305031125.479424.png 1305031125.486999 depth/1305031125.486999.png\n1305031125.511316 rgb/1305031125.511316.png 1305031125.519354 depth/1305031125.519354.png\n1305031125.551020 rgb/1305031125.551020.png 1305031125.551050 depth/1305031125.551050.png\n1305031125.579308 rgb/1305031125.579308.png 1305031125.585303 depth/1305031125.585303.png\n1305031125.611533 rgb/1305031125.611533.png 1305031125.617870 depth/1305031125.617870.png\n1305031125.650575 rgb/1305031125.650575.png 1305031125.650354 depth/1305031125.650354.png\n1305031125.679328 rgb/1305031125.679328.png 1305031125.684602 depth/1305031125.684602.png\n1305031125.711443 rgb/1305031125.711443.png 1305031125.715669 depth/1305031125.715669.png\n1305031125.751260 rgb/1305031125.751260.png 1305031125.751292 depth/1305031125.751292.png\n1305031125.779348 rgb/1305031125.779348.png 1305031125.786805 depth/1305031125.786805.png\n1305031125.811573 rgb/1305031125.811573.png 1305031125.819450 depth/1305031125.819450.png\n1305031125.847412 rgb/1305031125.847412.png 1305031125.854774 depth/1305031125.854774.png\n1305031125.879318 rgb/1305031125.879318.png 1305031125.886645 depth/1305031125.886645.png\n1305031125.911305 rgb/1305031125.911305.png 1305031125.919334 depth/1305031125.919334.png\n1305031125.947343 rgb/1305031125.947343.png 1305031125.955252 depth/1305031125.955252.png\n1305031125.979324 rgb/1305031125.979324.png 1305031125.987094 depth/1305031125.987094.png\n1305031126.011333 rgb/1305031126.011333.png 1305031126.019572 depth/1305031126.019572.png\n1305031126.047324 rgb/1305031126.047324.png 1305031126.055038 depth/1305031126.055038.png\n1305031126.079356 rgb/1305031126.079356.png 1305031126.087076 depth/1305031126.087076.png\n1305031126.111370 rgb/1305031126.111370.png 1305031126.119452 depth/1305031126.119452.png\n1305031126.147432 rgb/1305031126.147432.png 1305031126.155000 depth/1305031126.155000.png\n1305031126.179384 rgb/1305031126.179384.png 1305031126.187174 depth/1305031126.187174.png\n1305031126.211319 rgb/1305031126.211319.png 1305031126.219473 depth/1305031126.219473.png\n1305031126.247298 rgb/1305031126.247298.png 1305031126.255236 depth/1305031126.255236.png\n1305031126.279363 rgb/1305031126.279363.png 1305031126.287105 depth/1305031126.287105.png\n1305031126.311332 rgb/1305031126.311332.png 1305031126.319787 depth/1305031126.319787.png\n1305031126.347363 rgb/1305031126.347363.png 1305031126.355415 depth/1305031126.355415.png\n1305031126.379423 rgb/1305031126.379423.png 1305031126.387483 depth/1305031126.387483.png\n1305031126.411465 rgb/1305031126.411465.png 1305031126.419793 depth/1305031126.419793.png\n1305031126.447361 rgb/1305031126.447361.png 1305031126.455380 depth/1305031126.455380.png\n1305031126.479533 rgb/1305031126.479533.png 1305031126.490386 depth/1305031126.490386.png\n1305031126.511410 rgb/1305031126.511410.png 1305031126.522321 depth/1305031126.522321.png\n1305031126.547374 rgb/1305031126.547374.png 1305031126.558209 depth/1305031126.558209.png\n1305031126.579454 rgb/1305031126.579454.png 1305031126.590176 depth/1305031126.590176.png\n1305031126.611528 rgb/1305031126.611528.png 1305031126.618687 depth/1305031126.618687.png\n1305031126.647376 rgb/1305031126.647376.png 1305031126.654474 depth/1305031126.654474.png\n1305031126.679479 rgb/1305031126.679479.png 1305031126.690022 depth/1305031126.690022.png\n1305031126.711583 rgb/1305031126.711583.png 1305031126.715770 depth/1305031126.715770.png\n1305031126.747316 rgb/1305031126.747316.png 1305031126.755374 depth/1305031126.755374.png\n1305031126.779379 rgb/1305031126.779379.png 1305031126.787565 depth/1305031126.787565.png\n1305031126.811602 rgb/1305031126.811602.png 1305031126.819929 depth/1305031126.819929.png\n1305031126.847343 rgb/1305031126.847343.png 1305031126.858378 depth/1305031126.858378.png\n1305031126.879357 rgb/1305031126.879357.png 1305031126.888154 depth/1305031126.888154.png\n1305031126.911364 rgb/1305031126.911364.png 1305031126.919409 depth/1305031126.919409.png\n1305031126.947437 rgb/1305031126.947437.png 1305031126.955501 depth/1305031126.955501.png\n1305031126.979337 rgb/1305031126.979337.png 1305031126.987316 depth/1305031126.987316.png\n1305031127.011371 rgb/1305031127.011371.png 1305031127.019524 depth/1305031127.019524.png\n1305031127.047297 rgb/1305031127.047297.png 1305031127.053318 depth/1305031127.053318.png\n1305031127.079299 rgb/1305031127.079299.png 1305031127.088649 depth/1305031127.088649.png\n1305031127.111435 rgb/1305031127.111435.png 1305031127.120963 depth/1305031127.120963.png\n1305031127.147307 rgb/1305031127.147307.png 1305031127.157692 depth/1305031127.157692.png\n1305031127.179349 rgb/1305031127.179349.png 1305031127.187500 depth/1305031127.187500.png\n1305031127.211700 rgb/1305031127.211700.png 1305031127.221831 depth/1305031127.221831.png\n1305031127.247374 rgb/1305031127.247374.png 1305031127.259761 depth/1305031127.259761.png\n1305031127.279465 rgb/1305031127.279465.png 1305031127.287038 depth/1305031127.287038.png\n1305031127.311362 rgb/1305031127.311362.png 1305031127.320468 depth/1305031127.320468.png\n1305031127.347356 rgb/1305031127.347356.png 1305031127.353407 depth/1305031127.353407.png\n1305031127.379262 rgb/1305031127.379262.png 1305031127.383713 depth/1305031127.383713.png\n1305031127.411371 rgb/1305031127.411371.png 1305031127.419650 depth/1305031127.419650.png\n1305031127.447333 rgb/1305031127.447333.png 1305031127.454246 depth/1305031127.454246.png\n1305031127.479362 rgb/1305031127.479362.png 1305031127.487200 depth/1305031127.487200.png\n1305031127.511356 rgb/1305031127.511356.png 1305031127.521900 depth/1305031127.521900.png\n1305031127.547348 rgb/1305031127.547348.png 1305031127.553725 depth/1305031127.553725.png\n1305031127.579345 rgb/1305031127.579345.png 1305031127.586632 depth/1305031127.586632.png\n1305031127.611271 rgb/1305031127.611271.png 1305031127.620657 depth/1305031127.620657.png\n1305031127.647358 rgb/1305031127.647358.png 1305031127.654656 depth/1305031127.654656.png\n1305031127.679298 rgb/1305031127.679298.png 1305031127.687110 depth/1305031127.687110.png\n1305031127.711375 rgb/1305031127.711375.png 1305031127.723210 depth/1305031127.723210.png\n1305031127.747304 rgb/1305031127.747304.png 1305031127.754694 depth/1305031127.754694.png\n1305031127.779346 rgb/1305031127.779346.png 1305031127.787641 depth/1305031127.787641.png\n1305031127.811829 rgb/1305031127.811829.png 1305031127.820128 depth/1305031127.820128.png\n1305031127.847366 rgb/1305031127.847366.png 1305031127.855132 depth/1305031127.855132.png\n1305031127.879380 rgb/1305031127.879380.png 1305031127.887122 depth/1305031127.887122.png\n1305031127.911476 rgb/1305031127.911476.png 1305031127.922560 depth/1305031127.922560.png\n1305031127.947366 rgb/1305031127.947366.png 1305031127.955088 depth/1305031127.955088.png\n1305031127.979371 rgb/1305031127.979371.png 1305031127.987093 depth/1305031127.987093.png\n1305031128.011427 rgb/1305031128.011427.png 1305031128.021776 depth/1305031128.021776.png\n1305031128.047369 rgb/1305031128.047369.png 1305031128.055718 depth/1305031128.055718.png\n1305031128.079334 rgb/1305031128.079334.png 1305031128.087206 depth/1305031128.087206.png\n1305031128.111391 rgb/1305031128.111391.png 1305031128.124746 depth/1305031128.124746.png\n1305031128.147418 rgb/1305031128.147418.png 1305031128.157782 depth/1305031128.157782.png\n1305031128.179350 rgb/1305031128.179350.png 1305031128.187221 depth/1305031128.187221.png\n1305031128.211447 rgb/1305031128.211447.png 1305031128.225442 depth/1305031128.225442.png\n1305031128.247480 rgb/1305031128.247480.png 1305031128.256007 depth/1305031128.256007.png\n1305031128.279336 rgb/1305031128.279336.png 1305031128.291275 depth/1305031128.291275.png\n1305031128.311483 rgb/1305031128.311483.png 1305031128.324170 depth/1305031128.324170.png\n1305031128.347423 rgb/1305031128.347423.png 1305031128.355206 depth/1305031128.355206.png\n1305031128.379404 rgb/1305031128.379404.png 1305031128.391397 depth/1305031128.391397.png\n1305031128.411337 rgb/1305031128.411337.png 1305031128.423609 depth/1305031128.423609.png\n1305031128.447296 rgb/1305031128.447296.png 1305031128.455499 depth/1305031128.455499.png\n1305031128.479296 rgb/1305031128.479296.png 1305031128.489523 depth/1305031128.489523.png\n1305031128.511433 rgb/1305031128.511433.png 1305031128.523604 depth/1305031128.523604.png\n1305031128.547399 rgb/1305031128.547399.png 1305031128.555639 depth/1305031128.555639.png\n1305031128.579455 rgb/1305031128.579455.png 1305031128.591460 depth/1305031128.591460.png\n1305031128.611395 rgb/1305031128.611395.png 1305031128.623368 depth/1305031128.623368.png\n1305031128.647352 rgb/1305031128.647352.png 1305031128.655554 depth/1305031128.655554.png\n1305031128.679282 rgb/1305031128.679282.png 1305031128.690449 depth/1305031128.690449.png\n1305031128.711457 rgb/1305031128.711457.png 1305031128.722976 depth/1305031128.722976.png\n1305031128.747363 rgb/1305031128.747363.png 1305031128.754646 depth/1305031128.754646.png\n"
  },
  {
    "path": "Examples/RGB-D/associations/fr2_desk.txt",
    "content": "1311868164.363181 rgb/1311868164.363181.png 1311868164.373557 depth/1311868164.373557.png\n1311868164.399026 rgb/1311868164.399026.png 1311868164.407784 depth/1311868164.407784.png\n1311868164.430940 rgb/1311868164.430940.png 1311868164.437021 depth/1311868164.437021.png\n1311868164.463055 rgb/1311868164.463055.png 1311868164.477039 depth/1311868164.477039.png\n1311868164.499130 rgb/1311868164.499130.png 1311868164.507698 depth/1311868164.507698.png\n1311868164.531025 rgb/1311868164.531025.png 1311868164.539395 depth/1311868164.539395.png\n1311868164.563004 rgb/1311868164.563004.png 1311868164.573050 depth/1311868164.573050.png\n1311868164.599061 rgb/1311868164.599061.png 1311868164.607892 depth/1311868164.607892.png\n1311868164.631140 rgb/1311868164.631140.png 1311868164.637394 depth/1311868164.637394.png\n1311868164.663105 rgb/1311868164.663105.png 1311868164.677534 depth/1311868164.677534.png\n1311868164.698987 rgb/1311868164.698987.png 1311868164.709615 depth/1311868164.709615.png\n1311868164.731046 rgb/1311868164.731046.png 1311868164.737662 depth/1311868164.737662.png\n1311868164.763098 rgb/1311868164.763098.png 1311868164.779225 depth/1311868164.779225.png\n1311868164.799138 rgb/1311868164.799138.png 1311868164.809404 depth/1311868164.809404.png\n1311868164.831006 rgb/1311868164.831006.png 1311868164.842880 depth/1311868164.842880.png\n1311868164.863058 rgb/1311868164.863058.png 1311868164.874612 depth/1311868164.874612.png\n1311868164.899132 rgb/1311868164.899132.png 1311868164.905168 depth/1311868164.905168.png\n1311868164.930933 rgb/1311868164.930933.png 1311868164.941784 depth/1311868164.941784.png\n1311868164.963119 rgb/1311868164.963119.png 1311868164.975315 depth/1311868164.975315.png\n1311868164.999037 rgb/1311868164.999037.png 1311868165.006447 depth/1311868165.006447.png\n1311868165.031122 rgb/1311868165.031122.png 1311868165.043301 depth/1311868165.043301.png\n1311868165.063108 rgb/1311868165.063108.png 1311868165.077013 depth/1311868165.077013.png\n1311868165.099162 rgb/1311868165.099162.png 1311868165.107584 depth/1311868165.107584.png\n1311868165.131014 rgb/1311868165.131014.png 1311868165.140672 depth/1311868165.140672.png\n1311868165.163146 rgb/1311868165.163146.png 1311868165.173990 depth/1311868165.173990.png\n1311868165.199145 rgb/1311868165.199145.png 1311868165.207186 depth/1311868165.207186.png\n1311868165.231193 rgb/1311868165.231193.png 1311868165.241540 depth/1311868165.241540.png\n1311868165.263005 rgb/1311868165.263005.png 1311868165.276310 depth/1311868165.276310.png\n1311868165.299103 rgb/1311868165.299103.png 1311868165.309970 depth/1311868165.309970.png\n1311868165.331226 rgb/1311868165.331226.png 1311868165.341279 depth/1311868165.341279.png\n1311868165.363060 rgb/1311868165.363060.png 1311868165.373166 depth/1311868165.373166.png\n1311868165.399160 rgb/1311868165.399160.png 1311868165.409979 depth/1311868165.409979.png\n1311868165.430962 rgb/1311868165.430962.png 1311868165.441768 depth/1311868165.441768.png\n1311868165.463114 rgb/1311868165.463114.png 1311868165.476336 depth/1311868165.476336.png\n1311868165.499179 rgb/1311868165.499179.png 1311868165.507271 depth/1311868165.507271.png\n1311868165.531124 rgb/1311868165.531124.png 1311868165.546047 depth/1311868165.546047.png\n1311868165.563054 rgb/1311868165.563054.png 1311868165.574653 depth/1311868165.574653.png\n1311868165.599188 rgb/1311868165.599188.png 1311868165.607633 depth/1311868165.607633.png\n1311868165.631159 rgb/1311868165.631159.png 1311868165.645161 depth/1311868165.645161.png\n1311868165.663251 rgb/1311868165.663251.png 1311868165.678824 depth/1311868165.678824.png\n1311868165.699187 rgb/1311868165.699187.png 1311868165.704839 depth/1311868165.704839.png\n1311868165.731234 rgb/1311868165.731234.png 1311868165.744880 depth/1311868165.744880.png\n1311868165.763100 rgb/1311868165.763100.png 1311868165.773032 depth/1311868165.773032.png\n1311868165.799107 rgb/1311868165.799107.png 1311868165.812385 depth/1311868165.812385.png\n1311868165.831186 rgb/1311868165.831186.png 1311868165.841804 depth/1311868165.841804.png\n1311868165.863220 rgb/1311868165.863220.png 1311868165.877856 depth/1311868165.877856.png\n1311868165.899162 rgb/1311868165.899162.png 1311868165.906859 depth/1311868165.906859.png\n1311868165.931154 rgb/1311868165.931154.png 1311868165.940588 depth/1311868165.940588.png\n1311868165.963154 rgb/1311868165.963154.png 1311868165.976324 depth/1311868165.976324.png\n1311868165.999133 rgb/1311868165.999133.png 1311868166.007658 depth/1311868166.007658.png\n1311868166.031204 rgb/1311868166.031204.png 1311868166.045983 depth/1311868166.045983.png\n1311868166.063111 rgb/1311868166.063111.png 1311868166.076013 depth/1311868166.076013.png\n1311868166.099206 rgb/1311868166.099206.png 1311868166.114132 depth/1311868166.114132.png\n1311868166.131254 rgb/1311868166.131254.png 1311868166.142743 depth/1311868166.142743.png\n1311868166.163189 rgb/1311868166.163189.png 1311868166.179610 depth/1311868166.179610.png\n1311868166.199211 rgb/1311868166.199211.png 1311868166.210624 depth/1311868166.210624.png\n1311868166.231050 rgb/1311868166.231050.png 1311868166.247913 depth/1311868166.247913.png\n1311868166.263177 rgb/1311868166.263177.png 1311868166.277838 depth/1311868166.277838.png\n1311868166.299209 rgb/1311868166.299209.png 1311868166.315342 depth/1311868166.315342.png\n1311868166.331189 rgb/1311868166.331189.png 1311868166.343165 depth/1311868166.343165.png\n1311868166.363122 rgb/1311868166.363122.png 1311868166.377872 depth/1311868166.377872.png\n1311868166.399232 rgb/1311868166.399232.png 1311868166.412308 depth/1311868166.412308.png\n1311868166.431171 rgb/1311868166.431171.png 1311868166.446657 depth/1311868166.446657.png\n1311868166.463018 rgb/1311868166.463018.png 1311868166.473009 depth/1311868166.473009.png\n1311868166.499195 rgb/1311868166.499195.png 1311868166.513359 depth/1311868166.513359.png\n1311868166.531252 rgb/1311868166.531252.png 1311868166.548698 depth/1311868166.548698.png\n1311868166.563132 rgb/1311868166.563132.png 1311868166.575428 depth/1311868166.575428.png\n1311868166.599207 rgb/1311868166.599207.png 1311868166.615820 depth/1311868166.615820.png\n1311868166.631287 rgb/1311868166.631287.png 1311868166.646341 depth/1311868166.646341.png\n1311868166.663284 rgb/1311868166.663284.png 1311868166.674028 depth/1311868166.674028.png\n1311868166.699270 rgb/1311868166.699270.png 1311868166.715787 depth/1311868166.715787.png\n1311868166.731105 rgb/1311868166.731105.png 1311868166.742696 depth/1311868166.742696.png\n1311868166.763333 rgb/1311868166.763333.png 1311868166.778154 depth/1311868166.778154.png\n1311868166.799225 rgb/1311868166.799225.png 1311868166.815856 depth/1311868166.815856.png\n1311868166.831229 rgb/1311868166.831229.png 1311868166.842696 depth/1311868166.842696.png\n1311868166.863222 rgb/1311868166.863222.png 1311868166.878523 depth/1311868166.878523.png\n1311868166.899308 rgb/1311868166.899308.png 1311868166.912315 depth/1311868166.912315.png\n1311868166.931160 rgb/1311868166.931160.png 1311868166.944305 depth/1311868166.944305.png\n1311868166.963312 rgb/1311868166.963312.png 1311868166.974973 depth/1311868166.974973.png\n1311868166.999289 rgb/1311868166.999289.png 1311868167.013110 depth/1311868167.013110.png\n1311868167.031127 rgb/1311868167.031127.png 1311868167.042581 depth/1311868167.042581.png\n1311868167.063209 rgb/1311868167.063209.png 1311868167.078817 depth/1311868167.078817.png\n1311868167.099303 rgb/1311868167.099303.png 1311868167.113263 depth/1311868167.113263.png\n1311868167.163230 rgb/1311868167.163230.png 1311868167.147601 depth/1311868167.147601.png\n1311868167.199258 rgb/1311868167.199258.png 1311868167.213735 depth/1311868167.213735.png\n1311868167.231267 rgb/1311868167.231267.png 1311868167.244725 depth/1311868167.244725.png\n1311868167.263251 rgb/1311868167.263251.png 1311868167.274291 depth/1311868167.274291.png\n1311868167.299141 rgb/1311868167.299141.png 1311868167.313892 depth/1311868167.313892.png\n1311868167.331145 rgb/1311868167.331145.png 1311868167.343051 depth/1311868167.343051.png\n1311868167.363275 rgb/1311868167.363275.png 1311868167.382523 depth/1311868167.382523.png\n1311868167.399226 rgb/1311868167.399226.png 1311868167.412495 depth/1311868167.412495.png\n1311868167.431237 rgb/1311868167.431237.png 1311868167.443001 depth/1311868167.443001.png\n1311868167.463303 rgb/1311868167.463303.png 1311868167.480198 depth/1311868167.480198.png\n1311868167.499121 rgb/1311868167.499121.png 1311868167.512612 depth/1311868167.512612.png\n1311868167.531321 rgb/1311868167.531321.png 1311868167.545938 depth/1311868167.545938.png\n1311868167.563160 rgb/1311868167.563160.png 1311868167.579040 depth/1311868167.579040.png\n1311868167.599230 rgb/1311868167.599230.png 1311868167.613541 depth/1311868167.613541.png\n1311868167.631495 rgb/1311868167.631495.png 1311868167.646201 depth/1311868167.646201.png\n1311868167.663360 rgb/1311868167.663360.png 1311868167.682062 depth/1311868167.682062.png\n1311868167.699226 rgb/1311868167.699226.png 1311868167.711828 depth/1311868167.711828.png\n1311868167.731241 rgb/1311868167.731241.png 1311868167.747549 depth/1311868167.747549.png\n1311868167.763281 rgb/1311868167.763281.png 1311868167.778192 depth/1311868167.778192.png\n1311868167.799224 rgb/1311868167.799224.png 1311868167.811077 depth/1311868167.811077.png\n1311868167.863098 rgb/1311868167.863098.png 1311868167.847649 depth/1311868167.847649.png\n1311868167.899376 rgb/1311868167.899376.png 1311868167.914863 depth/1311868167.914863.png\n1311868167.931184 rgb/1311868167.931184.png 1311868167.944131 depth/1311868167.944131.png\n1311868167.999325 rgb/1311868167.999325.png 1311868168.014342 depth/1311868168.014342.png\n1311868168.031266 rgb/1311868168.031266.png 1311868168.047735 depth/1311868168.047735.png\n1311868168.063183 rgb/1311868168.063183.png 1311868168.076594 depth/1311868168.076594.png\n1311868168.099296 rgb/1311868168.099296.png 1311868168.115940 depth/1311868168.115940.png\n1311868168.131162 rgb/1311868168.131162.png 1311868168.141624 depth/1311868168.141624.png\n1311868168.163282 rgb/1311868168.163282.png 1311868168.180912 depth/1311868168.180912.png\n1311868168.199247 rgb/1311868168.199247.png 1311868168.210991 depth/1311868168.210991.png\n1311868168.263256 rgb/1311868168.263256.png 1311868168.247820 depth/1311868168.247820.png\n1311868168.299606 rgb/1311868168.299606.png 1311868168.318349 depth/1311868168.318349.png\n1311868168.331222 rgb/1311868168.331222.png 1311868168.342592 depth/1311868168.342592.png\n1311868168.363180 rgb/1311868168.363180.png 1311868168.379082 depth/1311868168.379082.png\n1311868168.399360 rgb/1311868168.399360.png 1311868168.414678 depth/1311868168.414678.png\n1311868168.431214 rgb/1311868168.431214.png 1311868168.442322 depth/1311868168.442322.png\n1311868168.463333 rgb/1311868168.463333.png 1311868168.480727 depth/1311868168.480727.png\n1311868168.499268 rgb/1311868168.499268.png 1311868168.511764 depth/1311868168.511764.png\n1311868168.563319 rgb/1311868168.563319.png 1311868168.549203 depth/1311868168.549203.png\n1311868168.599366 rgb/1311868168.599366.png 1311868168.613771 depth/1311868168.613771.png\n1311868168.663320 rgb/1311868168.663320.png 1311868168.647259 depth/1311868168.647259.png\n1311868168.699557 rgb/1311868168.699557.png 1311868168.712769 depth/1311868168.712769.png\n1311868168.763305 rgb/1311868168.763305.png 1311868168.747597 depth/1311868168.747597.png\n1311868168.799362 rgb/1311868168.799362.png 1311868168.813606 depth/1311868168.813606.png\n1311868168.831176 rgb/1311868168.831176.png 1311868168.846276 depth/1311868168.846276.png\n1311868168.899300 rgb/1311868168.899300.png 1311868168.881883 depth/1311868168.881883.png\n1311868168.931215 rgb/1311868168.931215.png 1311868168.916265 depth/1311868168.916265.png\n1311868168.963348 rgb/1311868168.963348.png 1311868168.947866 depth/1311868168.947866.png\n1311868168.999373 rgb/1311868168.999373.png 1311868169.015053 depth/1311868169.015053.png\n1311868169.031214 rgb/1311868169.031214.png 1311868169.046000 depth/1311868169.046000.png\n1311868169.063354 rgb/1311868169.063354.png 1311868169.080829 depth/1311868169.080829.png\n1311868169.099339 rgb/1311868169.099339.png 1311868169.114700 depth/1311868169.114700.png\n1311868169.131247 rgb/1311868169.131247.png 1311868169.146187 depth/1311868169.146187.png\n1311868169.199452 rgb/1311868169.199452.png 1311868169.212807 depth/1311868169.212807.png\n1311868169.231354 rgb/1311868169.231354.png 1311868169.247722 depth/1311868169.247722.png\n1311868169.263274 rgb/1311868169.263274.png 1311868169.278346 depth/1311868169.278346.png\n1311868169.299529 rgb/1311868169.299529.png 1311868169.314714 depth/1311868169.314714.png\n1311868169.331297 rgb/1311868169.331297.png 1311868169.345199 depth/1311868169.345199.png\n1311868169.363470 rgb/1311868169.363470.png 1311868169.381298 depth/1311868169.381298.png\n1311868169.399437 rgb/1311868169.399437.png 1311868169.415209 depth/1311868169.415209.png\n1311868169.431440 rgb/1311868169.431440.png 1311868169.448276 depth/1311868169.448276.png\n1311868169.463229 rgb/1311868169.463229.png 1311868169.476415 depth/1311868169.476415.png\n1311868169.499263 rgb/1311868169.499263.png 1311868169.510002 depth/1311868169.510002.png\n1311868169.531434 rgb/1311868169.531434.png 1311868169.546064 depth/1311868169.546064.png\n1311868169.563501 rgb/1311868169.563501.png 1311868169.578266 depth/1311868169.578266.png\n1311868169.599378 rgb/1311868169.599378.png 1311868169.611451 depth/1311868169.611451.png\n1311868169.631327 rgb/1311868169.631327.png 1311868169.645864 depth/1311868169.645864.png\n1311868169.663240 rgb/1311868169.663240.png 1311868169.676560 depth/1311868169.676560.png\n1311868169.699466 rgb/1311868169.699466.png 1311868169.710206 depth/1311868169.710206.png\n1311868169.731279 rgb/1311868169.731279.png 1311868169.744399 depth/1311868169.744399.png\n1311868169.763417 rgb/1311868169.763417.png 1311868169.777125 depth/1311868169.777125.png\n1311868169.799368 rgb/1311868169.799368.png 1311868169.813053 depth/1311868169.813053.png\n1311868169.831415 rgb/1311868169.831415.png 1311868169.844213 depth/1311868169.844213.png\n1311868169.863396 rgb/1311868169.863396.png 1311868169.876056 depth/1311868169.876056.png\n1311868169.899390 rgb/1311868169.899390.png 1311868169.914497 depth/1311868169.914497.png\n1311868169.931272 rgb/1311868169.931272.png 1311868169.944115 depth/1311868169.944115.png\n1311868169.963415 rgb/1311868169.963415.png 1311868169.976205 depth/1311868169.976205.png\n1311868169.999399 rgb/1311868169.999399.png 1311868170.014513 depth/1311868170.014513.png\n1311868170.031274 rgb/1311868170.031274.png 1311868170.044946 depth/1311868170.044946.png\n1311868170.063469 rgb/1311868170.063469.png 1311868170.076136 depth/1311868170.076136.png\n1311868170.099394 rgb/1311868170.099394.png 1311868170.114660 depth/1311868170.114660.png\n1311868170.131345 rgb/1311868170.131345.png 1311868170.144070 depth/1311868170.144070.png\n1311868170.163416 rgb/1311868170.163416.png 1311868170.177624 depth/1311868170.177624.png\n1311868170.199317 rgb/1311868170.199317.png 1311868170.213439 depth/1311868170.213439.png\n1311868170.231467 rgb/1311868170.231467.png 1311868170.244916 depth/1311868170.244916.png\n1311868170.263521 rgb/1311868170.263521.png 1311868170.276960 depth/1311868170.276960.png\n1311868170.299432 rgb/1311868170.299432.png 1311868170.314762 depth/1311868170.314762.png\n1311868170.331325 rgb/1311868170.331325.png 1311868170.344164 depth/1311868170.344164.png\n1311868170.363400 rgb/1311868170.363400.png 1311868170.376729 depth/1311868170.376729.png\n1311868170.399421 rgb/1311868170.399421.png 1311868170.413810 depth/1311868170.413810.png\n1311868170.431288 rgb/1311868170.431288.png 1311868170.444929 depth/1311868170.444929.png\n1311868170.463383 rgb/1311868170.463383.png 1311868170.476958 depth/1311868170.476958.png\n1311868170.499476 rgb/1311868170.499476.png 1311868170.512513 depth/1311868170.512513.png\n1311868170.531505 rgb/1311868170.531505.png 1311868170.546334 depth/1311868170.546334.png\n1311868170.563345 rgb/1311868170.563345.png 1311868170.576738 depth/1311868170.576738.png\n1311868170.599324 rgb/1311868170.599324.png 1311868170.614201 depth/1311868170.614201.png\n1311868170.631485 rgb/1311868170.631485.png 1311868170.646250 depth/1311868170.646250.png\n1311868170.663430 rgb/1311868170.663430.png 1311868170.678133 depth/1311868170.678133.png\n1311868170.699432 rgb/1311868170.699432.png 1311868170.713182 depth/1311868170.713182.png\n1311868170.731397 rgb/1311868170.731397.png 1311868170.745234 depth/1311868170.745234.png\n1311868170.763453 rgb/1311868170.763453.png 1311868170.776288 depth/1311868170.776288.png\n1311868170.799446 rgb/1311868170.799446.png 1311868170.814542 depth/1311868170.814542.png\n1311868170.831309 rgb/1311868170.831309.png 1311868170.845482 depth/1311868170.845482.png\n1311868170.863446 rgb/1311868170.863446.png 1311868170.877100 depth/1311868170.877100.png\n1311868170.899435 rgb/1311868170.899435.png 1311868170.912926 depth/1311868170.912926.png\n1311868170.931374 rgb/1311868170.931374.png 1311868170.945932 depth/1311868170.945932.png\n1311868170.963440 rgb/1311868170.963440.png 1311868170.978389 depth/1311868170.978389.png\n1311868170.999483 rgb/1311868170.999483.png 1311868171.012870 depth/1311868171.012870.png\n1311868171.031493 rgb/1311868171.031493.png 1311868171.044724 depth/1311868171.044724.png\n1311868171.063438 rgb/1311868171.063438.png 1311868171.081318 depth/1311868171.081318.png\n1311868171.099448 rgb/1311868171.099448.png 1311868171.114152 depth/1311868171.114152.png\n1311868171.131477 rgb/1311868171.131477.png 1311868171.145946 depth/1311868171.145946.png\n1311868171.163447 rgb/1311868171.163447.png 1311868171.180214 depth/1311868171.180214.png\n1311868171.199444 rgb/1311868171.199444.png 1311868171.214478 depth/1311868171.214478.png\n1311868171.231391 rgb/1311868171.231391.png 1311868171.244574 depth/1311868171.244574.png\n1311868171.263404 rgb/1311868171.263404.png 1311868171.281359 depth/1311868171.281359.png\n1311868171.299368 rgb/1311868171.299368.png 1311868171.313542 depth/1311868171.313542.png\n1311868171.331406 rgb/1311868171.331406.png 1311868171.345769 depth/1311868171.345769.png\n1311868171.363479 rgb/1311868171.363479.png 1311868171.382663 depth/1311868171.382663.png\n1311868171.399409 rgb/1311868171.399409.png 1311868171.413153 depth/1311868171.413153.png\n1311868171.463459 rgb/1311868171.463459.png 1311868171.448332 depth/1311868171.448332.png\n1311868171.499514 rgb/1311868171.499514.png 1311868171.514658 depth/1311868171.514658.png\n1311868171.531471 rgb/1311868171.531471.png 1311868171.545883 depth/1311868171.545883.png\n1311868171.563381 rgb/1311868171.563381.png 1311868171.580276 depth/1311868171.580276.png\n1311868171.599490 rgb/1311868171.599490.png 1311868171.615486 depth/1311868171.615486.png\n1311868171.631528 rgb/1311868171.631528.png 1311868171.644392 depth/1311868171.644392.png\n1311868171.663411 rgb/1311868171.663411.png 1311868171.680537 depth/1311868171.680537.png\n1311868171.699419 rgb/1311868171.699419.png 1311868171.712723 depth/1311868171.712723.png\n1311868171.731499 rgb/1311868171.731499.png 1311868171.744488 depth/1311868171.744488.png\n1311868171.763455 rgb/1311868171.763455.png 1311868171.780348 depth/1311868171.780348.png\n1311868171.799464 rgb/1311868171.799464.png 1311868171.813158 depth/1311868171.813158.png\n1311868171.831419 rgb/1311868171.831419.png 1311868171.845207 depth/1311868171.845207.png\n1311868171.899575 rgb/1311868171.899575.png 1311868171.914819 depth/1311868171.914819.png\n1311868171.931516 rgb/1311868171.931516.png 1311868171.945714 depth/1311868171.945714.png\n1311868171.999580 rgb/1311868171.999580.png 1311868171.982100 depth/1311868171.982100.png\n1311868172.031533 rgb/1311868172.031533.png 1311868172.016948 depth/1311868172.016948.png\n1311868172.063426 rgb/1311868172.063426.png 1311868172.048421 depth/1311868172.048421.png\n1311868172.099529 rgb/1311868172.099529.png 1311868172.113830 depth/1311868172.113830.png\n1311868172.131546 rgb/1311868172.131546.png 1311868172.147015 depth/1311868172.147015.png\n1311868172.163558 rgb/1311868172.163558.png 1311868172.181956 depth/1311868172.181956.png\n1311868172.199781 rgb/1311868172.199781.png 1311868172.214983 depth/1311868172.214983.png\n1311868172.263475 rgb/1311868172.263475.png 1311868172.248620 depth/1311868172.248620.png\n1311868172.299544 rgb/1311868172.299544.png 1311868172.315192 depth/1311868172.315192.png\n1311868172.363479 rgb/1311868172.363479.png 1311868172.350013 depth/1311868172.350013.png\n1311868172.399483 rgb/1311868172.399483.png 1311868172.413939 depth/1311868172.413939.png\n1311868172.463477 rgb/1311868172.463477.png 1311868172.449692 depth/1311868172.449692.png\n1311868172.499467 rgb/1311868172.499467.png 1311868172.515495 depth/1311868172.515495.png\n1311868172.563601 rgb/1311868172.563601.png 1311868172.549992 depth/1311868172.549992.png\n1311868172.599590 rgb/1311868172.599590.png 1311868172.580944 depth/1311868172.580944.png\n1311868172.631587 rgb/1311868172.631587.png 1311868172.615769 depth/1311868172.615769.png\n1311868172.663612 rgb/1311868172.663612.png 1311868172.650102 depth/1311868172.650102.png\n1311868172.699619 rgb/1311868172.699619.png 1311868172.713134 depth/1311868172.713134.png\n1311868172.763469 rgb/1311868172.763469.png 1311868172.751196 depth/1311868172.751196.png\n1311868172.799623 rgb/1311868172.799623.png 1311868172.815509 depth/1311868172.815509.png\n1311868172.863483 rgb/1311868172.863483.png 1311868172.849287 depth/1311868172.849287.png\n1311868172.899539 rgb/1311868172.899539.png 1311868172.882805 depth/1311868172.882805.png\n1311868172.931607 rgb/1311868172.931607.png 1311868172.915927 depth/1311868172.915927.png\n1311868172.963571 rgb/1311868172.963571.png 1311868172.950756 depth/1311868172.950756.png\n1311868172.999602 rgb/1311868172.999602.png 1311868173.013773 depth/1311868173.013773.png\n1311868173.067546 rgb/1311868173.067546.png 1311868173.050671 depth/1311868173.050671.png\n1311868173.099605 rgb/1311868173.099605.png 1311868173.113327 depth/1311868173.113327.png\n1311868173.131499 rgb/1311868173.131499.png 1311868173.149043 depth/1311868173.149043.png\n1311868173.167457 rgb/1311868173.167457.png 1311868173.180971 depth/1311868173.180971.png\n1311868173.199628 rgb/1311868173.199628.png 1311868173.213652 depth/1311868173.213652.png\n1311868173.231487 rgb/1311868173.231487.png 1311868173.250386 depth/1311868173.250386.png\n1311868173.267665 rgb/1311868173.267665.png 1311868173.283876 depth/1311868173.283876.png\n1311868173.299659 rgb/1311868173.299659.png 1311868173.314048 depth/1311868173.314048.png\n1311868173.331533 rgb/1311868173.331533.png 1311868173.349086 depth/1311868173.349086.png\n1311868173.367650 rgb/1311868173.367650.png 1311868173.381642 depth/1311868173.381642.png\n1311868173.399596 rgb/1311868173.399596.png 1311868173.414811 depth/1311868173.414811.png\n1311868173.431624 rgb/1311868173.431624.png 1311868173.449252 depth/1311868173.449252.png\n1311868173.467604 rgb/1311868173.467604.png 1311868173.483478 depth/1311868173.483478.png\n1311868173.531628 rgb/1311868173.531628.png 1311868173.516984 depth/1311868173.516984.png\n1311868173.567616 rgb/1311868173.567616.png 1311868173.581543 depth/1311868173.581543.png\n1311868173.631603 rgb/1311868173.631603.png 1311868173.619855 depth/1311868173.619855.png\n1311868173.667986 rgb/1311868173.667986.png 1311868173.654306 depth/1311868173.654306.png\n1311868173.699670 rgb/1311868173.699670.png 1311868173.683641 depth/1311868173.683641.png\n1311868173.731607 rgb/1311868173.731607.png 1311868173.717663 depth/1311868173.717663.png\n1311868173.767623 rgb/1311868173.767623.png 1311868173.749076 depth/1311868173.749076.png\n1311868173.799549 rgb/1311868173.799549.png 1311868173.784746 depth/1311868173.784746.png\n1311868173.831620 rgb/1311868173.831620.png 1311868173.817750 depth/1311868173.817750.png\n1311868173.867507 rgb/1311868173.867507.png 1311868173.882437 depth/1311868173.882437.png\n1311868173.931642 rgb/1311868173.931642.png 1311868173.918618 depth/1311868173.918618.png\n1311868173.967631 rgb/1311868173.967631.png 1311868173.950835 depth/1311868173.950835.png\n1311868173.999745 rgb/1311868173.999745.png 1311868173.984224 depth/1311868173.984224.png\n1311868174.031740 rgb/1311868174.031740.png 1311868174.017898 depth/1311868174.017898.png\n1311868174.067656 rgb/1311868174.067656.png 1311868174.050437 depth/1311868174.050437.png\n1311868174.099508 rgb/1311868174.099508.png 1311868174.084693 depth/1311868174.084693.png\n1311868174.131747 rgb/1311868174.131747.png 1311868174.116996 depth/1311868174.116996.png\n1311868174.167874 rgb/1311868174.167874.png 1311868174.182209 depth/1311868174.182209.png\n1311868174.231617 rgb/1311868174.231617.png 1311868174.218679 depth/1311868174.218679.png\n1311868174.267791 rgb/1311868174.267791.png 1311868174.250017 depth/1311868174.250017.png\n1311868174.299749 rgb/1311868174.299749.png 1311868174.285697 depth/1311868174.285697.png\n1311868174.331790 rgb/1311868174.331790.png 1311868174.317804 depth/1311868174.317804.png\n1311868174.367988 rgb/1311868174.367988.png 1311868174.350271 depth/1311868174.350271.png\n1311868174.399743 rgb/1311868174.399743.png 1311868174.386647 depth/1311868174.386647.png\n1311868174.431786 rgb/1311868174.431786.png 1311868174.419476 depth/1311868174.419476.png\n1311868174.467566 rgb/1311868174.467566.png 1311868174.452721 depth/1311868174.452721.png\n1311868174.499672 rgb/1311868174.499672.png 1311868174.487772 depth/1311868174.487772.png\n1311868174.531708 rgb/1311868174.531708.png 1311868174.518982 depth/1311868174.518982.png\n1311868174.567585 rgb/1311868174.567585.png 1311868174.554621 depth/1311868174.554621.png\n1311868174.599662 rgb/1311868174.599662.png 1311868174.584522 depth/1311868174.584522.png\n1311868174.631772 rgb/1311868174.631772.png 1311868174.619814 depth/1311868174.619814.png\n1311868174.667800 rgb/1311868174.667800.png 1311868174.651722 depth/1311868174.651722.png\n1311868174.699578 rgb/1311868174.699578.png 1311868174.687374 depth/1311868174.687374.png\n1311868174.731625 rgb/1311868174.731625.png 1311868174.719933 depth/1311868174.719933.png\n1311868174.767680 rgb/1311868174.767680.png 1311868174.751101 depth/1311868174.751101.png\n1311868174.799810 rgb/1311868174.799810.png 1311868174.789968 depth/1311868174.789968.png\n1311868174.831815 rgb/1311868174.831815.png 1311868174.819171 depth/1311868174.819171.png\n1311868174.867798 rgb/1311868174.867798.png 1311868174.849988 depth/1311868174.849988.png\n1311868174.899678 rgb/1311868174.899678.png 1311868174.889132 depth/1311868174.889132.png\n1311868174.931819 rgb/1311868174.931819.png 1311868174.917050 depth/1311868174.917050.png\n1311868174.967694 rgb/1311868174.967694.png 1311868174.952141 depth/1311868174.952141.png\n1311868174.999803 rgb/1311868174.999803.png 1311868174.988799 depth/1311868174.988799.png\n1311868175.031665 rgb/1311868175.031665.png 1311868175.020776 depth/1311868175.020776.png\n1311868175.067713 rgb/1311868175.067713.png 1311868175.048996 depth/1311868175.048996.png\n1311868175.099631 rgb/1311868175.099631.png 1311868175.085546 depth/1311868175.085546.png\n1311868175.131719 rgb/1311868175.131719.png 1311868175.118690 depth/1311868175.118690.png\n1311868175.167807 rgb/1311868175.167807.png 1311868175.151936 depth/1311868175.151936.png\n1311868175.199578 rgb/1311868175.199578.png 1311868175.187247 depth/1311868175.187247.png\n1311868175.231818 rgb/1311868175.231818.png 1311868175.216686 depth/1311868175.216686.png\n1311868175.267750 rgb/1311868175.267750.png 1311868175.254515 depth/1311868175.254515.png\n1311868175.299978 rgb/1311868175.299978.png 1311868175.288057 depth/1311868175.288057.png\n1311868175.331887 rgb/1311868175.331887.png 1311868175.320182 depth/1311868175.320182.png\n1311868175.367738 rgb/1311868175.367738.png 1311868175.351161 depth/1311868175.351161.png\n1311868175.400048 rgb/1311868175.400048.png 1311868175.387818 depth/1311868175.387818.png\n1311868175.431994 rgb/1311868175.431994.png 1311868175.421391 depth/1311868175.421391.png\n1311868175.467702 rgb/1311868175.467702.png 1311868175.449663 depth/1311868175.449663.png\n1311868175.499770 rgb/1311868175.499770.png 1311868175.487565 depth/1311868175.487565.png\n1311868175.531778 rgb/1311868175.531778.png 1311868175.519943 depth/1311868175.519943.png\n1311868175.567800 rgb/1311868175.567800.png 1311868175.550912 depth/1311868175.550912.png\n1311868175.599867 rgb/1311868175.599867.png 1311868175.587641 depth/1311868175.587641.png\n1311868175.631778 rgb/1311868175.631778.png 1311868175.619756 depth/1311868175.619756.png\n1311868175.667696 rgb/1311868175.667696.png 1311868175.649083 depth/1311868175.649083.png\n1311868175.699784 rgb/1311868175.699784.png 1311868175.684710 depth/1311868175.684710.png\n1311868175.731708 rgb/1311868175.731708.png 1311868175.719057 depth/1311868175.719057.png\n1311868175.767584 rgb/1311868175.767584.png 1311868175.750556 depth/1311868175.750556.png\n1311868175.799815 rgb/1311868175.799815.png 1311868175.788252 depth/1311868175.788252.png\n1311868175.831761 rgb/1311868175.831761.png 1311868175.817245 depth/1311868175.817245.png\n1311868175.867687 rgb/1311868175.867687.png 1311868175.850801 depth/1311868175.850801.png\n1311868175.899663 rgb/1311868175.899663.png 1311868175.887345 depth/1311868175.887345.png\n1311868175.931644 rgb/1311868175.931644.png 1311868175.917749 depth/1311868175.917749.png\n1311868175.967871 rgb/1311868175.967871.png 1311868175.955575 depth/1311868175.955575.png\n1311868175.999870 rgb/1311868175.999870.png 1311868175.988099 depth/1311868175.988099.png\n1311868176.032043 rgb/1311868176.032043.png 1311868176.020287 depth/1311868176.020287.png\n1311868176.067949 rgb/1311868176.067949.png 1311868176.055238 depth/1311868176.055238.png\n1311868176.099801 rgb/1311868176.099801.png 1311868176.086530 depth/1311868176.086530.png\n1311868176.131691 rgb/1311868176.131691.png 1311868176.119897 depth/1311868176.119897.png\n1311868176.167963 rgb/1311868176.167963.png 1311868176.154293 depth/1311868176.154293.png\n1311868176.199892 rgb/1311868176.199892.png 1311868176.188069 depth/1311868176.188069.png\n1311868176.231937 rgb/1311868176.231937.png 1311868176.216891 depth/1311868176.216891.png\n1311868176.267779 rgb/1311868176.267779.png 1311868176.254072 depth/1311868176.254072.png\n1311868176.299834 rgb/1311868176.299834.png 1311868176.286843 depth/1311868176.286843.png\n1311868176.331871 rgb/1311868176.331871.png 1311868176.319890 depth/1311868176.319890.png\n1311868176.367752 rgb/1311868176.367752.png 1311868176.354614 depth/1311868176.354614.png\n1311868176.399921 rgb/1311868176.399921.png 1311868176.384871 depth/1311868176.384871.png\n1311868176.431678 rgb/1311868176.431678.png 1311868176.420020 depth/1311868176.420020.png\n1311868176.467865 rgb/1311868176.467865.png 1311868176.457946 depth/1311868176.457946.png\n1311868176.499760 rgb/1311868176.499760.png 1311868176.487950 depth/1311868176.487950.png\n1311868176.531915 rgb/1311868176.531915.png 1311868176.519184 depth/1311868176.519184.png\n1311868176.567758 rgb/1311868176.567758.png 1311868176.554180 depth/1311868176.554180.png\n1311868176.602124 rgb/1311868176.602124.png 1311868176.588064 depth/1311868176.588064.png\n1311868176.631719 rgb/1311868176.631719.png 1311868176.618839 depth/1311868176.618839.png\n1311868176.667782 rgb/1311868176.667782.png 1311868176.655916 depth/1311868176.655916.png\n1311868176.699787 rgb/1311868176.699787.png 1311868176.688107 depth/1311868176.688107.png\n1311868176.731819 rgb/1311868176.731819.png 1311868176.718152 depth/1311868176.718152.png\n1311868176.767814 rgb/1311868176.767814.png 1311868176.753106 depth/1311868176.753106.png\n1311868176.799720 rgb/1311868176.799720.png 1311868176.787889 depth/1311868176.787889.png\n1311868176.831887 rgb/1311868176.831887.png 1311868176.818027 depth/1311868176.818027.png\n1311868176.867790 rgb/1311868176.867790.png 1311868176.854045 depth/1311868176.854045.png\n1311868176.899837 rgb/1311868176.899837.png 1311868176.887985 depth/1311868176.887985.png\n1311868176.931762 rgb/1311868176.931762.png 1311868176.917636 depth/1311868176.917636.png\n1311868176.967856 rgb/1311868176.967856.png 1311868176.957238 depth/1311868176.957238.png\n1311868176.999907 rgb/1311868176.999907.png 1311868176.988067 depth/1311868176.988067.png\n1311868177.031966 rgb/1311868177.031966.png 1311868177.019840 depth/1311868177.019840.png\n1311868177.067892 rgb/1311868177.067892.png 1311868177.053309 depth/1311868177.053309.png\n1311868177.099730 rgb/1311868177.099730.png 1311868177.089594 depth/1311868177.089594.png\n1311868177.131895 rgb/1311868177.131895.png 1311868177.117962 depth/1311868177.117962.png\n1311868177.168091 rgb/1311868177.168091.png 1311868177.155926 depth/1311868177.155926.png\n1311868177.199869 rgb/1311868177.199869.png 1311868177.188287 depth/1311868177.188287.png\n1311868177.231903 rgb/1311868177.231903.png 1311868177.224759 depth/1311868177.224759.png\n1311868177.267807 rgb/1311868177.267807.png 1311868177.255282 depth/1311868177.255282.png\n1311868177.299871 rgb/1311868177.299871.png 1311868177.285963 depth/1311868177.285963.png\n1311868177.331730 rgb/1311868177.331730.png 1311868177.322405 depth/1311868177.322405.png\n1311868177.367900 rgb/1311868177.367900.png 1311868177.353213 depth/1311868177.353213.png\n1311868177.399987 rgb/1311868177.399987.png 1311868177.387680 depth/1311868177.387680.png\n1311868177.431827 rgb/1311868177.431827.png 1311868177.422370 depth/1311868177.422370.png\n1311868177.467848 rgb/1311868177.467848.png 1311868177.454842 depth/1311868177.454842.png\n1311868177.499762 rgb/1311868177.499762.png 1311868177.486612 depth/1311868177.486612.png\n1311868177.531751 rgb/1311868177.531751.png 1311868177.521728 depth/1311868177.521728.png\n1311868177.567851 rgb/1311868177.567851.png 1311868177.553540 depth/1311868177.553540.png\n1311868177.599732 rgb/1311868177.599732.png 1311868177.588770 depth/1311868177.588770.png\n1311868177.632083 rgb/1311868177.632083.png 1311868177.622670 depth/1311868177.622670.png\n1311868177.667866 rgb/1311868177.667866.png 1311868177.654737 depth/1311868177.654737.png\n1311868177.699913 rgb/1311868177.699913.png 1311868177.689225 depth/1311868177.689225.png\n1311868177.731996 rgb/1311868177.731996.png 1311868177.722075 depth/1311868177.722075.png\n1311868177.767937 rgb/1311868177.767937.png 1311868177.756389 depth/1311868177.756389.png\n1311868177.799899 rgb/1311868177.799899.png 1311868177.785944 depth/1311868177.785944.png\n1311868177.832005 rgb/1311868177.832005.png 1311868177.823182 depth/1311868177.823182.png\n1311868177.867810 rgb/1311868177.867810.png 1311868177.853093 depth/1311868177.853093.png\n1311868177.899856 rgb/1311868177.899856.png 1311868177.888965 depth/1311868177.888965.png\n1311868177.931937 rgb/1311868177.931937.png 1311868177.922153 depth/1311868177.922153.png\n1311868177.967919 rgb/1311868177.967919.png 1311868177.956515 depth/1311868177.956515.png\n1311868178.000124 rgb/1311868178.000124.png 1311868177.988488 depth/1311868177.988488.png\n1311868178.031988 rgb/1311868178.031988.png 1311868178.023893 depth/1311868178.023893.png\n1311868178.068015 rgb/1311868178.068015.png 1311868178.056660 depth/1311868178.056660.png\n1311868178.100039 rgb/1311868178.100039.png 1311868178.088612 depth/1311868178.088612.png\n1311868178.131987 rgb/1311868178.131987.png 1311868178.123015 depth/1311868178.123015.png\n1311868178.167955 rgb/1311868178.167955.png 1311868178.154939 depth/1311868178.154939.png\n1311868178.199855 rgb/1311868178.199855.png 1311868178.188497 depth/1311868178.188497.png\n1311868178.231966 rgb/1311868178.231966.png 1311868178.223125 depth/1311868178.223125.png\n1311868178.267968 rgb/1311868178.267968.png 1311868178.256363 depth/1311868178.256363.png\n1311868178.299815 rgb/1311868178.299815.png 1311868178.287054 depth/1311868178.287054.png\n1311868178.332180 rgb/1311868178.332180.png 1311868178.326682 depth/1311868178.326682.png\n1311868178.367989 rgb/1311868178.367989.png 1311868178.353561 depth/1311868178.353561.png\n1311868178.400074 rgb/1311868178.400074.png 1311868178.388761 depth/1311868178.388761.png\n1311868178.432167 rgb/1311868178.432167.png 1311868178.421230 depth/1311868178.421230.png\n1311868178.467895 rgb/1311868178.467895.png 1311868178.454553 depth/1311868178.454553.png\n1311868178.500102 rgb/1311868178.500102.png 1311868178.491175 depth/1311868178.491175.png\n1311868178.531933 rgb/1311868178.531933.png 1311868178.521432 depth/1311868178.521432.png\n1311868178.567928 rgb/1311868178.567928.png 1311868178.554561 depth/1311868178.554561.png\n1311868178.600064 rgb/1311868178.600064.png 1311868178.593215 depth/1311868178.593215.png\n1311868178.632030 rgb/1311868178.632030.png 1311868178.623597 depth/1311868178.623597.png\n1311868178.668047 rgb/1311868178.668047.png 1311868178.654164 depth/1311868178.654164.png\n1311868178.699917 rgb/1311868178.699917.png 1311868178.694880 depth/1311868178.694880.png\n1311868178.731905 rgb/1311868178.731905.png 1311868178.721180 depth/1311868178.721180.png\n1311868178.767938 rgb/1311868178.767938.png 1311868178.755005 depth/1311868178.755005.png\n1311868178.799974 rgb/1311868178.799974.png 1311868178.789192 depth/1311868178.789192.png\n1311868178.831967 rgb/1311868178.831967.png 1311868178.826203 depth/1311868178.826203.png\n1311868178.867919 rgb/1311868178.867919.png 1311868178.855322 depth/1311868178.855322.png\n1311868178.900038 rgb/1311868178.900038.png 1311868178.891570 depth/1311868178.891570.png\n1311868178.932267 rgb/1311868178.932267.png 1311868178.926502 depth/1311868178.926502.png\n1311868178.967934 rgb/1311868178.967934.png 1311868178.953383 depth/1311868178.953383.png\n1311868179.000009 rgb/1311868179.000009.png 1311868178.991764 depth/1311868178.991764.png\n1311868179.032182 rgb/1311868179.032182.png 1311868179.024394 depth/1311868179.024394.png\n1311868179.067847 rgb/1311868179.067847.png 1311868179.054617 depth/1311868179.054617.png\n1311868179.100093 rgb/1311868179.100093.png 1311868179.092608 depth/1311868179.092608.png\n1311868179.132026 rgb/1311868179.132026.png 1311868179.123574 depth/1311868179.123574.png\n1311868179.167985 rgb/1311868179.167985.png 1311868179.153903 depth/1311868179.153903.png\n1311868179.200163 rgb/1311868179.200163.png 1311868179.191009 depth/1311868179.191009.png\n1311868179.232011 rgb/1311868179.232011.png 1311868179.222802 depth/1311868179.222802.png\n1311868179.268108 rgb/1311868179.268108.png 1311868179.253350 depth/1311868179.253350.png\n1311868179.300467 rgb/1311868179.300467.png 1311868179.292764 depth/1311868179.292764.png\n1311868179.333050 rgb/1311868179.333050.png 1311868179.324450 depth/1311868179.324450.png\n1311868179.368133 rgb/1311868179.368133.png 1311868179.354206 depth/1311868179.354206.png\n1311868179.400093 rgb/1311868179.400093.png 1311868179.392777 depth/1311868179.392777.png\n1311868179.432203 rgb/1311868179.432203.png 1311868179.423985 depth/1311868179.423985.png\n1311868179.467999 rgb/1311868179.467999.png 1311868179.458867 depth/1311868179.458867.png\n1311868179.500080 rgb/1311868179.500080.png 1311868179.494098 depth/1311868179.494098.png\n1311868179.532184 rgb/1311868179.532184.png 1311868179.523081 depth/1311868179.523081.png\n1311868179.567958 rgb/1311868179.567958.png 1311868179.556083 depth/1311868179.556083.png\n1311868179.600201 rgb/1311868179.600201.png 1311868179.594582 depth/1311868179.594582.png\n1311868179.632001 rgb/1311868179.632001.png 1311868179.622672 depth/1311868179.622672.png\n1311868179.668182 rgb/1311868179.668182.png 1311868179.659774 depth/1311868179.659774.png\n1311868179.700151 rgb/1311868179.700151.png 1311868179.692799 depth/1311868179.692799.png\n1311868179.732177 rgb/1311868179.732177.png 1311868179.722874 depth/1311868179.722874.png\n1311868179.768285 rgb/1311868179.768285.png 1311868179.758585 depth/1311868179.758585.png\n1311868179.800056 rgb/1311868179.800056.png 1311868179.790177 depth/1311868179.790177.png\n1311868179.832089 rgb/1311868179.832089.png 1311868179.822815 depth/1311868179.822815.png\n1311868179.867839 rgb/1311868179.867839.png 1311868179.857869 depth/1311868179.857869.png\n1311868179.899932 rgb/1311868179.899932.png 1311868179.890505 depth/1311868179.890505.png\n1311868179.932050 rgb/1311868179.932050.png 1311868179.921479 depth/1311868179.921479.png\n1311868179.968012 rgb/1311868179.968012.png 1311868179.957179 depth/1311868179.957179.png\n1311868179.999962 rgb/1311868179.999962.png 1311868179.989437 depth/1311868179.989437.png\n1311868180.031945 rgb/1311868180.031945.png 1311868180.021938 depth/1311868180.021938.png\n1311868180.068076 rgb/1311868180.068076.png 1311868180.057618 depth/1311868180.057618.png\n1311868180.100092 rgb/1311868180.100092.png 1311868180.090030 depth/1311868180.090030.png\n1311868180.131924 rgb/1311868180.131924.png 1311868180.121229 depth/1311868180.121229.png\n1311868180.168096 rgb/1311868180.168096.png 1311868180.157172 depth/1311868180.157172.png\n1311868180.200023 rgb/1311868180.200023.png 1311868180.190922 depth/1311868180.190922.png\n1311868180.232155 rgb/1311868180.232155.png 1311868180.221475 depth/1311868180.221475.png\n1311868180.268004 rgb/1311868180.268004.png 1311868180.257830 depth/1311868180.257830.png\n1311868180.299978 rgb/1311868180.299978.png 1311868180.289335 depth/1311868180.289335.png\n1311868180.331912 rgb/1311868180.331912.png 1311868180.321483 depth/1311868180.321483.png\n1311868180.368101 rgb/1311868180.368101.png 1311868180.357148 depth/1311868180.357148.png\n1311868180.400081 rgb/1311868180.400081.png 1311868180.389488 depth/1311868180.389488.png\n1311868180.432000 rgb/1311868180.432000.png 1311868180.421520 depth/1311868180.421520.png\n1311868180.468133 rgb/1311868180.468133.png 1311868180.457275 depth/1311868180.457275.png\n1311868180.500082 rgb/1311868180.500082.png 1311868180.489377 depth/1311868180.489377.png\n1311868180.531936 rgb/1311868180.531936.png 1311868180.521462 depth/1311868180.521462.png\n1311868180.568027 rgb/1311868180.568027.png 1311868180.557221 depth/1311868180.557221.png\n1311868180.600047 rgb/1311868180.600047.png 1311868180.590522 depth/1311868180.590522.png\n1311868180.632105 rgb/1311868180.632105.png 1311868180.621305 depth/1311868180.621305.png\n1311868180.668185 rgb/1311868180.668185.png 1311868180.658623 depth/1311868180.658623.png\n1311868180.700174 rgb/1311868180.700174.png 1311868180.690541 depth/1311868180.690541.png\n1311868180.732090 rgb/1311868180.732090.png 1311868180.722995 depth/1311868180.722995.png\n1311868180.768172 rgb/1311868180.768172.png 1311868180.758766 depth/1311868180.758766.png\n1311868180.800199 rgb/1311868180.800199.png 1311868180.792653 depth/1311868180.792653.png\n1311868180.832010 rgb/1311868180.832010.png 1311868180.822029 depth/1311868180.822029.png\n1311868180.867980 rgb/1311868180.867980.png 1311868180.857260 depth/1311868180.857260.png\n1311868180.899974 rgb/1311868180.899974.png 1311868180.889509 depth/1311868180.889509.png\n1311868180.932135 rgb/1311868180.932135.png 1311868180.925219 depth/1311868180.925219.png\n1311868180.968026 rgb/1311868180.968026.png 1311868180.957367 depth/1311868180.957367.png\n1311868181.000013 rgb/1311868181.000013.png 1311868180.989517 depth/1311868180.989517.png\n1311868181.032168 rgb/1311868181.032168.png 1311868181.025444 depth/1311868181.025444.png\n1311868181.068183 rgb/1311868181.068183.png 1311868181.059147 depth/1311868181.059147.png\n1311868181.100120 rgb/1311868181.100120.png 1311868181.090930 depth/1311868181.090930.png\n1311868181.132035 rgb/1311868181.132035.png 1311868181.125471 depth/1311868181.125471.png\n1311868181.168020 rgb/1311868181.168020.png 1311868181.157365 depth/1311868181.157365.png\n1311868181.200040 rgb/1311868181.200040.png 1311868181.189422 depth/1311868181.189422.png\n1311868181.232080 rgb/1311868181.232080.png 1311868181.225265 depth/1311868181.225265.png\n1311868181.268006 rgb/1311868181.268006.png 1311868181.257693 depth/1311868181.257693.png\n1311868181.300111 rgb/1311868181.300111.png 1311868181.290158 depth/1311868181.290158.png\n1311868181.332051 rgb/1311868181.332051.png 1311868181.325603 depth/1311868181.325603.png\n1311868181.367997 rgb/1311868181.367997.png 1311868181.357529 depth/1311868181.357529.png\n1311868181.400094 rgb/1311868181.400094.png 1311868181.390080 depth/1311868181.390080.png\n1311868181.432419 rgb/1311868181.432419.png 1311868181.427528 depth/1311868181.427528.png\n1311868181.468024 rgb/1311868181.468024.png 1311868181.457676 depth/1311868181.457676.png\n1311868181.500288 rgb/1311868181.500288.png 1311868181.490154 depth/1311868181.490154.png\n1311868181.532183 rgb/1311868181.532183.png 1311868181.526157 depth/1311868181.526157.png\n1311868181.568153 rgb/1311868181.568153.png 1311868181.560894 depth/1311868181.560894.png\n1311868181.600115 rgb/1311868181.600115.png 1311868181.590195 depth/1311868181.590195.png\n1311868181.632435 rgb/1311868181.632435.png 1311868181.625858 depth/1311868181.625858.png\n1311868181.668011 rgb/1311868181.668011.png 1311868181.657364 depth/1311868181.657364.png\n1311868181.700024 rgb/1311868181.700024.png 1311868181.689655 depth/1311868181.689655.png\n1311868181.732563 rgb/1311868181.732563.png 1311868181.725345 depth/1311868181.725345.png\n1311868181.768063 rgb/1311868181.768063.png 1311868181.758495 depth/1311868181.758495.png\n1311868181.800057 rgb/1311868181.800057.png 1311868181.790125 depth/1311868181.790125.png\n1311868181.832157 rgb/1311868181.832157.png 1311868181.825364 depth/1311868181.825364.png\n1311868181.868146 rgb/1311868181.868146.png 1311868181.857557 depth/1311868181.857557.png\n1311868181.900215 rgb/1311868181.900215.png 1311868181.892701 depth/1311868181.892701.png\n1311868181.932068 rgb/1311868181.932068.png 1311868181.925316 depth/1311868181.925316.png\n1311868181.968208 rgb/1311868181.968208.png 1311868181.959762 depth/1311868181.959762.png\n1311868182.000232 rgb/1311868182.000232.png 1311868181.992505 depth/1311868181.992505.png\n1311868182.032194 rgb/1311868182.032194.png 1311868182.027831 depth/1311868182.027831.png\n1311868182.068176 rgb/1311868182.068176.png 1311868182.057492 depth/1311868182.057492.png\n1311868182.100226 rgb/1311868182.100226.png 1311868182.090848 depth/1311868182.090848.png\n1311868182.136196 rgb/1311868182.136196.png 1311868182.125663 depth/1311868182.125663.png\n1311868182.168077 rgb/1311868182.168077.png 1311868182.158087 depth/1311868182.158087.png\n1311868182.200278 rgb/1311868182.200278.png 1311868182.193465 depth/1311868182.193465.png\n1311868182.236167 rgb/1311868182.236167.png 1311868182.227644 depth/1311868182.227644.png\n1311868182.268066 rgb/1311868182.268066.png 1311868182.257557 depth/1311868182.257557.png\n1311868182.300234 rgb/1311868182.300234.png 1311868182.293645 depth/1311868182.293645.png\n1311868182.336153 rgb/1311868182.336153.png 1311868182.325330 depth/1311868182.325330.png\n1311868182.368183 rgb/1311868182.368183.png 1311868182.360580 depth/1311868182.360580.png\n1311868182.400284 rgb/1311868182.400284.png 1311868182.393420 depth/1311868182.393420.png\n1311868182.436053 rgb/1311868182.436053.png 1311868182.425586 depth/1311868182.425586.png\n1311868182.468090 rgb/1311868182.468090.png 1311868182.459061 depth/1311868182.459061.png\n1311868182.500921 rgb/1311868182.500921.png 1311868182.496222 depth/1311868182.496222.png\n1311868182.536127 rgb/1311868182.536127.png 1311868182.525833 depth/1311868182.525833.png\n1311868182.568033 rgb/1311868182.568033.png 1311868182.557951 depth/1311868182.557951.png\n1311868182.600295 rgb/1311868182.600295.png 1311868182.593603 depth/1311868182.593603.png\n1311868182.636312 rgb/1311868182.636312.png 1311868182.625359 depth/1311868182.625359.png\n1311868182.668039 rgb/1311868182.668039.png 1311868182.657654 depth/1311868182.657654.png\n1311868182.700341 rgb/1311868182.700341.png 1311868182.693647 depth/1311868182.693647.png\n1311868182.736220 rgb/1311868182.736220.png 1311868182.726508 depth/1311868182.726508.png\n1311868182.768253 rgb/1311868182.768253.png 1311868182.759036 depth/1311868182.759036.png\n1311868182.800181 rgb/1311868182.800181.png 1311868182.796353 depth/1311868182.796353.png\n1311868182.836155 rgb/1311868182.836155.png 1311868182.825316 depth/1311868182.825316.png\n1311868182.868215 rgb/1311868182.868215.png 1311868182.857765 depth/1311868182.857765.png\n1311868182.900229 rgb/1311868182.900229.png 1311868182.895733 depth/1311868182.895733.png\n1311868182.936274 rgb/1311868182.936274.png 1311868182.925415 depth/1311868182.925415.png\n1311868182.968092 rgb/1311868182.968092.png 1311868182.958230 depth/1311868182.958230.png\n1311868183.000259 rgb/1311868183.000259.png 1311868182.994413 depth/1311868182.994413.png\n1311868183.036254 rgb/1311868183.036254.png 1311868183.028182 depth/1311868183.028182.png\n1311868183.068333 rgb/1311868183.068333.png 1311868183.059929 depth/1311868183.059929.png\n1311868183.100611 rgb/1311868183.100611.png 1311868183.094902 depth/1311868183.094902.png\n1311868183.136176 rgb/1311868183.136176.png 1311868183.125358 depth/1311868183.125358.png\n1311868183.168211 rgb/1311868183.168211.png 1311868183.158526 depth/1311868183.158526.png\n1311868183.200276 rgb/1311868183.200276.png 1311868183.193940 depth/1311868183.193940.png\n1311868183.236295 rgb/1311868183.236295.png 1311868183.226777 depth/1311868183.226777.png\n1311868183.268380 rgb/1311868183.268380.png 1311868183.258677 depth/1311868183.258677.png\n1311868183.300363 rgb/1311868183.300363.png 1311868183.294638 depth/1311868183.294638.png\n1311868183.336308 rgb/1311868183.336308.png 1311868183.325625 depth/1311868183.325625.png\n1311868183.368469 rgb/1311868183.368469.png 1311868183.362204 depth/1311868183.362204.png\n1311868183.400232 rgb/1311868183.400232.png 1311868183.393435 depth/1311868183.393435.png\n1311868183.436153 rgb/1311868183.436153.png 1311868183.427013 depth/1311868183.427013.png\n1311868183.468217 rgb/1311868183.468217.png 1311868183.462872 depth/1311868183.462872.png\n1311868183.500255 rgb/1311868183.500255.png 1311868183.494510 depth/1311868183.494510.png\n1311868183.536275 rgb/1311868183.536275.png 1311868183.526761 depth/1311868183.526761.png\n1311868183.568369 rgb/1311868183.568369.png 1311868183.561686 depth/1311868183.561686.png\n1311868183.600217 rgb/1311868183.600217.png 1311868183.593533 depth/1311868183.593533.png\n1311868183.636216 rgb/1311868183.636216.png 1311868183.626579 depth/1311868183.626579.png\n1311868183.668587 rgb/1311868183.668587.png 1311868183.663689 depth/1311868183.663689.png\n1311868183.700230 rgb/1311868183.700230.png 1311868183.693292 depth/1311868183.693292.png\n1311868183.736414 rgb/1311868183.736414.png 1311868183.725733 depth/1311868183.725733.png\n1311868183.768221 rgb/1311868183.768221.png 1311868183.762136 depth/1311868183.762136.png\n1311868183.800370 rgb/1311868183.800370.png 1311868183.793340 depth/1311868183.793340.png\n1311868183.836230 rgb/1311868183.836230.png 1311868183.825722 depth/1311868183.825722.png\n1311868183.868506 rgb/1311868183.868506.png 1311868183.861495 depth/1311868183.861495.png\n1311868183.900249 rgb/1311868183.900249.png 1311868183.895185 depth/1311868183.895185.png\n1311868183.936316 rgb/1311868183.936316.png 1311868183.925453 depth/1311868183.925453.png\n1311868183.968498 rgb/1311868183.968498.png 1311868183.964203 depth/1311868183.964203.png\n1311868184.000440 rgb/1311868184.000440.png 1311868183.998854 depth/1311868183.998854.png\n1311868184.036316 rgb/1311868184.036316.png 1311868184.029638 depth/1311868184.029638.png\n1311868184.070267 rgb/1311868184.070267.png 1311868184.065428 depth/1311868184.065428.png\n1311868184.100684 rgb/1311868184.100684.png 1311868184.097360 depth/1311868184.097360.png\n1311868184.136827 rgb/1311868184.136827.png 1311868184.131161 depth/1311868184.131161.png\n1311868184.169015 rgb/1311868184.169015.png 1311868184.164337 depth/1311868184.164337.png\n1311868184.200464 rgb/1311868184.200464.png 1311868184.194772 depth/1311868184.194772.png\n1311868184.236434 rgb/1311868184.236434.png 1311868184.227431 depth/1311868184.227431.png\n1311868184.268504 rgb/1311868184.268504.png 1311868184.265642 depth/1311868184.265642.png\n1311868184.300643 rgb/1311868184.300643.png 1311868184.294755 depth/1311868184.294755.png\n1311868184.336293 rgb/1311868184.336293.png 1311868184.325312 depth/1311868184.325312.png\n1311868184.368210 rgb/1311868184.368210.png 1311868184.366284 depth/1311868184.366284.png\n1311868184.400303 rgb/1311868184.400303.png 1311868184.393954 depth/1311868184.393954.png\n1311868184.436272 rgb/1311868184.436272.png 1311868184.426497 depth/1311868184.426497.png\n1311868184.468412 rgb/1311868184.468412.png 1311868184.464418 depth/1311868184.464418.png\n1311868184.500438 rgb/1311868184.500438.png 1311868184.497646 depth/1311868184.497646.png\n1311868184.536326 rgb/1311868184.536326.png 1311868184.528277 depth/1311868184.528277.png\n1311868184.568437 rgb/1311868184.568437.png 1311868184.561422 depth/1311868184.561422.png\n1311868184.600381 rgb/1311868184.600381.png 1311868184.594532 depth/1311868184.594532.png\n1311868184.636350 rgb/1311868184.636350.png 1311868184.632774 depth/1311868184.632774.png\n1311868184.668352 rgb/1311868184.668352.png 1311868184.664162 depth/1311868184.664162.png\n1311868184.700710 rgb/1311868184.700710.png 1311868184.693635 depth/1311868184.693635.png\n1311868184.736501 rgb/1311868184.736501.png 1311868184.731115 depth/1311868184.731115.png\n1311868184.768456 rgb/1311868184.768456.png 1311868184.762298 depth/1311868184.762298.png\n1311868184.800366 rgb/1311868184.800366.png 1311868184.796163 depth/1311868184.796163.png\n1311868184.836324 rgb/1311868184.836324.png 1311868184.833854 depth/1311868184.833854.png\n1311868184.868735 rgb/1311868184.868735.png 1311868184.863723 depth/1311868184.863723.png\n1311868184.900445 rgb/1311868184.900445.png 1311868184.894504 depth/1311868184.894504.png\n1311868184.936308 rgb/1311868184.936308.png 1311868184.929521 depth/1311868184.929521.png\n1311868184.968436 rgb/1311868184.968436.png 1311868184.964801 depth/1311868184.964801.png\n1311868185.000422 rgb/1311868185.000422.png 1311868184.997771 depth/1311868184.997771.png\n1311868185.036432 rgb/1311868185.036432.png 1311868185.032688 depth/1311868185.032688.png\n1311868185.068440 rgb/1311868185.068440.png 1311868185.065252 depth/1311868185.065252.png\n1311868185.100898 rgb/1311868185.100898.png 1311868185.094927 depth/1311868185.094927.png\n1311868185.136538 rgb/1311868185.136538.png 1311868185.131256 depth/1311868185.131256.png\n1311868185.168559 rgb/1311868185.168559.png 1311868185.163261 depth/1311868185.163261.png\n1311868185.200754 rgb/1311868185.200754.png 1311868185.195260 depth/1311868185.195260.png\n1311868185.236390 rgb/1311868185.236390.png 1311868185.230718 depth/1311868185.230718.png\n1311868185.268543 rgb/1311868185.268543.png 1311868185.261566 depth/1311868185.261566.png\n1311868185.300484 rgb/1311868185.300484.png 1311868185.295784 depth/1311868185.295784.png\n1311868185.337903 rgb/1311868185.337903.png 1311868185.330870 depth/1311868185.330870.png\n1311868185.368510 rgb/1311868185.368510.png 1311868185.365297 depth/1311868185.365297.png\n1311868185.401199 rgb/1311868185.401199.png 1311868185.395355 depth/1311868185.395355.png\n1311868185.436438 rgb/1311868185.436438.png 1311868185.430442 depth/1311868185.430442.png\n1311868185.468575 rgb/1311868185.468575.png 1311868185.462286 depth/1311868185.462286.png\n1311868185.500443 rgb/1311868185.500443.png 1311868185.498438 depth/1311868185.498438.png\n1311868185.536414 rgb/1311868185.536414.png 1311868185.529876 depth/1311868185.529876.png\n1311868185.568460 rgb/1311868185.568460.png 1311868185.561420 depth/1311868185.561420.png\n1311868185.600364 rgb/1311868185.600364.png 1311868185.593407 depth/1311868185.593407.png\n1311868185.636409 rgb/1311868185.636409.png 1311868185.631497 depth/1311868185.631497.png\n1311868185.668624 rgb/1311868185.668624.png 1311868185.664412 depth/1311868185.664412.png\n1311868185.701972 rgb/1311868185.701972.png 1311868185.696702 depth/1311868185.696702.png\n1311868185.736700 rgb/1311868185.736700.png 1311868185.729373 depth/1311868185.729373.png\n1311868185.768630 rgb/1311868185.768630.png 1311868185.761504 depth/1311868185.761504.png\n1311868185.800441 rgb/1311868185.800441.png 1311868185.797812 depth/1311868185.797812.png\n1311868185.836824 rgb/1311868185.836824.png 1311868185.831964 depth/1311868185.831964.png\n1311868185.868447 rgb/1311868185.868447.png 1311868185.865112 depth/1311868185.865112.png\n1311868185.900384 rgb/1311868185.900384.png 1311868185.900213 depth/1311868185.900213.png\n1311868185.936471 rgb/1311868185.936471.png 1311868185.930809 depth/1311868185.930809.png\n1311868185.968391 rgb/1311868185.968391.png 1311868185.962781 depth/1311868185.962781.png\n1311868186.000413 rgb/1311868186.000413.png 1311868186.000459 depth/1311868186.000459.png\n1311868186.036453 rgb/1311868186.036453.png 1311868186.029395 depth/1311868186.029395.png\n1311868186.068672 rgb/1311868186.068672.png 1311868186.062642 depth/1311868186.062642.png\n1311868186.103248 rgb/1311868186.103248.png 1311868186.103255 depth/1311868186.103255.png\n1311868186.136633 rgb/1311868186.136633.png 1311868186.131039 depth/1311868186.131039.png\n1311868186.168524 rgb/1311868186.168524.png 1311868186.162711 depth/1311868186.162711.png\n1311868186.200391 rgb/1311868186.200391.png 1311868186.198710 depth/1311868186.198710.png\n1311868186.237659 rgb/1311868186.237659.png 1311868186.231643 depth/1311868186.231643.png\n1311868186.268650 rgb/1311868186.268650.png 1311868186.263250 depth/1311868186.263250.png\n1311868186.300401 rgb/1311868186.300401.png 1311868186.297487 depth/1311868186.297487.png\n1311868186.336402 rgb/1311868186.336402.png 1311868186.332293 depth/1311868186.332293.png\n1311868186.368410 rgb/1311868186.368410.png 1311868186.364448 depth/1311868186.364448.png\n1311868186.400544 rgb/1311868186.400544.png 1311868186.400205 depth/1311868186.400205.png\n1311868186.436523 rgb/1311868186.436523.png 1311868186.431456 depth/1311868186.431456.png\n1311868186.468526 rgb/1311868186.468526.png 1311868186.465585 depth/1311868186.465585.png\n1311868186.500490 rgb/1311868186.500490.png 1311868186.498497 depth/1311868186.498497.png\n1311868186.537052 rgb/1311868186.537052.png 1311868186.529775 depth/1311868186.529775.png\n1311868186.568549 rgb/1311868186.568549.png 1311868186.565656 depth/1311868186.565656.png\n1311868186.600576 rgb/1311868186.600576.png 1311868186.597659 depth/1311868186.597659.png\n1311868186.636497 rgb/1311868186.636497.png 1311868186.632110 depth/1311868186.632110.png\n1311868186.668623 rgb/1311868186.668623.png 1311868186.665093 depth/1311868186.665093.png\n1311868186.702517 rgb/1311868186.702517.png 1311868186.702525 depth/1311868186.702525.png\n1311868186.736720 rgb/1311868186.736720.png 1311868186.730707 depth/1311868186.730707.png\n1311868186.768504 rgb/1311868186.768504.png 1311868186.764423 depth/1311868186.764423.png\n1311868186.800524 rgb/1311868186.800524.png 1311868186.799103 depth/1311868186.799103.png\n1311868186.836721 rgb/1311868186.836721.png 1311868186.832462 depth/1311868186.832462.png\n1311868186.869317 rgb/1311868186.869317.png 1311868186.867740 depth/1311868186.867740.png\n1311868186.900515 rgb/1311868186.900515.png 1311868186.900525 depth/1311868186.900525.png\n1311868186.936400 rgb/1311868186.936400.png 1311868186.930682 depth/1311868186.930682.png\n1311868186.968636 rgb/1311868186.968636.png 1311868186.963995 depth/1311868186.963995.png\n1311868187.000505 rgb/1311868187.000505.png 1311868186.997592 depth/1311868186.997592.png\n1311868187.036707 rgb/1311868187.036707.png 1311868187.032681 depth/1311868187.032681.png\n1311868187.068458 rgb/1311868187.068458.png 1311868187.068252 depth/1311868187.068252.png\n1311868187.101696 rgb/1311868187.101696.png 1311868187.101780 depth/1311868187.101780.png\n1311868187.136587 rgb/1311868187.136587.png 1311868187.129856 depth/1311868187.129856.png\n1311868187.169000 rgb/1311868187.169000.png 1311868187.169019 depth/1311868187.169019.png\n1311868187.201269 rgb/1311868187.201269.png 1311868187.201451 depth/1311868187.201451.png\n1311868187.236433 rgb/1311868187.236433.png 1311868187.229725 depth/1311868187.229725.png\n1311868187.268822 rgb/1311868187.268822.png 1311868187.267911 depth/1311868187.267911.png\n1311868187.300515 rgb/1311868187.300515.png 1311868187.297598 depth/1311868187.297598.png\n1311868187.336611 rgb/1311868187.336611.png 1311868187.329539 depth/1311868187.329539.png\n1311868187.368415 rgb/1311868187.368415.png 1311868187.366889 depth/1311868187.366889.png\n1311868187.400493 rgb/1311868187.400493.png 1311868187.398190 depth/1311868187.398190.png\n1311868187.436706 rgb/1311868187.436706.png 1311868187.429671 depth/1311868187.429671.png\n1311868187.468568 rgb/1311868187.468568.png 1311868187.466043 depth/1311868187.466043.png\n1311868187.500548 rgb/1311868187.500548.png 1311868187.499103 depth/1311868187.499103.png\n1311868187.537564 rgb/1311868187.537564.png 1311868187.533630 depth/1311868187.533630.png\n1311868187.568523 rgb/1311868187.568523.png 1311868187.567265 depth/1311868187.567265.png\n1311868187.600502 rgb/1311868187.600502.png 1311868187.599855 depth/1311868187.599855.png\n1311868187.636477 rgb/1311868187.636477.png 1311868187.630800 depth/1311868187.630800.png\n1311868187.668730 rgb/1311868187.668730.png 1311868187.668744 depth/1311868187.668744.png\n1311868187.700555 rgb/1311868187.700555.png 1311868187.702510 depth/1311868187.702510.png\n1311868187.736522 rgb/1311868187.736522.png 1311868187.730639 depth/1311868187.730639.png\n1311868187.768746 rgb/1311868187.768746.png 1311868187.765606 depth/1311868187.765606.png\n1311868187.800538 rgb/1311868187.800538.png 1311868187.797602 depth/1311868187.797602.png\n1311868187.837466 rgb/1311868187.837466.png 1311868187.831569 depth/1311868187.831569.png\n1311868187.868577 rgb/1311868187.868577.png 1311868187.868610 depth/1311868187.868610.png\n1311868187.900542 rgb/1311868187.900542.png 1311868187.897895 depth/1311868187.897895.png\n1311868187.936595 rgb/1311868187.936595.png 1311868187.930750 depth/1311868187.930750.png\n1311868187.968459 rgb/1311868187.968459.png 1311868187.965630 depth/1311868187.965630.png\n1311868188.000735 rgb/1311868188.000735.png 1311868187.999806 depth/1311868187.999806.png\n1311868188.036686 rgb/1311868188.036686.png 1311868188.032674 depth/1311868188.032674.png\n1311868188.068520 rgb/1311868188.068520.png 1311868188.065787 depth/1311868188.065787.png\n1311868188.100428 rgb/1311868188.100428.png 1311868188.099538 depth/1311868188.099538.png\n1311868188.136705 rgb/1311868188.136705.png 1311868188.129752 depth/1311868188.129752.png\n1311868188.169752 rgb/1311868188.169752.png 1311868188.169761 depth/1311868188.169761.png\n1311868188.200610 rgb/1311868188.200610.png 1311868188.198653 depth/1311868188.198653.png\n1311868188.236529 rgb/1311868188.236529.png 1311868188.231993 depth/1311868188.231993.png\n1311868188.268577 rgb/1311868188.268577.png 1311868188.268589 depth/1311868188.268589.png\n1311868188.300900 rgb/1311868188.300900.png 1311868188.300915 depth/1311868188.300915.png\n1311868188.336811 rgb/1311868188.336811.png 1311868188.336856 depth/1311868188.336856.png\n1311868188.368537 rgb/1311868188.368537.png 1311868188.368551 depth/1311868188.368551.png\n1311868188.400512 rgb/1311868188.400512.png 1311868188.397902 depth/1311868188.397902.png\n1311868188.437067 rgb/1311868188.437067.png 1311868188.437076 depth/1311868188.437076.png\n1311868188.468574 rgb/1311868188.468574.png 1311868188.466426 depth/1311868188.466426.png\n1311868188.502489 rgb/1311868188.502489.png 1311868188.502757 depth/1311868188.502757.png\n1311868188.537539 rgb/1311868188.537539.png 1311868188.537698 depth/1311868188.537698.png\n1311868188.568686 rgb/1311868188.568686.png 1311868188.565863 depth/1311868188.565863.png\n1311868188.601444 rgb/1311868188.601444.png 1311868188.601456 depth/1311868188.601456.png\n1311868188.637504 rgb/1311868188.637504.png 1311868188.637522 depth/1311868188.637522.png\n1311868188.668666 rgb/1311868188.668666.png 1311868188.666127 depth/1311868188.666127.png\n1311868188.703460 rgb/1311868188.703460.png 1311868188.698743 depth/1311868188.698743.png\n1311868188.736639 rgb/1311868188.736639.png 1311868188.736650 depth/1311868188.736650.png\n1311868188.768663 rgb/1311868188.768663.png 1311868188.766731 depth/1311868188.766731.png\n1311868188.800670 rgb/1311868188.800670.png 1311868188.799224 depth/1311868188.799224.png\n1311868188.836521 rgb/1311868188.836521.png 1311868188.834136 depth/1311868188.834136.png\n1311868188.868469 rgb/1311868188.868469.png 1311868188.868490 depth/1311868188.868490.png\n1311868188.900697 rgb/1311868188.900697.png 1311868188.897980 depth/1311868188.897980.png\n1311868188.936521 rgb/1311868188.936521.png 1311868188.936530 depth/1311868188.936530.png\n1311868188.968696 rgb/1311868188.968696.png 1311868188.965787 depth/1311868188.965787.png\n1311868189.000574 rgb/1311868189.000574.png 1311868188.998315 depth/1311868188.998315.png\n1311868189.036870 rgb/1311868189.036870.png 1311868189.042396 depth/1311868189.042396.png\n1311868189.068620 rgb/1311868189.068620.png 1311868189.067516 depth/1311868189.067516.png\n1311868189.100649 rgb/1311868189.100649.png 1311868189.097816 depth/1311868189.097816.png\n1311868189.136620 rgb/1311868189.136620.png 1311868189.136023 depth/1311868189.136023.png\n1311868189.168589 rgb/1311868189.168589.png 1311868189.167471 depth/1311868189.167471.png\n1311868189.201174 rgb/1311868189.201174.png 1311868189.198871 depth/1311868189.198871.png\n1311868189.238292 rgb/1311868189.238292.png 1311868189.244009 depth/1311868189.244009.png\n1311868189.268669 rgb/1311868189.268669.png 1311868189.266412 depth/1311868189.266412.png\n1311868189.302276 rgb/1311868189.302276.png 1311868189.302764 depth/1311868189.302764.png\n1311868189.337870 rgb/1311868189.337870.png 1311868189.335967 depth/1311868189.335967.png\n1311868189.368446 rgb/1311868189.368446.png 1311868189.367497 depth/1311868189.367497.png\n1311868189.400547 rgb/1311868189.400547.png 1311868189.398091 depth/1311868189.398091.png\n1311868189.436651 rgb/1311868189.436651.png 1311868189.433995 depth/1311868189.433995.png\n1311868189.468797 rgb/1311868189.468797.png 1311868189.468848 depth/1311868189.468848.png\n1311868189.500573 rgb/1311868189.500573.png 1311868189.499832 depth/1311868189.499832.png\n1311868189.536633 rgb/1311868189.536633.png 1311868189.535532 depth/1311868189.535532.png\n1311868189.568724 rgb/1311868189.568724.png 1311868189.566072 depth/1311868189.566072.png\n1311868189.601920 rgb/1311868189.601920.png 1311868189.601927 depth/1311868189.601927.png\n1311868189.636729 rgb/1311868189.636729.png 1311868189.636736 depth/1311868189.636736.png\n1311868189.668663 rgb/1311868189.668663.png 1311868189.666056 depth/1311868189.666056.png\n1311868189.704376 rgb/1311868189.704376.png 1311868189.704390 depth/1311868189.704390.png\n1311868189.736593 rgb/1311868189.736593.png 1311868189.733822 depth/1311868189.733822.png\n1311868189.768868 rgb/1311868189.768868.png 1311868189.765987 depth/1311868189.765987.png\n1311868189.802939 rgb/1311868189.802939.png 1311868189.802943 depth/1311868189.802943.png\n1311868189.836562 rgb/1311868189.836562.png 1311868189.835567 depth/1311868189.835567.png\n1311868189.868685 rgb/1311868189.868685.png 1311868189.865810 depth/1311868189.865810.png\n1311868189.902037 rgb/1311868189.902037.png 1311868189.902057 depth/1311868189.902057.png\n1311868189.936714 rgb/1311868189.936714.png 1311868189.934126 depth/1311868189.934126.png\n1311868189.968616 rgb/1311868189.968616.png 1311868189.966738 depth/1311868189.966738.png\n1311868190.002005 rgb/1311868190.002005.png 1311868190.002015 depth/1311868190.002015.png\n1311868190.036745 rgb/1311868190.036745.png 1311868190.033893 depth/1311868190.033893.png\n1311868190.068604 rgb/1311868190.068604.png 1311868190.065911 depth/1311868190.065911.png\n1311868190.104099 rgb/1311868190.104099.png 1311868190.104109 depth/1311868190.104109.png\n1311868190.136685 rgb/1311868190.136685.png 1311868190.133886 depth/1311868190.133886.png\n1311868190.168751 rgb/1311868190.168751.png 1311868190.166060 depth/1311868190.166060.png\n1311868190.202446 rgb/1311868190.202446.png 1311868190.202456 depth/1311868190.202456.png\n1311868190.236836 rgb/1311868190.236836.png 1311868190.233912 depth/1311868190.233912.png\n1311868190.268616 rgb/1311868190.268616.png 1311868190.268216 depth/1311868190.268216.png\n1311868190.302512 rgb/1311868190.302512.png 1311868190.302524 depth/1311868190.302524.png\n1311868190.336668 rgb/1311868190.336668.png 1311868190.334219 depth/1311868190.334219.png\n1311868190.369230 rgb/1311868190.369230.png 1311868190.366015 depth/1311868190.366015.png\n1311868190.401976 rgb/1311868190.401976.png 1311868190.401989 depth/1311868190.401989.png\n1311868190.436649 rgb/1311868190.436649.png 1311868190.433995 depth/1311868190.433995.png\n1311868190.468862 rgb/1311868190.468862.png 1311868190.466043 depth/1311868190.466043.png\n1311868190.503067 rgb/1311868190.503067.png 1311868190.503079 depth/1311868190.503079.png\n1311868190.536577 rgb/1311868190.536577.png 1311868190.535552 depth/1311868190.535552.png\n1311868190.568647 rgb/1311868190.568647.png 1311868190.567335 depth/1311868190.567335.png\n1311868190.604416 rgb/1311868190.604416.png 1311868190.604442 depth/1311868190.604442.png\n1311868190.636584 rgb/1311868190.636584.png 1311868190.634777 depth/1311868190.634777.png\n1311868190.668720 rgb/1311868190.668720.png 1311868190.665967 depth/1311868190.665967.png\n1311868190.708899 rgb/1311868190.708899.png 1311868190.706805 depth/1311868190.706805.png\n1311868190.736730 rgb/1311868190.736730.png 1311868190.735686 depth/1311868190.735686.png\n1311868190.771375 rgb/1311868190.771375.png 1311868190.771383 depth/1311868190.771383.png\n1311868190.802394 rgb/1311868190.802394.png 1311868190.802404 depth/1311868190.802404.png\n1311868190.836629 rgb/1311868190.836629.png 1311868190.834340 depth/1311868190.834340.png\n1311868190.870368 rgb/1311868190.870368.png 1311868190.870372 depth/1311868190.870372.png\n1311868190.902257 rgb/1311868190.902257.png 1311868190.902535 depth/1311868190.902535.png\n1311868190.936594 rgb/1311868190.936594.png 1311868190.934315 depth/1311868190.934315.png\n1311868190.970309 rgb/1311868190.970309.png 1311868190.970320 depth/1311868190.970320.png\n1311868191.004252 rgb/1311868191.004252.png 1311868191.004259 depth/1311868191.004259.png\n1311868191.036646 rgb/1311868191.036646.png 1311868191.034135 depth/1311868191.034135.png\n1311868191.074967 rgb/1311868191.074967.png 1311868191.074973 depth/1311868191.074973.png\n1311868191.102905 rgb/1311868191.102905.png 1311868191.102919 depth/1311868191.102919.png\n1311868191.136667 rgb/1311868191.136667.png 1311868191.134645 depth/1311868191.134645.png\n1311868191.170379 rgb/1311868191.170379.png 1311868191.170391 depth/1311868191.170391.png\n1311868191.204730 rgb/1311868191.204730.png 1311868191.204203 depth/1311868191.204203.png\n1311868191.236855 rgb/1311868191.236855.png 1311868191.234459 depth/1311868191.234459.png\n1311868191.270521 rgb/1311868191.270521.png 1311868191.270582 depth/1311868191.270582.png\n1311868191.305138 rgb/1311868191.305138.png 1311868191.305161 depth/1311868191.305161.png\n1311868191.336788 rgb/1311868191.336788.png 1311868191.335917 depth/1311868191.335917.png\n1311868191.370175 rgb/1311868191.370175.png 1311868191.370183 depth/1311868191.370183.png\n1311868191.408020 rgb/1311868191.408020.png 1311868191.404166 depth/1311868191.404166.png\n1311868191.436687 rgb/1311868191.436687.png 1311868191.434025 depth/1311868191.434025.png\n1311868191.470045 rgb/1311868191.470045.png 1311868191.470054 depth/1311868191.470054.png\n1311868191.505579 rgb/1311868191.505579.png 1311868191.503245 depth/1311868191.503245.png\n1311868191.536752 rgb/1311868191.536752.png 1311868191.534020 depth/1311868191.534020.png\n1311868191.570203 rgb/1311868191.570203.png 1311868191.570221 depth/1311868191.570221.png\n1311868191.604658 rgb/1311868191.604658.png 1311868191.602059 depth/1311868191.602059.png\n1311868191.636913 rgb/1311868191.636913.png 1311868191.635708 depth/1311868191.635708.png\n1311868191.670782 rgb/1311868191.670782.png 1311868191.670789 depth/1311868191.670789.png\n1311868191.705077 rgb/1311868191.705077.png 1311868191.701998 depth/1311868191.701998.png\n1311868191.736754 rgb/1311868191.736754.png 1311868191.734633 depth/1311868191.734633.png\n1311868191.771559 rgb/1311868191.771559.png 1311868191.771577 depth/1311868191.771577.png\n1311868191.804765 rgb/1311868191.804765.png 1311868191.802566 depth/1311868191.802566.png\n1311868191.836740 rgb/1311868191.836740.png 1311868191.834152 depth/1311868191.834152.png\n1311868191.872176 rgb/1311868191.872176.png 1311868191.872199 depth/1311868191.872199.png\n1311868191.904702 rgb/1311868191.904702.png 1311868191.902089 depth/1311868191.902089.png\n1311868191.936673 rgb/1311868191.936673.png 1311868191.934645 depth/1311868191.934645.png\n1311868191.970293 rgb/1311868191.970293.png 1311868191.970309 depth/1311868191.970309.png\n1311868192.005218 rgb/1311868192.005218.png 1311868192.002518 depth/1311868192.002518.png\n1311868192.038266 rgb/1311868192.038266.png 1311868192.038276 depth/1311868192.038276.png\n1311868192.070578 rgb/1311868192.070578.png 1311868192.070588 depth/1311868192.070588.png\n1311868192.105561 rgb/1311868192.105561.png 1311868192.102192 depth/1311868192.102192.png\n1311868192.139401 rgb/1311868192.139401.png 1311868192.139413 depth/1311868192.139413.png\n1311868192.173682 rgb/1311868192.173682.png 1311868192.173696 depth/1311868192.173696.png\n1311868192.204710 rgb/1311868192.204710.png 1311868192.203139 depth/1311868192.203139.png\n1311868192.240525 rgb/1311868192.240525.png 1311868192.240535 depth/1311868192.240535.png\n1311868192.271675 rgb/1311868192.271675.png 1311868192.271684 depth/1311868192.271684.png\n1311868192.304674 rgb/1311868192.304674.png 1311868192.302347 depth/1311868192.302347.png\n1311868192.342496 rgb/1311868192.342496.png 1311868192.342506 depth/1311868192.342506.png\n1311868192.370163 rgb/1311868192.370163.png 1311868192.370177 depth/1311868192.370177.png\n1311868192.404725 rgb/1311868192.404725.png 1311868192.402524 depth/1311868192.402524.png\n1311868192.438459 rgb/1311868192.438459.png 1311868192.438489 depth/1311868192.438489.png\n1311868192.471387 rgb/1311868192.471387.png 1311868192.471399 depth/1311868192.471399.png\n1311868192.504708 rgb/1311868192.504708.png 1311868192.502226 depth/1311868192.502226.png\n1311868192.540878 rgb/1311868192.540878.png 1311868192.540885 depth/1311868192.540885.png\n1311868192.571208 rgb/1311868192.571208.png 1311868192.571226 depth/1311868192.571226.png\n1311868192.604784 rgb/1311868192.604784.png 1311868192.603057 depth/1311868192.603057.png\n1311868192.641130 rgb/1311868192.641130.png 1311868192.640802 depth/1311868192.640802.png\n1311868192.670331 rgb/1311868192.670331.png 1311868192.670341 depth/1311868192.670341.png\n1311868192.704764 rgb/1311868192.704764.png 1311868192.702955 depth/1311868192.702955.png\n1311868192.739392 rgb/1311868192.739392.png 1311868192.739404 depth/1311868192.739404.png\n1311868192.770014 rgb/1311868192.770014.png 1311868192.770022 depth/1311868192.770022.png\n1311868192.804785 rgb/1311868192.804785.png 1311868192.802140 depth/1311868192.802140.png\n1311868192.838042 rgb/1311868192.838042.png 1311868192.838070 depth/1311868192.838070.png\n1311868192.870604 rgb/1311868192.870604.png 1311868192.870622 depth/1311868192.870622.png\n1311868192.904715 rgb/1311868192.904715.png 1311868192.902442 depth/1311868192.902442.png\n1311868192.940507 rgb/1311868192.940507.png 1311868192.940521 depth/1311868192.940521.png\n1311868192.970299 rgb/1311868192.970299.png 1311868192.970546 depth/1311868192.970546.png\n1311868193.004778 rgb/1311868193.004778.png 1311868193.004227 depth/1311868193.004227.png\n1311868193.038080 rgb/1311868193.038080.png 1311868193.038088 depth/1311868193.038088.png\n1311868193.070262 rgb/1311868193.070262.png 1311868193.070274 depth/1311868193.070274.png\n1311868193.105256 rgb/1311868193.105256.png 1311868193.104514 depth/1311868193.104514.png\n1311868193.140696 rgb/1311868193.140696.png 1311868193.140748 depth/1311868193.140748.png\n1311868193.172573 rgb/1311868193.172573.png 1311868193.172593 depth/1311868193.172593.png\n1311868193.205121 rgb/1311868193.205121.png 1311868193.203431 depth/1311868193.203431.png\n1311868193.238476 rgb/1311868193.238476.png 1311868193.238522 depth/1311868193.238522.png\n1311868193.270506 rgb/1311868193.270506.png 1311868193.270532 depth/1311868193.270532.png\n1311868193.309034 rgb/1311868193.309034.png 1311868193.309045 depth/1311868193.309045.png\n1311868193.340807 rgb/1311868193.340807.png 1311868193.340814 depth/1311868193.340814.png\n1311868193.370907 rgb/1311868193.370907.png 1311868193.370916 depth/1311868193.370916.png\n1311868193.409261 rgb/1311868193.409261.png 1311868193.409280 depth/1311868193.409280.png\n1311868193.438985 rgb/1311868193.438985.png 1311868193.438729 depth/1311868193.438729.png\n1311868193.473196 rgb/1311868193.473196.png 1311868193.473222 depth/1311868193.473222.png\n1311868193.507782 rgb/1311868193.507782.png 1311868193.508086 depth/1311868193.508086.png\n1311868193.541208 rgb/1311868193.541208.png 1311868193.541226 depth/1311868193.541226.png\n1311868193.573764 rgb/1311868193.573764.png 1311868193.573781 depth/1311868193.573781.png\n1311868193.605992 rgb/1311868193.605992.png 1311868193.606002 depth/1311868193.606002.png\n1311868193.640297 rgb/1311868193.640297.png 1311868193.640306 depth/1311868193.640306.png\n1311868193.670172 rgb/1311868193.670172.png 1311868193.670184 depth/1311868193.670184.png\n1311868193.710143 rgb/1311868193.710143.png 1311868193.710151 depth/1311868193.710151.png\n1311868193.738312 rgb/1311868193.738312.png 1311868193.738320 depth/1311868193.738320.png\n1311868193.771597 rgb/1311868193.771597.png 1311868193.771612 depth/1311868193.771612.png\n1311868193.809392 rgb/1311868193.809392.png 1311868193.809409 depth/1311868193.809409.png\n1311868193.838095 rgb/1311868193.838095.png 1311868193.838099 depth/1311868193.838099.png\n1311868193.873184 rgb/1311868193.873184.png 1311868193.873191 depth/1311868193.873191.png\n1311868193.909419 rgb/1311868193.909419.png 1311868193.909428 depth/1311868193.909428.png\n1311868193.938105 rgb/1311868193.938105.png 1311868193.938115 depth/1311868193.938115.png\n1311868193.972816 rgb/1311868193.972816.png 1311868193.972826 depth/1311868193.972826.png\n1311868194.009150 rgb/1311868194.009150.png 1311868194.009159 depth/1311868194.009159.png\n1311868194.038215 rgb/1311868194.038215.png 1311868194.038257 depth/1311868194.038257.png\n1311868194.071381 rgb/1311868194.071381.png 1311868194.071393 depth/1311868194.071393.png\n1311868194.108743 rgb/1311868194.108743.png 1311868194.108767 depth/1311868194.108767.png\n1311868194.140638 rgb/1311868194.140638.png 1311868194.140647 depth/1311868194.140647.png\n1311868194.172673 rgb/1311868194.172673.png 1311868194.172696 depth/1311868194.172696.png\n1311868194.209517 rgb/1311868194.209517.png 1311868194.209560 depth/1311868194.209560.png\n1311868194.243018 rgb/1311868194.243018.png 1311868194.243103 depth/1311868194.243103.png\n1311868194.270035 rgb/1311868194.270035.png 1311868194.270044 depth/1311868194.270044.png\n1311868194.309378 rgb/1311868194.309378.png 1311868194.309425 depth/1311868194.309425.png\n1311868194.339184 rgb/1311868194.339184.png 1311868194.339216 depth/1311868194.339216.png\n1311868194.370242 rgb/1311868194.370242.png 1311868194.370251 depth/1311868194.370251.png\n1311868194.408223 rgb/1311868194.408223.png 1311868194.408235 depth/1311868194.408235.png\n1311868194.439940 rgb/1311868194.439940.png 1311868194.439954 depth/1311868194.439954.png\n1311868194.468912 rgb/1311868194.468912.png 1311868194.479894 depth/1311868194.479894.png\n1311868194.508854 rgb/1311868194.508854.png 1311868194.508914 depth/1311868194.508914.png\n1311868194.538360 rgb/1311868194.538360.png 1311868194.538378 depth/1311868194.538378.png\n1311868194.568867 rgb/1311868194.568867.png 1311868194.575743 depth/1311868194.575743.png\n1311868194.609529 rgb/1311868194.609529.png 1311868194.609573 depth/1311868194.609573.png\n1311868194.645036 rgb/1311868194.645036.png 1311868194.644750 depth/1311868194.644750.png\n1311868194.669010 rgb/1311868194.669010.png 1311868194.675892 depth/1311868194.675892.png\n1311868194.710055 rgb/1311868194.710055.png 1311868194.710102 depth/1311868194.710102.png\n1311868194.740970 rgb/1311868194.740970.png 1311868194.740981 depth/1311868194.740981.png\n1311868194.768994 rgb/1311868194.768994.png 1311868194.775988 depth/1311868194.775988.png\n1311868194.806949 rgb/1311868194.806949.png 1311868194.806957 depth/1311868194.806957.png\n1311868194.842311 rgb/1311868194.842311.png 1311868194.842323 depth/1311868194.842323.png\n1311868194.868966 rgb/1311868194.868966.png 1311868194.876176 depth/1311868194.876176.png\n1311868194.909237 rgb/1311868194.909237.png 1311868194.909258 depth/1311868194.909258.png\n1311868194.942724 rgb/1311868194.942724.png 1311868194.942743 depth/1311868194.942743.png\n1311868194.968884 rgb/1311868194.968884.png 1311868194.974494 depth/1311868194.974494.png\n1311868195.009219 rgb/1311868195.009219.png 1311868195.009261 depth/1311868195.009261.png\n1311868195.038705 rgb/1311868195.038705.png 1311868195.038716 depth/1311868195.038716.png\n1311868195.068954 rgb/1311868195.068954.png 1311868195.080005 depth/1311868195.080005.png\n1311868195.109504 rgb/1311868195.109504.png 1311868195.109514 depth/1311868195.109514.png\n1311868195.139745 rgb/1311868195.139745.png 1311868195.139752 depth/1311868195.139752.png\n1311868195.168943 rgb/1311868195.168943.png 1311868195.174446 depth/1311868195.174446.png\n1311868195.208719 rgb/1311868195.208719.png 1311868195.208730 depth/1311868195.208730.png\n1311868195.238370 rgb/1311868195.238370.png 1311868195.238377 depth/1311868195.238377.png\n1311868195.269090 rgb/1311868195.269090.png 1311868195.277414 depth/1311868195.277414.png\n1311868195.314009 rgb/1311868195.314009.png 1311868195.309563 depth/1311868195.309563.png\n1311868195.340715 rgb/1311868195.340715.png 1311868195.340732 depth/1311868195.340732.png\n1311868195.368984 rgb/1311868195.368984.png 1311868195.375835 depth/1311868195.375835.png\n1311868195.409401 rgb/1311868195.409401.png 1311868195.409446 depth/1311868195.409446.png\n1311868195.441781 rgb/1311868195.441781.png 1311868195.441795 depth/1311868195.441795.png\n1311868195.469182 rgb/1311868195.469182.png 1311868195.475479 depth/1311868195.475479.png\n1311868195.508972 rgb/1311868195.508972.png 1311868195.509060 depth/1311868195.509060.png\n1311868195.540776 rgb/1311868195.540776.png 1311868195.540792 depth/1311868195.540792.png\n1311868195.569178 rgb/1311868195.569178.png 1311868195.576256 depth/1311868195.576256.png\n1311868195.607032 rgb/1311868195.607032.png 1311868195.607072 depth/1311868195.607072.png\n1311868195.641375 rgb/1311868195.641375.png 1311868195.641383 depth/1311868195.641383.png\n1311868195.669012 rgb/1311868195.669012.png 1311868195.674270 depth/1311868195.674270.png\n1311868195.710126 rgb/1311868195.710126.png 1311868195.710169 depth/1311868195.710169.png\n1311868195.737290 rgb/1311868195.737290.png 1311868195.742482 depth/1311868195.742482.png\n1311868195.769034 rgb/1311868195.769034.png 1311868195.778577 depth/1311868195.778577.png\n1311868195.808835 rgb/1311868195.808835.png 1311868195.808879 depth/1311868195.808879.png\n1311868195.837123 rgb/1311868195.837123.png 1311868195.842970 depth/1311868195.842970.png\n1311868195.869116 rgb/1311868195.869116.png 1311868195.874786 depth/1311868195.874786.png\n1311868195.906456 rgb/1311868195.906456.png 1311868195.906472 depth/1311868195.906472.png\n1311868195.936986 rgb/1311868195.936986.png 1311868195.948982 depth/1311868195.948982.png\n1311868195.969019 rgb/1311868195.969019.png 1311868195.976672 depth/1311868195.976672.png\n1311868196.009280 rgb/1311868196.009280.png 1311868196.009295 depth/1311868196.009295.png\n1311868196.036924 rgb/1311868196.036924.png 1311868196.049302 depth/1311868196.049302.png\n1311868196.068988 rgb/1311868196.068988.png 1311868196.083048 depth/1311868196.083048.png\n1311868196.107842 rgb/1311868196.107842.png 1311868196.107854 depth/1311868196.107854.png\n1311868196.137076 rgb/1311868196.137076.png 1311868196.147737 depth/1311868196.147737.png\n1311868196.168888 rgb/1311868196.168888.png 1311868196.174813 depth/1311868196.174813.png\n1311868196.208314 rgb/1311868196.208314.png 1311868196.208324 depth/1311868196.208324.png\n1311868196.236975 rgb/1311868196.236975.png 1311868196.244116 depth/1311868196.244116.png\n1311868196.269144 rgb/1311868196.269144.png 1311868196.279999 depth/1311868196.279999.png\n1311868196.307425 rgb/1311868196.307425.png 1311868196.307458 depth/1311868196.307458.png\n1311868196.337126 rgb/1311868196.337126.png 1311868196.344161 depth/1311868196.344161.png\n1311868196.369056 rgb/1311868196.369056.png 1311868196.380429 depth/1311868196.380429.png\n1311868196.410126 rgb/1311868196.410126.png 1311868196.410168 depth/1311868196.410168.png\n1311868196.437163 rgb/1311868196.437163.png 1311868196.446202 depth/1311868196.446202.png\n1311868196.468966 rgb/1311868196.468966.png 1311868196.479745 depth/1311868196.479745.png\n1311868196.507765 rgb/1311868196.507765.png 1311868196.507227 depth/1311868196.507227.png\n1311868196.537088 rgb/1311868196.537088.png 1311868196.542843 depth/1311868196.542843.png\n1311868196.569054 rgb/1311868196.569054.png 1311868196.578865 depth/1311868196.578865.png\n1311868196.610073 rgb/1311868196.610073.png 1311868196.610088 depth/1311868196.610088.png\n1311868196.637007 rgb/1311868196.637007.png 1311868196.648433 depth/1311868196.648433.png\n1311868196.668957 rgb/1311868196.668957.png 1311868196.674864 depth/1311868196.674864.png\n1311868196.709665 rgb/1311868196.709665.png 1311868196.709712 depth/1311868196.709712.png\n1311868196.737079 rgb/1311868196.737079.png 1311868196.743666 depth/1311868196.743666.png\n1311868196.769084 rgb/1311868196.769084.png 1311868196.780049 depth/1311868196.780049.png\n1311868196.807613 rgb/1311868196.807613.png 1311868196.807621 depth/1311868196.807621.png\n1311868196.837005 rgb/1311868196.837005.png 1311868196.844319 depth/1311868196.844319.png\n1311868196.869030 rgb/1311868196.869030.png 1311868196.876970 depth/1311868196.876970.png\n1311868196.909608 rgb/1311868196.909608.png 1311868196.909614 depth/1311868196.909614.png\n1311868196.936988 rgb/1311868196.936988.png 1311868196.947288 depth/1311868196.947288.png\n1311868196.969198 rgb/1311868196.969198.png 1311868196.978330 depth/1311868196.978330.png\n1311868197.005107 rgb/1311868197.005107.png 1311868197.014534 depth/1311868197.014534.png\n1311868197.036991 rgb/1311868197.036991.png 1311868197.046602 depth/1311868197.046602.png\n1311868197.069116 rgb/1311868197.069116.png 1311868197.077214 depth/1311868197.077214.png\n1311868197.105017 rgb/1311868197.105017.png 1311868197.115217 depth/1311868197.115217.png\n1311868197.136991 rgb/1311868197.136991.png 1311868197.148846 depth/1311868197.148846.png\n1311868197.169013 rgb/1311868197.169013.png 1311868197.176697 depth/1311868197.176697.png\n1311868197.205086 rgb/1311868197.205086.png 1311868197.215804 depth/1311868197.215804.png\n1311868197.237163 rgb/1311868197.237163.png 1311868197.244642 depth/1311868197.244642.png\n1311868197.269183 rgb/1311868197.269183.png 1311868197.278421 depth/1311868197.278421.png\n1311868197.305116 rgb/1311868197.305116.png 1311868197.316544 depth/1311868197.316544.png\n1311868197.337258 rgb/1311868197.337258.png 1311868197.350515 depth/1311868197.350515.png\n1311868197.369073 rgb/1311868197.369073.png 1311868197.374671 depth/1311868197.374671.png\n1311868197.405204 rgb/1311868197.405204.png 1311868197.413967 depth/1311868197.413967.png\n1311868197.437047 rgb/1311868197.437047.png 1311868197.443603 depth/1311868197.443603.png\n1311868197.469173 rgb/1311868197.469173.png 1311868197.478009 depth/1311868197.478009.png\n1311868197.505155 rgb/1311868197.505155.png 1311868197.514831 depth/1311868197.514831.png\n1311868197.536977 rgb/1311868197.536977.png 1311868197.545046 depth/1311868197.545046.png\n1311868197.569185 rgb/1311868197.569185.png 1311868197.578115 depth/1311868197.578115.png\n1311868197.605169 rgb/1311868197.605169.png 1311868197.614158 depth/1311868197.614158.png\n1311868197.637079 rgb/1311868197.637079.png 1311868197.648960 depth/1311868197.648960.png\n1311868197.669130 rgb/1311868197.669130.png 1311868197.677623 depth/1311868197.677623.png\n1311868197.705186 rgb/1311868197.705186.png 1311868197.713383 depth/1311868197.713383.png\n1311868197.737277 rgb/1311868197.737277.png 1311868197.749245 depth/1311868197.749245.png\n1311868197.769193 rgb/1311868197.769193.png 1311868197.777176 depth/1311868197.777176.png\n1311868197.805395 rgb/1311868197.805395.png 1311868197.814720 depth/1311868197.814720.png\n1311868197.837217 rgb/1311868197.837217.png 1311868197.846941 depth/1311868197.846941.png\n1311868197.869114 rgb/1311868197.869114.png 1311868197.877369 depth/1311868197.877369.png\n1311868197.905203 rgb/1311868197.905203.png 1311868197.915506 depth/1311868197.915506.png\n1311868197.937196 rgb/1311868197.937196.png 1311868197.947225 depth/1311868197.947225.png\n1311868197.969193 rgb/1311868197.969193.png 1311868197.976646 depth/1311868197.976646.png\n1311868198.005244 rgb/1311868198.005244.png 1311868198.015692 depth/1311868198.015692.png\n1311868198.037139 rgb/1311868198.037139.png 1311868198.047426 depth/1311868198.047426.png\n1311868198.069220 rgb/1311868198.069220.png 1311868198.077753 depth/1311868198.077753.png\n1311868198.105370 rgb/1311868198.105370.png 1311868198.115270 depth/1311868198.115270.png\n1311868198.137212 rgb/1311868198.137212.png 1311868198.149620 depth/1311868198.149620.png\n1311868198.169159 rgb/1311868198.169159.png 1311868198.180637 depth/1311868198.180637.png\n1311868198.205266 rgb/1311868198.205266.png 1311868198.217618 depth/1311868198.217618.png\n1311868198.237167 rgb/1311868198.237167.png 1311868198.248693 depth/1311868198.248693.png\n1311868198.269205 rgb/1311868198.269205.png 1311868198.283148 depth/1311868198.283148.png\n1311868198.305141 rgb/1311868198.305141.png 1311868198.314134 depth/1311868198.314134.png\n1311868198.337248 rgb/1311868198.337248.png 1311868198.345640 depth/1311868198.345640.png\n1311868198.369167 rgb/1311868198.369167.png 1311868198.385094 depth/1311868198.385094.png\n1311868198.405114 rgb/1311868198.405114.png 1311868198.413332 depth/1311868198.413332.png\n1311868198.437155 rgb/1311868198.437155.png 1311868198.444494 depth/1311868198.444494.png\n1311868198.469161 rgb/1311868198.469161.png 1311868198.482279 depth/1311868198.482279.png\n1311868198.505259 rgb/1311868198.505259.png 1311868198.514834 depth/1311868198.514834.png\n1311868198.537261 rgb/1311868198.537261.png 1311868198.545660 depth/1311868198.545660.png\n1311868198.569178 rgb/1311868198.569178.png 1311868198.582335 depth/1311868198.582335.png\n1311868198.605102 rgb/1311868198.605102.png 1311868198.613448 depth/1311868198.613448.png\n1311868198.637155 rgb/1311868198.637155.png 1311868198.643839 depth/1311868198.643839.png\n1311868198.669124 rgb/1311868198.669124.png 1311868198.680098 depth/1311868198.680098.png\n1311868198.705029 rgb/1311868198.705029.png 1311868198.714601 depth/1311868198.714601.png\n1311868198.737178 rgb/1311868198.737178.png 1311868198.744612 depth/1311868198.744612.png\n1311868198.769148 rgb/1311868198.769148.png 1311868198.781251 depth/1311868198.781251.png\n1311868198.805122 rgb/1311868198.805122.png 1311868198.812579 depth/1311868198.812579.png\n1311868198.837189 rgb/1311868198.837189.png 1311868198.846157 depth/1311868198.846157.png\n1311868198.869154 rgb/1311868198.869154.png 1311868198.882317 depth/1311868198.882317.png\n1311868198.905110 rgb/1311868198.905110.png 1311868198.911755 depth/1311868198.911755.png\n1311868198.937129 rgb/1311868198.937129.png 1311868198.944555 depth/1311868198.944555.png\n1311868198.969249 rgb/1311868198.969249.png 1311868198.983467 depth/1311868198.983467.png\n1311868199.005125 rgb/1311868199.005125.png 1311868199.013481 depth/1311868199.013481.png\n1311868199.037153 rgb/1311868199.037153.png 1311868199.043568 depth/1311868199.043568.png\n1311868199.069162 rgb/1311868199.069162.png 1311868199.080481 depth/1311868199.080481.png\n1311868199.105139 rgb/1311868199.105139.png 1311868199.112174 depth/1311868199.112174.png\n1311868199.137202 rgb/1311868199.137202.png 1311868199.143350 depth/1311868199.143350.png\n1311868199.169310 rgb/1311868199.169310.png 1311868199.180369 depth/1311868199.180369.png\n1311868199.205167 rgb/1311868199.205167.png 1311868199.211722 depth/1311868199.211722.png\n1311868199.237228 rgb/1311868199.237228.png 1311868199.245452 depth/1311868199.245452.png\n1311868199.269349 rgb/1311868199.269349.png 1311868199.280416 depth/1311868199.280416.png\n1311868199.305204 rgb/1311868199.305204.png 1311868199.311451 depth/1311868199.311451.png\n1311868199.337251 rgb/1311868199.337251.png 1311868199.343792 depth/1311868199.343792.png\n1311868199.369357 rgb/1311868199.369357.png 1311868199.381815 depth/1311868199.381815.png\n1311868199.405159 rgb/1311868199.405159.png 1311868199.413160 depth/1311868199.413160.png\n1311868199.437214 rgb/1311868199.437214.png 1311868199.449365 depth/1311868199.449365.png\n1311868199.469396 rgb/1311868199.469396.png 1311868199.481210 depth/1311868199.481210.png\n1311868199.505308 rgb/1311868199.505308.png 1311868199.512945 depth/1311868199.512945.png\n1311868199.537263 rgb/1311868199.537263.png 1311868199.548273 depth/1311868199.548273.png\n1311868199.569325 rgb/1311868199.569325.png 1311868199.580844 depth/1311868199.580844.png\n1311868199.605264 rgb/1311868199.605264.png 1311868199.613118 depth/1311868199.613118.png\n1311868199.637203 rgb/1311868199.637203.png 1311868199.647673 depth/1311868199.647673.png\n1311868199.669160 rgb/1311868199.669160.png 1311868199.681036 depth/1311868199.681036.png\n1311868199.705305 rgb/1311868199.705305.png 1311868199.713851 depth/1311868199.713851.png\n1311868199.737153 rgb/1311868199.737153.png 1311868199.748271 depth/1311868199.748271.png\n1311868199.769136 rgb/1311868199.769136.png 1311868199.781068 depth/1311868199.781068.png\n1311868199.805309 rgb/1311868199.805309.png 1311868199.813002 depth/1311868199.813002.png\n1311868199.837168 rgb/1311868199.837168.png 1311868199.849238 depth/1311868199.849238.png\n1311868199.869232 rgb/1311868199.869232.png 1311868199.881699 depth/1311868199.881699.png\n1311868199.905169 rgb/1311868199.905169.png 1311868199.915637 depth/1311868199.915637.png\n1311868199.937209 rgb/1311868199.937209.png 1311868199.949425 depth/1311868199.949425.png\n1311868199.969272 rgb/1311868199.969272.png 1311868199.981328 depth/1311868199.981328.png\n1311868200.005247 rgb/1311868200.005247.png 1311868200.011907 depth/1311868200.011907.png\n1311868200.037557 rgb/1311868200.037557.png 1311868200.048486 depth/1311868200.048486.png\n1311868200.069418 rgb/1311868200.069418.png 1311868200.080921 depth/1311868200.080921.png\n1311868200.105179 rgb/1311868200.105179.png 1311868200.111308 depth/1311868200.111308.png\n1311868200.137281 rgb/1311868200.137281.png 1311868200.149780 depth/1311868200.149780.png\n1311868200.169388 rgb/1311868200.169388.png 1311868200.182269 depth/1311868200.182269.png\n1311868200.205451 rgb/1311868200.205451.png 1311868200.212926 depth/1311868200.212926.png\n1311868200.237169 rgb/1311868200.237169.png 1311868200.247733 depth/1311868200.247733.png\n1311868200.273397 rgb/1311868200.273397.png 1311868200.280294 depth/1311868200.280294.png\n1311868200.305197 rgb/1311868200.305197.png 1311868200.315750 depth/1311868200.315750.png\n1311868200.337233 rgb/1311868200.337233.png 1311868200.348252 depth/1311868200.348252.png\n1311868200.373427 rgb/1311868200.373427.png 1311868200.380528 depth/1311868200.380528.png\n1311868200.405205 rgb/1311868200.405205.png 1311868200.412060 depth/1311868200.412060.png\n1311868200.437327 rgb/1311868200.437327.png 1311868200.449108 depth/1311868200.449108.png\n1311868200.473305 rgb/1311868200.473305.png 1311868200.485010 depth/1311868200.485010.png\n1311868200.505347 rgb/1311868200.505347.png 1311868200.515841 depth/1311868200.515841.png\n1311868200.537240 rgb/1311868200.537240.png 1311868200.548967 depth/1311868200.548967.png\n1311868200.573293 rgb/1311868200.573293.png 1311868200.582157 depth/1311868200.582157.png\n1311868200.605204 rgb/1311868200.605204.png 1311868200.613020 depth/1311868200.613020.png\n1311868200.637423 rgb/1311868200.637423.png 1311868200.648629 depth/1311868200.648629.png\n1311868200.673455 rgb/1311868200.673455.png 1311868200.679698 depth/1311868200.679698.png\n1311868200.705281 rgb/1311868200.705281.png 1311868200.717862 depth/1311868200.717862.png\n1311868200.737553 rgb/1311868200.737553.png 1311868200.748941 depth/1311868200.748941.png\n1311868200.773365 rgb/1311868200.773365.png 1311868200.779204 depth/1311868200.779204.png\n1311868200.805217 rgb/1311868200.805217.png 1311868200.817259 depth/1311868200.817259.png\n1311868200.837445 rgb/1311868200.837445.png 1311868200.848927 depth/1311868200.848927.png\n1311868200.873224 rgb/1311868200.873224.png 1311868200.881990 depth/1311868200.881990.png\n1311868200.905248 rgb/1311868200.905248.png 1311868200.916807 depth/1311868200.916807.png\n1311868200.937356 rgb/1311868200.937356.png 1311868200.948795 depth/1311868200.948795.png\n1311868200.973447 rgb/1311868200.973447.png 1311868200.981350 depth/1311868200.981350.png\n1311868201.005304 rgb/1311868201.005304.png 1311868201.016041 depth/1311868201.016041.png\n1311868201.037420 rgb/1311868201.037420.png 1311868201.048622 depth/1311868201.048622.png\n1311868201.073245 rgb/1311868201.073245.png 1311868201.081466 depth/1311868201.081466.png\n1311868201.105420 rgb/1311868201.105420.png 1311868201.117905 depth/1311868201.117905.png\n1311868201.137460 rgb/1311868201.137460.png 1311868201.147308 depth/1311868201.147308.png\n1311868201.173508 rgb/1311868201.173508.png 1311868201.182445 depth/1311868201.182445.png\n1311868201.205336 rgb/1311868201.205336.png 1311868201.216734 depth/1311868201.216734.png\n1311868201.237377 rgb/1311868201.237377.png 1311868201.247293 depth/1311868201.247293.png\n1311868201.273379 rgb/1311868201.273379.png 1311868201.284041 depth/1311868201.284041.png\n1311868201.305293 rgb/1311868201.305293.png 1311868201.318421 depth/1311868201.318421.png\n1311868201.337491 rgb/1311868201.337491.png 1311868201.349439 depth/1311868201.349439.png\n1311868201.373318 rgb/1311868201.373318.png 1311868201.383094 depth/1311868201.383094.png\n1311868201.405299 rgb/1311868201.405299.png 1311868201.415370 depth/1311868201.415370.png\n1311868201.437414 rgb/1311868201.437414.png 1311868201.447869 depth/1311868201.447869.png\n1311868201.473238 rgb/1311868201.473238.png 1311868201.480785 depth/1311868201.480785.png\n1311868201.505318 rgb/1311868201.505318.png 1311868201.518411 depth/1311868201.518411.png\n1311868201.537450 rgb/1311868201.537450.png 1311868201.548346 depth/1311868201.548346.png\n1311868201.573409 rgb/1311868201.573409.png 1311868201.584133 depth/1311868201.584133.png\n1311868201.605366 rgb/1311868201.605366.png 1311868201.618693 depth/1311868201.618693.png\n1311868201.637398 rgb/1311868201.637398.png 1311868201.648110 depth/1311868201.648110.png\n1311868201.673519 rgb/1311868201.673519.png 1311868201.682146 depth/1311868201.682146.png\n1311868201.705356 rgb/1311868201.705356.png 1311868201.717094 depth/1311868201.717094.png\n1311868201.737412 rgb/1311868201.737412.png 1311868201.750216 depth/1311868201.750216.png\n1311868201.773466 rgb/1311868201.773466.png 1311868201.782412 depth/1311868201.782412.png\n1311868201.805263 rgb/1311868201.805263.png 1311868201.816684 depth/1311868201.816684.png\n1311868201.837447 rgb/1311868201.837447.png 1311868201.849496 depth/1311868201.849496.png\n1311868201.873269 rgb/1311868201.873269.png 1311868201.886245 depth/1311868201.886245.png\n1311868201.905252 rgb/1311868201.905252.png 1311868201.915736 depth/1311868201.915736.png\n1311868201.937456 rgb/1311868201.937456.png 1311868201.948414 depth/1311868201.948414.png\n1311868201.973324 rgb/1311868201.973324.png 1311868201.988190 depth/1311868201.988190.png\n1311868202.005324 rgb/1311868202.005324.png 1311868202.020311 depth/1311868202.020311.png\n1311868202.037477 rgb/1311868202.037477.png 1311868202.050750 depth/1311868202.050750.png\n1311868202.073300 rgb/1311868202.073300.png 1311868202.084295 depth/1311868202.084295.png\n1311868202.105342 rgb/1311868202.105342.png 1311868202.116660 depth/1311868202.116660.png\n1311868202.137626 rgb/1311868202.137626.png 1311868202.148960 depth/1311868202.148960.png\n1311868202.173321 rgb/1311868202.173321.png 1311868202.185316 depth/1311868202.185316.png\n1311868202.205344 rgb/1311868202.205344.png 1311868202.220704 depth/1311868202.220704.png\n1311868202.237472 rgb/1311868202.237472.png 1311868202.248221 depth/1311868202.248221.png\n1311868202.273322 rgb/1311868202.273322.png 1311868202.284706 depth/1311868202.284706.png\n1311868202.305308 rgb/1311868202.305308.png 1311868202.315907 depth/1311868202.315907.png\n1311868202.337417 rgb/1311868202.337417.png 1311868202.350180 depth/1311868202.350180.png\n1311868202.373252 rgb/1311868202.373252.png 1311868202.385307 depth/1311868202.385307.png\n1311868202.405338 rgb/1311868202.405338.png 1311868202.418776 depth/1311868202.418776.png\n1311868202.437436 rgb/1311868202.437436.png 1311868202.449207 depth/1311868202.449207.png\n1311868202.473421 rgb/1311868202.473421.png 1311868202.486886 depth/1311868202.486886.png\n1311868202.505419 rgb/1311868202.505419.png 1311868202.517269 depth/1311868202.517269.png\n1311868202.537451 rgb/1311868202.537451.png 1311868202.550209 depth/1311868202.550209.png\n1311868202.573395 rgb/1311868202.573395.png 1311868202.584930 depth/1311868202.584930.png\n1311868202.605428 rgb/1311868202.605428.png 1311868202.617698 depth/1311868202.617698.png\n1311868202.637392 rgb/1311868202.637392.png 1311868202.651291 depth/1311868202.651291.png\n1311868202.673740 rgb/1311868202.673740.png 1311868202.684815 depth/1311868202.684815.png\n1311868202.705520 rgb/1311868202.705520.png 1311868202.721423 depth/1311868202.721423.png\n1311868202.737342 rgb/1311868202.737342.png 1311868202.750587 depth/1311868202.750587.png\n1311868202.773447 rgb/1311868202.773447.png 1311868202.789078 depth/1311868202.789078.png\n1311868202.805444 rgb/1311868202.805444.png 1311868202.817783 depth/1311868202.817783.png\n1311868202.837625 rgb/1311868202.837625.png 1311868202.847821 depth/1311868202.847821.png\n1311868202.873426 rgb/1311868202.873426.png 1311868202.887573 depth/1311868202.887573.png\n1311868202.905418 rgb/1311868202.905418.png 1311868202.916713 depth/1311868202.916713.png\n1311868202.937647 rgb/1311868202.937647.png 1311868202.950442 depth/1311868202.950442.png\n1311868202.973443 rgb/1311868202.973443.png 1311868202.986195 depth/1311868202.986195.png\n1311868203.005588 rgb/1311868203.005588.png 1311868203.018688 depth/1311868203.018688.png\n1311868203.037557 rgb/1311868203.037557.png 1311868203.051092 depth/1311868203.051092.png\n1311868203.073357 rgb/1311868203.073357.png 1311868203.088633 depth/1311868203.088633.png\n1311868203.105553 rgb/1311868203.105553.png 1311868203.118553 depth/1311868203.118553.png\n1311868203.137538 rgb/1311868203.137538.png 1311868203.151428 depth/1311868203.151428.png\n1311868203.173538 rgb/1311868203.173538.png 1311868203.186728 depth/1311868203.186728.png\n1311868203.205413 rgb/1311868203.205413.png 1311868203.221978 depth/1311868203.221978.png\n1311868203.237522 rgb/1311868203.237522.png 1311868203.251418 depth/1311868203.251418.png\n1311868203.273471 rgb/1311868203.273471.png 1311868203.290312 depth/1311868203.290312.png\n1311868203.305495 rgb/1311868203.305495.png 1311868203.319511 depth/1311868203.319511.png\n1311868203.337532 rgb/1311868203.337532.png 1311868203.355366 depth/1311868203.355366.png\n1311868203.373566 rgb/1311868203.373566.png 1311868203.388076 depth/1311868203.388076.png\n1311868203.405460 rgb/1311868203.405460.png 1311868203.420300 depth/1311868203.420300.png\n1311868203.437674 rgb/1311868203.437674.png 1311868203.452684 depth/1311868203.452684.png\n1311868203.505522 rgb/1311868203.505522.png 1311868203.489908 depth/1311868203.489908.png\n1311868203.537432 rgb/1311868203.537432.png 1311868203.551488 depth/1311868203.551488.png\n1311868203.573541 rgb/1311868203.573541.png 1311868203.590000 depth/1311868203.590000.png\n1311868203.605369 rgb/1311868203.605369.png 1311868203.620263 depth/1311868203.620263.png\n1311868203.673562 rgb/1311868203.673562.png 1311868203.655631 depth/1311868203.655631.png\n1311868203.705515 rgb/1311868203.705515.png 1311868203.693736 depth/1311868203.693736.png\n1311868203.737597 rgb/1311868203.737597.png 1311868203.753498 depth/1311868203.753498.png\n1311868203.773697 rgb/1311868203.773697.png 1311868203.788292 depth/1311868203.788292.png\n1311868203.805515 rgb/1311868203.805515.png 1311868203.819823 depth/1311868203.819823.png\n1311868203.837454 rgb/1311868203.837454.png 1311868203.854378 depth/1311868203.854378.png\n1311868203.905612 rgb/1311868203.905612.png 1311868203.889896 depth/1311868203.889896.png\n1311868203.937698 rgb/1311868203.937698.png 1311868203.922682 depth/1311868203.922682.png\n1311868203.973618 rgb/1311868203.973618.png 1311868203.989463 depth/1311868203.989463.png\n1311868204.005472 rgb/1311868204.005472.png 1311868204.020950 depth/1311868204.020950.png\n1311868204.037612 rgb/1311868204.037612.png 1311868204.053488 depth/1311868204.053488.png\n1311868204.073619 rgb/1311868204.073619.png 1311868204.089724 depth/1311868204.089724.png\n1311868204.105511 rgb/1311868204.105511.png 1311868204.120304 depth/1311868204.120304.png\n1311868204.137666 rgb/1311868204.137666.png 1311868204.153783 depth/1311868204.153783.png\n1311868204.173662 rgb/1311868204.173662.png 1311868204.189089 depth/1311868204.189089.png\n1311868204.205500 rgb/1311868204.205500.png 1311868204.220000 depth/1311868204.220000.png\n1311868204.237660 rgb/1311868204.237660.png 1311868204.254490 depth/1311868204.254490.png\n1311868204.273553 rgb/1311868204.273553.png 1311868204.289333 depth/1311868204.289333.png\n1311868204.305523 rgb/1311868204.305523.png 1311868204.321788 depth/1311868204.321788.png\n1311868204.337676 rgb/1311868204.337676.png 1311868204.353107 depth/1311868204.353107.png\n1311868204.373570 rgb/1311868204.373570.png 1311868204.390706 depth/1311868204.390706.png\n1311868204.405677 rgb/1311868204.405677.png 1311868204.420594 depth/1311868204.420594.png\n1311868204.437659 rgb/1311868204.437659.png 1311868204.452861 depth/1311868204.452861.png\n1311868204.473547 rgb/1311868204.473547.png 1311868204.488605 depth/1311868204.488605.png\n1311868204.537824 rgb/1311868204.537824.png 1311868204.524765 depth/1311868204.524765.png\n1311868204.573698 rgb/1311868204.573698.png 1311868204.589865 depth/1311868204.589865.png\n1311868204.605660 rgb/1311868204.605660.png 1311868204.620568 depth/1311868204.620568.png\n1311868204.637637 rgb/1311868204.637637.png 1311868204.653105 depth/1311868204.653105.png\n1311868204.673697 rgb/1311868204.673697.png 1311868204.688212 depth/1311868204.688212.png\n1311868204.705514 rgb/1311868204.705514.png 1311868204.720486 depth/1311868204.720486.png\n1311868204.737693 rgb/1311868204.737693.png 1311868204.752331 depth/1311868204.752331.png\n1311868204.773695 rgb/1311868204.773695.png 1311868204.788985 depth/1311868204.788985.png\n1311868204.837551 rgb/1311868204.837551.png 1311868204.824953 depth/1311868204.824953.png\n1311868204.873553 rgb/1311868204.873553.png 1311868204.889201 depth/1311868204.889201.png\n1311868204.905660 rgb/1311868204.905660.png 1311868204.920352 depth/1311868204.920352.png\n1311868204.937718 rgb/1311868204.937718.png 1311868204.953152 depth/1311868204.953152.png\n1311868205.006015 rgb/1311868205.006015.png 1311868204.990689 depth/1311868204.990689.png\n1311868205.037739 rgb/1311868205.037739.png 1311868205.025845 depth/1311868205.025845.png\n1311868205.073567 rgb/1311868205.073567.png 1311868205.086494 depth/1311868205.086494.png\n1311868205.137610 rgb/1311868205.137610.png 1311868205.122568 depth/1311868205.122568.png\n1311868205.173557 rgb/1311868205.173557.png 1311868205.188535 depth/1311868205.188535.png\n1311868205.205555 rgb/1311868205.205555.png 1311868205.219710 depth/1311868205.219710.png\n1311868205.237795 rgb/1311868205.237795.png 1311868205.255934 depth/1311868205.255934.png\n1311868205.273577 rgb/1311868205.273577.png 1311868205.289185 depth/1311868205.289185.png\n1311868205.305573 rgb/1311868205.305573.png 1311868205.319204 depth/1311868205.319204.png\n1311868205.337790 rgb/1311868205.337790.png 1311868205.357323 depth/1311868205.357323.png\n1311868205.373547 rgb/1311868205.373547.png 1311868205.389230 depth/1311868205.389230.png\n1311868205.405669 rgb/1311868205.405669.png 1311868205.422413 depth/1311868205.422413.png\n1311868205.437684 rgb/1311868205.437684.png 1311868205.451557 depth/1311868205.451557.png\n1311868205.473609 rgb/1311868205.473609.png 1311868205.487562 depth/1311868205.487562.png\n1311868205.505684 rgb/1311868205.505684.png 1311868205.519674 depth/1311868205.519674.png\n1311868205.537722 rgb/1311868205.537722.png 1311868205.553390 depth/1311868205.553390.png\n1311868205.573643 rgb/1311868205.573643.png 1311868205.586644 depth/1311868205.586644.png\n1311868205.605542 rgb/1311868205.605542.png 1311868205.619591 depth/1311868205.619591.png\n1311868205.637725 rgb/1311868205.637725.png 1311868205.651913 depth/1311868205.651913.png\n1311868205.705594 rgb/1311868205.705594.png 1311868205.690498 depth/1311868205.690498.png\n1311868205.737847 rgb/1311868205.737847.png 1311868205.723045 depth/1311868205.723045.png\n1311868205.773626 rgb/1311868205.773626.png 1311868205.789006 depth/1311868205.789006.png\n1311868205.805674 rgb/1311868205.805674.png 1311868205.821518 depth/1311868205.821518.png\n1311868205.837631 rgb/1311868205.837631.png 1311868205.852643 depth/1311868205.852643.png\n1311868205.905586 rgb/1311868205.905586.png 1311868205.891319 depth/1311868205.891319.png\n1311868205.937758 rgb/1311868205.937758.png 1311868205.921292 depth/1311868205.921292.png\n1311868205.973702 rgb/1311868205.973702.png 1311868205.990701 depth/1311868205.990701.png\n1311868206.005629 rgb/1311868206.005629.png 1311868206.020176 depth/1311868206.020176.png\n1311868206.037992 rgb/1311868206.037992.png 1311868206.053115 depth/1311868206.053115.png\n1311868206.105664 rgb/1311868206.105664.png 1311868206.091312 depth/1311868206.091312.png\n1311868206.137732 rgb/1311868206.137732.png 1311868206.122346 depth/1311868206.122346.png\n1311868206.173808 rgb/1311868206.173808.png 1311868206.190035 depth/1311868206.190035.png\n1311868206.205696 rgb/1311868206.205696.png 1311868206.221036 depth/1311868206.221036.png\n1311868206.237864 rgb/1311868206.237864.png 1311868206.253907 depth/1311868206.253907.png\n1311868206.305562 rgb/1311868206.305562.png 1311868206.289938 depth/1311868206.289938.png\n1311868206.337745 rgb/1311868206.337745.png 1311868206.352988 depth/1311868206.352988.png\n1311868206.405629 rgb/1311868206.405629.png 1311868206.391438 depth/1311868206.391438.png\n1311868206.437725 rgb/1311868206.437725.png 1311868206.422380 depth/1311868206.422380.png\n1311868206.473742 rgb/1311868206.473742.png 1311868206.490059 depth/1311868206.490059.png\n1311868206.505757 rgb/1311868206.505757.png 1311868206.520856 depth/1311868206.520856.png\n1311868206.537710 rgb/1311868206.537710.png 1311868206.554417 depth/1311868206.554417.png\n1311868206.573663 rgb/1311868206.573663.png 1311868206.589032 depth/1311868206.589032.png\n1311868206.637808 rgb/1311868206.637808.png 1311868206.623746 depth/1311868206.623746.png\n1311868206.673806 rgb/1311868206.673806.png 1311868206.689806 depth/1311868206.689806.png\n1311868206.705664 rgb/1311868206.705664.png 1311868206.720361 depth/1311868206.720361.png\n1311868206.737742 rgb/1311868206.737742.png 1311868206.754103 depth/1311868206.754103.png\n1311868206.805720 rgb/1311868206.805720.png 1311868206.792145 depth/1311868206.792145.png\n1311868206.837709 rgb/1311868206.837709.png 1311868206.823349 depth/1311868206.823349.png\n1311868206.873715 rgb/1311868206.873715.png 1311868206.855875 depth/1311868206.855875.png\n1311868206.906005 rgb/1311868206.906005.png 1311868206.892627 depth/1311868206.892627.png\n1311868206.938074 rgb/1311868206.938074.png 1311868206.924424 depth/1311868206.924424.png\n1311868206.973664 rgb/1311868206.973664.png 1311868206.987416 depth/1311868206.987416.png\n1311868207.005651 rgb/1311868207.005651.png 1311868207.019787 depth/1311868207.019787.png\n1311868207.073774 rgb/1311868207.073774.png 1311868207.057908 depth/1311868207.057908.png\n1311868207.105726 rgb/1311868207.105726.png 1311868207.121576 depth/1311868207.121576.png\n1311868207.137747 rgb/1311868207.137747.png 1311868207.154851 depth/1311868207.154851.png\n1311868207.205787 rgb/1311868207.205787.png 1311868207.191285 depth/1311868207.191285.png\n1311868207.237785 rgb/1311868207.237785.png 1311868207.221222 depth/1311868207.221222.png\n1311868207.273845 rgb/1311868207.273845.png 1311868207.289968 depth/1311868207.289968.png\n1311868207.305734 rgb/1311868207.305734.png 1311868207.320734 depth/1311868207.320734.png\n1311868207.337883 rgb/1311868207.337883.png 1311868207.355453 depth/1311868207.355453.png\n1311868207.405766 rgb/1311868207.405766.png 1311868207.390393 depth/1311868207.390393.png\n1311868207.437999 rgb/1311868207.437999.png 1311868207.424233 depth/1311868207.424233.png\n1311868207.473631 rgb/1311868207.473631.png 1311868207.460003 depth/1311868207.460003.png\n1311868207.505671 rgb/1311868207.505671.png 1311868207.490256 depth/1311868207.490256.png\n1311868207.537787 rgb/1311868207.537787.png 1311868207.522440 depth/1311868207.522440.png\n1311868207.573858 rgb/1311868207.573858.png 1311868207.558020 depth/1311868207.558020.png\n1311868207.605696 rgb/1311868207.605696.png 1311868207.592021 depth/1311868207.592021.png\n1311868207.637684 rgb/1311868207.637684.png 1311868207.620945 depth/1311868207.620945.png\n1311868207.673813 rgb/1311868207.673813.png 1311868207.660880 depth/1311868207.660880.png\n1311868207.705850 rgb/1311868207.705850.png 1311868207.690675 depth/1311868207.690675.png\n1311868207.737830 rgb/1311868207.737830.png 1311868207.723433 depth/1311868207.723433.png\n1311868207.773705 rgb/1311868207.773705.png 1311868207.756243 depth/1311868207.756243.png\n1311868207.805764 rgb/1311868207.805764.png 1311868207.791829 depth/1311868207.791829.png\n1311868207.837900 rgb/1311868207.837900.png 1311868207.819777 depth/1311868207.819777.png\n1311868207.873905 rgb/1311868207.873905.png 1311868207.860113 depth/1311868207.860113.png\n1311868207.905716 rgb/1311868207.905716.png 1311868207.888571 depth/1311868207.888571.png\n1311868207.937792 rgb/1311868207.937792.png 1311868207.924004 depth/1311868207.924004.png\n1311868207.973830 rgb/1311868207.973830.png 1311868207.988781 depth/1311868207.988781.png\n1311868208.005771 rgb/1311868208.005771.png 1311868208.021627 depth/1311868208.021627.png\n1311868208.037660 rgb/1311868208.037660.png 1311868208.056509 depth/1311868208.056509.png\n1311868208.073670 rgb/1311868208.073670.png 1311868208.088991 depth/1311868208.088991.png\n1311868208.137703 rgb/1311868208.137703.png 1311868208.123515 depth/1311868208.123515.png\n1311868208.173832 rgb/1311868208.173832.png 1311868208.187911 depth/1311868208.187911.png\n1311868208.237842 rgb/1311868208.237842.png 1311868208.223223 depth/1311868208.223223.png\n1311868208.273904 rgb/1311868208.273904.png 1311868208.288012 depth/1311868208.288012.png\n1311868208.337811 rgb/1311868208.337811.png 1311868208.324316 depth/1311868208.324316.png\n1311868208.373775 rgb/1311868208.373775.png 1311868208.387355 depth/1311868208.387355.png\n1311868208.437928 rgb/1311868208.437928.png 1311868208.424557 depth/1311868208.424557.png\n1311868208.473867 rgb/1311868208.473867.png 1311868208.489116 depth/1311868208.489116.png\n1311868208.537898 rgb/1311868208.537898.png 1311868208.527828 depth/1311868208.527828.png\n1311868208.573867 rgb/1311868208.573867.png 1311868208.587870 depth/1311868208.587870.png\n1311868208.637812 rgb/1311868208.637812.png 1311868208.623963 depth/1311868208.623963.png\n1311868208.673890 rgb/1311868208.673890.png 1311868208.687952 depth/1311868208.687952.png\n1311868208.737756 rgb/1311868208.737756.png 1311868208.723366 depth/1311868208.723366.png\n1311868208.773982 rgb/1311868208.773982.png 1311868208.788388 depth/1311868208.788388.png\n1311868208.837756 rgb/1311868208.837756.png 1311868208.824045 depth/1311868208.824045.png\n1311868208.873831 rgb/1311868208.873831.png 1311868208.887440 depth/1311868208.887440.png\n1311868208.937746 rgb/1311868208.937746.png 1311868208.923353 depth/1311868208.923353.png\n1311868208.973765 rgb/1311868208.973765.png 1311868208.987749 depth/1311868208.987749.png\n1311868209.037800 rgb/1311868209.037800.png 1311868209.023376 depth/1311868209.023376.png\n1311868209.073793 rgb/1311868209.073793.png 1311868209.087996 depth/1311868209.087996.png\n1311868209.137783 rgb/1311868209.137783.png 1311868209.124727 depth/1311868209.124727.png\n1311868209.173775 rgb/1311868209.173775.png 1311868209.188268 depth/1311868209.188268.png\n1311868209.237811 rgb/1311868209.237811.png 1311868209.223737 depth/1311868209.223737.png\n1311868209.273776 rgb/1311868209.273776.png 1311868209.288996 depth/1311868209.288996.png\n1311868209.305793 rgb/1311868209.305793.png 1311868209.324461 depth/1311868209.324461.png\n1311868209.341866 rgb/1311868209.341866.png 1311868209.356288 depth/1311868209.356288.png\n1311868209.405777 rgb/1311868209.405777.png 1311868209.397063 depth/1311868209.397063.png\n1311868209.441953 rgb/1311868209.441953.png 1311868209.456861 depth/1311868209.456861.png\n1311868209.505812 rgb/1311868209.505812.png 1311868209.492372 depth/1311868209.492372.png\n1311868209.541800 rgb/1311868209.541800.png 1311868209.555981 depth/1311868209.555981.png\n1311868209.606012 rgb/1311868209.606012.png 1311868209.592655 depth/1311868209.592655.png\n1311868209.642092 rgb/1311868209.642092.png 1311868209.657089 depth/1311868209.657089.png\n1311868209.705861 rgb/1311868209.705861.png 1311868209.693474 depth/1311868209.693474.png\n1311868209.741975 rgb/1311868209.741975.png 1311868209.757140 depth/1311868209.757140.png\n1311868209.805796 rgb/1311868209.805796.png 1311868209.793723 depth/1311868209.793723.png\n1311868209.841897 rgb/1311868209.841897.png 1311868209.857383 depth/1311868209.857383.png\n1311868209.905787 rgb/1311868209.905787.png 1311868209.891792 depth/1311868209.891792.png\n1311868209.942127 rgb/1311868209.942127.png 1311868209.956558 depth/1311868209.956558.png\n1311868210.005883 rgb/1311868210.005883.png 1311868209.991817 depth/1311868209.991817.png\n1311868210.042009 rgb/1311868210.042009.png 1311868210.024765 depth/1311868210.024765.png\n1311868210.073822 rgb/1311868210.073822.png 1311868210.058500 depth/1311868210.058500.png\n1311868210.105867 rgb/1311868210.105867.png 1311868210.091532 depth/1311868210.091532.png\n1311868210.141864 rgb/1311868210.141864.png 1311868210.123691 depth/1311868210.123691.png\n1311868210.173922 rgb/1311868210.173922.png 1311868210.158032 depth/1311868210.158032.png\n1311868210.205786 rgb/1311868210.205786.png 1311868210.193737 depth/1311868210.193737.png\n1311868210.241903 rgb/1311868210.241903.png 1311868210.255458 depth/1311868210.255458.png\n1311868210.305977 rgb/1311868210.305977.png 1311868210.292809 depth/1311868210.292809.png\n1311868210.341851 rgb/1311868210.341851.png 1311868210.357061 depth/1311868210.357061.png\n1311868210.405885 rgb/1311868210.405885.png 1311868210.391582 depth/1311868210.391582.png\n1311868210.441961 rgb/1311868210.441961.png 1311868210.423315 depth/1311868210.423315.png\n1311868210.473857 rgb/1311868210.473857.png 1311868210.459162 depth/1311868210.459162.png\n1311868210.505879 rgb/1311868210.505879.png 1311868210.491729 depth/1311868210.491729.png\n1311868210.541924 rgb/1311868210.541924.png 1311868210.524078 depth/1311868210.524078.png\n1311868210.573923 rgb/1311868210.573923.png 1311868210.560350 depth/1311868210.560350.png\n1311868210.605964 rgb/1311868210.605964.png 1311868210.593981 depth/1311868210.593981.png\n1311868210.642018 rgb/1311868210.642018.png 1311868210.624137 depth/1311868210.624137.png\n1311868210.673897 rgb/1311868210.673897.png 1311868210.660941 depth/1311868210.660941.png\n1311868210.705897 rgb/1311868210.705897.png 1311868210.694072 depth/1311868210.694072.png\n1311868210.742133 rgb/1311868210.742133.png 1311868210.725646 depth/1311868210.725646.png\n1311868210.774018 rgb/1311868210.774018.png 1311868210.761375 depth/1311868210.761375.png\n1311868210.805942 rgb/1311868210.805942.png 1311868210.792255 depth/1311868210.792255.png\n1311868210.841882 rgb/1311868210.841882.png 1311868210.824869 depth/1311868210.824869.png\n1311868210.873988 rgb/1311868210.873988.png 1311868210.862050 depth/1311868210.862050.png\n1311868210.905826 rgb/1311868210.905826.png 1311868210.892741 depth/1311868210.892741.png\n1311868210.942021 rgb/1311868210.942021.png 1311868210.925029 depth/1311868210.925029.png\n1311868210.974235 rgb/1311868210.974235.png 1311868210.960048 depth/1311868210.960048.png\n1311868211.005839 rgb/1311868211.005839.png 1311868210.993438 depth/1311868210.993438.png\n1311868211.041878 rgb/1311868211.041878.png 1311868211.025176 depth/1311868211.025176.png\n1311868211.074009 rgb/1311868211.074009.png 1311868211.059498 depth/1311868211.059498.png\n1311868211.106006 rgb/1311868211.106006.png 1311868211.091740 depth/1311868211.091740.png\n1311868211.142002 rgb/1311868211.142002.png 1311868211.125207 depth/1311868211.125207.png\n1311868211.174051 rgb/1311868211.174051.png 1311868211.160225 depth/1311868211.160225.png\n1311868211.205845 rgb/1311868211.205845.png 1311868211.192632 depth/1311868211.192632.png\n1311868211.241987 rgb/1311868211.241987.png 1311868211.224527 depth/1311868211.224527.png\n1311868211.274088 rgb/1311868211.274088.png 1311868211.259284 depth/1311868211.259284.png\n1311868211.306090 rgb/1311868211.306090.png 1311868211.293066 depth/1311868211.293066.png\n1311868211.342241 rgb/1311868211.342241.png 1311868211.324322 depth/1311868211.324322.png\n1311868211.374052 rgb/1311868211.374052.png 1311868211.361163 depth/1311868211.361163.png\n1311868211.406119 rgb/1311868211.406119.png 1311868211.393543 depth/1311868211.393543.png\n1311868211.442216 rgb/1311868211.442216.png 1311868211.424189 depth/1311868211.424189.png\n1311868211.473939 rgb/1311868211.473939.png 1311868211.460678 depth/1311868211.460678.png\n1311868211.505937 rgb/1311868211.505937.png 1311868211.493996 depth/1311868211.493996.png\n1311868211.541927 rgb/1311868211.541927.png 1311868211.524612 depth/1311868211.524612.png\n1311868211.573950 rgb/1311868211.573950.png 1311868211.560741 depth/1311868211.560741.png\n1311868211.606012 rgb/1311868211.606012.png 1311868211.592842 depth/1311868211.592842.png\n1311868211.642009 rgb/1311868211.642009.png 1311868211.624034 depth/1311868211.624034.png\n1311868211.674030 rgb/1311868211.674030.png 1311868211.659881 depth/1311868211.659881.png\n1311868211.706002 rgb/1311868211.706002.png 1311868211.694654 depth/1311868211.694654.png\n1311868211.742056 rgb/1311868211.742056.png 1311868211.724257 depth/1311868211.724257.png\n1311868211.773982 rgb/1311868211.773982.png 1311868211.760756 depth/1311868211.760756.png\n1311868211.806164 rgb/1311868211.806164.png 1311868211.796126 depth/1311868211.796126.png\n1311868211.842132 rgb/1311868211.842132.png 1311868211.828952 depth/1311868211.828952.png\n1311868211.873907 rgb/1311868211.873907.png 1311868211.861079 depth/1311868211.861079.png\n1311868211.906024 rgb/1311868211.906024.png 1311868211.893028 depth/1311868211.893028.png\n1311868211.942293 rgb/1311868211.942293.png 1311868211.928354 depth/1311868211.928354.png\n1311868211.974041 rgb/1311868211.974041.png 1311868211.960968 depth/1311868211.960968.png\n1311868212.005902 rgb/1311868212.005902.png 1311868211.994401 depth/1311868211.994401.png\n1311868212.042182 rgb/1311868212.042182.png 1311868212.028849 depth/1311868212.028849.png\n1311868212.074044 rgb/1311868212.074044.png 1311868212.062146 depth/1311868212.062146.png\n1311868212.105906 rgb/1311868212.105906.png 1311868212.093919 depth/1311868212.093919.png\n1311868212.142105 rgb/1311868212.142105.png 1311868212.127527 depth/1311868212.127527.png\n1311868212.174023 rgb/1311868212.174023.png 1311868212.161612 depth/1311868212.161612.png\n1311868212.206126 rgb/1311868212.206126.png 1311868212.194687 depth/1311868212.194687.png\n1311868212.242313 rgb/1311868212.242313.png 1311868212.231541 depth/1311868212.231541.png\n1311868212.274255 rgb/1311868212.274255.png 1311868212.262754 depth/1311868212.262754.png\n1311868212.306028 rgb/1311868212.306028.png 1311868212.293996 depth/1311868212.293996.png\n1311868212.342124 rgb/1311868212.342124.png 1311868212.327446 depth/1311868212.327446.png\n1311868212.374157 rgb/1311868212.374157.png 1311868212.365707 depth/1311868212.365707.png\n1311868212.406130 rgb/1311868212.406130.png 1311868212.391604 depth/1311868212.391604.png\n1311868212.442138 rgb/1311868212.442138.png 1311868212.430051 depth/1311868212.430051.png\n1311868212.474044 rgb/1311868212.474044.png 1311868212.465503 depth/1311868212.465503.png\n1311868212.506032 rgb/1311868212.506032.png 1311868212.491652 depth/1311868212.491652.png\n1311868212.542167 rgb/1311868212.542167.png 1311868212.527607 depth/1311868212.527607.png\n1311868212.574023 rgb/1311868212.574023.png 1311868212.561717 depth/1311868212.561717.png\n1311868212.606112 rgb/1311868212.606112.png 1311868212.596018 depth/1311868212.596018.png\n1311868212.642096 rgb/1311868212.642096.png 1311868212.631003 depth/1311868212.631003.png\n1311868212.674200 rgb/1311868212.674200.png 1311868212.662593 depth/1311868212.662593.png\n1311868212.706878 rgb/1311868212.706878.png 1311868212.695112 depth/1311868212.695112.png\n1311868212.742196 rgb/1311868212.742196.png 1311868212.731388 depth/1311868212.731388.png\n1311868212.773943 rgb/1311868212.773943.png 1311868212.762764 depth/1311868212.762764.png\n1311868212.806006 rgb/1311868212.806006.png 1311868212.793628 depth/1311868212.793628.png\n1311868212.842064 rgb/1311868212.842064.png 1311868212.830201 depth/1311868212.830201.png\n1311868212.874075 rgb/1311868212.874075.png 1311868212.861627 depth/1311868212.861627.png\n1311868212.906161 rgb/1311868212.906161.png 1311868212.895707 depth/1311868212.895707.png\n1311868212.942123 rgb/1311868212.942123.png 1311868212.930614 depth/1311868212.930614.png\n1311868212.974154 rgb/1311868212.974154.png 1311868212.961582 depth/1311868212.961582.png\n1311868213.006193 rgb/1311868213.006193.png 1311868212.995055 depth/1311868212.995055.png\n1311868213.042223 rgb/1311868213.042223.png 1311868213.030994 depth/1311868213.030994.png\n1311868213.073951 rgb/1311868213.073951.png 1311868213.062127 depth/1311868213.062127.png\n1311868213.106053 rgb/1311868213.106053.png 1311868213.096720 depth/1311868213.096720.png\n1311868213.142119 rgb/1311868213.142119.png 1311868213.130213 depth/1311868213.130213.png\n1311868213.174219 rgb/1311868213.174219.png 1311868213.161672 depth/1311868213.161672.png\n1311868213.206347 rgb/1311868213.206347.png 1311868213.199357 depth/1311868213.199357.png\n1311868213.242209 rgb/1311868213.242209.png 1311868213.231589 depth/1311868213.231589.png\n1311868213.274014 rgb/1311868213.274014.png 1311868213.262100 depth/1311868213.262100.png\n1311868213.306151 rgb/1311868213.306151.png 1311868213.296404 depth/1311868213.296404.png\n1311868213.342368 rgb/1311868213.342368.png 1311868213.331731 depth/1311868213.331731.png\n1311868213.374390 rgb/1311868213.374390.png 1311868213.363191 depth/1311868213.363191.png\n1311868213.406010 rgb/1311868213.406010.png 1311868213.395848 depth/1311868213.395848.png\n1311868213.442300 rgb/1311868213.442300.png 1311868213.430986 depth/1311868213.430986.png\n1311868213.474546 rgb/1311868213.474546.png 1311868213.463117 depth/1311868213.463117.png\n1311868213.506347 rgb/1311868213.506347.png 1311868213.499324 depth/1311868213.499324.png\n1311868213.542189 rgb/1311868213.542189.png 1311868213.531201 depth/1311868213.531201.png\n1311868213.574297 rgb/1311868213.574297.png 1311868213.563046 depth/1311868213.563046.png\n1311868213.608357 rgb/1311868213.608357.png 1311868213.599589 depth/1311868213.599589.png\n1311868213.642086 rgb/1311868213.642086.png 1311868213.631001 depth/1311868213.631001.png\n1311868213.674238 rgb/1311868213.674238.png 1311868213.661925 depth/1311868213.661925.png\n1311868213.706267 rgb/1311868213.706267.png 1311868213.699582 depth/1311868213.699582.png\n1311868213.742210 rgb/1311868213.742210.png 1311868213.729688 depth/1311868213.729688.png\n1311868213.774084 rgb/1311868213.774084.png 1311868213.762865 depth/1311868213.762865.png\n1311868213.806247 rgb/1311868213.806247.png 1311868213.798710 depth/1311868213.798710.png\n1311868213.842211 rgb/1311868213.842211.png 1311868213.828307 depth/1311868213.828307.png\n1311868213.874145 rgb/1311868213.874145.png 1311868213.862133 depth/1311868213.862133.png\n1311868213.906335 rgb/1311868213.906335.png 1311868213.898969 depth/1311868213.898969.png\n1311868213.942213 rgb/1311868213.942213.png 1311868213.932051 depth/1311868213.932051.png\n1311868213.974085 rgb/1311868213.974085.png 1311868213.962376 depth/1311868213.962376.png\n1311868214.006317 rgb/1311868214.006317.png 1311868214.000127 depth/1311868214.000127.png\n1311868214.042178 rgb/1311868214.042178.png 1311868214.028718 depth/1311868214.028718.png\n1311868214.074100 rgb/1311868214.074100.png 1311868214.062257 depth/1311868214.062257.png\n1311868214.106187 rgb/1311868214.106187.png 1311868214.096212 depth/1311868214.096212.png\n1311868214.142287 rgb/1311868214.142287.png 1311868214.130191 depth/1311868214.130191.png\n1311868214.174039 rgb/1311868214.174039.png 1311868214.160358 depth/1311868214.160358.png\n1311868214.206335 rgb/1311868214.206335.png 1311868214.196958 depth/1311868214.196958.png\n1311868214.242159 rgb/1311868214.242159.png 1311868214.231385 depth/1311868214.231385.png\n1311868214.274221 rgb/1311868214.274221.png 1311868214.269163 depth/1311868214.269163.png\n1311868214.306406 rgb/1311868214.306406.png 1311868214.298875 depth/1311868214.298875.png\n1311868214.342288 rgb/1311868214.342288.png 1311868214.331239 depth/1311868214.331239.png\n1311868214.374244 rgb/1311868214.374244.png 1311868214.364089 depth/1311868214.364089.png\n1311868214.406227 rgb/1311868214.406227.png 1311868214.400932 depth/1311868214.400932.png\n1311868214.442184 rgb/1311868214.442184.png 1311868214.428342 depth/1311868214.428342.png\n1311868214.474262 rgb/1311868214.474262.png 1311868214.466683 depth/1311868214.466683.png\n1311868214.506579 rgb/1311868214.506579.png 1311868214.499607 depth/1311868214.499607.png\n1311868214.542302 rgb/1311868214.542302.png 1311868214.531421 depth/1311868214.531421.png\n1311868214.574356 rgb/1311868214.574356.png 1311868214.566788 depth/1311868214.566788.png\n1311868214.606407 rgb/1311868214.606407.png 1311868214.596131 depth/1311868214.596131.png\n1311868214.642280 rgb/1311868214.642280.png 1311868214.627964 depth/1311868214.627964.png\n1311868214.674410 rgb/1311868214.674410.png 1311868214.667136 depth/1311868214.667136.png\n1311868214.706198 rgb/1311868214.706198.png 1311868214.697712 depth/1311868214.697712.png\n1311868214.742333 rgb/1311868214.742333.png 1311868214.727991 depth/1311868214.727991.png\n1311868214.774481 rgb/1311868214.774481.png 1311868214.767288 depth/1311868214.767288.png\n1311868214.806468 rgb/1311868214.806468.png 1311868214.798886 depth/1311868214.798886.png\n1311868214.842297 rgb/1311868214.842297.png 1311868214.828913 depth/1311868214.828913.png\n1311868214.874290 rgb/1311868214.874290.png 1311868214.868793 depth/1311868214.868793.png\n1311868214.906326 rgb/1311868214.906326.png 1311868214.900436 depth/1311868214.900436.png\n1311868214.942194 rgb/1311868214.942194.png 1311868214.927817 depth/1311868214.927817.png\n1311868214.974404 rgb/1311868214.974404.png 1311868214.966937 depth/1311868214.966937.png\n1311868215.006391 rgb/1311868215.006391.png 1311868214.999633 depth/1311868214.999633.png\n1311868215.042220 rgb/1311868215.042220.png 1311868215.030933 depth/1311868215.030933.png\n1311868215.074234 rgb/1311868215.074234.png 1311868215.064106 depth/1311868215.064106.png\n1311868215.106202 rgb/1311868215.106202.png 1311868215.098227 depth/1311868215.098227.png\n1311868215.142266 rgb/1311868215.142266.png 1311868215.129751 depth/1311868215.129751.png\n1311868215.174343 rgb/1311868215.174343.png 1311868215.165719 depth/1311868215.165719.png\n1311868215.206366 rgb/1311868215.206366.png 1311868215.199781 depth/1311868215.199781.png\n1311868215.242259 rgb/1311868215.242259.png 1311868215.229628 depth/1311868215.229628.png\n1311868215.274353 rgb/1311868215.274353.png 1311868215.265968 depth/1311868215.265968.png\n1311868215.306401 rgb/1311868215.306401.png 1311868215.297820 depth/1311868215.297820.png\n1311868215.342475 rgb/1311868215.342475.png 1311868215.331843 depth/1311868215.331843.png\n1311868215.374240 rgb/1311868215.374240.png 1311868215.365828 depth/1311868215.365828.png\n1311868215.406376 rgb/1311868215.406376.png 1311868215.398876 depth/1311868215.398876.png\n1311868215.442338 rgb/1311868215.442338.png 1311868215.428227 depth/1311868215.428227.png\n1311868215.474499 rgb/1311868215.474499.png 1311868215.464523 depth/1311868215.464523.png\n1311868215.506308 rgb/1311868215.506308.png 1311868215.499379 depth/1311868215.499379.png\n1311868215.542336 rgb/1311868215.542336.png 1311868215.532372 depth/1311868215.532372.png\n1311868215.574139 rgb/1311868215.574139.png 1311868215.564697 depth/1311868215.564697.png\n1311868215.606249 rgb/1311868215.606249.png 1311868215.595707 depth/1311868215.595707.png\n1311868215.642404 rgb/1311868215.642404.png 1311868215.634840 depth/1311868215.634840.png\n1311868215.674534 rgb/1311868215.674534.png 1311868215.666718 depth/1311868215.666718.png\n1311868215.706473 rgb/1311868215.706473.png 1311868215.699219 depth/1311868215.699219.png\n1311868215.742205 rgb/1311868215.742205.png 1311868215.733621 depth/1311868215.733621.png\n1311868215.774735 rgb/1311868215.774735.png 1311868215.767615 depth/1311868215.767615.png\n1311868215.806559 rgb/1311868215.806559.png 1311868215.801906 depth/1311868215.801906.png\n1311868215.842289 rgb/1311868215.842289.png 1311868215.833568 depth/1311868215.833568.png\n1311868215.874205 rgb/1311868215.874205.png 1311868215.864820 depth/1311868215.864820.png\n1311868215.906403 rgb/1311868215.906403.png 1311868215.898023 depth/1311868215.898023.png\n1311868215.942381 rgb/1311868215.942381.png 1311868215.932024 depth/1311868215.932024.png\n1311868215.974271 rgb/1311868215.974271.png 1311868215.968317 depth/1311868215.968317.png\n1311868216.006524 rgb/1311868216.006524.png 1311868215.996855 depth/1311868215.996855.png\n1311868216.042488 rgb/1311868216.042488.png 1311868216.035046 depth/1311868216.035046.png\n1311868216.074212 rgb/1311868216.074212.png 1311868216.065637 depth/1311868216.065637.png\n1311868216.106321 rgb/1311868216.106321.png 1311868216.096071 depth/1311868216.096071.png\n1311868216.142434 rgb/1311868216.142434.png 1311868216.135571 depth/1311868216.135571.png\n1311868216.174227 rgb/1311868216.174227.png 1311868216.166199 depth/1311868216.166199.png\n1311868216.206326 rgb/1311868216.206326.png 1311868216.197597 depth/1311868216.197597.png\n1311868216.242946 rgb/1311868216.242946.png 1311868216.234802 depth/1311868216.234802.png\n1311868216.275879 rgb/1311868216.275879.png 1311868216.266603 depth/1311868216.266603.png\n1311868216.306682 rgb/1311868216.306682.png 1311868216.300423 depth/1311868216.300423.png\n1311868216.342596 rgb/1311868216.342596.png 1311868216.334966 depth/1311868216.334966.png\n1311868216.374273 rgb/1311868216.374273.png 1311868216.365042 depth/1311868216.365042.png\n1311868216.406671 rgb/1311868216.406671.png 1311868216.396324 depth/1311868216.396324.png\n1311868216.442339 rgb/1311868216.442339.png 1311868216.437861 depth/1311868216.437861.png\n1311868216.474357 rgb/1311868216.474357.png 1311868216.464425 depth/1311868216.464425.png\n1311868216.506418 rgb/1311868216.506418.png 1311868216.496861 depth/1311868216.496861.png\n1311868216.542390 rgb/1311868216.542390.png 1311868216.531729 depth/1311868216.531729.png\n1311868216.574328 rgb/1311868216.574328.png 1311868216.565989 depth/1311868216.565989.png\n1311868216.606527 rgb/1311868216.606527.png 1311868216.597315 depth/1311868216.597315.png\n1311868216.642461 rgb/1311868216.642461.png 1311868216.633797 depth/1311868216.633797.png\n1311868216.674349 rgb/1311868216.674349.png 1311868216.665318 depth/1311868216.665318.png\n1311868216.706576 rgb/1311868216.706576.png 1311868216.699687 depth/1311868216.699687.png\n1311868216.742454 rgb/1311868216.742454.png 1311868216.732294 depth/1311868216.732294.png\n1311868216.774257 rgb/1311868216.774257.png 1311868216.764468 depth/1311868216.764468.png\n1311868216.806393 rgb/1311868216.806393.png 1311868216.800259 depth/1311868216.800259.png\n1311868216.842459 rgb/1311868216.842459.png 1311868216.832619 depth/1311868216.832619.png\n1311868216.874405 rgb/1311868216.874405.png 1311868216.866560 depth/1311868216.866560.png\n1311868216.906366 rgb/1311868216.906366.png 1311868216.903003 depth/1311868216.903003.png\n1311868216.942380 rgb/1311868216.942380.png 1311868216.932272 depth/1311868216.932272.png\n1311868216.974559 rgb/1311868216.974559.png 1311868216.965458 depth/1311868216.965458.png\n1311868217.006426 rgb/1311868217.006426.png 1311868217.002689 depth/1311868217.002689.png\n1311868217.042435 rgb/1311868217.042435.png 1311868217.032318 depth/1311868217.032318.png\n1311868217.074615 rgb/1311868217.074615.png 1311868217.065317 depth/1311868217.065317.png\n1311868217.106679 rgb/1311868217.106679.png 1311868217.103305 depth/1311868217.103305.png\n1311868217.143747 rgb/1311868217.143747.png 1311868217.136263 depth/1311868217.136263.png\n1311868217.174613 rgb/1311868217.174613.png 1311868217.166840 depth/1311868217.166840.png\n1311868217.206576 rgb/1311868217.206576.png 1311868217.201967 depth/1311868217.201967.png\n1311868217.242361 rgb/1311868217.242361.png 1311868217.232198 depth/1311868217.232198.png\n1311868217.274712 rgb/1311868217.274712.png 1311868217.266852 depth/1311868217.266852.png\n1311868217.307288 rgb/1311868217.307288.png 1311868217.301319 depth/1311868217.301319.png\n1311868217.342453 rgb/1311868217.342453.png 1311868217.332206 depth/1311868217.332206.png\n1311868217.374311 rgb/1311868217.374311.png 1311868217.363769 depth/1311868217.363769.png\n1311868217.406701 rgb/1311868217.406701.png 1311868217.399390 depth/1311868217.399390.png\n1311868217.442485 rgb/1311868217.442485.png 1311868217.434691 depth/1311868217.434691.png\n1311868217.475102 rgb/1311868217.475102.png 1311868217.466778 depth/1311868217.466778.png\n1311868217.506647 rgb/1311868217.506647.png 1311868217.502605 depth/1311868217.502605.png\n1311868217.542334 rgb/1311868217.542334.png 1311868217.531760 depth/1311868217.531760.png\n1311868217.574294 rgb/1311868217.574294.png 1311868217.563694 depth/1311868217.563694.png\n1311868217.606343 rgb/1311868217.606343.png 1311868217.599985 depth/1311868217.599985.png\n1311868217.642399 rgb/1311868217.642399.png 1311868217.632879 depth/1311868217.632879.png\n1311868217.674402 rgb/1311868217.674402.png 1311868217.664702 depth/1311868217.664702.png\n1311868217.706372 rgb/1311868217.706372.png 1311868217.700189 depth/1311868217.700189.png\n1311868217.742436 rgb/1311868217.742436.png 1311868217.735278 depth/1311868217.735278.png\n1311868217.775482 rgb/1311868217.775482.png 1311868217.768408 depth/1311868217.768408.png\n1311868217.806772 rgb/1311868217.806772.png 1311868217.801730 depth/1311868217.801730.png\n1311868217.842462 rgb/1311868217.842462.png 1311868217.831781 depth/1311868217.831781.png\n1311868217.874273 rgb/1311868217.874273.png 1311868217.866254 depth/1311868217.866254.png\n1311868217.906458 rgb/1311868217.906458.png 1311868217.900688 depth/1311868217.900688.png\n1311868217.942466 rgb/1311868217.942466.png 1311868217.935531 depth/1311868217.935531.png\n1311868217.975110 rgb/1311868217.975110.png 1311868217.970178 depth/1311868217.970178.png\n1311868218.006398 rgb/1311868218.006398.png 1311868217.999378 depth/1311868217.999378.png\n1311868218.042374 rgb/1311868218.042374.png 1311868218.031505 depth/1311868218.031505.png\n1311868218.074687 rgb/1311868218.074687.png 1311868218.067405 depth/1311868218.067405.png\n1311868218.106528 rgb/1311868218.106528.png 1311868218.099367 depth/1311868218.099367.png\n1311868218.142452 rgb/1311868218.142452.png 1311868218.131479 depth/1311868218.131479.png\n1311868218.174634 rgb/1311868218.174634.png 1311868218.168288 depth/1311868218.168288.png\n1311868218.206493 rgb/1311868218.206493.png 1311868218.199946 depth/1311868218.199946.png\n1311868218.242489 rgb/1311868218.242489.png 1311868218.233668 depth/1311868218.233668.png\n1311868218.274613 rgb/1311868218.274613.png 1311868218.270554 depth/1311868218.270554.png\n1311868218.306510 rgb/1311868218.306510.png 1311868218.302471 depth/1311868218.302471.png\n1311868218.342575 rgb/1311868218.342575.png 1311868218.333373 depth/1311868218.333373.png\n1311868218.374760 rgb/1311868218.374760.png 1311868218.371327 depth/1311868218.371327.png\n1311868218.410500 rgb/1311868218.410500.png 1311868218.405229 depth/1311868218.405229.png\n1311868218.442486 rgb/1311868218.442486.png 1311868218.433451 depth/1311868218.433451.png\n1311868218.474491 rgb/1311868218.474491.png 1311868218.472236 depth/1311868218.472236.png\n1311868218.510448 rgb/1311868218.510448.png 1311868218.501503 depth/1311868218.501503.png\n1311868218.542375 rgb/1311868218.542375.png 1311868218.532944 depth/1311868218.532944.png\n1311868218.574422 rgb/1311868218.574422.png 1311868218.567444 depth/1311868218.567444.png\n1311868218.610383 rgb/1311868218.610383.png 1311868218.602207 depth/1311868218.602207.png\n1311868218.642508 rgb/1311868218.642508.png 1311868218.633787 depth/1311868218.633787.png\n1311868218.674491 rgb/1311868218.674491.png 1311868218.667366 depth/1311868218.667366.png\n1311868218.710423 rgb/1311868218.710423.png 1311868218.701368 depth/1311868218.701368.png\n1311868218.742485 rgb/1311868218.742485.png 1311868218.732400 depth/1311868218.732400.png\n1311868218.774455 rgb/1311868218.774455.png 1311868218.769072 depth/1311868218.769072.png\n1311868218.810331 rgb/1311868218.810331.png 1311868218.800107 depth/1311868218.800107.png\n1311868218.842407 rgb/1311868218.842407.png 1311868218.831723 depth/1311868218.831723.png\n1311868218.874697 rgb/1311868218.874697.png 1311868218.869983 depth/1311868218.869983.png\n1311868218.910344 rgb/1311868218.910344.png 1311868218.899595 depth/1311868218.899595.png\n1311868218.942390 rgb/1311868218.942390.png 1311868218.931950 depth/1311868218.931950.png\n1311868218.974531 rgb/1311868218.974531.png 1311868218.969948 depth/1311868218.969948.png\n1311868219.010718 rgb/1311868219.010718.png 1311868219.001382 depth/1311868219.001382.png\n1311868219.042799 rgb/1311868219.042799.png 1311868219.036519 depth/1311868219.036519.png\n1311868219.074699 rgb/1311868219.074699.png 1311868219.067363 depth/1311868219.067363.png\n1311868219.110710 rgb/1311868219.110710.png 1311868219.100346 depth/1311868219.100346.png\n1311868219.142449 rgb/1311868219.142449.png 1311868219.132682 depth/1311868219.132682.png\n1311868219.174460 rgb/1311868219.174460.png 1311868219.167726 depth/1311868219.167726.png\n1311868219.210391 rgb/1311868219.210391.png 1311868219.199463 depth/1311868219.199463.png\n1311868219.242632 rgb/1311868219.242632.png 1311868219.235734 depth/1311868219.235734.png\n1311868219.274458 rgb/1311868219.274458.png 1311868219.267876 depth/1311868219.267876.png\n1311868219.310567 rgb/1311868219.310567.png 1311868219.301405 depth/1311868219.301405.png\n1311868219.342858 rgb/1311868219.342858.png 1311868219.336414 depth/1311868219.336414.png\n1311868219.374565 rgb/1311868219.374565.png 1311868219.368069 depth/1311868219.368069.png\n1311868219.410427 rgb/1311868219.410427.png 1311868219.400180 depth/1311868219.400180.png\n1311868219.442491 rgb/1311868219.442491.png 1311868219.435990 depth/1311868219.435990.png\n1311868219.474442 rgb/1311868219.474442.png 1311868219.467615 depth/1311868219.467615.png\n1311868219.510471 rgb/1311868219.510471.png 1311868219.500250 depth/1311868219.500250.png\n1311868219.543330 rgb/1311868219.543330.png 1311868219.540778 depth/1311868219.540778.png\n1311868219.574798 rgb/1311868219.574798.png 1311868219.567933 depth/1311868219.567933.png\n1311868219.610673 rgb/1311868219.610673.png 1311868219.602290 depth/1311868219.602290.png\n1311868219.642931 rgb/1311868219.642931.png 1311868219.636093 depth/1311868219.636093.png\n1311868219.674450 rgb/1311868219.674450.png 1311868219.667827 depth/1311868219.667827.png\n1311868219.710785 rgb/1311868219.710785.png 1311868219.700080 depth/1311868219.700080.png\n1311868219.742593 rgb/1311868219.742593.png 1311868219.735627 depth/1311868219.735627.png\n1311868219.774534 rgb/1311868219.774534.png 1311868219.768145 depth/1311868219.768145.png\n1311868219.810409 rgb/1311868219.810409.png 1311868219.801247 depth/1311868219.801247.png\n1311868219.842777 rgb/1311868219.842777.png 1311868219.835981 depth/1311868219.835981.png\n1311868219.874478 rgb/1311868219.874478.png 1311868219.867815 depth/1311868219.867815.png\n1311868219.910641 rgb/1311868219.910641.png 1311868219.900014 depth/1311868219.900014.png\n1311868219.942611 rgb/1311868219.942611.png 1311868219.936057 depth/1311868219.936057.png\n1311868219.974873 rgb/1311868219.974873.png 1311868219.967731 depth/1311868219.967731.png\n1311868220.010555 rgb/1311868220.010555.png 1311868220.000484 depth/1311868220.000484.png\n1311868220.042788 rgb/1311868220.042788.png 1311868220.035991 depth/1311868220.035991.png\n1311868220.074683 rgb/1311868220.074683.png 1311868220.068021 depth/1311868220.068021.png\n1311868220.110558 rgb/1311868220.110558.png 1311868220.101658 depth/1311868220.101658.png\n1311868220.142630 rgb/1311868220.142630.png 1311868220.136124 depth/1311868220.136124.png\n1311868220.174706 rgb/1311868220.174706.png 1311868220.168106 depth/1311868220.168106.png\n1311868220.210459 rgb/1311868220.210459.png 1311868220.200388 depth/1311868220.200388.png\n1311868220.242513 rgb/1311868220.242513.png 1311868220.236348 depth/1311868220.236348.png\n1311868220.274890 rgb/1311868220.274890.png 1311868220.268408 depth/1311868220.268408.png\n1311868220.310675 rgb/1311868220.310675.png 1311868220.303243 depth/1311868220.303243.png\n1311868220.342794 rgb/1311868220.342794.png 1311868220.336368 depth/1311868220.336368.png\n1311868220.374967 rgb/1311868220.374967.png 1311868220.368106 depth/1311868220.368106.png\n1311868220.410461 rgb/1311868220.410461.png 1311868220.400760 depth/1311868220.400760.png\n1311868220.442609 rgb/1311868220.442609.png 1311868220.436414 depth/1311868220.436414.png\n1311868220.474751 rgb/1311868220.474751.png 1311868220.468009 depth/1311868220.468009.png\n1311868220.510865 rgb/1311868220.510865.png 1311868220.505404 depth/1311868220.505404.png\n1311868220.542610 rgb/1311868220.542610.png 1311868220.535923 depth/1311868220.535923.png\n1311868220.574495 rgb/1311868220.574495.png 1311868220.568743 depth/1311868220.568743.png\n1311868220.611343 rgb/1311868220.611343.png 1311868220.607919 depth/1311868220.607919.png\n1311868220.642648 rgb/1311868220.642648.png 1311868220.638122 depth/1311868220.638122.png\n1311868220.674598 rgb/1311868220.674598.png 1311868220.669290 depth/1311868220.669290.png\n1311868220.710604 rgb/1311868220.710604.png 1311868220.705802 depth/1311868220.705802.png\n1311868220.742672 rgb/1311868220.742672.png 1311868220.740041 depth/1311868220.740041.png\n1311868220.774530 rgb/1311868220.774530.png 1311868220.768076 depth/1311868220.768076.png\n1311868220.810775 rgb/1311868220.810775.png 1311868220.807362 depth/1311868220.807362.png\n1311868220.842747 rgb/1311868220.842747.png 1311868220.840215 depth/1311868220.840215.png\n1311868220.874779 rgb/1311868220.874779.png 1311868220.868076 depth/1311868220.868076.png\n1311868220.910650 rgb/1311868220.910650.png 1311868220.907645 depth/1311868220.907645.png\n1311868220.942980 rgb/1311868220.942980.png 1311868220.936974 depth/1311868220.936974.png\n1311868220.974895 rgb/1311868220.974895.png 1311868220.971264 depth/1311868220.971264.png\n1311868221.010492 rgb/1311868221.010492.png 1311868221.004830 depth/1311868221.004830.png\n1311868221.042575 rgb/1311868221.042575.png 1311868221.038022 depth/1311868221.038022.png\n1311868221.074778 rgb/1311868221.074778.png 1311868221.068433 depth/1311868221.068433.png\n1311868221.110563 rgb/1311868221.110563.png 1311868221.104071 depth/1311868221.104071.png\n1311868221.142677 rgb/1311868221.142677.png 1311868221.136394 depth/1311868221.136394.png\n1311868221.174633 rgb/1311868221.174633.png 1311868221.168289 depth/1311868221.168289.png\n1311868221.210618 rgb/1311868221.210618.png 1311868221.208083 depth/1311868221.208083.png\n1311868221.242676 rgb/1311868221.242676.png 1311868221.237782 depth/1311868221.237782.png\n1311868221.274959 rgb/1311868221.274959.png 1311868221.270077 depth/1311868221.270077.png\n1311868221.311415 rgb/1311868221.311415.png 1311868221.306408 depth/1311868221.306408.png\n1311868221.342835 rgb/1311868221.342835.png 1311868221.336428 depth/1311868221.336428.png\n1311868221.374902 rgb/1311868221.374902.png 1311868221.370085 depth/1311868221.370085.png\n1311868221.410723 rgb/1311868221.410723.png 1311868221.407576 depth/1311868221.407576.png\n1311868221.442831 rgb/1311868221.442831.png 1311868221.440279 depth/1311868221.440279.png\n1311868221.474658 rgb/1311868221.474658.png 1311868221.470216 depth/1311868221.470216.png\n1311868221.510999 rgb/1311868221.510999.png 1311868221.506155 depth/1311868221.506155.png\n1311868221.543040 rgb/1311868221.543040.png 1311868221.539623 depth/1311868221.539623.png\n1311868221.574743 rgb/1311868221.574743.png 1311868221.571188 depth/1311868221.571188.png\n1311868221.610738 rgb/1311868221.610738.png 1311868221.606503 depth/1311868221.606503.png\n1311868221.642622 rgb/1311868221.642622.png 1311868221.636216 depth/1311868221.636216.png\n1311868221.674631 rgb/1311868221.674631.png 1311868221.673439 depth/1311868221.673439.png\n1311868221.711507 rgb/1311868221.711507.png 1311868221.707091 depth/1311868221.707091.png\n1311868221.742786 rgb/1311868221.742786.png 1311868221.738380 depth/1311868221.738380.png\n1311868221.775854 rgb/1311868221.775854.png 1311868221.775869 depth/1311868221.775869.png\n1311868221.810774 rgb/1311868221.810774.png 1311868221.805954 depth/1311868221.805954.png\n1311868221.842668 rgb/1311868221.842668.png 1311868221.836585 depth/1311868221.836585.png\n1311868221.874613 rgb/1311868221.874613.png 1311868221.873274 depth/1311868221.873274.png\n1311868221.910793 rgb/1311868221.910793.png 1311868221.905122 depth/1311868221.905122.png\n1311868221.942672 rgb/1311868221.942672.png 1311868221.936660 depth/1311868221.936660.png\n1311868221.975288 rgb/1311868221.975288.png 1311868221.975301 depth/1311868221.975301.png\n1311868222.010658 rgb/1311868222.010658.png 1311868222.006126 depth/1311868222.006126.png\n1311868222.042799 rgb/1311868222.042799.png 1311868222.037887 depth/1311868222.037887.png\n1311868222.077068 rgb/1311868222.077068.png 1311868222.077077 depth/1311868222.077077.png\n1311868222.110687 rgb/1311868222.110687.png 1311868222.106238 depth/1311868222.106238.png\n1311868222.142853 rgb/1311868222.142853.png 1311868222.136039 depth/1311868222.136039.png\n1311868222.174994 rgb/1311868222.174994.png 1311868222.175004 depth/1311868222.175004.png\n1311868222.210798 rgb/1311868222.210798.png 1311868222.204322 depth/1311868222.204322.png\n1311868222.242692 rgb/1311868222.242692.png 1311868222.239963 depth/1311868222.239963.png\n1311868222.275699 rgb/1311868222.275699.png 1311868222.275741 depth/1311868222.275741.png\n1311868222.310861 rgb/1311868222.310861.png 1311868222.307107 depth/1311868222.307107.png\n1311868222.343002 rgb/1311868222.343002.png 1311868222.337833 depth/1311868222.337833.png\n1311868222.375332 rgb/1311868222.375332.png 1311868222.375382 depth/1311868222.375382.png\n1311868222.410818 rgb/1311868222.410818.png 1311868222.407168 depth/1311868222.407168.png\n1311868222.442701 rgb/1311868222.442701.png 1311868222.437456 depth/1311868222.437456.png\n1311868222.474746 rgb/1311868222.474746.png 1311868222.474272 depth/1311868222.474272.png\n1311868222.510786 rgb/1311868222.510786.png 1311868222.504091 depth/1311868222.504091.png\n1311868222.542796 rgb/1311868222.542796.png 1311868222.536822 depth/1311868222.536822.png\n1311868222.574664 rgb/1311868222.574664.png 1311868222.573445 depth/1311868222.573445.png\n1311868222.610667 rgb/1311868222.610667.png 1311868222.606367 depth/1311868222.606367.png\n1311868222.643013 rgb/1311868222.643013.png 1311868222.635993 depth/1311868222.635993.png\n1311868222.674911 rgb/1311868222.674911.png 1311868222.674930 depth/1311868222.674930.png\n1311868222.710764 rgb/1311868222.710764.png 1311868222.704440 depth/1311868222.704440.png\n1311868222.742784 rgb/1311868222.742784.png 1311868222.737516 depth/1311868222.737516.png\n1311868222.774863 rgb/1311868222.774863.png 1311868222.774872 depth/1311868222.774872.png\n1311868222.810880 rgb/1311868222.810880.png 1311868222.804839 depth/1311868222.804839.png\n1311868222.842888 rgb/1311868222.842888.png 1311868222.839765 depth/1311868222.839765.png\n1311868222.875581 rgb/1311868222.875581.png 1311868222.875596 depth/1311868222.875596.png\n1311868222.910730 rgb/1311868222.910730.png 1311868222.904031 depth/1311868222.904031.png\n1311868222.943172 rgb/1311868222.943172.png 1311868222.943183 depth/1311868222.943183.png\n1311868222.974842 rgb/1311868222.974842.png 1311868222.971964 depth/1311868222.971964.png\n1311868223.012381 rgb/1311868223.012381.png 1311868223.007263 depth/1311868223.007263.png\n1311868223.043777 rgb/1311868223.043777.png 1311868223.043787 depth/1311868223.043787.png\n1311868223.076517 rgb/1311868223.076517.png 1311868223.076528 depth/1311868223.076528.png\n1311868223.110921 rgb/1311868223.110921.png 1311868223.105782 depth/1311868223.105782.png\n1311868223.143721 rgb/1311868223.143721.png 1311868223.143738 depth/1311868223.143738.png\n1311868223.174769 rgb/1311868223.174769.png 1311868223.172518 depth/1311868223.172518.png\n1311868223.210868 rgb/1311868223.210868.png 1311868223.207414 depth/1311868223.207414.png\n1311868223.242696 rgb/1311868223.242696.png 1311868223.240462 depth/1311868223.240462.png\n1311868223.275316 rgb/1311868223.275316.png 1311868223.275333 depth/1311868223.275333.png\n1311868223.310697 rgb/1311868223.310697.png 1311868223.304131 depth/1311868223.304131.png\n1311868223.343366 rgb/1311868223.343366.png 1311868223.343387 depth/1311868223.343387.png\n1311868223.375535 rgb/1311868223.375535.png 1311868223.375547 depth/1311868223.375547.png\n1311868223.410819 rgb/1311868223.410819.png 1311868223.404381 depth/1311868223.404381.png\n1311868223.444149 rgb/1311868223.444149.png 1311868223.444168 depth/1311868223.444168.png\n1311868223.479074 rgb/1311868223.479074.png 1311868223.479084 depth/1311868223.479084.png\n1311868223.511227 rgb/1311868223.511227.png 1311868223.507287 depth/1311868223.507287.png\n1311868223.542757 rgb/1311868223.542757.png 1311868223.541966 depth/1311868223.541966.png\n1311868223.576261 rgb/1311868223.576261.png 1311868223.575255 depth/1311868223.575255.png\n1311868223.610846 rgb/1311868223.610846.png 1311868223.607260 depth/1311868223.607260.png\n1311868223.642738 rgb/1311868223.642738.png 1311868223.640714 depth/1311868223.640714.png\n1311868223.674789 rgb/1311868223.674789.png 1311868223.672328 depth/1311868223.672328.png\n1311868223.710948 rgb/1311868223.710948.png 1311868223.706442 depth/1311868223.706442.png\n1311868223.742872 rgb/1311868223.742872.png 1311868223.740662 depth/1311868223.740662.png\n1311868223.774925 rgb/1311868223.774925.png 1311868223.773620 depth/1311868223.773620.png\n1311868223.810993 rgb/1311868223.810993.png 1311868223.804209 depth/1311868223.804209.png\n1311868223.842828 rgb/1311868223.842828.png 1311868223.840316 depth/1311868223.840316.png\n1311868223.874841 rgb/1311868223.874841.png 1311868223.872281 depth/1311868223.872281.png\n1311868223.910906 rgb/1311868223.910906.png 1311868223.904377 depth/1311868223.904377.png\n1311868223.943036 rgb/1311868223.943036.png 1311868223.943290 depth/1311868223.943290.png\n1311868223.975101 rgb/1311868223.975101.png 1311868223.975108 depth/1311868223.975108.png\n1311868224.010808 rgb/1311868224.010808.png 1311868224.007653 depth/1311868224.007653.png\n1311868224.043743 rgb/1311868224.043743.png 1311868224.040432 depth/1311868224.040432.png\n1311868224.075595 rgb/1311868224.075595.png 1311868224.075604 depth/1311868224.075604.png\n1311868224.110830 rgb/1311868224.110830.png 1311868224.107394 depth/1311868224.107394.png\n1311868224.145344 rgb/1311868224.145344.png 1311868224.145360 depth/1311868224.145360.png\n1311868224.174788 rgb/1311868224.174788.png 1311868224.172734 depth/1311868224.172734.png\n1311868224.211401 rgb/1311868224.211401.png 1311868224.211885 depth/1311868224.211885.png\n1311868224.242911 rgb/1311868224.242911.png 1311868224.240252 depth/1311868224.240252.png\n1311868224.277363 rgb/1311868224.277363.png 1311868224.273978 depth/1311868224.273978.png\n1311868224.311516 rgb/1311868224.311516.png 1311868224.311536 depth/1311868224.311536.png\n1311868224.342895 rgb/1311868224.342895.png 1311868224.340357 depth/1311868224.340357.png\n1311868224.374897 rgb/1311868224.374897.png 1311868224.373499 depth/1311868224.373499.png\n1311868224.410879 rgb/1311868224.410879.png 1311868224.408817 depth/1311868224.408817.png\n1311868224.442907 rgb/1311868224.442907.png 1311868224.442917 depth/1311868224.442917.png\n1311868224.474953 rgb/1311868224.474953.png 1311868224.472124 depth/1311868224.472124.png\n1311868224.511812 rgb/1311868224.511812.png 1311868224.511856 depth/1311868224.511856.png\n1311868224.545292 rgb/1311868224.545292.png 1311868224.545162 depth/1311868224.545162.png\n1311868224.574703 rgb/1311868224.574703.png 1311868224.573673 depth/1311868224.573673.png\n1311868224.611208 rgb/1311868224.611208.png 1311868224.611247 depth/1311868224.611247.png\n1311868224.643090 rgb/1311868224.643090.png 1311868224.643159 depth/1311868224.643159.png\n1311868224.674856 rgb/1311868224.674856.png 1311868224.672374 depth/1311868224.672374.png\n1311868224.710776 rgb/1311868224.710776.png 1311868224.710056 depth/1311868224.710056.png\n1311868224.742798 rgb/1311868224.742798.png 1311868224.740644 depth/1311868224.740644.png\n1311868224.775598 rgb/1311868224.775598.png 1311868224.775615 depth/1311868224.775615.png\n1311868224.812285 rgb/1311868224.812285.png 1311868224.812297 depth/1311868224.812297.png\n1311868224.842708 rgb/1311868224.842708.png 1311868224.841945 depth/1311868224.841945.png\n1311868224.874851 rgb/1311868224.874851.png 1311868224.874405 depth/1311868224.874405.png\n1311868224.912106 rgb/1311868224.912106.png 1311868224.912116 depth/1311868224.912116.png\n1311868224.943076 rgb/1311868224.943076.png 1311868224.940425 depth/1311868224.940425.png\n1311868224.978324 rgb/1311868224.978324.png 1311868224.975279 depth/1311868224.975279.png\n1311868225.012002 rgb/1311868225.012002.png 1311868225.012017 depth/1311868225.012017.png\n1311868225.045354 rgb/1311868225.045354.png 1311868225.042544 depth/1311868225.042544.png\n1311868225.076066 rgb/1311868225.076066.png 1311868225.076080 depth/1311868225.076080.png\n1311868225.111236 rgb/1311868225.111236.png 1311868225.111317 depth/1311868225.111317.png\n1311868225.143930 rgb/1311868225.143930.png 1311868225.143950 depth/1311868225.143950.png\n1311868225.176049 rgb/1311868225.176049.png 1311868225.176066 depth/1311868225.176066.png\n1311868225.211565 rgb/1311868225.211565.png 1311868225.209393 depth/1311868225.209393.png\n1311868225.242896 rgb/1311868225.242896.png 1311868225.240636 depth/1311868225.240636.png\n1311868225.275007 rgb/1311868225.275007.png 1311868225.275019 depth/1311868225.275019.png\n1311868225.310787 rgb/1311868225.310787.png 1311868225.310797 depth/1311868225.310797.png\n1311868225.342940 rgb/1311868225.342940.png 1311868225.340158 depth/1311868225.340158.png\n1311868225.379392 rgb/1311868225.379392.png 1311868225.379405 depth/1311868225.379405.png\n1311868225.410917 rgb/1311868225.410917.png 1311868225.410937 depth/1311868225.410937.png\n1311868225.443381 rgb/1311868225.443381.png 1311868225.443405 depth/1311868225.443405.png\n1311868225.479273 rgb/1311868225.479273.png 1311868225.479285 depth/1311868225.479285.png\n1311868225.510884 rgb/1311868225.510884.png 1311868225.508380 depth/1311868225.508380.png\n1311868225.542923 rgb/1311868225.542923.png 1311868225.541319 depth/1311868225.541319.png\n1311868225.576439 rgb/1311868225.576439.png 1311868225.576451 depth/1311868225.576451.png\n1311868225.612078 rgb/1311868225.612078.png 1311868225.612089 depth/1311868225.612089.png\n1311868225.644151 rgb/1311868225.644151.png 1311868225.644160 depth/1311868225.644160.png\n1311868225.678868 rgb/1311868225.678868.png 1311868225.678877 depth/1311868225.678877.png\n1311868225.711259 rgb/1311868225.711259.png 1311868225.711272 depth/1311868225.711272.png\n1311868225.746296 rgb/1311868225.746296.png 1311868225.746313 depth/1311868225.746313.png\n1311868225.776898 rgb/1311868225.776898.png 1311868225.776903 depth/1311868225.776903.png\n1311868225.810874 rgb/1311868225.810874.png 1311868225.810134 depth/1311868225.810134.png\n1311868225.842939 rgb/1311868225.842939.png 1311868225.841916 depth/1311868225.841916.png\n1311868225.880247 rgb/1311868225.880247.png 1311868225.880278 depth/1311868225.880278.png\n1311868225.910765 rgb/1311868225.910765.png 1311868225.909912 depth/1311868225.909912.png\n1311868225.943096 rgb/1311868225.943096.png 1311868225.943109 depth/1311868225.943109.png\n1311868225.977018 rgb/1311868225.977018.png 1311868225.977027 depth/1311868225.977027.png\n1311868226.010899 rgb/1311868226.010899.png 1311868226.008677 depth/1311868226.008677.png\n1311868226.043782 rgb/1311868226.043782.png 1311868226.043800 depth/1311868226.043800.png\n1311868226.079850 rgb/1311868226.079850.png 1311868226.079861 depth/1311868226.079861.png\n1311868226.115058 rgb/1311868226.115058.png 1311868226.115075 depth/1311868226.115075.png\n1311868226.144537 rgb/1311868226.144537.png 1311868226.144546 depth/1311868226.144546.png\n1311868226.178896 rgb/1311868226.178896.png 1311868226.178910 depth/1311868226.178910.png\n1311868226.210939 rgb/1311868226.210939.png 1311868226.210944 depth/1311868226.210944.png\n1311868226.247306 rgb/1311868226.247306.png 1311868226.246456 depth/1311868226.246456.png\n1311868226.277609 rgb/1311868226.277609.png 1311868226.277625 depth/1311868226.277625.png\n1311868226.310950 rgb/1311868226.310950.png 1311868226.308469 depth/1311868226.308469.png\n1311868226.345151 rgb/1311868226.345151.png 1311868226.345166 depth/1311868226.345166.png\n1311868226.381607 rgb/1311868226.381607.png 1311868226.381651 depth/1311868226.381651.png\n1311868226.411020 rgb/1311868226.411020.png 1311868226.408655 depth/1311868226.408655.png\n1311868226.444052 rgb/1311868226.444052.png 1311868226.444073 depth/1311868226.444073.png\n1311868226.481112 rgb/1311868226.481112.png 1311868226.481122 depth/1311868226.481122.png\n1311868226.511027 rgb/1311868226.511027.png 1311868226.508358 depth/1311868226.508358.png\n1311868226.543455 rgb/1311868226.543455.png 1311868226.546524 depth/1311868226.546524.png\n1311868226.576612 rgb/1311868226.576612.png 1311868226.576639 depth/1311868226.576639.png\n1311868226.610909 rgb/1311868226.610909.png 1311868226.610319 depth/1311868226.610319.png\n1311868226.644260 rgb/1311868226.644260.png 1311868226.644264 depth/1311868226.644264.png\n1311868226.676348 rgb/1311868226.676348.png 1311868226.676359 depth/1311868226.676359.png\n1311868226.711126 rgb/1311868226.711126.png 1311868226.708363 depth/1311868226.708363.png\n1311868226.745829 rgb/1311868226.745829.png 1311868226.745837 depth/1311868226.745837.png\n1311868226.778492 rgb/1311868226.778492.png 1311868226.778507 depth/1311868226.778507.png\n1311868226.810784 rgb/1311868226.810784.png 1311868226.809730 depth/1311868226.809730.png\n1311868226.844284 rgb/1311868226.844284.png 1311868226.844289 depth/1311868226.844289.png\n1311868226.879222 rgb/1311868226.879222.png 1311868226.879251 depth/1311868226.879251.png\n1311868226.910863 rgb/1311868226.910863.png 1311868226.908253 depth/1311868226.908253.png\n1311868226.944204 rgb/1311868226.944204.png 1311868226.944215 depth/1311868226.944215.png\n1311868226.976309 rgb/1311868226.976309.png 1311868226.976315 depth/1311868226.976315.png\n1311868227.010946 rgb/1311868227.010946.png 1311868227.010792 depth/1311868227.010792.png\n1311868227.047092 rgb/1311868227.047092.png 1311868227.047113 depth/1311868227.047113.png\n1311868227.077103 rgb/1311868227.077103.png 1311868227.077119 depth/1311868227.077119.png\n1311868227.110902 rgb/1311868227.110902.png 1311868227.109667 depth/1311868227.109667.png\n1311868227.144535 rgb/1311868227.144535.png 1311868227.144548 depth/1311868227.144548.png\n1311868227.179137 rgb/1311868227.179137.png 1311868227.179146 depth/1311868227.179146.png\n1311868227.210865 rgb/1311868227.210865.png 1311868227.209760 depth/1311868227.209760.png\n1311868227.247413 rgb/1311868227.247413.png 1311868227.247444 depth/1311868227.247444.png\n1311868227.276556 rgb/1311868227.276556.png 1311868227.276576 depth/1311868227.276576.png\n1311868227.311677 rgb/1311868227.311677.png 1311868227.311685 depth/1311868227.311685.png\n1311868227.347893 rgb/1311868227.347893.png 1311868227.347925 depth/1311868227.347925.png\n1311868227.377762 rgb/1311868227.377762.png 1311868227.377769 depth/1311868227.377769.png\n1311868227.411422 rgb/1311868227.411422.png 1311868227.411441 depth/1311868227.411441.png\n1311868227.446682 rgb/1311868227.446682.png 1311868227.446700 depth/1311868227.446700.png\n1311868227.479018 rgb/1311868227.479018.png 1311868227.476734 depth/1311868227.476734.png\n1311868227.510861 rgb/1311868227.510861.png 1311868227.509621 depth/1311868227.509621.png\n1311868227.547438 rgb/1311868227.547438.png 1311868227.547447 depth/1311868227.547447.png\n1311868227.579073 rgb/1311868227.579073.png 1311868227.576509 depth/1311868227.576509.png\n1311868227.610890 rgb/1311868227.610890.png 1311868227.610169 depth/1311868227.610169.png\n1311868227.644341 rgb/1311868227.644341.png 1311868227.644352 depth/1311868227.644352.png\n1311868227.679026 rgb/1311868227.679026.png 1311868227.676558 depth/1311868227.676558.png\n1311868227.711001 rgb/1311868227.711001.png 1311868227.708818 depth/1311868227.708818.png\n1311868227.744281 rgb/1311868227.744281.png 1311868227.744295 depth/1311868227.744295.png\n1311868227.779154 rgb/1311868227.779154.png 1311868227.776629 depth/1311868227.776629.png\n1311868227.813722 rgb/1311868227.813722.png 1311868227.813739 depth/1311868227.813739.png\n1311868227.844330 rgb/1311868227.844330.png 1311868227.844235 depth/1311868227.844235.png\n1311868227.879151 rgb/1311868227.879151.png 1311868227.876400 depth/1311868227.876400.png\n1311868227.912471 rgb/1311868227.912471.png 1311868227.912496 depth/1311868227.912496.png\n1311868227.946163 rgb/1311868227.946163.png 1311868227.946174 depth/1311868227.946174.png\n1311868227.979289 rgb/1311868227.979289.png 1311868227.979307 depth/1311868227.979307.png\n1311868228.014729 rgb/1311868228.014729.png 1311868228.014743 depth/1311868228.014743.png\n1311868228.044938 rgb/1311868228.044938.png 1311868228.044945 depth/1311868228.044945.png\n1311868228.079022 rgb/1311868228.079022.png 1311868228.079040 depth/1311868228.079040.png\n1311868228.112684 rgb/1311868228.112684.png 1311868228.112696 depth/1311868228.112696.png\n1311868228.146187 rgb/1311868228.146187.png 1311868228.146245 depth/1311868228.146245.png\n1311868228.178968 rgb/1311868228.178968.png 1311868228.177569 depth/1311868228.177569.png\n1311868228.214746 rgb/1311868228.214746.png 1311868228.214818 depth/1311868228.214818.png\n1311868228.246147 rgb/1311868228.246147.png 1311868228.246155 depth/1311868228.246155.png\n1311868228.279971 rgb/1311868228.279971.png 1311868228.277518 depth/1311868228.277518.png\n1311868228.312417 rgb/1311868228.312417.png 1311868228.312426 depth/1311868228.312426.png\n1311868228.344381 rgb/1311868228.344381.png 1311868228.344411 depth/1311868228.344411.png\n1311868228.378967 rgb/1311868228.378967.png 1311868228.378082 depth/1311868228.378082.png\n1311868228.412437 rgb/1311868228.412437.png 1311868228.412447 depth/1311868228.412447.png\n1311868228.444527 rgb/1311868228.444527.png 1311868228.444535 depth/1311868228.444535.png\n1311868228.479553 rgb/1311868228.479553.png 1311868228.477488 depth/1311868228.477488.png\n1311868228.515154 rgb/1311868228.515154.png 1311868228.515164 depth/1311868228.515164.png\n1311868228.545801 rgb/1311868228.545801.png 1311868228.545809 depth/1311868228.545809.png\n1311868228.579592 rgb/1311868228.579592.png 1311868228.576548 depth/1311868228.576548.png\n1311868228.612450 rgb/1311868228.612450.png 1311868228.613103 depth/1311868228.613103.png\n1311868228.645315 rgb/1311868228.645315.png 1311868228.645326 depth/1311868228.645326.png\n1311868228.679035 rgb/1311868228.679035.png 1311868228.678198 depth/1311868228.678198.png\n1311868228.714922 rgb/1311868228.714922.png 1311868228.714943 depth/1311868228.714943.png\n1311868228.746541 rgb/1311868228.746541.png 1311868228.746562 depth/1311868228.746562.png\n1311868228.779112 rgb/1311868228.779112.png 1311868228.776419 depth/1311868228.776419.png\n1311868228.815012 rgb/1311868228.815012.png 1311868228.815023 depth/1311868228.815023.png\n1311868228.844666 rgb/1311868228.844666.png 1311868228.844682 depth/1311868228.844682.png\n1311868228.879273 rgb/1311868228.879273.png 1311868228.876855 depth/1311868228.876855.png\n1311868228.912667 rgb/1311868228.912667.png 1311868228.912678 depth/1311868228.912678.png\n1311868228.944678 rgb/1311868228.944678.png 1311868228.944686 depth/1311868228.944686.png\n1311868228.979108 rgb/1311868228.979108.png 1311868228.976767 depth/1311868228.976767.png\n1311868229.012685 rgb/1311868229.012685.png 1311868229.012705 depth/1311868229.012705.png\n1311868229.044504 rgb/1311868229.044504.png 1311868229.044519 depth/1311868229.044519.png\n1311868229.080635 rgb/1311868229.080635.png 1311868229.080644 depth/1311868229.080644.png\n1311868229.115479 rgb/1311868229.115479.png 1311868229.115079 depth/1311868229.115079.png\n1311868229.148295 rgb/1311868229.148295.png 1311868229.148304 depth/1311868229.148304.png\n1311868229.184081 rgb/1311868229.184081.png 1311868229.184100 depth/1311868229.184100.png\n1311868229.216477 rgb/1311868229.216477.png 1311868229.216508 depth/1311868229.216508.png\n1311868229.249047 rgb/1311868229.249047.png 1311868229.249184 depth/1311868229.249184.png\n1311868229.281198 rgb/1311868229.281198.png 1311868229.281306 depth/1311868229.281306.png\n1311868229.315238 rgb/1311868229.315238.png 1311868229.315247 depth/1311868229.315247.png\n1311868229.350313 rgb/1311868229.350313.png 1311868229.345007 depth/1311868229.345007.png\n1311868229.381047 rgb/1311868229.381047.png 1311868229.381055 depth/1311868229.381055.png\n1311868229.413148 rgb/1311868229.413148.png 1311868229.413156 depth/1311868229.413156.png\n1311868229.444833 rgb/1311868229.444833.png 1311868229.444845 depth/1311868229.444845.png\n1311868229.482439 rgb/1311868229.482439.png 1311868229.482317 depth/1311868229.482317.png\n1311868229.512638 rgb/1311868229.512638.png 1311868229.512643 depth/1311868229.512643.png\n1311868229.547820 rgb/1311868229.547820.png 1311868229.547829 depth/1311868229.547829.png\n1311868229.580641 rgb/1311868229.580641.png 1311868229.580649 depth/1311868229.580649.png\n1311868229.613429 rgb/1311868229.613429.png 1311868229.613438 depth/1311868229.613438.png\n1311868229.647479 rgb/1311868229.647479.png 1311868229.647491 depth/1311868229.647491.png\n1311868229.681523 rgb/1311868229.681523.png 1311868229.681542 depth/1311868229.681542.png\n1311868229.712459 rgb/1311868229.712459.png 1311868229.712514 depth/1311868229.712514.png\n1311868229.748721 rgb/1311868229.748721.png 1311868229.748851 depth/1311868229.748851.png\n1311868229.782489 rgb/1311868229.782489.png 1311868229.782512 depth/1311868229.782512.png\n1311868229.812669 rgb/1311868229.812669.png 1311868229.812710 depth/1311868229.812710.png\n1311868229.844489 rgb/1311868229.844489.png 1311868229.844496 depth/1311868229.844496.png\n1311868229.883361 rgb/1311868229.883361.png 1311868229.883367 depth/1311868229.883367.png\n1311868229.914462 rgb/1311868229.914462.png 1311868229.914473 depth/1311868229.914473.png\n1311868229.944417 rgb/1311868229.944417.png 1311868229.944425 depth/1311868229.944425.png\n1311868229.982424 rgb/1311868229.982424.png 1311868229.982447 depth/1311868229.982447.png\n1311868230.012490 rgb/1311868230.012490.png 1311868230.012502 depth/1311868230.012502.png\n1311868230.047030 rgb/1311868230.047030.png 1311868230.047041 depth/1311868230.047041.png\n1311868230.083190 rgb/1311868230.083190.png 1311868230.083195 depth/1311868230.083195.png\n1311868230.113585 rgb/1311868230.113585.png 1311868230.113593 depth/1311868230.113593.png\n1311868230.147393 rgb/1311868230.147393.png 1311868230.147405 depth/1311868230.147405.png\n1311868230.180570 rgb/1311868230.180570.png 1311868230.180580 depth/1311868230.180580.png\n1311868230.214879 rgb/1311868230.214879.png 1311868230.214916 depth/1311868230.214916.png\n1311868230.245363 rgb/1311868230.245363.png 1311868230.245372 depth/1311868230.245372.png\n1311868230.283031 rgb/1311868230.283031.png 1311868230.283053 depth/1311868230.283053.png\n1311868230.312518 rgb/1311868230.312518.png 1311868230.312531 depth/1311868230.312531.png\n1311868230.343265 rgb/1311868230.343265.png 1311868230.353156 depth/1311868230.353156.png\n1311868230.382061 rgb/1311868230.382061.png 1311868230.382076 depth/1311868230.382076.png\n1311868230.414198 rgb/1311868230.414198.png 1311868230.414216 depth/1311868230.414216.png\n1311868230.443234 rgb/1311868230.443234.png 1311868230.450510 depth/1311868230.450510.png\n1311868230.484314 rgb/1311868230.484314.png 1311868230.484325 depth/1311868230.484325.png\n1311868230.512705 rgb/1311868230.512705.png 1311868230.512945 depth/1311868230.512945.png\n1311868230.543330 rgb/1311868230.543330.png 1311868230.549719 depth/1311868230.549719.png\n1311868230.582035 rgb/1311868230.582035.png 1311868230.582042 depth/1311868230.582042.png\n1311868230.613609 rgb/1311868230.613609.png 1311868230.613625 depth/1311868230.613625.png\n1311868230.643420 rgb/1311868230.643420.png 1311868230.649952 depth/1311868230.649952.png\n1311868230.682847 rgb/1311868230.682847.png 1311868230.682859 depth/1311868230.682859.png\n1311868230.713079 rgb/1311868230.713079.png 1311868230.713087 depth/1311868230.713087.png\n1311868230.743239 rgb/1311868230.743239.png 1311868230.752279 depth/1311868230.752279.png\n1311868230.783163 rgb/1311868230.783163.png 1311868230.783179 depth/1311868230.783179.png\n1311868230.812536 rgb/1311868230.812536.png 1311868230.812551 depth/1311868230.812551.png\n1311868230.843194 rgb/1311868230.843194.png 1311868230.849972 depth/1311868230.849972.png\n1311868230.884514 rgb/1311868230.884514.png 1311868230.884557 depth/1311868230.884557.png\n1311868230.912835 rgb/1311868230.912835.png 1311868230.912844 depth/1311868230.912844.png\n1311868230.943429 rgb/1311868230.943429.png 1311868230.950464 depth/1311868230.950464.png\n1311868230.983928 rgb/1311868230.983928.png 1311868230.983939 depth/1311868230.983939.png\n1311868231.012678 rgb/1311868231.012678.png 1311868231.012688 depth/1311868231.012688.png\n1311868231.043362 rgb/1311868231.043362.png 1311868231.053257 depth/1311868231.053257.png\n1311868231.083967 rgb/1311868231.083967.png 1311868231.083982 depth/1311868231.083982.png\n1311868231.115505 rgb/1311868231.115505.png 1311868231.115521 depth/1311868231.115521.png\n1311868231.143191 rgb/1311868231.143191.png 1311868231.150642 depth/1311868231.150642.png\n1311868231.180564 rgb/1311868231.180564.png 1311868231.180574 depth/1311868231.180574.png\n1311868231.215427 rgb/1311868231.215427.png 1311868231.215437 depth/1311868231.215437.png\n1311868231.243144 rgb/1311868231.243144.png 1311868231.251532 depth/1311868231.251532.png\n1311868231.284432 rgb/1311868231.284432.png 1311868231.284151 depth/1311868231.284151.png\n1311868231.313322 rgb/1311868231.313322.png 1311868231.313332 depth/1311868231.313332.png\n1311868231.343237 rgb/1311868231.343237.png 1311868231.350818 depth/1311868231.350818.png\n1311868231.380706 rgb/1311868231.380706.png 1311868231.385816 depth/1311868231.385816.png\n1311868231.412886 rgb/1311868231.412886.png 1311868231.412906 depth/1311868231.412906.png\n1311868231.443247 rgb/1311868231.443247.png 1311868231.451469 depth/1311868231.451469.png\n1311868231.481615 rgb/1311868231.481615.png 1311868231.481626 depth/1311868231.481626.png\n1311868231.514222 rgb/1311868231.514222.png 1311868231.514232 depth/1311868231.514232.png\n1311868231.543183 rgb/1311868231.543183.png 1311868231.551045 depth/1311868231.551045.png\n1311868231.582970 rgb/1311868231.582970.png 1311868231.582981 depth/1311868231.582981.png\n1311868231.611182 rgb/1311868231.611182.png 1311868231.616852 depth/1311868231.616852.png\n1311868231.643249 rgb/1311868231.643249.png 1311868231.650892 depth/1311868231.650892.png\n1311868231.683851 rgb/1311868231.683851.png 1311868231.683868 depth/1311868231.683868.png\n1311868231.711268 rgb/1311868231.711268.png 1311868231.718914 depth/1311868231.718914.png\n1311868231.743341 rgb/1311868231.743341.png 1311868231.749256 depth/1311868231.749256.png\n1311868231.782700 rgb/1311868231.782700.png 1311868231.782718 depth/1311868231.782718.png\n1311868231.811225 rgb/1311868231.811225.png 1311868231.817512 depth/1311868231.817512.png\n1311868231.843239 rgb/1311868231.843239.png 1311868231.848763 depth/1311868231.848763.png\n1311868231.883453 rgb/1311868231.883453.png 1311868231.883462 depth/1311868231.883462.png\n1311868231.911236 rgb/1311868231.911236.png 1311868231.917510 depth/1311868231.917510.png\n1311868231.943245 rgb/1311868231.943245.png 1311868231.949859 depth/1311868231.949859.png\n1311868231.981369 rgb/1311868231.981369.png 1311868231.981380 depth/1311868231.981380.png\n1311868232.011255 rgb/1311868232.011255.png 1311868232.019822 depth/1311868232.019822.png\n1311868232.043334 rgb/1311868232.043334.png 1311868232.053452 depth/1311868232.053452.png\n1311868232.084470 rgb/1311868232.084470.png 1311868232.082697 depth/1311868232.082697.png\n1311868232.111198 rgb/1311868232.111198.png 1311868232.117808 depth/1311868232.117808.png\n1311868232.143235 rgb/1311868232.143235.png 1311868232.150460 depth/1311868232.150460.png\n1311868232.180728 rgb/1311868232.180728.png 1311868232.180762 depth/1311868232.180762.png\n1311868232.211380 rgb/1311868232.211380.png 1311868232.220546 depth/1311868232.220546.png\n1311868232.243208 rgb/1311868232.243208.png 1311868232.250282 depth/1311868232.250282.png\n1311868232.280974 rgb/1311868232.280974.png 1311868232.280983 depth/1311868232.280983.png\n1311868232.311279 rgb/1311868232.311279.png 1311868232.318613 depth/1311868232.318613.png\n1311868232.343193 rgb/1311868232.343193.png 1311868232.349347 depth/1311868232.349347.png\n1311868232.380596 rgb/1311868232.380596.png 1311868232.380604 depth/1311868232.380604.png\n1311868232.411402 rgb/1311868232.411402.png 1311868232.417365 depth/1311868232.417365.png\n1311868232.443259 rgb/1311868232.443259.png 1311868232.449624 depth/1311868232.449624.png\n1311868232.482622 rgb/1311868232.482622.png 1311868232.482363 depth/1311868232.482363.png\n1311868232.511307 rgb/1311868232.511307.png 1311868232.517622 depth/1311868232.517622.png\n1311868232.543326 rgb/1311868232.543326.png 1311868232.549644 depth/1311868232.549644.png\n1311868232.583131 rgb/1311868232.583131.png 1311868232.583150 depth/1311868232.583150.png\n1311868232.611461 rgb/1311868232.611461.png 1311868232.618049 depth/1311868232.618049.png\n1311868232.643442 rgb/1311868232.643442.png 1311868232.651240 depth/1311868232.651240.png\n1311868232.683408 rgb/1311868232.683408.png 1311868232.683275 depth/1311868232.683275.png\n1311868232.711301 rgb/1311868232.711301.png 1311868232.717433 depth/1311868232.717433.png\n1311868232.744002 rgb/1311868232.744002.png 1311868232.760567 depth/1311868232.760567.png\n1311868232.779268 rgb/1311868232.779268.png 1311868232.788795 depth/1311868232.788795.png\n1311868232.811594 rgb/1311868232.811594.png 1311868232.821899 depth/1311868232.821899.png\n1311868232.843289 rgb/1311868232.843289.png 1311868232.849796 depth/1311868232.849796.png\n1311868232.879421 rgb/1311868232.879421.png 1311868232.886899 depth/1311868232.886899.png\n1311868232.911483 rgb/1311868232.911483.png 1311868232.917623 depth/1311868232.917623.png\n1311868232.943301 rgb/1311868232.943301.png 1311868232.950276 depth/1311868232.950276.png\n1311868232.979469 rgb/1311868232.979469.png 1311868232.988268 depth/1311868232.988268.png\n1311868233.011303 rgb/1311868233.011303.png 1311868233.017130 depth/1311868233.017130.png\n1311868233.043607 rgb/1311868233.043607.png 1311868233.053790 depth/1311868233.053790.png\n1311868233.079646 rgb/1311868233.079646.png 1311868233.087365 depth/1311868233.087365.png\n1311868233.111321 rgb/1311868233.111321.png 1311868233.120528 depth/1311868233.120528.png\n1311868233.143478 rgb/1311868233.143478.png 1311868233.150808 depth/1311868233.150808.png\n1311868233.179701 rgb/1311868233.179701.png 1311868233.190997 depth/1311868233.190997.png\n1311868233.211366 rgb/1311868233.211366.png 1311868233.217818 depth/1311868233.217818.png\n1311868233.243606 rgb/1311868233.243606.png 1311868233.255486 depth/1311868233.255486.png\n1311868233.279654 rgb/1311868233.279654.png 1311868233.286477 depth/1311868233.286477.png\n1311868233.311396 rgb/1311868233.311396.png 1311868233.317556 depth/1311868233.317556.png\n1311868233.343465 rgb/1311868233.343465.png 1311868233.351808 depth/1311868233.351808.png\n1311868233.379449 rgb/1311868233.379449.png 1311868233.389965 depth/1311868233.389965.png\n1311868233.411418 rgb/1311868233.411418.png 1311868233.423306 depth/1311868233.423306.png\n1311868233.443336 rgb/1311868233.443336.png 1311868233.450921 depth/1311868233.450921.png\n1311868233.479382 rgb/1311868233.479382.png 1311868233.487479 depth/1311868233.487479.png\n1311868233.511408 rgb/1311868233.511408.png 1311868233.519239 depth/1311868233.519239.png\n1311868233.543443 rgb/1311868233.543443.png 1311868233.552597 depth/1311868233.552597.png\n1311868233.579545 rgb/1311868233.579545.png 1311868233.588303 depth/1311868233.588303.png\n1311868233.611453 rgb/1311868233.611453.png 1311868233.622230 depth/1311868233.622230.png\n1311868233.643320 rgb/1311868233.643320.png 1311868233.650993 depth/1311868233.650993.png\n1311868233.679470 rgb/1311868233.679470.png 1311868233.691955 depth/1311868233.691955.png\n1311868233.711536 rgb/1311868233.711536.png 1311868233.720779 depth/1311868233.720779.png\n1311868233.743366 rgb/1311868233.743366.png 1311868233.751733 depth/1311868233.751733.png\n1311868233.779597 rgb/1311868233.779597.png 1311868233.787975 depth/1311868233.787975.png\n1311868233.811509 rgb/1311868233.811509.png 1311868233.818118 depth/1311868233.818118.png\n1311868233.843614 rgb/1311868233.843614.png 1311868233.851616 depth/1311868233.851616.png\n1311868233.879475 rgb/1311868233.879475.png 1311868233.889151 depth/1311868233.889151.png\n1311868233.911537 rgb/1311868233.911537.png 1311868233.923064 depth/1311868233.923064.png\n1311868233.943472 rgb/1311868233.943472.png 1311868233.955333 depth/1311868233.955333.png\n1311868233.979347 rgb/1311868233.979347.png 1311868233.986443 depth/1311868233.986443.png\n1311868234.011459 rgb/1311868234.011459.png 1311868234.021528 depth/1311868234.021528.png\n1311868234.043413 rgb/1311868234.043413.png 1311868234.056173 depth/1311868234.056173.png\n1311868234.079556 rgb/1311868234.079556.png 1311868234.088018 depth/1311868234.088018.png\n1311868234.111633 rgb/1311868234.111633.png 1311868234.119824 depth/1311868234.119824.png\n1311868234.143456 rgb/1311868234.143456.png 1311868234.158777 depth/1311868234.158777.png\n1311868234.179448 rgb/1311868234.179448.png 1311868234.190031 depth/1311868234.190031.png\n1311868234.211483 rgb/1311868234.211483.png 1311868234.217779 depth/1311868234.217779.png\n1311868234.243581 rgb/1311868234.243581.png 1311868234.260062 depth/1311868234.260062.png\n1311868234.279402 rgb/1311868234.279402.png 1311868234.288925 depth/1311868234.288925.png\n1311868234.311515 rgb/1311868234.311515.png 1311868234.317660 depth/1311868234.317660.png\n1311868234.343505 rgb/1311868234.343505.png 1311868234.358032 depth/1311868234.358032.png\n1311868234.379573 rgb/1311868234.379573.png 1311868234.387788 depth/1311868234.387788.png\n1311868234.411591 rgb/1311868234.411591.png 1311868234.420269 depth/1311868234.420269.png\n1311868234.443480 rgb/1311868234.443480.png 1311868234.458374 depth/1311868234.458374.png\n1311868234.479529 rgb/1311868234.479529.png 1311868234.489425 depth/1311868234.489425.png\n1311868234.511642 rgb/1311868234.511642.png 1311868234.522233 depth/1311868234.522233.png\n1311868234.543567 rgb/1311868234.543567.png 1311868234.555122 depth/1311868234.555122.png\n1311868234.579412 rgb/1311868234.579412.png 1311868234.585931 depth/1311868234.585931.png\n1311868234.611718 rgb/1311868234.611718.png 1311868234.622267 depth/1311868234.622267.png\n1311868234.643547 rgb/1311868234.643547.png 1311868234.659470 depth/1311868234.659470.png\n1311868234.679531 rgb/1311868234.679531.png 1311868234.687519 depth/1311868234.687519.png\n1311868234.711442 rgb/1311868234.711442.png 1311868234.719153 depth/1311868234.719153.png\n1311868234.743637 rgb/1311868234.743637.png 1311868234.758006 depth/1311868234.758006.png\n1311868234.779522 rgb/1311868234.779522.png 1311868234.787070 depth/1311868234.787070.png\n1311868234.811711 rgb/1311868234.811711.png 1311868234.822201 depth/1311868234.822201.png\n1311868234.843512 rgb/1311868234.843512.png 1311868234.859209 depth/1311868234.859209.png\n1311868234.879399 rgb/1311868234.879399.png 1311868234.888554 depth/1311868234.888554.png\n1311868234.911468 rgb/1311868234.911468.png 1311868234.920603 depth/1311868234.920603.png\n1311868234.943562 rgb/1311868234.943562.png 1311868234.957717 depth/1311868234.957717.png\n1311868234.979489 rgb/1311868234.979489.png 1311868234.986417 depth/1311868234.986417.png\n1311868235.011644 rgb/1311868235.011644.png 1311868235.023210 depth/1311868235.023210.png\n1311868235.043680 rgb/1311868235.043680.png 1311868235.059341 depth/1311868235.059341.png\n1311868235.079664 rgb/1311868235.079664.png 1311868235.087705 depth/1311868235.087705.png\n1311868235.111629 rgb/1311868235.111629.png 1311868235.122347 depth/1311868235.122347.png\n1311868235.143595 rgb/1311868235.143595.png 1311868235.156195 depth/1311868235.156195.png\n1311868235.179665 rgb/1311868235.179665.png 1311868235.188790 depth/1311868235.188790.png\n1311868235.211489 rgb/1311868235.211489.png 1311868235.226668 depth/1311868235.226668.png\n1311868235.243614 rgb/1311868235.243614.png 1311868235.256378 depth/1311868235.256378.png\n1311868235.279710 rgb/1311868235.279710.png 1311868235.289189 depth/1311868235.289189.png\n1311868235.311695 rgb/1311868235.311695.png 1311868235.325958 depth/1311868235.325958.png\n1311868235.343699 rgb/1311868235.343699.png 1311868235.358123 depth/1311868235.358123.png\n1311868235.379762 rgb/1311868235.379762.png 1311868235.390186 depth/1311868235.390186.png\n1311868235.411537 rgb/1311868235.411537.png 1311868235.423937 depth/1311868235.423937.png\n1311868235.443732 rgb/1311868235.443732.png 1311868235.458843 depth/1311868235.458843.png\n1311868235.479571 rgb/1311868235.479571.png 1311868235.487231 depth/1311868235.487231.png\n1311868235.511713 rgb/1311868235.511713.png 1311868235.526273 depth/1311868235.526273.png\n1311868235.543566 rgb/1311868235.543566.png 1311868235.557763 depth/1311868235.557763.png\n1311868235.579657 rgb/1311868235.579657.png 1311868235.590548 depth/1311868235.590548.png\n1311868235.611793 rgb/1311868235.611793.png 1311868235.627906 depth/1311868235.627906.png\n1311868235.643525 rgb/1311868235.643525.png 1311868235.656834 depth/1311868235.656834.png\n1311868235.679690 rgb/1311868235.679690.png 1311868235.686960 depth/1311868235.686960.png\n1311868235.711568 rgb/1311868235.711568.png 1311868235.725908 depth/1311868235.725908.png\n1311868235.743898 rgb/1311868235.743898.png 1311868235.754141 depth/1311868235.754141.png\n1311868235.779537 rgb/1311868235.779537.png 1311868235.788257 depth/1311868235.788257.png\n1311868235.811896 rgb/1311868235.811896.png 1311868235.825362 depth/1311868235.825362.png\n1311868235.843663 rgb/1311868235.843663.png 1311868235.858308 depth/1311868235.858308.png\n1311868235.879619 rgb/1311868235.879619.png 1311868235.888708 depth/1311868235.888708.png\n1311868235.911551 rgb/1311868235.911551.png 1311868235.921561 depth/1311868235.921561.png\n1311868235.943694 rgb/1311868235.943694.png 1311868235.956001 depth/1311868235.956001.png\n1311868235.979648 rgb/1311868235.979648.png 1311868235.988034 depth/1311868235.988034.png\n1311868236.011678 rgb/1311868236.011678.png 1311868236.025635 depth/1311868236.025635.png\n1311868236.043684 rgb/1311868236.043684.png 1311868236.060014 depth/1311868236.060014.png\n1311868236.079629 rgb/1311868236.079629.png 1311868236.088707 depth/1311868236.088707.png\n1311868236.111800 rgb/1311868236.111800.png 1311868236.126979 depth/1311868236.126979.png\n1311868236.143661 rgb/1311868236.143661.png 1311868236.161045 depth/1311868236.161045.png\n1311868236.179561 rgb/1311868236.179561.png 1311868236.189928 depth/1311868236.189928.png\n1311868236.211655 rgb/1311868236.211655.png 1311868236.224661 depth/1311868236.224661.png\n1311868236.243642 rgb/1311868236.243642.png 1311868236.258926 depth/1311868236.258926.png\n1311868236.279495 rgb/1311868236.279495.png 1311868236.287882 depth/1311868236.287882.png\n1311868236.311580 rgb/1311868236.311580.png 1311868236.326498 depth/1311868236.326498.png\n1311868236.343770 rgb/1311868236.343770.png 1311868236.354671 depth/1311868236.354671.png\n1311868236.379539 rgb/1311868236.379539.png 1311868236.392383 depth/1311868236.392383.png\n1311868236.412852 rgb/1311868236.412852.png 1311868236.424464 depth/1311868236.424464.png\n1311868236.443514 rgb/1311868236.443514.png 1311868236.456467 depth/1311868236.456467.png\n1311868236.479602 rgb/1311868236.479602.png 1311868236.492818 depth/1311868236.492818.png\n1311868236.511583 rgb/1311868236.511583.png 1311868236.524614 depth/1311868236.524614.png\n1311868236.543672 rgb/1311868236.543672.png 1311868236.559314 depth/1311868236.559314.png\n1311868236.579656 rgb/1311868236.579656.png 1311868236.590405 depth/1311868236.590405.png\n1311868236.611596 rgb/1311868236.611596.png 1311868236.624908 depth/1311868236.624908.png\n1311868236.647654 rgb/1311868236.647654.png 1311868236.657752 depth/1311868236.657752.png\n1311868236.679569 rgb/1311868236.679569.png 1311868236.690922 depth/1311868236.690922.png\n1311868236.711710 rgb/1311868236.711710.png 1311868236.725385 depth/1311868236.725385.png\n1311868236.747574 rgb/1311868236.747574.png 1311868236.757142 depth/1311868236.757142.png\n1311868236.779605 rgb/1311868236.779605.png 1311868236.791103 depth/1311868236.791103.png\n1311868236.811656 rgb/1311868236.811656.png 1311868236.828096 depth/1311868236.828096.png\n1311868236.847644 rgb/1311868236.847644.png 1311868236.860331 depth/1311868236.860331.png\n1311868236.879498 rgb/1311868236.879498.png 1311868236.892124 depth/1311868236.892124.png\n1311868236.911822 rgb/1311868236.911822.png 1311868236.926204 depth/1311868236.926204.png\n1311868236.947572 rgb/1311868236.947572.png 1311868236.957016 depth/1311868236.957016.png\n1311868236.979635 rgb/1311868236.979635.png 1311868236.996099 depth/1311868236.996099.png\n1311868237.011585 rgb/1311868237.011585.png 1311868237.026224 depth/1311868237.026224.png\n1311868237.047783 rgb/1311868237.047783.png 1311868237.056067 depth/1311868237.056067.png\n1311868237.079739 rgb/1311868237.079739.png 1311868237.098161 depth/1311868237.098161.png\n1311868237.111617 rgb/1311868237.111617.png 1311868237.122381 depth/1311868237.122381.png\n1311868237.147698 rgb/1311868237.147698.png 1311868237.156983 depth/1311868237.156983.png\n1311868237.179506 rgb/1311868237.179506.png 1311868237.190662 depth/1311868237.190662.png\n1311868237.211747 rgb/1311868237.211747.png 1311868237.226916 depth/1311868237.226916.png\n1311868237.247704 rgb/1311868237.247704.png 1311868237.258394 depth/1311868237.258394.png\n1311868237.279719 rgb/1311868237.279719.png 1311868237.295102 depth/1311868237.295102.png\n1311868237.311685 rgb/1311868237.311685.png 1311868237.327288 depth/1311868237.327288.png\n1311868237.347705 rgb/1311868237.347705.png 1311868237.359320 depth/1311868237.359320.png\n1311868237.379984 rgb/1311868237.379984.png 1311868237.390722 depth/1311868237.390722.png\n1311868237.411750 rgb/1311868237.411750.png 1311868237.424941 depth/1311868237.424941.png\n1311868237.447678 rgb/1311868237.447678.png 1311868237.456755 depth/1311868237.456755.png\n1311868237.479718 rgb/1311868237.479718.png 1311868237.492241 depth/1311868237.492241.png\n1311868237.511663 rgb/1311868237.511663.png 1311868237.526821 depth/1311868237.526821.png\n1311868237.547675 rgb/1311868237.547675.png 1311868237.557656 depth/1311868237.557656.png\n1311868237.579714 rgb/1311868237.579714.png 1311868237.594326 depth/1311868237.594326.png\n1311868237.611575 rgb/1311868237.611575.png 1311868237.623046 depth/1311868237.623046.png\n1311868237.647688 rgb/1311868237.647688.png 1311868237.659855 depth/1311868237.659855.png\n1311868237.679616 rgb/1311868237.679616.png 1311868237.693300 depth/1311868237.693300.png\n1311868237.711933 rgb/1311868237.711933.png 1311868237.726827 depth/1311868237.726827.png\n1311868237.747723 rgb/1311868237.747723.png 1311868237.763258 depth/1311868237.763258.png\n1311868237.779615 rgb/1311868237.779615.png 1311868237.791001 depth/1311868237.791001.png\n1311868237.811811 rgb/1311868237.811811.png 1311868237.826566 depth/1311868237.826566.png\n1311868237.847748 rgb/1311868237.847748.png 1311868237.862605 depth/1311868237.862605.png\n1311868237.879660 rgb/1311868237.879660.png 1311868237.891412 depth/1311868237.891412.png\n1311868237.911846 rgb/1311868237.911846.png 1311868237.926276 depth/1311868237.926276.png\n1311868237.947730 rgb/1311868237.947730.png 1311868237.961661 depth/1311868237.961661.png\n1311868237.979641 rgb/1311868237.979641.png 1311868237.994909 depth/1311868237.994909.png\n1311868238.011682 rgb/1311868238.011682.png 1311868238.021950 depth/1311868238.021950.png\n1311868238.047724 rgb/1311868238.047724.png 1311868238.060620 depth/1311868238.060620.png\n1311868238.079831 rgb/1311868238.079831.png 1311868238.093002 depth/1311868238.093002.png\n1311868238.111670 rgb/1311868238.111670.png 1311868238.123324 depth/1311868238.123324.png\n1311868238.147711 rgb/1311868238.147711.png 1311868238.160289 depth/1311868238.160289.png\n1311868238.179768 rgb/1311868238.179768.png 1311868238.192548 depth/1311868238.192548.png\n1311868238.211730 rgb/1311868238.211730.png 1311868238.224936 depth/1311868238.224936.png\n1311868238.247769 rgb/1311868238.247769.png 1311868238.262497 depth/1311868238.262497.png\n1311868238.279669 rgb/1311868238.279669.png 1311868238.291972 depth/1311868238.291972.png\n1311868238.311749 rgb/1311868238.311749.png 1311868238.325272 depth/1311868238.325272.png\n1311868238.347701 rgb/1311868238.347701.png 1311868238.363991 depth/1311868238.363991.png\n1311868238.379617 rgb/1311868238.379617.png 1311868238.389787 depth/1311868238.389787.png\n1311868238.411808 rgb/1311868238.411808.png 1311868238.425382 depth/1311868238.425382.png\n1311868238.447579 rgb/1311868238.447579.png 1311868238.459693 depth/1311868238.459693.png\n1311868238.479644 rgb/1311868238.479644.png 1311868238.491772 depth/1311868238.491772.png\n1311868238.511638 rgb/1311868238.511638.png 1311868238.521638 depth/1311868238.521638.png\n1311868238.547647 rgb/1311868238.547647.png 1311868238.560011 depth/1311868238.560011.png\n1311868238.579703 rgb/1311868238.579703.png 1311868238.590363 depth/1311868238.590363.png\n1311868238.611939 rgb/1311868238.611939.png 1311868238.623375 depth/1311868238.623375.png\n1311868238.647718 rgb/1311868238.647718.png 1311868238.659595 depth/1311868238.659595.png\n1311868238.679756 rgb/1311868238.679756.png 1311868238.691258 depth/1311868238.691258.png\n1311868238.711811 rgb/1311868238.711811.png 1311868238.725761 depth/1311868238.725761.png\n1311868238.747681 rgb/1311868238.747681.png 1311868238.758028 depth/1311868238.758028.png\n1311868238.779734 rgb/1311868238.779734.png 1311868238.792777 depth/1311868238.792777.png\n1311868238.811727 rgb/1311868238.811727.png 1311868238.822174 depth/1311868238.822174.png\n1311868238.847715 rgb/1311868238.847715.png 1311868238.861426 depth/1311868238.861426.png\n1311868238.879655 rgb/1311868238.879655.png 1311868238.891057 depth/1311868238.891057.png\n1311868238.911768 rgb/1311868238.911768.png 1311868238.923426 depth/1311868238.923426.png\n1311868238.947727 rgb/1311868238.947727.png 1311868238.960206 depth/1311868238.960206.png\n1311868238.979698 rgb/1311868238.979698.png 1311868238.991958 depth/1311868238.991958.png\n1311868239.011813 rgb/1311868239.011813.png 1311868239.026818 depth/1311868239.026818.png\n1311868239.047859 rgb/1311868239.047859.png 1311868239.058701 depth/1311868239.058701.png\n1311868239.079767 rgb/1311868239.079767.png 1311868239.091227 depth/1311868239.091227.png\n1311868239.111923 rgb/1311868239.111923.png 1311868239.125133 depth/1311868239.125133.png\n1311868239.147701 rgb/1311868239.147701.png 1311868239.161796 depth/1311868239.161796.png\n1311868239.179952 rgb/1311868239.179952.png 1311868239.191238 depth/1311868239.191238.png\n1311868239.211956 rgb/1311868239.211956.png 1311868239.227023 depth/1311868239.227023.png\n1311868239.247740 rgb/1311868239.247740.png 1311868239.260889 depth/1311868239.260889.png\n1311868239.279647 rgb/1311868239.279647.png 1311868239.289618 depth/1311868239.289618.png\n1311868239.311701 rgb/1311868239.311701.png 1311868239.325948 depth/1311868239.325948.png\n1311868239.347666 rgb/1311868239.347666.png 1311868239.359050 depth/1311868239.359050.png\n1311868239.379722 rgb/1311868239.379722.png 1311868239.389867 depth/1311868239.389867.png\n1311868239.411681 rgb/1311868239.411681.png 1311868239.425044 depth/1311868239.425044.png\n1311868239.447769 rgb/1311868239.447769.png 1311868239.458929 depth/1311868239.458929.png\n1311868239.479757 rgb/1311868239.479757.png 1311868239.490755 depth/1311868239.490755.png\n1311868239.511807 rgb/1311868239.511807.png 1311868239.529646 depth/1311868239.529646.png\n1311868239.547793 rgb/1311868239.547793.png 1311868239.558282 depth/1311868239.558282.png\n1311868239.579832 rgb/1311868239.579832.png 1311868239.591313 depth/1311868239.591313.png\n1311868239.611936 rgb/1311868239.611936.png 1311868239.625302 depth/1311868239.625302.png\n1311868239.647799 rgb/1311868239.647799.png 1311868239.660758 depth/1311868239.660758.png\n1311868239.679838 rgb/1311868239.679838.png 1311868239.689895 depth/1311868239.689895.png\n1311868239.711814 rgb/1311868239.711814.png 1311868239.727318 depth/1311868239.727318.png\n1311868239.747890 rgb/1311868239.747890.png 1311868239.760894 depth/1311868239.760894.png\n1311868239.779802 rgb/1311868239.779802.png 1311868239.793392 depth/1311868239.793392.png\n1311868239.811866 rgb/1311868239.811866.png 1311868239.826228 depth/1311868239.826228.png\n1311868239.847692 rgb/1311868239.847692.png 1311868239.859950 depth/1311868239.859950.png\n1311868239.879821 rgb/1311868239.879821.png 1311868239.892565 depth/1311868239.892565.png\n1311868239.912048 rgb/1311868239.912048.png 1311868239.927517 depth/1311868239.927517.png\n1311868239.947914 rgb/1311868239.947914.png 1311868239.961332 depth/1311868239.961332.png\n1311868239.979870 rgb/1311868239.979870.png 1311868239.992583 depth/1311868239.992583.png\n1311868240.012203 rgb/1311868240.012203.png 1311868240.030627 depth/1311868240.030627.png\n1311868240.047963 rgb/1311868240.047963.png 1311868240.060019 depth/1311868240.060019.png\n1311868240.079916 rgb/1311868240.079916.png 1311868240.092708 depth/1311868240.092708.png\n1311868240.111831 rgb/1311868240.111831.png 1311868240.125948 depth/1311868240.125948.png\n1311868240.147812 rgb/1311868240.147812.png 1311868240.159774 depth/1311868240.159774.png\n1311868240.180037 rgb/1311868240.180037.png 1311868240.194947 depth/1311868240.194947.png\n1311868240.211870 rgb/1311868240.211870.png 1311868240.228459 depth/1311868240.228459.png\n1311868240.247823 rgb/1311868240.247823.png 1311868240.258951 depth/1311868240.258951.png\n1311868240.279833 rgb/1311868240.279833.png 1311868240.293365 depth/1311868240.293365.png\n1311868240.311899 rgb/1311868240.311899.png 1311868240.325864 depth/1311868240.325864.png\n1311868240.347732 rgb/1311868240.347732.png 1311868240.357706 depth/1311868240.357706.png\n1311868240.379758 rgb/1311868240.379758.png 1311868240.394263 depth/1311868240.394263.png\n1311868240.412142 rgb/1311868240.412142.png 1311868240.427587 depth/1311868240.427587.png\n1311868240.447900 rgb/1311868240.447900.png 1311868240.460674 depth/1311868240.460674.png\n1311868240.480028 rgb/1311868240.480028.png 1311868240.496243 depth/1311868240.496243.png\n1311868240.512225 rgb/1311868240.512225.png 1311868240.525348 depth/1311868240.525348.png\n1311868240.547745 rgb/1311868240.547745.png 1311868240.559654 depth/1311868240.559654.png\n1311868240.579717 rgb/1311868240.579717.png 1311868240.594851 depth/1311868240.594851.png\n1311868240.611779 rgb/1311868240.611779.png 1311868240.626849 depth/1311868240.626849.png\n1311868240.647892 rgb/1311868240.647892.png 1311868240.659999 depth/1311868240.659999.png\n1311868240.679815 rgb/1311868240.679815.png 1311868240.694244 depth/1311868240.694244.png\n1311868240.711873 rgb/1311868240.711873.png 1311868240.729530 depth/1311868240.729530.png\n1311868240.748004 rgb/1311868240.748004.png 1311868240.759700 depth/1311868240.759700.png\n1311868240.779858 rgb/1311868240.779858.png 1311868240.793847 depth/1311868240.793847.png\n1311868240.811863 rgb/1311868240.811863.png 1311868240.826433 depth/1311868240.826433.png\n1311868240.879754 rgb/1311868240.879754.png 1311868240.868050 depth/1311868240.868050.png\n1311868240.911960 rgb/1311868240.911960.png 1311868240.926676 depth/1311868240.926676.png\n1311868240.947862 rgb/1311868240.947862.png 1311868240.958642 depth/1311868240.958642.png\n1311868240.980015 rgb/1311868240.980015.png 1311868240.996545 depth/1311868240.996545.png\n1311868241.011989 rgb/1311868241.011989.png 1311868241.026135 depth/1311868241.026135.png\n1311868241.047933 rgb/1311868241.047933.png 1311868241.061283 depth/1311868241.061283.png\n1311868241.079985 rgb/1311868241.079985.png 1311868241.094743 depth/1311868241.094743.png\n1311868241.111816 rgb/1311868241.111816.png 1311868241.126527 depth/1311868241.126527.png\n1311868241.148015 rgb/1311868241.148015.png 1311868241.160868 depth/1311868241.160868.png\n1311868241.179775 rgb/1311868241.179775.png 1311868241.195828 depth/1311868241.195828.png\n1311868241.211864 rgb/1311868241.211864.png 1311868241.225637 depth/1311868241.225637.png\n1311868241.247832 rgb/1311868241.247832.png 1311868241.260669 depth/1311868241.260669.png\n1311868241.279951 rgb/1311868241.279951.png 1311868241.295619 depth/1311868241.295619.png\n1311868241.311846 rgb/1311868241.311846.png 1311868241.327348 depth/1311868241.327348.png\n1311868241.348159 rgb/1311868241.348159.png 1311868241.361428 depth/1311868241.361428.png\n1311868241.379991 rgb/1311868241.379991.png 1311868241.394814 depth/1311868241.394814.png\n1311868241.411927 rgb/1311868241.411927.png 1311868241.427858 depth/1311868241.427858.png\n1311868241.447810 rgb/1311868241.447810.png 1311868241.462746 depth/1311868241.462746.png\n1311868241.479924 rgb/1311868241.479924.png 1311868241.495494 depth/1311868241.495494.png\n1311868241.512153 rgb/1311868241.512153.png 1311868241.528389 depth/1311868241.528389.png\n1311868241.579911 rgb/1311868241.579911.png 1311868241.563938 depth/1311868241.563938.png\n1311868241.611956 rgb/1311868241.611956.png 1311868241.627214 depth/1311868241.627214.png\n1311868241.648036 rgb/1311868241.648036.png 1311868241.662749 depth/1311868241.662749.png\n1311868241.679969 rgb/1311868241.679969.png 1311868241.694677 depth/1311868241.694677.png\n1311868241.712640 rgb/1311868241.712640.png 1311868241.726612 depth/1311868241.726612.png\n1311868241.747996 rgb/1311868241.747996.png 1311868241.762745 depth/1311868241.762745.png\n1311868241.779865 rgb/1311868241.779865.png 1311868241.793970 depth/1311868241.793970.png\n1311868241.811843 rgb/1311868241.811843.png 1311868241.825481 depth/1311868241.825481.png\n1311868241.847976 rgb/1311868241.847976.png 1311868241.861957 depth/1311868241.861957.png\n1311868241.879857 rgb/1311868241.879857.png 1311868241.893685 depth/1311868241.893685.png\n1311868241.911969 rgb/1311868241.911969.png 1311868241.925761 depth/1311868241.925761.png\n1311868241.947838 rgb/1311868241.947838.png 1311868241.962577 depth/1311868241.962577.png\n1311868241.979902 rgb/1311868241.979902.png 1311868241.993950 depth/1311868241.993950.png\n1311868242.011931 rgb/1311868242.011931.png 1311868242.028824 depth/1311868242.028824.png\n1311868242.047949 rgb/1311868242.047949.png 1311868242.063442 depth/1311868242.063442.png\n1311868242.080011 rgb/1311868242.080011.png 1311868242.096649 depth/1311868242.096649.png\n1311868242.111944 rgb/1311868242.111944.png 1311868242.126174 depth/1311868242.126174.png\n1311868242.147934 rgb/1311868242.147934.png 1311868242.162661 depth/1311868242.162661.png\n1311868242.180028 rgb/1311868242.180028.png 1311868242.196561 depth/1311868242.196561.png\n1311868242.212185 rgb/1311868242.212185.png 1311868242.226612 depth/1311868242.226612.png\n1311868242.247919 rgb/1311868242.247919.png 1311868242.261886 depth/1311868242.261886.png\n1311868242.279969 rgb/1311868242.279969.png 1311868242.294353 depth/1311868242.294353.png\n1311868242.312146 rgb/1311868242.312146.png 1311868242.327605 depth/1311868242.327605.png\n1311868242.347903 rgb/1311868242.347903.png 1311868242.362223 depth/1311868242.362223.png\n1311868242.379943 rgb/1311868242.379943.png 1311868242.394235 depth/1311868242.394235.png\n1311868242.412008 rgb/1311868242.412008.png 1311868242.427036 depth/1311868242.427036.png\n1311868242.447942 rgb/1311868242.447942.png 1311868242.462353 depth/1311868242.462353.png\n1311868242.479984 rgb/1311868242.479984.png 1311868242.493946 depth/1311868242.493946.png\n1311868242.511969 rgb/1311868242.511969.png 1311868242.526615 depth/1311868242.526615.png\n1311868242.580083 rgb/1311868242.580083.png 1311868242.566495 depth/1311868242.566495.png\n1311868242.612269 rgb/1311868242.612269.png 1311868242.627472 depth/1311868242.627472.png\n1311868242.679930 rgb/1311868242.679930.png 1311868242.667488 depth/1311868242.667488.png\n1311868242.712253 rgb/1311868242.712253.png 1311868242.694130 depth/1311868242.694130.png\n1311868242.747909 rgb/1311868242.747909.png 1311868242.732996 depth/1311868242.732996.png\n1311868242.779977 rgb/1311868242.779977.png 1311868242.793489 depth/1311868242.793489.png\n1311868242.847992 rgb/1311868242.847992.png 1311868242.863742 depth/1311868242.863742.png\n1311868242.879888 rgb/1311868242.879888.png 1311868242.893625 depth/1311868242.893625.png\n1311868242.912047 rgb/1311868242.912047.png 1311868242.931911 depth/1311868242.931911.png\n1311868242.948092 rgb/1311868242.948092.png 1311868242.962237 depth/1311868242.962237.png\n1311868243.012214 rgb/1311868243.012214.png 1311868242.999440 depth/1311868242.999440.png\n1311868243.048093 rgb/1311868243.048093.png 1311868243.030267 depth/1311868243.030267.png\n1311868243.079963 rgb/1311868243.079963.png 1311868243.065614 depth/1311868243.065614.png\n1311868243.111904 rgb/1311868243.111904.png 1311868243.094622 depth/1311868243.094622.png\n1311868243.148081 rgb/1311868243.148081.png 1311868243.131233 depth/1311868243.131233.png\n1311868243.180098 rgb/1311868243.180098.png 1311868243.165261 depth/1311868243.165261.png\n1311868243.211968 rgb/1311868243.211968.png 1311868243.195099 depth/1311868243.195099.png\n1311868243.248114 rgb/1311868243.248114.png 1311868243.232137 depth/1311868243.232137.png\n1311868243.280037 rgb/1311868243.280037.png 1311868243.267009 depth/1311868243.267009.png\n1311868243.312010 rgb/1311868243.312010.png 1311868243.299211 depth/1311868243.299211.png\n1311868243.348087 rgb/1311868243.348087.png 1311868243.363556 depth/1311868243.363556.png\n1311868243.411942 rgb/1311868243.411942.png 1311868243.398679 depth/1311868243.398679.png\n1311868243.448204 rgb/1311868243.448204.png 1311868243.433005 depth/1311868243.433005.png\n1311868243.480135 rgb/1311868243.480135.png 1311868243.495035 depth/1311868243.495035.png\n1311868243.548097 rgb/1311868243.548097.png 1311868243.532500 depth/1311868243.532500.png\n1311868243.580031 rgb/1311868243.580031.png 1311868243.567513 depth/1311868243.567513.png\n1311868243.611954 rgb/1311868243.611954.png 1311868243.593573 depth/1311868243.593573.png\n1311868243.648052 rgb/1311868243.648052.png 1311868243.632824 depth/1311868243.632824.png\n1311868243.680036 rgb/1311868243.680036.png 1311868243.668349 depth/1311868243.668349.png\n1311868243.712048 rgb/1311868243.712048.png 1311868243.696565 depth/1311868243.696565.png\n1311868243.747912 rgb/1311868243.747912.png 1311868243.732961 depth/1311868243.732961.png\n1311868243.779970 rgb/1311868243.779970.png 1311868243.766757 depth/1311868243.766757.png\n1311868243.811933 rgb/1311868243.811933.png 1311868243.795568 depth/1311868243.795568.png\n1311868243.848171 rgb/1311868243.848171.png 1311868243.829790 depth/1311868243.829790.png\n1311868243.880069 rgb/1311868243.880069.png 1311868243.866513 depth/1311868243.866513.png\n1311868243.912060 rgb/1311868243.912060.png 1311868243.901901 depth/1311868243.901901.png\n1311868243.948200 rgb/1311868243.948200.png 1311868243.929651 depth/1311868243.929651.png\n1311868243.979984 rgb/1311868243.979984.png 1311868243.966068 depth/1311868243.966068.png\n1311868244.012101 rgb/1311868244.012101.png 1311868243.997409 depth/1311868243.997409.png\n1311868244.048067 rgb/1311868244.048067.png 1311868244.030514 depth/1311868244.030514.png\n1311868244.080141 rgb/1311868244.080141.png 1311868244.066062 depth/1311868244.066062.png\n1311868244.112211 rgb/1311868244.112211.png 1311868244.098434 depth/1311868244.098434.png\n1311868244.148092 rgb/1311868244.148092.png 1311868244.162988 depth/1311868244.162988.png\n1311868244.212047 rgb/1311868244.212047.png 1311868244.198839 depth/1311868244.198839.png\n1311868244.248025 rgb/1311868244.248025.png 1311868244.262109 depth/1311868244.262109.png\n1311868244.312192 rgb/1311868244.312192.png 1311868244.297550 depth/1311868244.297550.png\n1311868244.348251 rgb/1311868244.348251.png 1311868244.330150 depth/1311868244.330150.png\n1311868244.380022 rgb/1311868244.380022.png 1311868244.365236 depth/1311868244.365236.png\n1311868244.412124 rgb/1311868244.412124.png 1311868244.398588 depth/1311868244.398588.png\n1311868244.448220 rgb/1311868244.448220.png 1311868244.430616 depth/1311868244.430616.png\n1311868244.480101 rgb/1311868244.480101.png 1311868244.465583 depth/1311868244.465583.png\n1311868244.512251 rgb/1311868244.512251.png 1311868244.497460 depth/1311868244.497460.png\n1311868244.548269 rgb/1311868244.548269.png 1311868244.530488 depth/1311868244.530488.png\n1311868244.580149 rgb/1311868244.580149.png 1311868244.566405 depth/1311868244.566405.png\n1311868244.612250 rgb/1311868244.612250.png 1311868244.598720 depth/1311868244.598720.png\n1311868244.648157 rgb/1311868244.648157.png 1311868244.663355 depth/1311868244.663355.png\n1311868244.712115 rgb/1311868244.712115.png 1311868244.701010 depth/1311868244.701010.png\n1311868244.748285 rgb/1311868244.748285.png 1311868244.734571 depth/1311868244.734571.png\n1311868244.780046 rgb/1311868244.780046.png 1311868244.767062 depth/1311868244.767062.png\n1311868244.812104 rgb/1311868244.812104.png 1311868244.797579 depth/1311868244.797579.png\n1311868244.848096 rgb/1311868244.848096.png 1311868244.833981 depth/1311868244.833981.png\n1311868244.880436 rgb/1311868244.880436.png 1311868244.863194 depth/1311868244.863194.png\n1311868244.912189 rgb/1311868244.912189.png 1311868244.899663 depth/1311868244.899663.png\n1311868244.948056 rgb/1311868244.948056.png 1311868244.930652 depth/1311868244.930652.png\n1311868244.980073 rgb/1311868244.980073.png 1311868244.966161 depth/1311868244.966161.png\n1311868245.012295 rgb/1311868245.012295.png 1311868244.997817 depth/1311868244.997817.png\n1311868245.048320 rgb/1311868245.048320.png 1311868245.030713 depth/1311868245.030713.png\n1311868245.080152 rgb/1311868245.080152.png 1311868245.068230 depth/1311868245.068230.png\n1311868245.112252 rgb/1311868245.112252.png 1311868245.100094 depth/1311868245.100094.png\n1311868245.148152 rgb/1311868245.148152.png 1311868245.132550 depth/1311868245.132550.png\n1311868245.179920 rgb/1311868245.179920.png 1311868245.168625 depth/1311868245.168625.png\n1311868245.212180 rgb/1311868245.212180.png 1311868245.198748 depth/1311868245.198748.png\n1311868245.248256 rgb/1311868245.248256.png 1311868245.230284 depth/1311868245.230284.png\n1311868245.280237 rgb/1311868245.280237.png 1311868245.268076 depth/1311868245.268076.png\n1311868245.312188 rgb/1311868245.312188.png 1311868245.297794 depth/1311868245.297794.png\n1311868245.348205 rgb/1311868245.348205.png 1311868245.330195 depth/1311868245.330195.png\n1311868245.380074 rgb/1311868245.380074.png 1311868245.368326 depth/1311868245.368326.png\n1311868245.412242 rgb/1311868245.412242.png 1311868245.397655 depth/1311868245.397655.png\n1311868245.448230 rgb/1311868245.448230.png 1311868245.433333 depth/1311868245.433333.png\n1311868245.480081 rgb/1311868245.480081.png 1311868245.469521 depth/1311868245.469521.png\n1311868245.512280 rgb/1311868245.512280.png 1311868245.499686 depth/1311868245.499686.png\n1311868245.548216 rgb/1311868245.548216.png 1311868245.532317 depth/1311868245.532317.png\n1311868245.580262 rgb/1311868245.580262.png 1311868245.569225 depth/1311868245.569225.png\n1311868245.612262 rgb/1311868245.612262.png 1311868245.600933 depth/1311868245.600933.png\n1311868245.648241 rgb/1311868245.648241.png 1311868245.632668 depth/1311868245.632668.png\n1311868245.680250 rgb/1311868245.680250.png 1311868245.669122 depth/1311868245.669122.png\n1311868245.716121 rgb/1311868245.716121.png 1311868245.702053 depth/1311868245.702053.png\n1311868245.748208 rgb/1311868245.748208.png 1311868245.733429 depth/1311868245.733429.png\n1311868245.780177 rgb/1311868245.780177.png 1311868245.769680 depth/1311868245.769680.png\n1311868245.816257 rgb/1311868245.816257.png 1311868245.799797 depth/1311868245.799797.png\n1311868245.848193 rgb/1311868245.848193.png 1311868245.835753 depth/1311868245.835753.png\n1311868245.880182 rgb/1311868245.880182.png 1311868245.869256 depth/1311868245.869256.png\n1311868245.916227 rgb/1311868245.916227.png 1311868245.898307 depth/1311868245.898307.png\n1311868245.948179 rgb/1311868245.948179.png 1311868245.935377 depth/1311868245.935377.png\n1311868245.980265 rgb/1311868245.980265.png 1311868245.965600 depth/1311868245.965600.png\n1311868246.016098 rgb/1311868246.016098.png 1311868246.000465 depth/1311868246.000465.png\n1311868246.048196 rgb/1311868246.048196.png 1311868246.032994 depth/1311868246.032994.png\n1311868246.080289 rgb/1311868246.080289.png 1311868246.069608 depth/1311868246.069608.png\n1311868246.116229 rgb/1311868246.116229.png 1311868246.098082 depth/1311868246.098082.png\n1311868246.148198 rgb/1311868246.148198.png 1311868246.134697 depth/1311868246.134697.png\n1311868246.180201 rgb/1311868246.180201.png 1311868246.168861 depth/1311868246.168861.png\n1311868246.216086 rgb/1311868246.216086.png 1311868246.201654 depth/1311868246.201654.png\n1311868246.248127 rgb/1311868246.248127.png 1311868246.232147 depth/1311868246.232147.png\n1311868246.280157 rgb/1311868246.280157.png 1311868246.267610 depth/1311868246.267610.png\n1311868246.316184 rgb/1311868246.316184.png 1311868246.299361 depth/1311868246.299361.png\n1311868246.348101 rgb/1311868246.348101.png 1311868246.332354 depth/1311868246.332354.png\n1311868246.380220 rgb/1311868246.380220.png 1311868246.369599 depth/1311868246.369599.png\n1311868246.416139 rgb/1311868246.416139.png 1311868246.400571 depth/1311868246.400571.png\n1311868246.448298 rgb/1311868246.448298.png 1311868246.437181 depth/1311868246.437181.png\n1311868246.480362 rgb/1311868246.480362.png 1311868246.466561 depth/1311868246.466561.png\n1311868246.516170 rgb/1311868246.516170.png 1311868246.500549 depth/1311868246.500549.png\n1311868246.548357 rgb/1311868246.548357.png 1311868246.537414 depth/1311868246.537414.png\n1311868246.580161 rgb/1311868246.580161.png 1311868246.567438 depth/1311868246.567438.png\n1311868246.616068 rgb/1311868246.616068.png 1311868246.598763 depth/1311868246.598763.png\n1311868246.648250 rgb/1311868246.648250.png 1311868246.634586 depth/1311868246.634586.png\n1311868246.680335 rgb/1311868246.680335.png 1311868246.666996 depth/1311868246.666996.png\n1311868246.716264 rgb/1311868246.716264.png 1311868246.700669 depth/1311868246.700669.png\n1311868246.748855 rgb/1311868246.748855.png 1311868246.737587 depth/1311868246.737587.png\n1311868246.780364 rgb/1311868246.780364.png 1311868246.769254 depth/1311868246.769254.png\n1311868246.816180 rgb/1311868246.816180.png 1311868246.798114 depth/1311868246.798114.png\n1311868246.848370 rgb/1311868246.848370.png 1311868246.837574 depth/1311868246.837574.png\n1311868246.880261 rgb/1311868246.880261.png 1311868246.869140 depth/1311868246.869140.png\n1311868246.916243 rgb/1311868246.916243.png 1311868246.899105 depth/1311868246.899105.png\n1311868246.948199 rgb/1311868246.948199.png 1311868246.939224 depth/1311868246.939224.png\n1311868246.980258 rgb/1311868246.980258.png 1311868246.965703 depth/1311868246.965703.png\n1311868247.016214 rgb/1311868247.016214.png 1311868246.997807 depth/1311868246.997807.png\n1311868247.048425 rgb/1311868247.048425.png 1311868247.038653 depth/1311868247.038653.png\n1311868247.080182 rgb/1311868247.080182.png 1311868247.066828 depth/1311868247.066828.png\n1311868247.116311 rgb/1311868247.116311.png 1311868247.099315 depth/1311868247.099315.png\n1311868247.148430 rgb/1311868247.148430.png 1311868247.137293 depth/1311868247.137293.png\n1311868247.180293 rgb/1311868247.180293.png 1311868247.168256 depth/1311868247.168256.png\n1311868247.216432 rgb/1311868247.216432.png 1311868247.199154 depth/1311868247.199154.png\n1311868247.248170 rgb/1311868247.248170.png 1311868247.234191 depth/1311868247.234191.png\n1311868247.280345 rgb/1311868247.280345.png 1311868247.268034 depth/1311868247.268034.png\n1311868247.316293 rgb/1311868247.316293.png 1311868247.301142 depth/1311868247.301142.png\n1311868247.348285 rgb/1311868247.348285.png 1311868247.334618 depth/1311868247.334618.png\n1311868247.380602 rgb/1311868247.380602.png 1311868247.368875 depth/1311868247.368875.png\n1311868247.416268 rgb/1311868247.416268.png 1311868247.398608 depth/1311868247.398608.png\n1311868247.448333 rgb/1311868247.448333.png 1311868247.437852 depth/1311868247.437852.png\n1311868247.480433 rgb/1311868247.480433.png 1311868247.469227 depth/1311868247.469227.png\n1311868247.516146 rgb/1311868247.516146.png 1311868247.499036 depth/1311868247.499036.png\n1311868247.548460 rgb/1311868247.548460.png 1311868247.537336 depth/1311868247.537336.png\n1311868247.580231 rgb/1311868247.580231.png 1311868247.570321 depth/1311868247.570321.png\n1311868247.616424 rgb/1311868247.616424.png 1311868247.605218 depth/1311868247.605218.png\n1311868247.648229 rgb/1311868247.648229.png 1311868247.637508 depth/1311868247.637508.png\n1311868247.680389 rgb/1311868247.680389.png 1311868247.665759 depth/1311868247.665759.png\n1311868247.716208 rgb/1311868247.716208.png 1311868247.703260 depth/1311868247.703260.png\n1311868247.748343 rgb/1311868247.748343.png 1311868247.737791 depth/1311868247.737791.png\n1311868247.780427 rgb/1311868247.780427.png 1311868247.769288 depth/1311868247.769288.png\n1311868247.816205 rgb/1311868247.816205.png 1311868247.803052 depth/1311868247.803052.png\n1311868247.848368 rgb/1311868247.848368.png 1311868247.837312 depth/1311868247.837312.png\n1311868247.880235 rgb/1311868247.880235.png 1311868247.865912 depth/1311868247.865912.png\n1311868247.916219 rgb/1311868247.916219.png 1311868247.902738 depth/1311868247.902738.png\n1311868247.948167 rgb/1311868247.948167.png 1311868247.933774 depth/1311868247.933774.png\n1311868247.980227 rgb/1311868247.980227.png 1311868247.965890 depth/1311868247.965890.png\n1311868248.016215 rgb/1311868248.016215.png 1311868248.002931 depth/1311868248.002931.png\n1311868248.048245 rgb/1311868248.048245.png 1311868248.034882 depth/1311868248.034882.png\n1311868248.080326 rgb/1311868248.080326.png 1311868248.065902 depth/1311868248.065902.png\n1311868248.116239 rgb/1311868248.116239.png 1311868248.102546 depth/1311868248.102546.png\n1311868248.148302 rgb/1311868248.148302.png 1311868248.135080 depth/1311868248.135080.png\n1311868248.180377 rgb/1311868248.180377.png 1311868248.166295 depth/1311868248.166295.png\n1311868248.216356 rgb/1311868248.216356.png 1311868248.201776 depth/1311868248.201776.png\n1311868248.248345 rgb/1311868248.248345.png 1311868248.239703 depth/1311868248.239703.png\n1311868248.280257 rgb/1311868248.280257.png 1311868248.265695 depth/1311868248.265695.png\n1311868248.316226 rgb/1311868248.316226.png 1311868248.301724 depth/1311868248.301724.png\n1311868248.348315 rgb/1311868248.348315.png 1311868248.335023 depth/1311868248.335023.png\n1311868248.380451 rgb/1311868248.380451.png 1311868248.367024 depth/1311868248.367024.png\n1311868248.416340 rgb/1311868248.416340.png 1311868248.401736 depth/1311868248.401736.png\n1311868248.448353 rgb/1311868248.448353.png 1311868248.434097 depth/1311868248.434097.png\n1311868248.480364 rgb/1311868248.480364.png 1311868248.467522 depth/1311868248.467522.png\n1311868248.516261 rgb/1311868248.516261.png 1311868248.503344 depth/1311868248.503344.png\n1311868248.548298 rgb/1311868248.548298.png 1311868248.536471 depth/1311868248.536471.png\n1311868248.580330 rgb/1311868248.580330.png 1311868248.566838 depth/1311868248.566838.png\n1311868248.616364 rgb/1311868248.616364.png 1311868248.602761 depth/1311868248.602761.png\n1311868248.648465 rgb/1311868248.648465.png 1311868248.634678 depth/1311868248.634678.png\n1311868248.680356 rgb/1311868248.680356.png 1311868248.667205 depth/1311868248.667205.png\n1311868248.716495 rgb/1311868248.716495.png 1311868248.702846 depth/1311868248.702846.png\n1311868248.748482 rgb/1311868248.748482.png 1311868248.734052 depth/1311868248.734052.png\n1311868248.780288 rgb/1311868248.780288.png 1311868248.766346 depth/1311868248.766346.png\n1311868248.816469 rgb/1311868248.816469.png 1311868248.802354 depth/1311868248.802354.png\n1311868248.848299 rgb/1311868248.848299.png 1311868248.837692 depth/1311868248.837692.png\n1311868248.880380 rgb/1311868248.880380.png 1311868248.870600 depth/1311868248.870600.png\n1311868248.916530 rgb/1311868248.916530.png 1311868248.907596 depth/1311868248.907596.png\n1311868248.948257 rgb/1311868248.948257.png 1311868248.935123 depth/1311868248.935123.png\n1311868248.980371 rgb/1311868248.980371.png 1311868248.972389 depth/1311868248.972389.png\n1311868249.016517 rgb/1311868249.016517.png 1311868249.003866 depth/1311868249.003866.png\n1311868249.048258 rgb/1311868249.048258.png 1311868249.033950 depth/1311868249.033950.png\n1311868249.080657 rgb/1311868249.080657.png 1311868249.071928 depth/1311868249.071928.png\n1311868249.116343 rgb/1311868249.116343.png 1311868249.102655 depth/1311868249.102655.png\n1311868249.148549 rgb/1311868249.148549.png 1311868249.137507 depth/1311868249.137507.png\n1311868249.180476 rgb/1311868249.180476.png 1311868249.169827 depth/1311868249.169827.png\n1311868249.216410 rgb/1311868249.216410.png 1311868249.205621 depth/1311868249.205621.png\n1311868249.248249 rgb/1311868249.248249.png 1311868249.234582 depth/1311868249.234582.png\n1311868249.280715 rgb/1311868249.280715.png 1311868249.270200 depth/1311868249.270200.png\n1311868249.316586 rgb/1311868249.316586.png 1311868249.302950 depth/1311868249.302950.png\n1311868249.348357 rgb/1311868249.348357.png 1311868249.334354 depth/1311868249.334354.png\n1311868249.380649 rgb/1311868249.380649.png 1311868249.369867 depth/1311868249.369867.png\n1311868249.416459 rgb/1311868249.416459.png 1311868249.401709 depth/1311868249.401709.png\n1311868249.448316 rgb/1311868249.448316.png 1311868249.435326 depth/1311868249.435326.png\n1311868249.480373 rgb/1311868249.480373.png 1311868249.471210 depth/1311868249.471210.png\n1311868249.516272 rgb/1311868249.516272.png 1311868249.503250 depth/1311868249.503250.png\n1311868249.548294 rgb/1311868249.548294.png 1311868249.535792 depth/1311868249.535792.png\n1311868249.580331 rgb/1311868249.580331.png 1311868249.569940 depth/1311868249.569940.png\n1311868249.616312 rgb/1311868249.616312.png 1311868249.603120 depth/1311868249.603120.png\n1311868249.648364 rgb/1311868249.648364.png 1311868249.633985 depth/1311868249.633985.png\n1311868249.680685 rgb/1311868249.680685.png 1311868249.669894 depth/1311868249.669894.png\n1311868249.716340 rgb/1311868249.716340.png 1311868249.701887 depth/1311868249.701887.png\n1311868249.748334 rgb/1311868249.748334.png 1311868249.733888 depth/1311868249.733888.png\n1311868249.780683 rgb/1311868249.780683.png 1311868249.770990 depth/1311868249.770990.png\n1311868249.816620 rgb/1311868249.816620.png 1311868249.805210 depth/1311868249.805210.png\n1311868249.848322 rgb/1311868249.848322.png 1311868249.834454 depth/1311868249.834454.png\n1311868249.880507 rgb/1311868249.880507.png 1311868249.869851 depth/1311868249.869851.png\n1311868249.916563 rgb/1311868249.916563.png 1311868249.901831 depth/1311868249.901831.png\n1311868249.948306 rgb/1311868249.948306.png 1311868249.935668 depth/1311868249.935668.png\n1311868249.980348 rgb/1311868249.980348.png 1311868249.971837 depth/1311868249.971837.png\n1311868250.016358 rgb/1311868250.016358.png 1311868250.002150 depth/1311868250.002150.png\n1311868250.048559 rgb/1311868250.048559.png 1311868250.034645 depth/1311868250.034645.png\n1311868250.080466 rgb/1311868250.080466.png 1311868250.071665 depth/1311868250.071665.png\n1311868250.116495 rgb/1311868250.116495.png 1311868250.103399 depth/1311868250.103399.png\n1311868250.148589 rgb/1311868250.148589.png 1311868250.142995 depth/1311868250.142995.png\n1311868250.180457 rgb/1311868250.180457.png 1311868250.171268 depth/1311868250.171268.png\n1311868250.216361 rgb/1311868250.216361.png 1311868250.202986 depth/1311868250.202986.png\n1311868250.248624 rgb/1311868250.248624.png 1311868250.241329 depth/1311868250.241329.png\n1311868250.280374 rgb/1311868250.280374.png 1311868250.270874 depth/1311868250.270874.png\n1311868250.316452 rgb/1311868250.316452.png 1311868250.306018 depth/1311868250.306018.png\n1311868250.348963 rgb/1311868250.348963.png 1311868250.340082 depth/1311868250.340082.png\n1311868250.380598 rgb/1311868250.380598.png 1311868250.370257 depth/1311868250.370257.png\n1311868250.416431 rgb/1311868250.416431.png 1311868250.403761 depth/1311868250.403761.png\n1311868250.448319 rgb/1311868250.448319.png 1311868250.438294 depth/1311868250.438294.png\n1311868250.480450 rgb/1311868250.480450.png 1311868250.469889 depth/1311868250.469889.png\n1311868250.516364 rgb/1311868250.516364.png 1311868250.502216 depth/1311868250.502216.png\n1311868250.548715 rgb/1311868250.548715.png 1311868250.538123 depth/1311868250.538123.png\n1311868250.580440 rgb/1311868250.580440.png 1311868250.571480 depth/1311868250.571480.png\n1311868250.616408 rgb/1311868250.616408.png 1311868250.602134 depth/1311868250.602134.png\n1311868250.648757 rgb/1311868250.648757.png 1311868250.637824 depth/1311868250.637824.png\n1311868250.680503 rgb/1311868250.680503.png 1311868250.672483 depth/1311868250.672483.png\n1311868250.716511 rgb/1311868250.716511.png 1311868250.703217 depth/1311868250.703217.png\n1311868250.748430 rgb/1311868250.748430.png 1311868250.740204 depth/1311868250.740204.png\n1311868250.780601 rgb/1311868250.780601.png 1311868250.770588 depth/1311868250.770588.png\n1311868250.816420 rgb/1311868250.816420.png 1311868250.802296 depth/1311868250.802296.png\n1311868250.848395 rgb/1311868250.848395.png 1311868250.838519 depth/1311868250.838519.png\n1311868250.880463 rgb/1311868250.880463.png 1311868250.871167 depth/1311868250.871167.png\n1311868250.916361 rgb/1311868250.916361.png 1311868250.902364 depth/1311868250.902364.png\n1311868250.948745 rgb/1311868250.948745.png 1311868250.938035 depth/1311868250.938035.png\n1311868250.980502 rgb/1311868250.980502.png 1311868250.970114 depth/1311868250.970114.png\n1311868251.016390 rgb/1311868251.016390.png 1311868251.004302 depth/1311868251.004302.png\n1311868251.048640 rgb/1311868251.048640.png 1311868251.039099 depth/1311868251.039099.png\n1311868251.080543 rgb/1311868251.080543.png 1311868251.070062 depth/1311868251.070062.png\n1311868251.116502 rgb/1311868251.116502.png 1311868251.102836 depth/1311868251.102836.png\n1311868251.148411 rgb/1311868251.148411.png 1311868251.138815 depth/1311868251.138815.png\n1311868251.180611 rgb/1311868251.180611.png 1311868251.171110 depth/1311868251.171110.png\n1311868251.216444 rgb/1311868251.216444.png 1311868251.201988 depth/1311868251.201988.png\n1311868251.248388 rgb/1311868251.248388.png 1311868251.238021 depth/1311868251.238021.png\n1311868251.280411 rgb/1311868251.280411.png 1311868251.269877 depth/1311868251.269877.png\n1311868251.316903 rgb/1311868251.316903.png 1311868251.307441 depth/1311868251.307441.png\n1311868251.348494 rgb/1311868251.348494.png 1311868251.338709 depth/1311868251.338709.png\n1311868251.380800 rgb/1311868251.380800.png 1311868251.371768 depth/1311868251.371768.png\n1311868251.416874 rgb/1311868251.416874.png 1311868251.409690 depth/1311868251.409690.png\n1311868251.448794 rgb/1311868251.448794.png 1311868251.442505 depth/1311868251.442505.png\n1311868251.480572 rgb/1311868251.480572.png 1311868251.471430 depth/1311868251.471430.png\n1311868251.516467 rgb/1311868251.516467.png 1311868251.506071 depth/1311868251.506071.png\n1311868251.548661 rgb/1311868251.548661.png 1311868251.541665 depth/1311868251.541665.png\n1311868251.580755 rgb/1311868251.580755.png 1311868251.573860 depth/1311868251.573860.png\n1311868251.616591 rgb/1311868251.616591.png 1311868251.608834 depth/1311868251.608834.png\n1311868251.649011 rgb/1311868251.649011.png 1311868251.642071 depth/1311868251.642071.png\n1311868251.681056 rgb/1311868251.681056.png 1311868251.672750 depth/1311868251.672750.png\n1311868251.716509 rgb/1311868251.716509.png 1311868251.706095 depth/1311868251.706095.png\n1311868251.748667 rgb/1311868251.748667.png 1311868251.740405 depth/1311868251.740405.png\n1311868251.780606 rgb/1311868251.780606.png 1311868251.770114 depth/1311868251.770114.png\n1311868251.816706 rgb/1311868251.816706.png 1311868251.808202 depth/1311868251.808202.png\n1311868251.848729 rgb/1311868251.848729.png 1311868251.843159 depth/1311868251.843159.png\n1311868251.881180 rgb/1311868251.881180.png 1311868251.871734 depth/1311868251.871734.png\n1311868251.916574 rgb/1311868251.916574.png 1311868251.907729 depth/1311868251.907729.png\n1311868251.948786 rgb/1311868251.948786.png 1311868251.941716 depth/1311868251.941716.png\n1311868251.980523 rgb/1311868251.980523.png 1311868251.972312 depth/1311868251.972312.png\n1311868252.016633 rgb/1311868252.016633.png 1311868252.008720 depth/1311868252.008720.png\n1311868252.048722 rgb/1311868252.048722.png 1311868252.042678 depth/1311868252.042678.png\n1311868252.081141 rgb/1311868252.081141.png 1311868252.073898 depth/1311868252.073898.png\n1311868252.116709 rgb/1311868252.116709.png 1311868252.108550 depth/1311868252.108550.png\n1311868252.148733 rgb/1311868252.148733.png 1311868252.141590 depth/1311868252.141590.png\n1311868252.180550 rgb/1311868252.180550.png 1311868252.171057 depth/1311868252.171057.png\n1311868252.216665 rgb/1311868252.216665.png 1311868252.209444 depth/1311868252.209444.png\n1311868252.249056 rgb/1311868252.249056.png 1311868252.243429 depth/1311868252.243429.png\n1311868252.280693 rgb/1311868252.280693.png 1311868252.271730 depth/1311868252.271730.png\n1311868252.316579 rgb/1311868252.316579.png 1311868252.309247 depth/1311868252.309247.png\n1311868252.348634 rgb/1311868252.348634.png 1311868252.339215 depth/1311868252.339215.png\n1311868252.380676 rgb/1311868252.380676.png 1311868252.373399 depth/1311868252.373399.png\n1311868252.416673 rgb/1311868252.416673.png 1311868252.408545 depth/1311868252.408545.png\n1311868252.448807 rgb/1311868252.448807.png 1311868252.443048 depth/1311868252.443048.png\n1311868252.480598 rgb/1311868252.480598.png 1311868252.471397 depth/1311868252.471397.png\n1311868252.516633 rgb/1311868252.516633.png 1311868252.507776 depth/1311868252.507776.png\n1311868252.550037 rgb/1311868252.550037.png 1311868252.543394 depth/1311868252.543394.png\n1311868252.580747 rgb/1311868252.580747.png 1311868252.575078 depth/1311868252.575078.png\n1311868252.616626 rgb/1311868252.616626.png 1311868252.606712 depth/1311868252.606712.png\n1311868252.649109 rgb/1311868252.649109.png 1311868252.640952 depth/1311868252.640952.png\n1311868252.680706 rgb/1311868252.680706.png 1311868252.675892 depth/1311868252.675892.png\n1311868252.716568 rgb/1311868252.716568.png 1311868252.706908 depth/1311868252.706908.png\n1311868252.748687 rgb/1311868252.748687.png 1311868252.740004 depth/1311868252.740004.png\n1311868252.780724 rgb/1311868252.780724.png 1311868252.774814 depth/1311868252.774814.png\n1311868252.816693 rgb/1311868252.816693.png 1311868252.807295 depth/1311868252.807295.png\n1311868252.848740 rgb/1311868252.848740.png 1311868252.841919 depth/1311868252.841919.png\n1311868252.880663 rgb/1311868252.880663.png 1311868252.877430 depth/1311868252.877430.png\n1311868252.916592 rgb/1311868252.916592.png 1311868252.906062 depth/1311868252.906062.png\n1311868252.948689 rgb/1311868252.948689.png 1311868252.938457 depth/1311868252.938457.png\n1311868252.980733 rgb/1311868252.980733.png 1311868252.977036 depth/1311868252.977036.png\n1311868253.016742 rgb/1311868253.016742.png 1311868253.009329 depth/1311868253.009329.png\n1311868253.048837 rgb/1311868253.048837.png 1311868253.041027 depth/1311868253.041027.png\n1311868253.080812 rgb/1311868253.080812.png 1311868253.075229 depth/1311868253.075229.png\n1311868253.116735 rgb/1311868253.116735.png 1311868253.109584 depth/1311868253.109584.png\n1311868253.148796 rgb/1311868253.148796.png 1311868253.139324 depth/1311868253.139324.png\n1311868253.181948 rgb/1311868253.181948.png 1311868253.177590 depth/1311868253.177590.png\n1311868253.216569 rgb/1311868253.216569.png 1311868253.206544 depth/1311868253.206544.png\n1311868253.248725 rgb/1311868253.248725.png 1311868253.238418 depth/1311868253.238418.png\n1311868253.280713 rgb/1311868253.280713.png 1311868253.276220 depth/1311868253.276220.png\n1311868253.316664 rgb/1311868253.316664.png 1311868253.306046 depth/1311868253.306046.png\n1311868253.348831 rgb/1311868253.348831.png 1311868253.341767 depth/1311868253.341767.png\n1311868253.381067 rgb/1311868253.381067.png 1311868253.378465 depth/1311868253.378465.png\n1311868253.416763 rgb/1311868253.416763.png 1311868253.408530 depth/1311868253.408530.png\n1311868253.448691 rgb/1311868253.448691.png 1311868253.440717 depth/1311868253.440717.png\n1311868253.480853 rgb/1311868253.480853.png 1311868253.474540 depth/1311868253.474540.png\n1311868253.516704 rgb/1311868253.516704.png 1311868253.508676 depth/1311868253.508676.png\n1311868253.548549 rgb/1311868253.548549.png 1311868253.539781 depth/1311868253.539781.png\n1311868253.581530 rgb/1311868253.581530.png 1311868253.576628 depth/1311868253.576628.png\n1311868253.616743 rgb/1311868253.616743.png 1311868253.606357 depth/1311868253.606357.png\n1311868253.648742 rgb/1311868253.648742.png 1311868253.638854 depth/1311868253.638854.png\n1311868253.680645 rgb/1311868253.680645.png 1311868253.675346 depth/1311868253.675346.png\n1311868253.716771 rgb/1311868253.716771.png 1311868253.706080 depth/1311868253.706080.png\n1311868253.748837 rgb/1311868253.748837.png 1311868253.738308 depth/1311868253.738308.png\n1311868253.780775 rgb/1311868253.780775.png 1311868253.774636 depth/1311868253.774636.png\n1311868253.816654 rgb/1311868253.816654.png 1311868253.806191 depth/1311868253.806191.png\n1311868253.848746 rgb/1311868253.848746.png 1311868253.845257 depth/1311868253.845257.png\n1311868253.880980 rgb/1311868253.880980.png 1311868253.874264 depth/1311868253.874264.png\n1311868253.916916 rgb/1311868253.916916.png 1311868253.907739 depth/1311868253.907739.png\n1311868253.948752 rgb/1311868253.948752.png 1311868253.942162 depth/1311868253.942162.png\n1311868253.980731 rgb/1311868253.980731.png 1311868253.977273 depth/1311868253.977273.png\n1311868254.016718 rgb/1311868254.016718.png 1311868254.009005 depth/1311868254.009005.png\n1311868254.049168 rgb/1311868254.049168.png 1311868254.049214 depth/1311868254.049214.png\n1311868254.080850 rgb/1311868254.080850.png 1311868254.078460 depth/1311868254.078460.png\n1311868254.116780 rgb/1311868254.116780.png 1311868254.106940 depth/1311868254.106940.png\n1311868254.148648 rgb/1311868254.148648.png 1311868254.142043 depth/1311868254.142043.png\n1311868254.180791 rgb/1311868254.180791.png 1311868254.177201 depth/1311868254.177201.png\n1311868254.216747 rgb/1311868254.216747.png 1311868254.206278 depth/1311868254.206278.png\n1311868254.248926 rgb/1311868254.248926.png 1311868254.245618 depth/1311868254.245618.png\n1311868254.281235 rgb/1311868254.281235.png 1311868254.275142 depth/1311868254.275142.png\n1311868254.316692 rgb/1311868254.316692.png 1311868254.306491 depth/1311868254.306491.png\n1311868254.348771 rgb/1311868254.348771.png 1311868254.346697 depth/1311868254.346697.png\n1311868254.380853 rgb/1311868254.380853.png 1311868254.375530 depth/1311868254.375530.png\n1311868254.416896 rgb/1311868254.416896.png 1311868254.406292 depth/1311868254.406292.png\n1311868254.448907 rgb/1311868254.448907.png 1311868254.445676 depth/1311868254.445676.png\n1311868254.481183 rgb/1311868254.481183.png 1311868254.476974 depth/1311868254.476974.png\n1311868254.516676 rgb/1311868254.516676.png 1311868254.507711 depth/1311868254.507711.png\n1311868254.548867 rgb/1311868254.548867.png 1311868254.543991 depth/1311868254.543991.png\n1311868254.580918 rgb/1311868254.580918.png 1311868254.577386 depth/1311868254.577386.png\n1311868254.616771 rgb/1311868254.616771.png 1311868254.606685 depth/1311868254.606685.png\n1311868254.648657 rgb/1311868254.648657.png 1311868254.647558 depth/1311868254.647558.png\n1311868254.680858 rgb/1311868254.680858.png 1311868254.677930 depth/1311868254.677930.png\n1311868254.716785 rgb/1311868254.716785.png 1311868254.707057 depth/1311868254.707057.png\n1311868254.748845 rgb/1311868254.748845.png 1311868254.742368 depth/1311868254.742368.png\n1311868254.784875 rgb/1311868254.784875.png 1311868254.777541 depth/1311868254.777541.png\n1311868254.816878 rgb/1311868254.816878.png 1311868254.809838 depth/1311868254.809838.png\n1311868254.848916 rgb/1311868254.848916.png 1311868254.844351 depth/1311868254.844351.png\n1311868254.885176 rgb/1311868254.885176.png 1311868254.879181 depth/1311868254.879181.png\n1311868254.916952 rgb/1311868254.916952.png 1311868254.910622 depth/1311868254.910622.png\n1311868254.948966 rgb/1311868254.948966.png 1311868254.942354 depth/1311868254.942354.png\n1311868254.984826 rgb/1311868254.984826.png 1311868254.980186 depth/1311868254.980186.png\n1311868255.016920 rgb/1311868255.016920.png 1311868255.013136 depth/1311868255.013136.png\n1311868255.049320 rgb/1311868255.049320.png 1311868255.044172 depth/1311868255.044172.png\n1311868255.084997 rgb/1311868255.084997.png 1311868255.074563 depth/1311868255.074563.png\n1311868255.116728 rgb/1311868255.116728.png 1311868255.113381 depth/1311868255.113381.png\n1311868255.148803 rgb/1311868255.148803.png 1311868255.145550 depth/1311868255.145550.png\n1311868255.185128 rgb/1311868255.185128.png 1311868255.174737 depth/1311868255.174737.png\n1311868255.216885 rgb/1311868255.216885.png 1311868255.213189 depth/1311868255.213189.png\n1311868255.248740 rgb/1311868255.248740.png 1311868255.242406 depth/1311868255.242406.png\n1311868255.285013 rgb/1311868255.285013.png 1311868255.276545 depth/1311868255.276545.png\n1311868255.316993 rgb/1311868255.316993.png 1311868255.313626 depth/1311868255.313626.png\n1311868255.349004 rgb/1311868255.349004.png 1311868255.345527 depth/1311868255.345527.png\n1311868255.384831 rgb/1311868255.384831.png 1311868255.374387 depth/1311868255.374387.png\n1311868255.417465 rgb/1311868255.417465.png 1311868255.411752 depth/1311868255.411752.png\n1311868255.448957 rgb/1311868255.448957.png 1311868255.445257 depth/1311868255.445257.png\n1311868255.484846 rgb/1311868255.484846.png 1311868255.476682 depth/1311868255.476682.png\n1311868255.517093 rgb/1311868255.517093.png 1311868255.512434 depth/1311868255.512434.png\n1311868255.548944 rgb/1311868255.548944.png 1311868255.542336 depth/1311868255.542336.png\n1311868255.585756 rgb/1311868255.585756.png 1311868255.578739 depth/1311868255.578739.png\n1311868255.616865 rgb/1311868255.616865.png 1311868255.616229 depth/1311868255.616229.png\n1311868255.649271 rgb/1311868255.649271.png 1311868255.646008 depth/1311868255.646008.png\n1311868255.684941 rgb/1311868255.684941.png 1311868255.675734 depth/1311868255.675734.png\n1311868255.716862 rgb/1311868255.716862.png 1311868255.714709 depth/1311868255.714709.png\n1311868255.748794 rgb/1311868255.748794.png 1311868255.742472 depth/1311868255.742472.png\n1311868255.784952 rgb/1311868255.784952.png 1311868255.776905 depth/1311868255.776905.png\n1311868255.817549 rgb/1311868255.817549.png 1311868255.814553 depth/1311868255.814553.png\n1311868255.848787 rgb/1311868255.848787.png 1311868255.843682 depth/1311868255.843682.png\n1311868255.884951 rgb/1311868255.884951.png 1311868255.875647 depth/1311868255.875647.png\n1311868255.916866 rgb/1311868255.916866.png 1311868255.913435 depth/1311868255.913435.png\n1311868255.948865 rgb/1311868255.948865.png 1311868255.942450 depth/1311868255.942450.png\n1311868255.984771 rgb/1311868255.984771.png 1311868255.974226 depth/1311868255.974226.png\n1311868256.017528 rgb/1311868256.017528.png 1311868256.017537 depth/1311868256.017537.png\n1311868256.048877 rgb/1311868256.048877.png 1311868256.044139 depth/1311868256.044139.png\n1311868256.084847 rgb/1311868256.084847.png 1311868256.075533 depth/1311868256.075533.png\n1311868256.117284 rgb/1311868256.117284.png 1311868256.113864 depth/1311868256.113864.png\n1311868256.149657 rgb/1311868256.149657.png 1311868256.145094 depth/1311868256.145094.png\n1311868256.184808 rgb/1311868256.184808.png 1311868256.174467 depth/1311868256.174467.png\n1311868256.216920 rgb/1311868256.216920.png 1311868256.214231 depth/1311868256.214231.png\n1311868256.248884 rgb/1311868256.248884.png 1311868256.244139 depth/1311868256.244139.png\n1311868256.284837 rgb/1311868256.284837.png 1311868256.279573 depth/1311868256.279573.png\n1311868256.316827 rgb/1311868256.316827.png 1311868256.312468 depth/1311868256.312468.png\n1311868256.348901 rgb/1311868256.348901.png 1311868256.346601 depth/1311868256.346601.png\n1311868256.385489 rgb/1311868256.385489.png 1311868256.380368 depth/1311868256.380368.png\n1311868256.417708 rgb/1311868256.417708.png 1311868256.417723 depth/1311868256.417723.png\n1311868256.448918 rgb/1311868256.448918.png 1311868256.444304 depth/1311868256.444304.png\n1311868256.484903 rgb/1311868256.484903.png 1311868256.481461 depth/1311868256.481461.png\n1311868256.517192 rgb/1311868256.517192.png 1311868256.513423 depth/1311868256.513423.png\n1311868256.548816 rgb/1311868256.548816.png 1311868256.542631 depth/1311868256.542631.png\n1311868256.584898 rgb/1311868256.584898.png 1311868256.578502 depth/1311868256.578502.png\n1311868256.616929 rgb/1311868256.616929.png 1311868256.612858 depth/1311868256.612858.png\n1311868256.649078 rgb/1311868256.649078.png 1311868256.643525 depth/1311868256.643525.png\n1311868256.684944 rgb/1311868256.684944.png 1311868256.680977 depth/1311868256.680977.png\n1311868256.717133 rgb/1311868256.717133.png 1311868256.715852 depth/1311868256.715852.png\n1311868256.749056 rgb/1311868256.749056.png 1311868256.742686 depth/1311868256.742686.png\n1311868256.785171 rgb/1311868256.785171.png 1311868256.781989 depth/1311868256.781989.png\n1311868256.816832 rgb/1311868256.816832.png 1311868256.815457 depth/1311868256.815457.png\n1311868256.848894 rgb/1311868256.848894.png 1311868256.843853 depth/1311868256.843853.png\n1311868256.885027 rgb/1311868256.885027.png 1311868256.881870 depth/1311868256.881870.png\n1311868256.916906 rgb/1311868256.916906.png 1311868256.910285 depth/1311868256.910285.png\n1311868256.949184 rgb/1311868256.949184.png 1311868256.943253 depth/1311868256.943253.png\n1311868256.984945 rgb/1311868256.984945.png 1311868256.979646 depth/1311868256.979646.png\n1311868257.017144 rgb/1311868257.017144.png 1311868257.010623 depth/1311868257.010623.png\n1311868257.049224 rgb/1311868257.049224.png 1311868257.046340 depth/1311868257.046340.png\n1311868257.085190 rgb/1311868257.085190.png 1311868257.081240 depth/1311868257.081240.png\n1311868257.116964 rgb/1311868257.116964.png 1311868257.110972 depth/1311868257.110972.png\n1311868257.149165 rgb/1311868257.149165.png 1311868257.145087 depth/1311868257.145087.png\n1311868257.184982 rgb/1311868257.184982.png 1311868257.182971 depth/1311868257.182971.png\n1311868257.216830 rgb/1311868257.216830.png 1311868257.211776 depth/1311868257.211776.png\n1311868257.248914 rgb/1311868257.248914.png 1311868257.244222 depth/1311868257.244222.png\n1311868257.284925 rgb/1311868257.284925.png 1311868257.278283 depth/1311868257.278283.png\n1311868257.317019 rgb/1311868257.317019.png 1311868257.311876 depth/1311868257.311876.png\n1311868257.348967 rgb/1311868257.348967.png 1311868257.344870 depth/1311868257.344870.png\n1311868257.384936 rgb/1311868257.384936.png 1311868257.378252 depth/1311868257.378252.png\n1311868257.416835 rgb/1311868257.416835.png 1311868257.410362 depth/1311868257.410362.png\n1311868257.449069 rgb/1311868257.449069.png 1311868257.445493 depth/1311868257.445493.png\n1311868257.485023 rgb/1311868257.485023.png 1311868257.478276 depth/1311868257.478276.png\n1311868257.516816 rgb/1311868257.516816.png 1311868257.510320 depth/1311868257.510320.png\n1311868257.549492 rgb/1311868257.549492.png 1311868257.549508 depth/1311868257.549508.png\n1311868257.585336 rgb/1311868257.585336.png 1311868257.580687 depth/1311868257.580687.png\n1311868257.617970 rgb/1311868257.617970.png 1311868257.613445 depth/1311868257.613445.png\n1311868257.649061 rgb/1311868257.649061.png 1311868257.649072 depth/1311868257.649072.png\n1311868257.684916 rgb/1311868257.684916.png 1311868257.679183 depth/1311868257.679183.png\n1311868257.717951 rgb/1311868257.717951.png 1311868257.713715 depth/1311868257.713715.png\n1311868257.749626 rgb/1311868257.749626.png 1311868257.746865 depth/1311868257.746865.png\n1311868257.785459 rgb/1311868257.785459.png 1311868257.780361 depth/1311868257.780361.png\n1311868257.816852 rgb/1311868257.816852.png 1311868257.812435 depth/1311868257.812435.png\n1311868257.849241 rgb/1311868257.849241.png 1311868257.848216 depth/1311868257.848216.png\n1311868257.885261 rgb/1311868257.885261.png 1311868257.878977 depth/1311868257.878977.png\n1311868257.917005 rgb/1311868257.917005.png 1311868257.910339 depth/1311868257.910339.png\n1311868257.949031 rgb/1311868257.949031.png 1311868257.946098 depth/1311868257.946098.png\n1311868257.985217 rgb/1311868257.985217.png 1311868257.981851 depth/1311868257.981851.png\n1311868258.016837 rgb/1311868258.016837.png 1311868258.011809 depth/1311868258.011809.png\n1311868258.048909 rgb/1311868258.048909.png 1311868258.047417 depth/1311868258.047417.png\n1311868258.086178 rgb/1311868258.086178.png 1311868258.080461 depth/1311868258.080461.png\n1311868258.117570 rgb/1311868258.117570.png 1311868258.112975 depth/1311868258.112975.png\n1311868258.149278 rgb/1311868258.149278.png 1311868258.149289 depth/1311868258.149289.png\n1311868258.185124 rgb/1311868258.185124.png 1311868258.178249 depth/1311868258.178249.png\n1311868258.216937 rgb/1311868258.216937.png 1311868258.212794 depth/1311868258.212794.png\n1311868258.251845 rgb/1311868258.251845.png 1311868258.251851 depth/1311868258.251851.png\n1311868258.285207 rgb/1311868258.285207.png 1311868258.281239 depth/1311868258.281239.png\n1311868258.317231 rgb/1311868258.317231.png 1311868258.310618 depth/1311868258.310618.png\n1311868258.349077 rgb/1311868258.349077.png 1311868258.346583 depth/1311868258.346583.png\n1311868258.384969 rgb/1311868258.384969.png 1311868258.378857 depth/1311868258.378857.png\n1311868258.416975 rgb/1311868258.416975.png 1311868258.412501 depth/1311868258.412501.png\n1311868258.449148 rgb/1311868258.449148.png 1311868258.446276 depth/1311868258.446276.png\n1311868258.484910 rgb/1311868258.484910.png 1311868258.478853 depth/1311868258.478853.png\n1311868258.517262 rgb/1311868258.517262.png 1311868258.511933 depth/1311868258.511933.png\n1311868258.549307 rgb/1311868258.549307.png 1311868258.549314 depth/1311868258.549314.png\n1311868258.585124 rgb/1311868258.585124.png 1311868258.579437 depth/1311868258.579437.png\n1311868258.616904 rgb/1311868258.616904.png 1311868258.610780 depth/1311868258.610780.png\n1311868258.648890 rgb/1311868258.648890.png 1311868258.647483 depth/1311868258.647483.png\n1311868258.685108 rgb/1311868258.685108.png 1311868258.680659 depth/1311868258.680659.png\n1311868258.716929 rgb/1311868258.716929.png 1311868258.714945 depth/1311868258.714945.png\n1311868258.749015 rgb/1311868258.749015.png 1311868258.746669 depth/1311868258.746669.png\n1311868258.785039 rgb/1311868258.785039.png 1311868258.778477 depth/1311868258.778477.png\n1311868258.817013 rgb/1311868258.817013.png 1311868258.817027 depth/1311868258.817027.png\n1311868258.848932 rgb/1311868258.848932.png 1311868258.848121 depth/1311868258.848121.png\n1311868258.885648 rgb/1311868258.885648.png 1311868258.880629 depth/1311868258.880629.png\n1311868258.917705 rgb/1311868258.917705.png 1311868258.917712 depth/1311868258.917712.png\n1311868258.949852 rgb/1311868258.949852.png 1311868258.952816 depth/1311868258.952816.png\n1311868258.985070 rgb/1311868258.985070.png 1311868258.979187 depth/1311868258.979187.png\n1311868259.017026 rgb/1311868259.017026.png 1311868259.015276 depth/1311868259.015276.png\n1311868259.048922 rgb/1311868259.048922.png 1311868259.046173 depth/1311868259.046173.png\n1311868259.085232 rgb/1311868259.085232.png 1311868259.078286 depth/1311868259.078286.png\n1311868259.116919 rgb/1311868259.116919.png 1311868259.116291 depth/1311868259.116291.png\n1311868259.149197 rgb/1311868259.149197.png 1311868259.146207 depth/1311868259.146207.png\n1311868259.185707 rgb/1311868259.185707.png 1311868259.179623 depth/1311868259.179623.png\n1311868259.216979 rgb/1311868259.216979.png 1311868259.215477 depth/1311868259.215477.png\n1311868259.248996 rgb/1311868259.248996.png 1311868259.249045 depth/1311868259.249045.png\n1311868259.285039 rgb/1311868259.285039.png 1311868259.278157 depth/1311868259.278157.png\n1311868259.316960 rgb/1311868259.316960.png 1311868259.316647 depth/1311868259.316647.png\n1311868259.350162 rgb/1311868259.350162.png 1311868259.347717 depth/1311868259.347717.png\n1311868259.385116 rgb/1311868259.385116.png 1311868259.378293 depth/1311868259.378293.png\n1311868259.417128 rgb/1311868259.417128.png 1311868259.414464 depth/1311868259.414464.png\n1311868259.449140 rgb/1311868259.449140.png 1311868259.446253 depth/1311868259.446253.png\n1311868259.485201 rgb/1311868259.485201.png 1311868259.478144 depth/1311868259.478144.png\n1311868259.517235 rgb/1311868259.517235.png 1311868259.515800 depth/1311868259.515800.png\n1311868259.549524 rgb/1311868259.549524.png 1311868259.546344 depth/1311868259.546344.png\n1311868259.585081 rgb/1311868259.585081.png 1311868259.578929 depth/1311868259.578929.png\n1311868259.617127 rgb/1311868259.617127.png 1311868259.614250 depth/1311868259.614250.png\n1311868259.649289 rgb/1311868259.649289.png 1311868259.649301 depth/1311868259.649301.png\n1311868259.685014 rgb/1311868259.685014.png 1311868259.678658 depth/1311868259.678658.png\n1311868259.717139 rgb/1311868259.717139.png 1311868259.714458 depth/1311868259.714458.png\n1311868259.749049 rgb/1311868259.749049.png 1311868259.746178 depth/1311868259.746178.png\n1311868259.785037 rgb/1311868259.785037.png 1311868259.778932 depth/1311868259.778932.png\n1311868259.818043 rgb/1311868259.818043.png 1311868259.818056 depth/1311868259.818056.png\n1311868259.849187 rgb/1311868259.849187.png 1311868259.846243 depth/1311868259.846243.png\n1311868259.885215 rgb/1311868259.885215.png 1311868259.878572 depth/1311868259.878572.png\n1311868259.917493 rgb/1311868259.917493.png 1311868259.917515 depth/1311868259.917515.png\n1311868259.949104 rgb/1311868259.949104.png 1311868259.946174 depth/1311868259.946174.png\n1311868259.984972 rgb/1311868259.984972.png 1311868259.983338 depth/1311868259.983338.png\n1311868260.017107 rgb/1311868260.017107.png 1311868260.014161 depth/1311868260.014161.png\n1311868260.049125 rgb/1311868260.049125.png 1311868260.048211 depth/1311868260.048211.png\n1311868260.085277 rgb/1311868260.085277.png 1311868260.082184 depth/1311868260.082184.png\n1311868260.116985 rgb/1311868260.116985.png 1311868260.114743 depth/1311868260.114743.png\n1311868260.149117 rgb/1311868260.149117.png 1311868260.146239 depth/1311868260.146239.png\n1311868260.184916 rgb/1311868260.184916.png 1311868260.183834 depth/1311868260.183834.png\n1311868260.217009 rgb/1311868260.217009.png 1311868260.214450 depth/1311868260.214450.png\n1311868260.249110 rgb/1311868260.249110.png 1311868260.246542 depth/1311868260.246542.png\n1311868260.285037 rgb/1311868260.285037.png 1311868260.284135 depth/1311868260.284135.png\n1311868260.317238 rgb/1311868260.317238.png 1311868260.315778 depth/1311868260.315778.png\n1311868260.349210 rgb/1311868260.349210.png 1311868260.346391 depth/1311868260.346391.png\n1311868260.385901 rgb/1311868260.385901.png 1311868260.385908 depth/1311868260.385908.png\n1311868260.417177 rgb/1311868260.417177.png 1311868260.414797 depth/1311868260.414797.png\n1311868260.449188 rgb/1311868260.449188.png 1311868260.446575 depth/1311868260.446575.png\n1311868260.485105 rgb/1311868260.485105.png 1311868260.482440 depth/1311868260.482440.png\n1311868260.517155 rgb/1311868260.517155.png 1311868260.514754 depth/1311868260.514754.png\n1311868260.549278 rgb/1311868260.549278.png 1311868260.546370 depth/1311868260.546370.png\n1311868260.588498 rgb/1311868260.588498.png 1311868260.588507 depth/1311868260.588507.png\n1311868260.617023 rgb/1311868260.617023.png 1311868260.615833 depth/1311868260.615833.png\n1311868260.649220 rgb/1311868260.649220.png 1311868260.646588 depth/1311868260.646588.png\n1311868260.685161 rgb/1311868260.685161.png 1311868260.682811 depth/1311868260.682811.png\n1311868260.717031 rgb/1311868260.717031.png 1311868260.715415 depth/1311868260.715415.png\n1311868260.749052 rgb/1311868260.749052.png 1311868260.746446 depth/1311868260.746446.png\n1311868260.785032 rgb/1311868260.785032.png 1311868260.783695 depth/1311868260.783695.png\n1311868260.817354 rgb/1311868260.817354.png 1311868260.815058 depth/1311868260.815058.png\n1311868260.849412 rgb/1311868260.849412.png 1311868260.846558 depth/1311868260.846558.png\n1311868260.885138 rgb/1311868260.885138.png 1311868260.882914 depth/1311868260.882914.png\n1311868260.917044 rgb/1311868260.917044.png 1311868260.914428 depth/1311868260.914428.png\n1311868260.949176 rgb/1311868260.949176.png 1311868260.946230 depth/1311868260.946230.png\n1311868260.985735 rgb/1311868260.985735.png 1311868260.982386 depth/1311868260.982386.png\n1311868261.017109 rgb/1311868261.017109.png 1311868261.014265 depth/1311868261.014265.png\n1311868261.049410 rgb/1311868261.049410.png 1311868261.046223 depth/1311868261.046223.png\n1311868261.085064 rgb/1311868261.085064.png 1311868261.082974 depth/1311868261.082974.png\n1311868261.117521 rgb/1311868261.117521.png 1311868261.114432 depth/1311868261.114432.png\n1311868261.149243 rgb/1311868261.149243.png 1311868261.146208 depth/1311868261.146208.png\n1311868261.185057 rgb/1311868261.185057.png 1311868261.182814 depth/1311868261.182814.png\n1311868261.217343 rgb/1311868261.217343.png 1311868261.214895 depth/1311868261.214895.png\n1311868261.250674 rgb/1311868261.250674.png 1311868261.250688 depth/1311868261.250688.png\n1311868261.285209 rgb/1311868261.285209.png 1311868261.282599 depth/1311868261.282599.png\n1311868261.317339 rgb/1311868261.317339.png 1311868261.315052 depth/1311868261.315052.png\n1311868261.350547 rgb/1311868261.350547.png 1311868261.350587 depth/1311868261.350587.png\n1311868261.385162 rgb/1311868261.385162.png 1311868261.383099 depth/1311868261.383099.png\n1311868261.417214 rgb/1311868261.417214.png 1311868261.414396 depth/1311868261.414396.png\n1311868261.450926 rgb/1311868261.450926.png 1311868261.451520 depth/1311868261.451520.png\n1311868261.485265 rgb/1311868261.485265.png 1311868261.485277 depth/1311868261.485277.png\n1311868261.517293 rgb/1311868261.517293.png 1311868261.515046 depth/1311868261.515046.png\n1311868261.553565 rgb/1311868261.553565.png 1311868261.553583 depth/1311868261.553583.png\n1311868261.586338 rgb/1311868261.586338.png 1311868261.586519 depth/1311868261.586519.png\n1311868261.617239 rgb/1311868261.617239.png 1311868261.614699 depth/1311868261.614699.png\n1311868261.654121 rgb/1311868261.654121.png 1311868261.654137 depth/1311868261.654137.png\n1311868261.685195 rgb/1311868261.685195.png 1311868261.684839 depth/1311868261.684839.png\n1311868261.719495 rgb/1311868261.719495.png 1311868261.719540 depth/1311868261.719540.png\n1311868261.751682 rgb/1311868261.751682.png 1311868261.751691 depth/1311868261.751691.png\n1311868261.787133 rgb/1311868261.787133.png 1311868261.787339 depth/1311868261.787339.png\n1311868261.817195 rgb/1311868261.817195.png 1311868261.815089 depth/1311868261.815089.png\n1311868261.853032 rgb/1311868261.853032.png 1311868261.853042 depth/1311868261.853042.png\n1311868261.885094 rgb/1311868261.885094.png 1311868261.884022 depth/1311868261.884022.png\n1311868261.917121 rgb/1311868261.917121.png 1311868261.916925 depth/1311868261.916925.png\n1311868261.953503 rgb/1311868261.953503.png 1311868261.957504 depth/1311868261.957504.png\n1311868261.985273 rgb/1311868261.985273.png 1311868261.982533 depth/1311868261.982533.png\n1311868262.018018 rgb/1311868262.018018.png 1311868262.014541 depth/1311868262.014541.png\n1311868262.053615 rgb/1311868262.053615.png 1311868262.053641 depth/1311868262.053641.png\n1311868262.085382 rgb/1311868262.085382.png 1311868262.082463 depth/1311868262.082463.png\n1311868262.117887 rgb/1311868262.117887.png 1311868262.117904 depth/1311868262.117904.png\n1311868262.150528 rgb/1311868262.150528.png 1311868262.150538 depth/1311868262.150538.png\n1311868262.185453 rgb/1311868262.185453.png 1311868262.185471 depth/1311868262.185471.png\n1311868262.217304 rgb/1311868262.217304.png 1311868262.214323 depth/1311868262.214323.png\n1311868262.253167 rgb/1311868262.253167.png 1311868262.253178 depth/1311868262.253178.png\n1311868262.287398 rgb/1311868262.287398.png 1311868262.287414 depth/1311868262.287414.png\n1311868262.317336 rgb/1311868262.317336.png 1311868262.315421 depth/1311868262.315421.png\n1311868262.351121 rgb/1311868262.351121.png 1311868262.351149 depth/1311868262.351149.png\n1311868262.386061 rgb/1311868262.386061.png 1311868262.386104 depth/1311868262.386104.png\n1311868262.419248 rgb/1311868262.419248.png 1311868262.419289 depth/1311868262.419289.png\n1311868262.453041 rgb/1311868262.453041.png 1311868262.453084 depth/1311868262.453084.png\n1311868262.485168 rgb/1311868262.485168.png 1311868262.483233 depth/1311868262.483233.png\n1311868262.521495 rgb/1311868262.521495.png 1311868262.521526 depth/1311868262.521526.png\n1311868262.550967 rgb/1311868262.550967.png 1311868262.550977 depth/1311868262.550977.png\n1311868262.585111 rgb/1311868262.585111.png 1311868262.583605 depth/1311868262.583605.png\n1311868262.621668 rgb/1311868262.621668.png 1311868262.621716 depth/1311868262.621716.png\n1311868262.650784 rgb/1311868262.650784.png 1311868262.650793 depth/1311868262.650793.png\n1311868262.685330 rgb/1311868262.685330.png 1311868262.682453 depth/1311868262.682453.png\n1311868262.721190 rgb/1311868262.721190.png 1311868262.721201 depth/1311868262.721201.png\n1311868262.750486 rgb/1311868262.750486.png 1311868262.750492 depth/1311868262.750492.png\n1311868262.785224 rgb/1311868262.785224.png 1311868262.783129 depth/1311868262.783129.png\n1311868262.821620 rgb/1311868262.821620.png 1311868262.821651 depth/1311868262.821651.png\n1311868262.850602 rgb/1311868262.850602.png 1311868262.850608 depth/1311868262.850608.png\n1311868262.885337 rgb/1311868262.885337.png 1311868262.884225 depth/1311868262.884225.png\n1311868262.922678 rgb/1311868262.922678.png 1311868262.922686 depth/1311868262.922686.png\n1311868262.950706 rgb/1311868262.950706.png 1311868262.950713 depth/1311868262.950713.png\n1311868262.985587 rgb/1311868262.985587.png 1311868262.985630 depth/1311868262.985630.png\n1311868263.020693 rgb/1311868263.020693.png 1311868263.020700 depth/1311868263.020700.png\n1311868263.053350 rgb/1311868263.053350.png 1311868263.053360 depth/1311868263.053360.png\n1311868263.085224 rgb/1311868263.085224.png 1311868263.082803 depth/1311868263.082803.png\n1311868263.121396 rgb/1311868263.121396.png 1311868263.121413 depth/1311868263.121413.png\n1311868263.154334 rgb/1311868263.154334.png 1311868263.154346 depth/1311868263.154346.png\n1311868263.185529 rgb/1311868263.185529.png 1311868263.184152 depth/1311868263.184152.png\n"
  },
  {
    "path": "Examples/RGB-D/associations/fr2_xyz.txt",
    "content": "1311867170.462290 rgb/1311867170.462290.png 1311867170.450076 depth/1311867170.450076.png\n1311867170.494139 rgb/1311867170.494139.png 1311867170.483500 depth/1311867170.483500.png\n1311867170.526429 rgb/1311867170.526429.png 1311867170.516818 depth/1311867170.516818.png\n1311867170.562349 rgb/1311867170.562349.png 1311867170.551384 depth/1311867170.551384.png\n1311867170.594217 rgb/1311867170.594217.png 1311867170.580990 depth/1311867170.580990.png\n1311867170.626087 rgb/1311867170.626087.png 1311867170.617942 depth/1311867170.617942.png\n1311867170.662140 rgb/1311867170.662140.png 1311867170.649674 depth/1311867170.649674.png\n1311867170.694205 rgb/1311867170.694205.png 1311867170.680532 depth/1311867170.680532.png\n1311867170.726388 rgb/1311867170.726388.png 1311867170.717358 depth/1311867170.717358.png\n1311867170.762019 rgb/1311867170.762019.png 1311867170.749451 depth/1311867170.749451.png\n1311867170.794192 rgb/1311867170.794192.png 1311867170.780364 depth/1311867170.780364.png\n1311867170.826282 rgb/1311867170.826282.png 1311867170.816535 depth/1311867170.816535.png\n1311867170.862221 rgb/1311867170.862221.png 1311867170.850616 depth/1311867170.850616.png\n1311867170.894378 rgb/1311867170.894378.png 1311867170.882672 depth/1311867170.882672.png\n1311867170.926352 rgb/1311867170.926352.png 1311867170.917264 depth/1311867170.917264.png\n1311867170.962147 rgb/1311867170.962147.png 1311867170.949643 depth/1311867170.949643.png\n1311867170.994263 rgb/1311867170.994263.png 1311867170.986197 depth/1311867170.986197.png\n1311867171.026274 rgb/1311867171.026274.png 1311867171.019831 depth/1311867171.019831.png\n1311867171.062352 rgb/1311867171.062352.png 1311867171.052592 depth/1311867171.052592.png\n1311867171.094235 rgb/1311867171.094235.png 1311867171.084303 depth/1311867171.084303.png\n1311867171.126251 rgb/1311867171.126251.png 1311867171.116865 depth/1311867171.116865.png\n1311867171.162247 rgb/1311867171.162247.png 1311867171.150265 depth/1311867171.150265.png\n1311867171.194269 rgb/1311867171.194269.png 1311867171.188157 depth/1311867171.188157.png\n1311867171.226253 rgb/1311867171.226253.png 1311867171.215808 depth/1311867171.215808.png\n1311867171.262244 rgb/1311867171.262244.png 1311867171.250755 depth/1311867171.250755.png\n1311867171.294341 rgb/1311867171.294341.png 1311867171.288603 depth/1311867171.288603.png\n1311867171.326387 rgb/1311867171.326387.png 1311867171.320387 depth/1311867171.320387.png\n1311867171.362246 rgb/1311867171.362246.png 1311867171.348416 depth/1311867171.348416.png\n1311867171.394143 rgb/1311867171.394143.png 1311867171.386411 depth/1311867171.386411.png\n1311867171.426288 rgb/1311867171.426288.png 1311867171.418257 depth/1311867171.418257.png\n1311867171.462244 rgb/1311867171.462244.png 1311867171.450724 depth/1311867171.450724.png\n1311867171.494404 rgb/1311867171.494404.png 1311867171.485965 depth/1311867171.485965.png\n1311867171.526178 rgb/1311867171.526178.png 1311867171.516537 depth/1311867171.516537.png\n1311867171.562297 rgb/1311867171.562297.png 1311867171.552054 depth/1311867171.552054.png\n1311867171.594293 rgb/1311867171.594293.png 1311867171.587078 depth/1311867171.587078.png\n1311867171.626340 rgb/1311867171.626340.png 1311867171.619828 depth/1311867171.619828.png\n1311867171.662256 rgb/1311867171.662256.png 1311867171.651108 depth/1311867171.651108.png\n1311867171.694344 rgb/1311867171.694344.png 1311867171.685447 depth/1311867171.685447.png\n1311867171.726244 rgb/1311867171.726244.png 1311867171.716495 depth/1311867171.716495.png\n1311867171.762119 rgb/1311867171.762119.png 1311867171.752030 depth/1311867171.752030.png\n1311867171.794171 rgb/1311867171.794171.png 1311867171.787543 depth/1311867171.787543.png\n1311867171.826255 rgb/1311867171.826255.png 1311867171.816493 depth/1311867171.816493.png\n1311867171.862359 rgb/1311867171.862359.png 1311867171.852528 depth/1311867171.852528.png\n1311867171.894443 rgb/1311867171.894443.png 1311867171.887719 depth/1311867171.887719.png\n1311867171.926222 rgb/1311867171.926222.png 1311867171.916475 depth/1311867171.916475.png\n1311867171.962467 rgb/1311867171.962467.png 1311867171.951952 depth/1311867171.951952.png\n1311867171.994671 rgb/1311867171.994671.png 1311867171.988074 depth/1311867171.988074.png\n1311867172.026268 rgb/1311867172.026268.png 1311867172.016436 depth/1311867172.016436.png\n1311867172.062288 rgb/1311867172.062288.png 1311867172.049438 depth/1311867172.049438.png\n1311867172.094196 rgb/1311867172.094196.png 1311867172.088132 depth/1311867172.088132.png\n1311867172.126369 rgb/1311867172.126369.png 1311867172.117248 depth/1311867172.117248.png\n1311867172.162335 rgb/1311867172.162335.png 1311867172.152282 depth/1311867172.152282.png\n1311867172.194427 rgb/1311867172.194427.png 1311867172.188469 depth/1311867172.188469.png\n1311867172.226441 rgb/1311867172.226441.png 1311867172.219929 depth/1311867172.219929.png\n1311867172.262228 rgb/1311867172.262228.png 1311867172.252969 depth/1311867172.252969.png\n1311867172.294483 rgb/1311867172.294483.png 1311867172.286931 depth/1311867172.286931.png\n1311867172.326338 rgb/1311867172.326338.png 1311867172.318507 depth/1311867172.318507.png\n1311867172.362401 rgb/1311867172.362401.png 1311867172.355461 depth/1311867172.355461.png\n1311867172.394289 rgb/1311867172.394289.png 1311867172.387297 depth/1311867172.387297.png\n1311867172.426522 rgb/1311867172.426522.png 1311867172.417192 depth/1311867172.417192.png\n1311867172.462350 rgb/1311867172.462350.png 1311867172.455419 depth/1311867172.455419.png\n1311867172.495267 rgb/1311867172.495267.png 1311867172.487872 depth/1311867172.487872.png\n1311867172.526306 rgb/1311867172.526306.png 1311867172.517723 depth/1311867172.517723.png\n1311867172.562493 rgb/1311867172.562493.png 1311867172.556634 depth/1311867172.556634.png\n1311867172.594544 rgb/1311867172.594544.png 1311867172.589554 depth/1311867172.589554.png\n1311867172.626370 rgb/1311867172.626370.png 1311867172.618563 depth/1311867172.618563.png\n1311867172.662442 rgb/1311867172.662442.png 1311867172.652198 depth/1311867172.652198.png\n1311867172.694545 rgb/1311867172.694545.png 1311867172.686797 depth/1311867172.686797.png\n1311867172.726393 rgb/1311867172.726393.png 1311867172.716473 depth/1311867172.716473.png\n1311867172.762374 rgb/1311867172.762374.png 1311867172.755581 depth/1311867172.755581.png\n1311867172.794451 rgb/1311867172.794451.png 1311867172.784603 depth/1311867172.784603.png\n1311867172.826309 rgb/1311867172.826309.png 1311867172.819640 depth/1311867172.819640.png\n1311867172.863231 rgb/1311867172.863231.png 1311867172.856187 depth/1311867172.856187.png\n1311867172.894465 rgb/1311867172.894465.png 1311867172.888261 depth/1311867172.888261.png\n1311867172.926322 rgb/1311867172.926322.png 1311867172.920135 depth/1311867172.920135.png\n1311867172.962331 rgb/1311867172.962331.png 1311867172.955319 depth/1311867172.955319.png\n1311867172.994527 rgb/1311867172.994527.png 1311867172.987530 depth/1311867172.987530.png\n1311867173.026263 rgb/1311867173.026263.png 1311867173.016636 depth/1311867173.016636.png\n1311867173.062463 rgb/1311867173.062463.png 1311867173.055015 depth/1311867173.055015.png\n1311867173.094518 rgb/1311867173.094518.png 1311867173.085411 depth/1311867173.085411.png\n1311867173.126782 rgb/1311867173.126782.png 1311867173.118688 depth/1311867173.118688.png\n1311867173.162231 rgb/1311867173.162231.png 1311867173.152903 depth/1311867173.152903.png\n1311867173.194301 rgb/1311867173.194301.png 1311867173.186066 depth/1311867173.186066.png\n1311867173.226445 rgb/1311867173.226445.png 1311867173.217457 depth/1311867173.217457.png\n1311867173.262202 rgb/1311867173.262202.png 1311867173.252384 depth/1311867173.252384.png\n1311867173.294268 rgb/1311867173.294268.png 1311867173.286128 depth/1311867173.286128.png\n1311867173.326288 rgb/1311867173.326288.png 1311867173.316543 depth/1311867173.316543.png\n1311867173.362328 rgb/1311867173.362328.png 1311867173.355753 depth/1311867173.355753.png\n1311867173.394287 rgb/1311867173.394287.png 1311867173.384413 depth/1311867173.384413.png\n1311867173.426279 rgb/1311867173.426279.png 1311867173.416714 depth/1311867173.416714.png\n1311867173.462290 rgb/1311867173.462290.png 1311867173.455557 depth/1311867173.455557.png\n1311867173.494339 rgb/1311867173.494339.png 1311867173.484349 depth/1311867173.484349.png\n1311867173.526390 rgb/1311867173.526390.png 1311867173.521797 depth/1311867173.521797.png\n1311867173.562437 rgb/1311867173.562437.png 1311867173.552167 depth/1311867173.552167.png\n1311867173.594311 rgb/1311867173.594311.png 1311867173.584281 depth/1311867173.584281.png\n1311867173.626396 rgb/1311867173.626396.png 1311867173.622125 depth/1311867173.622125.png\n1311867173.662330 rgb/1311867173.662330.png 1311867173.652630 depth/1311867173.652630.png\n1311867173.694354 rgb/1311867173.694354.png 1311867173.686190 depth/1311867173.686190.png\n1311867173.726797 rgb/1311867173.726797.png 1311867173.721725 depth/1311867173.721725.png\n1311867173.762397 rgb/1311867173.762397.png 1311867173.756464 depth/1311867173.756464.png\n1311867173.794356 rgb/1311867173.794356.png 1311867173.785162 depth/1311867173.785162.png\n1311867173.826567 rgb/1311867173.826567.png 1311867173.821195 depth/1311867173.821195.png\n1311867173.863580 rgb/1311867173.863580.png 1311867173.852567 depth/1311867173.852567.png\n1311867173.894608 rgb/1311867173.894608.png 1311867173.884587 depth/1311867173.884587.png\n1311867173.926697 rgb/1311867173.926697.png 1311867173.921914 depth/1311867173.921914.png\n1311867173.962546 rgb/1311867173.962546.png 1311867173.953686 depth/1311867173.953686.png\n1311867173.994431 rgb/1311867173.994431.png 1311867173.989219 depth/1311867173.989219.png\n1311867174.026426 rgb/1311867174.026426.png 1311867174.024019 depth/1311867174.024019.png\n1311867174.062463 rgb/1311867174.062463.png 1311867174.054183 depth/1311867174.054183.png\n1311867174.094519 rgb/1311867174.094519.png 1311867174.086830 depth/1311867174.086830.png\n1311867174.126454 rgb/1311867174.126454.png 1311867174.124495 depth/1311867174.124495.png\n1311867174.162433 rgb/1311867174.162433.png 1311867174.155288 depth/1311867174.155288.png\n1311867174.194398 rgb/1311867174.194398.png 1311867174.184582 depth/1311867174.184582.png\n1311867174.226758 rgb/1311867174.226758.png 1311867174.220459 depth/1311867174.220459.png\n1311867174.262677 rgb/1311867174.262677.png 1311867174.252364 depth/1311867174.252364.png\n1311867174.294528 rgb/1311867174.294528.png 1311867174.285999 depth/1311867174.285999.png\n1311867174.326574 rgb/1311867174.326574.png 1311867174.323248 depth/1311867174.323248.png\n1311867174.362433 rgb/1311867174.362433.png 1311867174.354525 depth/1311867174.354525.png\n1311867174.394636 rgb/1311867174.394636.png 1311867174.385575 depth/1311867174.385575.png\n1311867174.426679 rgb/1311867174.426679.png 1311867174.420747 depth/1311867174.420747.png\n1311867174.463016 rgb/1311867174.463016.png 1311867174.456817 depth/1311867174.456817.png\n1311867174.494567 rgb/1311867174.494567.png 1311867174.484843 depth/1311867174.484843.png\n1311867174.526752 rgb/1311867174.526752.png 1311867174.523854 depth/1311867174.523854.png\n1311867174.562350 rgb/1311867174.562350.png 1311867174.552584 depth/1311867174.552584.png\n1311867174.594488 rgb/1311867174.594488.png 1311867174.587453 depth/1311867174.587453.png\n1311867174.626546 rgb/1311867174.626546.png 1311867174.620460 depth/1311867174.620460.png\n1311867174.662491 rgb/1311867174.662491.png 1311867174.657131 depth/1311867174.657131.png\n1311867174.694591 rgb/1311867174.694591.png 1311867174.689552 depth/1311867174.689552.png\n1311867174.726563 rgb/1311867174.726563.png 1311867174.720531 depth/1311867174.720531.png\n1311867174.762376 rgb/1311867174.762376.png 1311867174.755617 depth/1311867174.755617.png\n1311867174.794474 rgb/1311867174.794474.png 1311867174.791669 depth/1311867174.791669.png\n1311867174.827330 rgb/1311867174.827330.png 1311867174.827340 depth/1311867174.827340.png\n1311867174.862423 rgb/1311867174.862423.png 1311867174.852853 depth/1311867174.852853.png\n1311867174.894420 rgb/1311867174.894420.png 1311867174.892876 depth/1311867174.892876.png\n1311867174.926975 rgb/1311867174.926975.png 1311867174.927018 depth/1311867174.927018.png\n1311867174.962643 rgb/1311867174.962643.png 1311867174.954480 depth/1311867174.954480.png\n1311867174.994335 rgb/1311867174.994335.png 1311867174.993193 depth/1311867174.993193.png\n1311867175.026551 rgb/1311867175.026551.png 1311867175.020706 depth/1311867175.020706.png\n1311867175.063312 rgb/1311867175.063312.png 1311867175.057641 depth/1311867175.057641.png\n1311867175.094719 rgb/1311867175.094719.png 1311867175.091331 depth/1311867175.091331.png\n1311867175.126531 rgb/1311867175.126531.png 1311867175.120766 depth/1311867175.120766.png\n1311867175.162518 rgb/1311867175.162518.png 1311867175.156149 depth/1311867175.156149.png\n1311867175.194640 rgb/1311867175.194640.png 1311867175.188878 depth/1311867175.188878.png\n1311867175.227005 rgb/1311867175.227005.png 1311867175.220693 depth/1311867175.220693.png\n1311867175.262467 rgb/1311867175.262467.png 1311867175.252815 depth/1311867175.252815.png\n1311867175.294451 rgb/1311867175.294451.png 1311867175.289629 depth/1311867175.289629.png\n1311867175.326706 rgb/1311867175.326706.png 1311867175.323775 depth/1311867175.323775.png\n1311867175.362565 rgb/1311867175.362565.png 1311867175.353647 depth/1311867175.353647.png\n1311867175.394599 rgb/1311867175.394599.png 1311867175.388820 depth/1311867175.388820.png\n1311867175.426606 rgb/1311867175.426606.png 1311867175.423375 depth/1311867175.423375.png\n1311867175.462600 rgb/1311867175.462600.png 1311867175.454628 depth/1311867175.454628.png\n1311867175.494573 rgb/1311867175.494573.png 1311867175.488524 depth/1311867175.488524.png\n1311867175.526427 rgb/1311867175.526427.png 1311867175.520404 depth/1311867175.520404.png\n1311867175.562570 rgb/1311867175.562570.png 1311867175.555278 depth/1311867175.555278.png\n1311867175.594664 rgb/1311867175.594664.png 1311867175.588623 depth/1311867175.588623.png\n1311867175.626480 rgb/1311867175.626480.png 1311867175.622267 depth/1311867175.622267.png\n1311867175.662493 rgb/1311867175.662493.png 1311867175.652465 depth/1311867175.652465.png\n1311867175.694700 rgb/1311867175.694700.png 1311867175.691635 depth/1311867175.691635.png\n1311867175.727312 rgb/1311867175.727312.png 1311867175.720574 depth/1311867175.720574.png\n1311867175.762497 rgb/1311867175.762497.png 1311867175.752846 depth/1311867175.752846.png\n1311867175.794862 rgb/1311867175.794862.png 1311867175.788225 depth/1311867175.788225.png\n1311867175.828797 rgb/1311867175.828797.png 1311867175.822546 depth/1311867175.822546.png\n1311867175.862552 rgb/1311867175.862552.png 1311867175.852791 depth/1311867175.852791.png\n1311867175.894608 rgb/1311867175.894608.png 1311867175.888452 depth/1311867175.888452.png\n1311867175.928243 rgb/1311867175.928243.png 1311867175.922221 depth/1311867175.922221.png\n1311867175.962937 rgb/1311867175.962937.png 1311867175.956655 depth/1311867175.956655.png\n1311867175.998300 rgb/1311867175.998300.png 1311867175.988251 depth/1311867175.988251.png\n1311867176.026851 rgb/1311867176.026851.png 1311867176.022409 depth/1311867176.022409.png\n1311867176.062706 rgb/1311867176.062706.png 1311867176.057742 depth/1311867176.057742.png\n1311867176.094660 rgb/1311867176.094660.png 1311867176.089212 depth/1311867176.089212.png\n1311867176.126812 rgb/1311867176.126812.png 1311867176.123317 depth/1311867176.123317.png\n1311867176.162590 rgb/1311867176.162590.png 1311867176.156464 depth/1311867176.156464.png\n1311867176.194692 rgb/1311867176.194692.png 1311867176.188489 depth/1311867176.188489.png\n1311867176.226536 rgb/1311867176.226536.png 1311867176.220801 depth/1311867176.220801.png\n1311867176.262502 rgb/1311867176.262502.png 1311867176.256432 depth/1311867176.256432.png\n1311867176.294611 rgb/1311867176.294611.png 1311867176.289298 depth/1311867176.289298.png\n1311867176.326602 rgb/1311867176.326602.png 1311867176.320323 depth/1311867176.320323.png\n1311867176.362456 rgb/1311867176.362456.png 1311867176.356783 depth/1311867176.356783.png\n1311867176.395244 rgb/1311867176.395244.png 1311867176.389335 depth/1311867176.389335.png\n1311867176.426836 rgb/1311867176.426836.png 1311867176.421363 depth/1311867176.421363.png\n1311867176.462966 rgb/1311867176.462966.png 1311867176.456687 depth/1311867176.456687.png\n1311867176.494581 rgb/1311867176.494581.png 1311867176.488951 depth/1311867176.488951.png\n1311867176.526621 rgb/1311867176.526621.png 1311867176.521537 depth/1311867176.521537.png\n1311867176.563639 rgb/1311867176.563639.png 1311867176.558631 depth/1311867176.558631.png\n1311867176.594609 rgb/1311867176.594609.png 1311867176.593559 depth/1311867176.593559.png\n1311867176.628384 rgb/1311867176.628384.png 1311867176.621080 depth/1311867176.621080.png\n1311867176.662578 rgb/1311867176.662578.png 1311867176.660404 depth/1311867176.660404.png\n1311867176.694518 rgb/1311867176.694518.png 1311867176.689453 depth/1311867176.689453.png\n1311867176.726589 rgb/1311867176.726589.png 1311867176.724143 depth/1311867176.724143.png\n1311867176.763233 rgb/1311867176.763233.png 1311867176.758500 depth/1311867176.758500.png\n1311867176.794768 rgb/1311867176.794768.png 1311867176.790063 depth/1311867176.790063.png\n1311867176.826677 rgb/1311867176.826677.png 1311867176.820696 depth/1311867176.820696.png\n1311867176.862731 rgb/1311867176.862731.png 1311867176.858590 depth/1311867176.858590.png\n1311867176.894955 rgb/1311867176.894955.png 1311867176.890342 depth/1311867176.890342.png\n1311867176.926818 rgb/1311867176.926818.png 1311867176.922599 depth/1311867176.922599.png\n1311867176.965061 rgb/1311867176.965061.png 1311867176.960668 depth/1311867176.960668.png\n1311867176.994748 rgb/1311867176.994748.png 1311867176.989703 depth/1311867176.989703.png\n1311867177.026728 rgb/1311867177.026728.png 1311867177.020601 depth/1311867177.020601.png\n1311867177.062634 rgb/1311867177.062634.png 1311867177.056330 depth/1311867177.056330.png\n1311867177.094685 rgb/1311867177.094685.png 1311867177.090969 depth/1311867177.090969.png\n1311867177.126615 rgb/1311867177.126615.png 1311867177.122005 depth/1311867177.122005.png\n1311867177.162730 rgb/1311867177.162730.png 1311867177.157538 depth/1311867177.157538.png\n1311867177.194646 rgb/1311867177.194646.png 1311867177.188556 depth/1311867177.188556.png\n1311867177.226473 rgb/1311867177.226473.png 1311867177.226035 depth/1311867177.226035.png\n1311867177.263864 rgb/1311867177.263864.png 1311867177.258123 depth/1311867177.258123.png\n1311867177.294618 rgb/1311867177.294618.png 1311867177.289343 depth/1311867177.289343.png\n1311867177.327609 rgb/1311867177.327609.png 1311867177.324415 depth/1311867177.324415.png\n1311867177.362771 rgb/1311867177.362771.png 1311867177.356930 depth/1311867177.356930.png\n1311867177.394609 rgb/1311867177.394609.png 1311867177.389075 depth/1311867177.389075.png\n1311867177.426748 rgb/1311867177.426748.png 1311867177.431286 depth/1311867177.431286.png\n1311867177.462604 rgb/1311867177.462604.png 1311867177.458323 depth/1311867177.458323.png\n1311867177.494643 rgb/1311867177.494643.png 1311867177.489115 depth/1311867177.489115.png\n1311867177.527617 rgb/1311867177.527617.png 1311867177.527632 depth/1311867177.527632.png\n1311867177.562640 rgb/1311867177.562640.png 1311867177.556823 depth/1311867177.556823.png\n1311867177.594731 rgb/1311867177.594731.png 1311867177.588870 depth/1311867177.588870.png\n1311867177.631145 rgb/1311867177.631145.png 1311867177.624638 depth/1311867177.624638.png\n1311867177.662483 rgb/1311867177.662483.png 1311867177.656627 depth/1311867177.656627.png\n1311867177.694561 rgb/1311867177.694561.png 1311867177.688761 depth/1311867177.688761.png\n1311867177.730584 rgb/1311867177.730584.png 1311867177.724609 depth/1311867177.724609.png\n1311867177.762538 rgb/1311867177.762538.png 1311867177.756593 depth/1311867177.756593.png\n1311867177.794559 rgb/1311867177.794559.png 1311867177.788810 depth/1311867177.788810.png\n1311867177.830915 rgb/1311867177.830915.png 1311867177.827577 depth/1311867177.827577.png\n1311867177.862532 rgb/1311867177.862532.png 1311867177.856268 depth/1311867177.856268.png\n1311867177.894692 rgb/1311867177.894692.png 1311867177.888928 depth/1311867177.888928.png\n1311867177.931786 rgb/1311867177.931786.png 1311867177.926179 depth/1311867177.926179.png\n1311867177.962791 rgb/1311867177.962791.png 1311867177.956891 depth/1311867177.956891.png\n1311867177.994777 rgb/1311867177.994777.png 1311867177.989128 depth/1311867177.989128.png\n1311867178.030610 rgb/1311867178.030610.png 1311867178.025481 depth/1311867178.025481.png\n1311867178.063448 rgb/1311867178.063448.png 1311867178.058077 depth/1311867178.058077.png\n1311867178.095114 rgb/1311867178.095114.png 1311867178.089617 depth/1311867178.089617.png\n1311867178.130791 rgb/1311867178.130791.png 1311867178.127721 depth/1311867178.127721.png\n1311867178.162747 rgb/1311867178.162747.png 1311867178.157550 depth/1311867178.157550.png\n1311867178.195046 rgb/1311867178.195046.png 1311867178.192727 depth/1311867178.192727.png\n1311867178.230719 rgb/1311867178.230719.png 1311867178.224296 depth/1311867178.224296.png\n1311867178.262894 rgb/1311867178.262894.png 1311867178.256639 depth/1311867178.256639.png\n1311867178.295490 rgb/1311867178.295490.png 1311867178.288842 depth/1311867178.288842.png\n1311867178.330667 rgb/1311867178.330667.png 1311867178.324664 depth/1311867178.324664.png\n1311867178.362723 rgb/1311867178.362723.png 1311867178.360490 depth/1311867178.360490.png\n1311867178.394944 rgb/1311867178.394944.png 1311867178.388795 depth/1311867178.388795.png\n1311867178.430658 rgb/1311867178.430658.png 1311867178.427504 depth/1311867178.427504.png\n1311867178.462874 rgb/1311867178.462874.png 1311867178.456833 depth/1311867178.456833.png\n1311867178.494644 rgb/1311867178.494644.png 1311867178.493591 depth/1311867178.493591.png\n1311867178.530627 rgb/1311867178.530627.png 1311867178.524720 depth/1311867178.524720.png\n1311867178.562642 rgb/1311867178.562642.png 1311867178.556910 depth/1311867178.556910.png\n1311867178.594700 rgb/1311867178.594700.png 1311867178.593205 depth/1311867178.593205.png\n1311867178.630690 rgb/1311867178.630690.png 1311867178.627593 depth/1311867178.627593.png\n1311867178.662641 rgb/1311867178.662641.png 1311867178.660756 depth/1311867178.660756.png\n1311867178.694612 rgb/1311867178.694612.png 1311867178.693715 depth/1311867178.693715.png\n1311867178.730745 rgb/1311867178.730745.png 1311867178.724521 depth/1311867178.724521.png\n1311867178.763235 rgb/1311867178.763235.png 1311867178.757396 depth/1311867178.757396.png\n1311867178.800680 rgb/1311867178.800680.png 1311867178.799313 depth/1311867178.799313.png\n1311867178.830950 rgb/1311867178.830950.png 1311867178.824972 depth/1311867178.824972.png\n1311867178.862794 rgb/1311867178.862794.png 1311867178.857434 depth/1311867178.857434.png\n1311867178.895017 rgb/1311867178.895017.png 1311867178.895228 depth/1311867178.895228.png\n1311867178.930621 rgb/1311867178.930621.png 1311867178.925076 depth/1311867178.925076.png\n1311867178.962761 rgb/1311867178.962761.png 1311867178.958688 depth/1311867178.958688.png\n1311867178.994683 rgb/1311867178.994683.png 1311867178.993422 depth/1311867178.993422.png\n1311867179.030916 rgb/1311867179.030916.png 1311867179.026970 depth/1311867179.026970.png\n1311867179.062812 rgb/1311867179.062812.png 1311867179.057601 depth/1311867179.057601.png\n1311867179.096812 rgb/1311867179.096812.png 1311867179.096820 depth/1311867179.096820.png\n1311867179.131037 rgb/1311867179.131037.png 1311867179.124823 depth/1311867179.124823.png\n1311867179.162754 rgb/1311867179.162754.png 1311867179.156587 depth/1311867179.156587.png\n1311867179.195685 rgb/1311867179.195685.png 1311867179.195701 depth/1311867179.195701.png\n1311867179.230747 rgb/1311867179.230747.png 1311867179.224644 depth/1311867179.224644.png\n1311867179.263461 rgb/1311867179.263461.png 1311867179.257244 depth/1311867179.257244.png\n1311867179.295920 rgb/1311867179.295920.png 1311867179.295933 depth/1311867179.295933.png\n1311867179.330715 rgb/1311867179.330715.png 1311867179.327496 depth/1311867179.327496.png\n1311867179.362930 rgb/1311867179.362930.png 1311867179.356659 depth/1311867179.356659.png\n1311867179.394849 rgb/1311867179.394849.png 1311867179.393013 depth/1311867179.393013.png\n1311867179.430804 rgb/1311867179.430804.png 1311867179.428452 depth/1311867179.428452.png\n1311867179.463746 rgb/1311867179.463746.png 1311867179.458555 depth/1311867179.458555.png\n1311867179.494947 rgb/1311867179.494947.png 1311867179.492659 depth/1311867179.492659.png\n1311867179.530780 rgb/1311867179.530780.png 1311867179.524514 depth/1311867179.524514.png\n1311867179.562761 rgb/1311867179.562761.png 1311867179.556366 depth/1311867179.556366.png\n1311867179.594674 rgb/1311867179.594674.png 1311867179.593206 depth/1311867179.593206.png\n1311867179.630690 rgb/1311867179.630690.png 1311867179.624449 depth/1311867179.624449.png\n1311867179.662575 rgb/1311867179.662575.png 1311867179.661662 depth/1311867179.661662.png\n1311867179.694605 rgb/1311867179.694605.png 1311867179.694458 depth/1311867179.694458.png\n1311867179.730947 rgb/1311867179.730947.png 1311867179.724734 depth/1311867179.724734.png\n1311867179.762727 rgb/1311867179.762727.png 1311867179.761284 depth/1311867179.761284.png\n1311867179.794891 rgb/1311867179.794891.png 1311867179.792803 depth/1311867179.792803.png\n1311867179.830753 rgb/1311867179.830753.png 1311867179.824885 depth/1311867179.824885.png\n1311867179.862798 rgb/1311867179.862798.png 1311867179.861218 depth/1311867179.861218.png\n1311867179.894804 rgb/1311867179.894804.png 1311867179.892712 depth/1311867179.892712.png\n1311867179.930905 rgb/1311867179.930905.png 1311867179.924723 depth/1311867179.924723.png\n1311867179.963493 rgb/1311867179.963493.png 1311867179.963538 depth/1311867179.963538.png\n1311867179.995888 rgb/1311867179.995888.png 1311867179.992996 depth/1311867179.992996.png\n1311867180.030977 rgb/1311867180.030977.png 1311867180.026152 depth/1311867180.026152.png\n1311867180.062647 rgb/1311867180.062647.png 1311867180.060614 depth/1311867180.060614.png\n1311867180.094773 rgb/1311867180.094773.png 1311867180.092930 depth/1311867180.092930.png\n1311867180.130773 rgb/1311867180.130773.png 1311867180.125768 depth/1311867180.125768.png\n1311867180.163680 rgb/1311867180.163680.png 1311867180.163690 depth/1311867180.163690.png\n1311867180.194909 rgb/1311867180.194909.png 1311867180.192644 depth/1311867180.192644.png\n1311867180.230814 rgb/1311867180.230814.png 1311867180.224846 depth/1311867180.224846.png\n1311867180.263762 rgb/1311867180.263762.png 1311867180.261752 depth/1311867180.261752.png\n1311867180.294755 rgb/1311867180.294755.png 1311867180.293896 depth/1311867180.293896.png\n1311867180.330867 rgb/1311867180.330867.png 1311867180.327074 depth/1311867180.327074.png\n1311867180.365820 rgb/1311867180.365820.png 1311867180.365829 depth/1311867180.365829.png\n1311867180.396166 rgb/1311867180.396166.png 1311867180.396411 depth/1311867180.396411.png\n1311867180.430915 rgb/1311867180.430915.png 1311867180.427854 depth/1311867180.427854.png\n1311867180.467067 rgb/1311867180.467067.png 1311867180.461765 depth/1311867180.461765.png\n1311867180.494756 rgb/1311867180.494756.png 1311867180.493086 depth/1311867180.493086.png\n1311867180.530888 rgb/1311867180.530888.png 1311867180.525941 depth/1311867180.525941.png\n1311867180.562951 rgb/1311867180.562951.png 1311867180.560710 depth/1311867180.560710.png\n1311867180.594691 rgb/1311867180.594691.png 1311867180.593978 depth/1311867180.593978.png\n1311867180.630813 rgb/1311867180.630813.png 1311867180.627066 depth/1311867180.627066.png\n1311867180.664091 rgb/1311867180.664091.png 1311867180.661734 depth/1311867180.661734.png\n1311867180.695760 rgb/1311867180.695760.png 1311867180.695786 depth/1311867180.695786.png\n1311867180.730974 rgb/1311867180.730974.png 1311867180.724682 depth/1311867180.724682.png\n1311867180.765038 rgb/1311867180.765038.png 1311867180.765083 depth/1311867180.765083.png\n1311867180.794928 rgb/1311867180.794928.png 1311867180.793675 depth/1311867180.793675.png\n1311867180.830924 rgb/1311867180.830924.png 1311867180.828968 depth/1311867180.828968.png\n1311867180.865254 rgb/1311867180.865254.png 1311867180.865270 depth/1311867180.865270.png\n1311867180.896647 rgb/1311867180.896647.png 1311867180.896192 depth/1311867180.896192.png\n1311867180.930605 rgb/1311867180.930605.png 1311867180.929785 depth/1311867180.929785.png\n1311867180.963183 rgb/1311867180.963183.png 1311867180.962601 depth/1311867180.962601.png\n1311867180.994818 rgb/1311867180.994818.png 1311867180.992656 depth/1311867180.992656.png\n1311867181.030831 rgb/1311867181.030831.png 1311867181.030155 depth/1311867181.030155.png\n1311867181.062783 rgb/1311867181.062783.png 1311867181.062610 depth/1311867181.062610.png\n1311867181.094872 rgb/1311867181.094872.png 1311867181.093163 depth/1311867181.093163.png\n1311867181.131191 rgb/1311867181.131191.png 1311867181.128759 depth/1311867181.128759.png\n1311867181.162904 rgb/1311867181.162904.png 1311867181.162953 depth/1311867181.162953.png\n1311867181.197251 rgb/1311867181.197251.png 1311867181.197283 depth/1311867181.197283.png\n1311867181.234246 rgb/1311867181.234246.png 1311867181.231080 depth/1311867181.231080.png\n1311867181.262936 rgb/1311867181.262936.png 1311867181.262009 depth/1311867181.262009.png\n1311867181.294809 rgb/1311867181.294809.png 1311867181.294030 depth/1311867181.294030.png\n1311867181.331699 rgb/1311867181.331699.png 1311867181.331714 depth/1311867181.331714.png\n1311867181.362671 rgb/1311867181.362671.png 1311867181.362187 depth/1311867181.362187.png\n1311867181.394822 rgb/1311867181.394822.png 1311867181.393741 depth/1311867181.393741.png\n1311867181.430895 rgb/1311867181.430895.png 1311867181.429039 depth/1311867181.429039.png\n1311867181.462831 rgb/1311867181.462831.png 1311867181.461533 depth/1311867181.461533.png\n1311867181.496340 rgb/1311867181.496340.png 1311867181.496361 depth/1311867181.496361.png\n1311867181.535911 rgb/1311867181.535911.png 1311867181.530602 depth/1311867181.530602.png\n1311867181.563214 rgb/1311867181.563214.png 1311867181.567172 depth/1311867181.567172.png\n1311867181.594861 rgb/1311867181.594861.png 1311867181.594580 depth/1311867181.594580.png\n1311867181.630984 rgb/1311867181.630984.png 1311867181.631359 depth/1311867181.631359.png\n1311867181.662857 rgb/1311867181.662857.png 1311867181.660906 depth/1311867181.660906.png\n1311867181.694923 rgb/1311867181.694923.png 1311867181.692771 depth/1311867181.692771.png\n1311867181.731083 rgb/1311867181.731083.png 1311867181.730273 depth/1311867181.730273.png\n1311867181.763477 rgb/1311867181.763477.png 1311867181.763484 depth/1311867181.763484.png\n1311867181.794898 rgb/1311867181.794898.png 1311867181.792947 depth/1311867181.792947.png\n1311867181.830801 rgb/1311867181.830801.png 1311867181.828757 depth/1311867181.828757.png\n1311867181.862798 rgb/1311867181.862798.png 1311867181.862225 depth/1311867181.862225.png\n1311867181.894929 rgb/1311867181.894929.png 1311867181.892924 depth/1311867181.892924.png\n1311867181.930799 rgb/1311867181.930799.png 1311867181.929356 depth/1311867181.929356.png\n1311867181.962919 rgb/1311867181.962919.png 1311867181.960985 depth/1311867181.960985.png\n1311867181.995551 rgb/1311867181.995551.png 1311867181.995560 depth/1311867181.995560.png\n1311867182.031939 rgb/1311867182.031939.png 1311867182.032064 depth/1311867182.032064.png\n1311867182.062900 rgb/1311867182.062900.png 1311867182.060982 depth/1311867182.060982.png\n1311867182.094884 rgb/1311867182.094884.png 1311867182.093419 depth/1311867182.093419.png\n1311867182.131453 rgb/1311867182.131453.png 1311867182.131484 depth/1311867182.131484.png\n1311867182.162992 rgb/1311867182.162992.png 1311867182.160935 depth/1311867182.160935.png\n1311867182.199442 rgb/1311867182.199442.png 1311867182.199450 depth/1311867182.199450.png\n1311867182.230774 rgb/1311867182.230774.png 1311867182.229453 depth/1311867182.229453.png\n1311867182.262912 rgb/1311867182.262912.png 1311867182.261573 depth/1311867182.261573.png\n1311867182.297304 rgb/1311867182.297304.png 1311867182.297354 depth/1311867182.297354.png\n1311867182.330846 rgb/1311867182.330846.png 1311867182.328882 depth/1311867182.328882.png\n1311867182.362967 rgb/1311867182.362967.png 1311867182.360555 depth/1311867182.360555.png\n1311867182.399028 rgb/1311867182.399028.png 1311867182.399037 depth/1311867182.399037.png\n1311867182.430812 rgb/1311867182.430812.png 1311867182.428810 depth/1311867182.428810.png\n1311867182.462944 rgb/1311867182.462944.png 1311867182.460845 depth/1311867182.460845.png\n1311867182.496953 rgb/1311867182.496953.png 1311867182.496960 depth/1311867182.496960.png\n1311867182.530950 rgb/1311867182.530950.png 1311867182.528654 depth/1311867182.528654.png\n1311867182.562970 rgb/1311867182.562970.png 1311867182.561034 depth/1311867182.561034.png\n1311867182.603637 rgb/1311867182.603637.png 1311867182.600491 depth/1311867182.600491.png\n1311867182.630845 rgb/1311867182.630845.png 1311867182.630737 depth/1311867182.630737.png\n1311867182.663572 rgb/1311867182.663572.png 1311867182.663592 depth/1311867182.663592.png\n1311867182.696991 rgb/1311867182.696991.png 1311867182.697002 depth/1311867182.697002.png\n1311867182.733050 rgb/1311867182.733050.png 1311867182.733064 depth/1311867182.733064.png\n1311867182.763107 rgb/1311867182.763107.png 1311867182.763113 depth/1311867182.763113.png\n1311867182.797044 rgb/1311867182.797044.png 1311867182.797055 depth/1311867182.797055.png\n1311867182.830690 rgb/1311867182.830690.png 1311867182.830699 depth/1311867182.830699.png\n1311867182.864091 rgb/1311867182.864091.png 1311867182.864117 depth/1311867182.864117.png\n1311867182.896985 rgb/1311867182.896985.png 1311867182.896997 depth/1311867182.896997.png\n1311867182.931887 rgb/1311867182.931887.png 1311867182.931899 depth/1311867182.931899.png\n1311867182.963056 rgb/1311867182.963056.png 1311867182.963072 depth/1311867182.963072.png\n1311867182.998350 rgb/1311867182.998350.png 1311867182.998395 depth/1311867182.998395.png\n1311867183.030883 rgb/1311867183.030883.png 1311867183.029566 depth/1311867183.029566.png\n1311867183.062860 rgb/1311867183.062860.png 1311867183.061472 depth/1311867183.061472.png\n1311867183.100040 rgb/1311867183.100040.png 1311867183.100050 depth/1311867183.100050.png\n1311867183.134468 rgb/1311867183.134468.png 1311867183.134478 depth/1311867183.134478.png\n1311867183.167324 rgb/1311867183.167324.png 1311867183.161718 depth/1311867183.161718.png\n1311867183.200473 rgb/1311867183.200473.png 1311867183.200492 depth/1311867183.200492.png\n1311867183.231128 rgb/1311867183.231128.png 1311867183.230460 depth/1311867183.230460.png\n1311867183.263324 rgb/1311867183.263324.png 1311867183.263335 depth/1311867183.263335.png\n1311867183.299097 rgb/1311867183.299097.png 1311867183.299110 depth/1311867183.299110.png\n1311867183.332092 rgb/1311867183.332092.png 1311867183.329084 depth/1311867183.329084.png\n1311867183.369524 rgb/1311867183.369524.png 1311867183.368481 depth/1311867183.368481.png\n1311867183.398546 rgb/1311867183.398546.png 1311867183.398621 depth/1311867183.398621.png\n1311867183.431155 rgb/1311867183.431155.png 1311867183.430378 depth/1311867183.430378.png\n1311867183.466738 rgb/1311867183.466738.png 1311867183.466745 depth/1311867183.466745.png\n1311867183.498828 rgb/1311867183.498828.png 1311867183.498834 depth/1311867183.498834.png\n1311867183.532172 rgb/1311867183.532172.png 1311867183.532183 depth/1311867183.532183.png\n1311867183.566151 rgb/1311867183.566151.png 1311867183.566161 depth/1311867183.566161.png\n1311867183.598535 rgb/1311867183.598535.png 1311867183.598548 depth/1311867183.598548.png\n1311867183.631088 rgb/1311867183.631088.png 1311867183.629509 depth/1311867183.629509.png\n1311867183.664879 rgb/1311867183.664879.png 1311867183.664926 depth/1311867183.664926.png\n1311867183.699353 rgb/1311867183.699353.png 1311867183.699395 depth/1311867183.699395.png\n1311867183.730893 rgb/1311867183.730893.png 1311867183.729812 depth/1311867183.729812.png\n1311867183.767624 rgb/1311867183.767624.png 1311867183.767648 depth/1311867183.767648.png\n1311867183.797176 rgb/1311867183.797176.png 1311867183.797187 depth/1311867183.797187.png\n1311867183.830907 rgb/1311867183.830907.png 1311867183.829710 depth/1311867183.829710.png\n1311867183.865499 rgb/1311867183.865499.png 1311867183.865505 depth/1311867183.865505.png\n1311867183.897086 rgb/1311867183.897086.png 1311867183.897097 depth/1311867183.897097.png\n1311867183.931483 rgb/1311867183.931483.png 1311867183.931494 depth/1311867183.931494.png\n1311867183.965821 rgb/1311867183.965821.png 1311867183.965832 depth/1311867183.965832.png\n1311867183.996668 rgb/1311867183.996668.png 1311867183.996678 depth/1311867183.996678.png\n1311867184.030969 rgb/1311867184.030969.png 1311867184.030585 depth/1311867184.030585.png\n1311867184.064723 rgb/1311867184.064723.png 1311867184.064785 depth/1311867184.064785.png\n1311867184.096811 rgb/1311867184.096811.png 1311867184.096889 depth/1311867184.096889.png\n1311867184.131226 rgb/1311867184.131226.png 1311867184.129342 depth/1311867184.129342.png\n1311867184.165054 rgb/1311867184.165054.png 1311867184.165064 depth/1311867184.165064.png\n1311867184.196946 rgb/1311867184.196946.png 1311867184.196956 depth/1311867184.196956.png\n1311867184.230936 rgb/1311867184.230936.png 1311867184.228912 depth/1311867184.228912.png\n1311867184.268102 rgb/1311867184.268102.png 1311867184.268137 depth/1311867184.268137.png\n1311867184.298370 rgb/1311867184.298370.png 1311867184.298390 depth/1311867184.298390.png\n1311867184.331470 rgb/1311867184.331470.png 1311867184.329391 depth/1311867184.329391.png\n1311867184.369763 rgb/1311867184.369763.png 1311867184.369784 depth/1311867184.369784.png\n1311867184.400006 rgb/1311867184.400006.png 1311867184.400022 depth/1311867184.400022.png\n1311867184.431061 rgb/1311867184.431061.png 1311867184.429210 depth/1311867184.429210.png\n1311867184.465574 rgb/1311867184.465574.png 1311867184.465581 depth/1311867184.465581.png\n1311867184.503767 rgb/1311867184.503767.png 1311867184.503424 depth/1311867184.503424.png\n1311867184.531088 rgb/1311867184.531088.png 1311867184.529928 depth/1311867184.529928.png\n1311867184.568280 rgb/1311867184.568280.png 1311867184.568293 depth/1311867184.568293.png\n1311867184.597993 rgb/1311867184.597993.png 1311867184.601807 depth/1311867184.601807.png\n1311867184.635545 rgb/1311867184.635545.png 1311867184.636740 depth/1311867184.636740.png\n1311867184.666244 rgb/1311867184.666244.png 1311867184.665906 depth/1311867184.665906.png\n1311867184.699477 rgb/1311867184.699477.png 1311867184.699493 depth/1311867184.699493.png\n1311867184.735909 rgb/1311867184.735909.png 1311867184.735916 depth/1311867184.735916.png\n1311867184.769022 rgb/1311867184.769022.png 1311867184.769069 depth/1311867184.769069.png\n1311867184.799534 rgb/1311867184.799534.png 1311867184.800128 depth/1311867184.800128.png\n1311867184.834825 rgb/1311867184.834825.png 1311867184.834844 depth/1311867184.834844.png\n1311867184.868574 rgb/1311867184.868574.png 1311867184.869066 depth/1311867184.869066.png\n1311867184.905521 rgb/1311867184.905521.png 1311867184.900567 depth/1311867184.900567.png\n1311867184.933218 rgb/1311867184.933218.png 1311867184.933228 depth/1311867184.933228.png\n1311867184.965627 rgb/1311867184.965627.png 1311867184.965641 depth/1311867184.965641.png\n1311867184.998315 rgb/1311867184.998315.png 1311867184.998325 depth/1311867184.998325.png\n1311867185.036045 rgb/1311867185.036045.png 1311867185.036055 depth/1311867185.036055.png\n1311867185.065223 rgb/1311867185.065223.png 1311867185.065235 depth/1311867185.065235.png\n1311867185.099109 rgb/1311867185.099109.png 1311867185.099128 depth/1311867185.099128.png\n1311867185.136065 rgb/1311867185.136065.png 1311867185.136078 depth/1311867185.136078.png\n1311867185.164814 rgb/1311867185.164814.png 1311867185.164871 depth/1311867185.164871.png\n1311867185.200008 rgb/1311867185.200008.png 1311867185.200072 depth/1311867185.200072.png\n1311867185.234264 rgb/1311867185.234264.png 1311867185.234292 depth/1311867185.234292.png\n1311867185.266332 rgb/1311867185.266332.png 1311867185.266395 depth/1311867185.266395.png\n1311867185.297013 rgb/1311867185.297013.png 1311867185.297055 depth/1311867185.297055.png\n1311867185.335984 rgb/1311867185.335984.png 1311867185.336014 depth/1311867185.336014.png\n1311867185.368164 rgb/1311867185.368164.png 1311867185.368178 depth/1311867185.368178.png\n1311867185.403637 rgb/1311867185.403637.png 1311867185.403651 depth/1311867185.403651.png\n1311867185.437322 rgb/1311867185.437322.png 1311867185.438639 depth/1311867185.438639.png\n1311867185.465497 rgb/1311867185.465497.png 1311867185.465545 depth/1311867185.465545.png\n1311867185.500623 rgb/1311867185.500623.png 1311867185.501391 depth/1311867185.501391.png\n1311867185.533624 rgb/1311867185.533624.png 1311867185.533633 depth/1311867185.533633.png\n1311867185.566669 rgb/1311867185.566669.png 1311867185.566680 depth/1311867185.566680.png\n1311867185.596975 rgb/1311867185.596975.png 1311867185.597054 depth/1311867185.597054.png\n1311867185.632940 rgb/1311867185.632940.png 1311867185.632947 depth/1311867185.632947.png\n1311867185.666408 rgb/1311867185.666408.png 1311867185.666418 depth/1311867185.666418.png\n1311867185.697332 rgb/1311867185.697332.png 1311867185.697339 depth/1311867185.697339.png\n1311867185.735179 rgb/1311867185.735179.png 1311867185.735190 depth/1311867185.735190.png\n1311867185.764971 rgb/1311867185.764971.png 1311867185.764977 depth/1311867185.764977.png\n1311867185.798952 rgb/1311867185.798952.png 1311867185.798965 depth/1311867185.798965.png\n1311867185.832792 rgb/1311867185.832792.png 1311867185.832800 depth/1311867185.832800.png\n1311867185.864904 rgb/1311867185.864904.png 1311867185.864910 depth/1311867185.864910.png\n1311867185.895173 rgb/1311867185.895173.png 1311867185.903042 depth/1311867185.903042.png\n1311867185.935978 rgb/1311867185.935978.png 1311867185.939679 depth/1311867185.939679.png\n1311867185.965051 rgb/1311867185.965051.png 1311867185.965061 depth/1311867185.965061.png\n1311867185.995231 rgb/1311867185.995231.png 1311867186.003947 depth/1311867186.003947.png\n1311867186.035964 rgb/1311867186.035964.png 1311867186.039692 depth/1311867186.039692.png\n1311867186.065305 rgb/1311867186.065305.png 1311867186.065324 depth/1311867186.065324.png\n1311867186.095284 rgb/1311867186.095284.png 1311867186.104734 depth/1311867186.104734.png\n1311867186.136102 rgb/1311867186.136102.png 1311867186.136118 depth/1311867186.136118.png\n1311867186.164936 rgb/1311867186.164936.png 1311867186.164945 depth/1311867186.164945.png\n1311867186.195188 rgb/1311867186.195188.png 1311867186.204475 depth/1311867186.204475.png\n1311867186.235893 rgb/1311867186.235893.png 1311867186.235966 depth/1311867186.235966.png\n1311867186.267490 rgb/1311867186.267490.png 1311867186.267308 depth/1311867186.267308.png\n1311867186.295199 rgb/1311867186.295199.png 1311867186.303084 depth/1311867186.303084.png\n1311867186.334915 rgb/1311867186.334915.png 1311867186.334927 depth/1311867186.334927.png\n1311867186.366964 rgb/1311867186.366964.png 1311867186.367016 depth/1311867186.367016.png\n1311867186.395131 rgb/1311867186.395131.png 1311867186.401985 depth/1311867186.401985.png\n1311867186.436010 rgb/1311867186.436010.png 1311867186.436021 depth/1311867186.436021.png\n1311867186.465948 rgb/1311867186.465948.png 1311867186.465889 depth/1311867186.465889.png\n1311867186.495214 rgb/1311867186.495214.png 1311867186.503114 depth/1311867186.503114.png\n1311867186.536274 rgb/1311867186.536274.png 1311867186.536317 depth/1311867186.536317.png\n1311867186.565107 rgb/1311867186.565107.png 1311867186.565113 depth/1311867186.565113.png\n1311867186.595160 rgb/1311867186.595160.png 1311867186.601422 depth/1311867186.601422.png\n1311867186.636236 rgb/1311867186.636236.png 1311867186.636263 depth/1311867186.636263.png\n1311867186.665014 rgb/1311867186.665014.png 1311867186.665048 depth/1311867186.665048.png\n1311867186.704365 rgb/1311867186.704365.png 1311867186.704381 depth/1311867186.704381.png\n1311867186.733752 rgb/1311867186.733752.png 1311867186.733775 depth/1311867186.733775.png\n1311867186.767288 rgb/1311867186.767288.png 1311867186.767318 depth/1311867186.767318.png\n1311867186.804720 rgb/1311867186.804720.png 1311867186.804730 depth/1311867186.804730.png\n1311867186.834068 rgb/1311867186.834068.png 1311867186.834075 depth/1311867186.834075.png\n1311867186.869100 rgb/1311867186.869100.png 1311867186.877600 depth/1311867186.877600.png\n1311867186.905187 rgb/1311867186.905187.png 1311867186.905210 depth/1311867186.905210.png\n1311867186.933418 rgb/1311867186.933418.png 1311867186.933424 depth/1311867186.933424.png\n1311867186.965693 rgb/1311867186.965693.png 1311867186.966338 depth/1311867186.966338.png\n1311867187.001705 rgb/1311867187.001705.png 1311867187.001714 depth/1311867187.001714.png\n1311867187.033640 rgb/1311867187.033640.png 1311867187.033646 depth/1311867187.033646.png\n1311867187.063280 rgb/1311867187.063280.png 1311867187.074935 depth/1311867187.074935.png\n1311867187.101595 rgb/1311867187.101595.png 1311867187.101603 depth/1311867187.101603.png\n1311867187.133979 rgb/1311867187.133979.png 1311867187.134207 depth/1311867187.134207.png\n1311867187.163262 rgb/1311867187.163262.png 1311867187.171021 depth/1311867187.171021.png\n1311867187.204123 rgb/1311867187.204123.png 1311867187.204137 depth/1311867187.204137.png\n1311867187.233159 rgb/1311867187.233159.png 1311867187.233166 depth/1311867187.233166.png\n1311867187.263350 rgb/1311867187.263350.png 1311867187.270763 depth/1311867187.270763.png\n1311867187.301486 rgb/1311867187.301486.png 1311867187.301506 depth/1311867187.301506.png\n1311867187.333649 rgb/1311867187.333649.png 1311867187.333657 depth/1311867187.333657.png\n1311867187.363171 rgb/1311867187.363171.png 1311867187.370759 depth/1311867187.370759.png\n1311867187.403345 rgb/1311867187.403345.png 1311867187.403353 depth/1311867187.403353.png\n1311867187.433580 rgb/1311867187.433580.png 1311867187.433590 depth/1311867187.433590.png\n1311867187.463190 rgb/1311867187.463190.png 1311867187.476316 depth/1311867187.476316.png\n1311867187.505626 rgb/1311867187.505626.png 1311867187.505640 depth/1311867187.505640.png\n1311867187.534189 rgb/1311867187.534189.png 1311867187.534219 depth/1311867187.534219.png\n1311867187.563217 rgb/1311867187.563217.png 1311867187.570968 depth/1311867187.570968.png\n1311867187.604561 rgb/1311867187.604561.png 1311867187.604579 depth/1311867187.604579.png\n1311867187.635392 rgb/1311867187.635392.png 1311867187.633614 depth/1311867187.633614.png\n1311867187.663270 rgb/1311867187.663270.png 1311867187.670769 depth/1311867187.670769.png\n1311867187.703564 rgb/1311867187.703564.png 1311867187.703577 depth/1311867187.703577.png\n1311867187.734539 rgb/1311867187.734539.png 1311867187.734548 depth/1311867187.734548.png\n1311867187.763190 rgb/1311867187.763190.png 1311867187.770782 depth/1311867187.770782.png\n1311867187.801705 rgb/1311867187.801705.png 1311867187.801751 depth/1311867187.801751.png\n1311867187.833949 rgb/1311867187.833949.png 1311867187.833961 depth/1311867187.833961.png\n1311867187.863411 rgb/1311867187.863411.png 1311867187.870809 depth/1311867187.870809.png\n1311867187.903871 rgb/1311867187.903871.png 1311867187.903881 depth/1311867187.903881.png\n1311867187.933221 rgb/1311867187.933221.png 1311867187.936300 depth/1311867187.936300.png\n1311867187.963534 rgb/1311867187.963534.png 1311867187.971342 depth/1311867187.971342.png\n1311867188.004742 rgb/1311867188.004742.png 1311867188.004757 depth/1311867188.004757.png\n1311867188.033304 rgb/1311867188.033304.png 1311867188.033311 depth/1311867188.033311.png\n1311867188.063418 rgb/1311867188.063418.png 1311867188.069870 depth/1311867188.069870.png\n1311867188.108880 rgb/1311867188.108880.png 1311867188.104646 depth/1311867188.104646.png\n1311867188.135990 rgb/1311867188.135990.png 1311867188.135997 depth/1311867188.135997.png\n1311867188.163360 rgb/1311867188.163360.png 1311867188.170335 depth/1311867188.170335.png\n1311867188.202654 rgb/1311867188.202654.png 1311867188.202672 depth/1311867188.202672.png\n1311867188.235201 rgb/1311867188.235201.png 1311867188.235245 depth/1311867188.235245.png\n1311867188.263272 rgb/1311867188.263272.png 1311867188.270646 depth/1311867188.270646.png\n1311867188.304719 rgb/1311867188.304719.png 1311867188.304734 depth/1311867188.304734.png\n1311867188.331453 rgb/1311867188.331453.png 1311867188.339880 depth/1311867188.339880.png\n1311867188.363382 rgb/1311867188.363382.png 1311867188.371880 depth/1311867188.371880.png\n1311867188.402043 rgb/1311867188.402043.png 1311867188.405447 depth/1311867188.405447.png\n1311867188.431385 rgb/1311867188.431385.png 1311867188.439879 depth/1311867188.439879.png\n1311867188.463247 rgb/1311867188.463247.png 1311867188.472450 depth/1311867188.472450.png\n1311867188.504901 rgb/1311867188.504901.png 1311867188.504916 depth/1311867188.504916.png\n1311867188.531435 rgb/1311867188.531435.png 1311867188.538999 depth/1311867188.538999.png\n1311867188.563332 rgb/1311867188.563332.png 1311867188.572389 depth/1311867188.572389.png\n1311867188.604580 rgb/1311867188.604580.png 1311867188.604596 depth/1311867188.604596.png\n1311867188.631500 rgb/1311867188.631500.png 1311867188.639834 depth/1311867188.639834.png\n1311867188.663337 rgb/1311867188.663337.png 1311867188.671508 depth/1311867188.671508.png\n1311867188.703814 rgb/1311867188.703814.png 1311867188.703830 depth/1311867188.703830.png\n1311867188.731585 rgb/1311867188.731585.png 1311867188.739383 depth/1311867188.739383.png\n1311867188.763294 rgb/1311867188.763294.png 1311867188.772105 depth/1311867188.772105.png\n1311867188.804516 rgb/1311867188.804516.png 1311867188.804522 depth/1311867188.804522.png\n1311867188.831350 rgb/1311867188.831350.png 1311867188.840243 depth/1311867188.840243.png\n1311867188.863544 rgb/1311867188.863544.png 1311867188.870599 depth/1311867188.870599.png\n1311867188.901620 rgb/1311867188.901620.png 1311867188.901631 depth/1311867188.901631.png\n1311867188.931465 rgb/1311867188.931465.png 1311867188.940177 depth/1311867188.940177.png\n1311867188.963444 rgb/1311867188.963444.png 1311867188.970999 depth/1311867188.970999.png\n1311867189.005216 rgb/1311867189.005216.png 1311867189.005226 depth/1311867189.005226.png\n1311867189.031438 rgb/1311867189.031438.png 1311867189.040010 depth/1311867189.040010.png\n1311867189.063539 rgb/1311867189.063539.png 1311867189.072433 depth/1311867189.072433.png\n1311867189.102629 rgb/1311867189.102629.png 1311867189.102636 depth/1311867189.102636.png\n1311867189.131312 rgb/1311867189.131312.png 1311867189.141764 depth/1311867189.141764.png\n1311867189.163420 rgb/1311867189.163420.png 1311867189.171792 depth/1311867189.171792.png\n1311867189.201890 rgb/1311867189.201890.png 1311867189.201907 depth/1311867189.201907.png\n1311867189.231285 rgb/1311867189.231285.png 1311867189.239063 depth/1311867189.239063.png\n1311867189.263345 rgb/1311867189.263345.png 1311867189.272264 depth/1311867189.272264.png\n1311867189.304679 rgb/1311867189.304679.png 1311867189.304380 depth/1311867189.304380.png\n1311867189.331405 rgb/1311867189.331405.png 1311867189.339797 depth/1311867189.339797.png\n1311867189.363335 rgb/1311867189.363335.png 1311867189.372036 depth/1311867189.372036.png\n1311867189.405684 rgb/1311867189.405684.png 1311867189.405695 depth/1311867189.405695.png\n1311867189.431458 rgb/1311867189.431458.png 1311867189.440502 depth/1311867189.440502.png\n1311867189.463454 rgb/1311867189.463454.png 1311867189.472913 depth/1311867189.472913.png\n1311867189.505937 rgb/1311867189.505937.png 1311867189.506040 depth/1311867189.506040.png\n1311867189.531417 rgb/1311867189.531417.png 1311867189.539429 depth/1311867189.539429.png\n1311867189.563319 rgb/1311867189.563319.png 1311867189.572027 depth/1311867189.572027.png\n1311867189.599369 rgb/1311867189.599369.png 1311867189.611291 depth/1311867189.611291.png\n1311867189.631378 rgb/1311867189.631378.png 1311867189.642422 depth/1311867189.642422.png\n1311867189.663469 rgb/1311867189.663469.png 1311867189.672840 depth/1311867189.672840.png\n1311867189.699784 rgb/1311867189.699784.png 1311867189.706587 depth/1311867189.706587.png\n1311867189.731458 rgb/1311867189.731458.png 1311867189.740172 depth/1311867189.740172.png\n1311867189.763361 rgb/1311867189.763361.png 1311867189.772976 depth/1311867189.772976.png\n1311867189.799486 rgb/1311867189.799486.png 1311867189.807397 depth/1311867189.807397.png\n1311867189.831366 rgb/1311867189.831366.png 1311867189.840531 depth/1311867189.840531.png\n1311867189.863410 rgb/1311867189.863410.png 1311867189.871353 depth/1311867189.871353.png\n1311867189.899521 rgb/1311867189.899521.png 1311867189.910268 depth/1311867189.910268.png\n1311867189.931364 rgb/1311867189.931364.png 1311867189.940226 depth/1311867189.940226.png\n1311867189.963340 rgb/1311867189.963340.png 1311867189.972762 depth/1311867189.972762.png\n1311867189.999434 rgb/1311867189.999434.png 1311867190.010701 depth/1311867190.010701.png\n1311867190.031516 rgb/1311867190.031516.png 1311867190.040293 depth/1311867190.040293.png\n1311867190.063454 rgb/1311867190.063454.png 1311867190.071904 depth/1311867190.071904.png\n1311867190.099590 rgb/1311867190.099590.png 1311867190.109654 depth/1311867190.109654.png\n1311867190.131422 rgb/1311867190.131422.png 1311867190.139637 depth/1311867190.139637.png\n1311867190.163525 rgb/1311867190.163525.png 1311867190.170638 depth/1311867190.170638.png\n1311867190.199492 rgb/1311867190.199492.png 1311867190.209602 depth/1311867190.209602.png\n1311867190.231389 rgb/1311867190.231389.png 1311867190.239433 depth/1311867190.239433.png\n1311867190.263381 rgb/1311867190.263381.png 1311867190.271481 depth/1311867190.271481.png\n1311867190.299376 rgb/1311867190.299376.png 1311867190.307270 depth/1311867190.307270.png\n1311867190.331359 rgb/1311867190.331359.png 1311867190.341473 depth/1311867190.341473.png\n1311867190.363437 rgb/1311867190.363437.png 1311867190.371683 depth/1311867190.371683.png\n1311867190.399467 rgb/1311867190.399467.png 1311867190.410109 depth/1311867190.410109.png\n1311867190.431374 rgb/1311867190.431374.png 1311867190.439496 depth/1311867190.439496.png\n1311867190.463341 rgb/1311867190.463341.png 1311867190.470820 depth/1311867190.470820.png\n1311867190.499357 rgb/1311867190.499357.png 1311867190.509753 depth/1311867190.509753.png\n1311867190.531809 rgb/1311867190.531809.png 1311867190.540519 depth/1311867190.540519.png\n1311867190.563353 rgb/1311867190.563353.png 1311867190.570844 depth/1311867190.570844.png\n1311867190.599451 rgb/1311867190.599451.png 1311867190.606775 depth/1311867190.606775.png\n1311867190.631421 rgb/1311867190.631421.png 1311867190.638994 depth/1311867190.638994.png\n1311867190.663424 rgb/1311867190.663424.png 1311867190.672366 depth/1311867190.672366.png\n1311867190.699639 rgb/1311867190.699639.png 1311867190.711498 depth/1311867190.711498.png\n1311867190.731381 rgb/1311867190.731381.png 1311867190.739265 depth/1311867190.739265.png\n1311867190.763475 rgb/1311867190.763475.png 1311867190.775180 depth/1311867190.775180.png\n1311867190.799433 rgb/1311867190.799433.png 1311867190.807090 depth/1311867190.807090.png\n1311867190.831710 rgb/1311867190.831710.png 1311867190.841428 depth/1311867190.841428.png\n1311867190.863426 rgb/1311867190.863426.png 1311867190.873925 depth/1311867190.873925.png\n1311867190.899432 rgb/1311867190.899432.png 1311867190.907614 depth/1311867190.907614.png\n1311867190.931647 rgb/1311867190.931647.png 1311867190.939360 depth/1311867190.939360.png\n1311867190.963532 rgb/1311867190.963532.png 1311867190.974161 depth/1311867190.974161.png\n1311867190.999440 rgb/1311867190.999440.png 1311867191.008595 depth/1311867191.008595.png\n1311867191.031327 rgb/1311867191.031327.png 1311867191.039692 depth/1311867191.039692.png\n1311867191.063627 rgb/1311867191.063627.png 1311867191.076433 depth/1311867191.076433.png\n1311867191.099432 rgb/1311867191.099432.png 1311867191.110304 depth/1311867191.110304.png\n1311867191.131303 rgb/1311867191.131303.png 1311867191.138814 depth/1311867191.138814.png\n1311867191.163395 rgb/1311867191.163395.png 1311867191.174282 depth/1311867191.174282.png\n1311867191.199389 rgb/1311867191.199389.png 1311867191.207792 depth/1311867191.207792.png\n1311867191.231395 rgb/1311867191.231395.png 1311867191.240842 depth/1311867191.240842.png\n1311867191.263468 rgb/1311867191.263468.png 1311867191.276958 depth/1311867191.276958.png\n1311867191.299713 rgb/1311867191.299713.png 1311867191.308503 depth/1311867191.308503.png\n1311867191.331660 rgb/1311867191.331660.png 1311867191.340478 depth/1311867191.340478.png\n1311867191.363436 rgb/1311867191.363436.png 1311867191.379463 depth/1311867191.379463.png\n1311867191.399571 rgb/1311867191.399571.png 1311867191.409158 depth/1311867191.409158.png\n1311867191.431588 rgb/1311867191.431588.png 1311867191.441597 depth/1311867191.441597.png\n1311867191.463414 rgb/1311867191.463414.png 1311867191.477531 depth/1311867191.477531.png\n1311867191.499653 rgb/1311867191.499653.png 1311867191.507559 depth/1311867191.507559.png\n1311867191.531446 rgb/1311867191.531446.png 1311867191.539062 depth/1311867191.539062.png\n1311867191.563639 rgb/1311867191.563639.png 1311867191.576470 depth/1311867191.576470.png\n1311867191.599847 rgb/1311867191.599847.png 1311867191.611867 depth/1311867191.611867.png\n1311867191.631469 rgb/1311867191.631469.png 1311867191.645188 depth/1311867191.645188.png\n1311867191.663620 rgb/1311867191.663620.png 1311867191.682792 depth/1311867191.682792.png\n1311867191.699573 rgb/1311867191.699573.png 1311867191.711940 depth/1311867191.711940.png\n1311867191.731487 rgb/1311867191.731487.png 1311867191.745720 depth/1311867191.745720.png\n1311867191.763579 rgb/1311867191.763579.png 1311867191.776380 depth/1311867191.776380.png\n1311867191.799771 rgb/1311867191.799771.png 1311867191.809725 depth/1311867191.809725.png\n1311867191.831511 rgb/1311867191.831511.png 1311867191.839578 depth/1311867191.839578.png\n1311867191.863471 rgb/1311867191.863471.png 1311867191.874522 depth/1311867191.874522.png\n1311867191.899623 rgb/1311867191.899623.png 1311867191.907712 depth/1311867191.907712.png\n1311867191.931630 rgb/1311867191.931630.png 1311867191.939160 depth/1311867191.939160.png\n1311867191.963470 rgb/1311867191.963470.png 1311867191.975524 depth/1311867191.975524.png\n1311867191.999526 rgb/1311867191.999526.png 1311867192.007629 depth/1311867192.007629.png\n1311867192.031527 rgb/1311867192.031527.png 1311867192.044795 depth/1311867192.044795.png\n1311867192.063495 rgb/1311867192.063495.png 1311867192.075193 depth/1311867192.075193.png\n1311867192.099806 rgb/1311867192.099806.png 1311867192.107392 depth/1311867192.107392.png\n1311867192.131666 rgb/1311867192.131666.png 1311867192.143303 depth/1311867192.143303.png\n1311867192.163516 rgb/1311867192.163516.png 1311867192.175467 depth/1311867192.175467.png\n1311867192.199653 rgb/1311867192.199653.png 1311867192.207754 depth/1311867192.207754.png\n1311867192.231699 rgb/1311867192.231699.png 1311867192.245125 depth/1311867192.245125.png\n1311867192.263542 rgb/1311867192.263542.png 1311867192.274463 depth/1311867192.274463.png\n1311867192.299473 rgb/1311867192.299473.png 1311867192.306772 depth/1311867192.306772.png\n1311867192.331519 rgb/1311867192.331519.png 1311867192.342739 depth/1311867192.342739.png\n1311867192.363620 rgb/1311867192.363620.png 1311867192.375591 depth/1311867192.375591.png\n1311867192.399491 rgb/1311867192.399491.png 1311867192.405934 depth/1311867192.405934.png\n1311867192.431620 rgb/1311867192.431620.png 1311867192.444710 depth/1311867192.444710.png\n1311867192.463542 rgb/1311867192.463542.png 1311867192.474821 depth/1311867192.474821.png\n1311867192.499590 rgb/1311867192.499590.png 1311867192.507719 depth/1311867192.507719.png\n1311867192.531620 rgb/1311867192.531620.png 1311867192.542782 depth/1311867192.542782.png\n1311867192.563632 rgb/1311867192.563632.png 1311867192.578717 depth/1311867192.578717.png\n1311867192.599632 rgb/1311867192.599632.png 1311867192.610993 depth/1311867192.610993.png\n1311867192.631521 rgb/1311867192.631521.png 1311867192.643521 depth/1311867192.643521.png\n1311867192.663625 rgb/1311867192.663625.png 1311867192.679014 depth/1311867192.679014.png\n1311867192.699607 rgb/1311867192.699607.png 1311867192.711329 depth/1311867192.711329.png\n1311867192.731618 rgb/1311867192.731618.png 1311867192.743962 depth/1311867192.743962.png\n1311867192.763642 rgb/1311867192.763642.png 1311867192.776063 depth/1311867192.776063.png\n1311867192.799500 rgb/1311867192.799500.png 1311867192.809187 depth/1311867192.809187.png\n1311867192.831693 rgb/1311867192.831693.png 1311867192.842229 depth/1311867192.842229.png\n1311867192.863604 rgb/1311867192.863604.png 1311867192.879289 depth/1311867192.879289.png\n1311867192.899654 rgb/1311867192.899654.png 1311867192.909219 depth/1311867192.909219.png\n1311867192.931656 rgb/1311867192.931656.png 1311867192.943411 depth/1311867192.943411.png\n1311867192.963825 rgb/1311867192.963825.png 1311867192.977629 depth/1311867192.977629.png\n1311867192.999714 rgb/1311867192.999714.png 1311867193.008681 depth/1311867193.008681.png\n1311867193.031653 rgb/1311867193.031653.png 1311867193.043060 depth/1311867193.043060.png\n1311867193.063616 rgb/1311867193.063616.png 1311867193.076737 depth/1311867193.076737.png\n1311867193.099627 rgb/1311867193.099627.png 1311867193.110585 depth/1311867193.110585.png\n1311867193.131636 rgb/1311867193.131636.png 1311867193.142922 depth/1311867193.142922.png\n1311867193.163809 rgb/1311867193.163809.png 1311867193.176737 depth/1311867193.176737.png\n1311867193.199592 rgb/1311867193.199592.png 1311867193.212268 depth/1311867193.212268.png\n1311867193.231634 rgb/1311867193.231634.png 1311867193.243243 depth/1311867193.243243.png\n1311867193.263554 rgb/1311867193.263554.png 1311867193.277390 depth/1311867193.277390.png\n1311867193.299517 rgb/1311867193.299517.png 1311867193.313938 depth/1311867193.313938.png\n1311867193.331430 rgb/1311867193.331430.png 1311867193.342667 depth/1311867193.342667.png\n1311867193.363678 rgb/1311867193.363678.png 1311867193.378823 depth/1311867193.378823.png\n1311867193.399557 rgb/1311867193.399557.png 1311867193.412674 depth/1311867193.412674.png\n1311867193.431817 rgb/1311867193.431817.png 1311867193.444081 depth/1311867193.444081.png\n1311867193.463559 rgb/1311867193.463559.png 1311867193.478297 depth/1311867193.478297.png\n1311867193.531619 rgb/1311867193.531619.png 1311867193.543112 depth/1311867193.543112.png\n1311867193.563584 rgb/1311867193.563584.png 1311867193.576571 depth/1311867193.576571.png\n1311867193.599533 rgb/1311867193.599533.png 1311867193.612780 depth/1311867193.612780.png\n1311867193.631742 rgb/1311867193.631742.png 1311867193.646145 depth/1311867193.646145.png\n1311867193.663591 rgb/1311867193.663591.png 1311867193.675786 depth/1311867193.675786.png\n1311867193.699539 rgb/1311867193.699539.png 1311867193.712289 depth/1311867193.712289.png\n1311867193.731568 rgb/1311867193.731568.png 1311867193.743019 depth/1311867193.743019.png\n1311867193.763567 rgb/1311867193.763567.png 1311867193.776017 depth/1311867193.776017.png\n1311867193.799691 rgb/1311867193.799691.png 1311867193.813971 depth/1311867193.813971.png\n1311867193.831554 rgb/1311867193.831554.png 1311867193.843676 depth/1311867193.843676.png\n1311867193.863523 rgb/1311867193.863523.png 1311867193.877118 depth/1311867193.877118.png\n1311867193.899690 rgb/1311867193.899690.png 1311867193.915123 depth/1311867193.915123.png\n1311867193.931567 rgb/1311867193.931567.png 1311867193.942531 depth/1311867193.942531.png\n1311867193.963704 rgb/1311867193.963704.png 1311867193.978177 depth/1311867193.978177.png\n1311867193.999703 rgb/1311867193.999703.png 1311867194.014857 depth/1311867194.014857.png\n1311867194.031689 rgb/1311867194.031689.png 1311867194.043344 depth/1311867194.043344.png\n1311867194.063653 rgb/1311867194.063653.png 1311867194.074612 depth/1311867194.074612.png\n1311867194.099680 rgb/1311867194.099680.png 1311867194.113106 depth/1311867194.113106.png\n1311867194.131720 rgb/1311867194.131720.png 1311867194.142856 depth/1311867194.142856.png\n1311867194.163586 rgb/1311867194.163586.png 1311867194.175855 depth/1311867194.175855.png\n1311867194.199685 rgb/1311867194.199685.png 1311867194.213845 depth/1311867194.213845.png\n1311867194.231549 rgb/1311867194.231549.png 1311867194.245114 depth/1311867194.245114.png\n1311867194.263619 rgb/1311867194.263619.png 1311867194.276024 depth/1311867194.276024.png\n1311867194.299716 rgb/1311867194.299716.png 1311867194.313920 depth/1311867194.313920.png\n1311867194.331761 rgb/1311867194.331761.png 1311867194.344782 depth/1311867194.344782.png\n1311867194.363706 rgb/1311867194.363706.png 1311867194.380223 depth/1311867194.380223.png\n1311867194.399611 rgb/1311867194.399611.png 1311867194.412452 depth/1311867194.412452.png\n1311867194.431803 rgb/1311867194.431803.png 1311867194.444751 depth/1311867194.444751.png\n1311867194.463875 rgb/1311867194.463875.png 1311867194.480584 depth/1311867194.480584.png\n1311867194.499629 rgb/1311867194.499629.png 1311867194.517493 depth/1311867194.517493.png\n1311867194.531606 rgb/1311867194.531606.png 1311867194.543950 depth/1311867194.543950.png\n1311867194.563736 rgb/1311867194.563736.png 1311867194.579598 depth/1311867194.579598.png\n1311867194.599622 rgb/1311867194.599622.png 1311867194.612948 depth/1311867194.612948.png\n1311867194.663614 rgb/1311867194.663614.png 1311867194.649388 depth/1311867194.649388.png\n1311867194.699671 rgb/1311867194.699671.png 1311867194.713331 depth/1311867194.713331.png\n1311867194.731755 rgb/1311867194.731755.png 1311867194.747510 depth/1311867194.747510.png\n1311867194.763586 rgb/1311867194.763586.png 1311867194.778445 depth/1311867194.778445.png\n1311867194.799726 rgb/1311867194.799726.png 1311867194.813039 depth/1311867194.813039.png\n1311867194.831891 rgb/1311867194.831891.png 1311867194.847672 depth/1311867194.847672.png\n1311867194.863668 rgb/1311867194.863668.png 1311867194.881415 depth/1311867194.881415.png\n1311867194.899588 rgb/1311867194.899588.png 1311867194.910409 depth/1311867194.910409.png\n1311867194.931823 rgb/1311867194.931823.png 1311867194.945145 depth/1311867194.945145.png\n1311867194.963864 rgb/1311867194.963864.png 1311867194.978740 depth/1311867194.978740.png\n1311867194.999857 rgb/1311867194.999857.png 1311867195.013280 depth/1311867195.013280.png\n1311867195.031823 rgb/1311867195.031823.png 1311867195.046494 depth/1311867195.046494.png\n1311867195.063659 rgb/1311867195.063659.png 1311867195.078171 depth/1311867195.078171.png\n1311867195.099839 rgb/1311867195.099839.png 1311867195.111531 depth/1311867195.111531.png\n1311867195.131755 rgb/1311867195.131755.png 1311867195.145831 depth/1311867195.145831.png\n1311867195.163739 rgb/1311867195.163739.png 1311867195.178032 depth/1311867195.178032.png\n1311867195.199682 rgb/1311867195.199682.png 1311867195.211475 depth/1311867195.211475.png\n1311867195.231953 rgb/1311867195.231953.png 1311867195.243680 depth/1311867195.243680.png\n1311867195.263959 rgb/1311867195.263959.png 1311867195.278040 depth/1311867195.278040.png\n1311867195.299843 rgb/1311867195.299843.png 1311867195.312318 depth/1311867195.312318.png\n1311867195.331663 rgb/1311867195.331663.png 1311867195.342598 depth/1311867195.342598.png\n1311867195.363660 rgb/1311867195.363660.png 1311867195.378271 depth/1311867195.378271.png\n1311867195.399819 rgb/1311867195.399819.png 1311867195.411983 depth/1311867195.411983.png\n1311867195.431775 rgb/1311867195.431775.png 1311867195.443552 depth/1311867195.443552.png\n1311867195.463774 rgb/1311867195.463774.png 1311867195.478824 depth/1311867195.478824.png\n1311867195.499861 rgb/1311867195.499861.png 1311867195.511318 depth/1311867195.511318.png\n1311867195.531827 rgb/1311867195.531827.png 1311867195.543962 depth/1311867195.543962.png\n1311867195.563721 rgb/1311867195.563721.png 1311867195.578216 depth/1311867195.578216.png\n1311867195.599756 rgb/1311867195.599756.png 1311867195.611986 depth/1311867195.611986.png\n1311867195.631794 rgb/1311867195.631794.png 1311867195.643091 depth/1311867195.643091.png\n1311867195.663755 rgb/1311867195.663755.png 1311867195.677913 depth/1311867195.677913.png\n1311867195.699923 rgb/1311867195.699923.png 1311867195.710730 depth/1311867195.710730.png\n1311867195.732032 rgb/1311867195.732032.png 1311867195.745830 depth/1311867195.745830.png\n1311867195.767662 rgb/1311867195.767662.png 1311867195.782188 depth/1311867195.782188.png\n1311867195.799635 rgb/1311867195.799635.png 1311867195.810050 depth/1311867195.810050.png\n1311867195.831755 rgb/1311867195.831755.png 1311867195.845855 depth/1311867195.845855.png\n1311867195.867630 rgb/1311867195.867630.png 1311867195.877866 depth/1311867195.877866.png\n1311867195.899840 rgb/1311867195.899840.png 1311867195.909827 depth/1311867195.909827.png\n1311867195.931915 rgb/1311867195.931915.png 1311867195.945846 depth/1311867195.945846.png\n1311867195.967737 rgb/1311867195.967737.png 1311867195.977843 depth/1311867195.977843.png\n1311867195.999658 rgb/1311867195.999658.png 1311867196.010057 depth/1311867196.010057.png\n1311867196.031886 rgb/1311867196.031886.png 1311867196.049879 depth/1311867196.049879.png\n1311867196.067754 rgb/1311867196.067754.png 1311867196.079311 depth/1311867196.079311.png\n1311867196.099654 rgb/1311867196.099654.png 1311867196.111398 depth/1311867196.111398.png\n1311867196.131796 rgb/1311867196.131796.png 1311867196.147329 depth/1311867196.147329.png\n1311867196.167747 rgb/1311867196.167747.png 1311867196.181177 depth/1311867196.181177.png\n1311867196.199711 rgb/1311867196.199711.png 1311867196.211495 depth/1311867196.211495.png\n1311867196.231920 rgb/1311867196.231920.png 1311867196.246260 depth/1311867196.246260.png\n1311867196.267924 rgb/1311867196.267924.png 1311867196.280057 depth/1311867196.280057.png\n1311867196.299732 rgb/1311867196.299732.png 1311867196.311160 depth/1311867196.311160.png\n1311867196.331833 rgb/1311867196.331833.png 1311867196.348473 depth/1311867196.348473.png\n1311867196.368729 rgb/1311867196.368729.png 1311867196.384267 depth/1311867196.384267.png\n1311867196.399739 rgb/1311867196.399739.png 1311867196.410755 depth/1311867196.410755.png\n1311867196.432020 rgb/1311867196.432020.png 1311867196.446315 depth/1311867196.446315.png\n1311867196.467800 rgb/1311867196.467800.png 1311867196.479832 depth/1311867196.479832.png\n1311867196.499768 rgb/1311867196.499768.png 1311867196.511347 depth/1311867196.511347.png\n1311867196.531926 rgb/1311867196.531926.png 1311867196.546842 depth/1311867196.546842.png\n1311867196.567767 rgb/1311867196.567767.png 1311867196.579555 depth/1311867196.579555.png\n1311867196.599713 rgb/1311867196.599713.png 1311867196.610893 depth/1311867196.610893.png\n1311867196.667737 rgb/1311867196.667737.png 1311867196.680510 depth/1311867196.680510.png\n1311867196.699700 rgb/1311867196.699700.png 1311867196.711210 depth/1311867196.711210.png\n1311867196.731760 rgb/1311867196.731760.png 1311867196.746490 depth/1311867196.746490.png\n1311867196.767707 rgb/1311867196.767707.png 1311867196.778375 depth/1311867196.778375.png\n1311867196.799736 rgb/1311867196.799736.png 1311867196.810918 depth/1311867196.810918.png\n1311867196.831867 rgb/1311867196.831867.png 1311867196.848875 depth/1311867196.848875.png\n1311867196.867749 rgb/1311867196.867749.png 1311867196.882175 depth/1311867196.882175.png\n1311867196.899715 rgb/1311867196.899715.png 1311867196.911570 depth/1311867196.911570.png\n1311867196.931975 rgb/1311867196.931975.png 1311867196.948244 depth/1311867196.948244.png\n1311867196.967911 rgb/1311867196.967911.png 1311867196.980988 depth/1311867196.980988.png\n1311867196.999866 rgb/1311867196.999866.png 1311867197.015489 depth/1311867197.015489.png\n1311867197.031979 rgb/1311867197.031979.png 1311867197.049068 depth/1311867197.049068.png\n1311867197.067817 rgb/1311867197.067817.png 1311867197.080648 depth/1311867197.080648.png\n1311867197.099836 rgb/1311867197.099836.png 1311867197.114811 depth/1311867197.114811.png\n1311867197.131870 rgb/1311867197.131870.png 1311867197.146843 depth/1311867197.146843.png\n1311867197.167713 rgb/1311867197.167713.png 1311867197.179243 depth/1311867197.179243.png\n1311867197.199776 rgb/1311867197.199776.png 1311867197.214362 depth/1311867197.214362.png\n1311867197.231928 rgb/1311867197.231928.png 1311867197.245929 depth/1311867197.245929.png\n1311867197.267919 rgb/1311867197.267919.png 1311867197.279996 depth/1311867197.279996.png\n1311867197.299810 rgb/1311867197.299810.png 1311867197.315726 depth/1311867197.315726.png\n1311867197.332018 rgb/1311867197.332018.png 1311867197.346871 depth/1311867197.346871.png\n1311867197.367855 rgb/1311867197.367855.png 1311867197.378402 depth/1311867197.378402.png\n1311867197.399882 rgb/1311867197.399882.png 1311867197.415510 depth/1311867197.415510.png\n1311867197.431956 rgb/1311867197.431956.png 1311867197.447888 depth/1311867197.447888.png\n1311867197.467991 rgb/1311867197.467991.png 1311867197.479318 depth/1311867197.479318.png\n1311867197.499995 rgb/1311867197.499995.png 1311867197.515076 depth/1311867197.515076.png\n1311867197.531882 rgb/1311867197.531882.png 1311867197.546926 depth/1311867197.546926.png\n1311867197.567869 rgb/1311867197.567869.png 1311867197.580275 depth/1311867197.580275.png\n1311867197.599910 rgb/1311867197.599910.png 1311867197.615275 depth/1311867197.615275.png\n1311867197.631963 rgb/1311867197.631963.png 1311867197.647044 depth/1311867197.647044.png\n1311867197.667929 rgb/1311867197.667929.png 1311867197.680085 depth/1311867197.680085.png\n1311867197.699744 rgb/1311867197.699744.png 1311867197.714329 depth/1311867197.714329.png\n1311867197.732004 rgb/1311867197.732004.png 1311867197.746342 depth/1311867197.746342.png\n1311867197.767904 rgb/1311867197.767904.png 1311867197.779301 depth/1311867197.779301.png\n1311867197.799835 rgb/1311867197.799835.png 1311867197.814675 depth/1311867197.814675.png\n1311867197.831987 rgb/1311867197.831987.png 1311867197.846792 depth/1311867197.846792.png\n1311867197.867941 rgb/1311867197.867941.png 1311867197.880298 depth/1311867197.880298.png\n1311867197.899954 rgb/1311867197.899954.png 1311867197.914861 depth/1311867197.914861.png\n1311867197.932046 rgb/1311867197.932046.png 1311867197.947014 depth/1311867197.947014.png\n1311867197.967946 rgb/1311867197.967946.png 1311867197.981270 depth/1311867197.981270.png\n1311867197.999775 rgb/1311867197.999775.png 1311867198.014547 depth/1311867198.014547.png\n1311867198.031819 rgb/1311867198.031819.png 1311867198.046337 depth/1311867198.046337.png\n1311867198.067816 rgb/1311867198.067816.png 1311867198.078707 depth/1311867198.078707.png\n1311867198.099796 rgb/1311867198.099796.png 1311867198.114377 depth/1311867198.114377.png\n1311867198.131829 rgb/1311867198.131829.png 1311867198.146361 depth/1311867198.146361.png\n1311867198.167952 rgb/1311867198.167952.png 1311867198.182252 depth/1311867198.182252.png\n1311867198.199814 rgb/1311867198.199814.png 1311867198.214499 depth/1311867198.214499.png\n1311867198.232003 rgb/1311867198.232003.png 1311867198.246412 depth/1311867198.246412.png\n1311867198.267962 rgb/1311867198.267962.png 1311867198.282158 depth/1311867198.282158.png\n1311867198.331863 rgb/1311867198.331863.png 1311867198.315912 depth/1311867198.315912.png\n1311867198.367970 rgb/1311867198.367970.png 1311867198.382832 depth/1311867198.382832.png\n1311867198.431988 rgb/1311867198.431988.png 1311867198.424268 depth/1311867198.424268.png\n1311867198.467921 rgb/1311867198.467921.png 1311867198.449786 depth/1311867198.449786.png\n1311867198.500075 rgb/1311867198.500075.png 1311867198.485622 depth/1311867198.485622.png\n1311867198.532125 rgb/1311867198.532125.png 1311867198.519034 depth/1311867198.519034.png\n1311867198.567990 rgb/1311867198.567990.png 1311867198.582424 depth/1311867198.582424.png\n1311867198.599951 rgb/1311867198.599951.png 1311867198.614749 depth/1311867198.614749.png\n1311867198.631966 rgb/1311867198.631966.png 1311867198.648201 depth/1311867198.648201.png\n1311867198.668073 rgb/1311867198.668073.png 1311867198.682754 depth/1311867198.682754.png\n1311867198.699844 rgb/1311867198.699844.png 1311867198.714652 depth/1311867198.714652.png\n1311867198.731874 rgb/1311867198.731874.png 1311867198.746770 depth/1311867198.746770.png\n1311867198.767911 rgb/1311867198.767911.png 1311867198.784270 depth/1311867198.784270.png\n1311867198.799839 rgb/1311867198.799839.png 1311867198.814942 depth/1311867198.814942.png\n1311867198.831953 rgb/1311867198.831953.png 1311867198.846401 depth/1311867198.846401.png\n1311867198.867891 rgb/1311867198.867891.png 1311867198.884537 depth/1311867198.884537.png\n1311867198.899855 rgb/1311867198.899855.png 1311867198.914793 depth/1311867198.914793.png\n1311867198.931881 rgb/1311867198.931881.png 1311867198.946518 depth/1311867198.946518.png\n1311867198.968077 rgb/1311867198.968077.png 1311867198.983933 depth/1311867198.983933.png\n1311867199.000050 rgb/1311867199.000050.png 1311867199.014873 depth/1311867199.014873.png\n1311867199.031843 rgb/1311867199.031843.png 1311867199.046801 depth/1311867199.046801.png\n1311867199.099860 rgb/1311867199.099860.png 1311867199.084932 depth/1311867199.084932.png\n1311867199.132002 rgb/1311867199.132002.png 1311867199.146542 depth/1311867199.146542.png\n1311867199.167891 rgb/1311867199.167891.png 1311867199.182366 depth/1311867199.182366.png\n1311867199.200126 rgb/1311867199.200126.png 1311867199.214668 depth/1311867199.214668.png\n1311867199.234099 rgb/1311867199.234099.png 1311867199.246775 depth/1311867199.246775.png\n1311867199.267942 rgb/1311867199.267942.png 1311867199.283359 depth/1311867199.283359.png\n1311867199.300030 rgb/1311867199.300030.png 1311867199.315913 depth/1311867199.315913.png\n1311867199.331880 rgb/1311867199.331880.png 1311867199.346521 depth/1311867199.346521.png\n1311867199.368141 rgb/1311867199.368141.png 1311867199.382905 depth/1311867199.382905.png\n1311867199.399920 rgb/1311867199.399920.png 1311867199.414759 depth/1311867199.414759.png\n1311867199.432048 rgb/1311867199.432048.png 1311867199.451291 depth/1311867199.451291.png\n1311867199.467972 rgb/1311867199.467972.png 1311867199.483736 depth/1311867199.483736.png\n1311867199.500181 rgb/1311867199.500181.png 1311867199.515020 depth/1311867199.515020.png\n1311867199.568266 rgb/1311867199.568266.png 1311867199.554406 depth/1311867199.554406.png\n1311867199.600399 rgb/1311867199.600399.png 1311867199.615831 depth/1311867199.615831.png\n1311867199.668054 rgb/1311867199.668054.png 1311867199.653846 depth/1311867199.653846.png\n1311867199.699941 rgb/1311867199.699941.png 1311867199.714676 depth/1311867199.714676.png\n1311867199.732005 rgb/1311867199.732005.png 1311867199.751154 depth/1311867199.751154.png\n1311867199.768069 rgb/1311867199.768069.png 1311867199.782602 depth/1311867199.782602.png\n1311867199.800056 rgb/1311867199.800056.png 1311867199.815015 depth/1311867199.815015.png\n1311867199.832480 rgb/1311867199.832480.png 1311867199.851905 depth/1311867199.851905.png\n1311867199.867939 rgb/1311867199.867939.png 1311867199.883961 depth/1311867199.883961.png\n1311867199.899922 rgb/1311867199.899922.png 1311867199.914816 depth/1311867199.914816.png\n1311867199.932206 rgb/1311867199.932206.png 1311867199.952071 depth/1311867199.952071.png\n1311867199.967970 rgb/1311867199.967970.png 1311867199.982841 depth/1311867199.982841.png\n1311867200.000052 rgb/1311867200.000052.png 1311867200.014403 depth/1311867200.014403.png\n1311867200.068006 rgb/1311867200.068006.png 1311867200.053964 depth/1311867200.053964.png\n1311867200.100058 rgb/1311867200.100058.png 1311867200.083033 depth/1311867200.083033.png\n1311867200.132173 rgb/1311867200.132173.png 1311867200.117447 depth/1311867200.117447.png\n1311867200.168054 rgb/1311867200.168054.png 1311867200.151700 depth/1311867200.151700.png\n1311867200.200062 rgb/1311867200.200062.png 1311867200.185322 depth/1311867200.185322.png\n1311867200.232126 rgb/1311867200.232126.png 1311867200.217906 depth/1311867200.217906.png\n1311867200.268192 rgb/1311867200.268192.png 1311867200.282543 depth/1311867200.282543.png\n1311867200.300066 rgb/1311867200.300066.png 1311867200.314888 depth/1311867200.314888.png\n1311867200.332117 rgb/1311867200.332117.png 1311867200.351499 depth/1311867200.351499.png\n1311867200.368163 rgb/1311867200.368163.png 1311867200.383776 depth/1311867200.383776.png\n1311867200.432114 rgb/1311867200.432114.png 1311867200.416280 depth/1311867200.416280.png\n1311867200.468132 rgb/1311867200.468132.png 1311867200.452249 depth/1311867200.452249.png\n1311867200.500090 rgb/1311867200.500090.png 1311867200.514392 depth/1311867200.514392.png\n1311867200.532161 rgb/1311867200.532161.png 1311867200.550503 depth/1311867200.550503.png\n1311867200.568212 rgb/1311867200.568212.png 1311867200.583222 depth/1311867200.583222.png\n1311867200.600091 rgb/1311867200.600091.png 1311867200.614561 depth/1311867200.614561.png\n1311867200.668204 rgb/1311867200.668204.png 1311867200.650478 depth/1311867200.650478.png\n1311867200.700120 rgb/1311867200.700120.png 1311867200.685128 depth/1311867200.685128.png\n1311867200.732170 rgb/1311867200.732170.png 1311867200.718972 depth/1311867200.718972.png\n1311867200.768079 rgb/1311867200.768079.png 1311867200.783293 depth/1311867200.783293.png\n1311867200.832137 rgb/1311867200.832137.png 1311867200.818107 depth/1311867200.818107.png\n1311867200.868158 rgb/1311867200.868158.png 1311867200.850150 depth/1311867200.850150.png\n1311867200.899995 rgb/1311867200.899995.png 1311867200.884537 depth/1311867200.884537.png\n1311867200.932029 rgb/1311867200.932029.png 1311867200.919493 depth/1311867200.919493.png\n1311867200.968154 rgb/1311867200.968154.png 1311867200.951268 depth/1311867200.951268.png\n1311867201.000062 rgb/1311867201.000062.png 1311867200.985601 depth/1311867200.985601.png\n1311867201.032193 rgb/1311867201.032193.png 1311867201.018440 depth/1311867201.018440.png\n1311867201.067956 rgb/1311867201.067956.png 1311867201.055518 depth/1311867201.055518.png\n1311867201.100217 rgb/1311867201.100217.png 1311867201.082543 depth/1311867201.082543.png\n1311867201.132242 rgb/1311867201.132242.png 1311867201.119345 depth/1311867201.119345.png\n1311867201.168191 rgb/1311867201.168191.png 1311867201.183016 depth/1311867201.183016.png\n1311867201.232056 rgb/1311867201.232056.png 1311867201.219653 depth/1311867201.219653.png\n1311867201.269490 rgb/1311867201.269490.png 1311867201.282410 depth/1311867201.282410.png\n1311867201.332276 rgb/1311867201.332276.png 1311867201.318054 depth/1311867201.318054.png\n1311867201.368233 rgb/1311867201.368233.png 1311867201.352220 depth/1311867201.352220.png\n1311867201.400227 rgb/1311867201.400227.png 1311867201.384279 depth/1311867201.384279.png\n1311867201.432761 rgb/1311867201.432761.png 1311867201.419876 depth/1311867201.419876.png\n1311867201.468080 rgb/1311867201.468080.png 1311867201.455858 depth/1311867201.455858.png\n1311867201.500087 rgb/1311867201.500087.png 1311867201.485311 depth/1311867201.485311.png\n1311867201.532195 rgb/1311867201.532195.png 1311867201.519869 depth/1311867201.519869.png\n1311867201.568143 rgb/1311867201.568143.png 1311867201.552774 depth/1311867201.552774.png\n1311867201.600103 rgb/1311867201.600103.png 1311867201.584022 depth/1311867201.584022.png\n1311867201.632068 rgb/1311867201.632068.png 1311867201.619705 depth/1311867201.619705.png\n1311867201.668050 rgb/1311867201.668050.png 1311867201.683945 depth/1311867201.683945.png\n1311867201.732200 rgb/1311867201.732200.png 1311867201.718901 depth/1311867201.718901.png\n1311867201.768201 rgb/1311867201.768201.png 1311867201.750729 depth/1311867201.750729.png\n1311867201.800210 rgb/1311867201.800210.png 1311867201.785805 depth/1311867201.785805.png\n1311867201.832156 rgb/1311867201.832156.png 1311867201.819018 depth/1311867201.819018.png\n1311867201.868219 rgb/1311867201.868219.png 1311867201.850574 depth/1311867201.850574.png\n1311867201.900077 rgb/1311867201.900077.png 1311867201.886285 depth/1311867201.886285.png\n1311867201.932262 rgb/1311867201.932262.png 1311867201.919573 depth/1311867201.919573.png\n1311867201.968172 rgb/1311867201.968172.png 1311867201.951652 depth/1311867201.951652.png\n1311867202.000190 rgb/1311867202.000190.png 1311867201.989460 depth/1311867201.989460.png\n1311867202.032239 rgb/1311867202.032239.png 1311867202.018488 depth/1311867202.018488.png\n1311867202.068152 rgb/1311867202.068152.png 1311867202.050736 depth/1311867202.050736.png\n1311867202.100315 rgb/1311867202.100315.png 1311867202.086635 depth/1311867202.086635.png\n1311867202.132409 rgb/1311867202.132409.png 1311867202.118592 depth/1311867202.118592.png\n1311867202.168279 rgb/1311867202.168279.png 1311867202.151662 depth/1311867202.151662.png\n1311867202.200125 rgb/1311867202.200125.png 1311867202.186626 depth/1311867202.186626.png\n1311867202.232375 rgb/1311867202.232375.png 1311867202.219127 depth/1311867202.219127.png\n1311867202.268101 rgb/1311867202.268101.png 1311867202.251322 depth/1311867202.251322.png\n1311867202.300107 rgb/1311867202.300107.png 1311867202.286828 depth/1311867202.286828.png\n1311867202.332365 rgb/1311867202.332365.png 1311867202.319988 depth/1311867202.319988.png\n1311867202.368310 rgb/1311867202.368310.png 1311867202.352390 depth/1311867202.352390.png\n1311867202.400292 rgb/1311867202.400292.png 1311867202.388363 depth/1311867202.388363.png\n1311867202.432186 rgb/1311867202.432186.png 1311867202.419639 depth/1311867202.419639.png\n1311867202.468118 rgb/1311867202.468118.png 1311867202.452943 depth/1311867202.452943.png\n1311867202.500244 rgb/1311867202.500244.png 1311867202.487571 depth/1311867202.487571.png\n1311867202.532280 rgb/1311867202.532280.png 1311867202.520645 depth/1311867202.520645.png\n1311867202.568183 rgb/1311867202.568183.png 1311867202.550894 depth/1311867202.550894.png\n1311867202.600241 rgb/1311867202.600241.png 1311867202.586495 depth/1311867202.586495.png\n1311867202.632409 rgb/1311867202.632409.png 1311867202.618503 depth/1311867202.618503.png\n1311867202.668254 rgb/1311867202.668254.png 1311867202.651445 depth/1311867202.651445.png\n1311867202.700291 rgb/1311867202.700291.png 1311867202.686656 depth/1311867202.686656.png\n1311867202.732284 rgb/1311867202.732284.png 1311867202.718536 depth/1311867202.718536.png\n1311867202.768106 rgb/1311867202.768106.png 1311867202.750735 depth/1311867202.750735.png\n1311867202.800215 rgb/1311867202.800215.png 1311867202.789717 depth/1311867202.789717.png\n1311867202.832371 rgb/1311867202.832371.png 1311867202.819000 depth/1311867202.819000.png\n1311867202.868186 rgb/1311867202.868186.png 1311867202.852758 depth/1311867202.852758.png\n1311867202.900343 rgb/1311867202.900343.png 1311867202.887322 depth/1311867202.887322.png\n1311867202.932160 rgb/1311867202.932160.png 1311867202.919988 depth/1311867202.919988.png\n1311867202.968198 rgb/1311867202.968198.png 1311867202.952569 depth/1311867202.952569.png\n1311867203.000234 rgb/1311867203.000234.png 1311867202.986871 depth/1311867202.986871.png\n1311867203.032284 rgb/1311867203.032284.png 1311867203.020202 depth/1311867203.020202.png\n1311867203.068187 rgb/1311867203.068187.png 1311867203.056085 depth/1311867203.056085.png\n1311867203.100350 rgb/1311867203.100350.png 1311867203.086578 depth/1311867203.086578.png\n1311867203.132443 rgb/1311867203.132443.png 1311867203.118993 depth/1311867203.118993.png\n1311867203.168210 rgb/1311867203.168210.png 1311867203.154982 depth/1311867203.154982.png\n1311867203.200286 rgb/1311867203.200286.png 1311867203.187794 depth/1311867203.187794.png\n1311867203.232211 rgb/1311867203.232211.png 1311867203.218591 depth/1311867203.218591.png\n1311867203.268183 rgb/1311867203.268183.png 1311867203.255203 depth/1311867203.255203.png\n1311867203.300206 rgb/1311867203.300206.png 1311867203.286480 depth/1311867203.286480.png\n1311867203.332226 rgb/1311867203.332226.png 1311867203.319467 depth/1311867203.319467.png\n1311867203.368129 rgb/1311867203.368129.png 1311867203.354746 depth/1311867203.354746.png\n1311867203.400200 rgb/1311867203.400200.png 1311867203.386560 depth/1311867203.386560.png\n1311867203.432255 rgb/1311867203.432255.png 1311867203.418361 depth/1311867203.418361.png\n1311867203.468205 rgb/1311867203.468205.png 1311867203.454512 depth/1311867203.454512.png\n1311867203.500494 rgb/1311867203.500494.png 1311867203.486444 depth/1311867203.486444.png\n1311867203.532247 rgb/1311867203.532247.png 1311867203.518554 depth/1311867203.518554.png\n1311867203.568287 rgb/1311867203.568287.png 1311867203.556026 depth/1311867203.556026.png\n1311867203.600247 rgb/1311867203.600247.png 1311867203.587655 depth/1311867203.587655.png\n1311867203.632381 rgb/1311867203.632381.png 1311867203.619198 depth/1311867203.619198.png\n1311867203.668366 rgb/1311867203.668366.png 1311867203.655772 depth/1311867203.655772.png\n1311867203.700467 rgb/1311867203.700467.png 1311867203.686675 depth/1311867203.686675.png\n1311867203.732263 rgb/1311867203.732263.png 1311867203.719526 depth/1311867203.719526.png\n1311867203.768142 rgb/1311867203.768142.png 1311867203.756642 depth/1311867203.756642.png\n1311867203.800188 rgb/1311867203.800188.png 1311867203.786723 depth/1311867203.786723.png\n1311867203.832438 rgb/1311867203.832438.png 1311867203.819386 depth/1311867203.819386.png\n1311867203.868154 rgb/1311867203.868154.png 1311867203.857286 depth/1311867203.857286.png\n1311867203.900206 rgb/1311867203.900206.png 1311867203.889189 depth/1311867203.889189.png\n1311867203.932460 rgb/1311867203.932460.png 1311867203.918802 depth/1311867203.918802.png\n1311867203.968287 rgb/1311867203.968287.png 1311867203.955349 depth/1311867203.955349.png\n1311867204.000337 rgb/1311867204.000337.png 1311867203.986637 depth/1311867203.986637.png\n1311867204.032369 rgb/1311867204.032369.png 1311867204.019985 depth/1311867204.019985.png\n1311867204.068206 rgb/1311867204.068206.png 1311867204.055151 depth/1311867204.055151.png\n1311867204.100343 rgb/1311867204.100343.png 1311867204.086751 depth/1311867204.086751.png\n1311867204.132295 rgb/1311867204.132295.png 1311867204.119153 depth/1311867204.119153.png\n1311867204.168262 rgb/1311867204.168262.png 1311867204.155577 depth/1311867204.155577.png\n1311867204.200305 rgb/1311867204.200305.png 1311867204.187653 depth/1311867204.187653.png\n1311867204.232436 rgb/1311867204.232436.png 1311867204.218777 depth/1311867204.218777.png\n1311867204.268181 rgb/1311867204.268181.png 1311867204.256644 depth/1311867204.256644.png\n1311867204.300302 rgb/1311867204.300302.png 1311867204.286714 depth/1311867204.286714.png\n1311867204.332519 rgb/1311867204.332519.png 1311867204.320454 depth/1311867204.320454.png\n1311867204.368375 rgb/1311867204.368375.png 1311867204.362574 depth/1311867204.362574.png\n1311867204.400282 rgb/1311867204.400282.png 1311867204.386960 depth/1311867204.386960.png\n1311867204.432434 rgb/1311867204.432434.png 1311867204.424097 depth/1311867204.424097.png\n1311867204.468296 rgb/1311867204.468296.png 1311867204.454995 depth/1311867204.454995.png\n1311867204.500277 rgb/1311867204.500277.png 1311867204.487275 depth/1311867204.487275.png\n1311867204.532479 rgb/1311867204.532479.png 1311867204.523722 depth/1311867204.523722.png\n1311867204.568211 rgb/1311867204.568211.png 1311867204.558186 depth/1311867204.558186.png\n1311867204.600264 rgb/1311867204.600264.png 1311867204.587847 depth/1311867204.587847.png\n1311867204.632418 rgb/1311867204.632418.png 1311867204.624153 depth/1311867204.624153.png\n1311867204.668452 rgb/1311867204.668452.png 1311867204.654182 depth/1311867204.654182.png\n1311867204.700261 rgb/1311867204.700261.png 1311867204.687154 depth/1311867204.687154.png\n1311867204.732293 rgb/1311867204.732293.png 1311867204.722569 depth/1311867204.722569.png\n1311867204.768312 rgb/1311867204.768312.png 1311867204.753951 depth/1311867204.753951.png\n1311867204.800434 rgb/1311867204.800434.png 1311867204.787872 depth/1311867204.787872.png\n1311867204.832496 rgb/1311867204.832496.png 1311867204.822720 depth/1311867204.822720.png\n1311867204.868246 rgb/1311867204.868246.png 1311867204.854267 depth/1311867204.854267.png\n1311867204.900224 rgb/1311867204.900224.png 1311867204.886496 depth/1311867204.886496.png\n1311867204.936363 rgb/1311867204.936363.png 1311867204.922022 depth/1311867204.922022.png\n1311867204.968219 rgb/1311867204.968219.png 1311867204.954292 depth/1311867204.954292.png\n1311867205.000335 rgb/1311867205.000335.png 1311867204.986600 depth/1311867204.986600.png\n1311867205.036326 rgb/1311867205.036326.png 1311867205.022724 depth/1311867205.022724.png\n1311867205.068637 rgb/1311867205.068637.png 1311867205.055081 depth/1311867205.055081.png\n1311867205.100765 rgb/1311867205.100765.png 1311867205.088100 depth/1311867205.088100.png\n1311867205.136301 rgb/1311867205.136301.png 1311867205.123245 depth/1311867205.123245.png\n1311867205.168290 rgb/1311867205.168290.png 1311867205.154532 depth/1311867205.154532.png\n1311867205.200371 rgb/1311867205.200371.png 1311867205.186351 depth/1311867205.186351.png\n1311867205.236444 rgb/1311867205.236444.png 1311867205.222313 depth/1311867205.222313.png\n1311867205.268392 rgb/1311867205.268392.png 1311867205.254185 depth/1311867205.254185.png\n1311867205.300458 rgb/1311867205.300458.png 1311867205.288050 depth/1311867205.288050.png\n1311867205.336288 rgb/1311867205.336288.png 1311867205.321888 depth/1311867205.321888.png\n1311867205.368439 rgb/1311867205.368439.png 1311867205.354290 depth/1311867205.354290.png\n1311867205.400476 rgb/1311867205.400476.png 1311867205.386278 depth/1311867205.386278.png\n1311867205.436290 rgb/1311867205.436290.png 1311867205.422565 depth/1311867205.422565.png\n1311867205.468361 rgb/1311867205.468361.png 1311867205.454042 depth/1311867205.454042.png\n1311867205.500259 rgb/1311867205.500259.png 1311867205.486512 depth/1311867205.486512.png\n1311867205.536285 rgb/1311867205.536285.png 1311867205.523034 depth/1311867205.523034.png\n1311867205.568369 rgb/1311867205.568369.png 1311867205.554290 depth/1311867205.554290.png\n1311867205.600318 rgb/1311867205.600318.png 1311867205.586684 depth/1311867205.586684.png\n1311867205.636378 rgb/1311867205.636378.png 1311867205.622618 depth/1311867205.622618.png\n1311867205.668640 rgb/1311867205.668640.png 1311867205.655598 depth/1311867205.655598.png\n1311867205.700293 rgb/1311867205.700293.png 1311867205.690296 depth/1311867205.690296.png\n1311867205.736482 rgb/1311867205.736482.png 1311867205.722206 depth/1311867205.722206.png\n1311867205.768331 rgb/1311867205.768331.png 1311867205.754835 depth/1311867205.754835.png\n1311867205.800294 rgb/1311867205.800294.png 1311867205.790638 depth/1311867205.790638.png\n1311867205.836370 rgb/1311867205.836370.png 1311867205.823211 depth/1311867205.823211.png\n1311867205.868513 rgb/1311867205.868513.png 1311867205.855476 depth/1311867205.855476.png\n1311867205.900317 rgb/1311867205.900317.png 1311867205.890588 depth/1311867205.890588.png\n1311867205.936313 rgb/1311867205.936313.png 1311867205.922302 depth/1311867205.922302.png\n1311867205.968515 rgb/1311867205.968515.png 1311867205.954494 depth/1311867205.954494.png\n1311867206.000654 rgb/1311867206.000654.png 1311867205.990585 depth/1311867205.990585.png\n1311867206.036736 rgb/1311867206.036736.png 1311867206.025985 depth/1311867206.025985.png\n1311867206.068413 rgb/1311867206.068413.png 1311867206.060425 depth/1311867206.060425.png\n1311867206.100418 rgb/1311867206.100418.png 1311867206.090329 depth/1311867206.090329.png\n1311867206.136422 rgb/1311867206.136422.png 1311867206.122754 depth/1311867206.122754.png\n1311867206.168280 rgb/1311867206.168280.png 1311867206.154613 depth/1311867206.154613.png\n1311867206.200431 rgb/1311867206.200431.png 1311867206.190380 depth/1311867206.190380.png\n1311867206.236354 rgb/1311867206.236354.png 1311867206.223956 depth/1311867206.223956.png\n1311867206.268562 rgb/1311867206.268562.png 1311867206.255358 depth/1311867206.255358.png\n1311867206.300429 rgb/1311867206.300429.png 1311867206.290477 depth/1311867206.290477.png\n1311867206.336618 rgb/1311867206.336618.png 1311867206.322204 depth/1311867206.322204.png\n1311867206.368476 rgb/1311867206.368476.png 1311867206.354253 depth/1311867206.354253.png\n1311867206.400411 rgb/1311867206.400411.png 1311867206.390007 depth/1311867206.390007.png\n1311867206.436540 rgb/1311867206.436540.png 1311867206.422026 depth/1311867206.422026.png\n1311867206.468475 rgb/1311867206.468475.png 1311867206.454231 depth/1311867206.454231.png\n1311867206.500567 rgb/1311867206.500567.png 1311867206.490538 depth/1311867206.490538.png\n1311867206.536578 rgb/1311867206.536578.png 1311867206.525033 depth/1311867206.525033.png\n1311867206.568318 rgb/1311867206.568318.png 1311867206.553930 depth/1311867206.553930.png\n1311867206.600453 rgb/1311867206.600453.png 1311867206.592113 depth/1311867206.592113.png\n1311867206.636480 rgb/1311867206.636480.png 1311867206.622636 depth/1311867206.622636.png\n1311867206.668513 rgb/1311867206.668513.png 1311867206.656675 depth/1311867206.656675.png\n1311867206.700560 rgb/1311867206.700560.png 1311867206.694521 depth/1311867206.694521.png\n1311867206.736376 rgb/1311867206.736376.png 1311867206.724848 depth/1311867206.724848.png\n1311867206.768348 rgb/1311867206.768348.png 1311867206.758797 depth/1311867206.758797.png\n1311867206.800520 rgb/1311867206.800520.png 1311867206.790284 depth/1311867206.790284.png\n1311867206.836416 rgb/1311867206.836416.png 1311867206.822977 depth/1311867206.822977.png\n1311867206.868563 rgb/1311867206.868563.png 1311867206.860545 depth/1311867206.860545.png\n1311867206.900569 rgb/1311867206.900569.png 1311867206.890777 depth/1311867206.890777.png\n1311867206.936441 rgb/1311867206.936441.png 1311867206.922502 depth/1311867206.922502.png\n1311867206.968607 rgb/1311867206.968607.png 1311867206.959248 depth/1311867206.959248.png\n1311867207.000644 rgb/1311867207.000644.png 1311867206.994868 depth/1311867206.994868.png\n1311867207.036586 rgb/1311867207.036586.png 1311867207.024755 depth/1311867207.024755.png\n1311867207.068407 rgb/1311867207.068407.png 1311867207.059726 depth/1311867207.059726.png\n1311867207.100546 rgb/1311867207.100546.png 1311867207.094280 depth/1311867207.094280.png\n1311867207.136473 rgb/1311867207.136473.png 1311867207.122914 depth/1311867207.122914.png\n1311867207.168707 rgb/1311867207.168707.png 1311867207.158355 depth/1311867207.158355.png\n1311867207.200654 rgb/1311867207.200654.png 1311867207.190492 depth/1311867207.190492.png\n1311867207.236587 rgb/1311867207.236587.png 1311867207.222618 depth/1311867207.222618.png\n1311867207.268617 rgb/1311867207.268617.png 1311867207.260483 depth/1311867207.260483.png\n1311867207.300500 rgb/1311867207.300500.png 1311867207.292690 depth/1311867207.292690.png\n1311867207.336652 rgb/1311867207.336652.png 1311867207.323524 depth/1311867207.323524.png\n1311867207.368579 rgb/1311867207.368579.png 1311867207.359748 depth/1311867207.359748.png\n1311867207.400698 rgb/1311867207.400698.png 1311867207.390131 depth/1311867207.390131.png\n1311867207.436580 rgb/1311867207.436580.png 1311867207.422784 depth/1311867207.422784.png\n1311867207.468647 rgb/1311867207.468647.png 1311867207.458679 depth/1311867207.458679.png\n1311867207.500601 rgb/1311867207.500601.png 1311867207.492764 depth/1311867207.492764.png\n1311867207.536508 rgb/1311867207.536508.png 1311867207.523730 depth/1311867207.523730.png\n1311867207.568706 rgb/1311867207.568706.png 1311867207.559841 depth/1311867207.559841.png\n1311867207.600587 rgb/1311867207.600587.png 1311867207.594480 depth/1311867207.594480.png\n1311867207.636491 rgb/1311867207.636491.png 1311867207.625922 depth/1311867207.625922.png\n1311867207.668773 rgb/1311867207.668773.png 1311867207.659294 depth/1311867207.659294.png\n1311867207.700562 rgb/1311867207.700562.png 1311867207.692309 depth/1311867207.692309.png\n1311867207.736501 rgb/1311867207.736501.png 1311867207.723864 depth/1311867207.723864.png\n1311867207.768609 rgb/1311867207.768609.png 1311867207.758805 depth/1311867207.758805.png\n1311867207.800991 rgb/1311867207.800991.png 1311867207.792192 depth/1311867207.792192.png\n1311867207.836554 rgb/1311867207.836554.png 1311867207.823776 depth/1311867207.823776.png\n1311867207.868773 rgb/1311867207.868773.png 1311867207.860848 depth/1311867207.860848.png\n1311867207.900900 rgb/1311867207.900900.png 1311867207.893709 depth/1311867207.893709.png\n1311867207.936534 rgb/1311867207.936534.png 1311867207.924414 depth/1311867207.924414.png\n1311867207.968490 rgb/1311867207.968490.png 1311867207.961497 depth/1311867207.961497.png\n1311867208.000665 rgb/1311867208.000665.png 1311867207.991413 depth/1311867207.991413.png\n1311867208.036765 rgb/1311867208.036765.png 1311867208.024850 depth/1311867208.024850.png\n1311867208.069925 rgb/1311867208.069925.png 1311867208.061850 depth/1311867208.061850.png\n1311867208.101134 rgb/1311867208.101134.png 1311867208.092462 depth/1311867208.092462.png\n1311867208.136633 rgb/1311867208.136633.png 1311867208.127656 depth/1311867208.127656.png\n1311867208.168683 rgb/1311867208.168683.png 1311867208.159607 depth/1311867208.159607.png\n1311867208.200521 rgb/1311867208.200521.png 1311867208.190501 depth/1311867208.190501.png\n1311867208.236561 rgb/1311867208.236561.png 1311867208.228085 depth/1311867208.228085.png\n1311867208.268440 rgb/1311867208.268440.png 1311867208.258179 depth/1311867208.258179.png\n1311867208.300597 rgb/1311867208.300597.png 1311867208.290199 depth/1311867208.290199.png\n1311867208.336528 rgb/1311867208.336528.png 1311867208.327021 depth/1311867208.327021.png\n1311867208.368511 rgb/1311867208.368511.png 1311867208.358097 depth/1311867208.358097.png\n1311867208.400592 rgb/1311867208.400592.png 1311867208.391056 depth/1311867208.391056.png\n1311867208.436460 rgb/1311867208.436460.png 1311867208.426023 depth/1311867208.426023.png\n1311867208.468664 rgb/1311867208.468664.png 1311867208.457742 depth/1311867208.457742.png\n1311867208.500564 rgb/1311867208.500564.png 1311867208.490765 depth/1311867208.490765.png\n1311867208.536522 rgb/1311867208.536522.png 1311867208.525741 depth/1311867208.525741.png\n1311867208.568644 rgb/1311867208.568644.png 1311867208.558380 depth/1311867208.558380.png\n1311867208.600595 rgb/1311867208.600595.png 1311867208.590450 depth/1311867208.590450.png\n1311867208.636445 rgb/1311867208.636445.png 1311867208.625978 depth/1311867208.625978.png\n1311867208.668488 rgb/1311867208.668488.png 1311867208.658208 depth/1311867208.658208.png\n1311867208.700606 rgb/1311867208.700606.png 1311867208.691030 depth/1311867208.691030.png\n1311867208.736710 rgb/1311867208.736710.png 1311867208.726226 depth/1311867208.726226.png\n1311867208.768807 rgb/1311867208.768807.png 1311867208.759101 depth/1311867208.759101.png\n1311867208.800641 rgb/1311867208.800641.png 1311867208.790975 depth/1311867208.790975.png\n1311867208.836883 rgb/1311867208.836883.png 1311867208.825993 depth/1311867208.825993.png\n1311867208.868491 rgb/1311867208.868491.png 1311867208.858819 depth/1311867208.858819.png\n1311867208.900811 rgb/1311867208.900811.png 1311867208.891626 depth/1311867208.891626.png\n1311867208.936516 rgb/1311867208.936516.png 1311867208.927512 depth/1311867208.927512.png\n1311867208.968732 rgb/1311867208.968732.png 1311867208.957776 depth/1311867208.957776.png\n1311867209.000767 rgb/1311867209.000767.png 1311867208.991164 depth/1311867208.991164.png\n1311867209.036589 rgb/1311867209.036589.png 1311867209.027078 depth/1311867209.027078.png\n1311867209.068848 rgb/1311867209.068848.png 1311867209.057957 depth/1311867209.057957.png\n1311867209.100837 rgb/1311867209.100837.png 1311867209.090698 depth/1311867209.090698.png\n1311867209.145248 rgb/1311867209.145248.png 1311867209.126078 depth/1311867209.126078.png\n1311867209.168676 rgb/1311867209.168676.png 1311867209.160062 depth/1311867209.160062.png\n1311867209.200608 rgb/1311867209.200608.png 1311867209.191784 depth/1311867209.191784.png\n1311867209.236579 rgb/1311867209.236579.png 1311867209.225953 depth/1311867209.225953.png\n1311867209.268677 rgb/1311867209.268677.png 1311867209.258006 depth/1311867209.258006.png\n1311867209.300548 rgb/1311867209.300548.png 1311867209.290313 depth/1311867209.290313.png\n1311867209.336608 rgb/1311867209.336608.png 1311867209.327422 depth/1311867209.327422.png\n1311867209.368685 rgb/1311867209.368685.png 1311867209.358104 depth/1311867209.358104.png\n1311867209.400674 rgb/1311867209.400674.png 1311867209.393797 depth/1311867209.393797.png\n1311867209.436604 rgb/1311867209.436604.png 1311867209.425815 depth/1311867209.425815.png\n1311867209.468504 rgb/1311867209.468504.png 1311867209.458133 depth/1311867209.458133.png\n1311867209.501113 rgb/1311867209.501113.png 1311867209.494065 depth/1311867209.494065.png\n1311867209.536902 rgb/1311867209.536902.png 1311867209.525873 depth/1311867209.525873.png\n1311867209.568689 rgb/1311867209.568689.png 1311867209.558070 depth/1311867209.558070.png\n1311867209.600759 rgb/1311867209.600759.png 1311867209.593954 depth/1311867209.593954.png\n1311867209.636594 rgb/1311867209.636594.png 1311867209.626279 depth/1311867209.626279.png\n1311867209.668570 rgb/1311867209.668570.png 1311867209.658202 depth/1311867209.658202.png\n1311867209.701272 rgb/1311867209.701272.png 1311867209.696702 depth/1311867209.696702.png\n1311867209.736573 rgb/1311867209.736573.png 1311867209.726264 depth/1311867209.726264.png\n1311867209.768624 rgb/1311867209.768624.png 1311867209.758346 depth/1311867209.758346.png\n1311867209.801498 rgb/1311867209.801498.png 1311867209.795932 depth/1311867209.795932.png\n1311867209.836574 rgb/1311867209.836574.png 1311867209.826242 depth/1311867209.826242.png\n1311867209.868553 rgb/1311867209.868553.png 1311867209.858896 depth/1311867209.858896.png\n1311867209.900669 rgb/1311867209.900669.png 1311867209.894697 depth/1311867209.894697.png\n1311867209.936544 rgb/1311867209.936544.png 1311867209.926845 depth/1311867209.926845.png\n1311867209.968938 rgb/1311867209.968938.png 1311867209.958821 depth/1311867209.958821.png\n1311867210.000704 rgb/1311867210.000704.png 1311867209.994254 depth/1311867209.994254.png\n1311867210.036683 rgb/1311867210.036683.png 1311867210.026106 depth/1311867210.026106.png\n1311867210.068816 rgb/1311867210.068816.png 1311867210.060359 depth/1311867210.060359.png\n1311867210.100607 rgb/1311867210.100607.png 1311867210.094248 depth/1311867210.094248.png\n1311867210.136711 rgb/1311867210.136711.png 1311867210.128034 depth/1311867210.128034.png\n1311867210.168673 rgb/1311867210.168673.png 1311867210.157824 depth/1311867210.157824.png\n1311867210.200662 rgb/1311867210.200662.png 1311867210.194321 depth/1311867210.194321.png\n1311867210.236614 rgb/1311867210.236614.png 1311867210.225813 depth/1311867210.225813.png\n1311867210.268764 rgb/1311867210.268764.png 1311867210.257977 depth/1311867210.257977.png\n1311867210.300692 rgb/1311867210.300692.png 1311867210.295399 depth/1311867210.295399.png\n1311867210.336672 rgb/1311867210.336672.png 1311867210.327137 depth/1311867210.327137.png\n1311867210.368993 rgb/1311867210.368993.png 1311867210.358242 depth/1311867210.358242.png\n1311867210.400741 rgb/1311867210.400741.png 1311867210.393792 depth/1311867210.393792.png\n1311867210.436672 rgb/1311867210.436672.png 1311867210.426004 depth/1311867210.426004.png\n1311867210.469063 rgb/1311867210.469063.png 1311867210.458171 depth/1311867210.458171.png\n1311867210.500649 rgb/1311867210.500649.png 1311867210.494351 depth/1311867210.494351.png\n1311867210.536682 rgb/1311867210.536682.png 1311867210.526130 depth/1311867210.526130.png\n1311867210.569047 rgb/1311867210.569047.png 1311867210.563473 depth/1311867210.563473.png\n1311867210.600859 rgb/1311867210.600859.png 1311867210.594387 depth/1311867210.594387.png\n1311867210.636787 rgb/1311867210.636787.png 1311867210.626021 depth/1311867210.626021.png\n1311867210.673847 rgb/1311867210.673847.png 1311867210.667571 depth/1311867210.667571.png\n1311867210.700721 rgb/1311867210.700721.png 1311867210.695228 depth/1311867210.695228.png\n1311867210.736657 rgb/1311867210.736657.png 1311867210.726090 depth/1311867210.726090.png\n1311867210.769036 rgb/1311867210.769036.png 1311867210.762092 depth/1311867210.762092.png\n1311867210.800700 rgb/1311867210.800700.png 1311867210.794349 depth/1311867210.794349.png\n1311867210.836863 rgb/1311867210.836863.png 1311867210.826326 depth/1311867210.826326.png\n1311867210.868831 rgb/1311867210.868831.png 1311867210.862398 depth/1311867210.862398.png\n1311867210.900724 rgb/1311867210.900724.png 1311867210.894228 depth/1311867210.894228.png\n1311867210.936751 rgb/1311867210.936751.png 1311867210.928831 depth/1311867210.928831.png\n1311867210.969224 rgb/1311867210.969224.png 1311867210.965348 depth/1311867210.965348.png\n1311867211.001198 rgb/1311867211.001198.png 1311867210.994558 depth/1311867210.994558.png\n1311867211.036754 rgb/1311867211.036754.png 1311867211.026350 depth/1311867211.026350.png\n1311867211.069171 rgb/1311867211.069171.png 1311867211.065157 depth/1311867211.065157.png\n1311867211.101339 rgb/1311867211.101339.png 1311867211.094082 depth/1311867211.094082.png\n1311867211.136879 rgb/1311867211.136879.png 1311867211.126688 depth/1311867211.126688.png\n1311867211.169535 rgb/1311867211.169535.png 1311867211.164699 depth/1311867211.164699.png\n1311867211.200759 rgb/1311867211.200759.png 1311867211.194663 depth/1311867211.194663.png\n1311867211.236938 rgb/1311867211.236938.png 1311867211.227021 depth/1311867211.227021.png\n1311867211.268944 rgb/1311867211.268944.png 1311867211.264560 depth/1311867211.264560.png\n1311867211.301073 rgb/1311867211.301073.png 1311867211.295310 depth/1311867211.295310.png\n1311867211.336815 rgb/1311867211.336815.png 1311867211.326295 depth/1311867211.326295.png\n1311867211.368899 rgb/1311867211.368899.png 1311867211.365329 depth/1311867211.365329.png\n1311867211.401155 rgb/1311867211.401155.png 1311867211.394902 depth/1311867211.394902.png\n1311867211.436783 rgb/1311867211.436783.png 1311867211.429568 depth/1311867211.429568.png\n1311867211.468760 rgb/1311867211.468760.png 1311867211.464506 depth/1311867211.464506.png\n1311867211.500750 rgb/1311867211.500750.png 1311867211.494283 depth/1311867211.494283.png\n1311867211.536921 rgb/1311867211.536921.png 1311867211.527957 depth/1311867211.527957.png\n1311867211.569353 rgb/1311867211.569353.png 1311867211.564670 depth/1311867211.564670.png\n1311867211.600936 rgb/1311867211.600936.png 1311867211.596759 depth/1311867211.596759.png\n1311867211.636776 rgb/1311867211.636776.png 1311867211.626943 depth/1311867211.626943.png\n1311867211.669417 rgb/1311867211.669417.png 1311867211.662028 depth/1311867211.662028.png\n1311867211.700795 rgb/1311867211.700795.png 1311867211.694435 depth/1311867211.694435.png\n1311867211.736761 rgb/1311867211.736761.png 1311867211.726757 depth/1311867211.726757.png\n1311867211.769891 rgb/1311867211.769891.png 1311867211.764210 depth/1311867211.764210.png\n1311867211.801052 rgb/1311867211.801052.png 1311867211.794816 depth/1311867211.794816.png\n1311867211.838297 rgb/1311867211.838297.png 1311867211.833727 depth/1311867211.833727.png\n1311867211.868798 rgb/1311867211.868798.png 1311867211.863093 depth/1311867211.863093.png\n1311867211.901152 rgb/1311867211.901152.png 1311867211.896769 depth/1311867211.896769.png\n1311867211.937348 rgb/1311867211.937348.png 1311867211.932430 depth/1311867211.932430.png\n1311867211.971087 rgb/1311867211.971087.png 1311867211.965324 depth/1311867211.965324.png\n1311867212.001054 rgb/1311867212.001054.png 1311867211.997286 depth/1311867211.997286.png\n1311867212.037396 rgb/1311867212.037396.png 1311867212.031766 depth/1311867212.031766.png\n1311867212.068925 rgb/1311867212.068925.png 1311867212.062152 depth/1311867212.062152.png\n1311867212.100836 rgb/1311867212.100836.png 1311867212.095455 depth/1311867212.095455.png\n1311867212.137104 rgb/1311867212.137104.png 1311867212.133103 depth/1311867212.133103.png\n1311867212.168899 rgb/1311867212.168899.png 1311867212.166849 depth/1311867212.166849.png\n1311867212.201292 rgb/1311867212.201292.png 1311867212.194507 depth/1311867212.194507.png\n1311867212.236828 rgb/1311867212.236828.png 1311867212.230176 depth/1311867212.230176.png\n1311867212.269660 rgb/1311867212.269660.png 1311867212.264719 depth/1311867212.264719.png\n1311867212.300798 rgb/1311867212.300798.png 1311867212.294482 depth/1311867212.294482.png\n1311867212.336980 rgb/1311867212.336980.png 1311867212.332643 depth/1311867212.332643.png\n1311867212.369121 rgb/1311867212.369121.png 1311867212.365364 depth/1311867212.365364.png\n1311867212.400874 rgb/1311867212.400874.png 1311867212.395551 depth/1311867212.395551.png\n1311867212.437295 rgb/1311867212.437295.png 1311867212.432952 depth/1311867212.432952.png\n1311867212.468814 rgb/1311867212.468814.png 1311867212.462264 depth/1311867212.462264.png\n1311867212.500920 rgb/1311867212.500920.png 1311867212.494430 depth/1311867212.494430.png\n1311867212.536991 rgb/1311867212.536991.png 1311867212.530027 depth/1311867212.530027.png\n1311867212.568780 rgb/1311867212.568780.png 1311867212.562597 depth/1311867212.562597.png\n1311867212.600775 rgb/1311867212.600775.png 1311867212.594836 depth/1311867212.594836.png\n1311867212.636951 rgb/1311867212.636951.png 1311867212.632392 depth/1311867212.632392.png\n1311867212.668874 rgb/1311867212.668874.png 1311867212.662983 depth/1311867212.662983.png\n1311867212.701018 rgb/1311867212.701018.png 1311867212.694415 depth/1311867212.694415.png\n1311867212.736989 rgb/1311867212.736989.png 1311867212.732322 depth/1311867212.732322.png\n1311867212.768959 rgb/1311867212.768959.png 1311867212.761895 depth/1311867212.761895.png\n1311867212.800808 rgb/1311867212.800808.png 1311867212.795161 depth/1311867212.795161.png\n1311867212.837870 rgb/1311867212.837870.png 1311867212.830377 depth/1311867212.830377.png\n1311867212.869033 rgb/1311867212.869033.png 1311867212.862524 depth/1311867212.862524.png\n1311867212.900811 rgb/1311867212.900811.png 1311867212.894180 depth/1311867212.894180.png\n1311867212.936948 rgb/1311867212.936948.png 1311867212.930659 depth/1311867212.930659.png\n1311867212.969087 rgb/1311867212.969087.png 1311867212.962158 depth/1311867212.962158.png\n1311867213.001064 rgb/1311867213.001064.png 1311867212.997198 depth/1311867212.997198.png\n1311867213.036927 rgb/1311867213.036927.png 1311867213.030556 depth/1311867213.030556.png\n1311867213.069051 rgb/1311867213.069051.png 1311867213.062233 depth/1311867213.062233.png\n1311867213.101068 rgb/1311867213.101068.png 1311867213.098531 depth/1311867213.098531.png\n1311867213.137000 rgb/1311867213.137000.png 1311867213.132167 depth/1311867213.132167.png\n1311867213.169165 rgb/1311867213.169165.png 1311867213.164233 depth/1311867213.164233.png\n1311867213.201431 rgb/1311867213.201431.png 1311867213.198165 depth/1311867213.198165.png\n1311867213.236857 rgb/1311867213.236857.png 1311867213.230398 depth/1311867213.230398.png\n1311867213.269223 rgb/1311867213.269223.png 1311867213.262134 depth/1311867213.262134.png\n1311867213.301416 rgb/1311867213.301416.png 1311867213.298364 depth/1311867213.298364.png\n1311867213.336896 rgb/1311867213.336896.png 1311867213.331297 depth/1311867213.331297.png\n1311867213.369001 rgb/1311867213.369001.png 1311867213.362207 depth/1311867213.362207.png\n1311867213.401378 rgb/1311867213.401378.png 1311867213.398062 depth/1311867213.398062.png\n1311867213.437193 rgb/1311867213.437193.png 1311867213.430396 depth/1311867213.430396.png\n1311867213.469040 rgb/1311867213.469040.png 1311867213.462063 depth/1311867213.462063.png\n1311867213.500997 rgb/1311867213.500997.png 1311867213.498139 depth/1311867213.498139.png\n1311867213.536881 rgb/1311867213.536881.png 1311867213.531834 depth/1311867213.531834.png\n1311867213.569042 rgb/1311867213.569042.png 1311867213.562132 depth/1311867213.562132.png\n1311867213.601011 rgb/1311867213.601011.png 1311867213.598958 depth/1311867213.598958.png\n1311867213.636923 rgb/1311867213.636923.png 1311867213.632776 depth/1311867213.632776.png\n1311867213.668995 rgb/1311867213.668995.png 1311867213.662325 depth/1311867213.662325.png\n1311867213.701300 rgb/1311867213.701300.png 1311867213.698727 depth/1311867213.698727.png\n1311867213.737146 rgb/1311867213.737146.png 1311867213.731280 depth/1311867213.731280.png\n1311867213.769090 rgb/1311867213.769090.png 1311867213.762316 depth/1311867213.762316.png\n1311867213.801664 rgb/1311867213.801664.png 1311867213.798497 depth/1311867213.798497.png\n1311867213.837348 rgb/1311867213.837348.png 1311867213.830353 depth/1311867213.830353.png\n1311867213.868914 rgb/1311867213.868914.png 1311867213.866938 depth/1311867213.866938.png\n1311867213.900969 rgb/1311867213.900969.png 1311867213.898875 depth/1311867213.898875.png\n1311867213.937067 rgb/1311867213.937067.png 1311867213.932459 depth/1311867213.932459.png\n1311867213.968920 rgb/1311867213.968920.png 1311867213.962551 depth/1311867213.962551.png\n1311867214.005161 rgb/1311867214.005161.png 1311867214.001499 depth/1311867214.001499.png\n1311867214.037101 rgb/1311867214.037101.png 1311867214.031655 depth/1311867214.031655.png\n1311867214.068910 rgb/1311867214.068910.png 1311867214.064003 depth/1311867214.064003.png\n1311867214.104861 rgb/1311867214.104861.png 1311867214.098475 depth/1311867214.098475.png\n1311867214.138206 rgb/1311867214.138206.png 1311867214.132699 depth/1311867214.132699.png\n1311867214.169647 rgb/1311867214.169647.png 1311867214.164380 depth/1311867214.164380.png\n1311867214.205217 rgb/1311867214.205217.png 1311867214.201302 depth/1311867214.201302.png\n1311867214.239878 rgb/1311867214.239878.png 1311867214.233843 depth/1311867214.233843.png\n1311867214.270552 rgb/1311867214.270552.png 1311867214.267490 depth/1311867214.267490.png\n1311867214.305762 rgb/1311867214.305762.png 1311867214.300472 depth/1311867214.300472.png\n1311867214.337669 rgb/1311867214.337669.png 1311867214.331055 depth/1311867214.331055.png\n1311867214.369049 rgb/1311867214.369049.png 1311867214.366367 depth/1311867214.366367.png\n1311867214.405033 rgb/1311867214.405033.png 1311867214.398003 depth/1311867214.398003.png\n1311867214.437364 rgb/1311867214.437364.png 1311867214.433221 depth/1311867214.433221.png\n1311867214.469778 rgb/1311867214.469778.png 1311867214.469818 depth/1311867214.469818.png\n1311867214.505939 rgb/1311867214.505939.png 1311867214.500862 depth/1311867214.500862.png\n1311867214.537369 rgb/1311867214.537369.png 1311867214.532909 depth/1311867214.532909.png\n1311867214.569142 rgb/1311867214.569142.png 1311867214.566238 depth/1311867214.566238.png\n1311867214.604864 rgb/1311867214.604864.png 1311867214.598216 depth/1311867214.598216.png\n1311867214.636989 rgb/1311867214.636989.png 1311867214.630473 depth/1311867214.630473.png\n1311867214.669101 rgb/1311867214.669101.png 1311867214.666559 depth/1311867214.666559.png\n1311867214.704890 rgb/1311867214.704890.png 1311867214.698562 depth/1311867214.698562.png\n1311867214.736964 rgb/1311867214.736964.png 1311867214.731080 depth/1311867214.731080.png\n1311867214.769506 rgb/1311867214.769506.png 1311867214.768292 depth/1311867214.768292.png\n1311867214.804993 rgb/1311867214.804993.png 1311867214.798063 depth/1311867214.798063.png\n1311867214.836918 rgb/1311867214.836918.png 1311867214.830227 depth/1311867214.830227.png\n1311867214.869998 rgb/1311867214.869998.png 1311867214.866509 depth/1311867214.866509.png\n1311867214.904984 rgb/1311867214.904984.png 1311867214.898785 depth/1311867214.898785.png\n1311867214.937253 rgb/1311867214.937253.png 1311867214.930825 depth/1311867214.930825.png\n1311867214.969304 rgb/1311867214.969304.png 1311867214.966350 depth/1311867214.966350.png\n1311867215.005064 rgb/1311867215.005064.png 1311867214.998091 depth/1311867214.998091.png\n1311867215.037107 rgb/1311867215.037107.png 1311867215.030535 depth/1311867215.030535.png\n1311867215.069291 rgb/1311867215.069291.png 1311867215.066838 depth/1311867215.066838.png\n1311867215.105004 rgb/1311867215.105004.png 1311867215.098625 depth/1311867215.098625.png\n1311867215.136914 rgb/1311867215.136914.png 1311867215.130449 depth/1311867215.130449.png\n1311867215.169446 rgb/1311867215.169446.png 1311867215.166475 depth/1311867215.166475.png\n1311867215.204946 rgb/1311867215.204946.png 1311867215.198166 depth/1311867215.198166.png\n1311867215.236951 rgb/1311867215.236951.png 1311867215.230539 depth/1311867215.230539.png\n1311867215.269082 rgb/1311867215.269082.png 1311867215.267247 depth/1311867215.267247.png\n1311867215.304957 rgb/1311867215.304957.png 1311867215.298450 depth/1311867215.298450.png\n1311867215.336962 rgb/1311867215.336962.png 1311867215.330815 depth/1311867215.330815.png\n1311867215.369184 rgb/1311867215.369184.png 1311867215.366868 depth/1311867215.366868.png\n1311867215.404952 rgb/1311867215.404952.png 1311867215.398538 depth/1311867215.398538.png\n1311867215.437035 rgb/1311867215.437035.png 1311867215.430540 depth/1311867215.430540.png\n1311867215.469090 rgb/1311867215.469090.png 1311867215.466565 depth/1311867215.466565.png\n1311867215.504980 rgb/1311867215.504980.png 1311867215.498574 depth/1311867215.498574.png\n1311867215.537123 rgb/1311867215.537123.png 1311867215.534556 depth/1311867215.534556.png\n1311867215.569034 rgb/1311867215.569034.png 1311867215.566537 depth/1311867215.566537.png\n1311867215.605085 rgb/1311867215.605085.png 1311867215.599212 depth/1311867215.599212.png\n1311867215.637055 rgb/1311867215.637055.png 1311867215.634636 depth/1311867215.634636.png\n1311867215.668922 rgb/1311867215.668922.png 1311867215.667807 depth/1311867215.667807.png\n1311867215.704951 rgb/1311867215.704951.png 1311867215.698918 depth/1311867215.698918.png\n1311867215.738883 rgb/1311867215.738883.png 1311867215.736307 depth/1311867215.736307.png\n1311867215.769199 rgb/1311867215.769199.png 1311867215.767234 depth/1311867215.767234.png\n1311867215.804883 rgb/1311867215.804883.png 1311867215.798475 depth/1311867215.798475.png\n1311867215.837335 rgb/1311867215.837335.png 1311867215.834626 depth/1311867215.834626.png\n1311867215.869167 rgb/1311867215.869167.png 1311867215.867785 depth/1311867215.867785.png\n1311867215.905276 rgb/1311867215.905276.png 1311867215.901509 depth/1311867215.901509.png\n1311867215.937088 rgb/1311867215.937088.png 1311867215.936341 depth/1311867215.936341.png\n1311867215.970287 rgb/1311867215.970287.png 1311867215.967170 depth/1311867215.967170.png\n1311867216.005079 rgb/1311867216.005079.png 1311867215.998861 depth/1311867215.998861.png\n1311867216.036968 rgb/1311867216.036968.png 1311867216.036000 depth/1311867216.036000.png\n1311867216.069483 rgb/1311867216.069483.png 1311867216.066615 depth/1311867216.066615.png\n1311867216.105043 rgb/1311867216.105043.png 1311867216.098439 depth/1311867216.098439.png\n1311867216.139295 rgb/1311867216.139295.png 1311867216.135610 depth/1311867216.135610.png\n1311867216.169209 rgb/1311867216.169209.png 1311867216.169219 depth/1311867216.169219.png\n1311867216.204961 rgb/1311867216.204961.png 1311867216.198337 depth/1311867216.198337.png\n1311867216.237023 rgb/1311867216.237023.png 1311867216.235626 depth/1311867216.235626.png\n1311867216.270663 rgb/1311867216.270663.png 1311867216.266688 depth/1311867216.266688.png\n1311867216.305048 rgb/1311867216.305048.png 1311867216.298872 depth/1311867216.298872.png\n1311867216.339542 rgb/1311867216.339542.png 1311867216.337480 depth/1311867216.337480.png\n1311867216.369469 rgb/1311867216.369469.png 1311867216.366949 depth/1311867216.366949.png\n1311867216.405512 rgb/1311867216.405512.png 1311867216.398915 depth/1311867216.398915.png\n1311867216.437341 rgb/1311867216.437341.png 1311867216.435030 depth/1311867216.435030.png\n1311867216.469753 rgb/1311867216.469753.png 1311867216.467146 depth/1311867216.467146.png\n1311867216.504980 rgb/1311867216.504980.png 1311867216.499518 depth/1311867216.499518.png\n1311867216.537226 rgb/1311867216.537226.png 1311867216.537110 depth/1311867216.537110.png\n1311867216.569333 rgb/1311867216.569333.png 1311867216.566721 depth/1311867216.566721.png\n1311867216.605032 rgb/1311867216.605032.png 1311867216.599049 depth/1311867216.599049.png\n1311867216.637314 rgb/1311867216.637314.png 1311867216.637349 depth/1311867216.637349.png\n1311867216.669119 rgb/1311867216.669119.png 1311867216.666770 depth/1311867216.666770.png\n1311867216.705236 rgb/1311867216.705236.png 1311867216.698460 depth/1311867216.698460.png\n1311867216.737208 rgb/1311867216.737208.png 1311867216.735234 depth/1311867216.735234.png\n1311867216.769195 rgb/1311867216.769195.png 1311867216.766676 depth/1311867216.766676.png\n1311867216.805002 rgb/1311867216.805002.png 1311867216.804141 depth/1311867216.804141.png\n1311867216.837963 rgb/1311867216.837963.png 1311867216.834647 depth/1311867216.834647.png\n1311867216.870340 rgb/1311867216.870340.png 1311867216.866658 depth/1311867216.866658.png\n1311867216.904959 rgb/1311867216.904959.png 1311867216.904330 depth/1311867216.904330.png\n1311867216.937407 rgb/1311867216.937407.png 1311867216.934638 depth/1311867216.934638.png\n1311867216.969173 rgb/1311867216.969173.png 1311867216.967064 depth/1311867216.967064.png\n1311867217.005327 rgb/1311867217.005327.png 1311867217.003467 depth/1311867217.003467.png\n1311867217.037311 rgb/1311867217.037311.png 1311867217.034613 depth/1311867217.034613.png\n1311867217.069129 rgb/1311867217.069129.png 1311867217.066936 depth/1311867217.066936.png\n1311867217.105258 rgb/1311867217.105258.png 1311867217.104641 depth/1311867217.104641.png\n1311867217.137085 rgb/1311867217.137085.png 1311867217.136313 depth/1311867217.136313.png\n1311867217.169189 rgb/1311867217.169189.png 1311867217.166641 depth/1311867217.166641.png\n1311867217.205792 rgb/1311867217.205792.png 1311867217.202562 depth/1311867217.202562.png\n1311867217.237168 rgb/1311867217.237168.png 1311867217.234561 depth/1311867217.234561.png\n1311867217.269228 rgb/1311867217.269228.png 1311867217.266687 depth/1311867217.266687.png\n1311867217.305164 rgb/1311867217.305164.png 1311867217.303071 depth/1311867217.303071.png\n1311867217.337405 rgb/1311867217.337405.png 1311867217.335057 depth/1311867217.335057.png\n1311867217.369597 rgb/1311867217.369597.png 1311867217.367254 depth/1311867217.367254.png\n1311867217.412045 rgb/1311867217.412045.png 1311867217.405199 depth/1311867217.405199.png\n1311867217.437282 rgb/1311867217.437282.png 1311867217.435256 depth/1311867217.435256.png\n1311867217.469419 rgb/1311867217.469419.png 1311867217.469430 depth/1311867217.469430.png\n1311867217.505032 rgb/1311867217.505032.png 1311867217.505043 depth/1311867217.505043.png\n1311867217.537068 rgb/1311867217.537068.png 1311867217.534680 depth/1311867217.534680.png\n1311867217.569154 rgb/1311867217.569154.png 1311867217.566950 depth/1311867217.566950.png\n1311867217.605054 rgb/1311867217.605054.png 1311867217.602982 depth/1311867217.602982.png\n1311867217.637099 rgb/1311867217.637099.png 1311867217.634689 depth/1311867217.634689.png\n1311867217.669100 rgb/1311867217.669100.png 1311867217.666971 depth/1311867217.666971.png\n1311867217.705063 rgb/1311867217.705063.png 1311867217.704535 depth/1311867217.704535.png\n1311867217.737154 rgb/1311867217.737154.png 1311867217.735349 depth/1311867217.735349.png\n1311867217.769488 rgb/1311867217.769488.png 1311867217.767069 depth/1311867217.767069.png\n1311867217.805184 rgb/1311867217.805184.png 1311867217.802824 depth/1311867217.802824.png\n1311867217.837227 rgb/1311867217.837227.png 1311867217.835056 depth/1311867217.835056.png\n1311867217.869085 rgb/1311867217.869085.png 1311867217.867660 depth/1311867217.867660.png\n1311867217.905635 rgb/1311867217.905635.png 1311867217.903143 depth/1311867217.903143.png\n1311867217.937258 rgb/1311867217.937258.png 1311867217.935124 depth/1311867217.935124.png\n1311867217.971093 rgb/1311867217.971093.png 1311867217.971100 depth/1311867217.971100.png\n1311867218.005224 rgb/1311867218.005224.png 1311867218.003978 depth/1311867218.003978.png\n1311867218.037144 rgb/1311867218.037144.png 1311867218.034727 depth/1311867218.034727.png\n1311867218.071085 rgb/1311867218.071085.png 1311867218.071095 depth/1311867218.071095.png\n1311867218.105098 rgb/1311867218.105098.png 1311867218.102904 depth/1311867218.102904.png\n1311867218.137118 rgb/1311867218.137118.png 1311867218.135394 depth/1311867218.135394.png\n1311867218.171201 rgb/1311867218.171201.png 1311867218.171209 depth/1311867218.171209.png\n1311867218.205035 rgb/1311867218.205035.png 1311867218.204112 depth/1311867218.204112.png\n1311867218.237244 rgb/1311867218.237244.png 1311867218.235236 depth/1311867218.235236.png\n1311867218.271553 rgb/1311867218.271553.png 1311867218.271564 depth/1311867218.271564.png\n1311867218.305133 rgb/1311867218.305133.png 1311867218.303010 depth/1311867218.303010.png\n1311867218.337365 rgb/1311867218.337365.png 1311867218.335330 depth/1311867218.335330.png\n1311867218.373471 rgb/1311867218.373471.png 1311867218.373477 depth/1311867218.373477.png\n1311867218.405269 rgb/1311867218.405269.png 1311867218.403041 depth/1311867218.403041.png\n1311867218.437232 rgb/1311867218.437232.png 1311867218.435479 depth/1311867218.435479.png\n1311867218.472952 rgb/1311867218.472952.png 1311867218.472975 depth/1311867218.472975.png\n1311867218.505117 rgb/1311867218.505117.png 1311867218.503413 depth/1311867218.503413.png\n1311867218.537273 rgb/1311867218.537273.png 1311867218.535025 depth/1311867218.535025.png\n1311867218.571458 rgb/1311867218.571458.png 1311867218.571476 depth/1311867218.571476.png\n1311867218.605932 rgb/1311867218.605932.png 1311867218.602762 depth/1311867218.602762.png\n1311867218.637202 rgb/1311867218.637202.png 1311867218.636531 depth/1311867218.636531.png\n1311867218.671051 rgb/1311867218.671051.png 1311867218.671082 depth/1311867218.671082.png\n1311867218.705900 rgb/1311867218.705900.png 1311867218.702733 depth/1311867218.702733.png\n1311867218.737849 rgb/1311867218.737849.png 1311867218.735286 depth/1311867218.735286.png\n1311867218.771585 rgb/1311867218.771585.png 1311867218.771590 depth/1311867218.771590.png\n1311867218.805242 rgb/1311867218.805242.png 1311867218.802779 depth/1311867218.802779.png\n1311867218.837996 rgb/1311867218.837996.png 1311867218.834796 depth/1311867218.834796.png\n1311867218.872727 rgb/1311867218.872727.png 1311867218.872734 depth/1311867218.872734.png\n1311867218.905486 rgb/1311867218.905486.png 1311867218.902682 depth/1311867218.902682.png\n1311867218.937220 rgb/1311867218.937220.png 1311867218.935555 depth/1311867218.935555.png\n1311867218.973161 rgb/1311867218.973161.png 1311867218.973168 depth/1311867218.973168.png\n1311867219.005183 rgb/1311867219.005183.png 1311867219.003058 depth/1311867219.003058.png\n1311867219.037124 rgb/1311867219.037124.png 1311867219.035078 depth/1311867219.035078.png\n1311867219.073837 rgb/1311867219.073837.png 1311867219.073843 depth/1311867219.073843.png\n1311867219.105080 rgb/1311867219.105080.png 1311867219.102872 depth/1311867219.102872.png\n1311867219.138326 rgb/1311867219.138326.png 1311867219.135339 depth/1311867219.135339.png\n1311867219.170841 rgb/1311867219.170841.png 1311867219.170846 depth/1311867219.170846.png\n1311867219.205245 rgb/1311867219.205245.png 1311867219.202940 depth/1311867219.202940.png\n1311867219.239134 rgb/1311867219.239134.png 1311867219.239013 depth/1311867219.239013.png\n1311867219.270902 rgb/1311867219.270902.png 1311867219.270906 depth/1311867219.270906.png\n1311867219.305243 rgb/1311867219.305243.png 1311867219.303487 depth/1311867219.303487.png\n1311867219.340155 rgb/1311867219.340155.png 1311867219.340160 depth/1311867219.340160.png\n1311867219.371495 rgb/1311867219.371495.png 1311867219.371505 depth/1311867219.371505.png\n1311867219.405197 rgb/1311867219.405197.png 1311867219.403433 depth/1311867219.403433.png\n1311867219.439479 rgb/1311867219.439479.png 1311867219.439486 depth/1311867219.439486.png\n1311867219.471709 rgb/1311867219.471709.png 1311867219.471730 depth/1311867219.471730.png\n1311867219.505156 rgb/1311867219.505156.png 1311867219.503311 depth/1311867219.503311.png\n1311867219.539180 rgb/1311867219.539180.png 1311867219.539195 depth/1311867219.539195.png\n1311867219.574333 rgb/1311867219.574333.png 1311867219.574347 depth/1311867219.574347.png\n1311867219.608604 rgb/1311867219.608604.png 1311867219.608626 depth/1311867219.608626.png\n1311867219.642360 rgb/1311867219.642360.png 1311867219.642502 depth/1311867219.642502.png\n1311867219.671103 rgb/1311867219.671103.png 1311867219.671117 depth/1311867219.671117.png\n1311867219.705287 rgb/1311867219.705287.png 1311867219.702987 depth/1311867219.702987.png\n1311867219.739499 rgb/1311867219.739499.png 1311867219.739518 depth/1311867219.739518.png\n1311867219.773963 rgb/1311867219.773963.png 1311867219.777211 depth/1311867219.777211.png\n1311867219.805177 rgb/1311867219.805177.png 1311867219.803964 depth/1311867219.803964.png\n1311867219.839721 rgb/1311867219.839721.png 1311867219.839734 depth/1311867219.839734.png\n1311867219.875308 rgb/1311867219.875308.png 1311867219.875322 depth/1311867219.875322.png\n1311867219.910839 rgb/1311867219.910839.png 1311867219.907134 depth/1311867219.907134.png\n1311867219.941763 rgb/1311867219.941763.png 1311867219.941782 depth/1311867219.941782.png\n1311867219.973219 rgb/1311867219.973219.png 1311867219.973230 depth/1311867219.973230.png\n1311867220.006868 rgb/1311867220.006868.png 1311867220.006463 depth/1311867220.006463.png\n1311867220.042194 rgb/1311867220.042194.png 1311867220.042243 depth/1311867220.042243.png\n1311867220.074365 rgb/1311867220.074365.png 1311867220.074382 depth/1311867220.074382.png\n1311867220.105276 rgb/1311867220.105276.png 1311867220.103671 depth/1311867220.103671.png\n1311867220.142093 rgb/1311867220.142093.png 1311867220.142123 depth/1311867220.142123.png\n1311867220.171409 rgb/1311867220.171409.png 1311867220.171473 depth/1311867220.171473.png\n1311867220.206177 rgb/1311867220.206177.png 1311867220.206199 depth/1311867220.206199.png\n1311867220.242193 rgb/1311867220.242193.png 1311867220.242225 depth/1311867220.242225.png\n1311867220.274111 rgb/1311867220.274111.png 1311867220.274128 depth/1311867220.274128.png\n1311867220.306449 rgb/1311867220.306449.png 1311867220.306458 depth/1311867220.306458.png\n1311867220.342053 rgb/1311867220.342053.png 1311867220.342100 depth/1311867220.342100.png\n1311867220.371471 rgb/1311867220.371471.png 1311867220.371487 depth/1311867220.371487.png\n1311867220.406370 rgb/1311867220.406370.png 1311867220.406380 depth/1311867220.406380.png\n1311867220.440877 rgb/1311867220.440877.png 1311867220.440884 depth/1311867220.440884.png\n1311867220.472868 rgb/1311867220.472868.png 1311867220.472875 depth/1311867220.472875.png\n1311867220.509080 rgb/1311867220.509080.png 1311867220.509106 depth/1311867220.509106.png\n1311867220.541975 rgb/1311867220.541975.png 1311867220.541985 depth/1311867220.541985.png\n1311867220.571621 rgb/1311867220.571621.png 1311867220.571640 depth/1311867220.571640.png\n1311867220.610419 rgb/1311867220.610419.png 1311867220.610425 depth/1311867220.610425.png\n1311867220.639667 rgb/1311867220.639667.png 1311867220.641550 depth/1311867220.641550.png\n1311867220.671279 rgb/1311867220.671279.png 1311867220.671309 depth/1311867220.671309.png\n1311867220.707327 rgb/1311867220.707327.png 1311867220.707336 depth/1311867220.707336.png\n1311867220.739338 rgb/1311867220.739338.png 1311867220.739344 depth/1311867220.739344.png\n1311867220.771914 rgb/1311867220.771914.png 1311867220.771985 depth/1311867220.771985.png\n1311867220.809727 rgb/1311867220.809727.png 1311867220.809753 depth/1311867220.809753.png\n1311867220.841417 rgb/1311867220.841417.png 1311867220.841502 depth/1311867220.841502.png\n1311867220.871240 rgb/1311867220.871240.png 1311867220.871248 depth/1311867220.871248.png\n1311867220.907590 rgb/1311867220.907590.png 1311867220.907596 depth/1311867220.907596.png\n1311867220.939280 rgb/1311867220.939280.png 1311867220.939297 depth/1311867220.939297.png\n1311867220.971313 rgb/1311867220.971313.png 1311867220.971319 depth/1311867220.971319.png\n1311867221.008955 rgb/1311867221.008955.png 1311867221.009018 depth/1311867221.009018.png\n1311867221.039288 rgb/1311867221.039288.png 1311867221.039294 depth/1311867221.039294.png\n1311867221.072099 rgb/1311867221.072099.png 1311867221.071571 depth/1311867221.071571.png\n1311867221.107750 rgb/1311867221.107750.png 1311867221.107758 depth/1311867221.107758.png\n1311867221.139766 rgb/1311867221.139766.png 1311867221.139779 depth/1311867221.139779.png\n1311867221.171684 rgb/1311867221.171684.png 1311867221.171691 depth/1311867221.171691.png\n1311867221.208397 rgb/1311867221.208397.png 1311867221.208183 depth/1311867221.208183.png\n1311867221.239750 rgb/1311867221.239750.png 1311867221.239813 depth/1311867221.239813.png\n1311867221.271980 rgb/1311867221.271980.png 1311867221.272124 depth/1311867221.272124.png\n1311867221.307576 rgb/1311867221.307576.png 1311867221.307593 depth/1311867221.307593.png\n1311867221.339333 rgb/1311867221.339333.png 1311867221.339345 depth/1311867221.339345.png\n1311867221.371416 rgb/1311867221.371416.png 1311867221.371422 depth/1311867221.371422.png\n1311867221.407147 rgb/1311867221.407147.png 1311867221.407388 depth/1311867221.407388.png\n1311867221.440006 rgb/1311867221.440006.png 1311867221.440068 depth/1311867221.440068.png\n1311867221.471228 rgb/1311867221.471228.png 1311867221.471241 depth/1311867221.471241.png\n1311867221.508153 rgb/1311867221.508153.png 1311867221.508172 depth/1311867221.508172.png\n1311867221.539675 rgb/1311867221.539675.png 1311867221.539691 depth/1311867221.539691.png\n1311867221.571272 rgb/1311867221.571272.png 1311867221.571279 depth/1311867221.571279.png\n1311867221.607168 rgb/1311867221.607168.png 1311867221.607311 depth/1311867221.607311.png\n1311867221.640370 rgb/1311867221.640370.png 1311867221.640377 depth/1311867221.640377.png\n1311867221.669453 rgb/1311867221.669453.png 1311867221.677148 depth/1311867221.677148.png\n1311867221.707171 rgb/1311867221.707171.png 1311867221.707202 depth/1311867221.707202.png\n1311867221.742382 rgb/1311867221.742382.png 1311867221.742393 depth/1311867221.742393.png\n1311867221.769386 rgb/1311867221.769386.png 1311867221.777350 depth/1311867221.777350.png\n1311867221.807422 rgb/1311867221.807422.png 1311867221.807454 depth/1311867221.807454.png\n1311867221.839645 rgb/1311867221.839645.png 1311867221.839652 depth/1311867221.839652.png\n1311867221.869580 rgb/1311867221.869580.png 1311867221.877733 depth/1311867221.877733.png\n1311867221.907739 rgb/1311867221.907739.png 1311867221.907749 depth/1311867221.907749.png\n1311867221.942361 rgb/1311867221.942361.png 1311867221.942463 depth/1311867221.942463.png\n1311867221.969578 rgb/1311867221.969578.png 1311867221.977536 depth/1311867221.977536.png\n1311867222.009006 rgb/1311867222.009006.png 1311867222.008677 depth/1311867222.008677.png\n1311867222.042876 rgb/1311867222.042876.png 1311867222.039534 depth/1311867222.039534.png\n1311867222.069362 rgb/1311867222.069362.png 1311867222.078253 depth/1311867222.078253.png\n1311867222.111094 rgb/1311867222.111094.png 1311867222.107797 depth/1311867222.107797.png\n1311867222.140683 rgb/1311867222.140683.png 1311867222.140690 depth/1311867222.140690.png\n1311867222.169399 rgb/1311867222.169399.png 1311867222.179799 depth/1311867222.179799.png\n1311867222.208160 rgb/1311867222.208160.png 1311867222.208173 depth/1311867222.208173.png\n1311867222.240073 rgb/1311867222.240073.png 1311867222.240084 depth/1311867222.240084.png\n1311867222.269681 rgb/1311867222.269681.png 1311867222.276030 depth/1311867222.276030.png\n1311867222.307736 rgb/1311867222.307736.png 1311867222.307742 depth/1311867222.307742.png\n1311867222.339630 rgb/1311867222.339630.png 1311867222.339639 depth/1311867222.339639.png\n1311867222.369496 rgb/1311867222.369496.png 1311867222.379236 depth/1311867222.379236.png\n1311867222.410190 rgb/1311867222.410190.png 1311867222.410200 depth/1311867222.410200.png\n1311867222.443636 rgb/1311867222.443636.png 1311867222.443643 depth/1311867222.443643.png\n1311867222.469409 rgb/1311867222.469409.png 1311867222.478112 depth/1311867222.478112.png\n1311867222.508688 rgb/1311867222.508688.png 1311867222.508709 depth/1311867222.508709.png\n1311867222.540167 rgb/1311867222.540167.png 1311867222.540179 depth/1311867222.540179.png\n1311867222.569671 rgb/1311867222.569671.png 1311867222.577404 depth/1311867222.577404.png\n1311867222.608424 rgb/1311867222.608424.png 1311867222.608439 depth/1311867222.608439.png\n1311867222.643296 rgb/1311867222.643296.png 1311867222.643312 depth/1311867222.643312.png\n1311867222.669574 rgb/1311867222.669574.png 1311867222.679649 depth/1311867222.679649.png\n1311867222.708011 rgb/1311867222.708011.png 1311867222.708025 depth/1311867222.708025.png\n1311867222.739992 rgb/1311867222.739992.png 1311867222.740008 depth/1311867222.740008.png\n1311867222.769457 rgb/1311867222.769457.png 1311867222.779394 depth/1311867222.779394.png\n1311867222.809321 rgb/1311867222.809321.png 1311867222.809157 depth/1311867222.809157.png\n1311867222.840258 rgb/1311867222.840258.png 1311867222.840276 depth/1311867222.840276.png\n1311867222.869499 rgb/1311867222.869499.png 1311867222.881298 depth/1311867222.881298.png\n1311867222.908232 rgb/1311867222.908232.png 1311867222.908236 depth/1311867222.908236.png\n1311867222.937591 rgb/1311867222.937591.png 1311867222.947082 depth/1311867222.947082.png\n1311867222.969488 rgb/1311867222.969488.png 1311867222.983102 depth/1311867222.983102.png\n1311867223.007824 rgb/1311867223.007824.png 1311867223.007831 depth/1311867223.007831.png\n1311867223.037495 rgb/1311867223.037495.png 1311867223.045406 depth/1311867223.045406.png\n1311867223.069417 rgb/1311867223.069417.png 1311867223.080825 depth/1311867223.080825.png\n1311867223.109412 rgb/1311867223.109412.png 1311867223.109423 depth/1311867223.109423.png\n1311867223.138136 rgb/1311867223.138136.png 1311867223.147377 depth/1311867223.147377.png\n1311867223.175852 rgb/1311867223.175852.png 1311867223.175858 depth/1311867223.175858.png\n1311867223.208002 rgb/1311867223.208002.png 1311867223.207819 depth/1311867223.207819.png\n1311867223.237463 rgb/1311867223.237463.png 1311867223.245008 depth/1311867223.245008.png\n1311867223.277936 rgb/1311867223.277936.png 1311867223.276362 depth/1311867223.276362.png\n1311867223.308589 rgb/1311867223.308589.png 1311867223.308600 depth/1311867223.308600.png\n1311867223.337625 rgb/1311867223.337625.png 1311867223.345242 depth/1311867223.345242.png\n1311867223.375432 rgb/1311867223.375432.png 1311867223.379469 depth/1311867223.379469.png\n1311867223.407361 rgb/1311867223.407361.png 1311867223.407424 depth/1311867223.407424.png\n1311867223.437562 rgb/1311867223.437562.png 1311867223.445800 depth/1311867223.445800.png\n1311867223.475825 rgb/1311867223.475825.png 1311867223.475833 depth/1311867223.475833.png\n1311867223.507732 rgb/1311867223.507732.png 1311867223.507743 depth/1311867223.507743.png\n1311867223.537550 rgb/1311867223.537550.png 1311867223.546653 depth/1311867223.546653.png\n1311867223.575919 rgb/1311867223.575919.png 1311867223.575954 depth/1311867223.575954.png\n1311867223.607790 rgb/1311867223.607790.png 1311867223.607807 depth/1311867223.607807.png\n1311867223.637449 rgb/1311867223.637449.png 1311867223.650204 depth/1311867223.650204.png\n1311867223.675382 rgb/1311867223.675382.png 1311867223.675388 depth/1311867223.675388.png\n1311867223.708839 rgb/1311867223.708839.png 1311867223.708858 depth/1311867223.708858.png\n1311867223.737594 rgb/1311867223.737594.png 1311867223.745281 depth/1311867223.745281.png\n1311867223.776066 rgb/1311867223.776066.png 1311867223.776072 depth/1311867223.776072.png\n1311867223.807750 rgb/1311867223.807750.png 1311867223.807756 depth/1311867223.807756.png\n1311867223.837481 rgb/1311867223.837481.png 1311867223.843852 depth/1311867223.843852.png\n1311867223.876077 rgb/1311867223.876077.png 1311867223.876092 depth/1311867223.876092.png\n1311867223.907813 rgb/1311867223.907813.png 1311867223.907828 depth/1311867223.907828.png\n1311867223.938926 rgb/1311867223.938926.png 1311867223.949167 depth/1311867223.949167.png\n1311867223.976047 rgb/1311867223.976047.png 1311867223.976074 depth/1311867223.976074.png\n1311867224.009213 rgb/1311867224.009213.png 1311867224.009344 depth/1311867224.009344.png\n1311867224.037596 rgb/1311867224.037596.png 1311867224.047044 depth/1311867224.047044.png\n1311867224.076133 rgb/1311867224.076133.png 1311867224.076141 depth/1311867224.076141.png\n1311867224.108128 rgb/1311867224.108128.png 1311867224.108135 depth/1311867224.108135.png\n1311867224.137526 rgb/1311867224.137526.png 1311867224.145899 depth/1311867224.145899.png\n1311867224.176888 rgb/1311867224.176888.png 1311867224.176893 depth/1311867224.176893.png\n1311867224.205512 rgb/1311867224.205512.png 1311867224.214377 depth/1311867224.214377.png\n1311867224.237792 rgb/1311867224.237792.png 1311867224.247043 depth/1311867224.247043.png\n1311867224.276855 rgb/1311867224.276855.png 1311867224.276863 depth/1311867224.276863.png\n1311867224.305465 rgb/1311867224.305465.png 1311867224.314617 depth/1311867224.314617.png\n1311867224.337546 rgb/1311867224.337546.png 1311867224.345673 depth/1311867224.345673.png\n1311867224.376913 rgb/1311867224.376913.png 1311867224.376921 depth/1311867224.376921.png\n1311867224.405603 rgb/1311867224.405603.png 1311867224.414102 depth/1311867224.414102.png\n1311867224.437516 rgb/1311867224.437516.png 1311867224.446427 depth/1311867224.446427.png\n1311867224.477686 rgb/1311867224.477686.png 1311867224.477419 depth/1311867224.477419.png\n1311867224.505660 rgb/1311867224.505660.png 1311867224.518122 depth/1311867224.518122.png\n1311867224.537809 rgb/1311867224.537809.png 1311867224.547057 depth/1311867224.547057.png\n1311867224.585912 rgb/1311867224.585912.png 1311867224.580686 depth/1311867224.580686.png\n1311867224.605597 rgb/1311867224.605597.png 1311867224.618112 depth/1311867224.618112.png\n1311867224.637806 rgb/1311867224.637806.png 1311867224.650216 depth/1311867224.650216.png\n1311867224.678501 rgb/1311867224.678501.png 1311867224.678519 depth/1311867224.678519.png\n1311867224.705493 rgb/1311867224.705493.png 1311867224.717365 depth/1311867224.717365.png\n1311867224.737612 rgb/1311867224.737612.png 1311867224.752092 depth/1311867224.752092.png\n1311867224.786626 rgb/1311867224.786626.png 1311867224.781324 depth/1311867224.781324.png\n1311867224.805654 rgb/1311867224.805654.png 1311867224.812346 depth/1311867224.812346.png\n1311867224.837824 rgb/1311867224.837824.png 1311867224.845819 depth/1311867224.845819.png\n1311867224.877943 rgb/1311867224.877943.png 1311867224.877666 depth/1311867224.877666.png\n1311867224.905651 rgb/1311867224.905651.png 1311867224.914245 depth/1311867224.914245.png\n1311867224.937570 rgb/1311867224.937570.png 1311867224.947145 depth/1311867224.947145.png\n1311867224.979735 rgb/1311867224.979735.png 1311867224.980049 depth/1311867224.980049.png\n1311867225.006618 rgb/1311867225.006618.png 1311867225.014292 depth/1311867225.014292.png\n1311867225.037681 rgb/1311867225.037681.png 1311867225.049388 depth/1311867225.049388.png\n1311867225.079869 rgb/1311867225.079869.png 1311867225.079540 depth/1311867225.079540.png\n1311867225.105549 rgb/1311867225.105549.png 1311867225.113819 depth/1311867225.113819.png\n1311867225.137763 rgb/1311867225.137763.png 1311867225.147238 depth/1311867225.147238.png\n1311867225.180820 rgb/1311867225.180820.png 1311867225.181094 depth/1311867225.181094.png\n1311867225.205557 rgb/1311867225.205557.png 1311867225.215322 depth/1311867225.215322.png\n1311867225.237668 rgb/1311867225.237668.png 1311867225.248347 depth/1311867225.248347.png\n1311867225.279255 rgb/1311867225.279255.png 1311867225.279291 depth/1311867225.279291.png\n1311867225.305777 rgb/1311867225.305777.png 1311867225.320754 depth/1311867225.320754.png\n1311867225.337676 rgb/1311867225.337676.png 1311867225.346235 depth/1311867225.346235.png\n1311867225.373693 rgb/1311867225.373693.png 1311867225.385207 depth/1311867225.385207.png\n1311867225.405582 rgb/1311867225.405582.png 1311867225.413013 depth/1311867225.413013.png\n1311867225.437602 rgb/1311867225.437602.png 1311867225.450427 depth/1311867225.450427.png\n1311867225.473714 rgb/1311867225.473714.png 1311867225.484295 depth/1311867225.484295.png\n1311867225.505610 rgb/1311867225.505610.png 1311867225.516392 depth/1311867225.516392.png\n1311867225.537795 rgb/1311867225.537795.png 1311867225.549375 depth/1311867225.549375.png\n1311867225.573788 rgb/1311867225.573788.png 1311867225.588235 depth/1311867225.588235.png\n1311867225.605520 rgb/1311867225.605520.png 1311867225.617901 depth/1311867225.617901.png\n1311867225.637625 rgb/1311867225.637625.png 1311867225.646129 depth/1311867225.646129.png\n1311867225.673806 rgb/1311867225.673806.png 1311867225.684712 depth/1311867225.684712.png\n1311867225.705642 rgb/1311867225.705642.png 1311867225.716077 depth/1311867225.716077.png\n1311867225.737747 rgb/1311867225.737747.png 1311867225.750630 depth/1311867225.750630.png\n1311867225.773659 rgb/1311867225.773659.png 1311867225.787290 depth/1311867225.787290.png\n1311867225.805618 rgb/1311867225.805618.png 1311867225.817078 depth/1311867225.817078.png\n1311867225.837804 rgb/1311867225.837804.png 1311867225.852002 depth/1311867225.852002.png\n1311867225.873778 rgb/1311867225.873778.png 1311867225.886291 depth/1311867225.886291.png\n1311867225.905632 rgb/1311867225.905632.png 1311867225.917793 depth/1311867225.917793.png\n1311867225.937904 rgb/1311867225.937904.png 1311867225.950491 depth/1311867225.950491.png\n1311867225.973591 rgb/1311867225.973591.png 1311867225.985248 depth/1311867225.985248.png\n1311867226.005870 rgb/1311867226.005870.png 1311867226.017372 depth/1311867226.017372.png\n1311867226.037807 rgb/1311867226.037807.png 1311867226.051148 depth/1311867226.051148.png\n1311867226.073737 rgb/1311867226.073737.png 1311867226.087782 depth/1311867226.087782.png\n1311867226.105587 rgb/1311867226.105587.png 1311867226.118227 depth/1311867226.118227.png\n1311867226.137702 rgb/1311867226.137702.png 1311867226.147749 depth/1311867226.147749.png\n1311867226.173782 rgb/1311867226.173782.png 1311867226.183314 depth/1311867226.183314.png\n1311867226.205652 rgb/1311867226.205652.png 1311867226.216681 depth/1311867226.216681.png\n1311867226.237839 rgb/1311867226.237839.png 1311867226.248711 depth/1311867226.248711.png\n1311867226.273639 rgb/1311867226.273639.png 1311867226.282993 depth/1311867226.282993.png\n1311867226.305637 rgb/1311867226.305637.png 1311867226.321131 depth/1311867226.321131.png\n1311867226.337609 rgb/1311867226.337609.png 1311867226.345582 depth/1311867226.345582.png\n1311867226.373734 rgb/1311867226.373734.png 1311867226.387308 depth/1311867226.387308.png\n1311867226.405602 rgb/1311867226.405602.png 1311867226.418875 depth/1311867226.418875.png\n1311867226.437644 rgb/1311867226.437644.png 1311867226.447274 depth/1311867226.447274.png\n1311867226.473717 rgb/1311867226.473717.png 1311867226.484957 depth/1311867226.484957.png\n1311867226.505750 rgb/1311867226.505750.png 1311867226.516784 depth/1311867226.516784.png\n1311867226.537741 rgb/1311867226.537741.png 1311867226.546219 depth/1311867226.546219.png\n1311867226.573767 rgb/1311867226.573767.png 1311867226.584229 depth/1311867226.584229.png\n1311867226.605613 rgb/1311867226.605613.png 1311867226.614960 depth/1311867226.614960.png\n1311867226.637797 rgb/1311867226.637797.png 1311867226.654529 depth/1311867226.654529.png\n1311867226.673676 rgb/1311867226.673676.png 1311867226.680215 depth/1311867226.680215.png\n1311867226.705658 rgb/1311867226.705658.png 1311867226.714235 depth/1311867226.714235.png\n1311867226.737728 rgb/1311867226.737728.png 1311867226.750659 depth/1311867226.750659.png\n1311867226.773860 rgb/1311867226.773860.png 1311867226.781808 depth/1311867226.781808.png\n1311867226.805637 rgb/1311867226.805637.png 1311867226.813308 depth/1311867226.813308.png\n1311867226.837753 rgb/1311867226.837753.png 1311867226.851361 depth/1311867226.851361.png\n1311867226.873821 rgb/1311867226.873821.png 1311867226.883868 depth/1311867226.883868.png\n1311867226.905774 rgb/1311867226.905774.png 1311867226.918156 depth/1311867226.918156.png\n1311867226.937813 rgb/1311867226.937813.png 1311867226.951490 depth/1311867226.951490.png\n1311867226.973631 rgb/1311867226.973631.png 1311867226.981015 depth/1311867226.981015.png\n1311867227.005676 rgb/1311867227.005676.png 1311867227.012562 depth/1311867227.012562.png\n1311867227.037802 rgb/1311867227.037802.png 1311867227.048067 depth/1311867227.048067.png\n1311867227.073659 rgb/1311867227.073659.png 1311867227.086193 depth/1311867227.086193.png\n1311867227.105662 rgb/1311867227.105662.png 1311867227.115819 depth/1311867227.115819.png\n1311867227.137793 rgb/1311867227.137793.png 1311867227.150400 depth/1311867227.150400.png\n1311867227.173840 rgb/1311867227.173840.png 1311867227.184159 depth/1311867227.184159.png\n1311867227.205749 rgb/1311867227.205749.png 1311867227.214845 depth/1311867227.214845.png\n1311867227.237947 rgb/1311867227.237947.png 1311867227.248026 depth/1311867227.248026.png\n1311867227.273709 rgb/1311867227.273709.png 1311867227.281980 depth/1311867227.281980.png\n1311867227.305822 rgb/1311867227.305822.png 1311867227.315250 depth/1311867227.315250.png\n1311867227.337747 rgb/1311867227.337747.png 1311867227.347984 depth/1311867227.347984.png\n1311867227.373776 rgb/1311867227.373776.png 1311867227.384107 depth/1311867227.384107.png\n1311867227.405700 rgb/1311867227.405700.png 1311867227.414144 depth/1311867227.414144.png\n1311867227.437755 rgb/1311867227.437755.png 1311867227.447920 depth/1311867227.447920.png\n1311867227.473739 rgb/1311867227.473739.png 1311867227.481876 depth/1311867227.481876.png\n1311867227.505780 rgb/1311867227.505780.png 1311867227.516933 depth/1311867227.516933.png\n1311867227.537934 rgb/1311867227.537934.png 1311867227.550122 depth/1311867227.550122.png\n1311867227.573742 rgb/1311867227.573742.png 1311867227.581954 depth/1311867227.581954.png\n1311867227.605850 rgb/1311867227.605850.png 1311867227.616275 depth/1311867227.616275.png\n1311867227.637919 rgb/1311867227.637919.png 1311867227.650308 depth/1311867227.650308.png\n1311867227.673930 rgb/1311867227.673930.png 1311867227.682398 depth/1311867227.682398.png\n1311867227.705960 rgb/1311867227.705960.png 1311867227.713593 depth/1311867227.713593.png\n1311867227.737825 rgb/1311867227.737825.png 1311867227.749637 depth/1311867227.749637.png\n1311867227.773732 rgb/1311867227.773732.png 1311867227.782762 depth/1311867227.782762.png\n1311867227.805861 rgb/1311867227.805861.png 1311867227.814155 depth/1311867227.814155.png\n1311867227.837774 rgb/1311867227.837774.png 1311867227.849769 depth/1311867227.849769.png\n1311867227.873834 rgb/1311867227.873834.png 1311867227.883287 depth/1311867227.883287.png\n1311867227.905791 rgb/1311867227.905791.png 1311867227.919694 depth/1311867227.919694.png\n1311867227.937974 rgb/1311867227.937974.png 1311867227.951678 depth/1311867227.951678.png\n1311867227.973753 rgb/1311867227.973753.png 1311867227.982859 depth/1311867227.982859.png\n1311867228.005723 rgb/1311867228.005723.png 1311867228.018191 depth/1311867228.018191.png\n1311867228.037953 rgb/1311867228.037953.png 1311867228.051633 depth/1311867228.051633.png\n1311867228.073892 rgb/1311867228.073892.png 1311867228.082533 depth/1311867228.082533.png\n1311867228.105804 rgb/1311867228.105804.png 1311867228.117984 depth/1311867228.117984.png\n1311867228.137844 rgb/1311867228.137844.png 1311867228.151139 depth/1311867228.151139.png\n1311867228.173814 rgb/1311867228.173814.png 1311867228.182861 depth/1311867228.182861.png\n1311867228.205739 rgb/1311867228.205739.png 1311867228.217942 depth/1311867228.217942.png\n1311867228.237933 rgb/1311867228.237933.png 1311867228.254125 depth/1311867228.254125.png\n1311867228.273761 rgb/1311867228.273761.png 1311867228.282652 depth/1311867228.282652.png\n1311867228.305921 rgb/1311867228.305921.png 1311867228.318174 depth/1311867228.318174.png\n1311867228.337798 rgb/1311867228.337798.png 1311867228.350452 depth/1311867228.350452.png\n1311867228.373868 rgb/1311867228.373868.png 1311867228.382478 depth/1311867228.382478.png\n1311867228.405817 rgb/1311867228.405817.png 1311867228.417676 depth/1311867228.417676.png\n1311867228.437784 rgb/1311867228.437784.png 1311867228.448304 depth/1311867228.448304.png\n1311867228.473891 rgb/1311867228.473891.png 1311867228.483532 depth/1311867228.483532.png\n1311867228.505808 rgb/1311867228.505808.png 1311867228.517790 depth/1311867228.517790.png\n1311867228.537902 rgb/1311867228.537902.png 1311867228.552964 depth/1311867228.552964.png\n1311867228.573967 rgb/1311867228.573967.png 1311867228.583412 depth/1311867228.583412.png\n1311867228.605785 rgb/1311867228.605785.png 1311867228.616884 depth/1311867228.616884.png\n1311867228.638238 rgb/1311867228.638238.png 1311867228.651354 depth/1311867228.651354.png\n1311867228.705963 rgb/1311867228.705963.png 1311867228.696091 depth/1311867228.696091.png\n1311867228.738100 rgb/1311867228.738100.png 1311867228.725113 depth/1311867228.725113.png\n1311867228.773802 rgb/1311867228.773802.png 1311867228.787273 depth/1311867228.787273.png\n1311867228.805984 rgb/1311867228.805984.png 1311867228.818499 depth/1311867228.818499.png\n1311867228.838559 rgb/1311867228.838559.png 1311867228.851219 depth/1311867228.851219.png\n1311867228.873961 rgb/1311867228.873961.png 1311867228.883505 depth/1311867228.883505.png\n1311867228.906015 rgb/1311867228.906015.png 1311867228.918145 depth/1311867228.918145.png\n1311867228.937917 rgb/1311867228.937917.png 1311867228.949649 depth/1311867228.949649.png\n1311867228.974031 rgb/1311867228.974031.png 1311867228.984476 depth/1311867228.984476.png\n1311867229.006218 rgb/1311867229.006218.png 1311867229.023845 depth/1311867229.023845.png\n1311867229.037895 rgb/1311867229.037895.png 1311867229.050928 depth/1311867229.050928.png\n1311867229.073863 rgb/1311867229.073863.png 1311867229.087432 depth/1311867229.087432.png\n1311867229.106048 rgb/1311867229.106048.png 1311867229.121808 depth/1311867229.121808.png\n1311867229.138415 rgb/1311867229.138415.png 1311867229.151714 depth/1311867229.151714.png\n1311867229.173882 rgb/1311867229.173882.png 1311867229.189054 depth/1311867229.189054.png\n1311867229.205881 rgb/1311867229.205881.png 1311867229.221434 depth/1311867229.221434.png\n1311867229.237989 rgb/1311867229.237989.png 1311867229.253298 depth/1311867229.253298.png\n1311867229.273846 rgb/1311867229.273846.png 1311867229.284135 depth/1311867229.284135.png\n1311867229.305876 rgb/1311867229.305876.png 1311867229.319302 depth/1311867229.319302.png\n1311867229.338430 rgb/1311867229.338430.png 1311867229.350224 depth/1311867229.350224.png\n1311867229.373891 rgb/1311867229.373891.png 1311867229.385071 depth/1311867229.385071.png\n1311867229.405824 rgb/1311867229.405824.png 1311867229.418047 depth/1311867229.418047.png\n1311867229.438754 rgb/1311867229.438754.png 1311867229.448374 depth/1311867229.448374.png\n1311867229.473780 rgb/1311867229.473780.png 1311867229.484336 depth/1311867229.484336.png\n1311867229.505914 rgb/1311867229.505914.png 1311867229.518993 depth/1311867229.518993.png\n1311867229.538044 rgb/1311867229.538044.png 1311867229.550458 depth/1311867229.550458.png\n1311867229.573925 rgb/1311867229.573925.png 1311867229.585338 depth/1311867229.585338.png\n1311867229.605773 rgb/1311867229.605773.png 1311867229.618280 depth/1311867229.618280.png\n1311867229.637979 rgb/1311867229.637979.png 1311867229.650316 depth/1311867229.650316.png\n1311867229.673818 rgb/1311867229.673818.png 1311867229.687698 depth/1311867229.687698.png\n1311867229.705799 rgb/1311867229.705799.png 1311867229.718422 depth/1311867229.718422.png\n1311867229.737926 rgb/1311867229.737926.png 1311867229.750000 depth/1311867229.750000.png\n1311867229.773985 rgb/1311867229.773985.png 1311867229.785433 depth/1311867229.785433.png\n1311867229.805829 rgb/1311867229.805829.png 1311867229.818483 depth/1311867229.818483.png\n1311867229.837864 rgb/1311867229.837864.png 1311867229.849428 depth/1311867229.849428.png\n1311867229.874033 rgb/1311867229.874033.png 1311867229.885334 depth/1311867229.885334.png\n1311867229.905852 rgb/1311867229.905852.png 1311867229.918314 depth/1311867229.918314.png\n1311867229.938195 rgb/1311867229.938195.png 1311867229.953416 depth/1311867229.953416.png\n1311867229.973952 rgb/1311867229.973952.png 1311867229.987775 depth/1311867229.987775.png\n1311867230.005885 rgb/1311867230.005885.png 1311867230.019488 depth/1311867230.019488.png\n1311867230.037850 rgb/1311867230.037850.png 1311867230.051261 depth/1311867230.051261.png\n1311867230.074069 rgb/1311867230.074069.png 1311867230.087604 depth/1311867230.087604.png\n1311867230.105927 rgb/1311867230.105927.png 1311867230.121203 depth/1311867230.121203.png\n1311867230.138081 rgb/1311867230.138081.png 1311867230.150813 depth/1311867230.150813.png\n1311867230.173877 rgb/1311867230.173877.png 1311867230.187230 depth/1311867230.187230.png\n1311867230.206050 rgb/1311867230.206050.png 1311867230.219479 depth/1311867230.219479.png\n1311867230.238178 rgb/1311867230.238178.png 1311867230.249421 depth/1311867230.249421.png\n1311867230.274102 rgb/1311867230.274102.png 1311867230.289479 depth/1311867230.289479.png\n1311867230.305950 rgb/1311867230.305950.png 1311867230.318943 depth/1311867230.318943.png\n1311867230.337872 rgb/1311867230.337872.png 1311867230.355201 depth/1311867230.355201.png\n1311867230.374067 rgb/1311867230.374067.png 1311867230.391314 depth/1311867230.391314.png\n1311867230.406184 rgb/1311867230.406184.png 1311867230.416993 depth/1311867230.416993.png\n1311867230.437986 rgb/1311867230.437986.png 1311867230.453894 depth/1311867230.453894.png\n1311867230.474028 rgb/1311867230.474028.png 1311867230.489211 depth/1311867230.489211.png\n1311867230.506080 rgb/1311867230.506080.png 1311867230.521643 depth/1311867230.521643.png\n1311867230.574088 rgb/1311867230.574088.png 1311867230.556415 depth/1311867230.556415.png\n1311867230.605959 rgb/1311867230.605959.png 1311867230.618415 depth/1311867230.618415.png\n1311867230.638052 rgb/1311867230.638052.png 1311867230.653440 depth/1311867230.653440.png\n1311867230.674058 rgb/1311867230.674058.png 1311867230.692078 depth/1311867230.692078.png\n1311867230.705904 rgb/1311867230.705904.png 1311867230.718519 depth/1311867230.718519.png\n1311867230.737957 rgb/1311867230.737957.png 1311867230.752912 depth/1311867230.752912.png\n1311867230.774137 rgb/1311867230.774137.png 1311867230.787161 depth/1311867230.787161.png\n1311867230.805901 rgb/1311867230.805901.png 1311867230.819574 depth/1311867230.819574.png\n1311867230.838169 rgb/1311867230.838169.png 1311867230.853418 depth/1311867230.853418.png\n1311867230.874133 rgb/1311867230.874133.png 1311867230.889016 depth/1311867230.889016.png\n1311867230.905947 rgb/1311867230.905947.png 1311867230.917651 depth/1311867230.917651.png\n1311867230.938299 rgb/1311867230.938299.png 1311867230.955917 depth/1311867230.955917.png\n1311867230.973924 rgb/1311867230.973924.png 1311867230.988101 depth/1311867230.988101.png\n1311867231.006219 rgb/1311867231.006219.png 1311867231.016628 depth/1311867231.016628.png\n1311867231.074099 rgb/1311867231.074099.png 1311867231.086862 depth/1311867231.086862.png\n1311867231.105954 rgb/1311867231.105954.png 1311867231.122102 depth/1311867231.122102.png\n1311867231.138242 rgb/1311867231.138242.png 1311867231.152380 depth/1311867231.152380.png\n1311867231.174250 rgb/1311867231.174250.png 1311867231.186007 depth/1311867231.186007.png\n1311867231.205918 rgb/1311867231.205918.png 1311867231.218827 depth/1311867231.218827.png\n1311867231.238184 rgb/1311867231.238184.png 1311867231.252262 depth/1311867231.252262.png\n1311867231.274090 rgb/1311867231.274090.png 1311867231.286411 depth/1311867231.286411.png\n1311867231.306019 rgb/1311867231.306019.png 1311867231.321594 depth/1311867231.321594.png\n1311867231.338149 rgb/1311867231.338149.png 1311867231.352551 depth/1311867231.352551.png\n1311867231.374183 rgb/1311867231.374183.png 1311867231.387465 depth/1311867231.387465.png\n1311867231.405990 rgb/1311867231.405990.png 1311867231.418704 depth/1311867231.418704.png\n1311867231.438072 rgb/1311867231.438072.png 1311867231.454240 depth/1311867231.454240.png\n1311867231.474140 rgb/1311867231.474140.png 1311867231.486799 depth/1311867231.486799.png\n1311867231.505980 rgb/1311867231.505980.png 1311867231.519303 depth/1311867231.519303.png\n1311867231.538096 rgb/1311867231.538096.png 1311867231.552415 depth/1311867231.552415.png\n1311867231.574153 rgb/1311867231.574153.png 1311867231.585585 depth/1311867231.585585.png\n1311867231.605955 rgb/1311867231.605955.png 1311867231.621082 depth/1311867231.621082.png\n1311867231.638125 rgb/1311867231.638125.png 1311867231.652217 depth/1311867231.652217.png\n1311867231.674142 rgb/1311867231.674142.png 1311867231.688050 depth/1311867231.688050.png\n1311867231.705921 rgb/1311867231.705921.png 1311867231.720809 depth/1311867231.720809.png\n1311867231.738011 rgb/1311867231.738011.png 1311867231.752308 depth/1311867231.752308.png\n1311867231.774173 rgb/1311867231.774173.png 1311867231.786059 depth/1311867231.786059.png\n1311867231.805931 rgb/1311867231.805931.png 1311867231.820213 depth/1311867231.820213.png\n1311867231.838039 rgb/1311867231.838039.png 1311867231.852184 depth/1311867231.852184.png\n1311867231.873920 rgb/1311867231.873920.png 1311867231.885750 depth/1311867231.885750.png\n1311867231.905983 rgb/1311867231.905983.png 1311867231.920856 depth/1311867231.920856.png\n1311867231.938028 rgb/1311867231.938028.png 1311867231.953318 depth/1311867231.953318.png\n1311867231.974086 rgb/1311867231.974086.png 1311867231.987049 depth/1311867231.987049.png\n1311867232.006124 rgb/1311867232.006124.png 1311867232.020286 depth/1311867232.020286.png\n1311867232.038052 rgb/1311867232.038052.png 1311867232.052242 depth/1311867232.052242.png\n1311867232.074075 rgb/1311867232.074075.png 1311867232.087849 depth/1311867232.087849.png\n1311867232.106162 rgb/1311867232.106162.png 1311867232.120324 depth/1311867232.120324.png\n1311867232.138161 rgb/1311867232.138161.png 1311867232.154551 depth/1311867232.154551.png\n1311867232.173947 rgb/1311867232.173947.png 1311867232.184618 depth/1311867232.184618.png\n1311867232.206061 rgb/1311867232.206061.png 1311867232.220978 depth/1311867232.220978.png\n1311867232.241970 rgb/1311867232.241970.png 1311867232.253112 depth/1311867232.253112.png\n1311867232.273986 rgb/1311867232.273986.png 1311867232.284448 depth/1311867232.284448.png\n1311867232.305979 rgb/1311867232.305979.png 1311867232.320979 depth/1311867232.320979.png\n1311867232.342085 rgb/1311867232.342085.png 1311867232.354466 depth/1311867232.354466.png\n1311867232.374074 rgb/1311867232.374074.png 1311867232.385891 depth/1311867232.385891.png\n1311867232.405964 rgb/1311867232.405964.png 1311867232.420391 depth/1311867232.420391.png\n1311867232.442125 rgb/1311867232.442125.png 1311867232.454456 depth/1311867232.454456.png\n1311867232.473958 rgb/1311867232.473958.png 1311867232.484601 depth/1311867232.484601.png\n1311867232.505952 rgb/1311867232.505952.png 1311867232.520303 depth/1311867232.520303.png\n1311867232.542122 rgb/1311867232.542122.png 1311867232.555005 depth/1311867232.555005.png\n1311867232.573937 rgb/1311867232.573937.png 1311867232.584432 depth/1311867232.584432.png\n1311867232.606133 rgb/1311867232.606133.png 1311867232.620160 depth/1311867232.620160.png\n1311867232.642128 rgb/1311867232.642128.png 1311867232.655486 depth/1311867232.655486.png\n1311867232.674004 rgb/1311867232.674004.png 1311867232.685049 depth/1311867232.685049.png\n1311867232.706009 rgb/1311867232.706009.png 1311867232.721032 depth/1311867232.721032.png\n1311867232.742111 rgb/1311867232.742111.png 1311867232.753952 depth/1311867232.753952.png\n1311867232.774049 rgb/1311867232.774049.png 1311867232.788581 depth/1311867232.788581.png\n1311867232.805985 rgb/1311867232.805985.png 1311867232.820617 depth/1311867232.820617.png\n1311867232.842129 rgb/1311867232.842129.png 1311867232.853937 depth/1311867232.853937.png\n1311867232.874052 rgb/1311867232.874052.png 1311867232.888271 depth/1311867232.888271.png\n1311867232.906135 rgb/1311867232.906135.png 1311867232.920377 depth/1311867232.920377.png\n1311867232.942097 rgb/1311867232.942097.png 1311867232.955990 depth/1311867232.955990.png\n1311867232.974275 rgb/1311867232.974275.png 1311867232.989004 depth/1311867232.989004.png\n1311867233.006058 rgb/1311867233.006058.png 1311867233.021226 depth/1311867233.021226.png\n1311867233.042232 rgb/1311867233.042232.png 1311867233.056929 depth/1311867233.056929.png\n1311867233.108859 rgb/1311867233.108859.png 1311867233.094320 depth/1311867233.094320.png\n1311867233.142135 rgb/1311867233.142135.png 1311867233.153080 depth/1311867233.153080.png\n1311867233.174057 rgb/1311867233.174057.png 1311867233.188768 depth/1311867233.188768.png\n1311867233.206774 rgb/1311867233.206774.png 1311867233.221048 depth/1311867233.221048.png\n1311867233.274216 rgb/1311867233.274216.png 1311867233.259018 depth/1311867233.259018.png\n1311867233.306062 rgb/1311867233.306062.png 1311867233.321221 depth/1311867233.321221.png\n1311867233.342453 rgb/1311867233.342453.png 1311867233.353385 depth/1311867233.353385.png\n1311867233.374066 rgb/1311867233.374066.png 1311867233.388456 depth/1311867233.388456.png\n1311867233.406026 rgb/1311867233.406026.png 1311867233.423667 depth/1311867233.423667.png\n1311867233.442194 rgb/1311867233.442194.png 1311867233.452270 depth/1311867233.452270.png\n1311867233.474076 rgb/1311867233.474076.png 1311867233.488161 depth/1311867233.488161.png\n1311867233.506601 rgb/1311867233.506601.png 1311867233.520120 depth/1311867233.520120.png\n1311867233.542082 rgb/1311867233.542082.png 1311867233.552627 depth/1311867233.552627.png\n1311867233.574217 rgb/1311867233.574217.png 1311867233.589085 depth/1311867233.589085.png\n1311867233.606173 rgb/1311867233.606173.png 1311867233.620262 depth/1311867233.620262.png\n1311867233.642267 rgb/1311867233.642267.png 1311867233.653908 depth/1311867233.653908.png\n1311867233.674202 rgb/1311867233.674202.png 1311867233.687929 depth/1311867233.687929.png\n1311867233.706461 rgb/1311867233.706461.png 1311867233.719779 depth/1311867233.719779.png\n1311867233.742420 rgb/1311867233.742420.png 1311867233.757754 depth/1311867233.757754.png\n1311867233.774073 rgb/1311867233.774073.png 1311867233.789609 depth/1311867233.789609.png\n1311867233.806227 rgb/1311867233.806227.png 1311867233.822119 depth/1311867233.822119.png\n1311867233.842183 rgb/1311867233.842183.png 1311867233.856245 depth/1311867233.856245.png\n1311867233.874229 rgb/1311867233.874229.png 1311867233.888569 depth/1311867233.888569.png\n1311867233.906084 rgb/1311867233.906084.png 1311867233.920345 depth/1311867233.920345.png\n1311867233.942192 rgb/1311867233.942192.png 1311867233.955291 depth/1311867233.955291.png\n1311867233.974249 rgb/1311867233.974249.png 1311867233.988590 depth/1311867233.988590.png\n1311867234.006205 rgb/1311867234.006205.png 1311867234.020583 depth/1311867234.020583.png\n1311867234.042205 rgb/1311867234.042205.png 1311867234.056624 depth/1311867234.056624.png\n1311867234.074349 rgb/1311867234.074349.png 1311867234.090717 depth/1311867234.090717.png\n1311867234.106175 rgb/1311867234.106175.png 1311867234.121452 depth/1311867234.121452.png\n1311867234.142473 rgb/1311867234.142473.png 1311867234.156169 depth/1311867234.156169.png\n1311867234.174383 rgb/1311867234.174383.png 1311867234.189256 depth/1311867234.189256.png\n1311867234.206312 rgb/1311867234.206312.png 1311867234.220360 depth/1311867234.220360.png\n1311867234.242292 rgb/1311867234.242292.png 1311867234.258893 depth/1311867234.258893.png\n1311867234.274294 rgb/1311867234.274294.png 1311867234.289532 depth/1311867234.289532.png\n1311867234.306469 rgb/1311867234.306469.png 1311867234.321320 depth/1311867234.321320.png\n1311867234.342355 rgb/1311867234.342355.png 1311867234.357013 depth/1311867234.357013.png\n1311867234.374159 rgb/1311867234.374159.png 1311867234.388577 depth/1311867234.388577.png\n1311867234.406260 rgb/1311867234.406260.png 1311867234.420491 depth/1311867234.420491.png\n1311867234.442238 rgb/1311867234.442238.png 1311867234.457992 depth/1311867234.457992.png\n1311867234.474248 rgb/1311867234.474248.png 1311867234.487896 depth/1311867234.487896.png\n1311867234.506308 rgb/1311867234.506308.png 1311867234.520124 depth/1311867234.520124.png\n1311867234.542293 rgb/1311867234.542293.png 1311867234.559428 depth/1311867234.559428.png\n1311867234.574192 rgb/1311867234.574192.png 1311867234.588238 depth/1311867234.588238.png\n1311867234.606098 rgb/1311867234.606098.png 1311867234.620420 depth/1311867234.620420.png\n1311867234.642267 rgb/1311867234.642267.png 1311867234.659091 depth/1311867234.659091.png\n1311867234.674096 rgb/1311867234.674096.png 1311867234.688046 depth/1311867234.688046.png\n1311867234.706095 rgb/1311867234.706095.png 1311867234.719878 depth/1311867234.719878.png\n1311867234.742287 rgb/1311867234.742287.png 1311867234.758618 depth/1311867234.758618.png\n1311867234.774140 rgb/1311867234.774140.png 1311867234.788261 depth/1311867234.788261.png\n1311867234.806072 rgb/1311867234.806072.png 1311867234.820656 depth/1311867234.820656.png\n1311867234.842326 rgb/1311867234.842326.png 1311867234.859025 depth/1311867234.859025.png\n1311867234.874157 rgb/1311867234.874157.png 1311867234.888123 depth/1311867234.888123.png\n1311867234.906187 rgb/1311867234.906187.png 1311867234.920493 depth/1311867234.920493.png\n1311867234.942270 rgb/1311867234.942270.png 1311867234.956609 depth/1311867234.956609.png\n1311867234.974155 rgb/1311867234.974155.png 1311867234.990409 depth/1311867234.990409.png\n1311867235.006175 rgb/1311867235.006175.png 1311867235.020599 depth/1311867235.020599.png\n1311867235.042326 rgb/1311867235.042326.png 1311867235.056381 depth/1311867235.056381.png\n1311867235.074182 rgb/1311867235.074182.png 1311867235.091115 depth/1311867235.091115.png\n1311867235.106252 rgb/1311867235.106252.png 1311867235.120814 depth/1311867235.120814.png\n1311867235.142245 rgb/1311867235.142245.png 1311867235.156407 depth/1311867235.156407.png\n1311867235.174301 rgb/1311867235.174301.png 1311867235.188568 depth/1311867235.188568.png\n1311867235.206197 rgb/1311867235.206197.png 1311867235.220209 depth/1311867235.220209.png\n1311867235.242257 rgb/1311867235.242257.png 1311867235.257626 depth/1311867235.257626.png\n1311867235.274183 rgb/1311867235.274183.png 1311867235.289966 depth/1311867235.289966.png\n1311867235.306202 rgb/1311867235.306202.png 1311867235.324783 depth/1311867235.324783.png\n1311867235.342289 rgb/1311867235.342289.png 1311867235.356780 depth/1311867235.356780.png\n1311867235.374391 rgb/1311867235.374391.png 1311867235.388628 depth/1311867235.388628.png\n1311867235.406214 rgb/1311867235.406214.png 1311867235.424619 depth/1311867235.424619.png\n1311867235.442222 rgb/1311867235.442222.png 1311867235.456485 depth/1311867235.456485.png\n1311867235.474167 rgb/1311867235.474167.png 1311867235.489793 depth/1311867235.489793.png\n1311867235.506159 rgb/1311867235.506159.png 1311867235.524072 depth/1311867235.524072.png\n1311867235.542321 rgb/1311867235.542321.png 1311867235.557729 depth/1311867235.557729.png\n1311867235.574193 rgb/1311867235.574193.png 1311867235.588064 depth/1311867235.588064.png\n1311867235.606195 rgb/1311867235.606195.png 1311867235.624994 depth/1311867235.624994.png\n1311867235.642444 rgb/1311867235.642444.png 1311867235.656327 depth/1311867235.656327.png\n1311867235.674238 rgb/1311867235.674238.png 1311867235.688562 depth/1311867235.688562.png\n1311867235.706367 rgb/1311867235.706367.png 1311867235.724195 depth/1311867235.724195.png\n1311867235.742311 rgb/1311867235.742311.png 1311867235.756172 depth/1311867235.756172.png\n1311867235.806313 rgb/1311867235.806313.png 1311867235.790328 depth/1311867235.790328.png\n1311867235.842280 rgb/1311867235.842280.png 1311867235.856217 depth/1311867235.856217.png\n1311867235.874209 rgb/1311867235.874209.png 1311867235.888105 depth/1311867235.888105.png\n1311867235.906374 rgb/1311867235.906374.png 1311867235.923990 depth/1311867235.923990.png\n1311867235.942343 rgb/1311867235.942343.png 1311867235.956376 depth/1311867235.956376.png\n1311867235.974196 rgb/1311867235.974196.png 1311867235.989095 depth/1311867235.989095.png\n1311867236.042378 rgb/1311867236.042378.png 1311867236.025045 depth/1311867236.025045.png\n1311867236.074226 rgb/1311867236.074226.png 1311867236.088486 depth/1311867236.088486.png\n1311867236.106358 rgb/1311867236.106358.png 1311867236.124704 depth/1311867236.124704.png\n1311867236.142358 rgb/1311867236.142358.png 1311867236.158129 depth/1311867236.158129.png\n1311867236.174242 rgb/1311867236.174242.png 1311867236.190153 depth/1311867236.190153.png\n1311867236.206222 rgb/1311867236.206222.png 1311867236.224233 depth/1311867236.224233.png\n1311867236.274266 rgb/1311867236.274266.png 1311867236.259949 depth/1311867236.259949.png\n1311867236.306429 rgb/1311867236.306429.png 1311867236.289042 depth/1311867236.289042.png\n1311867236.342291 rgb/1311867236.342291.png 1311867236.356881 depth/1311867236.356881.png\n1311867236.374298 rgb/1311867236.374298.png 1311867236.389742 depth/1311867236.389742.png\n1311867236.406251 rgb/1311867236.406251.png 1311867236.424339 depth/1311867236.424339.png\n1311867236.442391 rgb/1311867236.442391.png 1311867236.456604 depth/1311867236.456604.png\n1311867236.506314 rgb/1311867236.506314.png 1311867236.493613 depth/1311867236.493613.png\n1311867236.542354 rgb/1311867236.542354.png 1311867236.524700 depth/1311867236.524700.png\n1311867236.574217 rgb/1311867236.574217.png 1311867236.560210 depth/1311867236.560210.png\n1311867236.606288 rgb/1311867236.606288.png 1311867236.597291 depth/1311867236.597291.png\n1311867236.642388 rgb/1311867236.642388.png 1311867236.624658 depth/1311867236.624658.png\n1311867236.674478 rgb/1311867236.674478.png 1311867236.660048 depth/1311867236.660048.png\n1311867236.706587 rgb/1311867236.706587.png 1311867236.695666 depth/1311867236.695666.png\n1311867236.742471 rgb/1311867236.742471.png 1311867236.727637 depth/1311867236.727637.png\n1311867236.774407 rgb/1311867236.774407.png 1311867236.761927 depth/1311867236.761927.png\n1311867236.806389 rgb/1311867236.806389.png 1311867236.792347 depth/1311867236.792347.png\n1311867236.842397 rgb/1311867236.842397.png 1311867236.858344 depth/1311867236.858344.png\n1311867236.906286 rgb/1311867236.906286.png 1311867236.892848 depth/1311867236.892848.png\n1311867236.942486 rgb/1311867236.942486.png 1311867236.958196 depth/1311867236.958196.png\n1311867237.006457 rgb/1311867237.006457.png 1311867236.993729 depth/1311867236.993729.png\n1311867237.042352 rgb/1311867237.042352.png 1311867237.024420 depth/1311867237.024420.png\n1311867237.074287 rgb/1311867237.074287.png 1311867237.060306 depth/1311867237.060306.png\n1311867237.106376 rgb/1311867237.106376.png 1311867237.092759 depth/1311867237.092759.png\n1311867237.142401 rgb/1311867237.142401.png 1311867237.156658 depth/1311867237.156658.png\n1311867237.206351 rgb/1311867237.206351.png 1311867237.192595 depth/1311867237.192595.png\n1311867237.242389 rgb/1311867237.242389.png 1311867237.256958 depth/1311867237.256958.png\n1311867237.306833 rgb/1311867237.306833.png 1311867237.294428 depth/1311867237.294428.png\n1311867237.342478 rgb/1311867237.342478.png 1311867237.356531 depth/1311867237.356531.png\n1311867237.406529 rgb/1311867237.406529.png 1311867237.393498 depth/1311867237.393498.png\n1311867237.442502 rgb/1311867237.442502.png 1311867237.457951 depth/1311867237.457951.png\n1311867237.506364 rgb/1311867237.506364.png 1311867237.493356 depth/1311867237.493356.png\n1311867237.542505 rgb/1311867237.542505.png 1311867237.558123 depth/1311867237.558123.png\n1311867237.606410 rgb/1311867237.606410.png 1311867237.592535 depth/1311867237.592535.png\n1311867237.642379 rgb/1311867237.642379.png 1311867237.656929 depth/1311867237.656929.png\n1311867237.706366 rgb/1311867237.706366.png 1311867237.692501 depth/1311867237.692501.png\n1311867237.742584 rgb/1311867237.742584.png 1311867237.724361 depth/1311867237.724361.png\n1311867237.774590 rgb/1311867237.774590.png 1311867237.761794 depth/1311867237.761794.png\n1311867237.806458 rgb/1311867237.806458.png 1311867237.792681 depth/1311867237.792681.png\n1311867237.842501 rgb/1311867237.842501.png 1311867237.825582 depth/1311867237.825582.png\n1311867237.874551 rgb/1311867237.874551.png 1311867237.861270 depth/1311867237.861270.png\n1311867237.906433 rgb/1311867237.906433.png 1311867237.892606 depth/1311867237.892606.png\n1311867237.942660 rgb/1311867237.942660.png 1311867237.925359 depth/1311867237.925359.png\n1311867237.974431 rgb/1311867237.974431.png 1311867237.961351 depth/1311867237.961351.png\n1311867238.006500 rgb/1311867238.006500.png 1311867237.992891 depth/1311867237.992891.png\n1311867238.042572 rgb/1311867238.042572.png 1311867238.024592 depth/1311867238.024592.png\n1311867238.074515 rgb/1311867238.074515.png 1311867238.060795 depth/1311867238.060795.png\n1311867238.106429 rgb/1311867238.106429.png 1311867238.093263 depth/1311867238.093263.png\n1311867238.142402 rgb/1311867238.142402.png 1311867238.125193 depth/1311867238.125193.png\n1311867238.174577 rgb/1311867238.174577.png 1311867238.160847 depth/1311867238.160847.png\n1311867238.206467 rgb/1311867238.206467.png 1311867238.192851 depth/1311867238.192851.png\n1311867238.242454 rgb/1311867238.242454.png 1311867238.224677 depth/1311867238.224677.png\n1311867238.274552 rgb/1311867238.274552.png 1311867238.260594 depth/1311867238.260594.png\n1311867238.306377 rgb/1311867238.306377.png 1311867238.292679 depth/1311867238.292679.png\n1311867238.342532 rgb/1311867238.342532.png 1311867238.325781 depth/1311867238.325781.png\n1311867238.374439 rgb/1311867238.374439.png 1311867238.360439 depth/1311867238.360439.png\n1311867238.406474 rgb/1311867238.406474.png 1311867238.393638 depth/1311867238.393638.png\n1311867238.442421 rgb/1311867238.442421.png 1311867238.426405 depth/1311867238.426405.png\n1311867238.474426 rgb/1311867238.474426.png 1311867238.461621 depth/1311867238.461621.png\n1311867238.506473 rgb/1311867238.506473.png 1311867238.493255 depth/1311867238.493255.png\n1311867238.542703 rgb/1311867238.542703.png 1311867238.524866 depth/1311867238.524866.png\n1311867238.574615 rgb/1311867238.574615.png 1311867238.560593 depth/1311867238.560593.png\n1311867238.606413 rgb/1311867238.606413.png 1311867238.592912 depth/1311867238.592912.png\n1311867238.642378 rgb/1311867238.642378.png 1311867238.624987 depth/1311867238.624987.png\n1311867238.674405 rgb/1311867238.674405.png 1311867238.660848 depth/1311867238.660848.png\n1311867238.706486 rgb/1311867238.706486.png 1311867238.692936 depth/1311867238.692936.png\n1311867238.742522 rgb/1311867238.742522.png 1311867238.724636 depth/1311867238.724636.png\n1311867238.774397 rgb/1311867238.774397.png 1311867238.762797 depth/1311867238.762797.png\n1311867238.806422 rgb/1311867238.806422.png 1311867238.794992 depth/1311867238.794992.png\n1311867238.842541 rgb/1311867238.842541.png 1311867238.824682 depth/1311867238.824682.png\n1311867238.874418 rgb/1311867238.874418.png 1311867238.863058 depth/1311867238.863058.png\n1311867238.906451 rgb/1311867238.906451.png 1311867238.893389 depth/1311867238.893389.png\n1311867238.942510 rgb/1311867238.942510.png 1311867238.927898 depth/1311867238.927898.png\n1311867238.974527 rgb/1311867238.974527.png 1311867238.962805 depth/1311867238.962805.png\n1311867239.006405 rgb/1311867239.006405.png 1311867238.993782 depth/1311867238.993782.png\n1311867239.042587 rgb/1311867239.042587.png 1311867239.028730 depth/1311867239.028730.png\n1311867239.074592 rgb/1311867239.074592.png 1311867239.061998 depth/1311867239.061998.png\n1311867239.106416 rgb/1311867239.106416.png 1311867239.093924 depth/1311867239.093924.png\n1311867239.143039 rgb/1311867239.143039.png 1311867239.135811 depth/1311867239.135811.png\n1311867239.174559 rgb/1311867239.174559.png 1311867239.162055 depth/1311867239.162055.png\n1311867239.206507 rgb/1311867239.206507.png 1311867239.193657 depth/1311867239.193657.png\n1311867239.242615 rgb/1311867239.242615.png 1311867239.229495 depth/1311867239.229495.png\n1311867239.274466 rgb/1311867239.274466.png 1311867239.260915 depth/1311867239.260915.png\n1311867239.306409 rgb/1311867239.306409.png 1311867239.292879 depth/1311867239.292879.png\n1311867239.342486 rgb/1311867239.342486.png 1311867239.329529 depth/1311867239.329529.png\n1311867239.374562 rgb/1311867239.374562.png 1311867239.361500 depth/1311867239.361500.png\n1311867239.406592 rgb/1311867239.406592.png 1311867239.392841 depth/1311867239.392841.png\n1311867239.442634 rgb/1311867239.442634.png 1311867239.429329 depth/1311867239.429329.png\n1311867239.474517 rgb/1311867239.474517.png 1311867239.461906 depth/1311867239.461906.png\n1311867239.506556 rgb/1311867239.506556.png 1311867239.493825 depth/1311867239.493825.png\n1311867239.542637 rgb/1311867239.542637.png 1311867239.529502 depth/1311867239.529502.png\n1311867239.574603 rgb/1311867239.574603.png 1311867239.561707 depth/1311867239.561707.png\n1311867239.606412 rgb/1311867239.606412.png 1311867239.594491 depth/1311867239.594491.png\n1311867239.642581 rgb/1311867239.642581.png 1311867239.628443 depth/1311867239.628443.png\n1311867239.674585 rgb/1311867239.674585.png 1311867239.662309 depth/1311867239.662309.png\n1311867239.706420 rgb/1311867239.706420.png 1311867239.693124 depth/1311867239.693124.png\n1311867239.742532 rgb/1311867239.742532.png 1311867239.728495 depth/1311867239.728495.png\n1311867239.774489 rgb/1311867239.774489.png 1311867239.761461 depth/1311867239.761461.png\n1311867239.806512 rgb/1311867239.806512.png 1311867239.792615 depth/1311867239.792615.png\n1311867239.842582 rgb/1311867239.842582.png 1311867239.830832 depth/1311867239.830832.png\n1311867239.874576 rgb/1311867239.874576.png 1311867239.860844 depth/1311867239.860844.png\n1311867239.906569 rgb/1311867239.906569.png 1311867239.892907 depth/1311867239.892907.png\n1311867239.942408 rgb/1311867239.942408.png 1311867239.930660 depth/1311867239.930660.png\n1311867239.976213 rgb/1311867239.976213.png 1311867239.961370 depth/1311867239.961370.png\n1311867240.006746 rgb/1311867240.006746.png 1311867239.994822 depth/1311867239.994822.png\n1311867240.042506 rgb/1311867240.042506.png 1311867240.029229 depth/1311867240.029229.png\n1311867240.074598 rgb/1311867240.074598.png 1311867240.061881 depth/1311867240.061881.png\n1311867240.106559 rgb/1311867240.106559.png 1311867240.094551 depth/1311867240.094551.png\n1311867240.142844 rgb/1311867240.142844.png 1311867240.129751 depth/1311867240.129751.png\n1311867240.174466 rgb/1311867240.174466.png 1311867240.161724 depth/1311867240.161724.png\n1311867240.206552 rgb/1311867240.206552.png 1311867240.196313 depth/1311867240.196313.png\n1311867240.242433 rgb/1311867240.242433.png 1311867240.229103 depth/1311867240.229103.png\n1311867240.274677 rgb/1311867240.274677.png 1311867240.261276 depth/1311867240.261276.png\n1311867240.306544 rgb/1311867240.306544.png 1311867240.298125 depth/1311867240.298125.png\n1311867240.342481 rgb/1311867240.342481.png 1311867240.328916 depth/1311867240.328916.png\n1311867240.374466 rgb/1311867240.374466.png 1311867240.360940 depth/1311867240.360940.png\n1311867240.406662 rgb/1311867240.406662.png 1311867240.396789 depth/1311867240.396789.png\n1311867240.442598 rgb/1311867240.442598.png 1311867240.428689 depth/1311867240.428689.png\n1311867240.474536 rgb/1311867240.474536.png 1311867240.465085 depth/1311867240.465085.png\n1311867240.506469 rgb/1311867240.506469.png 1311867240.497290 depth/1311867240.497290.png\n1311867240.542590 rgb/1311867240.542590.png 1311867240.530998 depth/1311867240.530998.png\n1311867240.574511 rgb/1311867240.574511.png 1311867240.560821 depth/1311867240.560821.png\n1311867240.606557 rgb/1311867240.606557.png 1311867240.596599 depth/1311867240.596599.png\n1311867240.642795 rgb/1311867240.642795.png 1311867240.629079 depth/1311867240.629079.png\n1311867240.674613 rgb/1311867240.674613.png 1311867240.662256 depth/1311867240.662256.png\n1311867240.706562 rgb/1311867240.706562.png 1311867240.696880 depth/1311867240.696880.png\n1311867240.742631 rgb/1311867240.742631.png 1311867240.729198 depth/1311867240.729198.png\n1311867240.774678 rgb/1311867240.774678.png 1311867240.762563 depth/1311867240.762563.png\n1311867240.806605 rgb/1311867240.806605.png 1311867240.796572 depth/1311867240.796572.png\n1311867240.842940 rgb/1311867240.842940.png 1311867240.829331 depth/1311867240.829331.png\n1311867240.874843 rgb/1311867240.874843.png 1311867240.862110 depth/1311867240.862110.png\n1311867240.906548 rgb/1311867240.906548.png 1311867240.897350 depth/1311867240.897350.png\n1311867240.942559 rgb/1311867240.942559.png 1311867240.929027 depth/1311867240.929027.png\n1311867240.974622 rgb/1311867240.974622.png 1311867240.961437 depth/1311867240.961437.png\n1311867241.006716 rgb/1311867241.006716.png 1311867240.996845 depth/1311867240.996845.png\n1311867241.042623 rgb/1311867241.042623.png 1311867241.031562 depth/1311867241.031562.png\n1311867241.074792 rgb/1311867241.074792.png 1311867241.063367 depth/1311867241.063367.png\n1311867241.106779 rgb/1311867241.106779.png 1311867241.099010 depth/1311867241.099010.png\n1311867241.142854 rgb/1311867241.142854.png 1311867241.128529 depth/1311867241.128529.png\n1311867241.174730 rgb/1311867241.174730.png 1311867241.164150 depth/1311867241.164150.png\n1311867241.206721 rgb/1311867241.206721.png 1311867241.198012 depth/1311867241.198012.png\n1311867241.242631 rgb/1311867241.242631.png 1311867241.231333 depth/1311867241.231333.png\n1311867241.275069 rgb/1311867241.275069.png 1311867241.264070 depth/1311867241.264070.png\n1311867241.310769 rgb/1311867241.310769.png 1311867241.300061 depth/1311867241.300061.png\n1311867241.342582 rgb/1311867241.342582.png 1311867241.329485 depth/1311867241.329485.png\n1311867241.374677 rgb/1311867241.374677.png 1311867241.361255 depth/1311867241.361255.png\n1311867241.410635 rgb/1311867241.410635.png 1311867241.398114 depth/1311867241.398114.png\n1311867241.442620 rgb/1311867241.442620.png 1311867241.430059 depth/1311867241.430059.png\n1311867241.474896 rgb/1311867241.474896.png 1311867241.465201 depth/1311867241.465201.png\n1311867241.510751 rgb/1311867241.510751.png 1311867241.496979 depth/1311867241.496979.png\n1311867241.542602 rgb/1311867241.542602.png 1311867241.533172 depth/1311867241.533172.png\n1311867241.574823 rgb/1311867241.574823.png 1311867241.565696 depth/1311867241.565696.png\n1311867241.610604 rgb/1311867241.610604.png 1311867241.600248 depth/1311867241.600248.png\n1311867241.642627 rgb/1311867241.642627.png 1311867241.629120 depth/1311867241.629120.png\n1311867241.674668 rgb/1311867241.674668.png 1311867241.664679 depth/1311867241.664679.png\n1311867241.710757 rgb/1311867241.710757.png 1311867241.699926 depth/1311867241.699926.png\n1311867241.742749 rgb/1311867241.742749.png 1311867241.729765 depth/1311867241.729765.png\n1311867241.774620 rgb/1311867241.774620.png 1311867241.767664 depth/1311867241.767664.png\n1311867241.810714 rgb/1311867241.810714.png 1311867241.797485 depth/1311867241.797485.png\n1311867241.842840 rgb/1311867241.842840.png 1311867241.829655 depth/1311867241.829655.png\n1311867241.874966 rgb/1311867241.874966.png 1311867241.866892 depth/1311867241.866892.png\n1311867241.910597 rgb/1311867241.910597.png 1311867241.897969 depth/1311867241.897969.png\n1311867241.942934 rgb/1311867241.942934.png 1311867241.929262 depth/1311867241.929262.png\n1311867241.974655 rgb/1311867241.974655.png 1311867241.965404 depth/1311867241.965404.png\n1311867242.010806 rgb/1311867242.010806.png 1311867241.997403 depth/1311867241.997403.png\n1311867242.042670 rgb/1311867242.042670.png 1311867242.029634 depth/1311867242.029634.png\n1311867242.074787 rgb/1311867242.074787.png 1311867242.067006 depth/1311867242.067006.png\n1311867242.110732 rgb/1311867242.110732.png 1311867242.097251 depth/1311867242.097251.png\n1311867242.142880 rgb/1311867242.142880.png 1311867242.130804 depth/1311867242.130804.png\n1311867242.174884 rgb/1311867242.174884.png 1311867242.167018 depth/1311867242.167018.png\n1311867242.210643 rgb/1311867242.210643.png 1311867242.198241 depth/1311867242.198241.png\n1311867242.242719 rgb/1311867242.242719.png 1311867242.233437 depth/1311867242.233437.png\n1311867242.275028 rgb/1311867242.275028.png 1311867242.269660 depth/1311867242.269660.png\n1311867242.310756 rgb/1311867242.310756.png 1311867242.298243 depth/1311867242.298243.png\n1311867242.342625 rgb/1311867242.342625.png 1311867242.329349 depth/1311867242.329349.png\n1311867242.374628 rgb/1311867242.374628.png 1311867242.365946 depth/1311867242.365946.png\n1311867242.410601 rgb/1311867242.410601.png 1311867242.397480 depth/1311867242.397480.png\n1311867242.442670 rgb/1311867242.442670.png 1311867242.432277 depth/1311867242.432277.png\n1311867242.474794 rgb/1311867242.474794.png 1311867242.464899 depth/1311867242.464899.png\n1311867242.510745 rgb/1311867242.510745.png 1311867242.497561 depth/1311867242.497561.png\n1311867242.542677 rgb/1311867242.542677.png 1311867242.529257 depth/1311867242.529257.png\n1311867242.574755 rgb/1311867242.574755.png 1311867242.565094 depth/1311867242.565094.png\n1311867242.610840 rgb/1311867242.610840.png 1311867242.598503 depth/1311867242.598503.png\n1311867242.642862 rgb/1311867242.642862.png 1311867242.630559 depth/1311867242.630559.png\n1311867242.674755 rgb/1311867242.674755.png 1311867242.669274 depth/1311867242.669274.png\n1311867242.710770 rgb/1311867242.710770.png 1311867242.698104 depth/1311867242.698104.png\n1311867242.742836 rgb/1311867242.742836.png 1311867242.737283 depth/1311867242.737283.png\n1311867242.774742 rgb/1311867242.774742.png 1311867242.765690 depth/1311867242.765690.png\n1311867242.810922 rgb/1311867242.810922.png 1311867242.799409 depth/1311867242.799409.png\n1311867242.842725 rgb/1311867242.842725.png 1311867242.835554 depth/1311867242.835554.png\n1311867242.874716 rgb/1311867242.874716.png 1311867242.866672 depth/1311867242.866672.png\n1311867242.910777 rgb/1311867242.910777.png 1311867242.898093 depth/1311867242.898093.png\n1311867242.942636 rgb/1311867242.942636.png 1311867242.933550 depth/1311867242.933550.png\n1311867242.974656 rgb/1311867242.974656.png 1311867242.965000 depth/1311867242.965000.png\n1311867243.010665 rgb/1311867243.010665.png 1311867242.997082 depth/1311867242.997082.png\n1311867243.042682 rgb/1311867243.042682.png 1311867243.033253 depth/1311867243.033253.png\n1311867243.074944 rgb/1311867243.074944.png 1311867243.064869 depth/1311867243.064869.png\n1311867243.110760 rgb/1311867243.110760.png 1311867243.097216 depth/1311867243.097216.png\n1311867243.142942 rgb/1311867243.142942.png 1311867243.135710 depth/1311867243.135710.png\n1311867243.174792 rgb/1311867243.174792.png 1311867243.165596 depth/1311867243.165596.png\n1311867243.210671 rgb/1311867243.210671.png 1311867243.197717 depth/1311867243.197717.png\n1311867243.242923 rgb/1311867243.242923.png 1311867243.235886 depth/1311867243.235886.png\n1311867243.274872 rgb/1311867243.274872.png 1311867243.264924 depth/1311867243.264924.png\n1311867243.310909 rgb/1311867243.310909.png 1311867243.297022 depth/1311867243.297022.png\n1311867243.342681 rgb/1311867243.342681.png 1311867243.332754 depth/1311867243.332754.png\n1311867243.375787 rgb/1311867243.375787.png 1311867243.368156 depth/1311867243.368156.png\n1311867243.412082 rgb/1311867243.412082.png 1311867243.402182 depth/1311867243.402182.png\n1311867243.442886 rgb/1311867243.442886.png 1311867243.434433 depth/1311867243.434433.png\n1311867243.474884 rgb/1311867243.474884.png 1311867243.466551 depth/1311867243.466551.png\n1311867243.510986 rgb/1311867243.510986.png 1311867243.498214 depth/1311867243.498214.png\n1311867243.543026 rgb/1311867243.543026.png 1311867243.533978 depth/1311867243.533978.png\n1311867243.574697 rgb/1311867243.574697.png 1311867243.566972 depth/1311867243.566972.png\n1311867243.610776 rgb/1311867243.610776.png 1311867243.597834 depth/1311867243.597834.png\n1311867243.642685 rgb/1311867243.642685.png 1311867243.633372 depth/1311867243.633372.png\n1311867243.674867 rgb/1311867243.674867.png 1311867243.666153 depth/1311867243.666153.png\n1311867243.710902 rgb/1311867243.710902.png 1311867243.698185 depth/1311867243.698185.png\n1311867243.742761 rgb/1311867243.742761.png 1311867243.734471 depth/1311867243.734471.png\n1311867243.774837 rgb/1311867243.774837.png 1311867243.766630 depth/1311867243.766630.png\n1311867243.810755 rgb/1311867243.810755.png 1311867243.797977 depth/1311867243.797977.png\n1311867243.842825 rgb/1311867243.842825.png 1311867243.833024 depth/1311867243.833024.png\n1311867243.874795 rgb/1311867243.874795.png 1311867243.864769 depth/1311867243.864769.png\n1311867243.911010 rgb/1311867243.911010.png 1311867243.896874 depth/1311867243.896874.png\n1311867243.942765 rgb/1311867243.942765.png 1311867243.932996 depth/1311867243.932996.png\n1311867243.974939 rgb/1311867243.974939.png 1311867243.966059 depth/1311867243.966059.png\n1311867244.010938 rgb/1311867244.010938.png 1311867244.001674 depth/1311867244.001674.png\n1311867244.042874 rgb/1311867244.042874.png 1311867244.034138 depth/1311867244.034138.png\n1311867244.074729 rgb/1311867244.074729.png 1311867244.065579 depth/1311867244.065579.png\n1311867244.110737 rgb/1311867244.110737.png 1311867244.101093 depth/1311867244.101093.png\n1311867244.142752 rgb/1311867244.142752.png 1311867244.135309 depth/1311867244.135309.png\n1311867244.174960 rgb/1311867244.174960.png 1311867244.164842 depth/1311867244.164842.png\n1311867244.210998 rgb/1311867244.210998.png 1311867244.202474 depth/1311867244.202474.png\n1311867244.242837 rgb/1311867244.242837.png 1311867244.233028 depth/1311867244.233028.png\n1311867244.274849 rgb/1311867244.274849.png 1311867244.264902 depth/1311867244.264902.png\n1311867244.311019 rgb/1311867244.311019.png 1311867244.301031 depth/1311867244.301031.png\n1311867244.342945 rgb/1311867244.342945.png 1311867244.335519 depth/1311867244.335519.png\n1311867244.374807 rgb/1311867244.374807.png 1311867244.364908 depth/1311867244.364908.png\n1311867244.410917 rgb/1311867244.410917.png 1311867244.400876 depth/1311867244.400876.png\n1311867244.442939 rgb/1311867244.442939.png 1311867244.432994 depth/1311867244.432994.png\n1311867244.474845 rgb/1311867244.474845.png 1311867244.465451 depth/1311867244.465451.png\n1311867244.510909 rgb/1311867244.510909.png 1311867244.505249 depth/1311867244.505249.png\n1311867244.543087 rgb/1311867244.543087.png 1311867244.533099 depth/1311867244.533099.png\n1311867244.574880 rgb/1311867244.574880.png 1311867244.566940 depth/1311867244.566940.png\n1311867244.610794 rgb/1311867244.610794.png 1311867244.602703 depth/1311867244.602703.png\n1311867244.642828 rgb/1311867244.642828.png 1311867244.632802 depth/1311867244.632802.png\n1311867244.674838 rgb/1311867244.674838.png 1311867244.667245 depth/1311867244.667245.png\n1311867244.710970 rgb/1311867244.710970.png 1311867244.701260 depth/1311867244.701260.png\n1311867244.742796 rgb/1311867244.742796.png 1311867244.734632 depth/1311867244.734632.png\n1311867244.774974 rgb/1311867244.774974.png 1311867244.765000 depth/1311867244.765000.png\n1311867244.810910 rgb/1311867244.810910.png 1311867244.801532 depth/1311867244.801532.png\n1311867244.842820 rgb/1311867244.842820.png 1311867244.833191 depth/1311867244.833191.png\n1311867244.874902 rgb/1311867244.874902.png 1311867244.865157 depth/1311867244.865157.png\n1311867244.910805 rgb/1311867244.910805.png 1311867244.901355 depth/1311867244.901355.png\n1311867244.942839 rgb/1311867244.942839.png 1311867244.932874 depth/1311867244.932874.png\n1311867244.974988 rgb/1311867244.974988.png 1311867244.965251 depth/1311867244.965251.png\n1311867245.010872 rgb/1311867245.010872.png 1311867245.002272 depth/1311867245.002272.png\n1311867245.042993 rgb/1311867245.042993.png 1311867245.034998 depth/1311867245.034998.png\n1311867245.074920 rgb/1311867245.074920.png 1311867245.066473 depth/1311867245.066473.png\n1311867245.111116 rgb/1311867245.111116.png 1311867245.104164 depth/1311867245.104164.png\n1311867245.142920 rgb/1311867245.142920.png 1311867245.133805 depth/1311867245.133805.png\n1311867245.174913 rgb/1311867245.174913.png 1311867245.174925 depth/1311867245.174925.png\n1311867245.210898 rgb/1311867245.210898.png 1311867245.201638 depth/1311867245.201638.png\n1311867245.242901 rgb/1311867245.242901.png 1311867245.234384 depth/1311867245.234384.png\n1311867245.275567 rgb/1311867245.275567.png 1311867245.269269 depth/1311867245.269269.png\n1311867245.312009 rgb/1311867245.312009.png 1311867245.302958 depth/1311867245.302958.png\n1311867245.343010 rgb/1311867245.343010.png 1311867245.334163 depth/1311867245.334163.png\n1311867245.374937 rgb/1311867245.374937.png 1311867245.372930 depth/1311867245.372930.png\n1311867245.412235 rgb/1311867245.412235.png 1311867245.404540 depth/1311867245.404540.png\n1311867245.442883 rgb/1311867245.442883.png 1311867245.434105 depth/1311867245.434105.png\n1311867245.475145 rgb/1311867245.475145.png 1311867245.472801 depth/1311867245.472801.png\n1311867245.510882 rgb/1311867245.510882.png 1311867245.500876 depth/1311867245.500876.png\n1311867245.542961 rgb/1311867245.542961.png 1311867245.534361 depth/1311867245.534361.png\n1311867245.574941 rgb/1311867245.574941.png 1311867245.570021 depth/1311867245.570021.png\n1311867245.610913 rgb/1311867245.610913.png 1311867245.600959 depth/1311867245.600959.png\n1311867245.642819 rgb/1311867245.642819.png 1311867245.633731 depth/1311867245.633731.png\n1311867245.675175 rgb/1311867245.675175.png 1311867245.670091 depth/1311867245.670091.png\n1311867245.710917 rgb/1311867245.710917.png 1311867245.702934 depth/1311867245.702934.png\n1311867245.742982 rgb/1311867245.742982.png 1311867245.734221 depth/1311867245.734221.png\n1311867245.775252 rgb/1311867245.775252.png 1311867245.772283 depth/1311867245.772283.png\n1311867245.811035 rgb/1311867245.811035.png 1311867245.802066 depth/1311867245.802066.png\n1311867245.842823 rgb/1311867245.842823.png 1311867245.833304 depth/1311867245.833304.png\n1311867245.875777 rgb/1311867245.875777.png 1311867245.871926 depth/1311867245.871926.png\n1311867245.911075 rgb/1311867245.911075.png 1311867245.900988 depth/1311867245.900988.png\n1311867245.942887 rgb/1311867245.942887.png 1311867245.933643 depth/1311867245.933643.png\n1311867245.975135 rgb/1311867245.975135.png 1311867245.971155 depth/1311867245.971155.png\n1311867246.011242 rgb/1311867246.011242.png 1311867246.001374 depth/1311867246.001374.png\n1311867246.042923 rgb/1311867246.042923.png 1311867246.033146 depth/1311867246.033146.png\n1311867246.075233 rgb/1311867246.075233.png 1311867246.069018 depth/1311867246.069018.png\n1311867246.110925 rgb/1311867246.110925.png 1311867246.101828 depth/1311867246.101828.png\n1311867246.143089 rgb/1311867246.143089.png 1311867246.135545 depth/1311867246.135545.png\n1311867246.174981 rgb/1311867246.174981.png 1311867246.169198 depth/1311867246.169198.png\n1311867246.210964 rgb/1311867246.210964.png 1311867246.205140 depth/1311867246.205140.png\n1311867246.242940 rgb/1311867246.242940.png 1311867246.234735 depth/1311867246.234735.png\n1311867246.275065 rgb/1311867246.275065.png 1311867246.270863 depth/1311867246.270863.png\n1311867246.310872 rgb/1311867246.310872.png 1311867246.303325 depth/1311867246.303325.png\n1311867246.342932 rgb/1311867246.342932.png 1311867246.334051 depth/1311867246.334051.png\n1311867246.375297 rgb/1311867246.375297.png 1311867246.373419 depth/1311867246.373419.png\n1311867246.410931 rgb/1311867246.410931.png 1311867246.401213 depth/1311867246.401213.png\n1311867246.443077 rgb/1311867246.443077.png 1311867246.437207 depth/1311867246.437207.png\n1311867246.475133 rgb/1311867246.475133.png 1311867246.471314 depth/1311867246.471314.png\n1311867246.510968 rgb/1311867246.510968.png 1311867246.502035 depth/1311867246.502035.png\n1311867246.543113 rgb/1311867246.543113.png 1311867246.537040 depth/1311867246.537040.png\n1311867246.575204 rgb/1311867246.575204.png 1311867246.571977 depth/1311867246.571977.png\n1311867246.611125 rgb/1311867246.611125.png 1311867246.603266 depth/1311867246.603266.png\n1311867246.643187 rgb/1311867246.643187.png 1311867246.638693 depth/1311867246.638693.png\n1311867246.675169 rgb/1311867246.675169.png 1311867246.669333 depth/1311867246.669333.png\n1311867246.711056 rgb/1311867246.711056.png 1311867246.704390 depth/1311867246.704390.png\n1311867246.743305 rgb/1311867246.743305.png 1311867246.737272 depth/1311867246.737272.png\n1311867246.774986 rgb/1311867246.774986.png 1311867246.769448 depth/1311867246.769448.png\n1311867246.811193 rgb/1311867246.811193.png 1311867246.803849 depth/1311867246.803849.png\n1311867246.843092 rgb/1311867246.843092.png 1311867246.838322 depth/1311867246.838322.png\n1311867246.875078 rgb/1311867246.875078.png 1311867246.871268 depth/1311867246.871268.png\n1311867246.911155 rgb/1311867246.911155.png 1311867246.904146 depth/1311867246.904146.png\n1311867246.943061 rgb/1311867246.943061.png 1311867246.937355 depth/1311867246.937355.png\n1311867246.975124 rgb/1311867246.975124.png 1311867246.972553 depth/1311867246.972553.png\n1311867247.010909 rgb/1311867247.010909.png 1311867247.002134 depth/1311867247.002134.png\n1311867247.044073 rgb/1311867247.044073.png 1311867247.041778 depth/1311867247.041778.png\n1311867247.075192 rgb/1311867247.075192.png 1311867247.069851 depth/1311867247.069851.png\n1311867247.111215 rgb/1311867247.111215.png 1311867247.101177 depth/1311867247.101177.png\n1311867247.143044 rgb/1311867247.143044.png 1311867247.137342 depth/1311867247.137342.png\n1311867247.175163 rgb/1311867247.175163.png 1311867247.169484 depth/1311867247.169484.png\n1311867247.211319 rgb/1311867247.211319.png 1311867247.202060 depth/1311867247.202060.png\n1311867247.243728 rgb/1311867247.243728.png 1311867247.239668 depth/1311867247.239668.png\n1311867247.277719 rgb/1311867247.277719.png 1311867247.272079 depth/1311867247.272079.png\n1311867247.310969 rgb/1311867247.310969.png 1311867247.301275 depth/1311867247.301275.png\n1311867247.343205 rgb/1311867247.343205.png 1311867247.337565 depth/1311867247.337565.png\n1311867247.375307 rgb/1311867247.375307.png 1311867247.369517 depth/1311867247.369517.png\n1311867247.411675 rgb/1311867247.411675.png 1311867247.405433 depth/1311867247.405433.png\n1311867247.444093 rgb/1311867247.444093.png 1311867247.438549 depth/1311867247.438549.png\n1311867247.475103 rgb/1311867247.475103.png 1311867247.474843 depth/1311867247.474843.png\n1311867247.511045 rgb/1311867247.511045.png 1311867247.501403 depth/1311867247.501403.png\n1311867247.543085 rgb/1311867247.543085.png 1311867247.539732 depth/1311867247.539732.png\n1311867247.575121 rgb/1311867247.575121.png 1311867247.569156 depth/1311867247.569156.png\n1311867247.611460 rgb/1311867247.611460.png 1311867247.602480 depth/1311867247.602480.png\n1311867247.643111 rgb/1311867247.643111.png 1311867247.638073 depth/1311867247.638073.png\n1311867247.675076 rgb/1311867247.675076.png 1311867247.670014 depth/1311867247.670014.png\n1311867247.711237 rgb/1311867247.711237.png 1311867247.706162 depth/1311867247.706162.png\n1311867247.743122 rgb/1311867247.743122.png 1311867247.738313 depth/1311867247.738313.png\n1311867247.775041 rgb/1311867247.775041.png 1311867247.773083 depth/1311867247.773083.png\n1311867247.811163 rgb/1311867247.811163.png 1311867247.805402 depth/1311867247.805402.png\n1311867247.843889 rgb/1311867247.843889.png 1311867247.837557 depth/1311867247.837557.png\n1311867247.875244 rgb/1311867247.875244.png 1311867247.869021 depth/1311867247.869021.png\n1311867247.911329 rgb/1311867247.911329.png 1311867247.907491 depth/1311867247.907491.png\n1311867247.943062 rgb/1311867247.943062.png 1311867247.937547 depth/1311867247.937547.png\n1311867247.976983 rgb/1311867247.976983.png 1311867247.970753 depth/1311867247.970753.png\n1311867248.010991 rgb/1311867248.010991.png 1311867248.005384 depth/1311867248.005384.png\n1311867248.043197 rgb/1311867248.043197.png 1311867248.037825 depth/1311867248.037825.png\n1311867248.075142 rgb/1311867248.075142.png 1311867248.069890 depth/1311867248.069890.png\n1311867248.112183 rgb/1311867248.112183.png 1311867248.108154 depth/1311867248.108154.png\n1311867248.143172 rgb/1311867248.143172.png 1311867248.138760 depth/1311867248.138760.png\n1311867248.175750 rgb/1311867248.175750.png 1311867248.169866 depth/1311867248.169866.png\n1311867248.211186 rgb/1311867248.211186.png 1311867248.206824 depth/1311867248.206824.png\n1311867248.243143 rgb/1311867248.243143.png 1311867248.238348 depth/1311867248.238348.png\n1311867248.275529 rgb/1311867248.275529.png 1311867248.270402 depth/1311867248.270402.png\n1311867248.311223 rgb/1311867248.311223.png 1311867248.308733 depth/1311867248.308733.png\n1311867248.343459 rgb/1311867248.343459.png 1311867248.340448 depth/1311867248.340448.png\n1311867248.375222 rgb/1311867248.375222.png 1311867248.369871 depth/1311867248.369871.png\n1311867248.411556 rgb/1311867248.411556.png 1311867248.409835 depth/1311867248.409835.png\n1311867248.443137 rgb/1311867248.443137.png 1311867248.438581 depth/1311867248.438581.png\n1311867248.475923 rgb/1311867248.475923.png 1311867248.470199 depth/1311867248.470199.png\n1311867248.511151 rgb/1311867248.511151.png 1311867248.508337 depth/1311867248.508337.png\n1311867248.543189 rgb/1311867248.543189.png 1311867248.537785 depth/1311867248.537785.png\n1311867248.575187 rgb/1311867248.575187.png 1311867248.572499 depth/1311867248.572499.png\n1311867248.611439 rgb/1311867248.611439.png 1311867248.607009 depth/1311867248.607009.png\n1311867248.643245 rgb/1311867248.643245.png 1311867248.638469 depth/1311867248.638469.png\n1311867248.675309 rgb/1311867248.675309.png 1311867248.670252 depth/1311867248.670252.png\n1311867248.711283 rgb/1311867248.711283.png 1311867248.706536 depth/1311867248.706536.png\n1311867248.743299 rgb/1311867248.743299.png 1311867248.743305 depth/1311867248.743305.png\n1311867248.776222 rgb/1311867248.776222.png 1311867248.769433 depth/1311867248.769433.png\n1311867248.811190 rgb/1311867248.811190.png 1311867248.805206 depth/1311867248.805206.png\n1311867248.843319 rgb/1311867248.843319.png 1311867248.838326 depth/1311867248.838326.png\n1311867248.875531 rgb/1311867248.875531.png 1311867248.875524 depth/1311867248.875524.png\n1311867248.911170 rgb/1311867248.911170.png 1311867248.909044 depth/1311867248.909044.png\n1311867248.943097 rgb/1311867248.943097.png 1311867248.940181 depth/1311867248.940181.png\n1311867248.976589 rgb/1311867248.976589.png 1311867248.976607 depth/1311867248.976607.png\n1311867249.011260 rgb/1311867249.011260.png 1311867249.005328 depth/1311867249.005328.png\n1311867249.043231 rgb/1311867249.043231.png 1311867249.037121 depth/1311867249.037121.png\n1311867249.079906 rgb/1311867249.079906.png 1311867249.079925 depth/1311867249.079925.png\n1311867249.112055 rgb/1311867249.112055.png 1311867249.106357 depth/1311867249.106357.png\n1311867249.143598 rgb/1311867249.143598.png 1311867249.140147 depth/1311867249.140147.png\n1311867249.178513 rgb/1311867249.178513.png 1311867249.174028 depth/1311867249.174028.png\n1311867249.211358 rgb/1311867249.211358.png 1311867249.207514 depth/1311867249.207514.png\n1311867249.243278 rgb/1311867249.243278.png 1311867249.239832 depth/1311867249.239832.png\n1311867249.277340 rgb/1311867249.277340.png 1311867249.277356 depth/1311867249.277356.png\n1311867249.311292 rgb/1311867249.311292.png 1311867249.306356 depth/1311867249.306356.png\n1311867249.343725 rgb/1311867249.343725.png 1311867249.341224 depth/1311867249.341224.png\n1311867249.376845 rgb/1311867249.376845.png 1311867249.376858 depth/1311867249.376858.png\n1311867249.411217 rgb/1311867249.411217.png 1311867249.405473 depth/1311867249.405473.png\n1311867249.443221 rgb/1311867249.443221.png 1311867249.438211 depth/1311867249.438211.png\n1311867249.476410 rgb/1311867249.476410.png 1311867249.476444 depth/1311867249.476444.png\n1311867249.511134 rgb/1311867249.511134.png 1311867249.505517 depth/1311867249.505517.png\n1311867249.543230 rgb/1311867249.543230.png 1311867249.537314 depth/1311867249.537314.png\n1311867249.575910 rgb/1311867249.575910.png 1311867249.575982 depth/1311867249.575982.png\n1311867249.611223 rgb/1311867249.611223.png 1311867249.608851 depth/1311867249.608851.png\n1311867249.643378 rgb/1311867249.643378.png 1311867249.638062 depth/1311867249.638062.png\n1311867249.675103 rgb/1311867249.675103.png 1311867249.673702 depth/1311867249.673702.png\n1311867249.711139 rgb/1311867249.711139.png 1311867249.707998 depth/1311867249.707998.png\n1311867249.743247 rgb/1311867249.743247.png 1311867249.740043 depth/1311867249.740043.png\n1311867249.775158 rgb/1311867249.775158.png 1311867249.773386 depth/1311867249.773386.png\n1311867249.811149 rgb/1311867249.811149.png 1311867249.808523 depth/1311867249.808523.png\n1311867249.843325 rgb/1311867249.843325.png 1311867249.837680 depth/1311867249.837680.png\n1311867249.878395 rgb/1311867249.878395.png 1311867249.878409 depth/1311867249.878409.png\n1311867249.911240 rgb/1311867249.911240.png 1311867249.907597 depth/1311867249.907597.png\n1311867249.943277 rgb/1311867249.943277.png 1311867249.939728 depth/1311867249.939728.png\n1311867249.975170 rgb/1311867249.975170.png 1311867249.974895 depth/1311867249.974895.png\n1311867250.011711 rgb/1311867250.011711.png 1311867250.005565 depth/1311867250.005565.png\n1311867250.043427 rgb/1311867250.043427.png 1311867250.037222 depth/1311867250.037222.png\n1311867250.076673 rgb/1311867250.076673.png 1311867250.076719 depth/1311867250.076719.png\n1311867250.111610 rgb/1311867250.111610.png 1311867250.106894 depth/1311867250.106894.png\n1311867250.143222 rgb/1311867250.143222.png 1311867250.141178 depth/1311867250.141178.png\n1311867250.175891 rgb/1311867250.175891.png 1311867250.175898 depth/1311867250.175898.png\n1311867250.213337 rgb/1311867250.213337.png 1311867250.205522 depth/1311867250.205522.png\n1311867250.245669 rgb/1311867250.245669.png 1311867250.245713 depth/1311867250.245713.png\n1311867250.275168 rgb/1311867250.275168.png 1311867250.273671 depth/1311867250.273671.png\n1311867250.311441 rgb/1311867250.311441.png 1311867250.305683 depth/1311867250.305683.png\n1311867250.343197 rgb/1311867250.343197.png 1311867250.341283 depth/1311867250.341283.png\n1311867250.378064 rgb/1311867250.378064.png 1311867250.377626 depth/1311867250.377626.png\n1311867250.411649 rgb/1311867250.411649.png 1311867250.405413 depth/1311867250.405413.png\n1311867250.444170 rgb/1311867250.444170.png 1311867250.444178 depth/1311867250.444178.png\n1311867250.479325 rgb/1311867250.479325.png 1311867250.476408 depth/1311867250.476408.png\n1311867250.511322 rgb/1311867250.511322.png 1311867250.506725 depth/1311867250.506725.png\n1311867250.544330 rgb/1311867250.544330.png 1311867250.544340 depth/1311867250.544340.png\n1311867250.579349 rgb/1311867250.579349.png 1311867250.573296 depth/1311867250.573296.png\n1311867250.611488 rgb/1311867250.611488.png 1311867250.605223 depth/1311867250.605223.png\n1311867250.643376 rgb/1311867250.643376.png 1311867250.642715 depth/1311867250.642715.png\n1311867250.679554 rgb/1311867250.679554.png 1311867250.673238 depth/1311867250.673238.png\n1311867250.711292 rgb/1311867250.711292.png 1311867250.707638 depth/1311867250.707638.png\n1311867250.744545 rgb/1311867250.744545.png 1311867250.744589 depth/1311867250.744589.png\n1311867250.779283 rgb/1311867250.779283.png 1311867250.777367 depth/1311867250.777367.png\n1311867250.814558 rgb/1311867250.814558.png 1311867250.806271 depth/1311867250.806271.png\n1311867250.843347 rgb/1311867250.843347.png 1311867250.843360 depth/1311867250.843360.png\n1311867250.879276 rgb/1311867250.879276.png 1311867250.873642 depth/1311867250.873642.png\n1311867250.911636 rgb/1311867250.911636.png 1311867250.905565 depth/1311867250.905565.png\n1311867250.943372 rgb/1311867250.943372.png 1311867250.941647 depth/1311867250.941647.png\n1311867250.979305 rgb/1311867250.979305.png 1311867250.976372 depth/1311867250.976372.png\n1311867251.011246 rgb/1311867251.011246.png 1311867251.005419 depth/1311867251.005419.png\n1311867251.043774 rgb/1311867251.043774.png 1311867251.043791 depth/1311867251.043791.png\n1311867251.079316 rgb/1311867251.079316.png 1311867251.073693 depth/1311867251.073693.png\n1311867251.111584 rgb/1311867251.111584.png 1311867251.105746 depth/1311867251.105746.png\n1311867251.143281 rgb/1311867251.143281.png 1311867251.141746 depth/1311867251.141746.png\n1311867251.179425 rgb/1311867251.179425.png 1311867251.173562 depth/1311867251.173562.png\n1311867251.211383 rgb/1311867251.211383.png 1311867251.205968 depth/1311867251.205968.png\n1311867251.247232 rgb/1311867251.247232.png 1311867251.246582 depth/1311867251.246582.png\n1311867251.279370 rgb/1311867251.279370.png 1311867251.275047 depth/1311867251.275047.png\n1311867251.313387 rgb/1311867251.313387.png 1311867251.310926 depth/1311867251.310926.png\n1311867251.343242 rgb/1311867251.343242.png 1311867251.341515 depth/1311867251.341515.png\n1311867251.380182 rgb/1311867251.380182.png 1311867251.376153 depth/1311867251.376153.png\n1311867251.411345 rgb/1311867251.411345.png 1311867251.411355 depth/1311867251.411355.png\n1311867251.443379 rgb/1311867251.443379.png 1311867251.443396 depth/1311867251.443396.png\n1311867251.479338 rgb/1311867251.479338.png 1311867251.476359 depth/1311867251.476359.png\n1311867251.513641 rgb/1311867251.513641.png 1311867251.517510 depth/1311867251.517510.png\n1311867251.543175 rgb/1311867251.543175.png 1311867251.542053 depth/1311867251.542053.png\n1311867251.579534 rgb/1311867251.579534.png 1311867251.573838 depth/1311867251.573838.png\n1311867251.611953 rgb/1311867251.611953.png 1311867251.611968 depth/1311867251.611968.png\n1311867251.643296 rgb/1311867251.643296.png 1311867251.641726 depth/1311867251.641726.png\n1311867251.679728 rgb/1311867251.679728.png 1311867251.675240 depth/1311867251.675240.png\n1311867251.712294 rgb/1311867251.712294.png 1311867251.712338 depth/1311867251.712338.png\n1311867251.743499 rgb/1311867251.743499.png 1311867251.741376 depth/1311867251.741376.png\n1311867251.779744 rgb/1311867251.779744.png 1311867251.773506 depth/1311867251.773506.png\n1311867251.811253 rgb/1311867251.811253.png 1311867251.809288 depth/1311867251.809288.png\n1311867251.843328 rgb/1311867251.843328.png 1311867251.841161 depth/1311867251.841161.png\n1311867251.880542 rgb/1311867251.880542.png 1311867251.873150 depth/1311867251.873150.png\n1311867251.911249 rgb/1311867251.911249.png 1311867251.909214 depth/1311867251.909214.png\n1311867251.943218 rgb/1311867251.943218.png 1311867251.941809 depth/1311867251.941809.png\n1311867251.980011 rgb/1311867251.980011.png 1311867251.974636 depth/1311867251.974636.png\n1311867252.011886 rgb/1311867252.011886.png 1311867252.011904 depth/1311867252.011904.png\n1311867252.044103 rgb/1311867252.044103.png 1311867252.041228 depth/1311867252.041228.png\n1311867252.079454 rgb/1311867252.079454.png 1311867252.073278 depth/1311867252.073278.png\n1311867252.112225 rgb/1311867252.112225.png 1311867252.112246 depth/1311867252.112246.png\n1311867252.143295 rgb/1311867252.143295.png 1311867252.141274 depth/1311867252.141274.png\n1311867252.179436 rgb/1311867252.179436.png 1311867252.173384 depth/1311867252.173384.png\n1311867252.211346 rgb/1311867252.211346.png 1311867252.210777 depth/1311867252.210777.png\n1311867252.243281 rgb/1311867252.243281.png 1311867252.241230 depth/1311867252.241230.png\n1311867252.279411 rgb/1311867252.279411.png 1311867252.273848 depth/1311867252.273848.png\n1311867252.311267 rgb/1311867252.311267.png 1311867252.311029 depth/1311867252.311029.png\n1311867252.345029 rgb/1311867252.345029.png 1311867252.341880 depth/1311867252.341880.png\n1311867252.379459 rgb/1311867252.379459.png 1311867252.374830 depth/1311867252.374830.png\n1311867252.411197 rgb/1311867252.411197.png 1311867252.410210 depth/1311867252.410210.png\n1311867252.445597 rgb/1311867252.445597.png 1311867252.445605 depth/1311867252.445605.png\n1311867252.479290 rgb/1311867252.479290.png 1311867252.473786 depth/1311867252.473786.png\n1311867252.511225 rgb/1311867252.511225.png 1311867252.509912 depth/1311867252.509912.png\n1311867252.543282 rgb/1311867252.543282.png 1311867252.541490 depth/1311867252.541490.png\n1311867252.579180 rgb/1311867252.579180.png 1311867252.578390 depth/1311867252.578390.png\n1311867252.611280 rgb/1311867252.611280.png 1311867252.609663 depth/1311867252.609663.png\n1311867252.643277 rgb/1311867252.643277.png 1311867252.641820 depth/1311867252.641820.png\n1311867252.679249 rgb/1311867252.679249.png 1311867252.677772 depth/1311867252.677772.png\n1311867252.711249 rgb/1311867252.711249.png 1311867252.710032 depth/1311867252.710032.png\n1311867252.743241 rgb/1311867252.743241.png 1311867252.742726 depth/1311867252.742726.png\n1311867252.779273 rgb/1311867252.779273.png 1311867252.777754 depth/1311867252.777754.png\n1311867252.811278 rgb/1311867252.811278.png 1311867252.809777 depth/1311867252.809777.png\n1311867252.843319 rgb/1311867252.843319.png 1311867252.841481 depth/1311867252.841481.png\n1311867252.879266 rgb/1311867252.879266.png 1311867252.877640 depth/1311867252.877640.png\n1311867252.911219 rgb/1311867252.911219.png 1311867252.910265 depth/1311867252.910265.png\n1311867252.944692 rgb/1311867252.944692.png 1311867252.941823 depth/1311867252.941823.png\n1311867252.980602 rgb/1311867252.980602.png 1311867252.977263 depth/1311867252.977263.png\n1311867253.011381 rgb/1311867253.011381.png 1311867253.010849 depth/1311867253.010849.png\n1311867253.043431 rgb/1311867253.043431.png 1311867253.042352 depth/1311867253.042352.png\n1311867253.079921 rgb/1311867253.079921.png 1311867253.079930 depth/1311867253.079930.png\n1311867253.111303 rgb/1311867253.111303.png 1311867253.109702 depth/1311867253.109702.png\n1311867253.144056 rgb/1311867253.144056.png 1311867253.144076 depth/1311867253.144076.png\n1311867253.179405 rgb/1311867253.179405.png 1311867253.177662 depth/1311867253.177662.png\n1311867253.211216 rgb/1311867253.211216.png 1311867253.209393 depth/1311867253.209393.png\n1311867253.245841 rgb/1311867253.245841.png 1311867253.242864 depth/1311867253.242864.png\n1311867253.279395 rgb/1311867253.279395.png 1311867253.278709 depth/1311867253.278709.png\n1311867253.311408 rgb/1311867253.311408.png 1311867253.309589 depth/1311867253.309589.png\n1311867253.344521 rgb/1311867253.344521.png 1311867253.344561 depth/1311867253.344561.png\n1311867253.379408 rgb/1311867253.379408.png 1311867253.377918 depth/1311867253.377918.png\n1311867253.412926 rgb/1311867253.412926.png 1311867253.412953 depth/1311867253.412953.png\n1311867253.444491 rgb/1311867253.444491.png 1311867253.444499 depth/1311867253.444499.png\n1311867253.480478 rgb/1311867253.480478.png 1311867253.480486 depth/1311867253.480486.png\n1311867253.511374 rgb/1311867253.511374.png 1311867253.509709 depth/1311867253.509709.png\n1311867253.544163 rgb/1311867253.544163.png 1311867253.541739 depth/1311867253.541739.png\n1311867253.579407 rgb/1311867253.579407.png 1311867253.577655 depth/1311867253.577655.png\n1311867253.611802 rgb/1311867253.611802.png 1311867253.609458 depth/1311867253.609458.png\n1311867253.644463 rgb/1311867253.644463.png 1311867253.644765 depth/1311867253.644765.png\n1311867253.679979 rgb/1311867253.679979.png 1311867253.677508 depth/1311867253.677508.png\n1311867253.711529 rgb/1311867253.711529.png 1311867253.711577 depth/1311867253.711577.png\n1311867253.743537 rgb/1311867253.743537.png 1311867253.741691 depth/1311867253.741691.png\n1311867253.780402 rgb/1311867253.780402.png 1311867253.780615 depth/1311867253.780615.png\n1311867253.811301 rgb/1311867253.811301.png 1311867253.810444 depth/1311867253.810444.png\n1311867253.846601 rgb/1311867253.846601.png 1311867253.846956 depth/1311867253.846956.png\n1311867253.879206 rgb/1311867253.879206.png 1311867253.878390 depth/1311867253.878390.png\n1311867253.911446 rgb/1311867253.911446.png 1311867253.909536 depth/1311867253.909536.png\n1311867253.946104 rgb/1311867253.946104.png 1311867253.946160 depth/1311867253.946160.png\n1311867253.979415 rgb/1311867253.979415.png 1311867253.977869 depth/1311867253.977869.png\n1311867254.011966 rgb/1311867254.011966.png 1311867254.011998 depth/1311867254.011998.png\n1311867254.045767 rgb/1311867254.045767.png 1311867254.045775 depth/1311867254.045775.png\n1311867254.079374 rgb/1311867254.079374.png 1311867254.077738 depth/1311867254.077738.png\n1311867254.111352 rgb/1311867254.111352.png 1311867254.109657 depth/1311867254.109657.png\n1311867254.147685 rgb/1311867254.147685.png 1311867254.147695 depth/1311867254.147695.png\n1311867254.179513 rgb/1311867254.179513.png 1311867254.177744 depth/1311867254.177744.png\n1311867254.211494 rgb/1311867254.211494.png 1311867254.209721 depth/1311867254.209721.png\n1311867254.246904 rgb/1311867254.246904.png 1311867254.246916 depth/1311867254.246916.png\n1311867254.279857 rgb/1311867254.279857.png 1311867254.278806 depth/1311867254.278806.png\n1311867254.311463 rgb/1311867254.311463.png 1311867254.309669 depth/1311867254.309669.png\n1311867254.347540 rgb/1311867254.347540.png 1311867254.347559 depth/1311867254.347559.png\n1311867254.379449 rgb/1311867254.379449.png 1311867254.377658 depth/1311867254.377658.png\n1311867254.411535 rgb/1311867254.411535.png 1311867254.410412 depth/1311867254.410412.png\n1311867254.448323 rgb/1311867254.448323.png 1311867254.448344 depth/1311867254.448344.png\n1311867254.479448 rgb/1311867254.479448.png 1311867254.477669 depth/1311867254.477669.png\n1311867254.511443 rgb/1311867254.511443.png 1311867254.509518 depth/1311867254.509518.png\n1311867254.550046 rgb/1311867254.550046.png 1311867254.549299 depth/1311867254.549299.png\n1311867254.579487 rgb/1311867254.579487.png 1311867254.577488 depth/1311867254.577488.png\n1311867254.611481 rgb/1311867254.611481.png 1311867254.609387 depth/1311867254.609387.png\n1311867254.645227 rgb/1311867254.645227.png 1311867254.645293 depth/1311867254.645293.png\n1311867254.679490 rgb/1311867254.679490.png 1311867254.677379 depth/1311867254.677379.png\n1311867254.711323 rgb/1311867254.711323.png 1311867254.710256 depth/1311867254.710256.png\n1311867254.745273 rgb/1311867254.745273.png 1311867254.745333 depth/1311867254.745333.png\n1311867254.779465 rgb/1311867254.779465.png 1311867254.777416 depth/1311867254.777416.png\n1311867254.811574 rgb/1311867254.811574.png 1311867254.809383 depth/1311867254.809383.png\n1311867254.848265 rgb/1311867254.848265.png 1311867254.848278 depth/1311867254.848278.png\n1311867254.879491 rgb/1311867254.879491.png 1311867254.879292 depth/1311867254.879292.png\n1311867254.913881 rgb/1311867254.913881.png 1311867254.913893 depth/1311867254.913893.png\n1311867254.949070 rgb/1311867254.949070.png 1311867254.949076 depth/1311867254.949076.png\n1311867254.981925 rgb/1311867254.981925.png 1311867254.981958 depth/1311867254.981958.png\n1311867255.015430 rgb/1311867255.015430.png 1311867255.015436 depth/1311867255.015436.png\n1311867255.049418 rgb/1311867255.049418.png 1311867255.049438 depth/1311867255.049438.png\n1311867255.082194 rgb/1311867255.082194.png 1311867255.082208 depth/1311867255.082208.png\n1311867255.117684 rgb/1311867255.117684.png 1311867255.117586 depth/1311867255.117586.png\n1311867255.151015 rgb/1311867255.151015.png 1311867255.150610 depth/1311867255.150610.png\n1311867255.183783 rgb/1311867255.183783.png 1311867255.183880 depth/1311867255.183880.png\n1311867255.216913 rgb/1311867255.216913.png 1311867255.216913 depth/1311867255.216913.png\n1311867255.245906 rgb/1311867255.245906.png 1311867255.245937 depth/1311867255.245937.png\n1311867255.279366 rgb/1311867255.279366.png 1311867255.279172 depth/1311867255.279172.png\n1311867255.313847 rgb/1311867255.313847.png 1311867255.313863 depth/1311867255.313863.png\n1311867255.346831 rgb/1311867255.346831.png 1311867255.346841 depth/1311867255.346841.png\n1311867255.379475 rgb/1311867255.379475.png 1311867255.377963 depth/1311867255.377963.png\n1311867255.413757 rgb/1311867255.413757.png 1311867255.413764 depth/1311867255.413764.png\n1311867255.445540 rgb/1311867255.445540.png 1311867255.445553 depth/1311867255.445553.png\n1311867255.479482 rgb/1311867255.479482.png 1311867255.478153 depth/1311867255.478153.png\n1311867255.515585 rgb/1311867255.515585.png 1311867255.515610 depth/1311867255.515610.png\n1311867255.545730 rgb/1311867255.545730.png 1311867255.545778 depth/1311867255.545778.png\n1311867255.579442 rgb/1311867255.579442.png 1311867255.578444 depth/1311867255.578444.png\n1311867255.615323 rgb/1311867255.615323.png 1311867255.615333 depth/1311867255.615333.png\n1311867255.645642 rgb/1311867255.645642.png 1311867255.645648 depth/1311867255.645648.png\n1311867255.680081 rgb/1311867255.680081.png 1311867255.680102 depth/1311867255.680102.png\n1311867255.718269 rgb/1311867255.718269.png 1311867255.718292 depth/1311867255.718292.png\n1311867255.745767 rgb/1311867255.745767.png 1311867255.745775 depth/1311867255.745775.png\n1311867255.780996 rgb/1311867255.780996.png 1311867255.781093 depth/1311867255.781093.png\n1311867255.817593 rgb/1311867255.817593.png 1311867255.817610 depth/1311867255.817610.png\n1311867255.845687 rgb/1311867255.845687.png 1311867255.845725 depth/1311867255.845725.png\n1311867255.879379 rgb/1311867255.879379.png 1311867255.878755 depth/1311867255.878755.png\n1311867255.914024 rgb/1311867255.914024.png 1311867255.914031 depth/1311867255.914031.png\n1311867255.945901 rgb/1311867255.945901.png 1311867255.945908 depth/1311867255.945908.png\n1311867255.979486 rgb/1311867255.979486.png 1311867255.977784 depth/1311867255.977784.png\n1311867256.017783 rgb/1311867256.017783.png 1311867256.017797 depth/1311867256.017797.png\n1311867256.046004 rgb/1311867256.046004.png 1311867256.046014 depth/1311867256.046014.png\n1311867256.079590 rgb/1311867256.079590.png 1311867256.085688 depth/1311867256.085688.png\n1311867256.116730 rgb/1311867256.116730.png 1311867256.116497 depth/1311867256.116497.png\n1311867256.145219 rgb/1311867256.145219.png 1311867256.145227 depth/1311867256.145227.png\n1311867256.179506 rgb/1311867256.179506.png 1311867256.177549 depth/1311867256.177549.png\n1311867256.217737 rgb/1311867256.217737.png 1311867256.217749 depth/1311867256.217749.png\n1311867256.245462 rgb/1311867256.245462.png 1311867256.245469 depth/1311867256.245469.png\n1311867256.284698 rgb/1311867256.284698.png 1311867256.284704 depth/1311867256.284704.png\n1311867256.314334 rgb/1311867256.314334.png 1311867256.314342 depth/1311867256.314342.png\n1311867256.347169 rgb/1311867256.347169.png 1311867256.347179 depth/1311867256.347179.png\n1311867256.384803 rgb/1311867256.384803.png 1311867256.384865 depth/1311867256.384865.png\n1311867256.415853 rgb/1311867256.415853.png 1311867256.415865 depth/1311867256.415865.png\n1311867256.445283 rgb/1311867256.445283.png 1311867256.445284 depth/1311867256.445284.png\n1311867256.484375 rgb/1311867256.484375.png 1311867256.484460 depth/1311867256.484460.png\n1311867256.513577 rgb/1311867256.513577.png 1311867256.513583 depth/1311867256.513583.png\n1311867256.547861 rgb/1311867256.547861.png 1311867256.547879 depth/1311867256.547879.png\n1311867256.583591 rgb/1311867256.583591.png 1311867256.583649 depth/1311867256.583649.png\n1311867256.616028 rgb/1311867256.616028.png 1311867256.616037 depth/1311867256.616037.png\n1311867256.645225 rgb/1311867256.645225.png 1311867256.645231 depth/1311867256.645231.png\n1311867256.683263 rgb/1311867256.683263.png 1311867256.683276 depth/1311867256.683276.png\n1311867256.714018 rgb/1311867256.714018.png 1311867256.714030 depth/1311867256.714030.png\n1311867256.746329 rgb/1311867256.746329.png 1311867256.746337 depth/1311867256.746337.png\n1311867256.782735 rgb/1311867256.782735.png 1311867256.782740 depth/1311867256.782740.png\n1311867256.814038 rgb/1311867256.814038.png 1311867256.814043 depth/1311867256.814043.png\n1311867256.847722 rgb/1311867256.847722.png 1311867256.847740 depth/1311867256.847740.png\n1311867256.883890 rgb/1311867256.883890.png 1311867256.883898 depth/1311867256.883898.png\n1311867256.914798 rgb/1311867256.914798.png 1311867256.914811 depth/1311867256.914811.png\n1311867256.946531 rgb/1311867256.946531.png 1311867256.946538 depth/1311867256.946538.png\n1311867256.981447 rgb/1311867256.981447.png 1311867256.981461 depth/1311867256.981461.png\n1311867257.012988 rgb/1311867257.012988.png 1311867257.012996 depth/1311867257.012996.png\n1311867257.045185 rgb/1311867257.045185.png 1311867257.045191 depth/1311867257.045191.png\n1311867257.084110 rgb/1311867257.084110.png 1311867257.084137 depth/1311867257.084137.png\n1311867257.113385 rgb/1311867257.113385.png 1311867257.113443 depth/1311867257.113443.png\n1311867257.147422 rgb/1311867257.147422.png 1311867257.147431 depth/1311867257.147431.png\n1311867257.182069 rgb/1311867257.182069.png 1311867257.182123 depth/1311867257.182123.png\n1311867257.214758 rgb/1311867257.214758.png 1311867257.214784 depth/1311867257.214784.png\n1311867257.245697 rgb/1311867257.245697.png 1311867257.245704 depth/1311867257.245704.png\n1311867257.282412 rgb/1311867257.282412.png 1311867257.282449 depth/1311867257.282449.png\n1311867257.313334 rgb/1311867257.313334.png 1311867257.313343 depth/1311867257.313343.png\n1311867257.345279 rgb/1311867257.345279.png 1311867257.345285 depth/1311867257.345285.png\n1311867257.383951 rgb/1311867257.383951.png 1311867257.383963 depth/1311867257.383963.png\n1311867257.416062 rgb/1311867257.416062.png 1311867257.419813 depth/1311867257.419813.png\n1311867257.445852 rgb/1311867257.445852.png 1311867257.445861 depth/1311867257.445861.png\n1311867257.485117 rgb/1311867257.485117.png 1311867257.485127 depth/1311867257.485127.png\n1311867257.516611 rgb/1311867257.516611.png 1311867257.516625 depth/1311867257.516625.png\n1311867257.543702 rgb/1311867257.543702.png 1311867257.553788 depth/1311867257.553788.png\n1311867257.583609 rgb/1311867257.583609.png 1311867257.583620 depth/1311867257.583620.png\n1311867257.615413 rgb/1311867257.615413.png 1311867257.615446 depth/1311867257.615446.png\n1311867257.643749 rgb/1311867257.643749.png 1311867257.651972 depth/1311867257.651972.png\n1311867257.684241 rgb/1311867257.684241.png 1311867257.684296 depth/1311867257.684296.png\n1311867257.718778 rgb/1311867257.718778.png 1311867257.714646 depth/1311867257.714646.png\n1311867257.743747 rgb/1311867257.743747.png 1311867257.752781 depth/1311867257.752781.png\n1311867257.783800 rgb/1311867257.783800.png 1311867257.783843 depth/1311867257.783843.png\n1311867257.818099 rgb/1311867257.818099.png 1311867257.818141 depth/1311867257.818141.png\n1311867257.843575 rgb/1311867257.843575.png 1311867257.853070 depth/1311867257.853070.png\n1311867257.885458 rgb/1311867257.885458.png 1311867257.885405 depth/1311867257.885405.png\n1311867257.915235 rgb/1311867257.915235.png 1311867257.915253 depth/1311867257.915253.png\n1311867257.943765 rgb/1311867257.943765.png 1311867257.955903 depth/1311867257.955903.png\n1311867257.985062 rgb/1311867257.985062.png 1311867257.985078 depth/1311867257.985078.png\n1311867258.013561 rgb/1311867258.013561.png 1311867258.013571 depth/1311867258.013571.png\n1311867258.043623 rgb/1311867258.043623.png 1311867258.052661 depth/1311867258.052661.png\n1311867258.083652 rgb/1311867258.083652.png 1311867258.083661 depth/1311867258.083661.png\n1311867258.113782 rgb/1311867258.113782.png 1311867258.113786 depth/1311867258.113786.png\n1311867258.143714 rgb/1311867258.143714.png 1311867258.150107 depth/1311867258.150107.png\n1311867258.184833 rgb/1311867258.184833.png 1311867258.184848 depth/1311867258.184848.png\n1311867258.216268 rgb/1311867258.216268.png 1311867258.216273 depth/1311867258.216273.png\n1311867258.243624 rgb/1311867258.243624.png 1311867258.252498 depth/1311867258.252498.png\n1311867258.285010 rgb/1311867258.285010.png 1311867258.285783 depth/1311867258.285783.png\n1311867258.313274 rgb/1311867258.313274.png 1311867258.313291 depth/1311867258.313291.png\n1311867258.343642 rgb/1311867258.343642.png 1311867258.351071 depth/1311867258.351071.png\n1311867258.381205 rgb/1311867258.381205.png 1311867258.381212 depth/1311867258.381212.png\n1311867258.414263 rgb/1311867258.414263.png 1311867258.414271 depth/1311867258.414271.png\n1311867258.443907 rgb/1311867258.443907.png 1311867258.450701 depth/1311867258.450701.png\n1311867258.482546 rgb/1311867258.482546.png 1311867258.482606 depth/1311867258.482606.png\n1311867258.513980 rgb/1311867258.513980.png 1311867258.513990 depth/1311867258.513990.png\n1311867258.543595 rgb/1311867258.543595.png 1311867258.550051 depth/1311867258.550051.png\n1311867258.583598 rgb/1311867258.583598.png 1311867258.583604 depth/1311867258.583604.png\n1311867258.614160 rgb/1311867258.614160.png 1311867258.614168 depth/1311867258.614168.png\n1311867258.643778 rgb/1311867258.643778.png 1311867258.650686 depth/1311867258.650686.png\n1311867258.685220 rgb/1311867258.685220.png 1311867258.685647 depth/1311867258.685647.png\n1311867258.713406 rgb/1311867258.713406.png 1311867258.713424 depth/1311867258.713424.png\n1311867258.743665 rgb/1311867258.743665.png 1311867258.754356 depth/1311867258.754356.png\n1311867258.784349 rgb/1311867258.784349.png 1311867258.784359 depth/1311867258.784359.png\n1311867258.811690 rgb/1311867258.811690.png 1311867258.819369 depth/1311867258.819369.png\n1311867258.843893 rgb/1311867258.843893.png 1311867258.851441 depth/1311867258.851441.png\n1311867258.884560 rgb/1311867258.884560.png 1311867258.884601 depth/1311867258.884601.png\n1311867258.911750 rgb/1311867258.911750.png 1311867258.917897 depth/1311867258.917897.png\n1311867258.944000 rgb/1311867258.944000.png 1311867258.950620 depth/1311867258.950620.png\n1311867258.984155 rgb/1311867258.984155.png 1311867258.984167 depth/1311867258.984167.png\n1311867259.011907 rgb/1311867259.011907.png 1311867259.019439 depth/1311867259.019439.png\n1311867259.043970 rgb/1311867259.043970.png 1311867259.049796 depth/1311867259.049796.png\n1311867259.084547 rgb/1311867259.084547.png 1311867259.084510 depth/1311867259.084510.png\n1311867259.111734 rgb/1311867259.111734.png 1311867259.118993 depth/1311867259.118993.png\n1311867259.143877 rgb/1311867259.143877.png 1311867259.150603 depth/1311867259.150603.png\n1311867259.183764 rgb/1311867259.183764.png 1311867259.183782 depth/1311867259.183782.png\n1311867259.211951 rgb/1311867259.211951.png 1311867259.219198 depth/1311867259.219198.png\n1311867259.243853 rgb/1311867259.243853.png 1311867259.253290 depth/1311867259.253290.png\n1311867259.281587 rgb/1311867259.281587.png 1311867259.281598 depth/1311867259.281598.png\n1311867259.311928 rgb/1311867259.311928.png 1311867259.321272 depth/1311867259.321272.png\n1311867259.343762 rgb/1311867259.343762.png 1311867259.351904 depth/1311867259.351904.png\n1311867259.383911 rgb/1311867259.383911.png 1311867259.384019 depth/1311867259.384019.png\n1311867259.411722 rgb/1311867259.411722.png 1311867259.420429 depth/1311867259.420429.png\n1311867259.443793 rgb/1311867259.443793.png 1311867259.457918 depth/1311867259.457918.png\n1311867259.481615 rgb/1311867259.481615.png 1311867259.485055 depth/1311867259.485055.png\n1311867259.511730 rgb/1311867259.511730.png 1311867259.518982 depth/1311867259.518982.png\n1311867259.550578 rgb/1311867259.550578.png 1311867259.550593 depth/1311867259.550593.png\n1311867259.582216 rgb/1311867259.582216.png 1311867259.582324 depth/1311867259.582324.png\n1311867259.611739 rgb/1311867259.611739.png 1311867259.619272 depth/1311867259.619272.png\n1311867259.649471 rgb/1311867259.649471.png 1311867259.649484 depth/1311867259.649484.png\n1311867259.682849 rgb/1311867259.682849.png 1311867259.682859 depth/1311867259.682859.png\n1311867259.711827 rgb/1311867259.711827.png 1311867259.720199 depth/1311867259.720199.png\n1311867259.752007 rgb/1311867259.752007.png 1311867259.755769 depth/1311867259.755769.png\n1311867259.781780 rgb/1311867259.781780.png 1311867259.781786 depth/1311867259.781786.png\n1311867259.811817 rgb/1311867259.811817.png 1311867259.817701 depth/1311867259.817701.png\n1311867259.850399 rgb/1311867259.850399.png 1311867259.854894 depth/1311867259.854894.png\n1311867259.881835 rgb/1311867259.881835.png 1311867259.881841 depth/1311867259.881841.png\n1311867259.912113 rgb/1311867259.912113.png 1311867259.921918 depth/1311867259.921918.png\n1311867259.952003 rgb/1311867259.952003.png 1311867259.952013 depth/1311867259.952013.png\n1311867259.979767 rgb/1311867259.979767.png 1311867259.992364 depth/1311867259.992364.png\n1311867260.012691 rgb/1311867260.012691.png 1311867260.021947 depth/1311867260.021947.png\n1311867260.049315 rgb/1311867260.049315.png 1311867260.049321 depth/1311867260.049321.png\n1311867260.079913 rgb/1311867260.079913.png 1311867260.088808 depth/1311867260.088808.png\n1311867260.111941 rgb/1311867260.111941.png 1311867260.121050 depth/1311867260.121050.png\n1311867260.151371 rgb/1311867260.151371.png 1311867260.151387 depth/1311867260.151387.png\n1311867260.179934 rgb/1311867260.179934.png 1311867260.190886 depth/1311867260.190886.png\n1311867260.211913 rgb/1311867260.211913.png 1311867260.220444 depth/1311867260.220444.png\n1311867260.249637 rgb/1311867260.249637.png 1311867260.249667 depth/1311867260.249667.png\n1311867260.279865 rgb/1311867260.279865.png 1311867260.286988 depth/1311867260.286988.png\n1311867260.312068 rgb/1311867260.312068.png 1311867260.319559 depth/1311867260.319559.png\n1311867260.350508 rgb/1311867260.350508.png 1311867260.350526 depth/1311867260.350526.png\n1311867260.380002 rgb/1311867260.380002.png 1311867260.386890 depth/1311867260.386890.png\n1311867260.412000 rgb/1311867260.412000.png 1311867260.421130 depth/1311867260.421130.png\n1311867260.452169 rgb/1311867260.452169.png 1311867260.452177 depth/1311867260.452177.png\n1311867260.479772 rgb/1311867260.479772.png 1311867260.486747 depth/1311867260.486747.png\n1311867260.512102 rgb/1311867260.512102.png 1311867260.519293 depth/1311867260.519293.png\n1311867260.552766 rgb/1311867260.552766.png 1311867260.552787 depth/1311867260.552787.png\n1311867260.579905 rgb/1311867260.579905.png 1311867260.588045 depth/1311867260.588045.png\n1311867260.612014 rgb/1311867260.612014.png 1311867260.619619 depth/1311867260.619619.png\n1311867260.649334 rgb/1311867260.649334.png 1311867260.649341 depth/1311867260.649341.png\n1311867260.679860 rgb/1311867260.679860.png 1311867260.686534 depth/1311867260.686534.png\n1311867260.711867 rgb/1311867260.711867.png 1311867260.718823 depth/1311867260.718823.png\n1311867260.749329 rgb/1311867260.749329.png 1311867260.749337 depth/1311867260.749337.png\n1311867260.780035 rgb/1311867260.780035.png 1311867260.785965 depth/1311867260.785965.png\n1311867260.812146 rgb/1311867260.812146.png 1311867260.817908 depth/1311867260.817908.png\n1311867260.851416 rgb/1311867260.851416.png 1311867260.851460 depth/1311867260.851460.png\n1311867260.879809 rgb/1311867260.879809.png 1311867260.886743 depth/1311867260.886743.png\n1311867260.912017 rgb/1311867260.912017.png 1311867260.917785 depth/1311867260.917785.png\n1311867260.949439 rgb/1311867260.949439.png 1311867260.949446 depth/1311867260.949446.png\n1311867260.979950 rgb/1311867260.979950.png 1311867260.986968 depth/1311867260.986968.png\n1311867261.011875 rgb/1311867261.011875.png 1311867261.020226 depth/1311867261.020226.png\n1311867261.051950 rgb/1311867261.051950.png 1311867261.051964 depth/1311867261.051964.png\n1311867261.079805 rgb/1311867261.079805.png 1311867261.087158 depth/1311867261.087158.png\n1311867261.111871 rgb/1311867261.111871.png 1311867261.119766 depth/1311867261.119766.png\n1311867261.153079 rgb/1311867261.153079.png 1311867261.152864 depth/1311867261.152864.png\n1311867261.179986 rgb/1311867261.179986.png 1311867261.187263 depth/1311867261.187263.png\n1311867261.211987 rgb/1311867261.211987.png 1311867261.219109 depth/1311867261.219109.png\n1311867261.247791 rgb/1311867261.247791.png 1311867261.254823 depth/1311867261.254823.png\n1311867261.280012 rgb/1311867261.280012.png 1311867261.287960 depth/1311867261.287960.png\n1311867261.312072 rgb/1311867261.312072.png 1311867261.318503 depth/1311867261.318503.png\n1311867261.347781 rgb/1311867261.347781.png 1311867261.354630 depth/1311867261.354630.png\n1311867261.379963 rgb/1311867261.379963.png 1311867261.385833 depth/1311867261.385833.png\n1311867261.412118 rgb/1311867261.412118.png 1311867261.418638 depth/1311867261.418638.png\n1311867261.448088 rgb/1311867261.448088.png 1311867261.455868 depth/1311867261.455868.png\n1311867261.479857 rgb/1311867261.479857.png 1311867261.486219 depth/1311867261.486219.png\n1311867261.512250 rgb/1311867261.512250.png 1311867261.517863 depth/1311867261.517863.png\n1311867261.547863 rgb/1311867261.547863.png 1311867261.555652 depth/1311867261.555652.png\n1311867261.579903 rgb/1311867261.579903.png 1311867261.585790 depth/1311867261.585790.png\n1311867261.612131 rgb/1311867261.612131.png 1311867261.617464 depth/1311867261.617464.png\n1311867261.648078 rgb/1311867261.648078.png 1311867261.665201 depth/1311867261.665201.png\n1311867261.680301 rgb/1311867261.680301.png 1311867261.688993 depth/1311867261.688993.png\n1311867261.712383 rgb/1311867261.712383.png 1311867261.719311 depth/1311867261.719311.png\n1311867261.748085 rgb/1311867261.748085.png 1311867261.760155 depth/1311867261.760155.png\n1311867261.779918 rgb/1311867261.779918.png 1311867261.787688 depth/1311867261.787688.png\n1311867261.811956 rgb/1311867261.811956.png 1311867261.821394 depth/1311867261.821394.png\n1311867261.848006 rgb/1311867261.848006.png 1311867261.859815 depth/1311867261.859815.png\n1311867261.880073 rgb/1311867261.880073.png 1311867261.888546 depth/1311867261.888546.png\n1311867261.912163 rgb/1311867261.912163.png 1311867261.921236 depth/1311867261.921236.png\n1311867261.948000 rgb/1311867261.948000.png 1311867261.959230 depth/1311867261.959230.png\n1311867261.980242 rgb/1311867261.980242.png 1311867261.988614 depth/1311867261.988614.png\n1311867262.011962 rgb/1311867262.011962.png 1311867262.021953 depth/1311867262.021953.png\n1311867262.047907 rgb/1311867262.047907.png 1311867262.057663 depth/1311867262.057663.png\n1311867262.080301 rgb/1311867262.080301.png 1311867262.094468 depth/1311867262.094468.png\n1311867262.117955 rgb/1311867262.117955.png 1311867262.118048 depth/1311867262.118048.png\n1311867262.147860 rgb/1311867262.147860.png 1311867262.153988 depth/1311867262.153988.png\n1311867262.180119 rgb/1311867262.180119.png 1311867262.190654 depth/1311867262.190654.png\n1311867262.212167 rgb/1311867262.212167.png 1311867262.220062 depth/1311867262.220062.png\n1311867262.247855 rgb/1311867262.247855.png 1311867262.255759 depth/1311867262.255759.png\n1311867262.279909 rgb/1311867262.279909.png 1311867262.289356 depth/1311867262.289356.png\n1311867262.312207 rgb/1311867262.312207.png 1311867262.319283 depth/1311867262.319283.png\n1311867262.347903 rgb/1311867262.347903.png 1311867262.354351 depth/1311867262.354351.png\n1311867262.379904 rgb/1311867262.379904.png 1311867262.386276 depth/1311867262.386276.png\n1311867262.411961 rgb/1311867262.411961.png 1311867262.419248 depth/1311867262.419248.png\n1311867262.448089 rgb/1311867262.448089.png 1311867262.457937 depth/1311867262.457937.png\n1311867262.479872 rgb/1311867262.479872.png 1311867262.488291 depth/1311867262.488291.png\n1311867262.512133 rgb/1311867262.512133.png 1311867262.522872 depth/1311867262.522872.png\n1311867262.547912 rgb/1311867262.547912.png 1311867262.555407 depth/1311867262.555407.png\n1311867262.579872 rgb/1311867262.579872.png 1311867262.587320 depth/1311867262.587320.png\n1311867262.612224 rgb/1311867262.612224.png 1311867262.623551 depth/1311867262.623551.png\n1311867262.647862 rgb/1311867262.647862.png 1311867262.654801 depth/1311867262.654801.png\n1311867262.680238 rgb/1311867262.680238.png 1311867262.690114 depth/1311867262.690114.png\n1311867262.712055 rgb/1311867262.712055.png 1311867262.723480 depth/1311867262.723480.png\n1311867262.748013 rgb/1311867262.748013.png 1311867262.755088 depth/1311867262.755088.png\n1311867262.780047 rgb/1311867262.780047.png 1311867262.789079 depth/1311867262.789079.png\n1311867262.812118 rgb/1311867262.812118.png 1311867262.823227 depth/1311867262.823227.png\n1311867262.847972 rgb/1311867262.847972.png 1311867262.856114 depth/1311867262.856114.png\n1311867262.880083 rgb/1311867262.880083.png 1311867262.887828 depth/1311867262.887828.png\n1311867262.912008 rgb/1311867262.912008.png 1311867262.922193 depth/1311867262.922193.png\n1311867262.947979 rgb/1311867262.947979.png 1311867262.953997 depth/1311867262.953997.png\n1311867262.979967 rgb/1311867262.979967.png 1311867262.987732 depth/1311867262.987732.png\n1311867263.012291 rgb/1311867263.012291.png 1311867263.023844 depth/1311867263.023844.png\n1311867263.048000 rgb/1311867263.048000.png 1311867263.055280 depth/1311867263.055280.png\n1311867263.079930 rgb/1311867263.079930.png 1311867263.087004 depth/1311867263.087004.png\n1311867263.111968 rgb/1311867263.111968.png 1311867263.122690 depth/1311867263.122690.png\n1311867263.148043 rgb/1311867263.148043.png 1311867263.153708 depth/1311867263.153708.png\n1311867263.180026 rgb/1311867263.180026.png 1311867263.188423 depth/1311867263.188423.png\n1311867263.212088 rgb/1311867263.212088.png 1311867263.222581 depth/1311867263.222581.png\n1311867263.248034 rgb/1311867263.248034.png 1311867263.253614 depth/1311867263.253614.png\n1311867263.280002 rgb/1311867263.280002.png 1311867263.288447 depth/1311867263.288447.png\n1311867263.312094 rgb/1311867263.312094.png 1311867263.323627 depth/1311867263.323627.png\n1311867263.348120 rgb/1311867263.348120.png 1311867263.353947 depth/1311867263.353947.png\n1311867263.380039 rgb/1311867263.380039.png 1311867263.385653 depth/1311867263.385653.png\n1311867263.412375 rgb/1311867263.412375.png 1311867263.422146 depth/1311867263.422146.png\n1311867263.448153 rgb/1311867263.448153.png 1311867263.454956 depth/1311867263.454956.png\n1311867263.480018 rgb/1311867263.480018.png 1311867263.487639 depth/1311867263.487639.png\n1311867263.511993 rgb/1311867263.511993.png 1311867263.523595 depth/1311867263.523595.png\n1311867263.547977 rgb/1311867263.547977.png 1311867263.553510 depth/1311867263.553510.png\n1311867263.580059 rgb/1311867263.580059.png 1311867263.585504 depth/1311867263.585504.png\n1311867263.612205 rgb/1311867263.612205.png 1311867263.623614 depth/1311867263.623614.png\n1311867263.648021 rgb/1311867263.648021.png 1311867263.654392 depth/1311867263.654392.png\n1311867263.679956 rgb/1311867263.679956.png 1311867263.690378 depth/1311867263.690378.png\n1311867263.712221 rgb/1311867263.712221.png 1311867263.722763 depth/1311867263.722763.png\n1311867263.748100 rgb/1311867263.748100.png 1311867263.755967 depth/1311867263.755967.png\n1311867263.780318 rgb/1311867263.780318.png 1311867263.791156 depth/1311867263.791156.png\n1311867263.812318 rgb/1311867263.812318.png 1311867263.823519 depth/1311867263.823519.png\n1311867263.848119 rgb/1311867263.848119.png 1311867263.855552 depth/1311867263.855552.png\n1311867263.880150 rgb/1311867263.880150.png 1311867263.892539 depth/1311867263.892539.png\n1311867263.912334 rgb/1311867263.912334.png 1311867263.925589 depth/1311867263.925589.png\n1311867263.948206 rgb/1311867263.948206.png 1311867263.955721 depth/1311867263.955721.png\n1311867263.979999 rgb/1311867263.979999.png 1311867263.991345 depth/1311867263.991345.png\n1311867264.012231 rgb/1311867264.012231.png 1311867264.026508 depth/1311867264.026508.png\n1311867264.048127 rgb/1311867264.048127.png 1311867264.053984 depth/1311867264.053984.png\n1311867264.080210 rgb/1311867264.080210.png 1311867264.093584 depth/1311867264.093584.png\n1311867264.112282 rgb/1311867264.112282.png 1311867264.123293 depth/1311867264.123293.png\n1311867264.147983 rgb/1311867264.147983.png 1311867264.154781 depth/1311867264.154781.png\n1311867264.180145 rgb/1311867264.180145.png 1311867264.190874 depth/1311867264.190874.png\n1311867264.212109 rgb/1311867264.212109.png 1311867264.223044 depth/1311867264.223044.png\n1311867264.248024 rgb/1311867264.248024.png 1311867264.254928 depth/1311867264.254928.png\n1311867264.280169 rgb/1311867264.280169.png 1311867264.291094 depth/1311867264.291094.png\n1311867264.312006 rgb/1311867264.312006.png 1311867264.322354 depth/1311867264.322354.png\n1311867264.348192 rgb/1311867264.348192.png 1311867264.353971 depth/1311867264.353971.png\n1311867264.380241 rgb/1311867264.380241.png 1311867264.390357 depth/1311867264.390357.png\n1311867264.412214 rgb/1311867264.412214.png 1311867264.424713 depth/1311867264.424713.png\n1311867264.448004 rgb/1311867264.448004.png 1311867264.453671 depth/1311867264.453671.png\n1311867264.480074 rgb/1311867264.480074.png 1311867264.491122 depth/1311867264.491122.png\n1311867264.512227 rgb/1311867264.512227.png 1311867264.522093 depth/1311867264.522093.png\n1311867264.548155 rgb/1311867264.548155.png 1311867264.554466 depth/1311867264.554466.png\n1311867264.580092 rgb/1311867264.580092.png 1311867264.591919 depth/1311867264.591919.png\n1311867264.612330 rgb/1311867264.612330.png 1311867264.623954 depth/1311867264.623954.png\n1311867264.648092 rgb/1311867264.648092.png 1311867264.653789 depth/1311867264.653789.png\n1311867264.680199 rgb/1311867264.680199.png 1311867264.690898 depth/1311867264.690898.png\n1311867264.712454 rgb/1311867264.712454.png 1311867264.722804 depth/1311867264.722804.png\n1311867264.747965 rgb/1311867264.747965.png 1311867264.754714 depth/1311867264.754714.png\n1311867264.780125 rgb/1311867264.780125.png 1311867264.790914 depth/1311867264.790914.png\n1311867264.812115 rgb/1311867264.812115.png 1311867264.823344 depth/1311867264.823344.png\n1311867264.848189 rgb/1311867264.848189.png 1311867264.854079 depth/1311867264.854079.png\n1311867264.880141 rgb/1311867264.880141.png 1311867264.890441 depth/1311867264.890441.png\n1311867264.912230 rgb/1311867264.912230.png 1311867264.923558 depth/1311867264.923558.png\n1311867264.948186 rgb/1311867264.948186.png 1311867264.959884 depth/1311867264.959884.png\n1311867264.980433 rgb/1311867264.980433.png 1311867264.991684 depth/1311867264.991684.png\n1311867265.012192 rgb/1311867265.012192.png 1311867265.022003 depth/1311867265.022003.png\n1311867265.048128 rgb/1311867265.048128.png 1311867265.058149 depth/1311867265.058149.png\n1311867265.080210 rgb/1311867265.080210.png 1311867265.091172 depth/1311867265.091172.png\n1311867265.112164 rgb/1311867265.112164.png 1311867265.121711 depth/1311867265.121711.png\n1311867265.148104 rgb/1311867265.148104.png 1311867265.158209 depth/1311867265.158209.png\n1311867265.180303 rgb/1311867265.180303.png 1311867265.189952 depth/1311867265.189952.png\n1311867265.212300 rgb/1311867265.212300.png 1311867265.222522 depth/1311867265.222522.png\n1311867265.248214 rgb/1311867265.248214.png 1311867265.258185 depth/1311867265.258185.png\n1311867265.280318 rgb/1311867265.280318.png 1311867265.291513 depth/1311867265.291513.png\n1311867265.312310 rgb/1311867265.312310.png 1311867265.322086 depth/1311867265.322086.png\n1311867265.348200 rgb/1311867265.348200.png 1311867265.358559 depth/1311867265.358559.png\n1311867265.380133 rgb/1311867265.380133.png 1311867265.391247 depth/1311867265.391247.png\n1311867265.412207 rgb/1311867265.412207.png 1311867265.424453 depth/1311867265.424453.png\n1311867265.448180 rgb/1311867265.448180.png 1311867265.460441 depth/1311867265.460441.png\n1311867265.480231 rgb/1311867265.480231.png 1311867265.490242 depth/1311867265.490242.png\n1311867265.512277 rgb/1311867265.512277.png 1311867265.523057 depth/1311867265.523057.png\n1311867265.548378 rgb/1311867265.548378.png 1311867265.559452 depth/1311867265.559452.png\n1311867265.580223 rgb/1311867265.580223.png 1311867265.593230 depth/1311867265.593230.png\n1311867265.612065 rgb/1311867265.612065.png 1311867265.625070 depth/1311867265.625070.png\n1311867265.648285 rgb/1311867265.648285.png 1311867265.661073 depth/1311867265.661073.png\n1311867265.680305 rgb/1311867265.680305.png 1311867265.695601 depth/1311867265.695601.png\n1311867265.712166 rgb/1311867265.712166.png 1311867265.722189 depth/1311867265.722189.png\n1311867265.748225 rgb/1311867265.748225.png 1311867265.762627 depth/1311867265.762627.png\n1311867265.780694 rgb/1311867265.780694.png 1311867265.792592 depth/1311867265.792592.png\n1311867265.812278 rgb/1311867265.812278.png 1311867265.822421 depth/1311867265.822421.png\n1311867265.848187 rgb/1311867265.848187.png 1311867265.859339 depth/1311867265.859339.png\n1311867265.880193 rgb/1311867265.880193.png 1311867265.894360 depth/1311867265.894360.png\n1311867265.912326 rgb/1311867265.912326.png 1311867265.925645 depth/1311867265.925645.png\n1311867265.948259 rgb/1311867265.948259.png 1311867265.962098 depth/1311867265.962098.png\n1311867265.980599 rgb/1311867265.980599.png 1311867265.990899 depth/1311867265.990899.png\n1311867266.012180 rgb/1311867266.012180.png 1311867266.023347 depth/1311867266.023347.png\n1311867266.048362 rgb/1311867266.048362.png 1311867266.063426 depth/1311867266.063426.png\n1311867266.080451 rgb/1311867266.080451.png 1311867266.095464 depth/1311867266.095464.png\n1311867266.112239 rgb/1311867266.112239.png 1311867266.124160 depth/1311867266.124160.png\n1311867266.148464 rgb/1311867266.148464.png 1311867266.163481 depth/1311867266.163481.png\n1311867266.180282 rgb/1311867266.180282.png 1311867266.192269 depth/1311867266.192269.png\n1311867266.212181 rgb/1311867266.212181.png 1311867266.225520 depth/1311867266.225520.png\n1311867266.248205 rgb/1311867266.248205.png 1311867266.259785 depth/1311867266.259785.png\n1311867266.280227 rgb/1311867266.280227.png 1311867266.291512 depth/1311867266.291512.png\n1311867266.312311 rgb/1311867266.312311.png 1311867266.325804 depth/1311867266.325804.png\n1311867266.348175 rgb/1311867266.348175.png 1311867266.360155 depth/1311867266.360155.png\n1311867266.380379 rgb/1311867266.380379.png 1311867266.391316 depth/1311867266.391316.png\n1311867266.412323 rgb/1311867266.412323.png 1311867266.425487 depth/1311867266.425487.png\n1311867266.448402 rgb/1311867266.448402.png 1311867266.461291 depth/1311867266.461291.png\n1311867266.480472 rgb/1311867266.480472.png 1311867266.491260 depth/1311867266.491260.png\n1311867266.512523 rgb/1311867266.512523.png 1311867266.528493 depth/1311867266.528493.png\n1311867266.548233 rgb/1311867266.548233.png 1311867266.558736 depth/1311867266.558736.png\n1311867266.580375 rgb/1311867266.580375.png 1311867266.590682 depth/1311867266.590682.png\n1311867266.612250 rgb/1311867266.612250.png 1311867266.625647 depth/1311867266.625647.png\n1311867266.648261 rgb/1311867266.648261.png 1311867266.659642 depth/1311867266.659642.png\n1311867266.680311 rgb/1311867266.680311.png 1311867266.691494 depth/1311867266.691494.png\n1311867266.712145 rgb/1311867266.712145.png 1311867266.726079 depth/1311867266.726079.png\n1311867266.748428 rgb/1311867266.748428.png 1311867266.757624 depth/1311867266.757624.png\n1311867266.780320 rgb/1311867266.780320.png 1311867266.789824 depth/1311867266.789824.png\n1311867266.812282 rgb/1311867266.812282.png 1311867266.825713 depth/1311867266.825713.png\n1311867266.848160 rgb/1311867266.848160.png 1311867266.857500 depth/1311867266.857500.png\n1311867266.880318 rgb/1311867266.880318.png 1311867266.889874 depth/1311867266.889874.png\n1311867266.912179 rgb/1311867266.912179.png 1311867266.926619 depth/1311867266.926619.png\n1311867266.948171 rgb/1311867266.948171.png 1311867266.957655 depth/1311867266.957655.png\n1311867266.980363 rgb/1311867266.980363.png 1311867266.992077 depth/1311867266.992077.png\n1311867267.012371 rgb/1311867267.012371.png 1311867267.025948 depth/1311867267.025948.png\n1311867267.048343 rgb/1311867267.048343.png 1311867267.060361 depth/1311867267.060361.png\n1311867267.080246 rgb/1311867267.080246.png 1311867267.092980 depth/1311867267.092980.png\n1311867267.112351 rgb/1311867267.112351.png 1311867267.126690 depth/1311867267.126690.png\n1311867267.148264 rgb/1311867267.148264.png 1311867267.158691 depth/1311867267.158691.png\n1311867267.180231 rgb/1311867267.180231.png 1311867267.191613 depth/1311867267.191613.png\n1311867267.212337 rgb/1311867267.212337.png 1311867267.226204 depth/1311867267.226204.png\n1311867267.248213 rgb/1311867267.248213.png 1311867267.258745 depth/1311867267.258745.png\n1311867267.280459 rgb/1311867267.280459.png 1311867267.292076 depth/1311867267.292076.png\n1311867267.312219 rgb/1311867267.312219.png 1311867267.326581 depth/1311867267.326581.png\n1311867267.348391 rgb/1311867267.348391.png 1311867267.360995 depth/1311867267.360995.png\n1311867267.380442 rgb/1311867267.380442.png 1311867267.394598 depth/1311867267.394598.png\n1311867267.412292 rgb/1311867267.412292.png 1311867267.428619 depth/1311867267.428619.png\n1311867267.448184 rgb/1311867267.448184.png 1311867267.459579 depth/1311867267.459579.png\n1311867267.480293 rgb/1311867267.480293.png 1311867267.493543 depth/1311867267.493543.png\n1311867267.512328 rgb/1311867267.512328.png 1311867267.526410 depth/1311867267.526410.png\n1311867267.548255 rgb/1311867267.548255.png 1311867267.557797 depth/1311867267.557797.png\n1311867267.580291 rgb/1311867267.580291.png 1311867267.595448 depth/1311867267.595448.png\n1311867267.612361 rgb/1311867267.612361.png 1311867267.627202 depth/1311867267.627202.png\n1311867267.648438 rgb/1311867267.648438.png 1311867267.660897 depth/1311867267.660897.png\n1311867267.680321 rgb/1311867267.680321.png 1311867267.695573 depth/1311867267.695573.png\n1311867267.712540 rgb/1311867267.712540.png 1311867267.726455 depth/1311867267.726455.png\n1311867267.748385 rgb/1311867267.748385.png 1311867267.762498 depth/1311867267.762498.png\n1311867267.780391 rgb/1311867267.780391.png 1311867267.795798 depth/1311867267.795798.png\n1311867267.812725 rgb/1311867267.812725.png 1311867267.832397 depth/1311867267.832397.png\n1311867267.848368 rgb/1311867267.848368.png 1311867267.860108 depth/1311867267.860108.png\n1311867267.912736 rgb/1311867267.912736.png 1311867267.898958 depth/1311867267.898958.png\n1311867267.948451 rgb/1311867267.948451.png 1311867267.964301 depth/1311867267.964301.png\n1311867267.980316 rgb/1311867267.980316.png 1311867267.994746 depth/1311867267.994746.png\n1311867268.012300 rgb/1311867268.012300.png 1311867268.028712 depth/1311867268.028712.png\n1311867268.048405 rgb/1311867268.048405.png 1311867268.058833 depth/1311867268.058833.png\n1311867268.080313 rgb/1311867268.080313.png 1311867268.094608 depth/1311867268.094608.png\n1311867268.112446 rgb/1311867268.112446.png 1311867268.125391 depth/1311867268.125391.png\n1311867268.148507 rgb/1311867268.148507.png 1311867268.160666 depth/1311867268.160666.png\n1311867268.212453 rgb/1311867268.212453.png 1311867268.198196 depth/1311867268.198196.png\n1311867268.248305 rgb/1311867268.248305.png 1311867268.257920 depth/1311867268.257920.png\n1311867268.280500 rgb/1311867268.280500.png 1311867268.295155 depth/1311867268.295155.png\n1311867268.312510 rgb/1311867268.312510.png 1311867268.327417 depth/1311867268.327417.png\n1311867268.348270 rgb/1311867268.348270.png 1311867268.358689 depth/1311867268.358689.png\n1311867268.380493 rgb/1311867268.380493.png 1311867268.393480 depth/1311867268.393480.png\n1311867268.412369 rgb/1311867268.412369.png 1311867268.426148 depth/1311867268.426148.png\n1311867268.448606 rgb/1311867268.448606.png 1311867268.458117 depth/1311867268.458117.png\n1311867268.480858 rgb/1311867268.480858.png 1311867268.494354 depth/1311867268.494354.png\n1311867268.512523 rgb/1311867268.512523.png 1311867268.528033 depth/1311867268.528033.png\n1311867268.548506 rgb/1311867268.548506.png 1311867268.561615 depth/1311867268.561615.png\n1311867268.580494 rgb/1311867268.580494.png 1311867268.594934 depth/1311867268.594934.png\n1311867268.616531 rgb/1311867268.616531.png 1311867268.629458 depth/1311867268.629458.png\n1311867268.648346 rgb/1311867268.648346.png 1311867268.663937 depth/1311867268.663937.png\n1311867268.680446 rgb/1311867268.680446.png 1311867268.693781 depth/1311867268.693781.png\n1311867268.716434 rgb/1311867268.716434.png 1311867268.728257 depth/1311867268.728257.png\n1311867268.748466 rgb/1311867268.748466.png 1311867268.762931 depth/1311867268.762931.png\n1311867268.780581 rgb/1311867268.780581.png 1311867268.795122 depth/1311867268.795122.png\n1311867268.816596 rgb/1311867268.816596.png 1311867268.826463 depth/1311867268.826463.png\n1311867268.848629 rgb/1311867268.848629.png 1311867268.861582 depth/1311867268.861582.png\n1311867268.880642 rgb/1311867268.880642.png 1311867268.894771 depth/1311867268.894771.png\n1311867268.916457 rgb/1311867268.916457.png 1311867268.927190 depth/1311867268.927190.png\n1311867268.948366 rgb/1311867268.948366.png 1311867268.963374 depth/1311867268.963374.png\n1311867268.980529 rgb/1311867268.980529.png 1311867268.994226 depth/1311867268.994226.png\n1311867269.016581 rgb/1311867269.016581.png 1311867269.029342 depth/1311867269.029342.png\n1311867269.048325 rgb/1311867269.048325.png 1311867269.062834 depth/1311867269.062834.png\n1311867269.082135 rgb/1311867269.082135.png 1311867269.094213 depth/1311867269.094213.png\n1311867269.116536 rgb/1311867269.116536.png 1311867269.126398 depth/1311867269.126398.png\n1311867269.148627 rgb/1311867269.148627.png 1311867269.161827 depth/1311867269.161827.png\n1311867269.180463 rgb/1311867269.180463.png 1311867269.194162 depth/1311867269.194162.png\n1311867269.216287 rgb/1311867269.216287.png 1311867269.226625 depth/1311867269.226625.png\n1311867269.248318 rgb/1311867269.248318.png 1311867269.262372 depth/1311867269.262372.png\n1311867269.280464 rgb/1311867269.280464.png 1311867269.294820 depth/1311867269.294820.png\n1311867269.316373 rgb/1311867269.316373.png 1311867269.326183 depth/1311867269.326183.png\n1311867269.348345 rgb/1311867269.348345.png 1311867269.364156 depth/1311867269.364156.png\n1311867269.380431 rgb/1311867269.380431.png 1311867269.396774 depth/1311867269.396774.png\n1311867269.416552 rgb/1311867269.416552.png 1311867269.427582 depth/1311867269.427582.png\n1311867269.448314 rgb/1311867269.448314.png 1311867269.462644 depth/1311867269.462644.png\n1311867269.480591 rgb/1311867269.480591.png 1311867269.493828 depth/1311867269.493828.png\n1311867269.516521 rgb/1311867269.516521.png 1311867269.527859 depth/1311867269.527859.png\n1311867269.548348 rgb/1311867269.548348.png 1311867269.563459 depth/1311867269.563459.png\n1311867269.580494 rgb/1311867269.580494.png 1311867269.596239 depth/1311867269.596239.png\n1311867269.616429 rgb/1311867269.616429.png 1311867269.630608 depth/1311867269.630608.png\n1311867269.648449 rgb/1311867269.648449.png 1311867269.663156 depth/1311867269.663156.png\n1311867269.680483 rgb/1311867269.680483.png 1311867269.696460 depth/1311867269.696460.png\n1311867269.716488 rgb/1311867269.716488.png 1311867269.728087 depth/1311867269.728087.png\n1311867269.748333 rgb/1311867269.748333.png 1311867269.762226 depth/1311867269.762226.png\n1311867269.780366 rgb/1311867269.780366.png 1311867269.797409 depth/1311867269.797409.png\n1311867269.816455 rgb/1311867269.816455.png 1311867269.829587 depth/1311867269.829587.png\n1311867269.880365 rgb/1311867269.880365.png 1311867269.867623 depth/1311867269.867623.png\n1311867269.948447 rgb/1311867269.948447.png 1311867269.934472 depth/1311867269.934472.png\n1311867269.980791 rgb/1311867269.980791.png 1311867269.998726 depth/1311867269.998726.png\n1311867270.016606 rgb/1311867270.016606.png 1311867270.030699 depth/1311867270.030699.png\n1311867270.048449 rgb/1311867270.048449.png 1311867270.066095 depth/1311867270.066095.png\n1311867270.080609 rgb/1311867270.080609.png 1311867270.094820 depth/1311867270.094820.png\n1311867270.116645 rgb/1311867270.116645.png 1311867270.133634 depth/1311867270.133634.png\n1311867270.148642 rgb/1311867270.148642.png 1311867270.162409 depth/1311867270.162409.png\n1311867270.180528 rgb/1311867270.180528.png 1311867270.194354 depth/1311867270.194354.png\n1311867270.216437 rgb/1311867270.216437.png 1311867270.232337 depth/1311867270.232337.png\n1311867270.280555 rgb/1311867270.280555.png 1311867270.265575 depth/1311867270.265575.png\n1311867270.348361 rgb/1311867270.348361.png 1311867270.334610 depth/1311867270.334610.png\n1311867270.380591 rgb/1311867270.380591.png 1311867270.395747 depth/1311867270.395747.png\n1311867270.448370 rgb/1311867270.448370.png 1311867270.433436 depth/1311867270.433436.png\n1311867270.480611 rgb/1311867270.480611.png 1311867270.495461 depth/1311867270.495461.png\n1311867270.516588 rgb/1311867270.516588.png 1311867270.533187 depth/1311867270.533187.png\n1311867270.548435 rgb/1311867270.548435.png 1311867270.562988 depth/1311867270.562988.png\n1311867270.580811 rgb/1311867270.580811.png 1311867270.594486 depth/1311867270.594486.png\n1311867270.616443 rgb/1311867270.616443.png 1311867270.631211 depth/1311867270.631211.png\n1311867270.648558 rgb/1311867270.648558.png 1311867270.664444 depth/1311867270.664444.png\n1311867270.680625 rgb/1311867270.680625.png 1311867270.695018 depth/1311867270.695018.png\n1311867270.716482 rgb/1311867270.716482.png 1311867270.731845 depth/1311867270.731845.png\n1311867270.748564 rgb/1311867270.748564.png 1311867270.762390 depth/1311867270.762390.png\n1311867270.780573 rgb/1311867270.780573.png 1311867270.796050 depth/1311867270.796050.png\n1311867270.816524 rgb/1311867270.816524.png 1311867270.832273 depth/1311867270.832273.png\n1311867270.848467 rgb/1311867270.848467.png 1311867270.863549 depth/1311867270.863549.png\n1311867270.880574 rgb/1311867270.880574.png 1311867270.894589 depth/1311867270.894589.png\n1311867270.916494 rgb/1311867270.916494.png 1311867270.932618 depth/1311867270.932618.png\n1311867270.948425 rgb/1311867270.948425.png 1311867270.962455 depth/1311867270.962455.png\n1311867270.980570 rgb/1311867270.980570.png 1311867270.994456 depth/1311867270.994456.png\n1311867271.016615 rgb/1311867271.016615.png 1311867271.030665 depth/1311867271.030665.png\n1311867271.048583 rgb/1311867271.048583.png 1311867271.062391 depth/1311867271.062391.png\n1311867271.080591 rgb/1311867271.080591.png 1311867271.098346 depth/1311867271.098346.png\n1311867271.116562 rgb/1311867271.116562.png 1311867271.132202 depth/1311867271.132202.png\n1311867271.152897 rgb/1311867271.152897.png 1311867271.164374 depth/1311867271.164374.png\n1311867271.180582 rgb/1311867271.180582.png 1311867271.198803 depth/1311867271.198803.png\n1311867271.216570 rgb/1311867271.216570.png 1311867271.232082 depth/1311867271.232082.png\n1311867271.280629 rgb/1311867271.280629.png 1311867271.264574 depth/1311867271.264574.png\n1311867271.316655 rgb/1311867271.316655.png 1311867271.299855 depth/1311867271.299855.png\n1311867271.348780 rgb/1311867271.348780.png 1311867271.335429 depth/1311867271.335429.png\n1311867271.380667 rgb/1311867271.380667.png 1311867271.367367 depth/1311867271.367367.png\n1311867271.416663 rgb/1311867271.416663.png 1311867271.398881 depth/1311867271.398881.png\n1311867271.448701 rgb/1311867271.448701.png 1311867271.435534 depth/1311867271.435534.png\n1311867271.480623 rgb/1311867271.480623.png 1311867271.465717 depth/1311867271.465717.png\n1311867271.516531 rgb/1311867271.516531.png 1311867271.532396 depth/1311867271.532396.png\n1311867271.580572 rgb/1311867271.580572.png 1311867271.567619 depth/1311867271.567619.png\n1311867271.616650 rgb/1311867271.616650.png 1311867271.599123 depth/1311867271.599123.png\n1311867271.648669 rgb/1311867271.648669.png 1311867271.634989 depth/1311867271.634989.png\n1311867271.680718 rgb/1311867271.680718.png 1311867271.665832 depth/1311867271.665832.png\n1311867271.716588 rgb/1311867271.716588.png 1311867271.700523 depth/1311867271.700523.png\n1311867271.749245 rgb/1311867271.749245.png 1311867271.734954 depth/1311867271.734954.png\n1311867271.780613 rgb/1311867271.780613.png 1311867271.766185 depth/1311867271.766185.png\n1311867271.816503 rgb/1311867271.816503.png 1311867271.799453 depth/1311867271.799453.png\n1311867271.848511 rgb/1311867271.848511.png 1311867271.862915 depth/1311867271.862915.png\n1311867271.916677 rgb/1311867271.916677.png 1311867271.930480 depth/1311867271.930480.png\n1311867271.980726 rgb/1311867271.980726.png 1311867271.966977 depth/1311867271.966977.png\n1311867272.016678 rgb/1311867272.016678.png 1311867272.033760 depth/1311867272.033760.png\n1311867272.048486 rgb/1311867272.048486.png 1311867272.062640 depth/1311867272.062640.png\n1311867272.116570 rgb/1311867272.116570.png 1311867272.098803 depth/1311867272.098803.png\n1311867272.148719 rgb/1311867272.148719.png 1311867272.133621 depth/1311867272.133621.png\n1311867272.180820 rgb/1311867272.180820.png 1311867272.165935 depth/1311867272.165935.png\n1311867272.216614 rgb/1311867272.216614.png 1311867272.231976 depth/1311867272.231976.png\n1311867272.280675 rgb/1311867272.280675.png 1311867272.265511 depth/1311867272.265511.png\n1311867272.316580 rgb/1311867272.316580.png 1311867272.331502 depth/1311867272.331502.png\n1311867272.380604 rgb/1311867272.380604.png 1311867272.369675 depth/1311867272.369675.png\n1311867272.416575 rgb/1311867272.416575.png 1311867272.398705 depth/1311867272.398705.png\n1311867272.448579 rgb/1311867272.448579.png 1311867272.433573 depth/1311867272.433573.png\n1311867272.481087 rgb/1311867272.481087.png 1311867272.468614 depth/1311867272.468614.png\n1311867272.516777 rgb/1311867272.516777.png 1311867272.501142 depth/1311867272.501142.png\n1311867272.548588 rgb/1311867272.548588.png 1311867272.532548 depth/1311867272.532548.png\n1311867272.580582 rgb/1311867272.580582.png 1311867272.567660 depth/1311867272.567660.png\n1311867272.616652 rgb/1311867272.616652.png 1311867272.631536 depth/1311867272.631536.png\n1311867272.680692 rgb/1311867272.680692.png 1311867272.666129 depth/1311867272.666129.png\n1311867272.716489 rgb/1311867272.716489.png 1311867272.730711 depth/1311867272.730711.png\n1311867272.780656 rgb/1311867272.780656.png 1311867272.768615 depth/1311867272.768615.png\n1311867272.816623 rgb/1311867272.816623.png 1311867272.831016 depth/1311867272.831016.png\n1311867272.880537 rgb/1311867272.880537.png 1311867272.867485 depth/1311867272.867485.png\n1311867272.916603 rgb/1311867272.916603.png 1311867272.931411 depth/1311867272.931411.png\n1311867272.980676 rgb/1311867272.980676.png 1311867272.966467 depth/1311867272.966467.png\n1311867273.016608 rgb/1311867273.016608.png 1311867272.998760 depth/1311867272.998760.png\n1311867273.048578 rgb/1311867273.048578.png 1311867273.032849 depth/1311867273.032849.png\n1311867273.080754 rgb/1311867273.080754.png 1311867273.066274 depth/1311867273.066274.png\n1311867273.116731 rgb/1311867273.116731.png 1311867273.131071 depth/1311867273.131071.png\n1311867273.180697 rgb/1311867273.180697.png 1311867273.166574 depth/1311867273.166574.png\n1311867273.216838 rgb/1311867273.216838.png 1311867273.199752 depth/1311867273.199752.png\n1311867273.248544 rgb/1311867273.248544.png 1311867273.233182 depth/1311867273.233182.png\n1311867273.280714 rgb/1311867273.280714.png 1311867273.266838 depth/1311867273.266838.png\n1311867273.316838 rgb/1311867273.316838.png 1311867273.330801 depth/1311867273.330801.png\n1311867273.380697 rgb/1311867273.380697.png 1311867273.366351 depth/1311867273.366351.png\n1311867273.416830 rgb/1311867273.416830.png 1311867273.430841 depth/1311867273.430841.png\n1311867273.480769 rgb/1311867273.480769.png 1311867273.466325 depth/1311867273.466325.png\n1311867273.516690 rgb/1311867273.516690.png 1311867273.531842 depth/1311867273.531842.png\n1311867273.580631 rgb/1311867273.580631.png 1311867273.568791 depth/1311867273.568791.png\n1311867273.616742 rgb/1311867273.616742.png 1311867273.600039 depth/1311867273.600039.png\n1311867273.648674 rgb/1311867273.648674.png 1311867273.634960 depth/1311867273.634960.png\n1311867273.680974 rgb/1311867273.680974.png 1311867273.667377 depth/1311867273.667377.png\n1311867273.716707 rgb/1311867273.716707.png 1311867273.698786 depth/1311867273.698786.png\n1311867273.748711 rgb/1311867273.748711.png 1311867273.734674 depth/1311867273.734674.png\n1311867273.780735 rgb/1311867273.780735.png 1311867273.766596 depth/1311867273.766596.png\n1311867273.816639 rgb/1311867273.816639.png 1311867273.799070 depth/1311867273.799070.png\n1311867273.849123 rgb/1311867273.849123.png 1311867273.835813 depth/1311867273.835813.png\n1311867273.880737 rgb/1311867273.880737.png 1311867273.866806 depth/1311867273.866806.png\n1311867273.916618 rgb/1311867273.916618.png 1311867273.899072 depth/1311867273.899072.png\n1311867273.949213 rgb/1311867273.949213.png 1311867273.938482 depth/1311867273.938482.png\n1311867273.980666 rgb/1311867273.980666.png 1311867273.966905 depth/1311867273.966905.png\n1311867274.016822 rgb/1311867274.016822.png 1311867273.999658 depth/1311867273.999658.png\n1311867274.048756 rgb/1311867274.048756.png 1311867274.034849 depth/1311867274.034849.png\n1311867274.080678 rgb/1311867274.080678.png 1311867274.067002 depth/1311867274.067002.png\n1311867274.116619 rgb/1311867274.116619.png 1311867274.102568 depth/1311867274.102568.png\n1311867274.149224 rgb/1311867274.149224.png 1311867274.135057 depth/1311867274.135057.png\n1311867274.180919 rgb/1311867274.180919.png 1311867274.166797 depth/1311867274.166797.png\n1311867274.216954 rgb/1311867274.216954.png 1311867274.200855 depth/1311867274.200855.png\n1311867274.248965 rgb/1311867274.248965.png 1311867274.238918 depth/1311867274.238918.png\n1311867274.280784 rgb/1311867274.280784.png 1311867274.266854 depth/1311867274.266854.png\n1311867274.317121 rgb/1311867274.317121.png 1311867274.301894 depth/1311867274.301894.png\n1311867274.348830 rgb/1311867274.348830.png 1311867274.335814 depth/1311867274.335814.png\n1311867274.380862 rgb/1311867274.380862.png 1311867274.367976 depth/1311867274.367976.png\n1311867274.416837 rgb/1311867274.416837.png 1311867274.400755 depth/1311867274.400755.png\n1311867274.448780 rgb/1311867274.448780.png 1311867274.435768 depth/1311867274.435768.png\n1311867274.480661 rgb/1311867274.480661.png 1311867274.468921 depth/1311867274.468921.png\n1311867274.516798 rgb/1311867274.516798.png 1311867274.499770 depth/1311867274.499770.png\n1311867274.548944 rgb/1311867274.548944.png 1311867274.534598 depth/1311867274.534598.png\n1311867274.580883 rgb/1311867274.580883.png 1311867274.568684 depth/1311867274.568684.png\n1311867274.616863 rgb/1311867274.616863.png 1311867274.600119 depth/1311867274.600119.png\n1311867274.649010 rgb/1311867274.649010.png 1311867274.634927 depth/1311867274.634927.png\n1311867274.680804 rgb/1311867274.680804.png 1311867274.666565 depth/1311867274.666565.png\n1311867274.716711 rgb/1311867274.716711.png 1311867274.698870 depth/1311867274.698870.png\n1311867274.748763 rgb/1311867274.748763.png 1311867274.735576 depth/1311867274.735576.png\n1311867274.780646 rgb/1311867274.780646.png 1311867274.766900 depth/1311867274.766900.png\n1311867274.816702 rgb/1311867274.816702.png 1311867274.804002 depth/1311867274.804002.png\n1311867274.848794 rgb/1311867274.848794.png 1311867274.835089 depth/1311867274.835089.png\n1311867274.880821 rgb/1311867274.880821.png 1311867274.867136 depth/1311867274.867136.png\n1311867274.916628 rgb/1311867274.916628.png 1311867274.904429 depth/1311867274.904429.png\n1311867274.948646 rgb/1311867274.948646.png 1311867274.935055 depth/1311867274.935055.png\n1311867274.980903 rgb/1311867274.980903.png 1311867274.966649 depth/1311867274.966649.png\n1311867275.016675 rgb/1311867275.016675.png 1311867275.003083 depth/1311867275.003083.png\n1311867275.048721 rgb/1311867275.048721.png 1311867275.036808 depth/1311867275.036808.png\n1311867275.080754 rgb/1311867275.080754.png 1311867275.066445 depth/1311867275.066445.png\n1311867275.116833 rgb/1311867275.116833.png 1311867275.102327 depth/1311867275.102327.png\n1311867275.148689 rgb/1311867275.148689.png 1311867275.135123 depth/1311867275.135123.png\n1311867275.180701 rgb/1311867275.180701.png 1311867275.166718 depth/1311867275.166718.png\n1311867275.216737 rgb/1311867275.216737.png 1311867275.204175 depth/1311867275.204175.png\n1311867275.248735 rgb/1311867275.248735.png 1311867275.237178 depth/1311867275.237178.png\n1311867275.280811 rgb/1311867275.280811.png 1311867275.266818 depth/1311867275.266818.png\n1311867275.316666 rgb/1311867275.316666.png 1311867275.302680 depth/1311867275.302680.png\n1311867275.348709 rgb/1311867275.348709.png 1311867275.335188 depth/1311867275.335188.png\n1311867275.381040 rgb/1311867275.381040.png 1311867275.366911 depth/1311867275.366911.png\n1311867275.416695 rgb/1311867275.416695.png 1311867275.403837 depth/1311867275.403837.png\n1311867275.448851 rgb/1311867275.448851.png 1311867275.434960 depth/1311867275.434960.png\n1311867275.480860 rgb/1311867275.480860.png 1311867275.466940 depth/1311867275.466940.png\n1311867275.516817 rgb/1311867275.516817.png 1311867275.503729 depth/1311867275.503729.png\n1311867275.548814 rgb/1311867275.548814.png 1311867275.535333 depth/1311867275.535333.png\n1311867275.580874 rgb/1311867275.580874.png 1311867275.566891 depth/1311867275.566891.png\n1311867275.616794 rgb/1311867275.616794.png 1311867275.602830 depth/1311867275.602830.png\n1311867275.648733 rgb/1311867275.648733.png 1311867275.638328 depth/1311867275.638328.png\n1311867275.680883 rgb/1311867275.680883.png 1311867275.668221 depth/1311867275.668221.png\n1311867275.716827 rgb/1311867275.716827.png 1311867275.704589 depth/1311867275.704589.png\n1311867275.749216 rgb/1311867275.749216.png 1311867275.734982 depth/1311867275.734982.png\n1311867275.780810 rgb/1311867275.780810.png 1311867275.779228 depth/1311867275.779228.png\n1311867275.816772 rgb/1311867275.816772.png 1311867275.802849 depth/1311867275.802849.png\n1311867275.848840 rgb/1311867275.848840.png 1311867275.835596 depth/1311867275.835596.png\n1311867275.880760 rgb/1311867275.880760.png 1311867275.870156 depth/1311867275.870156.png\n1311867275.917061 rgb/1311867275.917061.png 1311867275.903212 depth/1311867275.903212.png\n1311867275.948821 rgb/1311867275.948821.png 1311867275.937132 depth/1311867275.937132.png\n1311867275.980896 rgb/1311867275.980896.png 1311867275.968386 depth/1311867275.968386.png\n1311867276.016817 rgb/1311867276.016817.png 1311867276.004847 depth/1311867276.004847.png\n1311867276.048985 rgb/1311867276.048985.png 1311867276.038754 depth/1311867276.038754.png\n1311867276.081061 rgb/1311867276.081061.png 1311867276.073903 depth/1311867276.073903.png\n1311867276.117046 rgb/1311867276.117046.png 1311867276.105137 depth/1311867276.105137.png\n1311867276.148911 rgb/1311867276.148911.png 1311867276.138238 depth/1311867276.138238.png\n1311867276.180826 rgb/1311867276.180826.png 1311867276.170939 depth/1311867276.170939.png\n1311867276.216827 rgb/1311867276.216827.png 1311867276.204228 depth/1311867276.204228.png\n1311867276.248954 rgb/1311867276.248954.png 1311867276.235786 depth/1311867276.235786.png\n1311867276.281034 rgb/1311867276.281034.png 1311867276.274772 depth/1311867276.274772.png\n1311867276.316847 rgb/1311867276.316847.png 1311867276.302752 depth/1311867276.302752.png\n1311867276.348823 rgb/1311867276.348823.png 1311867276.338719 depth/1311867276.338719.png\n1311867276.380997 rgb/1311867276.380997.png 1311867276.372960 depth/1311867276.372960.png\n1311867276.416760 rgb/1311867276.416760.png 1311867276.403193 depth/1311867276.403193.png\n1311867276.449013 rgb/1311867276.449013.png 1311867276.436013 depth/1311867276.436013.png\n1311867276.481045 rgb/1311867276.481045.png 1311867276.473709 depth/1311867276.473709.png\n1311867276.516812 rgb/1311867276.516812.png 1311867276.504842 depth/1311867276.504842.png\n1311867276.548975 rgb/1311867276.548975.png 1311867276.538747 depth/1311867276.538747.png\n1311867276.581007 rgb/1311867276.581007.png 1311867276.574678 depth/1311867276.574678.png\n1311867276.616955 rgb/1311867276.616955.png 1311867276.604192 depth/1311867276.604192.png\n1311867276.648797 rgb/1311867276.648797.png 1311867276.636147 depth/1311867276.636147.png\n1311867276.680881 rgb/1311867276.680881.png 1311867276.671092 depth/1311867276.671092.png\n1311867276.716834 rgb/1311867276.716834.png 1311867276.702972 depth/1311867276.702972.png\n1311867276.749007 rgb/1311867276.749007.png 1311867276.736078 depth/1311867276.736078.png\n1311867276.781174 rgb/1311867276.781174.png 1311867276.772196 depth/1311867276.772196.png\n1311867276.816885 rgb/1311867276.816885.png 1311867276.802909 depth/1311867276.802909.png\n1311867276.849154 rgb/1311867276.849154.png 1311867276.837570 depth/1311867276.837570.png\n1311867276.880864 rgb/1311867276.880864.png 1311867276.874097 depth/1311867276.874097.png\n1311867276.916961 rgb/1311867276.916961.png 1311867276.902975 depth/1311867276.902975.png\n1311867276.948866 rgb/1311867276.948866.png 1311867276.937498 depth/1311867276.937498.png\n1311867276.980866 rgb/1311867276.980866.png 1311867276.972691 depth/1311867276.972691.png\n1311867277.016880 rgb/1311867277.016880.png 1311867277.005003 depth/1311867277.005003.png\n1311867277.049009 rgb/1311867277.049009.png 1311867277.035607 depth/1311867277.035607.png\n1311867277.081265 rgb/1311867277.081265.png 1311867277.071161 depth/1311867277.071161.png\n1311867277.116824 rgb/1311867277.116824.png 1311867277.103977 depth/1311867277.103977.png\n1311867277.148834 rgb/1311867277.148834.png 1311867277.135027 depth/1311867277.135027.png\n1311867277.180831 rgb/1311867277.180831.png 1311867277.170849 depth/1311867277.170849.png\n1311867277.216967 rgb/1311867277.216967.png 1311867277.202976 depth/1311867277.202976.png\n1311867277.248926 rgb/1311867277.248926.png 1311867277.235100 depth/1311867277.235100.png\n1311867277.280849 rgb/1311867277.280849.png 1311867277.273315 depth/1311867277.273315.png\n1311867277.316929 rgb/1311867277.316929.png 1311867277.306378 depth/1311867277.306378.png\n1311867277.349051 rgb/1311867277.349051.png 1311867277.339603 depth/1311867277.339603.png\n1311867277.384209 rgb/1311867277.384209.png 1311867277.377389 depth/1311867277.377389.png\n1311867277.416922 rgb/1311867277.416922.png 1311867277.405553 depth/1311867277.405553.png\n1311867277.450161 rgb/1311867277.450161.png 1311867277.442508 depth/1311867277.442508.png\n1311867277.480901 rgb/1311867277.480901.png 1311867277.472375 depth/1311867277.472375.png\n1311867277.517078 rgb/1311867277.517078.png 1311867277.505778 depth/1311867277.505778.png\n1311867277.548828 rgb/1311867277.548828.png 1311867277.540194 depth/1311867277.540194.png\n1311867277.580920 rgb/1311867277.580920.png 1311867277.571535 depth/1311867277.571535.png\n1311867277.616897 rgb/1311867277.616897.png 1311867277.602771 depth/1311867277.602771.png\n1311867277.649076 rgb/1311867277.649076.png 1311867277.641613 depth/1311867277.641613.png\n1311867277.681057 rgb/1311867277.681057.png 1311867277.671301 depth/1311867277.671301.png\n1311867277.717139 rgb/1311867277.717139.png 1311867277.706359 depth/1311867277.706359.png\n1311867277.748909 rgb/1311867277.748909.png 1311867277.740141 depth/1311867277.740141.png\n1311867277.784818 rgb/1311867277.784818.png 1311867277.772008 depth/1311867277.772008.png\n1311867277.816868 rgb/1311867277.816868.png 1311867277.803688 depth/1311867277.803688.png\n1311867277.848906 rgb/1311867277.848906.png 1311867277.840050 depth/1311867277.840050.png\n1311867277.884896 rgb/1311867277.884896.png 1311867277.871117 depth/1311867277.871117.png\n1311867277.916858 rgb/1311867277.916858.png 1311867277.903161 depth/1311867277.903161.png\n1311867277.948933 rgb/1311867277.948933.png 1311867277.939302 depth/1311867277.939302.png\n1311867277.985092 rgb/1311867277.985092.png 1311867277.971423 depth/1311867277.971423.png\n1311867278.016848 rgb/1311867278.016848.png 1311867278.004136 depth/1311867278.004136.png\n1311867278.049001 rgb/1311867278.049001.png 1311867278.039421 depth/1311867278.039421.png\n1311867278.084826 rgb/1311867278.084826.png 1311867278.071263 depth/1311867278.071263.png\n1311867278.116862 rgb/1311867278.116862.png 1311867278.105629 depth/1311867278.105629.png\n1311867278.149018 rgb/1311867278.149018.png 1311867278.139198 depth/1311867278.139198.png\n1311867278.184865 rgb/1311867278.184865.png 1311867278.171037 depth/1311867278.171037.png\n1311867278.216940 rgb/1311867278.216940.png 1311867278.203861 depth/1311867278.203861.png\n1311867278.248940 rgb/1311867278.248940.png 1311867278.238806 depth/1311867278.238806.png\n1311867278.284908 rgb/1311867278.284908.png 1311867278.270763 depth/1311867278.270763.png\n1311867278.317404 rgb/1311867278.317404.png 1311867278.302763 depth/1311867278.302763.png\n1311867278.349011 rgb/1311867278.349011.png 1311867278.342160 depth/1311867278.342160.png\n1311867278.384931 rgb/1311867278.384931.png 1311867278.371436 depth/1311867278.371436.png\n1311867278.416856 rgb/1311867278.416856.png 1311867278.403535 depth/1311867278.403535.png\n1311867278.448914 rgb/1311867278.448914.png 1311867278.439117 depth/1311867278.439117.png\n1311867278.485032 rgb/1311867278.485032.png 1311867278.471334 depth/1311867278.471334.png\n1311867278.516899 rgb/1311867278.516899.png 1311867278.504124 depth/1311867278.504124.png\n1311867278.549265 rgb/1311867278.549265.png 1311867278.542391 depth/1311867278.542391.png\n1311867278.584923 rgb/1311867278.584923.png 1311867278.571026 depth/1311867278.571026.png\n1311867278.616874 rgb/1311867278.616874.png 1311867278.606903 depth/1311867278.606903.png\n1311867278.649080 rgb/1311867278.649080.png 1311867278.639324 depth/1311867278.639324.png\n1311867278.684905 rgb/1311867278.684905.png 1311867278.670971 depth/1311867278.670971.png\n1311867278.717052 rgb/1311867278.717052.png 1311867278.706913 depth/1311867278.706913.png\n1311867278.749117 rgb/1311867278.749117.png 1311867278.739068 depth/1311867278.739068.png\n1311867278.785013 rgb/1311867278.785013.png 1311867278.771830 depth/1311867278.771830.png\n1311867278.816933 rgb/1311867278.816933.png 1311867278.806824 depth/1311867278.806824.png\n1311867278.848909 rgb/1311867278.848909.png 1311867278.838653 depth/1311867278.838653.png\n1311867278.884953 rgb/1311867278.884953.png 1311867278.874170 depth/1311867278.874170.png\n1311867278.916959 rgb/1311867278.916959.png 1311867278.909065 depth/1311867278.909065.png\n1311867278.949082 rgb/1311867278.949082.png 1311867278.939277 depth/1311867278.939277.png\n1311867278.985050 rgb/1311867278.985050.png 1311867278.971143 depth/1311867278.971143.png\n1311867279.016951 rgb/1311867279.016951.png 1311867279.007311 depth/1311867279.007311.png\n1311867279.049207 rgb/1311867279.049207.png 1311867279.039773 depth/1311867279.039773.png\n1311867279.085000 rgb/1311867279.085000.png 1311867279.073854 depth/1311867279.073854.png\n1311867279.117024 rgb/1311867279.117024.png 1311867279.106844 depth/1311867279.106844.png\n1311867279.149152 rgb/1311867279.149152.png 1311867279.139249 depth/1311867279.139249.png\n1311867279.185056 rgb/1311867279.185056.png 1311867279.171204 depth/1311867279.171204.png\n1311867279.216910 rgb/1311867279.216910.png 1311867279.207044 depth/1311867279.207044.png\n1311867279.249252 rgb/1311867279.249252.png 1311867279.241121 depth/1311867279.241121.png\n1311867279.284982 rgb/1311867279.284982.png 1311867279.271776 depth/1311867279.271776.png\n1311867279.317001 rgb/1311867279.317001.png 1311867279.306722 depth/1311867279.306722.png\n1311867279.349109 rgb/1311867279.349109.png 1311867279.338809 depth/1311867279.338809.png\n1311867279.385350 rgb/1311867279.385350.png 1311867279.380493 depth/1311867279.380493.png\n1311867279.417132 rgb/1311867279.417132.png 1311867279.408991 depth/1311867279.408991.png\n1311867279.448972 rgb/1311867279.448972.png 1311867279.441097 depth/1311867279.441097.png\n1311867279.485178 rgb/1311867279.485178.png 1311867279.472557 depth/1311867279.472557.png\n1311867279.517352 rgb/1311867279.517352.png 1311867279.509571 depth/1311867279.509571.png\n1311867279.549112 rgb/1311867279.549112.png 1311867279.540739 depth/1311867279.540739.png\n1311867279.585000 rgb/1311867279.585000.png 1311867279.573423 depth/1311867279.573423.png\n1311867279.617658 rgb/1311867279.617658.png 1311867279.612164 depth/1311867279.612164.png\n1311867279.649149 rgb/1311867279.649149.png 1311867279.638944 depth/1311867279.638944.png\n1311867279.685122 rgb/1311867279.685122.png 1311867279.674977 depth/1311867279.674977.png\n1311867279.717608 rgb/1311867279.717608.png 1311867279.710798 depth/1311867279.710798.png\n1311867279.749168 rgb/1311867279.749168.png 1311867279.741020 depth/1311867279.741020.png\n1311867279.785184 rgb/1311867279.785184.png 1311867279.777706 depth/1311867279.777706.png\n1311867279.817277 rgb/1311867279.817277.png 1311867279.811885 depth/1311867279.811885.png\n1311867279.849225 rgb/1311867279.849225.png 1311867279.843825 depth/1311867279.843825.png\n1311867279.885430 rgb/1311867279.885430.png 1311867279.880883 depth/1311867279.880883.png\n1311867279.917304 rgb/1311867279.917304.png 1311867279.908818 depth/1311867279.908818.png\n1311867279.952401 rgb/1311867279.952401.png 1311867279.944041 depth/1311867279.944041.png\n1311867279.985229 rgb/1311867279.985229.png 1311867279.979519 depth/1311867279.979519.png\n1311867280.018481 rgb/1311867280.018481.png 1311867280.011379 depth/1311867280.011379.png\n1311867280.049281 rgb/1311867280.049281.png 1311867280.040186 depth/1311867280.040186.png\n1311867280.085300 rgb/1311867280.085300.png 1311867280.078508 depth/1311867280.078508.png\n1311867280.117762 rgb/1311867280.117762.png 1311867280.111193 depth/1311867280.111193.png\n1311867280.149143 rgb/1311867280.149143.png 1311867280.145007 depth/1311867280.145007.png\n1311867280.185202 rgb/1311867280.185202.png 1311867280.175310 depth/1311867280.175310.png\n1311867280.218467 rgb/1311867280.218467.png 1311867280.212334 depth/1311867280.212334.png\n1311867280.249139 rgb/1311867280.249139.png 1311867280.242286 depth/1311867280.242286.png\n1311867280.285235 rgb/1311867280.285235.png 1311867280.279458 depth/1311867280.279458.png\n1311867280.317120 rgb/1311867280.317120.png 1311867280.311473 depth/1311867280.311473.png\n1311867280.349364 rgb/1311867280.349364.png 1311867280.344508 depth/1311867280.344508.png\n1311867280.384986 rgb/1311867280.384986.png 1311867280.375534 depth/1311867280.375534.png\n1311867280.417089 rgb/1311867280.417089.png 1311867280.407190 depth/1311867280.407190.png\n1311867280.449359 rgb/1311867280.449359.png 1311867280.442411 depth/1311867280.442411.png\n1311867280.485243 rgb/1311867280.485243.png 1311867280.478287 depth/1311867280.478287.png\n1311867280.517164 rgb/1311867280.517164.png 1311867280.509126 depth/1311867280.509126.png\n1311867280.549209 rgb/1311867280.549209.png 1311867280.545599 depth/1311867280.545599.png\n1311867280.585098 rgb/1311867280.585098.png 1311867280.578208 depth/1311867280.578208.png\n1311867280.619113 rgb/1311867280.619113.png 1311867280.613050 depth/1311867280.613050.png\n1311867280.649186 rgb/1311867280.649186.png 1311867280.642274 depth/1311867280.642274.png\n1311867280.685076 rgb/1311867280.685076.png 1311867280.675529 depth/1311867280.675529.png\n1311867280.717291 rgb/1311867280.717291.png 1311867280.709488 depth/1311867280.709488.png\n1311867280.749156 rgb/1311867280.749156.png 1311867280.741181 depth/1311867280.741181.png\n1311867280.785051 rgb/1311867280.785051.png 1311867280.775267 depth/1311867280.775267.png\n1311867280.817244 rgb/1311867280.817244.png 1311867280.807625 depth/1311867280.807625.png\n1311867280.849336 rgb/1311867280.849336.png 1311867280.840101 depth/1311867280.840101.png\n1311867280.885032 rgb/1311867280.885032.png 1311867280.875484 depth/1311867280.875484.png\n1311867280.917146 rgb/1311867280.917146.png 1311867280.907911 depth/1311867280.907911.png\n1311867280.949429 rgb/1311867280.949429.png 1311867280.939453 depth/1311867280.939453.png\n1311867280.985057 rgb/1311867280.985057.png 1311867280.976699 depth/1311867280.976699.png\n1311867281.017255 rgb/1311867281.017255.png 1311867281.007519 depth/1311867281.007519.png\n1311867281.049159 rgb/1311867281.049159.png 1311867281.043343 depth/1311867281.043343.png\n1311867281.085147 rgb/1311867281.085147.png 1311867281.075278 depth/1311867281.075278.png\n1311867281.117112 rgb/1311867281.117112.png 1311867281.107490 depth/1311867281.107490.png\n1311867281.149430 rgb/1311867281.149430.png 1311867281.145152 depth/1311867281.145152.png\n1311867281.185052 rgb/1311867281.185052.png 1311867281.178669 depth/1311867281.178669.png\n1311867281.217252 rgb/1311867281.217252.png 1311867281.208330 depth/1311867281.208330.png\n1311867281.250106 rgb/1311867281.250106.png 1311867281.245795 depth/1311867281.245795.png\n1311867281.285102 rgb/1311867281.285102.png 1311867281.275440 depth/1311867281.275440.png\n1311867281.317215 rgb/1311867281.317215.png 1311867281.307299 depth/1311867281.307299.png\n1311867281.349217 rgb/1311867281.349217.png 1311867281.346510 depth/1311867281.346510.png\n1311867281.385101 rgb/1311867281.385101.png 1311867281.375153 depth/1311867281.375153.png\n1311867281.417074 rgb/1311867281.417074.png 1311867281.408070 depth/1311867281.408070.png\n1311867281.449183 rgb/1311867281.449183.png 1311867281.443411 depth/1311867281.443411.png\n1311867281.485107 rgb/1311867281.485107.png 1311867281.475372 depth/1311867281.475372.png\n1311867281.517167 rgb/1311867281.517167.png 1311867281.510197 depth/1311867281.510197.png\n1311867281.549207 rgb/1311867281.549207.png 1311867281.543566 depth/1311867281.543566.png\n1311867281.585193 rgb/1311867281.585193.png 1311867281.575475 depth/1311867281.575475.png\n1311867281.617286 rgb/1311867281.617286.png 1311867281.611119 depth/1311867281.611119.png\n1311867281.649274 rgb/1311867281.649274.png 1311867281.643561 depth/1311867281.643561.png\n1311867281.685142 rgb/1311867281.685142.png 1311867281.675512 depth/1311867281.675512.png\n1311867281.717170 rgb/1311867281.717170.png 1311867281.708919 depth/1311867281.708919.png\n1311867281.749309 rgb/1311867281.749309.png 1311867281.745224 depth/1311867281.745224.png\n1311867281.785115 rgb/1311867281.785115.png 1311867281.775529 depth/1311867281.775529.png\n1311867281.817105 rgb/1311867281.817105.png 1311867281.807558 depth/1311867281.807558.png\n1311867281.849170 rgb/1311867281.849170.png 1311867281.844782 depth/1311867281.844782.png\n1311867281.885079 rgb/1311867281.885079.png 1311867281.875666 depth/1311867281.875666.png\n1311867281.917153 rgb/1311867281.917153.png 1311867281.907723 depth/1311867281.907723.png\n1311867281.949198 rgb/1311867281.949198.png 1311867281.944487 depth/1311867281.944487.png\n1311867281.985074 rgb/1311867281.985074.png 1311867281.978540 depth/1311867281.978540.png\n1311867282.017320 rgb/1311867282.017320.png 1311867282.009812 depth/1311867282.009812.png\n1311867282.049154 rgb/1311867282.049154.png 1311867282.043680 depth/1311867282.043680.png\n1311867282.085212 rgb/1311867282.085212.png 1311867282.075547 depth/1311867282.075547.png\n1311867282.117596 rgb/1311867282.117596.png 1311867282.107791 depth/1311867282.107791.png\n1311867282.154864 rgb/1311867282.154864.png 1311867282.146414 depth/1311867282.146414.png\n1311867282.188493 rgb/1311867282.188493.png 1311867282.179748 depth/1311867282.179748.png\n1311867282.219908 rgb/1311867282.219908.png 1311867282.213633 depth/1311867282.213633.png\n1311867282.253156 rgb/1311867282.253156.png 1311867282.245317 depth/1311867282.245317.png\n1311867282.288070 rgb/1311867282.288070.png 1311867282.284410 depth/1311867282.284410.png\n1311867282.322429 rgb/1311867282.322429.png 1311867282.318730 depth/1311867282.318730.png\n1311867282.350083 rgb/1311867282.350083.png 1311867282.344555 depth/1311867282.344555.png\n1311867282.390746 rgb/1311867282.390746.png 1311867282.383713 depth/1311867282.383713.png\n1311867282.417372 rgb/1311867282.417372.png 1311867282.411485 depth/1311867282.411485.png\n1311867282.449215 rgb/1311867282.449215.png 1311867282.443704 depth/1311867282.443704.png\n1311867282.485251 rgb/1311867282.485251.png 1311867282.475457 depth/1311867282.475457.png\n1311867282.517375 rgb/1311867282.517375.png 1311867282.512856 depth/1311867282.512856.png\n1311867282.549242 rgb/1311867282.549242.png 1311867282.543540 depth/1311867282.543540.png\n1311867282.585190 rgb/1311867282.585190.png 1311867282.575564 depth/1311867282.575564.png\n1311867282.617188 rgb/1311867282.617188.png 1311867282.611290 depth/1311867282.611290.png\n1311867282.649230 rgb/1311867282.649230.png 1311867282.643726 depth/1311867282.643726.png\n1311867282.685172 rgb/1311867282.685172.png 1311867282.676659 depth/1311867282.676659.png\n1311867282.717391 rgb/1311867282.717391.png 1311867282.714725 depth/1311867282.714725.png\n1311867282.749855 rgb/1311867282.749855.png 1311867282.746252 depth/1311867282.746252.png\n1311867282.785198 rgb/1311867282.785198.png 1311867282.775429 depth/1311867282.775429.png\n1311867282.817434 rgb/1311867282.817434.png 1311867282.811635 depth/1311867282.811635.png\n1311867282.849193 rgb/1311867282.849193.png 1311867282.847537 depth/1311867282.847537.png\n1311867282.885734 rgb/1311867282.885734.png 1311867282.875791 depth/1311867282.875791.png\n1311867282.917314 rgb/1311867282.917314.png 1311867282.911463 depth/1311867282.911463.png\n1311867282.950235 rgb/1311867282.950235.png 1311867282.945648 depth/1311867282.945648.png\n1311867282.985476 rgb/1311867282.985476.png 1311867282.981189 depth/1311867282.981189.png\n1311867283.017555 rgb/1311867283.017555.png 1311867283.011488 depth/1311867283.011488.png\n1311867283.049392 rgb/1311867283.049392.png 1311867283.046246 depth/1311867283.046246.png\n1311867283.085258 rgb/1311867283.085258.png 1311867283.075293 depth/1311867283.075293.png\n1311867283.117441 rgb/1311867283.117441.png 1311867283.111688 depth/1311867283.111688.png\n1311867283.149532 rgb/1311867283.149532.png 1311867283.143551 depth/1311867283.143551.png\n1311867283.185409 rgb/1311867283.185409.png 1311867283.178822 depth/1311867283.178822.png\n1311867283.217286 rgb/1311867283.217286.png 1311867283.215827 depth/1311867283.215827.png\n1311867283.249357 rgb/1311867283.249357.png 1311867283.244175 depth/1311867283.244175.png\n1311867283.285375 rgb/1311867283.285375.png 1311867283.277684 depth/1311867283.277684.png\n1311867283.317623 rgb/1311867283.317623.png 1311867283.313466 depth/1311867283.313466.png\n1311867283.349796 rgb/1311867283.349796.png 1311867283.349803 depth/1311867283.349803.png\n1311867283.385222 rgb/1311867283.385222.png 1311867283.378247 depth/1311867283.378247.png\n1311867283.417308 rgb/1311867283.417308.png 1311867283.411527 depth/1311867283.411527.png\n1311867283.449265 rgb/1311867283.449265.png 1311867283.446462 depth/1311867283.446462.png\n1311867283.485337 rgb/1311867283.485337.png 1311867283.483432 depth/1311867283.483432.png\n1311867283.517216 rgb/1311867283.517216.png 1311867283.515474 depth/1311867283.515474.png\n1311867283.549561 rgb/1311867283.549561.png 1311867283.543357 depth/1311867283.543357.png\n1311867283.585388 rgb/1311867283.585388.png 1311867283.580230 depth/1311867283.580230.png\n1311867283.617318 rgb/1311867283.617318.png 1311867283.611350 depth/1311867283.611350.png\n1311867283.649382 rgb/1311867283.649382.png 1311867283.643515 depth/1311867283.643515.png\n1311867283.685288 rgb/1311867283.685288.png 1311867283.682435 depth/1311867283.682435.png\n1311867283.717915 rgb/1311867283.717915.png 1311867283.712030 depth/1311867283.712030.png\n1311867283.749208 rgb/1311867283.749208.png 1311867283.747805 depth/1311867283.747805.png\n1311867283.785317 rgb/1311867283.785317.png 1311867283.781469 depth/1311867283.781469.png\n1311867283.817413 rgb/1311867283.817413.png 1311867283.811886 depth/1311867283.811886.png\n1311867283.849452 rgb/1311867283.849452.png 1311867283.844653 depth/1311867283.844653.png\n1311867283.885346 rgb/1311867283.885346.png 1311867283.882707 depth/1311867283.882707.png\n1311867283.917540 rgb/1311867283.917540.png 1311867283.916866 depth/1311867283.916866.png\n1311867283.949890 rgb/1311867283.949890.png 1311867283.945388 depth/1311867283.945388.png\n1311867283.985663 rgb/1311867283.985663.png 1311867283.983650 depth/1311867283.983650.png\n1311867284.017300 rgb/1311867284.017300.png 1311867284.015752 depth/1311867284.015752.png\n1311867284.049779 rgb/1311867284.049779.png 1311867284.043327 depth/1311867284.043327.png\n1311867284.085373 rgb/1311867284.085373.png 1311867284.082619 depth/1311867284.082619.png\n1311867284.117504 rgb/1311867284.117504.png 1311867284.111840 depth/1311867284.111840.png\n1311867284.149411 rgb/1311867284.149411.png 1311867284.145447 depth/1311867284.145447.png\n1311867284.187489 rgb/1311867284.187489.png 1311867284.182905 depth/1311867284.182905.png\n1311867284.217337 rgb/1311867284.217337.png 1311867284.213992 depth/1311867284.213992.png\n1311867284.249431 rgb/1311867284.249431.png 1311867284.245100 depth/1311867284.245100.png\n1311867284.285316 rgb/1311867284.285316.png 1311867284.282897 depth/1311867284.282897.png\n1311867284.317835 rgb/1311867284.317835.png 1311867284.312841 depth/1311867284.312841.png\n1311867284.349424 rgb/1311867284.349424.png 1311867284.343838 depth/1311867284.343838.png\n1311867284.385433 rgb/1311867284.385433.png 1311867284.379601 depth/1311867284.379601.png\n1311867284.417580 rgb/1311867284.417580.png 1311867284.416106 depth/1311867284.416106.png\n1311867284.449514 rgb/1311867284.449514.png 1311867284.443699 depth/1311867284.443699.png\n1311867284.485419 rgb/1311867284.485419.png 1311867284.482748 depth/1311867284.482748.png\n1311867284.517730 rgb/1311867284.517730.png 1311867284.514261 depth/1311867284.514261.png\n1311867284.549454 rgb/1311867284.549454.png 1311867284.544207 depth/1311867284.544207.png\n1311867284.585418 rgb/1311867284.585418.png 1311867284.582664 depth/1311867284.582664.png\n1311867284.617494 rgb/1311867284.617494.png 1311867284.612546 depth/1311867284.612546.png\n1311867284.649523 rgb/1311867284.649523.png 1311867284.643869 depth/1311867284.643869.png\n1311867284.685378 rgb/1311867284.685378.png 1311867284.679455 depth/1311867284.679455.png\n1311867284.717486 rgb/1311867284.717486.png 1311867284.714820 depth/1311867284.714820.png\n1311867284.749751 rgb/1311867284.749751.png 1311867284.749866 depth/1311867284.749866.png\n1311867284.785409 rgb/1311867284.785409.png 1311867284.783227 depth/1311867284.783227.png\n1311867284.818692 rgb/1311867284.818692.png 1311867284.813016 depth/1311867284.813016.png\n1311867284.849277 rgb/1311867284.849277.png 1311867284.847988 depth/1311867284.847988.png\n1311867284.885385 rgb/1311867284.885385.png 1311867284.882004 depth/1311867284.882004.png\n1311867284.917461 rgb/1311867284.917461.png 1311867284.913002 depth/1311867284.913002.png\n1311867284.949247 rgb/1311867284.949247.png 1311867284.948813 depth/1311867284.948813.png\n1311867284.985258 rgb/1311867284.985258.png 1311867284.981655 depth/1311867284.981655.png\n1311867285.017539 rgb/1311867285.017539.png 1311867285.011727 depth/1311867285.011727.png\n1311867285.049368 rgb/1311867285.049368.png 1311867285.047501 depth/1311867285.047501.png\n1311867285.085326 rgb/1311867285.085326.png 1311867285.082783 depth/1311867285.082783.png\n1311867285.117712 rgb/1311867285.117712.png 1311867285.113140 depth/1311867285.113140.png\n1311867285.150212 rgb/1311867285.150212.png 1311867285.150275 depth/1311867285.150275.png\n1311867285.185580 rgb/1311867285.185580.png 1311867285.180224 depth/1311867285.180224.png\n1311867285.218761 rgb/1311867285.218761.png 1311867285.212983 depth/1311867285.212983.png\n1311867285.249366 rgb/1311867285.249366.png 1311867285.248852 depth/1311867285.248852.png\n1311867285.285362 rgb/1311867285.285362.png 1311867285.282035 depth/1311867285.282035.png\n1311867285.317503 rgb/1311867285.317503.png 1311867285.311875 depth/1311867285.311875.png\n1311867285.349345 rgb/1311867285.349345.png 1311867285.349228 depth/1311867285.349228.png\n1311867285.385541 rgb/1311867285.385541.png 1311867285.380239 depth/1311867285.380239.png\n1311867285.417581 rgb/1311867285.417581.png 1311867285.411467 depth/1311867285.411467.png\n1311867285.449284 rgb/1311867285.449284.png 1311867285.448322 depth/1311867285.448322.png\n1311867285.485380 rgb/1311867285.485380.png 1311867285.479973 depth/1311867285.479973.png\n1311867285.517648 rgb/1311867285.517648.png 1311867285.512012 depth/1311867285.512012.png\n1311867285.549451 rgb/1311867285.549451.png 1311867285.549459 depth/1311867285.549459.png\n1311867285.585574 rgb/1311867285.585574.png 1311867285.580140 depth/1311867285.580140.png\n1311867285.617551 rgb/1311867285.617551.png 1311867285.612426 depth/1311867285.612426.png\n1311867285.649403 rgb/1311867285.649403.png 1311867285.648790 depth/1311867285.648790.png\n1311867285.685653 rgb/1311867285.685653.png 1311867285.680842 depth/1311867285.680842.png\n1311867285.717719 rgb/1311867285.717719.png 1311867285.713476 depth/1311867285.713476.png\n1311867285.749708 rgb/1311867285.749708.png 1311867285.749738 depth/1311867285.749738.png\n1311867285.785478 rgb/1311867285.785478.png 1311867285.779481 depth/1311867285.779481.png\n1311867285.817971 rgb/1311867285.817971.png 1311867285.814467 depth/1311867285.814467.png\n1311867285.849628 rgb/1311867285.849628.png 1311867285.849623 depth/1311867285.849623.png\n1311867285.885286 rgb/1311867285.885286.png 1311867285.879509 depth/1311867285.879509.png\n1311867285.918737 rgb/1311867285.918737.png 1311867285.911572 depth/1311867285.911572.png\n1311867285.949513 rgb/1311867285.949513.png 1311867285.949693 depth/1311867285.949693.png\n1311867285.985836 rgb/1311867285.985836.png 1311867285.980474 depth/1311867285.980474.png\n1311867286.018456 rgb/1311867286.018456.png 1311867286.018470 depth/1311867286.018470.png\n1311867286.049422 rgb/1311867286.049422.png 1311867286.047399 depth/1311867286.047399.png\n1311867286.085402 rgb/1311867286.085402.png 1311867286.079452 depth/1311867286.079452.png\n1311867286.124098 rgb/1311867286.124098.png 1311867286.115849 depth/1311867286.115849.png\n1311867286.150632 rgb/1311867286.150632.png 1311867286.149347 depth/1311867286.149347.png\n1311867286.185759 rgb/1311867286.185759.png 1311867286.179991 depth/1311867286.179991.png\n1311867286.217983 rgb/1311867286.217983.png 1311867286.216056 depth/1311867286.216056.png\n1311867286.252521 rgb/1311867286.252521.png 1311867286.251559 depth/1311867286.251559.png\n1311867286.286163 rgb/1311867286.286163.png 1311867286.283292 depth/1311867286.283292.png\n1311867286.320349 rgb/1311867286.320349.png 1311867286.320352 depth/1311867286.320352.png\n1311867286.352378 rgb/1311867286.352378.png 1311867286.352432 depth/1311867286.352432.png\n1311867286.385563 rgb/1311867286.385563.png 1311867286.384776 depth/1311867286.384776.png\n1311867286.417777 rgb/1311867286.417777.png 1311867286.415744 depth/1311867286.415744.png\n1311867286.449420 rgb/1311867286.449420.png 1311867286.447630 depth/1311867286.447630.png\n1311867286.485571 rgb/1311867286.485571.png 1311867286.479573 depth/1311867286.479573.png\n1311867286.519022 rgb/1311867286.519022.png 1311867286.519037 depth/1311867286.519037.png\n1311867286.551199 rgb/1311867286.551199.png 1311867286.551216 depth/1311867286.551216.png\n1311867286.585520 rgb/1311867286.585520.png 1311867286.583881 depth/1311867286.583881.png\n1311867286.619073 rgb/1311867286.619073.png 1311867286.619082 depth/1311867286.619082.png\n1311867286.649991 rgb/1311867286.649991.png 1311867286.650006 depth/1311867286.650006.png\n1311867286.685643 rgb/1311867286.685643.png 1311867286.679768 depth/1311867286.679768.png\n1311867286.717616 rgb/1311867286.717616.png 1311867286.715446 depth/1311867286.715446.png\n1311867286.749549 rgb/1311867286.749549.png 1311867286.747761 depth/1311867286.747761.png\n1311867286.785646 rgb/1311867286.785646.png 1311867286.780410 depth/1311867286.780410.png\n1311867286.817626 rgb/1311867286.817626.png 1311867286.815445 depth/1311867286.815445.png\n1311867286.853582 rgb/1311867286.853582.png 1311867286.849774 depth/1311867286.849774.png\n1311867286.886815 rgb/1311867286.886815.png 1311867286.879639 depth/1311867286.879639.png\n1311867286.917438 rgb/1311867286.917438.png 1311867286.916996 depth/1311867286.916996.png\n1311867286.954361 rgb/1311867286.954361.png 1311867286.947955 depth/1311867286.947955.png\n1311867286.985412 rgb/1311867286.985412.png 1311867286.984719 depth/1311867286.984719.png\n1311867287.017431 rgb/1311867287.017431.png 1311867287.016126 depth/1311867287.016126.png\n1311867287.054702 rgb/1311867287.054702.png 1311867287.047992 depth/1311867287.047992.png\n1311867287.085686 rgb/1311867287.085686.png 1311867287.080476 depth/1311867287.080476.png\n1311867287.117817 rgb/1311867287.117817.png 1311867287.117822 depth/1311867287.117822.png\n1311867287.153705 rgb/1311867287.153705.png 1311867287.149599 depth/1311867287.149599.png\n1311867287.187445 rgb/1311867287.187445.png 1311867287.184349 depth/1311867287.184349.png\n1311867287.217558 rgb/1311867287.217558.png 1311867287.215525 depth/1311867287.215525.png\n1311867287.253668 rgb/1311867287.253668.png 1311867287.247482 depth/1311867287.247482.png\n1311867287.287011 rgb/1311867287.287011.png 1311867287.287022 depth/1311867287.287022.png\n1311867287.317563 rgb/1311867287.317563.png 1311867287.315527 depth/1311867287.315527.png\n1311867287.354094 rgb/1311867287.354094.png 1311867287.349484 depth/1311867287.349484.png\n1311867287.385542 rgb/1311867287.385542.png 1311867287.385554 depth/1311867287.385554.png\n1311867287.417576 rgb/1311867287.417576.png 1311867287.416759 depth/1311867287.416759.png\n1311867287.453529 rgb/1311867287.453529.png 1311867287.447562 depth/1311867287.447562.png\n1311867287.486720 rgb/1311867287.486720.png 1311867287.486731 depth/1311867287.486731.png\n1311867287.517500 rgb/1311867287.517500.png 1311867287.515489 depth/1311867287.515489.png\n1311867287.553487 rgb/1311867287.553487.png 1311867287.550817 depth/1311867287.550817.png\n1311867287.586854 rgb/1311867287.586854.png 1311867287.586952 depth/1311867287.586952.png\n1311867287.617657 rgb/1311867287.617657.png 1311867287.617309 depth/1311867287.617309.png\n1311867287.653916 rgb/1311867287.653916.png 1311867287.647862 depth/1311867287.647862.png\n1311867287.687566 rgb/1311867287.687566.png 1311867287.684357 depth/1311867287.684357.png\n1311867287.717628 rgb/1311867287.717628.png 1311867287.717048 depth/1311867287.717048.png\n1311867287.755391 rgb/1311867287.755391.png 1311867287.749794 depth/1311867287.749794.png\n1311867287.787243 rgb/1311867287.787243.png 1311867287.785349 depth/1311867287.785349.png\n1311867287.826010 rgb/1311867287.826010.png 1311867287.818614 depth/1311867287.818614.png\n1311867287.853651 rgb/1311867287.853651.png 1311867287.850417 depth/1311867287.850417.png\n1311867287.893111 rgb/1311867287.893111.png 1311867287.884625 depth/1311867287.884625.png\n1311867287.917571 rgb/1311867287.917571.png 1311867287.917157 depth/1311867287.917157.png\n1311867287.953561 rgb/1311867287.953561.png 1311867287.948611 depth/1311867287.948611.png\n1311867287.986839 rgb/1311867287.986839.png 1311867287.986852 depth/1311867287.986852.png\n1311867288.017882 rgb/1311867288.017882.png 1311867288.016660 depth/1311867288.016660.png\n1311867288.053639 rgb/1311867288.053639.png 1311867288.048741 depth/1311867288.048741.png\n1311867288.085418 rgb/1311867288.085418.png 1311867288.084402 depth/1311867288.084402.png\n1311867288.117594 rgb/1311867288.117594.png 1311867288.116353 depth/1311867288.116353.png\n1311867288.154082 rgb/1311867288.154082.png 1311867288.148478 depth/1311867288.148478.png\n1311867288.185455 rgb/1311867288.185455.png 1311867288.184693 depth/1311867288.184693.png\n1311867288.217534 rgb/1311867288.217534.png 1311867288.217329 depth/1311867288.217329.png\n1311867288.253581 rgb/1311867288.253581.png 1311867288.249817 depth/1311867288.249817.png\n1311867288.285472 rgb/1311867288.285472.png 1311867288.284842 depth/1311867288.284842.png\n1311867288.317583 rgb/1311867288.317583.png 1311867288.315892 depth/1311867288.315892.png\n1311867288.353521 rgb/1311867288.353521.png 1311867288.349200 depth/1311867288.349200.png\n1311867288.385883 rgb/1311867288.385883.png 1311867288.385889 depth/1311867288.385889.png\n1311867288.417761 rgb/1311867288.417761.png 1311867288.416471 depth/1311867288.416471.png\n1311867288.456019 rgb/1311867288.456019.png 1311867288.456030 depth/1311867288.456030.png\n1311867288.485465 rgb/1311867288.485465.png 1311867288.483975 depth/1311867288.483975.png\n1311867288.517689 rgb/1311867288.517689.png 1311867288.515938 depth/1311867288.515938.png\n1311867288.554472 rgb/1311867288.554472.png 1311867288.554493 depth/1311867288.554493.png\n1311867288.586600 rgb/1311867288.586600.png 1311867288.587434 depth/1311867288.587434.png\n1311867288.617541 rgb/1311867288.617541.png 1311867288.617059 depth/1311867288.617059.png\n1311867288.655102 rgb/1311867288.655102.png 1311867288.655120 depth/1311867288.655120.png\n1311867288.687379 rgb/1311867288.687379.png 1311867288.687411 depth/1311867288.687411.png\n1311867288.717702 rgb/1311867288.717702.png 1311867288.717718 depth/1311867288.717718.png\n1311867288.756022 rgb/1311867288.756022.png 1311867288.756066 depth/1311867288.756066.png\n1311867288.785509 rgb/1311867288.785509.png 1311867288.784216 depth/1311867288.784216.png\n1311867288.819223 rgb/1311867288.819223.png 1311867288.819240 depth/1311867288.819240.png\n1311867288.854331 rgb/1311867288.854331.png 1311867288.854345 depth/1311867288.854345.png\n1311867288.885556 rgb/1311867288.885556.png 1311867288.883768 depth/1311867288.883768.png\n1311867288.917612 rgb/1311867288.917612.png 1311867288.915649 depth/1311867288.915649.png\n1311867288.954939 rgb/1311867288.954939.png 1311867288.959948 depth/1311867288.959948.png\n1311867288.985592 rgb/1311867288.985592.png 1311867288.984724 depth/1311867288.984724.png\n1311867289.017656 rgb/1311867289.017656.png 1311867289.015746 depth/1311867289.015746.png\n1311867289.053512 rgb/1311867289.053512.png 1311867289.051995 depth/1311867289.051995.png\n1311867289.085511 rgb/1311867289.085511.png 1311867289.084565 depth/1311867289.084565.png\n1311867289.117543 rgb/1311867289.117543.png 1311867289.116004 depth/1311867289.116004.png\n1311867289.154583 rgb/1311867289.154583.png 1311867289.154593 depth/1311867289.154593.png\n1311867289.185640 rgb/1311867289.185640.png 1311867289.184904 depth/1311867289.184904.png\n1311867289.218482 rgb/1311867289.218482.png 1311867289.218506 depth/1311867289.218506.png\n1311867289.255039 rgb/1311867289.255039.png 1311867289.255048 depth/1311867289.255048.png\n1311867289.285387 rgb/1311867289.285387.png 1311867289.284501 depth/1311867289.284501.png\n1311867289.317629 rgb/1311867289.317629.png 1311867289.315842 depth/1311867289.315842.png\n1311867289.353909 rgb/1311867289.353909.png 1311867289.353917 depth/1311867289.353917.png\n1311867289.386185 rgb/1311867289.386185.png 1311867289.386190 depth/1311867289.386190.png\n1311867289.417704 rgb/1311867289.417704.png 1311867289.415781 depth/1311867289.415781.png\n1311867289.453606 rgb/1311867289.453606.png 1311867289.452549 depth/1311867289.452549.png\n1311867289.485961 rgb/1311867289.485961.png 1311867289.485967 depth/1311867289.485967.png\n1311867289.518318 rgb/1311867289.518318.png 1311867289.518324 depth/1311867289.518324.png\n1311867289.554869 rgb/1311867289.554869.png 1311867289.554882 depth/1311867289.554882.png\n1311867289.585613 rgb/1311867289.585613.png 1311867289.584817 depth/1311867289.584817.png\n1311867289.617649 rgb/1311867289.617649.png 1311867289.615707 depth/1311867289.615707.png\n1311867289.653639 rgb/1311867289.653639.png 1311867289.651631 depth/1311867289.651631.png\n1311867289.685685 rgb/1311867289.685685.png 1311867289.683686 depth/1311867289.683686.png\n1311867289.720426 rgb/1311867289.720426.png 1311867289.720435 depth/1311867289.720435.png\n1311867289.756408 rgb/1311867289.756408.png 1311867289.756418 depth/1311867289.756418.png\n1311867289.785568 rgb/1311867289.785568.png 1311867289.783898 depth/1311867289.783898.png\n1311867289.824026 rgb/1311867289.824026.png 1311867289.824037 depth/1311867289.824037.png\n1311867289.854176 rgb/1311867289.854176.png 1311867289.854187 depth/1311867289.854187.png\n1311867289.885568 rgb/1311867289.885568.png 1311867289.884044 depth/1311867289.884044.png\n1311867289.920046 rgb/1311867289.920046.png 1311867289.920053 depth/1311867289.920053.png\n1311867289.953641 rgb/1311867289.953641.png 1311867289.952577 depth/1311867289.952577.png\n1311867289.985528 rgb/1311867289.985528.png 1311867289.984236 depth/1311867289.984236.png\n1311867290.020153 rgb/1311867290.020153.png 1311867290.023217 depth/1311867290.023217.png\n1311867290.053575 rgb/1311867290.053575.png 1311867290.053591 depth/1311867290.053591.png\n1311867290.085474 rgb/1311867290.085474.png 1311867290.083953 depth/1311867290.083953.png\n1311867290.124880 rgb/1311867290.124880.png 1311867290.121521 depth/1311867290.121521.png\n1311867290.153612 rgb/1311867290.153612.png 1311867290.153221 depth/1311867290.153221.png\n1311867290.185638 rgb/1311867290.185638.png 1311867290.184926 depth/1311867290.184926.png\n1311867290.222529 rgb/1311867290.222529.png 1311867290.222549 depth/1311867290.222549.png\n1311867290.254027 rgb/1311867290.254027.png 1311867290.254032 depth/1311867290.254032.png\n1311867290.286994 rgb/1311867290.286994.png 1311867290.289238 depth/1311867290.289238.png\n1311867290.322046 rgb/1311867290.322046.png 1311867290.322075 depth/1311867290.322075.png\n1311867290.354777 rgb/1311867290.354777.png 1311867290.358779 depth/1311867290.358779.png\n1311867290.386415 rgb/1311867290.386415.png 1311867290.386424 depth/1311867290.386424.png\n1311867290.421620 rgb/1311867290.421620.png 1311867290.421632 depth/1311867290.421632.png\n1311867290.457663 rgb/1311867290.457663.png 1311867290.457839 depth/1311867290.457839.png\n1311867290.485984 rgb/1311867290.485984.png 1311867290.485995 depth/1311867290.485995.png\n1311867290.522328 rgb/1311867290.522328.png 1311867290.522340 depth/1311867290.522340.png\n1311867290.553706 rgb/1311867290.553706.png 1311867290.553428 depth/1311867290.553428.png\n1311867290.585554 rgb/1311867290.585554.png 1311867290.585047 depth/1311867290.585047.png\n1311867290.620155 rgb/1311867290.620155.png 1311867290.622102 depth/1311867290.622102.png\n1311867290.653602 rgb/1311867290.653602.png 1311867290.652320 depth/1311867290.652320.png\n1311867290.685718 rgb/1311867290.685718.png 1311867290.685753 depth/1311867290.685753.png\n1311867290.725606 rgb/1311867290.725606.png 1311867290.725615 depth/1311867290.725615.png\n1311867290.753974 rgb/1311867290.753974.png 1311867290.752306 depth/1311867290.752306.png\n1311867290.786574 rgb/1311867290.786574.png 1311867290.786606 depth/1311867290.786606.png\n1311867290.823128 rgb/1311867290.823128.png 1311867290.823172 depth/1311867290.823172.png\n1311867290.855586 rgb/1311867290.855586.png 1311867290.855604 depth/1311867290.855604.png\n1311867290.887678 rgb/1311867290.887678.png 1311867290.887699 depth/1311867290.887699.png\n1311867290.922693 rgb/1311867290.922693.png 1311867290.922712 depth/1311867290.922712.png\n1311867290.953711 rgb/1311867290.953711.png 1311867290.952067 depth/1311867290.952067.png\n1311867290.990676 rgb/1311867290.990676.png 1311867290.990691 depth/1311867290.990691.png\n1311867291.023910 rgb/1311867291.023910.png 1311867291.023929 depth/1311867291.023929.png\n1311867291.055820 rgb/1311867291.055820.png 1311867291.051871 depth/1311867291.051871.png\n1311867291.090338 rgb/1311867291.090338.png 1311867291.093482 depth/1311867291.093482.png\n1311867291.120272 rgb/1311867291.120272.png 1311867291.120311 depth/1311867291.120311.png\n1311867291.154182 rgb/1311867291.154182.png 1311867291.154189 depth/1311867291.154189.png\n1311867291.189179 rgb/1311867291.189179.png 1311867291.189199 depth/1311867291.189199.png\n1311867291.221074 rgb/1311867291.221074.png 1311867291.221101 depth/1311867291.221101.png\n1311867291.254380 rgb/1311867291.254380.png 1311867291.254391 depth/1311867291.254391.png\n1311867291.287791 rgb/1311867291.287791.png 1311867291.287796 depth/1311867291.287796.png\n1311867291.321060 rgb/1311867291.321060.png 1311867291.321090 depth/1311867291.321090.png\n1311867291.354784 rgb/1311867291.354784.png 1311867291.354796 depth/1311867291.354796.png\n1311867291.387834 rgb/1311867291.387834.png 1311867291.387876 depth/1311867291.387876.png\n1311867291.422316 rgb/1311867291.422316.png 1311867291.422335 depth/1311867291.422335.png\n1311867291.453656 rgb/1311867291.453656.png 1311867291.452372 depth/1311867291.452372.png\n1311867291.488381 rgb/1311867291.488381.png 1311867291.488400 depth/1311867291.488400.png\n1311867291.520140 rgb/1311867291.520140.png 1311867291.520173 depth/1311867291.520173.png\n1311867291.553645 rgb/1311867291.553645.png 1311867291.552383 depth/1311867291.552383.png\n1311867291.589498 rgb/1311867291.589498.png 1311867291.589508 depth/1311867291.589508.png\n1311867291.620673 rgb/1311867291.620673.png 1311867291.620687 depth/1311867291.620687.png\n1311867291.653970 rgb/1311867291.653970.png 1311867291.653978 depth/1311867291.653978.png\n1311867291.689647 rgb/1311867291.689647.png 1311867291.689681 depth/1311867291.689681.png\n1311867291.720251 rgb/1311867291.720251.png 1311867291.720274 depth/1311867291.720274.png\n1311867291.753718 rgb/1311867291.753718.png 1311867291.752562 depth/1311867291.752562.png\n1311867291.788985 rgb/1311867291.788985.png 1311867291.789002 depth/1311867291.789002.png\n1311867291.821719 rgb/1311867291.821719.png 1311867291.821548 depth/1311867291.821548.png\n1311867291.853864 rgb/1311867291.853864.png 1311867291.851921 depth/1311867291.851921.png\n1311867291.887943 rgb/1311867291.887943.png 1311867291.887949 depth/1311867291.887949.png\n1311867291.920685 rgb/1311867291.920685.png 1311867291.920693 depth/1311867291.920693.png\n1311867291.953720 rgb/1311867291.953720.png 1311867291.951900 depth/1311867291.951900.png\n1311867291.990091 rgb/1311867291.990091.png 1311867291.990289 depth/1311867291.990289.png\n1311867292.022520 rgb/1311867292.022520.png 1311867292.022526 depth/1311867292.022526.png\n1311867292.053683 rgb/1311867292.053683.png 1311867292.052577 depth/1311867292.052577.png\n1311867292.092254 rgb/1311867292.092254.png 1311867292.092285 depth/1311867292.092285.png\n1311867292.124382 rgb/1311867292.124382.png 1311867292.124388 depth/1311867292.124388.png\n1311867292.160249 rgb/1311867292.160249.png 1311867292.160265 depth/1311867292.160265.png\n1311867292.189973 rgb/1311867292.189973.png 1311867292.189985 depth/1311867292.189985.png\n1311867292.220732 rgb/1311867292.220732.png 1311867292.220742 depth/1311867292.220742.png\n1311867292.257685 rgb/1311867292.257685.png 1311867292.257691 depth/1311867292.257691.png\n1311867292.287816 rgb/1311867292.287816.png 1311867292.287827 depth/1311867292.287827.png\n1311867292.321387 rgb/1311867292.321387.png 1311867292.321727 depth/1311867292.321727.png\n1311867292.362160 rgb/1311867292.362160.png 1311867292.362171 depth/1311867292.362171.png\n1311867292.395350 rgb/1311867292.395350.png 1311867292.395362 depth/1311867292.395362.png\n1311867292.425930 rgb/1311867292.425930.png 1311867292.421631 depth/1311867292.421631.png\n1311867292.456448 rgb/1311867292.456448.png 1311867292.456521 depth/1311867292.456521.png\n1311867292.488351 rgb/1311867292.488351.png 1311867292.488370 depth/1311867292.488370.png\n1311867292.522883 rgb/1311867292.522883.png 1311867292.522965 depth/1311867292.522965.png\n1311867292.558104 rgb/1311867292.558104.png 1311867292.558115 depth/1311867292.558115.png\n1311867292.588222 rgb/1311867292.588222.png 1311867292.588244 depth/1311867292.588244.png\n1311867292.623076 rgb/1311867292.623076.png 1311867292.623087 depth/1311867292.623087.png\n1311867292.659508 rgb/1311867292.659508.png 1311867292.659521 depth/1311867292.659521.png\n1311867292.688015 rgb/1311867292.688015.png 1311867292.688022 depth/1311867292.688022.png\n1311867292.720644 rgb/1311867292.720644.png 1311867292.720697 depth/1311867292.720697.png\n1311867292.756178 rgb/1311867292.756178.png 1311867292.756188 depth/1311867292.756188.png\n"
  },
  {
    "path": "Examples/RGB-D/associations/fr3_nstr_tex_near.txt",
    "content": "1341840083.789974 rgb/1341840083.789974.png 1341840083.790018 depth/1341840083.790018.png\n1341840083.821987 rgb/1341840083.821987.png 1341840083.822003 depth/1341840083.822003.png\n1341840083.858104 rgb/1341840083.858104.png 1341840083.858138 depth/1341840083.858138.png\n1341840083.890155 rgb/1341840083.890155.png 1341840083.890192 depth/1341840083.890192.png\n1341840083.926071 rgb/1341840083.926071.png 1341840083.926530 depth/1341840083.926530.png\n1341840083.958095 rgb/1341840083.958095.png 1341840083.958118 depth/1341840083.958118.png\n1341840083.990000 rgb/1341840083.990000.png 1341840083.990077 depth/1341840083.990077.png\n1341840084.026121 rgb/1341840084.026121.png 1341840084.026139 depth/1341840084.026139.png\n1341840084.057936 rgb/1341840084.057936.png 1341840084.057949 depth/1341840084.057949.png\n1341840084.090022 rgb/1341840084.090022.png 1341840084.090034 depth/1341840084.090034.png\n1341840084.126053 rgb/1341840084.126053.png 1341840084.126067 depth/1341840084.126067.png\n1341840084.158032 rgb/1341840084.158032.png 1341840084.158058 depth/1341840084.158058.png\n1341840084.194127 rgb/1341840084.194127.png 1341840084.194663 depth/1341840084.194663.png\n1341840084.226042 rgb/1341840084.226042.png 1341840084.226061 depth/1341840084.226061.png\n1341840084.258027 rgb/1341840084.258027.png 1341840084.258043 depth/1341840084.258043.png\n1341840084.294117 rgb/1341840084.294117.png 1341840084.294139 depth/1341840084.294139.png\n1341840084.325994 rgb/1341840084.325994.png 1341840084.326013 depth/1341840084.326013.png\n1341840084.358007 rgb/1341840084.358007.png 1341840084.358030 depth/1341840084.358030.png\n1341840084.394092 rgb/1341840084.394092.png 1341840084.394197 depth/1341840084.394197.png\n1341840084.425964 rgb/1341840084.425964.png 1341840084.426034 depth/1341840084.426034.png\n1341840084.462012 rgb/1341840084.462012.png 1341840084.462028 depth/1341840084.462028.png\n1341840084.494007 rgb/1341840084.494007.png 1341840084.494016 depth/1341840084.494016.png\n1341840084.525979 rgb/1341840084.525979.png 1341840084.525994 depth/1341840084.525994.png\n1341840084.562039 rgb/1341840084.562039.png 1341840084.562045 depth/1341840084.562045.png\n1341840084.594095 rgb/1341840084.594095.png 1341840084.594109 depth/1341840084.594109.png\n1341840084.626070 rgb/1341840084.626070.png 1341840084.626115 depth/1341840084.626115.png\n1341840084.661961 rgb/1341840084.661961.png 1341840084.661999 depth/1341840084.661999.png\n1341840084.694181 rgb/1341840084.694181.png 1341840084.694201 depth/1341840084.694201.png\n1341840084.729879 rgb/1341840084.729879.png 1341840084.729901 depth/1341840084.729901.png\n1341840084.762054 rgb/1341840084.762054.png 1341840084.762071 depth/1341840084.762071.png\n1341840084.794567 rgb/1341840084.794567.png 1341840084.794582 depth/1341840084.794582.png\n1341840084.829914 rgb/1341840084.829914.png 1341840084.829933 depth/1341840084.829933.png\n1341840084.861905 rgb/1341840084.861905.png 1341840084.861922 depth/1341840084.861922.png\n1341840084.894025 rgb/1341840084.894025.png 1341840084.894044 depth/1341840084.894044.png\n1341840084.929921 rgb/1341840084.929921.png 1341840084.929951 depth/1341840084.929951.png\n1341840084.962026 rgb/1341840084.962026.png 1341840084.962051 depth/1341840084.962051.png\n1341840084.998375 rgb/1341840084.998375.png 1341840084.998394 depth/1341840084.998394.png\n1341840085.030745 rgb/1341840085.030745.png 1341840085.030775 depth/1341840085.030775.png\n1341840085.062049 rgb/1341840085.062049.png 1341840085.062066 depth/1341840085.062066.png\n1341840085.097991 rgb/1341840085.097991.png 1341840085.098025 depth/1341840085.098025.png\n1341840085.130028 rgb/1341840085.130028.png 1341840085.130116 depth/1341840085.130116.png\n1341840085.166080 rgb/1341840085.166080.png 1341840085.166127 depth/1341840085.166127.png\n1341840085.198124 rgb/1341840085.198124.png 1341840085.198154 depth/1341840085.198154.png\n1341840085.230345 rgb/1341840085.230345.png 1341840085.230963 depth/1341840085.230963.png\n1341840085.266025 rgb/1341840085.266025.png 1341840085.266044 depth/1341840085.266044.png\n1341840085.298250 rgb/1341840085.298250.png 1341840085.298266 depth/1341840085.298266.png\n1341840085.330214 rgb/1341840085.330214.png 1341840085.330767 depth/1341840085.330767.png\n1341840085.366055 rgb/1341840085.366055.png 1341840085.366076 depth/1341840085.366076.png\n1341840085.398022 rgb/1341840085.398022.png 1341840085.398050 depth/1341840085.398050.png\n1341840085.433967 rgb/1341840085.433967.png 1341840085.433975 depth/1341840085.433975.png\n1341840085.465998 rgb/1341840085.465998.png 1341840085.466036 depth/1341840085.466036.png\n1341840085.498029 rgb/1341840085.498029.png 1341840085.498043 depth/1341840085.498043.png\n1341840085.533945 rgb/1341840085.533945.png 1341840085.533966 depth/1341840085.533966.png\n1341840085.598078 rgb/1341840085.598078.png 1341840085.598105 depth/1341840085.598105.png\n1341840085.634035 rgb/1341840085.634035.png 1341840085.634047 depth/1341840085.634047.png\n1341840085.666062 rgb/1341840085.666062.png 1341840085.666093 depth/1341840085.666093.png\n1341840085.701946 rgb/1341840085.701946.png 1341840085.701981 depth/1341840085.701981.png\n1341840085.734314 rgb/1341840085.734314.png 1341840085.734325 depth/1341840085.734325.png\n1341840085.773194 rgb/1341840085.773194.png 1341840085.773226 depth/1341840085.773226.png\n1341840085.805306 rgb/1341840085.805306.png 1341840085.805955 depth/1341840085.805955.png\n1341840085.840976 rgb/1341840085.840976.png 1341840085.840995 depth/1341840085.840995.png\n1341840085.873132 rgb/1341840085.873132.png 1341840085.873154 depth/1341840085.873154.png\n1341840085.904912 rgb/1341840085.904912.png 1341840085.905360 depth/1341840085.905360.png\n1341840085.940930 rgb/1341840085.940930.png 1341840085.940965 depth/1341840085.940965.png\n1341840085.972968 rgb/1341840085.972968.png 1341840085.972992 depth/1341840085.972992.png\n1341840086.009063 rgb/1341840086.009063.png 1341840086.009089 depth/1341840086.009089.png\n1341840086.040942 rgb/1341840086.040942.png 1341840086.040951 depth/1341840086.040951.png\n1341840086.073092 rgb/1341840086.073092.png 1341840086.073107 depth/1341840086.073107.png\n1341840086.109086 rgb/1341840086.109086.png 1341840086.109111 depth/1341840086.109111.png\n1341840086.141084 rgb/1341840086.141084.png 1341840086.141513 depth/1341840086.141513.png\n1341840086.177243 rgb/1341840086.177243.png 1341840086.177256 depth/1341840086.177256.png\n1341840086.209221 rgb/1341840086.209221.png 1341840086.209241 depth/1341840086.209241.png\n1341840086.240929 rgb/1341840086.240929.png 1341840086.240954 depth/1341840086.240954.png\n1341840086.277032 rgb/1341840086.277032.png 1341840086.277050 depth/1341840086.277050.png\n1341840086.308978 rgb/1341840086.308978.png 1341840086.309003 depth/1341840086.309003.png\n1341840086.345100 rgb/1341840086.345100.png 1341840086.345116 depth/1341840086.345116.png\n1341840086.377020 rgb/1341840086.377020.png 1341840086.377543 depth/1341840086.377543.png\n1341840086.408991 rgb/1341840086.408991.png 1341840086.409007 depth/1341840086.409007.png\n1341840086.445193 rgb/1341840086.445193.png 1341840086.445224 depth/1341840086.445224.png\n1341840086.476977 rgb/1341840086.476977.png 1341840086.476991 depth/1341840086.476991.png\n1341840086.512947 rgb/1341840086.512947.png 1341840086.513525 depth/1341840086.513525.png\n1341840086.545033 rgb/1341840086.545033.png 1341840086.545042 depth/1341840086.545042.png\n1341840086.577127 rgb/1341840086.577127.png 1341840086.577145 depth/1341840086.577145.png\n1341840086.612988 rgb/1341840086.612988.png 1341840086.613003 depth/1341840086.613003.png\n1341840086.645038 rgb/1341840086.645038.png 1341840086.645050 depth/1341840086.645050.png\n1341840086.680940 rgb/1341840086.680940.png 1341840086.680951 depth/1341840086.680951.png\n1341840086.712983 rgb/1341840086.712983.png 1341840086.712996 depth/1341840086.712996.png\n1341840086.745031 rgb/1341840086.745031.png 1341840086.745043 depth/1341840086.745043.png\n1341840086.781079 rgb/1341840086.781079.png 1341840086.781094 depth/1341840086.781094.png\n1341840086.813143 rgb/1341840086.813143.png 1341840086.813160 depth/1341840086.813160.png\n1341840086.845112 rgb/1341840086.845112.png 1341840086.845127 depth/1341840086.845127.png\n1341840086.880946 rgb/1341840086.880946.png 1341840086.880957 depth/1341840086.880957.png\n1341840086.913039 rgb/1341840086.913039.png 1341840086.913832 depth/1341840086.913832.png\n1341840086.949088 rgb/1341840086.949088.png 1341840086.949109 depth/1341840086.949109.png\n1341840086.981130 rgb/1341840086.981130.png 1341840086.981142 depth/1341840086.981142.png\n1341840087.013086 rgb/1341840087.013086.png 1341840087.013094 depth/1341840087.013094.png\n1341840087.048951 rgb/1341840087.048951.png 1341840087.048991 depth/1341840087.048991.png\n1341840087.080960 rgb/1341840087.080960.png 1341840087.080972 depth/1341840087.080972.png\n1341840087.114965 rgb/1341840087.114965.png 1341840087.114991 depth/1341840087.114991.png\n1341840087.149068 rgb/1341840087.149068.png 1341840087.149100 depth/1341840087.149100.png\n1341840087.210062 rgb/1341840087.210062.png 1341840087.210102 depth/1341840087.210102.png\n1341840087.241973 rgb/1341840087.241973.png 1341840087.241986 depth/1341840087.241986.png\n1341840087.274056 rgb/1341840087.274056.png 1341840087.275958 depth/1341840087.275958.png\n1341840087.310014 rgb/1341840087.310014.png 1341840087.310083 depth/1341840087.310083.png\n1341840087.342211 rgb/1341840087.342211.png 1341840087.342221 depth/1341840087.342221.png\n1341840087.378005 rgb/1341840087.378005.png 1341840087.378083 depth/1341840087.378083.png\n1341840087.410085 rgb/1341840087.410085.png 1341840087.410107 depth/1341840087.410107.png\n1341840087.442030 rgb/1341840087.442030.png 1341840087.442092 depth/1341840087.442092.png\n1341840087.478092 rgb/1341840087.478092.png 1341840087.478144 depth/1341840087.478144.png\n1341840087.510068 rgb/1341840087.510068.png 1341840087.510082 depth/1341840087.510082.png\n1341840087.542111 rgb/1341840087.542111.png 1341840087.542141 depth/1341840087.542141.png\n1341840087.578022 rgb/1341840087.578022.png 1341840087.578058 depth/1341840087.578058.png\n1341840087.609992 rgb/1341840087.609992.png 1341840087.610062 depth/1341840087.610062.png\n1341840087.646285 rgb/1341840087.646285.png 1341840087.646292 depth/1341840087.646292.png\n1341840087.677989 rgb/1341840087.677989.png 1341840087.678002 depth/1341840087.678002.png\n1341840087.710009 rgb/1341840087.710009.png 1341840087.710022 depth/1341840087.710022.png\n1341840087.746036 rgb/1341840087.746036.png 1341840087.746050 depth/1341840087.746050.png\n1341840087.777950 rgb/1341840087.777950.png 1341840087.777959 depth/1341840087.777959.png\n1341840087.809957 rgb/1341840087.809957.png 1341840087.809975 depth/1341840087.809975.png\n1341840087.846059 rgb/1341840087.846059.png 1341840087.846080 depth/1341840087.846080.png\n1341840087.878039 rgb/1341840087.878039.png 1341840087.878062 depth/1341840087.878062.png\n1341840087.914037 rgb/1341840087.914037.png 1341840087.914047 depth/1341840087.914047.png\n1341840087.946068 rgb/1341840087.946068.png 1341840087.946621 depth/1341840087.946621.png\n1341840087.978064 rgb/1341840087.978064.png 1341840087.978232 depth/1341840087.978232.png\n1341840088.013958 rgb/1341840088.013958.png 1341840088.013970 depth/1341840088.013970.png\n1341840088.046096 rgb/1341840088.046096.png 1341840088.046923 depth/1341840088.046923.png\n1341840088.077959 rgb/1341840088.077959.png 1341840088.077975 depth/1341840088.077975.png\n1341840088.114105 rgb/1341840088.114105.png 1341840088.114119 depth/1341840088.114119.png\n1341840088.146005 rgb/1341840088.146005.png 1341840088.146015 depth/1341840088.146015.png\n1341840088.181986 rgb/1341840088.181986.png 1341840088.182027 depth/1341840088.182027.png\n1341840088.214180 rgb/1341840088.214180.png 1341840088.214205 depth/1341840088.214205.png\n1341840088.245999 rgb/1341840088.245999.png 1341840088.246064 depth/1341840088.246064.png\n1341840088.281993 rgb/1341840088.281993.png 1341840088.282019 depth/1341840088.282019.png\n1341840088.313975 rgb/1341840088.313975.png 1341840088.313991 depth/1341840088.313991.png\n1341840088.350184 rgb/1341840088.350184.png 1341840088.350371 depth/1341840088.350371.png\n1341840088.382124 rgb/1341840088.382124.png 1341840088.382139 depth/1341840088.382139.png\n1341840088.414141 rgb/1341840088.414141.png 1341840088.414160 depth/1341840088.414160.png\n1341840088.450005 rgb/1341840088.450005.png 1341840088.450023 depth/1341840088.450023.png\n1341840088.481951 rgb/1341840088.481951.png 1341840088.481975 depth/1341840088.481975.png\n1341840088.514195 rgb/1341840088.514195.png 1341840088.514426 depth/1341840088.514426.png\n1341840088.550086 rgb/1341840088.550086.png 1341840088.550109 depth/1341840088.550109.png\n1341840088.582210 rgb/1341840088.582210.png 1341840088.582232 depth/1341840088.582232.png\n1341840088.618206 rgb/1341840088.618206.png 1341840088.618232 depth/1341840088.618232.png\n1341840088.650101 rgb/1341840088.650101.png 1341840088.650115 depth/1341840088.650115.png\n1341840088.682767 rgb/1341840088.682767.png 1341840088.682786 depth/1341840088.682786.png\n1341840088.717920 rgb/1341840088.717920.png 1341840088.717928 depth/1341840088.717928.png\n1341840088.750010 rgb/1341840088.750010.png 1341840088.750201 depth/1341840088.750201.png\n1341840088.782091 rgb/1341840088.782091.png 1341840088.782122 depth/1341840088.782122.png\n1341840088.818075 rgb/1341840088.818075.png 1341840088.818089 depth/1341840088.818089.png\n1341840088.849999 rgb/1341840088.849999.png 1341840088.850007 depth/1341840088.850007.png\n1341840088.886343 rgb/1341840088.886343.png 1341840088.886384 depth/1341840088.886384.png\n1341840088.917961 rgb/1341840088.917961.png 1341840088.918002 depth/1341840088.918002.png\n1341840088.950086 rgb/1341840088.950086.png 1341840088.950114 depth/1341840088.950114.png\n1341840088.985936 rgb/1341840088.985936.png 1341840088.985949 depth/1341840088.985949.png\n1341840089.018030 rgb/1341840089.018030.png 1341840089.018054 depth/1341840089.018054.png\n1341840089.050058 rgb/1341840089.050058.png 1341840089.050079 depth/1341840089.050079.png\n1341840089.086377 rgb/1341840089.086377.png 1341840089.086404 depth/1341840089.086404.png\n1341840089.118898 rgb/1341840089.118898.png 1341840089.119091 depth/1341840089.119091.png\n1341840089.155985 rgb/1341840089.155985.png 1341840089.159592 depth/1341840089.159592.png\n1341840089.193015 rgb/1341840089.193015.png 1341840089.193046 depth/1341840089.193046.png\n1341840089.225124 rgb/1341840089.225124.png 1341840089.225144 depth/1341840089.225144.png\n1341840089.260996 rgb/1341840089.260996.png 1341840089.261019 depth/1341840089.261019.png\n1341840089.292904 rgb/1341840089.292904.png 1341840089.292917 depth/1341840089.292917.png\n1341840089.325058 rgb/1341840089.325058.png 1341840089.325074 depth/1341840089.325074.png\n1341840089.360931 rgb/1341840089.360931.png 1341840089.360942 depth/1341840089.360942.png\n1341840089.393209 rgb/1341840089.393209.png 1341840089.393227 depth/1341840089.393227.png\n1341840089.428976 rgb/1341840089.428976.png 1341840089.428984 depth/1341840089.428984.png\n1341840089.461193 rgb/1341840089.461193.png 1341840089.461206 depth/1341840089.461206.png\n1341840089.493053 rgb/1341840089.493053.png 1341840089.493066 depth/1341840089.493066.png\n1341840089.529041 rgb/1341840089.529041.png 1341840089.529048 depth/1341840089.529048.png\n1341840089.561015 rgb/1341840089.561015.png 1341840089.561044 depth/1341840089.561044.png\n1341840089.596989 rgb/1341840089.596989.png 1341840089.597026 depth/1341840089.597026.png\n1341840089.629045 rgb/1341840089.629045.png 1341840089.629509 depth/1341840089.629509.png\n1341840089.660977 rgb/1341840089.660977.png 1341840089.660987 depth/1341840089.660987.png\n1341840089.697180 rgb/1341840089.697180.png 1341840089.697197 depth/1341840089.697197.png\n1341840089.728954 rgb/1341840089.728954.png 1341840089.728966 depth/1341840089.728966.png\n1341840089.761030 rgb/1341840089.761030.png 1341840089.761044 depth/1341840089.761044.png\n1341840089.797194 rgb/1341840089.797194.png 1341840089.797210 depth/1341840089.797210.png\n1341840089.828965 rgb/1341840089.828965.png 1341840089.828983 depth/1341840089.828983.png\n1341840089.861003 rgb/1341840089.861003.png 1341840089.861015 depth/1341840089.861015.png\n1341840089.897123 rgb/1341840089.897123.png 1341840089.897143 depth/1341840089.897143.png\n1341840089.929407 rgb/1341840089.929407.png 1341840089.929420 depth/1341840089.929420.png\n1341840089.960920 rgb/1341840089.960920.png 1341840089.960932 depth/1341840089.960932.png\n1341840089.997889 rgb/1341840089.997889.png 1341840089.997906 depth/1341840089.997906.png\n1341840090.029152 rgb/1341840090.029152.png 1341840090.029160 depth/1341840090.029160.png\n1341840090.064979 rgb/1341840090.064979.png 1341840090.064993 depth/1341840090.064993.png\n1341840090.097503 rgb/1341840090.097503.png 1341840090.097523 depth/1341840090.097523.png\n1341840090.128972 rgb/1341840090.128972.png 1341840090.128986 depth/1341840090.128986.png\n1341840090.165020 rgb/1341840090.165020.png 1341840090.165053 depth/1341840090.165053.png\n1341840090.197048 rgb/1341840090.197048.png 1341840090.197068 depth/1341840090.197068.png\n1341840090.229041 rgb/1341840090.229041.png 1341840090.229054 depth/1341840090.229054.png\n1341840090.265032 rgb/1341840090.265032.png 1341840090.265054 depth/1341840090.265054.png\n1341840090.297153 rgb/1341840090.297153.png 1341840090.297167 depth/1341840090.297167.png\n1341840090.365109 rgb/1341840090.365109.png 1341840090.365179 depth/1341840090.365179.png\n1341840090.426138 rgb/1341840090.426138.png 1341840090.426152 depth/1341840090.426152.png\n1341840090.458131 rgb/1341840090.458131.png 1341840090.458145 depth/1341840090.458145.png\n1341840090.494010 rgb/1341840090.494010.png 1341840090.494021 depth/1341840090.494021.png\n1341840090.525928 rgb/1341840090.525928.png 1341840090.525942 depth/1341840090.525942.png\n1341840090.562011 rgb/1341840090.562011.png 1341840090.562024 depth/1341840090.562024.png\n1341840090.594146 rgb/1341840090.594146.png 1341840090.594158 depth/1341840090.594158.png\n1341840090.625976 rgb/1341840090.625976.png 1341840090.625985 depth/1341840090.625985.png\n1341840090.662197 rgb/1341840090.662197.png 1341840090.662243 depth/1341840090.662243.png\n1341840090.694336 rgb/1341840090.694336.png 1341840090.694355 depth/1341840090.694355.png\n1341840090.726017 rgb/1341840090.726017.png 1341840090.726035 depth/1341840090.726035.png\n1341840090.762086 rgb/1341840090.762086.png 1341840090.762124 depth/1341840090.762124.png\n1341840090.794081 rgb/1341840090.794081.png 1341840090.794103 depth/1341840090.794103.png\n1341840090.830060 rgb/1341840090.830060.png 1341840090.830068 depth/1341840090.830068.png\n1341840090.861960 rgb/1341840090.861960.png 1341840090.861972 depth/1341840090.861972.png\n1341840090.894052 rgb/1341840090.894052.png 1341840090.894065 depth/1341840090.894065.png\n1341840090.930027 rgb/1341840090.930027.png 1341840090.930046 depth/1341840090.930046.png\n1341840090.962159 rgb/1341840090.962159.png 1341840090.962174 depth/1341840090.962174.png\n1341840090.994115 rgb/1341840090.994115.png 1341840090.994127 depth/1341840090.994127.png\n1341840091.030295 rgb/1341840091.030295.png 1341840091.030350 depth/1341840091.030350.png\n1341840091.061986 rgb/1341840091.061986.png 1341840091.061998 depth/1341840091.061998.png\n1341840091.097971 rgb/1341840091.097971.png 1341840091.097979 depth/1341840091.097979.png\n1341840091.129998 rgb/1341840091.129998.png 1341840091.130012 depth/1341840091.130012.png\n1341840091.162125 rgb/1341840091.162125.png 1341840091.162143 depth/1341840091.162143.png\n1341840091.198103 rgb/1341840091.198103.png 1341840091.198712 depth/1341840091.198712.png\n1341840091.230330 rgb/1341840091.230330.png 1341840091.230343 depth/1341840091.230343.png\n1341840091.262411 rgb/1341840091.262411.png 1341840091.262432 depth/1341840091.262432.png\n1341840091.298027 rgb/1341840091.298027.png 1341840091.298086 depth/1341840091.298086.png\n1341840091.330057 rgb/1341840091.330057.png 1341840091.330074 depth/1341840091.330074.png\n1341840091.366166 rgb/1341840091.366166.png 1341840091.366183 depth/1341840091.366183.png\n1341840091.397935 rgb/1341840091.397935.png 1341840091.397951 depth/1341840091.397951.png\n1341840091.430154 rgb/1341840091.430154.png 1341840091.430166 depth/1341840091.430166.png\n1341840091.466058 rgb/1341840091.466058.png 1341840091.466080 depth/1341840091.466080.png\n1341840091.498556 rgb/1341840091.498556.png 1341840091.498572 depth/1341840091.498572.png\n1341840091.530216 rgb/1341840091.530216.png 1341840091.530229 depth/1341840091.530229.png\n1341840091.566121 rgb/1341840091.566121.png 1341840091.566238 depth/1341840091.566238.png\n1341840091.598358 rgb/1341840091.598358.png 1341840091.598372 depth/1341840091.598372.png\n1341840091.634045 rgb/1341840091.634045.png 1341840091.634059 depth/1341840091.634059.png\n1341840091.666147 rgb/1341840091.666147.png 1341840091.666167 depth/1341840091.666167.png\n1341840091.698112 rgb/1341840091.698112.png 1341840091.699242 depth/1341840091.699242.png\n1341840091.734036 rgb/1341840091.734036.png 1341840091.734051 depth/1341840091.734051.png\n1341840091.766000 rgb/1341840091.766000.png 1341840091.766015 depth/1341840091.766015.png\n1341840091.801977 rgb/1341840091.801977.png 1341840091.801995 depth/1341840091.801995.png\n1341840091.834055 rgb/1341840091.834055.png 1341840091.834069 depth/1341840091.834069.png\n1341840091.866167 rgb/1341840091.866167.png 1341840091.866182 depth/1341840091.866182.png\n1341840091.902016 rgb/1341840091.902016.png 1341840091.902032 depth/1341840091.902032.png\n1341840091.933960 rgb/1341840091.933960.png 1341840091.933976 depth/1341840091.933976.png\n1341840091.965991 rgb/1341840091.965991.png 1341840091.966052 depth/1341840091.966052.png\n1341840092.002090 rgb/1341840092.002090.png 1341840092.002101 depth/1341840092.002101.png\n1341840092.034037 rgb/1341840092.034037.png 1341840092.034052 depth/1341840092.034052.png\n1341840092.069963 rgb/1341840092.069963.png 1341840092.069974 depth/1341840092.069974.png\n1341840092.102060 rgb/1341840092.102060.png 1341840092.102072 depth/1341840092.102072.png\n1341840092.133897 rgb/1341840092.133897.png 1341840092.133911 depth/1341840092.133911.png\n1341840092.169986 rgb/1341840092.169986.png 1341840092.169998 depth/1341840092.169998.png\n1341840092.202031 rgb/1341840092.202031.png 1341840092.202054 depth/1341840092.202054.png\n1341840092.234005 rgb/1341840092.234005.png 1341840092.234021 depth/1341840092.234021.png\n1341840092.269975 rgb/1341840092.269975.png 1341840092.269985 depth/1341840092.269985.png\n1341840092.302076 rgb/1341840092.302076.png 1341840092.302121 depth/1341840092.302121.png\n1341840092.338133 rgb/1341840092.338133.png 1341840092.338192 depth/1341840092.338192.png\n1341840092.370097 rgb/1341840092.370097.png 1341840092.370114 depth/1341840092.370114.png\n1341840092.401970 rgb/1341840092.401970.png 1341840092.402177 depth/1341840092.402177.png\n1341840092.437934 rgb/1341840092.437934.png 1341840092.437951 depth/1341840092.437951.png\n1341840092.469968 rgb/1341840092.469968.png 1341840092.469979 depth/1341840092.469979.png\n1341840092.501965 rgb/1341840092.501965.png 1341840092.501977 depth/1341840092.501977.png\n1341840092.538065 rgb/1341840092.538065.png 1341840092.538074 depth/1341840092.538074.png\n1341840092.570615 rgb/1341840092.570615.png 1341840092.570719 depth/1341840092.570719.png\n1341840092.606041 rgb/1341840092.606041.png 1341840092.606052 depth/1341840092.606052.png\n1341840092.638035 rgb/1341840092.638035.png 1341840092.638059 depth/1341840092.638059.png\n1341840092.670218 rgb/1341840092.670218.png 1341840092.671634 depth/1341840092.671634.png\n1341840092.707285 rgb/1341840092.707285.png 1341840092.707855 depth/1341840092.707855.png\n1341840092.738009 rgb/1341840092.738009.png 1341840092.738587 depth/1341840092.738587.png\n1341840092.774020 rgb/1341840092.774020.png 1341840092.774028 depth/1341840092.774028.png\n1341840092.806419 rgb/1341840092.806419.png 1341840092.806436 depth/1341840092.806436.png\n1341840092.838581 rgb/1341840092.838581.png 1341840092.838596 depth/1341840092.838596.png\n1341840092.874105 rgb/1341840092.874105.png 1341840092.874114 depth/1341840092.874114.png\n1341840092.906168 rgb/1341840092.906168.png 1341840092.906186 depth/1341840092.906186.png\n1341840092.938208 rgb/1341840092.938208.png 1341840092.938231 depth/1341840092.938231.png\n1341840092.974015 rgb/1341840092.974015.png 1341840092.974036 depth/1341840092.974036.png\n1341840093.005964 rgb/1341840093.005964.png 1341840093.005985 depth/1341840093.005985.png\n1341840093.041963 rgb/1341840093.041963.png 1341840093.041974 depth/1341840093.041974.png\n1341840093.074068 rgb/1341840093.074068.png 1341840093.074683 depth/1341840093.074683.png\n1341840093.105999 rgb/1341840093.105999.png 1341840093.106011 depth/1341840093.106011.png\n1341840093.142176 rgb/1341840093.142176.png 1341840093.142189 depth/1341840093.142189.png\n1341840093.174102 rgb/1341840093.174102.png 1341840093.174777 depth/1341840093.174777.png\n1341840093.205980 rgb/1341840093.205980.png 1341840093.205988 depth/1341840093.205988.png\n1341840093.241963 rgb/1341840093.241963.png 1341840093.241988 depth/1341840093.241988.png\n1341840093.274028 rgb/1341840093.274028.png 1341840093.274036 depth/1341840093.274036.png\n1341840093.310076 rgb/1341840093.310076.png 1341840093.310093 depth/1341840093.310093.png\n1341840093.342068 rgb/1341840093.342068.png 1341840093.342081 depth/1341840093.342081.png\n1341840093.374183 rgb/1341840093.374183.png 1341840093.374197 depth/1341840093.374197.png\n1341840093.410028 rgb/1341840093.410028.png 1341840093.410042 depth/1341840093.410042.png\n1341840093.442035 rgb/1341840093.442035.png 1341840093.442046 depth/1341840093.442046.png\n1341840093.474124 rgb/1341840093.474124.png 1341840093.474136 depth/1341840093.474136.png\n1341840093.510180 rgb/1341840093.510180.png 1341840093.510242 depth/1341840093.510242.png\n1341840093.542037 rgb/1341840093.542037.png 1341840093.542052 depth/1341840093.542052.png\n1341840093.578056 rgb/1341840093.578056.png 1341840093.578126 depth/1341840093.578126.png\n1341840093.609967 rgb/1341840093.609967.png 1341840093.610020 depth/1341840093.610020.png\n1341840093.642118 rgb/1341840093.642118.png 1341840093.642128 depth/1341840093.642128.png\n1341840093.678248 rgb/1341840093.678248.png 1341840093.678313 depth/1341840093.678313.png\n1341840093.709940 rgb/1341840093.709940.png 1341840093.709969 depth/1341840093.709969.png\n1341840093.742135 rgb/1341840093.742135.png 1341840093.742153 depth/1341840093.742153.png\n1341840093.778128 rgb/1341840093.778128.png 1341840093.778148 depth/1341840093.778148.png\n1341840093.810107 rgb/1341840093.810107.png 1341840093.810127 depth/1341840093.810127.png\n1341840093.846050 rgb/1341840093.846050.png 1341840093.846072 depth/1341840093.846072.png\n1341840093.910211 rgb/1341840093.910211.png 1341840093.910224 depth/1341840093.910224.png\n1341840093.946162 rgb/1341840093.946162.png 1341840093.946171 depth/1341840093.946171.png\n1341840093.978106 rgb/1341840093.978106.png 1341840093.978157 depth/1341840093.978157.png\n1341840094.014200 rgb/1341840094.014200.png 1341840094.014218 depth/1341840094.014218.png\n1341840094.045955 rgb/1341840094.045955.png 1341840094.045969 depth/1341840094.045969.png\n1341840094.078220 rgb/1341840094.078220.png 1341840094.078296 depth/1341840094.078296.png\n1341840094.114075 rgb/1341840094.114075.png 1341840094.114089 depth/1341840094.114089.png\n1341840094.145961 rgb/1341840094.145961.png 1341840094.146013 depth/1341840094.146013.png\n1341840094.177988 rgb/1341840094.177988.png 1341840094.178004 depth/1341840094.178004.png\n1341840094.213995 rgb/1341840094.213995.png 1341840094.214006 depth/1341840094.214006.png\n1341840094.245995 rgb/1341840094.245995.png 1341840094.246029 depth/1341840094.246029.png\n1341840094.282114 rgb/1341840094.282114.png 1341840094.282127 depth/1341840094.282127.png\n1341840094.314003 rgb/1341840094.314003.png 1341840094.314011 depth/1341840094.314011.png\n1341840094.346025 rgb/1341840094.346025.png 1341840094.346053 depth/1341840094.346053.png\n1341840094.382137 rgb/1341840094.382137.png 1341840094.382153 depth/1341840094.382153.png\n1341840094.414276 rgb/1341840094.414276.png 1341840094.414305 depth/1341840094.414305.png\n1341840094.446017 rgb/1341840094.446017.png 1341840094.446030 depth/1341840094.446030.png\n1341840094.481962 rgb/1341840094.481962.png 1341840094.482013 depth/1341840094.482013.png\n1341840094.514223 rgb/1341840094.514223.png 1341840094.514266 depth/1341840094.514266.png\n1341840094.550073 rgb/1341840094.550073.png 1341840094.550086 depth/1341840094.550086.png\n1341840094.582272 rgb/1341840094.582272.png 1341840094.583134 depth/1341840094.583134.png\n1341840094.615563 rgb/1341840094.615563.png 1341840094.615579 depth/1341840094.615579.png\n1341840094.682271 rgb/1341840094.682271.png 1341840094.682299 depth/1341840094.682299.png\n1341840094.715723 rgb/1341840094.715723.png 1341840094.715741 depth/1341840094.715741.png\n1341840094.752733 rgb/1341840094.752733.png 1341840094.753976 depth/1341840094.753976.png\n1341840094.782622 rgb/1341840094.782622.png 1341840094.783242 depth/1341840094.783242.png\n1341840094.818366 rgb/1341840094.818366.png 1341840094.818957 depth/1341840094.818957.png\n1341840094.850069 rgb/1341840094.850069.png 1341840094.850087 depth/1341840094.850087.png\n1341840094.882000 rgb/1341840094.882000.png 1341840094.882748 depth/1341840094.882748.png\n1341840094.918054 rgb/1341840094.918054.png 1341840094.918073 depth/1341840094.918073.png\n1341840094.949944 rgb/1341840094.949944.png 1341840094.950025 depth/1341840094.950025.png\n1341840094.985953 rgb/1341840094.985953.png 1341840094.985975 depth/1341840094.985975.png\n1341840095.017986 rgb/1341840095.017986.png 1341840095.018094 depth/1341840095.018094.png\n1341840095.050029 rgb/1341840095.050029.png 1341840095.050044 depth/1341840095.050044.png\n1341840095.086058 rgb/1341840095.086058.png 1341840095.086070 depth/1341840095.086070.png\n1341840095.118044 rgb/1341840095.118044.png 1341840095.118063 depth/1341840095.118063.png\n1341840095.150110 rgb/1341840095.150110.png 1341840095.150130 depth/1341840095.150130.png\n1341840095.186169 rgb/1341840095.186169.png 1341840095.186180 depth/1341840095.186180.png\n1341840095.218041 rgb/1341840095.218041.png 1341840095.218053 depth/1341840095.218053.png\n1341840095.254017 rgb/1341840095.254017.png 1341840095.254034 depth/1341840095.254034.png\n1341840095.285981 rgb/1341840095.285981.png 1341840095.285993 depth/1341840095.285993.png\n1341840095.318140 rgb/1341840095.318140.png 1341840095.318156 depth/1341840095.318156.png\n1341840095.354079 rgb/1341840095.354079.png 1341840095.354097 depth/1341840095.354097.png\n1341840095.385974 rgb/1341840095.385974.png 1341840095.385988 depth/1341840095.385988.png\n1341840095.417958 rgb/1341840095.417958.png 1341840095.417990 depth/1341840095.417990.png\n1341840095.454028 rgb/1341840095.454028.png 1341840095.454044 depth/1341840095.454044.png\n1341840095.486008 rgb/1341840095.486008.png 1341840095.486027 depth/1341840095.486027.png\n1341840095.522111 rgb/1341840095.522111.png 1341840095.522143 depth/1341840095.522143.png\n1341840095.554366 rgb/1341840095.554366.png 1341840095.554376 depth/1341840095.554376.png\n1341840095.586122 rgb/1341840095.586122.png 1341840095.586148 depth/1341840095.586148.png\n1341840095.621980 rgb/1341840095.621980.png 1341840095.621993 depth/1341840095.621993.png\n1341840095.653945 rgb/1341840095.653945.png 1341840095.653994 depth/1341840095.653994.png\n1341840095.686009 rgb/1341840095.686009.png 1341840095.686021 depth/1341840095.686021.png\n1341840095.721971 rgb/1341840095.721971.png 1341840095.721997 depth/1341840095.721997.png\n1341840095.753967 rgb/1341840095.753967.png 1341840095.753976 depth/1341840095.753976.png\n1341840095.789981 rgb/1341840095.789981.png 1341840095.789996 depth/1341840095.789996.png\n1341840095.821991 rgb/1341840095.821991.png 1341840095.822005 depth/1341840095.822005.png\n1341840095.853993 rgb/1341840095.853993.png 1341840095.854012 depth/1341840095.854012.png\n1341840095.890167 rgb/1341840095.890167.png 1341840095.890184 depth/1341840095.890184.png\n1341840095.922043 rgb/1341840095.922043.png 1341840095.922065 depth/1341840095.922065.png\n1341840095.953986 rgb/1341840095.953986.png 1341840095.954011 depth/1341840095.954011.png\n1341840095.990074 rgb/1341840095.990074.png 1341840095.990091 depth/1341840095.990091.png\n1341840096.022067 rgb/1341840096.022067.png 1341840096.022106 depth/1341840096.022106.png\n1341840096.058118 rgb/1341840096.058118.png 1341840096.058155 depth/1341840096.058155.png\n1341840096.090098 rgb/1341840096.090098.png 1341840096.090125 depth/1341840096.090125.png\n1341840096.122246 rgb/1341840096.122246.png 1341840096.122266 depth/1341840096.122266.png\n1341840096.157960 rgb/1341840096.157960.png 1341840096.157987 depth/1341840096.157987.png\n1341840096.190067 rgb/1341840096.190067.png 1341840096.190087 depth/1341840096.190087.png\n1341840096.226024 rgb/1341840096.226024.png 1341840096.226045 depth/1341840096.226045.png\n1341840096.258026 rgb/1341840096.258026.png 1341840096.258050 depth/1341840096.258050.png\n1341840096.290017 rgb/1341840096.290017.png 1341840096.290048 depth/1341840096.290048.png\n1341840096.326010 rgb/1341840096.326010.png 1341840096.326031 depth/1341840096.326031.png\n1341840096.365135 rgb/1341840096.365135.png 1341840096.365180 depth/1341840096.365180.png\n1341840096.426063 rgb/1341840096.426063.png 1341840096.426074 depth/1341840096.426074.png\n1341840096.458130 rgb/1341840096.458130.png 1341840096.458145 depth/1341840096.458145.png\n1341840096.493964 rgb/1341840096.493964.png 1341840096.493977 depth/1341840096.493977.png\n1341840096.557989 rgb/1341840096.557989.png 1341840096.558022 depth/1341840096.558022.png\n1341840096.594051 rgb/1341840096.594051.png 1341840096.594066 depth/1341840096.594066.png\n1341840096.625905 rgb/1341840096.625905.png 1341840096.625939 depth/1341840096.625939.png\n1341840096.658100 rgb/1341840096.658100.png 1341840096.658123 depth/1341840096.658123.png\n1341840096.694102 rgb/1341840096.694102.png 1341840096.694138 depth/1341840096.694138.png\n1341840096.726051 rgb/1341840096.726051.png 1341840096.726064 depth/1341840096.726064.png\n1341840096.762093 rgb/1341840096.762093.png 1341840096.762101 depth/1341840096.762101.png\n1341840096.793991 rgb/1341840096.793991.png 1341840096.794009 depth/1341840096.794009.png\n1341840096.825964 rgb/1341840096.825964.png 1341840096.825990 depth/1341840096.825990.png\n1341840096.862107 rgb/1341840096.862107.png 1341840096.862123 depth/1341840096.862123.png\n1341840096.893996 rgb/1341840096.893996.png 1341840096.894017 depth/1341840096.894017.png\n1341840096.926123 rgb/1341840096.926123.png 1341840096.926145 depth/1341840096.926145.png\n1341840096.962109 rgb/1341840096.962109.png 1341840096.962146 depth/1341840096.962146.png\n1341840096.994381 rgb/1341840096.994381.png 1341840096.994428 depth/1341840096.994428.png\n1341840097.030022 rgb/1341840097.030022.png 1341840097.030045 depth/1341840097.030045.png\n1341840097.062043 rgb/1341840097.062043.png 1341840097.062063 depth/1341840097.062063.png\n1341840097.094113 rgb/1341840097.094113.png 1341840097.094124 depth/1341840097.094124.png\n1341840097.130197 rgb/1341840097.130197.png 1341840097.130835 depth/1341840097.130835.png\n1341840097.162122 rgb/1341840097.162122.png 1341840097.162137 depth/1341840097.162137.png\n1341840097.198273 rgb/1341840097.198273.png 1341840097.198292 depth/1341840097.198292.png\n1341840097.230163 rgb/1341840097.230163.png 1341840097.230185 depth/1341840097.230185.png\n1341840097.262128 rgb/1341840097.262128.png 1341840097.262646 depth/1341840097.262646.png\n1341840097.298060 rgb/1341840097.298060.png 1341840097.298081 depth/1341840097.298081.png\n1341840097.330044 rgb/1341840097.330044.png 1341840097.330081 depth/1341840097.330081.png\n1341840097.398069 rgb/1341840097.398069.png 1341840097.398078 depth/1341840097.398078.png\n1341840097.430211 rgb/1341840097.430211.png 1341840097.430228 depth/1341840097.430228.png\n1341840097.465939 rgb/1341840097.465939.png 1341840097.466443 depth/1341840097.466443.png\n1341840097.498027 rgb/1341840097.498027.png 1341840097.498071 depth/1341840097.498071.png\n1341840097.530195 rgb/1341840097.530195.png 1341840097.530217 depth/1341840097.530217.png\n1341840097.566099 rgb/1341840097.566099.png 1341840097.566510 depth/1341840097.566510.png\n1341840097.598108 rgb/1341840097.598108.png 1341840097.598143 depth/1341840097.598143.png\n1341840097.630355 rgb/1341840097.630355.png 1341840097.630382 depth/1341840097.630382.png\n1341840097.665927 rgb/1341840097.665927.png 1341840097.665944 depth/1341840097.665944.png\n1341840097.698115 rgb/1341840097.698115.png 1341840097.698126 depth/1341840097.698126.png\n1341840097.734100 rgb/1341840097.734100.png 1341840097.734130 depth/1341840097.734130.png\n1341840097.766062 rgb/1341840097.766062.png 1341840097.766100 depth/1341840097.766100.png\n1341840097.799766 rgb/1341840097.799766.png 1341840097.799793 depth/1341840097.799793.png\n1341840097.834458 rgb/1341840097.834458.png 1341840097.834483 depth/1341840097.834483.png\n1341840097.866563 rgb/1341840097.866563.png 1341840097.866577 depth/1341840097.866577.png\n1341840097.897960 rgb/1341840097.897960.png 1341840097.897978 depth/1341840097.897978.png\n1341840097.933958 rgb/1341840097.933958.png 1341840097.933978 depth/1341840097.933978.png\n1341840097.965962 rgb/1341840097.965962.png 1341840097.965986 depth/1341840097.965986.png\n1341840098.002067 rgb/1341840098.002067.png 1341840098.002087 depth/1341840098.002087.png\n1341840098.033966 rgb/1341840098.033966.png 1341840098.033986 depth/1341840098.033986.png\n1341840098.066017 rgb/1341840098.066017.png 1341840098.066026 depth/1341840098.066026.png\n1341840098.102112 rgb/1341840098.102112.png 1341840098.102122 depth/1341840098.102122.png\n1341840098.133988 rgb/1341840098.133988.png 1341840098.134056 depth/1341840098.134056.png\n1341840098.166085 rgb/1341840098.166085.png 1341840098.166110 depth/1341840098.166110.png\n1341840098.202060 rgb/1341840098.202060.png 1341840098.202074 depth/1341840098.202074.png\n1341840098.233997 rgb/1341840098.233997.png 1341840098.234004 depth/1341840098.234004.png\n1341840098.269976 rgb/1341840098.269976.png 1341840098.269992 depth/1341840098.269992.png\n1341840098.302041 rgb/1341840098.302041.png 1341840098.302103 depth/1341840098.302103.png\n1341840098.333999 rgb/1341840098.333999.png 1341840098.334010 depth/1341840098.334010.png\n1341840098.369946 rgb/1341840098.369946.png 1341840098.369957 depth/1341840098.369957.png\n1341840098.401992 rgb/1341840098.401992.png 1341840098.402007 depth/1341840098.402007.png\n1341840098.438538 rgb/1341840098.438538.png 1341840098.438553 depth/1341840098.438553.png\n1341840098.470049 rgb/1341840098.470049.png 1341840098.470063 depth/1341840098.470063.png\n1341840098.502216 rgb/1341840098.502216.png 1341840098.502743 depth/1341840098.502743.png\n1341840098.538046 rgb/1341840098.538046.png 1341840098.538321 depth/1341840098.538321.png\n1341840098.569979 rgb/1341840098.569979.png 1341840098.569992 depth/1341840098.569992.png\n1341840098.601991 rgb/1341840098.601991.png 1341840098.602061 depth/1341840098.602061.png\n1341840098.638011 rgb/1341840098.638011.png 1341840098.638022 depth/1341840098.638022.png\n1341840098.669979 rgb/1341840098.669979.png 1341840098.670000 depth/1341840098.670000.png\n1341840098.706035 rgb/1341840098.706035.png 1341840098.706062 depth/1341840098.706062.png\n1341840098.737998 rgb/1341840098.737998.png 1341840098.738008 depth/1341840098.738008.png\n1341840098.770012 rgb/1341840098.770012.png 1341840098.770061 depth/1341840098.770061.png\n1341840098.806004 rgb/1341840098.806004.png 1341840098.806043 depth/1341840098.806043.png\n1341840098.838054 rgb/1341840098.838054.png 1341840098.838574 depth/1341840098.838574.png\n1341840098.870018 rgb/1341840098.870018.png 1341840098.870060 depth/1341840098.870060.png\n1341840098.905941 rgb/1341840098.905941.png 1341840098.905985 depth/1341840098.905985.png\n1341840098.937995 rgb/1341840098.937995.png 1341840098.938021 depth/1341840098.938021.png\n1341840098.974247 rgb/1341840098.974247.png 1341840098.974264 depth/1341840098.974264.png\n1341840099.005991 rgb/1341840099.005991.png 1341840099.006034 depth/1341840099.006034.png\n1341840099.038009 rgb/1341840099.038009.png 1341840099.038033 depth/1341840099.038033.png\n1341840099.074065 rgb/1341840099.074065.png 1341840099.074074 depth/1341840099.074074.png\n1341840099.106137 rgb/1341840099.106137.png 1341840099.106197 depth/1341840099.106197.png\n1341840099.138052 rgb/1341840099.138052.png 1341840099.138083 depth/1341840099.138083.png\n1341840099.174134 rgb/1341840099.174134.png 1341840099.174147 depth/1341840099.174147.png\n1341840099.206089 rgb/1341840099.206089.png 1341840099.206106 depth/1341840099.206106.png\n1341840099.242010 rgb/1341840099.242010.png 1341840099.242026 depth/1341840099.242026.png\n1341840099.274189 rgb/1341840099.274189.png 1341840099.274198 depth/1341840099.274198.png\n1341840099.313480 rgb/1341840099.313480.png 1341840099.313529 depth/1341840099.313529.png\n1341840099.374131 rgb/1341840099.374131.png 1341840099.374173 depth/1341840099.374173.png\n1341840099.410022 rgb/1341840099.410022.png 1341840099.410043 depth/1341840099.410043.png\n1341840099.441968 rgb/1341840099.441968.png 1341840099.441995 depth/1341840099.441995.png\n1341840099.474148 rgb/1341840099.474148.png 1341840099.474161 depth/1341840099.474161.png\n1341840099.509932 rgb/1341840099.509932.png 1341840099.509953 depth/1341840099.509953.png\n1341840099.542031 rgb/1341840099.542031.png 1341840099.542044 depth/1341840099.542044.png\n1341840099.610204 rgb/1341840099.610204.png 1341840099.610263 depth/1341840099.610263.png\n1341840099.641985 rgb/1341840099.641985.png 1341840099.641994 depth/1341840099.641994.png\n1341840099.678015 rgb/1341840099.678015.png 1341840099.678114 depth/1341840099.678114.png\n1341840099.710201 rgb/1341840099.710201.png 1341840099.710816 depth/1341840099.710816.png\n1341840099.742027 rgb/1341840099.742027.png 1341840099.742046 depth/1341840099.742046.png\n1341840099.777936 rgb/1341840099.777936.png 1341840099.777948 depth/1341840099.777948.png\n1341840099.810002 rgb/1341840099.810002.png 1341840099.810011 depth/1341840099.810011.png\n1341840099.842110 rgb/1341840099.842110.png 1341840099.842724 depth/1341840099.842724.png\n1341840099.878109 rgb/1341840099.878109.png 1341840099.878695 depth/1341840099.878695.png\n1341840099.909941 rgb/1341840099.909941.png 1341840099.909983 depth/1341840099.909983.png\n1341840099.946242 rgb/1341840099.946242.png 1341840099.946260 depth/1341840099.946260.png\n1341840099.977991 rgb/1341840099.977991.png 1341840099.978006 depth/1341840099.978006.png\n1341840100.010063 rgb/1341840100.010063.png 1341840100.010072 depth/1341840100.010072.png\n1341840100.046198 rgb/1341840100.046198.png 1341840100.046243 depth/1341840100.046243.png\n1341840100.077944 rgb/1341840100.077944.png 1341840100.077981 depth/1341840100.077981.png\n1341840100.110081 rgb/1341840100.110081.png 1341840100.110101 depth/1341840100.110101.png\n1341840100.146035 rgb/1341840100.146035.png 1341840100.146177 depth/1341840100.146177.png\n1341840100.178200 rgb/1341840100.178200.png 1341840100.178222 depth/1341840100.178222.png\n1341840100.215238 rgb/1341840100.215238.png 1341840100.215353 depth/1341840100.215353.png\n1341840100.278200 rgb/1341840100.278200.png 1341840100.278206 depth/1341840100.278206.png\n1341840100.314468 rgb/1341840100.314468.png 1341840100.314511 depth/1341840100.314511.png\n1341840100.345946 rgb/1341840100.345946.png 1341840100.346221 depth/1341840100.346221.png\n1341840100.378127 rgb/1341840100.378127.png 1341840100.378139 depth/1341840100.378139.png\n1341840100.414163 rgb/1341840100.414163.png 1341840100.414176 depth/1341840100.414176.png\n1341840100.446292 rgb/1341840100.446292.png 1341840100.446318 depth/1341840100.446318.png\n1341840100.482170 rgb/1341840100.482170.png 1341840100.482352 depth/1341840100.482352.png\n1341840100.513929 rgb/1341840100.513929.png 1341840100.513978 depth/1341840100.513978.png\n1341840100.546213 rgb/1341840100.546213.png 1341840100.546229 depth/1341840100.546229.png\n1341840100.582002 rgb/1341840100.582002.png 1341840100.582028 depth/1341840100.582028.png\n1341840100.614097 rgb/1341840100.614097.png 1341840100.614147 depth/1341840100.614147.png\n1341840100.649997 rgb/1341840100.649997.png 1341840100.650017 depth/1341840100.650017.png\n1341840100.682252 rgb/1341840100.682252.png 1341840100.682272 depth/1341840100.682272.png\n1341840100.714000 rgb/1341840100.714000.png 1341840100.714013 depth/1341840100.714013.png\n1341840100.749993 rgb/1341840100.749993.png 1341840100.750006 depth/1341840100.750006.png\n1341840100.782007 rgb/1341840100.782007.png 1341840100.782031 depth/1341840100.782031.png\n1341840100.814025 rgb/1341840100.814025.png 1341840100.814063 depth/1341840100.814063.png\n1341840100.850129 rgb/1341840100.850129.png 1341840100.850154 depth/1341840100.850154.png\n1341840100.881983 rgb/1341840100.881983.png 1341840100.882003 depth/1341840100.882003.png\n1341840100.918146 rgb/1341840100.918146.png 1341840100.918223 depth/1341840100.918223.png\n1341840100.950032 rgb/1341840100.950032.png 1341840100.950043 depth/1341840100.950043.png\n1341840100.982020 rgb/1341840100.982020.png 1341840100.982031 depth/1341840100.982031.png\n1341840101.018061 rgb/1341840101.018061.png 1341840101.018086 depth/1341840101.018086.png\n1341840101.050199 rgb/1341840101.050199.png 1341840101.050306 depth/1341840101.050306.png\n1341840101.081947 rgb/1341840101.081947.png 1341840101.081964 depth/1341840101.081964.png\n1341840101.118070 rgb/1341840101.118070.png 1341840101.118081 depth/1341840101.118081.png\n1341840101.150042 rgb/1341840101.150042.png 1341840101.150065 depth/1341840101.150065.png\n1341840101.185930 rgb/1341840101.185930.png 1341840101.185947 depth/1341840101.185947.png\n1341840101.218045 rgb/1341840101.218045.png 1341840101.218080 depth/1341840101.218080.png\n1341840101.253078 rgb/1341840101.253078.png 1341840101.253148 depth/1341840101.253148.png\n1341840101.286158 rgb/1341840101.286158.png 1341840101.286174 depth/1341840101.286174.png\n1341840101.318064 rgb/1341840101.318064.png 1341840101.318499 depth/1341840101.318499.png\n1341840101.349978 rgb/1341840101.349978.png 1341840101.349991 depth/1341840101.349991.png\n1341840101.386236 rgb/1341840101.386236.png 1341840101.386245 depth/1341840101.386245.png\n1341840101.418064 rgb/1341840101.418064.png 1341840101.418071 depth/1341840101.418071.png\n1341840101.454068 rgb/1341840101.454068.png 1341840101.454096 depth/1341840101.454096.png\n1341840101.486162 rgb/1341840101.486162.png 1341840101.486940 depth/1341840101.486940.png\n1341840101.518024 rgb/1341840101.518024.png 1341840101.518061 depth/1341840101.518061.png\n1341840101.554371 rgb/1341840101.554371.png 1341840101.554434 depth/1341840101.554434.png\n1341840101.585933 rgb/1341840101.585933.png 1341840101.585970 depth/1341840101.585970.png\n1341840101.621943 rgb/1341840101.621943.png 1341840101.621982 depth/1341840101.621982.png\n1341840101.654039 rgb/1341840101.654039.png 1341840101.654056 depth/1341840101.654056.png\n1341840101.686008 rgb/1341840101.686008.png 1341840101.686052 depth/1341840101.686052.png\n1341840101.721937 rgb/1341840101.721937.png 1341840101.721973 depth/1341840101.721973.png\n1341840101.753999 rgb/1341840101.753999.png 1341840101.754035 depth/1341840101.754035.png\n1341840101.786021 rgb/1341840101.786021.png 1341840101.786108 depth/1341840101.786108.png\n1341840101.821978 rgb/1341840101.821978.png 1341840101.822034 depth/1341840101.822034.png\n1341840101.854032 rgb/1341840101.854032.png 1341840101.854052 depth/1341840101.854052.png\n1341840101.890071 rgb/1341840101.890071.png 1341840101.890104 depth/1341840101.890104.png\n1341840101.921957 rgb/1341840101.921957.png 1341840101.921995 depth/1341840101.921995.png\n1341840101.953985 rgb/1341840101.953985.png 1341840101.954051 depth/1341840101.954051.png\n1341840101.990056 rgb/1341840101.990056.png 1341840101.990099 depth/1341840101.990099.png\n1341840102.022239 rgb/1341840102.022239.png 1341840102.022306 depth/1341840102.022306.png\n1341840102.054164 rgb/1341840102.054164.png 1341840102.054198 depth/1341840102.054198.png\n1341840102.089965 rgb/1341840102.089965.png 1341840102.090016 depth/1341840102.090016.png\n1341840102.122063 rgb/1341840102.122063.png 1341840102.122090 depth/1341840102.122090.png\n1341840102.158709 rgb/1341840102.158709.png 1341840102.158245 depth/1341840102.158245.png\n1341840102.190046 rgb/1341840102.190046.png 1341840102.190083 depth/1341840102.190083.png\n1341840102.221963 rgb/1341840102.221963.png 1341840102.221992 depth/1341840102.221992.png\n1341840102.258028 rgb/1341840102.258028.png 1341840102.258040 depth/1341840102.258040.png\n1341840102.289992 rgb/1341840102.289992.png 1341840102.290004 depth/1341840102.290004.png\n1341840102.322004 rgb/1341840102.322004.png 1341840102.322019 depth/1341840102.322019.png\n1341840102.357985 rgb/1341840102.357985.png 1341840102.357993 depth/1341840102.357993.png\n1341840102.389994 rgb/1341840102.389994.png 1341840102.390006 depth/1341840102.390006.png\n1341840102.426192 rgb/1341840102.426192.png 1341840102.426209 depth/1341840102.426209.png\n1341840102.457974 rgb/1341840102.457974.png 1341840102.457985 depth/1341840102.457985.png\n1341840102.489909 rgb/1341840102.489909.png 1341840102.489942 depth/1341840102.489942.png\n1341840102.525928 rgb/1341840102.525928.png 1341840102.525941 depth/1341840102.525941.png\n1341840102.558042 rgb/1341840102.558042.png 1341840102.558064 depth/1341840102.558064.png\n1341840102.589964 rgb/1341840102.589964.png 1341840102.589974 depth/1341840102.589974.png\n1341840102.625930 rgb/1341840102.625930.png 1341840102.625937 depth/1341840102.625937.png\n1341840102.658156 rgb/1341840102.658156.png 1341840102.658198 depth/1341840102.658198.png\n1341840102.694450 rgb/1341840102.694450.png 1341840102.694466 depth/1341840102.694466.png\n1341840102.725995 rgb/1341840102.725995.png 1341840102.726013 depth/1341840102.726013.png\n1341840102.758299 rgb/1341840102.758299.png 1341840102.758320 depth/1341840102.758320.png\n1341840102.794279 rgb/1341840102.794279.png 1341840102.794551 depth/1341840102.794551.png\n1341840102.826150 rgb/1341840102.826150.png 1341840102.826165 depth/1341840102.826165.png\n1341840102.894146 rgb/1341840102.894146.png 1341840102.894163 depth/1341840102.894163.png\n1341840102.933073 rgb/1341840102.933073.png 1341840102.933092 depth/1341840102.933092.png\n1341840102.969086 rgb/1341840102.969086.png 1341840102.969815 depth/1341840102.969815.png\n1341840103.001248 rgb/1341840103.001248.png 1341840103.001933 depth/1341840103.001933.png\n1341840103.033319 rgb/1341840103.033319.png 1341840103.033337 depth/1341840103.033337.png\n1341840103.068955 rgb/1341840103.068955.png 1341840103.068997 depth/1341840103.068997.png\n1341840103.100979 rgb/1341840103.100979.png 1341840103.101450 depth/1341840103.101450.png\n1341840103.133214 rgb/1341840103.133214.png 1341840103.133233 depth/1341840103.133233.png\n1341840103.169178 rgb/1341840103.169178.png 1341840103.169193 depth/1341840103.169193.png\n1341840103.200997 rgb/1341840103.200997.png 1341840103.201030 depth/1341840103.201030.png\n1341840103.236975 rgb/1341840103.236975.png 1341840103.237023 depth/1341840103.237023.png\n1341840103.269372 rgb/1341840103.269372.png 1341840103.269387 depth/1341840103.269387.png\n1341840103.301138 rgb/1341840103.301138.png 1341840103.301150 depth/1341840103.301150.png\n1341840103.337120 rgb/1341840103.337120.png 1341840103.337146 depth/1341840103.337146.png\n1341840103.369061 rgb/1341840103.369061.png 1341840103.369072 depth/1341840103.369072.png\n1341840103.401053 rgb/1341840103.401053.png 1341840103.401068 depth/1341840103.401068.png\n1341840103.437062 rgb/1341840103.437062.png 1341840103.437071 depth/1341840103.437071.png\n1341840103.469037 rgb/1341840103.469037.png 1341840103.470082 depth/1341840103.470082.png\n1341840103.505180 rgb/1341840103.505180.png 1341840103.505189 depth/1341840103.505189.png\n1341840103.537086 rgb/1341840103.537086.png 1341840103.537094 depth/1341840103.537094.png\n1341840103.569032 rgb/1341840103.569032.png 1341840103.569045 depth/1341840103.569045.png\n1341840103.606036 rgb/1341840103.606036.png 1341840103.606046 depth/1341840103.606046.png\n1341840103.637674 rgb/1341840103.637674.png 1341840103.637702 depth/1341840103.637702.png\n1341840103.669007 rgb/1341840103.669007.png 1341840103.669022 depth/1341840103.669022.png\n1341840103.705253 rgb/1341840103.705253.png 1341840103.705277 depth/1341840103.705277.png\n1341840103.737091 rgb/1341840103.737091.png 1341840103.737100 depth/1341840103.737100.png\n1341840103.769171 rgb/1341840103.769171.png 1341840103.769789 depth/1341840103.769789.png\n1341840103.805228 rgb/1341840103.805228.png 1341840103.805244 depth/1341840103.805244.png\n1341840103.837157 rgb/1341840103.837157.png 1341840103.837179 depth/1341840103.837179.png\n1341840103.873084 rgb/1341840103.873084.png 1341840103.873097 depth/1341840103.873097.png\n1341840103.906706 rgb/1341840103.906706.png 1341840103.907164 depth/1341840103.907164.png\n1341840103.937494 rgb/1341840103.937494.png 1341840103.937521 depth/1341840103.937521.png\n1341840103.973092 rgb/1341840103.973092.png 1341840103.973110 depth/1341840103.973110.png\n1341840104.005167 rgb/1341840104.005167.png 1341840104.005190 depth/1341840104.005190.png\n1341840104.036982 rgb/1341840104.036982.png 1341840104.037008 depth/1341840104.037008.png\n1341840104.073174 rgb/1341840104.073174.png 1341840104.073182 depth/1341840104.073182.png\n1341840104.105028 rgb/1341840104.105028.png 1341840104.105060 depth/1341840104.105060.png\n1341840104.137083 rgb/1341840104.137083.png 1341840104.137094 depth/1341840104.137094.png\n1341840104.173061 rgb/1341840104.173061.png 1341840104.173072 depth/1341840104.173072.png\n1341840104.205031 rgb/1341840104.205031.png 1341840104.205111 depth/1341840104.205111.png\n1341840104.241049 rgb/1341840104.241049.png 1341840104.241057 depth/1341840104.241057.png\n1341840104.273043 rgb/1341840104.273043.png 1341840104.273062 depth/1341840104.273062.png\n1341840104.305085 rgb/1341840104.305085.png 1341840104.305899 depth/1341840104.305899.png\n1341840104.341064 rgb/1341840104.341064.png 1341840104.341940 depth/1341840104.341940.png\n1341840104.372984 rgb/1341840104.372984.png 1341840104.373003 depth/1341840104.373003.png\n1341840104.404928 rgb/1341840104.404928.png 1341840104.404948 depth/1341840104.404948.png\n1341840104.441139 rgb/1341840104.441139.png 1341840104.441166 depth/1341840104.441166.png\n1341840104.472949 rgb/1341840104.472949.png 1341840104.473061 depth/1341840104.473061.png\n1341840104.505075 rgb/1341840104.505075.png 1341840104.505136 depth/1341840104.505136.png\n1341840104.540989 rgb/1341840104.540989.png 1341840104.540997 depth/1341840104.540997.png\n1341840104.572927 rgb/1341840104.572927.png 1341840104.572939 depth/1341840104.572939.png\n1341840104.609074 rgb/1341840104.609074.png 1341840104.609100 depth/1341840104.609100.png\n1341840104.640948 rgb/1341840104.640948.png 1341840104.640969 depth/1341840104.640969.png\n1341840104.673069 rgb/1341840104.673069.png 1341840104.673097 depth/1341840104.673097.png\n1341840104.709087 rgb/1341840104.709087.png 1341840104.709109 depth/1341840104.709109.png\n1341840104.740940 rgb/1341840104.740940.png 1341840104.740966 depth/1341840104.740966.png\n1341840104.777040 rgb/1341840104.777040.png 1341840104.777059 depth/1341840104.777059.png\n1341840104.809199 rgb/1341840104.809199.png 1341840104.809227 depth/1341840104.809227.png\n1341840104.840918 rgb/1341840104.840918.png 1341840104.840943 depth/1341840104.840943.png\n1341840104.877040 rgb/1341840104.877040.png 1341840104.877200 depth/1341840104.877200.png\n1341840104.908967 rgb/1341840104.908967.png 1341840104.908983 depth/1341840104.908983.png\n1341840104.945200 rgb/1341840104.945200.png 1341840104.945242 depth/1341840104.945242.png\n1341840104.976967 rgb/1341840104.976967.png 1341840104.976987 depth/1341840104.976987.png\n1341840105.009091 rgb/1341840105.009091.png 1341840105.009102 depth/1341840105.009102.png\n1341840105.044912 rgb/1341840105.044912.png 1341840105.044953 depth/1341840105.044953.png\n1341840105.076982 rgb/1341840105.076982.png 1341840105.076993 depth/1341840105.076993.png\n1341840105.112963 rgb/1341840105.112963.png 1341840105.113438 depth/1341840105.113438.png\n1341840105.145078 rgb/1341840105.145078.png 1341840105.145087 depth/1341840105.145087.png\n1341840105.176904 rgb/1341840105.176904.png 1341840105.176925 depth/1341840105.176925.png\n1341840105.213036 rgb/1341840105.213036.png 1341840105.213052 depth/1341840105.213052.png\n1341840105.245160 rgb/1341840105.245160.png 1341840105.245170 depth/1341840105.245170.png\n1341840105.281007 rgb/1341840105.281007.png 1341840105.281045 depth/1341840105.281045.png\n1341840105.313107 rgb/1341840105.313107.png 1341840105.313132 depth/1341840105.313132.png\n1341840105.345000 rgb/1341840105.345000.png 1341840105.345009 depth/1341840105.345009.png\n1341840105.381032 rgb/1341840105.381032.png 1341840105.381047 depth/1341840105.381047.png\n1341840105.413121 rgb/1341840105.413121.png 1341840105.413147 depth/1341840105.413147.png\n1341840105.449115 rgb/1341840105.449115.png 1341840105.449688 depth/1341840105.449688.png\n1341840105.481450 rgb/1341840105.481450.png 1341840105.481464 depth/1341840105.481464.png\n1341840105.514575 rgb/1341840105.514575.png 1341840105.514584 depth/1341840105.514584.png\n1341840105.548981 rgb/1341840105.548981.png 1341840105.548995 depth/1341840105.548995.png\n1341840105.581060 rgb/1341840105.581060.png 1341840105.581079 depth/1341840105.581079.png\n1341840105.617086 rgb/1341840105.617086.png 1341840105.617109 depth/1341840105.617109.png\n1341840105.649066 rgb/1341840105.649066.png 1341840105.649099 depth/1341840105.649099.png\n1341840105.681012 rgb/1341840105.681012.png 1341840105.681020 depth/1341840105.681020.png\n1341840105.717030 rgb/1341840105.717030.png 1341840105.717826 depth/1341840105.717826.png\n1341840105.749001 rgb/1341840105.749001.png 1341840105.749086 depth/1341840105.749086.png\n1341840105.785122 rgb/1341840105.785122.png 1341840105.785152 depth/1341840105.785152.png\n1341840105.817039 rgb/1341840105.817039.png 1341840105.817054 depth/1341840105.817054.png\n1341840105.849027 rgb/1341840105.849027.png 1341840105.849040 depth/1341840105.849040.png\n1341840105.885061 rgb/1341840105.885061.png 1341840105.885078 depth/1341840105.885078.png\n1341840105.917087 rgb/1341840105.917087.png 1341840105.917154 depth/1341840105.917154.png\n1341840105.949293 rgb/1341840105.949293.png 1341840105.950717 depth/1341840105.950717.png\n1341840105.985293 rgb/1341840105.985293.png 1341840105.986378 depth/1341840105.986378.png\n1341840106.018209 rgb/1341840106.018209.png 1341840106.018243 depth/1341840106.018243.png\n1341840106.049368 rgb/1341840106.049368.png 1341840106.049384 depth/1341840106.049384.png\n1341840106.086360 rgb/1341840106.086360.png 1341840106.085629 depth/1341840106.085629.png\n1341840106.146556 rgb/1341840106.146556.png 1341840106.147575 depth/1341840106.147575.png\n1341840106.178238 rgb/1341840106.178238.png 1341840106.179426 depth/1341840106.179426.png\n1341840106.210613 rgb/1341840106.210613.png 1341840106.211882 depth/1341840106.211882.png\n1341840106.247122 rgb/1341840106.247122.png 1341840106.247283 depth/1341840106.247283.png\n1341840106.317396 rgb/1341840106.317396.png 1341840106.319151 depth/1341840106.319151.png\n1341840106.378203 rgb/1341840106.378203.png 1341840106.378218 depth/1341840106.378218.png\n1341840106.414296 rgb/1341840106.414296.png 1341840106.414976 depth/1341840106.414976.png\n1341840106.453839 rgb/1341840106.453839.png 1341840106.454299 depth/1341840106.454299.png\n1341840106.486326 rgb/1341840106.486326.png 1341840106.487571 depth/1341840106.487571.png\n1341840106.546500 rgb/1341840106.546500.png 1341840106.546514 depth/1341840106.546514.png\n1341840106.582042 rgb/1341840106.582042.png 1341840106.582062 depth/1341840106.582062.png\n1341840106.614595 rgb/1341840106.614595.png 1341840106.614612 depth/1341840106.614612.png\n1341840106.653161 rgb/1341840106.653161.png 1341840106.646162 depth/1341840106.646162.png\n1341840106.714118 rgb/1341840106.714118.png 1341840106.714142 depth/1341840106.714142.png\n1341840106.746220 rgb/1341840106.746220.png 1341840106.746247 depth/1341840106.746247.png\n1341840106.782115 rgb/1341840106.782115.png 1341840106.782124 depth/1341840106.782124.png\n1341840106.850141 rgb/1341840106.850141.png 1341840106.850154 depth/1341840106.850154.png\n1341840106.882047 rgb/1341840106.882047.png 1341840106.882070 depth/1341840106.882070.png\n1341840106.914130 rgb/1341840106.914130.png 1341840106.914158 depth/1341840106.914158.png\n1341840106.950035 rgb/1341840106.950035.png 1341840106.950094 depth/1341840106.950094.png\n1341840106.982620 rgb/1341840106.982620.png 1341840106.982646 depth/1341840106.982646.png\n1341840107.014116 rgb/1341840107.014116.png 1341840107.014127 depth/1341840107.014127.png\n1341840107.050043 rgb/1341840107.050043.png 1341840107.050122 depth/1341840107.050122.png\n1341840107.082017 rgb/1341840107.082017.png 1341840107.082034 depth/1341840107.082034.png\n1341840107.118150 rgb/1341840107.118150.png 1341840107.118166 depth/1341840107.118166.png\n1341840107.150055 rgb/1341840107.150055.png 1341840107.150091 depth/1341840107.150091.png\n1341840107.182063 rgb/1341840107.182063.png 1341840107.182075 depth/1341840107.182075.png\n1341840107.218011 rgb/1341840107.218011.png 1341840107.218027 depth/1341840107.218027.png\n1341840107.250000 rgb/1341840107.250000.png 1341840107.250013 depth/1341840107.250013.png\n1341840107.285924 rgb/1341840107.285924.png 1341840107.285937 depth/1341840107.285937.png\n1341840107.318019 rgb/1341840107.318019.png 1341840107.318611 depth/1341840107.318611.png\n1341840107.350008 rgb/1341840107.350008.png 1341840107.350020 depth/1341840107.350020.png\n1341840107.386092 rgb/1341840107.386092.png 1341840107.386114 depth/1341840107.386114.png\n1341840107.417975 rgb/1341840107.417975.png 1341840107.417982 depth/1341840107.417982.png\n1341840107.449982 rgb/1341840107.449982.png 1341840107.449991 depth/1341840107.449991.png\n1341840107.486069 rgb/1341840107.486069.png 1341840107.486084 depth/1341840107.486084.png\n1341840107.518019 rgb/1341840107.518019.png 1341840107.518034 depth/1341840107.518034.png\n1341840107.554169 rgb/1341840107.554169.png 1341840107.554183 depth/1341840107.554183.png\n1341840107.586166 rgb/1341840107.586166.png 1341840107.586184 depth/1341840107.586184.png\n1341840107.617978 rgb/1341840107.617978.png 1341840107.617986 depth/1341840107.617986.png\n1341840107.653971 rgb/1341840107.653971.png 1341840107.653995 depth/1341840107.653995.png\n1341840107.686007 rgb/1341840107.686007.png 1341840107.686017 depth/1341840107.686017.png\n1341840107.729301 rgb/1341840107.729301.png 1341840107.729356 depth/1341840107.729356.png\n1341840107.786076 rgb/1341840107.786076.png 1341840107.786087 depth/1341840107.786087.png\n1341840107.821949 rgb/1341840107.821949.png 1341840107.821956 depth/1341840107.821956.png\n1341840107.854138 rgb/1341840107.854138.png 1341840107.854153 depth/1341840107.854153.png\n1341840107.886102 rgb/1341840107.886102.png 1341840107.886106 depth/1341840107.886106.png\n1341840107.922085 rgb/1341840107.922085.png 1341840107.922094 depth/1341840107.922094.png\n1341840107.954044 rgb/1341840107.954044.png 1341840107.954056 depth/1341840107.954056.png\n1341840107.986084 rgb/1341840107.986084.png 1341840107.986114 depth/1341840107.986114.png\n1341840108.022288 rgb/1341840108.022288.png 1341840108.022344 depth/1341840108.022344.png\n1341840108.053986 rgb/1341840108.053986.png 1341840108.054035 depth/1341840108.054035.png\n1341840108.090178 rgb/1341840108.090178.png 1341840108.090194 depth/1341840108.090194.png\n1341840108.121965 rgb/1341840108.121965.png 1341840108.121987 depth/1341840108.121987.png\n1341840108.154224 rgb/1341840108.154224.png 1341840108.154238 depth/1341840108.154238.png\n1341840108.190019 rgb/1341840108.190019.png 1341840108.190038 depth/1341840108.190038.png\n1341840108.261441 rgb/1341840108.261441.png 1341840108.261025 depth/1341840108.261025.png\n1341840108.322086 rgb/1341840108.322086.png 1341840108.322125 depth/1341840108.322125.png\n1341840108.357889 rgb/1341840108.357889.png 1341840108.358002 depth/1341840108.358002.png\n1341840108.390032 rgb/1341840108.390032.png 1341840108.390113 depth/1341840108.390113.png\n1341840108.421993 rgb/1341840108.421993.png 1341840108.422033 depth/1341840108.422033.png\n1341840108.457962 rgb/1341840108.457962.png 1341840108.458413 depth/1341840108.458413.png\n1341840108.490057 rgb/1341840108.490057.png 1341840108.490082 depth/1341840108.490082.png\n1341840108.526066 rgb/1341840108.526066.png 1341840108.526639 depth/1341840108.526639.png\n1341840108.557923 rgb/1341840108.557923.png 1341840108.558246 depth/1341840108.558246.png\n1341840108.590163 rgb/1341840108.590163.png 1341840108.590179 depth/1341840108.590179.png\n1341840108.626046 rgb/1341840108.626046.png 1341840108.626062 depth/1341840108.626062.png\n1341840108.658238 rgb/1341840108.658238.png 1341840108.658271 depth/1341840108.658271.png\n1341840108.690101 rgb/1341840108.690101.png 1341840108.690117 depth/1341840108.690117.png\n1341840108.726162 rgb/1341840108.726162.png 1341840108.726181 depth/1341840108.726181.png\n1341840108.758020 rgb/1341840108.758020.png 1341840108.758036 depth/1341840108.758036.png\n1341840108.794146 rgb/1341840108.794146.png 1341840108.794164 depth/1341840108.794164.png\n1341840108.826126 rgb/1341840108.826126.png 1341840108.826190 depth/1341840108.826190.png\n1341840108.858063 rgb/1341840108.858063.png 1341840108.858083 depth/1341840108.858083.png\n1341840108.894068 rgb/1341840108.894068.png 1341840108.894124 depth/1341840108.894124.png\n1341840108.926397 rgb/1341840108.926397.png 1341840108.926413 depth/1341840108.926413.png\n1341840108.958169 rgb/1341840108.958169.png 1341840108.958823 depth/1341840108.958823.png\n1341840108.994061 rgb/1341840108.994061.png 1341840108.994089 depth/1341840108.994089.png\n1341840109.026028 rgb/1341840109.026028.png 1341840109.026041 depth/1341840109.026041.png\n1341840109.062055 rgb/1341840109.062055.png 1341840109.062328 depth/1341840109.062328.png\n1341840109.094102 rgb/1341840109.094102.png 1341840109.094119 depth/1341840109.094119.png\n1341840109.126125 rgb/1341840109.126125.png 1341840109.126711 depth/1341840109.126711.png\n1341840109.162091 rgb/1341840109.162091.png 1341840109.162308 depth/1341840109.162308.png\n1341840109.194070 rgb/1341840109.194070.png 1341840109.194094 depth/1341840109.194094.png\n1341840109.226207 rgb/1341840109.226207.png 1341840109.226255 depth/1341840109.226255.png\n1341840109.261949 rgb/1341840109.261949.png 1341840109.261966 depth/1341840109.261966.png\n1341840109.294245 rgb/1341840109.294245.png 1341840109.294307 depth/1341840109.294307.png\n1341840109.330048 rgb/1341840109.330048.png 1341840109.330064 depth/1341840109.330064.png\n1341840109.361934 rgb/1341840109.361934.png 1341840109.362040 depth/1341840109.362040.png\n1341840109.394174 rgb/1341840109.394174.png 1341840109.394201 depth/1341840109.394201.png\n1341840109.430078 rgb/1341840109.430078.png 1341840109.430157 depth/1341840109.430157.png\n1341840109.469199 rgb/1341840109.469199.png 1341840109.462169 depth/1341840109.462169.png\n1341840109.530025 rgb/1341840109.530025.png 1341840109.530055 depth/1341840109.530055.png\n1341840109.562227 rgb/1341840109.562227.png 1341840109.562279 depth/1341840109.562279.png\n1341840109.598096 rgb/1341840109.598096.png 1341840109.598170 depth/1341840109.598170.png\n1341840109.630157 rgb/1341840109.630157.png 1341840109.630179 depth/1341840109.630179.png\n1341840109.662301 rgb/1341840109.662301.png 1341840109.662969 depth/1341840109.662969.png\n1341840109.698028 rgb/1341840109.698028.png 1341840109.698631 depth/1341840109.698631.png\n1341840109.730942 rgb/1341840109.730942.png 1341840109.731228 depth/1341840109.731228.png\n1341840109.765996 rgb/1341840109.765996.png 1341840109.766007 depth/1341840109.766007.png\n1341840109.797984 rgb/1341840109.797984.png 1341840109.798067 depth/1341840109.798067.png\n1341840109.830020 rgb/1341840109.830020.png 1341840109.830035 depth/1341840109.830035.png\n1341840109.866117 rgb/1341840109.866117.png 1341840109.866161 depth/1341840109.866161.png\n1341840109.898432 rgb/1341840109.898432.png 1341840109.898450 depth/1341840109.898450.png\n1341840109.930018 rgb/1341840109.930018.png 1341840109.930029 depth/1341840109.930029.png\n1341840109.966093 rgb/1341840109.966093.png 1341840109.966125 depth/1341840109.966125.png\n1341840109.998090 rgb/1341840109.998090.png 1341840109.998101 depth/1341840109.998101.png\n1341840110.033947 rgb/1341840110.033947.png 1341840110.034074 depth/1341840110.034074.png\n1341840110.066047 rgb/1341840110.066047.png 1341840110.066138 depth/1341840110.066138.png\n1341840110.097995 rgb/1341840110.097995.png 1341840110.098013 depth/1341840110.098013.png\n1341840110.134023 rgb/1341840110.134023.png 1341840110.134041 depth/1341840110.134041.png\n1341840110.166206 rgb/1341840110.166206.png 1341840110.166222 depth/1341840110.166222.png\n1341840110.198574 rgb/1341840110.198574.png 1341840110.198590 depth/1341840110.198590.png\n1341840110.234162 rgb/1341840110.234162.png 1341840110.234667 depth/1341840110.234667.png\n1341840110.266480 rgb/1341840110.266480.png 1341840110.266678 depth/1341840110.266678.png\n1341840110.302180 rgb/1341840110.302180.png 1341840110.302244 depth/1341840110.302244.png\n1341840110.334151 rgb/1341840110.334151.png 1341840110.334615 depth/1341840110.334615.png\n1341840110.366041 rgb/1341840110.366041.png 1341840110.366053 depth/1341840110.366053.png\n1341840110.402014 rgb/1341840110.402014.png 1341840110.402031 depth/1341840110.402031.png\n1341840110.470485 rgb/1341840110.470485.png 1341840110.472693 depth/1341840110.472693.png\n1341840110.502611 rgb/1341840110.502611.png 1341840110.503531 depth/1341840110.503531.png\n1341840110.534716 rgb/1341840110.534716.png 1341840110.536123 depth/1341840110.536123.png\n1341840110.570160 rgb/1341840110.570160.png 1341840110.570919 depth/1341840110.570919.png\n1341840110.602152 rgb/1341840110.602152.png 1341840110.602365 depth/1341840110.602365.png\n1341840110.634164 rgb/1341840110.634164.png 1341840110.634751 depth/1341840110.634751.png\n1341840110.670463 rgb/1341840110.670463.png 1341840110.670637 depth/1341840110.670637.png\n1341840110.702156 rgb/1341840110.702156.png 1341840110.702179 depth/1341840110.702179.png\n1341840110.770055 rgb/1341840110.770055.png 1341840110.770092 depth/1341840110.770092.png\n1341840110.802298 rgb/1341840110.802298.png 1341840110.802309 depth/1341840110.802309.png\n1341840110.838159 rgb/1341840110.838159.png 1341840110.838176 depth/1341840110.838176.png\n1341840110.870149 rgb/1341840110.870149.png 1341840110.870187 depth/1341840110.870187.png\n1341840110.902063 rgb/1341840110.902063.png 1341840110.902118 depth/1341840110.902118.png\n1341840110.938225 rgb/1341840110.938225.png 1341840110.938260 depth/1341840110.938260.png\n1341840110.970039 rgb/1341840110.970039.png 1341840110.970062 depth/1341840110.970062.png\n1341840111.005980 rgb/1341840111.005980.png 1341840111.006001 depth/1341840111.006001.png\n1341840111.038080 rgb/1341840111.038080.png 1341840111.038096 depth/1341840111.038096.png\n1341840111.070094 rgb/1341840111.070094.png 1341840111.070109 depth/1341840111.070109.png\n1341840111.106101 rgb/1341840111.106101.png 1341840111.106139 depth/1341840111.106139.png\n1341840111.138254 rgb/1341840111.138254.png 1341840111.138295 depth/1341840111.138295.png\n1341840111.170017 rgb/1341840111.170017.png 1341840111.170029 depth/1341840111.170029.png\n1341840111.206027 rgb/1341840111.206027.png 1341840111.206039 depth/1341840111.206039.png\n1341840111.238002 rgb/1341840111.238002.png 1341840111.238557 depth/1341840111.238557.png\n1341840111.273886 rgb/1341840111.273886.png 1341840111.273894 depth/1341840111.273894.png\n1341840111.306061 rgb/1341840111.306061.png 1341840111.306112 depth/1341840111.306112.png\n1341840111.338594 rgb/1341840111.338594.png 1341840111.338609 depth/1341840111.338609.png\n1341840111.374364 rgb/1341840111.374364.png 1341840111.374382 depth/1341840111.374382.png\n1341840111.406608 rgb/1341840111.406608.png 1341840111.407733 depth/1341840111.407733.png\n1341840111.438543 rgb/1341840111.438543.png 1341840111.439296 depth/1341840111.439296.png\n1341840111.474308 rgb/1341840111.474308.png 1341840111.474993 depth/1341840111.474993.png\n1341840111.506766 rgb/1341840111.506766.png 1341840111.507751 depth/1341840111.507751.png\n1341840111.542350 rgb/1341840111.542350.png 1341840111.542391 depth/1341840111.542391.png\n1341840111.574318 rgb/1341840111.574318.png 1341840111.574347 depth/1341840111.574347.png\n1341840111.613190 rgb/1341840111.613190.png 1341840111.613256 depth/1341840111.613256.png\n1341840111.674414 rgb/1341840111.674414.png 1341840111.674437 depth/1341840111.674437.png\n1341840111.709993 rgb/1341840111.709993.png 1341840111.710021 depth/1341840111.710021.png\n1341840111.742130 rgb/1341840111.742130.png 1341840111.742144 depth/1341840111.742144.png\n1341840111.773977 rgb/1341840111.773977.png 1341840111.773991 depth/1341840111.773991.png\n1341840111.810090 rgb/1341840111.810090.png 1341840111.810108 depth/1341840111.810108.png\n1341840111.842092 rgb/1341840111.842092.png 1341840111.842134 depth/1341840111.842134.png\n1341840111.873912 rgb/1341840111.873912.png 1341840111.873921 depth/1341840111.873921.png\n1341840111.910077 rgb/1341840111.910077.png 1341840111.910090 depth/1341840111.910090.png\n1341840111.942341 rgb/1341840111.942341.png 1341840111.942369 depth/1341840111.942369.png\n1341840111.978065 rgb/1341840111.978065.png 1341840111.978106 depth/1341840111.978106.png\n1341840112.010079 rgb/1341840112.010079.png 1341840112.010095 depth/1341840112.010095.png\n1341840112.042150 rgb/1341840112.042150.png 1341840112.042218 depth/1341840112.042218.png\n1341840112.078049 rgb/1341840112.078049.png 1341840112.078058 depth/1341840112.078058.png\n1341840112.110041 rgb/1341840112.110041.png 1341840112.110157 depth/1341840112.110157.png\n1341840112.142067 rgb/1341840112.142067.png 1341840112.142076 depth/1341840112.142076.png\n1341840112.178152 rgb/1341840112.178152.png 1341840112.178164 depth/1341840112.178164.png\n1341840112.210048 rgb/1341840112.210048.png 1341840112.210086 depth/1341840112.210086.png\n1341840112.246294 rgb/1341840112.246294.png 1341840112.246301 depth/1341840112.246301.png\n1341840112.277978 rgb/1341840112.277978.png 1341840112.278021 depth/1341840112.278021.png\n1341840112.309992 rgb/1341840112.309992.png 1341840112.310053 depth/1341840112.310053.png\n1341840112.346126 rgb/1341840112.346126.png 1341840112.346171 depth/1341840112.346171.png\n1341840112.378084 rgb/1341840112.378084.png 1341840112.378130 depth/1341840112.378130.png\n1341840112.410156 rgb/1341840112.410156.png 1341840112.410164 depth/1341840112.410164.png\n1341840112.445961 rgb/1341840112.445961.png 1341840112.445989 depth/1341840112.445989.png\n1341840112.478095 rgb/1341840112.478095.png 1341840112.478125 depth/1341840112.478125.png\n1341840112.513947 rgb/1341840112.513947.png 1341840112.513958 depth/1341840112.513958.png\n1341840112.545959 rgb/1341840112.545959.png 1341840112.545974 depth/1341840112.545974.png\n1341840112.578001 rgb/1341840112.578001.png 1341840112.578013 depth/1341840112.578013.png\n1341840112.614023 rgb/1341840112.614023.png 1341840112.614038 depth/1341840112.614038.png\n1341840112.646225 rgb/1341840112.646225.png 1341840112.646240 depth/1341840112.646240.png\n1341840112.681967 rgb/1341840112.681967.png 1341840112.681983 depth/1341840112.681983.png\n1341840112.714010 rgb/1341840112.714010.png 1341840112.714023 depth/1341840112.714023.png\n1341840112.746326 rgb/1341840112.746326.png 1341840112.746338 depth/1341840112.746338.png\n1341840112.782069 rgb/1341840112.782069.png 1341840112.782089 depth/1341840112.782089.png\n1341840112.814160 rgb/1341840112.814160.png 1341840112.814206 depth/1341840112.814206.png\n1341840112.846100 rgb/1341840112.846100.png 1341840112.846112 depth/1341840112.846112.png\n1341840112.881998 rgb/1341840112.881998.png 1341840112.882008 depth/1341840112.882008.png\n1341840112.915647 rgb/1341840112.915647.png 1341840112.917185 depth/1341840112.917185.png\n1341840112.950108 rgb/1341840112.950108.png 1341840112.950126 depth/1341840112.950126.png\n1341840112.982027 rgb/1341840112.982027.png 1341840112.982051 depth/1341840112.982051.png\n1341840113.014038 rgb/1341840113.014038.png 1341840113.014050 depth/1341840113.014050.png\n1341840113.050041 rgb/1341840113.050041.png 1341840113.050068 depth/1341840113.050068.png\n1341840113.083545 rgb/1341840113.083545.png 1341840113.083560 depth/1341840113.083560.png\n1341840113.114465 rgb/1341840113.114465.png 1341840113.114477 depth/1341840113.114477.png\n1341840113.149964 rgb/1341840113.149964.png 1341840113.149974 depth/1341840113.149974.png\n1341840113.182423 rgb/1341840113.182423.png 1341840113.182446 depth/1341840113.182446.png\n1341840113.218045 rgb/1341840113.218045.png 1341840113.218066 depth/1341840113.218066.png\n1341840113.250148 rgb/1341840113.250148.png 1341840113.250165 depth/1341840113.250165.png\n1341840113.318091 rgb/1341840113.318091.png 1341840113.318111 depth/1341840113.318111.png\n1341840113.350264 rgb/1341840113.350264.png 1341840113.350683 depth/1341840113.350683.png\n1341840113.382237 rgb/1341840113.382237.png 1341840113.382278 depth/1341840113.382278.png\n1341840113.418402 rgb/1341840113.418402.png 1341840113.419275 depth/1341840113.419275.png\n1341840113.450286 rgb/1341840113.450286.png 1341840113.450963 depth/1341840113.450963.png\n1341840113.486223 rgb/1341840113.486223.png 1341840113.486239 depth/1341840113.486239.png\n1341840113.518124 rgb/1341840113.518124.png 1341840113.518650 depth/1341840113.518650.png\n1341840113.549959 rgb/1341840113.549959.png 1341840113.550067 depth/1341840113.550067.png\n1341840113.586112 rgb/1341840113.586112.png 1341840113.586131 depth/1341840113.586131.png\n1341840113.618061 rgb/1341840113.618061.png 1341840113.618088 depth/1341840113.618088.png\n1341840113.650118 rgb/1341840113.650118.png 1341840113.650140 depth/1341840113.650140.png\n1341840113.686008 rgb/1341840113.686008.png 1341840113.686022 depth/1341840113.686022.png\n1341840113.718115 rgb/1341840113.718115.png 1341840113.718800 depth/1341840113.718800.png\n1341840113.754016 rgb/1341840113.754016.png 1341840113.754030 depth/1341840113.754030.png\n1341840113.786025 rgb/1341840113.786025.png 1341840113.786057 depth/1341840113.786057.png\n1341840113.817959 rgb/1341840113.817959.png 1341840113.817982 depth/1341840113.817982.png\n1341840113.854018 rgb/1341840113.854018.png 1341840113.854029 depth/1341840113.854029.png\n1341840113.886031 rgb/1341840113.886031.png 1341840113.886217 depth/1341840113.886217.png\n1341840113.922094 rgb/1341840113.922094.png 1341840113.922108 depth/1341840113.922108.png\n1341840113.954013 rgb/1341840113.954013.png 1341840113.954028 depth/1341840113.954028.png\n1341840113.986274 rgb/1341840113.986274.png 1341840113.986297 depth/1341840113.986297.png\n1341840114.022005 rgb/1341840114.022005.png 1341840114.022449 depth/1341840114.022449.png\n1341840114.053984 rgb/1341840114.053984.png 1341840114.054054 depth/1341840114.054054.png\n1341840114.086023 rgb/1341840114.086023.png 1341840114.086039 depth/1341840114.086039.png\n1341840114.121956 rgb/1341840114.121956.png 1341840114.121978 depth/1341840114.121978.png\n1341840114.154055 rgb/1341840114.154055.png 1341840114.154076 depth/1341840114.154076.png\n1341840114.190000 rgb/1341840114.190000.png 1341840114.190040 depth/1341840114.190040.png\n1341840114.221986 rgb/1341840114.221986.png 1341840114.222013 depth/1341840114.222013.png\n1341840114.254034 rgb/1341840114.254034.png 1341840114.254048 depth/1341840114.254048.png\n1341840114.290001 rgb/1341840114.290001.png 1341840114.290014 depth/1341840114.290014.png\n1341840114.321974 rgb/1341840114.321974.png 1341840114.321983 depth/1341840114.321983.png\n1341840114.354115 rgb/1341840114.354115.png 1341840114.354147 depth/1341840114.354147.png\n1341840114.390037 rgb/1341840114.390037.png 1341840114.390050 depth/1341840114.390050.png\n1341840114.422302 rgb/1341840114.422302.png 1341840114.422416 depth/1341840114.422416.png\n1341840114.460071 rgb/1341840114.460071.png 1341840114.460211 depth/1341840114.460211.png\n1341840114.490552 rgb/1341840114.490552.png 1341840114.495978 depth/1341840114.495978.png\n1341840114.558044 rgb/1341840114.558044.png 1341840114.558075 depth/1341840114.558075.png\n1341840114.590103 rgb/1341840114.590103.png 1341840114.590583 depth/1341840114.590583.png\n1341840114.622076 rgb/1341840114.622076.png 1341840114.622561 depth/1341840114.622561.png\n1341840114.658030 rgb/1341840114.658030.png 1341840114.658054 depth/1341840114.658054.png\n1341840114.690158 rgb/1341840114.690158.png 1341840114.690203 depth/1341840114.690203.png\n1341840114.726177 rgb/1341840114.726177.png 1341840114.726217 depth/1341840114.726217.png\n1341840114.758034 rgb/1341840114.758034.png 1341840114.758058 depth/1341840114.758058.png\n1341840114.790483 rgb/1341840114.790483.png 1341840114.790507 depth/1341840114.790507.png\n1341840114.826102 rgb/1341840114.826102.png 1341840114.826121 depth/1341840114.826121.png\n1341840114.858111 rgb/1341840114.858111.png 1341840114.858135 depth/1341840114.858135.png\n1341840114.894167 rgb/1341840114.894167.png 1341840114.894191 depth/1341840114.894191.png\n1341840114.926009 rgb/1341840114.926009.png 1341840114.926018 depth/1341840114.926018.png\n1341840114.958011 rgb/1341840114.958011.png 1341840114.958019 depth/1341840114.958019.png\n1341840114.994015 rgb/1341840114.994015.png 1341840114.994056 depth/1341840114.994056.png\n1341840115.026016 rgb/1341840115.026016.png 1341840115.026049 depth/1341840115.026049.png\n1341840115.058084 rgb/1341840115.058084.png 1341840115.058112 depth/1341840115.058112.png\n1341840115.094064 rgb/1341840115.094064.png 1341840115.094107 depth/1341840115.094107.png\n1341840115.126175 rgb/1341840115.126175.png 1341840115.126725 depth/1341840115.126725.png\n1341840115.194102 rgb/1341840115.194102.png 1341840115.194156 depth/1341840115.194156.png\n1341840115.226005 rgb/1341840115.226005.png 1341840115.226023 depth/1341840115.226023.png\n1341840115.262383 rgb/1341840115.262383.png 1341840115.262402 depth/1341840115.262402.png\n1341840115.293961 rgb/1341840115.293961.png 1341840115.293975 depth/1341840115.293975.png\n1341840115.326039 rgb/1341840115.326039.png 1341840115.326062 depth/1341840115.326062.png\n1341840115.362147 rgb/1341840115.362147.png 1341840115.362161 depth/1341840115.362161.png\n1341840115.394572 rgb/1341840115.394572.png 1341840115.394598 depth/1341840115.394598.png\n1341840115.430115 rgb/1341840115.430115.png 1341840115.430137 depth/1341840115.430137.png\n1341840115.462047 rgb/1341840115.462047.png 1341840115.462065 depth/1341840115.462065.png\n1341840115.494015 rgb/1341840115.494015.png 1341840115.494032 depth/1341840115.494032.png\n1341840115.530138 rgb/1341840115.530138.png 1341840115.530149 depth/1341840115.530149.png\n1341840115.562218 rgb/1341840115.562218.png 1341840115.562235 depth/1341840115.562235.png\n1341840115.594030 rgb/1341840115.594030.png 1341840115.594042 depth/1341840115.594042.png\n1341840115.630134 rgb/1341840115.630134.png 1341840115.630154 depth/1341840115.630154.png\n1341840115.662297 rgb/1341840115.662297.png 1341840115.662353 depth/1341840115.662353.png\n1341840115.697947 rgb/1341840115.697947.png 1341840115.697958 depth/1341840115.697958.png\n1341840115.730048 rgb/1341840115.730048.png 1341840115.730139 depth/1341840115.730139.png\n1341840115.762284 rgb/1341840115.762284.png 1341840115.762298 depth/1341840115.762298.png\n1341840115.798161 rgb/1341840115.798161.png 1341840115.798198 depth/1341840115.798198.png\n1341840115.830276 rgb/1341840115.830276.png 1341840115.830366 depth/1341840115.830366.png\n1341840115.862429 rgb/1341840115.862429.png 1341840115.863042 depth/1341840115.863042.png\n1341840115.898043 rgb/1341840115.898043.png 1341840115.898066 depth/1341840115.898066.png\n1341840115.930014 rgb/1341840115.930014.png 1341840115.930493 depth/1341840115.930493.png\n1341840115.966039 rgb/1341840115.966039.png 1341840115.966058 depth/1341840115.966058.png\n1341840115.998143 rgb/1341840115.998143.png 1341840115.998912 depth/1341840115.998912.png\n1341840116.030797 rgb/1341840116.030797.png 1341840116.030817 depth/1341840116.030817.png\n1341840116.066094 rgb/1341840116.066094.png 1341840116.066113 depth/1341840116.066113.png\n1341840116.098144 rgb/1341840116.098144.png 1341840116.098169 depth/1341840116.098169.png\n1341840116.134127 rgb/1341840116.134127.png 1341840116.134153 depth/1341840116.134153.png\n1341840116.166268 rgb/1341840116.166268.png 1341840116.166278 depth/1341840116.166278.png\n1341840116.198124 rgb/1341840116.198124.png 1341840116.198152 depth/1341840116.198152.png\n1341840116.233931 rgb/1341840116.233931.png 1341840116.233949 depth/1341840116.233949.png\n1341840116.266106 rgb/1341840116.266106.png 1341840116.266124 depth/1341840116.266124.png\n1341840116.298071 rgb/1341840116.298071.png 1341840116.298105 depth/1341840116.298105.png\n1341840116.334029 rgb/1341840116.334029.png 1341840116.334046 depth/1341840116.334046.png\n1341840116.366242 rgb/1341840116.366242.png 1341840116.366580 depth/1341840116.366580.png\n1341840116.402086 rgb/1341840116.402086.png 1341840116.402630 depth/1341840116.402630.png\n1341840116.434026 rgb/1341840116.434026.png 1341840116.434041 depth/1341840116.434041.png\n1341840116.466551 rgb/1341840116.466551.png 1341840116.466574 depth/1341840116.466574.png\n1341840116.502967 rgb/1341840116.502967.png 1341840116.503008 depth/1341840116.503008.png\n1341840116.533901 rgb/1341840116.533901.png 1341840116.533922 depth/1341840116.533922.png\n1341840116.566375 rgb/1341840116.566375.png 1341840116.566386 depth/1341840116.566386.png\n1341840116.602212 rgb/1341840116.602212.png 1341840116.602848 depth/1341840116.602848.png\n1341840116.633966 rgb/1341840116.633966.png 1341840116.633992 depth/1341840116.633992.png\n1341840116.670108 rgb/1341840116.670108.png 1341840116.670388 depth/1341840116.670388.png\n1341840116.702082 rgb/1341840116.702082.png 1341840116.702097 depth/1341840116.702097.png\n1341840116.734125 rgb/1341840116.734125.png 1341840116.734166 depth/1341840116.734166.png\n1341840116.770235 rgb/1341840116.770235.png 1341840116.770248 depth/1341840116.770248.png\n1341840116.801991 rgb/1341840116.801991.png 1341840116.802014 depth/1341840116.802014.png\n1341840116.833908 rgb/1341840116.833908.png 1341840116.833922 depth/1341840116.833922.png\n1341840116.870683 rgb/1341840116.870683.png 1341840116.871096 depth/1341840116.871096.png\n1341840116.902041 rgb/1341840116.902041.png 1341840116.902061 depth/1341840116.902061.png\n1341840116.938059 rgb/1341840116.938059.png 1341840116.938101 depth/1341840116.938101.png\n1341840116.970263 rgb/1341840116.970263.png 1341840116.970662 depth/1341840116.970662.png\n1341840117.002191 rgb/1341840117.002191.png 1341840117.002207 depth/1341840117.002207.png\n1341840117.037960 rgb/1341840117.037960.png 1341840117.037967 depth/1341840117.037967.png\n1341840117.070071 rgb/1341840117.070071.png 1341840117.070096 depth/1341840117.070096.png\n1341840117.106010 rgb/1341840117.106010.png 1341840117.106024 depth/1341840117.106024.png\n1341840117.137909 rgb/1341840117.137909.png 1341840117.137958 depth/1341840117.137958.png\n1341840117.170059 rgb/1341840117.170059.png 1341840117.170091 depth/1341840117.170091.png\n1341840117.206013 rgb/1341840117.206013.png 1341840117.206026 depth/1341840117.206026.png\n1341840117.238051 rgb/1341840117.238051.png 1341840117.238075 depth/1341840117.238075.png\n1341840117.270206 rgb/1341840117.270206.png 1341840117.270354 depth/1341840117.270354.png\n1341840117.305935 rgb/1341840117.305935.png 1341840117.305972 depth/1341840117.305972.png\n1341840117.338033 rgb/1341840117.338033.png 1341840117.338052 depth/1341840117.338052.png\n1341840117.374113 rgb/1341840117.374113.png 1341840117.374135 depth/1341840117.374135.png\n1341840117.406128 rgb/1341840117.406128.png 1341840117.406387 depth/1341840117.406387.png\n1341840117.438051 rgb/1341840117.438051.png 1341840117.438071 depth/1341840117.438071.png\n1341840117.474143 rgb/1341840117.474143.png 1341840117.474611 depth/1341840117.474611.png\n1341840117.505963 rgb/1341840117.505963.png 1341840117.505989 depth/1341840117.505989.png\n1341840117.538068 rgb/1341840117.538068.png 1341840117.538092 depth/1341840117.538092.png\n1341840117.574066 rgb/1341840117.574066.png 1341840117.574087 depth/1341840117.574087.png\n1341840117.606013 rgb/1341840117.606013.png 1341840117.606029 depth/1341840117.606029.png\n1341840117.674073 rgb/1341840117.674073.png 1341840117.674105 depth/1341840117.674105.png\n1341840117.706154 rgb/1341840117.706154.png 1341840117.706177 depth/1341840117.706177.png\n1341840117.741982 rgb/1341840117.741982.png 1341840117.742013 depth/1341840117.742013.png\n1341840117.774097 rgb/1341840117.774097.png 1341840117.774113 depth/1341840117.774113.png\n1341840117.806044 rgb/1341840117.806044.png 1341840117.806432 depth/1341840117.806432.png\n1341840117.842093 rgb/1341840117.842093.png 1341840117.842112 depth/1341840117.842112.png\n1341840117.874196 rgb/1341840117.874196.png 1341840117.874761 depth/1341840117.874761.png\n1341840117.910030 rgb/1341840117.910030.png 1341840117.910164 depth/1341840117.910164.png\n1341840117.942079 rgb/1341840117.942079.png 1341840117.942099 depth/1341840117.942099.png\n1341840117.974032 rgb/1341840117.974032.png 1341840117.974076 depth/1341840117.974076.png\n1341840118.010490 rgb/1341840118.010490.png 1341840118.010519 depth/1341840118.010519.png\n1341840118.042067 rgb/1341840118.042067.png 1341840118.042081 depth/1341840118.042081.png\n1341840118.074033 rgb/1341840118.074033.png 1341840118.074047 depth/1341840118.074047.png\n1341840118.110207 rgb/1341840118.110207.png 1341840118.110221 depth/1341840118.110221.png\n1341840118.141981 rgb/1341840118.141981.png 1341840118.141994 depth/1341840118.141994.png\n1341840118.177996 rgb/1341840118.177996.png 1341840118.178010 depth/1341840118.178010.png\n1341840118.210011 rgb/1341840118.210011.png 1341840118.210024 depth/1341840118.210024.png\n1341840118.242035 rgb/1341840118.242035.png 1341840118.242049 depth/1341840118.242049.png\n1341840118.277926 rgb/1341840118.277926.png 1341840118.277958 depth/1341840118.277958.png\n1341840118.310137 rgb/1341840118.310137.png 1341840118.310156 depth/1341840118.310156.png\n1341840118.345974 rgb/1341840118.345974.png 1341840118.345988 depth/1341840118.345988.png\n1341840118.378027 rgb/1341840118.378027.png 1341840118.378048 depth/1341840118.378048.png\n1341840118.410576 rgb/1341840118.410576.png 1341840118.410599 depth/1341840118.410599.png\n1341840118.445989 rgb/1341840118.445989.png 1341840118.446042 depth/1341840118.446042.png\n1341840118.478134 rgb/1341840118.478134.png 1341840118.478688 depth/1341840118.478688.png\n1341840118.509967 rgb/1341840118.509967.png 1341840118.509981 depth/1341840118.509981.png\n1341840118.546004 rgb/1341840118.546004.png 1341840118.546016 depth/1341840118.546016.png\n1341840118.578056 rgb/1341840118.578056.png 1341840118.578073 depth/1341840118.578073.png\n1341840118.614294 rgb/1341840118.614294.png 1341840118.614306 depth/1341840118.614306.png\n1341840118.646073 rgb/1341840118.646073.png 1341840118.646095 depth/1341840118.646095.png\n1341840118.678010 rgb/1341840118.678010.png 1341840118.678029 depth/1341840118.678029.png\n1341840118.714097 rgb/1341840118.714097.png 1341840118.714133 depth/1341840118.714133.png\n1341840118.745958 rgb/1341840118.745958.png 1341840118.745980 depth/1341840118.745980.png\n1341840118.778020 rgb/1341840118.778020.png 1341840118.778084 depth/1341840118.778084.png\n1341840118.814024 rgb/1341840118.814024.png 1341840118.814061 depth/1341840118.814061.png\n1341840118.846076 rgb/1341840118.846076.png 1341840118.846088 depth/1341840118.846088.png\n1341840118.881984 rgb/1341840118.881984.png 1341840118.881994 depth/1341840118.881994.png\n1341840118.914072 rgb/1341840118.914072.png 1341840118.914090 depth/1341840118.914090.png\n1341840118.946098 rgb/1341840118.946098.png 1341840118.946110 depth/1341840118.946110.png\n1341840118.981987 rgb/1341840118.981987.png 1341840118.982009 depth/1341840118.982009.png\n1341840119.014028 rgb/1341840119.014028.png 1341840119.014077 depth/1341840119.014077.png\n1341840119.047541 rgb/1341840119.047541.png 1341840119.047554 depth/1341840119.047554.png\n1341840119.081995 rgb/1341840119.081995.png 1341840119.082005 depth/1341840119.082005.png\n1341840119.114032 rgb/1341840119.114032.png 1341840119.114044 depth/1341840119.114044.png\n1341840119.150161 rgb/1341840119.150161.png 1341840119.150181 depth/1341840119.150181.png\n1341840119.182054 rgb/1341840119.182054.png 1341840119.182066 depth/1341840119.182066.png\n1341840119.214175 rgb/1341840119.214175.png 1341840119.214190 depth/1341840119.214190.png\n1341840119.250205 rgb/1341840119.250205.png 1341840119.250217 depth/1341840119.250217.png\n1341840119.282047 rgb/1341840119.282047.png 1341840119.282093 depth/1341840119.282093.png\n1341840119.318007 rgb/1341840119.318007.png 1341840119.318047 depth/1341840119.318047.png\n1341840119.350004 rgb/1341840119.350004.png 1341840119.350146 depth/1341840119.350146.png\n1341840119.382084 rgb/1341840119.382084.png 1341840119.382117 depth/1341840119.382117.png\n1341840119.418013 rgb/1341840119.418013.png 1341840119.418027 depth/1341840119.418027.png\n1341840119.450007 rgb/1341840119.450007.png 1341840119.450087 depth/1341840119.450087.png\n1341840119.482124 rgb/1341840119.482124.png 1341840119.482130 depth/1341840119.482130.png\n1341840119.517882 rgb/1341840119.517882.png 1341840119.517895 depth/1341840119.517895.png\n1341840119.550445 rgb/1341840119.550445.png 1341840119.550679 depth/1341840119.550679.png\n1341840119.585989 rgb/1341840119.585989.png 1341840119.586001 depth/1341840119.586001.png\n1341840119.618119 rgb/1341840119.618119.png 1341840119.618134 depth/1341840119.618134.png\n1341840119.650029 rgb/1341840119.650029.png 1341840119.650052 depth/1341840119.650052.png\n1341840119.685955 rgb/1341840119.685955.png 1341840119.685992 depth/1341840119.685992.png\n1341840119.717993 rgb/1341840119.717993.png 1341840119.718151 depth/1341840119.718151.png\n1341840119.749971 rgb/1341840119.749971.png 1341840119.750486 depth/1341840119.750486.png\n1341840119.785854 rgb/1341840119.785854.png 1341840119.785870 depth/1341840119.785870.png\n1341840119.818057 rgb/1341840119.818057.png 1341840119.818075 depth/1341840119.818075.png\n1341840119.854072 rgb/1341840119.854072.png 1341840119.854090 depth/1341840119.854090.png\n1341840119.886031 rgb/1341840119.886031.png 1341840119.886047 depth/1341840119.886047.png\n1341840119.918128 rgb/1341840119.918128.png 1341840119.918637 depth/1341840119.918637.png\n1341840119.954060 rgb/1341840119.954060.png 1341840119.954093 depth/1341840119.954093.png\n1341840119.985974 rgb/1341840119.985974.png 1341840119.986001 depth/1341840119.986001.png\n1341840120.018010 rgb/1341840120.018010.png 1341840120.018024 depth/1341840120.018024.png\n1341840120.054119 rgb/1341840120.054119.png 1341840120.054132 depth/1341840120.054132.png\n1341840120.086075 rgb/1341840120.086075.png 1341840120.086103 depth/1341840120.086103.png\n1341840120.122064 rgb/1341840120.122064.png 1341840120.122092 depth/1341840120.122092.png\n1341840120.154113 rgb/1341840120.154113.png 1341840120.154169 depth/1341840120.154169.png\n1341840120.186050 rgb/1341840120.186050.png 1341840120.186098 depth/1341840120.186098.png\n1341840120.221992 rgb/1341840120.221992.png 1341840120.222004 depth/1341840120.222004.png\n1341840120.253972 rgb/1341840120.253972.png 1341840120.254426 depth/1341840120.254426.png\n1341840120.321993 rgb/1341840120.321993.png 1341840120.322026 depth/1341840120.322026.png\n1341840120.354024 rgb/1341840120.354024.png 1341840120.354267 depth/1341840120.354267.png\n1341840120.390099 rgb/1341840120.390099.png 1341840120.390141 depth/1341840120.390141.png\n1341840120.422028 rgb/1341840120.422028.png 1341840120.422038 depth/1341840120.422038.png\n1341840120.454080 rgb/1341840120.454080.png 1341840120.454155 depth/1341840120.454155.png\n1341840120.490276 rgb/1341840120.490276.png 1341840120.490299 depth/1341840120.490299.png\n1341840120.521961 rgb/1341840120.521961.png 1341840120.521976 depth/1341840120.521976.png\n1341840120.558156 rgb/1341840120.558156.png 1341840120.558171 depth/1341840120.558171.png\n1341840120.590257 rgb/1341840120.590257.png 1341840120.591136 depth/1341840120.591136.png\n1341840120.622049 rgb/1341840120.622049.png 1341840120.622059 depth/1341840120.622059.png\n1341840120.658127 rgb/1341840120.658127.png 1341840120.658161 depth/1341840120.658161.png\n1341840120.690052 rgb/1341840120.690052.png 1341840120.690072 depth/1341840120.690072.png\n1341840120.721967 rgb/1341840120.721967.png 1341840120.721976 depth/1341840120.721976.png\n1341840120.758000 rgb/1341840120.758000.png 1341840120.758014 depth/1341840120.758014.png\n1341840120.790096 rgb/1341840120.790096.png 1341840120.790119 depth/1341840120.790119.png\n1341840120.826121 rgb/1341840120.826121.png 1341840120.826577 depth/1341840120.826577.png\n1341840120.858069 rgb/1341840120.858069.png 1341840120.858672 depth/1341840120.858672.png\n1341840120.890145 rgb/1341840120.890145.png 1341840120.890395 depth/1341840120.890395.png\n1341840120.926172 rgb/1341840120.926172.png 1341840120.926196 depth/1341840120.926196.png\n1341840120.958656 rgb/1341840120.958656.png 1341840120.958677 depth/1341840120.958677.png\n1341840120.990146 rgb/1341840120.990146.png 1341840120.990247 depth/1341840120.990247.png\n1341840121.026124 rgb/1341840121.026124.png 1341840121.026564 depth/1341840121.026564.png\n1341840121.058185 rgb/1341840121.058185.png 1341840121.058219 depth/1341840121.058219.png\n1341840121.093963 rgb/1341840121.093963.png 1341840121.093980 depth/1341840121.093980.png\n1341840121.126130 rgb/1341840121.126130.png 1341840121.126157 depth/1341840121.126157.png\n1341840121.158223 rgb/1341840121.158223.png 1341840121.158265 depth/1341840121.158265.png\n1341840121.194041 rgb/1341840121.194041.png 1341840121.194533 depth/1341840121.194533.png\n1341840121.226164 rgb/1341840121.226164.png 1341840121.226180 depth/1341840121.226180.png\n1341840121.258000 rgb/1341840121.258000.png 1341840121.258057 depth/1341840121.258057.png\n1341840121.294019 rgb/1341840121.294019.png 1341840121.294402 depth/1341840121.294402.png\n1341840121.326012 rgb/1341840121.326012.png 1341840121.326029 depth/1341840121.326029.png\n1341840121.362069 rgb/1341840121.362069.png 1341840121.362087 depth/1341840121.362087.png\n1341840121.394009 rgb/1341840121.394009.png 1341840121.394022 depth/1341840121.394022.png\n1341840121.426047 rgb/1341840121.426047.png 1341840121.426064 depth/1341840121.426064.png\n1341840121.461957 rgb/1341840121.461957.png 1341840121.461975 depth/1341840121.461975.png\n1341840121.494017 rgb/1341840121.494017.png 1341840121.494027 depth/1341840121.494027.png\n1341840121.529928 rgb/1341840121.529928.png 1341840121.529946 depth/1341840121.529946.png\n1341840121.562141 rgb/1341840121.562141.png 1341840121.562592 depth/1341840121.562592.png\n1341840121.594033 rgb/1341840121.594033.png 1341840121.594046 depth/1341840121.594046.png\n1341840121.630041 rgb/1341840121.630041.png 1341840121.630056 depth/1341840121.630056.png\n1341840121.661977 rgb/1341840121.661977.png 1341840121.661994 depth/1341840121.661994.png\n1341840121.694095 rgb/1341840121.694095.png 1341840121.694120 depth/1341840121.694120.png\n1341840121.730237 rgb/1341840121.730237.png 1341840121.730299 depth/1341840121.730299.png\n1341840121.761997 rgb/1341840121.761997.png 1341840121.762013 depth/1341840121.762013.png\n1341840121.797965 rgb/1341840121.797965.png 1341840121.797981 depth/1341840121.797981.png\n1341840121.830074 rgb/1341840121.830074.png 1341840121.830131 depth/1341840121.830131.png\n1341840121.862165 rgb/1341840121.862165.png 1341840121.862194 depth/1341840121.862194.png\n1341840121.898013 rgb/1341840121.898013.png 1341840121.898031 depth/1341840121.898031.png\n1341840121.929981 rgb/1341840121.929981.png 1341840121.929989 depth/1341840121.929989.png\n1341840121.962086 rgb/1341840121.962086.png 1341840121.962099 depth/1341840121.962099.png\n1341840121.998043 rgb/1341840121.998043.png 1341840121.998062 depth/1341840121.998062.png\n1341840122.030127 rgb/1341840122.030127.png 1341840122.030150 depth/1341840122.030150.png\n1341840122.066171 rgb/1341840122.066171.png 1341840122.066222 depth/1341840122.066222.png\n1341840122.098009 rgb/1341840122.098009.png 1341840122.098035 depth/1341840122.098035.png\n1341840122.130073 rgb/1341840122.130073.png 1341840122.130115 depth/1341840122.130115.png\n1341840122.166332 rgb/1341840122.166332.png 1341840122.167639 depth/1341840122.167639.png\n1341840122.198075 rgb/1341840122.198075.png 1341840122.198694 depth/1341840122.198694.png\n1341840122.230015 rgb/1341840122.230015.png 1341840122.230053 depth/1341840122.230053.png\n1341840122.266316 rgb/1341840122.266316.png 1341840122.266343 depth/1341840122.266343.png\n1341840122.298110 rgb/1341840122.298110.png 1341840122.298128 depth/1341840122.298128.png\n1341840122.333997 rgb/1341840122.333997.png 1341840122.334010 depth/1341840122.334010.png\n1341840122.366219 rgb/1341840122.366219.png 1341840122.366241 depth/1341840122.366241.png\n1341840122.398010 rgb/1341840122.398010.png 1341840122.398019 depth/1341840122.398019.png\n1341840122.434144 rgb/1341840122.434144.png 1341840122.434167 depth/1341840122.434167.png\n1341840122.466042 rgb/1341840122.466042.png 1341840122.466070 depth/1341840122.466070.png\n1341840122.498098 rgb/1341840122.498098.png 1341840122.498115 depth/1341840122.498115.png\n1341840122.534119 rgb/1341840122.534119.png 1341840122.534572 depth/1341840122.534572.png\n1341840122.565936 rgb/1341840122.565936.png 1341840122.565950 depth/1341840122.565950.png\n1341840122.602018 rgb/1341840122.602018.png 1341840122.602035 depth/1341840122.602035.png\n1341840122.633950 rgb/1341840122.633950.png 1341840122.633966 depth/1341840122.633966.png\n1341840122.665956 rgb/1341840122.665956.png 1341840122.665969 depth/1341840122.665969.png\n1341840122.701957 rgb/1341840122.701957.png 1341840122.701967 depth/1341840122.701967.png\n1341840122.734093 rgb/1341840122.734093.png 1341840122.734104 depth/1341840122.734104.png\n1341840122.770044 rgb/1341840122.770044.png 1341840122.770082 depth/1341840122.770082.png\n1341840122.801953 rgb/1341840122.801953.png 1341840122.801979 depth/1341840122.801979.png\n1341840122.834016 rgb/1341840122.834016.png 1341840122.834281 depth/1341840122.834281.png\n1341840122.870087 rgb/1341840122.870087.png 1341840122.870126 depth/1341840122.870126.png\n1341840122.902065 rgb/1341840122.902065.png 1341840122.902090 depth/1341840122.902090.png\n1341840122.934003 rgb/1341840122.934003.png 1341840122.934037 depth/1341840122.934037.png\n1341840122.970017 rgb/1341840122.970017.png 1341840122.970042 depth/1341840122.970042.png\n1341840123.002030 rgb/1341840123.002030.png 1341840123.002045 depth/1341840123.002045.png\n1341840123.038065 rgb/1341840123.038065.png 1341840123.038492 depth/1341840123.038492.png\n1341840123.070067 rgb/1341840123.070067.png 1341840123.070091 depth/1341840123.070091.png\n1341840123.101997 rgb/1341840123.101997.png 1341840123.102017 depth/1341840123.102017.png\n1341840123.138121 rgb/1341840123.138121.png 1341840123.138131 depth/1341840123.138131.png\n1341840123.169973 rgb/1341840123.169973.png 1341840123.170014 depth/1341840123.170014.png\n1341840123.202032 rgb/1341840123.202032.png 1341840123.202068 depth/1341840123.202068.png\n1341840123.238122 rgb/1341840123.238122.png 1341840123.238144 depth/1341840123.238144.png\n1341840123.269980 rgb/1341840123.269980.png 1341840123.270016 depth/1341840123.270016.png\n1341840123.306046 rgb/1341840123.306046.png 1341840123.306136 depth/1341840123.306136.png\n1341840123.338004 rgb/1341840123.338004.png 1341840123.338039 depth/1341840123.338039.png\n1341840123.371486 rgb/1341840123.371486.png 1341840123.371531 depth/1341840123.371531.png\n1341840123.405986 rgb/1341840123.405986.png 1341840123.406012 depth/1341840123.406012.png\n1341840123.438009 rgb/1341840123.438009.png 1341840123.438079 depth/1341840123.438079.png\n1341840123.470306 rgb/1341840123.470306.png 1341840123.470780 depth/1341840123.470780.png\n1341840123.506015 rgb/1341840123.506015.png 1341840123.506039 depth/1341840123.506039.png\n1341840123.538113 rgb/1341840123.538113.png 1341840123.538135 depth/1341840123.538135.png\n1341840123.574039 rgb/1341840123.574039.png 1341840123.574128 depth/1341840123.574128.png\n1341840123.606067 rgb/1341840123.606067.png 1341840123.606087 depth/1341840123.606087.png\n1341840123.638023 rgb/1341840123.638023.png 1341840123.638057 depth/1341840123.638057.png\n1341840123.673974 rgb/1341840123.673974.png 1341840123.673996 depth/1341840123.673996.png\n1341840123.706010 rgb/1341840123.706010.png 1341840123.706032 depth/1341840123.706032.png\n1341840123.742381 rgb/1341840123.742381.png 1341840123.742403 depth/1341840123.742403.png\n1341840123.774005 rgb/1341840123.774005.png 1341840123.774086 depth/1341840123.774086.png\n1341840123.806031 rgb/1341840123.806031.png 1341840123.806045 depth/1341840123.806045.png\n1341840123.842043 rgb/1341840123.842043.png 1341840123.842090 depth/1341840123.842090.png\n1341840123.874145 rgb/1341840123.874145.png 1341840123.874161 depth/1341840123.874161.png\n1341840123.906504 rgb/1341840123.906504.png 1341840123.906514 depth/1341840123.906514.png\n1341840123.942274 rgb/1341840123.942274.png 1341840123.942291 depth/1341840123.942291.png\n1341840124.010110 rgb/1341840124.010110.png 1341840124.010160 depth/1341840124.010160.png\n1341840124.042464 rgb/1341840124.042464.png 1341840124.043010 depth/1341840124.043010.png\n1341840124.074278 rgb/1341840124.074278.png 1341840124.074296 depth/1341840124.074296.png\n1341840124.109993 rgb/1341840124.109993.png 1341840124.110008 depth/1341840124.110008.png\n1341840124.142030 rgb/1341840124.142030.png 1341840124.142044 depth/1341840124.142044.png\n1341840124.174717 rgb/1341840124.174717.png 1341840124.174740 depth/1341840124.174740.png\n1341840124.210207 rgb/1341840124.210207.png 1341840124.210236 depth/1341840124.210236.png\n1341840124.242266 rgb/1341840124.242266.png 1341840124.242301 depth/1341840124.242301.png\n1341840124.285051 rgb/1341840124.285051.png 1341840124.278228 depth/1341840124.278228.png\n1341840124.342019 rgb/1341840124.342019.png 1341840124.342031 depth/1341840124.342031.png\n1341840124.378312 rgb/1341840124.378312.png 1341840124.378334 depth/1341840124.378334.png\n1341840124.409939 rgb/1341840124.409939.png 1341840124.409962 depth/1341840124.409962.png\n1341840124.442443 rgb/1341840124.442443.png 1341840124.442467 depth/1341840124.442467.png\n1341840124.478293 rgb/1341840124.478293.png 1341840124.478323 depth/1341840124.478323.png\n1341840124.510263 rgb/1341840124.510263.png 1341840124.510280 depth/1341840124.510280.png\n1341840124.546077 rgb/1341840124.546077.png 1341840124.546097 depth/1341840124.546097.png\n1341840124.578141 rgb/1341840124.578141.png 1341840124.578153 depth/1341840124.578153.png\n1341840124.610089 rgb/1341840124.610089.png 1341840124.610107 depth/1341840124.610107.png\n1341840124.646060 rgb/1341840124.646060.png 1341840124.646074 depth/1341840124.646074.png\n1341840124.678361 rgb/1341840124.678361.png 1341840124.678376 depth/1341840124.678376.png\n1341840124.709971 rgb/1341840124.709971.png 1341840124.709981 depth/1341840124.709981.png\n1341840124.745938 rgb/1341840124.745938.png 1341840124.745975 depth/1341840124.745975.png\n1341840124.778181 rgb/1341840124.778181.png 1341840124.778194 depth/1341840124.778194.png\n1341840124.814087 rgb/1341840124.814087.png 1341840124.814103 depth/1341840124.814103.png\n1341840124.846010 rgb/1341840124.846010.png 1341840124.846022 depth/1341840124.846022.png\n1341840124.878017 rgb/1341840124.878017.png 1341840124.878573 depth/1341840124.878573.png\n1341840124.914181 rgb/1341840124.914181.png 1341840124.914192 depth/1341840124.914192.png\n1341840124.946027 rgb/1341840124.946027.png 1341840124.946049 depth/1341840124.946049.png\n1341840124.982274 rgb/1341840124.982274.png 1341840124.982298 depth/1341840124.982298.png\n1341840125.014063 rgb/1341840125.014063.png 1341840125.014076 depth/1341840125.014076.png\n1341840125.046039 rgb/1341840125.046039.png 1341840125.046047 depth/1341840125.046047.png\n1341840125.082081 rgb/1341840125.082081.png 1341840125.082097 depth/1341840125.082097.png\n1341840125.114038 rgb/1341840125.114038.png 1341840125.114059 depth/1341840125.114059.png\n1341840125.146055 rgb/1341840125.146055.png 1341840125.146068 depth/1341840125.146068.png\n1341840125.182012 rgb/1341840125.182012.png 1341840125.182027 depth/1341840125.182027.png\n1341840125.213996 rgb/1341840125.213996.png 1341840125.214020 depth/1341840125.214020.png\n1341840125.250210 rgb/1341840125.250210.png 1341840125.250727 depth/1341840125.250727.png\n1341840125.282000 rgb/1341840125.282000.png 1341840125.282014 depth/1341840125.282014.png\n1341840125.314051 rgb/1341840125.314051.png 1341840125.314062 depth/1341840125.314062.png\n1341840125.349953 rgb/1341840125.349953.png 1341840125.349998 depth/1341840125.349998.png\n1341840125.382384 rgb/1341840125.382384.png 1341840125.382396 depth/1341840125.382396.png\n1341840125.414021 rgb/1341840125.414021.png 1341840125.414067 depth/1341840125.414067.png\n1341840125.450150 rgb/1341840125.450150.png 1341840125.450391 depth/1341840125.450391.png\n1341840125.481998 rgb/1341840125.481998.png 1341840125.482040 depth/1341840125.482040.png\n1341840125.518104 rgb/1341840125.518104.png 1341840125.518141 depth/1341840125.518141.png\n1341840125.549972 rgb/1341840125.549972.png 1341840125.549984 depth/1341840125.549984.png\n1341840125.582199 rgb/1341840125.582199.png 1341840125.582983 depth/1341840125.582983.png\n1341840125.618068 rgb/1341840125.618068.png 1341840125.618112 depth/1341840125.618112.png\n1341840125.650128 rgb/1341840125.650128.png 1341840125.650147 depth/1341840125.650147.png\n1341840125.682126 rgb/1341840125.682126.png 1341840125.682134 depth/1341840125.682134.png\n1341840125.718114 rgb/1341840125.718114.png 1341840125.718135 depth/1341840125.718135.png\n1341840125.750311 rgb/1341840125.750311.png 1341840125.750822 depth/1341840125.750822.png\n1341840125.786063 rgb/1341840125.786063.png 1341840125.786077 depth/1341840125.786077.png\n1341840125.818005 rgb/1341840125.818005.png 1341840125.818087 depth/1341840125.818087.png\n1341840125.849992 rgb/1341840125.849992.png 1341840125.850680 depth/1341840125.850680.png\n1341840125.886078 rgb/1341840125.886078.png 1341840125.886652 depth/1341840125.886652.png\n1341840125.918028 rgb/1341840125.918028.png 1341840125.918081 depth/1341840125.918081.png\n1341840125.954159 rgb/1341840125.954159.png 1341840125.954419 depth/1341840125.954419.png\n1341840125.986005 rgb/1341840125.986005.png 1341840125.986014 depth/1341840125.986014.png\n1341840126.017980 rgb/1341840126.017980.png 1341840126.017999 depth/1341840126.017999.png\n1341840126.054159 rgb/1341840126.054159.png 1341840126.054224 depth/1341840126.054224.png\n1341840126.086020 rgb/1341840126.086020.png 1341840126.086035 depth/1341840126.086035.png\n1341840126.118088 rgb/1341840126.118088.png 1341840126.118113 depth/1341840126.118113.png\n1341840126.154120 rgb/1341840126.154120.png 1341840126.154128 depth/1341840126.154128.png\n1341840126.185970 rgb/1341840126.185970.png 1341840126.186028 depth/1341840126.186028.png\n1341840126.222058 rgb/1341840126.222058.png 1341840126.222084 depth/1341840126.222084.png\n1341840126.254004 rgb/1341840126.254004.png 1341840126.254026 depth/1341840126.254026.png\n1341840126.286071 rgb/1341840126.286071.png 1341840126.286083 depth/1341840126.286083.png\n1341840126.322149 rgb/1341840126.322149.png 1341840126.322175 depth/1341840126.322175.png\n1341840126.386310 rgb/1341840126.386310.png 1341840126.386326 depth/1341840126.386326.png\n1341840126.422058 rgb/1341840126.422058.png 1341840126.422081 depth/1341840126.422081.png\n1341840126.454093 rgb/1341840126.454093.png 1341840126.454106 depth/1341840126.454106.png\n1341840126.490075 rgb/1341840126.490075.png 1341840126.490164 depth/1341840126.490164.png\n1341840126.522184 rgb/1341840126.522184.png 1341840126.522642 depth/1341840126.522642.png\n1341840126.554439 rgb/1341840126.554439.png 1341840126.555196 depth/1341840126.555196.png\n1341840126.590101 rgb/1341840126.590101.png 1341840126.590147 depth/1341840126.590147.png\n1341840126.621967 rgb/1341840126.621967.png 1341840126.621994 depth/1341840126.621994.png\n1341840126.654071 rgb/1341840126.654071.png 1341840126.654166 depth/1341840126.654166.png\n1341840126.690108 rgb/1341840126.690108.png 1341840126.690146 depth/1341840126.690146.png\n1341840126.722067 rgb/1341840126.722067.png 1341840126.722077 depth/1341840126.722077.png\n1341840126.757975 rgb/1341840126.757975.png 1341840126.758022 depth/1341840126.758022.png\n1341840126.789990 rgb/1341840126.789990.png 1341840126.790020 depth/1341840126.790020.png\n1341840126.822091 rgb/1341840126.822091.png 1341840126.822110 depth/1341840126.822110.png\n1341840126.858075 rgb/1341840126.858075.png 1341840126.858103 depth/1341840126.858103.png\n1341840126.890140 rgb/1341840126.890140.png 1341840126.890162 depth/1341840126.890162.png\n1341840126.922034 rgb/1341840126.922034.png 1341840126.922068 depth/1341840126.922068.png\n1341840126.958061 rgb/1341840126.958061.png 1341840126.958085 depth/1341840126.958085.png\n1341840126.990151 rgb/1341840126.990151.png 1341840126.990173 depth/1341840126.990173.png\n1341840127.026266 rgb/1341840127.026266.png 1341840127.026290 depth/1341840127.026290.png\n1341840127.057963 rgb/1341840127.057963.png 1341840127.058012 depth/1341840127.058012.png\n1341840127.089960 rgb/1341840127.089960.png 1341840127.089983 depth/1341840127.089983.png\n1341840127.126022 rgb/1341840127.126022.png 1341840127.126130 depth/1341840127.126130.png\n1341840127.158030 rgb/1341840127.158030.png 1341840127.158042 depth/1341840127.158042.png\n1341840127.194126 rgb/1341840127.194126.png 1341840127.194970 depth/1341840127.194970.png\n1341840127.226060 rgb/1341840127.226060.png 1341840127.226089 depth/1341840127.226089.png\n1341840127.258260 rgb/1341840127.258260.png 1341840127.258283 depth/1341840127.258283.png\n1341840127.293947 rgb/1341840127.293947.png 1341840127.293974 depth/1341840127.293974.png\n1341840127.326145 rgb/1341840127.326145.png 1341840127.326164 depth/1341840127.326164.png\n1341840127.358234 rgb/1341840127.358234.png 1341840127.358245 depth/1341840127.358245.png\n1341840127.394084 rgb/1341840127.394084.png 1341840127.394113 depth/1341840127.394113.png\n1341840127.425972 rgb/1341840127.425972.png 1341840127.425999 depth/1341840127.425999.png\n1341840127.462026 rgb/1341840127.462026.png 1341840127.462038 depth/1341840127.462038.png\n1341840127.494010 rgb/1341840127.494010.png 1341840127.494031 depth/1341840127.494031.png\n1341840127.525963 rgb/1341840127.525963.png 1341840127.526030 depth/1341840127.526030.png\n1341840127.561982 rgb/1341840127.561982.png 1341840127.561995 depth/1341840127.561995.png\n1341840127.594043 rgb/1341840127.594043.png 1341840127.594063 depth/1341840127.594063.png\n1341840127.633074 rgb/1341840127.633074.png 1341840127.633089 depth/1341840127.633089.png\n1341840127.669383 rgb/1341840127.669383.png 1341840127.670306 depth/1341840127.670306.png\n1341840127.730023 rgb/1341840127.730023.png 1341840127.730060 depth/1341840127.730060.png\n1341840127.761906 rgb/1341840127.761906.png 1341840127.761919 depth/1341840127.761919.png\n1341840127.794112 rgb/1341840127.794112.png 1341840127.794176 depth/1341840127.794176.png\n1341840127.830032 rgb/1341840127.830032.png 1341840127.830025 depth/1341840127.830025.png\n1341840127.862267 rgb/1341840127.862267.png 1341840127.862782 depth/1341840127.862782.png\n1341840127.894060 rgb/1341840127.894060.png 1341840127.894080 depth/1341840127.894080.png\n1341840127.930010 rgb/1341840127.930010.png 1341840127.930028 depth/1341840127.930028.png\n1341840127.962986 rgb/1341840127.962986.png 1341840127.963035 depth/1341840127.963035.png\n1341840127.997999 rgb/1341840127.997999.png 1341840127.998008 depth/1341840127.998008.png\n1341840128.030080 rgb/1341840128.030080.png 1341840128.030110 depth/1341840128.030110.png\n1341840128.062052 rgb/1341840128.062052.png 1341840128.062062 depth/1341840128.062062.png\n1341840128.098032 rgb/1341840128.098032.png 1341840128.098045 depth/1341840128.098045.png\n1341840128.130013 rgb/1341840128.130013.png 1341840128.130022 depth/1341840128.130022.png\n1341840128.165962 rgb/1341840128.165962.png 1341840128.165992 depth/1341840128.165992.png\n1341840128.197950 rgb/1341840128.197950.png 1341840128.197965 depth/1341840128.197965.png\n1341840128.230140 rgb/1341840128.230140.png 1341840128.230472 depth/1341840128.230472.png\n1341840128.266032 rgb/1341840128.266032.png 1341840128.266045 depth/1341840128.266045.png\n1341840128.298015 rgb/1341840128.298015.png 1341840128.298040 depth/1341840128.298040.png\n1341840128.330055 rgb/1341840128.330055.png 1341840128.330076 depth/1341840128.330076.png\n1341840128.366047 rgb/1341840128.366047.png 1341840128.366061 depth/1341840128.366061.png\n1341840128.398051 rgb/1341840128.398051.png 1341840128.398089 depth/1341840128.398089.png\n1341840128.434020 rgb/1341840128.434020.png 1341840128.434036 depth/1341840128.434036.png\n1341840128.465958 rgb/1341840128.465958.png 1341840128.465974 depth/1341840128.465974.png\n1341840128.498139 rgb/1341840128.498139.png 1341840128.498157 depth/1341840128.498157.png\n1341840128.534077 rgb/1341840128.534077.png 1341840128.534594 depth/1341840128.534594.png\n1341840128.565980 rgb/1341840128.565980.png 1341840128.566009 depth/1341840128.566009.png\n1341840128.598334 rgb/1341840128.598334.png 1341840128.598351 depth/1341840128.598351.png\n1341840128.634021 rgb/1341840128.634021.png 1341840128.634037 depth/1341840128.634037.png\n1341840128.665994 rgb/1341840128.665994.png 1341840128.666029 depth/1341840128.666029.png\n1341840128.702088 rgb/1341840128.702088.png 1341840128.702115 depth/1341840128.702115.png\n1341840128.734647 rgb/1341840128.734647.png 1341840128.735108 depth/1341840128.735108.png\n1341840128.766215 rgb/1341840128.766215.png 1341840128.766958 depth/1341840128.766958.png\n1341840128.802328 rgb/1341840128.802328.png 1341840128.802350 depth/1341840128.802350.png\n1341840128.834264 rgb/1341840128.834264.png 1341840128.834274 depth/1341840128.834274.png\n1341840128.866076 rgb/1341840128.866076.png 1341840128.866101 depth/1341840128.866101.png\n1341840128.902014 rgb/1341840128.902014.png 1341840128.902049 depth/1341840128.902049.png\n1341840128.934198 rgb/1341840128.934198.png 1341840128.934221 depth/1341840128.934221.png\n1341840128.973034 rgb/1341840128.973034.png 1341840128.973048 depth/1341840128.973048.png\n1341840129.005075 rgb/1341840129.005075.png 1341840129.005172 depth/1341840129.005172.png\n1341840129.041015 rgb/1341840129.041015.png 1341840129.041032 depth/1341840129.041032.png\n1341840129.073071 rgb/1341840129.073071.png 1341840129.073096 depth/1341840129.073096.png\n1341840129.109000 rgb/1341840129.109000.png 1341840129.109014 depth/1341840129.109014.png\n1341840129.141032 rgb/1341840129.141032.png 1341840129.141083 depth/1341840129.141083.png\n1341840129.173175 rgb/1341840129.173175.png 1341840129.173202 depth/1341840129.173202.png\n1341840129.209154 rgb/1341840129.209154.png 1341840129.209650 depth/1341840129.209650.png\n1341840129.240931 rgb/1341840129.240931.png 1341840129.241099 depth/1341840129.241099.png\n1341840129.277050 rgb/1341840129.277050.png 1341840129.277063 depth/1341840129.277063.png\n1341840129.309035 rgb/1341840129.309035.png 1341840129.309059 depth/1341840129.309059.png\n1341840129.340958 rgb/1341840129.340958.png 1341840129.340979 depth/1341840129.340979.png\n1341840129.377126 rgb/1341840129.377126.png 1341840129.377929 depth/1341840129.377929.png\n1341840129.408991 rgb/1341840129.408991.png 1341840129.409020 depth/1341840129.409020.png\n1341840129.445079 rgb/1341840129.445079.png 1341840129.445095 depth/1341840129.445095.png\n1341840129.477129 rgb/1341840129.477129.png 1341840129.477146 depth/1341840129.477146.png\n1341840129.508931 rgb/1341840129.508931.png 1341840129.508946 depth/1341840129.508946.png\n1341840129.545077 rgb/1341840129.545077.png 1341840129.545093 depth/1341840129.545093.png\n1341840129.577028 rgb/1341840129.577028.png 1341840129.577466 depth/1341840129.577466.png\n1341840129.613105 rgb/1341840129.613105.png 1341840129.613167 depth/1341840129.613167.png\n1341840129.645181 rgb/1341840129.645181.png 1341840129.645205 depth/1341840129.645205.png\n1341840129.677060 rgb/1341840129.677060.png 1341840129.677076 depth/1341840129.677076.png\n1341840129.713150 rgb/1341840129.713150.png 1341840129.713668 depth/1341840129.713668.png\n1341840129.781126 rgb/1341840129.781126.png 1341840129.781166 depth/1341840129.781166.png\n1341840129.838137 rgb/1341840129.838137.png 1341840129.838163 depth/1341840129.838163.png\n1341840129.874190 rgb/1341840129.874190.png 1341840129.874224 depth/1341840129.874224.png\n1341840129.905955 rgb/1341840129.905955.png 1341840129.905968 depth/1341840129.905968.png\n1341840129.942047 rgb/1341840129.942047.png 1341840129.942070 depth/1341840129.942070.png\n1341840129.973973 rgb/1341840129.973973.png 1341840129.973988 depth/1341840129.973988.png\n1341840130.042126 rgb/1341840130.042126.png 1341840130.042218 depth/1341840130.042218.png\n1341840130.074782 rgb/1341840130.074782.png 1341840130.074828 depth/1341840130.074828.png\n1341840130.106036 rgb/1341840130.106036.png 1341840130.106065 depth/1341840130.106065.png\n1341840130.142043 rgb/1341840130.142043.png 1341840130.142065 depth/1341840130.142065.png\n1341840130.174006 rgb/1341840130.174006.png 1341840130.174019 depth/1341840130.174019.png\n1341840130.210173 rgb/1341840130.210173.png 1341840130.210229 depth/1341840130.210229.png\n1341840130.241993 rgb/1341840130.241993.png 1341840130.242023 depth/1341840130.242023.png\n1341840130.274086 rgb/1341840130.274086.png 1341840130.274120 depth/1341840130.274120.png\n1341840130.309975 rgb/1341840130.309975.png 1341840130.310709 depth/1341840130.310709.png\n1341840130.349159 rgb/1341840130.349159.png 1341840130.349186 depth/1341840130.349186.png\n1341840130.381240 rgb/1341840130.381240.png 1341840130.381851 depth/1341840130.381851.png\n1341840130.417035 rgb/1341840130.417035.png 1341840130.417062 depth/1341840130.417062.png\n1341840130.449123 rgb/1341840130.449123.png 1341840130.449195 depth/1341840130.449195.png\n1341840130.480958 rgb/1341840130.480958.png 1341840130.480976 depth/1341840130.480976.png\n1341840130.517090 rgb/1341840130.517090.png 1341840130.517114 depth/1341840130.517114.png\n1341840130.549069 rgb/1341840130.549069.png 1341840130.549088 depth/1341840130.549088.png\n1341840130.587796 rgb/1341840130.587796.png 1341840130.588274 depth/1341840130.588274.png\n1341840130.617146 rgb/1341840130.617146.png 1341840130.617174 depth/1341840130.617174.png\n1341840130.649137 rgb/1341840130.649137.png 1341840130.649157 depth/1341840130.649157.png\n1341840130.717135 rgb/1341840130.717135.png 1341840130.717190 depth/1341840130.717190.png\n1341840130.778114 rgb/1341840130.778114.png 1341840130.778123 depth/1341840130.778123.png\n1341840130.810115 rgb/1341840130.810115.png 1341840130.810134 depth/1341840130.810134.png\n1341840130.878493 rgb/1341840130.878493.png 1341840130.878509 depth/1341840130.878509.png\n1341840130.914115 rgb/1341840130.914115.png 1341840130.914135 depth/1341840130.914135.png\n1341840130.946089 rgb/1341840130.946089.png 1341840130.946107 depth/1341840130.946107.png\n1341840130.978153 rgb/1341840130.978153.png 1341840130.978179 depth/1341840130.978179.png\n1341840131.014063 rgb/1341840131.014063.png 1341840131.014075 depth/1341840131.014075.png\n1341840131.046245 rgb/1341840131.046245.png 1341840131.046253 depth/1341840131.046253.png\n1341840131.078388 rgb/1341840131.078388.png 1341840131.078422 depth/1341840131.078422.png\n1341840131.114122 rgb/1341840131.114122.png 1341840131.114153 depth/1341840131.114153.png\n1341840131.146166 rgb/1341840131.146166.png 1341840131.146179 depth/1341840131.146179.png\n1341840131.182300 rgb/1341840131.182300.png 1341840131.182321 depth/1341840131.182321.png\n1341840131.218982 rgb/1341840131.218982.png 1341840131.219857 depth/1341840131.219857.png\n1341840131.282164 rgb/1341840131.282164.png 1341840131.282193 depth/1341840131.282193.png\n1341840131.316303 rgb/1341840131.316303.png 1341840131.316324 depth/1341840131.316324.png\n1341840131.345970 rgb/1341840131.345970.png 1341840131.346515 depth/1341840131.346515.png\n1341840131.382022 rgb/1341840131.382022.png 1341840131.382499 depth/1341840131.382499.png\n1341840131.413965 rgb/1341840131.413965.png 1341840131.413983 depth/1341840131.413983.png\n1341840131.450200 rgb/1341840131.450200.png 1341840131.450630 depth/1341840131.450630.png\n1341840131.482205 rgb/1341840131.482205.png 1341840131.482221 depth/1341840131.482221.png\n1341840131.514024 rgb/1341840131.514024.png 1341840131.514122 depth/1341840131.514122.png\n1341840131.550027 rgb/1341840131.550027.png 1341840131.550155 depth/1341840131.550155.png\n1341840131.582475 rgb/1341840131.582475.png 1341840131.582511 depth/1341840131.582511.png\n1341840131.618131 rgb/1341840131.618131.png 1341840131.618150 depth/1341840131.618150.png\n1341840131.651356 rgb/1341840131.651356.png 1341840131.651393 depth/1341840131.651393.png\n1341840131.682093 rgb/1341840131.682093.png 1341840131.682105 depth/1341840131.682105.png\n1341840131.717991 rgb/1341840131.717991.png 1341840131.718033 depth/1341840131.718033.png\n1341840131.750781 rgb/1341840131.750781.png 1341840131.751590 depth/1341840131.751590.png\n1341840131.781959 rgb/1341840131.781959.png 1341840131.781982 depth/1341840131.781982.png\n1341840131.818008 rgb/1341840131.818008.png 1341840131.818034 depth/1341840131.818034.png\n1341840131.849988 rgb/1341840131.849988.png 1341840131.850016 depth/1341840131.850016.png\n1341840131.886021 rgb/1341840131.886021.png 1341840131.886034 depth/1341840131.886034.png\n1341840131.918209 rgb/1341840131.918209.png 1341840131.918254 depth/1341840131.918254.png\n1341840131.950157 rgb/1341840131.950157.png 1341840131.950181 depth/1341840131.950181.png\n1341840131.986149 rgb/1341840131.986149.png 1341840131.986168 depth/1341840131.986168.png\n1341840132.018152 rgb/1341840132.018152.png 1341840132.018168 depth/1341840132.018168.png\n1341840132.050105 rgb/1341840132.050105.png 1341840132.050123 depth/1341840132.050123.png\n1341840132.086201 rgb/1341840132.086201.png 1341840132.086230 depth/1341840132.086230.png\n1341840132.118096 rgb/1341840132.118096.png 1341840132.118108 depth/1341840132.118108.png\n1341840132.154105 rgb/1341840132.154105.png 1341840132.154133 depth/1341840132.154133.png\n1341840132.186168 rgb/1341840132.186168.png 1341840132.186366 depth/1341840132.186366.png\n1341840132.218011 rgb/1341840132.218011.png 1341840132.218021 depth/1341840132.218021.png\n1341840132.254237 rgb/1341840132.254237.png 1341840132.254249 depth/1341840132.254249.png\n1341840132.285962 rgb/1341840132.285962.png 1341840132.286002 depth/1341840132.286002.png\n1341840132.318122 rgb/1341840132.318122.png 1341840132.318135 depth/1341840132.318135.png\n1341840132.354146 rgb/1341840132.354146.png 1341840132.354201 depth/1341840132.354201.png\n1341840132.386067 rgb/1341840132.386067.png 1341840132.386084 depth/1341840132.386084.png\n1341840132.422003 rgb/1341840132.422003.png 1341840132.422433 depth/1341840132.422433.png\n1341840132.454101 rgb/1341840132.454101.png 1341840132.454568 depth/1341840132.454568.png\n1341840132.486012 rgb/1341840132.486012.png 1341840132.486032 depth/1341840132.486032.png\n1341840132.522171 rgb/1341840132.522171.png 1341840132.522201 depth/1341840132.522201.png\n1341840132.554000 rgb/1341840132.554000.png 1341840132.554033 depth/1341840132.554033.png\n1341840132.590191 rgb/1341840132.590191.png 1341840132.590210 depth/1341840132.590210.png\n1341840132.621972 rgb/1341840132.621972.png 1341840132.621987 depth/1341840132.621987.png\n1341840132.654055 rgb/1341840132.654055.png 1341840132.654074 depth/1341840132.654074.png\n1341840132.690063 rgb/1341840132.690063.png 1341840132.690077 depth/1341840132.690077.png\n1341840132.722060 rgb/1341840132.722060.png 1341840132.722148 depth/1341840132.722148.png\n1341840132.754009 rgb/1341840132.754009.png 1341840132.754032 depth/1341840132.754032.png\n1341840132.790126 rgb/1341840132.790126.png 1341840132.790141 depth/1341840132.790141.png\n1341840132.822165 rgb/1341840132.822165.png 1341840132.822179 depth/1341840132.822179.png\n1341840132.858128 rgb/1341840132.858128.png 1341840132.858135 depth/1341840132.858135.png\n1341840132.890074 rgb/1341840132.890074.png 1341840132.890103 depth/1341840132.890103.png\n1341840132.922331 rgb/1341840132.922331.png 1341840132.922355 depth/1341840132.922355.png\n1341840132.958143 rgb/1341840132.958143.png 1341840132.958161 depth/1341840132.958161.png\n1341840132.990011 rgb/1341840132.990011.png 1341840132.990591 depth/1341840132.990591.png\n1341840133.022123 rgb/1341840133.022123.png 1341840133.022177 depth/1341840133.022177.png\n1341840133.058116 rgb/1341840133.058116.png 1341840133.058125 depth/1341840133.058125.png\n1341840133.089991 rgb/1341840133.089991.png 1341840133.090022 depth/1341840133.090022.png\n1341840133.126100 rgb/1341840133.126100.png 1341840133.126162 depth/1341840133.126162.png\n1341840133.158041 rgb/1341840133.158041.png 1341840133.158072 depth/1341840133.158072.png\n1341840133.190165 rgb/1341840133.190165.png 1341840133.190179 depth/1341840133.190179.png\n1341840133.226039 rgb/1341840133.226039.png 1341840133.226058 depth/1341840133.226058.png\n1341840133.258020 rgb/1341840133.258020.png 1341840133.258090 depth/1341840133.258090.png\n1341840133.290010 rgb/1341840133.290010.png 1341840133.290036 depth/1341840133.290036.png\n1341840133.326121 rgb/1341840133.326121.png 1341840133.326132 depth/1341840133.326132.png\n1341840133.357973 rgb/1341840133.357973.png 1341840133.357984 depth/1341840133.357984.png\n1341840133.394143 rgb/1341840133.394143.png 1341840133.394710 depth/1341840133.394710.png\n1341840133.426653 rgb/1341840133.426653.png 1341840133.426668 depth/1341840133.426668.png\n1341840133.458017 rgb/1341840133.458017.png 1341840133.458039 depth/1341840133.458039.png\n1341840133.494056 rgb/1341840133.494056.png 1341840133.494150 depth/1341840133.494150.png\n1341840133.526138 rgb/1341840133.526138.png 1341840133.526146 depth/1341840133.526146.png\n1341840133.558093 rgb/1341840133.558093.png 1341840133.558130 depth/1341840133.558130.png\n1341840133.596989 rgb/1341840133.596989.png 1341840133.594145 depth/1341840133.594145.png\n1341840133.662163 rgb/1341840133.662163.png 1341840133.662190 depth/1341840133.662190.png\n1341840133.694287 rgb/1341840133.694287.png 1341840133.694320 depth/1341840133.694320.png\n1341840133.725972 rgb/1341840133.725972.png 1341840133.726028 depth/1341840133.726028.png\n1341840133.762031 rgb/1341840133.762031.png 1341840133.762039 depth/1341840133.762039.png\n1341840133.794303 rgb/1341840133.794303.png 1341840133.794324 depth/1341840133.794324.png\n1341840133.830078 rgb/1341840133.830078.png 1341840133.830093 depth/1341840133.830093.png\n1341840133.862082 rgb/1341840133.862082.png 1341840133.862122 depth/1341840133.862122.png\n1341840133.895671 rgb/1341840133.895671.png 1341840133.896407 depth/1341840133.896407.png\n1341840133.962170 rgb/1341840133.962170.png 1341840133.962189 depth/1341840133.962189.png\n1341840133.994096 rgb/1341840133.994096.png 1341840133.994150 depth/1341840133.994150.png\n1341840134.030081 rgb/1341840134.030081.png 1341840134.030176 depth/1341840134.030176.png\n1341840134.062064 rgb/1341840134.062064.png 1341840134.062089 depth/1341840134.062089.png\n1341840134.098505 rgb/1341840134.098505.png 1341840134.098539 depth/1341840134.098539.png\n1341840134.130096 rgb/1341840134.130096.png 1341840134.130230 depth/1341840134.130230.png\n1341840134.162042 rgb/1341840134.162042.png 1341840134.162111 depth/1341840134.162111.png\n1341840134.198214 rgb/1341840134.198214.png 1341840134.198229 depth/1341840134.198229.png\n1341840134.230132 rgb/1341840134.230132.png 1341840134.230987 depth/1341840134.230987.png\n1341840134.262049 rgb/1341840134.262049.png 1341840134.262088 depth/1341840134.262088.png\n1341840134.297987 rgb/1341840134.297987.png 1341840134.298003 depth/1341840134.298003.png\n1341840134.330137 rgb/1341840134.330137.png 1341840134.331272 depth/1341840134.331272.png\n1341840134.366116 rgb/1341840134.366116.png 1341840134.366131 depth/1341840134.366131.png\n1341840134.430407 rgb/1341840134.430407.png 1341840134.430483 depth/1341840134.430483.png\n1341840134.466088 rgb/1341840134.466088.png 1341840134.466829 depth/1341840134.466829.png\n1341840134.498028 rgb/1341840134.498028.png 1341840134.498043 depth/1341840134.498043.png\n1341840134.530063 rgb/1341840134.530063.png 1341840134.530084 depth/1341840134.530084.png\n1341840134.565976 rgb/1341840134.565976.png 1341840134.566006 depth/1341840134.566006.png\n1341840134.598132 rgb/1341840134.598132.png 1341840134.598150 depth/1341840134.598150.png\n1341840134.634118 rgb/1341840134.634118.png 1341840134.634125 depth/1341840134.634125.png\n1341840134.666094 rgb/1341840134.666094.png 1341840134.666601 depth/1341840134.666601.png\n1341840134.698325 rgb/1341840134.698325.png 1341840134.698366 depth/1341840134.698366.png\n1341840134.733994 rgb/1341840134.733994.png 1341840134.734009 depth/1341840134.734009.png\n1341840134.766613 rgb/1341840134.766613.png 1341840134.766622 depth/1341840134.766622.png\n1341840134.802097 rgb/1341840134.802097.png 1341840134.802131 depth/1341840134.802131.png\n1341840134.833989 rgb/1341840134.833989.png 1341840134.834005 depth/1341840134.834005.png\n1341840134.866184 rgb/1341840134.866184.png 1341840134.866193 depth/1341840134.866193.png\n1341840134.902070 rgb/1341840134.902070.png 1341840134.902084 depth/1341840134.902084.png\n1341840134.933969 rgb/1341840134.933969.png 1341840134.933980 depth/1341840134.933980.png\n1341840134.966029 rgb/1341840134.966029.png 1341840134.966063 depth/1341840134.966063.png\n1341840135.001944 rgb/1341840135.001944.png 1341840135.001953 depth/1341840135.001953.png\n1341840135.034464 rgb/1341840135.034464.png 1341840135.034490 depth/1341840135.034490.png\n1341840135.069989 rgb/1341840135.069989.png 1341840135.070007 depth/1341840135.070007.png\n1341840135.102037 rgb/1341840135.102037.png 1341840135.102085 depth/1341840135.102085.png\n1341840135.133985 rgb/1341840135.133985.png 1341840135.134008 depth/1341840135.134008.png\n1341840135.170148 rgb/1341840135.170148.png 1341840135.170187 depth/1341840135.170187.png\n1341840135.202073 rgb/1341840135.202073.png 1341840135.202155 depth/1341840135.202155.png\n1341840135.234309 rgb/1341840135.234309.png 1341840135.234351 depth/1341840135.234351.png\n1341840135.270093 rgb/1341840135.270093.png 1341840135.270108 depth/1341840135.270108.png\n1341840135.302100 rgb/1341840135.302100.png 1341840135.302118 depth/1341840135.302118.png\n1341840135.338325 rgb/1341840135.338325.png 1341840135.338355 depth/1341840135.338355.png\n1341840135.370144 rgb/1341840135.370144.png 1341840135.370170 depth/1341840135.370170.png\n1341840135.402042 rgb/1341840135.402042.png 1341840135.402659 depth/1341840135.402659.png\n1341840135.437978 rgb/1341840135.437978.png 1341840135.437993 depth/1341840135.437993.png\n1341840135.470019 rgb/1341840135.470019.png 1341840135.470040 depth/1341840135.470040.png\n1341840135.502169 rgb/1341840135.502169.png 1341840135.502734 depth/1341840135.502734.png\n1341840135.538089 rgb/1341840135.538089.png 1341840135.538102 depth/1341840135.538102.png\n1341840135.570157 rgb/1341840135.570157.png 1341840135.570173 depth/1341840135.570173.png\n1341840135.606052 rgb/1341840135.606052.png 1341840135.606062 depth/1341840135.606062.png\n1341840135.638227 rgb/1341840135.638227.png 1341840135.638241 depth/1341840135.638241.png\n1341840135.670239 rgb/1341840135.670239.png 1341840135.670311 depth/1341840135.670311.png\n1341840135.706052 rgb/1341840135.706052.png 1341840135.706516 depth/1341840135.706516.png\n1341840135.738137 rgb/1341840135.738137.png 1341840135.738161 depth/1341840135.738161.png\n1341840135.774040 rgb/1341840135.774040.png 1341840135.774050 depth/1341840135.774050.png\n1341840135.806028 rgb/1341840135.806028.png 1341840135.806051 depth/1341840135.806051.png\n1341840135.838206 rgb/1341840135.838206.png 1341840135.838217 depth/1341840135.838217.png\n1341840135.874119 rgb/1341840135.874119.png 1341840135.874132 depth/1341840135.874132.png\n1341840135.906010 rgb/1341840135.906010.png 1341840135.906030 depth/1341840135.906030.png\n1341840135.938279 rgb/1341840135.938279.png 1341840135.938292 depth/1341840135.938292.png\n1341840135.974129 rgb/1341840135.974129.png 1341840135.974151 depth/1341840135.974151.png\n1341840136.006161 rgb/1341840136.006161.png 1341840136.006195 depth/1341840136.006195.png\n1341840136.042013 rgb/1341840136.042013.png 1341840136.042143 depth/1341840136.042143.png\n1341840136.074071 rgb/1341840136.074071.png 1341840136.074085 depth/1341840136.074085.png\n1341840136.106147 rgb/1341840136.106147.png 1341840136.106212 depth/1341840136.106212.png\n1341840136.142085 rgb/1341840136.142085.png 1341840136.142129 depth/1341840136.142129.png\n1341840136.174142 rgb/1341840136.174142.png 1341840136.174163 depth/1341840136.174163.png\n1341840136.206178 rgb/1341840136.206178.png 1341840136.206233 depth/1341840136.206233.png\n1341840136.242129 rgb/1341840136.242129.png 1341840136.242172 depth/1341840136.242172.png\n1341840136.274146 rgb/1341840136.274146.png 1341840136.274191 depth/1341840136.274191.png\n1341840136.310044 rgb/1341840136.310044.png 1341840136.310234 depth/1341840136.310234.png\n1341840136.342103 rgb/1341840136.342103.png 1341840136.342117 depth/1341840136.342117.png\n1341840136.374144 rgb/1341840136.374144.png 1341840136.374202 depth/1341840136.374202.png\n1341840136.410181 rgb/1341840136.410181.png 1341840136.410200 depth/1341840136.410200.png\n1341840136.442000 rgb/1341840136.442000.png 1341840136.442059 depth/1341840136.442059.png\n1341840136.474110 rgb/1341840136.474110.png 1341840136.474124 depth/1341840136.474124.png\n1341840136.510086 rgb/1341840136.510086.png 1341840136.510106 depth/1341840136.510106.png\n1341840136.542096 rgb/1341840136.542096.png 1341840136.542112 depth/1341840136.542112.png\n1341840136.578053 rgb/1341840136.578053.png 1341840136.578068 depth/1341840136.578068.png\n1341840136.609971 rgb/1341840136.609971.png 1341840136.609979 depth/1341840136.609979.png\n1341840136.642106 rgb/1341840136.642106.png 1341840136.642125 depth/1341840136.642125.png\n1341840136.678116 rgb/1341840136.678116.png 1341840136.678127 depth/1341840136.678127.png\n1341840136.709984 rgb/1341840136.709984.png 1341840136.709994 depth/1341840136.709994.png\n1341840136.742055 rgb/1341840136.742055.png 1341840136.742064 depth/1341840136.742064.png\n1341840136.778016 rgb/1341840136.778016.png 1341840136.778035 depth/1341840136.778035.png\n1341840136.810073 rgb/1341840136.810073.png 1341840136.810965 depth/1341840136.810965.png\n1341840136.846014 rgb/1341840136.846014.png 1341840136.846034 depth/1341840136.846034.png\n1341840136.878703 rgb/1341840136.878703.png 1341840136.878714 depth/1341840136.878714.png\n1341840136.910068 rgb/1341840136.910068.png 1341840136.910089 depth/1341840136.910089.png\n1341840136.946101 rgb/1341840136.946101.png 1341840136.946121 depth/1341840136.946121.png\n1341840136.978140 rgb/1341840136.978140.png 1341840136.978157 depth/1341840136.978157.png\n1341840137.013946 rgb/1341840137.013946.png 1341840137.013963 depth/1341840137.013963.png\n1341840137.046197 rgb/1341840137.046197.png 1341840137.046216 depth/1341840137.046216.png\n1341840137.078105 rgb/1341840137.078105.png 1341840137.078117 depth/1341840137.078117.png\n1341840137.114118 rgb/1341840137.114118.png 1341840137.114202 depth/1341840137.114202.png\n1341840137.146012 rgb/1341840137.146012.png 1341840137.146037 depth/1341840137.146037.png\n1341840137.178130 rgb/1341840137.178130.png 1341840137.178154 depth/1341840137.178154.png\n1341840137.213973 rgb/1341840137.213973.png 1341840137.213980 depth/1341840137.213980.png\n1341840137.246123 rgb/1341840137.246123.png 1341840137.246146 depth/1341840137.246146.png\n1341840137.282211 rgb/1341840137.282211.png 1341840137.282226 depth/1341840137.282226.png\n1341840137.350557 rgb/1341840137.350557.png 1341840137.350605 depth/1341840137.350605.png\n1341840137.389297 rgb/1341840137.389297.png 1341840137.389313 depth/1341840137.389313.png\n1341840137.421483 rgb/1341840137.421483.png 1341840137.423346 depth/1341840137.423346.png\n1341840137.453379 rgb/1341840137.453379.png 1341840137.453391 depth/1341840137.453391.png\n1341840137.489294 rgb/1341840137.489294.png 1341840137.490706 depth/1341840137.490706.png\n1341840137.523409 rgb/1341840137.523409.png 1341840137.524388 depth/1341840137.524388.png\n1341840137.553325 rgb/1341840137.553325.png 1341840137.554086 depth/1341840137.554086.png\n1341840137.589470 rgb/1341840137.589470.png 1341840137.590698 depth/1341840137.590698.png\n1341840137.624008 rgb/1341840137.624008.png 1341840137.627245 depth/1341840137.627245.png\n1341840137.657522 rgb/1341840137.657522.png 1341840137.658733 depth/1341840137.658733.png\n1341840137.689342 rgb/1341840137.689342.png 1341840137.694598 depth/1341840137.694598.png\n1341840137.721926 rgb/1341840137.721926.png 1341840137.722404 depth/1341840137.722404.png\n1341840137.759587 rgb/1341840137.759587.png 1341840137.761018 depth/1341840137.761018.png\n1341840137.790775 rgb/1341840137.790775.png 1341840137.791879 depth/1341840137.791879.png\n1341840137.821916 rgb/1341840137.821916.png 1341840137.823316 depth/1341840137.823316.png\n1341840137.861516 rgb/1341840137.861516.png 1341840137.862810 depth/1341840137.862810.png\n1341840137.893812 rgb/1341840137.893812.png 1341840137.893950 depth/1341840137.893950.png\n1341840137.925612 rgb/1341840137.925612.png 1341840137.926839 depth/1341840137.926839.png\n1341840137.956989 rgb/1341840137.956989.png 1341840137.957020 depth/1341840137.957020.png\n1341840137.989242 rgb/1341840137.989242.png 1341840137.989251 depth/1341840137.989251.png\n1341840138.025120 rgb/1341840138.025120.png 1341840138.025135 depth/1341840138.025135.png\n1341840138.058067 rgb/1341840138.058067.png 1341840138.058115 depth/1341840138.058115.png\n1341840138.089228 rgb/1341840138.089228.png 1341840138.090752 depth/1341840138.090752.png\n1341840138.125193 rgb/1341840138.125193.png 1341840138.125208 depth/1341840138.125208.png\n1341840138.157187 rgb/1341840138.157187.png 1341840138.157207 depth/1341840138.157207.png\n1341840138.189146 rgb/1341840138.189146.png 1341840138.189169 depth/1341840138.189169.png\n1341840138.224979 rgb/1341840138.224979.png 1341840138.224998 depth/1341840138.224998.png\n1341840138.257038 rgb/1341840138.257038.png 1341840138.257049 depth/1341840138.257049.png\n1341840138.293190 rgb/1341840138.293190.png 1341840138.293207 depth/1341840138.293207.png\n1341840138.325109 rgb/1341840138.325109.png 1341840138.325141 depth/1341840138.325141.png\n1341840138.356973 rgb/1341840138.356973.png 1341840138.356994 depth/1341840138.356994.png\n1341840138.392961 rgb/1341840138.392961.png 1341840138.392974 depth/1341840138.392974.png\n1341840138.425035 rgb/1341840138.425035.png 1341840138.425650 depth/1341840138.425650.png\n1341840138.457058 rgb/1341840138.457058.png 1341840138.457077 depth/1341840138.457077.png\n1341840138.493018 rgb/1341840138.493018.png 1341840138.493028 depth/1341840138.493028.png\n1341840138.524956 rgb/1341840138.524956.png 1341840138.524964 depth/1341840138.524964.png\n1341840138.557167 rgb/1341840138.557167.png 1341840138.557180 depth/1341840138.557180.png\n1341840138.593089 rgb/1341840138.593089.png 1341840138.593102 depth/1341840138.593102.png\n1341840138.624938 rgb/1341840138.624938.png 1341840138.624972 depth/1341840138.624972.png\n1341840138.661032 rgb/1341840138.661032.png 1341840138.661046 depth/1341840138.661046.png\n1341840138.693089 rgb/1341840138.693089.png 1341840138.693109 depth/1341840138.693109.png\n1341840138.725002 rgb/1341840138.725002.png 1341840138.725059 depth/1341840138.725059.png\n1341840138.761074 rgb/1341840138.761074.png 1341840138.761086 depth/1341840138.761086.png\n1341840138.793033 rgb/1341840138.793033.png 1341840138.793053 depth/1341840138.793053.png\n1341840138.825178 rgb/1341840138.825178.png 1341840138.825198 depth/1341840138.825198.png\n1341840138.861281 rgb/1341840138.861281.png 1341840138.861291 depth/1341840138.861291.png\n1341840138.893162 rgb/1341840138.893162.png 1341840138.893821 depth/1341840138.893821.png\n1341840138.929074 rgb/1341840138.929074.png 1341840138.929087 depth/1341840138.929087.png\n1341840138.961069 rgb/1341840138.961069.png 1341840138.961079 depth/1341840138.961079.png\n1341840138.993385 rgb/1341840138.993385.png 1341840138.993418 depth/1341840138.993418.png\n1341840139.028984 rgb/1341840139.028984.png 1341840139.028993 depth/1341840139.028993.png\n1341840139.061014 rgb/1341840139.061014.png 1341840139.061027 depth/1341840139.061027.png\n1341840139.097254 rgb/1341840139.097254.png 1341840139.097274 depth/1341840139.097274.png\n1341840139.129091 rgb/1341840139.129091.png 1341840139.129099 depth/1341840139.129099.png\n1341840139.160945 rgb/1341840139.160945.png 1341840139.160955 depth/1341840139.160955.png\n1341840139.196990 rgb/1341840139.196990.png 1341840139.196998 depth/1341840139.196998.png\n1341840139.228998 rgb/1341840139.228998.png 1341840139.229010 depth/1341840139.229010.png\n1341840139.265069 rgb/1341840139.265069.png 1341840139.265081 depth/1341840139.265081.png\n1341840139.297244 rgb/1341840139.297244.png 1341840139.297259 depth/1341840139.297259.png\n1341840139.334563 rgb/1341840139.334563.png 1341840139.335398 depth/1341840139.335398.png\n1341840139.365300 rgb/1341840139.365300.png 1341840139.365330 depth/1341840139.365330.png\n1341840139.433146 rgb/1341840139.433146.png 1341840139.433184 depth/1341840139.433184.png\n1341840139.494120 rgb/1341840139.494120.png 1341840139.494169 depth/1341840139.494169.png\n1341840139.525955 rgb/1341840139.525955.png 1341840139.526012 depth/1341840139.526012.png\n1341840139.557968 rgb/1341840139.557968.png 1341840139.557982 depth/1341840139.557982.png\n1341840139.594119 rgb/1341840139.594119.png 1341840139.594130 depth/1341840139.594130.png\n1341840139.626042 rgb/1341840139.626042.png 1341840139.626059 depth/1341840139.626059.png\n1341840139.726297 rgb/1341840139.726297.png 1341840139.726312 depth/1341840139.726312.png\n1341840139.762004 rgb/1341840139.762004.png 1341840139.762018 depth/1341840139.762018.png\n1341840139.794398 rgb/1341840139.794398.png 1341840139.794410 depth/1341840139.794410.png\n1341840139.826732 rgb/1341840139.826732.png 1341840139.826743 depth/1341840139.826743.png\n1341840139.862007 rgb/1341840139.862007.png 1341840139.862019 depth/1341840139.862019.png\n1341840139.894244 rgb/1341840139.894244.png 1341840139.894300 depth/1341840139.894300.png\n1341840139.926058 rgb/1341840139.926058.png 1341840139.926081 depth/1341840139.926081.png\n1341840139.961989 rgb/1341840139.961989.png 1341840139.962034 depth/1341840139.962034.png\n1341840139.994508 rgb/1341840139.994508.png 1341840139.994517 depth/1341840139.994517.png\n1341840140.030374 rgb/1341840140.030374.png 1341840140.030433 depth/1341840140.030433.png\n1341840140.062130 rgb/1341840140.062130.png 1341840140.062143 depth/1341840140.062143.png\n1341840140.094164 rgb/1341840140.094164.png 1341840140.094177 depth/1341840140.094177.png\n1341840140.130166 rgb/1341840140.130166.png 1341840140.130176 depth/1341840140.130176.png\n1341840140.162059 rgb/1341840140.162059.png 1341840140.162074 depth/1341840140.162074.png\n1341840140.197991 rgb/1341840140.197991.png 1341840140.198001 depth/1341840140.198001.png\n1341840140.230198 rgb/1341840140.230198.png 1341840140.230212 depth/1341840140.230212.png\n1341840140.262494 rgb/1341840140.262494.png 1341840140.262580 depth/1341840140.262580.png\n1341840140.298172 rgb/1341840140.298172.png 1341840140.298211 depth/1341840140.298211.png\n1341840140.330071 rgb/1341840140.330071.png 1341840140.330091 depth/1341840140.330091.png\n1341840140.362068 rgb/1341840140.362068.png 1341840140.362081 depth/1341840140.362081.png\n"
  },
  {
    "path": "Examples/RGB-D/associations/fr3_office.txt",
    "content": "1341847980.722988 rgb/1341847980.722988.png 1341847980.723020 depth/1341847980.723020.png\n1341847980.754743 rgb/1341847980.754743.png 1341847980.754755 depth/1341847980.754755.png\n1341847980.786856 rgb/1341847980.786856.png 1341847980.786879 depth/1341847980.786879.png\n1341847980.822978 rgb/1341847980.822978.png 1341847980.822989 depth/1341847980.822989.png\n1341847980.854676 rgb/1341847980.854676.png 1341847980.854690 depth/1341847980.854690.png\n1341847980.890728 rgb/1341847980.890728.png 1341847980.890737 depth/1341847980.890737.png\n1341847980.922978 rgb/1341847980.922978.png 1341847980.922989 depth/1341847980.922989.png\n1341847980.954645 rgb/1341847980.954645.png 1341847980.954676 depth/1341847980.954676.png\n1341847980.990699 rgb/1341847980.990699.png 1341847980.990724 depth/1341847980.990724.png\n1341847981.022715 rgb/1341847981.022715.png 1341847981.022728 depth/1341847981.022728.png\n1341847981.054711 rgb/1341847981.054711.png 1341847981.054773 depth/1341847981.054773.png\n1341847981.090715 rgb/1341847981.090715.png 1341847981.090786 depth/1341847981.090786.png\n1341847981.122985 rgb/1341847981.122985.png 1341847981.123049 depth/1341847981.123049.png\n1341847981.158632 rgb/1341847981.158632.png 1341847981.158648 depth/1341847981.158648.png\n1341847981.190636 rgb/1341847981.190636.png 1341847981.190650 depth/1341847981.190650.png\n1341847981.222978 rgb/1341847981.222978.png 1341847981.222989 depth/1341847981.222989.png\n1341847981.258722 rgb/1341847981.258722.png 1341847981.258781 depth/1341847981.258781.png\n1341847981.290787 rgb/1341847981.290787.png 1341847981.290854 depth/1341847981.290854.png\n1341847981.322892 rgb/1341847981.322892.png 1341847981.322934 depth/1341847981.322934.png\n1341847981.358690 rgb/1341847981.358690.png 1341847981.358724 depth/1341847981.358724.png\n1341847981.390810 rgb/1341847981.390810.png 1341847981.390852 depth/1341847981.390852.png\n1341847981.426707 rgb/1341847981.426707.png 1341847981.426732 depth/1341847981.426732.png\n1341847981.458797 rgb/1341847981.458797.png 1341847981.459399 depth/1341847981.459399.png\n1341847981.490701 rgb/1341847981.490701.png 1341847981.493435 depth/1341847981.493435.png\n1341847981.527039 rgb/1341847981.527039.png 1341847981.527062 depth/1341847981.527062.png\n1341847981.558722 rgb/1341847981.558722.png 1341847981.558770 depth/1341847981.558770.png\n1341847981.594855 rgb/1341847981.594855.png 1341847981.594880 depth/1341847981.594880.png\n1341847981.626675 rgb/1341847981.626675.png 1341847981.626685 depth/1341847981.626685.png\n1341847981.658738 rgb/1341847981.658738.png 1341847981.658793 depth/1341847981.658793.png\n1341847981.694720 rgb/1341847981.694720.png 1341847981.694765 depth/1341847981.694765.png\n1341847981.726650 rgb/1341847981.726650.png 1341847981.726727 depth/1341847981.726727.png\n1341847981.758846 rgb/1341847981.758846.png 1341847981.758922 depth/1341847981.758922.png\n1341847981.794659 rgb/1341847981.794659.png 1341847981.794679 depth/1341847981.794679.png\n1341847981.826678 rgb/1341847981.826678.png 1341847981.826688 depth/1341847981.826688.png\n1341847981.862719 rgb/1341847981.862719.png 1341847981.862742 depth/1341847981.862742.png\n1341847981.894631 rgb/1341847981.894631.png 1341847981.894645 depth/1341847981.894645.png\n1341847981.926602 rgb/1341847981.926602.png 1341847981.927087 depth/1341847981.927087.png\n1341847981.994808 rgb/1341847981.994808.png 1341847981.994858 depth/1341847981.994858.png\n1341847982.062739 rgb/1341847982.062739.png 1341847982.062794 depth/1341847982.062794.png\n1341847982.094786 rgb/1341847982.094786.png 1341847982.095304 depth/1341847982.095304.png\n1341847982.130710 rgb/1341847982.130710.png 1341847982.130739 depth/1341847982.130739.png\n1341847982.162730 rgb/1341847982.162730.png 1341847982.162746 depth/1341847982.162746.png\n1341847982.194674 rgb/1341847982.194674.png 1341847982.194690 depth/1341847982.194690.png\n1341847982.230594 rgb/1341847982.230594.png 1341847982.230626 depth/1341847982.230626.png\n1341847982.262666 rgb/1341847982.262666.png 1341847982.262694 depth/1341847982.262694.png\n1341847982.294994 rgb/1341847982.294994.png 1341847982.295020 depth/1341847982.295020.png\n1341847982.330655 rgb/1341847982.330655.png 1341847982.330680 depth/1341847982.330680.png\n1341847982.398909 rgb/1341847982.398909.png 1341847982.398929 depth/1341847982.398929.png\n1341847982.430770 rgb/1341847982.430770.png 1341847982.430799 depth/1341847982.430799.png\n1341847982.462624 rgb/1341847982.462624.png 1341847982.462632 depth/1341847982.462632.png\n1341847982.498616 rgb/1341847982.498616.png 1341847982.498627 depth/1341847982.498627.png\n1341847982.530757 rgb/1341847982.530757.png 1341847982.530781 depth/1341847982.530781.png\n1341847982.566660 rgb/1341847982.566660.png 1341847982.566676 depth/1341847982.566676.png\n1341847982.598726 rgb/1341847982.598726.png 1341847982.598757 depth/1341847982.598757.png\n1341847982.630723 rgb/1341847982.630723.png 1341847982.630827 depth/1341847982.630827.png\n1341847982.666620 rgb/1341847982.666620.png 1341847982.666629 depth/1341847982.666629.png\n1341847982.698638 rgb/1341847982.698638.png 1341847982.698652 depth/1341847982.698652.png\n1341847982.730674 rgb/1341847982.730674.png 1341847982.731415 depth/1341847982.731415.png\n1341847982.766706 rgb/1341847982.766706.png 1341847982.766748 depth/1341847982.766748.png\n1341847982.798737 rgb/1341847982.798737.png 1341847982.798982 depth/1341847982.798982.png\n1341847982.834747 rgb/1341847982.834747.png 1341847982.834818 depth/1341847982.834818.png\n1341847982.866670 rgb/1341847982.866670.png 1341847982.866706 depth/1341847982.866706.png\n1341847982.898700 rgb/1341847982.898700.png 1341847982.898764 depth/1341847982.898764.png\n1341847982.934803 rgb/1341847982.934803.png 1341847982.934825 depth/1341847982.934825.png\n1341847982.966708 rgb/1341847982.966708.png 1341847982.966733 depth/1341847982.966733.png\n1341847982.998783 rgb/1341847982.998783.png 1341847982.998830 depth/1341847982.998830.png\n1341847983.034693 rgb/1341847983.034693.png 1341847983.034747 depth/1341847983.034747.png\n1341847983.066707 rgb/1341847983.066707.png 1341847983.066757 depth/1341847983.066757.png\n1341847983.102757 rgb/1341847983.102757.png 1341847983.102773 depth/1341847983.102773.png\n1341847983.134717 rgb/1341847983.134717.png 1341847983.134819 depth/1341847983.134819.png\n1341847983.166651 rgb/1341847983.166651.png 1341847983.166667 depth/1341847983.166667.png\n1341847983.202653 rgb/1341847983.202653.png 1341847983.202670 depth/1341847983.202670.png\n1341847983.234717 rgb/1341847983.234717.png 1341847983.235241 depth/1341847983.235241.png\n1341847983.266753 rgb/1341847983.266753.png 1341847983.266928 depth/1341847983.266928.png\n1341847983.302701 rgb/1341847983.302701.png 1341847983.302721 depth/1341847983.302721.png\n1341847983.334718 rgb/1341847983.334718.png 1341847983.334745 depth/1341847983.334745.png\n1341847983.370887 rgb/1341847983.370887.png 1341847983.370946 depth/1341847983.370946.png\n1341847983.402670 rgb/1341847983.402670.png 1341847983.402685 depth/1341847983.402685.png\n1341847983.434705 rgb/1341847983.434705.png 1341847983.434724 depth/1341847983.434724.png\n1341847983.470674 rgb/1341847983.470674.png 1341847983.470687 depth/1341847983.470687.png\n1341847983.502767 rgb/1341847983.502767.png 1341847983.502784 depth/1341847983.502784.png\n1341847983.534806 rgb/1341847983.534806.png 1341847983.535375 depth/1341847983.535375.png\n1341847983.570684 rgb/1341847983.570684.png 1341847983.570707 depth/1341847983.570707.png\n1341847983.602741 rgb/1341847983.602741.png 1341847983.602750 depth/1341847983.602750.png\n1341847983.638729 rgb/1341847983.638729.png 1341847983.638747 depth/1341847983.638747.png\n1341847983.702857 rgb/1341847983.702857.png 1341847983.702880 depth/1341847983.702880.png\n1341847983.738736 rgb/1341847983.738736.png 1341847983.738756 depth/1341847983.738756.png\n1341847983.770707 rgb/1341847983.770707.png 1341847983.770716 depth/1341847983.770716.png\n1341847983.806672 rgb/1341847983.806672.png 1341847983.806687 depth/1341847983.806687.png\n1341847983.838719 rgb/1341847983.838719.png 1341847983.838762 depth/1341847983.838762.png\n1341847983.870712 rgb/1341847983.870712.png 1341847983.870739 depth/1341847983.870739.png\n1341847983.906692 rgb/1341847983.906692.png 1341847983.906718 depth/1341847983.906718.png\n1341847983.938757 rgb/1341847983.938757.png 1341847983.938781 depth/1341847983.938781.png\n1341847983.970809 rgb/1341847983.970809.png 1341847983.971345 depth/1341847983.971345.png\n1341847984.006722 rgb/1341847984.006722.png 1341847984.006741 depth/1341847984.006741.png\n1341847984.038718 rgb/1341847984.038718.png 1341847984.038747 depth/1341847984.038747.png\n1341847984.074737 rgb/1341847984.074737.png 1341847984.074751 depth/1341847984.074751.png\n1341847984.106759 rgb/1341847984.106759.png 1341847984.106788 depth/1341847984.106788.png\n1341847984.138698 rgb/1341847984.138698.png 1341847984.138713 depth/1341847984.138713.png\n1341847984.174831 rgb/1341847984.174831.png 1341847984.174870 depth/1341847984.174870.png\n1341847984.206711 rgb/1341847984.206711.png 1341847984.206723 depth/1341847984.206723.png\n1341847984.238670 rgb/1341847984.238670.png 1341847984.238681 depth/1341847984.238681.png\n1341847984.274795 rgb/1341847984.274795.png 1341847984.274814 depth/1341847984.274814.png\n1341847984.306662 rgb/1341847984.306662.png 1341847984.306728 depth/1341847984.306728.png\n1341847984.343094 rgb/1341847984.343094.png 1341847984.343117 depth/1341847984.343117.png\n1341847984.406718 rgb/1341847984.406718.png 1341847984.406738 depth/1341847984.406738.png\n1341847984.442894 rgb/1341847984.442894.png 1341847984.443623 depth/1341847984.443623.png\n1341847984.474640 rgb/1341847984.474640.png 1341847984.474678 depth/1341847984.474678.png\n1341847984.506747 rgb/1341847984.506747.png 1341847984.506771 depth/1341847984.506771.png\n1341847984.542747 rgb/1341847984.542747.png 1341847984.542793 depth/1341847984.542793.png\n1341847984.574807 rgb/1341847984.574807.png 1341847984.574826 depth/1341847984.574826.png\n1341847984.610792 rgb/1341847984.610792.png 1341847984.611288 depth/1341847984.611288.png\n1341847984.642667 rgb/1341847984.642667.png 1341847984.642687 depth/1341847984.642687.png\n1341847984.674804 rgb/1341847984.674804.png 1341847984.674831 depth/1341847984.674831.png\n1341847984.710651 rgb/1341847984.710651.png 1341847984.710661 depth/1341847984.710661.png\n1341847984.743352 rgb/1341847984.743352.png 1341847984.743366 depth/1341847984.743366.png\n1341847984.778881 rgb/1341847984.778881.png 1341847984.778893 depth/1341847984.778893.png\n1341847984.810639 rgb/1341847984.810639.png 1341847984.810686 depth/1341847984.810686.png\n1341847984.842655 rgb/1341847984.842655.png 1341847984.842727 depth/1341847984.842727.png\n1341847984.878779 rgb/1341847984.878779.png 1341847984.878804 depth/1341847984.878804.png\n1341847984.910613 rgb/1341847984.910613.png 1341847984.910638 depth/1341847984.910638.png\n1341847984.943053 rgb/1341847984.943053.png 1341847984.943074 depth/1341847984.943074.png\n1341847984.979236 rgb/1341847984.979236.png 1341847984.979255 depth/1341847984.979255.png\n1341847985.010633 rgb/1341847985.010633.png 1341847985.010645 depth/1341847985.010645.png\n1341847985.046612 rgb/1341847985.046612.png 1341847985.046651 depth/1341847985.046651.png\n1341847985.078667 rgb/1341847985.078667.png 1341847985.078715 depth/1341847985.078715.png\n1341847985.110771 rgb/1341847985.110771.png 1341847985.110785 depth/1341847985.110785.png\n1341847985.146824 rgb/1341847985.146824.png 1341847985.146837 depth/1341847985.146837.png\n1341847985.178699 rgb/1341847985.178699.png 1341847985.178715 depth/1341847985.178715.png\n1341847985.210840 rgb/1341847985.210840.png 1341847985.210881 depth/1341847985.210881.png\n1341847985.246735 rgb/1341847985.246735.png 1341847985.246755 depth/1341847985.246755.png\n1341847985.278902 rgb/1341847985.278902.png 1341847985.279393 depth/1341847985.279393.png\n1341847985.314648 rgb/1341847985.314648.png 1341847985.314667 depth/1341847985.314667.png\n1341847985.346842 rgb/1341847985.346842.png 1341847985.347567 depth/1341847985.347567.png\n1341847985.378830 rgb/1341847985.378830.png 1341847985.379393 depth/1341847985.379393.png\n1341847985.414650 rgb/1341847985.414650.png 1341847985.414665 depth/1341847985.414665.png\n1341847985.446854 rgb/1341847985.446854.png 1341847985.446867 depth/1341847985.446867.png\n1341847985.478685 rgb/1341847985.478685.png 1341847985.478701 depth/1341847985.478701.png\n1341847985.514673 rgb/1341847985.514673.png 1341847985.515080 depth/1341847985.515080.png\n1341847985.546814 rgb/1341847985.546814.png 1341847985.547228 depth/1341847985.547228.png\n1341847985.582581 rgb/1341847985.582581.png 1341847985.582613 depth/1341847985.582613.png\n1341847985.614773 rgb/1341847985.614773.png 1341847985.614794 depth/1341847985.614794.png\n1341847985.647097 rgb/1341847985.647097.png 1341847985.647135 depth/1341847985.647135.png\n1341847985.682842 rgb/1341847985.682842.png 1341847985.682855 depth/1341847985.682855.png\n1341847985.714719 rgb/1341847985.714719.png 1341847985.714738 depth/1341847985.714738.png\n1341847985.746954 rgb/1341847985.746954.png 1341847985.747012 depth/1341847985.747012.png\n1341847985.782765 rgb/1341847985.782765.png 1341847985.782792 depth/1341847985.782792.png\n1341847985.814703 rgb/1341847985.814703.png 1341847985.814724 depth/1341847985.814724.png\n1341847985.850739 rgb/1341847985.850739.png 1341847985.850752 depth/1341847985.850752.png\n1341847985.882782 rgb/1341847985.882782.png 1341847985.882825 depth/1341847985.882825.png\n1341847985.914968 rgb/1341847985.914968.png 1341847985.915001 depth/1341847985.915001.png\n1341847985.950751 rgb/1341847985.950751.png 1341847985.950789 depth/1341847985.950789.png\n1341847985.982712 rgb/1341847985.982712.png 1341847985.983184 depth/1341847985.983184.png\n1341847986.018756 rgb/1341847986.018756.png 1341847986.018774 depth/1341847986.018774.png\n1341847986.051991 rgb/1341847986.051991.png 1341847986.052003 depth/1341847986.052003.png\n1341847986.082612 rgb/1341847986.082612.png 1341847986.082622 depth/1341847986.082622.png\n1341847986.118719 rgb/1341847986.118719.png 1341847986.118737 depth/1341847986.118737.png\n1341847986.150636 rgb/1341847986.150636.png 1341847986.150649 depth/1341847986.150649.png\n1341847986.182648 rgb/1341847986.182648.png 1341847986.182659 depth/1341847986.182659.png\n1341847986.218674 rgb/1341847986.218674.png 1341847986.218696 depth/1341847986.218696.png\n1341847986.250584 rgb/1341847986.250584.png 1341847986.250603 depth/1341847986.250603.png\n1341847986.286733 rgb/1341847986.286733.png 1341847986.286745 depth/1341847986.286745.png\n1341847986.326156 rgb/1341847986.326156.png 1341847986.326815 depth/1341847986.326815.png\n1341847986.359210 rgb/1341847986.359210.png 1341847986.360005 depth/1341847986.360005.png\n1341847986.394467 rgb/1341847986.394467.png 1341847986.395174 depth/1341847986.395174.png\n1341847986.425858 rgb/1341847986.425858.png 1341847986.425890 depth/1341847986.425890.png\n1341847986.457691 rgb/1341847986.457691.png 1341847986.458500 depth/1341847986.458500.png\n1341847986.493735 rgb/1341847986.493735.png 1341847986.493756 depth/1341847986.493756.png\n1341847986.525772 rgb/1341847986.525772.png 1341847986.525809 depth/1341847986.525809.png\n1341847986.561706 rgb/1341847986.561706.png 1341847986.561718 depth/1341847986.561718.png\n1341847986.593712 rgb/1341847986.593712.png 1341847986.594246 depth/1341847986.594246.png\n1341847986.625740 rgb/1341847986.625740.png 1341847986.625755 depth/1341847986.625755.png\n1341847986.661920 rgb/1341847986.661920.png 1341847986.662611 depth/1341847986.662611.png\n1341847986.693739 rgb/1341847986.693739.png 1341847986.693835 depth/1341847986.693835.png\n1341847986.725896 rgb/1341847986.725896.png 1341847986.726876 depth/1341847986.726876.png\n1341847986.762616 rgb/1341847986.762616.png 1341847986.762633 depth/1341847986.762633.png\n1341847986.793794 rgb/1341847986.793794.png 1341847986.793820 depth/1341847986.793820.png\n1341847986.829823 rgb/1341847986.829823.png 1341847986.829832 depth/1341847986.829832.png\n1341847986.886746 rgb/1341847986.886746.png 1341847986.886842 depth/1341847986.886842.png\n1341847986.922699 rgb/1341847986.922699.png 1341847986.922755 depth/1341847986.922755.png\n1341847986.954690 rgb/1341847986.954690.png 1341847986.954745 depth/1341847986.954745.png\n1341847986.990631 rgb/1341847986.990631.png 1341847986.990660 depth/1341847986.990660.png\n1341847987.022895 rgb/1341847987.022895.png 1341847987.022913 depth/1341847987.022913.png\n1341847987.054629 rgb/1341847987.054629.png 1341847987.054639 depth/1341847987.054639.png\n1341847987.091223 rgb/1341847987.091223.png 1341847987.091553 depth/1341847987.091553.png\n1341847987.123199 rgb/1341847987.123199.png 1341847987.123270 depth/1341847987.123270.png\n1341847987.190716 rgb/1341847987.190716.png 1341847987.190730 depth/1341847987.190730.png\n1341847987.259261 rgb/1341847987.259261.png 1341847987.259272 depth/1341847987.259272.png\n1341847987.290653 rgb/1341847987.290653.png 1341847987.291556 depth/1341847987.291556.png\n1341847987.322780 rgb/1341847987.322780.png 1341847987.322841 depth/1341847987.322841.png\n1341847987.390720 rgb/1341847987.390720.png 1341847987.390738 depth/1341847987.390738.png\n1341847987.422820 rgb/1341847987.422820.png 1341847987.423694 depth/1341847987.423694.png\n1341847987.458620 rgb/1341847987.458620.png 1341847987.458651 depth/1341847987.458651.png\n1341847987.490754 rgb/1341847987.490754.png 1341847987.490783 depth/1341847987.490783.png\n1341847987.526761 rgb/1341847987.526761.png 1341847987.526770 depth/1341847987.526770.png\n1341847987.558679 rgb/1341847987.558679.png 1341847987.558708 depth/1341847987.558708.png\n1341847987.590776 rgb/1341847987.590776.png 1341847987.590797 depth/1341847987.590797.png\n1341847987.626925 rgb/1341847987.626925.png 1341847987.626940 depth/1341847987.626940.png\n1341847987.658922 rgb/1341847987.658922.png 1341847987.659671 depth/1341847987.659671.png\n1341847987.691638 rgb/1341847987.691638.png 1341847987.691690 depth/1341847987.691690.png\n1341847987.726721 rgb/1341847987.726721.png 1341847987.726755 depth/1341847987.726755.png\n1341847987.758741 rgb/1341847987.758741.png 1341847987.758755 depth/1341847987.758755.png\n1341847987.794708 rgb/1341847987.794708.png 1341847987.795290 depth/1341847987.795290.png\n1341847987.826748 rgb/1341847987.826748.png 1341847987.826758 depth/1341847987.826758.png\n1341847987.865879 rgb/1341847987.865879.png 1341847987.865947 depth/1341847987.865947.png\n1341847987.897796 rgb/1341847987.897796.png 1341847987.897811 depth/1341847987.897811.png\n1341847987.933722 rgb/1341847987.933722.png 1341847987.933810 depth/1341847987.933810.png\n1341847987.965806 rgb/1341847987.965806.png 1341847987.965906 depth/1341847987.965906.png\n1341847987.997794 rgb/1341847987.997794.png 1341847987.997809 depth/1341847987.997809.png\n1341847988.033757 rgb/1341847988.033757.png 1341847988.033804 depth/1341847988.033804.png\n1341847988.065746 rgb/1341847988.065746.png 1341847988.066172 depth/1341847988.066172.png\n1341847988.098165 rgb/1341847988.098165.png 1341847988.098177 depth/1341847988.098177.png\n1341847988.133763 rgb/1341847988.133763.png 1341847988.133778 depth/1341847988.133778.png\n1341847988.165801 rgb/1341847988.165801.png 1341847988.165826 depth/1341847988.165826.png\n1341847988.201710 rgb/1341847988.201710.png 1341847988.201741 depth/1341847988.201741.png\n1341847988.233777 rgb/1341847988.233777.png 1341847988.233789 depth/1341847988.233789.png\n1341847988.265702 rgb/1341847988.265702.png 1341847988.265717 depth/1341847988.265717.png\n1341847988.301776 rgb/1341847988.301776.png 1341847988.301805 depth/1341847988.301805.png\n1341847988.333739 rgb/1341847988.333739.png 1341847988.333771 depth/1341847988.333771.png\n1341847988.369715 rgb/1341847988.369715.png 1341847988.369734 depth/1341847988.369734.png\n1341847988.401745 rgb/1341847988.401745.png 1341847988.401770 depth/1341847988.401770.png\n1341847988.433996 rgb/1341847988.433996.png 1341847988.434023 depth/1341847988.434023.png\n1341847988.469742 rgb/1341847988.469742.png 1341847988.469802 depth/1341847988.469802.png\n1341847988.502496 rgb/1341847988.502496.png 1341847988.502545 depth/1341847988.502545.png\n1341847988.537778 rgb/1341847988.537778.png 1341847988.537793 depth/1341847988.537793.png\n1341847988.569700 rgb/1341847988.569700.png 1341847988.569710 depth/1341847988.569710.png\n1341847988.601796 rgb/1341847988.601796.png 1341847988.601811 depth/1341847988.601811.png\n1341847988.637768 rgb/1341847988.637768.png 1341847988.637776 depth/1341847988.637776.png\n1341847988.669807 rgb/1341847988.669807.png 1341847988.669832 depth/1341847988.669832.png\n1341847988.706192 rgb/1341847988.706192.png 1341847988.706208 depth/1341847988.706208.png\n1341847988.737940 rgb/1341847988.737940.png 1341847988.737953 depth/1341847988.737953.png\n1341847988.769740 rgb/1341847988.769740.png 1341847988.769758 depth/1341847988.769758.png\n1341847988.806051 rgb/1341847988.806051.png 1341847988.806076 depth/1341847988.806076.png\n1341847988.837897 rgb/1341847988.837897.png 1341847988.837915 depth/1341847988.837915.png\n1341847988.873917 rgb/1341847988.873917.png 1341847988.873942 depth/1341847988.873942.png\n1341847988.937824 rgb/1341847988.937824.png 1341847988.937882 depth/1341847988.937882.png\n1341847988.998737 rgb/1341847988.998737.png 1341847988.998765 depth/1341847988.998765.png\n1341847989.034678 rgb/1341847989.034678.png 1341847989.034698 depth/1341847989.034698.png\n1341847989.066658 rgb/1341847989.066658.png 1341847989.066676 depth/1341847989.066676.png\n1341847989.098821 rgb/1341847989.098821.png 1341847989.099249 depth/1341847989.099249.png\n1341847989.134676 rgb/1341847989.134676.png 1341847989.134698 depth/1341847989.134698.png\n1341847989.166672 rgb/1341847989.166672.png 1341847989.166691 depth/1341847989.166691.png\n1341847989.202743 rgb/1341847989.202743.png 1341847989.202772 depth/1341847989.202772.png\n1341847989.234728 rgb/1341847989.234728.png 1341847989.234770 depth/1341847989.234770.png\n1341847989.266651 rgb/1341847989.266651.png 1341847989.266663 depth/1341847989.266663.png\n1341847989.302773 rgb/1341847989.302773.png 1341847989.302804 depth/1341847989.302804.png\n1341847989.334871 rgb/1341847989.334871.png 1341847989.334903 depth/1341847989.334903.png\n1341847989.366685 rgb/1341847989.366685.png 1341847989.366730 depth/1341847989.366730.png\n1341847989.402777 rgb/1341847989.402777.png 1341847989.402790 depth/1341847989.402790.png\n1341847989.434824 rgb/1341847989.434824.png 1341847989.434864 depth/1341847989.434864.png\n1341847989.470712 rgb/1341847989.470712.png 1341847989.470743 depth/1341847989.470743.png\n1341847989.502614 rgb/1341847989.502614.png 1341847989.502627 depth/1341847989.502627.png\n1341847989.534687 rgb/1341847989.534687.png 1341847989.534720 depth/1341847989.534720.png\n1341847989.570705 rgb/1341847989.570705.png 1341847989.570732 depth/1341847989.570732.png\n1341847989.602804 rgb/1341847989.602804.png 1341847989.603280 depth/1341847989.603280.png\n1341847989.634745 rgb/1341847989.634745.png 1341847989.634762 depth/1341847989.634762.png\n1341847989.670627 rgb/1341847989.670627.png 1341847989.670637 depth/1341847989.670637.png\n1341847989.702606 rgb/1341847989.702606.png 1341847989.702641 depth/1341847989.702641.png\n1341847989.738929 rgb/1341847989.738929.png 1341847989.739046 depth/1341847989.739046.png\n1341847989.770735 rgb/1341847989.770735.png 1341847989.770752 depth/1341847989.770752.png\n1341847989.802890 rgb/1341847989.802890.png 1341847989.802917 depth/1341847989.802917.png\n1341847989.838780 rgb/1341847989.838780.png 1341847989.838797 depth/1341847989.838797.png\n1341847989.870960 rgb/1341847989.870960.png 1341847989.870960 depth/1341847989.870960.png\n1341847989.902718 rgb/1341847989.902718.png 1341847989.902737 depth/1341847989.902737.png\n1341847989.938921 rgb/1341847989.938921.png 1341847989.939021 depth/1341847989.939021.png\n1341847989.970730 rgb/1341847989.970730.png 1341847989.970757 depth/1341847989.970757.png\n1341847990.006923 rgb/1341847990.006923.png 1341847990.006941 depth/1341847990.006941.png\n1341847990.039001 rgb/1341847990.039001.png 1341847990.039022 depth/1341847990.039022.png\n1341847990.070686 rgb/1341847990.070686.png 1341847990.070724 depth/1341847990.070724.png\n1341847990.106701 rgb/1341847990.106701.png 1341847990.106746 depth/1341847990.106746.png\n1341847990.139194 rgb/1341847990.139194.png 1341847990.139215 depth/1341847990.139215.png\n1341847990.171055 rgb/1341847990.171055.png 1341847990.171115 depth/1341847990.171115.png\n1341847990.207022 rgb/1341847990.207022.png 1341847990.207058 depth/1341847990.207058.png\n1341847990.238920 rgb/1341847990.238920.png 1341847990.238939 depth/1341847990.238939.png\n1341847990.274709 rgb/1341847990.274709.png 1341847990.274725 depth/1341847990.274725.png\n1341847990.306743 rgb/1341847990.306743.png 1341847990.307302 depth/1341847990.307302.png\n1341847990.339079 rgb/1341847990.339079.png 1341847990.339128 depth/1341847990.339128.png\n1341847990.374663 rgb/1341847990.374663.png 1341847990.374681 depth/1341847990.374681.png\n1341847990.406760 rgb/1341847990.406760.png 1341847990.407262 depth/1341847990.407262.png\n1341847990.442575 rgb/1341847990.442575.png 1341847990.442590 depth/1341847990.442590.png\n1341847990.474644 rgb/1341847990.474644.png 1341847990.474662 depth/1341847990.474662.png\n1341847990.506783 rgb/1341847990.506783.png 1341847990.506835 depth/1341847990.506835.png\n1341847990.542835 rgb/1341847990.542835.png 1341847990.542844 depth/1341847990.542844.png\n1341847990.574711 rgb/1341847990.574711.png 1341847990.574721 depth/1341847990.574721.png\n1341847990.642783 rgb/1341847990.642783.png 1341847990.642801 depth/1341847990.642801.png\n1341847990.674787 rgb/1341847990.674787.png 1341847990.674803 depth/1341847990.674803.png\n1341847990.710795 rgb/1341847990.710795.png 1341847990.711535 depth/1341847990.711535.png\n1341847990.742712 rgb/1341847990.742712.png 1341847990.742736 depth/1341847990.742736.png\n1341847990.774671 rgb/1341847990.774671.png 1341847990.774681 depth/1341847990.774681.png\n1341847990.810771 rgb/1341847990.810771.png 1341847990.810817 depth/1341847990.810817.png\n1341847990.842713 rgb/1341847990.842713.png 1341847990.842732 depth/1341847990.842732.png\n1341847990.874745 rgb/1341847990.874745.png 1341847990.874776 depth/1341847990.874776.png\n1341847990.910825 rgb/1341847990.910825.png 1341847990.910852 depth/1341847990.910852.png\n1341847990.942685 rgb/1341847990.942685.png 1341847990.942701 depth/1341847990.942701.png\n1341847990.978824 rgb/1341847990.978824.png 1341847990.978843 depth/1341847990.978843.png\n1341847991.010797 rgb/1341847991.010797.png 1341847991.011241 depth/1341847991.011241.png\n1341847991.042752 rgb/1341847991.042752.png 1341847991.042762 depth/1341847991.042762.png\n1341847991.078680 rgb/1341847991.078680.png 1341847991.078699 depth/1341847991.078699.png\n1341847991.111319 rgb/1341847991.111319.png 1341847991.111338 depth/1341847991.111338.png\n1341847991.142784 rgb/1341847991.142784.png 1341847991.142813 depth/1341847991.142813.png\n1341847991.178778 rgb/1341847991.178778.png 1341847991.178815 depth/1341847991.178815.png\n1341847991.210687 rgb/1341847991.210687.png 1341847991.210701 depth/1341847991.210701.png\n1341847991.246842 rgb/1341847991.246842.png 1341847991.246874 depth/1341847991.246874.png\n1341847991.278726 rgb/1341847991.278726.png 1341847991.278763 depth/1341847991.278763.png\n1341847991.310807 rgb/1341847991.310807.png 1341847991.310849 depth/1341847991.310849.png\n1341847991.346722 rgb/1341847991.346722.png 1341847991.346739 depth/1341847991.346739.png\n1341847991.378800 rgb/1341847991.378800.png 1341847991.378827 depth/1341847991.378827.png\n1341847991.414715 rgb/1341847991.414715.png 1341847991.414740 depth/1341847991.414740.png\n1341847991.446744 rgb/1341847991.446744.png 1341847991.446753 depth/1341847991.446753.png\n1341847991.478824 rgb/1341847991.478824.png 1341847991.478846 depth/1341847991.478846.png\n1341847991.514709 rgb/1341847991.514709.png 1341847991.514730 depth/1341847991.514730.png\n1341847991.546725 rgb/1341847991.546725.png 1341847991.546739 depth/1341847991.546739.png\n1341847991.578804 rgb/1341847991.578804.png 1341847991.578924 depth/1341847991.578924.png\n1341847991.614853 rgb/1341847991.614853.png 1341847991.614880 depth/1341847991.614880.png\n1341847991.646714 rgb/1341847991.646714.png 1341847991.646733 depth/1341847991.646733.png\n1341847991.689872 rgb/1341847991.689872.png 1341847991.689946 depth/1341847991.689946.png\n1341847991.746823 rgb/1341847991.746823.png 1341847991.746844 depth/1341847991.746844.png\n1341847991.782657 rgb/1341847991.782657.png 1341847991.782683 depth/1341847991.782683.png\n1341847991.814748 rgb/1341847991.814748.png 1341847991.814763 depth/1341847991.814763.png\n1341847991.846729 rgb/1341847991.846729.png 1341847991.846745 depth/1341847991.846745.png\n1341847991.882784 rgb/1341847991.882784.png 1341847991.882794 depth/1341847991.882794.png\n1341847991.915817 rgb/1341847991.915817.png 1341847991.915861 depth/1341847991.915861.png\n1341847991.950761 rgb/1341847991.950761.png 1341847991.951013 depth/1341847991.951013.png\n1341847991.982826 rgb/1341847991.982826.png 1341847991.982873 depth/1341847991.982873.png\n1341847992.014724 rgb/1341847992.014724.png 1341847992.014777 depth/1341847992.014777.png\n1341847992.050647 rgb/1341847992.050647.png 1341847992.050662 depth/1341847992.050662.png\n1341847992.082793 rgb/1341847992.082793.png 1341847992.082807 depth/1341847992.082807.png\n1341847992.114842 rgb/1341847992.114842.png 1341847992.114861 depth/1341847992.114861.png\n1341847992.150789 rgb/1341847992.150789.png 1341847992.150826 depth/1341847992.150826.png\n1341847992.182813 rgb/1341847992.182813.png 1341847992.182830 depth/1341847992.182830.png\n1341847992.218736 rgb/1341847992.218736.png 1341847992.218794 depth/1341847992.218794.png\n1341847992.250652 rgb/1341847992.250652.png 1341847992.250777 depth/1341847992.250777.png\n1341847992.318683 rgb/1341847992.318683.png 1341847992.318697 depth/1341847992.318697.png\n1341847992.350695 rgb/1341847992.350695.png 1341847992.350709 depth/1341847992.350709.png\n1341847992.382858 rgb/1341847992.382858.png 1341847992.382868 depth/1341847992.382868.png\n1341847992.418855 rgb/1341847992.418855.png 1341847992.418869 depth/1341847992.418869.png\n1341847992.450822 rgb/1341847992.450822.png 1341847992.450837 depth/1341847992.450837.png\n1341847992.486713 rgb/1341847992.486713.png 1341847992.487395 depth/1341847992.487395.png\n1341847992.518735 rgb/1341847992.518735.png 1341847992.518771 depth/1341847992.518771.png\n1341847992.550596 rgb/1341847992.550596.png 1341847992.550630 depth/1341847992.550630.png\n1341847992.586730 rgb/1341847992.586730.png 1341847992.586755 depth/1341847992.586755.png\n1341847992.618832 rgb/1341847992.618832.png 1341847992.618846 depth/1341847992.618846.png\n1341847992.654692 rgb/1341847992.654692.png 1341847992.654748 depth/1341847992.654748.png\n1341847992.686829 rgb/1341847992.686829.png 1341847992.686855 depth/1341847992.686855.png\n1341847992.718718 rgb/1341847992.718718.png 1341847992.718740 depth/1341847992.718740.png\n1341847992.754765 rgb/1341847992.754765.png 1341847992.754788 depth/1341847992.754788.png\n1341847992.786631 rgb/1341847992.786631.png 1341847992.786663 depth/1341847992.786663.png\n1341847992.818723 rgb/1341847992.818723.png 1341847992.818748 depth/1341847992.818748.png\n1341847992.854856 rgb/1341847992.854856.png 1341847992.854878 depth/1341847992.854878.png\n1341847992.886610 rgb/1341847992.886610.png 1341847992.886642 depth/1341847992.886642.png\n1341847992.922713 rgb/1341847992.922713.png 1341847992.922733 depth/1341847992.922733.png\n1341847992.954645 rgb/1341847992.954645.png 1341847992.955395 depth/1341847992.955395.png\n1341847992.986720 rgb/1341847992.986720.png 1341847992.986737 depth/1341847992.986737.png\n1341847993.022736 rgb/1341847993.022736.png 1341847993.022781 depth/1341847993.022781.png\n1341847993.054757 rgb/1341847993.054757.png 1341847993.054770 depth/1341847993.054770.png\n1341847993.086751 rgb/1341847993.086751.png 1341847993.086778 depth/1341847993.086778.png\n1341847993.122668 rgb/1341847993.122668.png 1341847993.122697 depth/1341847993.122697.png\n1341847993.154688 rgb/1341847993.154688.png 1341847993.154697 depth/1341847993.154697.png\n1341847993.190779 rgb/1341847993.190779.png 1341847993.190813 depth/1341847993.190813.png\n1341847993.222703 rgb/1341847993.222703.png 1341847993.222720 depth/1341847993.222720.png\n1341847993.261799 rgb/1341847993.261799.png 1341847993.261866 depth/1341847993.261866.png\n1341847993.322794 rgb/1341847993.322794.png 1341847993.322820 depth/1341847993.322820.png\n1341847993.354702 rgb/1341847993.354702.png 1341847993.354727 depth/1341847993.354727.png\n1341847993.390722 rgb/1341847993.390722.png 1341847993.391295 depth/1341847993.391295.png\n1341847993.422745 rgb/1341847993.422745.png 1341847993.422772 depth/1341847993.422772.png\n1341847993.458848 rgb/1341847993.458848.png 1341847993.458981 depth/1341847993.458981.png\n1341847993.490680 rgb/1341847993.490680.png 1341847993.490694 depth/1341847993.490694.png\n1341847993.522707 rgb/1341847993.522707.png 1341847993.522726 depth/1341847993.522726.png\n1341847993.558719 rgb/1341847993.558719.png 1341847993.558743 depth/1341847993.558743.png\n1341847993.590981 rgb/1341847993.590981.png 1341847993.591005 depth/1341847993.591005.png\n1341847993.626764 rgb/1341847993.626764.png 1341847993.626777 depth/1341847993.626777.png\n1341847993.658928 rgb/1341847993.658928.png 1341847993.658977 depth/1341847993.658977.png\n1341847993.690739 rgb/1341847993.690739.png 1341847993.691246 depth/1341847993.691246.png\n1341847993.727062 rgb/1341847993.727062.png 1341847993.727881 depth/1341847993.727881.png\n1341847993.790887 rgb/1341847993.790887.png 1341847993.791002 depth/1341847993.791002.png\n1341847993.826735 rgb/1341847993.826735.png 1341847993.826846 depth/1341847993.826846.png\n1341847993.858891 rgb/1341847993.858891.png 1341847993.858904 depth/1341847993.858904.png\n1341847993.901726 rgb/1341847993.901726.png 1341847993.902671 depth/1341847993.902671.png\n1341847993.933661 rgb/1341847993.933661.png 1341847993.933692 depth/1341847993.933692.png\n1341847993.965821 rgb/1341847993.965821.png 1341847993.965832 depth/1341847993.965832.png\n1341847994.001991 rgb/1341847994.001991.png 1341847994.002756 depth/1341847994.002756.png\n1341847994.034008 rgb/1341847994.034008.png 1341847994.034124 depth/1341847994.034124.png\n1341847994.065706 rgb/1341847994.065706.png 1341847994.065765 depth/1341847994.065765.png\n1341847994.101772 rgb/1341847994.101772.png 1341847994.101785 depth/1341847994.101785.png\n1341847994.133885 rgb/1341847994.133885.png 1341847994.133915 depth/1341847994.133915.png\n1341847994.169705 rgb/1341847994.169705.png 1341847994.169723 depth/1341847994.169723.png\n1341847994.201675 rgb/1341847994.201675.png 1341847994.201710 depth/1341847994.201710.png\n1341847994.233618 rgb/1341847994.233618.png 1341847994.233648 depth/1341847994.233648.png\n1341847994.269680 rgb/1341847994.269680.png 1341847994.269699 depth/1341847994.269699.png\n1341847994.301751 rgb/1341847994.301751.png 1341847994.301791 depth/1341847994.301791.png\n1341847994.333755 rgb/1341847994.333755.png 1341847994.333773 depth/1341847994.333773.png\n1341847994.369712 rgb/1341847994.369712.png 1341847994.369729 depth/1341847994.369729.png\n1341847994.401655 rgb/1341847994.401655.png 1341847994.401681 depth/1341847994.401681.png\n1341847994.433802 rgb/1341847994.433802.png 1341847994.434241 depth/1341847994.434241.png\n1341847994.469690 rgb/1341847994.469690.png 1341847994.469702 depth/1341847994.469702.png\n1341847994.501736 rgb/1341847994.501736.png 1341847994.501770 depth/1341847994.501770.png\n1341847994.537738 rgb/1341847994.537738.png 1341847994.537760 depth/1341847994.537760.png\n1341847994.569734 rgb/1341847994.569734.png 1341847994.570212 depth/1341847994.570212.png\n1341847994.601688 rgb/1341847994.601688.png 1341847994.601735 depth/1341847994.601735.png\n1341847994.637836 rgb/1341847994.637836.png 1341847994.637851 depth/1341847994.637851.png\n1341847994.669750 rgb/1341847994.669750.png 1341847994.669907 depth/1341847994.669907.png\n1341847994.701643 rgb/1341847994.701643.png 1341847994.701657 depth/1341847994.701657.png\n1341847994.769803 rgb/1341847994.769803.png 1341847994.769892 depth/1341847994.769892.png\n1341847994.831306 rgb/1341847994.831306.png 1341847994.831318 depth/1341847994.831318.png\n1341847994.866828 rgb/1341847994.866828.png 1341847994.866892 depth/1341847994.866892.png\n1341847994.898727 rgb/1341847994.898727.png 1341847994.898740 depth/1341847994.898740.png\n1341847994.930711 rgb/1341847994.930711.png 1341847994.930781 depth/1341847994.930781.png\n1341847994.966673 rgb/1341847994.966673.png 1341847994.966794 depth/1341847994.966794.png\n1341847994.998679 rgb/1341847994.998679.png 1341847994.998726 depth/1341847994.998726.png\n1341847995.030768 rgb/1341847995.030768.png 1341847995.030829 depth/1341847995.030829.png\n1341847995.066673 rgb/1341847995.066673.png 1341847995.066736 depth/1341847995.066736.png\n1341847995.098711 rgb/1341847995.098711.png 1341847995.098802 depth/1341847995.098802.png\n1341847995.134939 rgb/1341847995.134939.png 1341847995.134968 depth/1341847995.134968.png\n1341847995.166644 rgb/1341847995.166644.png 1341847995.166683 depth/1341847995.166683.png\n1341847995.198787 rgb/1341847995.198787.png 1341847995.198800 depth/1341847995.198800.png\n1341847995.234663 rgb/1341847995.234663.png 1341847995.234690 depth/1341847995.234690.png\n1341847995.266776 rgb/1341847995.266776.png 1341847995.266841 depth/1341847995.266841.png\n1341847995.298812 rgb/1341847995.298812.png 1341847995.298807 depth/1341847995.298807.png\n1341847995.334686 rgb/1341847995.334686.png 1341847995.334708 depth/1341847995.334708.png\n1341847995.366701 rgb/1341847995.366701.png 1341847995.366716 depth/1341847995.366716.png\n1341847995.402793 rgb/1341847995.402793.png 1341847995.402804 depth/1341847995.402804.png\n1341847995.434743 rgb/1341847995.434743.png 1341847995.434769 depth/1341847995.434769.png\n1341847995.466776 rgb/1341847995.466776.png 1341847995.466791 depth/1341847995.466791.png\n1341847995.502702 rgb/1341847995.502702.png 1341847995.502726 depth/1341847995.502726.png\n1341847995.534752 rgb/1341847995.534752.png 1341847995.534803 depth/1341847995.534803.png\n1341847995.566681 rgb/1341847995.566681.png 1341847995.566696 depth/1341847995.566696.png\n1341847995.602698 rgb/1341847995.602698.png 1341847995.602714 depth/1341847995.602714.png\n1341847995.634814 rgb/1341847995.634814.png 1341847995.634845 depth/1341847995.634845.png\n1341847995.670769 rgb/1341847995.670769.png 1341847995.670798 depth/1341847995.670798.png\n1341847995.702780 rgb/1341847995.702780.png 1341847995.702795 depth/1341847995.702795.png\n1341847995.734774 rgb/1341847995.734774.png 1341847995.734786 depth/1341847995.734786.png\n1341847995.770704 rgb/1341847995.770704.png 1341847995.770716 depth/1341847995.770716.png\n1341847995.802752 rgb/1341847995.802752.png 1341847995.802771 depth/1341847995.802771.png\n1341847995.838779 rgb/1341847995.838779.png 1341847995.838812 depth/1341847995.838812.png\n1341847995.870641 rgb/1341847995.870641.png 1341847995.870667 depth/1341847995.870667.png\n1341847995.902803 rgb/1341847995.902803.png 1341847995.902829 depth/1341847995.902829.png\n1341847995.938733 rgb/1341847995.938733.png 1341847995.938742 depth/1341847995.938742.png\n1341847995.970733 rgb/1341847995.970733.png 1341847995.970762 depth/1341847995.970762.png\n1341847996.002709 rgb/1341847996.002709.png 1341847996.002725 depth/1341847996.002725.png\n1341847996.038762 rgb/1341847996.038762.png 1341847996.038793 depth/1341847996.038793.png\n1341847996.070721 rgb/1341847996.070721.png 1341847996.070742 depth/1341847996.070742.png\n1341847996.106729 rgb/1341847996.106729.png 1341847996.106752 depth/1341847996.106752.png\n1341847996.138845 rgb/1341847996.138845.png 1341847996.138877 depth/1341847996.138877.png\n1341847996.170714 rgb/1341847996.170714.png 1341847996.170740 depth/1341847996.170740.png\n1341847996.206643 rgb/1341847996.206643.png 1341847996.206677 depth/1341847996.206677.png\n1341847996.239003 rgb/1341847996.239003.png 1341847996.239037 depth/1341847996.239037.png\n1341847996.270754 rgb/1341847996.270754.png 1341847996.270779 depth/1341847996.270779.png\n1341847996.338944 rgb/1341847996.338944.png 1341847996.338989 depth/1341847996.338989.png\n1341847996.374711 rgb/1341847996.374711.png 1341847996.374732 depth/1341847996.374732.png\n1341847996.406705 rgb/1341847996.406705.png 1341847996.406731 depth/1341847996.406731.png\n1341847996.438632 rgb/1341847996.438632.png 1341847996.438706 depth/1341847996.438706.png\n1341847996.474783 rgb/1341847996.474783.png 1341847996.474837 depth/1341847996.474837.png\n1341847996.506707 rgb/1341847996.506707.png 1341847996.506720 depth/1341847996.506720.png\n1341847996.538771 rgb/1341847996.538771.png 1341847996.538791 depth/1341847996.538791.png\n1341847996.574796 rgb/1341847996.574796.png 1341847996.574812 depth/1341847996.574812.png\n1341847996.607104 rgb/1341847996.607104.png 1341847996.607158 depth/1341847996.607158.png\n1341847996.642752 rgb/1341847996.642752.png 1341847996.642767 depth/1341847996.642767.png\n1341847996.674774 rgb/1341847996.674774.png 1341847996.674789 depth/1341847996.674789.png\n1341847996.706896 rgb/1341847996.706896.png 1341847996.706910 depth/1341847996.706910.png\n1341847996.742663 rgb/1341847996.742663.png 1341847996.742685 depth/1341847996.742685.png\n1341847996.774747 rgb/1341847996.774747.png 1341847996.774759 depth/1341847996.774759.png\n1341847996.806787 rgb/1341847996.806787.png 1341847996.806842 depth/1341847996.806842.png\n1341847996.842763 rgb/1341847996.842763.png 1341847996.842787 depth/1341847996.842787.png\n1341847996.874766 rgb/1341847996.874766.png 1341847996.874793 depth/1341847996.874793.png\n1341847996.910785 rgb/1341847996.910785.png 1341847996.911011 depth/1341847996.911011.png\n1341847996.942686 rgb/1341847996.942686.png 1341847996.943167 depth/1341847996.943167.png\n1341847996.974782 rgb/1341847996.974782.png 1341847996.974796 depth/1341847996.974796.png\n1341847997.010744 rgb/1341847997.010744.png 1341847997.010766 depth/1341847997.010766.png\n1341847997.042675 rgb/1341847997.042675.png 1341847997.042684 depth/1341847997.042684.png\n1341847997.078725 rgb/1341847997.078725.png 1341847997.078744 depth/1341847997.078744.png\n1341847997.142993 rgb/1341847997.142993.png 1341847997.143035 depth/1341847997.143035.png\n1341847997.178794 rgb/1341847997.178794.png 1341847997.178824 depth/1341847997.178824.png\n1341847997.210888 rgb/1341847997.210888.png 1341847997.210908 depth/1341847997.210908.png\n1341847997.242959 rgb/1341847997.242959.png 1341847997.242983 depth/1341847997.242983.png\n1341847997.278756 rgb/1341847997.278756.png 1341847997.279364 depth/1341847997.279364.png\n1341847997.311412 rgb/1341847997.311412.png 1341847997.311453 depth/1341847997.311453.png\n1341847997.346642 rgb/1341847997.346642.png 1341847997.346654 depth/1341847997.346654.png\n1341847997.378668 rgb/1341847997.378668.png 1341847997.378700 depth/1341847997.378700.png\n1341847997.410817 rgb/1341847997.410817.png 1341847997.411689 depth/1341847997.411689.png\n1341847997.446693 rgb/1341847997.446693.png 1341847997.446712 depth/1341847997.446712.png\n1341847997.478752 rgb/1341847997.478752.png 1341847997.478763 depth/1341847997.478763.png\n1341847997.510941 rgb/1341847997.510941.png 1341847997.511370 depth/1341847997.511370.png\n1341847997.546599 rgb/1341847997.546599.png 1341847997.546615 depth/1341847997.546615.png\n1341847997.578740 rgb/1341847997.578740.png 1341847997.578767 depth/1341847997.578767.png\n1341847997.614736 rgb/1341847997.614736.png 1341847997.614761 depth/1341847997.614761.png\n1341847997.646995 rgb/1341847997.646995.png 1341847997.647012 depth/1341847997.647012.png\n1341847997.678842 rgb/1341847997.678842.png 1341847997.678858 depth/1341847997.678858.png\n1341847997.714639 rgb/1341847997.714639.png 1341847997.714649 depth/1341847997.714649.png\n1341847997.746602 rgb/1341847997.746602.png 1341847997.746633 depth/1341847997.746633.png\n1341847997.778734 rgb/1341847997.778734.png 1341847997.778758 depth/1341847997.778758.png\n1341847997.846906 rgb/1341847997.846906.png 1341847997.846947 depth/1341847997.846947.png\n1341847997.882641 rgb/1341847997.882641.png 1341847997.883109 depth/1341847997.883109.png\n1341847997.915169 rgb/1341847997.915169.png 1341847997.915187 depth/1341847997.915187.png\n1341847997.946999 rgb/1341847997.946999.png 1341847997.947048 depth/1341847997.947048.png\n1341847997.982715 rgb/1341847997.982715.png 1341847997.982857 depth/1341847997.982857.png\n1341847998.014866 rgb/1341847998.014866.png 1341847998.014891 depth/1341847998.014891.png\n1341847998.050805 rgb/1341847998.050805.png 1341847998.050878 depth/1341847998.050878.png\n1341847998.082631 rgb/1341847998.082631.png 1341847998.082647 depth/1341847998.082647.png\n1341847998.122275 rgb/1341847998.122275.png 1341847998.123265 depth/1341847998.123265.png\n1341847998.154051 rgb/1341847998.154051.png 1341847998.154516 depth/1341847998.154516.png\n1341847998.185663 rgb/1341847998.185663.png 1341847998.185678 depth/1341847998.185678.png\n1341847998.253760 rgb/1341847998.253760.png 1341847998.253822 depth/1341847998.253822.png\n1341847998.318804 rgb/1341847998.318804.png 1341847998.318825 depth/1341847998.318825.png\n1341847998.351206 rgb/1341847998.351206.png 1341847998.351221 depth/1341847998.351221.png\n1341847998.382723 rgb/1341847998.382723.png 1341847998.382744 depth/1341847998.382744.png\n1341847998.419237 rgb/1341847998.419237.png 1341847998.419264 depth/1341847998.419264.png\n1341847998.450786 rgb/1341847998.450786.png 1341847998.450814 depth/1341847998.450814.png\n1341847998.484037 rgb/1341847998.484037.png 1341847998.484057 depth/1341847998.484057.png\n1341847998.518722 rgb/1341847998.518722.png 1341847998.518744 depth/1341847998.518744.png\n1341847998.550746 rgb/1341847998.550746.png 1341847998.550766 depth/1341847998.550766.png\n1341847998.586740 rgb/1341847998.586740.png 1341847998.586754 depth/1341847998.586754.png\n1341847998.618771 rgb/1341847998.618771.png 1341847998.618853 depth/1341847998.618853.png\n1341847998.650736 rgb/1341847998.650736.png 1341847998.650754 depth/1341847998.650754.png\n1341847998.686862 rgb/1341847998.686862.png 1341847998.686872 depth/1341847998.686872.png\n1341847998.718741 rgb/1341847998.718741.png 1341847998.718754 depth/1341847998.718754.png\n1341847998.750838 rgb/1341847998.750838.png 1341847998.750862 depth/1341847998.750862.png\n1341847998.786762 rgb/1341847998.786762.png 1341847998.786777 depth/1341847998.786777.png\n1341847998.818756 rgb/1341847998.818756.png 1341847998.818773 depth/1341847998.818773.png\n1341847998.854711 rgb/1341847998.854711.png 1341847998.854733 depth/1341847998.854733.png\n1341847998.886699 rgb/1341847998.886699.png 1341847998.886727 depth/1341847998.886727.png\n1341847998.918666 rgb/1341847998.918666.png 1341847998.918681 depth/1341847998.918681.png\n1341847998.954799 rgb/1341847998.954799.png 1341847998.954812 depth/1341847998.954812.png\n1341847998.986722 rgb/1341847998.986722.png 1341847998.986738 depth/1341847998.986738.png\n1341847999.018809 rgb/1341847999.018809.png 1341847999.018827 depth/1341847999.018827.png\n1341847999.054894 rgb/1341847999.054894.png 1341847999.054947 depth/1341847999.054947.png\n1341847999.086763 rgb/1341847999.086763.png 1341847999.086789 depth/1341847999.086789.png\n1341847999.122718 rgb/1341847999.122718.png 1341847999.122734 depth/1341847999.122734.png\n1341847999.154891 rgb/1341847999.154891.png 1341847999.154910 depth/1341847999.154910.png\n1341847999.186738 rgb/1341847999.186738.png 1341847999.186756 depth/1341847999.186756.png\n1341847999.222717 rgb/1341847999.222717.png 1341847999.222728 depth/1341847999.222728.png\n1341847999.290995 rgb/1341847999.290995.png 1341847999.291097 depth/1341847999.291097.png\n1341847999.322701 rgb/1341847999.322701.png 1341847999.322715 depth/1341847999.322715.png\n1341847999.354861 rgb/1341847999.354861.png 1341847999.354880 depth/1341847999.354880.png\n1341847999.390790 rgb/1341847999.390790.png 1341847999.390873 depth/1341847999.390873.png\n1341847999.423935 rgb/1341847999.423935.png 1341847999.423953 depth/1341847999.423953.png\n1341847999.454933 rgb/1341847999.454933.png 1341847999.454965 depth/1341847999.454965.png\n1341847999.490878 rgb/1341847999.490878.png 1341847999.490960 depth/1341847999.490960.png\n1341847999.522673 rgb/1341847999.522673.png 1341847999.522711 depth/1341847999.522711.png\n1341847999.558926 rgb/1341847999.558926.png 1341847999.558949 depth/1341847999.558949.png\n1341847999.590686 rgb/1341847999.590686.png 1341847999.590703 depth/1341847999.590703.png\n1341847999.622896 rgb/1341847999.622896.png 1341847999.622914 depth/1341847999.622914.png\n1341847999.658843 rgb/1341847999.658843.png 1341847999.658860 depth/1341847999.658860.png\n1341847999.691111 rgb/1341847999.691111.png 1341847999.691169 depth/1341847999.691169.png\n1341847999.722697 rgb/1341847999.722697.png 1341847999.722745 depth/1341847999.722745.png\n1341847999.758778 rgb/1341847999.758778.png 1341847999.758816 depth/1341847999.758816.png\n1341847999.791003 rgb/1341847999.791003.png 1341847999.791018 depth/1341847999.791018.png\n1341847999.826747 rgb/1341847999.826747.png 1341847999.826760 depth/1341847999.826760.png\n1341847999.858757 rgb/1341847999.858757.png 1341847999.858819 depth/1341847999.858819.png\n1341847999.897730 rgb/1341847999.897730.png 1341847999.897755 depth/1341847999.897755.png\n1341847999.958786 rgb/1341847999.958786.png 1341847999.958798 depth/1341847999.958798.png\n1341847999.990848 rgb/1341847999.990848.png 1341847999.991017 depth/1341847999.991017.png\n1341848000.026656 rgb/1341848000.026656.png 1341848000.026670 depth/1341848000.026670.png\n1341848000.058724 rgb/1341848000.058724.png 1341848000.058808 depth/1341848000.058808.png\n1341848000.094780 rgb/1341848000.094780.png 1341848000.094794 depth/1341848000.094794.png\n1341848000.126737 rgb/1341848000.126737.png 1341848000.126804 depth/1341848000.126804.png\n1341848000.158633 rgb/1341848000.158633.png 1341848000.158647 depth/1341848000.158647.png\n1341848000.194808 rgb/1341848000.194808.png 1341848000.194844 depth/1341848000.194844.png\n1341848000.227063 rgb/1341848000.227063.png 1341848000.228401 depth/1341848000.228401.png\n1341848000.266975 rgb/1341848000.266975.png 1341848000.267040 depth/1341848000.267040.png\n1341848000.327132 rgb/1341848000.327132.png 1341848000.327144 depth/1341848000.327144.png\n1341848000.362696 rgb/1341848000.362696.png 1341848000.362714 depth/1341848000.362714.png\n1341848000.394654 rgb/1341848000.394654.png 1341848000.394668 depth/1341848000.394668.png\n1341848000.426772 rgb/1341848000.426772.png 1341848000.426894 depth/1341848000.426894.png\n1341848000.462696 rgb/1341848000.462696.png 1341848000.462704 depth/1341848000.462704.png\n1341848000.494711 rgb/1341848000.494711.png 1341848000.494720 depth/1341848000.494720.png\n1341848000.530849 rgb/1341848000.530849.png 1341848000.530871 depth/1341848000.530871.png\n1341848000.562770 rgb/1341848000.562770.png 1341848000.562803 depth/1341848000.562803.png\n1341848000.594838 rgb/1341848000.594838.png 1341848000.594876 depth/1341848000.594876.png\n1341848000.630641 rgb/1341848000.630641.png 1341848000.630658 depth/1341848000.630658.png\n1341848000.662663 rgb/1341848000.662663.png 1341848000.662683 depth/1341848000.662683.png\n1341848000.695377 rgb/1341848000.695377.png 1341848000.695394 depth/1341848000.695394.png\n1341848000.730805 rgb/1341848000.730805.png 1341848000.730825 depth/1341848000.730825.png\n1341848000.762655 rgb/1341848000.762655.png 1341848000.762704 depth/1341848000.762704.png\n1341848000.798741 rgb/1341848000.798741.png 1341848000.798754 depth/1341848000.798754.png\n1341848000.830729 rgb/1341848000.830729.png 1341848000.830744 depth/1341848000.830744.png\n1341848000.862750 rgb/1341848000.862750.png 1341848000.862762 depth/1341848000.862762.png\n1341848000.898723 rgb/1341848000.898723.png 1341848000.898741 depth/1341848000.898741.png\n1341848000.930722 rgb/1341848000.930722.png 1341848000.930740 depth/1341848000.930740.png\n1341848000.963197 rgb/1341848000.963197.png 1341848000.963623 depth/1341848000.963623.png\n1341848000.998783 rgb/1341848000.998783.png 1341848000.998807 depth/1341848000.998807.png\n1341848001.030740 rgb/1341848001.030740.png 1341848001.030757 depth/1341848001.030757.png\n1341848001.067042 rgb/1341848001.067042.png 1341848001.067105 depth/1341848001.067105.png\n1341848001.098800 rgb/1341848001.098800.png 1341848001.098830 depth/1341848001.098830.png\n1341848001.130714 rgb/1341848001.130714.png 1341848001.130736 depth/1341848001.130736.png\n1341848001.205951 rgb/1341848001.205951.png 1341848001.206049 depth/1341848001.206049.png\n1341848001.266775 rgb/1341848001.266775.png 1341848001.266790 depth/1341848001.266790.png\n1341848001.299150 rgb/1341848001.299150.png 1341848001.299167 depth/1341848001.299167.png\n1341848001.334803 rgb/1341848001.334803.png 1341848001.334830 depth/1341848001.334830.png\n1341848001.366701 rgb/1341848001.366701.png 1341848001.366725 depth/1341848001.366725.png\n1341848001.399276 rgb/1341848001.399276.png 1341848001.399293 depth/1341848001.399293.png\n1341848001.434718 rgb/1341848001.434718.png 1341848001.434760 depth/1341848001.434760.png\n1341848001.466720 rgb/1341848001.466720.png 1341848001.466756 depth/1341848001.466756.png\n1341848001.502686 rgb/1341848001.502686.png 1341848001.502748 depth/1341848001.502748.png\n1341848001.534905 rgb/1341848001.534905.png 1341848001.535602 depth/1341848001.535602.png\n1341848001.567011 rgb/1341848001.567011.png 1341848001.567686 depth/1341848001.567686.png\n1341848001.602899 rgb/1341848001.602899.png 1341848001.603041 depth/1341848001.603041.png\n1341848001.634657 rgb/1341848001.634657.png 1341848001.634679 depth/1341848001.634679.png\n1341848001.666646 rgb/1341848001.666646.png 1341848001.666695 depth/1341848001.666695.png\n1341848001.734859 rgb/1341848001.734859.png 1341848001.734874 depth/1341848001.734874.png\n1341848001.770725 rgb/1341848001.770725.png 1341848001.771400 depth/1341848001.771400.png\n1341848001.802763 rgb/1341848001.802763.png 1341848001.803395 depth/1341848001.803395.png\n1341848001.834761 rgb/1341848001.834761.png 1341848001.834778 depth/1341848001.834778.png\n1341848001.870724 rgb/1341848001.870724.png 1341848001.870742 depth/1341848001.870742.png\n1341848001.902749 rgb/1341848001.902749.png 1341848001.902764 depth/1341848001.902764.png\n1341848001.934732 rgb/1341848001.934732.png 1341848001.934794 depth/1341848001.934794.png\n1341848001.970708 rgb/1341848001.970708.png 1341848001.970782 depth/1341848001.970782.png\n1341848002.002731 rgb/1341848002.002731.png 1341848002.002752 depth/1341848002.002752.png\n1341848002.038858 rgb/1341848002.038858.png 1341848002.038880 depth/1341848002.038880.png\n1341848002.070767 rgb/1341848002.070767.png 1341848002.070781 depth/1341848002.070781.png\n1341848002.102720 rgb/1341848002.102720.png 1341848002.102819 depth/1341848002.102819.png\n1341848002.138653 rgb/1341848002.138653.png 1341848002.138667 depth/1341848002.138667.png\n1341848002.171849 rgb/1341848002.171849.png 1341848002.171908 depth/1341848002.171908.png\n1341848002.202698 rgb/1341848002.202698.png 1341848002.202713 depth/1341848002.202713.png\n1341848002.238731 rgb/1341848002.238731.png 1341848002.238742 depth/1341848002.238742.png\n1341848002.270763 rgb/1341848002.270763.png 1341848002.270780 depth/1341848002.270780.png\n1341848002.306708 rgb/1341848002.306708.png 1341848002.306724 depth/1341848002.306724.png\n1341848002.338850 rgb/1341848002.338850.png 1341848002.338920 depth/1341848002.338920.png\n1341848002.370786 rgb/1341848002.370786.png 1341848002.371472 depth/1341848002.371472.png\n1341848002.406793 rgb/1341848002.406793.png 1341848002.406802 depth/1341848002.406802.png\n1341848002.438766 rgb/1341848002.438766.png 1341848002.438797 depth/1341848002.438797.png\n1341848002.474697 rgb/1341848002.474697.png 1341848002.474720 depth/1341848002.474720.png\n1341848002.506756 rgb/1341848002.506756.png 1341848002.506777 depth/1341848002.506777.png\n1341848002.538812 rgb/1341848002.538812.png 1341848002.539346 depth/1341848002.539346.png\n1341848002.574707 rgb/1341848002.574707.png 1341848002.574741 depth/1341848002.574741.png\n1341848002.606780 rgb/1341848002.606780.png 1341848002.606818 depth/1341848002.606818.png\n1341848002.639359 rgb/1341848002.639359.png 1341848002.639381 depth/1341848002.639381.png\n1341848002.674651 rgb/1341848002.674651.png 1341848002.674664 depth/1341848002.674664.png\n1341848002.713789 rgb/1341848002.713789.png 1341848002.713950 depth/1341848002.713950.png\n1341848002.774760 rgb/1341848002.774760.png 1341848002.774778 depth/1341848002.774778.png\n1341848002.806780 rgb/1341848002.806780.png 1341848002.806797 depth/1341848002.806797.png\n1341848002.842833 rgb/1341848002.842833.png 1341848002.842854 depth/1341848002.842854.png\n1341848002.875238 rgb/1341848002.875238.png 1341848002.875294 depth/1341848002.875294.png\n1341848002.906656 rgb/1341848002.906656.png 1341848002.906670 depth/1341848002.906670.png\n1341848002.943323 rgb/1341848002.943323.png 1341848002.943336 depth/1341848002.943336.png\n1341848002.974597 rgb/1341848002.974597.png 1341848002.974617 depth/1341848002.974617.png\n1341848003.010885 rgb/1341848003.010885.png 1341848003.010926 depth/1341848003.010926.png\n1341848003.042638 rgb/1341848003.042638.png 1341848003.042649 depth/1341848003.042649.png\n1341848003.074988 rgb/1341848003.074988.png 1341848003.075599 depth/1341848003.075599.png\n1341848003.110641 rgb/1341848003.110641.png 1341848003.110659 depth/1341848003.110659.png\n1341848003.142626 rgb/1341848003.142626.png 1341848003.142643 depth/1341848003.142643.png\n1341848003.242926 rgb/1341848003.242926.png 1341848003.243104 depth/1341848003.243104.png\n1341848003.278886 rgb/1341848003.278886.png 1341848003.278901 depth/1341848003.278901.png\n1341848003.310739 rgb/1341848003.310739.png 1341848003.310752 depth/1341848003.310752.png\n1341848003.342708 rgb/1341848003.342708.png 1341848003.342720 depth/1341848003.342720.png\n1341848003.378999 rgb/1341848003.378999.png 1341848003.379019 depth/1341848003.379019.png\n1341848003.410779 rgb/1341848003.410779.png 1341848003.410799 depth/1341848003.410799.png\n1341848003.442728 rgb/1341848003.442728.png 1341848003.442757 depth/1341848003.442757.png\n1341848003.478703 rgb/1341848003.478703.png 1341848003.478734 depth/1341848003.478734.png\n1341848003.510700 rgb/1341848003.510700.png 1341848003.510745 depth/1341848003.510745.png\n1341848003.546854 rgb/1341848003.546854.png 1341848003.548421 depth/1341848003.548421.png\n1341848003.578749 rgb/1341848003.578749.png 1341848003.578762 depth/1341848003.578762.png\n1341848003.617886 rgb/1341848003.617886.png 1341848003.617927 depth/1341848003.617927.png\n1341848003.649972 rgb/1341848003.649972.png 1341848003.649997 depth/1341848003.649997.png\n1341848003.685816 rgb/1341848003.685816.png 1341848003.685833 depth/1341848003.685833.png\n1341848003.717853 rgb/1341848003.717853.png 1341848003.718179 depth/1341848003.718179.png\n1341848003.753761 rgb/1341848003.753761.png 1341848003.753810 depth/1341848003.753810.png\n1341848003.785807 rgb/1341848003.785807.png 1341848003.785825 depth/1341848003.785825.png\n1341848003.817941 rgb/1341848003.817941.png 1341848003.817959 depth/1341848003.817959.png\n1341848003.853971 rgb/1341848003.853971.png 1341848003.853983 depth/1341848003.853983.png\n1341848003.885751 rgb/1341848003.885751.png 1341848003.885767 depth/1341848003.885767.png\n1341848003.921688 rgb/1341848003.921688.png 1341848003.921702 depth/1341848003.921702.png\n1341848003.953824 rgb/1341848003.953824.png 1341848003.953837 depth/1341848003.953837.png\n1341848003.985789 rgb/1341848003.985789.png 1341848003.986490 depth/1341848003.986490.png\n1341848004.021643 rgb/1341848004.021643.png 1341848004.021656 depth/1341848004.021656.png\n1341848004.053778 rgb/1341848004.053778.png 1341848004.053793 depth/1341848004.053793.png\n1341848004.089723 rgb/1341848004.089723.png 1341848004.089739 depth/1341848004.089739.png\n1341848004.121698 rgb/1341848004.121698.png 1341848004.121723 depth/1341848004.121723.png\n1341848004.153695 rgb/1341848004.153695.png 1341848004.154409 depth/1341848004.154409.png\n1341848004.189785 rgb/1341848004.189785.png 1341848004.189798 depth/1341848004.189798.png\n1341848004.221773 rgb/1341848004.221773.png 1341848004.221783 depth/1341848004.221783.png\n1341848004.257760 rgb/1341848004.257760.png 1341848004.257772 depth/1341848004.257772.png\n1341848004.289843 rgb/1341848004.289843.png 1341848004.289860 depth/1341848004.289860.png\n1341848004.321820 rgb/1341848004.321820.png 1341848004.321834 depth/1341848004.321834.png\n1341848004.357934 rgb/1341848004.357934.png 1341848004.357948 depth/1341848004.357948.png\n1341848004.389781 rgb/1341848004.389781.png 1341848004.389798 depth/1341848004.389798.png\n1341848004.421857 rgb/1341848004.421857.png 1341848004.421982 depth/1341848004.421982.png\n1341848004.457752 rgb/1341848004.457752.png 1341848004.457769 depth/1341848004.457769.png\n1341848004.489793 rgb/1341848004.489793.png 1341848004.489811 depth/1341848004.489811.png\n1341848004.525726 rgb/1341848004.525726.png 1341848004.525737 depth/1341848004.525737.png\n1341848004.557784 rgb/1341848004.557784.png 1341848004.557799 depth/1341848004.557799.png\n1341848004.589761 rgb/1341848004.589761.png 1341848004.590427 depth/1341848004.590427.png\n1341848004.625757 rgb/1341848004.625757.png 1341848004.625778 depth/1341848004.625778.png\n1341848004.657882 rgb/1341848004.657882.png 1341848004.657913 depth/1341848004.657913.png\n1341848004.689871 rgb/1341848004.689871.png 1341848004.689888 depth/1341848004.689888.png\n1341848004.725815 rgb/1341848004.725815.png 1341848004.725831 depth/1341848004.725831.png\n1341848004.757723 rgb/1341848004.757723.png 1341848004.757745 depth/1341848004.757745.png\n1341848004.789709 rgb/1341848004.789709.png 1341848004.789719 depth/1341848004.789719.png\n1341848004.825782 rgb/1341848004.825782.png 1341848004.825792 depth/1341848004.825792.png\n1341848004.857706 rgb/1341848004.857706.png 1341848004.857726 depth/1341848004.857726.png\n1341848004.889791 rgb/1341848004.889791.png 1341848004.889806 depth/1341848004.889806.png\n1341848004.925788 rgb/1341848004.925788.png 1341848004.925821 depth/1341848004.925821.png\n1341848004.957758 rgb/1341848004.957758.png 1341848004.957773 depth/1341848004.957773.png\n1341848004.993849 rgb/1341848004.993849.png 1341848004.993863 depth/1341848004.993863.png\n1341848005.025661 rgb/1341848005.025661.png 1341848005.025661 depth/1341848005.025661.png\n1341848005.057739 rgb/1341848005.057739.png 1341848005.058466 depth/1341848005.058466.png\n1341848005.093879 rgb/1341848005.093879.png 1341848005.093906 depth/1341848005.093906.png\n1341848005.125700 rgb/1341848005.125700.png 1341848005.125710 depth/1341848005.125710.png\n1341848005.157668 rgb/1341848005.157668.png 1341848005.157676 depth/1341848005.157676.png\n1341848005.193749 rgb/1341848005.193749.png 1341848005.193763 depth/1341848005.193763.png\n1341848005.225713 rgb/1341848005.225713.png 1341848005.225725 depth/1341848005.225725.png\n1341848005.257748 rgb/1341848005.257748.png 1341848005.257761 depth/1341848005.257761.png\n1341848005.293718 rgb/1341848005.293718.png 1341848005.293733 depth/1341848005.293733.png\n1341848005.325870 rgb/1341848005.325870.png 1341848005.325901 depth/1341848005.325901.png\n1341848005.357655 rgb/1341848005.357655.png 1341848005.357695 depth/1341848005.357695.png\n1341848005.393694 rgb/1341848005.393694.png 1341848005.393707 depth/1341848005.393707.png\n1341848005.425692 rgb/1341848005.425692.png 1341848005.425710 depth/1341848005.425710.png\n1341848005.461850 rgb/1341848005.461850.png 1341848005.461862 depth/1341848005.461862.png\n1341848005.493689 rgb/1341848005.493689.png 1341848005.493702 depth/1341848005.493702.png\n1341848005.525844 rgb/1341848005.525844.png 1341848005.526425 depth/1341848005.526425.png\n1341848005.561789 rgb/1341848005.561789.png 1341848005.561806 depth/1341848005.561806.png\n1341848005.593673 rgb/1341848005.593673.png 1341848005.593689 depth/1341848005.593689.png\n1341848005.629831 rgb/1341848005.629831.png 1341848005.629854 depth/1341848005.629854.png\n1341848005.661802 rgb/1341848005.661802.png 1341848005.661818 depth/1341848005.661818.png\n1341848005.693760 rgb/1341848005.693760.png 1341848005.693782 depth/1341848005.693782.png\n1341848005.729741 rgb/1341848005.729741.png 1341848005.729756 depth/1341848005.729756.png\n1341848005.761746 rgb/1341848005.761746.png 1341848005.761763 depth/1341848005.761763.png\n1341848005.797852 rgb/1341848005.797852.png 1341848005.797870 depth/1341848005.797870.png\n1341848005.829917 rgb/1341848005.829917.png 1341848005.829931 depth/1341848005.829931.png\n1341848005.861699 rgb/1341848005.861699.png 1341848005.861711 depth/1341848005.861711.png\n1341848005.897793 rgb/1341848005.897793.png 1341848005.897803 depth/1341848005.897803.png\n1341848005.929656 rgb/1341848005.929656.png 1341848005.929669 depth/1341848005.929669.png\n1341848005.965681 rgb/1341848005.965681.png 1341848005.965690 depth/1341848005.965690.png\n1341848005.997804 rgb/1341848005.997804.png 1341848005.997817 depth/1341848005.997817.png\n1341848006.029768 rgb/1341848006.029768.png 1341848006.029788 depth/1341848006.029788.png\n1341848006.065849 rgb/1341848006.065849.png 1341848006.065861 depth/1341848006.065861.png\n1341848006.097854 rgb/1341848006.097854.png 1341848006.097878 depth/1341848006.097878.png\n1341848006.133683 rgb/1341848006.133683.png 1341848006.133702 depth/1341848006.133702.png\n1341848006.165815 rgb/1341848006.165815.png 1341848006.165828 depth/1341848006.165828.png\n1341848006.197589 rgb/1341848006.197589.png 1341848006.197630 depth/1341848006.197630.png\n1341848006.233778 rgb/1341848006.233778.png 1341848006.233815 depth/1341848006.233815.png\n1341848006.265787 rgb/1341848006.265787.png 1341848006.265800 depth/1341848006.265800.png\n1341848006.301762 rgb/1341848006.301762.png 1341848006.301785 depth/1341848006.301785.png\n1341848006.333717 rgb/1341848006.333717.png 1341848006.333730 depth/1341848006.333730.png\n1341848006.366035 rgb/1341848006.366035.png 1341848006.366634 depth/1341848006.366634.png\n1341848006.401760 rgb/1341848006.401760.png 1341848006.401777 depth/1341848006.401777.png\n1341848006.433710 rgb/1341848006.433710.png 1341848006.433743 depth/1341848006.433743.png\n1341848006.469715 rgb/1341848006.469715.png 1341848006.469729 depth/1341848006.469729.png\n1341848006.501659 rgb/1341848006.501659.png 1341848006.501683 depth/1341848006.501683.png\n1341848006.533741 rgb/1341848006.533741.png 1341848006.533763 depth/1341848006.533763.png\n1341848006.569740 rgb/1341848006.569740.png 1341848006.569755 depth/1341848006.569755.png\n1341848006.601774 rgb/1341848006.601774.png 1341848006.602403 depth/1341848006.602403.png\n1341848006.637780 rgb/1341848006.637780.png 1341848006.637885 depth/1341848006.637885.png\n1341848006.670119 rgb/1341848006.670119.png 1341848006.670137 depth/1341848006.670137.png\n1341848006.701798 rgb/1341848006.701798.png 1341848006.701816 depth/1341848006.701816.png\n1341848006.737817 rgb/1341848006.737817.png 1341848006.737832 depth/1341848006.737832.png\n1341848006.769742 rgb/1341848006.769742.png 1341848006.769771 depth/1341848006.769771.png\n1341848006.801940 rgb/1341848006.801940.png 1341848006.801992 depth/1341848006.801992.png\n1341848006.837619 rgb/1341848006.837619.png 1341848006.837904 depth/1341848006.837904.png\n1341848006.870724 rgb/1341848006.870724.png 1341848006.870742 depth/1341848006.870742.png\n1341848006.901756 rgb/1341848006.901756.png 1341848006.901778 depth/1341848006.901778.png\n1341848006.937738 rgb/1341848006.937738.png 1341848006.937752 depth/1341848006.937752.png\n1341848006.969708 rgb/1341848006.969708.png 1341848006.969722 depth/1341848006.969722.png\n1341848007.005802 rgb/1341848007.005802.png 1341848007.005815 depth/1341848007.005815.png\n1341848007.037835 rgb/1341848007.037835.png 1341848007.037850 depth/1341848007.037850.png\n1341848007.069678 rgb/1341848007.069678.png 1341848007.069726 depth/1341848007.069726.png\n1341848007.105687 rgb/1341848007.105687.png 1341848007.105713 depth/1341848007.105713.png\n1341848007.137866 rgb/1341848007.137866.png 1341848007.138464 depth/1341848007.138464.png\n1341848007.169651 rgb/1341848007.169651.png 1341848007.169667 depth/1341848007.169667.png\n1341848007.205747 rgb/1341848007.205747.png 1341848007.205760 depth/1341848007.205760.png\n1341848007.237921 rgb/1341848007.237921.png 1341848007.237958 depth/1341848007.237958.png\n1341848007.298875 rgb/1341848007.298875.png 1341848007.298924 depth/1341848007.298924.png\n1341848007.331423 rgb/1341848007.331423.png 1341848007.331488 depth/1341848007.331488.png\n1341848007.366699 rgb/1341848007.366699.png 1341848007.366720 depth/1341848007.366720.png\n1341848007.398700 rgb/1341848007.398700.png 1341848007.398712 depth/1341848007.398712.png\n1341848007.434791 rgb/1341848007.434791.png 1341848007.434822 depth/1341848007.434822.png\n1341848007.466689 rgb/1341848007.466689.png 1341848007.466740 depth/1341848007.466740.png\n1341848007.498756 rgb/1341848007.498756.png 1341848007.498777 depth/1341848007.498777.png\n1341848007.534834 rgb/1341848007.534834.png 1341848007.534850 depth/1341848007.534850.png\n1341848007.566719 rgb/1341848007.566719.png 1341848007.566737 depth/1341848007.566737.png\n1341848007.598725 rgb/1341848007.598725.png 1341848007.598741 depth/1341848007.598741.png\n1341848007.634799 rgb/1341848007.634799.png 1341848007.634838 depth/1341848007.634838.png\n1341848007.666675 rgb/1341848007.666675.png 1341848007.666683 depth/1341848007.666683.png\n1341848007.702797 rgb/1341848007.702797.png 1341848007.702831 depth/1341848007.702831.png\n1341848007.734605 rgb/1341848007.734605.png 1341848007.734671 depth/1341848007.734671.png\n1341848007.766913 rgb/1341848007.766913.png 1341848007.766939 depth/1341848007.766939.png\n1341848007.802889 rgb/1341848007.802889.png 1341848007.802912 depth/1341848007.802912.png\n1341848007.834962 rgb/1341848007.834962.png 1341848007.834998 depth/1341848007.834998.png\n1341848007.866745 rgb/1341848007.866745.png 1341848007.866768 depth/1341848007.866768.png\n1341848007.902779 rgb/1341848007.902779.png 1341848007.902804 depth/1341848007.902804.png\n1341848007.934851 rgb/1341848007.934851.png 1341848007.934873 depth/1341848007.934873.png\n1341848007.970690 rgb/1341848007.970690.png 1341848007.970706 depth/1341848007.970706.png\n1341848008.002709 rgb/1341848008.002709.png 1341848008.002724 depth/1341848008.002724.png\n1341848008.034820 rgb/1341848008.034820.png 1341848008.034876 depth/1341848008.034876.png\n1341848008.070825 rgb/1341848008.070825.png 1341848008.070834 depth/1341848008.070834.png\n1341848008.103209 rgb/1341848008.103209.png 1341848008.103236 depth/1341848008.103236.png\n1341848008.138809 rgb/1341848008.138809.png 1341848008.138821 depth/1341848008.138821.png\n1341848008.171058 rgb/1341848008.171058.png 1341848008.171117 depth/1341848008.171117.png\n1341848008.202734 rgb/1341848008.202734.png 1341848008.202763 depth/1341848008.202763.png\n1341848008.238657 rgb/1341848008.238657.png 1341848008.238773 depth/1341848008.238773.png\n1341848008.270710 rgb/1341848008.270710.png 1341848008.270729 depth/1341848008.270729.png\n1341848008.302748 rgb/1341848008.302748.png 1341848008.302791 depth/1341848008.302791.png\n1341848008.338769 rgb/1341848008.338769.png 1341848008.338801 depth/1341848008.338801.png\n1341848008.370731 rgb/1341848008.370731.png 1341848008.370758 depth/1341848008.370758.png\n1341848008.438870 rgb/1341848008.438870.png 1341848008.438900 depth/1341848008.438900.png\n1341848008.470807 rgb/1341848008.470807.png 1341848008.471606 depth/1341848008.471606.png\n1341848008.506855 rgb/1341848008.506855.png 1341848008.506888 depth/1341848008.506888.png\n1341848008.538786 rgb/1341848008.538786.png 1341848008.538800 depth/1341848008.538800.png\n1341848008.570727 rgb/1341848008.570727.png 1341848008.571285 depth/1341848008.571285.png\n1341848008.606698 rgb/1341848008.606698.png 1341848008.606724 depth/1341848008.606724.png\n1341848008.638714 rgb/1341848008.638714.png 1341848008.638729 depth/1341848008.638729.png\n1341848008.674639 rgb/1341848008.674639.png 1341848008.674663 depth/1341848008.674663.png\n1341848008.706785 rgb/1341848008.706785.png 1341848008.706846 depth/1341848008.706846.png\n1341848008.738678 rgb/1341848008.738678.png 1341848008.738715 depth/1341848008.738715.png\n1341848008.775071 rgb/1341848008.775071.png 1341848008.775111 depth/1341848008.775111.png\n1341848008.806865 rgb/1341848008.806865.png 1341848008.806917 depth/1341848008.806917.png\n1341848008.838798 rgb/1341848008.838798.png 1341848008.838814 depth/1341848008.838814.png\n1341848008.874631 rgb/1341848008.874631.png 1341848008.875086 depth/1341848008.875086.png\n1341848008.906680 rgb/1341848008.906680.png 1341848008.906700 depth/1341848008.906700.png\n1341848008.943051 rgb/1341848008.943051.png 1341848008.943141 depth/1341848008.943141.png\n1341848008.974723 rgb/1341848008.974723.png 1341848008.974742 depth/1341848008.974742.png\n1341848009.006825 rgb/1341848009.006825.png 1341848009.006865 depth/1341848009.006865.png\n1341848009.042740 rgb/1341848009.042740.png 1341848009.042907 depth/1341848009.042907.png\n1341848009.110807 rgb/1341848009.110807.png 1341848009.110847 depth/1341848009.110847.png\n1341848009.142732 rgb/1341848009.142732.png 1341848009.142810 depth/1341848009.142810.png\n1341848009.174693 rgb/1341848009.174693.png 1341848009.174705 depth/1341848009.174705.png\n1341848009.210697 rgb/1341848009.210697.png 1341848009.210730 depth/1341848009.210730.png\n1341848009.242869 rgb/1341848009.242869.png 1341848009.243384 depth/1341848009.243384.png\n1341848009.274683 rgb/1341848009.274683.png 1341848009.274703 depth/1341848009.274703.png\n1341848009.310898 rgb/1341848009.310898.png 1341848009.310929 depth/1341848009.310929.png\n1341848009.342882 rgb/1341848009.342882.png 1341848009.342912 depth/1341848009.342912.png\n1341848009.378700 rgb/1341848009.378700.png 1341848009.378717 depth/1341848009.378717.png\n1341848009.442927 rgb/1341848009.442927.png 1341848009.443003 depth/1341848009.443003.png\n1341848009.479022 rgb/1341848009.479022.png 1341848009.479061 depth/1341848009.479061.png\n1341848009.510631 rgb/1341848009.510631.png 1341848009.510651 depth/1341848009.510651.png\n1341848009.542815 rgb/1341848009.542815.png 1341848009.542831 depth/1341848009.542831.png\n1341848009.578814 rgb/1341848009.578814.png 1341848009.578828 depth/1341848009.578828.png\n1341848009.610955 rgb/1341848009.610955.png 1341848009.610985 depth/1341848009.610985.png\n1341848009.646873 rgb/1341848009.646873.png 1341848009.646890 depth/1341848009.646890.png\n1341848009.678666 rgb/1341848009.678666.png 1341848009.678709 depth/1341848009.678709.png\n1341848009.710835 rgb/1341848009.710835.png 1341848009.710857 depth/1341848009.710857.png\n1341848009.746819 rgb/1341848009.746819.png 1341848009.746840 depth/1341848009.746840.png\n1341848009.778767 rgb/1341848009.778767.png 1341848009.778966 depth/1341848009.778966.png\n1341848009.810661 rgb/1341848009.810661.png 1341848009.810678 depth/1341848009.810678.png\n1341848009.846800 rgb/1341848009.846800.png 1341848009.846812 depth/1341848009.846812.png\n1341848009.878688 rgb/1341848009.878688.png 1341848009.878704 depth/1341848009.878704.png\n1341848009.914782 rgb/1341848009.914782.png 1341848009.914830 depth/1341848009.914830.png\n1341848009.946990 rgb/1341848009.946990.png 1341848009.947019 depth/1341848009.947019.png\n1341848009.978905 rgb/1341848009.978905.png 1341848009.979030 depth/1341848009.979030.png\n1341848010.014819 rgb/1341848010.014819.png 1341848010.014838 depth/1341848010.014838.png\n1341848010.046835 rgb/1341848010.046835.png 1341848010.047807 depth/1341848010.047807.png\n1341848010.082650 rgb/1341848010.082650.png 1341848010.082721 depth/1341848010.082721.png\n1341848010.114748 rgb/1341848010.114748.png 1341848010.114802 depth/1341848010.114802.png\n1341848010.146752 rgb/1341848010.146752.png 1341848010.146785 depth/1341848010.146785.png\n1341848010.182709 rgb/1341848010.182709.png 1341848010.182775 depth/1341848010.182775.png\n1341848010.214739 rgb/1341848010.214739.png 1341848010.214759 depth/1341848010.214759.png\n1341848010.246831 rgb/1341848010.246831.png 1341848010.246841 depth/1341848010.246841.png\n1341848010.282749 rgb/1341848010.282749.png 1341848010.282781 depth/1341848010.282781.png\n1341848010.314754 rgb/1341848010.314754.png 1341848010.314763 depth/1341848010.314763.png\n1341848010.351054 rgb/1341848010.351054.png 1341848010.351621 depth/1341848010.351621.png\n1341848010.382819 rgb/1341848010.382819.png 1341848010.382839 depth/1341848010.382839.png\n1341848010.414692 rgb/1341848010.414692.png 1341848010.414716 depth/1341848010.414716.png\n1341848010.450872 rgb/1341848010.450872.png 1341848010.450889 depth/1341848010.450889.png\n1341848010.483088 rgb/1341848010.483088.png 1341848010.483600 depth/1341848010.483600.png\n1341848010.514760 rgb/1341848010.514760.png 1341848010.514800 depth/1341848010.514800.png\n1341848010.550631 rgb/1341848010.550631.png 1341848010.550812 depth/1341848010.550812.png\n1341848010.582861 rgb/1341848010.582861.png 1341848010.582885 depth/1341848010.582885.png\n1341848010.618690 rgb/1341848010.618690.png 1341848010.618730 depth/1341848010.618730.png\n1341848010.650956 rgb/1341848010.650956.png 1341848010.650976 depth/1341848010.650976.png\n1341848010.682633 rgb/1341848010.682633.png 1341848010.682652 depth/1341848010.682652.png\n1341848010.718753 rgb/1341848010.718753.png 1341848010.719184 depth/1341848010.719184.png\n1341848010.750922 rgb/1341848010.750922.png 1341848010.751486 depth/1341848010.751486.png\n1341848010.782711 rgb/1341848010.782711.png 1341848010.782730 depth/1341848010.782730.png\n1341848010.818844 rgb/1341848010.818844.png 1341848010.818854 depth/1341848010.818854.png\n1341848010.850765 rgb/1341848010.850765.png 1341848010.851350 depth/1341848010.851350.png\n1341848010.886687 rgb/1341848010.886687.png 1341848010.886724 depth/1341848010.886724.png\n1341848010.918833 rgb/1341848010.918833.png 1341848010.918846 depth/1341848010.918846.png\n1341848010.950793 rgb/1341848010.950793.png 1341848010.951377 depth/1341848010.951377.png\n1341848010.986761 rgb/1341848010.986761.png 1341848010.986772 depth/1341848010.986772.png\n1341848011.018704 rgb/1341848011.018704.png 1341848011.019273 depth/1341848011.019273.png\n1341848011.051016 rgb/1341848011.051016.png 1341848011.051039 depth/1341848011.051039.png\n1341848011.086749 rgb/1341848011.086749.png 1341848011.086773 depth/1341848011.086773.png\n1341848011.118701 rgb/1341848011.118701.png 1341848011.118723 depth/1341848011.118723.png\n1341848011.154630 rgb/1341848011.154630.png 1341848011.154649 depth/1341848011.154649.png\n1341848011.186671 rgb/1341848011.186671.png 1341848011.186703 depth/1341848011.186703.png\n1341848011.219095 rgb/1341848011.219095.png 1341848011.219111 depth/1341848011.219111.png\n1341848011.254693 rgb/1341848011.254693.png 1341848011.254713 depth/1341848011.254713.png\n1341848011.286627 rgb/1341848011.286627.png 1341848011.286673 depth/1341848011.286673.png\n1341848011.322712 rgb/1341848011.322712.png 1341848011.322826 depth/1341848011.322826.png\n1341848011.354750 rgb/1341848011.354750.png 1341848011.354764 depth/1341848011.354764.png\n1341848011.386749 rgb/1341848011.386749.png 1341848011.386775 depth/1341848011.386775.png\n1341848011.422722 rgb/1341848011.422722.png 1341848011.422732 depth/1341848011.422732.png\n1341848011.454654 rgb/1341848011.454654.png 1341848011.454701 depth/1341848011.454701.png\n1341848011.486754 rgb/1341848011.486754.png 1341848011.486777 depth/1341848011.486777.png\n1341848011.522854 rgb/1341848011.522854.png 1341848011.522895 depth/1341848011.522895.png\n1341848011.554674 rgb/1341848011.554674.png 1341848011.554735 depth/1341848011.554735.png\n1341848011.590867 rgb/1341848011.590867.png 1341848011.590936 depth/1341848011.590936.png\n1341848011.622723 rgb/1341848011.622723.png 1341848011.622767 depth/1341848011.622767.png\n1341848011.654892 rgb/1341848011.654892.png 1341848011.655386 depth/1341848011.655386.png\n1341848011.690778 rgb/1341848011.690778.png 1341848011.690790 depth/1341848011.690790.png\n1341848011.722610 rgb/1341848011.722610.png 1341848011.722645 depth/1341848011.722645.png\n1341848011.754796 rgb/1341848011.754796.png 1341848011.754833 depth/1341848011.754833.png\n1341848011.790831 rgb/1341848011.790831.png 1341848011.790843 depth/1341848011.790843.png\n1341848011.822705 rgb/1341848011.822705.png 1341848011.822722 depth/1341848011.822722.png\n1341848011.858763 rgb/1341848011.858763.png 1341848011.859228 depth/1341848011.859228.png\n1341848011.890689 rgb/1341848011.890689.png 1341848011.890702 depth/1341848011.890702.png\n1341848011.922914 rgb/1341848011.922914.png 1341848011.923583 depth/1341848011.923583.png\n1341848011.958828 rgb/1341848011.958828.png 1341848011.958858 depth/1341848011.958858.png\n1341848011.990755 rgb/1341848011.990755.png 1341848011.991385 depth/1341848011.991385.png\n1341848012.022737 rgb/1341848012.022737.png 1341848012.022777 depth/1341848012.022777.png\n1341848012.058861 rgb/1341848012.058861.png 1341848012.058886 depth/1341848012.058886.png\n1341848012.090822 rgb/1341848012.090822.png 1341848012.091474 depth/1341848012.091474.png\n1341848012.126859 rgb/1341848012.126859.png 1341848012.126875 depth/1341848012.126875.png\n1341848012.190967 rgb/1341848012.190967.png 1341848012.191005 depth/1341848012.191005.png\n1341848012.226750 rgb/1341848012.226750.png 1341848012.226789 depth/1341848012.226789.png\n1341848012.258713 rgb/1341848012.258713.png 1341848012.258767 depth/1341848012.258767.png\n1341848012.295247 rgb/1341848012.295247.png 1341848012.295262 depth/1341848012.295262.png\n1341848012.326868 rgb/1341848012.326868.png 1341848012.326913 depth/1341848012.326913.png\n1341848012.358782 rgb/1341848012.358782.png 1341848012.359263 depth/1341848012.359263.png\n1341848012.394721 rgb/1341848012.394721.png 1341848012.394744 depth/1341848012.394744.png\n1341848012.426830 rgb/1341848012.426830.png 1341848012.426870 depth/1341848012.426870.png\n1341848012.458805 rgb/1341848012.458805.png 1341848012.458819 depth/1341848012.458819.png\n1341848012.494697 rgb/1341848012.494697.png 1341848012.494718 depth/1341848012.494718.png\n1341848012.526756 rgb/1341848012.526756.png 1341848012.526771 depth/1341848012.526771.png\n1341848012.562690 rgb/1341848012.562690.png 1341848012.562751 depth/1341848012.562751.png\n1341848012.594669 rgb/1341848012.594669.png 1341848012.595251 depth/1341848012.595251.png\n1341848012.626774 rgb/1341848012.626774.png 1341848012.626789 depth/1341848012.626789.png\n1341848012.662763 rgb/1341848012.662763.png 1341848012.662786 depth/1341848012.662786.png\n1341848012.695339 rgb/1341848012.695339.png 1341848012.695354 depth/1341848012.695354.png\n1341848012.726854 rgb/1341848012.726854.png 1341848012.726885 depth/1341848012.726885.png\n1341848012.762672 rgb/1341848012.762672.png 1341848012.762686 depth/1341848012.762686.png\n1341848012.794727 rgb/1341848012.794727.png 1341848012.794773 depth/1341848012.794773.png\n1341848012.830669 rgb/1341848012.830669.png 1341848012.830698 depth/1341848012.830698.png\n1341848012.862795 rgb/1341848012.862795.png 1341848012.862809 depth/1341848012.862809.png\n1341848012.894740 rgb/1341848012.894740.png 1341848012.894767 depth/1341848012.894767.png\n1341848012.930848 rgb/1341848012.930848.png 1341848012.930882 depth/1341848012.930882.png\n1341848012.962752 rgb/1341848012.962752.png 1341848012.962985 depth/1341848012.962985.png\n1341848012.994842 rgb/1341848012.994842.png 1341848012.994868 depth/1341848012.994868.png\n1341848013.030944 rgb/1341848013.030944.png 1341848013.030973 depth/1341848013.030973.png\n1341848013.062714 rgb/1341848013.062714.png 1341848013.063076 depth/1341848013.063076.png\n1341848013.098784 rgb/1341848013.098784.png 1341848013.098799 depth/1341848013.098799.png\n1341848013.130817 rgb/1341848013.130817.png 1341848013.130848 depth/1341848013.130848.png\n1341848013.162759 rgb/1341848013.162759.png 1341848013.162778 depth/1341848013.162778.png\n1341848013.198719 rgb/1341848013.198719.png 1341848013.198734 depth/1341848013.198734.png\n1341848013.230855 rgb/1341848013.230855.png 1341848013.230869 depth/1341848013.230869.png\n1341848013.262723 rgb/1341848013.262723.png 1341848013.262743 depth/1341848013.262743.png\n1341848013.298709 rgb/1341848013.298709.png 1341848013.298774 depth/1341848013.298774.png\n1341848013.330754 rgb/1341848013.330754.png 1341848013.330792 depth/1341848013.330792.png\n1341848013.366705 rgb/1341848013.366705.png 1341848013.366741 depth/1341848013.366741.png\n1341848013.398748 rgb/1341848013.398748.png 1341848013.398774 depth/1341848013.398774.png\n1341848013.430850 rgb/1341848013.430850.png 1341848013.430871 depth/1341848013.430871.png\n1341848013.466959 rgb/1341848013.466959.png 1341848013.466977 depth/1341848013.466977.png\n1341848013.498782 rgb/1341848013.498782.png 1341848013.498821 depth/1341848013.498821.png\n1341848013.534779 rgb/1341848013.534779.png 1341848013.534803 depth/1341848013.534803.png\n1341848013.566664 rgb/1341848013.566664.png 1341848013.566708 depth/1341848013.566708.png\n1341848013.598764 rgb/1341848013.598764.png 1341848013.598783 depth/1341848013.598783.png\n1341848013.634812 rgb/1341848013.634812.png 1341848013.634835 depth/1341848013.634835.png\n1341848013.666669 rgb/1341848013.666669.png 1341848013.666681 depth/1341848013.666681.png\n1341848013.698821 rgb/1341848013.698821.png 1341848013.698836 depth/1341848013.698836.png\n1341848013.734623 rgb/1341848013.734623.png 1341848013.734633 depth/1341848013.734633.png\n1341848013.766827 rgb/1341848013.766827.png 1341848013.766854 depth/1341848013.766854.png\n1341848013.802717 rgb/1341848013.802717.png 1341848013.802736 depth/1341848013.802736.png\n1341848013.834802 rgb/1341848013.834802.png 1341848013.834816 depth/1341848013.834816.png\n1341848013.866791 rgb/1341848013.866791.png 1341848013.866814 depth/1341848013.866814.png\n1341848013.902735 rgb/1341848013.902735.png 1341848013.902763 depth/1341848013.902763.png\n1341848013.966740 rgb/1341848013.966740.png 1341848013.966791 depth/1341848013.966791.png\n1341848014.002717 rgb/1341848014.002717.png 1341848014.002734 depth/1341848014.002734.png\n1341848014.034942 rgb/1341848014.034942.png 1341848014.034991 depth/1341848014.034991.png\n1341848014.070990 rgb/1341848014.070990.png 1341848014.071022 depth/1341848014.071022.png\n1341848014.102686 rgb/1341848014.102686.png 1341848014.102699 depth/1341848014.102699.png\n1341848014.134725 rgb/1341848014.134725.png 1341848014.134744 depth/1341848014.134744.png\n1341848014.170724 rgb/1341848014.170724.png 1341848014.170789 depth/1341848014.170789.png\n1341848014.202658 rgb/1341848014.202658.png 1341848014.202677 depth/1341848014.202677.png\n1341848014.234751 rgb/1341848014.234751.png 1341848014.234775 depth/1341848014.234775.png\n1341848014.270714 rgb/1341848014.270714.png 1341848014.270773 depth/1341848014.270773.png\n1341848014.302738 rgb/1341848014.302738.png 1341848014.302751 depth/1341848014.302751.png\n1341848014.338694 rgb/1341848014.338694.png 1341848014.338717 depth/1341848014.338717.png\n1341848014.370553 rgb/1341848014.370553.png 1341848014.370821 depth/1341848014.370821.png\n1341848014.438848 rgb/1341848014.438848.png 1341848014.438869 depth/1341848014.438869.png\n1341848014.470783 rgb/1341848014.470783.png 1341848014.470797 depth/1341848014.470797.png\n1341848014.506633 rgb/1341848014.506633.png 1341848014.506658 depth/1341848014.506658.png\n1341848014.538728 rgb/1341848014.538728.png 1341848014.538744 depth/1341848014.538744.png\n1341848014.570790 rgb/1341848014.570790.png 1341848014.570803 depth/1341848014.570803.png\n1341848014.606858 rgb/1341848014.606858.png 1341848014.606882 depth/1341848014.606882.png\n1341848014.638688 rgb/1341848014.638688.png 1341848014.638705 depth/1341848014.638705.png\n1341848014.670828 rgb/1341848014.670828.png 1341848014.671380 depth/1341848014.671380.png\n1341848014.706765 rgb/1341848014.706765.png 1341848014.706993 depth/1341848014.706993.png\n1341848014.738691 rgb/1341848014.738691.png 1341848014.738705 depth/1341848014.738705.png\n1341848014.774750 rgb/1341848014.774750.png 1341848014.774767 depth/1341848014.774767.png\n1341848014.806669 rgb/1341848014.806669.png 1341848014.806684 depth/1341848014.806684.png\n1341848014.838740 rgb/1341848014.838740.png 1341848014.838775 depth/1341848014.838775.png\n1341848014.874686 rgb/1341848014.874686.png 1341848014.874729 depth/1341848014.874729.png\n1341848014.906647 rgb/1341848014.906647.png 1341848014.906657 depth/1341848014.906657.png\n1341848014.938697 rgb/1341848014.938697.png 1341848014.938709 depth/1341848014.938709.png\n1341848014.974705 rgb/1341848014.974705.png 1341848014.974719 depth/1341848014.974719.png\n1341848015.006657 rgb/1341848015.006657.png 1341848015.006672 depth/1341848015.006672.png\n1341848015.042593 rgb/1341848015.042593.png 1341848015.042656 depth/1341848015.042656.png\n1341848015.074864 rgb/1341848015.074864.png 1341848015.074894 depth/1341848015.074894.png\n1341848015.106838 rgb/1341848015.106838.png 1341848015.106864 depth/1341848015.106864.png\n1341848015.142691 rgb/1341848015.142691.png 1341848015.142708 depth/1341848015.142708.png\n1341848015.174708 rgb/1341848015.174708.png 1341848015.174741 depth/1341848015.174741.png\n1341848015.207238 rgb/1341848015.207238.png 1341848015.207717 depth/1341848015.207717.png\n1341848015.243495 rgb/1341848015.243495.png 1341848015.243592 depth/1341848015.243592.png\n1341848015.274780 rgb/1341848015.274780.png 1341848015.274791 depth/1341848015.274791.png\n1341848015.310598 rgb/1341848015.310598.png 1341848015.310805 depth/1341848015.310805.png\n1341848015.342895 rgb/1341848015.342895.png 1341848015.342916 depth/1341848015.342916.png\n1341848015.374733 rgb/1341848015.374733.png 1341848015.374754 depth/1341848015.374754.png\n1341848015.410655 rgb/1341848015.410655.png 1341848015.410669 depth/1341848015.410669.png\n1341848015.442783 rgb/1341848015.442783.png 1341848015.442801 depth/1341848015.442801.png\n1341848015.474959 rgb/1341848015.474959.png 1341848015.474976 depth/1341848015.474976.png\n1341848015.510927 rgb/1341848015.510927.png 1341848015.510957 depth/1341848015.510957.png\n1341848015.542834 rgb/1341848015.542834.png 1341848015.543288 depth/1341848015.543288.png\n1341848015.581753 rgb/1341848015.581753.png 1341848015.581781 depth/1341848015.581781.png\n1341848015.617769 rgb/1341848015.617769.png 1341848015.618482 depth/1341848015.618482.png\n1341848015.650094 rgb/1341848015.650094.png 1341848015.650136 depth/1341848015.650136.png\n1341848015.685811 rgb/1341848015.685811.png 1341848015.685825 depth/1341848015.685825.png\n1341848015.718057 rgb/1341848015.718057.png 1341848015.719587 depth/1341848015.719587.png\n1341848015.749815 rgb/1341848015.749815.png 1341848015.749843 depth/1341848015.749843.png\n1341848015.785761 rgb/1341848015.785761.png 1341848015.785775 depth/1341848015.785775.png\n1341848015.817883 rgb/1341848015.817883.png 1341848015.817912 depth/1341848015.817912.png\n1341848015.853811 rgb/1341848015.853811.png 1341848015.854043 depth/1341848015.854043.png\n1341848015.885654 rgb/1341848015.885654.png 1341848015.885668 depth/1341848015.885668.png\n1341848015.917793 rgb/1341848015.917793.png 1341848015.917819 depth/1341848015.917819.png\n1341848015.954005 rgb/1341848015.954005.png 1341848015.954061 depth/1341848015.954061.png\n1341848015.986663 rgb/1341848015.986663.png 1341848015.987003 depth/1341848015.987003.png\n1341848016.021677 rgb/1341848016.021677.png 1341848016.021701 depth/1341848016.021701.png\n1341848016.053936 rgb/1341848016.053936.png 1341848016.053969 depth/1341848016.053969.png\n1341848016.085724 rgb/1341848016.085724.png 1341848016.085742 depth/1341848016.085742.png\n1341848016.121844 rgb/1341848016.121844.png 1341848016.121873 depth/1341848016.121873.png\n1341848016.153821 rgb/1341848016.153821.png 1341848016.153858 depth/1341848016.153858.png\n1341848016.185769 rgb/1341848016.185769.png 1341848016.185803 depth/1341848016.185803.png\n1341848016.221734 rgb/1341848016.221734.png 1341848016.221788 depth/1341848016.221788.png\n1341848016.253686 rgb/1341848016.253686.png 1341848016.253706 depth/1341848016.253706.png\n1341848016.289960 rgb/1341848016.289960.png 1341848016.289975 depth/1341848016.289975.png\n1341848016.322013 rgb/1341848016.322013.png 1341848016.322971 depth/1341848016.322971.png\n1341848016.353746 rgb/1341848016.353746.png 1341848016.354394 depth/1341848016.354394.png\n1341848016.389789 rgb/1341848016.389789.png 1341848016.389816 depth/1341848016.389816.png\n1341848016.421705 rgb/1341848016.421705.png 1341848016.422556 depth/1341848016.422556.png\n1341848016.453901 rgb/1341848016.453901.png 1341848016.454511 depth/1341848016.454511.png\n1341848016.490058 rgb/1341848016.490058.png 1341848016.490717 depth/1341848016.490717.png\n1341848016.521813 rgb/1341848016.521813.png 1341848016.521830 depth/1341848016.521830.png\n1341848016.554210 rgb/1341848016.554210.png 1341848016.554621 depth/1341848016.554621.png\n1341848016.589825 rgb/1341848016.589825.png 1341848016.589841 depth/1341848016.589841.png\n1341848016.621860 rgb/1341848016.621860.png 1341848016.622571 depth/1341848016.622571.png\n1341848016.657837 rgb/1341848016.657837.png 1341848016.657879 depth/1341848016.657879.png\n1341848016.689891 rgb/1341848016.689891.png 1341848016.689920 depth/1341848016.689920.png\n1341848016.757848 rgb/1341848016.757848.png 1341848016.757902 depth/1341848016.757902.png\n1341848016.818817 rgb/1341848016.818817.png 1341848016.818829 depth/1341848016.818829.png\n1341848016.850754 rgb/1341848016.850754.png 1341848016.850779 depth/1341848016.850779.png\n1341848016.882757 rgb/1341848016.882757.png 1341848016.882773 depth/1341848016.882773.png\n1341848016.918907 rgb/1341848016.918907.png 1341848016.918954 depth/1341848016.918954.png\n1341848016.950706 rgb/1341848016.950706.png 1341848016.950732 depth/1341848016.950732.png\n1341848016.986658 rgb/1341848016.986658.png 1341848016.986668 depth/1341848016.986668.png\n1341848017.018678 rgb/1341848017.018678.png 1341848017.018699 depth/1341848017.018699.png\n1341848017.050760 rgb/1341848017.050760.png 1341848017.050790 depth/1341848017.050790.png\n1341848017.086845 rgb/1341848017.086845.png 1341848017.087686 depth/1341848017.087686.png\n1341848017.118641 rgb/1341848017.118641.png 1341848017.118659 depth/1341848017.118659.png\n1341848017.150678 rgb/1341848017.150678.png 1341848017.150706 depth/1341848017.150706.png\n1341848017.186855 rgb/1341848017.186855.png 1341848017.186867 depth/1341848017.186867.png\n1341848017.218765 rgb/1341848017.218765.png 1341848017.218781 depth/1341848017.218781.png\n1341848017.254693 rgb/1341848017.254693.png 1341848017.254710 depth/1341848017.254710.png\n1341848017.286638 rgb/1341848017.286638.png 1341848017.286649 depth/1341848017.286649.png\n1341848017.318695 rgb/1341848017.318695.png 1341848017.318710 depth/1341848017.318710.png\n1341848017.354737 rgb/1341848017.354737.png 1341848017.354762 depth/1341848017.354762.png\n1341848017.386825 rgb/1341848017.386825.png 1341848017.387567 depth/1341848017.387567.png\n1341848017.418824 rgb/1341848017.418824.png 1341848017.418853 depth/1341848017.418853.png\n1341848017.454792 rgb/1341848017.454792.png 1341848017.454807 depth/1341848017.454807.png\n1341848017.486699 rgb/1341848017.486699.png 1341848017.486724 depth/1341848017.486724.png\n1341848017.522694 rgb/1341848017.522694.png 1341848017.522742 depth/1341848017.522742.png\n1341848017.554797 rgb/1341848017.554797.png 1341848017.554807 depth/1341848017.554807.png\n1341848017.587838 rgb/1341848017.587838.png 1341848017.587857 depth/1341848017.587857.png\n1341848017.622714 rgb/1341848017.622714.png 1341848017.622730 depth/1341848017.622730.png\n1341848017.654814 rgb/1341848017.654814.png 1341848017.654844 depth/1341848017.654844.png\n1341848017.686820 rgb/1341848017.686820.png 1341848017.686847 depth/1341848017.686847.png\n1341848017.722837 rgb/1341848017.722837.png 1341848017.722849 depth/1341848017.722849.png\n1341848017.754780 rgb/1341848017.754780.png 1341848017.754796 depth/1341848017.754796.png\n1341848017.790699 rgb/1341848017.790699.png 1341848017.790714 depth/1341848017.790714.png\n1341848017.822756 rgb/1341848017.822756.png 1341848017.823281 depth/1341848017.823281.png\n1341848017.854726 rgb/1341848017.854726.png 1341848017.854745 depth/1341848017.854745.png\n1341848017.890737 rgb/1341848017.890737.png 1341848017.890747 depth/1341848017.890747.png\n1341848017.922823 rgb/1341848017.922823.png 1341848017.922849 depth/1341848017.922849.png\n1341848017.958643 rgb/1341848017.958643.png 1341848017.958669 depth/1341848017.958669.png\n1341848017.990683 rgb/1341848017.990683.png 1341848017.990698 depth/1341848017.990698.png\n1341848018.022671 rgb/1341848018.022671.png 1341848018.022686 depth/1341848018.022686.png\n1341848018.058766 rgb/1341848018.058766.png 1341848018.058780 depth/1341848018.058780.png\n1341848018.090894 rgb/1341848018.090894.png 1341848018.091600 depth/1341848018.091600.png\n1341848018.122747 rgb/1341848018.122747.png 1341848018.122774 depth/1341848018.122774.png\n1341848018.159145 rgb/1341848018.159145.png 1341848018.159160 depth/1341848018.159160.png\n1341848018.190824 rgb/1341848018.190824.png 1341848018.190833 depth/1341848018.190833.png\n1341848018.226660 rgb/1341848018.226660.png 1341848018.226676 depth/1341848018.226676.png\n1341848018.258766 rgb/1341848018.258766.png 1341848018.258776 depth/1341848018.258776.png\n1341848018.290747 rgb/1341848018.290747.png 1341848018.290763 depth/1341848018.290763.png\n1341848018.333905 rgb/1341848018.333905.png 1341848018.333920 depth/1341848018.333920.png\n1341848018.367205 rgb/1341848018.367205.png 1341848018.367246 depth/1341848018.367246.png\n1341848018.397728 rgb/1341848018.397728.png 1341848018.398249 depth/1341848018.398249.png\n1341848018.433770 rgb/1341848018.433770.png 1341848018.433789 depth/1341848018.433789.png\n1341848018.465663 rgb/1341848018.465663.png 1341848018.465797 depth/1341848018.465797.png\n1341848018.501822 rgb/1341848018.501822.png 1341848018.501833 depth/1341848018.501833.png\n1341848018.534507 rgb/1341848018.534507.png 1341848018.534528 depth/1341848018.534528.png\n1341848018.565849 rgb/1341848018.565849.png 1341848018.565868 depth/1341848018.565868.png\n1341848018.601739 rgb/1341848018.601739.png 1341848018.601762 depth/1341848018.601762.png\n1341848018.633687 rgb/1341848018.633687.png 1341848018.633745 depth/1341848018.633745.png\n1341848018.669811 rgb/1341848018.669811.png 1341848018.669908 depth/1341848018.669908.png\n1341848018.701756 rgb/1341848018.701756.png 1341848018.701811 depth/1341848018.701811.png\n1341848018.733853 rgb/1341848018.733853.png 1341848018.733907 depth/1341848018.733907.png\n1341848018.769715 rgb/1341848018.769715.png 1341848018.769731 depth/1341848018.769731.png\n1341848018.802234 rgb/1341848018.802234.png 1341848018.802331 depth/1341848018.802331.png\n1341848018.833759 rgb/1341848018.833759.png 1341848018.833794 depth/1341848018.833794.png\n1341848018.869787 rgb/1341848018.869787.png 1341848018.869812 depth/1341848018.869812.png\n1341848018.901964 rgb/1341848018.901964.png 1341848018.902019 depth/1341848018.902019.png\n1341848018.933795 rgb/1341848018.933795.png 1341848018.933805 depth/1341848018.933805.png\n1341848018.969688 rgb/1341848018.969688.png 1341848018.969703 depth/1341848018.969703.png\n1341848019.002336 rgb/1341848019.002336.png 1341848019.002352 depth/1341848019.002352.png\n1341848019.069833 rgb/1341848019.069833.png 1341848019.069892 depth/1341848019.069892.png\n1341848019.130792 rgb/1341848019.130792.png 1341848019.130828 depth/1341848019.130828.png\n1341848019.162652 rgb/1341848019.162652.png 1341848019.162677 depth/1341848019.162677.png\n1341848019.198644 rgb/1341848019.198644.png 1341848019.198662 depth/1341848019.198662.png\n1341848019.231114 rgb/1341848019.231114.png 1341848019.231515 depth/1341848019.231515.png\n1341848019.262728 rgb/1341848019.262728.png 1341848019.262747 depth/1341848019.262747.png\n1341848019.298715 rgb/1341848019.298715.png 1341848019.298728 depth/1341848019.298728.png\n1341848019.330680 rgb/1341848019.330680.png 1341848019.330801 depth/1341848019.330801.png\n1341848019.362697 rgb/1341848019.362697.png 1341848019.362719 depth/1341848019.362719.png\n1341848019.398715 rgb/1341848019.398715.png 1341848019.398731 depth/1341848019.398731.png\n1341848019.431028 rgb/1341848019.431028.png 1341848019.431071 depth/1341848019.431071.png\n1341848019.467021 rgb/1341848019.467021.png 1341848019.467528 depth/1341848019.467528.png\n1341848019.498756 rgb/1341848019.498756.png 1341848019.498786 depth/1341848019.498786.png\n1341848019.530821 rgb/1341848019.530821.png 1341848019.530845 depth/1341848019.530845.png\n1341848019.567087 rgb/1341848019.567087.png 1341848019.567145 depth/1341848019.567145.png\n1341848019.598737 rgb/1341848019.598737.png 1341848019.598763 depth/1341848019.598763.png\n1341848019.630654 rgb/1341848019.630654.png 1341848019.630664 depth/1341848019.630664.png\n1341848019.666875 rgb/1341848019.666875.png 1341848019.666895 depth/1341848019.666895.png\n1341848019.698668 rgb/1341848019.698668.png 1341848019.698714 depth/1341848019.698714.png\n1341848019.734756 rgb/1341848019.734756.png 1341848019.734778 depth/1341848019.734778.png\n1341848019.766703 rgb/1341848019.766703.png 1341848019.767180 depth/1341848019.767180.png\n1341848019.798719 rgb/1341848019.798719.png 1341848019.798730 depth/1341848019.798730.png\n1341848019.834660 rgb/1341848019.834660.png 1341848019.835148 depth/1341848019.835148.png\n1341848019.898833 rgb/1341848019.898833.png 1341848019.898856 depth/1341848019.898856.png\n1341848019.934782 rgb/1341848019.934782.png 1341848019.935323 depth/1341848019.935323.png\n1341848019.966705 rgb/1341848019.966705.png 1341848019.966718 depth/1341848019.966718.png\n1341848020.002811 rgb/1341848020.002811.png 1341848020.002827 depth/1341848020.002827.png\n1341848020.034693 rgb/1341848020.034693.png 1341848020.034751 depth/1341848020.034751.png\n1341848020.066696 rgb/1341848020.066696.png 1341848020.066711 depth/1341848020.066711.png\n1341848020.102776 rgb/1341848020.102776.png 1341848020.102828 depth/1341848020.102828.png\n1341848020.134758 rgb/1341848020.134758.png 1341848020.134797 depth/1341848020.134797.png\n1341848020.170835 rgb/1341848020.170835.png 1341848020.170870 depth/1341848020.170870.png\n1341848020.202706 rgb/1341848020.202706.png 1341848020.202731 depth/1341848020.202731.png\n1341848020.234873 rgb/1341848020.234873.png 1341848020.234962 depth/1341848020.234962.png\n1341848020.271152 rgb/1341848020.271152.png 1341848020.271164 depth/1341848020.271164.png\n1341848020.302754 rgb/1341848020.302754.png 1341848020.302781 depth/1341848020.302781.png\n1341848020.334861 rgb/1341848020.334861.png 1341848020.334915 depth/1341848020.334915.png\n1341848020.370812 rgb/1341848020.370812.png 1341848020.370828 depth/1341848020.370828.png\n1341848020.438816 rgb/1341848020.438816.png 1341848020.438829 depth/1341848020.438829.png\n1341848020.471200 rgb/1341848020.471200.png 1341848020.471215 depth/1341848020.471215.png\n1341848020.502691 rgb/1341848020.502691.png 1341848020.502708 depth/1341848020.502708.png\n1341848020.538748 rgb/1341848020.538748.png 1341848020.538775 depth/1341848020.538775.png\n1341848020.570790 rgb/1341848020.570790.png 1341848020.570808 depth/1341848020.570808.png\n1341848020.602764 rgb/1341848020.602764.png 1341848020.602784 depth/1341848020.602784.png\n1341848020.638929 rgb/1341848020.638929.png 1341848020.638951 depth/1341848020.638951.png\n1341848020.670809 rgb/1341848020.670809.png 1341848020.670825 depth/1341848020.670825.png\n1341848020.706669 rgb/1341848020.706669.png 1341848020.706711 depth/1341848020.706711.png\n1341848020.738994 rgb/1341848020.738994.png 1341848020.739029 depth/1341848020.739029.png\n1341848020.770817 rgb/1341848020.770817.png 1341848020.770832 depth/1341848020.770832.png\n1341848020.807216 rgb/1341848020.807216.png 1341848020.807293 depth/1341848020.807293.png\n1341848020.839066 rgb/1341848020.839066.png 1341848020.839106 depth/1341848020.839106.png\n1341848020.870955 rgb/1341848020.870955.png 1341848020.870982 depth/1341848020.870982.png\n1341848020.906582 rgb/1341848020.906582.png 1341848020.906626 depth/1341848020.906626.png\n1341848020.938790 rgb/1341848020.938790.png 1341848020.938813 depth/1341848020.938813.png\n1341848020.974874 rgb/1341848020.974874.png 1341848020.974888 depth/1341848020.974888.png\n1341848021.006632 rgb/1341848021.006632.png 1341848021.006653 depth/1341848021.006653.png\n1341848021.039636 rgb/1341848021.039636.png 1341848021.039683 depth/1341848021.039683.png\n1341848021.074762 rgb/1341848021.074762.png 1341848021.074778 depth/1341848021.074778.png\n1341848021.106691 rgb/1341848021.106691.png 1341848021.106711 depth/1341848021.106711.png\n1341848021.142795 rgb/1341848021.142795.png 1341848021.142912 depth/1341848021.142912.png\n1341848021.175038 rgb/1341848021.175038.png 1341848021.175064 depth/1341848021.175064.png\n1341848021.206698 rgb/1341848021.206698.png 1341848021.206716 depth/1341848021.206716.png\n1341848021.242671 rgb/1341848021.242671.png 1341848021.242711 depth/1341848021.242711.png\n1341848021.274899 rgb/1341848021.274899.png 1341848021.274910 depth/1341848021.274910.png\n1341848021.307283 rgb/1341848021.307283.png 1341848021.307304 depth/1341848021.307304.png\n1341848021.343359 rgb/1341848021.343359.png 1341848021.347770 depth/1341848021.347770.png\n1341848021.384830 rgb/1341848021.384830.png 1341848021.385282 depth/1341848021.385282.png\n1341848021.414272 rgb/1341848021.414272.png 1341848021.414623 depth/1341848021.414623.png\n1341848021.455728 rgb/1341848021.455728.png 1341848021.456491 depth/1341848021.456491.png\n1341848021.487906 rgb/1341848021.487906.png 1341848021.488948 depth/1341848021.488948.png\n1341848021.514696 rgb/1341848021.514696.png 1341848021.514729 depth/1341848021.514729.png\n1341848021.550755 rgb/1341848021.550755.png 1341848021.551117 depth/1341848021.551117.png\n1341848021.617752 rgb/1341848021.617752.png 1341848021.618003 depth/1341848021.618003.png\n1341848021.678764 rgb/1341848021.678764.png 1341848021.678782 depth/1341848021.678782.png\n1341848021.710743 rgb/1341848021.710743.png 1341848021.710760 depth/1341848021.710760.png\n1341848021.742811 rgb/1341848021.742811.png 1341848021.742825 depth/1341848021.742825.png\n1341848021.778676 rgb/1341848021.778676.png 1341848021.779227 depth/1341848021.779227.png\n1341848021.810867 rgb/1341848021.810867.png 1341848021.810903 depth/1341848021.810903.png\n1341848021.844563 rgb/1341848021.844563.png 1341848021.844607 depth/1341848021.844607.png\n1341848021.878887 rgb/1341848021.878887.png 1341848021.878906 depth/1341848021.878906.png\n1341848021.910628 rgb/1341848021.910628.png 1341848021.910642 depth/1341848021.910642.png\n1341848021.946714 rgb/1341848021.946714.png 1341848021.946736 depth/1341848021.946736.png\n1341848021.978747 rgb/1341848021.978747.png 1341848021.978772 depth/1341848021.978772.png\n1341848022.010782 rgb/1341848022.010782.png 1341848022.010803 depth/1341848022.010803.png\n1341848022.046709 rgb/1341848022.046709.png 1341848022.046726 depth/1341848022.046726.png\n1341848022.078665 rgb/1341848022.078665.png 1341848022.079245 depth/1341848022.079245.png\n1341848022.110954 rgb/1341848022.110954.png 1341848022.111657 depth/1341848022.111657.png\n1341848022.146749 rgb/1341848022.146749.png 1341848022.146788 depth/1341848022.146788.png\n1341848022.178988 rgb/1341848022.178988.png 1341848022.179046 depth/1341848022.179046.png\n1341848022.214773 rgb/1341848022.214773.png 1341848022.214790 depth/1341848022.214790.png\n1341848022.246774 rgb/1341848022.246774.png 1341848022.247466 depth/1341848022.247466.png\n1341848022.278764 rgb/1341848022.278764.png 1341848022.279313 depth/1341848022.279313.png\n1341848022.314757 rgb/1341848022.314757.png 1341848022.314776 depth/1341848022.314776.png\n1341848022.354110 rgb/1341848022.354110.png 1341848022.354136 depth/1341848022.354136.png\n1341848022.387191 rgb/1341848022.387191.png 1341848022.388540 depth/1341848022.388540.png\n1341848022.417848 rgb/1341848022.417848.png 1341848022.418465 depth/1341848022.418465.png\n1341848022.454164 rgb/1341848022.454164.png 1341848022.454189 depth/1341848022.454189.png\n1341848022.485638 rgb/1341848022.485638.png 1341848022.485655 depth/1341848022.485655.png\n1341848022.521730 rgb/1341848022.521730.png 1341848022.522527 depth/1341848022.522527.png\n1341848022.554231 rgb/1341848022.554231.png 1341848022.554515 depth/1341848022.554515.png\n1341848022.586067 rgb/1341848022.586067.png 1341848022.586079 depth/1341848022.586079.png\n1341848022.621801 rgb/1341848022.621801.png 1341848022.621834 depth/1341848022.621834.png\n1341848022.654208 rgb/1341848022.654208.png 1341848022.654220 depth/1341848022.654220.png\n1341848022.690287 rgb/1341848022.690287.png 1341848022.690339 depth/1341848022.690339.png\n1341848022.721700 rgb/1341848022.721700.png 1341848022.722043 depth/1341848022.722043.png\n1341848022.782985 rgb/1341848022.782985.png 1341848022.783028 depth/1341848022.783028.png\n1341848022.814772 rgb/1341848022.814772.png 1341848022.814851 depth/1341848022.814851.png\n1341848022.850799 rgb/1341848022.850799.png 1341848022.851481 depth/1341848022.851481.png\n1341848022.882710 rgb/1341848022.882710.png 1341848022.882730 depth/1341848022.882730.png\n1341848022.918835 rgb/1341848022.918835.png 1341848022.918869 depth/1341848022.918869.png\n1341848022.950815 rgb/1341848022.950815.png 1341848022.950861 depth/1341848022.950861.png\n1341848022.982728 rgb/1341848022.982728.png 1341848022.982744 depth/1341848022.982744.png\n1341848023.018822 rgb/1341848023.018822.png 1341848023.018832 depth/1341848023.018832.png\n1341848023.050766 rgb/1341848023.050766.png 1341848023.050781 depth/1341848023.050781.png\n1341848023.082738 rgb/1341848023.082738.png 1341848023.082824 depth/1341848023.082824.png\n1341848023.118789 rgb/1341848023.118789.png 1341848023.118804 depth/1341848023.118804.png\n1341848023.150992 rgb/1341848023.150992.png 1341848023.151020 depth/1341848023.151020.png\n1341848023.186687 rgb/1341848023.186687.png 1341848023.186714 depth/1341848023.186714.png\n1341848023.218702 rgb/1341848023.218702.png 1341848023.218801 depth/1341848023.218801.png\n1341848023.286758 rgb/1341848023.286758.png 1341848023.286974 depth/1341848023.286974.png\n1341848023.318763 rgb/1341848023.318763.png 1341848023.318791 depth/1341848023.318791.png\n1341848023.354762 rgb/1341848023.354762.png 1341848023.354851 depth/1341848023.354851.png\n1341848023.386908 rgb/1341848023.386908.png 1341848023.387380 depth/1341848023.387380.png\n1341848023.418717 rgb/1341848023.418717.png 1341848023.418747 depth/1341848023.418747.png\n1341848023.454710 rgb/1341848023.454710.png 1341848023.454727 depth/1341848023.454727.png\n1341848023.487092 rgb/1341848023.487092.png 1341848023.487102 depth/1341848023.487102.png\n1341848023.518675 rgb/1341848023.518675.png 1341848023.518691 depth/1341848023.518691.png\n1341848023.555068 rgb/1341848023.555068.png 1341848023.555084 depth/1341848023.555084.png\n1341848023.586796 rgb/1341848023.586796.png 1341848023.586829 depth/1341848023.586829.png\n1341848023.622845 rgb/1341848023.622845.png 1341848023.622864 depth/1341848023.622864.png\n1341848023.687172 rgb/1341848023.687172.png 1341848023.687231 depth/1341848023.687231.png\n1341848023.722693 rgb/1341848023.722693.png 1341848023.722722 depth/1341848023.722722.png\n1341848023.754690 rgb/1341848023.754690.png 1341848023.754708 depth/1341848023.754708.png\n1341848023.786854 rgb/1341848023.786854.png 1341848023.786872 depth/1341848023.786872.png\n1341848023.822788 rgb/1341848023.822788.png 1341848023.822813 depth/1341848023.822813.png\n1341848023.854825 rgb/1341848023.854825.png 1341848023.854837 depth/1341848023.854837.png\n1341848023.890666 rgb/1341848023.890666.png 1341848023.891258 depth/1341848023.891258.png\n1341848023.922784 rgb/1341848023.922784.png 1341848023.922935 depth/1341848023.922935.png\n1341848023.954826 rgb/1341848023.954826.png 1341848023.955360 depth/1341848023.955360.png\n1341848023.990739 rgb/1341848023.990739.png 1341848023.990753 depth/1341848023.990753.png\n1341848024.022671 rgb/1341848024.022671.png 1341848024.022689 depth/1341848024.022689.png\n1341848024.054725 rgb/1341848024.054725.png 1341848024.054737 depth/1341848024.054737.png\n1341848024.122843 rgb/1341848024.122843.png 1341848024.122894 depth/1341848024.122894.png\n1341848024.158762 rgb/1341848024.158762.png 1341848024.158798 depth/1341848024.158798.png\n1341848024.190945 rgb/1341848024.190945.png 1341848024.190998 depth/1341848024.190998.png\n1341848024.222838 rgb/1341848024.222838.png 1341848024.222850 depth/1341848024.222850.png\n1341848024.258826 rgb/1341848024.258826.png 1341848024.258842 depth/1341848024.258842.png\n1341848024.290769 rgb/1341848024.290769.png 1341848024.290872 depth/1341848024.290872.png\n1341848024.322705 rgb/1341848024.322705.png 1341848024.322718 depth/1341848024.322718.png\n1341848024.358743 rgb/1341848024.358743.png 1341848024.358801 depth/1341848024.358801.png\n1341848024.390878 rgb/1341848024.390878.png 1341848024.391387 depth/1341848024.391387.png\n1341848024.426783 rgb/1341848024.426783.png 1341848024.427236 depth/1341848024.427236.png\n1341848024.458795 rgb/1341848024.458795.png 1341848024.458805 depth/1341848024.458805.png\n1341848024.491019 rgb/1341848024.491019.png 1341848024.491036 depth/1341848024.491036.png\n1341848024.526783 rgb/1341848024.526783.png 1341848024.526824 depth/1341848024.526824.png\n1341848024.558627 rgb/1341848024.558627.png 1341848024.558650 depth/1341848024.558650.png\n1341848024.594736 rgb/1341848024.594736.png 1341848024.594752 depth/1341848024.594752.png\n1341848024.626657 rgb/1341848024.626657.png 1341848024.626676 depth/1341848024.626676.png\n1341848024.658717 rgb/1341848024.658717.png 1341848024.658732 depth/1341848024.658732.png\n1341848024.694820 rgb/1341848024.694820.png 1341848024.694844 depth/1341848024.694844.png\n1341848024.727054 rgb/1341848024.727054.png 1341848024.727084 depth/1341848024.727084.png\n1341848024.758938 rgb/1341848024.758938.png 1341848024.758959 depth/1341848024.758959.png\n1341848024.794701 rgb/1341848024.794701.png 1341848024.794722 depth/1341848024.794722.png\n1341848024.826727 rgb/1341848024.826727.png 1341848024.826800 depth/1341848024.826800.png\n1341848024.862797 rgb/1341848024.862797.png 1341848024.862820 depth/1341848024.862820.png\n1341848024.894777 rgb/1341848024.894777.png 1341848024.894797 depth/1341848024.894797.png\n1341848024.926754 rgb/1341848024.926754.png 1341848024.927028 depth/1341848024.927028.png\n1341848024.962678 rgb/1341848024.962678.png 1341848024.962751 depth/1341848024.962751.png\n1341848024.994729 rgb/1341848024.994729.png 1341848024.994762 depth/1341848024.994762.png\n1341848025.026872 rgb/1341848025.026872.png 1341848025.026914 depth/1341848025.026914.png\n1341848025.062647 rgb/1341848025.062647.png 1341848025.062709 depth/1341848025.062709.png\n1341848025.131056 rgb/1341848025.131056.png 1341848025.131097 depth/1341848025.131097.png\n1341848025.163080 rgb/1341848025.163080.png 1341848025.167799 depth/1341848025.167799.png\n1341848025.194910 rgb/1341848025.194910.png 1341848025.198408 depth/1341848025.198408.png\n1341848025.230646 rgb/1341848025.230646.png 1341848025.230676 depth/1341848025.230676.png\n1341848025.262679 rgb/1341848025.262679.png 1341848025.262716 depth/1341848025.262716.png\n1341848025.294743 rgb/1341848025.294743.png 1341848025.294760 depth/1341848025.294760.png\n1341848025.330653 rgb/1341848025.330653.png 1341848025.330673 depth/1341848025.330673.png\n1341848025.363022 rgb/1341848025.363022.png 1341848025.363045 depth/1341848025.363045.png\n1341848025.398825 rgb/1341848025.398825.png 1341848025.398864 depth/1341848025.398864.png\n1341848025.430687 rgb/1341848025.430687.png 1341848025.430702 depth/1341848025.430702.png\n1341848025.462832 rgb/1341848025.462832.png 1341848025.462851 depth/1341848025.462851.png\n1341848025.498683 rgb/1341848025.498683.png 1341848025.498694 depth/1341848025.498694.png\n1341848025.530800 rgb/1341848025.530800.png 1341848025.530813 depth/1341848025.530813.png\n1341848025.566751 rgb/1341848025.566751.png 1341848025.566774 depth/1341848025.566774.png\n1341848025.598738 rgb/1341848025.598738.png 1341848025.598755 depth/1341848025.598755.png\n1341848025.630731 rgb/1341848025.630731.png 1341848025.630827 depth/1341848025.630827.png\n1341848025.666677 rgb/1341848025.666677.png 1341848025.666699 depth/1341848025.666699.png\n1341848025.698755 rgb/1341848025.698755.png 1341848025.698772 depth/1341848025.698772.png\n1341848025.730719 rgb/1341848025.730719.png 1341848025.730736 depth/1341848025.730736.png\n1341848025.766716 rgb/1341848025.766716.png 1341848025.766728 depth/1341848025.766728.png\n1341848025.798909 rgb/1341848025.798909.png 1341848025.798965 depth/1341848025.798965.png\n1341848025.834828 rgb/1341848025.834828.png 1341848025.834852 depth/1341848025.834852.png\n1341848025.866679 rgb/1341848025.866679.png 1341848025.866702 depth/1341848025.866702.png\n1341848025.898725 rgb/1341848025.898725.png 1341848025.898811 depth/1341848025.898811.png\n1341848025.934824 rgb/1341848025.934824.png 1341848025.934850 depth/1341848025.934850.png\n1341848025.967138 rgb/1341848025.967138.png 1341848025.967180 depth/1341848025.967180.png\n1341848025.998679 rgb/1341848025.998679.png 1341848025.998763 depth/1341848025.998763.png\n1341848026.034640 rgb/1341848026.034640.png 1341848026.034672 depth/1341848026.034672.png\n1341848026.066857 rgb/1341848026.066857.png 1341848026.066885 depth/1341848026.066885.png\n1341848026.102823 rgb/1341848026.102823.png 1341848026.102834 depth/1341848026.102834.png\n1341848026.134670 rgb/1341848026.134670.png 1341848026.134679 depth/1341848026.134679.png\n1341848026.166699 rgb/1341848026.166699.png 1341848026.167384 depth/1341848026.167384.png\n1341848026.202754 rgb/1341848026.202754.png 1341848026.202788 depth/1341848026.202788.png\n1341848026.234940 rgb/1341848026.234940.png 1341848026.234963 depth/1341848026.234963.png\n1341848026.267001 rgb/1341848026.267001.png 1341848026.267027 depth/1341848026.267027.png\n1341848026.302861 rgb/1341848026.302861.png 1341848026.302871 depth/1341848026.302871.png\n1341848026.334824 rgb/1341848026.334824.png 1341848026.334861 depth/1341848026.334861.png\n1341848026.371024 rgb/1341848026.371024.png 1341848026.371055 depth/1341848026.371055.png\n1341848026.402725 rgb/1341848026.402725.png 1341848026.402746 depth/1341848026.402746.png\n1341848026.434734 rgb/1341848026.434734.png 1341848026.434767 depth/1341848026.434767.png\n1341848026.470839 rgb/1341848026.470839.png 1341848026.470906 depth/1341848026.470906.png\n1341848026.502672 rgb/1341848026.502672.png 1341848026.502716 depth/1341848026.502716.png\n1341848026.534739 rgb/1341848026.534739.png 1341848026.534781 depth/1341848026.534781.png\n1341848026.570847 rgb/1341848026.570847.png 1341848026.570890 depth/1341848026.570890.png\n1341848026.602721 rgb/1341848026.602721.png 1341848026.602778 depth/1341848026.602778.png\n1341848026.641972 rgb/1341848026.641972.png 1341848026.642025 depth/1341848026.642025.png\n1341848026.702795 rgb/1341848026.702795.png 1341848026.702812 depth/1341848026.702812.png\n1341848026.738795 rgb/1341848026.738795.png 1341848026.738850 depth/1341848026.738850.png\n1341848026.770813 rgb/1341848026.770813.png 1341848026.770822 depth/1341848026.770822.png\n1341848026.806747 rgb/1341848026.806747.png 1341848026.806756 depth/1341848026.806756.png\n1341848026.838668 rgb/1341848026.838668.png 1341848026.838685 depth/1341848026.838685.png\n1341848026.878025 rgb/1341848026.878025.png 1341848026.878058 depth/1341848026.878058.png\n1341848026.938881 rgb/1341848026.938881.png 1341848026.938914 depth/1341848026.938914.png\n1341848026.970651 rgb/1341848026.970651.png 1341848026.970715 depth/1341848026.970715.png\n1341848027.006815 rgb/1341848027.006815.png 1341848027.006847 depth/1341848027.006847.png\n1341848027.038669 rgb/1341848027.038669.png 1341848027.038724 depth/1341848027.038724.png\n1341848027.074785 rgb/1341848027.074785.png 1341848027.074808 depth/1341848027.074808.png\n1341848027.106663 rgb/1341848027.106663.png 1341848027.106672 depth/1341848027.106672.png\n1341848027.138671 rgb/1341848027.138671.png 1341848027.138707 depth/1341848027.138707.png\n1341848027.174831 rgb/1341848027.174831.png 1341848027.174845 depth/1341848027.174845.png\n1341848027.207212 rgb/1341848027.207212.png 1341848027.207228 depth/1341848027.207228.png\n1341848027.238696 rgb/1341848027.238696.png 1341848027.238712 depth/1341848027.238712.png\n1341848027.274701 rgb/1341848027.274701.png 1341848027.274713 depth/1341848027.274713.png\n1341848027.306705 rgb/1341848027.306705.png 1341848027.306742 depth/1341848027.306742.png\n1341848027.342775 rgb/1341848027.342775.png 1341848027.342833 depth/1341848027.342833.png\n1341848027.374943 rgb/1341848027.374943.png 1341848027.374989 depth/1341848027.374989.png\n1341848027.406837 rgb/1341848027.406837.png 1341848027.406863 depth/1341848027.406863.png\n1341848027.442959 rgb/1341848027.442959.png 1341848027.442981 depth/1341848027.442981.png\n1341848027.474800 rgb/1341848027.474800.png 1341848027.474828 depth/1341848027.474828.png\n1341848027.506714 rgb/1341848027.506714.png 1341848027.506780 depth/1341848027.506780.png\n1341848027.543310 rgb/1341848027.543310.png 1341848027.543335 depth/1341848027.543335.png\n1341848027.574717 rgb/1341848027.574717.png 1341848027.575728 depth/1341848027.575728.png\n1341848027.610716 rgb/1341848027.610716.png 1341848027.611142 depth/1341848027.611142.png\n1341848027.642684 rgb/1341848027.642684.png 1341848027.643153 depth/1341848027.643153.png\n1341848027.674731 rgb/1341848027.674731.png 1341848027.674775 depth/1341848027.674775.png\n1341848027.711026 rgb/1341848027.711026.png 1341848027.711730 depth/1341848027.711730.png\n1341848027.742789 rgb/1341848027.742789.png 1341848027.742804 depth/1341848027.742804.png\n1341848027.778768 rgb/1341848027.778768.png 1341848027.778817 depth/1341848027.778817.png\n1341848027.810746 rgb/1341848027.810746.png 1341848027.810851 depth/1341848027.810851.png\n1341848027.842836 rgb/1341848027.842836.png 1341848027.842862 depth/1341848027.842862.png\n1341848027.878669 rgb/1341848027.878669.png 1341848027.878682 depth/1341848027.878682.png\n1341848027.911127 rgb/1341848027.911127.png 1341848027.911189 depth/1341848027.911189.png\n1341848027.942732 rgb/1341848027.942732.png 1341848027.942760 depth/1341848027.942760.png\n1341848027.978757 rgb/1341848027.978757.png 1341848027.978770 depth/1341848027.978770.png\n1341848028.011034 rgb/1341848028.011034.png 1341848028.011132 depth/1341848028.011132.png\n1341848028.046706 rgb/1341848028.046706.png 1341848028.046719 depth/1341848028.046719.png\n1341848028.078967 rgb/1341848028.078967.png 1341848028.079918 depth/1341848028.079918.png\n1341848028.110971 rgb/1341848028.110971.png 1341848028.112250 depth/1341848028.112250.png\n1341848028.150637 rgb/1341848028.150637.png 1341848028.150704 depth/1341848028.150704.png\n1341848028.186050 rgb/1341848028.186050.png 1341848028.187273 depth/1341848028.187273.png\n1341848028.254235 rgb/1341848028.254235.png 1341848028.255491 depth/1341848028.255491.png\n1341848028.314908 rgb/1341848028.314908.png 1341848028.315859 depth/1341848028.315859.png\n1341848028.378956 rgb/1341848028.378956.png 1341848028.378974 depth/1341848028.378974.png\n1341848028.414628 rgb/1341848028.414628.png 1341848028.415502 depth/1341848028.415502.png\n1341848028.447632 rgb/1341848028.447632.png 1341848028.447654 depth/1341848028.447654.png\n1341848028.482785 rgb/1341848028.482785.png 1341848028.483591 depth/1341848028.483591.png\n1341848028.514701 rgb/1341848028.514701.png 1341848028.514716 depth/1341848028.514716.png\n1341848028.546612 rgb/1341848028.546612.png 1341848028.546624 depth/1341848028.546624.png\n1341848028.582747 rgb/1341848028.582747.png 1341848028.582765 depth/1341848028.582765.png\n1341848028.614649 rgb/1341848028.614649.png 1341848028.614668 depth/1341848028.614668.png\n1341848028.653766 rgb/1341848028.653766.png 1341848028.653785 depth/1341848028.653785.png\n1341848028.721828 rgb/1341848028.721828.png 1341848028.721886 depth/1341848028.721886.png\n1341848028.782861 rgb/1341848028.782861.png 1341848028.782881 depth/1341848028.782881.png\n1341848028.814757 rgb/1341848028.814757.png 1341848028.814775 depth/1341848028.814775.png\n1341848028.850773 rgb/1341848028.850773.png 1341848028.850785 depth/1341848028.850785.png\n1341848028.882714 rgb/1341848028.882714.png 1341848028.882756 depth/1341848028.882756.png\n1341848028.914838 rgb/1341848028.914838.png 1341848028.914857 depth/1341848028.914857.png\n1341848028.950881 rgb/1341848028.950881.png 1341848028.951062 depth/1341848028.951062.png\n1341848028.982690 rgb/1341848028.982690.png 1341848028.982706 depth/1341848028.982706.png\n1341848029.018728 rgb/1341848029.018728.png 1341848029.018750 depth/1341848029.018750.png\n1341848029.082877 rgb/1341848029.082877.png 1341848029.082899 depth/1341848029.082899.png\n1341848029.118800 rgb/1341848029.118800.png 1341848029.118814 depth/1341848029.118814.png\n1341848029.150715 rgb/1341848029.150715.png 1341848029.151467 depth/1341848029.151467.png\n1341848029.182676 rgb/1341848029.182676.png 1341848029.182687 depth/1341848029.182687.png\n1341848029.218708 rgb/1341848029.218708.png 1341848029.218723 depth/1341848029.218723.png\n1341848029.250626 rgb/1341848029.250626.png 1341848029.250646 depth/1341848029.250646.png\n1341848029.286969 rgb/1341848029.286969.png 1341848029.286988 depth/1341848029.286988.png\n1341848029.320225 rgb/1341848029.320225.png 1341848029.320239 depth/1341848029.320239.png\n1341848029.350954 rgb/1341848029.350954.png 1341848029.351197 depth/1341848029.351197.png\n1341848029.386923 rgb/1341848029.386923.png 1341848029.386940 depth/1341848029.386940.png\n1341848029.418757 rgb/1341848029.418757.png 1341848029.418775 depth/1341848029.418775.png\n1341848029.450819 rgb/1341848029.450819.png 1341848029.450896 depth/1341848029.450896.png\n1341848029.486788 rgb/1341848029.486788.png 1341848029.486809 depth/1341848029.486809.png\n1341848029.518925 rgb/1341848029.518925.png 1341848029.519151 depth/1341848029.519151.png\n1341848029.554721 rgb/1341848029.554721.png 1341848029.554734 depth/1341848029.554734.png\n1341848029.586990 rgb/1341848029.586990.png 1341848029.587004 depth/1341848029.587004.png\n1341848029.618715 rgb/1341848029.618715.png 1341848029.618729 depth/1341848029.618729.png\n1341848029.655302 rgb/1341848029.655302.png 1341848029.655324 depth/1341848029.655324.png\n1341848029.686830 rgb/1341848029.686830.png 1341848029.686905 depth/1341848029.686905.png\n1341848029.718752 rgb/1341848029.718752.png 1341848029.718815 depth/1341848029.718815.png\n1341848029.754791 rgb/1341848029.754791.png 1341848029.754809 depth/1341848029.754809.png\n1341848029.786949 rgb/1341848029.786949.png 1341848029.787734 depth/1341848029.787734.png\n1341848029.822778 rgb/1341848029.822778.png 1341848029.822795 depth/1341848029.822795.png\n1341848029.854811 rgb/1341848029.854811.png 1341848029.854831 depth/1341848029.854831.png\n1341848029.887992 rgb/1341848029.887992.png 1341848029.888015 depth/1341848029.888015.png\n1341848029.922779 rgb/1341848029.922779.png 1341848029.923583 depth/1341848029.923583.png\n1341848029.954640 rgb/1341848029.954640.png 1341848029.954654 depth/1341848029.954654.png\n1341848029.990762 rgb/1341848029.990762.png 1341848029.990907 depth/1341848029.990907.png\n1341848030.022873 rgb/1341848030.022873.png 1341848030.022894 depth/1341848030.022894.png\n1341848030.054776 rgb/1341848030.054776.png 1341848030.054803 depth/1341848030.054803.png\n1341848030.090782 rgb/1341848030.090782.png 1341848030.090796 depth/1341848030.090796.png\n1341848030.122796 rgb/1341848030.122796.png 1341848030.122805 depth/1341848030.122805.png\n1341848030.154918 rgb/1341848030.154918.png 1341848030.154932 depth/1341848030.154932.png\n1341848030.190683 rgb/1341848030.190683.png 1341848030.190756 depth/1341848030.190756.png\n1341848030.222713 rgb/1341848030.222713.png 1341848030.222780 depth/1341848030.222780.png\n1341848030.258930 rgb/1341848030.258930.png 1341848030.258949 depth/1341848030.258949.png\n1341848030.290864 rgb/1341848030.290864.png 1341848030.290914 depth/1341848030.290914.png\n1341848030.322775 rgb/1341848030.322775.png 1341848030.323592 depth/1341848030.323592.png\n1341848030.358886 rgb/1341848030.358886.png 1341848030.358972 depth/1341848030.358972.png\n1341848030.390832 rgb/1341848030.390832.png 1341848030.390848 depth/1341848030.390848.png\n1341848030.422795 rgb/1341848030.422795.png 1341848030.422812 depth/1341848030.422812.png\n1341848030.458888 rgb/1341848030.458888.png 1341848030.458900 depth/1341848030.458900.png\n1341848030.490846 rgb/1341848030.490846.png 1341848030.490939 depth/1341848030.490939.png\n1341848030.526716 rgb/1341848030.526716.png 1341848030.526729 depth/1341848030.526729.png\n1341848030.565795 rgb/1341848030.565795.png 1341848030.565858 depth/1341848030.565858.png\n1341848030.626961 rgb/1341848030.626961.png 1341848030.627016 depth/1341848030.627016.png\n1341848030.658903 rgb/1341848030.658903.png 1341848030.658937 depth/1341848030.658937.png\n1341848030.690656 rgb/1341848030.690656.png 1341848030.690669 depth/1341848030.690669.png\n1341848030.726765 rgb/1341848030.726765.png 1341848030.726776 depth/1341848030.726776.png\n1341848030.758759 rgb/1341848030.758759.png 1341848030.758782 depth/1341848030.758782.png\n1341848030.794692 rgb/1341848030.794692.png 1341848030.794790 depth/1341848030.794790.png\n1341848030.827483 rgb/1341848030.827483.png 1341848030.827510 depth/1341848030.827510.png\n1341848030.859838 rgb/1341848030.859838.png 1341848030.860076 depth/1341848030.860076.png\n1341848030.894711 rgb/1341848030.894711.png 1341848030.894737 depth/1341848030.894737.png\n1341848030.926741 rgb/1341848030.926741.png 1341848030.926760 depth/1341848030.926760.png\n1341848030.958727 rgb/1341848030.958727.png 1341848030.958740 depth/1341848030.958740.png\n1341848030.994735 rgb/1341848030.994735.png 1341848030.994752 depth/1341848030.994752.png\n1341848031.026698 rgb/1341848031.026698.png 1341848031.026758 depth/1341848031.026758.png\n1341848031.062783 rgb/1341848031.062783.png 1341848031.062796 depth/1341848031.062796.png\n1341848031.094761 rgb/1341848031.094761.png 1341848031.094801 depth/1341848031.094801.png\n1341848031.126776 rgb/1341848031.126776.png 1341848031.126837 depth/1341848031.126837.png\n1341848031.162860 rgb/1341848031.162860.png 1341848031.162900 depth/1341848031.162900.png\n1341848031.194685 rgb/1341848031.194685.png 1341848031.194721 depth/1341848031.194721.png\n1341848031.230953 rgb/1341848031.230953.png 1341848031.231582 depth/1341848031.231582.png\n1341848031.262715 rgb/1341848031.262715.png 1341848031.262738 depth/1341848031.262738.png\n1341848031.294747 rgb/1341848031.294747.png 1341848031.294789 depth/1341848031.294789.png\n1341848031.330754 rgb/1341848031.330754.png 1341848031.330775 depth/1341848031.330775.png\n1341848031.363008 rgb/1341848031.363008.png 1341848031.363880 depth/1341848031.363880.png\n1341848031.394753 rgb/1341848031.394753.png 1341848031.394778 depth/1341848031.394778.png\n1341848031.430611 rgb/1341848031.430611.png 1341848031.430627 depth/1341848031.430627.png\n1341848031.472150 rgb/1341848031.472150.png 1341848031.472171 depth/1341848031.472171.png\n1341848031.502110 rgb/1341848031.502110.png 1341848031.502139 depth/1341848031.502139.png\n1341848031.562876 rgb/1341848031.562876.png 1341848031.562937 depth/1341848031.562937.png\n1341848031.598730 rgb/1341848031.598730.png 1341848031.598770 depth/1341848031.598770.png\n1341848031.630816 rgb/1341848031.630816.png 1341848031.630831 depth/1341848031.630831.png\n1341848031.662784 rgb/1341848031.662784.png 1341848031.663486 depth/1341848031.663486.png\n1341848031.698757 rgb/1341848031.698757.png 1341848031.698824 depth/1341848031.698824.png\n1341848031.730668 rgb/1341848031.730668.png 1341848031.730691 depth/1341848031.730691.png\n1341848031.766658 rgb/1341848031.766658.png 1341848031.766694 depth/1341848031.766694.png\n1341848031.798743 rgb/1341848031.798743.png 1341848031.798754 depth/1341848031.798754.png\n1341848031.830821 rgb/1341848031.830821.png 1341848031.831520 depth/1341848031.831520.png\n1341848031.866735 rgb/1341848031.866735.png 1341848031.866772 depth/1341848031.866772.png\n1341848031.898722 rgb/1341848031.898722.png 1341848031.898737 depth/1341848031.898737.png\n1341848031.930844 rgb/1341848031.930844.png 1341848031.931492 depth/1341848031.931492.png\n1341848031.966694 rgb/1341848031.966694.png 1341848031.966709 depth/1341848031.966709.png\n1341848031.998742 rgb/1341848031.998742.png 1341848031.998759 depth/1341848031.998759.png\n1341848032.034711 rgb/1341848032.034711.png 1341848032.034732 depth/1341848032.034732.png\n1341848032.066718 rgb/1341848032.066718.png 1341848032.066736 depth/1341848032.066736.png\n1341848032.098732 rgb/1341848032.098732.png 1341848032.098745 depth/1341848032.098745.png\n1341848032.134739 rgb/1341848032.134739.png 1341848032.134784 depth/1341848032.134784.png\n1341848032.166964 rgb/1341848032.166964.png 1341848032.166979 depth/1341848032.166979.png\n1341848032.203043 rgb/1341848032.203043.png 1341848032.203097 depth/1341848032.203097.png\n1341848032.234663 rgb/1341848032.234663.png 1341848032.234711 depth/1341848032.234711.png\n1341848032.266730 rgb/1341848032.266730.png 1341848032.266756 depth/1341848032.266756.png\n1341848032.302842 rgb/1341848032.302842.png 1341848032.302891 depth/1341848032.302891.png\n1341848032.334617 rgb/1341848032.334617.png 1341848032.334681 depth/1341848032.334681.png\n1341848032.366699 rgb/1341848032.366699.png 1341848032.367298 depth/1341848032.367298.png\n1341848032.402980 rgb/1341848032.402980.png 1341848032.402996 depth/1341848032.402996.png\n1341848032.434730 rgb/1341848032.434730.png 1341848032.434774 depth/1341848032.434774.png\n1341848032.470791 rgb/1341848032.470791.png 1341848032.470848 depth/1341848032.470848.png\n1341848032.502972 rgb/1341848032.502972.png 1341848032.502987 depth/1341848032.502987.png\n1341848032.534733 rgb/1341848032.534733.png 1341848032.534750 depth/1341848032.534750.png\n1341848032.570910 rgb/1341848032.570910.png 1341848032.570937 depth/1341848032.570937.png\n1341848032.603044 rgb/1341848032.603044.png 1341848032.603067 depth/1341848032.603067.png\n1341848032.634746 rgb/1341848032.634746.png 1341848032.634766 depth/1341848032.634766.png\n1341848032.670780 rgb/1341848032.670780.png 1341848032.670791 depth/1341848032.670791.png\n1341848032.702791 rgb/1341848032.702791.png 1341848032.702808 depth/1341848032.702808.png\n1341848032.738725 rgb/1341848032.738725.png 1341848032.738747 depth/1341848032.738747.png\n1341848032.770741 rgb/1341848032.770741.png 1341848032.770781 depth/1341848032.770781.png\n1341848032.802941 rgb/1341848032.802941.png 1341848032.803038 depth/1341848032.803038.png\n1341848032.838781 rgb/1341848032.838781.png 1341848032.838796 depth/1341848032.838796.png\n1341848032.870732 rgb/1341848032.870732.png 1341848032.870753 depth/1341848032.870753.png\n1341848032.902707 rgb/1341848032.902707.png 1341848032.902950 depth/1341848032.902950.png\n1341848032.938845 rgb/1341848032.938845.png 1341848032.938895 depth/1341848032.938895.png\n1341848032.970816 rgb/1341848032.970816.png 1341848032.970839 depth/1341848032.970839.png\n1341848033.006687 rgb/1341848033.006687.png 1341848033.006708 depth/1341848033.006708.png\n1341848033.039238 rgb/1341848033.039238.png 1341848033.039254 depth/1341848033.039254.png\n1341848033.070841 rgb/1341848033.070841.png 1341848033.070860 depth/1341848033.070860.png\n1341848033.106948 rgb/1341848033.106948.png 1341848033.106966 depth/1341848033.106966.png\n1341848033.139110 rgb/1341848033.139110.png 1341848033.139123 depth/1341848033.139123.png\n1341848033.170741 rgb/1341848033.170741.png 1341848033.170754 depth/1341848033.170754.png\n1341848033.206854 rgb/1341848033.206854.png 1341848033.206871 depth/1341848033.206871.png\n1341848033.238728 rgb/1341848033.238728.png 1341848033.239415 depth/1341848033.239415.png\n1341848033.274940 rgb/1341848033.274940.png 1341848033.274956 depth/1341848033.274956.png\n1341848033.306665 rgb/1341848033.306665.png 1341848033.306706 depth/1341848033.306706.png\n1341848033.338836 rgb/1341848033.338836.png 1341848033.338847 depth/1341848033.338847.png\n1341848033.374810 rgb/1341848033.374810.png 1341848033.374830 depth/1341848033.374830.png\n1341848033.406805 rgb/1341848033.406805.png 1341848033.406820 depth/1341848033.406820.png\n1341848033.443097 rgb/1341848033.443097.png 1341848033.443142 depth/1341848033.443142.png\n1341848033.474671 rgb/1341848033.474671.png 1341848033.474682 depth/1341848033.474682.png\n1341848033.506807 rgb/1341848033.506807.png 1341848033.506821 depth/1341848033.506821.png\n1341848033.542876 rgb/1341848033.542876.png 1341848033.542898 depth/1341848033.542898.png\n1341848033.574826 rgb/1341848033.574826.png 1341848033.575008 depth/1341848033.575008.png\n1341848033.606870 rgb/1341848033.606870.png 1341848033.606896 depth/1341848033.606896.png\n1341848033.642934 rgb/1341848033.642934.png 1341848033.642954 depth/1341848033.642954.png\n1341848033.674924 rgb/1341848033.674924.png 1341848033.674937 depth/1341848033.674937.png\n1341848033.710808 rgb/1341848033.710808.png 1341848033.710835 depth/1341848033.710835.png\n1341848033.742797 rgb/1341848033.742797.png 1341848033.742812 depth/1341848033.742812.png\n1341848033.774817 rgb/1341848033.774817.png 1341848033.774832 depth/1341848033.774832.png\n1341848033.811114 rgb/1341848033.811114.png 1341848033.811932 depth/1341848033.811932.png\n1341848033.842774 rgb/1341848033.842774.png 1341848033.842813 depth/1341848033.842813.png\n1341848033.874878 rgb/1341848033.874878.png 1341848033.874896 depth/1341848033.874896.png\n1341848033.911229 rgb/1341848033.911229.png 1341848033.911372 depth/1341848033.911372.png\n1341848033.942752 rgb/1341848033.942752.png 1341848033.942768 depth/1341848033.942768.png\n1341848033.978916 rgb/1341848033.978916.png 1341848033.978933 depth/1341848033.978933.png\n1341848034.010755 rgb/1341848034.010755.png 1341848034.010820 depth/1341848034.010820.png\n1341848034.042713 rgb/1341848034.042713.png 1341848034.042730 depth/1341848034.042730.png\n1341848034.078802 rgb/1341848034.078802.png 1341848034.078815 depth/1341848034.078815.png\n1341848034.110771 rgb/1341848034.110771.png 1341848034.110948 depth/1341848034.110948.png\n1341848034.142710 rgb/1341848034.142710.png 1341848034.142724 depth/1341848034.142724.png\n1341848034.178809 rgb/1341848034.178809.png 1341848034.178845 depth/1341848034.178845.png\n1341848034.210696 rgb/1341848034.210696.png 1341848034.210706 depth/1341848034.210706.png\n1341848034.246723 rgb/1341848034.246723.png 1341848034.246736 depth/1341848034.246736.png\n1341848034.278739 rgb/1341848034.278739.png 1341848034.278759 depth/1341848034.278759.png\n1341848034.318061 rgb/1341848034.318061.png 1341848034.318578 depth/1341848034.318578.png\n1341848034.353785 rgb/1341848034.353785.png 1341848034.353802 depth/1341848034.353802.png\n1341848034.386162 rgb/1341848034.386162.png 1341848034.386178 depth/1341848034.386178.png\n1341848034.421769 rgb/1341848034.421769.png 1341848034.421782 depth/1341848034.421782.png\n1341848034.453838 rgb/1341848034.453838.png 1341848034.454621 depth/1341848034.454621.png\n1341848034.485678 rgb/1341848034.485678.png 1341848034.485690 depth/1341848034.485690.png\n1341848034.521747 rgb/1341848034.521747.png 1341848034.521758 depth/1341848034.521758.png\n1341848034.553684 rgb/1341848034.553684.png 1341848034.553808 depth/1341848034.553808.png\n1341848034.585774 rgb/1341848034.585774.png 1341848034.585791 depth/1341848034.585791.png\n1341848034.653784 rgb/1341848034.653784.png 1341848034.654020 depth/1341848034.654020.png\n1341848034.715163 rgb/1341848034.715163.png 1341848034.715221 depth/1341848034.715221.png\n1341848034.746742 rgb/1341848034.746742.png 1341848034.746757 depth/1341848034.746757.png\n1341848034.782798 rgb/1341848034.782798.png 1341848034.782867 depth/1341848034.782867.png\n1341848034.814737 rgb/1341848034.814737.png 1341848034.814783 depth/1341848034.814783.png\n1341848034.846851 rgb/1341848034.846851.png 1341848034.846883 depth/1341848034.846883.png\n1341848034.882707 rgb/1341848034.882707.png 1341848034.882748 depth/1341848034.882748.png\n1341848034.914816 rgb/1341848034.914816.png 1341848034.914862 depth/1341848034.914862.png\n1341848034.951491 rgb/1341848034.951491.png 1341848034.952538 depth/1341848034.952538.png\n1341848034.983028 rgb/1341848034.983028.png 1341848034.983102 depth/1341848034.983102.png\n1341848035.014942 rgb/1341848035.014942.png 1341848035.014963 depth/1341848035.014963.png\n1341848035.050945 rgb/1341848035.050945.png 1341848035.051588 depth/1341848035.051588.png\n1341848035.084295 rgb/1341848035.084295.png 1341848035.084843 depth/1341848035.084843.png\n1341848035.118886 rgb/1341848035.118886.png 1341848035.119920 depth/1341848035.119920.png\n1341848035.218946 rgb/1341848035.218946.png 1341848035.219021 depth/1341848035.219021.png\n1341848035.284261 rgb/1341848035.284261.png 1341848035.284280 depth/1341848035.284280.png\n1341848035.319914 rgb/1341848035.319914.png 1341848035.320216 depth/1341848035.320216.png\n1341848035.350991 rgb/1341848035.350991.png 1341848035.351243 depth/1341848035.351243.png\n1341848035.422709 rgb/1341848035.422709.png 1341848035.423486 depth/1341848035.423486.png\n1341848035.486822 rgb/1341848035.486822.png 1341848035.486844 depth/1341848035.486844.png\n1341848035.518623 rgb/1341848035.518623.png 1341848035.518643 depth/1341848035.518643.png\n1341848035.550852 rgb/1341848035.550852.png 1341848035.550866 depth/1341848035.550866.png\n1341848035.586716 rgb/1341848035.586716.png 1341848035.586745 depth/1341848035.586745.png\n1341848035.618790 rgb/1341848035.618790.png 1341848035.619346 depth/1341848035.619346.png\n1341848035.654654 rgb/1341848035.654654.png 1341848035.654670 depth/1341848035.654670.png\n1341848035.686693 rgb/1341848035.686693.png 1341848035.686737 depth/1341848035.686737.png\n1341848035.718791 rgb/1341848035.718791.png 1341848035.718808 depth/1341848035.718808.png\n1341848035.755991 rgb/1341848035.755991.png 1341848035.756650 depth/1341848035.756650.png\n1341848035.786729 rgb/1341848035.786729.png 1341848035.786744 depth/1341848035.786744.png\n1341848035.818784 rgb/1341848035.818784.png 1341848035.818816 depth/1341848035.818816.png\n1341848035.854701 rgb/1341848035.854701.png 1341848035.854749 depth/1341848035.854749.png\n1341848035.886689 rgb/1341848035.886689.png 1341848035.886726 depth/1341848035.886726.png\n1341848035.922832 rgb/1341848035.922832.png 1341848035.922862 depth/1341848035.922862.png\n1341848035.954633 rgb/1341848035.954633.png 1341848035.954650 depth/1341848035.954650.png\n1341848035.986741 rgb/1341848035.986741.png 1341848035.986765 depth/1341848035.986765.png\n1341848036.022779 rgb/1341848036.022779.png 1341848036.022805 depth/1341848036.022805.png\n1341848036.054911 rgb/1341848036.054911.png 1341848036.054940 depth/1341848036.054940.png\n1341848036.087013 rgb/1341848036.087013.png 1341848036.087039 depth/1341848036.087039.png\n1341848036.122737 rgb/1341848036.122737.png 1341848036.122749 depth/1341848036.122749.png\n1341848036.154810 rgb/1341848036.154810.png 1341848036.154843 depth/1341848036.154843.png\n1341848036.190835 rgb/1341848036.190835.png 1341848036.190873 depth/1341848036.190873.png\n1341848036.223282 rgb/1341848036.223282.png 1341848036.223325 depth/1341848036.223325.png\n1341848036.254692 rgb/1341848036.254692.png 1341848036.254719 depth/1341848036.254719.png\n1341848036.290758 rgb/1341848036.290758.png 1341848036.290792 depth/1341848036.290792.png\n1341848036.354859 rgb/1341848036.354859.png 1341848036.354932 depth/1341848036.354932.png\n1341848036.390843 rgb/1341848036.390843.png 1341848036.390859 depth/1341848036.390859.png\n1341848036.458823 rgb/1341848036.458823.png 1341848036.458857 depth/1341848036.458857.png\n1341848036.491205 rgb/1341848036.491205.png 1341848036.491256 depth/1341848036.491256.png\n1341848036.522726 rgb/1341848036.522726.png 1341848036.522744 depth/1341848036.522744.png\n1341848036.558942 rgb/1341848036.558942.png 1341848036.558959 depth/1341848036.558959.png\n1341848036.590723 rgb/1341848036.590723.png 1341848036.590845 depth/1341848036.590845.png\n1341848036.626802 rgb/1341848036.626802.png 1341848036.626814 depth/1341848036.626814.png\n1341848036.658670 rgb/1341848036.658670.png 1341848036.659276 depth/1341848036.659276.png\n1341848036.691175 rgb/1341848036.691175.png 1341848036.691212 depth/1341848036.691212.png\n1341848036.726753 rgb/1341848036.726753.png 1341848036.727207 depth/1341848036.727207.png\n1341848036.758851 rgb/1341848036.758851.png 1341848036.758965 depth/1341848036.758965.png\n1341848036.790720 rgb/1341848036.790720.png 1341848036.790795 depth/1341848036.790795.png\n1341848036.826992 rgb/1341848036.826992.png 1341848036.827011 depth/1341848036.827011.png\n1341848036.858633 rgb/1341848036.858633.png 1341848036.858692 depth/1341848036.858692.png\n1341848036.926846 rgb/1341848036.926846.png 1341848036.926861 depth/1341848036.926861.png\n1341848036.958725 rgb/1341848036.958725.png 1341848036.958741 depth/1341848036.958741.png\n1341848036.994836 rgb/1341848036.994836.png 1341848036.994877 depth/1341848036.994877.png\n1341848037.026790 rgb/1341848037.026790.png 1341848037.026816 depth/1341848037.026816.png\n1341848037.061042 rgb/1341848037.061042.png 1341848037.061067 depth/1341848037.061067.png\n1341848037.094661 rgb/1341848037.094661.png 1341848037.094704 depth/1341848037.094704.png\n1341848037.126709 rgb/1341848037.126709.png 1341848037.126721 depth/1341848037.126721.png\n1341848037.162789 rgb/1341848037.162789.png 1341848037.162827 depth/1341848037.162827.png\n1341848037.194724 rgb/1341848037.194724.png 1341848037.194761 depth/1341848037.194761.png\n1341848037.227032 rgb/1341848037.227032.png 1341848037.227067 depth/1341848037.227067.png\n1341848037.263738 rgb/1341848037.263738.png 1341848037.263842 depth/1341848037.263842.png\n1341848037.295192 rgb/1341848037.295192.png 1341848037.295209 depth/1341848037.295209.png\n1341848037.326868 rgb/1341848037.326868.png 1341848037.326883 depth/1341848037.326883.png\n1341848037.362746 rgb/1341848037.362746.png 1341848037.362781 depth/1341848037.362781.png\n1341848037.395057 rgb/1341848037.395057.png 1341848037.395068 depth/1341848037.395068.png\n1341848037.430946 rgb/1341848037.430946.png 1341848037.431014 depth/1341848037.431014.png\n1341848037.462765 rgb/1341848037.462765.png 1341848037.462779 depth/1341848037.462779.png\n1341848037.530725 rgb/1341848037.530725.png 1341848037.530750 depth/1341848037.530750.png\n1341848037.562958 rgb/1341848037.562958.png 1341848037.562996 depth/1341848037.562996.png\n1341848037.595756 rgb/1341848037.595756.png 1341848037.595772 depth/1341848037.595772.png\n1341848037.630756 rgb/1341848037.630756.png 1341848037.631133 depth/1341848037.631133.png\n1341848037.662669 rgb/1341848037.662669.png 1341848037.662683 depth/1341848037.662683.png\n1341848037.698670 rgb/1341848037.698670.png 1341848037.698730 depth/1341848037.698730.png\n1341848037.730964 rgb/1341848037.730964.png 1341848037.730978 depth/1341848037.730978.png\n1341848037.769764 rgb/1341848037.769764.png 1341848037.769809 depth/1341848037.769809.png\n1341848037.837792 rgb/1341848037.837792.png 1341848037.837827 depth/1341848037.837827.png\n1341848037.898921 rgb/1341848037.898921.png 1341848037.898948 depth/1341848037.898948.png\n1341848037.930939 rgb/1341848037.930939.png 1341848037.930977 depth/1341848037.930977.png\n1341848037.966864 rgb/1341848037.966864.png 1341848037.966899 depth/1341848037.966899.png\n1341848037.998629 rgb/1341848037.998629.png 1341848037.998697 depth/1341848037.998697.png\n1341848038.030908 rgb/1341848038.030908.png 1341848038.030940 depth/1341848038.030940.png\n1341848038.066849 rgb/1341848038.066849.png 1341848038.066878 depth/1341848038.066878.png\n1341848038.098674 rgb/1341848038.098674.png 1341848038.098693 depth/1341848038.098693.png\n1341848038.134662 rgb/1341848038.134662.png 1341848038.134674 depth/1341848038.134674.png\n1341848038.166674 rgb/1341848038.166674.png 1341848038.166692 depth/1341848038.166692.png\n1341848038.198711 rgb/1341848038.198711.png 1341848038.198737 depth/1341848038.198737.png\n1341848038.234726 rgb/1341848038.234726.png 1341848038.234752 depth/1341848038.234752.png\n1341848038.274093 rgb/1341848038.274093.png 1341848038.274266 depth/1341848038.274266.png\n1341848038.306525 rgb/1341848038.306525.png 1341848038.306668 depth/1341848038.306668.png\n1341848038.341933 rgb/1341848038.341933.png 1341848038.341971 depth/1341848038.341971.png\n1341848038.374117 rgb/1341848038.374117.png 1341848038.374124 depth/1341848038.374124.png\n1341848038.409802 rgb/1341848038.409802.png 1341848038.409820 depth/1341848038.409820.png\n1341848038.441825 rgb/1341848038.441825.png 1341848038.442214 depth/1341848038.442214.png\n1341848038.473889 rgb/1341848038.473889.png 1341848038.473912 depth/1341848038.473912.png\n1341848038.510185 rgb/1341848038.510185.png 1341848038.510216 depth/1341848038.510216.png\n1341848038.566862 rgb/1341848038.566862.png 1341848038.566894 depth/1341848038.566894.png\n1341848038.602989 rgb/1341848038.602989.png 1341848038.603019 depth/1341848038.603019.png\n1341848038.634739 rgb/1341848038.634739.png 1341848038.634757 depth/1341848038.634757.png\n1341848038.670685 rgb/1341848038.670685.png 1341848038.670717 depth/1341848038.670717.png\n1341848038.702868 rgb/1341848038.702868.png 1341848038.702904 depth/1341848038.702904.png\n1341848038.734794 rgb/1341848038.734794.png 1341848038.734810 depth/1341848038.734810.png\n1341848038.770741 rgb/1341848038.770741.png 1341848038.770771 depth/1341848038.770771.png\n1341848038.802800 rgb/1341848038.802800.png 1341848038.802827 depth/1341848038.802827.png\n1341848038.838770 rgb/1341848038.838770.png 1341848038.838789 depth/1341848038.838789.png\n1341848038.871141 rgb/1341848038.871141.png 1341848038.871181 depth/1341848038.871181.png\n1341848038.902781 rgb/1341848038.902781.png 1341848038.903335 depth/1341848038.903335.png\n1341848038.938767 rgb/1341848038.938767.png 1341848038.938797 depth/1341848038.938797.png\n1341848038.970765 rgb/1341848038.970765.png 1341848038.970800 depth/1341848038.970800.png\n1341848039.002634 rgb/1341848039.002634.png 1341848039.002655 depth/1341848039.002655.png\n1341848039.038895 rgb/1341848039.038895.png 1341848039.038923 depth/1341848039.038923.png\n1341848039.070805 rgb/1341848039.070805.png 1341848039.070823 depth/1341848039.070823.png\n1341848039.106775 rgb/1341848039.106775.png 1341848039.106791 depth/1341848039.106791.png\n1341848039.138656 rgb/1341848039.138656.png 1341848039.138659 depth/1341848039.138659.png\n1341848039.170737 rgb/1341848039.170737.png 1341848039.170769 depth/1341848039.170769.png\n1341848039.206814 rgb/1341848039.206814.png 1341848039.206838 depth/1341848039.206838.png\n1341848039.238881 rgb/1341848039.238881.png 1341848039.239191 depth/1341848039.239191.png\n1341848039.270959 rgb/1341848039.270959.png 1341848039.270979 depth/1341848039.270979.png\n1341848039.306747 rgb/1341848039.306747.png 1341848039.306767 depth/1341848039.306767.png\n1341848039.338889 rgb/1341848039.338889.png 1341848039.338904 depth/1341848039.338904.png\n1341848039.374766 rgb/1341848039.374766.png 1341848039.375554 depth/1341848039.375554.png\n1341848039.406886 rgb/1341848039.406886.png 1341848039.407826 depth/1341848039.407826.png\n1341848039.438853 rgb/1341848039.438853.png 1341848039.438869 depth/1341848039.438869.png\n1341848039.474867 rgb/1341848039.474867.png 1341848039.474885 depth/1341848039.474885.png\n1341848039.507121 rgb/1341848039.507121.png 1341848039.508068 depth/1341848039.508068.png\n1341848039.538659 rgb/1341848039.538659.png 1341848039.538673 depth/1341848039.538673.png\n1341848039.574890 rgb/1341848039.574890.png 1341848039.574934 depth/1341848039.574934.png\n1341848039.606721 rgb/1341848039.606721.png 1341848039.606737 depth/1341848039.606737.png\n1341848039.642714 rgb/1341848039.642714.png 1341848039.642732 depth/1341848039.642732.png\n1341848039.674760 rgb/1341848039.674760.png 1341848039.674771 depth/1341848039.674771.png\n1341848039.707168 rgb/1341848039.707168.png 1341848039.707178 depth/1341848039.707178.png\n1341848039.742862 rgb/1341848039.742862.png 1341848039.743701 depth/1341848039.743701.png\n1341848039.775334 rgb/1341848039.775334.png 1341848039.775351 depth/1341848039.775351.png\n1341848039.806875 rgb/1341848039.806875.png 1341848039.807101 depth/1341848039.807101.png\n1341848039.843282 rgb/1341848039.843282.png 1341848039.843291 depth/1341848039.843291.png\n1341848039.881803 rgb/1341848039.881803.png 1341848039.881841 depth/1341848039.881841.png\n1341848039.943367 rgb/1341848039.943367.png 1341848039.943397 depth/1341848039.943397.png\n1341848039.974815 rgb/1341848039.974815.png 1341848039.974838 depth/1341848039.974838.png\n1341848040.010707 rgb/1341848040.010707.png 1341848040.010730 depth/1341848040.010730.png\n1341848040.042768 rgb/1341848040.042768.png 1341848040.042790 depth/1341848040.042790.png\n1341848040.078716 rgb/1341848040.078716.png 1341848040.078739 depth/1341848040.078739.png\n1341848040.110819 rgb/1341848040.110819.png 1341848040.110865 depth/1341848040.110865.png\n1341848040.142744 rgb/1341848040.142744.png 1341848040.142781 depth/1341848040.142781.png\n1341848040.178810 rgb/1341848040.178810.png 1341848040.178825 depth/1341848040.178825.png\n1341848040.211029 rgb/1341848040.211029.png 1341848040.211044 depth/1341848040.211044.png\n1341848040.242681 rgb/1341848040.242681.png 1341848040.242703 depth/1341848040.242703.png\n1341848040.278950 rgb/1341848040.278950.png 1341848040.278972 depth/1341848040.278972.png\n1341848040.310719 rgb/1341848040.310719.png 1341848040.310730 depth/1341848040.310730.png\n1341848040.346920 rgb/1341848040.346920.png 1341848040.346941 depth/1341848040.346941.png\n1341848040.378809 rgb/1341848040.378809.png 1341848040.378824 depth/1341848040.378824.png\n1341848040.410884 rgb/1341848040.410884.png 1341848040.410915 depth/1341848040.410915.png\n1341848040.446720 rgb/1341848040.446720.png 1341848040.446754 depth/1341848040.446754.png\n1341848040.478680 rgb/1341848040.478680.png 1341848040.478753 depth/1341848040.478753.png\n1341848040.517796 rgb/1341848040.517796.png 1341848040.510881 depth/1341848040.510881.png\n1341848040.578879 rgb/1341848040.578879.png 1341848040.578922 depth/1341848040.578922.png\n1341848040.614917 rgb/1341848040.614917.png 1341848040.614969 depth/1341848040.614969.png\n1341848040.646758 rgb/1341848040.646758.png 1341848040.646773 depth/1341848040.646773.png\n1341848040.679034 rgb/1341848040.679034.png 1341848040.679046 depth/1341848040.679046.png\n1341848040.714653 rgb/1341848040.714653.png 1341848040.714664 depth/1341848040.714664.png\n1341848040.746821 rgb/1341848040.746821.png 1341848040.746831 depth/1341848040.746831.png\n1341848040.778774 rgb/1341848040.778774.png 1341848040.778786 depth/1341848040.778786.png\n1341848040.814675 rgb/1341848040.814675.png 1341848040.814687 depth/1341848040.814687.png\n1341848040.846908 rgb/1341848040.846908.png 1341848040.846924 depth/1341848040.846924.png\n1341848040.882827 rgb/1341848040.882827.png 1341848040.883358 depth/1341848040.883358.png\n1341848040.914699 rgb/1341848040.914699.png 1341848040.914798 depth/1341848040.914798.png\n1341848040.946862 rgb/1341848040.946862.png 1341848040.946870 depth/1341848040.946870.png\n1341848040.984484 rgb/1341848040.984484.png 1341848040.985270 depth/1341848040.985270.png\n1341848041.022638 rgb/1341848041.022638.png 1341848041.023937 depth/1341848041.023937.png\n1341848041.058859 rgb/1341848041.058859.png 1341848041.058889 depth/1341848041.058889.png\n1341848041.094347 rgb/1341848041.094347.png 1341848041.095717 depth/1341848041.095717.png\n1341848041.122188 rgb/1341848041.122188.png 1341848041.122200 depth/1341848041.122200.png\n1341848041.189954 rgb/1341848041.189954.png 1341848041.189991 depth/1341848041.189991.png\n1341848041.250726 rgb/1341848041.250726.png 1341848041.250741 depth/1341848041.250741.png\n1341848041.283054 rgb/1341848041.283054.png 1341848041.284122 depth/1341848041.284122.png\n1341848041.319290 rgb/1341848041.319290.png 1341848041.320300 depth/1341848041.320300.png\n1341848041.355465 rgb/1341848041.355465.png 1341848041.356564 depth/1341848041.356564.png\n1341848041.384901 rgb/1341848041.384901.png 1341848041.385925 depth/1341848041.385925.png\n1341848041.418768 rgb/1341848041.418768.png 1341848041.418779 depth/1341848041.418779.png\n1341848041.450845 rgb/1341848041.450845.png 1341848041.451522 depth/1341848041.451522.png\n1341848041.482801 rgb/1341848041.482801.png 1341848041.483609 depth/1341848041.483609.png\n1341848041.518788 rgb/1341848041.518788.png 1341848041.519116 depth/1341848041.519116.png\n1341848041.550730 rgb/1341848041.550730.png 1341848041.551098 depth/1341848041.551098.png\n1341848041.586805 rgb/1341848041.586805.png 1341848041.586822 depth/1341848041.586822.png\n1341848041.618743 rgb/1341848041.618743.png 1341848041.618759 depth/1341848041.618759.png\n1341848041.650957 rgb/1341848041.650957.png 1341848041.650973 depth/1341848041.650973.png\n1341848041.686781 rgb/1341848041.686781.png 1341848041.686793 depth/1341848041.686793.png\n1341848041.718789 rgb/1341848041.718789.png 1341848041.718845 depth/1341848041.718845.png\n1341848041.750776 rgb/1341848041.750776.png 1341848041.750796 depth/1341848041.750796.png\n1341848041.786711 rgb/1341848041.786711.png 1341848041.786723 depth/1341848041.786723.png\n1341848041.818704 rgb/1341848041.818704.png 1341848041.818714 depth/1341848041.818714.png\n1341848041.854747 rgb/1341848041.854747.png 1341848041.854755 depth/1341848041.854755.png\n1341848041.886710 rgb/1341848041.886710.png 1341848041.886728 depth/1341848041.886728.png\n1341848041.918718 rgb/1341848041.918718.png 1341848041.918730 depth/1341848041.918730.png\n1341848041.994975 rgb/1341848041.994975.png 1341848041.986734 depth/1341848041.986734.png\n1341848042.018871 rgb/1341848042.018871.png 1341848042.019582 depth/1341848042.019582.png\n1341848042.054627 rgb/1341848042.054627.png 1341848042.054650 depth/1341848042.054650.png\n1341848042.089498 rgb/1341848042.089498.png 1341848042.089516 depth/1341848042.089516.png\n1341848042.122881 rgb/1341848042.122881.png 1341848042.122905 depth/1341848042.122905.png\n1341848042.154788 rgb/1341848042.154788.png 1341848042.154807 depth/1341848042.154807.png\n1341848042.186714 rgb/1341848042.186714.png 1341848042.186794 depth/1341848042.186794.png\n1341848042.222883 rgb/1341848042.222883.png 1341848042.222915 depth/1341848042.222915.png\n1341848042.254762 rgb/1341848042.254762.png 1341848042.254771 depth/1341848042.254771.png\n1341848042.290694 rgb/1341848042.290694.png 1341848042.290712 depth/1341848042.290712.png\n1341848042.322759 rgb/1341848042.322759.png 1341848042.322792 depth/1341848042.322792.png\n1341848042.354987 rgb/1341848042.354987.png 1341848042.355022 depth/1341848042.355022.png\n1341848042.390711 rgb/1341848042.390711.png 1341848042.390726 depth/1341848042.390726.png\n1341848042.429737 rgb/1341848042.429737.png 1341848042.429783 depth/1341848042.429783.png\n1341848042.490921 rgb/1341848042.490921.png 1341848042.490969 depth/1341848042.490969.png\n1341848042.522713 rgb/1341848042.522713.png 1341848042.522727 depth/1341848042.522727.png\n1341848042.558691 rgb/1341848042.558691.png 1341848042.558699 depth/1341848042.558699.png\n1341848042.590841 rgb/1341848042.590841.png 1341848042.590860 depth/1341848042.590860.png\n1341848042.622730 rgb/1341848042.622730.png 1341848042.622787 depth/1341848042.622787.png\n1341848042.658741 rgb/1341848042.658741.png 1341848042.658766 depth/1341848042.658766.png\n1341848042.697779 rgb/1341848042.697779.png 1341848042.697819 depth/1341848042.697819.png\n1341848042.729778 rgb/1341848042.729778.png 1341848042.729807 depth/1341848042.729807.png\n1341848042.761637 rgb/1341848042.761637.png 1341848042.761653 depth/1341848042.761653.png\n1341848042.797954 rgb/1341848042.797954.png 1341848042.797965 depth/1341848042.797965.png\n1341848042.829708 rgb/1341848042.829708.png 1341848042.829769 depth/1341848042.829769.png\n1341848042.861726 rgb/1341848042.861726.png 1341848042.861744 depth/1341848042.861744.png\n1341848042.897767 rgb/1341848042.897767.png 1341848042.897784 depth/1341848042.897784.png\n1341848042.929860 rgb/1341848042.929860.png 1341848042.929876 depth/1341848042.929876.png\n1341848042.965708 rgb/1341848042.965708.png 1341848042.965723 depth/1341848042.965723.png\n1341848042.997994 rgb/1341848042.997994.png 1341848042.998639 depth/1341848042.998639.png\n1341848043.030335 rgb/1341848043.030335.png 1341848043.030388 depth/1341848043.030388.png\n1341848043.065737 rgb/1341848043.065737.png 1341848043.065763 depth/1341848043.065763.png\n1341848043.097862 rgb/1341848043.097862.png 1341848043.097882 depth/1341848043.097882.png\n1341848043.133955 rgb/1341848043.133955.png 1341848043.133981 depth/1341848043.133981.png\n1341848043.165792 rgb/1341848043.165792.png 1341848043.165803 depth/1341848043.165803.png\n1341848043.201879 rgb/1341848043.201879.png 1341848043.201911 depth/1341848043.201911.png\n1341848043.233861 rgb/1341848043.233861.png 1341848043.233874 depth/1341848043.233874.png\n1341848043.265717 rgb/1341848043.265717.png 1341848043.265835 depth/1341848043.265835.png\n1341848043.301798 rgb/1341848043.301798.png 1341848043.301842 depth/1341848043.301842.png\n1341848043.334034 rgb/1341848043.334034.png 1341848043.334065 depth/1341848043.334065.png\n1341848043.369819 rgb/1341848043.369819.png 1341848043.369863 depth/1341848043.369863.png\n1341848043.401743 rgb/1341848043.401743.png 1341848043.401757 depth/1341848043.401757.png\n1341848043.433949 rgb/1341848043.433949.png 1341848043.433974 depth/1341848043.433974.png\n1341848043.469625 rgb/1341848043.469625.png 1341848043.469655 depth/1341848043.469655.png\n1341848043.501696 rgb/1341848043.501696.png 1341848043.501719 depth/1341848043.501719.png\n1341848043.537825 rgb/1341848043.537825.png 1341848043.537840 depth/1341848043.537840.png\n1341848043.569664 rgb/1341848043.569664.png 1341848043.569696 depth/1341848043.569696.png\n1341848043.601838 rgb/1341848043.601838.png 1341848043.601863 depth/1341848043.601863.png\n1341848043.637798 rgb/1341848043.637798.png 1341848043.637825 depth/1341848043.637825.png\n1341848043.670144 rgb/1341848043.670144.png 1341848043.670837 depth/1341848043.670837.png\n1341848043.701979 rgb/1341848043.701979.png 1341848043.701997 depth/1341848043.701997.png\n1341848043.737757 rgb/1341848043.737757.png 1341848043.738719 depth/1341848043.738719.png\n1341848043.769828 rgb/1341848043.769828.png 1341848043.769854 depth/1341848043.769854.png\n1341848043.805817 rgb/1341848043.805817.png 1341848043.805831 depth/1341848043.805831.png\n1341848043.837855 rgb/1341848043.837855.png 1341848043.837882 depth/1341848043.837882.png\n1341848043.869697 rgb/1341848043.869697.png 1341848043.870385 depth/1341848043.870385.png\n1341848043.905731 rgb/1341848043.905731.png 1341848043.905743 depth/1341848043.905743.png\n1341848043.938034 rgb/1341848043.938034.png 1341848043.938044 depth/1341848043.938044.png\n1341848043.969826 rgb/1341848043.969826.png 1341848043.969839 depth/1341848043.969839.png\n1341848044.005919 rgb/1341848044.005919.png 1341848044.005940 depth/1341848044.005940.png\n1341848044.037703 rgb/1341848044.037703.png 1341848044.037722 depth/1341848044.037722.png\n1341848044.073762 rgb/1341848044.073762.png 1341848044.073825 depth/1341848044.073825.png\n1341848044.105804 rgb/1341848044.105804.png 1341848044.105831 depth/1341848044.105831.png\n1341848044.137722 rgb/1341848044.137722.png 1341848044.137734 depth/1341848044.137734.png\n1341848044.173825 rgb/1341848044.173825.png 1341848044.173851 depth/1341848044.173851.png\n1341848044.205750 rgb/1341848044.205750.png 1341848044.205765 depth/1341848044.205765.png\n1341848044.237767 rgb/1341848044.237767.png 1341848044.237808 depth/1341848044.237808.png\n1341848044.273822 rgb/1341848044.273822.png 1341848044.273852 depth/1341848044.273852.png\n1341848044.305742 rgb/1341848044.305742.png 1341848044.305751 depth/1341848044.305751.png\n1341848044.337838 rgb/1341848044.337838.png 1341848044.338467 depth/1341848044.338467.png\n1341848044.373688 rgb/1341848044.373688.png 1341848044.373771 depth/1341848044.373771.png\n1341848044.405874 rgb/1341848044.405874.png 1341848044.406389 depth/1341848044.406389.png\n1341848044.441696 rgb/1341848044.441696.png 1341848044.441804 depth/1341848044.441804.png\n1341848044.473716 rgb/1341848044.473716.png 1341848044.473726 depth/1341848044.473726.png\n1341848044.505687 rgb/1341848044.505687.png 1341848044.505703 depth/1341848044.505703.png\n1341848044.541856 rgb/1341848044.541856.png 1341848044.541889 depth/1341848044.541889.png\n1341848044.573760 rgb/1341848044.573760.png 1341848044.573776 depth/1341848044.573776.png\n1341848044.605829 rgb/1341848044.605829.png 1341848044.605851 depth/1341848044.605851.png\n1341848044.641741 rgb/1341848044.641741.png 1341848044.641753 depth/1341848044.641753.png\n1341848044.705966 rgb/1341848044.705966.png 1341848044.706034 depth/1341848044.706034.png\n1341848044.771011 rgb/1341848044.771011.png 1341848044.771614 depth/1341848044.771614.png\n1341848044.802833 rgb/1341848044.802833.png 1341848044.803289 depth/1341848044.803289.png\n1341848044.834852 rgb/1341848044.834852.png 1341848044.834869 depth/1341848044.834869.png\n1341848044.870686 rgb/1341848044.870686.png 1341848044.870710 depth/1341848044.870710.png\n1341848044.902692 rgb/1341848044.902692.png 1341848044.902865 depth/1341848044.902865.png\n1341848044.970797 rgb/1341848044.970797.png 1341848044.970831 depth/1341848044.970831.png\n1341848045.002641 rgb/1341848045.002641.png 1341848045.002657 depth/1341848045.002657.png\n1341848045.038733 rgb/1341848045.038733.png 1341848045.038769 depth/1341848045.038769.png\n1341848045.070849 rgb/1341848045.070849.png 1341848045.071339 depth/1341848045.071339.png\n1341848045.102831 rgb/1341848045.102831.png 1341848045.102854 depth/1341848045.102854.png\n1341848045.138762 rgb/1341848045.138762.png 1341848045.139311 depth/1341848045.139311.png\n1341848045.170759 rgb/1341848045.170759.png 1341848045.170788 depth/1341848045.170788.png\n1341848045.202698 rgb/1341848045.202698.png 1341848045.202711 depth/1341848045.202711.png\n1341848045.238872 rgb/1341848045.238872.png 1341848045.238927 depth/1341848045.238927.png\n1341848045.270833 rgb/1341848045.270833.png 1341848045.270857 depth/1341848045.270857.png\n1341848045.306816 rgb/1341848045.306816.png 1341848045.306863 depth/1341848045.306863.png\n1341848045.338698 rgb/1341848045.338698.png 1341848045.338809 depth/1341848045.338809.png\n1341848045.370799 rgb/1341848045.370799.png 1341848045.370820 depth/1341848045.370820.png\n1341848045.406703 rgb/1341848045.406703.png 1341848045.406744 depth/1341848045.406744.png\n1341848045.438695 rgb/1341848045.438695.png 1341848045.438734 depth/1341848045.438734.png\n1341848045.474692 rgb/1341848045.474692.png 1341848045.474832 depth/1341848045.474832.png\n1341848045.538886 rgb/1341848045.538886.png 1341848045.538904 depth/1341848045.538904.png\n1341848045.606920 rgb/1341848045.606920.png 1341848045.607002 depth/1341848045.607002.png\n1341848045.645890 rgb/1341848045.645890.png 1341848045.645941 depth/1341848045.645941.png\n1341848045.706968 rgb/1341848045.706968.png 1341848045.707020 depth/1341848045.707020.png\n1341848045.743092 rgb/1341848045.743092.png 1341848045.743136 depth/1341848045.743136.png\n1341848045.774776 rgb/1341848045.774776.png 1341848045.774792 depth/1341848045.774792.png\n1341848045.807609 rgb/1341848045.807609.png 1341848045.807673 depth/1341848045.807673.png\n1341848045.842865 rgb/1341848045.842865.png 1341848045.842900 depth/1341848045.842900.png\n1341848045.874777 rgb/1341848045.874777.png 1341848045.875086 depth/1341848045.875086.png\n1341848045.906765 rgb/1341848045.906765.png 1341848045.906846 depth/1341848045.906846.png\n1341848045.942758 rgb/1341848045.942758.png 1341848045.942880 depth/1341848045.942880.png\n1341848045.974768 rgb/1341848045.974768.png 1341848045.974792 depth/1341848045.974792.png\n1341848046.010763 rgb/1341848046.010763.png 1341848046.010772 depth/1341848046.010772.png\n1341848046.042828 rgb/1341848046.042828.png 1341848046.042856 depth/1341848046.042856.png\n1341848046.074722 rgb/1341848046.074722.png 1341848046.074759 depth/1341848046.074759.png\n1341848046.110817 rgb/1341848046.110817.png 1341848046.111023 depth/1341848046.111023.png\n1341848046.142773 rgb/1341848046.142773.png 1341848046.142790 depth/1341848046.142790.png\n1341848046.181848 rgb/1341848046.181848.png 1341848046.182775 depth/1341848046.182775.png\n1341848046.219718 rgb/1341848046.219718.png 1341848046.219760 depth/1341848046.219760.png\n1341848046.249730 rgb/1341848046.249730.png 1341848046.249758 depth/1341848046.249758.png\n1341848046.283599 rgb/1341848046.283599.png 1341848046.284157 depth/1341848046.284157.png\n1341848046.317731 rgb/1341848046.317731.png 1341848046.317760 depth/1341848046.317760.png\n1341848046.349732 rgb/1341848046.349732.png 1341848046.349752 depth/1341848046.349752.png\n1341848046.382309 rgb/1341848046.382309.png 1341848046.382801 depth/1341848046.382801.png\n1341848046.417763 rgb/1341848046.417763.png 1341848046.417780 depth/1341848046.417780.png\n1341848046.449782 rgb/1341848046.449782.png 1341848046.449814 depth/1341848046.449814.png\n1341848046.485848 rgb/1341848046.485848.png 1341848046.485866 depth/1341848046.485866.png\n1341848046.517760 rgb/1341848046.517760.png 1341848046.517776 depth/1341848046.517776.png\n1341848046.549658 rgb/1341848046.549658.png 1341848046.549677 depth/1341848046.549677.png\n1341848046.586076 rgb/1341848046.586076.png 1341848046.586113 depth/1341848046.586113.png\n1341848046.617769 rgb/1341848046.617769.png 1341848046.617799 depth/1341848046.617799.png\n1341848046.653748 rgb/1341848046.653748.png 1341848046.653760 depth/1341848046.653760.png\n1341848046.714925 rgb/1341848046.714925.png 1341848046.715121 depth/1341848046.715121.png\n1341848046.746888 rgb/1341848046.746888.png 1341848046.746904 depth/1341848046.746904.png\n1341848046.778736 rgb/1341848046.778736.png 1341848046.778755 depth/1341848046.778755.png\n1341848046.814747 rgb/1341848046.814747.png 1341848046.814769 depth/1341848046.814769.png\n1341848046.846853 rgb/1341848046.846853.png 1341848046.846875 depth/1341848046.846875.png\n1341848046.878793 rgb/1341848046.878793.png 1341848046.878814 depth/1341848046.878814.png\n1341848046.915079 rgb/1341848046.915079.png 1341848046.915688 depth/1341848046.915688.png\n1341848046.946882 rgb/1341848046.946882.png 1341848046.947809 depth/1341848046.947809.png\n1341848046.982780 rgb/1341848046.982780.png 1341848046.983538 depth/1341848046.983538.png\n1341848047.015086 rgb/1341848047.015086.png 1341848047.015187 depth/1341848047.015187.png\n1341848047.047884 rgb/1341848047.047884.png 1341848047.047899 depth/1341848047.047899.png\n1341848047.089866 rgb/1341848047.089866.png 1341848047.090622 depth/1341848047.090622.png\n1341848047.147565 rgb/1341848047.147565.png 1341848047.148403 depth/1341848047.148403.png\n1341848047.214887 rgb/1341848047.214887.png 1341848047.214908 depth/1341848047.214908.png\n1341848047.250668 rgb/1341848047.250668.png 1341848047.250958 depth/1341848047.250958.png\n1341848047.282779 rgb/1341848047.282779.png 1341848047.283384 depth/1341848047.283384.png\n1341848047.314815 rgb/1341848047.314815.png 1341848047.314838 depth/1341848047.314838.png\n1341848047.350637 rgb/1341848047.350637.png 1341848047.350663 depth/1341848047.350663.png\n1341848047.383038 rgb/1341848047.383038.png 1341848047.383072 depth/1341848047.383072.png\n1341848047.414781 rgb/1341848047.414781.png 1341848047.414794 depth/1341848047.414794.png\n1341848047.450847 rgb/1341848047.450847.png 1341848047.450870 depth/1341848047.450870.png\n1341848047.482648 rgb/1341848047.482648.png 1341848047.482683 depth/1341848047.482683.png\n1341848047.518733 rgb/1341848047.518733.png 1341848047.518985 depth/1341848047.518985.png\n1341848047.550836 rgb/1341848047.550836.png 1341848047.551401 depth/1341848047.551401.png\n1341848047.582955 rgb/1341848047.582955.png 1341848047.582975 depth/1341848047.582975.png\n1341848047.618981 rgb/1341848047.618981.png 1341848047.619010 depth/1341848047.619010.png\n1341848047.650752 rgb/1341848047.650752.png 1341848047.650786 depth/1341848047.650786.png\n1341848047.689728 rgb/1341848047.689728.png 1341848047.686710 depth/1341848047.686710.png\n1341848047.750845 rgb/1341848047.750845.png 1341848047.750865 depth/1341848047.750865.png\n1341848047.786695 rgb/1341848047.786695.png 1341848047.786706 depth/1341848047.786706.png\n1341848047.818804 rgb/1341848047.818804.png 1341848047.818832 depth/1341848047.818832.png\n1341848047.850811 rgb/1341848047.850811.png 1341848047.850844 depth/1341848047.850844.png\n1341848047.886853 rgb/1341848047.886853.png 1341848047.886871 depth/1341848047.886871.png\n1341848047.918858 rgb/1341848047.918858.png 1341848047.918881 depth/1341848047.918881.png\n1341848047.954723 rgb/1341848047.954723.png 1341848047.954736 depth/1341848047.954736.png\n1341848047.986771 rgb/1341848047.986771.png 1341848047.986794 depth/1341848047.986794.png\n1341848048.018897 rgb/1341848048.018897.png 1341848048.019427 depth/1341848048.019427.png\n1341848048.054937 rgb/1341848048.054937.png 1341848048.054958 depth/1341848048.054958.png\n1341848048.086776 rgb/1341848048.086776.png 1341848048.086796 depth/1341848048.086796.png\n1341848048.118790 rgb/1341848048.118790.png 1341848048.119190 depth/1341848048.119190.png\n1341848048.154692 rgb/1341848048.154692.png 1341848048.154706 depth/1341848048.154706.png\n1341848048.186720 rgb/1341848048.186720.png 1341848048.186737 depth/1341848048.186737.png\n1341848048.222966 rgb/1341848048.222966.png 1341848048.222998 depth/1341848048.222998.png\n1341848048.254953 rgb/1341848048.254953.png 1341848048.254981 depth/1341848048.254981.png\n1341848048.286640 rgb/1341848048.286640.png 1341848048.286675 depth/1341848048.286675.png\n1341848048.322843 rgb/1341848048.322843.png 1341848048.322868 depth/1341848048.322868.png\n1341848048.354699 rgb/1341848048.354699.png 1341848048.354767 depth/1341848048.354767.png\n1341848048.386709 rgb/1341848048.386709.png 1341848048.387170 depth/1341848048.387170.png\n1341848048.422649 rgb/1341848048.422649.png 1341848048.422664 depth/1341848048.422664.png\n1341848048.454923 rgb/1341848048.454923.png 1341848048.454947 depth/1341848048.454947.png\n1341848048.490668 rgb/1341848048.490668.png 1341848048.490748 depth/1341848048.490748.png\n1341848048.522793 rgb/1341848048.522793.png 1341848048.522819 depth/1341848048.522819.png\n1341848048.554990 rgb/1341848048.554990.png 1341848048.555714 depth/1341848048.555714.png\n1341848048.590630 rgb/1341848048.590630.png 1341848048.590665 depth/1341848048.590665.png\n1341848048.622652 rgb/1341848048.622652.png 1341848048.622669 depth/1341848048.622669.png\n1341848048.658741 rgb/1341848048.658741.png 1341848048.658771 depth/1341848048.658771.png\n1341848048.690791 rgb/1341848048.690791.png 1341848048.690804 depth/1341848048.690804.png\n1341848048.722708 rgb/1341848048.722708.png 1341848048.722725 depth/1341848048.722725.png\n1341848048.758833 rgb/1341848048.758833.png 1341848048.758865 depth/1341848048.758865.png\n1341848048.791156 rgb/1341848048.791156.png 1341848048.791827 depth/1341848048.791827.png\n1341848048.822736 rgb/1341848048.822736.png 1341848048.822751 depth/1341848048.822751.png\n1341848048.858661 rgb/1341848048.858661.png 1341848048.858682 depth/1341848048.858682.png\n1341848048.891041 rgb/1341848048.891041.png 1341848048.891115 depth/1341848048.891115.png\n1341848048.926768 rgb/1341848048.926768.png 1341848048.926806 depth/1341848048.926806.png\n1341848048.958953 rgb/1341848048.958953.png 1341848048.958976 depth/1341848048.958976.png\n1341848048.990810 rgb/1341848048.990810.png 1341848048.990852 depth/1341848048.990852.png\n1341848049.026707 rgb/1341848049.026707.png 1341848049.026726 depth/1341848049.026726.png\n1341848049.058792 rgb/1341848049.058792.png 1341848049.058854 depth/1341848049.058854.png\n1341848049.090709 rgb/1341848049.090709.png 1341848049.090734 depth/1341848049.090734.png\n1341848049.126753 rgb/1341848049.126753.png 1341848049.126771 depth/1341848049.126771.png\n1341848049.158854 rgb/1341848049.158854.png 1341848049.158868 depth/1341848049.158868.png\n1341848049.194708 rgb/1341848049.194708.png 1341848049.194728 depth/1341848049.194728.png\n1341848049.226742 rgb/1341848049.226742.png 1341848049.226785 depth/1341848049.226785.png\n1341848049.258792 rgb/1341848049.258792.png 1341848049.258839 depth/1341848049.258839.png\n1341848049.294747 rgb/1341848049.294747.png 1341848049.294771 depth/1341848049.294771.png\n1341848049.326837 rgb/1341848049.326837.png 1341848049.326876 depth/1341848049.326876.png\n1341848049.358802 rgb/1341848049.358802.png 1341848049.358834 depth/1341848049.358834.png\n1341848049.394779 rgb/1341848049.394779.png 1341848049.394804 depth/1341848049.394804.png\n1341848049.426763 rgb/1341848049.426763.png 1341848049.427229 depth/1341848049.427229.png\n1341848049.462746 rgb/1341848049.462746.png 1341848049.462781 depth/1341848049.462781.png\n1341848049.494728 rgb/1341848049.494728.png 1341848049.494750 depth/1341848049.494750.png\n1341848049.526803 rgb/1341848049.526803.png 1341848049.526823 depth/1341848049.526823.png\n1341848049.562799 rgb/1341848049.562799.png 1341848049.562822 depth/1341848049.562822.png\n1341848049.594759 rgb/1341848049.594759.png 1341848049.594778 depth/1341848049.594778.png\n1341848049.626829 rgb/1341848049.626829.png 1341848049.626847 depth/1341848049.626847.png\n1341848049.662690 rgb/1341848049.662690.png 1341848049.662727 depth/1341848049.662727.png\n1341848049.695064 rgb/1341848049.695064.png 1341848049.695078 depth/1341848049.695078.png\n1341848049.730793 rgb/1341848049.730793.png 1341848049.730887 depth/1341848049.730887.png\n1341848049.762702 rgb/1341848049.762702.png 1341848049.763163 depth/1341848049.763163.png\n1341848049.794722 rgb/1341848049.794722.png 1341848049.794771 depth/1341848049.794771.png\n1341848049.830816 rgb/1341848049.830816.png 1341848049.830836 depth/1341848049.830836.png\n1341848049.869834 rgb/1341848049.869834.png 1341848049.862754 depth/1341848049.862754.png\n1341848049.930835 rgb/1341848049.930835.png 1341848049.930867 depth/1341848049.930867.png\n1341848049.963022 rgb/1341848049.963022.png 1341848049.963083 depth/1341848049.963083.png\n1341848049.998757 rgb/1341848049.998757.png 1341848049.998810 depth/1341848049.998810.png\n1341848050.030786 rgb/1341848050.030786.png 1341848050.030833 depth/1341848050.030833.png\n1341848050.062661 rgb/1341848050.062661.png 1341848050.062676 depth/1341848050.062676.png\n1341848050.098678 rgb/1341848050.098678.png 1341848050.098702 depth/1341848050.098702.png\n1341848050.130710 rgb/1341848050.130710.png 1341848050.130726 depth/1341848050.130726.png\n1341848050.166738 rgb/1341848050.166738.png 1341848050.167181 depth/1341848050.167181.png\n1341848050.198726 rgb/1341848050.198726.png 1341848050.198752 depth/1341848050.198752.png\n1341848050.230806 rgb/1341848050.230806.png 1341848050.230862 depth/1341848050.230862.png\n1341848050.266732 rgb/1341848050.266732.png 1341848050.266756 depth/1341848050.266756.png\n1341848050.298842 rgb/1341848050.298842.png 1341848050.298860 depth/1341848050.298860.png\n1341848050.330688 rgb/1341848050.330688.png 1341848050.330736 depth/1341848050.330736.png\n1341848050.366746 rgb/1341848050.366746.png 1341848050.366800 depth/1341848050.366800.png\n1341848050.398693 rgb/1341848050.398693.png 1341848050.398776 depth/1341848050.398776.png\n1341848050.434780 rgb/1341848050.434780.png 1341848050.434797 depth/1341848050.434797.png\n1341848050.466655 rgb/1341848050.466655.png 1341848050.466671 depth/1341848050.466671.png\n1341848050.498791 rgb/1341848050.498791.png 1341848050.499214 depth/1341848050.499214.png\n1341848050.534849 rgb/1341848050.534849.png 1341848050.534897 depth/1341848050.534897.png\n1341848050.566840 rgb/1341848050.566840.png 1341848050.566851 depth/1341848050.566851.png\n1341848050.598790 rgb/1341848050.598790.png 1341848050.598800 depth/1341848050.598800.png\n1341848050.634752 rgb/1341848050.634752.png 1341848050.634764 depth/1341848050.634764.png\n1341848050.666816 rgb/1341848050.666816.png 1341848050.666834 depth/1341848050.666834.png\n1341848050.702846 rgb/1341848050.702846.png 1341848050.702859 depth/1341848050.702859.png\n1341848050.734789 rgb/1341848050.734789.png 1341848050.734804 depth/1341848050.734804.png\n1341848050.766882 rgb/1341848050.766882.png 1341848050.766912 depth/1341848050.766912.png\n1341848050.802875 rgb/1341848050.802875.png 1341848050.802891 depth/1341848050.802891.png\n1341848050.834769 rgb/1341848050.834769.png 1341848050.834812 depth/1341848050.834812.png\n1341848050.870719 rgb/1341848050.870719.png 1341848050.870939 depth/1341848050.870939.png\n1341848050.902725 rgb/1341848050.902725.png 1341848050.902807 depth/1341848050.902807.png\n1341848050.934794 rgb/1341848050.934794.png 1341848050.934824 depth/1341848050.934824.png\n1341848050.970852 rgb/1341848050.970852.png 1341848050.970880 depth/1341848050.970880.png\n1341848051.002763 rgb/1341848051.002763.png 1341848051.002816 depth/1341848051.002816.png\n1341848051.035007 rgb/1341848051.035007.png 1341848051.035029 depth/1341848051.035029.png\n1341848051.070784 rgb/1341848051.070784.png 1341848051.070827 depth/1341848051.070827.png\n1341848051.102734 rgb/1341848051.102734.png 1341848051.102758 depth/1341848051.102758.png\n1341848051.138713 rgb/1341848051.138713.png 1341848051.138744 depth/1341848051.138744.png\n1341848051.170672 rgb/1341848051.170672.png 1341848051.170688 depth/1341848051.170688.png\n1341848051.238747 rgb/1341848051.238747.png 1341848051.238791 depth/1341848051.238791.png\n1341848051.270842 rgb/1341848051.270842.png 1341848051.270880 depth/1341848051.270880.png\n1341848051.302718 rgb/1341848051.302718.png 1341848051.302805 depth/1341848051.302805.png\n1341848051.338668 rgb/1341848051.338668.png 1341848051.338751 depth/1341848051.338751.png\n1341848051.370895 rgb/1341848051.370895.png 1341848051.370907 depth/1341848051.370907.png\n1341848051.406688 rgb/1341848051.406688.png 1341848051.406741 depth/1341848051.406741.png\n1341848051.440006 rgb/1341848051.440006.png 1341848051.440034 depth/1341848051.440034.png\n1341848051.470890 rgb/1341848051.470890.png 1341848051.470921 depth/1341848051.470921.png\n1341848051.506718 rgb/1341848051.506718.png 1341848051.506733 depth/1341848051.506733.png\n1341848051.538932 rgb/1341848051.538932.png 1341848051.538947 depth/1341848051.538947.png\n1341848051.570738 rgb/1341848051.570738.png 1341848051.570784 depth/1341848051.570784.png\n1341848051.606760 rgb/1341848051.606760.png 1341848051.606826 depth/1341848051.606826.png\n1341848051.638863 rgb/1341848051.638863.png 1341848051.638893 depth/1341848051.638893.png\n1341848051.674718 rgb/1341848051.674718.png 1341848051.674731 depth/1341848051.674731.png\n1341848051.706714 rgb/1341848051.706714.png 1341848051.706731 depth/1341848051.706731.png\n1341848051.738793 rgb/1341848051.738793.png 1341848051.738822 depth/1341848051.738822.png\n1341848051.774823 rgb/1341848051.774823.png 1341848051.774838 depth/1341848051.774838.png\n1341848051.806694 rgb/1341848051.806694.png 1341848051.806721 depth/1341848051.806721.png\n1341848051.838757 rgb/1341848051.838757.png 1341848051.838774 depth/1341848051.838774.png\n1341848051.874951 rgb/1341848051.874951.png 1341848051.875000 depth/1341848051.875000.png\n1341848051.906707 rgb/1341848051.906707.png 1341848051.907209 depth/1341848051.907209.png\n1341848051.942680 rgb/1341848051.942680.png 1341848051.942718 depth/1341848051.942718.png\n1341848051.974762 rgb/1341848051.974762.png 1341848051.974829 depth/1341848051.974829.png\n1341848052.006755 rgb/1341848052.006755.png 1341848052.006768 depth/1341848052.006768.png\n1341848052.042751 rgb/1341848052.042751.png 1341848052.042793 depth/1341848052.042793.png\n1341848052.074871 rgb/1341848052.074871.png 1341848052.074895 depth/1341848052.074895.png\n1341848052.143014 rgb/1341848052.143014.png 1341848052.143046 depth/1341848052.143046.png\n1341848052.178064 rgb/1341848052.178064.png 1341848052.179162 depth/1341848052.179162.png\n1341848052.211397 rgb/1341848052.211397.png 1341848052.211672 depth/1341848052.211672.png\n1341848052.242872 rgb/1341848052.242872.png 1341848052.243754 depth/1341848052.243754.png\n1341848052.311125 rgb/1341848052.311125.png 1341848052.312593 depth/1341848052.312593.png\n1341848052.342876 rgb/1341848052.342876.png 1341848052.342908 depth/1341848052.342908.png\n1341848052.379476 rgb/1341848052.379476.png 1341848052.379633 depth/1341848052.379633.png\n1341848052.412309 rgb/1341848052.412309.png 1341848052.413797 depth/1341848052.413797.png\n1341848052.444722 rgb/1341848052.444722.png 1341848052.446183 depth/1341848052.446183.png\n1341848052.481496 rgb/1341848052.481496.png 1341848052.481647 depth/1341848052.481647.png\n1341848052.543277 rgb/1341848052.543277.png 1341848052.544440 depth/1341848052.544440.png\n1341848052.579155 rgb/1341848052.579155.png 1341848052.579179 depth/1341848052.579179.png\n1341848052.617750 rgb/1341848052.617750.png 1341848052.617779 depth/1341848052.617779.png\n1341848052.678720 rgb/1341848052.678720.png 1341848052.678766 depth/1341848052.678766.png\n1341848052.710822 rgb/1341848052.710822.png 1341848052.711174 depth/1341848052.711174.png\n1341848052.746833 rgb/1341848052.746833.png 1341848052.746908 depth/1341848052.746908.png\n1341848052.778710 rgb/1341848052.778710.png 1341848052.778723 depth/1341848052.778723.png\n1341848052.810890 rgb/1341848052.810890.png 1341848052.810907 depth/1341848052.810907.png\n1341848052.846856 rgb/1341848052.846856.png 1341848052.846871 depth/1341848052.846871.png\n1341848052.878813 rgb/1341848052.878813.png 1341848052.878844 depth/1341848052.878844.png\n1341848052.914694 rgb/1341848052.914694.png 1341848052.914725 depth/1341848052.914725.png\n1341848052.946675 rgb/1341848052.946675.png 1341848052.946716 depth/1341848052.946716.png\n1341848052.978684 rgb/1341848052.978684.png 1341848052.978840 depth/1341848052.978840.png\n1341848053.014784 rgb/1341848053.014784.png 1341848053.014807 depth/1341848053.014807.png\n1341848053.046693 rgb/1341848053.046693.png 1341848053.046724 depth/1341848053.046724.png\n1341848053.082651 rgb/1341848053.082651.png 1341848053.082679 depth/1341848053.082679.png\n1341848053.114846 rgb/1341848053.114846.png 1341848053.114860 depth/1341848053.114860.png\n1341848053.146985 rgb/1341848053.146985.png 1341848053.148476 depth/1341848053.148476.png\n1341848053.183210 rgb/1341848053.183210.png 1341848053.184337 depth/1341848053.184337.png\n1341848053.214816 rgb/1341848053.214816.png 1341848053.214830 depth/1341848053.214830.png\n1341848053.247961 rgb/1341848053.247961.png 1341848053.247980 depth/1341848053.247980.png\n1341848053.289822 rgb/1341848053.289822.png 1341848053.292717 depth/1341848053.292717.png\n1341848053.321709 rgb/1341848053.321709.png 1341848053.321732 depth/1341848053.321732.png\n1341848053.353831 rgb/1341848053.353831.png 1341848053.356259 depth/1341848053.356259.png\n1341848053.386096 rgb/1341848053.386096.png 1341848053.386732 depth/1341848053.386732.png\n1341848053.421775 rgb/1341848053.421775.png 1341848053.421802 depth/1341848053.421802.png\n1341848053.453749 rgb/1341848053.453749.png 1341848053.453759 depth/1341848053.453759.png\n1341848053.485736 rgb/1341848053.485736.png 1341848053.485752 depth/1341848053.485752.png\n1341848053.521747 rgb/1341848053.521747.png 1341848053.521768 depth/1341848053.521768.png\n1341848053.553915 rgb/1341848053.553915.png 1341848053.553936 depth/1341848053.553936.png\n1341848053.589737 rgb/1341848053.589737.png 1341848053.589767 depth/1341848053.589767.png\n1341848053.621911 rgb/1341848053.621911.png 1341848053.621933 depth/1341848053.621933.png\n1341848053.653792 rgb/1341848053.653792.png 1341848053.653842 depth/1341848053.653842.png\n1341848053.689724 rgb/1341848053.689724.png 1341848053.689746 depth/1341848053.689746.png\n1341848053.721697 rgb/1341848053.721697.png 1341848053.721712 depth/1341848053.721712.png\n1341848053.758007 rgb/1341848053.758007.png 1341848053.758077 depth/1341848053.758077.png\n1341848053.789882 rgb/1341848053.789882.png 1341848053.789892 depth/1341848053.789892.png\n1341848053.821625 rgb/1341848053.821625.png 1341848053.821676 depth/1341848053.821676.png\n1341848053.857784 rgb/1341848053.857784.png 1341848053.857801 depth/1341848053.857801.png\n1341848053.889790 rgb/1341848053.889790.png 1341848053.889811 depth/1341848053.889811.png\n1341848053.951067 rgb/1341848053.951067.png 1341848053.951082 depth/1341848053.951082.png\n1341848053.986823 rgb/1341848053.986823.png 1341848053.986846 depth/1341848053.986846.png\n1341848054.051032 rgb/1341848054.051032.png 1341848054.051048 depth/1341848054.051048.png\n1341848054.086777 rgb/1341848054.086777.png 1341848054.086792 depth/1341848054.086792.png\n1341848054.118853 rgb/1341848054.118853.png 1341848054.118865 depth/1341848054.118865.png\n1341848054.155032 rgb/1341848054.155032.png 1341848054.155064 depth/1341848054.155064.png\n1341848054.186687 rgb/1341848054.186687.png 1341848054.186722 depth/1341848054.186722.png\n1341848054.219030 rgb/1341848054.219030.png 1341848054.219042 depth/1341848054.219042.png\n1341848054.254827 rgb/1341848054.254827.png 1341848054.254842 depth/1341848054.254842.png\n1341848054.286801 rgb/1341848054.286801.png 1341848054.286818 depth/1341848054.286818.png\n1341848054.322895 rgb/1341848054.322895.png 1341848054.323319 depth/1341848054.323319.png\n1341848054.354790 rgb/1341848054.354790.png 1341848054.354803 depth/1341848054.354803.png\n1341848054.387103 rgb/1341848054.387103.png 1341848054.387855 depth/1341848054.387855.png\n1341848054.422878 rgb/1341848054.422878.png 1341848054.423322 depth/1341848054.423322.png\n1341848054.454739 rgb/1341848054.454739.png 1341848054.454751 depth/1341848054.454751.png\n1341848054.486883 rgb/1341848054.486883.png 1341848054.486948 depth/1341848054.486948.png\n1341848054.522689 rgb/1341848054.522689.png 1341848054.522735 depth/1341848054.522735.png\n1341848054.554861 rgb/1341848054.554861.png 1341848054.554880 depth/1341848054.554880.png\n1341848054.590790 rgb/1341848054.590790.png 1341848054.590808 depth/1341848054.590808.png\n1341848054.622694 rgb/1341848054.622694.png 1341848054.622722 depth/1341848054.622722.png\n1341848054.656449 rgb/1341848054.656449.png 1341848054.656477 depth/1341848054.656477.png\n1341848054.691021 rgb/1341848054.691021.png 1341848054.691042 depth/1341848054.691042.png\n1341848054.722739 rgb/1341848054.722739.png 1341848054.723258 depth/1341848054.723258.png\n1341848054.754741 rgb/1341848054.754741.png 1341848054.755241 depth/1341848054.755241.png\n1341848054.790887 rgb/1341848054.790887.png 1341848054.791409 depth/1341848054.791409.png\n1341848054.822877 rgb/1341848054.822877.png 1341848054.823565 depth/1341848054.823565.png\n1341848054.858903 rgb/1341848054.858903.png 1341848054.859037 depth/1341848054.859037.png\n1341848054.890895 rgb/1341848054.890895.png 1341848054.890944 depth/1341848054.890944.png\n1341848054.922754 rgb/1341848054.922754.png 1341848054.923230 depth/1341848054.923230.png\n1341848054.958727 rgb/1341848054.958727.png 1341848054.958755 depth/1341848054.958755.png\n1341848054.991052 rgb/1341848054.991052.png 1341848054.991085 depth/1341848054.991085.png\n1341848055.023048 rgb/1341848055.023048.png 1341848055.023079 depth/1341848055.023079.png\n1341848055.058739 rgb/1341848055.058739.png 1341848055.058760 depth/1341848055.058760.png\n1341848055.090735 rgb/1341848055.090735.png 1341848055.090811 depth/1341848055.090811.png\n1341848055.126977 rgb/1341848055.126977.png 1341848055.127018 depth/1341848055.127018.png\n1341848055.159212 rgb/1341848055.159212.png 1341848055.159232 depth/1341848055.159232.png\n1341848055.190986 rgb/1341848055.190986.png 1341848055.191010 depth/1341848055.191010.png\n1341848055.226768 rgb/1341848055.226768.png 1341848055.226790 depth/1341848055.226790.png\n1341848055.258881 rgb/1341848055.258881.png 1341848055.259331 depth/1341848055.259331.png\n1341848055.294725 rgb/1341848055.294725.png 1341848055.294747 depth/1341848055.294747.png\n1341848055.326795 rgb/1341848055.326795.png 1341848055.326811 depth/1341848055.326811.png\n1341848055.358938 rgb/1341848055.358938.png 1341848055.359026 depth/1341848055.359026.png\n1341848055.394711 rgb/1341848055.394711.png 1341848055.394755 depth/1341848055.394755.png\n1341848055.426823 rgb/1341848055.426823.png 1341848055.426846 depth/1341848055.426846.png\n1341848055.458813 rgb/1341848055.458813.png 1341848055.458862 depth/1341848055.458862.png\n1341848055.494734 rgb/1341848055.494734.png 1341848055.494780 depth/1341848055.494780.png\n1341848055.526713 rgb/1341848055.526713.png 1341848055.526772 depth/1341848055.526772.png\n1341848055.562613 rgb/1341848055.562613.png 1341848055.562659 depth/1341848055.562659.png\n1341848055.594685 rgb/1341848055.594685.png 1341848055.594704 depth/1341848055.594704.png\n1341848055.626675 rgb/1341848055.626675.png 1341848055.626690 depth/1341848055.626690.png\n1341848055.662951 rgb/1341848055.662951.png 1341848055.662971 depth/1341848055.662971.png\n1341848055.694797 rgb/1341848055.694797.png 1341848055.694815 depth/1341848055.694815.png\n1341848055.726774 rgb/1341848055.726774.png 1341848055.726799 depth/1341848055.726799.png\n1341848055.762799 rgb/1341848055.762799.png 1341848055.762858 depth/1341848055.762858.png\n1341848055.794951 rgb/1341848055.794951.png 1341848055.795020 depth/1341848055.795020.png\n1341848055.830810 rgb/1341848055.830810.png 1341848055.830827 depth/1341848055.830827.png\n1341848055.862804 rgb/1341848055.862804.png 1341848055.862847 depth/1341848055.862847.png\n1341848055.894792 rgb/1341848055.894792.png 1341848055.894806 depth/1341848055.894806.png\n1341848055.930676 rgb/1341848055.930676.png 1341848055.930688 depth/1341848055.930688.png\n1341848055.962765 rgb/1341848055.962765.png 1341848055.962807 depth/1341848055.962807.png\n1341848055.994709 rgb/1341848055.994709.png 1341848055.994743 depth/1341848055.994743.png\n1341848056.030693 rgb/1341848056.030693.png 1341848056.030743 depth/1341848056.030743.png\n1341848056.062776 rgb/1341848056.062776.png 1341848056.062796 depth/1341848056.062796.png\n1341848056.098792 rgb/1341848056.098792.png 1341848056.098811 depth/1341848056.098811.png\n1341848056.130649 rgb/1341848056.130649.png 1341848056.130661 depth/1341848056.130661.png\n1341848056.162731 rgb/1341848056.162731.png 1341848056.162741 depth/1341848056.162741.png\n1341848056.198744 rgb/1341848056.198744.png 1341848056.198760 depth/1341848056.198760.png\n1341848056.230727 rgb/1341848056.230727.png 1341848056.230784 depth/1341848056.230784.png\n1341848056.263915 rgb/1341848056.263915.png 1341848056.263942 depth/1341848056.263942.png\n1341848056.298771 rgb/1341848056.298771.png 1341848056.298811 depth/1341848056.298811.png\n1341848056.330676 rgb/1341848056.330676.png 1341848056.330687 depth/1341848056.330687.png\n1341848056.366737 rgb/1341848056.366737.png 1341848056.366752 depth/1341848056.366752.png\n1341848056.398744 rgb/1341848056.398744.png 1341848056.399274 depth/1341848056.399274.png\n1341848056.430750 rgb/1341848056.430750.png 1341848056.430803 depth/1341848056.430803.png\n1341848056.466830 rgb/1341848056.466830.png 1341848056.466874 depth/1341848056.466874.png\n1341848056.498895 rgb/1341848056.498895.png 1341848056.498914 depth/1341848056.498914.png\n1341848056.534778 rgb/1341848056.534778.png 1341848056.534856 depth/1341848056.534856.png\n1341848056.566729 rgb/1341848056.566729.png 1341848056.566742 depth/1341848056.566742.png\n1341848056.598948 rgb/1341848056.598948.png 1341848056.599048 depth/1341848056.599048.png\n1341848056.634801 rgb/1341848056.634801.png 1341848056.635005 depth/1341848056.635005.png\n1341848056.666759 rgb/1341848056.666759.png 1341848056.666800 depth/1341848056.666800.png\n1341848056.698889 rgb/1341848056.698889.png 1341848056.698898 depth/1341848056.698898.png\n1341848056.734784 rgb/1341848056.734784.png 1341848056.735297 depth/1341848056.735297.png\n1341848056.766724 rgb/1341848056.766724.png 1341848056.766792 depth/1341848056.766792.png\n1341848056.802861 rgb/1341848056.802861.png 1341848056.802899 depth/1341848056.802899.png\n1341848056.834980 rgb/1341848056.834980.png 1341848056.835035 depth/1341848056.835035.png\n1341848056.866661 rgb/1341848056.866661.png 1341848056.866671 depth/1341848056.866671.png\n1341848056.902748 rgb/1341848056.902748.png 1341848056.902779 depth/1341848056.902779.png\n1341848056.934715 rgb/1341848056.934715.png 1341848056.934953 depth/1341848056.934953.png\n1341848056.966788 rgb/1341848056.966788.png 1341848056.966823 depth/1341848056.966823.png\n1341848057.002703 rgb/1341848057.002703.png 1341848057.002763 depth/1341848057.002763.png\n1341848057.034763 rgb/1341848057.034763.png 1341848057.035020 depth/1341848057.035020.png\n1341848057.070964 rgb/1341848057.070964.png 1341848057.070988 depth/1341848057.070988.png\n1341848057.102757 rgb/1341848057.102757.png 1341848057.102797 depth/1341848057.102797.png\n1341848057.134714 rgb/1341848057.134714.png 1341848057.134974 depth/1341848057.134974.png\n1341848057.170739 rgb/1341848057.170739.png 1341848057.170751 depth/1341848057.170751.png\n1341848057.202641 rgb/1341848057.202641.png 1341848057.202667 depth/1341848057.202667.png\n1341848057.234679 rgb/1341848057.234679.png 1341848057.234693 depth/1341848057.234693.png\n1341848057.270814 rgb/1341848057.270814.png 1341848057.270823 depth/1341848057.270823.png\n1341848057.302860 rgb/1341848057.302860.png 1341848057.302980 depth/1341848057.302980.png\n1341848057.338756 rgb/1341848057.338756.png 1341848057.338780 depth/1341848057.338780.png\n1341848057.370841 rgb/1341848057.370841.png 1341848057.370867 depth/1341848057.370867.png\n1341848057.402722 rgb/1341848057.402722.png 1341848057.402756 depth/1341848057.402756.png\n1341848057.438870 rgb/1341848057.438870.png 1341848057.438880 depth/1341848057.438880.png\n1341848057.470699 rgb/1341848057.470699.png 1341848057.470718 depth/1341848057.470718.png\n1341848057.506720 rgb/1341848057.506720.png 1341848057.506753 depth/1341848057.506753.png\n1341848057.538788 rgb/1341848057.538788.png 1341848057.538804 depth/1341848057.538804.png\n1341848057.571069 rgb/1341848057.571069.png 1341848057.571100 depth/1341848057.571100.png\n1341848057.606668 rgb/1341848057.606668.png 1341848057.606677 depth/1341848057.606677.png\n1341848057.638819 rgb/1341848057.638819.png 1341848057.638855 depth/1341848057.638855.png\n1341848057.670943 rgb/1341848057.670943.png 1341848057.671015 depth/1341848057.671015.png\n1341848057.706823 rgb/1341848057.706823.png 1341848057.706841 depth/1341848057.706841.png\n1341848057.738890 rgb/1341848057.738890.png 1341848057.739645 depth/1341848057.739645.png\n1341848057.774986 rgb/1341848057.774986.png 1341848057.775609 depth/1341848057.775609.png\n1341848057.806842 rgb/1341848057.806842.png 1341848057.806912 depth/1341848057.806912.png\n1341848057.838760 rgb/1341848057.838760.png 1341848057.838766 depth/1341848057.838766.png\n1341848057.874817 rgb/1341848057.874817.png 1341848057.874847 depth/1341848057.874847.png\n1341848057.906831 rgb/1341848057.906831.png 1341848057.906846 depth/1341848057.906846.png\n1341848057.938847 rgb/1341848057.938847.png 1341848057.938888 depth/1341848057.938888.png\n1341848057.975316 rgb/1341848057.975316.png 1341848057.975330 depth/1341848057.975330.png\n1341848058.006833 rgb/1341848058.006833.png 1341848058.006850 depth/1341848058.006850.png\n1341848058.042753 rgb/1341848058.042753.png 1341848058.042790 depth/1341848058.042790.png\n1341848058.075970 rgb/1341848058.075970.png 1341848058.075985 depth/1341848058.075985.png\n1341848058.106790 rgb/1341848058.106790.png 1341848058.106860 depth/1341848058.106860.png\n1341848058.142699 rgb/1341848058.142699.png 1341848058.142719 depth/1341848058.142719.png\n1341848058.174743 rgb/1341848058.174743.png 1341848058.174770 depth/1341848058.174770.png\n1341848058.207081 rgb/1341848058.207081.png 1341848058.207102 depth/1341848058.207102.png\n1341848058.242740 rgb/1341848058.242740.png 1341848058.242749 depth/1341848058.242749.png\n1341848058.274694 rgb/1341848058.274694.png 1341848058.274839 depth/1341848058.274839.png\n1341848058.310701 rgb/1341848058.310701.png 1341848058.310722 depth/1341848058.310722.png\n1341848058.343169 rgb/1341848058.343169.png 1341848058.343218 depth/1341848058.343218.png\n1341848058.374887 rgb/1341848058.374887.png 1341848058.374917 depth/1341848058.374917.png\n1341848058.410669 rgb/1341848058.410669.png 1341848058.410676 depth/1341848058.410676.png\n1341848058.442794 rgb/1341848058.442794.png 1341848058.442828 depth/1341848058.442828.png\n1341848058.474732 rgb/1341848058.474732.png 1341848058.474753 depth/1341848058.474753.png\n1341848058.542970 rgb/1341848058.542970.png 1341848058.542987 depth/1341848058.542987.png\n1341848058.578948 rgb/1341848058.578948.png 1341848058.578964 depth/1341848058.578964.png\n1341848058.610842 rgb/1341848058.610842.png 1341848058.610871 depth/1341848058.610871.png\n1341848058.643060 rgb/1341848058.643060.png 1341848058.643076 depth/1341848058.643076.png\n1341848058.678730 rgb/1341848058.678730.png 1341848058.678770 depth/1341848058.678770.png\n1341848058.710728 rgb/1341848058.710728.png 1341848058.710766 depth/1341848058.710766.png\n1341848058.746819 rgb/1341848058.746819.png 1341848058.746854 depth/1341848058.746854.png\n1341848058.778710 rgb/1341848058.778710.png 1341848058.778785 depth/1341848058.778785.png\n1341848058.810874 rgb/1341848058.810874.png 1341848058.811237 depth/1341848058.811237.png\n1341848058.846829 rgb/1341848058.846829.png 1341848058.846867 depth/1341848058.846867.png\n1341848058.879577 rgb/1341848058.879577.png 1341848058.880257 depth/1341848058.880257.png\n1341848058.946807 rgb/1341848058.946807.png 1341848058.946831 depth/1341848058.946831.png\n1341848058.978865 rgb/1341848058.978865.png 1341848058.978887 depth/1341848058.978887.png\n1341848059.014660 rgb/1341848059.014660.png 1341848059.014688 depth/1341848059.014688.png\n1341848059.046707 rgb/1341848059.046707.png 1341848059.046732 depth/1341848059.046732.png\n1341848059.078771 rgb/1341848059.078771.png 1341848059.078837 depth/1341848059.078837.png\n1341848059.114675 rgb/1341848059.114675.png 1341848059.114705 depth/1341848059.114705.png\n1341848059.146706 rgb/1341848059.146706.png 1341848059.146722 depth/1341848059.146722.png\n1341848059.178722 rgb/1341848059.178722.png 1341848059.178787 depth/1341848059.178787.png\n1341848059.214738 rgb/1341848059.214738.png 1341848059.214758 depth/1341848059.214758.png\n1341848059.246762 rgb/1341848059.246762.png 1341848059.246787 depth/1341848059.246787.png\n1341848059.282693 rgb/1341848059.282693.png 1341848059.282764 depth/1341848059.282764.png\n1341848059.314667 rgb/1341848059.314667.png 1341848059.314695 depth/1341848059.314695.png\n1341848059.346758 rgb/1341848059.346758.png 1341848059.346817 depth/1341848059.346817.png\n1341848059.382694 rgb/1341848059.382694.png 1341848059.382710 depth/1341848059.382710.png\n1341848059.414736 rgb/1341848059.414736.png 1341848059.414763 depth/1341848059.414763.png\n1341848059.446788 rgb/1341848059.446788.png 1341848059.446880 depth/1341848059.446880.png\n1341848059.482693 rgb/1341848059.482693.png 1341848059.482709 depth/1341848059.482709.png\n1341848059.514652 rgb/1341848059.514652.png 1341848059.514665 depth/1341848059.514665.png\n1341848059.550754 rgb/1341848059.550754.png 1341848059.550789 depth/1341848059.550789.png\n1341848059.582695 rgb/1341848059.582695.png 1341848059.582712 depth/1341848059.582712.png\n1341848059.614734 rgb/1341848059.614734.png 1341848059.614760 depth/1341848059.614760.png\n1341848059.650722 rgb/1341848059.650722.png 1341848059.650736 depth/1341848059.650736.png\n1341848059.682731 rgb/1341848059.682731.png 1341848059.682765 depth/1341848059.682765.png\n1341848059.718703 rgb/1341848059.718703.png 1341848059.718727 depth/1341848059.718727.png\n1341848059.750904 rgb/1341848059.750904.png 1341848059.750937 depth/1341848059.750937.png\n1341848059.782774 rgb/1341848059.782774.png 1341848059.782784 depth/1341848059.782784.png\n1341848059.818759 rgb/1341848059.818759.png 1341848059.818786 depth/1341848059.818786.png\n1341848059.850685 rgb/1341848059.850685.png 1341848059.850742 depth/1341848059.850742.png\n1341848059.882730 rgb/1341848059.882730.png 1341848059.882739 depth/1341848059.882739.png\n1341848059.918755 rgb/1341848059.918755.png 1341848059.918781 depth/1341848059.918781.png\n1341848059.950805 rgb/1341848059.950805.png 1341848059.951468 depth/1341848059.951468.png\n1341848059.986776 rgb/1341848059.986776.png 1341848059.986870 depth/1341848059.986870.png\n1341848060.018660 rgb/1341848060.018660.png 1341848060.018699 depth/1341848060.018699.png\n1341848060.050701 rgb/1341848060.050701.png 1341848060.050726 depth/1341848060.050726.png\n1341848060.086783 rgb/1341848060.086783.png 1341848060.086804 depth/1341848060.086804.png\n1341848060.118813 rgb/1341848060.118813.png 1341848060.118826 depth/1341848060.118826.png\n1341848060.150800 rgb/1341848060.150800.png 1341848060.152187 depth/1341848060.152187.png\n1341848060.186872 rgb/1341848060.186872.png 1341848060.186902 depth/1341848060.186902.png\n1341848060.218851 rgb/1341848060.218851.png 1341848060.218926 depth/1341848060.218926.png\n1341848060.254799 rgb/1341848060.254799.png 1341848060.255357 depth/1341848060.255357.png\n1341848060.287466 rgb/1341848060.287466.png 1341848060.287482 depth/1341848060.287482.png\n1341848060.318914 rgb/1341848060.318914.png 1341848060.318945 depth/1341848060.318945.png\n1341848060.354641 rgb/1341848060.354641.png 1341848060.354688 depth/1341848060.354688.png\n1341848060.387254 rgb/1341848060.387254.png 1341848060.387291 depth/1341848060.387291.png\n1341848060.418639 rgb/1341848060.418639.png 1341848060.418684 depth/1341848060.418684.png\n1341848060.454775 rgb/1341848060.454775.png 1341848060.454794 depth/1341848060.454794.png\n1341848060.486697 rgb/1341848060.486697.png 1341848060.486771 depth/1341848060.486771.png\n1341848060.522925 rgb/1341848060.522925.png 1341848060.523008 depth/1341848060.523008.png\n1341848060.554710 rgb/1341848060.554710.png 1341848060.554724 depth/1341848060.554724.png\n1341848060.586692 rgb/1341848060.586692.png 1341848060.586706 depth/1341848060.586706.png\n1341848060.622697 rgb/1341848060.622697.png 1341848060.622721 depth/1341848060.622721.png\n1341848060.656087 rgb/1341848060.656087.png 1341848060.656113 depth/1341848060.656113.png\n1341848060.687258 rgb/1341848060.687258.png 1341848060.687324 depth/1341848060.687324.png\n1341848060.723165 rgb/1341848060.723165.png 1341848060.724561 depth/1341848060.724561.png\n1341848060.757863 rgb/1341848060.757863.png 1341848060.757889 depth/1341848060.757889.png\n1341848060.790920 rgb/1341848060.790920.png 1341848060.791034 depth/1341848060.791034.png\n1341848060.823967 rgb/1341848060.823967.png 1341848060.829094 depth/1341848060.829094.png\n1341848060.862432 rgb/1341848060.862432.png 1341848060.863663 depth/1341848060.863663.png\n1341848060.923126 rgb/1341848060.923126.png 1341848060.926419 depth/1341848060.926419.png\n1341848060.960845 rgb/1341848060.960845.png 1341848060.961890 depth/1341848060.961890.png\n1341848060.996857 rgb/1341848060.996857.png 1341848060.997593 depth/1341848060.997593.png\n1341848061.030587 rgb/1341848061.030587.png 1341848061.031332 depth/1341848061.031332.png\n1341848061.062246 rgb/1341848061.062246.png 1341848061.062516 depth/1341848061.062516.png\n1341848061.100583 rgb/1341848061.100583.png 1341848061.101130 depth/1341848061.101130.png\n1341848061.129837 rgb/1341848061.129837.png 1341848061.129853 depth/1341848061.129853.png\n1341848061.197947 rgb/1341848061.197947.png 1341848061.197987 depth/1341848061.197987.png\n1341848061.259408 rgb/1341848061.259408.png 1341848061.259586 depth/1341848061.259586.png\n1341848061.290885 rgb/1341848061.290885.png 1341848061.290998 depth/1341848061.290998.png\n1341848061.326612 rgb/1341848061.326612.png 1341848061.326647 depth/1341848061.326647.png\n1341848061.358867 rgb/1341848061.358867.png 1341848061.358908 depth/1341848061.358908.png\n1341848061.390845 rgb/1341848061.390845.png 1341848061.391495 depth/1341848061.391495.png\n1341848061.426913 rgb/1341848061.426913.png 1341848061.426942 depth/1341848061.426942.png\n1341848061.458837 rgb/1341848061.458837.png 1341848061.458854 depth/1341848061.458854.png\n1341848061.494657 rgb/1341848061.494657.png 1341848061.495433 depth/1341848061.495433.png\n1341848061.526736 rgb/1341848061.526736.png 1341848061.526886 depth/1341848061.526886.png\n1341848061.558821 rgb/1341848061.558821.png 1341848061.558836 depth/1341848061.558836.png\n1341848061.594750 rgb/1341848061.594750.png 1341848061.594776 depth/1341848061.594776.png\n1341848061.626731 rgb/1341848061.626731.png 1341848061.626753 depth/1341848061.626753.png\n1341848061.658831 rgb/1341848061.658831.png 1341848061.658845 depth/1341848061.658845.png\n1341848061.694894 rgb/1341848061.694894.png 1341848061.694932 depth/1341848061.694932.png\n1341848061.726726 rgb/1341848061.726726.png 1341848061.726750 depth/1341848061.726750.png\n1341848061.762815 rgb/1341848061.762815.png 1341848061.762840 depth/1341848061.762840.png\n1341848061.794816 rgb/1341848061.794816.png 1341848061.795285 depth/1341848061.795285.png\n1341848061.826740 rgb/1341848061.826740.png 1341848061.826754 depth/1341848061.826754.png\n1341848061.862883 rgb/1341848061.862883.png 1341848061.862902 depth/1341848061.862902.png\n1341848061.894834 rgb/1341848061.894834.png 1341848061.894887 depth/1341848061.894887.png\n1341848061.930667 rgb/1341848061.930667.png 1341848061.930754 depth/1341848061.930754.png\n1341848061.962828 rgb/1341848061.962828.png 1341848061.962857 depth/1341848061.962857.png\n1341848061.997188 rgb/1341848061.997188.png 1341848061.997201 depth/1341848061.997201.png\n1341848062.030704 rgb/1341848062.030704.png 1341848062.030723 depth/1341848062.030723.png\n1341848062.063265 rgb/1341848062.063265.png 1341848062.064058 depth/1341848062.064058.png\n1341848062.094872 rgb/1341848062.094872.png 1341848062.094893 depth/1341848062.094893.png\n1341848062.130773 rgb/1341848062.130773.png 1341848062.130816 depth/1341848062.130816.png\n1341848062.163385 rgb/1341848062.163385.png 1341848062.163399 depth/1341848062.163399.png\n1341848062.198718 rgb/1341848062.198718.png 1341848062.198960 depth/1341848062.198960.png\n1341848062.230750 rgb/1341848062.230750.png 1341848062.230763 depth/1341848062.230763.png\n1341848062.262814 rgb/1341848062.262814.png 1341848062.262858 depth/1341848062.262858.png\n1341848062.299276 rgb/1341848062.299276.png 1341848062.299285 depth/1341848062.299285.png\n1341848062.330839 rgb/1341848062.330839.png 1341848062.330968 depth/1341848062.330968.png\n1341848062.362763 rgb/1341848062.362763.png 1341848062.362798 depth/1341848062.362798.png\n1341848062.398825 rgb/1341848062.398825.png 1341848062.398836 depth/1341848062.398836.png\n1341848062.430832 rgb/1341848062.430832.png 1341848062.430844 depth/1341848062.430844.png\n1341848062.466855 rgb/1341848062.466855.png 1341848062.466879 depth/1341848062.466879.png\n1341848062.498723 rgb/1341848062.498723.png 1341848062.498743 depth/1341848062.498743.png\n1341848062.530743 rgb/1341848062.530743.png 1341848062.530759 depth/1341848062.530759.png\n1341848062.566929 rgb/1341848062.566929.png 1341848062.566959 depth/1341848062.566959.png\n1341848062.598817 rgb/1341848062.598817.png 1341848062.598829 depth/1341848062.598829.png\n1341848062.630793 rgb/1341848062.630793.png 1341848062.630824 depth/1341848062.630824.png\n1341848062.666740 rgb/1341848062.666740.png 1341848062.666771 depth/1341848062.666771.png\n1341848062.698720 rgb/1341848062.698720.png 1341848062.698743 depth/1341848062.698743.png\n1341848062.734924 rgb/1341848062.734924.png 1341848062.734939 depth/1341848062.734939.png\n1341848062.766819 rgb/1341848062.766819.png 1341848062.766877 depth/1341848062.766877.png\n1341848062.798717 rgb/1341848062.798717.png 1341848062.798764 depth/1341848062.798764.png\n1341848062.834828 rgb/1341848062.834828.png 1341848062.834849 depth/1341848062.834849.png\n1341848062.866781 rgb/1341848062.866781.png 1341848062.867238 depth/1341848062.867238.png\n1341848062.899075 rgb/1341848062.899075.png 1341848062.899092 depth/1341848062.899092.png\n1341848062.934962 rgb/1341848062.934962.png 1341848062.934977 depth/1341848062.934977.png\n1341848062.966930 rgb/1341848062.966930.png 1341848062.966957 depth/1341848062.966957.png\n1341848063.002905 rgb/1341848063.002905.png 1341848063.002915 depth/1341848063.002915.png\n1341848063.034972 rgb/1341848063.034972.png 1341848063.035491 depth/1341848063.035491.png\n1341848063.066737 rgb/1341848063.066737.png 1341848063.066749 depth/1341848063.066749.png\n1341848063.102822 rgb/1341848063.102822.png 1341848063.102832 depth/1341848063.102832.png\n1341848063.135045 rgb/1341848063.135045.png 1341848063.135160 depth/1341848063.135160.png\n1341848063.170739 rgb/1341848063.170739.png 1341848063.170794 depth/1341848063.170794.png\n1341848063.202662 rgb/1341848063.202662.png 1341848063.202765 depth/1341848063.202765.png\n1341848063.234990 rgb/1341848063.234990.png 1341848063.235006 depth/1341848063.235006.png\n1341848063.270800 rgb/1341848063.270800.png 1341848063.270816 depth/1341848063.270816.png\n1341848063.302788 rgb/1341848063.302788.png 1341848063.302814 depth/1341848063.302814.png\n1341848063.334854 rgb/1341848063.334854.png 1341848063.335470 depth/1341848063.335470.png\n1341848063.370653 rgb/1341848063.370653.png 1341848063.370688 depth/1341848063.370688.png\n1341848063.402698 rgb/1341848063.402698.png 1341848063.402728 depth/1341848063.402728.png\n1341848063.439276 rgb/1341848063.439276.png 1341848063.439294 depth/1341848063.439294.png\n1341848063.470742 rgb/1341848063.470742.png 1341848063.470764 depth/1341848063.470764.png\n1341848063.502776 rgb/1341848063.502776.png 1341848063.502801 depth/1341848063.502801.png\n1341848063.541802 rgb/1341848063.541802.png 1341848063.541821 depth/1341848063.541821.png\n1341848063.577805 rgb/1341848063.577805.png 1341848063.577827 depth/1341848063.577827.png\n1341848063.609732 rgb/1341848063.609732.png 1341848063.609780 depth/1341848063.609780.png\n1341848063.643039 rgb/1341848063.643039.png 1341848063.643057 depth/1341848063.643057.png\n1341848063.677955 rgb/1341848063.677955.png 1341848063.677981 depth/1341848063.677981.png\n1341848063.709890 rgb/1341848063.709890.png 1341848063.709915 depth/1341848063.709915.png\n1341848063.745768 rgb/1341848063.745768.png 1341848063.745783 depth/1341848063.745783.png\n1341848063.777773 rgb/1341848063.777773.png 1341848063.777929 depth/1341848063.777929.png\n1341848063.809840 rgb/1341848063.809840.png 1341848063.809857 depth/1341848063.809857.png\n1341848063.845733 rgb/1341848063.845733.png 1341848063.845775 depth/1341848063.845775.png\n1341848063.877902 rgb/1341848063.877902.png 1341848063.877913 depth/1341848063.877913.png\n1341848063.913769 rgb/1341848063.913769.png 1341848063.913781 depth/1341848063.913781.png\n1341848063.945802 rgb/1341848063.945802.png 1341848063.946407 depth/1341848063.946407.png\n1341848063.977856 rgb/1341848063.977856.png 1341848063.977868 depth/1341848063.977868.png\n1341848064.013951 rgb/1341848064.013951.png 1341848064.013963 depth/1341848064.013963.png\n1341848064.045815 rgb/1341848064.045815.png 1341848064.045830 depth/1341848064.045830.png\n1341848064.081699 rgb/1341848064.081699.png 1341848064.081716 depth/1341848064.081716.png\n1341848064.113685 rgb/1341848064.113685.png 1341848064.113699 depth/1341848064.113699.png\n1341848064.145823 rgb/1341848064.145823.png 1341848064.145896 depth/1341848064.145896.png\n1341848064.181846 rgb/1341848064.181846.png 1341848064.181871 depth/1341848064.181871.png\n1341848064.213863 rgb/1341848064.213863.png 1341848064.213916 depth/1341848064.213916.png\n1341848064.249771 rgb/1341848064.249771.png 1341848064.249803 depth/1341848064.249803.png\n1341848064.282977 rgb/1341848064.282977.png 1341848064.283921 depth/1341848064.283921.png\n1341848064.313795 rgb/1341848064.313795.png 1341848064.313821 depth/1341848064.313821.png\n1341848064.349790 rgb/1341848064.349790.png 1341848064.349800 depth/1341848064.349800.png\n1341848064.382619 rgb/1341848064.382619.png 1341848064.382881 depth/1341848064.382881.png\n1341848064.418063 rgb/1341848064.418063.png 1341848064.418076 depth/1341848064.418076.png\n1341848064.449767 rgb/1341848064.449767.png 1341848064.449781 depth/1341848064.449781.png\n1341848064.481773 rgb/1341848064.481773.png 1341848064.481794 depth/1341848064.481794.png\n1341848064.518010 rgb/1341848064.518010.png 1341848064.518639 depth/1341848064.518639.png\n1341848064.549704 rgb/1341848064.549704.png 1341848064.549726 depth/1341848064.549726.png\n1341848064.581714 rgb/1341848064.581714.png 1341848064.581772 depth/1341848064.581772.png\n1341848064.617693 rgb/1341848064.617693.png 1341848064.617728 depth/1341848064.617728.png\n1341848064.649724 rgb/1341848064.649724.png 1341848064.649739 depth/1341848064.649739.png\n1341848064.685821 rgb/1341848064.685821.png 1341848064.685871 depth/1341848064.685871.png\n1341848064.749892 rgb/1341848064.749892.png 1341848064.749986 depth/1341848064.749986.png\n1341848064.810737 rgb/1341848064.810737.png 1341848064.810771 depth/1341848064.810771.png\n1341848064.842702 rgb/1341848064.842702.png 1341848064.842765 depth/1341848064.842765.png\n1341848064.878850 rgb/1341848064.878850.png 1341848064.878871 depth/1341848064.878871.png\n1341848064.910832 rgb/1341848064.910832.png 1341848064.910861 depth/1341848064.910861.png\n1341848064.946850 rgb/1341848064.946850.png 1341848064.946870 depth/1341848064.946870.png\n1341848064.978809 rgb/1341848064.978809.png 1341848064.978833 depth/1341848064.978833.png\n1341848065.010770 rgb/1341848065.010770.png 1341848065.010849 depth/1341848065.010849.png\n1341848065.046751 rgb/1341848065.046751.png 1341848065.046796 depth/1341848065.046796.png\n1341848065.078713 rgb/1341848065.078713.png 1341848065.078740 depth/1341848065.078740.png\n1341848065.110686 rgb/1341848065.110686.png 1341848065.110913 depth/1341848065.110913.png\n1341848065.146689 rgb/1341848065.146689.png 1341848065.146705 depth/1341848065.146705.png\n1341848065.178847 rgb/1341848065.178847.png 1341848065.178872 depth/1341848065.178872.png\n1341848065.214760 rgb/1341848065.214760.png 1341848065.214817 depth/1341848065.214817.png\n1341848065.246768 rgb/1341848065.246768.png 1341848065.246815 depth/1341848065.246815.png\n1341848065.278735 rgb/1341848065.278735.png 1341848065.278785 depth/1341848065.278785.png\n1341848065.314761 rgb/1341848065.314761.png 1341848065.314782 depth/1341848065.314782.png\n1341848065.346776 rgb/1341848065.346776.png 1341848065.346874 depth/1341848065.346874.png\n1341848065.382824 rgb/1341848065.382824.png 1341848065.382883 depth/1341848065.382883.png\n1341848065.414914 rgb/1341848065.414914.png 1341848065.414947 depth/1341848065.414947.png\n1341848065.446728 rgb/1341848065.446728.png 1341848065.447032 depth/1341848065.447032.png\n1341848065.482830 rgb/1341848065.482830.png 1341848065.483011 depth/1341848065.483011.png\n1341848065.514745 rgb/1341848065.514745.png 1341848065.515200 depth/1341848065.515200.png\n1341848065.546916 rgb/1341848065.546916.png 1341848065.546929 depth/1341848065.546929.png\n1341848065.582742 rgb/1341848065.582742.png 1341848065.582781 depth/1341848065.582781.png\n1341848065.614763 rgb/1341848065.614763.png 1341848065.615224 depth/1341848065.615224.png\n1341848065.682873 rgb/1341848065.682873.png 1341848065.682923 depth/1341848065.682923.png\n1341848065.714808 rgb/1341848065.714808.png 1341848065.714841 depth/1341848065.714841.png\n1341848065.750674 rgb/1341848065.750674.png 1341848065.750692 depth/1341848065.750692.png\n1341848065.782722 rgb/1341848065.782722.png 1341848065.782781 depth/1341848065.782781.png\n1341848065.814742 rgb/1341848065.814742.png 1341848065.814773 depth/1341848065.814773.png\n1341848065.850746 rgb/1341848065.850746.png 1341848065.850775 depth/1341848065.850775.png\n1341848065.918698 rgb/1341848065.918698.png 1341848065.918742 depth/1341848065.918742.png\n1341848065.950762 rgb/1341848065.950762.png 1341848065.950803 depth/1341848065.950803.png\n1341848065.982774 rgb/1341848065.982774.png 1341848065.982829 depth/1341848065.982829.png\n1341848066.018773 rgb/1341848066.018773.png 1341848066.018836 depth/1341848066.018836.png\n1341848066.050717 rgb/1341848066.050717.png 1341848066.050784 depth/1341848066.050784.png\n1341848066.082818 rgb/1341848066.082818.png 1341848066.082851 depth/1341848066.082851.png\n1341848066.118721 rgb/1341848066.118721.png 1341848066.118762 depth/1341848066.118762.png\n1341848066.150964 rgb/1341848066.150964.png 1341848066.151663 depth/1341848066.151663.png\n1341848066.186782 rgb/1341848066.186782.png 1341848066.186806 depth/1341848066.186806.png\n1341848066.218688 rgb/1341848066.218688.png 1341848066.218701 depth/1341848066.218701.png\n1341848066.250777 rgb/1341848066.250777.png 1341848066.250794 depth/1341848066.250794.png\n1341848066.286736 rgb/1341848066.286736.png 1341848066.286752 depth/1341848066.286752.png\n1341848066.318695 rgb/1341848066.318695.png 1341848066.318714 depth/1341848066.318714.png\n1341848066.354797 rgb/1341848066.354797.png 1341848066.354854 depth/1341848066.354854.png\n1341848066.386761 rgb/1341848066.386761.png 1341848066.386795 depth/1341848066.386795.png\n1341848066.418820 rgb/1341848066.418820.png 1341848066.418853 depth/1341848066.418853.png\n1341848066.454695 rgb/1341848066.454695.png 1341848066.454708 depth/1341848066.454708.png\n1341848066.486874 rgb/1341848066.486874.png 1341848066.486902 depth/1341848066.486902.png\n1341848066.522806 rgb/1341848066.522806.png 1341848066.523149 depth/1341848066.523149.png\n1341848066.555107 rgb/1341848066.555107.png 1341848066.560526 depth/1341848066.560526.png\n1341848066.623500 rgb/1341848066.623500.png 1341848066.624153 depth/1341848066.624153.png\n1341848066.655239 rgb/1341848066.655239.png 1341848066.655262 depth/1341848066.655262.png\n1341848066.697724 rgb/1341848066.697724.png 1341848066.698980 depth/1341848066.698980.png\n1341848066.732527 rgb/1341848066.732527.png 1341848066.733333 depth/1341848066.733333.png\n1341848066.764415 rgb/1341848066.764415.png 1341848066.765329 depth/1341848066.765329.png\n1341848066.795253 rgb/1341848066.795253.png 1341848066.795567 depth/1341848066.795567.png\n1341848066.833355 rgb/1341848066.833355.png 1341848066.834424 depth/1341848066.834424.png\n1341848066.862103 rgb/1341848066.862103.png 1341848066.862114 depth/1341848066.862114.png\n1341848066.905023 rgb/1341848066.905023.png 1341848066.905636 depth/1341848066.905636.png\n1341848066.930221 rgb/1341848066.930221.png 1341848066.930239 depth/1341848066.930239.png\n1341848066.997936 rgb/1341848066.997936.png 1341848066.998757 depth/1341848066.998757.png\n1341848067.054702 rgb/1341848067.054702.png 1341848067.054719 depth/1341848067.054719.png\n1341848067.090940 rgb/1341848067.090940.png 1341848067.090960 depth/1341848067.090960.png\n1341848067.122963 rgb/1341848067.122963.png 1341848067.122977 depth/1341848067.122977.png\n1341848067.158821 rgb/1341848067.158821.png 1341848067.158843 depth/1341848067.158843.png\n1341848067.191143 rgb/1341848067.191143.png 1341848067.191172 depth/1341848067.191172.png\n1341848067.222948 rgb/1341848067.222948.png 1341848067.223798 depth/1341848067.223798.png\n1341848067.258733 rgb/1341848067.258733.png 1341848067.258827 depth/1341848067.258827.png\n1341848067.322816 rgb/1341848067.322816.png 1341848067.322831 depth/1341848067.322831.png\n1341848067.358674 rgb/1341848067.358674.png 1341848067.358740 depth/1341848067.358740.png\n1341848067.390706 rgb/1341848067.390706.png 1341848067.390723 depth/1341848067.390723.png\n1341848067.426869 rgb/1341848067.426869.png 1341848067.426896 depth/1341848067.426896.png\n1341848067.458745 rgb/1341848067.458745.png 1341848067.458759 depth/1341848067.458759.png\n1341848067.491527 rgb/1341848067.491527.png 1341848067.491567 depth/1341848067.491567.png\n1341848067.526659 rgb/1341848067.526659.png 1341848067.526716 depth/1341848067.526716.png\n1341848067.558770 rgb/1341848067.558770.png 1341848067.558783 depth/1341848067.558783.png\n1341848067.594659 rgb/1341848067.594659.png 1341848067.594669 depth/1341848067.594669.png\n1341848067.626656 rgb/1341848067.626656.png 1341848067.626667 depth/1341848067.626667.png\n1341848067.658983 rgb/1341848067.658983.png 1341848067.659013 depth/1341848067.659013.png\n1341848067.694893 rgb/1341848067.694893.png 1341848067.694912 depth/1341848067.694912.png\n1341848067.726732 rgb/1341848067.726732.png 1341848067.727398 depth/1341848067.727398.png\n1341848067.758667 rgb/1341848067.758667.png 1341848067.758683 depth/1341848067.758683.png\n1341848067.794813 rgb/1341848067.794813.png 1341848067.794832 depth/1341848067.794832.png\n1341848067.826795 rgb/1341848067.826795.png 1341848067.826810 depth/1341848067.826810.png\n1341848067.862808 rgb/1341848067.862808.png 1341848067.862836 depth/1341848067.862836.png\n"
  },
  {
    "path": "Examples/RGB-D/associations/fr3_office_val.txt",
    "content": "1341848149.066823 rgb/1341848149.066823.png 1341848149.066840 depth/1341848149.066840.png\n1341848149.102697 rgb/1341848149.102697.png 1341848149.102708 depth/1341848149.102708.png\n1341848149.134977 rgb/1341848149.134977.png 1341848149.135003 depth/1341848149.135003.png\n1341848149.170774 rgb/1341848149.170774.png 1341848149.170801 depth/1341848149.170801.png\n1341848149.202906 rgb/1341848149.202906.png 1341848149.203557 depth/1341848149.203557.png\n1341848149.234807 rgb/1341848149.234807.png 1341848149.235737 depth/1341848149.235737.png\n1341848149.277866 rgb/1341848149.277866.png 1341848149.277886 depth/1341848149.277886.png\n1341848149.341858 rgb/1341848149.341858.png 1341848149.341893 depth/1341848149.341893.png\n1341848149.402909 rgb/1341848149.402909.png 1341848149.402922 depth/1341848149.402922.png\n1341848149.470905 rgb/1341848149.470905.png 1341848149.470949 depth/1341848149.470949.png\n1341848149.502903 rgb/1341848149.502903.png 1341848149.502945 depth/1341848149.502945.png\n1341848149.538854 rgb/1341848149.538854.png 1341848149.538873 depth/1341848149.538873.png\n1341848149.570826 rgb/1341848149.570826.png 1341848149.570945 depth/1341848149.570945.png\n1341848149.602772 rgb/1341848149.602772.png 1341848149.602796 depth/1341848149.602796.png\n1341848149.638821 rgb/1341848149.638821.png 1341848149.638877 depth/1341848149.638877.png\n1341848149.672069 rgb/1341848149.672069.png 1341848149.672090 depth/1341848149.672090.png\n1341848149.706860 rgb/1341848149.706860.png 1341848149.707633 depth/1341848149.707633.png\n1341848149.738778 rgb/1341848149.738778.png 1341848149.738788 depth/1341848149.738788.png\n1341848149.770766 rgb/1341848149.770766.png 1341848149.770783 depth/1341848149.770783.png\n1341848149.806957 rgb/1341848149.806957.png 1341848149.806975 depth/1341848149.806975.png\n1341848149.838794 rgb/1341848149.838794.png 1341848149.838805 depth/1341848149.838805.png\n1341848149.870877 rgb/1341848149.870877.png 1341848149.870896 depth/1341848149.870896.png\n1341848149.906729 rgb/1341848149.906729.png 1341848149.907655 depth/1341848149.907655.png\n1341848149.938848 rgb/1341848149.938848.png 1341848149.938861 depth/1341848149.938861.png\n1341848149.974872 rgb/1341848149.974872.png 1341848149.974893 depth/1341848149.974893.png\n1341848150.006810 rgb/1341848150.006810.png 1341848150.006858 depth/1341848150.006858.png\n1341848150.038981 rgb/1341848150.038981.png 1341848150.039030 depth/1341848150.039030.png\n1341848150.074765 rgb/1341848150.074765.png 1341848150.074813 depth/1341848150.074813.png\n1341848150.106812 rgb/1341848150.106812.png 1341848150.106911 depth/1341848150.106911.png\n1341848150.142689 rgb/1341848150.142689.png 1341848150.142728 depth/1341848150.142728.png\n1341848150.174840 rgb/1341848150.174840.png 1341848150.174876 depth/1341848150.174876.png\n1341848150.207021 rgb/1341848150.207021.png 1341848150.207035 depth/1341848150.207035.png\n1341848150.242762 rgb/1341848150.242762.png 1341848150.242803 depth/1341848150.242803.png\n1341848150.274881 rgb/1341848150.274881.png 1341848150.274891 depth/1341848150.274891.png\n1341848150.306915 rgb/1341848150.306915.png 1341848150.306931 depth/1341848150.306931.png\n1341848150.342852 rgb/1341848150.342852.png 1341848150.342870 depth/1341848150.342870.png\n1341848150.374784 rgb/1341848150.374784.png 1341848150.374802 depth/1341848150.374802.png\n1341848150.410799 rgb/1341848150.410799.png 1341848150.410853 depth/1341848150.410853.png\n1341848150.442767 rgb/1341848150.442767.png 1341848150.442788 depth/1341848150.442788.png\n1341848150.475017 rgb/1341848150.475017.png 1341848150.475667 depth/1341848150.475667.png\n1341848150.510959 rgb/1341848150.510959.png 1341848150.510977 depth/1341848150.510977.png\n1341848150.543172 rgb/1341848150.543172.png 1341848150.543195 depth/1341848150.543195.png\n1341848150.574862 rgb/1341848150.574862.png 1341848150.574871 depth/1341848150.574871.png\n1341848150.610694 rgb/1341848150.610694.png 1341848150.610709 depth/1341848150.610709.png\n1341848150.642797 rgb/1341848150.642797.png 1341848150.642816 depth/1341848150.642816.png\n1341848150.678807 rgb/1341848150.678807.png 1341848150.678884 depth/1341848150.678884.png\n1341848150.710756 rgb/1341848150.710756.png 1341848150.710772 depth/1341848150.710772.png\n1341848150.742732 rgb/1341848150.742732.png 1341848150.742744 depth/1341848150.742744.png\n1341848150.778824 rgb/1341848150.778824.png 1341848150.778847 depth/1341848150.778847.png\n1341848150.810830 rgb/1341848150.810830.png 1341848150.810850 depth/1341848150.810850.png\n1341848150.842808 rgb/1341848150.842808.png 1341848150.842855 depth/1341848150.842855.png\n1341848150.878783 rgb/1341848150.878783.png 1341848150.878829 depth/1341848150.878829.png\n1341848150.910764 rgb/1341848150.910764.png 1341848150.910828 depth/1341848150.910828.png\n1341848150.947372 rgb/1341848150.947372.png 1341848150.947431 depth/1341848150.947431.png\n1341848150.978750 rgb/1341848150.978750.png 1341848150.978774 depth/1341848150.978774.png\n1341848151.010858 rgb/1341848151.010858.png 1341848151.010871 depth/1341848151.010871.png\n1341848151.046684 rgb/1341848151.046684.png 1341848151.046710 depth/1341848151.046710.png\n1341848151.078840 rgb/1341848151.078840.png 1341848151.078859 depth/1341848151.078859.png\n1341848151.110918 rgb/1341848151.110918.png 1341848151.110931 depth/1341848151.110931.png\n1341848151.146760 rgb/1341848151.146760.png 1341848151.146771 depth/1341848151.146771.png\n1341848151.178840 rgb/1341848151.178840.png 1341848151.178912 depth/1341848151.178912.png\n1341848151.214772 rgb/1341848151.214772.png 1341848151.214785 depth/1341848151.214785.png\n1341848151.246861 rgb/1341848151.246861.png 1341848151.246894 depth/1341848151.246894.png\n1341848151.278869 rgb/1341848151.278869.png 1341848151.278881 depth/1341848151.278881.png\n1341848151.314829 rgb/1341848151.314829.png 1341848151.314846 depth/1341848151.314846.png\n1341848151.346784 rgb/1341848151.346784.png 1341848151.346801 depth/1341848151.346801.png\n1341848151.382799 rgb/1341848151.382799.png 1341848151.382817 depth/1341848151.382817.png\n1341848151.414826 rgb/1341848151.414826.png 1341848151.414842 depth/1341848151.414842.png\n1341848151.447146 rgb/1341848151.447146.png 1341848151.447173 depth/1341848151.447173.png\n1341848151.482775 rgb/1341848151.482775.png 1341848151.482789 depth/1341848151.482789.png\n1341848151.514689 rgb/1341848151.514689.png 1341848151.514700 depth/1341848151.514700.png\n1341848151.546786 rgb/1341848151.546786.png 1341848151.546801 depth/1341848151.546801.png\n1341848151.582708 rgb/1341848151.582708.png 1341848151.582718 depth/1341848151.582718.png\n1341848151.614865 rgb/1341848151.614865.png 1341848151.615537 depth/1341848151.615537.png\n1341848151.650765 rgb/1341848151.650765.png 1341848151.650777 depth/1341848151.650777.png\n1341848151.682723 rgb/1341848151.682723.png 1341848151.682738 depth/1341848151.682738.png\n1341848151.714803 rgb/1341848151.714803.png 1341848151.714815 depth/1341848151.714815.png\n1341848151.753962 rgb/1341848151.753962.png 1341848151.753974 depth/1341848151.753974.png\n1341848151.789850 rgb/1341848151.789850.png 1341848151.789864 depth/1341848151.789864.png\n1341848151.822446 rgb/1341848151.822446.png 1341848151.823065 depth/1341848151.823065.png\n1341848151.857770 rgb/1341848151.857770.png 1341848151.857782 depth/1341848151.857782.png\n1341848151.889853 rgb/1341848151.889853.png 1341848151.889866 depth/1341848151.889866.png\n1341848151.921969 rgb/1341848151.921969.png 1341848151.921988 depth/1341848151.921988.png\n1341848151.958124 rgb/1341848151.958124.png 1341848151.958136 depth/1341848151.958136.png\n1341848151.990382 rgb/1341848151.990382.png 1341848151.990401 depth/1341848151.990401.png\n1341848152.021736 rgb/1341848152.021736.png 1341848152.021749 depth/1341848152.021749.png\n1341848152.057855 rgb/1341848152.057855.png 1341848152.057868 depth/1341848152.057868.png\n1341848152.089760 rgb/1341848152.089760.png 1341848152.089810 depth/1341848152.089810.png\n1341848152.121861 rgb/1341848152.121861.png 1341848152.121876 depth/1341848152.121876.png\n1341848152.157843 rgb/1341848152.157843.png 1341848152.157856 depth/1341848152.157856.png\n1341848152.189912 rgb/1341848152.189912.png 1341848152.189945 depth/1341848152.189945.png\n1341848152.221732 rgb/1341848152.221732.png 1341848152.221742 depth/1341848152.221742.png\n1341848152.257938 rgb/1341848152.257938.png 1341848152.257957 depth/1341848152.257957.png\n1341848152.289892 rgb/1341848152.289892.png 1341848152.290412 depth/1341848152.290412.png\n1341848152.325735 rgb/1341848152.325735.png 1341848152.325788 depth/1341848152.325788.png\n1341848152.357767 rgb/1341848152.357767.png 1341848152.357787 depth/1341848152.357787.png\n1341848152.389701 rgb/1341848152.389701.png 1341848152.390206 depth/1341848152.390206.png\n1341848152.425865 rgb/1341848152.425865.png 1341848152.425907 depth/1341848152.425907.png\n1341848152.457954 rgb/1341848152.457954.png 1341848152.458694 depth/1341848152.458694.png\n1341848152.489814 rgb/1341848152.489814.png 1341848152.489851 depth/1341848152.489851.png\n1341848152.525817 rgb/1341848152.525817.png 1341848152.525835 depth/1341848152.525835.png\n1341848152.557752 rgb/1341848152.557752.png 1341848152.558427 depth/1341848152.558427.png\n1341848152.593897 rgb/1341848152.593897.png 1341848152.593922 depth/1341848152.593922.png\n1341848152.625767 rgb/1341848152.625767.png 1341848152.625780 depth/1341848152.625780.png\n1341848152.661840 rgb/1341848152.661840.png 1341848152.661853 depth/1341848152.661853.png\n1341848152.693977 rgb/1341848152.693977.png 1341848152.694003 depth/1341848152.694003.png\n1341848152.725768 rgb/1341848152.725768.png 1341848152.725782 depth/1341848152.725782.png\n1341848152.793931 rgb/1341848152.793931.png 1341848152.793981 depth/1341848152.793981.png\n1341848152.854946 rgb/1341848152.854946.png 1341848152.854970 depth/1341848152.854970.png\n1341848152.891028 rgb/1341848152.891028.png 1341848152.891108 depth/1341848152.891108.png\n1341848152.922732 rgb/1341848152.922732.png 1341848152.922763 depth/1341848152.922763.png\n1341848152.954881 rgb/1341848152.954881.png 1341848152.954892 depth/1341848152.954892.png\n1341848152.990741 rgb/1341848152.990741.png 1341848152.990844 depth/1341848152.990844.png\n1341848153.022885 rgb/1341848153.022885.png 1341848153.022905 depth/1341848153.022905.png\n1341848153.054929 rgb/1341848153.054929.png 1341848153.054952 depth/1341848153.054952.png\n1341848153.090747 rgb/1341848153.090747.png 1341848153.090775 depth/1341848153.090775.png\n1341848153.122836 rgb/1341848153.122836.png 1341848153.122862 depth/1341848153.122862.png\n1341848153.158762 rgb/1341848153.158762.png 1341848153.158776 depth/1341848153.158776.png\n1341848153.190741 rgb/1341848153.190741.png 1341848153.190769 depth/1341848153.190769.png\n1341848153.258885 rgb/1341848153.258885.png 1341848153.258913 depth/1341848153.258913.png\n1341848153.290715 rgb/1341848153.290715.png 1341848153.290745 depth/1341848153.290745.png\n1341848153.322774 rgb/1341848153.322774.png 1341848153.322792 depth/1341848153.322792.png\n1341848153.358890 rgb/1341848153.358890.png 1341848153.358905 depth/1341848153.358905.png\n1341848153.390891 rgb/1341848153.390891.png 1341848153.390915 depth/1341848153.390915.png\n1341848153.426855 rgb/1341848153.426855.png 1341848153.426898 depth/1341848153.426898.png\n1341848153.458991 rgb/1341848153.458991.png 1341848153.459012 depth/1341848153.459012.png\n1341848153.490815 rgb/1341848153.490815.png 1341848153.490830 depth/1341848153.490830.png\n1341848153.526800 rgb/1341848153.526800.png 1341848153.526832 depth/1341848153.526832.png\n1341848153.558697 rgb/1341848153.558697.png 1341848153.558712 depth/1341848153.558712.png\n1341848153.594836 rgb/1341848153.594836.png 1341848153.594854 depth/1341848153.594854.png\n1341848153.626784 rgb/1341848153.626784.png 1341848153.626801 depth/1341848153.626801.png\n1341848153.658820 rgb/1341848153.658820.png 1341848153.658847 depth/1341848153.658847.png\n1341848153.694934 rgb/1341848153.694934.png 1341848153.694948 depth/1341848153.694948.png\n1341848153.726981 rgb/1341848153.726981.png 1341848153.727499 depth/1341848153.727499.png\n1341848153.794865 rgb/1341848153.794865.png 1341848153.794891 depth/1341848153.794891.png\n1341848153.826751 rgb/1341848153.826751.png 1341848153.826762 depth/1341848153.826762.png\n1341848153.862912 rgb/1341848153.862912.png 1341848153.862925 depth/1341848153.862925.png\n1341848153.894730 rgb/1341848153.894730.png 1341848153.895338 depth/1341848153.895338.png\n1341848153.963184 rgb/1341848153.963184.png 1341848153.963206 depth/1341848153.963206.png\n1341848153.995018 rgb/1341848153.995018.png 1341848153.995958 depth/1341848153.995958.png\n1341848154.034308 rgb/1341848154.034308.png 1341848154.035032 depth/1341848154.035032.png\n1341848154.065889 rgb/1341848154.065889.png 1341848154.065953 depth/1341848154.065953.png\n1341848154.102447 rgb/1341848154.102447.png 1341848154.102475 depth/1341848154.102475.png\n1341848154.133741 rgb/1341848154.133741.png 1341848154.133754 depth/1341848154.133754.png\n1341848154.169945 rgb/1341848154.169945.png 1341848154.170576 depth/1341848154.170576.png\n1341848154.201842 rgb/1341848154.201842.png 1341848154.201859 depth/1341848154.201859.png\n1341848154.233724 rgb/1341848154.233724.png 1341848154.233748 depth/1341848154.233748.png\n1341848154.270396 rgb/1341848154.270396.png 1341848154.270408 depth/1341848154.270408.png\n1341848154.301840 rgb/1341848154.301840.png 1341848154.301852 depth/1341848154.301852.png\n1341848154.333859 rgb/1341848154.333859.png 1341848154.333875 depth/1341848154.333875.png\n1341848154.369816 rgb/1341848154.369816.png 1341848154.369840 depth/1341848154.369840.png\n1341848154.463148 rgb/1341848154.463148.png 1341848154.463187 depth/1341848154.463187.png\n1341848154.498871 rgb/1341848154.498871.png 1341848154.498917 depth/1341848154.498917.png\n1341848154.531153 rgb/1341848154.531153.png 1341848154.531174 depth/1341848154.531174.png\n1341848154.567126 rgb/1341848154.567126.png 1341848154.567147 depth/1341848154.567147.png\n1341848154.598722 rgb/1341848154.598722.png 1341848154.598733 depth/1341848154.598733.png\n1341848154.630742 rgb/1341848154.630742.png 1341848154.630755 depth/1341848154.630755.png\n1341848154.666878 rgb/1341848154.666878.png 1341848154.666945 depth/1341848154.666945.png\n1341848154.698768 rgb/1341848154.698768.png 1341848154.699352 depth/1341848154.699352.png\n1341848154.730792 rgb/1341848154.730792.png 1341848154.730867 depth/1341848154.730867.png\n1341848154.766738 rgb/1341848154.766738.png 1341848154.766751 depth/1341848154.766751.png\n1341848154.798913 rgb/1341848154.798913.png 1341848154.798927 depth/1341848154.798927.png\n1341848154.834763 rgb/1341848154.834763.png 1341848154.834782 depth/1341848154.834782.png\n1341848154.866760 rgb/1341848154.866760.png 1341848154.866773 depth/1341848154.866773.png\n1341848154.898822 rgb/1341848154.898822.png 1341848154.898838 depth/1341848154.898838.png\n1341848154.934745 rgb/1341848154.934745.png 1341848154.934790 depth/1341848154.934790.png\n1341848154.966947 rgb/1341848154.966947.png 1341848154.966991 depth/1341848154.966991.png\n1341848154.998863 rgb/1341848154.998863.png 1341848154.999526 depth/1341848154.999526.png\n1341848155.035236 rgb/1341848155.035236.png 1341848155.035254 depth/1341848155.035254.png\n1341848155.066760 rgb/1341848155.066760.png 1341848155.067708 depth/1341848155.067708.png\n1341848155.102749 rgb/1341848155.102749.png 1341848155.102768 depth/1341848155.102768.png\n1341848155.134921 rgb/1341848155.134921.png 1341848155.135647 depth/1341848155.135647.png\n1341848155.166807 rgb/1341848155.166807.png 1341848155.166837 depth/1341848155.166837.png\n1341848155.209870 rgb/1341848155.209870.png 1341848155.202922 depth/1341848155.202922.png\n1341848155.266828 rgb/1341848155.266828.png 1341848155.266927 depth/1341848155.266927.png\n1341848155.302895 rgb/1341848155.302895.png 1341848155.302920 depth/1341848155.302920.png\n1341848155.334832 rgb/1341848155.334832.png 1341848155.334878 depth/1341848155.334878.png\n1341848155.370811 rgb/1341848155.370811.png 1341848155.370838 depth/1341848155.370838.png\n1341848155.402780 rgb/1341848155.402780.png 1341848155.402823 depth/1341848155.402823.png\n1341848155.434969 rgb/1341848155.434969.png 1341848155.435010 depth/1341848155.435010.png\n1341848155.470803 rgb/1341848155.470803.png 1341848155.470834 depth/1341848155.470834.png\n1341848155.503099 rgb/1341848155.503099.png 1341848155.503122 depth/1341848155.503122.png\n1341848155.534797 rgb/1341848155.534797.png 1341848155.534816 depth/1341848155.534816.png\n1341848155.570848 rgb/1341848155.570848.png 1341848155.570898 depth/1341848155.570898.png\n1341848155.602904 rgb/1341848155.602904.png 1341848155.602917 depth/1341848155.602917.png\n1341848155.638834 rgb/1341848155.638834.png 1341848155.638847 depth/1341848155.638847.png\n1341848155.671281 rgb/1341848155.671281.png 1341848155.671301 depth/1341848155.671301.png\n1341848155.702854 rgb/1341848155.702854.png 1341848155.702890 depth/1341848155.702890.png\n1341848155.738899 rgb/1341848155.738899.png 1341848155.738930 depth/1341848155.738930.png\n1341848155.771612 rgb/1341848155.771612.png 1341848155.771649 depth/1341848155.771649.png\n1341848155.806718 rgb/1341848155.806718.png 1341848155.806726 depth/1341848155.806726.png\n1341848155.839015 rgb/1341848155.839015.png 1341848155.839042 depth/1341848155.839042.png\n1341848155.870777 rgb/1341848155.870777.png 1341848155.870798 depth/1341848155.870798.png\n1341848155.906868 rgb/1341848155.906868.png 1341848155.906886 depth/1341848155.906886.png\n1341848155.938898 rgb/1341848155.938898.png 1341848155.938913 depth/1341848155.938913.png\n1341848155.970766 rgb/1341848155.970766.png 1341848155.970779 depth/1341848155.970779.png\n1341848156.006744 rgb/1341848156.006744.png 1341848156.006772 depth/1341848156.006772.png\n1341848156.038759 rgb/1341848156.038759.png 1341848156.038997 depth/1341848156.038997.png\n1341848156.074738 rgb/1341848156.074738.png 1341848156.074751 depth/1341848156.074751.png\n1341848156.106768 rgb/1341848156.106768.png 1341848156.106814 depth/1341848156.106814.png\n1341848156.138845 rgb/1341848156.138845.png 1341848156.138861 depth/1341848156.138861.png\n1341848156.174932 rgb/1341848156.174932.png 1341848156.174950 depth/1341848156.174950.png\n1341848156.207279 rgb/1341848156.207279.png 1341848156.207303 depth/1341848156.207303.png\n1341848156.238750 rgb/1341848156.238750.png 1341848156.238767 depth/1341848156.238767.png\n1341848156.274871 rgb/1341848156.274871.png 1341848156.274884 depth/1341848156.274884.png\n1341848156.342805 rgb/1341848156.342805.png 1341848156.342830 depth/1341848156.342830.png\n1341848156.374707 rgb/1341848156.374707.png 1341848156.374747 depth/1341848156.374747.png\n1341848156.406805 rgb/1341848156.406805.png 1341848156.406853 depth/1341848156.406853.png\n1341848156.442657 rgb/1341848156.442657.png 1341848156.442720 depth/1341848156.442720.png\n1341848156.474862 rgb/1341848156.474862.png 1341848156.474877 depth/1341848156.474877.png\n1341848156.506819 rgb/1341848156.506819.png 1341848156.507603 depth/1341848156.507603.png\n1341848156.542898 rgb/1341848156.542898.png 1341848156.542928 depth/1341848156.542928.png\n1341848156.574830 rgb/1341848156.574830.png 1341848156.574895 depth/1341848156.574895.png\n1341848156.610846 rgb/1341848156.610846.png 1341848156.610872 depth/1341848156.610872.png\n1341848156.643458 rgb/1341848156.643458.png 1341848156.643476 depth/1341848156.643476.png\n1341848156.674747 rgb/1341848156.674747.png 1341848156.674772 depth/1341848156.674772.png\n1341848156.710769 rgb/1341848156.710769.png 1341848156.710807 depth/1341848156.710807.png\n1341848156.742933 rgb/1341848156.742933.png 1341848156.742973 depth/1341848156.742973.png\n1341848156.778725 rgb/1341848156.778725.png 1341848156.778748 depth/1341848156.778748.png\n1341848156.810836 rgb/1341848156.810836.png 1341848156.810846 depth/1341848156.810846.png\n1341848156.843223 rgb/1341848156.843223.png 1341848156.843233 depth/1341848156.843233.png\n1341848156.878714 rgb/1341848156.878714.png 1341848156.878759 depth/1341848156.878759.png\n1341848156.910766 rgb/1341848156.910766.png 1341848156.910782 depth/1341848156.910782.png\n1341848156.942797 rgb/1341848156.942797.png 1341848156.942809 depth/1341848156.942809.png\n1341848156.978827 rgb/1341848156.978827.png 1341848156.978840 depth/1341848156.978840.png\n1341848157.010816 rgb/1341848157.010816.png 1341848157.010841 depth/1341848157.010841.png\n1341848157.046853 rgb/1341848157.046853.png 1341848157.046868 depth/1341848157.046868.png\n1341848157.078893 rgb/1341848157.078893.png 1341848157.078902 depth/1341848157.078902.png\n1341848157.110834 rgb/1341848157.110834.png 1341848157.110855 depth/1341848157.110855.png\n1341848157.146936 rgb/1341848157.146936.png 1341848157.146965 depth/1341848157.146965.png\n1341848157.178766 rgb/1341848157.178766.png 1341848157.178786 depth/1341848157.178786.png\n1341848157.210843 rgb/1341848157.210843.png 1341848157.210882 depth/1341848157.210882.png\n1341848157.246913 rgb/1341848157.246913.png 1341848157.246930 depth/1341848157.246930.png\n1341848157.278836 rgb/1341848157.278836.png 1341848157.278918 depth/1341848157.278918.png\n1341848157.314784 rgb/1341848157.314784.png 1341848157.314823 depth/1341848157.314823.png\n1341848157.346896 rgb/1341848157.346896.png 1341848157.346931 depth/1341848157.346931.png\n1341848157.378813 rgb/1341848157.378813.png 1341848157.378859 depth/1341848157.378859.png\n1341848157.414741 rgb/1341848157.414741.png 1341848157.414781 depth/1341848157.414781.png\n1341848157.446839 rgb/1341848157.446839.png 1341848157.446955 depth/1341848157.446955.png\n1341848157.478906 rgb/1341848157.478906.png 1341848157.479185 depth/1341848157.479185.png\n1341848157.514883 rgb/1341848157.514883.png 1341848157.515353 depth/1341848157.515353.png\n1341848157.546769 rgb/1341848157.546769.png 1341848157.546828 depth/1341848157.546828.png\n1341848157.582926 rgb/1341848157.582926.png 1341848157.582936 depth/1341848157.582936.png\n1341848157.614748 rgb/1341848157.614748.png 1341848157.614757 depth/1341848157.614757.png\n1341848157.646960 rgb/1341848157.646960.png 1341848157.647000 depth/1341848157.647000.png\n1341848157.682790 rgb/1341848157.682790.png 1341848157.682801 depth/1341848157.682801.png\n1341848157.714975 rgb/1341848157.714975.png 1341848157.714987 depth/1341848157.714987.png\n1341848157.750708 rgb/1341848157.750708.png 1341848157.750747 depth/1341848157.750747.png\n1341848157.782758 rgb/1341848157.782758.png 1341848157.782770 depth/1341848157.782770.png\n1341848157.814919 rgb/1341848157.814919.png 1341848157.815970 depth/1341848157.815970.png\n1341848157.850677 rgb/1341848157.850677.png 1341848157.850692 depth/1341848157.850692.png\n1341848157.882761 rgb/1341848157.882761.png 1341848157.882775 depth/1341848157.882775.png\n1341848157.914774 rgb/1341848157.914774.png 1341848157.914790 depth/1341848157.914790.png\n1341848157.950731 rgb/1341848157.950731.png 1341848157.950744 depth/1341848157.950744.png\n1341848157.982725 rgb/1341848157.982725.png 1341848157.982740 depth/1341848157.982740.png\n1341848158.018736 rgb/1341848158.018736.png 1341848158.018749 depth/1341848158.018749.png\n1341848158.083079 rgb/1341848158.083079.png 1341848158.083110 depth/1341848158.083110.png\n1341848158.118854 rgb/1341848158.118854.png 1341848158.118870 depth/1341848158.118870.png\n1341848158.182918 rgb/1341848158.182918.png 1341848158.182933 depth/1341848158.182933.png\n1341848158.218795 rgb/1341848158.218795.png 1341848158.218813 depth/1341848158.218813.png\n1341848158.250745 rgb/1341848158.250745.png 1341848158.250758 depth/1341848158.250758.png\n1341848158.286804 rgb/1341848158.286804.png 1341848158.286827 depth/1341848158.286827.png\n1341848158.318738 rgb/1341848158.318738.png 1341848158.318748 depth/1341848158.318748.png\n1341848158.350718 rgb/1341848158.350718.png 1341848158.350732 depth/1341848158.350732.png\n1341848158.387933 rgb/1341848158.387933.png 1341848158.387995 depth/1341848158.387995.png\n1341848158.418868 rgb/1341848158.418868.png 1341848158.419496 depth/1341848158.419496.png\n1341848158.450851 rgb/1341848158.450851.png 1341848158.450873 depth/1341848158.450873.png\n1341848158.486805 rgb/1341848158.486805.png 1341848158.486853 depth/1341848158.486853.png\n1341848158.518859 rgb/1341848158.518859.png 1341848158.518876 depth/1341848158.518876.png\n1341848158.554692 rgb/1341848158.554692.png 1341848158.554705 depth/1341848158.554705.png\n1341848158.586776 rgb/1341848158.586776.png 1341848158.586810 depth/1341848158.586810.png\n1341848158.618875 rgb/1341848158.618875.png 1341848158.618891 depth/1341848158.618891.png\n1341848158.654943 rgb/1341848158.654943.png 1341848158.654995 depth/1341848158.654995.png\n1341848158.686821 rgb/1341848158.686821.png 1341848158.686836 depth/1341848158.686836.png\n1341848158.718781 rgb/1341848158.718781.png 1341848158.718800 depth/1341848158.718800.png\n1341848158.755265 rgb/1341848158.755265.png 1341848158.755282 depth/1341848158.755282.png\n1341848158.786916 rgb/1341848158.786916.png 1341848158.786940 depth/1341848158.786940.png\n1341848158.822796 rgb/1341848158.822796.png 1341848158.822827 depth/1341848158.822827.png\n1341848158.854983 rgb/1341848158.854983.png 1341848158.855000 depth/1341848158.855000.png\n1341848158.886874 rgb/1341848158.886874.png 1341848158.887512 depth/1341848158.887512.png\n1341848158.922780 rgb/1341848158.922780.png 1341848158.922792 depth/1341848158.922792.png\n1341848158.954834 rgb/1341848158.954834.png 1341848158.954851 depth/1341848158.954851.png\n1341848158.990860 rgb/1341848158.990860.png 1341848158.990875 depth/1341848158.990875.png\n1341848159.022769 rgb/1341848159.022769.png 1341848159.022785 depth/1341848159.022785.png\n1341848159.055290 rgb/1341848159.055290.png 1341848159.055313 depth/1341848159.055313.png\n1341848159.090841 rgb/1341848159.090841.png 1341848159.090857 depth/1341848159.090857.png\n1341848159.122756 rgb/1341848159.122756.png 1341848159.122772 depth/1341848159.122772.png\n1341848159.154804 rgb/1341848159.154804.png 1341848159.154824 depth/1341848159.154824.png\n1341848159.190705 rgb/1341848159.190705.png 1341848159.190729 depth/1341848159.190729.png\n1341848159.222742 rgb/1341848159.222742.png 1341848159.222757 depth/1341848159.222757.png\n1341848159.258924 rgb/1341848159.258924.png 1341848159.258938 depth/1341848159.258938.png\n1341848159.291030 rgb/1341848159.291030.png 1341848159.291048 depth/1341848159.291048.png\n1341848159.322862 rgb/1341848159.322862.png 1341848159.323059 depth/1341848159.323059.png\n1341848159.358817 rgb/1341848159.358817.png 1341848159.358831 depth/1341848159.358831.png\n1341848159.390737 rgb/1341848159.390737.png 1341848159.390757 depth/1341848159.390757.png\n1341848159.422816 rgb/1341848159.422816.png 1341848159.422859 depth/1341848159.422859.png\n1341848159.458808 rgb/1341848159.458808.png 1341848159.458840 depth/1341848159.458840.png\n1341848159.490804 rgb/1341848159.490804.png 1341848159.491469 depth/1341848159.491469.png\n1341848159.526950 rgb/1341848159.526950.png 1341848159.526963 depth/1341848159.526963.png\n1341848159.558785 rgb/1341848159.558785.png 1341848159.559419 depth/1341848159.559419.png\n1341848159.590787 rgb/1341848159.590787.png 1341848159.590826 depth/1341848159.590826.png\n1341848159.626836 rgb/1341848159.626836.png 1341848159.626867 depth/1341848159.626867.png\n1341848159.658886 rgb/1341848159.658886.png 1341848159.658910 depth/1341848159.658910.png\n1341848159.690794 rgb/1341848159.690794.png 1341848159.690820 depth/1341848159.690820.png\n1341848159.726780 rgb/1341848159.726780.png 1341848159.726819 depth/1341848159.726819.png\n1341848159.759125 rgb/1341848159.759125.png 1341848159.759144 depth/1341848159.759144.png\n1341848159.794870 rgb/1341848159.794870.png 1341848159.794883 depth/1341848159.794883.png\n1341848159.826708 rgb/1341848159.826708.png 1341848159.826726 depth/1341848159.826726.png\n1341848159.858901 rgb/1341848159.858901.png 1341848159.858916 depth/1341848159.858916.png\n1341848159.894858 rgb/1341848159.894858.png 1341848159.894871 depth/1341848159.894871.png\n1341848159.926828 rgb/1341848159.926828.png 1341848159.926845 depth/1341848159.926845.png\n1341848159.962911 rgb/1341848159.962911.png 1341848159.962925 depth/1341848159.962925.png\n1341848159.994764 rgb/1341848159.994764.png 1341848159.994773 depth/1341848159.994773.png\n1341848160.026703 rgb/1341848160.026703.png 1341848160.026714 depth/1341848160.026714.png\n1341848160.062822 rgb/1341848160.062822.png 1341848160.062831 depth/1341848160.062831.png\n1341848160.094831 rgb/1341848160.094831.png 1341848160.094840 depth/1341848160.094840.png\n1341848160.126793 rgb/1341848160.126793.png 1341848160.126817 depth/1341848160.126817.png\n1341848160.162868 rgb/1341848160.162868.png 1341848160.162915 depth/1341848160.162915.png\n1341848160.194891 rgb/1341848160.194891.png 1341848160.195552 depth/1341848160.195552.png\n1341848160.230921 rgb/1341848160.230921.png 1341848160.230935 depth/1341848160.230935.png\n1341848160.263051 rgb/1341848160.263051.png 1341848160.263047 depth/1341848160.263047.png\n1341848160.294866 rgb/1341848160.294866.png 1341848160.294882 depth/1341848160.294882.png\n1341848160.330780 rgb/1341848160.330780.png 1341848160.330813 depth/1341848160.330813.png\n1341848160.362748 rgb/1341848160.362748.png 1341848160.362759 depth/1341848160.362759.png\n1341848160.394788 rgb/1341848160.394788.png 1341848160.394804 depth/1341848160.394804.png\n1341848160.430712 rgb/1341848160.430712.png 1341848160.430742 depth/1341848160.430742.png\n1341848160.462944 rgb/1341848160.462944.png 1341848160.463020 depth/1341848160.463020.png\n1341848160.498941 rgb/1341848160.498941.png 1341848160.498976 depth/1341848160.498976.png\n1341848160.530917 rgb/1341848160.530917.png 1341848160.530981 depth/1341848160.530981.png\n1341848160.562788 rgb/1341848160.562788.png 1341848160.562799 depth/1341848160.562799.png\n1341848160.598712 rgb/1341848160.598712.png 1341848160.598724 depth/1341848160.598724.png\n1341848160.630703 rgb/1341848160.630703.png 1341848160.630733 depth/1341848160.630733.png\n1341848160.662998 rgb/1341848160.662998.png 1341848160.663010 depth/1341848160.663010.png\n1341848160.698981 rgb/1341848160.698981.png 1341848160.699002 depth/1341848160.699002.png\n1341848160.730773 rgb/1341848160.730773.png 1341848160.730783 depth/1341848160.730783.png\n1341848160.766902 rgb/1341848160.766902.png 1341848160.766911 depth/1341848160.766911.png\n1341848160.798913 rgb/1341848160.798913.png 1341848160.798933 depth/1341848160.798933.png\n1341848160.830801 rgb/1341848160.830801.png 1341848160.830837 depth/1341848160.830837.png\n1341848160.866791 rgb/1341848160.866791.png 1341848160.866808 depth/1341848160.866808.png\n1341848160.898719 rgb/1341848160.898719.png 1341848160.898733 depth/1341848160.898733.png\n1341848160.930849 rgb/1341848160.930849.png 1341848160.931523 depth/1341848160.931523.png\n1341848160.966815 rgb/1341848160.966815.png 1341848160.966836 depth/1341848160.966836.png\n1341848160.998726 rgb/1341848160.998726.png 1341848160.998739 depth/1341848160.998739.png\n1341848161.034749 rgb/1341848161.034749.png 1341848161.034765 depth/1341848161.034765.png\n1341848161.066799 rgb/1341848161.066799.png 1341848161.066816 depth/1341848161.066816.png\n1341848161.098907 rgb/1341848161.098907.png 1341848161.098927 depth/1341848161.098927.png\n1341848161.134830 rgb/1341848161.134830.png 1341848161.134864 depth/1341848161.134864.png\n1341848161.166996 rgb/1341848161.166996.png 1341848161.167929 depth/1341848161.167929.png\n1341848161.202769 rgb/1341848161.202769.png 1341848161.202788 depth/1341848161.202788.png\n1341848161.234838 rgb/1341848161.234838.png 1341848161.234855 depth/1341848161.234855.png\n1341848161.266797 rgb/1341848161.266797.png 1341848161.266821 depth/1341848161.266821.png\n1341848161.302737 rgb/1341848161.302737.png 1341848161.302760 depth/1341848161.302760.png\n1341848161.334795 rgb/1341848161.334795.png 1341848161.334813 depth/1341848161.334813.png\n1341848161.366834 rgb/1341848161.366834.png 1341848161.366883 depth/1341848161.366883.png\n1341848161.434756 rgb/1341848161.434756.png 1341848161.434768 depth/1341848161.434768.png\n1341848161.470745 rgb/1341848161.470745.png 1341848161.470799 depth/1341848161.470799.png\n1341848161.502853 rgb/1341848161.502853.png 1341848161.502864 depth/1341848161.502864.png\n1341848161.534845 rgb/1341848161.534845.png 1341848161.534856 depth/1341848161.534856.png\n1341848161.570776 rgb/1341848161.570776.png 1341848161.570792 depth/1341848161.570792.png\n1341848161.602903 rgb/1341848161.602903.png 1341848161.602913 depth/1341848161.602913.png\n1341848161.670859 rgb/1341848161.670859.png 1341848161.670896 depth/1341848161.670896.png\n1341848161.702844 rgb/1341848161.702844.png 1341848161.702866 depth/1341848161.702866.png\n1341848161.738842 rgb/1341848161.738842.png 1341848161.738879 depth/1341848161.738879.png\n1341848161.770697 rgb/1341848161.770697.png 1341848161.770708 depth/1341848161.770708.png\n1341848161.802764 rgb/1341848161.802764.png 1341848161.802785 depth/1341848161.802785.png\n1341848161.838669 rgb/1341848161.838669.png 1341848161.838680 depth/1341848161.838680.png\n1341848161.870852 rgb/1341848161.870852.png 1341848161.870862 depth/1341848161.870862.png\n1341848161.902867 rgb/1341848161.902867.png 1341848161.902880 depth/1341848161.902880.png\n1341848161.938688 rgb/1341848161.938688.png 1341848161.938735 depth/1341848161.938735.png\n1341848161.970719 rgb/1341848161.970719.png 1341848161.970736 depth/1341848161.970736.png\n1341848162.006825 rgb/1341848162.006825.png 1341848162.006838 depth/1341848162.006838.png\n1341848162.038732 rgb/1341848162.038732.png 1341848162.038745 depth/1341848162.038745.png\n1341848162.070890 rgb/1341848162.070890.png 1341848162.070925 depth/1341848162.070925.png\n1341848162.106900 rgb/1341848162.106900.png 1341848162.106909 depth/1341848162.106909.png\n1341848162.138762 rgb/1341848162.138762.png 1341848162.138777 depth/1341848162.138777.png\n1341848162.174808 rgb/1341848162.174808.png 1341848162.174873 depth/1341848162.174873.png\n1341848162.206857 rgb/1341848162.206857.png 1341848162.206873 depth/1341848162.206873.png\n1341848162.238754 rgb/1341848162.238754.png 1341848162.238786 depth/1341848162.238786.png\n1341848162.274812 rgb/1341848162.274812.png 1341848162.274822 depth/1341848162.274822.png\n1341848162.306796 rgb/1341848162.306796.png 1341848162.306813 depth/1341848162.306813.png\n1341848162.338764 rgb/1341848162.338764.png 1341848162.338788 depth/1341848162.338788.png\n1341848162.374731 rgb/1341848162.374731.png 1341848162.374748 depth/1341848162.374748.png\n1341848162.406929 rgb/1341848162.406929.png 1341848162.406949 depth/1341848162.406949.png\n1341848162.442899 rgb/1341848162.442899.png 1341848162.442966 depth/1341848162.442966.png\n1341848162.474825 rgb/1341848162.474825.png 1341848162.474856 depth/1341848162.474856.png\n1341848162.506688 rgb/1341848162.506688.png 1341848162.506714 depth/1341848162.506714.png\n1341848162.542701 rgb/1341848162.542701.png 1341848162.542711 depth/1341848162.542711.png\n1341848162.574897 rgb/1341848162.574897.png 1341848162.574917 depth/1341848162.574917.png\n1341848162.607766 rgb/1341848162.607766.png 1341848162.608485 depth/1341848162.608485.png\n1341848162.642853 rgb/1341848162.642853.png 1341848162.642869 depth/1341848162.642869.png\n1341848162.674886 rgb/1341848162.674886.png 1341848162.674903 depth/1341848162.674903.png\n1341848162.710751 rgb/1341848162.710751.png 1341848162.710769 depth/1341848162.710769.png\n1341848162.742823 rgb/1341848162.742823.png 1341848162.742882 depth/1341848162.742882.png\n1341848162.774907 rgb/1341848162.774907.png 1341848162.774925 depth/1341848162.774925.png\n1341848162.810709 rgb/1341848162.810709.png 1341848162.810721 depth/1341848162.810721.png\n1341848162.842849 rgb/1341848162.842849.png 1341848162.843663 depth/1341848162.843663.png\n1341848162.874821 rgb/1341848162.874821.png 1341848162.874837 depth/1341848162.874837.png\n1341848162.910700 rgb/1341848162.910700.png 1341848162.910710 depth/1341848162.910710.png\n1341848162.979216 rgb/1341848162.979216.png 1341848162.979251 depth/1341848162.979251.png\n1341848163.010779 rgb/1341848163.010779.png 1341848163.010798 depth/1341848163.010798.png\n1341848163.042805 rgb/1341848163.042805.png 1341848163.043395 depth/1341848163.043395.png\n1341848163.078878 rgb/1341848163.078878.png 1341848163.078902 depth/1341848163.078902.png\n1341848163.110813 rgb/1341848163.110813.png 1341848163.110833 depth/1341848163.110833.png\n1341848163.142847 rgb/1341848163.142847.png 1341848163.142860 depth/1341848163.142860.png\n1341848163.179133 rgb/1341848163.179133.png 1341848163.179159 depth/1341848163.179159.png\n1341848163.210686 rgb/1341848163.210686.png 1341848163.210697 depth/1341848163.210697.png\n1341848163.246905 rgb/1341848163.246905.png 1341848163.246918 depth/1341848163.246918.png\n1341848163.279126 rgb/1341848163.279126.png 1341848163.279145 depth/1341848163.279145.png\n1341848163.310679 rgb/1341848163.310679.png 1341848163.310690 depth/1341848163.310690.png\n1341848163.346833 rgb/1341848163.346833.png 1341848163.346842 depth/1341848163.346842.png\n1341848163.379093 rgb/1341848163.379093.png 1341848163.379107 depth/1341848163.379107.png\n1341848163.414760 rgb/1341848163.414760.png 1341848163.414780 depth/1341848163.414780.png\n1341848163.447505 rgb/1341848163.447505.png 1341848163.447533 depth/1341848163.447533.png\n1341848163.479147 rgb/1341848163.479147.png 1341848163.480026 depth/1341848163.480026.png\n1341848163.514790 rgb/1341848163.514790.png 1341848163.514803 depth/1341848163.514803.png\n1341848163.546891 rgb/1341848163.546891.png 1341848163.546908 depth/1341848163.546908.png\n1341848163.578968 rgb/1341848163.578968.png 1341848163.578983 depth/1341848163.578983.png\n1341848163.614905 rgb/1341848163.614905.png 1341848163.614960 depth/1341848163.614960.png\n1341848163.646967 rgb/1341848163.646967.png 1341848163.647613 depth/1341848163.647613.png\n1341848163.682840 rgb/1341848163.682840.png 1341848163.683769 depth/1341848163.683769.png\n1341848163.715380 rgb/1341848163.715380.png 1341848163.715976 depth/1341848163.715976.png\n1341848163.748292 rgb/1341848163.748292.png 1341848163.750108 depth/1341848163.750108.png\n1341848163.782940 rgb/1341848163.782940.png 1341848163.782955 depth/1341848163.782955.png\n1341848163.815079 rgb/1341848163.815079.png 1341848163.815323 depth/1341848163.815323.png\n1341848163.847130 rgb/1341848163.847130.png 1341848163.847751 depth/1341848163.847751.png\n1341848163.883764 rgb/1341848163.883764.png 1341848163.884777 depth/1341848163.884777.png\n1341848163.951866 rgb/1341848163.951866.png 1341848163.952722 depth/1341848163.952722.png\n1341848163.982991 rgb/1341848163.982991.png 1341848163.983696 depth/1341848163.983696.png\n1341848164.014820 rgb/1341848164.014820.png 1341848164.014846 depth/1341848164.014846.png\n1341848164.050756 rgb/1341848164.050756.png 1341848164.051023 depth/1341848164.051023.png\n1341848164.082904 rgb/1341848164.082904.png 1341848164.083565 depth/1341848164.083565.png\n1341848164.121798 rgb/1341848164.121798.png 1341848164.121851 depth/1341848164.121851.png\n1341848164.182798 rgb/1341848164.182798.png 1341848164.182813 depth/1341848164.182813.png\n1341848164.218949 rgb/1341848164.218949.png 1341848164.218965 depth/1341848164.218965.png\n1341848164.250726 rgb/1341848164.250726.png 1341848164.250736 depth/1341848164.250736.png\n1341848164.282807 rgb/1341848164.282807.png 1341848164.282835 depth/1341848164.282835.png\n1341848164.318737 rgb/1341848164.318737.png 1341848164.319274 depth/1341848164.319274.png\n1341848164.350869 rgb/1341848164.350869.png 1341848164.351509 depth/1341848164.351509.png\n1341848164.386807 rgb/1341848164.386807.png 1341848164.386878 depth/1341848164.386878.png\n1341848164.418758 rgb/1341848164.418758.png 1341848164.418784 depth/1341848164.418784.png\n1341848164.451050 rgb/1341848164.451050.png 1341848164.451081 depth/1341848164.451081.png\n1341848164.486742 rgb/1341848164.486742.png 1341848164.486768 depth/1341848164.486768.png\n1341848164.518795 rgb/1341848164.518795.png 1341848164.518809 depth/1341848164.518809.png\n1341848164.550805 rgb/1341848164.550805.png 1341848164.550838 depth/1341848164.550838.png\n1341848164.586921 rgb/1341848164.586921.png 1341848164.587003 depth/1341848164.587003.png\n1341848164.618941 rgb/1341848164.618941.png 1341848164.618964 depth/1341848164.618964.png\n1341848164.654712 rgb/1341848164.654712.png 1341848164.654762 depth/1341848164.654762.png\n1341848164.686768 rgb/1341848164.686768.png 1341848164.686783 depth/1341848164.686783.png\n1341848164.718784 rgb/1341848164.718784.png 1341848164.718830 depth/1341848164.718830.png\n1341848164.754825 rgb/1341848164.754825.png 1341848164.754838 depth/1341848164.754838.png\n1341848164.786794 rgb/1341848164.786794.png 1341848164.787064 depth/1341848164.787064.png\n1341848164.818801 rgb/1341848164.818801.png 1341848164.818824 depth/1341848164.818824.png\n1341848164.854945 rgb/1341848164.854945.png 1341848164.854973 depth/1341848164.854973.png\n1341848164.886833 rgb/1341848164.886833.png 1341848164.886842 depth/1341848164.886842.png\n1341848164.922673 rgb/1341848164.922673.png 1341848164.922689 depth/1341848164.922689.png\n1341848164.954891 rgb/1341848164.954891.png 1341848164.954903 depth/1341848164.954903.png\n1341848164.986854 rgb/1341848164.986854.png 1341848164.986876 depth/1341848164.986876.png\n1341848165.022907 rgb/1341848165.022907.png 1341848165.022925 depth/1341848165.022925.png\n1341848165.054958 rgb/1341848165.054958.png 1341848165.054990 depth/1341848165.054990.png\n1341848165.086867 rgb/1341848165.086867.png 1341848165.086892 depth/1341848165.086892.png\n1341848165.122738 rgb/1341848165.122738.png 1341848165.122818 depth/1341848165.122818.png\n1341848165.154778 rgb/1341848165.154778.png 1341848165.154947 depth/1341848165.154947.png\n1341848165.190741 rgb/1341848165.190741.png 1341848165.190775 depth/1341848165.190775.png\n1341848165.222795 rgb/1341848165.222795.png 1341848165.222821 depth/1341848165.222821.png\n1341848165.254753 rgb/1341848165.254753.png 1341848165.254772 depth/1341848165.254772.png\n1341848165.290861 rgb/1341848165.290861.png 1341848165.290910 depth/1341848165.290910.png\n1341848165.322723 rgb/1341848165.322723.png 1341848165.322752 depth/1341848165.322752.png\n1341848165.354808 rgb/1341848165.354808.png 1341848165.354836 depth/1341848165.354836.png\n1341848165.390763 rgb/1341848165.390763.png 1341848165.390780 depth/1341848165.390780.png\n1341848165.422788 rgb/1341848165.422788.png 1341848165.422807 depth/1341848165.422807.png\n1341848165.458783 rgb/1341848165.458783.png 1341848165.458797 depth/1341848165.458797.png\n1341848165.490740 rgb/1341848165.490740.png 1341848165.490752 depth/1341848165.490752.png\n1341848165.522759 rgb/1341848165.522759.png 1341848165.522771 depth/1341848165.522771.png\n1341848165.558825 rgb/1341848165.558825.png 1341848165.558840 depth/1341848165.558840.png\n1341848165.590750 rgb/1341848165.590750.png 1341848165.590798 depth/1341848165.590798.png\n1341848165.626731 rgb/1341848165.626731.png 1341848165.626748 depth/1341848165.626748.png\n1341848165.658757 rgb/1341848165.658757.png 1341848165.658771 depth/1341848165.658771.png\n1341848165.690734 rgb/1341848165.690734.png 1341848165.690746 depth/1341848165.690746.png\n1341848165.726911 rgb/1341848165.726911.png 1341848165.726951 depth/1341848165.726951.png\n1341848165.758729 rgb/1341848165.758729.png 1341848165.758740 depth/1341848165.758740.png\n1341848165.790707 rgb/1341848165.790707.png 1341848165.790744 depth/1341848165.790744.png\n1341848165.826759 rgb/1341848165.826759.png 1341848165.826778 depth/1341848165.826778.png\n1341848165.858701 rgb/1341848165.858701.png 1341848165.858716 depth/1341848165.858716.png\n1341848165.894770 rgb/1341848165.894770.png 1341848165.894784 depth/1341848165.894784.png\n1341848165.926790 rgb/1341848165.926790.png 1341848165.926807 depth/1341848165.926807.png\n1341848165.958997 rgb/1341848165.958997.png 1341848165.959008 depth/1341848165.959008.png\n1341848165.994928 rgb/1341848165.994928.png 1341848165.994967 depth/1341848165.994967.png\n1341848166.027159 rgb/1341848166.027159.png 1341848166.027788 depth/1341848166.027788.png\n1341848166.094950 rgb/1341848166.094950.png 1341848166.094972 depth/1341848166.094972.png\n1341848166.126902 rgb/1341848166.126902.png 1341848166.126951 depth/1341848166.126951.png\n1341848166.162670 rgb/1341848166.162670.png 1341848166.162682 depth/1341848166.162682.png\n1341848166.194932 rgb/1341848166.194932.png 1341848166.194990 depth/1341848166.194990.png\n1341848166.226888 rgb/1341848166.226888.png 1341848166.226943 depth/1341848166.226943.png\n1341848166.262772 rgb/1341848166.262772.png 1341848166.262819 depth/1341848166.262819.png\n1341848166.294738 rgb/1341848166.294738.png 1341848166.294750 depth/1341848166.294750.png\n1341848166.326755 rgb/1341848166.326755.png 1341848166.326769 depth/1341848166.326769.png\n1341848166.362731 rgb/1341848166.362731.png 1341848166.362743 depth/1341848166.362743.png\n1341848166.401837 rgb/1341848166.401837.png 1341848166.401856 depth/1341848166.401856.png\n1341848166.433930 rgb/1341848166.433930.png 1341848166.433947 depth/1341848166.433947.png\n1341848166.470537 rgb/1341848166.470537.png 1341848166.471219 depth/1341848166.471219.png\n1341848166.502542 rgb/1341848166.502542.png 1341848166.502601 depth/1341848166.502601.png\n1341848166.533929 rgb/1341848166.533929.png 1341848166.533938 depth/1341848166.533938.png\n1341848166.569828 rgb/1341848166.569828.png 1341848166.569884 depth/1341848166.569884.png\n1341848166.601817 rgb/1341848166.601817.png 1341848166.601835 depth/1341848166.601835.png\n1341848166.633713 rgb/1341848166.633713.png 1341848166.633729 depth/1341848166.633729.png\n1341848166.669876 rgb/1341848166.669876.png 1341848166.670815 depth/1341848166.670815.png\n1341848166.701918 rgb/1341848166.701918.png 1341848166.701957 depth/1341848166.701957.png\n1341848166.734072 rgb/1341848166.734072.png 1341848166.734281 depth/1341848166.734281.png\n1341848166.770922 rgb/1341848166.770922.png 1341848166.771241 depth/1341848166.771241.png\n1341848166.801847 rgb/1341848166.801847.png 1341848166.801881 depth/1341848166.801881.png\n1341848166.837782 rgb/1341848166.837782.png 1341848166.837795 depth/1341848166.837795.png\n1341848166.869763 rgb/1341848166.869763.png 1341848166.869774 depth/1341848166.869774.png\n1341848166.901822 rgb/1341848166.901822.png 1341848166.901837 depth/1341848166.901837.png\n1341848166.937808 rgb/1341848166.937808.png 1341848166.937817 depth/1341848166.937817.png\n1341848166.969795 rgb/1341848166.969795.png 1341848166.969892 depth/1341848166.969892.png\n1341848167.001793 rgb/1341848167.001793.png 1341848167.001823 depth/1341848167.001823.png\n1341848167.037886 rgb/1341848167.037886.png 1341848167.037896 depth/1341848167.037896.png\n1341848167.069805 rgb/1341848167.069805.png 1341848167.069817 depth/1341848167.069817.png\n1341848167.105919 rgb/1341848167.105919.png 1341848167.105934 depth/1341848167.105934.png\n1341848167.137651 rgb/1341848167.137651.png 1341848167.137665 depth/1341848167.137665.png\n1341848167.169757 rgb/1341848167.169757.png 1341848167.169770 depth/1341848167.169770.png\n1341848167.205756 rgb/1341848167.205756.png 1341848167.205774 depth/1341848167.205774.png\n1341848167.237953 rgb/1341848167.237953.png 1341848167.238402 depth/1341848167.238402.png\n1341848167.273788 rgb/1341848167.273788.png 1341848167.273824 depth/1341848167.273824.png\n1341848167.305856 rgb/1341848167.305856.png 1341848167.305883 depth/1341848167.305883.png\n1341848167.337781 rgb/1341848167.337781.png 1341848167.337795 depth/1341848167.337795.png\n1341848167.373840 rgb/1341848167.373840.png 1341848167.373853 depth/1341848167.373853.png\n1341848167.405669 rgb/1341848167.405669.png 1341848167.405750 depth/1341848167.405750.png\n1341848167.441785 rgb/1341848167.441785.png 1341848167.441800 depth/1341848167.441800.png\n1341848167.473968 rgb/1341848167.473968.png 1341848167.473999 depth/1341848167.473999.png\n1341848167.505889 rgb/1341848167.505889.png 1341848167.505916 depth/1341848167.505916.png\n1341848167.542111 rgb/1341848167.542111.png 1341848167.542128 depth/1341848167.542128.png\n1341848167.574229 rgb/1341848167.574229.png 1341848167.574243 depth/1341848167.574243.png\n1341848167.609887 rgb/1341848167.609887.png 1341848167.609902 depth/1341848167.609902.png\n1341848167.641898 rgb/1341848167.641898.png 1341848167.642538 depth/1341848167.642538.png\n1341848167.673748 rgb/1341848167.673748.png 1341848167.673761 depth/1341848167.673761.png\n1341848167.709849 rgb/1341848167.709849.png 1341848167.709866 depth/1341848167.709866.png\n1341848167.741720 rgb/1341848167.741720.png 1341848167.741746 depth/1341848167.741746.png\n1341848167.777830 rgb/1341848167.777830.png 1341848167.777866 depth/1341848167.777866.png\n1341848167.809866 rgb/1341848167.809866.png 1341848167.809944 depth/1341848167.809944.png\n1341848167.841777 rgb/1341848167.841777.png 1341848167.841816 depth/1341848167.841816.png\n1341848167.877843 rgb/1341848167.877843.png 1341848167.877856 depth/1341848167.877856.png\n1341848167.909736 rgb/1341848167.909736.png 1341848167.909816 depth/1341848167.909816.png\n1341848167.945835 rgb/1341848167.945835.png 1341848167.945862 depth/1341848167.945862.png\n1341848167.977929 rgb/1341848167.977929.png 1341848167.978434 depth/1341848167.978434.png\n1341848168.009789 rgb/1341848168.009789.png 1341848168.009814 depth/1341848168.009814.png\n1341848168.046126 rgb/1341848168.046126.png 1341848168.046175 depth/1341848168.046175.png\n1341848168.077762 rgb/1341848168.077762.png 1341848168.078289 depth/1341848168.078289.png\n1341848168.113915 rgb/1341848168.113915.png 1341848168.113940 depth/1341848168.113940.png\n1341848168.145814 rgb/1341848168.145814.png 1341848168.145831 depth/1341848168.145831.png\n1341848168.178177 rgb/1341848168.178177.png 1341848168.178208 depth/1341848168.178208.png\n1341848168.213862 rgb/1341848168.213862.png 1341848168.214329 depth/1341848168.214329.png\n1341848168.245860 rgb/1341848168.245860.png 1341848168.245875 depth/1341848168.245875.png\n1341848168.277845 rgb/1341848168.277845.png 1341848168.277853 depth/1341848168.277853.png\n1341848168.313854 rgb/1341848168.313854.png 1341848168.313956 depth/1341848168.313956.png\n1341848168.345794 rgb/1341848168.345794.png 1341848168.345813 depth/1341848168.345813.png\n1341848168.381749 rgb/1341848168.381749.png 1341848168.381783 depth/1341848168.381783.png\n1341848168.414476 rgb/1341848168.414476.png 1341848168.414932 depth/1341848168.414932.png\n1341848168.446009 rgb/1341848168.446009.png 1341848168.446033 depth/1341848168.446033.png\n1341848168.481915 rgb/1341848168.481915.png 1341848168.481937 depth/1341848168.481937.png\n1341848168.513922 rgb/1341848168.513922.png 1341848168.513972 depth/1341848168.513972.png\n1341848168.545964 rgb/1341848168.545964.png 1341848168.545981 depth/1341848168.545981.png\n1341848168.613895 rgb/1341848168.613895.png 1341848168.613978 depth/1341848168.613978.png\n1341848168.675019 rgb/1341848168.675019.png 1341848168.675050 depth/1341848168.675050.png\n1341848168.707107 rgb/1341848168.707107.png 1341848168.707145 depth/1341848168.707145.png\n1341848168.742926 rgb/1341848168.742926.png 1341848168.742939 depth/1341848168.742939.png\n1341848168.774770 rgb/1341848168.774770.png 1341848168.774793 depth/1341848168.774793.png\n1341848168.810809 rgb/1341848168.810809.png 1341848168.810840 depth/1341848168.810840.png\n1341848168.842853 rgb/1341848168.842853.png 1341848168.842873 depth/1341848168.842873.png\n1341848168.874791 rgb/1341848168.874791.png 1341848168.874805 depth/1341848168.874805.png\n1341848168.910686 rgb/1341848168.910686.png 1341848168.910714 depth/1341848168.910714.png\n1341848168.942836 rgb/1341848168.942836.png 1341848168.942845 depth/1341848168.942845.png\n1341848168.974865 rgb/1341848168.974865.png 1341848168.975389 depth/1341848168.975389.png\n1341848169.010900 rgb/1341848169.010900.png 1341848169.010938 depth/1341848169.010938.png\n1341848169.042779 rgb/1341848169.042779.png 1341848169.042800 depth/1341848169.042800.png\n1341848169.078862 rgb/1341848169.078862.png 1341848169.078889 depth/1341848169.078889.png\n1341848169.110879 rgb/1341848169.110879.png 1341848169.111516 depth/1341848169.111516.png\n1341848169.150210 rgb/1341848169.150210.png 1341848169.150244 depth/1341848169.150244.png\n1341848169.210842 rgb/1341848169.210842.png 1341848169.210865 depth/1341848169.210865.png\n1341848169.243106 rgb/1341848169.243106.png 1341848169.243783 depth/1341848169.243783.png\n1341848169.278974 rgb/1341848169.278974.png 1341848169.279469 depth/1341848169.279469.png\n1341848169.311325 rgb/1341848169.311325.png 1341848169.312085 depth/1341848169.312085.png\n1341848169.346739 rgb/1341848169.346739.png 1341848169.346785 depth/1341848169.346785.png\n1341848169.379283 rgb/1341848169.379283.png 1341848169.379341 depth/1341848169.379341.png\n1341848169.411051 rgb/1341848169.411051.png 1341848169.411083 depth/1341848169.411083.png\n1341848169.450797 rgb/1341848169.450797.png 1341848169.451304 depth/1341848169.451304.png\n1341848169.487973 rgb/1341848169.487973.png 1341848169.488025 depth/1341848169.488025.png\n1341848169.522430 rgb/1341848169.522430.png 1341848169.522459 depth/1341848169.522459.png\n1341848169.550666 rgb/1341848169.550666.png 1341848169.550700 depth/1341848169.550700.png\n1341848169.617846 rgb/1341848169.617846.png 1341848169.617906 depth/1341848169.617906.png\n1341848169.678928 rgb/1341848169.678928.png 1341848169.678958 depth/1341848169.678958.png\n1341848169.714725 rgb/1341848169.714725.png 1341848169.714739 depth/1341848169.714739.png\n1341848169.747494 rgb/1341848169.747494.png 1341848169.747516 depth/1341848169.747516.png\n1341848169.778997 rgb/1341848169.778997.png 1341848169.779523 depth/1341848169.779523.png\n1341848169.814857 rgb/1341848169.814857.png 1341848169.814881 depth/1341848169.814881.png\n1341848169.847459 rgb/1341848169.847459.png 1341848169.847481 depth/1341848169.847481.png\n1341848169.882805 rgb/1341848169.882805.png 1341848169.882819 depth/1341848169.882819.png\n1341848169.914790 rgb/1341848169.914790.png 1341848169.914802 depth/1341848169.914802.png\n1341848169.946809 rgb/1341848169.946809.png 1341848169.946845 depth/1341848169.946845.png\n1341848169.982763 rgb/1341848169.982763.png 1341848169.982786 depth/1341848169.982786.png\n1341848170.014748 rgb/1341848170.014748.png 1341848170.014761 depth/1341848170.014761.png\n1341848170.050791 rgb/1341848170.050791.png 1341848170.050817 depth/1341848170.050817.png\n1341848170.082844 rgb/1341848170.082844.png 1341848170.082868 depth/1341848170.082868.png\n1341848170.114925 rgb/1341848170.114925.png 1341848170.114939 depth/1341848170.114939.png\n1341848170.150727 rgb/1341848170.150727.png 1341848170.150815 depth/1341848170.150815.png\n1341848170.182802 rgb/1341848170.182802.png 1341848170.182815 depth/1341848170.182815.png\n1341848170.214838 rgb/1341848170.214838.png 1341848170.214886 depth/1341848170.214886.png\n1341848170.250748 rgb/1341848170.250748.png 1341848170.250785 depth/1341848170.250785.png\n1341848170.282811 rgb/1341848170.282811.png 1341848170.282838 depth/1341848170.282838.png\n1341848170.318864 rgb/1341848170.318864.png 1341848170.318891 depth/1341848170.318891.png\n1341848170.350686 rgb/1341848170.350686.png 1341848170.350726 depth/1341848170.350726.png\n1341848170.382951 rgb/1341848170.382951.png 1341848170.382971 depth/1341848170.382971.png\n1341848170.419767 rgb/1341848170.419767.png 1341848170.419802 depth/1341848170.419802.png\n1341848170.450820 rgb/1341848170.450820.png 1341848170.450855 depth/1341848170.450855.png\n1341848170.482994 rgb/1341848170.482994.png 1341848170.483047 depth/1341848170.483047.png\n1341848170.519221 rgb/1341848170.519221.png 1341848170.519264 depth/1341848170.519264.png\n1341848170.550768 rgb/1341848170.550768.png 1341848170.550805 depth/1341848170.550805.png\n1341848170.586877 rgb/1341848170.586877.png 1341848170.586901 depth/1341848170.586901.png\n1341848170.618739 rgb/1341848170.618739.png 1341848170.619289 depth/1341848170.619289.png\n1341848170.652332 rgb/1341848170.652332.png 1341848170.652359 depth/1341848170.652359.png\n1341848170.686709 rgb/1341848170.686709.png 1341848170.686721 depth/1341848170.686721.png\n1341848170.718864 rgb/1341848170.718864.png 1341848170.718890 depth/1341848170.718890.png\n1341848170.750844 rgb/1341848170.750844.png 1341848170.751513 depth/1341848170.751513.png\n1341848170.786698 rgb/1341848170.786698.png 1341848170.786710 depth/1341848170.786710.png\n1341848170.818702 rgb/1341848170.818702.png 1341848170.818720 depth/1341848170.818720.png\n1341848170.854826 rgb/1341848170.854826.png 1341848170.855230 depth/1341848170.855230.png\n1341848170.886774 rgb/1341848170.886774.png 1341848170.887278 depth/1341848170.887278.png\n1341848170.926076 rgb/1341848170.926076.png 1341848170.926108 depth/1341848170.926108.png\n1341848170.958766 rgb/1341848170.958766.png 1341848170.958804 depth/1341848170.958804.png\n1341848170.993725 rgb/1341848170.993725.png 1341848170.993740 depth/1341848170.993740.png\n1341848171.025806 rgb/1341848171.025806.png 1341848171.025818 depth/1341848171.025818.png\n1341848171.061925 rgb/1341848171.061925.png 1341848171.061939 depth/1341848171.061939.png\n1341848171.093901 rgb/1341848171.093901.png 1341848171.093917 depth/1341848171.093917.png\n1341848171.125860 rgb/1341848171.125860.png 1341848171.125918 depth/1341848171.125918.png\n1341848171.161963 rgb/1341848171.161963.png 1341848171.161998 depth/1341848171.161998.png\n1341848171.194020 rgb/1341848171.194020.png 1341848171.194090 depth/1341848171.194090.png\n1341848171.262112 rgb/1341848171.262112.png 1341848171.262167 depth/1341848171.262167.png\n1341848171.322894 rgb/1341848171.322894.png 1341848171.322905 depth/1341848171.322905.png\n1341848171.354919 rgb/1341848171.354919.png 1341848171.354933 depth/1341848171.354933.png\n1341848171.391228 rgb/1341848171.391228.png 1341848171.391255 depth/1341848171.391255.png\n1341848171.422729 rgb/1341848171.422729.png 1341848171.422745 depth/1341848171.422745.png\n1341848171.454760 rgb/1341848171.454760.png 1341848171.455244 depth/1341848171.455244.png\n1341848171.490696 rgb/1341848171.490696.png 1341848171.490721 depth/1341848171.490721.png\n1341848171.522921 rgb/1341848171.522921.png 1341848171.522974 depth/1341848171.522974.png\n1341848171.558715 rgb/1341848171.558715.png 1341848171.558771 depth/1341848171.558771.png\n1341848171.590717 rgb/1341848171.590717.png 1341848171.590751 depth/1341848171.590751.png\n1341848171.622792 rgb/1341848171.622792.png 1341848171.622812 depth/1341848171.622812.png\n1341848171.658850 rgb/1341848171.658850.png 1341848171.658878 depth/1341848171.658878.png\n1341848171.690706 rgb/1341848171.690706.png 1341848171.690718 depth/1341848171.690718.png\n1341848171.722808 rgb/1341848171.722808.png 1341848171.722842 depth/1341848171.722842.png\n1341848171.758696 rgb/1341848171.758696.png 1341848171.758722 depth/1341848171.758722.png\n1341848171.791064 rgb/1341848171.791064.png 1341848171.791086 depth/1341848171.791086.png\n1341848171.826816 rgb/1341848171.826816.png 1341848171.826830 depth/1341848171.826830.png\n1341848171.858914 rgb/1341848171.858914.png 1341848171.858926 depth/1341848171.858926.png\n1341848171.890806 rgb/1341848171.890806.png 1341848171.890823 depth/1341848171.890823.png\n1341848171.927081 rgb/1341848171.927081.png 1341848171.927110 depth/1341848171.927110.png\n1341848171.958994 rgb/1341848171.958994.png 1341848171.959026 depth/1341848171.959026.png\n1341848171.990766 rgb/1341848171.990766.png 1341848171.990798 depth/1341848171.990798.png\n1341848172.026752 rgb/1341848172.026752.png 1341848172.026834 depth/1341848172.026834.png\n1341848172.060568 rgb/1341848172.060568.png 1341848172.062128 depth/1341848172.062128.png\n1341848172.094793 rgb/1341848172.094793.png 1341848172.094806 depth/1341848172.094806.png\n1341848172.126919 rgb/1341848172.126919.png 1341848172.126959 depth/1341848172.126959.png\n1341848172.158938 rgb/1341848172.158938.png 1341848172.159993 depth/1341848172.159993.png\n1341848172.194741 rgb/1341848172.194741.png 1341848172.195427 depth/1341848172.195427.png\n1341848172.226766 rgb/1341848172.226766.png 1341848172.226779 depth/1341848172.226779.png\n1341848172.262925 rgb/1341848172.262925.png 1341848172.262952 depth/1341848172.262952.png\n1341848172.295126 rgb/1341848172.295126.png 1341848172.295154 depth/1341848172.295154.png\n1341848172.326863 rgb/1341848172.326863.png 1341848172.327491 depth/1341848172.327491.png\n1341848172.362777 rgb/1341848172.362777.png 1341848172.362792 depth/1341848172.362792.png\n1341848172.394860 rgb/1341848172.394860.png 1341848172.394923 depth/1341848172.394923.png\n1341848172.426834 rgb/1341848172.426834.png 1341848172.426863 depth/1341848172.426863.png\n1341848172.462869 rgb/1341848172.462869.png 1341848172.462879 depth/1341848172.462879.png\n1341848172.501819 rgb/1341848172.501819.png 1341848172.501861 depth/1341848172.501861.png\n1341848172.562940 rgb/1341848172.562940.png 1341848172.562960 depth/1341848172.562960.png\n1341848172.601767 rgb/1341848172.601767.png 1341848172.601795 depth/1341848172.601795.png\n1341848172.662791 rgb/1341848172.662791.png 1341848172.662846 depth/1341848172.662846.png\n1341848172.694950 rgb/1341848172.694950.png 1341848172.694967 depth/1341848172.694967.png\n1341848172.730726 rgb/1341848172.730726.png 1341848172.730772 depth/1341848172.730772.png\n1341848172.762834 rgb/1341848172.762834.png 1341848172.762841 depth/1341848172.762841.png\n1341848172.798891 rgb/1341848172.798891.png 1341848172.798923 depth/1341848172.798923.png\n1341848172.830737 rgb/1341848172.830737.png 1341848172.830783 depth/1341848172.830783.png\n1341848172.862925 rgb/1341848172.862925.png 1341848172.862949 depth/1341848172.862949.png\n1341848172.898767 rgb/1341848172.898767.png 1341848172.898812 depth/1341848172.898812.png\n1341848172.930849 rgb/1341848172.930849.png 1341848172.930866 depth/1341848172.930866.png\n1341848172.970612 rgb/1341848172.970612.png 1341848172.974027 depth/1341848172.974027.png\n1341848173.006783 rgb/1341848173.006783.png 1341848173.006794 depth/1341848173.006794.png\n1341848173.037790 rgb/1341848173.037790.png 1341848173.037805 depth/1341848173.037805.png\n1341848173.069723 rgb/1341848173.069723.png 1341848173.069732 depth/1341848173.069732.png\n1341848173.105843 rgb/1341848173.105843.png 1341848173.105917 depth/1341848173.105917.png\n1341848173.137826 rgb/1341848173.137826.png 1341848173.137836 depth/1341848173.137836.png\n1341848173.173814 rgb/1341848173.173814.png 1341848173.173829 depth/1341848173.173829.png\n1341848173.205862 rgb/1341848173.205862.png 1341848173.205878 depth/1341848173.205878.png\n1341848173.237797 rgb/1341848173.237797.png 1341848173.237824 depth/1341848173.237824.png\n1341848173.273875 rgb/1341848173.273875.png 1341848173.273885 depth/1341848173.273885.png\n1341848173.305830 rgb/1341848173.305830.png 1341848173.305881 depth/1341848173.305881.png\n1341848173.337822 rgb/1341848173.337822.png 1341848173.337842 depth/1341848173.337842.png\n1341848173.373874 rgb/1341848173.373874.png 1341848173.373888 depth/1341848173.373888.png\n1341848173.405797 rgb/1341848173.405797.png 1341848173.405856 depth/1341848173.405856.png\n1341848173.437791 rgb/1341848173.437791.png 1341848173.437807 depth/1341848173.437807.png\n1341848173.473910 rgb/1341848173.473910.png 1341848173.473933 depth/1341848173.473933.png\n1341848173.505722 rgb/1341848173.505722.png 1341848173.505773 depth/1341848173.505773.png\n1341848173.537755 rgb/1341848173.537755.png 1341848173.537771 depth/1341848173.537771.png\n1341848173.574004 rgb/1341848173.574004.png 1341848173.574044 depth/1341848173.574044.png\n1341848173.605758 rgb/1341848173.605758.png 1341848173.606489 depth/1341848173.606489.png\n1341848173.641833 rgb/1341848173.641833.png 1341848173.641849 depth/1341848173.641849.png\n1341848173.673821 rgb/1341848173.673821.png 1341848173.673845 depth/1341848173.673845.png\n1341848173.705763 rgb/1341848173.705763.png 1341848173.705774 depth/1341848173.705774.png\n1341848173.741896 rgb/1341848173.741896.png 1341848173.741920 depth/1341848173.741920.png\n1341848173.774516 rgb/1341848173.774516.png 1341848173.774529 depth/1341848173.774529.png\n1341848173.805808 rgb/1341848173.805808.png 1341848173.805825 depth/1341848173.805825.png\n1341848173.841832 rgb/1341848173.841832.png 1341848173.841854 depth/1341848173.841854.png\n1341848173.905937 rgb/1341848173.905937.png 1341848173.905985 depth/1341848173.905985.png\n1341848173.973935 rgb/1341848173.973935.png 1341848173.973963 depth/1341848173.973963.png\n1341848174.010026 rgb/1341848174.010026.png 1341848174.010041 depth/1341848174.010041.png\n1341848174.041752 rgb/1341848174.041752.png 1341848174.041770 depth/1341848174.041770.png\n1341848174.073840 rgb/1341848174.073840.png 1341848174.073851 depth/1341848174.073851.png\n1341848174.109741 rgb/1341848174.109741.png 1341848174.109758 depth/1341848174.109758.png\n1341848174.170884 rgb/1341848174.170884.png 1341848174.170916 depth/1341848174.170916.png\n1341848174.202769 rgb/1341848174.202769.png 1341848174.202843 depth/1341848174.202843.png\n1341848174.238812 rgb/1341848174.238812.png 1341848174.238828 depth/1341848174.238828.png\n1341848174.270774 rgb/1341848174.270774.png 1341848174.270802 depth/1341848174.270802.png\n1341848174.306847 rgb/1341848174.306847.png 1341848174.306867 depth/1341848174.306867.png\n1341848174.338829 rgb/1341848174.338829.png 1341848174.338901 depth/1341848174.338901.png\n1341848174.370884 rgb/1341848174.370884.png 1341848174.370901 depth/1341848174.370901.png\n1341848174.406831 rgb/1341848174.406831.png 1341848174.406853 depth/1341848174.406853.png\n1341848174.438954 rgb/1341848174.438954.png 1341848174.438983 depth/1341848174.438983.png\n1341848174.474871 rgb/1341848174.474871.png 1341848174.474886 depth/1341848174.474886.png\n1341848174.506796 rgb/1341848174.506796.png 1341848174.506814 depth/1341848174.506814.png\n1341848174.538782 rgb/1341848174.538782.png 1341848174.539351 depth/1341848174.539351.png\n1341848174.574817 rgb/1341848174.574817.png 1341848174.574879 depth/1341848174.574879.png\n1341848174.606806 rgb/1341848174.606806.png 1341848174.606825 depth/1341848174.606825.png\n1341848174.638715 rgb/1341848174.638715.png 1341848174.638728 depth/1341848174.638728.png\n1341848174.674952 rgb/1341848174.674952.png 1341848174.674965 depth/1341848174.674965.png\n1341848174.706853 rgb/1341848174.706853.png 1341848174.706871 depth/1341848174.706871.png\n1341848174.742828 rgb/1341848174.742828.png 1341848174.743451 depth/1341848174.743451.png\n1341848174.774773 rgb/1341848174.774773.png 1341848174.774785 depth/1341848174.774785.png\n1341848174.807941 rgb/1341848174.807941.png 1341848174.807964 depth/1341848174.807964.png\n1341848174.842786 rgb/1341848174.842786.png 1341848174.842803 depth/1341848174.842803.png\n1341848174.874849 rgb/1341848174.874849.png 1341848174.874862 depth/1341848174.874862.png\n1341848174.906906 rgb/1341848174.906906.png 1341848174.906926 depth/1341848174.906926.png\n1341848174.942723 rgb/1341848174.942723.png 1341848174.942734 depth/1341848174.942734.png\n1341848174.974809 rgb/1341848174.974809.png 1341848174.974827 depth/1341848174.974827.png\n1341848175.010859 rgb/1341848175.010859.png 1341848175.010878 depth/1341848175.010878.png\n1341848175.042878 rgb/1341848175.042878.png 1341848175.042895 depth/1341848175.042895.png\n1341848175.074872 rgb/1341848175.074872.png 1341848175.075207 depth/1341848175.075207.png\n1341848175.110772 rgb/1341848175.110772.png 1341848175.111132 depth/1341848175.111132.png\n1341848175.142771 rgb/1341848175.142771.png 1341848175.142784 depth/1341848175.142784.png\n1341848175.174790 rgb/1341848175.174790.png 1341848175.174803 depth/1341848175.174803.png\n1341848175.210897 rgb/1341848175.210897.png 1341848175.210924 depth/1341848175.210924.png\n1341848175.242842 rgb/1341848175.242842.png 1341848175.242865 depth/1341848175.242865.png\n1341848175.278894 rgb/1341848175.278894.png 1341848175.278919 depth/1341848175.278919.png\n1341848175.310838 rgb/1341848175.310838.png 1341848175.310868 depth/1341848175.310868.png\n1341848175.342894 rgb/1341848175.342894.png 1341848175.343671 depth/1341848175.343671.png\n1341848175.378878 rgb/1341848175.378878.png 1341848175.378899 depth/1341848175.378899.png\n1341848175.410874 rgb/1341848175.410874.png 1341848175.410890 depth/1341848175.410890.png\n1341848175.449968 rgb/1341848175.449968.png 1341848175.446776 depth/1341848175.446776.png\n1341848175.478737 rgb/1341848175.478737.png 1341848175.478756 depth/1341848175.478756.png\n1341848175.510715 rgb/1341848175.510715.png 1341848175.510725 depth/1341848175.510725.png\n1341848175.546859 rgb/1341848175.546859.png 1341848175.546886 depth/1341848175.546886.png\n1341848175.578794 rgb/1341848175.578794.png 1341848175.579431 depth/1341848175.579431.png\n1341848175.611161 rgb/1341848175.611161.png 1341848175.611177 depth/1341848175.611177.png\n1341848175.646795 rgb/1341848175.646795.png 1341848175.646807 depth/1341848175.646807.png\n1341848175.678819 rgb/1341848175.678819.png 1341848175.678834 depth/1341848175.678834.png\n1341848175.714827 rgb/1341848175.714827.png 1341848175.714839 depth/1341848175.714839.png\n1341848175.746817 rgb/1341848175.746817.png 1341848175.746834 depth/1341848175.746834.png\n1341848175.779170 rgb/1341848175.779170.png 1341848175.779186 depth/1341848175.779186.png\n1341848175.814826 rgb/1341848175.814826.png 1341848175.814837 depth/1341848175.814837.png\n1341848175.846890 rgb/1341848175.846890.png 1341848175.846900 depth/1341848175.846900.png\n1341848175.878860 rgb/1341848175.878860.png 1341848175.878878 depth/1341848175.878878.png\n1341848175.914756 rgb/1341848175.914756.png 1341848175.914780 depth/1341848175.914780.png\n1341848175.946759 rgb/1341848175.946759.png 1341848175.946770 depth/1341848175.946770.png\n1341848175.982955 rgb/1341848175.982955.png 1341848175.982973 depth/1341848175.982973.png\n1341848176.015034 rgb/1341848176.015034.png 1341848176.015763 depth/1341848176.015763.png\n1341848176.047105 rgb/1341848176.047105.png 1341848176.047149 depth/1341848176.047149.png\n1341848176.082733 rgb/1341848176.082733.png 1341848176.082752 depth/1341848176.082752.png\n1341848176.114748 rgb/1341848176.114748.png 1341848176.114764 depth/1341848176.114764.png\n1341848176.146780 rgb/1341848176.146780.png 1341848176.146797 depth/1341848176.146797.png\n1341848176.182775 rgb/1341848176.182775.png 1341848176.182786 depth/1341848176.182786.png\n1341848176.214889 rgb/1341848176.214889.png 1341848176.214908 depth/1341848176.214908.png\n1341848176.250825 rgb/1341848176.250825.png 1341848176.250834 depth/1341848176.250834.png\n1341848176.282957 rgb/1341848176.282957.png 1341848176.282983 depth/1341848176.282983.png\n1341848176.314841 rgb/1341848176.314841.png 1341848176.314859 depth/1341848176.314859.png\n1341848176.350889 rgb/1341848176.350889.png 1341848176.350904 depth/1341848176.350904.png\n1341848176.382837 rgb/1341848176.382837.png 1341848176.382963 depth/1341848176.382963.png\n1341848176.415025 rgb/1341848176.415025.png 1341848176.415107 depth/1341848176.415107.png\n1341848176.450729 rgb/1341848176.450729.png 1341848176.450748 depth/1341848176.450748.png\n1341848176.482879 rgb/1341848176.482879.png 1341848176.482900 depth/1341848176.482900.png\n1341848176.521896 rgb/1341848176.521896.png 1341848176.521946 depth/1341848176.521946.png\n1341848176.583070 rgb/1341848176.583070.png 1341848176.583106 depth/1341848176.583106.png\n1341848176.618907 rgb/1341848176.618907.png 1341848176.619756 depth/1341848176.619756.png\n1341848176.651190 rgb/1341848176.651190.png 1341848176.652036 depth/1341848176.652036.png\n1341848176.686920 rgb/1341848176.686920.png 1341848176.686941 depth/1341848176.686941.png\n1341848176.718767 rgb/1341848176.718767.png 1341848176.718779 depth/1341848176.718779.png\n1341848176.750796 rgb/1341848176.750796.png 1341848176.750813 depth/1341848176.750813.png\n1341848176.786859 rgb/1341848176.786859.png 1341848176.786870 depth/1341848176.786870.png\n1341848176.818866 rgb/1341848176.818866.png 1341848176.818917 depth/1341848176.818917.png\n1341848176.851038 rgb/1341848176.851038.png 1341848176.851082 depth/1341848176.851082.png\n1341848176.886870 rgb/1341848176.886870.png 1341848176.886884 depth/1341848176.886884.png\n1341848176.918895 rgb/1341848176.918895.png 1341848176.918921 depth/1341848176.918921.png\n1341848176.954856 rgb/1341848176.954856.png 1341848176.954873 depth/1341848176.954873.png\n1341848176.987277 rgb/1341848176.987277.png 1341848176.987352 depth/1341848176.987352.png\n1341848177.054822 rgb/1341848177.054822.png 1341848177.054842 depth/1341848177.054842.png\n1341848177.094476 rgb/1341848177.094476.png 1341848177.094839 depth/1341848177.094839.png\n1341848177.157761 rgb/1341848177.157761.png 1341848177.157788 depth/1341848177.157788.png\n1341848177.194043 rgb/1341848177.194043.png 1341848177.194120 depth/1341848177.194120.png\n1341848177.225636 rgb/1341848177.225636.png 1341848177.225645 depth/1341848177.225645.png\n1341848177.258090 rgb/1341848177.258090.png 1341848177.258111 depth/1341848177.258111.png\n1341848177.293736 rgb/1341848177.293736.png 1341848177.293747 depth/1341848177.293747.png\n1341848177.326084 rgb/1341848177.326084.png 1341848177.326099 depth/1341848177.326099.png\n1341848177.361835 rgb/1341848177.361835.png 1341848177.361866 depth/1341848177.361866.png\n1341848177.393840 rgb/1341848177.393840.png 1341848177.393857 depth/1341848177.393857.png\n1341848177.425820 rgb/1341848177.425820.png 1341848177.425830 depth/1341848177.425830.png\n1341848177.462295 rgb/1341848177.462295.png 1341848177.462332 depth/1341848177.462332.png\n1341848177.493752 rgb/1341848177.493752.png 1341848177.494289 depth/1341848177.494289.png\n1341848177.529808 rgb/1341848177.529808.png 1341848177.529824 depth/1341848177.529824.png\n1341848177.561835 rgb/1341848177.561835.png 1341848177.562845 depth/1341848177.562845.png\n1341848177.594019 rgb/1341848177.594019.png 1341848177.594043 depth/1341848177.594043.png\n1341848177.629925 rgb/1341848177.629925.png 1341848177.630007 depth/1341848177.630007.png\n1341848177.661760 rgb/1341848177.661760.png 1341848177.661773 depth/1341848177.661773.png\n1341848177.697943 rgb/1341848177.697943.png 1341848177.697984 depth/1341848177.697984.png\n1341848177.729811 rgb/1341848177.729811.png 1341848177.729831 depth/1341848177.729831.png\n1341848177.761783 rgb/1341848177.761783.png 1341848177.761803 depth/1341848177.761803.png\n1341848177.797765 rgb/1341848177.797765.png 1341848177.797807 depth/1341848177.797807.png\n1341848177.829738 rgb/1341848177.829738.png 1341848177.829783 depth/1341848177.829783.png\n1341848177.861768 rgb/1341848177.861768.png 1341848177.861786 depth/1341848177.861786.png\n1341848177.897747 rgb/1341848177.897747.png 1341848177.897755 depth/1341848177.897755.png\n1341848177.929810 rgb/1341848177.929810.png 1341848177.929832 depth/1341848177.929832.png\n1341848177.965798 rgb/1341848177.965798.png 1341848177.965816 depth/1341848177.965816.png\n1341848178.029804 rgb/1341848178.029804.png 1341848178.029836 depth/1341848178.029836.png\n1341848178.090881 rgb/1341848178.090881.png 1341848178.090922 depth/1341848178.090922.png\n1341848178.126734 rgb/1341848178.126734.png 1341848178.126771 depth/1341848178.126771.png\n1341848178.158813 rgb/1341848178.158813.png 1341848178.158840 depth/1341848178.158840.png\n1341848178.195070 rgb/1341848178.195070.png 1341848178.195585 depth/1341848178.195585.png\n1341848178.226831 rgb/1341848178.226831.png 1341848178.226920 depth/1341848178.226920.png\n1341848178.258943 rgb/1341848178.258943.png 1341848178.259006 depth/1341848178.259006.png\n1341848178.294902 rgb/1341848178.294902.png 1341848178.294920 depth/1341848178.294920.png\n1341848178.326775 rgb/1341848178.326775.png 1341848178.326793 depth/1341848178.326793.png\n1341848178.358885 rgb/1341848178.358885.png 1341848178.358906 depth/1341848178.358906.png\n1341848178.395033 rgb/1341848178.395033.png 1341848178.395058 depth/1341848178.395058.png\n1341848178.426921 rgb/1341848178.426921.png 1341848178.427372 depth/1341848178.427372.png\n1341848178.462917 rgb/1341848178.462917.png 1341848178.462941 depth/1341848178.462941.png\n1341848178.526764 rgb/1341848178.526764.png 1341848178.526826 depth/1341848178.526826.png\n1341848178.562821 rgb/1341848178.562821.png 1341848178.562840 depth/1341848178.562840.png\n1341848178.595066 rgb/1341848178.595066.png 1341848178.595111 depth/1341848178.595111.png\n1341848178.626774 rgb/1341848178.626774.png 1341848178.626797 depth/1341848178.626797.png\n1341848178.662858 rgb/1341848178.662858.png 1341848178.662879 depth/1341848178.662879.png\n1341848178.695067 rgb/1341848178.695067.png 1341848178.695107 depth/1341848178.695107.png\n1341848178.730758 rgb/1341848178.730758.png 1341848178.730797 depth/1341848178.730797.png\n1341848178.762794 rgb/1341848178.762794.png 1341848178.762823 depth/1341848178.762823.png\n1341848178.795407 rgb/1341848178.795407.png 1341848178.795423 depth/1341848178.795423.png\n1341848178.830977 rgb/1341848178.830977.png 1341848178.830997 depth/1341848178.830997.png\n1341848178.862784 rgb/1341848178.862784.png 1341848178.862813 depth/1341848178.862813.png\n1341848178.899392 rgb/1341848178.899392.png 1341848178.900146 depth/1341848178.900146.png\n1341848178.930784 rgb/1341848178.930784.png 1341848178.930812 depth/1341848178.930812.png\n1341848178.962815 rgb/1341848178.962815.png 1341848178.962827 depth/1341848178.962827.png\n1341848178.998815 rgb/1341848178.998815.png 1341848178.998826 depth/1341848178.998826.png\n1341848179.030730 rgb/1341848179.030730.png 1341848179.030755 depth/1341848179.030755.png\n1341848179.064390 rgb/1341848179.064390.png 1341848179.065275 depth/1341848179.065275.png\n1341848179.098853 rgb/1341848179.098853.png 1341848179.098868 depth/1341848179.098868.png\n1341848179.130927 rgb/1341848179.130927.png 1341848179.130975 depth/1341848179.130975.png\n1341848179.167572 rgb/1341848179.167572.png 1341848179.167818 depth/1341848179.167818.png\n1341848179.198708 rgb/1341848179.198708.png 1341848179.198747 depth/1341848179.198747.png\n1341848179.230752 rgb/1341848179.230752.png 1341848179.230786 depth/1341848179.230786.png\n1341848179.266826 rgb/1341848179.266826.png 1341848179.266847 depth/1341848179.266847.png\n1341848179.298787 rgb/1341848179.298787.png 1341848179.298806 depth/1341848179.298806.png\n1341848179.331143 rgb/1341848179.331143.png 1341848179.331158 depth/1341848179.331158.png\n1341848179.367016 rgb/1341848179.367016.png 1341848179.367031 depth/1341848179.367031.png\n1341848179.398829 rgb/1341848179.398829.png 1341848179.398844 depth/1341848179.398844.png\n1341848179.434934 rgb/1341848179.434934.png 1341848179.434965 depth/1341848179.434965.png\n1341848179.466734 rgb/1341848179.466734.png 1341848179.466761 depth/1341848179.466761.png\n1341848179.498792 rgb/1341848179.498792.png 1341848179.498808 depth/1341848179.498808.png\n1341848179.534788 rgb/1341848179.534788.png 1341848179.534801 depth/1341848179.534801.png\n1341848179.566960 rgb/1341848179.566960.png 1341848179.566984 depth/1341848179.566984.png\n1341848179.598799 rgb/1341848179.598799.png 1341848179.601665 depth/1341848179.601665.png\n1341848179.634855 rgb/1341848179.634855.png 1341848179.635461 depth/1341848179.635461.png\n1341848179.702905 rgb/1341848179.702905.png 1341848179.702941 depth/1341848179.702941.png\n1341848179.735219 rgb/1341848179.735219.png 1341848179.735241 depth/1341848179.735241.png\n1341848179.766770 rgb/1341848179.766770.png 1341848179.766822 depth/1341848179.766822.png\n1341848179.805774 rgb/1341848179.805774.png 1341848179.805806 depth/1341848179.805806.png\n1341848179.870728 rgb/1341848179.870728.png 1341848179.870743 depth/1341848179.870743.png\n1341848179.902869 rgb/1341848179.902869.png 1341848179.902896 depth/1341848179.902896.png\n1341848179.935830 rgb/1341848179.935830.png 1341848179.936387 depth/1341848179.936387.png\n1341848179.970791 rgb/1341848179.970791.png 1341848179.971251 depth/1341848179.971251.png\n1341848180.002880 rgb/1341848180.002880.png 1341848180.002913 depth/1341848180.002913.png\n1341848180.034824 rgb/1341848180.034824.png 1341848180.034851 depth/1341848180.034851.png\n1341848180.070686 rgb/1341848180.070686.png 1341848180.070705 depth/1341848180.070705.png\n1341848180.102836 rgb/1341848180.102836.png 1341848180.102897 depth/1341848180.102897.png\n1341848180.138878 rgb/1341848180.138878.png 1341848180.138923 depth/1341848180.138923.png\n1341848180.170934 rgb/1341848180.170934.png 1341848180.170958 depth/1341848180.170958.png\n1341848180.203156 rgb/1341848180.203156.png 1341848180.203173 depth/1341848180.203173.png\n1341848180.238904 rgb/1341848180.238904.png 1341848180.238932 depth/1341848180.238932.png\n1341848180.270806 rgb/1341848180.270806.png 1341848180.270859 depth/1341848180.270859.png\n1341848180.302804 rgb/1341848180.302804.png 1341848180.302834 depth/1341848180.302834.png\n1341848180.338783 rgb/1341848180.338783.png 1341848180.338798 depth/1341848180.338798.png\n1341848180.370733 rgb/1341848180.370733.png 1341848180.370749 depth/1341848180.370749.png\n1341848180.406759 rgb/1341848180.406759.png 1341848180.406817 depth/1341848180.406817.png\n1341848180.438828 rgb/1341848180.438828.png 1341848180.438862 depth/1341848180.438862.png\n1341848180.470759 rgb/1341848180.470759.png 1341848180.470812 depth/1341848180.470812.png\n1341848180.506785 rgb/1341848180.506785.png 1341848180.506824 depth/1341848180.506824.png\n1341848180.538868 rgb/1341848180.538868.png 1341848180.538879 depth/1341848180.538879.png\n1341848180.570762 rgb/1341848180.570762.png 1341848180.570817 depth/1341848180.570817.png\n1341848180.606747 rgb/1341848180.606747.png 1341848180.606765 depth/1341848180.606765.png\n1341848180.638758 rgb/1341848180.638758.png 1341848180.638772 depth/1341848180.638772.png\n1341848180.674895 rgb/1341848180.674895.png 1341848180.674930 depth/1341848180.674930.png\n1341848180.706981 rgb/1341848180.706981.png 1341848180.707347 depth/1341848180.707347.png\n1341848180.738932 rgb/1341848180.738932.png 1341848180.738964 depth/1341848180.738964.png\n1341848180.774902 rgb/1341848180.774902.png 1341848180.774935 depth/1341848180.774935.png\n1341848180.806828 rgb/1341848180.806828.png 1341848180.806863 depth/1341848180.806863.png\n1341848180.838956 rgb/1341848180.838956.png 1341848180.839004 depth/1341848180.839004.png\n1341848180.874944 rgb/1341848180.874944.png 1341848180.874955 depth/1341848180.874955.png\n1341848180.906881 rgb/1341848180.906881.png 1341848180.907666 depth/1341848180.907666.png\n1341848180.942728 rgb/1341848180.942728.png 1341848180.942739 depth/1341848180.942739.png\n1341848180.974713 rgb/1341848180.974713.png 1341848180.974728 depth/1341848180.974728.png\n1341848181.007092 rgb/1341848181.007092.png 1341848181.007128 depth/1341848181.007128.png\n1341848181.042848 rgb/1341848181.042848.png 1341848181.042961 depth/1341848181.042961.png\n1341848181.074804 rgb/1341848181.074804.png 1341848181.074814 depth/1341848181.074814.png\n1341848181.110856 rgb/1341848181.110856.png 1341848181.110886 depth/1341848181.110886.png\n1341848181.142864 rgb/1341848181.142864.png 1341848181.142881 depth/1341848181.142881.png\n1341848181.174755 rgb/1341848181.174755.png 1341848181.174776 depth/1341848181.174776.png\n1341848181.210765 rgb/1341848181.210765.png 1341848181.210779 depth/1341848181.210779.png\n1341848181.242738 rgb/1341848181.242738.png 1341848181.242754 depth/1341848181.242754.png\n1341848181.274868 rgb/1341848181.274868.png 1341848181.274896 depth/1341848181.274896.png\n1341848181.310763 rgb/1341848181.310763.png 1341848181.310795 depth/1341848181.310795.png\n1341848181.342827 rgb/1341848181.342827.png 1341848181.342856 depth/1341848181.342856.png\n1341848181.378837 rgb/1341848181.378837.png 1341848181.378871 depth/1341848181.378871.png\n1341848181.410740 rgb/1341848181.410740.png 1341848181.410827 depth/1341848181.410827.png\n1341848181.442829 rgb/1341848181.442829.png 1341848181.442843 depth/1341848181.442843.png\n1341848181.478731 rgb/1341848181.478731.png 1341848181.478744 depth/1341848181.478744.png\n1341848181.510949 rgb/1341848181.510949.png 1341848181.510966 depth/1341848181.510966.png\n1341848181.542963 rgb/1341848181.542963.png 1341848181.543009 depth/1341848181.543009.png\n1341848181.578959 rgb/1341848181.578959.png 1341848181.578973 depth/1341848181.578973.png\n1341848181.610749 rgb/1341848181.610749.png 1341848181.610769 depth/1341848181.610769.png\n1341848181.646934 rgb/1341848181.646934.png 1341848181.646964 depth/1341848181.646964.png\n1341848181.678877 rgb/1341848181.678877.png 1341848181.678905 depth/1341848181.678905.png\n1341848181.710813 rgb/1341848181.710813.png 1341848181.710844 depth/1341848181.710844.png\n1341848181.746808 rgb/1341848181.746808.png 1341848181.746866 depth/1341848181.746866.png\n1341848181.779006 rgb/1341848181.779006.png 1341848181.779041 depth/1341848181.779041.png\n1341848181.810899 rgb/1341848181.810899.png 1341848181.810953 depth/1341848181.810953.png\n1341848181.846767 rgb/1341848181.846767.png 1341848181.846809 depth/1341848181.846809.png\n1341848181.878878 rgb/1341848181.878878.png 1341848181.878894 depth/1341848181.878894.png\n1341848181.914973 rgb/1341848181.914973.png 1341848181.914986 depth/1341848181.914986.png\n1341848181.946830 rgb/1341848181.946830.png 1341848181.946856 depth/1341848181.946856.png\n1341848181.978846 rgb/1341848181.978846.png 1341848181.978870 depth/1341848181.978870.png\n1341848182.014736 rgb/1341848182.014736.png 1341848182.014780 depth/1341848182.014780.png\n1341848182.046732 rgb/1341848182.046732.png 1341848182.046758 depth/1341848182.046758.png\n1341848182.082918 rgb/1341848182.082918.png 1341848182.082952 depth/1341848182.082952.png\n1341848182.114795 rgb/1341848182.114795.png 1341848182.114826 depth/1341848182.114826.png\n1341848182.146819 rgb/1341848182.146819.png 1341848182.146833 depth/1341848182.146833.png\n1341848182.182814 rgb/1341848182.182814.png 1341848182.182850 depth/1341848182.182850.png\n1341848182.219905 rgb/1341848182.219905.png 1341848182.219927 depth/1341848182.219927.png\n1341848182.253742 rgb/1341848182.253742.png 1341848182.254256 depth/1341848182.254256.png\n1341848182.285827 rgb/1341848182.285827.png 1341848182.285873 depth/1341848182.285873.png\n1341848182.321829 rgb/1341848182.321829.png 1341848182.321861 depth/1341848182.321861.png\n1341848182.353834 rgb/1341848182.353834.png 1341848182.353865 depth/1341848182.353865.png\n1341848182.385924 rgb/1341848182.385924.png 1341848182.386428 depth/1341848182.386428.png\n1341848182.421864 rgb/1341848182.421864.png 1341848182.421884 depth/1341848182.421884.png\n1341848182.453954 rgb/1341848182.453954.png 1341848182.454005 depth/1341848182.454005.png\n1341848182.489903 rgb/1341848182.489903.png 1341848182.489920 depth/1341848182.489920.png\n1341848182.521964 rgb/1341848182.521964.png 1341848182.521992 depth/1341848182.521992.png\n1341848182.553838 rgb/1341848182.553838.png 1341848182.553856 depth/1341848182.553856.png\n1341848182.589858 rgb/1341848182.589858.png 1341848182.589904 depth/1341848182.589904.png\n1341848182.621851 rgb/1341848182.621851.png 1341848182.621868 depth/1341848182.621868.png\n1341848182.657889 rgb/1341848182.657889.png 1341848182.658010 depth/1341848182.658010.png\n1341848182.689839 rgb/1341848182.689839.png 1341848182.691406 depth/1341848182.691406.png\n1341848182.725864 rgb/1341848182.725864.png 1341848182.725884 depth/1341848182.725884.png\n1341848182.757767 rgb/1341848182.757767.png 1341848182.757803 depth/1341848182.757803.png\n1341848182.789815 rgb/1341848182.789815.png 1341848182.789828 depth/1341848182.789828.png\n1341848182.825890 rgb/1341848182.825890.png 1341848182.825943 depth/1341848182.825943.png\n1341848182.857788 rgb/1341848182.857788.png 1341848182.857833 depth/1341848182.857833.png\n1341848182.893805 rgb/1341848182.893805.png 1341848182.893821 depth/1341848182.893821.png\n1341848182.925798 rgb/1341848182.925798.png 1341848182.925826 depth/1341848182.925826.png\n1341848182.957794 rgb/1341848182.957794.png 1341848182.957834 depth/1341848182.957834.png\n1341848182.993756 rgb/1341848182.993756.png 1341848182.993785 depth/1341848182.993785.png\n1341848183.025772 rgb/1341848183.025772.png 1341848183.025797 depth/1341848183.025797.png\n1341848183.061899 rgb/1341848183.061899.png 1341848183.061930 depth/1341848183.061930.png\n1341848183.093803 rgb/1341848183.093803.png 1341848183.093830 depth/1341848183.093830.png\n1341848183.125814 rgb/1341848183.125814.png 1341848183.125829 depth/1341848183.125829.png\n1341848183.162482 rgb/1341848183.162482.png 1341848183.162947 depth/1341848183.162947.png\n1341848183.193834 rgb/1341848183.193834.png 1341848183.193846 depth/1341848183.193846.png\n1341848183.225770 rgb/1341848183.225770.png 1341848183.225792 depth/1341848183.225792.png\n1341848183.262162 rgb/1341848183.262162.png 1341848183.262176 depth/1341848183.262176.png\n1341848183.293872 rgb/1341848183.293872.png 1341848183.293896 depth/1341848183.293896.png\n1341848183.329801 rgb/1341848183.329801.png 1341848183.329817 depth/1341848183.329817.png\n1341848183.361720 rgb/1341848183.361720.png 1341848183.361746 depth/1341848183.361746.png\n1341848183.394404 rgb/1341848183.394404.png 1341848183.394423 depth/1341848183.394423.png\n1341848183.429837 rgb/1341848183.429837.png 1341848183.429857 depth/1341848183.429857.png\n1341848183.461970 rgb/1341848183.461970.png 1341848183.461987 depth/1341848183.461987.png\n1341848183.493746 rgb/1341848183.493746.png 1341848183.493761 depth/1341848183.493761.png\n1341848183.529876 rgb/1341848183.529876.png 1341848183.530223 depth/1341848183.530223.png\n1341848183.562076 rgb/1341848183.562076.png 1341848183.562091 depth/1341848183.562091.png\n1341848183.593743 rgb/1341848183.593743.png 1341848183.593780 depth/1341848183.593780.png\n1341848183.629850 rgb/1341848183.629850.png 1341848183.629872 depth/1341848183.629872.png\n1341848183.661787 rgb/1341848183.661787.png 1341848183.662297 depth/1341848183.662297.png\n1341848183.693769 rgb/1341848183.693769.png 1341848183.693785 depth/1341848183.693785.png\n1341848183.729824 rgb/1341848183.729824.png 1341848183.729856 depth/1341848183.729856.png\n1341848183.762162 rgb/1341848183.762162.png 1341848183.762178 depth/1341848183.762178.png\n1341848183.793834 rgb/1341848183.793834.png 1341848183.793860 depth/1341848183.793860.png\n1341848183.829855 rgb/1341848183.829855.png 1341848183.829873 depth/1341848183.829873.png\n1341848183.861799 rgb/1341848183.861799.png 1341848183.861813 depth/1341848183.861813.png\n1341848183.929834 rgb/1341848183.929834.png 1341848183.929878 depth/1341848183.929878.png\n1341848183.990807 rgb/1341848183.990807.png 1341848183.990837 depth/1341848183.990837.png\n1341848184.022837 rgb/1341848184.022837.png 1341848184.023273 depth/1341848184.023273.png\n1341848184.058822 rgb/1341848184.058822.png 1341848184.058835 depth/1341848184.058835.png\n1341848184.090822 rgb/1341848184.090822.png 1341848184.090837 depth/1341848184.090837.png\n1341848184.126918 rgb/1341848184.126918.png 1341848184.126932 depth/1341848184.126932.png\n1341848184.158763 rgb/1341848184.158763.png 1341848184.158779 depth/1341848184.158779.png\n1341848184.190683 rgb/1341848184.190683.png 1341848184.190724 depth/1341848184.190724.png\n1341848184.226995 rgb/1341848184.226995.png 1341848184.227736 depth/1341848184.227736.png\n1341848184.258717 rgb/1341848184.258717.png 1341848184.258749 depth/1341848184.258749.png\n1341848184.294799 rgb/1341848184.294799.png 1341848184.294819 depth/1341848184.294819.png\n1341848184.326946 rgb/1341848184.326946.png 1341848184.326963 depth/1341848184.326963.png\n1341848184.358773 rgb/1341848184.358773.png 1341848184.358812 depth/1341848184.358812.png\n1341848184.394778 rgb/1341848184.394778.png 1341848184.394838 depth/1341848184.394838.png\n1341848184.427508 rgb/1341848184.427508.png 1341848184.428198 depth/1341848184.428198.png\n1341848184.458905 rgb/1341848184.458905.png 1341848184.459540 depth/1341848184.459540.png\n1341848184.494708 rgb/1341848184.494708.png 1341848184.494786 depth/1341848184.494786.png\n1341848184.526912 rgb/1341848184.526912.png 1341848184.527697 depth/1341848184.527697.png\n1341848184.562959 rgb/1341848184.562959.png 1341848184.563970 depth/1341848184.563970.png\n1341848184.596096 rgb/1341848184.596096.png 1341848184.597267 depth/1341848184.597267.png\n1341848184.663064 rgb/1341848184.663064.png 1341848184.664142 depth/1341848184.664142.png\n1341848184.695880 rgb/1341848184.695880.png 1341848184.701018 depth/1341848184.701018.png\n1341848184.727939 rgb/1341848184.727939.png 1341848184.728039 depth/1341848184.728039.png\n1341848184.763244 rgb/1341848184.763244.png 1341848184.763959 depth/1341848184.763959.png\n1341848184.831507 rgb/1341848184.831507.png 1341848184.833694 depth/1341848184.833694.png\n1341848184.894875 rgb/1341848184.894875.png 1341848184.894917 depth/1341848184.894917.png\n1341848184.931622 rgb/1341848184.931622.png 1341848184.931964 depth/1341848184.931964.png\n1341848184.962954 rgb/1341848184.962954.png 1341848184.963561 depth/1341848184.963561.png\n1341848184.995053 rgb/1341848184.995053.png 1341848184.995070 depth/1341848184.995070.png\n1341848185.031178 rgb/1341848185.031178.png 1341848185.032961 depth/1341848185.032961.png\n1341848185.063733 rgb/1341848185.063733.png 1341848185.064771 depth/1341848185.064771.png\n1341848185.099890 rgb/1341848185.099890.png 1341848185.100246 depth/1341848185.100246.png\n1341848185.135017 rgb/1341848185.135017.png 1341848185.136756 depth/1341848185.136756.png\n1341848185.163331 rgb/1341848185.163331.png 1341848185.163748 depth/1341848185.163748.png\n1341848185.199006 rgb/1341848185.199006.png 1341848185.200133 depth/1341848185.200133.png\n1341848185.231103 rgb/1341848185.231103.png 1341848185.231712 depth/1341848185.231712.png\n1341848185.263016 rgb/1341848185.263016.png 1341848185.263032 depth/1341848185.263032.png\n1341848185.298750 rgb/1341848185.298750.png 1341848185.298770 depth/1341848185.298770.png\n1341848185.330829 rgb/1341848185.330829.png 1341848185.330848 depth/1341848185.330848.png\n1341848185.366729 rgb/1341848185.366729.png 1341848185.366741 depth/1341848185.366741.png\n1341848185.398889 rgb/1341848185.398889.png 1341848185.398930 depth/1341848185.398930.png\n1341848185.430753 rgb/1341848185.430753.png 1341848185.430798 depth/1341848185.430798.png\n1341848185.466829 rgb/1341848185.466829.png 1341848185.466843 depth/1341848185.466843.png\n1341848185.498828 rgb/1341848185.498828.png 1341848185.498841 depth/1341848185.498841.png\n1341848185.534866 rgb/1341848185.534866.png 1341848185.535063 depth/1341848185.535063.png\n1341848185.566779 rgb/1341848185.566779.png 1341848185.566793 depth/1341848185.566793.png\n1341848185.598979 rgb/1341848185.598979.png 1341848185.598996 depth/1341848185.598996.png\n1341848185.634809 rgb/1341848185.634809.png 1341848185.634891 depth/1341848185.634891.png\n1341848185.698977 rgb/1341848185.698977.png 1341848185.699032 depth/1341848185.699032.png\n1341848185.734944 rgb/1341848185.734944.png 1341848185.734961 depth/1341848185.734961.png\n1341848185.766700 rgb/1341848185.766700.png 1341848185.766730 depth/1341848185.766730.png\n1341848185.802769 rgb/1341848185.802769.png 1341848185.802789 depth/1341848185.802789.png\n1341848185.835178 rgb/1341848185.835178.png 1341848185.835190 depth/1341848185.835190.png\n1341848185.867016 rgb/1341848185.867016.png 1341848185.867038 depth/1341848185.867038.png\n1341848185.902852 rgb/1341848185.902852.png 1341848185.902864 depth/1341848185.902864.png\n1341848185.934836 rgb/1341848185.934836.png 1341848185.934849 depth/1341848185.934849.png\n1341848185.966743 rgb/1341848185.966743.png 1341848185.967338 depth/1341848185.967338.png\n1341848186.002762 rgb/1341848186.002762.png 1341848186.002775 depth/1341848186.002775.png\n1341848186.035920 rgb/1341848186.035920.png 1341848186.035991 depth/1341848186.035991.png\n1341848186.070818 rgb/1341848186.070818.png 1341848186.070833 depth/1341848186.070833.png\n1341848186.104189 rgb/1341848186.104189.png 1341848186.104201 depth/1341848186.104201.png\n1341848186.134927 rgb/1341848186.134927.png 1341848186.134945 depth/1341848186.134945.png\n1341848186.170915 rgb/1341848186.170915.png 1341848186.170933 depth/1341848186.170933.png\n1341848186.202752 rgb/1341848186.202752.png 1341848186.202809 depth/1341848186.202809.png\n1341848186.234733 rgb/1341848186.234733.png 1341848186.234750 depth/1341848186.234750.png\n1341848186.270741 rgb/1341848186.270741.png 1341848186.270754 depth/1341848186.270754.png\n1341848186.303057 rgb/1341848186.303057.png 1341848186.303113 depth/1341848186.303113.png\n1341848186.338796 rgb/1341848186.338796.png 1341848186.338815 depth/1341848186.338815.png\n1341848186.371367 rgb/1341848186.371367.png 1341848186.371378 depth/1341848186.371378.png\n1341848186.403019 rgb/1341848186.403019.png 1341848186.403036 depth/1341848186.403036.png\n1341848186.438815 rgb/1341848186.438815.png 1341848186.438862 depth/1341848186.438862.png\n1341848186.470927 rgb/1341848186.470927.png 1341848186.471034 depth/1341848186.471034.png\n1341848186.506851 rgb/1341848186.506851.png 1341848186.506863 depth/1341848186.506863.png\n1341848186.538819 rgb/1341848186.538819.png 1341848186.538849 depth/1341848186.538849.png\n1341848186.570755 rgb/1341848186.570755.png 1341848186.570773 depth/1341848186.570773.png\n1341848186.606871 rgb/1341848186.606871.png 1341848186.606887 depth/1341848186.606887.png\n1341848186.638840 rgb/1341848186.638840.png 1341848186.638868 depth/1341848186.638868.png\n1341848186.670822 rgb/1341848186.670822.png 1341848186.670833 depth/1341848186.670833.png\n1341848186.706944 rgb/1341848186.706944.png 1341848186.706972 depth/1341848186.706972.png\n1341848186.738917 rgb/1341848186.738917.png 1341848186.739498 depth/1341848186.739498.png\n1341848186.774956 rgb/1341848186.774956.png 1341848186.774979 depth/1341848186.774979.png\n1341848186.806841 rgb/1341848186.806841.png 1341848186.806892 depth/1341848186.806892.png\n1341848186.838838 rgb/1341848186.838838.png 1341848186.838869 depth/1341848186.838869.png\n1341848186.874737 rgb/1341848186.874737.png 1341848186.874754 depth/1341848186.874754.png\n1341848186.907104 rgb/1341848186.907104.png 1341848186.907119 depth/1341848186.907119.png\n1341848186.939189 rgb/1341848186.939189.png 1341848186.939204 depth/1341848186.939204.png\n1341848186.974895 rgb/1341848186.974895.png 1341848186.974909 depth/1341848186.974909.png\n1341848187.007030 rgb/1341848187.007030.png 1341848187.007056 depth/1341848187.007056.png\n1341848187.042759 rgb/1341848187.042759.png 1341848187.042819 depth/1341848187.042819.png\n1341848187.074979 rgb/1341848187.074979.png 1341848187.075008 depth/1341848187.075008.png\n1341848187.106865 rgb/1341848187.106865.png 1341848187.106892 depth/1341848187.106892.png\n1341848187.142768 rgb/1341848187.142768.png 1341848187.142793 depth/1341848187.142793.png\n1341848187.174798 rgb/1341848187.174798.png 1341848187.174827 depth/1341848187.174827.png\n1341848187.206911 rgb/1341848187.206911.png 1341848187.206944 depth/1341848187.206944.png\n1341848187.242938 rgb/1341848187.242938.png 1341848187.242944 depth/1341848187.242944.png\n1341848187.274759 rgb/1341848187.274759.png 1341848187.274793 depth/1341848187.274793.png\n1341848187.310802 rgb/1341848187.310802.png 1341848187.310853 depth/1341848187.310853.png\n1341848187.343078 rgb/1341848187.343078.png 1341848187.343092 depth/1341848187.343092.png\n1341848187.374872 rgb/1341848187.374872.png 1341848187.374884 depth/1341848187.374884.png\n1341848187.410971 rgb/1341848187.410971.png 1341848187.411023 depth/1341848187.411023.png\n1341848187.442872 rgb/1341848187.442872.png 1341848187.443310 depth/1341848187.443310.png\n1341848187.474810 rgb/1341848187.474810.png 1341848187.474827 depth/1341848187.474827.png\n1341848187.542858 rgb/1341848187.542858.png 1341848187.542870 depth/1341848187.542870.png\n1341848187.578887 rgb/1341848187.578887.png 1341848187.578902 depth/1341848187.578902.png\n1341848187.611097 rgb/1341848187.611097.png 1341848187.611220 depth/1341848187.611220.png\n1341848187.642941 rgb/1341848187.642941.png 1341848187.642958 depth/1341848187.642958.png\n1341848187.678820 rgb/1341848187.678820.png 1341848187.678834 depth/1341848187.678834.png\n1341848187.710928 rgb/1341848187.710928.png 1341848187.710946 depth/1341848187.710946.png\n1341848187.746857 rgb/1341848187.746857.png 1341848187.746895 depth/1341848187.746895.png\n1341848187.778836 rgb/1341848187.778836.png 1341848187.778882 depth/1341848187.778882.png\n1341848187.810862 rgb/1341848187.810862.png 1341848187.811327 depth/1341848187.811327.png\n1341848187.846908 rgb/1341848187.846908.png 1341848187.846926 depth/1341848187.846926.png\n1341848187.878820 rgb/1341848187.878820.png 1341848187.878850 depth/1341848187.878850.png\n1341848187.910957 rgb/1341848187.910957.png 1341848187.911453 depth/1341848187.911453.png\n1341848187.946783 rgb/1341848187.946783.png 1341848187.946799 depth/1341848187.946799.png\n1341848187.979054 rgb/1341848187.979054.png 1341848187.979799 depth/1341848187.979799.png\n1341848188.014878 rgb/1341848188.014878.png 1341848188.014896 depth/1341848188.014896.png\n1341848188.078917 rgb/1341848188.078917.png 1341848188.079000 depth/1341848188.079000.png\n1341848188.114776 rgb/1341848188.114776.png 1341848188.114814 depth/1341848188.114814.png\n1341848188.146805 rgb/1341848188.146805.png 1341848188.146815 depth/1341848188.146815.png\n1341848188.178816 rgb/1341848188.178816.png 1341848188.178832 depth/1341848188.178832.png\n1341848188.214845 rgb/1341848188.214845.png 1341848188.214861 depth/1341848188.214861.png\n1341848188.246728 rgb/1341848188.246728.png 1341848188.246765 depth/1341848188.246765.png\n1341848188.282853 rgb/1341848188.282853.png 1341848188.282879 depth/1341848188.282879.png\n1341848188.314763 rgb/1341848188.314763.png 1341848188.314778 depth/1341848188.314778.png\n1341848188.346730 rgb/1341848188.346730.png 1341848188.346746 depth/1341848188.346746.png\n1341848188.382923 rgb/1341848188.382923.png 1341848188.382961 depth/1341848188.382961.png\n1341848188.414702 rgb/1341848188.414702.png 1341848188.414760 depth/1341848188.414760.png\n1341848188.446758 rgb/1341848188.446758.png 1341848188.446790 depth/1341848188.446790.png\n1341848188.482821 rgb/1341848188.482821.png 1341848188.482839 depth/1341848188.482839.png\n1341848188.514758 rgb/1341848188.514758.png 1341848188.514783 depth/1341848188.514783.png\n1341848188.550769 rgb/1341848188.550769.png 1341848188.550778 depth/1341848188.550778.png\n1341848188.582859 rgb/1341848188.582859.png 1341848188.582924 depth/1341848188.582924.png\n1341848188.614825 rgb/1341848188.614825.png 1341848188.614847 depth/1341848188.614847.png\n1341848188.650735 rgb/1341848188.650735.png 1341848188.650747 depth/1341848188.650747.png\n1341848188.682739 rgb/1341848188.682739.png 1341848188.682814 depth/1341848188.682814.png\n1341848188.718925 rgb/1341848188.718925.png 1341848188.718956 depth/1341848188.718956.png\n1341848188.750747 rgb/1341848188.750747.png 1341848188.750809 depth/1341848188.750809.png\n1341848188.782762 rgb/1341848188.782762.png 1341848188.782822 depth/1341848188.782822.png\n1341848188.818869 rgb/1341848188.818869.png 1341848188.818889 depth/1341848188.818889.png\n1341848188.850792 rgb/1341848188.850792.png 1341848188.850814 depth/1341848188.850814.png\n1341848188.882796 rgb/1341848188.882796.png 1341848188.882813 depth/1341848188.882813.png\n1341848188.918907 rgb/1341848188.918907.png 1341848188.918938 depth/1341848188.918938.png\n1341848188.950722 rgb/1341848188.950722.png 1341848188.950748 depth/1341848188.950748.png\n1341848188.986792 rgb/1341848188.986792.png 1341848188.986827 depth/1341848188.986827.png\n1341848189.018852 rgb/1341848189.018852.png 1341848189.018893 depth/1341848189.018893.png\n1341848189.050770 rgb/1341848189.050770.png 1341848189.050844 depth/1341848189.050844.png\n1341848189.086823 rgb/1341848189.086823.png 1341848189.086849 depth/1341848189.086849.png\n1341848189.118952 rgb/1341848189.118952.png 1341848189.118978 depth/1341848189.118978.png\n1341848189.151109 rgb/1341848189.151109.png 1341848189.151143 depth/1341848189.151143.png\n1341848189.186736 rgb/1341848189.186736.png 1341848189.186797 depth/1341848189.186797.png\n1341848189.218765 rgb/1341848189.218765.png 1341848189.218784 depth/1341848189.218784.png\n1341848189.254854 rgb/1341848189.254854.png 1341848189.254872 depth/1341848189.254872.png\n1341848189.286701 rgb/1341848189.286701.png 1341848189.286714 depth/1341848189.286714.png\n1341848189.318786 rgb/1341848189.318786.png 1341848189.318803 depth/1341848189.318803.png\n1341848189.354799 rgb/1341848189.354799.png 1341848189.354823 depth/1341848189.354823.png\n1341848189.386799 rgb/1341848189.386799.png 1341848189.386814 depth/1341848189.386814.png\n1341848189.418802 rgb/1341848189.418802.png 1341848189.418824 depth/1341848189.418824.png\n1341848189.454737 rgb/1341848189.454737.png 1341848189.454751 depth/1341848189.454751.png\n1341848189.486994 rgb/1341848189.486994.png 1341848189.487013 depth/1341848189.487013.png\n1341848189.522909 rgb/1341848189.522909.png 1341848189.522927 depth/1341848189.522927.png\n1341848189.554934 rgb/1341848189.554934.png 1341848189.554960 depth/1341848189.554960.png\n1341848189.586795 rgb/1341848189.586795.png 1341848189.586815 depth/1341848189.586815.png\n1341848189.622819 rgb/1341848189.622819.png 1341848189.622834 depth/1341848189.622834.png\n1341848189.654834 rgb/1341848189.654834.png 1341848189.654847 depth/1341848189.654847.png\n1341848189.686806 rgb/1341848189.686806.png 1341848189.686820 depth/1341848189.686820.png\n1341848189.722778 rgb/1341848189.722778.png 1341848189.722796 depth/1341848189.722796.png\n1341848189.754949 rgb/1341848189.754949.png 1341848189.754963 depth/1341848189.754963.png\n1341848189.790766 rgb/1341848189.790766.png 1341848189.790778 depth/1341848189.790778.png\n1341848189.822777 rgb/1341848189.822777.png 1341848189.822796 depth/1341848189.822796.png\n1341848189.854983 rgb/1341848189.854983.png 1341848189.855043 depth/1341848189.855043.png\n1341848189.890808 rgb/1341848189.890808.png 1341848189.890820 depth/1341848189.890820.png\n1341848189.922740 rgb/1341848189.922740.png 1341848189.922760 depth/1341848189.922760.png\n1341848189.958787 rgb/1341848189.958787.png 1341848189.958803 depth/1341848189.958803.png\n1341848189.990836 rgb/1341848189.990836.png 1341848189.990855 depth/1341848189.990855.png\n1341848190.022733 rgb/1341848190.022733.png 1341848190.022749 depth/1341848190.022749.png\n1341848190.058877 rgb/1341848190.058877.png 1341848190.058890 depth/1341848190.058890.png\n1341848190.090790 rgb/1341848190.090790.png 1341848190.090822 depth/1341848190.090822.png\n1341848190.122792 rgb/1341848190.122792.png 1341848190.122807 depth/1341848190.122807.png\n1341848190.158945 rgb/1341848190.158945.png 1341848190.159024 depth/1341848190.159024.png\n1341848190.190775 rgb/1341848190.190775.png 1341848190.190798 depth/1341848190.190798.png\n1341848190.226741 rgb/1341848190.226741.png 1341848190.226768 depth/1341848190.226768.png\n1341848190.258940 rgb/1341848190.258940.png 1341848190.258963 depth/1341848190.258963.png\n1341848190.290895 rgb/1341848190.290895.png 1341848190.290916 depth/1341848190.290916.png\n1341848190.326837 rgb/1341848190.326837.png 1341848190.326845 depth/1341848190.326845.png\n1341848190.358768 rgb/1341848190.358768.png 1341848190.358798 depth/1341848190.358798.png\n1341848190.390849 rgb/1341848190.390849.png 1341848190.390883 depth/1341848190.390883.png\n1341848190.426804 rgb/1341848190.426804.png 1341848190.426813 depth/1341848190.426813.png\n1341848190.458850 rgb/1341848190.458850.png 1341848190.458860 depth/1341848190.458860.png\n1341848190.494754 rgb/1341848190.494754.png 1341848190.495376 depth/1341848190.495376.png\n1341848190.526846 rgb/1341848190.526846.png 1341848190.526880 depth/1341848190.526880.png\n1341848190.558835 rgb/1341848190.558835.png 1341848190.558903 depth/1341848190.558903.png\n1341848190.594853 rgb/1341848190.594853.png 1341848190.594881 depth/1341848190.594881.png\n1341848190.626791 rgb/1341848190.626791.png 1341848190.626812 depth/1341848190.626812.png\n1341848190.658825 rgb/1341848190.658825.png 1341848190.659389 depth/1341848190.659389.png\n1341848190.694907 rgb/1341848190.694907.png 1341848190.694929 depth/1341848190.694929.png\n1341848190.726928 rgb/1341848190.726928.png 1341848190.726957 depth/1341848190.726957.png\n1341848190.762690 rgb/1341848190.762690.png 1341848190.762798 depth/1341848190.762798.png\n1341848190.795329 rgb/1341848190.795329.png 1341848190.796398 depth/1341848190.796398.png\n1341848190.830460 rgb/1341848190.830460.png 1341848190.831560 depth/1341848190.831560.png\n1341848190.862959 rgb/1341848190.862959.png 1341848190.864285 depth/1341848190.864285.png\n1341848190.895655 rgb/1341848190.895655.png 1341848190.895788 depth/1341848190.895788.png\n1341848190.934402 rgb/1341848190.934402.png 1341848190.934549 depth/1341848190.934549.png\n1341848190.995265 rgb/1341848190.995265.png 1341848190.996289 depth/1341848190.996289.png\n1341848191.031588 rgb/1341848191.031588.png 1341848191.032619 depth/1341848191.032619.png\n1341848191.063534 rgb/1341848191.063534.png 1341848191.064315 depth/1341848191.064315.png\n1341848191.097226 rgb/1341848191.097226.png 1341848191.098545 depth/1341848191.098545.png\n1341848191.131193 rgb/1341848191.131193.png 1341848191.132055 depth/1341848191.132055.png\n1341848191.164701 rgb/1341848191.164701.png 1341848191.165452 depth/1341848191.165452.png\n1341848191.199172 rgb/1341848191.199172.png 1341848191.199448 depth/1341848191.199448.png\n1341848191.233289 rgb/1341848191.233289.png 1341848191.234296 depth/1341848191.234296.png\n1341848191.263719 rgb/1341848191.263719.png 1341848191.265304 depth/1341848191.265304.png\n1341848191.300981 rgb/1341848191.300981.png 1341848191.301008 depth/1341848191.301008.png\n1341848191.333151 rgb/1341848191.333151.png 1341848191.339200 depth/1341848191.339200.png\n1341848191.370918 rgb/1341848191.370918.png 1341848191.371605 depth/1341848191.371605.png\n1341848191.430736 rgb/1341848191.430736.png 1341848191.430761 depth/1341848191.430761.png\n1341848191.466799 rgb/1341848191.466799.png 1341848191.466812 depth/1341848191.466812.png\n1341848191.498796 rgb/1341848191.498796.png 1341848191.499405 depth/1341848191.499405.png\n1341848191.531077 rgb/1341848191.531077.png 1341848191.531102 depth/1341848191.531102.png\n1341848191.566739 rgb/1341848191.566739.png 1341848191.566748 depth/1341848191.566748.png\n1341848191.598772 rgb/1341848191.598772.png 1341848191.598830 depth/1341848191.598830.png\n1341848191.630977 rgb/1341848191.630977.png 1341848191.631023 depth/1341848191.631023.png\n1341848191.666746 rgb/1341848191.666746.png 1341848191.666800 depth/1341848191.666800.png\n1341848191.698747 rgb/1341848191.698747.png 1341848191.698756 depth/1341848191.698756.png\n1341848191.734825 rgb/1341848191.734825.png 1341848191.734837 depth/1341848191.734837.png\n1341848191.767006 rgb/1341848191.767006.png 1341848191.767029 depth/1341848191.767029.png\n1341848191.798875 rgb/1341848191.798875.png 1341848191.798894 depth/1341848191.798894.png\n1341848191.834902 rgb/1341848191.834902.png 1341848191.834921 depth/1341848191.834921.png\n1341848191.866803 rgb/1341848191.866803.png 1341848191.867085 depth/1341848191.867085.png\n1341848191.902776 rgb/1341848191.902776.png 1341848191.902846 depth/1341848191.902846.png\n1341848191.935119 rgb/1341848191.935119.png 1341848191.935135 depth/1341848191.935135.png\n1341848191.967132 rgb/1341848191.967132.png 1341848191.967158 depth/1341848191.967158.png\n1341848192.002746 rgb/1341848192.002746.png 1341848192.002932 depth/1341848192.002932.png\n1341848192.034845 rgb/1341848192.034845.png 1341848192.034861 depth/1341848192.034861.png\n1341848192.066940 rgb/1341848192.066940.png 1341848192.066959 depth/1341848192.066959.png\n1341848192.102735 rgb/1341848192.102735.png 1341848192.102764 depth/1341848192.102764.png\n1341848192.134732 rgb/1341848192.134732.png 1341848192.134739 depth/1341848192.134739.png\n1341848192.170709 rgb/1341848192.170709.png 1341848192.170722 depth/1341848192.170722.png\n1341848192.202746 rgb/1341848192.202746.png 1341848192.203061 depth/1341848192.203061.png\n1341848192.234742 rgb/1341848192.234742.png 1341848192.234756 depth/1341848192.234756.png\n1341848192.270771 rgb/1341848192.270771.png 1341848192.270783 depth/1341848192.270783.png\n1341848192.302839 rgb/1341848192.302839.png 1341848192.302858 depth/1341848192.302858.png\n1341848192.334855 rgb/1341848192.334855.png 1341848192.334906 depth/1341848192.334906.png\n1341848192.370935 rgb/1341848192.370935.png 1341848192.370972 depth/1341848192.370972.png\n1341848192.403681 rgb/1341848192.403681.png 1341848192.403733 depth/1341848192.403733.png\n1341848192.438774 rgb/1341848192.438774.png 1341848192.438839 depth/1341848192.438839.png\n1341848192.470963 rgb/1341848192.470963.png 1341848192.471392 depth/1341848192.471392.png\n1341848192.502796 rgb/1341848192.502796.png 1341848192.502820 depth/1341848192.502820.png\n1341848192.538767 rgb/1341848192.538767.png 1341848192.538806 depth/1341848192.538806.png\n1341848192.570809 rgb/1341848192.570809.png 1341848192.570865 depth/1341848192.570865.png\n1341848192.603078 rgb/1341848192.603078.png 1341848192.603091 depth/1341848192.603091.png\n1341848192.638754 rgb/1341848192.638754.png 1341848192.638776 depth/1341848192.638776.png\n1341848192.670852 rgb/1341848192.670852.png 1341848192.670879 depth/1341848192.670879.png\n1341848192.706841 rgb/1341848192.706841.png 1341848192.706856 depth/1341848192.706856.png\n1341848192.738829 rgb/1341848192.738829.png 1341848192.738842 depth/1341848192.738842.png\n1341848192.806837 rgb/1341848192.806837.png 1341848192.806927 depth/1341848192.806927.png\n1341848192.838968 rgb/1341848192.838968.png 1341848192.839206 depth/1341848192.839206.png\n1341848192.870780 rgb/1341848192.870780.png 1341848192.870810 depth/1341848192.870810.png\n1341848192.906762 rgb/1341848192.906762.png 1341848192.906773 depth/1341848192.906773.png\n1341848192.938822 rgb/1341848192.938822.png 1341848192.939405 depth/1341848192.939405.png\n1341848192.974836 rgb/1341848192.974836.png 1341848192.974854 depth/1341848192.974854.png\n1341848193.006742 rgb/1341848193.006742.png 1341848193.006754 depth/1341848193.006754.png\n1341848193.038794 rgb/1341848193.038794.png 1341848193.038906 depth/1341848193.038906.png\n1341848193.074712 rgb/1341848193.074712.png 1341848193.074827 depth/1341848193.074827.png\n1341848193.106799 rgb/1341848193.106799.png 1341848193.106833 depth/1341848193.106833.png\n1341848193.143055 rgb/1341848193.143055.png 1341848193.143097 depth/1341848193.143097.png\n1341848193.174711 rgb/1341848193.174711.png 1341848193.174723 depth/1341848193.174723.png\n1341848193.206858 rgb/1341848193.206858.png 1341848193.206879 depth/1341848193.206879.png\n1341848193.243077 rgb/1341848193.243077.png 1341848193.243089 depth/1341848193.243089.png\n1341848193.274812 rgb/1341848193.274812.png 1341848193.274832 depth/1341848193.274832.png\n1341848193.306867 rgb/1341848193.306867.png 1341848193.306910 depth/1341848193.306910.png\n1341848193.342800 rgb/1341848193.342800.png 1341848193.342814 depth/1341848193.342814.png\n1341848193.374866 rgb/1341848193.374866.png 1341848193.374898 depth/1341848193.374898.png\n1341848193.411036 rgb/1341848193.411036.png 1341848193.411075 depth/1341848193.411075.png\n1341848193.442761 rgb/1341848193.442761.png 1341848193.442804 depth/1341848193.442804.png\n1341848193.475010 rgb/1341848193.475010.png 1341848193.475024 depth/1341848193.475024.png\n1341848193.510846 rgb/1341848193.510846.png 1341848193.510864 depth/1341848193.510864.png\n1341848193.542938 rgb/1341848193.542938.png 1341848193.542956 depth/1341848193.542956.png\n1341848193.574998 rgb/1341848193.574998.png 1341848193.575058 depth/1341848193.575058.png\n1341848193.610916 rgb/1341848193.610916.png 1341848193.610933 depth/1341848193.610933.png\n1341848193.642828 rgb/1341848193.642828.png 1341848193.642850 depth/1341848193.642850.png\n1341848193.678889 rgb/1341848193.678889.png 1341848193.678905 depth/1341848193.678905.png\n1341848193.710859 rgb/1341848193.710859.png 1341848193.710872 depth/1341848193.710872.png\n1341848193.742793 rgb/1341848193.742793.png 1341848193.742810 depth/1341848193.742810.png\n1341848193.778731 rgb/1341848193.778731.png 1341848193.778786 depth/1341848193.778786.png\n1341848193.810840 rgb/1341848193.810840.png 1341848193.810861 depth/1341848193.810861.png\n1341848193.842730 rgb/1341848193.842730.png 1341848193.842748 depth/1341848193.842748.png\n1341848193.878943 rgb/1341848193.878943.png 1341848193.878976 depth/1341848193.878976.png\n1341848193.910802 rgb/1341848193.910802.png 1341848193.910829 depth/1341848193.910829.png\n1341848193.946793 rgb/1341848193.946793.png 1341848193.946814 depth/1341848193.946814.png\n1341848193.979155 rgb/1341848193.979155.png 1341848193.979184 depth/1341848193.979184.png\n1341848194.010983 rgb/1341848194.010983.png 1341848194.011120 depth/1341848194.011120.png\n1341848194.046907 rgb/1341848194.046907.png 1341848194.046929 depth/1341848194.046929.png\n1341848194.079166 rgb/1341848194.079166.png 1341848194.079185 depth/1341848194.079185.png\n1341848194.114789 rgb/1341848194.114789.png 1341848194.114859 depth/1341848194.114859.png\n1341848194.146801 rgb/1341848194.146801.png 1341848194.146818 depth/1341848194.146818.png\n1341848194.178845 rgb/1341848194.178845.png 1341848194.179487 depth/1341848194.179487.png\n1341848194.214831 rgb/1341848194.214831.png 1341848194.214868 depth/1341848194.214868.png\n1341848194.246769 rgb/1341848194.246769.png 1341848194.246825 depth/1341848194.246825.png\n1341848194.278847 rgb/1341848194.278847.png 1341848194.278866 depth/1341848194.278866.png\n1341848194.314986 rgb/1341848194.314986.png 1341848194.315001 depth/1341848194.315001.png\n1341848194.346744 rgb/1341848194.346744.png 1341848194.346772 depth/1341848194.346772.png\n1341848194.382869 rgb/1341848194.382869.png 1341848194.383550 depth/1341848194.383550.png\n1341848194.414913 rgb/1341848194.414913.png 1341848194.415539 depth/1341848194.415539.png\n1341848194.446890 rgb/1341848194.446890.png 1341848194.447617 depth/1341848194.447617.png\n1341848194.482836 rgb/1341848194.482836.png 1341848194.482848 depth/1341848194.482848.png\n1341848194.514853 rgb/1341848194.514853.png 1341848194.514878 depth/1341848194.514878.png\n1341848194.546817 rgb/1341848194.546817.png 1341848194.547527 depth/1341848194.547527.png\n1341848194.582746 rgb/1341848194.582746.png 1341848194.582798 depth/1341848194.582798.png\n1341848194.614770 rgb/1341848194.614770.png 1341848194.614789 depth/1341848194.614789.png\n1341848194.650770 rgb/1341848194.650770.png 1341848194.651512 depth/1341848194.651512.png\n1341848194.682992 rgb/1341848194.682992.png 1341848194.683577 depth/1341848194.683577.png\n1341848194.714785 rgb/1341848194.714785.png 1341848194.714797 depth/1341848194.714797.png\n1341848194.750817 rgb/1341848194.750817.png 1341848194.750833 depth/1341848194.750833.png\n1341848194.782900 rgb/1341848194.782900.png 1341848194.782917 depth/1341848194.782917.png\n1341848194.814840 rgb/1341848194.814840.png 1341848194.814856 depth/1341848194.814856.png\n1341848194.850846 rgb/1341848194.850846.png 1341848194.850892 depth/1341848194.850892.png\n1341848194.882844 rgb/1341848194.882844.png 1341848194.883389 depth/1341848194.883389.png\n1341848194.926022 rgb/1341848194.926022.png 1341848194.926062 depth/1341848194.926062.png\n1341848194.982933 rgb/1341848194.982933.png 1341848194.982946 depth/1341848194.982946.png\n1341848195.018896 rgb/1341848195.018896.png 1341848195.018930 depth/1341848195.018930.png\n1341848195.050981 rgb/1341848195.050981.png 1341848195.051000 depth/1341848195.051000.png\n1341848195.082839 rgb/1341848195.082839.png 1341848195.082857 depth/1341848195.082857.png\n1341848195.118823 rgb/1341848195.118823.png 1341848195.118838 depth/1341848195.118838.png\n1341848195.150804 rgb/1341848195.150804.png 1341848195.150822 depth/1341848195.150822.png\n1341848195.186782 rgb/1341848195.186782.png 1341848195.186820 depth/1341848195.186820.png\n1341848195.218821 rgb/1341848195.218821.png 1341848195.218832 depth/1341848195.218832.png\n1341848195.250899 rgb/1341848195.250899.png 1341848195.250921 depth/1341848195.250921.png\n1341848195.286795 rgb/1341848195.286795.png 1341848195.286842 depth/1341848195.286842.png\n1341848195.318715 rgb/1341848195.318715.png 1341848195.318750 depth/1341848195.318750.png\n1341848195.354786 rgb/1341848195.354786.png 1341848195.354831 depth/1341848195.354831.png\n1341848195.387291 rgb/1341848195.387291.png 1341848195.387337 depth/1341848195.387337.png\n1341848195.418986 rgb/1341848195.418986.png 1341848195.419025 depth/1341848195.419025.png\n1341848195.454859 rgb/1341848195.454859.png 1341848195.454879 depth/1341848195.454879.png\n1341848195.486776 rgb/1341848195.486776.png 1341848195.487351 depth/1341848195.487351.png\n1341848195.554952 rgb/1341848195.554952.png 1341848195.554992 depth/1341848195.554992.png\n1341848195.586849 rgb/1341848195.586849.png 1341848195.586863 depth/1341848195.586863.png\n1341848195.622889 rgb/1341848195.622889.png 1341848195.622900 depth/1341848195.622900.png\n1341848195.686873 rgb/1341848195.686873.png 1341848195.686902 depth/1341848195.686902.png\n1341848195.725831 rgb/1341848195.725831.png 1341848195.725880 depth/1341848195.725880.png\n1341848195.762032 rgb/1341848195.762032.png 1341848195.762834 depth/1341848195.762834.png\n1341848195.794177 rgb/1341848195.794177.png 1341848195.794930 depth/1341848195.794930.png\n1341848195.825652 rgb/1341848195.825652.png 1341848195.826094 depth/1341848195.826094.png\n1341848195.861783 rgb/1341848195.861783.png 1341848195.861817 depth/1341848195.861817.png\n1341848195.893744 rgb/1341848195.893744.png 1341848195.893790 depth/1341848195.893790.png\n1341848195.925713 rgb/1341848195.925713.png 1341848195.925725 depth/1341848195.925725.png\n1341848195.961824 rgb/1341848195.961824.png 1341848195.961835 depth/1341848195.961835.png\n1341848195.993912 rgb/1341848195.993912.png 1341848195.993945 depth/1341848195.993945.png\n1341848196.026024 rgb/1341848196.026024.png 1341848196.026076 depth/1341848196.026076.png\n1341848196.061848 rgb/1341848196.061848.png 1341848196.061861 depth/1341848196.061861.png\n1341848196.094141 rgb/1341848196.094141.png 1341848196.095188 depth/1341848196.095188.png\n1341848196.130674 rgb/1341848196.130674.png 1341848196.131229 depth/1341848196.131229.png\n1341848196.162338 rgb/1341848196.162338.png 1341848196.163087 depth/1341848196.163087.png\n1341848196.193818 rgb/1341848196.193818.png 1341848196.193838 depth/1341848196.193838.png\n1341848196.229907 rgb/1341848196.229907.png 1341848196.229930 depth/1341848196.229930.png\n1341848196.261955 rgb/1341848196.261955.png 1341848196.261976 depth/1341848196.261976.png\n1341848196.297852 rgb/1341848196.297852.png 1341848196.297869 depth/1341848196.297869.png\n1341848196.329896 rgb/1341848196.329896.png 1341848196.329951 depth/1341848196.329951.png\n1341848196.361859 rgb/1341848196.361859.png 1341848196.361884 depth/1341848196.361884.png\n1341848196.397904 rgb/1341848196.397904.png 1341848196.397928 depth/1341848196.397928.png\n1341848196.429770 rgb/1341848196.429770.png 1341848196.429781 depth/1341848196.429781.png\n1341848196.465837 rgb/1341848196.465837.png 1341848196.465853 depth/1341848196.465853.png\n1341848196.497816 rgb/1341848196.497816.png 1341848196.497860 depth/1341848196.497860.png\n1341848196.529784 rgb/1341848196.529784.png 1341848196.530168 depth/1341848196.530168.png\n1341848196.565825 rgb/1341848196.565825.png 1341848196.565847 depth/1341848196.565847.png\n1341848196.597724 rgb/1341848196.597724.png 1341848196.597735 depth/1341848196.597735.png\n1341848196.633826 rgb/1341848196.633826.png 1341848196.633847 depth/1341848196.633847.png\n1341848196.665890 rgb/1341848196.665890.png 1341848196.665900 depth/1341848196.665900.png\n1341848196.697801 rgb/1341848196.697801.png 1341848196.697815 depth/1341848196.697815.png\n1341848196.733819 rgb/1341848196.733819.png 1341848196.733834 depth/1341848196.733834.png\n1341848196.765769 rgb/1341848196.765769.png 1341848196.766295 depth/1341848196.766295.png\n1341848196.801859 rgb/1341848196.801859.png 1341848196.801884 depth/1341848196.801884.png\n1341848196.833829 rgb/1341848196.833829.png 1341848196.833842 depth/1341848196.833842.png\n1341848196.865816 rgb/1341848196.865816.png 1341848196.865844 depth/1341848196.865844.png\n1341848196.901907 rgb/1341848196.901907.png 1341848196.901936 depth/1341848196.901936.png\n1341848196.933819 rgb/1341848196.933819.png 1341848196.933829 depth/1341848196.933829.png\n1341848196.969765 rgb/1341848196.969765.png 1341848196.969878 depth/1341848196.969878.png\n1341848197.002186 rgb/1341848197.002186.png 1341848197.002523 depth/1341848197.002523.png\n1341848197.033823 rgb/1341848197.033823.png 1341848197.033839 depth/1341848197.033839.png\n1341848197.069833 rgb/1341848197.069833.png 1341848197.069845 depth/1341848197.069845.png\n1341848197.101755 rgb/1341848197.101755.png 1341848197.101767 depth/1341848197.101767.png\n1341848197.137743 rgb/1341848197.137743.png 1341848197.137756 depth/1341848197.137756.png\n1341848197.169776 rgb/1341848197.169776.png 1341848197.169791 depth/1341848197.169791.png\n1341848197.201768 rgb/1341848197.201768.png 1341848197.201782 depth/1341848197.201782.png\n1341848197.237725 rgb/1341848197.237725.png 1341848197.237740 depth/1341848197.237740.png\n1341848197.269696 rgb/1341848197.269696.png 1341848197.269718 depth/1341848197.269718.png\n1341848197.305821 rgb/1341848197.305821.png 1341848197.305838 depth/1341848197.305838.png\n1341848197.337836 rgb/1341848197.337836.png 1341848197.337847 depth/1341848197.337847.png\n1341848197.369834 rgb/1341848197.369834.png 1341848197.369848 depth/1341848197.369848.png\n1341848197.405781 rgb/1341848197.405781.png 1341848197.405964 depth/1341848197.405964.png\n1341848197.438318 rgb/1341848197.438318.png 1341848197.439689 depth/1341848197.439689.png\n1341848197.470331 rgb/1341848197.470331.png 1341848197.471280 depth/1341848197.471280.png\n1341848197.506039 rgb/1341848197.506039.png 1341848197.506686 depth/1341848197.506686.png\n1341848197.538237 rgb/1341848197.538237.png 1341848197.539353 depth/1341848197.539353.png\n1341848197.570404 rgb/1341848197.570404.png 1341848197.570772 depth/1341848197.570772.png\n1341848197.605996 rgb/1341848197.605996.png 1341848197.606026 depth/1341848197.606026.png\n1341848197.673877 rgb/1341848197.673877.png 1341848197.674558 depth/1341848197.674558.png\n1341848197.730726 rgb/1341848197.730726.png 1341848197.730737 depth/1341848197.730737.png\n1341848197.766773 rgb/1341848197.766773.png 1341848197.766828 depth/1341848197.766828.png\n1341848197.798803 rgb/1341848197.798803.png 1341848197.798910 depth/1341848197.798910.png\n1341848197.834766 rgb/1341848197.834766.png 1341848197.835104 depth/1341848197.835104.png\n1341848197.866760 rgb/1341848197.866760.png 1341848197.866779 depth/1341848197.866779.png\n1341848197.898890 rgb/1341848197.898890.png 1341848197.898977 depth/1341848197.898977.png\n1341848197.934813 rgb/1341848197.934813.png 1341848197.934847 depth/1341848197.934847.png\n1341848197.966863 rgb/1341848197.966863.png 1341848197.966903 depth/1341848197.966903.png\n1341848197.998770 rgb/1341848197.998770.png 1341848197.998785 depth/1341848197.998785.png\n1341848198.034701 rgb/1341848198.034701.png 1341848198.034721 depth/1341848198.034721.png\n1341848198.066721 rgb/1341848198.066721.png 1341848198.066734 depth/1341848198.066734.png\n1341848198.102720 rgb/1341848198.102720.png 1341848198.102746 depth/1341848198.102746.png\n1341848198.134867 rgb/1341848198.134867.png 1341848198.134882 depth/1341848198.134882.png\n1341848198.166841 rgb/1341848198.166841.png 1341848198.166853 depth/1341848198.166853.png\n1341848198.202735 rgb/1341848198.202735.png 1341848198.202750 depth/1341848198.202750.png\n1341848198.234818 rgb/1341848198.234818.png 1341848198.234835 depth/1341848198.234835.png\n1341848198.266823 rgb/1341848198.266823.png 1341848198.266901 depth/1341848198.266901.png\n1341848198.302707 rgb/1341848198.302707.png 1341848198.302724 depth/1341848198.302724.png\n1341848198.334907 rgb/1341848198.334907.png 1341848198.334919 depth/1341848198.334919.png\n1341848198.370753 rgb/1341848198.370753.png 1341848198.370836 depth/1341848198.370836.png\n1341848198.402766 rgb/1341848198.402766.png 1341848198.402778 depth/1341848198.402778.png\n1341848198.434945 rgb/1341848198.434945.png 1341848198.434963 depth/1341848198.434963.png\n1341848198.470794 rgb/1341848198.470794.png 1341848198.470819 depth/1341848198.470819.png\n1341848198.503078 rgb/1341848198.503078.png 1341848198.503090 depth/1341848198.503090.png\n1341848198.538846 rgb/1341848198.538846.png 1341848198.538864 depth/1341848198.538864.png\n1341848198.570792 rgb/1341848198.570792.png 1341848198.570819 depth/1341848198.570819.png\n1341848198.602794 rgb/1341848198.602794.png 1341848198.603133 depth/1341848198.603133.png\n1341848198.638784 rgb/1341848198.638784.png 1341848198.638808 depth/1341848198.638808.png\n1341848198.702910 rgb/1341848198.702910.png 1341848198.702925 depth/1341848198.702925.png\n1341848198.738809 rgb/1341848198.738809.png 1341848198.739381 depth/1341848198.739381.png\n1341848198.770831 rgb/1341848198.770831.png 1341848198.771382 depth/1341848198.771382.png\n1341848198.806885 rgb/1341848198.806885.png 1341848198.806910 depth/1341848198.806910.png\n1341848198.838811 rgb/1341848198.838811.png 1341848198.838846 depth/1341848198.838846.png\n1341848198.870802 rgb/1341848198.870802.png 1341848198.870814 depth/1341848198.870814.png\n1341848198.906904 rgb/1341848198.906904.png 1341848198.906918 depth/1341848198.906918.png\n1341848198.939336 rgb/1341848198.939336.png 1341848198.939375 depth/1341848198.939375.png\n1341848198.970809 rgb/1341848198.970809.png 1341848198.970818 depth/1341848198.970818.png\n1341848199.006748 rgb/1341848199.006748.png 1341848199.006761 depth/1341848199.006761.png\n1341848199.038736 rgb/1341848199.038736.png 1341848199.038754 depth/1341848199.038754.png\n1341848199.074703 rgb/1341848199.074703.png 1341848199.074717 depth/1341848199.074717.png\n1341848199.106951 rgb/1341848199.106951.png 1341848199.107013 depth/1341848199.107013.png\n1341848199.139453 rgb/1341848199.139453.png 1341848199.139496 depth/1341848199.139496.png\n1341848199.174845 rgb/1341848199.174845.png 1341848199.174865 depth/1341848199.174865.png\n1341848199.206807 rgb/1341848199.206807.png 1341848199.206823 depth/1341848199.206823.png\n1341848199.239202 rgb/1341848199.239202.png 1341848199.239894 depth/1341848199.239894.png\n1341848199.274874 rgb/1341848199.274874.png 1341848199.274916 depth/1341848199.274916.png\n1341848199.306884 rgb/1341848199.306884.png 1341848199.306911 depth/1341848199.306911.png\n1341848199.342847 rgb/1341848199.342847.png 1341848199.342860 depth/1341848199.342860.png\n1341848199.374778 rgb/1341848199.374778.png 1341848199.374801 depth/1341848199.374801.png\n1341848199.406857 rgb/1341848199.406857.png 1341848199.406871 depth/1341848199.406871.png\n1341848199.442805 rgb/1341848199.442805.png 1341848199.442829 depth/1341848199.442829.png\n1341848199.474838 rgb/1341848199.474838.png 1341848199.474851 depth/1341848199.474851.png\n1341848199.506816 rgb/1341848199.506816.png 1341848199.506828 depth/1341848199.506828.png\n1341848199.542775 rgb/1341848199.542775.png 1341848199.542786 depth/1341848199.542786.png\n1341848199.574762 rgb/1341848199.574762.png 1341848199.574910 depth/1341848199.574910.png\n1341848199.610813 rgb/1341848199.610813.png 1341848199.610851 depth/1341848199.610851.png\n1341848199.642767 rgb/1341848199.642767.png 1341848199.643520 depth/1341848199.643520.png\n1341848199.674895 rgb/1341848199.674895.png 1341848199.674909 depth/1341848199.674909.png\n1341848199.711005 rgb/1341848199.711005.png 1341848199.711038 depth/1341848199.711038.png\n1341848199.742803 rgb/1341848199.742803.png 1341848199.742854 depth/1341848199.742854.png\n1341848199.778818 rgb/1341848199.778818.png 1341848199.778833 depth/1341848199.778833.png\n1341848199.810902 rgb/1341848199.810902.png 1341848199.810928 depth/1341848199.810928.png\n1341848199.842807 rgb/1341848199.842807.png 1341848199.842855 depth/1341848199.842855.png\n1341848199.878917 rgb/1341848199.878917.png 1341848199.878937 depth/1341848199.878937.png\n1341848199.910786 rgb/1341848199.910786.png 1341848199.910805 depth/1341848199.910805.png\n1341848199.942791 rgb/1341848199.942791.png 1341848199.942807 depth/1341848199.942807.png\n1341848199.978875 rgb/1341848199.978875.png 1341848199.978884 depth/1341848199.978884.png\n1341848200.011490 rgb/1341848200.011490.png 1341848200.011625 depth/1341848200.011625.png\n1341848200.046911 rgb/1341848200.046911.png 1341848200.046921 depth/1341848200.046921.png\n1341848200.078729 rgb/1341848200.078729.png 1341848200.078745 depth/1341848200.078745.png\n1341848200.110758 rgb/1341848200.110758.png 1341848200.110784 depth/1341848200.110784.png\n1341848200.146848 rgb/1341848200.146848.png 1341848200.146908 depth/1341848200.146908.png\n1341848200.178939 rgb/1341848200.178939.png 1341848200.178975 depth/1341848200.178975.png\n1341848200.210812 rgb/1341848200.210812.png 1341848200.210843 depth/1341848200.210843.png\n1341848200.246881 rgb/1341848200.246881.png 1341848200.246934 depth/1341848200.246934.png\n1341848200.314856 rgb/1341848200.314856.png 1341848200.314894 depth/1341848200.314894.png\n1341848200.347670 rgb/1341848200.347670.png 1341848200.348040 depth/1341848200.348040.png\n1341848200.380010 rgb/1341848200.380010.png 1341848200.380545 depth/1341848200.380545.png\n1341848200.414932 rgb/1341848200.414932.png 1341848200.414956 depth/1341848200.414956.png\n1341848200.446767 rgb/1341848200.446767.png 1341848200.446788 depth/1341848200.446788.png\n1341848200.478797 rgb/1341848200.478797.png 1341848200.478825 depth/1341848200.478825.png\n1341848200.514818 rgb/1341848200.514818.png 1341848200.514829 depth/1341848200.514829.png\n1341848200.546874 rgb/1341848200.546874.png 1341848200.546910 depth/1341848200.546910.png\n1341848200.582800 rgb/1341848200.582800.png 1341848200.582833 depth/1341848200.582833.png\n1341848200.614903 rgb/1341848200.614903.png 1341848200.614923 depth/1341848200.614923.png\n1341848200.647716 rgb/1341848200.647716.png 1341848200.647741 depth/1341848200.647741.png\n1341848200.682823 rgb/1341848200.682823.png 1341848200.682832 depth/1341848200.682832.png\n1341848200.714755 rgb/1341848200.714755.png 1341848200.714825 depth/1341848200.714825.png\n1341848200.750866 rgb/1341848200.750866.png 1341848200.750888 depth/1341848200.750888.png\n1341848200.782776 rgb/1341848200.782776.png 1341848200.782809 depth/1341848200.782809.png\n1341848200.814970 rgb/1341848200.814970.png 1341848200.815000 depth/1341848200.815000.png\n1341848200.851857 rgb/1341848200.851857.png 1341848200.851908 depth/1341848200.851908.png\n1341848200.882746 rgb/1341848200.882746.png 1341848200.884262 depth/1341848200.884262.png\n1341848200.914831 rgb/1341848200.914831.png 1341848200.914846 depth/1341848200.914846.png\n1341848200.950898 rgb/1341848200.950898.png 1341848200.951501 depth/1341848200.951501.png\n1341848200.982959 rgb/1341848200.982959.png 1341848200.983489 depth/1341848200.983489.png\n1341848201.018858 rgb/1341848201.018858.png 1341848201.018888 depth/1341848201.018888.png\n1341848201.082903 rgb/1341848201.082903.png 1341848201.082925 depth/1341848201.082925.png\n1341848201.118825 rgb/1341848201.118825.png 1341848201.118892 depth/1341848201.118892.png\n1341848201.150778 rgb/1341848201.150778.png 1341848201.150797 depth/1341848201.150797.png\n1341848201.182792 rgb/1341848201.182792.png 1341848201.182806 depth/1341848201.182806.png\n1341848201.218704 rgb/1341848201.218704.png 1341848201.218729 depth/1341848201.218729.png\n1341848201.250866 rgb/1341848201.250866.png 1341848201.250896 depth/1341848201.250896.png\n1341848201.286761 rgb/1341848201.286761.png 1341848201.287237 depth/1341848201.287237.png\n1341848201.318840 rgb/1341848201.318840.png 1341848201.318863 depth/1341848201.318863.png\n1341848201.350770 rgb/1341848201.350770.png 1341848201.350798 depth/1341848201.350798.png\n1341848201.386844 rgb/1341848201.386844.png 1341848201.386867 depth/1341848201.386867.png\n1341848201.418704 rgb/1341848201.418704.png 1341848201.418721 depth/1341848201.418721.png\n1341848201.450753 rgb/1341848201.450753.png 1341848201.450769 depth/1341848201.450769.png\n1341848201.486867 rgb/1341848201.486867.png 1341848201.486884 depth/1341848201.486884.png\n1341848201.518787 rgb/1341848201.518787.png 1341848201.518823 depth/1341848201.518823.png\n1341848201.554850 rgb/1341848201.554850.png 1341848201.554880 depth/1341848201.554880.png\n1341848201.586810 rgb/1341848201.586810.png 1341848201.586829 depth/1341848201.586829.png\n1341848201.619029 rgb/1341848201.619029.png 1341848201.619048 depth/1341848201.619048.png\n1341848201.654905 rgb/1341848201.654905.png 1341848201.654966 depth/1341848201.654966.png\n1341848201.686809 rgb/1341848201.686809.png 1341848201.686870 depth/1341848201.686870.png\n1341848201.718889 rgb/1341848201.718889.png 1341848201.718959 depth/1341848201.718959.png\n1341848201.754827 rgb/1341848201.754827.png 1341848201.754846 depth/1341848201.754846.png\n1341848201.787472 rgb/1341848201.787472.png 1341848201.788288 depth/1341848201.788288.png\n1341848201.822831 rgb/1341848201.822831.png 1341848201.822854 depth/1341848201.822854.png\n1341848201.854857 rgb/1341848201.854857.png 1341848201.854877 depth/1341848201.854877.png\n1341848201.886841 rgb/1341848201.886841.png 1341848201.886885 depth/1341848201.886885.png\n1341848201.922874 rgb/1341848201.922874.png 1341848201.922885 depth/1341848201.922885.png\n1341848201.954804 rgb/1341848201.954804.png 1341848201.954842 depth/1341848201.954842.png\n1341848201.990851 rgb/1341848201.990851.png 1341848201.990862 depth/1341848201.990862.png\n1341848202.022777 rgb/1341848202.022777.png 1341848202.022791 depth/1341848202.022791.png\n1341848202.054887 rgb/1341848202.054887.png 1341848202.054898 depth/1341848202.054898.png\n1341848202.090885 rgb/1341848202.090885.png 1341848202.090901 depth/1341848202.090901.png\n1341848202.122835 rgb/1341848202.122835.png 1341848202.122856 depth/1341848202.122856.png\n1341848202.154813 rgb/1341848202.154813.png 1341848202.154887 depth/1341848202.154887.png\n1341848202.190789 rgb/1341848202.190789.png 1341848202.190821 depth/1341848202.190821.png\n1341848202.222712 rgb/1341848202.222712.png 1341848202.222724 depth/1341848202.222724.png\n1341848202.258821 rgb/1341848202.258821.png 1341848202.258904 depth/1341848202.258904.png\n1341848202.290806 rgb/1341848202.290806.png 1341848202.290921 depth/1341848202.290921.png\n1341848202.323052 rgb/1341848202.323052.png 1341848202.323077 depth/1341848202.323077.png\n1341848202.358798 rgb/1341848202.358798.png 1341848202.358824 depth/1341848202.358824.png\n1341848202.390884 rgb/1341848202.390884.png 1341848202.390920 depth/1341848202.390920.png\n1341848202.422976 rgb/1341848202.422976.png 1341848202.423020 depth/1341848202.423020.png\n1341848202.458794 rgb/1341848202.458794.png 1341848202.458819 depth/1341848202.458819.png\n1341848202.490890 rgb/1341848202.490890.png 1341848202.490908 depth/1341848202.490908.png\n1341848202.527956 rgb/1341848202.527956.png 1341848202.528062 depth/1341848202.528062.png\n1341848202.559000 rgb/1341848202.559000.png 1341848202.559019 depth/1341848202.559019.png\n1341848202.590808 rgb/1341848202.590808.png 1341848202.590823 depth/1341848202.590823.png\n1341848202.626957 rgb/1341848202.626957.png 1341848202.626976 depth/1341848202.626976.png\n1341848202.658732 rgb/1341848202.658732.png 1341848202.658806 depth/1341848202.658806.png\n1341848202.690857 rgb/1341848202.690857.png 1341848202.690912 depth/1341848202.690912.png\n1341848202.727063 rgb/1341848202.727063.png 1341848202.727101 depth/1341848202.727101.png\n1341848202.759257 rgb/1341848202.759257.png 1341848202.759314 depth/1341848202.759314.png\n1341848202.794861 rgb/1341848202.794861.png 1341848202.794885 depth/1341848202.794885.png\n1341848202.827308 rgb/1341848202.827308.png 1341848202.827331 depth/1341848202.827331.png\n1341848202.858837 rgb/1341848202.858837.png 1341848202.858872 depth/1341848202.858872.png\n1341848202.894805 rgb/1341848202.894805.png 1341848202.894846 depth/1341848202.894846.png\n1341848202.926976 rgb/1341848202.926976.png 1341848202.927045 depth/1341848202.927045.png\n1341848202.962823 rgb/1341848202.962823.png 1341848202.962852 depth/1341848202.962852.png\n1341848202.994916 rgb/1341848202.994916.png 1341848202.994941 depth/1341848202.994941.png\n1341848203.026981 rgb/1341848203.026981.png 1341848203.027004 depth/1341848203.027004.png\n1341848203.062849 rgb/1341848203.062849.png 1341848203.062864 depth/1341848203.062864.png\n1341848203.094943 rgb/1341848203.094943.png 1341848203.094965 depth/1341848203.094965.png\n1341848203.127348 rgb/1341848203.127348.png 1341848203.127363 depth/1341848203.127363.png\n1341848203.162838 rgb/1341848203.162838.png 1341848203.162900 depth/1341848203.162900.png\n1341848203.194762 rgb/1341848203.194762.png 1341848203.194773 depth/1341848203.194773.png\n1341848203.230862 rgb/1341848203.230862.png 1341848203.230876 depth/1341848203.230876.png\n1341848203.262755 rgb/1341848203.262755.png 1341848203.262779 depth/1341848203.262779.png\n1341848203.294800 rgb/1341848203.294800.png 1341848203.294873 depth/1341848203.294873.png\n1341848203.330838 rgb/1341848203.330838.png 1341848203.330873 depth/1341848203.330873.png\n1341848203.363119 rgb/1341848203.363119.png 1341848203.363135 depth/1341848203.363135.png\n1341848203.395223 rgb/1341848203.395223.png 1341848203.396045 depth/1341848203.396045.png\n1341848203.435503 rgb/1341848203.435503.png 1341848203.430832 depth/1341848203.430832.png\n1341848203.498825 rgb/1341848203.498825.png 1341848203.498884 depth/1341848203.498884.png\n1341848203.531286 rgb/1341848203.531286.png 1341848203.532016 depth/1341848203.532016.png\n1341848203.563024 rgb/1341848203.563024.png 1341848203.563047 depth/1341848203.563047.png\n1341848203.599942 rgb/1341848203.599942.png 1341848203.599988 depth/1341848203.599988.png\n1341848203.630868 rgb/1341848203.630868.png 1341848203.630940 depth/1341848203.630940.png\n1341848203.662873 rgb/1341848203.662873.png 1341848203.662890 depth/1341848203.662890.png\n1341848203.698839 rgb/1341848203.698839.png 1341848203.698851 depth/1341848203.698851.png\n1341848203.730862 rgb/1341848203.730862.png 1341848203.730932 depth/1341848203.730932.png\n1341848203.766867 rgb/1341848203.766867.png 1341848203.766884 depth/1341848203.766884.png\n1341848203.798920 rgb/1341848203.798920.png 1341848203.798930 depth/1341848203.798930.png\n1341848203.835107 rgb/1341848203.835107.png 1341848203.835956 depth/1341848203.835956.png\n1341848203.867999 rgb/1341848203.867999.png 1341848203.869381 depth/1341848203.869381.png\n1341848203.898920 rgb/1341848203.898920.png 1341848203.899716 depth/1341848203.899716.png\n1341848203.931259 rgb/1341848203.931259.png 1341848203.932270 depth/1341848203.932270.png\n1341848203.967473 rgb/1341848203.967473.png 1341848203.967788 depth/1341848203.967788.png\n1341848204.035216 rgb/1341848204.035216.png 1341848204.035979 depth/1341848204.035979.png\n1341848204.066826 rgb/1341848204.066826.png 1341848204.066883 depth/1341848204.066883.png\n1341848204.099256 rgb/1341848204.099256.png 1341848204.099290 depth/1341848204.099290.png\n1341848204.134726 rgb/1341848204.134726.png 1341848204.134739 depth/1341848204.134739.png\n1341848204.166964 rgb/1341848204.166964.png 1341848204.167008 depth/1341848204.167008.png\n1341848204.202902 rgb/1341848204.202902.png 1341848204.202930 depth/1341848204.202930.png\n1341848204.234953 rgb/1341848204.234953.png 1341848204.235015 depth/1341848204.235015.png\n1341848204.266735 rgb/1341848204.266735.png 1341848204.266763 depth/1341848204.266763.png\n1341848204.302722 rgb/1341848204.302722.png 1341848204.302871 depth/1341848204.302871.png\n1341848204.334816 rgb/1341848204.334816.png 1341848204.335341 depth/1341848204.335341.png\n1341848204.366799 rgb/1341848204.366799.png 1341848204.366903 depth/1341848204.366903.png\n1341848204.402796 rgb/1341848204.402796.png 1341848204.402811 depth/1341848204.402811.png\n1341848204.434801 rgb/1341848204.434801.png 1341848204.435570 depth/1341848204.435570.png\n1341848204.470726 rgb/1341848204.470726.png 1341848204.470791 depth/1341848204.470791.png\n1341848204.502770 rgb/1341848204.502770.png 1341848204.502793 depth/1341848204.502793.png\n1341848204.534968 rgb/1341848204.534968.png 1341848204.535532 depth/1341848204.535532.png\n1341848204.570786 rgb/1341848204.570786.png 1341848204.570798 depth/1341848204.570798.png\n1341848204.602873 rgb/1341848204.602873.png 1341848204.602896 depth/1341848204.602896.png\n1341848204.634840 rgb/1341848204.634840.png 1341848204.635309 depth/1341848204.635309.png\n1341848204.671026 rgb/1341848204.671026.png 1341848204.671038 depth/1341848204.671038.png\n1341848204.702840 rgb/1341848204.702840.png 1341848204.702847 depth/1341848204.702847.png\n1341848204.738730 rgb/1341848204.738730.png 1341848204.738744 depth/1341848204.738744.png\n1341848204.770802 rgb/1341848204.770802.png 1341848204.770834 depth/1341848204.770834.png\n1341848204.802797 rgb/1341848204.802797.png 1341848204.802810 depth/1341848204.802810.png\n1341848204.838789 rgb/1341848204.838789.png 1341848204.838866 depth/1341848204.838866.png\n1341848204.870853 rgb/1341848204.870853.png 1341848204.870865 depth/1341848204.870865.png\n1341848204.902767 rgb/1341848204.902767.png 1341848204.902790 depth/1341848204.902790.png\n1341848204.938770 rgb/1341848204.938770.png 1341848204.938847 depth/1341848204.938847.png\n1341848204.970814 rgb/1341848204.970814.png 1341848204.970830 depth/1341848204.970830.png\n1341848205.006746 rgb/1341848205.006746.png 1341848205.006760 depth/1341848205.006760.png\n1341848205.038844 rgb/1341848205.038844.png 1341848205.038858 depth/1341848205.038858.png\n1341848205.070913 rgb/1341848205.070913.png 1341848205.070928 depth/1341848205.070928.png\n1341848205.106820 rgb/1341848205.106820.png 1341848205.107360 depth/1341848205.107360.png\n1341848205.138855 rgb/1341848205.138855.png 1341848205.138873 depth/1341848205.138873.png\n1341848205.174813 rgb/1341848205.174813.png 1341848205.174832 depth/1341848205.174832.png\n1341848205.239001 rgb/1341848205.239001.png 1341848205.239024 depth/1341848205.239024.png\n1341848205.274873 rgb/1341848205.274873.png 1341848205.274888 depth/1341848205.274888.png\n1341848205.306822 rgb/1341848205.306822.png 1341848205.306841 depth/1341848205.306841.png\n1341848205.338786 rgb/1341848205.338786.png 1341848205.338823 depth/1341848205.338823.png\n1341848205.374979 rgb/1341848205.374979.png 1341848205.375021 depth/1341848205.375021.png\n1341848205.406768 rgb/1341848205.406768.png 1341848205.406782 depth/1341848205.406782.png\n1341848205.442724 rgb/1341848205.442724.png 1341848205.442742 depth/1341848205.442742.png\n1341848205.474875 rgb/1341848205.474875.png 1341848205.474899 depth/1341848205.474899.png\n1341848205.506916 rgb/1341848205.506916.png 1341848205.506938 depth/1341848205.506938.png\n1341848205.542797 rgb/1341848205.542797.png 1341848205.542837 depth/1341848205.542837.png\n1341848205.574904 rgb/1341848205.574904.png 1341848205.574916 depth/1341848205.574916.png\n1341848205.606749 rgb/1341848205.606749.png 1341848205.606768 depth/1341848205.606768.png\n1341848205.643275 rgb/1341848205.643275.png 1341848205.643289 depth/1341848205.643289.png\n1341848205.674856 rgb/1341848205.674856.png 1341848205.674927 depth/1341848205.674927.png\n1341848205.710891 rgb/1341848205.710891.png 1341848205.710917 depth/1341848205.710917.png\n1341848205.742764 rgb/1341848205.742764.png 1341848205.742781 depth/1341848205.742781.png\n1341848205.774836 rgb/1341848205.774836.png 1341848205.774849 depth/1341848205.774849.png\n1341848205.810716 rgb/1341848205.810716.png 1341848205.810730 depth/1341848205.810730.png\n1341848205.843832 rgb/1341848205.843832.png 1341848205.843958 depth/1341848205.843958.png\n1341848205.874985 rgb/1341848205.874985.png 1341848205.875008 depth/1341848205.875008.png\n1341848205.910826 rgb/1341848205.910826.png 1341848205.910859 depth/1341848205.910859.png\n1341848205.943117 rgb/1341848205.943117.png 1341848205.943139 depth/1341848205.943139.png\n1341848205.978925 rgb/1341848205.978925.png 1341848205.978941 depth/1341848205.978941.png\n1341848206.010747 rgb/1341848206.010747.png 1341848206.010823 depth/1341848206.010823.png\n1341848206.042866 rgb/1341848206.042866.png 1341848206.042895 depth/1341848206.042895.png\n1341848206.078773 rgb/1341848206.078773.png 1341848206.078787 depth/1341848206.078787.png\n1341848206.110785 rgb/1341848206.110785.png 1341848206.110828 depth/1341848206.110828.png\n1341848206.142784 rgb/1341848206.142784.png 1341848206.143837 depth/1341848206.143837.png\n1341848206.178877 rgb/1341848206.178877.png 1341848206.178893 depth/1341848206.178893.png\n1341848206.210888 rgb/1341848206.210888.png 1341848206.210951 depth/1341848206.210951.png\n1341848206.246920 rgb/1341848206.246920.png 1341848206.246930 depth/1341848206.246930.png\n1341848206.278950 rgb/1341848206.278950.png 1341848206.278987 depth/1341848206.278987.png\n1341848206.310818 rgb/1341848206.310818.png 1341848206.310858 depth/1341848206.310858.png\n1341848206.346854 rgb/1341848206.346854.png 1341848206.346872 depth/1341848206.346872.png\n1341848206.378885 rgb/1341848206.378885.png 1341848206.378899 depth/1341848206.378899.png\n1341848206.414812 rgb/1341848206.414812.png 1341848206.414825 depth/1341848206.414825.png\n1341848206.446940 rgb/1341848206.446940.png 1341848206.446954 depth/1341848206.446954.png\n1341848206.478764 rgb/1341848206.478764.png 1341848206.478778 depth/1341848206.478778.png\n1341848206.514805 rgb/1341848206.514805.png 1341848206.514860 depth/1341848206.514860.png\n1341848206.547068 rgb/1341848206.547068.png 1341848206.547082 depth/1341848206.547082.png\n1341848206.579009 rgb/1341848206.579009.png 1341848206.579027 depth/1341848206.579027.png\n1341848206.614753 rgb/1341848206.614753.png 1341848206.614793 depth/1341848206.614793.png\n1341848206.646842 rgb/1341848206.646842.png 1341848206.646885 depth/1341848206.646885.png\n1341848206.683961 rgb/1341848206.683961.png 1341848206.684046 depth/1341848206.684046.png\n1341848206.714758 rgb/1341848206.714758.png 1341848206.714771 depth/1341848206.714771.png\n1341848206.746907 rgb/1341848206.746907.png 1341848206.747660 depth/1341848206.747660.png\n1341848206.782729 rgb/1341848206.782729.png 1341848206.782755 depth/1341848206.782755.png\n1341848206.814753 rgb/1341848206.814753.png 1341848206.814763 depth/1341848206.814763.png\n1341848206.846915 rgb/1341848206.846915.png 1341848206.846937 depth/1341848206.846937.png\n1341848206.882764 rgb/1341848206.882764.png 1341848206.882796 depth/1341848206.882796.png\n1341848206.914855 rgb/1341848206.914855.png 1341848206.915910 depth/1341848206.915910.png\n1341848206.950792 rgb/1341848206.950792.png 1341848206.950802 depth/1341848206.950802.png\n1341848206.982816 rgb/1341848206.982816.png 1341848206.982828 depth/1341848206.982828.png\n1341848207.014911 rgb/1341848207.014911.png 1341848207.014931 depth/1341848207.014931.png\n1341848207.050874 rgb/1341848207.050874.png 1341848207.050902 depth/1341848207.050902.png\n1341848207.082850 rgb/1341848207.082850.png 1341848207.082908 depth/1341848207.082908.png\n1341848207.114753 rgb/1341848207.114753.png 1341848207.114765 depth/1341848207.114765.png\n1341848207.151179 rgb/1341848207.151179.png 1341848207.151192 depth/1341848207.151192.png\n1341848207.182860 rgb/1341848207.182860.png 1341848207.182875 depth/1341848207.182875.png\n1341848207.218750 rgb/1341848207.218750.png 1341848207.218764 depth/1341848207.218764.png\n1341848207.250977 rgb/1341848207.250977.png 1341848207.251735 depth/1341848207.251735.png\n1341848207.282786 rgb/1341848207.282786.png 1341848207.282799 depth/1341848207.282799.png\n1341848207.318903 rgb/1341848207.318903.png 1341848207.318914 depth/1341848207.318914.png\n1341848207.350844 rgb/1341848207.350844.png 1341848207.350857 depth/1341848207.350857.png\n1341848207.386806 rgb/1341848207.386806.png 1341848207.386818 depth/1341848207.386818.png\n1341848207.418811 rgb/1341848207.418811.png 1341848207.418822 depth/1341848207.418822.png\n1341848207.451051 rgb/1341848207.451051.png 1341848207.451065 depth/1341848207.451065.png\n1341848207.486815 rgb/1341848207.486815.png 1341848207.486828 depth/1341848207.486828.png\n1341848207.519015 rgb/1341848207.519015.png 1341848207.519030 depth/1341848207.519030.png\n1341848207.550807 rgb/1341848207.550807.png 1341848207.550816 depth/1341848207.550816.png\n1341848207.586953 rgb/1341848207.586953.png 1341848207.586984 depth/1341848207.586984.png\n1341848207.618933 rgb/1341848207.618933.png 1341848207.618946 depth/1341848207.618946.png\n1341848207.654944 rgb/1341848207.654944.png 1341848207.654965 depth/1341848207.654965.png\n1341848207.693876 rgb/1341848207.693876.png 1341848207.693916 depth/1341848207.693916.png\n1341848207.754914 rgb/1341848207.754914.png 1341848207.754934 depth/1341848207.754934.png\n1341848207.786813 rgb/1341848207.786813.png 1341848207.786830 depth/1341848207.786830.png\n1341848207.818837 rgb/1341848207.818837.png 1341848207.818853 depth/1341848207.818853.png\n1341848207.854788 rgb/1341848207.854788.png 1341848207.854820 depth/1341848207.854820.png\n1341848207.886770 rgb/1341848207.886770.png 1341848207.886784 depth/1341848207.886784.png\n1341848207.922756 rgb/1341848207.922756.png 1341848207.922778 depth/1341848207.922778.png\n1341848207.954773 rgb/1341848207.954773.png 1341848207.954798 depth/1341848207.954798.png\n1341848207.986759 rgb/1341848207.986759.png 1341848207.986780 depth/1341848207.986780.png\n1341848208.022857 rgb/1341848208.022857.png 1341848208.022871 depth/1341848208.022871.png\n1341848208.054843 rgb/1341848208.054843.png 1341848208.054859 depth/1341848208.054859.png\n1341848208.087087 rgb/1341848208.087087.png 1341848208.087137 depth/1341848208.087137.png\n1341848208.122770 rgb/1341848208.122770.png 1341848208.122785 depth/1341848208.122785.png\n1341848208.154784 rgb/1341848208.154784.png 1341848208.154809 depth/1341848208.154809.png\n1341848208.191030 rgb/1341848208.191030.png 1341848208.191058 depth/1341848208.191058.png\n1341848208.222799 rgb/1341848208.222799.png 1341848208.222825 depth/1341848208.222825.png\n1341848208.254896 rgb/1341848208.254896.png 1341848208.254909 depth/1341848208.254909.png\n1341848208.290793 rgb/1341848208.290793.png 1341848208.290810 depth/1341848208.290810.png\n1341848208.322950 rgb/1341848208.322950.png 1341848208.322995 depth/1341848208.322995.png\n1341848208.355053 rgb/1341848208.355053.png 1341848208.355076 depth/1341848208.355076.png\n1341848208.391112 rgb/1341848208.391112.png 1341848208.391168 depth/1341848208.391168.png\n1341848208.422893 rgb/1341848208.422893.png 1341848208.422935 depth/1341848208.422935.png\n1341848208.459106 rgb/1341848208.459106.png 1341848208.459137 depth/1341848208.459137.png\n1341848208.490773 rgb/1341848208.490773.png 1341848208.490798 depth/1341848208.490798.png\n1341848208.522880 rgb/1341848208.522880.png 1341848208.522897 depth/1341848208.522897.png\n1341848208.558812 rgb/1341848208.558812.png 1341848208.558839 depth/1341848208.558839.png\n1341848208.590795 rgb/1341848208.590795.png 1341848208.590815 depth/1341848208.590815.png\n1341848208.626964 rgb/1341848208.626964.png 1341848208.626980 depth/1341848208.626980.png\n1341848208.658813 rgb/1341848208.658813.png 1341848208.658841 depth/1341848208.658841.png\n1341848208.690807 rgb/1341848208.690807.png 1341848208.690821 depth/1341848208.690821.png\n1341848208.726943 rgb/1341848208.726943.png 1341848208.726977 depth/1341848208.726977.png\n1341848208.758836 rgb/1341848208.758836.png 1341848208.758856 depth/1341848208.758856.png\n1341848208.790869 rgb/1341848208.790869.png 1341848208.790881 depth/1341848208.790881.png\n1341848208.827291 rgb/1341848208.827291.png 1341848208.827308 depth/1341848208.827308.png\n1341848208.858848 rgb/1341848208.858848.png 1341848208.858865 depth/1341848208.858865.png\n1341848208.894724 rgb/1341848208.894724.png 1341848208.894743 depth/1341848208.894743.png\n1341848208.926819 rgb/1341848208.926819.png 1341848208.927423 depth/1341848208.927423.png\n1341848208.958803 rgb/1341848208.958803.png 1341848208.958861 depth/1341848208.958861.png\n1341848208.994719 rgb/1341848208.994719.png 1341848208.994731 depth/1341848208.994731.png\n1341848209.026833 rgb/1341848209.026833.png 1341848209.027117 depth/1341848209.027117.png\n1341848209.058797 rgb/1341848209.058797.png 1341848209.058865 depth/1341848209.058865.png\n1341848209.094825 rgb/1341848209.094825.png 1341848209.094836 depth/1341848209.094836.png\n1341848209.162935 rgb/1341848209.162935.png 1341848209.163676 depth/1341848209.163676.png\n1341848209.195294 rgb/1341848209.195294.png 1341848209.195307 depth/1341848209.195307.png\n1341848209.226887 rgb/1341848209.226887.png 1341848209.226905 depth/1341848209.226905.png\n1341848209.262855 rgb/1341848209.262855.png 1341848209.262893 depth/1341848209.262893.png\n1341848209.294888 rgb/1341848209.294888.png 1341848209.294922 depth/1341848209.294922.png\n1341848209.326952 rgb/1341848209.326952.png 1341848209.326974 depth/1341848209.326974.png\n1341848209.362989 rgb/1341848209.362989.png 1341848209.363010 depth/1341848209.363010.png\n1341848209.394782 rgb/1341848209.394782.png 1341848209.394840 depth/1341848209.394840.png\n1341848209.430842 rgb/1341848209.430842.png 1341848209.430858 depth/1341848209.430858.png\n1341848209.462783 rgb/1341848209.462783.png 1341848209.462824 depth/1341848209.462824.png\n1341848209.494894 rgb/1341848209.494894.png 1341848209.494932 depth/1341848209.494932.png\n1341848209.530945 rgb/1341848209.530945.png 1341848209.530970 depth/1341848209.530970.png\n1341848209.562786 rgb/1341848209.562786.png 1341848209.562831 depth/1341848209.562831.png\n1341848209.598748 rgb/1341848209.598748.png 1341848209.598794 depth/1341848209.598794.png\n1341848209.630868 rgb/1341848209.630868.png 1341848209.630885 depth/1341848209.630885.png\n1341848209.662770 rgb/1341848209.662770.png 1341848209.662803 depth/1341848209.662803.png\n1341848209.698805 rgb/1341848209.698805.png 1341848209.698818 depth/1341848209.698818.png\n1341848209.731004 rgb/1341848209.731004.png 1341848209.731698 depth/1341848209.731698.png\n1341848209.762808 rgb/1341848209.762808.png 1341848209.762866 depth/1341848209.762866.png\n1341848209.798881 rgb/1341848209.798881.png 1341848209.798924 depth/1341848209.798924.png\n1341848209.830869 rgb/1341848209.830869.png 1341848209.830918 depth/1341848209.830918.png\n1341848209.866786 rgb/1341848209.866786.png 1341848209.866834 depth/1341848209.866834.png\n1341848209.898843 rgb/1341848209.898843.png 1341848209.898863 depth/1341848209.898863.png\n1341848209.931472 rgb/1341848209.931472.png 1341848209.931555 depth/1341848209.931555.png\n1341848209.967052 rgb/1341848209.967052.png 1341848209.967401 depth/1341848209.967401.png\n1341848210.003771 rgb/1341848210.003771.png 1341848210.003812 depth/1341848210.003812.png\n1341848210.031963 rgb/1341848210.031963.png 1341848210.032040 depth/1341848210.032040.png\n1341848210.067579 rgb/1341848210.067579.png 1341848210.068297 depth/1341848210.068297.png\n1341848210.102321 rgb/1341848210.102321.png 1341848210.108395 depth/1341848210.108395.png\n1341848210.138041 rgb/1341848210.138041.png 1341848210.138995 depth/1341848210.138995.png\n1341848210.172181 rgb/1341848210.172181.png 1341848210.172261 depth/1341848210.172261.png\n1341848210.209174 rgb/1341848210.209174.png 1341848210.217091 depth/1341848210.217091.png\n1341848210.238298 rgb/1341848210.238298.png 1341848210.238662 depth/1341848210.238662.png\n1341848210.274290 rgb/1341848210.274290.png 1341848210.274937 depth/1341848210.274937.png\n1341848210.307426 rgb/1341848210.307426.png 1341848210.307492 depth/1341848210.307492.png\n1341848210.338442 rgb/1341848210.338442.png 1341848210.339898 depth/1341848210.339898.png\n1341848210.403043 rgb/1341848210.403043.png 1341848210.403569 depth/1341848210.403569.png\n1341848210.436478 rgb/1341848210.436478.png 1341848210.440806 depth/1341848210.440806.png\n1341848210.474263 rgb/1341848210.474263.png 1341848210.475626 depth/1341848210.475626.png\n1341848210.506624 rgb/1341848210.506624.png 1341848210.507478 depth/1341848210.507478.png\n1341848210.541761 rgb/1341848210.541761.png 1341848210.542250 depth/1341848210.542250.png\n1341848210.574007 rgb/1341848210.574007.png 1341848210.574024 depth/1341848210.574024.png\n1341848210.605766 rgb/1341848210.605766.png 1341848210.605790 depth/1341848210.605790.png\n1341848210.641757 rgb/1341848210.641757.png 1341848210.641783 depth/1341848210.641783.png\n1341848210.673768 rgb/1341848210.673768.png 1341848210.673812 depth/1341848210.673812.png\n1341848210.709860 rgb/1341848210.709860.png 1341848210.709896 depth/1341848210.709896.png\n1341848210.773876 rgb/1341848210.773876.png 1341848210.773991 depth/1341848210.773991.png\n1341848210.838937 rgb/1341848210.838937.png 1341848210.838975 depth/1341848210.838975.png\n1341848210.870699 rgb/1341848210.870699.png 1341848210.870734 depth/1341848210.870734.png\n1341848210.902766 rgb/1341848210.902766.png 1341848210.902802 depth/1341848210.902802.png\n1341848210.938769 rgb/1341848210.938769.png 1341848210.938796 depth/1341848210.938796.png\n1341848210.970724 rgb/1341848210.970724.png 1341848210.970745 depth/1341848210.970745.png\n1341848211.038937 rgb/1341848211.038937.png 1341848211.038953 depth/1341848211.038953.png\n1341848211.070785 rgb/1341848211.070785.png 1341848211.070827 depth/1341848211.070827.png\n1341848211.106809 rgb/1341848211.106809.png 1341848211.106826 depth/1341848211.106826.png\n1341848211.139333 rgb/1341848211.139333.png 1341848211.139351 depth/1341848211.139351.png\n1341848211.171017 rgb/1341848211.171017.png 1341848211.171046 depth/1341848211.171046.png\n1341848211.206782 rgb/1341848211.206782.png 1341848211.206799 depth/1341848211.206799.png\n1341848211.238842 rgb/1341848211.238842.png 1341848211.238857 depth/1341848211.238857.png\n1341848211.270819 rgb/1341848211.270819.png 1341848211.271133 depth/1341848211.271133.png\n1341848211.313914 rgb/1341848211.313914.png 1341848211.313931 depth/1341848211.313931.png\n1341848211.346117 rgb/1341848211.346117.png 1341848211.346244 depth/1341848211.346244.png\n1341848211.381752 rgb/1341848211.381752.png 1341848211.381762 depth/1341848211.381762.png\n1341848211.413916 rgb/1341848211.413916.png 1341848211.414351 depth/1341848211.414351.png\n1341848211.445812 rgb/1341848211.445812.png 1341848211.445835 depth/1341848211.445835.png\n1341848211.481789 rgb/1341848211.481789.png 1341848211.482472 depth/1341848211.482472.png\n1341848211.514689 rgb/1341848211.514689.png 1341848211.514719 depth/1341848211.514719.png\n1341848211.545851 rgb/1341848211.545851.png 1341848211.545864 depth/1341848211.545864.png\n1341848211.581802 rgb/1341848211.581802.png 1341848211.581825 depth/1341848211.581825.png\n1341848211.613889 rgb/1341848211.613889.png 1341848211.613999 depth/1341848211.613999.png\n1341848211.650666 rgb/1341848211.650666.png 1341848211.651256 depth/1341848211.651256.png\n1341848211.681813 rgb/1341848211.681813.png 1341848211.681829 depth/1341848211.681829.png\n1341848211.713870 rgb/1341848211.713870.png 1341848211.713890 depth/1341848211.713890.png\n1341848211.774927 rgb/1341848211.774927.png 1341848211.774948 depth/1341848211.774948.png\n1341848211.810787 rgb/1341848211.810787.png 1341848211.810814 depth/1341848211.810814.png\n1341848211.842927 rgb/1341848211.842927.png 1341848211.842962 depth/1341848211.842962.png\n1341848211.874782 rgb/1341848211.874782.png 1341848211.874811 depth/1341848211.874811.png\n1341848211.911279 rgb/1341848211.911279.png 1341848211.911474 depth/1341848211.911474.png\n1341848211.943008 rgb/1341848211.943008.png 1341848211.943032 depth/1341848211.943032.png\n1341848211.974782 rgb/1341848211.974782.png 1341848211.974819 depth/1341848211.974819.png\n1341848212.010761 rgb/1341848212.010761.png 1341848212.010787 depth/1341848212.010787.png\n1341848212.042882 rgb/1341848212.042882.png 1341848212.043339 depth/1341848212.043339.png\n1341848212.078895 rgb/1341848212.078895.png 1341848212.078909 depth/1341848212.078909.png\n1341848212.110797 rgb/1341848212.110797.png 1341848212.110831 depth/1341848212.110831.png\n1341848212.143290 rgb/1341848212.143290.png 1341848212.143341 depth/1341848212.143341.png\n1341848212.178822 rgb/1341848212.178822.png 1341848212.178842 depth/1341848212.178842.png\n1341848212.210820 rgb/1341848212.210820.png 1341848212.210835 depth/1341848212.210835.png\n1341848212.243238 rgb/1341848212.243238.png 1341848212.243262 depth/1341848212.243262.png\n1341848212.278862 rgb/1341848212.278862.png 1341848212.278880 depth/1341848212.278880.png\n1341848212.310903 rgb/1341848212.310903.png 1341848212.310912 depth/1341848212.310912.png\n1341848212.346897 rgb/1341848212.346897.png 1341848212.346982 depth/1341848212.346982.png\n1341848212.378789 rgb/1341848212.378789.png 1341848212.378808 depth/1341848212.378808.png\n1341848212.410789 rgb/1341848212.410789.png 1341848212.410808 depth/1341848212.410808.png\n1341848212.446830 rgb/1341848212.446830.png 1341848212.446847 depth/1341848212.446847.png\n1341848212.478950 rgb/1341848212.478950.png 1341848212.478981 depth/1341848212.478981.png\n1341848212.510887 rgb/1341848212.510887.png 1341848212.511353 depth/1341848212.511353.png\n1341848212.546852 rgb/1341848212.546852.png 1341848212.546927 depth/1341848212.546927.png\n1341848212.578830 rgb/1341848212.578830.png 1341848212.578847 depth/1341848212.578847.png\n1341848212.614874 rgb/1341848212.614874.png 1341848212.614897 depth/1341848212.614897.png\n1341848212.646838 rgb/1341848212.646838.png 1341848212.646860 depth/1341848212.646860.png\n1341848212.679120 rgb/1341848212.679120.png 1341848212.679132 depth/1341848212.679132.png\n1341848212.714943 rgb/1341848212.714943.png 1341848212.714958 depth/1341848212.714958.png\n1341848212.746794 rgb/1341848212.746794.png 1341848212.746811 depth/1341848212.746811.png\n1341848212.778907 rgb/1341848212.778907.png 1341848212.779527 depth/1341848212.779527.png\n1341848212.814843 rgb/1341848212.814843.png 1341848212.815401 depth/1341848212.815401.png\n1341848212.846722 rgb/1341848212.846722.png 1341848212.846746 depth/1341848212.846746.png\n1341848212.882962 rgb/1341848212.882962.png 1341848212.882993 depth/1341848212.882993.png\n1341848212.914749 rgb/1341848212.914749.png 1341848212.914775 depth/1341848212.914775.png\n1341848212.946917 rgb/1341848212.946917.png 1341848212.946935 depth/1341848212.946935.png\n1341848212.982747 rgb/1341848212.982747.png 1341848212.982764 depth/1341848212.982764.png\n1341848213.014970 rgb/1341848213.014970.png 1341848213.015817 depth/1341848213.015817.png\n1341848213.050796 rgb/1341848213.050796.png 1341848213.050829 depth/1341848213.050829.png\n1341848213.082844 rgb/1341848213.082844.png 1341848213.082859 depth/1341848213.082859.png\n1341848213.114799 rgb/1341848213.114799.png 1341848213.114839 depth/1341848213.114839.png\n1341848213.150876 rgb/1341848213.150876.png 1341848213.150904 depth/1341848213.150904.png\n1341848213.182773 rgb/1341848213.182773.png 1341848213.183237 depth/1341848213.183237.png\n1341848213.215230 rgb/1341848213.215230.png 1341848213.215272 depth/1341848213.215272.png\n1341848213.250798 rgb/1341848213.250798.png 1341848213.250937 depth/1341848213.250937.png\n1341848213.282831 rgb/1341848213.282831.png 1341848213.282888 depth/1341848213.282888.png\n1341848213.318903 rgb/1341848213.318903.png 1341848213.318917 depth/1341848213.318917.png\n1341848213.350973 rgb/1341848213.350973.png 1341848213.351036 depth/1341848213.351036.png\n1341848213.382899 rgb/1341848213.382899.png 1341848213.382915 depth/1341848213.382915.png\n1341848213.418794 rgb/1341848213.418794.png 1341848213.418810 depth/1341848213.418810.png\n1341848213.450857 rgb/1341848213.450857.png 1341848213.450885 depth/1341848213.450885.png\n1341848213.482824 rgb/1341848213.482824.png 1341848213.482849 depth/1341848213.482849.png\n1341848213.518891 rgb/1341848213.518891.png 1341848213.518929 depth/1341848213.518929.png\n1341848213.550818 rgb/1341848213.550818.png 1341848213.550848 depth/1341848213.550848.png\n1341848213.586780 rgb/1341848213.586780.png 1341848213.586795 depth/1341848213.586795.png\n1341848213.618796 rgb/1341848213.618796.png 1341848213.619419 depth/1341848213.619419.png\n1341848213.650827 rgb/1341848213.650827.png 1341848213.650878 depth/1341848213.650878.png\n1341848213.686919 rgb/1341848213.686919.png 1341848213.686932 depth/1341848213.686932.png\n1341848213.718737 rgb/1341848213.718737.png 1341848213.718748 depth/1341848213.718748.png\n1341848213.750832 rgb/1341848213.750832.png 1341848213.750866 depth/1341848213.750866.png\n1341848213.786834 rgb/1341848213.786834.png 1341848213.786849 depth/1341848213.786849.png\n1341848213.818808 rgb/1341848213.818808.png 1341848213.818819 depth/1341848213.818819.png\n1341848213.854821 rgb/1341848213.854821.png 1341848213.854851 depth/1341848213.854851.png\n1341848213.886752 rgb/1341848213.886752.png 1341848213.886769 depth/1341848213.886769.png\n1341848213.918782 rgb/1341848213.918782.png 1341848213.918799 depth/1341848213.918799.png\n1341848213.954808 rgb/1341848213.954808.png 1341848213.954842 depth/1341848213.954842.png\n1341848213.986946 rgb/1341848213.986946.png 1341848213.986960 depth/1341848213.986960.png\n1341848214.022908 rgb/1341848214.022908.png 1341848214.022937 depth/1341848214.022937.png\n1341848214.054738 rgb/1341848214.054738.png 1341848214.054751 depth/1341848214.054751.png\n1341848214.086822 rgb/1341848214.086822.png 1341848214.086836 depth/1341848214.086836.png\n1341848214.122796 rgb/1341848214.122796.png 1341848214.122895 depth/1341848214.122895.png\n1341848214.155572 rgb/1341848214.155572.png 1341848214.155596 depth/1341848214.155596.png\n1341848214.186946 rgb/1341848214.186946.png 1341848214.186973 depth/1341848214.186973.png\n1341848214.222928 rgb/1341848214.222928.png 1341848214.222940 depth/1341848214.222940.png\n1341848214.254825 rgb/1341848214.254825.png 1341848214.254888 depth/1341848214.254888.png\n1341848214.290826 rgb/1341848214.290826.png 1341848214.290844 depth/1341848214.290844.png\n1341848214.322922 rgb/1341848214.322922.png 1341848214.322957 depth/1341848214.322957.png\n1341848214.354840 rgb/1341848214.354840.png 1341848214.354957 depth/1341848214.354957.png\n1341848214.390756 rgb/1341848214.390756.png 1341848214.390780 depth/1341848214.390780.png\n1341848214.422953 rgb/1341848214.422953.png 1341848214.422985 depth/1341848214.422985.png\n1341848214.454847 rgb/1341848214.454847.png 1341848214.454876 depth/1341848214.454876.png\n1341848214.490830 rgb/1341848214.490830.png 1341848214.490909 depth/1341848214.490909.png\n1341848214.558867 rgb/1341848214.558867.png 1341848214.558981 depth/1341848214.558981.png\n1341848214.590862 rgb/1341848214.590862.png 1341848214.591469 depth/1341848214.591469.png\n1341848214.622826 rgb/1341848214.622826.png 1341848214.622919 depth/1341848214.622919.png\n1341848214.658800 rgb/1341848214.658800.png 1341848214.658827 depth/1341848214.658827.png\n1341848214.690796 rgb/1341848214.690796.png 1341848214.690912 depth/1341848214.690912.png\n1341848214.722796 rgb/1341848214.722796.png 1341848214.722809 depth/1341848214.722809.png\n1341848214.758809 rgb/1341848214.758809.png 1341848214.758826 depth/1341848214.758826.png\n1341848214.790836 rgb/1341848214.790836.png 1341848214.791334 depth/1341848214.791334.png\n1341848214.826844 rgb/1341848214.826844.png 1341848214.826879 depth/1341848214.826879.png\n1341848214.858895 rgb/1341848214.858895.png 1341848214.858940 depth/1341848214.858940.png\n1341848214.890772 rgb/1341848214.890772.png 1341848214.890796 depth/1341848214.890796.png\n1341848214.926851 rgb/1341848214.926851.png 1341848214.926862 depth/1341848214.926862.png\n1341848214.958848 rgb/1341848214.958848.png 1341848214.959364 depth/1341848214.959364.png\n1341848214.990815 rgb/1341848214.990815.png 1341848214.990842 depth/1341848214.990842.png\n1341848215.027790 rgb/1341848215.027790.png 1341848215.027810 depth/1341848215.027810.png\n1341848215.058896 rgb/1341848215.058896.png 1341848215.059493 depth/1341848215.059493.png\n1341848215.094867 rgb/1341848215.094867.png 1341848215.094891 depth/1341848215.094891.png\n1341848215.126897 rgb/1341848215.126897.png 1341848215.126914 depth/1341848215.126914.png\n1341848215.158879 rgb/1341848215.158879.png 1341848215.158909 depth/1341848215.158909.png\n1341848215.194731 rgb/1341848215.194731.png 1341848215.194762 depth/1341848215.194762.png\n1341848215.226807 rgb/1341848215.226807.png 1341848215.226830 depth/1341848215.226830.png\n1341848215.262834 rgb/1341848215.262834.png 1341848215.262848 depth/1341848215.262848.png\n1341848215.294971 rgb/1341848215.294971.png 1341848215.294988 depth/1341848215.294988.png\n1341848215.326938 rgb/1341848215.326938.png 1341848215.326968 depth/1341848215.326968.png\n1341848215.362851 rgb/1341848215.362851.png 1341848215.362882 depth/1341848215.362882.png\n1341848215.394799 rgb/1341848215.394799.png 1341848215.394802 depth/1341848215.394802.png\n1341848215.426934 rgb/1341848215.426934.png 1341848215.426950 depth/1341848215.426950.png\n1341848215.462850 rgb/1341848215.462850.png 1341848215.462882 depth/1341848215.462882.png\n1341848215.494878 rgb/1341848215.494878.png 1341848215.494897 depth/1341848215.494897.png\n1341848215.530782 rgb/1341848215.530782.png 1341848215.530823 depth/1341848215.530823.png\n1341848215.562917 rgb/1341848215.562917.png 1341848215.562930 depth/1341848215.562930.png\n1341848215.594904 rgb/1341848215.594904.png 1341848215.594915 depth/1341848215.594915.png\n1341848215.630836 rgb/1341848215.630836.png 1341848215.631367 depth/1341848215.631367.png\n1341848215.663531 rgb/1341848215.663531.png 1341848215.663547 depth/1341848215.663547.png\n1341848215.694802 rgb/1341848215.694802.png 1341848215.694826 depth/1341848215.694826.png\n1341848215.730996 rgb/1341848215.730996.png 1341848215.731014 depth/1341848215.731014.png\n1341848215.762861 rgb/1341848215.762861.png 1341848215.762874 depth/1341848215.762874.png\n1341848215.798723 rgb/1341848215.798723.png 1341848215.798733 depth/1341848215.798733.png\n1341848215.830872 rgb/1341848215.830872.png 1341848215.830900 depth/1341848215.830900.png\n1341848215.862870 rgb/1341848215.862870.png 1341848215.862884 depth/1341848215.862884.png\n1341848215.898871 rgb/1341848215.898871.png 1341848215.898886 depth/1341848215.898886.png\n1341848215.930962 rgb/1341848215.930962.png 1341848215.931014 depth/1341848215.931014.png\n1341848215.963016 rgb/1341848215.963016.png 1341848215.963070 depth/1341848215.963070.png\n1341848215.998923 rgb/1341848215.998923.png 1341848215.998937 depth/1341848215.998937.png\n1341848216.030907 rgb/1341848216.030907.png 1341848216.031519 depth/1341848216.031519.png\n1341848216.068159 rgb/1341848216.068159.png 1341848216.068222 depth/1341848216.068222.png\n1341848216.098906 rgb/1341848216.098906.png 1341848216.098927 depth/1341848216.098927.png\n1341848216.131464 rgb/1341848216.131464.png 1341848216.131479 depth/1341848216.131479.png\n1341848216.166777 rgb/1341848216.166777.png 1341848216.166804 depth/1341848216.166804.png\n1341848216.198858 rgb/1341848216.198858.png 1341848216.198869 depth/1341848216.198869.png\n1341848216.234756 rgb/1341848216.234756.png 1341848216.234771 depth/1341848216.234771.png\n1341848216.266904 rgb/1341848216.266904.png 1341848216.266918 depth/1341848216.266918.png\n1341848216.298954 rgb/1341848216.298954.png 1341848216.298970 depth/1341848216.298970.png\n1341848216.335278 rgb/1341848216.335278.png 1341848216.335299 depth/1341848216.335299.png\n1341848216.402997 rgb/1341848216.402997.png 1341848216.404203 depth/1341848216.404203.png\n1341848216.436350 rgb/1341848216.436350.png 1341848216.436444 depth/1341848216.436444.png\n1341848216.470540 rgb/1341848216.470540.png 1341848216.471392 depth/1341848216.471392.png\n1341848216.508156 rgb/1341848216.508156.png 1341848216.509583 depth/1341848216.509583.png\n1341848216.542205 rgb/1341848216.542205.png 1341848216.544395 depth/1341848216.544395.png\n1341848216.577439 rgb/1341848216.577439.png 1341848216.578670 depth/1341848216.578670.png\n1341848216.607600 rgb/1341848216.607600.png 1341848216.607856 depth/1341848216.607856.png\n1341848216.642754 rgb/1341848216.642754.png 1341848216.643551 depth/1341848216.643551.png\n1341848216.674803 rgb/1341848216.674803.png 1341848216.676560 depth/1341848216.676560.png\n1341848216.706164 rgb/1341848216.706164.png 1341848216.706182 depth/1341848216.706182.png\n1341848216.834914 rgb/1341848216.834914.png 1341848216.834926 depth/1341848216.834926.png\n1341848216.870801 rgb/1341848216.870801.png 1341848216.870819 depth/1341848216.870819.png\n1341848216.902912 rgb/1341848216.902912.png 1341848216.902934 depth/1341848216.902934.png\n1341848216.941809 rgb/1341848216.941809.png 1341848216.941821 depth/1341848216.941821.png\n1341848216.975203 rgb/1341848216.975203.png 1341848216.976254 depth/1341848216.976254.png\n1341848217.010069 rgb/1341848217.010069.png 1341848217.010085 depth/1341848217.010085.png\n1341848217.041752 rgb/1341848217.041752.png 1341848217.041769 depth/1341848217.041769.png\n1341848217.073922 rgb/1341848217.073922.png 1341848217.073969 depth/1341848217.073969.png\n1341848217.141773 rgb/1341848217.141773.png 1341848217.141798 depth/1341848217.141798.png\n1341848217.203002 rgb/1341848217.203002.png 1341848217.203033 depth/1341848217.203033.png\n1341848217.238897 rgb/1341848217.238897.png 1341848217.238908 depth/1341848217.238908.png\n1341848217.271095 rgb/1341848217.271095.png 1341848217.271113 depth/1341848217.271113.png\n1341848217.306916 rgb/1341848217.306916.png 1341848217.306933 depth/1341848217.306933.png\n1341848217.338709 rgb/1341848217.338709.png 1341848217.338750 depth/1341848217.338750.png\n1341848217.370817 rgb/1341848217.370817.png 1341848217.370896 depth/1341848217.370896.png\n1341848217.406753 rgb/1341848217.406753.png 1341848217.406769 depth/1341848217.406769.png\n1341848217.439299 rgb/1341848217.439299.png 1341848217.439316 depth/1341848217.439316.png\n1341848217.474811 rgb/1341848217.474811.png 1341848217.474822 depth/1341848217.474822.png\n1341848217.506748 rgb/1341848217.506748.png 1341848217.506774 depth/1341848217.506774.png\n1341848217.538799 rgb/1341848217.538799.png 1341848217.538818 depth/1341848217.538818.png\n1341848217.574892 rgb/1341848217.574892.png 1341848217.574909 depth/1341848217.574909.png\n1341848217.606700 rgb/1341848217.606700.png 1341848217.606712 depth/1341848217.606712.png\n1341848217.639138 rgb/1341848217.639138.png 1341848217.639159 depth/1341848217.639159.png\n1341848217.674986 rgb/1341848217.674986.png 1341848217.674999 depth/1341848217.674999.png\n1341848217.706806 rgb/1341848217.706806.png 1341848217.706821 depth/1341848217.706821.png\n1341848217.742997 rgb/1341848217.742997.png 1341848217.743014 depth/1341848217.743014.png\n1341848217.774807 rgb/1341848217.774807.png 1341848217.774832 depth/1341848217.774832.png\n1341848217.806801 rgb/1341848217.806801.png 1341848217.806811 depth/1341848217.806811.png\n1341848217.842844 rgb/1341848217.842844.png 1341848217.842858 depth/1341848217.842858.png\n1341848217.875051 rgb/1341848217.875051.png 1341848217.875066 depth/1341848217.875066.png\n1341848217.906806 rgb/1341848217.906806.png 1341848217.906830 depth/1341848217.906830.png\n1341848217.942804 rgb/1341848217.942804.png 1341848217.942817 depth/1341848217.942817.png\n1341848217.974980 rgb/1341848217.974980.png 1341848217.974998 depth/1341848217.974998.png\n1341848218.010887 rgb/1341848218.010887.png 1341848218.010929 depth/1341848218.010929.png\n1341848218.042885 rgb/1341848218.042885.png 1341848218.043101 depth/1341848218.043101.png\n1341848218.110994 rgb/1341848218.110994.png 1341848218.111006 depth/1341848218.111006.png\n1341848218.142728 rgb/1341848218.142728.png 1341848218.142745 depth/1341848218.142745.png\n1341848218.174716 rgb/1341848218.174716.png 1341848218.174748 depth/1341848218.174748.png\n1341848218.210732 rgb/1341848218.210732.png 1341848218.210745 depth/1341848218.210745.png\n1341848218.242903 rgb/1341848218.242903.png 1341848218.242989 depth/1341848218.242989.png\n1341848218.278858 rgb/1341848218.278858.png 1341848218.278888 depth/1341848218.278888.png\n1341848218.310953 rgb/1341848218.310953.png 1341848218.310965 depth/1341848218.310965.png\n1341848218.342857 rgb/1341848218.342857.png 1341848218.342879 depth/1341848218.342879.png\n1341848218.378922 rgb/1341848218.378922.png 1341848218.378936 depth/1341848218.378936.png\n1341848218.410819 rgb/1341848218.410819.png 1341848218.410852 depth/1341848218.410852.png\n1341848218.446819 rgb/1341848218.446819.png 1341848218.446831 depth/1341848218.446831.png\n1341848218.478941 rgb/1341848218.478941.png 1341848218.478954 depth/1341848218.478954.png\n1341848218.510807 rgb/1341848218.510807.png 1341848218.510830 depth/1341848218.510830.png\n1341848218.546736 rgb/1341848218.546736.png 1341848218.546749 depth/1341848218.546749.png\n1341848218.578756 rgb/1341848218.578756.png 1341848218.578775 depth/1341848218.578775.png\n1341848218.610904 rgb/1341848218.610904.png 1341848218.611737 depth/1341848218.611737.png\n1341848218.646796 rgb/1341848218.646796.png 1341848218.646810 depth/1341848218.646810.png\n1341848218.678835 rgb/1341848218.678835.png 1341848218.678847 depth/1341848218.678847.png\n1341848218.714933 rgb/1341848218.714933.png 1341848218.714949 depth/1341848218.714949.png\n1341848218.746987 rgb/1341848218.746987.png 1341848218.747041 depth/1341848218.747041.png\n1341848218.778830 rgb/1341848218.778830.png 1341848218.778840 depth/1341848218.778840.png\n1341848218.814916 rgb/1341848218.814916.png 1341848218.814937 depth/1341848218.814937.png\n1341848218.846988 rgb/1341848218.846988.png 1341848218.847009 depth/1341848218.847009.png\n1341848218.878860 rgb/1341848218.878860.png 1341848218.878875 depth/1341848218.878875.png\n1341848218.914863 rgb/1341848218.914863.png 1341848218.914877 depth/1341848218.914877.png\n1341848218.946758 rgb/1341848218.946758.png 1341848218.946775 depth/1341848218.946775.png\n1341848218.982898 rgb/1341848218.982898.png 1341848218.982916 depth/1341848218.982916.png\n1341848219.014846 rgb/1341848219.014846.png 1341848219.015703 depth/1341848219.015703.png\n1341848219.046869 rgb/1341848219.046869.png 1341848219.046884 depth/1341848219.046884.png\n1341848219.082921 rgb/1341848219.082921.png 1341848219.082934 depth/1341848219.082934.png\n1341848219.114860 rgb/1341848219.114860.png 1341848219.114877 depth/1341848219.114877.png\n1341848219.146886 rgb/1341848219.146886.png 1341848219.146899 depth/1341848219.146899.png\n1341848219.184030 rgb/1341848219.184030.png 1341848219.184081 depth/1341848219.184081.png\n1341848219.214947 rgb/1341848219.214947.png 1341848219.214957 depth/1341848219.214957.png\n1341848219.250834 rgb/1341848219.250834.png 1341848219.250846 depth/1341848219.250846.png\n1341848219.282843 rgb/1341848219.282843.png 1341848219.282858 depth/1341848219.282858.png\n1341848219.314875 rgb/1341848219.314875.png 1341848219.314893 depth/1341848219.314893.png\n1341848219.350865 rgb/1341848219.350865.png 1341848219.350874 depth/1341848219.350874.png\n1341848219.382886 rgb/1341848219.382886.png 1341848219.382910 depth/1341848219.382910.png\n1341848219.421931 rgb/1341848219.421931.png 1341848219.421969 depth/1341848219.421969.png\n1341848219.482994 rgb/1341848219.482994.png 1341848219.483030 depth/1341848219.483030.png\n1341848219.518819 rgb/1341848219.518819.png 1341848219.518850 depth/1341848219.518850.png\n1341848219.550802 rgb/1341848219.550802.png 1341848219.550817 depth/1341848219.550817.png\n1341848219.582827 rgb/1341848219.582827.png 1341848219.582842 depth/1341848219.582842.png\n1341848219.618862 rgb/1341848219.618862.png 1341848219.618876 depth/1341848219.618876.png\n1341848219.650878 rgb/1341848219.650878.png 1341848219.651537 depth/1341848219.651537.png\n1341848219.686974 rgb/1341848219.686974.png 1341848219.687014 depth/1341848219.687014.png\n1341848219.719047 rgb/1341848219.719047.png 1341848219.719064 depth/1341848219.719064.png\n1341848219.751015 rgb/1341848219.751015.png 1341848219.751028 depth/1341848219.751028.png\n1341848219.786812 rgb/1341848219.786812.png 1341848219.786822 depth/1341848219.786822.png\n1341848219.818760 rgb/1341848219.818760.png 1341848219.818774 depth/1341848219.818774.png\n1341848219.852057 rgb/1341848219.852057.png 1341848219.852105 depth/1341848219.852105.png\n1341848219.886996 rgb/1341848219.886996.png 1341848219.887018 depth/1341848219.887018.png\n1341848219.918771 rgb/1341848219.918771.png 1341848219.918787 depth/1341848219.918787.png\n1341848219.954840 rgb/1341848219.954840.png 1341848219.954854 depth/1341848219.954854.png\n1341848219.986780 rgb/1341848219.986780.png 1341848219.986860 depth/1341848219.986860.png\n1341848220.018778 rgb/1341848220.018778.png 1341848220.018801 depth/1341848220.018801.png\n1341848220.054710 rgb/1341848220.054710.png 1341848220.054728 depth/1341848220.054728.png\n1341848220.086918 rgb/1341848220.086918.png 1341848220.086927 depth/1341848220.086927.png\n1341848220.118811 rgb/1341848220.118811.png 1341848220.118821 depth/1341848220.118821.png\n1341848220.161870 rgb/1341848220.161870.png 1341848220.161929 depth/1341848220.161929.png\n1341848220.222928 rgb/1341848220.222928.png 1341848220.222954 depth/1341848220.222954.png\n1341848220.262017 rgb/1341848220.262017.png 1341848220.262028 depth/1341848220.262028.png\n1341848220.293849 rgb/1341848220.293849.png 1341848220.293866 depth/1341848220.293866.png\n1341848220.329867 rgb/1341848220.329867.png 1341848220.330215 depth/1341848220.330215.png\n1341848220.362710 rgb/1341848220.362710.png 1341848220.362727 depth/1341848220.362727.png\n1341848220.422848 rgb/1341848220.422848.png 1341848220.422857 depth/1341848220.422857.png\n1341848220.455330 rgb/1341848220.455330.png 1341848220.456132 depth/1341848220.456132.png\n1341848220.490744 rgb/1341848220.490744.png 1341848220.490770 depth/1341848220.490770.png\n1341848220.523087 rgb/1341848220.523087.png 1341848220.523103 depth/1341848220.523103.png\n1341848220.554937 rgb/1341848220.554937.png 1341848220.554950 depth/1341848220.554950.png\n1341848220.590808 rgb/1341848220.590808.png 1341848220.590836 depth/1341848220.590836.png\n1341848220.622879 rgb/1341848220.622879.png 1341848220.622907 depth/1341848220.622907.png\n1341848220.661881 rgb/1341848220.661881.png 1341848220.658878 depth/1341848220.658878.png\n1341848220.723020 rgb/1341848220.723020.png 1341848220.723072 depth/1341848220.723072.png\n1341848220.759586 rgb/1341848220.759586.png 1341848220.759599 depth/1341848220.759599.png\n1341848220.790752 rgb/1341848220.790752.png 1341848220.790838 depth/1341848220.790838.png\n1341848220.822934 rgb/1341848220.822934.png 1341848220.822947 depth/1341848220.822947.png\n1341848220.865954 rgb/1341848220.865954.png 1341848220.865975 depth/1341848220.865975.png\n1341848220.926900 rgb/1341848220.926900.png 1341848220.926919 depth/1341848220.926919.png\n1341848220.965896 rgb/1341848220.965896.png 1341848220.965929 depth/1341848220.965929.png\n1341848221.026861 rgb/1341848221.026861.png 1341848221.026886 depth/1341848221.026886.png\n1341848221.059082 rgb/1341848221.059082.png 1341848221.060024 depth/1341848221.060024.png\n1341848221.090733 rgb/1341848221.090733.png 1341848221.091213 depth/1341848221.091213.png\n1341848221.126819 rgb/1341848221.126819.png 1341848221.126836 depth/1341848221.126836.png\n1341848221.158885 rgb/1341848221.158885.png 1341848221.158901 depth/1341848221.158901.png\n1341848221.194789 rgb/1341848221.194789.png 1341848221.194828 depth/1341848221.194828.png\n1341848221.259120 rgb/1341848221.259120.png 1341848221.259149 depth/1341848221.259149.png\n1341848221.295179 rgb/1341848221.295179.png 1341848221.295188 depth/1341848221.295188.png\n1341848221.326812 rgb/1341848221.326812.png 1341848221.326832 depth/1341848221.326832.png\n1341848221.358991 rgb/1341848221.358991.png 1341848221.359015 depth/1341848221.359015.png\n1341848221.394830 rgb/1341848221.394830.png 1341848221.394876 depth/1341848221.394876.png\n1341848221.426949 rgb/1341848221.426949.png 1341848221.426961 depth/1341848221.426961.png\n1341848221.462885 rgb/1341848221.462885.png 1341848221.462896 depth/1341848221.462896.png\n1341848221.494731 rgb/1341848221.494731.png 1341848221.494777 depth/1341848221.494777.png\n1341848221.526753 rgb/1341848221.526753.png 1341848221.526781 depth/1341848221.526781.png\n1341848221.562863 rgb/1341848221.562863.png 1341848221.562883 depth/1341848221.562883.png\n1341848221.594747 rgb/1341848221.594747.png 1341848221.594790 depth/1341848221.594790.png\n1341848221.627099 rgb/1341848221.627099.png 1341848221.627119 depth/1341848221.627119.png\n1341848221.664087 rgb/1341848221.664087.png 1341848221.664137 depth/1341848221.664137.png\n1341848221.694853 rgb/1341848221.694853.png 1341848221.694878 depth/1341848221.694878.png\n1341848221.730734 rgb/1341848221.730734.png 1341848221.730746 depth/1341848221.730746.png\n1341848221.762851 rgb/1341848221.762851.png 1341848221.762868 depth/1341848221.762868.png\n1341848221.794940 rgb/1341848221.794940.png 1341848221.794974 depth/1341848221.794974.png\n1341848221.830941 rgb/1341848221.830941.png 1341848221.830952 depth/1341848221.830952.png\n1341848221.862905 rgb/1341848221.862905.png 1341848221.862948 depth/1341848221.862948.png\n1341848221.898957 rgb/1341848221.898957.png 1341848221.898977 depth/1341848221.898977.png\n1341848221.930837 rgb/1341848221.930837.png 1341848221.930847 depth/1341848221.930847.png\n1341848221.962755 rgb/1341848221.962755.png 1341848221.962773 depth/1341848221.962773.png\n1341848221.998815 rgb/1341848221.998815.png 1341848221.998834 depth/1341848221.998834.png\n1341848222.030671 rgb/1341848222.030671.png 1341848222.030689 depth/1341848222.030689.png\n1341848222.063018 rgb/1341848222.063018.png 1341848222.063045 depth/1341848222.063045.png\n1341848222.098795 rgb/1341848222.098795.png 1341848222.098815 depth/1341848222.098815.png\n1341848222.130789 rgb/1341848222.130789.png 1341848222.130805 depth/1341848222.130805.png\n1341848222.166857 rgb/1341848222.166857.png 1341848222.166871 depth/1341848222.166871.png\n1341848222.198879 rgb/1341848222.198879.png 1341848222.198900 depth/1341848222.198900.png\n1341848222.230928 rgb/1341848222.230928.png 1341848222.230958 depth/1341848222.230958.png\n1341848222.266814 rgb/1341848222.266814.png 1341848222.266831 depth/1341848222.266831.png\n1341848222.298782 rgb/1341848222.298782.png 1341848222.298847 depth/1341848222.298847.png\n1341848222.330944 rgb/1341848222.330944.png 1341848222.331093 depth/1341848222.331093.png\n1341848222.366859 rgb/1341848222.366859.png 1341848222.366879 depth/1341848222.366879.png\n1341848222.398935 rgb/1341848222.398935.png 1341848222.398945 depth/1341848222.398945.png\n1341848222.434871 rgb/1341848222.434871.png 1341848222.435083 depth/1341848222.435083.png\n1341848222.466810 rgb/1341848222.466810.png 1341848222.466834 depth/1341848222.466834.png\n1341848222.498874 rgb/1341848222.498874.png 1341848222.498937 depth/1341848222.498937.png\n1341848222.534893 rgb/1341848222.534893.png 1341848222.534920 depth/1341848222.534920.png\n1341848222.566846 rgb/1341848222.566846.png 1341848222.566858 depth/1341848222.566858.png\n1341848222.598744 rgb/1341848222.598744.png 1341848222.598765 depth/1341848222.598765.png\n1341848222.634867 rgb/1341848222.634867.png 1341848222.634887 depth/1341848222.634887.png\n1341848222.666780 rgb/1341848222.666780.png 1341848222.666876 depth/1341848222.666876.png\n1341848222.702781 rgb/1341848222.702781.png 1341848222.702791 depth/1341848222.702791.png\n1341848222.735187 rgb/1341848222.735187.png 1341848222.735221 depth/1341848222.735221.png\n1341848222.766831 rgb/1341848222.766831.png 1341848222.766846 depth/1341848222.766846.png\n1341848222.802847 rgb/1341848222.802847.png 1341848222.802873 depth/1341848222.802873.png\n1341848222.834861 rgb/1341848222.834861.png 1341848222.834873 depth/1341848222.834873.png\n1341848222.870737 rgb/1341848222.870737.png 1341848222.870785 depth/1341848222.870785.png\n1341848222.903815 rgb/1341848222.903815.png 1341848222.903826 depth/1341848222.903826.png\n1341848222.934870 rgb/1341848222.934870.png 1341848222.935045 depth/1341848222.935045.png\n1341848222.978011 rgb/1341848222.978011.png 1341848222.978058 depth/1341848222.978058.png\n1341848223.034860 rgb/1341848223.034860.png 1341848223.034878 depth/1341848223.034878.png\n1341848223.070952 rgb/1341848223.070952.png 1341848223.071077 depth/1341848223.071077.png\n1341848223.138826 rgb/1341848223.138826.png 1341848223.138841 depth/1341848223.138841.png\n1341848223.171095 rgb/1341848223.171095.png 1341848223.171114 depth/1341848223.171114.png\n1341848223.203914 rgb/1341848223.203914.png 1341848223.204592 depth/1341848223.204592.png\n1341848223.239221 rgb/1341848223.239221.png 1341848223.240458 depth/1341848223.240458.png\n1341848223.270876 rgb/1341848223.270876.png 1341848223.270927 depth/1341848223.270927.png\n1341848223.303337 rgb/1341848223.303337.png 1341848223.303378 depth/1341848223.303378.png\n1341848223.339092 rgb/1341848223.339092.png 1341848223.339117 depth/1341848223.339117.png\n1341848223.371260 rgb/1341848223.371260.png 1341848223.371803 depth/1341848223.371803.png\n1341848223.406995 rgb/1341848223.406995.png 1341848223.407798 depth/1341848223.407798.png\n1341848223.472775 rgb/1341848223.472775.png 1341848223.473683 depth/1341848223.473683.png\n1341848223.511686 rgb/1341848223.511686.png 1341848223.512803 depth/1341848223.512803.png\n1341848223.546178 rgb/1341848223.546178.png 1341848223.547352 depth/1341848223.547352.png\n1341848223.586864 rgb/1341848223.586864.png 1341848223.588392 depth/1341848223.588392.png\n1341848223.614024 rgb/1341848223.614024.png 1341848223.614711 depth/1341848223.614711.png\n1341848223.645943 rgb/1341848223.645943.png 1341848223.645964 depth/1341848223.645964.png\n1341848223.678400 rgb/1341848223.678400.png 1341848223.678775 depth/1341848223.678775.png\n1341848223.713788 rgb/1341848223.713788.png 1341848223.713805 depth/1341848223.713805.png\n1341848223.745801 rgb/1341848223.745801.png 1341848223.745837 depth/1341848223.745837.png\n1341848223.777997 rgb/1341848223.777997.png 1341848223.778097 depth/1341848223.778097.png\n1341848223.814016 rgb/1341848223.814016.png 1341848223.814063 depth/1341848223.814063.png\n1341848223.845881 rgb/1341848223.845881.png 1341848223.845891 depth/1341848223.845891.png\n1341848223.877830 rgb/1341848223.877830.png 1341848223.878472 depth/1341848223.878472.png\n1341848223.913949 rgb/1341848223.913949.png 1341848223.915032 depth/1341848223.915032.png\n1341848223.945857 rgb/1341848223.945857.png 1341848223.946332 depth/1341848223.946332.png\n1341848224.013871 rgb/1341848224.013871.png 1341848224.013956 depth/1341848224.013956.png\n1341848224.074917 rgb/1341848224.074917.png 1341848224.074938 depth/1341848224.074938.png\n1341848224.110715 rgb/1341848224.110715.png 1341848224.110723 depth/1341848224.110723.png\n1341848224.142829 rgb/1341848224.142829.png 1341848224.142860 depth/1341848224.142860.png\n1341848224.210817 rgb/1341848224.210817.png 1341848224.210896 depth/1341848224.210896.png\n1341848224.242753 rgb/1341848224.242753.png 1341848224.242771 depth/1341848224.242771.png\n1341848224.274851 rgb/1341848224.274851.png 1341848224.274874 depth/1341848224.274874.png\n1341848224.310791 rgb/1341848224.310791.png 1341848224.310803 depth/1341848224.310803.png\n1341848224.342830 rgb/1341848224.342830.png 1341848224.342843 depth/1341848224.342843.png\n1341848224.378755 rgb/1341848224.378755.png 1341848224.378790 depth/1341848224.378790.png\n1341848224.410845 rgb/1341848224.410845.png 1341848224.410957 depth/1341848224.410957.png\n1341848224.442764 rgb/1341848224.442764.png 1341848224.442800 depth/1341848224.442800.png\n1341848224.481872 rgb/1341848224.481872.png 1341848224.481893 depth/1341848224.481893.png\n1341848224.542781 rgb/1341848224.542781.png 1341848224.542792 depth/1341848224.542792.png\n1341848224.578830 rgb/1341848224.578830.png 1341848224.578849 depth/1341848224.578849.png\n1341848224.610809 rgb/1341848224.610809.png 1341848224.611361 depth/1341848224.611361.png\n1341848224.646785 rgb/1341848224.646785.png 1341848224.646918 depth/1341848224.646918.png\n1341848224.678933 rgb/1341848224.678933.png 1341848224.679001 depth/1341848224.679001.png\n1341848224.710830 rgb/1341848224.710830.png 1341848224.710846 depth/1341848224.710846.png\n1341848224.746955 rgb/1341848224.746955.png 1341848224.746995 depth/1341848224.746995.png\n1341848224.778899 rgb/1341848224.778899.png 1341848224.778912 depth/1341848224.778912.png\n1341848224.810919 rgb/1341848224.810919.png 1341848224.811361 depth/1341848224.811361.png\n1341848224.846802 rgb/1341848224.846802.png 1341848224.846814 depth/1341848224.846814.png\n1341848224.878837 rgb/1341848224.878837.png 1341848224.878852 depth/1341848224.878852.png\n1341848224.914841 rgb/1341848224.914841.png 1341848224.914863 depth/1341848224.914863.png\n1341848224.946900 rgb/1341848224.946900.png 1341848224.947396 depth/1341848224.947396.png\n1341848224.978969 rgb/1341848224.978969.png 1341848224.979819 depth/1341848224.979819.png\n1341848225.014875 rgb/1341848225.014875.png 1341848225.014890 depth/1341848225.014890.png\n1341848225.046767 rgb/1341848225.046767.png 1341848225.046793 depth/1341848225.046793.png\n1341848225.082863 rgb/1341848225.082863.png 1341848225.082884 depth/1341848225.082884.png\n1341848225.114817 rgb/1341848225.114817.png 1341848225.115249 depth/1341848225.115249.png\n1341848225.146799 rgb/1341848225.146799.png 1341848225.146816 depth/1341848225.146816.png\n1341848225.214878 rgb/1341848225.214878.png 1341848225.214897 depth/1341848225.214897.png\n1341848225.246987 rgb/1341848225.246987.png 1341848225.247507 depth/1341848225.247507.png\n1341848225.282806 rgb/1341848225.282806.png 1341848225.282836 depth/1341848225.282836.png\n1341848225.314779 rgb/1341848225.314779.png 1341848225.314800 depth/1341848225.314800.png\n1341848225.352016 rgb/1341848225.352016.png 1341848225.352029 depth/1341848225.352029.png\n1341848225.382823 rgb/1341848225.382823.png 1341848225.383371 depth/1341848225.383371.png\n1341848225.414854 rgb/1341848225.414854.png 1341848225.414867 depth/1341848225.414867.png\n1341848225.450882 rgb/1341848225.450882.png 1341848225.450908 depth/1341848225.450908.png\n1341848225.482724 rgb/1341848225.482724.png 1341848225.483196 depth/1341848225.483196.png\n1341848225.514976 rgb/1341848225.514976.png 1341848225.515006 depth/1341848225.515006.png\n1341848225.550834 rgb/1341848225.550834.png 1341848225.550867 depth/1341848225.550867.png\n1341848225.582944 rgb/1341848225.582944.png 1341848225.582990 depth/1341848225.582990.png\n1341848225.618703 rgb/1341848225.618703.png 1341848225.618715 depth/1341848225.618715.png\n1341848225.650850 rgb/1341848225.650850.png 1341848225.650873 depth/1341848225.650873.png\n1341848225.682791 rgb/1341848225.682791.png 1341848225.682808 depth/1341848225.682808.png\n1341848225.718789 rgb/1341848225.718789.png 1341848225.718809 depth/1341848225.718809.png\n1341848225.750879 rgb/1341848225.750879.png 1341848225.750908 depth/1341848225.750908.png\n1341848225.782800 rgb/1341848225.782800.png 1341848225.783302 depth/1341848225.783302.png\n1341848225.818787 rgb/1341848225.818787.png 1341848225.818862 depth/1341848225.818862.png\n1341848225.851468 rgb/1341848225.851468.png 1341848225.851485 depth/1341848225.851485.png\n1341848225.886701 rgb/1341848225.886701.png 1341848225.886724 depth/1341848225.886724.png\n1341848225.918785 rgb/1341848225.918785.png 1341848225.918821 depth/1341848225.918821.png\n1341848225.950916 rgb/1341848225.950916.png 1341848225.951068 depth/1341848225.951068.png\n1341848225.986887 rgb/1341848225.986887.png 1341848225.986896 depth/1341848225.986896.png\n1341848226.018873 rgb/1341848226.018873.png 1341848226.018888 depth/1341848226.018888.png\n1341848226.054881 rgb/1341848226.054881.png 1341848226.055421 depth/1341848226.055421.png\n1341848226.086900 rgb/1341848226.086900.png 1341848226.086928 depth/1341848226.086928.png\n1341848226.118807 rgb/1341848226.118807.png 1341848226.118836 depth/1341848226.118836.png\n1341848226.154771 rgb/1341848226.154771.png 1341848226.154819 depth/1341848226.154819.png\n1341848226.186908 rgb/1341848226.186908.png 1341848226.186933 depth/1341848226.186933.png\n1341848226.218861 rgb/1341848226.218861.png 1341848226.218878 depth/1341848226.218878.png\n1341848226.254754 rgb/1341848226.254754.png 1341848226.254796 depth/1341848226.254796.png\n1341848226.286762 rgb/1341848226.286762.png 1341848226.287401 depth/1341848226.287401.png\n1341848226.322983 rgb/1341848226.322983.png 1341848226.323009 depth/1341848226.323009.png\n1341848226.387060 rgb/1341848226.387060.png 1341848226.387152 depth/1341848226.387152.png\n1341848226.422994 rgb/1341848226.422994.png 1341848226.423032 depth/1341848226.423032.png\n1341848226.454759 rgb/1341848226.454759.png 1341848226.454794 depth/1341848226.454794.png\n1341848226.487092 rgb/1341848226.487092.png 1341848226.487144 depth/1341848226.487144.png\n1341848226.522927 rgb/1341848226.522927.png 1341848226.522959 depth/1341848226.522959.png\n1341848226.555001 rgb/1341848226.555001.png 1341848226.555019 depth/1341848226.555019.png\n1341848226.590812 rgb/1341848226.590812.png 1341848226.590840 depth/1341848226.590840.png\n1341848226.622843 rgb/1341848226.622843.png 1341848226.622884 depth/1341848226.622884.png\n1341848226.655247 rgb/1341848226.655247.png 1341848226.655265 depth/1341848226.655265.png\n1341848226.690909 rgb/1341848226.690909.png 1341848226.690931 depth/1341848226.690931.png\n1341848226.722863 rgb/1341848226.722863.png 1341848226.722898 depth/1341848226.722898.png\n1341848226.755174 rgb/1341848226.755174.png 1341848226.755192 depth/1341848226.755192.png\n1341848226.790731 rgb/1341848226.790731.png 1341848226.790769 depth/1341848226.790769.png\n1341848226.822995 rgb/1341848226.822995.png 1341848226.823047 depth/1341848226.823047.png\n1341848226.858934 rgb/1341848226.858934.png 1341848226.858968 depth/1341848226.858968.png\n1341848226.890905 rgb/1341848226.890905.png 1341848226.890939 depth/1341848226.890939.png\n1341848226.922898 rgb/1341848226.922898.png 1341848226.922943 depth/1341848226.922943.png\n1341848226.958937 rgb/1341848226.958937.png 1341848226.958963 depth/1341848226.958963.png\n1341848226.990756 rgb/1341848226.990756.png 1341848226.990777 depth/1341848226.990777.png\n1341848227.022827 rgb/1341848227.022827.png 1341848227.022860 depth/1341848227.022860.png\n1341848227.058972 rgb/1341848227.058972.png 1341848227.058987 depth/1341848227.058987.png\n1341848227.127129 rgb/1341848227.127129.png 1341848227.127153 depth/1341848227.127153.png\n1341848227.158800 rgb/1341848227.158800.png 1341848227.158830 depth/1341848227.158830.png\n1341848227.190876 rgb/1341848227.190876.png 1341848227.190893 depth/1341848227.190893.png\n1341848227.226757 rgb/1341848227.226757.png 1341848227.226787 depth/1341848227.226787.png\n1341848227.258759 rgb/1341848227.258759.png 1341848227.258790 depth/1341848227.258790.png\n1341848227.294791 rgb/1341848227.294791.png 1341848227.294805 depth/1341848227.294805.png\n1341848227.326950 rgb/1341848227.326950.png 1341848227.327518 depth/1341848227.327518.png\n1341848227.359293 rgb/1341848227.359293.png 1341848227.359307 depth/1341848227.359307.png\n1341848227.394836 rgb/1341848227.394836.png 1341848227.394874 depth/1341848227.394874.png\n1341848227.426778 rgb/1341848227.426778.png 1341848227.426792 depth/1341848227.426792.png\n1341848227.458888 rgb/1341848227.458888.png 1341848227.458913 depth/1341848227.458913.png\n1341848227.494827 rgb/1341848227.494827.png 1341848227.494840 depth/1341848227.494840.png\n1341848227.526971 rgb/1341848227.526971.png 1341848227.527115 depth/1341848227.527115.png\n1341848227.562891 rgb/1341848227.562891.png 1341848227.562920 depth/1341848227.562920.png\n1341848227.594792 rgb/1341848227.594792.png 1341848227.594807 depth/1341848227.594807.png\n1341848227.627005 rgb/1341848227.627005.png 1341848227.627037 depth/1341848227.627037.png\n1341848227.662800 rgb/1341848227.662800.png 1341848227.662809 depth/1341848227.662809.png\n1341848227.694877 rgb/1341848227.694877.png 1341848227.694903 depth/1341848227.694903.png\n1341848227.726776 rgb/1341848227.726776.png 1341848227.726789 depth/1341848227.726789.png\n1341848227.762937 rgb/1341848227.762937.png 1341848227.762970 depth/1341848227.762970.png\n1341848227.794884 rgb/1341848227.794884.png 1341848227.794898 depth/1341848227.794898.png\n1341848227.830913 rgb/1341848227.830913.png 1341848227.830944 depth/1341848227.830944.png\n1341848227.869910 rgb/1341848227.869910.png 1341848227.870746 depth/1341848227.870746.png\n1341848227.901933 rgb/1341848227.901933.png 1341848227.901944 depth/1341848227.901944.png\n1341848227.937883 rgb/1341848227.937883.png 1341848227.937894 depth/1341848227.937894.png\n1341848227.970021 rgb/1341848227.970021.png 1341848227.970632 depth/1341848227.970632.png\n1341848228.002006 rgb/1341848228.002006.png 1341848228.002033 depth/1341848228.002033.png\n1341848228.038624 rgb/1341848228.038624.png 1341848228.038641 depth/1341848228.038641.png\n1341848228.069834 rgb/1341848228.069834.png 1341848228.069851 depth/1341848228.069851.png\n1341848228.105822 rgb/1341848228.105822.png 1341848228.105835 depth/1341848228.105835.png\n1341848228.139043 rgb/1341848228.139043.png 1341848228.139071 depth/1341848228.139071.png\n1341848228.170043 rgb/1341848228.170043.png 1341848228.170057 depth/1341848228.170057.png\n1341848228.205849 rgb/1341848228.205849.png 1341848228.205870 depth/1341848228.205870.png\n1341848228.237803 rgb/1341848228.237803.png 1341848228.238281 depth/1341848228.238281.png\n1341848228.273885 rgb/1341848228.273885.png 1341848228.273901 depth/1341848228.273901.png\n1341848228.305846 rgb/1341848228.305846.png 1341848228.305877 depth/1341848228.305877.png\n1341848228.366949 rgb/1341848228.366949.png 1341848228.366994 depth/1341848228.366994.png\n1341848228.398933 rgb/1341848228.398933.png 1341848228.398980 depth/1341848228.398980.png\n1341848228.430834 rgb/1341848228.430834.png 1341848228.430922 depth/1341848228.430922.png\n1341848228.466866 rgb/1341848228.466866.png 1341848228.466881 depth/1341848228.466881.png\n1341848228.498799 rgb/1341848228.498799.png 1341848228.498810 depth/1341848228.498810.png\n1341848228.534915 rgb/1341848228.534915.png 1341848228.534954 depth/1341848228.534954.png\n1341848228.566817 rgb/1341848228.566817.png 1341848228.566828 depth/1341848228.566828.png\n1341848228.598761 rgb/1341848228.598761.png 1341848228.598799 depth/1341848228.598799.png\n1341848228.634935 rgb/1341848228.634935.png 1341848228.634979 depth/1341848228.634979.png\n1341848228.666861 rgb/1341848228.666861.png 1341848228.666888 depth/1341848228.666888.png\n1341848228.698794 rgb/1341848228.698794.png 1341848228.698826 depth/1341848228.698826.png\n1341848228.734980 rgb/1341848228.734980.png 1341848228.735035 depth/1341848228.735035.png\n1341848228.766852 rgb/1341848228.766852.png 1341848228.766871 depth/1341848228.766871.png\n1341848228.802900 rgb/1341848228.802900.png 1341848228.803465 depth/1341848228.803465.png\n1341848228.834811 rgb/1341848228.834811.png 1341848228.834823 depth/1341848228.834823.png\n1341848228.866924 rgb/1341848228.866924.png 1341848228.866974 depth/1341848228.866974.png\n1341848228.902868 rgb/1341848228.902868.png 1341848228.902914 depth/1341848228.902914.png\n1341848228.935009 rgb/1341848228.935009.png 1341848228.935019 depth/1341848228.935019.png\n1341848228.967100 rgb/1341848228.967100.png 1341848228.967139 depth/1341848228.967139.png\n1341848229.002908 rgb/1341848229.002908.png 1341848229.002934 depth/1341848229.002934.png\n1341848229.035188 rgb/1341848229.035188.png 1341848229.035232 depth/1341848229.035232.png\n1341848229.070927 rgb/1341848229.070927.png 1341848229.070989 depth/1341848229.070989.png\n1341848229.102780 rgb/1341848229.102780.png 1341848229.102792 depth/1341848229.102792.png\n1341848229.134918 rgb/1341848229.134918.png 1341848229.134945 depth/1341848229.134945.png\n1341848229.170872 rgb/1341848229.170872.png 1341848229.170890 depth/1341848229.170890.png\n1341848229.202871 rgb/1341848229.202871.png 1341848229.202889 depth/1341848229.202889.png\n1341848229.234821 rgb/1341848229.234821.png 1341848229.234867 depth/1341848229.234867.png\n1341848229.270899 rgb/1341848229.270899.png 1341848229.270927 depth/1341848229.270927.png\n1341848229.303286 rgb/1341848229.303286.png 1341848229.303682 depth/1341848229.303682.png\n1341848229.338822 rgb/1341848229.338822.png 1341848229.338847 depth/1341848229.338847.png\n1341848229.370807 rgb/1341848229.370807.png 1341848229.370859 depth/1341848229.370859.png\n1341848229.402744 rgb/1341848229.402744.png 1341848229.403316 depth/1341848229.403316.png\n1341848229.438822 rgb/1341848229.438822.png 1341848229.438835 depth/1341848229.438835.png\n1341848229.470830 rgb/1341848229.470830.png 1341848229.470845 depth/1341848229.470845.png\n1341848229.506966 rgb/1341848229.506966.png 1341848229.506988 depth/1341848229.506988.png\n1341848229.538819 rgb/1341848229.538819.png 1341848229.539687 depth/1341848229.539687.png\n1341848229.570811 rgb/1341848229.570811.png 1341848229.570823 depth/1341848229.570823.png\n1341848229.606784 rgb/1341848229.606784.png 1341848229.606800 depth/1341848229.606800.png\n1341848229.639429 rgb/1341848229.639429.png 1341848229.638861 depth/1341848229.638861.png\n1341848229.670857 rgb/1341848229.670857.png 1341848229.670876 depth/1341848229.670876.png\n1341848229.706886 rgb/1341848229.706886.png 1341848229.707652 depth/1341848229.707652.png\n1341848229.738746 rgb/1341848229.738746.png 1341848229.739345 depth/1341848229.739345.png\n1341848229.775128 rgb/1341848229.775128.png 1341848229.775187 depth/1341848229.775187.png\n1341848229.806823 rgb/1341848229.806823.png 1341848229.806839 depth/1341848229.806839.png\n1341848229.838788 rgb/1341848229.838788.png 1341848229.838800 depth/1341848229.838800.png\n1341848229.875201 rgb/1341848229.875201.png 1341848229.875232 depth/1341848229.875232.png\n1341848229.906768 rgb/1341848229.906768.png 1341848229.906783 depth/1341848229.906783.png\n1341848229.938910 rgb/1341848229.938910.png 1341848229.939538 depth/1341848229.939538.png\n1341848229.974790 rgb/1341848229.974790.png 1341848229.974847 depth/1341848229.974847.png\n1341848230.006903 rgb/1341848230.006903.png 1341848230.006913 depth/1341848230.006913.png\n1341848230.042927 rgb/1341848230.042927.png 1341848230.042938 depth/1341848230.042938.png\n1341848230.075210 rgb/1341848230.075210.png 1341848230.075965 depth/1341848230.075965.png\n1341848230.109215 rgb/1341848230.109215.png 1341848230.109233 depth/1341848230.109233.png\n1341848230.143034 rgb/1341848230.143034.png 1341848230.143630 depth/1341848230.143630.png\n1341848230.174902 rgb/1341848230.174902.png 1341848230.175003 depth/1341848230.175003.png\n1341848230.206890 rgb/1341848230.206890.png 1341848230.206954 depth/1341848230.206954.png\n1341848230.242939 rgb/1341848230.242939.png 1341848230.243550 depth/1341848230.243550.png\n1341848230.274754 rgb/1341848230.274754.png 1341848230.274770 depth/1341848230.274770.png\n1341848230.312488 rgb/1341848230.312488.png 1341848230.312501 depth/1341848230.312501.png\n1341848230.342919 rgb/1341848230.342919.png 1341848230.342938 depth/1341848230.342938.png\n1341848230.374822 rgb/1341848230.374822.png 1341848230.374849 depth/1341848230.374849.png\n1341848230.410800 rgb/1341848230.410800.png 1341848230.410812 depth/1341848230.410812.png\n1341848230.442796 rgb/1341848230.442796.png 1341848230.442830 depth/1341848230.442830.png\n1341848230.478737 rgb/1341848230.478737.png 1341848230.478783 depth/1341848230.478783.png\n1341848230.510698 rgb/1341848230.510698.png 1341848230.510752 depth/1341848230.510752.png\n1341848230.542944 rgb/1341848230.542944.png 1341848230.543529 depth/1341848230.543529.png\n1341848230.579078 rgb/1341848230.579078.png 1341848230.579497 depth/1341848230.579497.png\n1341848230.610869 rgb/1341848230.610869.png 1341848230.610887 depth/1341848230.610887.png\n1341848230.642765 rgb/1341848230.642765.png 1341848230.642794 depth/1341848230.642794.png\n1341848230.678844 rgb/1341848230.678844.png 1341848230.678871 depth/1341848230.678871.png\n1341848230.710795 rgb/1341848230.710795.png 1341848230.710817 depth/1341848230.710817.png\n1341848230.746880 rgb/1341848230.746880.png 1341848230.746900 depth/1341848230.746900.png\n1341848230.778756 rgb/1341848230.778756.png 1341848230.779282 depth/1341848230.779282.png\n1341848230.810756 rgb/1341848230.810756.png 1341848230.811298 depth/1341848230.811298.png\n1341848230.846753 rgb/1341848230.846753.png 1341848230.846766 depth/1341848230.846766.png\n1341848230.878844 rgb/1341848230.878844.png 1341848230.878862 depth/1341848230.878862.png\n1341848230.910868 rgb/1341848230.910868.png 1341848230.910894 depth/1341848230.910894.png\n1341848230.946808 rgb/1341848230.946808.png 1341848230.946821 depth/1341848230.946821.png\n1341848230.979221 rgb/1341848230.979221.png 1341848230.979238 depth/1341848230.979238.png\n1341848231.014864 rgb/1341848231.014864.png 1341848231.014878 depth/1341848231.014878.png\n1341848231.046854 rgb/1341848231.046854.png 1341848231.046869 depth/1341848231.046869.png\n1341848231.078864 rgb/1341848231.078864.png 1341848231.079410 depth/1341848231.079410.png\n1341848231.114797 rgb/1341848231.114797.png 1341848231.114828 depth/1341848231.114828.png\n1341848231.147313 rgb/1341848231.147313.png 1341848231.147362 depth/1341848231.147362.png\n1341848231.178788 rgb/1341848231.178788.png 1341848231.178830 depth/1341848231.178830.png\n1341848231.214868 rgb/1341848231.214868.png 1341848231.214919 depth/1341848231.214919.png\n1341848231.246948 rgb/1341848231.246948.png 1341848231.247005 depth/1341848231.247005.png\n1341848231.282931 rgb/1341848231.282931.png 1341848231.282953 depth/1341848231.282953.png\n1341848231.314830 rgb/1341848231.314830.png 1341848231.314844 depth/1341848231.314844.png\n1341848231.389878 rgb/1341848231.389878.png 1341848231.390351 depth/1341848231.390351.png\n1341848231.446973 rgb/1341848231.446973.png 1341848231.446985 depth/1341848231.446985.png\n1341848231.483313 rgb/1341848231.483313.png 1341848231.483337 depth/1341848231.483337.png\n1341848231.515667 rgb/1341848231.515667.png 1341848231.515730 depth/1341848231.515730.png\n1341848231.590000 rgb/1341848231.590000.png 1341848231.590048 depth/1341848231.590048.png\n1341848231.650977 rgb/1341848231.650977.png 1341848231.651565 depth/1341848231.651565.png\n1341848231.690150 rgb/1341848231.690150.png 1341848231.691753 depth/1341848231.691753.png\n1341848231.721953 rgb/1341848231.721953.png 1341848231.721973 depth/1341848231.721973.png\n1341848231.754322 rgb/1341848231.754322.png 1341848231.754349 depth/1341848231.754349.png\n1341848231.790276 rgb/1341848231.790276.png 1341848231.790854 depth/1341848231.790854.png\n1341848231.821771 rgb/1341848231.821771.png 1341848231.822122 depth/1341848231.822122.png\n1341848231.853841 rgb/1341848231.853841.png 1341848231.853905 depth/1341848231.853905.png\n1341848231.889798 rgb/1341848231.889798.png 1341848231.890283 depth/1341848231.890283.png\n1341848231.921716 rgb/1341848231.921716.png 1341848231.921742 depth/1341848231.921742.png\n1341848231.957732 rgb/1341848231.957732.png 1341848231.957752 depth/1341848231.957752.png\n1341848231.989813 rgb/1341848231.989813.png 1341848231.990176 depth/1341848231.990176.png\n1341848232.021938 rgb/1341848232.021938.png 1341848232.021980 depth/1341848232.021980.png\n1341848232.057918 rgb/1341848232.057918.png 1341848232.057951 depth/1341848232.057951.png\n1341848232.121794 rgb/1341848232.121794.png 1341848232.121836 depth/1341848232.121836.png\n1341848232.187105 rgb/1341848232.187105.png 1341848232.187143 depth/1341848232.187143.png\n1341848232.220077 rgb/1341848232.220077.png 1341848232.220098 depth/1341848232.220098.png\n1341848232.254774 rgb/1341848232.254774.png 1341848232.254790 depth/1341848232.254790.png\n1341848232.286727 rgb/1341848232.286727.png 1341848232.287233 depth/1341848232.287233.png\n1341848232.319067 rgb/1341848232.319067.png 1341848232.319743 depth/1341848232.319743.png\n1341848232.354870 rgb/1341848232.354870.png 1341848232.354899 depth/1341848232.354899.png\n1341848232.386828 rgb/1341848232.386828.png 1341848232.386848 depth/1341848232.386848.png\n1341848232.419112 rgb/1341848232.419112.png 1341848232.419128 depth/1341848232.419128.png\n1341848232.454906 rgb/1341848232.454906.png 1341848232.454929 depth/1341848232.454929.png\n1341848232.486697 rgb/1341848232.486697.png 1341848232.486711 depth/1341848232.486711.png\n1341848232.522767 rgb/1341848232.522767.png 1341848232.522790 depth/1341848232.522790.png\n1341848232.554901 rgb/1341848232.554901.png 1341848232.554929 depth/1341848232.554929.png\n1341848232.587076 rgb/1341848232.587076.png 1341848232.587103 depth/1341848232.587103.png\n1341848232.622901 rgb/1341848232.622901.png 1341848232.622913 depth/1341848232.622913.png\n1341848232.654865 rgb/1341848232.654865.png 1341848232.654957 depth/1341848232.654957.png\n1341848232.690756 rgb/1341848232.690756.png 1341848232.690777 depth/1341848232.690777.png\n1341848232.722804 rgb/1341848232.722804.png 1341848232.722827 depth/1341848232.722827.png\n1341848232.756118 rgb/1341848232.756118.png 1341848232.756135 depth/1341848232.756135.png\n1341848232.790798 rgb/1341848232.790798.png 1341848232.790810 depth/1341848232.790810.png\n1341848232.822828 rgb/1341848232.822828.png 1341848232.822845 depth/1341848232.822845.png\n1341848232.854867 rgb/1341848232.854867.png 1341848232.855566 depth/1341848232.855566.png\n1341848232.890721 rgb/1341848232.890721.png 1341848232.890756 depth/1341848232.890756.png\n1341848232.922806 rgb/1341848232.922806.png 1341848232.922821 depth/1341848232.922821.png\n1341848232.958727 rgb/1341848232.958727.png 1341848232.959331 depth/1341848232.959331.png\n1341848232.990722 rgb/1341848232.990722.png 1341848232.990793 depth/1341848232.990793.png\n1341848233.022845 rgb/1341848233.022845.png 1341848233.022875 depth/1341848233.022875.png\n1341848233.058745 rgb/1341848233.058745.png 1341848233.058764 depth/1341848233.058764.png\n1341848233.090867 rgb/1341848233.090867.png 1341848233.090909 depth/1341848233.090909.png\n1341848233.122832 rgb/1341848233.122832.png 1341848233.122842 depth/1341848233.122842.png\n1341848233.158877 rgb/1341848233.158877.png 1341848233.158926 depth/1341848233.158926.png\n1341848233.190814 rgb/1341848233.190814.png 1341848233.190826 depth/1341848233.190826.png\n1341848233.258976 rgb/1341848233.258976.png 1341848233.259024 depth/1341848233.259024.png\n1341848233.327087 rgb/1341848233.327087.png 1341848233.327322 depth/1341848233.327322.png\n1341848233.358974 rgb/1341848233.358974.png 1341848233.358998 depth/1341848233.358998.png\n1341848233.390841 rgb/1341848233.390841.png 1341848233.390870 depth/1341848233.390870.png\n1341848233.427024 rgb/1341848233.427024.png 1341848233.427047 depth/1341848233.427047.png\n1341848233.458983 rgb/1341848233.458983.png 1341848233.458993 depth/1341848233.458993.png\n1341848233.494832 rgb/1341848233.494832.png 1341848233.494887 depth/1341848233.494887.png\n1341848233.526880 rgb/1341848233.526880.png 1341848233.526958 depth/1341848233.526958.png\n1341848233.559019 rgb/1341848233.559019.png 1341848233.559043 depth/1341848233.559043.png\n1341848233.594718 rgb/1341848233.594718.png 1341848233.594849 depth/1341848233.594849.png\n1341848233.626806 rgb/1341848233.626806.png 1341848233.626820 depth/1341848233.626820.png\n1341848233.660022 rgb/1341848233.660022.png 1341848233.660036 depth/1341848233.660036.png\n1341848233.695019 rgb/1341848233.695019.png 1341848233.695128 depth/1341848233.695128.png\n1341848233.726860 rgb/1341848233.726860.png 1341848233.726871 depth/1341848233.726871.png\n1341848233.762841 rgb/1341848233.762841.png 1341848233.762907 depth/1341848233.762907.png\n1341848233.794894 rgb/1341848233.794894.png 1341848233.794910 depth/1341848233.794910.png\n1341848233.826831 rgb/1341848233.826831.png 1341848233.826864 depth/1341848233.826864.png\n1341848233.862840 rgb/1341848233.862840.png 1341848233.862889 depth/1341848233.862889.png\n1341848233.894958 rgb/1341848233.894958.png 1341848233.894993 depth/1341848233.894993.png\n1341848233.930754 rgb/1341848233.930754.png 1341848233.930767 depth/1341848233.930767.png\n1341848233.963141 rgb/1341848233.963141.png 1341848233.963171 depth/1341848233.963171.png\n1341848233.994861 rgb/1341848233.994861.png 1341848233.994871 depth/1341848233.994871.png\n1341848234.030776 rgb/1341848234.030776.png 1341848234.030792 depth/1341848234.030792.png\n1341848234.062877 rgb/1341848234.062877.png 1341848234.062897 depth/1341848234.062897.png\n1341848234.094884 rgb/1341848234.094884.png 1341848234.094911 depth/1341848234.094911.png\n1341848234.130769 rgb/1341848234.130769.png 1341848234.130792 depth/1341848234.130792.png\n1341848234.162744 rgb/1341848234.162744.png 1341848234.162758 depth/1341848234.162758.png\n1341848234.198827 rgb/1341848234.198827.png 1341848234.198852 depth/1341848234.198852.png\n1341848234.231097 rgb/1341848234.231097.png 1341848234.231142 depth/1341848234.231142.png\n1341848234.262830 rgb/1341848234.262830.png 1341848234.262862 depth/1341848234.262862.png\n1341848234.298848 rgb/1341848234.298848.png 1341848234.298866 depth/1341848234.298866.png\n1341848234.330731 rgb/1341848234.330731.png 1341848234.330742 depth/1341848234.330742.png\n1341848234.362763 rgb/1341848234.362763.png 1341848234.362773 depth/1341848234.362773.png\n1341848234.398814 rgb/1341848234.398814.png 1341848234.398829 depth/1341848234.398829.png\n1341848234.431043 rgb/1341848234.431043.png 1341848234.431068 depth/1341848234.431068.png\n1341848234.466825 rgb/1341848234.466825.png 1341848234.466871 depth/1341848234.466871.png\n1341848234.498740 rgb/1341848234.498740.png 1341848234.498783 depth/1341848234.498783.png\n1341848234.531153 rgb/1341848234.531153.png 1341848234.531175 depth/1341848234.531175.png\n1341848234.567209 rgb/1341848234.567209.png 1341848234.567226 depth/1341848234.567226.png\n1341848234.598731 rgb/1341848234.598731.png 1341848234.598790 depth/1341848234.598790.png\n1341848234.630772 rgb/1341848234.630772.png 1341848234.630780 depth/1341848234.630780.png\n1341848234.666885 rgb/1341848234.666885.png 1341848234.666939 depth/1341848234.666939.png\n1341848234.698823 rgb/1341848234.698823.png 1341848234.698851 depth/1341848234.698851.png\n1341848234.734789 rgb/1341848234.734789.png 1341848234.734840 depth/1341848234.734840.png\n1341848234.766915 rgb/1341848234.766915.png 1341848234.766940 depth/1341848234.766940.png\n1341848234.798820 rgb/1341848234.798820.png 1341848234.798839 depth/1341848234.798839.png\n1341848234.834943 rgb/1341848234.834943.png 1341848234.834969 depth/1341848234.834969.png\n1341848234.866779 rgb/1341848234.866779.png 1341848234.866793 depth/1341848234.866793.png\n1341848234.902968 rgb/1341848234.902968.png 1341848234.902992 depth/1341848234.902992.png\n1341848234.934828 rgb/1341848234.934828.png 1341848234.934858 depth/1341848234.934858.png\n1341848234.966822 rgb/1341848234.966822.png 1341848234.966838 depth/1341848234.966838.png\n1341848235.002944 rgb/1341848235.002944.png 1341848235.002955 depth/1341848235.002955.png\n1341848235.034842 rgb/1341848235.034842.png 1341848235.034879 depth/1341848235.034879.png\n1341848235.066770 rgb/1341848235.066770.png 1341848235.066784 depth/1341848235.066784.png\n1341848235.103022 rgb/1341848235.103022.png 1341848235.103071 depth/1341848235.103071.png\n1341848235.135504 rgb/1341848235.135504.png 1341848235.135515 depth/1341848235.135515.png\n1341848235.170895 rgb/1341848235.170895.png 1341848235.170905 depth/1341848235.170905.png\n1341848235.202775 rgb/1341848235.202775.png 1341848235.202797 depth/1341848235.202797.png\n1341848235.234922 rgb/1341848235.234922.png 1341848235.235107 depth/1341848235.235107.png\n1341848235.270829 rgb/1341848235.270829.png 1341848235.270855 depth/1341848235.270855.png\n1341848235.302865 rgb/1341848235.302865.png 1341848235.302884 depth/1341848235.302884.png\n1341848235.334714 rgb/1341848235.334714.png 1341848235.334746 depth/1341848235.334746.png\n1341848235.370909 rgb/1341848235.370909.png 1341848235.370930 depth/1341848235.370930.png\n1341848235.402904 rgb/1341848235.402904.png 1341848235.402915 depth/1341848235.402915.png\n1341848235.438967 rgb/1341848235.438967.png 1341848235.439450 depth/1341848235.439450.png\n1341848235.470840 rgb/1341848235.470840.png 1341848235.470867 depth/1341848235.470867.png\n1341848235.503450 rgb/1341848235.503450.png 1341848235.504282 depth/1341848235.504282.png\n1341848235.539011 rgb/1341848235.539011.png 1341848235.539026 depth/1341848235.539026.png\n1341848235.570935 rgb/1341848235.570935.png 1341848235.570962 depth/1341848235.570962.png\n1341848235.602925 rgb/1341848235.602925.png 1341848235.602964 depth/1341848235.602964.png\n1341848235.638947 rgb/1341848235.638947.png 1341848235.638971 depth/1341848235.638971.png\n1341848235.670761 rgb/1341848235.670761.png 1341848235.670771 depth/1341848235.670771.png\n1341848235.706897 rgb/1341848235.706897.png 1341848235.706915 depth/1341848235.706915.png\n1341848235.738849 rgb/1341848235.738849.png 1341848235.738871 depth/1341848235.738871.png\n1341848235.770944 rgb/1341848235.770944.png 1341848235.770960 depth/1341848235.770960.png\n1341848235.806842 rgb/1341848235.806842.png 1341848235.806887 depth/1341848235.806887.png\n1341848235.838923 rgb/1341848235.838923.png 1341848235.838969 depth/1341848235.838969.png\n1341848235.870837 rgb/1341848235.870837.png 1341848235.870865 depth/1341848235.870865.png\n1341848235.906946 rgb/1341848235.906946.png 1341848235.906986 depth/1341848235.906986.png\n1341848235.938812 rgb/1341848235.938812.png 1341848235.938912 depth/1341848235.938912.png\n1341848235.974957 rgb/1341848235.974957.png 1341848235.974982 depth/1341848235.974982.png\n1341848236.006959 rgb/1341848236.006959.png 1341848236.006983 depth/1341848236.006983.png\n1341848236.038823 rgb/1341848236.038823.png 1341848236.038837 depth/1341848236.038837.png\n1341848236.075046 rgb/1341848236.075046.png 1341848236.075085 depth/1341848236.075085.png\n1341848236.106795 rgb/1341848236.106795.png 1341848236.106817 depth/1341848236.106817.png\n1341848236.142706 rgb/1341848236.142706.png 1341848236.142798 depth/1341848236.142798.png\n1341848236.175027 rgb/1341848236.175027.png 1341848236.175186 depth/1341848236.175186.png\n1341848236.206803 rgb/1341848236.206803.png 1341848236.206819 depth/1341848236.206819.png\n1341848236.242959 rgb/1341848236.242959.png 1341848236.242976 depth/1341848236.242976.png\n1341848236.274935 rgb/1341848236.274935.png 1341848236.274969 depth/1341848236.274969.png\n1341848236.306848 rgb/1341848236.306848.png 1341848236.306906 depth/1341848236.306906.png\n1341848236.342929 rgb/1341848236.342929.png 1341848236.342940 depth/1341848236.342940.png\n1341848236.375304 rgb/1341848236.375304.png 1341848236.375325 depth/1341848236.375325.png\n1341848236.410890 rgb/1341848236.410890.png 1341848236.410919 depth/1341848236.410919.png\n1341848236.442789 rgb/1341848236.442789.png 1341848236.442816 depth/1341848236.442816.png\n1341848236.474899 rgb/1341848236.474899.png 1341848236.475563 depth/1341848236.475563.png\n1341848236.510826 rgb/1341848236.510826.png 1341848236.511652 depth/1341848236.511652.png\n1341848236.543098 rgb/1341848236.543098.png 1341848236.543792 depth/1341848236.543792.png\n1341848236.574910 rgb/1341848236.574910.png 1341848236.575204 depth/1341848236.575204.png\n1341848236.610816 rgb/1341848236.610816.png 1341848236.610889 depth/1341848236.610889.png\n1341848236.642853 rgb/1341848236.642853.png 1341848236.642867 depth/1341848236.642867.png\n1341848236.680574 rgb/1341848236.680574.png 1341848236.680611 depth/1341848236.680611.png\n1341848236.710737 rgb/1341848236.710737.png 1341848236.710765 depth/1341848236.710765.png\n1341848236.742794 rgb/1341848236.742794.png 1341848236.742825 depth/1341848236.742825.png\n1341848236.778867 rgb/1341848236.778867.png 1341848236.778883 depth/1341848236.778883.png\n1341848236.811037 rgb/1341848236.811037.png 1341848236.811062 depth/1341848236.811062.png\n1341848236.842932 rgb/1341848236.842932.png 1341848236.842953 depth/1341848236.842953.png\n1341848236.878946 rgb/1341848236.878946.png 1341848236.878957 depth/1341848236.878957.png\n1341848236.910932 rgb/1341848236.910932.png 1341848236.910940 depth/1341848236.910940.png\n1341848236.946855 rgb/1341848236.946855.png 1341848236.946907 depth/1341848236.946907.png\n1341848236.978889 rgb/1341848236.978889.png 1341848236.978899 depth/1341848236.978899.png\n1341848237.010848 rgb/1341848237.010848.png 1341848237.010867 depth/1341848237.010867.png\n1341848237.046862 rgb/1341848237.046862.png 1341848237.046894 depth/1341848237.046894.png\n1341848237.079221 rgb/1341848237.079221.png 1341848237.079287 depth/1341848237.079287.png\n1341848237.114794 rgb/1341848237.114794.png 1341848237.114822 depth/1341848237.114822.png\n1341848237.146878 rgb/1341848237.146878.png 1341848237.146932 depth/1341848237.146932.png\n1341848237.179932 rgb/1341848237.179932.png 1341848237.179947 depth/1341848237.179947.png\n1341848237.214957 rgb/1341848237.214957.png 1341848237.214970 depth/1341848237.214970.png\n1341848237.246963 rgb/1341848237.246963.png 1341848237.246976 depth/1341848237.246976.png\n1341848237.279050 rgb/1341848237.279050.png 1341848237.279119 depth/1341848237.279119.png\n1341848237.315012 rgb/1341848237.315012.png 1341848237.315032 depth/1341848237.315032.png\n1341848237.346847 rgb/1341848237.346847.png 1341848237.346858 depth/1341848237.346858.png\n1341848237.382927 rgb/1341848237.382927.png 1341848237.382947 depth/1341848237.382947.png\n1341848237.415937 rgb/1341848237.415937.png 1341848237.415969 depth/1341848237.415969.png\n1341848237.446912 rgb/1341848237.446912.png 1341848237.446929 depth/1341848237.446929.png\n1341848237.483028 rgb/1341848237.483028.png 1341848237.483540 depth/1341848237.483540.png\n1341848237.514979 rgb/1341848237.514979.png 1341848237.515418 depth/1341848237.515418.png\n1341848237.546938 rgb/1341848237.546938.png 1341848237.546969 depth/1341848237.546969.png\n1341848237.583029 rgb/1341848237.583029.png 1341848237.583116 depth/1341848237.583116.png\n1341848237.614866 rgb/1341848237.614866.png 1341848237.614881 depth/1341848237.614881.png\n1341848237.650850 rgb/1341848237.650850.png 1341848237.650888 depth/1341848237.650888.png\n1341848237.689945 rgb/1341848237.689945.png 1341848237.689983 depth/1341848237.689983.png\n1341848237.722440 rgb/1341848237.722440.png 1341848237.722464 depth/1341848237.722464.png\n1341848237.757975 rgb/1341848237.757975.png 1341848237.758014 depth/1341848237.758014.png\n1341848237.789885 rgb/1341848237.789885.png 1341848237.789896 depth/1341848237.789896.png\n1341848237.821811 rgb/1341848237.821811.png 1341848237.821836 depth/1341848237.821836.png\n1341848237.857901 rgb/1341848237.857901.png 1341848237.857924 depth/1341848237.857924.png\n1341848237.889829 rgb/1341848237.889829.png 1341848237.889839 depth/1341848237.889839.png\n1341848237.925791 rgb/1341848237.925791.png 1341848237.925811 depth/1341848237.925811.png\n1341848237.958009 rgb/1341848237.958009.png 1341848237.958035 depth/1341848237.958035.png\n1341848237.989808 rgb/1341848237.989808.png 1341848237.989832 depth/1341848237.989832.png\n1341848238.025935 rgb/1341848238.025935.png 1341848238.025972 depth/1341848238.025972.png\n1341848238.057936 rgb/1341848238.057936.png 1341848238.057957 depth/1341848238.057957.png\n1341848238.093880 rgb/1341848238.093880.png 1341848238.093908 depth/1341848238.093908.png\n1341848238.125924 rgb/1341848238.125924.png 1341848238.125934 depth/1341848238.125934.png\n1341848238.157917 rgb/1341848238.157917.png 1341848238.157996 depth/1341848238.157996.png\n1341848238.193917 rgb/1341848238.193917.png 1341848238.194964 depth/1341848238.194964.png\n1341848238.225828 rgb/1341848238.225828.png 1341848238.225848 depth/1341848238.225848.png\n1341848238.258200 rgb/1341848238.258200.png 1341848238.258224 depth/1341848238.258224.png\n1341848238.293884 rgb/1341848238.293884.png 1341848238.293907 depth/1341848238.293907.png\n1341848238.325786 rgb/1341848238.325786.png 1341848238.325800 depth/1341848238.325800.png\n1341848238.358164 rgb/1341848238.358164.png 1341848238.358207 depth/1341848238.358207.png\n1341848238.394109 rgb/1341848238.394109.png 1341848238.394133 depth/1341848238.394133.png\n1341848238.426107 rgb/1341848238.426107.png 1341848238.426128 depth/1341848238.426128.png\n1341848238.462695 rgb/1341848238.462695.png 1341848238.462725 depth/1341848238.462725.png\n1341848238.525940 rgb/1341848238.525940.png 1341848238.525977 depth/1341848238.525977.png\n1341848238.587210 rgb/1341848238.587210.png 1341848238.587239 depth/1341848238.587239.png\n1341848238.622865 rgb/1341848238.622865.png 1341848238.622885 depth/1341848238.622885.png\n1341848238.693993 rgb/1341848238.693993.png 1341848238.694014 depth/1341848238.694014.png\n1341848238.757338 rgb/1341848238.757338.png 1341848238.759374 depth/1341848238.759374.png\n1341848238.787135 rgb/1341848238.787135.png 1341848238.787154 depth/1341848238.787154.png\n1341848238.826197 rgb/1341848238.826197.png 1341848238.827399 depth/1341848238.827399.png\n1341848238.855690 rgb/1341848238.855690.png 1341848238.856895 depth/1341848238.856895.png\n1341848238.893839 rgb/1341848238.893839.png 1341848238.894974 depth/1341848238.894974.png\n1341848238.955108 rgb/1341848238.955108.png 1341848238.955121 depth/1341848238.955121.png\n1341848238.990770 rgb/1341848238.990770.png 1341848238.990783 depth/1341848238.990783.png\n1341848239.024487 rgb/1341848239.024487.png 1341848239.024613 depth/1341848239.024613.png\n1341848239.056707 rgb/1341848239.056707.png 1341848239.056724 depth/1341848239.056724.png\n1341848239.122897 rgb/1341848239.122897.png 1341848239.122938 depth/1341848239.122938.png\n1341848239.158841 rgb/1341848239.158841.png 1341848239.158854 depth/1341848239.158854.png\n1341848239.190772 rgb/1341848239.190772.png 1341848239.190786 depth/1341848239.190786.png\n1341848239.222855 rgb/1341848239.222855.png 1341848239.222874 depth/1341848239.222874.png\n1341848239.258908 rgb/1341848239.258908.png 1341848239.258953 depth/1341848239.258953.png\n1341848239.291204 rgb/1341848239.291204.png 1341848239.291729 depth/1341848239.291729.png\n"
  },
  {
    "path": "Examples/RGB-D/associations/fr3_str_tex_far.txt",
    "content": "1341839113.657637 rgb/1341839113.657637.png 1341839113.657663 depth/1341839113.657663.png\n1341839113.693575 rgb/1341839113.693575.png 1341839113.693593 depth/1341839113.693593.png\n1341839113.725606 rgb/1341839113.725606.png 1341839113.725630 depth/1341839113.725630.png\n1341839113.793718 rgb/1341839113.793718.png 1341839113.793734 depth/1341839113.793734.png\n1341839113.861553 rgb/1341839113.861553.png 1341839113.861564 depth/1341839113.861564.png\n1341839113.894400 rgb/1341839113.894400.png 1341839113.894423 depth/1341839113.894423.png\n1341839113.925550 rgb/1341839113.925550.png 1341839113.925567 depth/1341839113.925567.png\n1341839113.961614 rgb/1341839113.961614.png 1341839113.961650 depth/1341839113.961650.png\n1341839113.993616 rgb/1341839113.993616.png 1341839113.993637 depth/1341839113.993637.png\n1341839114.025642 rgb/1341839114.025642.png 1341839114.025656 depth/1341839114.025656.png\n1341839114.061534 rgb/1341839114.061534.png 1341839114.061547 depth/1341839114.061547.png\n1341839114.093617 rgb/1341839114.093617.png 1341839114.093656 depth/1341839114.093656.png\n1341839114.129556 rgb/1341839114.129556.png 1341839114.129568 depth/1341839114.129568.png\n1341839114.161678 rgb/1341839114.161678.png 1341839114.161687 depth/1341839114.161687.png\n1341839114.229673 rgb/1341839114.229673.png 1341839114.229696 depth/1341839114.229696.png\n1341839114.261690 rgb/1341839114.261690.png 1341839114.261732 depth/1341839114.261732.png\n1341839114.293564 rgb/1341839114.293564.png 1341839114.293581 depth/1341839114.293581.png\n1341839114.329671 rgb/1341839114.329671.png 1341839114.329683 depth/1341839114.329683.png\n1341839114.361622 rgb/1341839114.361622.png 1341839114.361642 depth/1341839114.361642.png\n1341839114.397666 rgb/1341839114.397666.png 1341839114.397683 depth/1341839114.397683.png\n1341839114.429583 rgb/1341839114.429583.png 1341839114.429612 depth/1341839114.429612.png\n1341839114.461610 rgb/1341839114.461610.png 1341839114.461625 depth/1341839114.461625.png\n1341839114.497561 rgb/1341839114.497561.png 1341839114.497571 depth/1341839114.497571.png\n1341839114.529492 rgb/1341839114.529492.png 1341839114.529521 depth/1341839114.529521.png\n1341839114.565482 rgb/1341839114.565482.png 1341839114.565492 depth/1341839114.565492.png\n1341839114.597648 rgb/1341839114.597648.png 1341839114.597672 depth/1341839114.597672.png\n1341839114.629596 rgb/1341839114.629596.png 1341839114.629605 depth/1341839114.629605.png\n1341839114.665607 rgb/1341839114.665607.png 1341839114.665620 depth/1341839114.665620.png\n1341839114.697721 rgb/1341839114.697721.png 1341839114.697742 depth/1341839114.697742.png\n1341839114.730054 rgb/1341839114.730054.png 1341839114.730075 depth/1341839114.730075.png\n1341839114.765560 rgb/1341839114.765560.png 1341839114.765588 depth/1341839114.765588.png\n1341839114.797510 rgb/1341839114.797510.png 1341839114.797529 depth/1341839114.797529.png\n1341839114.833570 rgb/1341839114.833570.png 1341839114.833611 depth/1341839114.833611.png\n1341839114.865530 rgb/1341839114.865530.png 1341839114.865552 depth/1341839114.865552.png\n1341839114.897742 rgb/1341839114.897742.png 1341839114.897759 depth/1341839114.897759.png\n1341839114.933721 rgb/1341839114.933721.png 1341839114.933735 depth/1341839114.933735.png\n1341839114.965565 rgb/1341839114.965565.png 1341839114.965577 depth/1341839114.965577.png\n1341839114.997678 rgb/1341839114.997678.png 1341839114.997693 depth/1341839114.997693.png\n1341839115.033675 rgb/1341839115.033675.png 1341839115.033696 depth/1341839115.033696.png\n1341839115.065634 rgb/1341839115.065634.png 1341839115.065650 depth/1341839115.065650.png\n1341839115.101577 rgb/1341839115.101577.png 1341839115.101593 depth/1341839115.101593.png\n1341839115.133455 rgb/1341839115.133455.png 1341839115.133522 depth/1341839115.133522.png\n1341839115.165699 rgb/1341839115.165699.png 1341839115.165734 depth/1341839115.165734.png\n1341839115.201542 rgb/1341839115.201542.png 1341839115.201580 depth/1341839115.201580.png\n1341839115.233600 rgb/1341839115.233600.png 1341839115.233615 depth/1341839115.233615.png\n1341839115.265499 rgb/1341839115.265499.png 1341839115.265508 depth/1341839115.265508.png\n1341839115.301699 rgb/1341839115.301699.png 1341839115.301713 depth/1341839115.301713.png\n1341839115.333616 rgb/1341839115.333616.png 1341839115.333623 depth/1341839115.333623.png\n1341839115.369483 rgb/1341839115.369483.png 1341839115.369499 depth/1341839115.369499.png\n1341839115.401613 rgb/1341839115.401613.png 1341839115.401633 depth/1341839115.401633.png\n1341839115.469819 rgb/1341839115.469819.png 1341839115.469842 depth/1341839115.469842.png\n1341839115.533671 rgb/1341839115.533671.png 1341839115.533679 depth/1341839115.533679.png\n1341839115.569633 rgb/1341839115.569633.png 1341839115.569790 depth/1341839115.569790.png\n1341839115.601623 rgb/1341839115.601623.png 1341839115.601639 depth/1341839115.601639.png\n1341839115.637954 rgb/1341839115.637954.png 1341839115.637973 depth/1341839115.637973.png\n1341839115.669467 rgb/1341839115.669467.png 1341839115.669503 depth/1341839115.669503.png\n1341839115.701635 rgb/1341839115.701635.png 1341839115.701664 depth/1341839115.701664.png\n1341839115.737552 rgb/1341839115.737552.png 1341839115.737567 depth/1341839115.737567.png\n1341839115.769579 rgb/1341839115.769579.png 1341839115.769589 depth/1341839115.769589.png\n1341839115.805533 rgb/1341839115.805533.png 1341839115.805545 depth/1341839115.805545.png\n1341839115.837641 rgb/1341839115.837641.png 1341839115.837655 depth/1341839115.837655.png\n1341839115.869594 rgb/1341839115.869594.png 1341839115.869610 depth/1341839115.869610.png\n1341839115.905464 rgb/1341839115.905464.png 1341839115.905477 depth/1341839115.905477.png\n1341839115.937926 rgb/1341839115.937926.png 1341839115.937940 depth/1341839115.937940.png\n1341839115.976772 rgb/1341839115.976772.png 1341839115.976803 depth/1341839115.976803.png\n1341839116.037844 rgb/1341839116.037844.png 1341839116.037863 depth/1341839116.037863.png\n1341839116.073614 rgb/1341839116.073614.png 1341839116.073625 depth/1341839116.073625.png\n1341839116.105551 rgb/1341839116.105551.png 1341839116.105562 depth/1341839116.105562.png\n1341839116.137629 rgb/1341839116.137629.png 1341839116.137643 depth/1341839116.137643.png\n1341839116.173741 rgb/1341839116.173741.png 1341839116.173765 depth/1341839116.173765.png\n1341839116.205705 rgb/1341839116.205705.png 1341839116.205729 depth/1341839116.205729.png\n1341839116.237744 rgb/1341839116.237744.png 1341839116.237753 depth/1341839116.237753.png\n1341839116.273644 rgb/1341839116.273644.png 1341839116.273652 depth/1341839116.273652.png\n1341839116.305590 rgb/1341839116.305590.png 1341839116.305631 depth/1341839116.305631.png\n1341839116.341693 rgb/1341839116.341693.png 1341839116.341705 depth/1341839116.341705.png\n1341839116.374159 rgb/1341839116.374159.png 1341839116.374180 depth/1341839116.374180.png\n1341839116.405626 rgb/1341839116.405626.png 1341839116.405654 depth/1341839116.405654.png\n1341839116.441448 rgb/1341839116.441448.png 1341839116.441468 depth/1341839116.441468.png\n1341839116.473792 rgb/1341839116.473792.png 1341839116.473807 depth/1341839116.473807.png\n1341839116.505559 rgb/1341839116.505559.png 1341839116.505628 depth/1341839116.505628.png\n1341839116.541530 rgb/1341839116.541530.png 1341839116.541549 depth/1341839116.541549.png\n1341839116.573449 rgb/1341839116.573449.png 1341839116.573467 depth/1341839116.573467.png\n1341839116.609629 rgb/1341839116.609629.png 1341839116.609652 depth/1341839116.609652.png\n1341839116.642092 rgb/1341839116.642092.png 1341839116.642102 depth/1341839116.642102.png\n1341839116.673494 rgb/1341839116.673494.png 1341839116.673509 depth/1341839116.673509.png\n1341839116.709491 rgb/1341839116.709491.png 1341839116.709501 depth/1341839116.709501.png\n1341839116.741798 rgb/1341839116.741798.png 1341839116.741832 depth/1341839116.741832.png\n1341839116.777780 rgb/1341839116.777780.png 1341839116.777815 depth/1341839116.777815.png\n1341839116.809493 rgb/1341839116.809493.png 1341839116.809672 depth/1341839116.809672.png\n1341839116.841577 rgb/1341839116.841577.png 1341839116.841609 depth/1341839116.841609.png\n1341839116.877541 rgb/1341839116.877541.png 1341839116.877569 depth/1341839116.877569.png\n1341839116.909607 rgb/1341839116.909607.png 1341839116.909614 depth/1341839116.909614.png\n1341839116.941574 rgb/1341839116.941574.png 1341839116.941962 depth/1341839116.941962.png\n1341839116.977669 rgb/1341839116.977669.png 1341839116.977741 depth/1341839116.977741.png\n1341839117.009692 rgb/1341839117.009692.png 1341839117.010335 depth/1341839117.010335.png\n1341839117.045446 rgb/1341839117.045446.png 1341839117.045473 depth/1341839117.045473.png\n1341839117.077581 rgb/1341839117.077581.png 1341839117.077610 depth/1341839117.077610.png\n1341839117.109633 rgb/1341839117.109633.png 1341839117.109645 depth/1341839117.109645.png\n1341839117.145451 rgb/1341839117.145451.png 1341839117.145488 depth/1341839117.145488.png\n1341839117.177591 rgb/1341839117.177591.png 1341839117.177601 depth/1341839117.177601.png\n1341839117.209585 rgb/1341839117.209585.png 1341839117.209615 depth/1341839117.209615.png\n1341839117.245753 rgb/1341839117.245753.png 1341839117.245784 depth/1341839117.245784.png\n1341839117.278976 rgb/1341839117.278976.png 1341839117.279032 depth/1341839117.279032.png\n1341839117.313580 rgb/1341839117.313580.png 1341839117.313591 depth/1341839117.313591.png\n1341839117.345623 rgb/1341839117.345623.png 1341839117.345648 depth/1341839117.345648.png\n1341839117.377641 rgb/1341839117.377641.png 1341839117.378160 depth/1341839117.378160.png\n1341839117.413568 rgb/1341839117.413568.png 1341839117.413600 depth/1341839117.413600.png\n1341839117.445717 rgb/1341839117.445717.png 1341839117.445739 depth/1341839117.445739.png\n1341839117.477601 rgb/1341839117.477601.png 1341839117.478035 depth/1341839117.478035.png\n1341839117.513635 rgb/1341839117.513635.png 1341839117.513644 depth/1341839117.513644.png\n1341839117.545603 rgb/1341839117.545603.png 1341839117.545628 depth/1341839117.545628.png\n1341839117.581707 rgb/1341839117.581707.png 1341839117.581832 depth/1341839117.581832.png\n1341839117.613653 rgb/1341839117.613653.png 1341839117.613672 depth/1341839117.613672.png\n1341839117.645887 rgb/1341839117.645887.png 1341839117.646046 depth/1341839117.646046.png\n1341839117.681569 rgb/1341839117.681569.png 1341839117.681589 depth/1341839117.681589.png\n1341839117.713639 rgb/1341839117.713639.png 1341839117.713657 depth/1341839117.713657.png\n1341839117.745712 rgb/1341839117.745712.png 1341839117.746254 depth/1341839117.746254.png\n1341839117.781725 rgb/1341839117.781725.png 1341839117.781733 depth/1341839117.781733.png\n1341839117.813499 rgb/1341839117.813499.png 1341839117.813509 depth/1341839117.813509.png\n1341839117.849617 rgb/1341839117.849617.png 1341839117.849630 depth/1341839117.849630.png\n1341839117.881610 rgb/1341839117.881610.png 1341839117.881622 depth/1341839117.881622.png\n1341839117.913581 rgb/1341839117.913581.png 1341839117.913608 depth/1341839117.913608.png\n1341839117.949521 rgb/1341839117.949521.png 1341839117.949533 depth/1341839117.949533.png\n1341839117.981586 rgb/1341839117.981586.png 1341839117.981600 depth/1341839117.981600.png\n1341839118.017504 rgb/1341839118.017504.png 1341839118.017560 depth/1341839118.017560.png\n1341839118.049478 rgb/1341839118.049478.png 1341839118.049521 depth/1341839118.049521.png\n1341839118.081566 rgb/1341839118.081566.png 1341839118.081579 depth/1341839118.081579.png\n1341839118.117532 rgb/1341839118.117532.png 1341839118.117557 depth/1341839118.117557.png\n1341839118.149476 rgb/1341839118.149476.png 1341839118.149510 depth/1341839118.149510.png\n1341839118.182394 rgb/1341839118.182394.png 1341839118.182891 depth/1341839118.182891.png\n1341839118.217697 rgb/1341839118.217697.png 1341839118.217718 depth/1341839118.217718.png\n1341839118.249595 rgb/1341839118.249595.png 1341839118.249607 depth/1341839118.249607.png\n1341839118.285581 rgb/1341839118.285581.png 1341839118.285635 depth/1341839118.285635.png\n1341839118.317574 rgb/1341839118.317574.png 1341839118.318164 depth/1341839118.318164.png\n1341839118.349685 rgb/1341839118.349685.png 1341839118.349699 depth/1341839118.349699.png\n1341839118.385618 rgb/1341839118.385618.png 1341839118.385634 depth/1341839118.385634.png\n1341839118.417611 rgb/1341839118.417611.png 1341839118.417702 depth/1341839118.417702.png\n1341839118.449697 rgb/1341839118.449697.png 1341839118.449705 depth/1341839118.449705.png\n1341839118.485493 rgb/1341839118.485493.png 1341839118.485527 depth/1341839118.485527.png\n1341839118.517623 rgb/1341839118.517623.png 1341839118.517638 depth/1341839118.517638.png\n1341839118.554050 rgb/1341839118.554050.png 1341839118.554701 depth/1341839118.554701.png\n1341839118.585668 rgb/1341839118.585668.png 1341839118.585694 depth/1341839118.585694.png\n1341839118.617700 rgb/1341839118.617700.png 1341839118.618254 depth/1341839118.618254.png\n1341839118.653714 rgb/1341839118.653714.png 1341839118.653800 depth/1341839118.653800.png\n1341839118.717504 rgb/1341839118.717504.png 1341839118.717532 depth/1341839118.717532.png\n1341839118.753742 rgb/1341839118.753742.png 1341839118.753754 depth/1341839118.753754.png\n1341839118.785566 rgb/1341839118.785566.png 1341839118.785590 depth/1341839118.785590.png\n1341839118.821695 rgb/1341839118.821695.png 1341839118.821704 depth/1341839118.821704.png\n1341839118.853833 rgb/1341839118.853833.png 1341839118.853844 depth/1341839118.853844.png\n1341839118.921740 rgb/1341839118.921740.png 1341839118.921789 depth/1341839118.921789.png\n1341839118.953665 rgb/1341839118.953665.png 1341839118.953675 depth/1341839118.953675.png\n1341839118.989622 rgb/1341839118.989622.png 1341839118.989643 depth/1341839118.989643.png\n1341839119.021687 rgb/1341839119.021687.png 1341839119.021704 depth/1341839119.021704.png\n1341839119.054550 rgb/1341839119.054550.png 1341839119.054708 depth/1341839119.054708.png\n1341839119.089581 rgb/1341839119.089581.png 1341839119.089606 depth/1341839119.089606.png\n1341839119.121679 rgb/1341839119.121679.png 1341839119.121693 depth/1341839119.121693.png\n1341839119.153810 rgb/1341839119.153810.png 1341839119.153827 depth/1341839119.153827.png\n1341839119.190466 rgb/1341839119.190466.png 1341839119.190502 depth/1341839119.190502.png\n1341839119.221601 rgb/1341839119.221601.png 1341839119.222133 depth/1341839119.222133.png\n1341839119.257728 rgb/1341839119.257728.png 1341839119.257789 depth/1341839119.257789.png\n1341839119.289455 rgb/1341839119.289455.png 1341839119.289469 depth/1341839119.289469.png\n1341839119.321569 rgb/1341839119.321569.png 1341839119.321579 depth/1341839119.321579.png\n1341839119.357502 rgb/1341839119.357502.png 1341839119.357517 depth/1341839119.357517.png\n1341839119.389594 rgb/1341839119.389594.png 1341839119.389633 depth/1341839119.389633.png\n1341839119.421517 rgb/1341839119.421517.png 1341839119.421544 depth/1341839119.421544.png\n1341839119.457571 rgb/1341839119.457571.png 1341839119.457590 depth/1341839119.457590.png\n1341839119.489537 rgb/1341839119.489537.png 1341839119.489563 depth/1341839119.489563.png\n1341839119.525734 rgb/1341839119.525734.png 1341839119.525800 depth/1341839119.525800.png\n1341839119.557461 rgb/1341839119.557461.png 1341839119.557474 depth/1341839119.557474.png\n1341839119.589618 rgb/1341839119.589618.png 1341839119.589631 depth/1341839119.589631.png\n1341839119.625979 rgb/1341839119.625979.png 1341839119.626045 depth/1341839119.626045.png\n1341839119.657625 rgb/1341839119.657625.png 1341839119.657647 depth/1341839119.657647.png\n1341839119.689899 rgb/1341839119.689899.png 1341839119.689921 depth/1341839119.689921.png\n1341839119.725735 rgb/1341839119.725735.png 1341839119.725747 depth/1341839119.725747.png\n1341839119.757807 rgb/1341839119.757807.png 1341839119.757831 depth/1341839119.757831.png\n1341839119.793744 rgb/1341839119.793744.png 1341839119.793779 depth/1341839119.793779.png\n1341839119.825500 rgb/1341839119.825500.png 1341839119.825516 depth/1341839119.825516.png\n1341839119.857554 rgb/1341839119.857554.png 1341839119.858150 depth/1341839119.858150.png\n1341839119.893748 rgb/1341839119.893748.png 1341839119.893763 depth/1341839119.893763.png\n1341839119.925601 rgb/1341839119.925601.png 1341839119.926093 depth/1341839119.926093.png\n1341839119.957678 rgb/1341839119.957678.png 1341839119.958406 depth/1341839119.958406.png\n1341839119.993679 rgb/1341839119.993679.png 1341839119.993686 depth/1341839119.993686.png\n1341839120.025666 rgb/1341839120.025666.png 1341839120.025686 depth/1341839120.025686.png\n1341839120.061576 rgb/1341839120.061576.png 1341839120.062082 depth/1341839120.062082.png\n1341839120.093515 rgb/1341839120.093515.png 1341839120.093523 depth/1341839120.093523.png\n1341839120.125657 rgb/1341839120.125657.png 1341839120.125669 depth/1341839120.125669.png\n1341839120.161703 rgb/1341839120.161703.png 1341839120.162177 depth/1341839120.162177.png\n1341839120.193590 rgb/1341839120.193590.png 1341839120.193629 depth/1341839120.193629.png\n1341839120.229713 rgb/1341839120.229713.png 1341839120.229734 depth/1341839120.229734.png\n1341839120.261506 rgb/1341839120.261506.png 1341839120.261531 depth/1341839120.261531.png\n1341839120.293457 rgb/1341839120.293457.png 1341839120.293477 depth/1341839120.293477.png\n1341839120.329588 rgb/1341839120.329588.png 1341839120.329608 depth/1341839120.329608.png\n1341839120.361629 rgb/1341839120.361629.png 1341839120.361652 depth/1341839120.361652.png\n1341839120.393790 rgb/1341839120.393790.png 1341839120.393811 depth/1341839120.393811.png\n1341839120.429559 rgb/1341839120.429559.png 1341839120.429594 depth/1341839120.429594.png\n1341839120.461550 rgb/1341839120.461550.png 1341839120.461562 depth/1341839120.461562.png\n1341839120.497665 rgb/1341839120.497665.png 1341839120.498550 depth/1341839120.498550.png\n1341839120.561630 rgb/1341839120.561630.png 1341839120.561638 depth/1341839120.561638.png\n1341839120.597681 rgb/1341839120.597681.png 1341839120.598284 depth/1341839120.598284.png\n1341839120.629503 rgb/1341839120.629503.png 1341839120.629533 depth/1341839120.629533.png\n1341839120.661993 rgb/1341839120.661993.png 1341839120.662049 depth/1341839120.662049.png\n1341839120.697745 rgb/1341839120.697745.png 1341839120.697843 depth/1341839120.697843.png\n1341839120.729566 rgb/1341839120.729566.png 1341839120.729590 depth/1341839120.729590.png\n1341839120.765550 rgb/1341839120.765550.png 1341839120.765569 depth/1341839120.765569.png\n1341839120.797761 rgb/1341839120.797761.png 1341839120.797781 depth/1341839120.797781.png\n1341839120.829557 rgb/1341839120.829557.png 1341839120.829571 depth/1341839120.829571.png\n1341839120.865525 rgb/1341839120.865525.png 1341839120.865538 depth/1341839120.865538.png\n1341839120.897669 rgb/1341839120.897669.png 1341839120.897682 depth/1341839120.897682.png\n1341839120.929785 rgb/1341839120.929785.png 1341839120.929849 depth/1341839120.929849.png\n1341839120.965555 rgb/1341839120.965555.png 1341839120.965578 depth/1341839120.965578.png\n1341839120.997581 rgb/1341839120.997581.png 1341839120.998014 depth/1341839120.998014.png\n1341839121.033744 rgb/1341839121.033744.png 1341839121.033752 depth/1341839121.033752.png\n1341839121.065604 rgb/1341839121.065604.png 1341839121.065660 depth/1341839121.065660.png\n1341839121.097656 rgb/1341839121.097656.png 1341839121.097688 depth/1341839121.097688.png\n1341839121.133691 rgb/1341839121.133691.png 1341839121.133718 depth/1341839121.133718.png\n1341839121.165530 rgb/1341839121.165530.png 1341839121.165544 depth/1341839121.165544.png\n1341839121.201575 rgb/1341839121.201575.png 1341839121.201584 depth/1341839121.201584.png\n1341839121.233546 rgb/1341839121.233546.png 1341839121.233558 depth/1341839121.233558.png\n1341839121.265498 rgb/1341839121.265498.png 1341839121.265521 depth/1341839121.265521.png\n1341839121.301532 rgb/1341839121.301532.png 1341839121.301543 depth/1341839121.301543.png\n1341839121.333608 rgb/1341839121.333608.png 1341839121.333879 depth/1341839121.333879.png\n1341839121.365570 rgb/1341839121.365570.png 1341839121.365588 depth/1341839121.365588.png\n1341839121.401586 rgb/1341839121.401586.png 1341839121.401600 depth/1341839121.401600.png\n1341839121.433568 rgb/1341839121.433568.png 1341839121.434084 depth/1341839121.434084.png\n1341839121.470470 rgb/1341839121.470470.png 1341839121.470493 depth/1341839121.470493.png\n1341839121.501558 rgb/1341839121.501558.png 1341839121.501577 depth/1341839121.501577.png\n1341839121.533669 rgb/1341839121.533669.png 1341839121.533709 depth/1341839121.533709.png\n1341839121.569551 rgb/1341839121.569551.png 1341839121.569571 depth/1341839121.569571.png\n1341839121.601594 rgb/1341839121.601594.png 1341839121.601606 depth/1341839121.601606.png\n1341839121.633518 rgb/1341839121.633518.png 1341839121.633582 depth/1341839121.633582.png\n1341839121.676759 rgb/1341839121.676759.png 1341839121.676801 depth/1341839121.676801.png\n1341839121.737794 rgb/1341839121.737794.png 1341839121.737834 depth/1341839121.737834.png\n1341839121.769806 rgb/1341839121.769806.png 1341839121.770350 depth/1341839121.770350.png\n1341839121.801610 rgb/1341839121.801610.png 1341839121.801621 depth/1341839121.801621.png\n1341839121.837558 rgb/1341839121.837558.png 1341839121.837588 depth/1341839121.837588.png\n1341839121.869640 rgb/1341839121.869640.png 1341839121.869902 depth/1341839121.869902.png\n1341839121.901603 rgb/1341839121.901603.png 1341839121.901614 depth/1341839121.901614.png\n1341839121.937642 rgb/1341839121.937642.png 1341839121.937650 depth/1341839121.937650.png\n1341839121.969593 rgb/1341839121.969593.png 1341839121.969901 depth/1341839121.969901.png\n1341839122.005447 rgb/1341839122.005447.png 1341839122.005490 depth/1341839122.005490.png\n1341839122.037577 rgb/1341839122.037577.png 1341839122.037600 depth/1341839122.037600.png\n1341839122.069508 rgb/1341839122.069508.png 1341839122.069517 depth/1341839122.069517.png\n1341839122.105677 rgb/1341839122.105677.png 1341839122.105701 depth/1341839122.105701.png\n1341839122.137560 rgb/1341839122.137560.png 1341839122.137572 depth/1341839122.137572.png\n1341839122.169506 rgb/1341839122.169506.png 1341839122.169531 depth/1341839122.169531.png\n1341839122.205699 rgb/1341839122.205699.png 1341839122.206115 depth/1341839122.206115.png\n1341839122.237714 rgb/1341839122.237714.png 1341839122.237733 depth/1341839122.237733.png\n1341839122.273692 rgb/1341839122.273692.png 1341839122.273705 depth/1341839122.273705.png\n1341839122.305536 rgb/1341839122.305536.png 1341839122.305570 depth/1341839122.305570.png\n1341839122.337539 rgb/1341839122.337539.png 1341839122.337640 depth/1341839122.337640.png\n1341839122.373595 rgb/1341839122.373595.png 1341839122.373679 depth/1341839122.373679.png\n1341839122.405534 rgb/1341839122.405534.png 1341839122.405550 depth/1341839122.405550.png\n1341839122.441566 rgb/1341839122.441566.png 1341839122.441583 depth/1341839122.441583.png\n1341839122.476666 rgb/1341839122.476666.png 1341839122.476743 depth/1341839122.476743.png\n1341839122.541642 rgb/1341839122.541642.png 1341839122.541663 depth/1341839122.541663.png\n1341839122.605781 rgb/1341839122.605781.png 1341839122.605887 depth/1341839122.605887.png\n1341839122.641573 rgb/1341839122.641573.png 1341839122.641592 depth/1341839122.641592.png\n1341839122.673585 rgb/1341839122.673585.png 1341839122.674153 depth/1341839122.674153.png\n1341839122.709612 rgb/1341839122.709612.png 1341839122.709650 depth/1341839122.709650.png\n1341839122.744481 rgb/1341839122.744481.png 1341839122.744517 depth/1341839122.744517.png\n1341839122.809572 rgb/1341839122.809572.png 1341839122.809587 depth/1341839122.809587.png\n1341839122.841637 rgb/1341839122.841637.png 1341839122.842331 depth/1341839122.842331.png\n1341839122.873612 rgb/1341839122.873612.png 1341839122.873662 depth/1341839122.873662.png\n1341839122.909624 rgb/1341839122.909624.png 1341839122.909687 depth/1341839122.909687.png\n1341839122.941543 rgb/1341839122.941543.png 1341839122.941589 depth/1341839122.941589.png\n1341839122.977575 rgb/1341839122.977575.png 1341839122.977601 depth/1341839122.977601.png\n1341839123.009572 rgb/1341839123.009572.png 1341839123.009587 depth/1341839123.009587.png\n1341839123.041702 rgb/1341839123.041702.png 1341839123.041727 depth/1341839123.041727.png\n1341839123.077583 rgb/1341839123.077583.png 1341839123.077612 depth/1341839123.077612.png\n1341839123.109751 rgb/1341839123.109751.png 1341839123.109774 depth/1341839123.109774.png\n1341839123.141926 rgb/1341839123.141926.png 1341839123.142716 depth/1341839123.142716.png\n1341839123.177759 rgb/1341839123.177759.png 1341839123.178137 depth/1341839123.178137.png\n1341839123.209570 rgb/1341839123.209570.png 1341839123.209585 depth/1341839123.209585.png\n1341839123.245725 rgb/1341839123.245725.png 1341839123.245749 depth/1341839123.245749.png\n1341839123.277647 rgb/1341839123.277647.png 1341839123.277667 depth/1341839123.277667.png\n1341839123.309620 rgb/1341839123.309620.png 1341839123.309634 depth/1341839123.309634.png\n1341839123.345630 rgb/1341839123.345630.png 1341839123.345650 depth/1341839123.345650.png\n1341839123.378204 rgb/1341839123.378204.png 1341839123.378227 depth/1341839123.378227.png\n1341839123.413605 rgb/1341839123.413605.png 1341839123.413625 depth/1341839123.413625.png\n1341839123.445605 rgb/1341839123.445605.png 1341839123.445618 depth/1341839123.445618.png\n1341839123.477524 rgb/1341839123.477524.png 1341839123.477537 depth/1341839123.477537.png\n1341839123.513569 rgb/1341839123.513569.png 1341839123.513609 depth/1341839123.513609.png\n1341839123.545681 rgb/1341839123.545681.png 1341839123.545736 depth/1341839123.545736.png\n1341839123.577643 rgb/1341839123.577643.png 1341839123.577657 depth/1341839123.577657.png\n1341839123.613598 rgb/1341839123.613598.png 1341839123.613606 depth/1341839123.613606.png\n1341839123.645669 rgb/1341839123.645669.png 1341839123.645678 depth/1341839123.645678.png\n1341839123.681751 rgb/1341839123.681751.png 1341839123.681788 depth/1341839123.681788.png\n1341839123.713662 rgb/1341839123.713662.png 1341839123.713688 depth/1341839123.713688.png\n1341839123.745702 rgb/1341839123.745702.png 1341839123.745715 depth/1341839123.745715.png\n1341839123.781632 rgb/1341839123.781632.png 1341839123.781644 depth/1341839123.781644.png\n1341839123.813710 rgb/1341839123.813710.png 1341839123.813763 depth/1341839123.813763.png\n1341839123.845656 rgb/1341839123.845656.png 1341839123.845672 depth/1341839123.845672.png\n1341839123.881576 rgb/1341839123.881576.png 1341839123.881630 depth/1341839123.881630.png\n1341839123.913827 rgb/1341839123.913827.png 1341839123.913850 depth/1341839123.913850.png\n1341839123.949667 rgb/1341839123.949667.png 1341839123.949682 depth/1341839123.949682.png\n1341839123.981668 rgb/1341839123.981668.png 1341839123.981687 depth/1341839123.981687.png\n1341839124.013726 rgb/1341839124.013726.png 1341839124.013749 depth/1341839124.013749.png\n1341839124.049634 rgb/1341839124.049634.png 1341839124.049715 depth/1341839124.049715.png\n1341839124.081682 rgb/1341839124.081682.png 1341839124.081734 depth/1341839124.081734.png\n1341839124.113596 rgb/1341839124.113596.png 1341839124.113604 depth/1341839124.113604.png\n1341839124.149548 rgb/1341839124.149548.png 1341839124.149574 depth/1341839124.149574.png\n1341839124.181547 rgb/1341839124.181547.png 1341839124.181563 depth/1341839124.181563.png\n1341839124.217783 rgb/1341839124.217783.png 1341839124.217814 depth/1341839124.217814.png\n1341839124.256572 rgb/1341839124.256572.png 1341839124.249849 depth/1341839124.249849.png\n1341839124.317542 rgb/1341839124.317542.png 1341839124.317575 depth/1341839124.317575.png\n1341839124.349622 rgb/1341839124.349622.png 1341839124.349673 depth/1341839124.349673.png\n1341839124.417782 rgb/1341839124.417782.png 1341839124.417797 depth/1341839124.417797.png\n1341839124.449587 rgb/1341839124.449587.png 1341839124.449597 depth/1341839124.449597.png\n1341839124.485711 rgb/1341839124.485711.png 1341839124.485734 depth/1341839124.485734.png\n1341839124.549607 rgb/1341839124.549607.png 1341839124.550027 depth/1341839124.550027.png\n1341839124.585623 rgb/1341839124.585623.png 1341839124.585651 depth/1341839124.585651.png\n1341839124.617614 rgb/1341839124.617614.png 1341839124.617783 depth/1341839124.617783.png\n1341839124.653561 rgb/1341839124.653561.png 1341839124.653573 depth/1341839124.653573.png\n1341839124.685611 rgb/1341839124.685611.png 1341839124.685623 depth/1341839124.685623.png\n1341839124.717580 rgb/1341839124.717580.png 1341839124.717702 depth/1341839124.717702.png\n1341839124.753621 rgb/1341839124.753621.png 1341839124.753651 depth/1341839124.753651.png\n1341839124.785678 rgb/1341839124.785678.png 1341839124.785724 depth/1341839124.785724.png\n1341839124.817558 rgb/1341839124.817558.png 1341839124.817580 depth/1341839124.817580.png\n1341839124.885712 rgb/1341839124.885712.png 1341839124.885730 depth/1341839124.885730.png\n1341839124.921721 rgb/1341839124.921721.png 1341839124.921744 depth/1341839124.921744.png\n1341839124.953580 rgb/1341839124.953580.png 1341839124.953591 depth/1341839124.953591.png\n1341839124.985862 rgb/1341839124.985862.png 1341839124.985870 depth/1341839124.985870.png\n1341839125.021660 rgb/1341839125.021660.png 1341839125.021865 depth/1341839125.021865.png\n1341839125.053606 rgb/1341839125.053606.png 1341839125.053630 depth/1341839125.053630.png\n1341839125.086082 rgb/1341839125.086082.png 1341839125.086101 depth/1341839125.086101.png\n1341839125.121616 rgb/1341839125.121616.png 1341839125.121631 depth/1341839125.121631.png\n1341839125.153540 rgb/1341839125.153540.png 1341839125.153551 depth/1341839125.153551.png\n1341839125.189545 rgb/1341839125.189545.png 1341839125.189564 depth/1341839125.189564.png\n1341839125.221519 rgb/1341839125.221519.png 1341839125.221564 depth/1341839125.221564.png\n1341839125.253620 rgb/1341839125.253620.png 1341839125.253665 depth/1341839125.253665.png\n1341839125.289646 rgb/1341839125.289646.png 1341839125.289666 depth/1341839125.289666.png\n1341839125.321651 rgb/1341839125.321651.png 1341839125.321674 depth/1341839125.321674.png\n1341839125.353612 rgb/1341839125.353612.png 1341839125.353627 depth/1341839125.353627.png\n1341839125.389732 rgb/1341839125.389732.png 1341839125.389760 depth/1341839125.389760.png\n1341839125.421568 rgb/1341839125.421568.png 1341839125.421575 depth/1341839125.421575.png\n1341839125.457605 rgb/1341839125.457605.png 1341839125.457644 depth/1341839125.457644.png\n1341839125.489491 rgb/1341839125.489491.png 1341839125.489501 depth/1341839125.489501.png\n1341839125.521521 rgb/1341839125.521521.png 1341839125.521569 depth/1341839125.521569.png\n1341839125.557578 rgb/1341839125.557578.png 1341839125.557591 depth/1341839125.557591.png\n1341839125.596685 rgb/1341839125.596685.png 1341839125.596729 depth/1341839125.596729.png\n1341839125.657655 rgb/1341839125.657655.png 1341839125.657797 depth/1341839125.657797.png\n1341839125.689599 rgb/1341839125.689599.png 1341839125.690072 depth/1341839125.690072.png\n1341839125.725674 rgb/1341839125.725674.png 1341839125.725693 depth/1341839125.725693.png\n1341839125.757650 rgb/1341839125.757650.png 1341839125.757671 depth/1341839125.757671.png\n1341839125.789697 rgb/1341839125.789697.png 1341839125.789738 depth/1341839125.789738.png\n1341839125.825554 rgb/1341839125.825554.png 1341839125.825570 depth/1341839125.825570.png\n1341839125.857601 rgb/1341839125.857601.png 1341839125.857614 depth/1341839125.857614.png\n1341839125.893542 rgb/1341839125.893542.png 1341839125.893553 depth/1341839125.893553.png\n1341839125.925748 rgb/1341839125.925748.png 1341839125.925756 depth/1341839125.925756.png\n1341839125.957565 rgb/1341839125.957565.png 1341839125.957592 depth/1341839125.957592.png\n1341839125.993528 rgb/1341839125.993528.png 1341839125.993600 depth/1341839125.993600.png\n1341839126.025584 rgb/1341839126.025584.png 1341839126.025601 depth/1341839126.025601.png\n1341839126.057677 rgb/1341839126.057677.png 1341839126.057694 depth/1341839126.057694.png\n1341839126.093586 rgb/1341839126.093586.png 1341839126.093647 depth/1341839126.093647.png\n1341839126.125584 rgb/1341839126.125584.png 1341839126.125605 depth/1341839126.125605.png\n1341839126.161675 rgb/1341839126.161675.png 1341839126.161697 depth/1341839126.161697.png\n1341839126.193566 rgb/1341839126.193566.png 1341839126.193590 depth/1341839126.193590.png\n1341839126.225494 rgb/1341839126.225494.png 1341839126.225527 depth/1341839126.225527.png\n1341839126.262252 rgb/1341839126.262252.png 1341839126.262271 depth/1341839126.262271.png\n1341839126.293564 rgb/1341839126.293564.png 1341839126.293586 depth/1341839126.293586.png\n1341839126.325643 rgb/1341839126.325643.png 1341839126.325656 depth/1341839126.325656.png\n1341839126.361562 rgb/1341839126.361562.png 1341839126.361590 depth/1341839126.361590.png\n1341839126.393475 rgb/1341839126.393475.png 1341839126.393517 depth/1341839126.393517.png\n1341839126.429534 rgb/1341839126.429534.png 1341839126.429545 depth/1341839126.429545.png\n1341839126.461585 rgb/1341839126.461585.png 1341839126.461608 depth/1341839126.461608.png\n1341839126.493573 rgb/1341839126.493573.png 1341839126.494019 depth/1341839126.494019.png\n1341839126.529589 rgb/1341839126.529589.png 1341839126.529605 depth/1341839126.529605.png\n1341839126.561488 rgb/1341839126.561488.png 1341839126.561522 depth/1341839126.561522.png\n1341839126.593549 rgb/1341839126.593549.png 1341839126.593587 depth/1341839126.593587.png\n1341839126.629751 rgb/1341839126.629751.png 1341839126.629764 depth/1341839126.629764.png\n1341839126.661503 rgb/1341839126.661503.png 1341839126.661581 depth/1341839126.661581.png\n1341839126.697561 rgb/1341839126.697561.png 1341839126.697574 depth/1341839126.697574.png\n1341839126.729517 rgb/1341839126.729517.png 1341839126.729533 depth/1341839126.729533.png\n1341839126.761554 rgb/1341839126.761554.png 1341839126.761749 depth/1341839126.761749.png\n1341839126.797734 rgb/1341839126.797734.png 1341839126.797746 depth/1341839126.797746.png\n1341839126.829608 rgb/1341839126.829608.png 1341839126.829633 depth/1341839126.829633.png\n1341839126.865650 rgb/1341839126.865650.png 1341839126.865668 depth/1341839126.865668.png\n1341839126.897640 rgb/1341839126.897640.png 1341839126.897660 depth/1341839126.897660.png\n1341839126.929680 rgb/1341839126.929680.png 1341839126.929767 depth/1341839126.929767.png\n1341839126.965564 rgb/1341839126.965564.png 1341839126.965600 depth/1341839126.965600.png\n1341839126.997665 rgb/1341839126.997665.png 1341839126.997674 depth/1341839126.997674.png\n1341839127.029597 rgb/1341839127.029597.png 1341839127.029615 depth/1341839127.029615.png\n1341839127.065594 rgb/1341839127.065594.png 1341839127.065615 depth/1341839127.065615.png\n1341839127.097689 rgb/1341839127.097689.png 1341839127.097715 depth/1341839127.097715.png\n1341839127.133571 rgb/1341839127.133571.png 1341839127.133618 depth/1341839127.133618.png\n1341839127.165684 rgb/1341839127.165684.png 1341839127.165733 depth/1341839127.165733.png\n1341839127.197636 rgb/1341839127.197636.png 1341839127.197663 depth/1341839127.197663.png\n1341839127.233596 rgb/1341839127.233596.png 1341839127.233621 depth/1341839127.233621.png\n1341839127.265755 rgb/1341839127.265755.png 1341839127.265775 depth/1341839127.265775.png\n1341839127.297673 rgb/1341839127.297673.png 1341839127.297695 depth/1341839127.297695.png\n1341839127.333679 rgb/1341839127.333679.png 1341839127.333702 depth/1341839127.333702.png\n1341839127.372174 rgb/1341839127.372174.png 1341839127.372929 depth/1341839127.372929.png\n1341839127.401871 rgb/1341839127.401871.png 1341839127.403014 depth/1341839127.403014.png\n1341839127.434153 rgb/1341839127.434153.png 1341839127.435026 depth/1341839127.435026.png\n1341839127.465725 rgb/1341839127.465725.png 1341839127.465735 depth/1341839127.465735.png\n1341839127.502087 rgb/1341839127.502087.png 1341839127.502101 depth/1341839127.502101.png\n1341839127.533614 rgb/1341839127.533614.png 1341839127.533637 depth/1341839127.533637.png\n1341839127.565666 rgb/1341839127.565666.png 1341839127.565871 depth/1341839127.565871.png\n1341839127.601497 rgb/1341839127.601497.png 1341839127.601511 depth/1341839127.601511.png\n1341839127.633641 rgb/1341839127.633641.png 1341839127.633657 depth/1341839127.633657.png\n1341839127.669721 rgb/1341839127.669721.png 1341839127.669739 depth/1341839127.669739.png\n1341839127.701590 rgb/1341839127.701590.png 1341839127.701606 depth/1341839127.701606.png\n1341839127.733628 rgb/1341839127.733628.png 1341839127.733638 depth/1341839127.733638.png\n1341839127.769756 rgb/1341839127.769756.png 1341839127.769782 depth/1341839127.769782.png\n1341839127.801629 rgb/1341839127.801629.png 1341839127.802181 depth/1341839127.802181.png\n1341839127.837525 rgb/1341839127.837525.png 1341839127.837534 depth/1341839127.837534.png\n1341839127.869904 rgb/1341839127.869904.png 1341839127.870065 depth/1341839127.870065.png\n1341839127.901787 rgb/1341839127.901787.png 1341839127.901846 depth/1341839127.901846.png\n1341839127.937458 rgb/1341839127.937458.png 1341839127.937489 depth/1341839127.937489.png\n1341839127.970000 rgb/1341839127.970000.png 1341839127.970627 depth/1341839127.970627.png\n1341839128.001556 rgb/1341839128.001556.png 1341839128.001579 depth/1341839128.001579.png\n1341839128.037646 rgb/1341839128.037646.png 1341839128.037671 depth/1341839128.037671.png\n1341839128.069528 rgb/1341839128.069528.png 1341839128.069541 depth/1341839128.069541.png\n1341839128.105485 rgb/1341839128.105485.png 1341839128.105501 depth/1341839128.105501.png\n1341839128.137556 rgb/1341839128.137556.png 1341839128.138295 depth/1341839128.138295.png\n1341839128.169766 rgb/1341839128.169766.png 1341839128.169799 depth/1341839128.169799.png\n1341839128.205769 rgb/1341839128.205769.png 1341839128.205784 depth/1341839128.205784.png\n1341839128.237693 rgb/1341839128.237693.png 1341839128.237713 depth/1341839128.237713.png\n1341839128.269778 rgb/1341839128.269778.png 1341839128.269799 depth/1341839128.269799.png\n1341839128.305489 rgb/1341839128.305489.png 1341839128.305502 depth/1341839128.305502.png\n1341839128.337488 rgb/1341839128.337488.png 1341839128.337510 depth/1341839128.337510.png\n1341839128.373648 rgb/1341839128.373648.png 1341839128.373669 depth/1341839128.373669.png\n1341839128.405628 rgb/1341839128.405628.png 1341839128.405639 depth/1341839128.405639.png\n1341839128.438499 rgb/1341839128.438499.png 1341839128.438573 depth/1341839128.438573.png\n1341839128.473696 rgb/1341839128.473696.png 1341839128.473733 depth/1341839128.473733.png\n1341839128.505546 rgb/1341839128.505546.png 1341839128.505612 depth/1341839128.505612.png\n1341839128.537583 rgb/1341839128.537583.png 1341839128.537658 depth/1341839128.537658.png\n1341839128.573515 rgb/1341839128.573515.png 1341839128.573552 depth/1341839128.573552.png\n1341839128.605707 rgb/1341839128.605707.png 1341839128.605727 depth/1341839128.605727.png\n1341839128.641615 rgb/1341839128.641615.png 1341839128.641632 depth/1341839128.641632.png\n1341839128.674297 rgb/1341839128.674297.png 1341839128.674920 depth/1341839128.674920.png\n1341839128.705724 rgb/1341839128.705724.png 1341839128.705740 depth/1341839128.705740.png\n1341839128.741577 rgb/1341839128.741577.png 1341839128.742207 depth/1341839128.742207.png\n1341839128.773449 rgb/1341839128.773449.png 1341839128.773460 depth/1341839128.773460.png\n1341839128.805626 rgb/1341839128.805626.png 1341839128.805641 depth/1341839128.805641.png\n1341839128.841524 rgb/1341839128.841524.png 1341839128.841539 depth/1341839128.841539.png\n1341839128.873613 rgb/1341839128.873613.png 1341839128.873656 depth/1341839128.873656.png\n1341839128.909718 rgb/1341839128.909718.png 1341839128.909735 depth/1341839128.909735.png\n1341839128.941487 rgb/1341839128.941487.png 1341839128.941495 depth/1341839128.941495.png\n1341839128.973556 rgb/1341839128.973556.png 1341839128.973591 depth/1341839128.973591.png\n1341839129.009679 rgb/1341839129.009679.png 1341839129.009689 depth/1341839129.009689.png\n1341839129.041584 rgb/1341839129.041584.png 1341839129.041607 depth/1341839129.041607.png\n1341839129.077533 rgb/1341839129.077533.png 1341839129.077558 depth/1341839129.077558.png\n1341839129.109520 rgb/1341839129.109520.png 1341839129.109556 depth/1341839129.109556.png\n1341839129.141619 rgb/1341839129.141619.png 1341839129.141627 depth/1341839129.141627.png\n1341839129.177574 rgb/1341839129.177574.png 1341839129.177582 depth/1341839129.177582.png\n1341839129.209655 rgb/1341839129.209655.png 1341839129.209674 depth/1341839129.209674.png\n1341839129.241510 rgb/1341839129.241510.png 1341839129.241519 depth/1341839129.241519.png\n1341839129.277541 rgb/1341839129.277541.png 1341839129.277553 depth/1341839129.277553.png\n1341839129.309548 rgb/1341839129.309548.png 1341839129.309565 depth/1341839129.309565.png\n1341839129.345615 rgb/1341839129.345615.png 1341839129.345627 depth/1341839129.345627.png\n1341839129.377515 rgb/1341839129.377515.png 1341839129.377530 depth/1341839129.377530.png\n1341839129.409635 rgb/1341839129.409635.png 1341839129.409649 depth/1341839129.409649.png\n1341839129.445518 rgb/1341839129.445518.png 1341839129.445529 depth/1341839129.445529.png\n1341839129.477523 rgb/1341839129.477523.png 1341839129.477534 depth/1341839129.477534.png\n1341839129.509566 rgb/1341839129.509566.png 1341839129.509582 depth/1341839129.509582.png\n1341839129.545536 rgb/1341839129.545536.png 1341839129.545555 depth/1341839129.545555.png\n1341839129.577541 rgb/1341839129.577541.png 1341839129.577559 depth/1341839129.577559.png\n1341839129.613707 rgb/1341839129.613707.png 1341839129.613729 depth/1341839129.613729.png\n1341839129.645497 rgb/1341839129.645497.png 1341839129.645519 depth/1341839129.645519.png\n1341839129.677529 rgb/1341839129.677529.png 1341839129.677690 depth/1341839129.677690.png\n1341839129.713807 rgb/1341839129.713807.png 1341839129.713820 depth/1341839129.713820.png\n1341839129.745656 rgb/1341839129.745656.png 1341839129.745670 depth/1341839129.745670.png\n1341839129.777553 rgb/1341839129.777553.png 1341839129.777564 depth/1341839129.777564.png\n1341839129.813668 rgb/1341839129.813668.png 1341839129.813737 depth/1341839129.813737.png\n1341839129.845557 rgb/1341839129.845557.png 1341839129.845703 depth/1341839129.845703.png\n1341839129.881595 rgb/1341839129.881595.png 1341839129.881622 depth/1341839129.881622.png\n1341839129.913656 rgb/1341839129.913656.png 1341839129.913673 depth/1341839129.913673.png\n1341839129.945668 rgb/1341839129.945668.png 1341839129.945681 depth/1341839129.945681.png\n1341839129.981581 rgb/1341839129.981581.png 1341839129.981601 depth/1341839129.981601.png\n1341839130.013837 rgb/1341839130.013837.png 1341839130.013849 depth/1341839130.013849.png\n1341839130.049672 rgb/1341839130.049672.png 1341839130.049686 depth/1341839130.049686.png\n1341839130.081470 rgb/1341839130.081470.png 1341839130.081559 depth/1341839130.081559.png\n1341839130.113580 rgb/1341839130.113580.png 1341839130.113635 depth/1341839130.113635.png\n1341839130.149498 rgb/1341839130.149498.png 1341839130.149505 depth/1341839130.149505.png\n1341839130.181614 rgb/1341839130.181614.png 1341839130.181637 depth/1341839130.181637.png\n1341839130.213597 rgb/1341839130.213597.png 1341839130.213610 depth/1341839130.213610.png\n1341839130.249495 rgb/1341839130.249495.png 1341839130.249536 depth/1341839130.249536.png\n1341839130.281707 rgb/1341839130.281707.png 1341839130.281723 depth/1341839130.281723.png\n1341839130.317659 rgb/1341839130.317659.png 1341839130.317710 depth/1341839130.317710.png\n1341839130.349604 rgb/1341839130.349604.png 1341839130.349627 depth/1341839130.349627.png\n1341839130.382034 rgb/1341839130.382034.png 1341839130.382042 depth/1341839130.382042.png\n1341839130.417728 rgb/1341839130.417728.png 1341839130.417741 depth/1341839130.417741.png\n1341839130.481948 rgb/1341839130.481948.png 1341839130.481966 depth/1341839130.481966.png\n1341839130.517772 rgb/1341839130.517772.png 1341839130.517798 depth/1341839130.517798.png\n1341839130.549519 rgb/1341839130.549519.png 1341839130.549528 depth/1341839130.549528.png\n1341839130.585696 rgb/1341839130.585696.png 1341839130.585714 depth/1341839130.585714.png\n1341839130.617684 rgb/1341839130.617684.png 1341839130.617718 depth/1341839130.617718.png\n1341839130.649566 rgb/1341839130.649566.png 1341839130.649594 depth/1341839130.649594.png\n1341839130.685466 rgb/1341839130.685466.png 1341839130.685514 depth/1341839130.685514.png\n1341839130.717517 rgb/1341839130.717517.png 1341839130.717526 depth/1341839130.717526.png\n1341839130.749572 rgb/1341839130.749572.png 1341839130.749585 depth/1341839130.749585.png\n1341839130.785686 rgb/1341839130.785686.png 1341839130.785731 depth/1341839130.785731.png\n1341839130.817796 rgb/1341839130.817796.png 1341839130.817808 depth/1341839130.817808.png\n1341839130.854788 rgb/1341839130.854788.png 1341839130.854839 depth/1341839130.854839.png\n1341839130.885541 rgb/1341839130.885541.png 1341839130.885562 depth/1341839130.885562.png\n1341839130.917632 rgb/1341839130.917632.png 1341839130.917661 depth/1341839130.917661.png\n1341839130.953712 rgb/1341839130.953712.png 1341839130.953729 depth/1341839130.953729.png\n1341839130.985630 rgb/1341839130.985630.png 1341839130.985652 depth/1341839130.985652.png\n1341839131.017560 rgb/1341839131.017560.png 1341839131.017580 depth/1341839131.017580.png\n1341839131.053526 rgb/1341839131.053526.png 1341839131.053539 depth/1341839131.053539.png\n1341839131.085681 rgb/1341839131.085681.png 1341839131.085696 depth/1341839131.085696.png\n1341839131.121737 rgb/1341839131.121737.png 1341839131.121752 depth/1341839131.121752.png\n1341839131.153629 rgb/1341839131.153629.png 1341839131.153653 depth/1341839131.153653.png\n1341839131.185722 rgb/1341839131.185722.png 1341839131.185748 depth/1341839131.185748.png\n1341839131.221649 rgb/1341839131.221649.png 1341839131.221694 depth/1341839131.221694.png\n1341839131.253615 rgb/1341839131.253615.png 1341839131.253631 depth/1341839131.253631.png\n1341839131.289544 rgb/1341839131.289544.png 1341839131.289561 depth/1341839131.289561.png\n1341839131.321742 rgb/1341839131.321742.png 1341839131.322248 depth/1341839131.322248.png\n1341839131.353559 rgb/1341839131.353559.png 1341839131.353573 depth/1341839131.353573.png\n1341839131.389563 rgb/1341839131.389563.png 1341839131.389669 depth/1341839131.389669.png\n1341839131.422027 rgb/1341839131.422027.png 1341839131.422054 depth/1341839131.422054.png\n1341839131.453618 rgb/1341839131.453618.png 1341839131.453637 depth/1341839131.453637.png\n1341839131.489531 rgb/1341839131.489531.png 1341839131.490178 depth/1341839131.490178.png\n1341839131.521613 rgb/1341839131.521613.png 1341839131.521627 depth/1341839131.521627.png\n1341839131.557577 rgb/1341839131.557577.png 1341839131.557635 depth/1341839131.557635.png\n1341839131.589573 rgb/1341839131.589573.png 1341839131.589595 depth/1341839131.589595.png\n1341839131.621822 rgb/1341839131.621822.png 1341839131.621841 depth/1341839131.621841.png\n1341839131.657680 rgb/1341839131.657680.png 1341839131.657733 depth/1341839131.657733.png\n1341839131.689554 rgb/1341839131.689554.png 1341839131.689567 depth/1341839131.689567.png\n1341839131.721592 rgb/1341839131.721592.png 1341839131.721604 depth/1341839131.721604.png\n1341839131.757613 rgb/1341839131.757613.png 1341839131.757626 depth/1341839131.757626.png\n1341839131.789523 rgb/1341839131.789523.png 1341839131.789543 depth/1341839131.789543.png\n1341839131.825565 rgb/1341839131.825565.png 1341839131.825591 depth/1341839131.825591.png\n1341839131.857572 rgb/1341839131.857572.png 1341839131.857658 depth/1341839131.857658.png\n1341839131.889513 rgb/1341839131.889513.png 1341839131.889551 depth/1341839131.889551.png\n1341839131.925750 rgb/1341839131.925750.png 1341839131.925782 depth/1341839131.925782.png\n1341839131.964633 rgb/1341839131.964633.png 1341839131.964702 depth/1341839131.964702.png\n1341839132.025660 rgb/1341839132.025660.png 1341839132.025687 depth/1341839132.025687.png\n1341839132.057881 rgb/1341839132.057881.png 1341839132.057902 depth/1341839132.057902.png\n1341839132.093669 rgb/1341839132.093669.png 1341839132.093693 depth/1341839132.093693.png\n1341839132.125565 rgb/1341839132.125565.png 1341839132.125577 depth/1341839132.125577.png\n1341839132.157636 rgb/1341839132.157636.png 1341839132.157647 depth/1341839132.157647.png\n1341839132.193673 rgb/1341839132.193673.png 1341839132.193681 depth/1341839132.193681.png\n1341839132.225804 rgb/1341839132.225804.png 1341839132.225817 depth/1341839132.225817.png\n1341839132.261812 rgb/1341839132.261812.png 1341839132.262262 depth/1341839132.262262.png\n1341839132.293590 rgb/1341839132.293590.png 1341839132.293623 depth/1341839132.293623.png\n1341839132.325554 rgb/1341839132.325554.png 1341839132.325679 depth/1341839132.325679.png\n1341839132.361528 rgb/1341839132.361528.png 1341839132.361535 depth/1341839132.361535.png\n1341839132.393650 rgb/1341839132.393650.png 1341839132.393667 depth/1341839132.393667.png\n1341839132.425622 rgb/1341839132.425622.png 1341839132.425634 depth/1341839132.425634.png\n1341839132.461663 rgb/1341839132.461663.png 1341839132.461671 depth/1341839132.461671.png\n1341839132.493798 rgb/1341839132.493798.png 1341839132.493835 depth/1341839132.493835.png\n1341839132.529690 rgb/1341839132.529690.png 1341839132.529728 depth/1341839132.529728.png\n1341839132.561519 rgb/1341839132.561519.png 1341839132.561537 depth/1341839132.561537.png\n1341839132.593700 rgb/1341839132.593700.png 1341839132.593905 depth/1341839132.593905.png\n1341839132.629507 rgb/1341839132.629507.png 1341839132.629758 depth/1341839132.629758.png\n1341839132.661576 rgb/1341839132.661576.png 1341839132.661595 depth/1341839132.661595.png\n1341839132.693571 rgb/1341839132.693571.png 1341839132.693604 depth/1341839132.693604.png\n1341839132.729515 rgb/1341839132.729515.png 1341839132.729524 depth/1341839132.729524.png\n1341839132.761625 rgb/1341839132.761625.png 1341839132.761643 depth/1341839132.761643.png\n1341839132.797547 rgb/1341839132.797547.png 1341839132.797561 depth/1341839132.797561.png\n1341839132.829637 rgb/1341839132.829637.png 1341839132.829675 depth/1341839132.829675.png\n1341839132.861592 rgb/1341839132.861592.png 1341839132.861615 depth/1341839132.861615.png\n1341839132.897486 rgb/1341839132.897486.png 1341839132.897498 depth/1341839132.897498.png\n1341839132.929713 rgb/1341839132.929713.png 1341839132.929749 depth/1341839132.929749.png\n1341839132.961705 rgb/1341839132.961705.png 1341839132.961719 depth/1341839132.961719.png\n1341839132.997927 rgb/1341839132.997927.png 1341839132.997942 depth/1341839132.997942.png\n1341839133.029816 rgb/1341839133.029816.png 1341839133.029824 depth/1341839133.029824.png\n1341839133.065602 rgb/1341839133.065602.png 1341839133.065673 depth/1341839133.065673.png\n1341839133.097540 rgb/1341839133.097540.png 1341839133.097620 depth/1341839133.097620.png\n1341839133.129508 rgb/1341839133.129508.png 1341839133.129523 depth/1341839133.129523.png\n1341839133.165630 rgb/1341839133.165630.png 1341839133.165642 depth/1341839133.165642.png\n1341839133.197576 rgb/1341839133.197576.png 1341839133.197583 depth/1341839133.197583.png\n1341839133.229574 rgb/1341839133.229574.png 1341839133.229594 depth/1341839133.229594.png\n1341839133.265549 rgb/1341839133.265549.png 1341839133.265591 depth/1341839133.265591.png\n1341839133.297600 rgb/1341839133.297600.png 1341839133.297609 depth/1341839133.297609.png\n1341839133.333601 rgb/1341839133.333601.png 1341839133.333647 depth/1341839133.333647.png\n1341839133.365789 rgb/1341839133.365789.png 1341839133.365812 depth/1341839133.365812.png\n1341839133.397692 rgb/1341839133.397692.png 1341839133.397732 depth/1341839133.397732.png\n1341839133.433673 rgb/1341839133.433673.png 1341839133.433740 depth/1341839133.433740.png\n1341839133.465589 rgb/1341839133.465589.png 1341839133.465597 depth/1341839133.465597.png\n1341839133.501571 rgb/1341839133.501571.png 1341839133.501580 depth/1341839133.501580.png\n1341839133.533533 rgb/1341839133.533533.png 1341839133.533554 depth/1341839133.533554.png\n1341839133.565553 rgb/1341839133.565553.png 1341839133.565575 depth/1341839133.565575.png\n1341839133.633642 rgb/1341839133.633642.png 1341839133.633671 depth/1341839133.633671.png\n1341839133.672597 rgb/1341839133.672597.png 1341839133.672610 depth/1341839133.672610.png\n1341839133.708834 rgb/1341839133.708834.png 1341839133.708869 depth/1341839133.708869.png\n1341839133.740662 rgb/1341839133.740662.png 1341839133.740680 depth/1341839133.740680.png\n1341839133.776632 rgb/1341839133.776632.png 1341839133.776655 depth/1341839133.776655.png\n1341839133.808566 rgb/1341839133.808566.png 1341839133.808578 depth/1341839133.808578.png\n1341839133.842375 rgb/1341839133.842375.png 1341839133.842385 depth/1341839133.842385.png\n1341839133.876620 rgb/1341839133.876620.png 1341839133.876627 depth/1341839133.876627.png\n1341839133.908528 rgb/1341839133.908528.png 1341839133.908540 depth/1341839133.908540.png\n1341839133.940713 rgb/1341839133.940713.png 1341839133.940728 depth/1341839133.940728.png\n1341839133.976740 rgb/1341839133.976740.png 1341839133.976761 depth/1341839133.976761.png\n1341839134.008547 rgb/1341839134.008547.png 1341839134.008597 depth/1341839134.008597.png\n1341839134.040599 rgb/1341839134.040599.png 1341839134.040610 depth/1341839134.040610.png\n1341839134.076583 rgb/1341839134.076583.png 1341839134.076596 depth/1341839134.076596.png\n1341839134.108666 rgb/1341839134.108666.png 1341839134.108678 depth/1341839134.108678.png\n1341839134.145583 rgb/1341839134.145583.png 1341839134.145596 depth/1341839134.145596.png\n1341839134.177037 rgb/1341839134.177037.png 1341839134.177059 depth/1341839134.177059.png\n1341839134.208585 rgb/1341839134.208585.png 1341839134.208602 depth/1341839134.208602.png\n1341839134.245077 rgb/1341839134.245077.png 1341839134.245208 depth/1341839134.245208.png\n1341839134.276660 rgb/1341839134.276660.png 1341839134.276724 depth/1341839134.276724.png\n1341839134.344596 rgb/1341839134.344596.png 1341839134.344691 depth/1341839134.344691.png\n1341839134.405658 rgb/1341839134.405658.png 1341839134.405677 depth/1341839134.405677.png\n1341839134.437582 rgb/1341839134.437582.png 1341839134.437603 depth/1341839134.437603.png\n1341839134.473570 rgb/1341839134.473570.png 1341839134.473580 depth/1341839134.473580.png\n1341839134.505576 rgb/1341839134.505576.png 1341839134.505609 depth/1341839134.505609.png\n1341839134.537527 rgb/1341839134.537527.png 1341839134.537537 depth/1341839134.537537.png\n1341839134.573575 rgb/1341839134.573575.png 1341839134.573591 depth/1341839134.573591.png\n1341839134.605581 rgb/1341839134.605581.png 1341839134.605594 depth/1341839134.605594.png\n1341839134.637613 rgb/1341839134.637613.png 1341839134.637630 depth/1341839134.637630.png\n1341839134.673530 rgb/1341839134.673530.png 1341839134.673545 depth/1341839134.673545.png\n1341839134.705768 rgb/1341839134.705768.png 1341839134.705781 depth/1341839134.705781.png\n1341839134.741672 rgb/1341839134.741672.png 1341839134.741751 depth/1341839134.741751.png\n1341839134.773479 rgb/1341839134.773479.png 1341839134.773494 depth/1341839134.773494.png\n1341839134.805757 rgb/1341839134.805757.png 1341839134.805770 depth/1341839134.805770.png\n1341839134.841632 rgb/1341839134.841632.png 1341839134.841655 depth/1341839134.841655.png\n1341839134.873616 rgb/1341839134.873616.png 1341839134.873632 depth/1341839134.873632.png\n1341839134.905696 rgb/1341839134.905696.png 1341839134.905704 depth/1341839134.905704.png\n1341839134.941552 rgb/1341839134.941552.png 1341839134.941561 depth/1341839134.941561.png\n1341839134.974666 rgb/1341839134.974666.png 1341839134.974739 depth/1341839134.974739.png\n1341839135.009601 rgb/1341839135.009601.png 1341839135.009614 depth/1341839135.009614.png\n1341839135.042135 rgb/1341839135.042135.png 1341839135.042147 depth/1341839135.042147.png\n1341839135.073504 rgb/1341839135.073504.png 1341839135.073516 depth/1341839135.073516.png\n1341839135.109696 rgb/1341839135.109696.png 1341839135.109714 depth/1341839135.109714.png\n1341839135.141720 rgb/1341839135.141720.png 1341839135.141729 depth/1341839135.141729.png\n1341839135.173566 rgb/1341839135.173566.png 1341839135.173615 depth/1341839135.173615.png\n1341839135.209553 rgb/1341839135.209553.png 1341839135.209575 depth/1341839135.209575.png\n1341839135.241688 rgb/1341839135.241688.png 1341839135.241697 depth/1341839135.241697.png\n1341839135.277641 rgb/1341839135.277641.png 1341839135.277681 depth/1341839135.277681.png\n1341839135.309842 rgb/1341839135.309842.png 1341839135.310691 depth/1341839135.310691.png\n1341839135.341555 rgb/1341839135.341555.png 1341839135.341637 depth/1341839135.341637.png\n1341839135.377558 rgb/1341839135.377558.png 1341839135.378308 depth/1341839135.378308.png\n1341839135.409554 rgb/1341839135.409554.png 1341839135.409570 depth/1341839135.409570.png\n1341839135.441588 rgb/1341839135.441588.png 1341839135.441604 depth/1341839135.441604.png\n1341839135.477530 rgb/1341839135.477530.png 1341839135.477542 depth/1341839135.477542.png\n1341839135.509758 rgb/1341839135.509758.png 1341839135.509777 depth/1341839135.509777.png\n1341839135.545510 rgb/1341839135.545510.png 1341839135.545525 depth/1341839135.545525.png\n1341839135.577577 rgb/1341839135.577577.png 1341839135.577594 depth/1341839135.577594.png\n1341839135.609596 rgb/1341839135.609596.png 1341839135.609617 depth/1341839135.609617.png\n1341839135.645470 rgb/1341839135.645470.png 1341839135.645480 depth/1341839135.645480.png\n1341839135.677567 rgb/1341839135.677567.png 1341839135.677577 depth/1341839135.677577.png\n1341839135.713508 rgb/1341839135.713508.png 1341839135.713519 depth/1341839135.713519.png\n1341839135.745626 rgb/1341839135.745626.png 1341839135.745644 depth/1341839135.745644.png\n1341839135.777556 rgb/1341839135.777556.png 1341839135.777565 depth/1341839135.777565.png\n1341839135.813582 rgb/1341839135.813582.png 1341839135.813599 depth/1341839135.813599.png\n1341839135.845539 rgb/1341839135.845539.png 1341839135.845556 depth/1341839135.845556.png\n1341839135.877786 rgb/1341839135.877786.png 1341839135.877808 depth/1341839135.877808.png\n1341839135.913620 rgb/1341839135.913620.png 1341839135.913634 depth/1341839135.913634.png\n1341839135.945920 rgb/1341839135.945920.png 1341839135.947125 depth/1341839135.947125.png\n1341839135.981913 rgb/1341839135.981913.png 1341839135.981941 depth/1341839135.981941.png\n1341839136.014297 rgb/1341839136.014297.png 1341839136.014341 depth/1341839136.014341.png\n1341839136.059226 rgb/1341839136.059226.png 1341839136.062945 depth/1341839136.062945.png\n1341839136.120606 rgb/1341839136.120606.png 1341839136.120805 depth/1341839136.120805.png\n1341839136.181673 rgb/1341839136.181673.png 1341839136.181696 depth/1341839136.181696.png\n1341839136.214507 rgb/1341839136.214507.png 1341839136.215196 depth/1341839136.215196.png\n1341839136.249624 rgb/1341839136.249624.png 1341839136.249642 depth/1341839136.249642.png\n1341839136.281495 rgb/1341839136.281495.png 1341839136.281541 depth/1341839136.281541.png\n1341839136.314066 rgb/1341839136.314066.png 1341839136.314093 depth/1341839136.314093.png\n1341839136.349787 rgb/1341839136.349787.png 1341839136.349833 depth/1341839136.349833.png\n1341839136.388618 rgb/1341839136.388618.png 1341839136.388647 depth/1341839136.388647.png\n1341839136.449733 rgb/1341839136.449733.png 1341839136.449782 depth/1341839136.449782.png\n1341839136.481697 rgb/1341839136.481697.png 1341839136.481996 depth/1341839136.481996.png\n1341839136.517624 rgb/1341839136.517624.png 1341839136.518264 depth/1341839136.518264.png\n1341839136.549505 rgb/1341839136.549505.png 1341839136.549533 depth/1341839136.549533.png\n1341839136.581632 rgb/1341839136.581632.png 1341839136.581692 depth/1341839136.581692.png\n1341839136.617613 rgb/1341839136.617613.png 1341839136.617621 depth/1341839136.617621.png\n1341839136.649571 rgb/1341839136.649571.png 1341839136.649580 depth/1341839136.649580.png\n1341839136.685554 rgb/1341839136.685554.png 1341839136.685653 depth/1341839136.685653.png\n1341839136.717527 rgb/1341839136.717527.png 1341839136.717542 depth/1341839136.717542.png\n1341839136.749496 rgb/1341839136.749496.png 1341839136.749506 depth/1341839136.749506.png\n1341839136.785674 rgb/1341839136.785674.png 1341839136.785703 depth/1341839136.785703.png\n1341839136.817542 rgb/1341839136.817542.png 1341839136.817555 depth/1341839136.817555.png\n1341839136.849615 rgb/1341839136.849615.png 1341839136.849622 depth/1341839136.849622.png\n1341839136.892657 rgb/1341839136.892657.png 1341839136.892705 depth/1341839136.892705.png\n1341839136.953615 rgb/1341839136.953615.png 1341839136.953652 depth/1341839136.953652.png\n1341839136.985942 rgb/1341839136.985942.png 1341839136.986038 depth/1341839136.986038.png\n1341839137.017616 rgb/1341839137.017616.png 1341839137.017720 depth/1341839137.017720.png\n1341839137.053572 rgb/1341839137.053572.png 1341839137.053657 depth/1341839137.053657.png\n1341839137.085843 rgb/1341839137.085843.png 1341839137.086406 depth/1341839137.086406.png\n1341839137.117537 rgb/1341839137.117537.png 1341839137.117619 depth/1341839137.117619.png\n1341839137.153707 rgb/1341839137.153707.png 1341839137.153722 depth/1341839137.153722.png\n1341839137.186296 rgb/1341839137.186296.png 1341839137.186313 depth/1341839137.186313.png\n1341839137.221759 rgb/1341839137.221759.png 1341839137.221832 depth/1341839137.221832.png\n1341839137.253565 rgb/1341839137.253565.png 1341839137.253576 depth/1341839137.253576.png\n1341839137.285736 rgb/1341839137.285736.png 1341839137.285764 depth/1341839137.285764.png\n1341839137.321642 rgb/1341839137.321642.png 1341839137.321686 depth/1341839137.321686.png\n1341839137.353692 rgb/1341839137.353692.png 1341839137.353712 depth/1341839137.353712.png\n1341839137.386256 rgb/1341839137.386256.png 1341839137.386271 depth/1341839137.386271.png\n1341839137.421671 rgb/1341839137.421671.png 1341839137.421704 depth/1341839137.421704.png\n1341839137.453657 rgb/1341839137.453657.png 1341839137.453673 depth/1341839137.453673.png\n1341839137.489830 rgb/1341839137.489830.png 1341839137.490198 depth/1341839137.490198.png\n1341839137.521652 rgb/1341839137.521652.png 1341839137.522084 depth/1341839137.522084.png\n1341839137.553558 rgb/1341839137.553558.png 1341839137.553568 depth/1341839137.553568.png\n1341839137.592577 rgb/1341839137.592577.png 1341839137.592649 depth/1341839137.592649.png\n1341839137.628551 rgb/1341839137.628551.png 1341839137.628567 depth/1341839137.628567.png\n1341839137.660598 rgb/1341839137.660598.png 1341839137.660617 depth/1341839137.660617.png\n1341839137.692612 rgb/1341839137.692612.png 1341839137.692623 depth/1341839137.692623.png\n1341839137.728532 rgb/1341839137.728532.png 1341839137.728545 depth/1341839137.728545.png\n1341839137.760497 rgb/1341839137.760497.png 1341839137.760532 depth/1341839137.760532.png\n1341839137.796681 rgb/1341839137.796681.png 1341839137.797171 depth/1341839137.797171.png\n1341839137.828611 rgb/1341839137.828611.png 1341839137.828636 depth/1341839137.828636.png\n1341839137.860523 rgb/1341839137.860523.png 1341839137.860532 depth/1341839137.860532.png\n1341839137.896603 rgb/1341839137.896603.png 1341839137.896632 depth/1341839137.896632.png\n1341839137.928510 rgb/1341839137.928510.png 1341839137.928525 depth/1341839137.928525.png\n1341839137.964534 rgb/1341839137.964534.png 1341839137.964556 depth/1341839137.964556.png\n1341839137.996524 rgb/1341839137.996524.png 1341839137.996611 depth/1341839137.996611.png\n1341839138.028640 rgb/1341839138.028640.png 1341839138.028652 depth/1341839138.028652.png\n1341839138.064541 rgb/1341839138.064541.png 1341839138.064555 depth/1341839138.064555.png\n1341839138.096479 rgb/1341839138.096479.png 1341839138.096493 depth/1341839138.096493.png\n1341839138.132550 rgb/1341839138.132550.png 1341839138.132565 depth/1341839138.132565.png\n1341839138.164623 rgb/1341839138.164623.png 1341839138.164634 depth/1341839138.164634.png\n1341839138.196431 rgb/1341839138.196431.png 1341839138.196452 depth/1341839138.196452.png\n1341839138.232704 rgb/1341839138.232704.png 1341839138.232713 depth/1341839138.232713.png\n1341839138.264578 rgb/1341839138.264578.png 1341839138.264590 depth/1341839138.264590.png\n1341839138.300697 rgb/1341839138.300697.png 1341839138.300786 depth/1341839138.300786.png\n1341839138.332541 rgb/1341839138.332541.png 1341839138.332563 depth/1341839138.332563.png\n1341839138.364517 rgb/1341839138.364517.png 1341839138.364600 depth/1341839138.364600.png\n1341839138.400834 rgb/1341839138.400834.png 1341839138.400865 depth/1341839138.400865.png\n1341839138.432562 rgb/1341839138.432562.png 1341839138.432578 depth/1341839138.432578.png\n1341839138.469017 rgb/1341839138.469017.png 1341839138.469050 depth/1341839138.469050.png\n1341839138.500623 rgb/1341839138.500623.png 1341839138.500638 depth/1341839138.500638.png\n1341839138.532584 rgb/1341839138.532584.png 1341839138.532604 depth/1341839138.532604.png\n1341839138.568521 rgb/1341839138.568521.png 1341839138.568539 depth/1341839138.568539.png\n1341839138.600559 rgb/1341839138.600559.png 1341839138.600568 depth/1341839138.600568.png\n1341839138.637679 rgb/1341839138.637679.png 1341839138.637699 depth/1341839138.637699.png\n1341839138.668579 rgb/1341839138.668579.png 1341839138.668589 depth/1341839138.668589.png\n1341839138.700570 rgb/1341839138.700570.png 1341839138.700581 depth/1341839138.700581.png\n1341839138.736618 rgb/1341839138.736618.png 1341839138.736629 depth/1341839138.736629.png\n1341839138.768580 rgb/1341839138.768580.png 1341839138.768589 depth/1341839138.768589.png\n1341839138.800591 rgb/1341839138.800591.png 1341839138.800600 depth/1341839138.800600.png\n1341839138.836668 rgb/1341839138.836668.png 1341839138.836676 depth/1341839138.836676.png\n1341839138.868631 rgb/1341839138.868631.png 1341839138.868645 depth/1341839138.868645.png\n1341839138.900591 rgb/1341839138.900591.png 1341839138.900602 depth/1341839138.900602.png\n1341839138.936751 rgb/1341839138.936751.png 1341839138.936770 depth/1341839138.936770.png\n1341839138.968925 rgb/1341839138.968925.png 1341839138.968948 depth/1341839138.968948.png\n1341839139.004685 rgb/1341839139.004685.png 1341839139.004813 depth/1341839139.004813.png\n1341839139.036835 rgb/1341839139.036835.png 1341839139.036847 depth/1341839139.036847.png\n1341839139.069010 rgb/1341839139.069010.png 1341839139.070300 depth/1341839139.070300.png\n1341839139.105164 rgb/1341839139.105164.png 1341839139.106306 depth/1341839139.106306.png\n1341839139.137964 rgb/1341839139.137964.png 1341839139.138489 depth/1341839139.138489.png\n1341839139.168993 rgb/1341839139.168993.png 1341839139.169907 depth/1341839139.169907.png\n1341839139.208632 rgb/1341839139.208632.png 1341839139.209438 depth/1341839139.209438.png\n1341839139.237233 rgb/1341839139.237233.png 1341839139.238326 depth/1341839139.238326.png\n1341839139.269740 rgb/1341839139.269740.png 1341839139.271376 depth/1341839139.271376.png\n1341839139.305090 rgb/1341839139.305090.png 1341839139.305552 depth/1341839139.305552.png\n1341839139.336872 rgb/1341839139.336872.png 1341839139.337515 depth/1341839139.337515.png\n1341839139.404779 rgb/1341839139.404779.png 1341839139.405486 depth/1341839139.405486.png\n1341839139.436967 rgb/1341839139.436967.png 1341839139.437404 depth/1341839139.437404.png\n1341839139.479384 rgb/1341839139.479384.png 1341839139.480479 depth/1341839139.480479.png\n1341839139.504961 rgb/1341839139.504961.png 1341839139.505005 depth/1341839139.505005.png\n1341839139.572716 rgb/1341839139.572716.png 1341839139.572945 depth/1341839139.572945.png\n1341839139.633776 rgb/1341839139.633776.png 1341839139.633799 depth/1341839139.633799.png\n1341839139.665625 rgb/1341839139.665625.png 1341839139.665653 depth/1341839139.665653.png\n1341839139.701587 rgb/1341839139.701587.png 1341839139.701596 depth/1341839139.701596.png\n1341839139.733553 rgb/1341839139.733553.png 1341839139.733611 depth/1341839139.733611.png\n1341839139.765553 rgb/1341839139.765553.png 1341839139.765574 depth/1341839139.765574.png\n1341839139.801543 rgb/1341839139.801543.png 1341839139.801605 depth/1341839139.801605.png\n1341839139.833756 rgb/1341839139.833756.png 1341839139.833768 depth/1341839139.833768.png\n1341839139.865591 rgb/1341839139.865591.png 1341839139.865601 depth/1341839139.865601.png\n1341839139.901631 rgb/1341839139.901631.png 1341839139.901643 depth/1341839139.901643.png\n1341839139.933716 rgb/1341839139.933716.png 1341839139.933753 depth/1341839139.933753.png\n1341839139.969603 rgb/1341839139.969603.png 1341839139.969635 depth/1341839139.969635.png\n1341839140.001567 rgb/1341839140.001567.png 1341839140.001587 depth/1341839140.001587.png\n1341839140.033569 rgb/1341839140.033569.png 1341839140.033598 depth/1341839140.033598.png\n1341839140.069602 rgb/1341839140.069602.png 1341839140.069614 depth/1341839140.069614.png\n1341839140.101607 rgb/1341839140.101607.png 1341839140.101621 depth/1341839140.101621.png\n1341839140.137593 rgb/1341839140.137593.png 1341839140.137615 depth/1341839140.137615.png\n1341839140.169583 rgb/1341839140.169583.png 1341839140.169652 depth/1341839140.169652.png\n1341839140.201678 rgb/1341839140.201678.png 1341839140.201687 depth/1341839140.201687.png\n1341839140.237641 rgb/1341839140.237641.png 1341839140.238134 depth/1341839140.238134.png\n1341839140.269632 rgb/1341839140.269632.png 1341839140.269703 depth/1341839140.269703.png\n1341839140.301538 rgb/1341839140.301538.png 1341839140.301552 depth/1341839140.301552.png\n1341839140.337608 rgb/1341839140.337608.png 1341839140.338185 depth/1341839140.338185.png\n1341839140.369503 rgb/1341839140.369503.png 1341839140.369514 depth/1341839140.369514.png\n1341839140.405652 rgb/1341839140.405652.png 1341839140.405699 depth/1341839140.405699.png\n1341839140.437622 rgb/1341839140.437622.png 1341839140.437643 depth/1341839140.437643.png\n1341839140.469802 rgb/1341839140.469802.png 1341839140.469827 depth/1341839140.469827.png\n1341839140.505600 rgb/1341839140.505600.png 1341839140.505608 depth/1341839140.505608.png\n1341839140.537508 rgb/1341839140.537508.png 1341839140.537516 depth/1341839140.537516.png\n1341839140.569631 rgb/1341839140.569631.png 1341839140.569669 depth/1341839140.569669.png\n1341839140.605614 rgb/1341839140.605614.png 1341839140.605628 depth/1341839140.605628.png\n1341839140.637520 rgb/1341839140.637520.png 1341839140.637540 depth/1341839140.637540.png\n1341839140.673589 rgb/1341839140.673589.png 1341839140.673608 depth/1341839140.673608.png\n1341839140.705526 rgb/1341839140.705526.png 1341839140.705539 depth/1341839140.705539.png\n1341839140.737690 rgb/1341839140.737690.png 1341839140.737704 depth/1341839140.737704.png\n1341839140.780691 rgb/1341839140.780691.png 1341839140.780735 depth/1341839140.780735.png\n1341839140.837561 rgb/1341839140.837561.png 1341839140.837578 depth/1341839140.837578.png\n1341839140.873616 rgb/1341839140.873616.png 1341839140.873620 depth/1341839140.873620.png\n1341839140.905496 rgb/1341839140.905496.png 1341839140.905503 depth/1341839140.905503.png\n1341839140.941764 rgb/1341839140.941764.png 1341839140.941788 depth/1341839140.941788.png\n1341839140.973483 rgb/1341839140.973483.png 1341839140.973496 depth/1341839140.973496.png\n1341839141.005687 rgb/1341839141.005687.png 1341839141.005702 depth/1341839141.005702.png\n1341839141.041564 rgb/1341839141.041564.png 1341839141.041580 depth/1341839141.041580.png\n1341839141.074063 rgb/1341839141.074063.png 1341839141.074113 depth/1341839141.074113.png\n1341839141.110271 rgb/1341839141.110271.png 1341839141.111227 depth/1341839141.111227.png\n1341839141.141854 rgb/1341839141.141854.png 1341839141.143041 depth/1341839141.143041.png\n1341839141.176858 rgb/1341839141.176858.png 1341839141.178116 depth/1341839141.178116.png\n1341839141.209658 rgb/1341839141.209658.png 1341839141.210052 depth/1341839141.210052.png\n1341839141.241623 rgb/1341839141.241623.png 1341839141.241640 depth/1341839141.241640.png\n1341839141.273659 rgb/1341839141.273659.png 1341839141.273677 depth/1341839141.273677.png\n1341839141.309576 rgb/1341839141.309576.png 1341839141.309585 depth/1341839141.309585.png\n1341839141.341687 rgb/1341839141.341687.png 1341839141.341778 depth/1341839141.341778.png\n1341839141.378026 rgb/1341839141.378026.png 1341839141.378158 depth/1341839141.378158.png\n1341839141.409623 rgb/1341839141.409623.png 1341839141.409665 depth/1341839141.409665.png\n1341839141.441571 rgb/1341839141.441571.png 1341839141.441583 depth/1341839141.441583.png\n1341839141.477635 rgb/1341839141.477635.png 1341839141.477651 depth/1341839141.477651.png\n1341839141.509696 rgb/1341839141.509696.png 1341839141.509729 depth/1341839141.509729.png\n1341839141.541659 rgb/1341839141.541659.png 1341839141.541710 depth/1341839141.541710.png\n1341839141.577526 rgb/1341839141.577526.png 1341839141.577573 depth/1341839141.577573.png\n1341839141.645706 rgb/1341839141.645706.png 1341839141.645797 depth/1341839141.645797.png\n1341839141.677487 rgb/1341839141.677487.png 1341839141.677499 depth/1341839141.677499.png\n1341839141.709572 rgb/1341839141.709572.png 1341839141.709590 depth/1341839141.709590.png\n1341839141.745638 rgb/1341839141.745638.png 1341839141.745654 depth/1341839141.745654.png\n1341839141.777895 rgb/1341839141.777895.png 1341839141.778356 depth/1341839141.778356.png\n1341839141.809561 rgb/1341839141.809561.png 1341839141.809573 depth/1341839141.809573.png\n1341839141.845701 rgb/1341839141.845701.png 1341839141.845720 depth/1341839141.845720.png\n1341839141.877530 rgb/1341839141.877530.png 1341839141.877549 depth/1341839141.877549.png\n1341839141.913569 rgb/1341839141.913569.png 1341839141.913591 depth/1341839141.913591.png\n1341839141.945636 rgb/1341839141.945636.png 1341839141.945649 depth/1341839141.945649.png\n1341839141.977668 rgb/1341839141.977668.png 1341839141.977695 depth/1341839141.977695.png\n1341839142.013466 rgb/1341839142.013466.png 1341839142.013492 depth/1341839142.013492.png\n1341839142.048866 rgb/1341839142.048866.png 1341839142.048888 depth/1341839142.048888.png\n1341839142.116693 rgb/1341839142.116693.png 1341839142.116751 depth/1341839142.116751.png\n1341839142.181588 rgb/1341839142.181588.png 1341839142.181631 depth/1341839142.181631.png\n1341839142.213523 rgb/1341839142.213523.png 1341839142.213533 depth/1341839142.213533.png\n1341839142.245657 rgb/1341839142.245657.png 1341839142.245678 depth/1341839142.245678.png\n1341839142.281484 rgb/1341839142.281484.png 1341839142.281493 depth/1341839142.281493.png\n1341839142.313501 rgb/1341839142.313501.png 1341839142.313509 depth/1341839142.313509.png\n1341839142.349595 rgb/1341839142.349595.png 1341839142.349620 depth/1341839142.349620.png\n1341839142.413736 rgb/1341839142.413736.png 1341839142.413767 depth/1341839142.413767.png\n1341839142.449600 rgb/1341839142.449600.png 1341839142.449618 depth/1341839142.449618.png\n1341839142.481586 rgb/1341839142.481586.png 1341839142.481606 depth/1341839142.481606.png\n1341839142.513495 rgb/1341839142.513495.png 1341839142.513509 depth/1341839142.513509.png\n1341839142.549621 rgb/1341839142.549621.png 1341839142.549634 depth/1341839142.549634.png\n1341839142.581646 rgb/1341839142.581646.png 1341839142.582088 depth/1341839142.582088.png\n1341839142.617733 rgb/1341839142.617733.png 1341839142.618319 depth/1341839142.618319.png\n1341839142.649501 rgb/1341839142.649501.png 1341839142.649517 depth/1341839142.649517.png\n1341839142.681490 rgb/1341839142.681490.png 1341839142.681506 depth/1341839142.681506.png\n1341839142.717648 rgb/1341839142.717648.png 1341839142.717673 depth/1341839142.717673.png\n1341839142.749655 rgb/1341839142.749655.png 1341839142.750498 depth/1341839142.750498.png\n1341839142.781698 rgb/1341839142.781698.png 1341839142.781971 depth/1341839142.781971.png\n1341839142.817748 rgb/1341839142.817748.png 1341839142.817777 depth/1341839142.817777.png\n1341839142.849646 rgb/1341839142.849646.png 1341839142.849670 depth/1341839142.849670.png\n1341839142.885615 rgb/1341839142.885615.png 1341839142.885630 depth/1341839142.885630.png\n1341839142.917485 rgb/1341839142.917485.png 1341839142.917510 depth/1341839142.917510.png\n1341839142.949726 rgb/1341839142.949726.png 1341839142.949748 depth/1341839142.949748.png\n1341839142.985900 rgb/1341839142.985900.png 1341839142.985931 depth/1341839142.985931.png\n1341839143.025376 rgb/1341839143.025376.png 1341839143.026222 depth/1341839143.026222.png\n1341839143.056750 rgb/1341839143.056750.png 1341839143.056780 depth/1341839143.056780.png\n1341839143.092610 rgb/1341839143.092610.png 1341839143.092659 depth/1341839143.092659.png\n1341839143.124560 rgb/1341839143.124560.png 1341839143.124570 depth/1341839143.124570.png\n1341839143.160701 rgb/1341839143.160701.png 1341839143.161188 depth/1341839143.161188.png\n1341839143.224815 rgb/1341839143.224815.png 1341839143.224874 depth/1341839143.224874.png\n1341839143.285789 rgb/1341839143.285789.png 1341839143.285858 depth/1341839143.285858.png\n1341839143.321671 rgb/1341839143.321671.png 1341839143.321694 depth/1341839143.321694.png\n1341839143.353517 rgb/1341839143.353517.png 1341839143.353534 depth/1341839143.353534.png\n1341839143.385603 rgb/1341839143.385603.png 1341839143.385625 depth/1341839143.385625.png\n1341839143.421529 rgb/1341839143.421529.png 1341839143.421572 depth/1341839143.421572.png\n1341839143.453645 rgb/1341839143.453645.png 1341839143.453688 depth/1341839143.453688.png\n1341839143.485734 rgb/1341839143.485734.png 1341839143.485756 depth/1341839143.485756.png\n1341839143.521668 rgb/1341839143.521668.png 1341839143.521684 depth/1341839143.521684.png\n1341839143.553630 rgb/1341839143.553630.png 1341839143.553660 depth/1341839143.553660.png\n1341839143.590154 rgb/1341839143.590154.png 1341839143.590166 depth/1341839143.590166.png\n1341839143.621854 rgb/1341839143.621854.png 1341839143.621867 depth/1341839143.621867.png\n1341839143.653546 rgb/1341839143.653546.png 1341839143.653560 depth/1341839143.653560.png\n1341839143.689669 rgb/1341839143.689669.png 1341839143.689685 depth/1341839143.689685.png\n1341839143.721563 rgb/1341839143.721563.png 1341839143.721578 depth/1341839143.721578.png\n1341839143.753557 rgb/1341839143.753557.png 1341839143.753575 depth/1341839143.753575.png\n1341839143.789597 rgb/1341839143.789597.png 1341839143.789627 depth/1341839143.789627.png\n1341839143.821488 rgb/1341839143.821488.png 1341839143.821505 depth/1341839143.821505.png\n1341839143.857691 rgb/1341839143.857691.png 1341839143.857712 depth/1341839143.857712.png\n1341839143.889668 rgb/1341839143.889668.png 1341839143.889711 depth/1341839143.889711.png\n1341839143.921613 rgb/1341839143.921613.png 1341839143.921625 depth/1341839143.921625.png\n1341839143.957679 rgb/1341839143.957679.png 1341839143.957695 depth/1341839143.957695.png\n1341839143.989692 rgb/1341839143.989692.png 1341839143.989707 depth/1341839143.989707.png\n1341839144.021612 rgb/1341839144.021612.png 1341839144.021623 depth/1341839144.021623.png\n1341839144.057581 rgb/1341839144.057581.png 1341839144.057682 depth/1341839144.057682.png\n1341839144.089682 rgb/1341839144.089682.png 1341839144.090414 depth/1341839144.090414.png\n1341839144.125588 rgb/1341839144.125588.png 1341839144.125627 depth/1341839144.125627.png\n1341839144.157579 rgb/1341839144.157579.png 1341839144.157593 depth/1341839144.157593.png\n1341839144.189633 rgb/1341839144.189633.png 1341839144.189686 depth/1341839144.189686.png\n1341839144.225642 rgb/1341839144.225642.png 1341839144.225712 depth/1341839144.225712.png\n1341839144.257760 rgb/1341839144.257760.png 1341839144.257782 depth/1341839144.257782.png\n1341839144.289779 rgb/1341839144.289779.png 1341839144.289825 depth/1341839144.289825.png\n1341839144.325641 rgb/1341839144.325641.png 1341839144.325658 depth/1341839144.325658.png\n1341839144.357603 rgb/1341839144.357603.png 1341839144.357629 depth/1341839144.357629.png\n1341839144.393630 rgb/1341839144.393630.png 1341839144.393670 depth/1341839144.393670.png\n1341839144.425526 rgb/1341839144.425526.png 1341839144.425538 depth/1341839144.425538.png\n1341839144.457696 rgb/1341839144.457696.png 1341839144.458734 depth/1341839144.458734.png\n1341839144.493799 rgb/1341839144.493799.png 1341839144.493809 depth/1341839144.493809.png\n1341839144.525996 rgb/1341839144.525996.png 1341839144.526031 depth/1341839144.526031.png\n1341839144.561696 rgb/1341839144.561696.png 1341839144.561705 depth/1341839144.561705.png\n1341839144.593602 rgb/1341839144.593602.png 1341839144.594287 depth/1341839144.594287.png\n1341839144.627771 rgb/1341839144.627771.png 1341839144.627802 depth/1341839144.627802.png\n1341839144.661818 rgb/1341839144.661818.png 1341839144.663741 depth/1341839144.663741.png\n1341839144.732548 rgb/1341839144.732548.png 1341839144.732583 depth/1341839144.732583.png\n1341839144.793602 rgb/1341839144.793602.png 1341839144.793614 depth/1341839144.793614.png\n1341839144.829602 rgb/1341839144.829602.png 1341839144.829617 depth/1341839144.829617.png\n1341839144.861614 rgb/1341839144.861614.png 1341839144.861628 depth/1341839144.861628.png\n1341839144.893704 rgb/1341839144.893704.png 1341839144.893753 depth/1341839144.893753.png\n1341839144.929498 rgb/1341839144.929498.png 1341839144.929511 depth/1341839144.929511.png\n1341839144.961563 rgb/1341839144.961563.png 1341839144.961580 depth/1341839144.961580.png\n1341839144.993581 rgb/1341839144.993581.png 1341839144.993599 depth/1341839144.993599.png\n1341839145.029623 rgb/1341839145.029623.png 1341839145.029664 depth/1341839145.029664.png\n1341839145.061626 rgb/1341839145.061626.png 1341839145.061641 depth/1341839145.061641.png\n1341839145.097529 rgb/1341839145.097529.png 1341839145.097551 depth/1341839145.097551.png\n1341839145.129540 rgb/1341839145.129540.png 1341839145.129551 depth/1341839145.129551.png\n1341839145.161548 rgb/1341839145.161548.png 1341839145.161615 depth/1341839145.161615.png\n1341839145.197472 rgb/1341839145.197472.png 1341839145.197504 depth/1341839145.197504.png\n1341839145.229600 rgb/1341839145.229600.png 1341839145.230231 depth/1341839145.230231.png\n1341839145.262518 rgb/1341839145.262518.png 1341839145.262530 depth/1341839145.262530.png\n1341839145.297552 rgb/1341839145.297552.png 1341839145.297620 depth/1341839145.297620.png\n1341839145.329591 rgb/1341839145.329591.png 1341839145.329622 depth/1341839145.329622.png\n"
  },
  {
    "path": "Examples/RGB-D/associations/fr3_str_tex_near.txt",
    "content": "1341839327.392692 rgb/1341839327.392692.png 1341839327.392719 depth/1341839327.392719.png\n1341839327.424683 rgb/1341839327.424683.png 1341839327.424732 depth/1341839327.424732.png\n1341839327.460744 rgb/1341839327.460744.png 1341839327.460763 depth/1341839327.460763.png\n1341839327.492713 rgb/1341839327.492713.png 1341839327.492724 depth/1341839327.492724.png\n1341839327.524801 rgb/1341839327.524801.png 1341839327.524824 depth/1341839327.524824.png\n1341839327.560844 rgb/1341839327.560844.png 1341839327.560867 depth/1341839327.560867.png\n1341839327.592601 rgb/1341839327.592601.png 1341839327.592616 depth/1341839327.592616.png\n1341839327.624910 rgb/1341839327.624910.png 1341839327.625438 depth/1341839327.625438.png\n1341839327.660734 rgb/1341839327.660734.png 1341839327.660773 depth/1341839327.660773.png\n1341839327.692726 rgb/1341839327.692726.png 1341839327.693149 depth/1341839327.693149.png\n1341839327.728746 rgb/1341839327.728746.png 1341839327.728770 depth/1341839327.728770.png\n1341839327.760684 rgb/1341839327.760684.png 1341839327.760693 depth/1341839327.760693.png\n1341839327.792848 rgb/1341839327.792848.png 1341839327.792870 depth/1341839327.792870.png\n1341839327.828735 rgb/1341839327.828735.png 1341839327.828764 depth/1341839327.828764.png\n1341839327.860775 rgb/1341839327.860775.png 1341839327.861088 depth/1341839327.861088.png\n1341839327.892707 rgb/1341839327.892707.png 1341839327.892736 depth/1341839327.892736.png\n1341839327.928885 rgb/1341839327.928885.png 1341839327.928913 depth/1341839327.928913.png\n1341839327.960681 rgb/1341839327.960681.png 1341839327.960709 depth/1341839327.960709.png\n1341839327.992694 rgb/1341839327.992694.png 1341839327.993314 depth/1341839327.993314.png\n1341839328.028635 rgb/1341839328.028635.png 1341839328.028650 depth/1341839328.028650.png\n1341839328.060669 rgb/1341839328.060669.png 1341839328.060694 depth/1341839328.060694.png\n1341839328.096628 rgb/1341839328.096628.png 1341839328.096649 depth/1341839328.096649.png\n1341839328.128788 rgb/1341839328.128788.png 1341839328.128874 depth/1341839328.128874.png\n1341839328.160826 rgb/1341839328.160826.png 1341839328.160854 depth/1341839328.160854.png\n1341839328.196725 rgb/1341839328.196725.png 1341839328.196745 depth/1341839328.196745.png\n1341839328.228674 rgb/1341839328.228674.png 1341839328.229156 depth/1341839328.229156.png\n1341839328.260676 rgb/1341839328.260676.png 1341839328.261208 depth/1341839328.261208.png\n1341839328.296667 rgb/1341839328.296667.png 1341839328.297137 depth/1341839328.297137.png\n1341839328.328755 rgb/1341839328.328755.png 1341839328.328784 depth/1341839328.328784.png\n1341839328.360635 rgb/1341839328.360635.png 1341839328.360665 depth/1341839328.360665.png\n1341839328.396819 rgb/1341839328.396819.png 1341839328.396926 depth/1341839328.396926.png\n1341839328.428710 rgb/1341839328.428710.png 1341839328.429370 depth/1341839328.429370.png\n1341839328.464835 rgb/1341839328.464835.png 1341839328.464846 depth/1341839328.464846.png\n1341839328.496659 rgb/1341839328.496659.png 1341839328.496692 depth/1341839328.496692.png\n1341839328.528673 rgb/1341839328.528673.png 1341839328.528687 depth/1341839328.528687.png\n1341839328.564728 rgb/1341839328.564728.png 1341839328.564740 depth/1341839328.564740.png\n1341839328.625878 rgb/1341839328.625878.png 1341839328.625940 depth/1341839328.625940.png\n1341839328.657644 rgb/1341839328.657644.png 1341839328.657766 depth/1341839328.657766.png\n1341839328.693566 rgb/1341839328.693566.png 1341839328.693593 depth/1341839328.693593.png\n1341839328.725884 rgb/1341839328.725884.png 1341839328.726559 depth/1341839328.726559.png\n1341839328.757668 rgb/1341839328.757668.png 1341839328.757898 depth/1341839328.757898.png\n1341839328.793500 rgb/1341839328.793500.png 1341839328.793518 depth/1341839328.793518.png\n1341839328.826689 rgb/1341839328.826689.png 1341839328.826770 depth/1341839328.826770.png\n1341839328.861628 rgb/1341839328.861628.png 1341839328.861644 depth/1341839328.861644.png\n1341839328.893838 rgb/1341839328.893838.png 1341839328.893849 depth/1341839328.893849.png\n1341839328.925828 rgb/1341839328.925828.png 1341839328.925868 depth/1341839328.925868.png\n1341839328.961597 rgb/1341839328.961597.png 1341839328.961613 depth/1341839328.961613.png\n1341839328.993736 rgb/1341839328.993736.png 1341839328.993792 depth/1341839328.993792.png\n1341839329.026046 rgb/1341839329.026046.png 1341839329.026055 depth/1341839329.026055.png\n1341839329.061681 rgb/1341839329.061681.png 1341839329.062092 depth/1341839329.062092.png\n1341839329.093651 rgb/1341839329.093651.png 1341839329.093661 depth/1341839329.093661.png\n1341839329.129705 rgb/1341839329.129705.png 1341839329.129714 depth/1341839329.129714.png\n1341839329.161766 rgb/1341839329.161766.png 1341839329.161805 depth/1341839329.161805.png\n1341839329.193630 rgb/1341839329.193630.png 1341839329.193646 depth/1341839329.193646.png\n1341839329.229958 rgb/1341839329.229958.png 1341839329.229989 depth/1341839329.229989.png\n1341839329.261621 rgb/1341839329.261621.png 1341839329.261633 depth/1341839329.261633.png\n1341839329.293826 rgb/1341839329.293826.png 1341839329.294019 depth/1341839329.294019.png\n1341839329.330161 rgb/1341839329.330161.png 1341839329.330182 depth/1341839329.330182.png\n1341839329.361576 rgb/1341839329.361576.png 1341839329.361588 depth/1341839329.361588.png\n1341839329.397677 rgb/1341839329.397677.png 1341839329.397693 depth/1341839329.397693.png\n1341839329.429794 rgb/1341839329.429794.png 1341839329.429824 depth/1341839329.429824.png\n1341839329.462095 rgb/1341839329.462095.png 1341839329.462140 depth/1341839329.462140.png\n1341839329.497776 rgb/1341839329.497776.png 1341839329.497817 depth/1341839329.497817.png\n1341839329.529609 rgb/1341839329.529609.png 1341839329.529623 depth/1341839329.529623.png\n1341839329.565820 rgb/1341839329.565820.png 1341839329.565832 depth/1341839329.565832.png\n1341839329.597604 rgb/1341839329.597604.png 1341839329.597657 depth/1341839329.597657.png\n1341839329.629668 rgb/1341839329.629668.png 1341839329.629682 depth/1341839329.629682.png\n1341839329.665800 rgb/1341839329.665800.png 1341839329.665817 depth/1341839329.665817.png\n1341839329.697644 rgb/1341839329.697644.png 1341839329.697655 depth/1341839329.697655.png\n1341839329.729773 rgb/1341839329.729773.png 1341839329.729794 depth/1341839329.729794.png\n1341839329.765624 rgb/1341839329.765624.png 1341839329.765645 depth/1341839329.765645.png\n1341839329.797643 rgb/1341839329.797643.png 1341839329.797665 depth/1341839329.797665.png\n1341839329.833722 rgb/1341839329.833722.png 1341839329.833742 depth/1341839329.833742.png\n1341839329.865810 rgb/1341839329.865810.png 1341839329.865832 depth/1341839329.865832.png\n1341839329.897566 rgb/1341839329.897566.png 1341839329.897578 depth/1341839329.897578.png\n1341839329.933593 rgb/1341839329.933593.png 1341839329.933601 depth/1341839329.933601.png\n1341839329.965703 rgb/1341839329.965703.png 1341839329.965721 depth/1341839329.965721.png\n1341839329.997622 rgb/1341839329.997622.png 1341839329.997659 depth/1341839329.997659.png\n1341839330.033691 rgb/1341839330.033691.png 1341839330.033740 depth/1341839330.033740.png\n1341839330.065682 rgb/1341839330.065682.png 1341839330.065737 depth/1341839330.065737.png\n1341839330.101720 rgb/1341839330.101720.png 1341839330.101744 depth/1341839330.101744.png\n1341839330.133799 rgb/1341839330.133799.png 1341839330.133824 depth/1341839330.133824.png\n1341839330.165594 rgb/1341839330.165594.png 1341839330.165634 depth/1341839330.165634.png\n1341839330.201660 rgb/1341839330.201660.png 1341839330.201705 depth/1341839330.201705.png\n1341839330.233709 rgb/1341839330.233709.png 1341839330.233722 depth/1341839330.233722.png\n1341839330.265739 rgb/1341839330.265739.png 1341839330.266312 depth/1341839330.266312.png\n1341839330.301821 rgb/1341839330.301821.png 1341839330.302347 depth/1341839330.302347.png\n1341839330.333763 rgb/1341839330.333763.png 1341839330.333775 depth/1341839330.333775.png\n1341839330.369586 rgb/1341839330.369586.png 1341839330.369606 depth/1341839330.369606.png\n1341839330.401592 rgb/1341839330.401592.png 1341839330.401603 depth/1341839330.401603.png\n1341839330.433755 rgb/1341839330.433755.png 1341839330.433788 depth/1341839330.433788.png\n1341839330.469655 rgb/1341839330.469655.png 1341839330.469667 depth/1341839330.469667.png\n1341839330.501951 rgb/1341839330.501951.png 1341839330.501975 depth/1341839330.501975.png\n1341839330.533811 rgb/1341839330.533811.png 1341839330.533857 depth/1341839330.533857.png\n1341839330.569658 rgb/1341839330.569658.png 1341839330.569675 depth/1341839330.569675.png\n1341839330.601587 rgb/1341839330.601587.png 1341839330.601595 depth/1341839330.601595.png\n1341839330.637700 rgb/1341839330.637700.png 1341839330.638143 depth/1341839330.638143.png\n1341839330.669658 rgb/1341839330.669658.png 1341839330.669672 depth/1341839330.669672.png\n1341839330.701704 rgb/1341839330.701704.png 1341839330.701788 depth/1341839330.701788.png\n1341839330.737621 rgb/1341839330.737621.png 1341839330.737650 depth/1341839330.737650.png\n1341839330.769669 rgb/1341839330.769669.png 1341839330.769683 depth/1341839330.769683.png\n1341839330.805848 rgb/1341839330.805848.png 1341839330.805857 depth/1341839330.805857.png\n1341839330.837580 rgb/1341839330.837580.png 1341839330.837591 depth/1341839330.837591.png\n1341839330.869617 rgb/1341839330.869617.png 1341839330.869625 depth/1341839330.869625.png\n1341839330.905589 rgb/1341839330.905589.png 1341839330.905598 depth/1341839330.905598.png\n1341839330.937600 rgb/1341839330.937600.png 1341839330.937608 depth/1341839330.937608.png\n1341839330.969715 rgb/1341839330.969715.png 1341839330.969732 depth/1341839330.969732.png\n1341839331.005663 rgb/1341839331.005663.png 1341839331.005686 depth/1341839331.005686.png\n1341839331.037575 rgb/1341839331.037575.png 1341839331.037590 depth/1341839331.037590.png\n1341839331.073681 rgb/1341839331.073681.png 1341839331.073709 depth/1341839331.073709.png\n1341839331.105674 rgb/1341839331.105674.png 1341839331.105691 depth/1341839331.105691.png\n1341839331.137723 rgb/1341839331.137723.png 1341839331.137734 depth/1341839331.137734.png\n1341839331.173604 rgb/1341839331.173604.png 1341839331.173665 depth/1341839331.173665.png\n1341839331.206025 rgb/1341839331.206025.png 1341839331.206108 depth/1341839331.206108.png\n1341839331.237569 rgb/1341839331.237569.png 1341839331.237591 depth/1341839331.237591.png\n1341839331.273666 rgb/1341839331.273666.png 1341839331.273677 depth/1341839331.273677.png\n1341839331.305627 rgb/1341839331.305627.png 1341839331.305666 depth/1341839331.305666.png\n1341839331.341607 rgb/1341839331.341607.png 1341839331.341623 depth/1341839331.341623.png\n1341839331.373735 rgb/1341839331.373735.png 1341839331.373753 depth/1341839331.373753.png\n1341839331.405705 rgb/1341839331.405705.png 1341839331.405723 depth/1341839331.405723.png\n1341839331.473794 rgb/1341839331.473794.png 1341839331.473871 depth/1341839331.473871.png\n1341839331.505887 rgb/1341839331.505887.png 1341839331.505920 depth/1341839331.505920.png\n1341839331.541633 rgb/1341839331.541633.png 1341839331.541699 depth/1341839331.541699.png\n1341839331.573588 rgb/1341839331.573588.png 1341839331.573605 depth/1341839331.573605.png\n1341839331.609760 rgb/1341839331.609760.png 1341839331.609775 depth/1341839331.609775.png\n1341839331.641625 rgb/1341839331.641625.png 1341839331.641636 depth/1341839331.641636.png\n1341839331.673616 rgb/1341839331.673616.png 1341839331.673645 depth/1341839331.673645.png\n1341839331.709625 rgb/1341839331.709625.png 1341839331.709686 depth/1341839331.709686.png\n1341839331.741634 rgb/1341839331.741634.png 1341839331.741643 depth/1341839331.741643.png\n1341839331.777583 rgb/1341839331.777583.png 1341839331.777603 depth/1341839331.777603.png\n1341839331.809615 rgb/1341839331.809615.png 1341839331.809647 depth/1341839331.809647.png\n1341839331.841790 rgb/1341839331.841790.png 1341839331.841801 depth/1341839331.841801.png\n1341839331.877680 rgb/1341839331.877680.png 1341839331.878215 depth/1341839331.878215.png\n1341839331.909730 rgb/1341839331.909730.png 1341839331.909748 depth/1341839331.909748.png\n1341839331.941711 rgb/1341839331.941711.png 1341839331.941725 depth/1341839331.941725.png\n1341839331.977710 rgb/1341839331.977710.png 1341839331.977728 depth/1341839331.977728.png\n1341839332.045792 rgb/1341839332.045792.png 1341839332.045816 depth/1341839332.045816.png\n1341839332.077575 rgb/1341839332.077575.png 1341839332.077582 depth/1341839332.077582.png\n1341839332.116871 rgb/1341839332.116871.png 1341839332.116893 depth/1341839332.116893.png\n1341839332.152604 rgb/1341839332.152604.png 1341839332.152616 depth/1341839332.152616.png\n1341839332.184662 rgb/1341839332.184662.png 1341839332.184678 depth/1341839332.184678.png\n1341839332.216752 rgb/1341839332.216752.png 1341839332.216770 depth/1341839332.216770.png\n1341839332.252770 rgb/1341839332.252770.png 1341839332.252784 depth/1341839332.252784.png\n1341839332.284701 rgb/1341839332.284701.png 1341839332.284720 depth/1341839332.284720.png\n1341839332.320752 rgb/1341839332.320752.png 1341839332.320763 depth/1341839332.320763.png\n1341839332.352704 rgb/1341839332.352704.png 1341839332.352725 depth/1341839332.352725.png\n1341839332.384789 rgb/1341839332.384789.png 1341839332.384802 depth/1341839332.384802.png\n1341839332.420694 rgb/1341839332.420694.png 1341839332.420707 depth/1341839332.420707.png\n1341839332.453030 rgb/1341839332.453030.png 1341839332.453040 depth/1341839332.453040.png\n1341839332.484688 rgb/1341839332.484688.png 1341839332.484707 depth/1341839332.484707.png\n1341839332.520706 rgb/1341839332.520706.png 1341839332.520728 depth/1341839332.520728.png\n1341839332.552671 rgb/1341839332.552671.png 1341839332.552694 depth/1341839332.552694.png\n1341839332.584673 rgb/1341839332.584673.png 1341839332.584689 depth/1341839332.584689.png\n1341839332.620880 rgb/1341839332.620880.png 1341839332.620915 depth/1341839332.620915.png\n1341839332.652689 rgb/1341839332.652689.png 1341839332.652728 depth/1341839332.652728.png\n1341839332.688723 rgb/1341839332.688723.png 1341839332.688741 depth/1341839332.688741.png\n1341839332.720653 rgb/1341839332.720653.png 1341839332.720665 depth/1341839332.720665.png\n1341839332.752651 rgb/1341839332.752651.png 1341839332.752666 depth/1341839332.752666.png\n1341839332.788721 rgb/1341839332.788721.png 1341839332.788766 depth/1341839332.788766.png\n1341839332.820842 rgb/1341839332.820842.png 1341839332.820854 depth/1341839332.820854.png\n1341839332.852685 rgb/1341839332.852685.png 1341839332.852703 depth/1341839332.852703.png\n1341839332.888848 rgb/1341839332.888848.png 1341839332.889321 depth/1341839332.889321.png\n1341839332.920995 rgb/1341839332.920995.png 1341839332.921019 depth/1341839332.921019.png\n1341839332.952682 rgb/1341839332.952682.png 1341839332.952691 depth/1341839332.952691.png\n1341839332.988738 rgb/1341839332.988738.png 1341839332.988751 depth/1341839332.988751.png\n1341839333.020623 rgb/1341839333.020623.png 1341839333.020647 depth/1341839333.020647.png\n1341839333.056704 rgb/1341839333.056704.png 1341839333.056724 depth/1341839333.056724.png\n1341839333.088657 rgb/1341839333.088657.png 1341839333.089114 depth/1341839333.089114.png\n1341839333.120706 rgb/1341839333.120706.png 1341839333.120718 depth/1341839333.120718.png\n1341839333.156633 rgb/1341839333.156633.png 1341839333.156704 depth/1341839333.156704.png\n1341839333.188765 rgb/1341839333.188765.png 1341839333.188815 depth/1341839333.188815.png\n1341839333.220616 rgb/1341839333.220616.png 1341839333.220628 depth/1341839333.220628.png\n1341839333.256627 rgb/1341839333.256627.png 1341839333.256670 depth/1341839333.256670.png\n1341839333.288720 rgb/1341839333.288720.png 1341839333.288740 depth/1341839333.288740.png\n1341839333.320582 rgb/1341839333.320582.png 1341839333.320602 depth/1341839333.320602.png\n1341839333.356732 rgb/1341839333.356732.png 1341839333.356748 depth/1341839333.356748.png\n1341839333.388697 rgb/1341839333.388697.png 1341839333.388710 depth/1341839333.388710.png\n1341839333.420710 rgb/1341839333.420710.png 1341839333.420733 depth/1341839333.420733.png\n1341839333.456775 rgb/1341839333.456775.png 1341839333.456800 depth/1341839333.456800.png\n1341839333.488704 rgb/1341839333.488704.png 1341839333.489161 depth/1341839333.489161.png\n1341839333.524711 rgb/1341839333.524711.png 1341839333.524754 depth/1341839333.524754.png\n1341839333.556624 rgb/1341839333.556624.png 1341839333.556641 depth/1341839333.556641.png\n1341839333.588625 rgb/1341839333.588625.png 1341839333.588635 depth/1341839333.588635.png\n1341839333.624629 rgb/1341839333.624629.png 1341839333.624660 depth/1341839333.624660.png\n1341839333.656568 rgb/1341839333.656568.png 1341839333.656582 depth/1341839333.656582.png\n1341839333.692659 rgb/1341839333.692659.png 1341839333.692674 depth/1341839333.692674.png\n1341839333.724668 rgb/1341839333.724668.png 1341839333.724684 depth/1341839333.724684.png\n1341839333.756687 rgb/1341839333.756687.png 1341839333.756705 depth/1341839333.756705.png\n1341839333.792785 rgb/1341839333.792785.png 1341839333.792811 depth/1341839333.792811.png\n1341839333.824592 rgb/1341839333.824592.png 1341839333.824607 depth/1341839333.824607.png\n1341839333.860713 rgb/1341839333.860713.png 1341839333.860727 depth/1341839333.860727.png\n1341839333.892664 rgb/1341839333.892664.png 1341839333.892675 depth/1341839333.892675.png\n1341839333.924772 rgb/1341839333.924772.png 1341839333.924793 depth/1341839333.924793.png\n1341839333.960800 rgb/1341839333.960800.png 1341839333.960816 depth/1341839333.960816.png\n1341839333.992556 rgb/1341839333.992556.png 1341839333.992565 depth/1341839333.992565.png\n1341839334.028677 rgb/1341839334.028677.png 1341839334.028692 depth/1341839334.028692.png\n1341839334.060751 rgb/1341839334.060751.png 1341839334.061278 depth/1341839334.061278.png\n1341839334.092709 rgb/1341839334.092709.png 1341839334.092728 depth/1341839334.092728.png\n1341839334.128631 rgb/1341839334.128631.png 1341839334.128644 depth/1341839334.128644.png\n1341839334.160667 rgb/1341839334.160667.png 1341839334.160704 depth/1341839334.160704.png\n1341839334.196648 rgb/1341839334.196648.png 1341839334.197146 depth/1341839334.197146.png\n1341839334.228784 rgb/1341839334.228784.png 1341839334.228803 depth/1341839334.228803.png\n1341839334.260936 rgb/1341839334.260936.png 1341839334.260959 depth/1341839334.260959.png\n1341839334.328751 rgb/1341839334.328751.png 1341839334.328809 depth/1341839334.328809.png\n1341839334.389793 rgb/1341839334.389793.png 1341839334.389836 depth/1341839334.389836.png\n1341839334.421707 rgb/1341839334.421707.png 1341839334.421774 depth/1341839334.421774.png\n1341839334.458010 rgb/1341839334.458010.png 1341839334.458070 depth/1341839334.458070.png\n1341839334.489685 rgb/1341839334.489685.png 1341839334.489716 depth/1341839334.489716.png\n1341839334.525784 rgb/1341839334.525784.png 1341839334.525791 depth/1341839334.525791.png\n1341839334.557792 rgb/1341839334.557792.png 1341839334.557800 depth/1341839334.557800.png\n1341839334.589872 rgb/1341839334.589872.png 1341839334.589879 depth/1341839334.589879.png\n1341839334.625782 rgb/1341839334.625782.png 1341839334.625795 depth/1341839334.625795.png\n1341839334.657843 rgb/1341839334.657843.png 1341839334.657857 depth/1341839334.657857.png\n1341839334.689637 rgb/1341839334.689637.png 1341839334.689650 depth/1341839334.689650.png\n1341839334.725841 rgb/1341839334.725841.png 1341839334.725913 depth/1341839334.725913.png\n1341839334.757940 rgb/1341839334.757940.png 1341839334.758001 depth/1341839334.758001.png\n1341839334.793688 rgb/1341839334.793688.png 1341839334.794398 depth/1341839334.794398.png\n1341839334.826159 rgb/1341839334.826159.png 1341839334.826176 depth/1341839334.826176.png\n1341839334.857927 rgb/1341839334.857927.png 1341839334.858001 depth/1341839334.858001.png\n1341839334.893837 rgb/1341839334.893837.png 1341839334.893846 depth/1341839334.893846.png\n1341839334.925643 rgb/1341839334.925643.png 1341839334.925663 depth/1341839334.925663.png\n1341839334.958884 rgb/1341839334.958884.png 1341839334.958897 depth/1341839334.958897.png\n1341839334.993773 rgb/1341839334.993773.png 1341839334.993786 depth/1341839334.993786.png\n1341839335.025708 rgb/1341839335.025708.png 1341839335.025736 depth/1341839335.025736.png\n1341839335.061854 rgb/1341839335.061854.png 1341839335.062376 depth/1341839335.062376.png\n1341839335.093687 rgb/1341839335.093687.png 1341839335.093705 depth/1341839335.093705.png\n1341839335.125723 rgb/1341839335.125723.png 1341839335.125749 depth/1341839335.125749.png\n1341839335.161765 rgb/1341839335.161765.png 1341839335.161801 depth/1341839335.161801.png\n1341839335.193620 rgb/1341839335.193620.png 1341839335.193634 depth/1341839335.193634.png\n1341839335.229620 rgb/1341839335.229620.png 1341839335.229637 depth/1341839335.229637.png\n1341839335.261647 rgb/1341839335.261647.png 1341839335.261672 depth/1341839335.261672.png\n1341839335.293594 rgb/1341839335.293594.png 1341839335.293601 depth/1341839335.293601.png\n1341839335.330288 rgb/1341839335.330288.png 1341839335.330337 depth/1341839335.330337.png\n1341839335.361768 rgb/1341839335.361768.png 1341839335.361795 depth/1341839335.361795.png\n1341839335.393779 rgb/1341839335.393779.png 1341839335.393789 depth/1341839335.393789.png\n1341839335.429685 rgb/1341839335.429685.png 1341839335.429852 depth/1341839335.429852.png\n1341839335.461748 rgb/1341839335.461748.png 1341839335.461797 depth/1341839335.461797.png\n1341839335.497763 rgb/1341839335.497763.png 1341839335.497824 depth/1341839335.497824.png\n1341839335.529696 rgb/1341839335.529696.png 1341839335.529703 depth/1341839335.529703.png\n1341839335.561678 rgb/1341839335.561678.png 1341839335.561688 depth/1341839335.561688.png\n1341839335.597774 rgb/1341839335.597774.png 1341839335.597785 depth/1341839335.597785.png\n1341839335.629668 rgb/1341839335.629668.png 1341839335.629720 depth/1341839335.629720.png\n1341839335.661725 rgb/1341839335.661725.png 1341839335.661751 depth/1341839335.661751.png\n1341839335.698267 rgb/1341839335.698267.png 1341839335.698291 depth/1341839335.698291.png\n1341839335.729842 rgb/1341839335.729842.png 1341839335.729860 depth/1341839335.729860.png\n1341839335.765671 rgb/1341839335.765671.png 1341839335.765694 depth/1341839335.765694.png\n1341839335.798008 rgb/1341839335.798008.png 1341839335.798139 depth/1341839335.798139.png\n1341839335.829597 rgb/1341839335.829597.png 1341839335.829611 depth/1341839335.829611.png\n1341839335.865741 rgb/1341839335.865741.png 1341839335.865786 depth/1341839335.865786.png\n1341839335.929801 rgb/1341839335.929801.png 1341839335.929832 depth/1341839335.929832.png\n1341839335.965821 rgb/1341839335.965821.png 1341839335.965832 depth/1341839335.965832.png\n1341839335.997645 rgb/1341839335.997645.png 1341839335.997676 depth/1341839335.997676.png\n1341839336.033633 rgb/1341839336.033633.png 1341839336.033647 depth/1341839336.033647.png\n1341839336.065708 rgb/1341839336.065708.png 1341839336.065734 depth/1341839336.065734.png\n1341839336.097620 rgb/1341839336.097620.png 1341839336.097631 depth/1341839336.097631.png\n1341839336.133580 rgb/1341839336.133580.png 1341839336.133597 depth/1341839336.133597.png\n1341839336.165684 rgb/1341839336.165684.png 1341839336.165702 depth/1341839336.165702.png\n1341839336.201770 rgb/1341839336.201770.png 1341839336.202267 depth/1341839336.202267.png\n1341839336.234199 rgb/1341839336.234199.png 1341839336.234214 depth/1341839336.234214.png\n1341839336.265733 rgb/1341839336.265733.png 1341839336.265756 depth/1341839336.265756.png\n1341839336.301605 rgb/1341839336.301605.png 1341839336.301613 depth/1341839336.301613.png\n1341839336.333617 rgb/1341839336.333617.png 1341839336.333632 depth/1341839336.333632.png\n1341839336.365711 rgb/1341839336.365711.png 1341839336.365718 depth/1341839336.365718.png\n1341839336.401651 rgb/1341839336.401651.png 1341839336.401664 depth/1341839336.401664.png\n1341839336.433661 rgb/1341839336.433661.png 1341839336.433672 depth/1341839336.433672.png\n1341839336.469753 rgb/1341839336.469753.png 1341839336.469794 depth/1341839336.469794.png\n1341839336.501527 rgb/1341839336.501527.png 1341839336.501620 depth/1341839336.501620.png\n1341839336.533643 rgb/1341839336.533643.png 1341839336.533664 depth/1341839336.533664.png\n1341839336.569834 rgb/1341839336.569834.png 1341839336.569844 depth/1341839336.569844.png\n1341839336.633720 rgb/1341839336.633720.png 1341839336.633742 depth/1341839336.633742.png\n1341839336.669774 rgb/1341839336.669774.png 1341839336.669786 depth/1341839336.669786.png\n1341839336.701623 rgb/1341839336.701623.png 1341839336.701630 depth/1341839336.701630.png\n1341839336.737703 rgb/1341839336.737703.png 1341839336.737715 depth/1341839336.737715.png\n1341839336.769713 rgb/1341839336.769713.png 1341839336.769724 depth/1341839336.769724.png\n1341839336.801896 rgb/1341839336.801896.png 1341839336.801932 depth/1341839336.801932.png\n1341839336.837710 rgb/1341839336.837710.png 1341839336.837725 depth/1341839336.837725.png\n1341839336.869698 rgb/1341839336.869698.png 1341839336.869709 depth/1341839336.869709.png\n1341839336.901648 rgb/1341839336.901648.png 1341839336.901683 depth/1341839336.901683.png\n1341839336.937590 rgb/1341839336.937590.png 1341839336.937604 depth/1341839336.937604.png\n1341839336.969791 rgb/1341839336.969791.png 1341839336.969803 depth/1341839336.969803.png\n1341839337.005670 rgb/1341839337.005670.png 1341839337.005683 depth/1341839337.005683.png\n1341839337.037737 rgb/1341839337.037737.png 1341839337.037752 depth/1341839337.037752.png\n1341839337.069784 rgb/1341839337.069784.png 1341839337.069797 depth/1341839337.069797.png\n1341839337.105703 rgb/1341839337.105703.png 1341839337.105718 depth/1341839337.105718.png\n1341839337.137668 rgb/1341839337.137668.png 1341839337.137797 depth/1341839337.137797.png\n1341839337.169654 rgb/1341839337.169654.png 1341839337.169667 depth/1341839337.169667.png\n1341839337.205717 rgb/1341839337.205717.png 1341839337.205734 depth/1341839337.205734.png\n1341839337.237736 rgb/1341839337.237736.png 1341839337.237749 depth/1341839337.237749.png\n1341839337.273717 rgb/1341839337.273717.png 1341839337.273741 depth/1341839337.273741.png\n1341839337.305689 rgb/1341839337.305689.png 1341839337.305704 depth/1341839337.305704.png\n1341839337.337586 rgb/1341839337.337586.png 1341839337.337595 depth/1341839337.337595.png\n1341839337.373728 rgb/1341839337.373728.png 1341839337.373961 depth/1341839337.373961.png\n1341839337.405771 rgb/1341839337.405771.png 1341839337.405787 depth/1341839337.405787.png\n1341839337.441982 rgb/1341839337.441982.png 1341839337.442004 depth/1341839337.442004.png\n1341839337.473977 rgb/1341839337.473977.png 1341839337.474958 depth/1341839337.474958.png\n1341839337.508609 rgb/1341839337.508609.png 1341839337.509733 depth/1341839337.509733.png\n1341839337.543918 rgb/1341839337.543918.png 1341839337.544700 depth/1341839337.544700.png\n1341839337.606146 rgb/1341839337.606146.png 1341839337.606582 depth/1341839337.606582.png\n1341839337.641814 rgb/1341839337.641814.png 1341839337.643191 depth/1341839337.643191.png\n1341839337.675262 rgb/1341839337.675262.png 1341839337.675557 depth/1341839337.675557.png\n1341839337.709810 rgb/1341839337.709810.png 1341839337.709823 depth/1341839337.709823.png\n1341839337.741912 rgb/1341839337.741912.png 1341839337.741931 depth/1341839337.741931.png\n1341839337.774188 rgb/1341839337.774188.png 1341839337.775641 depth/1341839337.775641.png\n1341839337.809638 rgb/1341839337.809638.png 1341839337.809663 depth/1341839337.809663.png\n1341839337.841586 rgb/1341839337.841586.png 1341839337.841607 depth/1341839337.841607.png\n1341839337.873743 rgb/1341839337.873743.png 1341839337.873966 depth/1341839337.873966.png\n1341839337.909675 rgb/1341839337.909675.png 1341839337.909686 depth/1341839337.909686.png\n1341839337.941639 rgb/1341839337.941639.png 1341839337.941649 depth/1341839337.941649.png\n1341839337.977798 rgb/1341839337.977798.png 1341839337.978034 depth/1341839337.978034.png\n1341839338.010031 rgb/1341839338.010031.png 1341839338.010055 depth/1341839338.010055.png\n1341839338.041702 rgb/1341839338.041702.png 1341839338.041796 depth/1341839338.041796.png\n1341839338.077694 rgb/1341839338.077694.png 1341839338.077718 depth/1341839338.077718.png\n1341839338.109774 rgb/1341839338.109774.png 1341839338.109796 depth/1341839338.109796.png\n1341839338.141722 rgb/1341839338.141722.png 1341839338.141788 depth/1341839338.141788.png\n1341839338.177697 rgb/1341839338.177697.png 1341839338.177722 depth/1341839338.177722.png\n1341839338.209836 rgb/1341839338.209836.png 1341839338.209855 depth/1341839338.209855.png\n1341839338.245657 rgb/1341839338.245657.png 1341839338.245667 depth/1341839338.245667.png\n1341839338.277654 rgb/1341839338.277654.png 1341839338.277664 depth/1341839338.277664.png\n1341839338.309709 rgb/1341839338.309709.png 1341839338.310236 depth/1341839338.310236.png\n1341839338.346052 rgb/1341839338.346052.png 1341839338.346061 depth/1341839338.346061.png\n1341839338.377746 rgb/1341839338.377746.png 1341839338.377771 depth/1341839338.377771.png\n1341839338.414018 rgb/1341839338.414018.png 1341839338.414172 depth/1341839338.414172.png\n1341839338.445575 rgb/1341839338.445575.png 1341839338.445621 depth/1341839338.445621.png\n1341839338.477556 rgb/1341839338.477556.png 1341839338.477593 depth/1341839338.477593.png\n1341839338.513581 rgb/1341839338.513581.png 1341839338.513631 depth/1341839338.513631.png\n1341839338.545689 rgb/1341839338.545689.png 1341839338.545729 depth/1341839338.545729.png\n1341839338.578283 rgb/1341839338.578283.png 1341839338.578307 depth/1341839338.578307.png\n1341839338.613599 rgb/1341839338.613599.png 1341839338.613629 depth/1341839338.613629.png\n1341839338.645675 rgb/1341839338.645675.png 1341839338.645705 depth/1341839338.645705.png\n1341839338.681727 rgb/1341839338.681727.png 1341839338.681745 depth/1341839338.681745.png\n1341839338.713893 rgb/1341839338.713893.png 1341839338.713936 depth/1341839338.713936.png\n1341839338.781709 rgb/1341839338.781709.png 1341839338.781731 depth/1341839338.781731.png\n1341839338.813730 rgb/1341839338.813730.png 1341839338.813789 depth/1341839338.813789.png\n1341839338.845877 rgb/1341839338.845877.png 1341839338.845925 depth/1341839338.845925.png\n1341839338.881802 rgb/1341839338.881802.png 1341839338.881852 depth/1341839338.881852.png\n1341839338.913653 rgb/1341839338.913653.png 1341839338.913691 depth/1341839338.913691.png\n1341839338.949676 rgb/1341839338.949676.png 1341839338.950055 depth/1341839338.950055.png\n1341839338.981956 rgb/1341839338.981956.png 1341839338.982022 depth/1341839338.982022.png\n1341839339.013697 rgb/1341839339.013697.png 1341839339.013706 depth/1341839339.013706.png\n1341839339.049615 rgb/1341839339.049615.png 1341839339.049635 depth/1341839339.049635.png\n1341839339.081735 rgb/1341839339.081735.png 1341839339.081747 depth/1341839339.081747.png\n1341839339.113711 rgb/1341839339.113711.png 1341839339.113723 depth/1341839339.113723.png\n1341839339.149680 rgb/1341839339.149680.png 1341839339.149743 depth/1341839339.149743.png\n1341839339.181651 rgb/1341839339.181651.png 1341839339.181663 depth/1341839339.181663.png\n1341839339.217865 rgb/1341839339.217865.png 1341839339.217881 depth/1341839339.217881.png\n1341839339.249837 rgb/1341839339.249837.png 1341839339.249852 depth/1341839339.249852.png\n1341839339.281657 rgb/1341839339.281657.png 1341839339.281688 depth/1341839339.281688.png\n1341839339.317672 rgb/1341839339.317672.png 1341839339.317698 depth/1341839339.317698.png\n1341839339.349560 rgb/1341839339.349560.png 1341839339.349572 depth/1341839339.349572.png\n1341839339.381716 rgb/1341839339.381716.png 1341839339.381744 depth/1341839339.381744.png\n1341839339.417573 rgb/1341839339.417573.png 1341839339.417594 depth/1341839339.417594.png\n1341839339.449681 rgb/1341839339.449681.png 1341839339.449770 depth/1341839339.449770.png\n1341839339.485695 rgb/1341839339.485695.png 1341839339.485862 depth/1341839339.485862.png\n1341839339.517711 rgb/1341839339.517711.png 1341839339.517723 depth/1341839339.517723.png\n1341839339.549709 rgb/1341839339.549709.png 1341839339.549722 depth/1341839339.549722.png\n1341839339.585694 rgb/1341839339.585694.png 1341839339.585708 depth/1341839339.585708.png\n1341839339.617734 rgb/1341839339.617734.png 1341839339.617755 depth/1341839339.617755.png\n1341839339.653664 rgb/1341839339.653664.png 1341839339.653686 depth/1341839339.653686.png\n1341839339.685594 rgb/1341839339.685594.png 1341839339.685607 depth/1341839339.685607.png\n1341839339.725102 rgb/1341839339.725102.png 1341839339.717688 depth/1341839339.717688.png\n1341839339.785820 rgb/1341839339.785820.png 1341839339.785841 depth/1341839339.785841.png\n1341839339.817649 rgb/1341839339.817649.png 1341839339.817673 depth/1341839339.817673.png\n1341839339.853678 rgb/1341839339.853678.png 1341839339.853689 depth/1341839339.853689.png\n1341839339.885719 rgb/1341839339.885719.png 1341839339.886194 depth/1341839339.886194.png\n1341839339.921797 rgb/1341839339.921797.png 1341839339.921810 depth/1341839339.921810.png\n1341839339.953700 rgb/1341839339.953700.png 1341839339.953712 depth/1341839339.953712.png\n1341839339.985622 rgb/1341839339.985622.png 1341839339.985940 depth/1341839339.985940.png\n1341839340.021864 rgb/1341839340.021864.png 1341839340.021944 depth/1341839340.021944.png\n1341839340.053574 rgb/1341839340.053574.png 1341839340.053625 depth/1341839340.053625.png\n1341839340.085831 rgb/1341839340.085831.png 1341839340.085849 depth/1341839340.085849.png\n1341839340.121782 rgb/1341839340.121782.png 1341839340.121790 depth/1341839340.121790.png\n1341839340.153668 rgb/1341839340.153668.png 1341839340.153725 depth/1341839340.153725.png\n1341839340.189753 rgb/1341839340.189753.png 1341839340.189767 depth/1341839340.189767.png\n1341839340.221730 rgb/1341839340.221730.png 1341839340.221740 depth/1341839340.221740.png\n1341839340.253773 rgb/1341839340.253773.png 1341839340.253797 depth/1341839340.253797.png\n1341839340.289866 rgb/1341839340.289866.png 1341839340.289889 depth/1341839340.289889.png\n1341839340.321580 rgb/1341839340.321580.png 1341839340.321596 depth/1341839340.321596.png\n1341839340.353715 rgb/1341839340.353715.png 1341839340.353760 depth/1341839340.353760.png\n1341839340.389755 rgb/1341839340.389755.png 1341839340.390182 depth/1341839340.390182.png\n1341839340.422038 rgb/1341839340.422038.png 1341839340.422046 depth/1341839340.422046.png\n1341839340.457698 rgb/1341839340.457698.png 1341839340.457730 depth/1341839340.457730.png\n1341839340.489727 rgb/1341839340.489727.png 1341839340.489763 depth/1341839340.489763.png\n1341839340.521632 rgb/1341839340.521632.png 1341839340.521641 depth/1341839340.521641.png\n1341839340.557783 rgb/1341839340.557783.png 1341839340.557814 depth/1341839340.557814.png\n1341839340.589579 rgb/1341839340.589579.png 1341839340.589605 depth/1341839340.589605.png\n1341839340.625761 rgb/1341839340.625761.png 1341839340.625790 depth/1341839340.625790.png\n1341839340.657658 rgb/1341839340.657658.png 1341839340.657932 depth/1341839340.657932.png\n1341839340.689692 rgb/1341839340.689692.png 1341839340.689715 depth/1341839340.689715.png\n1341839340.725740 rgb/1341839340.725740.png 1341839340.725751 depth/1341839340.725751.png\n1341839340.757924 rgb/1341839340.757924.png 1341839340.757955 depth/1341839340.757955.png\n1341839340.789679 rgb/1341839340.789679.png 1341839340.789691 depth/1341839340.789691.png\n1341839340.825682 rgb/1341839340.825682.png 1341839340.825704 depth/1341839340.825704.png\n1341839340.857588 rgb/1341839340.857588.png 1341839340.857619 depth/1341839340.857619.png\n1341839340.893730 rgb/1341839340.893730.png 1341839340.893741 depth/1341839340.893741.png\n1341839340.925735 rgb/1341839340.925735.png 1341839340.925744 depth/1341839340.925744.png\n1341839340.957629 rgb/1341839340.957629.png 1341839340.957673 depth/1341839340.957673.png\n1341839340.993772 rgb/1341839340.993772.png 1341839340.993781 depth/1341839340.993781.png\n1341839341.025671 rgb/1341839341.025671.png 1341839341.025719 depth/1341839341.025719.png\n1341839341.057806 rgb/1341839341.057806.png 1341839341.057817 depth/1341839341.057817.png\n1341839341.093662 rgb/1341839341.093662.png 1341839341.093674 depth/1341839341.093674.png\n1341839341.125745 rgb/1341839341.125745.png 1341839341.125757 depth/1341839341.125757.png\n1341839341.161589 rgb/1341839341.161589.png 1341839341.161613 depth/1341839341.161613.png\n1341839341.193897 rgb/1341839341.193897.png 1341839341.193914 depth/1341839341.193914.png\n1341839341.261788 rgb/1341839341.261788.png 1341839341.261807 depth/1341839341.261807.png\n1341839341.293674 rgb/1341839341.293674.png 1341839341.294203 depth/1341839341.294203.png\n1341839341.325653 rgb/1341839341.325653.png 1341839341.325664 depth/1341839341.325664.png\n1341839341.361673 rgb/1341839341.361673.png 1341839341.361807 depth/1341839341.361807.png\n1341839341.393787 rgb/1341839341.393787.png 1341839341.394547 depth/1341839341.394547.png\n1341839341.429785 rgb/1341839341.429785.png 1341839341.429797 depth/1341839341.429797.png\n1341839341.461594 rgb/1341839341.461594.png 1341839341.461658 depth/1341839341.461658.png\n1341839341.493666 rgb/1341839341.493666.png 1341839341.494148 depth/1341839341.494148.png\n1341839341.529752 rgb/1341839341.529752.png 1341839341.529786 depth/1341839341.529786.png\n1341839341.561764 rgb/1341839341.561764.png 1341839341.561773 depth/1341839341.561773.png\n1341839341.593691 rgb/1341839341.593691.png 1341839341.593704 depth/1341839341.593704.png\n1341839341.629657 rgb/1341839341.629657.png 1341839341.629668 depth/1341839341.629668.png\n1341839341.662189 rgb/1341839341.662189.png 1341839341.662204 depth/1341839341.662204.png\n1341839341.697693 rgb/1341839341.697693.png 1341839341.697707 depth/1341839341.697707.png\n1341839341.729716 rgb/1341839341.729716.png 1341839341.729730 depth/1341839341.729730.png\n1341839341.761680 rgb/1341839341.761680.png 1341839341.761718 depth/1341839341.761718.png\n1341839341.797656 rgb/1341839341.797656.png 1341839341.797672 depth/1341839341.797672.png\n1341839341.829696 rgb/1341839341.829696.png 1341839341.829711 depth/1341839341.829711.png\n1341839341.865686 rgb/1341839341.865686.png 1341839341.865698 depth/1341839341.865698.png\n1341839341.897659 rgb/1341839341.897659.png 1341839341.897671 depth/1341839341.897671.png\n1341839341.929651 rgb/1341839341.929651.png 1341839341.929668 depth/1341839341.929668.png\n1341839341.966152 rgb/1341839341.966152.png 1341839341.966161 depth/1341839341.966161.png\n1341839341.997665 rgb/1341839341.997665.png 1341839341.997822 depth/1341839341.997822.png\n1341839342.029793 rgb/1341839342.029793.png 1341839342.029821 depth/1341839342.029821.png\n1341839342.065765 rgb/1341839342.065765.png 1341839342.065778 depth/1341839342.065778.png\n1341839342.097737 rgb/1341839342.097737.png 1341839342.097747 depth/1341839342.097747.png\n1341839342.133572 rgb/1341839342.133572.png 1341839342.133584 depth/1341839342.133584.png\n1341839342.165740 rgb/1341839342.165740.png 1341839342.165747 depth/1341839342.165747.png\n1341839342.197680 rgb/1341839342.197680.png 1341839342.197690 depth/1341839342.197690.png\n1341839342.233630 rgb/1341839342.233630.png 1341839342.233646 depth/1341839342.233646.png\n1341839342.265857 rgb/1341839342.265857.png 1341839342.265874 depth/1341839342.265874.png\n1341839342.297900 rgb/1341839342.297900.png 1341839342.297925 depth/1341839342.297925.png\n1341839342.334490 rgb/1341839342.334490.png 1341839342.335634 depth/1341839342.335634.png\n1341839342.366742 rgb/1341839342.366742.png 1341839342.367875 depth/1341839342.367875.png\n1341839342.401681 rgb/1341839342.401681.png 1341839342.401982 depth/1341839342.401982.png\n1341839342.433833 rgb/1341839342.433833.png 1341839342.433927 depth/1341839342.433927.png\n1341839342.465726 rgb/1341839342.465726.png 1341839342.465742 depth/1341839342.465742.png\n1341839342.501647 rgb/1341839342.501647.png 1341839342.501672 depth/1341839342.501672.png\n1341839342.540751 rgb/1341839342.540751.png 1341839342.540774 depth/1341839342.540774.png\n1341839342.601758 rgb/1341839342.601758.png 1341839342.601781 depth/1341839342.601781.png\n1341839342.669819 rgb/1341839342.669819.png 1341839342.669836 depth/1341839342.669836.png\n1341839342.701951 rgb/1341839342.701951.png 1341839342.701958 depth/1341839342.701958.png\n1341839342.733628 rgb/1341839342.733628.png 1341839342.734327 depth/1341839342.734327.png\n1341839342.769533 rgb/1341839342.769533.png 1341839342.769575 depth/1341839342.769575.png\n1341839342.801681 rgb/1341839342.801681.png 1341839342.801697 depth/1341839342.801697.png\n1341839342.837574 rgb/1341839342.837574.png 1341839342.837599 depth/1341839342.837599.png\n1341839342.869635 rgb/1341839342.869635.png 1341839342.869657 depth/1341839342.869657.png\n1341839342.901615 rgb/1341839342.901615.png 1341839342.901629 depth/1341839342.901629.png\n1341839342.937722 rgb/1341839342.937722.png 1341839342.937752 depth/1341839342.937752.png\n1341839342.969783 rgb/1341839342.969783.png 1341839342.969809 depth/1341839342.969809.png\n1341839343.001730 rgb/1341839343.001730.png 1341839343.001757 depth/1341839343.001757.png\n1341839343.037568 rgb/1341839343.037568.png 1341839343.037598 depth/1341839343.037598.png\n1341839343.069751 rgb/1341839343.069751.png 1341839343.069778 depth/1341839343.069778.png\n1341839343.105654 rgb/1341839343.105654.png 1341839343.105680 depth/1341839343.105680.png\n1341839343.137584 rgb/1341839343.137584.png 1341839343.137599 depth/1341839343.137599.png\n1341839343.169670 rgb/1341839343.169670.png 1341839343.169689 depth/1341839343.169689.png\n1341839343.205656 rgb/1341839343.205656.png 1341839343.205678 depth/1341839343.205678.png\n1341839343.237612 rgb/1341839343.237612.png 1341839343.237627 depth/1341839343.237627.png\n1341839343.305779 rgb/1341839343.305779.png 1341839343.305796 depth/1341839343.305796.png\n1341839343.337587 rgb/1341839343.337587.png 1341839343.337603 depth/1341839343.337603.png\n1341839343.373793 rgb/1341839343.373793.png 1341839343.373816 depth/1341839343.373816.png\n1341839343.405587 rgb/1341839343.405587.png 1341839343.405615 depth/1341839343.405615.png\n1341839343.437639 rgb/1341839343.437639.png 1341839343.437656 depth/1341839343.437656.png\n1341839343.473895 rgb/1341839343.473895.png 1341839343.473926 depth/1341839343.473926.png\n1341839343.505595 rgb/1341839343.505595.png 1341839343.505604 depth/1341839343.505604.png\n1341839343.537619 rgb/1341839343.537619.png 1341839343.537630 depth/1341839343.537630.png\n1341839343.573926 rgb/1341839343.573926.png 1341839343.573940 depth/1341839343.573940.png\n1341839343.605784 rgb/1341839343.605784.png 1341839343.605808 depth/1341839343.605808.png\n1341839343.641726 rgb/1341839343.641726.png 1341839343.641734 depth/1341839343.641734.png\n1341839343.673994 rgb/1341839343.673994.png 1341839343.674008 depth/1341839343.674008.png\n1341839343.705911 rgb/1341839343.705911.png 1341839343.706617 depth/1341839343.706617.png\n1341839343.741614 rgb/1341839343.741614.png 1341839343.741621 depth/1341839343.741621.png\n1341839343.774055 rgb/1341839343.774055.png 1341839343.774086 depth/1341839343.774086.png\n1341839343.805691 rgb/1341839343.805691.png 1341839343.805716 depth/1341839343.805716.png\n1341839343.841823 rgb/1341839343.841823.png 1341839343.841908 depth/1341839343.841908.png\n1341839343.873716 rgb/1341839343.873716.png 1341839343.873728 depth/1341839343.873728.png\n1341839343.909636 rgb/1341839343.909636.png 1341839343.909667 depth/1341839343.909667.png\n1341839343.941606 rgb/1341839343.941606.png 1341839343.941616 depth/1341839343.941616.png\n1341839343.973942 rgb/1341839343.973942.png 1341839343.973980 depth/1341839343.973980.png\n1341839344.009670 rgb/1341839344.009670.png 1341839344.009680 depth/1341839344.009680.png\n1341839344.041779 rgb/1341839344.041779.png 1341839344.041837 depth/1341839344.041837.png\n1341839344.077608 rgb/1341839344.077608.png 1341839344.077657 depth/1341839344.077657.png\n1341839344.109759 rgb/1341839344.109759.png 1341839344.109836 depth/1341839344.109836.png\n1341839344.141693 rgb/1341839344.141693.png 1341839344.141705 depth/1341839344.141705.png\n1341839344.177686 rgb/1341839344.177686.png 1341839344.177702 depth/1341839344.177702.png\n1341839344.209677 rgb/1341839344.209677.png 1341839344.209717 depth/1341839344.209717.png\n1341839344.241575 rgb/1341839344.241575.png 1341839344.241645 depth/1341839344.241645.png\n1341839344.277638 rgb/1341839344.277638.png 1341839344.277671 depth/1341839344.277671.png\n1341839344.309629 rgb/1341839344.309629.png 1341839344.309705 depth/1341839344.309705.png\n1341839344.345784 rgb/1341839344.345784.png 1341839344.345801 depth/1341839344.345801.png\n1341839344.377695 rgb/1341839344.377695.png 1341839344.377710 depth/1341839344.377710.png\n1341839344.409722 rgb/1341839344.409722.png 1341839344.409739 depth/1341839344.409739.png\n1341839344.445749 rgb/1341839344.445749.png 1341839344.445778 depth/1341839344.445778.png\n1341839344.477598 rgb/1341839344.477598.png 1341839344.477610 depth/1341839344.477610.png\n1341839344.510290 rgb/1341839344.510290.png 1341839344.510307 depth/1341839344.510307.png\n1341839344.545735 rgb/1341839344.545735.png 1341839344.545748 depth/1341839344.545748.png\n1341839344.577829 rgb/1341839344.577829.png 1341839344.577848 depth/1341839344.577848.png\n1341839344.613708 rgb/1341839344.613708.png 1341839344.613724 depth/1341839344.613724.png\n1341839344.645705 rgb/1341839344.645705.png 1341839344.645720 depth/1341839344.645720.png\n1341839344.677613 rgb/1341839344.677613.png 1341839344.677623 depth/1341839344.677623.png\n1341839344.713772 rgb/1341839344.713772.png 1341839344.713889 depth/1341839344.713889.png\n1341839344.746130 rgb/1341839344.746130.png 1341839344.746136 depth/1341839344.746136.png\n1341839344.777798 rgb/1341839344.777798.png 1341839344.777806 depth/1341839344.777806.png\n1341839344.813709 rgb/1341839344.813709.png 1341839344.813721 depth/1341839344.813721.png\n1341839344.845871 rgb/1341839344.845871.png 1341839344.845917 depth/1341839344.845917.png\n1341839344.881699 rgb/1341839344.881699.png 1341839344.881716 depth/1341839344.881716.png\n1341839344.914032 rgb/1341839344.914032.png 1341839344.914064 depth/1341839344.914064.png\n1341839344.981832 rgb/1341839344.981832.png 1341839344.981867 depth/1341839344.981867.png\n1341839345.049749 rgb/1341839345.049749.png 1341839345.049773 depth/1341839345.049773.png\n1341839345.081699 rgb/1341839345.081699.png 1341839345.081754 depth/1341839345.081754.png\n1341839345.113768 rgb/1341839345.113768.png 1341839345.113787 depth/1341839345.113787.png\n1341839345.149757 rgb/1341839345.149757.png 1341839345.149765 depth/1341839345.149765.png\n1341839345.181590 rgb/1341839345.181590.png 1341839345.181679 depth/1341839345.181679.png\n1341839345.213863 rgb/1341839345.213863.png 1341839345.213887 depth/1341839345.213887.png\n1341839345.249611 rgb/1341839345.249611.png 1341839345.249641 depth/1341839345.249641.png\n1341839345.281827 rgb/1341839345.281827.png 1341839345.281851 depth/1341839345.281851.png\n1341839345.317669 rgb/1341839345.317669.png 1341839345.318190 depth/1341839345.318190.png\n1341839345.381810 rgb/1341839345.381810.png 1341839345.381825 depth/1341839345.381825.png\n1341839345.417639 rgb/1341839345.417639.png 1341839345.417661 depth/1341839345.417661.png\n1341839345.449697 rgb/1341839345.449697.png 1341839345.449712 depth/1341839345.449712.png\n1341839345.484384 rgb/1341839345.484384.png 1341839345.484398 depth/1341839345.484398.png\n1341839345.517977 rgb/1341839345.517977.png 1341839345.517996 depth/1341839345.517996.png\n1341839345.550478 rgb/1341839345.550478.png 1341839345.550489 depth/1341839345.550489.png\n1341839345.585698 rgb/1341839345.585698.png 1341839345.585734 depth/1341839345.585734.png\n1341839345.620249 rgb/1341839345.620249.png 1341839345.620844 depth/1341839345.620844.png\n1341839345.656836 rgb/1341839345.656836.png 1341839345.656909 depth/1341839345.656909.png\n1341839345.688614 rgb/1341839345.688614.png 1341839345.688622 depth/1341839345.688622.png\n1341839345.720655 rgb/1341839345.720655.png 1341839345.720671 depth/1341839345.720671.png\n1341839345.756797 rgb/1341839345.756797.png 1341839345.756838 depth/1341839345.756838.png\n1341839345.788610 rgb/1341839345.788610.png 1341839345.788625 depth/1341839345.788625.png\n1341839345.824841 rgb/1341839345.824841.png 1341839345.824857 depth/1341839345.824857.png\n1341839345.857443 rgb/1341839345.857443.png 1341839345.857455 depth/1341839345.857455.png\n1341839345.888695 rgb/1341839345.888695.png 1341839345.888708 depth/1341839345.888708.png\n1341839345.924817 rgb/1341839345.924817.png 1341839345.924863 depth/1341839345.924863.png\n1341839345.956605 rgb/1341839345.956605.png 1341839345.957143 depth/1341839345.957143.png\n1341839345.992629 rgb/1341839345.992629.png 1341839345.993158 depth/1341839345.993158.png\n1341839346.024783 rgb/1341839346.024783.png 1341839346.024797 depth/1341839346.024797.png\n1341839346.060648 rgb/1341839346.060648.png 1341839346.060663 depth/1341839346.060663.png\n1341839346.093032 rgb/1341839346.093032.png 1341839346.093046 depth/1341839346.093046.png\n1341839346.124985 rgb/1341839346.124985.png 1341839346.125006 depth/1341839346.125006.png\n1341839346.160766 rgb/1341839346.160766.png 1341839346.161318 depth/1341839346.161318.png\n1341839346.192680 rgb/1341839346.192680.png 1341839346.192773 depth/1341839346.192773.png\n1341839346.228607 rgb/1341839346.228607.png 1341839346.228629 depth/1341839346.228629.png\n1341839346.289914 rgb/1341839346.289914.png 1341839346.289939 depth/1341839346.289939.png\n1341839346.329287 rgb/1341839346.329287.png 1341839346.329312 depth/1341839346.329312.png\n1341839346.360711 rgb/1341839346.360711.png 1341839346.360723 depth/1341839346.360723.png\n1341839346.396649 rgb/1341839346.396649.png 1341839346.396661 depth/1341839346.396661.png\n1341839346.428652 rgb/1341839346.428652.png 1341839346.428667 depth/1341839346.428667.png\n1341839346.460699 rgb/1341839346.460699.png 1341839346.460712 depth/1341839346.460712.png\n1341839346.496697 rgb/1341839346.496697.png 1341839346.496730 depth/1341839346.496730.png\n1341839346.528703 rgb/1341839346.528703.png 1341839346.529245 depth/1341839346.529245.png\n1341839346.564637 rgb/1341839346.564637.png 1341839346.564647 depth/1341839346.564647.png\n1341839346.596825 rgb/1341839346.596825.png 1341839346.596836 depth/1341839346.596836.png\n1341839346.628694 rgb/1341839346.628694.png 1341839346.629205 depth/1341839346.629205.png\n1341839346.664637 rgb/1341839346.664637.png 1341839346.664666 depth/1341839346.664666.png\n1341839346.696886 rgb/1341839346.696886.png 1341839346.697459 depth/1341839346.697459.png\n1341839346.728718 rgb/1341839346.728718.png 1341839346.728784 depth/1341839346.728784.png\n1341839346.764595 rgb/1341839346.764595.png 1341839346.764614 depth/1341839346.764614.png\n1341839346.796696 rgb/1341839346.796696.png 1341839346.796721 depth/1341839346.796721.png\n1341839346.832738 rgb/1341839346.832738.png 1341839346.832754 depth/1341839346.832754.png\n1341839346.864859 rgb/1341839346.864859.png 1341839346.864887 depth/1341839346.864887.png\n1341839346.896717 rgb/1341839346.896717.png 1341839346.896738 depth/1341839346.896738.png\n1341839346.932707 rgb/1341839346.932707.png 1341839346.932720 depth/1341839346.932720.png\n1341839346.964729 rgb/1341839346.964729.png 1341839346.964747 depth/1341839346.964747.png\n1341839346.996794 rgb/1341839346.996794.png 1341839346.997094 depth/1341839346.997094.png\n1341839347.032667 rgb/1341839347.032667.png 1341839347.032687 depth/1341839347.032687.png\n1341839347.064794 rgb/1341839347.064794.png 1341839347.064803 depth/1341839347.064803.png\n1341839347.096852 rgb/1341839347.096852.png 1341839347.096949 depth/1341839347.096949.png\n1341839347.132647 rgb/1341839347.132647.png 1341839347.132674 depth/1341839347.132674.png\n1341839347.164773 rgb/1341839347.164773.png 1341839347.164815 depth/1341839347.164815.png\n1341839347.200676 rgb/1341839347.200676.png 1341839347.201086 depth/1341839347.201086.png\n1341839347.232838 rgb/1341839347.232838.png 1341839347.232888 depth/1341839347.232888.png\n1341839347.264666 rgb/1341839347.264666.png 1341839347.264678 depth/1341839347.264678.png\n1341839347.300747 rgb/1341839347.300747.png 1341839347.300769 depth/1341839347.300769.png\n1341839347.332783 rgb/1341839347.332783.png 1341839347.332810 depth/1341839347.332810.png\n1341839347.364685 rgb/1341839347.364685.png 1341839347.364696 depth/1341839347.364696.png\n1341839347.400746 rgb/1341839347.400746.png 1341839347.400758 depth/1341839347.400758.png\n1341839347.432739 rgb/1341839347.432739.png 1341839347.432768 depth/1341839347.432768.png\n1341839347.464647 rgb/1341839347.464647.png 1341839347.464678 depth/1341839347.464678.png\n1341839347.500724 rgb/1341839347.500724.png 1341839347.500741 depth/1341839347.500741.png\n1341839347.532880 rgb/1341839347.532880.png 1341839347.532902 depth/1341839347.532902.png\n1341839347.564698 rgb/1341839347.564698.png 1341839347.564722 depth/1341839347.564722.png\n1341839347.600778 rgb/1341839347.600778.png 1341839347.600810 depth/1341839347.600810.png\n1341839347.632793 rgb/1341839347.632793.png 1341839347.632816 depth/1341839347.632816.png\n1341839347.668741 rgb/1341839347.668741.png 1341839347.668756 depth/1341839347.668756.png\n1341839347.700627 rgb/1341839347.700627.png 1341839347.700646 depth/1341839347.700646.png\n1341839347.732741 rgb/1341839347.732741.png 1341839347.732763 depth/1341839347.732763.png\n1341839347.768676 rgb/1341839347.768676.png 1341839347.768688 depth/1341839347.768688.png\n1341839347.800791 rgb/1341839347.800791.png 1341839347.800813 depth/1341839347.800813.png\n1341839347.868672 rgb/1341839347.868672.png 1341839347.868719 depth/1341839347.868719.png\n1341839347.929775 rgb/1341839347.929775.png 1341839347.929819 depth/1341839347.929819.png\n1341839347.961833 rgb/1341839347.961833.png 1341839347.961854 depth/1341839347.961854.png\n1341839347.997737 rgb/1341839347.997737.png 1341839347.997747 depth/1341839347.997747.png\n1341839348.030155 rgb/1341839348.030155.png 1341839348.030199 depth/1341839348.030199.png\n1341839348.065703 rgb/1341839348.065703.png 1341839348.065716 depth/1341839348.065716.png\n1341839348.097826 rgb/1341839348.097826.png 1341839348.097839 depth/1341839348.097839.png\n1341839348.129675 rgb/1341839348.129675.png 1341839348.129730 depth/1341839348.129730.png\n1341839348.168640 rgb/1341839348.168640.png 1341839348.168751 depth/1341839348.168751.png\n1341839348.229823 rgb/1341839348.229823.png 1341839348.229846 depth/1341839348.229846.png\n1341839348.265775 rgb/1341839348.265775.png 1341839348.265808 depth/1341839348.265808.png\n1341839348.297754 rgb/1341839348.297754.png 1341839348.297768 depth/1341839348.297768.png\n1341839348.333717 rgb/1341839348.333717.png 1341839348.333745 depth/1341839348.333745.png\n1341839348.365676 rgb/1341839348.365676.png 1341839348.365708 depth/1341839348.365708.png\n1341839348.398212 rgb/1341839348.398212.png 1341839348.398979 depth/1341839348.398979.png\n1341839348.433965 rgb/1341839348.433965.png 1341839348.433976 depth/1341839348.433976.png\n1341839348.465810 rgb/1341839348.465810.png 1341839348.467049 depth/1341839348.467049.png\n1341839348.502540 rgb/1341839348.502540.png 1341839348.502595 depth/1341839348.502595.png\n1341839348.535817 rgb/1341839348.535817.png 1341839348.535836 depth/1341839348.535836.png\n1341839348.571279 rgb/1341839348.571279.png 1341839348.572285 depth/1341839348.572285.png\n1341839348.602658 rgb/1341839348.602658.png 1341839348.603842 depth/1341839348.603842.png\n1341839348.669100 rgb/1341839348.669100.png 1341839348.670608 depth/1341839348.670608.png\n1341839348.733880 rgb/1341839348.733880.png 1341839348.733895 depth/1341839348.733895.png\n1341839348.769820 rgb/1341839348.769820.png 1341839348.769839 depth/1341839348.769839.png\n1341839348.801702 rgb/1341839348.801702.png 1341839348.801715 depth/1341839348.801715.png\n1341839348.833872 rgb/1341839348.833872.png 1341839348.833968 depth/1341839348.833968.png\n1341839348.869688 rgb/1341839348.869688.png 1341839348.869700 depth/1341839348.869700.png\n1341839348.901723 rgb/1341839348.901723.png 1341839348.901741 depth/1341839348.901741.png\n1341839348.933633 rgb/1341839348.933633.png 1341839348.933668 depth/1341839348.933668.png\n1341839348.969728 rgb/1341839348.969728.png 1341839348.969744 depth/1341839348.969744.png\n1341839349.001667 rgb/1341839349.001667.png 1341839349.001702 depth/1341839349.001702.png\n1341839349.037748 rgb/1341839349.037748.png 1341839349.037768 depth/1341839349.037768.png\n1341839349.069682 rgb/1341839349.069682.png 1341839349.069693 depth/1341839349.069693.png\n1341839349.101803 rgb/1341839349.101803.png 1341839349.101825 depth/1341839349.101825.png\n1341839349.137732 rgb/1341839349.137732.png 1341839349.137754 depth/1341839349.137754.png\n1341839349.169619 rgb/1341839349.169619.png 1341839349.169628 depth/1341839349.169628.png\n1341839349.201697 rgb/1341839349.201697.png 1341839349.201708 depth/1341839349.201708.png\n1341839349.237802 rgb/1341839349.237802.png 1341839349.237814 depth/1341839349.237814.png\n1341839349.269840 rgb/1341839349.269840.png 1341839349.269853 depth/1341839349.269853.png\n1341839349.305885 rgb/1341839349.305885.png 1341839349.305943 depth/1341839349.305943.png\n1341839349.338036 rgb/1341839349.338036.png 1341839349.339088 depth/1341839349.339088.png\n1341839349.369771 rgb/1341839349.369771.png 1341839349.369787 depth/1341839349.369787.png\n1341839349.405706 rgb/1341839349.405706.png 1341839349.405720 depth/1341839349.405720.png\n1341839349.437665 rgb/1341839349.437665.png 1341839349.437724 depth/1341839349.437724.png\n1341839349.473716 rgb/1341839349.473716.png 1341839349.473729 depth/1341839349.473729.png\n1341839349.505708 rgb/1341839349.505708.png 1341839349.505725 depth/1341839349.505725.png\n1341839349.537635 rgb/1341839349.537635.png 1341839349.537652 depth/1341839349.537652.png\n1341839349.573786 rgb/1341839349.573786.png 1341839349.573799 depth/1341839349.573799.png\n1341839349.605579 rgb/1341839349.605579.png 1341839349.605590 depth/1341839349.605590.png\n1341839349.637702 rgb/1341839349.637702.png 1341839349.637724 depth/1341839349.637724.png\n1341839349.673713 rgb/1341839349.673713.png 1341839349.673741 depth/1341839349.673741.png\n1341839349.705908 rgb/1341839349.705908.png 1341839349.705934 depth/1341839349.705934.png\n1341839349.741751 rgb/1341839349.741751.png 1341839349.741765 depth/1341839349.741765.png\n1341839349.773786 rgb/1341839349.773786.png 1341839349.773825 depth/1341839349.773825.png\n1341839349.805812 rgb/1341839349.805812.png 1341839349.805826 depth/1341839349.805826.png\n1341839349.841758 rgb/1341839349.841758.png 1341839349.841772 depth/1341839349.841772.png\n1341839349.873668 rgb/1341839349.873668.png 1341839349.873696 depth/1341839349.873696.png\n1341839349.905746 rgb/1341839349.905746.png 1341839349.905763 depth/1341839349.905763.png\n1341839349.941760 rgb/1341839349.941760.png 1341839349.941796 depth/1341839349.941796.png\n1341839349.973689 rgb/1341839349.973689.png 1341839349.973701 depth/1341839349.973701.png\n1341839350.009717 rgb/1341839350.009717.png 1341839350.009736 depth/1341839350.009736.png\n1341839350.041679 rgb/1341839350.041679.png 1341839350.041687 depth/1341839350.041687.png\n1341839350.073811 rgb/1341839350.073811.png 1341839350.073824 depth/1341839350.073824.png\n1341839350.109658 rgb/1341839350.109658.png 1341839350.109678 depth/1341839350.109678.png\n1341839350.141699 rgb/1341839350.141699.png 1341839350.141718 depth/1341839350.141718.png\n1341839350.173592 rgb/1341839350.173592.png 1341839350.173605 depth/1341839350.173605.png\n1341839350.209540 rgb/1341839350.209540.png 1341839350.209551 depth/1341839350.209551.png\n1341839350.241825 rgb/1341839350.241825.png 1341839350.241827 depth/1341839350.241827.png\n1341839350.280659 rgb/1341839350.280659.png 1341839350.280678 depth/1341839350.280678.png\n1341839350.341753 rgb/1341839350.341753.png 1341839350.341767 depth/1341839350.341767.png\n1341839350.377683 rgb/1341839350.377683.png 1341839350.377704 depth/1341839350.377704.png\n1341839350.409741 rgb/1341839350.409741.png 1341839350.409792 depth/1341839350.409792.png\n1341839350.441672 rgb/1341839350.441672.png 1341839350.441699 depth/1341839350.441699.png\n1341839350.477741 rgb/1341839350.477741.png 1341839350.477781 depth/1341839350.477781.png\n1341839350.509690 rgb/1341839350.509690.png 1341839350.509715 depth/1341839350.509715.png\n1341839350.545700 rgb/1341839350.545700.png 1341839350.545709 depth/1341839350.545709.png\n1341839350.577579 rgb/1341839350.577579.png 1341839350.577590 depth/1341839350.577590.png\n1341839350.609742 rgb/1341839350.609742.png 1341839350.609760 depth/1341839350.609760.png\n1341839350.645797 rgb/1341839350.645797.png 1341839350.645826 depth/1341839350.645826.png\n1341839350.677685 rgb/1341839350.677685.png 1341839350.677708 depth/1341839350.677708.png\n1341839350.713681 rgb/1341839350.713681.png 1341839350.713888 depth/1341839350.713888.png\n1341839350.745657 rgb/1341839350.745657.png 1341839350.746270 depth/1341839350.746270.png\n1341839350.777685 rgb/1341839350.777685.png 1341839350.777697 depth/1341839350.777697.png\n1341839350.814622 rgb/1341839350.814622.png 1341839350.814726 depth/1341839350.814726.png\n1341839350.845591 rgb/1341839350.845591.png 1341839350.845617 depth/1341839350.845617.png\n1341839350.877688 rgb/1341839350.877688.png 1341839350.877699 depth/1341839350.877699.png\n1341839350.913769 rgb/1341839350.913769.png 1341839350.913778 depth/1341839350.913778.png\n1341839350.945777 rgb/1341839350.945777.png 1341839350.945791 depth/1341839350.945791.png\n1341839350.981684 rgb/1341839350.981684.png 1341839350.981694 depth/1341839350.981694.png\n1341839351.013674 rgb/1341839351.013674.png 1341839351.013686 depth/1341839351.013686.png\n1341839351.089039 rgb/1341839351.089039.png 1341839351.089078 depth/1341839351.089078.png\n1341839351.145768 rgb/1341839351.145768.png 1341839351.145779 depth/1341839351.145779.png\n1341839351.181916 rgb/1341839351.181916.png 1341839351.181935 depth/1341839351.181935.png\n1341839351.213695 rgb/1341839351.213695.png 1341839351.214389 depth/1341839351.214389.png\n1341839351.249720 rgb/1341839351.249720.png 1341839351.250314 depth/1341839351.250314.png\n1341839351.281788 rgb/1341839351.281788.png 1341839351.281815 depth/1341839351.281815.png\n1341839351.313675 rgb/1341839351.313675.png 1341839351.313685 depth/1341839351.313685.png\n1341839351.349751 rgb/1341839351.349751.png 1341839351.349765 depth/1341839351.349765.png\n1341839351.381672 rgb/1341839351.381672.png 1341839351.381679 depth/1341839351.381679.png\n1341839351.413685 rgb/1341839351.413685.png 1341839351.413696 depth/1341839351.413696.png\n1341839351.449725 rgb/1341839351.449725.png 1341839351.449764 depth/1341839351.449764.png\n1341839351.481707 rgb/1341839351.481707.png 1341839351.481719 depth/1341839351.481719.png\n1341839351.517772 rgb/1341839351.517772.png 1341839351.517790 depth/1341839351.517790.png\n1341839351.549797 rgb/1341839351.549797.png 1341839351.549827 depth/1341839351.549827.png\n1341839351.581689 rgb/1341839351.581689.png 1341839351.581725 depth/1341839351.581725.png\n1341839351.617604 rgb/1341839351.617604.png 1341839351.617620 depth/1341839351.617620.png\n1341839351.649696 rgb/1341839351.649696.png 1341839351.649704 depth/1341839351.649704.png\n1341839351.685817 rgb/1341839351.685817.png 1341839351.685834 depth/1341839351.685834.png\n1341839351.717596 rgb/1341839351.717596.png 1341839351.717608 depth/1341839351.717608.png\n1341839351.749639 rgb/1341839351.749639.png 1341839351.749650 depth/1341839351.749650.png\n1341839351.785625 rgb/1341839351.785625.png 1341839351.785635 depth/1341839351.785635.png\n1341839351.817627 rgb/1341839351.817627.png 1341839351.817647 depth/1341839351.817647.png\n1341839351.849686 rgb/1341839351.849686.png 1341839351.849702 depth/1341839351.849702.png\n1341839351.885694 rgb/1341839351.885694.png 1341839351.885705 depth/1341839351.885705.png\n1341839351.917729 rgb/1341839351.917729.png 1341839351.917741 depth/1341839351.917741.png\n1341839351.953535 rgb/1341839351.953535.png 1341839351.953548 depth/1341839351.953548.png\n1341839351.985658 rgb/1341839351.985658.png 1341839351.985669 depth/1341839351.985669.png\n1341839352.017647 rgb/1341839352.017647.png 1341839352.017659 depth/1341839352.017659.png\n1341839352.053642 rgb/1341839352.053642.png 1341839352.053670 depth/1341839352.053670.png\n1341839352.085774 rgb/1341839352.085774.png 1341839352.085784 depth/1341839352.085784.png\n1341839352.117716 rgb/1341839352.117716.png 1341839352.117756 depth/1341839352.117756.png\n1341839352.153646 rgb/1341839352.153646.png 1341839352.153657 depth/1341839352.153657.png\n1341839352.185652 rgb/1341839352.185652.png 1341839352.185690 depth/1341839352.185690.png\n1341839352.221735 rgb/1341839352.221735.png 1341839352.221755 depth/1341839352.221755.png\n1341839352.253736 rgb/1341839352.253736.png 1341839352.253746 depth/1341839352.253746.png\n1341839352.285752 rgb/1341839352.285752.png 1341839352.285780 depth/1341839352.285780.png\n1341839352.321760 rgb/1341839352.321760.png 1341839352.321813 depth/1341839352.321813.png\n1341839352.353789 rgb/1341839352.353789.png 1341839352.353802 depth/1341839352.353802.png\n1341839352.385803 rgb/1341839352.385803.png 1341839352.385821 depth/1341839352.385821.png\n1341839352.421731 rgb/1341839352.421731.png 1341839352.421743 depth/1341839352.421743.png\n1341839352.453683 rgb/1341839352.453683.png 1341839352.454124 depth/1341839352.454124.png\n1341839352.489870 rgb/1341839352.489870.png 1341839352.489884 depth/1341839352.489884.png\n1341839352.521781 rgb/1341839352.521781.png 1341839352.521799 depth/1341839352.521799.png\n1341839352.553740 rgb/1341839352.553740.png 1341839352.554196 depth/1341839352.554196.png\n1341839352.592712 rgb/1341839352.592712.png 1341839352.592733 depth/1341839352.592733.png\n1341839352.653962 rgb/1341839352.653962.png 1341839352.653982 depth/1341839352.653982.png\n1341839352.692715 rgb/1341839352.692715.png 1341839352.692762 depth/1341839352.692762.png\n1341839352.757603 rgb/1341839352.757603.png 1341839352.757652 depth/1341839352.757652.png\n1341839352.792571 rgb/1341839352.792571.png 1341839352.792612 depth/1341839352.792612.png\n1341839352.857762 rgb/1341839352.857762.png 1341839352.857774 depth/1341839352.857774.png\n1341839352.889879 rgb/1341839352.889879.png 1341839352.889975 depth/1341839352.889975.png\n1341839352.925639 rgb/1341839352.925639.png 1341839352.925653 depth/1341839352.925653.png\n1341839352.960824 rgb/1341839352.960824.png 1341839352.960853 depth/1341839352.960853.png\n1341839353.025681 rgb/1341839353.025681.png 1341839353.025694 depth/1341839353.025694.png\n1341839353.057719 rgb/1341839353.057719.png 1341839353.057737 depth/1341839353.057737.png\n1341839353.089820 rgb/1341839353.089820.png 1341839353.089840 depth/1341839353.089840.png\n1341839353.125813 rgb/1341839353.125813.png 1341839353.125824 depth/1341839353.125824.png\n1341839353.157710 rgb/1341839353.157710.png 1341839353.157719 depth/1341839353.157719.png\n1341839353.193938 rgb/1341839353.193938.png 1341839353.194047 depth/1341839353.194047.png\n1341839353.225679 rgb/1341839353.225679.png 1341839353.225693 depth/1341839353.225693.png\n1341839353.257913 rgb/1341839353.257913.png 1341839353.257937 depth/1341839353.257937.png\n1341839353.296780 rgb/1341839353.296780.png 1341839353.296799 depth/1341839353.296799.png\n1341839353.335548 rgb/1341839353.335548.png 1341839353.335584 depth/1341839353.335584.png\n1341839353.364651 rgb/1341839353.364651.png 1341839353.364885 depth/1341839353.364885.png\n1341839353.400728 rgb/1341839353.400728.png 1341839353.400775 depth/1341839353.400775.png\n1341839353.432721 rgb/1341839353.432721.png 1341839353.432737 depth/1341839353.432737.png\n1341839353.464780 rgb/1341839353.464780.png 1341839353.464794 depth/1341839353.464794.png\n1341839353.500713 rgb/1341839353.500713.png 1341839353.500731 depth/1341839353.500731.png\n1341839353.532682 rgb/1341839353.532682.png 1341839353.532694 depth/1341839353.532694.png\n1341839353.568645 rgb/1341839353.568645.png 1341839353.568655 depth/1341839353.568655.png\n1341839353.600681 rgb/1341839353.600681.png 1341839353.600699 depth/1341839353.600699.png\n1341839353.663071 rgb/1341839353.663071.png 1341839353.663133 depth/1341839353.663133.png\n1341839353.693949 rgb/1341839353.693949.png 1341839353.694757 depth/1341839353.694757.png\n1341839353.729827 rgb/1341839353.729827.png 1341839353.729840 depth/1341839353.729840.png\n1341839353.761755 rgb/1341839353.761755.png 1341839353.762769 depth/1341839353.762769.png\n1341839353.794339 rgb/1341839353.794339.png 1341839353.794377 depth/1341839353.794377.png\n1341839353.838084 rgb/1341839353.838084.png 1341839353.838101 depth/1341839353.838101.png\n1341839353.900785 rgb/1341839353.900785.png 1341839353.900821 depth/1341839353.900821.png\n1341839353.961728 rgb/1341839353.961728.png 1341839353.961940 depth/1341839353.961940.png\n1341839354.000918 rgb/1341839354.000918.png 1341839354.002030 depth/1341839354.002030.png\n1341839354.037947 rgb/1341839354.037947.png 1341839354.039276 depth/1341839354.039276.png\n1341839354.069412 rgb/1341839354.069412.png 1341839354.069798 depth/1341839354.069798.png\n1341839354.136797 rgb/1341839354.136797.png 1341839354.136831 depth/1341839354.136831.png\n1341839354.197963 rgb/1341839354.197963.png 1341839354.198709 depth/1341839354.198709.png\n1341839354.229618 rgb/1341839354.229618.png 1341839354.229653 depth/1341839354.229653.png\n1341839354.265633 rgb/1341839354.265633.png 1341839354.265645 depth/1341839354.265645.png\n1341839354.298363 rgb/1341839354.298363.png 1341839354.297874 depth/1341839354.297874.png\n1341839354.329689 rgb/1341839354.329689.png 1341839354.329700 depth/1341839354.329700.png\n1341839354.366365 rgb/1341839354.366365.png 1341839354.366440 depth/1341839354.366440.png\n1341839354.397620 rgb/1341839354.397620.png 1341839354.397631 depth/1341839354.397631.png\n1341839354.433710 rgb/1341839354.433710.png 1341839354.433728 depth/1341839354.433728.png\n1341839354.465713 rgb/1341839354.465713.png 1341839354.465726 depth/1341839354.465726.png\n1341839354.497576 rgb/1341839354.497576.png 1341839354.497590 depth/1341839354.497590.png\n1341839354.533748 rgb/1341839354.533748.png 1341839354.533790 depth/1341839354.533790.png\n1341839354.565577 rgb/1341839354.565577.png 1341839354.565585 depth/1341839354.565585.png\n1341839354.597692 rgb/1341839354.597692.png 1341839354.597739 depth/1341839354.597739.png\n1341839354.633605 rgb/1341839354.633605.png 1341839354.633631 depth/1341839354.633631.png\n1341839354.665643 rgb/1341839354.665643.png 1341839354.665662 depth/1341839354.665662.png\n1341839354.701714 rgb/1341839354.701714.png 1341839354.701725 depth/1341839354.701725.png\n1341839354.733804 rgb/1341839354.733804.png 1341839354.733850 depth/1341839354.733850.png\n1341839354.765616 rgb/1341839354.765616.png 1341839354.765676 depth/1341839354.765676.png\n1341839354.801679 rgb/1341839354.801679.png 1341839354.801718 depth/1341839354.801718.png\n1341839354.833771 rgb/1341839354.833771.png 1341839354.833783 depth/1341839354.833783.png\n1341839354.865631 rgb/1341839354.865631.png 1341839354.865709 depth/1341839354.865709.png\n1341839354.901651 rgb/1341839354.901651.png 1341839354.901667 depth/1341839354.901667.png\n1341839354.933716 rgb/1341839354.933716.png 1341839354.934160 depth/1341839354.934160.png\n1341839354.969646 rgb/1341839354.969646.png 1341839354.969722 depth/1341839354.969722.png\n1341839355.001713 rgb/1341839355.001713.png 1341839355.001769 depth/1341839355.001769.png\n1341839355.033725 rgb/1341839355.033725.png 1341839355.033737 depth/1341839355.033737.png\n1341839355.069603 rgb/1341839355.069603.png 1341839355.069614 depth/1341839355.069614.png\n1341839355.101627 rgb/1341839355.101627.png 1341839355.101644 depth/1341839355.101644.png\n1341839355.137531 rgb/1341839355.137531.png 1341839355.137540 depth/1341839355.137540.png\n1341839355.169562 rgb/1341839355.169562.png 1341839355.169571 depth/1341839355.169571.png\n1341839355.201760 rgb/1341839355.201760.png 1341839355.201782 depth/1341839355.201782.png\n1341839355.237695 rgb/1341839355.237695.png 1341839355.237716 depth/1341839355.237716.png\n1341839355.269652 rgb/1341839355.269652.png 1341839355.269692 depth/1341839355.269692.png\n1341839355.301616 rgb/1341839355.301616.png 1341839355.301664 depth/1341839355.301664.png\n1341839355.337610 rgb/1341839355.337610.png 1341839355.337641 depth/1341839355.337641.png\n1341839355.369612 rgb/1341839355.369612.png 1341839355.369662 depth/1341839355.369662.png\n1341839355.405623 rgb/1341839355.405623.png 1341839355.405658 depth/1341839355.405658.png\n1341839355.437629 rgb/1341839355.437629.png 1341839355.437662 depth/1341839355.437662.png\n1341839355.469756 rgb/1341839355.469756.png 1341839355.469766 depth/1341839355.469766.png\n1341839355.505688 rgb/1341839355.505688.png 1341839355.505709 depth/1341839355.505709.png\n1341839355.537644 rgb/1341839355.537644.png 1341839355.537653 depth/1341839355.537653.png\n1341839355.569700 rgb/1341839355.569700.png 1341839355.569708 depth/1341839355.569708.png\n1341839355.605650 rgb/1341839355.605650.png 1341839355.605674 depth/1341839355.605674.png\n1341839355.637626 rgb/1341839355.637626.png 1341839355.637635 depth/1341839355.637635.png\n1341839355.673784 rgb/1341839355.673784.png 1341839355.673801 depth/1341839355.673801.png\n1341839355.706249 rgb/1341839355.706249.png 1341839355.706928 depth/1341839355.706928.png\n1341839355.739256 rgb/1341839355.739256.png 1341839355.739271 depth/1341839355.739271.png\n1341839355.774017 rgb/1341839355.774017.png 1341839355.774038 depth/1341839355.774038.png\n1341839355.806602 rgb/1341839355.806602.png 1341839355.807663 depth/1341839355.807663.png\n1341839355.838477 rgb/1341839355.838477.png 1341839355.840813 depth/1341839355.840813.png\n1341839355.876285 rgb/1341839355.876285.png 1341839355.877042 depth/1341839355.877042.png\n1341839355.909298 rgb/1341839355.909298.png 1341839355.909353 depth/1341839355.909353.png\n1341839355.942206 rgb/1341839355.942206.png 1341839355.942231 depth/1341839355.942231.png\n1341839355.974188 rgb/1341839355.974188.png 1341839355.975397 depth/1341839355.975397.png\n1341839356.041846 rgb/1341839356.041846.png 1341839356.041875 depth/1341839356.041875.png\n1341839356.073656 rgb/1341839356.073656.png 1341839356.073705 depth/1341839356.073705.png\n1341839356.109615 rgb/1341839356.109615.png 1341839356.109646 depth/1341839356.109646.png\n1341839356.141597 rgb/1341839356.141597.png 1341839356.141613 depth/1341839356.141613.png\n1341839356.173684 rgb/1341839356.173684.png 1341839356.173695 depth/1341839356.173695.png\n1341839356.209613 rgb/1341839356.209613.png 1341839356.209623 depth/1341839356.209623.png\n1341839356.241782 rgb/1341839356.241782.png 1341839356.241797 depth/1341839356.241797.png\n1341839356.273675 rgb/1341839356.273675.png 1341839356.273709 depth/1341839356.273709.png\n1341839356.309726 rgb/1341839356.309726.png 1341839356.309737 depth/1341839356.309737.png\n1341839356.342087 rgb/1341839356.342087.png 1341839356.342107 depth/1341839356.342107.png\n1341839356.377564 rgb/1341839356.377564.png 1341839356.377576 depth/1341839356.377576.png\n1341839356.409691 rgb/1341839356.409691.png 1341839356.409746 depth/1341839356.409746.png\n1341839356.441698 rgb/1341839356.441698.png 1341839356.441728 depth/1341839356.441728.png\n1341839356.477584 rgb/1341839356.477584.png 1341839356.477618 depth/1341839356.477618.png\n1341839356.509645 rgb/1341839356.509645.png 1341839356.509661 depth/1341839356.509661.png\n1341839356.541706 rgb/1341839356.541706.png 1341839356.541721 depth/1341839356.541721.png\n1341839356.577608 rgb/1341839356.577608.png 1341839356.577645 depth/1341839356.577645.png\n1341839356.609837 rgb/1341839356.609837.png 1341839356.609851 depth/1341839356.609851.png\n1341839356.645735 rgb/1341839356.645735.png 1341839356.645767 depth/1341839356.645767.png\n1341839356.677975 rgb/1341839356.677975.png 1341839356.678001 depth/1341839356.678001.png\n1341839356.709843 rgb/1341839356.709843.png 1341839356.710350 depth/1341839356.710350.png\n1341839356.745847 rgb/1341839356.745847.png 1341839356.745869 depth/1341839356.745869.png\n1341839356.777774 rgb/1341839356.777774.png 1341839356.777797 depth/1341839356.777797.png\n1341839356.809802 rgb/1341839356.809802.png 1341839356.809816 depth/1341839356.809816.png\n1341839356.845719 rgb/1341839356.845719.png 1341839356.845743 depth/1341839356.845743.png\n1341839356.877710 rgb/1341839356.877710.png 1341839356.877920 depth/1341839356.877920.png\n1341839356.913747 rgb/1341839356.913747.png 1341839356.913773 depth/1341839356.913773.png\n1341839356.945651 rgb/1341839356.945651.png 1341839356.945674 depth/1341839356.945674.png\n1341839356.978052 rgb/1341839356.978052.png 1341839356.978071 depth/1341839356.978071.png\n1341839357.013861 rgb/1341839357.013861.png 1341839357.013875 depth/1341839357.013875.png\n1341839357.046107 rgb/1341839357.046107.png 1341839357.046119 depth/1341839357.046119.png\n1341839357.077622 rgb/1341839357.077622.png 1341839357.077637 depth/1341839357.077637.png\n1341839357.113806 rgb/1341839357.113806.png 1341839357.113828 depth/1341839357.113828.png\n1341839357.146224 rgb/1341839357.146224.png 1341839357.146265 depth/1341839357.146265.png\n1341839357.181674 rgb/1341839357.181674.png 1341839357.181688 depth/1341839357.181688.png\n1341839357.213755 rgb/1341839357.213755.png 1341839357.213772 depth/1341839357.213772.png\n1341839357.245802 rgb/1341839357.245802.png 1341839357.245874 depth/1341839357.245874.png\n1341839357.281655 rgb/1341839357.281655.png 1341839357.281713 depth/1341839357.281713.png\n1341839357.313687 rgb/1341839357.313687.png 1341839357.313694 depth/1341839357.313694.png\n1341839357.349654 rgb/1341839357.349654.png 1341839357.349699 depth/1341839357.349699.png\n1341839357.381649 rgb/1341839357.381649.png 1341839357.381667 depth/1341839357.381667.png\n1341839357.413668 rgb/1341839357.413668.png 1341839357.413685 depth/1341839357.413685.png\n1341839357.449913 rgb/1341839357.449913.png 1341839357.449934 depth/1341839357.449934.png\n1341839357.481703 rgb/1341839357.481703.png 1341839357.481712 depth/1341839357.481712.png\n1341839357.514956 rgb/1341839357.514956.png 1341839357.514990 depth/1341839357.514990.png\n1341839357.549716 rgb/1341839357.549716.png 1341839357.549742 depth/1341839357.549742.png\n1341839357.581581 rgb/1341839357.581581.png 1341839357.581606 depth/1341839357.581606.png\n1341839357.617637 rgb/1341839357.617637.png 1341839357.617709 depth/1341839357.617709.png\n1341839357.649685 rgb/1341839357.649685.png 1341839357.649699 depth/1341839357.649699.png\n1341839357.681786 rgb/1341839357.681786.png 1341839357.681817 depth/1341839357.681817.png\n1341839357.717826 rgb/1341839357.717826.png 1341839357.717860 depth/1341839357.717860.png\n1341839357.749655 rgb/1341839357.749655.png 1341839357.749666 depth/1341839357.749666.png\n1341839357.781624 rgb/1341839357.781624.png 1341839357.781642 depth/1341839357.781642.png\n1341839357.817786 rgb/1341839357.817786.png 1341839357.817823 depth/1341839357.817823.png\n1341839357.849783 rgb/1341839357.849783.png 1341839357.849808 depth/1341839357.849808.png\n1341839357.885712 rgb/1341839357.885712.png 1341839357.885736 depth/1341839357.885736.png\n1341839357.917712 rgb/1341839357.917712.png 1341839357.917751 depth/1341839357.917751.png\n1341839357.949667 rgb/1341839357.949667.png 1341839357.949690 depth/1341839357.949690.png\n1341839357.985579 rgb/1341839357.985579.png 1341839357.985623 depth/1341839357.985623.png\n1341839358.017628 rgb/1341839358.017628.png 1341839358.017650 depth/1341839358.017650.png\n1341839358.049615 rgb/1341839358.049615.png 1341839358.049655 depth/1341839358.049655.png\n1341839358.085696 rgb/1341839358.085696.png 1341839358.085737 depth/1341839358.085737.png\n1341839358.117598 rgb/1341839358.117598.png 1341839358.117637 depth/1341839358.117637.png\n1341839358.153682 rgb/1341839358.153682.png 1341839358.153715 depth/1341839358.153715.png\n1341839358.185801 rgb/1341839358.185801.png 1341839358.185844 depth/1341839358.185844.png\n1341839358.217780 rgb/1341839358.217780.png 1341839358.217797 depth/1341839358.217797.png\n1341839358.253603 rgb/1341839358.253603.png 1341839358.253652 depth/1341839358.253652.png\n1341839358.285662 rgb/1341839358.285662.png 1341839358.285679 depth/1341839358.285679.png\n1341839358.321840 rgb/1341839358.321840.png 1341839358.321849 depth/1341839358.321849.png\n1341839358.353833 rgb/1341839358.353833.png 1341839358.353846 depth/1341839358.353846.png\n1341839358.385678 rgb/1341839358.385678.png 1341839358.385731 depth/1341839358.385731.png\n1341839358.428788 rgb/1341839358.428788.png 1341839358.428825 depth/1341839358.428825.png\n1341839358.485712 rgb/1341839358.485712.png 1341839358.485748 depth/1341839358.485748.png\n1341839358.521878 rgb/1341839358.521878.png 1341839358.521915 depth/1341839358.521915.png\n1341839358.554882 rgb/1341839358.554882.png 1341839358.554900 depth/1341839358.554900.png\n1341839358.589750 rgb/1341839358.589750.png 1341839358.589775 depth/1341839358.589775.png\n1341839358.621635 rgb/1341839358.621635.png 1341839358.621650 depth/1341839358.621650.png\n1341839358.653698 rgb/1341839358.653698.png 1341839358.653706 depth/1341839358.653706.png\n1341839358.689793 rgb/1341839358.689793.png 1341839358.689824 depth/1341839358.689824.png\n1341839358.721862 rgb/1341839358.721862.png 1341839358.721953 depth/1341839358.721953.png\n1341839358.753842 rgb/1341839358.753842.png 1341839358.753862 depth/1341839358.753862.png\n1341839358.789992 rgb/1341839358.789992.png 1341839358.790019 depth/1341839358.790019.png\n1341839358.821835 rgb/1341839358.821835.png 1341839358.822338 depth/1341839358.822338.png\n1341839358.857631 rgb/1341839358.857631.png 1341839358.857645 depth/1341839358.857645.png\n1341839358.889695 rgb/1341839358.889695.png 1341839358.890250 depth/1341839358.890250.png\n1341839358.921673 rgb/1341839358.921673.png 1341839358.921681 depth/1341839358.921681.png\n1341839358.957766 rgb/1341839358.957766.png 1341839358.957797 depth/1341839358.957797.png\n1341839358.989751 rgb/1341839358.989751.png 1341839358.989760 depth/1341839358.989760.png\n1341839359.021755 rgb/1341839359.021755.png 1341839359.021775 depth/1341839359.021775.png\n1341839359.058178 rgb/1341839359.058178.png 1341839359.058198 depth/1341839359.058198.png\n1341839359.089826 rgb/1341839359.089826.png 1341839359.090576 depth/1341839359.090576.png\n1341839359.125660 rgb/1341839359.125660.png 1341839359.125670 depth/1341839359.125670.png\n1341839359.157759 rgb/1341839359.157759.png 1341839359.157815 depth/1341839359.157815.png\n1341839359.189872 rgb/1341839359.189872.png 1341839359.189878 depth/1341839359.189878.png\n1341839359.225681 rgb/1341839359.225681.png 1341839359.225701 depth/1341839359.225701.png\n1341839359.257807 rgb/1341839359.257807.png 1341839359.257833 depth/1341839359.257833.png\n1341839359.289681 rgb/1341839359.289681.png 1341839359.289696 depth/1341839359.289696.png\n1341839359.325714 rgb/1341839359.325714.png 1341839359.325740 depth/1341839359.325740.png\n1341839359.357757 rgb/1341839359.357757.png 1341839359.357773 depth/1341839359.357773.png\n1341839359.393776 rgb/1341839359.393776.png 1341839359.393816 depth/1341839359.393816.png\n1341839359.425642 rgb/1341839359.425642.png 1341839359.425656 depth/1341839359.425656.png\n1341839359.457813 rgb/1341839359.457813.png 1341839359.457834 depth/1341839359.457834.png\n1341839359.493829 rgb/1341839359.493829.png 1341839359.493854 depth/1341839359.493854.png\n1341839359.525779 rgb/1341839359.525779.png 1341839359.525792 depth/1341839359.525792.png\n1341839359.561710 rgb/1341839359.561710.png 1341839359.561753 depth/1341839359.561753.png\n1341839359.593664 rgb/1341839359.593664.png 1341839359.593701 depth/1341839359.593701.png\n1341839359.625670 rgb/1341839359.625670.png 1341839359.625855 depth/1341839359.625855.png\n1341839359.661897 rgb/1341839359.661897.png 1341839359.661931 depth/1341839359.661931.png\n1341839359.694301 rgb/1341839359.694301.png 1341839359.694317 depth/1341839359.694317.png\n1341839359.725642 rgb/1341839359.725642.png 1341839359.725654 depth/1341839359.725654.png\n1341839359.761750 rgb/1341839359.761750.png 1341839359.761764 depth/1341839359.761764.png\n1341839359.793758 rgb/1341839359.793758.png 1341839359.793778 depth/1341839359.793778.png\n1341839359.829704 rgb/1341839359.829704.png 1341839359.829763 depth/1341839359.829763.png\n1341839359.861791 rgb/1341839359.861791.png 1341839359.861821 depth/1341839359.861821.png\n1341839359.893777 rgb/1341839359.893777.png 1341839359.893806 depth/1341839359.893806.png\n1341839359.929739 rgb/1341839359.929739.png 1341839359.929773 depth/1341839359.929773.png\n1341839359.961705 rgb/1341839359.961705.png 1341839359.961730 depth/1341839359.961730.png\n1341839359.993730 rgb/1341839359.993730.png 1341839359.993743 depth/1341839359.993743.png\n1341839360.029709 rgb/1341839360.029709.png 1341839360.029722 depth/1341839360.029722.png\n1341839360.061822 rgb/1341839360.061822.png 1341839360.062441 depth/1341839360.062441.png\n1341839360.100893 rgb/1341839360.100893.png 1341839360.100910 depth/1341839360.100910.png\n1341839360.137502 rgb/1341839360.137502.png 1341839360.138191 depth/1341839360.138191.png\n1341839360.201017 rgb/1341839360.201017.png 1341839360.202419 depth/1341839360.202419.png\n1341839360.236907 rgb/1341839360.236907.png 1341839360.237476 depth/1341839360.237476.png\n1341839360.269741 rgb/1341839360.269741.png 1341839360.270870 depth/1341839360.270870.png\n1341839360.305127 rgb/1341839360.305127.png 1341839360.305510 depth/1341839360.305510.png\n1341839360.337161 rgb/1341839360.337161.png 1341839360.337571 depth/1341839360.337571.png\n1341839360.371370 rgb/1341839360.371370.png 1341839360.373429 depth/1341839360.373429.png\n1341839360.404790 rgb/1341839360.404790.png 1341839360.404820 depth/1341839360.404820.png\n1341839360.473022 rgb/1341839360.473022.png 1341839360.473319 depth/1341839360.473319.png\n1341839360.533749 rgb/1341839360.533749.png 1341839360.533800 depth/1341839360.533800.png\n1341839360.565788 rgb/1341839360.565788.png 1341839360.565814 depth/1341839360.565814.png\n1341839360.597615 rgb/1341839360.597615.png 1341839360.597672 depth/1341839360.597672.png\n1341839360.633615 rgb/1341839360.633615.png 1341839360.633651 depth/1341839360.633651.png\n1341839360.665699 rgb/1341839360.665699.png 1341839360.665719 depth/1341839360.665719.png\n1341839360.697767 rgb/1341839360.697767.png 1341839360.697813 depth/1341839360.697813.png\n1341839360.733659 rgb/1341839360.733659.png 1341839360.733668 depth/1341839360.733668.png\n1341839360.765779 rgb/1341839360.765779.png 1341839360.765793 depth/1341839360.765793.png\n1341839360.801691 rgb/1341839360.801691.png 1341839360.801703 depth/1341839360.801703.png\n1341839360.833754 rgb/1341839360.833754.png 1341839360.833770 depth/1341839360.833770.png\n1341839360.865719 rgb/1341839360.865719.png 1341839360.865733 depth/1341839360.865733.png\n1341839360.901694 rgb/1341839360.901694.png 1341839360.901705 depth/1341839360.901705.png\n1341839360.965710 rgb/1341839360.965710.png 1341839360.965737 depth/1341839360.965737.png\n1341839361.002295 rgb/1341839361.002295.png 1341839361.002321 depth/1341839361.002321.png\n1341839361.033764 rgb/1341839361.033764.png 1341839361.034750 depth/1341839361.034750.png\n1341839361.102289 rgb/1341839361.102289.png 1341839361.103706 depth/1341839361.103706.png\n1341839361.169771 rgb/1341839361.169771.png 1341839361.169933 depth/1341839361.169933.png\n1341839361.201803 rgb/1341839361.201803.png 1341839361.201826 depth/1341839361.201826.png\n1341839361.233892 rgb/1341839361.233892.png 1341839361.233920 depth/1341839361.233920.png\n1341839361.269677 rgb/1341839361.269677.png 1341839361.269703 depth/1341839361.269703.png\n1341839361.301795 rgb/1341839361.301795.png 1341839361.301843 depth/1341839361.301843.png\n1341839361.337636 rgb/1341839361.337636.png 1341839361.337686 depth/1341839361.337686.png\n1341839361.369704 rgb/1341839361.369704.png 1341839361.369755 depth/1341839361.369755.png\n1341839361.401585 rgb/1341839361.401585.png 1341839361.401618 depth/1341839361.401618.png\n1341839361.437714 rgb/1341839361.437714.png 1341839361.437742 depth/1341839361.437742.png\n1341839361.469733 rgb/1341839361.469733.png 1341839361.469756 depth/1341839361.469756.png\n1341839361.501602 rgb/1341839361.501602.png 1341839361.501612 depth/1341839361.501612.png\n1341839361.537692 rgb/1341839361.537692.png 1341839361.537722 depth/1341839361.537722.png\n1341839361.569984 rgb/1341839361.569984.png 1341839361.570767 depth/1341839361.570767.png\n1341839361.606542 rgb/1341839361.606542.png 1341839361.607329 depth/1341839361.607329.png\n1341839361.637785 rgb/1341839361.637785.png 1341839361.637921 depth/1341839361.637921.png\n1341839361.708797 rgb/1341839361.708797.png 1341839361.708855 depth/1341839361.708855.png\n1341839361.773788 rgb/1341839361.773788.png 1341839361.773844 depth/1341839361.773844.png\n1341839361.805940 rgb/1341839361.805940.png 1341839361.805953 depth/1341839361.805953.png\n1341839361.837711 rgb/1341839361.837711.png 1341839361.838183 depth/1341839361.838183.png\n1341839361.873794 rgb/1341839361.873794.png 1341839361.874230 depth/1341839361.874230.png\n1341839361.905952 rgb/1341839361.905952.png 1341839361.905976 depth/1341839361.905976.png\n1341839361.937751 rgb/1341839361.937751.png 1341839361.937796 depth/1341839361.937796.png\n1341839361.973665 rgb/1341839361.973665.png 1341839361.973701 depth/1341839361.973701.png\n1341839362.041782 rgb/1341839362.041782.png 1341839362.041796 depth/1341839362.041796.png\n1341839362.073669 rgb/1341839362.073669.png 1341839362.073699 depth/1341839362.073699.png\n1341839362.105771 rgb/1341839362.105771.png 1341839362.105993 depth/1341839362.105993.png\n1341839362.141801 rgb/1341839362.141801.png 1341839362.141822 depth/1341839362.141822.png\n1341839362.173951 rgb/1341839362.173951.png 1341839362.173985 depth/1341839362.173985.png\n1341839362.205868 rgb/1341839362.205868.png 1341839362.205875 depth/1341839362.205875.png\n1341839362.244834 rgb/1341839362.244834.png 1341839362.244887 depth/1341839362.244887.png\n1341839362.309766 rgb/1341839362.309766.png 1341839362.309785 depth/1341839362.309785.png\n1341839362.342256 rgb/1341839362.342256.png 1341839362.342269 depth/1341839362.342269.png\n1341839362.375616 rgb/1341839362.375616.png 1341839362.376908 depth/1341839362.376908.png\n1341839362.409857 rgb/1341839362.409857.png 1341839362.411098 depth/1341839362.411098.png\n1341839362.441822 rgb/1341839362.441822.png 1341839362.441894 depth/1341839362.441894.png\n1341839362.473901 rgb/1341839362.473901.png 1341839362.473911 depth/1341839362.473911.png\n1341839362.509593 rgb/1341839362.509593.png 1341839362.509604 depth/1341839362.509604.png\n1341839362.542222 rgb/1341839362.542222.png 1341839362.542263 depth/1341839362.542263.png\n1341839362.577899 rgb/1341839362.577899.png 1341839362.577920 depth/1341839362.577920.png\n1341839362.617020 rgb/1341839362.617020.png 1341839362.617027 depth/1341839362.617027.png\n1341839362.649367 rgb/1341839362.649367.png 1341839362.649381 depth/1341839362.649381.png\n1341839362.680746 rgb/1341839362.680746.png 1341839362.680757 depth/1341839362.680757.png\n1341839362.716791 rgb/1341839362.716791.png 1341839362.716808 depth/1341839362.716808.png\n1341839362.748669 rgb/1341839362.748669.png 1341839362.748683 depth/1341839362.748683.png\n1341839362.784599 rgb/1341839362.784599.png 1341839362.784611 depth/1341839362.784611.png\n1341839362.816854 rgb/1341839362.816854.png 1341839362.817010 depth/1341839362.817010.png\n1341839362.848682 rgb/1341839362.848682.png 1341839362.848690 depth/1341839362.848690.png\n1341839362.884649 rgb/1341839362.884649.png 1341839362.884665 depth/1341839362.884665.png\n1341839362.916705 rgb/1341839362.916705.png 1341839362.916719 depth/1341839362.916719.png\n1341839362.952721 rgb/1341839362.952721.png 1341839362.952744 depth/1341839362.952744.png\n1341839362.984800 rgb/1341839362.984800.png 1341839362.984817 depth/1341839362.984817.png\n1341839363.016641 rgb/1341839363.016641.png 1341839363.016656 depth/1341839363.016656.png\n1341839363.052753 rgb/1341839363.052753.png 1341839363.052768 depth/1341839363.052768.png\n1341839363.084836 rgb/1341839363.084836.png 1341839363.084854 depth/1341839363.084854.png\n1341839363.120807 rgb/1341839363.120807.png 1341839363.120843 depth/1341839363.120843.png\n1341839363.152777 rgb/1341839363.152777.png 1341839363.152798 depth/1341839363.152798.png\n1341839363.184689 rgb/1341839363.184689.png 1341839363.184717 depth/1341839363.184717.png\n1341839363.220783 rgb/1341839363.220783.png 1341839363.220795 depth/1341839363.220795.png\n1341839363.252646 rgb/1341839363.252646.png 1341839363.252661 depth/1341839363.252661.png\n1341839363.288713 rgb/1341839363.288713.png 1341839363.289488 depth/1341839363.289488.png\n1341839363.320693 rgb/1341839363.320693.png 1341839363.320701 depth/1341839363.320701.png\n1341839363.352718 rgb/1341839363.352718.png 1341839363.352737 depth/1341839363.352737.png\n1341839363.388705 rgb/1341839363.388705.png 1341839363.388748 depth/1341839363.388748.png\n1341839363.420746 rgb/1341839363.420746.png 1341839363.420760 depth/1341839363.420760.png\n1341839363.452892 rgb/1341839363.452892.png 1341839363.452907 depth/1341839363.452907.png\n1341839363.488698 rgb/1341839363.488698.png 1341839363.488720 depth/1341839363.488720.png\n1341839363.520896 rgb/1341839363.520896.png 1341839363.520904 depth/1341839363.520904.png\n1341839363.556670 rgb/1341839363.556670.png 1341839363.556678 depth/1341839363.556678.png\n1341839363.588697 rgb/1341839363.588697.png 1341839363.588713 depth/1341839363.588713.png\n1341839363.620692 rgb/1341839363.620692.png 1341839363.621300 depth/1341839363.621300.png\n1341839363.656709 rgb/1341839363.656709.png 1341839363.656723 depth/1341839363.656723.png\n1341839363.713762 rgb/1341839363.713762.png 1341839363.713784 depth/1341839363.713784.png\n1341839363.749603 rgb/1341839363.749603.png 1341839363.749630 depth/1341839363.749630.png\n1341839363.781800 rgb/1341839363.781800.png 1341839363.781815 depth/1341839363.781815.png\n1341839363.817716 rgb/1341839363.817716.png 1341839363.818286 depth/1341839363.818286.png\n1341839363.849637 rgb/1341839363.849637.png 1341839363.849647 depth/1341839363.849647.png\n1341839363.881770 rgb/1341839363.881770.png 1341839363.881834 depth/1341839363.881834.png\n1341839363.917738 rgb/1341839363.917738.png 1341839363.917748 depth/1341839363.917748.png\n1341839363.949778 rgb/1341839363.949778.png 1341839363.949819 depth/1341839363.949819.png\n1341839363.985613 rgb/1341839363.985613.png 1341839363.985653 depth/1341839363.985653.png\n1341839364.017747 rgb/1341839364.017747.png 1341839364.017757 depth/1341839364.017757.png\n1341839364.049835 rgb/1341839364.049835.png 1341839364.049845 depth/1341839364.049845.png\n1341839364.085694 rgb/1341839364.085694.png 1341839364.085748 depth/1341839364.085748.png\n1341839364.117765 rgb/1341839364.117765.png 1341839364.117780 depth/1341839364.117780.png\n1341839364.149652 rgb/1341839364.149652.png 1341839364.149747 depth/1341839364.149747.png\n1341839364.185672 rgb/1341839364.185672.png 1341839364.185688 depth/1341839364.185688.png\n1341839364.217809 rgb/1341839364.217809.png 1341839364.217822 depth/1341839364.217822.png\n1341839364.253809 rgb/1341839364.253809.png 1341839364.253826 depth/1341839364.253826.png\n1341839364.285702 rgb/1341839364.285702.png 1341839364.286246 depth/1341839364.286246.png\n1341839364.317689 rgb/1341839364.317689.png 1341839364.317704 depth/1341839364.317704.png\n1341839364.353709 rgb/1341839364.353709.png 1341839364.353723 depth/1341839364.353723.png\n1341839364.385786 rgb/1341839364.385786.png 1341839364.385804 depth/1341839364.385804.png\n"
  },
  {
    "path": "Examples/RGB-D/kinect.yaml",
    "content": "%YAML:1.0\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# Camera Parameters. Adjust them!\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\n# Camera calibration and distortion parameters (OpenCV) \nCamera.fx: 517.306\nCamera.fy: 516.469\nCamera.cx: 318.643\nCamera.cy: 255.313\n\nCamera.k1:  0\nCamera.k2: -0.0\nCamera.p1: -0.000\nCamera.p2:  0.000\n\nCamera.width: 640\nCamera.height: 480\n\n# Camera frames per second \nCamera.fps: 30.0\n\n# IR projector baseline times fx (aprox.)\nCamera.bf: 25\n\n# Color order of the images (0: BGR, 1: RGB. It is ignored if images are grayscale)\nCamera.RGB: 0\n\n# Close/Far threshold. Baseline times.\nThDepth: 6.0\n\n# Deptmap values factor\nDepthMapFactor: 1000.0\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# ORB Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\n# ORB Extractor: Number of features per image\nORBextractor.nFeatures: 5000\n\n# ORB Extractor: Scale factor between levels in the scale pyramid \t\nORBextractor.scaleFactor: 1.5\n\n# ORB Extractor: Number of levels in the scale pyramid\t\nORBextractor.nLevels: 4\n\n# ORB Extractor: Fast threshold\n# Image is divided in a grid. At each cell FAST are extracted imposing a minimum response.\n# Firstly we impose iniThFAST. If no corners are detected we impose a lower value minThFAST\n# You can lower these values if your images have low contrast\t\t\t\nORBextractor.iniThFAST: 20\nORBextractor.minThFAST: 7\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# Viewer Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\nViewer.KeyFrameSize: 0.05\nViewer.KeyFrameLineWidth: 1\nViewer.GraphLineWidth: 0.9\nViewer.PointSize:2\nViewer.CameraSize: 0.08\nViewer.CameraLineWidth: 3\nViewer.ViewpointX: 0\nViewer.ViewpointY: -0.7\nViewer.ViewpointZ: -1.8\nViewer.ViewpointF: 500\n\n"
  },
  {
    "path": "Examples/RGB-D/rgbd_live.cpp",
    "content": "\n#include<iostream>\n#include<algorithm>\n#include<fstream>\n#include<chrono>\n\n#include<opencv2/core/core.hpp>\n\n#include<System.h>\n#include<unistd.h>\n\n\nusing namespace std;\n\nvoid LoadImages(const string &strAssociationFilename, vector<string> &vstrImageFilenamesRGB,\n                vector<string> &vstrImageFilenamesD, vector<double> &vTimestamps);\n\nint main(int argc, char **argv)\n{\n    if(argc != 4)\n    {\n        cerr << endl << \"Usage: ./rgbd_live path_to_settings path_to_sequence\" << endl;\n        return 1;\n    }\n\n    std::string str_vocab = argv[1];\n    std::string str_settings = argv[2];\n\n    // Create SLAM system. It initializes all system threads and gets ready to process frames.\n    Jetson_SLAM::System SLAM(str_vocab,str_settings,Jetson_SLAM::System::RGBD,true);\n\n    cout << endl << \"-------\" << endl;\n    cout << \"Start processing sequence ...\" << endl;\n\n    // Main loop\n    cv::Mat imRGB, imD;\n\n    cv::VideoCapture v_rgb   = cv::VideoCapture(\"output.avi\");\n    cv::VideoCapture v_depth = cv::VideoCapture(\"depth.mkv\");\n\n    v_depth.set(cv::CAP_PROP_CONVERT_RGB, 0);\n\n    int id = 0;\n    while(1)\n    {\n        v_rgb >> imRGB;\n        v_depth >> imD;\n\n        if(imRGB.empty())\n        {\n            cerr << endl << \"video is empty\" << endl;\n            return 1;\n        }\n\n        double tframe =  std::time(0);// vTimestamps[ni];\n\n#ifdef COMPILEDWITHC11\n        std::chrono::steady_clock::time_point t1 = std::chrono::steady_clock::now();\n#else\n        std::chrono::steady_clock::time_point t1 = std::chrono::steady_clock::now();\n#endif\n\n        // Pass the images to the SLAM system\n        cv::Mat pose = SLAM.TrackRGBD(imRGB,imD,tframe);\n        if(!pose.empty())\n            std::cout << pose << \"\\n\";\n\n\n#ifdef COMPILEDWITHC11\n        std::chrono::steady_clock::time_point t2 = std::chrono::steady_clock::now();\n#else\n        std::chrono::steady_clock::time_point t2 = std::chrono::steady_clock::now();\n#endif\n\n        double ttrack= std::chrono::duration_cast<std::chrono::duration<double> >(t2 - t1).count();\n\n        usleep(1000);\n    }\n\n    // Stop all threads\n    SLAM.Shutdown();\n\n    //    // Tracking time statistics\n    //    sort(vTimesTrack.begin(),vTimesTrack.end());\n    //    float totaltime = 0;\n    //    for(int ni=0; ni<nImages; ni++)\n    //    {\n    //        totaltime+=vTimesTrack[ni];\n    //    }\n    //    cout << \"-------\" << endl << endl;\n    //    cout << \"median tracking time: \" << vTimesTrack[nImages/2] << endl;\n    //    cout << \"mean tracking time: \" << totaltime/nImages << endl;\n\n    //    // Save camera trajectory\n    //    SLAM.SaveTrajectoryTUM(\"CameraTrajectory.txt\");\n    //    SLAM.SaveKeyFrameTrajectoryTUM(\"KeyFrameTrajectory.txt\");\n\n    return 0;\n}\n\n"
  },
  {
    "path": "Examples/RGB-D/rgbd_live.yaml",
    "content": "%YAML:1.0\n\n\nmask.left: \"//home/ashish/ashish/datasets/ga/fridge_open/mask.png\"\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# GPU Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\ngpu.use_gpu: 1\ngpu.is_jetson: 0\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# Camera Parameters. Adjust them!\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\n# Camera calibration and distortion parameters (OpenCV) \nCamera.fx: 640.811\nCamera.fy: 640.209\nCamera.cx: 652.623\nCamera.cy: 400.873\n\n#Camera.k1: -0.05445488914847374\n#Camera.k2: 0.065945722162723541\n#Camera.p1: -0.00036503968294709921\n#Camera.p2: 0.0011364475358277559\n#Camera.k3: -0.021424319595098495\n\nCamera.k1: 0\nCamera.k2: 0\nCamera.p1: 0\nCamera.p2: 0\nCamera.k3: 0\n\nCamera.width: 848\nCamera.height: 480\n\n# Camera frames per second \nCamera.fps: 30.0\n\n# IR projector baseline times fx (aprox.)\nCamera.bf: 37.87\n\n# Color order of the images (0: BGR, 1: RGB. It is ignored if images are grayscale)\nCamera.RGB: 1\n\n# Close/Far threshold. Baseline times.\nThDepth: 40.0\n\n# Deptmap values factor \nDepthMapFactor: 1000.0\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# ORB Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\nORBextractor.tile_h: 10\nORBextractor.tile_w: 10\nORBextractor.fixed_multi_scale_tile_size: 0\nORBextractor.apply_nms_ms: 0\nORBextractor.nms_ms_mode_gpu: 1\n\nORBextractor.scaleFactor: 1.2\nORBextractor.nLevels: 8\n\n# ORB Extractor: Fast threshold\n\n# Firstly we impose th_FAST_MAX. If no corners are detected we impose a lower value th_FAST_MIN\n# You can lower these values if your images have low contrast\t\t\t\n\nORBextractor.th_FAST_MIN: 7\nORBextractor.th_FAST_MAX: 20\n\nORBextractor.FAST_N_MIN: 9\nORBextractor.FAST_N_MAX: 14\n\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# Viewer Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\nViewer.KeyFrameSize: 0.05\nViewer.KeyFrameLineWidth: 1\nViewer.GraphLineWidth: 0.9\nViewer.PointSize:2\nViewer.CameraSize: 0.08\nViewer.CameraLineWidth: 3\nViewer.ViewpointX: 0\nViewer.ViewpointY: -0.7\nViewer.ViewpointZ: -1.8\nViewer.ViewpointF: 500\n\n\n"
  },
  {
    "path": "Examples/RGB-D/rgbd_tum.cpp",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n\n#include<iostream>\n#include<algorithm>\n#include<fstream>\n#include<chrono>\n\n#include<opencv2/core/core.hpp>\n#include <opencv2/imgproc/types_c.h>\n#include <opencv2/imgcodecs/legacy/constants_c.h>\n\n#include<System.h>\n#include<unistd.h>\n\n\nusing namespace std;\n\nvoid LoadImages(const string &strAssociationFilename, vector<string> &vstrImageFilenamesRGB,\n                vector<string> &vstrImageFilenamesD, vector<double> &vTimestamps);\n\nint main(int argc, char **argv)\n{\n    if(argc != 5)\n    {\n        cerr << endl << \"Usage: ./rgbd_tum path_to_vocabulary path_to_settings path_to_sequence path_to_association\" << endl;\n        return 1;\n    }\n\n\n        std::string str_vocab = argv[1];;\n        std::string str_settings = argv[2];\n\n        std::string str_seq_path  = argv[3];\n        std::string str_association_path  = argv[4];\n\n\n\n    // Retrieve paths to images\n    vector<string> vstrImageFilenamesRGB;\n    vector<string> vstrImageFilenamesD;\n    vector<double> vTimestamps;\n    string strAssociationFilename = argv[4];\n    LoadImages(strAssociationFilename, vstrImageFilenamesRGB, vstrImageFilenamesD, vTimestamps);\n\n    // Check consistency in the number of images and depthmaps\n    int nImages = vstrImageFilenamesRGB.size();\n    if(vstrImageFilenamesRGB.empty())\n    {\n        cerr << endl << \"No images found in provided path.\" << endl;\n        return 1;\n    }\n    else if(vstrImageFilenamesD.size()!=vstrImageFilenamesRGB.size())\n    {\n        cerr << endl << \"Different number of images for rgb and depth.\" << endl;\n        return 1;\n    }\n\n    // Create SLAM system. It initializes all system threads and gets ready to process frames.\n    Jetson_SLAM::System SLAM(str_vocab,str_settings, Jetson_SLAM::System::RGBD,true);\n\n    // Vector for tracking time statistics\n    vector<float> vTimesTrack;\n    vTimesTrack.resize(nImages);\n\n    cout << endl << \"-------\" << endl;\n    cout << \"Start processing sequence ...\" << endl;\n    cout << \"Images in the sequence: \" << nImages << endl << endl;\n\n    // Main loop\n    cv::Mat imRGB, imD;\n    for(int ni=0; ni<nImages; ni++)\n    {\n        // Read image and depthmap from file\n        imRGB = cv::imread(str_seq_path+\"/\"+vstrImageFilenamesRGB[ni],CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);\n        imD = cv::imread(str_seq_path+\"/\"+vstrImageFilenamesD[ni],CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);\n        double tframe = vTimestamps[ni];\n\n        if(imRGB.empty())\n        {\n            cerr << endl << \"Failed to load image at: \"\n                 << string(argv[3]) << \"/\" << vstrImageFilenamesRGB[ni] << endl;\n            return 1;\n        }\n\n#ifdef COMPILEDWITHC11\n        std::chrono::steady_clock::time_point t1 = std::chrono::steady_clock::now();\n#else\n        std::chrono::steady_clock::time_point t1 = std::chrono::steady_clock::now();\n#endif\n\n        // Pass the image to the SLAM system\n        SLAM.TrackRGBD(imRGB,imD,tframe);\n\n#ifdef COMPILEDWITHC11\n        std::chrono::steady_clock::time_point t2 = std::chrono::steady_clock::now();\n#else\n        std::chrono::steady_clock::time_point t2 = std::chrono::steady_clock::now();\n#endif\n\n        double ttrack= std::chrono::duration_cast<std::chrono::duration<double> >(t2 - t1).count();\n\n        vTimesTrack[ni]=ttrack;\n\n        // Wait to load the next frame\n        double T=0;\n        if(ni<nImages-1)\n            T = vTimestamps[ni+1]-tframe;\n        else if(ni>0)\n            T = tframe-vTimestamps[ni-1];\n\n        if(ttrack<T)\n            usleep((T-ttrack)*1e6);\n    }\n\n    // Stop all threads\n    SLAM.Shutdown();\n\n    // Tracking time statistics\n    sort(vTimesTrack.begin(),vTimesTrack.end());\n    float totaltime = 0;\n    for(int ni=0; ni<nImages; ni++)\n    {\n        totaltime+=vTimesTrack[ni];\n    }\n    cout << \"-------\" << endl << endl;\n    cout << \"median tracking time: \" << vTimesTrack[nImages/2] << endl;\n    cout << \"mean tracking time: \" << totaltime/nImages << endl;\n\n    // Save camera trajectory\n    SLAM.SaveTrajectoryTUM(\"CameraTrajectory.txt\");\n    SLAM.SaveKeyFrameTrajectoryTUM(\"KeyFrameTrajectory.txt\");   \n\n    return 0;\n}\n\nvoid LoadImages(const string &strAssociationFilename, vector<string> &vstrImageFilenamesRGB,\n                vector<string> &vstrImageFilenamesD, vector<double> &vTimestamps)\n{\n    ifstream fAssociation;\n    fAssociation.open(strAssociationFilename.c_str());\n    while(!fAssociation.eof())\n    {\n        string s;\n        getline(fAssociation,s);\n        if(!s.empty())\n        {\n            stringstream ss;\n            ss << s;\n            double t;\n            string sRGB, sD;\n            ss >> t;\n            vTimestamps.push_back(t);\n            ss >> sRGB;\n            vstrImageFilenamesRGB.push_back(sRGB);\n            ss >> t;\n            ss >> sD;\n            vstrImageFilenamesD.push_back(sD);\n\n        }\n    }\n}\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Stereo/EuRoC.yaml",
    "content": "%YAML:1.0\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# GPU Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\ngpu.use_gpu: 1\ngpu.is_jetson: 0\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# Camera Parameters. Adjust them!\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\n# Camera calibration and distortion parameters (OpenCV) \nCamera.fx: 435.2046959714599\nCamera.fy: 435.2046959714599\nCamera.cx: 367.4517211914062\nCamera.cy: 252.2008514404297\n\nCamera.k1: 0.0\nCamera.k2: 0.0\nCamera.p1: 0.0\nCamera.p2: 0.0\n\nCamera.width: 752\nCamera.height: 480\n\n# Camera frames per second \nCamera.fps: 20.0\n\n# stereo baseline times fx\nCamera.bf: 47.90639384423901\n\n# Color order of the images (0: BGR, 1: RGB. It is ignored if images are grayscale)\nCamera.RGB: 1\n\n# Close/Far threshold. Baseline times.\nThDepth: 35\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# Stereo Rectification. Only if you need to pre-rectify the images.\n# Camera.fx, .fy, etc must be the same as in LEFT.P\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\nLEFT.height: 480\nLEFT.width: 752\nLEFT.D: !!opencv-matrix\n   rows: 1\n   cols: 5\n   dt: d\n   data:[-0.28340811, 0.07395907, 0.00019359, 1.76187114e-05, 0.0]\nLEFT.K: !!opencv-matrix\n   rows: 3\n   cols: 3\n   dt: d\n   data: [458.654, 0.0, 367.215, 0.0, 457.296, 248.375, 0.0, 0.0, 1.0]\nLEFT.R:  !!opencv-matrix\n   rows: 3\n   cols: 3\n   dt: d\n   data: [0.999966347530033, -0.001422739138722922, 0.008079580483432283, 0.001365741834644127, 0.9999741760894847, 0.007055629199258132, -0.008089410156878961, -0.007044357138835809, 0.9999424675829176]\nLEFT.P:  !!opencv-matrix\n   rows: 3\n   cols: 4\n   dt: d\n   data: [435.2046959714599, 0, 367.4517211914062, 0,  0, 435.2046959714599, 252.2008514404297, 0,  0, 0, 1, 0]\n\nRIGHT.height: 480\nRIGHT.width: 752\nRIGHT.D: !!opencv-matrix\n   rows: 1\n   cols: 5\n   dt: d\n   data:[-0.28368365, 0.07451284, -0.00010473, -3.555907e-05, 0.0]\nRIGHT.K: !!opencv-matrix\n   rows: 3\n   cols: 3\n   dt: d\n   data: [457.587, 0.0, 379.999, 0.0, 456.134, 255.238, 0.0, 0.0, 1]\nRIGHT.R:  !!opencv-matrix\n   rows: 3\n   cols: 3\n   dt: d\n   data: [0.9999633526194376, -0.003625811871560086, 0.007755443660172947, 0.003680398547259526, 0.9999684752771629, -0.007035845251224894, -0.007729688520722713, 0.007064130529506649, 0.999945173484644]\nRIGHT.P:  !!opencv-matrix\n   rows: 3\n   cols: 4\n   dt: d\n   data: [435.2046959714599, 0, 367.4517211914062, -47.90639384423901, 0, 435.2046959714599, 252.2008514404297, 0, 0, 0, 1, 0]\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# ORB Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\n#30 30 20 15 10  for seq 01, 02, 03, 04, 05 respectively\n\nORBextractor.tile_h: 30\nORBextractor.tile_w: 30\n\nORBextractor.fixed_multi_scale_tile_size: 0\nORBextractor.apply_nms_ms: 0\nORBextractor.nms_ms_mode_gpu: 1\n\nORBextractor.scaleFactor: 1.2\nORBextractor.nLevels: 8\n\n# ORB Extractor: Fast threshold\n\n# Firstly we impose th_FAST_MAX. If no corners are detected we impose a lower value th_FAST_MIN\n# You can lower these values if your images have low contrast\t\t\t\n\nORBextractor.th_FAST_MIN: 7\nORBextractor.th_FAST_MAX: 20\n\nORBextractor.FAST_N_MIN: 9\nORBextractor.FAST_N_MAX: 14\n\n\n# ORB Extractor: Fast threshold\n# Image is divided in a grid. At each cell FAST are extracted imposing a minimum response.\n# Firstly we impose iniThFAST. If no corners are detected we impose a lower value minThFAST\n# You can lower these values if your images have low contrast\t\t\t\nORBextractor.iniThFAST: 40\nORBextractor.minThFAST: 7\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# Viewer Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\nViewer.KeyFrameSize: 0.05\nViewer.KeyFrameLineWidth: 1\nViewer.GraphLineWidth: 0.9\nViewer.PointSize:2\nViewer.CameraSize: 0.08\nViewer.CameraLineWidth: 3\nViewer.ViewpointX: 0\nViewer.ViewpointY: -0.7\nViewer.ViewpointZ: -1.8\nViewer.ViewpointF: 500\n\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Stereo/EuRoC_TimeStamps/MH01.txt",
    "content": "1403636579763555584\n1403636579813555456\n1403636579863555584\n1403636579913555456\n1403636579963555584\n1403636580013555456\n1403636580063555584\n1403636580113555456\n1403636580163555584\n1403636580213555456\n1403636580263555584\n1403636580313555456\n1403636580363555584\n1403636580413555456\n1403636580463555584\n1403636580513555456\n1403636580563555584\n1403636580613555456\n1403636580663555584\n1403636580713555456\n1403636580763555584\n1403636580813555456\n1403636580863555584\n1403636580913555456\n1403636580963555584\n1403636581013555456\n1403636581063555584\n1403636581113555456\n1403636581163555584\n1403636581213555456\n1403636581263555584\n1403636581313555456\n1403636581363555584\n1403636581413555456\n1403636581463555584\n1403636581513555456\n1403636581563555584\n1403636581613555456\n1403636581663555584\n1403636581713555456\n1403636581763555584\n1403636581813555456\n1403636581863555584\n1403636581913555456\n1403636581963555584\n1403636582013555456\n1403636582063555584\n1403636582113555456\n1403636582163555584\n1403636582213555456\n1403636582263555584\n1403636582313555456\n1403636582363555584\n1403636582413555456\n1403636582463555584\n1403636582513555456\n1403636582563555584\n1403636582613555456\n1403636582663555584\n1403636582713555456\n1403636582763555584\n1403636582813555456\n1403636582863555584\n1403636582913555456\n1403636582963555584\n1403636583013555456\n1403636583063555584\n1403636583113555456\n1403636583163555584\n1403636583213555456\n1403636583263555584\n1403636583313555456\n1403636583363555584\n1403636583413555456\n1403636583463555584\n1403636583513555456\n1403636583563555584\n1403636583613555456\n1403636583663555584\n1403636583713555456\n1403636583763555584\n1403636583813555456\n1403636583863555584\n1403636583913555456\n1403636583963555584\n1403636584013555456\n1403636584063555584\n1403636584113555456\n1403636584163555584\n1403636584213555456\n1403636584263555584\n1403636584313555456\n1403636584363555584\n1403636584413555456\n1403636584463555584\n1403636584513555456\n1403636584563555584\n1403636584613555456\n1403636584663555584\n1403636584713555456\n1403636584763555584\n1403636584813555456\n1403636584863555584\n1403636584913555456\n1403636584963555584\n1403636585013555456\n1403636585063555584\n1403636585113555456\n1403636585163555584\n1403636585213555456\n1403636585263555584\n1403636585313555456\n1403636585363555584\n1403636585413555456\n1403636585463555584\n1403636585513555456\n1403636585563555584\n1403636585613555456\n1403636585663555584\n1403636585713555456\n1403636585763555584\n1403636585813555456\n1403636585863555584\n1403636585913555456\n1403636585963555584\n1403636586013555456\n1403636586063555584\n1403636586113555456\n1403636586163555584\n1403636586213555456\n1403636586263555584\n1403636586313555456\n1403636586363555584\n1403636586413555456\n1403636586463555584\n1403636586513555456\n1403636586563555584\n1403636586613555456\n1403636586663555584\n1403636586713555456\n1403636586763555584\n1403636586813555456\n1403636586863555584\n1403636586913555456\n1403636586963555584\n1403636587013555456\n1403636587063555584\n1403636587113555456\n1403636587163555584\n1403636587213555456\n1403636587263555584\n1403636587313555456\n1403636587363555584\n1403636587413555456\n1403636587463555584\n1403636587513555456\n1403636587563555584\n1403636587613555456\n1403636587663555584\n1403636587713555456\n1403636587763555584\n1403636587813555456\n1403636587863555584\n1403636587913555456\n1403636587963555584\n1403636588013555456\n1403636588063555584\n1403636588113555456\n1403636588163555584\n1403636588213555456\n1403636588263555584\n1403636588313555456\n1403636588363555584\n1403636588413555456\n1403636588463555584\n1403636588513555456\n1403636588563555584\n1403636588613555456\n1403636588663555584\n1403636588713555456\n1403636588763555584\n1403636588813555456\n1403636588863555584\n1403636588913555456\n1403636588963555584\n1403636589013555456\n1403636589063555584\n1403636589113555456\n1403636589163555584\n1403636589213555456\n1403636589263555584\n1403636589313555456\n1403636589363555584\n1403636589413555456\n1403636589463555584\n1403636589513555456\n1403636589563555584\n1403636589613555456\n1403636589663555584\n1403636589713555456\n1403636589763555584\n1403636589813555456\n1403636589863555584\n1403636589913555456\n1403636589963555584\n1403636590013555456\n1403636590063555584\n1403636590113555456\n1403636590163555584\n1403636590213555456\n1403636590263555584\n1403636590313555456\n1403636590363555584\n1403636590413555456\n1403636590463555584\n1403636590513555456\n1403636590563555584\n1403636590613555456\n1403636590663555584\n1403636590713555456\n1403636590763555584\n1403636590813555456\n1403636590863555584\n1403636590913555456\n1403636590963555584\n1403636591013555456\n1403636591063555584\n1403636591113555456\n1403636591163555584\n1403636591213555456\n1403636591263555584\n1403636591313555456\n1403636591363555584\n1403636591413555456\n1403636591463555584\n1403636591513555456\n1403636591563555584\n1403636591613555456\n1403636591663555584\n1403636591713555456\n1403636591763555584\n1403636591813555456\n1403636591863555584\n1403636591913555456\n1403636591963555584\n1403636592013555456\n1403636592063555584\n1403636592113555456\n1403636592163555584\n1403636592213555456\n1403636592263555584\n1403636592313555456\n1403636592363555584\n1403636592413555456\n1403636592463555584\n1403636592513555456\n1403636592563555584\n1403636592613555456\n1403636592663555584\n1403636592713555456\n1403636592763555584\n1403636592813555456\n1403636592863555584\n1403636592913555456\n1403636592963555584\n1403636593013555456\n1403636593063555584\n1403636593113555456\n1403636593163555584\n1403636593213555456\n1403636593263555584\n1403636593313555456\n1403636593363555584\n1403636593413555456\n1403636593463555584\n1403636593513555456\n1403636593563555584\n1403636593613555456\n1403636593663555584\n1403636593713555456\n1403636593763555584\n1403636593813555456\n1403636593863555584\n1403636593913555456\n1403636593963555584\n1403636594013555456\n1403636594063555584\n1403636594113555456\n1403636594163555584\n1403636594213555456\n1403636594263555584\n1403636594313555456\n1403636594363555584\n1403636594413555456\n1403636594463555584\n1403636594513555456\n1403636594563555584\n1403636594613555456\n1403636594663555584\n1403636594713555456\n1403636594763555584\n1403636594813555456\n1403636594863555584\n1403636594913555456\n1403636594963555584\n1403636595013555456\n1403636595063555584\n1403636595113555456\n1403636595163555584\n1403636595213555456\n1403636595263555584\n1403636595313555456\n1403636595363555584\n1403636595413555456\n1403636595463555584\n1403636595513555456\n1403636595563555584\n1403636595613555456\n1403636595663555584\n1403636595713555456\n1403636595763555584\n1403636595813555456\n1403636595863555584\n1403636595913555456\n1403636595963555584\n1403636596013555456\n1403636596063555584\n1403636596113555456\n1403636596163555584\n1403636596213555456\n1403636596263555584\n1403636596313555456\n1403636596363555584\n1403636596413555456\n1403636596463555584\n1403636596513555456\n1403636596563555584\n1403636596613555456\n1403636596663555584\n1403636596713555456\n1403636596763555584\n1403636596813555456\n1403636596863555584\n1403636596913555456\n1403636596963555584\n1403636597013555456\n1403636597063555584\n1403636597113555456\n1403636597163555584\n1403636597213555456\n1403636597263555584\n1403636597313555456\n1403636597363555584\n1403636597413555456\n1403636597463555584\n1403636597513555456\n1403636597563555584\n1403636597613555456\n1403636597663555584\n1403636597713555456\n1403636597763555584\n1403636597813555456\n1403636597863555584\n1403636597913555456\n1403636597963555584\n1403636598013555456\n1403636598063555584\n1403636598113555456\n1403636598163555584\n1403636598213555456\n1403636598263555584\n1403636598313555456\n1403636598363555584\n1403636598413555456\n1403636598463555584\n1403636598513555456\n1403636598563555584\n1403636598613555456\n1403636598663555584\n1403636598713555456\n1403636598763555584\n1403636598813555456\n1403636598863555584\n1403636598913555456\n1403636598963555584\n1403636599013555456\n1403636599063555584\n1403636599113555456\n1403636599163555584\n1403636599213555456\n1403636599263555584\n1403636599313555456\n1403636599363555584\n1403636599413555456\n1403636599463555584\n1403636599513555456\n1403636599563555584\n1403636599613555456\n1403636599663555584\n1403636599713555456\n1403636599763555584\n1403636599813555456\n1403636599863555584\n1403636599913555456\n1403636599963555584\n1403636600013555456\n1403636600063555584\n1403636600113555456\n1403636600163555584\n1403636600213555456\n1403636600263555584\n1403636600313555456\n1403636600363555584\n1403636600413555456\n1403636600463555584\n1403636600513555456\n1403636600563555584\n1403636600613555456\n1403636600663555584\n1403636600713555456\n1403636600763555584\n1403636600813555456\n1403636600863555584\n1403636600913555456\n1403636600963555584\n1403636601013555456\n1403636601063555584\n1403636601113555456\n1403636601163555584\n1403636601213555456\n1403636601263555584\n1403636601313555456\n1403636601363555584\n1403636601413555456\n1403636601463555584\n1403636601513555456\n1403636601563555584\n1403636601613555456\n1403636601663555584\n1403636601713555456\n1403636601763555584\n1403636601813555456\n1403636601863555584\n1403636601913555456\n1403636601963555584\n1403636602013555456\n1403636602063555584\n1403636602113555456\n1403636602163555584\n1403636602213555456\n1403636602263555584\n1403636602313555456\n1403636602363555584\n1403636602413555456\n1403636602463555584\n1403636602513555456\n1403636602563555584\n1403636602613555456\n1403636602663555584\n1403636602713555456\n1403636602763555584\n1403636602813555456\n1403636602863555584\n1403636602913555456\n1403636602963555584\n1403636603013555456\n1403636603063555584\n1403636603113555456\n1403636603163555584\n1403636603213555456\n1403636603263555584\n1403636603313555456\n1403636603363555584\n1403636603413555456\n1403636603463555584\n1403636603513555456\n1403636603563555584\n1403636603613555456\n1403636603663555584\n1403636603713555456\n1403636603763555584\n1403636603813555456\n1403636603863555584\n1403636603913555456\n1403636603963555584\n1403636604013555456\n1403636604063555584\n1403636604113555456\n1403636604163555584\n1403636604213555456\n1403636604263555584\n1403636604313555456\n1403636604363555584\n1403636604413555456\n1403636604463555584\n1403636604513555456\n1403636604563555584\n1403636604613555456\n1403636604663555584\n1403636604713555456\n1403636604763555584\n1403636604813555456\n1403636604863555584\n1403636604913555456\n1403636604963555584\n1403636605013555456\n1403636605063555584\n1403636605113555456\n1403636605163555584\n1403636605213555456\n1403636605263555584\n1403636605313555456\n1403636605363555584\n1403636605413555456\n1403636605463555584\n1403636605513555456\n1403636605563555584\n1403636605613555456\n1403636605663555584\n1403636605713555456\n1403636605763555584\n1403636605813555456\n1403636605863555584\n1403636605913555456\n1403636605963555584\n1403636606013555456\n1403636606063555584\n1403636606113555456\n1403636606163555584\n1403636606213555456\n1403636606263555584\n1403636606313555456\n1403636606363555584\n1403636606413555456\n1403636606463555584\n1403636606513555456\n1403636606563555584\n1403636606613555456\n1403636606663555584\n1403636606713555456\n1403636606763555584\n1403636606813555456\n1403636606863555584\n1403636606913555456\n1403636606963555584\n1403636607013555456\n1403636607063555584\n1403636607113555456\n1403636607163555584\n1403636607213555456\n1403636607263555584\n1403636607313555456\n1403636607363555584\n1403636607413555456\n1403636607463555584\n1403636607513555456\n1403636607563555584\n1403636607613555456\n1403636607663555584\n1403636607713555456\n1403636607763555584\n1403636607813555456\n1403636607863555584\n1403636607913555456\n1403636607963555584\n1403636608013555456\n1403636608063555584\n1403636608113555456\n1403636608163555584\n1403636608213555456\n1403636608263555584\n1403636608313555456\n1403636608363555584\n1403636608413555456\n1403636608463555584\n1403636608513555456\n1403636608563555584\n1403636608613555456\n1403636608663555584\n1403636608713555456\n1403636608763555584\n1403636608813555456\n1403636608863555584\n1403636608913555456\n1403636608963555584\n1403636609013555456\n1403636609063555584\n1403636609113555456\n1403636609163555584\n1403636609213555456\n1403636609263555584\n1403636609313555456\n1403636609363555584\n1403636609413555456\n1403636609463555584\n1403636609513555456\n1403636609563555584\n1403636609613555456\n1403636609663555584\n1403636609713555456\n1403636609763555584\n1403636609813555456\n1403636609863555584\n1403636609913555456\n1403636609963555584\n1403636610013555456\n1403636610063555584\n1403636610113555456\n1403636610163555584\n1403636610213555456\n1403636610263555584\n1403636610313555456\n1403636610363555584\n1403636610413555456\n1403636610463555584\n1403636610513555456\n1403636610563555584\n1403636610613555456\n1403636610663555584\n1403636610713555456\n1403636610763555584\n1403636610813555456\n1403636610863555584\n1403636610913555456\n1403636610963555584\n1403636611013555456\n1403636611063555584\n1403636611113555456\n1403636611163555584\n1403636611213555456\n1403636611263555584\n1403636611313555456\n1403636611363555584\n1403636611413555456\n1403636611463555584\n1403636611513555456\n1403636611563555584\n1403636611613555456\n1403636611663555584\n1403636611713555456\n1403636611763555584\n1403636611813555456\n1403636611863555584\n1403636611913555456\n1403636611963555584\n1403636612013555456\n1403636612063555584\n1403636612113555456\n1403636612163555584\n1403636612213555456\n1403636612263555584\n1403636612313555456\n1403636612363555584\n1403636612413555456\n1403636612463555584\n1403636612513555456\n1403636612563555584\n1403636612613555456\n1403636612663555584\n1403636612713555456\n1403636612763555584\n1403636612813555456\n1403636612863555584\n1403636612913555456\n1403636612963555584\n1403636613013555456\n1403636613063555584\n1403636613113555456\n1403636613163555584\n1403636613213555456\n1403636613263555584\n1403636613313555456\n1403636613363555584\n1403636613413555456\n1403636613463555584\n1403636613513555456\n1403636613563555584\n1403636613613555456\n1403636613663555584\n1403636613713555456\n1403636613763555584\n1403636613813555456\n1403636613863555584\n1403636613913555456\n1403636613963555584\n1403636614013555456\n1403636614063555584\n1403636614113555456\n1403636614163555584\n1403636614213555456\n1403636614263555584\n1403636614313555456\n1403636614363555584\n1403636614413555456\n1403636614463555584\n1403636614513555456\n1403636614563555584\n1403636614613555456\n1403636614663555584\n1403636614713555456\n1403636614763555584\n1403636614813555456\n1403636614863555584\n1403636614913555456\n1403636614963555584\n1403636615013555456\n1403636615063555584\n1403636615113555456\n1403636615163555584\n1403636615213555456\n1403636615263555584\n1403636615313555456\n1403636615363555584\n1403636615413555456\n1403636615463555584\n1403636615513555456\n1403636615563555584\n1403636615613555456\n1403636615663555584\n1403636615713555456\n1403636615763555584\n1403636615813555456\n1403636615863555584\n1403636615913555456\n1403636615963555584\n1403636616013555456\n1403636616063555584\n1403636616113555456\n1403636616163555584\n1403636616213555456\n1403636616263555584\n1403636616313555456\n1403636616363555584\n1403636616413555456\n1403636616463555584\n1403636616513555456\n1403636616563555584\n1403636616613555456\n1403636616663555584\n1403636616713555456\n1403636616763555584\n1403636616813555456\n1403636616863555584\n1403636616913555456\n1403636616963555584\n1403636617013555456\n1403636617063555584\n1403636617113555456\n1403636617163555584\n1403636617213555456\n1403636617263555584\n1403636617313555456\n1403636617363555584\n1403636617413555456\n1403636617463555584\n1403636617513555456\n1403636617563555584\n1403636617613555456\n1403636617663555584\n1403636617713555456\n1403636617763555584\n1403636617813555456\n1403636617863555584\n1403636617913555456\n1403636617963555584\n1403636618013555456\n1403636618063555584\n1403636618113555456\n1403636618163555584\n1403636618213555456\n1403636618263555584\n1403636618313555456\n1403636618363555584\n1403636618413555456\n1403636618463555584\n1403636618513555456\n1403636618563555584\n1403636618613555456\n1403636618663555584\n1403636618713555456\n1403636618763555584\n1403636618813555456\n1403636618863555584\n1403636618913555456\n1403636618963555584\n1403636619013555456\n1403636619063555584\n1403636619113555456\n1403636619163555584\n1403636619213555456\n1403636619263555584\n1403636619313555456\n1403636619363555584\n1403636619413555456\n1403636619463555584\n1403636619513555456\n1403636619563555584\n1403636619613555456\n1403636619663555584\n1403636619713555456\n1403636619763555584\n1403636619813555456\n1403636619863555584\n1403636619913555456\n1403636619963555584\n1403636620013555456\n1403636620063555584\n1403636620113555456\n1403636620163555584\n1403636620213555456\n1403636620263555584\n1403636620313555456\n1403636620363555584\n1403636620413555456\n1403636620463555584\n1403636620513555456\n1403636620563555584\n1403636620613555456\n1403636620663555584\n1403636620713555456\n1403636620763555584\n1403636620813555456\n1403636620863555584\n1403636620913555456\n1403636620963555584\n1403636621013555456\n1403636621063555584\n1403636621113555456\n1403636621163555584\n1403636621213555456\n1403636621263555584\n1403636621313555456\n1403636621363555584\n1403636621413555456\n1403636621463555584\n1403636621513555456\n1403636621563555584\n1403636621613555456\n1403636621663555584\n1403636621713555456\n1403636621763555584\n1403636621813555456\n1403636621863555584\n1403636621913555456\n1403636621963555584\n1403636622013555456\n1403636622063555584\n1403636622113555456\n1403636622163555584\n1403636622213555456\n1403636622263555584\n1403636622313555456\n1403636622363555584\n1403636622413555456\n1403636622463555584\n1403636622513555456\n1403636622563555584\n1403636622613555456\n1403636622663555584\n1403636622713555456\n1403636622763555584\n1403636622813555456\n1403636622863555584\n1403636622913555456\n1403636622963555584\n1403636623013555456\n1403636623063555584\n1403636623113555456\n1403636623163555584\n1403636623213555456\n1403636623263555584\n1403636623313555456\n1403636623363555584\n1403636623413555456\n1403636623463555584\n1403636623513555456\n1403636623563555584\n1403636623613555456\n1403636623663555584\n1403636623713555456\n1403636623763555584\n1403636623813555456\n1403636623863555584\n1403636623913555456\n1403636623963555584\n1403636624013555456\n1403636624063555584\n1403636624113555456\n1403636624163555584\n1403636624213555456\n1403636624263555584\n1403636624313555456\n1403636624363555584\n1403636624413555456\n1403636624463555584\n1403636624513555456\n1403636624563555584\n1403636624613555456\n1403636624663555584\n1403636624713555456\n1403636624763555584\n1403636624813555456\n1403636624863555584\n1403636624913555456\n1403636624963555584\n1403636625013555456\n1403636625063555584\n1403636625113555456\n1403636625163555584\n1403636625213555456\n1403636625263555584\n1403636625313555456\n1403636625363555584\n1403636625413555456\n1403636625463555584\n1403636625513555456\n1403636625563555584\n1403636625613555456\n1403636625663555584\n1403636625713555456\n1403636625763555584\n1403636625813555456\n1403636625863555584\n1403636625913555456\n1403636625963555584\n1403636626013555456\n1403636626063555584\n1403636626113555456\n1403636626163555584\n1403636626213555456\n1403636626263555584\n1403636626313555456\n1403636626363555584\n1403636626413555456\n1403636626463555584\n1403636626513555456\n1403636626563555584\n1403636626613555456\n1403636626663555584\n1403636626713555456\n1403636626763555584\n1403636626813555456\n1403636626863555584\n1403636626913555456\n1403636626963555584\n1403636627013555456\n1403636627063555584\n1403636627113555456\n1403636627163555584\n1403636627213555456\n1403636627263555584\n1403636627313555456\n1403636627363555584\n1403636627413555456\n1403636627463555584\n1403636627513555456\n1403636627563555584\n1403636627613555456\n1403636627663555584\n1403636627713555456\n1403636627763555584\n1403636627813555456\n1403636627863555584\n1403636627913555456\n1403636627963555584\n1403636628013555456\n1403636628063555584\n1403636628113555456\n1403636628163555584\n1403636628213555456\n1403636628263555584\n1403636628313555456\n1403636628363555584\n1403636628413555456\n1403636628463555584\n1403636628513555456\n1403636628563555584\n1403636628613555456\n1403636628663555584\n1403636628713555456\n1403636628763555584\n1403636628813555456\n1403636628863555584\n1403636628913555456\n1403636628963555584\n1403636629013555456\n1403636629063555584\n1403636629113555456\n1403636629163555584\n1403636629213555456\n1403636629263555584\n1403636629313555456\n1403636629363555584\n1403636629413555456\n1403636629463555584\n1403636629513555456\n1403636629563555584\n1403636629613555456\n1403636629663555584\n1403636629713555456\n1403636629763555584\n1403636629813555456\n1403636629863555584\n1403636629913555456\n1403636629963555584\n1403636630013555456\n1403636630063555584\n1403636630113555456\n1403636630163555584\n1403636630213555456\n1403636630263555584\n1403636630313555456\n1403636630363555584\n1403636630413555456\n1403636630463555584\n1403636630513555456\n1403636630563555584\n1403636630613555456\n1403636630663555584\n1403636630713555456\n1403636630763555584\n1403636630813555456\n1403636630863555584\n1403636630913555456\n1403636630963555584\n1403636631013555456\n1403636631063555584\n1403636631113555456\n1403636631163555584\n1403636631213555456\n1403636631263555584\n1403636631313555456\n1403636631363555584\n1403636631413555456\n1403636631463555584\n1403636631513555456\n1403636631563555584\n1403636631613555456\n1403636631663555584\n1403636631713555456\n1403636631763555584\n1403636631813555456\n1403636631863555584\n1403636631913555456\n1403636631963555584\n1403636632013555456\n1403636632063555584\n1403636632113555456\n1403636632163555584\n1403636632213555456\n1403636632263555584\n1403636632313555456\n1403636632363555584\n1403636632413555456\n1403636632463555584\n1403636632513555456\n1403636632563555584\n1403636632613555456\n1403636632663555584\n1403636632713555456\n1403636632763555584\n1403636632813555456\n1403636632863555584\n1403636632913555456\n1403636632963555584\n1403636633013555456\n1403636633063555584\n1403636633113555456\n1403636633163555584\n1403636633213555456\n1403636633263555584\n1403636633313555456\n1403636633363555584\n1403636633413555456\n1403636633463555584\n1403636633513555456\n1403636633563555584\n1403636633613555456\n1403636633663555584\n1403636633713555456\n1403636633763555584\n1403636633813555456\n1403636633863555584\n1403636633913555456\n1403636633963555584\n1403636634013555456\n1403636634063555584\n1403636634113555456\n1403636634163555584\n1403636634213555456\n1403636634263555584\n1403636634313555456\n1403636634363555584\n1403636634413555456\n1403636634463555584\n1403636634513555456\n1403636634563555584\n1403636634613555456\n1403636634663555584\n1403636634713555456\n1403636634763555584\n1403636634813555456\n1403636634863555584\n1403636634913555456\n1403636634963555584\n1403636635013555456\n1403636635063555584\n1403636635113555456\n1403636635163555584\n1403636635213555456\n1403636635263555584\n1403636635313555456\n1403636635363555584\n1403636635413555456\n1403636635463555584\n1403636635513555456\n1403636635563555584\n1403636635613555456\n1403636635663555584\n1403636635713555456\n1403636635763555584\n1403636635813555456\n1403636635863555584\n1403636635913555456\n1403636635963555584\n1403636636013555456\n1403636636063555584\n1403636636113555456\n1403636636163555584\n1403636636213555456\n1403636636263555584\n1403636636313555456\n1403636636363555584\n1403636636413555456\n1403636636463555584\n1403636636513555456\n1403636636563555584\n1403636636613555456\n1403636636663555584\n1403636636713555456\n1403636636763555584\n1403636636813555456\n1403636636863555584\n1403636636913555456\n1403636636963555584\n1403636637013555456\n1403636637063555584\n1403636637113555456\n1403636637163555584\n1403636637213555456\n1403636637263555584\n1403636637313555456\n1403636637363555584\n1403636637413555456\n1403636637463555584\n1403636637513555456\n1403636637563555584\n1403636637613555456\n1403636637663555584\n1403636637713555456\n1403636637763555584\n1403636637813555456\n1403636637863555584\n1403636637913555456\n1403636637963555584\n1403636638013555456\n1403636638063555584\n1403636638113555456\n1403636638163555584\n1403636638213555456\n1403636638263555584\n1403636638313555456\n1403636638363555584\n1403636638413555456\n1403636638463555584\n1403636638513555456\n1403636638563555584\n1403636638613555456\n1403636638663555584\n1403636638713555456\n1403636638763555584\n1403636638813555456\n1403636638863555584\n1403636638913555456\n1403636638963555584\n1403636639013555456\n1403636639063555584\n1403636639113555456\n1403636639163555584\n1403636639213555456\n1403636639263555584\n1403636639313555456\n1403636639363555584\n1403636639413555456\n1403636639463555584\n1403636639513555456\n1403636639563555584\n1403636639613555456\n1403636639663555584\n1403636639713555456\n1403636639763555584\n1403636639813555456\n1403636639863555584\n1403636639913555456\n1403636639963555584\n1403636640013555456\n1403636640063555584\n1403636640113555456\n1403636640163555584\n1403636640213555456\n1403636640263555584\n1403636640313555456\n1403636640363555584\n1403636640413555456\n1403636640463555584\n1403636640513555456\n1403636640563555584\n1403636640613555456\n1403636640663555584\n1403636640713555456\n1403636640763555584\n1403636640813555456\n1403636640863555584\n1403636640913555456\n1403636640963555584\n1403636641013555456\n1403636641063555584\n1403636641113555456\n1403636641163555584\n1403636641213555456\n1403636641263555584\n1403636641313555456\n1403636641363555584\n1403636641413555456\n1403636641463555584\n1403636641513555456\n1403636641563555584\n1403636641613555456\n1403636641663555584\n1403636641713555456\n1403636641763555584\n1403636641813555456\n1403636641863555584\n1403636641913555456\n1403636641963555584\n1403636642013555456\n1403636642063555584\n1403636642113555456\n1403636642163555584\n1403636642213555456\n1403636642263555584\n1403636642313555456\n1403636642363555584\n1403636642413555456\n1403636642463555584\n1403636642513555456\n1403636642563555584\n1403636642613555456\n1403636642663555584\n1403636642713555456\n1403636642763555584\n1403636642813555456\n1403636642863555584\n1403636642913555456\n1403636642963555584\n1403636643013555456\n1403636643063555584\n1403636643113555456\n1403636643163555584\n1403636643213555456\n1403636643263555584\n1403636643313555456\n1403636643363555584\n1403636643413555456\n1403636643463555584\n1403636643513555456\n1403636643563555584\n1403636643613555456\n1403636643663555584\n1403636643713555456\n1403636643763555584\n1403636643813555456\n1403636643863555584\n1403636643913555456\n1403636643963555584\n1403636644013555456\n1403636644063555584\n1403636644113555456\n1403636644163555584\n1403636644213555456\n1403636644263555584\n1403636644313555456\n1403636644363555584\n1403636644413555456\n1403636644463555584\n1403636644513555456\n1403636644563555584\n1403636644613555456\n1403636644663555584\n1403636644713555456\n1403636644763555584\n1403636644813555456\n1403636644863555584\n1403636644913555456\n1403636644963555584\n1403636645013555456\n1403636645063555584\n1403636645113555456\n1403636645163555584\n1403636645213555456\n1403636645263555584\n1403636645313555456\n1403636645363555584\n1403636645413555456\n1403636645463555584\n1403636645513555456\n1403636645563555584\n1403636645613555456\n1403636645663555584\n1403636645713555456\n1403636645763555584\n1403636645813555456\n1403636645863555584\n1403636645913555456\n1403636645963555584\n1403636646013555456\n1403636646063555584\n1403636646113555456\n1403636646163555584\n1403636646213555456\n1403636646263555584\n1403636646313555456\n1403636646363555584\n1403636646413555456\n1403636646463555584\n1403636646513555456\n1403636646563555584\n1403636646613555456\n1403636646663555584\n1403636646713555456\n1403636646763555584\n1403636646813555456\n1403636646863555584\n1403636646913555456\n1403636646963555584\n1403636647013555456\n1403636647063555584\n1403636647113555456\n1403636647163555584\n1403636647213555456\n1403636647263555584\n1403636647313555456\n1403636647363555584\n1403636647413555456\n1403636647463555584\n1403636647513555456\n1403636647563555584\n1403636647613555456\n1403636647663555584\n1403636647713555456\n1403636647763555584\n1403636647813555456\n1403636647863555584\n1403636647913555456\n1403636647963555584\n1403636648013555456\n1403636648063555584\n1403636648113555456\n1403636648163555584\n1403636648213555456\n1403636648263555584\n1403636648313555456\n1403636648363555584\n1403636648413555456\n1403636648463555584\n1403636648513555456\n1403636648563555584\n1403636648613555456\n1403636648663555584\n1403636648713555456\n1403636648763555584\n1403636648813555456\n1403636648863555584\n1403636648913555456\n1403636648963555584\n1403636649013555456\n1403636649063555584\n1403636649113555456\n1403636649163555584\n1403636649213555456\n1403636649263555584\n1403636649313555456\n1403636649363555584\n1403636649413555456\n1403636649463555584\n1403636649513555456\n1403636649563555584\n1403636649613555456\n1403636649663555584\n1403636649713555456\n1403636649763555584\n1403636649813555456\n1403636649863555584\n1403636649913555456\n1403636649963555584\n1403636650013555456\n1403636650063555584\n1403636650113555456\n1403636650163555584\n1403636650213555456\n1403636650263555584\n1403636650313555456\n1403636650363555584\n1403636650413555456\n1403636650463555584\n1403636650513555456\n1403636650563555584\n1403636650613555456\n1403636650663555584\n1403636650713555456\n1403636650763555584\n1403636650813555456\n1403636650863555584\n1403636650913555456\n1403636650963555584\n1403636651013555456\n1403636651063555584\n1403636651113555456\n1403636651163555584\n1403636651213555456\n1403636651263555584\n1403636651313555456\n1403636651363555584\n1403636651413555456\n1403636651463555584\n1403636651513555456\n1403636651563555584\n1403636651613555456\n1403636651663555584\n1403636651713555456\n1403636651763555584\n1403636651813555456\n1403636651863555584\n1403636651913555456\n1403636651963555584\n1403636652013555456\n1403636652063555584\n1403636652113555456\n1403636652163555584\n1403636652213555456\n1403636652263555584\n1403636652313555456\n1403636652363555584\n1403636652413555456\n1403636652463555584\n1403636652513555456\n1403636652563555584\n1403636652613555456\n1403636652663555584\n1403636652713555456\n1403636652763555584\n1403636652813555456\n1403636652863555584\n1403636652913555456\n1403636652963555584\n1403636653013555456\n1403636653063555584\n1403636653113555456\n1403636653163555584\n1403636653213555456\n1403636653263555584\n1403636653313555456\n1403636653363555584\n1403636653413555456\n1403636653463555584\n1403636653513555456\n1403636653563555584\n1403636653613555456\n1403636653663555584\n1403636653713555456\n1403636653763555584\n1403636653813555456\n1403636653863555584\n1403636653913555456\n1403636653963555584\n1403636654013555456\n1403636654063555584\n1403636654113555456\n1403636654163555584\n1403636654213555456\n1403636654263555584\n1403636654313555456\n1403636654363555584\n1403636654413555456\n1403636654463555584\n1403636654513555456\n1403636654563555584\n1403636654613555456\n1403636654663555584\n1403636654713555456\n1403636654763555584\n1403636654813555456\n1403636654863555584\n1403636654913555456\n1403636654963555584\n1403636655013555456\n1403636655063555584\n1403636655113555456\n1403636655163555584\n1403636655213555456\n1403636655263555584\n1403636655313555456\n1403636655363555584\n1403636655413555456\n1403636655463555584\n1403636655513555456\n1403636655563555584\n1403636655613555456\n1403636655663555584\n1403636655713555456\n1403636655763555584\n1403636655813555456\n1403636655863555584\n1403636655913555456\n1403636655963555584\n1403636656013555456\n1403636656063555584\n1403636656113555456\n1403636656163555584\n1403636656213555456\n1403636656263555584\n1403636656313555456\n1403636656363555584\n1403636656413555456\n1403636656463555584\n1403636656513555456\n1403636656563555584\n1403636656613555456\n1403636656663555584\n1403636656713555456\n1403636656763555584\n1403636656813555456\n1403636656863555584\n1403636656913555456\n1403636656963555584\n1403636657013555456\n1403636657063555584\n1403636657113555456\n1403636657163555584\n1403636657213555456\n1403636657263555584\n1403636657313555456\n1403636657363555584\n1403636657413555456\n1403636657463555584\n1403636657513555456\n1403636657563555584\n1403636657613555456\n1403636657663555584\n1403636657713555456\n1403636657763555584\n1403636657813555456\n1403636657863555584\n1403636657913555456\n1403636657963555584\n1403636658013555456\n1403636658063555584\n1403636658113555456\n1403636658163555584\n1403636658213555456\n1403636658263555584\n1403636658313555456\n1403636658363555584\n1403636658413555456\n1403636658463555584\n1403636658513555456\n1403636658563555584\n1403636658613555456\n1403636658663555584\n1403636658713555456\n1403636658763555584\n1403636658813555456\n1403636658863555584\n1403636658913555456\n1403636658963555584\n1403636659013555456\n1403636659063555584\n1403636659113555456\n1403636659163555584\n1403636659213555456\n1403636659263555584\n1403636659313555456\n1403636659363555584\n1403636659413555456\n1403636659463555584\n1403636659513555456\n1403636659563555584\n1403636659613555456\n1403636659663555584\n1403636659713555456\n1403636659763555584\n1403636659813555456\n1403636659863555584\n1403636659913555456\n1403636659963555584\n1403636660013555456\n1403636660063555584\n1403636660113555456\n1403636660163555584\n1403636660213555456\n1403636660263555584\n1403636660313555456\n1403636660363555584\n1403636660413555456\n1403636660463555584\n1403636660513555456\n1403636660563555584\n1403636660613555456\n1403636660663555584\n1403636660713555456\n1403636660763555584\n1403636660813555456\n1403636660863555584\n1403636660913555456\n1403636660963555584\n1403636661013555456\n1403636661063555584\n1403636661113555456\n1403636661163555584\n1403636661213555456\n1403636661263555584\n1403636661313555456\n1403636661363555584\n1403636661413555456\n1403636661463555584\n1403636661513555456\n1403636661563555584\n1403636661613555456\n1403636661663555584\n1403636661713555456\n1403636661763555584\n1403636661813555456\n1403636661863555584\n1403636661913555456\n1403636661963555584\n1403636662013555456\n1403636662063555584\n1403636662113555456\n1403636662163555584\n1403636662213555456\n1403636662263555584\n1403636662313555456\n1403636662363555584\n1403636662413555456\n1403636662463555584\n1403636662513555456\n1403636662563555584\n1403636662613555456\n1403636662663555584\n1403636662713555456\n1403636662763555584\n1403636662813555456\n1403636662863555584\n1403636662913555456\n1403636662963555584\n1403636663013555456\n1403636663063555584\n1403636663113555456\n1403636663163555584\n1403636663213555456\n1403636663263555584\n1403636663313555456\n1403636663363555584\n1403636663413555456\n1403636663463555584\n1403636663513555456\n1403636663563555584\n1403636663613555456\n1403636663663555584\n1403636663713555456\n1403636663763555584\n1403636663813555456\n1403636663863555584\n1403636663913555456\n1403636663963555584\n1403636664013555456\n1403636664063555584\n1403636664113555456\n1403636664163555584\n1403636664213555456\n1403636664263555584\n1403636664313555456\n1403636664363555584\n1403636664413555456\n1403636664463555584\n1403636664513555456\n1403636664563555584\n1403636664613555456\n1403636664663555584\n1403636664713555456\n1403636664763555584\n1403636664813555456\n1403636664863555584\n1403636664913555456\n1403636664963555584\n1403636665013555456\n1403636665063555584\n1403636665113555456\n1403636665163555584\n1403636665213555456\n1403636665263555584\n1403636665313555456\n1403636665363555584\n1403636665413555456\n1403636665463555584\n1403636665513555456\n1403636665563555584\n1403636665613555456\n1403636665663555584\n1403636665713555456\n1403636665763555584\n1403636665813555456\n1403636665863555584\n1403636665913555456\n1403636665963555584\n1403636666013555456\n1403636666063555584\n1403636666113555456\n1403636666163555584\n1403636666213555456\n1403636666263555584\n1403636666313555456\n1403636666363555584\n1403636666413555456\n1403636666463555584\n1403636666513555456\n1403636666563555584\n1403636666613555456\n1403636666663555584\n1403636666713555456\n1403636666763555584\n1403636666813555456\n1403636666863555584\n1403636666913555456\n1403636666963555584\n1403636667013555456\n1403636667063555584\n1403636667113555456\n1403636667163555584\n1403636667213555456\n1403636667263555584\n1403636667313555456\n1403636667363555584\n1403636667413555456\n1403636667463555584\n1403636667513555456\n1403636667563555584\n1403636667613555456\n1403636667663555584\n1403636667713555456\n1403636667763555584\n1403636667813555456\n1403636667863555584\n1403636667913555456\n1403636667963555584\n1403636668013555456\n1403636668063555584\n1403636668113555456\n1403636668163555584\n1403636668213555456\n1403636668263555584\n1403636668313555456\n1403636668363555584\n1403636668413555456\n1403636668463555584\n1403636668513555456\n1403636668563555584\n1403636668613555456\n1403636668663555584\n1403636668713555456\n1403636668763555584\n1403636668813555456\n1403636668863555584\n1403636668913555456\n1403636668963555584\n1403636669013555456\n1403636669063555584\n1403636669113555456\n1403636669163555584\n1403636669213555456\n1403636669263555584\n1403636669313555456\n1403636669363555584\n1403636669413555456\n1403636669463555584\n1403636669513555456\n1403636669563555584\n1403636669613555456\n1403636669663555584\n1403636669713555456\n1403636669763555584\n1403636669813555456\n1403636669863555584\n1403636669913555456\n1403636669963555584\n1403636670013555456\n1403636670063555584\n1403636670113555456\n1403636670163555584\n1403636670213555456\n1403636670263555584\n1403636670313555456\n1403636670363555584\n1403636670413555456\n1403636670463555584\n1403636670513555456\n1403636670563555584\n1403636670613555456\n1403636670663555584\n1403636670713555456\n1403636670763555584\n1403636670813555456\n1403636670863555584\n1403636670913555456\n1403636670963555584\n1403636671013555456\n1403636671063555584\n1403636671113555456\n1403636671163555584\n1403636671213555456\n1403636671263555584\n1403636671313555456\n1403636671363555584\n1403636671413555456\n1403636671463555584\n1403636671513555456\n1403636671563555584\n1403636671613555456\n1403636671663555584\n1403636671713555456\n1403636671763555584\n1403636671813555456\n1403636671863555584\n1403636671913555456\n1403636671963555584\n1403636672013555456\n1403636672063555584\n1403636672113555456\n1403636672163555584\n1403636672213555456\n1403636672263555584\n1403636672313555456\n1403636672363555584\n1403636672413555456\n1403636672463555584\n1403636672513555456\n1403636672563555584\n1403636672613555456\n1403636672663555584\n1403636672713555456\n1403636672763555584\n1403636672813555456\n1403636672863555584\n1403636672913555456\n1403636672963555584\n1403636673013555456\n1403636673063555584\n1403636673113555456\n1403636673163555584\n1403636673213555456\n1403636673263555584\n1403636673313555456\n1403636673363555584\n1403636673413555456\n1403636673463555584\n1403636673513555456\n1403636673563555584\n1403636673613555456\n1403636673663555584\n1403636673713555456\n1403636673763555584\n1403636673813555456\n1403636673863555584\n1403636673913555456\n1403636673963555584\n1403636674013555456\n1403636674063555584\n1403636674113555456\n1403636674163555584\n1403636674213555456\n1403636674263555584\n1403636674313555456\n1403636674363555584\n1403636674413555456\n1403636674463555584\n1403636674513555456\n1403636674563555584\n1403636674613555456\n1403636674663555584\n1403636674713555456\n1403636674763555584\n1403636674813555456\n1403636674863555584\n1403636674913555456\n1403636674963555584\n1403636675013555456\n1403636675063555584\n1403636675113555456\n1403636675163555584\n1403636675213555456\n1403636675263555584\n1403636675313555456\n1403636675363555584\n1403636675413555456\n1403636675463555584\n1403636675513555456\n1403636675563555584\n1403636675613555456\n1403636675663555584\n1403636675713555456\n1403636675763555584\n1403636675813555456\n1403636675863555584\n1403636675913555456\n1403636675963555584\n1403636676013555456\n1403636676063555584\n1403636676113555456\n1403636676163555584\n1403636676213555456\n1403636676263555584\n1403636676313555456\n1403636676363555584\n1403636676413555456\n1403636676463555584\n1403636676513555456\n1403636676563555584\n1403636676613555456\n1403636676663555584\n1403636676713555456\n1403636676763555584\n1403636676813555456\n1403636676863555584\n1403636676913555456\n1403636676963555584\n1403636677013555456\n1403636677063555584\n1403636677113555456\n1403636677163555584\n1403636677213555456\n1403636677263555584\n1403636677313555456\n1403636677363555584\n1403636677413555456\n1403636677463555584\n1403636677513555456\n1403636677563555584\n1403636677613555456\n1403636677663555584\n1403636677713555456\n1403636677763555584\n1403636677813555456\n1403636677863555584\n1403636677913555456\n1403636677963555584\n1403636678013555456\n1403636678063555584\n1403636678113555456\n1403636678163555584\n1403636678213555456\n1403636678263555584\n1403636678313555456\n1403636678363555584\n1403636678413555456\n1403636678463555584\n1403636678513555456\n1403636678563555584\n1403636678613555456\n1403636678663555584\n1403636678713555456\n1403636678763555584\n1403636678813555456\n1403636678863555584\n1403636678913555456\n1403636678963555584\n1403636679013555456\n1403636679063555584\n1403636679113555456\n1403636679163555584\n1403636679213555456\n1403636679263555584\n1403636679313555456\n1403636679363555584\n1403636679413555456\n1403636679463555584\n1403636679513555456\n1403636679563555584\n1403636679613555456\n1403636679663555584\n1403636679713555456\n1403636679763555584\n1403636679813555456\n1403636679863555584\n1403636679913555456\n1403636679963555584\n1403636680013555456\n1403636680063555584\n1403636680113555456\n1403636680163555584\n1403636680213555456\n1403636680263555584\n1403636680313555456\n1403636680363555584\n1403636680413555456\n1403636680463555584\n1403636680513555456\n1403636680563555584\n1403636680613555456\n1403636680663555584\n1403636680713555456\n1403636680763555584\n1403636680813555456\n1403636680863555584\n1403636680913555456\n1403636680963555584\n1403636681013555456\n1403636681063555584\n1403636681113555456\n1403636681163555584\n1403636681213555456\n1403636681263555584\n1403636681313555456\n1403636681363555584\n1403636681413555456\n1403636681463555584\n1403636681513555456\n1403636681563555584\n1403636681613555456\n1403636681663555584\n1403636681713555456\n1403636681763555584\n1403636681813555456\n1403636681863555584\n1403636681913555456\n1403636681963555584\n1403636682013555456\n1403636682063555584\n1403636682113555456\n1403636682163555584\n1403636682213555456\n1403636682263555584\n1403636682313555456\n1403636682363555584\n1403636682413555456\n1403636682463555584\n1403636682513555456\n1403636682563555584\n1403636682613555456\n1403636682663555584\n1403636682713555456\n1403636682763555584\n1403636682813555456\n1403636682863555584\n1403636682913555456\n1403636682963555584\n1403636683013555456\n1403636683063555584\n1403636683113555456\n1403636683163555584\n1403636683213555456\n1403636683263555584\n1403636683313555456\n1403636683363555584\n1403636683413555456\n1403636683463555584\n1403636683513555456\n1403636683563555584\n1403636683613555456\n1403636683663555584\n1403636683713555456\n1403636683763555584\n1403636683813555456\n1403636683863555584\n1403636683913555456\n1403636683963555584\n1403636684013555456\n1403636684063555584\n1403636684113555456\n1403636684163555584\n1403636684213555456\n1403636684263555584\n1403636684313555456\n1403636684363555584\n1403636684413555456\n1403636684463555584\n1403636684513555456\n1403636684563555584\n1403636684613555456\n1403636684663555584\n1403636684713555456\n1403636684763555584\n1403636684813555456\n1403636684863555584\n1403636684913555456\n1403636684963555584\n1403636685013555456\n1403636685063555584\n1403636685113555456\n1403636685163555584\n1403636685213555456\n1403636685263555584\n1403636685313555456\n1403636685363555584\n1403636685413555456\n1403636685463555584\n1403636685513555456\n1403636685563555584\n1403636685613555456\n1403636685663555584\n1403636685713555456\n1403636685763555584\n1403636685813555456\n1403636685863555584\n1403636685913555456\n1403636685963555584\n1403636686013555456\n1403636686063555584\n1403636686113555456\n1403636686163555584\n1403636686213555456\n1403636686263555584\n1403636686313555456\n1403636686363555584\n1403636686413555456\n1403636686463555584\n1403636686513555456\n1403636686563555584\n1403636686613555456\n1403636686663555584\n1403636686713555456\n1403636686763555584\n1403636686813555456\n1403636686863555584\n1403636686913555456\n1403636686963555584\n1403636687013555456\n1403636687063555584\n1403636687113555456\n1403636687163555584\n1403636687213555456\n1403636687263555584\n1403636687313555456\n1403636687363555584\n1403636687413555456\n1403636687463555584\n1403636687513555456\n1403636687563555584\n1403636687613555456\n1403636687663555584\n1403636687713555456\n1403636687763555584\n1403636687813555456\n1403636687863555584\n1403636687913555456\n1403636687963555584\n1403636688013555456\n1403636688063555584\n1403636688113555456\n1403636688163555584\n1403636688213555456\n1403636688263555584\n1403636688313555456\n1403636688363555584\n1403636688413555456\n1403636688463555584\n1403636688513555456\n1403636688563555584\n1403636688613555456\n1403636688663555584\n1403636688713555456\n1403636688763555584\n1403636688813555456\n1403636688863555584\n1403636688913555456\n1403636688963555584\n1403636689013555456\n1403636689063555584\n1403636689113555456\n1403636689163555584\n1403636689213555456\n1403636689263555584\n1403636689313555456\n1403636689363555584\n1403636689413555456\n1403636689463555584\n1403636689513555456\n1403636689563555584\n1403636689613555456\n1403636689663555584\n1403636689713555456\n1403636689763555584\n1403636689813555456\n1403636689863555584\n1403636689913555456\n1403636689963555584\n1403636690013555456\n1403636690063555584\n1403636690113555456\n1403636690163555584\n1403636690213555456\n1403636690263555584\n1403636690313555456\n1403636690363555584\n1403636690413555456\n1403636690463555584\n1403636690513555456\n1403636690563555584\n1403636690613555456\n1403636690663555584\n1403636690713555456\n1403636690763555584\n1403636690813555456\n1403636690863555584\n1403636690913555456\n1403636690963555584\n1403636691013555456\n1403636691063555584\n1403636691113555456\n1403636691163555584\n1403636691213555456\n1403636691263555584\n1403636691313555456\n1403636691363555584\n1403636691413555456\n1403636691463555584\n1403636691513555456\n1403636691563555584\n1403636691613555456\n1403636691663555584\n1403636691713555456\n1403636691763555584\n1403636691813555456\n1403636691863555584\n1403636691913555456\n1403636691963555584\n1403636692013555456\n1403636692063555584\n1403636692113555456\n1403636692163555584\n1403636692213555456\n1403636692263555584\n1403636692313555456\n1403636692363555584\n1403636692413555456\n1403636692463555584\n1403636692513555456\n1403636692563555584\n1403636692613555456\n1403636692663555584\n1403636692713555456\n1403636692763555584\n1403636692813555456\n1403636692863555584\n1403636692913555456\n1403636692963555584\n1403636693013555456\n1403636693063555584\n1403636693113555456\n1403636693163555584\n1403636693213555456\n1403636693263555584\n1403636693313555456\n1403636693363555584\n1403636693413555456\n1403636693463555584\n1403636693513555456\n1403636693563555584\n1403636693613555456\n1403636693663555584\n1403636693713555456\n1403636693763555584\n1403636693813555456\n1403636693863555584\n1403636693913555456\n1403636693963555584\n1403636694013555456\n1403636694063555584\n1403636694113555456\n1403636694163555584\n1403636694213555456\n1403636694263555584\n1403636694313555456\n1403636694363555584\n1403636694413555456\n1403636694463555584\n1403636694513555456\n1403636694563555584\n1403636694613555456\n1403636694663555584\n1403636694713555456\n1403636694763555584\n1403636694813555456\n1403636694863555584\n1403636694913555456\n1403636694963555584\n1403636695013555456\n1403636695063555584\n1403636695113555456\n1403636695163555584\n1403636695213555456\n1403636695263555584\n1403636695313555456\n1403636695363555584\n1403636695413555456\n1403636695463555584\n1403636695513555456\n1403636695563555584\n1403636695613555456\n1403636695663555584\n1403636695713555456\n1403636695763555584\n1403636695813555456\n1403636695863555584\n1403636695913555456\n1403636695963555584\n1403636696013555456\n1403636696063555584\n1403636696113555456\n1403636696163555584\n1403636696213555456\n1403636696263555584\n1403636696313555456\n1403636696363555584\n1403636696413555456\n1403636696463555584\n1403636696513555456\n1403636696563555584\n1403636696613555456\n1403636696663555584\n1403636696713555456\n1403636696763555584\n1403636696813555456\n1403636696863555584\n1403636696913555456\n1403636696963555584\n1403636697013555456\n1403636697063555584\n1403636697113555456\n1403636697163555584\n1403636697213555456\n1403636697263555584\n1403636697313555456\n1403636697363555584\n1403636697413555456\n1403636697463555584\n1403636697513555456\n1403636697563555584\n1403636697613555456\n1403636697663555584\n1403636697713555456\n1403636697763555584\n1403636697813555456\n1403636697863555584\n1403636697913555456\n1403636697963555584\n1403636698013555456\n1403636698063555584\n1403636698113555456\n1403636698163555584\n1403636698213555456\n1403636698263555584\n1403636698313555456\n1403636698363555584\n1403636698413555456\n1403636698463555584\n1403636698513555456\n1403636698563555584\n1403636698613555456\n1403636698663555584\n1403636698713555456\n1403636698763555584\n1403636698813555456\n1403636698863555584\n1403636698913555456\n1403636698963555584\n1403636699013555456\n1403636699063555584\n1403636699113555456\n1403636699163555584\n1403636699213555456\n1403636699263555584\n1403636699313555456\n1403636699363555584\n1403636699413555456\n1403636699463555584\n1403636699513555456\n1403636699563555584\n1403636699613555456\n1403636699663555584\n1403636699713555456\n1403636699763555584\n1403636699813555456\n1403636699863555584\n1403636699913555456\n1403636699963555584\n1403636700013555456\n1403636700063555584\n1403636700113555456\n1403636700163555584\n1403636700213555456\n1403636700263555584\n1403636700313555456\n1403636700363555584\n1403636700413555456\n1403636700463555584\n1403636700513555456\n1403636700563555584\n1403636700613555456\n1403636700663555584\n1403636700713555456\n1403636700763555584\n1403636700813555456\n1403636700863555584\n1403636700913555456\n1403636700963555584\n1403636701013555456\n1403636701063555584\n1403636701113555456\n1403636701163555584\n1403636701213555456\n1403636701263555584\n1403636701313555456\n1403636701363555584\n1403636701413555456\n1403636701463555584\n1403636701513555456\n1403636701563555584\n1403636701613555456\n1403636701663555584\n1403636701713555456\n1403636701763555584\n1403636701813555456\n1403636701863555584\n1403636701913555456\n1403636701963555584\n1403636702013555456\n1403636702063555584\n1403636702113555456\n1403636702163555584\n1403636702213555456\n1403636702263555584\n1403636702313555456\n1403636702363555584\n1403636702413555456\n1403636702463555584\n1403636702513555456\n1403636702563555584\n1403636702613555456\n1403636702663555584\n1403636702713555456\n1403636702763555584\n1403636702813555456\n1403636702863555584\n1403636702913555456\n1403636702963555584\n1403636703013555456\n1403636703063555584\n1403636703113555456\n1403636703163555584\n1403636703213555456\n1403636703263555584\n1403636703313555456\n1403636703363555584\n1403636703413555456\n1403636703463555584\n1403636703513555456\n1403636703563555584\n1403636703613555456\n1403636703663555584\n1403636703713555456\n1403636703763555584\n1403636703813555456\n1403636703863555584\n1403636703913555456\n1403636703963555584\n1403636704013555456\n1403636704063555584\n1403636704113555456\n1403636704163555584\n1403636704213555456\n1403636704263555584\n1403636704313555456\n1403636704363555584\n1403636704413555456\n1403636704463555584\n1403636704513555456\n1403636704563555584\n1403636704613555456\n1403636704663555584\n1403636704713555456\n1403636704763555584\n1403636704813555456\n1403636704863555584\n1403636704913555456\n1403636704963555584\n1403636705013555456\n1403636705063555584\n1403636705113555456\n1403636705163555584\n1403636705213555456\n1403636705263555584\n1403636705313555456\n1403636705363555584\n1403636705413555456\n1403636705463555584\n1403636705513555456\n1403636705563555584\n1403636705613555456\n1403636705663555584\n1403636705713555456\n1403636705763555584\n1403636705813555456\n1403636705863555584\n1403636705913555456\n1403636705963555584\n1403636706013555456\n1403636706063555584\n1403636706113555456\n1403636706163555584\n1403636706213555456\n1403636706263555584\n1403636706313555456\n1403636706363555584\n1403636706413555456\n1403636706463555584\n1403636706513555456\n1403636706563555584\n1403636706613555456\n1403636706663555584\n1403636706713555456\n1403636706763555584\n1403636706813555456\n1403636706863555584\n1403636706913555456\n1403636706963555584\n1403636707013555456\n1403636707063555584\n1403636707113555456\n1403636707163555584\n1403636707213555456\n1403636707263555584\n1403636707313555456\n1403636707363555584\n1403636707413555456\n1403636707463555584\n1403636707513555456\n1403636707563555584\n1403636707613555456\n1403636707663555584\n1403636707713555456\n1403636707763555584\n1403636707813555456\n1403636707863555584\n1403636707913555456\n1403636707963555584\n1403636708013555456\n1403636708063555584\n1403636708113555456\n1403636708163555584\n1403636708213555456\n1403636708263555584\n1403636708313555456\n1403636708363555584\n1403636708413555456\n1403636708463555584\n1403636708513555456\n1403636708563555584\n1403636708613555456\n1403636708663555584\n1403636708713555456\n1403636708763555584\n1403636708813555456\n1403636708863555584\n1403636708913555456\n1403636708963555584\n1403636709013555456\n1403636709063555584\n1403636709113555456\n1403636709163555584\n1403636709213555456\n1403636709263555584\n1403636709313555456\n1403636709363555584\n1403636709413555456\n1403636709463555584\n1403636709513555456\n1403636709563555584\n1403636709613555456\n1403636709663555584\n1403636709713555456\n1403636709763555584\n1403636709813555456\n1403636709863555584\n1403636709913555456\n1403636709963555584\n1403636710013555456\n1403636710063555584\n1403636710113555456\n1403636710163555584\n1403636710213555456\n1403636710263555584\n1403636710313555456\n1403636710363555584\n1403636710413555456\n1403636710463555584\n1403636710513555456\n1403636710563555584\n1403636710613555456\n1403636710663555584\n1403636710713555456\n1403636710763555584\n1403636710813555456\n1403636710863555584\n1403636710913555456\n1403636710963555584\n1403636711013555456\n1403636711063555584\n1403636711113555456\n1403636711163555584\n1403636711213555456\n1403636711263555584\n1403636711313555456\n1403636711363555584\n1403636711413555456\n1403636711463555584\n1403636711513555456\n1403636711563555584\n1403636711613555456\n1403636711663555584\n1403636711713555456\n1403636711763555584\n1403636711813555456\n1403636711863555584\n1403636711913555456\n1403636711963555584\n1403636712013555456\n1403636712063555584\n1403636712113555456\n1403636712163555584\n1403636712213555456\n1403636712263555584\n1403636712313555456\n1403636712363555584\n1403636712413555456\n1403636712463555584\n1403636712513555456\n1403636712563555584\n1403636712613555456\n1403636712663555584\n1403636712713555456\n1403636712763555584\n1403636712813555456\n1403636712863555584\n1403636712913555456\n1403636712963555584\n1403636713013555456\n1403636713063555584\n1403636713113555456\n1403636713163555584\n1403636713213555456\n1403636713263555584\n1403636713313555456\n1403636713363555584\n1403636713413555456\n1403636713463555584\n1403636713513555456\n1403636713563555584\n1403636713613555456\n1403636713663555584\n1403636713713555456\n1403636713763555584\n1403636713813555456\n1403636713863555584\n1403636713913555456\n1403636713963555584\n1403636714013555456\n1403636714063555584\n1403636714113555456\n1403636714163555584\n1403636714213555456\n1403636714263555584\n1403636714313555456\n1403636714363555584\n1403636714413555456\n1403636714463555584\n1403636714513555456\n1403636714563555584\n1403636714613555456\n1403636714663555584\n1403636714713555456\n1403636714763555584\n1403636714813555456\n1403636714863555584\n1403636714913555456\n1403636714963555584\n1403636715013555456\n1403636715063555584\n1403636715113555456\n1403636715163555584\n1403636715213555456\n1403636715263555584\n1403636715313555456\n1403636715363555584\n1403636715413555456\n1403636715463555584\n1403636715513555456\n1403636715563555584\n1403636715613555456\n1403636715663555584\n1403636715713555456\n1403636715763555584\n1403636715813555456\n1403636715863555584\n1403636715913555456\n1403636715963555584\n1403636716013555456\n1403636716063555584\n1403636716113555456\n1403636716163555584\n1403636716213555456\n1403636716263555584\n1403636716313555456\n1403636716363555584\n1403636716413555456\n1403636716463555584\n1403636716513555456\n1403636716563555584\n1403636716613555456\n1403636716663555584\n1403636716713555456\n1403636716763555584\n1403636716813555456\n1403636716863555584\n1403636716913555456\n1403636716963555584\n1403636717013555456\n1403636717063555584\n1403636717113555456\n1403636717163555584\n1403636717213555456\n1403636717263555584\n1403636717313555456\n1403636717363555584\n1403636717413555456\n1403636717463555584\n1403636717513555456\n1403636717563555584\n1403636717613555456\n1403636717663555584\n1403636717713555456\n1403636717763555584\n1403636717813555456\n1403636717863555584\n1403636717913555456\n1403636717963555584\n1403636718013555456\n1403636718063555584\n1403636718113555456\n1403636718163555584\n1403636718213555456\n1403636718263555584\n1403636718313555456\n1403636718363555584\n1403636718413555456\n1403636718463555584\n1403636718513555456\n1403636718563555584\n1403636718613555456\n1403636718663555584\n1403636718713555456\n1403636718763555584\n1403636718813555456\n1403636718863555584\n1403636718913555456\n1403636718963555584\n1403636719013555456\n1403636719063555584\n1403636719113555456\n1403636719163555584\n1403636719213555456\n1403636719263555584\n1403636719313555456\n1403636719363555584\n1403636719413555456\n1403636719463555584\n1403636719513555456\n1403636719563555584\n1403636719613555456\n1403636719663555584\n1403636719713555456\n1403636719763555584\n1403636719813555456\n1403636719863555584\n1403636719913555456\n1403636719963555584\n1403636720013555456\n1403636720063555584\n1403636720113555456\n1403636720163555584\n1403636720213555456\n1403636720263555584\n1403636720313555456\n1403636720363555584\n1403636720413555456\n1403636720463555584\n1403636720513555456\n1403636720563555584\n1403636720613555456\n1403636720663555584\n1403636720713555456\n1403636720763555584\n1403636720813555456\n1403636720863555584\n1403636720913555456\n1403636720963555584\n1403636721013555456\n1403636721063555584\n1403636721113555456\n1403636721163555584\n1403636721213555456\n1403636721263555584\n1403636721313555456\n1403636721363555584\n1403636721413555456\n1403636721463555584\n1403636721513555456\n1403636721563555584\n1403636721613555456\n1403636721663555584\n1403636721713555456\n1403636721763555584\n1403636721813555456\n1403636721863555584\n1403636721913555456\n1403636721963555584\n1403636722013555456\n1403636722063555584\n1403636722113555456\n1403636722163555584\n1403636722213555456\n1403636722263555584\n1403636722313555456\n1403636722363555584\n1403636722413555456\n1403636722463555584\n1403636722513555456\n1403636722563555584\n1403636722613555456\n1403636722663555584\n1403636722713555456\n1403636722763555584\n1403636722813555456\n1403636722863555584\n1403636722913555456\n1403636722963555584\n1403636723013555456\n1403636723063555584\n1403636723113555456\n1403636723163555584\n1403636723213555456\n1403636723263555584\n1403636723313555456\n1403636723363555584\n1403636723413555456\n1403636723463555584\n1403636723513555456\n1403636723563555584\n1403636723613555456\n1403636723663555584\n1403636723713555456\n1403636723763555584\n1403636723813555456\n1403636723863555584\n1403636723913555456\n1403636723963555584\n1403636724013555456\n1403636724063555584\n1403636724113555456\n1403636724163555584\n1403636724213555456\n1403636724263555584\n1403636724313555456\n1403636724363555584\n1403636724413555456\n1403636724463555584\n1403636724513555456\n1403636724563555584\n1403636724613555456\n1403636724663555584\n1403636724713555456\n1403636724763555584\n1403636724813555456\n1403636724863555584\n1403636724913555456\n1403636724963555584\n1403636725013555456\n1403636725063555584\n1403636725113555456\n1403636725163555584\n1403636725213555456\n1403636725263555584\n1403636725313555456\n1403636725363555584\n1403636725413555456\n1403636725463555584\n1403636725513555456\n1403636725563555584\n1403636725613555456\n1403636725663555584\n1403636725713555456\n1403636725763555584\n1403636725813555456\n1403636725863555584\n1403636725913555456\n1403636725963555584\n1403636726013555456\n1403636726063555584\n1403636726113555456\n1403636726163555584\n1403636726213555456\n1403636726263555584\n1403636726313555456\n1403636726363555584\n1403636726413555456\n1403636726463555584\n1403636726513555456\n1403636726563555584\n1403636726613555456\n1403636726663555584\n1403636726713555456\n1403636726763555584\n1403636726813555456\n1403636726863555584\n1403636726913555456\n1403636726963555584\n1403636727013555456\n1403636727063555584\n1403636727113555456\n1403636727163555584\n1403636727213555456\n1403636727263555584\n1403636727313555456\n1403636727363555584\n1403636727413555456\n1403636727463555584\n1403636727513555456\n1403636727563555584\n1403636727613555456\n1403636727663555584\n1403636727713555456\n1403636727763555584\n1403636727813555456\n1403636727863555584\n1403636727913555456\n1403636727963555584\n1403636728013555456\n1403636728063555584\n1403636728113555456\n1403636728163555584\n1403636728213555456\n1403636728263555584\n1403636728313555456\n1403636728363555584\n1403636728413555456\n1403636728463555584\n1403636728513555456\n1403636728563555584\n1403636728613555456\n1403636728663555584\n1403636728713555456\n1403636728763555584\n1403636728813555456\n1403636728863555584\n1403636728913555456\n1403636728963555584\n1403636729013555456\n1403636729063555584\n1403636729113555456\n1403636729163555584\n1403636729213555456\n1403636729263555584\n1403636729313555456\n1403636729363555584\n1403636729413555456\n1403636729463555584\n1403636729513555456\n1403636729563555584\n1403636729613555456\n1403636729663555584\n1403636729713555456\n1403636729763555584\n1403636729813555456\n1403636729863555584\n1403636729913555456\n1403636729963555584\n1403636730013555456\n1403636730063555584\n1403636730113555456\n1403636730163555584\n1403636730213555456\n1403636730263555584\n1403636730313555456\n1403636730363555584\n1403636730413555456\n1403636730463555584\n1403636730513555456\n1403636730563555584\n1403636730613555456\n1403636730663555584\n1403636730713555456\n1403636730763555584\n1403636730813555456\n1403636730863555584\n1403636730913555456\n1403636730963555584\n1403636731013555456\n1403636731063555584\n1403636731113555456\n1403636731163555584\n1403636731213555456\n1403636731263555584\n1403636731313555456\n1403636731363555584\n1403636731413555456\n1403636731463555584\n1403636731513555456\n1403636731563555584\n1403636731613555456\n1403636731663555584\n1403636731713555456\n1403636731763555584\n1403636731813555456\n1403636731863555584\n1403636731913555456\n1403636731963555584\n1403636732013555456\n1403636732063555584\n1403636732113555456\n1403636732163555584\n1403636732213555456\n1403636732263555584\n1403636732313555456\n1403636732363555584\n1403636732413555456\n1403636732463555584\n1403636732513555456\n1403636732563555584\n1403636732613555456\n1403636732663555584\n1403636732713555456\n1403636732763555584\n1403636732813555456\n1403636732863555584\n1403636732913555456\n1403636732963555584\n1403636733013555456\n1403636733063555584\n1403636733113555456\n1403636733163555584\n1403636733213555456\n1403636733263555584\n1403636733313555456\n1403636733363555584\n1403636733413555456\n1403636733463555584\n1403636733513555456\n1403636733563555584\n1403636733613555456\n1403636733663555584\n1403636733713555456\n1403636733763555584\n1403636733813555456\n1403636733863555584\n1403636733913555456\n1403636733963555584\n1403636734013555456\n1403636734063555584\n1403636734113555456\n1403636734163555584\n1403636734213555456\n1403636734263555584\n1403636734313555456\n1403636734363555584\n1403636734413555456\n1403636734463555584\n1403636734513555456\n1403636734563555584\n1403636734613555456\n1403636734663555584\n1403636734713555456\n1403636734763555584\n1403636734813555456\n1403636734863555584\n1403636734913555456\n1403636734963555584\n1403636735013555456\n1403636735063555584\n1403636735113555456\n1403636735163555584\n1403636735213555456\n1403636735263555584\n1403636735313555456\n1403636735363555584\n1403636735413555456\n1403636735463555584\n1403636735513555456\n1403636735563555584\n1403636735613555456\n1403636735663555584\n1403636735713555456\n1403636735763555584\n1403636735813555456\n1403636735863555584\n1403636735913555456\n1403636735963555584\n1403636736013555456\n1403636736063555584\n1403636736113555456\n1403636736163555584\n1403636736213555456\n1403636736263555584\n1403636736313555456\n1403636736363555584\n1403636736413555456\n1403636736463555584\n1403636736513555456\n1403636736563555584\n1403636736613555456\n1403636736663555584\n1403636736713555456\n1403636736763555584\n1403636736813555456\n1403636736863555584\n1403636736913555456\n1403636736963555584\n1403636737013555456\n1403636737063555584\n1403636737113555456\n1403636737163555584\n1403636737213555456\n1403636737263555584\n1403636737313555456\n1403636737363555584\n1403636737413555456\n1403636737463555584\n1403636737513555456\n1403636737563555584\n1403636737613555456\n1403636737663555584\n1403636737713555456\n1403636737763555584\n1403636737813555456\n1403636737863555584\n1403636737913555456\n1403636737963555584\n1403636738013555456\n1403636738063555584\n1403636738113555456\n1403636738163555584\n1403636738213555456\n1403636738263555584\n1403636738313555456\n1403636738363555584\n1403636738413555456\n1403636738463555584\n1403636738513555456\n1403636738563555584\n1403636738613555456\n1403636738663555584\n1403636738713555456\n1403636738763555584\n1403636738813555456\n1403636738863555584\n1403636738913555456\n1403636738963555584\n1403636739013555456\n1403636739063555584\n1403636739113555456\n1403636739163555584\n1403636739213555456\n1403636739263555584\n1403636739313555456\n1403636739363555584\n1403636739413555456\n1403636739463555584\n1403636739513555456\n1403636739563555584\n1403636739613555456\n1403636739663555584\n1403636739713555456\n1403636739763555584\n1403636739813555456\n1403636739863555584\n1403636739913555456\n1403636739963555584\n1403636740013555456\n1403636740063555584\n1403636740113555456\n1403636740163555584\n1403636740213555456\n1403636740263555584\n1403636740313555456\n1403636740363555584\n1403636740413555456\n1403636740463555584\n1403636740513555456\n1403636740563555584\n1403636740613555456\n1403636740663555584\n1403636740713555456\n1403636740763555584\n1403636740813555456\n1403636740863555584\n1403636740913555456\n1403636740963555584\n1403636741013555456\n1403636741063555584\n1403636741113555456\n1403636741163555584\n1403636741213555456\n1403636741263555584\n1403636741313555456\n1403636741363555584\n1403636741413555456\n1403636741463555584\n1403636741513555456\n1403636741563555584\n1403636741613555456\n1403636741663555584\n1403636741713555456\n1403636741763555584\n1403636741813555456\n1403636741863555584\n1403636741913555456\n1403636741963555584\n1403636742013555456\n1403636742063555584\n1403636742113555456\n1403636742163555584\n1403636742213555456\n1403636742263555584\n1403636742313555456\n1403636742363555584\n1403636742413555456\n1403636742463555584\n1403636742513555456\n1403636742563555584\n1403636742613555456\n1403636742663555584\n1403636742713555456\n1403636742763555584\n1403636742813555456\n1403636742863555584\n1403636742913555456\n1403636742963555584\n1403636743013555456\n1403636743063555584\n1403636743113555456\n1403636743163555584\n1403636743213555456\n1403636743263555584\n1403636743313555456\n1403636743363555584\n1403636743413555456\n1403636743463555584\n1403636743513555456\n1403636743563555584\n1403636743613555456\n1403636743663555584\n1403636743713555456\n1403636743763555584\n1403636743813555456\n1403636743863555584\n1403636743913555456\n1403636743963555584\n1403636744013555456\n1403636744063555584\n1403636744113555456\n1403636744163555584\n1403636744213555456\n1403636744263555584\n1403636744313555456\n1403636744363555584\n1403636744413555456\n1403636744463555584\n1403636744513555456\n1403636744563555584\n1403636744613555456\n1403636744663555584\n1403636744713555456\n1403636744763555584\n1403636744813555456\n1403636744863555584\n1403636744913555456\n1403636744963555584\n1403636745013555456\n1403636745063555584\n1403636745113555456\n1403636745163555584\n1403636745213555456\n1403636745263555584\n1403636745313555456\n1403636745363555584\n1403636745413555456\n1403636745463555584\n1403636745513555456\n1403636745563555584\n1403636745613555456\n1403636745663555584\n1403636745713555456\n1403636745763555584\n1403636745813555456\n1403636745863555584\n1403636745913555456\n1403636745963555584\n1403636746013555456\n1403636746063555584\n1403636746113555456\n1403636746163555584\n1403636746213555456\n1403636746263555584\n1403636746313555456\n1403636746363555584\n1403636746413555456\n1403636746463555584\n1403636746513555456\n1403636746563555584\n1403636746613555456\n1403636746663555584\n1403636746713555456\n1403636746763555584\n1403636746813555456\n1403636746863555584\n1403636746913555456\n1403636746963555584\n1403636747013555456\n1403636747063555584\n1403636747113555456\n1403636747163555584\n1403636747213555456\n1403636747263555584\n1403636747313555456\n1403636747363555584\n1403636747413555456\n1403636747463555584\n1403636747513555456\n1403636747563555584\n1403636747613555456\n1403636747663555584\n1403636747713555456\n1403636747763555584\n1403636747813555456\n1403636747863555584\n1403636747913555456\n1403636747963555584\n1403636748013555456\n1403636748063555584\n1403636748113555456\n1403636748163555584\n1403636748213555456\n1403636748263555584\n1403636748313555456\n1403636748363555584\n1403636748413555456\n1403636748463555584\n1403636748513555456\n1403636748563555584\n1403636748613555456\n1403636748663555584\n1403636748713555456\n1403636748763555584\n1403636748813555456\n1403636748863555584\n1403636748913555456\n1403636748963555584\n1403636749013555456\n1403636749063555584\n1403636749113555456\n1403636749163555584\n1403636749213555456\n1403636749263555584\n1403636749313555456\n1403636749363555584\n1403636749413555456\n1403636749463555584\n1403636749513555456\n1403636749563555584\n1403636749613555456\n1403636749663555584\n1403636749713555456\n1403636749763555584\n1403636749813555456\n1403636749863555584\n1403636749913555456\n1403636749963555584\n1403636750013555456\n1403636750063555584\n1403636750113555456\n1403636750163555584\n1403636750213555456\n1403636750263555584\n1403636750313555456\n1403636750363555584\n1403636750413555456\n1403636750463555584\n1403636750513555456\n1403636750563555584\n1403636750613555456\n1403636750663555584\n1403636750713555456\n1403636750763555584\n1403636750813555456\n1403636750863555584\n1403636750913555456\n1403636750963555584\n1403636751013555456\n1403636751063555584\n1403636751113555456\n1403636751163555584\n1403636751213555456\n1403636751263555584\n1403636751313555456\n1403636751363555584\n1403636751413555456\n1403636751463555584\n1403636751513555456\n1403636751563555584\n1403636751613555456\n1403636751663555584\n1403636751713555456\n1403636751763555584\n1403636751813555456\n1403636751863555584\n1403636751913555456\n1403636751963555584\n1403636752013555456\n1403636752063555584\n1403636752113555456\n1403636752163555584\n1403636752213555456\n1403636752263555584\n1403636752313555456\n1403636752363555584\n1403636752413555456\n1403636752463555584\n1403636752513555456\n1403636752563555584\n1403636752613555456\n1403636752663555584\n1403636752713555456\n1403636752763555584\n1403636752813555456\n1403636752863555584\n1403636752913555456\n1403636752963555584\n1403636753013555456\n1403636753063555584\n1403636753113555456\n1403636753163555584\n1403636753213555456\n1403636753263555584\n1403636753313555456\n1403636753363555584\n1403636753413555456\n1403636753463555584\n1403636753513555456\n1403636753563555584\n1403636753613555456\n1403636753663555584\n1403636753713555456\n1403636753763555584\n1403636753813555456\n1403636753863555584\n1403636753913555456\n1403636753963555584\n1403636754013555456\n1403636754063555584\n1403636754113555456\n1403636754163555584\n1403636754213555456\n1403636754263555584\n1403636754313555456\n1403636754363555584\n1403636754413555456\n1403636754463555584\n1403636754513555456\n1403636754563555584\n1403636754613555456\n1403636754663555584\n1403636754713555456\n1403636754763555584\n1403636754813555456\n1403636754863555584\n1403636754913555456\n1403636754963555584\n1403636755013555456\n1403636755063555584\n1403636755113555456\n1403636755163555584\n1403636755213555456\n1403636755263555584\n1403636755313555456\n1403636755363555584\n1403636755413555456\n1403636755463555584\n1403636755513555456\n1403636755563555584\n1403636755613555456\n1403636755663555584\n1403636755713555456\n1403636755763555584\n1403636755813555456\n1403636755863555584\n1403636755913555456\n1403636755963555584\n1403636756013555456\n1403636756063555584\n1403636756113555456\n1403636756163555584\n1403636756213555456\n1403636756263555584\n1403636756313555456\n1403636756363555584\n1403636756413555456\n1403636756463555584\n1403636756513555456\n1403636756563555584\n1403636756613555456\n1403636756663555584\n1403636756713555456\n1403636756763555584\n1403636756813555456\n1403636756863555584\n1403636756913555456\n1403636756963555584\n1403636757013555456\n1403636757063555584\n1403636757113555456\n1403636757163555584\n1403636757213555456\n1403636757263555584\n1403636757313555456\n1403636757363555584\n1403636757413555456\n1403636757463555584\n1403636757513555456\n1403636757563555584\n1403636757613555456\n1403636757663555584\n1403636757713555456\n1403636757763555584\n1403636757813555456\n1403636757863555584\n1403636757913555456\n1403636757963555584\n1403636758013555456\n1403636758063555584\n1403636758113555456\n1403636758163555584\n1403636758213555456\n1403636758263555584\n1403636758313555456\n1403636758363555584\n1403636758413555456\n1403636758463555584\n1403636758513555456\n1403636758563555584\n1403636758613555456\n1403636758663555584\n1403636758713555456\n1403636758763555584\n1403636758813555456\n1403636758863555584\n1403636758913555456\n1403636758963555584\n1403636759013555456\n1403636759063555584\n1403636759113555456\n1403636759163555584\n1403636759213555456\n1403636759263555584\n1403636759313555456\n1403636759363555584\n1403636759413555456\n1403636759463555584\n1403636759513555456\n1403636759563555584\n1403636759613555456\n1403636759663555584\n1403636759713555456\n1403636759763555584\n1403636759813555456\n1403636759863555584\n1403636759913555456\n1403636759963555584\n1403636760013555456\n1403636760063555584\n1403636760113555456\n1403636760163555584\n1403636760213555456\n1403636760263555584\n1403636760313555456\n1403636760363555584\n1403636760413555456\n1403636760463555584\n1403636760513555456\n1403636760563555584\n1403636760613555456\n1403636760663555584\n1403636760713555456\n1403636760763555584\n1403636760813555456\n1403636760863555584\n1403636760913555456\n1403636760963555584\n1403636761013555456\n1403636761063555584\n1403636761113555456\n1403636761163555584\n1403636761213555456\n1403636761263555584\n1403636761313555456\n1403636761363555584\n1403636761413555456\n1403636761463555584\n1403636761513555456\n1403636761563555584\n1403636761613555456\n1403636761663555584\n1403636761713555456\n1403636761763555584\n1403636761813555456\n1403636761863555584\n1403636761913555456\n1403636761963555584\n1403636762013555456\n1403636762063555584\n1403636762113555456\n1403636762163555584\n1403636762213555456\n1403636762263555584\n1403636762313555456\n1403636762363555584\n1403636762413555456\n1403636762463555584\n1403636762513555456\n1403636762563555584\n1403636762613555456\n1403636762663555584\n1403636762713555456\n1403636762763555584\n1403636762813555456\n1403636762863555584\n1403636762913555456\n1403636762963555584\n1403636763013555456\n1403636763063555584\n1403636763113555456\n1403636763163555584\n1403636763213555456\n1403636763263555584\n1403636763313555456\n1403636763363555584\n1403636763413555456\n1403636763463555584\n1403636763513555456\n1403636763563555584\n1403636763613555456\n1403636763663555584\n1403636763713555456\n1403636763763555584\n1403636763813555456\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Stereo/EuRoC_TimeStamps/MH02.txt",
    "content": "1403636858651666432\n1403636858701666560\n1403636858751666432\n1403636858801666560\n1403636858851666432\n1403636858901666560\n1403636858951666432\n1403636859001666560\n1403636859051666432\n1403636859101666560\n1403636859151666432\n1403636859201666560\n1403636859251666432\n1403636859301666560\n1403636859351666432\n1403636859401666560\n1403636859451666432\n1403636859501666560\n1403636859551666432\n1403636859601666560\n1403636859651666432\n1403636859701666560\n1403636859751666432\n1403636859801666560\n1403636859851666432\n1403636859901666560\n1403636859951666432\n1403636860001666560\n1403636860051666432\n1403636860101666560\n1403636860151666432\n1403636860201666560\n1403636860251666432\n1403636860301666560\n1403636860351666432\n1403636860401666560\n1403636860451666432\n1403636860501666560\n1403636860551666432\n1403636860601666560\n1403636860651666432\n1403636860701666560\n1403636860751666432\n1403636860801666560\n1403636860851666432\n1403636860901666560\n1403636860951666432\n1403636861001666560\n1403636861051666432\n1403636861101666560\n1403636861151666432\n1403636861201666560\n1403636861251666432\n1403636861301666560\n1403636861351666432\n1403636861401666560\n1403636861451666432\n1403636861501666560\n1403636861551666432\n1403636861601666560\n1403636861651666432\n1403636861701666560\n1403636861751666432\n1403636861801666560\n1403636861851666432\n1403636861901666560\n1403636861951666432\n1403636862001666560\n1403636862051666432\n1403636862101666560\n1403636862151666432\n1403636862201666560\n1403636862251666432\n1403636862301666560\n1403636862351666432\n1403636862401666560\n1403636862451666432\n1403636862501666560\n1403636862551666432\n1403636862601666560\n1403636862651666432\n1403636862701666560\n1403636862751666432\n1403636862801666560\n1403636862851666432\n1403636862901666560\n1403636862951666432\n1403636863001666560\n1403636863051666432\n1403636863101666560\n1403636863151666432\n1403636863201666560\n1403636863251666432\n1403636863301666560\n1403636863351666432\n1403636863401666560\n1403636863451666432\n1403636863501666560\n1403636863551666432\n1403636863601666560\n1403636863651666432\n1403636863701666560\n1403636863751666432\n1403636863801666560\n1403636863851666432\n1403636863901666560\n1403636863951666432\n1403636864001666560\n1403636864051666432\n1403636864101666560\n1403636864151666432\n1403636864201666560\n1403636864251666432\n1403636864301666560\n1403636864351666432\n1403636864401666560\n1403636864451666432\n1403636864501666560\n1403636864551666432\n1403636864601666560\n1403636864651666432\n1403636864701666560\n1403636864751666432\n1403636864801666560\n1403636864851666432\n1403636864901666560\n1403636864951666432\n1403636865001666560\n1403636865051666432\n1403636865101666560\n1403636865151666432\n1403636865201666560\n1403636865251666432\n1403636865301666560\n1403636865351666432\n1403636865401666560\n1403636865451666432\n1403636865501666560\n1403636865551666432\n1403636865601666560\n1403636865651666432\n1403636865701666560\n1403636865751666432\n1403636865801666560\n1403636865851666432\n1403636865901666560\n1403636865951666432\n1403636866001666560\n1403636866051666432\n1403636866101666560\n1403636866151666432\n1403636866201666560\n1403636866251666432\n1403636866301666560\n1403636866351666432\n1403636866401666560\n1403636866451666432\n1403636866501666560\n1403636866551666432\n1403636866601666560\n1403636866651666432\n1403636866701666560\n1403636866751666432\n1403636866801666560\n1403636866851666432\n1403636866901666560\n1403636866951666432\n1403636867001666560\n1403636867051666432\n1403636867101666560\n1403636867151666432\n1403636867201666560\n1403636867251666432\n1403636867301666560\n1403636867351666432\n1403636867401666560\n1403636867451666432\n1403636867501666560\n1403636867551666432\n1403636867601666560\n1403636867651666432\n1403636867701666560\n1403636867751666432\n1403636867801666560\n1403636867851666432\n1403636867901666560\n1403636867951666432\n1403636868001666560\n1403636868051666432\n1403636868101666560\n1403636868151666432\n1403636868201666560\n1403636868251666432\n1403636868301666560\n1403636868351666432\n1403636868401666560\n1403636868451666432\n1403636868501666560\n1403636868551666432\n1403636868601666560\n1403636868651666432\n1403636868701666560\n1403636868751666432\n1403636868801666560\n1403636868851666432\n1403636868901666560\n1403636868951666432\n1403636869001666560\n1403636869051666432\n1403636869101666560\n1403636869151666432\n1403636869201666560\n1403636869251666432\n1403636869301666560\n1403636869351666432\n1403636869401666560\n1403636869451666432\n1403636869501666560\n1403636869551666432\n1403636869601666560\n1403636869651666432\n1403636869701666560\n1403636869751666432\n1403636869801666560\n1403636869851666432\n1403636869901666560\n1403636869951666432\n1403636870001666560\n1403636870051666432\n1403636870101666560\n1403636870151666432\n1403636870201666560\n1403636870251666432\n1403636870301666560\n1403636870351666432\n1403636870401666560\n1403636870451666432\n1403636870501666560\n1403636870551666432\n1403636870601666560\n1403636870651666432\n1403636870701666560\n1403636870751666432\n1403636870801666560\n1403636870851666432\n1403636870901666560\n1403636870951666432\n1403636871001666560\n1403636871051666432\n1403636871101666560\n1403636871151666432\n1403636871201666560\n1403636871251666432\n1403636871301666560\n1403636871351666432\n1403636871401666560\n1403636871451666432\n1403636871501666560\n1403636871551666432\n1403636871601666560\n1403636871651666432\n1403636871701666560\n1403636871751666432\n1403636871801666560\n1403636871851666432\n1403636871901666560\n1403636871951666432\n1403636872001666560\n1403636872051666432\n1403636872101666560\n1403636872151666432\n1403636872201666560\n1403636872251666432\n1403636872301666560\n1403636872351666432\n1403636872401666560\n1403636872451666432\n1403636872501666560\n1403636872551666432\n1403636872601666560\n1403636872651666432\n1403636872701666560\n1403636872751666432\n1403636872801666560\n1403636872851666432\n1403636872901666560\n1403636872951666432\n1403636873001666560\n1403636873051666432\n1403636873101666560\n1403636873151666432\n1403636873201666560\n1403636873251666432\n1403636873301666560\n1403636873351666432\n1403636873401666560\n1403636873451666432\n1403636873501666560\n1403636873551666432\n1403636873601666560\n1403636873651666432\n1403636873701666560\n1403636873751666432\n1403636873801666560\n1403636873851666432\n1403636873901666560\n1403636873951666432\n1403636874001666560\n1403636874051666432\n1403636874101666560\n1403636874151666432\n1403636874201666560\n1403636874251666432\n1403636874301666560\n1403636874351666432\n1403636874401666560\n1403636874451666432\n1403636874501666560\n1403636874551666432\n1403636874601666560\n1403636874651666432\n1403636874701666560\n1403636874751666432\n1403636874801666560\n1403636874851666432\n1403636874901666560\n1403636874951666432\n1403636875001666560\n1403636875051666432\n1403636875101666560\n1403636875151666432\n1403636875201666560\n1403636875251666432\n1403636875301666560\n1403636875351666432\n1403636875401666560\n1403636875451666432\n1403636875501666560\n1403636875551666432\n1403636875601666560\n1403636875651666432\n1403636875701666560\n1403636875751666432\n1403636875801666560\n1403636875851666432\n1403636875901666560\n1403636875951666432\n1403636876001666560\n1403636876051666432\n1403636876101666560\n1403636876151666432\n1403636876201666560\n1403636876251666432\n1403636876301666560\n1403636876351666432\n1403636876401666560\n1403636876451666432\n1403636876501666560\n1403636876551666432\n1403636876601666560\n1403636876651666432\n1403636876701666560\n1403636876751666432\n1403636876801666560\n1403636876851666432\n1403636876901666560\n1403636876951666432\n1403636877001666560\n1403636877051666432\n1403636877101666560\n1403636877151666432\n1403636877201666560\n1403636877251666432\n1403636877301666560\n1403636877351666432\n1403636877401666560\n1403636877451666432\n1403636877501666560\n1403636877551666432\n1403636877601666560\n1403636877651666432\n1403636877701666560\n1403636877751666432\n1403636877801666560\n1403636877851666432\n1403636877901666560\n1403636877951666432\n1403636878001666560\n1403636878051666432\n1403636878101666560\n1403636878151666432\n1403636878201666560\n1403636878251666432\n1403636878301666560\n1403636878351666432\n1403636878401666560\n1403636878451666432\n1403636878501666560\n1403636878551666432\n1403636878601666560\n1403636878651666432\n1403636878701666560\n1403636878751666432\n1403636878801666560\n1403636878851666432\n1403636878901666560\n1403636878951666432\n1403636879001666560\n1403636879051666432\n1403636879101666560\n1403636879151666432\n1403636879201666560\n1403636879251666432\n1403636879301666560\n1403636879351666432\n1403636879401666560\n1403636879451666432\n1403636879501666560\n1403636879551666432\n1403636879601666560\n1403636879651666432\n1403636879701666560\n1403636879751666432\n1403636879801666560\n1403636879851666432\n1403636879901666560\n1403636879951666432\n1403636880001666560\n1403636880051666432\n1403636880101666560\n1403636880151666432\n1403636880201666560\n1403636880251666432\n1403636880301666560\n1403636880351666432\n1403636880401666560\n1403636880451666432\n1403636880501666560\n1403636880551666432\n1403636880601666560\n1403636880651666432\n1403636880701666560\n1403636880751666432\n1403636880801666560\n1403636880851666432\n1403636880901666560\n1403636880951666432\n1403636881001666560\n1403636881051666432\n1403636881101666560\n1403636881151666432\n1403636881201666560\n1403636881251666432\n1403636881301666560\n1403636881351666432\n1403636881401666560\n1403636881451666432\n1403636881501666560\n1403636881551666432\n1403636881601666560\n1403636881651666432\n1403636881701666560\n1403636881751666432\n1403636881801666560\n1403636881851666432\n1403636881901666560\n1403636881951666432\n1403636882001666560\n1403636882051666432\n1403636882101666560\n1403636882151666432\n1403636882201666560\n1403636882251666432\n1403636882301666560\n1403636882351666432\n1403636882401666560\n1403636882451666432\n1403636882501666560\n1403636882551666432\n1403636882601666560\n1403636882651666432\n1403636882701666560\n1403636882751666432\n1403636882801666560\n1403636882851666432\n1403636882901666560\n1403636882951666432\n1403636883001666560\n1403636883051666432\n1403636883101666560\n1403636883151666432\n1403636883201666560\n1403636883251666432\n1403636883301666560\n1403636883351666432\n1403636883401666560\n1403636883451666432\n1403636883501666560\n1403636883551666432\n1403636883601666560\n1403636883651666432\n1403636883701666560\n1403636883751666432\n1403636883801666560\n1403636883851666432\n1403636883901666560\n1403636883951666432\n1403636884001666560\n1403636884051666432\n1403636884101666560\n1403636884151666432\n1403636884201666560\n1403636884251666432\n1403636884301666560\n1403636884351666432\n1403636884401666560\n1403636884451666432\n1403636884501666560\n1403636884551666432\n1403636884601666560\n1403636884651666432\n1403636884701666560\n1403636884751666432\n1403636884801666560\n1403636884851666432\n1403636884901666560\n1403636884951666432\n1403636885001666560\n1403636885051666432\n1403636885101666560\n1403636885151666432\n1403636885201666560\n1403636885251666432\n1403636885301666560\n1403636885351666432\n1403636885401666560\n1403636885451666432\n1403636885501666560\n1403636885551666432\n1403636885601666560\n1403636885651666432\n1403636885701666560\n1403636885751666432\n1403636885801666560\n1403636885851666432\n1403636885901666560\n1403636885951666432\n1403636886001666560\n1403636886051666432\n1403636886101666560\n1403636886151666432\n1403636886201666560\n1403636886251666432\n1403636886301666560\n1403636886351666432\n1403636886401666560\n1403636886451666432\n1403636886501666560\n1403636886551666432\n1403636886601666560\n1403636886651666432\n1403636886701666560\n1403636886751666432\n1403636886801666560\n1403636886851666432\n1403636886901666560\n1403636886951666432\n1403636887001666560\n1403636887051666432\n1403636887101666560\n1403636887151666432\n1403636887201666560\n1403636887251666432\n1403636887301666560\n1403636887351666432\n1403636887401666560\n1403636887451666432\n1403636887501666560\n1403636887551666432\n1403636887601666560\n1403636887651666432\n1403636887701666560\n1403636887751666432\n1403636887801666560\n1403636887851666432\n1403636887901666560\n1403636887951666432\n1403636888001666560\n1403636888051666432\n1403636888101666560\n1403636888151666432\n1403636888201666560\n1403636888251666432\n1403636888301666560\n1403636888351666432\n1403636888401666560\n1403636888451666432\n1403636888501666560\n1403636888551666432\n1403636888601666560\n1403636888651666432\n1403636888701666560\n1403636888751666432\n1403636888801666560\n1403636888851666432\n1403636888901666560\n1403636888951666432\n1403636889001666560\n1403636889051666432\n1403636889101666560\n1403636889151666432\n1403636889201666560\n1403636889251666432\n1403636889301666560\n1403636889351666432\n1403636889401666560\n1403636889451666432\n1403636889501666560\n1403636889551666432\n1403636889601666560\n1403636889651666432\n1403636889701666560\n1403636889751666432\n1403636889801666560\n1403636889851666432\n1403636889901666560\n1403636889951666432\n1403636890001666560\n1403636890051666432\n1403636890101666560\n1403636890151666432\n1403636890201666560\n1403636890251666432\n1403636890301666560\n1403636890351666432\n1403636890401666560\n1403636890451666432\n1403636890501666560\n1403636890551666432\n1403636890601666560\n1403636890651666432\n1403636890701666560\n1403636890751666432\n1403636890801666560\n1403636890851666432\n1403636890901666560\n1403636890951666432\n1403636891001666560\n1403636891051666432\n1403636891101666560\n1403636891151666432\n1403636891201666560\n1403636891251666432\n1403636891301666560\n1403636891351666432\n1403636891401666560\n1403636891451666432\n1403636891501666560\n1403636891551666432\n1403636891601666560\n1403636891651666432\n1403636891701666560\n1403636891751666432\n1403636891801666560\n1403636891851666432\n1403636891901666560\n1403636891951666432\n1403636892001666560\n1403636892051666432\n1403636892101666560\n1403636892151666432\n1403636892201666560\n1403636892251666432\n1403636892301666560\n1403636892351666432\n1403636892401666560\n1403636892451666432\n1403636892501666560\n1403636892551666432\n1403636892601666560\n1403636892651666432\n1403636892701666560\n1403636892751666432\n1403636892801666560\n1403636892851666432\n1403636892901666560\n1403636892951666432\n1403636893001666560\n1403636893051666432\n1403636893101666560\n1403636893151666432\n1403636893201666560\n1403636893251666432\n1403636893301666560\n1403636893351666432\n1403636893401666560\n1403636893451666432\n1403636893501666560\n1403636893551666432\n1403636893601666560\n1403636893651666432\n1403636893701666560\n1403636893751666432\n1403636893801666560\n1403636893851666432\n1403636893901666560\n1403636893951666432\n1403636894001666560\n1403636894051666432\n1403636894101666560\n1403636894151666432\n1403636894201666560\n1403636894251666432\n1403636894301666560\n1403636894351666432\n1403636894401666560\n1403636894451666432\n1403636894501666560\n1403636894551666432\n1403636894601666560\n1403636894651666432\n1403636894701666560\n1403636894751666432\n1403636894801666560\n1403636894851666432\n1403636894901666560\n1403636894951666432\n1403636895001666560\n1403636895051666432\n1403636895101666560\n1403636895151666432\n1403636895201666560\n1403636895251666432\n1403636895301666560\n1403636895351666432\n1403636895401666560\n1403636895451666432\n1403636895501666560\n1403636895551666432\n1403636895601666560\n1403636895651666432\n1403636895701666560\n1403636895751666432\n1403636895801666560\n1403636895851666432\n1403636895901666560\n1403636895951666432\n1403636896001666560\n1403636896051666432\n1403636896101666560\n1403636896151666432\n1403636896201666560\n1403636896251666432\n1403636896301666560\n1403636896351666432\n1403636896401666560\n1403636896451666432\n1403636896501666560\n1403636896551666432\n1403636896601666560\n1403636896651666432\n1403636896701666560\n1403636896751666432\n1403636896801666560\n1403636896851666432\n1403636896901666560\n1403636896951666432\n1403636897001666560\n1403636897051666432\n1403636897101666560\n1403636897151666432\n1403636897201666560\n1403636897251666432\n1403636897301666560\n1403636897351666432\n1403636897401666560\n1403636897451666432\n1403636897501666560\n1403636897551666432\n1403636897601666560\n1403636897651666432\n1403636897701666560\n1403636897751666432\n1403636897801666560\n1403636897851666432\n1403636897901666560\n1403636897951666432\n1403636898001666560\n1403636898051666432\n1403636898101666560\n1403636898151666432\n1403636898201666560\n1403636898251666432\n1403636898301666560\n1403636898351666432\n1403636898401666560\n1403636898451666432\n1403636898501666560\n1403636898551666432\n1403636898601666560\n1403636898651666432\n1403636898701666560\n1403636898751666432\n1403636898801666560\n1403636898851666432\n1403636898901666560\n1403636898951666432\n1403636899001666560\n1403636899051666432\n1403636899101666560\n1403636899151666432\n1403636899201666560\n1403636899251666432\n1403636899301666560\n1403636899351666432\n1403636899401666560\n1403636899451666432\n1403636899501666560\n1403636899551666432\n1403636899601666560\n1403636899651666432\n1403636899701666560\n1403636899751666432\n1403636899801666560\n1403636899851666432\n1403636899901666560\n1403636899951666432\n1403636900001666560\n1403636900051666432\n1403636900101666560\n1403636900151666432\n1403636900201666560\n1403636900251666432\n1403636900301666560\n1403636900351666432\n1403636900401666560\n1403636900451666432\n1403636900501666560\n1403636900551666432\n1403636900601666560\n1403636900651666432\n1403636900701666560\n1403636900751666432\n1403636900801666560\n1403636900851666432\n1403636900901666560\n1403636900951666432\n1403636901001666560\n1403636901051666432\n1403636901101666560\n1403636901151666432\n1403636901201666560\n1403636901251666432\n1403636901301666560\n1403636901351666432\n1403636901401666560\n1403636901451666432\n1403636901501666560\n1403636901551666432\n1403636901601666560\n1403636901651666432\n1403636901701666560\n1403636901751666432\n1403636901801666560\n1403636901851666432\n1403636901901666560\n1403636901951666432\n1403636902001666560\n1403636902051666432\n1403636902101666560\n1403636902151666432\n1403636902201666560\n1403636902251666432\n1403636902301666560\n1403636902351666432\n1403636902401666560\n1403636902451666432\n1403636902501666560\n1403636902551666432\n1403636902601666560\n1403636902651666432\n1403636902701666560\n1403636902751666432\n1403636902801666560\n1403636902851666432\n1403636902901666560\n1403636902951666432\n1403636903001666560\n1403636903051666432\n1403636903101666560\n1403636903151666432\n1403636903201666560\n1403636903251666432\n1403636903301666560\n1403636903351666432\n1403636903401666560\n1403636903451666432\n1403636903501666560\n1403636903551666432\n1403636903601666560\n1403636903651666432\n1403636903701666560\n1403636903751666432\n1403636903801666560\n1403636903851666432\n1403636903901666560\n1403636903951666432\n1403636904001666560\n1403636904051666432\n1403636904101666560\n1403636904151666432\n1403636904201666560\n1403636904251666432\n1403636904301666560\n1403636904351666432\n1403636904401666560\n1403636904451666432\n1403636904501666560\n1403636904551666432\n1403636904601666560\n1403636904651666432\n1403636904701666560\n1403636904751666432\n1403636904801666560\n1403636904851666432\n1403636904901666560\n1403636904951666432\n1403636905001666560\n1403636905051666432\n1403636905101666560\n1403636905151666432\n1403636905201666560\n1403636905251666432\n1403636905301666560\n1403636905351666432\n1403636905401666560\n1403636905451666432\n1403636905501666560\n1403636905551666432\n1403636905601666560\n1403636905651666432\n1403636905701666560\n1403636905751666432\n1403636905801666560\n1403636905851666432\n1403636905901666560\n1403636905951666432\n1403636906001666560\n1403636906051666432\n1403636906101666560\n1403636906151666432\n1403636906201666560\n1403636906251666432\n1403636906301666560\n1403636906351666432\n1403636906401666560\n1403636906451666432\n1403636906501666560\n1403636906551666432\n1403636906601666560\n1403636906651666432\n1403636906701666560\n1403636906751666432\n1403636906801666560\n1403636906851666432\n1403636906901666560\n1403636906951666432\n1403636907001666560\n1403636907051666432\n1403636907101666560\n1403636907151666432\n1403636907201666560\n1403636907251666432\n1403636907301666560\n1403636907351666432\n1403636907401666560\n1403636907451666432\n1403636907501666560\n1403636907551666432\n1403636907601666560\n1403636907651666432\n1403636907701666560\n1403636907751666432\n1403636907801666560\n1403636907851666432\n1403636907901666560\n1403636907951666432\n1403636908001666560\n1403636908051666432\n1403636908101666560\n1403636908151666432\n1403636908201666560\n1403636908251666432\n1403636908301666560\n1403636908351666432\n1403636908401666560\n1403636908451666432\n1403636908501666560\n1403636908551666432\n1403636908601666560\n1403636908651666432\n1403636908701666560\n1403636908751666432\n1403636908801666560\n1403636908851666432\n1403636908901666560\n1403636908951666432\n1403636909001666560\n1403636909051666432\n1403636909101666560\n1403636909151666432\n1403636909201666560\n1403636909251666432\n1403636909301666560\n1403636909351666432\n1403636909401666560\n1403636909451666432\n1403636909501666560\n1403636909551666432\n1403636909601666560\n1403636909651666432\n1403636909701666560\n1403636909751666432\n1403636909801666560\n1403636909851666432\n1403636909901666560\n1403636909951666432\n1403636910001666560\n1403636910051666432\n1403636910101666560\n1403636910151666432\n1403636910201666560\n1403636910251666432\n1403636910301666560\n1403636910351666432\n1403636910401666560\n1403636910451666432\n1403636910501666560\n1403636910551666432\n1403636910601666560\n1403636910651666432\n1403636910701666560\n1403636910751666432\n1403636910801666560\n1403636910851666432\n1403636910901666560\n1403636910951666432\n1403636911001666560\n1403636911051666432\n1403636911101666560\n1403636911151666432\n1403636911201666560\n1403636911251666432\n1403636911301666560\n1403636911351666432\n1403636911401666560\n1403636911451666432\n1403636911501666560\n1403636911551666432\n1403636911601666560\n1403636911651666432\n1403636911701666560\n1403636911751666432\n1403636911801666560\n1403636911851666432\n1403636911901666560\n1403636911951666432\n1403636912001666560\n1403636912051666432\n1403636912101666560\n1403636912151666432\n1403636912201666560\n1403636912251666432\n1403636912301666560\n1403636912351666432\n1403636912401666560\n1403636912451666432\n1403636912501666560\n1403636912551666432\n1403636912601666560\n1403636912651666432\n1403636912701666560\n1403636912751666432\n1403636912801666560\n1403636912851666432\n1403636912901666560\n1403636912951666432\n1403636913001666560\n1403636913051666432\n1403636913101666560\n1403636913151666432\n1403636913201666560\n1403636913251666432\n1403636913301666560\n1403636913351666432\n1403636913401666560\n1403636913451666432\n1403636913501666560\n1403636913551666432\n1403636913601666560\n1403636913651666432\n1403636913701666560\n1403636913751666432\n1403636913801666560\n1403636913851666432\n1403636913901666560\n1403636913951666432\n1403636914001666560\n1403636914051666432\n1403636914101666560\n1403636914151666432\n1403636914201666560\n1403636914251666432\n1403636914301666560\n1403636914351666432\n1403636914401666560\n1403636914451666432\n1403636914501666560\n1403636914551666432\n1403636914601666560\n1403636914651666432\n1403636914701666560\n1403636914751666432\n1403636914801666560\n1403636914851666432\n1403636914901666560\n1403636914951666432\n1403636915001666560\n1403636915051666432\n1403636915101666560\n1403636915151666432\n1403636915201666560\n1403636915251666432\n1403636915301666560\n1403636915351666432\n1403636915401666560\n1403636915451666432\n1403636915501666560\n1403636915551666432\n1403636915601666560\n1403636915651666432\n1403636915701666560\n1403636915751666432\n1403636915801666560\n1403636915851666432\n1403636915901666560\n1403636915951666432\n1403636916001666560\n1403636916051666432\n1403636916101666560\n1403636916151666432\n1403636916201666560\n1403636916251666432\n1403636916301666560\n1403636916351666432\n1403636916401666560\n1403636916451666432\n1403636916501666560\n1403636916551666432\n1403636916601666560\n1403636916651666432\n1403636916701666560\n1403636916751666432\n1403636916801666560\n1403636916851666432\n1403636916901666560\n1403636916951666432\n1403636917001666560\n1403636917051666432\n1403636917101666560\n1403636917151666432\n1403636917201666560\n1403636917251666432\n1403636917301666560\n1403636917351666432\n1403636917401666560\n1403636917451666432\n1403636917501666560\n1403636917551666432\n1403636917601666560\n1403636917651666432\n1403636917701666560\n1403636917751666432\n1403636917801666560\n1403636917851666432\n1403636917901666560\n1403636917951666432\n1403636918001666560\n1403636918051666432\n1403636918101666560\n1403636918151666432\n1403636918201666560\n1403636918251666432\n1403636918301666560\n1403636918351666432\n1403636918401666560\n1403636918451666432\n1403636918501666560\n1403636918551666432\n1403636918601666560\n1403636918651666432\n1403636918701666560\n1403636918751666432\n1403636918801666560\n1403636918851666432\n1403636918901666560\n1403636918951666432\n1403636919001666560\n1403636919051666432\n1403636919101666560\n1403636919151666432\n1403636919201666560\n1403636919251666432\n1403636919301666560\n1403636919351666432\n1403636919401666560\n1403636919451666432\n1403636919501666560\n1403636919551666432\n1403636919601666560\n1403636919651666432\n1403636919701666560\n1403636919751666432\n1403636919801666560\n1403636919851666432\n1403636919901666560\n1403636919951666432\n1403636920001666560\n1403636920051666432\n1403636920101666560\n1403636920151666432\n1403636920201666560\n1403636920251666432\n1403636920301666560\n1403636920351666432\n1403636920401666560\n1403636920451666432\n1403636920501666560\n1403636920551666432\n1403636920601666560\n1403636920651666432\n1403636920701666560\n1403636920751666432\n1403636920801666560\n1403636920851666432\n1403636920901666560\n1403636920951666432\n1403636921001666560\n1403636921051666432\n1403636921101666560\n1403636921151666432\n1403636921201666560\n1403636921251666432\n1403636921301666560\n1403636921351666432\n1403636921401666560\n1403636921451666432\n1403636921501666560\n1403636921551666432\n1403636921601666560\n1403636921651666432\n1403636921701666560\n1403636921751666432\n1403636921801666560\n1403636921851666432\n1403636921901666560\n1403636921951666432\n1403636922001666560\n1403636922051666432\n1403636922101666560\n1403636922151666432\n1403636922201666560\n1403636922251666432\n1403636922301666560\n1403636922351666432\n1403636922401666560\n1403636922451666432\n1403636922501666560\n1403636922551666432\n1403636922601666560\n1403636922651666432\n1403636922701666560\n1403636922751666432\n1403636922801666560\n1403636922851666432\n1403636922901666560\n1403636922951666432\n1403636923001666560\n1403636923051666432\n1403636923101666560\n1403636923151666432\n1403636923201666560\n1403636923251666432\n1403636923301666560\n1403636923351666432\n1403636923401666560\n1403636923451666432\n1403636923501666560\n1403636923551666432\n1403636923601666560\n1403636923651666432\n1403636923701666560\n1403636923751666432\n1403636923801666560\n1403636923851666432\n1403636923901666560\n1403636923951666432\n1403636924001666560\n1403636924051666432\n1403636924101666560\n1403636924151666432\n1403636924201666560\n1403636924251666432\n1403636924301666560\n1403636924351666432\n1403636924401666560\n1403636924451666432\n1403636924501666560\n1403636924551666432\n1403636924601666560\n1403636924651666432\n1403636924701666560\n1403636924751666432\n1403636924801666560\n1403636924851666432\n1403636924901666560\n1403636924951666432\n1403636925001666560\n1403636925051666432\n1403636925101666560\n1403636925151666432\n1403636925201666560\n1403636925251666432\n1403636925301666560\n1403636925351666432\n1403636925401666560\n1403636925451666432\n1403636925501666560\n1403636925551666432\n1403636925601666560\n1403636925651666432\n1403636925701666560\n1403636925751666432\n1403636925801666560\n1403636925851666432\n1403636925901666560\n1403636925951666432\n1403636926001666560\n1403636926051666432\n1403636926101666560\n1403636926151666432\n1403636926201666560\n1403636926251666432\n1403636926301666560\n1403636926351666432\n1403636926401666560\n1403636926451666432\n1403636926501666560\n1403636926551666432\n1403636926601666560\n1403636926651666432\n1403636926701666560\n1403636926751666432\n1403636926801666560\n1403636926851666432\n1403636926901666560\n1403636926951666432\n1403636927001666560\n1403636927051666432\n1403636927101666560\n1403636927151666432\n1403636927201666560\n1403636927251666432\n1403636927301666560\n1403636927351666432\n1403636927401666560\n1403636927451666432\n1403636927501666560\n1403636927551666432\n1403636927601666560\n1403636927651666432\n1403636927701666560\n1403636927751666432\n1403636927801666560\n1403636927851666432\n1403636927901666560\n1403636927951666432\n1403636928001666560\n1403636928051666432\n1403636928101666560\n1403636928151666432\n1403636928201666560\n1403636928251666432\n1403636928301666560\n1403636928351666432\n1403636928401666560\n1403636928451666432\n1403636928501666560\n1403636928551666432\n1403636928601666560\n1403636928651666432\n1403636928701666560\n1403636928751666432\n1403636928801666560\n1403636928851666432\n1403636928901666560\n1403636928951666432\n1403636929001666560\n1403636929051666432\n1403636929101666560\n1403636929151666432\n1403636929201666560\n1403636929251666432\n1403636929301666560\n1403636929351666432\n1403636929401666560\n1403636929451666432\n1403636929501666560\n1403636929551666432\n1403636929601666560\n1403636929651666432\n1403636929701666560\n1403636929751666432\n1403636929801666560\n1403636929851666432\n1403636929901666560\n1403636929951666432\n1403636930001666560\n1403636930051666432\n1403636930101666560\n1403636930151666432\n1403636930201666560\n1403636930251666432\n1403636930301666560\n1403636930351666432\n1403636930401666560\n1403636930451666432\n1403636930501666560\n1403636930551666432\n1403636930601666560\n1403636930651666432\n1403636930701666560\n1403636930751666432\n1403636930801666560\n1403636930851666432\n1403636930901666560\n1403636930951666432\n1403636931001666560\n1403636931051666432\n1403636931101666560\n1403636931151666432\n1403636931201666560\n1403636931251666432\n1403636931301666560\n1403636931351666432\n1403636931401666560\n1403636931451666432\n1403636931501666560\n1403636931551666432\n1403636931601666560\n1403636931651666432\n1403636931701666560\n1403636931751666432\n1403636931801666560\n1403636931851666432\n1403636931901666560\n1403636931951666432\n1403636932001666560\n1403636932051666432\n1403636932101666560\n1403636932151666432\n1403636932201666560\n1403636932251666432\n1403636932301666560\n1403636932351666432\n1403636932401666560\n1403636932451666432\n1403636932501666560\n1403636932551666432\n1403636932601666560\n1403636932651666432\n1403636932701666560\n1403636932751666432\n1403636932801666560\n1403636932851666432\n1403636932901666560\n1403636932951666432\n1403636933001666560\n1403636933051666432\n1403636933101666560\n1403636933151666432\n1403636933201666560\n1403636933251666432\n1403636933301666560\n1403636933351666432\n1403636933401666560\n1403636933451666432\n1403636933501666560\n1403636933551666432\n1403636933601666560\n1403636933651666432\n1403636933701666560\n1403636933751666432\n1403636933801666560\n1403636933851666432\n1403636933901666560\n1403636933951666432\n1403636934001666560\n1403636934051666432\n1403636934101666560\n1403636934151666432\n1403636934201666560\n1403636934251666432\n1403636934301666560\n1403636934351666432\n1403636934401666560\n1403636934451666432\n1403636934501666560\n1403636934551666432\n1403636934601666560\n1403636934651666432\n1403636934701666560\n1403636934751666432\n1403636934801666560\n1403636934851666432\n1403636934901666560\n1403636934951666432\n1403636935001666560\n1403636935051666432\n1403636935101666560\n1403636935151666432\n1403636935201666560\n1403636935251666432\n1403636935301666560\n1403636935351666432\n1403636935401666560\n1403636935451666432\n1403636935501666560\n1403636935551666432\n1403636935601666560\n1403636935651666432\n1403636935701666560\n1403636935751666432\n1403636935801666560\n1403636935851666432\n1403636935901666560\n1403636935951666432\n1403636936001666560\n1403636936051666432\n1403636936101666560\n1403636936151666432\n1403636936201666560\n1403636936251666432\n1403636936301666560\n1403636936351666432\n1403636936401666560\n1403636936451666432\n1403636936501666560\n1403636936551666432\n1403636936601666560\n1403636936651666432\n1403636936701666560\n1403636936751666432\n1403636936801666560\n1403636936851666432\n1403636936901666560\n1403636936951666432\n1403636937001666560\n1403636937051666432\n1403636937101666560\n1403636937151666432\n1403636937201666560\n1403636937251666432\n1403636937301666560\n1403636937351666432\n1403636937401666560\n1403636937451666432\n1403636937501666560\n1403636937551666432\n1403636937601666560\n1403636937651666432\n1403636937701666560\n1403636937751666432\n1403636937801666560\n1403636937851666432\n1403636937901666560\n1403636937951666432\n1403636938001666560\n1403636938051666432\n1403636938101666560\n1403636938151666432\n1403636938201666560\n1403636938251666432\n1403636938301666560\n1403636938351666432\n1403636938401666560\n1403636938451666432\n1403636938501666560\n1403636938551666432\n1403636938601666560\n1403636938651666432\n1403636938701666560\n1403636938751666432\n1403636938801666560\n1403636938851666432\n1403636938901666560\n1403636938951666432\n1403636939001666560\n1403636939051666432\n1403636939101666560\n1403636939151666432\n1403636939201666560\n1403636939251666432\n1403636939301666560\n1403636939351666432\n1403636939401666560\n1403636939451666432\n1403636939501666560\n1403636939551666432\n1403636939601666560\n1403636939651666432\n1403636939701666560\n1403636939751666432\n1403636939801666560\n1403636939851666432\n1403636939901666560\n1403636939951666432\n1403636940001666560\n1403636940051666432\n1403636940101666560\n1403636940151666432\n1403636940201666560\n1403636940251666432\n1403636940301666560\n1403636940351666432\n1403636940401666560\n1403636940451666432\n1403636940501666560\n1403636940551666432\n1403636940601666560\n1403636940651666432\n1403636940701666560\n1403636940751666432\n1403636940801666560\n1403636940851666432\n1403636940901666560\n1403636940951666432\n1403636941001666560\n1403636941051666432\n1403636941101666560\n1403636941151666432\n1403636941201666560\n1403636941251666432\n1403636941301666560\n1403636941351666432\n1403636941401666560\n1403636941451666432\n1403636941501666560\n1403636941551666432\n1403636941601666560\n1403636941651666432\n1403636941701666560\n1403636941751666432\n1403636941801666560\n1403636941851666432\n1403636941901666560\n1403636941951666432\n1403636942001666560\n1403636942051666432\n1403636942101666560\n1403636942151666432\n1403636942201666560\n1403636942251666432\n1403636942301666560\n1403636942351666432\n1403636942401666560\n1403636942451666432\n1403636942501666560\n1403636942551666432\n1403636942601666560\n1403636942651666432\n1403636942701666560\n1403636942751666432\n1403636942801666560\n1403636942851666432\n1403636942901666560\n1403636942951666432\n1403636943001666560\n1403636943051666432\n1403636943101666560\n1403636943151666432\n1403636943201666560\n1403636943251666432\n1403636943301666560\n1403636943351666432\n1403636943401666560\n1403636943451666432\n1403636943501666560\n1403636943551666432\n1403636943601666560\n1403636943651666432\n1403636943701666560\n1403636943751666432\n1403636943801666560\n1403636943851666432\n1403636943901666560\n1403636943951666432\n1403636944001666560\n1403636944051666432\n1403636944101666560\n1403636944151666432\n1403636944201666560\n1403636944251666432\n1403636944301666560\n1403636944351666432\n1403636944401666560\n1403636944451666432\n1403636944501666560\n1403636944551666432\n1403636944601666560\n1403636944651666432\n1403636944701666560\n1403636944751666432\n1403636944801666560\n1403636944851666432\n1403636944901666560\n1403636944951666432\n1403636945001666560\n1403636945051666432\n1403636945101666560\n1403636945151666432\n1403636945201666560\n1403636945251666432\n1403636945301666560\n1403636945351666432\n1403636945401666560\n1403636945451666432\n1403636945501666560\n1403636945551666432\n1403636945601666560\n1403636945651666432\n1403636945701666560\n1403636945751666432\n1403636945801666560\n1403636945851666432\n1403636945901666560\n1403636945951666432\n1403636946001666560\n1403636946051666432\n1403636946101666560\n1403636946151666432\n1403636946201666560\n1403636946251666432\n1403636946301666560\n1403636946351666432\n1403636946401666560\n1403636946451666432\n1403636946501666560\n1403636946551666432\n1403636946601666560\n1403636946651666432\n1403636946701666560\n1403636946751666432\n1403636946801666560\n1403636946851666432\n1403636946901666560\n1403636946951666432\n1403636947001666560\n1403636947051666432\n1403636947101666560\n1403636947151666432\n1403636947201666560\n1403636947251666432\n1403636947301666560\n1403636947351666432\n1403636947401666560\n1403636947451666432\n1403636947501666560\n1403636947551666432\n1403636947601666560\n1403636947651666432\n1403636947701666560\n1403636947751666432\n1403636947801666560\n1403636947851666432\n1403636947901666560\n1403636947951666432\n1403636948001666560\n1403636948051666432\n1403636948101666560\n1403636948151666432\n1403636948201666560\n1403636948251666432\n1403636948301666560\n1403636948351666432\n1403636948401666560\n1403636948451666432\n1403636948501666560\n1403636948551666432\n1403636948601666560\n1403636948651666432\n1403636948701666560\n1403636948751666432\n1403636948801666560\n1403636948851666432\n1403636948901666560\n1403636948951666432\n1403636949001666560\n1403636949051666432\n1403636949101666560\n1403636949151666432\n1403636949201666560\n1403636949251666432\n1403636949301666560\n1403636949351666432\n1403636949401666560\n1403636949451666432\n1403636949501666560\n1403636949551666432\n1403636949601666560\n1403636949651666432\n1403636949701666560\n1403636949751666432\n1403636949801666560\n1403636949851666432\n1403636949901666560\n1403636949951666432\n1403636950001666560\n1403636950051666432\n1403636950101666560\n1403636950151666432\n1403636950201666560\n1403636950251666432\n1403636950301666560\n1403636950351666432\n1403636950401666560\n1403636950451666432\n1403636950501666560\n1403636950551666432\n1403636950601666560\n1403636950651666432\n1403636950701666560\n1403636950751666432\n1403636950801666560\n1403636950851666432\n1403636950901666560\n1403636950951666432\n1403636951001666560\n1403636951051666432\n1403636951101666560\n1403636951151666432\n1403636951201666560\n1403636951251666432\n1403636951301666560\n1403636951351666432\n1403636951401666560\n1403636951451666432\n1403636951501666560\n1403636951551666432\n1403636951601666560\n1403636951651666432\n1403636951701666560\n1403636951751666432\n1403636951801666560\n1403636951851666432\n1403636951901666560\n1403636951951666432\n1403636952001666560\n1403636952051666432\n1403636952101666560\n1403636952151666432\n1403636952201666560\n1403636952251666432\n1403636952301666560\n1403636952351666432\n1403636952401666560\n1403636952451666432\n1403636952501666560\n1403636952551666432\n1403636952601666560\n1403636952651666432\n1403636952701666560\n1403636952751666432\n1403636952801666560\n1403636952851666432\n1403636952901666560\n1403636952951666432\n1403636953001666560\n1403636953051666432\n1403636953101666560\n1403636953151666432\n1403636953201666560\n1403636953251666432\n1403636953301666560\n1403636953351666432\n1403636953401666560\n1403636953451666432\n1403636953501666560\n1403636953551666432\n1403636953601666560\n1403636953651666432\n1403636953701666560\n1403636953751666432\n1403636953801666560\n1403636953851666432\n1403636953901666560\n1403636953951666432\n1403636954001666560\n1403636954051666432\n1403636954101666560\n1403636954151666432\n1403636954201666560\n1403636954251666432\n1403636954301666560\n1403636954351666432\n1403636954401666560\n1403636954451666432\n1403636954501666560\n1403636954551666432\n1403636954601666560\n1403636954651666432\n1403636954701666560\n1403636954751666432\n1403636954801666560\n1403636954851666432\n1403636954901666560\n1403636954951666432\n1403636955001666560\n1403636955051666432\n1403636955101666560\n1403636955151666432\n1403636955201666560\n1403636955251666432\n1403636955301666560\n1403636955351666432\n1403636955401666560\n1403636955451666432\n1403636955501666560\n1403636955551666432\n1403636955601666560\n1403636955651666432\n1403636955701666560\n1403636955751666432\n1403636955801666560\n1403636955851666432\n1403636955901666560\n1403636955951666432\n1403636956001666560\n1403636956051666432\n1403636956101666560\n1403636956151666432\n1403636956201666560\n1403636956251666432\n1403636956301666560\n1403636956351666432\n1403636956401666560\n1403636956451666432\n1403636956501666560\n1403636956551666432\n1403636956601666560\n1403636956651666432\n1403636956701666560\n1403636956751666432\n1403636956801666560\n1403636956851666432\n1403636956901666560\n1403636956951666432\n1403636957001666560\n1403636957051666432\n1403636957101666560\n1403636957151666432\n1403636957201666560\n1403636957251666432\n1403636957301666560\n1403636957351666432\n1403636957401666560\n1403636957451666432\n1403636957501666560\n1403636957551666432\n1403636957601666560\n1403636957651666432\n1403636957701666560\n1403636957751666432\n1403636957801666560\n1403636957851666432\n1403636957901666560\n1403636957951666432\n1403636958001666560\n1403636958051666432\n1403636958101666560\n1403636958151666432\n1403636958201666560\n1403636958251666432\n1403636958301666560\n1403636958351666432\n1403636958401666560\n1403636958451666432\n1403636958501666560\n1403636958551666432\n1403636958601666560\n1403636958651666432\n1403636958701666560\n1403636958751666432\n1403636958801666560\n1403636958851666432\n1403636958901666560\n1403636958951666432\n1403636959001666560\n1403636959051666432\n1403636959101666560\n1403636959151666432\n1403636959201666560\n1403636959251666432\n1403636959301666560\n1403636959351666432\n1403636959401666560\n1403636959451666432\n1403636959501666560\n1403636959551666432\n1403636959601666560\n1403636959651666432\n1403636959701666560\n1403636959751666432\n1403636959801666560\n1403636959851666432\n1403636959901666560\n1403636959951666432\n1403636960001666560\n1403636960051666432\n1403636960101666560\n1403636960151666432\n1403636960201666560\n1403636960251666432\n1403636960301666560\n1403636960351666432\n1403636960401666560\n1403636960451666432\n1403636960501666560\n1403636960551666432\n1403636960601666560\n1403636960651666432\n1403636960701666560\n1403636960751666432\n1403636960801666560\n1403636960851666432\n1403636960901666560\n1403636960951666432\n1403636961001666560\n1403636961051666432\n1403636961101666560\n1403636961151666432\n1403636961201666560\n1403636961251666432\n1403636961301666560\n1403636961351666432\n1403636961401666560\n1403636961451666432\n1403636961501666560\n1403636961551666432\n1403636961601666560\n1403636961651666432\n1403636961701666560\n1403636961751666432\n1403636961801666560\n1403636961851666432\n1403636961901666560\n1403636961951666432\n1403636962001666560\n1403636962051666432\n1403636962101666560\n1403636962151666432\n1403636962201666560\n1403636962251666432\n1403636962301666560\n1403636962351666432\n1403636962401666560\n1403636962451666432\n1403636962501666560\n1403636962551666432\n1403636962601666560\n1403636962651666432\n1403636962701666560\n1403636962751666432\n1403636962801666560\n1403636962851666432\n1403636962901666560\n1403636962951666432\n1403636963001666560\n1403636963051666432\n1403636963101666560\n1403636963151666432\n1403636963201666560\n1403636963251666432\n1403636963301666560\n1403636963351666432\n1403636963401666560\n1403636963451666432\n1403636963501666560\n1403636963551666432\n1403636963601666560\n1403636963651666432\n1403636963701666560\n1403636963751666432\n1403636963801666560\n1403636963851666432\n1403636963901666560\n1403636963951666432\n1403636964001666560\n1403636964051666432\n1403636964101666560\n1403636964151666432\n1403636964201666560\n1403636964251666432\n1403636964301666560\n1403636964351666432\n1403636964401666560\n1403636964451666432\n1403636964501666560\n1403636964551666432\n1403636964601666560\n1403636964651666432\n1403636964701666560\n1403636964751666432\n1403636964801666560\n1403636964851666432\n1403636964901666560\n1403636964951666432\n1403636965001666560\n1403636965051666432\n1403636965101666560\n1403636965151666432\n1403636965201666560\n1403636965251666432\n1403636965301666560\n1403636965351666432\n1403636965401666560\n1403636965451666432\n1403636965501666560\n1403636965551666432\n1403636965601666560\n1403636965651666432\n1403636965701666560\n1403636965751666432\n1403636965801666560\n1403636965851666432\n1403636965901666560\n1403636965951666432\n1403636966001666560\n1403636966051666432\n1403636966101666560\n1403636966151666432\n1403636966201666560\n1403636966251666432\n1403636966301666560\n1403636966351666432\n1403636966401666560\n1403636966451666432\n1403636966501666560\n1403636966551666432\n1403636966601666560\n1403636966651666432\n1403636966701666560\n1403636966751666432\n1403636966801666560\n1403636966851666432\n1403636966901666560\n1403636966951666432\n1403636967001666560\n1403636967051666432\n1403636967101666560\n1403636967151666432\n1403636967201666560\n1403636967251666432\n1403636967301666560\n1403636967351666432\n1403636967401666560\n1403636967451666432\n1403636967501666560\n1403636967551666432\n1403636967601666560\n1403636967651666432\n1403636967701666560\n1403636967751666432\n1403636967801666560\n1403636967851666432\n1403636967901666560\n1403636967951666432\n1403636968001666560\n1403636968051666432\n1403636968101666560\n1403636968151666432\n1403636968201666560\n1403636968251666432\n1403636968301666560\n1403636968351666432\n1403636968401666560\n1403636968451666432\n1403636968501666560\n1403636968551666432\n1403636968601666560\n1403636968651666432\n1403636968701666560\n1403636968751666432\n1403636968801666560\n1403636968851666432\n1403636968901666560\n1403636968951666432\n1403636969001666560\n1403636969051666432\n1403636969101666560\n1403636969151666432\n1403636969201666560\n1403636969251666432\n1403636969301666560\n1403636969351666432\n1403636969401666560\n1403636969451666432\n1403636969501666560\n1403636969551666432\n1403636969601666560\n1403636969651666432\n1403636969701666560\n1403636969751666432\n1403636969801666560\n1403636969851666432\n1403636969901666560\n1403636969951666432\n1403636970001666560\n1403636970051666432\n1403636970101666560\n1403636970151666432\n1403636970201666560\n1403636970251666432\n1403636970301666560\n1403636970351666432\n1403636970401666560\n1403636970451666432\n1403636970501666560\n1403636970551666432\n1403636970601666560\n1403636970651666432\n1403636970701666560\n1403636970751666432\n1403636970801666560\n1403636970851666432\n1403636970901666560\n1403636970951666432\n1403636971001666560\n1403636971051666432\n1403636971101666560\n1403636971151666432\n1403636971201666560\n1403636971251666432\n1403636971301666560\n1403636971351666432\n1403636971401666560\n1403636971451666432\n1403636971501666560\n1403636971551666432\n1403636971601666560\n1403636971651666432\n1403636971701666560\n1403636971751666432\n1403636971801666560\n1403636971851666432\n1403636971901666560\n1403636971951666432\n1403636972001666560\n1403636972051666432\n1403636972101666560\n1403636972151666432\n1403636972201666560\n1403636972251666432\n1403636972301666560\n1403636972351666432\n1403636972401666560\n1403636972451666432\n1403636972501666560\n1403636972551666432\n1403636972601666560\n1403636972651666432\n1403636972701666560\n1403636972751666432\n1403636972801666560\n1403636972851666432\n1403636972901666560\n1403636972951666432\n1403636973001666560\n1403636973051666432\n1403636973101666560\n1403636973151666432\n1403636973201666560\n1403636973251666432\n1403636973301666560\n1403636973351666432\n1403636973401666560\n1403636973451666432\n1403636973501666560\n1403636973551666432\n1403636973601666560\n1403636973651666432\n1403636973701666560\n1403636973751666432\n1403636973801666560\n1403636973851666432\n1403636973901666560\n1403636973951666432\n1403636974001666560\n1403636974051666432\n1403636974101666560\n1403636974151666432\n1403636974201666560\n1403636974251666432\n1403636974301666560\n1403636974351666432\n1403636974401666560\n1403636974451666432\n1403636974501666560\n1403636974551666432\n1403636974601666560\n1403636974651666432\n1403636974701666560\n1403636974751666432\n1403636974801666560\n1403636974851666432\n1403636974901666560\n1403636974951666432\n1403636975001666560\n1403636975051666432\n1403636975101666560\n1403636975151666432\n1403636975201666560\n1403636975251666432\n1403636975301666560\n1403636975351666432\n1403636975401666560\n1403636975451666432\n1403636975501666560\n1403636975551666432\n1403636975601666560\n1403636975651666432\n1403636975701666560\n1403636975751666432\n1403636975801666560\n1403636975851666432\n1403636975901666560\n1403636975951666432\n1403636976001666560\n1403636976051666432\n1403636976101666560\n1403636976151666432\n1403636976201666560\n1403636976251666432\n1403636976301666560\n1403636976351666432\n1403636976401666560\n1403636976451666432\n1403636976501666560\n1403636976551666432\n1403636976601666560\n1403636976651666432\n1403636976701666560\n1403636976751666432\n1403636976801666560\n1403636976851666432\n1403636976901666560\n1403636976951666432\n1403636977001666560\n1403636977051666432\n1403636977101666560\n1403636977151666432\n1403636977201666560\n1403636977251666432\n1403636977301666560\n1403636977351666432\n1403636977401666560\n1403636977451666432\n1403636977501666560\n1403636977551666432\n1403636977601666560\n1403636977651666432\n1403636977701666560\n1403636977751666432\n1403636977801666560\n1403636977851666432\n1403636977901666560\n1403636977951666432\n1403636978001666560\n1403636978051666432\n1403636978101666560\n1403636978151666432\n1403636978201666560\n1403636978251666432\n1403636978301666560\n1403636978351666432\n1403636978401666560\n1403636978451666432\n1403636978501666560\n1403636978551666432\n1403636978601666560\n1403636978651666432\n1403636978701666560\n1403636978751666432\n1403636978801666560\n1403636978851666432\n1403636978901666560\n1403636978951666432\n1403636979001666560\n1403636979051666432\n1403636979101666560\n1403636979151666432\n1403636979201666560\n1403636979251666432\n1403636979301666560\n1403636979351666432\n1403636979401666560\n1403636979451666432\n1403636979501666560\n1403636979551666432\n1403636979601666560\n1403636979651666432\n1403636979701666560\n1403636979751666432\n1403636979801666560\n1403636979851666432\n1403636979901666560\n1403636979951666432\n1403636980001666560\n1403636980051666432\n1403636980101666560\n1403636980151666432\n1403636980201666560\n1403636980251666432\n1403636980301666560\n1403636980351666432\n1403636980401666560\n1403636980451666432\n1403636980501666560\n1403636980551666432\n1403636980601666560\n1403636980651666432\n1403636980701666560\n1403636980751666432\n1403636980801666560\n1403636980851666432\n1403636980901666560\n1403636980951666432\n1403636981001666560\n1403636981051666432\n1403636981101666560\n1403636981151666432\n1403636981201666560\n1403636981251666432\n1403636981301666560\n1403636981351666432\n1403636981401666560\n1403636981451666432\n1403636981501666560\n1403636981551666432\n1403636981601666560\n1403636981651666432\n1403636981701666560\n1403636981751666432\n1403636981801666560\n1403636981851666432\n1403636981901666560\n1403636981951666432\n1403636982001666560\n1403636982051666432\n1403636982101666560\n1403636982151666432\n1403636982201666560\n1403636982251666432\n1403636982301666560\n1403636982351666432\n1403636982401666560\n1403636982451666432\n1403636982501666560\n1403636982551666432\n1403636982601666560\n1403636982651666432\n1403636982701666560\n1403636982751666432\n1403636982801666560\n1403636982851666432\n1403636982901666560\n1403636982951666432\n1403636983001666560\n1403636983051666432\n1403636983101666560\n1403636983151666432\n1403636983201666560\n1403636983251666432\n1403636983301666560\n1403636983351666432\n1403636983401666560\n1403636983451666432\n1403636983501666560\n1403636983551666432\n1403636983601666560\n1403636983651666432\n1403636983701666560\n1403636983751666432\n1403636983801666560\n1403636983851666432\n1403636983901666560\n1403636983951666432\n1403636984001666560\n1403636984051666432\n1403636984101666560\n1403636984151666432\n1403636984201666560\n1403636984251666432\n1403636984301666560\n1403636984351666432\n1403636984401666560\n1403636984451666432\n1403636984501666560\n1403636984551666432\n1403636984601666560\n1403636984651666432\n1403636984701666560\n1403636984751666432\n1403636984801666560\n1403636984851666432\n1403636984901666560\n1403636984951666432\n1403636985001666560\n1403636985051666432\n1403636985101666560\n1403636985151666432\n1403636985201666560\n1403636985251666432\n1403636985301666560\n1403636985351666432\n1403636985401666560\n1403636985451666432\n1403636985501666560\n1403636985551666432\n1403636985601666560\n1403636985651666432\n1403636985701666560\n1403636985751666432\n1403636985801666560\n1403636985851666432\n1403636985901666560\n1403636985951666432\n1403636986001666560\n1403636986051666432\n1403636986101666560\n1403636986151666432\n1403636986201666560\n1403636986251666432\n1403636986301666560\n1403636986351666432\n1403636986401666560\n1403636986451666432\n1403636986501666560\n1403636986551666432\n1403636986601666560\n1403636986651666432\n1403636986701666560\n1403636986751666432\n1403636986801666560\n1403636986851666432\n1403636986901666560\n1403636986951666432\n1403636987001666560\n1403636987051666432\n1403636987101666560\n1403636987151666432\n1403636987201666560\n1403636987251666432\n1403636987301666560\n1403636987351666432\n1403636987401666560\n1403636987451666432\n1403636987501666560\n1403636987551666432\n1403636987601666560\n1403636987651666432\n1403636987701666560\n1403636987751666432\n1403636987801666560\n1403636987851666432\n1403636987901666560\n1403636987951666432\n1403636988001666560\n1403636988051666432\n1403636988101666560\n1403636988151666432\n1403636988201666560\n1403636988251666432\n1403636988301666560\n1403636988351666432\n1403636988401666560\n1403636988451666432\n1403636988501666560\n1403636988551666432\n1403636988601666560\n1403636988651666432\n1403636988701666560\n1403636988751666432\n1403636988801666560\n1403636988851666432\n1403636988901666560\n1403636988951666432\n1403636989001666560\n1403636989051666432\n1403636989101666560\n1403636989151666432\n1403636989201666560\n1403636989251666432\n1403636989301666560\n1403636989351666432\n1403636989401666560\n1403636989451666432\n1403636989501666560\n1403636989551666432\n1403636989601666560\n1403636989651666432\n1403636989701666560\n1403636989751666432\n1403636989801666560\n1403636989851666432\n1403636989901666560\n1403636989951666432\n1403636990001666560\n1403636990051666432\n1403636990101666560\n1403636990151666432\n1403636990201666560\n1403636990251666432\n1403636990301666560\n1403636990351666432\n1403636990401666560\n1403636990451666432\n1403636990501666560\n1403636990551666432\n1403636990601666560\n1403636990651666432\n1403636990701666560\n1403636990751666432\n1403636990801666560\n1403636990851666432\n1403636990901666560\n1403636990951666432\n1403636991001666560\n1403636991051666432\n1403636991101666560\n1403636991151666432\n1403636991201666560\n1403636991251666432\n1403636991301666560\n1403636991351666432\n1403636991401666560\n1403636991451666432\n1403636991501666560\n1403636991551666432\n1403636991601666560\n1403636991651666432\n1403636991701666560\n1403636991751666432\n1403636991801666560\n1403636991851666432\n1403636991901666560\n1403636991951666432\n1403636992001666560\n1403636992051666432\n1403636992101666560\n1403636992151666432\n1403636992201666560\n1403636992251666432\n1403636992301666560\n1403636992351666432\n1403636992401666560\n1403636992451666432\n1403636992501666560\n1403636992551666432\n1403636992601666560\n1403636992651666432\n1403636992701666560\n1403636992751666432\n1403636992801666560\n1403636992851666432\n1403636992901666560\n1403636992951666432\n1403636993001666560\n1403636993051666432\n1403636993101666560\n1403636993151666432\n1403636993201666560\n1403636993251666432\n1403636993301666560\n1403636993351666432\n1403636993401666560\n1403636993451666432\n1403636993501666560\n1403636993551666432\n1403636993601666560\n1403636993651666432\n1403636993701666560\n1403636993751666432\n1403636993801666560\n1403636993851666432\n1403636993901666560\n1403636993951666432\n1403636994001666560\n1403636994051666432\n1403636994101666560\n1403636994151666432\n1403636994201666560\n1403636994251666432\n1403636994301666560\n1403636994351666432\n1403636994401666560\n1403636994451666432\n1403636994501666560\n1403636994551666432\n1403636994601666560\n1403636994651666432\n1403636994701666560\n1403636994751666432\n1403636994801666560\n1403636994851666432\n1403636994901666560\n1403636994951666432\n1403636995001666560\n1403636995051666432\n1403636995101666560\n1403636995151666432\n1403636995201666560\n1403636995251666432\n1403636995301666560\n1403636995351666432\n1403636995401666560\n1403636995451666432\n1403636995501666560\n1403636995551666432\n1403636995601666560\n1403636995651666432\n1403636995701666560\n1403636995751666432\n1403636995801666560\n1403636995851666432\n1403636995901666560\n1403636995951666432\n1403636996001666560\n1403636996051666432\n1403636996101666560\n1403636996151666432\n1403636996201666560\n1403636996251666432\n1403636996301666560\n1403636996351666432\n1403636996401666560\n1403636996451666432\n1403636996501666560\n1403636996551666432\n1403636996601666560\n1403636996651666432\n1403636996701666560\n1403636996751666432\n1403636996801666560\n1403636996851666432\n1403636996901666560\n1403636996951666432\n1403636997001666560\n1403636997051666432\n1403636997101666560\n1403636997151666432\n1403636997201666560\n1403636997251666432\n1403636997301666560\n1403636997351666432\n1403636997401666560\n1403636997451666432\n1403636997501666560\n1403636997551666432\n1403636997601666560\n1403636997651666432\n1403636997701666560\n1403636997751666432\n1403636997801666560\n1403636997851666432\n1403636997901666560\n1403636997951666432\n1403636998001666560\n1403636998051666432\n1403636998101666560\n1403636998151666432\n1403636998201666560\n1403636998251666432\n1403636998301666560\n1403636998351666432\n1403636998401666560\n1403636998451666432\n1403636998501666560\n1403636998551666432\n1403636998601666560\n1403636998651666432\n1403636998701666560\n1403636998751666432\n1403636998801666560\n1403636998851666432\n1403636998901666560\n1403636998951666432\n1403636999001666560\n1403636999051666432\n1403636999101666560\n1403636999151666432\n1403636999201666560\n1403636999251666432\n1403636999301666560\n1403636999351666432\n1403636999401666560\n1403636999451666432\n1403636999501666560\n1403636999551666432\n1403636999601666560\n1403636999651666432\n1403636999701666560\n1403636999751666432\n1403636999801666560\n1403636999851666432\n1403636999901666560\n1403636999951666432\n1403637000001666560\n1403637000051666432\n1403637000101666560\n1403637000151666432\n1403637000201666560\n1403637000251666432\n1403637000301666560\n1403637000351666432\n1403637000401666560\n1403637000451666432\n1403637000501666560\n1403637000551666432\n1403637000601666560\n1403637000651666432\n1403637000701666560\n1403637000751666432\n1403637000801666560\n1403637000851666432\n1403637000901666560\n1403637000951666432\n1403637001001666560\n1403637001051666432\n1403637001101666560\n1403637001151666432\n1403637001201666560\n1403637001251666432\n1403637001301666560\n1403637001351666432\n1403637001401666560\n1403637001451666432\n1403637001501666560\n1403637001551666432\n1403637001601666560\n1403637001651666432\n1403637001701666560\n1403637001751666432\n1403637001801666560\n1403637001851666432\n1403637001901666560\n1403637001951666432\n1403637002001666560\n1403637002051666432\n1403637002101666560\n1403637002151666432\n1403637002201666560\n1403637002251666432\n1403637002301666560\n1403637002351666432\n1403637002401666560\n1403637002451666432\n1403637002501666560\n1403637002551666432\n1403637002601666560\n1403637002651666432\n1403637002701666560\n1403637002751666432\n1403637002801666560\n1403637002851666432\n1403637002901666560\n1403637002951666432\n1403637003001666560\n1403637003051666432\n1403637003101666560\n1403637003151666432\n1403637003201666560\n1403637003251666432\n1403637003301666560\n1403637003351666432\n1403637003401666560\n1403637003451666432\n1403637003501666560\n1403637003551666432\n1403637003601666560\n1403637003651666432\n1403637003701666560\n1403637003751666432\n1403637003801666560\n1403637003851666432\n1403637003901666560\n1403637003951666432\n1403637004001666560\n1403637004051666432\n1403637004101666560\n1403637004151666432\n1403637004201666560\n1403637004251666432\n1403637004301666560\n1403637004351666432\n1403637004401666560\n1403637004451666432\n1403637004501666560\n1403637004551666432\n1403637004601666560\n1403637004651666432\n1403637004701666560\n1403637004751666432\n1403637004801666560\n1403637004851666432\n1403637004901666560\n1403637004951666432\n1403637005001666560\n1403637005051666432\n1403637005101666560\n1403637005151666432\n1403637005201666560\n1403637005251666432\n1403637005301666560\n1403637005351666432\n1403637005401666560\n1403637005451666432\n1403637005501666560\n1403637005551666432\n1403637005601666560\n1403637005651666432\n1403637005701666560\n1403637005751666432\n1403637005801666560\n1403637005851666432\n1403637005901666560\n1403637005951666432\n1403637006001666560\n1403637006051666432\n1403637006101666560\n1403637006151666432\n1403637006201666560\n1403637006251666432\n1403637006301666560\n1403637006351666432\n1403637006401666560\n1403637006451666432\n1403637006501666560\n1403637006551666432\n1403637006601666560\n1403637006651666432\n1403637006701666560\n1403637006751666432\n1403637006801666560\n1403637006851666432\n1403637006901666560\n1403637006951666432\n1403637007001666560\n1403637007051666432\n1403637007101666560\n1403637007151666432\n1403637007201666560\n1403637007251666432\n1403637007301666560\n1403637007351666432\n1403637007401666560\n1403637007451666432\n1403637007501666560\n1403637007551666432\n1403637007601666560\n1403637007651666432\n1403637007701666560\n1403637007751666432\n1403637007801666560\n1403637007851666432\n1403637007901666560\n1403637007951666432\n1403637008001666560\n1403637008051666432\n1403637008101666560\n1403637008151666432\n1403637008201666560\n1403637008251666432\n1403637008301666560\n1403637008351666432\n1403637008401666560\n1403637008451666432\n1403637008501666560\n1403637008551666432\n1403637008601666560\n1403637008651666432\n1403637008701666560\n1403637008751666432\n1403637008801666560\n1403637008851666432\n1403637008901666560\n1403637008951666432\n1403637009001666560\n1403637009051666432\n1403637009101666560\n1403637009151666432\n1403637009201666560\n1403637009251666432\n1403637009301666560\n1403637009351666432\n1403637009401666560\n1403637009451666432\n1403637009501666560\n1403637009551666432\n1403637009601666560\n1403637009651666432\n1403637009701666560\n1403637009751666432\n1403637009801666560\n1403637009851666432\n1403637009901666560\n1403637009951666432\n1403637010001666560\n1403637010051666432\n1403637010101666560\n1403637010151666432\n1403637010201666560\n1403637010251666432\n1403637010301666560\n1403637010351666432\n1403637010401666560\n1403637010451666432\n1403637010501666560\n1403637010551666432\n1403637010601666560\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Stereo/EuRoC_TimeStamps/MH03.txt",
    "content": "1403637130538319104\n1403637130588318976\n1403637130638319104\n1403637130688318976\n1403637130738319104\n1403637130788318976\n1403637130838319104\n1403637130888318976\n1403637130938319104\n1403637130988318976\n1403637131038319104\n1403637131088318976\n1403637131138319104\n1403637131188318976\n1403637131238319104\n1403637131288318976\n1403637131338319104\n1403637131388318976\n1403637131438319104\n1403637131488318976\n1403637131538319104\n1403637131588318976\n1403637131638319104\n1403637131688318976\n1403637131738319104\n1403637131788318976\n1403637131838319104\n1403637131888318976\n1403637131938319104\n1403637131988318976\n1403637132038319104\n1403637132088318976\n1403637132138319104\n1403637132188318976\n1403637132238319104\n1403637132288318976\n1403637132338319104\n1403637132388318976\n1403637132438319104\n1403637132488318976\n1403637132538319104\n1403637132588318976\n1403637132638319104\n1403637132688318976\n1403637132738319104\n1403637132788318976\n1403637132838319104\n1403637132888318976\n1403637132938319104\n1403637132988318976\n1403637133038319104\n1403637133088318976\n1403637133138319104\n1403637133188318976\n1403637133238319104\n1403637133288318976\n1403637133338319104\n1403637133388318976\n1403637133438319104\n1403637133488318976\n1403637133538319104\n1403637133588318976\n1403637133638319104\n1403637133688318976\n1403637133738319104\n1403637133788318976\n1403637133838319104\n1403637133888318976\n1403637133938319104\n1403637133988318976\n1403637134038319104\n1403637134088318976\n1403637134138319104\n1403637134188318976\n1403637134238319104\n1403637134288318976\n1403637134338319104\n1403637134388318976\n1403637134438319104\n1403637134488318976\n1403637134538319104\n1403637134588318976\n1403637134638319104\n1403637134688318976\n1403637134738319104\n1403637134788318976\n1403637134838319104\n1403637134888318976\n1403637134938319104\n1403637134988318976\n1403637135038319104\n1403637135088318976\n1403637135138319104\n1403637135188318976\n1403637135238319104\n1403637135288318976\n1403637135338319104\n1403637135388318976\n1403637135438319104\n1403637135488318976\n1403637135538319104\n1403637135588318976\n1403637135638319104\n1403637135688318976\n1403637135738319104\n1403637135788318976\n1403637135838319104\n1403637135888318976\n1403637135938319104\n1403637135988318976\n1403637136038319104\n1403637136088318976\n1403637136138319104\n1403637136188318976\n1403637136238319104\n1403637136288318976\n1403637136338319104\n1403637136388318976\n1403637136438319104\n1403637136488318976\n1403637136538319104\n1403637136588318976\n1403637136638319104\n1403637136688318976\n1403637136738319104\n1403637136788318976\n1403637136838319104\n1403637136888318976\n1403637136938319104\n1403637136988318976\n1403637137038319104\n1403637137088318976\n1403637137138319104\n1403637137188318976\n1403637137238319104\n1403637137288318976\n1403637137338319104\n1403637137388318976\n1403637137438319104\n1403637137488318976\n1403637137538319104\n1403637137588318976\n1403637137638319104\n1403637137688318976\n1403637137738319104\n1403637137788318976\n1403637137838319104\n1403637137888318976\n1403637137938319104\n1403637137988318976\n1403637138038319104\n1403637138088318976\n1403637138138319104\n1403637138188318976\n1403637138238319104\n1403637138288318976\n1403637138338319104\n1403637138388318976\n1403637138438319104\n1403637138488318976\n1403637138538319104\n1403637138588318976\n1403637138638319104\n1403637138688318976\n1403637138738319104\n1403637138788318976\n1403637138838319104\n1403637138888318976\n1403637138938319104\n1403637138988318976\n1403637139038319104\n1403637139088318976\n1403637139138319104\n1403637139188318976\n1403637139238319104\n1403637139288318976\n1403637139338319104\n1403637139388318976\n1403637139438319104\n1403637139488318976\n1403637139538319104\n1403637139588318976\n1403637139638319104\n1403637139688318976\n1403637139738319104\n1403637139788318976\n1403637139838319104\n1403637139888318976\n1403637139938319104\n1403637139988318976\n1403637140038319104\n1403637140088318976\n1403637140138319104\n1403637140188318976\n1403637140238319104\n1403637140288318976\n1403637140338319104\n1403637140388318976\n1403637140438319104\n1403637140488318976\n1403637140538319104\n1403637140588318976\n1403637140638319104\n1403637140688318976\n1403637140738319104\n1403637140788318976\n1403637140838319104\n1403637140888318976\n1403637140938319104\n1403637140988318976\n1403637141038319104\n1403637141088318976\n1403637141138319104\n1403637141188318976\n1403637141238319104\n1403637141288318976\n1403637141338319104\n1403637141388318976\n1403637141438319104\n1403637141488318976\n1403637141538319104\n1403637141588318976\n1403637141638319104\n1403637141688318976\n1403637141738319104\n1403637141788318976\n1403637141838319104\n1403637141888318976\n1403637141938319104\n1403637141988318976\n1403637142038319104\n1403637142088318976\n1403637142138319104\n1403637142188318976\n1403637142238319104\n1403637142288318976\n1403637142338319104\n1403637142388318976\n1403637142438319104\n1403637142488318976\n1403637142538319104\n1403637142588318976\n1403637142638319104\n1403637142688318976\n1403637142738319104\n1403637142788318976\n1403637142838319104\n1403637142888318976\n1403637142938319104\n1403637142988318976\n1403637143038319104\n1403637143088318976\n1403637143138319104\n1403637143188318976\n1403637143238319104\n1403637143288318976\n1403637143338319104\n1403637143388318976\n1403637143438319104\n1403637143488318976\n1403637143538319104\n1403637143588318976\n1403637143638319104\n1403637143688318976\n1403637143738319104\n1403637143788318976\n1403637143838319104\n1403637143888318976\n1403637143938319104\n1403637143988318976\n1403637144038319104\n1403637144088318976\n1403637144138319104\n1403637144188318976\n1403637144238319104\n1403637144288318976\n1403637144338319104\n1403637144388318976\n1403637144438319104\n1403637144488318976\n1403637144538319104\n1403637144588318976\n1403637144638319104\n1403637144688318976\n1403637144738319104\n1403637144788318976\n1403637144838319104\n1403637144888318976\n1403637144938319104\n1403637144988318976\n1403637145038319104\n1403637145088318976\n1403637145138319104\n1403637145188318976\n1403637145238319104\n1403637145288318976\n1403637145338319104\n1403637145388318976\n1403637145438319104\n1403637145488318976\n1403637145538319104\n1403637145588318976\n1403637145638319104\n1403637145688318976\n1403637145738319104\n1403637145788318976\n1403637145838319104\n1403637145888318976\n1403637145938319104\n1403637145988318976\n1403637146038319104\n1403637146088318976\n1403637146138319104\n1403637146188318976\n1403637146238319104\n1403637146288318976\n1403637146338319104\n1403637146388318976\n1403637146438319104\n1403637146488318976\n1403637146538319104\n1403637146588318976\n1403637146638319104\n1403637146688318976\n1403637146738319104\n1403637146788318976\n1403637146838319104\n1403637146888318976\n1403637146938319104\n1403637146988318976\n1403637147038319104\n1403637147088318976\n1403637147138319104\n1403637147188318976\n1403637147238319104\n1403637147288318976\n1403637147338319104\n1403637147388318976\n1403637147438319104\n1403637147488318976\n1403637147538319104\n1403637147588318976\n1403637147638319104\n1403637147688318976\n1403637147738319104\n1403637147788318976\n1403637147838319104\n1403637147888318976\n1403637147938319104\n1403637147988318976\n1403637148038319104\n1403637148088318976\n1403637148138319104\n1403637148188318976\n1403637148238319104\n1403637148288318976\n1403637148338319104\n1403637148388318976\n1403637148438319104\n1403637148488318976\n1403637148538319104\n1403637148588318976\n1403637148638319104\n1403637148688318976\n1403637148738319104\n1403637148788318976\n1403637148838319104\n1403637148888318976\n1403637148938319104\n1403637148988318976\n1403637149038319104\n1403637149088318976\n1403637149138319104\n1403637149188318976\n1403637149238319104\n1403637149288318976\n1403637149338319104\n1403637149388318976\n1403637149438319104\n1403637149488318976\n1403637149538319104\n1403637149588318976\n1403637149638319104\n1403637149688318976\n1403637149738319104\n1403637149788318976\n1403637149838319104\n1403637149888318976\n1403637149938319104\n1403637149988318976\n1403637150038319104\n1403637150088318976\n1403637150138319104\n1403637150188318976\n1403637150238319104\n1403637150288318976\n1403637150338319104\n1403637150388318976\n1403637150438319104\n1403637150488318976\n1403637150538319104\n1403637150588318976\n1403637150638319104\n1403637150688318976\n1403637150738319104\n1403637150788318976\n1403637150838319104\n1403637150888318976\n1403637150938319104\n1403637150988318976\n1403637151038319104\n1403637151088318976\n1403637151138319104\n1403637151188318976\n1403637151238319104\n1403637151288318976\n1403637151338319104\n1403637151388318976\n1403637151438319104\n1403637151488318976\n1403637151538319104\n1403637151588318976\n1403637151638319104\n1403637151688318976\n1403637151738319104\n1403637151788318976\n1403637151838319104\n1403637151888318976\n1403637151938319104\n1403637151988318976\n1403637152038319104\n1403637152088318976\n1403637152138319104\n1403637152188318976\n1403637152238319104\n1403637152288318976\n1403637152338319104\n1403637152388318976\n1403637152438319104\n1403637152488318976\n1403637152538319104\n1403637152588318976\n1403637152638319104\n1403637152688318976\n1403637152738319104\n1403637152788318976\n1403637152838319104\n1403637152888318976\n1403637152938319104\n1403637152988318976\n1403637153038319104\n1403637153088318976\n1403637153138319104\n1403637153188318976\n1403637153238319104\n1403637153288318976\n1403637153338319104\n1403637153388318976\n1403637153438319104\n1403637153488318976\n1403637153538319104\n1403637153588318976\n1403637153638319104\n1403637153688318976\n1403637153738319104\n1403637153788318976\n1403637153838319104\n1403637153888318976\n1403637153938319104\n1403637153988318976\n1403637154038319104\n1403637154088318976\n1403637154138319104\n1403637154188318976\n1403637154238319104\n1403637154288318976\n1403637154338319104\n1403637154388318976\n1403637154438319104\n1403637154488318976\n1403637154538319104\n1403637154588318976\n1403637154638319104\n1403637154688318976\n1403637154738319104\n1403637154788318976\n1403637154838319104\n1403637154888318976\n1403637154938319104\n1403637154988318976\n1403637155038319104\n1403637155088318976\n1403637155138319104\n1403637155188318976\n1403637155238319104\n1403637155288318976\n1403637155338319104\n1403637155388318976\n1403637155438319104\n1403637155488318976\n1403637155538319104\n1403637155588318976\n1403637155638319104\n1403637155688318976\n1403637155738319104\n1403637155788318976\n1403637155838319104\n1403637155888318976\n1403637155938319104\n1403637155988318976\n1403637156038319104\n1403637156088318976\n1403637156138319104\n1403637156188318976\n1403637156238319104\n1403637156288318976\n1403637156338319104\n1403637156388318976\n1403637156438319104\n1403637156488318976\n1403637156538319104\n1403637156588318976\n1403637156638319104\n1403637156688318976\n1403637156738319104\n1403637156788318976\n1403637156838319104\n1403637156888318976\n1403637156938319104\n1403637156988318976\n1403637157038319104\n1403637157088318976\n1403637157138319104\n1403637157188318976\n1403637157238319104\n1403637157288318976\n1403637157338319104\n1403637157388318976\n1403637157438319104\n1403637157488318976\n1403637157538319104\n1403637157588318976\n1403637157638319104\n1403637157688318976\n1403637157738319104\n1403637157788318976\n1403637157838319104\n1403637157888318976\n1403637157938319104\n1403637157988318976\n1403637158038319104\n1403637158088318976\n1403637158138319104\n1403637158188318976\n1403637158238319104\n1403637158288318976\n1403637158338319104\n1403637158388318976\n1403637158438319104\n1403637158488318976\n1403637158538319104\n1403637158588318976\n1403637158638319104\n1403637158688318976\n1403637158738319104\n1403637158788318976\n1403637158838319104\n1403637158888318976\n1403637158938319104\n1403637158988318976\n1403637159038319104\n1403637159088318976\n1403637159138319104\n1403637159188318976\n1403637159238319104\n1403637159288318976\n1403637159338319104\n1403637159388318976\n1403637159438319104\n1403637159488318976\n1403637159538319104\n1403637159588318976\n1403637159638319104\n1403637159688318976\n1403637159738319104\n1403637159788318976\n1403637159838319104\n1403637159888318976\n1403637159938319104\n1403637159988318976\n1403637160038319104\n1403637160088318976\n1403637160138319104\n1403637160188318976\n1403637160238319104\n1403637160288318976\n1403637160338319104\n1403637160388318976\n1403637160438319104\n1403637160488318976\n1403637160538319104\n1403637160588318976\n1403637160638319104\n1403637160688318976\n1403637160738319104\n1403637160788318976\n1403637160838319104\n1403637160888318976\n1403637160938319104\n1403637160988318976\n1403637161038319104\n1403637161088318976\n1403637161138319104\n1403637161188318976\n1403637161238319104\n1403637161288318976\n1403637161338319104\n1403637161388318976\n1403637161438319104\n1403637161488318976\n1403637161538319104\n1403637161588318976\n1403637161638319104\n1403637161688318976\n1403637161738319104\n1403637161788318976\n1403637161838319104\n1403637161888318976\n1403637161938319104\n1403637161988318976\n1403637162038319104\n1403637162088318976\n1403637162138319104\n1403637162188318976\n1403637162238319104\n1403637162288318976\n1403637162338319104\n1403637162388318976\n1403637162438319104\n1403637162488318976\n1403637162538319104\n1403637162588318976\n1403637162638319104\n1403637162688318976\n1403637162738319104\n1403637162788318976\n1403637162838319104\n1403637162888318976\n1403637162938319104\n1403637162988318976\n1403637163038319104\n1403637163088318976\n1403637163138319104\n1403637163188318976\n1403637163238319104\n1403637163288318976\n1403637163338319104\n1403637163388318976\n1403637163438319104\n1403637163488318976\n1403637163538319104\n1403637163588318976\n1403637163638319104\n1403637163688318976\n1403637163738319104\n1403637163788318976\n1403637163838319104\n1403637163888318976\n1403637163938319104\n1403637163988318976\n1403637164038319104\n1403637164088318976\n1403637164138319104\n1403637164188318976\n1403637164238319104\n1403637164288318976\n1403637164338319104\n1403637164388318976\n1403637164438319104\n1403637164488318976\n1403637164538319104\n1403637164588318976\n1403637164638319104\n1403637164688318976\n1403637164738319104\n1403637164788318976\n1403637164838319104\n1403637164888318976\n1403637164938319104\n1403637164988318976\n1403637165038319104\n1403637165088318976\n1403637165138319104\n1403637165188318976\n1403637165238319104\n1403637165288318976\n1403637165338319104\n1403637165388318976\n1403637165438319104\n1403637165488318976\n1403637165538319104\n1403637165588318976\n1403637165638319104\n1403637165688318976\n1403637165738319104\n1403637165788318976\n1403637165838319104\n1403637165888318976\n1403637165938319104\n1403637165988318976\n1403637166038319104\n1403637166088318976\n1403637166138319104\n1403637166188318976\n1403637166238319104\n1403637166288318976\n1403637166338319104\n1403637166388318976\n1403637166438319104\n1403637166488318976\n1403637166538319104\n1403637166588318976\n1403637166638319104\n1403637166688318976\n1403637166738319104\n1403637166788318976\n1403637166838319104\n1403637166888318976\n1403637166938319104\n1403637166988318976\n1403637167038319104\n1403637167088318976\n1403637167138319104\n1403637167188318976\n1403637167238319104\n1403637167288318976\n1403637167338319104\n1403637167388318976\n1403637167438319104\n1403637167488318976\n1403637167538319104\n1403637167588318976\n1403637167638319104\n1403637167688318976\n1403637167738319104\n1403637167788318976\n1403637167838319104\n1403637167888318976\n1403637167938319104\n1403637167988318976\n1403637168038319104\n1403637168088318976\n1403637168138319104\n1403637168188318976\n1403637168238319104\n1403637168288318976\n1403637168338319104\n1403637168388318976\n1403637168438319104\n1403637168488318976\n1403637168538319104\n1403637168588318976\n1403637168638319104\n1403637168688318976\n1403637168738319104\n1403637168788318976\n1403637168838319104\n1403637168888318976\n1403637168938319104\n1403637168988318976\n1403637169038319104\n1403637169088318976\n1403637169138319104\n1403637169188318976\n1403637169238319104\n1403637169288318976\n1403637169338319104\n1403637169388318976\n1403637169438319104\n1403637169488318976\n1403637169538319104\n1403637169588318976\n1403637169638319104\n1403637169688318976\n1403637169738319104\n1403637169788318976\n1403637169838319104\n1403637169888318976\n1403637169938319104\n1403637169988318976\n1403637170038319104\n1403637170088318976\n1403637170138319104\n1403637170188318976\n1403637170238319104\n1403637170288318976\n1403637170338319104\n1403637170388318976\n1403637170438319104\n1403637170488318976\n1403637170538319104\n1403637170588318976\n1403637170638319104\n1403637170688318976\n1403637170738319104\n1403637170788318976\n1403637170838319104\n1403637170888318976\n1403637170938319104\n1403637170988318976\n1403637171038319104\n1403637171088318976\n1403637171138319104\n1403637171188318976\n1403637171238319104\n1403637171288318976\n1403637171338319104\n1403637171388318976\n1403637171438319104\n1403637171488318976\n1403637171538319104\n1403637171588318976\n1403637171638319104\n1403637171688318976\n1403637171738319104\n1403637171788318976\n1403637171838319104\n1403637171888318976\n1403637171938319104\n1403637171988318976\n1403637172038319104\n1403637172088318976\n1403637172138319104\n1403637172188318976\n1403637172238319104\n1403637172288318976\n1403637172338319104\n1403637172388318976\n1403637172438319104\n1403637172488318976\n1403637172538319104\n1403637172588318976\n1403637172638319104\n1403637172688318976\n1403637172738319104\n1403637172788318976\n1403637172838319104\n1403637172888318976\n1403637172938319104\n1403637172988318976\n1403637173038319104\n1403637173088318976\n1403637173138319104\n1403637173188318976\n1403637173238319104\n1403637173288318976\n1403637173338319104\n1403637173388318976\n1403637173438319104\n1403637173488318976\n1403637173538319104\n1403637173588318976\n1403637173638319104\n1403637173688318976\n1403637173738319104\n1403637173788318976\n1403637173838319104\n1403637173888318976\n1403637173938319104\n1403637173988318976\n1403637174038319104\n1403637174088318976\n1403637174138319104\n1403637174188318976\n1403637174238319104\n1403637174288318976\n1403637174338319104\n1403637174388318976\n1403637174438319104\n1403637174488318976\n1403637174538319104\n1403637174588318976\n1403637174638319104\n1403637174688318976\n1403637174738319104\n1403637174788318976\n1403637174838319104\n1403637174888318976\n1403637174938319104\n1403637174988318976\n1403637175038319104\n1403637175088318976\n1403637175138319104\n1403637175188318976\n1403637175238319104\n1403637175288318976\n1403637175338319104\n1403637175388318976\n1403637175438319104\n1403637175488318976\n1403637175538319104\n1403637175588318976\n1403637175638319104\n1403637175688318976\n1403637175738319104\n1403637175788318976\n1403637175838319104\n1403637175888318976\n1403637175938319104\n1403637175988318976\n1403637176038319104\n1403637176088318976\n1403637176138319104\n1403637176188318976\n1403637176238319104\n1403637176288318976\n1403637176338319104\n1403637176388318976\n1403637176438319104\n1403637176488318976\n1403637176538319104\n1403637176588318976\n1403637176638319104\n1403637176688318976\n1403637176738319104\n1403637176788318976\n1403637176838319104\n1403637176888318976\n1403637176938319104\n1403637176988318976\n1403637177038319104\n1403637177088318976\n1403637177138319104\n1403637177188318976\n1403637177238319104\n1403637177288318976\n1403637177338319104\n1403637177388318976\n1403637177438319104\n1403637177488318976\n1403637177538319104\n1403637177588318976\n1403637177638319104\n1403637177688318976\n1403637177738319104\n1403637177788318976\n1403637177838319104\n1403637177888318976\n1403637177938319104\n1403637177988318976\n1403637178038319104\n1403637178088318976\n1403637178138319104\n1403637178188318976\n1403637178238319104\n1403637178288318976\n1403637178338319104\n1403637178388318976\n1403637178438319104\n1403637178488318976\n1403637178538319104\n1403637178588318976\n1403637178638319104\n1403637178688318976\n1403637178738319104\n1403637178788318976\n1403637178838319104\n1403637178888318976\n1403637178938319104\n1403637178988318976\n1403637179038319104\n1403637179088318976\n1403637179138319104\n1403637179188318976\n1403637179238319104\n1403637179288318976\n1403637179338319104\n1403637179388318976\n1403637179438319104\n1403637179488318976\n1403637179538319104\n1403637179588318976\n1403637179638319104\n1403637179688318976\n1403637179738319104\n1403637179788318976\n1403637179838319104\n1403637179888318976\n1403637179938319104\n1403637179988318976\n1403637180038319104\n1403637180088318976\n1403637180138319104\n1403637180188318976\n1403637180238319104\n1403637180288318976\n1403637180338319104\n1403637180388318976\n1403637180438319104\n1403637180488318976\n1403637180538319104\n1403637180588318976\n1403637180638319104\n1403637180688318976\n1403637180738319104\n1403637180788318976\n1403637180838319104\n1403637180888318976\n1403637180938319104\n1403637180988318976\n1403637181038319104\n1403637181088318976\n1403637181138319104\n1403637181188318976\n1403637181238319104\n1403637181288318976\n1403637181338319104\n1403637181388318976\n1403637181438319104\n1403637181488318976\n1403637181538319104\n1403637181588318976\n1403637181638319104\n1403637181688318976\n1403637181738319104\n1403637181788318976\n1403637181838319104\n1403637181888318976\n1403637181938319104\n1403637181988318976\n1403637182038319104\n1403637182088318976\n1403637182138319104\n1403637182188318976\n1403637182238319104\n1403637182288318976\n1403637182338319104\n1403637182388318976\n1403637182438319104\n1403637182488318976\n1403637182538319104\n1403637182588318976\n1403637182638319104\n1403637182688318976\n1403637182738319104\n1403637182788318976\n1403637182838319104\n1403637182888318976\n1403637182938319104\n1403637182988318976\n1403637183038319104\n1403637183088318976\n1403637183138319104\n1403637183188318976\n1403637183238319104\n1403637183288318976\n1403637183338319104\n1403637183388318976\n1403637183438319104\n1403637183488318976\n1403637183538319104\n1403637183588318976\n1403637183638319104\n1403637183688318976\n1403637183738319104\n1403637183788318976\n1403637183838319104\n1403637183888318976\n1403637183938319104\n1403637183988318976\n1403637184038319104\n1403637184088318976\n1403637184138319104\n1403637184188318976\n1403637184238319104\n1403637184288318976\n1403637184338319104\n1403637184388318976\n1403637184438319104\n1403637184488318976\n1403637184538319104\n1403637184588318976\n1403637184638319104\n1403637184688318976\n1403637184738319104\n1403637184788318976\n1403637184838319104\n1403637184888318976\n1403637184938319104\n1403637184988318976\n1403637185038319104\n1403637185088318976\n1403637185138319104\n1403637185188318976\n1403637185238319104\n1403637185288318976\n1403637185338319104\n1403637185388318976\n1403637185438319104\n1403637185488318976\n1403637185538319104\n1403637185588318976\n1403637185638319104\n1403637185688318976\n1403637185738319104\n1403637185788318976\n1403637185838319104\n1403637185888318976\n1403637185938319104\n1403637185988318976\n1403637186038319104\n1403637186088318976\n1403637186138319104\n1403637186188318976\n1403637186238319104\n1403637186288318976\n1403637186338319104\n1403637186388318976\n1403637186438319104\n1403637186488318976\n1403637186538319104\n1403637186588318976\n1403637186638319104\n1403637186688318976\n1403637186738319104\n1403637186788318976\n1403637186838319104\n1403637186888318976\n1403637186938319104\n1403637186988318976\n1403637187038319104\n1403637187088318976\n1403637187138319104\n1403637187188318976\n1403637187238319104\n1403637187288318976\n1403637187338319104\n1403637187388318976\n1403637187438319104\n1403637187488318976\n1403637187538319104\n1403637187588318976\n1403637187638319104\n1403637187688318976\n1403637187738319104\n1403637187788318976\n1403637187838319104\n1403637187888318976\n1403637187938319104\n1403637187988318976\n1403637188038319104\n1403637188088318976\n1403637188138319104\n1403637188188318976\n1403637188238319104\n1403637188288318976\n1403637188338319104\n1403637188388318976\n1403637188438319104\n1403637188488318976\n1403637188538319104\n1403637188588318976\n1403637188638319104\n1403637188688318976\n1403637188738319104\n1403637188788318976\n1403637188838319104\n1403637188888318976\n1403637188938319104\n1403637188988318976\n1403637189038319104\n1403637189088318976\n1403637189138319104\n1403637189188318976\n1403637189238319104\n1403637189288318976\n1403637189338319104\n1403637189388318976\n1403637189438319104\n1403637189488318976\n1403637189538319104\n1403637189588318976\n1403637189638319104\n1403637189688318976\n1403637189738319104\n1403637189788318976\n1403637189838319104\n1403637189888318976\n1403637189938319104\n1403637189988318976\n1403637190038319104\n1403637190088318976\n1403637190138319104\n1403637190188318976\n1403637190238319104\n1403637190288318976\n1403637190338319104\n1403637190388318976\n1403637190438319104\n1403637190488318976\n1403637190538319104\n1403637190588318976\n1403637190638319104\n1403637190688318976\n1403637190738319104\n1403637190788318976\n1403637190838319104\n1403637190888318976\n1403637190938319104\n1403637190988318976\n1403637191038319104\n1403637191088318976\n1403637191138319104\n1403637191188318976\n1403637191238319104\n1403637191288318976\n1403637191338319104\n1403637191388318976\n1403637191438319104\n1403637191488318976\n1403637191538319104\n1403637191588318976\n1403637191638319104\n1403637191688318976\n1403637191738319104\n1403637191788318976\n1403637191838319104\n1403637191888318976\n1403637191938319104\n1403637191988318976\n1403637192038319104\n1403637192088318976\n1403637192138319104\n1403637192188318976\n1403637192238319104\n1403637192288318976\n1403637192338319104\n1403637192388318976\n1403637192438319104\n1403637192488318976\n1403637192538319104\n1403637192588318976\n1403637192638319104\n1403637192688318976\n1403637192738319104\n1403637192788318976\n1403637192838319104\n1403637192888318976\n1403637192938319104\n1403637192988318976\n1403637193038319104\n1403637193088318976\n1403637193138319104\n1403637193188318976\n1403637193238319104\n1403637193288318976\n1403637193338319104\n1403637193388318976\n1403637193438319104\n1403637193488318976\n1403637193538319104\n1403637193588318976\n1403637193638319104\n1403637193688318976\n1403637193738319104\n1403637193788318976\n1403637193838319104\n1403637193888318976\n1403637193938319104\n1403637193988318976\n1403637194038319104\n1403637194088318976\n1403637194138319104\n1403637194188318976\n1403637194238319104\n1403637194288318976\n1403637194338319104\n1403637194388318976\n1403637194438319104\n1403637194488318976\n1403637194538319104\n1403637194588318976\n1403637194638319104\n1403637194688318976\n1403637194738319104\n1403637194788318976\n1403637194838319104\n1403637194888318976\n1403637194938319104\n1403637194988318976\n1403637195038319104\n1403637195088318976\n1403637195138319104\n1403637195188318976\n1403637195238319104\n1403637195288318976\n1403637195338319104\n1403637195388318976\n1403637195438319104\n1403637195488318976\n1403637195538319104\n1403637195588318976\n1403637195638319104\n1403637195688318976\n1403637195738319104\n1403637195788318976\n1403637195838319104\n1403637195888318976\n1403637195938319104\n1403637195988318976\n1403637196038319104\n1403637196088318976\n1403637196138319104\n1403637196188318976\n1403637196238319104\n1403637196288318976\n1403637196338319104\n1403637196388318976\n1403637196438319104\n1403637196488318976\n1403637196538319104\n1403637196588318976\n1403637196638319104\n1403637196688318976\n1403637196738319104\n1403637196788318976\n1403637196838319104\n1403637196888318976\n1403637196938319104\n1403637196988318976\n1403637197038319104\n1403637197088318976\n1403637197138319104\n1403637197188318976\n1403637197238319104\n1403637197288318976\n1403637197338319104\n1403637197388318976\n1403637197438319104\n1403637197488318976\n1403637197538319104\n1403637197588318976\n1403637197638319104\n1403637197688318976\n1403637197738319104\n1403637197788318976\n1403637197838319104\n1403637197888318976\n1403637197938319104\n1403637197988318976\n1403637198038319104\n1403637198088318976\n1403637198138319104\n1403637198188318976\n1403637198238319104\n1403637198288318976\n1403637198338319104\n1403637198388318976\n1403637198438319104\n1403637198488318976\n1403637198538319104\n1403637198588318976\n1403637198638319104\n1403637198688318976\n1403637198738319104\n1403637198788318976\n1403637198838319104\n1403637198888318976\n1403637198938319104\n1403637198988318976\n1403637199038319104\n1403637199088318976\n1403637199138319104\n1403637199188318976\n1403637199238319104\n1403637199288318976\n1403637199338319104\n1403637199388318976\n1403637199438319104\n1403637199488318976\n1403637199538319104\n1403637199588318976\n1403637199638319104\n1403637199688318976\n1403637199738319104\n1403637199788318976\n1403637199838319104\n1403637199888318976\n1403637199938319104\n1403637199988318976\n1403637200038319104\n1403637200088318976\n1403637200138319104\n1403637200188318976\n1403637200238319104\n1403637200288318976\n1403637200338319104\n1403637200388318976\n1403637200438319104\n1403637200488318976\n1403637200538319104\n1403637200588318976\n1403637200638319104\n1403637200688318976\n1403637200738319104\n1403637200788318976\n1403637200838319104\n1403637200888318976\n1403637200938319104\n1403637200988318976\n1403637201038319104\n1403637201088318976\n1403637201138319104\n1403637201188318976\n1403637201238319104\n1403637201288318976\n1403637201338319104\n1403637201388318976\n1403637201438319104\n1403637201488318976\n1403637201538319104\n1403637201588318976\n1403637201638319104\n1403637201688318976\n1403637201738319104\n1403637201788318976\n1403637201838319104\n1403637201888318976\n1403637201938319104\n1403637201988318976\n1403637202038319104\n1403637202088318976\n1403637202138319104\n1403637202188318976\n1403637202238319104\n1403637202288318976\n1403637202338319104\n1403637202388318976\n1403637202438319104\n1403637202488318976\n1403637202538319104\n1403637202588318976\n1403637202638319104\n1403637202688318976\n1403637202738319104\n1403637202788318976\n1403637202838319104\n1403637202888318976\n1403637202938319104\n1403637202988318976\n1403637203038319104\n1403637203088318976\n1403637203138319104\n1403637203188318976\n1403637203238319104\n1403637203288318976\n1403637203338319104\n1403637203388318976\n1403637203438319104\n1403637203488318976\n1403637203538319104\n1403637203588318976\n1403637203638319104\n1403637203688318976\n1403637203738319104\n1403637203788318976\n1403637203838319104\n1403637203888318976\n1403637203938319104\n1403637203988318976\n1403637204038319104\n1403637204088318976\n1403637204138319104\n1403637204188318976\n1403637204238319104\n1403637204288318976\n1403637204338319104\n1403637204388318976\n1403637204438319104\n1403637204488318976\n1403637204538319104\n1403637204588318976\n1403637204638319104\n1403637204688318976\n1403637204738319104\n1403637204788318976\n1403637204838319104\n1403637204888318976\n1403637204938319104\n1403637204988318976\n1403637205038319104\n1403637205088318976\n1403637205138319104\n1403637205188318976\n1403637205238319104\n1403637205288318976\n1403637205338319104\n1403637205388318976\n1403637205438319104\n1403637205488318976\n1403637205538319104\n1403637205588318976\n1403637205638319104\n1403637205688318976\n1403637205738319104\n1403637205788318976\n1403637205838319104\n1403637205888318976\n1403637205938319104\n1403637205988318976\n1403637206038319104\n1403637206088318976\n1403637206138319104\n1403637206188318976\n1403637206238319104\n1403637206288318976\n1403637206338319104\n1403637206388318976\n1403637206438319104\n1403637206488318976\n1403637206538319104\n1403637206588318976\n1403637206638319104\n1403637206688318976\n1403637206738319104\n1403637206788318976\n1403637206838319104\n1403637206888318976\n1403637206938319104\n1403637206988318976\n1403637207038319104\n1403637207088318976\n1403637207138319104\n1403637207188318976\n1403637207238319104\n1403637207288318976\n1403637207338319104\n1403637207388318976\n1403637207438319104\n1403637207488318976\n1403637207538319104\n1403637207588318976\n1403637207638319104\n1403637207688318976\n1403637207738319104\n1403637207788318976\n1403637207838319104\n1403637207888318976\n1403637207938319104\n1403637207988318976\n1403637208038319104\n1403637208088318976\n1403637208138319104\n1403637208188318976\n1403637208238319104\n1403637208288318976\n1403637208338319104\n1403637208388318976\n1403637208438319104\n1403637208488318976\n1403637208538319104\n1403637208588318976\n1403637208638319104\n1403637208688318976\n1403637208738319104\n1403637208788318976\n1403637208838319104\n1403637208888318976\n1403637208938319104\n1403637208988318976\n1403637209038319104\n1403637209088318976\n1403637209138319104\n1403637209188318976\n1403637209238319104\n1403637209288318976\n1403637209338319104\n1403637209388318976\n1403637209438319104\n1403637209488318976\n1403637209538319104\n1403637209588318976\n1403637209638319104\n1403637209688318976\n1403637209738319104\n1403637209788318976\n1403637209838319104\n1403637209888318976\n1403637209938319104\n1403637209988318976\n1403637210038319104\n1403637210088318976\n1403637210138319104\n1403637210188318976\n1403637210238319104\n1403637210288318976\n1403637210338319104\n1403637210388318976\n1403637210438319104\n1403637210488318976\n1403637210538319104\n1403637210588318976\n1403637210638319104\n1403637210688318976\n1403637210738319104\n1403637210788318976\n1403637210838319104\n1403637210888318976\n1403637210938319104\n1403637210988318976\n1403637211038319104\n1403637211088318976\n1403637211138319104\n1403637211188318976\n1403637211238319104\n1403637211288318976\n1403637211338319104\n1403637211388318976\n1403637211438319104\n1403637211488318976\n1403637211538319104\n1403637211588318976\n1403637211638319104\n1403637211688318976\n1403637211738319104\n1403637211788318976\n1403637211838319104\n1403637211888318976\n1403637211938319104\n1403637211988318976\n1403637212038319104\n1403637212088318976\n1403637212138319104\n1403637212188318976\n1403637212238319104\n1403637212288318976\n1403637212338319104\n1403637212388318976\n1403637212438319104\n1403637212488318976\n1403637212538319104\n1403637212588318976\n1403637212638319104\n1403637212688318976\n1403637212738319104\n1403637212788318976\n1403637212838319104\n1403637212888318976\n1403637212938319104\n1403637212988318976\n1403637213038319104\n1403637213088318976\n1403637213138319104\n1403637213188318976\n1403637213238319104\n1403637213288318976\n1403637213338319104\n1403637213388318976\n1403637213438319104\n1403637213488318976\n1403637213538319104\n1403637213588318976\n1403637213638319104\n1403637213688318976\n1403637213738319104\n1403637213788318976\n1403637213838319104\n1403637213888318976\n1403637213938319104\n1403637213988318976\n1403637214038319104\n1403637214088318976\n1403637214138319104\n1403637214188318976\n1403637214238319104\n1403637214288318976\n1403637214338319104\n1403637214388318976\n1403637214438319104\n1403637214488318976\n1403637214538319104\n1403637214588318976\n1403637214638319104\n1403637214688318976\n1403637214738319104\n1403637214788318976\n1403637214838319104\n1403637214888318976\n1403637214938319104\n1403637214988318976\n1403637215038319104\n1403637215088318976\n1403637215138319104\n1403637215188318976\n1403637215238319104\n1403637215288318976\n1403637215338319104\n1403637215388318976\n1403637215438319104\n1403637215488318976\n1403637215538319104\n1403637215588318976\n1403637215638319104\n1403637215688318976\n1403637215738319104\n1403637215788318976\n1403637215838319104\n1403637215888318976\n1403637215938319104\n1403637215988318976\n1403637216038319104\n1403637216088318976\n1403637216138319104\n1403637216188318976\n1403637216238319104\n1403637216288318976\n1403637216338319104\n1403637216388318976\n1403637216438319104\n1403637216488318976\n1403637216538319104\n1403637216588318976\n1403637216638319104\n1403637216688318976\n1403637216738319104\n1403637216788318976\n1403637216838319104\n1403637216888318976\n1403637216938319104\n1403637216988318976\n1403637217038319104\n1403637217088318976\n1403637217138319104\n1403637217188318976\n1403637217238319104\n1403637217288318976\n1403637217338319104\n1403637217388318976\n1403637217438319104\n1403637217488318976\n1403637217538319104\n1403637217588318976\n1403637217638319104\n1403637217688318976\n1403637217738319104\n1403637217788318976\n1403637217838319104\n1403637217888318976\n1403637217938319104\n1403637217988318976\n1403637218038319104\n1403637218088318976\n1403637218138319104\n1403637218188318976\n1403637218238319104\n1403637218288318976\n1403637218338319104\n1403637218388318976\n1403637218438319104\n1403637218488318976\n1403637218538319104\n1403637218588318976\n1403637218638319104\n1403637218688318976\n1403637218738319104\n1403637218788318976\n1403637218838319104\n1403637218888318976\n1403637218938319104\n1403637218988318976\n1403637219038319104\n1403637219088318976\n1403637219138319104\n1403637219188318976\n1403637219238319104\n1403637219288318976\n1403637219338319104\n1403637219388318976\n1403637219438319104\n1403637219488318976\n1403637219538319104\n1403637219588318976\n1403637219638319104\n1403637219688318976\n1403637219738319104\n1403637219788318976\n1403637219838319104\n1403637219888318976\n1403637219938319104\n1403637219988318976\n1403637220038319104\n1403637220088318976\n1403637220138319104\n1403637220188318976\n1403637220238319104\n1403637220288318976\n1403637220338319104\n1403637220388318976\n1403637220438319104\n1403637220488318976\n1403637220538319104\n1403637220588318976\n1403637220638319104\n1403637220688318976\n1403637220738319104\n1403637220788318976\n1403637220838319104\n1403637220888318976\n1403637220938319104\n1403637220988318976\n1403637221038319104\n1403637221088318976\n1403637221138319104\n1403637221188318976\n1403637221238319104\n1403637221288318976\n1403637221338319104\n1403637221388318976\n1403637221438319104\n1403637221488318976\n1403637221538319104\n1403637221588318976\n1403637221638319104\n1403637221688318976\n1403637221738319104\n1403637221788318976\n1403637221838319104\n1403637221888318976\n1403637221938319104\n1403637221988318976\n1403637222038319104\n1403637222088318976\n1403637222138319104\n1403637222188318976\n1403637222238319104\n1403637222288318976\n1403637222338319104\n1403637222388318976\n1403637222438319104\n1403637222488318976\n1403637222538319104\n1403637222588318976\n1403637222638319104\n1403637222688318976\n1403637222738319104\n1403637222788318976\n1403637222838319104\n1403637222888318976\n1403637222938319104\n1403637222988318976\n1403637223038319104\n1403637223088318976\n1403637223138319104\n1403637223188318976\n1403637223238319104\n1403637223288318976\n1403637223338319104\n1403637223388318976\n1403637223438319104\n1403637223488318976\n1403637223538319104\n1403637223588318976\n1403637223638319104\n1403637223688318976\n1403637223738319104\n1403637223788318976\n1403637223838319104\n1403637223888318976\n1403637223938319104\n1403637223988318976\n1403637224038319104\n1403637224088318976\n1403637224138319104\n1403637224188318976\n1403637224238319104\n1403637224288318976\n1403637224338319104\n1403637224388318976\n1403637224438319104\n1403637224488318976\n1403637224538319104\n1403637224588318976\n1403637224638319104\n1403637224688318976\n1403637224738319104\n1403637224788318976\n1403637224838319104\n1403637224888318976\n1403637224938319104\n1403637224988318976\n1403637225038319104\n1403637225088318976\n1403637225138319104\n1403637225188318976\n1403637225238319104\n1403637225288318976\n1403637225338319104\n1403637225388318976\n1403637225438319104\n1403637225488318976\n1403637225538319104\n1403637225588318976\n1403637225638319104\n1403637225688318976\n1403637225738319104\n1403637225788318976\n1403637225838319104\n1403637225888318976\n1403637225938319104\n1403637225988318976\n1403637226038319104\n1403637226088318976\n1403637226138319104\n1403637226188318976\n1403637226238319104\n1403637226288318976\n1403637226338319104\n1403637226388318976\n1403637226438319104\n1403637226488318976\n1403637226538319104\n1403637226588318976\n1403637226638319104\n1403637226688318976\n1403637226738319104\n1403637226788318976\n1403637226838319104\n1403637226888318976\n1403637226938319104\n1403637226988318976\n1403637227038319104\n1403637227088318976\n1403637227138319104\n1403637227188318976\n1403637227238319104\n1403637227288318976\n1403637227338319104\n1403637227388318976\n1403637227438319104\n1403637227488318976\n1403637227538319104\n1403637227588318976\n1403637227638319104\n1403637227688318976\n1403637227738319104\n1403637227788318976\n1403637227838319104\n1403637227888318976\n1403637227938319104\n1403637227988318976\n1403637228038319104\n1403637228088318976\n1403637228138319104\n1403637228188318976\n1403637228238319104\n1403637228288318976\n1403637228338319104\n1403637228388318976\n1403637228438319104\n1403637228488318976\n1403637228538319104\n1403637228588318976\n1403637228638319104\n1403637228688318976\n1403637228738319104\n1403637228788318976\n1403637228838319104\n1403637228888318976\n1403637228938319104\n1403637228988318976\n1403637229038319104\n1403637229088318976\n1403637229138319104\n1403637229188318976\n1403637229238319104\n1403637229288318976\n1403637229338319104\n1403637229388318976\n1403637229438319104\n1403637229488318976\n1403637229538319104\n1403637229588318976\n1403637229638319104\n1403637229688318976\n1403637229738319104\n1403637229788318976\n1403637229838319104\n1403637229888318976\n1403637229938319104\n1403637229988318976\n1403637230038319104\n1403637230088318976\n1403637230138319104\n1403637230188318976\n1403637230238319104\n1403637230288318976\n1403637230338319104\n1403637230388318976\n1403637230438319104\n1403637230488318976\n1403637230538319104\n1403637230588318976\n1403637230638319104\n1403637230688318976\n1403637230738319104\n1403637230788318976\n1403637230838319104\n1403637230888318976\n1403637230938319104\n1403637230988318976\n1403637231038319104\n1403637231088318976\n1403637231138319104\n1403637231188318976\n1403637231238319104\n1403637231288318976\n1403637231338319104\n1403637231388318976\n1403637231438319104\n1403637231488318976\n1403637231538319104\n1403637231588318976\n1403637231638319104\n1403637231688318976\n1403637231738319104\n1403637231788318976\n1403637231838319104\n1403637231888318976\n1403637231938319104\n1403637231988318976\n1403637232038319104\n1403637232088318976\n1403637232138319104\n1403637232188318976\n1403637232238319104\n1403637232288318976\n1403637232338319104\n1403637232388318976\n1403637232438319104\n1403637232488318976\n1403637232538319104\n1403637232588318976\n1403637232638319104\n1403637232688318976\n1403637232738319104\n1403637232788318976\n1403637232838319104\n1403637232888318976\n1403637232938319104\n1403637232988318976\n1403637233038319104\n1403637233088318976\n1403637233138319104\n1403637233188318976\n1403637233238319104\n1403637233288318976\n1403637233338319104\n1403637233388318976\n1403637233438319104\n1403637233488318976\n1403637233538319104\n1403637233588318976\n1403637233638319104\n1403637233688318976\n1403637233738319104\n1403637233788318976\n1403637233838319104\n1403637233888318976\n1403637233938319104\n1403637233988318976\n1403637234038319104\n1403637234088318976\n1403637234138319104\n1403637234188318976\n1403637234238319104\n1403637234288318976\n1403637234338319104\n1403637234388318976\n1403637234438319104\n1403637234488318976\n1403637234538319104\n1403637234588318976\n1403637234638319104\n1403637234688318976\n1403637234738319104\n1403637234788318976\n1403637234838319104\n1403637234888318976\n1403637234938319104\n1403637234988318976\n1403637235038319104\n1403637235088318976\n1403637235138319104\n1403637235188318976\n1403637235238319104\n1403637235288318976\n1403637235338319104\n1403637235388318976\n1403637235438319104\n1403637235488318976\n1403637235538319104\n1403637235588318976\n1403637235638319104\n1403637235688318976\n1403637235738319104\n1403637235788318976\n1403637235838319104\n1403637235888318976\n1403637235938319104\n1403637235988318976\n1403637236038319104\n1403637236088318976\n1403637236138319104\n1403637236188318976\n1403637236238319104\n1403637236288318976\n1403637236338319104\n1403637236388318976\n1403637236438319104\n1403637236488318976\n1403637236538319104\n1403637236588318976\n1403637236638319104\n1403637236688318976\n1403637236738319104\n1403637236788318976\n1403637236838319104\n1403637236888318976\n1403637236938319104\n1403637236988318976\n1403637237038319104\n1403637237088318976\n1403637237138319104\n1403637237188318976\n1403637237238319104\n1403637237288318976\n1403637237338319104\n1403637237388318976\n1403637237438319104\n1403637237488318976\n1403637237538319104\n1403637237588318976\n1403637237638319104\n1403637237688318976\n1403637237738319104\n1403637237788318976\n1403637237838319104\n1403637237888318976\n1403637237938319104\n1403637237988318976\n1403637238038319104\n1403637238088318976\n1403637238138319104\n1403637238188318976\n1403637238238319104\n1403637238288318976\n1403637238338319104\n1403637238388318976\n1403637238438319104\n1403637238488318976\n1403637238538319104\n1403637238588318976\n1403637238638319104\n1403637238688318976\n1403637238738319104\n1403637238788318976\n1403637238838319104\n1403637238888318976\n1403637238938319104\n1403637238988318976\n1403637239038319104\n1403637239088318976\n1403637239138319104\n1403637239188318976\n1403637239238319104\n1403637239288318976\n1403637239338319104\n1403637239388318976\n1403637239438319104\n1403637239488318976\n1403637239538319104\n1403637239588318976\n1403637239638319104\n1403637239688318976\n1403637239738319104\n1403637239788318976\n1403637239838319104\n1403637239888318976\n1403637239938319104\n1403637239988318976\n1403637240038319104\n1403637240088318976\n1403637240138319104\n1403637240188318976\n1403637240238319104\n1403637240288318976\n1403637240338319104\n1403637240388318976\n1403637240438319104\n1403637240488318976\n1403637240538319104\n1403637240588318976\n1403637240638319104\n1403637240688318976\n1403637240738319104\n1403637240788318976\n1403637240838319104\n1403637240888318976\n1403637240938319104\n1403637240988318976\n1403637241038319104\n1403637241088318976\n1403637241138319104\n1403637241188318976\n1403637241238319104\n1403637241288318976\n1403637241338319104\n1403637241388318976\n1403637241438319104\n1403637241488318976\n1403637241538319104\n1403637241588318976\n1403637241638319104\n1403637241688318976\n1403637241738319104\n1403637241788318976\n1403637241838319104\n1403637241888318976\n1403637241938319104\n1403637241988318976\n1403637242038319104\n1403637242088318976\n1403637242138319104\n1403637242188318976\n1403637242238319104\n1403637242288318976\n1403637242338319104\n1403637242388318976\n1403637242438319104\n1403637242488318976\n1403637242538319104\n1403637242588318976\n1403637242638319104\n1403637242688318976\n1403637242738319104\n1403637242788318976\n1403637242838319104\n1403637242888318976\n1403637242938319104\n1403637242988318976\n1403637243038319104\n1403637243088318976\n1403637243138319104\n1403637243188318976\n1403637243238319104\n1403637243288318976\n1403637243338319104\n1403637243388318976\n1403637243438319104\n1403637243488318976\n1403637243538319104\n1403637243588318976\n1403637243638319104\n1403637243688318976\n1403637243738319104\n1403637243788318976\n1403637243838319104\n1403637243888318976\n1403637243938319104\n1403637243988318976\n1403637244038319104\n1403637244088318976\n1403637244138319104\n1403637244188318976\n1403637244238319104\n1403637244288318976\n1403637244338319104\n1403637244388318976\n1403637244438319104\n1403637244488318976\n1403637244538319104\n1403637244588318976\n1403637244638319104\n1403637244688318976\n1403637244738319104\n1403637244788318976\n1403637244838319104\n1403637244888318976\n1403637244938319104\n1403637244988318976\n1403637245038319104\n1403637245088318976\n1403637245138319104\n1403637245188318976\n1403637245238319104\n1403637245288318976\n1403637245338319104\n1403637245388318976\n1403637245438319104\n1403637245488318976\n1403637245538319104\n1403637245588318976\n1403637245638319104\n1403637245688318976\n1403637245738319104\n1403637245788318976\n1403637245838319104\n1403637245888318976\n1403637245938319104\n1403637245988318976\n1403637246038319104\n1403637246088318976\n1403637246138319104\n1403637246188318976\n1403637246238319104\n1403637246288318976\n1403637246338319104\n1403637246388318976\n1403637246438319104\n1403637246488318976\n1403637246538319104\n1403637246588318976\n1403637246638319104\n1403637246688318976\n1403637246738319104\n1403637246788318976\n1403637246838319104\n1403637246888318976\n1403637246938319104\n1403637246988318976\n1403637247038319104\n1403637247088318976\n1403637247138319104\n1403637247188318976\n1403637247238319104\n1403637247288318976\n1403637247338319104\n1403637247388318976\n1403637247438319104\n1403637247488318976\n1403637247538319104\n1403637247588318976\n1403637247638319104\n1403637247688318976\n1403637247738319104\n1403637247788318976\n1403637247838319104\n1403637247888318976\n1403637247938319104\n1403637247988318976\n1403637248038319104\n1403637248088318976\n1403637248138319104\n1403637248188318976\n1403637248238319104\n1403637248288318976\n1403637248338319104\n1403637248388318976\n1403637248438319104\n1403637248488318976\n1403637248538319104\n1403637248588318976\n1403637248638319104\n1403637248688318976\n1403637248738319104\n1403637248788318976\n1403637248838319104\n1403637248888318976\n1403637248938319104\n1403637248988318976\n1403637249038319104\n1403637249088318976\n1403637249138319104\n1403637249188318976\n1403637249238319104\n1403637249288318976\n1403637249338319104\n1403637249388318976\n1403637249438319104\n1403637249488318976\n1403637249538319104\n1403637249588318976\n1403637249638319104\n1403637249688318976\n1403637249738319104\n1403637249788318976\n1403637249838319104\n1403637249888318976\n1403637249938319104\n1403637249988318976\n1403637250038319104\n1403637250088318976\n1403637250138319104\n1403637250188318976\n1403637250238319104\n1403637250288318976\n1403637250338319104\n1403637250388318976\n1403637250438319104\n1403637250488318976\n1403637250538319104\n1403637250588318976\n1403637250638319104\n1403637250688318976\n1403637250738319104\n1403637250788318976\n1403637250838319104\n1403637250888318976\n1403637250938319104\n1403637250988318976\n1403637251038319104\n1403637251088318976\n1403637251138319104\n1403637251188318976\n1403637251238319104\n1403637251288318976\n1403637251338319104\n1403637251388318976\n1403637251438319104\n1403637251488318976\n1403637251538319104\n1403637251588318976\n1403637251638319104\n1403637251688318976\n1403637251738319104\n1403637251788318976\n1403637251838319104\n1403637251888318976\n1403637251938319104\n1403637251988318976\n1403637252038319104\n1403637252088318976\n1403637252138319104\n1403637252188318976\n1403637252238319104\n1403637252288318976\n1403637252338319104\n1403637252388318976\n1403637252438319104\n1403637252488318976\n1403637252538319104\n1403637252588318976\n1403637252638319104\n1403637252688318976\n1403637252738319104\n1403637252788318976\n1403637252838319104\n1403637252888318976\n1403637252938319104\n1403637252988318976\n1403637253038319104\n1403637253088318976\n1403637253138319104\n1403637253188318976\n1403637253238319104\n1403637253288318976\n1403637253338319104\n1403637253388318976\n1403637253438319104\n1403637253488318976\n1403637253538319104\n1403637253588318976\n1403637253638319104\n1403637253688318976\n1403637253738319104\n1403637253788318976\n1403637253838319104\n1403637253888318976\n1403637253938319104\n1403637253988318976\n1403637254038319104\n1403637254088318976\n1403637254138319104\n1403637254188318976\n1403637254238319104\n1403637254288318976\n1403637254338319104\n1403637254388318976\n1403637254438319104\n1403637254488318976\n1403637254538319104\n1403637254588318976\n1403637254638319104\n1403637254688318976\n1403637254738319104\n1403637254788318976\n1403637254838319104\n1403637254888318976\n1403637254938319104\n1403637254988318976\n1403637255038319104\n1403637255088318976\n1403637255138319104\n1403637255188318976\n1403637255238319104\n1403637255288318976\n1403637255338319104\n1403637255388318976\n1403637255438319104\n1403637255488318976\n1403637255538319104\n1403637255588318976\n1403637255638319104\n1403637255688318976\n1403637255738319104\n1403637255788318976\n1403637255838319104\n1403637255888318976\n1403637255938319104\n1403637255988318976\n1403637256038319104\n1403637256088318976\n1403637256138319104\n1403637256188318976\n1403637256238319104\n1403637256288318976\n1403637256338319104\n1403637256388318976\n1403637256438319104\n1403637256488318976\n1403637256538319104\n1403637256588318976\n1403637256638319104\n1403637256688318976\n1403637256738319104\n1403637256788318976\n1403637256838319104\n1403637256888318976\n1403637256938319104\n1403637256988318976\n1403637257038319104\n1403637257088318976\n1403637257138319104\n1403637257188318976\n1403637257238319104\n1403637257288318976\n1403637257338319104\n1403637257388318976\n1403637257438319104\n1403637257488318976\n1403637257538319104\n1403637257588318976\n1403637257638319104\n1403637257688318976\n1403637257738319104\n1403637257788318976\n1403637257838319104\n1403637257888318976\n1403637257938319104\n1403637257988318976\n1403637258038319104\n1403637258088318976\n1403637258138319104\n1403637258188318976\n1403637258238319104\n1403637258288318976\n1403637258338319104\n1403637258388318976\n1403637258438319104\n1403637258488318976\n1403637258538319104\n1403637258588318976\n1403637258638319104\n1403637258688318976\n1403637258738319104\n1403637258788318976\n1403637258838319104\n1403637258888318976\n1403637258938319104\n1403637258988318976\n1403637259038319104\n1403637259088318976\n1403637259138319104\n1403637259188318976\n1403637259238319104\n1403637259288318976\n1403637259338319104\n1403637259388318976\n1403637259438319104\n1403637259488318976\n1403637259538319104\n1403637259588318976\n1403637259638319104\n1403637259688318976\n1403637259738319104\n1403637259788318976\n1403637259838319104\n1403637259888318976\n1403637259938319104\n1403637259988318976\n1403637260038319104\n1403637260088318976\n1403637260138319104\n1403637260188318976\n1403637260238319104\n1403637260288318976\n1403637260338319104\n1403637260388318976\n1403637260438319104\n1403637260488318976\n1403637260538319104\n1403637260588318976\n1403637260638319104\n1403637260688318976\n1403637260738319104\n1403637260788318976\n1403637260838319104\n1403637260888318976\n1403637260938319104\n1403637260988318976\n1403637261038319104\n1403637261088318976\n1403637261138319104\n1403637261188318976\n1403637261238319104\n1403637261288318976\n1403637261338319104\n1403637261388318976\n1403637261438319104\n1403637261488318976\n1403637261538319104\n1403637261588318976\n1403637261638319104\n1403637261688318976\n1403637261738319104\n1403637261788318976\n1403637261838319104\n1403637261888318976\n1403637261938319104\n1403637261988318976\n1403637262038319104\n1403637262088318976\n1403637262138319104\n1403637262188318976\n1403637262238319104\n1403637262288318976\n1403637262338319104\n1403637262388318976\n1403637262438319104\n1403637262488318976\n1403637262538319104\n1403637262588318976\n1403637262638319104\n1403637262688318976\n1403637262738319104\n1403637262788318976\n1403637262838319104\n1403637262888318976\n1403637262938319104\n1403637262988318976\n1403637263038319104\n1403637263088318976\n1403637263138319104\n1403637263188318976\n1403637263238319104\n1403637263288318976\n1403637263338319104\n1403637263388318976\n1403637263438319104\n1403637263488318976\n1403637263538319104\n1403637263588318976\n1403637263638319104\n1403637263688318976\n1403637263738319104\n1403637263788318976\n1403637263838319104\n1403637263888318976\n1403637263938319104\n1403637263988318976\n1403637264038319104\n1403637264088318976\n1403637264138319104\n1403637264188318976\n1403637264238319104\n1403637264288318976\n1403637264338319104\n1403637264388318976\n1403637264438319104\n1403637264488318976\n1403637264538319104\n1403637264588318976\n1403637264638319104\n1403637264688318976\n1403637264738319104\n1403637264788318976\n1403637264838319104\n1403637264888318976\n1403637264938319104\n1403637264988318976\n1403637265038319104\n1403637265088318976\n1403637265138319104\n1403637265188318976\n1403637265238319104\n1403637265288318976\n1403637265338319104\n1403637265388318976\n1403637265438319104\n1403637265488318976\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Stereo/EuRoC_TimeStamps/MH04.txt",
    "content": "1403638127295097088\n1403638127345096960\n1403638127395097088\n1403638127445096960\n1403638127495097088\n1403638127545096960\n1403638127595097088\n1403638127645096960\n1403638127695097088\n1403638127745096960\n1403638127795097088\n1403638127845096960\n1403638127895097088\n1403638127945096960\n1403638127995097088\n1403638128045096960\n1403638128095097088\n1403638128145096960\n1403638128195097088\n1403638128245096960\n1403638128295097088\n1403638128345096960\n1403638128395097088\n1403638128445096960\n1403638128495097088\n1403638128545096960\n1403638128595097088\n1403638128645096960\n1403638128695097088\n1403638128745096960\n1403638128795097088\n1403638128845096960\n1403638128895097088\n1403638128945096960\n1403638128995097088\n1403638129045096960\n1403638129095097088\n1403638129145096960\n1403638129195097088\n1403638129245096960\n1403638129295097088\n1403638129345096960\n1403638129395097088\n1403638129445096960\n1403638129495097088\n1403638129545096960\n1403638129595097088\n1403638129645096960\n1403638129695097088\n1403638129745096960\n1403638129795097088\n1403638129845096960\n1403638129895097088\n1403638129945096960\n1403638129995097088\n1403638130045096960\n1403638130095097088\n1403638130145096960\n1403638130195097088\n1403638130245096960\n1403638130295097088\n1403638130345096960\n1403638130395097088\n1403638130445096960\n1403638130495097088\n1403638130545096960\n1403638130595097088\n1403638130645096960\n1403638130695097088\n1403638130745096960\n1403638130795097088\n1403638130845096960\n1403638130895097088\n1403638130945096960\n1403638130995097088\n1403638131045096960\n1403638131095097088\n1403638131145096960\n1403638131195097088\n1403638131245096960\n1403638131295097088\n1403638131345096960\n1403638131395097088\n1403638131445096960\n1403638131495097088\n1403638131545096960\n1403638131595097088\n1403638131645096960\n1403638131695097088\n1403638131745096960\n1403638131795097088\n1403638131845096960\n1403638131895097088\n1403638131945096960\n1403638131995097088\n1403638132045096960\n1403638132095097088\n1403638132145096960\n1403638132195097088\n1403638132245096960\n1403638132295097088\n1403638132345096960\n1403638132395097088\n1403638132445096960\n1403638132495097088\n1403638132545096960\n1403638132595097088\n1403638132645096960\n1403638132695097088\n1403638132745096960\n1403638132795097088\n1403638132845096960\n1403638132895097088\n1403638132945096960\n1403638132995097088\n1403638133045096960\n1403638133095097088\n1403638133145096960\n1403638133195097088\n1403638133245096960\n1403638133295097088\n1403638133345096960\n1403638133395097088\n1403638133445096960\n1403638133495097088\n1403638133545096960\n1403638133595097088\n1403638133645096960\n1403638133695097088\n1403638133745096960\n1403638133795097088\n1403638133845096960\n1403638133895097088\n1403638133945096960\n1403638133995097088\n1403638134045096960\n1403638134095097088\n1403638134145096960\n1403638134195097088\n1403638134245096960\n1403638134295097088\n1403638134345096960\n1403638134395097088\n1403638134445096960\n1403638134495097088\n1403638134545096960\n1403638134595097088\n1403638134645096960\n1403638134695097088\n1403638134745096960\n1403638134795097088\n1403638134845096960\n1403638134895097088\n1403638134945096960\n1403638134995097088\n1403638135045096960\n1403638135095097088\n1403638135145096960\n1403638135195097088\n1403638135245096960\n1403638135295097088\n1403638135345096960\n1403638135395097088\n1403638135445096960\n1403638135495097088\n1403638135545096960\n1403638135595097088\n1403638135645096960\n1403638135695097088\n1403638135745096960\n1403638135795097088\n1403638135845096960\n1403638135895097088\n1403638135945096960\n1403638135995097088\n1403638136045096960\n1403638136095097088\n1403638136145096960\n1403638136195097088\n1403638136245096960\n1403638136295097088\n1403638136345096960\n1403638136395097088\n1403638136445096960\n1403638136495097088\n1403638136545096960\n1403638136595097088\n1403638136645096960\n1403638136695097088\n1403638136745096960\n1403638136795097088\n1403638136845096960\n1403638136895097088\n1403638136945096960\n1403638136995097088\n1403638137045096960\n1403638137095097088\n1403638137145096960\n1403638137195097088\n1403638137245096960\n1403638137295097088\n1403638137345096960\n1403638137395097088\n1403638137445096960\n1403638137495097088\n1403638137545096960\n1403638137595097088\n1403638137645096960\n1403638137695097088\n1403638137745096960\n1403638137795097088\n1403638137845096960\n1403638137895097088\n1403638137945096960\n1403638137995097088\n1403638138045096960\n1403638138095097088\n1403638138145096960\n1403638138195097088\n1403638138245096960\n1403638138295097088\n1403638138345096960\n1403638138395097088\n1403638138445096960\n1403638138495097088\n1403638138545096960\n1403638138595097088\n1403638138645096960\n1403638138695097088\n1403638138745096960\n1403638138795097088\n1403638138845096960\n1403638138895097088\n1403638138945096960\n1403638138995097088\n1403638139045096960\n1403638139095097088\n1403638139145096960\n1403638139195097088\n1403638139245096960\n1403638139295097088\n1403638139345096960\n1403638139395097088\n1403638139445096960\n1403638139495097088\n1403638139545096960\n1403638139595097088\n1403638139645096960\n1403638139695097088\n1403638139745096960\n1403638139795097088\n1403638139845096960\n1403638139895097088\n1403638139945096960\n1403638139995097088\n1403638140045096960\n1403638140095097088\n1403638140145096960\n1403638140195097088\n1403638140245096960\n1403638140295097088\n1403638140345096960\n1403638140395097088\n1403638140445096960\n1403638140495097088\n1403638140545096960\n1403638140595097088\n1403638140645096960\n1403638140695097088\n1403638140745096960\n1403638140795097088\n1403638140845096960\n1403638140895097088\n1403638140945096960\n1403638140995097088\n1403638141045096960\n1403638141095097088\n1403638141145096960\n1403638141195097088\n1403638141245096960\n1403638141295097088\n1403638141345096960\n1403638141395097088\n1403638141445096960\n1403638141495097088\n1403638141545096960\n1403638141595097088\n1403638141645096960\n1403638141695097088\n1403638141745096960\n1403638141795097088\n1403638141845096960\n1403638141895097088\n1403638141945096960\n1403638141995097088\n1403638142045096960\n1403638142095097088\n1403638142145096960\n1403638142195097088\n1403638142245096960\n1403638142295097088\n1403638142345096960\n1403638142395097088\n1403638142445096960\n1403638142495097088\n1403638142545096960\n1403638142595097088\n1403638142645096960\n1403638142695097088\n1403638142745096960\n1403638142795097088\n1403638142845096960\n1403638142895097088\n1403638142945096960\n1403638142995097088\n1403638143045096960\n1403638143095097088\n1403638143145096960\n1403638143195097088\n1403638143245096960\n1403638143295097088\n1403638143345096960\n1403638143395097088\n1403638143445096960\n1403638143495097088\n1403638143545096960\n1403638143595097088\n1403638143645096960\n1403638143695097088\n1403638143745096960\n1403638143795097088\n1403638143845096960\n1403638143895097088\n1403638143945096960\n1403638143995097088\n1403638144045096960\n1403638144095097088\n1403638144145096960\n1403638144195097088\n1403638144245096960\n1403638144295097088\n1403638144345096960\n1403638144395097088\n1403638144445096960\n1403638144495097088\n1403638144545096960\n1403638144595097088\n1403638144645096960\n1403638144695097088\n1403638144745096960\n1403638144795097088\n1403638144845096960\n1403638144895097088\n1403638144945096960\n1403638144995097088\n1403638145045096960\n1403638145095097088\n1403638145145096960\n1403638145195097088\n1403638145245096960\n1403638145295097088\n1403638145345096960\n1403638145395097088\n1403638145445096960\n1403638145495097088\n1403638145545096960\n1403638145595097088\n1403638145645096960\n1403638145695097088\n1403638145745096960\n1403638145795097088\n1403638145845096960\n1403638145895097088\n1403638145945096960\n1403638145995097088\n1403638146045096960\n1403638146095097088\n1403638146145096960\n1403638146195097088\n1403638146245096960\n1403638146295097088\n1403638146345096960\n1403638146395097088\n1403638146445096960\n1403638146495097088\n1403638146545096960\n1403638146595097088\n1403638146645096960\n1403638146695097088\n1403638146745096960\n1403638146795097088\n1403638146845096960\n1403638146895097088\n1403638146945096960\n1403638146995097088\n1403638147045096960\n1403638147095097088\n1403638147145096960\n1403638147195097088\n1403638147245096960\n1403638147295097088\n1403638147345096960\n1403638147395097088\n1403638147445096960\n1403638147495097088\n1403638147545096960\n1403638147595097088\n1403638147645096960\n1403638147695097088\n1403638147745096960\n1403638147795097088\n1403638147845096960\n1403638147895097088\n1403638147945096960\n1403638147995097088\n1403638148045096960\n1403638148095097088\n1403638148145096960\n1403638148195097088\n1403638148245096960\n1403638148295097088\n1403638148345096960\n1403638148395097088\n1403638148445096960\n1403638148495097088\n1403638148545096960\n1403638148595097088\n1403638148645096960\n1403638148695097088\n1403638148745096960\n1403638148795097088\n1403638148845096960\n1403638148895097088\n1403638148945096960\n1403638148995097088\n1403638149045096960\n1403638149095097088\n1403638149145096960\n1403638149195097088\n1403638149245096960\n1403638149295097088\n1403638149345096960\n1403638149395097088\n1403638149445096960\n1403638149495097088\n1403638149545096960\n1403638149595097088\n1403638149645096960\n1403638149695097088\n1403638149745096960\n1403638149795097088\n1403638149845096960\n1403638149895097088\n1403638149945096960\n1403638149995097088\n1403638150045096960\n1403638150095097088\n1403638150145096960\n1403638150195097088\n1403638150245096960\n1403638150295097088\n1403638150345096960\n1403638150395097088\n1403638150445096960\n1403638150495097088\n1403638150545096960\n1403638150595097088\n1403638150645096960\n1403638150695097088\n1403638150745096960\n1403638150795097088\n1403638150845096960\n1403638150895097088\n1403638150945096960\n1403638150995097088\n1403638151045096960\n1403638151095097088\n1403638151145096960\n1403638151195097088\n1403638151245096960\n1403638151295097088\n1403638151345096960\n1403638151395097088\n1403638151445096960\n1403638151495097088\n1403638151545096960\n1403638151595097088\n1403638151645096960\n1403638151695097088\n1403638151745096960\n1403638151795097088\n1403638151845096960\n1403638151895097088\n1403638151945096960\n1403638151995097088\n1403638152045096960\n1403638152095097088\n1403638152145096960\n1403638152195097088\n1403638152245096960\n1403638152295097088\n1403638152345096960\n1403638152395097088\n1403638152445096960\n1403638152495097088\n1403638152545096960\n1403638152595097088\n1403638152645096960\n1403638152695097088\n1403638152745096960\n1403638152795097088\n1403638152845096960\n1403638152895097088\n1403638152945096960\n1403638152995097088\n1403638153045096960\n1403638153095097088\n1403638153145096960\n1403638153195097088\n1403638153245096960\n1403638153295097088\n1403638153345096960\n1403638153395097088\n1403638153445096960\n1403638153495097088\n1403638153545096960\n1403638153595097088\n1403638153645096960\n1403638153695097088\n1403638153745096960\n1403638153795097088\n1403638153845096960\n1403638153895097088\n1403638153945096960\n1403638153995097088\n1403638154045096960\n1403638154095097088\n1403638154145096960\n1403638154195097088\n1403638154245096960\n1403638154295097088\n1403638154345096960\n1403638154395097088\n1403638154445096960\n1403638154495097088\n1403638154545096960\n1403638154595097088\n1403638154645096960\n1403638154695097088\n1403638154745096960\n1403638154795097088\n1403638154845096960\n1403638154895097088\n1403638154945096960\n1403638154995097088\n1403638155045096960\n1403638155095097088\n1403638155145096960\n1403638155195097088\n1403638155245096960\n1403638155295097088\n1403638155345096960\n1403638155395097088\n1403638155445096960\n1403638155495097088\n1403638155545096960\n1403638155595097088\n1403638155645096960\n1403638155695097088\n1403638155745096960\n1403638155795097088\n1403638155845096960\n1403638155895097088\n1403638155945096960\n1403638155995097088\n1403638156045096960\n1403638156095097088\n1403638156145096960\n1403638156195097088\n1403638156245096960\n1403638156295097088\n1403638156345096960\n1403638156395097088\n1403638156445096960\n1403638156495097088\n1403638156545096960\n1403638156595097088\n1403638156645096960\n1403638156695097088\n1403638156745096960\n1403638156795097088\n1403638156845096960\n1403638156895097088\n1403638156945096960\n1403638156995097088\n1403638157045096960\n1403638157095097088\n1403638157145096960\n1403638157195097088\n1403638157245096960\n1403638157295097088\n1403638157345096960\n1403638157395097088\n1403638157445096960\n1403638157495097088\n1403638157545096960\n1403638157595097088\n1403638157645096960\n1403638157695097088\n1403638157745096960\n1403638157795097088\n1403638157845096960\n1403638157895097088\n1403638157945096960\n1403638157995097088\n1403638158045096960\n1403638158095097088\n1403638158145096960\n1403638158195097088\n1403638158245096960\n1403638158295097088\n1403638158345096960\n1403638158395097088\n1403638158445096960\n1403638158495097088\n1403638158545096960\n1403638158595097088\n1403638158645096960\n1403638158695097088\n1403638158745096960\n1403638158795097088\n1403638158845096960\n1403638158895097088\n1403638158945096960\n1403638158995097088\n1403638159045096960\n1403638159095097088\n1403638159145096960\n1403638159195097088\n1403638159245096960\n1403638159295097088\n1403638159345096960\n1403638159395097088\n1403638159445096960\n1403638159495097088\n1403638159545096960\n1403638159595097088\n1403638159645096960\n1403638159695097088\n1403638159745096960\n1403638159795097088\n1403638159845096960\n1403638159895097088\n1403638159945096960\n1403638159995097088\n1403638160045096960\n1403638160095097088\n1403638160145096960\n1403638160195097088\n1403638160245096960\n1403638160295097088\n1403638160345096960\n1403638160395097088\n1403638160445096960\n1403638160495097088\n1403638160545096960\n1403638160595097088\n1403638160645096960\n1403638160695097088\n1403638160745096960\n1403638160795097088\n1403638160845096960\n1403638160895097088\n1403638160945096960\n1403638160995097088\n1403638161045096960\n1403638161095097088\n1403638161145096960\n1403638161195097088\n1403638161245096960\n1403638161295097088\n1403638161345096960\n1403638161395097088\n1403638161445096960\n1403638161495097088\n1403638161545096960\n1403638161595097088\n1403638161645096960\n1403638161695097088\n1403638161745096960\n1403638161795097088\n1403638161845096960\n1403638161895097088\n1403638161945096960\n1403638161995097088\n1403638162045096960\n1403638162095097088\n1403638162145096960\n1403638162195097088\n1403638162245096960\n1403638162295097088\n1403638162345096960\n1403638162395097088\n1403638162445096960\n1403638162495097088\n1403638162545096960\n1403638162595097088\n1403638162645096960\n1403638162695097088\n1403638162745096960\n1403638162795097088\n1403638162845096960\n1403638162895097088\n1403638162945096960\n1403638162995097088\n1403638163045096960\n1403638163095097088\n1403638163145096960\n1403638163195097088\n1403638163245096960\n1403638163295097088\n1403638163345096960\n1403638163395097088\n1403638163445096960\n1403638163495097088\n1403638163545096960\n1403638163595097088\n1403638163645096960\n1403638163695097088\n1403638163745096960\n1403638163795097088\n1403638163845096960\n1403638163895097088\n1403638163945096960\n1403638163995097088\n1403638164045096960\n1403638164095097088\n1403638164145096960\n1403638164195097088\n1403638164245096960\n1403638164295097088\n1403638164345096960\n1403638164395097088\n1403638164445096960\n1403638164495097088\n1403638164545096960\n1403638164595097088\n1403638164645096960\n1403638164695097088\n1403638164745096960\n1403638164795097088\n1403638164845096960\n1403638164895097088\n1403638164945096960\n1403638164995097088\n1403638165045096960\n1403638165095097088\n1403638165145096960\n1403638165195097088\n1403638165245096960\n1403638165295097088\n1403638165345096960\n1403638165395097088\n1403638165445096960\n1403638165495097088\n1403638165545096960\n1403638165595097088\n1403638165645096960\n1403638165695097088\n1403638165745096960\n1403638165795097088\n1403638165845096960\n1403638165895097088\n1403638165945096960\n1403638165995097088\n1403638166045096960\n1403638166095097088\n1403638166145096960\n1403638166195097088\n1403638166245096960\n1403638166295097088\n1403638166345096960\n1403638166395097088\n1403638166445096960\n1403638166495097088\n1403638166545096960\n1403638166595097088\n1403638166645096960\n1403638166695097088\n1403638166745096960\n1403638166795097088\n1403638166845096960\n1403638166895097088\n1403638166945096960\n1403638166995097088\n1403638167045096960\n1403638167095097088\n1403638167145096960\n1403638167195097088\n1403638167245096960\n1403638167295097088\n1403638167345096960\n1403638167395097088\n1403638167445096960\n1403638167495097088\n1403638167545096960\n1403638167595097088\n1403638167645096960\n1403638167695097088\n1403638167745096960\n1403638167795097088\n1403638167845096960\n1403638167895097088\n1403638167945096960\n1403638167995097088\n1403638168045096960\n1403638168095097088\n1403638168145096960\n1403638168195097088\n1403638168245096960\n1403638168295097088\n1403638168345096960\n1403638168395097088\n1403638168445096960\n1403638168495097088\n1403638168545096960\n1403638168595097088\n1403638168645096960\n1403638168695097088\n1403638168745096960\n1403638168795097088\n1403638168845096960\n1403638168895097088\n1403638168945096960\n1403638168995097088\n1403638169045096960\n1403638169095097088\n1403638169145096960\n1403638169195097088\n1403638169245096960\n1403638169295097088\n1403638169345096960\n1403638169395097088\n1403638169445096960\n1403638169495097088\n1403638169545096960\n1403638169595097088\n1403638169645096960\n1403638169695097088\n1403638169745096960\n1403638169795097088\n1403638169845096960\n1403638169895097088\n1403638169945096960\n1403638169995097088\n1403638170045096960\n1403638170095097088\n1403638170145096960\n1403638170195097088\n1403638170245096960\n1403638170295097088\n1403638170345096960\n1403638170395097088\n1403638170445096960\n1403638170495097088\n1403638170545096960\n1403638170595097088\n1403638170645096960\n1403638170695097088\n1403638170745096960\n1403638170795097088\n1403638170845096960\n1403638170895097088\n1403638170945096960\n1403638170995097088\n1403638171045096960\n1403638171095097088\n1403638171145096960\n1403638171195097088\n1403638171245096960\n1403638171295097088\n1403638171345096960\n1403638171395097088\n1403638171445096960\n1403638171495097088\n1403638171545096960\n1403638171595097088\n1403638171645096960\n1403638171695097088\n1403638171745096960\n1403638171795097088\n1403638171845096960\n1403638171895097088\n1403638171945096960\n1403638171995097088\n1403638172045096960\n1403638172095097088\n1403638172145096960\n1403638172195097088\n1403638172245096960\n1403638172295097088\n1403638172345096960\n1403638172395097088\n1403638172445096960\n1403638172495097088\n1403638172545096960\n1403638172595097088\n1403638172645096960\n1403638172695097088\n1403638172745096960\n1403638172795097088\n1403638172845096960\n1403638172895097088\n1403638172945096960\n1403638172995097088\n1403638173045096960\n1403638173095097088\n1403638173145096960\n1403638173195097088\n1403638173245096960\n1403638173295097088\n1403638173345096960\n1403638173395097088\n1403638173445096960\n1403638173495097088\n1403638173545096960\n1403638173595097088\n1403638173645096960\n1403638173695097088\n1403638173745096960\n1403638173795097088\n1403638173845096960\n1403638173895097088\n1403638173945096960\n1403638173995097088\n1403638174045096960\n1403638174095097088\n1403638174145096960\n1403638174195097088\n1403638174245096960\n1403638174295097088\n1403638174345096960\n1403638174395097088\n1403638174445096960\n1403638174495097088\n1403638174545096960\n1403638174595097088\n1403638174645096960\n1403638174695097088\n1403638174745096960\n1403638174795097088\n1403638174845096960\n1403638174895097088\n1403638174945096960\n1403638174995097088\n1403638175045096960\n1403638175095097088\n1403638175145096960\n1403638175195097088\n1403638175245096960\n1403638175295097088\n1403638175345096960\n1403638175395097088\n1403638175445096960\n1403638175495097088\n1403638175545096960\n1403638175595097088\n1403638175645096960\n1403638175695097088\n1403638175745096960\n1403638175795097088\n1403638175845096960\n1403638175895097088\n1403638175945096960\n1403638175995097088\n1403638176045096960\n1403638176095097088\n1403638176145096960\n1403638176195097088\n1403638176245096960\n1403638176295097088\n1403638176345096960\n1403638176395097088\n1403638176445096960\n1403638176495097088\n1403638176545096960\n1403638176595097088\n1403638176645096960\n1403638176695097088\n1403638176745096960\n1403638176795097088\n1403638176845096960\n1403638176895097088\n1403638176945096960\n1403638176995097088\n1403638177045096960\n1403638177095097088\n1403638177145096960\n1403638177195097088\n1403638177245096960\n1403638177295097088\n1403638177345096960\n1403638177395097088\n1403638177445096960\n1403638177495097088\n1403638177545096960\n1403638177595097088\n1403638177645096960\n1403638177695097088\n1403638177745096960\n1403638177795097088\n1403638177845096960\n1403638177895097088\n1403638177945096960\n1403638177995097088\n1403638178045096960\n1403638178095097088\n1403638178145096960\n1403638178195097088\n1403638178245096960\n1403638178295097088\n1403638178345096960\n1403638178395097088\n1403638178445096960\n1403638178495097088\n1403638178545096960\n1403638178595097088\n1403638178645096960\n1403638178695097088\n1403638178745096960\n1403638178795097088\n1403638178845096960\n1403638178895097088\n1403638178945096960\n1403638178995097088\n1403638179045096960\n1403638179095097088\n1403638179145096960\n1403638179195097088\n1403638179245096960\n1403638179295097088\n1403638179345096960\n1403638179395097088\n1403638179445096960\n1403638179495097088\n1403638179545096960\n1403638179595097088\n1403638179645096960\n1403638179695097088\n1403638179745096960\n1403638179795097088\n1403638179845096960\n1403638179895097088\n1403638179945096960\n1403638179995097088\n1403638180045096960\n1403638180095097088\n1403638180145096960\n1403638180195097088\n1403638180245096960\n1403638180295097088\n1403638180345096960\n1403638180395097088\n1403638180445096960\n1403638180495097088\n1403638180545096960\n1403638180595097088\n1403638180645096960\n1403638180695097088\n1403638180745096960\n1403638180795097088\n1403638180845096960\n1403638180895097088\n1403638180945096960\n1403638180995097088\n1403638181045096960\n1403638181095097088\n1403638181145096960\n1403638181195097088\n1403638181245096960\n1403638181295097088\n1403638181345096960\n1403638181395097088\n1403638181445096960\n1403638181495097088\n1403638181545096960\n1403638181595097088\n1403638181645096960\n1403638181695097088\n1403638181745096960\n1403638181795097088\n1403638181845096960\n1403638181895097088\n1403638181945096960\n1403638181995097088\n1403638182045096960\n1403638182095097088\n1403638182145096960\n1403638182195097088\n1403638182245096960\n1403638182295097088\n1403638182345096960\n1403638182395097088\n1403638182445096960\n1403638182495097088\n1403638182545096960\n1403638182595097088\n1403638182645096960\n1403638182695097088\n1403638182745096960\n1403638182795097088\n1403638182845096960\n1403638182895097088\n1403638182945096960\n1403638182995097088\n1403638183045096960\n1403638183095097088\n1403638183145096960\n1403638183195097088\n1403638183245096960\n1403638183295097088\n1403638183345096960\n1403638183395097088\n1403638183445096960\n1403638183495097088\n1403638183545096960\n1403638183595097088\n1403638183645096960\n1403638183695097088\n1403638183745096960\n1403638183795097088\n1403638183845096960\n1403638183895097088\n1403638183945096960\n1403638183995097088\n1403638184045096960\n1403638184095097088\n1403638184145096960\n1403638184195097088\n1403638184245096960\n1403638184295097088\n1403638184345096960\n1403638184395097088\n1403638184445096960\n1403638184495097088\n1403638184545096960\n1403638184595097088\n1403638184645096960\n1403638184695097088\n1403638184745096960\n1403638184795097088\n1403638184845096960\n1403638184895097088\n1403638184945096960\n1403638184995097088\n1403638185045096960\n1403638185095097088\n1403638185145096960\n1403638185195097088\n1403638185245096960\n1403638185295097088\n1403638185345096960\n1403638185395097088\n1403638185445096960\n1403638185495097088\n1403638185545096960\n1403638185595097088\n1403638185645096960\n1403638185695097088\n1403638185745096960\n1403638185795097088\n1403638185845096960\n1403638185895097088\n1403638185945096960\n1403638185995097088\n1403638186045096960\n1403638186095097088\n1403638186145096960\n1403638186195097088\n1403638186245096960\n1403638186295097088\n1403638186345096960\n1403638186395097088\n1403638186445096960\n1403638186495097088\n1403638186545096960\n1403638186595097088\n1403638186645096960\n1403638186695097088\n1403638186745096960\n1403638186795097088\n1403638186845096960\n1403638186895097088\n1403638186945096960\n1403638186995097088\n1403638187045096960\n1403638187095097088\n1403638187145096960\n1403638187195097088\n1403638187245096960\n1403638187295097088\n1403638187345096960\n1403638187395097088\n1403638187445096960\n1403638187495097088\n1403638187545096960\n1403638187595097088\n1403638187645096960\n1403638187695097088\n1403638187745096960\n1403638187795097088\n1403638187845096960\n1403638187895097088\n1403638187945096960\n1403638187995097088\n1403638188045096960\n1403638188095097088\n1403638188145096960\n1403638188195097088\n1403638188245096960\n1403638188295097088\n1403638188345096960\n1403638188395097088\n1403638188445096960\n1403638188495097088\n1403638188545096960\n1403638188595097088\n1403638188645096960\n1403638188695097088\n1403638188745096960\n1403638188795097088\n1403638188845096960\n1403638188895097088\n1403638188945096960\n1403638188995097088\n1403638189045096960\n1403638189095097088\n1403638189145096960\n1403638189195097088\n1403638189245096960\n1403638189295097088\n1403638189345096960\n1403638189395097088\n1403638189445096960\n1403638189495097088\n1403638189545096960\n1403638189595097088\n1403638189645096960\n1403638189695097088\n1403638189745096960\n1403638189795097088\n1403638189845096960\n1403638189895097088\n1403638189945096960\n1403638189995097088\n1403638190045096960\n1403638190095097088\n1403638190145096960\n1403638190195097088\n1403638190245096960\n1403638190295097088\n1403638190345096960\n1403638190395097088\n1403638190445096960\n1403638190495097088\n1403638190545096960\n1403638190595097088\n1403638190645096960\n1403638190695097088\n1403638190745096960\n1403638190795097088\n1403638190845096960\n1403638190895097088\n1403638190945096960\n1403638190995097088\n1403638191045096960\n1403638191095097088\n1403638191145096960\n1403638191195097088\n1403638191245096960\n1403638191295097088\n1403638191345096960\n1403638191395097088\n1403638191445096960\n1403638191495097088\n1403638191545096960\n1403638191595097088\n1403638191645096960\n1403638191695097088\n1403638191745096960\n1403638191795097088\n1403638191845096960\n1403638191895097088\n1403638191945096960\n1403638191995097088\n1403638192045096960\n1403638192095097088\n1403638192145096960\n1403638192195097088\n1403638192245096960\n1403638192295097088\n1403638192345096960\n1403638192395097088\n1403638192445096960\n1403638192495097088\n1403638192545096960\n1403638192595097088\n1403638192645096960\n1403638192695097088\n1403638192745096960\n1403638192795097088\n1403638192845096960\n1403638192895097088\n1403638192945096960\n1403638192995097088\n1403638193045096960\n1403638193095097088\n1403638193145096960\n1403638193195097088\n1403638193245096960\n1403638193295097088\n1403638193345096960\n1403638193395097088\n1403638193445096960\n1403638193495097088\n1403638193545096960\n1403638193595097088\n1403638193645096960\n1403638193695097088\n1403638193745096960\n1403638193795097088\n1403638193845096960\n1403638193895097088\n1403638193945096960\n1403638193995097088\n1403638194045096960\n1403638194095097088\n1403638194145096960\n1403638194195097088\n1403638194245096960\n1403638194295097088\n1403638194345096960\n1403638194395097088\n1403638194445096960\n1403638194495097088\n1403638194545096960\n1403638194595097088\n1403638194645096960\n1403638194695097088\n1403638194745096960\n1403638194795097088\n1403638194845096960\n1403638194895097088\n1403638194945096960\n1403638194995097088\n1403638195045096960\n1403638195095097088\n1403638195145096960\n1403638195195097088\n1403638195245096960\n1403638195295097088\n1403638195345096960\n1403638195395097088\n1403638195445096960\n1403638195495097088\n1403638195545096960\n1403638195595097088\n1403638195645096960\n1403638195695097088\n1403638195745096960\n1403638195795097088\n1403638195845096960\n1403638195895097088\n1403638195945096960\n1403638195995097088\n1403638196045096960\n1403638196095097088\n1403638196145096960\n1403638196195097088\n1403638196245096960\n1403638196295097088\n1403638196345096960\n1403638196395097088\n1403638196445096960\n1403638196495097088\n1403638196545096960\n1403638196595097088\n1403638196645096960\n1403638196695097088\n1403638196745096960\n1403638196795097088\n1403638196845096960\n1403638196895097088\n1403638196945096960\n1403638196995097088\n1403638197045096960\n1403638197095097088\n1403638197145096960\n1403638197195097088\n1403638197245096960\n1403638197295097088\n1403638197345096960\n1403638197395097088\n1403638197445096960\n1403638197495097088\n1403638197545096960\n1403638197595097088\n1403638197645096960\n1403638197695097088\n1403638197745096960\n1403638197795097088\n1403638197845096960\n1403638197895097088\n1403638197945096960\n1403638197995097088\n1403638198045096960\n1403638198095097088\n1403638198145096960\n1403638198195097088\n1403638198245096960\n1403638198295097088\n1403638198345096960\n1403638198395097088\n1403638198445096960\n1403638198495097088\n1403638198545096960\n1403638198595097088\n1403638198645096960\n1403638198695097088\n1403638198745096960\n1403638198795097088\n1403638198845096960\n1403638198895097088\n1403638198945096960\n1403638198995097088\n1403638199045096960\n1403638199095097088\n1403638199145096960\n1403638199195097088\n1403638199245096960\n1403638199295097088\n1403638199345096960\n1403638199395097088\n1403638199445096960\n1403638199495097088\n1403638199545096960\n1403638199595097088\n1403638199645096960\n1403638199695097088\n1403638199745096960\n1403638199795097088\n1403638199845096960\n1403638199895097088\n1403638199945096960\n1403638199995097088\n1403638200045096960\n1403638200095097088\n1403638200145096960\n1403638200195097088\n1403638200245096960\n1403638200295097088\n1403638200345096960\n1403638200395097088\n1403638200445096960\n1403638200495097088\n1403638200545096960\n1403638200595097088\n1403638200645096960\n1403638200695097088\n1403638200745096960\n1403638200795097088\n1403638200845096960\n1403638200895097088\n1403638200945096960\n1403638200995097088\n1403638201045096960\n1403638201095097088\n1403638201145096960\n1403638201195097088\n1403638201245096960\n1403638201295097088\n1403638201345096960\n1403638201395097088\n1403638201445096960\n1403638201495097088\n1403638201545096960\n1403638201595097088\n1403638201645096960\n1403638201695097088\n1403638201745096960\n1403638201795097088\n1403638201845096960\n1403638201895097088\n1403638201945096960\n1403638201995097088\n1403638202045096960\n1403638202095097088\n1403638202145096960\n1403638202195097088\n1403638202245096960\n1403638202295097088\n1403638202345096960\n1403638202395097088\n1403638202445096960\n1403638202495097088\n1403638202545096960\n1403638202595097088\n1403638202645096960\n1403638202695097088\n1403638202745096960\n1403638202795097088\n1403638202845096960\n1403638202895097088\n1403638202945096960\n1403638202995097088\n1403638203045096960\n1403638203095097088\n1403638203145096960\n1403638203195097088\n1403638203245096960\n1403638203295097088\n1403638203345096960\n1403638203395097088\n1403638203445096960\n1403638203495097088\n1403638203545096960\n1403638203595097088\n1403638203645096960\n1403638203695097088\n1403638203745096960\n1403638203795097088\n1403638203845096960\n1403638203895097088\n1403638203945096960\n1403638203995097088\n1403638204045096960\n1403638204095097088\n1403638204145096960\n1403638204195097088\n1403638204245096960\n1403638204295097088\n1403638204345096960\n1403638204395097088\n1403638204445096960\n1403638204495097088\n1403638204545096960\n1403638204595097088\n1403638204645096960\n1403638204695097088\n1403638204745096960\n1403638204795097088\n1403638204845096960\n1403638204895097088\n1403638204945096960\n1403638204995097088\n1403638205045096960\n1403638205095097088\n1403638205145096960\n1403638205195097088\n1403638205245096960\n1403638205295097088\n1403638205345096960\n1403638205395097088\n1403638205445096960\n1403638205495097088\n1403638205545096960\n1403638205595097088\n1403638205645096960\n1403638205695097088\n1403638205745096960\n1403638205795097088\n1403638205845096960\n1403638205895097088\n1403638205945096960\n1403638205995097088\n1403638206045096960\n1403638206095097088\n1403638206145096960\n1403638206195097088\n1403638206245096960\n1403638206295097088\n1403638206345096960\n1403638206395097088\n1403638206445096960\n1403638206495097088\n1403638206545096960\n1403638206595097088\n1403638206645096960\n1403638206695097088\n1403638206745096960\n1403638206795097088\n1403638206845096960\n1403638206895097088\n1403638206945096960\n1403638206995097088\n1403638207045096960\n1403638207095097088\n1403638207145096960\n1403638207195097088\n1403638207245096960\n1403638207295097088\n1403638207345096960\n1403638207395097088\n1403638207445096960\n1403638207495097088\n1403638207545096960\n1403638207595097088\n1403638207645096960\n1403638207695097088\n1403638207745096960\n1403638207795097088\n1403638207845096960\n1403638207895097088\n1403638207945096960\n1403638207995097088\n1403638208045096960\n1403638208095097088\n1403638208145096960\n1403638208195097088\n1403638208245096960\n1403638208295097088\n1403638208345096960\n1403638208395097088\n1403638208445096960\n1403638208495097088\n1403638208545096960\n1403638208595097088\n1403638208645096960\n1403638208695097088\n1403638208745096960\n1403638208795097088\n1403638208845096960\n1403638208895097088\n1403638208945096960\n1403638208995097088\n1403638209045096960\n1403638209095097088\n1403638209145096960\n1403638209195097088\n1403638209245096960\n1403638209295097088\n1403638209345096960\n1403638209395097088\n1403638209445096960\n1403638209495097088\n1403638209545096960\n1403638209595097088\n1403638209645096960\n1403638209695097088\n1403638209745096960\n1403638209795097088\n1403638209845096960\n1403638209895097088\n1403638209945096960\n1403638209995097088\n1403638210045096960\n1403638210095097088\n1403638210145096960\n1403638210195097088\n1403638210245096960\n1403638210295097088\n1403638210345096960\n1403638210395097088\n1403638210445096960\n1403638210495097088\n1403638210545096960\n1403638210595097088\n1403638210645096960\n1403638210695097088\n1403638210745096960\n1403638210795097088\n1403638210845096960\n1403638210895097088\n1403638210945096960\n1403638210995097088\n1403638211045096960\n1403638211095097088\n1403638211145096960\n1403638211195097088\n1403638211245096960\n1403638211295097088\n1403638211345096960\n1403638211395097088\n1403638211445096960\n1403638211495097088\n1403638211545096960\n1403638211595097088\n1403638211645096960\n1403638211695097088\n1403638211745096960\n1403638211795097088\n1403638211845096960\n1403638211895097088\n1403638211945096960\n1403638211995097088\n1403638212045096960\n1403638212095097088\n1403638212145096960\n1403638212195097088\n1403638212245096960\n1403638212295097088\n1403638212345096960\n1403638212395097088\n1403638212445096960\n1403638212495097088\n1403638212545096960\n1403638212595097088\n1403638212645096960\n1403638212695097088\n1403638212745096960\n1403638212795097088\n1403638212845096960\n1403638212895097088\n1403638212945096960\n1403638212995097088\n1403638213045096960\n1403638213095097088\n1403638213145096960\n1403638213195097088\n1403638213245096960\n1403638213295097088\n1403638213345096960\n1403638213395097088\n1403638213445096960\n1403638213495097088\n1403638213545096960\n1403638213595097088\n1403638213645096960\n1403638213695097088\n1403638213745096960\n1403638213795097088\n1403638213845096960\n1403638213895097088\n1403638213945096960\n1403638213995097088\n1403638214045096960\n1403638214095097088\n1403638214145096960\n1403638214195097088\n1403638214245096960\n1403638214295097088\n1403638214345096960\n1403638214395097088\n1403638214445096960\n1403638214495097088\n1403638214545096960\n1403638214595097088\n1403638214645096960\n1403638214695097088\n1403638214745096960\n1403638214795097088\n1403638214845096960\n1403638214895097088\n1403638214945096960\n1403638214995097088\n1403638215045096960\n1403638215095097088\n1403638215145096960\n1403638215195097088\n1403638215245096960\n1403638215295097088\n1403638215345096960\n1403638215395097088\n1403638215445096960\n1403638215495097088\n1403638215545096960\n1403638215595097088\n1403638215645096960\n1403638215695097088\n1403638215745096960\n1403638215795097088\n1403638215845096960\n1403638215895097088\n1403638215945096960\n1403638215995097088\n1403638216045096960\n1403638216095097088\n1403638216145096960\n1403638216195097088\n1403638216245096960\n1403638216295097088\n1403638216345096960\n1403638216395097088\n1403638216445096960\n1403638216495097088\n1403638216545096960\n1403638216595097088\n1403638216645096960\n1403638216695097088\n1403638216745096960\n1403638216795097088\n1403638216845096960\n1403638216895097088\n1403638216945096960\n1403638216995097088\n1403638217045096960\n1403638217095097088\n1403638217145096960\n1403638217195097088\n1403638217245096960\n1403638217295097088\n1403638217345096960\n1403638217395097088\n1403638217445096960\n1403638217495097088\n1403638217545096960\n1403638217595097088\n1403638217645096960\n1403638217695097088\n1403638217745096960\n1403638217795097088\n1403638217845096960\n1403638217895097088\n1403638217945096960\n1403638217995097088\n1403638218045096960\n1403638218095097088\n1403638218145096960\n1403638218195097088\n1403638218245096960\n1403638218295097088\n1403638218345096960\n1403638218395097088\n1403638218445096960\n1403638218495097088\n1403638218545096960\n1403638218595097088\n1403638218645096960\n1403638218695097088\n1403638218745096960\n1403638218795097088\n1403638218845096960\n1403638218895097088\n1403638218945096960\n1403638218995097088\n1403638219045096960\n1403638219095097088\n1403638219145096960\n1403638219195097088\n1403638219245096960\n1403638219295097088\n1403638219345096960\n1403638219395097088\n1403638219445096960\n1403638219495097088\n1403638219545096960\n1403638219595097088\n1403638219645096960\n1403638219695097088\n1403638219745096960\n1403638219795097088\n1403638219845096960\n1403638219895097088\n1403638219945096960\n1403638219995097088\n1403638220045096960\n1403638220095097088\n1403638220145096960\n1403638220195097088\n1403638220245096960\n1403638220295097088\n1403638220345096960\n1403638220395097088\n1403638220445096960\n1403638220495097088\n1403638220545096960\n1403638220595097088\n1403638220645096960\n1403638220695097088\n1403638220745096960\n1403638220795097088\n1403638220845096960\n1403638220895097088\n1403638220945096960\n1403638220995097088\n1403638221045096960\n1403638221095097088\n1403638221145096960\n1403638221195097088\n1403638221245096960\n1403638221295097088\n1403638221345096960\n1403638221395097088\n1403638221445096960\n1403638221495097088\n1403638221545096960\n1403638221595097088\n1403638221645096960\n1403638221695097088\n1403638221745096960\n1403638221795097088\n1403638221845096960\n1403638221895097088\n1403638221945096960\n1403638221995097088\n1403638222045096960\n1403638222095097088\n1403638222145096960\n1403638222195097088\n1403638222245096960\n1403638222295097088\n1403638222345096960\n1403638222395097088\n1403638222445096960\n1403638222495097088\n1403638222545096960\n1403638222595097088\n1403638222645096960\n1403638222695097088\n1403638222745096960\n1403638222795097088\n1403638222845096960\n1403638222895097088\n1403638222945096960\n1403638222995097088\n1403638223045096960\n1403638223095097088\n1403638223145096960\n1403638223195097088\n1403638223245096960\n1403638223295097088\n1403638223345096960\n1403638223395097088\n1403638223445096960\n1403638223495097088\n1403638223545096960\n1403638223595097088\n1403638223645096960\n1403638223695097088\n1403638223745096960\n1403638223795097088\n1403638223845096960\n1403638223895097088\n1403638223945096960\n1403638223995097088\n1403638224045096960\n1403638224095097088\n1403638224145096960\n1403638224195097088\n1403638224245096960\n1403638224295097088\n1403638224345096960\n1403638224395097088\n1403638224445096960\n1403638224495097088\n1403638224545096960\n1403638224595097088\n1403638224645096960\n1403638224695097088\n1403638224745096960\n1403638224795097088\n1403638224845096960\n1403638224895097088\n1403638224945096960\n1403638224995097088\n1403638225045096960\n1403638225095097088\n1403638225145096960\n1403638225195097088\n1403638225245096960\n1403638225295097088\n1403638225345096960\n1403638225395097088\n1403638225445096960\n1403638225495097088\n1403638225545096960\n1403638225595097088\n1403638225645096960\n1403638225695097088\n1403638225745096960\n1403638225795097088\n1403638225845096960\n1403638225895097088\n1403638225945096960\n1403638225995097088\n1403638226045096960\n1403638226095097088\n1403638226145096960\n1403638226195097088\n1403638226245096960\n1403638226295097088\n1403638226345096960\n1403638226395097088\n1403638226445096960\n1403638226495097088\n1403638226545096960\n1403638226595097088\n1403638226645096960\n1403638226695097088\n1403638226745096960\n1403638226795097088\n1403638226845096960\n1403638226895097088\n1403638226945096960\n1403638226995097088\n1403638227045096960\n1403638227095097088\n1403638227145096960\n1403638227195097088\n1403638227245096960\n1403638227295097088\n1403638227345096960\n1403638227395097088\n1403638227445096960\n1403638227495097088\n1403638227545096960\n1403638227595097088\n1403638227645096960\n1403638227695097088\n1403638227745096960\n1403638227795097088\n1403638227845096960\n1403638227895097088\n1403638227945096960\n1403638227995097088\n1403638228045096960\n1403638228095097088\n1403638228145096960\n1403638228195097088\n1403638228245096960\n1403638228295097088\n1403638228345096960\n1403638228395097088\n1403638228445096960\n1403638228495097088\n1403638228545096960\n1403638228595097088\n1403638228645096960\n1403638228695097088\n1403638228745096960\n1403638228795097088\n1403638228845096960\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Stereo/EuRoC_TimeStamps/MH05.txt",
    "content": "1403638518077829376\n1403638518127829504\n1403638518177829376\n1403638518227829504\n1403638518277829376\n1403638518327829504\n1403638518377829376\n1403638518427829504\n1403638518477829376\n1403638518527829504\n1403638518577829376\n1403638518627829504\n1403638518677829376\n1403638518727829504\n1403638518777829376\n1403638518827829504\n1403638518877829376\n1403638518927829504\n1403638518977829376\n1403638519027829504\n1403638519077829376\n1403638519127829504\n1403638519177829376\n1403638519227829504\n1403638519277829376\n1403638519327829504\n1403638519377829376\n1403638519427829504\n1403638519477829376\n1403638519527829504\n1403638519577829376\n1403638519627829504\n1403638519677829376\n1403638519727829504\n1403638519777829376\n1403638519827829504\n1403638519877829376\n1403638519927829504\n1403638519977829376\n1403638520027829504\n1403638520077829376\n1403638520127829504\n1403638520177829376\n1403638520227829504\n1403638520277829376\n1403638520327829504\n1403638520377829376\n1403638520427829504\n1403638520477829376\n1403638520527829504\n1403638520577829376\n1403638520627829504\n1403638520677829376\n1403638520727829504\n1403638520777829376\n1403638520827829504\n1403638520877829376\n1403638520927829504\n1403638520977829376\n1403638521027829504\n1403638521077829376\n1403638521127829504\n1403638521177829376\n1403638521227829504\n1403638521277829376\n1403638521327829504\n1403638521377829376\n1403638521427829504\n1403638521477829376\n1403638521527829504\n1403638521577829376\n1403638521627829504\n1403638521677829376\n1403638521727829504\n1403638521777829376\n1403638521827829504\n1403638521877829376\n1403638521927829504\n1403638521977829376\n1403638522027829504\n1403638522077829376\n1403638522127829504\n1403638522177829376\n1403638522227829504\n1403638522277829376\n1403638522327829504\n1403638522377829376\n1403638522427829504\n1403638522477829376\n1403638522527829504\n1403638522577829376\n1403638522627829504\n1403638522677829376\n1403638522727829504\n1403638522777829376\n1403638522827829504\n1403638522877829376\n1403638522927829504\n1403638522977829376\n1403638523027829504\n1403638523077829376\n1403638523127829504\n1403638523177829376\n1403638523227829504\n1403638523277829376\n1403638523327829504\n1403638523377829376\n1403638523427829504\n1403638523477829376\n1403638523527829504\n1403638523577829376\n1403638523627829504\n1403638523677829376\n1403638523727829504\n1403638523777829376\n1403638523827829504\n1403638523877829376\n1403638523927829504\n1403638523977829376\n1403638524027829504\n1403638524077829376\n1403638524127829504\n1403638524177829376\n1403638524227829504\n1403638524277829376\n1403638524327829504\n1403638524377829376\n1403638524427829504\n1403638524477829376\n1403638524527829504\n1403638524577829376\n1403638524627829504\n1403638524677829376\n1403638524727829504\n1403638524777829376\n1403638524827829504\n1403638524877829376\n1403638524927829504\n1403638524977829376\n1403638525027829504\n1403638525077829376\n1403638525127829504\n1403638525177829376\n1403638525227829504\n1403638525277829376\n1403638525327829504\n1403638525377829376\n1403638525427829504\n1403638525477829376\n1403638525527829504\n1403638525577829376\n1403638525627829504\n1403638525677829376\n1403638525727829504\n1403638525777829376\n1403638525827829504\n1403638525877829376\n1403638525927829504\n1403638525977829376\n1403638526027829504\n1403638526077829376\n1403638526127829504\n1403638526177829376\n1403638526227829504\n1403638526277829376\n1403638526327829504\n1403638526377829376\n1403638526427829504\n1403638526477829376\n1403638526527829504\n1403638526577829376\n1403638526627829504\n1403638526677829376\n1403638526727829504\n1403638526777829376\n1403638526827829504\n1403638526877829376\n1403638526927829504\n1403638526977829376\n1403638527027829504\n1403638527077829376\n1403638527127829504\n1403638527177829376\n1403638527227829504\n1403638527277829376\n1403638527327829504\n1403638527377829376\n1403638527427829504\n1403638527477829376\n1403638527527829504\n1403638527577829376\n1403638527627829504\n1403638527677829376\n1403638527727829504\n1403638527777829376\n1403638527827829504\n1403638527877829376\n1403638527927829504\n1403638527977829376\n1403638528027829504\n1403638528077829376\n1403638528127829504\n1403638528177829376\n1403638528227829504\n1403638528277829376\n1403638528327829504\n1403638528377829376\n1403638528427829504\n1403638528477829376\n1403638528527829504\n1403638528577829376\n1403638528627829504\n1403638528677829376\n1403638528727829504\n1403638528777829376\n1403638528827829504\n1403638528877829376\n1403638528927829504\n1403638528977829376\n1403638529027829504\n1403638529077829376\n1403638529127829504\n1403638529177829376\n1403638529227829504\n1403638529277829376\n1403638529327829504\n1403638529377829376\n1403638529427829504\n1403638529477829376\n1403638529527829504\n1403638529577829376\n1403638529627829504\n1403638529677829376\n1403638529727829504\n1403638529777829376\n1403638529827829504\n1403638529877829376\n1403638529927829504\n1403638529977829376\n1403638530027829504\n1403638530077829376\n1403638530127829504\n1403638530177829376\n1403638530227829504\n1403638530277829376\n1403638530327829504\n1403638530377829376\n1403638530427829504\n1403638530477829376\n1403638530527829504\n1403638530577829376\n1403638530627829504\n1403638530677829376\n1403638530727829504\n1403638530777829376\n1403638530827829504\n1403638530877829376\n1403638530927829504\n1403638530977829376\n1403638531027829504\n1403638531077829376\n1403638531127829504\n1403638531177829376\n1403638531227829504\n1403638531277829376\n1403638531327829504\n1403638531377829376\n1403638531427829504\n1403638531477829376\n1403638531527829504\n1403638531577829376\n1403638531627829504\n1403638531677829376\n1403638531727829504\n1403638531777829376\n1403638531827829504\n1403638531877829376\n1403638531927829504\n1403638531977829376\n1403638532027829504\n1403638532077829376\n1403638532127829504\n1403638532177829376\n1403638532227829504\n1403638532277829376\n1403638532327829504\n1403638532377829376\n1403638532427829504\n1403638532477829376\n1403638532527829504\n1403638532577829376\n1403638532627829504\n1403638532677829376\n1403638532727829504\n1403638532777829376\n1403638532827829504\n1403638532877829376\n1403638532927829504\n1403638532977829376\n1403638533027829504\n1403638533077829376\n1403638533127829504\n1403638533177829376\n1403638533227829504\n1403638533277829376\n1403638533327829504\n1403638533377829376\n1403638533427829504\n1403638533477829376\n1403638533527829504\n1403638533577829376\n1403638533627829504\n1403638533677829376\n1403638533727829504\n1403638533777829376\n1403638533827829504\n1403638533877829376\n1403638533927829504\n1403638533977829376\n1403638534027829504\n1403638534077829376\n1403638534127829504\n1403638534177829376\n1403638534227829504\n1403638534277829376\n1403638534327829504\n1403638534377829376\n1403638534427829504\n1403638534477829376\n1403638534527829504\n1403638534577829376\n1403638534627829504\n1403638534677829376\n1403638534727829504\n1403638534777829376\n1403638534827829504\n1403638534877829376\n1403638534927829504\n1403638534977829376\n1403638535027829504\n1403638535077829376\n1403638535127829504\n1403638535177829376\n1403638535227829504\n1403638535277829376\n1403638535327829504\n1403638535377829376\n1403638535427829504\n1403638535477829376\n1403638535527829504\n1403638535577829376\n1403638535627829504\n1403638535677829376\n1403638535727829504\n1403638535777829376\n1403638535827829504\n1403638535877829376\n1403638535927829504\n1403638535977829376\n1403638536027829504\n1403638536077829376\n1403638536127829504\n1403638536177829376\n1403638536227829504\n1403638536277829376\n1403638536327829504\n1403638536377829376\n1403638536427829504\n1403638536477829376\n1403638536527829504\n1403638536577829376\n1403638536627829504\n1403638536677829376\n1403638536727829504\n1403638536777829376\n1403638536827829504\n1403638536877829376\n1403638536927829504\n1403638536977829376\n1403638537027829504\n1403638537077829376\n1403638537127829504\n1403638537177829376\n1403638537227829504\n1403638537277829376\n1403638537327829504\n1403638537377829376\n1403638537427829504\n1403638537477829376\n1403638537527829504\n1403638537577829376\n1403638537627829504\n1403638537677829376\n1403638537727829504\n1403638537777829376\n1403638537827829504\n1403638537877829376\n1403638537927829504\n1403638537977829376\n1403638538027829504\n1403638538077829376\n1403638538127829504\n1403638538177829376\n1403638538227829504\n1403638538277829376\n1403638538327829504\n1403638538377829376\n1403638538427829504\n1403638538477829376\n1403638538527829504\n1403638538577829376\n1403638538627829504\n1403638538677829376\n1403638538727829504\n1403638538777829376\n1403638538827829504\n1403638538877829376\n1403638538927829504\n1403638538977829376\n1403638539027829504\n1403638539077829376\n1403638539127829504\n1403638539177829376\n1403638539227829504\n1403638539277829376\n1403638539327829504\n1403638539377829376\n1403638539427829504\n1403638539477829376\n1403638539527829504\n1403638539577829376\n1403638539627829504\n1403638539677829376\n1403638539727829504\n1403638539777829376\n1403638539827829504\n1403638539877829376\n1403638539927829504\n1403638539977829376\n1403638540027829504\n1403638540077829376\n1403638540127829504\n1403638540177829376\n1403638540227829504\n1403638540277829376\n1403638540327829504\n1403638540377829376\n1403638540427829504\n1403638540477829376\n1403638540527829504\n1403638540577829376\n1403638540627829504\n1403638540677829376\n1403638540727829504\n1403638540777829376\n1403638540827829504\n1403638540877829376\n1403638540927829504\n1403638540977829376\n1403638541027829504\n1403638541077829376\n1403638541127829504\n1403638541177829376\n1403638541227829504\n1403638541277829376\n1403638541327829504\n1403638541377829376\n1403638541427829504\n1403638541477829376\n1403638541527829504\n1403638541577829376\n1403638541627829504\n1403638541677829376\n1403638541727829504\n1403638541777829376\n1403638541827829504\n1403638541877829376\n1403638541927829504\n1403638541977829376\n1403638542027829504\n1403638542077829376\n1403638542127829504\n1403638542177829376\n1403638542227829504\n1403638542277829376\n1403638542327829504\n1403638542377829376\n1403638542427829504\n1403638542477829376\n1403638542527829504\n1403638542577829376\n1403638542627829504\n1403638542677829376\n1403638542727829504\n1403638542777829376\n1403638542827829504\n1403638542877829376\n1403638542927829504\n1403638542977829376\n1403638543027829504\n1403638543077829376\n1403638543127829504\n1403638543177829376\n1403638543227829504\n1403638543277829376\n1403638543327829504\n1403638543377829376\n1403638543427829504\n1403638543477829376\n1403638543527829504\n1403638543577829376\n1403638543627829504\n1403638543677829376\n1403638543727829504\n1403638543777829376\n1403638543827829504\n1403638543877829376\n1403638543927829504\n1403638543977829376\n1403638544027829504\n1403638544077829376\n1403638544127829504\n1403638544177829376\n1403638544227829504\n1403638544277829376\n1403638544327829504\n1403638544377829376\n1403638544427829504\n1403638544477829376\n1403638544527829504\n1403638544577829376\n1403638544627829504\n1403638544677829376\n1403638544727829504\n1403638544777829376\n1403638544827829504\n1403638544877829376\n1403638544927829504\n1403638544977829376\n1403638545027829504\n1403638545077829376\n1403638545127829504\n1403638545177829376\n1403638545227829504\n1403638545277829376\n1403638545327829504\n1403638545377829376\n1403638545427829504\n1403638545477829376\n1403638545527829504\n1403638545577829376\n1403638545627829504\n1403638545677829376\n1403638545727829504\n1403638545777829376\n1403638545827829504\n1403638545877829376\n1403638545927829504\n1403638545977829376\n1403638546027829504\n1403638546077829376\n1403638546127829504\n1403638546177829376\n1403638546227829504\n1403638546277829376\n1403638546327829504\n1403638546377829376\n1403638546427829504\n1403638546477829376\n1403638546527829504\n1403638546577829376\n1403638546627829504\n1403638546677829376\n1403638546727829504\n1403638546777829376\n1403638546827829504\n1403638546877829376\n1403638546927829504\n1403638546977829376\n1403638547027829504\n1403638547077829376\n1403638547127829504\n1403638547177829376\n1403638547227829504\n1403638547277829376\n1403638547327829504\n1403638547377829376\n1403638547427829504\n1403638547477829376\n1403638547527829504\n1403638547577829376\n1403638547627829504\n1403638547677829376\n1403638547727829504\n1403638547777829376\n1403638547827829504\n1403638547877829376\n1403638547927829504\n1403638547977829376\n1403638548027829504\n1403638548077829376\n1403638548127829504\n1403638548177829376\n1403638548227829504\n1403638548277829376\n1403638548327829504\n1403638548377829376\n1403638548427829504\n1403638548477829376\n1403638548527829504\n1403638548577829376\n1403638548627829504\n1403638548677829376\n1403638548727829504\n1403638548777829376\n1403638548827829504\n1403638548877829376\n1403638548927829504\n1403638548977829376\n1403638549027829504\n1403638549077829376\n1403638549127829504\n1403638549177829376\n1403638549227829504\n1403638549277829376\n1403638549327829504\n1403638549377829376\n1403638549427829504\n1403638549477829376\n1403638549527829504\n1403638549577829376\n1403638549627829504\n1403638549677829376\n1403638549727829504\n1403638549777829376\n1403638549827829504\n1403638549877829376\n1403638549927829504\n1403638549977829376\n1403638550027829504\n1403638550077829376\n1403638550127829504\n1403638550177829376\n1403638550227829504\n1403638550277829376\n1403638550327829504\n1403638550377829376\n1403638550427829504\n1403638550477829376\n1403638550527829504\n1403638550577829376\n1403638550627829504\n1403638550677829376\n1403638550727829504\n1403638550777829376\n1403638550827829504\n1403638550877829376\n1403638550927829504\n1403638550977829376\n1403638551027829504\n1403638551077829376\n1403638551127829504\n1403638551177829376\n1403638551227829504\n1403638551277829376\n1403638551327829504\n1403638551377829376\n1403638551427829504\n1403638551477829376\n1403638551527829504\n1403638551577829376\n1403638551627829504\n1403638551677829376\n1403638551727829504\n1403638551777829376\n1403638551827829504\n1403638551877829376\n1403638551927829504\n1403638551977829376\n1403638552027829504\n1403638552077829376\n1403638552127829504\n1403638552177829376\n1403638552227829504\n1403638552277829376\n1403638552327829504\n1403638552377829376\n1403638552427829504\n1403638552477829376\n1403638552527829504\n1403638552577829376\n1403638552627829504\n1403638552677829376\n1403638552727829504\n1403638552777829376\n1403638552827829504\n1403638552877829376\n1403638552927829504\n1403638552977829376\n1403638553027829504\n1403638553077829376\n1403638553127829504\n1403638553177829376\n1403638553227829504\n1403638553277829376\n1403638553327829504\n1403638553377829376\n1403638553427829504\n1403638553477829376\n1403638553527829504\n1403638553577829376\n1403638553627829504\n1403638553677829376\n1403638553727829504\n1403638553777829376\n1403638553827829504\n1403638553877829376\n1403638553927829504\n1403638553977829376\n1403638554027829504\n1403638554077829376\n1403638554127829504\n1403638554177829376\n1403638554227829504\n1403638554277829376\n1403638554327829504\n1403638554377829376\n1403638554427829504\n1403638554477829376\n1403638554527829504\n1403638554577829376\n1403638554627829504\n1403638554677829376\n1403638554727829504\n1403638554777829376\n1403638554827829504\n1403638554877829376\n1403638554927829504\n1403638554977829376\n1403638555027829504\n1403638555077829376\n1403638555127829504\n1403638555177829376\n1403638555227829504\n1403638555277829376\n1403638555327829504\n1403638555377829376\n1403638555427829504\n1403638555477829376\n1403638555527829504\n1403638555577829376\n1403638555627829504\n1403638555677829376\n1403638555727829504\n1403638555777829376\n1403638555827829504\n1403638555877829376\n1403638555927829504\n1403638555977829376\n1403638556027829504\n1403638556077829376\n1403638556127829504\n1403638556177829376\n1403638556227829504\n1403638556277829376\n1403638556327829504\n1403638556377829376\n1403638556427829504\n1403638556477829376\n1403638556527829504\n1403638556577829376\n1403638556627829504\n1403638556677829376\n1403638556727829504\n1403638556777829376\n1403638556827829504\n1403638556877829376\n1403638556927829504\n1403638556977829376\n1403638557027829504\n1403638557077829376\n1403638557127829504\n1403638557177829376\n1403638557227829504\n1403638557277829376\n1403638557327829504\n1403638557377829376\n1403638557427829504\n1403638557477829376\n1403638557527829504\n1403638557577829376\n1403638557627829504\n1403638557677829376\n1403638557727829504\n1403638557777829376\n1403638557827829504\n1403638557877829376\n1403638557927829504\n1403638557977829376\n1403638558027829504\n1403638558077829376\n1403638558127829504\n1403638558177829376\n1403638558227829504\n1403638558277829376\n1403638558327829504\n1403638558377829376\n1403638558427829504\n1403638558477829376\n1403638558527829504\n1403638558577829376\n1403638558627829504\n1403638558677829376\n1403638558727829504\n1403638558777829376\n1403638558827829504\n1403638558877829376\n1403638558927829504\n1403638558977829376\n1403638559027829504\n1403638559077829376\n1403638559127829504\n1403638559177829376\n1403638559227829504\n1403638559277829376\n1403638559327829504\n1403638559377829376\n1403638559427829504\n1403638559477829376\n1403638559527829504\n1403638559577829376\n1403638559627829504\n1403638559677829376\n1403638559727829504\n1403638559777829376\n1403638559827829504\n1403638559877829376\n1403638559927829504\n1403638559977829376\n1403638560027829504\n1403638560077829376\n1403638560127829504\n1403638560177829376\n1403638560227829504\n1403638560277829376\n1403638560327829504\n1403638560377829376\n1403638560427829504\n1403638560477829376\n1403638560527829504\n1403638560577829376\n1403638560627829504\n1403638560677829376\n1403638560727829504\n1403638560777829376\n1403638560827829504\n1403638560877829376\n1403638560927829504\n1403638560977829376\n1403638561027829504\n1403638561077829376\n1403638561127829504\n1403638561177829376\n1403638561227829504\n1403638561277829376\n1403638561327829504\n1403638561377829376\n1403638561427829504\n1403638561477829376\n1403638561527829504\n1403638561577829376\n1403638561627829504\n1403638561677829376\n1403638561727829504\n1403638561777829376\n1403638561827829504\n1403638561877829376\n1403638561927829504\n1403638561977829376\n1403638562027829504\n1403638562077829376\n1403638562127829504\n1403638562177829376\n1403638562227829504\n1403638562277829376\n1403638562327829504\n1403638562377829376\n1403638562427829504\n1403638562477829376\n1403638562527829504\n1403638562577829376\n1403638562627829504\n1403638562677829376\n1403638562727829504\n1403638562777829376\n1403638562827829504\n1403638562877829376\n1403638562927829504\n1403638562977829376\n1403638563027829504\n1403638563077829376\n1403638563127829504\n1403638563177829376\n1403638563227829504\n1403638563277829376\n1403638563327829504\n1403638563377829376\n1403638563427829504\n1403638563477829376\n1403638563527829504\n1403638563577829376\n1403638563627829504\n1403638563677829376\n1403638563727829504\n1403638563777829376\n1403638563827829504\n1403638563877829376\n1403638563927829504\n1403638563977829376\n1403638564027829504\n1403638564077829376\n1403638564127829504\n1403638564177829376\n1403638564227829504\n1403638564277829376\n1403638564327829504\n1403638564377829376\n1403638564427829504\n1403638564477829376\n1403638564527829504\n1403638564577829376\n1403638564627829504\n1403638564677829376\n1403638564727829504\n1403638564777829376\n1403638564827829504\n1403638564877829376\n1403638564927829504\n1403638564977829376\n1403638565027829504\n1403638565077829376\n1403638565127829504\n1403638565177829376\n1403638565227829504\n1403638565277829376\n1403638565327829504\n1403638565377829376\n1403638565427829504\n1403638565477829376\n1403638565527829504\n1403638565577829376\n1403638565627829504\n1403638565677829376\n1403638565727829504\n1403638565777829376\n1403638565827829504\n1403638565877829376\n1403638565927829504\n1403638565977829376\n1403638566027829504\n1403638566077829376\n1403638566127829504\n1403638566177829376\n1403638566227829504\n1403638566277829376\n1403638566327829504\n1403638566377829376\n1403638566427829504\n1403638566477829376\n1403638566527829504\n1403638566577829376\n1403638566627829504\n1403638566677829376\n1403638566727829504\n1403638566777829376\n1403638566827829504\n1403638566877829376\n1403638566927829504\n1403638566977829376\n1403638567027829504\n1403638567077829376\n1403638567127829504\n1403638567177829376\n1403638567227829504\n1403638567277829376\n1403638567327829504\n1403638567377829376\n1403638567427829504\n1403638567477829376\n1403638567527829504\n1403638567577829376\n1403638567627829504\n1403638567677829376\n1403638567727829504\n1403638567777829376\n1403638567827829504\n1403638567877829376\n1403638567927829504\n1403638567977829376\n1403638568027829504\n1403638568077829376\n1403638568127829504\n1403638568177829376\n1403638568227829504\n1403638568277829376\n1403638568327829504\n1403638568377829376\n1403638568427829504\n1403638568477829376\n1403638568527829504\n1403638568577829376\n1403638568627829504\n1403638568677829376\n1403638568727829504\n1403638568777829376\n1403638568827829504\n1403638568877829376\n1403638568927829504\n1403638568977829376\n1403638569027829504\n1403638569077829376\n1403638569127829504\n1403638569177829376\n1403638569227829504\n1403638569277829376\n1403638569327829504\n1403638569377829376\n1403638569427829504\n1403638569477829376\n1403638569527829504\n1403638569577829376\n1403638569627829504\n1403638569677829376\n1403638569727829504\n1403638569777829376\n1403638569827829504\n1403638569877829376\n1403638569927829504\n1403638569977829376\n1403638570027829504\n1403638570077829376\n1403638570127829504\n1403638570177829376\n1403638570227829504\n1403638570277829376\n1403638570327829504\n1403638570377829376\n1403638570427829504\n1403638570477829376\n1403638570527829504\n1403638570577829376\n1403638570627829504\n1403638570677829376\n1403638570727829504\n1403638570777829376\n1403638570827829504\n1403638570877829376\n1403638570927829504\n1403638570977829376\n1403638571027829504\n1403638571077829376\n1403638571127829504\n1403638571177829376\n1403638571227829504\n1403638571277829376\n1403638571327829504\n1403638571377829376\n1403638571427829504\n1403638571477829376\n1403638571527829504\n1403638571577829376\n1403638571627829504\n1403638571677829376\n1403638571727829504\n1403638571777829376\n1403638571827829504\n1403638571877829376\n1403638571927829504\n1403638571977829376\n1403638572027829504\n1403638572077829376\n1403638572127829504\n1403638572177829376\n1403638572227829504\n1403638572277829376\n1403638572327829504\n1403638572377829376\n1403638572427829504\n1403638572477829376\n1403638572527829504\n1403638572577829376\n1403638572627829504\n1403638572677829376\n1403638572727829504\n1403638572777829376\n1403638572827829504\n1403638572877829376\n1403638572927829504\n1403638572977829376\n1403638573027829504\n1403638573077829376\n1403638573127829504\n1403638573177829376\n1403638573227829504\n1403638573277829376\n1403638573327829504\n1403638573377829376\n1403638573427829504\n1403638573477829376\n1403638573527829504\n1403638573577829376\n1403638573627829504\n1403638573677829376\n1403638573727829504\n1403638573777829376\n1403638573827829504\n1403638573877829376\n1403638573927829504\n1403638573977829376\n1403638574027829504\n1403638574077829376\n1403638574127829504\n1403638574177829376\n1403638574227829504\n1403638574277829376\n1403638574327829504\n1403638574377829376\n1403638574427829504\n1403638574477829376\n1403638574527829504\n1403638574577829376\n1403638574627829504\n1403638574677829376\n1403638574727829504\n1403638574777829376\n1403638574827829504\n1403638574877829376\n1403638574927829504\n1403638574977829376\n1403638575027829504\n1403638575077829376\n1403638575127829504\n1403638575177829376\n1403638575227829504\n1403638575277829376\n1403638575327829504\n1403638575377829376\n1403638575427829504\n1403638575477829376\n1403638575527829504\n1403638575577829376\n1403638575627829504\n1403638575677829376\n1403638575727829504\n1403638575777829376\n1403638575827829504\n1403638575877829376\n1403638575927829504\n1403638575977829376\n1403638576027829504\n1403638576077829376\n1403638576127829504\n1403638576177829376\n1403638576227829504\n1403638576277829376\n1403638576327829504\n1403638576377829376\n1403638576427829504\n1403638576477829376\n1403638576527829504\n1403638576577829376\n1403638576627829504\n1403638576677829376\n1403638576727829504\n1403638576777829376\n1403638576827829504\n1403638576877829376\n1403638576927829504\n1403638576977829376\n1403638577027829504\n1403638577077829376\n1403638577127829504\n1403638577177829376\n1403638577227829504\n1403638577277829376\n1403638577327829504\n1403638577377829376\n1403638577427829504\n1403638577477829376\n1403638577527829504\n1403638577577829376\n1403638577627829504\n1403638577677829376\n1403638577727829504\n1403638577777829376\n1403638577827829504\n1403638577877829376\n1403638577927829504\n1403638577977829376\n1403638578027829504\n1403638578077829376\n1403638578127829504\n1403638578177829376\n1403638578227829504\n1403638578277829376\n1403638578327829504\n1403638578377829376\n1403638578427829504\n1403638578477829376\n1403638578527829504\n1403638578577829376\n1403638578627829504\n1403638578677829376\n1403638578727829504\n1403638578777829376\n1403638578827829504\n1403638578877829376\n1403638578927829504\n1403638578977829376\n1403638579027829504\n1403638579077829376\n1403638579127829504\n1403638579177829376\n1403638579227829504\n1403638579277829376\n1403638579327829504\n1403638579377829376\n1403638579427829504\n1403638579477829376\n1403638579527829504\n1403638579577829376\n1403638579627829504\n1403638579677829376\n1403638579727829504\n1403638579777829376\n1403638579827829504\n1403638579877829376\n1403638579927829504\n1403638579977829376\n1403638580027829504\n1403638580077829376\n1403638580127829504\n1403638580177829376\n1403638580227829504\n1403638580277829376\n1403638580327829504\n1403638580377829376\n1403638580427829504\n1403638580477829376\n1403638580527829504\n1403638580577829376\n1403638580627829504\n1403638580677829376\n1403638580727829504\n1403638580777829376\n1403638580827829504\n1403638580877829376\n1403638580927829504\n1403638580977829376\n1403638581027829504\n1403638581077829376\n1403638581127829504\n1403638581177829376\n1403638581227829504\n1403638581277829376\n1403638581327829504\n1403638581377829376\n1403638581427829504\n1403638581477829376\n1403638581527829504\n1403638581577829376\n1403638581627829504\n1403638581677829376\n1403638581727829504\n1403638581777829376\n1403638581827829504\n1403638581877829376\n1403638581927829504\n1403638581977829376\n1403638582027829504\n1403638582077829376\n1403638582127829504\n1403638582177829376\n1403638582227829504\n1403638582277829376\n1403638582327829504\n1403638582377829376\n1403638582427829504\n1403638582477829376\n1403638582527829504\n1403638582577829376\n1403638582627829504\n1403638582677829376\n1403638582727829504\n1403638582777829376\n1403638582827829504\n1403638582877829376\n1403638582927829504\n1403638582977829376\n1403638583027829504\n1403638583077829376\n1403638583127829504\n1403638583177829376\n1403638583227829504\n1403638583277829376\n1403638583327829504\n1403638583377829376\n1403638583427829504\n1403638583477829376\n1403638583527829504\n1403638583577829376\n1403638583627829504\n1403638583677829376\n1403638583727829504\n1403638583777829376\n1403638583827829504\n1403638583877829376\n1403638583927829504\n1403638583977829376\n1403638584027829504\n1403638584077829376\n1403638584127829504\n1403638584177829376\n1403638584227829504\n1403638584277829376\n1403638584327829504\n1403638584377829376\n1403638584427829504\n1403638584477829376\n1403638584527829504\n1403638584577829376\n1403638584627829504\n1403638584677829376\n1403638584727829504\n1403638584777829376\n1403638584827829504\n1403638584877829376\n1403638584927829504\n1403638584977829376\n1403638585027829504\n1403638585077829376\n1403638585127829504\n1403638585177829376\n1403638585227829504\n1403638585277829376\n1403638585327829504\n1403638585377829376\n1403638585427829504\n1403638585477829376\n1403638585527829504\n1403638585577829376\n1403638585627829504\n1403638585677829376\n1403638585727829504\n1403638585777829376\n1403638585827829504\n1403638585877829376\n1403638585927829504\n1403638585977829376\n1403638586027829504\n1403638586077829376\n1403638586127829504\n1403638586177829376\n1403638586227829504\n1403638586277829376\n1403638586327829504\n1403638586377829376\n1403638586427829504\n1403638586477829376\n1403638586527829504\n1403638586577829376\n1403638586627829504\n1403638586677829376\n1403638586727829504\n1403638586777829376\n1403638586827829504\n1403638586877829376\n1403638586927829504\n1403638586977829376\n1403638587027829504\n1403638587077829376\n1403638587127829504\n1403638587177829376\n1403638587227829504\n1403638587277829376\n1403638587327829504\n1403638587377829376\n1403638587427829504\n1403638587477829376\n1403638587527829504\n1403638587577829376\n1403638587627829504\n1403638587677829376\n1403638587727829504\n1403638587777829376\n1403638587827829504\n1403638587877829376\n1403638587927829504\n1403638587977829376\n1403638588027829504\n1403638588077829376\n1403638588127829504\n1403638588177829376\n1403638588227829504\n1403638588277829376\n1403638588327829504\n1403638588377829376\n1403638588427829504\n1403638588477829376\n1403638588527829504\n1403638588577829376\n1403638588627829504\n1403638588677829376\n1403638588727829504\n1403638588777829376\n1403638588827829504\n1403638588877829376\n1403638588927829504\n1403638588977829376\n1403638589027829504\n1403638589077829376\n1403638589127829504\n1403638589177829376\n1403638589227829504\n1403638589277829376\n1403638589327829504\n1403638589377829376\n1403638589427829504\n1403638589477829376\n1403638589527829504\n1403638589577829376\n1403638589627829504\n1403638589677829376\n1403638589727829504\n1403638589777829376\n1403638589827829504\n1403638589877829376\n1403638589927829504\n1403638589977829376\n1403638590027829504\n1403638590077829376\n1403638590127829504\n1403638590177829376\n1403638590227829504\n1403638590277829376\n1403638590327829504\n1403638590377829376\n1403638590427829504\n1403638590477829376\n1403638590527829504\n1403638590577829376\n1403638590627829504\n1403638590677829376\n1403638590727829504\n1403638590777829376\n1403638590827829504\n1403638590877829376\n1403638590927829504\n1403638590977829376\n1403638591027829504\n1403638591077829376\n1403638591127829504\n1403638591177829376\n1403638591227829504\n1403638591277829376\n1403638591327829504\n1403638591377829376\n1403638591427829504\n1403638591477829376\n1403638591527829504\n1403638591577829376\n1403638591627829504\n1403638591677829376\n1403638591727829504\n1403638591777829376\n1403638591827829504\n1403638591877829376\n1403638591927829504\n1403638591977829376\n1403638592027829504\n1403638592077829376\n1403638592127829504\n1403638592177829376\n1403638592227829504\n1403638592277829376\n1403638592327829504\n1403638592377829376\n1403638592427829504\n1403638592477829376\n1403638592527829504\n1403638592577829376\n1403638592627829504\n1403638592677829376\n1403638592727829504\n1403638592777829376\n1403638592827829504\n1403638592877829376\n1403638592927829504\n1403638592977829376\n1403638593027829504\n1403638593077829376\n1403638593127829504\n1403638593177829376\n1403638593227829504\n1403638593277829376\n1403638593327829504\n1403638593377829376\n1403638593427829504\n1403638593477829376\n1403638593527829504\n1403638593577829376\n1403638593627829504\n1403638593677829376\n1403638593727829504\n1403638593777829376\n1403638593827829504\n1403638593877829376\n1403638593927829504\n1403638593977829376\n1403638594027829504\n1403638594077829376\n1403638594127829504\n1403638594177829376\n1403638594227829504\n1403638594277829376\n1403638594327829504\n1403638594377829376\n1403638594427829504\n1403638594477829376\n1403638594527829504\n1403638594577829376\n1403638594627829504\n1403638594677829376\n1403638594727829504\n1403638594777829376\n1403638594827829504\n1403638594877829376\n1403638594927829504\n1403638594977829376\n1403638595027829504\n1403638595077829376\n1403638595127829504\n1403638595177829376\n1403638595227829504\n1403638595277829376\n1403638595327829504\n1403638595377829376\n1403638595427829504\n1403638595477829376\n1403638595527829504\n1403638595577829376\n1403638595627829504\n1403638595677829376\n1403638595727829504\n1403638595777829376\n1403638595827829504\n1403638595877829376\n1403638595927829504\n1403638595977829376\n1403638596027829504\n1403638596077829376\n1403638596127829504\n1403638596177829376\n1403638596227829504\n1403638596277829376\n1403638596327829504\n1403638596377829376\n1403638596427829504\n1403638596477829376\n1403638596527829504\n1403638596577829376\n1403638596627829504\n1403638596677829376\n1403638596727829504\n1403638596777829376\n1403638596827829504\n1403638596877829376\n1403638596927829504\n1403638596977829376\n1403638597027829504\n1403638597077829376\n1403638597127829504\n1403638597177829376\n1403638597227829504\n1403638597277829376\n1403638597327829504\n1403638597377829376\n1403638597427829504\n1403638597477829376\n1403638597527829504\n1403638597577829376\n1403638597627829504\n1403638597677829376\n1403638597727829504\n1403638597777829376\n1403638597827829504\n1403638597877829376\n1403638597927829504\n1403638597977829376\n1403638598027829504\n1403638598077829376\n1403638598127829504\n1403638598177829376\n1403638598227829504\n1403638598277829376\n1403638598327829504\n1403638598377829376\n1403638598427829504\n1403638598477829376\n1403638598527829504\n1403638598577829376\n1403638598627829504\n1403638598677829376\n1403638598727829504\n1403638598777829376\n1403638598827829504\n1403638598877829376\n1403638598927829504\n1403638598977829376\n1403638599027829504\n1403638599077829376\n1403638599127829504\n1403638599177829376\n1403638599227829504\n1403638599277829376\n1403638599327829504\n1403638599377829376\n1403638599427829504\n1403638599477829376\n1403638599527829504\n1403638599577829376\n1403638599627829504\n1403638599677829376\n1403638599727829504\n1403638599777829376\n1403638599827829504\n1403638599877829376\n1403638599927829504\n1403638599977829376\n1403638600027829504\n1403638600077829376\n1403638600127829504\n1403638600177829376\n1403638600227829504\n1403638600277829376\n1403638600327829504\n1403638600377829376\n1403638600427829504\n1403638600477829376\n1403638600527829504\n1403638600577829376\n1403638600627829504\n1403638600677829376\n1403638600727829504\n1403638600777829376\n1403638600827829504\n1403638600877829376\n1403638600927829504\n1403638600977829376\n1403638601027829504\n1403638601077829376\n1403638601127829504\n1403638601177829376\n1403638601227829504\n1403638601277829376\n1403638601327829504\n1403638601377829376\n1403638601427829504\n1403638601477829376\n1403638601527829504\n1403638601577829376\n1403638601627829504\n1403638601677829376\n1403638601727829504\n1403638601777829376\n1403638601827829504\n1403638601877829376\n1403638601927829504\n1403638601977829376\n1403638602027829504\n1403638602077829376\n1403638602127829504\n1403638602177829376\n1403638602227829504\n1403638602277829376\n1403638602327829504\n1403638602377829376\n1403638602427829504\n1403638602477829376\n1403638602527829504\n1403638602577829376\n1403638602627829504\n1403638602677829376\n1403638602727829504\n1403638602777829376\n1403638602827829504\n1403638602877829376\n1403638602927829504\n1403638602977829376\n1403638603027829504\n1403638603077829376\n1403638603127829504\n1403638603177829376\n1403638603227829504\n1403638603277829376\n1403638603327829504\n1403638603377829376\n1403638603427829504\n1403638603477829376\n1403638603527829504\n1403638603577829376\n1403638603627829504\n1403638603677829376\n1403638603727829504\n1403638603777829376\n1403638603827829504\n1403638603877829376\n1403638603927829504\n1403638603977829376\n1403638604027829504\n1403638604077829376\n1403638604127829504\n1403638604177829376\n1403638604227829504\n1403638604277829376\n1403638604327829504\n1403638604377829376\n1403638604427829504\n1403638604477829376\n1403638604527829504\n1403638604577829376\n1403638604627829504\n1403638604677829376\n1403638604727829504\n1403638604777829376\n1403638604827829504\n1403638604877829376\n1403638604927829504\n1403638604977829376\n1403638605027829504\n1403638605077829376\n1403638605127829504\n1403638605177829376\n1403638605227829504\n1403638605277829376\n1403638605327829504\n1403638605377829376\n1403638605427829504\n1403638605477829376\n1403638605527829504\n1403638605577829376\n1403638605627829504\n1403638605677829376\n1403638605727829504\n1403638605777829376\n1403638605827829504\n1403638605877829376\n1403638605927829504\n1403638605977829376\n1403638606027829504\n1403638606077829376\n1403638606127829504\n1403638606177829376\n1403638606227829504\n1403638606277829376\n1403638606327829504\n1403638606377829376\n1403638606427829504\n1403638606477829376\n1403638606527829504\n1403638606577829376\n1403638606627829504\n1403638606677829376\n1403638606727829504\n1403638606777829376\n1403638606827829504\n1403638606877829376\n1403638606927829504\n1403638606977829376\n1403638607027829504\n1403638607077829376\n1403638607127829504\n1403638607177829376\n1403638607227829504\n1403638607277829376\n1403638607327829504\n1403638607377829376\n1403638607427829504\n1403638607477829376\n1403638607527829504\n1403638607577829376\n1403638607627829504\n1403638607677829376\n1403638607727829504\n1403638607777829376\n1403638607827829504\n1403638607877829376\n1403638607927829504\n1403638607977829376\n1403638608027829504\n1403638608077829376\n1403638608127829504\n1403638608177829376\n1403638608227829504\n1403638608277829376\n1403638608327829504\n1403638608377829376\n1403638608427829504\n1403638608477829376\n1403638608527829504\n1403638608577829376\n1403638608627829504\n1403638608677829376\n1403638608727829504\n1403638608777829376\n1403638608827829504\n1403638608877829376\n1403638608927829504\n1403638608977829376\n1403638609027829504\n1403638609077829376\n1403638609127829504\n1403638609177829376\n1403638609227829504\n1403638609277829376\n1403638609327829504\n1403638609377829376\n1403638609427829504\n1403638609477829376\n1403638609527829504\n1403638609577829376\n1403638609627829504\n1403638609677829376\n1403638609727829504\n1403638609777829376\n1403638609827829504\n1403638609877829376\n1403638609927829504\n1403638609977829376\n1403638610027829504\n1403638610077829376\n1403638610127829504\n1403638610177829376\n1403638610227829504\n1403638610277829376\n1403638610327829504\n1403638610377829376\n1403638610427829504\n1403638610477829376\n1403638610527829504\n1403638610577829376\n1403638610627829504\n1403638610677829376\n1403638610727829504\n1403638610777829376\n1403638610827829504\n1403638610877829376\n1403638610927829504\n1403638610977829376\n1403638611027829504\n1403638611077829376\n1403638611127829504\n1403638611177829376\n1403638611227829504\n1403638611277829376\n1403638611327829504\n1403638611377829376\n1403638611427829504\n1403638611477829376\n1403638611527829504\n1403638611577829376\n1403638611627829504\n1403638611677829376\n1403638611727829504\n1403638611777829376\n1403638611827829504\n1403638611877829376\n1403638611927829504\n1403638611977829376\n1403638612027829504\n1403638612077829376\n1403638612127829504\n1403638612177829376\n1403638612227829504\n1403638612277829376\n1403638612327829504\n1403638612377829376\n1403638612427829504\n1403638612477829376\n1403638612527829504\n1403638612577829376\n1403638612627829504\n1403638612677829376\n1403638612727829504\n1403638612777829376\n1403638612827829504\n1403638612877829376\n1403638612927829504\n1403638612977829376\n1403638613027829504\n1403638613077829376\n1403638613127829504\n1403638613177829376\n1403638613227829504\n1403638613277829376\n1403638613327829504\n1403638613377829376\n1403638613427829504\n1403638613477829376\n1403638613527829504\n1403638613577829376\n1403638613627829504\n1403638613677829376\n1403638613727829504\n1403638613777829376\n1403638613827829504\n1403638613877829376\n1403638613927829504\n1403638613977829376\n1403638614027829504\n1403638614077829376\n1403638614127829504\n1403638614177829376\n1403638614227829504\n1403638614277829376\n1403638614327829504\n1403638614377829376\n1403638614427829504\n1403638614477829376\n1403638614527829504\n1403638614577829376\n1403638614627829504\n1403638614677829376\n1403638614727829504\n1403638614777829376\n1403638614827829504\n1403638614877829376\n1403638614927829504\n1403638614977829376\n1403638615027829504\n1403638615077829376\n1403638615127829504\n1403638615177829376\n1403638615227829504\n1403638615277829376\n1403638615327829504\n1403638615377829376\n1403638615427829504\n1403638615477829376\n1403638615527829504\n1403638615577829376\n1403638615627829504\n1403638615677829376\n1403638615727829504\n1403638615777829376\n1403638615827829504\n1403638615877829376\n1403638615927829504\n1403638615977829376\n1403638616027829504\n1403638616077829376\n1403638616127829504\n1403638616177829376\n1403638616227829504\n1403638616277829376\n1403638616327829504\n1403638616377829376\n1403638616427829504\n1403638616477829376\n1403638616527829504\n1403638616577829376\n1403638616627829504\n1403638616677829376\n1403638616727829504\n1403638616777829376\n1403638616827829504\n1403638616877829376\n1403638616927829504\n1403638616977829376\n1403638617027829504\n1403638617077829376\n1403638617127829504\n1403638617177829376\n1403638617227829504\n1403638617277829376\n1403638617327829504\n1403638617377829376\n1403638617427829504\n1403638617477829376\n1403638617527829504\n1403638617577829376\n1403638617627829504\n1403638617677829376\n1403638617727829504\n1403638617777829376\n1403638617827829504\n1403638617877829376\n1403638617927829504\n1403638617977829376\n1403638618027829504\n1403638618077829376\n1403638618127829504\n1403638618177829376\n1403638618227829504\n1403638618277829376\n1403638618327829504\n1403638618377829376\n1403638618427829504\n1403638618477829376\n1403638618527829504\n1403638618577829376\n1403638618627829504\n1403638618677829376\n1403638618727829504\n1403638618777829376\n1403638618827829504\n1403638618877829376\n1403638618927829504\n1403638618977829376\n1403638619027829504\n1403638619077829376\n1403638619127829504\n1403638619177829376\n1403638619227829504\n1403638619277829376\n1403638619327829504\n1403638619377829376\n1403638619427829504\n1403638619477829376\n1403638619527829504\n1403638619577829376\n1403638619627829504\n1403638619677829376\n1403638619727829504\n1403638619777829376\n1403638619827829504\n1403638619877829376\n1403638619927829504\n1403638619977829376\n1403638620027829504\n1403638620077829376\n1403638620127829504\n1403638620177829376\n1403638620227829504\n1403638620277829376\n1403638620327829504\n1403638620377829376\n1403638620427829504\n1403638620477829376\n1403638620527829504\n1403638620577829376\n1403638620627829504\n1403638620677829376\n1403638620727829504\n1403638620777829376\n1403638620827829504\n1403638620877829376\n1403638620927829504\n1403638620977829376\n1403638621027829504\n1403638621077829376\n1403638621127829504\n1403638621177829376\n1403638621227829504\n1403638621277829376\n1403638621327829504\n1403638621377829376\n1403638621427829504\n1403638621477829376\n1403638621527829504\n1403638621577829376\n1403638621627829504\n1403638621677829376\n1403638621727829504\n1403638621777829376\n1403638621827829504\n1403638621877829376\n1403638621927829504\n1403638621977829376\n1403638622027829504\n1403638622077829376\n1403638622127829504\n1403638622177829376\n1403638622227829504\n1403638622277829376\n1403638622327829504\n1403638622377829376\n1403638622427829504\n1403638622477829376\n1403638622527829504\n1403638622577829376\n1403638622627829504\n1403638622677829376\n1403638622727829504\n1403638622777829376\n1403638622827829504\n1403638622877829376\n1403638622927829504\n1403638622977829376\n1403638623027829504\n1403638623077829376\n1403638623127829504\n1403638623177829376\n1403638623227829504\n1403638623277829376\n1403638623327829504\n1403638623377829376\n1403638623427829504\n1403638623477829376\n1403638623527829504\n1403638623577829376\n1403638623627829504\n1403638623677829376\n1403638623727829504\n1403638623777829376\n1403638623827829504\n1403638623877829376\n1403638623927829504\n1403638623977829376\n1403638624027829504\n1403638624077829376\n1403638624127829504\n1403638624177829376\n1403638624227829504\n1403638624277829376\n1403638624327829504\n1403638624377829376\n1403638624427829504\n1403638624477829376\n1403638624527829504\n1403638624577829376\n1403638624627829504\n1403638624677829376\n1403638624727829504\n1403638624777829376\n1403638624827829504\n1403638624877829376\n1403638624927829504\n1403638624977829376\n1403638625027829504\n1403638625077829376\n1403638625127829504\n1403638625177829376\n1403638625227829504\n1403638625277829376\n1403638625327829504\n1403638625377829376\n1403638625427829504\n1403638625477829376\n1403638625527829504\n1403638625577829376\n1403638625627829504\n1403638625677829376\n1403638625727829504\n1403638625777829376\n1403638625827829504\n1403638625877829376\n1403638625927829504\n1403638625977829376\n1403638626027829504\n1403638626077829376\n1403638626127829504\n1403638626177829376\n1403638626227829504\n1403638626277829376\n1403638626327829504\n1403638626377829376\n1403638626427829504\n1403638626477829376\n1403638626527829504\n1403638626577829376\n1403638626627829504\n1403638626677829376\n1403638626727829504\n1403638626777829376\n1403638626827829504\n1403638626877829376\n1403638626927829504\n1403638626977829376\n1403638627027829504\n1403638627077829376\n1403638627127829504\n1403638627177829376\n1403638627227829504\n1403638627277829376\n1403638627327829504\n1403638627377829376\n1403638627427829504\n1403638627477829376\n1403638627527829504\n1403638627577829376\n1403638627627829504\n1403638627677829376\n1403638627727829504\n1403638627777829376\n1403638627827829504\n1403638627877829376\n1403638627927829504\n1403638627977829376\n1403638628027829504\n1403638628077829376\n1403638628127829504\n1403638628177829376\n1403638628227829504\n1403638628277829376\n1403638628327829504\n1403638628377829376\n1403638628427829504\n1403638628477829376\n1403638628527829504\n1403638628577829376\n1403638628627829504\n1403638628677829376\n1403638628727829504\n1403638628777829376\n1403638628827829504\n1403638628877829376\n1403638628927829504\n1403638628977829376\n1403638629027829504\n1403638629077829376\n1403638629127829504\n1403638629177829376\n1403638629227829504\n1403638629277829376\n1403638629327829504\n1403638629377829376\n1403638629427829504\n1403638629477829376\n1403638629527829504\n1403638629577829376\n1403638629627829504\n1403638629677829376\n1403638629727829504\n1403638629777829376\n1403638629827829504\n1403638629877829376\n1403638629927829504\n1403638629977829376\n1403638630027829504\n1403638630077829376\n1403638630127829504\n1403638630177829376\n1403638630227829504\n1403638630277829376\n1403638630327829504\n1403638630377829376\n1403638630427829504\n1403638630477829376\n1403638630527829504\n1403638630577829376\n1403638630627829504\n1403638630677829376\n1403638630727829504\n1403638630777829376\n1403638630827829504\n1403638630877829376\n1403638630927829504\n1403638630977829376\n1403638631027829504\n1403638631077829376\n1403638631127829504\n1403638631177829376\n1403638631227829504\n1403638631277829376\n1403638631327829504\n1403638631377829376\n1403638631427829504\n1403638631477829376\n1403638631527829504\n1403638631577829376\n1403638631627829504\n1403638631677829376\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Stereo/EuRoC_TimeStamps/V101.txt",
    "content": "1403715273262142976\n1403715273312143104\n1403715273362142976\n1403715273412143104\n1403715273462142976\n1403715273512143104\n1403715273562142976\n1403715273612143104\n1403715273662142976\n1403715273712143104\n1403715273762142976\n1403715273812143104\n1403715273862142976\n1403715273912143104\n1403715273962142976\n1403715274012143104\n1403715274062142976\n1403715274112143104\n1403715274162142976\n1403715274212143104\n1403715274262142976\n1403715274312143104\n1403715274362142976\n1403715274412143104\n1403715274462142976\n1403715274512143104\n1403715274562142976\n1403715274612143104\n1403715274662142976\n1403715274712143104\n1403715274762142976\n1403715274812143104\n1403715274862142976\n1403715274912143104\n1403715274962142976\n1403715275012143104\n1403715275062142976\n1403715275112143104\n1403715275162142976\n1403715275212143104\n1403715275262142976\n1403715275312143104\n1403715275362142976\n1403715275412143104\n1403715275462142976\n1403715275512143104\n1403715275562142976\n1403715275612143104\n1403715275662142976\n1403715275712143104\n1403715275762142976\n1403715275812143104\n1403715275862142976\n1403715275912143104\n1403715275962142976\n1403715276012143104\n1403715276062142976\n1403715276112143104\n1403715276162142976\n1403715276212143104\n1403715276262142976\n1403715276312143104\n1403715276362142976\n1403715276412143104\n1403715276462142976\n1403715276512143104\n1403715276562142976\n1403715276612143104\n1403715276662142976\n1403715276712143104\n1403715276762142976\n1403715276812143104\n1403715276862142976\n1403715276912143104\n1403715276962142976\n1403715277012143104\n1403715277062142976\n1403715277112143104\n1403715277162142976\n1403715277212143104\n1403715277262142976\n1403715277312143104\n1403715277362142976\n1403715277412143104\n1403715277462142976\n1403715277512143104\n1403715277562142976\n1403715277612143104\n1403715277662142976\n1403715277712143104\n1403715277762142976\n1403715277812143104\n1403715277862142976\n1403715277912143104\n1403715277962142976\n1403715278012143104\n1403715278062142976\n1403715278112143104\n1403715278162142976\n1403715278212143104\n1403715278262142976\n1403715278312143104\n1403715278362142976\n1403715278412143104\n1403715278462142976\n1403715278512143104\n1403715278562142976\n1403715278612143104\n1403715278662142976\n1403715278712143104\n1403715278762142976\n1403715278812143104\n1403715278862142976\n1403715278912143104\n1403715278962142976\n1403715279012143104\n1403715279062142976\n1403715279112143104\n1403715279162142976\n1403715279212143104\n1403715279262142976\n1403715279312143104\n1403715279362142976\n1403715279412143104\n1403715279462142976\n1403715279512143104\n1403715279562142976\n1403715279612143104\n1403715279662142976\n1403715279712143104\n1403715279762142976\n1403715279812143104\n1403715279862142976\n1403715279912143104\n1403715279962142976\n1403715280012143104\n1403715280062142976\n1403715280112143104\n1403715280162142976\n1403715280212143104\n1403715280262142976\n1403715280312143104\n1403715280362142976\n1403715280412143104\n1403715280462142976\n1403715280512143104\n1403715280562142976\n1403715280612143104\n1403715280662142976\n1403715280712143104\n1403715280762142976\n1403715280812143104\n1403715280862142976\n1403715280912143104\n1403715280962142976\n1403715281012143104\n1403715281062142976\n1403715281112143104\n1403715281162142976\n1403715281212143104\n1403715281262142976\n1403715281312143104\n1403715281362142976\n1403715281412143104\n1403715281462142976\n1403715281512143104\n1403715281562142976\n1403715281612143104\n1403715281662142976\n1403715281712143104\n1403715281762142976\n1403715281812143104\n1403715281862142976\n1403715281912143104\n1403715281962142976\n1403715282012143104\n1403715282062142976\n1403715282112143104\n1403715282162142976\n1403715282212143104\n1403715282262142976\n1403715282312143104\n1403715282362142976\n1403715282412143104\n1403715282462142976\n1403715282512143104\n1403715282562142976\n1403715282612143104\n1403715282662142976\n1403715282712143104\n1403715282762142976\n1403715282812143104\n1403715282862142976\n1403715282912143104\n1403715282962142976\n1403715283012143104\n1403715283062142976\n1403715283112143104\n1403715283162142976\n1403715283212143104\n1403715283262142976\n1403715283312143104\n1403715283362142976\n1403715283412143104\n1403715283462142976\n1403715283512143104\n1403715283562142976\n1403715283612143104\n1403715283662142976\n1403715283712143104\n1403715283762142976\n1403715283812143104\n1403715283862142976\n1403715283912143104\n1403715283962142976\n1403715284012143104\n1403715284062142976\n1403715284112143104\n1403715284162142976\n1403715284212143104\n1403715284262142976\n1403715284312143104\n1403715284362142976\n1403715284412143104\n1403715284462142976\n1403715284512143104\n1403715284562142976\n1403715284612143104\n1403715284662142976\n1403715284712143104\n1403715284762142976\n1403715284812143104\n1403715284862142976\n1403715284912143104\n1403715284962142976\n1403715285012143104\n1403715285062142976\n1403715285112143104\n1403715285162142976\n1403715285212143104\n1403715285262142976\n1403715285312143104\n1403715285362142976\n1403715285412143104\n1403715285462142976\n1403715285512143104\n1403715285562142976\n1403715285612143104\n1403715285662142976\n1403715285712143104\n1403715285762142976\n1403715285812143104\n1403715285862142976\n1403715285912143104\n1403715285962142976\n1403715286012143104\n1403715286062142976\n1403715286112143104\n1403715286162142976\n1403715286212143104\n1403715286262142976\n1403715286312143104\n1403715286362142976\n1403715286412143104\n1403715286462142976\n1403715286512143104\n1403715286562142976\n1403715286612143104\n1403715286662142976\n1403715286712143104\n1403715286762142976\n1403715286812143104\n1403715286862142976\n1403715286912143104\n1403715286962142976\n1403715287012143104\n1403715287062142976\n1403715287112143104\n1403715287162142976\n1403715287212143104\n1403715287262142976\n1403715287312143104\n1403715287362142976\n1403715287412143104\n1403715287462142976\n1403715287512143104\n1403715287562142976\n1403715287612143104\n1403715287662142976\n1403715287712143104\n1403715287762142976\n1403715287812143104\n1403715287862142976\n1403715287912143104\n1403715287962142976\n1403715288012143104\n1403715288062142976\n1403715288112143104\n1403715288162142976\n1403715288212143104\n1403715288262142976\n1403715288312143104\n1403715288362142976\n1403715288412143104\n1403715288462142976\n1403715288512143104\n1403715288562142976\n1403715288612143104\n1403715288662142976\n1403715288712143104\n1403715288762142976\n1403715288812143104\n1403715288862142976\n1403715288912143104\n1403715288962142976\n1403715289012143104\n1403715289062142976\n1403715289112143104\n1403715289162142976\n1403715289212143104\n1403715289262142976\n1403715289312143104\n1403715289362142976\n1403715289412143104\n1403715289462142976\n1403715289512143104\n1403715289562142976\n1403715289612143104\n1403715289662142976\n1403715289712143104\n1403715289762142976\n1403715289812143104\n1403715289862142976\n1403715289912143104\n1403715289962142976\n1403715290012143104\n1403715290062142976\n1403715290112143104\n1403715290162142976\n1403715290212143104\n1403715290262142976\n1403715290312143104\n1403715290362142976\n1403715290412143104\n1403715290462142976\n1403715290512143104\n1403715290562142976\n1403715290612143104\n1403715290662142976\n1403715290712143104\n1403715290762142976\n1403715290812143104\n1403715290862142976\n1403715290912143104\n1403715290962142976\n1403715291012143104\n1403715291062142976\n1403715291112143104\n1403715291162142976\n1403715291212143104\n1403715291262142976\n1403715291312143104\n1403715291362142976\n1403715291412143104\n1403715291462142976\n1403715291512143104\n1403715291562142976\n1403715291612143104\n1403715291662142976\n1403715291712143104\n1403715291762142976\n1403715291812143104\n1403715291862142976\n1403715291912143104\n1403715291962142976\n1403715292012143104\n1403715292062142976\n1403715292112143104\n1403715292162142976\n1403715292212143104\n1403715292262142976\n1403715292312143104\n1403715292362142976\n1403715292412143104\n1403715292462142976\n1403715292512143104\n1403715292562142976\n1403715292612143104\n1403715292662142976\n1403715292712143104\n1403715292762142976\n1403715292812143104\n1403715292862142976\n1403715292912143104\n1403715292962142976\n1403715293012143104\n1403715293062142976\n1403715293112143104\n1403715293162142976\n1403715293212143104\n1403715293262142976\n1403715293312143104\n1403715293362142976\n1403715293412143104\n1403715293462142976\n1403715293512143104\n1403715293562142976\n1403715293612143104\n1403715293662142976\n1403715293712143104\n1403715293762142976\n1403715293812143104\n1403715293862142976\n1403715293912143104\n1403715293962142976\n1403715294012143104\n1403715294062142976\n1403715294112143104\n1403715294162142976\n1403715294212143104\n1403715294262142976\n1403715294312143104\n1403715294362142976\n1403715294412143104\n1403715294462142976\n1403715294512143104\n1403715294562142976\n1403715294612143104\n1403715294662142976\n1403715294712143104\n1403715294762142976\n1403715294812143104\n1403715294862142976\n1403715294912143104\n1403715294962142976\n1403715295012143104\n1403715295062142976\n1403715295112143104\n1403715295162142976\n1403715295212143104\n1403715295262142976\n1403715295312143104\n1403715295362142976\n1403715295412143104\n1403715295462142976\n1403715295512143104\n1403715295562142976\n1403715295612143104\n1403715295662142976\n1403715295712143104\n1403715295762142976\n1403715295812143104\n1403715295862142976\n1403715295912143104\n1403715295962142976\n1403715296012143104\n1403715296062142976\n1403715296112143104\n1403715296162142976\n1403715296212143104\n1403715296262142976\n1403715296312143104\n1403715296362142976\n1403715296412143104\n1403715296462142976\n1403715296512143104\n1403715296562142976\n1403715296612143104\n1403715296662142976\n1403715296712143104\n1403715296762142976\n1403715296812143104\n1403715296862142976\n1403715296912143104\n1403715296962142976\n1403715297012143104\n1403715297062142976\n1403715297112143104\n1403715297162142976\n1403715297212143104\n1403715297262142976\n1403715297312143104\n1403715297362142976\n1403715297412143104\n1403715297462142976\n1403715297512143104\n1403715297562142976\n1403715297612143104\n1403715297662142976\n1403715297712143104\n1403715297762142976\n1403715297812143104\n1403715297862142976\n1403715297912143104\n1403715297962142976\n1403715298012143104\n1403715298062142976\n1403715298112143104\n1403715298162142976\n1403715298212143104\n1403715298262142976\n1403715298312143104\n1403715298362142976\n1403715298412143104\n1403715298462142976\n1403715298512143104\n1403715298562142976\n1403715298612143104\n1403715298662142976\n1403715298712143104\n1403715298762142976\n1403715298812143104\n1403715298862142976\n1403715298912143104\n1403715298962142976\n1403715299012143104\n1403715299062142976\n1403715299112143104\n1403715299162142976\n1403715299212143104\n1403715299262142976\n1403715299312143104\n1403715299362142976\n1403715299412143104\n1403715299462142976\n1403715299512143104\n1403715299562142976\n1403715299612143104\n1403715299662142976\n1403715299712143104\n1403715299762142976\n1403715299812143104\n1403715299862142976\n1403715299912143104\n1403715299962142976\n1403715300012143104\n1403715300062142976\n1403715300112143104\n1403715300162142976\n1403715300212143104\n1403715300262142976\n1403715300312143104\n1403715300362142976\n1403715300412143104\n1403715300462142976\n1403715300512143104\n1403715300562142976\n1403715300612143104\n1403715300662142976\n1403715300712143104\n1403715300762142976\n1403715300812143104\n1403715300862142976\n1403715300912143104\n1403715300962142976\n1403715301012143104\n1403715301062142976\n1403715301112143104\n1403715301162142976\n1403715301212143104\n1403715301262142976\n1403715301312143104\n1403715301362142976\n1403715301412143104\n1403715301462142976\n1403715301512143104\n1403715301562142976\n1403715301612143104\n1403715301662142976\n1403715301712143104\n1403715301762142976\n1403715301812143104\n1403715301862142976\n1403715301912143104\n1403715301962142976\n1403715302012143104\n1403715302062142976\n1403715302112143104\n1403715302162142976\n1403715302212143104\n1403715302262142976\n1403715302312143104\n1403715302362142976\n1403715302412143104\n1403715302462142976\n1403715302512143104\n1403715302562142976\n1403715302612143104\n1403715302662142976\n1403715302712143104\n1403715302762142976\n1403715302812143104\n1403715302862142976\n1403715302912143104\n1403715302962142976\n1403715303012143104\n1403715303062142976\n1403715303112143104\n1403715303162142976\n1403715303212143104\n1403715303262142976\n1403715303312143104\n1403715303362142976\n1403715303412143104\n1403715303462142976\n1403715303512143104\n1403715303562142976\n1403715303612143104\n1403715303662142976\n1403715303712143104\n1403715303762142976\n1403715303812143104\n1403715303862142976\n1403715303912143104\n1403715303962142976\n1403715304012143104\n1403715304062142976\n1403715304112143104\n1403715304162142976\n1403715304212143104\n1403715304262142976\n1403715304312143104\n1403715304362142976\n1403715304412143104\n1403715304462142976\n1403715304512143104\n1403715304562142976\n1403715304612143104\n1403715304662142976\n1403715304712143104\n1403715304762142976\n1403715304812143104\n1403715304862142976\n1403715304912143104\n1403715304962142976\n1403715305012143104\n1403715305062142976\n1403715305112143104\n1403715305162142976\n1403715305212143104\n1403715305262142976\n1403715305312143104\n1403715305362142976\n1403715305412143104\n1403715305462142976\n1403715305512143104\n1403715305562142976\n1403715305612143104\n1403715305662142976\n1403715305712143104\n1403715305762142976\n1403715305812143104\n1403715305862142976\n1403715305912143104\n1403715305962142976\n1403715306012143104\n1403715306062142976\n1403715306112143104\n1403715306162142976\n1403715306212143104\n1403715306262142976\n1403715306312143104\n1403715306362142976\n1403715306412143104\n1403715306462142976\n1403715306512143104\n1403715306562142976\n1403715306612143104\n1403715306662142976\n1403715306712143104\n1403715306762142976\n1403715306812143104\n1403715306862142976\n1403715306912143104\n1403715306962142976\n1403715307012143104\n1403715307062142976\n1403715307112143104\n1403715307162142976\n1403715307212143104\n1403715307262142976\n1403715307312143104\n1403715307362142976\n1403715307412143104\n1403715307462142976\n1403715307512143104\n1403715307562142976\n1403715307612143104\n1403715307662142976\n1403715307712143104\n1403715307762142976\n1403715307812143104\n1403715307862142976\n1403715307912143104\n1403715307962142976\n1403715308012143104\n1403715308062142976\n1403715308112143104\n1403715308162142976\n1403715308212143104\n1403715308262142976\n1403715308312143104\n1403715308362142976\n1403715308412143104\n1403715308462142976\n1403715308512143104\n1403715308562142976\n1403715308612143104\n1403715308662142976\n1403715308712143104\n1403715308762142976\n1403715308812143104\n1403715308862142976\n1403715308912143104\n1403715308962142976\n1403715309012143104\n1403715309062142976\n1403715309112143104\n1403715309162142976\n1403715309212143104\n1403715309262142976\n1403715309312143104\n1403715309362142976\n1403715309412143104\n1403715309462142976\n1403715309512143104\n1403715309562142976\n1403715309612143104\n1403715309662142976\n1403715309712143104\n1403715309762142976\n1403715309812143104\n1403715309862142976\n1403715309912143104\n1403715309962142976\n1403715310012143104\n1403715310062142976\n1403715310112143104\n1403715310162142976\n1403715310212143104\n1403715310262142976\n1403715310312143104\n1403715310362142976\n1403715310412143104\n1403715310462142976\n1403715310512143104\n1403715310562142976\n1403715310612143104\n1403715310662142976\n1403715310712143104\n1403715310762142976\n1403715310812143104\n1403715310862142976\n1403715310912143104\n1403715310962142976\n1403715311012143104\n1403715311062142976\n1403715311112143104\n1403715311162142976\n1403715311212143104\n1403715311262142976\n1403715311312143104\n1403715311362142976\n1403715311412143104\n1403715311462142976\n1403715311512143104\n1403715311562142976\n1403715311612143104\n1403715311662142976\n1403715311712143104\n1403715311762142976\n1403715311812143104\n1403715311862142976\n1403715311912143104\n1403715311962142976\n1403715312012143104\n1403715312062142976\n1403715312112143104\n1403715312162142976\n1403715312212143104\n1403715312262142976\n1403715312312143104\n1403715312362142976\n1403715312412143104\n1403715312462142976\n1403715312512143104\n1403715312562142976\n1403715312612143104\n1403715312662142976\n1403715312712143104\n1403715312762142976\n1403715312812143104\n1403715312862142976\n1403715312912143104\n1403715312962142976\n1403715313012143104\n1403715313062142976\n1403715313112143104\n1403715313162142976\n1403715313212143104\n1403715313262142976\n1403715313312143104\n1403715313362142976\n1403715313412143104\n1403715313462142976\n1403715313512143104\n1403715313562142976\n1403715313612143104\n1403715313662142976\n1403715313712143104\n1403715313762142976\n1403715313812143104\n1403715313862142976\n1403715313912143104\n1403715313962142976\n1403715314012143104\n1403715314062142976\n1403715314112143104\n1403715314162142976\n1403715314212143104\n1403715314262142976\n1403715314312143104\n1403715314362142976\n1403715314412143104\n1403715314462142976\n1403715314512143104\n1403715314562142976\n1403715314612143104\n1403715314662142976\n1403715314712143104\n1403715314762142976\n1403715314812143104\n1403715314862142976\n1403715314912143104\n1403715314962142976\n1403715315012143104\n1403715315062142976\n1403715315112143104\n1403715315162142976\n1403715315212143104\n1403715315262142976\n1403715315312143104\n1403715315362142976\n1403715315412143104\n1403715315462142976\n1403715315512143104\n1403715315562142976\n1403715315612143104\n1403715315662142976\n1403715315712143104\n1403715315762142976\n1403715315812143104\n1403715315862142976\n1403715315912143104\n1403715315962142976\n1403715316012143104\n1403715316062142976\n1403715316112143104\n1403715316162142976\n1403715316212143104\n1403715316262142976\n1403715316312143104\n1403715316362142976\n1403715316412143104\n1403715316462142976\n1403715316512143104\n1403715316562142976\n1403715316612143104\n1403715316662142976\n1403715316712143104\n1403715316762142976\n1403715316812143104\n1403715316862142976\n1403715316912143104\n1403715316962142976\n1403715317012143104\n1403715317062142976\n1403715317112143104\n1403715317162142976\n1403715317212143104\n1403715317262142976\n1403715317312143104\n1403715317362142976\n1403715317412143104\n1403715317462142976\n1403715317512143104\n1403715317562142976\n1403715317612143104\n1403715317662142976\n1403715317712143104\n1403715317762142976\n1403715317812143104\n1403715317862142976\n1403715317912143104\n1403715317962142976\n1403715318012143104\n1403715318062142976\n1403715318112143104\n1403715318162142976\n1403715318212143104\n1403715318262142976\n1403715318312143104\n1403715318362142976\n1403715318412143104\n1403715318462142976\n1403715318512143104\n1403715318562142976\n1403715318612143104\n1403715318662142976\n1403715318712143104\n1403715318762142976\n1403715318812143104\n1403715318862142976\n1403715318912143104\n1403715318962142976\n1403715319012143104\n1403715319062142976\n1403715319112143104\n1403715319162142976\n1403715319212143104\n1403715319262142976\n1403715319312143104\n1403715319362142976\n1403715319412143104\n1403715319462142976\n1403715319512143104\n1403715319562142976\n1403715319612143104\n1403715319662142976\n1403715319712143104\n1403715319762142976\n1403715319812143104\n1403715319862142976\n1403715319912143104\n1403715319962142976\n1403715320012143104\n1403715320062142976\n1403715320112143104\n1403715320162142976\n1403715320212143104\n1403715320262142976\n1403715320312143104\n1403715320362142976\n1403715320412143104\n1403715320462142976\n1403715320512143104\n1403715320562142976\n1403715320612143104\n1403715320662142976\n1403715320712143104\n1403715320762142976\n1403715320812143104\n1403715320862142976\n1403715320912143104\n1403715320962142976\n1403715321012143104\n1403715321062142976\n1403715321112143104\n1403715321162142976\n1403715321212143104\n1403715321262142976\n1403715321312143104\n1403715321362142976\n1403715321412143104\n1403715321462142976\n1403715321512143104\n1403715321562142976\n1403715321612143104\n1403715321662142976\n1403715321712143104\n1403715321762142976\n1403715321812143104\n1403715321862142976\n1403715321912143104\n1403715321962142976\n1403715322012143104\n1403715322062142976\n1403715322112143104\n1403715322162142976\n1403715322212143104\n1403715322262142976\n1403715322312143104\n1403715322362142976\n1403715322412143104\n1403715322462142976\n1403715322512143104\n1403715322562142976\n1403715322612143104\n1403715322662142976\n1403715322712143104\n1403715322762142976\n1403715322812143104\n1403715322862142976\n1403715322912143104\n1403715322962142976\n1403715323012143104\n1403715323062142976\n1403715323112143104\n1403715323162142976\n1403715323212143104\n1403715323262142976\n1403715323312143104\n1403715323362142976\n1403715323412143104\n1403715323462142976\n1403715323512143104\n1403715323562142976\n1403715323612143104\n1403715323662142976\n1403715323712143104\n1403715323762142976\n1403715323812143104\n1403715323862142976\n1403715323912143104\n1403715323962142976\n1403715324012143104\n1403715324062142976\n1403715324112143104\n1403715324162142976\n1403715324212143104\n1403715324262142976\n1403715324312143104\n1403715324362142976\n1403715324412143104\n1403715324462142976\n1403715324512143104\n1403715324562142976\n1403715324612143104\n1403715324662142976\n1403715324712143104\n1403715324762142976\n1403715324812143104\n1403715324862142976\n1403715324912143104\n1403715324962142976\n1403715325012143104\n1403715325062142976\n1403715325112143104\n1403715325162142976\n1403715325212143104\n1403715325262142976\n1403715325312143104\n1403715325362142976\n1403715325412143104\n1403715325462142976\n1403715325512143104\n1403715325562142976\n1403715325612143104\n1403715325662142976\n1403715325712143104\n1403715325762142976\n1403715325812143104\n1403715325862142976\n1403715325912143104\n1403715325962142976\n1403715326012143104\n1403715326062142976\n1403715326112143104\n1403715326162142976\n1403715326212143104\n1403715326262142976\n1403715326312143104\n1403715326362142976\n1403715326412143104\n1403715326462142976\n1403715326512143104\n1403715326562142976\n1403715326612143104\n1403715326662142976\n1403715326712143104\n1403715326762142976\n1403715326812143104\n1403715326862142976\n1403715326912143104\n1403715326962142976\n1403715327012143104\n1403715327062142976\n1403715327112143104\n1403715327162142976\n1403715327212143104\n1403715327262142976\n1403715327312143104\n1403715327362142976\n1403715327412143104\n1403715327462142976\n1403715327512143104\n1403715327562142976\n1403715327612143104\n1403715327662142976\n1403715327712143104\n1403715327762142976\n1403715327812143104\n1403715327862142976\n1403715327912143104\n1403715327962142976\n1403715328012143104\n1403715328062142976\n1403715328112143104\n1403715328162142976\n1403715328212143104\n1403715328262142976\n1403715328312143104\n1403715328362142976\n1403715328412143104\n1403715328462142976\n1403715328512143104\n1403715328562142976\n1403715328612143104\n1403715328662142976\n1403715328712143104\n1403715328762142976\n1403715328812143104\n1403715328862142976\n1403715328912143104\n1403715328962142976\n1403715329012143104\n1403715329062142976\n1403715329112143104\n1403715329162142976\n1403715329212143104\n1403715329262142976\n1403715329312143104\n1403715329362142976\n1403715329412143104\n1403715329462142976\n1403715329512143104\n1403715329562142976\n1403715329612143104\n1403715329662142976\n1403715329712143104\n1403715329762142976\n1403715329812143104\n1403715329862142976\n1403715329912143104\n1403715329962142976\n1403715330012143104\n1403715330062142976\n1403715330112143104\n1403715330162142976\n1403715330212143104\n1403715330262142976\n1403715330312143104\n1403715330362142976\n1403715330412143104\n1403715330462142976\n1403715330512143104\n1403715330562142976\n1403715330612143104\n1403715330662142976\n1403715330712143104\n1403715330762142976\n1403715330812143104\n1403715330862142976\n1403715330912143104\n1403715330962142976\n1403715331012143104\n1403715331062142976\n1403715331112143104\n1403715331162142976\n1403715331212143104\n1403715331262142976\n1403715331312143104\n1403715331362142976\n1403715331412143104\n1403715331462142976\n1403715331512143104\n1403715331562142976\n1403715331612143104\n1403715331662142976\n1403715331712143104\n1403715331762142976\n1403715331812143104\n1403715331862142976\n1403715331912143104\n1403715331962142976\n1403715332012143104\n1403715332062142976\n1403715332112143104\n1403715332162142976\n1403715332212143104\n1403715332262142976\n1403715332312143104\n1403715332362142976\n1403715332412143104\n1403715332462142976\n1403715332512143104\n1403715332562142976\n1403715332612143104\n1403715332662142976\n1403715332712143104\n1403715332762142976\n1403715332812143104\n1403715332862142976\n1403715332912143104\n1403715332962142976\n1403715333012143104\n1403715333062142976\n1403715333112143104\n1403715333162142976\n1403715333212143104\n1403715333262142976\n1403715333312143104\n1403715333362142976\n1403715333412143104\n1403715333462142976\n1403715333512143104\n1403715333562142976\n1403715333612143104\n1403715333662142976\n1403715333712143104\n1403715333762142976\n1403715333812143104\n1403715333862142976\n1403715333912143104\n1403715333962142976\n1403715334012143104\n1403715334062142976\n1403715334112143104\n1403715334162142976\n1403715334212143104\n1403715334262142976\n1403715334312143104\n1403715334362142976\n1403715334412143104\n1403715334462142976\n1403715334512143104\n1403715334562142976\n1403715334612143104\n1403715334662142976\n1403715334712143104\n1403715334762142976\n1403715334812143104\n1403715334862142976\n1403715334912143104\n1403715334962142976\n1403715335012143104\n1403715335062142976\n1403715335112143104\n1403715335162142976\n1403715335212143104\n1403715335262142976\n1403715335312143104\n1403715335362142976\n1403715335412143104\n1403715335462142976\n1403715335512143104\n1403715335562142976\n1403715335612143104\n1403715335662142976\n1403715335712143104\n1403715335762142976\n1403715335812143104\n1403715335862142976\n1403715335912143104\n1403715335962142976\n1403715336012143104\n1403715336062142976\n1403715336112143104\n1403715336162142976\n1403715336212143104\n1403715336262142976\n1403715336312143104\n1403715336362142976\n1403715336412143104\n1403715336462142976\n1403715336512143104\n1403715336562142976\n1403715336612143104\n1403715336662142976\n1403715336712143104\n1403715336762142976\n1403715336812143104\n1403715336862142976\n1403715336912143104\n1403715336962142976\n1403715337012143104\n1403715337062142976\n1403715337112143104\n1403715337162142976\n1403715337212143104\n1403715337262142976\n1403715337312143104\n1403715337362142976\n1403715337412143104\n1403715337462142976\n1403715337512143104\n1403715337562142976\n1403715337612143104\n1403715337662142976\n1403715337712143104\n1403715337762142976\n1403715337812143104\n1403715337862142976\n1403715337912143104\n1403715337962142976\n1403715338012143104\n1403715338062142976\n1403715338112143104\n1403715338162142976\n1403715338212143104\n1403715338262142976\n1403715338312143104\n1403715338362142976\n1403715338412143104\n1403715338462142976\n1403715338512143104\n1403715338562142976\n1403715338612143104\n1403715338662142976\n1403715338712143104\n1403715338762142976\n1403715338812143104\n1403715338862142976\n1403715338912143104\n1403715338962142976\n1403715339012143104\n1403715339062142976\n1403715339112143104\n1403715339162142976\n1403715339212143104\n1403715339262142976\n1403715339312143104\n1403715339362142976\n1403715339412143104\n1403715339462142976\n1403715339512143104\n1403715339562142976\n1403715339612143104\n1403715339662142976\n1403715339712143104\n1403715339762142976\n1403715339812143104\n1403715339862142976\n1403715339912143104\n1403715339962142976\n1403715340012143104\n1403715340062142976\n1403715340112143104\n1403715340162142976\n1403715340212143104\n1403715340262142976\n1403715340312143104\n1403715340362142976\n1403715340412143104\n1403715340462142976\n1403715340512143104\n1403715340562142976\n1403715340612143104\n1403715340662142976\n1403715340712143104\n1403715340762142976\n1403715340812143104\n1403715340862142976\n1403715340912143104\n1403715340962142976\n1403715341012143104\n1403715341062142976\n1403715341112143104\n1403715341162142976\n1403715341212143104\n1403715341262142976\n1403715341312143104\n1403715341362142976\n1403715341412143104\n1403715341462142976\n1403715341512143104\n1403715341562142976\n1403715341612143104\n1403715341662142976\n1403715341712143104\n1403715341762142976\n1403715341812143104\n1403715341862142976\n1403715341912143104\n1403715341962142976\n1403715342012143104\n1403715342062142976\n1403715342112143104\n1403715342162142976\n1403715342212143104\n1403715342262142976\n1403715342312143104\n1403715342362142976\n1403715342412143104\n1403715342462142976\n1403715342512143104\n1403715342562142976\n1403715342612143104\n1403715342662142976\n1403715342712143104\n1403715342762142976\n1403715342812143104\n1403715342862142976\n1403715342912143104\n1403715342962142976\n1403715343012143104\n1403715343062142976\n1403715343112143104\n1403715343162142976\n1403715343212143104\n1403715343262142976\n1403715343312143104\n1403715343362142976\n1403715343412143104\n1403715343462142976\n1403715343512143104\n1403715343562142976\n1403715343612143104\n1403715343662142976\n1403715343712143104\n1403715343762142976\n1403715343812143104\n1403715343862142976\n1403715343912143104\n1403715343962142976\n1403715344012143104\n1403715344062142976\n1403715344112143104\n1403715344162142976\n1403715344212143104\n1403715344262142976\n1403715344312143104\n1403715344362142976\n1403715344412143104\n1403715344462142976\n1403715344512143104\n1403715344562142976\n1403715344612143104\n1403715344662142976\n1403715344712143104\n1403715344762142976\n1403715344812143104\n1403715344862142976\n1403715344912143104\n1403715344962142976\n1403715345012143104\n1403715345062142976\n1403715345112143104\n1403715345162142976\n1403715345212143104\n1403715345262142976\n1403715345312143104\n1403715345362142976\n1403715345412143104\n1403715345462142976\n1403715345512143104\n1403715345562142976\n1403715345612143104\n1403715345662142976\n1403715345712143104\n1403715345762142976\n1403715345812143104\n1403715345862142976\n1403715345912143104\n1403715345962142976\n1403715346012143104\n1403715346062142976\n1403715346112143104\n1403715346162142976\n1403715346212143104\n1403715346262142976\n1403715346312143104\n1403715346362142976\n1403715346412143104\n1403715346462142976\n1403715346512143104\n1403715346562142976\n1403715346612143104\n1403715346662142976\n1403715346712143104\n1403715346762142976\n1403715346812143104\n1403715346862142976\n1403715346912143104\n1403715346962142976\n1403715347012143104\n1403715347062142976\n1403715347112143104\n1403715347162142976\n1403715347212143104\n1403715347262142976\n1403715347312143104\n1403715347362142976\n1403715347412143104\n1403715347462142976\n1403715347512143104\n1403715347562142976\n1403715347612143104\n1403715347662142976\n1403715347712143104\n1403715347762142976\n1403715347812143104\n1403715347862142976\n1403715347912143104\n1403715347962142976\n1403715348012143104\n1403715348062142976\n1403715348112143104\n1403715348162142976\n1403715348212143104\n1403715348262142976\n1403715348312143104\n1403715348362142976\n1403715348412143104\n1403715348462142976\n1403715348512143104\n1403715348562142976\n1403715348612143104\n1403715348662142976\n1403715348712143104\n1403715348762142976\n1403715348812143104\n1403715348862142976\n1403715348912143104\n1403715348962142976\n1403715349012143104\n1403715349062142976\n1403715349112143104\n1403715349162142976\n1403715349212143104\n1403715349262142976\n1403715349312143104\n1403715349362142976\n1403715349412143104\n1403715349462142976\n1403715349512143104\n1403715349562142976\n1403715349612143104\n1403715349662142976\n1403715349712143104\n1403715349762142976\n1403715349812143104\n1403715349862142976\n1403715349912143104\n1403715349962142976\n1403715350012143104\n1403715350062142976\n1403715350112143104\n1403715350162142976\n1403715350212143104\n1403715350262142976\n1403715350312143104\n1403715350362142976\n1403715350412143104\n1403715350462142976\n1403715350512143104\n1403715350562142976\n1403715350612143104\n1403715350662142976\n1403715350712143104\n1403715350762142976\n1403715350812143104\n1403715350862142976\n1403715350912143104\n1403715350962142976\n1403715351012143104\n1403715351062142976\n1403715351112143104\n1403715351162142976\n1403715351212143104\n1403715351262142976\n1403715351312143104\n1403715351362142976\n1403715351412143104\n1403715351462142976\n1403715351512143104\n1403715351562142976\n1403715351612143104\n1403715351662142976\n1403715351712143104\n1403715351762142976\n1403715351812143104\n1403715351862142976\n1403715351912143104\n1403715351962142976\n1403715352012143104\n1403715352062142976\n1403715352112143104\n1403715352162142976\n1403715352212143104\n1403715352262142976\n1403715352312143104\n1403715352362142976\n1403715352412143104\n1403715352462142976\n1403715352512143104\n1403715352562142976\n1403715352612143104\n1403715352662142976\n1403715352712143104\n1403715352762142976\n1403715352812143104\n1403715352862142976\n1403715352912143104\n1403715352962142976\n1403715353012143104\n1403715353062142976\n1403715353112143104\n1403715353162142976\n1403715353212143104\n1403715353262142976\n1403715353312143104\n1403715353362142976\n1403715353412143104\n1403715353462142976\n1403715353512143104\n1403715353562142976\n1403715353612143104\n1403715353662142976\n1403715353712143104\n1403715353762142976\n1403715353812143104\n1403715353862142976\n1403715353912143104\n1403715353962142976\n1403715354012143104\n1403715354062142976\n1403715354112143104\n1403715354162142976\n1403715354212143104\n1403715354262142976\n1403715354312143104\n1403715354362142976\n1403715354412143104\n1403715354462142976\n1403715354512143104\n1403715354562142976\n1403715354612143104\n1403715354662142976\n1403715354712143104\n1403715354762142976\n1403715354812143104\n1403715354862142976\n1403715354912143104\n1403715354962142976\n1403715355012143104\n1403715355062142976\n1403715355112143104\n1403715355162142976\n1403715355212143104\n1403715355262142976\n1403715355312143104\n1403715355362142976\n1403715355412143104\n1403715355462142976\n1403715355512143104\n1403715355562142976\n1403715355612143104\n1403715355662142976\n1403715355712143104\n1403715355762142976\n1403715355812143104\n1403715355862142976\n1403715355912143104\n1403715355962142976\n1403715356012143104\n1403715356062142976\n1403715356112143104\n1403715356162142976\n1403715356212143104\n1403715356262142976\n1403715356312143104\n1403715356362142976\n1403715356412143104\n1403715356462142976\n1403715356512143104\n1403715356562142976\n1403715356612143104\n1403715356662142976\n1403715356712143104\n1403715356762142976\n1403715356812143104\n1403715356862142976\n1403715356912143104\n1403715356962142976\n1403715357012143104\n1403715357062142976\n1403715357112143104\n1403715357162142976\n1403715357212143104\n1403715357262142976\n1403715357312143104\n1403715357362142976\n1403715357412143104\n1403715357462142976\n1403715357512143104\n1403715357562142976\n1403715357612143104\n1403715357662142976\n1403715357712143104\n1403715357762142976\n1403715357812143104\n1403715357862142976\n1403715357912143104\n1403715357962142976\n1403715358012143104\n1403715358062142976\n1403715358112143104\n1403715358162142976\n1403715358212143104\n1403715358262142976\n1403715358312143104\n1403715358362142976\n1403715358412143104\n1403715358462142976\n1403715358512143104\n1403715358562142976\n1403715358612143104\n1403715358662142976\n1403715358712143104\n1403715358762142976\n1403715358812143104\n1403715358862142976\n1403715358912143104\n1403715358962142976\n1403715359012143104\n1403715359062142976\n1403715359112143104\n1403715359162142976\n1403715359212143104\n1403715359262142976\n1403715359312143104\n1403715359362142976\n1403715359412143104\n1403715359462142976\n1403715359512143104\n1403715359562142976\n1403715359612143104\n1403715359662142976\n1403715359712143104\n1403715359762142976\n1403715359812143104\n1403715359862142976\n1403715359912143104\n1403715359962142976\n1403715360012143104\n1403715360062142976\n1403715360112143104\n1403715360162142976\n1403715360212143104\n1403715360262142976\n1403715360312143104\n1403715360362142976\n1403715360412143104\n1403715360462142976\n1403715360512143104\n1403715360562142976\n1403715360612143104\n1403715360662142976\n1403715360712143104\n1403715360762142976\n1403715360812143104\n1403715360862142976\n1403715360912143104\n1403715360962142976\n1403715361012143104\n1403715361062142976\n1403715361112143104\n1403715361162142976\n1403715361212143104\n1403715361262142976\n1403715361312143104\n1403715361362142976\n1403715361412143104\n1403715361462142976\n1403715361512143104\n1403715361562142976\n1403715361612143104\n1403715361662142976\n1403715361712143104\n1403715361762142976\n1403715361812143104\n1403715361862142976\n1403715361912143104\n1403715361962142976\n1403715362012143104\n1403715362062142976\n1403715362112143104\n1403715362162142976\n1403715362212143104\n1403715362262142976\n1403715362312143104\n1403715362362142976\n1403715362412143104\n1403715362462142976\n1403715362512143104\n1403715362562142976\n1403715362612143104\n1403715362662142976\n1403715362712143104\n1403715362762142976\n1403715362812143104\n1403715362862142976\n1403715362912143104\n1403715362962142976\n1403715363012143104\n1403715363062142976\n1403715363112143104\n1403715363162142976\n1403715363212143104\n1403715363262142976\n1403715363312143104\n1403715363362142976\n1403715363412143104\n1403715363462142976\n1403715363512143104\n1403715363562142976\n1403715363612143104\n1403715363662142976\n1403715363712143104\n1403715363762142976\n1403715363812143104\n1403715363862142976\n1403715363912143104\n1403715363962142976\n1403715364012143104\n1403715364062142976\n1403715364112143104\n1403715364162142976\n1403715364212143104\n1403715364262142976\n1403715364312143104\n1403715364362142976\n1403715364412143104\n1403715364462142976\n1403715364512143104\n1403715364562142976\n1403715364612143104\n1403715364662142976\n1403715364712143104\n1403715364762142976\n1403715364812143104\n1403715364862142976\n1403715364912143104\n1403715364962142976\n1403715365012143104\n1403715365062142976\n1403715365112143104\n1403715365162142976\n1403715365212143104\n1403715365262142976\n1403715365312143104\n1403715365362142976\n1403715365412143104\n1403715365462142976\n1403715365512143104\n1403715365562142976\n1403715365612143104\n1403715365662142976\n1403715365712143104\n1403715365762142976\n1403715365812143104\n1403715365862142976\n1403715365912143104\n1403715365962142976\n1403715366012143104\n1403715366062142976\n1403715366112143104\n1403715366162142976\n1403715366212143104\n1403715366262142976\n1403715366312143104\n1403715366362142976\n1403715366412143104\n1403715366462142976\n1403715366512143104\n1403715366562142976\n1403715366612143104\n1403715366662142976\n1403715366712143104\n1403715366762142976\n1403715366812143104\n1403715366862142976\n1403715366912143104\n1403715366962142976\n1403715367012143104\n1403715367062142976\n1403715367112143104\n1403715367162142976\n1403715367212143104\n1403715367262142976\n1403715367312143104\n1403715367362142976\n1403715367412143104\n1403715367462142976\n1403715367512143104\n1403715367562142976\n1403715367612143104\n1403715367662142976\n1403715367712143104\n1403715367762142976\n1403715367812143104\n1403715367862142976\n1403715367912143104\n1403715367962142976\n1403715368012143104\n1403715368062142976\n1403715368112143104\n1403715368162142976\n1403715368212143104\n1403715368262142976\n1403715368312143104\n1403715368362142976\n1403715368412143104\n1403715368462142976\n1403715368512143104\n1403715368562142976\n1403715368612143104\n1403715368662142976\n1403715368712143104\n1403715368762142976\n1403715368812143104\n1403715368862142976\n1403715368912143104\n1403715368962142976\n1403715369012143104\n1403715369062142976\n1403715369112143104\n1403715369162142976\n1403715369212143104\n1403715369262142976\n1403715369312143104\n1403715369362142976\n1403715369412143104\n1403715369462142976\n1403715369512143104\n1403715369562142976\n1403715369612143104\n1403715369662142976\n1403715369712143104\n1403715369762142976\n1403715369812143104\n1403715369862142976\n1403715369912143104\n1403715369962142976\n1403715370012143104\n1403715370062142976\n1403715370112143104\n1403715370162142976\n1403715370212143104\n1403715370262142976\n1403715370312143104\n1403715370362142976\n1403715370412143104\n1403715370462142976\n1403715370512143104\n1403715370562142976\n1403715370612143104\n1403715370662142976\n1403715370712143104\n1403715370762142976\n1403715370812143104\n1403715370862142976\n1403715370912143104\n1403715370962142976\n1403715371012143104\n1403715371062142976\n1403715371112143104\n1403715371162142976\n1403715371212143104\n1403715371262142976\n1403715371312143104\n1403715371362142976\n1403715371412143104\n1403715371462142976\n1403715371512143104\n1403715371562142976\n1403715371612143104\n1403715371662142976\n1403715371712143104\n1403715371762142976\n1403715371812143104\n1403715371862142976\n1403715371912143104\n1403715371962142976\n1403715372012143104\n1403715372062142976\n1403715372112143104\n1403715372162142976\n1403715372212143104\n1403715372262142976\n1403715372312143104\n1403715372362142976\n1403715372412143104\n1403715372462142976\n1403715372512143104\n1403715372562142976\n1403715372612143104\n1403715372662142976\n1403715372712143104\n1403715372762142976\n1403715372812143104\n1403715372862142976\n1403715372912143104\n1403715372962142976\n1403715373012143104\n1403715373062142976\n1403715373112143104\n1403715373162142976\n1403715373212143104\n1403715373262142976\n1403715373312143104\n1403715373362142976\n1403715373412143104\n1403715373462142976\n1403715373512143104\n1403715373562142976\n1403715373612143104\n1403715373662142976\n1403715373712143104\n1403715373762142976\n1403715373812143104\n1403715373862142976\n1403715373912143104\n1403715373962142976\n1403715374012143104\n1403715374062142976\n1403715374112143104\n1403715374162142976\n1403715374212143104\n1403715374262142976\n1403715374312143104\n1403715374362142976\n1403715374412143104\n1403715374462142976\n1403715374512143104\n1403715374562142976\n1403715374612143104\n1403715374662142976\n1403715374712143104\n1403715374762142976\n1403715374812143104\n1403715374862142976\n1403715374912143104\n1403715374962142976\n1403715375012143104\n1403715375062142976\n1403715375112143104\n1403715375162142976\n1403715375212143104\n1403715375262142976\n1403715375312143104\n1403715375362142976\n1403715375412143104\n1403715375462142976\n1403715375512143104\n1403715375562142976\n1403715375612143104\n1403715375662142976\n1403715375712143104\n1403715375762142976\n1403715375812143104\n1403715375862142976\n1403715375912143104\n1403715375962142976\n1403715376012143104\n1403715376062142976\n1403715376112143104\n1403715376162142976\n1403715376212143104\n1403715376262142976\n1403715376312143104\n1403715376362142976\n1403715376412143104\n1403715376462142976\n1403715376512143104\n1403715376562142976\n1403715376612143104\n1403715376662142976\n1403715376712143104\n1403715376762142976\n1403715376812143104\n1403715376862142976\n1403715376912143104\n1403715376962142976\n1403715377012143104\n1403715377062142976\n1403715377112143104\n1403715377162142976\n1403715377212143104\n1403715377262142976\n1403715377312143104\n1403715377362142976\n1403715377412143104\n1403715377462142976\n1403715377512143104\n1403715377562142976\n1403715377612143104\n1403715377662142976\n1403715377712143104\n1403715377762142976\n1403715377812143104\n1403715377862142976\n1403715377912143104\n1403715377962142976\n1403715378012143104\n1403715378062142976\n1403715378112143104\n1403715378162142976\n1403715378212143104\n1403715378262142976\n1403715378312143104\n1403715378362142976\n1403715378412143104\n1403715378462142976\n1403715378512143104\n1403715378562142976\n1403715378612143104\n1403715378662142976\n1403715378712143104\n1403715378762142976\n1403715378812143104\n1403715378862142976\n1403715378912143104\n1403715378962142976\n1403715379012143104\n1403715379062142976\n1403715379112143104\n1403715379162142976\n1403715379212143104\n1403715379262142976\n1403715379312143104\n1403715379362142976\n1403715379412143104\n1403715379462142976\n1403715379512143104\n1403715379562142976\n1403715379612143104\n1403715379662142976\n1403715379712143104\n1403715379762142976\n1403715379812143104\n1403715379862142976\n1403715379912143104\n1403715379962142976\n1403715380012143104\n1403715380062142976\n1403715380112143104\n1403715380162142976\n1403715380212143104\n1403715380262142976\n1403715380312143104\n1403715380362142976\n1403715380412143104\n1403715380462142976\n1403715380512143104\n1403715380562142976\n1403715380612143104\n1403715380662142976\n1403715380712143104\n1403715380762142976\n1403715380812143104\n1403715380862142976\n1403715380912143104\n1403715380962142976\n1403715381012143104\n1403715381062142976\n1403715381112143104\n1403715381162142976\n1403715381212143104\n1403715381262142976\n1403715381312143104\n1403715381362142976\n1403715381412143104\n1403715381462142976\n1403715381512143104\n1403715381562142976\n1403715381612143104\n1403715381662142976\n1403715381712143104\n1403715381762142976\n1403715381812143104\n1403715381862142976\n1403715381912143104\n1403715381962142976\n1403715382012143104\n1403715382062142976\n1403715382112143104\n1403715382162142976\n1403715382212143104\n1403715382262142976\n1403715382312143104\n1403715382362142976\n1403715382412143104\n1403715382462142976\n1403715382512143104\n1403715382562142976\n1403715382612143104\n1403715382662142976\n1403715382712143104\n1403715382762142976\n1403715382812143104\n1403715382862142976\n1403715382912143104\n1403715382962142976\n1403715383012143104\n1403715383062142976\n1403715383112143104\n1403715383162142976\n1403715383212143104\n1403715383262142976\n1403715383312143104\n1403715383362142976\n1403715383412143104\n1403715383462142976\n1403715383512143104\n1403715383562142976\n1403715383612143104\n1403715383662142976\n1403715383712143104\n1403715383762142976\n1403715383812143104\n1403715383862142976\n1403715383912143104\n1403715383962142976\n1403715384012143104\n1403715384062142976\n1403715384112143104\n1403715384162142976\n1403715384212143104\n1403715384262142976\n1403715384312143104\n1403715384362142976\n1403715384412143104\n1403715384462142976\n1403715384512143104\n1403715384562142976\n1403715384612143104\n1403715384662142976\n1403715384712143104\n1403715384762142976\n1403715384812143104\n1403715384862142976\n1403715384912143104\n1403715384962142976\n1403715385012143104\n1403715385062142976\n1403715385112143104\n1403715385162142976\n1403715385212143104\n1403715385262142976\n1403715385312143104\n1403715385362142976\n1403715385412143104\n1403715385462142976\n1403715385512143104\n1403715385562142976\n1403715385612143104\n1403715385662142976\n1403715385712143104\n1403715385762142976\n1403715385812143104\n1403715385862142976\n1403715385912143104\n1403715385962142976\n1403715386012143104\n1403715386062142976\n1403715386112143104\n1403715386162142976\n1403715386212143104\n1403715386262142976\n1403715386312143104\n1403715386362142976\n1403715386412143104\n1403715386462142976\n1403715386512143104\n1403715386562142976\n1403715386612143104\n1403715386662142976\n1403715386712143104\n1403715386762142976\n1403715386812143104\n1403715386862142976\n1403715386912143104\n1403715386962142976\n1403715387012143104\n1403715387062142976\n1403715387112143104\n1403715387162142976\n1403715387212143104\n1403715387262142976\n1403715387312143104\n1403715387362142976\n1403715387412143104\n1403715387462142976\n1403715387512143104\n1403715387562142976\n1403715387612143104\n1403715387662142976\n1403715387712143104\n1403715387762142976\n1403715387812143104\n1403715387862142976\n1403715387912143104\n1403715387962142976\n1403715388012143104\n1403715388062142976\n1403715388112143104\n1403715388162142976\n1403715388212143104\n1403715388262142976\n1403715388312143104\n1403715388362142976\n1403715388412143104\n1403715388462142976\n1403715388512143104\n1403715388562142976\n1403715388612143104\n1403715388662142976\n1403715388712143104\n1403715388762142976\n1403715388812143104\n1403715388862142976\n1403715388912143104\n1403715388962142976\n1403715389012143104\n1403715389062142976\n1403715389112143104\n1403715389162142976\n1403715389212143104\n1403715389262142976\n1403715389312143104\n1403715389362142976\n1403715389412143104\n1403715389462142976\n1403715389512143104\n1403715389562142976\n1403715389612143104\n1403715389662142976\n1403715389712143104\n1403715389762142976\n1403715389812143104\n1403715389862142976\n1403715389912143104\n1403715389962142976\n1403715390012143104\n1403715390062142976\n1403715390112143104\n1403715390162142976\n1403715390212143104\n1403715390262142976\n1403715390312143104\n1403715390362142976\n1403715390412143104\n1403715390462142976\n1403715390512143104\n1403715390562142976\n1403715390612143104\n1403715390662142976\n1403715390712143104\n1403715390762142976\n1403715390812143104\n1403715390862142976\n1403715390912143104\n1403715390962142976\n1403715391012143104\n1403715391062142976\n1403715391112143104\n1403715391162142976\n1403715391212143104\n1403715391262142976\n1403715391312143104\n1403715391362142976\n1403715391412143104\n1403715391462142976\n1403715391512143104\n1403715391562142976\n1403715391612143104\n1403715391662142976\n1403715391712143104\n1403715391762142976\n1403715391812143104\n1403715391862142976\n1403715391912143104\n1403715391962142976\n1403715392012143104\n1403715392062142976\n1403715392112143104\n1403715392162142976\n1403715392212143104\n1403715392262142976\n1403715392312143104\n1403715392362142976\n1403715392412143104\n1403715392462142976\n1403715392512143104\n1403715392562142976\n1403715392612143104\n1403715392662142976\n1403715392712143104\n1403715392762142976\n1403715392812143104\n1403715392862142976\n1403715392912143104\n1403715392962142976\n1403715393012143104\n1403715393062142976\n1403715393112143104\n1403715393162142976\n1403715393212143104\n1403715393262142976\n1403715393312143104\n1403715393362142976\n1403715393412143104\n1403715393462142976\n1403715393512143104\n1403715393562142976\n1403715393612143104\n1403715393662142976\n1403715393712143104\n1403715393762142976\n1403715393812143104\n1403715393862142976\n1403715393912143104\n1403715393962142976\n1403715394012143104\n1403715394062142976\n1403715394112143104\n1403715394162142976\n1403715394212143104\n1403715394262142976\n1403715394312143104\n1403715394362142976\n1403715394412143104\n1403715394462142976\n1403715394512143104\n1403715394562142976\n1403715394612143104\n1403715394662142976\n1403715394712143104\n1403715394762142976\n1403715394812143104\n1403715394862142976\n1403715394912143104\n1403715394962142976\n1403715395012143104\n1403715395062142976\n1403715395112143104\n1403715395162142976\n1403715395212143104\n1403715395262142976\n1403715395312143104\n1403715395362142976\n1403715395412143104\n1403715395462142976\n1403715395512143104\n1403715395562142976\n1403715395612143104\n1403715395662142976\n1403715395712143104\n1403715395762142976\n1403715395812143104\n1403715395862142976\n1403715395912143104\n1403715395962142976\n1403715396012143104\n1403715396062142976\n1403715396112143104\n1403715396162142976\n1403715396212143104\n1403715396262142976\n1403715396312143104\n1403715396362142976\n1403715396412143104\n1403715396462142976\n1403715396512143104\n1403715396562142976\n1403715396612143104\n1403715396662142976\n1403715396712143104\n1403715396762142976\n1403715396812143104\n1403715396862142976\n1403715396912143104\n1403715396962142976\n1403715397012143104\n1403715397062142976\n1403715397112143104\n1403715397162142976\n1403715397212143104\n1403715397262142976\n1403715397312143104\n1403715397362142976\n1403715397412143104\n1403715397462142976\n1403715397512143104\n1403715397562142976\n1403715397612143104\n1403715397662142976\n1403715397712143104\n1403715397762142976\n1403715397812143104\n1403715397862142976\n1403715397912143104\n1403715397962142976\n1403715398012143104\n1403715398062142976\n1403715398112143104\n1403715398162142976\n1403715398212143104\n1403715398262142976\n1403715398312143104\n1403715398362142976\n1403715398412143104\n1403715398462142976\n1403715398512143104\n1403715398562142976\n1403715398612143104\n1403715398662142976\n1403715398712143104\n1403715398762142976\n1403715398812143104\n1403715398862142976\n1403715398912143104\n1403715398962142976\n1403715399012143104\n1403715399062142976\n1403715399112143104\n1403715399162142976\n1403715399212143104\n1403715399262142976\n1403715399312143104\n1403715399362142976\n1403715399412143104\n1403715399462142976\n1403715399512143104\n1403715399562142976\n1403715399612143104\n1403715399662142976\n1403715399712143104\n1403715399762142976\n1403715399812143104\n1403715399862142976\n1403715399912143104\n1403715399962142976\n1403715400012143104\n1403715400062142976\n1403715400112143104\n1403715400162142976\n1403715400212143104\n1403715400262142976\n1403715400312143104\n1403715400362142976\n1403715400412143104\n1403715400462142976\n1403715400512143104\n1403715400562142976\n1403715400612143104\n1403715400662142976\n1403715400712143104\n1403715400762142976\n1403715400812143104\n1403715400862142976\n1403715400912143104\n1403715400962142976\n1403715401012143104\n1403715401062142976\n1403715401112143104\n1403715401162142976\n1403715401212143104\n1403715401262142976\n1403715401312143104\n1403715401362142976\n1403715401412143104\n1403715401462142976\n1403715401512143104\n1403715401562142976\n1403715401612143104\n1403715401662142976\n1403715401712143104\n1403715401762142976\n1403715401812143104\n1403715401862142976\n1403715401912143104\n1403715401962142976\n1403715402012143104\n1403715402062142976\n1403715402112143104\n1403715402162142976\n1403715402212143104\n1403715402262142976\n1403715402312143104\n1403715402362142976\n1403715402412143104\n1403715402462142976\n1403715402512143104\n1403715402562142976\n1403715402612143104\n1403715402662142976\n1403715402712143104\n1403715402762142976\n1403715402812143104\n1403715402862142976\n1403715402912143104\n1403715402962142976\n1403715403012143104\n1403715403062142976\n1403715403112143104\n1403715403162142976\n1403715403212143104\n1403715403262142976\n1403715403312143104\n1403715403362142976\n1403715403412143104\n1403715403462142976\n1403715403512143104\n1403715403562142976\n1403715403612143104\n1403715403662142976\n1403715403712143104\n1403715403762142976\n1403715403812143104\n1403715403862142976\n1403715403912143104\n1403715403962142976\n1403715404012143104\n1403715404062142976\n1403715404112143104\n1403715404162142976\n1403715404212143104\n1403715404262142976\n1403715404312143104\n1403715404362142976\n1403715404412143104\n1403715404462142976\n1403715404512143104\n1403715404562142976\n1403715404612143104\n1403715404662142976\n1403715404712143104\n1403715404762142976\n1403715404812143104\n1403715404862142976\n1403715404912143104\n1403715404962142976\n1403715405012143104\n1403715405062142976\n1403715405112143104\n1403715405162142976\n1403715405212143104\n1403715405262142976\n1403715405312143104\n1403715405362142976\n1403715405412143104\n1403715405462142976\n1403715405512143104\n1403715405562142976\n1403715405612143104\n1403715405662142976\n1403715405712143104\n1403715405762142976\n1403715405812143104\n1403715405862142976\n1403715405912143104\n1403715405962142976\n1403715406012143104\n1403715406062142976\n1403715406112143104\n1403715406162142976\n1403715406212143104\n1403715406262142976\n1403715406312143104\n1403715406362142976\n1403715406412143104\n1403715406462142976\n1403715406512143104\n1403715406562142976\n1403715406612143104\n1403715406662142976\n1403715406712143104\n1403715406762142976\n1403715406812143104\n1403715406862142976\n1403715406912143104\n1403715406962142976\n1403715407012143104\n1403715407062142976\n1403715407112143104\n1403715407162142976\n1403715407212143104\n1403715407262142976\n1403715407312143104\n1403715407362142976\n1403715407412143104\n1403715407462142976\n1403715407512143104\n1403715407562142976\n1403715407612143104\n1403715407662142976\n1403715407712143104\n1403715407762142976\n1403715407812143104\n1403715407862142976\n1403715407912143104\n1403715407962142976\n1403715408012143104\n1403715408062142976\n1403715408112143104\n1403715408162142976\n1403715408212143104\n1403715408262142976\n1403715408312143104\n1403715408362142976\n1403715408412143104\n1403715408462142976\n1403715408512143104\n1403715408562142976\n1403715408612143104\n1403715408662142976\n1403715408712143104\n1403715408762142976\n1403715408812143104\n1403715408862142976\n1403715408912143104\n1403715408962142976\n1403715409012143104\n1403715409062142976\n1403715409112143104\n1403715409162142976\n1403715409212143104\n1403715409262142976\n1403715409312143104\n1403715409362142976\n1403715409412143104\n1403715409462142976\n1403715409512143104\n1403715409562142976\n1403715409612143104\n1403715409662142976\n1403715409712143104\n1403715409762142976\n1403715409812143104\n1403715409862142976\n1403715409912143104\n1403715409962142976\n1403715410012143104\n1403715410062142976\n1403715410112143104\n1403715410162142976\n1403715410212143104\n1403715410262142976\n1403715410312143104\n1403715410362142976\n1403715410412143104\n1403715410462142976\n1403715410512143104\n1403715410562142976\n1403715410612143104\n1403715410662142976\n1403715410712143104\n1403715410762142976\n1403715410812143104\n1403715410862142976\n1403715410912143104\n1403715410962142976\n1403715411012143104\n1403715411062142976\n1403715411112143104\n1403715411162142976\n1403715411212143104\n1403715411262142976\n1403715411312143104\n1403715411362142976\n1403715411412143104\n1403715411462142976\n1403715411512143104\n1403715411562142976\n1403715411612143104\n1403715411662142976\n1403715411712143104\n1403715411762142976\n1403715411812143104\n1403715411862142976\n1403715411912143104\n1403715411962142976\n1403715412012143104\n1403715412062142976\n1403715412112143104\n1403715412162142976\n1403715412212143104\n1403715412262142976\n1403715412312143104\n1403715412362142976\n1403715412412143104\n1403715412462142976\n1403715412512143104\n1403715412562142976\n1403715412612143104\n1403715412662142976\n1403715412712143104\n1403715412762142976\n1403715412812143104\n1403715412862142976\n1403715412912143104\n1403715412962142976\n1403715413012143104\n1403715413062142976\n1403715413112143104\n1403715413162142976\n1403715413212143104\n1403715413262142976\n1403715413312143104\n1403715413362142976\n1403715413412143104\n1403715413462142976\n1403715413512143104\n1403715413562142976\n1403715413612143104\n1403715413662142976\n1403715413712143104\n1403715413762142976\n1403715413812143104\n1403715413862142976\n1403715413912143104\n1403715413962142976\n1403715414012143104\n1403715414062142976\n1403715414112143104\n1403715414162142976\n1403715414212143104\n1403715414262142976\n1403715414312143104\n1403715414362142976\n1403715414412143104\n1403715414462142976\n1403715414512143104\n1403715414562142976\n1403715414612143104\n1403715414662142976\n1403715414712143104\n1403715414762142976\n1403715414812143104\n1403715414862142976\n1403715414912143104\n1403715414962142976\n1403715415012143104\n1403715415062142976\n1403715415112143104\n1403715415162142976\n1403715415212143104\n1403715415262142976\n1403715415312143104\n1403715415362142976\n1403715415412143104\n1403715415462142976\n1403715415512143104\n1403715415562142976\n1403715415612143104\n1403715415662142976\n1403715415712143104\n1403715415762142976\n1403715415812143104\n1403715415862142976\n1403715415912143104\n1403715415962142976\n1403715416012143104\n1403715416062142976\n1403715416112143104\n1403715416162142976\n1403715416212143104\n1403715416262142976\n1403715416312143104\n1403715416362142976\n1403715416412143104\n1403715416462142976\n1403715416512143104\n1403715416562142976\n1403715416612143104\n1403715416662142976\n1403715416712143104\n1403715416762142976\n1403715416812143104\n1403715416862142976\n1403715416912143104\n1403715416962142976\n1403715417012143104\n1403715417062142976\n1403715417112143104\n1403715417162142976\n1403715417212143104\n1403715417262142976\n1403715417312143104\n1403715417362142976\n1403715417412143104\n1403715417462142976\n1403715417512143104\n1403715417562142976\n1403715417612143104\n1403715417662142976\n1403715417712143104\n1403715417762142976\n1403715417812143104\n1403715417862142976\n1403715417912143104\n1403715417962142976\n1403715418012143104\n1403715418062142976\n1403715418112143104\n1403715418162142976\n1403715418212143104\n1403715418262142976\n1403715418312143104\n1403715418362142976\n1403715418412143104\n1403715418462142976\n1403715418512143104\n1403715418562142976\n1403715418612143104\n1403715418662142976\n1403715418712143104\n1403715418762142976\n1403715418812143104\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Stereo/EuRoC_TimeStamps/V102.txt",
    "content": "1403715523912143104\n1403715523962142976\n1403715524012143104\n1403715524062142976\n1403715524112143104\n1403715524162142976\n1403715524212143104\n1403715524262142976\n1403715524312143104\n1403715524362142976\n1403715524412143104\n1403715524462142976\n1403715524512143104\n1403715524562142976\n1403715524612143104\n1403715524662142976\n1403715524712143104\n1403715524762142976\n1403715524812143104\n1403715524862142976\n1403715524912143104\n1403715524962142976\n1403715525012143104\n1403715525062142976\n1403715525112143104\n1403715525162142976\n1403715525212143104\n1403715525262142976\n1403715525312143104\n1403715525362142976\n1403715525412143104\n1403715525462142976\n1403715525512143104\n1403715525562142976\n1403715525612143104\n1403715525662142976\n1403715525712143104\n1403715525762142976\n1403715525812143104\n1403715525862142976\n1403715525912143104\n1403715525962142976\n1403715526012143104\n1403715526062142976\n1403715526112143104\n1403715526162142976\n1403715526212143104\n1403715526262142976\n1403715526312143104\n1403715526362142976\n1403715526412143104\n1403715526462142976\n1403715526512143104\n1403715526562142976\n1403715526612143104\n1403715526662142976\n1403715526712143104\n1403715526762142976\n1403715526812143104\n1403715526862142976\n1403715526912143104\n1403715526962142976\n1403715527012143104\n1403715527062142976\n1403715527112143104\n1403715527162142976\n1403715527212143104\n1403715527262142976\n1403715527312143104\n1403715527362142976\n1403715527412143104\n1403715527462142976\n1403715527512143104\n1403715527562142976\n1403715527612143104\n1403715527662142976\n1403715527712143104\n1403715527762142976\n1403715527812143104\n1403715527862142976\n1403715527912143104\n1403715527962142976\n1403715528012143104\n1403715528062142976\n1403715528112143104\n1403715528162142976\n1403715528212143104\n1403715528262142976\n1403715528312143104\n1403715528362142976\n1403715528412143104\n1403715528462142976\n1403715528512143104\n1403715528562142976\n1403715528612143104\n1403715528662142976\n1403715528712143104\n1403715528762142976\n1403715528812143104\n1403715528862142976\n1403715528912143104\n1403715528962142976\n1403715529012143104\n1403715529062142976\n1403715529112143104\n1403715529162142976\n1403715529212143104\n1403715529262142976\n1403715529312143104\n1403715529362142976\n1403715529412143104\n1403715529462142976\n1403715529512143104\n1403715529562142976\n1403715529612143104\n1403715529662142976\n1403715529712143104\n1403715529762142976\n1403715529812143104\n1403715529862142976\n1403715529912143104\n1403715529962142976\n1403715530012143104\n1403715530062142976\n1403715530112143104\n1403715530162142976\n1403715530212143104\n1403715530262142976\n1403715530312143104\n1403715530362142976\n1403715530412143104\n1403715530462142976\n1403715530512143104\n1403715530562142976\n1403715530612143104\n1403715530662142976\n1403715530712143104\n1403715530762142976\n1403715530812143104\n1403715530862142976\n1403715530912143104\n1403715530962142976\n1403715531012143104\n1403715531062142976\n1403715531112143104\n1403715531162142976\n1403715531212143104\n1403715531262142976\n1403715531312143104\n1403715531362142976\n1403715531412143104\n1403715531462142976\n1403715531512143104\n1403715531562142976\n1403715531612143104\n1403715531662142976\n1403715531712143104\n1403715531762142976\n1403715531812143104\n1403715531862142976\n1403715531912143104\n1403715531962142976\n1403715532012143104\n1403715532062142976\n1403715532112143104\n1403715532162142976\n1403715532212143104\n1403715532262142976\n1403715532312143104\n1403715532362142976\n1403715532412143104\n1403715532462142976\n1403715532512143104\n1403715532562142976\n1403715532612143104\n1403715532662142976\n1403715532712143104\n1403715532762142976\n1403715532812143104\n1403715532862142976\n1403715532912143104\n1403715532962142976\n1403715533012143104\n1403715533062142976\n1403715533112143104\n1403715533162142976\n1403715533212143104\n1403715533262142976\n1403715533312143104\n1403715533362142976\n1403715533412143104\n1403715533462142976\n1403715533512143104\n1403715533562142976\n1403715533612143104\n1403715533662142976\n1403715533712143104\n1403715533762142976\n1403715533812143104\n1403715533862142976\n1403715533912143104\n1403715533962142976\n1403715534012143104\n1403715534062142976\n1403715534112143104\n1403715534162142976\n1403715534212143104\n1403715534262142976\n1403715534312143104\n1403715534362142976\n1403715534412143104\n1403715534462142976\n1403715534512143104\n1403715534562142976\n1403715534612143104\n1403715534662142976\n1403715534712143104\n1403715534762142976\n1403715534812143104\n1403715534862142976\n1403715534912143104\n1403715534962142976\n1403715535012143104\n1403715535062142976\n1403715535112143104\n1403715535162142976\n1403715535212143104\n1403715535262142976\n1403715535312143104\n1403715535362142976\n1403715535412143104\n1403715535462142976\n1403715535512143104\n1403715535562142976\n1403715535612143104\n1403715535662142976\n1403715535712143104\n1403715535762142976\n1403715535812143104\n1403715535862142976\n1403715535912143104\n1403715535962142976\n1403715536012143104\n1403715536062142976\n1403715536112143104\n1403715536162142976\n1403715536212143104\n1403715536262142976\n1403715536312143104\n1403715536362142976\n1403715536412143104\n1403715536462142976\n1403715536512143104\n1403715536562142976\n1403715536612143104\n1403715536662142976\n1403715536712143104\n1403715536762142976\n1403715536812143104\n1403715536862142976\n1403715536912143104\n1403715536962142976\n1403715537012143104\n1403715537062142976\n1403715537112143104\n1403715537162142976\n1403715537212143104\n1403715537262142976\n1403715537312143104\n1403715537362142976\n1403715537412143104\n1403715537462142976\n1403715537512143104\n1403715537562142976\n1403715537612143104\n1403715537662142976\n1403715537712143104\n1403715537762142976\n1403715537812143104\n1403715537862142976\n1403715537912143104\n1403715537962142976\n1403715538012143104\n1403715538062142976\n1403715538112143104\n1403715538162142976\n1403715538212143104\n1403715538262142976\n1403715538312143104\n1403715538362142976\n1403715538412143104\n1403715538462142976\n1403715538512143104\n1403715538562142976\n1403715538612143104\n1403715538662142976\n1403715538712143104\n1403715538762142976\n1403715538812143104\n1403715538862142976\n1403715538912143104\n1403715538962142976\n1403715539012143104\n1403715539062142976\n1403715539112143104\n1403715539162142976\n1403715539212143104\n1403715539262142976\n1403715539312143104\n1403715539362142976\n1403715539412143104\n1403715539462142976\n1403715539512143104\n1403715539562142976\n1403715539612143104\n1403715539662142976\n1403715539712143104\n1403715539762142976\n1403715539812143104\n1403715539862142976\n1403715539912143104\n1403715539962142976\n1403715540012143104\n1403715540062142976\n1403715540112143104\n1403715540162142976\n1403715540212143104\n1403715540262142976\n1403715540312143104\n1403715540362142976\n1403715540412143104\n1403715540462142976\n1403715540512143104\n1403715540562142976\n1403715540612143104\n1403715540662142976\n1403715540712143104\n1403715540762142976\n1403715540812143104\n1403715540862142976\n1403715540912143104\n1403715540962142976\n1403715541012143104\n1403715541062142976\n1403715541112143104\n1403715541162142976\n1403715541212143104\n1403715541262142976\n1403715541312143104\n1403715541362142976\n1403715541412143104\n1403715541462142976\n1403715541512143104\n1403715541562142976\n1403715541612143104\n1403715541662142976\n1403715541712143104\n1403715541762142976\n1403715541812143104\n1403715541862142976\n1403715541912143104\n1403715541962142976\n1403715542012143104\n1403715542062142976\n1403715542112143104\n1403715542162142976\n1403715542212143104\n1403715542262142976\n1403715542312143104\n1403715542362142976\n1403715542412143104\n1403715542462142976\n1403715542512143104\n1403715542562142976\n1403715542612143104\n1403715542662142976\n1403715542712143104\n1403715542762142976\n1403715542812143104\n1403715542862142976\n1403715542912143104\n1403715542962142976\n1403715543012143104\n1403715543062142976\n1403715543112143104\n1403715543162142976\n1403715543212143104\n1403715543262142976\n1403715543312143104\n1403715543362142976\n1403715543412143104\n1403715543462142976\n1403715543512143104\n1403715543562142976\n1403715543612143104\n1403715543662142976\n1403715543712143104\n1403715543762142976\n1403715543812143104\n1403715543862142976\n1403715543912143104\n1403715543962142976\n1403715544012143104\n1403715544062142976\n1403715544112143104\n1403715544162142976\n1403715544212143104\n1403715544262142976\n1403715544312143104\n1403715544362142976\n1403715544412143104\n1403715544462142976\n1403715544512143104\n1403715544562142976\n1403715544612143104\n1403715544662142976\n1403715544712143104\n1403715544762142976\n1403715544812143104\n1403715544862142976\n1403715544912143104\n1403715544962142976\n1403715545012143104\n1403715545062142976\n1403715545112143104\n1403715545162142976\n1403715545212143104\n1403715545262142976\n1403715545312143104\n1403715545362142976\n1403715545412143104\n1403715545462142976\n1403715545512143104\n1403715545562142976\n1403715545612143104\n1403715545662142976\n1403715545712143104\n1403715545762142976\n1403715545812143104\n1403715545862142976\n1403715545912143104\n1403715545962142976\n1403715546012143104\n1403715546062142976\n1403715546112143104\n1403715546162142976\n1403715546212143104\n1403715546262142976\n1403715546312143104\n1403715546362142976\n1403715546412143104\n1403715546462142976\n1403715546512143104\n1403715546562142976\n1403715546612143104\n1403715546662142976\n1403715546712143104\n1403715546762142976\n1403715546812143104\n1403715546862142976\n1403715546912143104\n1403715546962142976\n1403715547012143104\n1403715547062142976\n1403715547112143104\n1403715547162142976\n1403715547212143104\n1403715547262142976\n1403715547312143104\n1403715547362142976\n1403715547412143104\n1403715547462142976\n1403715547512143104\n1403715547562142976\n1403715547612143104\n1403715547662142976\n1403715547712143104\n1403715547762142976\n1403715547812143104\n1403715547862142976\n1403715547912143104\n1403715547962142976\n1403715548012143104\n1403715548062142976\n1403715548112143104\n1403715548162142976\n1403715548212143104\n1403715548262142976\n1403715548312143104\n1403715548362142976\n1403715548412143104\n1403715548462142976\n1403715548512143104\n1403715548562142976\n1403715548612143104\n1403715548662142976\n1403715548712143104\n1403715548762142976\n1403715548812143104\n1403715548862142976\n1403715548912143104\n1403715548962142976\n1403715549012143104\n1403715549062142976\n1403715549112143104\n1403715549162142976\n1403715549212143104\n1403715549262142976\n1403715549312143104\n1403715549362142976\n1403715549412143104\n1403715549462142976\n1403715549512143104\n1403715549562142976\n1403715549612143104\n1403715549662142976\n1403715549712143104\n1403715549762142976\n1403715549812143104\n1403715549862142976\n1403715549912143104\n1403715549962142976\n1403715550012143104\n1403715550062142976\n1403715550112143104\n1403715550162142976\n1403715550212143104\n1403715550262142976\n1403715550312143104\n1403715550362142976\n1403715550412143104\n1403715550462142976\n1403715550512143104\n1403715550562142976\n1403715550612143104\n1403715550662142976\n1403715550712143104\n1403715550762142976\n1403715550812143104\n1403715550862142976\n1403715550912143104\n1403715550962142976\n1403715551012143104\n1403715551062142976\n1403715551112143104\n1403715551162142976\n1403715551212143104\n1403715551262142976\n1403715551312143104\n1403715551362142976\n1403715551412143104\n1403715551462142976\n1403715551512143104\n1403715551562142976\n1403715551612143104\n1403715551662142976\n1403715551712143104\n1403715551762142976\n1403715551812143104\n1403715551862142976\n1403715551912143104\n1403715551962142976\n1403715552012143104\n1403715552062142976\n1403715552112143104\n1403715552162142976\n1403715552212143104\n1403715552262142976\n1403715552312143104\n1403715552362142976\n1403715552412143104\n1403715552462142976\n1403715552512143104\n1403715552562142976\n1403715552612143104\n1403715552662142976\n1403715552712143104\n1403715552762142976\n1403715552812143104\n1403715552862142976\n1403715552912143104\n1403715552962142976\n1403715553012143104\n1403715553062142976\n1403715553112143104\n1403715553162142976\n1403715553212143104\n1403715553262142976\n1403715553312143104\n1403715553362142976\n1403715553412143104\n1403715553462142976\n1403715553512143104\n1403715553562142976\n1403715553612143104\n1403715553662142976\n1403715553712143104\n1403715553762142976\n1403715553812143104\n1403715553862142976\n1403715553912143104\n1403715553962142976\n1403715554012143104\n1403715554062142976\n1403715554112143104\n1403715554162142976\n1403715554212143104\n1403715554262142976\n1403715554312143104\n1403715554362142976\n1403715554412143104\n1403715554462142976\n1403715554512143104\n1403715554562142976\n1403715554612143104\n1403715554662142976\n1403715554712143104\n1403715554762142976\n1403715554812143104\n1403715554862142976\n1403715554912143104\n1403715554962142976\n1403715555012143104\n1403715555062142976\n1403715555112143104\n1403715555162142976\n1403715555212143104\n1403715555262142976\n1403715555312143104\n1403715555362142976\n1403715555412143104\n1403715555462142976\n1403715555512143104\n1403715555562142976\n1403715555612143104\n1403715555662142976\n1403715555712143104\n1403715555762142976\n1403715555812143104\n1403715555862142976\n1403715555912143104\n1403715555962142976\n1403715556012143104\n1403715556062142976\n1403715556112143104\n1403715556162142976\n1403715556212143104\n1403715556262142976\n1403715556312143104\n1403715556362142976\n1403715556412143104\n1403715556462142976\n1403715556512143104\n1403715556562142976\n1403715556612143104\n1403715556662142976\n1403715556712143104\n1403715556762142976\n1403715556812143104\n1403715556862142976\n1403715556912143104\n1403715556962142976\n1403715557012143104\n1403715557062142976\n1403715557112143104\n1403715557162142976\n1403715557212143104\n1403715557262142976\n1403715557312143104\n1403715557362142976\n1403715557412143104\n1403715557462142976\n1403715557512143104\n1403715557562142976\n1403715557612143104\n1403715557662142976\n1403715557712143104\n1403715557762142976\n1403715557812143104\n1403715557862142976\n1403715557912143104\n1403715557962142976\n1403715558012143104\n1403715558062142976\n1403715558112143104\n1403715558162142976\n1403715558212143104\n1403715558262142976\n1403715558312143104\n1403715558362142976\n1403715558412143104\n1403715558462142976\n1403715558512143104\n1403715558562142976\n1403715558612143104\n1403715558662142976\n1403715558712143104\n1403715558762142976\n1403715558812143104\n1403715558862142976\n1403715558912143104\n1403715558962142976\n1403715559012143104\n1403715559062142976\n1403715559112143104\n1403715559162142976\n1403715559212143104\n1403715559262142976\n1403715559312143104\n1403715559362142976\n1403715559412143104\n1403715559462142976\n1403715559512143104\n1403715559562142976\n1403715559612143104\n1403715559662142976\n1403715559712143104\n1403715559762142976\n1403715559812143104\n1403715559862142976\n1403715559912143104\n1403715559962142976\n1403715560012143104\n1403715560062142976\n1403715560112143104\n1403715560162142976\n1403715560212143104\n1403715560262142976\n1403715560312143104\n1403715560362142976\n1403715560412143104\n1403715560462142976\n1403715560512143104\n1403715560562142976\n1403715560612143104\n1403715560662142976\n1403715560712143104\n1403715560762142976\n1403715560812143104\n1403715560862142976\n1403715560912143104\n1403715560962142976\n1403715561012143104\n1403715561062142976\n1403715561112143104\n1403715561162142976\n1403715561212143104\n1403715561262142976\n1403715561312143104\n1403715561362142976\n1403715561412143104\n1403715561462142976\n1403715561512143104\n1403715561562142976\n1403715561612143104\n1403715561662142976\n1403715561712143104\n1403715561762142976\n1403715561812143104\n1403715561862142976\n1403715561912143104\n1403715561962142976\n1403715562012143104\n1403715562062142976\n1403715562112143104\n1403715562162142976\n1403715562212143104\n1403715562262142976\n1403715562312143104\n1403715562362142976\n1403715562412143104\n1403715562462142976\n1403715562512143104\n1403715562562142976\n1403715562612143104\n1403715562662142976\n1403715562712143104\n1403715562762142976\n1403715562812143104\n1403715562862142976\n1403715562912143104\n1403715562962142976\n1403715563012143104\n1403715563062142976\n1403715563112143104\n1403715563162142976\n1403715563212143104\n1403715563262142976\n1403715563312143104\n1403715563362142976\n1403715563412143104\n1403715563462142976\n1403715563512143104\n1403715563562142976\n1403715563612143104\n1403715563662142976\n1403715563712143104\n1403715563762142976\n1403715563812143104\n1403715563862142976\n1403715563912143104\n1403715563962142976\n1403715564012143104\n1403715564062142976\n1403715564112143104\n1403715564162142976\n1403715564212143104\n1403715564262142976\n1403715564312143104\n1403715564362142976\n1403715564412143104\n1403715564462142976\n1403715564512143104\n1403715564562142976\n1403715564612143104\n1403715564662142976\n1403715564712143104\n1403715564762142976\n1403715564812143104\n1403715564862142976\n1403715564912143104\n1403715564962142976\n1403715565012143104\n1403715565062142976\n1403715565112143104\n1403715565162142976\n1403715565212143104\n1403715565262142976\n1403715565312143104\n1403715565362142976\n1403715565412143104\n1403715565462142976\n1403715565512143104\n1403715565562142976\n1403715565612143104\n1403715565662142976\n1403715565712143104\n1403715565762142976\n1403715565812143104\n1403715565862142976\n1403715565912143104\n1403715565962142976\n1403715566012143104\n1403715566062142976\n1403715566112143104\n1403715566162142976\n1403715566212143104\n1403715566262142976\n1403715566312143104\n1403715566362142976\n1403715566412143104\n1403715566462142976\n1403715566512143104\n1403715566562142976\n1403715566612143104\n1403715566662142976\n1403715566712143104\n1403715566762142976\n1403715566812143104\n1403715566862142976\n1403715566912143104\n1403715566962142976\n1403715567012143104\n1403715567062142976\n1403715567112143104\n1403715567162142976\n1403715567212143104\n1403715567262142976\n1403715567312143104\n1403715567362142976\n1403715567412143104\n1403715567462142976\n1403715567512143104\n1403715567562142976\n1403715567612143104\n1403715567662142976\n1403715567712143104\n1403715567762142976\n1403715567812143104\n1403715567862142976\n1403715567912143104\n1403715567962142976\n1403715568012143104\n1403715568062142976\n1403715568112143104\n1403715568162142976\n1403715568212143104\n1403715568262142976\n1403715568312143104\n1403715568362142976\n1403715568412143104\n1403715568462142976\n1403715568512143104\n1403715568562142976\n1403715568612143104\n1403715568662142976\n1403715568712143104\n1403715568762142976\n1403715568812143104\n1403715568862142976\n1403715568912143104\n1403715568962142976\n1403715569012143104\n1403715569062142976\n1403715569112143104\n1403715569162142976\n1403715569212143104\n1403715569262142976\n1403715569312143104\n1403715569362142976\n1403715569412143104\n1403715569462142976\n1403715569512143104\n1403715569562142976\n1403715569612143104\n1403715569662142976\n1403715569712143104\n1403715569762142976\n1403715569812143104\n1403715569862142976\n1403715569912143104\n1403715569962142976\n1403715570012143104\n1403715570062142976\n1403715570112143104\n1403715570162142976\n1403715570212143104\n1403715570262142976\n1403715570312143104\n1403715570362142976\n1403715570412143104\n1403715570462142976\n1403715570512143104\n1403715570562142976\n1403715570612143104\n1403715570662142976\n1403715570712143104\n1403715570762142976\n1403715570812143104\n1403715570862142976\n1403715570912143104\n1403715570962142976\n1403715571012143104\n1403715571062142976\n1403715571112143104\n1403715571162142976\n1403715571212143104\n1403715571262142976\n1403715571312143104\n1403715571362142976\n1403715571412143104\n1403715571462142976\n1403715571512143104\n1403715571562142976\n1403715571612143104\n1403715571662142976\n1403715571712143104\n1403715571762142976\n1403715571812143104\n1403715571862142976\n1403715571912143104\n1403715571962142976\n1403715572012143104\n1403715572062142976\n1403715572112143104\n1403715572162142976\n1403715572212143104\n1403715572262142976\n1403715572312143104\n1403715572362142976\n1403715572412143104\n1403715572462142976\n1403715572512143104\n1403715572562142976\n1403715572612143104\n1403715572662142976\n1403715572712143104\n1403715572762142976\n1403715572812143104\n1403715572862142976\n1403715572912143104\n1403715572962142976\n1403715573012143104\n1403715573062142976\n1403715573112143104\n1403715573162142976\n1403715573212143104\n1403715573262142976\n1403715573312143104\n1403715573362142976\n1403715573412143104\n1403715573462142976\n1403715573512143104\n1403715573562142976\n1403715573612143104\n1403715573662142976\n1403715573712143104\n1403715573762142976\n1403715573812143104\n1403715573862142976\n1403715573912143104\n1403715573962142976\n1403715574012143104\n1403715574062142976\n1403715574112143104\n1403715574162142976\n1403715574212143104\n1403715574262142976\n1403715574312143104\n1403715574362142976\n1403715574412143104\n1403715574462142976\n1403715574512143104\n1403715574562142976\n1403715574612143104\n1403715574662142976\n1403715574712143104\n1403715574762142976\n1403715574812143104\n1403715574862142976\n1403715574912143104\n1403715574962142976\n1403715575012143104\n1403715575062142976\n1403715575112143104\n1403715575162142976\n1403715575212143104\n1403715575262142976\n1403715575312143104\n1403715575362142976\n1403715575412143104\n1403715575462142976\n1403715575512143104\n1403715575562142976\n1403715575612143104\n1403715575662142976\n1403715575712143104\n1403715575762142976\n1403715575812143104\n1403715575862142976\n1403715575912143104\n1403715575962142976\n1403715576012143104\n1403715576062142976\n1403715576112143104\n1403715576162142976\n1403715576212143104\n1403715576262142976\n1403715576312143104\n1403715576362142976\n1403715576412143104\n1403715576462142976\n1403715576512143104\n1403715576562142976\n1403715576612143104\n1403715576662142976\n1403715576712143104\n1403715576762142976\n1403715576812143104\n1403715576862142976\n1403715576912143104\n1403715576962142976\n1403715577012143104\n1403715577062142976\n1403715577112143104\n1403715577162142976\n1403715577212143104\n1403715577262142976\n1403715577312143104\n1403715577362142976\n1403715577412143104\n1403715577462142976\n1403715577512143104\n1403715577562142976\n1403715577612143104\n1403715577662142976\n1403715577712143104\n1403715577762142976\n1403715577812143104\n1403715577862142976\n1403715577912143104\n1403715577962142976\n1403715578012143104\n1403715578062142976\n1403715578112143104\n1403715578162142976\n1403715578212143104\n1403715578262142976\n1403715578312143104\n1403715578362142976\n1403715578412143104\n1403715578462142976\n1403715578512143104\n1403715578562142976\n1403715578612143104\n1403715578662142976\n1403715578712143104\n1403715578762142976\n1403715578812143104\n1403715578862142976\n1403715578912143104\n1403715578962142976\n1403715579012143104\n1403715579062142976\n1403715579112143104\n1403715579162142976\n1403715579212143104\n1403715579262142976\n1403715579312143104\n1403715579362142976\n1403715579412143104\n1403715579462142976\n1403715579512143104\n1403715579562142976\n1403715579612143104\n1403715579662142976\n1403715579712143104\n1403715579762142976\n1403715579812143104\n1403715579862142976\n1403715579912143104\n1403715579962142976\n1403715580012143104\n1403715580062142976\n1403715580112143104\n1403715580162142976\n1403715580212143104\n1403715580262142976\n1403715580312143104\n1403715580362142976\n1403715580412143104\n1403715580462142976\n1403715580512143104\n1403715580562142976\n1403715580612143104\n1403715580662142976\n1403715580712143104\n1403715580762142976\n1403715580812143104\n1403715580862142976\n1403715580912143104\n1403715580962142976\n1403715581012143104\n1403715581062142976\n1403715581112143104\n1403715581162142976\n1403715581212143104\n1403715581262142976\n1403715581312143104\n1403715581362142976\n1403715581412143104\n1403715581462142976\n1403715581512143104\n1403715581562142976\n1403715581612143104\n1403715581662142976\n1403715581712143104\n1403715581762142976\n1403715581812143104\n1403715581862142976\n1403715581912143104\n1403715581962142976\n1403715582012143104\n1403715582062142976\n1403715582112143104\n1403715582162142976\n1403715582212143104\n1403715582262142976\n1403715582312143104\n1403715582362142976\n1403715582412143104\n1403715582462142976\n1403715582512143104\n1403715582562142976\n1403715582612143104\n1403715582662142976\n1403715582712143104\n1403715582762142976\n1403715582812143104\n1403715582862142976\n1403715582912143104\n1403715582962142976\n1403715583012143104\n1403715583062142976\n1403715583112143104\n1403715583162142976\n1403715583212143104\n1403715583262142976\n1403715583312143104\n1403715583362142976\n1403715583412143104\n1403715583462142976\n1403715583512143104\n1403715583562142976\n1403715583612143104\n1403715583662142976\n1403715583712143104\n1403715583762142976\n1403715583812143104\n1403715583862142976\n1403715583912143104\n1403715583962142976\n1403715584012143104\n1403715584062142976\n1403715584112143104\n1403715584162142976\n1403715584212143104\n1403715584262142976\n1403715584312143104\n1403715584362142976\n1403715584412143104\n1403715584462142976\n1403715584512143104\n1403715584562142976\n1403715584612143104\n1403715584662142976\n1403715584712143104\n1403715584762142976\n1403715584812143104\n1403715584862142976\n1403715584912143104\n1403715584962142976\n1403715585012143104\n1403715585062142976\n1403715585112143104\n1403715585162142976\n1403715585212143104\n1403715585262142976\n1403715585312143104\n1403715585362142976\n1403715585412143104\n1403715585462142976\n1403715585512143104\n1403715585562142976\n1403715585612143104\n1403715585662142976\n1403715585712143104\n1403715585762142976\n1403715585812143104\n1403715585862142976\n1403715585912143104\n1403715585962142976\n1403715586012143104\n1403715586062142976\n1403715586112143104\n1403715586162142976\n1403715586212143104\n1403715586262142976\n1403715586312143104\n1403715586362142976\n1403715586412143104\n1403715586462142976\n1403715586512143104\n1403715586562142976\n1403715586612143104\n1403715586662142976\n1403715586712143104\n1403715586762142976\n1403715586812143104\n1403715586862142976\n1403715586912143104\n1403715586962142976\n1403715587012143104\n1403715587062142976\n1403715587112143104\n1403715587162142976\n1403715587212143104\n1403715587262142976\n1403715587312143104\n1403715587362142976\n1403715587412143104\n1403715587462142976\n1403715587512143104\n1403715587562142976\n1403715587612143104\n1403715587662142976\n1403715587712143104\n1403715587762142976\n1403715587812143104\n1403715587862142976\n1403715587912143104\n1403715587962142976\n1403715588012143104\n1403715588062142976\n1403715588112143104\n1403715588162142976\n1403715588212143104\n1403715588262142976\n1403715588312143104\n1403715588362142976\n1403715588412143104\n1403715588462142976\n1403715588512143104\n1403715588562142976\n1403715588612143104\n1403715588662142976\n1403715588712143104\n1403715588762142976\n1403715588812143104\n1403715588862142976\n1403715588912143104\n1403715588962142976\n1403715589012143104\n1403715589062142976\n1403715589112143104\n1403715589162142976\n1403715589212143104\n1403715589262142976\n1403715589312143104\n1403715589362142976\n1403715589412143104\n1403715589462142976\n1403715589512143104\n1403715589562142976\n1403715589612143104\n1403715589662142976\n1403715589712143104\n1403715589762142976\n1403715589812143104\n1403715589862142976\n1403715589912143104\n1403715589962142976\n1403715590012143104\n1403715590062142976\n1403715590112143104\n1403715590162142976\n1403715590212143104\n1403715590262142976\n1403715590312143104\n1403715590362142976\n1403715590412143104\n1403715590462142976\n1403715590512143104\n1403715590562142976\n1403715590612143104\n1403715590662142976\n1403715590712143104\n1403715590762142976\n1403715590812143104\n1403715590862142976\n1403715590912143104\n1403715590962142976\n1403715591012143104\n1403715591062142976\n1403715591112143104\n1403715591162142976\n1403715591212143104\n1403715591262142976\n1403715591312143104\n1403715591362142976\n1403715591412143104\n1403715591462142976\n1403715591512143104\n1403715591562142976\n1403715591612143104\n1403715591662142976\n1403715591712143104\n1403715591762142976\n1403715591812143104\n1403715591862142976\n1403715591912143104\n1403715591962142976\n1403715592012143104\n1403715592062142976\n1403715592112143104\n1403715592162142976\n1403715592212143104\n1403715592262142976\n1403715592312143104\n1403715592362142976\n1403715592412143104\n1403715592462142976\n1403715592512143104\n1403715592562142976\n1403715592612143104\n1403715592662142976\n1403715592712143104\n1403715592762142976\n1403715592812143104\n1403715592862142976\n1403715592912143104\n1403715592962142976\n1403715593012143104\n1403715593062142976\n1403715593112143104\n1403715593162142976\n1403715593212143104\n1403715593262142976\n1403715593312143104\n1403715593362142976\n1403715593412143104\n1403715593462142976\n1403715593512143104\n1403715593562142976\n1403715593612143104\n1403715593662142976\n1403715593712143104\n1403715593762142976\n1403715593812143104\n1403715593862142976\n1403715593912143104\n1403715593962142976\n1403715594012143104\n1403715594062142976\n1403715594112143104\n1403715594162142976\n1403715594212143104\n1403715594262142976\n1403715594312143104\n1403715594362142976\n1403715594412143104\n1403715594462142976\n1403715594512143104\n1403715594562142976\n1403715594612143104\n1403715594662142976\n1403715594712143104\n1403715594762142976\n1403715594812143104\n1403715594862142976\n1403715594912143104\n1403715594962142976\n1403715595012143104\n1403715595062142976\n1403715595112143104\n1403715595162142976\n1403715595212143104\n1403715595262142976\n1403715595312143104\n1403715595362142976\n1403715595412143104\n1403715595462142976\n1403715595512143104\n1403715595562142976\n1403715595612143104\n1403715595662142976\n1403715595712143104\n1403715595762142976\n1403715595812143104\n1403715595862142976\n1403715595912143104\n1403715595962142976\n1403715596012143104\n1403715596062142976\n1403715596112143104\n1403715596162142976\n1403715596212143104\n1403715596262142976\n1403715596312143104\n1403715596362142976\n1403715596412143104\n1403715596462142976\n1403715596512143104\n1403715596562142976\n1403715596612143104\n1403715596662142976\n1403715596712143104\n1403715596762142976\n1403715596812143104\n1403715596862142976\n1403715596912143104\n1403715596962142976\n1403715597012143104\n1403715597062142976\n1403715597112143104\n1403715597162142976\n1403715597212143104\n1403715597262142976\n1403715597312143104\n1403715597362142976\n1403715597412143104\n1403715597462142976\n1403715597512143104\n1403715597562142976\n1403715597612143104\n1403715597662142976\n1403715597712143104\n1403715597762142976\n1403715597812143104\n1403715597862142976\n1403715597912143104\n1403715597962142976\n1403715598012143104\n1403715598062142976\n1403715598112143104\n1403715598162142976\n1403715598212143104\n1403715598262142976\n1403715598312143104\n1403715598362142976\n1403715598412143104\n1403715598462142976\n1403715598512143104\n1403715598562142976\n1403715598612143104\n1403715598662142976\n1403715598712143104\n1403715598762142976\n1403715598812143104\n1403715598862142976\n1403715598912143104\n1403715598962142976\n1403715599012143104\n1403715599062142976\n1403715599112143104\n1403715599162142976\n1403715599212143104\n1403715599262142976\n1403715599312143104\n1403715599362142976\n1403715599412143104\n1403715599462142976\n1403715599512143104\n1403715599562142976\n1403715599612143104\n1403715599662142976\n1403715599712143104\n1403715599762142976\n1403715599812143104\n1403715599862142976\n1403715599912143104\n1403715599962142976\n1403715600012143104\n1403715600062142976\n1403715600112143104\n1403715600162142976\n1403715600212143104\n1403715600262142976\n1403715600312143104\n1403715600362142976\n1403715600412143104\n1403715600462142976\n1403715600512143104\n1403715600562142976\n1403715600612143104\n1403715600662142976\n1403715600712143104\n1403715600762142976\n1403715600812143104\n1403715600862142976\n1403715600912143104\n1403715600962142976\n1403715601012143104\n1403715601062142976\n1403715601112143104\n1403715601162142976\n1403715601212143104\n1403715601262142976\n1403715601312143104\n1403715601362142976\n1403715601412143104\n1403715601462142976\n1403715601512143104\n1403715601562142976\n1403715601612143104\n1403715601662142976\n1403715601712143104\n1403715601762142976\n1403715601812143104\n1403715601862142976\n1403715601912143104\n1403715601962142976\n1403715602012143104\n1403715602062142976\n1403715602112143104\n1403715602162142976\n1403715602212143104\n1403715602262142976\n1403715602312143104\n1403715602362142976\n1403715602412143104\n1403715602462142976\n1403715602512143104\n1403715602562142976\n1403715602612143104\n1403715602662142976\n1403715602712143104\n1403715602762142976\n1403715602812143104\n1403715602862142976\n1403715602912143104\n1403715602962142976\n1403715603012143104\n1403715603062142976\n1403715603112143104\n1403715603162142976\n1403715603212143104\n1403715603262142976\n1403715603312143104\n1403715603362142976\n1403715603412143104\n1403715603462142976\n1403715603512143104\n1403715603562142976\n1403715603612143104\n1403715603662142976\n1403715603712143104\n1403715603762142976\n1403715603812143104\n1403715603862142976\n1403715603912143104\n1403715603962142976\n1403715604012143104\n1403715604062142976\n1403715604112143104\n1403715604162142976\n1403715604212143104\n1403715604262142976\n1403715604312143104\n1403715604362142976\n1403715604412143104\n1403715604462142976\n1403715604512143104\n1403715604562142976\n1403715604612143104\n1403715604662142976\n1403715604712143104\n1403715604762142976\n1403715604812143104\n1403715604862142976\n1403715604912143104\n1403715604962142976\n1403715605012143104\n1403715605062142976\n1403715605112143104\n1403715605162142976\n1403715605212143104\n1403715605262142976\n1403715605312143104\n1403715605362142976\n1403715605412143104\n1403715605462142976\n1403715605512143104\n1403715605562142976\n1403715605612143104\n1403715605662142976\n1403715605712143104\n1403715605762142976\n1403715605812143104\n1403715605862142976\n1403715605912143104\n1403715605962142976\n1403715606012143104\n1403715606062142976\n1403715606112143104\n1403715606162142976\n1403715606212143104\n1403715606262142976\n1403715606312143104\n1403715606362142976\n1403715606412143104\n1403715606462142976\n1403715606512143104\n1403715606562142976\n1403715606612143104\n1403715606662142976\n1403715606712143104\n1403715606762142976\n1403715606812143104\n1403715606862142976\n1403715606912143104\n1403715606962142976\n1403715607012143104\n1403715607062142976\n1403715607112143104\n1403715607162142976\n1403715607212143104\n1403715607262142976\n1403715607312143104\n1403715607362142976\n1403715607412143104\n1403715607462142976\n1403715607512143104\n1403715607562142976\n1403715607612143104\n1403715607662142976\n1403715607712143104\n1403715607762142976\n1403715607812143104\n1403715607862142976\n1403715607912143104\n1403715607962142976\n1403715608012143104\n1403715608062142976\n1403715608112143104\n1403715608162142976\n1403715608212143104\n1403715608262142976\n1403715608312143104\n1403715608362142976\n1403715608412143104\n1403715608462142976\n1403715608512143104\n1403715608562142976\n1403715608612143104\n1403715608662142976\n1403715608712143104\n1403715608762142976\n1403715608812143104\n1403715608862142976\n1403715608912143104\n1403715608962142976\n1403715609012143104\n1403715609062142976\n1403715609112143104\n1403715609162142976\n1403715609212143104\n1403715609262142976\n1403715609312143104\n1403715609362142976\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Stereo/EuRoC_TimeStamps/V103.txt",
    "content": "1403715886584058112\n1403715886634057984\n1403715886684058112\n1403715886734057984\n1403715886784058112\n1403715886834057984\n1403715886884058112\n1403715886934057984\n1403715886984058112\n1403715887034057984\n1403715887084058112\n1403715887134057984\n1403715887184058112\n1403715887234057984\n1403715887284058112\n1403715887334057984\n1403715887384058112\n1403715887434057984\n1403715887484058112\n1403715887534057984\n1403715887584058112\n1403715887634057984\n1403715887684058112\n1403715887734057984\n1403715887784058112\n1403715887834057984\n1403715887884058112\n1403715887934057984\n1403715887984058112\n1403715888034057984\n1403715888084058112\n1403715888134057984\n1403715888184058112\n1403715888234057984\n1403715888284058112\n1403715888334057984\n1403715888384058112\n1403715888434057984\n1403715888484058112\n1403715888534057984\n1403715888584058112\n1403715888634057984\n1403715888684058112\n1403715888734057984\n1403715888784058112\n1403715888834057984\n1403715888884058112\n1403715888934057984\n1403715888984058112\n1403715889034057984\n1403715889084058112\n1403715889134057984\n1403715889184058112\n1403715889234057984\n1403715889284058112\n1403715889334057984\n1403715889384058112\n1403715889434057984\n1403715889484058112\n1403715889534057984\n1403715889584058112\n1403715889634057984\n1403715889684058112\n1403715889734057984\n1403715889784058112\n1403715889834057984\n1403715889884058112\n1403715889934057984\n1403715889984058112\n1403715890034057984\n1403715890084058112\n1403715890134057984\n1403715890184058112\n1403715890234057984\n1403715890284058112\n1403715890334057984\n1403715890384058112\n1403715890434057984\n1403715890484058112\n1403715890534057984\n1403715890584058112\n1403715890634057984\n1403715890684058112\n1403715890734057984\n1403715890784058112\n1403715890834057984\n1403715890884058112\n1403715890934057984\n1403715890984058112\n1403715891034057984\n1403715891084058112\n1403715891134057984\n1403715891184058112\n1403715891234057984\n1403715891284058112\n1403715891334057984\n1403715891384058112\n1403715891434057984\n1403715891484058112\n1403715891534057984\n1403715891584058112\n1403715891634057984\n1403715891684058112\n1403715891734057984\n1403715891784058112\n1403715891834057984\n1403715891884058112\n1403715891934057984\n1403715891984058112\n1403715892034057984\n1403715892084058112\n1403715892134057984\n1403715892184058112\n1403715892234057984\n1403715892284058112\n1403715892334057984\n1403715892384058112\n1403715892434057984\n1403715892484058112\n1403715892534057984\n1403715892584058112\n1403715892634057984\n1403715892684058112\n1403715892734057984\n1403715892784058112\n1403715892834057984\n1403715892884058112\n1403715892934057984\n1403715892984058112\n1403715893034057984\n1403715893084058112\n1403715893134057984\n1403715893184058112\n1403715893234057984\n1403715893284058112\n1403715893334057984\n1403715893384058112\n1403715893434057984\n1403715893484058112\n1403715893534057984\n1403715893584058112\n1403715893634057984\n1403715893684058112\n1403715893734057984\n1403715893784058112\n1403715893834057984\n1403715893884058112\n1403715893934057984\n1403715893984058112\n1403715894034057984\n1403715894084058112\n1403715894134057984\n1403715894184058112\n1403715894234057984\n1403715894284058112\n1403715894334057984\n1403715894384058112\n1403715894434057984\n1403715894484058112\n1403715894534057984\n1403715894584058112\n1403715894634057984\n1403715894684058112\n1403715894734057984\n1403715894784058112\n1403715894834057984\n1403715894884058112\n1403715894934057984\n1403715894984058112\n1403715895034057984\n1403715895084058112\n1403715895134057984\n1403715895184058112\n1403715895234057984\n1403715895284058112\n1403715895334057984\n1403715895384058112\n1403715895434057984\n1403715895484058112\n1403715895534057984\n1403715895584058112\n1403715895634057984\n1403715895684058112\n1403715895734057984\n1403715895784058112\n1403715895834057984\n1403715895884058112\n1403715895934057984\n1403715895984058112\n1403715896034057984\n1403715896084058112\n1403715896134057984\n1403715896184058112\n1403715896234057984\n1403715896284058112\n1403715896334057984\n1403715896384058112\n1403715896434057984\n1403715896484058112\n1403715896534057984\n1403715896584058112\n1403715896634057984\n1403715896684058112\n1403715896734057984\n1403715896784058112\n1403715896834057984\n1403715896884058112\n1403715896934057984\n1403715896984058112\n1403715897034057984\n1403715897084058112\n1403715897134057984\n1403715897184058112\n1403715897234057984\n1403715897284058112\n1403715897334057984\n1403715897384058112\n1403715897434057984\n1403715897484058112\n1403715897534057984\n1403715897584058112\n1403715897634057984\n1403715897684058112\n1403715897734057984\n1403715897784058112\n1403715897834057984\n1403715897884058112\n1403715897934057984\n1403715897984058112\n1403715898034057984\n1403715898084058112\n1403715898134057984\n1403715898184058112\n1403715898234057984\n1403715898284058112\n1403715898334057984\n1403715898384058112\n1403715898434057984\n1403715898484058112\n1403715898534057984\n1403715898584058112\n1403715898634057984\n1403715898684058112\n1403715898734057984\n1403715898784058112\n1403715898834057984\n1403715898884058112\n1403715898934057984\n1403715898984058112\n1403715899034057984\n1403715899084058112\n1403715899134057984\n1403715899184058112\n1403715899234057984\n1403715899284058112\n1403715899334057984\n1403715899384058112\n1403715899434057984\n1403715899484058112\n1403715899534057984\n1403715899584058112\n1403715899634057984\n1403715899684058112\n1403715899734057984\n1403715899784058112\n1403715899834057984\n1403715899884058112\n1403715899934057984\n1403715899984058112\n1403715900034057984\n1403715900084058112\n1403715900134057984\n1403715900184058112\n1403715900234057984\n1403715900284058112\n1403715900334057984\n1403715900384058112\n1403715900434057984\n1403715900484058112\n1403715900534057984\n1403715900584058112\n1403715900634057984\n1403715900684058112\n1403715900734057984\n1403715900784058112\n1403715900834057984\n1403715900884058112\n1403715900934057984\n1403715900984058112\n1403715901034057984\n1403715901084058112\n1403715901134057984\n1403715901184058112\n1403715901234057984\n1403715901284058112\n1403715901334057984\n1403715901384058112\n1403715901434057984\n1403715901484058112\n1403715901534057984\n1403715901584058112\n1403715901634057984\n1403715901684058112\n1403715901734057984\n1403715901784058112\n1403715901834057984\n1403715901884058112\n1403715901934057984\n1403715901984058112\n1403715902034057984\n1403715902084058112\n1403715902134057984\n1403715902184058112\n1403715902234057984\n1403715902284058112\n1403715902334057984\n1403715902384058112\n1403715902434057984\n1403715902484058112\n1403715902534057984\n1403715902584058112\n1403715902634057984\n1403715902684058112\n1403715902734057984\n1403715902784058112\n1403715902834057984\n1403715902884058112\n1403715902934057984\n1403715902984058112\n1403715903034057984\n1403715903084058112\n1403715903134057984\n1403715903184058112\n1403715903234057984\n1403715903284058112\n1403715903334057984\n1403715903384058112\n1403715903434057984\n1403715903484058112\n1403715903534057984\n1403715903584058112\n1403715903634057984\n1403715903684058112\n1403715903734057984\n1403715903784058112\n1403715903834057984\n1403715903884058112\n1403715903934057984\n1403715903984058112\n1403715904034057984\n1403715904084058112\n1403715904134057984\n1403715904184058112\n1403715904234057984\n1403715904284058112\n1403715904334057984\n1403715904384058112\n1403715904434057984\n1403715904484058112\n1403715904534057984\n1403715904584058112\n1403715904634057984\n1403715904684058112\n1403715904734057984\n1403715904784058112\n1403715904834057984\n1403715904884058112\n1403715904934057984\n1403715904984058112\n1403715905034057984\n1403715905084058112\n1403715905134057984\n1403715905184058112\n1403715905234057984\n1403715905284058112\n1403715905334057984\n1403715905384058112\n1403715905434057984\n1403715905484058112\n1403715905534057984\n1403715905584058112\n1403715905634057984\n1403715905684058112\n1403715905734057984\n1403715905784058112\n1403715905834057984\n1403715905884058112\n1403715905934057984\n1403715905984058112\n1403715906034057984\n1403715906084058112\n1403715906134057984\n1403715906184058112\n1403715906234057984\n1403715906284058112\n1403715906334057984\n1403715906384058112\n1403715906434057984\n1403715906484058112\n1403715906534057984\n1403715906584058112\n1403715906634057984\n1403715906684058112\n1403715906734057984\n1403715906784058112\n1403715906834057984\n1403715906884058112\n1403715906934057984\n1403715906984058112\n1403715907034057984\n1403715907084058112\n1403715907134057984\n1403715907184058112\n1403715907234057984\n1403715907284058112\n1403715907334057984\n1403715907384058112\n1403715907434057984\n1403715907484058112\n1403715907534057984\n1403715907584058112\n1403715907634057984\n1403715907684058112\n1403715907734057984\n1403715907784058112\n1403715907834057984\n1403715907884058112\n1403715907934057984\n1403715907984058112\n1403715908034057984\n1403715908084058112\n1403715908134057984\n1403715908184058112\n1403715908234057984\n1403715908284058112\n1403715908334057984\n1403715908384058112\n1403715908434057984\n1403715908484058112\n1403715908534057984\n1403715908584058112\n1403715908634057984\n1403715908684058112\n1403715908734057984\n1403715908784058112\n1403715908834057984\n1403715908884058112\n1403715908934057984\n1403715908984058112\n1403715909034057984\n1403715909084058112\n1403715909134057984\n1403715909184058112\n1403715909234057984\n1403715909284058112\n1403715909334057984\n1403715909384058112\n1403715909434057984\n1403715909484058112\n1403715909534057984\n1403715909584058112\n1403715909634057984\n1403715909684058112\n1403715909734057984\n1403715909784058112\n1403715909834057984\n1403715909884058112\n1403715909934057984\n1403715909984058112\n1403715910034057984\n1403715910084058112\n1403715910134057984\n1403715910184058112\n1403715910234057984\n1403715910284058112\n1403715910334057984\n1403715910384058112\n1403715910434057984\n1403715910484058112\n1403715910534057984\n1403715910584058112\n1403715910634057984\n1403715910684058112\n1403715910734057984\n1403715910784058112\n1403715910834057984\n1403715910884058112\n1403715910934057984\n1403715910984058112\n1403715911034057984\n1403715911084058112\n1403715911134057984\n1403715911184058112\n1403715911234057984\n1403715911284058112\n1403715911334057984\n1403715911384058112\n1403715911434057984\n1403715911484058112\n1403715911534057984\n1403715911584058112\n1403715911634057984\n1403715911684058112\n1403715911734057984\n1403715911784058112\n1403715911834057984\n1403715911884058112\n1403715911934057984\n1403715911984058112\n1403715912034057984\n1403715912084058112\n1403715912134057984\n1403715912184058112\n1403715912234057984\n1403715912284058112\n1403715912334057984\n1403715912384058112\n1403715912434057984\n1403715912484058112\n1403715912534057984\n1403715912584058112\n1403715912634057984\n1403715912684058112\n1403715912734057984\n1403715912784058112\n1403715912834057984\n1403715912884058112\n1403715912934057984\n1403715912984058112\n1403715913034057984\n1403715913084058112\n1403715913134057984\n1403715913184058112\n1403715913234057984\n1403715913284058112\n1403715913334057984\n1403715913384058112\n1403715913434057984\n1403715913484058112\n1403715913534057984\n1403715913584058112\n1403715913634057984\n1403715913684058112\n1403715913734057984\n1403715913784058112\n1403715913834057984\n1403715913884058112\n1403715913934057984\n1403715913984058112\n1403715914034057984\n1403715914084058112\n1403715914134057984\n1403715914184058112\n1403715914234057984\n1403715914284058112\n1403715914334057984\n1403715914384058112\n1403715914434057984\n1403715914484058112\n1403715914534057984\n1403715914584058112\n1403715914634057984\n1403715914684058112\n1403715914734057984\n1403715914784058112\n1403715914834057984\n1403715914884058112\n1403715914934057984\n1403715914984058112\n1403715915034057984\n1403715915084058112\n1403715915134057984\n1403715915184058112\n1403715915234057984\n1403715915284058112\n1403715915334057984\n1403715915384058112\n1403715915434057984\n1403715915484058112\n1403715915534057984\n1403715915584058112\n1403715915634057984\n1403715915684058112\n1403715915734057984\n1403715915784058112\n1403715915834057984\n1403715915884058112\n1403715915934057984\n1403715915984058112\n1403715916034057984\n1403715916084058112\n1403715916134057984\n1403715916184058112\n1403715916234057984\n1403715916284058112\n1403715916334057984\n1403715916384058112\n1403715916434057984\n1403715916484058112\n1403715916534057984\n1403715916584058112\n1403715916634057984\n1403715916684058112\n1403715916734057984\n1403715916784058112\n1403715916834057984\n1403715916884058112\n1403715916934057984\n1403715916984058112\n1403715917034057984\n1403715917084058112\n1403715917134057984\n1403715917184058112\n1403715917234057984\n1403715917284058112\n1403715917334057984\n1403715917384058112\n1403715917434057984\n1403715917484058112\n1403715917534057984\n1403715917584058112\n1403715917634057984\n1403715917684058112\n1403715917734057984\n1403715917784058112\n1403715917834057984\n1403715917884058112\n1403715917934057984\n1403715917984058112\n1403715918034057984\n1403715918084058112\n1403715918134057984\n1403715918184058112\n1403715918234057984\n1403715918284058112\n1403715918334057984\n1403715918384058112\n1403715918434057984\n1403715918484058112\n1403715918534057984\n1403715918584058112\n1403715918634057984\n1403715918684058112\n1403715918734057984\n1403715918784058112\n1403715918834057984\n1403715918884058112\n1403715918934057984\n1403715918984058112\n1403715919034057984\n1403715919084058112\n1403715919134057984\n1403715919184058112\n1403715919234057984\n1403715919284058112\n1403715919334057984\n1403715919384058112\n1403715919434057984\n1403715919484058112\n1403715919534057984\n1403715919584058112\n1403715919634057984\n1403715919684058112\n1403715919734057984\n1403715919784058112\n1403715919834057984\n1403715919884058112\n1403715919934057984\n1403715919984058112\n1403715920034057984\n1403715920084058112\n1403715920134057984\n1403715920184058112\n1403715920234057984\n1403715920284058112\n1403715920334057984\n1403715920384058112\n1403715920434057984\n1403715920484058112\n1403715920534057984\n1403715920584058112\n1403715920634057984\n1403715920684058112\n1403715920734057984\n1403715920784058112\n1403715920834057984\n1403715920884058112\n1403715920934057984\n1403715920984058112\n1403715921034057984\n1403715921084058112\n1403715921134057984\n1403715921184058112\n1403715921234057984\n1403715921284058112\n1403715921334057984\n1403715921384058112\n1403715921434057984\n1403715921484058112\n1403715921534057984\n1403715921584058112\n1403715921634057984\n1403715921684058112\n1403715921734057984\n1403715921784058112\n1403715921834057984\n1403715921884058112\n1403715921934057984\n1403715921984058112\n1403715922034057984\n1403715922084058112\n1403715922134057984\n1403715922184058112\n1403715922234057984\n1403715922284058112\n1403715922334057984\n1403715922384058112\n1403715922434057984\n1403715922484058112\n1403715922534057984\n1403715922584058112\n1403715922634057984\n1403715922684058112\n1403715922734057984\n1403715922784058112\n1403715922834057984\n1403715922884058112\n1403715922934057984\n1403715922984058112\n1403715923034057984\n1403715923084058112\n1403715923134057984\n1403715923184058112\n1403715923234057984\n1403715923284058112\n1403715923334057984\n1403715923384058112\n1403715923434057984\n1403715923484058112\n1403715923534057984\n1403715923584058112\n1403715923634057984\n1403715923684058112\n1403715923734057984\n1403715923784058112\n1403715923834057984\n1403715923884058112\n1403715923934057984\n1403715923984058112\n1403715924034057984\n1403715924084058112\n1403715924134057984\n1403715924184058112\n1403715924234057984\n1403715924284058112\n1403715924334057984\n1403715924384058112\n1403715924434057984\n1403715924484058112\n1403715924534057984\n1403715924584058112\n1403715924634057984\n1403715924684058112\n1403715924734057984\n1403715924784058112\n1403715924834057984\n1403715924884058112\n1403715924934057984\n1403715924984058112\n1403715925034057984\n1403715925084058112\n1403715925134057984\n1403715925184058112\n1403715925234057984\n1403715925284058112\n1403715925334057984\n1403715925384058112\n1403715925434057984\n1403715925484058112\n1403715925534057984\n1403715925584058112\n1403715925634057984\n1403715925684058112\n1403715925734057984\n1403715925784058112\n1403715925834057984\n1403715925884058112\n1403715925934057984\n1403715925984058112\n1403715926034057984\n1403715926084058112\n1403715926134057984\n1403715926184058112\n1403715926234057984\n1403715926284058112\n1403715926334057984\n1403715926384058112\n1403715926434057984\n1403715926484058112\n1403715926534057984\n1403715926584058112\n1403715926634057984\n1403715926684058112\n1403715926734057984\n1403715926784058112\n1403715926834057984\n1403715926884058112\n1403715926934057984\n1403715926984058112\n1403715927034057984\n1403715927084058112\n1403715927134057984\n1403715927184058112\n1403715927234057984\n1403715927284058112\n1403715927334057984\n1403715927384058112\n1403715927434057984\n1403715927484058112\n1403715927534057984\n1403715927584058112\n1403715927634057984\n1403715927684058112\n1403715927734057984\n1403715927784058112\n1403715927834057984\n1403715927884058112\n1403715927934057984\n1403715927984058112\n1403715928034057984\n1403715928084058112\n1403715928134057984\n1403715928184058112\n1403715928234057984\n1403715928284058112\n1403715928334057984\n1403715928384058112\n1403715928434057984\n1403715928484058112\n1403715928534057984\n1403715928584058112\n1403715928634057984\n1403715928684058112\n1403715928734057984\n1403715928784058112\n1403715928834057984\n1403715928884058112\n1403715928934057984\n1403715928984058112\n1403715929034057984\n1403715929084058112\n1403715929134057984\n1403715929184058112\n1403715929234057984\n1403715929284058112\n1403715929334057984\n1403715929384058112\n1403715929434057984\n1403715929484058112\n1403715929534057984\n1403715929584058112\n1403715929634057984\n1403715929684058112\n1403715929734057984\n1403715929784058112\n1403715929834057984\n1403715929884058112\n1403715929934057984\n1403715929984058112\n1403715930034057984\n1403715930084058112\n1403715930134057984\n1403715930184058112\n1403715930234057984\n1403715930284058112\n1403715930334057984\n1403715930384058112\n1403715930434057984\n1403715930484058112\n1403715930534057984\n1403715930584058112\n1403715930634057984\n1403715930684058112\n1403715930734057984\n1403715930784058112\n1403715930834057984\n1403715930884058112\n1403715930934057984\n1403715930984058112\n1403715931034057984\n1403715931084058112\n1403715931134057984\n1403715931184058112\n1403715931234057984\n1403715931284058112\n1403715931334057984\n1403715931384058112\n1403715931434057984\n1403715931484058112\n1403715931534057984\n1403715931584058112\n1403715931634057984\n1403715931684058112\n1403715931734057984\n1403715931784058112\n1403715931834057984\n1403715931884058112\n1403715931934057984\n1403715931984058112\n1403715932034057984\n1403715932084058112\n1403715932134057984\n1403715932184058112\n1403715932234057984\n1403715932284058112\n1403715932334057984\n1403715932384058112\n1403715932434057984\n1403715932484058112\n1403715932534057984\n1403715932584058112\n1403715932634057984\n1403715932684058112\n1403715932734057984\n1403715932784058112\n1403715932834057984\n1403715932884058112\n1403715932934057984\n1403715932984058112\n1403715933034057984\n1403715933084058112\n1403715933134057984\n1403715933184058112\n1403715933234057984\n1403715933284058112\n1403715933334057984\n1403715933384058112\n1403715933434057984\n1403715933484058112\n1403715933534057984\n1403715933584058112\n1403715933634057984\n1403715933684058112\n1403715933734057984\n1403715933784058112\n1403715933834057984\n1403715933884058112\n1403715933934057984\n1403715933984058112\n1403715934034057984\n1403715934084058112\n1403715934134057984\n1403715934184058112\n1403715934234057984\n1403715934284058112\n1403715934334057984\n1403715934384058112\n1403715934434057984\n1403715934484058112\n1403715934534057984\n1403715934584058112\n1403715934634057984\n1403715934684058112\n1403715934734057984\n1403715934784058112\n1403715934834057984\n1403715934884058112\n1403715934934057984\n1403715934984058112\n1403715935034057984\n1403715935084058112\n1403715935134057984\n1403715935184058112\n1403715935234057984\n1403715935284058112\n1403715935334057984\n1403715935384058112\n1403715935434057984\n1403715935484058112\n1403715935534057984\n1403715935584058112\n1403715935634057984\n1403715935684058112\n1403715935734057984\n1403715935784058112\n1403715935834057984\n1403715935884058112\n1403715935934057984\n1403715935984058112\n1403715936034057984\n1403715936084058112\n1403715936134057984\n1403715936184058112\n1403715936234057984\n1403715936284058112\n1403715936334057984\n1403715936384058112\n1403715936434057984\n1403715936484058112\n1403715936534057984\n1403715936584058112\n1403715936634057984\n1403715936684058112\n1403715936734057984\n1403715936784058112\n1403715936834057984\n1403715936884058112\n1403715936934057984\n1403715936984058112\n1403715937034057984\n1403715937084058112\n1403715937134057984\n1403715937184058112\n1403715937234057984\n1403715937284058112\n1403715937334057984\n1403715937384058112\n1403715937434057984\n1403715937484058112\n1403715937534057984\n1403715937584058112\n1403715937634057984\n1403715937684058112\n1403715937734057984\n1403715937784058112\n1403715937834057984\n1403715937884058112\n1403715937934057984\n1403715937984058112\n1403715938034057984\n1403715938084058112\n1403715938134057984\n1403715938184058112\n1403715938234057984\n1403715938284058112\n1403715938334057984\n1403715938384058112\n1403715938434057984\n1403715938484058112\n1403715938534057984\n1403715938584058112\n1403715938634057984\n1403715938684058112\n1403715938734057984\n1403715938784058112\n1403715938834057984\n1403715938884058112\n1403715938934057984\n1403715938984058112\n1403715939034057984\n1403715939084058112\n1403715939134057984\n1403715939184058112\n1403715939234057984\n1403715939284058112\n1403715939334057984\n1403715939384058112\n1403715939434057984\n1403715939484058112\n1403715939534057984\n1403715939584058112\n1403715939634057984\n1403715939684058112\n1403715939734057984\n1403715939784058112\n1403715939834057984\n1403715939884058112\n1403715939934057984\n1403715939984058112\n1403715940034057984\n1403715940084058112\n1403715940134057984\n1403715940184058112\n1403715940234057984\n1403715940284058112\n1403715940334057984\n1403715940384058112\n1403715940434057984\n1403715940484058112\n1403715940534057984\n1403715940584058112\n1403715940634057984\n1403715940684058112\n1403715940734057984\n1403715940784058112\n1403715940834057984\n1403715940884058112\n1403715940934057984\n1403715940984058112\n1403715941034057984\n1403715941084058112\n1403715941134057984\n1403715941184058112\n1403715941234057984\n1403715941284058112\n1403715941334057984\n1403715941384058112\n1403715941434057984\n1403715941484058112\n1403715941534057984\n1403715941584058112\n1403715941634057984\n1403715941684058112\n1403715941734057984\n1403715941784058112\n1403715941834057984\n1403715941884058112\n1403715941934057984\n1403715941984058112\n1403715942034057984\n1403715942084058112\n1403715942134057984\n1403715942184058112\n1403715942234057984\n1403715942284058112\n1403715942334057984\n1403715942384058112\n1403715942434057984\n1403715942484058112\n1403715942534057984\n1403715942584058112\n1403715942634057984\n1403715942684058112\n1403715942734057984\n1403715942784058112\n1403715942834057984\n1403715942884058112\n1403715942934057984\n1403715942984058112\n1403715943034057984\n1403715943084058112\n1403715943134057984\n1403715943184058112\n1403715943234057984\n1403715943284058112\n1403715943334057984\n1403715943384058112\n1403715943434057984\n1403715943484058112\n1403715943534057984\n1403715943584058112\n1403715943634057984\n1403715943684058112\n1403715943734057984\n1403715943784058112\n1403715943834057984\n1403715943884058112\n1403715943934057984\n1403715943984058112\n1403715944034057984\n1403715944084058112\n1403715944134057984\n1403715944184058112\n1403715944234057984\n1403715944284058112\n1403715944334057984\n1403715944384058112\n1403715944434057984\n1403715944484058112\n1403715944534057984\n1403715944584058112\n1403715944634057984\n1403715944684058112\n1403715944734057984\n1403715944784058112\n1403715944834057984\n1403715944884058112\n1403715944934057984\n1403715944984058112\n1403715945034057984\n1403715945084058112\n1403715945134057984\n1403715945184058112\n1403715945234057984\n1403715945284058112\n1403715945334057984\n1403715945384058112\n1403715945434057984\n1403715945484058112\n1403715945534057984\n1403715945584058112\n1403715945634057984\n1403715945684058112\n1403715945734057984\n1403715945784058112\n1403715945834057984\n1403715945884058112\n1403715945934057984\n1403715945984058112\n1403715946034057984\n1403715946084058112\n1403715946134057984\n1403715946184058112\n1403715946234057984\n1403715946284058112\n1403715946334057984\n1403715946384058112\n1403715946434057984\n1403715946484058112\n1403715946534057984\n1403715946584058112\n1403715946634057984\n1403715946684058112\n1403715946734057984\n1403715946784058112\n1403715946834057984\n1403715946884058112\n1403715946934057984\n1403715946984058112\n1403715947034057984\n1403715947084058112\n1403715947134057984\n1403715947184058112\n1403715947234057984\n1403715947284058112\n1403715947334057984\n1403715947384058112\n1403715947434057984\n1403715947484058112\n1403715947534057984\n1403715947584058112\n1403715947634057984\n1403715947684058112\n1403715947734057984\n1403715947784058112\n1403715947834057984\n1403715947884058112\n1403715947934057984\n1403715947984058112\n1403715948034057984\n1403715948084058112\n1403715948134057984\n1403715948184058112\n1403715948234057984\n1403715948284058112\n1403715948334057984\n1403715948384058112\n1403715948434057984\n1403715948484058112\n1403715948534057984\n1403715948584058112\n1403715948634057984\n1403715948684058112\n1403715948734057984\n1403715948784058112\n1403715948834057984\n1403715948884058112\n1403715948934057984\n1403715948984058112\n1403715949034057984\n1403715949084058112\n1403715949134057984\n1403715949184058112\n1403715949234057984\n1403715949284058112\n1403715949334057984\n1403715949384058112\n1403715949434057984\n1403715949484058112\n1403715949534057984\n1403715949584058112\n1403715949634057984\n1403715949684058112\n1403715949734057984\n1403715949784058112\n1403715949834057984\n1403715949884058112\n1403715949934057984\n1403715949984058112\n1403715950034057984\n1403715950084058112\n1403715950134057984\n1403715950184058112\n1403715950234057984\n1403715950284058112\n1403715950334057984\n1403715950384058112\n1403715950434057984\n1403715950484058112\n1403715950534057984\n1403715950584058112\n1403715950634057984\n1403715950684058112\n1403715950734057984\n1403715950784058112\n1403715950834057984\n1403715950884058112\n1403715950934057984\n1403715950984058112\n1403715951034057984\n1403715951084058112\n1403715951134057984\n1403715951184058112\n1403715951234057984\n1403715951284058112\n1403715951334057984\n1403715951384058112\n1403715951434057984\n1403715951484058112\n1403715951534057984\n1403715951584058112\n1403715951634057984\n1403715951684058112\n1403715951734057984\n1403715951784058112\n1403715951834057984\n1403715951884058112\n1403715951934057984\n1403715951984058112\n1403715952034057984\n1403715952084058112\n1403715952134057984\n1403715952184058112\n1403715952234057984\n1403715952284058112\n1403715952334057984\n1403715952384058112\n1403715952434057984\n1403715952484058112\n1403715952534057984\n1403715952584058112\n1403715952634057984\n1403715952684058112\n1403715952734057984\n1403715952784058112\n1403715952834057984\n1403715952884058112\n1403715952934057984\n1403715952984058112\n1403715953034057984\n1403715953084058112\n1403715953134057984\n1403715953184058112\n1403715953234057984\n1403715953284058112\n1403715953334057984\n1403715953384058112\n1403715953434057984\n1403715953484058112\n1403715953534057984\n1403715953584058112\n1403715953634057984\n1403715953684058112\n1403715953734057984\n1403715953784058112\n1403715953834057984\n1403715953884058112\n1403715953934057984\n1403715953984058112\n1403715954034057984\n1403715954084058112\n1403715954134057984\n1403715954184058112\n1403715954234057984\n1403715954284058112\n1403715954334057984\n1403715954384058112\n1403715954434057984\n1403715954484058112\n1403715954534057984\n1403715954584058112\n1403715954634057984\n1403715954684058112\n1403715954734057984\n1403715954784058112\n1403715954834057984\n1403715954884058112\n1403715954934057984\n1403715954984058112\n1403715955034057984\n1403715955084058112\n1403715955134057984\n1403715955184058112\n1403715955234057984\n1403715955284058112\n1403715955334057984\n1403715955384058112\n1403715955434057984\n1403715955484058112\n1403715955534057984\n1403715955584058112\n1403715955634057984\n1403715955684058112\n1403715955734057984\n1403715955784058112\n1403715955834057984\n1403715955884058112\n1403715955934057984\n1403715955984058112\n1403715956034057984\n1403715956084058112\n1403715956134057984\n1403715956184058112\n1403715956234057984\n1403715956284058112\n1403715956334057984\n1403715956384058112\n1403715956434057984\n1403715956484058112\n1403715956534057984\n1403715956584058112\n1403715956634057984\n1403715956684058112\n1403715956734057984\n1403715956784058112\n1403715956834057984\n1403715956884058112\n1403715956934057984\n1403715956984058112\n1403715957034057984\n1403715957084058112\n1403715957134057984\n1403715957184058112\n1403715957234057984\n1403715957284058112\n1403715957334057984\n1403715957384058112\n1403715957434057984\n1403715957484058112\n1403715957534057984\n1403715957584058112\n1403715957634057984\n1403715957684058112\n1403715957734057984\n1403715957784058112\n1403715957834057984\n1403715957884058112\n1403715957934057984\n1403715957984058112\n1403715958034057984\n1403715958084058112\n1403715958134057984\n1403715958184058112\n1403715958234057984\n1403715958284058112\n1403715958334057984\n1403715958384058112\n1403715958434057984\n1403715958484058112\n1403715958534057984\n1403715958584058112\n1403715958634057984\n1403715958684058112\n1403715958734057984\n1403715958784058112\n1403715958834057984\n1403715958884058112\n1403715958934057984\n1403715958984058112\n1403715959034057984\n1403715959084058112\n1403715959134057984\n1403715959184058112\n1403715959234057984\n1403715959284058112\n1403715959334057984\n1403715959384058112\n1403715959434057984\n1403715959484058112\n1403715959534057984\n1403715959584058112\n1403715959634057984\n1403715959684058112\n1403715959734057984\n1403715959784058112\n1403715959834057984\n1403715959884058112\n1403715959934057984\n1403715959984058112\n1403715960034057984\n1403715960084058112\n1403715960134057984\n1403715960184058112\n1403715960234057984\n1403715960284058112\n1403715960334057984\n1403715960384058112\n1403715960434057984\n1403715960484058112\n1403715960534057984\n1403715960584058112\n1403715960634057984\n1403715960684058112\n1403715960734057984\n1403715960784058112\n1403715960834057984\n1403715960884058112\n1403715960934057984\n1403715960984058112\n1403715961034057984\n1403715961084058112\n1403715961134057984\n1403715961184058112\n1403715961234057984\n1403715961284058112\n1403715961334057984\n1403715961384058112\n1403715961434057984\n1403715961484058112\n1403715961534057984\n1403715961584058112\n1403715961634057984\n1403715961684058112\n1403715961734057984\n1403715961784058112\n1403715961834057984\n1403715961884058112\n1403715961934057984\n1403715961984058112\n1403715962034057984\n1403715962084058112\n1403715962134057984\n1403715962184058112\n1403715962234057984\n1403715962284058112\n1403715962334057984\n1403715962384058112\n1403715962434057984\n1403715962484058112\n1403715962534057984\n1403715962584058112\n1403715962634057984\n1403715962684058112\n1403715962734057984\n1403715962784058112\n1403715962834057984\n1403715962884058112\n1403715962934057984\n1403715962984058112\n1403715963034057984\n1403715963084058112\n1403715963134057984\n1403715963184058112\n1403715963234057984\n1403715963284058112\n1403715963334057984\n1403715963384058112\n1403715963434057984\n1403715963484058112\n1403715963534057984\n1403715963584058112\n1403715963634057984\n1403715963684058112\n1403715963734057984\n1403715963784058112\n1403715963834057984\n1403715963884058112\n1403715963934057984\n1403715963984058112\n1403715964034057984\n1403715964084058112\n1403715964134057984\n1403715964184058112\n1403715964234057984\n1403715964284058112\n1403715964334057984\n1403715964384058112\n1403715964434057984\n1403715964484058112\n1403715964534057984\n1403715964584058112\n1403715964634057984\n1403715964684058112\n1403715964734057984\n1403715964784058112\n1403715964834057984\n1403715964884058112\n1403715964934057984\n1403715964984058112\n1403715965034057984\n1403715965084058112\n1403715965134057984\n1403715965184058112\n1403715965234057984\n1403715965284058112\n1403715965334057984\n1403715965384058112\n1403715965434057984\n1403715965484058112\n1403715965534057984\n1403715965584058112\n1403715965634057984\n1403715965684058112\n1403715965734057984\n1403715965784058112\n1403715965834057984\n1403715965884058112\n1403715965934057984\n1403715965984058112\n1403715966034057984\n1403715966084058112\n1403715966134057984\n1403715966184058112\n1403715966234057984\n1403715966284058112\n1403715966334057984\n1403715966384058112\n1403715966434057984\n1403715966484058112\n1403715966534057984\n1403715966584058112\n1403715966634057984\n1403715966684058112\n1403715966734057984\n1403715966784058112\n1403715966834057984\n1403715966884058112\n1403715966934057984\n1403715966984058112\n1403715967034057984\n1403715967084058112\n1403715967134057984\n1403715967184058112\n1403715967234057984\n1403715967284058112\n1403715967334057984\n1403715967384058112\n1403715967434057984\n1403715967484058112\n1403715967534057984\n1403715967584058112\n1403715967634057984\n1403715967684058112\n1403715967734057984\n1403715967784058112\n1403715967834057984\n1403715967884058112\n1403715967934057984\n1403715967984058112\n1403715968034057984\n1403715968084058112\n1403715968134057984\n1403715968184058112\n1403715968234057984\n1403715968284058112\n1403715968334057984\n1403715968384058112\n1403715968434057984\n1403715968484058112\n1403715968534057984\n1403715968584058112\n1403715968634057984\n1403715968684058112\n1403715968734057984\n1403715968784058112\n1403715968834057984\n1403715968884058112\n1403715968934057984\n1403715968984058112\n1403715969034057984\n1403715969084058112\n1403715969134057984\n1403715969184058112\n1403715969234057984\n1403715969284058112\n1403715969334057984\n1403715969384058112\n1403715969434057984\n1403715969484058112\n1403715969534057984\n1403715969584058112\n1403715969634057984\n1403715969684058112\n1403715969734057984\n1403715969784058112\n1403715969834057984\n1403715969884058112\n1403715969934057984\n1403715969984058112\n1403715970034057984\n1403715970084058112\n1403715970134057984\n1403715970184058112\n1403715970234057984\n1403715970284058112\n1403715970334057984\n1403715970384058112\n1403715970434057984\n1403715970484058112\n1403715970534057984\n1403715970584058112\n1403715970634057984\n1403715970684058112\n1403715970734057984\n1403715970784058112\n1403715970834057984\n1403715970884058112\n1403715970934057984\n1403715970984058112\n1403715971034057984\n1403715971084058112\n1403715971134057984\n1403715971184058112\n1403715971234057984\n1403715971284058112\n1403715971334057984\n1403715971384058112\n1403715971434057984\n1403715971484058112\n1403715971534057984\n1403715971584058112\n1403715971634057984\n1403715971684058112\n1403715971734057984\n1403715971784058112\n1403715971834057984\n1403715971884058112\n1403715971934057984\n1403715971984058112\n1403715972034057984\n1403715972084058112\n1403715972134057984\n1403715972184058112\n1403715972234057984\n1403715972284058112\n1403715972334057984\n1403715972384058112\n1403715972434057984\n1403715972484058112\n1403715972534057984\n1403715972584058112\n1403715972634057984\n1403715972684058112\n1403715972734057984\n1403715972784058112\n1403715972834057984\n1403715972884058112\n1403715972934057984\n1403715972984058112\n1403715973034057984\n1403715973084058112\n1403715973134057984\n1403715973184058112\n1403715973234057984\n1403715973284058112\n1403715973334057984\n1403715973384058112\n1403715973434057984\n1403715973484058112\n1403715973534057984\n1403715973584058112\n1403715973634057984\n1403715973684058112\n1403715973734057984\n1403715973784058112\n1403715973834057984\n1403715973884058112\n1403715973934057984\n1403715973984058112\n1403715974034057984\n1403715974084058112\n1403715974134057984\n1403715974184058112\n1403715974234057984\n1403715974284058112\n1403715974334057984\n1403715974384058112\n1403715974434057984\n1403715974484058112\n1403715974534057984\n1403715974584058112\n1403715974634057984\n1403715974684058112\n1403715974734057984\n1403715974784058112\n1403715974834057984\n1403715974884058112\n1403715974934057984\n1403715974984058112\n1403715975034057984\n1403715975084058112\n1403715975134057984\n1403715975184058112\n1403715975234057984\n1403715975284058112\n1403715975334057984\n1403715975384058112\n1403715975434057984\n1403715975484058112\n1403715975534057984\n1403715975584058112\n1403715975634057984\n1403715975684058112\n1403715975734057984\n1403715975784058112\n1403715975834057984\n1403715975884058112\n1403715975934057984\n1403715975984058112\n1403715976034057984\n1403715976084058112\n1403715976134057984\n1403715976184058112\n1403715976234057984\n1403715976284058112\n1403715976334057984\n1403715976384058112\n1403715976434057984\n1403715976484058112\n1403715976534057984\n1403715976584058112\n1403715976634057984\n1403715976684058112\n1403715976734057984\n1403715976784058112\n1403715976834057984\n1403715976884058112\n1403715976934057984\n1403715976984058112\n1403715977034057984\n1403715977084058112\n1403715977134057984\n1403715977184058112\n1403715977234057984\n1403715977284058112\n1403715977334057984\n1403715977384058112\n1403715977434057984\n1403715977484058112\n1403715977534057984\n1403715977584058112\n1403715977634057984\n1403715977684058112\n1403715977734057984\n1403715977784058112\n1403715977834057984\n1403715977884058112\n1403715977934057984\n1403715977984058112\n1403715978034057984\n1403715978084058112\n1403715978134057984\n1403715978184058112\n1403715978234057984\n1403715978284058112\n1403715978334057984\n1403715978384058112\n1403715978434057984\n1403715978484058112\n1403715978534057984\n1403715978584058112\n1403715978634057984\n1403715978684058112\n1403715978734057984\n1403715978784058112\n1403715978834057984\n1403715978884058112\n1403715978934057984\n1403715978984058112\n1403715979034057984\n1403715979084058112\n1403715979134057984\n1403715979184058112\n1403715979234057984\n1403715979284058112\n1403715979334057984\n1403715979384058112\n1403715979434057984\n1403715979484058112\n1403715979534057984\n1403715979584058112\n1403715979634057984\n1403715979684058112\n1403715979734057984\n1403715979784058112\n1403715979834057984\n1403715979884058112\n1403715979934057984\n1403715979984058112\n1403715980034057984\n1403715980084058112\n1403715980134057984\n1403715980184058112\n1403715980234057984\n1403715980284058112\n1403715980334057984\n1403715980384058112\n1403715980434057984\n1403715980484058112\n1403715980534057984\n1403715980584058112\n1403715980634057984\n1403715980684058112\n1403715980734057984\n1403715980784058112\n1403715980834057984\n1403715980884058112\n1403715980934057984\n1403715980984058112\n1403715981034057984\n1403715981084058112\n1403715981134057984\n1403715981184058112\n1403715981234057984\n1403715981284058112\n1403715981334057984\n1403715981384058112\n1403715981434057984\n1403715981484058112\n1403715981534057984\n1403715981584058112\n1403715981634057984\n1403715981684058112\n1403715981734057984\n1403715981784058112\n1403715981834057984\n1403715981884058112\n1403715981934057984\n1403715981984058112\n1403715982034057984\n1403715982084058112\n1403715982134057984\n1403715982184058112\n1403715982234057984\n1403715982284058112\n1403715982334057984\n1403715982384058112\n1403715982434057984\n1403715982484058112\n1403715982534057984\n1403715982584058112\n1403715982634057984\n1403715982684058112\n1403715982734057984\n1403715982784058112\n1403715982834057984\n1403715982884058112\n1403715982934057984\n1403715982984058112\n1403715983034057984\n1403715983084058112\n1403715983134057984\n1403715983184058112\n1403715983234057984\n1403715983284058112\n1403715983334057984\n1403715983384058112\n1403715983434057984\n1403715983484058112\n1403715983534057984\n1403715983584058112\n1403715983634057984\n1403715983684058112\n1403715983734057984\n1403715983784058112\n1403715983834057984\n1403715983884058112\n1403715983934057984\n1403715983984058112\n1403715984034057984\n1403715984084058112\n1403715984134057984\n1403715984184058112\n1403715984234057984\n1403715984284058112\n1403715984334057984\n1403715984384058112\n1403715984434057984\n1403715984484058112\n1403715984534057984\n1403715984584058112\n1403715984634057984\n1403715984684058112\n1403715984734057984\n1403715984784058112\n1403715984834057984\n1403715984884058112\n1403715984934057984\n1403715984984058112\n1403715985034057984\n1403715985084058112\n1403715985134057984\n1403715985184058112\n1403715985234057984\n1403715985284058112\n1403715985334057984\n1403715985384058112\n1403715985434057984\n1403715985484058112\n1403715985534057984\n1403715985584058112\n1403715985634057984\n1403715985684058112\n1403715985734057984\n1403715985784058112\n1403715985834057984\n1403715985884058112\n1403715985934057984\n1403715985984058112\n1403715986034057984\n1403715986084058112\n1403715986134057984\n1403715986184058112\n1403715986234057984\n1403715986284058112\n1403715986334057984\n1403715986384058112\n1403715986434057984\n1403715986484058112\n1403715986534057984\n1403715986584058112\n1403715986634057984\n1403715986684058112\n1403715986734057984\n1403715986784058112\n1403715986834057984\n1403715986884058112\n1403715986934057984\n1403715986984058112\n1403715987034057984\n1403715987084058112\n1403715987134057984\n1403715987184058112\n1403715987234057984\n1403715987284058112\n1403715987334057984\n1403715987384058112\n1403715987434057984\n1403715987484058112\n1403715987534057984\n1403715987584058112\n1403715987634057984\n1403715987684058112\n1403715987734057984\n1403715987784058112\n1403715987834057984\n1403715987884058112\n1403715987934057984\n1403715987984058112\n1403715988034057984\n1403715988084058112\n1403715988134057984\n1403715988184058112\n1403715988234057984\n1403715988284058112\n1403715988334057984\n1403715988384058112\n1403715988434057984\n1403715988484058112\n1403715988534057984\n1403715988584058112\n1403715988634057984\n1403715988684058112\n1403715988734057984\n1403715988784058112\n1403715988834057984\n1403715988884058112\n1403715988934057984\n1403715988984058112\n1403715989034057984\n1403715989084058112\n1403715989134057984\n1403715989184058112\n1403715989234057984\n1403715989284058112\n1403715989334057984\n1403715989384058112\n1403715989434057984\n1403715989484058112\n1403715989534057984\n1403715989584058112\n1403715989634057984\n1403715989684058112\n1403715989734057984\n1403715989784058112\n1403715989834057984\n1403715989884058112\n1403715989934057984\n1403715989984058112\n1403715990034057984\n1403715990084058112\n1403715990134057984\n1403715990184058112\n1403715990234057984\n1403715990284058112\n1403715990334057984\n1403715990384058112\n1403715990434057984\n1403715990484058112\n1403715990534057984\n1403715990584058112\n1403715990634057984\n1403715990684058112\n1403715990734057984\n1403715990784058112\n1403715990834057984\n1403715990884058112\n1403715990934057984\n1403715990984058112\n1403715991034057984\n1403715991084058112\n1403715991134057984\n1403715991184058112\n1403715991234057984\n1403715991284058112\n1403715991334057984\n1403715991384058112\n1403715991434057984\n1403715991484058112\n1403715991534057984\n1403715991584058112\n1403715991634057984\n1403715991684058112\n1403715991734057984\n1403715991784058112\n1403715991834057984\n1403715991884058112\n1403715991934057984\n1403715991984058112\n1403715992034057984\n1403715992084058112\n1403715992134057984\n1403715992184058112\n1403715992234057984\n1403715992284058112\n1403715992334057984\n1403715992384058112\n1403715992434057984\n1403715992484058112\n1403715992534057984\n1403715992584058112\n1403715992634057984\n1403715992684058112\n1403715992734057984\n1403715992784058112\n1403715992834057984\n1403715992884058112\n1403715992934057984\n1403715992984058112\n1403715993034057984\n1403715993084058112\n1403715993134057984\n1403715993184058112\n1403715993234057984\n1403715993284058112\n1403715993334057984\n1403715993384058112\n1403715993434057984\n1403715993484058112\n1403715993534057984\n1403715993584058112\n1403715993634057984\n1403715993684058112\n1403715993734057984\n1403715993784058112\n1403715993834057984\n1403715993884058112\n1403715993934057984\n1403715993984058112\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Stereo/EuRoC_TimeStamps/V201.txt",
    "content": "1413393212255760384\n1413393212305760512\n1413393212355760384\n1413393212405760512\n1413393212455760384\n1413393212505760512\n1413393212555760384\n1413393212605760512\n1413393212655760384\n1413393212705760512\n1413393212755760384\n1413393212805760512\n1413393212855760384\n1413393212905760512\n1413393212955760384\n1413393213005760512\n1413393213055760384\n1413393213105760512\n1413393213155760384\n1413393213205760512\n1413393213255760384\n1413393213305760512\n1413393213355760384\n1413393213405760512\n1413393213455760384\n1413393213505760512\n1413393213555760384\n1413393213605760512\n1413393213655760384\n1413393213705760512\n1413393213755760384\n1413393213805760512\n1413393213855760384\n1413393213905760512\n1413393213955760384\n1413393214005760512\n1413393214055760384\n1413393214105760512\n1413393214155760384\n1413393214205760512\n1413393214255760384\n1413393214305760512\n1413393214355760384\n1413393214405760512\n1413393214455760384\n1413393214505760512\n1413393214555760384\n1413393214605760512\n1413393214655760384\n1413393214705760512\n1413393214755760384\n1413393214805760512\n1413393214855760384\n1413393214905760512\n1413393214955760384\n1413393215005760512\n1413393215055760384\n1413393215105760512\n1413393215155760384\n1413393215205760512\n1413393215255760384\n1413393215305760512\n1413393215355760384\n1413393215405760512\n1413393215455760384\n1413393215505760512\n1413393215555760384\n1413393215605760512\n1413393215655760384\n1413393215705760512\n1413393215755760384\n1413393215805760512\n1413393215855760384\n1413393215905760512\n1413393215955760384\n1413393216005760512\n1413393216055760384\n1413393216105760512\n1413393216155760384\n1413393216205760512\n1413393216255760384\n1413393216305760512\n1413393216355760384\n1413393216405760512\n1413393216455760384\n1413393216505760512\n1413393216555760384\n1413393216605760512\n1413393216655760384\n1413393216705760512\n1413393216755760384\n1413393216805760512\n1413393216855760384\n1413393216905760512\n1413393216955760384\n1413393217005760512\n1413393217055760384\n1413393217105760512\n1413393217155760384\n1413393217205760512\n1413393217255760384\n1413393217305760512\n1413393217355760384\n1413393217405760512\n1413393217455760384\n1413393217505760512\n1413393217555760384\n1413393217605760512\n1413393217655760384\n1413393217705760512\n1413393217755760384\n1413393217805760512\n1413393217855760384\n1413393217905760512\n1413393217955760384\n1413393218005760512\n1413393218055760384\n1413393218105760512\n1413393218155760384\n1413393218205760512\n1413393218255760384\n1413393218305760512\n1413393218355760384\n1413393218405760512\n1413393218455760384\n1413393218505760512\n1413393218555760384\n1413393218605760512\n1413393218655760384\n1413393218705760512\n1413393218755760384\n1413393218805760512\n1413393218855760384\n1413393218905760512\n1413393218955760384\n1413393219005760512\n1413393219055760384\n1413393219105760512\n1413393219155760384\n1413393219205760512\n1413393219255760384\n1413393219305760512\n1413393219355760384\n1413393219405760512\n1413393219455760384\n1413393219505760512\n1413393219555760384\n1413393219605760512\n1413393219655760384\n1413393219705760512\n1413393219755760384\n1413393219805760512\n1413393219855760384\n1413393219905760512\n1413393219955760384\n1413393220005760512\n1413393220055760384\n1413393220105760512\n1413393220155760384\n1413393220205760512\n1413393220255760384\n1413393220305760512\n1413393220355760384\n1413393220405760512\n1413393220455760384\n1413393220505760512\n1413393220555760384\n1413393220605760512\n1413393220655760384\n1413393220705760512\n1413393220755760384\n1413393220805760512\n1413393220855760384\n1413393220905760512\n1413393220955760384\n1413393221005760512\n1413393221055760384\n1413393221105760512\n1413393221155760384\n1413393221205760512\n1413393221255760384\n1413393221305760512\n1413393221355760384\n1413393221405760512\n1413393221455760384\n1413393221505760512\n1413393221555760384\n1413393221605760512\n1413393221655760384\n1413393221705760512\n1413393221755760384\n1413393221805760512\n1413393221855760384\n1413393221905760512\n1413393221955760384\n1413393222005760512\n1413393222055760384\n1413393222105760512\n1413393222155760384\n1413393222205760512\n1413393222255760384\n1413393222305760512\n1413393222355760384\n1413393222405760512\n1413393222455760384\n1413393222505760512\n1413393222555760384\n1413393222605760512\n1413393222655760384\n1413393222705760512\n1413393222755760384\n1413393222805760512\n1413393222855760384\n1413393222905760512\n1413393222955760384\n1413393223005760512\n1413393223055760384\n1413393223105760512\n1413393223155760384\n1413393223205760512\n1413393223255760384\n1413393223305760512\n1413393223355760384\n1413393223405760512\n1413393223455760384\n1413393223505760512\n1413393223555760384\n1413393223605760512\n1413393223655760384\n1413393223705760512\n1413393223755760384\n1413393223805760512\n1413393223855760384\n1413393223905760512\n1413393223955760384\n1413393224005760512\n1413393224055760384\n1413393224105760512\n1413393224155760384\n1413393224205760512\n1413393224255760384\n1413393224305760512\n1413393224355760384\n1413393224405760512\n1413393224455760384\n1413393224505760512\n1413393224555760384\n1413393224605760512\n1413393224655760384\n1413393224705760512\n1413393224755760384\n1413393224805760512\n1413393224855760384\n1413393224905760512\n1413393224955760384\n1413393225005760512\n1413393225055760384\n1413393225105760512\n1413393225155760384\n1413393225205760512\n1413393225255760384\n1413393225305760512\n1413393225355760384\n1413393225405760512\n1413393225455760384\n1413393225505760512\n1413393225555760384\n1413393225605760512\n1413393225655760384\n1413393225705760512\n1413393225755760384\n1413393225805760512\n1413393225855760384\n1413393225905760512\n1413393225955760384\n1413393226005760512\n1413393226055760384\n1413393226105760512\n1413393226155760384\n1413393226205760512\n1413393226255760384\n1413393226305760512\n1413393226355760384\n1413393226405760512\n1413393226455760384\n1413393226505760512\n1413393226555760384\n1413393226605760512\n1413393226655760384\n1413393226705760512\n1413393226755760384\n1413393226805760512\n1413393226855760384\n1413393226905760512\n1413393226955760384\n1413393227005760512\n1413393227055760384\n1413393227105760512\n1413393227155760384\n1413393227205760512\n1413393227255760384\n1413393227305760512\n1413393227355760384\n1413393227405760512\n1413393227455760384\n1413393227505760512\n1413393227555760384\n1413393227605760512\n1413393227655760384\n1413393227705760512\n1413393227755760384\n1413393227805760512\n1413393227855760384\n1413393227905760512\n1413393227955760384\n1413393228005760512\n1413393228055760384\n1413393228105760512\n1413393228155760384\n1413393228205760512\n1413393228255760384\n1413393228305760512\n1413393228355760384\n1413393228405760512\n1413393228455760384\n1413393228505760512\n1413393228555760384\n1413393228605760512\n1413393228655760384\n1413393228705760512\n1413393228755760384\n1413393228805760512\n1413393228855760384\n1413393228905760512\n1413393228955760384\n1413393229005760512\n1413393229055760384\n1413393229105760512\n1413393229155760384\n1413393229205760512\n1413393229255760384\n1413393229305760512\n1413393229355760384\n1413393229405760512\n1413393229455760384\n1413393229505760512\n1413393229555760384\n1413393229605760512\n1413393229655760384\n1413393229705760512\n1413393229755760384\n1413393229805760512\n1413393229855760384\n1413393229905760512\n1413393229955760384\n1413393230005760512\n1413393230055760384\n1413393230105760512\n1413393230155760384\n1413393230205760512\n1413393230255760384\n1413393230305760512\n1413393230355760384\n1413393230405760512\n1413393230455760384\n1413393230505760512\n1413393230555760384\n1413393230605760512\n1413393230655760384\n1413393230705760512\n1413393230755760384\n1413393230805760512\n1413393230855760384\n1413393230905760512\n1413393230955760384\n1413393231005760512\n1413393231055760384\n1413393231105760512\n1413393231155760384\n1413393231205760512\n1413393231255760384\n1413393231305760512\n1413393231355760384\n1413393231405760512\n1413393231455760384\n1413393231505760512\n1413393231555760384\n1413393231605760512\n1413393231655760384\n1413393231705760512\n1413393231755760384\n1413393231805760512\n1413393231855760384\n1413393231905760512\n1413393231955760384\n1413393232005760512\n1413393232055760384\n1413393232105760512\n1413393232155760384\n1413393232205760512\n1413393232255760384\n1413393232305760512\n1413393232355760384\n1413393232405760512\n1413393232455760384\n1413393232505760512\n1413393232555760384\n1413393232605760512\n1413393232655760384\n1413393232705760512\n1413393232755760384\n1413393232805760512\n1413393232855760384\n1413393232905760512\n1413393232955760384\n1413393233005760512\n1413393233055760384\n1413393233105760512\n1413393233155760384\n1413393233205760512\n1413393233255760384\n1413393233305760512\n1413393233355760384\n1413393233405760512\n1413393233455760384\n1413393233505760512\n1413393233555760384\n1413393233605760512\n1413393233655760384\n1413393233705760512\n1413393233755760384\n1413393233805760512\n1413393233855760384\n1413393233905760512\n1413393233955760384\n1413393234005760512\n1413393234055760384\n1413393234105760512\n1413393234155760384\n1413393234205760512\n1413393234255760384\n1413393234305760512\n1413393234355760384\n1413393234405760512\n1413393234455760384\n1413393234505760512\n1413393234555760384\n1413393234605760512\n1413393234655760384\n1413393234705760512\n1413393234755760384\n1413393234805760512\n1413393234855760384\n1413393234905760512\n1413393234955760384\n1413393235005760512\n1413393235055760384\n1413393235105760512\n1413393235155760384\n1413393235205760512\n1413393235255760384\n1413393235305760512\n1413393235355760384\n1413393235405760512\n1413393235455760384\n1413393235505760512\n1413393235555760384\n1413393235605760512\n1413393235655760384\n1413393235705760512\n1413393235755760384\n1413393235805760512\n1413393235855760384\n1413393235905760512\n1413393235955760384\n1413393236005760512\n1413393236055760384\n1413393236105760512\n1413393236155760384\n1413393236205760512\n1413393236255760384\n1413393236305760512\n1413393236355760384\n1413393236405760512\n1413393236455760384\n1413393236505760512\n1413393236555760384\n1413393236605760512\n1413393236655760384\n1413393236705760512\n1413393236755760384\n1413393236805760512\n1413393236855760384\n1413393236905760512\n1413393236955760384\n1413393237005760512\n1413393237055760384\n1413393237105760512\n1413393237155760384\n1413393237205760512\n1413393237255760384\n1413393237305760512\n1413393237355760384\n1413393237405760512\n1413393237455760384\n1413393237505760512\n1413393237555760384\n1413393237605760512\n1413393237655760384\n1413393237705760512\n1413393237755760384\n1413393237805760512\n1413393237855760384\n1413393237905760512\n1413393237955760384\n1413393238005760512\n1413393238055760384\n1413393238105760512\n1413393238155760384\n1413393238205760512\n1413393238255760384\n1413393238305760512\n1413393238355760384\n1413393238405760512\n1413393238455760384\n1413393238505760512\n1413393238555760384\n1413393238605760512\n1413393238655760384\n1413393238705760512\n1413393238755760384\n1413393238805760512\n1413393238855760384\n1413393238905760512\n1413393238955760384\n1413393239005760512\n1413393239055760384\n1413393239105760512\n1413393239155760384\n1413393239205760512\n1413393239255760384\n1413393239305760512\n1413393239355760384\n1413393239405760512\n1413393239455760384\n1413393239505760512\n1413393239555760384\n1413393239605760512\n1413393239655760384\n1413393239705760512\n1413393239755760384\n1413393239805760512\n1413393239855760384\n1413393239905760512\n1413393239955760384\n1413393240005760512\n1413393240055760384\n1413393240105760512\n1413393240155760384\n1413393240205760512\n1413393240255760384\n1413393240305760512\n1413393240355760384\n1413393240405760512\n1413393240455760384\n1413393240505760512\n1413393240555760384\n1413393240605760512\n1413393240655760384\n1413393240705760512\n1413393240755760384\n1413393240805760512\n1413393240855760384\n1413393240905760512\n1413393240955760384\n1413393241005760512\n1413393241055760384\n1413393241105760512\n1413393241155760384\n1413393241205760512\n1413393241255760384\n1413393241305760512\n1413393241355760384\n1413393241405760512\n1413393241455760384\n1413393241505760512\n1413393241555760384\n1413393241605760512\n1413393241655760384\n1413393241705760512\n1413393241755760384\n1413393241805760512\n1413393241855760384\n1413393241905760512\n1413393241955760384\n1413393242005760512\n1413393242055760384\n1413393242105760512\n1413393242155760384\n1413393242205760512\n1413393242255760384\n1413393242305760512\n1413393242355760384\n1413393242405760512\n1413393242455760384\n1413393242505760512\n1413393242555760384\n1413393242605760512\n1413393242655760384\n1413393242705760512\n1413393242755760384\n1413393242805760512\n1413393242855760384\n1413393242905760512\n1413393242955760384\n1413393243005760512\n1413393243055760384\n1413393243105760512\n1413393243155760384\n1413393243205760512\n1413393243255760384\n1413393243305760512\n1413393243355760384\n1413393243405760512\n1413393243455760384\n1413393243505760512\n1413393243555760384\n1413393243605760512\n1413393243655760384\n1413393243705760512\n1413393243755760384\n1413393243805760512\n1413393243855760384\n1413393243905760512\n1413393243955760384\n1413393244005760512\n1413393244055760384\n1413393244105760512\n1413393244155760384\n1413393244205760512\n1413393244255760384\n1413393244305760512\n1413393244355760384\n1413393244405760512\n1413393244455760384\n1413393244505760512\n1413393244555760384\n1413393244605760512\n1413393244655760384\n1413393244705760512\n1413393244755760384\n1413393244805760512\n1413393244855760384\n1413393244905760512\n1413393244955760384\n1413393245005760512\n1413393245055760384\n1413393245105760512\n1413393245155760384\n1413393245205760512\n1413393245255760384\n1413393245305760512\n1413393245355760384\n1413393245405760512\n1413393245455760384\n1413393245505760512\n1413393245555760384\n1413393245605760512\n1413393245655760384\n1413393245705760512\n1413393245755760384\n1413393245805760512\n1413393245855760384\n1413393245905760512\n1413393245955760384\n1413393246005760512\n1413393246055760384\n1413393246105760512\n1413393246155760384\n1413393246205760512\n1413393246255760384\n1413393246305760512\n1413393246355760384\n1413393246405760512\n1413393246455760384\n1413393246505760512\n1413393246555760384\n1413393246605760512\n1413393246655760384\n1413393246705760512\n1413393246755760384\n1413393246805760512\n1413393246855760384\n1413393246905760512\n1413393246955760384\n1413393247005760512\n1413393247055760384\n1413393247105760512\n1413393247155760384\n1413393247205760512\n1413393247255760384\n1413393247305760512\n1413393247355760384\n1413393247405760512\n1413393247455760384\n1413393247505760512\n1413393247555760384\n1413393247605760512\n1413393247655760384\n1413393247705760512\n1413393247755760384\n1413393247805760512\n1413393247855760384\n1413393247905760512\n1413393247955760384\n1413393248005760512\n1413393248055760384\n1413393248105760512\n1413393248155760384\n1413393248205760512\n1413393248255760384\n1413393248305760512\n1413393248355760384\n1413393248405760512\n1413393248455760384\n1413393248505760512\n1413393248555760384\n1413393248605760512\n1413393248655760384\n1413393248705760512\n1413393248755760384\n1413393248805760512\n1413393248855760384\n1413393248905760512\n1413393248955760384\n1413393249005760512\n1413393249055760384\n1413393249105760512\n1413393249155760384\n1413393249205760512\n1413393249255760384\n1413393249305760512\n1413393249355760384\n1413393249405760512\n1413393249455760384\n1413393249505760512\n1413393249555760384\n1413393249605760512\n1413393249655760384\n1413393249705760512\n1413393249755760384\n1413393249805760512\n1413393249855760384\n1413393249905760512\n1413393249955760384\n1413393250005760512\n1413393250055760384\n1413393250105760512\n1413393250155760384\n1413393250205760512\n1413393250255760384\n1413393250305760512\n1413393250355760384\n1413393250405760512\n1413393250455760384\n1413393250505760512\n1413393250555760384\n1413393250605760512\n1413393250655760384\n1413393250705760512\n1413393250755760384\n1413393250805760512\n1413393250855760384\n1413393250905760512\n1413393250955760384\n1413393251005760512\n1413393251055760384\n1413393251105760512\n1413393251155760384\n1413393251205760512\n1413393251255760384\n1413393251305760512\n1413393251355760384\n1413393251405760512\n1413393251455760384\n1413393251505760512\n1413393251555760384\n1413393251605760512\n1413393251655760384\n1413393251705760512\n1413393251755760384\n1413393251805760512\n1413393251855760384\n1413393251905760512\n1413393251955760384\n1413393252005760512\n1413393252055760384\n1413393252105760512\n1413393252155760384\n1413393252205760512\n1413393252255760384\n1413393252305760512\n1413393252355760384\n1413393252405760512\n1413393252455760384\n1413393252505760512\n1413393252555760384\n1413393252605760512\n1413393252655760384\n1413393252705760512\n1413393252755760384\n1413393252805760512\n1413393252855760384\n1413393252905760512\n1413393252955760384\n1413393253005760512\n1413393253055760384\n1413393253105760512\n1413393253155760384\n1413393253205760512\n1413393253255760384\n1413393253305760512\n1413393253355760384\n1413393253405760512\n1413393253455760384\n1413393253505760512\n1413393253555760384\n1413393253605760512\n1413393253655760384\n1413393253705760512\n1413393253755760384\n1413393253805760512\n1413393253855760384\n1413393253905760512\n1413393253955760384\n1413393254005760512\n1413393254055760384\n1413393254105760512\n1413393254155760384\n1413393254205760512\n1413393254255760384\n1413393254305760512\n1413393254355760384\n1413393254405760512\n1413393254455760384\n1413393254505760512\n1413393254555760384\n1413393254605760512\n1413393254655760384\n1413393254705760512\n1413393254755760384\n1413393254805760512\n1413393254855760384\n1413393254905760512\n1413393254955760384\n1413393255005760512\n1413393255055760384\n1413393255105760512\n1413393255155760384\n1413393255205760512\n1413393255255760384\n1413393255305760512\n1413393255355760384\n1413393255405760512\n1413393255455760384\n1413393255505760512\n1413393255555760384\n1413393255605760512\n1413393255655760384\n1413393255705760512\n1413393255755760384\n1413393255805760512\n1413393255855760384\n1413393255905760512\n1413393255955760384\n1413393256005760512\n1413393256055760384\n1413393256105760512\n1413393256155760384\n1413393256205760512\n1413393256255760384\n1413393256305760512\n1413393256355760384\n1413393256405760512\n1413393256455760384\n1413393256505760512\n1413393256555760384\n1413393256605760512\n1413393256655760384\n1413393256705760512\n1413393256755760384\n1413393256805760512\n1413393256855760384\n1413393256905760512\n1413393256955760384\n1413393257005760512\n1413393257055760384\n1413393257105760512\n1413393257155760384\n1413393257205760512\n1413393257255760384\n1413393257305760512\n1413393257355760384\n1413393257405760512\n1413393257455760384\n1413393257505760512\n1413393257555760384\n1413393257605760512\n1413393257655760384\n1413393257705760512\n1413393257755760384\n1413393257805760512\n1413393257855760384\n1413393257905760512\n1413393257955760384\n1413393258005760512\n1413393258055760384\n1413393258105760512\n1413393258155760384\n1413393258205760512\n1413393258255760384\n1413393258305760512\n1413393258355760384\n1413393258405760512\n1413393258455760384\n1413393258505760512\n1413393258555760384\n1413393258605760512\n1413393258655760384\n1413393258705760512\n1413393258755760384\n1413393258805760512\n1413393258855760384\n1413393258905760512\n1413393258955760384\n1413393259005760512\n1413393259055760384\n1413393259105760512\n1413393259155760384\n1413393259205760512\n1413393259255760384\n1413393259305760512\n1413393259355760384\n1413393259405760512\n1413393259455760384\n1413393259505760512\n1413393259555760384\n1413393259605760512\n1413393259655760384\n1413393259705760512\n1413393259755760384\n1413393259805760512\n1413393259855760384\n1413393259905760512\n1413393259955760384\n1413393260005760512\n1413393260055760384\n1413393260105760512\n1413393260155760384\n1413393260205760512\n1413393260255760384\n1413393260305760512\n1413393260355760384\n1413393260405760512\n1413393260455760384\n1413393260505760512\n1413393260555760384\n1413393260605760512\n1413393260655760384\n1413393260705760512\n1413393260755760384\n1413393260805760512\n1413393260855760384\n1413393260905760512\n1413393260955760384\n1413393261005760512\n1413393261055760384\n1413393261105760512\n1413393261155760384\n1413393261205760512\n1413393261255760384\n1413393261305760512\n1413393261355760384\n1413393261405760512\n1413393261455760384\n1413393261505760512\n1413393261555760384\n1413393261605760512\n1413393261655760384\n1413393261705760512\n1413393261755760384\n1413393261805760512\n1413393261855760384\n1413393261905760512\n1413393261955760384\n1413393262005760512\n1413393262055760384\n1413393262105760512\n1413393262155760384\n1413393262205760512\n1413393262255760384\n1413393262305760512\n1413393262355760384\n1413393262405760512\n1413393262455760384\n1413393262505760512\n1413393262555760384\n1413393262605760512\n1413393262655760384\n1413393262705760512\n1413393262755760384\n1413393262805760512\n1413393262855760384\n1413393262905760512\n1413393262955760384\n1413393263005760512\n1413393263055760384\n1413393263105760512\n1413393263155760384\n1413393263205760512\n1413393263255760384\n1413393263305760512\n1413393263355760384\n1413393263405760512\n1413393263455760384\n1413393263505760512\n1413393263555760384\n1413393263605760512\n1413393263655760384\n1413393263705760512\n1413393263755760384\n1413393263805760512\n1413393263855760384\n1413393263905760512\n1413393263955760384\n1413393264005760512\n1413393264055760384\n1413393264105760512\n1413393264155760384\n1413393264205760512\n1413393264255760384\n1413393264305760512\n1413393264355760384\n1413393264405760512\n1413393264455760384\n1413393264505760512\n1413393264555760384\n1413393264605760512\n1413393264655760384\n1413393264705760512\n1413393264755760384\n1413393264805760512\n1413393264855760384\n1413393264905760512\n1413393264955760384\n1413393265005760512\n1413393265055760384\n1413393265105760512\n1413393265155760384\n1413393265205760512\n1413393265255760384\n1413393265305760512\n1413393265355760384\n1413393265405760512\n1413393265455760384\n1413393265505760512\n1413393265555760384\n1413393265605760512\n1413393265655760384\n1413393265705760512\n1413393265755760384\n1413393265805760512\n1413393265855760384\n1413393265905760512\n1413393265955760384\n1413393266005760512\n1413393266055760384\n1413393266105760512\n1413393266155760384\n1413393266205760512\n1413393266255760384\n1413393266305760512\n1413393266355760384\n1413393266405760512\n1413393266455760384\n1413393266505760512\n1413393266555760384\n1413393266605760512\n1413393266655760384\n1413393266705760512\n1413393266755760384\n1413393266805760512\n1413393266855760384\n1413393266905760512\n1413393266955760384\n1413393267005760512\n1413393267055760384\n1413393267105760512\n1413393267155760384\n1413393267205760512\n1413393267255760384\n1413393267305760512\n1413393267355760384\n1413393267405760512\n1413393267455760384\n1413393267505760512\n1413393267555760384\n1413393267605760512\n1413393267655760384\n1413393267705760512\n1413393267755760384\n1413393267805760512\n1413393267855760384\n1413393267905760512\n1413393267955760384\n1413393268005760512\n1413393268055760384\n1413393268105760512\n1413393268155760384\n1413393268205760512\n1413393268255760384\n1413393268305760512\n1413393268355760384\n1413393268405760512\n1413393268455760384\n1413393268505760512\n1413393268555760384\n1413393268605760512\n1413393268655760384\n1413393268705760512\n1413393268755760384\n1413393268805760512\n1413393268855760384\n1413393268905760512\n1413393268955760384\n1413393269005760512\n1413393269055760384\n1413393269105760512\n1413393269155760384\n1413393269205760512\n1413393269255760384\n1413393269305760512\n1413393269355760384\n1413393269405760512\n1413393269455760384\n1413393269505760512\n1413393269555760384\n1413393269605760512\n1413393269655760384\n1413393269705760512\n1413393269755760384\n1413393269805760512\n1413393269855760384\n1413393269905760512\n1413393269955760384\n1413393270005760512\n1413393270055760384\n1413393270105760512\n1413393270155760384\n1413393270205760512\n1413393270255760384\n1413393270305760512\n1413393270355760384\n1413393270405760512\n1413393270455760384\n1413393270505760512\n1413393270555760384\n1413393270605760512\n1413393270655760384\n1413393270705760512\n1413393270755760384\n1413393270805760512\n1413393270855760384\n1413393270905760512\n1413393270955760384\n1413393271005760512\n1413393271055760384\n1413393271105760512\n1413393271155760384\n1413393271205760512\n1413393271255760384\n1413393271305760512\n1413393271355760384\n1413393271405760512\n1413393271455760384\n1413393271505760512\n1413393271555760384\n1413393271605760512\n1413393271655760384\n1413393271705760512\n1413393271755760384\n1413393271805760512\n1413393271855760384\n1413393271905760512\n1413393271955760384\n1413393272005760512\n1413393272055760384\n1413393272105760512\n1413393272155760384\n1413393272205760512\n1413393272255760384\n1413393272305760512\n1413393272355760384\n1413393272405760512\n1413393272455760384\n1413393272505760512\n1413393272555760384\n1413393272605760512\n1413393272655760384\n1413393272705760512\n1413393272755760384\n1413393272805760512\n1413393272855760384\n1413393272905760512\n1413393272955760384\n1413393273005760512\n1413393273055760384\n1413393273105760512\n1413393273155760384\n1413393273205760512\n1413393273255760384\n1413393273305760512\n1413393273355760384\n1413393273405760512\n1413393273455760384\n1413393273505760512\n1413393273555760384\n1413393273605760512\n1413393273655760384\n1413393273705760512\n1413393273755760384\n1413393273805760512\n1413393273855760384\n1413393273905760512\n1413393273955760384\n1413393274005760512\n1413393274055760384\n1413393274105760512\n1413393274155760384\n1413393274205760512\n1413393274255760384\n1413393274305760512\n1413393274355760384\n1413393274405760512\n1413393274455760384\n1413393274505760512\n1413393274555760384\n1413393274605760512\n1413393274655760384\n1413393274705760512\n1413393274755760384\n1413393274805760512\n1413393274855760384\n1413393274905760512\n1413393274955760384\n1413393275005760512\n1413393275055760384\n1413393275105760512\n1413393275155760384\n1413393275205760512\n1413393275255760384\n1413393275305760512\n1413393275355760384\n1413393275405760512\n1413393275455760384\n1413393275505760512\n1413393275555760384\n1413393275605760512\n1413393275655760384\n1413393275705760512\n1413393275755760384\n1413393275805760512\n1413393275855760384\n1413393275905760512\n1413393275955760384\n1413393276005760512\n1413393276055760384\n1413393276105760512\n1413393276155760384\n1413393276205760512\n1413393276255760384\n1413393276305760512\n1413393276355760384\n1413393276405760512\n1413393276455760384\n1413393276505760512\n1413393276555760384\n1413393276605760512\n1413393276655760384\n1413393276705760512\n1413393276755760384\n1413393276805760512\n1413393276855760384\n1413393276905760512\n1413393276955760384\n1413393277005760512\n1413393277055760384\n1413393277105760512\n1413393277155760384\n1413393277205760512\n1413393277255760384\n1413393277305760512\n1413393277355760384\n1413393277405760512\n1413393277455760384\n1413393277505760512\n1413393277555760384\n1413393277605760512\n1413393277655760384\n1413393277705760512\n1413393277755760384\n1413393277805760512\n1413393277855760384\n1413393277905760512\n1413393277955760384\n1413393278005760512\n1413393278055760384\n1413393278105760512\n1413393278155760384\n1413393278205760512\n1413393278255760384\n1413393278305760512\n1413393278355760384\n1413393278405760512\n1413393278455760384\n1413393278505760512\n1413393278555760384\n1413393278605760512\n1413393278655760384\n1413393278705760512\n1413393278755760384\n1413393278805760512\n1413393278855760384\n1413393278905760512\n1413393278955760384\n1413393279005760512\n1413393279055760384\n1413393279105760512\n1413393279155760384\n1413393279205760512\n1413393279255760384\n1413393279305760512\n1413393279355760384\n1413393279405760512\n1413393279455760384\n1413393279505760512\n1413393279555760384\n1413393279605760512\n1413393279655760384\n1413393279705760512\n1413393279755760384\n1413393279805760512\n1413393279855760384\n1413393279905760512\n1413393279955760384\n1413393280005760512\n1413393280055760384\n1413393280105760512\n1413393280155760384\n1413393280205760512\n1413393280255760384\n1413393280305760512\n1413393280355760384\n1413393280405760512\n1413393280455760384\n1413393280505760512\n1413393280555760384\n1413393280605760512\n1413393280655760384\n1413393280705760512\n1413393280755760384\n1413393280805760512\n1413393280855760384\n1413393280905760512\n1413393280955760384\n1413393281005760512\n1413393281055760384\n1413393281105760512\n1413393281155760384\n1413393281205760512\n1413393281255760384\n1413393281305760512\n1413393281355760384\n1413393281405760512\n1413393281455760384\n1413393281505760512\n1413393281555760384\n1413393281605760512\n1413393281655760384\n1413393281705760512\n1413393281755760384\n1413393281805760512\n1413393281855760384\n1413393281905760512\n1413393281955760384\n1413393282005760512\n1413393282055760384\n1413393282105760512\n1413393282155760384\n1413393282205760512\n1413393282255760384\n1413393282305760512\n1413393282355760384\n1413393282405760512\n1413393282455760384\n1413393282505760512\n1413393282555760384\n1413393282605760512\n1413393282655760384\n1413393282705760512\n1413393282755760384\n1413393282805760512\n1413393282855760384\n1413393282905760512\n1413393282955760384\n1413393283005760512\n1413393283055760384\n1413393283105760512\n1413393283155760384\n1413393283205760512\n1413393283255760384\n1413393283305760512\n1413393283355760384\n1413393283405760512\n1413393283455760384\n1413393283505760512\n1413393283555760384\n1413393283605760512\n1413393283655760384\n1413393283705760512\n1413393283755760384\n1413393283805760512\n1413393283855760384\n1413393283905760512\n1413393283955760384\n1413393284005760512\n1413393284055760384\n1413393284105760512\n1413393284155760384\n1413393284205760512\n1413393284255760384\n1413393284305760512\n1413393284355760384\n1413393284405760512\n1413393284455760384\n1413393284505760512\n1413393284555760384\n1413393284605760512\n1413393284655760384\n1413393284705760512\n1413393284755760384\n1413393284805760512\n1413393284855760384\n1413393284905760512\n1413393284955760384\n1413393285005760512\n1413393285055760384\n1413393285105760512\n1413393285155760384\n1413393285205760512\n1413393285255760384\n1413393285305760512\n1413393285355760384\n1413393285405760512\n1413393285455760384\n1413393285505760512\n1413393285555760384\n1413393285605760512\n1413393285655760384\n1413393285705760512\n1413393285755760384\n1413393285805760512\n1413393285855760384\n1413393285905760512\n1413393285955760384\n1413393286005760512\n1413393286055760384\n1413393286105760512\n1413393286155760384\n1413393286205760512\n1413393286255760384\n1413393286305760512\n1413393286355760384\n1413393286405760512\n1413393286455760384\n1413393286505760512\n1413393286555760384\n1413393286605760512\n1413393286655760384\n1413393286705760512\n1413393286755760384\n1413393286805760512\n1413393286855760384\n1413393286905760512\n1413393286955760384\n1413393287005760512\n1413393287055760384\n1413393287105760512\n1413393287155760384\n1413393287205760512\n1413393287255760384\n1413393287305760512\n1413393287355760384\n1413393287405760512\n1413393287455760384\n1413393287505760512\n1413393287555760384\n1413393287605760512\n1413393287655760384\n1413393287705760512\n1413393287755760384\n1413393287805760512\n1413393287855760384\n1413393287905760512\n1413393287955760384\n1413393288005760512\n1413393288055760384\n1413393288105760512\n1413393288155760384\n1413393288205760512\n1413393288255760384\n1413393288305760512\n1413393288355760384\n1413393288405760512\n1413393288455760384\n1413393288505760512\n1413393288555760384\n1413393288605760512\n1413393288655760384\n1413393288705760512\n1413393288755760384\n1413393288805760512\n1413393288855760384\n1413393288905760512\n1413393288955760384\n1413393289005760512\n1413393289055760384\n1413393289105760512\n1413393289155760384\n1413393289205760512\n1413393289255760384\n1413393289305760512\n1413393289355760384\n1413393289405760512\n1413393289455760384\n1413393289505760512\n1413393289555760384\n1413393289605760512\n1413393289655760384\n1413393289705760512\n1413393289755760384\n1413393289805760512\n1413393289855760384\n1413393289905760512\n1413393289955760384\n1413393290005760512\n1413393290055760384\n1413393290105760512\n1413393290155760384\n1413393290205760512\n1413393290255760384\n1413393290305760512\n1413393290355760384\n1413393290405760512\n1413393290455760384\n1413393290505760512\n1413393290555760384\n1413393290605760512\n1413393290655760384\n1413393290705760512\n1413393290755760384\n1413393290805760512\n1413393290855760384\n1413393290905760512\n1413393290955760384\n1413393291005760512\n1413393291055760384\n1413393291105760512\n1413393291155760384\n1413393291205760512\n1413393291255760384\n1413393291305760512\n1413393291355760384\n1413393291405760512\n1413393291455760384\n1413393291505760512\n1413393291555760384\n1413393291605760512\n1413393291655760384\n1413393291705760512\n1413393291755760384\n1413393291805760512\n1413393291855760384\n1413393291905760512\n1413393291955760384\n1413393292005760512\n1413393292055760384\n1413393292105760512\n1413393292155760384\n1413393292205760512\n1413393292255760384\n1413393292305760512\n1413393292355760384\n1413393292405760512\n1413393292455760384\n1413393292505760512\n1413393292555760384\n1413393292605760512\n1413393292655760384\n1413393292705760512\n1413393292755760384\n1413393292805760512\n1413393292855760384\n1413393292905760512\n1413393292955760384\n1413393293005760512\n1413393293055760384\n1413393293105760512\n1413393293155760384\n1413393293205760512\n1413393293255760384\n1413393293305760512\n1413393293355760384\n1413393293405760512\n1413393293455760384\n1413393293505760512\n1413393293555760384\n1413393293605760512\n1413393293655760384\n1413393293705760512\n1413393293755760384\n1413393293805760512\n1413393293855760384\n1413393293905760512\n1413393293955760384\n1413393294005760512\n1413393294055760384\n1413393294105760512\n1413393294155760384\n1413393294205760512\n1413393294255760384\n1413393294305760512\n1413393294355760384\n1413393294405760512\n1413393294455760384\n1413393294505760512\n1413393294555760384\n1413393294605760512\n1413393294655760384\n1413393294705760512\n1413393294755760384\n1413393294805760512\n1413393294855760384\n1413393294905760512\n1413393294955760384\n1413393295005760512\n1413393295055760384\n1413393295105760512\n1413393295155760384\n1413393295205760512\n1413393295255760384\n1413393295305760512\n1413393295355760384\n1413393295405760512\n1413393295455760384\n1413393295505760512\n1413393295555760384\n1413393295605760512\n1413393295655760384\n1413393295705760512\n1413393295755760384\n1413393295805760512\n1413393295855760384\n1413393295905760512\n1413393295955760384\n1413393296005760512\n1413393296055760384\n1413393296105760512\n1413393296155760384\n1413393296205760512\n1413393296255760384\n1413393296305760512\n1413393296355760384\n1413393296405760512\n1413393296455760384\n1413393296505760512\n1413393296555760384\n1413393296605760512\n1413393296655760384\n1413393296705760512\n1413393296755760384\n1413393296805760512\n1413393296855760384\n1413393296905760512\n1413393296955760384\n1413393297005760512\n1413393297055760384\n1413393297105760512\n1413393297155760384\n1413393297205760512\n1413393297255760384\n1413393297305760512\n1413393297355760384\n1413393297405760512\n1413393297455760384\n1413393297505760512\n1413393297555760384\n1413393297605760512\n1413393297655760384\n1413393297705760512\n1413393297755760384\n1413393297805760512\n1413393297855760384\n1413393297905760512\n1413393297955760384\n1413393298005760512\n1413393298055760384\n1413393298105760512\n1413393298155760384\n1413393298205760512\n1413393298255760384\n1413393298305760512\n1413393298355760384\n1413393298405760512\n1413393298455760384\n1413393298505760512\n1413393298555760384\n1413393298605760512\n1413393298655760384\n1413393298705760512\n1413393298755760384\n1413393298805760512\n1413393298855760384\n1413393298905760512\n1413393298955760384\n1413393299005760512\n1413393299055760384\n1413393299105760512\n1413393299155760384\n1413393299205760512\n1413393299255760384\n1413393299305760512\n1413393299355760384\n1413393299405760512\n1413393299455760384\n1413393299505760512\n1413393299555760384\n1413393299605760512\n1413393299655760384\n1413393299705760512\n1413393299755760384\n1413393299805760512\n1413393299855760384\n1413393299905760512\n1413393299955760384\n1413393300005760512\n1413393300055760384\n1413393300105760512\n1413393300155760384\n1413393300205760512\n1413393300255760384\n1413393300305760512\n1413393300355760384\n1413393300405760512\n1413393300455760384\n1413393300505760512\n1413393300555760384\n1413393300605760512\n1413393300655760384\n1413393300705760512\n1413393300755760384\n1413393300805760512\n1413393300855760384\n1413393300905760512\n1413393300955760384\n1413393301005760512\n1413393301055760384\n1413393301105760512\n1413393301155760384\n1413393301205760512\n1413393301255760384\n1413393301305760512\n1413393301355760384\n1413393301405760512\n1413393301455760384\n1413393301505760512\n1413393301555760384\n1413393301605760512\n1413393301655760384\n1413393301705760512\n1413393301755760384\n1413393301805760512\n1413393301855760384\n1413393301905760512\n1413393301955760384\n1413393302005760512\n1413393302055760384\n1413393302105760512\n1413393302155760384\n1413393302205760512\n1413393302255760384\n1413393302305760512\n1413393302355760384\n1413393302405760512\n1413393302455760384\n1413393302505760512\n1413393302555760384\n1413393302605760512\n1413393302655760384\n1413393302705760512\n1413393302755760384\n1413393302805760512\n1413393302855760384\n1413393302905760512\n1413393302955760384\n1413393303005760512\n1413393303055760384\n1413393303105760512\n1413393303155760384\n1413393303205760512\n1413393303255760384\n1413393303305760512\n1413393303355760384\n1413393303405760512\n1413393303455760384\n1413393303505760512\n1413393303555760384\n1413393303605760512\n1413393303655760384\n1413393303705760512\n1413393303755760384\n1413393303805760512\n1413393303855760384\n1413393303905760512\n1413393303955760384\n1413393304005760512\n1413393304055760384\n1413393304105760512\n1413393304155760384\n1413393304205760512\n1413393304255760384\n1413393304305760512\n1413393304355760384\n1413393304405760512\n1413393304455760384\n1413393304505760512\n1413393304555760384\n1413393304605760512\n1413393304655760384\n1413393304705760512\n1413393304755760384\n1413393304805760512\n1413393304855760384\n1413393304905760512\n1413393304955760384\n1413393305005760512\n1413393305055760384\n1413393305105760512\n1413393305155760384\n1413393305205760512\n1413393305255760384\n1413393305305760512\n1413393305355760384\n1413393305405760512\n1413393305455760384\n1413393305505760512\n1413393305555760384\n1413393305605760512\n1413393305655760384\n1413393305705760512\n1413393305755760384\n1413393305805760512\n1413393305855760384\n1413393305905760512\n1413393305955760384\n1413393306005760512\n1413393306055760384\n1413393306105760512\n1413393306155760384\n1413393306205760512\n1413393306255760384\n1413393306305760512\n1413393306355760384\n1413393306405760512\n1413393306455760384\n1413393306505760512\n1413393306555760384\n1413393306605760512\n1413393306655760384\n1413393306705760512\n1413393306755760384\n1413393306805760512\n1413393306855760384\n1413393306905760512\n1413393306955760384\n1413393307005760512\n1413393307055760384\n1413393307105760512\n1413393307155760384\n1413393307205760512\n1413393307255760384\n1413393307305760512\n1413393307355760384\n1413393307405760512\n1413393307455760384\n1413393307505760512\n1413393307555760384\n1413393307605760512\n1413393307655760384\n1413393307705760512\n1413393307755760384\n1413393307805760512\n1413393307855760384\n1413393307905760512\n1413393307955760384\n1413393308005760512\n1413393308055760384\n1413393308105760512\n1413393308155760384\n1413393308205760512\n1413393308255760384\n1413393308305760512\n1413393308355760384\n1413393308405760512\n1413393308455760384\n1413393308505760512\n1413393308555760384\n1413393308605760512\n1413393308655760384\n1413393308705760512\n1413393308755760384\n1413393308805760512\n1413393308855760384\n1413393308905760512\n1413393308955760384\n1413393309005760512\n1413393309055760384\n1413393309105760512\n1413393309155760384\n1413393309205760512\n1413393309255760384\n1413393309305760512\n1413393309355760384\n1413393309405760512\n1413393309455760384\n1413393309505760512\n1413393309555760384\n1413393309605760512\n1413393309655760384\n1413393309705760512\n1413393309755760384\n1413393309805760512\n1413393309855760384\n1413393309905760512\n1413393309955760384\n1413393310005760512\n1413393310055760384\n1413393310105760512\n1413393310155760384\n1413393310205760512\n1413393310255760384\n1413393310305760512\n1413393310355760384\n1413393310405760512\n1413393310455760384\n1413393310505760512\n1413393310555760384\n1413393310605760512\n1413393310655760384\n1413393310705760512\n1413393310755760384\n1413393310805760512\n1413393310855760384\n1413393310905760512\n1413393310955760384\n1413393311005760512\n1413393311055760384\n1413393311105760512\n1413393311155760384\n1413393311205760512\n1413393311255760384\n1413393311305760512\n1413393311355760384\n1413393311405760512\n1413393311455760384\n1413393311505760512\n1413393311555760384\n1413393311605760512\n1413393311655760384\n1413393311705760512\n1413393311755760384\n1413393311805760512\n1413393311855760384\n1413393311905760512\n1413393311955760384\n1413393312005760512\n1413393312055760384\n1413393312105760512\n1413393312155760384\n1413393312205760512\n1413393312255760384\n1413393312305760512\n1413393312355760384\n1413393312405760512\n1413393312455760384\n1413393312505760512\n1413393312555760384\n1413393312605760512\n1413393312655760384\n1413393312705760512\n1413393312755760384\n1413393312805760512\n1413393312855760384\n1413393312905760512\n1413393312955760384\n1413393313005760512\n1413393313055760384\n1413393313105760512\n1413393313155760384\n1413393313205760512\n1413393313255760384\n1413393313305760512\n1413393313355760384\n1413393313405760512\n1413393313455760384\n1413393313505760512\n1413393313555760384\n1413393313605760512\n1413393313655760384\n1413393313705760512\n1413393313755760384\n1413393313805760512\n1413393313855760384\n1413393313905760512\n1413393313955760384\n1413393314005760512\n1413393314055760384\n1413393314105760512\n1413393314155760384\n1413393314205760512\n1413393314255760384\n1413393314305760512\n1413393314355760384\n1413393314405760512\n1413393314455760384\n1413393314505760512\n1413393314555760384\n1413393314605760512\n1413393314655760384\n1413393314705760512\n1413393314755760384\n1413393314805760512\n1413393314855760384\n1413393314905760512\n1413393314955760384\n1413393315005760512\n1413393315055760384\n1413393315105760512\n1413393315155760384\n1413393315205760512\n1413393315255760384\n1413393315305760512\n1413393315355760384\n1413393315405760512\n1413393315455760384\n1413393315505760512\n1413393315555760384\n1413393315605760512\n1413393315655760384\n1413393315705760512\n1413393315755760384\n1413393315805760512\n1413393315855760384\n1413393315905760512\n1413393315955760384\n1413393316005760512\n1413393316055760384\n1413393316105760512\n1413393316155760384\n1413393316205760512\n1413393316255760384\n1413393316305760512\n1413393316355760384\n1413393316405760512\n1413393316455760384\n1413393316505760512\n1413393316555760384\n1413393316605760512\n1413393316655760384\n1413393316705760512\n1413393316755760384\n1413393316805760512\n1413393316855760384\n1413393316905760512\n1413393316955760384\n1413393317005760512\n1413393317055760384\n1413393317105760512\n1413393317155760384\n1413393317205760512\n1413393317255760384\n1413393317305760512\n1413393317355760384\n1413393317405760512\n1413393317455760384\n1413393317505760512\n1413393317555760384\n1413393317605760512\n1413393317655760384\n1413393317705760512\n1413393317755760384\n1413393317805760512\n1413393317855760384\n1413393317905760512\n1413393317955760384\n1413393318005760512\n1413393318055760384\n1413393318105760512\n1413393318155760384\n1413393318205760512\n1413393318255760384\n1413393318305760512\n1413393318355760384\n1413393318405760512\n1413393318455760384\n1413393318505760512\n1413393318555760384\n1413393318605760512\n1413393318655760384\n1413393318705760512\n1413393318755760384\n1413393318805760512\n1413393318855760384\n1413393318905760512\n1413393318955760384\n1413393319005760512\n1413393319055760384\n1413393319105760512\n1413393319155760384\n1413393319205760512\n1413393319255760384\n1413393319305760512\n1413393319355760384\n1413393319405760512\n1413393319455760384\n1413393319505760512\n1413393319555760384\n1413393319605760512\n1413393319655760384\n1413393319705760512\n1413393319755760384\n1413393319805760512\n1413393319855760384\n1413393319905760512\n1413393319955760384\n1413393320005760512\n1413393320055760384\n1413393320105760512\n1413393320155760384\n1413393320205760512\n1413393320255760384\n1413393320305760512\n1413393320355760384\n1413393320405760512\n1413393320455760384\n1413393320505760512\n1413393320555760384\n1413393320605760512\n1413393320655760384\n1413393320705760512\n1413393320755760384\n1413393320805760512\n1413393320855760384\n1413393320905760512\n1413393320955760384\n1413393321005760512\n1413393321055760384\n1413393321105760512\n1413393321155760384\n1413393321205760512\n1413393321255760384\n1413393321305760512\n1413393321355760384\n1413393321405760512\n1413393321455760384\n1413393321505760512\n1413393321555760384\n1413393321605760512\n1413393321655760384\n1413393321705760512\n1413393321755760384\n1413393321805760512\n1413393321855760384\n1413393321905760512\n1413393321955760384\n1413393322005760512\n1413393322055760384\n1413393322105760512\n1413393322155760384\n1413393322205760512\n1413393322255760384\n1413393322305760512\n1413393322355760384\n1413393322405760512\n1413393322455760384\n1413393322505760512\n1413393322555760384\n1413393322605760512\n1413393322655760384\n1413393322705760512\n1413393322755760384\n1413393322805760512\n1413393322855760384\n1413393322905760512\n1413393322955760384\n1413393323005760512\n1413393323055760384\n1413393323105760512\n1413393323155760384\n1413393323205760512\n1413393323255760384\n1413393323305760512\n1413393323355760384\n1413393323405760512\n1413393323455760384\n1413393323505760512\n1413393323555760384\n1413393323605760512\n1413393323655760384\n1413393323705760512\n1413393323755760384\n1413393323805760512\n1413393323855760384\n1413393323905760512\n1413393323955760384\n1413393324005760512\n1413393324055760384\n1413393324105760512\n1413393324155760384\n1413393324205760512\n1413393324255760384\n1413393324305760512\n1413393324355760384\n1413393324405760512\n1413393324455760384\n1413393324505760512\n1413393324555760384\n1413393324605760512\n1413393324655760384\n1413393324705760512\n1413393324755760384\n1413393324805760512\n1413393324855760384\n1413393324905760512\n1413393324955760384\n1413393325005760512\n1413393325055760384\n1413393325105760512\n1413393325155760384\n1413393325205760512\n1413393325255760384\n1413393325305760512\n1413393325355760384\n1413393325405760512\n1413393325455760384\n1413393325505760512\n1413393325555760384\n1413393325605760512\n1413393325655760384\n1413393325705760512\n1413393325755760384\n1413393325805760512\n1413393325855760384\n1413393325905760512\n1413393325955760384\n1413393326005760512\n1413393326055760384\n1413393326105760512\n1413393326155760384\n1413393326205760512\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Stereo/EuRoC_TimeStamps/V202.txt",
    "content": "1413393886005760512\n1413393886055760384\n1413393886105760512\n1413393886155760384\n1413393886205760512\n1413393886255760384\n1413393886305760512\n1413393886355760384\n1413393886405760512\n1413393886455760384\n1413393886505760512\n1413393886555760384\n1413393886605760512\n1413393886655760384\n1413393886705760512\n1413393886755760384\n1413393886805760512\n1413393886855760384\n1413393886905760512\n1413393886955760384\n1413393887005760512\n1413393887055760384\n1413393887105760512\n1413393887155760384\n1413393887205760512\n1413393887255760384\n1413393887305760512\n1413393887355760384\n1413393887405760512\n1413393887455760384\n1413393887505760512\n1413393887555760384\n1413393887605760512\n1413393887655760384\n1413393887705760512\n1413393887755760384\n1413393887805760512\n1413393887855760384\n1413393887905760512\n1413393887955760384\n1413393888005760512\n1413393888055760384\n1413393888105760512\n1413393888155760384\n1413393888205760512\n1413393888255760384\n1413393888305760512\n1413393888355760384\n1413393888405760512\n1413393888455760384\n1413393888505760512\n1413393888555760384\n1413393888605760512\n1413393888655760384\n1413393888705760512\n1413393888755760384\n1413393888805760512\n1413393888855760384\n1413393888905760512\n1413393888955760384\n1413393889005760512\n1413393889055760384\n1413393889105760512\n1413393889155760384\n1413393889205760512\n1413393889255760384\n1413393889305760512\n1413393889355760384\n1413393889405760512\n1413393889455760384\n1413393889505760512\n1413393889555760384\n1413393889605760512\n1413393889655760384\n1413393889705760512\n1413393889755760384\n1413393889805760512\n1413393889855760384\n1413393889905760512\n1413393889955760384\n1413393890005760512\n1413393890055760384\n1413393890105760512\n1413393890155760384\n1413393890205760512\n1413393890255760384\n1413393890305760512\n1413393890355760384\n1413393890405760512\n1413393890455760384\n1413393890505760512\n1413393890555760384\n1413393890605760512\n1413393890655760384\n1413393890705760512\n1413393890755760384\n1413393890805760512\n1413393890855760384\n1413393890905760512\n1413393890955760384\n1413393891005760512\n1413393891055760384\n1413393891105760512\n1413393891155760384\n1413393891205760512\n1413393891255760384\n1413393891305760512\n1413393891355760384\n1413393891405760512\n1413393891455760384\n1413393891505760512\n1413393891555760384\n1413393891605760512\n1413393891655760384\n1413393891705760512\n1413393891755760384\n1413393891805760512\n1413393891855760384\n1413393891905760512\n1413393891955760384\n1413393892005760512\n1413393892055760384\n1413393892105760512\n1413393892155760384\n1413393892205760512\n1413393892255760384\n1413393892305760512\n1413393892355760384\n1413393892405760512\n1413393892455760384\n1413393892505760512\n1413393892555760384\n1413393892605760512\n1413393892655760384\n1413393892705760512\n1413393892755760384\n1413393892805760512\n1413393892855760384\n1413393892905760512\n1413393892955760384\n1413393893005760512\n1413393893055760384\n1413393893105760512\n1413393893155760384\n1413393893205760512\n1413393893255760384\n1413393893305760512\n1413393893355760384\n1413393893405760512\n1413393893455760384\n1413393893505760512\n1413393893555760384\n1413393893605760512\n1413393893655760384\n1413393893705760512\n1413393893755760384\n1413393893805760512\n1413393893855760384\n1413393893905760512\n1413393893955760384\n1413393894005760512\n1413393894055760384\n1413393894105760512\n1413393894155760384\n1413393894205760512\n1413393894255760384\n1413393894305760512\n1413393894355760384\n1413393894405760512\n1413393894455760384\n1413393894505760512\n1413393894555760384\n1413393894605760512\n1413393894655760384\n1413393894705760512\n1413393894755760384\n1413393894805760512\n1413393894855760384\n1413393894905760512\n1413393894955760384\n1413393895005760512\n1413393895055760384\n1413393895105760512\n1413393895155760384\n1413393895205760512\n1413393895255760384\n1413393895305760512\n1413393895355760384\n1413393895405760512\n1413393895455760384\n1413393895505760512\n1413393895555760384\n1413393895605760512\n1413393895655760384\n1413393895705760512\n1413393895755760384\n1413393895805760512\n1413393895855760384\n1413393895905760512\n1413393895955760384\n1413393896005760512\n1413393896055760384\n1413393896105760512\n1413393896155760384\n1413393896205760512\n1413393896255760384\n1413393896305760512\n1413393896355760384\n1413393896405760512\n1413393896455760384\n1413393896505760512\n1413393896555760384\n1413393896605760512\n1413393896655760384\n1413393896705760512\n1413393896755760384\n1413393896805760512\n1413393896855760384\n1413393896905760512\n1413393896955760384\n1413393897005760512\n1413393897055760384\n1413393897105760512\n1413393897155760384\n1413393897205760512\n1413393897255760384\n1413393897305760512\n1413393897355760384\n1413393897405760512\n1413393897455760384\n1413393897505760512\n1413393897555760384\n1413393897605760512\n1413393897655760384\n1413393897705760512\n1413393897755760384\n1413393897805760512\n1413393897855760384\n1413393897905760512\n1413393897955760384\n1413393898005760512\n1413393898055760384\n1413393898105760512\n1413393898155760384\n1413393898205760512\n1413393898255760384\n1413393898305760512\n1413393898355760384\n1413393898405760512\n1413393898455760384\n1413393898505760512\n1413393898555760384\n1413393898605760512\n1413393898655760384\n1413393898705760512\n1413393898755760384\n1413393898805760512\n1413393898855760384\n1413393898905760512\n1413393898955760384\n1413393899005760512\n1413393899055760384\n1413393899105760512\n1413393899155760384\n1413393899205760512\n1413393899255760384\n1413393899305760512\n1413393899355760384\n1413393899405760512\n1413393899455760384\n1413393899505760512\n1413393899555760384\n1413393899605760512\n1413393899655760384\n1413393899705760512\n1413393899755760384\n1413393899805760512\n1413393899855760384\n1413393899905760512\n1413393899955760384\n1413393900005760512\n1413393900055760384\n1413393900105760512\n1413393900155760384\n1413393900205760512\n1413393900255760384\n1413393900305760512\n1413393900355760384\n1413393900405760512\n1413393900455760384\n1413393900505760512\n1413393900555760384\n1413393900605760512\n1413393900655760384\n1413393900705760512\n1413393900755760384\n1413393900805760512\n1413393900855760384\n1413393900905760512\n1413393900955760384\n1413393901005760512\n1413393901055760384\n1413393901105760512\n1413393901155760384\n1413393901205760512\n1413393901255760384\n1413393901305760512\n1413393901355760384\n1413393901405760512\n1413393901455760384\n1413393901505760512\n1413393901555760384\n1413393901605760512\n1413393901655760384\n1413393901705760512\n1413393901755760384\n1413393901805760512\n1413393901855760384\n1413393901905760512\n1413393901955760384\n1413393902005760512\n1413393902055760384\n1413393902105760512\n1413393902155760384\n1413393902205760512\n1413393902255760384\n1413393902305760512\n1413393902355760384\n1413393902405760512\n1413393902455760384\n1413393902505760512\n1413393902555760384\n1413393902605760512\n1413393902655760384\n1413393902705760512\n1413393902755760384\n1413393902805760512\n1413393902855760384\n1413393902905760512\n1413393902955760384\n1413393903005760512\n1413393903055760384\n1413393903105760512\n1413393903155760384\n1413393903205760512\n1413393903255760384\n1413393903305760512\n1413393903355760384\n1413393903405760512\n1413393903455760384\n1413393903505760512\n1413393903555760384\n1413393903605760512\n1413393903655760384\n1413393903705760512\n1413393903755760384\n1413393903805760512\n1413393903855760384\n1413393903905760512\n1413393903955760384\n1413393904005760512\n1413393904055760384\n1413393904105760512\n1413393904155760384\n1413393904205760512\n1413393904255760384\n1413393904305760512\n1413393904355760384\n1413393904405760512\n1413393904455760384\n1413393904505760512\n1413393904555760384\n1413393904605760512\n1413393904655760384\n1413393904705760512\n1413393904755760384\n1413393904805760512\n1413393904855760384\n1413393904905760512\n1413393904955760384\n1413393905005760512\n1413393905055760384\n1413393905105760512\n1413393905155760384\n1413393905205760512\n1413393905255760384\n1413393905305760512\n1413393905355760384\n1413393905405760512\n1413393905455760384\n1413393905505760512\n1413393905555760384\n1413393905605760512\n1413393905655760384\n1413393905705760512\n1413393905755760384\n1413393905805760512\n1413393905855760384\n1413393905905760512\n1413393905955760384\n1413393906005760512\n1413393906055760384\n1413393906105760512\n1413393906155760384\n1413393906205760512\n1413393906255760384\n1413393906305760512\n1413393906355760384\n1413393906405760512\n1413393906455760384\n1413393906505760512\n1413393906555760384\n1413393906605760512\n1413393906655760384\n1413393906705760512\n1413393906755760384\n1413393906805760512\n1413393906855760384\n1413393906905760512\n1413393906955760384\n1413393907005760512\n1413393907055760384\n1413393907105760512\n1413393907155760384\n1413393907205760512\n1413393907255760384\n1413393907305760512\n1413393907355760384\n1413393907405760512\n1413393907455760384\n1413393907505760512\n1413393907555760384\n1413393907605760512\n1413393907655760384\n1413393907705760512\n1413393907755760384\n1413393907805760512\n1413393907855760384\n1413393907905760512\n1413393907955760384\n1413393908005760512\n1413393908055760384\n1413393908105760512\n1413393908155760384\n1413393908205760512\n1413393908255760384\n1413393908305760512\n1413393908355760384\n1413393908405760512\n1413393908455760384\n1413393908505760512\n1413393908555760384\n1413393908605760512\n1413393908655760384\n1413393908705760512\n1413393908755760384\n1413393908805760512\n1413393908855760384\n1413393908905760512\n1413393908955760384\n1413393909005760512\n1413393909055760384\n1413393909105760512\n1413393909155760384\n1413393909205760512\n1413393909255760384\n1413393909305760512\n1413393909355760384\n1413393909405760512\n1413393909455760384\n1413393909505760512\n1413393909555760384\n1413393909605760512\n1413393909655760384\n1413393909705760512\n1413393909755760384\n1413393909805760512\n1413393909855760384\n1413393909905760512\n1413393909955760384\n1413393910005760512\n1413393910055760384\n1413393910105760512\n1413393910155760384\n1413393910205760512\n1413393910255760384\n1413393910305760512\n1413393910355760384\n1413393910405760512\n1413393910455760384\n1413393910505760512\n1413393910555760384\n1413393910605760512\n1413393910655760384\n1413393910705760512\n1413393910755760384\n1413393910805760512\n1413393910855760384\n1413393910905760512\n1413393910955760384\n1413393911005760512\n1413393911055760384\n1413393911105760512\n1413393911155760384\n1413393911205760512\n1413393911255760384\n1413393911305760512\n1413393911355760384\n1413393911405760512\n1413393911455760384\n1413393911505760512\n1413393911555760384\n1413393911605760512\n1413393911655760384\n1413393911705760512\n1413393911755760384\n1413393911805760512\n1413393911855760384\n1413393911905760512\n1413393911955760384\n1413393912005760512\n1413393912055760384\n1413393912105760512\n1413393912155760384\n1413393912205760512\n1413393912255760384\n1413393912305760512\n1413393912355760384\n1413393912405760512\n1413393912455760384\n1413393912505760512\n1413393912555760384\n1413393912605760512\n1413393912655760384\n1413393912705760512\n1413393912755760384\n1413393912805760512\n1413393912855760384\n1413393912905760512\n1413393912955760384\n1413393913005760512\n1413393913055760384\n1413393913105760512\n1413393913155760384\n1413393913205760512\n1413393913255760384\n1413393913305760512\n1413393913355760384\n1413393913405760512\n1413393913455760384\n1413393913505760512\n1413393913555760384\n1413393913605760512\n1413393913655760384\n1413393913705760512\n1413393913755760384\n1413393913805760512\n1413393913855760384\n1413393913905760512\n1413393913955760384\n1413393914005760512\n1413393914055760384\n1413393914105760512\n1413393914155760384\n1413393914205760512\n1413393914255760384\n1413393914305760512\n1413393914355760384\n1413393914405760512\n1413393914455760384\n1413393914505760512\n1413393914555760384\n1413393914605760512\n1413393914655760384\n1413393914705760512\n1413393914755760384\n1413393914805760512\n1413393914855760384\n1413393914905760512\n1413393914955760384\n1413393915005760512\n1413393915055760384\n1413393915105760512\n1413393915155760384\n1413393915205760512\n1413393915255760384\n1413393915305760512\n1413393915355760384\n1413393915405760512\n1413393915455760384\n1413393915505760512\n1413393915555760384\n1413393915605760512\n1413393915655760384\n1413393915705760512\n1413393915755760384\n1413393915805760512\n1413393915855760384\n1413393915905760512\n1413393915955760384\n1413393916005760512\n1413393916055760384\n1413393916105760512\n1413393916155760384\n1413393916205760512\n1413393916255760384\n1413393916305760512\n1413393916355760384\n1413393916405760512\n1413393916455760384\n1413393916505760512\n1413393916555760384\n1413393916605760512\n1413393916655760384\n1413393916705760512\n1413393916755760384\n1413393916805760512\n1413393916855760384\n1413393916905760512\n1413393916955760384\n1413393917005760512\n1413393917055760384\n1413393917105760512\n1413393917155760384\n1413393917205760512\n1413393917255760384\n1413393917305760512\n1413393917355760384\n1413393917405760512\n1413393917455760384\n1413393917505760512\n1413393917555760384\n1413393917605760512\n1413393917655760384\n1413393917705760512\n1413393917755760384\n1413393917805760512\n1413393917855760384\n1413393917905760512\n1413393917955760384\n1413393918005760512\n1413393918055760384\n1413393918105760512\n1413393918155760384\n1413393918205760512\n1413393918255760384\n1413393918305760512\n1413393918355760384\n1413393918405760512\n1413393918455760384\n1413393918505760512\n1413393918555760384\n1413393918605760512\n1413393918655760384\n1413393918705760512\n1413393918755760384\n1413393918805760512\n1413393918855760384\n1413393918905760512\n1413393918955760384\n1413393919005760512\n1413393919055760384\n1413393919105760512\n1413393919155760384\n1413393919205760512\n1413393919255760384\n1413393919305760512\n1413393919355760384\n1413393919405760512\n1413393919455760384\n1413393919505760512\n1413393919555760384\n1413393919605760512\n1413393919655760384\n1413393919705760512\n1413393919755760384\n1413393919805760512\n1413393919855760384\n1413393919905760512\n1413393919955760384\n1413393920005760512\n1413393920055760384\n1413393920105760512\n1413393920155760384\n1413393920205760512\n1413393920255760384\n1413393920305760512\n1413393920355760384\n1413393920405760512\n1413393920455760384\n1413393920505760512\n1413393920555760384\n1413393920605760512\n1413393920655760384\n1413393920705760512\n1413393920755760384\n1413393920805760512\n1413393920855760384\n1413393920905760512\n1413393920955760384\n1413393921005760512\n1413393921055760384\n1413393921105760512\n1413393921155760384\n1413393921205760512\n1413393921255760384\n1413393921305760512\n1413393921355760384\n1413393921405760512\n1413393921455760384\n1413393921505760512\n1413393921555760384\n1413393921605760512\n1413393921655760384\n1413393921705760512\n1413393921755760384\n1413393921805760512\n1413393921855760384\n1413393921905760512\n1413393921955760384\n1413393922005760512\n1413393922055760384\n1413393922105760512\n1413393922155760384\n1413393922205760512\n1413393922255760384\n1413393922305760512\n1413393922355760384\n1413393922405760512\n1413393922455760384\n1413393922505760512\n1413393922555760384\n1413393922605760512\n1413393922655760384\n1413393922705760512\n1413393922755760384\n1413393922805760512\n1413393922855760384\n1413393922905760512\n1413393922955760384\n1413393923005760512\n1413393923055760384\n1413393923105760512\n1413393923155760384\n1413393923205760512\n1413393923255760384\n1413393923305760512\n1413393923355760384\n1413393923405760512\n1413393923455760384\n1413393923505760512\n1413393923555760384\n1413393923605760512\n1413393923655760384\n1413393923705760512\n1413393923755760384\n1413393923805760512\n1413393923855760384\n1413393923905760512\n1413393923955760384\n1413393924005760512\n1413393924055760384\n1413393924105760512\n1413393924155760384\n1413393924205760512\n1413393924255760384\n1413393924305760512\n1413393924355760384\n1413393924405760512\n1413393924455760384\n1413393924505760512\n1413393924555760384\n1413393924605760512\n1413393924655760384\n1413393924705760512\n1413393924755760384\n1413393924805760512\n1413393924855760384\n1413393924905760512\n1413393924955760384\n1413393925005760512\n1413393925055760384\n1413393925105760512\n1413393925155760384\n1413393925205760512\n1413393925255760384\n1413393925305760512\n1413393925355760384\n1413393925405760512\n1413393925455760384\n1413393925505760512\n1413393925555760384\n1413393925605760512\n1413393925655760384\n1413393925705760512\n1413393925755760384\n1413393925805760512\n1413393925855760384\n1413393925905760512\n1413393925955760384\n1413393926005760512\n1413393926055760384\n1413393926105760512\n1413393926155760384\n1413393926205760512\n1413393926255760384\n1413393926305760512\n1413393926355760384\n1413393926405760512\n1413393926455760384\n1413393926505760512\n1413393926555760384\n1413393926605760512\n1413393926655760384\n1413393926705760512\n1413393926755760384\n1413393926805760512\n1413393926855760384\n1413393926905760512\n1413393926955760384\n1413393927005760512\n1413393927055760384\n1413393927105760512\n1413393927155760384\n1413393927205760512\n1413393927255760384\n1413393927305760512\n1413393927355760384\n1413393927405760512\n1413393927455760384\n1413393927505760512\n1413393927555760384\n1413393927605760512\n1413393927655760384\n1413393927705760512\n1413393927755760384\n1413393927805760512\n1413393927855760384\n1413393927905760512\n1413393927955760384\n1413393928005760512\n1413393928055760384\n1413393928105760512\n1413393928155760384\n1413393928205760512\n1413393928255760384\n1413393928305760512\n1413393928355760384\n1413393928405760512\n1413393928455760384\n1413393928505760512\n1413393928555760384\n1413393928605760512\n1413393928655760384\n1413393928705760512\n1413393928755760384\n1413393928805760512\n1413393928855760384\n1413393928905760512\n1413393928955760384\n1413393929005760512\n1413393929055760384\n1413393929105760512\n1413393929155760384\n1413393929205760512\n1413393929255760384\n1413393929305760512\n1413393929355760384\n1413393929405760512\n1413393929455760384\n1413393929505760512\n1413393929555760384\n1413393929605760512\n1413393929655760384\n1413393929705760512\n1413393929755760384\n1413393929805760512\n1413393929855760384\n1413393929905760512\n1413393929955760384\n1413393930005760512\n1413393930055760384\n1413393930105760512\n1413393930155760384\n1413393930205760512\n1413393930255760384\n1413393930305760512\n1413393930355760384\n1413393930405760512\n1413393930455760384\n1413393930505760512\n1413393930555760384\n1413393930605760512\n1413393930655760384\n1413393930705760512\n1413393930755760384\n1413393930805760512\n1413393930855760384\n1413393930905760512\n1413393930955760384\n1413393931005760512\n1413393931055760384\n1413393931105760512\n1413393931155760384\n1413393931205760512\n1413393931255760384\n1413393931305760512\n1413393931355760384\n1413393931405760512\n1413393931455760384\n1413393931505760512\n1413393931555760384\n1413393931605760512\n1413393931655760384\n1413393931705760512\n1413393931755760384\n1413393931805760512\n1413393931855760384\n1413393931905760512\n1413393931955760384\n1413393932005760512\n1413393932055760384\n1413393932105760512\n1413393932155760384\n1413393932205760512\n1413393932255760384\n1413393932305760512\n1413393932355760384\n1413393932405760512\n1413393932455760384\n1413393932505760512\n1413393932555760384\n1413393932605760512\n1413393932655760384\n1413393932705760512\n1413393932755760384\n1413393932805760512\n1413393932855760384\n1413393932905760512\n1413393932955760384\n1413393933005760512\n1413393933055760384\n1413393933105760512\n1413393933155760384\n1413393933205760512\n1413393933255760384\n1413393933305760512\n1413393933355760384\n1413393933405760512\n1413393933455760384\n1413393933505760512\n1413393933555760384\n1413393933605760512\n1413393933655760384\n1413393933705760512\n1413393933755760384\n1413393933805760512\n1413393933855760384\n1413393933905760512\n1413393933955760384\n1413393934005760512\n1413393934055760384\n1413393934105760512\n1413393934155760384\n1413393934205760512\n1413393934255760384\n1413393934305760512\n1413393934355760384\n1413393934405760512\n1413393934455760384\n1413393934505760512\n1413393934555760384\n1413393934605760512\n1413393934655760384\n1413393934705760512\n1413393934755760384\n1413393934805760512\n1413393934855760384\n1413393934905760512\n1413393934955760384\n1413393935005760512\n1413393935055760384\n1413393935105760512\n1413393935155760384\n1413393935205760512\n1413393935255760384\n1413393935305760512\n1413393935355760384\n1413393935405760512\n1413393935455760384\n1413393935505760512\n1413393935555760384\n1413393935605760512\n1413393935655760384\n1413393935705760512\n1413393935755760384\n1413393935805760512\n1413393935855760384\n1413393935905760512\n1413393935955760384\n1413393936005760512\n1413393936055760384\n1413393936105760512\n1413393936155760384\n1413393936205760512\n1413393936255760384\n1413393936305760512\n1413393936355760384\n1413393936405760512\n1413393936455760384\n1413393936505760512\n1413393936555760384\n1413393936605760512\n1413393936655760384\n1413393936705760512\n1413393936755760384\n1413393936805760512\n1413393936855760384\n1413393936905760512\n1413393936955760384\n1413393937005760512\n1413393937055760384\n1413393937105760512\n1413393937155760384\n1413393937205760512\n1413393937255760384\n1413393937305760512\n1413393937355760384\n1413393937405760512\n1413393937455760384\n1413393937505760512\n1413393937555760384\n1413393937605760512\n1413393937655760384\n1413393937705760512\n1413393937755760384\n1413393937805760512\n1413393937855760384\n1413393937905760512\n1413393937955760384\n1413393938005760512\n1413393938055760384\n1413393938105760512\n1413393938155760384\n1413393938205760512\n1413393938255760384\n1413393938305760512\n1413393938355760384\n1413393938405760512\n1413393938455760384\n1413393938505760512\n1413393938555760384\n1413393938605760512\n1413393938655760384\n1413393938705760512\n1413393938755760384\n1413393938805760512\n1413393938855760384\n1413393938905760512\n1413393938955760384\n1413393939005760512\n1413393939055760384\n1413393939105760512\n1413393939155760384\n1413393939205760512\n1413393939255760384\n1413393939305760512\n1413393939355760384\n1413393939405760512\n1413393939455760384\n1413393939505760512\n1413393939555760384\n1413393939605760512\n1413393939655760384\n1413393939705760512\n1413393939755760384\n1413393939805760512\n1413393939855760384\n1413393939905760512\n1413393939955760384\n1413393940005760512\n1413393940055760384\n1413393940105760512\n1413393940155760384\n1413393940205760512\n1413393940255760384\n1413393940305760512\n1413393940355760384\n1413393940405760512\n1413393940455760384\n1413393940505760512\n1413393940555760384\n1413393940605760512\n1413393940655760384\n1413393940705760512\n1413393940755760384\n1413393940805760512\n1413393940855760384\n1413393940905760512\n1413393940955760384\n1413393941005760512\n1413393941055760384\n1413393941105760512\n1413393941155760384\n1413393941205760512\n1413393941255760384\n1413393941305760512\n1413393941355760384\n1413393941405760512\n1413393941455760384\n1413393941505760512\n1413393941555760384\n1413393941605760512\n1413393941655760384\n1413393941705760512\n1413393941755760384\n1413393941805760512\n1413393941855760384\n1413393941905760512\n1413393941955760384\n1413393942005760512\n1413393942055760384\n1413393942105760512\n1413393942155760384\n1413393942205760512\n1413393942255760384\n1413393942305760512\n1413393942355760384\n1413393942405760512\n1413393942455760384\n1413393942505760512\n1413393942555760384\n1413393942605760512\n1413393942655760384\n1413393942705760512\n1413393942755760384\n1413393942805760512\n1413393942855760384\n1413393942905760512\n1413393942955760384\n1413393943005760512\n1413393943055760384\n1413393943105760512\n1413393943155760384\n1413393943205760512\n1413393943255760384\n1413393943305760512\n1413393943355760384\n1413393943405760512\n1413393943455760384\n1413393943505760512\n1413393943555760384\n1413393943605760512\n1413393943655760384\n1413393943705760512\n1413393943755760384\n1413393943805760512\n1413393943855760384\n1413393943905760512\n1413393943955760384\n1413393944005760512\n1413393944055760384\n1413393944105760512\n1413393944155760384\n1413393944205760512\n1413393944255760384\n1413393944305760512\n1413393944355760384\n1413393944405760512\n1413393944455760384\n1413393944505760512\n1413393944555760384\n1413393944605760512\n1413393944655760384\n1413393944705760512\n1413393944755760384\n1413393944805760512\n1413393944855760384\n1413393944905760512\n1413393944955760384\n1413393945005760512\n1413393945055760384\n1413393945105760512\n1413393945155760384\n1413393945205760512\n1413393945255760384\n1413393945305760512\n1413393945355760384\n1413393945405760512\n1413393945455760384\n1413393945505760512\n1413393945555760384\n1413393945605760512\n1413393945655760384\n1413393945705760512\n1413393945755760384\n1413393945805760512\n1413393945855760384\n1413393945905760512\n1413393945955760384\n1413393946005760512\n1413393946055760384\n1413393946105760512\n1413393946155760384\n1413393946205760512\n1413393946255760384\n1413393946305760512\n1413393946355760384\n1413393946405760512\n1413393946455760384\n1413393946505760512\n1413393946555760384\n1413393946605760512\n1413393946655760384\n1413393946705760512\n1413393946755760384\n1413393946805760512\n1413393946855760384\n1413393946905760512\n1413393946955760384\n1413393947005760512\n1413393947055760384\n1413393947105760512\n1413393947155760384\n1413393947205760512\n1413393947255760384\n1413393947305760512\n1413393947355760384\n1413393947405760512\n1413393947455760384\n1413393947505760512\n1413393947555760384\n1413393947605760512\n1413393947655760384\n1413393947705760512\n1413393947755760384\n1413393947805760512\n1413393947855760384\n1413393947905760512\n1413393947955760384\n1413393948005760512\n1413393948055760384\n1413393948105760512\n1413393948155760384\n1413393948205760512\n1413393948255760384\n1413393948305760512\n1413393948355760384\n1413393948405760512\n1413393948455760384\n1413393948505760512\n1413393948555760384\n1413393948605760512\n1413393948655760384\n1413393948705760512\n1413393948755760384\n1413393948805760512\n1413393948855760384\n1413393948905760512\n1413393948955760384\n1413393949005760512\n1413393949055760384\n1413393949105760512\n1413393949155760384\n1413393949205760512\n1413393949255760384\n1413393949305760512\n1413393949355760384\n1413393949405760512\n1413393949455760384\n1413393949505760512\n1413393949555760384\n1413393949605760512\n1413393949655760384\n1413393949705760512\n1413393949755760384\n1413393949805760512\n1413393949855760384\n1413393949905760512\n1413393949955760384\n1413393950005760512\n1413393950055760384\n1413393950105760512\n1413393950155760384\n1413393950205760512\n1413393950255760384\n1413393950305760512\n1413393950355760384\n1413393950405760512\n1413393950455760384\n1413393950505760512\n1413393950555760384\n1413393950605760512\n1413393950655760384\n1413393950705760512\n1413393950755760384\n1413393950805760512\n1413393950855760384\n1413393950905760512\n1413393950955760384\n1413393951005760512\n1413393951055760384\n1413393951105760512\n1413393951155760384\n1413393951205760512\n1413393951255760384\n1413393951305760512\n1413393951355760384\n1413393951405760512\n1413393951455760384\n1413393951505760512\n1413393951555760384\n1413393951605760512\n1413393951655760384\n1413393951705760512\n1413393951755760384\n1413393951805760512\n1413393951855760384\n1413393951905760512\n1413393951955760384\n1413393952005760512\n1413393952055760384\n1413393952105760512\n1413393952155760384\n1413393952205760512\n1413393952255760384\n1413393952305760512\n1413393952355760384\n1413393952405760512\n1413393952455760384\n1413393952505760512\n1413393952555760384\n1413393952605760512\n1413393952655760384\n1413393952705760512\n1413393952755760384\n1413393952805760512\n1413393952855760384\n1413393952905760512\n1413393952955760384\n1413393953005760512\n1413393953055760384\n1413393953105760512\n1413393953155760384\n1413393953205760512\n1413393953255760384\n1413393953305760512\n1413393953355760384\n1413393953405760512\n1413393953455760384\n1413393953505760512\n1413393953555760384\n1413393953605760512\n1413393953655760384\n1413393953705760512\n1413393953755760384\n1413393953805760512\n1413393953855760384\n1413393953905760512\n1413393953955760384\n1413393954005760512\n1413393954055760384\n1413393954105760512\n1413393954155760384\n1413393954205760512\n1413393954255760384\n1413393954305760512\n1413393954355760384\n1413393954405760512\n1413393954455760384\n1413393954505760512\n1413393954555760384\n1413393954605760512\n1413393954655760384\n1413393954705760512\n1413393954755760384\n1413393954805760512\n1413393954855760384\n1413393954905760512\n1413393954955760384\n1413393955005760512\n1413393955055760384\n1413393955105760512\n1413393955155760384\n1413393955205760512\n1413393955255760384\n1413393955305760512\n1413393955355760384\n1413393955405760512\n1413393955455760384\n1413393955505760512\n1413393955555760384\n1413393955605760512\n1413393955655760384\n1413393955705760512\n1413393955755760384\n1413393955805760512\n1413393955855760384\n1413393955905760512\n1413393955955760384\n1413393956005760512\n1413393956055760384\n1413393956105760512\n1413393956155760384\n1413393956205760512\n1413393956255760384\n1413393956305760512\n1413393956355760384\n1413393956405760512\n1413393956455760384\n1413393956505760512\n1413393956555760384\n1413393956605760512\n1413393956655760384\n1413393956705760512\n1413393956755760384\n1413393956805760512\n1413393956855760384\n1413393956905760512\n1413393956955760384\n1413393957005760512\n1413393957055760384\n1413393957105760512\n1413393957155760384\n1413393957205760512\n1413393957255760384\n1413393957305760512\n1413393957355760384\n1413393957405760512\n1413393957455760384\n1413393957505760512\n1413393957555760384\n1413393957605760512\n1413393957655760384\n1413393957705760512\n1413393957755760384\n1413393957805760512\n1413393957855760384\n1413393957905760512\n1413393957955760384\n1413393958005760512\n1413393958055760384\n1413393958105760512\n1413393958155760384\n1413393958205760512\n1413393958255760384\n1413393958305760512\n1413393958355760384\n1413393958405760512\n1413393958455760384\n1413393958505760512\n1413393958555760384\n1413393958605760512\n1413393958655760384\n1413393958705760512\n1413393958755760384\n1413393958805760512\n1413393958855760384\n1413393958905760512\n1413393958955760384\n1413393959005760512\n1413393959055760384\n1413393959105760512\n1413393959155760384\n1413393959205760512\n1413393959255760384\n1413393959305760512\n1413393959355760384\n1413393959405760512\n1413393959455760384\n1413393959505760512\n1413393959555760384\n1413393959605760512\n1413393959655760384\n1413393959705760512\n1413393959755760384\n1413393959805760512\n1413393959855760384\n1413393959905760512\n1413393959955760384\n1413393960005760512\n1413393960055760384\n1413393960105760512\n1413393960155760384\n1413393960205760512\n1413393960255760384\n1413393960305760512\n1413393960355760384\n1413393960405760512\n1413393960455760384\n1413393960505760512\n1413393960555760384\n1413393960605760512\n1413393960655760384\n1413393960705760512\n1413393960755760384\n1413393960805760512\n1413393960855760384\n1413393960905760512\n1413393960955760384\n1413393961005760512\n1413393961055760384\n1413393961105760512\n1413393961155760384\n1413393961205760512\n1413393961255760384\n1413393961305760512\n1413393961355760384\n1413393961405760512\n1413393961455760384\n1413393961505760512\n1413393961555760384\n1413393961605760512\n1413393961655760384\n1413393961705760512\n1413393961755760384\n1413393961805760512\n1413393961855760384\n1413393961905760512\n1413393961955760384\n1413393962005760512\n1413393962055760384\n1413393962105760512\n1413393962155760384\n1413393962205760512\n1413393962255760384\n1413393962305760512\n1413393962355760384\n1413393962405760512\n1413393962455760384\n1413393962505760512\n1413393962555760384\n1413393962605760512\n1413393962655760384\n1413393962705760512\n1413393962755760384\n1413393962805760512\n1413393962855760384\n1413393962905760512\n1413393962955760384\n1413393963005760512\n1413393963055760384\n1413393963105760512\n1413393963155760384\n1413393963205760512\n1413393963255760384\n1413393963305760512\n1413393963355760384\n1413393963405760512\n1413393963455760384\n1413393963505760512\n1413393963555760384\n1413393963605760512\n1413393963655760384\n1413393963705760512\n1413393963755760384\n1413393963805760512\n1413393963855760384\n1413393963905760512\n1413393963955760384\n1413393964005760512\n1413393964055760384\n1413393964105760512\n1413393964155760384\n1413393964205760512\n1413393964255760384\n1413393964305760512\n1413393964355760384\n1413393964405760512\n1413393964455760384\n1413393964505760512\n1413393964555760384\n1413393964605760512\n1413393964655760384\n1413393964705760512\n1413393964755760384\n1413393964805760512\n1413393964855760384\n1413393964905760512\n1413393964955760384\n1413393965005760512\n1413393965055760384\n1413393965105760512\n1413393965155760384\n1413393965205760512\n1413393965255760384\n1413393965305760512\n1413393965355760384\n1413393965405760512\n1413393965455760384\n1413393965505760512\n1413393965555760384\n1413393965605760512\n1413393965655760384\n1413393965705760512\n1413393965755760384\n1413393965805760512\n1413393965855760384\n1413393965905760512\n1413393965955760384\n1413393966005760512\n1413393966055760384\n1413393966105760512\n1413393966155760384\n1413393966205760512\n1413393966255760384\n1413393966305760512\n1413393966355760384\n1413393966405760512\n1413393966455760384\n1413393966505760512\n1413393966555760384\n1413393966605760512\n1413393966655760384\n1413393966705760512\n1413393966755760384\n1413393966805760512\n1413393966855760384\n1413393966905760512\n1413393966955760384\n1413393967005760512\n1413393967055760384\n1413393967105760512\n1413393967155760384\n1413393967205760512\n1413393967255760384\n1413393967305760512\n1413393967355760384\n1413393967405760512\n1413393967455760384\n1413393967505760512\n1413393967555760384\n1413393967605760512\n1413393967655760384\n1413393967705760512\n1413393967755760384\n1413393967805760512\n1413393967855760384\n1413393967905760512\n1413393967955760384\n1413393968005760512\n1413393968055760384\n1413393968105760512\n1413393968155760384\n1413393968205760512\n1413393968255760384\n1413393968305760512\n1413393968355760384\n1413393968405760512\n1413393968455760384\n1413393968505760512\n1413393968555760384\n1413393968605760512\n1413393968655760384\n1413393968705760512\n1413393968755760384\n1413393968805760512\n1413393968855760384\n1413393968905760512\n1413393968955760384\n1413393969005760512\n1413393969055760384\n1413393969105760512\n1413393969155760384\n1413393969205760512\n1413393969255760384\n1413393969305760512\n1413393969355760384\n1413393969405760512\n1413393969455760384\n1413393969505760512\n1413393969555760384\n1413393969605760512\n1413393969655760384\n1413393969705760512\n1413393969755760384\n1413393969805760512\n1413393969855760384\n1413393969905760512\n1413393969955760384\n1413393970005760512\n1413393970055760384\n1413393970105760512\n1413393970155760384\n1413393970205760512\n1413393970255760384\n1413393970305760512\n1413393970355760384\n1413393970405760512\n1413393970455760384\n1413393970505760512\n1413393970555760384\n1413393970605760512\n1413393970655760384\n1413393970705760512\n1413393970755760384\n1413393970805760512\n1413393970855760384\n1413393970905760512\n1413393970955760384\n1413393971005760512\n1413393971055760384\n1413393971105760512\n1413393971155760384\n1413393971205760512\n1413393971255760384\n1413393971305760512\n1413393971355760384\n1413393971405760512\n1413393971455760384\n1413393971505760512\n1413393971555760384\n1413393971605760512\n1413393971655760384\n1413393971705760512\n1413393971755760384\n1413393971805760512\n1413393971855760384\n1413393971905760512\n1413393971955760384\n1413393972005760512\n1413393972055760384\n1413393972105760512\n1413393972155760384\n1413393972205760512\n1413393972255760384\n1413393972305760512\n1413393972355760384\n1413393972405760512\n1413393972455760384\n1413393972505760512\n1413393972555760384\n1413393972605760512\n1413393972655760384\n1413393972705760512\n1413393972755760384\n1413393972805760512\n1413393972855760384\n1413393972905760512\n1413393972955760384\n1413393973005760512\n1413393973055760384\n1413393973105760512\n1413393973155760384\n1413393973205760512\n1413393973255760384\n1413393973305760512\n1413393973355760384\n1413393973405760512\n1413393973455760384\n1413393973505760512\n1413393973555760384\n1413393973605760512\n1413393973655760384\n1413393973705760512\n1413393973755760384\n1413393973805760512\n1413393973855760384\n1413393973905760512\n1413393973955760384\n1413393974005760512\n1413393974055760384\n1413393974105760512\n1413393974155760384\n1413393974205760512\n1413393974255760384\n1413393974305760512\n1413393974355760384\n1413393974405760512\n1413393974455760384\n1413393974505760512\n1413393974555760384\n1413393974605760512\n1413393974655760384\n1413393974705760512\n1413393974755760384\n1413393974805760512\n1413393974855760384\n1413393974905760512\n1413393974955760384\n1413393975005760512\n1413393975055760384\n1413393975105760512\n1413393975155760384\n1413393975205760512\n1413393975255760384\n1413393975305760512\n1413393975355760384\n1413393975405760512\n1413393975455760384\n1413393975505760512\n1413393975555760384\n1413393975605760512\n1413393975655760384\n1413393975705760512\n1413393975755760384\n1413393975805760512\n1413393975855760384\n1413393975905760512\n1413393975955760384\n1413393976005760512\n1413393976055760384\n1413393976105760512\n1413393976155760384\n1413393976205760512\n1413393976255760384\n1413393976305760512\n1413393976355760384\n1413393976405760512\n1413393976455760384\n1413393976505760512\n1413393976555760384\n1413393976605760512\n1413393976655760384\n1413393976705760512\n1413393976755760384\n1413393976805760512\n1413393976855760384\n1413393976905760512\n1413393976955760384\n1413393977005760512\n1413393977055760384\n1413393977105760512\n1413393977155760384\n1413393977205760512\n1413393977255760384\n1413393977305760512\n1413393977355760384\n1413393977405760512\n1413393977455760384\n1413393977505760512\n1413393977555760384\n1413393977605760512\n1413393977655760384\n1413393977705760512\n1413393977755760384\n1413393977805760512\n1413393977855760384\n1413393977905760512\n1413393977955760384\n1413393978005760512\n1413393978055760384\n1413393978105760512\n1413393978155760384\n1413393978205760512\n1413393978255760384\n1413393978305760512\n1413393978355760384\n1413393978405760512\n1413393978455760384\n1413393978505760512\n1413393978555760384\n1413393978605760512\n1413393978655760384\n1413393978705760512\n1413393978755760384\n1413393978805760512\n1413393978855760384\n1413393978905760512\n1413393978955760384\n1413393979005760512\n1413393979055760384\n1413393979105760512\n1413393979155760384\n1413393979205760512\n1413393979255760384\n1413393979305760512\n1413393979355760384\n1413393979405760512\n1413393979455760384\n1413393979505760512\n1413393979555760384\n1413393979605760512\n1413393979655760384\n1413393979705760512\n1413393979755760384\n1413393979805760512\n1413393979855760384\n1413393979905760512\n1413393979955760384\n1413393980005760512\n1413393980055760384\n1413393980105760512\n1413393980155760384\n1413393980205760512\n1413393980255760384\n1413393980305760512\n1413393980355760384\n1413393980405760512\n1413393980455760384\n1413393980505760512\n1413393980555760384\n1413393980605760512\n1413393980655760384\n1413393980705760512\n1413393980755760384\n1413393980805760512\n1413393980855760384\n1413393980905760512\n1413393980955760384\n1413393981005760512\n1413393981055760384\n1413393981105760512\n1413393981155760384\n1413393981205760512\n1413393981255760384\n1413393981305760512\n1413393981355760384\n1413393981405760512\n1413393981455760384\n1413393981505760512\n1413393981555760384\n1413393981605760512\n1413393981655760384\n1413393981705760512\n1413393981755760384\n1413393981805760512\n1413393981855760384\n1413393981905760512\n1413393981955760384\n1413393982005760512\n1413393982055760384\n1413393982105760512\n1413393982155760384\n1413393982205760512\n1413393982255760384\n1413393982305760512\n1413393982355760384\n1413393982405760512\n1413393982455760384\n1413393982505760512\n1413393982555760384\n1413393982605760512\n1413393982655760384\n1413393982705760512\n1413393982755760384\n1413393982805760512\n1413393982855760384\n1413393982905760512\n1413393982955760384\n1413393983005760512\n1413393983055760384\n1413393983105760512\n1413393983155760384\n1413393983205760512\n1413393983255760384\n1413393983305760512\n1413393983355760384\n1413393983405760512\n1413393983455760384\n1413393983505760512\n1413393983555760384\n1413393983605760512\n1413393983655760384\n1413393983705760512\n1413393983755760384\n1413393983805760512\n1413393983855760384\n1413393983905760512\n1413393983955760384\n1413393984005760512\n1413393984055760384\n1413393984105760512\n1413393984155760384\n1413393984205760512\n1413393984255760384\n1413393984305760512\n1413393984355760384\n1413393984405760512\n1413393984455760384\n1413393984505760512\n1413393984555760384\n1413393984605760512\n1413393984655760384\n1413393984705760512\n1413393984755760384\n1413393984805760512\n1413393984855760384\n1413393984905760512\n1413393984955760384\n1413393985005760512\n1413393985055760384\n1413393985105760512\n1413393985155760384\n1413393985205760512\n1413393985255760384\n1413393985305760512\n1413393985355760384\n1413393985405760512\n1413393985455760384\n1413393985505760512\n1413393985555760384\n1413393985605760512\n1413393985655760384\n1413393985705760512\n1413393985755760384\n1413393985805760512\n1413393985855760384\n1413393985905760512\n1413393985955760384\n1413393986005760512\n1413393986055760384\n1413393986105760512\n1413393986155760384\n1413393986205760512\n1413393986255760384\n1413393986305760512\n1413393986355760384\n1413393986405760512\n1413393986455760384\n1413393986505760512\n1413393986555760384\n1413393986605760512\n1413393986655760384\n1413393986705760512\n1413393986755760384\n1413393986805760512\n1413393986855760384\n1413393986905760512\n1413393986955760384\n1413393987005760512\n1413393987055760384\n1413393987105760512\n1413393987155760384\n1413393987205760512\n1413393987255760384\n1413393987305760512\n1413393987355760384\n1413393987405760512\n1413393987455760384\n1413393987505760512\n1413393987555760384\n1413393987605760512\n1413393987655760384\n1413393987705760512\n1413393987755760384\n1413393987805760512\n1413393987855760384\n1413393987905760512\n1413393987955760384\n1413393988005760512\n1413393988055760384\n1413393988105760512\n1413393988155760384\n1413393988205760512\n1413393988255760384\n1413393988305760512\n1413393988355760384\n1413393988405760512\n1413393988455760384\n1413393988505760512\n1413393988555760384\n1413393988605760512\n1413393988655760384\n1413393988705760512\n1413393988755760384\n1413393988805760512\n1413393988855760384\n1413393988905760512\n1413393988955760384\n1413393989005760512\n1413393989055760384\n1413393989105760512\n1413393989155760384\n1413393989205760512\n1413393989255760384\n1413393989305760512\n1413393989355760384\n1413393989405760512\n1413393989455760384\n1413393989505760512\n1413393989555760384\n1413393989605760512\n1413393989655760384\n1413393989705760512\n1413393989755760384\n1413393989805760512\n1413393989855760384\n1413393989905760512\n1413393989955760384\n1413393990005760512\n1413393990055760384\n1413393990105760512\n1413393990155760384\n1413393990205760512\n1413393990255760384\n1413393990305760512\n1413393990355760384\n1413393990405760512\n1413393990455760384\n1413393990505760512\n1413393990555760384\n1413393990605760512\n1413393990655760384\n1413393990705760512\n1413393990755760384\n1413393990805760512\n1413393990855760384\n1413393990905760512\n1413393990955760384\n1413393991005760512\n1413393991055760384\n1413393991105760512\n1413393991155760384\n1413393991205760512\n1413393991255760384\n1413393991305760512\n1413393991355760384\n1413393991405760512\n1413393991455760384\n1413393991505760512\n1413393991555760384\n1413393991605760512\n1413393991655760384\n1413393991705760512\n1413393991755760384\n1413393991805760512\n1413393991855760384\n1413393991905760512\n1413393991955760384\n1413393992005760512\n1413393992055760384\n1413393992105760512\n1413393992155760384\n1413393992205760512\n1413393992255760384\n1413393992305760512\n1413393992355760384\n1413393992405760512\n1413393992455760384\n1413393992505760512\n1413393992555760384\n1413393992605760512\n1413393992655760384\n1413393992705760512\n1413393992755760384\n1413393992805760512\n1413393992855760384\n1413393992905760512\n1413393992955760384\n1413393993005760512\n1413393993055760384\n1413393993105760512\n1413393993155760384\n1413393993205760512\n1413393993255760384\n1413393993305760512\n1413393993355760384\n1413393993405760512\n1413393993455760384\n1413393993505760512\n1413393993555760384\n1413393993605760512\n1413393993655760384\n1413393993705760512\n1413393993755760384\n1413393993805760512\n1413393993855760384\n1413393993905760512\n1413393993955760384\n1413393994005760512\n1413393994055760384\n1413393994105760512\n1413393994155760384\n1413393994205760512\n1413393994255760384\n1413393994305760512\n1413393994355760384\n1413393994405760512\n1413393994455760384\n1413393994505760512\n1413393994555760384\n1413393994605760512\n1413393994655760384\n1413393994705760512\n1413393994755760384\n1413393994805760512\n1413393994855760384\n1413393994905760512\n1413393994955760384\n1413393995005760512\n1413393995055760384\n1413393995105760512\n1413393995155760384\n1413393995205760512\n1413393995255760384\n1413393995305760512\n1413393995355760384\n1413393995405760512\n1413393995455760384\n1413393995505760512\n1413393995555760384\n1413393995605760512\n1413393995655760384\n1413393995705760512\n1413393995755760384\n1413393995805760512\n1413393995855760384\n1413393995905760512\n1413393995955760384\n1413393996005760512\n1413393996055760384\n1413393996105760512\n1413393996155760384\n1413393996205760512\n1413393996255760384\n1413393996305760512\n1413393996355760384\n1413393996405760512\n1413393996455760384\n1413393996505760512\n1413393996555760384\n1413393996605760512\n1413393996655760384\n1413393996705760512\n1413393996755760384\n1413393996805760512\n1413393996855760384\n1413393996905760512\n1413393996955760384\n1413393997005760512\n1413393997055760384\n1413393997105760512\n1413393997155760384\n1413393997205760512\n1413393997255760384\n1413393997305760512\n1413393997355760384\n1413393997405760512\n1413393997455760384\n1413393997505760512\n1413393997555760384\n1413393997605760512\n1413393997655760384\n1413393997705760512\n1413393997755760384\n1413393997805760512\n1413393997855760384\n1413393997905760512\n1413393997955760384\n1413393998005760512\n1413393998055760384\n1413393998105760512\n1413393998155760384\n1413393998205760512\n1413393998255760384\n1413393998305760512\n1413393998355760384\n1413393998405760512\n1413393998455760384\n1413393998505760512\n1413393998555760384\n1413393998605760512\n1413393998655760384\n1413393998705760512\n1413393998755760384\n1413393998805760512\n1413393998855760384\n1413393998905760512\n1413393998955760384\n1413393999005760512\n1413393999055760384\n1413393999105760512\n1413393999155760384\n1413393999205760512\n1413393999255760384\n1413393999305760512\n1413393999355760384\n1413393999405760512\n1413393999455760384\n1413393999505760512\n1413393999555760384\n1413393999605760512\n1413393999655760384\n1413393999705760512\n1413393999755760384\n1413393999805760512\n1413393999855760384\n1413393999905760512\n1413393999955760384\n1413394000005760512\n1413394000055760384\n1413394000105760512\n1413394000155760384\n1413394000205760512\n1413394000255760384\n1413394000305760512\n1413394000355760384\n1413394000405760512\n1413394000455760384\n1413394000505760512\n1413394000555760384\n1413394000605760512\n1413394000655760384\n1413394000705760512\n1413394000755760384\n1413394000805760512\n1413394000855760384\n1413394000905760512\n1413394000955760384\n1413394001005760512\n1413394001055760384\n1413394001105760512\n1413394001155760384\n1413394001205760512\n1413394001255760384\n1413394001305760512\n1413394001355760384\n1413394001405760512\n1413394001455760384\n1413394001505760512\n1413394001555760384\n1413394001605760512\n1413394001655760384\n1413394001705760512\n1413394001755760384\n1413394001805760512\n1413394001855760384\n1413394001905760512\n1413394001955760384\n1413394002005760512\n1413394002055760384\n1413394002105760512\n1413394002155760384\n1413394002205760512\n1413394002255760384\n1413394002305760512\n1413394002355760384\n1413394002405760512\n1413394002455760384\n1413394002505760512\n1413394002555760384\n1413394002605760512\n1413394002655760384\n1413394002705760512\n1413394002755760384\n1413394002805760512\n1413394002855760384\n1413394002905760512\n1413394002955760384\n1413394003005760512\n1413394003055760384\n1413394003105760512\n1413394003155760384\n1413394003205760512\n1413394003255760384\n1413394003305760512\n1413394003355760384\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Stereo/EuRoC_TimeStamps/V203.txt",
    "content": "1413394881605760512\n1413394881655760384\n1413394881705760512\n1413394881755760384\n1413394881805760512\n1413394881855760384\n1413394881905760512\n1413394881955760384\n1413394882005760512\n1413394882055760384\n1413394882105760512\n1413394882155760384\n1413394882205760512\n1413394882255760384\n1413394882305760512\n1413394882355760384\n1413394882405760512\n1413394882455760384\n1413394882505760512\n1413394882555760384\n1413394882605760512\n1413394882655760384\n1413394882705760512\n1413394882755760384\n1413394882805760512\n1413394882855760384\n1413394882905760512\n1413394882955760384\n1413394883005760512\n1413394883055760384\n1413394883105760512\n1413394883155760384\n1413394883205760512\n1413394883255760384\n1413394883305760512\n1413394883355760384\n1413394883405760512\n1413394883455760384\n1413394883505760512\n1413394883555760384\n1413394883605760512\n1413394883655760384\n1413394883705760512\n1413394883755760384\n1413394883805760512\n1413394883855760384\n1413394883905760512\n1413394883955760384\n1413394884005760512\n1413394884055760384\n1413394884105760512\n1413394884155760384\n1413394884205760512\n1413394884255760384\n1413394884305760512\n1413394884355760384\n1413394884405760512\n1413394884455760384\n1413394884505760512\n1413394884555760384\n1413394884605760512\n1413394884655760384\n1413394884705760512\n1413394884755760384\n1413394884805760512\n1413394884855760384\n1413394884905760512\n1413394884955760384\n1413394885005760512\n1413394885055760384\n1413394885105760512\n1413394885155760384\n1413394885205760512\n1413394885255760384\n1413394885305760512\n1413394885355760384\n1413394885405760512\n1413394885455760384\n1413394885505760512\n1413394885555760384\n1413394885605760512\n1413394885655760384\n1413394885705760512\n1413394885755760384\n1413394885805760512\n1413394885855760384\n1413394885905760512\n1413394885955760384\n1413394886005760512\n1413394886055760384\n1413394886105760512\n1413394886155760384\n1413394886205760512\n1413394886255760384\n1413394886305760512\n1413394886355760384\n1413394886405760512\n1413394886455760384\n1413394886505760512\n1413394886555760384\n1413394886605760512\n1413394886655760384\n1413394886705760512\n1413394886755760384\n1413394886805760512\n1413394886855760384\n1413394886905760512\n1413394886955760384\n1413394887005760512\n1413394887055760384\n1413394887105760512\n1413394887155760384\n1413394887205760512\n1413394887255760384\n1413394887305760512\n1413394887355760384\n1413394887405760512\n1413394887455760384\n1413394887505760512\n1413394887555760384\n1413394887605760512\n1413394887655760384\n1413394887705760512\n1413394887755760384\n1413394887805760512\n1413394887855760384\n1413394887905760512\n1413394887955760384\n1413394888005760512\n1413394888055760384\n1413394888105760512\n1413394888155760384\n1413394888205760512\n1413394888255760384\n1413394888305760512\n1413394888355760384\n1413394888405760512\n1413394888455760384\n1413394888505760512\n1413394888555760384\n1413394888605760512\n1413394888655760384\n1413394888705760512\n1413394888755760384\n1413394888805760512\n1413394888855760384\n1413394888905760512\n1413394888955760384\n1413394889005760512\n1413394889055760384\n1413394889105760512\n1413394889155760384\n1413394889205760512\n1413394889255760384\n1413394889305760512\n1413394889355760384\n1413394889405760512\n1413394889455760384\n1413394889505760512\n1413394889555760384\n1413394889605760512\n1413394889655760384\n1413394889705760512\n1413394889755760384\n1413394889805760512\n1413394889855760384\n1413394889905760512\n1413394889955760384\n1413394890005760512\n1413394890055760384\n1413394890105760512\n1413394890155760384\n1413394890205760512\n1413394890255760384\n1413394890305760512\n1413394890355760384\n1413394890405760512\n1413394890455760384\n1413394890505760512\n1413394890555760384\n1413394890605760512\n1413394890655760384\n1413394890705760512\n1413394890755760384\n1413394890805760512\n1413394890855760384\n1413394890905760512\n1413394890955760384\n1413394891005760512\n1413394891055760384\n1413394891105760512\n1413394891155760384\n1413394891205760512\n1413394891255760384\n1413394891305760512\n1413394891355760384\n1413394891405760512\n1413394891455760384\n1413394891505760512\n1413394891555760384\n1413394891605760512\n1413394891655760384\n1413394891705760512\n1413394891755760384\n1413394891805760512\n1413394891855760384\n1413394891905760512\n1413394891955760384\n1413394892005760512\n1413394892055760384\n1413394892105760512\n1413394892155760384\n1413394892205760512\n1413394892255760384\n1413394892305760512\n1413394892355760384\n1413394892405760512\n1413394892455760384\n1413394892505760512\n1413394892555760384\n1413394892605760512\n1413394892655760384\n1413394892705760512\n1413394892755760384\n1413394892805760512\n1413394892855760384\n1413394892905760512\n1413394892955760384\n1413394893005760512\n1413394893055760384\n1413394893105760512\n1413394893155760384\n1413394893205760512\n1413394893255760384\n1413394893305760512\n1413394893355760384\n1413394893405760512\n1413394893455760384\n1413394893505760512\n1413394893555760384\n1413394893605760512\n1413394893655760384\n1413394893705760512\n1413394893755760384\n1413394893805760512\n1413394893855760384\n1413394893905760512\n1413394893955760384\n1413394894005760512\n1413394894055760384\n1413394894105760512\n1413394894155760384\n1413394894205760512\n1413394894255760384\n1413394894305760512\n1413394894355760384\n1413394894405760512\n1413394894455760384\n1413394894505760512\n1413394894555760384\n1413394894605760512\n1413394894655760384\n1413394894705760512\n1413394894755760384\n1413394894805760512\n1413394894855760384\n1413394894905760512\n1413394894955760384\n1413394895005760512\n1413394895055760384\n1413394895105760512\n1413394895155760384\n1413394895205760512\n1413394895255760384\n1413394895305760512\n1413394895355760384\n1413394895405760512\n1413394895455760384\n1413394895505760512\n1413394895555760384\n1413394895605760512\n1413394895655760384\n1413394895705760512\n1413394895755760384\n1413394895805760512\n1413394895855760384\n1413394895905760512\n1413394895955760384\n1413394896005760512\n1413394896055760384\n1413394896105760512\n1413394896155760384\n1413394896205760512\n1413394896255760384\n1413394896305760512\n1413394896355760384\n1413394896405760512\n1413394896455760384\n1413394896505760512\n1413394896555760384\n1413394896605760512\n1413394896655760384\n1413394896705760512\n1413394896755760384\n1413394896805760512\n1413394896855760384\n1413394896905760512\n1413394896955760384\n1413394897005760512\n1413394897055760384\n1413394897105760512\n1413394897155760384\n1413394897205760512\n1413394897255760384\n1413394897305760512\n1413394897355760384\n1413394897405760512\n1413394897455760384\n1413394897505760512\n1413394897555760384\n1413394897605760512\n1413394897655760384\n1413394897705760512\n1413394897755760384\n1413394897805760512\n1413394897855760384\n1413394897905760512\n1413394897955760384\n1413394898005760512\n1413394898055760384\n1413394898105760512\n1413394898155760384\n1413394898205760512\n1413394898255760384\n1413394898305760512\n1413394898355760384\n1413394898405760512\n1413394898455760384\n1413394898505760512\n1413394898555760384\n1413394898605760512\n1413394898655760384\n1413394898705760512\n1413394898755760384\n1413394898805760512\n1413394898855760384\n1413394898905760512\n1413394898955760384\n1413394899005760512\n1413394899055760384\n1413394899105760512\n1413394899155760384\n1413394899205760512\n1413394899255760384\n1413394899305760512\n1413394899355760384\n1413394899405760512\n1413394899455760384\n1413394899505760512\n1413394899555760384\n1413394899605760512\n1413394899655760384\n1413394899705760512\n1413394899755760384\n1413394899805760512\n1413394899855760384\n1413394899905760512\n1413394899955760384\n1413394900005760512\n1413394900055760384\n1413394900105760512\n1413394900155760384\n1413394900205760512\n1413394900255760384\n1413394900305760512\n1413394900355760384\n1413394900405760512\n1413394900455760384\n1413394900505760512\n1413394900555760384\n1413394900605760512\n1413394900655760384\n1413394900705760512\n1413394900755760384\n1413394900805760512\n1413394900855760384\n1413394900905760512\n1413394900955760384\n1413394901005760512\n1413394901055760384\n1413394901105760512\n1413394901155760384\n1413394901205760512\n1413394901255760384\n1413394901305760512\n1413394901355760384\n1413394901405760512\n1413394901455760384\n1413394901505760512\n1413394901555760384\n1413394901605760512\n1413394901655760384\n1413394901705760512\n1413394901755760384\n1413394901805760512\n1413394901855760384\n1413394901905760512\n1413394901955760384\n1413394902005760512\n1413394902055760384\n1413394902105760512\n1413394902155760384\n1413394902205760512\n1413394902255760384\n1413394902305760512\n1413394902355760384\n1413394902405760512\n1413394902455760384\n1413394902505760512\n1413394902555760384\n1413394902605760512\n1413394902655760384\n1413394902705760512\n1413394902755760384\n1413394902805760512\n1413394902855760384\n1413394902905760512\n1413394902955760384\n1413394903055760384\n1413394903155760384\n1413394903255760384\n1413394903355760384\n1413394903455760384\n1413394903555760384\n1413394903605760512\n1413394903655760384\n1413394903705760512\n1413394903755760384\n1413394903805760512\n1413394903855760384\n1413394903905760512\n1413394903955760384\n1413394904005760512\n1413394904055760384\n1413394904105760512\n1413394904155760384\n1413394904205760512\n1413394904255760384\n1413394904305760512\n1413394904355760384\n1413394904405760512\n1413394904455760384\n1413394904505760512\n1413394904555760384\n1413394904605760512\n1413394904655760384\n1413394904705760512\n1413394904755760384\n1413394904805760512\n1413394904855760384\n1413394904905760512\n1413394904955760384\n1413394905005760512\n1413394905055760384\n1413394905105760512\n1413394905155760384\n1413394905205760512\n1413394905255760384\n1413394905305760512\n1413394905355760384\n1413394905405760512\n1413394905455760384\n1413394905505760512\n1413394905555760384\n1413394905605760512\n1413394905655760384\n1413394905705760512\n1413394905755760384\n1413394905805760512\n1413394905855760384\n1413394905905760512\n1413394905955760384\n1413394906005760512\n1413394906055760384\n1413394906105760512\n1413394906155760384\n1413394906205760512\n1413394906255760384\n1413394906305760512\n1413394906355760384\n1413394906405760512\n1413394906455760384\n1413394906505760512\n1413394906555760384\n1413394906605760512\n1413394906655760384\n1413394906705760512\n1413394906755760384\n1413394906805760512\n1413394906855760384\n1413394906905760512\n1413394906955760384\n1413394907005760512\n1413394907055760384\n1413394907105760512\n1413394907155760384\n1413394907205760512\n1413394907255760384\n1413394907305760512\n1413394907355760384\n1413394907405760512\n1413394907455760384\n1413394907505760512\n1413394907555760384\n1413394907605760512\n1413394907655760384\n1413394907705760512\n1413394907755760384\n1413394907805760512\n1413394907855760384\n1413394907905760512\n1413394907955760384\n1413394908005760512\n1413394908055760384\n1413394908105760512\n1413394908155760384\n1413394908205760512\n1413394908255760384\n1413394908305760512\n1413394908355760384\n1413394908405760512\n1413394908455760384\n1413394908505760512\n1413394908555760384\n1413394908605760512\n1413394908655760384\n1413394908705760512\n1413394908755760384\n1413394908805760512\n1413394908855760384\n1413394908905760512\n1413394908955760384\n1413394909005760512\n1413394909055760384\n1413394909105760512\n1413394909155760384\n1413394909205760512\n1413394909255760384\n1413394909305760512\n1413394909355760384\n1413394909405760512\n1413394909455760384\n1413394909505760512\n1413394909555760384\n1413394909605760512\n1413394909655760384\n1413394909705760512\n1413394909755760384\n1413394909805760512\n1413394909855760384\n1413394909905760512\n1413394909955760384\n1413394910005760512\n1413394910055760384\n1413394910105760512\n1413394910155760384\n1413394910205760512\n1413394910255760384\n1413394910305760512\n1413394910355760384\n1413394910405760512\n1413394910455760384\n1413394910505760512\n1413394910555760384\n1413394910605760512\n1413394910655760384\n1413394910705760512\n1413394910755760384\n1413394910805760512\n1413394910855760384\n1413394910905760512\n1413394910955760384\n1413394911005760512\n1413394911055760384\n1413394911105760512\n1413394911155760384\n1413394911205760512\n1413394911255760384\n1413394911305760512\n1413394911355760384\n1413394911405760512\n1413394911455760384\n1413394911505760512\n1413394911555760384\n1413394911605760512\n1413394911655760384\n1413394911705760512\n1413394911755760384\n1413394911805760512\n1413394911855760384\n1413394911905760512\n1413394911955760384\n1413394912005760512\n1413394912055760384\n1413394912105760512\n1413394912155760384\n1413394912205760512\n1413394912255760384\n1413394912305760512\n1413394912355760384\n1413394912405760512\n1413394912455760384\n1413394912505760512\n1413394912555760384\n1413394912605760512\n1413394912655760384\n1413394912705760512\n1413394912755760384\n1413394912805760512\n1413394912855760384\n1413394912905760512\n1413394912955760384\n1413394913005760512\n1413394913055760384\n1413394913105760512\n1413394913155760384\n1413394913205760512\n1413394913255760384\n1413394913305760512\n1413394913355760384\n1413394913405760512\n1413394913455760384\n1413394913505760512\n1413394913555760384\n1413394913605760512\n1413394913655760384\n1413394913705760512\n1413394913755760384\n1413394913805760512\n1413394913855760384\n1413394913905760512\n1413394913955760384\n1413394914005760512\n1413394914055760384\n1413394914105760512\n1413394914155760384\n1413394914205760512\n1413394914255760384\n1413394914305760512\n1413394914355760384\n1413394914405760512\n1413394914455760384\n1413394914505760512\n1413394914555760384\n1413394914605760512\n1413394914655760384\n1413394914705760512\n1413394914755760384\n1413394914805760512\n1413394914855760384\n1413394914905760512\n1413394914955760384\n1413394915005760512\n1413394915055760384\n1413394915105760512\n1413394915155760384\n1413394915205760512\n1413394915255760384\n1413394915305760512\n1413394915355760384\n1413394915405760512\n1413394915455760384\n1413394915505760512\n1413394915555760384\n1413394915605760512\n1413394915655760384\n1413394915705760512\n1413394915755760384\n1413394915805760512\n1413394915855760384\n1413394915905760512\n1413394915955760384\n1413394916005760512\n1413394916055760384\n1413394916105760512\n1413394916155760384\n1413394916205760512\n1413394916255760384\n1413394916305760512\n1413394916355760384\n1413394916405760512\n1413394916455760384\n1413394916505760512\n1413394916555760384\n1413394916605760512\n1413394916655760384\n1413394916705760512\n1413394916755760384\n1413394916855760384\n1413394916955760384\n1413394917055760384\n1413394917155760384\n1413394917255760384\n1413394917355760384\n1413394917455760384\n1413394917555760384\n1413394917655760384\n1413394917755760384\n1413394917855760384\n1413394917955760384\n1413394918055760384\n1413394918155760384\n1413394918255760384\n1413394918355760384\n1413394918455760384\n1413394918555760384\n1413394918655760384\n1413394918755760384\n1413394918855760384\n1413394918955760384\n1413394919055760384\n1413394919155760384\n1413394919255760384\n1413394919355760384\n1413394919455760384\n1413394919555760384\n1413394919655760384\n1413394919755760384\n1413394919855760384\n1413394919955760384\n1413394920055760384\n1413394920155760384\n1413394920255760384\n1413394920355760384\n1413394920455760384\n1413394920555760384\n1413394920655760384\n1413394920755760384\n1413394920855760384\n1413394920955760384\n1413394921055760384\n1413394921155760384\n1413394921255760384\n1413394921355760384\n1413394921455760384\n1413394921555760384\n1413394921655760384\n1413394921755760384\n1413394921855760384\n1413394921955760384\n1413394922055760384\n1413394922155760384\n1413394922255760384\n1413394922355760384\n1413394922455760384\n1413394922555760384\n1413394922655760384\n1413394922755760384\n1413394922855760384\n1413394922955760384\n1413394923055760384\n1413394923155760384\n1413394923255760384\n1413394923355760384\n1413394923455760384\n1413394923555760384\n1413394923655760384\n1413394923755760384\n1413394923855760384\n1413394923955760384\n1413394924055760384\n1413394924155760384\n1413394924255760384\n1413394924355760384\n1413394924455760384\n1413394924555760384\n1413394924655760384\n1413394924755760384\n1413394924855760384\n1413394924905760512\n1413394924955760384\n1413394925005760512\n1413394925055760384\n1413394925105760512\n1413394925155760384\n1413394925205760512\n1413394925255760384\n1413394925305760512\n1413394925355760384\n1413394925405760512\n1413394925455760384\n1413394925505760512\n1413394925555760384\n1413394925605760512\n1413394925655760384\n1413394925705760512\n1413394925755760384\n1413394925805760512\n1413394925855760384\n1413394925905760512\n1413394925955760384\n1413394926005760512\n1413394926055760384\n1413394926105760512\n1413394926155760384\n1413394926205760512\n1413394926255760384\n1413394926305760512\n1413394926355760384\n1413394926405760512\n1413394926455760384\n1413394926505760512\n1413394926555760384\n1413394926605760512\n1413394926655760384\n1413394926705760512\n1413394926755760384\n1413394926805760512\n1413394926855760384\n1413394926905760512\n1413394926955760384\n1413394927005760512\n1413394927055760384\n1413394927105760512\n1413394927155760384\n1413394927205760512\n1413394927255760384\n1413394927305760512\n1413394927355760384\n1413394927405760512\n1413394927455760384\n1413394927505760512\n1413394927555760384\n1413394927605760512\n1413394927655760384\n1413394927705760512\n1413394927755760384\n1413394927805760512\n1413394927855760384\n1413394927905760512\n1413394927955760384\n1413394928005760512\n1413394928055760384\n1413394928105760512\n1413394928155760384\n1413394928205760512\n1413394928255760384\n1413394928305760512\n1413394928355760384\n1413394928405760512\n1413394928455760384\n1413394928505760512\n1413394928555760384\n1413394928605760512\n1413394928655760384\n1413394928705760512\n1413394928755760384\n1413394928805760512\n1413394928855760384\n1413394928905760512\n1413394928955760384\n1413394929005760512\n1413394929055760384\n1413394929105760512\n1413394929155760384\n1413394929205760512\n1413394929255760384\n1413394929305760512\n1413394929355760384\n1413394929405760512\n1413394929455760384\n1413394929505760512\n1413394929555760384\n1413394929605760512\n1413394929655760384\n1413394929705760512\n1413394929755760384\n1413394929805760512\n1413394929855760384\n1413394929905760512\n1413394929955760384\n1413394930005760512\n1413394930055760384\n1413394930105760512\n1413394930155760384\n1413394930205760512\n1413394930255760384\n1413394930305760512\n1413394930355760384\n1413394930405760512\n1413394930455760384\n1413394930505760512\n1413394930555760384\n1413394930605760512\n1413394930655760384\n1413394930705760512\n1413394930755760384\n1413394930805760512\n1413394930855760384\n1413394930905760512\n1413394930955760384\n1413394931005760512\n1413394931055760384\n1413394931105760512\n1413394931155760384\n1413394931205760512\n1413394931255760384\n1413394931305760512\n1413394931355760384\n1413394931405760512\n1413394931455760384\n1413394931505760512\n1413394931555760384\n1413394931605760512\n1413394931655760384\n1413394931705760512\n1413394931755760384\n1413394931805760512\n1413394931855760384\n1413394931905760512\n1413394931955760384\n1413394932005760512\n1413394932055760384\n1413394932105760512\n1413394932155760384\n1413394932205760512\n1413394932255760384\n1413394932305760512\n1413394932355760384\n1413394932405760512\n1413394932455760384\n1413394932505760512\n1413394932555760384\n1413394932605760512\n1413394932655760384\n1413394932705760512\n1413394932755760384\n1413394932805760512\n1413394932855760384\n1413394932905760512\n1413394932955760384\n1413394933005760512\n1413394933055760384\n1413394933105760512\n1413394933155760384\n1413394933205760512\n1413394933255760384\n1413394933305760512\n1413394933355760384\n1413394933405760512\n1413394933455760384\n1413394933505760512\n1413394933555760384\n1413394933605760512\n1413394933655760384\n1413394933705760512\n1413394933755760384\n1413394933805760512\n1413394933855760384\n1413394933905760512\n1413394933955760384\n1413394934005760512\n1413394934055760384\n1413394934105760512\n1413394934155760384\n1413394934205760512\n1413394934255760384\n1413394934305760512\n1413394934355760384\n1413394934405760512\n1413394934455760384\n1413394934505760512\n1413394934555760384\n1413394934605760512\n1413394934655760384\n1413394934705760512\n1413394934755760384\n1413394934805760512\n1413394934855760384\n1413394934905760512\n1413394934955760384\n1413394935005760512\n1413394935055760384\n1413394935105760512\n1413394935155760384\n1413394935205760512\n1413394935255760384\n1413394935305760512\n1413394935355760384\n1413394935405760512\n1413394935455760384\n1413394935505760512\n1413394935555760384\n1413394935605760512\n1413394935655760384\n1413394935705760512\n1413394935755760384\n1413394935805760512\n1413394935855760384\n1413394935905760512\n1413394935955760384\n1413394936005760512\n1413394936055760384\n1413394936105760512\n1413394936205760512\n1413394936255760384\n1413394936305760512\n1413394936405760512\n1413394936505760512\n1413394936605760512\n1413394936705760512\n1413394936805760512\n1413394936905760512\n1413394937005760512\n1413394937105760512\n1413394937205760512\n1413394937255760384\n1413394937305760512\n1413394937355760384\n1413394937455760384\n1413394937555760384\n1413394937655760384\n1413394937755760384\n1413394937855760384\n1413394937955760384\n1413394938055760384\n1413394938155760384\n1413394938255760384\n1413394938355760384\n1413394938455760384\n1413394938555760384\n1413394938655760384\n1413394938755760384\n1413394938855760384\n1413394938955760384\n1413394939055760384\n1413394939155760384\n1413394939255760384\n1413394939355760384\n1413394939455760384\n1413394939555760384\n1413394939655760384\n1413394939755760384\n1413394939855760384\n1413394939955760384\n1413394940055760384\n1413394940155760384\n1413394940255760384\n1413394940355760384\n1413394940455760384\n1413394940555760384\n1413394940655760384\n1413394940755760384\n1413394940855760384\n1413394940955760384\n1413394941005760512\n1413394941055760384\n1413394941105760512\n1413394941205760512\n1413394941305760512\n1413394941405760512\n1413394941505760512\n1413394941605760512\n1413394941705760512\n1413394941755760384\n1413394941805760512\n1413394941855760384\n1413394941905760512\n1413394941955760384\n1413394942005760512\n1413394942055760384\n1413394942105760512\n1413394942155760384\n1413394942205760512\n1413394942255760384\n1413394942305760512\n1413394942355760384\n1413394942405760512\n1413394942455760384\n1413394942505760512\n1413394942555760384\n1413394942605760512\n1413394942655760384\n1413394942705760512\n1413394942755760384\n1413394942805760512\n1413394942855760384\n1413394942905760512\n1413394942955760384\n1413394943005760512\n1413394943055760384\n1413394943105760512\n1413394943155760384\n1413394943205760512\n1413394943255760384\n1413394943305760512\n1413394943355760384\n1413394943405760512\n1413394943455760384\n1413394943505760512\n1413394943555760384\n1413394943605760512\n1413394943655760384\n1413394943705760512\n1413394943755760384\n1413394943805760512\n1413394943855760384\n1413394943905760512\n1413394943955760384\n1413394944005760512\n1413394944055760384\n1413394944105760512\n1413394944155760384\n1413394944205760512\n1413394944255760384\n1413394944305760512\n1413394944355760384\n1413394944405760512\n1413394944455760384\n1413394944505760512\n1413394944555760384\n1413394944605760512\n1413394944655760384\n1413394944705760512\n1413394944755760384\n1413394944805760512\n1413394944855760384\n1413394944905760512\n1413394944955760384\n1413394945005760512\n1413394945055760384\n1413394945105760512\n1413394945155760384\n1413394945205760512\n1413394945255760384\n1413394945305760512\n1413394945355760384\n1413394945405760512\n1413394945455760384\n1413394945505760512\n1413394945555760384\n1413394945605760512\n1413394945655760384\n1413394945705760512\n1413394945755760384\n1413394945805760512\n1413394945855760384\n1413394945905760512\n1413394945955760384\n1413394946005760512\n1413394946055760384\n1413394946155760384\n1413394946205760512\n1413394946255760384\n1413394946355760384\n1413394946455760384\n1413394946555760384\n1413394946655760384\n1413394946755760384\n1413394946855760384\n1413394946955760384\n1413394947055760384\n1413394947155760384\n1413394947255760384\n1413394947355760384\n1413394947455760384\n1413394947555760384\n1413394947655760384\n1413394947755760384\n1413394947855760384\n1413394947955760384\n1413394948055760384\n1413394948155760384\n1413394948255760384\n1413394948355760384\n1413394948455760384\n1413394948555760384\n1413394948655760384\n1413394948755760384\n1413394948855760384\n1413394948955760384\n1413394949055760384\n1413394949155760384\n1413394949255760384\n1413394949355760384\n1413394949455760384\n1413394949555760384\n1413394949655760384\n1413394949755760384\n1413394949855760384\n1413394949955760384\n1413394950055760384\n1413394950155760384\n1413394950255760384\n1413394950355760384\n1413394950455760384\n1413394950555760384\n1413394950655760384\n1413394950755760384\n1413394950855760384\n1413394950955760384\n1413394951055760384\n1413394951155760384\n1413394951255760384\n1413394951355760384\n1413394951455760384\n1413394951555760384\n1413394951655760384\n1413394951755760384\n1413394951855760384\n1413394951955760384\n1413394952055760384\n1413394952155760384\n1413394952255760384\n1413394952355760384\n1413394952455760384\n1413394952555760384\n1413394952655760384\n1413394952755760384\n1413394952855760384\n1413394952955760384\n1413394953055760384\n1413394953155760384\n1413394953255760384\n1413394953355760384\n1413394953455760384\n1413394953555760384\n1413394953655760384\n1413394953755760384\n1413394953855760384\n1413394953955760384\n1413394954055760384\n1413394954155760384\n1413394954255760384\n1413394954355760384\n1413394954455760384\n1413394954555760384\n1413394954655760384\n1413394954755760384\n1413394954855760384\n1413394954955760384\n1413394955055760384\n1413394955155760384\n1413394955255760384\n1413394955355760384\n1413394955455760384\n1413394955555760384\n1413394955655760384\n1413394955755760384\n1413394955855760384\n1413394955905760512\n1413394955955760384\n1413394956005760512\n1413394956105760512\n1413394956205760512\n1413394956305760512\n1413394956405760512\n1413394956505760512\n1413394956605760512\n1413394956655760384\n1413394956705760512\n1413394956755760384\n1413394956805760512\n1413394956855760384\n1413394956905760512\n1413394956955760384\n1413394957005760512\n1413394957055760384\n1413394957105760512\n1413394957155760384\n1413394957205760512\n1413394957255760384\n1413394957305760512\n1413394957355760384\n1413394957405760512\n1413394957455760384\n1413394957505760512\n1413394957555760384\n1413394957605760512\n1413394957655760384\n1413394957705760512\n1413394957755760384\n1413394957805760512\n1413394957855760384\n1413394957905760512\n1413394957955760384\n1413394958005760512\n1413394958055760384\n1413394958105760512\n1413394958155760384\n1413394958205760512\n1413394958255760384\n1413394958305760512\n1413394958355760384\n1413394958405760512\n1413394958455760384\n1413394958505760512\n1413394958555760384\n1413394958605760512\n1413394958655760384\n1413394958705760512\n1413394958755760384\n1413394958805760512\n1413394958855760384\n1413394958905760512\n1413394958955760384\n1413394959005760512\n1413394959055760384\n1413394959105760512\n1413394959155760384\n1413394959205760512\n1413394959255760384\n1413394959305760512\n1413394959355760384\n1413394959405760512\n1413394959455760384\n1413394959505760512\n1413394959555760384\n1413394959605760512\n1413394959655760384\n1413394959705760512\n1413394959755760384\n1413394959805760512\n1413394959855760384\n1413394959905760512\n1413394959955760384\n1413394960005760512\n1413394960055760384\n1413394960105760512\n1413394960155760384\n1413394960205760512\n1413394960255760384\n1413394960305760512\n1413394960355760384\n1413394960405760512\n1413394960455760384\n1413394960505760512\n1413394960555760384\n1413394960605760512\n1413394960655760384\n1413394960705760512\n1413394960755760384\n1413394960805760512\n1413394960855760384\n1413394960905760512\n1413394960955760384\n1413394961005760512\n1413394961055760384\n1413394961105760512\n1413394961155760384\n1413394961205760512\n1413394961255760384\n1413394961305760512\n1413394961355760384\n1413394961405760512\n1413394961455760384\n1413394961505760512\n1413394961555760384\n1413394961605760512\n1413394961655760384\n1413394961705760512\n1413394961755760384\n1413394961805760512\n1413394961855760384\n1413394961905760512\n1413394961955760384\n1413394962005760512\n1413394962055760384\n1413394962105760512\n1413394962155760384\n1413394962205760512\n1413394962255760384\n1413394962305760512\n1413394962355760384\n1413394962405760512\n1413394962455760384\n1413394962505760512\n1413394962555760384\n1413394962605760512\n1413394962655760384\n1413394962705760512\n1413394962755760384\n1413394962805760512\n1413394962855760384\n1413394962905760512\n1413394962955760384\n1413394963005760512\n1413394963055760384\n1413394963105760512\n1413394963155760384\n1413394963205760512\n1413394963255760384\n1413394963305760512\n1413394963355760384\n1413394963405760512\n1413394963455760384\n1413394963505760512\n1413394963555760384\n1413394963605760512\n1413394963655760384\n1413394963705760512\n1413394963755760384\n1413394963805760512\n1413394963855760384\n1413394963905760512\n1413394963955760384\n1413394964005760512\n1413394964055760384\n1413394964105760512\n1413394964155760384\n1413394964205760512\n1413394964255760384\n1413394964305760512\n1413394964355760384\n1413394964405760512\n1413394964455760384\n1413394964505760512\n1413394964555760384\n1413394964605760512\n1413394964655760384\n1413394964705760512\n1413394964755760384\n1413394964805760512\n1413394964855760384\n1413394964905760512\n1413394964955760384\n1413394965005760512\n1413394965055760384\n1413394965105760512\n1413394965155760384\n1413394965205760512\n1413394965255760384\n1413394965305760512\n1413394965355760384\n1413394965405760512\n1413394965455760384\n1413394965505760512\n1413394965555760384\n1413394965605760512\n1413394965655760384\n1413394965705760512\n1413394965755760384\n1413394965805760512\n1413394965855760384\n1413394965905760512\n1413394965955760384\n1413394966005760512\n1413394966055760384\n1413394966105760512\n1413394966155760384\n1413394966205760512\n1413394966255760384\n1413394966305760512\n1413394966355760384\n1413394966405760512\n1413394966455760384\n1413394966505760512\n1413394966555760384\n1413394966605760512\n1413394966655760384\n1413394966705760512\n1413394966755760384\n1413394966805760512\n1413394966855760384\n1413394966905760512\n1413394966955760384\n1413394967005760512\n1413394967055760384\n1413394967105760512\n1413394967155760384\n1413394967205760512\n1413394967255760384\n1413394967305760512\n1413394967355760384\n1413394967405760512\n1413394967455760384\n1413394967505760512\n1413394967555760384\n1413394967605760512\n1413394967655760384\n1413394967705760512\n1413394967755760384\n1413394967805760512\n1413394967855760384\n1413394967905760512\n1413394967955760384\n1413394968005760512\n1413394968055760384\n1413394968105760512\n1413394968155760384\n1413394968205760512\n1413394968255760384\n1413394968305760512\n1413394968355760384\n1413394968405760512\n1413394968455760384\n1413394968505760512\n1413394968555760384\n1413394968605760512\n1413394968655760384\n1413394968705760512\n1413394968755760384\n1413394968805760512\n1413394968855760384\n1413394968905760512\n1413394968955760384\n1413394969005760512\n1413394969055760384\n1413394969155760384\n1413394969255760384\n1413394969355760384\n1413394969455760384\n1413394969555760384\n1413394969655760384\n1413394969755760384\n1413394969855760384\n1413394969955760384\n1413394970055760384\n1413394970155760384\n1413394970255760384\n1413394970355760384\n1413394970455760384\n1413394970555760384\n1413394970655760384\n1413394970755760384\n1413394970855760384\n1413394970955760384\n1413394971055760384\n1413394971155760384\n1413394971255760384\n1413394971355760384\n1413394971455760384\n1413394971555760384\n1413394971655760384\n1413394971755760384\n1413394971855760384\n1413394971955760384\n1413394972055760384\n1413394972155760384\n1413394972255760384\n1413394972355760384\n1413394972455760384\n1413394972555760384\n1413394972655760384\n1413394972755760384\n1413394972855760384\n1413394972955760384\n1413394973005760512\n1413394973055760384\n1413394973105760512\n1413394973155760384\n1413394973205760512\n1413394973255760384\n1413394973305760512\n1413394973355760384\n1413394973405760512\n1413394973455760384\n1413394973505760512\n1413394973555760384\n1413394973605760512\n1413394973655760384\n1413394973705760512\n1413394973755760384\n1413394973805760512\n1413394973855760384\n1413394973905760512\n1413394973955760384\n1413394974005760512\n1413394974055760384\n1413394974105760512\n1413394974155760384\n1413394974205760512\n1413394974255760384\n1413394974305760512\n1413394974355760384\n1413394974405760512\n1413394974455760384\n1413394974505760512\n1413394974555760384\n1413394974605760512\n1413394974655760384\n1413394974705760512\n1413394974755760384\n1413394974805760512\n1413394974855760384\n1413394974905760512\n1413394974955760384\n1413394975005760512\n1413394975055760384\n1413394975105760512\n1413394975155760384\n1413394975205760512\n1413394975255760384\n1413394975305760512\n1413394975355760384\n1413394975405760512\n1413394975455760384\n1413394975505760512\n1413394975555760384\n1413394975605760512\n1413394975655760384\n1413394975755760384\n1413394975805760512\n1413394975855760384\n1413394975955760384\n1413394976055760384\n1413394976155760384\n1413394976255760384\n1413394976355760384\n1413394976455760384\n1413394976505760512\n1413394976605760512\n1413394976705760512\n1413394976755760384\n1413394976805760512\n1413394976855760384\n1413394976905760512\n1413394976955760384\n1413394977005760512\n1413394977105760512\n1413394977155760384\n1413394977205760512\n1413394977305760512\n1413394977405760512\n1413394977505760512\n1413394977605760512\n1413394977705760512\n1413394977805760512\n1413394977905760512\n1413394978005760512\n1413394978105760512\n1413394978155760384\n1413394978205760512\n1413394978255760384\n1413394978305760512\n1413394978355760384\n1413394978405760512\n1413394978455760384\n1413394978505760512\n1413394978555760384\n1413394978605760512\n1413394978655760384\n1413394978705760512\n1413394978755760384\n1413394978805760512\n1413394978855760384\n1413394978905760512\n1413394978955760384\n1413394979005760512\n1413394979055760384\n1413394979105760512\n1413394979155760384\n1413394979205760512\n1413394979255760384\n1413394979305760512\n1413394979355760384\n1413394979405760512\n1413394979455760384\n1413394979505760512\n1413394979555760384\n1413394979605760512\n1413394979655760384\n1413394979705760512\n1413394979755760384\n1413394979805760512\n1413394979855760384\n1413394979905760512\n1413394979955760384\n1413394980005760512\n1413394980055760384\n1413394980105760512\n1413394980155760384\n1413394980205760512\n1413394980255760384\n1413394980305760512\n1413394980355760384\n1413394980405760512\n1413394980455760384\n1413394980505760512\n1413394980555760384\n1413394980605760512\n1413394980655760384\n1413394980705760512\n1413394980755760384\n1413394980805760512\n1413394980855760384\n1413394980905760512\n1413394980955760384\n1413394981005760512\n1413394981055760384\n1413394981105760512\n1413394981155760384\n1413394981205760512\n1413394981255760384\n1413394981305760512\n1413394981355760384\n1413394981405760512\n1413394981455760384\n1413394981505760512\n1413394981555760384\n1413394981605760512\n1413394981655760384\n1413394981705760512\n1413394981755760384\n1413394981805760512\n1413394981855760384\n1413394981905760512\n1413394981955760384\n1413394982005760512\n1413394982055760384\n1413394982105760512\n1413394982155760384\n1413394982205760512\n1413394982255760384\n1413394982305760512\n1413394982355760384\n1413394982405760512\n1413394982455760384\n1413394982505760512\n1413394982555760384\n1413394982605760512\n1413394982655760384\n1413394982705760512\n1413394982755760384\n1413394982805760512\n1413394982855760384\n1413394982905760512\n1413394983005760512\n1413394983105760512\n1413394983205760512\n1413394983305760512\n1413394983405760512\n1413394983505760512\n1413394983605760512\n1413394983705760512\n1413394983805760512\n1413394983905760512\n1413394984005760512\n1413394984105760512\n1413394984205760512\n1413394984305760512\n1413394984405760512\n1413394984505760512\n1413394984605760512\n1413394984705760512\n1413394984805760512\n1413394984905760512\n1413394985005760512\n1413394985105760512\n1413394985205760512\n1413394985305760512\n1413394985405760512\n1413394985505760512\n1413394985605760512\n1413394985705760512\n1413394985805760512\n1413394985905760512\n1413394986005760512\n1413394986105760512\n1413394986205760512\n1413394986305760512\n1413394986405760512\n1413394986505760512\n1413394986605760512\n1413394986705760512\n1413394986805760512\n1413394986905760512\n1413394987005760512\n1413394987105760512\n1413394987205760512\n1413394987305760512\n1413394987405760512\n1413394987505760512\n1413394987605760512\n1413394987705760512\n1413394987805760512\n1413394987905760512\n1413394988005760512\n1413394988105760512\n1413394988205760512\n1413394988305760512\n1413394988405760512\n1413394988505760512\n1413394988605760512\n1413394988705760512\n1413394988805760512\n1413394988905760512\n1413394989005760512\n1413394989105760512\n1413394989205760512\n1413394989305760512\n1413394989405760512\n1413394989505760512\n1413394989605760512\n1413394989705760512\n1413394989805760512\n1413394989905760512\n1413394990005760512\n1413394990105760512\n1413394990155760384\n1413394990205760512\n1413394990255760384\n1413394990355760384\n1413394990405760512\n1413394990455760384\n1413394990505760512\n1413394990555760384\n1413394990605760512\n1413394990655760384\n1413394990705760512\n1413394990755760384\n1413394990805760512\n1413394990855760384\n1413394990905760512\n1413394990955760384\n1413394991005760512\n1413394991055760384\n1413394991105760512\n1413394991155760384\n1413394991205760512\n1413394991255760384\n1413394991305760512\n1413394991355760384\n1413394991405760512\n1413394991455760384\n1413394991505760512\n1413394991555760384\n1413394991605760512\n1413394991655760384\n1413394991705760512\n1413394991755760384\n1413394991805760512\n1413394991855760384\n1413394991905760512\n1413394991955760384\n1413394992005760512\n1413394992055760384\n1413394992105760512\n1413394992155760384\n1413394992205760512\n1413394992255760384\n1413394992305760512\n1413394992355760384\n1413394992405760512\n1413394992455760384\n1413394992505760512\n1413394992555760384\n1413394992605760512\n1413394992655760384\n1413394992705760512\n1413394992755760384\n1413394992805760512\n1413394992855760384\n1413394992905760512\n1413394992955760384\n1413394993005760512\n1413394993055760384\n1413394993105760512\n1413394993155760384\n1413394993205760512\n1413394993255760384\n1413394993305760512\n1413394993355760384\n1413394993405760512\n1413394993455760384\n1413394993505760512\n1413394993555760384\n1413394993605760512\n1413394993655760384\n1413394993705760512\n1413394993755760384\n1413394993805760512\n1413394993855760384\n1413394993905760512\n1413394993955760384\n1413394994005760512\n1413394994055760384\n1413394994105760512\n1413394994155760384\n1413394994205760512\n1413394994305760512\n1413394994405760512\n1413394994505760512\n1413394994605760512\n1413394994705760512\n1413394994805760512\n1413394994905760512\n1413394995005760512\n1413394995105760512\n1413394995205760512\n1413394995305760512\n1413394995405760512\n1413394995505760512\n1413394995605760512\n1413394995705760512\n1413394995805760512\n1413394995905760512\n1413394996005760512\n1413394996105760512\n1413394996205760512\n1413394996305760512\n1413394996405760512\n1413394996505760512\n1413394996605760512\n1413394996705760512\n1413394996805760512\n1413394996905760512\n1413394997005760512\n1413394997105760512\n1413394997205760512\n1413394997305760512\n1413394997405760512\n1413394997505760512\n1413394997605760512\n1413394997705760512\n1413394997805760512\n1413394997905760512\n1413394998005760512\n1413394998105760512\n1413394998205760512\n1413394998305760512\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Stereo/KITTI00-02.yaml",
    "content": "%YAML:1.0\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# GPU Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\ngpu.use_gpu: 1\ngpu.is_jetson: 0\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# Camera Parameters. Adjust them!\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\n# Camera calibration and distortion parameters (OpenCV) \nCamera.fx: 718.856\nCamera.fy: 718.856\nCamera.cx: 607.1928\nCamera.cy: 185.2157\n\nCamera.k1: 0.0\nCamera.k2: 0.0\nCamera.p1: 0.0\nCamera.p2: 0.0\n\nCamera.width: 1241\nCamera.height: 376\n\n# Camera frames per second \nCamera.fps: 10.0\n\n# stereo baseline times fx\nCamera.bf: 386.1448\n\n# Color order of the images (0: BGR, 1: RGB. It is ignored if images are grayscale)\nCamera.RGB: 1\n\n# Close/Far threshold. Baseline times.\nThDepth: 35\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# ORB Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\nORBextractor.tile_h: 25\nORBextractor.tile_w: 25\nORBextractor.fixed_multi_scale_tile_size: 0\nORBextractor.apply_nms_ms: 1\nORBextractor.nms_ms_mode_gpu: 1\n\nORBextractor.scaleFactor: 1.2\nORBextractor.nLevels: 1\n\n# ORB Extractor: Fast threshold\n\n# Firstly we impose th_FAST_MAX. If no corners are detected we impose a lower value th_FAST_MIN\n# You can lower these values if your images have low contrast\t\t\t\n\nORBextractor.th_FAST_MIN: 7\nORBextractor.th_FAST_MAX: 60\n\nORBextractor.FAST_N_MIN: 9\nORBextractor.FAST_N_MAX: 14\n\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# Viewer Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\nViewer.KeyFrameSize: 0.6\nViewer.KeyFrameLineWidth: 2\nViewer.GraphLineWidth: 1\nViewer.PointSize:2\nViewer.CameraSize: 0.7\nViewer.CameraLineWidth: 3\nViewer.ViewpointX: 0\nViewer.ViewpointY: -100\nViewer.ViewpointZ: -0.1\nViewer.ViewpointF: 500\n\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Stereo/KITTI00-02_custom.yaml",
    "content": "%YAML:1.0\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# Camera Parameters. Adjust them!\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\n# Camera calibration and distortion parameters (OpenCV) \nCamera.fx: 315.856\nCamera.fy: 315.856\nCamera.cx: 320.1928\nCamera.cy: 240.2157\n\nCamera.k1: 0.0\nCamera.k2: 0.0\nCamera.p1: 0.0\nCamera.p2: 0.0\n\nCamera.width: 640\nCamera.height: 480\n\n# Camera frames per second \nCamera.fps: 30.0\n\n# stereo baseline times fx\nCamera.bf: 25.2\n\n# Color order of the images (0: BGR, 1: RGB. It is ignored if images are grayscale)\nCamera.RGB: 1\n\n# Close/Far threshold. Baseline times.\nThDepth: 35\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# ORB Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\n# ORB Extractor: Number of features per image\nORBextractor.nFeatures: 2000\n\n# ORB Extractor: Scale factor between levels in the scale pyramid \t\nORBextractor.scaleFactor: 1.2\n\n# ORB Extractor: Number of levels in the scale pyramid\t\nORBextractor.nLevels: 8\n\n# ORB Extractor: Fast threshold\n# Image is divided in a grid. At each cell FAST are extracted imposing a minimum response.\n# Firstly we impose iniThFAST. If no corners are detected we impose a lower value minThFAST\n# You can lower these values if your images have low contrast\t\t\t\nORBextractor.iniThFAST: 20\nORBextractor.minThFAST: 7\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# Viewer Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\nViewer.KeyFrameSize: 0.6\nViewer.KeyFrameLineWidth: 2\nViewer.GraphLineWidth: 1\nViewer.PointSize:2\nViewer.CameraSize: 0.7\nViewer.CameraLineWidth: 3\nViewer.ViewpointX: 0\nViewer.ViewpointY: -100\nViewer.ViewpointZ: -0.1\nViewer.ViewpointF: 2000\n\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Stereo/KITTI03.yaml",
    "content": "%YAML:1.0\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# Camera Parameters. Adjust them!\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\n# Camera calibration and distortion parameters (OpenCV) \nCamera.fx: 721.5377\nCamera.fy: 721.5377\nCamera.cx: 609.5593\nCamera.cy: 172.854\n\nCamera.k1: 0.0\nCamera.k2: 0.0\nCamera.p1: 0.0\nCamera.p2: 0.0\n\nCamera.width: 1241\nCamera.height: 376\n\n# Camera frames per second \nCamera.fps: 10.0\n\n# stereo baseline times fx\nCamera.bf: 387.5744\n\n# Color order of the images (0: BGR, 1: RGB. It is ignored if images are grayscale)\nCamera.RGB: 1\n\n# Close/Far threshold. Baseline times.\nThDepth: 40\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# ORB Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\n# ORB Extractor: Number of features per image\nORBextractor.nFeatures: 2000\n\n# ORB Extractor: Scale factor between levels in the scale pyramid \t\nORBextractor.scaleFactor: 1.2\n\n# ORB Extractor: Number of levels in the scale pyramid\t\nORBextractor.nLevels: 8\n\n# ORB Extractor: Fast threshold\n# Image is divided in a grid. At each cell FAST are extracted imposing a minimum response.\n# Firstly we impose iniThFAST. If no corners are detected we impose a lower value minThFAST\n# You can lower these values if your images have low contrast\t\t\t\nORBextractor.iniThFAST: 20\nORBextractor.minThFAST: 7\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# Viewer Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\nViewer.KeyFrameSize: 0.6\nViewer.KeyFrameLineWidth: 2\nViewer.GraphLineWidth: 1\nViewer.PointSize:2\nViewer.CameraSize: 0.7\nViewer.CameraLineWidth: 3\nViewer.ViewpointX: 0\nViewer.ViewpointY: -100\nViewer.ViewpointZ: -0.1\nViewer.ViewpointF: 2000\n\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Stereo/KITTI04-12.yaml",
    "content": "%YAML:1.0\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# GPU Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\ngpu.use_gpu: 1\ngpu.is_jetson: 0\n\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# Camera Parameters. Adjust them!\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\n# Camera calibration and distortion parameters (OpenCV) \nCamera.fx: 707.0912\nCamera.fy: 707.0912\nCamera.cx: 601.8873\nCamera.cy: 183.1104\n\nCamera.k1: 0.0\nCamera.k2: 0.0\nCamera.p1: 0.0\nCamera.p2: 0.0\n\nCamera.width: 1226\nCamera.height: 370\n\n# Camera frames per second \nCamera.fps: 10.0\n\n# stereo baseline times fx\nCamera.bf: 379.8145\n\n# Color order of the images (0: BGR, 1: RGB. It is ignored if images are grayscale)\nCamera.RGB: 1\n\n# Close/Far threshold. Baseline times.\nThDepth: 40\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# ORB Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\nORBextractor.tile_h: 30\nORBextractor.tile_w: 30\nORBextractor.fixed_multi_scale_tile_size: 0\nORBextractor.apply_nms_ms: 1\nORBextractor.nms_ms_mode_gpu: 1\n\nORBextractor.scaleFactor: 1.2\nORBextractor.nLevels: 8\n\n# ORB Extractor: Fast threshold\n\n# Firstly we impose th_FAST_MAX. If no corners are detected we impose a lower value th_FAST_MIN\n# You can lower these values if your images have low contrast\t\t\t\n\nORBextractor.th_FAST_MIN: 7\nORBextractor.th_FAST_MAX: 40\n\nORBextractor.FAST_N_MIN: 9\nORBextractor.FAST_N_MAX: 14\n\n# ORB Extractor: Fast threshold\n# Image is divided in a grid. At each cell FAST are extracted imposing a minimum response.\n# Firstly we impose iniThFAST. If no corners are detected we impose a lower value minThFAST\n# You can lower these values if your images have low contrast\t\t\t\nORBextractor.iniThFAST: 12\nORBextractor.minThFAST: 7\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# Viewer Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\nViewer.KeyFrameSize: 0.6\nViewer.KeyFrameLineWidth: 2\nViewer.GraphLineWidth: 1\nViewer.PointSize:2\nViewer.CameraSize: 0.7\nViewer.CameraLineWidth: 3\nViewer.ViewpointX: 0\nViewer.ViewpointY: -100\nViewer.ViewpointZ: -0.1\nViewer.ViewpointF: 2000\n\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Stereo/euroc_old/CameraTrajectory_MH01.txt",
    "content": "1403636579763555584 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 1.000000000\n1403636579813555456 0.000626662 0.014715765 0.006955123 0.001351663 0.002597654 -0.000358683 0.999995649\n1403636579863555584 0.000679460 0.033276867 0.013114153 -0.000907021 0.004789774 -0.002263839 0.999985576\n1403636579913555456 0.000311744 0.055236425 0.019478306 -0.005933005 0.005779623 -0.002855460 0.999961615\n1403636579963555584 -0.000381168 0.078955710 0.026695568 -0.012271425 0.005617524 -0.002635309 0.999905467\n1403636580013555456 -0.000675092 0.104272567 0.033921383 -0.017137317 0.005488157 -0.000710915 0.999837816\n1403636580063555584 -0.001292706 0.130759925 0.041463576 -0.020948200 0.005794617 -0.000069949 0.999763787\n1403636580113555456 -0.001948377 0.154691547 0.047665421 -0.023472790 0.005267345 0.002316567 0.999707937\n1403636580163555584 -0.002841459 0.179985672 0.054671418 -0.025423840 0.005116343 0.003453195 0.999657691\n1403636580213555456 -0.003787125 0.204055116 0.061365552 -0.027465412 0.004875424 0.003034237 0.999606252\n1403636580263555584 -0.004207271 0.224479914 0.065790303 -0.030342458 0.004792551 0.003058946 0.999523401\n1403636580313555456 -0.004990415 0.245213777 0.070488140 -0.033887301 0.004739442 0.000671006 0.999414206\n1403636580363555584 -0.005436008 0.263729900 0.073317744 -0.039925657 0.003542898 0.000052464 0.999196351\n1403636580413555456 -0.005898318 0.279083401 0.077165924 -0.047517397 0.003433340 -0.000903309 0.998864114\n1403636580463555584 -0.007027687 0.292013735 0.077564448 -0.056436162 0.003164925 -0.001949623 0.998399317\n1403636580513555456 -0.008207255 0.298749596 0.077514388 -0.065105729 0.002904062 -0.002136706 0.997871876\n1403636580563555584 -0.008699704 0.297386646 0.076248586 -0.071551859 0.001579840 -0.000609500 0.997435451\n1403636580613555456 -0.008887449 0.288002163 0.074047804 -0.073930413 0.000085617 -0.000930917 0.997263014\n1403636580663555584 -0.010597291 0.268722624 0.067321137 -0.072746150 0.000347907 -0.000125991 0.997350395\n1403636580713555456 -0.011561003 0.243574485 0.061627455 -0.069061942 0.001769683 -0.002419388 0.997607887\n1403636580763555584 -0.011648604 0.212575808 0.053782966 -0.063329317 0.003934146 -0.005876512 0.997967601\n1403636580813555456 -0.012005555 0.177799225 0.047420174 -0.056574915 0.006890736 -0.008129562 0.998341441\n1403636580863555584 -0.012609146 0.139472649 0.039117403 -0.049164683 0.012325791 -0.012556387 0.998635709\n1403636580913555456 -0.012684166 0.101109847 0.031851009 -0.041339546 0.017311256 -0.015617347 0.998873055\n1403636580963555584 -0.014170120 0.061881717 0.023069592 -0.033768371 0.019720348 -0.017756129 0.999077320\n1403636581013555456 -0.015335118 0.027058892 0.015771013 -0.026746375 0.019661346 -0.018898107 0.999270201\n1403636581063555584 -0.018007463 -0.008924683 0.008426530 -0.020447686 0.019344388 -0.019475071 0.999413967\n1403636581113555456 -0.019174803 -0.040325060 0.000083638 -0.013698484 0.019799406 -0.018527228 0.999538422\n1403636581163555584 -0.019969404 -0.068843566 -0.005642319 -0.005611136 0.020425260 -0.015141953 0.999660969\n1403636581213555456 -0.019160708 -0.093023725 -0.010388447 0.002598180 0.020806534 -0.013357522 0.999690890\n1403636581263555584 -0.019430548 -0.116760157 -0.017961651 0.011181443 0.020761149 -0.010656026 0.999665141\n1403636581313555456 -0.018982280 -0.131783485 -0.024833580 0.018938262 0.020655876 -0.011771502 0.999537945\n1403636581363555584 -0.017648822 -0.141352579 -0.028758839 0.023904240 0.020970905 -0.011744988 0.999425292\n1403636581413555456 -0.017536655 -0.141280651 -0.029545920 0.025142811 0.023474127 -0.014024550 0.999309838\n1403636581463555584 -0.015194610 -0.132581607 -0.027576514 0.022841459 0.024574695 -0.017052755 0.999291539\n1403636581513555456 -0.014001097 -0.115232609 -0.026488181 0.017543402 0.025874725 -0.019442962 0.999322116\n1403636581563555584 -0.011625872 -0.092245497 -0.019894395 0.011438081 0.026381219 -0.018190825 0.999421000\n1403636581613555456 -0.009297360 -0.064837962 -0.010229793 0.004844970 0.025383066 -0.017163532 0.999518752\n1403636581663555584 -0.009065819 -0.035429534 -0.001394003 -0.000322111 0.025002914 -0.015120246 0.999572992\n1403636581713555456 -0.005415183 -0.003925988 0.007163212 -0.003920443 0.024074377 -0.016732203 0.999562442\n1403636581763555584 -0.003469858 0.027350232 0.016142283 -0.005743474 0.022769189 -0.014975098 0.999612093\n1403636581813555456 -0.001601903 0.061034273 0.023975644 -0.007093818 0.019697744 -0.015052163 0.999667466\n1403636581863555584 -0.000173048 0.093858667 0.031698637 -0.009394376 0.018583762 -0.014408731 0.999679267\n1403636581913555456 0.000285506 0.127112895 0.038888127 -0.014211266 0.016909899 -0.012312046 0.999680221\n1403636581963555584 0.000530468 0.159873039 0.046421796 -0.020983890 0.018994585 -0.010397755 0.999545336\n1403636582013555456 0.001034854 0.188442260 0.054381747 -0.029130138 0.020702789 -0.008392273 0.999326050\n1403636582063555584 0.000955808 0.215439439 0.060144246 -0.037910417 0.022441767 -0.008733500 0.998991013\n1403636582113555456 0.000658795 0.236699760 0.064947069 -0.046316959 0.022012897 -0.009629006 0.998637795\n1403636582163555584 -0.000973915 0.251804858 0.067039818 -0.053796798 0.020448688 -0.009825219 0.998294175\n1403636582213555456 -0.002824391 0.260810256 0.067953475 -0.059842736 0.018907541 -0.010275537 0.997975826\n1403636582263555584 -0.003609092 0.259498984 0.067208290 -0.063232131 0.017396763 -0.009538755 0.997801602\n1403636582313555456 -0.005769581 0.250795454 0.065122247 -0.064486563 0.016540056 -0.010827600 0.997722745\n1403636582363555584 -0.008225298 0.232770026 0.061058298 -0.061792757 0.015485829 -0.009764914 0.997921050\n1403636582413555456 -0.010061234 0.208973169 0.055682249 -0.054865759 0.015017498 -0.009339374 0.998337090\n1403636582463555584 -0.011770755 0.180491120 0.047943462 -0.047196764 0.014864538 -0.009103302 0.998733521\n1403636582513555456 -0.013052311 0.149954513 0.040424872 -0.040838949 0.016354594 -0.011149876 0.998969674\n1403636582563555584 -0.014220554 0.118998297 0.033602312 -0.035585392 0.017961420 -0.010928248 0.999145508\n1403636582613555456 -0.013890719 0.084221050 0.024748899 -0.032623120 0.020783093 -0.013739567 0.999157131\n1403636582663555584 -0.014964666 0.052826095 0.016059166 -0.030025830 0.023708209 -0.013876763 0.999171555\n1403636582713555456 -0.013910029 0.020141205 0.008106720 -0.027795967 0.024934322 -0.013585281 0.999210238\n1403636582763555584 -0.013419173 -0.012457505 0.000974140 -0.024446027 0.027082972 -0.011667445 0.999266148\n1403636582813555456 -0.010991164 -0.044688940 -0.006713663 -0.019576970 0.030116566 -0.008866129 0.999315321\n1403636582863555584 -0.009708201 -0.077379473 -0.012959656 -0.012635794 0.034720007 -0.006894128 0.999293447\n1403636582913555456 -0.007318933 -0.106153116 -0.019799326 -0.004482654 0.037865732 -0.004445682 0.999262869\n1403636582963555584 -0.007178749 -0.131897658 -0.027758207 0.003945068 0.039844334 -0.004032926 0.999189973\n1403636583013555456 -0.005571218 -0.151297688 -0.033171460 0.012406935 0.041687597 -0.003789991 0.999046445\n1403636583063555584 -0.004282196 -0.163169920 -0.037856311 0.017881807 0.041470487 -0.004734112 0.998968482\n1403636583113555456 -0.004645316 -0.171169207 -0.042293992 0.019935736 0.042742394 -0.005938525 0.998869538\n1403636583163555584 -0.002224121 -0.168209463 -0.040754251 0.020226289 0.044616267 -0.008280482 0.998765111\n1403636583213555456 -0.002748876 -0.158145472 -0.037248649 0.018648963 0.045267463 -0.010313208 0.998747587\n1403636583263555584 -0.002204869 -0.139259949 -0.032390162 0.016946755 0.044510193 -0.011207704 0.998802304\n1403636583313555456 -0.000759437 -0.118074805 -0.024801355 0.014959576 0.043426134 -0.011167765 0.998882234\n1403636583363555584 0.001177167 -0.093086489 -0.016318100 0.012240889 0.042611562 -0.012178214 0.998942494\n1403636583413555456 0.005639223 -0.062015083 -0.003707227 0.010295266 0.039853279 -0.010608161 0.999096215\n1403636583463555584 0.005193897 -0.030449731 0.001192758 0.006787049 0.038049173 -0.012829200 0.999170482\n1403636583513555456 0.008167950 0.003235920 0.011890182 0.003719871 0.036323328 -0.013513499 0.999241769\n1403636583563555584 0.010020599 0.037084609 0.021529362 -0.000824002 0.036014929 -0.015225237 0.999234915\n1403636583613555456 0.013068464 0.071818218 0.031526823 -0.006466615 0.038239487 -0.016824195 0.999106050\n1403636583663555584 0.013228664 0.105616555 0.040367547 -0.014969121 0.035254158 -0.014929925 0.999154747\n1403636583713555456 0.013328178 0.138905242 0.048476811 -0.025273575 0.033612449 -0.011035061 0.999054372\n1403636583763555584 0.013963642 0.168800712 0.055641059 -0.036892764 0.031553775 -0.006806730 0.998797774\n1403636583813555456 0.014075547 0.195267946 0.062270727 -0.047157083 0.031386148 -0.004254804 0.998385191\n1403636583863555584 0.014859542 0.219768003 0.066618323 -0.054755382 0.031378508 -0.003916681 0.997999012\n1403636583913555456 0.014988445 0.242452294 0.071909517 -0.060456671 0.031978533 -0.007408197 0.997630954\n1403636583963555584 0.015178960 0.259175539 0.074033424 -0.063583128 0.030248417 -0.010064380 0.997467279\n1403636584013555456 0.014769127 0.270541787 0.075436749 -0.064904593 0.026863240 -0.010586916 0.997473598\n1403636584063555584 0.012937238 0.275651872 0.074877888 -0.064943306 0.023250973 -0.011906282 0.997546971\n1403636584113555456 0.010857424 0.272957474 0.072258621 -0.064800121 0.020756742 -0.012053636 0.997609556\n1403636584163555584 0.010222675 0.263598561 0.071079552 -0.064896256 0.018223714 -0.012044151 0.997652888\n1403636584213555456 0.008605720 0.246028766 0.065782346 -0.064760871 0.017590309 -0.012773166 0.997664034\n1403636584263555584 0.007055784 0.223960027 0.061494552 -0.063554645 0.017878944 -0.013250699 0.997730196\n1403636584313555456 0.005272297 0.197332397 0.055440865 -0.061348867 0.018245326 -0.014214342 0.997848332\n1403636584363555584 0.005831542 0.168160036 0.050620608 -0.058999404 0.018812709 -0.014811709 0.997970819\n1403636584413555456 0.006236379 0.135203034 0.044430051 -0.057132903 0.022516867 -0.018149948 0.997947574\n1403636584463555584 0.006364996 0.099331997 0.038236700 -0.053902380 0.025964860 -0.021526486 0.997976422\n1403636584513555456 0.006027162 0.063328050 0.030847594 -0.048787121 0.027736314 -0.021993116 0.998181701\n1403636584563555584 0.005901122 0.026942989 0.024433577 -0.042032901 0.029347759 -0.021264032 0.998458683\n1403636584613555456 0.004418212 -0.011459031 0.016368490 -0.033245407 0.032184135 -0.021217007 0.998703539\n1403636584663555584 0.004001410 -0.047174364 0.010069440 -0.022836896 0.035985980 -0.019649217 0.998898089\n1403636584713555456 0.002896733 -0.079597048 0.002458570 -0.011819629 0.039474785 -0.019364433 0.998962998\n1403636584763555584 0.002405583 -0.109844588 -0.004234548 -0.001586662 0.043350354 -0.019228002 0.998873651\n1403636584813555456 0.001732222 -0.137529626 -0.011181493 0.006716262 0.045080576 -0.018624289 0.998787165\n1403636584863555584 0.000609795 -0.160601348 -0.019306486 0.013624605 0.045964438 -0.015929440 0.998723149\n1403636584913555456 0.000004601 -0.176187187 -0.023270212 0.018371461 0.045486048 -0.014488158 0.998690963\n1403636584963555584 -0.002286812 -0.190235510 -0.028308656 0.020565039 0.046410959 -0.011524244 0.998644233\n1403636585013555456 -0.002837581 -0.193223432 -0.032265734 0.020371893 0.048412241 -0.010296074 0.998566628\n1403636585063555584 -0.003073357 -0.189769641 -0.029422181 0.018778600 0.050026894 -0.009156139 0.998529315\n1403636585113555456 -0.003776673 -0.181186423 -0.026836885 0.016568670 0.050430585 -0.009184078 0.998547912\n1403636585163555584 -0.001693269 -0.165416986 -0.021710467 0.013844176 0.052683931 -0.008201737 0.998481572\n1403636585213555456 0.001327252 -0.145216912 -0.011564670 0.010809652 0.055330459 -0.008292205 0.998375118\n1403636585263555584 0.003325264 -0.123973340 -0.005416804 0.007003602 0.058400948 -0.011206868 0.998205721\n1403636585313555456 0.007093822 -0.096570648 0.005444907 0.004455060 0.060678191 -0.014492505 0.998042226\n1403636585363555584 0.009292315 -0.070692830 0.012688864 0.000947943 0.062262971 -0.019460544 0.997869551\n1403636585413555456 0.012602083 -0.045493644 0.021285757 -0.002710553 0.062163625 -0.021308823 0.997834802\n1403636585463555584 0.015041869 -0.018390819 0.029512817 -0.007279637 0.058998663 -0.023118952 0.997963727\n1403636585513555456 0.016582895 0.006993357 0.035489749 -0.012869314 0.056334246 -0.024364566 0.998031676\n1403636585563555584 0.017327722 0.031202434 0.037710074 -0.018855780 0.050542917 -0.025180398 0.998226345\n1403636585613555456 0.018714787 0.053139500 0.036384191 -0.024962259 0.043566458 -0.024725568 0.998432517\n1403636585663555584 0.018914219 0.072749369 0.036279060 -0.031560633 0.037432589 -0.022530425 0.998546481\n1403636585713555456 0.018574987 0.087258875 0.033665027 -0.039028108 0.030957151 -0.019456437 0.998568952\n1403636585763555584 0.018987900 0.098442502 0.030127540 -0.046982668 0.026794489 -0.016048208 0.998407304\n1403636585813555456 0.018070601 0.106477983 0.027037220 -0.054743052 0.022446517 -0.012091574 0.998174906\n1403636585863555584 0.017384034 0.110374615 0.021153588 -0.064018138 0.018994318 -0.008221019 0.997734070\n1403636585913555456 0.016628876 0.112668388 0.016781976 -0.073349699 0.016669579 -0.005220102 0.997153282\n1403636585963555584 0.016322259 0.114009671 0.012164950 -0.083816700 0.016921863 -0.002738250 0.996333718\n1403636586013555456 0.016533285 0.113431416 0.009211475 -0.096326292 0.020102242 -0.000467393 0.995146692\n1403636586063555584 0.017133148 0.113866165 0.006578289 -0.108388096 0.026357209 0.000350149 0.993759096\n1403636586113555456 0.015688347 0.111882024 0.003182625 -0.119186744 0.033163179 0.001846751 0.992316127\n1403636586163555584 0.013469206 0.110798873 0.000564132 -0.128724620 0.038670264 0.003858493 0.990918636\n1403636586213555456 0.010787289 0.108349018 -0.003402600 -0.137875021 0.041105289 0.005925839 0.989578545\n1403636586263555584 0.009175025 0.108264983 -0.007443784 -0.147076890 0.041570053 0.007978220 0.988218963\n1403636586313555456 0.007179499 0.107286312 -0.013202844 -0.157020077 0.042368233 0.010396082 0.986631393\n1403636586363555584 0.006690414 0.106406808 -0.018604839 -0.167584330 0.043206759 0.012998836 0.984824717\n1403636586413555456 0.005954123 0.106852129 -0.024093375 -0.178017646 0.043765344 0.016085058 0.982921958\n1403636586463555584 0.006917577 0.107956007 -0.030856458 -0.187473685 0.043004364 0.016968189 0.981181085\n1403636586513555456 0.007250177 0.109339990 -0.035670973 -0.195693403 0.043859348 0.014933963 0.979570031\n1403636586563555584 0.009324486 0.109336108 -0.042793937 -0.201725438 0.042449154 0.015127513 0.978404880\n1403636586613555456 0.011991950 0.108075671 -0.046352737 -0.205690309 0.041098934 0.014627566 0.977644324\n1403636586663555584 0.017400229 0.105619065 -0.048254553 -0.206482306 0.040190473 0.015620658 0.977499783\n1403636586713555456 0.020668734 0.104250416 -0.049390420 -0.203376770 0.040338680 0.015158292 0.978151798\n1403636586763555584 0.025641255 0.102533586 -0.048795648 -0.199740902 0.037645269 0.016526928 0.978985846\n1403636586813555456 0.030184051 0.100513875 -0.047846079 -0.195373654 0.035987623 0.016655797 0.979926825\n1403636586863555584 0.033507701 0.100469612 -0.045933291 -0.191606835 0.034999516 0.015607242 0.980723321\n1403636586913555456 0.035491433 0.099980049 -0.044110481 -0.188843891 0.033236645 0.014150766 0.981342494\n1403636586963555584 0.036731031 0.099803112 -0.041578423 -0.186424360 0.030971128 0.012714324 0.981898725\n1403636587013555456 0.037515581 0.099460594 -0.038622957 -0.185598686 0.028719064 0.009552988 0.982159376\n1403636587063555584 0.039173201 0.098015510 -0.036719427 -0.186373651 0.026725357 0.008670216 0.982077122\n1403636587113555456 0.040456004 0.096701868 -0.034139540 -0.188920513 0.025633091 0.006066658 0.981639028\n1403636587163555584 0.042700533 0.095951475 -0.031856757 -0.191271916 0.025594434 0.004490723 0.981193066\n1403636587213555456 0.047592752 0.094474971 -0.029470390 -0.192974851 0.024113510 0.004754948 0.980895817\n1403636587263555584 0.052891865 0.094651178 -0.026443221 -0.193542451 0.024653984 0.004490825 0.980771840\n1403636587313555456 0.061198890 0.093181834 -0.023538893 -0.194229364 0.025052335 0.006810009 0.980612576\n1403636587363555584 0.070192248 0.092599533 -0.019210471 -0.195110500 0.026779212 0.006888812 0.980391443\n1403636587413555456 0.081113189 0.091929227 -0.016304716 -0.195775285 0.027695052 0.007776058 0.980226755\n1403636587463555584 0.094617687 0.090635441 -0.013415774 -0.196587473 0.028259687 0.010054405 0.980027378\n1403636587513555456 0.109559648 0.089278452 -0.009934569 -0.198040634 0.028617000 0.012038594 0.979701996\n1403636587563555584 0.125574440 0.088337667 -0.007669602 -0.198498264 0.029587109 0.014878661 0.979541540\n1403636587613555456 0.142204508 0.087350972 -0.005473666 -0.197725296 0.031894624 0.016243031 0.979603827\n1403636587663555584 0.159626231 0.084806338 -0.003939442 -0.195457309 0.034435429 0.017277334 0.979955196\n1403636587713555456 0.179042906 0.081732713 -0.001317542 -0.192659393 0.037118763 0.019925751 0.980360925\n1403636587763555584 0.197254375 0.079972297 0.001505192 -0.188550219 0.040891193 0.022536995 0.980953038\n1403636587813555456 0.215830281 0.077583358 0.003610671 -0.185992837 0.045195170 0.024063447 0.981216133\n1403636587863555584 0.235695973 0.076615416 0.004999228 -0.184647128 0.047594793 0.026302565 0.981299341\n1403636587913555456 0.253428787 0.076464228 0.007454067 -0.186086223 0.051176470 0.027965913 0.980801105\n1403636587963555584 0.270577222 0.076522566 0.008246254 -0.189989552 0.055848829 0.028607072 0.979778826\n1403636588013555456 0.286698878 0.079504043 0.009949531 -0.194950402 0.061182596 0.028225206 0.978496015\n1403636588063555584 0.301769823 0.080814868 0.011970960 -0.199908450 0.065083146 0.030181361 0.977184653\n1403636588113555456 0.313887358 0.082579710 0.012766428 -0.203276441 0.066415988 0.031708714 0.976351440\n1403636588163555584 0.325092584 0.084974766 0.015048333 -0.205130339 0.067414656 0.031755634 0.975893617\n1403636588213555456 0.334375381 0.086257659 0.015321180 -0.205425203 0.066398621 0.031122765 0.975921631\n1403636588263555584 0.341481000 0.087927312 0.015452132 -0.204419985 0.065914750 0.031848330 0.976142108\n1403636588313555456 0.345857710 0.088651925 0.016104482 -0.202933639 0.064829722 0.032681379 0.976497293\n1403636588363555584 0.348245144 0.090086758 0.016250037 -0.200828433 0.063159496 0.032826617 0.977036953\n1403636588413555456 0.349072337 0.090679735 0.016024373 -0.199339941 0.062154248 0.034329191 0.977354527\n1403636588463555584 0.347470880 0.091400377 0.015613511 -0.198676974 0.062232323 0.035127725 0.977456212\n1403636588513555456 0.344526082 0.091226742 0.014758013 -0.199626833 0.063722827 0.034288496 0.977196395\n1403636588563555584 0.339213967 0.090319261 0.013363972 -0.199441344 0.064670257 0.033296090 0.977206349\n1403636588613555456 0.330739796 0.088971034 0.011521034 -0.199103087 0.064660586 0.033593483 0.977265775\n1403636588663555584 0.320698440 0.087855190 0.009382673 -0.198623627 0.063740499 0.033304907 0.977433681\n1403636588713555456 0.308494508 0.088075303 0.007034086 -0.198905259 0.062021092 0.033911072 0.977466166\n1403636588763555584 0.294740289 0.088716015 0.003729220 -0.200140864 0.059716124 0.032059375 0.977419972\n1403636588813555456 0.280399084 0.089237526 0.001368131 -0.202035666 0.057180520 0.031731986 0.977192402\n1403636588863555584 0.263574839 0.090896793 -0.000577491 -0.202427313 0.054864608 0.031437084 0.977253675\n1403636588913555456 0.245220184 0.091711074 -0.002309218 -0.202221200 0.052088298 0.031438798 0.977448165\n1403636588963555584 0.226090714 0.091992877 -0.004478820 -0.201506659 0.049342822 0.030643839 0.977763414\n1403636589013555456 0.206115648 0.091342881 -0.007979788 -0.199746624 0.046099111 0.029474778 0.978318691\n1403636589063555584 0.184806898 0.090101287 -0.011163965 -0.197654128 0.042648289 0.028757328 0.978921354\n1403636589113555456 0.161851674 0.089375407 -0.014817208 -0.194517255 0.040117294 0.026178882 0.979728699\n1403636589163555584 0.139455408 0.088362150 -0.017257812 -0.192193806 0.037461247 0.024918964 0.980325103\n1403636589213555456 0.116114251 0.086045489 -0.021038942 -0.190995738 0.035239492 0.024564521 0.980650544\n1403636589263555584 0.092159979 0.084983334 -0.024057895 -0.191263720 0.033330414 0.023414159 0.980693161\n1403636589313555456 0.068063416 0.085330226 -0.026557442 -0.192528024 0.030615551 0.020714508 0.980594993\n1403636589363555584 0.044079296 0.085752964 -0.029387148 -0.194750145 0.027590139 0.020728135 0.980245650\n1403636589413555456 0.019413903 0.087384902 -0.031384472 -0.196210280 0.025827937 0.017862806 0.980058908\n1403636589463555584 -0.002946354 0.087719873 -0.033200704 -0.197057083 0.023580356 0.016956324 0.979961693\n1403636589513555456 -0.027707051 0.088959686 -0.034702349 -0.196201608 0.022859177 0.016240064 0.980162561\n1403636589563555584 -0.051538289 0.091203086 -0.036124550 -0.194649950 0.020747036 0.015271856 0.980534434\n1403636589613555456 -0.076010793 0.093472525 -0.037216119 -0.193321988 0.020340217 0.013872072 0.980826378\n1403636589663555584 -0.100902535 0.095160089 -0.038785156 -0.192195788 0.019275907 0.012046088 0.981093347\n1403636589713555456 -0.123510003 0.097000957 -0.040401395 -0.191694096 0.017379029 0.011826592 0.981229544\n1403636589763555584 -0.146301940 0.099627696 -0.042459659 -0.191850320 0.014017764 0.012052957 0.981250048\n1403636589813555456 -0.167231992 0.102786012 -0.042739395 -0.194005981 0.009894995 0.010982414 0.980888963\n1403636589863555584 -0.187274739 0.105193026 -0.045090415 -0.197369769 0.006111523 0.010757016 0.980251014\n1403636589913555456 -0.205435574 0.108946316 -0.046841662 -0.200152636 0.001821578 0.010355481 0.979708314\n1403636589963555584 -0.221593767 0.112748846 -0.047550272 -0.201642856 -0.003480129 0.010003784 0.979401827\n1403636590013555456 -0.235672206 0.114796504 -0.047518291 -0.201422393 -0.008100040 0.010805329 0.979411364\n1403636590063555584 -0.248239294 0.115299165 -0.047520440 -0.199408665 -0.010990490 0.010507988 0.979798436\n1403636590113555456 -0.258312196 0.116551712 -0.048808251 -0.195308164 -0.014051433 0.009958610 0.980590701\n1403636590163555584 -0.266015291 0.115196958 -0.050360415 -0.192584679 -0.016645724 0.009922544 0.981088996\n1403636590213555456 -0.269814372 0.114124417 -0.051732108 -0.190647721 -0.017729968 0.009532720 0.981452107\n1403636590263555584 -0.269174039 0.114147842 -0.052565396 -0.189530894 -0.018603344 0.008843205 0.981658697\n1403636590313555456 -0.267881542 0.114100426 -0.053380817 -0.190636903 -0.016872365 0.006471033 0.981494248\n1403636590363555584 -0.260518104 0.113385916 -0.055133890 -0.191357315 -0.015770458 0.007991542 0.981361210\n1403636590413555456 -0.252545953 0.112499692 -0.056392193 -0.192131639 -0.012735414 0.005952056 0.981268466\n1403636590463555584 -0.241707638 0.111846171 -0.057758257 -0.191709846 -0.008246461 0.005012979 0.981404185\n1403636590513555456 -0.226582974 0.109809458 -0.059705824 -0.190670162 -0.005565218 0.004853545 0.981626391\n1403636590563555584 -0.210190386 0.108824693 -0.060944017 -0.188740030 -0.001983935 0.004749178 0.982013583\n1403636590613555456 -0.192718551 0.106356062 -0.061856199 -0.187605098 0.001112579 0.003952771 0.982235968\n1403636590663555584 -0.174087510 0.104394913 -0.063625708 -0.186603904 0.004946625 0.003533887 0.982416391\n1403636590713555456 -0.152377695 0.103127986 -0.064193986 -0.186869338 0.007421432 0.003942615 0.982348800\n1403636590763555584 -0.131197795 0.102174357 -0.063556880 -0.188547701 0.010464954 0.004864114 0.981996238\n1403636590813555456 -0.109699145 0.101654507 -0.063754521 -0.191205740 0.011586189 0.006560366 0.981459677\n1403636590863555584 -0.086345173 0.101435855 -0.061731249 -0.194280595 0.012780526 0.009276905 0.980818868\n1403636590913555456 -0.063178882 0.101848163 -0.061099105 -0.196325019 0.014693244 0.009963885 0.980378151\n1403636590963555584 -0.038979109 0.102487944 -0.059198514 -0.197530255 0.016522497 0.009840288 0.980108142\n1403636591013555456 -0.014790573 0.101058401 -0.057842180 -0.198065072 0.016527535 0.010970389 0.979988098\n1403636591063555584 0.009168196 0.101200357 -0.055809394 -0.196840107 0.015078655 0.011809510 0.980248511\n1403636591113555456 0.031683616 0.100625508 -0.052611195 -0.196256012 0.014501649 0.012805881 0.980361819\n1403636591163555584 0.053254589 0.099578097 -0.050980847 -0.196312055 0.014697783 0.014310506 0.980326891\n1403636591213555456 0.074482806 0.098690808 -0.048361402 -0.197362676 0.015042492 0.015229143 0.980096817\n1403636591263555584 0.094145939 0.099289984 -0.045720242 -0.198313743 0.016241809 0.016402280 0.979866743\n1403636591313555456 0.112596698 0.100150272 -0.041426059 -0.200115323 0.017766923 0.016812319 0.979466975\n1403636591363555584 0.127656430 0.102544084 -0.039272938 -0.200982794 0.020474741 0.017277742 0.979228377\n1403636591413555456 0.140940800 0.105026521 -0.035359040 -0.201293901 0.022902934 0.018648759 0.979085565\n1403636591463555584 0.151812911 0.107371539 -0.032597251 -0.201382026 0.024103245 0.020233074 0.979007185\n1403636591513555456 0.162935287 0.110382549 -0.028380482 -0.200252801 0.025976593 0.019917093 0.979197323\n1403636591563555584 0.171408162 0.112774119 -0.023182139 -0.196911603 0.032978918 0.020194573 0.979658306\n1403636591613555456 0.180017054 0.115050264 -0.016650975 -0.190458253 0.040907755 0.021036239 0.980616987\n1403636591663555584 0.186435446 0.116685539 -0.011746831 -0.181370676 0.047633443 0.021201076 0.982031763\n1403636591713555456 0.190907747 0.117321506 -0.007100254 -0.171341628 0.053341575 0.020695440 0.983548939\n1403636591763555584 0.194523096 0.117319547 -0.001636453 -0.161166891 0.059136171 0.018984422 0.984970927\n1403636591813555456 0.197807074 0.116210982 0.002643514 -0.150421545 0.065440021 0.018143328 0.986286879\n1403636591863555584 0.200761825 0.115027919 0.006536748 -0.141318843 0.070472345 0.018318994 0.987282634\n1403636591913555456 0.203876048 0.113682389 0.009894691 -0.135739014 0.075130567 0.019863551 0.987692118\n1403636591963555584 0.206894413 0.111537866 0.014320128 -0.135726005 0.079478338 0.023504065 0.987273633\n1403636592013555456 0.212113470 0.109387912 0.019513533 -0.139253482 0.083462782 0.026759397 0.986370325\n1403636592063555584 0.217871532 0.107342437 0.026241932 -0.142634451 0.089016587 0.030809788 0.985282838\n1403636592113555456 0.224841326 0.105611019 0.035811897 -0.146208808 0.094274521 0.034817111 0.984135747\n1403636592163555584 0.232220888 0.102508381 0.044861652 -0.150445387 0.098694168 0.038657665 0.982919753\n1403636592213555456 0.239771485 0.100200519 0.055324651 -0.154923618 0.102051429 0.041627482 0.981759310\n1403636592263555584 0.246400177 0.097143918 0.066496737 -0.159727171 0.103623323 0.042973049 0.980766416\n1403636592313555456 0.251189232 0.094047628 0.078305393 -0.163739175 0.103740692 0.043673992 0.980061173\n1403636592363555584 0.254534066 0.089842245 0.091768816 -0.167347550 0.101743713 0.046359956 0.979537547\n1403636592413555456 0.255768299 0.085355490 0.105949543 -0.169882193 0.097318791 0.047213186 0.979510069\n1403636592463555584 0.253432870 0.080228828 0.120595135 -0.170052499 0.092479177 0.046158679 0.979999542\n1403636592513555456 0.249048978 0.074710265 0.135827035 -0.167749166 0.085703254 0.043975882 0.981112301\n1403636592563555584 0.243321061 0.068994366 0.151225790 -0.163476288 0.077696122 0.040841959 0.982634604\n1403636592613555456 0.235109404 0.064520381 0.167058662 -0.158331364 0.068922050 0.036119562 0.984315157\n1403636592663555584 0.224233329 0.060381711 0.181933820 -0.154465720 0.060732953 0.031122042 0.985638499\n1403636592713555456 0.211255804 0.056773253 0.195191443 -0.152131334 0.051168639 0.025712142 0.986699879\n1403636592763555584 0.194827735 0.053287420 0.208379641 -0.151620150 0.039689206 0.021775758 0.987401605\n1403636592813555456 0.175259218 0.051795907 0.219865412 -0.151849404 0.026625520 0.017660802 0.987887084\n1403636592863555584 0.153628618 0.050812177 0.227235332 -0.153817281 0.011427154 0.014946267 0.987920225\n1403636592913555456 0.129158571 0.049441572 0.233098835 -0.157129616 -0.003635724 0.012745150 0.987489045\n1403636592963555584 0.102168791 0.051383413 0.232852012 -0.159809217 -0.017785428 0.009249422 0.986944377\n1403636593013555456 0.071005791 0.053660922 0.227350727 -0.162510112 -0.031941943 0.005416931 0.986174822\n1403636593063555584 0.040880069 0.057244234 0.222097620 -0.164963156 -0.046160184 0.001882100 0.985217154\n1403636593113555456 0.010109356 0.060977362 0.211506739 -0.167048752 -0.059106909 -0.003632684 0.984168649\n1403636593163555584 -0.019218668 0.065129310 0.196331948 -0.167997792 -0.073319450 -0.005987264 0.983038723\n1403636593213555456 -0.050929349 0.069536805 0.180766523 -0.168577909 -0.084183492 -0.005892010 0.982069194\n1403636593263555584 -0.079765067 0.073982619 0.161079228 -0.169186980 -0.095671333 -0.004491248 0.980919242\n1403636593313555456 -0.105077580 0.079073206 0.140286580 -0.171006158 -0.103535086 -0.003926018 0.979807079\n1403636593363555584 -0.126862511 0.087006144 0.120333165 -0.173318416 -0.107967511 -0.004088087 0.978921354\n1403636593413555456 -0.144047827 0.093966350 0.097818866 -0.175216883 -0.110158317 -0.006586298 0.978325486\n1403636593463555584 -0.155680850 0.103525192 0.076080285 -0.176825061 -0.109797806 -0.007879092 0.978067100\n1403636593513555456 -0.164151520 0.113466009 0.053458817 -0.178121701 -0.105745181 -0.008139609 0.978276193\n1403636593563555584 -0.166045040 0.122190714 0.031637162 -0.180725560 -0.102308474 -0.004104316 0.978189349\n1403636593613555456 -0.164466470 0.131937787 0.009520754 -0.184248850 -0.096492425 -0.000321516 0.978131592\n1403636593663555584 -0.160008118 0.142002657 -0.010095321 -0.188830733 -0.089424588 0.004830974 0.977917612\n1403636593713555456 -0.150624514 0.152020648 -0.029376574 -0.192862704 -0.078822941 0.009884086 0.978004754\n1403636593763555584 -0.136473581 0.160673484 -0.047685392 -0.195879549 -0.066108309 0.016375281 0.978260040\n1403636593813555456 -0.120434754 0.167707339 -0.065637246 -0.197259024 -0.048793234 0.023880137 0.978845119\n1403636593863555584 -0.100284174 0.173118502 -0.080455594 -0.195552528 -0.030825494 0.031406667 0.979705393\n1403636593913555456 -0.076556496 0.178099230 -0.093750246 -0.190934762 -0.012499168 0.039191850 0.980740368\n1403636593963555584 -0.053567462 0.181734890 -0.103413343 -0.185316414 0.008943556 0.045462780 0.981585920\n1403636594013555456 -0.026710682 0.183731809 -0.112177134 -0.179551408 0.029156622 0.051154464 0.981984973\n1403636594063555584 0.001280612 0.183587670 -0.119488120 -0.175676361 0.049309656 0.056411728 0.981592596\n1403636594113555456 0.029263543 0.184634134 -0.120884746 -0.172324032 0.068019159 0.062643059 0.980690420\n1403636594163555584 0.057911709 0.181543872 -0.121345416 -0.173151448 0.084356032 0.068067357 0.978912354\n1403636594213555456 0.087868512 0.181019828 -0.114978231 -0.173413008 0.098215833 0.071497738 0.977327824\n1403636594263555584 0.117598236 0.178742111 -0.106951922 -0.173835695 0.110058971 0.073759481 0.975821555\n1403636594313555456 0.146036193 0.174684107 -0.094171099 -0.174871594 0.120338202 0.074583411 0.974359274\n1403636594363555584 0.174664348 0.170369476 -0.079594120 -0.174484432 0.128831059 0.073662005 0.973412395\n1403636594413555456 0.202423677 0.164590642 -0.061040010 -0.172372565 0.135021567 0.071296774 0.973125696\n1403636594463555584 0.230393484 0.158198327 -0.037186868 -0.168442920 0.139066204 0.067812137 0.973493218\n1403636594513555456 0.253420919 0.151478365 -0.017145216 -0.162669897 0.140842527 0.063783795 0.974491417\n1403636594563555584 0.272797227 0.143447340 0.006620541 -0.156550959 0.141340956 0.063791543 0.975420535\n1403636594613555456 0.286706895 0.135996312 0.030428201 -0.151992351 0.140936762 0.063507840 0.976218164\n1403636594663555584 0.295056403 0.128457904 0.054414235 -0.148018673 0.139566362 0.064731956 0.976944983\n1403636594713555456 0.297886580 0.121002249 0.077344693 -0.146048814 0.135941163 0.064321026 0.977779388\n1403636594763555584 0.292669445 0.115642764 0.098751113 -0.143852562 0.129733026 0.062248327 0.979081690\n1403636594813555456 0.281014204 0.111930534 0.120360911 -0.141726956 0.119846284 0.058791921 0.980863810\n1403636594863555584 0.262330800 0.107558891 0.138388425 -0.140180081 0.108691663 0.054047231 0.982656896\n1403636594913555456 0.237437040 0.105831534 0.153869420 -0.138040006 0.094785035 0.046829924 0.984767854\n1403636594963555584 0.206446171 0.103561401 0.164645880 -0.136798844 0.078585632 0.038415086 0.986729264\n1403636595013555456 0.172384918 0.102525666 0.172064796 -0.135728255 0.058063049 0.032230482 0.988517940\n1403636595063555584 0.132435545 0.102313340 0.174108103 -0.136535242 0.038223840 0.023965601 0.989607334\n1403636595113555456 0.093532488 0.105337419 0.177395910 -0.138540134 0.017562365 0.017801728 0.990041077\n1403636595163555584 0.054004557 0.109409973 0.178558037 -0.141055658 -0.000956845 0.010956757 0.989940584\n1403636595213555456 0.016817316 0.112625033 0.172767773 -0.144060209 -0.019981813 0.007331323 0.989339948\n1403636595263555584 -0.017877849 0.117031038 0.165146559 -0.146730125 -0.036888462 0.004106325 0.988479972\n1403636595313555456 -0.046900764 0.122995347 0.158437431 -0.149087131 -0.052400801 0.000982721 0.987434149\n1403636595363555584 -0.071410790 0.127251759 0.144567713 -0.151267871 -0.063911401 -0.002165257 0.986422122\n1403636595413555456 -0.089437753 0.132915050 0.130269080 -0.152593434 -0.072209865 -0.003736114 0.985640407\n1403636595463555584 -0.100647122 0.138401866 0.115374029 -0.154060438 -0.077315472 -0.005084399 0.985018730\n1403636595513555456 -0.105601579 0.144026607 0.100238070 -0.156125426 -0.079340786 -0.005417058 0.984530628\n1403636595563555584 -0.102595225 0.149963766 0.085019171 -0.158518821 -0.081885770 -0.006887020 0.983930409\n1403636595613555456 -0.094267666 0.156470761 0.069071986 -0.160527453 -0.080228865 -0.007362371 0.983737767\n1403636595663555584 -0.079290897 0.162413269 0.054965682 -0.163210556 -0.077220239 -0.008712201 0.983525991\n1403636595713555456 -0.060512453 0.167946815 0.041337173 -0.164840594 -0.068891287 -0.008231952 0.983876884\n1403636595763555584 -0.037582032 0.174469501 0.027062282 -0.165132463 -0.058316302 -0.008534692 0.984508812\n1403636595813555456 -0.008504663 0.181182519 0.014953595 -0.165031031 -0.044726074 -0.006851601 0.985249937\n1403636595863555584 0.019805677 0.188049421 0.001880348 -0.164466918 -0.028512182 -0.005759035 0.985953629\n1403636595913555456 0.048205171 0.194517076 -0.009445738 -0.164807245 -0.012554027 -0.001988520 0.986243904\n1403636595963555584 0.075055584 0.200722650 -0.020224448 -0.165729091 0.003368009 0.002112656 0.986163318\n1403636596013555456 0.100872681 0.206848338 -0.034722757 -0.168237060 0.018383140 0.005612342 0.985559165\n1403636596063555584 0.121159248 0.211900145 -0.049585536 -0.170625374 0.032938696 0.010545859 0.984728813\n1403636596113555456 0.135383591 0.219001323 -0.064231507 -0.172313437 0.046979971 0.014873735 0.983808815\n1403636596163555584 0.144154161 0.223867744 -0.078679860 -0.173607245 0.055196885 0.020239115 0.983058631\n1403636596213555456 0.143484816 0.227958173 -0.093458228 -0.172730997 0.061829932 0.023627043 0.982742488\n1403636596263555584 0.136682630 0.229144558 -0.112029582 -0.172576353 0.064493723 0.028141096 0.982479572\n1403636596313555456 0.124503598 0.230227455 -0.128938243 -0.170565292 0.065813996 0.030708997 0.982666254\n1403636596363555584 0.108400747 0.230538562 -0.148167476 -0.168412566 0.066991992 0.031810783 0.982922852\n1403636596413555456 0.089396246 0.230603278 -0.168289423 -0.166118458 0.067614868 0.030509608 0.983311772\n1403636596463555584 0.069997899 0.231244311 -0.188246995 -0.163291723 0.066558763 0.028256632 0.983924448\n1403636596513555456 0.050258204 0.232638910 -0.206981033 -0.160087273 0.065022081 0.025286697 0.984634340\n1403636596563555584 0.031699620 0.233559802 -0.224425375 -0.157718360 0.063299656 0.021941066 0.985208929\n1403636596613555456 0.015763309 0.234349638 -0.238699853 -0.157819644 0.062820360 0.020475117 0.985254943\n1403636596663555584 0.000507448 0.234694004 -0.249161527 -0.159633830 0.062953137 0.019150931 0.984980822\n1403636596713555456 -0.010492831 0.235831529 -0.256226152 -0.160708115 0.061933715 0.018408641 0.984884858\n1403636596763555584 -0.017671540 0.237086400 -0.257345498 -0.160520792 0.060811002 0.015832853 0.985030174\n1403636596813555456 -0.021181770 0.235879853 -0.255618215 -0.158300519 0.060013749 0.014294705 0.985461771\n1403636596863555584 -0.021047659 0.234417155 -0.247403234 -0.155267581 0.060190409 0.010884627 0.985976994\n1403636596913555456 -0.018998403 0.231046259 -0.233113691 -0.153182313 0.061628360 0.007990568 0.986241996\n1403636596963555584 -0.012541397 0.227320105 -0.214436039 -0.152814001 0.062288292 0.004913029 0.986277819\n1403636597013555456 -0.004936784 0.222893670 -0.190763623 -0.154662579 0.063282758 0.004320493 0.985929072\n1403636597063555584 0.003290518 0.216170475 -0.164618462 -0.160533786 0.063277528 0.003272061 0.984994471\n1403636597113555456 0.012715797 0.209915489 -0.136067078 -0.165895984 0.060556117 0.003851943 0.984274685\n1403636597163555584 0.022427948 0.200468138 -0.107210703 -0.171429202 0.055392571 0.002679406 0.983634293\n1403636597213555456 0.032362938 0.190256014 -0.075727977 -0.174500823 0.048479643 0.000953144 0.983462393\n1403636597263555584 0.039983772 0.178402796 -0.045024298 -0.175336689 0.042524949 -0.002181664 0.983587265\n1403636597313555456 0.047944926 0.166297197 -0.013675027 -0.173554599 0.035037801 -0.005624335 0.984184682\n1403636597363555584 0.054063648 0.153544247 0.017739374 -0.171194151 0.026965739 -0.009177511 0.984825492\n1403636597413555456 0.058040731 0.140512809 0.048994534 -0.169866025 0.019485384 -0.014201399 0.985172153\n1403636597463555584 0.060862713 0.129691556 0.078145683 -0.168022677 0.010789550 -0.018265689 0.985554874\n1403636597513555456 0.061012760 0.120874144 0.103412718 -0.165664777 0.001387726 -0.023406718 0.985903323\n1403636597563555584 0.057376213 0.113871537 0.124697641 -0.162710562 -0.009512533 -0.026208773 0.986279786\n1403636597613555456 0.052108269 0.107632250 0.141310632 -0.158869356 -0.022113888 -0.026849112 0.986686707\n1403636597663555584 0.042948529 0.105738580 0.151073098 -0.154036403 -0.034436733 -0.028579487 0.987051189\n1403636597713555456 0.032479376 0.105115175 0.156848922 -0.149575114 -0.045886081 -0.029093022 0.987256467\n1403636597763555584 0.019948516 0.106200963 0.155343533 -0.145569324 -0.054983955 -0.031286851 0.987323403\n1403636597813555456 0.008549238 0.109146617 0.149333566 -0.141403422 -0.062683508 -0.032590363 0.987427831\n1403636597863555584 -0.002514303 0.114270821 0.140432507 -0.138202116 -0.067569375 -0.036485564 0.987422585\n1403636597913555456 -0.011571319 0.119797751 0.125410870 -0.136808217 -0.072663121 -0.039751146 0.987128854\n1403636597963555584 -0.019327439 0.127272516 0.108221270 -0.137217090 -0.075458743 -0.044306464 0.986668348\n1403636598013555456 -0.026332382 0.134654045 0.088675112 -0.139231339 -0.077125244 -0.047167521 0.986124456\n1403636598063555584 -0.030847918 0.144065872 0.068848617 -0.142872170 -0.077611014 -0.048737288 0.985489070\n1403636598113555456 -0.034138389 0.153409168 0.047454637 -0.149327099 -0.078440309 -0.048214752 0.984491646\n1403636598163555584 -0.035444889 0.164536178 0.027680412 -0.156171441 -0.076509766 -0.049007736 0.983542025\n1403636598213555456 -0.034701709 0.176319510 0.009577412 -0.165668637 -0.073689103 -0.049490020 0.982178450\n1403636598263555584 -0.031457726 0.187901735 -0.005801059 -0.174713194 -0.071213149 -0.051582783 0.980685055\n1403636598313555456 -0.027516674 0.198075593 -0.016199976 -0.182497457 -0.067852363 -0.052229155 0.979470730\n1403636598363555584 -0.022262096 0.207422882 -0.022764303 -0.187150106 -0.063434973 -0.054263465 0.978777945\n1403636598413555456 -0.017281849 0.216727987 -0.023398183 -0.188697755 -0.058668230 -0.055771541 0.978693366\n1403636598463555584 -0.010425376 0.223036259 -0.019379780 -0.188977525 -0.056850381 -0.056890700 0.978682280\n1403636598513555456 -0.004342331 0.228130370 -0.011118613 -0.185943052 -0.056070682 -0.057226039 0.979288757\n1403636598563555584 0.001842947 0.231113613 0.001540340 -0.180534303 -0.058719862 -0.057898074 0.980105698\n1403636598613555456 0.006672664 0.232313633 0.016463347 -0.173464566 -0.061512288 -0.056994718 0.981263399\n1403636598663555584 0.012195703 0.231800169 0.034003019 -0.166673139 -0.066966482 -0.056828134 0.982092738\n1403636598713555456 0.017766908 0.234628275 0.052029062 -0.155724853 -0.073377565 -0.055620030 0.983499825\n1403636598763555584 0.022011990 0.237081915 0.071521267 -0.144830614 -0.080590852 -0.054532699 0.984660029\n1403636598813555456 0.025842885 0.240749434 0.090112969 -0.133521736 -0.086159721 -0.052947320 0.985872746\n1403636598863555584 0.030027669 0.245821074 0.109227493 -0.121781409 -0.090174146 -0.050683647 0.987152040\n1403636598913555456 0.033702191 0.251952082 0.127211332 -0.111197665 -0.091581039 -0.048793681 0.988365889\n1403636598963555584 0.037341844 0.259413332 0.144561753 -0.101706147 -0.091047823 -0.049195327 0.989416957\n1403636599013555456 0.041024551 0.266659766 0.159732923 -0.093935013 -0.092440665 -0.048804928 0.990075231\n1403636599063555584 0.042842835 0.272692829 0.172962517 -0.085507490 -0.094209641 -0.046608478 0.990777791\n1403636599113555456 0.044423804 0.277489960 0.183573470 -0.076476023 -0.098076396 -0.044716634 0.991227925\n1403636599163555584 0.045585375 0.280525714 0.192274183 -0.064245090 -0.102419280 -0.041671854 0.991789460\n1403636599213555456 0.047128540 0.283002436 0.201429307 -0.047726154 -0.103671290 -0.040077630 0.992657185\n1403636599263555584 0.047740664 0.284632802 0.210343391 -0.031895123 -0.103649668 -0.037611015 0.993390560\n1403636599313555456 0.047772892 0.286307275 0.216848984 -0.018440928 -0.103436895 -0.034918994 0.993851781\n1403636599363555584 0.048761006 0.288471133 0.224662587 -0.009113164 -0.102816753 -0.032446727 0.994129181\n1403636599413555456 0.049520914 0.291847527 0.231633350 -0.002887348 -0.099984229 -0.033433411 0.994422913\n1403636599463555584 0.049976215 0.295223415 0.238075465 -0.000555283 -0.096045189 -0.035258707 0.994752109\n1403636599513555456 0.050316457 0.298474073 0.243490607 -0.001966059 -0.091700375 -0.034292553 0.995194018\n1403636599563555584 0.051077489 0.301817387 0.248096243 -0.004618779 -0.087517157 -0.032510389 0.995621622\n1403636599613555456 0.051904913 0.305181384 0.251465201 -0.008235126 -0.085288346 -0.031737048 0.995816648\n1403636599663555584 0.052162398 0.309003741 0.255118668 -0.010631230 -0.082438268 -0.033152558 0.995987833\n1403636599713555456 0.052878495 0.311761498 0.256140590 -0.009651213 -0.082105882 -0.031122962 0.996090770\n1403636599763555584 0.054199670 0.311980337 0.256230831 -0.000125936 -0.083605178 -0.031091081 0.996013761\n1403636599813555456 0.055624042 0.312114745 0.256106049 0.007847529 -0.083849445 -0.030306157 0.995986521\n1403636599863555584 0.056222927 0.311778456 0.255506754 0.013972231 -0.084018208 -0.029276883 0.995936036\n1403636599913555456 0.056762002 0.312198758 0.253656626 0.016143898 -0.085178025 -0.027212502 0.995863199\n1403636599963555584 0.057189576 0.312277347 0.254231095 0.015401236 -0.083777949 -0.025950380 0.996027410\n1403636600013555456 0.057957556 0.312505841 0.255360514 0.014762464 -0.083219208 -0.024774075 0.996113896\n1403636600063555584 0.058921851 0.313706040 0.256019175 0.014912721 -0.084237210 -0.021595504 0.996100068\n1403636600113555456 0.059441458 0.313077450 0.254984170 0.017636875 -0.085010365 -0.019585513 0.996031404\n1403636600163555584 0.059454225 0.313480347 0.254094779 0.018324982 -0.084603406 -0.021427659 0.996015728\n1403636600213555456 0.059443802 0.313707888 0.254685432 0.018638311 -0.084818147 -0.020233992 0.996016622\n1403636600263555584 0.059489712 0.313889414 0.254998326 0.018703265 -0.085004739 -0.020130031 0.996001601\n1403636600313555456 0.059155911 0.314016521 0.254475981 0.018649025 -0.085394092 -0.019174343 0.995988190\n1403636600363555584 0.059332740 0.313926250 0.254783571 0.018879078 -0.085701384 -0.018551415 0.995969236\n1403636600413555456 0.059332453 0.314033329 0.254498750 0.018919580 -0.085832946 -0.018772684 0.995952964\n1403636600463555584 0.058926683 0.313959092 0.254473835 0.018688411 -0.086121164 -0.017972810 0.995947242\n1403636600513555456 0.059439469 0.314051211 0.254252791 0.019123634 -0.085893042 -0.017952576 0.995959044\n1403636600563555584 0.059595376 0.313802451 0.254238367 0.018923765 -0.085912645 -0.018499708 0.995951176\n1403636600613555456 0.059146643 0.313976586 0.254169017 0.018909059 -0.085998707 -0.018131401 0.995950758\n1403636600663555584 0.059147518 0.313713312 0.254987210 0.018947447 -0.085760653 -0.018406091 0.995965540\n1403636600713555456 0.059222866 0.313813716 0.254613906 0.018911364 -0.085733019 -0.018626399 0.995964468\n1403636600763555584 0.059173793 0.313603699 0.254397750 0.018824974 -0.086007565 -0.018166875 0.995950937\n1403636600813555456 0.059205905 0.313685477 0.254854918 0.018910531 -0.085639417 -0.018432813 0.995976150\n1403636600863555584 0.059019949 0.313823700 0.254550844 0.018813193 -0.085914202 -0.018094860 0.995960534\n1403636600913555456 0.059371084 0.313423306 0.254189432 0.018815227 -0.085678630 -0.018546835 0.995972455\n1403636600963555584 0.059231777 0.313730150 0.253998756 0.018826835 -0.085873328 -0.018308459 0.995959938\n1403636601013555456 0.059170868 0.313537717 0.254396826 0.018880934 -0.085635141 -0.018600378 0.995974004\n1403636601063555584 0.058985073 0.313705057 0.254479289 0.018813008 -0.085936353 -0.018138781 0.995957851\n1403636601113555456 0.059175450 0.313568145 0.254317403 0.018868666 -0.085671708 -0.018442160 0.995974004\n1403636601163555584 0.058855403 0.313834697 0.254612714 0.018744346 -0.085809357 -0.018277518 0.995967567\n1403636601213555456 0.059060466 0.313665509 0.255018473 0.018923763 -0.085543282 -0.018591093 0.995981216\n1403636601263555584 0.058995541 0.313802987 0.254408866 0.018777255 -0.085864954 -0.018026331 0.995966733\n1403636601313555456 0.059139073 0.313843995 0.255651504 0.018891459 -0.085763656 -0.018388567 0.995966673\n1403636601363555584 0.059154753 0.313650727 0.254327804 0.018755430 -0.085846908 -0.018143281 0.995966554\n1403636601413555456 0.059202559 0.313647091 0.254868597 0.018746734 -0.085764669 -0.018345522 0.995970070\n1403636601463555584 0.058930010 0.313588440 0.254120320 0.018655855 -0.085755132 -0.017810022 0.995982349\n1403636601513555456 0.059070781 0.313680738 0.254299134 0.018723134 -0.085485831 -0.018372862 0.995994031\n1403636601563555584 0.059153568 0.313638061 0.254607499 0.018858694 -0.085794501 -0.018055268 0.995970726\n1403636601613555456 0.058859456 0.313678414 0.254021585 0.018710071 -0.085671313 -0.017907439 0.995986819\n1403636601663555584 0.059251938 0.313693732 0.254352242 0.018704288 -0.085661598 -0.018065596 0.995984852\n1403636601713555456 0.058998786 0.313707530 0.254236042 0.018840538 -0.085688107 -0.018362179 0.995974600\n1403636601763555584 0.059233498 0.313611537 0.253891915 0.018762371 -0.085695349 -0.018211804 0.995978177\n1403636601813555456 0.059076380 0.313627303 0.254360676 0.018744390 -0.085704759 -0.017908609 0.995983243\n1403636601863555584 0.059058294 0.313525945 0.253927857 0.018734541 -0.085693456 -0.018249432 0.995978177\n1403636601913555456 0.059224129 0.313667923 0.253937632 0.018729795 -0.085541315 -0.018148681 0.995993197\n1403636601963555584 0.059067987 0.313658655 0.254550338 0.018725377 -0.085724883 -0.018306794 0.995974660\n1403636602013555456 0.059103206 0.313692868 0.254334539 0.018771192 -0.085831188 -0.018067438 0.995968997\n1403636602063555584 0.059238866 0.313547343 0.254175961 0.018727565 -0.085723266 -0.018305186 0.995974779\n1403636602113555456 0.058871914 0.313644141 0.254085034 0.018789761 -0.085763775 -0.017702386 0.995981038\n1403636602163555584 0.058997057 0.313674659 0.254611313 0.018679000 -0.085719876 -0.018331263 0.995975494\n1403636602213555456 0.059057657 0.313670218 0.254065782 0.018836645 -0.085853584 -0.017831756 0.995970070\n1403636602263555584 0.059100859 0.313628435 0.255374372 0.018788522 -0.085547589 -0.018245731 0.995989799\n1403636602313555456 0.059092004 0.313720018 0.254464746 0.018861786 -0.085888565 -0.017984066 0.995963812\n1403636602363555584 0.059249636 0.313699692 0.254887104 0.018800037 -0.085846968 -0.017966948 0.995968878\n1403636602413555456 0.059132017 0.313706934 0.254508078 0.018867008 -0.085679218 -0.018349873 0.995975077\n1403636602463555584 0.059165467 0.313736439 0.254411995 0.018784754 -0.085663691 -0.018228129 0.995980203\n1403636602513555456 0.059086036 0.313718349 0.255142391 0.018834407 -0.085682489 -0.017908575 0.995983481\n1403636602563555584 0.059101347 0.313760012 0.254518092 0.018836219 -0.085765421 -0.017631248 0.995981276\n1403636602613555456 0.059180234 0.313787013 0.254902631 0.018864121 -0.085780926 -0.018141931 0.995970190\n1403636602663555584 0.059177361 0.313646376 0.254601300 0.018766029 -0.085647754 -0.018003171 0.995986044\n1403636602713555456 0.058995973 0.313659847 0.254355937 0.018675199 -0.085683972 -0.017895820 0.995986581\n1403636602763555584 0.058956813 0.313705266 0.254485995 0.018811848 -0.085815229 -0.017787600 0.995974660\n1403636602813555456 0.059057184 0.313681304 0.255186051 0.018841468 -0.085871153 -0.017974410 0.995965898\n1403636602863555584 0.059044998 0.313705891 0.254144549 0.018784314 -0.085721791 -0.017669482 0.995985329\n1403636602913555456 0.059141058 0.313782722 0.254949898 0.018888725 -0.085691713 -0.018259278 0.995975256\n1403636602963555584 0.059060980 0.313717395 0.254382879 0.018762523 -0.085757926 -0.017756535 0.995981097\n1403636603013555456 0.059160084 0.313809723 0.254755795 0.018815676 -0.085836396 -0.017929545 0.995970190\n1403636603063555584 0.059005424 0.313788027 0.254177004 0.018753363 -0.085648067 -0.017849460 0.995989025\n1403636603113555456 0.059117619 0.313880146 0.255115330 0.018891763 -0.085608386 -0.017921288 0.995988488\n1403636603163555584 0.059077989 0.313744128 0.254560918 0.018766135 -0.085694291 -0.017662130 0.995988131\n1403636603213555456 0.058981661 0.313686818 0.254462570 0.018797485 -0.085521214 -0.018049523 0.995995462\n1403636603263555584 0.059105530 0.313810498 0.254606843 0.018854002 -0.085777558 -0.017494030 0.995982289\n1403636603313555456 0.059009977 0.313706964 0.254977494 0.018819388 -0.085413948 -0.018028334 0.996004641\n1403636603363555584 0.059245624 0.313655525 0.253727436 0.018828537 -0.085726142 -0.017678080 0.995983958\n1403636603413555456 0.058996938 0.313643336 0.254585534 0.018783836 -0.085676119 -0.017764654 0.995987535\n1403636603463555584 0.059082493 0.313663363 0.254525423 0.018806437 -0.085630931 -0.018020831 0.995986402\n1403636603513555456 0.059017558 0.313585073 0.254317224 0.018843474 -0.085662492 -0.017646106 0.995989740\n1403636603563555584 0.059045333 0.313810050 0.254237831 0.018844415 -0.085639752 -0.017835803 0.995988250\n1403636603613555456 0.058993187 0.313880682 0.254555583 0.018870423 -0.085694417 -0.018092088 0.995978415\n1403636603663555584 0.059033014 0.313690186 0.254328758 0.018842800 -0.085767932 -0.017645575 0.995980620\n1403636603713555456 0.059050191 0.313686937 0.255052567 0.018771134 -0.085665382 -0.017606026 0.995991528\n1403636603763555584 0.059187699 0.313708067 0.254894078 0.018848980 -0.085766248 -0.017802676 0.995977879\n1403636603813555456 0.059139546 0.313757539 0.254533887 0.018865870 -0.085754417 -0.017684517 0.995980680\n1403636603863555584 0.059190184 0.313862294 0.254780263 0.018977825 -0.085725546 -0.017441384 0.995985329\n1403636603913555456 0.059024911 0.313838065 0.255100578 0.019083815 -0.085899495 -0.017708631 0.995963633\n1403636603963555584 0.059291258 0.313762337 0.254969239 0.019021273 -0.085718930 -0.017739736 0.995979786\n1403636604013555456 0.059126098 0.313850880 0.254491270 0.018926261 -0.085862905 -0.017440930 0.995974481\n1403636604063555584 0.059257049 0.313828707 0.255099893 0.018918803 -0.085750170 -0.018022051 0.995974004\n1403636604113555456 0.059406057 0.313772321 0.254150659 0.019039674 -0.085858762 -0.017392254 0.995973527\n1403636604163555584 0.059275560 0.313778758 0.255034983 0.019059954 -0.085809439 -0.017567568 0.995974362\n1403636604213555456 0.059079021 0.313698232 0.254066467 0.019028388 -0.085882552 -0.017556498 0.995968819\n1403636604263555584 0.058912482 0.313853025 0.254585057 0.018848764 -0.085641399 -0.017958788 0.995985806\n1403636604313555456 0.059078019 0.313880920 0.255281448 0.019110352 -0.085714735 -0.017681524 0.995979488\n1403636604363555584 0.059039038 0.313723952 0.254578143 0.018866543 -0.085735522 -0.017739197 0.995981336\n1403636604413555456 0.059117109 0.313780189 0.254926711 0.018917579 -0.085779004 -0.017557923 0.995979846\n1403636604463555584 0.059181534 0.313867539 0.254947335 0.019059775 -0.085800849 -0.017787255 0.995971143\n1403636604513555456 0.059126899 0.313903481 0.254674077 0.019054865 -0.085773394 -0.017841965 0.995972633\n1403636604563555584 0.059208296 0.313731849 0.254484117 0.018879440 -0.085809134 -0.017694293 0.995975554\n1403636604613555456 0.059346143 0.313579440 0.254290581 0.018853769 -0.085673742 -0.017907800 0.995983839\n1403636604663555584 0.059267551 0.313750982 0.255146593 0.018895989 -0.085813701 -0.017865907 0.995971799\n1403636604713555456 0.059021864 0.313763499 0.254527777 0.018846264 -0.085793354 -0.017653458 0.995978296\n1403636604763555584 0.059160400 0.313707411 0.255119383 0.018903123 -0.085844509 -0.017740799 0.995971203\n1403636604813555456 0.059013035 0.313719869 0.254490048 0.018808177 -0.085679524 -0.017819297 0.995985806\n1403636604863555584 0.059115384 0.313808024 0.254649729 0.018916985 -0.085860886 -0.017732650 0.995969713\n1403636604913555456 0.059276793 0.313869953 0.255005151 0.018949358 -0.085771978 -0.017751705 0.995976388\n1403636604963555584 0.059032798 0.313750267 0.254380763 0.018868065 -0.085834444 -0.017492447 0.995977104\n1403636605013555456 0.059304669 0.313821077 0.255166590 0.019039236 -0.085935026 -0.017665740 0.995962143\n1403636605063555584 0.059321236 0.313584894 0.254891068 0.018897349 -0.085776754 -0.017785102 0.995976388\n1403636605113555456 0.059451342 0.313761771 0.254812419 0.018775823 -0.085731573 -0.017913509 0.995980263\n1403636605163555584 0.059118055 0.313801289 0.254403293 0.018980440 -0.085922524 -0.017643780 0.995964766\n1403636605213555456 0.059307382 0.313721955 0.254364133 0.018828826 -0.085724160 -0.018000768 0.995978296\n1403636605263555584 0.059110709 0.313887864 0.254424274 0.018973835 -0.085673191 -0.018063067 0.995978832\n1403636605313555456 0.059184488 0.313738674 0.254944503 0.018915126 -0.085764334 -0.017984221 0.995973527\n1403636605363555584 0.059262771 0.313714415 0.254878491 0.018852340 -0.085782312 -0.017676508 0.995978713\n1403636605413555456 0.059217084 0.313706189 0.254845977 0.018887803 -0.085885204 -0.017660618 0.995969415\n1403636605463555584 0.059074666 0.313759744 0.254474223 0.018900655 -0.085821331 -0.017722897 0.995973587\n1403636605513555456 0.059223961 0.313651174 0.254457742 0.018884622 -0.085723832 -0.017907878 0.995978951\n1403636605563555584 0.059166159 0.313679725 0.254590839 0.018881256 -0.085900463 -0.017538549 0.995970368\n1403636605613555456 0.059162434 0.313687205 0.254306525 0.018939480 -0.085756846 -0.017781017 0.995977402\n1403636605663555584 0.059108626 0.313768059 0.254592240 0.018900080 -0.085883781 -0.017613651 0.995970190\n1403636605713555456 0.059121620 0.313810319 0.254349262 0.018934686 -0.085680224 -0.017937602 0.995981216\n1403636605763555584 0.059227254 0.313698232 0.255070239 0.018823409 -0.085825041 -0.017628739 0.995976388\n1403636605813555456 0.059085146 0.313694686 0.254960954 0.018769417 -0.085644200 -0.018038595 0.995985627\n1403636605863555584 0.059125576 0.313725919 0.254224539 0.018927190 -0.085784033 -0.017601395 0.995978475\n1403636605913555456 0.059139777 0.313822150 0.255008787 0.018915644 -0.085679688 -0.018056381 0.995979488\n1403636605963555584 0.059464969 0.313630760 0.255036771 0.018910667 -0.085765928 -0.017763441 0.995977461\n1403636606013555456 0.059036132 0.313677579 0.255138785 0.018713459 -0.085552618 -0.017880920 0.995997429\n1403636606063555584 0.059245795 0.313694596 0.254913718 0.018676821 -0.085621826 -0.017792834 0.995993733\n1403636606113555456 0.059097670 0.313759714 0.254509985 0.018792827 -0.085543208 -0.018163614 0.995991647\n1403636606163555584 0.059174698 0.313829631 0.255278468 0.018796667 -0.085599542 -0.018019311 0.995989323\n1403636606213555456 0.059211094 0.313820720 0.255114675 0.018923812 -0.085651845 -0.018103808 0.995980859\n1403636606263555584 0.059090301 0.313661754 0.254214615 0.018660152 -0.085680395 -0.018032821 0.995984674\n1403636606313555456 0.059178039 0.313860089 0.255112737 0.018886885 -0.085705124 -0.018088132 0.995977283\n1403636606363555584 0.059319422 0.313731641 0.254382998 0.018799571 -0.085768841 -0.017719219 0.995980084\n1403636606413555456 0.059094664 0.313650757 0.254438907 0.018790541 -0.085532658 -0.017930334 0.995996773\n1403636606463555584 0.059182663 0.313838124 0.255043626 0.018869840 -0.085757606 -0.017740339 0.995979369\n1403636606513555456 0.058983617 0.313785613 0.254728228 0.018812189 -0.085659005 -0.018036153 0.995983601\n1403636606563555584 0.059282295 0.313723415 0.255401313 0.018781723 -0.085729338 -0.017632850 0.995985329\n1403636606613555456 0.059168637 0.313619107 0.254853904 0.018781442 -0.085756570 -0.017665429 0.995982409\n1403636606663555584 0.059061509 0.313662767 0.254374683 0.018775014 -0.085596204 -0.018075097 0.995989025\n1403636606713555456 0.059099812 0.313586593 0.254479975 0.018751035 -0.085706063 -0.017840667 0.995984256\n1403636606763555584 0.059196770 0.313822299 0.254916012 0.018842028 -0.085689813 -0.018079732 0.995979607\n1403636606813555456 0.059098143 0.313712627 0.254867345 0.018937575 -0.085653678 -0.017987380 0.995982587\n1403636606863555584 0.059235733 0.313654035 0.254880786 0.018725572 -0.085690208 -0.017779509 0.995987177\n1403636606913555456 0.058968756 0.313722670 0.254688561 0.018789995 -0.085633770 -0.018042047 0.995986044\n1403636606963555584 0.059028212 0.313691437 0.255186886 0.018831773 -0.085580423 -0.018059546 0.995989561\n1403636607013555456 0.059180837 0.313693434 0.254922837 0.018757172 -0.085675925 -0.017839348 0.995986700\n1403636607063555584 0.059079852 0.313699156 0.255282581 0.018831965 -0.085697226 -0.017683316 0.995986283\n1403636607113555456 0.059118658 0.313776702 0.255289584 0.018799761 -0.085821949 -0.017844589 0.995973289\n1403636607163555584 0.059327058 0.313815653 0.254956037 0.018917432 -0.085711181 -0.018082146 0.995976269\n1403636607213555456 0.059202190 0.313766390 0.255312949 0.018848734 -0.085617714 -0.017875738 0.995989323\n1403636607263555584 0.059145078 0.313688785 0.255078256 0.018812653 -0.085727684 -0.017731359 0.995983183\n1403636607313555456 0.059188541 0.313712716 0.254685998 0.018767891 -0.085712940 -0.017807111 0.995983958\n1403636607363555584 0.059038095 0.313755095 0.254829437 0.018842090 -0.085585535 -0.018275058 0.995984972\n1403636607413555456 0.059208091 0.313804746 0.255614340 0.018888235 -0.085747786 -0.017739991 0.995979846\n1403636607463555584 0.059254725 0.313725799 0.254831374 0.018911516 -0.085745260 -0.018086098 0.995973408\n1403636607513555456 0.059223842 0.313506246 0.254131794 0.018754067 -0.085641071 -0.017892225 0.995988846\n1403636607563555584 0.059166361 0.313716263 0.255237818 0.018906400 -0.085707232 -0.018049128 0.995977461\n1403636607613555456 0.059113055 0.313770711 0.254580855 0.018780712 -0.085724011 -0.017877720 0.995981455\n1403636607663555584 0.059000313 0.313563257 0.254381895 0.018781714 -0.085692160 -0.017935770 0.995983124\n1403636607713555456 0.059175380 0.313769698 0.255035758 0.018752329 -0.085708171 -0.017878633 0.995983362\n1403636607763555584 0.059069950 0.313715041 0.254395545 0.018869612 -0.085701063 -0.017992886 0.995979667\n1403636607813555456 0.059309822 0.313638210 0.254792660 0.018793456 -0.085689276 -0.017932309 0.995983243\n1403636607863555584 0.059004076 0.313539714 0.254531920 0.018728731 -0.085619614 -0.017865716 0.995991647\n1403636607913555456 0.059162535 0.313692629 0.255016446 0.018834643 -0.085595392 -0.017927902 0.995990634\n1403636607963555584 0.059524123 0.313612312 0.254695803 0.018738594 -0.085674442 -0.017983640 0.995984614\n1403636608013555456 0.059205461 0.313694835 0.254836679 0.018800182 -0.085721210 -0.017839529 0.995982051\n1403636608063555584 0.059231672 0.313680410 0.254816920 0.018747419 -0.085694231 -0.017976882 0.995982885\n1403636608113555456 0.059333839 0.313603520 0.254156590 0.018729359 -0.085694082 -0.017921994 0.995984197\n1403636608163555584 0.059209552 0.313756615 0.254864961 0.018801749 -0.085763901 -0.017962709 0.995976090\n1403636608213555456 0.059215572 0.313690603 0.255115718 0.018794084 -0.085544556 -0.017982014 0.995994806\n1403636608263555584 0.059292234 0.313730478 0.255202711 0.018777262 -0.085890032 -0.017843263 0.995967805\n1403636608313555456 0.059248924 0.313754588 0.254859239 0.018874373 -0.085692935 -0.018011646 0.995979965\n1403636608363555584 0.059503958 0.313655108 0.254724473 0.018836785 -0.085692495 -0.017902719 0.995982647\n1403636608413555456 0.059227847 0.313584417 0.254703045 0.018802850 -0.085567273 -0.018069636 0.995991051\n1403636608463555584 0.059252769 0.313816041 0.255266875 0.018845120 -0.085548066 -0.018096503 0.995991409\n1403636608513555456 0.059378188 0.313649416 0.255438179 0.018768799 -0.085703656 -0.017729467 0.995986104\n1403636608563555584 0.059243772 0.313647747 0.255062610 0.018763790 -0.085537814 -0.018084148 0.995994091\n1403636608613555456 0.059401844 0.313645959 0.254531503 0.018783802 -0.085706092 -0.017744334 0.995985329\n1403636608663555584 0.059247237 0.313646525 0.255112827 0.018751796 -0.085577115 -0.018141268 0.995989859\n1403636608713555456 0.059080679 0.313634008 0.255095005 0.018768681 -0.085583717 -0.018152107 0.995988786\n1403636608763555584 0.059214350 0.313696176 0.255275726 0.018760202 -0.085697711 -0.017797461 0.995985568\n1403636608813555456 0.059311960 0.313689947 0.255142927 0.018804939 -0.085630834 -0.017976673 0.995987236\n1403636608863555584 0.059180412 0.313634485 0.255047232 0.018811587 -0.085691184 -0.017855149 0.995984137\n1403636608913555456 0.059084002 0.313593298 0.254985780 0.018768243 -0.085551970 -0.018073725 0.995992959\n1403636608963555584 0.059066292 0.313851953 0.255001724 0.018851496 -0.085539773 -0.018122684 0.995991528\n1403636609013555456 0.059254438 0.313614547 0.255108684 0.018749313 -0.085683964 -0.017816382 0.995986581\n1403636609063555584 0.059022624 0.313586891 0.255239308 0.018685119 -0.085600324 -0.018066391 0.995990515\n1403636609113555456 0.058944806 0.313550591 0.254545480 0.018726364 -0.085732274 -0.017791135 0.995983303\n1403636609163555584 0.058994029 0.313694030 0.254503697 0.018731726 -0.085655712 -0.017852809 0.995988727\n1403636609213555456 0.059083208 0.313744664 0.255151302 0.018809639 -0.085688241 -0.018015649 0.995981514\n1403636609263555584 0.059648968 0.313723713 0.255150586 0.018788928 -0.085759386 -0.018052008 0.995975137\n1403636609313555456 0.059064824 0.313725471 0.254709363 0.018732646 -0.085673407 -0.017878482 0.995986700\n1403636609363555584 0.059299003 0.313694417 0.255260319 0.018759141 -0.085575432 -0.018384155 0.995985448\n1403636609413555456 0.059170701 0.313785732 0.255036622 0.018844748 -0.085695773 -0.017781587 0.995984375\n1403636609463555584 0.059319969 0.313679934 0.254988730 0.018776366 -0.085729159 -0.018077839 0.995977461\n1403636609513555456 0.059058063 0.313785523 0.255071431 0.018868212 -0.085876450 -0.017911401 0.995966077\n1403636609563555584 0.058974065 0.313772827 0.254443854 0.018843859 -0.085637704 -0.017933741 0.995986700\n1403636609613555456 0.058923814 0.313763052 0.254795849 0.018732892 -0.085548595 -0.018093094 0.995993555\n1403636609663555584 0.058989640 0.313828349 0.254378259 0.018860077 -0.085592031 -0.017999321 0.995989144\n1403636609713555456 0.059167627 0.313692868 0.255156726 0.018828928 -0.085744046 -0.017734591 0.995981395\n1403636609763555584 0.059263561 0.313599139 0.254958391 0.018904300 -0.085744470 -0.017737104 0.995979905\n1403636609813555456 0.059030235 0.313799441 0.254427642 0.018768396 -0.085574001 -0.017983228 0.995992720\n1403636609863555584 0.058973696 0.313776642 0.254606664 0.018805295 -0.085679471 -0.017863534 0.995985091\n1403636609913555456 0.059148666 0.313733429 0.255107701 0.018795962 -0.085769489 -0.017597396 0.995982230\n1403636609963555584 0.059209183 0.313653320 0.255229473 0.018841429 -0.085708193 -0.017933469 0.995980680\n1403636610013555456 0.059217565 0.313610613 0.254588097 0.018775057 -0.085749313 -0.017758161 0.995981514\n1403636610063555584 0.059375398 0.313747406 0.254780591 0.018755406 -0.085724019 -0.017751735 0.995984197\n1403636610113555456 0.059316751 0.313670605 0.254806846 0.018825471 -0.085763626 -0.017516168 0.995983601\n1403636610163555584 0.059169281 0.313843489 0.254917353 0.018954568 -0.085626766 -0.017943224 0.995985329\n1403636610213555456 0.058959916 0.313749313 0.254339337 0.018803174 -0.085706092 -0.017810201 0.995983779\n1403636610263555584 0.059079219 0.313789487 0.255108804 0.018701164 -0.085470580 -0.018188011 0.995999098\n1403636610313555456 0.059235442 0.313651681 0.254651815 0.018803848 -0.085793063 -0.017775537 0.995976925\n1403636610363555584 0.059249502 0.313663244 0.254914403 0.018753024 -0.085723318 -0.017757377 0.995984197\n1403636610413555456 0.059199996 0.313665718 0.254945606 0.018805834 -0.085717291 -0.017845085 0.995982170\n1403636610463555584 0.059174929 0.313732803 0.255089611 0.018913236 -0.085731864 -0.017623886 0.995982826\n1403636610513555456 0.059315741 0.313797712 0.255506188 0.018838812 -0.085638776 -0.017951332 0.995986402\n1403636610563555584 0.059273440 0.313728392 0.255180299 0.018859172 -0.085708186 -0.017724110 0.995984077\n1403636610613555456 0.059107829 0.313749850 0.255144268 0.018773764 -0.085681506 -0.017823236 0.995986223\n1403636610663555584 0.059166331 0.313740224 0.255028218 0.018836588 -0.085794821 -0.017725918 0.995977044\n1403636610713555456 0.059189484 0.313768625 0.255149215 0.018787989 -0.085672736 -0.017799713 0.995987177\n1403636610763555584 0.059075546 0.313659579 0.255136698 0.018611172 -0.085542485 -0.018018760 0.995997727\n1403636610813555456 0.059317555 0.313650668 0.254997671 0.018694481 -0.085582308 -0.018691098 0.995980322\n1403636610863555584 0.059131317 0.313589782 0.254821002 0.018584087 -0.085584238 -0.018384058 0.995987952\n1403636610913555456 0.059043847 0.313511789 0.254986018 0.018545633 -0.085486397 -0.018532177 0.995994329\n1403636610963555584 0.059041131 0.313679874 0.254797399 0.018517332 -0.085592218 -0.018660383 0.995983362\n1403636611013555456 0.059008654 0.313768089 0.254317403 0.018765619 -0.085532241 -0.018430494 0.995988131\n1403636611063555584 0.059130996 0.313735157 0.254498243 0.018682556 -0.085872509 -0.018138884 0.995965779\n1403636611113555456 0.059112258 0.313753754 0.255255431 0.018671902 -0.085581511 -0.018149348 0.995990872\n1403636611163555584 0.059112497 0.313632101 0.255126894 0.018705584 -0.085857697 -0.018067287 0.995967984\n1403636611213555456 0.059325334 0.313630432 0.255036205 0.018584652 -0.085767023 -0.018366680 0.995972514\n1403636611263555584 0.059498008 0.313675076 0.255262375 0.018710829 -0.085879199 -0.017964328 0.995967865\n1403636611313555456 0.059291262 0.313650638 0.255560338 0.018732356 -0.085807428 -0.018317260 0.995967209\n1403636611363555584 0.059109025 0.313527942 0.255117238 0.018363919 -0.086189516 -0.017720871 0.995951891\n1403636611413555456 0.058835637 0.313740462 0.254436374 0.018729394 -0.085877836 -0.018084558 0.995965421\n1403636611463555584 0.059489280 0.313885272 0.255211771 0.018426482 -0.086088002 -0.016806407 0.995975375\n1403636611513555456 0.059862390 0.313871115 0.254510432 0.018784042 -0.085073426 -0.018871820 0.996018827\n1403636611563555584 0.059825480 0.313767195 0.254596204 0.018529119 -0.085566357 -0.017831022 0.996000588\n1403636611613555456 0.059915237 0.313981533 0.255453646 0.018811999 -0.085657127 -0.018204028 0.995980740\n1403636611663555584 0.059763405 0.313712001 0.255043924 0.018559800 -0.085565053 -0.017778259 0.996001065\n1403636611713555456 0.059703954 0.313832283 0.254916966 0.018975219 -0.085364401 -0.017987357 0.996006668\n1403636611763555584 0.059677489 0.313987166 0.254926473 0.018819835 -0.085596494 -0.017908657 0.995991170\n1403636611813555456 0.059463255 0.313765585 0.255009115 0.018700153 -0.085460335 -0.017446952 0.996013284\n1403636611863555584 0.059759419 0.313846707 0.254345298 0.019094346 -0.085169241 -0.017881881 0.996022999\n1403636611913555456 0.059819981 0.313811839 0.255245119 0.018877605 -0.085708678 -0.017786717 0.995982587\n1403636611963555584 0.059534695 0.313869774 0.254760385 0.018829858 -0.085716009 -0.017854447 0.995981634\n1403636612013555456 0.059537992 0.313798130 0.255103409 0.019141918 -0.085908361 -0.017369069 0.995967686\n1403636612063555584 0.059752978 0.313824207 0.255313665 0.018664017 -0.085424520 -0.018305188 0.996001601\n1403636612113555456 0.059268877 0.313762277 0.254695714 0.018564429 -0.086175337 -0.016905935 0.995963573\n1403636612163555584 0.059481658 0.313650817 0.255290687 0.018945146 -0.086611785 -0.016727721 0.995921493\n1403636612213555456 0.059259977 0.313760042 0.254980296 0.018528111 -0.086320169 -0.016764179 0.995954096\n1403636612263555584 0.060173955 0.313987970 0.255432069 0.019261567 -0.084984019 -0.019937674 0.995996594\n1403636612313555456 0.059676409 0.313900143 0.254991591 0.018917136 -0.086575329 -0.016302522 0.995932281\n1403636612363555584 0.060071789 0.314185143 0.255619884 0.019021742 -0.085081361 -0.019847007 0.995994687\n1403636612413555456 0.059493765 0.313718289 0.254825532 0.018931072 -0.086294733 -0.016404731 0.995954692\n1403636612463555584 0.060194071 0.314173013 0.255425751 0.019191414 -0.085378692 -0.019011071 0.995982289\n1403636612513555456 0.059758566 0.313691765 0.254558086 0.018917682 -0.085889257 -0.017365679 0.995973706\n1403636612563555584 0.060122438 0.313783854 0.255670905 0.019134691 -0.085542277 -0.018500747 0.995979011\n1403636612613555456 0.059854310 0.313969612 0.254932225 0.018923277 -0.085792594 -0.017477829 0.995979965\n1403636612663555584 0.060138043 0.313941538 0.256156564 0.019092796 -0.085457452 -0.018485175 0.995987356\n1403636612713555456 0.059480987 0.313693255 0.254301816 0.018831531 -0.085818015 -0.017288567 0.995982826\n1403636612763555584 0.060038500 0.313700855 0.254332036 0.019008191 -0.085644916 -0.018100569 0.995979905\n1403636612813555456 0.059628274 0.313762009 0.254371136 0.018942377 -0.085617885 -0.018037861 0.995984614\n1403636612863555584 0.059994970 0.313870281 0.254383802 0.019001208 -0.085882008 -0.017935151 0.995962620\n1403636612913555456 0.059728816 0.313836336 0.254191577 0.019065244 -0.085608520 -0.017854579 0.995986402\n1403636612963555584 0.059846714 0.313823074 0.254778355 0.019144457 -0.085890554 -0.017160028 0.995972812\n1403636613013555456 0.059953485 0.313801408 0.254878938 0.019179679 -0.085649468 -0.017780568 0.995981991\n1403636613063555584 0.059954647 0.313929051 0.254779041 0.019261813 -0.086117782 -0.017220061 0.995949924\n1403636613113555456 0.059993930 0.313928694 0.254524559 0.019031368 -0.085782051 -0.017913299 0.995971084\n1403636613163555584 0.059621632 0.313972622 0.254606515 0.019279230 -0.085956879 -0.017040143 0.995966554\n1403636613213555456 0.060083795 0.313852310 0.254497409 0.019146776 -0.085634843 -0.017999113 0.995979965\n1403636613263555584 0.059857156 0.313976616 0.254727662 0.019057933 -0.085846990 -0.017787155 0.995967209\n1403636613313555456 0.059818771 0.313875049 0.254727095 0.019306580 -0.085672207 -0.017581897 0.995981157\n1403636613363555584 0.059701640 0.314019620 0.254639089 0.019214725 -0.085868768 -0.017400969 0.995969176\n1403636613413555456 0.059998170 0.313864142 0.254177213 0.019146336 -0.085815057 -0.017681966 0.995970190\n1403636613463555584 0.059885167 0.314081401 0.254741251 0.019299001 -0.085788667 -0.017697766 0.995969176\n1403636613513555456 0.059848059 0.313904226 0.254424453 0.019188304 -0.085632585 -0.018138345 0.995976865\n1403636613563555584 0.059751280 0.313938856 0.254063517 0.019213391 -0.085849620 -0.017423708 0.995970428\n1403636613613555456 0.059810802 0.313920349 0.254234970 0.019306859 -0.085729487 -0.017691113 0.995974243\n1403636613663555584 0.059784099 0.313910484 0.254455805 0.019140495 -0.085776351 -0.017526703 0.995976329\n1403636613713555456 0.059885319 0.313915193 0.254927933 0.019290200 -0.085883059 -0.017625699 0.995962501\n1403636613763555584 0.059637953 0.313919276 0.254226625 0.019333346 -0.085641965 -0.017538337 0.995984018\n1403636613813555456 0.059797570 0.313927293 0.254422545 0.019287782 -0.085648842 -0.017588273 0.995983422\n1403636613863555584 0.059751529 0.313912421 0.254728675 0.019251829 -0.085772492 -0.017524865 0.995974541\n1403636613913555456 0.059775569 0.314033121 0.255122930 0.019293645 -0.085701138 -0.017596977 0.995978653\n1403636613963555584 0.059709270 0.314058900 0.254285157 0.019190980 -0.085530818 -0.017896380 0.995989919\n1403636614013555456 0.060130700 0.314179480 0.255254716 0.019427972 -0.085812286 -0.017514560 0.995967925\n1403636614063555584 0.059757929 0.314047456 0.254806727 0.019296210 -0.085606255 -0.017738787 0.995984256\n1403636614113555456 0.059832629 0.314052820 0.254740685 0.019380357 -0.085744239 -0.017474631 0.995975375\n1403636614163555584 0.059811704 0.314025015 0.254737228 0.019316526 -0.085660838 -0.017733481 0.995979249\n1403636614213555456 0.059734948 0.313960165 0.254616916 0.019235106 -0.085578948 -0.017846115 0.995985866\n1403636614263555584 0.060003035 0.314031512 0.254793346 0.019112581 -0.085744433 -0.017752785 0.995975614\n1403636614313555456 0.059808519 0.314018458 0.254925221 0.019329455 -0.085696451 -0.017643640 0.995977521\n1403636614363555584 0.059729241 0.314102948 0.255220383 0.019297125 -0.085709050 -0.017616687 0.995977521\n1403636614413555456 0.059743468 0.313872188 0.254507840 0.019213393 -0.085706010 -0.017359391 0.995983899\n1403636614463555584 0.059784077 0.314013094 0.254889280 0.019174259 -0.085494563 -0.017910654 0.995993078\n1403636614513555456 0.059931383 0.313897371 0.254308283 0.019206310 -0.085810170 -0.017481348 0.995972931\n1403636614563555584 0.059750855 0.313829958 0.254683673 0.019196682 -0.085698813 -0.017570132 0.995981216\n1403636614613555456 0.059859566 0.313895285 0.254487991 0.019259978 -0.085711308 -0.017458798 0.995980859\n1403636614663555584 0.059736747 0.313915402 0.254870653 0.019170763 -0.085665807 -0.017645210 0.995983183\n1403636614713555456 0.059855584 0.314018250 0.254348516 0.019304903 -0.085946769 -0.017094363 0.995966017\n1403636614763555584 0.059773095 0.313919038 0.254635125 0.019219957 -0.085556090 -0.017787864 0.995989144\n1403636614813555456 0.059838340 0.313956022 0.254172593 0.019270187 -0.085635871 -0.017788600 0.995981276\n1403636614863555584 0.059729826 0.313934416 0.254776835 0.019208878 -0.085502446 -0.018074799 0.995988786\n1403636614913555456 0.059784628 0.313950509 0.255004466 0.019238677 -0.085653193 -0.017609240 0.995983601\n1403636614963555584 0.059987683 0.314043671 0.254692584 0.019314574 -0.085562028 -0.017888995 0.995984972\n1403636615013555456 0.059897363 0.313869953 0.254152328 0.019323293 -0.085813038 -0.017281096 0.995973945\n1403636615063555584 0.059878029 0.314004660 0.254671156 0.019250045 -0.085639454 -0.017721554 0.995982587\n1403636615113555456 0.059857834 0.313971639 0.254438579 0.019264923 -0.085686021 -0.017664965 0.995979309\n1403636615163555584 0.059797585 0.314031065 0.254882783 0.019148076 -0.085636988 -0.017695531 0.995985210\n1403636615213555456 0.059862956 0.314034313 0.254820168 0.019342909 -0.085592441 -0.017774755 0.995983899\n1403636615263555584 0.059829548 0.313921362 0.254373908 0.019233171 -0.085532457 -0.017878870 0.995989263\n1403636615313555456 0.059817843 0.313934922 0.254785955 0.019150898 -0.085527129 -0.017832000 0.995992184\n1403636615363555584 0.059906192 0.313991427 0.254493773 0.019119922 -0.085635073 -0.017618842 0.995987296\n1403636615413555456 0.059761230 0.313932866 0.254853129 0.019125674 -0.085596457 -0.017854407 0.995986283\n1403636615463555584 0.059973553 0.314008355 0.254988760 0.019218929 -0.085723586 -0.017638227 0.995977402\n1403636615513555456 0.059782047 0.313900799 0.254745215 0.019128202 -0.085679501 -0.017609019 0.995983481\n1403636615563555584 0.059844460 0.314073861 0.254814565 0.019223146 -0.085606262 -0.017595744 0.995988190\n1403636615613555456 0.059762675 0.314034611 0.254947275 0.019300267 -0.085742824 -0.017694399 0.995973170\n1403636615663555584 0.059880923 0.314005941 0.254848093 0.019269908 -0.085696205 -0.017554378 0.995980263\n1403636615713555456 0.059794851 0.314019859 0.254665345 0.019242777 -0.085611053 -0.017686030 0.995985746\n1403636615763555584 0.059887994 0.313833088 0.254933983 0.019206898 -0.085742883 -0.017454969 0.995979190\n1403636615813555456 0.059882443 0.313960552 0.254529983 0.019217389 -0.085821204 -0.017364431 0.995973825\n1403636615863555584 0.059935201 0.313895464 0.255000442 0.019172065 -0.085821256 -0.017499231 0.995972395\n1403636615913555456 0.059687216 0.313843161 0.254260689 0.019143892 -0.085696496 -0.017532729 0.995983064\n1403636615963555584 0.060008388 0.314119995 0.254938692 0.019224197 -0.085763656 -0.017526755 0.995975852\n1403636616013555456 0.059815615 0.313997298 0.254906356 0.019261166 -0.085657693 -0.017677577 0.995981574\n1403636616063555584 0.059795424 0.313999087 0.254814297 0.019170837 -0.085576504 -0.017997975 0.995984554\n1403636616113555456 0.059786245 0.313956648 0.254578948 0.019165130 -0.085614502 -0.017695906 0.995986819\n1403636616163555584 0.059828836 0.313990891 0.254787326 0.019230848 -0.085760683 -0.017740762 0.995972157\n1403636616213555456 0.059762448 0.313955843 0.254529774 0.019267764 -0.085612983 -0.017849384 0.995982230\n1403636616263555584 0.059881669 0.314024746 0.254836410 0.019208364 -0.085590281 -0.017933991 0.995983779\n1403636616313555456 0.059704438 0.313970208 0.254668176 0.019077953 -0.085521042 -0.017879631 0.995993197\n1403636616363555584 0.059750043 0.313986748 0.254624933 0.019292545 -0.085730746 -0.017449869 0.995978653\n1403636616413555456 0.059828788 0.314109266 0.254861772 0.019299597 -0.085666090 -0.017732026 0.995979130\n1403636616463555584 0.059843138 0.314064890 0.254779428 0.019253014 -0.085706957 -0.017586216 0.995979130\n1403636616513555456 0.059879027 0.314046979 0.254818648 0.019347215 -0.085634187 -0.017832475 0.995979190\n1403636616563555584 0.059685383 0.314012021 0.254850984 0.019349948 -0.085573755 -0.017834049 0.995984256\n1403636616613555456 0.059830423 0.313928932 0.254372507 0.019219885 -0.085705176 -0.017565653 0.995980263\n1403636616663555584 0.059780903 0.313893139 0.254620433 0.019170247 -0.085527688 -0.017816253 0.995992005\n1403636616713555456 0.059668597 0.313982934 0.254999548 0.019236149 -0.085714363 -0.017561013 0.995979249\n1403636616763555584 0.059847262 0.314025998 0.254818588 0.019243715 -0.085682973 -0.017585345 0.995981336\n1403636616813555456 0.059780899 0.313976794 0.254786074 0.019171361 -0.085586600 -0.017762164 0.995987892\n1403636616863555584 0.059865683 0.314022601 0.254878998 0.019259607 -0.085604526 -0.017973715 0.995980918\n1403636616913555456 0.059708815 0.313940167 0.254755497 0.019154731 -0.085627362 -0.017659077 0.995986581\n1403636616963555584 0.059938848 0.313954562 0.254612386 0.019190406 -0.085559539 -0.017818896 0.995988846\n1403636617013555456 0.059827622 0.313936025 0.254564762 0.019175787 -0.085646376 -0.017821880 0.995981634\n1403636617063555584 0.059890818 0.314242005 0.255005777 0.019260095 -0.085756458 -0.017385440 0.995978236\n1403636617113555456 0.059823133 0.313921362 0.254438490 0.019151874 -0.085540369 -0.017907377 0.995989621\n1403636617163555584 0.059786122 0.313958168 0.255139321 0.019180486 -0.085639544 -0.017682677 0.995984614\n1403636617213555456 0.059702352 0.314038754 0.254839689 0.019272150 -0.085616857 -0.017832529 0.995982111\n1403636617263555584 0.059733469 0.313983977 0.255276084 0.019115277 -0.085577592 -0.017874006 0.995987773\n1403636617313555456 0.059699755 0.313942909 0.254888028 0.019199885 -0.085583031 -0.017851647 0.995986044\n1403636617363555584 0.059662424 0.313928366 0.255121410 0.019254265 -0.085586309 -0.017883088 0.995984197\n1403636617413555456 0.059825793 0.314018637 0.254978746 0.019297773 -0.085758291 -0.017340027 0.995978177\n1403636617463555584 0.059851136 0.313992798 0.254513204 0.019193675 -0.085572183 -0.017808232 0.995987892\n1403636617513555456 0.059772350 0.313945085 0.254906863 0.019157402 -0.085772291 -0.017562669 0.995975733\n1403636617563555584 0.059807237 0.314033329 0.254609019 0.019232946 -0.085614406 -0.017684584 0.995985687\n1403636617613555456 0.059780188 0.313957006 0.254894167 0.019152639 -0.085570253 -0.017833220 0.995988429\n1403636617663555584 0.059753265 0.314056396 0.255049050 0.019168274 -0.085672170 -0.017608346 0.995983362\n1403636617713555456 0.059643764 0.313864797 0.254698366 0.019217584 -0.085605405 -0.017821327 0.995984375\n1403636617763555584 0.059671365 0.314041406 0.255011022 0.019277383 -0.085662745 -0.017627480 0.995981693\n1403636617813555456 0.059930645 0.313939393 0.254573047 0.019140139 -0.085715361 -0.017615205 0.995980024\n1403636617863555584 0.059853613 0.313908756 0.254407942 0.019152505 -0.085648820 -0.017757647 0.995983005\n1403636617913555456 0.059872668 0.314041585 0.254788756 0.019167539 -0.085607387 -0.017801542 0.995985508\n1403636617963555584 0.059872855 0.313952684 0.255190194 0.019144086 -0.085718505 -0.017696096 0.995978236\n1403636618013555456 0.059933145 0.314119875 0.254745692 0.019252548 -0.085681029 -0.017651256 0.995980203\n1403636618063555584 0.059726126 0.314111650 0.255027831 0.019327164 -0.085669450 -0.017701801 0.995978832\n1403636618113555456 0.059784226 0.314092249 0.254706055 0.019259179 -0.085558333 -0.017915169 0.995985925\n1403636618163555584 0.059672792 0.314026505 0.255021632 0.019239267 -0.085654207 -0.017714184 0.995981634\n1403636618213555456 0.059661731 0.313908756 0.254770428 0.019152068 -0.085453153 -0.017942997 0.995996475\n1403636618263555584 0.059934758 0.314227343 0.255108267 0.019299101 -0.085624874 -0.017906297 0.995979548\n1403636618313555456 0.059692707 0.313950986 0.254600555 0.019228699 -0.085533425 -0.017936045 0.995988250\n1403636618363555584 0.059730466 0.314075857 0.254644424 0.019272273 -0.085584372 -0.017846830 0.995984614\n1403636618413555456 0.059779461 0.313935071 0.254804105 0.019311108 -0.085599929 -0.017854730 0.995982409\n1403636618463555584 0.059926834 0.313998371 0.254777312 0.019250022 -0.085604817 -0.017928712 0.995981872\n1403636618513555456 0.059705064 0.313906521 0.254416347 0.019264264 -0.085953511 -0.017722514 0.995955229\n1403636618563555584 0.059739064 0.314111441 0.254999489 0.019405492 -0.085969351 -0.017531333 0.995954454\n1403636618613555456 0.059674144 0.313928664 0.254557341 0.019259557 -0.085734881 -0.017716672 0.995974302\n1403636618663555584 0.059845623 0.314063728 0.254646093 0.019393215 -0.085764997 -0.017472005 0.995973408\n1403636618713555456 0.059618190 0.313935786 0.254847348 0.019185483 -0.085290737 -0.017795134 0.996012449\n1403636618763555584 0.059923608 0.314084202 0.255053908 0.019441981 -0.085609600 -0.017635463 0.995982945\n1403636618813555456 0.059601225 0.313891023 0.254405141 0.019333838 -0.085542902 -0.017519698 0.995992839\n1403636618863555584 0.059721712 0.313923955 0.254796386 0.019332966 -0.085747279 -0.017123716 0.995982170\n1403636618913555456 0.059733566 0.314037800 0.254572779 0.019332815 -0.086225353 -0.017299550 0.995937824\n1403636618963555584 0.059720974 0.313923657 0.254284263 0.019359292 -0.085910924 -0.017777294 0.995956063\n1403636619013555456 0.059976932 0.314046234 0.254408866 0.019362664 -0.086131044 -0.017388625 0.995943844\n1403636619063555584 0.059791584 0.313835174 0.253888518 0.019101705 -0.086028881 -0.017134285 0.995962143\n1403636619113555456 0.059704803 0.313903332 0.254164994 0.019254971 -0.085835233 -0.017079312 0.995976806\n1403636619163555584 0.059834648 0.313996524 0.254486799 0.019276600 -0.085609704 -0.017543536 0.995987773\n1403636619213555456 0.059750751 0.313925087 0.254385322 0.019278513 -0.085504167 -0.017571026 0.995996296\n1403636619263555584 0.059645966 0.313886374 0.254570812 0.019366518 -0.085446611 -0.017671036 0.995997787\n1403636619313555456 0.059811298 0.313954949 0.254907370 0.019187711 -0.085584559 -0.017375436 0.995994568\n1403636619363555584 0.059869517 0.313952923 0.254803061 0.019280894 -0.086010136 -0.017418027 0.995955408\n1403636619413555456 0.059810031 0.314073861 0.255013853 0.019355478 -0.085862257 -0.017883867 0.995958447\n1403636619463555584 0.059558008 0.313991010 0.254563481 0.019386906 -0.085752048 -0.017538566 0.995973468\n1403636619513555456 0.059732188 0.313988149 0.254419029 0.019210104 -0.085775919 -0.017620290 0.995973408\n1403636619563555584 0.059897549 0.313991308 0.254336715 0.019318631 -0.085626498 -0.017667754 0.995983303\n1403636619613555456 0.059889495 0.313993126 0.254602015 0.019260222 -0.085657470 -0.017863885 0.995978296\n1403636619663555584 0.059885170 0.313891917 0.254471123 0.019253712 -0.085672922 -0.017935602 0.995975792\n1403636619713555456 0.059798595 0.314012647 0.254794061 0.019262757 -0.085596122 -0.017653553 0.995987296\n1403636619763555584 0.059900679 0.314005494 0.254812300 0.019297153 -0.085589848 -0.017736772 0.995985627\n1403636619813555456 0.059947498 0.314059079 0.254944116 0.019242587 -0.085572749 -0.017627468 0.995990098\n1403636619863555584 0.059703149 0.313922435 0.254632562 0.019277412 -0.085608922 -0.017588248 0.995987058\n1403636619913555456 0.059995215 0.314002663 0.254625052 0.019315684 -0.085590884 -0.017679449 0.995986223\n1403636619963555584 0.059701618 0.313940167 0.254574180 0.019305354 -0.085594095 -0.017863240 0.995982885\n1403636620013555456 0.059795327 0.314130127 0.254869521 0.019250907 -0.085693851 -0.017628958 0.995979548\n1403636620063555584 0.059706338 0.313878596 0.254585892 0.019218285 -0.085482575 -0.017877245 0.995993853\n1403636620113555456 0.059689220 0.314101040 0.255024016 0.019247480 -0.085591771 -0.017890137 0.995983720\n1403636620163555584 0.059712429 0.313934863 0.254875362 0.019151611 -0.085516036 -0.017766474 0.995994270\n1403636620213555456 0.059777070 0.314003736 0.254577845 0.019282399 -0.085442841 -0.018289298 0.995988548\n1403636620263555584 0.059733674 0.313929915 0.254990548 0.019212868 -0.085477918 -0.018096594 0.995990396\n1403636620313555456 0.059886206 0.313956618 0.254699677 0.019100124 -0.085424632 -0.018119387 0.995996714\n1403636620363555584 0.059823122 0.313937157 0.255268931 0.019163020 -0.085401185 -0.018162861 0.995996773\n1403636620413555456 0.059792262 0.314094335 0.254891306 0.019250853 -0.085503399 -0.017955935 0.995990038\n1403636620463555584 0.059797965 0.314033270 0.255319834 0.019245697 -0.085520178 -0.017881541 0.995990038\n1403636620513555456 0.059942745 0.314142615 0.255516946 0.019358626 -0.085639201 -0.017714819 0.995980620\n1403636620563555584 0.059654038 0.314069599 0.254938513 0.019408876 -0.085396551 -0.017868435 0.995997727\n1403636620613555456 0.059706036 0.314044803 0.254786551 0.019312022 -0.085592479 -0.017706348 0.995985687\n1403636620663555584 0.059736449 0.314071476 0.255313069 0.019362407 -0.085593686 -0.017652618 0.995985568\n1403636620713555456 0.060027231 0.314009130 0.254705250 0.019323358 -0.085599840 -0.017778508 0.995983541\n1403636620763555584 0.059735712 0.314007282 0.254876345 0.019301955 -0.085622564 -0.017783368 0.995981932\n1403636620813555456 0.059860222 0.314109504 0.254968017 0.019275242 -0.085547380 -0.017849712 0.995987713\n1403636620863555584 0.059890769 0.314049244 0.254845977 0.019240484 -0.085625291 -0.017876210 0.995981216\n1403636620913555456 0.059934594 0.314169407 0.254980922 0.019385338 -0.085540175 -0.017960493 0.995984197\n1403636620963555584 0.059853569 0.314045250 0.255170584 0.019339191 -0.085592449 -0.017693922 0.995985389\n1403636621013555456 0.059963673 0.314065069 0.254767329 0.019315820 -0.085488118 -0.018153498 0.995986521\n1403636621063555584 0.059998993 0.314130813 0.254865259 0.019451825 -0.085513271 -0.017774509 0.995988548\n1403636621113555456 0.059741315 0.313951105 0.254458219 0.019381605 -0.085638650 -0.017547837 0.995983183\n1403636621163555584 0.060113572 0.314065844 0.255726248 0.019354904 -0.085704304 -0.017662449 0.995976031\n1403636621213555456 0.059659325 0.314004779 0.254590183 0.019291803 -0.085668586 -0.017272362 0.995987177\n1403636621263555584 0.060085300 0.313888103 0.254839927 0.019247241 -0.085568801 -0.017937347 0.995984852\n1403636621313555456 0.059887759 0.313952923 0.254714280 0.019294707 -0.085488163 -0.017763222 0.995993972\n1403636621363555584 0.060060553 0.314020723 0.254721582 0.019250525 -0.085662022 -0.017728677 0.995980501\n1403636621413555456 0.059930805 0.314027786 0.255332232 0.019275317 -0.085580945 -0.017621679 0.995988905\n1403636621463555584 0.060279921 0.314053565 0.255029917 0.019238953 -0.085621513 -0.017771725 0.995983422\n1403636621513555456 0.059676971 0.314016640 0.254968733 0.019242557 -0.085603528 -0.017732928 0.995985627\n1403636621563555584 0.060138606 0.313934475 0.254665047 0.019245705 -0.085475631 -0.018111449 0.995989680\n1403636621613555456 0.060098492 0.313936144 0.254612297 0.019362014 -0.085796572 -0.017370887 0.995973051\n1403636621663555584 0.059995111 0.313923180 0.255202949 0.019337883 -0.085709944 -0.017338824 0.995981514\n1403636621713555456 0.059994251 0.313992500 0.255099297 0.019321987 -0.085634641 -0.017656695 0.995982707\n1403636621763555584 0.059672270 0.314021975 0.255014002 0.019205345 -0.085647382 -0.017486537 0.995986938\n1403636621813555456 0.060032107 0.314102799 0.255421847 0.019370187 -0.085631646 -0.017859155 0.995978475\n1403636621863555584 0.059666380 0.314007103 0.255123645 0.019174039 -0.085564069 -0.017757922 0.995989859\n1403636621913555456 0.060016453 0.313998878 0.255266815 0.019296465 -0.085686937 -0.017613092 0.995979488\n1403636621963555584 0.059826333 0.314126432 0.255753428 0.019350788 -0.085586637 -0.017948667 0.995981097\n1403636622013555456 0.059904050 0.314084798 0.255643338 0.019420534 -0.085652851 -0.017676659 0.995978892\n1403636622063555584 0.059969112 0.314105272 0.255100667 0.019292388 -0.085703768 -0.017725671 0.995976150\n1403636622113555456 0.059915774 0.313986331 0.255122900 0.019254198 -0.085649863 -0.017886134 0.995978653\n1403636622163555584 0.059978172 0.313973904 0.255216569 0.019249452 -0.085645258 -0.017774977 0.995981157\n1403636622213555456 0.059897579 0.314027727 0.255245328 0.019398080 -0.085583620 -0.017976332 0.995979905\n1403636622263555584 0.059980471 0.314044893 0.255211860 0.019387342 -0.085535236 -0.017987216 0.995984137\n1403636622313555456 0.059989434 0.314154893 0.255115688 0.019349800 -0.085627593 -0.017749665 0.995981157\n1403636622363555584 0.059870053 0.313994884 0.254993618 0.019320652 -0.085629463 -0.017753251 0.995981514\n1403636622413555456 0.059914459 0.314064652 0.254885614 0.019333070 -0.085636839 -0.017764498 0.995980382\n1403636622463555584 0.059715331 0.314000934 0.255067915 0.019231608 -0.085570596 -0.017801790 0.995987415\n1403636622513555456 0.060024790 0.314108133 0.255334407 0.019401561 -0.085704967 -0.017606461 0.995976031\n1403636622563555584 0.060067497 0.313934594 0.254670769 0.019272294 -0.085503578 -0.017691236 0.995994329\n1403636622613555456 0.059994727 0.314052016 0.254671991 0.019248163 -0.085545100 -0.017822294 0.995988905\n1403636622663555584 0.060123932 0.314079285 0.255510718 0.019409996 -0.085758775 -0.017719286 0.995969236\n1403636622713555456 0.059807613 0.314076483 0.255302906 0.019298377 -0.085510686 -0.017679932 0.995993435\n1403636622763555584 0.059876028 0.314225197 0.255311728 0.019364130 -0.085411623 -0.018005092 0.995994806\n1403636622813555456 0.059947450 0.314121276 0.255728871 0.019496562 -0.085693486 -0.017496388 0.995977104\n1403636622863555584 0.060172312 0.314234585 0.255356312 0.019573918 -0.085478269 -0.017627694 0.995991766\n1403636622913555456 0.059768960 0.313976496 0.254612029 0.019395979 -0.085350320 -0.017685929 0.996005177\n1403636622963555584 0.059858549 0.313922346 0.255452394 0.019484410 -0.085385337 -0.017485624 0.996004045\n1403636623013555456 0.059792407 0.313826621 0.254990339 0.019471617 -0.085161693 -0.018007720 0.996014059\n1403636623063555584 0.059696529 0.313857675 0.255029082 0.019435758 -0.085017554 -0.018373383 0.996020436\n1403636623113555456 0.059673823 0.313764304 0.254912019 0.019472191 -0.085002482 -0.017861655 0.996030331\n1403636623163555584 0.059731074 0.313835919 0.255231410 0.019584430 -0.085072994 -0.017635191 0.996026099\n1403636623213555456 0.059832457 0.313789278 0.255067647 0.019348897 -0.085053660 -0.017985618 0.996026099\n1403636623263555584 0.059760939 0.313803703 0.255399823 0.019392947 -0.085096829 -0.017883657 0.996023417\n1403636623313555456 0.059847150 0.313668102 0.254818410 0.019518228 -0.084784463 -0.018376151 0.996038616\n1403636623363555584 0.059995655 0.313593417 0.255112618 0.019646594 -0.085323997 -0.017367989 0.996008098\n1403636623413555456 0.059907109 0.313705564 0.254579455 0.019640336 -0.085010722 -0.018195907 0.996020257\n1403636623463555584 0.060091551 0.313611507 0.255121410 0.019639358 -0.085160054 -0.017594343 0.996018350\n1403636623513555456 0.060079254 0.313634247 0.255201340 0.019530538 -0.085253328 -0.017485995 0.996014416\n1403636623563555584 0.059988450 0.313523054 0.255206317 0.019441245 -0.085149460 -0.017459987 0.996025503\n1403636623613555456 0.060105469 0.313523948 0.255384982 0.019404102 -0.084592514 -0.018055759 0.996062994\n1403636623663555584 0.059824213 0.313545614 0.255420029 0.019275934 -0.084929727 -0.017534392 0.996046126\n1403636623713555456 0.059744526 0.313185036 0.254408598 0.019334882 -0.084433928 -0.018059554 0.996077776\n1403636623763555584 0.059928350 0.313294053 0.254142284 0.019195562 -0.084488794 -0.017324507 0.996088862\n1403636623813555456 0.059774019 0.313484401 0.253979862 0.018990373 -0.084195755 -0.017309504 0.996117890\n1403636623863555584 0.059906196 0.313238800 0.254088432 0.019125374 -0.084288985 -0.017070115 0.996111572\n1403636623913555456 0.060157809 0.313666195 0.255271226 0.019047797 -0.084195122 -0.017213386 0.996118486\n1403636623963555584 0.060057342 0.313524246 0.254863083 0.018875912 -0.083757631 -0.017463418 0.996154308\n1403636624013555456 0.060251400 0.313601732 0.254588991 0.018933542 -0.083729751 -0.017759478 0.996150315\n1403636624063555584 0.060108252 0.313522577 0.254951745 0.018953435 -0.083600819 -0.017574573 0.996164083\n1403636624113555456 0.060160581 0.313460916 0.254739255 0.018695218 -0.083083235 -0.017375693 0.996215701\n1403636624163555584 0.060274161 0.313439339 0.255307615 0.018446516 -0.082964107 -0.017038379 0.996236145\n1403636624213555456 0.060439367 0.313517421 0.255441546 0.018434832 -0.082996234 -0.016503936 0.996242642\n1403636624263555584 0.060621604 0.313450813 0.254997313 0.017811446 -0.083166540 -0.016414830 0.996241271\n1403636624313555456 0.061004415 0.313482434 0.254729539 0.015139396 -0.081749283 -0.017605074 0.996382415\n1403636624363555584 0.062244676 0.314205378 0.254073173 0.010406379 -0.079738244 -0.019032836 0.996579826\n1403636624413555456 0.064041510 0.314482212 0.253027022 0.006475253 -0.078143165 -0.019619294 0.996728063\n1403636624463555584 0.066749096 0.315151185 0.251160502 0.002106706 -0.076884881 -0.018216236 0.996871352\n1403636624513555456 0.069845885 0.315748453 0.247934118 -0.002661737 -0.075035438 -0.018902067 0.996998191\n1403636624563555584 0.073755421 0.316300482 0.246615455 -0.006141218 -0.072983131 -0.019211378 0.997129202\n1403636624613555456 0.077814497 0.316940665 0.244484141 -0.006634634 -0.071383834 -0.021193912 0.997201681\n1403636624663555584 0.083197430 0.317446768 0.242343321 -0.004529811 -0.070771962 -0.022704732 0.997223794\n1403636624713555456 0.088885270 0.319706351 0.239030957 -0.004083734 -0.068729721 -0.027274910 0.997254074\n1403636624763555584 0.095513314 0.320848912 0.234147578 -0.001355181 -0.067790613 -0.030133825 0.997243464\n1403636624813555456 0.103177398 0.323531926 0.230979577 -0.004181132 -0.065759361 -0.037322775 0.997128487\n1403636624863555584 0.111191452 0.323766798 0.224493399 -0.007972207 -0.063644618 -0.044091783 0.996966243\n1403636624913555456 0.120064691 0.323256552 0.216427803 -0.014460741 -0.061672296 -0.051845223 0.996644080\n1403636624963555584 0.127901152 0.320740134 0.208736241 -0.020271312 -0.059138291 -0.059768770 0.996252716\n1403636625013555456 0.134991288 0.315633744 0.199709386 -0.026330074 -0.057742905 -0.065001041 0.995865107\n1403636625063555584 0.140723675 0.308610082 0.190271601 -0.032354396 -0.056950163 -0.068593413 0.995492220\n1403636625113555456 0.144956931 0.299192309 0.180050313 -0.037611872 -0.056957193 -0.069536641 0.995241582\n1403636625163555584 0.147356182 0.287934721 0.172095418 -0.040165268 -0.058355443 -0.064886339 0.995374918\n1403636625213555456 0.148964494 0.274296343 0.163511008 -0.038999900 -0.060126167 -0.061454196 0.995533645\n1403636625263555584 0.149832934 0.260252893 0.156460255 -0.035340626 -0.061693743 -0.058339369 0.995761752\n1403636625313555456 0.150516808 0.249085069 0.151068613 -0.031725120 -0.063556567 -0.055219892 0.995944202\n1403636625363555584 0.150276542 0.242892116 0.148441702 -0.029544055 -0.064489946 -0.054344859 0.995999396\n1403636625413555456 0.150834233 0.241565868 0.147080660 -0.031236337 -0.065412484 -0.054001153 0.995906293\n1403636625463555584 0.150884151 0.244121790 0.147679642 -0.034403987 -0.065507732 -0.054705497 0.995757222\n1403636625513555456 0.150967091 0.248455212 0.150603592 -0.035755880 -0.066173956 -0.054176889 0.995694399\n1403636625563555584 0.150607690 0.252114862 0.153490722 -0.036621250 -0.066674665 -0.054909118 0.995589435\n1403636625613555456 0.149519324 0.252863497 0.156750038 -0.036641337 -0.066910617 -0.056162998 0.995502949\n1403636625663555584 0.147612378 0.249683738 0.160195112 -0.035118103 -0.067178525 -0.056671653 0.995510936\n1403636625713555456 0.144950151 0.241458476 0.163384229 -0.031971604 -0.068398409 -0.055764202 0.995585144\n1403636625763555584 0.141865581 0.228613913 0.166525975 -0.026849063 -0.069034904 -0.055868648 0.995686710\n1403636625813555456 0.136922210 0.211034760 0.169385836 -0.022077378 -0.069484092 -0.055863414 0.995772958\n1403636625863555584 0.133223921 0.190688610 0.169478759 -0.015671534 -0.071208842 -0.052818205 0.995938778\n1403636625913555456 0.127930343 0.167294413 0.170955002 -0.011985588 -0.071913227 -0.051980942 0.995983362\n1403636625963555584 0.122518107 0.142460257 0.170255333 -0.009034304 -0.072394162 -0.051413398 0.996009111\n1403636626013555456 0.117014229 0.115807578 0.169214711 -0.006572010 -0.072979063 -0.050275218 0.996043801\n1403636626063555584 0.112415783 0.090501525 0.169294566 -0.005755114 -0.074520990 -0.046854723 0.996101499\n1403636626113555456 0.106569774 0.065369032 0.167788744 -0.005420087 -0.076442301 -0.041340414 0.996201873\n1403636626163555584 0.103437439 0.044115029 0.169945240 -0.004566864 -0.078533255 -0.036525283 0.996231675\n1403636626213555456 0.100761801 0.023838133 0.171001285 -0.003973333 -0.080288649 -0.032311291 0.996239901\n1403636626263555584 0.097693473 0.004144891 0.167971969 -0.004257291 -0.081157938 -0.029796652 0.996246636\n1403636626313555456 0.095245898 -0.009390171 0.169700354 -0.003879335 -0.081672728 -0.028722642 0.996237695\n1403636626363555584 0.096480936 -0.018946247 0.172454476 -0.003624138 -0.081920676 -0.029307170 0.996201277\n1403636626413555456 0.096438169 -0.026991643 0.172880396 -0.003195351 -0.081213214 -0.030786831 0.996216059\n1403636626463555584 0.098210961 -0.031913180 0.176357269 -0.002098840 -0.080651842 -0.033893369 0.996163726\n1403636626513555456 0.104135424 -0.033820186 0.185001895 0.001843118 -0.080630906 -0.036502596 0.996073663\n1403636626563555584 0.106199257 -0.037375648 0.185011074 0.005619921 -0.079682723 -0.040826213 0.995968044\n1403636626613555456 0.109782442 -0.038901184 0.186987564 0.009352549 -0.079277679 -0.044163827 0.995829880\n1403636626663555584 0.114302047 -0.039674494 0.188224524 0.012218509 -0.079231806 -0.047058780 0.995669901\n1403636626713555456 0.119475968 -0.036890592 0.189348966 0.012180706 -0.079638720 -0.048628390 0.995562434\n1403636626763555584 0.125588566 -0.034085110 0.189845636 0.009880138 -0.080867916 -0.049267031 0.995457411\n1403636626813555456 0.129421800 -0.031108730 0.189227492 0.006809076 -0.081320085 -0.050138149 0.995402873\n1403636626863555584 0.134772852 -0.026861973 0.186458051 0.002956294 -0.081796870 -0.050784055 0.995349944\n1403636626913555456 0.139833182 -0.020639988 0.186286330 -0.001148871 -0.081882283 -0.051713824 0.995298743\n1403636626963555584 0.144976869 -0.013616582 0.183492362 -0.005911585 -0.081654772 -0.052845947 0.995241106\n1403636627013555456 0.150906354 -0.006411743 0.181501374 -0.010458486 -0.081560142 -0.053409457 0.995181382\n1403636627063555584 0.156801164 -0.000288228 0.179266497 -0.014575297 -0.081217140 -0.054215897 0.995114028\n1403636627113555456 0.161833599 0.006028833 0.177380875 -0.019217337 -0.081408106 -0.054426465 0.995008111\n1403636627163555584 0.166627735 0.007397952 0.175043941 -0.018059146 -0.081482992 -0.054194365 0.995036364\n1403636627213555456 0.170804068 0.005905806 0.169549555 -0.015590424 -0.081489794 -0.054732326 0.995048106\n1403636627263555584 0.175803900 0.002318120 0.166819111 -0.011577470 -0.081962757 -0.054329839 0.995086074\n1403636627313555456 0.179463461 -0.004665500 0.161002427 -0.008179094 -0.082594991 -0.053336967 0.995121241\n1403636627363555584 0.183378771 -0.012051748 0.156084761 -0.006820504 -0.082980365 -0.052169312 0.995161295\n1403636627413555456 0.187436193 -0.022273529 0.149139538 -0.006527909 -0.083358712 -0.051180184 0.995183051\n1403636627463555584 0.191106856 -0.035848938 0.141091734 -0.005915752 -0.083350919 -0.049983583 0.995248318\n1403636627513555456 0.195727512 -0.046573773 0.134737760 -0.006771508 -0.081595197 -0.047982793 0.995486856\n1403636627563555584 0.200892434 -0.055094078 0.128661275 -0.007526309 -0.078353494 -0.045612685 0.995853186\n1403636627613555456 0.206796259 -0.060018238 0.123620197 -0.008926025 -0.074308641 -0.044172425 0.996216536\n1403636627663555584 0.213299453 -0.059984863 0.119945198 -0.011992270 -0.070767246 -0.043434735 0.996474564\n1403636627713555456 0.219395295 -0.057156760 0.117234260 -0.016820675 -0.065803207 -0.042725615 0.996775568\n1403636627763555584 0.225713417 -0.050916322 0.116028003 -0.022795998 -0.059940346 -0.042115759 0.997052491\n1403636627813555456 0.232972383 -0.045083385 0.115528166 -0.028406525 -0.053709410 -0.041162562 0.997303367\n1403636627863555584 0.239498019 -0.038417570 0.115574419 -0.033489417 -0.046274327 -0.040517520 0.997544706\n1403636627913555456 0.248016343 -0.032234833 0.116371974 -0.038109105 -0.041036818 -0.039523713 0.997648001\n1403636627963555584 0.254749119 -0.029692788 0.119211614 -0.040786963 -0.035878610 -0.039320912 0.997748971\n1403636628013555456 0.261209548 -0.031056955 0.120559864 -0.041981798 -0.031519316 -0.039008390 0.997858882\n1403636628063555584 0.266883671 -0.035020530 0.124124631 -0.039876170 -0.027992629 -0.038481493 0.998070836\n1403636628113555456 0.271755457 -0.041702520 0.129315704 -0.033104990 -0.025702840 -0.036682155 0.998447716\n1403636628163555584 0.277178109 -0.052511059 0.130811989 -0.024020461 -0.024112178 -0.034461703 0.998826265\n1403636628213555456 0.281942874 -0.062734365 0.136224732 -0.015582951 -0.023333590 -0.031639397 0.999105453\n1403636628263555584 0.286702305 -0.077853635 0.137539759 -0.009708132 -0.022996265 -0.027331043 0.999314725\n1403636628313555456 0.290759236 -0.091136061 0.143017262 -0.005438720 -0.023659609 -0.022750350 0.999446392\n1403636628363555584 0.296573967 -0.105440475 0.146086738 -0.003801581 -0.024118003 -0.019994294 0.999501944\n1403636628413555456 0.301376849 -0.119007945 0.146510005 -0.003537956 -0.024610123 -0.017566385 0.999536514\n1403636628463555584 0.308050454 -0.130561888 0.149022758 -0.003275331 -0.024992160 -0.016033575 0.999553680\n1403636628513555456 0.313556731 -0.140982330 0.152295887 -0.003894512 -0.025542337 -0.015003560 0.999553561\n1403636628563555584 0.321473032 -0.150485992 0.153235629 -0.004997429 -0.026422344 -0.013655138 0.999545097\n1403636628613555456 0.329787076 -0.155835181 0.155932471 -0.005213144 -0.027645551 -0.013062961 0.999518812\n1403636628663555584 0.339686602 -0.161748350 0.160283253 -0.005309004 -0.028263727 -0.013222361 0.999498963\n1403636628713555456 0.350921661 -0.165780902 0.163116246 -0.005487278 -0.027142627 -0.014794691 0.999507010\n1403636628763555584 0.363799304 -0.167936325 0.165591925 -0.007808179 -0.023885708 -0.017523162 0.999530613\n1403636628813555456 0.375615478 -0.167212322 0.172142193 -0.011099380 -0.019260662 -0.019615566 0.999560416\n1403636628863555584 0.389120221 -0.167268738 0.175966069 -0.015273470 -0.014592319 -0.021586526 0.999543786\n1403636628913555456 0.401800781 -0.168925688 0.178276673 -0.019593542 -0.009734596 -0.022528430 0.999506772\n1403636628963555584 0.416768521 -0.171699032 0.182690278 -0.023237709 -0.006421677 -0.023411471 0.999435186\n1403636629013555456 0.431095243 -0.175216123 0.188604325 -0.025929267 -0.003564972 -0.022830892 0.999396682\n1403636629063555584 0.443841636 -0.183257878 0.191464946 -0.027567364 -0.000659374 -0.022242954 0.999372244\n1403636629113555456 0.458513349 -0.193541750 0.192294180 -0.028209722 0.002422398 -0.022966873 0.999335229\n1403636629163555584 0.471949577 -0.201073840 0.198873863 -0.028053857 0.006828437 -0.021193165 0.999358416\n1403636629213555456 0.486120641 -0.210709453 0.206318900 -0.027089514 0.012359028 -0.019661598 0.999363184\n1403636629263555584 0.500332892 -0.217265859 0.209782749 -0.025123401 0.017317928 -0.017445482 0.999382079\n1403636629313555456 0.516071200 -0.224308535 0.219915330 -0.022909902 0.021114821 -0.014177255 0.999413967\n1403636629363555584 0.528017998 -0.229453444 0.232353657 -0.020313302 0.024672879 -0.011248108 0.999425888\n1403636629413555456 0.543986142 -0.234425619 0.241503432 -0.017241703 0.026844723 -0.006627845 0.999468923\n1403636629463555584 0.557152569 -0.236120269 0.251512796 -0.013274951 0.031224800 -0.001122967 0.999423623\n1403636629513555456 0.572593808 -0.239597142 0.263084114 -0.011400489 0.036284041 0.004194676 0.999267697\n1403636629563555584 0.588152349 -0.238214597 0.273614228 -0.011713567 0.042692125 0.008446617 0.998983860\n1403636629613555456 0.604899824 -0.236439109 0.285168767 -0.014717236 0.051322021 0.010401761 0.998519540\n1403636629663555584 0.624059319 -0.230372608 0.298708886 -0.019659016 0.060463630 0.012600047 0.997897267\n1403636629713555456 0.643938959 -0.224379450 0.311242253 -0.024272332 0.070454173 0.014899492 0.997108340\n1403636629763555584 0.667417586 -0.219461024 0.321582168 -0.029164808 0.081134669 0.016574154 0.996138453\n1403636629813555456 0.689496994 -0.209514230 0.339677602 -0.031417590 0.092045046 0.019642195 0.995065212\n1403636629863555584 0.710259795 -0.202772006 0.354813576 -0.034393910 0.103483215 0.022443032 0.993782997\n1403636629913555456 0.730880082 -0.195983410 0.375141472 -0.036066607 0.114009358 0.025266431 0.992503226\n1403636629963555584 0.755012929 -0.189907193 0.390311748 -0.036448095 0.123149216 0.027690068 0.991331935\n1403636630013555456 0.776709676 -0.189990342 0.405756831 -0.036760237 0.130544275 0.029942853 0.990308166\n1403636630063555584 0.799395561 -0.184940964 0.431107253 -0.034064695 0.136546433 0.031604867 0.989543259\n1403636630113555456 0.817073107 -0.191467673 0.449634671 -0.029863846 0.142685130 0.031392228 0.988819301\n1403636630163555584 0.842508316 -0.197747484 0.463262796 -0.022887960 0.146863595 0.032395057 0.988361120\n1403636630213555456 0.868475676 -0.201210648 0.487177491 -0.015377623 0.150741413 0.032788057 0.987909615\n1403636630263555584 0.889228225 -0.212626502 0.501914322 -0.009765256 0.153472766 0.033514895 0.987536073\n1403636630313555456 0.913168490 -0.221668869 0.520056605 -0.005826565 0.156059533 0.032671582 0.987189949\n1403636630363555584 0.937965155 -0.234406963 0.528316259 -0.006703773 0.156877831 0.032630488 0.987056077\n1403636630413555456 0.953280032 -0.242177442 0.559525013 -0.007532487 0.158258274 0.032781772 0.986824632\n1403636630463555584 0.986656189 -0.259090304 0.571865082 -0.010841719 0.157976627 0.031636812 0.986876369\n1403636630513555456 0.999518216 -0.262123227 0.592139423 -0.011709071 0.158327267 0.031149672 0.986825764\n1403636630563555584 1.016956687 -0.283969373 0.602785647 -0.014030665 0.158782810 0.027938070 0.986818433\n1403636630613555456 1.040901899 -0.298533499 0.602420688 -0.014881149 0.157812521 0.024792779 0.987045646\n1403636630663555584 1.061788082 -0.314416796 0.628666103 -0.016301408 0.156910464 0.023273384 0.987203956\n1403636630713555456 1.088607788 -0.327231407 0.640386224 -0.017196819 0.155679941 0.021183956 0.987430632\n1403636630763555584 1.099407434 -0.347966760 0.657624364 -0.017889295 0.154508412 0.021123443 0.987603605\n1403636630813555456 1.116876841 -0.349999785 0.681251168 -0.017636094 0.152729690 0.022851972 0.987846315\n1403636630863555584 1.146417618 -0.362833709 0.693156481 -0.017596651 0.150484949 0.024702637 0.988146961\n1403636630913555456 1.157309532 -0.366177201 0.725452065 -0.016736722 0.149203271 0.026382778 0.988312781\n1403636630963555584 1.174589276 -0.383417249 0.749072611 -0.017311158 0.147756740 0.026996877 0.988503635\n1403636631013555456 1.196506262 -0.389181435 0.770224631 -0.016926739 0.146734059 0.027425738 0.988650858\n1403636631063555584 1.214205861 -0.395791441 0.776685119 -0.016107511 0.145973846 0.027340272 0.988779426\n1403636631113555456 1.226915359 -0.406211078 0.804213166 -0.014717910 0.146048978 0.027062980 0.988797605\n1403636631163555584 1.250211000 -0.406229496 0.819923282 -0.012961542 0.145295918 0.026893089 0.988937736\n1403636631213555456 1.267588139 -0.408695012 0.841500878 -0.010745741 0.144912541 0.026913928 0.989019990\n1403636631263555584 1.287116051 -0.416604936 0.866788507 -0.009618812 0.144678578 0.026025845 0.989089608\n1403636631313555456 1.301847219 -0.423394829 0.891084433 -0.009769730 0.144421428 0.026113598 0.989123404\n1403636631363555584 1.324804544 -0.420831352 0.914455771 -0.009423301 0.144159734 0.025557918 0.989179432\n1403636631413555456 1.345106721 -0.423465490 0.932936907 -0.009607198 0.143554345 0.025392940 0.989269972\n1403636631463555584 1.364605427 -0.416232169 0.954276979 -0.009133782 0.143243939 0.024841366 0.989333451\n1403636631513555456 1.386619210 -0.415782511 0.975295782 -0.009561414 0.142815411 0.023959156 0.989413142\n1403636631563555584 1.398118496 -0.417006344 1.010293484 -0.009630550 0.143331081 0.022542883 0.989371181\n1403636631613555456 1.420693398 -0.414469033 1.018608332 -0.010401926 0.142703205 0.020365246 0.989501357\n1403636631663555584 1.439909697 -0.415777594 1.040266514 -0.011262242 0.142100945 0.019421838 0.989597559\n1403636631713555456 1.457375765 -0.420465678 1.061700463 -0.011724858 0.141764313 0.018860880 0.989651263\n1403636631763555584 1.472942591 -0.420664161 1.085084438 -0.012164086 0.141515270 0.018257422 0.989692986\n1403636631813555456 1.487847090 -0.422925740 1.103251815 -0.012038489 0.140804395 0.017558549 0.989808500\n1403636631863555584 1.502333283 -0.424354196 1.127440572 -0.012551744 0.141268507 0.016461965 0.989754856\n1403636631913555456 1.512329340 -0.432381481 1.155102253 -0.013606628 0.141616106 0.015727341 0.989703178\n1403636631963555584 1.536473274 -0.430831283 1.159604788 -0.013274648 0.140998736 0.015605827 0.989797771\n1403636632013555456 1.546271801 -0.445284098 1.180101395 -0.013774606 0.141446009 0.015236709 0.989732862\n1403636632063555584 1.561866045 -0.451214850 1.204336405 -0.012113342 0.141682416 0.014814392 0.989727199\n1403636632113555456 1.574556828 -0.456830055 1.221454144 -0.010452623 0.142217949 0.013428945 0.989689052\n1403636632163555584 1.586565971 -0.463469326 1.243560314 -0.009065972 0.144041374 0.010472552 0.989474714\n1403636632213555456 1.600085497 -0.472662032 1.263453960 -0.009608433 0.144723743 0.009417764 0.989380598\n1403636632263555584 1.614089608 -0.477458686 1.273395538 -0.008884547 0.144581288 0.010470863 0.989397585\n1403636632313555456 1.623763800 -0.483741969 1.295979857 -0.008786047 0.144964620 0.011564446 0.989330232\n1403636632363555584 1.634031534 -0.488121748 1.314196587 -0.008454820 0.145149812 0.012397064 0.989295900\n1403636632413555456 1.645025015 -0.491207689 1.335241914 -0.009432732 0.145476520 0.012934036 0.989232183\n1403636632463555584 1.655103922 -0.485849679 1.355512738 -0.011739104 0.144726336 0.016650034 0.989261925\n1403636632513555456 1.663281441 -0.485265076 1.372535825 -0.014980928 0.141998038 0.020152243 0.989548385\n1403636632563555584 1.667798281 -0.483070314 1.397151232 -0.020037178 0.137946501 0.025474578 0.989909232\n1403636632613555456 1.680732250 -0.477594048 1.413522959 -0.024420006 0.131944165 0.029852277 0.990506530\n1403636632663555584 1.686378479 -0.477491051 1.435278416 -0.028051831 0.125276223 0.031933099 0.991210997\n1403636632713555456 1.692856073 -0.473873019 1.458912969 -0.030361677 0.116960816 0.032190509 0.992150247\n1403636632763555584 1.696937323 -0.476939768 1.492948651 -0.031894039 0.107984930 0.030522276 0.993171871\n1403636632813555456 1.710942864 -0.471005082 1.504613876 -0.030794578 0.097460166 0.026284974 0.994415581\n1403636632863555584 1.718015790 -0.476901770 1.530493975 -0.028283386 0.087568581 0.017308272 0.995606482\n1403636632913555456 1.732731462 -0.476858705 1.552219033 -0.023543948 0.077010095 0.008633471 0.996714890\n1403636632963555584 1.744790912 -0.476947516 1.571650267 -0.020404028 0.068141907 0.001180026 0.997466266\n1403636633013555456 1.758799553 -0.486871570 1.589783430 -0.018213697 0.060273174 -0.006195956 0.997996509\n1403636633063555584 1.766999006 -0.499553829 1.612518907 -0.018027076 0.053349983 -0.011723239 0.998344362\n1403636633113555456 1.770089865 -0.506634891 1.644956350 -0.016919903 0.047564704 -0.015383159 0.998606384\n1403636633163555584 1.778444409 -0.518227041 1.670286655 -0.017376935 0.042333931 -0.018789921 0.998775661\n1403636633213555456 1.788290143 -0.525681615 1.695084333 -0.017171765 0.037870515 -0.020748368 0.998919666\n1403636633263555584 1.802429795 -0.529774368 1.716314316 -0.018314295 0.033699282 -0.020543996 0.999053001\n1403636633313555456 1.815655231 -0.534584939 1.739998102 -0.019765643 0.030285493 -0.019847309 0.999148726\n1403636633363555584 1.824166298 -0.537467718 1.765880704 -0.021556817 0.027671766 -0.017821662 0.999225676\n1403636633413555456 1.831230879 -0.538180172 1.794675708 -0.023626802 0.026203947 -0.015530672 0.999256670\n1403636633463555584 1.833912849 -0.542063236 1.823930025 -0.025985468 0.025508232 -0.013321272 0.999248028\n1403636633513555456 1.850362897 -0.540235162 1.851028681 -0.027102066 0.024683418 -0.012073317 0.999254942\n1403636633563555584 1.857807636 -0.542237520 1.881486535 -0.029216789 0.025246544 -0.010636378 0.999197602\n1403636633613555456 1.870902777 -0.540127993 1.909065485 -0.030984640 0.025489980 -0.009397240 0.999150574\n1403636633663555584 1.872199774 -0.545757949 1.947830081 -0.032888301 0.027890807 -0.009930469 0.999020398\n1403636633713555456 1.885263443 -0.545350611 1.972731471 -0.032196306 0.029064085 -0.008747849 0.999020576\n1403636633763555584 1.897116780 -0.554454803 2.005026817 -0.031811468 0.030083684 -0.008394994 0.999005735\n1403636633813555456 1.904953480 -0.559044242 2.041419744 -0.031303070 0.031729884 -0.006711989 0.998983562\n1403636633863555584 1.915379047 -0.570521057 2.072101355 -0.030248530 0.032638799 -0.004960527 0.998997033\n1403636633913555456 1.927665591 -0.583217144 2.100929976 -0.029283587 0.032680523 -0.000721404 0.999036431\n1403636633963555584 1.936624527 -0.595902741 2.131006002 -0.027397545 0.032979690 0.003777622 0.999073267\n1403636634013555456 1.951548696 -0.606395960 2.162852526 -0.025511967 0.032852188 0.007511839 0.999106288\n1403636634063555584 1.962549686 -0.614653707 2.194555521 -0.025131235 0.033632018 0.009918361 0.999069035\n1403636634113555456 1.976822734 -0.625263274 2.226401091 -0.025622746 0.033407018 0.009974740 0.999063492\n1403636634163555584 1.992359400 -0.636328220 2.261910915 -0.026556293 0.033512082 0.008693210 0.999047577\n1403636634213555456 2.006943941 -0.649817765 2.293002129 -0.028270263 0.033882156 0.005906033 0.999008477\n1403636634263555584 2.021184206 -0.662198603 2.329465866 -0.027772980 0.034520660 0.001584585 0.999016762\n1403636634313555456 2.037115574 -0.679603279 2.358396053 -0.024814256 0.034939423 -0.002280281 0.999078691\n1403636634363555584 2.052075863 -0.696381867 2.396382809 -0.020086886 0.035103384 -0.005479184 0.999166787\n1403636634413555456 2.074151754 -0.713249803 2.427434206 -0.015692776 0.034838241 -0.008812130 0.999230921\n1403636634463555584 2.091700792 -0.730858207 2.465153217 -0.013146791 0.034504045 -0.011484931 0.999252081\n1403636634513555456 2.106013298 -0.739785552 2.500336885 -0.009104330 0.034093849 -0.012601204 0.999297738\n1403636634563555584 2.126393318 -0.748452246 2.534872293 -0.006416836 0.033238504 -0.013316134 0.999338150\n1403636634613555456 2.137487650 -0.759979784 2.573153734 -0.005678989 0.032082696 -0.016040679 0.999340355\n1403636634663555584 2.154658794 -0.766614735 2.607129097 -0.004775181 0.028794164 -0.018221481 0.999407887\n1403636634713555456 2.169822693 -0.777241468 2.640524626 -0.004754251 0.025516100 -0.021367768 0.999434710\n1403636634763555584 2.189354181 -0.784418106 2.671513081 -0.006408353 0.021573795 -0.023049111 0.999480963\n1403636634813555456 2.200829268 -0.796230555 2.707767963 -0.008995173 0.018281914 -0.024671353 0.999487936\n1403636634863555584 2.210938454 -0.806051135 2.742589235 -0.011022523 0.015152178 -0.025175050 0.999507427\n1403636634913555456 2.221830130 -0.817501724 2.774211168 -0.012555971 0.011814116 -0.026216606 0.999507606\n1403636634963555584 2.236782789 -0.833239257 2.802257061 -0.015164450 0.008825979 -0.027908597 0.999456465\n1403636635013555456 2.250227213 -0.845383525 2.833904743 -0.015451477 0.006027530 -0.029643832 0.999422908\n1403636635063555584 2.262175798 -0.858324289 2.864338398 -0.016983639 0.003906861 -0.030908715 0.999370277\n1403636635113555456 2.270905972 -0.871925056 2.896600008 -0.018495804 0.002533127 -0.032224923 0.999306262\n1403636635163555584 2.284465551 -0.880972028 2.928790331 -0.019164421 0.000570637 -0.031618200 0.999316096\n1403636635213555456 2.295375824 -0.890972614 2.958715439 -0.020504294 -0.001000204 -0.032014295 0.999276578\n1403636635263555584 2.301847935 -0.904521585 2.995740414 -0.022070527 -0.002546049 -0.031045517 0.999271035\n1403636635313555456 2.310491562 -0.910244942 3.026351929 -0.023351520 -0.004097599 -0.028650768 0.999308288\n1403636635363555584 2.323539734 -0.919331431 3.060806751 -0.025221929 -0.006478403 -0.025190271 0.999343455\n1403636635413555456 2.329375029 -0.928924859 3.096036911 -0.026499424 -0.007213564 -0.024269009 0.999328136\n1403636635463555584 2.339815378 -0.937898397 3.131286383 -0.025841337 -0.007861080 -0.022421284 0.999383688\n1403636635513555456 2.351856947 -0.950199902 3.164887428 -0.026490981 -0.009068691 -0.019779081 0.999412179\n1403636635563555584 2.361975908 -0.969143450 3.197140694 -0.027131364 -0.009108956 -0.019544234 0.999399245\n1403636635613555456 2.372377872 -0.984381139 3.233984232 -0.026170034 -0.009334486 -0.017882969 0.999453962\n1403636635663555584 2.385108948 -0.999494612 3.267026663 -0.025115186 -0.009293044 -0.016668616 0.999502361\n1403636635713555456 2.397468567 -1.020207286 3.298340321 -0.023910318 -0.009026206 -0.016004901 0.999545217\n1403636635763555584 2.406729221 -1.044216633 3.335367918 -0.020843085 -0.009022636 -0.014214384 0.999641001\n1403636635813555456 2.420046806 -1.066434503 3.368104219 -0.016430505 -0.010014794 -0.009904904 0.999765813\n1403636635863555584 2.433387041 -1.091599941 3.400879622 -0.013864333 -0.010464092 -0.006432879 0.999828458\n1403636635913555456 2.448989391 -1.115298748 3.433293819 -0.014813997 -0.011489057 -0.001790574 0.999822617\n1403636635963555584 2.462630987 -1.142611623 3.464369059 -0.018607479 -0.011008167 -0.001277587 0.999765456\n1403636636013555456 2.477059841 -1.165244579 3.497858286 -0.023389494 -0.009651099 -0.003467949 0.999673843\n1403636636063555584 2.492512703 -1.191130877 3.532603025 -0.027732339 -0.007571091 -0.007812929 0.999556184\n1403636636113555456 2.512863159 -1.216095805 3.560527802 -0.030582998 -0.005892284 -0.012775479 0.999433219\n1403636636163555584 2.533596039 -1.240350962 3.601130724 -0.028819727 -0.004620967 -0.016802868 0.999432683\n1403636636213555456 2.551481724 -1.265591264 3.630568266 -0.023555184 -0.003186623 -0.020889305 0.999499202\n1403636636263555584 2.567248583 -1.299512625 3.667207718 -0.017762478 -0.001589853 -0.024780245 0.999533832\n1403636636313555456 2.585933208 -1.327483535 3.704128027 -0.011710598 -0.001168656 -0.026629096 0.999576092\n1403636636363555584 2.604253292 -1.357163429 3.744573593 -0.004655744 -0.000309372 -0.028486388 0.999583244\n1403636636413555456 2.621634245 -1.390213013 3.774735451 0.003535950 -0.000481218 -0.029139163 0.999568999\n1403636636463555584 2.640449047 -1.418848634 3.801990032 0.010313259 -0.000600198 -0.029976280 0.999497235\n1403636636513555456 2.658151627 -1.442845225 3.836693048 0.013560468 0.000549169 -0.032582778 0.999376893\n1403636636563555584 2.676177740 -1.472723126 3.858694792 0.013805515 0.001550479 -0.036792189 0.999226332\n1403636636613555456 2.692586660 -1.488109708 3.895719051 0.015079714 0.002983063 -0.040656727 0.999054909\n1403636636663555584 2.708891153 -1.503451109 3.924951792 0.014903426 0.004521944 -0.044776909 0.998875618\n1403636636713555456 2.722268105 -1.523086786 3.957448006 0.014453501 0.006064771 -0.049116384 0.998670042\n1403636636763555584 2.737665892 -1.532960892 3.981744289 0.014465797 0.007174043 -0.052409142 0.998495102\n1403636636813555456 2.750044584 -1.547728539 4.011745453 0.013305658 0.008822449 -0.058329273 0.998169720\n1403636636863555584 2.763155937 -1.555717468 4.033897877 0.011668692 0.009719807 -0.062923856 0.997902751\n1403636636913555456 2.772489786 -1.559030414 4.063192368 0.009147021 0.008359117 -0.060002558 0.998121321\n1403636636963555584 2.777367592 -1.566311717 4.088511467 0.006955057 0.005778302 -0.054763194 0.998458385\n1403636637013555456 2.786280870 -1.568805695 4.111313820 0.004590669 0.002433632 -0.047524605 0.998856544\n1403636637063555584 2.789695263 -1.569006681 4.136435509 0.003060383 -0.000368301 -0.040874079 0.999159575\n1403636637113555456 2.793484926 -1.571772456 4.158598423 0.000144224 -0.002557236 -0.036278736 0.999338388\n1403636637163555584 2.800255775 -1.572939396 4.179509640 -0.003731418 -0.004493145 -0.033660173 0.999416232\n1403636637213555456 2.800750017 -1.572150946 4.205591202 -0.007962665 -0.004997432 -0.033124313 0.999407053\n1403636637263555584 2.806054592 -1.568495989 4.232002735 -0.010686328 -0.006042384 -0.032034881 0.999411345\n1403636637313555456 2.809913158 -1.574599028 4.246424675 -0.013904554 -0.006512936 -0.032058962 0.999368012\n1403636637363555584 2.812187433 -1.576825738 4.267880440 -0.015648292 -0.006500919 -0.032853402 0.999316514\n1403636637413555456 2.809839487 -1.577924848 4.297155857 -0.016176695 -0.007156535 -0.031917907 0.999333978\n1403636637463555584 2.814845800 -1.587292671 4.312209129 -0.018193681 -0.007992454 -0.033125035 0.999253631\n1403636637513555456 2.814157963 -1.596544981 4.335932255 -0.018794062 -0.008473773 -0.032912735 0.999245584\n1403636637563555584 2.820308447 -1.607439399 4.348365784 -0.020308536 -0.009610318 -0.031771291 0.999242604\n1403636637613555456 2.816284657 -1.619614124 4.374057770 -0.020556299 -0.010261109 -0.031251028 0.999247491\n1403636637663555584 2.819581985 -1.635326028 4.392575264 -0.021655416 -0.011025947 -0.030802032 0.999230027\n1403636637713555456 2.817403316 -1.649311781 4.417432785 -0.020635976 -0.011243802 -0.031352237 0.999232054\n1403636637763555584 2.819595575 -1.670527697 4.433925152 -0.019724336 -0.011866393 -0.031788077 0.999229550\n1403636637813555456 2.819415569 -1.690940738 4.454179764 -0.017482923 -0.012057411 -0.032410160 0.999248981\n1403636637863555584 2.821866989 -1.713001013 4.468017101 -0.015881436 -0.012683725 -0.032764006 0.999256432\n1403636637913555456 2.818682671 -1.732421637 4.494745255 -0.013490697 -0.012841467 -0.032531917 0.999297142\n1403636637963555584 2.821372986 -1.754113913 4.509706497 -0.011244294 -0.013327776 -0.032215320 0.999328792\n1403636638013555456 2.820170879 -1.769347787 4.533165455 -0.009258303 -0.013441580 -0.032424524 0.999340892\n1403636638063555584 2.817944527 -1.779215336 4.556212902 -0.007260316 -0.013775185 -0.032483302 0.999350965\n1403636638113555456 2.819055557 -1.790665627 4.573455811 -0.005514669 -0.014127870 -0.032165550 0.999367476\n1403636638163555584 2.822435856 -1.795152426 4.595907688 -0.003798540 -0.014815012 -0.031856295 0.999375403\n1403636638213555456 2.821288586 -1.797397971 4.617748260 -0.003412914 -0.014910349 -0.032097682 0.999367654\n1403636638263555584 2.824282646 -1.802702904 4.639741898 -0.003106048 -0.015257954 -0.032530881 0.999349415\n1403636638313555456 2.822497845 -1.804054856 4.663482189 -0.005198515 -0.015926346 -0.030521795 0.999393702\n1403636638363555584 2.822878361 -1.799675465 4.689699173 -0.010562222 -0.017544016 -0.026210360 0.999446690\n1403636638413555456 2.824692488 -1.798805833 4.709263802 -0.021112060 -0.019266725 -0.021269957 0.999365151\n1403636638463555584 2.825474739 -1.797607422 4.735243797 -0.031914778 -0.020991027 -0.017589789 0.999115288\n1403636638513555456 2.827323675 -1.791207194 4.758483410 -0.040153001 -0.022265822 -0.012336623 0.998869300\n1403636638563555584 2.831311941 -1.787925959 4.786793232 -0.044934180 -0.022823459 -0.011435193 0.998663723\n1403636638613555456 2.835159063 -1.792545557 4.808932781 -0.047451824 -0.022273727 -0.013850137 0.998529077\n1403636638663555584 2.840960264 -1.791644812 4.839153290 -0.045117214 -0.020947261 -0.018595332 0.998588920\n1403636638713555456 2.847457409 -1.800888062 4.865687847 -0.042380448 -0.019727817 -0.022768781 0.998647213\n1403636638763555584 2.854098558 -1.808138847 4.895727634 -0.037266027 -0.019387290 -0.025295112 0.998797059\n1403636638813555456 2.856428385 -1.820055485 4.923844337 -0.031889766 -0.018741872 -0.026387205 0.998967230\n1403636638863555584 2.862562180 -1.833076119 4.956705093 -0.027255675 -0.018835720 -0.026525550 0.999098957\n1403636638913555456 2.869621992 -1.853284240 4.982335091 -0.024214340 -0.020069817 -0.024677480 0.999200642\n1403636638963555584 2.875518560 -1.869952679 5.012301922 -0.021675888 -0.021328378 -0.022030467 0.999294698\n1403636639013555456 2.881381989 -1.887424707 5.046076775 -0.021131357 -0.023183258 -0.016817022 0.999366403\n1403636639063555584 2.888290405 -1.906734347 5.075591564 -0.020419745 -0.025223657 -0.010952865 0.999413252\n1403636639113555456 2.894129515 -1.923429132 5.107079506 -0.020461462 -0.026632467 -0.006541773 0.999414444\n1403636639163555584 2.902220726 -1.934439421 5.140191078 -0.020805182 -0.027736526 -0.002152088 0.999396384\n1403636639213555456 2.914956808 -1.946731329 5.169811726 -0.021426370 -0.029222805 0.001075496 0.999342680\n1403636639263555584 2.927111626 -1.950751424 5.205165386 -0.022136223 -0.029636974 0.002655651 0.999312043\n1403636639313555456 2.943127394 -1.956695914 5.240183353 -0.022814220 -0.028145615 -0.002699513 0.999339819\n1403636639363555584 2.959404230 -1.959268928 5.277981758 -0.023034252 -0.026352255 -0.008694370 0.999349475\n1403636639413555456 2.975227833 -1.958355784 5.320445538 -0.023119343 -0.024281655 -0.015388789 0.999319315\n1403636639463555584 2.990654469 -1.955013275 5.355019569 -0.022729220 -0.021992100 -0.021499913 0.999268472\n1403636639513555456 3.007708073 -1.952394366 5.398105621 -0.021226261 -0.019753745 -0.028011058 0.999186993\n1403636639563555584 3.025893211 -1.949730635 5.435304165 -0.018871237 -0.017426865 -0.034867469 0.999061763\n1403636639613555456 3.047170639 -1.950464129 5.476907730 -0.017247161 -0.016274087 -0.040742502 0.998888254\n1403636639663555584 3.063000441 -1.946331978 5.514350891 -0.013543763 -0.015898997 -0.042224377 0.998889804\n1403636639713555456 3.076313496 -1.949145794 5.557153225 -0.009676814 -0.016614478 -0.041332234 0.998960435\n1403636639763555584 3.094535828 -1.954719305 5.590095520 -0.006347043 -0.018186780 -0.038595811 0.999069214\n1403636639813555456 3.107211828 -1.956745744 5.625740051 -0.004083998 -0.018823652 -0.036408696 0.999151349\n1403636639863555584 3.121653795 -1.961658955 5.661098957 -0.002929937 -0.019689586 -0.033890389 0.999227285\n1403636639913555456 3.134045124 -1.965735555 5.700988770 -0.002133984 -0.021033632 -0.031529177 0.999279201\n1403636639963555584 3.145993233 -1.973105669 5.734181404 -0.001715751 -0.021185616 -0.030780103 0.999300182\n1403636640013555456 3.158779860 -1.980741739 5.764939308 -0.001114595 -0.021955222 -0.030972660 0.999278426\n1403636640063555584 3.170628071 -1.989394188 5.794611931 -0.000565526 -0.023713106 -0.032661870 0.999184966\n1403636640113555456 3.182017565 -2.004590988 5.830588818 -0.000519428 -0.027023114 -0.036704894 0.998960614\n1403636640163555584 3.192736149 -2.010833740 5.858761311 0.000213681 -0.030771565 -0.038142875 0.998798370\n1403636640213555456 3.209950924 -2.030913353 5.882417202 -0.000395001 -0.035660941 -0.040024567 0.998562038\n1403636640263555584 3.224423409 -2.044023752 5.905113697 -0.001406825 -0.039549094 -0.042274229 0.998321950\n1403636640313555456 3.232494116 -2.058476686 5.932961941 -0.001967481 -0.042343054 -0.043130782 0.998169780\n1403636640363555584 3.245690346 -2.067251444 5.955427647 -0.001669885 -0.045477532 -0.044288903 0.997981727\n1403636640413555456 3.255713463 -2.079444647 5.986093044 -0.001691187 -0.047784720 -0.045637000 0.997813106\n1403636640463555584 3.269264698 -2.089253187 6.009069920 -0.001625138 -0.049764570 -0.047466852 0.997631073\n1403636640513555456 3.286510229 -2.094377518 6.032374382 -0.002368243 -0.051912118 -0.047030360 0.997540832\n1403636640563555584 3.291359901 -2.105009556 6.057396889 -0.002983121 -0.053084914 -0.048610602 0.997401655\n1403636640613555456 3.300403833 -2.106637955 6.081959724 -0.002482675 -0.054149073 -0.048183236 0.997366548\n1403636640663555584 3.312189579 -2.114664078 6.104503632 -0.002529758 -0.054971673 -0.049231362 0.997270286\n1403636640713555456 3.322355270 -2.113158941 6.128970146 -0.002889273 -0.055629782 -0.049131524 0.997237742\n1403636640763555584 3.330318451 -2.115740299 6.155347347 -0.004603766 -0.056412019 -0.049519442 0.997168124\n1403636640813555456 3.345571518 -2.117539644 6.175033092 -0.005724607 -0.057250347 -0.050256222 0.997077703\n1403636640863555584 3.352021456 -2.125914574 6.200931072 -0.007504525 -0.057109460 -0.050375655 0.997067928\n1403636640913555456 3.361225605 -2.128659487 6.225476742 -0.008047247 -0.057282846 -0.050879087 0.997028232\n1403636640963555584 3.369496822 -2.136085033 6.242609978 -0.008512340 -0.057210453 -0.051316865 0.997006059\n1403636641013555456 3.376915693 -2.142524242 6.261529922 -0.007671035 -0.056761034 -0.051403459 0.997034073\n1403636641063555584 3.378539085 -2.149813414 6.282708645 -0.006796109 -0.056325875 -0.050673433 0.997102499\n1403636641113555456 3.393066645 -2.160157204 6.305566788 -0.006480792 -0.056137048 -0.050895251 0.997103930\n1403636641163555584 3.403019667 -2.166250229 6.328889847 -0.007062565 -0.056075610 -0.051779024 0.997057915\n1403636641213555456 3.409902573 -2.165247679 6.342883110 -0.005424439 -0.055185944 -0.050944362 0.997160852\n1403636641263555584 3.423073053 -2.167338610 6.357231140 -0.004794253 -0.055978842 -0.049713742 0.997182012\n1403636641313555456 3.430306196 -2.168672800 6.381104946 -0.005313542 -0.056597076 -0.046120472 0.997317135\n1403636641363555584 3.436487198 -2.164249182 6.398287773 -0.005375080 -0.057591982 -0.041486058 0.997463346\n1403636641413555456 3.438736439 -2.162441254 6.418622017 -0.005826318 -0.058085516 -0.037683427 0.997583091\n1403636641463555584 3.445676565 -2.161052942 6.438922405 -0.005843408 -0.058026541 -0.037013046 0.997611523\n1403636641513555456 3.459290028 -2.162798405 6.457878590 -0.005815901 -0.057807654 -0.038722616 0.997559547\n1403636641563555584 3.463812351 -2.158042669 6.477949619 -0.005606333 -0.056682047 -0.040318221 0.997562110\n1403636641613555456 3.474962711 -2.157610655 6.497192383 -0.005379098 -0.055599865 -0.042236082 0.997544885\n1403636641663555584 3.484375000 -2.157828569 6.508557320 -0.005608477 -0.054883618 -0.044017170 0.997506320\n1403636641713555456 3.486914635 -2.164194822 6.525633812 -0.005066930 -0.053881921 -0.045029633 0.997518599\n1403636641763555584 3.491763115 -2.169536591 6.543453693 -0.005618002 -0.053016279 -0.046027645 0.997516513\n1403636641813555456 3.501789093 -2.176820517 6.555186272 -0.004772521 -0.052909315 -0.046144042 0.997521222\n1403636641863555584 3.511912346 -2.185411930 6.569164276 -0.004065291 -0.053168878 -0.046205968 0.997507691\n1403636641913555456 3.518138170 -2.195816278 6.582094193 -0.003909162 -0.051762410 -0.045904189 0.997596204\n1403636641963555584 3.526825428 -2.205053568 6.592900276 -0.003266528 -0.049145326 -0.044485278 0.997795105\n1403636642013555456 3.535424232 -2.213509798 6.597535610 -0.001658327 -0.045223337 -0.042884111 0.998054624\n1403636642063555584 3.543848991 -2.229041815 6.606722355 -0.001104812 -0.040596932 -0.041272208 0.998322248\n1403636642113555456 3.554433346 -2.239842415 6.617884636 0.000008242 -0.036179338 -0.040016301 0.998543799\n1403636642163555584 3.560624123 -2.251538992 6.626679420 0.000489508 -0.032125276 -0.039336644 0.998709381\n1403636642213555456 3.565728426 -2.259986162 6.634872437 0.001544028 -0.028696612 -0.037803710 0.998871863\n1403636642263555584 3.572467327 -2.268469334 6.644152641 0.001699310 -0.025807995 -0.036524147 0.998998046\n1403636642313555456 3.583532810 -2.274230003 6.649462700 0.002094081 -0.022358449 -0.034670264 0.999146521\n1403636642363555584 3.590605497 -2.277289629 6.658908844 0.002590059 -0.017441221 -0.032995488 0.999299943\n1403636642413555456 3.597744703 -2.278912544 6.663996220 0.003476762 -0.013193512 -0.030739782 0.999434292\n1403636642463555584 3.602908134 -2.278839111 6.672746181 0.003328931 -0.009090104 -0.029261813 0.999524891\n1403636642513555456 3.613060236 -2.280351639 6.682198048 0.001760201 -0.006271551 -0.027830055 0.999591470\n1403636642563555584 3.618867159 -2.278143883 6.692141533 -0.001536886 -0.002950806 -0.027864538 0.999606192\n1403636642613555456 3.625931025 -2.270172596 6.696370125 -0.005302167 -0.001080918 -0.026190234 0.999642372\n1403636642663555584 3.635692358 -2.265021086 6.702895164 -0.009916789 0.000388339 -0.025082102 0.999636114\n1403636642713555456 3.639159679 -2.260299444 6.716445446 -0.014105518 0.002445217 -0.024719097 0.999591947\n1403636642763555584 3.645961761 -2.258541584 6.725017071 -0.018247763 0.003075588 -0.024121651 0.999537766\n1403636642813555456 3.655555010 -2.250513077 6.731307030 -0.020727042 0.003731553 -0.022948194 0.999514818\n1403636642863555584 3.654802799 -2.252022743 6.743498802 -0.022842510 0.004452302 -0.021946236 0.999488235\n1403636642913555456 3.670502424 -2.248594284 6.742800236 -0.024471605 0.003862350 -0.022239335 0.999445617\n1403636642963555584 3.680390358 -2.245230913 6.748139858 -0.024397803 0.003497245 -0.021864140 0.999457061\n1403636643013555456 3.682118416 -2.252764702 6.758489609 -0.024204213 0.003734255 -0.020614453 0.999487460\n1403636643063555584 3.689272165 -2.259588003 6.766522884 -0.020569837 0.003530382 -0.020832775 0.999565125\n1403636643113555456 3.701451063 -2.260937452 6.771619320 -0.015865086 0.002846277 -0.019452792 0.999680817\n1403636643163555584 3.707593918 -2.264892340 6.781143188 -0.012518974 0.002525217 -0.018968195 0.999738514\n1403636643213555456 3.712987900 -2.271731377 6.792932510 -0.010384293 0.002435335 -0.019016745 0.999762237\n1403636643263555584 3.717343569 -2.275742531 6.800899506 -0.009647966 0.002261842 -0.019090956 0.999768615\n1403636643313555456 3.726089954 -2.272178650 6.807878017 -0.009591814 0.002078646 -0.019431705 0.999763012\n1403636643363555584 3.733845949 -2.273439407 6.822502613 -0.011597929 0.002103715 -0.019836586 0.999733686\n1403636643413555456 3.743298531 -2.275967836 6.832528114 -0.013979980 0.001464179 -0.019357126 0.999713778\n1403636643463555584 3.754036903 -2.277305365 6.837472439 -0.017929764 0.000761560 -0.018574046 0.999666393\n1403636643513555456 3.761173964 -2.283592939 6.849573135 -0.021789525 0.000372722 -0.018695233 0.999587655\n1403636643563555584 3.762776375 -2.291738033 6.856584549 -0.025322052 0.000577014 -0.019029651 0.999498010\n1403636643613555456 3.774275780 -2.296668291 6.864874363 -0.028373500 0.000129010 -0.019998321 0.999397337\n1403636643663555584 3.787099123 -2.304464102 6.873205185 -0.031295970 -0.000951413 -0.020980971 0.999289453\n1403636643713555456 3.790832758 -2.319413662 6.884624481 -0.034334976 -0.000786342 -0.021491868 0.999178946\n1403636643763555584 3.804405928 -2.335472345 6.893247604 -0.036052234 -0.001495564 -0.022676216 0.999091506\n1403636643813555456 3.815311432 -2.347818375 6.904620647 -0.038663998 -0.001234678 -0.023832496 0.998967230\n1403636643863555584 3.825759411 -2.360674858 6.916982651 -0.041542821 -0.001820796 -0.024506455 0.998834431\n1403636643913555456 3.831894875 -2.369373322 6.931960106 -0.042986177 -0.001488336 -0.024481753 0.998774529\n1403636643963555584 3.841272354 -2.385764599 6.949014187 -0.045306411 -0.001419955 -0.025946919 0.998635113\n1403636644013555456 3.853072882 -2.391122341 6.966539383 -0.045760356 -0.001305196 -0.026106432 0.998610377\n1403636644063555584 3.864850521 -2.403887272 6.988419056 -0.046669006 -0.001550190 -0.026751922 0.998550892\n1403636644113555456 3.870689869 -2.417789936 7.011302471 -0.048165150 -0.001101236 -0.027141092 0.998469949\n1403636644163555584 3.881876469 -2.422482014 7.032071114 -0.046424445 -0.001329749 -0.027468190 0.998543203\n1403636644213555456 3.890379429 -2.435455322 7.060704231 -0.041665558 -0.002269819 -0.025591297 0.998801231\n1403636644263555584 3.899301529 -2.445981026 7.092033863 -0.034843903 -0.003864920 -0.019818675 0.999188781\n1403636644313555456 3.907787085 -2.448659420 7.115740776 -0.026042564 -0.005789686 -0.012529641 0.999565542\n1403636644363555584 3.918457747 -2.459570646 7.150574684 -0.018648187 -0.007336611 -0.007159086 0.999773562\n1403636644413555456 3.929675102 -2.461086273 7.179642200 -0.012689290 -0.008533858 -0.003236640 0.999877810\n1403636644463555584 3.947027683 -2.460499048 7.209058762 -0.007129692 -0.009809414 0.000004346 0.999926507\n1403636644513555456 3.958704710 -2.463924885 7.241247177 -0.002870475 -0.011256143 0.004704610 0.999921441\n1403636644563555584 3.968363523 -2.462598562 7.273873329 -0.000280302 -0.012285332 0.009033938 0.999883711\n1403636644613555456 3.991500616 -2.459144115 7.303642750 0.001502254 -0.013160583 0.009832060 0.999863923\n1403636644663555584 4.002541065 -2.457619429 7.339878082 0.001915956 -0.011075867 0.005716681 0.999920487\n1403636644713555456 4.025189400 -2.447821140 7.370454311 0.002963620 -0.008810372 -0.001077341 0.999956250\n1403636644763555584 4.045785904 -2.438869715 7.398474693 0.002344638 -0.005654662 -0.010591402 0.999925196\n1403636644813555456 4.062134743 -2.425455093 7.431636810 0.002908973 -0.001487377 -0.018074507 0.999831319\n1403636644863555584 4.085259914 -2.411281586 7.464056015 0.001269900 0.001113767 -0.024148766 0.999706924\n1403636644913555456 4.109195709 -2.402201891 7.494002819 -0.002276161 0.002519496 -0.026192406 0.999651134\n1403636644963555584 4.133299351 -2.389593363 7.513553143 -0.004898693 0.002695090 -0.026440684 0.999634743\n1403636645013555456 4.149328709 -2.382454395 7.541226387 -0.012872501 0.003621244 -0.026954480 0.999547184\n1403636645063555584 4.176234722 -2.375499964 7.564667702 -0.024715435 0.003305227 -0.025289059 0.999369144\n1403636645113555456 4.194114685 -2.362303257 7.587312222 -0.035623398 0.003399898 -0.023254046 0.999088883\n1403636645163555584 4.216081142 -2.358778000 7.615958214 -0.046203502 0.004173918 -0.023753187 0.998640895\n1403636645213555456 4.238399029 -2.362402916 7.644260883 -0.055959266 0.003744567 -0.021848992 0.998186946\n1403636645263555584 4.254075527 -2.356384039 7.669166565 -0.059749044 0.004976944 -0.022941433 0.997937322\n1403636645313555456 4.273689270 -2.360282660 7.697523117 -0.058955010 0.004829925 -0.021649674 0.998014152\n1403636645363555584 4.291550159 -2.369208813 7.731750488 -0.054822393 0.005217811 -0.022765296 0.998222947\n1403636645413555456 4.314239502 -2.377492189 7.765409946 -0.049870450 0.005520538 -0.023385407 0.998466611\n1403636645463555584 4.333942413 -2.385063171 7.802773476 -0.045622133 0.005623407 -0.023483239 0.998666883\n1403636645513555456 4.351955891 -2.392053127 7.838840485 -0.042097442 0.006229457 -0.023517521 0.998817265\n1403636645563555584 4.374116421 -2.397239923 7.878044605 -0.040701363 0.006123338 -0.023411406 0.998878300\n1403636645613555456 4.392248154 -2.402333498 7.913424969 -0.038543954 0.006710190 -0.024290035 0.998939097\n1403636645663555584 4.422502995 -2.403625250 7.950328350 -0.036608171 0.005371025 -0.025271602 0.998995662\n1403636645713555456 4.421523571 -2.415951729 8.001587868 -0.035852354 0.007877412 -0.024908371 0.999015570\n1403636645763555584 4.448595524 -2.423750639 8.040145874 -0.034894589 0.006330931 -0.025059769 0.999056697\n1403636645813555456 4.463671684 -2.435887814 8.079955101 -0.034633946 0.006162195 -0.024455568 0.999081790\n1403636645863555584 4.478734493 -2.449825525 8.124211311 -0.035633635 0.006132676 -0.023363380 0.999072969\n1403636645913555456 4.498354912 -2.464440346 8.167376518 -0.035868738 0.005458736 -0.022403089 0.999090433\n1403636645963555584 4.515850544 -2.485773325 8.213025093 -0.031426795 0.006586007 -0.020188265 0.999280453\n1403636646013555456 4.534461498 -2.504814386 8.251116753 -0.026912304 0.008652306 -0.016963448 0.999456406\n1403636646063555584 4.558857441 -2.530548334 8.294074059 -0.023858063 0.011552630 -0.012009279 0.999576449\n1403636646113555456 4.576423645 -2.553621531 8.338323593 -0.020104511 0.017592013 -0.006406114 0.999622583\n1403636646163555584 4.591055393 -2.576776266 8.380555153 -0.016379884 0.026376210 -0.001009794 0.999517381\n1403636646213555456 4.612290382 -2.601098537 8.423927307 -0.012976198 0.035657763 0.005807609 0.999262929\n1403636646263555584 4.634206772 -2.619229317 8.461945534 -0.009234753 0.046355676 0.013312759 0.998793602\n1403636646313555456 4.663352966 -2.644331932 8.510449409 -0.004751384 0.058228180 0.019190148 0.998107553\n1403636646363555584 4.688692093 -2.664314270 8.552769661 -0.000406960 0.070454478 0.026090939 0.997173607\n1403636646413555456 4.711604118 -2.682910919 8.598532677 0.003063935 0.085303538 0.029753134 0.995905936\n1403636646463555584 4.732565880 -2.701529741 8.649756432 0.008161310 0.099426702 0.031162376 0.994523287\n1403636646513555456 4.765741348 -2.718730688 8.686043739 0.012587859 0.110821068 0.029607151 0.993319511\n1403636646563555584 4.791049480 -2.737668037 8.725414276 0.015217725 0.121474169 0.028919946 0.992056489\n1403636646613555456 4.814924240 -2.756054163 8.759996414 0.014952582 0.129787028 0.029520260 0.990989566\n1403636646663555584 4.846675873 -2.771492004 8.789953232 0.012984121 0.136942714 0.028510842 0.990083456\n1403636646713555456 4.868160248 -2.797094107 8.829422951 0.010302228 0.143156499 0.029602546 0.989203572\n1403636646763555584 4.897513390 -2.817634344 8.852432251 0.009499908 0.147166833 0.030000560 0.988610983\n1403636646813555456 4.925767422 -2.840738773 8.884604454 0.009637838 0.150424615 0.030724403 0.988096952\n1403636646863555584 4.950619698 -2.865398407 8.907027245 0.010080338 0.153634414 0.030366475 0.987609625\n1403636646913555456 4.969480991 -2.893868446 8.936167717 0.008712180 0.155610263 0.031059766 0.987291634\n1403636646963555584 5.002332687 -2.913470507 8.960057259 0.007786095 0.155980721 0.031573642 0.987224638\n1403636647013555456 5.020173550 -2.939312458 8.986051559 0.005556123 0.157819241 0.031665239 0.986944556\n1403636647063555584 5.043271065 -2.953996420 9.007851601 0.003637643 0.158226132 0.031674113 0.986888051\n1403636647113555456 5.070682526 -2.978519678 9.034075737 -0.001047781 0.158128992 0.031257831 0.986923039\n1403636647163555584 5.093600750 -2.990831614 9.055768967 -0.003364721 0.157291710 0.032010045 0.987027526\n1403636647213555456 5.118023396 -3.009492636 9.081183434 -0.006001589 0.157686055 0.030827153 0.986989737\n1403636647263555584 5.139842987 -3.022830486 9.105696678 -0.005675856 0.156882897 0.031840075 0.987087488\n1403636647313555456 5.162948132 -3.039590597 9.127651215 -0.004910730 0.155771375 0.032723844 0.987238705\n1403636647363555584 5.186235428 -3.049588680 9.152406693 -0.002892084 0.154389784 0.033555906 0.987435818\n1403636647413555456 5.209836960 -3.064992905 9.176704407 -0.001438199 0.153558195 0.033689149 0.987564087\n1403636647463555584 5.236803055 -3.071190119 9.197761536 0.000960358 0.151554033 0.034742262 0.987837791\n1403636647513555456 5.257262230 -3.080853701 9.220573425 0.004414087 0.150152668 0.035180457 0.988026857\n1403636647563555584 5.282858849 -3.091530085 9.243320465 0.008725616 0.148276985 0.036720775 0.988225341\n1403636647613555456 5.304550171 -3.099580765 9.263240814 0.014317893 0.146757066 0.039161127 0.988293350\n1403636647663555584 5.333306313 -3.108791590 9.279454231 0.015385369 0.147121832 0.039811850 0.988197088\n1403636647713555456 5.356538773 -3.114553928 9.297917366 0.014494112 0.148521677 0.038919147 0.988036692\n1403636647763555584 5.385309696 -3.123977900 9.310751915 0.012292920 0.149565935 0.038165633 0.987938404\n1403636647813555456 5.409605503 -3.142823458 9.328304291 0.010298040 0.151910752 0.036598340 0.987662733\n1403636647863555584 5.437845230 -3.150831461 9.342810631 0.008365329 0.155001745 0.036832128 0.987191916\n1403636647913555456 5.464293003 -3.152991772 9.349466324 0.008377955 0.159468323 0.037102047 0.986470044\n1403636647963555584 5.490154266 -3.158121586 9.360042572 0.008206520 0.165219903 0.038832061 0.985457838\n1403636648013555456 5.516550541 -3.162603617 9.370707512 0.007686426 0.172923401 0.040585943 0.984068692\n1403636648063555584 5.545193195 -3.162850618 9.383544922 0.007279024 0.182596385 0.043377947 0.982203603\n1403636648113555456 5.575091839 -3.164434910 9.397548676 0.006570528 0.193450391 0.046691377 0.979976356\n1403636648163555584 5.603208542 -3.151264668 9.416074753 0.007712868 0.205833346 0.050938904 0.977229953\n1403636648213555456 5.638005733 -3.141212702 9.425397873 0.008541229 0.217405856 0.054700125 0.974509954\n1403636648263555584 5.658863544 -3.145329714 9.436251640 0.008390604 0.230621666 0.059593391 0.971180677\n1403636648313555456 5.687020779 -3.126978159 9.437128067 0.009264870 0.242947549 0.063324764 0.967925966\n1403636648363555584 5.708863258 -3.117412567 9.449735641 0.010081179 0.256642580 0.067645356 0.964083552\n1403636648413555456 5.744575024 -3.106604815 9.472645760 0.009953444 0.270637304 0.072959520 0.959861100\n1403636648463555584 5.780003548 -3.113723278 9.460197449 0.008410034 0.282064319 0.077408843 0.956230521\n1403636648513555456 5.798439503 -3.104439259 9.469253540 0.008677698 0.296159267 0.083465539 0.951445162\n1403636648563555584 5.834988594 -3.090886593 9.490983009 0.008849862 0.307579428 0.086985797 0.947496712\n1403636648613555456 5.879546165 -3.081883430 9.500039101 0.008877363 0.317033887 0.089552283 0.944135129\n1403636648663555584 5.897043228 -3.076377392 9.487447739 0.006569237 0.325480938 0.091530733 0.941085041\n1403636648713555456 5.906020164 -3.048099518 9.485822678 0.006317726 0.333451241 0.094592847 0.937988579\n1403636648763555584 5.935541153 -3.064548492 9.474225998 0.001243116 0.338321418 0.096493833 0.936069489\n1403636648813555456 5.967623234 -3.067522764 9.478901863 -0.006849548 0.342147648 0.099863172 0.934299409\n1403636648863555584 5.987509727 -3.064732075 9.483839035 -0.013267978 0.345075071 0.103528649 0.932753444\n1403636648913555456 6.011505127 -3.066674948 9.467391014 -0.020124778 0.346489310 0.105004340 0.931941152\n1403636648963555584 6.020957947 -3.072440386 9.474933624 -0.025314983 0.349537373 0.105525598 0.930616558\n1403636649013555456 6.043423176 -3.061307907 9.485548019 -0.024870737 0.350770473 0.105888940 0.930123150\n1403636649063555584 6.077621460 -3.086071491 9.486228943 -0.023041835 0.351479948 0.103688434 0.930150330\n1403636649113555456 6.100812912 -3.085940123 9.480768204 -0.015039556 0.352548212 0.101799443 0.930118501\n1403636649163555584 6.126773357 -3.096583366 9.462982178 -0.007306124 0.352053642 0.099852182 0.930609703\n1403636649213555456 6.166880131 -3.091275215 9.450243950 0.001611166 0.350445151 0.097284555 0.931515574\n1403636649263555584 6.192317009 -3.089226246 9.454298019 0.008171733 0.350784898 0.095184386 0.931570232\n1403636649313555456 6.199898243 -3.128867149 9.454798698 0.008052115 0.352118850 0.095661238 0.931019008\n1403636649363555584 6.232114792 -3.126765966 9.433687210 0.008108266 0.348994195 0.093621172 0.932401419\n1403636649413555456 6.262763977 -3.175077438 9.443817139 0.003095479 0.348424435 0.092701763 0.932736397\n1403636649463555584 6.283385277 -3.194818020 9.427369118 -0.000356698 0.345754147 0.093267955 0.933678210\n1403636649513555456 6.307396889 -3.198184013 9.433135033 0.000957391 0.344053239 0.091933534 0.934438169\n1403636649563555584 6.332428455 -3.243597984 9.422155380 0.001770971 0.341826469 0.090608798 0.935383081\n1403636649613555456 6.351119041 -3.253531933 9.404676437 0.006636926 0.340757221 0.090812348 0.935731590\n1403636649663555584 6.373280525 -3.284026623 9.401716232 0.010519622 0.341572493 0.093208082 0.935163021\n1403636649713555456 6.399527073 -3.294986486 9.402267456 0.014098691 0.344064713 0.093854040 0.934137106\n1403636649763555584 6.409000874 -3.334899664 9.395038605 0.014440021 0.349143445 0.095286801 0.932100177\n1403636649813555456 6.431650639 -3.346622229 9.377844810 0.015131382 0.352350354 0.095265381 0.930883825\n1403636649863555584 6.445574760 -3.353081703 9.382232666 0.016899191 0.356753767 0.094882444 0.929213941\n1403636649913555456 6.463939667 -3.356176376 9.370300293 0.018556848 0.360352546 0.094156995 0.927866459\n1403636649963555584 6.494034767 -3.365682602 9.355276108 0.018683290 0.362431586 0.093293950 0.927141070\n1403636650013555456 6.511610508 -3.377844572 9.347328186 0.018636435 0.365477949 0.093951173 0.925878882\n1403636650063555584 6.525503159 -3.400934219 9.329148293 0.017581463 0.367693126 0.095107421 0.924903870\n1403636650113555456 6.528285027 -3.376551390 9.336581230 0.020475553 0.372780830 0.095552370 0.922759414\n1403636650163555584 6.521728516 -3.366237879 9.328343391 0.022430509 0.379778773 0.097588122 0.919642031\n1403636650213555456 6.514543056 -3.324517488 9.339949608 0.024486132 0.389172733 0.099209093 0.915479422\n1403636650263555584 6.500968933 -3.326207876 9.381089211 0.023942653 0.403015703 0.100567445 0.909335613\n1403636650313555456 6.540269852 -3.351037264 9.365982056 0.020909652 0.411631018 0.106225632 0.904897153\n1403636650363555584 6.444280148 -3.332266331 9.432145119 0.022622662 0.432814211 0.112074547 0.894203186\n1403636650413555456 6.436574459 -3.392181158 9.438169479 0.015316835 0.446978003 0.116367109 0.886811554\n1403636650463555584 6.416604996 -3.405939341 9.437606812 0.012637259 0.461783469 0.126197338 0.877878428\n1403636650513555456 6.562666893 -3.290613413 9.312505722 0.015496682 0.459013462 0.128592446 0.878937125\n1403636650563555584 6.683450699 -3.332142830 9.221313477 0.007287670 0.460002840 0.133860737 0.877738893\n1403636650613555456 6.695715427 -3.328800201 9.202619553 0.003942958 0.468004286 0.138307005 0.872827351\n1403636650663555584 6.695180416 -3.315428257 9.203030586 0.003024888 0.475647569 0.141680822 0.868145585\n1403636650713555456 6.714085579 -3.297413588 9.181199074 0.001501629 0.481303871 0.143694907 0.864694238\n1403636650763555584 6.713331223 -3.295539141 9.187844276 0.000751380 0.487540483 0.146381021 0.860741735\n1403636650813555456 6.716230869 -3.289417028 9.180128098 0.001285099 0.492116362 0.147562832 0.857930660\n1403636650863555584 6.724379539 -3.285281181 9.178390503 0.003172859 0.496695220 0.147755176 0.855249763\n1403636650913555456 6.760697365 -3.285102367 9.138275146 0.005577487 0.497610509 0.145820498 0.855037451\n1403636650963555584 6.752610683 -3.271774054 9.126528740 0.010032449 0.500048041 0.143726543 0.853928566\n1403636651013555456 6.750797272 -3.275067091 9.127904892 0.012116869 0.502693474 0.142045155 0.852628648\n1403636651063555584 6.762111664 -3.273142338 9.098121643 0.013567799 0.502693951 0.141721055 0.852660418\n1403636651113555456 6.732818127 -3.253773689 9.111883163 0.017139817 0.505486310 0.139792442 0.851262510\n1403636651163555584 6.761291504 -3.256316185 9.068883896 0.016415132 0.502662718 0.139861852 0.852935731\n1403636651213555456 6.756802559 -3.262214184 9.068290710 0.015199787 0.502990007 0.140960053 0.852584422\n1403636651263555584 6.757605553 -3.273632050 9.052375793 0.012426053 0.502052426 0.142547101 0.852918148\n1403636651313555456 6.766796589 -3.286206722 9.042213440 0.009093210 0.500803709 0.142904162 0.853634238\n1403636651363555584 6.772532463 -3.279709339 9.014741898 0.006932726 0.498493373 0.143320158 0.854936004\n1403636651413555456 6.788256645 -3.274015903 8.971605301 0.006021996 0.495144606 0.142976418 0.856944203\n1403636651463555584 6.790898323 -3.269528866 8.952663422 0.005285498 0.493327260 0.142495424 0.858076572\n1403636651513555456 6.780999184 -3.271804094 8.941444397 0.005705182 0.492655724 0.141360506 0.858647227\n1403636651563555584 6.782365799 -3.274910450 8.931178093 0.007834382 0.491874635 0.140422881 0.859231889\n1403636651613555456 6.775932312 -3.266093016 8.915873528 0.011922243 0.491400152 0.138255015 0.859807730\n1403636651663555584 6.780753136 -3.266217709 8.901908875 0.014626522 0.490184665 0.136769503 0.860696912\n1403636651713555456 6.777860165 -3.266379833 8.893264771 0.016973414 0.489868224 0.137090355 0.860782981\n1403636651763555584 6.788331985 -3.260241032 8.872580528 0.020175863 0.489558190 0.139101878 0.860567510\n1403636651813555456 6.777605057 -3.247774601 8.856533051 0.024819873 0.490996450 0.143961832 0.858825624\n1403636651863555584 6.781352043 -3.259975910 8.842263222 0.027382545 0.494215190 0.148720935 0.856086254\n1403636651913555456 6.775105476 -3.234819412 8.823605537 0.030771947 0.499361396 0.151760533 0.852443576\n1403636651963555584 6.775943756 -3.243477345 8.814882278 0.031607121 0.506807685 0.156534210 0.847138703\n1403636652013555456 6.792956352 -3.215732574 8.765958786 0.032859445 0.513166368 0.157870740 0.843004942\n1403636652063555584 6.783811569 -3.200643539 8.738603592 0.031475071 0.523708820 0.161730126 0.835812032\n1403636652113555456 6.789657593 -3.189374924 8.715501785 0.027140422 0.536055565 0.163885027 0.827677190\n1403636652163555584 6.765534401 -3.173512459 8.711891174 0.023002693 0.551551402 0.166561022 0.817018569\n1403636652213555456 6.777379036 -3.163503170 8.662770271 0.017330175 0.564575195 0.173089057 0.806842387\n1403636652263555584 6.755496025 -3.151584148 8.711767197 0.013046389 0.582452595 0.178808242 0.792847037\n1403636652313555456 6.716742039 -3.115695953 8.674726486 0.008747881 0.595853865 0.187996358 0.780729771\n1403636652363555584 6.775330544 -3.107277870 8.602450371 0.001634056 0.605000377 0.195347190 0.771888196\n1403636652413555456 6.727607727 -3.099504471 8.613440514 -0.001483388 0.618930161 0.203027323 0.758751035\n1403636652463555584 6.720372677 -3.078437805 8.633649826 -0.002095475 0.629767179 0.210030809 0.747847557\n1403636652513555456 6.687936783 -3.066523552 8.555376053 -0.005917611 0.635542095 0.212405056 0.742250204\n1403636652563555584 6.737183094 -3.007032871 8.513652802 -0.007544557 0.639443576 0.216886654 0.737573802\n1403636652613555456 6.735836983 -2.988663912 8.496600151 -0.011136276 0.644494712 0.220980003 0.731895089\n1403636652663555584 6.709738731 -3.012782335 8.518936157 -0.016595144 0.650315344 0.226281062 0.724990606\n1403636652713555456 6.717669487 -2.975308895 8.472437859 -0.019477969 0.653619051 0.225955755 0.722043395\n1403636652763555584 6.729572296 -2.947416782 8.411632538 -0.019863248 0.653302193 0.226936921 0.722011983\n1403636652813555456 6.726666451 -2.951361179 8.407783508 -0.020164084 0.656430840 0.227901116 0.718855381\n1403636652863555584 6.725655556 -2.946985483 8.366308212 -0.018966779 0.656895280 0.228884384 0.718150914\n1403636652913555456 6.738401413 -2.950496435 8.354058266 -0.017938294 0.657975793 0.227508590 0.717625201\n1403636652963555584 6.734684944 -2.956557989 8.337837219 -0.016821578 0.659783959 0.225050285 0.716766715\n1403636653013555456 6.757662296 -2.950612545 8.281888008 -0.015520831 0.658034444 0.223708004 0.718821585\n1403636653063555584 6.777731895 -2.939801931 8.258601189 -0.014666447 0.658819377 0.219748870 0.719341576\n1403636653113555456 6.781194210 -2.934694290 8.235074997 -0.011598516 0.658975542 0.217753410 0.719861209\n1403636653163555584 6.790870190 -2.920845032 8.207470894 -0.007802217 0.658605456 0.214504346 0.721225202\n1403636653213555456 6.792273521 -2.905959606 8.192564011 -0.004873845 0.659122169 0.208023727 0.722675860\n1403636653263555584 6.817246437 -2.902669191 8.161190033 -0.001701152 0.658298433 0.202937081 0.724883974\n1403636653313555456 6.830787659 -2.896694183 8.142656326 0.001236748 0.658243835 0.198878303 0.726058483\n1403636653363555584 6.829606533 -2.883797646 8.123056412 0.003644546 0.657540560 0.195853725 0.727508366\n1403636653413555456 6.846771240 -2.876968384 8.107090950 0.004190849 0.656645238 0.193323150 0.728989482\n1403636653463555584 6.851454735 -2.873873234 8.083181381 0.004065096 0.655103922 0.192922756 0.730481446\n1403636653513555456 6.866609573 -2.875395298 8.053114891 0.003137722 0.653109729 0.192660734 0.732338488\n1403636653563555584 6.870059967 -2.875844717 8.037223816 0.003133649 0.651808918 0.192979127 0.733412862\n1403636653613555456 6.870579243 -2.875895023 8.018231392 0.005132057 0.650996745 0.192208052 0.734324872\n1403636653663555584 6.874611378 -2.871603489 7.997514725 0.007061102 0.650704861 0.189354792 0.735308170\n1403636653713555456 6.885368347 -2.871360779 7.961977482 0.008840396 0.649672627 0.187657371 0.736635566\n1403636653763555584 6.886048317 -2.878574371 7.955865860 0.010602675 0.650227785 0.185957864 0.736553490\n1403636653813555456 6.905570984 -2.874196053 7.923980713 0.011409415 0.649407983 0.184644699 0.737594366\n1403636653863555584 6.909700394 -2.868213654 7.906223297 0.012105597 0.649640977 0.183114976 0.737759411\n1403636653913555456 6.916124344 -2.868947268 7.893735886 0.012273200 0.649670839 0.183281556 0.737688959\n1403636653963555584 6.906655312 -2.852057457 7.868403435 0.012449278 0.648691297 0.184503317 0.738243282\n1403636654013555456 6.909349442 -2.845241785 7.858377457 0.012648008 0.648170173 0.187407523 0.737966061\n1403636654063555584 6.908086777 -2.833826065 7.836237907 0.012984675 0.647009850 0.189714745 0.738388777\n1403636654113555456 6.906319618 -2.826186180 7.825828075 0.013794540 0.647698760 0.191392675 0.737336338\n1403636654163555584 6.912337780 -2.820071220 7.803867817 0.015185628 0.649375439 0.192547962 0.735531271\n1403636654213555456 6.910441875 -2.808904648 7.781363010 0.016201952 0.652188778 0.192973390 0.732904196\n1403636654263555584 6.910364628 -2.804136753 7.752038479 0.014296068 0.655714452 0.193951875 0.729531944\n1403636654313555456 6.908813477 -2.798474789 7.747319221 0.013200763 0.661252439 0.195565477 0.724102974\n1403636654363555584 6.900883198 -2.790413618 7.724155903 0.011391225 0.666259766 0.197936863 0.718880475\n1403636654413555456 6.891923904 -2.793100595 7.716915131 0.008985428 0.672711372 0.200900659 0.712051630\n1403636654463555584 6.884884834 -2.779516697 7.683015823 0.008321749 0.678438067 0.204055414 0.705701053\n1403636654513555456 6.883804798 -2.780877113 7.661705494 0.006670454 0.685634375 0.206334129 0.698059618\n1403636654563555584 6.875609398 -2.782681942 7.637665272 0.005211722 0.692869544 0.208912611 0.690116048\n1403636654613555456 6.866940975 -2.783661604 7.623419285 0.004121114 0.698795557 0.213402331 0.682735145\n1403636654663555584 6.859792709 -2.790082216 7.597768784 0.004308011 0.702859163 0.219941825 0.676458418\n1403636654713555456 6.844486237 -2.783539534 7.580016136 0.003547088 0.706945598 0.222665146 0.671293914\n1403636654763555584 6.842736244 -2.786582470 7.567368031 0.002095447 0.710744619 0.225825861 0.666213453\n1403636654813555456 6.828509331 -2.782944441 7.546653748 0.001392897 0.714157939 0.227647752 0.661931276\n1403636654863555584 6.822794914 -2.779706001 7.539234638 0.000255416 0.717497170 0.228724927 0.657938123\n1403636654913555456 6.814809799 -2.776198864 7.508460522 -0.000488418 0.719436705 0.228579387 0.655867338\n1403636654963555584 6.812401295 -2.767558098 7.487136841 0.001764568 0.722452044 0.226247653 0.653354406\n1403636655013555456 6.802341461 -2.752413750 7.472512722 0.006075629 0.725337803 0.222762927 0.651325524\n1403636655063555584 6.795254707 -2.743494272 7.463217258 0.009663904 0.727630198 0.219657093 0.649778187\n1403636655113555456 6.788779259 -2.738445520 7.442861557 0.012412241 0.728920400 0.218463808 0.648686767\n1403636655163555584 6.780116081 -2.729182720 7.432024479 0.014457381 0.730498910 0.215826124 0.647751033\n1403636655213555456 6.768776894 -2.720422745 7.416332245 0.016997857 0.731071413 0.214756161 0.647399008\n1403636655263555584 6.755950928 -2.714644909 7.406980991 0.019658219 0.732618451 0.215240523 0.645411015\n1403636655313555456 6.753328800 -2.698990107 7.392396450 0.021072285 0.734526217 0.215196893 0.643208802\n1403636655363555584 6.744608879 -2.689054251 7.374544144 0.023147289 0.736659706 0.216381252 0.640293598\n1403636655413555456 6.727338791 -2.677863121 7.358356953 0.025297370 0.738794088 0.217536032 0.637355030\n1403636655463555584 6.709411621 -2.673561573 7.350009441 0.025490887 0.742215037 0.218118697 0.633159757\n1403636655513555456 6.690111160 -2.657237530 7.333630085 0.025851332 0.745682299 0.219388321 0.628616214\n1403636655563555584 6.672778130 -2.656124592 7.323050022 0.023236800 0.748743594 0.224549964 0.623233914\n1403636655613555456 6.650675774 -2.652356148 7.314274311 0.019498246 0.751894534 0.231722862 0.616910815\n1403636655663555584 6.633085728 -2.637813091 7.290853024 0.017761430 0.753953218 0.239813715 0.611333430\n1403636655713555456 6.618631363 -2.635620117 7.274158001 0.014922680 0.755711555 0.247031212 0.606343865\n1403636655763555584 6.590425491 -2.615945816 7.264025688 0.012820808 0.758729219 0.251374811 0.600813091\n1403636655813555456 6.566979885 -2.602050781 7.255614281 0.011883200 0.762497723 0.255346984 0.594351709\n1403636655863555584 6.542354584 -2.583620548 7.250252724 0.011871505 0.766991556 0.259796768 0.586590767\n1403636655913555456 6.534231186 -2.557529449 7.231852055 0.012216729 0.771864414 0.263331532 0.578560710\n1403636655963555584 6.511391640 -2.534029007 7.217371941 0.013193290 0.777267814 0.266176850 0.569939077\n1403636656013555456 6.491547585 -2.515726566 7.205597878 0.014652094 0.782077909 0.268528849 0.562166929\n1403636656063555584 6.469973564 -2.500469446 7.193500996 0.014640989 0.786983073 0.269056588 0.555024147\n1403636656113555456 6.447409630 -2.483629227 7.173194885 0.013217121 0.790527761 0.269987077 0.549543619\n1403636656163555584 6.427633286 -2.465483427 7.152890682 0.011916452 0.793739915 0.270179659 0.544828355\n1403636656213555456 6.409252167 -2.456322193 7.132272720 0.008635176 0.796339571 0.271256655 0.540544748\n1403636656263555584 6.384269714 -2.446869373 7.118564606 0.006766903 0.798567533 0.271298826 0.537253261\n1403636656313555456 6.369275093 -2.441608906 7.092595100 0.004720467 0.799485922 0.272933275 0.535077095\n1403636656363555584 6.353066444 -2.433612585 7.065579891 0.005089653 0.799793065 0.274187446 0.533972204\n1403636656413555456 6.332781792 -2.429170847 7.043729305 0.003609229 0.800266266 0.274008006 0.533367038\n1403636656463555584 6.312576771 -2.434607506 7.018472672 0.003630789 0.800355136 0.274969697 0.532738268\n1403636656513555456 6.296838760 -2.433219194 6.990927219 0.002691433 0.800336421 0.274758130 0.532881260\n1403636656563555584 6.281861305 -2.433768749 6.960770607 0.001948872 0.800456941 0.273292154 0.533456981\n1403636656613555456 6.264757633 -2.432967663 6.935398579 0.001974936 0.800849140 0.270486444 0.534297466\n1403636656663555584 6.251323700 -2.437689304 6.911469936 0.004467952 0.801863074 0.267117679 0.534456491\n1403636656713555456 6.237995148 -2.431803226 6.881851673 0.009358378 0.803155780 0.260509849 0.535712361\n1403636656763555584 6.223146439 -2.424624681 6.854722500 0.013448023 0.804512739 0.253407687 0.536994338\n1403636656813555456 6.206823349 -2.424875498 6.827537060 0.015372003 0.805262744 0.248812646 0.537966490\n1403636656863555584 6.194232941 -2.419245005 6.804906845 0.015115266 0.806083798 0.244711310 0.538624883\n1403636656913555456 6.174091339 -2.410973072 6.783932686 0.016743997 0.806184828 0.242026344 0.539637685\n1403636656963555584 6.159166336 -2.398833752 6.756552219 0.018187461 0.805836916 0.240015864 0.541006863\n1403636657013555456 6.144397259 -2.388920546 6.735779285 0.020331345 0.805522442 0.239498034 0.541627944\n1403636657063555584 6.125483990 -2.380836964 6.721273422 0.022451490 0.805199265 0.239577234 0.541989625\n1403636657113555456 6.105058670 -2.361972332 6.699486256 0.024461061 0.804277420 0.239612743 0.543254137\n1403636657163555584 6.085959435 -2.348703146 6.677614689 0.026944557 0.803340077 0.240777552 0.544008076\n1403636657213555456 6.060341358 -2.331415176 6.654938221 0.028890051 0.801993251 0.242088467 0.545312166\n1403636657263555584 6.043856621 -2.319138050 6.637544632 0.027871922 0.801223934 0.244809002 0.545281529\n1403636657313555456 6.012786865 -2.310846567 6.619700909 0.027317734 0.800211608 0.247576147 0.545546651\n1403636657363555584 5.985657692 -2.302818775 6.598422527 0.026430959 0.798851669 0.251351595 0.545856833\n1403636657413555456 5.960301876 -2.292601109 6.577053070 0.025381250 0.797272325 0.256897479 0.545633912\n1403636657463555584 5.930614471 -2.286338329 6.556035995 0.023787960 0.795253098 0.263217121 0.545640349\n1403636657513555456 5.905257225 -2.271288872 6.536970139 0.022294214 0.794065773 0.267026693 0.545581520\n1403636657563555584 5.876276016 -2.254822493 6.517158985 0.020554963 0.793341517 0.269804001 0.545337081\n1403636657613555456 5.850416660 -2.240892887 6.493826866 0.019119572 0.793065369 0.271053463 0.545171440\n1403636657663555584 5.821187973 -2.226191998 6.469828129 0.019025020 0.792788625 0.271542639 0.545333743\n1403636657713555456 5.788574219 -2.213204384 6.454027653 0.019330239 0.793390095 0.271130681 0.544652700\n1403636657763555584 5.766791821 -2.193317890 6.425441742 0.020088525 0.794000804 0.271915048 0.543342948\n1403636657813555456 5.738530636 -2.169979095 6.397753239 0.021659836 0.794173241 0.273227245 0.542371273\n1403636657863555584 5.709974289 -2.154863596 6.382980347 0.024070146 0.794336677 0.277246982 0.539985240\n1403636657913555456 5.682413578 -2.138864279 6.359434128 0.025631184 0.793676496 0.282360017 0.538231790\n1403636657963555584 5.654467583 -2.116773605 6.332470417 0.026199365 0.793336987 0.285350919 0.537126541\n1403636658013555456 5.626862049 -2.099708557 6.307427406 0.025195232 0.794149458 0.285922885 0.535667717\n1403636658063555584 5.601348877 -2.082768440 6.275555611 0.021515558 0.794871151 0.285945475 0.534744918\n1403636658113555456 5.571212769 -2.066926003 6.248414040 0.016501369 0.797351182 0.281644374 0.533512175\n1403636658163555584 5.543181419 -2.057998896 6.210403919 0.012448574 0.798386514 0.280438006 0.532708704\n1403636658213555456 5.512682915 -2.046835899 6.171326160 0.009215411 0.799380779 0.278632283 0.532230735\n1403636658263555584 5.491192818 -2.028182268 6.136878490 0.004262298 0.801486015 0.274722457 0.531158507\n1403636658313555456 5.466332436 -2.013035536 6.098294735 0.001298430 0.802168250 0.273570925 0.530738473\n1403636658363555584 5.440523624 -1.995555401 6.065381050 -0.000473090 0.802932680 0.272897542 0.529929936\n1403636658413555456 5.416827202 -1.985796452 6.028124809 -0.003174559 0.803159893 0.273465931 0.529282928\n1403636658463555584 5.393298149 -1.964786887 5.995904446 -0.006349385 0.804241955 0.271645099 0.528548479\n1403636658513555456 5.370770931 -1.945524931 5.954257965 -0.009269610 0.804267704 0.270681262 0.528960407\n1403636658563555584 5.352985382 -1.927162647 5.928225517 -0.012924482 0.806275606 0.267914385 0.527232826\n1403636658613555456 5.328106403 -1.902990580 5.889888287 -0.015905857 0.806623936 0.264976889 0.528102279\n1403636658663555584 5.315621853 -1.889232993 5.856771469 -0.018043654 0.807166696 0.264831573 0.527276635\n1403636658713555456 5.295345783 -1.870587111 5.825653553 -0.018274838 0.807845950 0.263184845 0.527052820\n1403636658763555584 5.279444695 -1.846267223 5.802474976 -0.018874956 0.809717178 0.259331286 0.526069462\n1403636658813555456 5.264559746 -1.828754663 5.767043114 -0.020994015 0.810849607 0.255127519 0.526300430\n1403636658863555584 5.251023293 -1.807957768 5.740266800 -0.020704886 0.812372983 0.251007199 0.525943756\n1403636658913555456 5.236190796 -1.786332130 5.708184719 -0.016554167 0.812733948 0.249468997 0.526264727\n1403636658963555584 5.221973419 -1.762121677 5.678811550 -0.011079530 0.812629104 0.248412386 0.527069569\n1403636659013555456 5.210340023 -1.743147016 5.658657074 -0.006480761 0.813114107 0.248303264 0.526449323\n1403636659063555584 5.196363449 -1.726790071 5.635558605 -0.002341803 0.813433230 0.246916920 0.526643157\n1403636659113555456 5.182825565 -1.707530022 5.616760731 0.000378357 0.813867629 0.246381268 0.526227772\n1403636659163555584 5.171217442 -1.691526413 5.600660324 0.002906393 0.814272046 0.246559247 0.525510252\n1403636659213555456 5.157787323 -1.655673504 5.576766968 0.004735964 0.814285934 0.243694991 0.526809990\n1403636659263555584 5.141619682 -1.633031726 5.561442852 0.006167590 0.814356863 0.244066209 0.526513696\n1403636659313555456 5.126109600 -1.614228725 5.545701981 0.003644218 0.813821614 0.245727256 0.526592016\n1403636659363555584 5.111349106 -1.593167067 5.522047997 0.002920600 0.812271535 0.248946667 0.527476966\n1403636659413555456 5.097174644 -1.578585863 5.511234283 -0.001263202 0.811506927 0.252486169 0.526977897\n1403636659463555584 5.082730770 -1.566531420 5.497368336 -0.004376916 0.810264707 0.256694525 0.526839554\n1403636659513555456 5.063275337 -1.544725418 5.478007317 -0.005891989 0.810063303 0.255650252 0.527641714\n1403636659563555584 5.050429821 -1.542225599 5.469249249 -0.005945065 0.810083747 0.258266836 0.526333630\n1403636659613555456 5.034510612 -1.529601336 5.451825619 -0.005980453 0.810799301 0.256292343 0.526196659\n1403636659663555584 5.023540497 -1.514839411 5.434415340 -0.005370447 0.811561704 0.254849613 0.525728524\n1403636659713555456 5.009409904 -1.500987649 5.420703411 -0.004703826 0.812346756 0.253608406 0.525122285\n1403636659763555584 4.998156548 -1.489011526 5.410443783 -0.004218308 0.813535750 0.252555311 0.523791611\n1403636659813555456 4.983230114 -1.469395041 5.401349068 -0.003849468 0.814224362 0.251707613 0.523132086\n1403636659863555584 4.972131729 -1.455164671 5.391751289 -0.003283366 0.814419329 0.252567619 0.522417426\n1403636659913555456 4.957533836 -1.434636474 5.384344578 -0.003977229 0.814431548 0.253558427 0.521913409\n1403636659963555584 4.945395470 -1.416761041 5.381342411 -0.006928786 0.814275265 0.257035583 0.520423412\n1403636660013555456 4.931996346 -1.396151781 5.374711990 -0.009441879 0.813455343 0.260490984 0.519947827\n1403636660063555584 4.920961380 -1.374482632 5.372454643 -0.011644900 0.812872171 0.264302731 0.518890560\n1403636660113555456 4.908900261 -1.355528355 5.364424229 -0.014575697 0.811616302 0.268110007 0.518828988\n1403636660163555584 4.897958755 -1.333284855 5.361066818 -0.016958872 0.811005533 0.270276636 0.518587410\n1403636660213555456 4.884092331 -1.310768485 5.352749348 -0.016890200 0.810327590 0.271412909 0.519055843\n1403636660263555584 4.879348755 -1.289042473 5.354700089 -0.019369341 0.809967160 0.274106115 0.518115699\n1403636660313555456 4.870626450 -1.268224359 5.347775936 -0.021837838 0.808476388 0.277128637 0.518737614\n1403636660363555584 4.867214680 -1.249438047 5.351265907 -0.026653728 0.807306886 0.282711446 0.517319441\n1403636660413555456 4.862359047 -1.233387709 5.345938206 -0.030245654 0.805289626 0.288155705 0.517262101\n1403636660463555584 4.858632088 -1.218575835 5.340526581 -0.031719036 0.804181159 0.291249692 0.517165422\n1403636660513555456 4.860006332 -1.204312801 5.338295937 -0.032750595 0.804362416 0.290550828 0.517212391\n1403636660563555584 4.861732483 -1.188927889 5.333616734 -0.031523284 0.805708587 0.286568552 0.517415166\n1403636660613555456 4.867854595 -1.177272320 5.331398964 -0.027743297 0.807963252 0.280670732 0.517348588\n1403636660663555584 4.872436523 -1.158240676 5.322712898 -0.024650248 0.810360730 0.272259951 0.518249333\n1403636660713555456 4.883631706 -1.145560503 5.318857193 -0.022428911 0.812947392 0.264840841 0.518143475\n1403636660763555584 4.889318943 -1.123395443 5.321477413 -0.020608068 0.815902472 0.256289959 0.517874420\n1403636660813555456 4.899947643 -1.106536388 5.316576481 -0.022186115 0.817728460 0.249404237 0.518290877\n1403636660863555584 4.906725883 -1.085554242 5.317534924 -0.023280539 0.819194674 0.243287519 0.518834531\n1403636660913555456 4.917562485 -1.063415051 5.323129654 -0.024234820 0.820541859 0.239543080 0.518404126\n1403636660963555584 4.929607391 -1.044120908 5.328616619 -0.021913730 0.820707321 0.239009783 0.518491566\n1403636661013555456 4.938604355 -1.025571585 5.335230350 -0.018827450 0.820232213 0.240193874 0.518817425\n1403636661063555584 4.953177452 -1.004308462 5.343902111 -0.015213107 0.819969416 0.241439402 0.518773377\n1403636661113555456 4.963925362 -0.983294368 5.354205608 -0.011605673 0.819525778 0.242381826 0.519127965\n1403636661163555584 4.973205090 -0.964576721 5.363359928 -0.008233984 0.818879783 0.244216457 0.519351900\n1403636661213555456 4.982625008 -0.939599514 5.381194115 -0.004775713 0.819280744 0.243160397 0.519258320\n1403636661263555584 4.994509697 -0.920313656 5.394059181 -0.003031813 0.818847895 0.244794086 0.519186616\n1403636661313555456 5.000017166 -0.906449378 5.407679081 -0.001550963 0.818654954 0.244977742 0.519410670\n1403636661363555584 5.009049416 -0.894933403 5.419883251 -0.001505004 0.818365753 0.245293126 0.519717634\n1403636661413555456 5.018043041 -0.881318152 5.434165478 -0.001240544 0.818492830 0.244889989 0.519708395\n1403636661463555584 5.027078152 -0.875279307 5.448170662 -0.000907891 0.818351030 0.245766521 0.519518614\n1403636661513555456 5.031287193 -0.863559663 5.464334965 -0.000903543 0.817663670 0.246827289 0.520097613\n1403636661563555584 5.034964561 -0.862207592 5.473317146 -0.000923117 0.816251874 0.249433115 0.521071196\n1403636661613555456 5.043328762 -0.855229437 5.493435860 0.000961746 0.815745950 0.251478225 0.520880222\n1403636661663555584 5.049251080 -0.854633391 5.511053085 0.002454293 0.815567791 0.251819104 0.520989656\n1403636661713555456 5.052565575 -0.856618583 5.525628090 0.002757563 0.815763175 0.250954926 0.521099210\n1403636661763555584 5.060723782 -0.857209802 5.539056301 0.008429111 0.815153360 0.252311319 0.521337569\n1403636661813555456 5.062991142 -0.861110628 5.552114487 0.013569122 0.813822627 0.254411906 0.522286534\n1403636661863555584 5.065906525 -0.867016494 5.567877769 0.016753789 0.813593864 0.254580885 0.522468209\n1403636661913555456 5.066740036 -0.875322878 5.580280781 0.018384896 0.813271940 0.254752338 0.522830725\n1403636661963555584 5.068222046 -0.881496727 5.593429565 0.019689623 0.813006699 0.254362822 0.523385108\n1403636662013555456 5.065209389 -0.891965508 5.603580475 0.019406378 0.812915742 0.253915340 0.523754179\n1403636662063555584 5.062817574 -0.901406944 5.618689537 0.019050075 0.813533843 0.252332807 0.523572326\n1403636662113555456 5.060644150 -0.917038441 5.627892971 0.018439077 0.813361704 0.252266765 0.523893356\n1403636662163555584 5.053800583 -0.919671357 5.639508247 0.015978109 0.813744605 0.251026392 0.523975372\n1403636662213555456 5.049835682 -0.935199797 5.654032707 0.010507570 0.814461410 0.250274181 0.523359478\n1403636662263555584 5.040652752 -0.941367984 5.670870781 0.005060679 0.815523446 0.247996345 0.522870719\n1403636662313555456 5.040112019 -0.943406761 5.679102898 0.001137353 0.816022456 0.247587815 0.522308767\n1403636662363555584 5.033807755 -0.948881269 5.689166546 -0.003340094 0.815935791 0.247838855 0.522315681\n1403636662413555456 5.028139114 -0.953669012 5.706493378 -0.006942375 0.815905511 0.249703795 0.521438479\n1403636662463555584 5.017751217 -0.960945308 5.726989269 -0.010011586 0.814719617 0.253872782 0.521229506\n1403636662513555456 5.014288425 -0.963446021 5.736152172 -0.014270158 0.813265443 0.258341163 0.521205962\n1403636662563555584 5.008193493 -0.964348555 5.765452862 -0.013282293 0.812833071 0.262202114 0.519976974\n1403636662613555456 4.998935223 -0.967254937 5.780042648 -0.009331478 0.810804188 0.267656684 0.520451248\n1403636662663555584 4.998962402 -0.968062639 5.799438000 -0.002001686 0.809497416 0.273067623 0.519753873\n1403636662713555456 4.991427422 -0.963806629 5.824951172 0.007215536 0.808757544 0.275919259 0.519353092\n1403636662763555584 4.990137100 -0.968341649 5.837873459 0.012238828 0.807828486 0.278375715 0.519394159\n1403636662813555456 4.984050274 -0.970361650 5.852355957 0.016735563 0.807175338 0.280626088 0.519073188\n1403636662863555584 4.984160423 -0.963700235 5.876311302 0.017609490 0.807049334 0.282231748 0.518368959\n1403636662913555456 4.979672909 -0.956697166 5.891352654 0.014948720 0.806526899 0.284260422 0.518157244\n1403636662963555584 4.973390579 -0.946640074 5.907463074 0.012747197 0.805728137 0.286578536 0.518181741\n1403636663013555456 4.970332623 -0.948148608 5.921730995 0.012408650 0.803959072 0.292425931 0.517670572\n1403636663063555584 4.966077805 -0.935519934 5.933485508 0.015594888 0.802304447 0.297003180 0.517545581\n1403636663113555456 4.963013649 -0.931650877 5.945749760 0.017705828 0.801085114 0.300649434 0.517261147\n1403636663163555584 4.961908340 -0.932178557 5.951852798 0.017212611 0.800025523 0.304609001 0.516600549\n1403636663213555456 4.956052303 -0.922184646 5.956913471 0.013211610 0.800993860 0.302389741 0.516521752\n1403636663263555584 4.952075481 -0.915383339 5.962708473 0.002898084 0.803385258 0.296807587 0.516206384\n1403636663313555456 4.952582836 -0.905456483 5.961608887 -0.006289860 0.804801166 0.292736530 0.516295254\n1403636663363555584 4.955070496 -0.901032686 5.968461990 -0.015630674 0.806190968 0.290612251 0.515127540\n1403636663413555456 4.951660633 -0.883637547 5.966875076 -0.023847861 0.806158781 0.288830638 0.515864491\n1403636663463555584 4.954326153 -0.870717049 5.970719814 -0.029783554 0.806037724 0.289146721 0.515567899\n1403636663513555456 4.959944725 -0.855073690 5.972418308 -0.035309456 0.805683136 0.289919078 0.515339553\n1403636663563555584 4.966162682 -0.839722872 5.977860451 -0.038865261 0.805672407 0.289885253 0.515119314\n1403636663613555456 4.974169254 -0.828537881 5.986618996 -0.040422857 0.805310428 0.291162252 0.514845192\n1403636663663555584 4.986049175 -0.807572663 5.989028931 -0.041459959 0.805378020 0.291181803 0.514646053\n1403636663713555456 4.995924950 -0.792496800 6.006176949 -0.045395710 0.806818604 0.287199140 0.514295220\n1403636663763555584 5.015515327 -0.779807270 5.993684769 -0.048541386 0.806702673 0.284830540 0.515505731\n1403636663813555456 5.041519165 -0.769977212 5.991952896 -0.053272475 0.808131814 0.278739780 0.516129076\n1403636663863555584 5.065856457 -0.770502925 5.985578537 -0.056482051 0.809052110 0.273659021 0.517063916\n1403636663913555456 5.082136631 -0.754310906 5.986070633 -0.056426402 0.810420930 0.266311854 0.518760145\n1403636663963555584 5.111748695 -0.753173470 5.997076035 -0.057327043 0.812671006 0.258358747 0.519163013\n1403636664013555456 5.135100365 -0.740801215 6.008562565 -0.055575754 0.815195084 0.248288885 0.520308495\n1403636664063555584 5.167892456 -0.738991022 6.021151543 -0.052261278 0.816628456 0.244763032 0.520074725\n1403636664113555456 5.205224991 -0.747221649 6.023887157 -0.048389785 0.815668046 0.243958160 0.522329926\n1403636664163555584 5.237678528 -0.751421034 6.035998344 -0.042144366 0.815699518 0.242631763 0.523438513\n1403636664213555456 5.273977757 -0.753893673 6.051268578 -0.033956856 0.815440953 0.241292834 0.525053024\n1403636664263555584 5.311022758 -0.759328902 6.070806026 -0.026491303 0.815188885 0.240319088 0.526319265\n1403636664313555456 5.347298622 -0.766964853 6.083609104 -0.021533385 0.814320683 0.239858255 0.528096676\n1403636664363555584 5.380087852 -0.762973428 6.100927830 -0.017722609 0.813206494 0.239273742 0.530216217\n1403636664413555456 5.413789749 -0.760641694 6.125825405 -0.014266429 0.812615573 0.238724038 0.531472683\n1403636664463555584 5.451148033 -0.760579646 6.152252674 -0.012972668 0.811720192 0.239504397 0.532521963\n1403636664513555456 5.489016056 -0.747202039 6.177587509 -0.008520833 0.811131179 0.237906978 0.534222603\n1403636664563555584 5.522197723 -0.740283489 6.200297832 -0.006237518 0.809312940 0.238422289 0.536775947\n1403636664613555456 5.553312778 -0.729425430 6.226835728 0.000368038 0.807274997 0.238842636 0.539686263\n1403636664663555584 5.589048386 -0.727304459 6.249978542 0.003473461 0.805520058 0.240250453 0.541668832\n1403636664713555456 5.621533394 -0.725397706 6.281618595 0.006745788 0.803588688 0.242884129 0.543329597\n1403636664763555584 5.647490025 -0.719497323 6.308158398 0.004551295 0.802768350 0.242386431 0.544785321\n1403636664813555456 5.672903061 -0.710563064 6.337173939 0.001054654 0.801837265 0.239428729 0.547475815\n1403636664863555584 5.709574699 -0.730948210 6.363321781 -0.001111770 0.800533295 0.242664620 0.547959030\n1403636664913555456 5.740566254 -0.726261854 6.391079426 -0.000250310 0.799609601 0.241754904 0.549708128\n1403636664963555584 5.765997887 -0.730720758 6.414877892 -0.002058665 0.797863066 0.244015843 0.551240921\n1403636665013555456 5.810370445 -0.754725695 6.444279671 -0.003904990 0.796107054 0.251139998 0.550569773\n1403636665063555584 5.821883678 -0.735908985 6.455869198 -0.003035379 0.792818844 0.251487464 0.555142522\n1403636665113555456 5.845701218 -0.737187266 6.509849548 -0.006104420 0.792638779 0.250043154 0.556026042\n1403636665163555584 5.880259991 -0.761339664 6.527208328 -0.008310972 0.790600479 0.255251318 0.556532741\n1403636665213555456 5.887141228 -0.785829425 6.575860977 -0.005505068 0.790502489 0.255207539 0.556726694\n1403636665263555584 5.911926270 -0.820302248 6.595007896 0.002434692 0.789491832 0.259275585 0.556302905\n1403636665313555456 5.956223488 -0.868853927 6.619776726 0.005927544 0.789774358 0.263489366 0.553890467\n1403636665363555584 5.998950005 -0.863971829 6.634003639 0.008262206 0.789509118 0.261753082 0.555060744\n1403636665413555456 6.005953789 -0.821686745 6.662355900 0.009025880 0.790438652 0.248696908 0.559709847\n1403636665463555584 6.045703411 -0.853514194 6.689397812 0.004173202 0.792041719 0.250576049 0.556654394\n1403636665513555456 6.078733444 -0.885026217 6.708441257 -0.003831559 0.792758226 0.251290798 0.555313051\n1403636665563555584 6.105475426 -0.911184788 6.741886139 -0.009633457 0.795079231 0.249007434 0.552947938\n1403636665613555456 6.130538940 -0.928380251 6.765965462 -0.014790662 0.795493960 0.248240605 0.552582204\n1403636665663555584 6.160886765 -0.943285227 6.763323307 -0.016596176 0.793933928 0.249635950 0.554143846\n1403636665713555456 6.187350750 -0.950639367 6.792459488 -0.016681610 0.795748413 0.246418983 0.552977145\n1403636665763555584 6.218129158 -0.977921486 6.825755119 -0.016118499 0.798084617 0.243445665 0.550940394\n1403636665813555456 6.251276016 -0.983894706 6.843963146 -0.013210993 0.798721671 0.241027817 0.551157653\n1403636665863555584 6.271333218 -0.996366501 6.868081093 -0.004285664 0.798640072 0.240737259 0.551544368\n1403636665913555456 6.300746918 -1.020884156 6.891866684 0.004117929 0.797749996 0.244857967 0.551019490\n1403636665963555584 6.331359863 -1.044119596 6.916130066 0.011210380 0.796651244 0.249807939 0.550288141\n1403636666013555456 6.358869076 -1.067077994 6.943316936 0.015837636 0.796127737 0.254808217 0.548637033\n1403636666063555584 6.380519867 -1.073468208 6.976796150 0.018915903 0.795810282 0.254362375 0.549206614\n1403636666113555456 6.404622078 -1.090761304 7.000734806 0.018144032 0.796170354 0.253830224 0.548957050\n1403636666163555584 6.427843094 -1.095773458 7.034418106 0.015245692 0.798216343 0.249140128 0.548222065\n1403636666213555456 6.449841499 -1.104943871 7.050627708 0.014074862 0.798296511 0.247054994 0.549079537\n1403636666263555584 6.481145859 -1.129285574 7.083136559 0.013504157 0.798727691 0.249151006 0.547517538\n1403636666313555456 6.500757217 -1.129441500 7.115264893 0.016357714 0.799414217 0.246832654 0.547487855\n1403636666363555584 6.517160416 -1.133738279 7.137939453 0.018960875 0.798321605 0.246577621 0.549110770\n1403636666413555456 6.534626007 -1.146136045 7.165008545 0.021125481 0.796612680 0.250292540 0.549832225\n1403636666463555584 6.552784920 -1.151537418 7.196796894 0.022406662 0.796006262 0.251889139 0.549930751\n1403636666513555456 6.568363190 -1.157560945 7.223352909 0.021825340 0.794941902 0.253128082 0.550924063\n1403636666563555584 6.588788986 -1.162399650 7.245854855 0.018252112 0.794342637 0.253712654 0.551649034\n1403636666613555456 6.602451801 -1.180120468 7.276854515 0.013182892 0.793802857 0.255604833 0.551696718\n1403636666663555584 6.619864464 -1.191963077 7.291652203 0.007332700 0.792999089 0.256208986 0.552680373\n1403636666713555456 6.634174824 -1.206115365 7.311585426 0.001419580 0.791719496 0.257597089 0.553915203\n1403636666763555584 6.646249771 -1.224912286 7.336127281 -0.003611000 0.790445268 0.260195762 0.554510057\n1403636666813555456 6.662954330 -1.236614347 7.351398945 -0.005056122 0.788510978 0.263874978 0.555513144\n1403636666863555584 6.669754982 -1.270506263 7.372087955 -0.007002645 0.785764635 0.271801353 0.555561900\n1403636666913555456 6.680837631 -1.298092723 7.397757053 -0.003762372 0.781725645 0.282441080 0.555983782\n1403636666963555584 6.698173523 -1.272128344 7.408032417 0.003340013 0.777579188 0.288736016 0.558561563\n1403636667013555456 6.717528343 -1.279384613 7.430440426 0.006696602 0.776685953 0.291557848 0.558308244\n1403636667063555584 6.731242180 -1.292146564 7.443928242 0.009051117 0.776302397 0.291705638 0.558731139\n1403636667113555456 6.750235558 -1.295440078 7.467750549 0.009173702 0.780024290 0.281600833 0.558729708\n1403636667163555584 6.765452385 -1.291502953 7.505323887 0.007872188 0.786040843 0.265623957 0.558141351\n1403636667213555456 6.795262814 -1.317118168 7.507542610 0.005592712 0.787937284 0.260125756 0.558084309\n1403636667263555584 6.806023598 -1.311478138 7.541827679 0.002564894 0.792219639 0.247671261 0.557709932\n1403636667313555456 6.828222275 -1.317244887 7.554492474 0.000572741 0.793543458 0.243237585 0.557784796\n1403636667363555584 6.842891693 -1.319604039 7.571661472 0.000239965 0.794218302 0.240441799 0.558036685\n1403636667413555456 6.865957260 -1.320460320 7.589993000 -0.000930838 0.794268072 0.240652382 0.557874322\n1403636667463555584 6.885758400 -1.321690798 7.600903511 -0.004860361 0.792558908 0.242462456 0.559498549\n1403636667513555456 6.892263412 -1.312954903 7.612133026 -0.006649017 0.790579140 0.245105147 0.561127365\n1403636667563555584 6.907839775 -1.316214561 7.639328957 -0.005749611 0.788827956 0.253968984 0.559658051\n1403636667613555456 6.922917843 -1.310653210 7.651305199 -0.005217625 0.786221206 0.259836197 0.560637236\n1403636667663555584 6.927462578 -1.312206864 7.657507896 -0.003090828 0.783103049 0.265591681 0.562317550\n1403636667713555456 6.918401718 -1.325649500 7.675595284 -0.000750739 0.781686366 0.268411428 0.562957466\n1403636667763555584 6.970007420 -1.327800155 7.697235584 0.000253085 0.781734228 0.269861400 0.562197745\n1403636667813555456 6.993750572 -1.332528353 7.705916882 0.001923318 0.781601310 0.270220488 0.562206924\n1403636667863555584 7.013020515 -1.340237379 7.719238281 0.003628829 0.781831264 0.271181941 0.561415136\n1403636667913555456 7.019248009 -1.349107027 7.734769821 0.004673751 0.781870246 0.270567358 0.561649740\n1403636667963555584 7.025544643 -1.353119135 7.737032413 0.004069078 0.781361580 0.271219313 0.562047601\n1403636668013555456 7.044990540 -1.354366660 7.731075764 0.005278928 0.780592263 0.272314876 0.562576652\n1403636668063555584 7.072769165 -1.358116508 7.770509720 0.002681832 0.783224285 0.269044638 0.560506523\n1403636668113555456 7.098018646 -1.355845571 7.782443047 0.000571740 0.784275711 0.267534256 0.559764862\n1403636668163555584 7.118284225 -1.358377218 7.798287392 -0.002680406 0.785988271 0.265337646 0.558400452\n1403636668213555456 7.140185356 -1.357535362 7.816805363 -0.006580178 0.786947191 0.264924526 0.557212532\n1403636668263555584 7.152952671 -1.349371433 7.825963974 -0.008919511 0.787505269 0.264701664 0.556496978\n1403636668313555456 7.179498196 -1.339342117 7.837158203 -0.010425649 0.788424194 0.264623225 0.555205584\n1403636668363555584 7.201054573 -1.336610556 7.858158588 -0.011132255 0.789493501 0.264603853 0.553679526\n1403636668413555456 7.217255592 -1.332993984 7.871211052 -0.010759264 0.790418148 0.263355434 0.552962303\n1403636668463555584 7.233754158 -1.322415352 7.879594803 -0.009409885 0.791494489 0.261919379 0.552128792\n1403636668513555456 7.263474464 -1.321190953 7.900258541 -0.009837055 0.792547226 0.261123568 0.550986946\n1403636668563555584 7.286560059 -1.316951394 7.916086197 -0.009862801 0.793188870 0.261508495 0.549879491\n1403636668613555456 7.304868698 -1.307989955 7.933476448 -0.009809686 0.793872118 0.260855287 0.549204350\n1403636668663555584 7.332767487 -1.298568726 7.950290203 -0.010367502 0.794558346 0.260750502 0.548250556\n1403636668713555456 7.362789154 -1.292355418 7.969477654 -0.013565051 0.796036243 0.258510947 0.547096312\n1403636668763555584 7.384869576 -1.286076427 7.986198902 -0.017139772 0.797859311 0.253628135 0.546625614\n1403636668813555456 7.410219193 -1.278625250 8.003113747 -0.018971572 0.799887240 0.248787925 0.545825064\n1403636668863555584 7.436862469 -1.276326895 8.017573357 -0.022837967 0.801416159 0.243676111 0.545740306\n1403636668913555456 7.463852406 -1.272602201 8.036894798 -0.024116838 0.803610325 0.237373695 0.545236170\n1403636668963555584 7.492824078 -1.273855686 8.061759949 -0.020973317 0.804346979 0.235612080 0.545044005\n1403636669013555456 7.517461777 -1.280450702 8.085881233 -0.015444151 0.804041564 0.236654416 0.545227706\n1403636669063555584 7.548264503 -1.286600232 8.105188370 -0.009302542 0.803727090 0.237853944 0.545308769\n1403636669113555456 7.572595596 -1.292749643 8.129976273 -0.003492031 0.803367078 0.239422336 0.545221150\n1403636669163555584 7.600412846 -1.304176569 8.151439667 -0.000718740 0.803128481 0.240790665 0.544980586\n1403636669213555456 7.626497269 -1.309994340 8.176423073 0.001563302 0.803386927 0.240424275 0.544759691\n1403636669263555584 7.649705887 -1.318232536 8.202738762 0.002309474 0.803603232 0.240260974 0.544509947\n1403636669313555456 7.675340652 -1.323601365 8.228528976 0.001537444 0.803824008 0.240043432 0.544282794\n1403636669363555584 7.700615883 -1.334112287 8.261470795 0.001280415 0.803868949 0.241477415 0.543582201\n1403636669413555456 7.720372200 -1.334965110 8.291839600 0.002917110 0.804205835 0.240429059 0.543542325\n1403636669463555584 7.738229752 -1.336946487 8.319227219 0.005726959 0.804419637 0.238801509 0.543920994\n1403636669513555456 7.764165878 -1.339091301 8.352941513 0.007015047 0.804928720 0.236267194 0.544259429\n1403636669563555584 7.784440994 -1.341711521 8.383245468 0.009008486 0.805739522 0.233289868 0.544314623\n1403636669613555456 7.802548885 -1.346354008 8.414456367 0.011500543 0.806901991 0.228592992 0.544538498\n1403636669663555584 7.821129799 -1.346629381 8.446765900 0.014387920 0.807645380 0.224005222 0.545273900\n1403636669713555456 7.839088440 -1.351175427 8.477913857 0.017404154 0.808486402 0.219911486 0.545605958\n1403636669763555584 7.853398323 -1.360949516 8.513906479 0.019679394 0.808633327 0.218457386 0.545894921\n1403636669813555456 7.870459557 -1.370774150 8.547209740 0.028125051 0.806115210 0.223610312 0.547161400\n1403636669863555584 7.876729012 -1.380710721 8.586523056 0.040364176 0.802425921 0.232113153 0.548276246\n1403636669913555456 7.886334419 -1.389546275 8.624317169 0.049709219 0.797657371 0.243746996 0.549417078\n1403636669963555584 7.887827873 -1.405658603 8.654282570 0.056006473 0.793549478 0.253832668 0.550192118\n1403636670013555456 7.891213417 -1.418824911 8.695274353 0.057938036 0.791269958 0.260557324 0.550131619\n1403636670063555584 7.887789726 -1.437616706 8.718859673 0.059737481 0.788401186 0.266698807 0.551114142\n1403636670113555456 7.886660576 -1.452714086 8.750275612 0.061782107 0.785908878 0.270983696 0.552356839\n1403636670163555584 7.883104324 -1.467236519 8.777954102 0.066658527 0.784125388 0.271558136 0.554039836\n1403636670213555456 7.880121231 -1.493634462 8.792365074 0.075047649 0.780716836 0.273377240 0.556878805\n1403636670263555584 7.872148514 -1.502259612 8.819920540 0.084851943 0.778608024 0.272557199 0.558822095\n1403636670313555456 7.854686737 -1.510158539 8.834125519 0.092546500 0.775552690 0.272694021 0.561774969\n1403636670363555584 7.844825745 -1.517713189 8.854673386 0.096767239 0.772378683 0.274191678 0.564700186\n1403636670413555456 7.826788902 -1.524264812 8.870272636 0.098831117 0.768533647 0.276198924 0.568596959\n1403636670463555584 7.806062698 -1.528682113 8.878421783 0.100828618 0.763039589 0.278971523 0.574263990\n1403636670513555456 7.786500931 -1.535262346 8.883744240 0.102205671 0.757635534 0.280569106 0.580364883\n1403636670563555584 7.767385483 -1.543831229 8.888494492 0.102100693 0.751938462 0.281430990 0.587333560\n1403636670613555456 7.728950500 -1.539954782 8.879109383 0.102989323 0.745013356 0.280701041 0.596284449\n1403636670663555584 7.704156876 -1.550591469 8.880379677 0.100821190 0.739421070 0.278945118 0.604384959\n1403636670713555456 7.662990093 -1.558030367 8.859666824 0.099809520 0.732539833 0.276622832 0.613924444\n1403636670763555584 7.628519535 -1.562070131 8.849843979 0.099508941 0.726143777 0.273901999 0.622728586\n1403636670813555456 7.595517159 -1.575009942 8.823338509 0.100169450 0.717384815 0.273625344 0.632814586\n1403636670863555584 7.551117897 -1.568065643 8.794543266 0.104262747 0.707677245 0.272790492 0.643356442\n1403636670913555456 7.508132935 -1.574171662 8.758802414 0.108012296 0.697266877 0.272391528 0.654182792\n1403636670963555584 7.456411362 -1.572951317 8.741601944 0.114994168 0.687027752 0.270673871 0.664458275\n1403636671013555456 7.407790661 -1.569321990 8.691184044 0.118262924 0.675049484 0.267047584 0.677501082\n1403636671063555584 7.356086731 -1.556913853 8.646077156 0.118722931 0.665035546 0.260093600 0.689915836\n1403636671113555456 7.309405804 -1.561914444 8.589310646 0.114678986 0.654859602 0.254180312 0.702424347\n1403636671163555584 7.265514374 -1.556342721 8.536566734 0.108445875 0.645847976 0.247705013 0.713976204\n1403636671213555456 7.205417633 -1.554183006 8.479853630 0.100519776 0.637541771 0.241549730 0.724630892\n1403636671263555584 7.132333755 -1.555318356 8.411432266 0.091354236 0.630153418 0.236840457 0.733803511\n1403636671313555456 7.068848133 -1.564950705 8.350270271 0.073510468 0.625453055 0.230404466 0.741834521\n1403636671363555584 7.014303207 -1.545244694 8.266847610 0.053661019 0.622332394 0.221024424 0.748980045\n1403636671413555456 6.956405163 -1.549069405 8.187145233 0.032389849 0.618505955 0.211839795 0.755992830\n1403636671463555584 6.894906998 -1.543415070 8.113531113 0.014190231 0.613275766 0.205289021 0.762592852\n1403636671513555456 6.838022709 -1.530166984 8.043901443 -0.000786578 0.607113123 0.201180503 0.768725872\n1403636671563555584 6.770399094 -1.513285398 7.951291084 -0.011032654 0.599163651 0.201021954 0.774900854\n1403636671613555456 6.710206985 -1.507296324 7.876077175 -0.021884330 0.593134880 0.202251837 0.778977692\n1403636671663555584 6.653922081 -1.495558262 7.802845955 -0.030484792 0.587871194 0.203879729 0.782247543\n1403636671713555456 6.603355885 -1.515195131 7.743562698 -0.039279152 0.584529400 0.207471639 0.783414364\n1403636671763555584 6.534059525 -1.488270998 7.662004471 -0.040976338 0.581038892 0.209434122 0.785399377\n1403636671813555456 6.497330666 -1.487098932 7.554848671 -0.049325313 0.576471806 0.210753232 0.787927866\n1403636671863555584 6.443270683 -1.454253674 7.506621361 -0.052497838 0.576147258 0.211475164 0.787766814\n1403636671913555456 6.398102760 -1.441648245 7.427495003 -0.057766378 0.574362993 0.215839699 0.787517250\n1403636671963555584 6.353384495 -1.438793659 7.363931656 -0.066377819 0.574298859 0.217085749 0.786542177\n1403636672013555456 6.320822716 -1.426901817 7.282958984 -0.073743179 0.573131204 0.218609050 0.786315918\n1403636672063555584 6.287803650 -1.402933836 7.246279716 -0.079057679 0.576909423 0.214520261 0.784159720\n1403636672113555456 6.267209053 -1.400103569 7.181046963 -0.083968617 0.579382598 0.207597792 0.783688903\n1403636672163555584 6.245722294 -1.411617279 7.117623329 -0.088086858 0.581945717 0.201848209 0.782839119\n1403636672213555456 6.209538460 -1.405134916 7.066278934 -0.090256594 0.585545123 0.196048930 0.781380534\n1403636672263555584 6.211273670 -1.419873714 7.005881786 -0.091532968 0.587287784 0.193923131 0.780454099\n1403636672313555456 6.191199780 -1.428140402 6.949193001 -0.091698818 0.589161396 0.189446658 0.780121863\n1403636672363555584 6.189244270 -1.447222948 6.903415203 -0.092624225 0.592455924 0.182293549 0.779221296\n1403636672413555456 6.182307243 -1.452250719 6.848489285 -0.090530753 0.595418632 0.174155295 0.779070437\n1403636672463555584 6.169717789 -1.422459126 6.828797817 -0.083713844 0.600459993 0.159773260 0.779045761\n1403636672513555456 6.180315971 -1.418032885 6.780739784 -0.067941271 0.601127207 0.156935453 0.780641675\n1403636672563555584 6.144595623 -1.433074832 6.771863461 -0.053642664 0.604578972 0.151906207 0.780084133\n1403636672613555456 6.144110680 -1.411048174 6.744775772 -0.037367757 0.604560792 0.151607990 0.781104922\n1403636672663555584 6.158496380 -1.406974673 6.715920448 -0.024268726 0.603819489 0.154280812 0.781671584\n1403636672713555456 6.167267323 -1.383330941 6.696090698 -0.016936775 0.602455795 0.158857942 0.782000184\n1403636672763555584 6.139826775 -1.356390119 6.689658165 -0.016783025 0.601150036 0.163249359 0.782104015\n1403636672813555456 6.144213676 -1.344561219 6.672941685 -0.019293925 0.597371817 0.171285436 0.783221543\n1403636672863555584 6.143929482 -1.339729309 6.638812065 -0.021384906 0.591925800 0.174446866 0.786596954\n1403636672913555456 6.143725395 -1.317755699 6.628562450 -0.022582237 0.587096751 0.171895266 0.790733516\n1403636672963555584 6.148684025 -1.306403399 6.611309528 -0.023501538 0.581088841 0.171376541 0.795244336\n1403636673013555456 6.130552292 -1.295845032 6.613655090 -0.025064960 0.576405585 0.168700576 0.799167335\n1403636673063555584 6.140811920 -1.286562920 6.594576359 -0.028560067 0.569821000 0.164408669 0.804647803\n1403636673113555456 6.143560410 -1.273249865 6.578640938 -0.030778358 0.562469304 0.162400454 0.810127795\n1403636673163555584 6.137347698 -1.277159333 6.576745033 -0.036960624 0.556446433 0.164345384 0.813628852\n1403636673213555456 6.135723114 -1.262710810 6.559864044 -0.044112846 0.549060643 0.165602922 0.818023324\n1403636673263555584 6.134925842 -1.276903152 6.558701515 -0.052373230 0.544161797 0.168790415 0.820155323\n1403636673313555456 6.132897854 -1.273507357 6.555906773 -0.058101051 0.539506555 0.170402914 0.822508216\n1403636673363555584 6.132737637 -1.278942823 6.554922581 -0.062376939 0.536023736 0.170892105 0.824368536\n1403636673413555456 6.152889252 -1.289731503 6.546674728 -0.062509477 0.532993197 0.173054680 0.825870991\n1403636673463555584 6.159550190 -1.301821709 6.529044151 -0.062379397 0.529791653 0.173125774 0.827923357\n1403636673513555456 6.172075272 -1.298055649 6.546928406 -0.061604727 0.529529333 0.171349034 0.828518569\n1403636673563555584 6.190741539 -1.298991203 6.554288864 -0.058497112 0.528489292 0.168785036 0.829932988\n1403636673613555456 6.200764179 -1.299298286 6.563004494 -0.053247765 0.529369891 0.162748933 0.830930173\n1403636673663555584 6.198436260 -1.301257610 6.571568966 -0.046928208 0.530365288 0.157476082 0.831692040\n1403636673713555456 6.222978115 -1.298680067 6.591247559 -0.040275622 0.531148553 0.152179122 0.832526624\n1403636673763555584 6.235769749 -1.292569995 6.602694511 -0.032641064 0.532014430 0.146293491 0.833362699\n1403636673813555456 6.257572174 -1.301592350 6.612741470 -0.026805114 0.531598926 0.144108310 0.834216297\n1403636673863555584 6.269630432 -1.298197031 6.632276535 -0.024420463 0.532619119 0.140110955 0.834319770\n1403636673913555456 6.289425373 -1.318020463 6.650252342 -0.026688507 0.532787859 0.139441475 0.834254682\n1403636673963555584 6.310924530 -1.322813630 6.664428711 -0.026890676 0.532283664 0.139105514 0.834626019\n1403636674013555456 6.324705601 -1.322771549 6.680025101 -0.026562521 0.531790555 0.140552849 0.834708393\n1403636674063555584 6.345242500 -1.343520641 6.698267937 -0.026961669 0.531111121 0.143205598 0.834677279\n1403636674113555456 6.345103741 -1.352458715 6.742029190 -0.026975172 0.532306433 0.142439276 0.834046304\n1403636674163555584 6.362403393 -1.340757847 6.751452446 -0.023946999 0.531015575 0.143254086 0.834821701\n1403636674213555456 6.393887043 -1.349415779 6.773044586 -0.021723414 0.530350685 0.143598080 0.835245967\n1403636674263555584 6.403329372 -1.354435086 6.802979469 -0.017118799 0.529901087 0.146588013 0.835119009\n1403636674313555456 6.407083035 -1.351203322 6.829221725 -0.011493267 0.528881371 0.151003122 0.835075080\n1403636674363555584 6.435249329 -1.370669127 6.858861446 -0.008787638 0.525770843 0.158390507 0.835703433\n1403636674413555456 6.429866314 -1.349873543 6.884125710 -0.002468906 0.521763980 0.162438020 0.837478459\n1403636674463555584 6.447300911 -1.361841917 6.910808086 0.000282369 0.516264021 0.165832415 0.840220809\n1403636674513555456 6.467663765 -1.349061728 6.943977833 0.004499609 0.510299087 0.166919425 0.843630552\n1403636674563555584 6.457478523 -1.343066573 6.986180305 0.006085952 0.506527364 0.165895820 0.846091926\n1403636674613555456 6.463511467 -1.326638103 7.006692886 0.007335036 0.501904547 0.163054407 0.849382877\n1403636674663555584 6.500442028 -1.311758041 7.031492710 0.007536886 0.497505188 0.160467997 0.852456331\n1403636674713555456 6.520148277 -1.318021059 7.044955730 0.006140081 0.492083460 0.161224514 0.855466425\n1403636674763555584 6.525491238 -1.322082996 7.078239918 0.000710893 0.488662124 0.163619831 0.856993198\n1403636674813555456 6.545966148 -1.287433386 7.095923424 -0.003596308 0.483698308 0.167678595 0.859015107\n1403636674863555584 6.555525780 -1.286478162 7.125432014 -0.011870267 0.479959011 0.171315461 0.860319376\n1403636674913555456 6.572579861 -1.264919758 7.160827637 -0.017724708 0.477725178 0.173157930 0.861092806\n1403636674963555584 6.576357365 -1.259699106 7.190537453 -0.023469213 0.475742936 0.176187620 0.861438215\n1403636675013555456 6.607675552 -1.250189066 7.205116272 -0.028228316 0.472626597 0.178123415 0.862611890\n1403636675063555584 6.633059502 -1.255564451 7.221202374 -0.033697199 0.471190423 0.180781037 0.862648427\n1403636675113555456 6.653900623 -1.259616375 7.255560875 -0.038611129 0.472717822 0.177974090 0.862190425\n1403636675163555584 6.676143646 -1.257708311 7.270748615 -0.044265125 0.474269241 0.173151061 0.862048745\n1403636675213555456 6.705934525 -1.272380590 7.284388065 -0.049492072 0.475606531 0.165394902 0.862550557\n1403636675263555584 6.741875648 -1.258955479 7.310001373 -0.050996073 0.478669167 0.157836065 0.862185001\n1403636675313555456 6.757632256 -1.260097504 7.345235825 -0.052580636 0.481573403 0.151273355 0.861648858\n1403636675363555584 6.788263798 -1.276138306 7.363468647 -0.050061565 0.482965052 0.144539043 0.862175763\n1403636675413555456 6.826862335 -1.292382121 7.396759987 -0.044387445 0.483527243 0.137745649 0.863282859\n1403636675463555584 6.857332230 -1.296423674 7.424352646 -0.036951348 0.482178390 0.131948546 0.865290761\n1403636675513555456 6.889003277 -1.308447123 7.452065468 -0.032627471 0.479564309 0.124453418 0.868023515\n1403636675563555584 6.924645901 -1.320935726 7.490962505 -0.028688636 0.477800667 0.117311321 0.870127320\n1403636675613555456 6.954239368 -1.330406785 7.521293640 -0.025067538 0.474768758 0.110321842 0.872808874\n1403636675663555584 6.983548641 -1.337135792 7.566210747 -0.022520076 0.471601814 0.105891764 0.875140846\n1403636675713555456 7.010787010 -1.343306780 7.598325729 -0.017754709 0.466046333 0.102407791 0.878634274\n1403636675763555584 7.039688587 -1.349991560 7.637574196 -0.011554058 0.459313303 0.100351512 0.882511973\n1403636675813555456 7.055605888 -1.348905444 7.669040203 -0.003078097 0.450078636 0.104199953 0.886883378\n1403636675863555584 7.078634739 -1.360879898 7.715695381 0.004714829 0.439657658 0.110291451 0.891355574\n1403636675913555456 7.112845898 -1.361994743 7.759026051 0.009402839 0.426574022 0.117706560 0.896711409\n1403636675963555584 7.137169361 -1.366687298 7.796994209 0.011956998 0.413766533 0.125554159 0.901604354\n1403636676013555456 7.159782410 -1.377523661 7.833911419 0.010692935 0.401862532 0.129699126 0.906405151\n1403636676063555584 7.176640987 -1.365703464 7.887746811 0.008826957 0.392265469 0.127614573 0.910914063\n1403636676113555456 7.201948643 -1.371096611 7.919705391 0.003370330 0.383314431 0.123193204 0.915359020\n1403636676163555584 7.220540047 -1.368597031 7.954999924 -0.002673430 0.375694633 0.112654001 0.919867098\n1403636676213555456 7.252235413 -1.360267282 7.996717930 -0.007991956 0.367936403 0.102047406 0.924199820\n1403636676263555584 7.270307541 -1.352833748 8.029366493 -0.014584291 0.360192180 0.088088773 0.928595304\n1403636676313555456 7.281189442 -1.349745989 8.074790001 -0.021055777 0.352213860 0.077779062 0.932444334\n1403636676363555584 7.324231148 -1.353504896 8.109451294 -0.024936270 0.341907829 0.066575982 0.937040448\n1403636676413555456 7.336730480 -1.340630531 8.149763107 -0.027742665 0.333001643 0.055701301 0.940870643\n1403636676463555584 7.353383541 -1.342400789 8.189892769 -0.029849356 0.321936101 0.050055791 0.944965899\n1403636676513555456 7.382615566 -1.353612423 8.226511955 -0.031311300 0.309281766 0.048658345 0.949208498\n1403636676563555584 7.399116039 -1.365793943 8.264595032 -0.029384166 0.296969742 0.050239652 0.953111529\n1403636676613555456 7.401501179 -1.372424364 8.311797142 -0.026832404 0.286945224 0.051895604 0.956163824\n1403636676663555584 7.414444447 -1.379878283 8.355800629 -0.023225201 0.277764440 0.054268122 0.958833933\n1403636676713555456 7.434920311 -1.393297195 8.395954132 -0.020598534 0.269158304 0.057135012 0.961179018\n1403636676763555584 7.449172974 -1.403612137 8.436308861 -0.016488990 0.262682378 0.060395490 0.962849140\n1403636676813555456 7.460049629 -1.424794674 8.478387833 -0.015339024 0.256724477 0.063097097 0.964300811\n1403636676863555584 7.471637726 -1.439837933 8.520484924 -0.014183056 0.250423044 0.066821821 0.965723515\n1403636676913555456 7.482936382 -1.452168226 8.558155060 -0.011672640 0.246411175 0.068505652 0.966670692\n1403636676963555584 7.495224953 -1.473577261 8.602490425 -0.011234221 0.243349835 0.069334030 0.967392027\n1403636677013555456 7.515334129 -1.487817526 8.642293930 -0.011324009 0.241778627 0.067141585 0.967939496\n1403636677063555584 7.529653549 -1.490648985 8.676119804 -0.011475116 0.242266372 0.062227435 0.968144119\n1403636677113555456 7.540368080 -1.497372270 8.723657608 -0.012307917 0.243937388 0.056796115 0.968048155\n1403636677163555584 7.552878857 -1.497168064 8.771780014 -0.013475280 0.245772853 0.052014530 0.967837036\n1403636677213555456 7.569367409 -1.494876623 8.818578720 -0.012062536 0.247100994 0.048390545 0.967705488\n1403636677263555584 7.582938671 -1.497089028 8.863342285 -0.009911466 0.247519568 0.044151127 0.967825651\n1403636677313555456 7.595919609 -1.492690802 8.907434464 -0.005516039 0.245917931 0.041869286 0.968370199\n1403636677363555584 7.609784126 -1.500301361 8.945210457 -0.000929177 0.242590144 0.037619997 0.969398737\n1403636677413555456 7.623198986 -1.506701589 8.982769012 0.005205647 0.237999260 0.033738382 0.970665216\n1403636677463555584 7.626533508 -1.516166806 9.029137611 0.011435403 0.232914791 0.030957460 0.971937001\n1403636677513555456 7.634411812 -1.516330957 9.074515343 0.017793359 0.225676388 0.029801119 0.973583817\n1403636677563555584 7.636759758 -1.537478685 9.111428261 0.020364946 0.218009368 0.028993864 0.975303292\n1403636677613555456 7.636211872 -1.542874336 9.147339821 0.022574741 0.208450750 0.029420137 0.977329552\n1403636677663555584 7.635900497 -1.555763483 9.174434662 0.022057151 0.198666006 0.030440547 0.979346037\n1403636677713555456 7.636271954 -1.567739248 9.212552071 0.021608189 0.187498420 0.032039348 0.981504440\n1403636677763555584 7.635386467 -1.578802943 9.234563828 0.018763645 0.175480396 0.032953501 0.983752310\n1403636677813555456 7.628282547 -1.587965250 9.265102386 0.013864239 0.162478417 0.035634108 0.985970974\n1403636677863555584 7.629526615 -1.604094744 9.285068512 0.008219807 0.147361785 0.040318239 0.988226414\n1403636677913555456 7.629859924 -1.615250826 9.310052872 0.002478257 0.132445574 0.042502910 0.990275502\n1403636677963555584 7.628725052 -1.627453089 9.329130173 -0.001464524 0.118475907 0.042993240 0.992024660\n1403636678013555456 7.630137444 -1.640639544 9.353802681 -0.005852838 0.105827823 0.039453346 0.993584216\n1403636678063555584 7.637994289 -1.649271488 9.369477272 -0.006641482 0.093703255 0.035251811 0.994953692\n1403636678113555456 7.638032913 -1.664363742 9.390189171 -0.007760453 0.086087875 0.026940497 0.995893002\n1403636678163555584 7.643330574 -1.668849468 9.412388802 -0.006977485 0.079010554 0.018385064 0.996679842\n1403636678213555456 7.648546219 -1.675233364 9.436500549 -0.008311936 0.073933423 0.009488716 0.997183383\n1403636678263555584 7.653569698 -1.680528879 9.456266403 -0.008294771 0.068217218 0.002339543 0.997633278\n1403636678313555456 7.659037113 -1.689336777 9.480309486 -0.008395078 0.061576061 -0.003447716 0.998061121\n1403636678363555584 7.666387081 -1.695706725 9.492953300 -0.007528270 0.052476440 -0.004962598 0.998581469\n1403636678413555456 7.675371170 -1.704699993 9.511019707 -0.008854837 0.043684565 -0.006897280 0.998982310\n1403636678463555584 7.679256916 -1.716548204 9.531075478 -0.009829387 0.035302714 -0.010384802 0.999274313\n1403636678513555456 7.678710461 -1.726927280 9.548897743 -0.011110473 0.027448870 -0.014385692 0.999457955\n1403636678563555584 7.689039707 -1.737464190 9.564870834 -0.010454740 0.017297609 -0.016767006 0.999655128\n1403636678613555456 7.695888996 -1.754916906 9.576672554 -0.010354496 0.006257505 -0.020658992 0.999713361\n1403636678663555584 7.696743488 -1.768443704 9.595681190 -0.009979596 -0.003406438 -0.028441880 0.999539793\n1403636678713555456 7.707121372 -1.781598926 9.604994774 -0.009336774 -0.013856645 -0.038233902 0.999129117\n1403636678763555584 7.709965706 -1.792299390 9.624985695 -0.009117842 -0.023874696 -0.050406445 0.998401761\n1403636678813555456 7.715749741 -1.803374887 9.639495850 -0.009357770 -0.033685602 -0.063509874 0.997368634\n1403636678863555584 7.718628407 -1.810573459 9.652852058 -0.009740392 -0.042553701 -0.074504785 0.996264696\n1403636678913555456 7.716925621 -1.813571453 9.677109718 -0.009249329 -0.050085999 -0.086112879 0.994982600\n1403636678963555584 7.718388557 -1.820285678 9.691546440 -0.010062596 -0.059306882 -0.092925787 0.993854225\n1403636679013555456 7.715607643 -1.820610046 9.709135056 -0.008528750 -0.069199920 -0.097502969 0.992789924\n1403636679063555584 7.711317062 -1.824962854 9.721266747 -0.007682232 -0.080517940 -0.098615155 0.991833091\n1403636679113555456 7.707024574 -1.825249434 9.738474846 -0.005392316 -0.092750922 -0.098741688 0.990766525\n1403636679163555584 7.697417259 -1.824652076 9.748765945 -0.003386926 -0.105413675 -0.095318414 0.989843845\n1403636679213555456 7.686798573 -1.823854566 9.768127441 -0.000359903 -0.120468266 -0.090464890 0.988586545\n1403636679263555584 7.678352356 -1.823775172 9.780288696 0.002186978 -0.135672033 -0.085643128 0.987042844\n1403636679313555456 7.667207718 -1.826980352 9.788299561 0.002736551 -0.150186390 -0.082870945 0.985174596\n1403636679363555584 7.655500889 -1.824537635 9.800012589 0.004540951 -0.164180607 -0.082322881 0.982978642\n1403636679413555456 7.641702652 -1.828865290 9.807314873 0.003594777 -0.177135319 -0.084358439 0.980557859\n1403636679463555584 7.631881237 -1.833745480 9.814382553 0.003308844 -0.190021336 -0.086220302 0.977981091\n1403636679513555456 7.626142979 -1.837267756 9.821691513 0.002696605 -0.202194124 -0.088974394 0.975291669\n1403636679563555584 7.620146751 -1.843649626 9.826726913 0.001243345 -0.212375566 -0.091799311 0.972865880\n1403636679613555456 7.608191013 -1.851700306 9.826990128 -0.000395951 -0.220589310 -0.093781888 0.970847607\n1403636679663555584 7.603467941 -1.860302925 9.833076477 -0.003128218 -0.228107199 -0.096013442 0.968885303\n1403636679713555456 7.596119881 -1.870998502 9.836517334 -0.004804574 -0.233416617 -0.099461533 0.967264712\n1403636679763555584 7.591323853 -1.885571241 9.833570480 -0.005077417 -0.237349838 -0.102820054 0.965954125\n1403636679813555456 7.585516930 -1.898255110 9.834169388 -0.001220683 -0.240552172 -0.104425438 0.965001822\n1403636679863555584 7.581492901 -1.916070223 9.835611343 0.002804513 -0.242707416 -0.106873319 0.964190543\n1403636679913555456 7.576640129 -1.931917310 9.832322121 0.009135232 -0.243250355 -0.110168107 0.963643491\n1403636679963555584 7.572625637 -1.950716138 9.830809593 0.010891923 -0.243057162 -0.114079252 0.963218808\n1403636680013555456 7.568585396 -1.965046287 9.825506210 0.014311562 -0.240939766 -0.121219181 0.962833881\n1403636680063555584 7.567229271 -1.983976960 9.817806244 0.016784947 -0.238359913 -0.128283873 0.962520659\n1403636680113555456 7.561637878 -2.001074076 9.809556961 0.020642772 -0.235006765 -0.137080148 0.962057590\n1403636680163555584 7.554582119 -2.018767595 9.801408768 0.021436822 -0.232670665 -0.141286790 0.961999416\n1403636680213555456 7.549333096 -2.032945871 9.789318085 0.021891205 -0.232744470 -0.140127361 0.962140918\n1403636680263555584 7.539433956 -2.045396805 9.780486107 0.024910316 -0.232249573 -0.138384372 0.962439239\n1403636680313555456 7.529459953 -2.056826591 9.764229774 0.026404001 -0.229700416 -0.141306669 0.962586582\n1403636680363555584 7.517886162 -2.068237305 9.748136520 0.024815395 -0.225963414 -0.147176802 0.962633729\n1403636680413555456 7.509745121 -2.072051764 9.732234001 0.022924678 -0.223085895 -0.152286470 0.962557018\n1403636680463555584 7.494587898 -2.073356390 9.714677811 0.020857984 -0.220021591 -0.155785546 0.962749362\n1403636680513555456 7.482726097 -2.074956894 9.696790695 0.018789891 -0.218056396 -0.157877013 0.962898314\n1403636680563555584 7.467135906 -2.081117630 9.675016403 0.015552304 -0.217235878 -0.156129658 0.963426292\n1403636680613555456 7.446795464 -2.078087807 9.652311325 0.014797184 -0.217219651 -0.152434453 0.964033425\n1403636680663555584 7.423848152 -2.070546627 9.628533363 0.014396857 -0.216382518 -0.150263891 0.964568377\n1403636680713555456 7.405449867 -2.067357779 9.604339600 0.011521064 -0.217012748 -0.146144971 0.965098143\n1403636680763555584 7.377574921 -2.064088821 9.576133728 0.006609605 -0.218469590 -0.137344316 0.966107607\n1403636680813555456 7.353173256 -2.058961630 9.550170898 0.002589167 -0.221208856 -0.127803460 0.966812372\n1403636680863555584 7.329937458 -2.051777363 9.519699097 -0.002567496 -0.224631861 -0.116680592 0.967429399\n1403636680913555456 7.298042774 -2.035324097 9.500788689 -0.008639136 -0.227314115 -0.106466718 0.967945516\n1403636680963555584 7.270051956 -2.025904655 9.469686508 -0.018068176 -0.228292048 -0.100812361 0.968190610\n1403636681013555456 7.245745659 -2.014767885 9.442260742 -0.026740575 -0.228102431 -0.099641763 0.968155861\n1403636681063555584 7.215581894 -1.997608423 9.421480179 -0.034740109 -0.226989299 -0.100755192 0.968048215\n1403636681113555456 7.199471951 -1.987371445 9.391972542 -0.040373255 -0.226811826 -0.103608906 0.967569947\n1403636681163555584 7.170560837 -1.972554445 9.374282837 -0.040138457 -0.225853667 -0.106226720 0.967519939\n1403636681213555456 7.149983406 -1.961142778 9.354193687 -0.033779055 -0.225296244 -0.109467670 0.967531562\n1403636681263555584 7.119657516 -1.946486592 9.334306717 -0.024470964 -0.224105224 -0.112944350 0.967688799\n1403636681313555456 7.091654778 -1.934348345 9.318976402 -0.016802857 -0.225085795 -0.113683276 0.967538178\n1403636681363555584 7.062004566 -1.922314405 9.301494598 -0.009640575 -0.225716799 -0.113365136 0.967526376\n1403636681413555456 7.038883209 -1.918421388 9.279315948 -0.005403143 -0.227444798 -0.111274049 0.967397392\n1403636681463555584 7.006561279 -1.911508083 9.262528419 -0.002619968 -0.228585348 -0.108816467 0.967419684\n1403636681513555456 6.978384972 -1.908635616 9.240246773 -0.001457754 -0.229837462 -0.106690720 0.967362225\n1403636681563555584 6.952690601 -1.904769182 9.218824387 -0.001044611 -0.231024399 -0.106850520 0.967062354\n1403636681613555456 6.923546791 -1.896310806 9.196729660 -0.000038328 -0.230913907 -0.109830171 0.966755450\n1403636681663555584 6.895151138 -1.891672254 9.175426483 0.000348429 -0.231615558 -0.111642957 0.966379821\n1403636681713555456 6.867467880 -1.882581234 9.155626297 0.000965060 -0.231900305 -0.112681560 0.966190517\n1403636681763555584 6.840126991 -1.878566980 9.124447823 0.001204489 -0.231972218 -0.113882169 0.966032267\n1403636681813555456 6.813137054 -1.869351268 9.100581169 0.001941959 -0.232814267 -0.114356481 0.965772390\n1403636681863555584 6.784406662 -1.862808585 9.077547073 0.001948388 -0.233682916 -0.114170544 0.965584576\n1403636681913555456 6.758557320 -1.855995774 9.054115295 0.002565826 -0.235222623 -0.113246918 0.965318024\n1403636681963555584 6.731095314 -1.850432873 9.025998116 0.002172781 -0.236513913 -0.112531856 0.965087056\n1403636682013555456 6.697619438 -1.842245221 9.005699158 0.002342748 -0.237320989 -0.111672394 0.964988351\n1403636682063555584 6.668923378 -1.843816996 8.962770462 0.000787199 -0.238707229 -0.109341323 0.964915872\n1403636682113555456 6.639130592 -1.839177966 8.942725182 0.001084230 -0.239566281 -0.108810790 0.964762688\n1403636682163555584 6.611606121 -1.839658141 8.907455444 0.000095063 -0.240619346 -0.107863210 0.964607596\n1403636682213555456 6.585473061 -1.845627308 8.874723434 -0.003580488 -0.241586238 -0.107072458 0.964447379\n1403636682263555584 6.555579185 -1.841042995 8.850257874 -0.007639568 -0.241978094 -0.106190570 0.964423060\n1403636682313555456 6.525528908 -1.833540916 8.824544907 -0.013121380 -0.241873503 -0.107505776 0.964244545\n1403636682363555584 6.501109123 -1.827671289 8.795473099 -0.019414345 -0.241916746 -0.107058518 0.964177310\n1403636682413555456 6.473019600 -1.819897890 8.775959969 -0.022648036 -0.241582081 -0.107891321 0.964097798\n1403636682463555584 6.451354980 -1.817569375 8.742874146 -0.021299765 -0.241538465 -0.106533103 0.964290500\n1403636682513555456 6.421405792 -1.807993054 8.721905708 -0.016592523 -0.240868509 -0.108103484 0.964375794\n1403636682563555584 6.396085739 -1.799063206 8.696786880 -0.011957545 -0.239817873 -0.107990697 0.964718819\n1403636682613555456 6.370105743 -1.784423828 8.676061630 -0.007174152 -0.239071488 -0.108892523 0.964850128\n1403636682663555584 6.344564438 -1.783938408 8.641395569 -0.004665502 -0.237785310 -0.108854987 0.965187550\n1403636682713555456 6.317990303 -1.773951650 8.614770889 -0.002544165 -0.237996534 -0.106934838 0.965358019\n1403636682763555584 6.291951656 -1.767612219 8.590858459 -0.000840955 -0.238002077 -0.104802079 0.965593517\n1403636682813555456 6.266599655 -1.760689616 8.563728333 0.001735570 -0.237451434 -0.103783168 0.965837896\n1403636682863555584 6.239103794 -1.751383543 8.539337158 0.003637826 -0.236237988 -0.104764760 0.966024160\n1403636682913555456 6.213412285 -1.747780204 8.509407043 0.004309550 -0.234396681 -0.107065044 0.966217697\n1403636682963555584 6.190203667 -1.743076682 8.475803375 0.004680072 -0.233023793 -0.110211581 0.966194272\n1403636683013555456 6.164353371 -1.738970518 8.445644379 0.005411464 -0.231941119 -0.112840459 0.966147542\n1403636683063555584 6.138592243 -1.733389258 8.415403366 0.006794406 -0.231931388 -0.112753823 0.966151237\n1403636683113555456 6.113255978 -1.726049304 8.385044098 0.005566294 -0.232174158 -0.112615652 0.966116905\n1403636683163555584 6.088788986 -1.720556498 8.346834183 0.004682454 -0.234077200 -0.111296073 0.965815246\n1403636683213555456 6.054003716 -1.710539818 8.321682930 0.002610448 -0.234266862 -0.110513769 0.965866923\n1403636683263555584 6.026851654 -1.700807691 8.288856506 0.001460489 -0.234918714 -0.109514266 0.965824902\n1403636683313555456 6.000306129 -1.691240430 8.259101868 0.000208675 -0.236610219 -0.108399928 0.965538681\n1403636683363555584 5.970305920 -1.674155235 8.221080780 -0.000292468 -0.237504095 -0.107399769 0.965430975\n1403636683413555456 5.946114540 -1.658762455 8.198395729 -0.000966801 -0.238913134 -0.106326453 0.965201676\n1403636683463555584 5.913937569 -1.641170621 8.162508011 -0.001622575 -0.239679277 -0.105879784 0.965059936\n1403636683513555456 5.893418312 -1.624017835 8.136697769 -0.001654040 -0.241042539 -0.105653927 0.964745045\n1403636683563555584 5.868923664 -1.609182477 8.109481812 -0.002352716 -0.242212117 -0.105393708 0.964479089\n1403636683613555456 5.842842102 -1.584511042 8.075838089 -0.003018084 -0.242548689 -0.105741039 0.964354634\n1403636683663555584 5.819989204 -1.572318435 8.049633980 -0.006569908 -0.244141519 -0.105094962 0.964005589\n1403636683713555456 5.791540623 -1.551004529 8.017379761 -0.009008220 -0.244025245 -0.105837226 0.963934124\n1403636683763555584 5.766362190 -1.535811424 7.979250431 -0.012188775 -0.244354427 -0.105217211 0.963883638\n1403636683813555456 5.742933750 -1.518182516 7.949232101 -0.015352831 -0.245337799 -0.106529780 0.963444352\n1403636683863555584 5.718191624 -1.504009128 7.918719292 -0.018470295 -0.246986717 -0.104320399 0.963210106\n1403636683913555456 5.691407681 -1.492249250 7.882205009 -0.018322170 -0.246514097 -0.107193150 0.963018537\n1403636683963555584 5.666541100 -1.479580522 7.850517750 -0.017854892 -0.247446969 -0.106702164 0.962842584\n1403636684013555456 5.640500546 -1.473909378 7.816829681 -0.016575063 -0.248188764 -0.105758101 0.962778687\n1403636684063555584 5.618048191 -1.470534086 7.783004761 -0.014931565 -0.249288961 -0.105944604 0.962500811\n1403636684113555456 5.595675945 -1.465253353 7.751339912 -0.013030956 -0.250431001 -0.105821893 0.962245405\n1403636684163555584 5.567684650 -1.459314704 7.720099926 -0.011707364 -0.251339018 -0.106263787 0.961976945\n1403636684213555456 5.546120644 -1.456726432 7.690803528 -0.010254675 -0.252763003 -0.105672069 0.961685538\n1403636684263555584 5.519622803 -1.457676411 7.654530525 -0.009081583 -0.253999323 -0.105135456 0.961430371\n1403636684313555456 5.498003483 -1.454913735 7.623031616 -0.006479908 -0.255062908 -0.105226077 0.961159945\n1403636684363555584 5.474683285 -1.458150864 7.586378098 -0.005291460 -0.255610734 -0.104903176 0.961056948\n1403636684413555456 5.451189041 -1.453186274 7.553341866 -0.003714749 -0.256650835 -0.105737656 0.960695624\n1403636684463555584 5.430026054 -1.448100805 7.517254829 -0.003034124 -0.257704407 -0.104585171 0.960542142\n1403636684513555456 5.403407574 -1.444708705 7.482280254 -0.003906522 -0.258709043 -0.101264775 0.960624695\n1403636684563555584 5.382610798 -1.433307528 7.459790230 -0.002799290 -0.259554446 -0.099093243 0.960626960\n1403636684613555456 5.365495205 -1.420185924 7.436344624 -0.002190850 -0.261169285 -0.097233772 0.960380852\n1403636684663555584 5.350407600 -1.410627484 7.412376404 -0.001724704 -0.262496412 -0.096923664 0.960051298\n1403636684713555456 5.330203533 -1.400977015 7.376489639 -0.001314773 -0.262587696 -0.096129917 0.960106790\n1403636684763555584 5.310234547 -1.386587262 7.346294403 -0.000536572 -0.262066126 -0.097000696 0.960162461\n1403636684813555456 5.292347908 -1.369798064 7.308547020 -0.000132774 -0.261755824 -0.096707612 0.960276783\n1403636684863555584 5.277008057 -1.352246881 7.277701855 -0.000323781 -0.261914730 -0.098590299 0.960041940\n1403636684913555456 5.261731148 -1.335735798 7.249485970 0.001067118 -0.260448694 -0.101319335 0.960156083\n1403636684963555584 5.247983456 -1.318448544 7.221862793 0.001042331 -0.258279383 -0.106702745 0.960158944\n1403636685013555456 5.236080647 -1.300913095 7.193097115 0.001248189 -0.256651551 -0.110381603 0.960179329\n1403636685063555584 5.224619865 -1.284503818 7.165467262 0.000984544 -0.255518794 -0.112504862 0.960235298\n1403636685113555456 5.207767487 -1.271121979 7.132018089 -0.000576742 -0.253966570 -0.113294907 0.960554481\n1403636685163555584 5.198466301 -1.262727976 7.098110199 -0.003605164 -0.253581733 -0.113052242 0.960678101\n1403636685213555456 5.184470654 -1.252039433 7.062207699 -0.005331364 -0.251162857 -0.115321763 0.961035728\n1403636685263555584 5.171534538 -1.243667841 7.028731823 -0.006813110 -0.249082819 -0.117925510 0.961251736\n1403636685313555456 5.158366203 -1.234943509 6.994832993 -0.007649450 -0.247149423 -0.120310374 0.961448967\n1403636685363555584 5.148695946 -1.227629900 6.961056709 -0.007760806 -0.245657980 -0.120575264 0.961796999\n1403636685413555456 5.130470753 -1.222653747 6.925076962 -0.008087228 -0.244369879 -0.120763339 0.962098837\n1403636685463555584 5.117115974 -1.213210464 6.891647339 -0.008647423 -0.244074792 -0.118290231 0.962476075\n1403636685513555456 5.101458073 -1.204070091 6.855846405 -0.009282628 -0.243977576 -0.116499551 0.962713122\n1403636685563555584 5.083722591 -1.195036173 6.822792053 -0.010720206 -0.243599489 -0.115499295 0.962914467\n1403636685613555456 5.071119785 -1.182399869 6.786718369 -0.010464292 -0.243785977 -0.112363681 0.963241041\n1403636685663555584 5.052913666 -1.170284271 6.755508423 -0.010161941 -0.242692620 -0.112855420 0.963462889\n1403636685713555456 5.040475845 -1.154124260 6.718632698 -0.008544290 -0.242557481 -0.113824643 0.963398576\n1403636685763555584 5.026255131 -1.136432052 6.689704895 -0.007687746 -0.242456615 -0.114520863 0.963348687\n1403636685813555456 5.008135319 -1.117097616 6.654745579 -0.005519233 -0.241109341 -0.116571821 0.963455677\n1403636685863555584 4.994710922 -1.100419402 6.627602577 -0.003864835 -0.241056725 -0.117866933 0.963319302\n1403636685913555456 4.978308678 -1.079662204 6.595801353 -0.004354926 -0.241387144 -0.116960727 0.963344932\n1403636685963555584 4.954041004 -1.056198835 6.561903954 -0.005820727 -0.241743594 -0.114221327 0.963576496\n1403636686013555456 4.938501358 -1.038233995 6.526234627 -0.008416330 -0.243070334 -0.111646950 0.963525295\n1403636686063555584 4.922407627 -1.023349881 6.493138313 -0.012455165 -0.244461939 -0.109144136 0.963416219\n1403636686113555456 4.906594276 -1.007795811 6.459669113 -0.014649848 -0.245373949 -0.106714554 0.963425636\n1403636686163555584 4.886628151 -0.990683556 6.426933765 -0.014195380 -0.245067909 -0.106380798 0.963547289\n1403636686213555456 4.872643471 -0.977123737 6.393711090 -0.015019181 -0.245848998 -0.105114371 0.963474751\n1403636686263555584 4.854532242 -0.969434917 6.356010437 -0.016842552 -0.245949492 -0.103692405 0.963573039\n1403636686313555456 4.836400032 -0.956644058 6.317894459 -0.017344361 -0.245635271 -0.103483729 0.963666737\n1403636686363555584 4.821450233 -0.950387120 6.288137436 -0.019029761 -0.245912239 -0.102868348 0.963630140\n1403636686413555456 4.803427696 -0.943698406 6.254950523 -0.020056445 -0.245677322 -0.103755526 0.963574111\n1403636686463555584 4.783500195 -0.933915138 6.223167896 -0.021514304 -0.245279059 -0.103377342 0.963684797\n1403636686513555456 4.765254498 -0.926078260 6.188489914 -0.023306098 -0.245369643 -0.103321485 0.963626087\n1403636686563555584 4.753689766 -0.917631030 6.158382416 -0.023212854 -0.245729461 -0.103478156 0.963519871\n1403636686613555456 4.732865334 -0.905497313 6.129185200 -0.023080960 -0.245462969 -0.105048276 0.963420987\n1403636686663555584 4.719790936 -0.891430259 6.101449490 -0.022760946 -0.245670170 -0.105443701 0.963332653\n1403636686713555456 4.702500820 -0.878846288 6.074143410 -0.022553718 -0.246047616 -0.105179496 0.963270009\n1403636686763555584 4.685632229 -0.867030382 6.047496796 -0.021344431 -0.246548742 -0.104466870 0.963247001\n1403636686813555456 4.666479588 -0.854607105 6.018145561 -0.019219873 -0.246155933 -0.104264982 0.963414073\n1403636686863555584 4.646971703 -0.843888342 5.993685246 -0.018418854 -0.247161821 -0.102862112 0.963322997\n1403636686913555456 4.634119987 -0.834432125 5.968351841 -0.017075047 -0.248052463 -0.102569625 0.963149965\n1403636686963555584 4.616277695 -0.828189135 5.944227695 -0.016473899 -0.248530641 -0.101890244 0.963109314\n1403636687013555456 4.602544785 -0.820830286 5.916468620 -0.015114568 -0.249378458 -0.101010643 0.963005066\n1403636687063555584 4.588398933 -0.819952011 5.889151096 -0.015174778 -0.249877870 -0.099865235 0.962994158\n1403636687113555456 4.569022179 -0.820316851 5.864964485 -0.015986191 -0.249918625 -0.100539990 0.962900221\n1403636687163555584 4.553297997 -0.817390323 5.838695049 -0.015292400 -0.249969438 -0.100458376 0.962906837\n1403636687213555456 4.544854164 -0.813893914 5.813220024 -0.013422487 -0.250771403 -0.099843286 0.962790132\n1403636687263555584 4.527276993 -0.807972372 5.789294243 -0.012729670 -0.250691801 -0.100533843 0.962748408\n1403636687313555456 4.513419151 -0.809440434 5.762748718 -0.012697543 -0.251078248 -0.101044044 0.962594688\n1403636687363555584 4.496911526 -0.799078166 5.742973804 -0.010386808 -0.250547856 -0.101425461 0.962720454\n1403636687413555456 4.484173775 -0.792162180 5.716707706 -0.008876031 -0.250763357 -0.102202460 0.962597311\n1403636687463555584 4.470547676 -0.779392004 5.699357986 -0.007634303 -0.250907600 -0.102153867 0.962575555\n1403636687513555456 4.457307816 -0.769169509 5.676740646 -0.006993045 -0.251005501 -0.101861008 0.962585926\n1403636687563555584 4.447773457 -0.757608294 5.658452988 -0.007518001 -0.252397358 -0.101031110 0.962305427\n1403636687613555456 4.435626030 -0.747697532 5.635293007 -0.007062723 -0.252668858 -0.100412853 0.962302387\n1403636687663555584 4.424726486 -0.729324102 5.612729073 -0.006786821 -0.253611028 -0.098594487 0.962244511\n1403636687713555456 4.414609909 -0.710924804 5.594089508 -0.005515662 -0.254659921 -0.096796833 0.962158144\n1403636687763555584 4.404146671 -0.697110355 5.573965549 -0.006553760 -0.255048841 -0.097126648 0.962015390\n1403636687813555456 4.393922806 -0.671483278 5.557414055 -0.006226371 -0.255162537 -0.097591281 0.961940348\n1403636687863555584 4.389045715 -0.657023966 5.535004616 -0.007102882 -0.255609155 -0.097907141 0.961783588\n1403636687913555456 4.379275322 -0.629565835 5.516862869 -0.006681138 -0.254994661 -0.099293910 0.961807549\n1403636687963555584 4.372709751 -0.605638564 5.498320580 -0.006452012 -0.254058778 -0.101850323 0.961789489\n1403636688013555456 4.364065647 -0.582381666 5.480872154 -0.005468514 -0.253646016 -0.104167521 0.961656332\n1403636688063555584 4.355463505 -0.556198001 5.466939926 -0.005136523 -0.252886117 -0.107926421 0.961443782\n1403636688113555456 4.347402573 -0.532540262 5.448889732 -0.004656544 -0.251548320 -0.110496901 0.961505175\n1403636688163555584 4.343976498 -0.511852920 5.429849625 -0.004410527 -0.251777321 -0.111168705 0.961368978\n1403636688213555456 4.331487179 -0.488994062 5.413219929 -0.004680471 -0.251259774 -0.111479722 0.961467087\n1403636688263555584 4.322184563 -0.471392006 5.393057823 -0.004558920 -0.251756102 -0.110090762 0.961497843\n1403636688313555456 4.314930439 -0.454098314 5.370856285 -0.005987623 -0.252613902 -0.107672818 0.961538851\n1403636688363555584 4.306325912 -0.434459507 5.351648331 -0.006574346 -0.253419578 -0.105580017 0.961555064\n1403636688413555456 4.300862789 -0.420142055 5.327749252 -0.008692178 -0.253886014 -0.105616063 0.961411238\n1403636688463555584 4.289581776 -0.400207758 5.310502052 -0.007744717 -0.252813876 -0.106834121 0.961567283\n1403636688513555456 4.283749580 -0.381101668 5.287228107 -0.007962659 -0.252054691 -0.110159360 0.961389601\n1403636688563555584 4.283474922 -0.360836446 5.267736435 -0.007159265 -0.251397222 -0.113962799 0.961124718\n1403636688613555456 4.272234917 -0.339790165 5.246572495 -0.007141048 -0.249764785 -0.119187564 0.960916698\n1403636688663555584 4.262430668 -0.315460682 5.230376244 -0.006795153 -0.248992220 -0.121232219 0.960863888\n1403636688713555456 4.256518841 -0.293195665 5.210084915 -0.006240424 -0.249504045 -0.123031341 0.960506141\n1403636688763555584 4.247197628 -0.266701281 5.190613747 -0.005974459 -0.250000119 -0.123929873 0.960263312\n1403636688813555456 4.239748001 -0.239588857 5.167606354 -0.006154134 -0.251783699 -0.122238986 0.960012853\n1403636688863555584 4.232632637 -0.219026610 5.145046234 -0.007476804 -0.254222393 -0.122436784 0.959335327\n1403636688913555456 4.206826210 -0.201109797 5.125482559 -0.010428506 -0.256628931 -0.123668425 0.958508670\n1403636688963555584 4.192692757 -0.179835469 5.101248264 -0.012149857 -0.260055631 -0.121769711 0.957807660\n1403636689013555456 4.176052094 -0.164233804 5.074378967 -0.014363071 -0.263242304 -0.120727502 0.957038164\n1403636689063555584 4.174964905 -0.148350582 5.050959110 -0.015430167 -0.269184232 -0.117158003 0.955811620\n1403636689113555456 4.147990227 -0.137148678 5.026968002 -0.018099140 -0.271940768 -0.117053293 0.954996943\n1403636689163555584 4.132192612 -0.127488732 5.005732059 -0.021008011 -0.275617957 -0.116631344 0.953934252\n1403636689213555456 4.112701416 -0.121661395 4.978415489 -0.023182230 -0.278233379 -0.118631490 0.952877402\n1403636689263555584 4.096162796 -0.113945365 4.953376293 -0.024487823 -0.280862272 -0.117749564 0.952182591\n1403636689313555456 4.079837799 -0.109722838 4.930945873 -0.026426533 -0.283457726 -0.118149169 0.951311767\n1403636689363555584 4.059221268 -0.108854219 4.906398296 -0.026618956 -0.284927815 -0.118860073 0.950778544\n1403636689413555456 4.048611641 -0.106267452 4.884944439 -0.025897857 -0.287443489 -0.118563235 0.950078070\n1403636689463555584 4.029958248 -0.107689828 4.857662678 -0.025391294 -0.288759381 -0.118901417 0.949650288\n1403636689513555456 4.003456116 -0.108428597 4.837953091 -0.025999399 -0.288753152 -0.119716160 0.949533403\n1403636689563555584 3.998939276 -0.117691219 4.813404083 -0.027864981 -0.291459322 -0.118421383 0.948815763\n1403636689613555456 3.972420454 -0.122320667 4.792468548 -0.030628653 -0.290292233 -0.118388131 0.949092507\n1403636689663555584 3.958810329 -0.130097359 4.769906044 -0.034143701 -0.292311311 -0.116132349 0.948631406\n1403636689713555456 3.938607931 -0.144335777 4.754131794 -0.040230136 -0.293329984 -0.114834487 0.948236287\n1403636689763555584 3.919955254 -0.148790628 4.735431671 -0.046089087 -0.293935746 -0.109944209 0.948361635\n1403636689813555456 3.895849705 -0.156086057 4.717286110 -0.049947888 -0.293787003 -0.108079970 0.948426664\n1403636689863555584 3.882677555 -0.162756473 4.706358433 -0.050611835 -0.295227855 -0.103802525 0.948421836\n1403636689913555456 3.862219334 -0.165029407 4.691558361 -0.049882803 -0.295904696 -0.096487649 0.949021757\n1403636689963555584 3.841685295 -0.172420621 4.682848930 -0.048990950 -0.296044856 -0.093339279 0.949339271\n1403636690013555456 3.825437069 -0.173663899 4.676777840 -0.046940327 -0.295746595 -0.091627233 0.949702621\n1403636690063555584 3.804160595 -0.183777228 4.671271801 -0.047014084 -0.293664545 -0.093418933 0.950170398\n1403636690113555456 3.798387766 -0.189167649 4.672004700 -0.047938760 -0.293487132 -0.098677449 0.949647248\n1403636690163555584 3.776352644 -0.185360461 4.669129372 -0.045613769 -0.288692147 -0.103682794 0.950697720\n1403636690213555456 3.769752264 -0.196656495 4.673946381 -0.046232942 -0.288038552 -0.109136291 0.950255513\n1403636690263555584 3.751245499 -0.198864877 4.678831100 -0.044117104 -0.286704808 -0.110920958 0.950552762\n1403636690313555456 3.736880541 -0.209434241 4.678144455 -0.042850692 -0.284835070 -0.113802321 0.950832188\n1403636690363555584 3.717937469 -0.223173738 4.684848785 -0.042652499 -0.284080893 -0.116539732 0.950735152\n1403636690413555456 3.699845314 -0.234564006 4.695118904 -0.041375093 -0.283687443 -0.117371760 0.950806737\n1403636690463555584 3.685275078 -0.247554153 4.705420494 -0.040721372 -0.284624696 -0.116021514 0.950720549\n1403636690513555456 3.666595221 -0.258337796 4.708778381 -0.040002611 -0.284451365 -0.111545011 0.951338530\n1403636690563555584 3.654030561 -0.273411036 4.720016956 -0.040133480 -0.286369622 -0.107959099 0.951171160\n1403636690613555456 3.645941734 -0.279567808 4.725217342 -0.040471323 -0.288594097 -0.100705974 0.951280117\n1403636690663555584 3.627254009 -0.291170061 4.740454674 -0.040909320 -0.290284932 -0.095347457 0.951299071\n1403636690713555456 3.616532803 -0.296788692 4.750396252 -0.039310906 -0.293181717 -0.084967881 0.951461792\n1403636690763555584 3.607869148 -0.296061218 4.767734051 -0.037691697 -0.296857834 -0.072451726 0.951422870\n1403636690813555456 3.587026358 -0.303476900 4.789958000 -0.037224527 -0.298772871 -0.066830628 0.951253235\n1403636690863555584 3.576410770 -0.300758481 4.811909199 -0.033174690 -0.300753772 -0.059983168 0.951235294\n1403636690913555456 3.570553780 -0.302618295 4.834795952 -0.028320085 -0.302694649 -0.055075638 0.951073349\n1403636690963555584 3.566940784 -0.300795734 4.860713005 -0.020513836 -0.304752469 -0.048649922 0.950967014\n1403636691013555456 3.566433191 -0.302818060 4.886842728 -0.011413462 -0.306969553 -0.044486616 0.950610518\n1403636691063555584 3.568048477 -0.303803414 4.910394192 -0.002513452 -0.307644486 -0.041108619 0.950609624\n1403636691113555456 3.575553894 -0.309482813 4.937305927 0.003461243 -0.308322817 -0.041363731 0.950375795\n1403636691163555584 3.584891558 -0.318196416 4.964089870 0.010737557 -0.307689667 -0.044581544 0.950381100\n1403636691213555456 3.603361607 -0.326581001 4.989445686 0.018569501 -0.306593120 -0.052834716 0.950191736\n1403636691263555584 3.624264240 -0.338749379 5.013166904 0.025299698 -0.303614885 -0.064167649 0.950294912\n1403636691313555456 3.648595572 -0.347470194 5.035750866 0.029606633 -0.300686091 -0.074787140 0.950325310\n1403636691363555584 3.675520420 -0.359099597 5.055932045 0.030619692 -0.298855096 -0.084298521 0.950074613\n1403636691413555456 3.703168869 -0.368848354 5.073529243 0.024873298 -0.298064917 -0.089317210 0.950032115\n1403636691463555584 3.735321045 -0.385831684 5.085703373 0.015844196 -0.297065228 -0.094822749 0.950005174\n1403636691513555456 3.768895626 -0.402165800 5.097774029 0.007681616 -0.298179656 -0.097411558 0.949495077\n1403636691563555584 3.801374912 -0.416394204 5.109705448 0.003511181 -0.298981309 -0.097700901 0.949237764\n1403636691613555456 3.834300518 -0.436703503 5.120497227 -0.001015460 -0.299059927 -0.100725427 0.948902786\n1403636691663555584 3.870619774 -0.463966310 5.128640175 -0.003567101 -0.298061132 -0.108567663 0.948345900\n1403636691713555456 3.907477856 -0.481191278 5.137308598 -0.004531623 -0.296204597 -0.114640072 0.948208809\n1403636691763555584 3.943386078 -0.502141237 5.149579048 -0.003985589 -0.295199424 -0.120506980 0.947797179\n1403636691813555456 3.973299026 -0.524950385 5.158024788 -0.005828583 -0.294594169 -0.123539031 0.947585583\n1403636691863555584 4.010546684 -0.542413116 5.164341927 -0.007142249 -0.295532018 -0.122808479 0.947379529\n1403636691913555456 4.050967693 -0.554342508 5.172872543 -0.006833761 -0.296855628 -0.118900895 0.947466433\n1403636691963555584 4.083861351 -0.566925347 5.185008049 -0.003217302 -0.298440248 -0.114028998 0.947586656\n1403636692013555456 4.114737988 -0.580688238 5.190073967 0.000276920 -0.298675537 -0.111363791 0.947834909\n1403636692063555584 4.147023201 -0.593818843 5.201115131 0.000240499 -0.299549639 -0.109439641 0.947783172\n1403636692113555456 4.191596031 -0.608364582 5.204906464 -0.000146150 -0.299101979 -0.110283501 0.947826743\n1403636692163555584 4.217418671 -0.622796893 5.213541031 0.000926892 -0.296235055 -0.116243839 0.948014379\n1403636692213555456 4.257684708 -0.638489783 5.217277050 0.000381588 -0.295219362 -0.118426755 0.948061466\n1403636692263555584 4.289735317 -0.658481121 5.224450111 -0.001485537 -0.294226199 -0.121155538 0.948024333\n1403636692313555456 4.319394112 -0.674851716 5.225088120 -0.002232688 -0.293650925 -0.120989278 0.948222399\n1403636692363555584 4.358541012 -0.697370529 5.227877617 -0.003746764 -0.294862926 -0.117598422 0.948268116\n1403636692413555456 4.389704227 -0.715958714 5.227710724 -0.005038637 -0.293661416 -0.118151359 0.948566198\n1403636692463555584 4.419009686 -0.738394260 5.227791309 -0.005309739 -0.291777283 -0.121098913 0.948774397\n1403636692513555456 4.461556435 -0.765730441 5.226103783 -0.004578854 -0.290459424 -0.124971107 0.948680401\n1403636692563555584 4.491451263 -0.791271806 5.224111080 -0.004141231 -0.289473057 -0.125018746 0.948977590\n1403636692613555456 4.526569843 -0.822075307 5.219511032 -0.005066930 -0.289671123 -0.124148913 0.949026883\n1403636692663555584 4.555568695 -0.852763474 5.212828636 -0.006026788 -0.288647860 -0.122863308 0.949500203\n1403636692713555456 4.590685844 -0.884083033 5.209696293 -0.008055731 -0.287562728 -0.126623839 0.949320376\n1403636692763555584 4.612082958 -0.905820131 5.207969666 -0.009286130 -0.283052295 -0.134383336 0.949597955\n1403636692813555456 4.648055077 -0.929159701 5.199275494 -0.010198022 -0.279240966 -0.143879265 0.949325681\n1403636692863555584 4.673248291 -0.948967516 5.197641373 -0.010725887 -0.276354581 -0.150656164 0.949113190\n1403636692913555456 4.702805042 -0.973749459 5.196571350 -0.011806854 -0.274687052 -0.155564472 0.948792577\n1403636692963555584 4.728251457 -0.995974898 5.188091278 -0.013385178 -0.274564654 -0.156557575 0.948643684\n1403636693013555456 4.753869534 -1.016418457 5.179392338 -0.015540167 -0.275856227 -0.153258830 0.948774755\n1403636693063555584 4.772476673 -1.032522202 5.174174309 -0.015108746 -0.277079552 -0.149092734 0.949089050\n1403636693113555456 4.787039757 -1.052276611 5.168835640 -0.014424828 -0.278571904 -0.145619541 0.949202061\n1403636693163555584 4.800567627 -1.074992180 5.166677952 -0.015201768 -0.280339450 -0.142195717 0.949188650\n1403636693213555456 4.820603848 -1.085980415 5.159600735 -0.016604066 -0.281495064 -0.140319794 0.949102283\n1403636693263555584 4.830322266 -1.103515267 5.157388687 -0.021767516 -0.282181591 -0.139059395 0.948979557\n1403636693313555456 4.848487854 -1.109594107 5.151345730 -0.026343031 -0.283491403 -0.135844573 0.948938847\n1403636693363555584 4.860880852 -1.117800951 5.148742199 -0.030968467 -0.284431010 -0.134049997 0.948773205\n1403636693413555456 4.874116421 -1.124006271 5.145236969 -0.035065420 -0.285713673 -0.131519645 0.948599339\n1403636693463555584 4.887464523 -1.134965181 5.145801544 -0.040319528 -0.286925524 -0.130433589 0.948174655\n1403636693513555456 4.897827148 -1.141059399 5.142454624 -0.046883237 -0.286763549 -0.129407123 0.948062479\n1403636693563555584 4.907931328 -1.153260350 5.145433426 -0.054079358 -0.286922932 -0.130396947 0.947495282\n1403636693613555456 4.916180611 -1.155151606 5.149174213 -0.057954825 -0.286828369 -0.131749779 0.947107553\n1403636693663555584 4.924037933 -1.159625888 5.154212952 -0.060258463 -0.286958963 -0.131495759 0.946959496\n1403636693713555456 4.934271812 -1.168776631 5.158477783 -0.059154499 -0.287845403 -0.130796462 0.946856916\n1403636693763555584 4.934758663 -1.176641941 5.169531345 -0.053552471 -0.288572550 -0.130086944 0.947066724\n1403636693813555456 4.935597897 -1.183675528 5.178673267 -0.048023675 -0.289087862 -0.129981816 0.947220504\n1403636693863555584 4.936367035 -1.193416834 5.190919399 -0.041182354 -0.289980739 -0.128258541 0.947504580\n1403636693913555456 4.935220718 -1.205825210 5.205018044 -0.033731204 -0.291399211 -0.125570193 0.947723985\n1403636693963555584 4.931805611 -1.209546804 5.218925476 -0.025781762 -0.291883647 -0.124610305 0.947951198\n1403636694013555456 4.937000275 -1.213108540 5.235600471 -0.017545717 -0.293935418 -0.120963790 0.947977781\n1403636694063555584 4.932942390 -1.220543027 5.250106335 -0.011736508 -0.294311285 -0.120236225 0.948043466\n1403636694113555456 4.937567234 -1.226033330 5.264601231 -0.009065642 -0.295436978 -0.119082406 0.947868228\n1403636694163555584 4.933733463 -1.232619882 5.280653000 -0.006336580 -0.295712411 -0.118742689 0.947847128\n1403636694213555456 4.935015678 -1.236596584 5.291791916 -0.004415122 -0.296070635 -0.118199773 0.947814047\n1403636694263555584 4.936281204 -1.241552114 5.306710243 -0.004406641 -0.296053171 -0.118652388 0.947763026\n1403636694313555456 4.934346199 -1.253497720 5.314693451 -0.006392884 -0.296015412 -0.119951949 0.947599888\n1403636694363555584 4.935245037 -1.260459423 5.323825836 -0.009123040 -0.296124697 -0.119126663 0.947647512\n1403636694413555456 4.937238693 -1.272810698 5.331930161 -0.012298382 -0.295866221 -0.120785937 0.947482288\n1403636694463555584 4.936151505 -1.280991554 5.343842506 -0.014552352 -0.295379400 -0.121078908 0.947564840\n1403636694513555456 4.934648991 -1.288101435 5.353724480 -0.015659731 -0.294523060 -0.122816004 0.947590232\n1403636694563555584 4.934554100 -1.297225714 5.364788532 -0.016924884 -0.294437796 -0.123143263 0.947552443\n1403636694613555456 4.936411381 -1.299993753 5.376695156 -0.017412482 -0.294027686 -0.122998379 0.947689831\n1403636694663555584 4.939508438 -1.303348660 5.388114452 -0.017421059 -0.293707460 -0.123328775 0.947745979\n1403636694713555456 4.937629223 -1.310416937 5.399820328 -0.016570788 -0.293082118 -0.124236844 0.947836220\n1403636694763555584 4.940942764 -1.311472774 5.412403107 -0.014935887 -0.293883741 -0.121000089 0.948033869\n1403636694813555456 4.941142082 -1.313351750 5.425244331 -0.013364041 -0.293513805 -0.120207965 0.948272705\n1403636694863555584 4.939612865 -1.308828592 5.437627792 -0.014883881 -0.294860154 -0.113969222 0.948602617\n1403636694913555456 4.945966721 -1.308692336 5.450552940 -0.016260078 -0.296226293 -0.109120935 0.948724508\n1403636694963555584 4.943402767 -1.308149099 5.462986946 -0.018428581 -0.296770930 -0.104640223 0.949019372\n1403636695013555456 4.944611549 -1.308436036 5.477934837 -0.020272788 -0.296942532 -0.103084385 0.949098408\n1403636695063555584 4.946887493 -1.306686282 5.492461205 -0.021205775 -0.295511663 -0.104832381 0.949333131\n1403636695113555456 4.948543549 -1.304152012 5.506082535 -0.019783584 -0.293619841 -0.107603185 0.949640751\n1403636695163555584 4.956021786 -1.302134871 5.519901276 -0.019183993 -0.292496145 -0.109098434 0.949829221\n1403636695213555456 4.961451530 -1.308244348 5.531081200 -0.018204900 -0.290617257 -0.111920476 0.950096846\n1403636695263555584 4.966608524 -1.306274176 5.548660278 -0.015655877 -0.289074063 -0.114159636 0.950346589\n1403636695313555456 4.968851089 -1.315616965 5.561901569 -0.014784588 -0.287565440 -0.116293870 0.950559497\n1403636695363555584 4.974614143 -1.323842287 5.571498871 -0.013710535 -0.286136359 -0.117755637 0.950826824\n1403636695413555456 4.979447842 -1.331834078 5.581897736 -0.013226663 -0.285358578 -0.117683418 0.951076269\n1403636695463555584 4.982401848 -1.341240883 5.595082283 -0.011987588 -0.284557223 -0.118280552 0.951258779\n1403636695513555456 4.987450600 -1.352298260 5.604751587 -0.011085694 -0.283217311 -0.120637715 0.951373518\n1403636695563555584 4.990941048 -1.362034321 5.615073681 -0.009547578 -0.282279223 -0.121883355 0.951510251\n1403636695613555456 4.990891457 -1.365185142 5.626765728 -0.008208525 -0.280827612 -0.123598367 0.951731026\n1403636695663555584 5.000177860 -1.374178767 5.637737751 -0.007169073 -0.279836923 -0.126302421 0.951676190\n1403636695713555456 5.003930092 -1.377508640 5.646348953 -0.006214898 -0.279182941 -0.126277730 0.951878250\n1403636695763555584 5.003767014 -1.378100038 5.656510353 -0.007504219 -0.279209584 -0.123369612 0.952242434\n1403636695813555456 5.008365631 -1.385595798 5.665438652 -0.008774100 -0.279266775 -0.123254664 0.952229679\n1403636695863555584 5.011319160 -1.384581566 5.676774025 -0.008853707 -0.279178739 -0.121918783 0.952426672\n1403636695913555456 5.011786938 -1.384931564 5.685288429 -0.009999440 -0.278434426 -0.121874250 0.952638924\n1403636695963555584 5.013766289 -1.382464290 5.692596912 -0.012215712 -0.278252453 -0.120813757 0.952801347\n1403636696013555456 5.015318871 -1.380441070 5.703885555 -0.015112673 -0.278059632 -0.119721621 0.952953935\n1403636696063555584 5.017620564 -1.374648333 5.711693764 -0.018336395 -0.277218372 -0.120917246 0.952991486\n1403636696113555456 5.021645069 -1.375423670 5.720849037 -0.021978311 -0.275583982 -0.123879276 0.953007996\n1403636696163555584 5.021500587 -1.367242098 5.733228683 -0.022603298 -0.273958832 -0.127182990 0.953026831\n1403636696213555456 5.024045944 -1.359635115 5.740140915 -0.023132397 -0.272799909 -0.129063085 0.953093767\n1403636696263555584 5.024832249 -1.353948116 5.751493454 -0.019845767 -0.272181362 -0.130448669 0.953156114\n1403636696313555456 5.024986744 -1.351726294 5.759813786 -0.016814213 -0.272919446 -0.128888339 0.953215659\n1403636696363555584 5.022197247 -1.344222546 5.771615505 -0.008829332 -0.273261547 -0.125606596 0.953662992\n1403636696413555456 5.022163391 -1.340718627 5.781459808 -0.001404940 -0.274851114 -0.120384790 0.953919470\n1403636696463555584 5.020536423 -1.335556984 5.788836956 0.002833210 -0.276268691 -0.114883415 0.954185188\n1403636696513555456 5.014935970 -1.336689830 5.790754795 0.003818307 -0.275701940 -0.114336267 0.954411328\n1403636696563555584 5.015557289 -1.336344123 5.797946453 0.002183879 -0.275855839 -0.113341749 0.954490721\n1403636696613555456 5.012501240 -1.332873821 5.803084850 0.001574302 -0.275576860 -0.113075763 0.954603970\n1403636696663555584 5.014252186 -1.333746433 5.806322575 -0.000747027 -0.275843889 -0.111679263 0.954692245\n1403636696713555456 5.014024734 -1.331797004 5.807037830 -0.000860043 -0.276033849 -0.111458562 0.954663038\n1403636696763555584 5.013973236 -1.334077954 5.808770657 -0.003148398 -0.275916308 -0.111757129 0.954657316\n1403636696813555456 5.009535789 -1.330996037 5.811724663 -0.002958842 -0.274558365 -0.113203898 0.954878926\n1403636696863555584 5.012369156 -1.331251740 5.810333252 -0.004113144 -0.274520487 -0.114002593 0.954790533\n1403636696913555456 5.013651371 -1.324772000 5.811539173 -0.003431776 -0.273764014 -0.116098784 0.954757869\n1403636696963555584 5.015377998 -1.320885897 5.812232018 -0.001726595 -0.271660209 -0.121859282 0.954645455\n1403636697013555456 5.020499229 -1.316953182 5.812672615 -0.000123925 -0.269593179 -0.128624365 0.954345465\n1403636697063555584 5.024176121 -1.311792254 5.807158470 0.001956044 -0.267318159 -0.134788007 0.954132795\n1403636697113555456 5.023884296 -1.304784536 5.806509495 0.003640977 -0.264680803 -0.141924798 0.953828156\n1403636697163555584 5.024675846 -1.302075267 5.801280022 0.005332347 -0.262636602 -0.147075683 0.953604877\n1403636697213555456 5.020503998 -1.299766183 5.794209480 0.007078405 -0.261317372 -0.149789125 0.953533590\n1403636697263555584 5.016265869 -1.297537446 5.785757065 0.007817545 -0.260434747 -0.150611654 0.953639746\n1403636697313555456 5.012973309 -1.300163388 5.774370193 0.004797145 -0.261730373 -0.148509935 0.953634620\n1403636697363555584 5.001190662 -1.303355813 5.758237362 0.000721881 -0.262919426 -0.142924964 0.954172552\n1403636697413555456 4.988906384 -1.306113720 5.745658875 -0.003645283 -0.264773160 -0.137157992 0.954499602\n1403636697463555584 4.976799488 -1.311356306 5.725860119 -0.008236322 -0.266142428 -0.132695675 0.954720974\n1403636697513555456 4.967423916 -1.320907593 5.709892750 -0.012111807 -0.267098188 -0.129075885 0.954909086\n1403636697563555584 4.955154896 -1.322277546 5.693271160 -0.013290591 -0.265632808 -0.126420006 0.955657125\n1403636697613555456 4.944320679 -1.332841516 5.674341202 -0.013142151 -0.261986703 -0.125570416 0.956777036\n1403636697663555584 4.931289673 -1.338732481 5.656675339 -0.012453052 -0.255882591 -0.124497592 0.958576739\n1403636697713555456 4.917665482 -1.347243309 5.639970303 -0.013049928 -0.247773841 -0.121696755 0.961055517\n1403636697763555584 4.906847000 -1.353379726 5.625146866 -0.014431304 -0.238028780 -0.119502202 0.963770330\n1403636697813555456 4.888922691 -1.355354548 5.608035088 -0.014071044 -0.227064669 -0.116428852 0.966792643\n1403636697863555584 4.874758720 -1.356095910 5.591984749 -0.013494468 -0.217171445 -0.112659082 0.969516575\n1403636697913555456 4.864212036 -1.358365297 5.576705933 -0.014301932 -0.208747432 -0.108761922 0.971797705\n1403636697963555584 4.852862835 -1.358120918 5.555459023 -0.014515371 -0.201362833 -0.104620516 0.973805308\n1403636698013555456 4.833735943 -1.353503227 5.540239811 -0.014789100 -0.194181189 -0.101540655 0.975584149\n1403636698063555584 4.818935394 -1.352289081 5.522691727 -0.014311900 -0.188691944 -0.099702150 0.976857185\n1403636698113555456 4.801902294 -1.344482183 5.514005661 -0.014780032 -0.184444174 -0.096572332 0.977975309\n1403636698163555584 4.783106804 -1.339559436 5.496427536 -0.015029825 -0.180543929 -0.093910433 0.978958011\n1403636698213555456 4.762671471 -1.334831238 5.479307175 -0.014861258 -0.176593021 -0.091799967 0.979880989\n1403636698263555584 4.743255138 -1.321790695 5.466252804 -0.014636243 -0.171541646 -0.088946119 0.981044233\n1403636698313555456 4.724105358 -1.316114187 5.454165459 -0.015037432 -0.164698184 -0.087887406 0.982305527\n1403636698363555584 4.713973999 -1.311123133 5.441010475 -0.015083197 -0.157723933 -0.085975930 0.983617663\n1403636698413555456 4.689363956 -1.294109941 5.426836491 -0.014950508 -0.148432195 -0.083924986 0.985241592\n1403636698463555584 4.676128864 -1.282575130 5.417194366 -0.016175430 -0.139859661 -0.079735927 0.986823082\n1403636698513555456 4.652069569 -1.275375366 5.405874252 -0.017091578 -0.128992572 -0.078606412 0.988377333\n1403636698563555584 4.633409500 -1.257336855 5.400070190 -0.017125443 -0.117713988 -0.073371723 0.990185201\n1403636698613555456 4.609471321 -1.246375799 5.387119770 -0.017688628 -0.106131285 -0.070638582 0.991682112\n1403636698663555584 4.592401981 -1.227292418 5.379455566 -0.018192194 -0.094616890 -0.065017454 0.993221700\n1403636698713555456 4.573163986 -1.210269928 5.367442608 -0.018181516 -0.081912182 -0.059239700 0.994711280\n1403636698763555584 4.551932335 -1.192464948 5.355573654 -0.018446866 -0.068622939 -0.054196492 0.995998621\n1403636698813555456 4.534050941 -1.176645756 5.348182201 -0.019400427 -0.055114821 -0.048938010 0.997091293\n1403636698863555584 4.510541439 -1.152193785 5.345896244 -0.019205526 -0.041721795 -0.041943323 0.998063743\n1403636698913555456 4.485965252 -1.141443014 5.332652092 -0.019434022 -0.026909433 -0.037462559 0.998746574\n1403636698963555584 4.471590996 -1.127064228 5.325932503 -0.019820863 -0.014232306 -0.029950086 0.999253511\n1403636699013555456 4.444849014 -1.111500502 5.316158772 -0.019342855 -0.000609156 -0.023832474 0.999528587\n1403636699063555584 4.420095921 -1.101278782 5.307815075 -0.019267818 0.012558266 -0.017995080 0.999573529\n1403636699113555456 4.404119015 -1.090494394 5.304296970 -0.018020108 0.025269471 -0.010724806 0.999460697\n1403636699163555584 4.388479233 -1.080501556 5.296205521 -0.016956216 0.037306987 -0.001349536 0.999159038\n1403636699213555456 4.366168022 -1.077257037 5.282043457 -0.017600842 0.050931588 0.006561741 0.998525441\n1403636699263555584 4.347320080 -1.072309494 5.277507782 -0.017577171 0.064662367 0.015014731 0.997639418\n1403636699313555456 4.321326733 -1.062847018 5.261967659 -0.018409815 0.078578554 0.024024166 0.996448398\n1403636699363555584 4.299035072 -1.063614130 5.250359535 -0.019173183 0.092588611 0.030988228 0.995037436\n1403636699413555456 4.288759232 -1.069323421 5.238532543 -0.020002736 0.105251372 0.039712969 0.993450999\n1403636699463555584 4.267728806 -1.078101635 5.225655556 -0.021134099 0.118506514 0.045794424 0.991671503\n1403636699513555456 4.255611420 -1.079593658 5.217735767 -0.021574946 0.131111726 0.051480025 0.989794970\n1403636699563555584 4.251540184 -1.065021276 5.229582310 -0.020196855 0.143013135 0.058393385 0.987790227\n1403636699613555456 4.254169941 -1.073725700 5.197437286 -0.020631827 0.153946742 0.064361319 0.985764861\n1403636699663555584 4.252997398 -1.070312977 5.177209377 -0.020069372 0.165398985 0.069935121 0.983539283\n1403636699713555456 4.241906166 -1.070122361 5.179796696 -0.019009408 0.178196400 0.074912801 0.980955005\n1403636699763555584 4.234669685 -1.062852144 5.171422005 -0.018651284 0.190374121 0.074914731 0.978671372\n1403636699813555456 4.236337185 -1.049743176 5.168846130 -0.016729882 0.200896055 0.073536888 0.976705253\n1403636699863555584 4.233441353 -1.046782732 5.164818287 -0.014717154 0.210008860 0.072732367 0.974879324\n1403636699913555456 4.234835148 -1.041239381 5.151558876 -0.012818136 0.216207892 0.073068984 0.973524928\n1403636699963555584 4.227841377 -1.035096407 5.151393414 -0.010946750 0.221505299 0.073584221 0.972317278\n1403636700013555456 4.227419853 -1.025609732 5.150195599 -0.010212271 0.224602416 0.074805811 0.971521258\n1403636700063555584 4.225572109 -1.015729070 5.148072720 -0.009919401 0.226995006 0.075333141 0.970927298\n1403636700113555456 4.224112511 -1.003365517 5.140127182 -0.008735592 0.227834016 0.076548405 0.970647037\n1403636700163555584 4.222710609 -0.989987314 5.142115593 -0.008056535 0.229658872 0.076919563 0.970193446\n1403636700213555456 4.231592178 -0.980454922 5.135767460 -0.008081071 0.229543507 0.077643089 0.970162868\n1403636700263555584 4.227095604 -0.966816187 5.131460190 -0.008415512 0.230676264 0.077687293 0.969887793\n1403636700313555456 4.235581398 -0.947122216 5.134581089 -0.009218503 0.231917471 0.079896659 0.969404936\n1403636700363555584 4.237710476 -0.933096409 5.120342731 -0.010944204 0.233918980 0.083168559 0.968630493\n1403636700413555456 4.247250557 -0.916739464 5.124685287 -0.011825348 0.237661853 0.086582221 0.967409194\n1403636700463555584 4.252995491 -0.894625187 5.121544361 -0.010107616 0.243419498 0.087293260 0.965932071\n1403636700513555456 4.260270596 -0.871997416 5.111674786 -0.007299863 0.247558460 0.087362461 0.964898586\n1403636700563555584 4.276033401 -0.856581330 5.110859871 -0.006052678 0.252751619 0.085798174 0.963700473\n1403636700613555456 4.280545235 -0.830249906 5.110385895 -0.002595285 0.259614676 0.084328383 0.962019861\n1403636700663555584 4.295371056 -0.811184883 5.102601528 -0.001701043 0.266830504 0.083170146 0.960146487\n1403636700713555456 4.303193092 -0.790356994 5.101104736 -0.000443205 0.273935646 0.082899101 0.958168447\n1403636700763555584 4.313331127 -0.760109842 5.103709698 0.001324665 0.280483484 0.082494631 0.956306398\n1403636700813555456 4.323129654 -0.748119712 5.096528053 -0.000133467 0.285323024 0.082652725 0.954860866\n1403636700863555584 4.337767124 -0.730283380 5.083393574 -0.002937538 0.288284451 0.083967686 0.953851640\n1403636700913555456 4.343925953 -0.714854956 5.084457874 -0.005389833 0.291591287 0.084587000 0.952780426\n1403636700963555584 4.355683327 -0.702167094 5.078181744 -0.009556424 0.293501139 0.085970402 0.952037215\n1403636701013555456 4.375082970 -0.686980844 5.070382118 -0.011972322 0.293547422 0.087900884 0.951819301\n1403636701063555584 4.381773949 -0.673048496 5.065999508 -0.016844388 0.294175416 0.088719830 0.951475680\n1403636701113555456 4.392044067 -0.665215194 5.055446625 -0.021701308 0.293728054 0.089824975 0.951411784\n1403636701163555584 4.401656628 -0.657017708 5.047855854 -0.023995433 0.293581754 0.088558756 0.951520503\n1403636701213555456 4.410263538 -0.655828476 5.032377720 -0.026987379 0.292620689 0.089004204 0.951694846\n1403636701263555584 4.422723293 -0.649748087 5.031654358 -0.027412662 0.291742682 0.088712581 0.951979458\n1403636701313555456 4.438241005 -0.650166810 5.021861553 -0.028823188 0.290411711 0.087791368 0.952430010\n1403636701363555584 4.448264599 -0.653467059 5.010378838 -0.028176030 0.289252460 0.087942496 0.952788174\n1403636701413555456 4.458536148 -0.656190932 5.003795147 -0.026806448 0.288645059 0.085212663 0.953259826\n1403636701463555584 4.471897602 -0.661165953 4.992439747 -0.024072252 0.287024230 0.083996624 0.953929901\n1403636701513555456 4.488366127 -0.661062181 4.988067150 -0.019218361 0.285997689 0.082238108 0.954501390\n1403636701563555584 4.500146866 -0.663812637 4.984275341 -0.015065957 0.285119027 0.078963295 0.955115139\n1403636701613555456 4.518000603 -0.675508976 4.972960949 -0.013291528 0.283594370 0.077884026 0.955683887\n1403636701663555584 4.536453247 -0.668637276 4.961585045 -0.010092620 0.281798691 0.075759530 0.956424654\n1403636701713555456 4.548084259 -0.679665267 4.955046654 -0.009266527 0.281776279 0.075139284 0.956488550\n1403636701763555584 4.560424805 -0.677045941 4.964097500 -0.008548007 0.283523023 0.075640187 0.955939412\n1403636701813555456 4.583237648 -0.672189951 4.957322598 -0.008371146 0.285633743 0.077908531 0.955130100\n1403636701863555584 4.592632771 -0.670508146 4.946205616 -0.009015379 0.291164875 0.079214983 0.953345001\n1403636701913555456 4.607389450 -0.665734649 4.952877045 -0.009334671 0.297153294 0.083589621 0.951118052\n1403636701963555584 4.624940395 -0.667380333 4.925016880 -0.009041849 0.302914232 0.087192841 0.948977649\n1403636702013555456 4.638253212 -0.663528204 4.934430122 -0.009820978 0.311917871 0.090702124 0.945718706\n1403636702063555584 4.643190861 -0.657661617 4.931324005 -0.008988485 0.321766227 0.095470764 0.941950679\n1403636702113555456 4.671494484 -0.641004086 4.931121826 -0.007463459 0.331267476 0.098699324 0.938330770\n1403636702163555584 4.690749645 -0.635513067 4.921948433 -0.006472460 0.341381103 0.103225447 0.934217155\n1403636702213555456 4.697581768 -0.629431367 4.923632145 -0.006692758 0.351935178 0.106737323 0.929894626\n1403636702263555584 4.716147423 -0.611337900 4.930721760 -0.007398658 0.360092014 0.109708376 0.926414073\n1403636702313555456 4.737614632 -0.594680130 4.927471638 -0.009877751 0.367133677 0.112285860 0.923313200\n1403636702363555584 4.748180866 -0.579854727 4.931786060 -0.012299820 0.373722792 0.113343246 0.920507073\n1403636702413555456 4.772685528 -0.562683284 4.922718048 -0.014740034 0.378495693 0.113124110 0.918545961\n1403636702463555584 4.782086849 -0.550220907 4.924736023 -0.018057445 0.383632481 0.114327915 0.916203678\n1403636702513555456 4.797330379 -0.532064080 4.928030968 -0.020098751 0.387921512 0.112760179 0.914548039\n1403636702563555584 4.814361572 -0.513184845 4.931292057 -0.021428233 0.390864104 0.113041468 0.913229287\n1403636702613555456 4.829205036 -0.495596290 4.933769226 -0.023978420 0.393052459 0.113550916 0.912162840\n1403636702663555584 4.847908020 -0.469815910 4.935705662 -0.026213342 0.394705564 0.113488294 0.911394954\n1403636702713555456 4.862766266 -0.449086249 4.951389313 -0.027914360 0.396685630 0.112653688 0.910587966\n1403636702763555584 4.878372192 -0.427088082 4.956975937 -0.028395293 0.396949649 0.113602877 0.910340071\n1403636702813555456 4.897254467 -0.409016848 4.966982365 -0.031561371 0.397547543 0.113257900 0.910017848\n1403636702863555584 4.923242569 -0.384982228 4.970634460 -0.032691501 0.396536589 0.113978975 0.910328984\n1403636702913555456 4.940624237 -0.362375140 4.980791569 -0.033557780 0.396220118 0.114327744 0.910391510\n1403636702963555584 4.956627369 -0.342218637 4.990639687 -0.033178829 0.395657063 0.114126101 0.910675526\n1403636703013555456 4.980170250 -0.323828101 5.000140667 -0.030285642 0.394310832 0.115794152 0.911149561\n1403636703063555584 4.990168571 -0.309270978 5.012342453 -0.027452912 0.394452780 0.115107752 0.911264777\n1403636703113555456 5.006386757 -0.301023245 5.029031754 -0.022837646 0.393895656 0.117692642 0.911302984\n1403636703163555584 5.026735783 -0.293187797 5.037004471 -0.014931302 0.392040700 0.120545201 0.911893606\n1403636703213555456 5.048671246 -0.283207059 5.044503212 -0.009120959 0.389775544 0.123820916 0.912502170\n1403636703263555584 5.064802170 -0.281370997 5.058314323 -0.003738925 0.388592005 0.127857685 0.912488163\n1403636703313555456 5.084205151 -0.278280973 5.065413475 0.001620419 0.386760861 0.131858885 0.912702918\n1403636703363555584 5.103446960 -0.275688708 5.066575050 0.004169384 0.385961026 0.132233083 0.912979245\n1403636703413555456 5.128581524 -0.267400801 5.080778599 0.004222046 0.387707710 0.127427876 0.912922263\n1403636703463555584 5.148109436 -0.267582834 5.082191944 0.000442744 0.389359623 0.122276984 0.912933290\n1403636703513555456 5.168292522 -0.264010847 5.084299564 -0.003623115 0.390957862 0.116403170 0.913011014\n1403636703563555584 5.189283371 -0.265528083 5.090229034 -0.007182571 0.392374545 0.111951187 0.912938952\n1403636703613555456 5.212231159 -0.270579815 5.090098858 -0.011197696 0.392306089 0.110579617 0.913095117\n1403636703663555584 5.232458591 -0.272661567 5.093304634 -0.013098433 0.392186314 0.110088207 0.913180649\n1403636703713555456 5.249994278 -0.277124584 5.096735954 -0.014246705 0.392087638 0.110235512 0.913188040\n1403636703763555584 5.270978928 -0.280073047 5.095145702 -0.013167831 0.391051292 0.110449217 0.913622737\n1403636703813555456 5.291178226 -0.285143137 5.097596645 -0.011153694 0.389994502 0.112030171 0.913908660\n1403636703863555584 5.319019318 -0.282185853 5.103372574 -0.007943277 0.388465673 0.112807721 0.914497554\n1403636703913555456 5.336091042 -0.282883704 5.105647564 -0.005458671 0.387106210 0.114039041 0.914939404\n1403636703963555584 5.356980801 -0.277339578 5.103715897 -0.003529112 0.385981172 0.114476763 0.915369391\n1403636704013555456 5.373998165 -0.277297616 5.111608982 -0.002165683 0.385061502 0.115878232 0.915584624\n1403636704063555584 5.390444279 -0.274486482 5.117448330 -0.001109090 0.383922398 0.116961129 0.915927112\n1403636704113555456 5.419702053 -0.266613364 5.120063782 -0.002410226 0.382497817 0.118120536 0.916371703\n1403636704163555584 5.430784225 -0.262572885 5.123353004 -0.005766321 0.382180184 0.117171317 0.916611135\n1403636704213555456 5.454011440 -0.252402067 5.127694607 -0.009626250 0.381490529 0.116531417 0.916947544\n1403636704263555584 5.467715263 -0.246574044 5.131925583 -0.013576608 0.381432027 0.115989350 0.916990638\n1403636704313555456 5.492489815 -0.239521801 5.137782097 -0.016849285 0.381457299 0.115037739 0.917045653\n1403636704363555584 5.508181572 -0.233200014 5.134945393 -0.019374071 0.381252319 0.113583393 0.917262316\n1403636704413555456 5.527917385 -0.233487070 5.143250942 -0.021363851 0.380683184 0.113808036 0.917426646\n1403636704463555584 5.571655750 -0.221948564 5.146299362 -0.023877375 0.379655302 0.112735525 0.917922854\n1403636704513555456 5.586568356 -0.222881556 5.152866364 -0.026970251 0.380401343 0.110890172 0.917753100\n1403636704563555584 5.604410648 -0.226310015 5.156431198 -0.029067099 0.380603492 0.111843579 0.917489588\n1403636704613555456 5.624717236 -0.233154655 5.164670467 -0.031361651 0.380996615 0.112339303 0.917190194\n1403636704663555584 5.656352997 -0.231478453 5.168166637 -0.032956086 0.380129308 0.112105124 0.917522788\n1403636704713555456 5.673687935 -0.231520176 5.173308849 -0.037667613 0.379894525 0.111074291 0.917564094\n1403636704763555584 5.699348450 -0.229853630 5.180005550 -0.040480595 0.379406482 0.111279882 0.917621315\n1403636704813555456 5.729114532 -0.233637691 5.192187786 -0.044203568 0.377941310 0.113406919 0.917793691\n1403636704863555584 5.751987934 -0.229468584 5.204269409 -0.047437649 0.377202809 0.113978289 0.917865276\n1403636704913555456 5.776687622 -0.226339817 5.220630646 -0.050097916 0.376128107 0.115086973 0.918026567\n1403636704963555584 5.811417103 -0.222493052 5.238220215 -0.053057402 0.374760300 0.115926653 0.918314040\n1403636705013555456 5.835563183 -0.220338225 5.256411552 -0.055576291 0.374692768 0.115512557 0.918244779\n1403636705063555584 5.870079041 -0.215201497 5.272164822 -0.056281220 0.373928428 0.114339761 0.918660104\n1403636705113555456 5.899757385 -0.210344315 5.298436642 -0.051606905 0.374811649 0.111182593 0.918962121\n1403636705163555584 5.928446770 -0.207339764 5.319590569 -0.043646570 0.375616193 0.106849283 0.919560015\n1403636705213555456 5.955832005 -0.208102465 5.345414639 -0.035503823 0.377123415 0.101746775 0.919872284\n1403636705263555584 5.993637085 -0.209661245 5.371721745 -0.028863646 0.377548605 0.099299334 0.920197606\n1403636705313555456 6.023448944 -0.212798715 5.396239281 -0.024959395 0.377825886 0.096705869 0.920474112\n1403636705363555584 6.056208134 -0.216797411 5.419318199 -0.021985937 0.377610326 0.096094064 0.920702457\n1403636705413555456 6.083367825 -0.224069118 5.448344707 -0.023373678 0.378016114 0.096953772 0.920411587\n1403636705463555584 6.113132000 -0.230809510 5.473841190 -0.025258459 0.377575397 0.098562978 0.920371771\n1403636705513555456 6.144199848 -0.235506654 5.503003597 -0.028655769 0.377398133 0.100613303 0.920123041\n1403636705563555584 6.177768707 -0.237718225 5.532207489 -0.031968284 0.376917362 0.101265274 0.920139492\n1403636705613555456 6.205997467 -0.242366791 5.562248707 -0.033343233 0.376498491 0.102396280 0.920136988\n1403636705663555584 6.240874767 -0.243923664 5.595593452 -0.034683082 0.376642227 0.103441514 0.919911742\n1403636705713555456 6.267265320 -0.248008490 5.626220703 -0.032960694 0.377057642 0.102713220 0.919886470\n1403636705763555584 6.290633678 -0.250942588 5.662746429 -0.029960746 0.377681077 0.102489494 0.919758260\n1403636705813555456 6.323943138 -0.255476117 5.695584774 -0.025801307 0.377134055 0.104398251 0.919894099\n1403636705863555584 6.356606483 -0.260449171 5.730364323 -0.021072913 0.376709133 0.105715662 0.920038223\n1403636705913555456 6.389616013 -0.266020298 5.756281853 -0.015307379 0.375011683 0.108359724 0.920537889\n1403636705963555584 6.417993546 -0.270610571 5.794949055 -0.009613354 0.373863637 0.111345425 0.920725644\n1403636706013555456 6.447095871 -0.281979740 5.827898026 -0.004392357 0.371502787 0.116139255 0.921128690\n1403636706063555584 6.477517128 -0.293327212 5.864031792 0.000104972 0.369141579 0.121723630 0.921367347\n1403636706113555456 6.509955406 -0.305420041 5.898606300 0.004826419 0.367248446 0.125838727 0.921558380\n1403636706163555584 6.538563251 -0.312870145 5.924592018 0.005756710 0.367814869 0.122469120 0.921781123\n1403636706213555456 6.569881916 -0.317385972 5.955313683 0.004525285 0.369123548 0.116897188 0.921988249\n1403636706263555584 6.601415157 -0.325672150 5.977835178 0.001112250 0.370064497 0.112731569 0.922140241\n1403636706313555456 6.635187149 -0.326836646 6.010251999 -0.003237532 0.371824682 0.105889760 0.922238171\n1403636706363555584 6.667601585 -0.328304172 6.035899639 -0.007509788 0.372292072 0.101681665 0.922498286\n1403636706413555456 6.699860096 -0.326127172 6.069137096 -0.010750454 0.373185575 0.097729154 0.922532380\n1403636706463555584 6.734464169 -0.325405121 6.103406429 -0.014710899 0.373508751 0.094875790 0.922644794\n1403636706513555456 6.765801430 -0.324010491 6.135923386 -0.016987147 0.373883665 0.093220837 0.922622502\n1403636706563555584 6.792212963 -0.329329669 6.158978939 -0.019660577 0.374322236 0.092922747 0.922421634\n1403636706613555456 6.821876526 -0.332936704 6.184758663 -0.020743893 0.373940885 0.093249306 0.922519624\n1403636706663555584 6.854036331 -0.338136315 6.228547096 -0.022019120 0.375138640 0.092585504 0.922070563\n1403636706713555456 6.881138802 -0.346898794 6.249850750 -0.024562098 0.374864131 0.093930140 0.921981931\n1403636706763555584 6.915864468 -0.347764850 6.267567635 -0.025915088 0.373030126 0.097713895 0.922295511\n1403636706813555456 6.938221931 -0.366840601 6.306600094 -0.029781615 0.374763638 0.097216643 0.921528161\n1403636706863555584 6.961426735 -0.379034877 6.339945316 -0.031439848 0.375680804 0.097317196 0.921088934\n1403636706913555456 6.990676403 -0.387350082 6.368063927 -0.031050986 0.375957012 0.099795528 0.920724154\n1403636706963555584 7.026185513 -0.401258707 6.389780998 -0.030949268 0.376010001 0.101109244 0.920562625\n1403636707013555456 7.055532455 -0.419101119 6.430451870 -0.028416127 0.377499372 0.100582406 0.920092344\n1403636707063555584 7.081107140 -0.432415009 6.461823940 -0.025818154 0.379683495 0.099794120 0.919355750\n1403636707113555456 7.109896660 -0.448262930 6.501259327 -0.023613185 0.381102145 0.098793119 0.918936074\n1403636707163555584 7.136603355 -0.462123513 6.533758640 -0.023255922 0.382707298 0.100356191 0.918108344\n1403636707213555456 7.160957336 -0.476462483 6.567162037 -0.023351960 0.384641320 0.099712498 0.917367518\n1403636707263555584 7.188402653 -0.492008448 6.600865841 -0.023505082 0.386077493 0.100686170 0.916653693\n1403636707313555456 7.217236519 -0.512246728 6.632153511 -0.025207400 0.387333125 0.099875920 0.916167259\n1403636707363555584 7.243274212 -0.532591343 6.661409378 -0.025764536 0.388126314 0.100565411 0.915740550\n1403636707413555456 7.269391537 -0.556098580 6.703688145 -0.026613422 0.389320523 0.101336226 0.915124118\n1403636707463555584 7.296575546 -0.580267429 6.733323574 -0.027457677 0.389457881 0.101768270 0.914992809\n1403636707513555456 7.320381641 -0.607468963 6.774269104 -0.027365839 0.390167952 0.102907620 0.914565504\n1403636707563555584 7.340556622 -0.629494429 6.806419373 -0.026097834 0.389960557 0.104225188 0.914541841\n1403636707613555456 7.369163990 -0.661776781 6.839729309 -0.026579134 0.389167637 0.107800409 0.914451301\n1403636707663555584 7.395141125 -0.689333916 6.877333164 -0.025286188 0.386721939 0.114407033 0.914722800\n1403636707713555456 7.419193268 -0.710151434 6.925985336 -0.024241352 0.385919690 0.118354313 0.914587677\n1403636707763555584 7.443574905 -0.730375409 6.965932369 -0.023614371 0.384145945 0.122032732 0.914867342\n1403636707813555456 7.465083599 -0.749163628 7.013017654 -0.022224838 0.384682000 0.122817673 0.914571822\n1403636707863555584 7.492008686 -0.766568184 7.046061039 -0.020471364 0.383026212 0.123486005 0.915217519\n1403636707913555456 7.524440765 -0.780756235 7.083298206 -0.018815763 0.382030994 0.122929327 0.915743768\n1403636707963555584 7.549242973 -0.789155841 7.134902954 -0.017136000 0.381957710 0.121507548 0.915997088\n1403636708013555456 7.575231075 -0.792844534 7.184401512 -0.015478938 0.381724238 0.118770972 0.916482627\n1403636708063555584 7.597393990 -0.795633316 7.224863052 -0.014649681 0.381780922 0.115470752 0.916894317\n1403636708113555456 7.624874592 -0.799786925 7.272595406 -0.013350661 0.381427914 0.111635014 0.917535841\n1403636708163555584 7.653911591 -0.806706071 7.317636490 -0.012764511 0.381406277 0.108980060 0.917872369\n1403636708213555456 7.673584938 -0.800840735 7.365081787 -0.009988179 0.380885631 0.108327180 0.918200195\n1403636708263555584 7.706103325 -0.806525588 7.412093163 -0.007457854 0.379305035 0.110242493 0.918650448\n1403636708313555456 7.735670567 -0.809099913 7.465558052 -0.003316943 0.377470344 0.114395007 0.918922663\n1403636708363555584 7.764938831 -0.808549702 7.504681110 0.002607236 0.374197036 0.121211380 0.919389784\n1403636708413555456 7.785808563 -0.816908777 7.556878090 0.005982137 0.373424172 0.125732824 0.919080973\n1403636708463555584 7.823287010 -0.823227346 7.589825630 0.009097424 0.371007353 0.130154252 0.919418693\n1403636708513555456 7.853065014 -0.823565483 7.635020733 0.011668555 0.370704502 0.131242961 0.919357002\n1403636708563555584 7.887236118 -0.831541300 7.667897224 0.012792519 0.370453477 0.129764676 0.919653058\n1403636708613555456 7.910447598 -0.842194617 7.702295303 0.011866648 0.373641074 0.124807887 0.919061720\n1403636708663555584 7.942593575 -0.844424844 7.734779835 0.009278199 0.376273543 0.118377455 0.918868303\n1403636708713555456 7.979149818 -0.850599945 7.767245293 0.007281132 0.379694253 0.110298231 0.918484390\n1403636708763555584 8.016758919 -0.849858880 7.804115295 0.004855845 0.382741123 0.103162296 0.918064892\n1403636708813555456 8.047430992 -0.853047967 7.846436977 0.004177629 0.386510372 0.096328154 0.917231262\n1403636708863555584 8.076939583 -0.852851570 7.878103733 0.002796142 0.388997048 0.093383878 0.916489482\n1403636708913555456 8.099491119 -0.854768932 7.911330700 0.003499543 0.391917676 0.090421103 0.915539324\n1403636708963555584 8.133502960 -0.858277380 7.938417435 0.004119067 0.393885463 0.089360110 0.914796174\n1403636709013555456 8.164943695 -0.860122681 7.974149704 0.006847914 0.395805120 0.088214301 0.914062202\n1403636709063555584 8.182819366 -0.865180373 7.999554157 0.007650126 0.398753971 0.085053779 0.913073182\n1403636709113555456 8.199662209 -0.869893610 8.032482147 0.008984890 0.400897861 0.084832639 0.912142277\n1403636709163555584 8.229368210 -0.881472766 8.056807518 0.007410283 0.402158380 0.085786536 0.911512196\n1403636709213555456 8.247289658 -0.887401164 8.085881233 0.005489069 0.403149217 0.087506063 0.910924375\n1403636709263555584 8.264844894 -0.899546325 8.114355087 0.001002500 0.403917044 0.087949529 0.910557449\n1403636709313555456 8.287934303 -0.914008975 8.137011528 -0.002412452 0.403703123 0.090494782 0.910400271\n1403636709363555584 8.303603172 -0.923704803 8.161702156 -0.005204733 0.403340667 0.091850065 0.910413504\n1403636709413555456 8.320367813 -0.933242559 8.191060066 -0.007285158 0.404304117 0.091380790 0.910019040\n1403636709463555584 8.324819565 -0.942731738 8.220106125 -0.007961935 0.404562593 0.091535799 0.909882903\n1403636709513555456 8.340360641 -0.956040263 8.251399040 -0.010066575 0.404872239 0.091258973 0.909752131\n1403636709563555584 8.357809067 -0.958067417 8.278584480 -0.010568182 0.403996527 0.091917172 0.910069406\n1403636709613555456 8.365169525 -0.964996099 8.310900688 -0.012364921 0.404045463 0.092364244 0.909979820\n1403636709663555584 8.371414185 -0.968606949 8.339676857 -0.013205218 0.403709084 0.092205681 0.910133362\n1403636709713555456 8.384415627 -0.974863410 8.374260902 -0.014391106 0.402970403 0.091299258 0.910534024\n1403636709763555584 8.393084526 -0.976245642 8.408448219 -0.013899378 0.401679695 0.092103966 0.911030769\n1403636709813555456 8.398093224 -0.982114077 8.444907188 -0.014337965 0.401696682 0.090845980 0.911142826\n1403636709863555584 8.408114433 -0.991504312 8.475595474 -0.013829176 0.400292695 0.092084892 0.911644042\n1403636709913555456 8.415886879 -0.992825866 8.515744209 -0.013095379 0.400104403 0.090300925 0.911915958\n1403636709963555584 8.426019669 -1.006427169 8.541193962 -0.012883934 0.398724109 0.090107232 0.912542462\n1403636710013555456 8.426985741 -1.018122673 8.577231407 -0.012203266 0.397907257 0.090253741 0.912893832\n1403636710063555584 8.431890488 -1.032048821 8.618079185 -0.011795566 0.397293925 0.089869857 0.913204134\n1403636710113555456 8.435192108 -1.041304469 8.653854370 -0.010890036 0.396362066 0.088531449 0.913750887\n1403636710163555584 8.436048508 -1.052905083 8.693998337 -0.010478731 0.395555019 0.087860160 0.914170146\n1403636710213555456 8.435815811 -1.061782122 8.724124908 -0.009960896 0.394352108 0.087594099 0.914720953\n1403636710263555584 8.430588722 -1.068802714 8.758708954 -0.009002140 0.392491758 0.088378541 0.915455282\n1403636710313555456 8.433473587 -1.074557066 8.801215172 -0.005420589 0.388966948 0.093220681 0.916507065\n1403636710363555584 8.430023193 -1.081868768 8.847520828 -0.002332593 0.384913117 0.099551909 0.917565167\n1403636710413555456 8.431310654 -1.080941916 8.882214546 0.000844378 0.378845632 0.104562059 0.919533610\n1403636710463555584 8.428311348 -1.082736254 8.922966003 0.002677075 0.372357428 0.109155282 0.921644092\n1403636710513555456 8.420932770 -1.080030084 8.963170052 0.005176610 0.365489185 0.112529449 0.923974037\n1403636710563555584 8.420866013 -1.084655285 8.996869087 0.005656227 0.358223408 0.113990836 0.926633716\n1403636710613555456 8.420652390 -1.078471184 9.039896965 0.007084218 0.351941884 0.113517687 0.929085851\n1403636710663555584 8.419105530 -1.075487375 9.072004318 0.007493532 0.344386399 0.111775555 0.932120144\n1403636710713555456 8.419016838 -1.065214038 9.116078377 0.008197978 0.337861955 0.108121932 0.934928715\n1403636710763555584 8.417675018 -1.060692549 9.153609276 0.008394523 0.330617577 0.104056641 0.937973201\n1403636710813555456 8.416797638 -1.057940364 9.184365273 0.007237435 0.323769778 0.095831804 0.941242278\n1403636710863555584 8.418476105 -1.058169842 9.215162277 0.004663932 0.316083848 0.087367706 0.944688380\n1403636710913555456 8.412016869 -1.053753734 9.248634338 0.002639902 0.309184760 0.079167008 0.947697401\n1403636710963555584 8.409615517 -1.058277726 9.276352882 0.000929323 0.302202642 0.071554460 0.950553894\n1403636711013555456 8.407934189 -1.059463143 9.303800583 -0.002745920 0.296772718 0.062998898 0.952863872\n1403636711063555584 8.408512115 -1.054109097 9.331033707 -0.002262159 0.290894985 0.058654729 0.954952657\n1403636711113555456 8.407269478 -1.065371752 9.354682922 -0.004164327 0.286625296 0.053192027 0.956555903\n1403636711163555584 8.403193474 -1.064831138 9.382366180 -0.003256110 0.283530533 0.049475349 0.957680523\n1403636711213555456 8.394065857 -1.070225716 9.410382271 -0.002863490 0.281305939 0.046373822 0.958492696\n1403636711263555584 8.393407822 -1.077829599 9.433332443 -0.002771631 0.278737485 0.045029193 0.959307075\n1403636711313555456 8.382903099 -1.085356236 9.458927155 -0.000852563 0.276518643 0.046398971 0.959887385\n1403636711363555584 8.374301910 -1.097671151 9.485570908 0.000587585 0.274965882 0.048150528 0.960247338\n1403636711413555456 8.365185738 -1.105328918 9.511102676 0.006503207 0.273656756 0.049536489 0.960528910\n1403636711463555584 8.355764389 -1.113069534 9.538450241 0.014501178 0.273231298 0.050127640 0.960531950\n1403636711513555456 8.349689484 -1.125164270 9.554887772 0.021459268 0.272929966 0.049700227 0.960509539\n1403636711563555584 8.337827682 -1.139803410 9.574946404 0.025377451 0.274775654 0.046934009 0.960026801\n1403636711613555456 8.316986084 -1.148078442 9.603355408 0.028191619 0.277404815 0.044408254 0.959312081\n1403636711663555584 8.302396774 -1.161286354 9.620140076 0.028567383 0.278978825 0.042727053 0.958920777\n1403636711713555456 8.284816742 -1.163115382 9.639333725 0.027991353 0.280945301 0.040979747 0.958439827\n1403636711763555584 8.265977859 -1.176931381 9.659064293 0.026111733 0.282259554 0.041761991 0.958072901\n1403636711813555456 8.245371819 -1.188219547 9.663620949 0.023995072 0.282092482 0.044890359 0.958036005\n1403636711863555584 8.223760605 -1.196173191 9.678153992 0.021496909 0.281309694 0.049696758 0.958088160\n1403636711913555456 8.198919296 -1.204961419 9.688138962 0.018922752 0.279879630 0.057122149 0.958147407\n1403636711963555584 8.172114372 -1.221831918 9.699650764 0.015592594 0.278763622 0.063983969 0.958099008\n1403636712013555456 8.146474838 -1.227715015 9.713735580 0.015044264 0.277234584 0.071428552 0.958025396\n1403636712063555584 8.117955208 -1.242251992 9.717931747 0.014004339 0.275883317 0.077701256 0.957943022\n1403636712113555456 8.093728065 -1.254555225 9.725897789 0.014809346 0.274915993 0.080837876 0.957949460\n1403636712163555584 8.070231438 -1.265012383 9.734045982 0.015981665 0.274197400 0.082246095 0.958016694\n1403636712213555456 8.048132896 -1.277960777 9.733129501 0.014966759 0.272890806 0.077434532 0.958806813\n1403636712263555584 8.022459984 -1.294935107 9.732978821 0.013208497 0.270644128 0.070232876 0.960023224\n1403636712313555456 7.998011112 -1.307415724 9.736309052 0.013341671 0.266710907 0.062536366 0.961652994\n1403636712363555584 7.970247269 -1.321551800 9.735413551 0.012650548 0.262169510 0.054029141 0.963425100\n1403636712413555456 7.941662312 -1.329793692 9.733930588 0.013507024 0.257327884 0.047619127 0.965055645\n1403636712463555584 7.913094044 -1.352683663 9.730236053 0.013726749 0.252724081 0.042632330 0.966501236\n1403636712513555456 7.887897491 -1.374721527 9.720344543 0.013901482 0.246866658 0.038473278 0.968185604\n1403636712563555584 7.867585659 -1.392623305 9.713994026 0.014681722 0.240986124 0.036202803 0.969742000\n1403636712613555456 7.832455635 -1.411969185 9.715947151 0.017357629 0.236630082 0.034975298 0.970814943\n1403636712663555584 7.799864769 -1.425715446 9.704228401 0.021759627 0.231211334 0.035060469 0.972028077\n1403636712713555456 7.768750191 -1.436405897 9.702948570 0.025603436 0.227347076 0.035021834 0.972846985\n1403636712763555584 7.739433765 -1.453107834 9.689264297 0.026317716 0.222910270 0.035141807 0.973849773\n1403636712813555456 7.706560135 -1.459545612 9.679527283 0.026417645 0.219749972 0.035770249 0.974542201\n1403636712863555584 7.674774170 -1.469271660 9.673496246 0.024014754 0.217502981 0.035971362 0.975100875\n1403636712913555456 7.639943123 -1.476799011 9.663743019 0.021425577 0.215973705 0.036256354 0.975490570\n1403636712963555584 7.606652260 -1.478704691 9.653141022 0.018193748 0.215114623 0.036148671 0.975749969\n1403636713013555456 7.573168755 -1.481777906 9.639121056 0.016055033 0.215260252 0.034510426 0.975814700\n1403636713063555584 7.538012505 -1.485371947 9.624392509 0.016459355 0.214685664 0.035338111 0.975904882\n1403636713113555456 7.501507759 -1.490084648 9.610168457 0.017020920 0.213076591 0.037013154 0.976185799\n1403636713163555584 7.462669373 -1.492324948 9.593995094 0.016499842 0.212102830 0.038049478 0.976366937\n1403636713213555456 7.429606915 -1.500179291 9.574993134 0.014986507 0.211244196 0.039485633 0.976520479\n1403636713263555584 7.392883301 -1.513578176 9.560297012 0.011896368 0.210841745 0.040454481 0.976610303\n1403636713313555456 7.358552933 -1.519688845 9.535984039 0.011034057 0.210664243 0.040637545 0.976651132\n1403636713363555584 7.322413921 -1.531259060 9.514297485 0.008805851 0.210693106 0.040929124 0.976655364\n1403636713413555456 7.285257339 -1.540952206 9.494049072 0.009334272 0.210222647 0.043672312 0.976633012\n1403636713463555584 7.252130508 -1.551590204 9.471136093 0.008912330 0.209765226 0.045233734 0.976664245\n1403636713513555456 7.215744019 -1.568504572 9.442601204 0.008363806 0.209306449 0.047756162 0.976647437\n1403636713563555584 7.180859566 -1.585520029 9.410480499 0.008279880 0.208441168 0.050228532 0.976709187\n1403636713613555456 7.151735306 -1.596642971 9.385416031 0.007038490 0.207483977 0.054626398 0.976686656\n1403636713663555584 7.107532501 -1.604095101 9.367785454 0.006046667 0.208197176 0.057734441 0.976362705\n1403636713713555456 7.075883389 -1.609289050 9.340085983 0.006238400 0.207935721 0.061678708 0.976175964\n1403636713763555584 7.040538311 -1.620737672 9.317045212 0.005031832 0.208016232 0.064866766 0.975959122\n1403636713813555456 7.009891987 -1.631315470 9.287110329 0.003865523 0.207977295 0.066940747 0.975832701\n1403636713863555584 6.976600647 -1.633038640 9.266431808 0.003898146 0.209268689 0.067091845 0.975546062\n1403636713913555456 6.948510170 -1.638344169 9.240225792 0.002894990 0.210747749 0.065772161 0.975320995\n1403636713963555584 6.917204857 -1.635167122 9.209241867 0.003055585 0.212399140 0.064473532 0.975048959\n1403636714013555456 6.891345024 -1.643299103 9.185661316 0.000465369 0.214069664 0.063003212 0.974784374\n1403636714063555584 6.860012054 -1.642891645 9.155979156 0.000041543 0.217062816 0.058033753 0.974431038\n1403636714113555456 6.837225914 -1.637602329 9.134039879 -0.000170273 0.218285605 0.057692666 0.974178076\n1403636714163555584 6.810492516 -1.633874416 9.108262062 -0.000548580 0.220258862 0.056412779 0.973808646\n1403636714213555456 6.781748772 -1.628575444 9.083743095 0.001391892 0.221364707 0.056319419 0.973562419\n1403636714263555584 6.757946968 -1.629095912 9.058119774 0.002366474 0.221598044 0.058870997 0.973356545\n1403636714313555456 6.734915257 -1.619572282 9.033519745 0.003507467 0.221893236 0.061231699 0.973140121\n1403636714363555584 6.710915565 -1.610295177 9.006011963 0.002902939 0.222030148 0.062597774 0.973024011\n1403636714413555456 6.686962128 -1.600384951 8.979475975 -0.000789026 0.222857580 0.063319065 0.972792149\n1403636714463555584 6.665753365 -1.590528965 8.951872826 -0.005344730 0.221787333 0.064160094 0.972967267\n1403636714513555456 6.642903328 -1.589150429 8.923704147 -0.010941228 0.219169348 0.064148702 0.973514259\n1403636714563555584 6.622861862 -1.580599189 8.887823105 -0.014937242 0.214054555 0.064589128 0.974569499\n1403636714613555456 6.598643303 -1.565020323 8.868861198 -0.018123191 0.209038064 0.063538395 0.975672841\n1403636714663555584 6.577596664 -1.554607749 8.846830368 -0.020645857 0.202850580 0.060505204 0.977120519\n1403636714713555456 6.560222626 -1.544635534 8.825194359 -0.022943059 0.194392264 0.057439588 0.978971899\n1403636714763555584 6.540351868 -1.531965256 8.798001289 -0.024110468 0.185123116 0.052599266 0.981010437\n1403636714813555456 6.523793221 -1.529246688 8.775465965 -0.025233090 0.175275490 0.045645650 0.983136952\n1403636714863555584 6.511708260 -1.526027441 8.746755600 -0.025258141 0.163782701 0.037830748 0.985447168\n1403636714913555456 6.488152504 -1.525473237 8.727653503 -0.026148155 0.153291449 0.031380843 0.987336457\n1403636714963555584 6.476775169 -1.523787498 8.695432663 -0.026742253 0.140509292 0.025810819 0.989381552\n1403636715013555456 6.461031914 -1.526273012 8.675773621 -0.027496574 0.130021483 0.020633731 0.990915060\n1403636715063555584 6.446689606 -1.537564516 8.649439812 -0.029091330 0.119751163 0.015245209 0.992260516\n1403636715113555456 6.431557655 -1.541718602 8.629785538 -0.030337943 0.112177238 0.010321880 0.993171394\n1403636715163555584 6.409333706 -1.548639297 8.619507790 -0.030949071 0.106338158 0.007596135 0.993819237\n1403636715213555456 6.404036045 -1.558020353 8.594786644 -0.031009004 0.100168779 0.005504631 0.994471908\n1403636715263555584 6.392049789 -1.561973810 8.581013680 -0.029547550 0.095398821 0.004256609 0.994991422\n1403636715313555456 6.380970478 -1.573304534 8.554507256 -0.027810818 0.090653382 0.004441368 0.995484173\n1403636715363555584 6.365768909 -1.578421116 8.545708656 -0.026084466 0.088018611 0.004088313 0.995768845\n1403636715413555456 6.355588913 -1.585520029 8.532747269 -0.022737747 0.084207274 0.006071121 0.996170282\n1403636715463555584 6.343035698 -1.588250160 8.521125793 -0.018956784 0.082323484 0.009062548 0.996384144\n1403636715513555456 6.330368519 -1.590619326 8.509775162 -0.015251728 0.079684831 0.015246625 0.996586800\n1403636715563555584 6.319952011 -1.591805339 8.496030807 -0.012215155 0.076956429 0.022927105 0.996695936\n1403636715613555456 6.310664654 -1.592775464 8.487375259 -0.011845130 0.075946577 0.025706515 0.996710062\n1403636715663555584 6.300302982 -1.585953593 8.481262207 -0.007424145 0.076837979 0.024745254 0.996708810\n1403636715713555456 6.295843601 -1.583998680 8.470452309 -0.001454965 0.079024427 0.020416990 0.996662498\n1403636715763555584 6.291344643 -1.579980850 8.461915970 0.003572003 0.081256852 0.014695408 0.996578455\n1403636715813555456 6.287331581 -1.572652340 8.454188347 0.008454718 0.083767124 0.010969206 0.996389091\n1403636715863555584 6.285029411 -1.569125652 8.442119598 0.012461379 0.085355811 0.007810348 0.996241987\n1403636715913555456 6.279147625 -1.565829873 8.427913666 0.016753789 0.087858431 0.004336275 0.995982647\n1403636715963555584 6.279860497 -1.562882662 8.410177231 0.019395469 0.089019321 0.004102705 0.995832562\n1403636716013555456 6.266714573 -1.568094492 8.394464493 0.019984690 0.091196366 0.003454219 0.995626390\n1403636716063555584 6.259820938 -1.565683007 8.377731323 0.019948225 0.092534050 0.004000272 0.995501637\n1403636716113555456 6.262330055 -1.568755269 8.353037834 0.018387351 0.092213824 0.006223839 0.995549977\n1403636716163555584 6.253375530 -1.573530674 8.335222244 0.013267457 0.093370073 0.008877770 0.995503485\n1403636716213555456 6.248503685 -1.572968483 8.317570686 0.007100343 0.094070196 0.012372704 0.995463312\n1403636716263555584 6.240291119 -1.571183801 8.297225952 0.003173300 0.096047185 0.012945517 0.995287538\n1403636716313555456 6.236455917 -1.568105102 8.271967888 -0.000268246 0.097308457 0.014556722 0.995147765\n1403636716363555584 6.228487968 -1.563241720 8.249709129 -0.002857092 0.098931529 0.015627537 0.994967401\n1403636716413555456 6.219987869 -1.559559584 8.230920792 -0.003585167 0.100716263 0.016120026 0.994778097\n1403636716463555584 6.221005917 -1.556019545 8.208441734 -0.004601795 0.101810932 0.016158724 0.994661868\n1403636716513555456 6.212613583 -1.545199513 8.186225891 -0.003632492 0.103492521 0.016344875 0.994489312\n1403636716563555584 6.208601475 -1.542784333 8.162875175 -0.003651341 0.104053698 0.014160685 0.994464159\n1403636716613555456 6.210151196 -1.538465381 8.139183998 -0.004544192 0.102400966 0.012597342 0.994653046\n1403636716663555584 6.196034431 -1.517394304 8.129741669 -0.003122485 0.100785017 0.010679948 0.994845986\n1403636716713555456 6.200154305 -1.510924816 8.098972321 -0.003747248 0.095572263 0.008868896 0.995375931\n1403636716763555584 6.198172092 -1.502468586 8.074685097 -0.003532843 0.089975849 0.007607013 0.995908618\n1403636716813555456 6.194193363 -1.480692983 8.059694290 -0.002854335 0.082782947 0.005383711 0.996548951\n1403636716863555584 6.187154770 -1.465752840 8.037838936 -0.003174200 0.075183451 0.003242804 0.997159362\n1403636716913555456 6.177018166 -1.453294039 8.018512726 -0.003593130 0.065973975 0.000556192 0.997814715\n1403636716963555584 6.175093174 -1.445193887 7.998570442 -0.005478397 0.055428267 -0.003865478 0.998440146\n1403636717013555456 6.169356823 -1.436601162 7.975608826 -0.005448715 0.044176545 -0.007770622 0.998978674\n1403636717063555584 6.162135124 -1.430100679 7.949873447 -0.006563930 0.033299364 -0.012259403 0.999348640\n1403636717113555456 6.153982162 -1.420358896 7.925658703 -0.006570414 0.022614241 -0.016162423 0.999592006\n1403636717163555584 6.149260998 -1.413501024 7.901078224 -0.006684300 0.013940676 -0.021004425 0.999659836\n1403636717213555456 6.147188663 -1.412478566 7.875124931 -0.007313906 0.006159695 -0.024832025 0.999645889\n1403636717263555584 6.143751144 -1.405555010 7.851341724 -0.007384480 0.000209255 -0.030309526 0.999513268\n1403636717313555456 6.141065121 -1.404911876 7.820623398 -0.007888375 -0.003706752 -0.036259148 0.999304414\n1403636717363555584 6.135749817 -1.399477363 7.796146870 -0.007303709 -0.005607376 -0.044358246 0.998973250\n1403636717413555456 6.129399300 -1.392573357 7.774493694 -0.006426405 -0.007280773 -0.050705034 0.998666465\n1403636717463555584 6.122229576 -1.390337706 7.746722221 -0.006385356 -0.008646380 -0.055381529 0.998407423\n1403636717513555456 6.115382671 -1.385880113 7.721335411 -0.006748714 -0.010446847 -0.056547273 0.998322487\n1403636717563555584 6.105366707 -1.381843448 7.697717667 -0.006642284 -0.012215855 -0.054966576 0.998391390\n1403636717613555456 6.101651192 -1.370071650 7.676124096 -0.006983540 -0.014914856 -0.051640503 0.998529911\n1403636717663555584 6.087278843 -1.361730337 7.651744843 -0.006566321 -0.015118878 -0.049486287 0.998638749\n1403636717713555456 6.074938774 -1.351269841 7.628238201 -0.005770793 -0.015475917 -0.048275724 0.998697460\n1403636717763555584 6.067079067 -1.341492295 7.607155800 -0.006822299 -0.015684661 -0.051375516 0.998532951\n1403636717813555456 6.049939156 -1.323454976 7.584668636 -0.006709123 -0.016990896 -0.053116977 0.998421192\n1403636717863555584 6.033498287 -1.307243824 7.558159828 -0.006990238 -0.019753492 -0.055637319 0.998231113\n1403636717913555456 6.020856380 -1.297215462 7.535482407 -0.007296665 -0.024912572 -0.059367057 0.997898638\n1403636717963555584 6.004786968 -1.282009721 7.515974998 -0.006949512 -0.030401103 -0.063168727 0.997515500\n1403636718013555456 5.989087582 -1.281000495 7.485620499 -0.007485153 -0.038592998 -0.065753214 0.997061193\n1403636718063555584 5.962962627 -1.271702290 7.459072113 -0.007858803 -0.046323076 -0.067890622 0.996585846\n1403636718113555456 5.941867828 -1.268577933 7.432197571 -0.007860533 -0.057190694 -0.067239597 0.996065438\n1403636718163555584 5.922746181 -1.264564753 7.400394440 -0.008770317 -0.068275347 -0.066309161 0.995421827\n1403636718213555456 5.894475937 -1.255402923 7.372124672 -0.008984857 -0.077433825 -0.066321336 0.994748592\n1403636718263555584 5.868111134 -1.250016212 7.344077587 -0.010265126 -0.086321130 -0.065700293 0.994045675\n1403636718313555456 5.852302074 -1.239701986 7.320713043 -0.011562143 -0.094916180 -0.064522468 0.993324757\n1403636718363555584 5.825617313 -1.223815441 7.304887295 -0.011882728 -0.102547519 -0.064202659 0.992582917\n1403636718413555456 5.799372673 -1.214052439 7.273075581 -0.013473405 -0.110799648 -0.064537965 0.991653562\n1403636718463555584 5.781815052 -1.201807499 7.250312805 -0.014572194 -0.120581672 -0.063263915 0.990578294\n1403636718513555456 5.753921509 -1.181687593 7.227823734 -0.014465065 -0.128806010 -0.064231202 0.989481747\n1403636718563555584 5.724296570 -1.162671566 7.205317020 -0.014817135 -0.136740178 -0.063330896 0.988469422\n1403636718613555456 5.701884270 -1.145891190 7.187550545 -0.016069634 -0.144158512 -0.061871290 0.987487733\n1403636718663555584 5.679378510 -1.128918171 7.168375492 -0.017805155 -0.152188316 -0.058047265 0.986484766\n1403636718713555456 5.659111977 -1.108149648 7.146658897 -0.019551124 -0.158616334 -0.055496056 0.985585511\n1403636718763555584 5.635640144 -1.087947845 7.125422478 -0.019310707 -0.162839010 -0.055946887 0.984875858\n1403636718813555456 5.621452332 -1.063783050 7.105080605 -0.019167041 -0.165858284 -0.059461281 0.984168708\n1403636718863555584 5.599540234 -1.041048646 7.088173389 -0.017793957 -0.166785881 -0.066845052 0.983563721\n1403636718913555456 5.582158566 -1.024734259 7.068205833 -0.016661100 -0.167533562 -0.071787305 0.983108103\n1403636718963555584 5.564370155 -1.005817533 7.057379723 -0.014532543 -0.168103606 -0.076646380 0.982677639\n1403636719013555456 5.545012474 -0.994246006 7.039562225 -0.013710953 -0.168458387 -0.080471411 0.982322812\n1403636719063555584 5.524022579 -0.983605146 7.022285461 -0.011643347 -0.168749928 -0.082181364 0.982157886\n1403636719113555456 5.509021759 -0.973417163 7.005660057 -0.008596036 -0.169166297 -0.083079480 0.982042074\n1403636719163555584 5.489239216 -0.964611232 6.984435081 -0.005243095 -0.169689521 -0.082999721 0.981982172\n1403636719213555456 5.473549366 -0.960489273 6.963150978 -0.002105332 -0.170076847 -0.081837356 0.982024491\n1403636719263555584 5.453594208 -0.948359966 6.943729401 0.001431685 -0.169723660 -0.080955081 0.982159913\n1403636719313555456 5.435329914 -0.938000083 6.917553425 0.003564392 -0.170015439 -0.077727132 0.982364774\n1403636719363555584 5.411873341 -0.927254081 6.900749207 0.006049668 -0.169443771 -0.077103890 0.982500494\n1403636719413555456 5.399230003 -0.916077912 6.875844955 0.007097466 -0.169488281 -0.075208075 0.982632756\n1403636719463555584 5.383879185 -0.904686630 6.861901760 0.007310793 -0.169604808 -0.073430844 0.982745469\n1403636719513555456 5.367686749 -0.884562433 6.843932629 0.007640179 -0.169012234 -0.072388843 0.982922316\n1403636719563555584 5.348848343 -0.870515108 6.816785812 0.004587086 -0.167738244 -0.072030060 0.983185887\n1403636719613555456 5.333799362 -0.854144931 6.797114849 0.001537973 -0.167311758 -0.069917753 0.983420491\n1403636719663555584 5.322880268 -0.838478923 6.774220467 -0.002154502 -0.165860683 -0.070310414 0.983637154\n1403636719713555456 5.309257507 -0.822347879 6.752649307 -0.005074348 -0.164430901 -0.070017837 0.983887315\n1403636719763555584 5.294615746 -0.813293040 6.728272438 -0.008193346 -0.162986830 -0.069730043 0.984126985\n1403636719813555456 5.281610012 -0.803351581 6.704717636 -0.010238344 -0.161484718 -0.068868071 0.984416127\n1403636719863555584 5.266005039 -0.792338967 6.682128429 -0.010263155 -0.159696475 -0.068344086 0.984744012\n1403636719913555456 5.252683640 -0.784796953 6.659075260 -0.011267675 -0.158279121 -0.067065515 0.985049725\n1403636719963555584 5.239040375 -0.781891465 6.633378029 -0.013273960 -0.157183379 -0.066797435 0.985218406\n1403636720013555456 5.235409737 -0.771991909 6.613079071 -0.013061497 -0.156327695 -0.067076303 0.985338390\n1403636720063555584 5.223373413 -0.762507081 6.591203690 -0.013594425 -0.155787066 -0.066827357 0.985433757\n1403636720113555456 5.208858013 -0.748528600 6.569628716 -0.013609603 -0.154708102 -0.066644393 0.985615909\n1403636720163555584 5.202105522 -0.741240799 6.546359539 -0.015151007 -0.154600531 -0.067400232 0.985558867\n1403636720213555456 5.193431854 -0.728417635 6.523190498 -0.015204757 -0.154970899 -0.066520937 0.985559642\n1403636720263555584 5.183509350 -0.719500661 6.503476143 -0.015758323 -0.155066639 -0.065916978 0.985576451\n1403636720313555456 5.175247192 -0.705997944 6.481051922 -0.015856216 -0.155370235 -0.064610578 0.985613585\n1403636720363555584 5.161973000 -0.687573195 6.462735176 -0.015528736 -0.155343667 -0.064368390 0.985638857\n1403636720413555456 5.153116703 -0.671644270 6.447624207 -0.015353085 -0.156100139 -0.064264424 0.985528827\n1403636720463555584 5.146675587 -0.655265450 6.428686142 -0.015827084 -0.157128319 -0.063839145 0.985385597\n1403636720513555456 5.140307426 -0.641171455 6.410166740 -0.016526274 -0.157940924 -0.063749373 0.985249996\n1403636720563555584 5.130370617 -0.627732873 6.393456936 -0.016277831 -0.158366814 -0.063566953 0.985197544\n1403636720613555456 5.123248100 -0.620288849 6.376065254 -0.017121740 -0.158635646 -0.065029502 0.985044539\n1403636720663555584 5.117930889 -0.612115085 6.356418610 -0.017160734 -0.159688234 -0.064326331 0.984919965\n1403636720713555456 5.111267090 -0.608938038 6.338810921 -0.016127372 -0.159679681 -0.064164542 0.984949350\n1403636720763555584 5.100429535 -0.606883764 6.316637993 -0.017017743 -0.157953903 -0.063102633 0.985281169\n1403636720813555456 5.100696564 -0.601468444 6.306905746 -0.016796691 -0.155260265 -0.062957458 0.985722303\n1403636720863555584 5.099468708 -0.598926306 6.286253929 -0.016793985 -0.150274888 -0.062711328 0.986510396\n1403636720913555456 5.094038010 -0.597168922 6.270215034 -0.017155372 -0.144137442 -0.060579892 0.987552643\n1403636720963555584 5.094792366 -0.593200266 6.256851196 -0.016207922 -0.138277769 -0.058145713 0.988552332\n1403636721013555456 5.095753193 -0.586159050 6.245778561 -0.014888042 -0.132964015 -0.054425992 0.989513397\n1403636721063555584 5.095776558 -0.575323582 6.238147736 -0.012602304 -0.127356872 -0.050699253 0.990480185\n1403636721113555456 5.088459015 -0.566819668 6.222987652 -0.011635817 -0.119345628 -0.048109442 0.991618216\n1403636721163555584 5.088161469 -0.558418274 6.213066101 -0.009246677 -0.110706553 -0.045285992 0.992777765\n1403636721213555456 5.087460518 -0.549095154 6.198115349 -0.007758309 -0.102554947 -0.041863374 0.993815780\n1403636721263555584 5.086215019 -0.540688455 6.190283298 -0.005244200 -0.095334359 -0.038970139 0.994668365\n1403636721313555456 5.089282036 -0.534998178 6.177498817 -0.005031318 -0.088885345 -0.037174046 0.995335221\n1403636721363555584 5.095283031 -0.530348837 6.160026550 -0.004649445 -0.083017565 -0.035627726 0.995900154\n1403636721413555456 5.091860771 -0.528215289 6.142735958 -0.003680804 -0.076887935 -0.035324216 0.996406972\n1403636721463555584 5.093194962 -0.525880218 6.127406597 -0.004154140 -0.072281860 -0.033760015 0.996804059\n1403636721513555456 5.094033241 -0.524522424 6.113471985 -0.004765385 -0.066757321 -0.033743162 0.997187138\n1403636721563555584 5.095374107 -0.524849236 6.095330238 -0.005718106 -0.060777746 -0.032696608 0.997599304\n1403636721613555456 5.099461079 -0.520544052 6.076129436 -0.006825191 -0.054849446 -0.032629255 0.997938037\n1403636721663555584 5.099798203 -0.519187033 6.059802055 -0.008171665 -0.049719531 -0.032424983 0.998203278\n1403636721713555456 5.110490322 -0.507553339 6.055617809 -0.006724211 -0.046648055 -0.032616872 0.998356104\n1403636721763555584 5.115915298 -0.496834040 6.042915821 -0.006733361 -0.043016858 -0.033335995 0.998495340\n1403636721813555456 5.116841316 -0.489797354 6.025577068 -0.006679574 -0.040558591 -0.033172265 0.998604000\n1403636721863555584 5.116571426 -0.477947712 6.011297703 -0.005657529 -0.039113674 -0.032246239 0.998698294\n1403636721913555456 5.122542858 -0.472511411 5.998887062 -0.006049462 -0.038522188 -0.032888703 0.998698056\n1403636721963555584 5.128004074 -0.460664600 5.985835075 -0.005734997 -0.037849400 -0.035290275 0.998643637\n1403636722013555456 5.129397392 -0.449711293 5.967700481 -0.005500572 -0.036559459 -0.038592480 0.998570859\n1403636722063555584 5.132582664 -0.437290162 5.947106838 -0.004962081 -0.035764303 -0.042364817 0.998449564\n1403636722113555456 5.134399891 -0.429198086 5.933453560 -0.004826531 -0.036203496 -0.043015115 0.998406589\n1403636722163555584 5.131307602 -0.423724949 5.916185379 -0.005656672 -0.037292093 -0.042456739 0.998386025\n1403636722213555456 5.130339622 -0.421840668 5.898561001 -0.006173598 -0.038259309 -0.041011296 0.998406827\n1403636722263555584 5.130650997 -0.419194847 5.879687309 -0.007013909 -0.039474867 -0.039952651 0.998396873\n1403636722313555456 5.136324406 -0.414629698 5.858105183 -0.006431633 -0.041334569 -0.038213499 0.998393595\n1403636722363555584 5.134969234 -0.413561434 5.840023041 -0.007430935 -0.041853882 -0.037698314 0.998384655\n1403636722413555456 5.136810780 -0.401926994 5.831135273 -0.007035734 -0.040814806 -0.037622496 0.998433352\n1403636722463555584 5.136157036 -0.401977658 5.808356285 -0.007081079 -0.038358092 -0.036846258 0.998559356\n1403636722513555456 5.139032364 -0.395486742 5.788715839 -0.006916896 -0.036474209 -0.035595242 0.998676479\n1403636722563555584 5.137966156 -0.387652248 5.772015095 -0.007043848 -0.034434799 -0.034815162 0.998775482\n1403636722613555456 5.136341572 -0.377121210 5.756690979 -0.007046312 -0.031526159 -0.035857901 0.998834670\n1403636722663555584 5.139075756 -0.366306543 5.739202023 -0.007240912 -0.030021770 -0.035810526 0.998881280\n1403636722713555456 5.138455391 -0.356779218 5.722441673 -0.006856911 -0.028404150 -0.036539454 0.998904943\n1403636722763555584 5.133754730 -0.346059024 5.706793785 -0.007276522 -0.026451077 -0.037782133 0.998909354\n1403636722813555456 5.136281967 -0.335430026 5.691487789 -0.007858880 -0.025547823 -0.038342539 0.998907089\n1403636722863555584 5.133347988 -0.327529728 5.671492577 -0.007655973 -0.024549212 -0.039103772 0.998904228\n1403636722913555456 5.133660793 -0.319522917 5.658140659 -0.007873095 -0.024330541 -0.037916597 0.998953640\n1403636722963555584 5.132450104 -0.317914575 5.637971878 -0.008579579 -0.025020393 -0.036321141 0.998990059\n1403636723013555456 5.127048492 -0.317149222 5.623251915 -0.008201121 -0.025326805 -0.034858394 0.999037623\n1403636723063555584 5.122399330 -0.322131097 5.597802162 -0.008057315 -0.026209639 -0.032177798 0.999105990\n1403636723113555456 5.120584965 -0.322735667 5.576056480 -0.007997926 -0.026586983 -0.031342819 0.999122977\n1403636723163555584 5.117596149 -0.322345257 5.559214592 -0.007845409 -0.026689120 -0.031306729 0.999122620\n1403636723213555456 5.113682747 -0.321151227 5.540025711 -0.008066729 -0.026798442 -0.031039316 0.999126256\n1403636723263555584 5.110750675 -0.318871766 5.521945000 -0.008848431 -0.026075667 -0.031733613 0.999116957\n1403636723313555456 5.102465153 -0.315448463 5.501156807 -0.008609520 -0.024473090 -0.034221470 0.999077499\n1403636723363555584 5.099387646 -0.307924360 5.481611729 -0.008027402 -0.022333777 -0.034480691 0.999123514\n1403636723413555456 5.096221924 -0.306872904 5.464962482 -0.007930784 -0.018223399 -0.035315439 0.999178588\n1403636723463555584 5.096654415 -0.293027282 5.448233604 -0.004638227 -0.013159237 -0.036784343 0.999225855\n1403636723513555456 5.087579727 -0.292310387 5.427493095 -0.001335248 -0.007231869 -0.034816124 0.999366641\n1403636723563555584 5.083613396 -0.287847817 5.410717964 0.004760387 -0.002576396 -0.030846808 0.999509454\n1403636723613555456 5.083537579 -0.280571043 5.393425465 0.011880358 0.001457360 -0.026542990 0.999576032\n1403636723663555584 5.080081463 -0.279008150 5.374762058 0.012996889 0.005492204 -0.023527842 0.999623597\n1403636723713555456 5.068623543 -0.281581551 5.350794792 0.008600626 0.009649694 -0.022617374 0.999660611\n1403636723763555584 5.059931278 -0.282191515 5.321808815 0.003980638 0.013749789 -0.020923838 0.999678612\n1403636723813555456 5.054271698 -0.277073473 5.302684307 -0.000642269 0.016109554 -0.018257692 0.999703288\n1403636723863555584 5.051370144 -0.274643719 5.280739784 -0.004199218 0.018468611 -0.016732277 0.999680579\n1403636723913555456 5.050410748 -0.266083837 5.261017799 -0.007122917 0.020239752 -0.014386828 0.999666274\n1403636723963555584 5.039702415 -0.262146562 5.239981651 -0.011539775 0.022693748 -0.012707965 0.999595106\n1403636724013555456 5.033168316 -0.256660223 5.217127323 -0.016018447 0.025920050 -0.011821170 0.999465764\n1403636724063555584 5.026821613 -0.252258211 5.193355083 -0.020060414 0.030710377 -0.010375816 0.999273121\n1403636724113555456 5.024369240 -0.238250315 5.173480511 -0.023199968 0.036188334 -0.008973098 0.999035358\n1403636724163555584 5.015748501 -0.227379560 5.159321308 -0.023438318 0.043406058 -0.007554092 0.998753965\n1403636724213555456 5.007615566 -0.223684341 5.139466763 -0.025385840 0.051250614 -0.004340597 0.998353660\n1403636724263555584 5.004952908 -0.208659858 5.124221325 -0.024678066 0.059719380 -0.001540712 0.997908890\n1403636724313555456 5.004549503 -0.194359303 5.107857227 -0.023065284 0.068864964 0.000580677 0.997359157\n1403636724363555584 4.998881817 -0.189975619 5.090648651 -0.021614149 0.078399196 0.002781987 0.996683836\n1403636724413555456 4.993550301 -0.175764427 5.087342262 -0.018475536 0.088239722 0.004262716 0.995918810\n1403636724463555584 4.990995407 -0.163225010 5.069601059 -0.015594045 0.096068531 0.007446414 0.995224655\n1403636724513555456 4.989495277 -0.158295825 5.055156708 -0.012703040 0.103069380 0.008015350 0.994560719\n1403636724563555584 4.980074883 -0.150446445 5.036673546 -0.010026015 0.108908124 0.009629503 0.993954599\n1403636724613555456 4.972672462 -0.156469941 5.027329445 -0.010388069 0.114284694 0.010506457 0.993338168\n1403636724663555584 4.974030495 -0.154688373 5.008462429 -0.009335963 0.117244288 0.011636809 0.992991030\n1403636724713555456 4.965469360 -0.154246911 4.992228031 -0.009075344 0.119950958 0.012974056 0.992653549\n1403636724763555584 4.961856842 -0.156476483 4.976210594 -0.009459550 0.121749535 0.013930324 0.992417991\n1403636724813555456 4.955143452 -0.160257757 4.956655502 -0.010140292 0.122832932 0.014555696 0.992268801\n1403636724863555584 4.942817688 -0.169265032 4.944226265 -0.011358986 0.123799235 0.015560443 0.992120206\n1403636724913555456 4.936427593 -0.184759408 4.920183659 -0.012537962 0.122767501 0.017663160 0.992199063\n1403636724963555584 4.927462101 -0.195687398 4.903563023 -0.013227414 0.121487878 0.020025996 0.992302716\n1403636725013555456 4.917963982 -0.205367967 4.887034893 -0.012833013 0.119869128 0.022717411 0.992446780\n1403636725063555584 4.911357403 -0.217087820 4.867403984 -0.011772656 0.118240170 0.024517683 0.992612481\n1403636725113555456 4.911719322 -0.237608984 4.842891693 -0.012441634 0.116001450 0.026641278 0.992813706\n1403636725163555584 4.899024010 -0.251795292 4.824296951 -0.013100282 0.115217328 0.027836718 0.992863774\n1403636725213555456 4.888389111 -0.270749956 4.805273533 -0.013197385 0.115210131 0.026960617 0.992887497\n1403636725263555584 4.883390903 -0.286378562 4.791890144 -0.013867589 0.114369154 0.027238410 0.992968023\n1403636725313555456 4.878673553 -0.297654182 4.772431374 -0.013972574 0.114844553 0.024852207 0.992974222\n1403636725363555584 4.877386570 -0.307456970 4.752408981 -0.013886199 0.114462614 0.023910869 0.993042648\n1403636725413555456 4.873874664 -0.317110300 4.740352631 -0.013529471 0.114919290 0.022089586 0.993037045\n1403636725463555584 4.866169930 -0.335210383 4.712655067 -0.014004423 0.115321524 0.021124003 0.993004799\n1403636725513555456 4.861809731 -0.342798799 4.706700325 -0.014079169 0.115908474 0.019501556 0.992968619\n1403636725563555584 4.856935978 -0.351282954 4.694863796 -0.014917433 0.116630003 0.018761031 0.992886186\n1403636725613555456 4.852701187 -0.356913686 4.684422970 -0.014984357 0.117183737 0.016970234 0.992852151\n1403636725663555584 4.848923683 -0.363514364 4.669942379 -0.013572822 0.117454164 0.016855905 0.992842436\n1403636725713555456 4.846496582 -0.366609931 4.656589031 -0.012731355 0.117260076 0.017627079 0.992863119\n1403636725763555584 4.848705292 -0.366944790 4.646558762 -0.013050822 0.116739511 0.017595015 0.992920935\n1403636725813555456 4.841419220 -0.368753612 4.632327080 -0.012737996 0.117021300 0.017415343 0.992894948\n1403636725863555584 4.837649822 -0.366414845 4.625156403 -0.014014083 0.116392456 0.018366653 0.992934585\n1403636725913555456 4.836747646 -0.365283817 4.620733738 -0.013666207 0.115225516 0.020113971 0.993041635\n1403636725963555584 4.830496311 -0.365318775 4.605772495 -0.014441736 0.114752874 0.020446932 0.993078589\n1403636726013555456 4.828452110 -0.362132251 4.593305588 -0.013225740 0.113874413 0.021283403 0.993179083\n1403636726063555584 4.821053505 -0.356880844 4.588076115 -0.012953274 0.113818169 0.019939356 0.993217051\n1403636726113555456 4.817409515 -0.351806760 4.589203835 -0.012919737 0.114099614 0.018565014 0.993211865\n1403636726163555584 4.818243027 -0.339368939 4.584600449 -0.010672991 0.113822415 0.017565399 0.993288517\n1403636726213555456 4.810727119 -0.335193992 4.580220222 -0.010091675 0.113674164 0.016727766 0.993325949\n1403636726263555584 4.808818817 -0.331661582 4.570399284 -0.010261002 0.113275275 0.015454888 0.993390441\n1403636726313555456 4.805754662 -0.324627489 4.566694260 -0.009805525 0.112512499 0.015391446 0.993482709\n1403636726363555584 4.804815769 -0.317466468 4.560087204 -0.008418300 0.112060241 0.014495132 0.993560016\n1403636726413555456 4.806138992 -0.311472416 4.558142185 -0.007476217 0.110999025 0.013885550 0.993695378\n1403636726463555584 4.803439140 -0.314781874 4.552144527 -0.007231237 0.110268414 0.014857882 0.993764460\n1403636726513555456 4.796258926 -0.313330799 4.537098885 -0.006146403 0.108498387 0.016576838 0.993939400\n1403636726563555584 4.798737526 -0.316042811 4.527996063 -0.004398183 0.105082780 0.023003366 0.994187653\n1403636726613555456 4.788516045 -0.323547512 4.523049831 -0.003117431 0.102080487 0.030983632 0.994288623\n1403636726663555584 4.787499428 -0.333740503 4.510851860 -0.000304605 0.098944508 0.038066812 0.994364500\n1403636726713555456 4.787642002 -0.332667440 4.498867989 0.000290896 0.098404229 0.039373063 0.994367301\n1403636726763555584 4.786816597 -0.338906527 4.491758347 0.001140696 0.099492624 0.035332907 0.994410157\n1403636726813555456 4.787086487 -0.353587508 4.471735954 0.000374678 0.100810088 0.029108871 0.994479716\n1403636726863555584 4.788182259 -0.359473825 4.460152626 0.000846648 0.100997582 0.023037048 0.994619548\n1403636726913555456 4.782106876 -0.376623601 4.450847149 0.000089934 0.100955874 0.017955450 0.994728863\n1403636726963555584 4.785549641 -0.385550231 4.427471161 0.000352561 0.099853337 0.014468886 0.994896889\n1403636727013555456 4.793009758 -0.401027024 4.414615631 0.000433620 0.098517366 0.012559346 0.995055974\n1403636727063555584 4.791293144 -0.420226425 4.395710945 -0.000011592 0.098268643 0.009694297 0.995112717\n1403636727113555456 4.800721169 -0.431702465 4.379226208 -0.000283406 0.097284280 0.007164637 0.995230854\n1403636727163555584 4.798513412 -0.447702795 4.360430717 -0.001692169 0.097787678 0.004168536 0.995197117\n1403636727213555456 4.796046734 -0.462038279 4.338824749 -0.002606389 0.098001741 0.001115535 0.995182216\n1403636727263555584 4.797254562 -0.470423788 4.328890324 -0.003360334 0.098388970 -0.001393910 0.995141387\n1403636727313555456 4.802570820 -0.468568057 4.314340591 -0.003266301 0.098754637 -0.004310298 0.995097101\n1403636727363555584 4.793267250 -0.482858092 4.298932076 -0.005851973 0.099635527 -0.005941664 0.994989038\n1403636727413555456 4.801997185 -0.490521491 4.278129578 -0.005862873 0.099091135 -0.006160732 0.995042026\n1403636727463555584 4.804758549 -0.492405623 4.262882233 -0.005751488 0.099312074 -0.006860158 0.995016098\n1403636727513555456 4.800394535 -0.506387532 4.242733002 -0.004462727 0.098499350 -0.005119587 0.995113909\n1403636727563555584 4.792858124 -0.512544513 4.230469227 -0.002944125 0.097702704 -0.001716580 0.995209873\n1403636727613555456 4.788022041 -0.521504164 4.215024948 -0.001388922 0.097194232 -0.000497430 0.995264351\n1403636727663555584 4.785263538 -0.527470291 4.193642616 -0.000769866 0.096474007 0.001544690 0.995334029\n1403636727713555456 4.780597687 -0.533685446 4.182645321 -0.001959971 0.096507438 0.000942437 0.995329916\n1403636727763555584 4.773222923 -0.552607477 4.162055016 -0.003337133 0.096867703 -0.000209802 0.995291650\n1403636727813555456 4.776445389 -0.572430551 4.133580685 -0.004496338 0.096607819 -0.001382444 0.995311439\n1403636727863555584 4.763835907 -0.587029636 4.116570950 -0.005421057 0.098750554 -0.006126071 0.995078564\n1403636727913555456 4.757711887 -0.596454084 4.092224121 -0.005268705 0.100448363 -0.010446265 0.994873464\n1403636727963555584 4.745627403 -0.613408327 4.073136806 -0.005888817 0.101176418 -0.012364934 0.994774222\n1403636728013555456 4.733538151 -0.618068874 4.062990189 -0.005412507 0.101006299 -0.010418095 0.994816482\n1403636728063555584 4.720123291 -0.631044984 4.044213295 -0.005633214 0.100662909 -0.009003639 0.994863868\n1403636728113555456 4.710318089 -0.641258836 4.032069206 -0.004102428 0.099388681 -0.005596937 0.995024502\n1403636728163555584 4.707074165 -0.641950309 4.013010502 -0.002314943 0.098725595 -0.003842783 0.995104551\n1403636728213555456 4.686100006 -0.660484254 3.981439590 -0.001871845 0.098453827 -0.001822177 0.995138168\n1403636728263555584 4.673632622 -0.665927649 3.972327471 -0.001406610 0.098249644 -0.000718493 0.995160520\n1403636728313555456 4.658822536 -0.667220891 3.950061321 -0.001374876 0.097942784 0.001302113 0.995190203\n1403636728363555584 4.645101547 -0.666680157 3.938326836 -0.001754977 0.098058105 0.001059223 0.995178580\n1403636728413555456 4.630243301 -0.666849732 3.920457840 -0.001901977 0.096779585 0.005004035 0.995291412\n1403636728463555584 4.614479065 -0.666947961 3.896038532 -0.000890123 0.094943322 0.011834736 0.995411932\n1403636728513555456 4.592221737 -0.665124953 3.887475491 -0.000954707 0.092809953 0.018404452 0.995513260\n1403636728563555584 4.584225655 -0.662556648 3.876043081 -0.001476389 0.090808310 0.022379149 0.995615780\n1403636728613555456 4.568396091 -0.656078517 3.855540514 -0.000621518 0.088727914 0.023801871 0.995771289\n1403636728663555584 4.554010868 -0.651295722 3.834511995 -0.001590902 0.086874731 0.019047268 0.996035874\n1403636728713555456 4.537522316 -0.649355710 3.827873707 -0.002036575 0.084507644 0.012379899 0.996343851\n1403636728763555584 4.534001827 -0.643720031 3.800772190 -0.002388352 0.078995384 0.006398492 0.996851563\n1403636728813555456 4.522205830 -0.640325189 3.781975031 -0.002650998 0.072920255 -0.000004733 0.997334242\n1403636728863555584 4.507979393 -0.633053660 3.779003859 -0.002387452 0.067224160 -0.005895100 0.997717619\n1403636728913555456 4.488073826 -0.639216065 3.751135588 -0.001721287 0.061760962 -0.010633915 0.998032868\n1403636728963555584 4.472651958 -0.641073287 3.727709532 -0.000871877 0.056288954 -0.013653859 0.998320758\n1403636729013555456 4.462800503 -0.641607583 3.710439920 0.000442714 0.051264267 -0.016281689 0.998552322\n1403636729063555584 4.455448151 -0.639497340 3.688657999 0.002037499 0.046411712 -0.018935818 0.998740852\n1403636729113555456 4.432024956 -0.639959514 3.674715042 0.002876767 0.042864725 -0.020504039 0.998866320\n1403636729163555584 4.417609692 -0.639186263 3.655723572 0.001904751 0.040287543 -0.022150420 0.998940766\n1403636729213555456 4.410405636 -0.628640294 3.631941319 0.000511597 0.037101097 -0.022026710 0.999068618\n1403636729263555584 4.383744717 -0.623403013 3.611477137 -0.001025007 0.035180625 -0.021166211 0.999156296\n1403636729313555456 4.379475117 -0.611747563 3.586367130 -0.001079638 0.033199646 -0.021006683 0.999227345\n1403636729363555584 4.363174438 -0.605509400 3.568028688 -0.000948327 0.032023326 -0.020592896 0.999274492\n1403636729413555456 4.353083134 -0.592282236 3.547154427 -0.000015737 0.031099891 -0.021070546 0.999294162\n1403636729463555584 4.346050739 -0.583796084 3.528665304 0.000288369 0.029910283 -0.020494200 0.999342442\n1403636729513555456 4.326190948 -0.578614116 3.500370502 -0.000033928 0.029645475 -0.020694721 0.999346197\n1403636729563555584 4.305768967 -0.570983350 3.477384806 -0.000429810 0.029306239 -0.020471429 0.999360740\n1403636729613555456 4.292068958 -0.570219636 3.454281807 -0.001256333 0.028934710 -0.020518493 0.999369860\n1403636729663555584 4.277204514 -0.563066304 3.426834822 -0.001578084 0.028662892 -0.019885642 0.999390125\n1403636729713555456 4.260232449 -0.568692923 3.400544882 -0.001828806 0.028318070 -0.019465752 0.999407768\n1403636729763555584 4.241130829 -0.567141354 3.379150867 -0.003612104 0.028985636 -0.019717297 0.999378860\n1403636729813555456 4.223392963 -0.561476529 3.348384380 -0.005247266 0.029434439 -0.018587410 0.999380112\n1403636729863555584 4.198962688 -0.561202884 3.330016375 -0.008549150 0.030795811 -0.019843301 0.999292135\n1403636729913555456 4.183063030 -0.554746628 3.300577164 -0.010152130 0.030275542 -0.017632382 0.999334514\n1403636729963555584 4.168164730 -0.545619547 3.277110577 -0.011174003 0.030491691 -0.017845949 0.999313235\n1403636730013555456 4.154967308 -0.540244222 3.252497196 -0.012938316 0.030221736 -0.016508218 0.999323130\n1403636730063555584 4.127961636 -0.533071458 3.229632139 -0.014112608 0.030540759 -0.017026853 0.999288857\n1403636730113555456 4.112261772 -0.524447083 3.210045338 -0.014557249 0.030178031 -0.016820308 0.999296963\n1403636730163555584 4.101971626 -0.516534269 3.179905415 -0.014505023 0.029434545 -0.015709620 0.999338031\n1403636730213555456 4.085032940 -0.508034527 3.165877819 -0.015728045 0.029413356 -0.016944028 0.999299943\n1403636730263555584 4.073751926 -0.507533073 3.142017126 -0.016789060 0.028669268 -0.017594170 0.999293089\n1403636730313555456 4.049213886 -0.490495265 3.125098228 -0.015694423 0.028578592 -0.015832072 0.999342918\n1403636730363555584 4.036778450 -0.479712963 3.100478649 -0.016392339 0.027716765 -0.015353531 0.999363482\n1403636730413555456 4.025635242 -0.466229647 3.074825764 -0.017252376 0.027578464 -0.016093733 0.999341130\n1403636730463555584 4.013390064 -0.454364896 3.054652691 -0.020927675 0.026722752 -0.015238628 0.999307632\n1403636730513555456 3.994282246 -0.442608297 3.036915779 -0.024842916 0.027239736 -0.016413243 0.999185383\n1403636730563555584 3.978376865 -0.431935281 3.020039558 -0.028600827 0.026782839 -0.015906299 0.999105453\n1403636730613555456 3.961254358 -0.432181895 3.001498222 -0.031911068 0.026508924 -0.015655885 0.999016464\n1403636730663555584 3.950541258 -0.423826814 2.985637188 -0.033030506 0.025649408 -0.013922075 0.999028146\n1403636730713555456 3.931958914 -0.416862845 2.970491886 -0.033066895 0.025658075 -0.013627148 0.999030828\n1403636730763555584 3.913570642 -0.427870095 2.952818394 -0.035335533 0.026443323 -0.014942267 0.998913825\n1403636730813555456 3.902531862 -0.435320467 2.933022261 -0.035703767 0.025552055 -0.015322491 0.998918176\n1403636730863555584 3.888410091 -0.441583306 2.917157650 -0.036345273 0.024963144 -0.013364828 0.998938084\n1403636730913555456 3.863637686 -0.451955587 2.908221483 -0.037582230 0.024768831 -0.010362982 0.998932779\n1403636730963555584 3.849350691 -0.465098500 2.890469074 -0.036497209 0.023185644 -0.005259911 0.999050915\n1403636731013555456 3.834813118 -0.459673762 2.881685495 -0.034560129 0.021871230 0.000938047 0.999162853\n1403636731063555584 3.830210924 -0.463735282 2.865739584 -0.028548790 0.019452028 0.008388244 0.999367893\n1403636731113555456 3.817240477 -0.468445778 2.859801531 -0.021766886 0.018699801 0.012225001 0.999513447\n1403636731163555584 3.806240320 -0.480619192 2.855556488 -0.017542383 0.018558953 0.013529281 0.999582350\n1403636731213555456 3.793821335 -0.480773985 2.850572586 -0.013478687 0.020040296 0.012093856 0.999635160\n1403636731263555584 3.783879519 -0.482411832 2.847551346 -0.010306630 0.021794330 0.007857688 0.999678433\n1403636731313555456 3.783736706 -0.472712964 2.833556414 -0.007461877 0.023409162 0.003233657 0.999692917\n1403636731363555584 3.772986412 -0.480335116 2.830931425 -0.007541835 0.025792936 -0.001707181 0.999637365\n1403636731413555456 3.772117853 -0.472073197 2.829520702 -0.008048516 0.027294932 -0.006043813 0.999576747\n1403636731463555584 3.760456562 -0.470200568 2.821328640 -0.007617729 0.028533664 -0.007710335 0.999534070\n1403636731513555456 3.765127420 -0.466189355 2.814729691 -0.008379620 0.027344398 -0.005878080 0.999573648\n1403636731563555584 3.754733562 -0.461388260 2.813546181 -0.009005148 0.026251344 -0.002210206 0.999612331\n1403636731613555456 3.756700516 -0.456019998 2.802905321 -0.008808978 0.024980679 0.001177854 0.999648392\n1403636731663555584 3.753531694 -0.446638882 2.805126667 -0.008762302 0.024066275 0.003698803 0.999665141\n1403636731713555456 3.754836082 -0.439671516 2.795877457 -0.008832572 0.024138557 0.003199614 0.999664485\n1403636731763555584 3.752511740 -0.437540114 2.790948629 -0.009903229 0.025346568 -0.000393829 0.999629557\n1403636731813555456 3.754398584 -0.425731868 2.788782597 -0.009865563 0.025861533 -0.002599460 0.999613464\n1403636731863555584 3.751608133 -0.415449858 2.785187006 -0.009976428 0.026747415 -0.005352112 0.999578118\n1403636731913555456 3.757392645 -0.399869114 2.776890755 -0.009527540 0.026499381 -0.006501627 0.999582291\n1403636731963555584 3.761846542 -0.383798808 2.776829958 -0.008257018 0.025919111 -0.006789363 0.999606907\n1403636732013555456 3.755164862 -0.377315670 2.775332451 -0.008659034 0.026514221 -0.008019186 0.999578774\n1403636732063555584 3.754664421 -0.364804476 2.768568039 -0.007317997 0.026755933 -0.009292676 0.999572039\n1403636732113555456 3.759396076 -0.349420100 2.768280745 -0.007462006 0.026232343 -0.008122721 0.999595046\n1403636732163555584 3.757075548 -0.324070275 2.774174213 -0.006256918 0.026217109 -0.009097896 0.999595284\n1403636732213555456 3.766029596 -0.299732506 2.766351700 -0.003836028 0.025626613 -0.008744813 0.999625981\n1403636732263555584 3.772261620 -0.294729650 2.755659103 -0.003767202 0.025598036 -0.011606662 0.999597847\n1403636732313555456 3.768755674 -0.281834185 2.759490252 -0.002923768 0.025207387 -0.010726744 0.999620438\n1403636732363555584 3.772787333 -0.273718864 2.749857187 -0.003612290 0.025755811 -0.013355655 0.999572515\n1403636732413555456 3.768589020 -0.265795976 2.747558594 -0.002206905 0.027921168 -0.018148804 0.999442935\n1403636732463555584 3.775975466 -0.256322920 2.740607023 0.000541014 0.029789256 -0.025270423 0.999236584\n1403636732513555456 3.782282352 -0.249031544 2.725075006 0.003435325 0.032004919 -0.033682901 0.998914063\n1403636732563555584 3.789039373 -0.237609655 2.713008881 0.007171591 0.033415385 -0.039107881 0.998650372\n1403636732613555456 3.779170990 -0.236139953 2.706520081 0.009947076 0.035528574 -0.044754103 0.998316526\n1403636732663555584 3.773871899 -0.238222510 2.691869020 0.012014551 0.035034291 -0.044413533 0.998326421\n1403636732713555456 3.770407677 -0.235663146 2.675690889 0.014117476 0.033296321 -0.040340044 0.998531282\n1403636732763555584 3.770306110 -0.237309784 2.660890341 0.014098220 0.030738911 -0.035925146 0.998782158\n1403636732813555456 3.755230427 -0.234955013 2.650117874 0.015122376 0.029150093 -0.030923231 0.998982131\n1403636732863555584 3.744232178 -0.238673478 2.632737398 0.014948220 0.028588627 -0.029212382 0.999052465\n1403636732913555456 3.737694979 -0.234456360 2.611616850 0.014113564 0.027550681 -0.027782489 0.999134541\n1403636732963555584 3.727207422 -0.235321149 2.586304188 0.011399729 0.027137047 -0.027438750 0.999190032\n1403636733013555456 3.710639000 -0.219384313 2.577813864 0.009705572 0.027153216 -0.026420727 0.999234915\n1403636733063555584 3.705019951 -0.219406307 2.554088831 0.006471370 0.026534544 -0.027353629 0.999252617\n1403636733113555456 3.692526579 -0.218660295 2.520687580 0.001986992 0.026653806 -0.027248954 0.999271333\n1403636733163555584 3.683942556 -0.213909760 2.502660990 0.001927772 0.027213408 -0.029479848 0.999193013\n1403636733213555456 3.674312115 -0.205641866 2.481284618 0.000947824 0.026782598 -0.029510515 0.999205172\n1403636733263555584 3.665712595 -0.194949746 2.451249838 0.001105864 0.026358007 -0.029530391 0.999215662\n1403636733313555456 3.638144255 -0.204230115 2.427348614 -0.000352689 0.026462562 -0.028899677 0.999231935\n1403636733363555584 3.622045755 -0.209932581 2.400733232 -0.002728652 0.025269412 -0.027740447 0.999292016\n1403636733413555456 3.616086006 -0.209206209 2.362110138 -0.004930445 0.023239452 -0.025459077 0.999393523\n1403636733463555584 3.601381302 -0.214757860 2.331549644 -0.006673628 0.022551751 -0.022897353 0.999461174\n1403636733513555456 3.588941097 -0.215486869 2.309564590 -0.008511889 0.021923220 -0.022401348 0.999472439\n1403636733563555584 3.568944216 -0.231594071 2.278543234 -0.011156078 0.022045122 -0.021974666 0.999453187\n1403636733613555456 3.547861099 -0.225594997 2.263556004 -0.011884341 0.022064179 -0.022727000 0.999427497\n1403636733663555584 3.536653757 -0.228892833 2.229980230 -0.013233757 0.020954121 -0.021036526 0.999471486\n1403636733713555456 3.525666714 -0.226684719 2.202738047 -0.014056319 0.020572180 -0.020896273 0.999471128\n1403636733763555584 3.510939837 -0.229013950 2.178765774 -0.014519561 0.020754250 -0.021903364 0.999439180\n1403636733813555456 3.489634514 -0.221118242 2.155119181 -0.016216911 0.020588882 -0.021298863 0.999429584\n1403636733863555584 3.472826958 -0.223183960 2.123553276 -0.017520957 0.020872418 -0.021852532 0.999389708\n1403636733913555456 3.454281569 -0.224093556 2.103238344 -0.017033262 0.021548346 -0.023790918 0.999339581\n1403636733963555584 3.435766697 -0.218079522 2.077761412 -0.014893619 0.022796327 -0.027271930 0.999257088\n1403636734013555456 3.423310995 -0.203999251 2.059728384 -0.010838281 0.022820719 -0.028285377 0.999280572\n1403636734063555584 3.408025026 -0.200671732 2.033291817 -0.008620985 0.023165448 -0.028771263 0.999280393\n1403636734113555456 3.395717859 -0.191320002 2.008839846 -0.006202247 0.023086179 -0.026900969 0.999352217\n1403636734163555584 3.375050783 -0.179626077 1.990224719 -0.005227942 0.023416713 -0.026240842 0.999367714\n1403636734213555456 3.349405766 -0.192015648 1.963882804 -0.006223154 0.023294596 -0.025358109 0.999387622\n1403636734263555584 3.338367939 -0.189410150 1.939408183 -0.005805776 0.021906560 -0.024500255 0.999442935\n1403636734313555456 3.322439432 -0.183437109 1.908584356 -0.006645597 0.020892849 -0.022492500 0.999506593\n1403636734363555584 3.308045149 -0.179934591 1.885570407 -0.007881837 0.019724056 -0.021801351 0.999536633\n1403636734413555456 3.286519289 -0.179718286 1.860064983 -0.009225124 0.019089673 -0.019563248 0.999583781\n1403636734463555584 3.263270855 -0.188560843 1.838322997 -0.011689506 0.018818378 -0.020325176 0.999547958\n1403636734513555456 3.240273237 -0.187975243 1.811061978 -0.012988146 0.018348280 -0.019279672 0.999561369\n1403636734563555584 3.225453615 -0.192162335 1.786461353 -0.015584121 0.017603906 -0.019654278 0.999530375\n1403636734613555456 3.207955599 -0.184032783 1.756244540 -0.016944699 0.016740389 -0.018943220 0.999536812\n1403636734663555584 3.193159103 -0.182661548 1.736298561 -0.018733669 0.016457668 -0.019346645 0.999501824\n1403636734713555456 3.174553394 -0.185156733 1.713343263 -0.019980757 0.016335992 -0.020803396 0.999450386\n1403636734763555584 3.161084414 -0.172983885 1.689274192 -0.019377828 0.015681559 -0.021529213 0.999457419\n1403636734813555456 3.139058113 -0.175073788 1.668745399 -0.021145426 0.015394561 -0.021968143 0.999416471\n1403636734863555584 3.117064714 -0.162794292 1.653429031 -0.020924717 0.015081993 -0.021924261 0.999426842\n1403636734913555456 3.103193998 -0.157023877 1.631524324 -0.021301147 0.014111005 -0.021715520 0.999437630\n1403636734963555584 3.088983536 -0.147133633 1.616052628 -0.021068670 0.013543616 -0.021127965 0.999463022\n1403636735013555456 3.076401949 -0.128594995 1.599377751 -0.020221492 0.013313713 -0.021870986 0.999467611\n1403636735063555584 3.065555811 -0.120237164 1.579937816 -0.019708853 0.012377396 -0.020937867 0.999509871\n1403636735113555456 3.049392223 -0.108154662 1.556820750 -0.019513926 0.012333794 -0.020185675 0.999529719\n1403636735163555584 3.030345678 -0.096904248 1.541607976 -0.019425163 0.012213152 -0.018868443 0.999558628\n1403636735213555456 3.007252932 -0.093230151 1.526645541 -0.020590171 0.012675986 -0.018003711 0.999545515\n1403636735263555584 2.999519110 -0.085850611 1.515654325 -0.021718970 0.012252629 -0.016391285 0.999554634\n1403636735313555456 2.980218887 -0.082357571 1.492525458 -0.023155417 0.012930732 -0.014925737 0.999536812\n1403636735363555584 2.974860668 -0.082287312 1.478469253 -0.023939377 0.012879544 -0.012990823 0.999546051\n1403636735413555456 2.953861237 -0.092622377 1.464281678 -0.023263896 0.014336111 -0.013591784 0.999534190\n1403636735463555584 2.936523438 -0.093653083 1.451822639 -0.021850713 0.015992977 -0.011593709 0.999566078\n1403636735513555456 2.926487446 -0.095996350 1.439350963 -0.020377703 0.017564896 -0.011742458 0.999569058\n1403636735563555584 2.911377430 -0.111527674 1.424081683 -0.019146554 0.019760462 -0.011985093 0.999549568\n1403636735613555456 2.891210556 -0.119773120 1.412406445 -0.017975675 0.022017766 -0.012994451 0.999511480\n1403636735663555584 2.875893831 -0.130983502 1.405460477 -0.018247234 0.024166200 -0.013811602 0.999445975\n1403636735713555456 2.873504639 -0.131227851 1.378923655 -0.018006438 0.024463292 -0.011626729 0.999470949\n1403636735763555584 2.856673956 -0.141354740 1.379063487 -0.018610248 0.026427722 -0.012863286 0.999394715\n1403636735813555456 2.847650290 -0.145571113 1.356005788 -0.017900229 0.026646674 -0.011006267 0.999424040\n1403636735863555584 2.837771416 -0.154837176 1.334166408 -0.017796576 0.027326202 -0.012011407 0.999395967\n1403636735913555456 2.832724094 -0.157747656 1.335918069 -0.017051417 0.027311265 -0.010853660 0.999422610\n1403636735963555584 2.818516254 -0.152341574 1.330806494 -0.016482111 0.027906233 -0.011855175 0.999404371\n1403636736013555456 2.801870584 -0.161241904 1.328882694 -0.016172536 0.026962632 -0.014470284 0.999400854\n1403636736063555584 2.792134047 -0.159075916 1.324823976 -0.014849932 0.024032276 -0.015229678 0.999484897\n1403636736113555456 2.773917675 -0.170181006 1.312627912 -0.013187898 0.019606741 -0.016753897 0.999580383\n1403636736163555584 2.755501270 -0.187362537 1.299114108 -0.011599636 0.014007984 -0.018408382 0.999665141\n1403636736213555456 2.755247116 -0.193380669 1.296042204 -0.009993386 0.007054843 -0.020721205 0.999710441\n1403636736263555584 2.740333319 -0.189765021 1.283408523 -0.008367552 0.001253164 -0.023005743 0.999699533\n1403636736313555456 2.729763746 -0.211405233 1.274150968 -0.008699912 -0.004022978 -0.026424902 0.999604821\n1403636736363555584 2.728044510 -0.209490344 1.258790493 -0.007352572 -0.009186205 -0.028299710 0.999530196\n1403636736413555456 2.718342543 -0.219505563 1.248897672 -0.007768967 -0.012804382 -0.030399360 0.999425590\n1403636736463555584 2.696465015 -0.212136194 1.248568773 -0.006447726 -0.014068964 -0.034645170 0.999279797\n1403636736513555456 2.690472603 -0.213760197 1.240771651 -0.005333399 -0.016005896 -0.039548915 0.999075234\n1403636736563555584 2.682919979 -0.218370542 1.231033444 -0.004737182 -0.017166967 -0.044262838 0.998861194\n1403636736613555456 2.670652628 -0.222959012 1.219722748 -0.004400713 -0.017902775 -0.048676115 0.998644471\n1403636736663555584 2.666312933 -0.222359076 1.206754565 -0.003525169 -0.019539248 -0.050262868 0.998538673\n1403636736713555456 2.646961689 -0.226352081 1.196480751 -0.002992081 -0.019523710 -0.051368687 0.998484433\n1403636736763555584 2.630656242 -0.221665710 1.190769315 -0.003686607 -0.020043816 -0.052090585 0.998434365\n1403636736813555456 2.615486622 -0.210533127 1.190106392 -0.001978410 -0.021142337 -0.053225484 0.998356700\n1403636736863555584 2.605111361 -0.203830883 1.173260450 -0.001656259 -0.022273012 -0.052056480 0.998394370\n1403636736913555456 2.583890200 -0.198947310 1.172864795 -0.002348173 -0.022833640 -0.052689143 0.998347104\n1403636736963555584 2.566735506 -0.201511696 1.164809823 -0.003158206 -0.024618817 -0.051414326 0.998368919\n1403636737013555456 2.551547527 -0.191281796 1.153658152 -0.003198503 -0.027096786 -0.047813240 0.998483539\n1403636737063555584 2.539567709 -0.184226617 1.139180541 -0.003134419 -0.029588012 -0.045161773 0.998536527\n1403636737113555456 2.533854485 -0.179904655 1.130572557 -0.002922944 -0.033762731 -0.041187488 0.998576581\n1403636737163555584 2.507961750 -0.174372807 1.119577885 -0.003525007 -0.034616999 -0.040903565 0.998557031\n1403636737213555456 2.470190763 -0.167696118 1.124348640 -0.003928536 -0.035115853 -0.039945852 0.998576880\n1403636737263555584 2.464525223 -0.154332593 1.107447624 -0.004470911 -0.037820969 -0.037285812 0.998578668\n1403636737313555456 2.444099903 -0.138224393 1.107614160 -0.005972214 -0.039376158 -0.037724178 0.998494208\n1403636737363555584 2.439976692 -0.130131304 1.091963172 -0.008224789 -0.041382782 -0.037499476 0.998405516\n1403636737413555456 2.421423674 -0.119822033 1.077204943 -0.010170531 -0.042279258 -0.038277037 0.998320520\n1403636737463555584 2.397674084 -0.113148592 1.074588776 -0.012364522 -0.043056317 -0.038042333 0.998271525\n1403636737513555456 2.373965740 -0.119030088 1.066823602 -0.015026312 -0.043119691 -0.040289246 0.998144090\n1403636737563555584 2.358759880 -0.115812220 1.050978065 -0.015881926 -0.044435333 -0.038520388 0.998142958\n1403636737613555456 2.345148325 -0.114594586 1.043745756 -0.017214501 -0.045921851 -0.037197508 0.998103797\n1403636737663555584 2.333339691 -0.104769319 1.033143044 -0.018007899 -0.048158541 -0.033571318 0.998112917\n1403636737713555456 2.302661419 -0.121790744 1.027242541 -0.020821745 -0.048188288 -0.030819459 0.998145521\n1403636737763555584 2.304634094 -0.127368987 0.998629212 -0.021840967 -0.050049879 -0.028352411 0.998105288\n1403636737813555456 2.291351795 -0.123821050 0.987291157 -0.021580463 -0.051092714 -0.024724642 0.998154521\n1403636737863555584 2.273838043 -0.133224145 0.974942148 -0.021792825 -0.051008973 -0.023379028 0.998186648\n1403636737913555456 2.258443356 -0.145229012 0.969361901 -0.022144129 -0.050835535 -0.022936562 0.998197973\n1403636737963555584 2.251549006 -0.157199696 0.955650687 -0.021537455 -0.050896488 -0.021920864 0.998231053\n1403636738013555456 2.244791985 -0.170763642 0.948597431 -0.021026229 -0.050446123 -0.022363177 0.998254955\n1403636738063555584 2.230698347 -0.194277883 0.937533319 -0.022079231 -0.048868403 -0.023297537 0.998289287\n1403636738113555456 2.230130434 -0.209914282 0.924109221 -0.020675203 -0.047798734 -0.026194902 0.998299360\n1403636738163555584 2.206852913 -0.229651421 0.916431189 -0.019687019 -0.045548972 -0.027317343 0.998394430\n1403636738213555456 2.211354733 -0.235060304 0.905741155 -0.017480182 -0.044968773 -0.028376326 0.998432279\n1403636738263555584 2.204987049 -0.244042695 0.900376439 -0.017019680 -0.044515412 -0.027660783 0.998480618\n1403636738313555456 2.191331387 -0.263095081 0.899995983 -0.017599944 -0.042903949 -0.029174415 0.998498023\n1403636738363555584 2.194506645 -0.272528857 0.891214788 -0.017966384 -0.042492509 -0.028442698 0.998530209\n1403636738413555456 2.184296370 -0.278794616 0.891387165 -0.018088572 -0.041386344 -0.028170699 0.998582184\n1403636738463555584 2.184525728 -0.289665461 0.883784652 -0.018901307 -0.039912574 -0.028514186 0.998617351\n1403636738513555456 2.173604965 -0.289286494 0.886966109 -0.019428650 -0.036157906 -0.026162259 0.998814642\n1403636738563555584 2.173126698 -0.296312064 0.882754505 -0.021357700 -0.031467192 -0.024260992 0.998982012\n1403636738613555456 2.164554596 -0.297104359 0.886512160 -0.022816267 -0.024781521 -0.021175558 0.999208152\n1403636738663555584 2.161716700 -0.302909553 0.887949884 -0.023542082 -0.017257443 -0.017938163 0.999412894\n1403636738713555456 2.171373367 -0.303697199 0.886987269 -0.022826634 -0.009675600 -0.013778033 0.999597669\n1403636738763555584 2.161916971 -0.302428365 0.896060348 -0.019795930 0.000554311 -0.008918924 0.999764085\n1403636738813555456 2.162957907 -0.299238473 0.901194453 -0.016868278 0.010569394 -0.002421443 0.999798954\n1403636738863555584 2.164876938 -0.300333768 0.903487742 -0.013744250 0.021574864 0.003578314 0.999666333\n1403636738913555456 2.164350748 -0.294586331 0.916798472 -0.011693604 0.032898150 0.009414352 0.999345958\n1403636738963555584 2.159535646 -0.289671034 0.924069405 -0.010050111 0.045234710 0.017153472 0.998778522\n1403636739013555456 2.157840729 -0.289358675 0.939391136 -0.008794672 0.057814676 0.024321476 0.997992277\n1403636739063555584 2.172700167 -0.278752863 0.933576941 -0.007996765 0.070111983 0.032218628 0.996986628\n1403636739113555456 2.185249567 -0.265152395 0.945729971 -0.006899050 0.084163971 0.036410324 0.995762587\n1403636739163555584 2.181599140 -0.258938670 0.959179342 -0.007661414 0.100164801 0.037621677 0.994229794\n1403636739213555456 2.197034836 -0.246924639 0.953325689 -0.007093756 0.115200423 0.038983945 0.992551684\n1403636739263555584 2.211701393 -0.234294072 0.962663651 -0.007220560 0.131036237 0.039762389 0.990553558\n1403636739313555456 2.222836018 -0.225658178 0.969397366 -0.007274069 0.147002131 0.039274581 0.988329411\n1403636739363555584 2.222592831 -0.214532286 0.980559587 -0.008051232 0.163779691 0.037654098 0.985745192\n1403636739413555456 2.249484777 -0.185347497 0.983965933 -0.007169660 0.177205488 0.039208993 0.983366370\n1403636739463555584 2.251854897 -0.183439076 0.995180964 -0.007764743 0.191461459 0.040412333 0.980637074\n1403636739513555456 2.274260283 -0.179827407 0.980418682 -0.008393722 0.203217924 0.044205301 0.978099108\n1403636739563555584 2.297090530 -0.162038133 0.995097876 -0.006131893 0.212778509 0.049585931 0.975822210\n1403636739613555456 2.305984974 -0.163286507 0.994928896 -0.005978052 0.221295878 0.054873355 0.973643303\n1403636739663555584 2.323923588 -0.174303144 0.978724599 -0.007602088 0.227750689 0.057168763 0.972010076\n1403636739713555456 2.323997974 -0.182522357 0.985274196 -0.007442960 0.234142184 0.059142973 0.970373213\n1403636739763555584 2.331979752 -0.176131010 0.990353703 -0.006367991 0.237809747 0.063866034 0.969188869\n1403636739813555456 2.348429680 -0.167248011 0.986321747 -0.005543518 0.240156412 0.066470765 0.968439877\n1403636739863555584 2.358031988 -0.168846756 0.984023690 -0.006300308 0.242284402 0.067976095 0.967800498\n1403636739913555456 2.356986761 -0.172060430 0.989309251 -0.006776427 0.244358733 0.068307981 0.967252254\n1403636739963555584 2.376479387 -0.161816806 0.992552936 -0.006496343 0.244965538 0.068316191 0.967100084\n1403636740013555456 2.384392262 -0.166763365 0.988886774 -0.007978261 0.245415837 0.066547856 0.967098117\n1403636740063555584 2.394909859 -0.145193219 0.994458318 -0.008262194 0.245666295 0.065465726 0.967106044\n1403636740113555456 2.408869267 -0.129804462 0.997187018 -0.008067140 0.245807767 0.062320542 0.967279494\n1403636740163555584 2.418897629 -0.114392661 1.017719984 -0.008567845 0.246464446 0.058272764 0.967360437\n1403636740213555456 2.431466579 -0.099384062 1.015066147 -0.008357314 0.246518523 0.053988770 0.967597008\n1403636740263555584 2.442706347 -0.081174687 1.017528772 -0.008801711 0.246174961 0.050388046 0.967874706\n1403636740313555456 2.459404945 -0.084401369 1.009266138 -0.008040736 0.244275287 0.049755216 0.968395233\n1403636740363555584 2.462127209 -0.070496954 1.013457537 -0.007048708 0.243075371 0.051389974 0.968619466\n1403636740413555456 2.457952976 -0.050289378 1.015510917 -0.005247405 0.241410717 0.054406799 0.968882442\n1403636740463555584 2.481271505 -0.042136483 1.015992522 -0.005715064 0.238753051 0.056478951 0.969419658\n1403636740513555456 2.488108635 -0.027278647 1.029459476 -0.003117563 0.236623332 0.058438201 0.969837427\n1403636740563555584 2.510025978 -0.010090567 1.039963961 -0.002317272 0.234901339 0.059095975 0.970218360\n1403636740613555456 2.508498669 0.002694711 1.030572414 -0.002185242 0.234093562 0.057782304 0.970493019\n1403636740663555584 2.513141870 0.025227644 1.037699103 -0.002367992 0.232537031 0.058956999 0.970796049\n1403636740713555456 2.525562525 0.048409015 1.047098637 -0.003992321 0.231309935 0.061025631 0.970956028\n1403636740763555584 2.540332556 0.058135077 1.046121001 -0.006867232 0.230078250 0.060633216 0.971257150\n1403636740813555456 2.542719841 0.072614580 1.055692196 -0.006807336 0.229820669 0.060835350 0.971305907\n1403636740863555584 2.554324865 0.081570417 1.048180342 -0.006068863 0.228854313 0.061263334 0.971512020\n1403636740913555456 2.561673880 0.100723989 1.053676486 -0.004967149 0.229100153 0.057612944 0.971683681\n1403636740963555584 2.560352564 0.114877753 1.060650587 -0.004068796 0.231050655 0.051893611 0.971548319\n1403636741013555456 2.581607103 0.127179846 1.052900672 -0.004487492 0.232117191 0.044974521 0.971637189\n1403636741063555584 2.582386494 0.152262628 1.053692818 -0.003694032 0.235416248 0.037798647 0.971152306\n1403636741113555456 2.597934246 0.170363724 1.062091947 -0.002574822 0.238040671 0.036450576 0.970567524\n1403636741163555584 2.596573114 0.182593778 1.062420964 -0.001038249 0.241872221 0.037897881 0.969567180\n1403636741213555456 2.598875999 0.201877162 1.060506582 0.001008789 0.244824603 0.042717118 0.968625367\n1403636741263555584 2.604607821 0.223806798 1.061209679 0.002480756 0.246463493 0.049867995 0.967865050\n1403636741313555456 2.614706993 0.250822216 1.071245670 0.002795690 0.247381821 0.056285385 0.967277825\n1403636741363555584 2.615314722 0.283920407 1.070006847 -0.000209803 0.248472646 0.061639402 0.966675699\n1403636741413555456 2.617687225 0.307557404 1.066144109 -0.004051456 0.250059634 0.065816402 0.965982378\n1403636741463555584 2.632172108 0.346146166 1.072240829 -0.007268095 0.250847399 0.069500126 0.965501189\n1403636741513555456 2.631398201 0.361882329 1.078034639 -0.014584970 0.252290726 0.072368711 0.964831293\n1403636741563555584 2.632014036 0.382669181 1.068279505 -0.017539004 0.251548618 0.077892363 0.964545727\n1403636741613555456 2.629293919 0.388045728 1.069412708 -0.022888573 0.253913641 0.076432958 0.963930488\n1403636741663555584 2.634322405 0.399024546 1.062022209 -0.024863809 0.254014909 0.076626688 0.963839471\n1403636741713555456 2.638256073 0.426994234 1.076473832 -0.023919834 0.255050361 0.075595468 0.963671386\n1403636741763555584 2.648721695 0.431912899 1.064559102 -0.022067079 0.255003989 0.074212819 0.963835299\n1403636741813555456 2.643399715 0.437760472 1.074228406 -0.020365318 0.256317556 0.069829583 0.963851869\n1403636741863555584 2.656835556 0.465659618 1.074981809 -0.016762992 0.255741239 0.066564821 0.964305222\n1403636741913555456 2.672228098 0.476053119 1.079279661 -0.016142873 0.255647600 0.062864035 0.964588940\n1403636741963555584 2.664110661 0.478625655 1.068726063 -0.016373370 0.256411433 0.056343518 0.964785218\n1403636742013555456 2.669118881 0.494993567 1.083572507 -0.018609690 0.256582767 0.051508550 0.964969337\n1403636742063555584 2.680483580 0.517073274 1.081285477 -0.020945834 0.254917502 0.051279917 0.965374887\n1403636742113555456 2.685010672 0.533900023 1.094824672 -0.025458306 0.252862930 0.053038839 0.965711713\n1403636742163555584 2.688505411 0.552457929 1.093377113 -0.028032245 0.250147134 0.056262165 0.966165185\n1403636742213555456 2.683764219 0.553713083 1.101755738 -0.029659156 0.248641014 0.058510933 0.966371775\n1403636742263555584 2.700038910 0.573432982 1.102854967 -0.028575474 0.244833842 0.062740050 0.967110932\n1403636742313555456 2.701652765 0.575555623 1.109193563 -0.026726179 0.243005976 0.063121170 0.967599869\n1403636742363555584 2.696035385 0.580684066 1.118133426 -0.022152433 0.242432192 0.063084647 0.967861652\n1403636742413555456 2.702253342 0.568355322 1.129730225 -0.019438777 0.241365626 0.061777633 0.968270779\n1403636742463555584 2.711145401 0.580727816 1.142739296 -0.015534665 0.240237385 0.062455859 0.968578279\n1403636742513555456 2.715685844 0.582248271 1.144795299 -0.013511241 0.239341959 0.061523885 0.968889952\n1403636742563555584 2.717319965 0.580370128 1.151990175 -0.012520868 0.238346696 0.060551364 0.969209790\n1403636742613555456 2.731664658 0.583266795 1.153041601 -0.010039455 0.237211153 0.060755305 0.969504476\n1403636742663555584 2.736031055 0.575644970 1.165176630 -0.007938825 0.237192348 0.059927631 0.969580054\n1403636742713555456 2.740286827 0.573942721 1.167272329 -0.005995435 0.236495107 0.058388051 0.969858229\n1403636742763555584 2.745446682 0.580772340 1.175839901 -0.003666653 0.236016110 0.058085468 0.970004678\n1403636742813555456 2.751223087 0.591006279 1.184490681 -0.001814916 0.235236794 0.057865199 0.970212340\n1403636742863555584 2.752761602 0.605011702 1.200248480 0.000219982 0.234795883 0.058227248 0.970299184\n1403636742913555456 2.760554790 0.612080216 1.199606895 0.000621701 0.233622178 0.058433969 0.970569849\n1403636742963555584 2.766067982 0.621963978 1.202701807 0.000614116 0.233895257 0.059875041 0.970416188\n1403636743013555456 2.771202087 0.636241555 1.220838070 -0.001688088 0.236135483 0.061012223 0.969801366\n1403636743063555584 2.776218891 0.635442913 1.219830513 -0.008434839 0.238870084 0.063896991 0.968910277\n1403636743113555456 2.783376217 0.653794587 1.229766130 -0.016658630 0.240732476 0.067630850 0.968089044\n1403636743163555584 2.793355942 0.679877162 1.230840564 -0.026847750 0.242334455 0.072017178 0.967143595\n1403636743213555456 2.798974276 0.707386255 1.250085354 -0.034148116 0.244710818 0.075203657 0.966071904\n1403636743263555584 2.812038660 0.713919878 1.258133888 -0.043351829 0.246578589 0.077542327 0.965042412\n1403636743313555456 2.820027351 0.738476694 1.271324992 -0.045720190 0.247566074 0.080096096 0.964471519\n1403636743363555584 2.825649023 0.739663482 1.288846493 -0.047567800 0.248915777 0.082240403 0.963854134\n1403636743413555456 2.830585480 0.739287794 1.292934060 -0.047846507 0.250020176 0.083861306 0.963414729\n1403636743463555584 2.842608929 0.743077517 1.304248333 -0.044084392 0.251065940 0.083242238 0.963375926\n1403636743513555456 2.859393120 0.738623142 1.332072854 -0.041247722 0.252506882 0.082768664 0.963165760\n1403636743563555584 2.887814999 0.753810525 1.338265181 -0.035721965 0.252322942 0.081170991 0.963570595\n1403636743613555456 2.898177385 0.756106853 1.356838465 -0.031327568 0.253612429 0.076740988 0.963747978\n1403636743663555584 2.906232595 0.759573400 1.373046398 -0.028024454 0.254902512 0.073815718 0.963737845\n1403636743713555456 2.917971134 0.759005249 1.398481250 -0.023983048 0.257019967 0.071241453 0.963478208\n1403636743763555584 2.934804201 0.765652537 1.420089126 -0.019152977 0.259712964 0.068365082 0.963072479\n1403636743813555456 2.955747604 0.775162518 1.436530232 -0.016119957 0.262340009 0.068170637 0.962429523\n1403636743863555584 2.971673012 0.806178331 1.467767715 -0.010820569 0.264892608 0.072353020 0.961498737\n1403636743913555456 3.000049114 0.811973274 1.486350060 -0.008477656 0.267907321 0.070397943 0.960831881\n1403636743963555584 3.003704548 0.812017977 1.503808260 -0.006483378 0.271200925 0.070121542 0.959943235\n1403636744013555456 3.012810230 0.821847558 1.517251372 -0.005425820 0.273179919 0.069662705 0.959421873\n1403636744063555584 3.037663698 0.835513353 1.544952869 -0.004741030 0.276686907 0.069326222 0.958444476\n1403636744113555456 3.049929380 0.860900462 1.569209456 -0.003157975 0.280842930 0.069917440 0.957198441\n1403636744163555584 3.068358183 0.883323252 1.596185923 -0.001519251 0.284759939 0.071760960 0.955907881\n1403636744213555456 3.085319519 0.888137341 1.616799116 -0.001086912 0.287658244 0.074369617 0.954840660\n1403636744263555584 3.098834276 0.911550999 1.638978243 0.001317967 0.289877623 0.077132456 0.953949571\n1403636744313555456 3.111115932 0.934770465 1.671904325 0.002538267 0.292422801 0.079167850 0.953003109\n1403636744363555584 3.119756699 0.966213822 1.693989038 0.004361392 0.293358445 0.082818463 0.952398479\n1403636744413555456 3.132962942 0.990615785 1.727935076 0.005349732 0.293580145 0.085705675 0.952069640\n1403636744463555584 3.152138948 1.023156404 1.750757694 0.006908436 0.292487800 0.090771250 0.951926291\n1403636744513555456 3.170281649 1.043666601 1.766711235 0.007859119 0.290000588 0.096680298 0.952098131\n1403636744563555584 3.173684120 1.076814294 1.795099258 0.010816392 0.290385991 0.096198291 0.952000439\n1403636744613555456 3.186145782 1.109432459 1.821208000 0.012902824 0.289605349 0.098963797 0.951928794\n1403636744663555584 3.201185226 1.142244339 1.849758387 0.014856250 0.289312840 0.099080063 0.951977134\n1403636744713555456 3.219968319 1.166929126 1.859880209 0.015560110 0.289230973 0.096149027 0.952291310\n1403636744763555584 3.230938435 1.198643088 1.886332393 0.014833266 0.291791320 0.090029515 0.952120006\n1403636744813555456 3.242341280 1.240123987 1.908426046 0.013765812 0.293273598 0.086211070 0.952033997\n1403636744863555584 3.263120651 1.271037102 1.921087027 0.010936839 0.293553263 0.082953893 0.952273846\n1403636744913555456 3.280166626 1.304498792 1.929454446 0.006012549 0.293820143 0.081066050 0.952398002\n1403636744963555584 3.294837236 1.337105989 1.952196836 0.003401935 0.293805599 0.080578052 0.952456772\n1403636745013555456 3.305661678 1.366786003 1.961094618 -0.001099182 0.292668641 0.081076376 0.952769876\n1403636745063555584 3.320878029 1.390987277 1.973281145 -0.004908632 0.290971547 0.080299392 0.953343332\n1403636745113555456 3.328598976 1.412653565 1.983958244 -0.009409682 0.289310277 0.082004093 0.953669906\n1403636745163555584 3.347695112 1.433662057 1.994928956 -0.010660102 0.286292434 0.084349439 0.954362690\n1403636745213555456 3.355647564 1.457470179 2.006998062 -0.011314014 0.285012215 0.082205854 0.954925239\n1403636745263555584 3.367008924 1.467623234 2.017100811 -0.013438834 0.283052713 0.080249131 0.955646694\n1403636745313555456 3.387601376 1.484715939 2.022816658 -0.012564383 0.280387163 0.078665480 0.956575572\n1403636745363555584 3.395847321 1.497584820 2.043449879 -0.008817662 0.279646814 0.075604580 0.957080901\n1403636745413555456 3.400495529 1.506372571 2.055290222 -0.004061721 0.279641420 0.072079748 0.957386374\n1403636745463555584 3.425194502 1.510081053 2.053331137 -0.001235779 0.277981788 0.069986768 0.958032608\n1403636745513555456 3.439790726 1.521367311 2.067904234 0.002431474 0.278042167 0.069292270 0.958063245\n1403636745563555584 3.450008392 1.530373573 2.079790831 0.004304906 0.279337645 0.069304809 0.957678854\n1403636745613555456 3.465440273 1.531498313 2.087137222 0.004907640 0.280500472 0.069906831 0.957292259\n1403636745663555584 3.479931831 1.534520268 2.089254856 0.005825671 0.282230765 0.070148371 0.956760705\n1403636745713555456 3.488280296 1.535836339 2.096394539 0.006511628 0.285484791 0.070126325 0.955792010\n1403636745763555584 3.500276327 1.535209417 2.102369308 0.005553613 0.288883567 0.069054082 0.954854429\n1403636745813555456 3.504672050 1.532715201 2.105512142 0.004339028 0.292537779 0.068953797 0.953754783\n1403636745863555584 3.515727043 1.530571103 2.110248089 0.003442045 0.296292663 0.067837410 0.952678800\n1403636745913555456 3.520391464 1.525886774 2.117765427 0.002965085 0.300555229 0.066555716 0.951434791\n1403636745963555584 3.523701668 1.519240379 2.116518974 0.001662885 0.305242062 0.064473167 0.950088263\n1403636746013555456 3.531581163 1.504223585 2.114284039 0.000101106 0.308797181 0.063607641 0.948998630\n1403636746063555584 3.541086197 1.500546813 2.109483719 -0.000808768 0.311337560 0.061982900 0.948275506\n1403636746113555456 3.544808149 1.490954041 2.114346981 -0.003187292 0.314765126 0.060031064 0.947263956\n1403636746163555584 3.544111252 1.479152679 2.118983030 -0.002822472 0.317528188 0.059537966 0.946373641\n1403636746213555456 3.542545319 1.463304162 2.121844769 -0.001078405 0.319738001 0.059276056 0.945649385\n1403636746263555584 3.535371304 1.447958231 2.124744415 0.003478806 0.321690589 0.058330424 0.945039988\n1403636746313555456 3.532388687 1.427425742 2.122860909 0.010961028 0.323413521 0.056544255 0.944503188\n1403636746363555584 3.527818680 1.414797306 2.124572515 0.017334173 0.323735058 0.056773990 0.944283783\n1403636746413555456 3.521814823 1.410078049 2.122959852 0.021516070 0.323892802 0.057215851 0.944116950\n1403636746463555584 3.510998964 1.402247071 2.125844717 0.020014230 0.322695345 0.060329460 0.944366157\n1403636746513555456 3.503031254 1.395846248 2.121204138 0.015660547 0.320561439 0.064034022 0.944931090\n1403636746563555584 3.490659714 1.391638517 2.121196270 0.007518494 0.317525297 0.070230268 0.945615590\n1403636746613555456 3.480651855 1.388595581 2.122450829 -0.003037457 0.313812971 0.075571783 0.946467698\n1403636746663555584 3.464980602 1.385768771 2.122256756 -0.013025268 0.309810549 0.083325431 0.947050512\n1403636746713555456 3.449847460 1.382655978 2.130415678 -0.022399895 0.305625379 0.091304116 0.947499275\n1403636746763555584 3.438692570 1.384363532 2.133517265 -0.027105048 0.301202893 0.098202087 0.948102593\n1403636746813555456 3.426019669 1.380950332 2.142327785 -0.028212011 0.298204809 0.103396498 0.948465705\n1403636746863555584 3.412527800 1.382065535 2.144272804 -0.027374184 0.295688868 0.106901169 0.948889315\n1403636746913555456 3.404140472 1.383009553 2.150949955 -0.025421506 0.293670118 0.108333245 0.949407995\n1403636746963555584 3.400354862 1.378677368 2.161714077 -0.024571136 0.292553991 0.107397914 0.949881077\n1403636747013555456 3.394399643 1.373637438 2.165528774 -0.022241961 0.291921794 0.106552750 0.950228095\n1403636747063555584 3.392547607 1.369165182 2.167462826 -0.019396022 0.292659134 0.100263886 0.950747907\n1403636747113555456 3.389264584 1.362535000 2.177693844 -0.016609749 0.295065194 0.093058653 0.950789571\n1403636747163555584 3.386421680 1.352311015 2.179923534 -0.012926463 0.296207160 0.088550337 0.950922191\n1403636747213555456 3.383891582 1.334350228 2.187066078 -0.011817572 0.298601300 0.082159378 0.950761497\n1403636747263555584 3.377930164 1.321721196 2.194864273 -0.009749242 0.301044434 0.077620097 0.950395823\n1403636747313555456 3.371646643 1.307142973 2.201879978 -0.008969720 0.302867174 0.075163230 0.950021863\n1403636747363555584 3.377173901 1.288249969 2.203745604 -0.008646701 0.302936673 0.074434429 0.950060070\n1403636747413555456 3.370630264 1.273097038 2.217771530 -0.007961736 0.304667592 0.073249646 0.949604511\n1403636747463555584 3.368128777 1.256291151 2.220014334 -0.007922729 0.305715531 0.072886497 0.949295938\n1403636747513555456 3.363195658 1.248489261 2.230923653 -0.008135020 0.306869328 0.074723132 0.948778927\n1403636747563555584 3.359346390 1.227069139 2.237458467 -0.010545840 0.307632476 0.075881056 0.948416114\n1403636747613555456 3.352433681 1.221383333 2.249879122 -0.010299595 0.308401614 0.077402279 0.948046029\n1403636747663555584 3.347926140 1.206115961 2.251799345 -0.011356230 0.309205443 0.077842228 0.947736025\n1403636747713555456 3.346467733 1.191935301 2.253504992 -0.011070232 0.309774697 0.079678744 0.947400868\n1403636747763555584 3.337086201 1.174100995 2.268224716 -0.012174214 0.311505467 0.079196088 0.946860135\n1403636747813555456 3.331991196 1.155451298 2.278895378 -0.012214020 0.312403917 0.080500655 0.946453512\n1403636747863555584 3.323529005 1.135580182 2.287982225 -0.010810634 0.313337654 0.081922017 0.946039855\n1403636747913555456 3.318606377 1.109713435 2.292123795 -0.008447726 0.312143952 0.088768832 0.945840836\n1403636747963555584 3.311375380 1.081701994 2.301661491 -0.003515859 0.310805738 0.096551709 0.945550203\n1403636748013555456 3.306137085 1.061666250 2.312302589 0.000093904 0.309548616 0.104131810 0.945164621\n1403636748063555584 3.301960945 1.035825491 2.317136765 0.001551643 0.308630139 0.109654889 0.944839060\n1403636748113555456 3.296838284 1.019844413 2.324259043 0.002149623 0.308715701 0.112170003 0.944514632\n1403636748163555584 3.292438745 1.001051903 2.330809355 0.002357173 0.308746457 0.116146654 0.944023311\n1403636748213555456 3.290232658 0.987930596 2.342324972 0.001511844 0.310092300 0.114734434 0.943756580\n1403636748263555584 3.287384510 0.976801395 2.349597931 -0.000958101 0.312135756 0.109486692 0.943707049\n1403636748313555456 3.285191774 0.961963415 2.359053135 -0.003976812 0.315057904 0.102543756 0.943508089\n1403636748363555584 3.291460276 0.948330879 2.363569498 -0.007426480 0.317265421 0.095250152 0.943512022\n1403636748413555456 3.288127899 0.937952936 2.376660585 -0.009338514 0.319598615 0.087551802 0.943453312\n1403636748463555584 3.286941528 0.930441499 2.386360645 -0.008710309 0.320566744 0.084489860 0.943410099\n1403636748513555456 3.288439035 0.917414904 2.389236927 -0.008658065 0.321107894 0.081023291 0.943530619\n1403636748563555584 3.288085938 0.901326895 2.401389599 -0.008349233 0.321483940 0.080851465 0.943420053\n1403636748613555456 3.290947437 0.884404421 2.410357237 -0.006048591 0.320356607 0.084396668 0.943510592\n1403636748663555584 3.290117741 0.868134856 2.412614822 -0.003827672 0.319162250 0.088114955 0.943587065\n1403636748713555456 3.292425871 0.848304451 2.423783302 -0.001638790 0.317956090 0.092894137 0.943542242\n1403636748763555584 3.286478519 0.833346367 2.431604385 0.000410248 0.317430407 0.097092576 0.943297803\n1403636748813555456 3.290440798 0.814377785 2.430137396 0.001385742 0.316200167 0.101308830 0.943266690\n1403636748863555584 3.293161392 0.797680140 2.433405399 0.002487305 0.315967351 0.104197457 0.943027735\n1403636748913555456 3.292402029 0.784109235 2.443960190 0.003899352 0.316885263 0.106702492 0.942434669\n1403636748963555584 3.290802240 0.773216486 2.452339411 0.004912320 0.318620116 0.107666843 0.941735029\n1403636749013555456 3.294475555 0.761307716 2.454464436 0.005338843 0.319463611 0.109182984 0.941272318\n1403636749063555584 3.299752474 0.753675580 2.463349342 0.007097775 0.319794565 0.112609684 0.940744460\n1403636749113555456 3.303686142 0.745667040 2.467758894 0.009281988 0.319649071 0.116666898 0.940280378\n1403636749163555584 3.312460423 0.733075321 2.469876051 0.009929569 0.320066690 0.118814625 0.939862669\n1403636749213555456 3.310054779 0.726284146 2.475231647 0.010263940 0.322134793 0.117711484 0.939291120\n1403636749263555584 3.318438292 0.714695394 2.474609375 0.008331209 0.325348049 0.111742437 0.938931763\n1403636749313555456 3.329003096 0.706226468 2.473601818 0.007772877 0.328086615 0.106304921 0.938614964\n1403636749363555584 3.337329388 0.686572552 2.468404770 0.005094462 0.329916209 0.101702251 0.938502014\n1403636749413555456 3.344764233 0.675095081 2.466891527 0.003634899 0.332185447 0.097381331 0.938166559\n1403636749463555584 3.352231026 0.662138939 2.464792490 0.002178795 0.333731502 0.092647791 0.938101768\n1403636749513555456 3.362647772 0.646420777 2.458894730 0.000529970 0.334897220 0.088644430 0.938075542\n1403636749563555584 3.370926380 0.631029963 2.450568676 -0.001462353 0.336004972 0.084108829 0.938096046\n1403636749613555456 3.377133131 0.614181340 2.450709581 -0.002115130 0.337467790 0.079362608 0.937983274\n1403636749663555584 3.379971027 0.599779248 2.450306892 -0.002682305 0.337657928 0.078178048 0.938012838\n1403636749713555456 3.386546135 0.586856484 2.441892862 -0.001262311 0.336294085 0.078349657 0.938491344\n1403636749763555584 3.385703564 0.577528775 2.445307732 0.001872975 0.336160719 0.078239866 0.938547313\n1403636749813555456 3.392402887 0.568474889 2.440806389 0.006329925 0.334922254 0.077796794 0.939007282\n1403636749863555584 3.394278288 0.557127059 2.445838690 0.011117999 0.334025174 0.077809751 0.939281285\n1403636749913555456 3.401163578 0.556980371 2.445406914 0.015123032 0.332449824 0.077524439 0.939807653\n1403636749963555584 3.397980690 0.552562475 2.443361521 0.018238207 0.331158847 0.076320559 0.940306544\n1403636750013555456 3.397444248 0.543116212 2.438089609 0.019406799 0.329261422 0.076672740 0.940920591\n1403636750063555584 3.397302628 0.544625163 2.436492443 0.020658974 0.327436268 0.076630004 0.941534162\n1403636750113555456 3.393795252 0.539086282 2.433995247 0.018928383 0.325818092 0.077374756 0.942070842\n1403636750163555584 3.393198490 0.538757026 2.431616783 0.017090557 0.324071139 0.077802375 0.942673087\n1403636750213555456 3.386850357 0.534502923 2.425585032 0.015325386 0.322399110 0.078454204 0.943222642\n1403636750263555584 3.382238388 0.527427614 2.417252064 0.011718100 0.320830017 0.079216182 0.943745494\n1403636750313555456 3.372757435 0.519643068 2.412494421 0.009381700 0.319144964 0.079856955 0.944288850\n1403636750363555584 3.365561008 0.512261033 2.403324366 0.006347308 0.318068862 0.078857191 0.944761038\n1403636750413555456 3.357544184 0.502073586 2.391324282 0.005245954 0.315966934 0.080945998 0.945296347\n1403636750463555584 3.353728533 0.493295103 2.384437799 0.004145762 0.314357340 0.079799347 0.945935667\n1403636750513555456 3.342776537 0.475365937 2.374379396 0.004408124 0.312694728 0.079168707 0.946538389\n1403636750563555584 3.333741665 0.456380665 2.360954762 0.003235125 0.311030179 0.078416444 0.947153986\n1403636750613555456 3.325801849 0.439846724 2.349870205 0.002473166 0.309119046 0.078340545 0.947788000\n1403636750663555584 3.316447258 0.422402918 2.335159302 0.002166110 0.308591932 0.076080956 0.948144495\n1403636750713555456 3.307772398 0.400504768 2.316179037 0.001391412 0.306748450 0.075663306 0.948777378\n1403636750763555584 3.301689148 0.377542675 2.299342632 0.000031096 0.305323184 0.075731196 0.949232578\n1403636750813555456 3.294684410 0.354368746 2.283638477 -0.000791847 0.304474413 0.075180203 0.949548662\n1403636750863555584 3.274672031 0.325804770 2.272160053 -0.001962662 0.304441750 0.074159034 0.949637711\n1403636750913555456 3.266201019 0.298876971 2.255222797 -0.004203327 0.304400802 0.073180370 0.949719489\n1403636750963555584 3.255793571 0.273444891 2.236087561 -0.005534831 0.304268420 0.071735002 0.949865341\n1403636751013555456 3.244419813 0.244380757 2.223778963 -0.007597521 0.304668248 0.070517838 0.949814081\n1403636751063555584 3.227251291 0.217770308 2.210303783 -0.008152281 0.305554032 0.070417047 0.949532330\n1403636751113555456 3.220554352 0.193071529 2.194227457 -0.008544956 0.305072635 0.071229026 0.949623108\n1403636751163555584 3.201062918 0.173416227 2.184230328 -0.010432363 0.305760294 0.073106252 0.949240386\n1403636751213555456 3.192473888 0.151771590 2.173353195 -0.015214330 0.306130350 0.073535807 0.949023306\n1403636751263555584 3.178270817 0.125214130 2.158666849 -0.019945392 0.305507302 0.076464213 0.948904991\n1403636751313555456 3.165839195 0.111796796 2.150122404 -0.021207614 0.305173784 0.078935914 0.948782563\n1403636751363555584 3.155658245 0.091313064 2.138289690 -0.020320084 0.304479986 0.083506726 0.948633552\n1403636751413555456 3.139580250 0.070005357 2.131972313 -0.017158359 0.304425746 0.086669944 0.948429644\n1403636751463555584 3.134256363 0.036651582 2.128495216 -0.012984290 0.303610861 0.092549376 0.948201656\n1403636751513555456 3.124895096 0.018888652 2.118393421 -0.008387866 0.302069664 0.095332883 0.948469937\n1403636751563555584 3.109763861 0.000891089 2.114322662 -0.003893999 0.299972922 0.096671090 0.949028909\n1403636751613555456 3.100328445 -0.017739907 2.105340958 -0.001688099 0.296362311 0.098560311 0.949974954\n1403636751663555584 3.090293407 -0.037285775 2.095432997 -0.001650670 0.293090522 0.099619351 0.950879157\n1403636751713555456 3.085573673 -0.053776234 2.088069439 -0.004214448 0.289620608 0.100750946 0.951814771\n1403636751763555584 3.079891920 -0.071386814 2.075894117 -0.008225963 0.286301255 0.102525033 0.952603042\n1403636751813555456 3.068249226 -0.088497460 2.067320347 -0.012768968 0.283792794 0.103894889 0.953154981\n1403636751863555584 3.065665007 -0.109619021 2.058874369 -0.018792575 0.282555491 0.102074094 0.953619480\n1403636751913555456 3.064300776 -0.113021076 2.050013304 -0.021851540 0.281933755 0.096943267 0.954273462\n1403636751963555584 3.066167355 -0.126749218 2.048678637 -0.025104376 0.282297373 0.092111662 0.954564512\n1403636752013555456 3.057933807 -0.147038966 2.037862778 -0.027307535 0.282955855 0.087700725 0.954724491\n1403636752063555584 3.060078144 -0.168248266 2.041130066 -0.027287053 0.283558875 0.084678181 0.954819024\n1403636752113555456 3.054406166 -0.185486645 2.040060282 -0.025975991 0.284349501 0.082529090 0.954808652\n1403636752163555584 3.058035374 -0.196759135 2.028780937 -0.021167595 0.283037066 0.079822697 0.955547094\n1403636752213555456 3.059917450 -0.216959119 2.027030230 -0.016451774 0.281378806 0.077495061 0.956320941\n1403636752263555584 3.057144880 -0.231993303 2.026845932 -0.012178216 0.277938455 0.074510075 0.957627356\n1403636752313555456 3.068262577 -0.246479422 2.021148205 -0.006117300 0.272226453 0.071537353 0.959550798\n1403636752363555584 3.072189569 -0.271904171 2.015264511 -0.002163186 0.265745848 0.068720825 0.961588204\n1403636752413555456 3.068035126 -0.289432615 2.010584116 0.000656533 0.258950680 0.065229021 0.963685274\n1403636752463555584 3.067329884 -0.312451601 2.008220673 0.000890504 0.250514001 0.062827237 0.966071784\n1403636752513555456 3.076973438 -0.336792707 2.001585007 0.000406990 0.240542054 0.059033543 0.968841791\n1403636752563555584 3.061016083 -0.357028544 1.994333982 -0.001118494 0.232130662 0.054699648 0.971144676\n1403636752613555456 3.061121941 -0.374857247 1.995290041 -0.002434479 0.222418532 0.050684776 0.973629892\n1403636752663555584 3.071085453 -0.397950679 1.982041597 -0.005524689 0.211001202 0.046560042 0.976360679\n1403636752713555456 3.067547798 -0.421984941 1.970317721 -0.006333539 0.200516522 0.043456286 0.978705525\n1403636752763555584 3.062095165 -0.431122363 1.969898939 -0.007263385 0.190088779 0.039828986 0.980931759\n1403636752813555456 3.061038733 -0.436977774 1.963228226 -0.007938385 0.179422677 0.033984635 0.983152866\n1403636752863555584 3.064483166 -0.454881072 1.962872505 -0.010214617 0.168401226 0.028718909 0.985247135\n1403636752913555456 3.062975645 -0.471318662 1.960684776 -0.010468098 0.158090696 0.021310791 0.987139106\n1403636752963555584 3.067884207 -0.479120016 1.965811253 -0.010857115 0.147103861 0.014426281 0.988956213\n1403636753013555456 3.065598488 -0.471915632 1.962744713 -0.011028168 0.136361420 0.007805134 0.990567029\n1403636753063555584 3.058698893 -0.492337763 1.964592457 -0.013386778 0.125438645 0.000466324 0.992010951\n1403636753113555456 3.051625729 -0.488320649 1.972430944 -0.013374236 0.113792978 -0.005016651 0.993401766\n1403636753163555584 3.046973467 -0.484129250 1.967826486 -0.013480734 0.102004573 -0.010221406 0.994640052\n1403636753213555456 3.043147326 -0.483452529 1.966348886 -0.013908061 0.089663699 -0.015702987 0.995751202\n1403636753263555584 3.041918039 -0.482864648 1.964634538 -0.014356421 0.077520363 -0.023479598 0.996610880\n1403636753313555456 3.034859419 -0.479315072 1.966139317 -0.014520472 0.066433020 -0.031186670 0.997197688\n1403636753363555584 3.025933266 -0.478760630 1.973642588 -0.013254271 0.054876082 -0.036580902 0.997734845\n1403636753413555456 3.024084806 -0.463415802 1.975520492 -0.011305223 0.044335071 -0.038041558 0.998228133\n1403636753463555584 3.026397228 -0.466127574 1.964286685 -0.011012753 0.034174465 -0.036463019 0.998689771\n1403636753513555456 3.013105154 -0.455437243 1.971860170 -0.009714368 0.027217107 -0.034658883 0.998981297\n1403636753563555584 3.002717257 -0.457413286 1.969578028 -0.009296050 0.020806706 -0.032795247 0.999202251\n1403636753613555456 3.001536369 -0.453473300 1.968574286 -0.007095336 0.015889365 -0.031480111 0.999352872\n1403636753663555584 2.987983704 -0.465024650 1.966158032 -0.007427911 0.013318162 -0.030861327 0.999407351\n1403636753713555456 2.972116470 -0.469015688 1.969467163 -0.007536274 0.011862701 -0.029690156 0.999460340\n1403636753763555584 2.959520817 -0.472520590 1.968769073 -0.006756740 0.011365712 -0.030291991 0.999453604\n1403636753813555456 2.948072910 -0.483099729 1.959119678 -0.006582799 0.011497538 -0.031398788 0.999419093\n1403636753863555584 2.939624310 -0.471132874 1.966572404 -0.005090713 0.011952001 -0.031286385 0.999426007\n1403636753913555456 2.927852392 -0.463882208 1.966833949 -0.004978818 0.012134786 -0.029472345 0.999479532\n1403636753963555584 2.912211657 -0.464812964 1.966157436 -0.004894197 0.013606745 -0.029710671 0.999453962\n1403636754013555456 2.902297020 -0.454653800 1.969659090 -0.003611194 0.014864058 -0.029731596 0.999440849\n1403636754063555584 2.886834860 -0.460942656 1.968355298 -0.001324605 0.016697638 -0.029497257 0.999424517\n1403636754113555456 2.877391815 -0.456273228 1.966781497 0.002543315 0.017339898 -0.028636919 0.999436200\n1403636754163555584 2.857590914 -0.471420020 1.963475823 0.004225430 0.019256007 -0.029587233 0.999367774\n1403636754213555456 2.839285135 -0.466699064 1.960829854 0.007446110 0.021606090 -0.030381568 0.999277115\n1403636754263555584 2.826865196 -0.474105537 1.953662872 0.007986322 0.023443321 -0.031491239 0.999197125\n1403636754313555456 2.814762115 -0.481619239 1.947955608 0.007808419 0.024786130 -0.032467939 0.999134898\n1403636754363555584 2.804382086 -0.478004396 1.931539774 0.008622489 0.025363429 -0.033119559 0.999092340\n1403636754413555456 2.792196512 -0.480747521 1.917373657 0.008824257 0.024487829 -0.032776210 0.999123693\n1403636754463555584 2.770858288 -0.486013681 1.908505321 0.008286321 0.022897013 -0.033578221 0.999139428\n1403636754513555456 2.753538132 -0.483491868 1.895889640 0.007885245 0.020396309 -0.034868851 0.999152601\n1403636754563555584 2.738198757 -0.488016009 1.882488370 0.005961569 0.016308591 -0.036919355 0.999167383\n1403636754613555456 2.716329813 -0.498258710 1.867232323 0.003374663 0.011311182 -0.040295888 0.999118090\n1403636754663555584 2.707889080 -0.481303781 1.848837733 0.004337054 0.003885124 -0.041745547 0.999111295\n1403636754713555456 2.674816608 -0.485813826 1.837441921 0.002574274 -0.002841846 -0.043763813 0.999034524\n1403636754763555584 2.657622814 -0.482554197 1.815619707 0.002822042 -0.011508366 -0.046285540 0.998857975\n1403636754813555456 2.640829325 -0.466540337 1.806323409 0.003742064 -0.020039378 -0.047607157 0.998658121\n1403636754863555584 2.623353481 -0.458438903 1.790173173 0.003697098 -0.028097915 -0.048708819 0.998410881\n1403636754913555456 2.595301628 -0.452398956 1.785171747 0.003954188 -0.033432256 -0.051826950 0.998088479\n1403636754963555584 2.581791162 -0.438439727 1.764186382 0.004039052 -0.040241510 -0.052118871 0.997821569\n1403636755013555456 2.553465128 -0.437687904 1.752607703 0.002885420 -0.043875393 -0.055917241 0.997466743\n1403636755063555584 2.528243542 -0.423540831 1.732600331 0.003517689 -0.047467612 -0.055302482 0.997334480\n1403636755113555456 2.499922752 -0.413730770 1.716136456 0.003234598 -0.049944572 -0.056354709 0.997155547\n1403636755163555584 2.478680849 -0.401713461 1.700983524 0.002982580 -0.053408384 -0.056040548 0.996994495\n1403636755213555456 2.446082354 -0.407050967 1.681793451 0.001638421 -0.054812517 -0.056762584 0.996880591\n1403636755263555584 2.429996967 -0.388552397 1.658429861 0.000253607 -0.056737907 -0.055725671 0.996832669\n1403636755313555456 2.404100418 -0.390672237 1.633718848 -0.005654738 -0.057530828 -0.056419730 0.996732175\n1403636755363555584 2.370631933 -0.390655458 1.619851708 -0.011956449 -0.057362497 -0.056588937 0.996676624\n1403636755413555456 2.348450899 -0.394226521 1.593855619 -0.017638618 -0.057755850 -0.057828426 0.996498406\n1403636755463555584 2.327478170 -0.390107900 1.571143270 -0.020836106 -0.058197916 -0.057136714 0.996450841\n1403636755513555456 2.303137302 -0.389002979 1.548866630 -0.021378409 -0.057569977 -0.057277966 0.996467710\n1403636755563555584 2.269413710 -0.388470888 1.529870272 -0.021331882 -0.055789474 -0.058468625 0.996500850\n1403636755613555456 2.244117498 -0.390540838 1.513950109 -0.019707290 -0.055187471 -0.059868019 0.996484756\n1403636755663555584 2.223312140 -0.384164989 1.488510966 -0.018040454 -0.055395048 -0.057851758 0.996623874\n1403636755713555456 2.193252087 -0.384726048 1.473415375 -0.017661467 -0.054924767 -0.057611108 0.996670663\n1403636755763555584 2.162889957 -0.378483653 1.457398057 -0.015733739 -0.054479230 -0.055557627 0.996843934\n1403636755813555456 2.131144762 -0.371428013 1.440651894 -0.012694419 -0.054158531 -0.054173641 0.996980965\n1403636755863555584 2.103515863 -0.370982885 1.424631834 -0.011679385 -0.054526575 -0.053209167 0.997025192\n1403636755913555456 2.074770689 -0.366464585 1.411210895 -0.009153769 -0.054173030 -0.053563960 0.997051835\n1403636755963555584 2.044634581 -0.358876526 1.394285202 -0.008374897 -0.054517087 -0.052049637 0.997120142\n1403636756013555456 2.020419598 -0.350185424 1.373942375 -0.006845281 -0.055047277 -0.050776958 0.997168303\n1403636756063555584 1.988739848 -0.349531978 1.362491965 -0.006107595 -0.055405729 -0.050496846 0.997167468\n1403636756113555456 1.954914927 -0.348094374 1.344761133 -0.005534904 -0.054467600 -0.052158114 0.997137010\n1403636756163555584 1.928331256 -0.340357423 1.327327013 -0.003648512 -0.054974403 -0.052185912 0.997116387\n1403636756213555456 1.892623782 -0.343580902 1.310931325 -0.002554590 -0.054629177 -0.052197039 0.997138202\n1403636756263555584 1.864560246 -0.343619585 1.288482189 -0.002250898 -0.055212703 -0.051580917 0.997138858\n1403636756313555456 1.834930778 -0.342018187 1.269622803 -0.002066408 -0.055610511 -0.051514946 0.997120559\n1403636756363555584 1.798856378 -0.344299257 1.255560994 -0.001932255 -0.055584647 -0.052511144 0.997070312\n1403636756413555456 1.771746993 -0.338252634 1.236556292 -0.001056298 -0.055832278 -0.053214032 0.997020483\n1403636756463555584 1.747549057 -0.336395562 1.213436246 -0.000997885 -0.056892805 -0.052614305 0.996992469\n1403636756513555456 1.719040871 -0.323589712 1.196007490 -0.000249194 -0.057834968 -0.051702768 0.996986389\n1403636756563555584 1.679594517 -0.318148702 1.181960344 -0.000220670 -0.057339467 -0.052599683 0.996968091\n1403636756613555456 1.651180148 -0.307744473 1.163759708 0.000411574 -0.058120694 -0.052191161 0.996944308\n1403636756663555584 1.618735075 -0.302004755 1.144422650 0.000413741 -0.058671821 -0.052150562 0.996914089\n1403636756713555456 1.589080572 -0.292009711 1.124972105 0.001797388 -0.059440315 -0.052116379 0.996868849\n1403636756763555584 1.558751702 -0.286562830 1.100679159 0.002495885 -0.059968844 -0.052170232 0.996832848\n1403636756813555456 1.525202632 -0.282718718 1.085353136 0.003016292 -0.060465667 -0.051698051 0.996825993\n1403636756863555584 1.496805191 -0.276680022 1.061743140 0.003019149 -0.061286733 -0.051076986 0.996807873\n1403636756913555456 1.463372350 -0.277786732 1.038441896 0.002462676 -0.061319970 -0.051817559 0.996769130\n1403636756963555584 1.433880210 -0.278036833 1.009757400 0.002010203 -0.062147144 -0.051317967 0.996744752\n1403636757013555456 1.408403158 -0.278854191 0.985022783 0.001953000 -0.062834710 -0.051849745 0.996674240\n1403636757063555584 1.374027967 -0.274899960 0.961750746 0.001553358 -0.063766703 -0.049720600 0.996724248\n1403636757113555456 1.348590612 -0.273091584 0.932484388 0.001986852 -0.064242914 -0.049911890 0.996683359\n1403636757163555584 1.315017462 -0.272102654 0.905547261 0.000606414 -0.064092562 -0.050493579 0.996665537\n1403636757213555456 1.283736587 -0.261929750 0.882864833 0.001246923 -0.063984789 -0.050026082 0.996695399\n1403636757263555584 1.255977750 -0.254091352 0.854557991 0.001265266 -0.064219460 -0.050607890 0.996650934\n1403636757313555456 1.225444198 -0.244471759 0.829408467 0.000343300 -0.063428566 -0.053424280 0.996555328\n1403636757363555584 1.198591709 -0.235635445 0.801083982 -0.000988867 -0.063759275 -0.053284131 0.996541321\n1403636757413555456 1.168836117 -0.224000424 0.773245215 -0.002852261 -0.063803963 -0.055331361 0.996423244\n1403636757463555584 1.144324422 -0.207873821 0.745722175 -0.004501772 -0.063401610 -0.057288896 0.996332228\n1403636757513555456 1.113024354 -0.196516037 0.717419088 -0.006809618 -0.064365901 -0.059887514 0.996104479\n1403636757563555584 1.080981255 -0.180716425 0.694767892 -0.010363671 -0.066531874 -0.061230462 0.995849848\n1403636757613555456 1.050209880 -0.171108529 0.667833924 -0.016334750 -0.069921978 -0.063079789 0.995422006\n1403636757663555584 1.021370888 -0.163913563 0.637091637 -0.022528753 -0.073728181 -0.064859837 0.994911969\n1403636757713555456 0.990665078 -0.159985468 0.610217571 -0.028763982 -0.077178709 -0.066520907 0.994379699\n1403636757763555584 0.959436417 -0.155928925 0.585330486 -0.033898924 -0.080739208 -0.066866048 0.993911982\n1403636757813555456 0.925031900 -0.157620803 0.555326819 -0.038032476 -0.084127158 -0.067825630 0.993416250\n1403636757863555584 0.887619376 -0.159573838 0.533133447 -0.040741675 -0.087051973 -0.067186624 0.993100226\n1403636757913555456 0.855671108 -0.163074344 0.508771479 -0.040465631 -0.089923725 -0.066606000 0.992894709\n1403636757963555584 0.821626961 -0.173214391 0.478547633 -0.038086921 -0.093065605 -0.065689541 0.992760301\n1403636758013555456 0.784989119 -0.183861524 0.455736458 -0.030645885 -0.094967477 -0.065378025 0.992858350\n1403636758063555584 0.751886129 -0.189765364 0.438595712 -0.023169791 -0.097281180 -0.064667635 0.992883503\n1403636758113555456 0.715610027 -0.196199089 0.417161882 -0.016666502 -0.099174947 -0.062073801 0.992992103\n1403636758163555584 0.682738364 -0.202213496 0.397696495 -0.011478915 -0.100547276 -0.061832517 0.992942691\n1403636758213555456 0.647604823 -0.204757318 0.381629229 -0.006721189 -0.101492889 -0.060774025 0.992955446\n1403636758263555584 0.613408685 -0.205335021 0.363911450 -0.004377299 -0.102580592 -0.059692010 0.992922425\n1403636758313555456 0.581541300 -0.207732186 0.343482256 -0.003053549 -0.103616565 -0.057694614 0.992937863\n1403636758363555584 0.547503233 -0.203246042 0.330563903 -0.004505348 -0.104138903 -0.057049200 0.992914975\n1403636758413555456 0.513696909 -0.198551714 0.311928302 -0.011226593 -0.104562320 -0.054964308 0.992934823\n1403636758463555584 0.482723147 -0.194186091 0.292818606 -0.021032551 -0.105627157 -0.051946297 0.992825329\n1403636758513555456 0.451127142 -0.182815492 0.280840576 -0.032256730 -0.107196689 -0.046648040 0.992618918\n1403636758563555584 0.423144162 -0.177444726 0.263443112 -0.044062085 -0.109356083 -0.040655814 0.992192984\n1403636758613555456 0.392399788 -0.171949685 0.248597264 -0.053664859 -0.110655211 -0.035972923 0.991756737\n1403636758663555584 0.364482045 -0.163202509 0.241226703 -0.055239942 -0.110724673 -0.034684036 0.991708398\n1403636758713555456 0.336467296 -0.157211229 0.234275252 -0.048833232 -0.109948330 -0.034948278 0.992121577\n1403636758763555584 0.311455011 -0.151546732 0.228593558 -0.039477665 -0.108222015 -0.037599601 0.992630720\n1403636758813555456 0.285984159 -0.145688444 0.223261416 -0.030850323 -0.107633658 -0.038170010 0.992978513\n1403636758863555584 0.263846904 -0.140947059 0.222120941 -0.022140274 -0.107152998 -0.040616624 0.993165851\n1403636758913555456 0.240460783 -0.133756295 0.221012414 -0.016246913 -0.104907677 -0.045819234 0.993292987\n1403636758963555584 0.220232144 -0.127967313 0.218359441 -0.011674161 -0.104362309 -0.048506275 0.993287206\n1403636759013555456 0.200398326 -0.120042026 0.217087686 -0.009182679 -0.103986509 -0.049989175 0.993279219\n1403636759063555584 0.178385556 -0.111720331 0.215795010 -0.006947650 -0.104778148 -0.048067339 0.993309021\n1403636759113555456 0.158425659 -0.104463331 0.215335861 -0.006621758 -0.107349776 -0.040529661 0.993372858\n1403636759163555584 0.140315652 -0.095527142 0.214216083 -0.006900454 -0.111479402 -0.029827710 0.993295074\n1403636759213555456 0.123842478 -0.088035010 0.212403536 -0.008098354 -0.115313046 -0.019397780 0.993106782\n1403636759263555584 0.106066540 -0.078278825 0.212185070 -0.008859099 -0.117978714 -0.010905627 0.992916703\n1403636759313555456 0.094256595 -0.066544965 0.211333156 -0.009018773 -0.118951082 -0.008284040 0.992824674\n1403636759363555584 0.085939944 -0.053491633 0.212974831 -0.007403883 -0.117391102 -0.014786967 0.992948115\n1403636759413555456 0.078599706 -0.038530186 0.212243378 -0.006567981 -0.114752144 -0.023353975 0.993097901\n1403636759463555584 0.075315043 -0.022405831 0.217154413 -0.004377273 -0.112806477 -0.031199813 0.993117392\n1403636759513555456 0.070742242 -0.007247467 0.218027189 -0.003713194 -0.110144041 -0.039248936 0.993133426\n1403636759563555584 0.069594927 0.008996012 0.219443440 -0.002582645 -0.109377921 -0.044376642 0.993005812\n1403636759613555456 0.067280352 0.024522530 0.218511939 -0.001647886 -0.107781395 -0.050381985 0.992895842\n1403636759663555584 0.065574676 0.035461899 0.216369808 -0.001900386 -0.106830560 -0.054060511 0.992804706\n1403636759713555456 0.064657316 0.045843311 0.214846313 -0.002188602 -0.106778845 -0.056098375 0.992696583\n1403636759763555584 0.062701792 0.053238951 0.209811017 -0.001562536 -0.107262321 -0.056250468 0.992636979\n1403636759813555456 0.061666775 0.058140885 0.204511538 -0.000300403 -0.106858298 -0.057706293 0.992598176\n1403636759863555584 0.061159641 0.061773796 0.198665693 -0.001503306 -0.106981993 -0.057099346 0.992618859\n1403636759913555456 0.060577497 0.067304060 0.191359967 -0.006588738 -0.106655866 -0.058125719 0.992573678\n1403636759963555584 0.060292955 0.072830074 0.184035882 -0.012145617 -0.106604405 -0.058325827 0.992515028\n1403636760013555456 0.059497345 0.079453990 0.178931147 -0.016823957 -0.106074095 -0.058072507 0.992518425\n1403636760063555584 0.059301317 0.086541995 0.172679663 -0.021187827 -0.106482372 -0.056681149 0.992471576\n1403636760113555456 0.058662225 0.094050124 0.167714760 -0.025754396 -0.105605379 -0.057851508 0.992389739\n1403636760163555584 0.058703359 0.101178922 0.162899137 -0.029186061 -0.105635487 -0.058075733 0.992278457\n1403636760213555456 0.057872448 0.107791364 0.160020277 -0.025254928 -0.105730362 -0.057546854 0.992406964\n1403636760263555584 0.057517186 0.113715194 0.156856060 -0.017927241 -0.105856173 -0.056133691 0.992633939\n1403636760313555456 0.056674175 0.120426252 0.155721605 -0.010932609 -0.106822737 -0.053846017 0.992758811\n1403636760363555584 0.057079554 0.127966404 0.153240815 -0.006837659 -0.106266282 -0.054811671 0.992802322\n1403636760413555456 0.057901993 0.136191398 0.151210144 -0.002671082 -0.106145300 -0.056413785 0.992745459\n1403636760463555584 0.058488477 0.145886764 0.148758650 -0.001227245 -0.105751500 -0.057863317 0.992706895\n1403636760513555456 0.059179105 0.155497417 0.145752192 -0.002999477 -0.105074354 -0.059540417 0.992675841\n1403636760563555584 0.058968864 0.166171297 0.142157644 -0.007996617 -0.104486309 -0.061867826 0.992567897\n1403636760613555456 0.060105730 0.177218884 0.138368532 -0.013126085 -0.104281217 -0.062701873 0.992482543\n1403636760663555584 0.061333999 0.187304884 0.134760633 -0.017047256 -0.104149528 -0.065088972 0.992283106\n1403636760713555456 0.061376661 0.196891561 0.131241843 -0.020405557 -0.103494294 -0.067196377 0.992147803\n1403636760763555584 0.060817793 0.204838917 0.127158120 -0.020150332 -0.103162207 -0.069372207 0.992037773\n1403636760813555456 0.059987761 0.212487400 0.123478308 -0.017619159 -0.103335582 -0.070204876 0.992009401\n1403636760863555584 0.057770111 0.220389783 0.120794535 -0.013594219 -0.103037633 -0.071501747 0.992011070\n1403636760913555456 0.055923942 0.228298426 0.117509454 -0.010414743 -0.103128396 -0.072866410 0.991940796\n1403636760963555584 0.052518852 0.236250058 0.113993004 -0.010875720 -0.103325851 -0.072973557 0.991907418\n1403636761013555456 0.048762061 0.244982228 0.110043541 -0.014632912 -0.103857577 -0.071656294 0.991899610\n1403636761063555584 0.044521138 0.253809065 0.105756193 -0.019502077 -0.104488894 -0.069724418 0.991887212\n1403636761113555456 0.040093549 0.262336135 0.101816610 -0.026374187 -0.105422430 -0.068234578 0.991733134\n1403636761163555584 0.034852222 0.271328568 0.098253764 -0.033966675 -0.105737880 -0.067545958 0.991515636\n1403636761213555456 0.028920291 0.279588193 0.095003031 -0.041022819 -0.105322734 -0.069332428 0.991169631\n1403636761263555584 0.022169214 0.286830515 0.093842372 -0.045462124 -0.105286226 -0.068373106 0.991046488\n1403636761313555456 0.016009143 0.292092800 0.093510486 -0.046988636 -0.105565064 -0.069088668 0.990895987\n1403636761363555584 0.008100027 0.295992225 0.094761945 -0.043959845 -0.105790563 -0.068304174 0.991065323\n1403636761413555456 -0.000806700 0.297845423 0.096328005 -0.037096661 -0.105660006 -0.068548754 0.991342962\n1403636761463555584 -0.008209616 0.297855586 0.099103823 -0.029377503 -0.106478356 -0.066653289 0.991643429\n1403636761513555456 -0.017218620 0.297914863 0.101795077 -0.021592766 -0.106586985 -0.065808266 0.991888225\n1403636761563555584 -0.026102848 0.297070354 0.105600722 -0.015494389 -0.106518246 -0.065954007 0.991999924\n1403636761613555456 -0.034842901 0.295396954 0.107681550 -0.010919338 -0.106532387 -0.064232692 0.992172241\n1403636761663555584 -0.044015318 0.293719202 0.108799584 -0.008900115 -0.107772209 -0.059815895 0.992334604\n1403636761713555456 -0.053060524 0.290850192 0.110484377 -0.007948361 -0.109355576 -0.053269848 0.992542446\n1403636761763555584 -0.062225521 0.288275659 0.111053266 -0.008526833 -0.110948011 -0.047357511 0.992660642\n1403636761813555456 -0.069096766 0.285304666 0.113269113 -0.008532107 -0.112595484 -0.041833069 0.992723286\n1403636761863555584 -0.076298878 0.281937808 0.113362513 -0.008974921 -0.113552988 -0.038513348 0.992744625\n1403636761913555456 -0.081648163 0.279474586 0.113103747 -0.009689119 -0.112691231 -0.039613463 0.992792845\n1403636761963555584 -0.084550388 0.275929600 0.113013528 -0.010137015 -0.111550055 -0.043146033 0.992770016\n1403636762013555456 -0.088260986 0.272980988 0.115053117 -0.008360363 -0.107878685 -0.052264597 0.992754102\n1403636762063555584 -0.089330070 0.269678980 0.115023717 -0.006638913 -0.104510956 -0.060712162 0.992646694\n1403636762113555456 -0.092047565 0.266714513 0.114957549 -0.005017773 -0.099808529 -0.073068894 0.992307425\n1403636762163555584 -0.094234824 0.263176680 0.113243908 -0.005528177 -0.096653864 -0.081470050 0.991962790\n1403636762213555456 -0.098796636 0.260089338 0.111286037 -0.010141428 -0.094963223 -0.085280843 0.991769314\n1403636762263555584 -0.104326978 0.257497102 0.109270200 -0.018052230 -0.094610535 -0.084840678 0.991728306\n1403636762313555456 -0.111045159 0.256174803 0.106986806 -0.026475886 -0.094988950 -0.082303777 0.991716802\n1403636762363555584 -0.118856989 0.256996512 0.106773764 -0.033979002 -0.095553465 -0.079629086 0.991652250\n1403636762413555456 -0.127618819 0.259474128 0.108601578 -0.037854902 -0.096912771 -0.074750684 0.991759658\n1403636762463555584 -0.137799665 0.262738436 0.110316932 -0.040111866 -0.099569209 -0.066650949 0.991985202\n1403636762513555456 -0.149069160 0.266566724 0.113934129 -0.037209138 -0.104479626 -0.052417278 0.992447436\n1403636762563555584 -0.159789875 0.271495134 0.118421234 -0.032785099 -0.108684734 -0.038692895 0.992781758\n1403636762613555456 -0.170129359 0.278233528 0.125085279 -0.028170653 -0.113176398 -0.025326617 0.992852509\n1403636762663555584 -0.178690970 0.288170218 0.134346217 -0.022164116 -0.115646973 -0.017516082 0.992888570\n1403636762713555456 -0.184876263 0.300983906 0.146014124 -0.016935745 -0.114938207 -0.020180883 0.993023217\n1403636762763555584 -0.188011885 0.314237893 0.154708639 -0.013877198 -0.113374084 -0.027537720 0.993073702\n1403636762813555456 -0.189979136 0.330586970 0.166095704 -0.011529488 -0.110481910 -0.037358128 0.993108869\n1403636762863555584 -0.186815634 0.331246287 0.168585896 0.019681225 -0.114702299 -0.026494566 0.992851496\n1403636762913555456 -0.186976939 0.326311290 0.166072056 0.031375829 -0.111129403 -0.031034866 0.992825568\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Stereo/euroc_old/CameraTrajectory_MH02.txt",
    "content": "1403636858651666432 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 1.000000000\n1403636858701666560 0.000964637 -0.000223877 -0.000635099 -0.000965568 0.002432592 -0.000333681 0.999996543\n1403636858751666432 0.003694786 -0.001992992 -0.001782172 -0.002621777 0.004408798 -0.000705580 0.999986589\n1403636858801666560 0.006310861 -0.005003376 -0.003901700 -0.003862357 0.005900711 -0.000330539 0.999975085\n1403636858851666432 0.010442916 -0.009727868 -0.003556680 -0.005234005 0.007411945 0.000044546 0.999958813\n1403636858901666560 0.014460033 -0.016008295 -0.006966823 -0.006200943 0.010340760 0.000277020 0.999927282\n1403636858951666432 0.019284301 -0.022948846 -0.009218154 -0.006862227 0.012930341 0.000236052 0.999892831\n1403636859001666560 0.025123959 -0.031654976 -0.009191989 -0.007603525 0.015491726 -0.000046943 0.999851108\n1403636859051666432 0.029304031 -0.040053561 -0.012616301 -0.009113731 0.017993221 -0.000270584 0.999796569\n1403636859101666560 0.033493340 -0.047273371 -0.013389061 -0.011162404 0.019864434 0.000051096 0.999740362\n1403636859151666432 0.039159801 -0.054782037 -0.016657833 -0.014190479 0.021582091 -0.000952517 0.999665916\n1403636859201666560 0.044441450 -0.061929543 -0.018736707 -0.017059796 0.022237161 0.000158424 0.999607146\n1403636859251666432 0.048316773 -0.069729358 -0.021999627 -0.019386549 0.024962049 0.000715355 0.999500155\n1403636859301666560 0.052293994 -0.080058388 -0.025933133 -0.019181214 0.028153636 0.000515257 0.999419451\n1403636859351666432 0.055702079 -0.091871917 -0.029555202 -0.017377349 0.031536777 -0.001107449 0.999350905\n1403636859401666560 0.057426646 -0.106218867 -0.033507641 -0.015951399 0.035102293 -0.003283514 0.999251008\n1403636859451666432 0.059405580 -0.123268537 -0.038904898 -0.016688673 0.037138343 -0.003234215 0.999165535\n1403636859501666560 0.061070338 -0.142115608 -0.042654812 -0.019804711 0.039658736 -0.003889345 0.999009430\n1403636859551666432 0.063286401 -0.162402391 -0.046195976 -0.023209678 0.042272668 -0.004762751 0.998825192\n1403636859601666560 0.065064020 -0.184211344 -0.050229672 -0.023884000 0.046653550 -0.006619373 0.998603582\n1403636859651666432 0.065783449 -0.207915828 -0.054202795 -0.022270860 0.051985178 -0.009640606 0.998353004\n1403636859701666560 0.066674873 -0.231003478 -0.058484942 -0.017529808 0.055111606 -0.010476558 0.998271346\n1403636859751666432 0.066953868 -0.253573149 -0.060619630 -0.010912356 0.059005499 -0.012821187 0.998115659\n1403636859801666560 0.067395352 -0.275741577 -0.064697243 -0.005908947 0.062530994 -0.015489493 0.997905314\n1403636859851666432 0.067048773 -0.296767026 -0.067703277 -0.002093387 0.066314720 -0.019847786 0.997599185\n1403636859901666560 0.066529095 -0.316523671 -0.072283067 0.000281575 0.068288192 -0.021611745 0.997431517\n1403636859951666432 0.066962056 -0.333750844 -0.077599019 0.001660344 0.069531441 -0.022202732 0.997331262\n1403636860001666560 0.065902509 -0.348007977 -0.083076850 0.002078102 0.071436293 -0.022167044 0.997196674\n1403636860051666432 0.067600034 -0.354488194 -0.084391281 0.001102013 0.073402897 -0.022498101 0.997047961\n1403636860101666560 0.071192063 -0.356374234 -0.084217750 -0.001040355 0.074844435 -0.019529825 0.997003376\n1403636860151666432 0.074611530 -0.349984884 -0.082826294 -0.004087240 0.074969880 -0.017451638 0.997024655\n1403636860201666560 0.078095637 -0.334925473 -0.078266643 -0.008318793 0.074804649 -0.015958926 0.997035801\n1403636860251666432 0.079690203 -0.314674050 -0.075019747 -0.013926021 0.073111646 -0.012324290 0.997150362\n1403636860301666560 0.081713326 -0.287784159 -0.067966111 -0.021319613 0.071990401 -0.009441150 0.997132719\n1403636860351666432 0.084455490 -0.261668354 -0.063958623 -0.031555030 0.072007217 -0.006275551 0.996885061\n1403636860401666560 0.085201964 -0.231944233 -0.057580829 -0.042811293 0.072337434 -0.002837716 0.996456921\n1403636860451666432 0.086282939 -0.203350425 -0.052084140 -0.054386601 0.072742097 -0.000325051 0.995866716\n1403636860501666560 0.088059172 -0.176342100 -0.046833411 -0.065742880 0.071807832 0.004437767 0.995239556\n1403636860551666432 0.088625558 -0.152054042 -0.042673152 -0.075501196 0.070145488 0.007216245 0.994649231\n1403636860601666560 0.089743100 -0.131371722 -0.039633926 -0.083816573 0.068997279 0.009650613 0.994042754\n1403636860651666432 0.090083882 -0.114733517 -0.039132144 -0.088932142 0.066592842 0.011251318 0.993745327\n1403636860701666560 0.090334438 -0.102195196 -0.038742818 -0.091506682 0.064014055 0.010018704 0.993694246\n1403636860751666432 0.090924032 -0.094712786 -0.039201643 -0.092529275 0.063756168 0.006750937 0.993643761\n1403636860801666560 0.090971060 -0.092825837 -0.040875822 -0.091905572 0.063186496 0.003012807 0.993756354\n1403636860851666432 0.091562025 -0.098138198 -0.043655794 -0.091918230 0.062403306 -0.001678404 0.993807852\n1403636860901666560 0.091747083 -0.110241175 -0.047616459 -0.092038088 0.060939472 -0.004040289 0.993880808\n1403636860951666432 0.091177627 -0.128509119 -0.053466491 -0.091205247 0.059126612 -0.006286771 0.994055450\n1403636861001666560 0.090629108 -0.152074829 -0.059225488 -0.087855928 0.058773484 -0.008178759 0.994364142\n1403636861051666432 0.089412063 -0.178892091 -0.065011747 -0.082153276 0.058571938 -0.009429714 0.994852364\n1403636861101666560 0.089501113 -0.208812773 -0.071437091 -0.073838860 0.058614034 -0.008853937 0.995506823\n1403636861151666432 0.089386418 -0.240082607 -0.078035027 -0.063776262 0.059433151 -0.010174228 0.996140957\n1403636861201666560 0.089183584 -0.272371650 -0.085572071 -0.051870991 0.059510373 -0.011959829 0.996807337\n1403636861251666432 0.088979810 -0.302956790 -0.092831299 -0.039641596 0.059565388 -0.013209139 0.997349501\n1403636861301666560 0.089470774 -0.333048463 -0.098574772 -0.027414430 0.059208766 -0.013075032 0.997783422\n1403636861351666432 0.090573423 -0.357578427 -0.104913101 -0.016103229 0.059763100 -0.013382172 0.997992933\n1403636861401666560 0.090979151 -0.382678717 -0.109919734 -0.007283259 0.060652971 -0.011387307 0.998067319\n1403636861451666432 0.092035688 -0.398574054 -0.113230936 0.000105300 0.061817344 -0.011943401 0.998016000\n1403636861501666560 0.091663182 -0.408135176 -0.115286484 0.004702200 0.063142508 -0.011106704 0.997931600\n1403636861551666432 0.094135873 -0.408915669 -0.114314541 0.005868447 0.064827323 -0.011225546 0.997816026\n1403636861601666560 0.095957853 -0.401627749 -0.112195201 0.003364459 0.064991243 -0.010807586 0.997821569\n1403636861651666432 0.097786874 -0.385238200 -0.106728382 -0.001460042 0.064190879 -0.009833372 0.997888088\n1403636861701666560 0.098952919 -0.364464402 -0.100605965 -0.007549612 0.063003577 -0.009663800 0.997937918\n1403636861751666432 0.100182392 -0.337960392 -0.093451373 -0.013324263 0.062144585 -0.009283073 0.997934997\n1403636861801666560 0.100130454 -0.312447727 -0.087126337 -0.019611292 0.061870199 -0.010177584 0.997839570\n1403636861851666432 0.100454696 -0.284345597 -0.080295421 -0.025337992 0.060080178 -0.009819224 0.997823536\n1403636861901666560 0.099932738 -0.255810946 -0.072644532 -0.033498816 0.058201142 -0.009439319 0.997698009\n1403636861951666432 0.098998651 -0.227632836 -0.066943169 -0.043464340 0.056091052 -0.006221274 0.997459710\n1403636862001666560 0.096513003 -0.198645905 -0.060818285 -0.053727306 0.054797627 -0.004113678 0.997042477\n1403636862051666432 0.095186606 -0.171136022 -0.054686379 -0.062805422 0.053396482 -0.001636760 0.996594965\n1403636862101666560 0.092898622 -0.147635326 -0.048795503 -0.070364714 0.053125296 0.001247854 0.996104896\n1403636862151666432 0.092143476 -0.124903157 -0.043863662 -0.075248986 0.050948240 0.004389057 0.995852649\n1403636862201666560 0.090900078 -0.108755685 -0.041039795 -0.079121865 0.049464744 0.004007364 0.995628893\n1403636862251666432 0.090633452 -0.098751307 -0.040085085 -0.083452195 0.050341688 -0.000340992 0.995239377\n1403636862301666560 0.090822674 -0.095283188 -0.040334761 -0.087336324 0.050314069 -0.003665608 0.994900703\n1403636862351666432 0.091171622 -0.100581497 -0.042520400 -0.091574281 0.049970515 -0.005440351 0.994528770\n1403636862401666560 0.090861380 -0.114337891 -0.046718098 -0.093864076 0.049134027 -0.005557454 0.994356334\n1403636862451666432 0.090086885 -0.134072900 -0.052661255 -0.092414558 0.048750289 -0.006559299 0.994504869\n1403636862501666560 0.090520665 -0.158912629 -0.058752872 -0.088916585 0.049388368 -0.006836606 0.994790316\n1403636862551666432 0.090683348 -0.190015048 -0.065323099 -0.084406681 0.053721812 -0.009832324 0.994933605\n1403636862601666560 0.092062160 -0.221488267 -0.070252776 -0.078321487 0.059799306 -0.013919113 0.995035708\n1403636862651666432 0.092914604 -0.253080726 -0.076588482 -0.070427313 0.064522572 -0.016526423 0.995290756\n1403636862701666560 0.092301242 -0.286491036 -0.084003106 -0.063215002 0.067820787 -0.018810757 0.995515108\n1403636862751666432 0.091091529 -0.320319444 -0.090442061 -0.056897260 0.069021203 -0.014462201 0.995886326\n1403636862801666560 0.090527117 -0.356176317 -0.098717600 -0.053832151 0.071249411 -0.013101700 0.995918632\n1403636862851666432 0.088518485 -0.389054060 -0.106112853 -0.050522253 0.073391810 -0.008381147 0.995987356\n1403636862901666560 0.088867538 -0.418708444 -0.113108143 -0.046585582 0.073659748 -0.004961442 0.996182382\n1403636862951666432 0.087503865 -0.444834501 -0.120911315 -0.041982159 0.073436789 -0.000139622 0.996415794\n1403636863001666560 0.087607093 -0.459241480 -0.125641704 -0.035773084 0.072409302 0.000490875 0.996733069\n1403636863051666432 0.086865574 -0.470416307 -0.130248457 -0.030579567 0.073105879 -0.003572948 0.996848881\n1403636863101666560 0.086541593 -0.467217296 -0.129189581 -0.025712533 0.075756788 -0.008618753 0.996757507\n1403636863151666432 0.091082029 -0.460546255 -0.128123343 -0.023312882 0.076106220 -0.012619973 0.996747255\n1403636863201666560 0.091114908 -0.443033338 -0.122930780 -0.022086075 0.078313068 -0.017992087 0.996521771\n1403636863251666432 0.089576825 -0.419248223 -0.114035688 -0.023462486 0.079746097 -0.020974457 0.996318281\n1403636863301666560 0.093015894 -0.391741335 -0.107074223 -0.025463426 0.080866106 -0.024513425 0.996098101\n1403636863351666432 0.095218025 -0.361499965 -0.097539999 -0.027472178 0.081824251 -0.025203085 0.995949209\n1403636863401666560 0.097182013 -0.329961360 -0.089015469 -0.029657675 0.085092686 -0.026358934 0.995582640\n1403636863451666432 0.096257627 -0.298689544 -0.080433175 -0.032579280 0.087097362 -0.025532512 0.995339513\n1403636863501666560 0.099308684 -0.264566362 -0.071025975 -0.037650153 0.087333433 -0.021486850 0.995235443\n1403636863551666432 0.097300269 -0.231301382 -0.064786345 -0.043770809 0.083442308 -0.016334543 0.995416820\n1403636863601666560 0.097185113 -0.199334472 -0.058727078 -0.051063344 0.079773515 -0.010839951 0.995445251\n1403636863651666432 0.097520359 -0.167921767 -0.052934900 -0.058425426 0.076428078 -0.006109563 0.995343089\n1403636863701666560 0.098047219 -0.141652927 -0.048163418 -0.065909348 0.073234886 -0.001051132 0.995133936\n1403636863751666432 0.098697141 -0.119711712 -0.043694001 -0.073064402 0.072230190 0.003731264 0.994701207\n1403636863801666560 0.099637605 -0.104625180 -0.040800594 -0.080163784 0.071205705 0.005972346 0.994217217\n1403636863851666432 0.100298434 -0.097524308 -0.041002456 -0.086490251 0.071027622 0.005939289 0.993699789\n1403636863901666560 0.101008482 -0.099704809 -0.042758569 -0.091825023 0.069856390 0.005732779 0.993305266\n1403636863951666432 0.101298541 -0.110663764 -0.047752626 -0.093928479 0.067253083 0.006078473 0.993286192\n1403636864001666560 0.100795507 -0.129653171 -0.054601982 -0.093502849 0.065961413 0.005176102 0.993418157\n1403636864051666432 0.099643037 -0.155714765 -0.062213939 -0.090747252 0.064496942 0.003671041 0.993776441\n1403636864101666560 0.098789237 -0.186322987 -0.071810335 -0.087075539 0.064756602 -0.001105219 0.994094193\n1403636864151666432 0.099488512 -0.221926019 -0.080469057 -0.082958966 0.066755399 -0.004676538 0.994303584\n1403636864201666560 0.097565174 -0.256575286 -0.088273272 -0.078722894 0.070020959 -0.007714655 0.994404495\n1403636864251666432 0.096112289 -0.292997301 -0.097431019 -0.075816400 0.072162226 -0.009448892 0.994462252\n1403636864301666560 0.094120018 -0.326925576 -0.104841277 -0.073407546 0.071592197 -0.009145433 0.994687021\n1403636864351666432 0.091544926 -0.357438833 -0.112578146 -0.070481442 0.071258947 -0.008883682 0.994924903\n1403636864401666560 0.089469291 -0.386014074 -0.118366972 -0.065369561 0.071626440 -0.006600813 0.995265186\n1403636864451666432 0.088452220 -0.412279785 -0.123427592 -0.057050649 0.073574431 -0.005271988 0.995642602\n1403636864501666560 0.086768635 -0.436420560 -0.127664432 -0.046308886 0.075199284 -0.002065305 0.996090531\n1403636864551666432 0.085256159 -0.452700734 -0.129193857 -0.034428794 0.074502215 0.002567173 0.996623039\n1403636864601666560 0.081434101 -0.465102017 -0.131418794 -0.024706122 0.076560415 0.003141341 0.996753871\n1403636864651666432 0.080573834 -0.467855394 -0.131223246 -0.018018290 0.077788740 0.001431633 0.996806026\n1403636864701666560 0.080881171 -0.460661709 -0.129029408 -0.015875602 0.079697400 -0.003902546 0.996685028\n1403636864751666432 0.082409590 -0.446339190 -0.123947166 -0.017407039 0.081159495 -0.008876774 0.996509552\n1403636864801666560 0.083865844 -0.426002204 -0.119422965 -0.021182453 0.080959916 -0.010818595 0.996433496\n1403636864851666432 0.085034594 -0.401626647 -0.112631470 -0.026115306 0.080834255 -0.011873968 0.996314585\n1403636864901666560 0.083991826 -0.374682665 -0.104776539 -0.031098811 0.081977345 -0.011721206 0.996079862\n1403636864951666432 0.086121678 -0.346703321 -0.095731601 -0.036867186 0.084179260 -0.012717766 0.995687187\n1403636865001666560 0.088150740 -0.316605985 -0.086810820 -0.042782988 0.087511353 -0.013474963 0.995153129\n1403636865051666432 0.089742832 -0.286825538 -0.077946223 -0.049381644 0.087856539 -0.014187729 0.994807184\n1403636865101666560 0.093742207 -0.257267207 -0.070063263 -0.055603251 0.087054022 -0.011652395 0.994582355\n1403636865151666432 0.094382554 -0.230765820 -0.061994705 -0.060247738 0.084581420 -0.003630092 0.994586885\n1403636865201666560 0.094169632 -0.206493706 -0.053655528 -0.063997917 0.080225818 0.004825664 0.994708359\n1403636865251666432 0.094213523 -0.184765697 -0.047223877 -0.066233121 0.075708531 0.012889485 0.994844317\n1403636865301666560 0.093937628 -0.166402951 -0.043581944 -0.067269936 0.072838776 0.018444883 0.994901478\n1403636865351666432 0.095096298 -0.152445465 -0.038969502 -0.067800835 0.073061347 0.019914271 0.994820774\n1403636865401666560 0.095369555 -0.140722036 -0.035837557 -0.069191821 0.073539168 0.018544322 0.994716287\n1403636865451666432 0.095500797 -0.134683833 -0.034811765 -0.072742909 0.074502707 0.014703928 0.994455397\n1403636865501666560 0.095728703 -0.133989736 -0.034190122 -0.078494906 0.075754620 0.010294664 0.993978739\n1403636865551666432 0.095720649 -0.140544951 -0.036182120 -0.084635340 0.075197928 0.006546583 0.993548810\n1403636865601666560 0.094080083 -0.154408753 -0.040146191 -0.089346103 0.074285753 0.004810755 0.993214846\n1403636865651666432 0.090949945 -0.174998432 -0.046142053 -0.091027439 0.071883440 0.004145595 0.993241966\n1403636865701666560 0.086960562 -0.200748608 -0.054390203 -0.088735700 0.069613010 0.004133071 0.993611038\n1403636865751666432 0.083966270 -0.229041412 -0.060763579 -0.083228149 0.068603113 0.004681053 0.994155288\n1403636865801666560 0.081008375 -0.259793788 -0.068330631 -0.075799987 0.068089195 0.004605988 0.994784892\n1403636865851666432 0.078694232 -0.293023556 -0.076162696 -0.067170262 0.068173148 0.006112592 0.995390952\n1403636865901666560 0.077451974 -0.326800466 -0.085886143 -0.057089236 0.067798883 0.006999487 0.996039748\n1403636865951666432 0.074598581 -0.361618012 -0.094823748 -0.045206185 0.067562610 0.008659195 0.996652722\n1403636866001666560 0.073446803 -0.392947733 -0.101564512 -0.031366773 0.067569576 0.009208643 0.997178853\n1403636866051666432 0.071919411 -0.426676422 -0.111477688 -0.017185166 0.069539264 0.009627090 0.997384727\n1403636866101666560 0.068005159 -0.452362090 -0.117542475 -0.003865697 0.072583087 0.007837032 0.997324109\n1403636866151666432 0.068678945 -0.476350367 -0.125239283 0.006649132 0.074063867 0.005974109 0.997213423\n1403636866201666560 0.066364795 -0.492397308 -0.132443562 0.013272732 0.075587258 0.003440606 0.997044921\n1403636866251666432 0.065679699 -0.501305044 -0.135966003 0.015773727 0.077393219 0.001317599 0.996874988\n1403636866301666560 0.066074334 -0.503653049 -0.136998773 0.014058725 0.079535559 -0.001538739 0.996731699\n1403636866351666432 0.067471564 -0.496747285 -0.135154635 0.009618003 0.082736358 -0.003768150 0.996517956\n1403636866401666560 0.067214176 -0.484514326 -0.131723925 0.003279406 0.085197747 -0.006405729 0.996338069\n1403636866451666432 0.068710126 -0.467878073 -0.125835299 -0.003116283 0.086454593 -0.007623759 0.996221721\n1403636866501666560 0.072100729 -0.444258273 -0.117459334 -0.008835641 0.086526677 -0.008874764 0.996170819\n1403636866551666432 0.072636679 -0.416155845 -0.111489877 -0.014092797 0.087756172 -0.009460696 0.995997369\n1403636866601666560 0.076359920 -0.388081044 -0.101066858 -0.019835779 0.088632017 -0.009329043 0.995823205\n1403636866651666432 0.081600823 -0.361766398 -0.092773303 -0.026413165 0.090876482 -0.010352897 0.995458007\n1403636866701666560 0.085629694 -0.338875771 -0.088894181 -0.033430073 0.091176040 -0.010346767 0.995219767\n1403636866751666432 0.088131763 -0.316913426 -0.085020073 -0.039122723 0.089303263 -0.010946780 0.995175600\n1403636866801666560 0.091046803 -0.297170758 -0.083055668 -0.043910597 0.086051494 -0.010288579 0.995269418\n1403636866851666432 0.092032418 -0.279330879 -0.082155921 -0.048873164 0.080435768 -0.008026277 0.995528519\n1403636866901666560 0.092396297 -0.261757582 -0.081018806 -0.055253748 0.075331777 -0.004006130 0.995618463\n1403636866951666432 0.091993503 -0.247058123 -0.079979412 -0.063112222 0.070144124 0.000534535 0.995538235\n1403636867001666560 0.093055010 -0.234212995 -0.081364512 -0.070621930 0.067648374 0.003711660 0.995199740\n1403636867051666432 0.092237845 -0.225143969 -0.080577016 -0.077461660 0.068221368 0.004798886 0.994646907\n1403636867101666560 0.092011042 -0.217960760 -0.082493514 -0.082852572 0.067283839 0.004645253 0.994277000\n1403636867151666432 0.090875544 -0.211530417 -0.085694268 -0.085802846 0.065082632 0.006415948 0.994163394\n1403636867201666560 0.089682475 -0.208474725 -0.090736575 -0.088614263 0.060184754 0.008050129 0.994213462\n1403636867251666432 0.086554565 -0.204085410 -0.095490947 -0.090954795 0.054600149 0.008711150 0.994318962\n1403636867301666560 0.086575493 -0.204746693 -0.100558616 -0.093596734 0.049383145 0.008493530 0.994348407\n1403636867351666432 0.084004827 -0.204317242 -0.105156131 -0.096771680 0.048292000 0.008594584 0.994097173\n1403636867401666560 0.083323993 -0.205140442 -0.108402684 -0.100710243 0.048967950 0.006929135 0.993685842\n1403636867451666432 0.082679898 -0.206646711 -0.112869106 -0.105939507 0.049703505 0.006898469 0.993105650\n1403636867501666560 0.081417277 -0.208556488 -0.117853448 -0.114067413 0.051427551 0.005491544 0.992125869\n1403636867551666432 0.080711007 -0.207401812 -0.122821316 -0.127087802 0.052503798 0.002923570 0.990496576\n1403636867601666560 0.079363391 -0.206110597 -0.128303289 -0.145867631 0.053534109 0.001542463 0.987853408\n1403636867651666432 0.078978628 -0.204044223 -0.133767620 -0.170315862 0.052789170 0.003240830 0.983969152\n1403636867701666560 0.077708088 -0.197694883 -0.139700294 -0.197679281 0.052866388 0.006713257 0.978817105\n1403636867751666432 0.077497356 -0.195355386 -0.144815445 -0.229609579 0.052661847 0.008772008 0.971817493\n1403636867801666560 0.078163370 -0.190214664 -0.149598539 -0.256301761 0.054735951 0.011690958 0.964974999\n1403636867851666432 0.079566479 -0.190270960 -0.153047860 -0.278975844 0.056974567 0.015227392 0.958485544\n1403636867901666560 0.079128698 -0.188926190 -0.154800147 -0.291282564 0.058419447 0.018581640 0.954670846\n1403636867951666432 0.079832219 -0.190750808 -0.154916197 -0.294840515 0.060462013 0.021052543 0.953399301\n1403636868001666560 0.078755617 -0.192600816 -0.155802593 -0.291068286 0.061240554 0.022065043 0.954485178\n1403636868051666432 0.077916518 -0.195507795 -0.155500457 -0.284233391 0.062345579 0.022101182 0.956470549\n1403636868101666560 0.076959223 -0.197147191 -0.156762928 -0.275194347 0.062192589 0.021434793 0.959135413\n1403636868151666432 0.076407969 -0.199015811 -0.157975495 -0.268459350 0.061599679 0.021360476 0.961082101\n1403636868201666560 0.075007580 -0.199867219 -0.159863144 -0.265072703 0.060691968 0.021532014 0.962075531\n1403636868251666432 0.074183658 -0.199885726 -0.161803931 -0.264278889 0.060021024 0.021512222 0.962336421\n1403636868301666560 0.071982637 -0.199514925 -0.164743558 -0.264886498 0.059814077 0.024212878 0.962118089\n1403636868351666432 0.069296695 -0.198641270 -0.167623788 -0.267212331 0.059816968 0.026103763 0.961425006\n1403636868401666560 0.065224633 -0.197576016 -0.170771658 -0.267602742 0.061041709 0.028051261 0.961184561\n1403636868451666432 0.061546709 -0.197265059 -0.173375741 -0.265754938 0.061832223 0.029407486 0.961606085\n1403636868501666560 0.057735551 -0.197304308 -0.175827160 -0.261265308 0.064226881 0.028362921 0.962710202\n1403636868551666432 0.054279029 -0.198000371 -0.178961962 -0.255208552 0.067181364 0.027714433 0.964151025\n1403636868601666560 0.049083553 -0.199645877 -0.181373596 -0.251071721 0.071493983 0.027854739 0.964922667\n1403636868651666432 0.047601484 -0.201459020 -0.185061604 -0.249480665 0.071834989 0.029278463 0.965267777\n1403636868701666560 0.044510145 -0.202004254 -0.188483894 -0.251071960 0.073364109 0.029395752 0.964736462\n1403636868751666432 0.041167084 -0.200845957 -0.192110687 -0.254293770 0.072368026 0.027251691 0.964030564\n1403636868801666560 0.039008521 -0.200116336 -0.196105868 -0.258926332 0.070269793 0.025965702 0.962987602\n1403636868851666432 0.036965739 -0.198634237 -0.199105605 -0.261524886 0.069773048 0.023048744 0.962395549\n1403636868901666560 0.034573521 -0.198143959 -0.200086012 -0.261497289 0.070800111 0.019946918 0.962397337\n1403636868951666432 0.032272562 -0.198124364 -0.201178133 -0.258517861 0.070522480 0.019486947 0.963231742\n1403636869001666560 0.029837117 -0.199202806 -0.201117098 -0.255535781 0.067966543 0.019537318 0.964209676\n1403636869051666432 0.027272299 -0.200033814 -0.201227307 -0.253037512 0.065818295 0.020857528 0.964989603\n1403636869101666560 0.025591757 -0.201070353 -0.201546595 -0.251011431 0.062953301 0.021589987 0.965693533\n1403636869151666432 0.023062436 -0.200179577 -0.201048374 -0.250032902 0.061615620 0.021312613 0.966039777\n1403636869201666560 0.022587236 -0.199331492 -0.201167807 -0.249815509 0.059201729 0.020828594 0.966257513\n1403636869251666432 0.021317152 -0.199704215 -0.200558737 -0.250882417 0.058919396 0.020691473 0.966001213\n1403636869301666560 0.020672655 -0.198668882 -0.199878961 -0.250832886 0.058631785 0.019648543 0.966053367\n1403636869351666432 0.020074299 -0.197757810 -0.198789001 -0.250441819 0.058080159 0.019438976 0.966192365\n1403636869401666560 0.021031400 -0.197754771 -0.198452324 -0.250106424 0.056539688 0.019593740 0.966367483\n1403636869451666432 0.020778719 -0.197413981 -0.197470084 -0.250172764 0.056696404 0.019321391 0.966346622\n1403636869501666560 0.022618176 -0.197680771 -0.196986973 -0.250006229 0.056755107 0.019725177 0.966378152\n1403636869551666432 0.026382154 -0.197954834 -0.196098089 -0.250337571 0.056950454 0.019807801 0.966279149\n1403636869601666560 0.031910919 -0.197961271 -0.195879847 -0.250474066 0.057323635 0.020523503 0.966206789\n1403636869651666432 0.038788624 -0.198319495 -0.194830760 -0.252377510 0.058789931 0.019846031 0.965637326\n1403636869701666560 0.049777552 -0.197329491 -0.194865882 -0.253543645 0.060184382 0.020072503 0.965241194\n1403636869751666432 0.063523501 -0.198101103 -0.194002762 -0.255373925 0.060991041 0.021340832 0.964680672\n1403636869801666560 0.078178376 -0.199416339 -0.192699075 -0.255832016 0.063865028 0.021725254 0.964364707\n1403636869851666432 0.095836520 -0.200064927 -0.189498395 -0.253440529 0.067249693 0.022809092 0.964740992\n1403636869901666560 0.116769761 -0.205249175 -0.186688438 -0.252204359 0.069697522 0.025686296 0.964818835\n1403636869951666432 0.137607008 -0.208431631 -0.184256434 -0.249191001 0.073012091 0.027689829 0.965301156\n1403636870001666560 0.159564093 -0.209427550 -0.180503950 -0.245911613 0.077331610 0.029207358 0.965760946\n1403636870051666432 0.185110271 -0.212189764 -0.176754937 -0.246277317 0.080376394 0.032987457 0.965297341\n1403636870101666560 0.210212484 -0.214286134 -0.173628777 -0.248212561 0.084342316 0.035302673 0.964380920\n1403636870151666432 0.236964375 -0.215652332 -0.170694143 -0.250489652 0.087930657 0.036774546 0.963416219\n1403636870201666560 0.262478560 -0.218718767 -0.167982891 -0.253650755 0.092281923 0.035699751 0.962221801\n1403636870251666432 0.289042175 -0.221026212 -0.165386736 -0.254145294 0.094269894 0.036637601 0.961863279\n1403636870301666560 0.314043730 -0.223887473 -0.161747575 -0.252433926 0.097472250 0.037154689 0.961974919\n1403636870351666432 0.340434343 -0.226148829 -0.158698231 -0.248216644 0.099924102 0.038406748 0.962771297\n1403636870401666560 0.364633590 -0.228435993 -0.156345889 -0.244537503 0.104485773 0.037344202 0.963270247\n1403636870451666432 0.390006840 -0.229181603 -0.152909338 -0.242639422 0.107343651 0.035905134 0.963490665\n1403636870501666560 0.411493570 -0.230261654 -0.150906309 -0.243866086 0.109047726 0.039950833 0.962830126\n1403636870551666432 0.431275874 -0.228836715 -0.149460182 -0.245531499 0.109748580 0.044698972 0.962118268\n1403636870601666560 0.447680891 -0.226876915 -0.148561299 -0.249667749 0.115499377 0.043744545 0.960422993\n1403636870651666432 0.465907097 -0.225949019 -0.146111950 -0.253338516 0.119432062 0.044109706 0.958962917\n1403636870701666560 0.478456676 -0.225422293 -0.145174325 -0.252890617 0.124694496 0.042484332 0.958484530\n1403636870751666432 0.490955919 -0.226007909 -0.143097132 -0.249757946 0.125045225 0.043414161 0.959218323\n1403636870801666560 0.500127554 -0.225059643 -0.141017467 -0.244050696 0.124484070 0.047859166 0.960547984\n1403636870851666432 0.507169545 -0.224399298 -0.138810799 -0.239298150 0.123630010 0.049577739 0.961766064\n1403636870901666560 0.512093484 -0.222421259 -0.138388425 -0.233743280 0.123432435 0.049281608 0.963171721\n1403636870951666432 0.516502142 -0.221245825 -0.137088001 -0.230320081 0.121223800 0.051300585 0.964170992\n1403636871001666560 0.516589344 -0.218462408 -0.136666745 -0.227865830 0.121365651 0.053240228 0.964631021\n1403636871051666432 0.517620623 -0.216705292 -0.136000603 -0.230163023 0.119690202 0.057187974 0.964068890\n1403636871101666560 0.517418504 -0.214584991 -0.135833651 -0.235397622 0.121501520 0.058488831 0.962499022\n1403636871151666432 0.516252160 -0.212648690 -0.135921955 -0.241576403 0.125049040 0.056565188 0.960626841\n1403636871201666560 0.513644695 -0.212310523 -0.136211246 -0.245134503 0.127642423 0.057846427 0.959307134\n1403636871251666432 0.509199023 -0.213601544 -0.136620015 -0.246446878 0.128606051 0.057470530 0.958864748\n1403636871301666560 0.502012730 -0.214935049 -0.137253791 -0.244798928 0.128075689 0.058076248 0.959321260\n1403636871351666432 0.492829919 -0.216121107 -0.138070077 -0.243882120 0.127006099 0.056593213 0.959785461\n1403636871401666560 0.480797261 -0.217105195 -0.138498530 -0.243883684 0.126397669 0.054257702 0.960000277\n1403636871451666432 0.465837508 -0.217707023 -0.139202267 -0.243119955 0.124322012 0.052539747 0.960560381\n1403636871501666560 0.448705912 -0.218191028 -0.138825729 -0.242835730 0.123031355 0.052482206 0.960801601\n1403636871551666432 0.428268850 -0.218298122 -0.138596714 -0.243079618 0.121841475 0.052065182 0.960914254\n1403636871601666560 0.406229675 -0.218638316 -0.138508543 -0.244351789 0.120508574 0.051474631 0.960791469\n1403636871651666432 0.383827269 -0.218952417 -0.138113916 -0.245470792 0.116337068 0.053384356 0.960916162\n1403636871701666560 0.357383430 -0.220228657 -0.139946088 -0.246485159 0.111777022 0.053641900 0.961183369\n1403636871751666432 0.328988522 -0.221264541 -0.139904916 -0.246641666 0.107611738 0.054891180 0.961547971\n1403636871801666560 0.301348031 -0.222154260 -0.140339226 -0.247604460 0.103691198 0.054773763 0.961737990\n1403636871851666432 0.275615335 -0.220847964 -0.139263451 -0.247405380 0.099366583 0.053180631 0.962334991\n1403636871901666560 0.245525271 -0.220851481 -0.137331933 -0.246494606 0.096880578 0.051233668 0.962927639\n1403636871951666432 0.216818407 -0.219298095 -0.134617478 -0.243895128 0.091774642 0.051032204 0.964099705\n1403636872001666560 0.187434077 -0.219858795 -0.133054182 -0.241078630 0.085222088 0.051759478 0.965369999\n1403636872051666432 0.157533348 -0.217997879 -0.129034817 -0.237225756 0.079799920 0.051711831 0.966789424\n1403636872101666560 0.128457710 -0.216652483 -0.126562491 -0.234963879 0.074523725 0.050885607 0.967806160\n1403636872151666432 0.100573994 -0.213544667 -0.123365194 -0.232771009 0.071562774 0.048879165 0.968662620\n1403636872201666560 0.074324787 -0.210547775 -0.122583784 -0.233173564 0.068084732 0.047334697 0.968893170\n1403636872251666432 0.049509965 -0.207968444 -0.120344833 -0.236400828 0.063681148 0.045062412 0.968518853\n1403636872301666560 0.024694661 -0.204325080 -0.119137958 -0.240257025 0.060197722 0.044314492 0.967826962\n1403636872351666432 0.004366571 -0.201902628 -0.118293725 -0.245161012 0.055126749 0.042805929 0.966966808\n1403636872401666560 -0.013337439 -0.198876411 -0.117673978 -0.248510733 0.051304650 0.041675322 0.966371298\n1403636872451666432 -0.027796082 -0.195818707 -0.116201758 -0.250011295 0.048570074 0.040649891 0.966169178\n1403636872501666560 -0.038709864 -0.193089396 -0.115999818 -0.248886570 0.046661075 0.039329931 0.966608167\n1403636872551666432 -0.044675894 -0.194810688 -0.114561453 -0.250357360 0.044566903 0.039383162 0.966324985\n1403636872601666560 -0.047732383 -0.194960654 -0.115042329 -0.248266861 0.042984709 0.037376758 0.967015445\n1403636872651666432 -0.047622152 -0.195879161 -0.115910441 -0.245912924 0.042291157 0.035231840 0.967727780\n1403636872701666560 -0.045038857 -0.196848243 -0.116705120 -0.244089812 0.042408340 0.033808772 0.968234837\n1403636872751666432 -0.039960507 -0.197922379 -0.117557213 -0.243259266 0.043908473 0.032849949 0.968409956\n1403636872801666560 -0.031179221 -0.199103028 -0.117537081 -0.244488239 0.045554087 0.032053772 0.968051076\n1403636872851666432 -0.020227298 -0.198066801 -0.118690453 -0.243780121 0.048049785 0.032471567 0.968095064\n1403636872901666560 -0.004312382 -0.197783694 -0.117352366 -0.244547427 0.050205216 0.034277610 0.967729807\n1403636872951666432 0.015832912 -0.198640436 -0.117282718 -0.245403320 0.052954771 0.035487022 0.967322946\n1403636873001666560 0.036494628 -0.199291885 -0.115626872 -0.246126935 0.057538722 0.036196325 0.966850877\n1403636873051666432 0.062697999 -0.200607389 -0.115084112 -0.246760935 0.060747873 0.036661062 0.966475427\n1403636873101666560 0.088125825 -0.199010760 -0.114154175 -0.244795084 0.064410925 0.037772439 0.966695309\n1403636873151666432 0.116970934 -0.200305909 -0.113753602 -0.245663300 0.066929787 0.040324826 0.966200709\n1403636873201666560 0.145266593 -0.201660961 -0.112554610 -0.246355399 0.072073154 0.042082880 0.965579331\n1403636873251666432 0.175629184 -0.203960255 -0.112614617 -0.247529879 0.075973831 0.044669382 0.964863479\n1403636873301666560 0.205905631 -0.205471039 -0.111401744 -0.247846052 0.081276566 0.046606034 0.964258432\n1403636873351666432 0.236836210 -0.207932144 -0.111425221 -0.249192730 0.085354626 0.048142515 0.963483155\n1403636873401666560 0.269179016 -0.208097488 -0.111224383 -0.248830631 0.087786846 0.050891619 0.963216901\n1403636873451666432 0.298786193 -0.207174569 -0.111096516 -0.248547986 0.090990774 0.053694230 0.962840319\n1403636873501666560 0.326514959 -0.207857847 -0.112752281 -0.250727981 0.095128238 0.053600390 0.961879909\n1403636873551666432 0.355307370 -0.205798090 -0.113144003 -0.251970172 0.099542230 0.055284459 0.961013019\n1403636873601666560 0.381037354 -0.204925224 -0.114750274 -0.254916012 0.104234636 0.055744935 0.959711134\n1403636873651666432 0.403907806 -0.202812821 -0.115897372 -0.256607324 0.109465763 0.054783840 0.958732843\n1403636873701666560 0.423144549 -0.200005293 -0.117241427 -0.257971108 0.114080489 0.056199305 0.957746387\n1403636873751666432 0.442395657 -0.198099017 -0.119070143 -0.259880245 0.113845780 0.057730608 0.957166970\n1403636873801666560 0.456266463 -0.196923360 -0.120421365 -0.262338430 0.114228137 0.057349339 0.956473470\n1403636873851666432 0.467621356 -0.193841234 -0.121722952 -0.261248410 0.114705473 0.059202183 0.956601799\n1403636873901666560 0.475600183 -0.192083582 -0.123180732 -0.260643274 0.114999719 0.060328800 0.956661165\n1403636873951666432 0.479589671 -0.190921709 -0.122934766 -0.260203719 0.117003135 0.060083460 0.956553340\n1403636874001666560 0.483453363 -0.189512417 -0.123160884 -0.259098768 0.117031515 0.061262015 0.956775010\n1403636874051666432 0.483372509 -0.188720554 -0.122300670 -0.258829296 0.118494213 0.062006876 0.956619918\n1403636874101666560 0.479948729 -0.188501209 -0.120920829 -0.259671569 0.120150834 0.061865464 0.956194103\n1403636874151666432 0.476241440 -0.188636497 -0.120287396 -0.260140896 0.119751692 0.061555713 0.956136584\n1403636874201666560 0.471070766 -0.188746005 -0.119517885 -0.261140645 0.118279234 0.060866594 0.956091464\n1403636874251666432 0.461791992 -0.189121321 -0.119061574 -0.261879444 0.117878988 0.060329225 0.955972850\n1403636874301666560 0.449695438 -0.190610036 -0.118576154 -0.264140218 0.114962704 0.058404990 0.955825508\n1403636874351666432 0.434526980 -0.190187961 -0.117879950 -0.264074594 0.111030743 0.057899896 0.956339061\n1403636874401666560 0.416332096 -0.191560298 -0.115611225 -0.265859157 0.105854094 0.057028897 0.956483901\n1403636874451666432 0.393742591 -0.191784084 -0.113282628 -0.265318096 0.102687277 0.056875240 0.956988394\n1403636874501666560 0.369796425 -0.191513687 -0.110965766 -0.262888283 0.099313691 0.056155995 0.958056927\n1403636874551666432 0.344151258 -0.192299813 -0.108254723 -0.260601997 0.097471878 0.054440405 0.958969295\n1403636874601666560 0.316417068 -0.192886055 -0.105974123 -0.259363860 0.094004013 0.052893575 0.959737420\n1403636874651666432 0.286784738 -0.191632956 -0.103947774 -0.256830215 0.089513063 0.052025773 0.960894942\n1403636874701666560 0.256338269 -0.190836728 -0.102387987 -0.255849928 0.084048189 0.050562151 0.961727679\n1403636874751666432 0.225485444 -0.190386236 -0.099266037 -0.256090730 0.080373831 0.049402121 0.962037981\n1403636874801666560 0.195952252 -0.187883288 -0.095535815 -0.256300777 0.075793818 0.048631992 0.962392986\n1403636874851666432 0.166757733 -0.185249120 -0.092739016 -0.256556958 0.070904285 0.050320044 0.962610543\n1403636874901666560 0.139747441 -0.182357609 -0.090865031 -0.257849187 0.065178156 0.050049584 0.962684095\n1403636874951666432 0.113428295 -0.182058886 -0.086693048 -0.259833843 0.063479722 0.052075028 0.962156355\n1403636875001666560 0.093336403 -0.179084241 -0.084059536 -0.257003129 0.059916973 0.050994515 0.963202417\n1403636875051666432 0.074132502 -0.178486884 -0.079192258 -0.252420455 0.061489701 0.051721077 0.964275837\n1403636875101666560 0.058835182 -0.177997053 -0.074020982 -0.244451284 0.065586731 0.052307189 0.966025829\n1403636875151666432 0.045137677 -0.177101195 -0.068806112 -0.234611034 0.074116208 0.055686798 0.967658758\n1403636875201666560 0.032717455 -0.176502168 -0.064410672 -0.225936219 0.083439566 0.058634315 0.968789279\n1403636875251666432 0.022887440 -0.175046504 -0.061654817 -0.218351260 0.092776954 0.064931393 0.969277620\n1403636875301666560 0.012212170 -0.173006982 -0.059634358 -0.213507414 0.103381373 0.072670572 0.968734145\n1403636875351666432 0.002412517 -0.171254531 -0.059790250 -0.210787058 0.112302788 0.083752476 0.967441201\n1403636875401666560 -0.006624641 -0.169032723 -0.062904149 -0.211553559 0.119539760 0.093516044 0.965510309\n1403636875451666432 -0.015554817 -0.165309384 -0.069610372 -0.211446002 0.125022277 0.103254482 0.963845670\n1403636875501666560 -0.021286270 -0.161357701 -0.079598434 -0.214017957 0.128113866 0.111879155 0.961907566\n1403636875551666432 -0.026462454 -0.156278059 -0.093103588 -0.215465069 0.131662667 0.120337114 0.960082650\n1403636875601666560 -0.027717201 -0.151210368 -0.109347470 -0.217652202 0.133855939 0.126264274 0.958523571\n1403636875651666432 -0.026823757 -0.146598637 -0.127603486 -0.218720466 0.138088137 0.131555229 0.956967175\n1403636875701666560 -0.021775356 -0.140660807 -0.147000134 -0.218186304 0.143670335 0.134738624 0.955823779\n1403636875751666432 -0.014712270 -0.135381103 -0.165484637 -0.216692790 0.152523652 0.137965202 0.954330325\n1403636875801666560 -0.005195938 -0.129002586 -0.185461134 -0.216125339 0.161394209 0.140642017 0.952607810\n1403636875851666432 0.005289074 -0.122738197 -0.203823656 -0.216441989 0.170890227 0.143965244 0.950380683\n1403636875901666560 0.017932802 -0.116160065 -0.223508134 -0.217684343 0.181162998 0.147727117 0.947612882\n1403636875951666432 0.031464770 -0.111344993 -0.241952553 -0.218419746 0.193829164 0.151675820 0.944307923\n1403636876001666560 0.048571371 -0.107887745 -0.258747935 -0.217373237 0.206944421 0.157070935 0.940878093\n1403636876051666432 0.068166345 -0.105719529 -0.274979025 -0.215118945 0.221705809 0.158419922 0.937802494\n1403636876101666560 0.088847697 -0.104650050 -0.289817631 -0.210563093 0.237117752 0.160814509 0.934653401\n1403636876151666432 0.112436451 -0.105746023 -0.301311016 -0.207119867 0.250409245 0.164247200 0.931353569\n1403636876201666560 0.137026355 -0.105955377 -0.309283823 -0.203372240 0.261755556 0.167057768 0.928555608\n1403636876251666432 0.162478536 -0.107170105 -0.314239740 -0.202207863 0.272105962 0.170394674 0.925222099\n1403636876301666560 0.188516483 -0.107718520 -0.314985543 -0.202264965 0.280381501 0.172845244 0.922279596\n1403636876351666432 0.218202978 -0.109303802 -0.313039333 -0.204488710 0.287530899 0.176795557 0.918832779\n1403636876401666560 0.247404590 -0.112746783 -0.308391392 -0.208078057 0.293314129 0.179135203 0.915740669\n1403636876451666432 0.278951705 -0.113793463 -0.298098117 -0.208024412 0.300707012 0.178427994 0.913490355\n1403636876501666560 0.311243206 -0.118013069 -0.286974281 -0.207727849 0.305586576 0.175461873 0.912512541\n1403636876551666432 0.342318565 -0.123738728 -0.271910101 -0.204327792 0.308547139 0.172186688 0.912907720\n1403636876601666560 0.369662315 -0.130740598 -0.255044311 -0.200255647 0.310395569 0.165027335 0.914504409\n1403636876651666432 0.396849900 -0.139492378 -0.234556124 -0.195584849 0.309007168 0.158477977 0.917140007\n1403636876701666560 0.419258863 -0.149468899 -0.212805212 -0.191974238 0.304573983 0.152058855 0.920466542\n1403636876751666432 0.437219530 -0.159240946 -0.189069390 -0.188852653 0.298090398 0.145800218 0.924239695\n1403636876801666560 0.450444639 -0.169319659 -0.163590580 -0.187020555 0.290091842 0.137727052 0.928386390\n1403636876851666432 0.457851619 -0.179128483 -0.137786597 -0.185973078 0.280968726 0.129000112 0.932646513\n1403636876901666560 0.460175067 -0.188958466 -0.111822233 -0.183927923 0.269112468 0.120169818 0.937714338\n1403636876951666432 0.457048774 -0.197107986 -0.084100194 -0.180819705 0.255116940 0.111818217 0.943247736\n1403636877001666560 0.446056992 -0.205549359 -0.056657638 -0.178321809 0.241549551 0.104488455 0.948123038\n1403636877051666432 0.433608502 -0.211823627 -0.028431777 -0.176717535 0.222848773 0.095697403 0.953913689\n1403636877101666560 0.415539622 -0.217662856 -0.003618509 -0.175180510 0.203215331 0.086851150 0.959412396\n1403636877151666432 0.391652495 -0.223996043 0.017425247 -0.175339013 0.182726637 0.077073455 0.964327157\n1403636877201666560 0.362892717 -0.229144633 0.037637532 -0.175608352 0.160963044 0.068916835 0.968763649\n1403636877251666432 0.334021658 -0.232239053 0.057779208 -0.175939977 0.139778122 0.060503069 0.972546399\n1403636877301666560 0.301865429 -0.236639172 0.070963450 -0.177140743 0.119791150 0.053885587 0.975380719\n1403636877351666432 0.266392320 -0.238524333 0.081416868 -0.178457722 0.100583658 0.045179877 0.977749765\n1403636877401666560 0.230423033 -0.239696354 0.086483121 -0.180537432 0.081508085 0.037243728 0.979477167\n1403636877451666432 0.195239350 -0.238122433 0.088972315 -0.183112994 0.063125037 0.030877469 0.980577111\n1403636877501666560 0.159892425 -0.234557375 0.088883415 -0.186656013 0.046818040 0.025045928 0.980989456\n1403636877551666432 0.126918808 -0.230657935 0.085037760 -0.191825777 0.032472968 0.023336722 0.980613947\n1403636877601666560 0.096011236 -0.224042043 0.076094061 -0.197497562 0.019629989 0.021436637 0.979872346\n1403636877651666432 0.067875616 -0.216426536 0.063951761 -0.202979222 0.009694419 0.020655926 0.978917122\n1403636877701666560 0.041866101 -0.208556682 0.049390651 -0.208285764 0.001483745 0.022382731 0.977810740\n1403636877751666432 0.018902503 -0.201535195 0.030733641 -0.213602632 -0.003738131 0.024044152 0.976617515\n1403636877801666560 -0.001198447 -0.193285406 0.011147276 -0.218369171 -0.004206340 0.026205560 0.975505233\n1403636877851666432 -0.017718261 -0.185067564 -0.010257989 -0.223300010 -0.002267059 0.031407095 0.974241018\n1403636877901666560 -0.030320259 -0.176205784 -0.032874100 -0.228592977 0.001653744 0.034361992 0.972914040\n1403636877951666432 -0.039809853 -0.166375235 -0.053563051 -0.233466670 0.009329141 0.037241738 0.971606553\n1403636878001666560 -0.044862680 -0.157536179 -0.076176077 -0.238894522 0.017591730 0.041038804 0.970018446\n1403636878051666432 -0.045195919 -0.145871282 -0.100041300 -0.239843532 0.027753841 0.044525482 0.969392717\n1403636878101666560 -0.041101217 -0.134270042 -0.119918913 -0.239226893 0.039378863 0.048700877 0.968941689\n1403636878151666432 -0.033243828 -0.126318544 -0.142078966 -0.239527494 0.052881762 0.055117030 0.967880249\n1403636878201666560 -0.021592461 -0.120637313 -0.161478534 -0.240172312 0.065311030 0.061477508 0.966577590\n1403636878251666432 -0.006281551 -0.112739563 -0.179156631 -0.238677025 0.079397127 0.067481242 0.965492427\n1403636878301666560 0.010051984 -0.103312388 -0.196866214 -0.233588651 0.092288017 0.075880304 0.964967072\n1403636878351666432 0.029791892 -0.099550284 -0.214047074 -0.232141122 0.105626732 0.082980052 0.963362753\n1403636878401666560 0.056079414 -0.091330267 -0.227200150 -0.227187291 0.117818795 0.088598184 0.962629199\n1403636878451666432 0.084198892 -0.087990530 -0.239762366 -0.225516930 0.129376799 0.096536063 0.960772872\n1403636878501666560 0.109981716 -0.087425232 -0.248745337 -0.225034028 0.147155210 0.099505283 0.958020747\n1403636878551666432 0.141570270 -0.088267535 -0.256133914 -0.222857878 0.159958541 0.105000094 0.955888391\n1403636878601666560 0.172670156 -0.091476157 -0.261474609 -0.221274272 0.173764408 0.107844844 0.953526676\n1403636878651666432 0.206174582 -0.096280009 -0.260277510 -0.219236940 0.187331185 0.111303225 0.951027751\n1403636878701666560 0.237066627 -0.102388278 -0.259495765 -0.216867119 0.200527668 0.111593619 0.948843598\n1403636878751666432 0.268730462 -0.108753495 -0.254849434 -0.213523924 0.211369455 0.109698460 0.947468579\n1403636878801666560 0.299976885 -0.115990326 -0.246906877 -0.209587052 0.220109507 0.109884843 0.946335256\n1403636878851666432 0.329005301 -0.124609306 -0.239109397 -0.207033485 0.226299897 0.110515125 0.945363402\n1403636878901666560 0.356330901 -0.132580698 -0.228447497 -0.205949843 0.229669288 0.111399397 0.944683433\n1403636878951666432 0.382853776 -0.140222013 -0.215461031 -0.206158146 0.230592236 0.112719603 0.944256485\n1403636879001666560 0.405564129 -0.147733122 -0.202267066 -0.207566455 0.230926111 0.113427036 0.943781555\n1403636879051666432 0.425486296 -0.155829862 -0.186400399 -0.207234323 0.230369568 0.114537120 0.943856478\n1403636879101666560 0.441640615 -0.165397823 -0.169586107 -0.204323605 0.229557902 0.114275388 0.944720149\n1403636879151666432 0.454893947 -0.175557762 -0.149905056 -0.198534846 0.227137968 0.113299653 0.946654856\n1403636879201666560 0.464657664 -0.186322242 -0.130147949 -0.191244155 0.224901497 0.110908061 0.948970199\n1403636879251666432 0.470550567 -0.196958870 -0.109727859 -0.184529990 0.221831858 0.105744101 0.951607823\n1403636879301666560 0.471071482 -0.206989512 -0.089431047 -0.177970409 0.217431009 0.101551242 0.954325736\n1403636879351666432 0.469794393 -0.217511117 -0.069489360 -0.173834264 0.209657937 0.095523804 0.957444727\n1403636879401666560 0.462446809 -0.226711273 -0.051415972 -0.170044810 0.200521454 0.090156250 0.960597634\n1403636879451666432 0.449505270 -0.233859479 -0.033726405 -0.167509869 0.188609272 0.082237132 0.964159787\n1403636879501666560 0.433667898 -0.239578575 -0.017175287 -0.165927768 0.175326362 0.074874759 0.967534184\n1403636879551666432 0.413997442 -0.245543256 -0.004466150 -0.167083293 0.160787389 0.068326153 0.970341265\n1403636879601666560 0.392064214 -0.251136124 0.004875110 -0.167930543 0.146011353 0.063646652 0.972845912\n1403636879651666432 0.366591603 -0.255944788 0.013539715 -0.168893591 0.131862849 0.060301002 0.974910736\n1403636879701666560 0.338922262 -0.261109412 0.018073292 -0.170334086 0.117468499 0.059084889 0.976573825\n1403636879751666432 0.307577372 -0.262579113 0.020808663 -0.171476379 0.104723752 0.056494091 0.977976084\n1403636879801666560 0.277402103 -0.263459086 0.021377431 -0.174840346 0.092491567 0.054029182 0.978752792\n1403636879851666432 0.246722639 -0.263148814 0.017734766 -0.179054126 0.082714126 0.052469205 0.978950977\n1403636879901666560 0.219156295 -0.261482209 0.010001644 -0.184461042 0.074455485 0.051378757 0.978667855\n1403636879951666432 0.192658156 -0.257256389 0.000531234 -0.189147934 0.067811728 0.050670177 0.978293002\n1403636880001666560 0.167891070 -0.252128482 -0.013141982 -0.193688065 0.063891515 0.048532080 0.977776766\n1403636880051666432 0.148539588 -0.246445447 -0.028442368 -0.197488338 0.060259234 0.048230257 0.977262020\n1403636880101666560 0.134814098 -0.240675971 -0.046077244 -0.200466588 0.059291925 0.047416147 0.976754487\n1403636880151666432 0.126175389 -0.235128820 -0.066292048 -0.201950416 0.060482223 0.047020599 0.976394951\n1403636880201666560 0.121761352 -0.228468642 -0.086198360 -0.201703444 0.066591062 0.049154934 0.975943208\n1403636880251666432 0.122887075 -0.223138049 -0.108049013 -0.200041205 0.075218827 0.050571278 0.975586057\n1403636880301666560 0.129135430 -0.217061460 -0.131277025 -0.197071135 0.085945673 0.053217448 0.975163698\n1403636880351666432 0.136482090 -0.212185830 -0.153390273 -0.194846392 0.099524423 0.056918882 0.974109828\n1403636880401666560 0.144909889 -0.206337452 -0.176526204 -0.190583676 0.113721922 0.059332080 0.973254800\n1403636880451666432 0.150933474 -0.202711686 -0.199126691 -0.187724218 0.129423678 0.061747119 0.971697688\n1403636880501666560 0.155221269 -0.199651599 -0.223610759 -0.185309902 0.143044263 0.063782476 0.970118761\n1403636880551666432 0.158007681 -0.196198493 -0.246981427 -0.184407070 0.155700579 0.067472607 0.968090296\n1403636880601666560 0.155962184 -0.193035334 -0.270155340 -0.185077146 0.165585652 0.069324777 0.966189384\n1403636880651666432 0.150805652 -0.189684242 -0.291608751 -0.188039228 0.172746882 0.072449483 0.964132130\n1403636880701666560 0.139719427 -0.186815828 -0.312665582 -0.192360803 0.177792862 0.075220734 0.962148070\n1403636880751666432 0.126871303 -0.183512241 -0.330100209 -0.196834132 0.180014744 0.077931732 0.960613191\n1403636880801666560 0.110716015 -0.179948241 -0.344217956 -0.199611843 0.179088578 0.080403969 0.960009217\n1403636880851666432 0.092464171 -0.178401738 -0.354881793 -0.202091172 0.175940305 0.081815809 0.959953308\n1403636880901666560 0.071637876 -0.176267117 -0.362607867 -0.201146618 0.170556515 0.081884742 0.961116791\n1403636880951666432 0.053212695 -0.175465032 -0.365142047 -0.198630691 0.163653448 0.080509052 0.962954640\n1403636881001666560 0.034043550 -0.176372334 -0.364848554 -0.194352478 0.157159343 0.077284753 0.965171039\n1403636881051666432 0.015222065 -0.177268252 -0.361312032 -0.188030198 0.150245056 0.073096685 0.967847109\n1403636881101666560 -0.002181299 -0.180806011 -0.354741067 -0.182873100 0.141474336 0.068070583 0.970519900\n1403636881151666432 -0.019361906 -0.181193858 -0.345546424 -0.176894203 0.130720034 0.062668100 0.973495483\n1403636881201666560 -0.036622774 -0.185648650 -0.335282415 -0.173083797 0.118032686 0.058593567 0.976051748\n1403636881251666432 -0.050692942 -0.190681577 -0.322147846 -0.171113268 0.104146600 0.054689065 0.978203893\n1403636881301666560 -0.060903408 -0.195829093 -0.308004409 -0.169231966 0.091529146 0.048644345 0.980110526\n1403636881351666432 -0.065404058 -0.200717360 -0.289832443 -0.168083623 0.080747284 0.042897172 0.981523097\n1403636881401666560 -0.069565929 -0.209795266 -0.271828622 -0.168557748 0.073815964 0.038253427 0.982179284\n1403636881451666432 -0.066603743 -0.216005564 -0.252319813 -0.166687891 0.067670852 0.031323772 0.983185947\n1403636881501666560 -0.059681542 -0.223460406 -0.231306314 -0.164146438 0.063805267 0.025844974 0.984030962\n1403636881551666432 -0.048855390 -0.229568213 -0.208126247 -0.160659149 0.061432324 0.017903624 0.984933555\n1403636881601666560 -0.034863975 -0.237094998 -0.186817065 -0.157881126 0.059612323 0.012415855 0.985578895\n1403636881651666432 -0.016510610 -0.243380219 -0.165032968 -0.156075120 0.056853406 0.005340797 0.986093163\n1403636881701666560 0.004745012 -0.248994410 -0.143877059 -0.155400485 0.056092165 0.000332537 0.986257672\n1403636881751666432 0.028949562 -0.253544807 -0.122935690 -0.156094119 0.055652190 -0.003835559 0.986165702\n1403636881801666560 0.055186290 -0.257619232 -0.102480792 -0.157500267 0.058726259 -0.006115214 0.985752285\n1403636881851666432 0.080677234 -0.260752827 -0.085491613 -0.158772260 0.063364916 -0.005082068 0.985266685\n1403636881901666560 0.107441746 -0.262847126 -0.068759292 -0.160275057 0.067720115 -0.002098963 0.984744370\n1403636881951666432 0.135826096 -0.265968949 -0.057854943 -0.161905631 0.071804106 0.001801074 0.984188735\n1403636882001666560 0.163852796 -0.265771717 -0.046484608 -0.162305221 0.076315083 0.006661191 0.983762503\n1403636882051666432 0.189517260 -0.263118595 -0.039454881 -0.161273152 0.082390629 0.010614709 0.983407378\n1403636882101666560 0.214128241 -0.259737760 -0.036015697 -0.160239667 0.087881304 0.014127801 0.983056724\n1403636882151666432 0.237494409 -0.253941417 -0.035031557 -0.158737957 0.092671387 0.016406307 0.982825041\n1403636882201666560 0.258015633 -0.245856345 -0.035852600 -0.156536490 0.098788321 0.018130410 0.982552052\n1403636882251666432 0.274906009 -0.237648755 -0.041098282 -0.153688669 0.104572818 0.019077234 0.982385039\n1403636882301666560 0.286033124 -0.228492171 -0.048107319 -0.150879696 0.108563058 0.019385351 0.982381582\n1403636882351666432 0.294127226 -0.218935743 -0.055960044 -0.147836119 0.108749270 0.020534527 0.982800305\n1403636882401666560 0.296476960 -0.208014145 -0.063813105 -0.145862684 0.106820889 0.019828431 0.983321011\n1403636882451666432 0.294266731 -0.197842568 -0.071402296 -0.143819049 0.102644123 0.021344673 0.984034896\n1403636882501666560 0.288926840 -0.188699961 -0.077570654 -0.142402560 0.097582206 0.022081748 0.984739363\n1403636882551666432 0.281341076 -0.181099430 -0.080461837 -0.140112415 0.090802826 0.023197565 0.985690236\n1403636882601666560 0.273764133 -0.174018934 -0.080027699 -0.135206878 0.084605440 0.022981815 0.986931026\n1403636882651666432 0.264003575 -0.169869170 -0.075862177 -0.127652273 0.078476399 0.021967703 0.988465369\n1403636882701666560 0.255016863 -0.166433170 -0.070017323 -0.115410142 0.069742970 0.020118071 0.990662217\n1403636882751666432 0.246384799 -0.163280100 -0.059287257 -0.100538701 0.058466289 0.018119700 0.993048489\n1403636882801666560 0.237715796 -0.159411967 -0.047786910 -0.085314833 0.046822526 0.013958397 0.995155334\n1403636882851666432 0.230425879 -0.153880417 -0.034882948 -0.070664383 0.033359602 0.010064645 0.996891320\n1403636882901666560 0.223339513 -0.146989554 -0.020373389 -0.059578471 0.021905469 0.005697560 0.997966945\n1403636882951666432 0.216493532 -0.139494061 -0.006962746 -0.053154085 0.008906958 0.002521006 0.998543382\n1403636883001666560 0.209472552 -0.130339533 0.006127940 -0.051241245 -0.003324253 -0.000637414 0.998680532\n1403636883051666432 0.203210741 -0.120841995 0.018284496 -0.051504724 -0.015554654 -0.003313802 0.998546124\n1403636883101666560 0.198174313 -0.111819364 0.030863788 -0.051011395 -0.024221638 -0.007883591 0.998373151\n1403636883151666432 0.193237081 -0.102553703 0.043286927 -0.048609883 -0.030697631 -0.012997029 0.998261392\n1403636883201666560 0.188961491 -0.093820237 0.055541936 -0.044463642 -0.035287209 -0.018909834 0.998208523\n1403636883251666432 0.185170263 -0.084998064 0.066334523 -0.039803110 -0.039565504 -0.023177708 0.998154879\n1403636883301666560 0.181389287 -0.077658869 0.075624630 -0.036057089 -0.044318970 -0.024360117 0.998069286\n1403636883351666432 0.178418547 -0.071016982 0.083986446 -0.033419397 -0.047732867 -0.026040694 0.997961223\n1403636883401666560 0.175998747 -0.065336309 0.091070607 -0.031167962 -0.050998904 -0.026251348 0.997866988\n1403636883451666432 0.174340233 -0.061080035 0.096818447 -0.028622461 -0.054137427 -0.027192188 0.997752726\n1403636883501666560 0.173147172 -0.057669509 0.100953311 -0.023843268 -0.057841070 -0.028221551 0.997641981\n1403636883551666432 0.172253326 -0.055027805 0.105407313 -0.018632801 -0.061791293 -0.029802950 0.997470021\n1403636883601666560 0.171326861 -0.052557789 0.108709410 -0.013721490 -0.066065960 -0.031965356 0.997208714\n1403636883651666432 0.170629293 -0.050531697 0.111323625 -0.010950595 -0.070388153 -0.032913566 0.996916354\n1403636883701666560 0.170772210 -0.048212085 0.113626778 -0.009640363 -0.073835008 -0.035846986 0.996579349\n1403636883751666432 0.169835180 -0.046960879 0.115949780 -0.010077809 -0.075843558 -0.037852541 0.996349990\n1403636883801666560 0.169686899 -0.045737442 0.116686344 -0.010071200 -0.077570856 -0.037991140 0.996211827\n1403636883851666432 0.169368476 -0.044306111 0.118410453 -0.009460228 -0.081141017 -0.035101879 0.996039391\n1403636883901666560 0.169888169 -0.042500336 0.119648382 -0.008586298 -0.084408239 -0.033865418 0.995818615\n1403636883951666432 0.169803143 -0.041382935 0.120884612 -0.008641094 -0.085438535 -0.035073318 0.995688438\n1403636884001666560 0.169835240 -0.040357783 0.121985801 -0.004751670 -0.087387316 -0.035986550 0.995512843\n1403636884051666432 0.169971392 -0.039940931 0.122557253 -0.001359464 -0.090072691 -0.036420502 0.995268106\n1403636884101666560 0.170636863 -0.039987069 0.122379005 0.001400679 -0.092839405 -0.035225891 0.995056808\n1403636884151666432 0.171563908 -0.039339360 0.122431338 0.003797231 -0.092476308 -0.037684459 0.994994283\n1403636884201666560 0.171826869 -0.039547659 0.122874230 0.006870006 -0.092611223 -0.038974877 0.994915545\n1403636884251666432 0.171810165 -0.039571524 0.122424856 0.009995311 -0.092015803 -0.039435055 0.994926155\n1403636884301666560 0.171304300 -0.039542273 0.121228322 0.011361436 -0.092114978 -0.039032876 0.994918168\n1403636884351666432 0.170884132 -0.039660271 0.121408686 0.011922621 -0.092531197 -0.038389437 0.994898021\n1403636884401666560 0.170901775 -0.039684694 0.121284619 0.011859557 -0.092588797 -0.038241133 0.994899154\n1403636884451666432 0.171288759 -0.039800722 0.120917335 0.011676171 -0.092455156 -0.038672373 0.994897068\n1403636884501666560 0.171215922 -0.039617758 0.121048555 0.011941741 -0.092526160 -0.038348779 0.994899809\n1403636884551666432 0.170989975 -0.039678600 0.121004626 0.011864968 -0.092547625 -0.038395382 0.994896948\n1403636884601666560 0.170913428 -0.039661143 0.120997369 0.012165490 -0.092636764 -0.038808927 0.994868994\n1403636884651666432 0.171017542 -0.039611071 0.121293277 0.011999455 -0.092590570 -0.038535982 0.994885921\n1403636884701666560 0.170745879 -0.039671596 0.121205524 0.011792151 -0.092303924 -0.038809843 0.994904339\n1403636884751666432 0.170777649 -0.039442394 0.121198416 0.011896838 -0.092486687 -0.038106430 0.994913340\n1403636884801666560 0.171175897 -0.039628599 0.120908931 0.011780519 -0.092472978 -0.038480487 0.994901597\n1403636884851666432 0.170827210 -0.039533202 0.121184632 0.011950765 -0.092513546 -0.038338851 0.994901299\n1403636884901666560 0.171020925 -0.039438277 0.121556796 0.012007352 -0.092352591 -0.038688928 0.994902015\n1403636884951666432 0.170860365 -0.039421413 0.121410042 0.011869850 -0.092556916 -0.038291261 0.994900048\n1403636885001666560 0.170941442 -0.039495334 0.121440135 0.011832877 -0.092504852 -0.038533587 0.994895995\n1403636885051666432 0.170973256 -0.039650321 0.121207424 0.011708874 -0.092612877 -0.038379010 0.994893372\n1403636885101666560 0.170869708 -0.039584775 0.121107638 0.011822844 -0.092569634 -0.038458537 0.994892955\n1403636885151666432 0.171062350 -0.039527804 0.121313021 0.011833035 -0.092479058 -0.038408902 0.994903147\n1403636885201666560 0.170825094 -0.039586108 0.121389486 0.011681021 -0.092493176 -0.038125232 0.994914591\n1403636885251666432 0.170964658 -0.039626628 0.121158257 0.011857965 -0.092521407 -0.038353208 0.994901121\n1403636885301666560 0.170915797 -0.039572567 0.121163405 0.011736350 -0.092418253 -0.038361132 0.994911849\n1403636885351666432 0.170962214 -0.039503798 0.121389441 0.011877608 -0.092564821 -0.038227428 0.994901657\n1403636885401666560 0.170943365 -0.039414097 0.121378630 0.012047218 -0.092436358 -0.038400359 0.994904935\n1403636885451666432 0.170987636 -0.039537296 0.121187314 0.012053809 -0.092456415 -0.038168322 0.994911909\n1403636885501666560 0.170976549 -0.039487593 0.121161163 0.012045232 -0.092509508 -0.038231324 0.994904637\n1403636885551666432 0.170977980 -0.039549645 0.121301107 0.011890147 -0.092621669 -0.038075402 0.994902074\n1403636885601666560 0.170969442 -0.039492041 0.121265531 0.012018812 -0.092542335 -0.038317278 0.994898617\n1403636885651666432 0.171020165 -0.039505038 0.121045396 0.011955260 -0.092446826 -0.038468543 0.994902432\n1403636885701666560 0.170871198 -0.039433751 0.121367723 0.011917944 -0.092538975 -0.038185965 0.994905174\n1403636885751666432 0.170916334 -0.039494108 0.121242717 0.011977410 -0.092568778 -0.038306005 0.994897068\n1403636885801666560 0.170973733 -0.039596155 0.121217996 0.011796736 -0.092613965 -0.038099092 0.994902968\n1403636885851666432 0.171026528 -0.039491758 0.121133223 0.012014111 -0.092406183 -0.038615283 0.994899809\n1403636885901666560 0.170791000 -0.039512072 0.121274650 0.011818876 -0.092469908 -0.038371015 0.994905651\n1403636885951666432 0.171051174 -0.039532434 0.121307924 0.011927917 -0.092597403 -0.038468562 0.994888723\n1403636886001666560 0.170903832 -0.039481666 0.121172301 0.011942323 -0.092547610 -0.038277391 0.994900584\n1403636886051666432 0.170886591 -0.039556481 0.121281780 0.011939377 -0.092474289 -0.038468994 0.994900048\n1403636886101666560 0.170987844 -0.039436288 0.121259272 0.011973537 -0.092477858 -0.038458548 0.994899690\n1403636886151666432 0.170933768 -0.039476391 0.121142268 0.011934525 -0.092417449 -0.038217969 0.994915068\n1403636886201666560 0.170974791 -0.039377820 0.121135682 0.011919230 -0.092539303 -0.038280550 0.994901478\n1403636886251666432 0.170890599 -0.039542496 0.121169887 0.012033518 -0.092484534 -0.038142916 0.994910479\n1403636886301666560 0.171031147 -0.039544504 0.121103913 0.011997963 -0.092469521 -0.038327686 0.994905233\n1403636886351666432 0.171048477 -0.039629433 0.121136419 0.011999385 -0.092630021 -0.038120445 0.994898260\n1403636886401666560 0.171011284 -0.039575581 0.121204391 0.011921934 -0.092520639 -0.038100619 0.994910121\n1403636886451666432 0.170976207 -0.039443456 0.121425115 0.012081981 -0.092531115 -0.038032539 0.994909823\n1403636886501666560 0.171021000 -0.039646681 0.120963752 0.011831217 -0.092529207 -0.038165670 0.994907916\n1403636886551666432 0.170960337 -0.039511256 0.121348694 0.011941982 -0.092536837 -0.038008109 0.994911909\n1403636886601666560 0.171013102 -0.039567024 0.121178597 0.011929835 -0.092589147 -0.038042631 0.994905889\n1403636886651666432 0.170935377 -0.039517954 0.121267512 0.011990207 -0.092517354 -0.038130995 0.994908452\n1403636886701666560 0.170938730 -0.039559953 0.121162772 0.011910277 -0.092424355 -0.038191102 0.994915724\n1403636886751666432 0.171010166 -0.039549485 0.121034056 0.011989363 -0.092526004 -0.037991077 0.994912982\n1403636886801666560 0.170946702 -0.039538994 0.121292099 0.012008063 -0.092592210 -0.037994068 0.994906485\n1403636886851666432 0.170934618 -0.039598189 0.121315069 0.011865791 -0.092486620 -0.038130805 0.994912803\n1403636886901666560 0.171071768 -0.039557148 0.121204972 0.011887548 -0.092678361 -0.037964948 0.994901061\n1403636886951666432 0.171018913 -0.039573152 0.121101812 0.011932715 -0.092539676 -0.037934016 0.994914591\n1403636887001666560 0.171046585 -0.039568994 0.121016413 0.011897735 -0.092464007 -0.037863176 0.994924724\n1403636887051666432 0.171008885 -0.039529938 0.121118054 0.012003399 -0.092668697 -0.037839469 0.994905353\n1403636887101666560 0.171040639 -0.039545726 0.121110708 0.011944776 -0.092542559 -0.037949815 0.994913578\n1403636887151666432 0.170964092 -0.039538827 0.121171281 0.011846474 -0.092450805 -0.037902791 0.994925082\n1403636887201666560 0.170987561 -0.039573409 0.121175289 0.011933220 -0.092552833 -0.037822742 0.994917572\n1403636887251666432 0.170915350 -0.039576601 0.121136636 0.011908554 -0.092417747 -0.038121868 0.994919002\n1403636887301666560 0.171057999 -0.039572045 0.121241748 0.011842006 -0.092436038 -0.038071375 0.994920075\n1403636887351666432 0.170973301 -0.039477292 0.121228680 0.012063830 -0.092538111 -0.038046829 0.994908869\n1403636887401666560 0.170972139 -0.039497074 0.121309459 0.011983151 -0.092425153 -0.038024455 0.994921148\n1403636887451666432 0.170943916 -0.039558232 0.121051207 0.011853104 -0.092469245 -0.038132798 0.994914472\n1403636887501666560 0.171049595 -0.039494842 0.121344388 0.011981469 -0.092512138 -0.037971031 0.994915128\n1403636887551666432 0.171007633 -0.039534021 0.121107638 0.011926975 -0.092498004 -0.037951536 0.994917810\n1403636887601666560 0.170996472 -0.039577633 0.121131152 0.011916437 -0.092542030 -0.037889790 0.994916260\n1403636887651666432 0.171027228 -0.039542973 0.121241868 0.011893149 -0.092547677 -0.037984565 0.994912386\n1403636887701666560 0.170998365 -0.039537687 0.121030845 0.011930388 -0.092468008 -0.038082201 0.994915605\n1403636887751666432 0.170991808 -0.039521318 0.121190757 0.011998871 -0.092603929 -0.037849892 0.994911015\n1403636887801666560 0.170941055 -0.039588593 0.121272355 0.011873898 -0.092470221 -0.037925474 0.994922042\n1403636887851666432 0.171036005 -0.039520554 0.121353768 0.012087959 -0.092613131 -0.038009919 0.994902968\n1403636887901666560 0.170928389 -0.039569527 0.120988302 0.011853612 -0.092473008 -0.038050335 0.994917274\n1403636887951666432 0.170936167 -0.039555378 0.121206969 0.011897287 -0.092474304 -0.038080029 0.994915485\n1403636888001666560 0.170971349 -0.039530948 0.121289238 0.011878090 -0.092517972 -0.037928086 0.994917512\n1403636888051666432 0.170973971 -0.039546177 0.121323779 0.011936681 -0.092596173 -0.037863851 0.994911969\n1403636888101666560 0.171045333 -0.039591495 0.121065572 0.011877473 -0.092594974 -0.037832934 0.994913936\n1403636888151666432 0.171077013 -0.039566562 0.120965257 0.011903689 -0.092470765 -0.037968859 0.994920015\n1403636888201666560 0.171039313 -0.039546113 0.121116914 0.011823214 -0.092608847 -0.037963655 0.994908333\n1403636888251666432 0.171060801 -0.039522540 0.121209167 0.011854614 -0.092651598 -0.037831265 0.994908988\n1403636888301666560 0.170990661 -0.039578941 0.121193327 0.011910073 -0.092520267 -0.037770264 0.994922876\n1403636888351666432 0.171024173 -0.039528970 0.121177495 0.011999259 -0.092566110 -0.037963066 0.994910181\n1403636888401666560 0.171075061 -0.039548196 0.121296838 0.011914001 -0.092580847 -0.037980150 0.994909227\n1403636888451666432 0.171024293 -0.039525598 0.121190056 0.011906795 -0.092619240 -0.037913825 0.994908273\n1403636888501666560 0.171163484 -0.039535433 0.121107399 0.011881301 -0.092598021 -0.038126662 0.994902372\n1403636888551666432 0.170872271 -0.039518431 0.121328890 0.011884864 -0.092409275 -0.037902769 0.994928479\n1403636888601666560 0.170937702 -0.039648388 0.121176220 0.011826286 -0.092325918 -0.038217895 0.994924843\n1403636888651666432 0.170889318 -0.039619468 0.121253885 0.012006461 -0.092313901 -0.037970651 0.994933248\n1403636888701666560 0.170804843 -0.039641198 0.120831393 0.012017678 -0.092501201 -0.038422432 0.994898379\n1403636888751666432 0.170859292 -0.039564442 0.121130601 0.012188287 -0.092665739 -0.038315009 0.994885147\n1403636888801666560 0.170991316 -0.039584693 0.120905749 0.012060163 -0.093132615 -0.037928440 0.994857907\n1403636888851666432 0.170816049 -0.039437663 0.120785400 0.011956349 -0.092709087 -0.038316932 0.994883835\n1403636888901666560 0.170831949 -0.039462265 0.120943293 0.012005802 -0.092815623 -0.037816320 0.994892478\n1403636888951666432 0.170876756 -0.039442908 0.121108115 0.011965166 -0.092707448 -0.038221806 0.994887531\n1403636889001666560 0.170686677 -0.039566267 0.120728731 0.011946946 -0.092995226 -0.038244307 0.994860053\n1403636889051666432 0.170886755 -0.039587926 0.120986715 0.012058013 -0.092984699 -0.037838981 0.994875193\n1403636889101666560 0.170807123 -0.039431632 0.121099442 0.012183224 -0.092553310 -0.037921477 0.994910717\n1403636889151666432 0.170732617 -0.039480239 0.121026590 0.012044016 -0.092508011 -0.038074709 0.994910777\n1403636889201666560 0.170763463 -0.039466556 0.121198863 0.012183395 -0.092568703 -0.037543509 0.994923651\n1403636889251666432 0.170873791 -0.039461587 0.120999262 0.011996761 -0.092448018 -0.037687335 0.994931698\n1403636889301666560 0.170831785 -0.039449129 0.121377409 0.011994739 -0.092287883 -0.038039893 0.994933188\n1403636889351666432 0.170774087 -0.039536949 0.121339411 0.011954670 -0.092303261 -0.037872169 0.994938612\n1403636889401666560 0.170849100 -0.039457690 0.121018380 0.012182924 -0.092689596 -0.037865087 0.994900227\n1403636889451666432 0.170826465 -0.039521258 0.121185064 0.012046780 -0.092486821 -0.037926000 0.994918406\n1403636889501666560 0.170923814 -0.039546706 0.121010691 0.012059214 -0.092403859 -0.037960529 0.994924664\n1403636889551666432 0.170862675 -0.039498124 0.121379256 0.012090067 -0.092346936 -0.038035188 0.994926691\n1403636889601666560 0.171076387 -0.039524212 0.121145934 0.012315217 -0.092290789 -0.037832201 0.994936883\n1403636889651666432 0.170872152 -0.039608993 0.121066913 0.012097887 -0.092153773 -0.038248211 0.994936347\n1403636889701666560 0.171081617 -0.039548241 0.121093273 0.012384540 -0.092270665 -0.038529810 0.994911134\n1403636889751666432 0.170866042 -0.039463911 0.121286675 0.012337745 -0.092116252 -0.038343545 0.994933248\n1403636889801666560 0.170922816 -0.039561506 0.120734215 0.012166020 -0.092540681 -0.038351521 0.994895637\n1403636889851666432 0.171197027 -0.039466001 0.120963618 0.012216110 -0.092405684 -0.038119309 0.994916499\n1403636889901666560 0.171011969 -0.039647911 0.121041685 0.012113760 -0.092163235 -0.038097266 0.994941115\n1403636889951666432 0.170889363 -0.039561559 0.120871887 0.012079824 -0.092313118 -0.038407397 0.994915664\n1403636890001666560 0.170855671 -0.039482996 0.121107057 0.012171476 -0.092247434 -0.038316716 0.994924188\n1403636890051666432 0.171100676 -0.039524991 0.120942965 0.012121811 -0.092111290 -0.037994757 0.994949758\n1403636890101666560 0.171154797 -0.039634425 0.120898813 0.012370310 -0.091852568 -0.037854236 0.994975924\n1403636890151666432 0.170992702 -0.039436292 0.121059760 0.013004953 -0.091872841 -0.038410824 0.994944632\n1403636890201666560 0.170917481 -0.039569311 0.121136226 0.012934415 -0.092499837 -0.038242545 0.994893968\n1403636890251666432 0.170711398 -0.039441116 0.121128008 0.012841953 -0.092547916 -0.038574018 0.994877875\n1403636890301666560 0.170786127 -0.039420653 0.120988466 0.012283545 -0.092819139 -0.038297080 0.994870365\n1403636890351666432 0.171017736 -0.039458327 0.121004693 0.012056384 -0.092773892 -0.038045432 0.994887054\n1403636890401666560 0.170995295 -0.039494701 0.120859727 0.012326350 -0.092458941 -0.037361942 0.994938910\n1403636890451666432 0.171025276 -0.039604530 0.120976940 0.012435921 -0.092101425 -0.037837651 0.994952738\n1403636890501666560 0.170972019 -0.039547414 0.121042520 0.012992995 -0.091880776 -0.038255703 0.994950056\n1403636890551666432 0.170849055 -0.039566569 0.121565171 0.012959077 -0.092229337 -0.038396686 0.994912803\n1403636890601666560 0.170676887 -0.039569501 0.120941378 0.012810295 -0.092405744 -0.038873754 0.994879842\n1403636890651666432 0.170873076 -0.039602615 0.120737508 0.012051694 -0.093118273 -0.038287472 0.994845629\n1403636890701666560 0.170887023 -0.039429579 0.120791435 0.012112581 -0.092800573 -0.038188893 0.994878352\n1403636890751666432 0.170885354 -0.039536688 0.120807648 0.011984373 -0.092268676 -0.037934080 0.994939148\n1403636890801666560 0.171059027 -0.039612092 0.120861068 0.012256135 -0.091889061 -0.038169768 0.994961917\n1403636890851666432 0.170872286 -0.039421842 0.121155217 0.012990030 -0.091764525 -0.038536247 0.994949996\n1403636890901666560 0.170927376 -0.039487809 0.121149912 0.012935831 -0.091963090 -0.038494851 0.994933963\n1403636890951666432 0.170799986 -0.039437141 0.121012419 0.012909572 -0.091829121 -0.038693868 0.994938970\n1403636891001666560 0.170803398 -0.039463386 0.120895654 0.012950729 -0.092141025 -0.038243856 0.994926989\n1403636891051666432 0.170899272 -0.039461948 0.120899320 0.012709501 -0.092318237 -0.038022127 0.994922161\n1403636891101666560 0.170808181 -0.039482225 0.120813102 0.012843663 -0.092294097 -0.038247388 0.994914055\n1403636891151666432 0.170757160 -0.039429471 0.121263266 0.012986735 -0.092251852 -0.038377769 0.994911075\n1403636891201666560 0.170771912 -0.039545551 0.120866120 0.012696669 -0.092078619 -0.038761154 0.994916022\n1403636891251666432 0.170700908 -0.039437681 0.120980136 0.012867255 -0.092239805 -0.038415488 0.994912326\n1403636891301666560 0.170776740 -0.039429542 0.121021211 0.012823584 -0.092367359 -0.038395740 0.994901776\n1403636891351666432 0.170764863 -0.039533097 0.120907806 0.012772989 -0.092293903 -0.038274568 0.994913936\n1403636891401666560 0.170899391 -0.039466470 0.120849878 0.012799646 -0.092342511 -0.038274620 0.994909108\n1403636891451666432 0.170818359 -0.039463732 0.121004254 0.012796580 -0.092437163 -0.038434971 0.994894147\n1403636891501666560 0.170761257 -0.039484911 0.120820329 0.012829070 -0.092314214 -0.038399324 0.994906545\n1403636891551666432 0.170905635 -0.039505553 0.121047944 0.012782071 -0.092315890 -0.038507693 0.994902790\n1403636891601666560 0.170779750 -0.039429497 0.121267140 0.012687941 -0.092359468 -0.038765039 0.994889975\n1403636891651666432 0.170926675 -0.039545257 0.121053554 0.012714823 -0.092564248 -0.038188607 0.994892836\n1403636891701666560 0.170744956 -0.039603617 0.120837763 0.012794104 -0.092184708 -0.038542397 0.994913459\n1403636891751666432 0.170854837 -0.039392032 0.121177763 0.012808704 -0.092353389 -0.038426176 0.994902134\n1403636891801666560 0.170835346 -0.039559271 0.121034853 0.012676742 -0.092442475 -0.038364828 0.994897902\n1403636891851666432 0.170833290 -0.039560676 0.121132657 0.012668355 -0.092335053 -0.038289353 0.994910896\n1403636891901666560 0.170855507 -0.039585132 0.120816603 0.012760185 -0.092511863 -0.038081609 0.994901240\n1403636891951666432 0.170873091 -0.039560359 0.120878600 0.012682063 -0.092516355 -0.038246054 0.994895518\n1403636892001666560 0.170859978 -0.039433390 0.121241063 0.012880241 -0.092464380 -0.038209762 0.994899213\n1403636892051666432 0.170908421 -0.039521057 0.120873958 0.012901449 -0.092670523 -0.037933540 0.994890332\n1403636892101666560 0.170932859 -0.039591238 0.120836608 0.012607884 -0.092443772 -0.038045082 0.994910896\n1403636892151666432 0.170837402 -0.039507199 0.120620459 0.012760511 -0.092362568 -0.038301039 0.994906723\n1403636892201666560 0.170818552 -0.039504841 0.120761186 0.012786756 -0.092413776 -0.038251124 0.994903505\n1403636892251666432 0.170781225 -0.039498795 0.120916463 0.012762222 -0.092452325 -0.038121119 0.994905233\n1403636892301666560 0.171225742 -0.039420810 0.120971039 0.012717104 -0.092291258 -0.038574304 0.994903326\n1403636892351666432 0.170686498 -0.039350189 0.121177502 0.012862488 -0.092231803 -0.038514320 0.994909286\n1403636892401666560 0.170877010 -0.039554697 0.120598659 0.012636391 -0.092095479 -0.038509030 0.994925022\n1403636892451666432 0.170805484 -0.039522897 0.121096760 0.012896517 -0.092194043 -0.038612742 0.994908512\n1403636892501666560 0.170941919 -0.039543692 0.120924667 0.012797202 -0.092304118 -0.038274128 0.994912684\n1403636892551666432 0.170811400 -0.039402064 0.120912008 0.012809608 -0.092149124 -0.038570050 0.994915485\n1403636892601666560 0.170753747 -0.039429411 0.121172130 0.012889713 -0.092209846 -0.038519386 0.994910777\n1403636892651666432 0.170749590 -0.039402701 0.120909497 0.012890526 -0.092111900 -0.038597465 0.994916797\n1403636892701666560 0.170747221 -0.039482314 0.121268988 0.012849760 -0.092095107 -0.038668845 0.994916081\n1403636892751666432 0.170822278 -0.039501999 0.120859697 0.012706696 -0.092082560 -0.038745731 0.994916141\n1403636892801666560 0.170876667 -0.039461978 0.120987996 0.012836202 -0.092296630 -0.038461659 0.994905651\n1403636892851666432 0.170922875 -0.039528213 0.120994911 0.012673369 -0.092405647 -0.038288195 0.994904339\n1403636892901666560 0.170817569 -0.039655093 0.120854542 0.012504139 -0.092100643 -0.038911816 0.994910538\n1403636892951666432 0.170831978 -0.039467119 0.120925128 0.012718924 -0.092255063 -0.038732186 0.994900525\n1403636893001666560 0.170755446 -0.039418295 0.121114120 0.012822203 -0.092340082 -0.038423833 0.994903266\n1403636893051666432 0.170849621 -0.039520942 0.121088475 0.012721061 -0.092237256 -0.038627110 0.994906247\n1403636893101666560 0.170967236 -0.039604992 0.120796889 0.012777696 -0.092264481 -0.038387667 0.994912267\n1403636893151666432 0.170880705 -0.039489843 0.121127263 0.012745881 -0.092318848 -0.038478326 0.994904101\n1403636893201666560 0.170868754 -0.039516654 0.120828122 0.012701018 -0.092213705 -0.038649850 0.994907796\n1403636893251666432 0.170809552 -0.039519858 0.121069804 0.012691268 -0.092282452 -0.038750455 0.994897604\n1403636893301666560 0.170696318 -0.039478544 0.121240914 0.012773790 -0.092178918 -0.038632080 0.994910777\n1403636893351666432 0.170846552 -0.039434202 0.121089473 0.012873739 -0.092342652 -0.038479187 0.994900227\n1403636893401666560 0.170900673 -0.039641257 0.120886020 0.012579159 -0.092172027 -0.038790990 0.994907677\n1403636893451666432 0.170715153 -0.039459158 0.120727405 0.012790044 -0.092245109 -0.038484748 0.994910121\n1403636893501666560 0.170898527 -0.039536066 0.120811716 0.012563623 -0.092302516 -0.038634278 0.994901896\n1403636893551666432 0.170830369 -0.039572135 0.121094547 0.012635079 -0.092194252 -0.038582344 0.994913042\n1403636893601666560 0.170821249 -0.039486580 0.121051043 0.012748267 -0.092088692 -0.038843386 0.994911194\n1403636893651666432 0.170971423 -0.039547514 0.121266395 0.012592590 -0.092436180 -0.038478293 0.994895160\n1403636893701666560 0.170841724 -0.039651692 0.120778650 0.012704527 -0.092197739 -0.038731452 0.994906008\n1403636893751666432 0.170936555 -0.039535861 0.120843649 0.012823417 -0.092273757 -0.038564268 0.994903982\n1403636893801666560 0.171037823 -0.039573509 0.120720580 0.012659436 -0.092311859 -0.038764618 0.994894743\n1403636893851666432 0.170722261 -0.039519500 0.120837115 0.012554693 -0.092198558 -0.038725242 0.994908094\n1403636893901666560 0.170808747 -0.039596476 0.120954208 0.012584744 -0.092276268 -0.038659353 0.994903088\n1403636893951666432 0.170819059 -0.039455961 0.120939285 0.013007663 -0.092406951 -0.038078289 0.994907916\n1403636894001666560 0.170643896 -0.039342787 0.121204570 0.012838680 -0.092186488 -0.038521565 0.994913518\n1403636894051666432 0.170765594 -0.039507225 0.121077076 0.012751829 -0.092416279 -0.038197156 0.994905829\n1403636894101666560 0.170817539 -0.039680716 0.120843388 0.012580996 -0.092099361 -0.038790934 0.994914412\n1403636894151666432 0.170838282 -0.039507527 0.120917171 0.012766568 -0.092424005 -0.038294084 0.994901180\n1403636894201666560 0.170890421 -0.039552573 0.120906651 0.012681970 -0.092378221 -0.038240958 0.994908571\n1403636894251666432 0.170838758 -0.039568711 0.120891459 0.012605035 -0.092344075 -0.038522240 0.994901896\n1403636894301666560 0.170809805 -0.039480142 0.121108890 0.012771809 -0.092291474 -0.038418371 0.994908631\n1403636894351666432 0.170834541 -0.039478905 0.120922439 0.012734587 -0.092274666 -0.038391579 0.994911671\n1403636894401666560 0.170859292 -0.039490908 0.121013433 0.012711909 -0.092241578 -0.038544439 0.994909167\n1403636894451666432 0.170868963 -0.039607830 0.121025749 0.012610693 -0.092377886 -0.038296744 0.994907379\n1403636894501666560 0.170914859 -0.039523602 0.120897874 0.012742721 -0.092487954 -0.038375847 0.994892418\n1403636894551666432 0.170844331 -0.039501444 0.120999135 0.012715613 -0.092367575 -0.038516719 0.994898498\n1403636894601666560 0.170839563 -0.039433736 0.121219888 0.012717146 -0.092493892 -0.038267683 0.994896352\n1403636894651666432 0.170709968 -0.039471481 0.121218041 0.012595001 -0.092273392 -0.038700242 0.994901657\n1403636894701666560 0.170839295 -0.039474938 0.121071741 0.012760642 -0.092433915 -0.038444653 0.994894505\n1403636894751666432 0.170835659 -0.039506081 0.120734431 0.012759376 -0.092255563 -0.038653579 0.994903028\n1403636894801666560 0.170858279 -0.039482050 0.120935269 0.012600246 -0.092503391 -0.038412459 0.994891346\n1403636894851666432 0.170754313 -0.039518356 0.120848268 0.012592585 -0.092064746 -0.038616508 0.994924247\n1403636894901666560 0.170852169 -0.039373256 0.121213704 0.012811338 -0.092308126 -0.038559429 0.994901121\n1403636894951666432 0.170798630 -0.039408412 0.120940626 0.012892966 -0.092408605 -0.037987437 0.994912744\n1403636895001666560 0.170974657 -0.039429385 0.120884523 0.012806602 -0.092347354 -0.038456906 0.994901478\n1403636895051666432 0.170875132 -0.039488539 0.120794721 0.012751472 -0.092196263 -0.038641501 0.994909108\n1403636895101666560 0.170876220 -0.039554801 0.120911494 0.012621425 -0.092115164 -0.038785115 0.994912624\n1403636895151666432 0.171014026 -0.039563466 0.120740563 0.012875535 -0.092223808 -0.038299877 0.994918108\n1403636895201666560 0.171132952 -0.039478928 0.120645642 0.012932543 -0.092433184 -0.038075760 0.994906545\n1403636895251666432 0.170855045 -0.039440744 0.121063992 0.012871601 -0.092065379 -0.038692728 0.994917631\n1403636895301666560 0.170839891 -0.039588489 0.120831266 0.012771029 -0.092289180 -0.038221892 0.994916379\n1403636895351666432 0.170999780 -0.039498493 0.121050417 0.012785417 -0.092323989 -0.038534742 0.994900942\n1403636895401666560 0.170729220 -0.039358824 0.121326998 0.012975473 -0.092350908 -0.038610179 0.994893014\n1403636895451666432 0.170910642 -0.039408285 0.120860547 0.012840766 -0.092122279 -0.038692370 0.994912803\n1403636895501666560 0.170789376 -0.039400410 0.121196620 0.012740725 -0.092321828 -0.038852170 0.994889379\n1403636895551666432 0.170809209 -0.039429832 0.120873347 0.012764203 -0.092210807 -0.038515586 0.994912446\n1403636895601666560 0.170782849 -0.039405476 0.121045917 0.012842055 -0.092211939 -0.038582701 0.994908750\n1403636895651666432 0.170971021 -0.039489951 0.120905161 0.012849361 -0.092179678 -0.038713250 0.994906545\n1403636895701666560 0.170652032 -0.039369192 0.121249914 0.012942422 -0.092166744 -0.038624417 0.994910002\n1403636895751666432 0.171014056 -0.039447099 0.120864145 0.012958857 -0.092314474 -0.038278177 0.994909465\n1403636895801666560 0.170756981 -0.039466266 0.121029995 0.012858315 -0.092303090 -0.038655706 0.994897246\n1403636895851666432 0.171053976 -0.039522767 0.120939821 0.012855324 -0.092429616 -0.038299762 0.994899333\n1403636895901666560 0.170769453 -0.039432358 0.121125393 0.012957416 -0.092333391 -0.038595192 0.994895518\n1403636895951666432 0.170734957 -0.039433632 0.121169105 0.012893994 -0.092313558 -0.038594857 0.994898200\n1403636896001666560 0.170707047 -0.039490815 0.121273711 0.012655312 -0.092276216 -0.038959481 0.994890511\n1403636896051666432 0.170937926 -0.039591618 0.120822668 0.012354551 -0.092295870 -0.039006144 0.994890630\n1403636896101666560 0.170979321 -0.039603561 0.121251121 0.011860920 -0.092524029 -0.038124148 0.994909644\n1403636896151666432 0.171090096 -0.039533861 0.121271849 0.011239298 -0.092473045 -0.038327396 0.994913757\n1403636896201666560 0.171137035 -0.039510597 0.121569023 0.010842298 -0.092610553 -0.038107302 0.994913816\n1403636896251666432 0.171159655 -0.039552182 0.121481940 0.010695694 -0.092547320 -0.038219161 0.994917035\n1403636896301666560 0.171323508 -0.039536476 0.121272430 0.010941445 -0.092480764 -0.038532309 0.994908452\n1403636896351666432 0.171163768 -0.039624494 0.121163987 0.011154704 -0.092494063 -0.038434990 0.994908631\n1403636896401666560 0.171216756 -0.039556663 0.121592581 0.011522842 -0.092609502 -0.038226020 0.994901717\n1403636896451666432 0.171068370 -0.039578121 0.121356063 0.011572726 -0.092551857 -0.038491242 0.994896293\n1403636896501666560 0.170939580 -0.039658237 0.121225417 0.011596111 -0.092490219 -0.038714487 0.994893074\n1403636896551666432 0.171188980 -0.039536025 0.120791763 0.011759634 -0.092594899 -0.038763236 0.994879544\n1403636896601666560 0.171036154 -0.039649628 0.121253781 0.011772454 -0.092534713 -0.038650107 0.994889379\n1403636896651666432 0.171116337 -0.039765023 0.121254571 0.011564996 -0.092630915 -0.038744342 0.994879246\n1403636896701666560 0.171140581 -0.039625756 0.121205851 0.011285569 -0.092566490 -0.038957871 0.994880080\n1403636896751666432 0.171212092 -0.039515171 0.121382192 0.010825508 -0.092655003 -0.038831245 0.994881868\n1403636896801666560 0.171382427 -0.039643534 0.121362209 0.010808123 -0.092957579 -0.038658742 0.994860590\n1403636896851666432 0.171062559 -0.039620712 0.121350281 0.011131278 -0.092714980 -0.038680576 0.994878829\n1403636896901666560 0.171390802 -0.039637361 0.121324658 0.010813260 -0.092920035 -0.038894143 0.994854867\n1403636896951666432 0.171235964 -0.039590426 0.121364586 0.010828917 -0.092852555 -0.038957737 0.994858503\n1403636897001666560 0.171100020 -0.039760031 0.121061735 0.011703364 -0.093167879 -0.038996890 0.994817555\n1403636897051666432 0.171249986 -0.039768688 0.120741054 0.011872774 -0.093831919 -0.039059762 0.994750679\n1403636897101666560 0.171243027 -0.039631937 0.120051429 0.011928112 -0.095077328 -0.040279295 0.994583130\n1403636897151666432 0.171320751 -0.039433159 0.119109556 0.012078311 -0.097106174 -0.041376509 0.994340241\n1403636897201666560 0.171392396 -0.038833443 0.118596919 0.011120728 -0.098199360 -0.041360375 0.994244695\n1403636897251666432 0.172107220 -0.038356081 0.117498927 0.010653883 -0.098155461 -0.041319251 0.994255841\n1403636897301666560 0.174128845 -0.037873197 0.115632728 0.009869865 -0.096945584 -0.040974416 0.994396925\n1403636897351666432 0.176747277 -0.037243940 0.113113105 0.008696765 -0.094639249 -0.040457476 0.994651198\n1403636897401666560 0.180938870 -0.035548866 0.109950125 0.005431849 -0.091183960 -0.041644942 0.994948089\n1403636897451666432 0.185458139 -0.033974409 0.105829895 0.002211211 -0.087982565 -0.042218797 0.995224476\n1403636897501666560 0.190537229 -0.032408603 0.101053044 -0.002193866 -0.083719604 -0.044012971 0.995514452\n1403636897551666432 0.195780098 -0.030407581 0.096095636 -0.006916211 -0.079567872 -0.045703471 0.995757163\n1403636897601666560 0.202215090 -0.028581617 0.089570083 -0.014332128 -0.076046117 -0.047921650 0.995848894\n1403636897651666432 0.208089218 -0.027849182 0.082854405 -0.022117143 -0.072100706 -0.051464155 0.995823145\n1403636897701666560 0.215575650 -0.028196277 0.072767600 -0.032018580 -0.068118371 -0.056473672 0.995562851\n1403636897751666432 0.222563282 -0.030393539 0.063832700 -0.039541613 -0.065872721 -0.060238924 0.995222867\n1403636897801666560 0.229191005 -0.034802169 0.054272078 -0.045948204 -0.064224511 -0.063425913 0.994857371\n1403636897851666432 0.234676674 -0.041528340 0.046103105 -0.052325044 -0.062996514 -0.066146895 0.994443655\n1403636897901666560 0.239628792 -0.049854636 0.039172634 -0.056344770 -0.062641472 -0.068232685 0.994105458\n1403636897951666432 0.243844017 -0.060449786 0.032168951 -0.053545512 -0.063163593 -0.069948800 0.994107842\n1403636898001666560 0.247776553 -0.070298925 0.028095126 -0.046771970 -0.064644091 -0.069433764 0.994390488\n1403636898051666432 0.250999212 -0.078926802 0.025566880 -0.041102689 -0.066799864 -0.068976752 0.994530320\n1403636898101666560 0.253385156 -0.085302345 0.023581155 -0.036305092 -0.068783462 -0.068377458 0.994623184\n1403636898151666432 0.255866438 -0.091653153 0.022886714 -0.033503197 -0.070703745 -0.067479298 0.994648218\n1403636898201666560 0.257926315 -0.098216675 0.021653468 -0.031358637 -0.072535828 -0.067865014 0.994559944\n1403636898251666432 0.259563744 -0.105067551 0.021491382 -0.030591695 -0.074024998 -0.069059305 0.994391918\n1403636898301666560 0.260697275 -0.112905204 0.021006761 -0.030243892 -0.075554751 -0.069182374 0.994278908\n1403636898351666432 0.261752218 -0.122277707 0.020169461 -0.030610967 -0.077191554 -0.070204630 0.994070292\n1403636898401666560 0.262195885 -0.131834880 0.020271808 -0.030165842 -0.079070225 -0.069942720 0.993954718\n1403636898451666432 0.262240618 -0.142983183 0.019602481 -0.030842237 -0.081027523 -0.070142396 0.993762195\n1403636898501666560 0.261949867 -0.153733283 0.020303663 -0.031354815 -0.083211616 -0.069650255 0.993600309\n1403636898551666432 0.261252403 -0.165758982 0.020976484 -0.031341571 -0.084558204 -0.069777347 0.993478060\n1403636898601666560 0.260878086 -0.177288100 0.021790359 -0.031852782 -0.085857406 -0.071259946 0.993245125\n1403636898651666432 0.260301530 -0.188250124 0.023712270 -0.031805709 -0.087016508 -0.071541943 0.993125498\n1403636898701666560 0.258744389 -0.199468553 0.025905166 -0.032756940 -0.087571882 -0.072574049 0.992970824\n1403636898751666432 0.257292539 -0.209609270 0.029325418 -0.032891490 -0.088742949 -0.072547235 0.992864430\n1403636898801666560 0.255107194 -0.220658720 0.031878572 -0.032836176 -0.090110309 -0.072238602 0.992765546\n1403636898851666432 0.252896845 -0.230271503 0.035724938 -0.033527203 -0.091295071 -0.070986100 0.992724597\n1403636898901666560 0.250449240 -0.239665523 0.041023009 -0.034384225 -0.092289649 -0.069867551 0.992682636\n1403636898951666432 0.247699469 -0.248888433 0.047042631 -0.035248961 -0.093981490 -0.066694088 0.992711902\n1403636899001666560 0.246367633 -0.258654386 0.053536825 -0.036470324 -0.095269546 -0.061922446 0.992854059\n1403636899051666432 0.243900597 -0.266758353 0.061160691 -0.035789121 -0.093595944 -0.059655845 0.993176758\n1403636899101666560 0.244004726 -0.275806755 0.071006477 -0.034347773 -0.090731137 -0.054954287 0.993764579\n1403636899151666432 0.244694471 -0.284729183 0.081890747 -0.031999703 -0.085370280 -0.053017400 0.994422972\n1403636899201666560 0.244637817 -0.293555945 0.091822736 -0.027852278 -0.077762999 -0.051583070 0.995246887\n1403636899251666432 0.246166825 -0.302796960 0.103485785 -0.021823134 -0.069373317 -0.048409309 0.996176481\n1403636899301666560 0.249089852 -0.310777098 0.117247246 -0.016333422 -0.059278738 -0.045151573 0.997086048\n1403636899351666432 0.252292752 -0.320012271 0.127427757 -0.011013950 -0.047362771 -0.042245913 0.997923195\n1403636899401666560 0.257531911 -0.328562170 0.137586117 -0.007399043 -0.034483589 -0.038749468 0.998626351\n1403636899451666432 0.261066854 -0.336125255 0.148673221 -0.005537690 -0.022319399 -0.034923710 0.999125361\n1403636899501666560 0.267134845 -0.344025970 0.156672686 -0.008259377 -0.013083988 -0.027797559 0.999493837\n1403636899551666432 0.271924168 -0.348850667 0.167378873 -0.012411391 -0.004631166 -0.022008942 0.999669969\n1403636899601666560 0.277507305 -0.354656905 0.174856067 -0.016557733 0.002341048 -0.017252939 0.999711335\n1403636899651666432 0.284120709 -0.360875785 0.181829765 -0.019194817 0.007965352 -0.012751486 0.999702692\n1403636899701666560 0.291687369 -0.367074132 0.189165190 -0.021481343 0.012997737 -0.009786445 0.999636829\n1403636899751666432 0.300376385 -0.373016328 0.197131112 -0.023904592 0.017716587 -0.008282695 0.999522924\n1403636899801666560 0.310094863 -0.377260625 0.205630809 -0.025403729 0.022126714 -0.008830650 0.999393344\n1403636899851666432 0.320057273 -0.383120000 0.213102654 -0.026066456 0.026362076 -0.011280552 0.999248862\n1403636899901666560 0.329924434 -0.387301147 0.222365052 -0.025532596 0.030028965 -0.014227611 0.999121606\n1403636899951666432 0.341631353 -0.390539855 0.232904643 -0.022759620 0.032395255 -0.016312087 0.999082804\n1403636900001666560 0.353839576 -0.394324929 0.241962537 -0.019286903 0.034351833 -0.019006258 0.999042869\n1403636900051666432 0.364917517 -0.397358775 0.253957719 -0.015239763 0.035305344 -0.019754451 0.999065101\n1403636900101666560 0.376502991 -0.402880818 0.261810511 -0.010907853 0.035821781 -0.020891277 0.999080241\n1403636900151666432 0.388761342 -0.409242481 0.267666668 -0.006674133 0.035861369 -0.021939646 0.999093652\n1403636900201666560 0.399215400 -0.415341944 0.278436929 -0.004480333 0.036007740 -0.023773434 0.999058664\n1403636900251666432 0.410779834 -0.423091590 0.285346657 -0.004275667 0.035340276 -0.024781732 0.999058902\n1403636900301666560 0.421082258 -0.436310172 0.288134664 -0.005860460 0.034819175 -0.025800660 0.999043345\n1403636900351666432 0.431461841 -0.449377954 0.291552782 -0.009725817 0.033369068 -0.025731383 0.999064505\n1403636900401666560 0.441992283 -0.462795019 0.292085856 -0.013862962 0.032140486 -0.025873259 0.999052227\n1403636900451666432 0.451609641 -0.477423996 0.296379030 -0.018232653 0.030398654 -0.026086403 0.999031007\n1403636900501666560 0.462782294 -0.491889268 0.296416134 -0.020937471 0.028702091 -0.027295541 0.998995841\n1403636900551666432 0.472531557 -0.503009617 0.298934340 -0.022595897 0.027507978 -0.027182559 0.998996437\n1403636900601666560 0.480045408 -0.515273869 0.301328838 -0.024179440 0.025928533 -0.026828500 0.999011159\n1403636900651666432 0.493926197 -0.525703430 0.302120715 -0.027554218 0.024419680 -0.027944125 0.998931229\n1403636900701666560 0.501244783 -0.534120977 0.309872925 -0.032299645 0.023355039 -0.026222240 0.998861194\n1403636900751666432 0.510559797 -0.542320073 0.313598573 -0.037139863 0.021955481 -0.026056884 0.998728991\n1403636900801666560 0.523184180 -0.548338294 0.321140796 -0.039295904 0.020048635 -0.023962868 0.998739064\n1403636900851666432 0.532545447 -0.555735409 0.327428490 -0.038165700 0.018713005 -0.021618428 0.998862267\n1403636900901666560 0.544088304 -0.564104497 0.332291394 -0.036661286 0.016182467 -0.016382637 0.999062419\n1403636900951666432 0.556350708 -0.567017078 0.346454799 -0.033370838 0.014463022 -0.013355032 0.999249160\n1403636901001666560 0.569644690 -0.571872711 0.357857198 -0.030947350 0.013556645 -0.011350353 0.999364614\n1403636901051666432 0.583454192 -0.573464751 0.371017337 -0.029417783 0.012717689 -0.009458735 0.999441564\n1403636901101666560 0.599231958 -0.575500131 0.384410053 -0.027945472 0.011525182 -0.006816089 0.999519765\n1403636901151666432 0.615014613 -0.578120947 0.395614862 -0.027515007 0.011499905 -0.005770511 0.999538600\n1403636901201666560 0.633485556 -0.579750657 0.407741457 -0.026421778 0.011268735 -0.005892207 0.999570012\n1403636901251666432 0.653492093 -0.580444276 0.426694125 -0.025778817 0.011949444 -0.007505739 0.999568045\n1403636901301666560 0.674873888 -0.586500168 0.438230366 -0.024963429 0.012567940 -0.010270401 0.999556601\n1403636901351666432 0.693319857 -0.590017855 0.453127861 -0.024453966 0.013550599 -0.011660452 0.999541104\n1403636901401666560 0.714044571 -0.598268092 0.465735376 -0.024232714 0.014644444 -0.013745054 0.999504566\n1403636901451666432 0.737910807 -0.607937515 0.476428747 -0.023804022 0.015638648 -0.016906096 0.999451339\n1403636901501666560 0.759801924 -0.617753148 0.490293294 -0.023026308 0.016833454 -0.019916061 0.999394715\n1403636901551666432 0.783862412 -0.627357304 0.503657341 -0.022749070 0.017784413 -0.022373207 0.999332607\n1403636901601666560 0.806331933 -0.639261663 0.513843775 -0.022147652 0.018539995 -0.024007279 0.999294460\n1403636901651666432 0.827524900 -0.645499289 0.530548096 -0.020141054 0.019200455 -0.024951646 0.999301314\n1403636901701666560 0.854959965 -0.653209269 0.542419732 -0.018929476 0.019031029 -0.024593735 0.999337077\n1403636901751666432 0.877480209 -0.658719957 0.557594121 -0.018093433 0.018475769 -0.023100371 0.999398649\n1403636901801666560 0.902715623 -0.664722264 0.566125333 -0.018323911 0.018600360 -0.023528220 0.999382138\n1403636901851666432 0.924753249 -0.664694905 0.586019874 -0.018151717 0.019086275 -0.024161400 0.999361038\n1403636901901666560 0.947847068 -0.664403379 0.601983547 -0.017878750 0.019132581 -0.024676988 0.999352455\n1403636901951666432 0.974113643 -0.666068792 0.616234541 -0.018497026 0.019123185 -0.025488084 0.999320984\n1403636902001666560 0.997624874 -0.663248777 0.633330345 -0.017807612 0.019074811 -0.026329607 0.999312639\n1403636902051666432 1.022907019 -0.664978385 0.645148516 -0.017918546 0.018853877 -0.027472040 0.999284089\n1403636902101666560 1.046190023 -0.664743185 0.665141642 -0.016623050 0.018515630 -0.027304208 0.999317408\n1403636902151666432 1.070078492 -0.668148041 0.672254086 -0.016987756 0.018629231 -0.028511394 0.999275446\n1403636902201666560 1.094380736 -0.669847429 0.688118279 -0.016885672 0.018122731 -0.028197959 0.999295413\n1403636902251666432 1.114678383 -0.679132044 0.700028419 -0.017589528 0.018413356 -0.027405489 0.999300003\n1403636902301666560 1.137490273 -0.686855316 0.708897948 -0.018155701 0.018375365 -0.025858769 0.999331832\n1403636902351666432 1.157507777 -0.685995996 0.728125155 -0.018332690 0.018860219 -0.024705529 0.999348700\n1403636902401666560 1.185935855 -0.684526563 0.743946373 -0.018728290 0.019188587 -0.023475165 0.999364793\n1403636902451666432 1.210054040 -0.678444564 0.755215287 -0.019319508 0.020377273 -0.023577007 0.999327600\n1403636902501666560 1.234172463 -0.674417019 0.770693481 -0.020870965 0.021873066 -0.024985841 0.999230564\n1403636902551666432 1.253906608 -0.662475824 0.792671144 -0.019670475 0.024752911 -0.027102444 0.999132514\n1403636902601666560 1.281296015 -0.653293729 0.805231571 -0.020461695 0.026733615 -0.029972244 0.998983681\n1403636902651666432 1.306274891 -0.645972848 0.822554231 -0.019975862 0.029048944 -0.032886460 0.998837113\n1403636902701666560 1.332412720 -0.640091300 0.834468246 -0.018744173 0.030338591 -0.033292774 0.998809218\n1403636902751666432 1.359940290 -0.639141917 0.845479250 -0.018150669 0.031208368 -0.033659894 0.998781085\n1403636902801666560 1.376765728 -0.635936856 0.865148485 -0.017680367 0.031904794 -0.032404669 0.998808980\n1403636902851666432 1.392837048 -0.628533542 0.883476377 -0.015196584 0.032132544 -0.031562164 0.998869538\n1403636902901666560 1.420063376 -0.635977805 0.890253425 -0.013588256 0.030382095 -0.031182095 0.998959422\n1403636902951666432 1.440951228 -0.643878996 0.900305033 -0.013016051 0.029648818 -0.031636413 0.998974800\n1403636903001666560 1.455737233 -0.647534490 0.916203499 -0.014089784 0.029175300 -0.031379290 0.998982310\n1403636903051666432 1.476896286 -0.653964221 0.926870763 -0.013778422 0.027905231 -0.030702066 0.999043941\n1403636903101666560 1.499365807 -0.666031718 0.931198955 -0.015179024 0.026419206 -0.031057134 0.999053061\n1403636903151666432 1.514943004 -0.674099743 0.942463100 -0.015543206 0.025587790 -0.030459110 0.999087572\n1403636903201666560 1.535952806 -0.689185858 0.945205808 -0.016403550 0.024086878 -0.030033994 0.999123991\n1403636903251666432 1.552165031 -0.702527523 0.956450105 -0.018110000 0.023015751 -0.030838059 0.999095261\n1403636903301666560 1.571638346 -0.718969166 0.960679531 -0.019276343 0.022613838 -0.032032993 0.999045014\n1403636903351666432 1.587749362 -0.731929600 0.964439809 -0.020194750 0.022339724 -0.032952771 0.999003112\n1403636903401666560 1.600330830 -0.748111606 0.973194718 -0.021014420 0.022543330 -0.035342634 0.998899937\n1403636903451666432 1.619584322 -0.758346736 0.978054702 -0.021762431 0.022155341 -0.036442760 0.998853087\n1403636903501666560 1.639231086 -0.769413412 0.985372543 -0.021458821 0.021544110 -0.036988534 0.998852968\n1403636903551666432 1.657782078 -0.779313087 0.993175268 -0.021429211 0.021017428 -0.037294693 0.998853445\n1403636903601666560 1.671853900 -0.783562779 1.002869010 -0.022008404 0.020708133 -0.036784507 0.998866200\n1403636903651666432 1.688134551 -0.791000366 1.013371110 -0.025041694 0.019986495 -0.035125349 0.998869240\n1403636903701666560 1.701910257 -0.795861542 1.020127296 -0.027329210 0.019141397 -0.033178896 0.998892367\n1403636903751666432 1.717727065 -0.796682358 1.031299472 -0.029823272 0.018546388 -0.031571776 0.998884261\n1403636903801666560 1.737695456 -0.803030252 1.040430427 -0.031801667 0.016792271 -0.028288573 0.998952687\n1403636903851666432 1.754148841 -0.803305864 1.052040577 -0.032289326 0.015442567 -0.024455205 0.999059975\n1403636903901666560 1.764893889 -0.807256401 1.066470504 -0.031147003 0.015546689 -0.022890100 0.999131739\n1403636903951666432 1.786092162 -0.825191200 1.073199511 -0.030694334 0.013687535 -0.021356618 0.999206901\n1403636904001666560 1.805000424 -0.835212231 1.083957553 -0.028741589 0.013192226 -0.019853227 0.999302626\n1403636904051666432 1.817566514 -0.846398234 1.094877243 -0.026173735 0.013080183 -0.018446246 0.999401629\n1403636904101666560 1.840138316 -0.856427133 1.111979604 -0.024315828 0.012446955 -0.015828667 0.999501526\n1403636904151666432 1.859309316 -0.873957098 1.120925665 -0.024561310 0.012024500 -0.014544617 0.999520183\n1403636904201666560 1.877489924 -0.900487781 1.126582742 -0.024308901 0.011654371 -0.013723133 0.999542356\n1403636904251666432 1.898494244 -0.920275569 1.137300134 -0.023446906 0.012337000 -0.014046196 0.999550283\n1403636904301666560 1.917710662 -0.937118769 1.146303773 -0.022498744 0.012529496 -0.013026030 0.999583483\n1403636904351666432 1.939843774 -0.958234966 1.155955672 -0.021677174 0.013015351 -0.013895866 0.999583721\n1403636904401666560 1.954946876 -0.973914087 1.174558043 -0.020647213 0.014799745 -0.014996046 0.999564767\n1403636904451666432 1.980514407 -0.992462218 1.181358933 -0.020624343 0.015948663 -0.017901624 0.999499798\n1403636904501666560 2.004403114 -1.004038930 1.193998098 -0.020155260 0.016514109 -0.017698571 0.999503791\n1403636904551666432 2.031814814 -1.015800834 1.201732039 -0.020013850 0.017619241 -0.019243801 0.999459147\n1403636904601666560 2.054623365 -1.027634978 1.213826776 -0.019639028 0.019098625 -0.021311801 0.999397516\n1403636904651666432 2.082017422 -1.032877684 1.228153348 -0.019765679 0.020102175 -0.022207199 0.999355853\n1403636904701666560 2.100790501 -1.050455570 1.242418170 -0.020269997 0.022476606 -0.024632560 0.999238312\n1403636904751666432 2.122730970 -1.059676051 1.254091978 -0.019875003 0.023879886 -0.025636215 0.999188423\n1403636904801666560 2.153075218 -1.066359401 1.267913222 -0.019388650 0.025045205 -0.027040059 0.999132454\n1403636904851666432 2.175281286 -1.082196236 1.284642339 -0.020434385 0.026538104 -0.028919136 0.999020457\n1403636904901666560 2.200691223 -1.090100408 1.291641712 -0.021117693 0.027935145 -0.030586541 0.998918474\n1403636904951666432 2.222629309 -1.093065381 1.309805751 -0.020832974 0.029903969 -0.032265898 0.998814642\n1403636905001666560 2.249932289 -1.097593665 1.320831180 -0.020165617 0.030760581 -0.032379113 0.998798668\n1403636905051666432 2.275485277 -1.103304982 1.335028887 -0.020154925 0.031408966 -0.031713117 0.998800039\n1403636905101666560 2.293043137 -1.108683228 1.354742169 -0.019641137 0.033554412 -0.033941828 0.998667240\n1403636905151666432 2.323190689 -1.112194657 1.362331271 -0.018337956 0.033970941 -0.033053830 0.998707712\n1403636905201666560 2.350255013 -1.123522639 1.372639298 -0.018791217 0.034815557 -0.035100732 0.998600364\n1403636905251666432 2.368935347 -1.129807234 1.387427926 -0.019446502 0.036640532 -0.035288181 0.998515904\n1403636905301666560 2.389053583 -1.136894464 1.402655244 -0.020153841 0.038288701 -0.036118068 0.998410404\n1403636905351666432 2.411309481 -1.145784974 1.410978079 -0.022114482 0.038845461 -0.035278812 0.998377383\n1403636905401666560 2.430951834 -1.155106306 1.425277591 -0.024616061 0.039327171 -0.035686489 0.998285472\n1403636905451666432 2.453033447 -1.173454762 1.422912598 -0.025369380 0.038590267 -0.037937980 0.998212337\n1403636905501666560 2.469851255 -1.188443780 1.437363863 -0.026349407 0.036413163 -0.040221453 0.998179376\n1403636905551666432 2.481595516 -1.202517509 1.454697371 -0.026699184 0.034887806 -0.043124586 0.998103321\n1403636905601666560 2.502762079 -1.214375854 1.462223768 -0.026672384 0.032537196 -0.045912981 0.998059094\n1403636905651666432 2.516533852 -1.227957726 1.473531008 -0.027455959 0.029959243 -0.045803014 0.998123586\n1403636905701666560 2.526385307 -1.236991644 1.491416335 -0.028009797 0.027715074 -0.045108121 0.998204648\n1403636905751666432 2.540701866 -1.241442919 1.504127622 -0.027189523 0.024956224 -0.043582506 0.998367906\n1403636905801666560 2.552432299 -1.250820279 1.522275686 -0.028027810 0.023000276 -0.042452656 0.998440385\n1403636905851666432 2.565634966 -1.252636552 1.540712237 -0.028362636 0.020974847 -0.041455574 0.998517454\n1403636905901666560 2.577895641 -1.256040335 1.560497999 -0.029463980 0.019365586 -0.040932029 0.998539627\n1403636905951666432 2.588407993 -1.255523086 1.578829169 -0.030868109 0.017978763 -0.040009797 0.998560488\n1403636906001666560 2.597643137 -1.259974241 1.597474694 -0.033751544 0.017219542 -0.041048646 0.998438418\n1403636906051666432 2.614766836 -1.258481026 1.609921932 -0.036104266 0.016522365 -0.042774554 0.998295486\n1403636906101666560 2.622597694 -1.261032701 1.631130695 -0.037697177 0.016009223 -0.044019807 0.998190820\n1403636906151666432 2.629683971 -1.255565047 1.651253223 -0.037498478 0.015514891 -0.044120330 0.998201668\n1403636906201666560 2.638148546 -1.261065841 1.675831914 -0.035975583 0.014981457 -0.044561852 0.998246253\n1403636906251666432 2.645139933 -1.269521713 1.699231267 -0.031883541 0.013930213 -0.043893229 0.998430133\n1403636906301666560 2.660790205 -1.273233414 1.719880700 -0.026267065 0.011944539 -0.042456321 0.998681545\n1403636906351666432 2.663383484 -1.281899691 1.746042848 -0.022241306 0.011098162 -0.039794132 0.998898685\n1403636906401666560 2.675482988 -1.293051720 1.761141539 -0.019445101 0.009322138 -0.036077011 0.999116361\n1403636906451666432 2.679952621 -1.310168982 1.779431820 -0.018229021 0.007295553 -0.029621724 0.999368310\n1403636906501666560 2.685163498 -1.325186610 1.801674843 -0.018221611 0.005411171 -0.023118310 0.999552011\n1403636906551666432 2.694424391 -1.330727339 1.822402596 -0.019195642 0.003456162 -0.018010912 0.999647498\n1403636906601666560 2.705164194 -1.343767762 1.838106632 -0.022879113 0.002913997 -0.015979063 0.999606252\n1403636906651666432 2.716062069 -1.348795652 1.859166622 -0.023378624 0.003388856 -0.016824635 0.999579370\n1403636906701666560 2.723471642 -1.360260963 1.880315065 -0.023133662 0.005262102 -0.021497214 0.999487340\n1403636906751666432 2.729481220 -1.367332220 1.906314373 -0.022745814 0.007369430 -0.027001489 0.999349415\n1403636906801666560 2.744557381 -1.371038437 1.924642801 -0.022884985 0.008495263 -0.031310584 0.999211550\n1403636906851666432 2.757232428 -1.375476122 1.944736481 -0.023362797 0.008955450 -0.034503721 0.999091327\n1403636906901666560 2.768833399 -1.375160694 1.972591281 -0.023673693 0.008983995 -0.037180755 0.998987675\n1403636906951666432 2.777325392 -1.386813641 1.994873047 -0.024610134 0.009088204 -0.040070999 0.998852372\n1403636907001666560 2.788342714 -1.391241789 2.014585018 -0.024403043 0.008694461 -0.041888192 0.998786390\n1403636907051666432 2.797560930 -1.395983934 2.038135290 -0.024120463 0.007970394 -0.042328462 0.998780727\n1403636907101666560 2.810354948 -1.406525731 2.053287029 -0.025338385 0.007544597 -0.042430282 0.998749554\n1403636907151666432 2.821251869 -1.413230658 2.077159643 -0.027317289 0.006972817 -0.043870479 0.998639345\n1403636907201666560 2.831899881 -1.419616222 2.093579292 -0.030173419 0.006181455 -0.043496497 0.998578668\n1403636907251666432 2.840138674 -1.423711181 2.116410971 -0.032814089 0.005328516 -0.042499095 0.998543262\n1403636907301666560 2.843012571 -1.429243207 2.142609596 -0.035961561 0.004929343 -0.042609304 0.998432219\n1403636907351666432 2.853152037 -1.434415340 2.168704987 -0.036820099 0.003329590 -0.039915226 0.998518884\n1403636907401666560 2.862094641 -1.438204169 2.187577963 -0.037505876 0.001463976 -0.036604717 0.998624682\n1403636907451666432 2.868859053 -1.447414756 2.218556404 -0.038761184 0.000351210 -0.034365408 0.998657346\n1403636907501666560 2.878285885 -1.459447026 2.241421700 -0.038391206 -0.001618491 -0.030474314 0.998796701\n1403636907551666432 2.883858442 -1.472677946 2.269908428 -0.039265223 -0.002695225 -0.026462018 0.998874724\n1403636907601666560 2.892394781 -1.486500859 2.292336464 -0.038414992 -0.003393601 -0.025646886 0.998926938\n1403636907651666432 2.901785612 -1.503253102 2.319549799 -0.038185194 -0.004101148 -0.023604270 0.998983443\n1403636907701666560 2.915662289 -1.516530395 2.344741583 -0.037565369 -0.005251553 -0.021307092 0.999053180\n1403636907751666432 2.924669027 -1.539836049 2.371760130 -0.037599888 -0.005167083 -0.021165760 0.999055326\n1403636907801666560 2.933380365 -1.560552597 2.400573969 -0.037517704 -0.005159984 -0.019724943 0.999087930\n1403636907851666432 2.946472645 -1.583444953 2.425965786 -0.037221890 -0.005562795 -0.019406276 0.999103069\n1403636907901666560 2.963880777 -1.598312378 2.458637238 -0.035603341 -0.005897239 -0.019754408 0.999153316\n1403636907951666432 2.975321770 -1.607510924 2.485669851 -0.031618088 -0.005233249 -0.022588916 0.999231040\n1403636908001666560 2.989616871 -1.618280411 2.522272348 -0.028676214 -0.003907261 -0.027289953 0.999208510\n1403636908051666432 3.011894703 -1.631585360 2.555233479 -0.026464632 -0.003638335 -0.033050973 0.999096632\n1403636908101666560 3.023734093 -1.640666127 2.588817835 -0.023736825 -0.003387701 -0.035576779 0.999079227\n1403636908151666432 3.044673681 -1.652523994 2.619572401 -0.022480048 -0.004351332 -0.037577242 0.999031365\n1403636908201666560 3.054709673 -1.664311647 2.652040720 -0.019980457 -0.004599201 -0.038895443 0.999032915\n1403636908251666432 3.072110176 -1.677913189 2.683386087 -0.019280873 -0.005457019 -0.040698182 0.998970509\n1403636908301666560 3.087620020 -1.690553665 2.714318991 -0.018668728 -0.006357835 -0.041436695 0.998946488\n1403636908351666432 3.101723194 -1.704511762 2.744445562 -0.019899247 -0.007114531 -0.042882726 0.998856604\n1403636908401666560 3.118743658 -1.714169621 2.775074482 -0.020168666 -0.008595718 -0.042474881 0.998856962\n1403636908451666432 3.130422831 -1.727979302 2.807919741 -0.022160402 -0.009280405 -0.043204132 0.998777390\n1403636908501666560 3.150338888 -1.730605364 2.838773012 -0.022393879 -0.010861262 -0.042915720 0.998768687\n1403636908551666432 3.164500237 -1.735571742 2.869899750 -0.022629246 -0.011788230 -0.042744711 0.998760164\n1403636908601666560 3.176381826 -1.744745135 2.904155016 -0.023552027 -0.012579391 -0.043514796 0.998695910\n1403636908651666432 3.191662073 -1.752313256 2.936817408 -0.024196686 -0.013675248 -0.044444159 0.998625159\n1403636908701666560 3.210622787 -1.760180950 2.962628365 -0.025921006 -0.015127452 -0.043861825 0.998586714\n1403636908751666432 3.220979929 -1.772136450 2.998176336 -0.028550902 -0.015694566 -0.043252885 0.998532772\n1403636908801666560 3.235084057 -1.786062360 3.025922298 -0.030563692 -0.016950268 -0.042260051 0.998495162\n1403636908851666432 3.251398563 -1.805396914 3.054396152 -0.034221105 -0.018355951 -0.040455911 0.998426437\n1403636908901666560 3.261879444 -1.821600795 3.086815596 -0.036114234 -0.017994549 -0.040806178 0.998352051\n1403636908951666432 3.274778843 -1.842235208 3.116952896 -0.037435707 -0.018821701 -0.040010076 0.998320341\n1403636909001666560 3.287699223 -1.865581393 3.149973392 -0.037955735 -0.019210918 -0.039029650 0.998332143\n1403636909051666432 3.301355124 -1.883992672 3.179223776 -0.037063845 -0.020005796 -0.037173115 0.998420894\n1403636909101666560 3.314195395 -1.907312155 3.209164143 -0.038032830 -0.020266721 -0.035765078 0.998430550\n1403636909151666432 3.323643923 -1.927049756 3.242166281 -0.037529565 -0.020248508 -0.034212753 0.998504400\n1403636909201666560 3.338638783 -1.945320845 3.279861927 -0.038167041 -0.019871950 -0.035026934 0.998459578\n1403636909251666432 3.356090784 -1.964161396 3.313907862 -0.038746584 -0.019799525 -0.034800954 0.998446584\n1403636909301666560 3.374808311 -1.982860446 3.347994566 -0.039305497 -0.019921271 -0.034258883 0.998441041\n1403636909351666432 3.389549255 -1.998040676 3.387055159 -0.037681814 -0.019202357 -0.034312397 0.998515904\n1403636909401666560 3.404039860 -2.010597229 3.425446033 -0.036324661 -0.018489411 -0.035040926 0.998554349\n1403636909451666432 3.422705650 -2.026679277 3.462055922 -0.033864748 -0.017504873 -0.036820624 0.998594522\n1403636909501666560 3.439044714 -2.040971279 3.503710270 -0.031284347 -0.016394123 -0.038043469 0.998651683\n1403636909551666432 3.456240892 -2.051448822 3.545205355 -0.029853687 -0.016033854 -0.037776772 0.998711467\n1403636909601666560 3.470221996 -2.062856674 3.587419033 -0.029043468 -0.015320003 -0.036714699 0.998786151\n1403636909651666432 3.490094662 -2.071372032 3.628633261 -0.027378907 -0.016272288 -0.032715145 0.998957157\n1403636909701666560 3.506899118 -2.079995632 3.670132875 -0.024898920 -0.015900584 -0.031344190 0.999071956\n1403636909751666432 3.526634693 -2.086310148 3.711392879 -0.020166712 -0.015327782 -0.032295719 0.999157310\n1403636909801666560 3.545388222 -2.090708733 3.755625963 -0.016412867 -0.013601638 -0.036616992 0.999101996\n1403636909851666432 3.563436508 -2.092517376 3.800291061 -0.012413692 -0.010656863 -0.043651715 0.998912811\n1403636909901666560 3.580898523 -2.094416142 3.840769291 -0.010442500 -0.007581880 -0.051577337 0.998585641\n1403636909951666432 3.600157738 -2.095031261 3.884741068 -0.006842826 -0.004781798 -0.059762448 0.998177707\n1403636910001666560 3.616197586 -2.092453718 3.927148819 -0.002478542 -0.002593291 -0.064796604 0.997892022\n1403636910051666432 3.632784367 -2.092816114 3.969532728 -0.000357942 -0.002267581 -0.067054793 0.997746646\n1403636910101666560 3.647514343 -2.094361544 4.003424644 -0.001256960 -0.003611402 -0.064108647 0.997935593\n1403636910151666432 3.659368992 -2.092963696 4.043295860 -0.003685059 -0.005446153 -0.059628177 0.998198986\n1403636910201666560 3.669453144 -2.096519709 4.079859257 -0.009172816 -0.007433997 -0.054029431 0.998469532\n1403636910251666432 3.682228804 -2.098546982 4.114298344 -0.012600591 -0.008808208 -0.051159129 0.998572230\n1403636910301666560 3.690123320 -2.102904320 4.146417141 -0.015777940 -0.009912294 -0.048092309 0.998669088\n1403636910351666432 3.699009418 -2.106474400 4.183468342 -0.018780969 -0.010884421 -0.046029780 0.998704195\n1403636910401666560 3.706773758 -2.113334417 4.215036392 -0.020192709 -0.011676120 -0.045343988 0.998699069\n1403636910451666432 3.718419313 -2.125998020 4.245618820 -0.021701397 -0.012455028 -0.046555925 0.998602271\n1403636910501666560 3.725349188 -2.136235237 4.276777744 -0.021930221 -0.013346919 -0.046158243 0.998604178\n1403636910551666432 3.734834433 -2.148047686 4.306645870 -0.022933951 -0.013579711 -0.047413733 0.998519659\n1403636910601666560 3.742676735 -2.157021523 4.338322639 -0.022845285 -0.013681653 -0.048118759 0.998486578\n1403636910651666432 3.749779463 -2.165841579 4.370025635 -0.023362581 -0.013740359 -0.048617981 0.998449624\n1403636910701666560 3.758669853 -2.170837164 4.401112556 -0.022911865 -0.014278618 -0.048401274 0.998463035\n1403636910751666432 3.766246796 -2.178044319 4.434081078 -0.023547428 -0.014748005 -0.047962759 0.998462617\n1403636910801666560 3.773153305 -2.184393406 4.466372490 -0.024307383 -0.014913497 -0.047240797 0.998476386\n1403636910851666432 3.780040741 -2.184254169 4.499454498 -0.024314515 -0.015518607 -0.046006948 0.998524547\n1403636910901666560 3.789905787 -2.185906887 4.533386230 -0.024586260 -0.016608924 -0.043930139 0.998593926\n1403636910951666432 3.795734882 -2.189929247 4.559355736 -0.021980163 -0.017179636 -0.042159989 0.998721361\n1403636911001666560 3.800795078 -2.189756393 4.603195190 -0.013865788 -0.018638736 -0.038575381 0.998985589\n1403636911051666432 3.807497263 -2.195137262 4.636205196 -0.006034537 -0.019262664 -0.037324525 0.999099314\n1403636911101666560 3.814653635 -2.200994968 4.668864250 -0.001477883 -0.019576771 -0.037213370 0.999114454\n1403636911151666432 3.823156595 -2.207937241 4.695893764 -0.003318608 -0.019635541 -0.037652351 0.999092460\n1403636911201666560 3.830921650 -2.213881731 4.726007462 -0.007561916 -0.018574305 -0.039969850 0.998999596\n1403636911251666432 3.839225769 -2.221031427 4.756853104 -0.013150885 -0.018354306 -0.040923856 0.998907089\n1403636911301666560 3.846101999 -2.230534554 4.778686047 -0.016950179 -0.017359721 -0.042392567 0.998806417\n1403636911351666432 3.852818966 -2.242917776 4.805510521 -0.019747693 -0.015970962 -0.045078784 0.998660505\n1403636911401666560 3.860385656 -2.257769346 4.830929756 -0.019885238 -0.015883463 -0.045410775 0.998644173\n1403636911451666432 3.871901751 -2.271608353 4.850777626 -0.019857476 -0.015596598 -0.046505541 0.998598814\n1403636911501666560 3.877647400 -2.289117098 4.874552727 -0.020997392 -0.015227183 -0.046981368 0.998558939\n1403636911551666432 3.884654522 -2.302735806 4.901709557 -0.020842351 -0.014904589 -0.046925452 0.998569727\n1403636911601666560 3.892154932 -2.319229364 4.924863338 -0.021658635 -0.014925592 -0.047171447 0.998540401\n1403636911651666432 3.896323442 -2.329890251 4.951208591 -0.021023901 -0.014311381 -0.047593623 0.998542964\n1403636911701666560 3.905895948 -2.345107794 4.971923828 -0.021652242 -0.014727758 -0.046922524 0.998555243\n1403636911751666432 3.911327362 -2.354349375 4.997148991 -0.021245340 -0.014788533 -0.045568205 0.998625755\n1403636911801666560 3.918906450 -2.362411261 5.024147511 -0.021524142 -0.016108314 -0.041793320 0.998764515\n1403636911851666432 3.927153111 -2.372242689 5.047322750 -0.022133552 -0.017462004 -0.038243160 0.998870671\n1403636911901666560 3.932338715 -2.378824711 5.073678017 -0.025143448 -0.018632874 -0.032551892 0.998979986\n1403636911951666432 3.936991692 -2.383466959 5.104741096 -0.027249601 -0.019235667 -0.027855091 0.999055326\n1403636912001666560 3.944544077 -2.384657383 5.130284786 -0.027653072 -0.018686377 -0.028035183 0.999049604\n1403636912051666432 3.953894138 -2.384665489 5.156109810 -0.027104793 -0.017428927 -0.029792212 0.999036551\n1403636912101666560 3.964917421 -2.390754700 5.185193062 -0.027792810 -0.017280366 -0.029881272 0.999017537\n1403636912151666432 3.971089840 -2.392769337 5.218316078 -0.026360318 -0.016565500 -0.031219041 0.999027550\n1403636912201666560 3.983577251 -2.399017096 5.244758129 -0.025435882 -0.015853891 -0.033249833 0.998997569\n1403636912251666432 3.994964123 -2.405933857 5.273604393 -0.023930296 -0.015240180 -0.034943435 0.998986483\n1403636912301666560 4.005242825 -2.413345575 5.297373295 -0.022408940 -0.014425422 -0.037771437 0.998930931\n1403636912351666432 4.015815735 -2.423662186 5.329381466 -0.022411281 -0.013422678 -0.038370386 0.998922050\n1403636912401666560 4.029271126 -2.436835766 5.356359959 -0.022851544 -0.013269482 -0.038400780 0.998912930\n1403636912451666432 4.039226055 -2.444631577 5.375802994 -0.022309382 -0.014020120 -0.035386704 0.999026299\n1403636912501666560 4.050056458 -2.452481747 5.404559135 -0.022386238 -0.014991133 -0.031777639 0.999131739\n1403636912551666432 4.060459614 -2.462657213 5.435583591 -0.022671554 -0.014230593 -0.031603299 0.999141991\n1403636912601666560 4.073868275 -2.468974352 5.462145329 -0.023151658 -0.014353212 -0.029745214 0.999186218\n1403636912651666432 4.086198330 -2.474574089 5.496412754 -0.022426208 -0.014919735 -0.026675951 0.999281168\n1403636912701666560 4.101340771 -2.481036186 5.527536869 -0.023714155 -0.015691247 -0.023554953 0.999318063\n1403636912751666432 4.115419388 -2.483570337 5.555831432 -0.023149289 -0.016645605 -0.019918004 0.999394953\n1403636912801666560 4.127438068 -2.481198788 5.584688663 -0.022148553 -0.016580520 -0.018012747 0.999454916\n1403636912851666432 4.142179489 -2.481652737 5.612381458 -0.021829421 -0.016087795 -0.018490497 0.999461234\n1403636912901666560 4.161889076 -2.477792501 5.649827480 -0.020426033 -0.015004089 -0.021526013 0.999446988\n1403636912951666432 4.182066441 -2.481184483 5.677017689 -0.018087339 -0.014217069 -0.024194140 0.999442518\n1403636913001666560 4.195953369 -2.479422331 5.706759453 -0.015070571 -0.012434014 -0.028464373 0.999403834\n1403636913051666432 4.219180107 -2.476738691 5.736782074 -0.012413672 -0.011685899 -0.031314652 0.999364138\n1403636913101666560 4.240725040 -2.476470947 5.768712044 -0.010380506 -0.011189789 -0.033750258 0.999313712\n1403636913151666432 4.256749630 -2.472868919 5.792450905 -0.008380010 -0.010209703 -0.035838298 0.999270320\n1403636913201666560 4.277938366 -2.476791859 5.829153061 -0.006439592 -0.009789404 -0.037400644 0.999231637\n1403636913251666432 4.300932407 -2.475633144 5.854506969 -0.006520068 -0.009779979 -0.037960954 0.999210119\n1403636913301666560 4.316480637 -2.474103928 5.879039288 -0.006795503 -0.009282755 -0.038428035 0.999195158\n1403636913351666432 4.340419769 -2.484498501 5.903885841 -0.010763615 -0.010537283 -0.036519513 0.999219418\n1403636913401666560 4.356007099 -2.490610123 5.927956104 -0.013338961 -0.011194835 -0.034130402 0.999265671\n1403636913451666432 4.379843712 -2.496317863 5.950728893 -0.015845453 -0.012851361 -0.029972717 0.999342501\n1403636913501666560 4.400728226 -2.505330801 5.972005367 -0.017714832 -0.012917056 -0.028768657 0.999345601\n1403636913551666432 4.422379017 -2.509177446 5.987304211 -0.017616473 -0.012327031 -0.030330291 0.999308646\n1403636913601666560 4.442421913 -2.517744303 6.012776852 -0.018588554 -0.011381510 -0.032528095 0.999233127\n1403636913651666432 4.465777874 -2.521123886 6.034659386 -0.019192545 -0.010561135 -0.033454701 0.999200106\n1403636913701666560 4.488696098 -2.526923895 6.057753086 -0.019442445 -0.009683636 -0.034984361 0.999151766\n1403636913751666432 4.509930611 -2.526253223 6.078919411 -0.018434158 -0.008931659 -0.036160626 0.999136031\n1403636913801666560 4.531915665 -2.526746273 6.100126266 -0.018119844 -0.008859852 -0.036277939 0.999138176\n1403636913851666432 4.556265354 -2.529794216 6.116325378 -0.017894808 -0.008426427 -0.037566151 0.999098361\n1403636913901666560 4.576528549 -2.537333965 6.142951488 -0.017506361 -0.008254618 -0.037767217 0.999099135\n1403636913951666432 4.597400188 -2.546632290 6.162238598 -0.017093027 -0.008163010 -0.038935933 0.999062121\n1403636914001666560 4.619834900 -2.551032066 6.178056717 -0.016625972 -0.008245796 -0.039323211 0.999054193\n1403636914051666432 4.642180443 -2.558688402 6.195351601 -0.016735271 -0.008746646 -0.038306631 0.999087632\n1403636914101666560 4.662306309 -2.570002317 6.216869354 -0.016054081 -0.009541960 -0.035893176 0.999181151\n1403636914151666432 4.684339523 -2.580605268 6.236903667 -0.016221998 -0.010066410 -0.033561405 0.999254286\n1403636914201666560 4.702710152 -2.592747211 6.258795738 -0.016751105 -0.009421903 -0.032907851 0.999273598\n1403636914251666432 4.732018471 -2.601738214 6.274650574 -0.016579010 -0.009874236 -0.033348218 0.999257505\n1403636914301666560 4.753945351 -2.603395462 6.290563583 -0.017535686 -0.009189650 -0.034761515 0.999199510\n1403636914351666432 4.774385452 -2.609986067 6.308190346 -0.016559694 -0.008503025 -0.035668045 0.999190331\n1403636914401666560 4.798665047 -2.617023230 6.328555584 -0.016535936 -0.007525196 -0.038628083 0.999088466\n1403636914451666432 4.821258545 -2.620703936 6.344445705 -0.016122954 -0.007174032 -0.039688244 0.999056280\n1403636914501666560 4.839195728 -2.629006624 6.363401413 -0.016120149 -0.005799615 -0.041468084 0.998992920\n1403636914551666432 4.865205288 -2.640733719 6.383298874 -0.016551945 -0.005832872 -0.042194437 0.998955250\n1403636914601666560 4.880168438 -2.650011778 6.401378155 -0.016053874 -0.005038657 -0.042167187 0.998968840\n1403636914651666432 4.909172535 -2.662193060 6.413729668 -0.014375654 -0.005229396 -0.043591332 0.998932362\n1403636914701666560 4.929146290 -2.677119732 6.427824020 -0.014064349 -0.005270670 -0.043081146 0.998958707\n1403636914751666432 4.949183464 -2.692291975 6.444962978 -0.013709951 -0.004277567 -0.043425087 0.998953462\n1403636914801666560 4.969641685 -2.707101822 6.455476284 -0.013197825 -0.004097694 -0.043870244 0.998941660\n1403636914851666432 4.988485336 -2.718308687 6.466036320 -0.013515837 -0.003768658 -0.044164393 0.998925745\n1403636914901666560 5.007790089 -2.725071430 6.479777336 -0.014341356 -0.003230792 -0.043739792 0.998934805\n1403636914951666432 5.029036522 -2.735301018 6.492089272 -0.016180836 -0.002538372 -0.044012088 0.998896718\n1403636915001666560 5.045947552 -2.740396023 6.504259586 -0.017953184 -0.001985995 -0.043750715 0.998879194\n1403636915051666432 5.063479424 -2.747797489 6.520869732 -0.019877087 -0.001543649 -0.043997522 0.998832703\n1403636915101666560 5.081306458 -2.754466295 6.533803940 -0.021144863 -0.000851693 -0.044692528 0.998776615\n1403636915151666432 5.098575592 -2.755299330 6.551538944 -0.022540566 -0.000163937 -0.044053771 0.998774827\n1403636915201666560 5.121088028 -2.757368088 6.560506821 -0.025033265 -0.000314431 -0.044065986 0.998714864\n1403636915251666432 5.136790752 -2.761672020 6.580130577 -0.029590292 0.000346342 -0.043770920 0.998603225\n1403636915301666560 5.155066490 -2.761446238 6.596460819 -0.034019526 0.000885914 -0.043824419 0.998459518\n1403636915351666432 5.172219276 -2.761114597 6.615762711 -0.038511124 0.001075009 -0.044514231 0.998265624\n1403636915401666560 5.188225269 -2.759510040 6.634996414 -0.040365189 0.001112259 -0.045434412 0.998150826\n1403636915451666432 5.203018188 -2.759756088 6.655999660 -0.040573884 0.000855763 -0.044426229 0.998188019\n1403636915501666560 5.215608120 -2.762577295 6.677091599 -0.037420984 0.000148255 -0.040968776 0.998459458\n1403636915551666432 5.233282566 -2.765683889 6.694629192 -0.031439919 -0.002017044 -0.036566492 0.998834491\n1403636915601666560 5.245903969 -2.771224976 6.715906143 -0.026830478 -0.003656905 -0.031483136 0.999137461\n1403636915651666432 5.262118816 -2.780136347 6.735182285 -0.022819657 -0.005930235 -0.026620008 0.999367535\n1403636915701666560 5.279909611 -2.789562464 6.750593185 -0.019779569 -0.007787557 -0.022947086 0.999510646\n1403636915751666432 5.292404652 -2.802188158 6.775700569 -0.017806800 -0.007772602 -0.023016160 0.999546289\n1403636915801666560 5.304471016 -2.810416460 6.792855263 -0.016591599 -0.007884558 -0.021662952 0.999596536\n1403636915851666432 5.326433182 -2.826926231 6.808485508 -0.015893087 -0.008695978 -0.021716638 0.999599993\n1403636915901666560 5.344889641 -2.842440367 6.825190067 -0.015224017 -0.008935969 -0.022144713 0.999598920\n1403636915951666432 5.364937305 -2.856277943 6.837041855 -0.014777837 -0.008169274 -0.024275107 0.999562740\n1403636916001666560 5.381974697 -2.871510506 6.858837128 -0.013687731 -0.006376570 -0.029485278 0.999451160\n1403636916051666432 5.401360035 -2.885129452 6.872638226 -0.014133284 -0.005047125 -0.034292955 0.999299169\n1403636916101666560 5.424751759 -2.899345875 6.887441635 -0.014235020 -0.004090341 -0.040261652 0.999079406\n1403636916151666432 5.445195675 -2.909566164 6.901276112 -0.014519088 -0.003440284 -0.043738075 0.998931587\n1403636916201666560 5.465006351 -2.920048714 6.917551994 -0.015158430 -0.003325395 -0.045713790 0.998834014\n1403636916251666432 5.483405113 -2.928884029 6.933994293 -0.014877139 -0.003360477 -0.044646565 0.998886406\n1403636916301666560 5.503578663 -2.942395449 6.948614120 -0.015474927 -0.004197698 -0.044083428 0.998899162\n1403636916351666432 5.518271446 -2.954684019 6.962060928 -0.015547120 -0.004285667 -0.043303017 0.998931825\n1403636916401666560 5.536386013 -2.968721867 6.978083611 -0.016626580 -0.003265044 -0.044473737 0.998866856\n1403636916451666432 5.552277088 -2.982494116 6.991182327 -0.015701352 0.000497859 -0.047177188 0.998762965\n1403636916501666560 5.564853191 -2.994723797 7.012593269 -0.015724868 0.005782226 -0.044983249 0.998847187\n1403636916551666432 5.592710972 -3.004528522 7.018985748 -0.014992810 0.011714738 -0.045546636 0.998781025\n1403636916601666560 5.610605717 -3.014484167 7.034083843 -0.015112272 0.018830094 -0.043869086 0.998745501\n1403636916651666432 5.624255180 -3.020581245 7.047653198 -0.014858681 0.026686087 -0.042689357 0.998621404\n1403636916701666560 5.637087822 -3.026845455 7.066734314 -0.014325503 0.033300187 -0.040202651 0.998533726\n1403636916751666432 5.657946587 -3.033821344 7.076798916 -0.013928505 0.037624732 -0.038766902 0.998442531\n1403636916801666560 5.679221153 -3.038033724 7.085901737 -0.013842836 0.041116726 -0.035896517 0.998413384\n1403636916851666432 5.689373016 -3.041934490 7.103117943 -0.013818834 0.045376189 -0.034935277 0.998263240\n1403636916901666560 5.706588745 -3.042500496 7.114536285 -0.013666535 0.048751108 -0.034795642 0.998111129\n1403636916951666432 5.716845036 -3.042566299 7.133502007 -0.012902496 0.051832661 -0.034555111 0.997974336\n1403636917001666560 5.732075691 -3.040892363 7.141448021 -0.012744749 0.052990843 -0.033949748 0.997936368\n1403636917051666432 5.739100933 -3.040687084 7.162405491 -0.013226819 0.055369187 -0.032085106 0.997862637\n1403636917101666560 5.750893116 -3.034163713 7.176582813 -0.012570099 0.055835564 -0.029824084 0.997915268\n1403636917151666432 5.759740353 -3.034476280 7.192293167 -0.013577183 0.056528859 -0.027381942 0.997933090\n1403636917201666560 5.769544601 -3.026531458 7.207264423 -0.012755120 0.058190200 -0.024362504 0.997926712\n1403636917251666432 5.784100056 -3.019321203 7.229271412 -0.012739833 0.061885085 -0.022030238 0.997758746\n1403636917301666560 5.795618057 -3.011074066 7.243114471 -0.011452444 0.067981288 -0.020088110 0.997418582\n1403636917351666432 5.805685043 -3.000525475 7.258954525 -0.010934871 0.076280348 -0.018063216 0.996862829\n1403636917401666560 5.817978382 -2.991954803 7.272359848 -0.010578413 0.086384475 -0.017082812 0.996059239\n1403636917451666432 5.828271389 -2.976723433 7.289220810 -0.008813080 0.096597061 -0.012747998 0.995202899\n1403636917501666560 5.836849689 -2.966245890 7.303742886 -0.009759813 0.106355064 -0.010537641 0.994224489\n1403636917551666432 5.850572109 -2.955445528 7.318722725 -0.009217906 0.113950886 -0.007430637 0.993415833\n1403636917601666560 5.861097336 -2.947549343 7.334602356 -0.008913984 0.120234460 -0.003701210 0.992698610\n1403636917651666432 5.872365475 -2.938048363 7.341870308 -0.007601303 0.125729397 -0.001627800 0.992034078\n1403636917701666560 5.874258041 -2.927590847 7.358780861 -0.006656674 0.131314516 0.001138342 0.991317749\n1403636917751666432 5.879276276 -2.923479080 7.373087883 -0.006005732 0.136897668 0.003123618 0.990562081\n1403636917801666560 5.885892868 -2.920348167 7.381347179 -0.005812966 0.141662836 0.003618262 0.989891291\n1403636917851666432 5.891001701 -2.920389652 7.391494751 -0.005528898 0.146134779 0.003847602 0.989241779\n1403636917901666560 5.901405811 -2.917545319 7.397282124 -0.004609842 0.148915321 0.004621571 0.988828421\n1403636917951666432 5.908344269 -2.917624950 7.403434753 -0.004714692 0.151484013 0.004405474 0.988438666\n1403636918001666560 5.910493851 -2.918866634 7.407646656 -0.005992091 0.153891250 0.004740063 0.988058269\n1403636918051666432 5.911817551 -2.917721272 7.417419910 -0.006965339 0.155911237 0.005184480 0.987732887\n1403636918101666560 5.920024395 -2.913359642 7.420466900 -0.007695193 0.157023162 0.003989215 0.987556875\n1403636918151666432 5.922750473 -2.910205841 7.427550316 -0.008957532 0.158217937 0.003099304 0.987358689\n1403636918201666560 5.919387817 -2.905955315 7.434201241 -0.010420854 0.159672663 0.001781546 0.987113416\n1403636918251666432 5.919788837 -2.906122923 7.446980953 -0.011609386 0.160377711 0.000543601 0.986987293\n1403636918301666560 5.922827721 -2.903768778 7.451191902 -0.012347703 0.160311475 -0.000557700 0.986989081\n1403636918351666432 5.923407555 -2.903290749 7.453454494 -0.015973231 0.160227343 -0.001588148 0.986949623\n1403636918401666560 5.923423767 -2.902576685 7.452820778 -0.022508379 0.159267977 -0.000614003 0.986978590\n1403636918451666432 5.917085648 -2.908599138 7.464627743 -0.028937407 0.159550235 -0.000183339 0.986765563\n1403636918501666560 5.913801193 -2.915998459 7.470036507 -0.033361591 0.158937007 -0.000288323 0.986724854\n1403636918551666432 5.911099434 -2.924142361 7.473141670 -0.035475381 0.157899126 0.000246122 0.986817777\n1403636918601666560 5.905418396 -2.935852528 7.482659340 -0.036639288 0.157598734 -0.001080595 0.986822665\n1403636918651666432 5.900716305 -2.947583914 7.487835884 -0.035526909 0.156085491 -0.001143110 0.987103760\n1403636918701666560 5.895500660 -2.967558861 7.497929096 -0.034025904 0.154761493 -0.000155311 0.987365723\n1403636918751666432 5.887183666 -2.983823299 7.501206398 -0.030712258 0.152025059 0.003986318 0.987891316\n1403636918801666560 5.879569054 -3.006842136 7.512344360 -0.027106864 0.148527041 0.011642998 0.988468170\n1403636918851666432 5.871354103 -3.028906345 7.523566723 -0.020929877 0.145274654 0.020446785 0.988958657\n1403636918901666560 5.866318703 -3.049188852 7.530651093 -0.014850181 0.144033447 0.025651794 0.989128828\n1403636918951666432 5.860805511 -3.075463772 7.544467926 -0.009392952 0.144874200 0.032364968 0.988875985\n1403636919001666560 5.859057903 -3.097284555 7.551212788 -0.005985997 0.146748692 0.037354395 0.988450110\n1403636919051666432 5.856319904 -3.122034788 7.558292389 -0.002873522 0.148544103 0.041866887 0.988014936\n1403636919101666560 5.856648445 -3.144106150 7.562678814 -0.000989720 0.150769845 0.043933365 0.987591684\n1403636919151666432 5.859022141 -3.166342258 7.561767578 0.000541363 0.152961642 0.045539491 0.987182140\n1403636919201666560 5.860140324 -3.190468550 7.568235397 0.001799733 0.155864060 0.046380103 0.986687362\n1403636919251666432 5.864886284 -3.213666916 7.570549011 0.001709888 0.158203200 0.046532869 0.986308038\n1403636919301666560 5.873067856 -3.236163616 7.568966866 0.002368131 0.160548031 0.046150140 0.985945702\n1403636919351666432 5.880448341 -3.257933617 7.570111275 0.003002808 0.163807616 0.045749649 0.985426307\n1403636919401666560 5.881871223 -3.274155617 7.572296143 0.003144926 0.168020353 0.043836392 0.984803379\n1403636919451666432 5.889766693 -3.291385412 7.574683189 0.002821831 0.172213331 0.040662430 0.984216034\n1403636919501666560 5.903896809 -3.305571079 7.567660809 0.002458886 0.175616294 0.035019558 0.983832538\n1403636919551666432 5.914429665 -3.320496082 7.569006443 0.001632536 0.179701775 0.029212309 0.983285964\n1403636919601666560 5.930954933 -3.333960295 7.567260265 0.000738065 0.182194367 0.024584552 0.982954860\n1403636919651666432 5.937108040 -3.341736317 7.568608761 0.002307803 0.185088187 0.021836324 0.982476592\n1403636919701666560 5.946035385 -3.353347778 7.568532467 0.001775972 0.186839685 0.019146636 0.982202232\n1403636919751666432 5.957465172 -3.360209465 7.562374592 0.001901828 0.187092125 0.019179825 0.982153237\n1403636919801666560 5.965635777 -3.364126444 7.562722206 0.003477950 0.187630251 0.020099517 0.982027888\n1403636919851666432 5.978078365 -3.369107008 7.561055183 0.003764553 0.187176421 0.021287309 0.982088387\n1403636919901666560 5.984695435 -3.368124247 7.559127331 0.004804578 0.187009603 0.022896191 0.982079506\n1403636919951666432 5.996408463 -3.371304035 7.552167892 0.005992201 0.186154932 0.024713153 0.982191265\n1403636920001666560 6.006642342 -3.369353294 7.547179699 0.007600845 0.184810832 0.027259765 0.982366621\n1403636920051666432 6.015378475 -3.366143465 7.546548367 0.009367285 0.183473632 0.029892785 0.982525349\n1403636920101666560 6.023918152 -3.363893032 7.545209885 0.010397963 0.182261795 0.032728005 0.982650161\n1403636920151666432 6.033498764 -3.353575230 7.534622669 0.011870398 0.180586159 0.035755709 0.982837319\n1403636920201666560 6.044221878 -3.350000858 7.534645081 0.012305499 0.179276779 0.037699640 0.982999027\n1403636920251666432 6.052596092 -3.340590000 7.526445389 0.011978004 0.179555863 0.036561199 0.982995152\n1403636920301666560 6.062846184 -3.331639051 7.519359589 0.010859988 0.180818155 0.030465886 0.982984602\n1403636920351666432 6.072306633 -3.316590548 7.509125233 0.010489023 0.182616100 0.024829732 0.982814789\n1403636920401666560 6.088491440 -3.305725098 7.498656273 0.008982152 0.183258250 0.020163560 0.982816935\n1403636920451666432 6.093389511 -3.294744015 7.495814800 0.006298957 0.185347304 0.016111255 0.982520759\n1403636920501666560 6.107819557 -3.283887863 7.477029800 0.004108788 0.185238272 0.014231390 0.982581973\n1403636920551666432 6.116199493 -3.276969671 7.465761185 0.000797180 0.185771227 0.013158057 0.982504606\n1403636920601666560 6.116013527 -3.269577026 7.462293625 -0.002408547 0.186510891 0.013152491 0.982361853\n1403636920651666432 6.130328178 -3.264562607 7.441879749 -0.006236115 0.186056659 0.013984591 0.982419670\n1403636920701666560 6.138488770 -3.258784294 7.418480396 -0.009974662 0.185831830 0.013999415 0.982431233\n1403636920751666432 6.144555092 -3.257414579 7.403919220 -0.013183585 0.185943678 0.014849606 0.982359767\n1403636920801666560 6.147742748 -3.261826038 7.389611721 -0.016895875 0.186357081 0.015823921 0.982209325\n1403636920851666432 6.154206276 -3.262943268 7.373954773 -0.019023271 0.186111599 0.016531998 0.982205331\n1403636920901666560 6.153877258 -3.271927357 7.363512993 -0.020603687 0.186654612 0.017557984 0.982052565\n1403636920951666432 6.161564827 -3.275176048 7.341341972 -0.021019723 0.186974838 0.017656406 0.981981039\n1403636921001666560 6.165249825 -3.276793003 7.322936058 -0.020869307 0.187004939 0.017880438 0.981974483\n1403636921051666432 6.170978069 -3.283374548 7.309664249 -0.021258198 0.187189519 0.017756777 0.981933236\n1403636921101666560 6.174738884 -3.283755541 7.294016361 -0.020038515 0.187426269 0.018216997 0.981905282\n1403636921151666432 6.173233509 -3.284842730 7.284360886 -0.019774776 0.188206792 0.017497741 0.981774390\n1403636921201666560 6.170736313 -3.283695698 7.272352695 -0.017353488 0.188754693 0.017345622 0.981717706\n1403636921251666432 6.180253029 -3.287484646 7.260270596 -0.012721730 0.188584864 0.016368072 0.981838048\n1403636921301666560 6.184623718 -3.285159111 7.245636940 -0.007208835 0.188935563 0.015773309 0.981836319\n1403636921351666432 6.181317806 -3.277657509 7.241420746 -0.002150797 0.189046323 0.017658802 0.981806993\n1403636921401666560 6.175685883 -3.274511337 7.240143776 0.001141387 0.189139560 0.020603606 0.981733382\n1403636921451666432 6.181700706 -3.270690680 7.222546101 0.003778428 0.187662378 0.022989927 0.981957257\n1403636921501666560 6.181979179 -3.261953115 7.210656166 0.004249081 0.186250746 0.028319357 0.982084811\n1403636921551666432 6.192013741 -3.254746437 7.196972370 0.002906925 0.184506029 0.031714424 0.982315242\n1403636921601666560 6.193247318 -3.249064922 7.193002701 -0.000792996 0.183819517 0.035791826 0.982307851\n1403636921651666432 6.192718506 -3.238882542 7.183332920 -0.006894034 0.183765575 0.038911320 0.982175410\n1403636921701666560 6.195753098 -3.218848944 7.167765141 -0.016282085 0.184207290 0.040208980 0.981929600\n1403636921751666432 6.201840401 -3.203738213 7.159189701 -0.025365975 0.184166759 0.041460671 0.981692493\n1403636921801666560 6.209595680 -3.189262390 7.146061897 -0.032481693 0.185094297 0.038984854 0.981409788\n1403636921851666432 6.219071865 -3.174328327 7.131047249 -0.034505747 0.185693130 0.037154783 0.981298566\n1403636921901666560 6.222412109 -3.167236567 7.126832962 -0.034445331 0.187702656 0.034848701 0.981002927\n1403636921951666432 6.229828835 -3.151835918 7.120063305 -0.029407803 0.189470112 0.032435987 0.980909824\n1403636922001666560 6.236423492 -3.142995358 7.111045837 -0.024633026 0.192053571 0.029369589 0.980635524\n1403636922051666432 6.253909588 -3.120815039 7.091264725 -0.017864242 0.194708124 0.026186800 0.980348825\n1403636922101666560 6.255307198 -3.115412951 7.100035191 -0.013940307 0.197938174 0.025592493 0.979781151\n1403636922151666432 6.266023159 -3.106011868 7.093377113 -0.010738309 0.200786233 0.023923833 0.979284048\n1403636922201666560 6.266803741 -3.095331907 7.086189747 -0.009940956 0.204367653 0.023739055 0.978555799\n1403636922251666432 6.274055481 -3.087784529 7.079874516 -0.013926095 0.207105547 0.023944715 0.977926373\n1403636922301666560 6.302309513 -3.092633963 7.077201366 -0.017245453 0.207928300 0.022926489 0.977723300\n1403636922351666432 6.304135799 -3.089233160 7.073170662 -0.020652024 0.210210547 0.024365162 0.977134228\n1403636922401666560 6.310992718 -3.078698874 7.063619137 -0.023527360 0.211992174 0.024854975 0.976671875\n1403636922451666432 6.319236755 -3.078609943 7.062253952 -0.027880481 0.214378417 0.026082702 0.976004243\n1403636922501666560 6.320891380 -3.069785595 7.057567120 -0.030229246 0.218774229 0.028032629 0.974904180\n1403636922551666432 6.329392910 -3.065149307 7.049551964 -0.033200320 0.223238066 0.030095534 0.973733425\n1403636922601666560 6.337325573 -3.055809975 7.043039322 -0.033056695 0.228335291 0.031641852 0.972506583\n1403636922651666432 6.346077919 -3.043363333 7.035164356 -0.029396487 0.233038470 0.034240052 0.971419871\n1403636922701666560 6.339357376 -3.036217213 7.043582916 -0.024240499 0.239219487 0.032677967 0.970112681\n1403636922751666432 6.352262020 -3.029629469 7.037557602 -0.015677234 0.242582619 0.032827519 0.969448447\n1403636922801666560 6.349674225 -3.030480862 7.047992706 -0.008768334 0.245923281 0.035838205 0.968586862\n1403636922851666432 6.358451843 -3.025679588 7.039446831 -0.003043973 0.246451005 0.040208083 0.968316019\n1403636922901666560 6.336914539 -3.008996725 7.027421474 0.002590090 0.249817252 0.045258347 0.967231274\n1403636922951666432 6.346799374 -3.004158974 7.031365871 0.007122413 0.249678433 0.050106909 0.967005312\n1403636923001666560 6.346477509 -3.009716034 7.032040596 0.009875705 0.250163853 0.054321028 0.966628015\n1403636923051666432 6.349761486 -3.004871130 7.020571232 0.010150675 0.251295924 0.057320066 0.966158211\n1403636923101666560 6.356272697 -3.005851269 7.030175209 0.010363686 0.253894955 0.057504077 0.965465248\n1403636923151666432 6.351688385 -2.994979620 7.026355743 0.009863444 0.258914590 0.060002711 0.963984251\n1403636923201666560 6.355931759 -2.990638256 7.018910408 0.007043329 0.264466405 0.059953485 0.962503791\n1403636923251666432 6.357288361 -2.981536150 7.017566681 0.002385488 0.271125585 0.061095066 0.960600138\n1403636923301666560 6.354178429 -2.971063614 7.020285606 -0.003140657 0.278114259 0.059972622 0.958668828\n1403636923351666432 6.372013092 -2.967107058 6.990827560 -0.010135207 0.282405615 0.059152674 0.957415938\n1403636923401666560 6.371045589 -2.945535183 6.988023281 -0.015164653 0.287083447 0.059984058 0.955905378\n1403636923451666432 6.374660015 -2.937088013 6.988175869 -0.021685096 0.291413099 0.060953207 0.954407096\n1403636923501666560 6.377896309 -2.919246197 6.982814312 -0.027809724 0.293981373 0.062411349 0.953365803\n1403636923551666432 6.384442806 -2.914599419 6.983786106 -0.035041876 0.296265811 0.064673662 0.952268839\n1403636923601666560 6.391792297 -2.886028767 6.971006870 -0.038977716 0.297272652 0.065713726 0.951730788\n1403636923651666432 6.396607399 -2.879941940 6.958143234 -0.041927356 0.298855513 0.067780070 0.950964451\n1403636923701666560 6.395809174 -2.874834776 6.958126545 -0.045244720 0.300799757 0.067472532 0.950221002\n1403636923751666432 6.404199600 -2.872892857 6.961324215 -0.044611271 0.301487595 0.067853533 0.950005770\n1403636923801666560 6.419905663 -2.879286289 6.958568573 -0.044853192 0.301799834 0.066752672 0.949973226\n1403636923851666432 6.434110165 -2.879980803 6.947999001 -0.044537757 0.302211642 0.064837992 0.949989796\n1403636923901666560 6.436447620 -2.879965305 6.958120346 -0.044901475 0.302321613 0.067088008 0.949781418\n1403636923951666432 6.435602665 -2.886980534 6.976320267 -0.045833815 0.303863108 0.065384597 0.949363649\n1403636924001666560 6.451545238 -2.891465187 6.957489014 -0.046089068 0.302287459 0.064241104 0.949932158\n1403636924051666432 6.454843998 -2.906196594 6.971660137 -0.046999291 0.303330362 0.063984439 0.949572444\n1403636924101666560 6.480940819 -2.885941982 6.968955994 -0.044969697 0.301552624 0.062688634 0.950323045\n1403636924151666432 6.489020348 -2.881360531 6.986073017 -0.043365654 0.301650673 0.061818056 0.950423479\n1403636924201666560 6.501741409 -2.883945942 6.996859550 -0.042878814 0.301564068 0.061017528 0.950524807\n1403636924251666432 6.516511917 -2.887669325 7.005105019 -0.043423794 0.300294042 0.058457624 0.951062858\n1403636924301666560 6.526860237 -2.885066986 7.032310486 -0.040412381 0.300061464 0.059427511 0.951208830\n1403636924351666432 6.542019844 -2.885008335 7.048394203 -0.039238822 0.298496783 0.061706688 0.951605082\n1403636924401666560 6.549537659 -2.901092529 7.061656952 -0.036246274 0.296664923 0.065503076 0.952042818\n1403636924451666432 6.565711975 -2.908842087 7.084355354 -0.031165021 0.295071840 0.069422342 0.952439964\n1403636924501666560 6.578441620 -2.900610447 7.095865726 -0.023684410 0.293285817 0.071585007 0.953046679\n1403636924551666432 6.586071014 -2.928862572 7.126649380 -0.019350749 0.293337107 0.074921697 0.952872276\n1403636924601666560 6.601802349 -2.945991755 7.136106491 -0.013835604 0.290743768 0.078712173 0.953457415\n1403636924651666432 6.613294601 -2.949386358 7.147348404 -0.008344208 0.288887411 0.082299910 0.953782558\n1403636924701666560 6.641252518 -2.964598894 7.161886692 -0.004791425 0.287031233 0.083451681 0.954267204\n1403636924751666432 6.654491425 -2.968372107 7.189895153 0.000448666 0.285573184 0.084884398 0.954590201\n1403636924801666560 6.662763596 -2.978318691 7.210803509 0.004990845 0.284395039 0.086970098 0.954741180\n1403636924851666432 6.684096336 -2.983651876 7.221139908 0.009155969 0.283089042 0.087540574 0.955046296\n1403636924901666560 6.703480721 -2.986632109 7.232666016 0.011841575 0.283170223 0.086840458 0.955056608\n1403636924951666432 6.732370377 -2.986728430 7.242454052 0.013030805 0.285654128 0.088492058 0.954149365\n1403636925001666560 6.741009235 -2.994050980 7.253769875 0.011841171 0.290736139 0.089546680 0.952530146\n1403636925051666432 6.776561737 -2.980007410 7.272358894 0.009524384 0.295501322 0.086928830 0.951331496\n1403636925101666560 6.788296223 -2.963333607 7.281722546 0.008418739 0.301666468 0.084023759 0.949666500\n1403636925151666432 6.815184593 -2.956788301 7.295567036 0.002682414 0.307129890 0.077911437 0.948469162\n1403636925201666560 6.837867260 -2.972519398 7.299050331 -0.003789442 0.312296450 0.073273383 0.947147071\n1403636925251666432 6.857037067 -2.961513996 7.315397739 -0.010392606 0.316873670 0.069312267 0.945874631\n1403636925301666560 6.886985779 -2.956149817 7.316773415 -0.018755216 0.319468528 0.067396857 0.945010960\n1403636925351666432 6.907822609 -2.943525791 7.321746349 -0.026440609 0.321901470 0.066763014 0.944046080\n1403636925401666560 6.926898479 -2.928603649 7.334843636 -0.034572247 0.324190170 0.067337088 0.942958772\n1403636925451666432 6.955041409 -2.911740780 7.356720924 -0.040038507 0.325624168 0.068755150 0.942145705\n1403636925501666560 6.974800587 -2.912465811 7.359086037 -0.046013787 0.326574504 0.070319578 0.941428185\n1403636925551666432 6.994811058 -2.879470348 7.388510227 -0.049591914 0.328406245 0.070896342 0.940565646\n1403636925601666560 7.013499260 -2.874621868 7.396551132 -0.054381054 0.328636855 0.072323717 0.940111578\n1403636925651666432 7.033461094 -2.879031658 7.421101093 -0.058246974 0.329467803 0.075807266 0.939314365\n1403636925701666560 7.069187164 -2.881992817 7.424631119 -0.061270341 0.328987926 0.074857973 0.939366341\n1403636925751666432 7.103641510 -2.861726999 7.442314148 -0.061040942 0.329447687 0.074507594 0.939248025\n1403636925801666560 7.124786377 -2.883172035 7.475391865 -0.062580846 0.330945104 0.073382415 0.938708663\n1403636925851666432 7.153299809 -2.890241146 7.492100239 -0.058741633 0.331243724 0.072296284 0.938935697\n1403636925901666560 7.180934906 -2.899650097 7.513534069 -0.050911497 0.331563503 0.070512928 0.939415574\n1403636925951666432 7.201198101 -2.933668613 7.543439865 -0.044124894 0.333356827 0.066612303 0.939408839\n1403636926001666560 7.251846313 -2.923676252 7.560672283 -0.032197785 0.332732052 0.063689254 0.940317154\n1403636926051666432 7.261703491 -2.942218781 7.605341434 -0.021001266 0.333947152 0.062179904 0.940304160\n1403636926101666560 7.287736893 -2.951638699 7.623348236 -0.011272850 0.333200246 0.062568352 0.940710187\n1403636926151666432 7.320073128 -2.967169523 7.636904240 -0.003345215 0.330731153 0.064609416 0.941504836\n1403636926201666560 7.361040115 -2.980409145 7.660654545 0.003041923 0.327720255 0.067932636 0.942324460\n1403636926251666432 7.385010719 -2.974623442 7.700131416 0.008829885 0.326836795 0.070171453 0.942430735\n1403636926301666560 7.421293736 -2.972001553 7.748908043 0.012256838 0.325685948 0.072380140 0.942623794\n1403636926351666432 7.439092159 -2.976670265 7.760659218 0.015721492 0.323107362 0.076233864 0.943155825\n1403636926401666560 7.459120750 -2.961620331 7.792057037 0.019177880 0.321380347 0.078881107 0.943464220\n1403636926451666432 7.477513313 -2.965291500 7.808323860 0.019943152 0.319783807 0.080517009 0.943852544\n1403636926501666560 7.497793674 -2.951271772 7.813380718 0.019428553 0.317674816 0.081295677 0.944508493\n1403636926551666432 7.521666527 -2.966787577 7.843116760 0.015361699 0.317948073 0.079794809 0.944619417\n1403636926601666560 7.548880577 -2.961941719 7.875313759 0.012808099 0.318644136 0.078029275 0.944570422\n1403636926651666432 7.567308426 -2.966145754 7.887869358 0.009768930 0.319143951 0.074891649 0.944692016\n1403636926701666560 7.587147236 -2.965383053 7.915386677 0.006773918 0.319747746 0.074207798 0.944568038\n1403636926751666432 7.598059177 -2.955470562 7.912702560 0.003528567 0.320083708 0.074523948 0.944446981\n1403636926801666560 7.620883942 -2.959613323 7.928972244 0.000757624 0.321537375 0.077955246 0.943682194\n1403636926851666432 7.648954868 -2.965358734 7.942681313 -0.002457370 0.323912412 0.081622183 0.942556381\n1403636926901666560 7.664928913 -2.965524197 7.949631691 -0.002774775 0.327884674 0.086952411 0.940703630\n1403636926951666432 7.683858871 -2.972545862 7.953871727 -0.003604103 0.332814187 0.092492796 0.938438535\n1403636927001666560 7.699368954 -2.985483885 7.959871769 -0.003212945 0.340156913 0.096744262 0.935373425\n1403636927051666432 7.724190235 -2.980655670 7.960905075 -0.002364492 0.347486258 0.099879354 0.932347476\n1403636927101666560 7.754889488 -2.987322807 7.981102467 -0.002214576 0.357027382 0.102830492 0.928413928\n1403636927151666432 7.777927876 -2.975132704 7.987384796 -0.000913781 0.366322577 0.106220119 0.924404800\n1403636927201666560 7.795763969 -2.979221344 7.997756004 -0.000754788 0.377646148 0.109457895 0.919457316\n1403636927251666432 7.830347538 -2.992686272 8.012078285 -0.001624321 0.389043242 0.112826958 0.914282680\n1403636927301666560 7.858222008 -2.987207413 8.021854401 -0.002642376 0.400161922 0.114394821 0.909272969\n1403636927351666432 7.876943588 -2.966632843 8.035448074 -0.003830832 0.410324395 0.115426652 0.904597104\n1403636927401666560 7.904747963 -2.970423222 8.033840179 -0.011252864 0.418265879 0.116174757 0.900794387\n1403636927451666432 7.941668510 -2.951161861 8.028388023 -0.018273970 0.423647851 0.118256867 0.897888601\n1403636927501666560 7.948831558 -2.940870762 8.046657562 -0.025415435 0.430261970 0.120378762 0.894280553\n1403636927551666432 8.006660461 -2.929806948 8.047389984 -0.033510733 0.432865262 0.122905821 0.892411828\n1403636927601666560 8.021296501 -2.926691055 8.055055618 -0.039127607 0.436882883 0.126469776 0.889723420\n1403636927651666432 8.044190407 -2.928730965 8.067307472 -0.043606792 0.440883815 0.126503721 0.887534082\n1403636927701666560 8.081149101 -2.915244102 8.067564011 -0.045876678 0.442408204 0.127043262 0.886583507\n1403636927751666432 8.107962608 -2.911087036 8.082834244 -0.046469528 0.444711328 0.128538460 0.885183752\n1403636927801666560 8.138184547 -2.908077717 8.091332436 -0.045297306 0.445759863 0.129751876 0.884539843\n1403636927851666432 8.180442810 -2.913852453 8.098013878 -0.044997074 0.446064949 0.130195841 0.884336174\n1403636927901666560 8.216347694 -2.918237448 8.105533600 -0.043540806 0.446290970 0.129961297 0.884329498\n1403636927951666432 8.255149841 -2.927629471 8.110445976 -0.042898435 0.446185589 0.129387766 0.884498119\n1403636928001666560 8.278793335 -2.936696768 8.132382393 -0.041967154 0.447244644 0.129739389 0.883956254\n1403636928051666432 8.306329727 -2.915729046 8.166646004 -0.037649099 0.448814064 0.127509683 0.883679688\n1403636928101666560 8.361670494 -2.942602873 8.183560371 -0.035866614 0.448644429 0.125219032 0.884167373\n1403636928151666432 8.403385162 -2.942222357 8.199542999 -0.030909058 0.448571295 0.122778855 0.884733737\n1403636928201666560 8.443812370 -2.954446793 8.223373413 -0.024195505 0.448973000 0.120816231 0.885009170\n1403636928251666432 8.478480339 -2.964452028 8.255096436 -0.016798850 0.449278682 0.120338857 0.885090411\n1403636928301666560 8.517455101 -2.950274229 8.274566650 -0.009150691 0.448578775 0.118995555 0.885738909\n1403636928351666432 8.556289673 -2.945118904 8.292037010 -0.002013255 0.447991908 0.117299899 0.886306882\n1403636928401666560 8.596508026 -2.951616287 8.308996201 0.000693587 0.447624832 0.115627483 0.886714041\n1403636928451666432 8.629667282 -2.948317528 8.332827568 0.003736680 0.447758794 0.114402018 0.886797786\n1403636928501666560 8.689287186 -2.955226660 8.346847534 0.004015015 0.447224110 0.112385735 0.887324035\n1403636928551666432 8.724147797 -2.951566935 8.360446930 0.003223635 0.446819961 0.110880539 0.887720168\n1403636928601666560 8.762153625 -2.952633619 8.381178856 0.000480339 0.446756482 0.110750861 0.887773991\n1403636928651666432 8.795032501 -2.955509663 8.395405769 -0.004069118 0.446658909 0.110715151 0.887818336\n1403636928701666560 8.828859329 -2.950121641 8.411289215 -0.008971157 0.445959121 0.111059800 0.888091087\n1403636928751666432 8.868664742 -2.958206654 8.431227684 -0.014595783 0.445763499 0.112345397 0.887952924\n1403636928801666560 8.900107384 -2.967326164 8.445867538 -0.018765513 0.445589155 0.112583652 0.887931883\n1403636928851666432 8.937150955 -2.970086813 8.457596779 -0.021431908 0.445141464 0.112962835 0.888047934\n1403636928901666560 8.970847130 -2.982919216 8.479138374 -0.022012424 0.445854664 0.112863012 0.887688577\n1403636928951666432 9.003695488 -3.000579357 8.505476952 -0.019992417 0.447174370 0.110215962 0.887405097\n1403636929001666560 9.039481163 -3.018392801 8.519208908 -0.011839786 0.446894437 0.110418439 0.887667120\n1403636929051666432 9.066835403 -3.039325714 8.535128593 -0.003385535 0.446581930 0.111387029 0.887775898\n1403636929101666560 9.100857735 -3.048189640 8.554915428 0.005395168 0.445923716 0.113286123 0.887856483\n1403636929151666432 9.133878708 -3.074634552 8.566248894 0.010584941 0.445020676 0.115709782 0.887950301\n1403636929201666560 9.165019989 -3.097645760 8.576009750 0.013334853 0.443580806 0.118507452 0.888264716\n1403636929251666432 9.199162483 -3.119104385 8.590511322 0.014144100 0.442558855 0.121231914 0.888394296\n1403636929301666560 9.225653648 -3.140511274 8.597523689 0.014806727 0.441205502 0.125117585 0.888517857\n1403636929351666432 9.271932602 -3.166955233 8.596623421 0.013905672 0.438778788 0.126915768 0.889478624\n1403636929401666560 9.297462463 -3.176134348 8.607575417 0.013558987 0.439118356 0.125638023 0.889497817\n1403636929451666432 9.328368187 -3.194413662 8.617250443 0.012288222 0.439035386 0.125361010 0.889596283\n1403636929501666560 9.367192268 -3.198094130 8.620237350 0.009440606 0.438955128 0.121624500 0.890189171\n1403636929551666432 9.390413284 -3.213743210 8.630620956 0.005919142 0.440576077 0.118316352 0.889864564\n1403636929601666560 9.421563148 -3.216261864 8.643660545 0.003962150 0.441818595 0.113858528 0.889840961\n1403636929651666432 9.450793266 -3.219625473 8.645176888 0.001015201 0.442794442 0.109233834 0.889943838\n1403636929701666560 9.479213715 -3.222188950 8.656488419 0.000340682 0.443630487 0.106183849 0.889897108\n1403636929751666432 9.517607689 -3.238380432 8.653476715 -0.002069231 0.443502963 0.103813373 0.890237987\n1403636929801666560 9.549471855 -3.244926929 8.654447556 -0.003804450 0.442968607 0.103186816 0.890571058\n1403636929851666432 9.569849968 -3.237869740 8.667398453 -0.002246917 0.443697929 0.103006944 0.890234053\n1403636929901666560 9.597708702 -3.246795177 8.675132751 -0.001502829 0.443092316 0.104338691 0.890382171\n1403636929951666432 9.631347656 -3.254216433 8.675314903 -0.000855738 0.441500098 0.105921522 0.890986860\n1403636930001666560 9.657152176 -3.257618427 8.679722786 0.001091175 0.440459728 0.108471766 0.891194642\n1403636930051666432 9.680933952 -3.259572983 8.688622475 0.002745736 0.440019697 0.110194013 0.891197205\n1403636930101666560 9.698817253 -3.269001484 8.693602562 0.001607093 0.440172017 0.111225836 0.890996516\n1403636930151666432 9.717792511 -3.272319794 8.700994492 0.003404423 0.439983666 0.114251897 0.890701532\n1403636930201666560 9.749114037 -3.283084393 8.695085526 0.002677490 0.438709676 0.114993788 0.891236842\n1403636930251666432 9.768051147 -3.295231342 8.693740845 0.001846364 0.437878698 0.116986133 0.891388297\n1403636930301666560 9.786453247 -3.303394556 8.698499680 0.001854330 0.438075900 0.119370081 0.890975237\n1403636930351666432 9.802420616 -3.317800999 8.696743011 0.001202573 0.438601434 0.118626349 0.890817106\n1403636930401666560 9.828546524 -3.324275017 8.694530487 0.001828105 0.439570248 0.115552478 0.890742540\n1403636930451666432 9.852474213 -3.337590456 8.690992355 -0.000522884 0.440936804 0.111845195 0.890542030\n1403636930501666560 9.872329712 -3.344455004 8.688220978 -0.000222878 0.441823244 0.109396793 0.890406907\n1403636930551666432 9.895584106 -3.355432034 8.687398911 -0.000070089 0.442697763 0.107291847 0.890228748\n1403636930601666560 9.914894104 -3.365724087 8.683278084 -0.000721412 0.442676872 0.107181981 0.890252054\n1403636930651666432 9.938493729 -3.371675968 8.678344727 0.000842797 0.441807091 0.108090803 0.890574098\n1403636930701666560 9.952643394 -3.381770611 8.684694290 0.002056148 0.441356927 0.111916751 0.890322685\n1403636930751666432 9.971736908 -3.375738859 8.676472664 0.004593127 0.439553022 0.114705637 0.890850544\n1403636930801666560 9.991650581 -3.376492500 8.676144600 0.007151098 0.437830687 0.119792320 0.891012311\n1403636930851666432 10.010133743 -3.379389524 8.676107407 0.008284112 0.437544823 0.121773675 0.890874326\n1403636930901666560 10.024615288 -3.368745327 8.678305626 0.011523481 0.437782139 0.125276685 0.890235841\n1403636930951666432 10.050694466 -3.372957945 8.673088074 0.012961342 0.438225269 0.130942538 0.889182031\n1403636931001666560 10.068391800 -3.371912718 8.664033890 0.015236485 0.440396011 0.136598065 0.887220502\n1403636931051666432 10.089920044 -3.366871357 8.665969849 0.016178014 0.445143819 0.139519051 0.884375334\n1403636931101666560 10.110961914 -3.353774071 8.645390511 0.017734544 0.449636340 0.137818739 0.882337034\n1403636931151666432 10.131027222 -3.349036694 8.637034416 0.019056465 0.456041396 0.132976919 0.879761457\n1403636931201666560 10.154379845 -3.345755100 8.627124786 0.018299131 0.462034136 0.127679870 0.877432287\n1403636931251666432 10.176032066 -3.343234539 8.611019135 0.020066973 0.467347383 0.122483030 0.875318050\n1403636931301666560 10.190909386 -3.337305307 8.600584030 0.022484487 0.472025067 0.118096158 0.873349905\n1403636931351666432 10.204943657 -3.333473682 8.582036018 0.022142852 0.475960523 0.114234746 0.871734917\n1403636931401666560 10.236433983 -3.335455418 8.562905312 0.020985689 0.478383392 0.110847712 0.870874107\n1403636931451666432 10.248336792 -3.341286182 8.547702789 0.016982043 0.482097983 0.106707297 0.869428933\n1403636931501666560 10.255474091 -3.338765621 8.535023689 0.014292119 0.486037493 0.102157094 0.867829025\n1403636931551666432 10.271749496 -3.348480701 8.500931740 0.009575239 0.487990081 0.097614065 0.867320895\n1403636931601666560 10.272063255 -3.339156866 8.493701935 0.007443596 0.491624177 0.093235381 0.865769863\n1403636931651666432 10.295422554 -3.350427151 8.464344978 0.004220895 0.492553562 0.088566124 0.865753531\n1403636931701666560 10.295766830 -3.346621275 8.448451042 0.004625665 0.493887901 0.088418350 0.865006089\n1403636931751666432 10.297036171 -3.349702358 8.425483704 0.004126493 0.492155820 0.094293892 0.865375221\n1403636931801666560 10.297340393 -3.346598387 8.419151306 0.004189558 0.491069049 0.101500317 0.865177035\n1403636931851666432 10.305981636 -3.354025126 8.390456200 0.002121692 0.488056690 0.108398095 0.866051972\n1403636931901666560 10.303961754 -3.341035366 8.380691528 0.001625193 0.487222016 0.112802528 0.865960538\n1403636931951666432 10.287063599 -3.332854748 8.379591942 0.000775906 0.487623394 0.116911650 0.865190446\n1403636932001666560 10.300887108 -3.333667755 8.350626945 0.000530543 0.485538244 0.119273439 0.866040528\n1403636932051666432 10.299662590 -3.326071739 8.338487625 0.002504014 0.486162573 0.118897840 0.865738392\n1403636932101666560 10.302539825 -3.320441723 8.318215370 0.004559510 0.485413045 0.119777098 0.866029322\n1403636932151666432 10.296502113 -3.309351683 8.313285828 0.007079665 0.486317843 0.119729690 0.865511179\n1403636932201666560 10.292278290 -3.294404507 8.300422668 0.009088265 0.487649024 0.116945028 0.865124106\n1403636932251666432 10.289665222 -3.289812326 8.283462524 0.009716532 0.489906430 0.112095088 0.864483595\n1403636932301666560 10.279308319 -3.281327248 8.275487900 0.009767668 0.493324339 0.106412441 0.863256693\n1403636932351666432 10.276750565 -3.269725323 8.254179001 0.008743661 0.495318443 0.101031795 0.862772107\n1403636932401666560 10.267608643 -3.265410662 8.236017227 0.007851888 0.497669697 0.096778899 0.861914754\n1403636932451666432 10.256505966 -3.261803865 8.223050117 0.007982902 0.500276625 0.095039442 0.860596955\n1403636932501666560 10.246650696 -3.257614136 8.205715179 0.007862620 0.502756119 0.095605664 0.859089077\n1403636932551666432 10.229863167 -3.254089832 8.189771652 0.007564702 0.506332219 0.098661944 0.856642425\n1403636932601666560 10.215528488 -3.259303808 8.170220375 0.007356355 0.511014640 0.103159927 0.853327572\n1403636932651666432 10.197978020 -3.262099743 8.154622078 0.008184066 0.516095340 0.109601170 0.849450588\n1403636932701666560 10.180065155 -3.270940781 8.135346413 0.010301724 0.521042407 0.115476012 0.845620513\n1403636932751666432 10.159707069 -3.274017811 8.116018295 0.011488737 0.526090980 0.118567117 0.842043996\n1403636932801666560 10.138006210 -3.286365032 8.095374107 0.012539582 0.530315757 0.122088097 0.838869750\n1403636932851666432 10.108856201 -3.291165113 8.086203575 0.012898893 0.535884321 0.124999173 0.834887266\n1403636932901666560 10.084751129 -3.298235893 8.064856529 0.011527432 0.539355040 0.128038988 0.832207441\n1403636932951666432 10.067124367 -3.310906887 8.044168472 0.009112071 0.542216718 0.130529717 0.829987943\n1403636933001666560 10.041454315 -3.311975002 8.025649071 0.007612431 0.545295119 0.133277267 0.827546000\n1403636933051666432 10.013878822 -3.309856653 8.011058807 0.006487143 0.550268412 0.135335371 0.823921680\n1403636933101666560 9.978656769 -3.305894375 8.006643295 0.006130023 0.555332422 0.138333365 0.820019603\n1403636933151666432 9.957358360 -3.296312332 7.986973763 0.004794900 0.558270812 0.140543550 0.817654073\n1403636933201666560 9.926611900 -3.285602093 7.966721535 -0.000364818 0.559453845 0.146756425 0.815765798\n1403636933251666432 9.899217606 -3.273296118 7.956270218 -0.009020383 0.560617447 0.152952388 0.813776553\n1403636933301666560 9.874708176 -3.271333694 7.942834377 -0.019111771 0.560794175 0.160028443 0.812117934\n1403636933351666432 9.848457336 -3.252712011 7.935627937 -0.024393968 0.560567260 0.165149540 0.811107159\n1403636933401666560 9.831768990 -3.244524479 7.921708584 -0.027589204 0.559673965 0.169096246 0.810808480\n1403636933451666432 9.794721603 -3.231349945 7.921679497 -0.025488446 0.561632693 0.169321388 0.809474707\n1403636933501666560 9.772047997 -3.217868090 7.912565231 -0.022783980 0.562212527 0.167857558 0.809457719\n1403636933551666432 9.751001358 -3.214101315 7.908401966 -0.019782737 0.563522160 0.165405393 0.809130728\n1403636933601666560 9.731400490 -3.196219921 7.897770882 -0.015252389 0.563598335 0.162313461 0.809801579\n1403636933651666432 9.710621834 -3.195985556 7.897104263 -0.012401893 0.564574361 0.159937426 0.809643090\n1403636933701666560 9.692181587 -3.183523655 7.888000488 -0.008502638 0.564781308 0.156829178 0.810157001\n1403636933751666432 9.675500870 -3.178276777 7.876023769 -0.005710165 0.564934194 0.153447092 0.810722291\n1403636933801666560 9.660433769 -3.189857244 7.873392105 -0.003314066 0.564965010 0.151551634 0.811070681\n1403636933851666432 9.630684853 -3.184931278 7.868538857 0.001124667 0.564768434 0.150729969 0.811366618\n1403636933901666560 9.618143082 -3.188804150 7.849787712 0.003591125 0.564098656 0.150655508 0.811839104\n1403636933951666432 9.596192360 -3.188835621 7.843923092 0.004930096 0.565682530 0.151798561 0.810516000\n1403636934001666560 9.575100899 -3.187545300 7.843306065 0.006698060 0.568665802 0.154565275 0.807888508\n1403636934051666432 9.556737900 -3.187248945 7.822559357 0.007696567 0.572206676 0.156937882 0.804916620\n1403636934101666560 9.538611412 -3.188874722 7.812801361 0.007437981 0.578274310 0.159562886 0.800051987\n1403636934151666432 9.517730713 -3.183800697 7.799939632 0.006854663 0.585931957 0.161424503 0.794089973\n1403636934201666560 9.495111465 -3.162702322 7.797344208 0.007899838 0.595008373 0.162764952 0.787026167\n1403636934251666432 9.477525711 -3.153329849 7.794673443 0.007522308 0.604469717 0.165567204 0.779196560\n1403636934301666560 9.459300041 -3.138364315 7.792328835 0.008751832 0.614227831 0.168791667 0.770815790\n1403636934351666432 9.437669754 -3.125256777 7.774410248 0.010657813 0.623220265 0.173685595 0.762440979\n1403636934401666560 9.415897369 -3.111211777 7.775072575 0.013768014 0.632802069 0.180425167 0.752873659\n1403636934451666432 9.390737534 -3.091384649 7.766679764 0.016455315 0.641450942 0.188283458 0.743518174\n1403636934501666560 9.368767738 -3.076335907 7.746464729 0.018847117 0.650386095 0.193155214 0.734393477\n1403636934551666432 9.347226143 -3.067615032 7.738584042 0.020215947 0.659705639 0.198910534 0.724440753\n1403636934601666560 9.319851875 -3.062387228 7.728770256 0.019920485 0.670032263 0.202328920 0.713948905\n1403636934651666432 9.296759605 -3.054245472 7.707966328 0.020836852 0.678587079 0.206025407 0.704726160\n1403636934701666560 9.276990891 -3.050084114 7.694369793 0.017510416 0.685798705 0.209862173 0.696657360\n1403636934751666432 9.256614685 -3.050409079 7.685858250 0.012739699 0.692852914 0.212372065 0.688978016\n1403636934801666560 9.233639717 -3.042540312 7.662249565 0.007458829 0.697631419 0.213547915 0.683850884\n1403636934851666432 9.211222649 -3.041396618 7.645884037 0.002002344 0.701936781 0.214779466 0.679080665\n1403636934901666560 9.190947533 -3.045492411 7.634003162 -0.002702436 0.705382168 0.216286078 0.675017834\n1403636934951666432 9.170721054 -3.052028656 7.599906921 -0.005252114 0.706587970 0.218359470 0.673071325\n1403636935001666560 9.141434669 -3.049975157 7.586799145 -0.006694964 0.708559692 0.218083411 0.671072304\n1403636935051666432 9.126983643 -3.054372072 7.554618835 -0.007182006 0.709441960 0.215315536 0.671028912\n1403636935101666560 9.099667549 -3.076115608 7.546459198 -0.004395422 0.710904002 0.213852361 0.669972658\n1403636935151666432 9.081051826 -3.077770710 7.534026623 -0.000272668 0.711786687 0.209886119 0.670304060\n1403636935201666560 9.050872803 -3.091040611 7.513503551 0.005645717 0.711036742 0.209667355 0.671144128\n1403636935251666432 9.031315804 -3.104571104 7.496348858 0.008210991 0.710437536 0.208972022 0.671968579\n1403636935301666560 9.016751289 -3.113398552 7.467674732 0.011172088 0.708520532 0.209882364 0.673664033\n1403636935351666432 8.991267204 -3.120707512 7.457089901 0.013358545 0.707762957 0.209597275 0.674508810\n1403636935401666560 8.976551056 -3.130360365 7.442147255 0.013972932 0.706308663 0.211214781 0.675515473\n1403636935451666432 8.951289177 -3.128894806 7.419859409 0.014724265 0.704952598 0.210783616 0.677048981\n1403636935501666560 8.932459831 -3.133800507 7.401923656 0.015008550 0.704006791 0.210670099 0.678061366\n1403636935551666432 8.908267021 -3.129473925 7.384726048 0.014784128 0.703004777 0.209722444 0.679398417\n1403636935601666560 8.890132904 -3.126452923 7.368290901 0.015428536 0.702201188 0.209861666 0.680171728\n1403636935651666432 8.870332718 -3.122634172 7.348519325 0.015613757 0.701083720 0.209780902 0.681344092\n1403636935701666560 8.846656799 -3.116035938 7.334509373 0.015320644 0.700873077 0.208753347 0.681882799\n1403636935751666432 8.825664520 -3.102679253 7.321562290 0.012772100 0.699864089 0.210594714 0.682405293\n1403636935801666560 8.804039955 -3.093517065 7.295963287 0.007785778 0.698245227 0.211962223 0.683714151\n1403636935851666432 8.777020454 -3.086165905 7.286408424 0.003266342 0.697820306 0.214348421 0.683440447\n1403636935901666560 8.740715027 -3.105196476 7.285332203 -0.003011852 0.697335362 0.218720675 0.682550788\n1403636935951666432 8.723427773 -3.090577364 7.268270969 -0.007748863 0.694797695 0.225545913 0.682880044\n1403636936001666560 8.703924179 -3.075966358 7.253980160 -0.013393203 0.693044007 0.230559930 0.682900250\n1403636936051666432 8.692945480 -3.064143896 7.231705189 -0.017547855 0.691202044 0.234509259 0.683328032\n1403636936101666560 8.671978951 -3.044655085 7.219077110 -0.019612864 0.690631330 0.236031696 0.683324754\n1403636936151666432 8.665067673 -3.034927607 7.206126690 -0.021510750 0.691209018 0.235337570 0.682922840\n1403636936201666560 8.661200523 -2.986888170 7.183305740 -0.019766558 0.691815019 0.231877223 0.683545291\n1403636936251666432 8.657550812 -2.965932846 7.167650223 -0.018654257 0.693056226 0.228785291 0.683361113\n1403636936301666560 8.657603264 -2.949761152 7.142838478 -0.015189331 0.694411576 0.224746525 0.683411181\n1403636936351666432 8.640551567 -2.942512989 7.127425671 -0.011323481 0.696116686 0.221511275 0.682807505\n1403636936401666560 8.634664536 -2.932950258 7.106637001 -0.008363034 0.697618961 0.217992917 0.682449222\n1403636936451666432 8.633573532 -2.910319805 7.083292007 -0.002237623 0.698528647 0.215286046 0.682425559\n1403636936501666560 8.630019188 -2.920270443 7.073890209 -0.001180608 0.701141417 0.211282149 0.680998564\n1403636936551666432 8.617396355 -2.931629658 7.050790310 0.000484309 0.702165127 0.210600972 0.680155218\n1403636936601666560 8.610395432 -2.923730612 7.032857895 0.002233875 0.703688025 0.209084988 0.679044664\n1403636936651666432 8.611316681 -2.918187618 7.010198116 0.003206889 0.704106092 0.209928319 0.678346813\n1403636936701666560 8.604440689 -2.911311626 6.992543697 0.003222942 0.704954326 0.209847718 0.677490234\n1403636936751666432 8.604040146 -2.899115562 6.974800110 0.002739583 0.705890179 0.208958313 0.676792383\n1403636936801666560 8.603610992 -2.887326002 6.953651428 0.002482527 0.706439674 0.208645880 0.676316321\n1403636936851666432 8.597440720 -2.875105381 6.934028625 0.000051311 0.707399428 0.207589746 0.675642312\n1403636936901666560 8.596419334 -2.861309052 6.908593178 -0.000439050 0.707888663 0.206383884 0.675499141\n1403636936951666432 8.596037865 -2.856379271 6.900358677 -0.001744938 0.709025741 0.206131786 0.674380541\n1403636937001666560 8.590191841 -2.847715378 6.877848625 -0.003081678 0.709440649 0.204854175 0.674328744\n1403636937051666432 8.590720177 -2.843108177 6.857814789 -0.003945987 0.710033119 0.204563245 0.673788786\n1403636937101666560 8.590362549 -2.849577427 6.841389179 -0.004415816 0.710203409 0.206032529 0.673158348\n1403636937151666432 8.588269234 -2.843718767 6.827867031 -0.002757852 0.710250616 0.207108140 0.672787249\n1403636937201666560 8.594772339 -2.827074289 6.803102970 0.000522547 0.709732115 0.208344653 0.672958016\n1403636937251666432 8.596054077 -2.825186491 6.782366753 0.001294997 0.709594488 0.209657848 0.672694266\n1403636937301666560 8.591279030 -2.820837498 6.767969131 0.001518753 0.710024416 0.209449887 0.672304749\n1403636937351666432 8.589277267 -2.821755171 6.749727726 0.002302004 0.710371315 0.209635362 0.671878159\n1403636937401666560 8.588851929 -2.811779499 6.726278305 0.001996027 0.710445344 0.209467188 0.671853304\n1403636937451666432 8.591052055 -2.806727886 6.721266747 0.002277154 0.711076677 0.209906533 0.671046913\n1403636937501666560 8.578348160 -2.800479889 6.703460693 0.002495433 0.711449862 0.209504038 0.670776308\n1403636937551666432 8.579389572 -2.794020891 6.690431118 0.002290110 0.712128401 0.208801419 0.670275927\n1403636937601666560 8.580402374 -2.790563345 6.670955181 0.001462996 0.712230742 0.209119141 0.670070469\n1403636937651666432 8.571897507 -2.801219940 6.658115864 -0.002338647 0.713539839 0.208441898 0.668885171\n1403636937701666560 8.563879013 -2.780958891 6.658878326 -0.004794587 0.715458751 0.205099359 0.667854846\n1403636937751666432 8.565887451 -2.765185595 6.639166832 -0.008500955 0.716704249 0.200645685 0.667835295\n1403636937801666560 8.572668076 -2.734868288 6.628170490 -0.008730703 0.717993736 0.198471114 0.667096734\n1403636937851666432 8.573369980 -2.712061167 6.612611771 -0.006970590 0.719093680 0.195119932 0.666921198\n1403636937901666560 8.575984955 -2.702279806 6.600207806 -0.005933983 0.721053004 0.189584896 0.666411996\n1403636937951666432 8.567895889 -2.685428619 6.605380058 -0.004032512 0.723779202 0.184798792 0.664813280\n1403636938001666560 8.579088211 -2.670377731 6.589731693 -0.002206463 0.725098431 0.180881321 0.664461732\n1403636938051666432 8.561920166 -2.668309927 6.592052460 -0.000596769 0.727185547 0.177588940 0.663070858\n1403636938101666560 8.560031891 -2.626492977 6.586290836 0.004918289 0.729015112 0.174669564 0.661818206\n1403636938151666432 8.557811737 -2.617054939 6.585495949 0.009183107 0.730927587 0.175451368 0.659452260\n1403636938201666560 8.551399231 -2.595452785 6.583615780 0.014811788 0.731640220 0.178522542 0.657733142\n1403636938251666432 8.540013313 -2.575614452 6.590118885 0.019657856 0.732800603 0.181124970 0.655599415\n1403636938301666560 8.534746170 -2.561246634 6.589874268 0.025743041 0.732765913 0.186528549 0.653910160\n1403636938351666432 8.517795563 -2.547981739 6.585435867 0.033603564 0.730699718 0.196602523 0.652913570\n1403636938401666560 8.509099960 -2.537907600 6.588955402 0.040441006 0.728550613 0.207297415 0.651618183\n1403636938451666432 8.490134239 -2.531743526 6.590007305 0.045578912 0.725972235 0.218982205 0.650333524\n1403636938501666560 8.467315674 -2.528364658 6.590104103 0.047743414 0.724452257 0.227151677 0.649069726\n1403636938551666432 8.446090698 -2.512557030 6.582578659 0.046512965 0.723403931 0.233296633 0.648148119\n1403636938601666560 8.435061455 -2.511101723 6.572544098 0.044981845 0.722975850 0.237539828 0.647191882\n1403636938651666432 8.415019035 -2.505539894 6.558116913 0.044307884 0.722520411 0.241062373 0.646444142\n1403636938701666560 8.390407562 -2.496631145 6.547258854 0.042802390 0.723430037 0.240580231 0.645707488\n1403636938751666432 8.371593475 -2.488127708 6.529952526 0.040033676 0.724451542 0.239913076 0.644987643\n1403636938801666560 8.348193169 -2.486076832 6.513993740 0.036013622 0.725992143 0.237669796 0.644322515\n1403636938851666432 8.319754601 -2.479558229 6.490524769 0.031251363 0.727518380 0.234248877 0.644102395\n1403636938901666560 8.303313255 -2.478376865 6.471998215 0.023333244 0.729152441 0.231497198 0.643584788\n1403636938951666432 8.280923843 -2.472293854 6.448728085 0.017033553 0.729931235 0.229940072 0.643457711\n1403636939001666560 8.258254051 -2.461352348 6.425734520 0.011968990 0.731222332 0.226965502 0.643161952\n1403636939051666432 8.228045464 -2.450548649 6.404938221 0.008387418 0.731645584 0.226133808 0.643030226\n1403636939101666560 8.209495544 -2.448570490 6.375342846 0.007126688 0.731760383 0.224384263 0.643527508\n1403636939151666432 8.187725067 -2.434953213 6.352517605 0.007737701 0.731768787 0.222488448 0.644168854\n1403636939201666560 8.173463821 -2.432590008 6.332266808 0.008201361 0.732036412 0.221828431 0.644086659\n1403636939251666432 8.148683548 -2.422046185 6.310932159 0.009308383 0.731953800 0.220707729 0.644550323\n1403636939301666560 8.127777100 -2.406994581 6.291971207 0.010503085 0.731830657 0.219065920 0.645231485\n1403636939351666432 8.106090546 -2.397527218 6.275938511 0.010859236 0.731659651 0.218071505 0.645756245\n1403636939401666560 8.076495171 -2.372737169 6.251104832 0.011782035 0.730944693 0.216570929 0.647053361\n1403636939451666432 8.054359436 -2.359753609 6.231665134 0.012336968 0.730570376 0.214921758 0.648014963\n1403636939501666560 8.033833504 -2.351427555 6.209124565 0.013976329 0.730309069 0.212433591 0.649095714\n1403636939551666432 8.011314392 -2.343003273 6.182771683 0.015818737 0.730417848 0.208620727 0.650166869\n1403636939601666560 7.986888409 -2.341878891 6.164740086 0.017843172 0.731198370 0.204570785 0.650523841\n1403636939651666432 7.968483448 -2.333490372 6.142467499 0.021797258 0.731353223 0.201820046 0.651088357\n1403636939701666560 7.941269398 -2.325845718 6.112826347 0.024672410 0.730768621 0.201370686 0.651780903\n1403636939751666432 7.915001869 -2.318198681 6.088712692 0.025073465 0.731115103 0.199389443 0.651986063\n1403636939801666560 7.889373779 -2.313955307 6.066285610 0.025026854 0.731232643 0.199011922 0.651971400\n1403636939851666432 7.862821579 -2.308673382 6.045203686 0.023866249 0.731218815 0.199790701 0.651792228\n1403636939901666560 7.835992336 -2.301269531 6.013821125 0.024637597 0.730196774 0.203144655 0.651872635\n1403636939951666432 7.810327530 -2.285846949 5.999453068 0.026380150 0.730726659 0.205477372 0.650478065\n1403636940001666560 7.777635574 -2.274700642 5.975262165 0.026408888 0.732239485 0.207502604 0.648128510\n1403636940051666432 7.743327141 -2.258231401 5.957448959 0.025466571 0.734463811 0.209553942 0.644981802\n1403636940101666560 7.710217953 -2.249802113 5.937213421 0.024618860 0.736634731 0.212914079 0.641428769\n1403636940151666432 7.684814453 -2.224251270 5.911010742 0.024242446 0.737773776 0.216429755 0.638952494\n1403636940201666560 7.650083065 -2.214595795 5.892948151 0.023662109 0.739090204 0.219985098 0.636232972\n1403636940251666432 7.605465889 -2.200812817 5.873855591 0.024225896 0.740476251 0.223172992 0.633483827\n1403636940301666560 7.581178665 -2.172505379 5.845514297 0.024226373 0.741864383 0.222777233 0.631997347\n1403636940351666432 7.542291164 -2.159620047 5.829002380 0.024367254 0.743671536 0.224089861 0.629398584\n1403636940401666560 7.511113167 -2.135188580 5.805558681 0.025280386 0.744817019 0.224782571 0.627758980\n1403636940451666432 7.484979153 -2.113535404 5.777365685 0.025740499 0.745828927 0.225507304 0.626277208\n1403636940501666560 7.443542004 -2.098417282 5.762374401 0.025458917 0.747224212 0.227455869 0.623916388\n1403636940551666432 7.406457424 -2.064970255 5.733514786 0.024496859 0.747553706 0.227620095 0.623500109\n1403636940601666560 7.369728088 -2.044832468 5.705200195 0.020779615 0.747167587 0.231399715 0.622706175\n1403636940651666432 7.347241402 -2.023778439 5.671835899 0.016080299 0.747576535 0.232581586 0.621913612\n1403636940701666560 7.302130699 -2.018421650 5.655289650 0.011298777 0.748070359 0.235217005 0.620432138\n1403636940751666432 7.266942024 -2.002939463 5.622539520 0.007654107 0.747821808 0.237191513 0.620035589\n1403636940801666560 7.225424767 -1.993231297 5.604292870 0.004354709 0.748482704 0.238221809 0.618874013\n1403636940851666432 7.195963860 -1.986178756 5.577114105 0.001429141 0.748850286 0.238914728 0.618175507\n1403636940901666560 7.158392429 -1.978632331 5.548460484 -0.001572964 0.749127865 0.238999769 0.617805839\n1403636940951666432 7.133094788 -1.975790977 5.511633396 -0.003133187 0.749098659 0.239692345 0.617567003\n1403636941001666560 7.100755692 -1.970151663 5.481308937 -0.001496937 0.749638200 0.237209573 0.617876947\n1403636941051666432 7.060697556 -1.967296958 5.455842972 -0.001441639 0.750521123 0.234035179 0.618015766\n1403636941101666560 7.027403831 -1.967179060 5.426533699 0.000079462 0.751489222 0.231729299 0.617709816\n1403636941151666432 7.000929832 -1.963246465 5.393239498 0.001523355 0.751641393 0.229415223 0.618386269\n1403636941201666560 6.978310585 -1.964266062 5.361141682 0.001894021 0.751796603 0.228304535 0.618607581\n1403636941251666432 6.945760727 -1.965982914 5.325958729 0.004675934 0.751688659 0.226926580 0.619230688\n1403636941301666560 6.915599823 -1.969339848 5.298655510 0.006094510 0.752127886 0.224413663 0.619600713\n1403636941351666432 6.885800362 -1.967016220 5.265808582 0.007014751 0.751873493 0.222360983 0.620638907\n1403636941401666560 6.856958389 -1.962885499 5.237700462 0.007472428 0.751587152 0.220537469 0.621630251\n1403636941451666432 6.827836990 -1.960055470 5.211285591 0.008036254 0.751240313 0.218842536 0.622640669\n1403636941501666560 6.800371170 -1.956534266 5.183321953 0.008546125 0.750532091 0.218583643 0.623578131\n1403636941551666432 6.776275635 -1.944695115 5.149291515 0.007852674 0.749624252 0.216933757 0.625253260\n1403636941601666560 6.746152401 -1.937000871 5.125392914 0.007089579 0.748880923 0.216823205 0.626190722\n1403636941651666432 6.715826988 -1.929934859 5.097635746 0.006813357 0.748127759 0.216615051 0.627165377\n1403636941701666560 6.688472748 -1.921309114 5.072814941 0.005870589 0.747343481 0.216988355 0.627980292\n1403636941751666432 6.661458015 -1.909149885 5.046364784 0.005482513 0.746803343 0.216301665 0.628862798\n1403636941801666560 6.631576061 -1.903482676 5.022175789 0.005370819 0.745828211 0.217692643 0.629540563\n1403636941851666432 6.602034569 -1.894325614 4.998553753 0.005373744 0.745362222 0.217480019 0.630165517\n1403636941901666560 6.573092937 -1.889062285 4.973185539 0.004687007 0.744370997 0.219335407 0.630699456\n1403636941951666432 6.545486450 -1.886195540 4.945826054 0.004113933 0.743526280 0.220182180 0.631404400\n1403636942001666560 6.517755032 -1.882637143 4.920184612 0.005637695 0.742743433 0.221664414 0.631795287\n1403636942051666432 6.490737915 -1.883100033 4.893942833 0.007745351 0.741964340 0.223500967 0.632041276\n1403636942101666560 6.459828377 -1.880978465 4.865901947 0.008182853 0.741735935 0.223419085 0.632332802\n1403636942151666432 6.430507183 -1.881178737 4.843692780 0.010034328 0.741937041 0.223589987 0.632009685\n1403636942201666560 6.402480602 -1.880125046 4.814826965 0.011413150 0.741941929 0.223804638 0.631904483\n1403636942251666432 6.372209549 -1.873883009 4.790678501 0.012535181 0.742003322 0.224216312 0.631665230\n1403636942301666560 6.348329544 -1.869776368 4.762142181 0.014175468 0.741961122 0.225272268 0.631304324\n1403636942351666432 6.315351486 -1.860330462 4.741027355 0.016355654 0.742440641 0.224908486 0.630817354\n1403636942401666560 6.292065620 -1.855083108 4.710729122 0.018965304 0.742038310 0.227694646 0.630217910\n1403636942451666432 6.266744137 -1.842286110 4.688271999 0.019724574 0.742150962 0.228610232 0.629730225\n1403636942501666560 6.235211849 -1.837392211 4.660283566 0.020664403 0.741990626 0.232123137 0.628603101\n1403636942551666432 6.209447861 -1.824888706 4.634126663 0.019641295 0.741644204 0.234871343 0.628023565\n1403636942601666560 6.179891109 -1.810298324 4.609517574 0.018565129 0.742030144 0.236196905 0.627102554\n1403636942651666432 6.152970314 -1.794103265 4.582963943 0.016452348 0.741910994 0.238139898 0.626567364\n1403636942701666560 6.128207684 -1.778230190 4.552162170 0.012362647 0.742209077 0.238752514 0.626075208\n1403636942751666432 6.102500916 -1.764450669 4.525985718 0.009718814 0.742795885 0.239540756 0.625124037\n1403636942801666560 6.071442604 -1.747089624 4.503722668 0.008360152 0.743724406 0.238366663 0.624488115\n1403636942851666432 6.046867847 -1.729725718 4.472156525 0.007267749 0.745254338 0.235685527 0.623695016\n1403636942901666560 6.027941704 -1.717744946 4.438386440 0.007233856 0.746668816 0.232616901 0.623155534\n1403636942951666432 5.992536068 -1.703331113 4.419592857 0.006529250 0.748983145 0.228218287 0.622011244\n1403636943001666560 5.978113174 -1.696852088 4.376517773 0.007430821 0.749184489 0.228129819 0.621791065\n1403636943051666432 5.953153610 -1.690244794 4.347258091 0.007479019 0.750616372 0.225096092 0.621168971\n1403636943101666560 5.927178383 -1.688288927 4.315219879 0.008330481 0.751628876 0.224309921 0.620217383\n1403636943151666432 5.901676178 -1.685245872 4.283594608 0.010104168 0.752314091 0.223620474 0.619608998\n1403636943201666560 5.877221584 -1.675367355 4.251717567 0.011112386 0.753073633 0.222138152 0.619202077\n1403636943251666432 5.855082512 -1.668712139 4.218921661 0.011251166 0.753443956 0.222428367 0.618644714\n1403636943301666560 5.830465317 -1.660885334 4.188628197 0.010801055 0.754526854 0.221467227 0.617676914\n1403636943351666432 5.803647995 -1.648767471 4.163856030 0.010648957 0.755890429 0.220049649 0.616517901\n1403636943401666560 5.775063515 -1.639833093 4.137851715 0.011434251 0.756958425 0.219609275 0.615349472\n1403636943451666432 5.751041889 -1.626857996 4.107387543 0.011327427 0.757503748 0.219503626 0.614717782\n1403636943501666560 5.730226517 -1.614520907 4.076832771 0.011153555 0.758086205 0.218920976 0.614210486\n1403636943551666432 5.704554081 -1.599282265 4.049100876 0.010841019 0.758540392 0.218839973 0.613683939\n1403636943601666560 5.675619125 -1.579119682 4.027928352 0.010363307 0.759716630 0.216475338 0.613075554\n1403636943651666432 5.652389050 -1.564342499 4.001343727 0.009465325 0.760516644 0.215900853 0.612300217\n1403636943701666560 5.629031181 -1.545426846 3.977066755 0.011106956 0.761054277 0.215401113 0.611780524\n1403636943751666432 5.603327274 -1.524278522 3.954576731 0.010512158 0.761570692 0.214977846 0.611297071\n1403636943801666560 5.571208954 -1.506839514 3.931937933 0.008816053 0.761664748 0.214393079 0.611412108\n1403636943851666432 5.546236038 -1.482916236 3.917440891 0.009211258 0.760641158 0.215361252 0.612339497\n1403636943901666560 5.524271488 -1.458675861 3.898091316 0.007038252 0.757694304 0.217958808 0.615096509\n1403636943951666432 5.490504265 -1.440456867 3.877710581 0.002619952 0.752594650 0.224202707 0.619134545\n1403636944001666560 5.458650589 -1.413342476 3.858374834 -0.002763623 0.747395933 0.229353160 0.623529255\n1403636944051666432 5.430939198 -1.389374256 3.845108747 -0.008475903 0.742999554 0.234634668 0.626758695\n1403636944101666560 5.408617973 -1.370927095 3.822510719 -0.015128919 0.738002598 0.241416529 0.629953444\n1403636944151666432 5.383124352 -1.347448945 3.808405876 -0.019335505 0.734740794 0.244407967 0.632492483\n1403636944201666560 5.366770267 -1.330905914 3.786354780 -0.023228867 0.731956840 0.246199459 0.634890020\n1403636944251666432 5.340054989 -1.312126279 3.770823956 -0.023079474 0.729940832 0.246778786 0.636988163\n1403636944301666560 5.322745323 -1.298652530 3.750609159 -0.023233682 0.729119420 0.244491190 0.638802886\n1403636944351666432 5.308168411 -1.287902832 3.730257511 -0.020172691 0.728766382 0.242017403 0.640250087\n1403636944401666560 5.288484573 -1.273950100 3.707014561 -0.015832210 0.728700876 0.237435579 0.642159343\n1403636944451666432 5.275246143 -1.267653227 3.691158056 -0.014267872 0.730608523 0.230015188 0.642729044\n1403636944501666560 5.268890381 -1.261948228 3.662638426 -0.011506244 0.731585383 0.223083258 0.644115150\n1403636944551666432 5.263090134 -1.264879107 3.644135952 -0.010872938 0.734039843 0.214323327 0.644307911\n1403636944601666560 5.242425919 -1.246876478 3.612705946 -0.010773157 0.735815763 0.205161572 0.645265698\n1403636944651666432 5.233175278 -1.247938871 3.595829487 -0.013094890 0.737265706 0.198412895 0.645678043\n1403636944701666560 5.225272655 -1.249848843 3.581238747 -0.013916336 0.736900449 0.192793101 0.647776902\n1403636944751666432 5.212265491 -1.252106905 3.561690331 -0.011915274 0.734419644 0.192866623 0.650606155\n1403636944801666560 5.200056076 -1.248527288 3.547959089 -0.007391714 0.732288957 0.193566158 0.652863264\n1403636944851666432 5.187571526 -1.256991148 3.530761480 -0.004541949 0.730088949 0.194734320 0.655002296\n1403636944901666560 5.173959732 -1.265044808 3.518843174 -0.001907470 0.728272259 0.196524739 0.656501293\n1403636944951666432 5.160731316 -1.274292588 3.502253056 0.000483477 0.726302326 0.197795749 0.658302069\n1403636945001666560 5.152573109 -1.281165481 3.489877701 0.000978795 0.725066602 0.197997063 0.659601867\n1403636945051666432 5.140963554 -1.280518174 3.483366489 0.001991985 0.724696219 0.197487220 0.660159230\n1403636945101666560 5.125345230 -1.275008082 3.473574877 0.002486433 0.723982334 0.196595281 0.661206245\n1403636945151666432 5.116154194 -1.275755048 3.463040590 0.002132620 0.722935677 0.197412163 0.662108719\n1403636945201666560 5.103880882 -1.267941236 3.454888344 0.001831781 0.722215295 0.196710512 0.663103819\n1403636945251666432 5.088303566 -1.263519168 3.449899673 0.002206397 0.721849144 0.196684524 0.663509011\n1403636945301666560 5.076301575 -1.259814143 3.441998005 0.002020667 0.721261859 0.196971774 0.664062738\n1403636945351666432 5.059554577 -1.256948233 3.439649105 0.002233636 0.721467435 0.196967080 0.663840115\n1403636945401666560 5.043711185 -1.255857110 3.434662342 0.001324710 0.721543550 0.197065994 0.663730502\n1403636945451666432 5.028232098 -1.256010294 3.428722620 0.001395549 0.721673250 0.196836039 0.663657546\n1403636945501666560 5.008396149 -1.256977320 3.427967310 0.001699240 0.722227037 0.197020426 0.662999392\n1403636945551666432 4.988792419 -1.255485892 3.425262928 0.001921258 0.721952140 0.199041188 0.662694454\n1403636945601666560 4.972154140 -1.256868601 3.421466112 -0.000637754 0.721442044 0.202932090 0.662072182\n1403636945651666432 4.956060886 -1.255894184 3.421144247 -0.005734637 0.720706522 0.207752541 0.661353230\n1403636945701666560 4.940505028 -1.251799583 3.420477390 -0.011445222 0.719522178 0.214153171 0.660526514\n1403636945751666432 4.926569462 -1.246638656 3.419951916 -0.017915703 0.718566477 0.219029978 0.659823596\n1403636945801666560 4.907779217 -1.240303159 3.423006058 -0.023411989 0.717414796 0.224421471 0.659092486\n1403636945851666432 4.891768456 -1.241514921 3.426438808 -0.027105555 0.717269599 0.227473781 0.658061743\n1403636945901666560 4.878857136 -1.227689624 3.428104162 -0.025784651 0.717334747 0.228670463 0.657628894\n1403636945951666432 4.868554592 -1.220164418 3.427973747 -0.023796631 0.718785942 0.224991277 0.657388270\n1403636946001666560 4.862321854 -1.207868218 3.432340860 -0.018589888 0.721055090 0.219335496 0.656982481\n1403636946051666432 4.851322651 -1.202587366 3.436113596 -0.013693796 0.723249793 0.214458227 0.656300187\n1403636946101666560 4.843118191 -1.194119453 3.443374395 -0.012013942 0.724670351 0.212357968 0.655448377\n1403636946151666432 4.835501671 -1.176138759 3.450968266 -0.009763394 0.725716412 0.210641161 0.654882133\n1403636946201666560 4.834752083 -1.167059422 3.459664822 -0.008651564 0.726523280 0.210949585 0.653903186\n1403636946251666432 4.824248314 -1.146919131 3.467236519 -0.007170368 0.727901638 0.208017081 0.653327286\n1403636946301666560 4.817453384 -1.131149173 3.477066517 -0.004885616 0.729149103 0.206207275 0.652530670\n1403636946351666432 4.815006256 -1.111957073 3.489899158 -0.004513160 0.730890274 0.203604639 0.651401639\n1403636946401666560 4.808009624 -1.095198870 3.502099037 -0.001545602 0.731482744 0.203531429 0.650772989\n1403636946451666432 4.803225517 -1.072170854 3.514646769 -0.000468041 0.732243776 0.203962684 0.649783075\n1403636946501666560 4.796994209 -1.051826835 3.526657820 -0.000419070 0.732762635 0.203749195 0.649265110\n1403636946551666432 4.790657043 -1.029619813 3.541118145 0.000650166 0.733652353 0.203259721 0.648412824\n1403636946601666560 4.784904480 -1.009208798 3.554724932 0.000209178 0.734353065 0.203053430 0.647684276\n1403636946651666432 4.775930405 -0.993030310 3.571929216 -0.000208405 0.734526575 0.205129117 0.646832824\n1403636946701666560 4.770595551 -0.975839376 3.584289551 0.003601157 0.732666731 0.211244345 0.646963954\n1403636946751666432 4.756840229 -0.958496571 3.600691557 0.011043764 0.730485737 0.219260097 0.646678925\n1403636946801666560 4.754940033 -0.956172466 3.611866236 0.018249864 0.727835357 0.228448808 0.646323264\n1403636946851666432 4.740672112 -0.936364055 3.626429558 0.023857320 0.726051688 0.233608440 0.646302402\n1403636946901666560 4.732857227 -0.924440861 3.637500286 0.026785182 0.724681020 0.238454789 0.645956099\n1403636946951666432 4.723019123 -0.909883618 3.647288084 0.032464545 0.722056687 0.245663181 0.645933151\n1403636947001666560 4.712487221 -0.895375609 3.656933546 0.037897591 0.720391273 0.250678241 0.645569921\n1403636947051666432 4.702000618 -0.878783822 3.662396431 0.039786872 0.719369948 0.254003078 0.645295501\n1403636947101666560 4.694500446 -0.858971119 3.666871071 0.037145197 0.719592929 0.253827065 0.645273566\n1403636947151666432 4.685774326 -0.840146780 3.671036720 0.029709913 0.721696258 0.250204593 0.644724369\n1403636947201666560 4.674149513 -0.820707560 3.668351173 0.017336270 0.722835481 0.248236567 0.644660294\n1403636947251666432 4.666097164 -0.807132006 3.662182808 0.002556809 0.723938406 0.246527895 0.644306302\n1403636947301666560 4.656754971 -0.789361358 3.660280228 -0.010365128 0.724448502 0.246555090 0.643643856\n1403636947351666432 4.651284218 -0.783269286 3.654781818 -0.020523053 0.724295855 0.248080149 0.642985642\n1403636947401666560 4.646008015 -0.766429663 3.644147635 -0.027360592 0.723455727 0.249871671 0.642983198\n1403636947451666432 4.643137455 -0.757697582 3.635921717 -0.031320922 0.723502994 0.250267118 0.642595291\n1403636947501666560 4.643773079 -0.751425028 3.627042294 -0.028037068 0.723757267 0.250281096 0.642455220\n1403636947551666432 4.649912834 -0.753298879 3.615468025 -0.022619402 0.724095166 0.250624001 0.642154217\n1403636947601666560 4.656126499 -0.747442842 3.602064371 -0.016601767 0.725828469 0.245814398 0.642240345\n1403636947651666432 4.662447929 -0.745125651 3.592515230 -0.014810887 0.727836907 0.240585104 0.641991317\n1403636947701666560 4.663837433 -0.740740657 3.583741903 -0.013719475 0.729205072 0.236568630 0.641955614\n1403636947751666432 4.674437523 -0.737838745 3.569034100 -0.015872320 0.730111539 0.232919410 0.642210007\n1403636947801666560 4.682504177 -0.739544749 3.561210394 -0.018315503 0.731575131 0.229314685 0.641776562\n1403636947851666432 4.692276478 -0.736855388 3.549860477 -0.023243509 0.733086467 0.223798141 0.641839862\n1403636947901666560 4.706005573 -0.731393576 3.538111925 -0.027281115 0.734511614 0.218126640 0.642004073\n1403636947951666432 4.714764595 -0.721816301 3.533230543 -0.028529227 0.735488355 0.214395061 0.642088473\n1403636948001666560 4.730444908 -0.718722820 3.523998499 -0.028363043 0.734330356 0.217054605 0.642527640\n1403636948051666432 4.743026257 -0.716677189 3.516167164 -0.028054288 0.732356012 0.221769840 0.643184006\n1403636948101666560 4.757667065 -0.706571579 3.512964010 -0.028214501 0.730732322 0.225062475 0.643879652\n1403636948151666432 4.776390076 -0.702856660 3.511409998 -0.029897986 0.730258465 0.225502163 0.644187450\n1403636948201666560 4.792083740 -0.690224648 3.511038303 -0.029750090 0.730418205 0.223510787 0.644706964\n1403636948251666432 4.813734055 -0.683265567 3.509544849 -0.030521134 0.730052054 0.222358063 0.645483851\n1403636948301666560 4.834629059 -0.671092033 3.509323835 -0.030703351 0.730268598 0.220000431 0.646037757\n1403636948351666432 4.857389927 -0.663609862 3.509654999 -0.031729557 0.730043054 0.218354315 0.646801174\n1403636948401666560 4.876286030 -0.656018376 3.513834000 -0.033275861 0.730070114 0.216070861 0.647459388\n1403636948451666432 4.896545410 -0.642486930 3.517487526 -0.034722090 0.729928732 0.213420004 0.648421347\n1403636948501666560 4.919969559 -0.626647949 3.523530960 -0.038639102 0.731137216 0.206611976 0.649043024\n1403636948551666432 4.945582867 -0.614941359 3.531730652 -0.043242022 0.732830524 0.198291242 0.649438202\n1403636948601666560 4.966646194 -0.602613211 3.547197104 -0.046856426 0.734609425 0.190068603 0.649636269\n1403636948651666432 4.995754242 -0.599678516 3.552050591 -0.049807124 0.735359371 0.184275851 0.650237083\n1403636948701666560 5.029453278 -0.593865633 3.565122843 -0.047294363 0.735556483 0.181283250 0.651042402\n1403636948751666432 5.058346272 -0.590002775 3.579874992 -0.041283049 0.734227538 0.183245093 0.652400851\n1403636948801666560 5.088514805 -0.591161609 3.596395493 -0.031789739 0.731747508 0.188691303 0.654164016\n1403636948851666432 5.113087654 -0.594964623 3.617274761 -0.022251686 0.729834497 0.193105415 0.655405879\n1403636948901666560 5.136351585 -0.601792693 3.634974957 -0.012369935 0.727402031 0.197542921 0.657046437\n1403636948951666432 5.167311668 -0.609546065 3.662554741 -0.001794831 0.725557029 0.202440023 0.657709539\n1403636949001666560 5.192809582 -0.615209222 3.685578585 0.007865552 0.723714173 0.205163836 0.658850372\n1403636949051666432 5.223458290 -0.625294447 3.704478264 0.012223435 0.721968293 0.207729578 0.659894526\n1403636949101666560 5.243177891 -0.627858639 3.729374647 0.013468868 0.721974909 0.206057459 0.660387158\n1403636949151666432 5.272774696 -0.632334828 3.746439934 0.012175440 0.721573055 0.205641970 0.660980642\n1403636949201666560 5.290175915 -0.630450726 3.771673203 0.011531410 0.721521795 0.204088673 0.661529422\n1403636949251666432 5.308341503 -0.633882880 3.801586151 0.008722753 0.722020984 0.202855542 0.661406994\n1403636949301666560 5.335288048 -0.629906416 3.817059278 0.009455739 0.720887661 0.203596935 0.662404597\n1403636949351666432 5.356251240 -0.631486773 3.839586735 0.012000831 0.719956040 0.205105111 0.662911117\n1403636949401666560 5.374574661 -0.630636573 3.861372948 0.013413010 0.719135284 0.206337705 0.663392246\n1403636949451666432 5.393902779 -0.628476143 3.886291504 0.015024967 0.718720555 0.207269341 0.663516700\n1403636949501666560 5.412139893 -0.618572116 3.909588814 0.018015748 0.717985392 0.208163902 0.663957953\n1403636949551666432 5.427512169 -0.616398573 3.935645103 0.020089116 0.717226088 0.210272640 0.664054692\n1403636949601666560 5.442943096 -0.614623189 3.954615355 0.022066152 0.716433346 0.211619422 0.664419711\n1403636949651666432 5.458118916 -0.606242061 3.977688074 0.021456173 0.715637147 0.213942572 0.664553702\n1403636949701666560 5.475425720 -0.604175329 3.993792772 0.017885357 0.714960337 0.215783745 0.664792597\n1403636949751666432 5.484243870 -0.598920822 4.011681557 0.013349501 0.714514792 0.216757238 0.665061474\n1403636949801666560 5.499405861 -0.604577899 4.030929565 0.008689314 0.714099765 0.219053313 0.664832056\n1403636949851666432 5.512328625 -0.609962225 4.045044422 0.005357333 0.712328792 0.224350572 0.665000558\n1403636949901666560 5.524652958 -0.611428857 4.062092304 0.001207484 0.711864531 0.226148352 0.664909303\n1403636949951666432 5.536150455 -0.615542889 4.075706482 -0.001684068 0.710918427 0.229033083 0.664933085\n1403636950001666560 5.550865173 -0.621622562 4.087910652 -0.002656817 0.710197091 0.231892928 0.664709449\n1403636950051666432 5.564045906 -0.630585313 4.099036694 -0.004667208 0.709440887 0.234597892 0.664556801\n1403636950101666560 5.582201481 -0.634498000 4.111377716 -0.005100572 0.708915353 0.237164497 0.664203227\n1403636950151666432 5.595465660 -0.643327951 4.120528698 -0.007436670 0.709210455 0.237124220 0.663880467\n1403636950201666560 5.613224506 -0.639234781 4.130963802 -0.009708968 0.710078835 0.235070303 0.663653314\n1403636950251666432 5.629163265 -0.648141980 4.140871525 -0.011963779 0.710799694 0.232946977 0.663593471\n1403636950301666560 5.649692535 -0.646843195 4.149336338 -0.012296952 0.712154806 0.230800092 0.662884295\n1403636950351666432 5.670406342 -0.650336266 4.158128262 -0.012491637 0.713375509 0.227469131 0.662719548\n1403636950401666560 5.693813801 -0.647092462 4.168185711 -0.012092922 0.714930832 0.223255679 0.662483692\n1403636950451666432 5.716335297 -0.649319768 4.176661491 -0.010635142 0.716303527 0.219150752 0.662396431\n1403636950501666560 5.739276886 -0.645819187 4.186986923 -0.012479333 0.718395591 0.212859362 0.662150204\n1403636950551666432 5.761354446 -0.642098308 4.196105957 -0.013449364 0.720304668 0.206748515 0.661993504\n1403636950601666560 5.785371780 -0.639714718 4.208573818 -0.014919327 0.721892953 0.201839641 0.661746800\n1403636950651666432 5.806587219 -0.638285279 4.222406387 -0.015264886 0.722606838 0.199421957 0.661692679\n1403636950701666560 5.830909252 -0.640838146 4.233969688 -0.012618811 0.722266853 0.199505776 0.662094295\n1403636950751666432 5.852225780 -0.644471407 4.248157024 -0.009423977 0.721925974 0.199815229 0.662425756\n1403636950801666560 5.876507282 -0.649546862 4.260251999 -0.004302514 0.721033931 0.201119527 0.663055360\n1403636950851666432 5.898962498 -0.656792283 4.275456905 -0.001370798 0.720045507 0.203124315 0.663530767\n1403636950901666560 5.920254707 -0.661378026 4.287264347 0.000849520 0.719537258 0.203043118 0.664107561\n1403636950951666432 5.943422318 -0.676350355 4.302692890 0.001315946 0.719190419 0.204374403 0.664074183\n1403636951001666560 5.961821556 -0.682378292 4.317098141 0.003423044 0.718851924 0.204010427 0.664544880\n1403636951051666432 5.981537819 -0.696357131 4.328248024 0.006358254 0.717925549 0.205782861 0.664978206\n1403636951101666560 6.000636101 -0.704834580 4.342910290 0.009388035 0.716414988 0.209175706 0.665512562\n1403636951151666432 6.019698620 -0.721994638 4.355420113 0.010715060 0.714214683 0.215832174 0.665731907\n1403636951201666560 6.038156033 -0.731586576 4.367762089 0.008298915 0.712946951 0.219757169 0.665841281\n1403636951251666432 6.062492371 -0.743346095 4.380244255 0.004389750 0.712235987 0.222837016 0.665615737\n1403636951301666560 6.075109482 -0.741962075 4.390230656 -0.000558783 0.711312354 0.225110024 0.665852726\n1403636951351666432 6.093478203 -0.742142677 4.405515194 -0.005482691 0.710773885 0.227443874 0.665612221\n1403636951401666560 6.113110065 -0.752073884 4.417896748 -0.010485966 0.710034966 0.230239585 0.665379643\n1403636951451666432 6.138888359 -0.757909775 4.436248779 -0.014319167 0.710494161 0.230592459 0.664695501\n1403636951501666560 6.165629864 -0.751281857 4.439920425 -0.015606914 0.709690213 0.231679901 0.665147126\n1403636951551666432 6.179903030 -0.753378391 4.454959869 -0.016519373 0.710465312 0.230573386 0.664681971\n1403636951601666560 6.212988853 -0.750389576 4.463046551 -0.018671416 0.710588634 0.229715958 0.664790034\n1403636951651666432 6.229209900 -0.757303357 4.478038788 -0.019060854 0.711527467 0.227150545 0.664656222\n1403636951701666560 6.255052567 -0.758969069 4.496757030 -0.018610632 0.713251412 0.223367423 0.664103210\n1403636951751666432 6.273176670 -0.770341516 4.504246235 -0.016462399 0.714058697 0.221898153 0.663784862\n1403636951801666560 6.317737579 -0.757412791 4.514712811 -0.013834855 0.714798629 0.218435079 0.664197028\n1403636951851666432 6.331429482 -0.772023320 4.539780617 -0.015533767 0.717264473 0.210947379 0.663921297\n1403636951901666560 6.382884026 -0.762805700 4.540827751 -0.013893017 0.717433512 0.209686235 0.664174497\n1403636951951666432 6.402783394 -0.775902390 4.544349670 -0.015610442 0.718686521 0.206313282 0.663837969\n1403636952001666560 6.429994583 -0.786911011 4.562159061 -0.016493721 0.719745159 0.204003140 0.663383484\n1403636952051666432 6.448470592 -0.791373968 4.571360588 -0.016386792 0.720602453 0.200998828 0.663372457\n1403636952101666560 6.482742310 -0.806322455 4.590171814 -0.014206235 0.720911026 0.201115802 0.663051903\n1403636952151666432 6.516569138 -0.811422944 4.604981899 -0.011393294 0.720472336 0.202416435 0.663187265\n1403636952201666560 6.540640354 -0.814466000 4.624722481 -0.007610339 0.720778465 0.201536372 0.663176835\n1403636952251666432 6.573346138 -0.819922686 4.640969276 -0.003081378 0.720331252 0.202416137 0.663431287\n1403636952301666560 6.602408409 -0.826046586 4.660000801 0.002774737 0.719521224 0.205110684 0.663484037\n1403636952351666432 6.629302979 -0.817770004 4.678070545 0.008506621 0.719049931 0.204870760 0.664020181\n1403636952401666560 6.657580853 -0.817078948 4.696191788 0.011559940 0.718531370 0.205683783 0.664283931\n1403636952451666432 6.686734200 -0.820404053 4.717959881 0.012707087 0.718850791 0.204826355 0.664182425\n1403636952501666560 6.714274406 -0.813914776 4.739492416 0.011825413 0.719303548 0.202574492 0.664399087\n1403636952551666432 6.736881733 -0.804039836 4.755797386 0.009537784 0.719818473 0.200151235 0.664612591\n1403636952601666560 6.761518478 -0.799488425 4.778453827 0.008856975 0.720466435 0.198500305 0.664415002\n1403636952651666432 6.786040783 -0.797835827 4.796507359 0.008507289 0.720632792 0.197479174 0.664543450\n1403636952701666560 6.808041573 -0.797168136 4.818253994 0.007134638 0.720872700 0.195911527 0.664763391\n1403636952751666432 6.837380886 -0.786203027 4.828466892 0.006030995 0.719526827 0.198681787 0.665409923\n1403636952801666560 6.856637001 -0.793453217 4.860466480 0.001812977 0.719508946 0.201554134 0.664589703\n1403636952851666432 6.875194550 -0.800900102 4.879279137 -0.000647777 0.718682706 0.204844221 0.664479971\n1403636952901666560 6.896053791 -0.800983548 4.896522045 -0.001693067 0.717396200 0.209455565 0.664430678\n1403636952951666432 6.922928810 -0.788556457 4.906691551 -0.002703928 0.714960814 0.215182856 0.665221810\n1403636953001666560 6.947418213 -0.793887973 4.930023670 -0.001554224 0.713354409 0.221617922 0.664837241\n1403636953051666432 6.958800793 -0.802760363 4.954132557 -0.000204096 0.712251782 0.227512166 0.664029837\n1403636953101666560 6.990036488 -0.785772562 4.970714092 0.003021491 0.710780978 0.230879724 0.664436460\n1403636953151666432 7.001995087 -0.794837236 4.995263577 0.002626673 0.710553408 0.233071968 0.663915992\n1403636953201666560 7.023835182 -0.773694277 5.021781445 0.002798381 0.710657716 0.231064871 0.664504945\n1403636953251666432 7.049904823 -0.778300047 5.030554295 0.002133794 0.709986210 0.235015079 0.663839579\n1403636953301666560 7.079551697 -0.764484644 5.043105125 0.002120424 0.709762871 0.233597293 0.664578378\n1403636953351666432 7.114908218 -0.743348122 5.058784008 0.001547975 0.709411263 0.232965022 0.665177107\n1403636953401666560 7.119884491 -0.754033804 5.068427563 -0.000583208 0.711112082 0.228469461 0.664921761\n1403636953451666432 7.143492699 -0.750028372 5.094566822 -0.001614974 0.712636530 0.224461213 0.664653122\n1403636953501666560 7.191387653 -0.730285168 5.099244118 -0.003503609 0.712876737 0.218916282 0.666235805\n1403636953551666432 7.194585800 -0.733736992 5.117586136 -0.003651210 0.714326560 0.214981958 0.665963173\n1403636953601666560 7.220883846 -0.728453159 5.124205112 -0.006470647 0.714503646 0.212296695 0.666612923\n1403636953651666432 7.239472389 -0.735807180 5.135430336 -0.010452176 0.714667201 0.211434603 0.666661084\n1403636953701666560 7.269290924 -0.734081507 5.150252819 -0.015115514 0.714399397 0.209909394 0.667340279\n1403636953751666432 7.296115398 -0.745301723 5.158006191 -0.018843053 0.714207113 0.210425526 0.667288721\n1403636953801666560 7.320306301 -0.759240389 5.173224449 -0.023801906 0.714823961 0.207187802 0.667482853\n1403636953851666432 7.342288971 -0.764004230 5.176829815 -0.024727503 0.714890182 0.205352440 0.667945266\n1403636953901666560 7.330546856 -0.787188530 5.187084198 -0.023489853 0.714991510 0.204063401 0.668276548\n1403636953951666432 7.357325554 -0.810601950 5.199561119 -0.022481607 0.714145839 0.205317572 0.668831050\n1403636954001666560 7.397798061 -0.831354141 5.221410751 -0.020899326 0.713687658 0.208353624 0.668432415\n1403636954051666432 7.431461811 -0.834531307 5.226114750 -0.018188395 0.712512851 0.210047677 0.669234276\n1403636954101666560 7.469805717 -0.839452744 5.229626179 -0.016975047 0.711679280 0.210687310 0.669951677\n1403636954151666432 7.488360405 -0.861003399 5.247598648 -0.015765885 0.711965263 0.210942939 0.669596851\n1403636954201666560 7.531947136 -0.867702723 5.274080276 -0.015107875 0.711762607 0.211229265 0.669737220\n1403636954251666432 7.567982197 -0.867167234 5.291134357 -0.015969239 0.711320162 0.211650595 0.670054197\n1403636954301666560 7.595581055 -0.879074335 5.311317921 -0.016431659 0.711240590 0.212943494 0.669717789\n1403636954351666432 7.618781090 -0.897637606 5.331515789 -0.016092356 0.711488903 0.214086756 0.669097543\n1403636954401666560 7.668181419 -0.908306599 5.367964268 -0.019124037 0.711760879 0.214065671 0.668735087\n1403636954451666432 7.698488235 -0.927442551 5.361320972 -0.017897667 0.710834026 0.218473479 0.668329298\n1403636954501666560 7.728459358 -0.941282511 5.383642673 -0.018801153 0.711070478 0.219155163 0.667829514\n1403636954551666432 7.781215668 -0.942593098 5.399569035 -0.018270154 0.711400092 0.219338119 0.667433083\n1403636954601666560 7.801635265 -0.958621264 5.417808533 -0.019797495 0.712877393 0.217671305 0.666358113\n1403636954651666432 7.843509674 -0.979548216 5.451107979 -0.020174555 0.714988649 0.215665594 0.664734960\n1403636954701666560 7.877278328 -0.980644226 5.466981411 -0.017293002 0.716326237 0.214303955 0.663815916\n1403636954751666432 7.913913727 -0.986754656 5.488863945 -0.013691732 0.717936039 0.212875023 0.662619472\n1403636954801666560 7.954505920 -0.987234354 5.515585899 -0.010980843 0.719972193 0.209467277 0.661545813\n1403636954851666432 7.989264488 -0.990316153 5.537570000 -0.008489845 0.721898675 0.207880944 0.659981668\n1403636954901666560 8.026240349 -0.997152328 5.569447517 -0.005547318 0.723801076 0.206998244 0.658204377\n1403636954951666432 8.065322876 -0.987801790 5.589992046 -0.002152199 0.724918723 0.206516340 0.657144725\n1403636955001666560 8.102807999 -0.986022949 5.608335018 -0.001656499 0.726095080 0.204610646 0.656443238\n1403636955051666432 8.126587868 -0.992848158 5.646244526 -0.002244717 0.728467166 0.205718830 0.653460205\n1403636955101666560 8.172725677 -0.989352465 5.674974918 -0.004177457 0.729785860 0.205507264 0.652044415\n1403636955151666432 8.203872681 -0.996208429 5.694584370 -0.005462577 0.731212258 0.206318811 0.650178015\n1403636955201666560 8.231446266 -1.003822327 5.741164207 -0.007163229 0.733831346 0.204800799 0.647685707\n1403636955251666432 8.252608299 -1.016675234 5.763073921 -0.006235617 0.735043108 0.206290931 0.645845830\n1403636955301666560 8.294115067 -1.002195120 5.778952599 -0.004568202 0.735842109 0.205540717 0.645188749\n1403636955351666432 8.341047287 -1.009593248 5.809462547 -0.005172743 0.737361908 0.205406517 0.643489599\n1403636955401666560 8.369617462 -1.019366741 5.833859444 -0.004431041 0.738510668 0.205532134 0.642136216\n1403636955451666432 8.424240112 -1.018953800 5.864466667 -0.004799283 0.739523411 0.205798924 0.640881360\n1403636955501666560 8.461860657 -1.032636404 5.895102501 -0.005022926 0.740333259 0.207530618 0.639384389\n1403636955551666432 8.497572899 -1.040537357 5.918975353 -0.005913411 0.740898073 0.207751825 0.638650358\n1403636955601666560 8.536922455 -1.051662207 5.958552361 -0.005866410 0.741863489 0.209146768 0.637072861\n1403636955651666432 8.561237335 -1.056652308 5.977110386 -0.006312583 0.742281377 0.208792731 0.636697829\n1403636955701666560 8.590596199 -1.060765266 6.014420986 -0.006387978 0.743387997 0.208829135 0.635392785\n1403636955751666432 8.617923737 -1.059086323 6.040996552 -0.005748219 0.743211091 0.208746284 0.635632873\n1403636955801666560 8.652108192 -1.065023184 6.072513103 -0.006013070 0.743825853 0.208469450 0.635001898\n1403636955851666432 8.682665825 -1.076598406 6.101418495 -0.005571641 0.743520737 0.210176945 0.634800375\n1403636955901666560 8.713914871 -1.089470863 6.134654522 -0.002529721 0.743148565 0.212841451 0.634367645\n1403636955951666432 8.744874001 -1.100648165 6.165554523 0.001729253 0.742150903 0.216938540 0.634150386\n1403636956001666560 8.770233154 -1.113700390 6.197931290 0.007972441 0.741143227 0.220925704 0.633904517\n1403636956051666432 8.798814774 -1.131088972 6.227103233 0.014454408 0.740255058 0.225106180 0.633356750\n1403636956101666560 8.827258110 -1.159211874 6.249469757 0.018785119 0.738948107 0.229423746 0.633219957\n1403636956151666432 8.864108086 -1.173270941 6.273211002 0.021786658 0.737880409 0.232953444 0.633080184\n1403636956201666560 8.892301559 -1.186921835 6.301899910 0.024904409 0.737858832 0.235002801 0.632232308\n1403636956251666432 8.918885231 -1.201494217 6.324295044 0.025622981 0.738018811 0.235901073 0.631682277\n1403636956301666560 8.940343857 -1.209245205 6.353055954 0.022878028 0.739464462 0.233905584 0.630838454\n1403636956351666432 8.971912384 -1.220741510 6.373785496 0.016548811 0.741900623 0.229089484 0.629942536\n1403636956401666560 8.995371819 -1.224556923 6.399808884 0.010738304 0.743729949 0.225070357 0.629359901\n1403636956451666432 9.019447327 -1.233846903 6.423114300 0.005700490 0.745494246 0.220359907 0.629005015\n1403636956501666560 9.045274734 -1.239519119 6.447936535 0.002510560 0.746247053 0.216391757 0.629510701\n1403636956551666432 9.072759628 -1.246736050 6.474279404 0.004319045 0.745640278 0.212116316 0.631671250\n1403636956601666560 9.097973824 -1.246531487 6.498207092 0.008867654 0.742826879 0.209435314 0.635819495\n1403636956651666432 9.117658615 -1.251882076 6.524695873 0.014730092 0.738321424 0.208820522 0.641138434\n1403636956701666560 9.142554283 -1.255744457 6.552863121 0.021073146 0.731793225 0.210427582 0.647884905\n1403636956751666432 9.156989098 -1.254496336 6.584446907 0.025228877 0.724056363 0.212173700 0.655811131\n1403636956801666560 9.180759430 -1.259514332 6.604676723 0.028902814 0.714862466 0.215222552 0.664692044\n1403636956851666432 9.201076508 -1.266758680 6.626592159 0.028391732 0.704733908 0.215956628 0.675208688\n1403636956901666560 9.219168663 -1.268378496 6.652840614 0.026751798 0.695305467 0.214506820 0.685435176\n1403636956951666432 9.230683327 -1.281510353 6.680849552 0.022731166 0.686728895 0.209123388 0.695811808\n1403636957001666560 9.248467445 -1.277911663 6.701444149 0.020210104 0.677411854 0.202785611 0.706811666\n1403636957051666432 9.266716003 -1.298296452 6.716522694 0.015484578 0.667784929 0.196598023 0.717755377\n1403636957101666560 9.278181076 -1.304037809 6.736692429 0.011493330 0.658236206 0.188411847 0.728761971\n1403636957151666432 9.290702820 -1.314615965 6.746188164 0.007011611 0.647795677 0.182038024 0.739711940\n1403636957201666560 9.302583694 -1.327338457 6.765387535 0.003642945 0.638862729 0.176304847 0.748837590\n1403636957251666432 9.311035156 -1.338932991 6.780484200 0.002203489 0.630119264 0.171801254 0.757251084\n1403636957301666560 9.320337296 -1.351312637 6.797427654 0.000489537 0.622748792 0.169113442 0.763926923\n1403636957351666432 9.334166527 -1.363797188 6.810274601 -0.000496523 0.616122603 0.166677088 0.769812644\n1403636957401666560 9.340060234 -1.372286081 6.824274540 -0.000195789 0.610422552 0.165236518 0.774649084\n1403636957451666432 9.354036331 -1.382647514 6.840085030 -0.000772578 0.605617702 0.164338052 0.778601050\n1403636957501666560 9.364782333 -1.388581753 6.850547791 0.000352613 0.601413965 0.164360106 0.781848371\n1403636957551666432 9.373209000 -1.392671585 6.863617420 0.000791818 0.597603738 0.164836287 0.784664333\n1403636957601666560 9.380221367 -1.392861128 6.880434036 0.002173405 0.593447626 0.163431078 0.788102448\n1403636957651666432 9.394181252 -1.391228080 6.900005341 0.003254826 0.588671625 0.162891701 0.791783750\n1403636957701666560 9.398812294 -1.393257022 6.921837807 0.003436453 0.583652496 0.161750600 0.795722783\n1403636957751666432 9.409717560 -1.393092990 6.941041946 0.003711504 0.576347888 0.161545783 0.801069438\n1403636957801666560 9.416275978 -1.389065027 6.953788757 0.003840049 0.566525340 0.160969779 0.808160245\n1403636957851666432 9.422022820 -1.387447238 6.972337246 0.003606863 0.555517435 0.159528568 0.816050231\n1403636957901666560 9.432482719 -1.379130840 6.987594604 0.003660865 0.542729795 0.156436682 0.825202107\n1403636957951666432 9.440179825 -1.371330261 7.006398201 0.003023278 0.529836237 0.151951954 0.834371030\n1403636958001666560 9.443164825 -1.369524598 7.026278019 0.002888092 0.516061842 0.148086369 0.843648195\n1403636958051666432 9.452147484 -1.365669608 7.028084278 0.002815821 0.500635624 0.145084053 0.853408813\n1403636958101666560 9.463928223 -1.369259477 7.054395199 0.000375128 0.488369226 0.139348239 0.861439168\n1403636958151666432 9.464744568 -1.371397972 7.065413475 -0.001822469 0.476504773 0.134061590 0.868888557\n1403636958201666560 9.481145859 -1.370669007 7.078491211 -0.002875927 0.464949489 0.130617604 0.875644147\n1403636958251666432 9.477212906 -1.380868912 7.087319374 -0.003098530 0.455206186 0.127312422 0.881231666\n1403636958301666560 9.481530190 -1.389091730 7.107671738 -0.003218117 0.446315914 0.121983089 0.886516750\n1403636958351666432 9.497709274 -1.392761111 7.113365173 -0.005246897 0.436631262 0.117661275 0.891897678\n1403636958401666560 9.503787994 -1.403855801 7.128917694 -0.007302184 0.430170447 0.113002047 0.895617425\n1403636958451666432 9.514774323 -1.416838169 7.127437592 -0.008581246 0.423726588 0.110368632 0.898999929\n1403636958501666560 9.523292542 -1.423960090 7.136197567 -0.010556955 0.419109583 0.107073881 0.901538074\n1403636958551666432 9.530251503 -1.436307311 7.130055428 -0.011495218 0.415250510 0.104883365 0.903567553\n1403636958601666560 9.537448883 -1.447144151 7.139755249 -0.011816023 0.412893444 0.103667863 0.904783010\n1403636958651666432 9.547215462 -1.449717402 7.149507046 -0.011961682 0.411494732 0.101896420 0.905619204\n1403636958701666560 9.558704376 -1.457696438 7.152483463 -0.011861417 0.410617948 0.100423180 0.906182885\n1403636958751666432 9.577085495 -1.458567619 7.163228035 -0.011730507 0.410283566 0.099528410 0.906434715\n1403636958801666560 9.574052811 -1.466982841 7.168685913 -0.011501529 0.410670191 0.099900290 0.906221628\n1403636958851666432 9.586639404 -1.475365877 7.174861431 -0.012227663 0.410851747 0.100018516 0.906116784\n1403636958901666560 9.599474907 -1.479889870 7.181486130 -0.013802451 0.411967963 0.099801764 0.905611098\n1403636958951666432 9.610672951 -1.488325834 7.191133499 -0.014790446 0.413422644 0.099069476 0.905012786\n1403636959001666560 9.629427910 -1.483385563 7.190985680 -0.014802968 0.413902342 0.099388368 0.904758334\n1403636959051666432 9.632143974 -1.480455399 7.200347900 -0.015185283 0.415606946 0.099588282 0.903948247\n1403636959101666560 9.636610031 -1.477413535 7.222368240 -0.015759004 0.417450160 0.100039288 0.903038800\n1403636959151666432 9.649154663 -1.476143241 7.219286919 -0.015882390 0.417644620 0.101972423 0.902730465\n1403636959201666560 9.662704468 -1.478266716 7.235027313 -0.016581351 0.419246137 0.102766395 0.901885152\n1403636959251666432 9.678972244 -1.472588658 7.243707180 -0.016421938 0.420010000 0.101776287 0.901644886\n1403636959301666560 9.685306549 -1.463035583 7.262608051 -0.017434534 0.422895283 0.098709501 0.900617599\n1403636959351666432 9.704330444 -1.452120423 7.275800705 -0.018997485 0.424568057 0.095250934 0.900171280\n1403636959401666560 9.714241028 -1.443529725 7.287674904 -0.019368174 0.425928414 0.094072334 0.899644554\n1403636959451666432 9.721069336 -1.439078569 7.308626175 -0.019658264 0.427827805 0.091671444 0.898984611\n1403636959501666560 9.733377457 -1.421658754 7.327713490 -0.017615102 0.429213911 0.089992106 0.898535788\n1403636959551666432 9.746608734 -1.413604736 7.339987755 -0.012997662 0.428527355 0.092582121 0.898679018\n1403636959601666560 9.755679131 -1.400051236 7.355367661 -0.007162778 0.428019971 0.094277687 0.898809910\n1403636959651666432 9.762295723 -1.391960979 7.365647316 -0.005921257 0.427696556 0.095367588 0.898857951\n1403636959701666560 9.767628670 -1.387940049 7.384709358 -0.006984516 0.428265661 0.097977161 0.898298502\n1403636959751666432 9.778806686 -1.384829521 7.407440186 -0.007653446 0.428409517 0.099844165 0.898018837\n1403636959801666560 9.784854889 -1.384257555 7.418029308 -0.009239988 0.428284347 0.101243012 0.897907019\n1403636959851666432 9.793791771 -1.379050255 7.431541443 -0.009179237 0.428375602 0.102862291 0.897680044\n1403636959901666560 9.796918869 -1.381386518 7.447304249 -0.010791327 0.429323822 0.103868254 0.897093058\n1403636959951666432 9.803380966 -1.387321234 7.460520744 -0.011775819 0.429518282 0.104087010 0.896962225\n1403636960001666560 9.807579994 -1.392573476 7.473770618 -0.011654856 0.429788709 0.104792990 0.896752059\n1403636960051666432 9.813281059 -1.398521781 7.482692719 -0.011565136 0.429775685 0.105302975 0.896699727\n1403636960101666560 9.817652702 -1.403952360 7.498196125 -0.010945158 0.429962546 0.104754828 0.896682143\n1403636960151666432 9.823896408 -1.410592556 7.508862972 -0.011502429 0.430571496 0.103284851 0.896553457\n1403636960201666560 9.828527451 -1.421174526 7.522231102 -0.012378638 0.431175530 0.102114297 0.896385610\n1403636960251666432 9.832479477 -1.428798199 7.536118984 -0.015594970 0.433317453 0.096193738 0.895957351\n1403636960301666560 9.841242790 -1.429666519 7.547092915 -0.017228197 0.434187859 0.093035795 0.895839512\n1403636960351666432 9.842147827 -1.438983440 7.565773010 -0.019111557 0.435621172 0.089546911 0.895460963\n1403636960401666560 9.849925041 -1.442603707 7.576491356 -0.017483968 0.435940206 0.086911060 0.895598650\n1403636960451666432 9.852966309 -1.447134852 7.591469288 -0.015509899 0.435147285 0.083901763 0.896307290\n1403636960501666560 9.854376793 -1.444922805 7.613028526 -0.013225881 0.433852047 0.080402873 0.897291958\n1403636960551666432 9.858026505 -1.447782278 7.629541397 -0.012271419 0.431664020 0.076942869 0.898663104\n1403636960601666560 9.856656075 -1.447270155 7.651661873 -0.011223864 0.429745704 0.073380455 0.899893284\n1403636960651666432 9.858292580 -1.447962523 7.669905663 -0.009535144 0.426510751 0.072366320 0.901532471\n1403636960701666560 9.853569031 -1.444798112 7.690950394 -0.007465001 0.422901064 0.075606063 0.902985394\n1403636960751666432 9.852036476 -1.447699785 7.708602905 -0.006533241 0.418108970 0.081970640 0.904667377\n1403636960801666560 9.846452713 -1.443708420 7.731155872 -0.006481051 0.412782133 0.086292006 0.906709731\n1403636960851666432 9.841215134 -1.436949492 7.757349968 -0.006106249 0.406164229 0.088645808 0.909469783\n1403636960901666560 9.836601257 -1.434540868 7.776248455 -0.006999474 0.397554815 0.089318372 0.913194060\n1403636960951666432 9.828334808 -1.429539680 7.795987129 -0.007819843 0.387981921 0.087728739 0.917448938\n1403636961001666560 9.815742493 -1.428262830 7.824683189 -0.007986339 0.378127486 0.083634093 0.921933353\n1403636961051666432 9.811517715 -1.430277348 7.849728107 -0.008355480 0.366556406 0.079412550 0.926962912\n1403636961101666560 9.800242424 -1.428228855 7.868021965 -0.008201958 0.354295790 0.075864360 0.932014942\n1403636961151666432 9.789665222 -1.436088443 7.880910873 -0.008323139 0.341104001 0.072332270 0.937201560\n1403636961201666560 9.783004761 -1.433475733 7.904839516 -0.008376402 0.327895582 0.067896970 0.942233682\n1403636961251666432 9.767791748 -1.433557987 7.922935009 -0.008160627 0.314832300 0.064769059 0.946899652\n1403636961301666560 9.758770943 -1.451963902 7.938185692 -0.010446448 0.303228796 0.060017943 0.950968504\n1403636961351666432 9.750259399 -1.452950001 7.958085537 -0.009425900 0.292871684 0.054995492 0.954522312\n1403636961401666560 9.738385201 -1.468793154 7.971101761 -0.010310831 0.283931136 0.051382091 0.957411468\n1403636961451666432 9.732491493 -1.477229834 7.983601093 -0.009938100 0.275499433 0.048556872 0.960022688\n1403636961501666560 9.719591141 -1.486479759 7.998963356 -0.009944904 0.268801332 0.047219288 0.961986125\n1403636961551666432 9.707664490 -1.501134396 8.017095566 -0.009956644 0.261657804 0.044264756 0.964093685\n1403636961601666560 9.704296112 -1.518822670 8.023746490 -0.009906492 0.252708584 0.043298196 0.966522396\n1403636961651666432 9.689428329 -1.529560208 8.037374496 -0.008734114 0.244492501 0.040870965 0.968750119\n1403636961701666560 9.677450180 -1.556166649 8.048453331 -0.009009692 0.236374915 0.037951495 0.970878661\n1403636961751666432 9.661193848 -1.574908853 8.062125206 -0.008822061 0.228204429 0.034495402 0.972961962\n1403636961801666560 9.656563759 -1.593970060 8.069797516 -0.008650173 0.218772471 0.030652717 0.975255907\n1403636961851666432 9.641925812 -1.613714337 8.074106216 -0.010589217 0.209795550 0.027156981 0.977310717\n1403636961901666560 9.629741669 -1.631568789 8.086046219 -0.010584150 0.200659588 0.022236954 0.979351461\n1403636961951666432 9.616375923 -1.645397663 8.097777367 -0.009661383 0.190152347 0.019250991 0.981518269\n1403636962001666560 9.601769447 -1.656362057 8.111881256 -0.010545327 0.180169702 0.015670586 0.983454168\n1403636962051666432 9.598503113 -1.669493914 8.112806320 -0.011737482 0.168096021 0.012603982 0.985620201\n1403636962101666560 9.582108498 -1.678506613 8.127461433 -0.012508590 0.157808945 0.008720351 0.987351954\n1403636962151666432 9.566827774 -1.691141367 8.141138077 -0.013074785 0.146926209 0.004663630 0.989050031\n1403636962201666560 9.557794571 -1.702840090 8.146325111 -0.012960117 0.134989753 0.001200590 0.990761518\n1403636962251666432 9.537235260 -1.719945908 8.160816193 -0.012197098 0.124539562 -0.003976678 0.992131710\n1403636962301666560 9.525721550 -1.731026292 8.170677185 -0.011889337 0.112744518 -0.008579188 0.993515849\n1403636962351666432 9.509394646 -1.746481776 8.173971176 -0.011672954 0.100300193 -0.011522024 0.994822025\n1403636962401666560 9.493238449 -1.767704010 8.179158211 -0.012055489 0.088631824 -0.016886100 0.995848358\n1403636962451666432 9.483679771 -1.788897395 8.183589935 -0.012509889 0.076008067 -0.021997368 0.996785998\n1403636962501666560 9.468030930 -1.807756186 8.186186790 -0.012529301 0.064797550 -0.028768213 0.997404993\n1403636962551666432 9.454312325 -1.827908993 8.189194679 -0.012766022 0.052881777 -0.036057204 0.997867942\n1403636962601666560 9.438561440 -1.847423077 8.195033073 -0.013601800 0.041479066 -0.044174839 0.998069644\n1403636962651666432 9.420048714 -1.868518114 8.195712090 -0.014004097 0.031444211 -0.052069966 0.998050034\n1403636962701666560 9.405797958 -1.890336871 8.192930222 -0.014143291 0.021626906 -0.060718939 0.997820377\n1403636962751666432 9.388914108 -1.906777143 8.194079399 -0.013578015 0.014049180 -0.066789195 0.997575760\n1403636962801666560 9.363684654 -1.921148181 8.203294754 -0.014133109 0.008079629 -0.071084216 0.997337461\n1403636962851666432 9.347944260 -1.935360551 8.202208519 -0.013141525 0.002008025 -0.074543364 0.997129142\n1403636962901666560 9.323477745 -1.944854736 8.211699486 -0.012411758 -0.002516776 -0.073493086 0.997215331\n1403636962951666432 9.299542427 -1.956576943 8.219231606 -0.011489883 -0.006760388 -0.070452377 0.997426033\n1403636963001666560 9.269799232 -1.963039517 8.229418755 -0.006710912 -0.009660740 -0.067565545 0.997645497\n1403636963051666432 9.250396729 -1.972693086 8.233275414 -0.001384176 -0.012592578 -0.064303435 0.997850001\n1403636963101666560 9.229022980 -1.979732871 8.230359077 0.002962199 -0.014681038 -0.061123222 0.998017848\n1403636963151666432 9.200837135 -1.987528563 8.230808258 0.004191095 -0.014800622 -0.059041847 0.998136938\n1403636963201666560 9.176418304 -1.989298701 8.234772682 0.003712831 -0.014440818 -0.057960138 0.998207569\n1403636963251666432 9.149265289 -1.993299127 8.237043381 0.000078047 -0.014111646 -0.054343354 0.998422623\n1403636963301666560 9.130619049 -1.988127708 8.236141205 -0.002473405 -0.014736544 -0.050071258 0.998633862\n1403636963351666432 9.098499298 -1.987827301 8.240252495 -0.005174055 -0.013543325 -0.045751639 0.998847604\n1403636963401666560 9.073819160 -1.983492017 8.234436989 -0.006464678 -0.012616055 -0.043194141 0.998966098\n1403636963451666432 9.051744461 -1.980203152 8.238382339 -0.007865478 -0.010941587 -0.042785916 0.998993397\n1403636963501666560 9.023622513 -1.976894021 8.233946800 -0.008672113 -0.008331171 -0.043800477 0.998967886\n1403636963551666432 9.003004074 -1.973099709 8.235353470 -0.008458557 -0.006664431 -0.043664914 0.998988211\n1403636963601666560 8.977436066 -1.972827673 8.231662750 -0.008766963 -0.004372844 -0.044971917 0.998940229\n1403636963651666432 8.943166733 -1.975016117 8.231443405 -0.009656744 -0.001064912 -0.045261264 0.998927951\n1403636963701666560 8.921249390 -1.977254987 8.224651337 -0.009793700 0.000929807 -0.045720320 0.998905838\n1403636963751666432 8.895606995 -1.981572151 8.217059135 -0.010012982 0.002734015 -0.045462359 0.998912156\n1403636963801666560 8.870310783 -1.986989021 8.212387085 -0.010431545 0.004536321 -0.045289211 0.998909175\n1403636963851666432 8.842797279 -1.990934730 8.203878403 -0.009595502 0.006005548 -0.045435529 0.998903155\n1403636963901666560 8.816999435 -1.998862743 8.195075035 -0.008867444 0.007395893 -0.045655698 0.998890460\n1403636963951666432 8.793632507 -2.007104397 8.185966492 -0.008267052 0.008174026 -0.044540823 0.998939931\n1403636964001666560 8.767182350 -2.019795656 8.171462059 -0.008215279 0.008780120 -0.045022216 0.998913646\n1403636964051666432 8.741739273 -2.032339573 8.160734177 -0.007665466 0.008817860 -0.044555638 0.998938560\n1403636964101666560 8.708416939 -2.042882442 8.151494980 -0.007293996 0.009887927 -0.045844663 0.998872995\n1403636964151666432 8.683943748 -2.054663181 8.136803627 -0.006448744 0.009225512 -0.046523198 0.998853743\n1403636964201666560 8.659536362 -2.064576387 8.122062683 -0.004551641 0.008819601 -0.046656903 0.998861670\n1403636964251666432 8.626443863 -2.072462559 8.111127853 -0.004494175 0.008815728 -0.046862941 0.998852313\n1403636964301666560 8.604646683 -2.082384825 8.095306396 -0.005314617 0.008554908 -0.049005378 0.998747766\n1403636964351666432 8.570405006 -2.089261293 8.082833290 -0.004909046 0.008444009 -0.049557827 0.998723507\n1403636964401666560 8.544455528 -2.092473030 8.071253777 -0.004813389 0.008374552 -0.051438630 0.998629391\n1403636964451666432 8.511795044 -2.092833042 8.061015129 -0.004633448 0.007672862 -0.052367069 0.998587668\n1403636964501666560 8.479001045 -2.094993591 8.045673370 -0.004141486 0.007402187 -0.054261018 0.998490751\n1403636964551666432 8.452124596 -2.089994907 8.030582428 -0.004772853 0.005583343 -0.056769978 0.998360276\n1403636964601666560 8.417881966 -2.084459782 8.025626183 -0.002974804 0.003522761 -0.063523673 0.997969687\n1403636964651666432 8.389394760 -2.080678701 8.003574371 -0.003001570 -0.001179211 -0.066681959 0.997769058\n1403636964701666560 8.356513023 -2.079181910 7.991672516 -0.003790854 -0.006357112 -0.071517877 0.997411847\n1403636964751666432 8.311666489 -2.072069168 7.972114086 -0.003988571 -0.011755784 -0.077217035 0.996936977\n1403636964801666560 8.280492783 -2.067317486 7.957197189 -0.003693837 -0.019513898 -0.082877249 0.996361852\n1403636964851666432 8.246011734 -2.064736605 7.928580284 -0.003558048 -0.030359939 -0.083968461 0.995999455\n1403636964901666560 8.206716537 -2.054693460 7.913063049 -0.000587459 -0.042641267 -0.084611304 0.995501041\n1403636964951666432 8.169685364 -2.040812492 7.902873516 0.002379218 -0.054625586 -0.087468743 0.994665563\n1403636965001666560 8.125230789 -2.036404133 7.880192757 0.003952364 -0.066891581 -0.089441247 0.993735433\n1403636965051666432 8.081390381 -2.030104399 7.864460945 0.004207528 -0.080720291 -0.090751834 0.992587864\n1403636965101666560 8.038899422 -2.032116652 7.836275101 0.001123652 -0.091277212 -0.094517067 0.991329253\n1403636965151666432 7.997573376 -2.034140587 7.809510231 -0.001229718 -0.101894185 -0.095432706 0.990206420\n1403636965201666560 7.950178623 -2.030927420 7.782746792 -0.006248542 -0.109580487 -0.097213723 0.989192903\n1403636965251666432 7.910683155 -2.036595106 7.748157501 -0.013746664 -0.116843037 -0.100792482 0.987926900\n1403636965301666560 7.858379841 -2.036006689 7.714766502 -0.024122728 -0.120566480 -0.102323070 0.987123013\n1403636965351666432 7.812622070 -2.040160656 7.686436653 -0.035893094 -0.124112390 -0.104734458 0.986072302\n1403636965401666560 7.763178825 -2.044092178 7.658461571 -0.047631893 -0.126374125 -0.106954552 0.985048950\n1403636965451666432 7.718773365 -2.053531647 7.629882336 -0.057166811 -0.128874540 -0.106804185 0.984233797\n1403636965501666560 7.673845768 -2.066931963 7.605975151 -0.063329287 -0.131505415 -0.103201777 0.983892858\n1403636965551666432 7.626142502 -2.078105450 7.579022408 -0.061293267 -0.133829802 -0.098916858 0.984148443\n1403636965601666560 7.576887131 -2.090618134 7.566041946 -0.053301834 -0.136664003 -0.091093250 0.984979153\n1403636965651666432 7.525083065 -2.114864588 7.551198959 -0.042745963 -0.139123276 -0.083735004 0.985802174\n1403636965701666560 7.482802868 -2.129617691 7.537858963 -0.032316107 -0.142531067 -0.075220421 0.986398697\n1403636965751666432 7.438687325 -2.156946898 7.510170937 -0.024975970 -0.144317657 -0.070191152 0.986722767\n1403636965801666560 7.398121357 -2.173161983 7.494918346 -0.018518796 -0.144162372 -0.068053901 0.987037420\n1403636965851666432 7.343164444 -2.192481279 7.466397285 -0.013642574 -0.141871527 -0.072486900 0.987133205\n1403636965901666560 7.316509724 -2.199646473 7.468191147 -0.010516103 -0.140742883 -0.076703981 0.987014353\n1403636965951666432 7.266046047 -2.215245008 7.442296982 -0.008642596 -0.137094051 -0.081045188 0.987199187\n1403636966001666560 7.214327812 -2.237831831 7.423982143 -0.008254671 -0.134036362 -0.084391266 0.987342000\n1403636966051666432 7.167842388 -2.220747471 7.411875725 -0.004462545 -0.131866276 -0.088019341 0.987341881\n1403636966101666560 7.093659401 -2.239373684 7.396525383 -0.004528504 -0.128503889 -0.089803465 0.987624228\n1403636966151666432 7.060470581 -2.223761320 7.376950264 -0.001725075 -0.127482533 -0.091121383 0.987644732\n1403636966201666560 7.025642395 -2.247391224 7.370848656 -0.003142056 -0.128324240 -0.090565234 0.987583399\n1403636966251666432 6.986017704 -2.246660471 7.357835770 -0.001532827 -0.127624214 -0.089388914 0.987785041\n1403636966301666560 6.987605572 -2.233690262 7.350576401 -0.000326438 -0.129795000 -0.090007052 0.987447143\n1403636966351666432 6.876597404 -2.215639114 7.296474934 0.001663548 -0.125127345 -0.086751878 0.988339245\n1403636966401666560 6.802383423 -2.236476660 7.291465759 -0.001485685 -0.125758231 -0.079837725 0.988842070\n1403636966451666432 6.729431629 -2.225568056 7.273026466 -0.002260243 -0.125452757 -0.068389751 0.989737034\n1403636966501666560 6.685953140 -2.226875305 7.237232208 -0.003091342 -0.127595201 -0.059405059 0.990040898\n1403636966551666432 6.670537949 -2.216245651 7.216207027 -0.003365913 -0.129896715 -0.053055011 0.990101337\n1403636966601666560 6.627781391 -2.210191488 7.198993683 -0.003316065 -0.128588632 -0.053284869 0.990259886\n1403636966651666432 6.586402893 -2.206491470 7.181338787 -0.003166703 -0.125749543 -0.058167946 0.990350187\n1403636966701666560 6.560307503 -2.183411121 7.164500237 -0.002765633 -0.123022832 -0.064039409 0.990331590\n1403636966751666432 6.527455807 -2.170607805 7.150759697 -0.001685738 -0.119945839 -0.069572009 0.990338266\n1403636966801666560 6.491451740 -2.160837889 7.143438816 -0.000937962 -0.117886677 -0.071620256 0.990440488\n1403636966851666432 6.469408035 -2.139912844 7.112155914 0.000272081 -0.118233092 -0.071001895 0.990444124\n1403636966901666560 6.450432777 -2.134239197 7.088124275 -0.000001701 -0.118876807 -0.068940714 0.990512788\n1403636966951666432 6.406449318 -2.127406359 7.063043118 -0.000376452 -0.118530221 -0.065697499 0.990774572\n1403636967001666560 6.380270004 -2.119565248 7.044834614 0.000349704 -0.118576534 -0.065955549 0.990751922\n1403636967051666432 6.342187881 -2.121620655 7.018705368 -0.000164657 -0.116397172 -0.066971287 0.990942240\n1403636967101666560 6.309913635 -2.105748653 6.995477676 0.000635480 -0.114789255 -0.070470579 0.990886927\n1403636967151666432 6.287878513 -2.090570450 6.968280315 0.000542336 -0.113454714 -0.073769271 0.990800619\n1403636967201666560 6.250727654 -2.084463358 6.935953140 0.000513010 -0.112089224 -0.074892968 0.990871727\n1403636967251666432 6.233391285 -2.060276270 6.909730911 0.001558221 -0.112299345 -0.074438147 0.990881145\n1403636967301666560 6.221342564 -2.056473970 6.894825935 0.000496003 -0.112549327 -0.076147027 0.990724027\n1403636967351666432 6.196354866 -2.033049107 6.859339237 0.002505520 -0.111461647 -0.077186339 0.990763485\n1403636967401666560 6.160564423 -2.033518314 6.837263107 0.001582653 -0.110166468 -0.078533135 0.990804434\n1403636967451666432 6.135116577 -2.016895056 6.806856155 0.002581168 -0.109740458 -0.078996040 0.990812778\n1403636967501666560 6.133587837 -2.009414434 6.761747360 0.003042313 -0.111472659 -0.077990957 0.990697742\n1403636967551666432 6.094757080 -2.010679483 6.735281467 0.002354550 -0.109715275 -0.078777663 0.990833521\n1403636967601666560 6.083609581 -1.988932133 6.710992813 0.003706352 -0.109624520 -0.079721756 0.990763962\n1403636967651666432 6.055900574 -1.993035078 6.671411991 0.003044016 -0.109311692 -0.080080278 0.990771830\n1403636967701666560 6.019408226 -1.979693770 6.636764526 0.003136381 -0.107342742 -0.081317104 0.990886092\n1403636967751666432 5.983342171 -1.965591908 6.601627350 0.003080878 -0.106145069 -0.080135003 0.991111517\n1403636967801666560 5.970604420 -1.948313355 6.568167210 0.003289498 -0.107282206 -0.080242753 0.990979731\n1403636967851666432 5.940443039 -1.926750422 6.543702126 0.003126256 -0.106653698 -0.079825647 0.991081774\n1403636967901666560 5.907469749 -1.900052667 6.504390240 0.003935127 -0.105867997 -0.079850912 0.991161108\n1403636967951666432 5.878166199 -1.872672796 6.479780674 0.004539568 -0.105363660 -0.080588102 0.991152585\n1403636968001666560 5.870446205 -1.841629624 6.445731163 0.004549510 -0.106679641 -0.080194108 0.991043746\n1403636968051666432 5.833826065 -1.801426888 6.412271976 0.005161248 -0.106131807 -0.079125620 0.991185427\n1403636968101666560 5.829918861 -1.769652724 6.376650333 0.006482359 -0.108862191 -0.078015529 0.990969479\n1403636968151666432 5.795049667 -1.746085882 6.347018242 0.004690826 -0.108763114 -0.076466911 0.991111219\n1403636968201666560 5.776002884 -1.697389364 6.311617851 0.005553101 -0.109335266 -0.075662032 0.991105556\n1403636968251666432 5.748114586 -1.683851957 6.269690990 0.003498381 -0.108850986 -0.077215008 0.991048455\n1403636968301666560 5.728562355 -1.652153611 6.239468575 0.003142096 -0.109529287 -0.075553447 0.991102993\n1403636968351666432 5.683202744 -1.628635168 6.194156647 0.001642913 -0.107599683 -0.076398239 0.991253197\n1403636968401666560 5.656169415 -1.610176325 6.151599407 0.000288059 -0.107227206 -0.076498494 0.991287172\n1403636968451666432 5.637271404 -1.585055828 6.108167648 -0.000147079 -0.107888147 -0.075604416 0.991284072\n1403636968501666560 5.619559288 -1.558822393 6.067185879 -0.000471569 -0.107912287 -0.074912176 0.991333902\n1403636968551666432 5.592142105 -1.541134477 6.026114464 -0.000407794 -0.107445441 -0.074969120 0.991380334\n1403636968601666560 5.577029228 -1.518560648 5.981743813 0.000392858 -0.107007056 -0.077365771 0.991243601\n1403636968651666432 5.546900749 -1.491281986 5.962370396 0.001857332 -0.104329467 -0.081720367 0.991177917\n1403636968701666560 5.535358906 -1.488369823 5.889911175 0.000908756 -0.104748942 -0.083207808 0.991011262\n1403636968751666432 5.517510414 -1.471570611 5.825556755 0.001011297 -0.104200870 -0.086774729 0.990763009\n1403636968801666560 5.495473385 -1.458050370 5.798391342 0.000549965 -0.103416145 -0.087888606 0.990747392\n1403636968851666432 5.472644806 -1.444136500 5.709003925 0.000201852 -0.103405461 -0.088344365 0.990708113\n1403636968901666560 5.443539619 -1.426098824 5.658575058 -0.000345170 -0.103948854 -0.084702104 0.990969241\n1403636968951666432 5.423608780 -1.411311984 5.608660221 -0.000873673 -0.104462549 -0.082998902 0.991059005\n1403636969001666560 5.395525455 -1.381792665 5.589447021 0.000114423 -0.104360409 -0.082192644 0.991137326\n1403636969051666432 5.372249603 -1.372539282 5.533842564 0.000395254 -0.105163075 -0.079619773 0.991262436\n1403636969101666560 5.346967220 -1.360417962 5.481091022 -0.001423479 -0.106128395 -0.076472983 0.991406381\n1403636969151666432 5.325215340 -1.362360358 5.398892879 -0.006155054 -0.106755137 -0.074532717 0.991468787\n1403636969201666560 5.300959110 -1.336219192 5.375848293 -0.009150431 -0.106220089 -0.075239442 0.991449714\n1403636969251666432 5.276881695 -1.328633547 5.316205978 -0.015183142 -0.106329150 -0.073675074 0.991481543\n1403636969301666560 5.253520012 -1.323003411 5.255215168 -0.020643270 -0.105708994 -0.074472725 0.991389573\n1403636969351666432 5.230319023 -1.319291830 5.200433731 -0.025006175 -0.105198875 -0.075253375 0.991284430\n1403636969401666560 5.208328724 -1.316302776 5.149200439 -0.028317060 -0.104252443 -0.076198049 0.991223216\n1403636969451666432 5.179551601 -1.313918710 5.087000847 -0.030776339 -0.103158072 -0.077761903 0.991142929\n1403636969501666560 5.158992290 -1.306632042 5.034523964 -0.032356817 -0.102549285 -0.078029834 0.991134703\n1403636969551666432 5.135391712 -1.302909493 4.984263420 -0.033730771 -0.101873063 -0.078611113 0.991112709\n1403636969601666560 5.111750126 -1.295713902 4.934613705 -0.034723349 -0.101293467 -0.077720217 0.991208076\n1403636969651666432 5.089593410 -1.289708138 4.884473801 -0.034455772 -0.101170860 -0.077641211 0.991236150\n1403636969701666560 5.063625813 -1.280702233 4.836706161 -0.034306552 -0.100602739 -0.077904783 0.991278470\n1403636969751666432 5.037517071 -1.270712733 4.788465500 -0.033578921 -0.100323513 -0.077480391 0.991364956\n1403636969801666560 5.015433788 -1.261155248 4.743857861 -0.034300856 -0.099930078 -0.078034006 0.991336524\n1403636969851666432 4.990012169 -1.251477599 4.702441692 -0.035251096 -0.099540785 -0.077858530 0.991356134\n1403636969901666560 4.967999458 -1.237692237 4.660664082 -0.034772739 -0.100173250 -0.076748669 0.991395950\n1403636969951666432 4.936769485 -1.224891186 4.619431019 -0.033310313 -0.099417739 -0.077752598 0.991443932\n1403636970001666560 4.914373398 -1.210423827 4.581331730 -0.030280238 -0.100601092 -0.075243406 0.991615295\n1403636970051666432 4.892521858 -1.194567442 4.542331219 -0.024091847 -0.101373591 -0.074329302 0.991775274\n1403636970101666560 4.865136623 -1.179011226 4.506489277 -0.019637754 -0.101637609 -0.075015999 0.991794705\n1403636970151666432 4.840325356 -1.162675261 4.470301151 -0.014483151 -0.101942413 -0.075482138 0.991816700\n1403636970201666560 4.815830231 -1.145818353 4.434026241 -0.011484364 -0.102413140 -0.074623622 0.991872489\n1403636970251666432 4.790823460 -1.129558563 4.396470547 -0.007676018 -0.102876104 -0.075056367 0.991828680\n1403636970301666560 4.767764091 -1.114515781 4.359675407 -0.009530070 -0.103726476 -0.074940503 0.991732776\n1403636970351666432 4.739593029 -1.095219493 4.326680660 -0.011571052 -0.103258044 -0.074051671 0.991826713\n1403636970401666560 4.714022160 -1.078789949 4.288160801 -0.016917583 -0.102652632 -0.075424254 0.991709352\n1403636970451666432 4.690510750 -1.062582493 4.250296116 -0.022380155 -0.103100143 -0.076088935 0.991503894\n1403636970501666560 4.663031578 -1.048241854 4.216109753 -0.027012298 -0.102848127 -0.075980052 0.991423011\n1403636970551666432 4.638440132 -1.034278512 4.175965786 -0.031796739 -0.103100725 -0.076575227 0.991209090\n1403636970601666560 4.610912323 -1.020618677 4.138758659 -0.035656795 -0.103009023 -0.076426297 0.991098762\n1403636970651666432 4.587217331 -1.010012627 4.103997231 -0.039155573 -0.103734836 -0.078315504 0.990743458\n1403636970701666560 4.561161041 -1.000630021 4.068643570 -0.042851724 -0.103866696 -0.079167373 0.990508914\n1403636970751666432 4.531336784 -0.995746970 4.034692764 -0.046856511 -0.103962518 -0.079195864 0.990315259\n1403636970801666560 4.503896713 -0.989997864 4.002227306 -0.049994040 -0.104044572 -0.080524988 0.990045965\n1403636970851666432 4.476319313 -0.985270023 3.970431089 -0.055312809 -0.104347833 -0.082023434 0.989608109\n1403636970901666560 4.451545715 -0.975710988 3.939723969 -0.058818862 -0.104871012 -0.081292890 0.989410877\n1403636970951666432 4.415698528 -0.968272924 3.917129993 -0.061958097 -0.104652792 -0.080260664 0.989326656\n1403636971001666560 4.388501167 -0.965881467 3.893414021 -0.063226931 -0.106236547 -0.077217840 0.989319742\n1403636971051666432 4.359842777 -0.954867303 3.870062351 -0.060636975 -0.107906446 -0.071896710 0.989702106\n1403636971101666560 4.329795837 -0.951135993 3.854371786 -0.057567537 -0.110346869 -0.065590307 0.990054250\n1403636971151666432 4.302371979 -0.946385741 3.838559866 -0.053002160 -0.113084458 -0.060403433 0.990330279\n1403636971201666560 4.270258427 -0.939815760 3.826487780 -0.048725843 -0.114975356 -0.052452102 0.990785182\n1403636971251666432 4.242312908 -0.926177263 3.814832926 -0.043323722 -0.117408916 -0.045720339 0.991084158\n1403636971301666560 4.213297844 -0.920010149 3.803973675 -0.039827712 -0.119288526 -0.039240897 0.991284132\n1403636971351666432 4.187551498 -0.910102010 3.795593262 -0.037622992 -0.120973878 -0.034165062 0.991353929\n1403636971401666560 4.165486336 -0.894290090 3.788507938 -0.034976408 -0.122315817 -0.030410664 0.991408408\n1403636971451666432 4.150232315 -0.880442739 3.779290199 -0.033245038 -0.122934587 -0.030172687 0.991398752\n1403636971501666560 4.132877827 -0.866232276 3.774980545 -0.032866463 -0.121912338 -0.033430409 0.991433084\n1403636971551666432 4.113529205 -0.854138732 3.776352406 -0.032031648 -0.121023320 -0.036569972 0.991458476\n1403636971601666560 4.102590561 -0.839344144 3.770312786 -0.028236188 -0.119812697 -0.043141197 0.991456747\n1403636971651666432 4.091122150 -0.824018002 3.770554781 -0.023136903 -0.118257888 -0.048998583 0.991503358\n1403636971701666560 4.078433037 -0.803657472 3.770837307 -0.017867019 -0.116372973 -0.056086283 0.991459727\n1403636971751666432 4.071341991 -0.789487362 3.771839142 -0.014116526 -0.116418369 -0.059413068 0.991321146\n1403636971801666560 4.059609413 -0.776235938 3.770014524 -0.011129963 -0.116460204 -0.060174208 0.991308331\n1403636971851666432 4.053337097 -0.756851614 3.767121315 -0.007884476 -0.117414705 -0.059968889 0.991239309\n1403636971901666560 4.043401718 -0.737332880 3.772738457 -0.006756448 -0.117231257 -0.061175860 0.991195560\n1403636971951666432 4.031287193 -0.721562386 3.769772530 -0.006781344 -0.117057256 -0.061789755 0.991177917\n1403636972001666560 4.030235291 -0.708317935 3.762834072 -0.006746430 -0.117941104 -0.061550908 0.991088212\n1403636972051666432 4.025192261 -0.692192793 3.757943630 -0.004998057 -0.117834941 -0.061048087 0.991142333\n1403636972101666560 4.021562099 -0.686207235 3.748737335 -0.006060148 -0.117491677 -0.062500075 0.991086662\n1403636972151666432 4.011038780 -0.678004682 3.749164104 -0.008431830 -0.116930708 -0.063473411 0.991073787\n1403636972201666560 4.005434990 -0.668587327 3.741837502 -0.012114642 -0.117264979 -0.060215551 0.991199374\n1403636972251666432 4.002284527 -0.665364742 3.732921124 -0.017190721 -0.117785119 -0.057637937 0.991215944\n1403636972301666560 3.998475552 -0.662594795 3.724495411 -0.022628566 -0.117960960 -0.058549732 0.991032362\n1403636972351666432 3.998895407 -0.659056723 3.713974714 -0.024599170 -0.117424063 -0.059316050 0.991003573\n1403636972401666560 3.997695208 -0.658676803 3.706003904 -0.026093584 -0.116964243 -0.060066871 0.990974486\n1403636972451666432 3.995607376 -0.659768164 3.701318264 -0.025961433 -0.115730040 -0.062430199 0.990976810\n1403636972501666560 3.991745949 -0.663532436 3.694171429 -0.023905899 -0.114629239 -0.063548669 0.991085410\n1403636972551666432 3.990766525 -0.671742737 3.684106350 -0.022707837 -0.114018865 -0.065339200 0.991067529\n1403636972601666560 3.995451212 -0.679826081 3.673056364 -0.020959586 -0.113641351 -0.066161625 0.991094828\n1403636972651666432 3.997054100 -0.690799892 3.667711735 -0.018358782 -0.112571105 -0.069286257 0.991055071\n1403636972701666560 3.996126652 -0.698994040 3.656224251 -0.017814238 -0.111779690 -0.069592997 0.991133094\n1403636972751666432 3.997034073 -0.704855204 3.646941662 -0.017510815 -0.111281671 -0.070101246 0.991158724\n1403636972801666560 3.997664928 -0.709293306 3.638050318 -0.017497715 -0.111140750 -0.070185281 0.991168797\n1403636972851666432 3.998488426 -0.714445770 3.632401466 -0.018322969 -0.110799238 -0.070651740 0.991158962\n1403636972901666560 3.999472618 -0.717673421 3.626507759 -0.018622257 -0.109700762 -0.071236379 0.991233766\n1403636972951666432 4.000224113 -0.709353924 3.624832153 -0.018724842 -0.106962644 -0.068820536 0.991701603\n1403636973001666560 4.000757694 -0.713457823 3.617877483 -0.021782961 -0.101699799 -0.069185831 0.992167294\n1403636973051666432 4.005257130 -0.707131922 3.610550880 -0.023880806 -0.096409164 -0.066828720 0.992808580\n1403636973101666560 4.009619236 -0.709529579 3.611188412 -0.024971431 -0.090833366 -0.063857034 0.993502915\n1403636973151666432 4.007668495 -0.687562346 3.608097553 -0.024437618 -0.084828414 -0.063040271 0.994099021\n1403636973201666560 4.011706829 -0.686362982 3.603098631 -0.026266003 -0.080733255 -0.062001348 0.994458675\n1403636973251666432 4.014104366 -0.670419931 3.604113817 -0.023638064 -0.076116815 -0.060036473 0.995009124\n1403636973301666560 4.018486023 -0.664939046 3.601652622 -0.023831567 -0.072759420 -0.059937701 0.995261550\n1403636973351666432 4.019150257 -0.656628072 3.599917889 -0.023774888 -0.069610506 -0.058974918 0.995545626\n1403636973401666560 4.022397995 -0.643280387 3.599877357 -0.022873588 -0.066493720 -0.058600347 0.995801866\n1403636973451666432 4.022951126 -0.635973334 3.601670265 -0.024356417 -0.064594075 -0.057678226 0.995945573\n1403636973501666560 4.027252674 -0.622027755 3.600210905 -0.023479296 -0.062579721 -0.057402216 0.996111155\n1403636973551666432 4.028320789 -0.610060334 3.602331638 -0.022523385 -0.060503770 -0.059129026 0.996160507\n1403636973601666560 4.028697968 -0.595804513 3.609313726 -0.020073410 -0.059242129 -0.058558349 0.996322393\n1403636973651666432 4.029242516 -0.590996265 3.608890295 -0.018614503 -0.058164436 -0.058171447 0.996436894\n1403636973701666560 4.030478954 -0.580656707 3.613646507 -0.017937390 -0.057637908 -0.058895547 0.996437371\n1403636973751666432 4.030478001 -0.557232559 3.613850355 -0.013832008 -0.056469563 -0.059531223 0.996531904\n1403636973801666560 4.028324604 -0.552971601 3.617098331 -0.012189894 -0.056002863 -0.059985764 0.996552467\n1403636973851666432 4.031885624 -0.543786466 3.615294933 -0.010886006 -0.056354567 -0.060768541 0.996500313\n1403636973901666560 4.034479141 -0.537812412 3.611730099 -0.010396878 -0.056946345 -0.059999555 0.996518493\n1403636973951666432 4.036116600 -0.530234694 3.610433102 -0.009707345 -0.057977539 -0.058258526 0.996569276\n1403636974001666560 4.034386635 -0.526729822 3.607960224 -0.012359426 -0.057504058 -0.056951590 0.996642888\n1403636974051666432 4.028222084 -0.523396194 3.609965801 -0.014698021 -0.054971382 -0.054220486 0.996906340\n1403636974101666560 4.030232430 -0.523028374 3.604575157 -0.017468639 -0.051281981 -0.051340789 0.997210681\n1403636974151666432 4.031672955 -0.522306204 3.600148201 -0.021150978 -0.044887811 -0.047619808 0.997632205\n1403636974201666560 4.031276703 -0.517205179 3.596733332 -0.021845520 -0.035547175 -0.044258643 0.998148441\n1403636974251666432 4.033824444 -0.513121665 3.599009991 -0.021961916 -0.024393272 -0.042742372 0.998546779\n1403636974301666560 4.037987709 -0.505008638 3.594666481 -0.022130964 -0.011642328 -0.039983019 0.998887420\n1403636974351666432 4.035602570 -0.499268293 3.596646309 -0.020891132 0.002680212 -0.038170815 0.999049246\n1403636974401666560 4.041528702 -0.488519311 3.594330549 -0.019903809 0.016092371 -0.033614971 0.999107063\n1403636974451666432 4.044669151 -0.484554410 3.596025467 -0.017964734 0.031072685 -0.029594876 0.998917341\n1403636974501666560 4.047008514 -0.474676907 3.599885464 -0.016383721 0.045773301 -0.024608964 0.998514295\n1403636974551666432 4.052484989 -0.468177974 3.598011255 -0.015403214 0.060282178 -0.020710994 0.997847617\n1403636974601666560 4.049942017 -0.451168835 3.603708267 -0.012218787 0.076958023 -0.015822358 0.996833920\n1403636974651666432 4.056456089 -0.439954609 3.604459286 -0.013002170 0.091662936 -0.011956592 0.995633423\n1403636974701666560 4.054307461 -0.426516980 3.606130838 -0.013667646 0.106176183 -0.005381364 0.994238853\n1403636974751666432 4.056686878 -0.411898971 3.602822304 -0.014767190 0.119575866 0.001547220 0.992714047\n1403636974801666560 4.057655334 -0.405941129 3.607352972 -0.018286450 0.132286191 0.007978766 0.991010725\n1403636974851666432 4.059122086 -0.398179144 3.607420206 -0.020496504 0.143030167 0.016820794 0.989363074\n1403636974901666560 4.057486057 -0.396339566 3.602592945 -0.024486193 0.153784171 0.025323056 0.987476349\n1403636974951666432 4.058646202 -0.394644290 3.605302811 -0.026658364 0.164343223 0.033115283 0.985486686\n1403636975001666560 4.061046600 -0.396428764 3.607021809 -0.029612405 0.174311429 0.039478865 0.983453095\n1403636975051666432 4.061062813 -0.398705870 3.602535248 -0.029536976 0.184730053 0.044840846 0.981321394\n1403636975101666560 4.063560963 -0.401363403 3.606989145 -0.027955649 0.195435807 0.045543842 0.979259431\n1403636975151666432 4.068933010 -0.408899516 3.608511209 -0.025452126 0.204277217 0.045562133 0.977520883\n1403636975201666560 4.075206757 -0.404344857 3.605134249 -0.020230589 0.211992890 0.044750348 0.976036489\n1403636975251666432 4.082694054 -0.407069325 3.603759527 -0.016330563 0.218611300 0.042336572 0.974756420\n1403636975301666560 4.087053776 -0.404602587 3.603639126 -0.012274502 0.223513171 0.040970739 0.973762095\n1403636975351666432 4.091894150 -0.404859126 3.606672525 -0.008430031 0.227082834 0.039683841 0.973030031\n1403636975401666560 4.095515251 -0.401678145 3.609026909 -0.008310728 0.230060458 0.037496183 0.972418189\n1403636975451666432 4.099411488 -0.399981469 3.610599041 -0.008835290 0.231566042 0.037177078 0.972068429\n1403636975501666560 4.104364872 -0.389858723 3.617816448 -0.010583258 0.232386976 0.036893580 0.971865833\n1403636975551666432 4.110399246 -0.384001970 3.620358706 -0.013807512 0.232457921 0.037315421 0.971792281\n1403636975601666560 4.111605644 -0.376774549 3.620993137 -0.017093396 0.232584089 0.036863450 0.971727073\n1403636975651666432 4.111569881 -0.375963628 3.631582499 -0.020159490 0.232144177 0.036248937 0.971796632\n1403636975701666560 4.112318993 -0.374801546 3.626868248 -0.022322981 0.231174216 0.035973601 0.971990764\n1403636975751666432 4.119339943 -0.379766613 3.629415989 -0.025002267 0.229241759 0.035366394 0.972405434\n1403636975801666560 4.121519566 -0.389934242 3.630599737 -0.026889265 0.228344128 0.035149664 0.972574115\n1403636975851666432 4.124918938 -0.385012150 3.632354259 -0.026690440 0.229617491 0.036365572 0.972235024\n1403636975901666560 4.126742840 -0.396513939 3.635101795 -0.028914126 0.233074248 0.036926661 0.971327305\n1403636975951666432 4.127249718 -0.401656121 3.641735554 -0.028374992 0.238129467 0.039887786 0.969999075\n1403636976001666560 4.135391712 -0.408396572 3.646915674 -0.026320115 0.243644774 0.044133969 0.968502283\n1403636976051666432 4.133466244 -0.408912331 3.653588295 -0.020908501 0.251397580 0.049345069 0.966399074\n1403636976101666560 4.142068863 -0.414138705 3.657496452 -0.014448780 0.258380949 0.057817508 0.964203119\n1403636976151666432 4.148469925 -0.417505890 3.669154406 -0.007933703 0.266125679 0.066604108 0.961601794\n1403636976201666560 4.154640675 -0.417545617 3.676885605 -0.002162724 0.274801016 0.076049782 0.958486378\n1403636976251666432 4.163836956 -0.418117404 3.678200722 0.002589106 0.283804566 0.085947111 0.955018997\n1403636976301666560 4.174681664 -0.413487852 3.681389332 0.005340681 0.294466883 0.092925027 0.951118112\n1403636976351666432 4.180075169 -0.414686352 3.688762665 0.007651141 0.306748509 0.099150531 0.946581244\n1403636976401666560 4.185908794 -0.412659019 3.694148064 0.008110145 0.319729000 0.103396043 0.941815734\n1403636976451666432 4.193928719 -0.404308617 3.697748661 0.009263260 0.333117962 0.106827088 0.936768174\n1403636976501666560 4.209711552 -0.401317477 3.698830843 0.006473544 0.346459508 0.107106268 0.931907773\n1403636976551666432 4.228486061 -0.386733294 3.695978642 0.004109600 0.358606964 0.104636736 0.927596569\n1403636976601666560 4.242331505 -0.379442722 3.700581789 0.000985064 0.369819939 0.101267301 0.923567593\n1403636976651666432 4.254489422 -0.363224000 3.702692032 -0.001072554 0.378891796 0.098400943 0.920194030\n1403636976701666560 4.265634060 -0.355085731 3.696896315 -0.002821166 0.386026382 0.096509747 0.917421162\n1403636976751666432 4.274177551 -0.341959178 3.709561348 -0.004252582 0.392535508 0.096117638 0.914690733\n1403636976801666560 4.291038513 -0.321954429 3.699803114 -0.005704173 0.395498663 0.098494194 0.913152277\n1403636976851666432 4.301574707 -0.297500253 3.709447384 -0.009297367 0.398136288 0.101907715 0.911600709\n1403636976901666560 4.313491344 -0.289623857 3.709149122 -0.012368679 0.399476022 0.105447516 0.910574973\n1403636976951666432 4.327770233 -0.272253871 3.706796885 -0.014047664 0.399592608 0.110085383 0.909950316\n1403636977001666560 4.338524342 -0.261407793 3.713733196 -0.014240303 0.400368512 0.112020589 0.909369946\n1403636977051666432 4.352083683 -0.251376390 3.712922573 -0.016074957 0.400027066 0.113364086 0.909323096\n1403636977101666560 4.363163948 -0.242672920 3.709983110 -0.016203696 0.399532616 0.114725932 0.909367442\n1403636977151666432 4.371664047 -0.236999333 3.715995789 -0.016787825 0.399557054 0.115207672 0.909285188\n1403636977201666560 4.390797138 -0.237403214 3.709798336 -0.017888119 0.397640944 0.116351262 0.909958303\n1403636977251666432 4.407481194 -0.231819332 3.710476398 -0.017831808 0.396447241 0.116485901 0.910462856\n1403636977301666560 4.422286034 -0.236296952 3.704039574 -0.018421970 0.395352006 0.115534022 0.911048472\n1403636977351666432 4.441148281 -0.236009419 3.702740192 -0.015572994 0.394246876 0.114594266 0.911698997\n1403636977401666560 4.463325977 -0.223002732 3.695802212 -0.012394130 0.392878801 0.111711323 0.912695587\n1403636977451666432 4.479192734 -0.222526312 3.701477051 -0.009323401 0.393142313 0.107333228 0.913143873\n1403636977501666560 4.500103951 -0.211776018 3.694868088 -0.006259597 0.392055184 0.104361862 0.913981497\n1403636977551666432 4.517780304 -0.212742001 3.706283331 -0.004104908 0.392714262 0.100378290 0.914156914\n1403636977601666560 4.541980743 -0.198823869 3.705414534 -0.001249052 0.391414106 0.099897183 0.914775372\n1403636977651666432 4.562271595 -0.192262888 3.699029922 0.000030763 0.390904725 0.098225601 0.915174961\n1403636977701666560 4.574004650 -0.193622261 3.693202734 -0.000969403 0.391162336 0.098871961 0.914994776\n1403636977751666432 4.608035564 -0.178196013 3.690599442 -0.001118794 0.391133696 0.103034899 0.914547443\n1403636977801666560 4.624245167 -0.160692215 3.693570375 -0.000772782 0.391958177 0.107882693 0.913635314\n1403636977851666432 4.648061752 -0.150044322 3.688750267 -0.002368492 0.392056942 0.113030843 0.912967563\n1403636977901666560 4.675632000 -0.130648494 3.688734055 -0.001972758 0.392855972 0.114139505 0.912486970\n1403636977951666432 4.686610222 -0.118654370 3.687991381 -0.000891990 0.395750374 0.112804405 0.911403298\n1403636978001666560 4.712416172 -0.110661149 3.687921047 -0.000669787 0.397743374 0.111193776 0.910733640\n1403636978051666432 4.727668762 -0.102915585 3.680004120 -0.001032630 0.400303662 0.108102091 0.909983456\n1403636978101666560 4.756947517 -0.093424916 3.670429707 -0.002080095 0.401758403 0.106270604 0.909556150\n1403636978151666432 4.779171467 -0.086370826 3.671171188 -0.003152478 0.403339922 0.105757192 0.908912778\n1403636978201666560 4.801899433 -0.079311609 3.662574291 -0.005542020 0.404784381 0.103877164 0.908475876\n1403636978251666432 4.819304466 -0.074339688 3.656679392 -0.007740080 0.405949742 0.103868797 0.907940626\n1403636978301666560 4.844465256 -0.080985665 3.642918825 -0.010370357 0.406496793 0.103334777 0.907730520\n1403636978351666432 4.863222122 -0.077678502 3.635487795 -0.012618658 0.407258034 0.103998005 0.907285035\n1403636978401666560 4.886766434 -0.080717623 3.627725124 -0.016091110 0.407519609 0.103755921 0.907140315\n1403636978451666432 4.904748440 -0.083710194 3.617918730 -0.021132171 0.408249229 0.103621453 0.906724095\n1403636978501666560 4.925292015 -0.092691123 3.604721546 -0.026762929 0.408106387 0.105773784 0.906391084\n1403636978551666432 4.945106506 -0.107885599 3.603352070 -0.033099554 0.408949643 0.106928945 0.905665994\n1403636978601666560 4.966417789 -0.097971976 3.592962503 -0.036338512 0.408611029 0.109705985 0.905362427\n1403636978651666432 4.989836693 -0.094099462 3.582620859 -0.039218999 0.408534825 0.111096561 0.905107021\n1403636978701666560 5.012244225 -0.098281145 3.581916094 -0.042317189 0.408861607 0.111392081 0.904783547\n1403636978751666432 5.035287380 -0.104212642 3.583991528 -0.045339108 0.409156650 0.111615673 0.904476166\n1403636978801666560 5.063333988 -0.097563744 3.577928543 -0.046066217 0.408957064 0.113009617 0.904356599\n1403636978851666432 5.093801498 -0.096448898 3.580250263 -0.044545162 0.408939242 0.112110220 0.904552758\n1403636978901666560 5.115650177 -0.096966028 3.579123497 -0.040697634 0.409558922 0.110514738 0.904650033\n1403636978951666432 5.147210121 -0.098716021 3.584008455 -0.035756391 0.410326511 0.107799597 0.904838622\n1403636979001666560 5.174047470 -0.094453692 3.591627359 -0.027642844 0.412281752 0.104272194 0.904647410\n1403636979051666432 5.202116013 -0.089691877 3.601107836 -0.020098619 0.413285196 0.100273401 0.904840648\n1403636979101666560 5.231580734 -0.085283339 3.608517885 -0.014385447 0.413956672 0.097360373 0.904960692\n1403636979151666432 5.266363144 -0.073195696 3.610445261 -0.009305164 0.413666666 0.096206300 0.905283213\n1403636979201666560 5.287550926 -0.070864916 3.620496273 -0.009525588 0.414171934 0.095853649 0.905087292\n1403636979251666432 5.312811852 -0.055399835 3.635233402 -0.012799954 0.413852811 0.097070284 0.905063212\n1403636979301666560 5.344038010 -0.047821403 3.642399549 -0.017859053 0.413051605 0.099086873 0.905124903\n1403636979351666432 5.366633892 -0.032582462 3.655129910 -0.022255350 0.412990808 0.100661002 0.904881597\n1403636979401666560 5.396949291 -0.032135308 3.665743828 -0.028333437 0.412312597 0.101589017 0.904917240\n1403636979451666432 5.425220013 -0.026870728 3.671895027 -0.032071102 0.411469251 0.104362644 0.904860735\n1403636979501666560 5.451455593 -0.032036424 3.679122448 -0.035306424 0.410355449 0.106680475 0.904975772\n1403636979551666432 5.477718353 -0.032355666 3.695199251 -0.038089272 0.410923511 0.107357733 0.904524982\n1403636979601666560 5.504841805 -0.033868790 3.703970909 -0.038736776 0.410482019 0.107841864 0.904640317\n1403636979651666432 5.531620979 -0.042744994 3.714224815 -0.039607290 0.410861909 0.109322757 0.904252350\n1403636979701666560 5.559964180 -0.049483299 3.728688240 -0.041378587 0.412483573 0.107510515 0.903651774\n1403636979751666432 5.588790894 -0.058602095 3.742258787 -0.042319838 0.412932396 0.108000644 0.903344750\n1403636979801666560 5.622769356 -0.070670962 3.753880978 -0.039898563 0.413683295 0.107000098 0.903230429\n1403636979851666432 5.651610374 -0.082574368 3.771231174 -0.035501957 0.415794313 0.104212716 0.902770400\n1403636979901666560 5.686766148 -0.097924769 3.788978338 -0.031467840 0.416716397 0.103841133 0.902537644\n1403636979951666432 5.715049267 -0.103540361 3.802549839 -0.026882216 0.418532759 0.102127068 0.902040839\n1403636980001666560 5.746640205 -0.114046991 3.820472717 -0.025330290 0.419962496 0.100598127 0.901592970\n1403636980051666432 5.777661324 -0.129008055 3.845951319 -0.024468448 0.421575606 0.099363923 0.901000619\n1403636980101666560 5.809267521 -0.133282125 3.859336853 -0.022751451 0.421914518 0.099505655 0.900871336\n1403636980151666432 5.839972019 -0.145852923 3.886326790 -0.021794481 0.422883511 0.099148735 0.900479913\n1403636980201666560 5.869452477 -0.148992717 3.906785250 -0.021104617 0.423702508 0.099678032 0.900052786\n1403636980251666432 5.901447773 -0.153780222 3.932369232 -0.020178841 0.423919886 0.100305058 0.899902046\n1403636980301666560 5.934368134 -0.157990634 3.952736616 -0.016545331 0.424074471 0.101423278 0.899778008\n1403636980351666432 5.965707779 -0.160738885 3.979269743 -0.013475315 0.424493551 0.100536637 0.899731040\n1403636980401666560 5.995676994 -0.160816729 4.005016327 -0.008727997 0.424221575 0.101035804 0.899861991\n1403636980451666432 6.023089409 -0.158219635 4.026196003 -0.005282377 0.424347252 0.100490756 0.899890602\n1403636980501666560 6.053369045 -0.159097195 4.052959919 -0.001935364 0.423705339 0.102352880 0.899996638\n1403636980551666432 6.077597141 -0.160721123 4.083039284 -0.000032585 0.423071980 0.103726782 0.900139332\n1403636980601666560 6.106568336 -0.155171633 4.106454849 0.003072143 0.421817780 0.105606526 0.900504112\n1403636980651666432 6.134306908 -0.157721221 4.135884285 0.004489402 0.420771033 0.106648982 0.900864899\n1403636980701666560 6.161450863 -0.155025840 4.153951168 0.004724486 0.420398384 0.105786867 0.901139259\n1403636980751666432 6.182347298 -0.154022396 4.179846764 0.003028269 0.420546412 0.105401464 0.901122689\n1403636980801666560 6.209803581 -0.157120526 4.201779842 -0.001508779 0.421045095 0.102451794 0.901233852\n1403636980851666432 6.235013962 -0.156670570 4.222356796 -0.006274484 0.420135945 0.101268880 0.901771069\n1403636980901666560 6.260189056 -0.161861479 4.238282204 -0.010624066 0.419957936 0.100522958 0.901896656\n1403636980951666432 6.284510136 -0.168517888 4.259675980 -0.014008012 0.420151591 0.098847724 0.901945412\n1403636981001666560 6.305742264 -0.176068544 4.274817944 -0.016237807 0.419772893 0.098519482 0.902120233\n1403636981051666432 6.325819969 -0.180648506 4.290822983 -0.016776185 0.419404298 0.097529233 0.902389407\n1403636981101666560 6.344667435 -0.187215388 4.311592102 -0.014535696 0.419357985 0.098644100 0.902328610\n1403636981151666432 6.366176605 -0.190255165 4.336663246 -0.012076419 0.418627948 0.100788638 0.902466834\n1403636981201666560 6.387140274 -0.195861220 4.352115631 -0.008776786 0.417609096 0.105860986 0.902396262\n1403636981251666432 6.408097267 -0.199384749 4.369197845 -0.004204986 0.416023880 0.111495994 0.902482748\n1403636981301666560 6.430795193 -0.203251004 4.391505718 0.001496389 0.414501607 0.117453344 0.902436078\n1403636981351666432 6.453469753 -0.200590849 4.425312996 0.006187925 0.413740247 0.121387042 0.902244925\n1403636981401666560 6.474771023 -0.200648129 4.444707394 0.007685608 0.413632929 0.123959117 0.901932895\n1403636981451666432 6.495657921 -0.199555933 4.466351509 0.005851180 0.415481418 0.121899173 0.901377559\n1403636981501666560 6.518039703 -0.194398999 4.484779835 0.002429074 0.417893142 0.118733972 0.900700629\n1403636981551666432 6.539819241 -0.189105868 4.502660751 -0.002699586 0.420841634 0.113257274 0.900032103\n1403636981601666560 6.561376095 -0.185425222 4.520378590 -0.009310190 0.423794389 0.108407363 0.899199367\n1403636981651666432 6.583144665 -0.186734438 4.537263870 -0.014500506 0.426347494 0.104249589 0.898415029\n1403636981701666560 6.603275776 -0.187192023 4.552335739 -0.017862111 0.428283155 0.102706574 0.897611201\n1403636981751666432 6.624547482 -0.192660332 4.569871426 -0.021285832 0.430001587 0.100779288 0.896933138\n1403636981801666560 6.644386292 -0.197511196 4.587313652 -0.024977388 0.431138456 0.101315178 0.896231532\n1403636981851666432 6.664463520 -0.206735373 4.598154545 -0.028927952 0.431895763 0.102797329 0.895579100\n1403636981901666560 6.683675766 -0.216721058 4.617020130 -0.033301745 0.432576239 0.103712089 0.894993067\n1403636981951666432 6.708119392 -0.231127977 4.638095856 -0.038236357 0.432579398 0.107265435 0.894375324\n1403636982001666560 6.729290962 -0.238573432 4.655102253 -0.042055562 0.432640105 0.110342436 0.893800020\n1403636982051666432 6.745394230 -0.251288056 4.667535782 -0.046068769 0.431786656 0.115123473 0.893411756\n1403636982101666560 6.768550873 -0.260747671 4.690661430 -0.049583077 0.431064755 0.118343569 0.893151402\n1403636982151666432 6.792685509 -0.270988345 4.711283684 -0.051228210 0.430177182 0.122107834 0.892979801\n1403636982201666560 6.817677975 -0.281452894 4.742224693 -0.051387221 0.429690033 0.124787629 0.892834723\n1403636982251666432 6.840119362 -0.292799592 4.763344765 -0.049278166 0.428775400 0.128106534 0.892923295\n1403636982301666560 6.869657516 -0.299160123 4.792605877 -0.045204472 0.427857310 0.131056935 0.893151045\n1403636982351666432 6.899052620 -0.311263323 4.825386524 -0.040497191 0.427474678 0.131576002 0.893483698\n1403636982401666560 6.924870491 -0.322087049 4.845280647 -0.033611018 0.427477449 0.131709784 0.893748224\n1403636982451666432 6.960337162 -0.328633189 4.876633167 -0.025392089 0.427519321 0.130156547 0.894226909\n1403636982501666560 6.994191170 -0.339307547 4.911375523 -0.017276723 0.427420288 0.127417684 0.894862056\n1403636982551666432 7.029052258 -0.350615978 4.940744400 -0.011712731 0.427713871 0.124319553 0.895247579\n1403636982601666560 7.062542439 -0.363278866 4.972191811 -0.009625665 0.427900851 0.121749595 0.895536304\n1403636982651666432 7.097640991 -0.376389384 4.999446869 -0.009526129 0.426568627 0.123245023 0.895968258\n1403636982701666560 7.128870964 -0.392675996 5.017796516 -0.009817977 0.425516397 0.123269044 0.896462023\n1403636982751666432 7.164770126 -0.407137036 5.043344975 -0.013346856 0.424556673 0.123210132 0.896879494\n1403636982801666560 7.199284554 -0.422004223 5.070863247 -0.016011460 0.424144238 0.122073784 0.897186339\n1403636982851666432 7.235795021 -0.435936809 5.095323563 -0.019013623 0.423881978 0.121301688 0.897356391\n1403636982901666560 7.272011757 -0.448459983 5.115959167 -0.021991204 0.423755407 0.120166734 0.897500813\n1403636982951666432 7.310598373 -0.460038900 5.146927834 -0.022163510 0.424216390 0.117900863 0.897579312\n1403636983001666560 7.347557545 -0.468076587 5.170842171 -0.021432970 0.424722731 0.116329283 0.897562683\n1403636983051666432 7.387962341 -0.479580879 5.204358101 -0.018716732 0.425371826 0.113379687 0.897693455\n1403636983101666560 7.425162315 -0.485951304 5.227490902 -0.015416253 0.425811261 0.111792229 0.897746980\n1403636983151666432 7.465477467 -0.493997097 5.248667717 -0.013626278 0.426054299 0.109971873 0.897885382\n1403636983201666560 7.506619453 -0.498416901 5.283082962 -0.013185373 0.427279860 0.106526479 0.897724986\n1403636983251666432 7.542803764 -0.498110175 5.306676865 -0.011980426 0.427845478 0.104664102 0.897691607\n1403636983301666560 7.585194111 -0.503506780 5.336576939 -0.012134173 0.428858787 0.102318555 0.897476375\n1403636983351666432 7.622664452 -0.507918715 5.370225430 -0.011813762 0.429644942 0.101691045 0.897175908\n1403636983401666560 7.663159847 -0.505504310 5.395679951 -0.011297464 0.430137008 0.099595703 0.897181809\n1403636983451666432 7.699732304 -0.507657409 5.420773029 -0.010688364 0.430297136 0.100155801 0.897050142\n1403636983501666560 7.736354828 -0.507906377 5.449539661 -0.011224800 0.430258185 0.101133555 0.896952569\n1403636983551666432 7.774253845 -0.508715272 5.487609386 -0.012861371 0.431492895 0.101358756 0.896311820\n1403636983601666560 7.806415081 -0.512292147 5.507988930 -0.015619240 0.431690514 0.101006195 0.896212637\n1403636983651666432 7.842533112 -0.518726707 5.537643909 -0.019766236 0.432067215 0.102533311 0.895775676\n1403636983701666560 7.877213955 -0.527005076 5.565565586 -0.022375213 0.432732493 0.103860058 0.895240188\n1403636983751666432 7.910573959 -0.534014702 5.597254753 -0.025213180 0.433413923 0.104426041 0.894769132\n1403636983801666560 7.945355892 -0.546896458 5.625695705 -0.027652293 0.434241742 0.104647741 0.894269705\n1403636983851666432 7.978771210 -0.562207222 5.644429207 -0.030553371 0.434229791 0.106041096 0.894016981\n1403636983901666560 8.008527756 -0.576097012 5.675455093 -0.032018065 0.434703708 0.106646612 0.893663287\n1403636983951666432 8.043203354 -0.595009208 5.703715324 -0.033551551 0.435278982 0.107993998 0.893165052\n1403636984001666560 8.077577591 -0.615191102 5.726143360 -0.034541953 0.435344279 0.109179191 0.892951369\n1403636984051666432 8.112027168 -0.633504391 5.760630608 -0.035833754 0.435961753 0.110621214 0.892421544\n1403636984101666560 8.146571159 -0.660102129 5.792506218 -0.036610875 0.436751634 0.111223482 0.891928792\n1403636984151666432 8.180237770 -0.676319242 5.825058937 -0.034955028 0.437586933 0.110423855 0.891685128\n1403636984201666560 8.216224670 -0.694684625 5.859808922 -0.032950655 0.438880950 0.108873494 0.891316056\n1403636984251666432 8.251355171 -0.711333752 5.893169880 -0.028638441 0.439804822 0.108298838 0.891079605\n1403636984301666560 8.288567543 -0.727084994 5.929481030 -0.026117032 0.440939784 0.106263414 0.890841246\n1403636984351666432 8.322883606 -0.740453362 5.969497204 -0.023154439 0.442040980 0.106015220 0.890406907\n1403636984401666560 8.358549118 -0.750767469 6.005926609 -0.021547329 0.442768723 0.105122536 0.890191495\n1403636984451666432 8.392969131 -0.762174726 6.042771816 -0.020087915 0.443589002 0.103683285 0.889985979\n1403636984501666560 8.430024147 -0.769871473 6.086164951 -0.018078053 0.444480360 0.102955289 0.889668822\n1403636984551666432 8.462916374 -0.777354836 6.121926785 -0.017469076 0.444480151 0.102360345 0.889749706\n1403636984601666560 8.495474815 -0.786102533 6.166415215 -0.016907714 0.445034444 0.102139078 0.889508903\n1403636984651666432 8.529130936 -0.795017838 6.201278210 -0.016613256 0.444560677 0.102058567 0.889760554\n1403636984701666560 8.558959961 -0.806679845 6.243592262 -0.016464774 0.444780439 0.100932032 0.889781952\n1403636984751666432 8.589832306 -0.820873499 6.279712677 -0.014854447 0.443921685 0.102140173 0.890101254\n1403636984801666560 8.622013092 -0.834507108 6.322976112 -0.013380129 0.443246990 0.103675939 0.890283287\n1403636984851666432 8.651116371 -0.849429250 6.360059738 -0.012159410 0.442058027 0.106351376 0.890576363\n1403636984901666560 8.681381226 -0.862954617 6.401153088 -0.010534997 0.441167265 0.108841829 0.890737832\n1403636984951666432 8.709890366 -0.884042025 6.438379765 -0.009603722 0.440689832 0.109791279 0.890868187\n1403636985001666560 8.740618706 -0.903958440 6.476293564 -0.009270107 0.440283924 0.110741928 0.890954733\n1403636985051666432 8.768460274 -0.921126723 6.511898518 -0.009512587 0.440156013 0.110678621 0.891023278\n1403636985101666560 8.794410706 -0.941399336 6.548522472 -0.010554510 0.441014349 0.109805413 0.890695095\n1403636985151666432 8.823364258 -0.951945901 6.588680267 -0.012411262 0.441524684 0.108319029 0.890600264\n1403636985201666560 8.849409103 -0.970028996 6.623953819 -0.013030158 0.442112476 0.107431784 0.890407324\n1403636985251666432 8.879666328 -0.978777647 6.664820194 -0.013262382 0.442784369 0.105897233 0.890253842\n1403636985301666560 8.906513214 -0.982468128 6.710211754 -0.013193294 0.443620056 0.105091192 0.889934242\n1403636985351666432 8.932358742 -0.986877680 6.751336575 -0.013547932 0.443105072 0.104119673 0.890299618\n1403636985401666560 8.962376595 -0.995656133 6.784040451 -0.014620067 0.440718085 0.102510363 0.891653240\n1403636985451666432 8.985652924 -1.004021049 6.827904701 -0.016799761 0.437668443 0.099973060 0.893403292\n1403636985501666560 9.004794121 -1.013297796 6.874237061 -0.017508313 0.434079349 0.096759275 0.895492136\n1403636985551666432 9.028913498 -1.028015614 6.909402847 -0.017621454 0.429822057 0.094248302 0.897808313\n1403636985601666560 9.054924011 -1.037270546 6.951657295 -0.017496753 0.426486403 0.090977967 0.899736702\n1403636985651666432 9.071162224 -1.052844048 6.994955063 -0.018165853 0.424490035 0.086902745 0.901069403\n1403636985701666560 9.097280502 -1.067655683 7.034909725 -0.017390648 0.422019899 0.083601363 0.902556121\n1403636985751666432 9.116312027 -1.083983660 7.075993538 -0.015833875 0.420053780 0.080434546 0.903788924\n1403636985801666560 9.138084412 -1.104803801 7.114346504 -0.013701560 0.417706847 0.078232065 0.905103862\n1403636985851666432 9.153845787 -1.124522567 7.157847404 -0.006255491 0.416516542 0.074752711 0.906028092\n1403636985901666560 9.171560287 -1.147041321 7.197186947 0.003391720 0.415612608 0.069769949 0.906855464\n1403636985951666432 9.189334869 -1.169627905 7.238500118 0.014715649 0.414698064 0.065101258 0.907508016\n1403636986001666560 9.197897911 -1.177634001 7.286715984 0.022351006 0.415037811 0.061114185 0.907474041\n1403636986051666432 9.210002899 -1.192943692 7.326564789 0.024110788 0.414867163 0.057946291 0.907714784\n1403636986101666560 9.219671249 -1.204386234 7.362883091 0.022957390 0.413215250 0.059207968 0.908416510\n1403636986151666432 9.228289604 -1.205516458 7.408728600 0.017837776 0.412547410 0.061660942 0.908671796\n1403636986201666560 9.225999832 -1.207021594 7.452028751 0.011388817 0.411654085 0.065223858 0.908931792\n1403636986251666432 9.219111443 -1.216479063 7.487542152 0.001499831 0.411159188 0.068894088 0.908955157\n1403636986301666560 9.222890854 -1.218378663 7.532058239 -0.004105060 0.410219163 0.072246127 0.909111619\n1403636986351666432 9.222192764 -1.218215704 7.566451550 -0.009009732 0.409157336 0.073678061 0.909439802\n1403636986401666560 9.215157509 -1.227834344 7.600672245 -0.011919833 0.407668084 0.078030430 0.909711957\n1403636986451666432 9.216149330 -1.222588420 7.645731449 -0.011523184 0.406061351 0.082335010 0.910056233\n1403636986501666560 9.209048271 -1.224853158 7.692866325 -0.011926623 0.404887080 0.086274184 0.910209298\n1403636986551666432 9.194711685 -1.241107225 7.729200840 -0.010765539 0.403559357 0.091205508 0.910332620\n1403636986601666560 9.190721512 -1.243898034 7.769123554 -0.009321615 0.402120411 0.093864478 0.910714984\n1403636986651666432 9.183297157 -1.256176949 7.808017731 -0.009011651 0.401374459 0.095738970 0.910852015\n1403636986701666560 9.176630020 -1.271542907 7.845697403 -0.008051699 0.399994254 0.099421613 0.911073625\n1403636986751666432 9.173526764 -1.280464053 7.883053780 -0.005847384 0.398737431 0.101732567 0.911386192\n1403636986801666560 9.166723251 -1.298730135 7.916015625 -0.004823735 0.397446483 0.105394490 0.911539912\n1403636986851666432 9.153223991 -1.316962600 7.957395077 -0.003078492 0.398122370 0.105843559 0.911200464\n1403636986901666560 9.147927284 -1.338997364 7.982586384 -0.002549106 0.397512168 0.106599934 0.911380291\n1403636986951666432 9.137669563 -1.364616513 8.008589745 -0.002484860 0.397953808 0.104882598 0.911387026\n1403636987001666560 9.136351585 -1.386889815 8.041786194 -0.002514234 0.398934633 0.103713334 0.911091864\n1403636987051666432 9.130510330 -1.414628744 8.070939064 -0.003212350 0.400691241 0.100639813 0.910663426\n1403636987101666560 9.124272346 -1.436447620 8.095539093 -0.002789671 0.401688427 0.098554559 0.910453498\n1403636987151666432 9.120460510 -1.456976414 8.126724243 -0.002305344 0.402681082 0.097576670 0.910121679\n1403636987201666560 9.114385605 -1.480820060 8.149309158 -0.001628948 0.403717101 0.096591093 0.909769237\n1403636987251666432 9.111107826 -1.496455431 8.176914215 0.000561506 0.403795511 0.097352460 0.909654558\n1403636987301666560 9.099541664 -1.515487432 8.201113701 0.001107151 0.405123770 0.095889837 0.909218729\n1403636987351666432 9.090825081 -1.533523917 8.226522446 0.001501230 0.405231684 0.095677331 0.909192443\n1403636987401666560 9.083486557 -1.546198368 8.249032974 0.003683930 0.404384524 0.094996363 0.909634709\n1403636987451666432 9.075219154 -1.560664892 8.281733513 0.004450432 0.403539747 0.092317149 0.910282016\n1403636987501666560 9.064640045 -1.578998327 8.306321144 0.007316608 0.402661890 0.089560382 0.910927474\n1403636987551666432 9.054851532 -1.586783409 8.331480026 0.009747819 0.402427435 0.085336782 0.911413610\n1403636987601666560 9.043574333 -1.596008301 8.354356766 0.012420234 0.401381284 0.082885280 0.912068427\n1403636987651666432 9.035450935 -1.607894421 8.381643295 0.013596212 0.400283456 0.081392616 0.912668347\n1403636987701666560 9.022416115 -1.614739180 8.406018257 0.014175237 0.399669588 0.079618476 0.913084984\n1403636987751666432 9.005968094 -1.623887062 8.431799889 0.014572933 0.398684919 0.078862891 0.913574576\n1403636987801666560 8.991171837 -1.633872271 8.450234413 0.014928310 0.396740854 0.079466924 0.914362550\n1403636987851666432 8.974862099 -1.645702839 8.470917702 0.015143965 0.395541877 0.080570400 0.914781749\n1403636987901666560 8.958153725 -1.653761387 8.492998123 0.015288312 0.393508196 0.082919054 0.915446281\n1403636987951666432 8.942762375 -1.674145579 8.501947403 0.014083199 0.390526414 0.087458134 0.916319728\n1403636988001666560 8.921512604 -1.686270595 8.523218155 0.012930400 0.388769656 0.092603482 0.916578174\n1403636988051666432 8.900553703 -1.698279619 8.539793015 0.011263548 0.386892855 0.098213628 0.916810274\n1403636988101666560 8.879925728 -1.711327076 8.550520897 0.010115406 0.384951800 0.103433795 0.917066634\n1403636988151666432 8.861030579 -1.720294476 8.564554214 0.008734424 0.383918464 0.107369281 0.917061687\n1403636988201666560 8.840959549 -1.727232456 8.580920219 0.009339212 0.383397490 0.110652998 0.916883290\n1403636988251666432 8.821933746 -1.734976530 8.588191986 0.010791114 0.382573724 0.112420812 0.916996419\n1403636988301666560 8.805554390 -1.741371870 8.593354225 0.015315495 0.382059336 0.114030465 0.916947722\n1403636988351666432 8.787193298 -1.749716759 8.607828140 0.020424979 0.383287877 0.113071203 0.916454136\n1403636988401666560 8.773108482 -1.755513668 8.614374161 0.025693163 0.383348495 0.111933477 0.916435897\n1403636988451666432 8.759087563 -1.761401892 8.610839844 0.029531954 0.383688152 0.109632112 0.916456223\n1403636988501666560 8.737333298 -1.771256804 8.612091064 0.032475501 0.384556592 0.107461751 0.916249692\n1403636988551666432 8.720565796 -1.780184150 8.613554955 0.034649238 0.384829938 0.106686354 0.916145921\n1403636988601666560 8.703840256 -1.786994457 8.609490395 0.036527257 0.384976417 0.105853014 0.916108072\n1403636988651666432 8.689058304 -1.796540380 8.601575851 0.037267815 0.384616971 0.105517454 0.916267931\n1403636988701666560 8.670054436 -1.806381583 8.592247963 0.038093638 0.384602904 0.105865613 0.916199744\n1403636988751666432 8.652149200 -1.810979366 8.581958771 0.038805906 0.385041177 0.103846788 0.916216791\n1403636988801666560 8.640089989 -1.810900688 8.567161560 0.041127872 0.384351611 0.103452973 0.916449547\n1403636988851666432 8.618979454 -1.817424178 8.556735039 0.042549506 0.384867042 0.103716895 0.916138470\n1403636988901666560 8.601845741 -1.812033296 8.538665771 0.045732856 0.384442061 0.103903502 0.916142404\n1403636988951666432 8.584560394 -1.813879132 8.518019676 0.047685020 0.384118676 0.104487836 0.916112065\n1403636989001666560 8.560769081 -1.810112119 8.499117851 0.049282033 0.384565681 0.104574002 0.915830076\n1403636989051666432 8.545210838 -1.805586457 8.475324631 0.051551282 0.384077758 0.105293877 0.915827453\n1403636989101666560 8.522565842 -1.795160174 8.453036308 0.052180655 0.384832263 0.105269924 0.915477753\n1403636989151666432 8.505063057 -1.786344647 8.429622650 0.052459739 0.384936929 0.105903238 0.915344775\n1403636989201666560 8.484591484 -1.772684813 8.403766632 0.052203961 0.385504872 0.105950288 0.915114939\n1403636989251666432 8.461139679 -1.764983654 8.365361214 0.048013054 0.386394709 0.104570553 0.915127814\n1403636989301666560 8.437683105 -1.746284962 8.330477715 0.041711789 0.388556540 0.101891771 0.914823472\n1403636989351666432 8.413256645 -1.740810037 8.292472839 0.032938480 0.390748560 0.098827668 0.914583862\n1403636989401666560 8.393670082 -1.732079387 8.244072914 0.023498699 0.391534716 0.097947471 0.914633632\n1403636989451666432 8.369420052 -1.724974871 8.206036568 0.015346387 0.392545730 0.098238885 0.914342046\n1403636989501666560 8.343330383 -1.719107628 8.167835236 0.010216912 0.393547028 0.098313101 0.913975298\n1403636989551666432 8.320749283 -1.716873646 8.118530273 0.005648033 0.394074529 0.098361827 0.913782418\n1403636989601666560 8.297117233 -1.714203000 8.071572304 0.003043155 0.394770235 0.096689135 0.913673043\n1403636989651666432 8.272350311 -1.708281994 8.024470329 -0.000220292 0.395515323 0.095100991 0.913522542\n1403636989701666560 8.251067162 -1.705248356 7.974055290 -0.003137453 0.396371424 0.092784405 0.913384318\n1403636989751666432 8.225820541 -1.696773291 7.933560848 -0.004849479 0.397090793 0.091249004 0.913219035\n1403636989801666560 8.200828552 -1.692701936 7.890108109 -0.005944781 0.397200584 0.091111712 0.913178504\n1403636989851666432 8.179052353 -1.683073997 7.846789837 -0.005258747 0.396893233 0.091038086 0.913323700\n1403636989901666560 8.152889252 -1.675499678 7.808117867 -0.003372952 0.397250801 0.091323726 0.913148582\n1403636989951666432 8.126503944 -1.664121270 7.764794350 0.001205420 0.397321612 0.090288818 0.913226128\n1403636990001666560 8.105511665 -1.649951100 7.724555016 0.005352900 0.397012204 0.090109989 0.913363457\n1403636990051666432 8.081443787 -1.644888520 7.677193642 0.008579474 0.397206813 0.088685609 0.913393676\n1403636990101666560 8.058172226 -1.635354996 7.627832413 0.011338415 0.396725893 0.088336065 0.913606465\n1403636990151666432 8.025903702 -1.619188309 7.599010468 0.012915282 0.397930145 0.086629421 0.913225114\n1403636990201666560 7.996989250 -1.613973379 7.556726933 0.011783349 0.398255885 0.085638545 0.913191915\n1403636990251666432 7.973837852 -1.607862473 7.506403923 0.009379917 0.397570282 0.085494749 0.913531899\n1403636990301666560 7.946010113 -1.602084160 7.457369328 0.006508809 0.397284389 0.085252583 0.913703859\n1403636990351666432 7.912218571 -1.603590250 7.410489559 0.004266512 0.396983773 0.085015453 0.913869798\n1403636990401666560 7.888542175 -1.598891973 7.366899490 0.000627147 0.396270603 0.084723368 0.914216101\n1403636990451666432 7.855544567 -1.597983599 7.323289394 -0.001038209 0.395394444 0.085874036 0.914487720\n1403636990501666560 7.826017380 -1.592479944 7.276254177 -0.003469856 0.393919885 0.087253764 0.914987326\n1403636990551666432 7.794332981 -1.586651802 7.230125427 -0.004007316 0.393112212 0.087601647 0.915299237\n1403636990601666560 7.764920712 -1.579657674 7.187599659 -0.005704167 0.392255813 0.088164911 0.915603518\n1403636990651666432 7.734595299 -1.568704367 7.146741867 -0.007299282 0.391286761 0.088960260 0.915929854\n1403636990701666560 7.702932358 -1.559732676 7.102528572 -0.009194918 0.390987992 0.087685920 0.916163206\n1403636990751666432 7.673909664 -1.547733307 7.062024117 -0.010271903 0.390364021 0.087817721 0.916405201\n1403636990801666560 7.642655849 -1.535387993 7.020591259 -0.010971990 0.390054613 0.087083250 0.916598856\n1403636990851666432 7.608622074 -1.527436495 6.980084419 -0.012006870 0.389804214 0.086528130 0.916745007\n1403636990901666560 7.584044456 -1.505267382 6.947468758 -0.011429840 0.389403909 0.087284669 0.916850746\n1403636990951666432 7.552082062 -1.490839243 6.905137062 -0.012083000 0.389351249 0.086566627 0.916932821\n1403636991001666560 7.522308826 -1.470549464 6.865769863 -0.011435667 0.389161110 0.086401850 0.917037368\n1403636991051666432 7.491291046 -1.457926750 6.833735943 -0.010566486 0.389708728 0.085359327 0.916912913\n1403636991101666560 7.460406780 -1.437761664 6.797109127 -0.011469493 0.389768332 0.085097246 0.916901052\n1403636991151666432 7.433297157 -1.414707661 6.760837078 -0.010730237 0.389860153 0.085768372 0.916808426\n1403636991201666560 7.404321671 -1.394625425 6.724330902 -0.011515785 0.390434384 0.084973827 0.916628480\n1403636991251666432 7.376508236 -1.377835989 6.693889618 -0.011959645 0.390630424 0.085892729 0.916453660\n1403636991301666560 7.344394207 -1.364606380 6.662106514 -0.012759602 0.391379893 0.085413449 0.916167855\n1403636991351666432 7.317505836 -1.352210283 6.622697353 -0.012186671 0.391030341 0.086973384 0.916178107\n1403636991401666560 7.284045696 -1.342184544 6.592229843 -0.013777442 0.391893893 0.086747341 0.915807962\n1403636991451666432 7.254350662 -1.330610514 6.557017326 -0.013984327 0.392374843 0.086687051 0.915604591\n1403636991501666560 7.223102093 -1.322230101 6.525150299 -0.014443143 0.393314868 0.086990096 0.915165305\n1403636991551666432 7.193744183 -1.318243265 6.492621422 -0.013203683 0.393269986 0.088962495 0.915013731\n1403636991601666560 7.168046951 -1.313614845 6.461040020 -0.012945293 0.393529385 0.090843566 0.914721012\n1403636991651666432 7.133606911 -1.311009645 6.426894188 -0.011348192 0.393461615 0.094209097 0.914430857\n1403636991701666560 7.105869293 -1.315103292 6.391160011 -0.010458340 0.392766237 0.099613443 0.914167643\n1403636991751666432 7.073032379 -1.318201065 6.355284691 -0.009344966 0.392673194 0.103833102 0.913750052\n1403636991801666560 7.044693470 -1.321133375 6.322286129 -0.007662553 0.392674565 0.107604936 0.913328648\n1403636991851666432 7.019191742 -1.322210789 6.287749290 -0.006780395 0.392862678 0.111245185 0.912818432\n1403636991901666560 6.992628574 -1.319852352 6.256192207 -0.006360032 0.393677652 0.113238178 0.912225068\n1403636991951666432 6.963970661 -1.321593046 6.221581936 -0.006536471 0.394760221 0.113139711 0.911768079\n1403636992001666560 6.939365387 -1.318384886 6.186762333 -0.007131750 0.396267533 0.112478539 0.911191404\n1403636992051666432 6.914548874 -1.310285091 6.166478634 -0.006686448 0.399668425 0.107633375 0.910294175\n1403636992101666560 6.891774654 -1.313709974 6.119278908 -0.007010455 0.401463002 0.103269681 0.910007536\n1403636992151666432 6.867649555 -1.305750847 6.092658997 -0.005072912 0.403543323 0.099291444 0.909542859\n1403636992201666560 6.844783306 -1.298648119 6.070304871 -0.003002009 0.405875832 0.096438348 0.908820927\n1403636992251666432 6.824069023 -1.288768411 6.024934292 -0.001755691 0.406664759 0.094718792 0.908652306\n1403636992301666560 6.804460049 -1.282904387 5.999987602 -0.002090324 0.407910526 0.093982749 0.908169508\n1403636992351666432 6.781357765 -1.267829776 5.967152596 -0.003052224 0.408703417 0.093732968 0.907836080\n1403636992401666560 6.762545109 -1.260643482 5.937223434 -0.006259588 0.409290820 0.094492510 0.907476187\n1403636992451666432 6.742197037 -1.248746514 5.908047199 -0.009651351 0.409819782 0.095823266 0.907068074\n1403636992501666560 6.720430851 -1.240901828 5.880800247 -0.012156797 0.410745561 0.096344970 0.906563818\n1403636992551666432 6.694943905 -1.231966496 5.849181652 -0.014439847 0.411955744 0.095886223 0.906029701\n1403636992601666560 6.678003311 -1.226802826 5.825559616 -0.015640296 0.412733585 0.096719548 0.905567050\n1403636992651666432 6.649744511 -1.225064516 5.789224625 -0.016288174 0.413450003 0.097084664 0.905189693\n1403636992701666560 6.626524448 -1.224253297 5.763270855 -0.017457135 0.414878458 0.096922800 0.904531419\n1403636992751666432 6.604259014 -1.223869801 5.735575199 -0.018702878 0.415319234 0.097522691 0.904239714\n1403636992801666560 6.582015991 -1.220865250 5.706671238 -0.019377854 0.416396141 0.096611865 0.903827906\n1403636992851666432 6.559074402 -1.216805935 5.679055214 -0.019311745 0.417398006 0.096115179 0.903420091\n1403636992901666560 6.538020134 -1.213652849 5.656339645 -0.020088280 0.418752551 0.094720908 0.902923405\n1403636992951666432 6.514295578 -1.209356070 5.629638672 -0.019994261 0.419716895 0.093839139 0.902569771\n1403636993001666560 6.494747162 -1.204761267 5.611636639 -0.017659832 0.420503050 0.094114266 0.902223825\n1403636993051666432 6.476857185 -1.192692518 5.590939522 -0.014169175 0.421040177 0.094701789 0.901973426\n1403636993101666560 6.452189922 -1.186370015 5.569226742 -0.010124394 0.419865102 0.096336044 0.902402461\n1403636993151666432 6.428486347 -1.181437969 5.551574230 -0.006336240 0.417189062 0.097511083 0.903551161\n1403636993201666560 6.406958103 -1.176711440 5.535135269 -0.004145774 0.413132221 0.097376131 0.905440450\n1403636993251666432 6.384131432 -1.174407959 5.512884140 -0.002781032 0.407905191 0.096940160 0.907859206\n1403636993301666560 6.358630657 -1.169346571 5.491799831 -0.001366762 0.401935279 0.095317669 0.910692453\n1403636993351666432 6.333881855 -1.168592334 5.469910622 -0.000594177 0.394542366 0.093167789 0.914142072\n1403636993401666560 6.309168816 -1.173293591 5.445015907 0.000084599 0.386667579 0.091096796 0.917708874\n1403636993451666432 6.280808926 -1.174110174 5.426342010 0.000986596 0.378340513 0.088394858 0.921435773\n1403636993501666560 6.255067825 -1.180365801 5.403320789 0.000431231 0.369243652 0.085346960 0.925405204\n1403636993551666432 6.232018948 -1.184402943 5.374709129 0.000620667 0.359644562 0.081441775 0.929528177\n1403636993601666560 6.208892822 -1.191374779 5.351106644 -0.000852484 0.350374818 0.078890853 0.933280766\n1403636993651666432 6.179627895 -1.197772384 5.328003883 -0.002716369 0.342296988 0.076176219 0.936494827\n1403636993701666560 6.154051304 -1.204009533 5.302008152 -0.004034045 0.335054547 0.074468821 0.939242542\n1403636993751666432 6.128362179 -1.207373381 5.284472466 -0.005991719 0.329528958 0.072055362 0.941372812\n1403636993801666560 6.098548889 -1.211870551 5.254940033 -0.007046171 0.324671715 0.070716061 0.943153143\n1403636993851666432 6.075217247 -1.212108493 5.232613087 -0.007956845 0.321255356 0.067566566 0.944545627\n1403636993901666560 6.051169872 -1.209229231 5.211129189 -0.008561328 0.317747355 0.065609515 0.945863962\n1403636993951666432 6.025099754 -1.210640430 5.188690186 -0.007044347 0.314923644 0.064490281 0.946897268\n1403636994001666560 6.002330303 -1.206190467 5.166311741 -0.004123479 0.313080400 0.062202178 0.947678506\n1403636994051666432 5.977564335 -1.200361013 5.147920132 -0.000771131 0.312451601 0.058751736 0.948114753\n1403636994101666560 5.953138828 -1.196369648 5.127408028 0.003939096 0.312052429 0.056049090 0.948401928\n1403636994151666432 5.923153400 -1.190671921 5.102204800 0.007747863 0.311777681 0.053542029 0.948613703\n1403636994201666560 5.901738644 -1.181540489 5.086637020 0.012592967 0.311817557 0.051617678 0.948655248\n1403636994251666432 5.874565601 -1.172471642 5.059144020 0.016491570 0.311219305 0.050271314 0.948864222\n1403636994301666560 5.844523430 -1.161234617 5.039691448 0.019928416 0.311721236 0.049024954 0.948698699\n1403636994351666432 5.814686775 -1.151568770 5.022050858 0.021805782 0.312217891 0.048142605 0.948539257\n1403636994401666560 5.792478561 -1.133288980 4.996593952 0.024361297 0.311795950 0.047274355 0.948659539\n1403636994451666432 5.757282734 -1.120970488 4.975839615 0.024504980 0.312419266 0.047361061 0.948446393\n1403636994501666560 5.724892616 -1.107540965 4.948301315 0.023328379 0.312415421 0.048279837 0.948431015\n1403636994551666432 5.688225746 -1.095599055 4.921026230 0.021765655 0.311620623 0.052066162 0.948529363\n1403636994601666560 5.652740479 -1.089231968 4.896585941 0.018107757 0.311351359 0.053793389 0.948598266\n1403636994651666432 5.622728348 -1.074317336 4.870386600 0.014508135 0.310600787 0.057939429 0.948662043\n1403636994701666560 5.579984665 -1.069263935 4.834602356 0.010524820 0.309125960 0.064287893 0.948787332\n1403636994751666432 5.543907642 -1.059576869 4.806008816 0.006422190 0.307567179 0.070823215 0.948865235\n1403636994801666560 5.507857323 -1.058640003 4.773046494 0.002439404 0.306034446 0.077506833 0.948857009\n1403636994851666432 5.471849442 -1.053104639 4.743299484 0.001325920 0.304625183 0.083372712 0.948815465\n1403636994901666560 5.432887077 -1.047231913 4.707396507 -0.000059149 0.304155082 0.086859792 0.948654354\n1403636994951666432 5.400437832 -1.041038871 4.676728249 0.000619866 0.304094940 0.088385791 0.948532462\n1403636995001666560 5.366164207 -1.034471512 4.636929512 0.002485783 0.304404050 0.087514110 0.948511064\n1403636995051666432 5.333190918 -1.023659468 4.606914520 0.003899058 0.305776477 0.082926542 0.948477089\n1403636995101666560 5.299639702 -1.014263749 4.569011688 0.006975056 0.307117522 0.078356452 0.948414683\n1403636995151666432 5.270981789 -1.008206248 4.532479286 0.009017172 0.308099300 0.073985532 0.948430121\n1403636995201666560 5.237531185 -0.985669613 4.503967762 0.011133019 0.309230655 0.069701105 0.948363960\n1403636995251666432 5.205245018 -0.978594184 4.470516682 0.012585972 0.309671432 0.067313202 0.948374450\n1403636995301666560 5.170159340 -0.970779538 4.438271999 0.012822524 0.310264647 0.064506710 0.948372483\n1403636995351666432 5.136393070 -0.967117548 4.390223026 0.011713052 0.309906781 0.062828377 0.948616445\n1403636995401666560 5.099221230 -0.960953832 4.347349644 0.008891311 0.309467524 0.061281350 0.948891640\n1403636995451666432 5.071558952 -0.960837603 4.305806637 0.004803602 0.308657855 0.061806008 0.949150801\n1403636995501666560 5.032403946 -0.956633449 4.265546799 0.001363730 0.308210582 0.062597170 0.949255466\n1403636995551666432 5.002317429 -0.952000678 4.223344326 0.000891476 0.307346761 0.063526005 0.949474394\n1403636995601666560 4.964705944 -0.954633176 4.181125641 -0.001243198 0.307382971 0.063309439 0.949476719\n1403636995651666432 4.929968834 -0.958597600 4.141072750 -0.001340287 0.306649715 0.065479018 0.949566543\n1403636995701666560 4.894446373 -0.955998063 4.105806351 -0.001007803 0.306856155 0.065280460 0.949513972\n1403636995751666432 4.861763000 -0.953378558 4.056625843 -0.000622753 0.305838197 0.067383200 0.949695766\n1403636995801666560 4.826358318 -0.953144550 4.012969017 -0.000347313 0.304748476 0.071796127 0.949722886\n1403636995851666432 4.792586327 -0.946219623 3.974380016 -0.000900741 0.303405076 0.076558121 0.949780703\n1403636995901666560 4.757821560 -0.937203526 3.931761742 -0.001036168 0.302569658 0.081035748 0.949675620\n1403636995951666432 4.732097626 -0.938436151 3.892519712 -0.002634821 0.301536441 0.084449336 0.949703693\n1403636996001666560 4.702712536 -0.927394927 3.866219759 -0.003175107 0.301788121 0.085843556 0.949497104\n1403636996051666432 4.672462463 -0.914774299 3.821192741 -0.005402813 0.302696019 0.083034836 0.949447811\n1403636996101666560 4.641393185 -0.905109942 3.773195267 -0.007135791 0.303355247 0.080827393 0.949416459\n1403636996151666432 4.609576702 -0.888236046 3.741743088 -0.008124931 0.304984123 0.077370256 0.949174643\n1403636996201666560 4.581367493 -0.883202195 3.700269699 -0.010067913 0.305979580 0.074877903 0.949035525\n1403636996251666432 4.550879478 -0.876967132 3.661012173 -0.011175026 0.307048649 0.072418474 0.948868692\n1403636996301666560 4.528672695 -0.863654137 3.627573729 -0.011277263 0.307029098 0.069859631 0.949065626\n1403636996351666432 4.494137764 -0.862967253 3.583128929 -0.012178523 0.305711389 0.068971299 0.949544728\n1403636996401666560 4.471211433 -0.857329965 3.545359373 -0.012147485 0.303080708 0.067370258 0.950502872\n1403636996451666432 4.444710255 -0.866509557 3.501018047 -0.013672345 0.298843771 0.065507896 0.951952815\n1403636996501666560 4.422434807 -0.857892513 3.458337545 -0.012996580 0.293954074 0.062714659 0.953671277\n1403636996551666432 4.393671513 -0.865322471 3.413146019 -0.013946717 0.288212895 0.059185125 0.955633759\n1403636996601666560 4.358316898 -0.857954741 3.386077166 -0.013838694 0.282016695 0.056901909 0.957620621\n1403636996651666432 4.327301502 -0.870638967 3.345983505 -0.015250040 0.273771584 0.053790439 0.960168302\n1403636996701666560 4.306009293 -0.867836773 3.312271595 -0.016688544 0.264956027 0.050249308 0.962805688\n1403636996751666432 4.279623985 -0.860993266 3.267682076 -0.017266734 0.254612654 0.048092488 0.965692163\n1403636996801666560 4.249457836 -0.852409124 3.236366272 -0.018288560 0.244879782 0.043447062 0.968406796\n1403636996851666432 4.224484444 -0.841394186 3.202385426 -0.019218026 0.233536333 0.041240618 0.971282959\n1403636996901666560 4.197326183 -0.833933890 3.174123049 -0.020287191 0.222195745 0.038703948 0.974022329\n1403636996951666432 4.174010277 -0.813294172 3.133791685 -0.019948617 0.209995747 0.036669586 0.976810694\n1403636997001666560 4.147275448 -0.807615936 3.107267618 -0.021406230 0.198999688 0.031705774 0.979252577\n1403636997051666432 4.122213364 -0.796784818 3.065760374 -0.021898942 0.187578946 0.028321637 0.981596887\n1403636997101666560 4.097155571 -0.772132695 3.044706583 -0.022416212 0.177642390 0.025429672 0.983511090\n1403636997151666432 4.071549416 -0.766348660 3.016448259 -0.024693416 0.169457361 0.022217130 0.984977603\n1403636997201666560 4.055377483 -0.750506401 2.981114864 -0.025159875 0.161223814 0.020740367 0.986379087\n1403636997251666432 4.026576042 -0.736054242 2.961368561 -0.026290543 0.156482905 0.017523564 0.987175167\n1403636997301666560 4.011051655 -0.714282632 2.926975250 -0.026657926 0.151173949 0.016209347 0.988014698\n1403636997351666432 3.990016937 -0.700618446 2.904317617 -0.027282691 0.147540420 0.015177305 0.988563180\n1403636997401666560 3.971455097 -0.689176679 2.878447056 -0.028179122 0.145054966 0.013280827 0.988933027\n1403636997451666432 3.947902679 -0.678171813 2.852198839 -0.027315727 0.143491507 0.012445990 0.989196181\n1403636997501666560 3.931765079 -0.663249910 2.834564209 -0.026984472 0.142626882 0.011340952 0.989343643\n1403636997551666432 3.913439274 -0.657973051 2.806478500 -0.027598158 0.141986206 0.011399579 0.989418149\n1403636997601666560 3.890198231 -0.651698887 2.797890186 -0.028254790 0.142702252 0.011471127 0.989295781\n1403636997651666432 3.877417088 -0.649810553 2.766079426 -0.028406106 0.142485440 0.012027029 0.989316106\n1403636997701666560 3.855336666 -0.652543187 2.749005556 -0.029462583 0.143975750 0.010613757 0.989085615\n1403636997751666432 3.845021248 -0.652804554 2.711848497 -0.029768012 0.144759625 0.010610255 0.988962054\n1403636997801666560 3.817525387 -0.656096816 2.693435192 -0.031083468 0.146604270 0.009889860 0.988657236\n1403636997851666432 3.810254097 -0.671212971 2.668573141 -0.031862594 0.147066370 0.009937669 0.988563359\n1403636997901666560 3.797607422 -0.682233691 2.651893377 -0.032401767 0.148697600 0.010308546 0.988297999\n1403636997951666432 3.777911901 -0.686735034 2.639250278 -0.031729110 0.149896830 0.010723007 0.988134205\n1403636998001666560 3.759471178 -0.697314978 2.613973856 -0.031639066 0.151226908 0.010931565 0.987932146\n1403636998051666432 3.738989830 -0.718230367 2.604176283 -0.032978911 0.153065905 0.010853686 0.987605929\n1403636998101666560 3.722070217 -0.740520477 2.576562405 -0.033194277 0.153667480 0.011613269 0.987496614\n1403636998151666432 3.716849566 -0.749316514 2.557125568 -0.031257931 0.153788865 0.012478742 0.987530351\n1403636998201666560 3.703210831 -0.765366852 2.535135269 -0.029679062 0.153790846 0.015390294 0.987537682\n1403636998251666432 3.681884527 -0.773351550 2.525273323 -0.029836137 0.154787675 0.015723517 0.987371922\n1403636998301666560 3.665545225 -0.788143873 2.523865223 -0.030975396 0.156286106 0.015307211 0.987107337\n1403636998351666432 3.661371708 -0.801447570 2.500365257 -0.030001322 0.156199113 0.016624486 0.987129867\n1403636998401666560 3.640027046 -0.810577333 2.494141817 -0.030174254 0.157085806 0.016539048 0.986985326\n1403636998451666432 3.626218796 -0.827378154 2.480683804 -0.030895669 0.157297388 0.017546752 0.986911893\n1403636998501666560 3.628177404 -0.828478575 2.464867115 -0.029343570 0.156538278 0.019835494 0.987036586\n1403636998551666432 3.605803013 -0.836695850 2.457088232 -0.026467899 0.158047020 0.017422656 0.986923039\n1403636998601666560 3.604111195 -0.849872231 2.450483322 -0.023331365 0.157879606 0.017455989 0.987028360\n1403636998651666432 3.590110779 -0.867853343 2.430904150 -0.016628487 0.159555092 0.013420844 0.986957729\n1403636998701666560 3.588345528 -0.885106802 2.424920082 -0.009924752 0.159680635 0.012725236 0.987036824\n1403636998751666432 3.569905519 -0.906734109 2.430795193 -0.004889152 0.160874918 0.010769811 0.986903906\n1403636998801666560 3.558629513 -0.924978256 2.404137611 -0.001892870 0.161932990 0.007945399 0.986767948\n1403636998851666432 3.549630404 -0.937574208 2.409401894 -0.000131565 0.163594618 0.005087291 0.986514509\n1403636998901666560 3.534072161 -0.961140156 2.396655321 0.000113819 0.164861009 0.002579226 0.986313462\n1403636998951666432 3.517892122 -0.972616971 2.387548685 -0.000376248 0.166416019 -0.000020613 0.986055553\n1403636999001666560 3.501402378 -0.994771481 2.391046047 -0.002140635 0.167675868 -0.002055137 0.985837698\n1403636999051666432 3.497486115 -0.993129671 2.369819641 -0.000612674 0.167808965 -0.003021487 0.985814691\n1403636999101666560 3.480055809 -1.007900476 2.360408306 -0.002350050 0.168311566 -0.004644308 0.985720098\n1403636999151666432 3.458585739 -1.010569930 2.351954222 -0.002927956 0.169685572 -0.005592448 0.985478044\n1403636999201666560 3.450232506 -1.010343909 2.350528240 -0.004226949 0.169856280 -0.005085666 0.985446692\n1403636999251666432 3.436502218 -1.004787922 2.342747927 -0.004901508 0.169788793 -0.004403174 0.985458434\n1403636999301666560 3.424526215 -1.015218496 2.334175587 -0.006928778 0.169291392 -0.002389315 0.985538781\n1403636999351666432 3.406802654 -1.019283533 2.303474903 -0.007860791 0.168161973 0.000390136 0.985727966\n1403636999401666560 3.388900280 -1.015928388 2.305792809 -0.006999251 0.167249188 0.003064148 0.985885024\n1403636999451666432 3.368334055 -1.014594436 2.303776026 -0.006799674 0.166913614 0.005648772 0.985931873\n1403636999501666560 3.347298145 -1.011442184 2.294541836 -0.005846149 0.166821077 0.006660855 0.985947371\n1403636999551666432 3.326838970 -1.016172290 2.285117149 -0.004196022 0.167024449 0.007371024 0.985916317\n1403636999601666560 3.308303833 -1.009175897 2.272789478 -0.002400400 0.166382626 0.007934795 0.986026406\n1403636999651666432 3.286797523 -0.998218417 2.269074917 -0.000303202 0.166664630 0.008002709 0.985981107\n1403636999701666560 3.274054527 -0.998807311 2.248426914 0.001089807 0.166245475 0.009143560 0.986041427\n1403636999751666432 3.252925396 -0.993983030 2.242224693 0.001294360 0.166558921 0.009489403 0.985984981\n1403636999801666560 3.231618404 -0.984108984 2.233890295 0.001964109 0.167160839 0.009542084 0.985881507\n1403636999851666432 3.203315735 -0.976902306 2.230340242 0.001568738 0.168147504 0.009045232 0.985719144\n1403636999901666560 3.187584400 -0.972625494 2.218172312 0.001116463 0.168042406 0.008205866 0.985744953\n1403636999951666432 3.170190096 -0.968940079 2.207104206 0.000543278 0.168933615 0.006266853 0.985607326\n1403637000001666560 3.150526047 -0.955907226 2.197414637 0.000334271 0.169607326 0.003537680 0.985505283\n1403637000051666432 3.125814915 -0.953501642 2.185087919 -0.000826395 0.170348555 0.001013116 0.985383034\n1403637000101666560 3.102414608 -0.943387449 2.171425581 -0.001739110 0.170615807 0.000568438 0.985335946\n1403637000151666432 3.079361677 -0.937340856 2.160456419 -0.002481141 0.170288086 0.000984164 0.985390723\n1403637000201666560 3.054844379 -0.930881679 2.143903732 -0.003618568 0.169728532 0.001831073 0.985482514\n1403637000251666432 3.030496120 -0.936611831 2.131143332 -0.005719071 0.169768870 0.002615925 0.985463858\n1403637000301666560 3.008079290 -0.932318389 2.108302593 -0.006156788 0.169034630 0.003946073 0.985583007\n1403637000351666432 2.981225967 -0.927465558 2.090962410 -0.005756111 0.168856040 0.004441212 0.985613883\n1403637000401666560 2.953262568 -0.924292088 2.077372313 -0.004564178 0.168201998 0.006399014 0.985721231\n1403637000451666432 2.926109314 -0.917057931 2.064847231 -0.004703037 0.168994606 0.005025435 0.985592961\n1403637000501666560 2.897846460 -0.911927998 2.048855305 -0.004864863 0.169420719 0.004264324 0.985522568\n1403637000551666432 2.872639656 -0.908963323 2.034111500 -0.005294235 0.169693828 0.003117314 0.985477686\n1403637000601666560 2.842913151 -0.907644391 2.021131277 -0.006048950 0.169801965 0.003057476 0.985454917\n1403637000651666432 2.818363190 -0.904484391 2.004341125 -0.004401336 0.169073567 0.004663765 0.985582590\n1403637000701666560 2.792649031 -0.902315438 1.978654623 -0.003820856 0.168489352 0.005686214 0.985679686\n1403637000751666432 2.763486862 -0.900504291 1.959182739 -0.003252830 0.168496177 0.005592539 0.985681057\n1403637000801666560 2.732813358 -0.899028420 1.948057890 -0.002218728 0.168862149 0.006050532 0.985618591\n1403637000851666432 2.698686361 -0.906322420 1.933151960 -0.002115162 0.169212475 0.006543789 0.985555589\n1403637000901666560 2.675437927 -0.903151572 1.908369184 -0.002798328 0.168953910 0.007055235 0.985594749\n1403637000951666432 2.649361134 -0.899669111 1.882906199 -0.002853694 0.169231102 0.007544830 0.985543370\n1403637001001666560 2.620100975 -0.896072686 1.860808849 -0.001846654 0.169179305 0.007597466 0.985554278\n1403637001051666432 2.588897943 -0.892979383 1.844596148 -0.002008921 0.169503048 0.007350678 0.985500216\n1403637001101666560 2.560190201 -0.877600849 1.824992537 -0.000686009 0.169371083 0.008923265 0.985511720\n1403637001151666432 2.532029629 -0.873402119 1.802688122 -0.000742589 0.169597551 0.008973874 0.985472262\n1403637001201666560 2.497586966 -0.868838191 1.784524441 -0.000147785 0.169707671 0.010305490 0.985440552\n1403637001251666432 2.465095758 -0.861931920 1.766623020 -0.000240189 0.169765770 0.011427923 0.985418141\n1403637001301666560 2.436592340 -0.860913217 1.746163726 -0.000237249 0.169580370 0.011449526 0.985449791\n1403637001351666432 2.409134626 -0.856820643 1.722086906 -0.000777150 0.168947205 0.012845051 0.985541105\n1403637001401666560 2.373622417 -0.860210299 1.701879382 -0.002702055 0.169064224 0.013985268 0.985502124\n1403637001451666432 2.343726635 -0.861461043 1.677199483 -0.005466501 0.169100925 0.014291447 0.985479951\n1403637001501666560 2.314801216 -0.859250128 1.647134304 -0.007296716 0.169218019 0.015981810 0.985422015\n1403637001551666432 2.283759356 -0.861228168 1.622382402 -0.009009815 0.169613764 0.016355766 0.985333681\n1403637001601666560 2.254402161 -0.857739568 1.596033335 -0.009583438 0.170071021 0.016936071 0.985239625\n1403637001651666432 2.222799540 -0.858869076 1.572707772 -0.010018366 0.169796064 0.018535823 0.985253990\n1403637001701666560 2.194609165 -0.855937302 1.549401045 -0.010127341 0.170579806 0.017548971 0.985135496\n1403637001751666432 2.165995598 -0.851870239 1.521549821 -0.009817924 0.171190843 0.017101046 0.985040545\n1403637001801666560 2.134639263 -0.846348405 1.494756699 -0.008434382 0.170837432 0.018247122 0.985094130\n1403637001851666432 2.108379841 -0.841331840 1.467181802 -0.010473796 0.171530023 0.017997846 0.984958827\n1403637001901666560 2.080569267 -0.832692862 1.441850662 -0.011248535 0.171697795 0.018213568 0.984917045\n1403637001951666432 2.055574656 -0.823227465 1.416069150 -0.011428121 0.171733528 0.018042026 0.984911919\n1403637002001666560 2.023912430 -0.808916926 1.399140954 -0.012360646 0.171980888 0.018343581 0.984851956\n1403637002051666432 1.994941950 -0.800093889 1.376862645 -0.013312128 0.172645748 0.017315529 0.984741807\n1403637002101666560 1.964063525 -0.789089262 1.354657650 -0.013906609 0.173007011 0.017967662 0.984658480\n1403637002151666432 1.939834595 -0.774108410 1.332131147 -0.013317973 0.172563389 0.018529164 0.984734058\n1403637002201666560 1.915385008 -0.766736209 1.311553359 -0.014646251 0.172298416 0.017983992 0.984771729\n1403637002251666432 1.886043787 -0.748512566 1.291128397 -0.014602944 0.172791451 0.018058147 0.984684587\n1403637002301666560 1.859787226 -0.735992610 1.269186020 -0.014784210 0.173320815 0.016237604 0.984620571\n1403637002351666432 1.837097168 -0.722632110 1.251677513 -0.014956485 0.173205495 0.015830826 0.984644890\n1403637002401666560 1.807142019 -0.712411404 1.235262632 -0.016178241 0.173935935 0.014442696 0.984518170\n1403637002451666432 1.784325123 -0.702988863 1.212305903 -0.015645485 0.174060389 0.013058854 0.984524071\n1403637002501666560 1.752785802 -0.696139932 1.192169666 -0.015577216 0.174831778 0.011716606 0.984405398\n1403637002551666432 1.728762746 -0.683248699 1.166766167 -0.015171838 0.175494492 0.009295623 0.984319627\n1403637002601666560 1.700793266 -0.683137238 1.148026347 -0.015063571 0.175690442 0.009055537 0.984288573\n1403637002651666432 1.672905922 -0.681484938 1.125698447 -0.015115600 0.175887302 0.008601135 0.984256685\n1403637002701666560 1.649876833 -0.676990092 1.099782705 -0.015351371 0.176179186 0.008731131 0.984199703\n1403637002751666432 1.618482828 -0.678732097 1.076702833 -0.015773764 0.176826403 0.008912299 0.984075308\n1403637002801666560 1.594188452 -0.672944188 1.054298282 -0.014799245 0.176976144 0.009109436 0.984061718\n1403637002851666432 1.560248852 -0.673450470 1.034939766 -0.014665614 0.177219883 0.011007237 0.984000444\n1403637002901666560 1.536052942 -0.666073203 1.012752652 -0.013259755 0.176688761 0.013935885 0.984078765\n1403637002951666432 1.511718750 -0.657255232 0.991454601 -0.013032849 0.176624790 0.014514907 0.984084904\n1403637003001666560 1.482993603 -0.653123796 0.973169327 -0.013653418 0.176949143 0.015170028 0.984008372\n1403637003051666432 1.451912761 -0.644809604 0.959672511 -0.013921070 0.177819714 0.016175829 0.983831644\n1403637003101666560 1.425766230 -0.633867264 0.932043791 -0.014316846 0.178079948 0.016991345 0.983765125\n1403637003151666432 1.393017054 -0.624436021 0.924876690 -0.014261320 0.179183915 0.016176704 0.983579218\n1403637003201666560 1.366735458 -0.612869501 0.906394422 -0.013970164 0.179684162 0.016956467 0.983478963\n1403637003251666432 1.340810776 -0.600887835 0.895112097 -0.013467774 0.180619910 0.016933691 0.983314931\n1403637003301666560 1.316884637 -0.586356640 0.872665882 -0.011839850 0.180448174 0.018223673 0.983344376\n1403637003351666432 1.290843010 -0.575733662 0.854924083 -0.010843330 0.180346787 0.019525826 0.983349442\n1403637003401666560 1.261748195 -0.566158354 0.844779730 -0.009529678 0.181235865 0.018651536 0.983216584\n1403637003451666432 1.231099248 -0.560151100 0.823512197 -0.008330891 0.181751564 0.019147377 0.983122706\n1403637003501666560 1.206056237 -0.554861903 0.802218437 -0.007761846 0.181854114 0.019611536 0.983099282\n1403637003551666432 1.180300474 -0.549359143 0.789009154 -0.007939178 0.181585073 0.020373851 0.983132124\n1403637003601666560 1.156565547 -0.542358458 0.772423983 -0.007458502 0.181471497 0.021412697 0.983134747\n1403637003651666432 1.128119946 -0.544501483 0.743533611 -0.007614142 0.181887969 0.021813313 0.983047783\n1403637003701666560 1.103484988 -0.542285919 0.724294186 -0.007922834 0.181735039 0.021782540 0.983074307\n1403637003751666432 1.072228909 -0.536514223 0.707316637 -0.007995452 0.182225376 0.021981953 0.982978523\n1403637003801666560 1.052205324 -0.532531142 0.682308435 -0.008279989 0.180620909 0.023623014 0.983234167\n1403637003851666432 1.023625612 -0.526165068 0.661861658 -0.009852624 0.180584520 0.023131646 0.983238041\n1403637003901666560 0.999132097 -0.527102411 0.634117663 -0.012144401 0.180365264 0.020717116 0.983306527\n1403637003951666432 0.972801208 -0.516844988 0.612587690 -0.014648050 0.179724425 0.020237394 0.983399689\n1403637004001666560 0.948286653 -0.504955769 0.612038910 -0.016276937 0.179376572 0.019406701 0.983454406\n1403637004051666432 0.918240249 -0.494596213 0.596738458 -0.019187024 0.179774567 0.017553225 0.983364046\n1403637004101666560 0.891632318 -0.488437593 0.563642323 -0.021114137 0.179078475 0.016683329 0.983466685\n1403637004151666432 0.873691440 -0.474281907 0.547651410 -0.021717895 0.178591222 0.015031203 0.983568788\n1403637004201666560 0.849232435 -0.461674511 0.530839622 -0.023066740 0.177801192 0.015520639 0.983673632\n1403637004251666432 0.822663486 -0.451235473 0.515091240 -0.023713756 0.177225202 0.014721957 0.983774424\n1403637004301666560 0.798284173 -0.444792628 0.499552459 -0.023396580 0.175895259 0.016000437 0.984000742\n1403637004351666432 0.774076939 -0.438125849 0.484959751 -0.023310710 0.175475150 0.017244643 0.984056771\n1403637004401666560 0.750870049 -0.434702665 0.471046239 -0.020877866 0.175012082 0.018735729 0.984166622\n1403637004451666432 0.727245986 -0.435345978 0.455812931 -0.018361490 0.175063863 0.019544907 0.984191775\n1403637004501666560 0.707144797 -0.435455263 0.443028748 -0.013085989 0.175116330 0.020145416 0.984254599\n1403637004551666432 0.678586662 -0.442983747 0.422761261 -0.010371900 0.176851436 0.019228976 0.983995020\n1403637004601666560 0.656815052 -0.451354057 0.405825078 -0.009216159 0.177410632 0.021125354 0.983866990\n1403637004651666432 0.631363750 -0.460432380 0.387128353 -0.007856360 0.176999554 0.026463684 0.983823717\n1403637004701666560 0.606894314 -0.470066726 0.366607130 -0.007319133 0.175999939 0.033252142 0.983801186\n1403637004751666432 0.584454060 -0.476075023 0.349044383 -0.006061492 0.176025391 0.038339566 0.983620048\n1403637004801666560 0.561790109 -0.479569167 0.331983089 -0.005839342 0.175383240 0.043636587 0.983515322\n1403637004851666432 0.543235898 -0.477338791 0.315254986 -0.007186413 0.175722346 0.046479709 0.983315647\n1403637004901666560 0.523280323 -0.470912009 0.299136519 -0.010131845 0.176361024 0.048407819 0.983082294\n1403637004951666432 0.505650640 -0.461139053 0.285426855 -0.014084203 0.177414492 0.048994888 0.982814908\n1403637005001666560 0.489011407 -0.448838204 0.272945195 -0.017997324 0.178954974 0.046696968 0.982583642\n1403637005051666432 0.475130737 -0.435582221 0.257136494 -0.019496722 0.180933669 0.043053824 0.982359052\n1403637005101666560 0.460123986 -0.422179997 0.242889345 -0.018650983 0.183271989 0.038552720 0.982128918\n1403637005151666432 0.447636664 -0.405830890 0.232713789 -0.018189913 0.185776994 0.032829925 0.981874883\n1403637005201666560 0.439758480 -0.392129630 0.219894499 -0.017317874 0.186050147 0.031415928 0.981885195\n1403637005251666432 0.429784566 -0.377394885 0.206774890 -0.018890291 0.186577216 0.028941128 0.981832206\n1403637005301666560 0.416194528 -0.361398488 0.193864197 -0.021384159 0.187401175 0.027843963 0.981655836\n1403637005351666432 0.406571269 -0.345397413 0.181701720 -0.023647783 0.187413722 0.027074821 0.981623054\n1403637005401666560 0.395054340 -0.329759181 0.172195613 -0.023496475 0.187057853 0.025659101 0.981732607\n1403637005451666432 0.387026727 -0.313086152 0.161959454 -0.020834735 0.185726091 0.024489472 0.982075334\n1403637005501666560 0.375367880 -0.297659010 0.153977305 -0.018443896 0.185736656 0.021720646 0.982186317\n1403637005551666432 0.365247369 -0.283410788 0.145313099 -0.016791876 0.184789002 0.020477105 0.982421339\n1403637005601666560 0.353674024 -0.273291290 0.135473013 -0.016886543 0.183502078 0.021243220 0.982644677\n1403637005651666432 0.342560887 -0.263734639 0.126092479 -0.020095842 0.181600854 0.023673685 0.982881904\n1403637005701666560 0.330304742 -0.259149194 0.115148090 -0.023492608 0.179626033 0.028097112 0.983052969\n1403637005751666432 0.320190847 -0.255176276 0.105576500 -0.025423996 0.177967608 0.031011147 0.983218908\n1403637005801666560 0.307097644 -0.255735457 0.092848890 -0.025744617 0.177814469 0.030714484 0.983247638\n1403637005851666432 0.296940684 -0.257974774 0.082233898 -0.024520962 0.177931979 0.027989179 0.983339012\n1403637005901666560 0.286649466 -0.260127485 0.071231775 -0.023286767 0.178363666 0.025728405 0.983352482\n1403637005951666432 0.277001649 -0.262008727 0.061530665 -0.021446768 0.178912818 0.023193244 0.983357668\n1403637006001666560 0.268512249 -0.262688756 0.052969724 -0.019343944 0.178845063 0.021962481 0.983441889\n1403637006051666432 0.259509981 -0.263181359 0.045082428 -0.017362770 0.178919479 0.022630081 0.983450174\n1403637006101666560 0.247907579 -0.263662368 0.035489067 -0.015891377 0.178576142 0.023742544 0.983511209\n1403637006151666432 0.239745110 -0.262394100 0.027636796 -0.014960029 0.178291738 0.024150888 0.983567476\n1403637006201666560 0.230112135 -0.261259645 0.020745680 -0.015572391 0.178082049 0.024403121 0.983589768\n1403637006251666432 0.221720681 -0.259967864 0.012668587 -0.018286157 0.177249491 0.026266612 0.983645439\n1403637006301666560 0.213369757 -0.257187337 0.007606972 -0.022333272 0.176527441 0.028347982 0.983633935\n1403637006351666432 0.202793747 -0.255155087 -0.001885410 -0.028646553 0.175887257 0.030348824 0.983525276\n1403637006401666560 0.196376801 -0.252245069 -0.007601112 -0.033355299 0.174709186 0.032705035 0.983511329\n1403637006451666432 0.189818054 -0.249971136 -0.012488507 -0.036745250 0.173593491 0.036391966 0.983458519\n1403637006501666560 0.183180526 -0.247404724 -0.016332716 -0.037362628 0.172310814 0.039970879 0.983521879\n1403637006551666432 0.178182811 -0.245547995 -0.018863993 -0.033759955 0.170321822 0.041876704 0.983919263\n1403637006601666560 0.174322978 -0.243759349 -0.021131558 -0.029186189 0.168156251 0.039691780 0.984528422\n1403637006651666432 0.171177715 -0.242243826 -0.023507629 -0.024771759 0.164968967 0.036652710 0.985306144\n1403637006701666560 0.167729303 -0.239581868 -0.024268134 -0.020825272 0.160873905 0.031585906 0.986249566\n1403637006751666432 0.165987864 -0.236347690 -0.024628958 -0.016859660 0.155080482 0.027033629 0.987387955\n1403637006801666560 0.166037396 -0.231267512 -0.022570435 -0.013725170 0.147857532 0.023120318 0.988643110\n1403637006851666432 0.163067982 -0.226785019 -0.023690347 -0.013737120 0.139614731 0.020139657 0.989905775\n1403637006901666560 0.161870331 -0.221586987 -0.025047109 -0.014184255 0.129227370 0.017677793 0.991355956\n1403637006951666432 0.160196871 -0.215965107 -0.025937459 -0.016497966 0.119021490 0.011769930 0.992684841\n1403637007001666560 0.159490943 -0.209463432 -0.025574639 -0.017428830 0.109059438 0.004701951 0.993871331\n1403637007051666432 0.159209341 -0.204349115 -0.026556127 -0.017237548 0.099331751 -0.000496047 0.994904935\n1403637007101666560 0.159295589 -0.199098870 -0.028531808 -0.016887588 0.091461837 -0.005250875 0.995651543\n1403637007151666432 0.159770966 -0.193492293 -0.028300419 -0.016163381 0.083955690 -0.009890185 0.996289313\n1403637007201666560 0.160089806 -0.187607586 -0.028638791 -0.014658550 0.077629521 -0.013521291 0.996782780\n1403637007251666432 0.160672352 -0.182609648 -0.029145312 -0.011574256 0.072925590 -0.017827911 0.997110844\n1403637007301666560 0.160909772 -0.177355632 -0.029189840 -0.007587896 0.069866464 -0.023345320 0.997254252\n1403637007351666432 0.162028641 -0.172404885 -0.030349366 -0.003870934 0.066519365 -0.025771398 0.997444749\n1403637007401666560 0.161029384 -0.166162565 -0.032063272 -0.002876187 0.065050669 -0.028743589 0.997463763\n1403637007451666432 0.160152510 -0.159721643 -0.033925291 -0.004233206 0.063015543 -0.029067086 0.997580171\n1403637007501666560 0.158757940 -0.153197423 -0.036794811 -0.005931595 0.061968029 -0.029642530 0.997620225\n1403637007551666432 0.157320246 -0.145386487 -0.039800838 -0.007910075 0.060891651 -0.029295342 0.997683048\n1403637007601666560 0.154906973 -0.136698008 -0.042837664 -0.013527227 0.060367346 -0.027724484 0.997699440\n1403637007651666432 0.151838154 -0.127937570 -0.046476383 -0.021229384 0.060715009 -0.027431196 0.997552276\n1403637007701666560 0.148631960 -0.118736148 -0.049633149 -0.027835866 0.061160896 -0.026152810 0.997396886\n1403637007751666432 0.145078793 -0.110826328 -0.053290036 -0.033415243 0.061835669 -0.026207987 0.997182488\n1403637007801666560 0.141167313 -0.103637934 -0.054943949 -0.034284718 0.062933393 -0.026664479 0.997072160\n1403637007851666432 0.137386799 -0.097761519 -0.056020122 -0.031627186 0.063186616 -0.025396774 0.997177124\n1403637007901666560 0.132485762 -0.093864389 -0.057037659 -0.025261385 0.062806025 -0.021247890 0.997479737\n1403637007951666432 0.127211332 -0.090124674 -0.058381904 -0.017991461 0.062133893 -0.016729051 0.997765422\n1403637008001666560 0.122318387 -0.085649021 -0.058586232 -0.012553187 0.062612876 -0.013971157 0.997861147\n1403637008051666432 0.117533408 -0.081399888 -0.060008008 -0.011045089 0.064066559 -0.014469391 0.997779608\n1403637008101666560 0.112642974 -0.075763367 -0.062338762 -0.016083453 0.066231050 -0.016248303 0.997542381\n1403637008151666432 0.108745426 -0.069823742 -0.064761281 -0.024007827 0.067584842 -0.015606344 0.997302532\n1403637008201666560 0.105000719 -0.065032646 -0.066705778 -0.032172501 0.069064625 -0.015347802 0.996975124\n1403637008251666432 0.100794695 -0.060967229 -0.068589494 -0.038570561 0.070754491 -0.016434252 0.996612251\n1403637008301666560 0.097045787 -0.058529992 -0.069637105 -0.043457124 0.072366253 -0.017932739 0.996269584\n1403637008351666432 0.092241071 -0.057394173 -0.070227690 -0.045471307 0.074471645 -0.019174304 0.996001303\n1403637008401666560 0.087751128 -0.057729412 -0.069025248 -0.043432329 0.075274058 -0.019001728 0.996035337\n1403637008451666432 0.082551911 -0.060957316 -0.067512944 -0.036681227 0.075583965 -0.017343065 0.996313572\n1403637008501666560 0.077733979 -0.064937793 -0.064805031 -0.029936712 0.075769790 -0.015422953 0.996556520\n1403637008551666432 0.072023317 -0.069257423 -0.062828846 -0.023671104 0.075895995 -0.013549668 0.996742666\n1403637008601666560 0.067153484 -0.072535895 -0.058995508 -0.018590413 0.076176926 -0.011234869 0.996857703\n1403637008651666432 0.062448502 -0.075046659 -0.055597227 -0.015593671 0.076300286 -0.009744808 0.996915340\n1403637008701666560 0.057526805 -0.076688282 -0.052515376 -0.014329171 0.075595513 -0.004586123 0.997025073\n1403637008751666432 0.052495550 -0.076563351 -0.048727617 -0.015581639 0.074363060 0.002477831 0.997106433\n1403637008801666560 0.048925981 -0.075388886 -0.045589790 -0.019552257 0.071911499 0.011631378 0.997151494\n1403637008851666432 0.046382546 -0.073051795 -0.041783698 -0.022868995 0.069896154 0.018582795 0.997118950\n1403637008901666560 0.045175277 -0.069351748 -0.037958395 -0.025822086 0.069670692 0.022115402 0.996990502\n1403637008951666432 0.046560176 -0.065821342 -0.033782363 -0.027411472 0.069536425 0.023745265 0.996919990\n1403637009001666560 0.049797460 -0.060848270 -0.027778719 -0.026765240 0.071418151 0.020102115 0.996884644\n1403637009051666432 0.054124750 -0.055054393 -0.022427762 -0.026043024 0.074363947 0.013838940 0.996794999\n1403637009101666560 0.060230590 -0.048641570 -0.016045883 -0.025407281 0.077108763 0.007134611 0.996673405\n1403637009151666432 0.066806808 -0.041543774 -0.010137003 -0.024485292 0.079955667 0.000735525 0.996497393\n1403637009201666560 0.074745610 -0.034216858 -0.003743092 -0.024425637 0.082274117 -0.005563193 0.996294856\n1403637009251666432 0.083050840 -0.026275938 0.003277442 -0.025135145 0.085421853 -0.014407874 0.995923579\n1403637009301666560 0.091048345 -0.017702455 0.011249194 -0.026167868 0.088891461 -0.023899166 0.995410681\n1403637009351666432 0.098421983 -0.009285703 0.019838121 -0.026029188 0.091922015 -0.032949492 0.994880497\n1403637009401666560 0.101558715 -0.008824264 0.018436924 -0.019168517 0.077840455 -0.019105462 0.996598423\n1403637009451666432 0.107985891 -0.005984983 0.018471643 -0.017714504 0.070747130 -0.025497243 0.997011006\n1403637009501666560 0.110557422 -0.006436408 0.017450210 -0.005513464 0.058794521 -0.023343207 0.997981906\n1403637009551666432 0.112906940 -0.004450817 0.017063092 0.008444973 0.043033995 -0.010151462 0.998986363\n1403637009601666560 0.113538578 -0.004775224 0.015208424 0.034975540 0.032449134 0.003608476 0.998854697\n1403637009651666432 0.102091633 -0.006766115 -0.007292492 0.037800141 0.035840396 0.013429818 0.998552084\n1403637009701666560 0.077835299 -0.015086090 -0.046199508 0.023317717 0.047821015 0.017316423 0.998433530\n1403637009751666432 0.082472235 -0.022180511 -0.026448872 0.020025378 0.052528229 0.015715530 0.998294950\n1403637009801666560 0.093364619 -0.021854322 -0.015581576 0.023196636 0.052566286 0.013112371 0.998261869\n1403637009851666432 0.101159856 -0.020539565 -0.010314235 0.023498135 0.050648022 0.015180351 0.998324692\n1403637009901666560 0.104820549 -0.022904450 -0.006643160 0.023205215 0.051020410 0.012800854 0.998345912\n1403637009951666432 0.104309112 -0.022574447 -0.006580018 0.023825800 0.050301645 0.014860115 0.998339236\n1403637010001666560 0.104387090 -0.022755055 -0.006806744 0.023507264 0.051029239 0.012540563 0.998341680\n1403637010051666432 0.103574634 -0.023202809 -0.006921288 0.023748020 0.050562762 0.013883717 0.998341978\n1403637010101666560 0.104263559 -0.022780064 -0.006994720 0.023531806 0.050495356 0.013777775 0.998351932\n1403637010151666432 0.103932574 -0.022692068 -0.006278980 0.023582671 0.050738674 0.013381019 0.998343825\n1403637010201666560 0.104999095 -0.022752058 -0.006633711 0.023500610 0.050348654 0.013437058 0.998364747\n1403637010251666432 0.103532642 -0.022587843 -0.007501313 0.023373956 0.050454259 0.013329307 0.998363853\n1403637010301666560 0.104716241 -0.022907248 -0.006595643 0.023353372 0.050150361 0.013954591 0.998371065\n1403637010351666432 0.103502929 -0.022365510 -0.007929222 0.023408849 0.050375268 0.013773037 0.998360991\n1403637010401666560 0.104690194 -0.022413846 -0.007403506 0.023561224 0.050255116 0.013541200 0.998366594\n1403637010451666432 0.104259185 -0.022508245 -0.008080283 0.023385737 0.050648157 0.013144305 0.998356164\n1403637010501666560 0.104455672 -0.022718025 -0.006851108 0.023471229 0.050564393 0.013222131 0.998357415\n1403637010551666432 0.104219861 -0.022356428 -0.008483216 0.023440549 0.050377700 0.013504850 0.998363793\n1403637010601666560 0.104330845 -0.022859829 -0.005860433 0.023508720 0.050489735 0.013438798 0.998357415\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Stereo/euroc_old/CameraTrajectory_MH03.txt",
    "content": "1403637130538319104 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 1.000000000\n1403637130588318976 -0.000085505 -0.000044086 -0.000190103 0.000129996 -0.000088065 0.000336573 0.999999940\n1403637130638319104 -0.000122778 -0.000133867 0.000113016 -0.000148605 -0.000364574 0.000179546 0.999999881\n1403637130688318976 0.000094704 -0.000180682 0.000215388 0.000093266 0.000055331 -0.000098342 1.000000000\n1403637130738319104 -0.000046446 -0.000102375 -0.000090888 0.000141978 -0.000059549 0.000257627 0.999999940\n1403637130788318976 0.000155430 -0.000052061 0.000237034 -0.000021421 0.000117089 -0.000025394 1.000000000\n1403637130838319104 -0.000014811 -0.000010994 0.000071202 -0.000039586 -0.000042840 -0.000079318 1.000000000\n1403637130888318976 0.000121439 -0.000118476 0.000136893 -0.000050175 -0.000024965 -0.000105159 1.000000000\n1403637130938319104 -0.000048849 -0.000066418 -0.000112974 0.000038182 -0.000055960 0.000161855 1.000000000\n1403637130988318976 0.000092467 -0.000005791 0.000012627 0.000036413 -0.000065558 -0.000013503 1.000000000\n1403637131038319104 0.000294948 -0.000027302 0.000149271 -0.000006179 0.000077910 -0.000174010 1.000000000\n1403637131088318976 0.000420850 0.000067577 0.000850164 0.000104957 0.000060014 -0.000848232 0.999999642\n1403637131138319104 -0.000034754 0.000042193 -0.000227424 0.000076800 -0.000041124 0.000080287 1.000000000\n1403637131188318976 -0.000089992 -0.000161584 0.000015710 -0.000084751 -0.000221337 0.000152010 0.999999940\n1403637131238319104 0.000051706 -0.000107730 -0.000122094 0.000001983 -0.000210260 0.000100144 1.000000000\n1403637131288318976 -0.000084731 -0.000046789 0.000200383 0.000001849 -0.000136081 0.000239636 0.999999940\n1403637131338319104 0.000046491 0.000008617 0.000039339 0.000026719 -0.000008709 0.000006633 1.000000000\n1403637131388318976 -0.000017655 -0.000175368 -0.000308374 -0.000112511 -0.000156625 0.000321007 0.999999940\n1403637131438319104 -0.000308253 -0.000072594 -0.000188568 0.000045634 -0.000212252 0.000052918 0.999999940\n1403637131488318976 -0.000028102 -0.000238989 0.000133834 -0.000113021 -0.000297159 -0.000139310 0.999999940\n1403637131538319104 0.000016166 -0.000043272 -0.000091529 -0.000014567 -0.000044389 0.000028489 1.000000000\n1403637131588318976 -0.000045398 -0.000075327 -0.000274642 0.000076584 -0.000004946 0.000359654 0.999999940\n1403637131638319104 -0.000133114 -0.000254209 -0.000044851 0.000029188 -0.000267964 0.000576332 0.999999821\n1403637131688318976 -0.000273072 -0.000136418 -0.000005290 -0.000066454 -0.000275775 0.000353443 0.999999881\n1403637131738319104 0.000024694 -0.000053716 -0.000081722 -0.000010846 -0.000040163 0.000010787 1.000000000\n1403637131788318976 -0.000176253 -0.000056164 0.000098450 0.000024326 -0.000179785 0.000174297 0.999999940\n1403637131838319104 0.000004054 -0.000170707 0.000205236 0.000003580 -0.000299958 0.000487412 0.999999821\n1403637131888318976 -0.000046147 0.000037189 -0.000110161 0.000131768 -0.000010395 0.000305420 0.999999940\n1403637131938319104 -0.000033187 -0.000009655 0.000060815 0.000131655 -0.000092623 0.000451477 0.999999881\n1403637131988318976 -0.000065472 -0.000033072 -0.000171378 -0.000050659 -0.000136746 0.000034938 1.000000000\n1403637132038319104 0.000037128 -0.000002231 0.000559411 0.000065385 0.000050058 -0.000243182 0.999999940\n1403637132088318976 0.000099576 -0.000036602 -0.000008575 0.000040159 0.000104984 -0.000250801 0.999999940\n1403637132138319104 0.000355979 0.000131291 0.000018412 0.000150376 0.000192057 -0.000524648 0.999999821\n1403637132188318976 0.000212519 0.000071217 -0.000161824 0.000035316 0.000063338 -0.000176449 1.000000000\n1403637132238319104 0.000212196 -0.000004485 0.000106905 0.000151422 0.000085501 -0.000349778 0.999999940\n1403637132288318976 0.000128986 0.000076344 0.000048939 0.000095117 0.000104019 -0.000509543 0.999999881\n1403637132338319104 0.000128835 0.000036412 0.000094852 0.000036727 0.000186872 -0.000430821 0.999999881\n1403637132388318976 -0.000165059 -0.000065487 -0.000232732 0.000131693 -0.000155238 0.000221894 0.999999940\n1403637132438319104 0.000023584 -0.000085512 -0.000018630 0.000028808 0.000054551 -0.000129850 1.000000000\n1403637132488318976 0.000051303 -0.000022695 0.000039381 0.000079463 0.000089172 -0.000334308 0.999999940\n1403637132538319104 -0.000032421 -0.000136572 -0.000022589 -0.000064491 0.000000309 -0.000162796 1.000000000\n1403637132588318976 0.000310874 -0.000092968 0.000305723 -0.000017886 0.000185266 -0.000897945 0.999999583\n1403637132638319104 0.000364601 0.000000574 0.000285931 -0.000039186 0.000181956 -0.000727297 0.999999702\n1403637132688318976 0.000126113 -0.000165565 0.000145722 0.000036140 0.000064259 -0.000084456 1.000000000\n1403637132738319104 0.000035098 -0.000057915 -0.000032910 0.000006756 0.000050772 -0.000086475 1.000000000\n1403637132788318976 0.000209117 -0.000279213 -0.000094851 0.000072806 0.000058285 -0.000085731 1.000000000\n1403637132838319104 0.000137513 -0.000234420 -0.000050880 0.000155636 -0.000006795 0.000019207 1.000000000\n1403637132888318976 0.000176755 -0.000584878 0.000497580 0.000341343 0.000230216 0.000205597 0.999999881\n1403637132938319104 0.000347826 -0.000368820 0.000535483 0.000554310 0.000555120 -0.000268899 0.999999642\n1403637132988318976 0.000037490 -0.000776956 0.000497317 0.000151180 0.000411409 0.001238810 0.999999166\n1403637133038319104 0.000250324 -0.000727341 0.001009500 0.000000742 0.000559305 0.001592914 0.999998569\n1403637133088318976 -0.000263610 -0.000770304 0.000080996 0.000590512 0.000488016 0.000881574 0.999999285\n1403637133138319104 -0.000383856 -0.001171385 -0.001524441 0.001814108 -0.001264875 0.002594684 0.999994159\n1403637133188318976 -0.000365736 -0.002063876 -0.002769566 0.001987648 -0.000615482 0.001410580 0.999996841\n1403637133238319104 0.002588804 -0.002976630 0.000593315 0.002129611 0.001661912 -0.001711016 0.999994874\n1403637133288318976 0.001736682 -0.004745955 -0.003191496 0.001355148 0.003243818 -0.003807998 0.999986589\n1403637133338319104 0.001416211 -0.007730691 -0.006391543 0.000165613 0.004913175 -0.005188314 0.999974489\n1403637133388318976 0.002703937 -0.012270010 -0.006794753 -0.001477403 0.008404332 -0.004840047 0.999951899\n1403637133438319104 0.003838117 -0.016897598 -0.007270401 -0.004346851 0.010965523 -0.004571831 0.999920011\n1403637133488318976 0.003201532 -0.020068383 -0.010194627 -0.008797774 0.010717511 -0.003418828 0.999898016\n1403637133538319104 0.003553699 -0.022606816 -0.011381366 -0.014215331 0.012953775 -0.001699612 0.999813616\n1403637133588318976 0.004961181 -0.024860449 -0.012394281 -0.019079722 0.015083433 -0.000006177 0.999704182\n1403637133638319104 0.006858928 -0.027916664 -0.013467736 -0.022112332 0.017587015 0.000622389 0.999600589\n1403637133688318976 0.009735984 -0.033192996 -0.015372041 -0.023913549 0.020139731 -0.000274876 0.999511123\n1403637133738319104 0.011122293 -0.041443087 -0.020209361 -0.024299026 0.022578735 -0.000993777 0.999449253\n1403637133788318976 0.012340736 -0.052774582 -0.024646478 -0.024063937 0.025395898 -0.000959225 0.999387324\n1403637133838319104 0.013617834 -0.068232693 -0.028473565 -0.025317641 0.030624649 -0.000736583 0.999210000\n1403637133888318976 0.014510606 -0.089100190 -0.033851836 -0.028061453 0.035819773 0.000603151 0.998964012\n1403637133938319104 0.014353357 -0.114473030 -0.039543878 -0.030682545 0.039170593 0.002254039 0.998758793\n1403637133988318976 0.012989297 -0.143603191 -0.048439186 -0.032268442 0.043170258 0.002687178 0.998542845\n1403637134038319104 0.011579590 -0.174973771 -0.055552937 -0.031423017 0.046323102 0.001119011 0.998431504\n1403637134088318976 0.010238491 -0.208124593 -0.063538812 -0.030994462 0.050693989 -0.002951910 0.998228788\n1403637134138319104 0.007977836 -0.239218026 -0.072351515 -0.029668612 0.056371011 -0.006762851 0.997946024\n1403637134188318976 0.007009365 -0.271239489 -0.079014033 -0.027454579 0.061993077 -0.011233899 0.997635663\n1403637134238319104 0.005211018 -0.302240193 -0.085201599 -0.021836501 0.068141967 -0.015206945 0.997320712\n1403637134288318976 0.002882224 -0.329984069 -0.091305420 -0.013831987 0.070049703 -0.016445646 0.997312009\n1403637134338319104 -0.000515954 -0.356453538 -0.099917948 -0.005355720 0.071032256 -0.017541816 0.997305393\n1403637134388318976 0.000585365 -0.373947650 -0.101834536 0.003731769 0.071584262 -0.017287998 0.997277737\n1403637134438319104 0.000357515 -0.385581642 -0.102548748 0.010898829 0.073589109 -0.015594049 0.997107148\n1403637134488318976 -0.001868242 -0.393984824 -0.104108684 0.014839188 0.074035369 -0.010738627 0.997087359\n1403637134538319104 -0.000670041 -0.394305646 -0.104429275 0.014941314 0.074930675 -0.007076823 0.997051716\n1403637134588318976 0.000245463 -0.382680327 -0.099822380 0.011988316 0.076298498 -0.006339413 0.996992767\n1403637134638319104 0.004207879 -0.364018619 -0.093156785 0.005979764 0.077714510 -0.007920736 0.996926248\n1403637134688318976 0.009566082 -0.337320864 -0.083402514 -0.001772528 0.078102224 -0.009818456 0.996895432\n1403637134738319104 0.013760718 -0.306524605 -0.074202478 -0.012192612 0.076268405 -0.010183229 0.996960759\n1403637134788318976 0.019705739 -0.270319343 -0.064822637 -0.024356266 0.073233798 -0.009344496 0.996973515\n1403637134838319104 0.021380816 -0.232844591 -0.057320207 -0.037648279 0.070806496 -0.007105419 0.996753991\n1403637134888318976 0.025356628 -0.196219742 -0.047640353 -0.051141504 0.067808829 -0.004289762 0.996377468\n1403637134938319104 0.027666457 -0.159082443 -0.039701201 -0.061298743 0.066586234 0.000475362 0.995895803\n1403637134988318976 0.028703248 -0.128593475 -0.033612091 -0.067338549 0.064117111 0.005095012 0.995654821\n1403637135038319104 0.029559163 -0.103985198 -0.030262949 -0.070927307 0.063040026 0.007558284 0.995458782\n1403637135088318976 0.030841833 -0.083460473 -0.026325289 -0.072830938 0.062062770 0.009456611 0.995366514\n1403637135138319104 0.032628976 -0.068051480 -0.024588402 -0.075765952 0.061294191 0.009142770 0.995197952\n1403637135188318976 0.033158109 -0.058580570 -0.025156286 -0.080761403 0.061466563 0.007151078 0.994810700\n1403637135238319104 0.033805270 -0.058407534 -0.026545055 -0.088401556 0.061947387 0.005124278 0.994143546\n1403637135288318976 0.033583116 -0.067271829 -0.029931795 -0.095374651 0.062671535 0.004683189 0.993455589\n1403637135338319104 0.032977242 -0.086771339 -0.034636877 -0.096863531 0.064553693 0.004137037 0.993193448\n1403637135388318976 0.032632995 -0.116845757 -0.040407572 -0.092598878 0.066572428 0.002228293 0.993472993\n1403637135438319104 0.031748481 -0.152691215 -0.048459314 -0.083615437 0.068724938 -0.001384755 0.994124413\n1403637135488318976 0.030975338 -0.193822965 -0.056068212 -0.071965702 0.071914308 -0.006682012 0.994788706\n1403637135538319104 0.030437227 -0.234476537 -0.062137581 -0.059373688 0.073896132 -0.009587317 0.995450735\n1403637135588318976 0.027901856 -0.279464126 -0.071226716 -0.048312638 0.077691145 -0.013749633 0.995711267\n1403637135638319104 0.024950568 -0.323454320 -0.081344455 -0.037831269 0.082151435 -0.016039280 0.995772421\n1403637135688318976 0.023793390 -0.362391204 -0.088286325 -0.026568670 0.084592812 -0.015415625 0.995941997\n1403637135738319104 0.019537902 -0.399972707 -0.096585430 -0.016969025 0.085395433 -0.013401168 0.996112466\n1403637135788318976 0.017062182 -0.429322094 -0.103255168 -0.008591391 0.084849395 -0.009632741 0.996310174\n1403637135838319104 0.015399063 -0.450108260 -0.109283909 -0.003027133 0.084613174 -0.007208776 0.996383190\n1403637135888318976 0.017862042 -0.461733788 -0.107147858 0.000322350 0.084130898 -0.004200200 0.996445775\n1403637135938319104 0.018734436 -0.464803666 -0.106843568 0.000306110 0.085001424 -0.002897060 0.996376574\n1403637135988318976 0.019061211 -0.456073493 -0.102468170 -0.001904382 0.084320098 -0.002517412 0.996433735\n1403637136038319104 0.020237496 -0.437967241 -0.098302878 -0.006006395 0.083348252 -0.003154397 0.996497393\n1403637136088318976 0.022219807 -0.410797715 -0.088107511 -0.011284732 0.083574936 -0.004711033 0.996426463\n1403637136138319104 0.021556403 -0.380148023 -0.078576252 -0.017612111 0.084195100 -0.005140518 0.996280372\n1403637136188318976 0.023417089 -0.343234241 -0.067109749 -0.026155999 0.085548967 -0.007929699 0.995959044\n1403637136238319104 0.026261225 -0.302107185 -0.054103330 -0.035992801 0.085506909 -0.006840058 0.995663762\n1403637136288318976 0.027515180 -0.260522127 -0.043136731 -0.048449744 0.085208513 -0.006949473 0.995160222\n1403637136338319104 0.029982757 -0.221418440 -0.034653388 -0.061702676 0.085217506 -0.005293482 0.994435906\n1403637136388318976 0.030562490 -0.180876240 -0.027286181 -0.074408807 0.083536036 -0.002166488 0.993720472\n1403637136438319104 0.031276196 -0.144685969 -0.022568069 -0.086360849 0.081458166 0.000316885 0.992928147\n1403637136488318976 0.032008674 -0.119329229 -0.019588774 -0.096439160 0.078300267 0.005326155 0.992240012\n1403637136538319104 0.032370433 -0.098777585 -0.018325664 -0.103315510 0.075793952 0.009081685 0.991715074\n1403637136588318976 0.033172037 -0.088096142 -0.017460056 -0.107997373 0.074443392 0.011906402 0.991288543\n1403637136638319104 0.033027556 -0.087158993 -0.019118421 -0.110683203 0.074069463 0.011272920 0.991027653\n1403637136688318976 0.032798972 -0.097487435 -0.023283551 -0.112204544 0.074298866 0.008757450 0.990864813\n1403637136738319104 0.031857397 -0.118731022 -0.029186921 -0.111715212 0.073899835 0.009083351 0.990947008\n1403637136788318976 0.030087221 -0.151178300 -0.039134141 -0.108533636 0.074036598 0.007918798 0.991300285\n1403637136838319104 0.028308164 -0.190603212 -0.048482426 -0.101017214 0.073412850 0.006321188 0.992152274\n1403637136888318976 0.026427422 -0.237831444 -0.058238696 -0.090718836 0.075128049 0.003760670 0.993031561\n1403637136938319104 0.025784036 -0.288648009 -0.069191888 -0.078553066 0.077895932 0.003117908 0.993857086\n1403637136988318976 0.026629731 -0.335114270 -0.076938212 -0.065850109 0.083798312 0.000772989 0.994304299\n1403637137038319104 0.024462087 -0.382012129 -0.088489935 -0.053518470 0.089340180 0.000868662 0.994561911\n1403637137088318976 0.025252631 -0.421735406 -0.095680967 -0.040567387 0.093896821 0.002208321 0.994752645\n1403637137138319104 0.020959130 -0.455661476 -0.107037760 -0.028258469 0.095073558 0.006781830 0.995045960\n1403637137188318976 0.020440212 -0.481546640 -0.112062156 -0.017784324 0.093539178 0.011181954 0.995393932\n1403637137238319104 0.020842142 -0.495072454 -0.115456976 -0.010362920 0.091828771 0.011526760 0.995654166\n1403637137288318976 0.021022338 -0.498117298 -0.115490243 -0.005601421 0.091717690 0.010659814 0.995712221\n1403637137338319104 0.022897182 -0.490868300 -0.112675391 -0.002171594 0.091664173 0.009554164 0.995741785\n1403637137388318976 0.023897279 -0.474102736 -0.107340537 -0.000570441 0.090912431 0.007810868 0.995828092\n1403637137438319104 0.024384102 -0.449283540 -0.098421246 -0.001055999 0.089393422 0.007587173 0.995966911\n1403637137488318976 0.026443150 -0.417011678 -0.088687956 -0.005640225 0.089053839 0.005249110 0.995997012\n1403637137538319104 0.028540550 -0.377764076 -0.076999888 -0.013895715 0.088617392 0.001804604 0.995967150\n1403637137588318976 0.031221919 -0.333618671 -0.065119743 -0.025349367 0.090248369 -0.002437392 0.995593667\n1403637137638319104 0.032118089 -0.292597681 -0.053887736 -0.040554088 0.092974186 -0.006248128 0.994822681\n1403637137688318976 0.034224723 -0.248951748 -0.041834559 -0.055336487 0.094618507 -0.006309002 0.993954420\n1403637137738319104 0.034102127 -0.207335159 -0.034110591 -0.068638168 0.093323857 -0.004046646 0.993258774\n1403637137788318976 0.033964552 -0.168240428 -0.026988894 -0.079184890 0.090374276 -0.000888782 0.992754459\n1403637137838319104 0.034872420 -0.131623745 -0.023795445 -0.087024860 0.086633772 0.001521966 0.992430806\n1403637137888318976 0.034968939 -0.105024904 -0.022506852 -0.094801135 0.082595453 0.002944167 0.992059529\n1403637137938319104 0.035341289 -0.086909488 -0.022182757 -0.103103980 0.081275105 0.001772062 0.991342962\n1403637137988318976 0.036584493 -0.079910435 -0.023595650 -0.112127706 0.080298141 0.001307067 0.990443289\n1403637138038319104 0.037372641 -0.083470620 -0.025224948 -0.119611368 0.079922833 0.001541593 0.989597380\n1403637138088318976 0.037929203 -0.101968706 -0.031896163 -0.122842118 0.078747600 0.003736370 0.989289999\n1403637138138319104 0.037930846 -0.130386680 -0.036739960 -0.120613672 0.075681970 0.003945050 0.989802539\n1403637138188318976 0.038729593 -0.167464465 -0.045771562 -0.113240033 0.074189760 -0.001681728 0.990792453\n1403637138238319104 0.039937291 -0.213684306 -0.053750508 -0.102152780 0.077290989 -0.011626806 0.991693377\n1403637138288318976 0.040015101 -0.263487667 -0.066608936 -0.086898737 0.081074461 -0.018207980 0.992745697\n1403637138338319104 0.039767709 -0.313123792 -0.075171277 -0.069298081 0.084561706 -0.020323008 0.993797779\n1403637138388318976 0.036380298 -0.358980924 -0.081747316 -0.050438151 0.089568585 -0.020439245 0.994492710\n1403637138438319104 0.034559555 -0.401883453 -0.092776388 -0.033456232 0.094952531 -0.021657949 0.994683683\n1403637138488318976 0.031221474 -0.436676562 -0.101400554 -0.019576192 0.100070044 -0.021927256 0.994546056\n1403637138538319104 0.030916974 -0.462114185 -0.106025845 -0.008765135 0.103162870 -0.020517210 0.994414210\n1403637138588318976 0.031256430 -0.474559069 -0.106290706 -0.000771731 0.104909420 -0.020493073 0.994270325\n1403637138638319104 0.032423675 -0.482112110 -0.109063573 0.003456363 0.104311153 -0.018994242 0.994357288\n1403637138688318976 0.032569736 -0.476862997 -0.108180568 0.003923910 0.103213362 -0.017871466 0.994490921\n1403637138738319104 0.034575395 -0.459016860 -0.099884048 0.002188536 0.101342954 -0.014808942 0.994738936\n1403637138788318976 0.035987422 -0.433270097 -0.090321407 -0.002416725 0.101050876 -0.012308137 0.994802177\n1403637138838319104 0.038166799 -0.404002547 -0.080370694 -0.009606688 0.102114744 -0.010035864 0.994675577\n1403637138888318976 0.040702466 -0.364238739 -0.065583616 -0.018370099 0.102572501 -0.008984426 0.994515300\n1403637138938319104 0.043608621 -0.322241515 -0.052050263 -0.027010126 0.100805327 -0.008878576 0.994499803\n1403637138988318976 0.044860773 -0.282208681 -0.041380286 -0.033795886 0.095251761 -0.003634650 0.994872689\n1403637139038319104 0.046344001 -0.238327041 -0.025815614 -0.039155096 0.088715859 0.001491391 0.995285988\n1403637139088318976 0.048450168 -0.197601959 -0.014102601 -0.043611906 0.082781486 0.006888314 0.995589137\n1403637139138319104 0.047816660 -0.160523936 -0.004988487 -0.047753297 0.078738183 0.009934908 0.995701373\n1403637139188318976 0.046824563 -0.127617687 0.002608577 -0.051922619 0.074430563 0.012802094 0.995791256\n1403637139238319104 0.045787260 -0.098805346 0.011527795 -0.055053018 0.071664467 0.012622262 0.995828331\n1403637139288318976 0.045086406 -0.076691732 0.018876120 -0.056269448 0.069165751 0.012231701 0.995941877\n1403637139338319104 0.044744212 -0.061135143 0.024281405 -0.057355437 0.067218117 0.010813389 0.996029735\n1403637139388318976 0.044890910 -0.049811248 0.029216252 -0.058487419 0.065412737 0.007725100 0.996112823\n1403637139438319104 0.044816207 -0.042084951 0.032287281 -0.058127377 0.060765035 0.005938960 0.996440470\n1403637139488318976 0.044418126 -0.036100227 0.034934022 -0.056349002 0.055982251 0.004535392 0.996830046\n1403637139538319104 0.043429498 -0.032288190 0.037053268 -0.053921126 0.052192450 0.004696975 0.997169197\n1403637139588318976 0.042450316 -0.028871084 0.038924284 -0.050781805 0.050271347 0.004299866 0.997434497\n1403637139638319104 0.041706141 -0.025726549 0.040729403 -0.047688060 0.049085878 0.001852662 0.997653723\n1403637139688318976 0.041373674 -0.022166012 0.042559568 -0.045105375 0.047104981 0.000834400 0.997870684\n1403637139738319104 0.041584715 -0.018499266 0.044351358 -0.043589935 0.045517515 0.000193623 0.998012066\n1403637139788318976 0.041594241 -0.014550949 0.045385327 -0.042877704 0.045647919 -0.001102154 0.998036325\n1403637139838319104 0.042541016 -0.012561472 0.044992723 -0.039788689 0.044962417 0.000784697 0.998195708\n1403637139888318976 0.044152133 -0.012213579 0.045365427 -0.032506473 0.045756053 0.001135735 0.998422980\n1403637139938319104 0.044971354 -0.011635892 0.044474367 -0.027134931 0.047607116 0.003430787 0.998491645\n1403637139988318976 0.045280326 -0.011194311 0.043821748 -0.023362737 0.049976289 0.006718574 0.998454511\n1403637140038319104 0.046399377 -0.010739646 0.043048721 -0.018126061 0.052127551 0.011051927 0.998414755\n1403637140088318976 0.047270380 -0.011225734 0.041525826 -0.012577877 0.055654239 0.010080134 0.998319983\n1403637140138319104 0.048067059 -0.011539958 0.040481601 -0.006255755 0.058665372 0.010679248 0.998201013\n1403637140188318976 0.049341895 -0.011547039 0.040063899 -0.002752882 0.060050782 0.011435346 0.998126030\n1403637140238319104 0.050787847 -0.010618434 0.039679300 -0.004259066 0.062690519 0.011558604 0.997956991\n1403637140288318976 0.051017556 -0.010203661 0.039176930 -0.004668156 0.063920446 0.012285862 0.997868478\n1403637140338319104 0.052340962 -0.009515366 0.039472014 -0.003283468 0.063259862 0.014770179 0.997882366\n1403637140388318976 0.051421244 -0.010152712 0.038660210 -0.003688169 0.063222803 0.016614661 0.997854352\n1403637140438319104 0.051940724 -0.009760117 0.039072834 -0.003388041 0.062987283 0.015797237 0.997883558\n1403637140488318976 0.051255066 -0.010053391 0.038803138 -0.003573910 0.063005105 0.016916851 0.997863412\n1403637140538319104 0.051658425 -0.009942153 0.039240122 -0.003185524 0.062815972 0.016878393 0.997877300\n1403637140588318976 0.051348425 -0.010069029 0.038487449 -0.003093591 0.062237587 0.018402416 0.997886896\n1403637140638319104 0.051474825 -0.010069403 0.038545221 -0.003147436 0.062243398 0.018066181 0.997892499\n1403637140688318976 0.051335838 -0.010099614 0.038358666 -0.003119786 0.062137067 0.018111873 0.997898400\n1403637140738319104 0.051125601 -0.010194553 0.038368843 -0.003466611 0.062458523 0.018099910 0.997877419\n1403637140788318976 0.051077999 -0.010222516 0.038344413 -0.003535511 0.062392529 0.018285844 0.997877896\n1403637140838319104 0.051050678 -0.010224945 0.038552821 -0.003527774 0.062447865 0.018145468 0.997877061\n1403637140888318976 0.050695494 -0.010191759 0.038328655 -0.003517812 0.062514842 0.018341197 0.997869313\n1403637140938319104 0.051020160 -0.010232523 0.038349379 -0.003551120 0.062432185 0.018358277 0.997874022\n1403637140988318976 0.050933037 -0.010180429 0.038696691 -0.003572374 0.062540643 0.018144362 0.997871101\n1403637141038319104 0.051234480 -0.010126369 0.038690615 -0.003172559 0.062162634 0.018168956 0.997895598\n1403637141088318976 0.051636741 -0.009983493 0.038907148 -0.003037069 0.062046845 0.018449968 0.997898102\n1403637141138319104 0.051687766 -0.009872972 0.038991310 -0.003078261 0.062047172 0.018281126 0.997901022\n1403637141188318976 0.051471647 -0.009972923 0.038983189 -0.003136744 0.062115520 0.018468225 0.997893155\n1403637141238319104 0.051649429 -0.009990338 0.038893480 -0.003009652 0.062068764 0.018305130 0.997899473\n1403637141288318976 0.051322564 -0.010100154 0.038783785 -0.003140770 0.062103827 0.018299054 0.997896969\n1403637141338319104 0.051240474 -0.009973623 0.038426451 -0.002966483 0.062047917 0.018326296 0.997900486\n1403637141388318976 0.050816573 -0.010216793 0.038127512 -0.003500341 0.062406205 0.018354138 0.997875929\n1403637141438319104 0.050786581 -0.010112783 0.038504280 -0.003479908 0.062582567 0.018122984 0.997869194\n1403637141488318976 0.051342770 -0.009961431 0.038867332 -0.002996409 0.062121641 0.018252157 0.997897208\n1403637141538319104 0.051456057 -0.010094164 0.038432632 -0.003034587 0.062062398 0.018303679 0.997899771\n1403637141588318976 0.051184911 -0.010301148 0.038683329 -0.003579694 0.062377881 0.018417118 0.997876227\n1403637141638319104 0.050759908 -0.010177918 0.038583599 -0.003482001 0.062540762 0.018314559 0.997868299\n1403637141688318976 0.051490653 -0.010040571 0.039004542 -0.003027952 0.062051147 0.018451495 0.997897804\n1403637141738319104 0.051418826 -0.010008156 0.038787559 -0.002970707 0.062082369 0.018442085 0.997896194\n1403637141788318976 0.051626172 -0.009900946 0.039227758 -0.002982041 0.062114298 0.018464606 0.997893810\n1403637141838319104 0.051482946 -0.009987371 0.038649403 -0.002954140 0.062086027 0.018523749 0.997894526\n1403637141888318976 0.051487699 -0.009938850 0.039000019 -0.003000550 0.062131647 0.018365078 0.997894466\n1403637141938319104 0.050939716 -0.010222320 0.038381971 -0.003434428 0.062389530 0.018531971 0.997873902\n1403637141988318976 0.051482134 -0.009962169 0.038858768 -0.002928355 0.062066209 0.018547473 0.997895420\n1403637142038319104 0.050944403 -0.010277223 0.038648233 -0.003420464 0.062463105 0.018513329 0.997869670\n1403637142088318976 0.050880846 -0.010098627 0.038729191 -0.003376134 0.062430821 0.018514480 0.997871816\n1403637142138319104 0.051418666 -0.009903053 0.038837310 -0.003022488 0.062084842 0.018584283 0.997893274\n1403637142188318976 0.051345058 -0.009867817 0.038798962 -0.002937793 0.062125247 0.018513625 0.997892320\n1403637142238319104 0.050750423 -0.009943248 0.038375102 -0.003427291 0.062609933 0.018183688 0.997866511\n1403637142288318976 0.050771069 -0.010042821 0.038484134 -0.003419061 0.062687457 0.018103968 0.997863173\n1403637142338319104 0.050937973 -0.010021942 0.038419615 -0.003405508 0.062511466 0.018298360 0.997870684\n1403637142388318976 0.050864484 -0.009972085 0.038588699 -0.003374192 0.062517576 0.018228862 0.997871697\n1403637142438319104 0.051505968 -0.009875000 0.038876873 -0.002926823 0.062070530 0.018522615 0.997895598\n1403637142488318976 0.051170591 -0.010181966 0.038757712 -0.003448986 0.062512375 0.018337127 0.997869730\n1403637142538319104 0.050926168 -0.010197773 0.038604662 -0.003383592 0.062453348 0.018564651 0.997869492\n1403637142588318976 0.051492278 -0.010077760 0.038944703 -0.003008560 0.062230755 0.018235259 0.997890651\n1403637142638319104 0.050868906 -0.010187582 0.038404487 -0.003445953 0.062508926 0.018598892 0.997865140\n1403637142688318976 0.050937716 -0.010190161 0.038525511 -0.003400671 0.062421780 0.018601054 0.997870743\n1403637142738319104 0.050755482 -0.010206602 0.038284779 -0.003376113 0.062465176 0.018582841 0.997868419\n1403637142788318976 0.051013276 -0.010018405 0.038730916 -0.003292247 0.062531009 0.018222163 0.997871220\n1403637142838319104 0.051067017 -0.010194783 0.038796149 -0.003423402 0.062440921 0.018451512 0.997872233\n1403637142888318976 0.051556692 -0.009890152 0.038819280 -0.002901266 0.062079690 0.018747730 0.997890890\n1403637142938319104 0.051131513 -0.010084089 0.038850531 -0.003359821 0.062441468 0.018731084 0.997867167\n1403637142988318976 0.050882913 -0.010183755 0.038457718 -0.003393242 0.062485129 0.018520666 0.997868240\n1403637143038319104 0.050985944 -0.010125495 0.038447466 -0.003392265 0.062474132 0.018665036 0.997866273\n1403637143088318976 0.050954890 -0.010239488 0.038644493 -0.003394099 0.062465940 0.018533384 0.997869253\n1403637143138319104 0.050720543 -0.010169283 0.038525410 -0.003424832 0.062440272 0.018651124 0.997868538\n1403637143188318976 0.050867379 -0.010106334 0.038577743 -0.003371952 0.062533066 0.018553495 0.997864723\n1403637143238319104 0.051080391 -0.010167382 0.038816947 -0.003419252 0.062530920 0.018622665 0.997863412\n1403637143288318976 0.050826944 -0.010265158 0.038289052 -0.003473754 0.062497567 0.018669119 0.997864425\n1403637143338319104 0.050839864 -0.010239284 0.038316537 -0.003461923 0.062512845 0.018615713 0.997864544\n1403637143388318976 0.050657988 -0.010123781 0.038308203 -0.003425935 0.062537991 0.018581046 0.997863710\n1403637143438319104 0.050732028 -0.010185543 0.038291685 -0.003397190 0.062491205 0.018652873 0.997865438\n1403637143488318976 0.050772797 -0.010182282 0.038249049 -0.003326187 0.062544055 0.018595995 0.997863412\n1403637143538319104 0.050791226 -0.010088246 0.038335126 -0.003455852 0.062559605 0.018556379 0.997862697\n1403637143588318976 0.050750166 -0.010159567 0.038372122 -0.003214751 0.062513821 0.018605430 0.997865498\n1403637143638319104 0.050735500 -0.010043323 0.038255174 -0.003347884 0.062508203 0.018557055 0.997866273\n1403637143688318976 0.050565053 -0.010136179 0.038204946 -0.003384420 0.062597342 0.018669350 0.997858524\n1403637143738319104 0.050859194 -0.010190225 0.038728282 -0.003362869 0.062604174 0.018599352 0.997859478\n1403637143788318976 0.051048882 -0.010174957 0.038773183 -0.003300510 0.062408447 0.018672079 0.997870564\n1403637143838319104 0.050915875 -0.010143722 0.038602892 -0.003357463 0.062511347 0.018514527 0.997866869\n1403637143888318976 0.051113278 -0.010119258 0.038859062 -0.003304845 0.062452730 0.018688256 0.997867465\n1403637143938319104 0.050899122 -0.009933164 0.039005630 -0.003314705 0.062400434 0.018440330 0.997875333\n1403637143988318976 0.050782390 -0.010130590 0.038417999 -0.003408064 0.062370587 0.018517978 0.997875452\n1403637144038319104 0.050697904 -0.010125191 0.038385272 -0.003388374 0.062404200 0.018369898 0.997876167\n1403637144088318976 0.050840788 -0.010129735 0.037868366 -0.003304185 0.062329009 0.018716378 0.997874677\n1403637144138319104 0.051007919 -0.010097819 0.039253533 -0.003337896 0.062522024 0.018718451 0.997862458\n1403637144188318976 0.050915740 -0.010072757 0.038653150 -0.003406056 0.062560163 0.018567163 0.997862697\n1403637144238319104 0.051113401 -0.010129308 0.038828053 -0.003525625 0.062562995 0.018812122 0.997857451\n1403637144288318976 0.050822377 -0.010000411 0.038165491 -0.003520378 0.062694177 0.018524505 0.997854650\n1403637144338319104 0.050840311 -0.010249010 0.038394753 -0.003472424 0.062646911 0.018786730 0.997852862\n1403637144388318976 0.051592760 -0.010142421 0.039052431 -0.002961913 0.062219530 0.018723514 0.997882426\n1403637144438319104 0.051349804 -0.009928270 0.039098326 -0.002749510 0.062163141 0.018690536 0.997887194\n1403637144488318976 0.051485121 -0.010024871 0.039086539 -0.002735063 0.062133934 0.018730635 0.997888327\n1403637144538319104 0.051432867 -0.010021208 0.038960390 -0.002710083 0.062112492 0.018714748 0.997889996\n1403637144588318976 0.051542707 -0.009981728 0.038722441 -0.002924646 0.062368952 0.018930312 0.997869372\n1403637144638319104 0.051414456 -0.010131594 0.038668737 -0.002885682 0.062094051 0.018871462 0.997887731\n1403637144688318976 0.051333964 -0.009948350 0.039013263 -0.002982321 0.062217861 0.018675592 0.997883379\n1403637144738319104 0.051464032 -0.010048252 0.039039679 -0.002930196 0.062253077 0.018454520 0.997885466\n1403637144788318976 0.051457230 -0.009993345 0.038885262 -0.002744637 0.062014498 0.018958731 0.997891426\n1403637144838319104 0.051488258 -0.009996457 0.038671408 -0.002788321 0.062081426 0.018705672 0.997891903\n1403637144888318976 0.050771233 -0.010213058 0.038934715 -0.003222428 0.062457204 0.018561516 0.997869790\n1403637144938319104 0.050812159 -0.010148303 0.038696233 -0.003319305 0.062333666 0.018457513 0.997879148\n1403637144988318976 0.050565571 -0.010288939 0.038148362 -0.003476427 0.062157579 0.018319614 0.997892141\n1403637145038319104 0.051019996 -0.009992906 0.038864829 -0.003422420 0.062255707 0.018307187 0.997886479\n1403637145088318976 0.051616702 -0.009976502 0.039013218 -0.003009293 0.061930809 0.018488871 0.997904658\n1403637145138319104 0.050847441 -0.010096425 0.038538955 -0.003479314 0.062387697 0.018641545 0.997871816\n1403637145188318976 0.050855614 -0.010045995 0.038434673 -0.003448619 0.062461983 0.018639455 0.997867286\n1403637145238319104 0.050829608 -0.010151805 0.037882686 -0.003408250 0.062530637 0.018781297 0.997860491\n1403637145288318976 0.050790247 -0.010074569 0.038433038 -0.003484471 0.062581800 0.018540859 0.997861505\n1403637145338319104 0.050846424 -0.010145505 0.038208708 -0.003386910 0.062568173 0.018628348 0.997861087\n1403637145388318976 0.050926555 -0.010163727 0.038369354 -0.003417703 0.062506817 0.018735195 0.997862816\n1403637145438319104 0.050950311 -0.010142627 0.038660035 -0.003415693 0.062526032 0.018615173 0.997863889\n1403637145488318976 0.050811172 -0.010307589 0.038316410 -0.003474916 0.062483009 0.018688440 0.997865021\n1403637145538319104 0.050881155 -0.010164639 0.038644347 -0.003407612 0.062501244 0.018791566 0.997862160\n1403637145588318976 0.050889179 -0.010112034 0.038694467 -0.003338879 0.062576726 0.018717006 0.997859061\n1403637145638319104 0.051501699 -0.009955149 0.038788036 -0.002950992 0.062148266 0.018585945 0.997889519\n1403637145688318976 0.051490720 -0.010084541 0.038708106 -0.003030322 0.062093168 0.018393785 0.997896254\n1403637145738319104 0.051000722 -0.010188040 0.038570788 -0.003323337 0.062333338 0.018734694 0.997874022\n1403637145788318976 0.051409986 -0.009892670 0.038705964 -0.002923683 0.062072720 0.018527178 0.997895360\n1403637145838319104 0.051091865 -0.010085302 0.038545206 -0.003389014 0.062406145 0.018676588 0.997870326\n1403637145888318976 0.050973296 -0.010314962 0.038254455 -0.003455863 0.062452506 0.018582642 0.997868955\n1403637145938319104 0.050958749 -0.010115849 0.038686778 -0.003350029 0.062501974 0.018691244 0.997864187\n1403637145988318976 0.051517069 -0.009991406 0.038866665 -0.002986224 0.062125169 0.018552162 0.997891486\n1403637146038319104 0.051572409 -0.009930746 0.039113928 -0.002890086 0.062074274 0.018727710 0.997891665\n1403637146088318976 0.051582418 -0.009985239 0.039021108 -0.002965521 0.062179130 0.018502105 0.997889102\n1403637146138319104 0.050882149 -0.010171819 0.038278669 -0.003512709 0.062631078 0.018381311 0.997861266\n1403637146188318976 0.051508352 -0.010042786 0.038714886 -0.003037406 0.062133782 0.018482428 0.997892082\n1403637146238319104 0.052006599 -0.009963067 0.039226297 -0.002961714 0.062359639 0.017990420 0.997887194\n1403637146288318976 0.051309347 -0.009986491 0.038848326 -0.002832987 0.062098879 0.018749116 0.997889876\n1403637146338319104 0.051727645 -0.009876982 0.038833600 -0.002828605 0.062216606 0.018090505 0.997894704\n1403637146388318976 0.051407043 -0.010024703 0.039205037 -0.002861378 0.062143974 0.018498810 0.997891665\n1403637146438319104 0.051528439 -0.009896823 0.038721323 -0.002992490 0.062278982 0.017994050 0.997892082\n1403637146488318976 0.051076531 -0.010165798 0.038856443 -0.003371157 0.062485497 0.018619511 0.997866452\n1403637146538319104 0.050864212 -0.010120917 0.038154032 -0.003368545 0.062636651 0.018237038 0.997864068\n1403637146588318976 0.050896011 -0.010256766 0.038586743 -0.003459886 0.062501617 0.018634057 0.997864902\n1403637146638319104 0.050820913 -0.010007091 0.038398150 -0.003311849 0.062584981 0.018211395 0.997868001\n1403637146688318976 0.050891012 -0.010193618 0.038708463 -0.003322680 0.062550761 0.018476741 0.997865200\n1403637146738319104 0.050750777 -0.010032943 0.038499251 -0.003415202 0.062571920 0.018500647 0.997863114\n1403637146788318976 0.051535830 -0.009937031 0.039054222 -0.002908314 0.062126786 0.018481174 0.997892916\n1403637146838319104 0.051496763 -0.009934746 0.038936455 -0.002893378 0.062162675 0.018347111 0.997893214\n1403637146888318976 0.051046383 -0.010194184 0.038393497 -0.003387318 0.062447280 0.018587342 0.997869432\n1403637146938319104 0.051466934 -0.009884818 0.038801108 -0.002886445 0.062176023 0.018422320 0.997891009\n1403637146988318976 0.051305369 -0.009830371 0.038480096 -0.002773884 0.062268618 0.018138001 0.997890770\n1403637147038319104 0.051567417 -0.009905419 0.038633768 -0.002956252 0.062017489 0.018494280 0.997899354\n1403637147088318976 0.050823212 -0.010007839 0.038140509 -0.003379696 0.062480859 0.018406847 0.997870684\n1403637147138319104 0.050882362 -0.010103072 0.038209271 -0.003390446 0.062534608 0.018420378 0.997867048\n1403637147188318976 0.051460143 -0.009874292 0.038806837 -0.002884012 0.062062517 0.018520325 0.997896254\n1403637147238319104 0.051521804 -0.009922281 0.038758490 -0.002876085 0.062135633 0.018577121 0.997890711\n1403637147288318976 0.051495072 -0.009924589 0.038575858 -0.002924342 0.062079512 0.018624276 0.997893155\n1403637147338319104 0.051071294 -0.010145196 0.038357310 -0.003339126 0.062462665 0.018474672 0.997870684\n1403637147388318976 0.051026709 -0.010203751 0.038231511 -0.003446724 0.062478278 0.018532841 0.997868299\n1403637147438319104 0.050922289 -0.010091775 0.038229447 -0.003404339 0.062696464 0.018085143 0.997862935\n1403637147488318976 0.050859392 -0.010128854 0.038288314 -0.003391898 0.062497061 0.018414009 0.997869492\n1403637147538319104 0.051499218 -0.009901338 0.038596574 -0.002888692 0.062174723 0.018328793 0.997892797\n1403637147588318976 0.050923176 -0.010281744 0.038236659 -0.003345114 0.062496107 0.018292876 0.997871935\n1403637147638319104 0.051348008 -0.009821554 0.038876753 -0.002819003 0.062211540 0.018180978 0.997893393\n1403637147688318976 0.051264916 -0.009924307 0.038723696 -0.002861571 0.062183190 0.018295940 0.997892976\n1403637147738319104 0.051452857 -0.009940731 0.039039649 -0.002920401 0.062244229 0.018210111 0.997890532\n1403637147788318976 0.050864413 -0.010234426 0.038481943 -0.003346561 0.062581368 0.018201360 0.997868299\n1403637147838319104 0.051061291 -0.010198046 0.039039902 -0.003304492 0.062543049 0.018422969 0.997866750\n1403637147888318976 0.051120564 -0.010231137 0.038702842 -0.003434055 0.062539548 0.018351607 0.997867823\n1403637147938319104 0.050966576 -0.009916880 0.038565181 -0.003286408 0.062630929 0.018034671 0.997868419\n1403637147988318976 0.051382024 -0.009885778 0.038817707 -0.002919031 0.062172450 0.018415976 0.997891247\n1403637148038319104 0.051058140 -0.010147667 0.038447220 -0.003309875 0.062557228 0.018242395 0.997869194\n1403637148088318976 0.051428735 -0.009989819 0.038679909 -0.002810806 0.062258694 0.018096158 0.997892022\n1403637148138319104 0.050915729 -0.010169988 0.038301736 -0.003224240 0.062649831 0.018159473 0.997865140\n1403637148188318976 0.051321212 -0.010058234 0.038449362 -0.002834941 0.062268205 0.018286666 0.997887909\n1403637148238319104 0.051427223 -0.009908209 0.038486682 -0.002949452 0.062122855 0.018268932 0.997896969\n1403637148288318976 0.050917417 -0.010196016 0.038149208 -0.003205971 0.062456544 0.018246535 0.997875750\n1403637148338319104 0.050928500 -0.010104623 0.038475119 -0.003485246 0.062389478 0.018157199 0.997880578\n1403637148388318976 0.050877538 -0.010173583 0.038668018 -0.003340022 0.062398534 0.018272910 0.997878432\n1403637148438319104 0.051828749 -0.009988012 0.039071269 -0.002926820 0.061878141 0.018257188 0.997912407\n1403637148488318976 0.051072404 -0.010159759 0.038459226 -0.003573357 0.062195085 0.018136330 0.997892857\n1403637148538319104 0.050960071 -0.010147291 0.038684271 -0.003494340 0.062080182 0.017897999 0.997904539\n1403637148588318976 0.051404912 -0.009911941 0.038846523 -0.003054173 0.061411306 0.018131366 0.997943163\n1403637148638319104 0.051322836 -0.009908641 0.038916949 -0.003452130 0.061208889 0.017665632 0.997962654\n1403637148688318976 0.051367104 -0.009818524 0.038520392 -0.003368816 0.060561046 0.017946618 0.997997463\n1403637148738319104 0.050629586 -0.009857509 0.037944216 -0.004112877 0.060885504 0.017325820 0.997985899\n1403637148788318976 0.051207215 -0.009869252 0.038480267 -0.003768460 0.060148701 0.017660884 0.998026073\n1403637148838319104 0.050602581 -0.009835195 0.037726443 -0.004222244 0.060270604 0.017021656 0.998028040\n1403637148888318976 0.050835643 -0.009727502 0.037870176 -0.004521167 0.059668809 0.017269919 0.998058617\n1403637148938319104 0.050803475 -0.009826033 0.037427209 -0.004678358 0.059576362 0.016814524 0.998071194\n1403637148988318976 0.051054608 -0.009651572 0.037638050 -0.004176695 0.058792900 0.017302137 0.998111486\n1403637149038319104 0.051099565 -0.009728573 0.037906978 -0.004617073 0.058594905 0.016769987 0.998130322\n1403637149088318976 0.050670281 -0.009726016 0.037707962 -0.005080990 0.058687478 0.016803827 0.998122036\n1403637149138319104 0.050906390 -0.009676972 0.037921425 -0.005132347 0.058395024 0.016451670 0.998144805\n1403637149188318976 0.050619781 -0.009849125 0.037060287 -0.005428534 0.058150277 0.016184362 0.998161852\n1403637149238319104 0.050733492 -0.009792746 0.037310738 -0.005219384 0.057804588 0.016422404 0.998179197\n1403637149288318976 0.050673522 -0.009777720 0.037253074 -0.005504820 0.057535741 0.016424377 0.998193145\n1403637149338319104 0.050768852 -0.009766037 0.037466124 -0.005651385 0.057040386 0.016221328 0.998224080\n1403637149388318976 0.050697841 -0.009682530 0.037039809 -0.005861999 0.056737483 0.015956385 0.998244405\n1403637149438319104 0.051589716 -0.009499821 0.037539341 -0.005579479 0.055519391 0.015995847 0.998313904\n1403637149488318976 0.051558398 -0.009425257 0.037171103 -0.005985606 0.054800157 0.015898814 0.998352826\n1403637149538319104 0.051057529 -0.009377298 0.036689937 -0.006988084 0.054523554 0.015016615 0.998375118\n1403637149588318976 0.050993357 -0.009168831 0.035617277 -0.009284409 0.052579612 0.013821494 0.998477876\n1403637149638319104 0.051112048 -0.008646399 0.035068460 -0.013901714 0.048967883 0.011208684 0.998640716\n1403637149688318976 0.051417850 -0.007722133 0.034045789 -0.017859396 0.043237079 0.008356694 0.998870254\n1403637149738319104 0.052200913 -0.007340800 0.032599337 -0.019325702 0.040417150 0.006853513 0.998972476\n1403637149788318976 0.052378476 -0.007152925 0.031788930 -0.023364656 0.038630173 0.006712951 0.998957813\n1403637149838319104 0.053391263 -0.007340285 0.031226913 -0.028739410 0.036980253 0.006563382 0.998881102\n1403637149888318976 0.055883169 -0.007293429 0.030981837 -0.037167959 0.036414612 0.007328264 0.998618484\n1403637149938319104 0.059848558 -0.007339155 0.029134182 -0.046354663 0.037223157 0.004993428 0.998218834\n1403637149988318976 0.064758047 -0.008277534 0.027153041 -0.056984447 0.038565457 0.000861752 0.997629583\n1403637150038319104 0.071557410 -0.011305476 0.025819881 -0.067199707 0.041560993 -0.006927249 0.996849477\n1403637150088318976 0.079183780 -0.016614966 0.024622776 -0.075697951 0.044765286 -0.011908811 0.996054292\n1403637150138319104 0.087344751 -0.024253547 0.024595164 -0.081224628 0.048289105 -0.016599651 0.995386958\n1403637150188318976 0.096179955 -0.035059467 0.026166990 -0.082732275 0.051960856 -0.020288642 0.995009422\n1403637150238319104 0.104370654 -0.047548369 0.028515661 -0.081635915 0.055146907 -0.022137467 0.994889081\n1403637150288318976 0.113501236 -0.062951498 0.034122534 -0.077768117 0.057670303 -0.022095343 0.995056808\n1403637150338319104 0.122068062 -0.079836726 0.040127788 -0.073402502 0.060112271 -0.021822285 0.995249927\n1403637150388318976 0.130829617 -0.098501094 0.048011821 -0.064581275 0.061506402 -0.019459076 0.995825052\n1403637150438319104 0.138404891 -0.116635360 0.055041574 -0.057825364 0.062992088 -0.017895106 0.996176720\n1403637150488318976 0.147536397 -0.134816617 0.064900458 -0.053397648 0.065140098 -0.017670132 0.996289730\n1403637150538319104 0.155337647 -0.152810171 0.074070461 -0.050363068 0.067142591 -0.017470401 0.996318340\n1403637150588318976 0.164659008 -0.169173241 0.084628284 -0.048846584 0.068709359 -0.017195987 0.996291757\n1403637150638319104 0.173756331 -0.187698632 0.095091715 -0.047547031 0.069902293 -0.016462993 0.996284068\n1403637150688318976 0.183562711 -0.203667328 0.107685432 -0.047063123 0.071078464 -0.016430803 0.996224344\n1403637150738319104 0.189216301 -0.219466314 0.115475878 -0.046858501 0.072488546 -0.016996831 0.996122897\n1403637150788318976 0.199236572 -0.233466133 0.129305139 -0.046217207 0.073087819 -0.017176481 0.996105969\n1403637150838319104 0.204297006 -0.249689788 0.136653602 -0.044864669 0.074530646 -0.018004116 0.996046305\n1403637150888318976 0.214640930 -0.264268696 0.150706992 -0.040794946 0.074860819 -0.018814046 0.996181548\n1403637150938319104 0.222775698 -0.280160457 0.163980901 -0.036869384 0.075108759 -0.019268377 0.996307194\n1403637150988318976 0.230177984 -0.293663174 0.176973596 -0.033110723 0.075290874 -0.019775117 0.996415496\n1403637151038319104 0.238870353 -0.305095941 0.190544948 -0.029455332 0.074834488 -0.020127499 0.996557593\n1403637151088318976 0.245705858 -0.314924687 0.202323362 -0.025772259 0.074548855 -0.020462953 0.996674240\n1403637151138319104 0.255296260 -0.325396657 0.213567346 -0.021371035 0.073697306 -0.021660430 0.996816337\n1403637151188318976 0.261021554 -0.333462983 0.223082319 -0.020232871 0.073032632 -0.022319425 0.996874452\n1403637151238319104 0.268286496 -0.342617929 0.233128563 -0.023043254 0.072118230 -0.021618469 0.996895492\n1403637151288318976 0.272794247 -0.354214370 0.240365699 -0.026588613 0.070798926 -0.020057309 0.996934414\n1403637151338319104 0.277008593 -0.366905659 0.247436747 -0.030705288 0.068685696 -0.016301548 0.997032464\n1403637151388318976 0.280358374 -0.383879066 0.248981595 -0.034539972 0.066397280 -0.010857749 0.997136116\n1403637151438319104 0.287172347 -0.402081847 0.256042838 -0.037443105 0.064379610 -0.005853107 0.997205615\n1403637151488318976 0.291892618 -0.419221371 0.263175011 -0.039200906 0.064442568 -0.007963036 0.997119367\n1403637151538319104 0.297389001 -0.437912226 0.265944511 -0.040331542 0.064253554 -0.009008419 0.997077584\n1403637151588318976 0.303764224 -0.455111653 0.269622564 -0.040495720 0.064406611 -0.010850088 0.997042716\n1403637151638319104 0.311635375 -0.471375346 0.272778779 -0.040882859 0.064445972 -0.012748954 0.997001886\n1403637151688318976 0.317687541 -0.488277286 0.276899219 -0.040624667 0.064490482 -0.014579626 0.996984422\n1403637151738319104 0.327079356 -0.498035073 0.283021271 -0.040784359 0.064455204 -0.015195645 0.996971071\n1403637151788318976 0.333860606 -0.509185731 0.289889395 -0.041248504 0.064239591 -0.015998637 0.996953309\n1403637151838319104 0.340459615 -0.520601869 0.293710291 -0.041038573 0.064066604 -0.016733292 0.996961057\n1403637151888318976 0.346862912 -0.533094227 0.298782647 -0.041473299 0.064520843 -0.018204382 0.996887982\n1403637151938319104 0.354856730 -0.540373027 0.303936332 -0.041491549 0.064858072 -0.018777695 0.996854722\n1403637151988318976 0.362932086 -0.550742567 0.314978898 -0.041934583 0.064135738 -0.018988939 0.996878862\n1403637152038319104 0.369900078 -0.562247038 0.315531671 -0.042223755 0.063912816 -0.018406009 0.996891916\n1403637152088318976 0.377832413 -0.573443115 0.324075162 -0.042586837 0.063307315 -0.017162051 0.996937275\n1403637152138319104 0.384627193 -0.586933970 0.327437252 -0.043366887 0.062840857 -0.016431402 0.996945500\n1403637152188318976 0.391461134 -0.600330353 0.332126677 -0.044295881 0.062847674 -0.015699515 0.996916056\n1403637152238319104 0.398779362 -0.609780788 0.344093263 -0.044835173 0.062421739 -0.014307160 0.996939659\n1403637152288318976 0.408991963 -0.620008409 0.348997086 -0.045694221 0.062100749 -0.014150251 0.996922910\n1403637152338319104 0.413622320 -0.630364239 0.353987068 -0.046917774 0.062001221 -0.012706034 0.996891737\n1403637152388318976 0.422592580 -0.637277901 0.360893458 -0.046449244 0.061897378 -0.013453661 0.996910334\n1403637152438319104 0.432953477 -0.647388577 0.369093418 -0.047452446 0.061854623 -0.013911105 0.996859431\n1403637152488318976 0.442127824 -0.652282298 0.377845883 -0.047877911 0.061904002 -0.014699594 0.996824741\n1403637152538319104 0.451411545 -0.654797792 0.387624174 -0.047515512 0.061575528 -0.014529022 0.996864915\n1403637152588318976 0.461292446 -0.654070139 0.399308890 -0.047765445 0.061906643 -0.014857155 0.996827602\n1403637152638319104 0.469687790 -0.654543519 0.412023485 -0.046727419 0.061990641 -0.015288865 0.996865094\n1403637152688318976 0.480294555 -0.656800270 0.421767354 -0.046229824 0.062114384 -0.015302707 0.996880352\n1403637152738319104 0.492106497 -0.657640517 0.432930380 -0.044132158 0.061774604 -0.014544828 0.997007847\n1403637152788318976 0.500053287 -0.660078228 0.447704345 -0.041461576 0.060773876 -0.012124546 0.997216403\n1403637152838319104 0.512162864 -0.664673269 0.456738859 -0.039015733 0.060541585 -0.011389298 0.997337818\n1403637152888318976 0.523547649 -0.669274926 0.469512880 -0.036588993 0.060238354 -0.011229640 0.997449994\n1403637152938319104 0.532341540 -0.675188661 0.480599850 -0.034582537 0.060270749 -0.012729806 0.997501612\n1403637152988318976 0.544545054 -0.689293623 0.485307604 -0.034788299 0.060317520 -0.013780354 0.997477651\n1403637153038319104 0.553378344 -0.695459008 0.497765422 -0.033897802 0.060429104 -0.014427375 0.997492433\n1403637153088318976 0.566589236 -0.707885444 0.504958928 -0.035012331 0.061071813 -0.015420523 0.997399926\n1403637153138319104 0.580008984 -0.715089023 0.512670457 -0.035895642 0.061211586 -0.016214401 0.997347355\n1403637153188318976 0.590177417 -0.722294688 0.521160483 -0.037403505 0.061597615 -0.016446641 0.997264385\n1403637153238319104 0.603134871 -0.725227296 0.536134243 -0.038302045 0.062206436 -0.017932985 0.997166872\n1403637153288318976 0.614216268 -0.728129387 0.543298364 -0.038756438 0.062584192 -0.018787161 0.997109950\n1403637153338319104 0.624285161 -0.730058610 0.553433597 -0.038567539 0.063069344 -0.019732095 0.997068405\n1403637153388318976 0.635725737 -0.736630082 0.559549809 -0.039824206 0.063739195 -0.021281878 0.996944547\n1403637153438319104 0.648661494 -0.738858879 0.564552784 -0.040796828 0.063707389 -0.021570854 0.996901035\n1403637153488318976 0.658406198 -0.743494630 0.577203214 -0.042488996 0.064190648 -0.022372782 0.996781647\n1403637153538319104 0.672463238 -0.752537668 0.583539605 -0.045301333 0.064651527 -0.023196818 0.996609211\n1403637153588318976 0.680958748 -0.756436825 0.594531238 -0.046119764 0.064278215 -0.021417445 0.996635616\n1403637153638319104 0.693291247 -0.772994339 0.596363544 -0.047421612 0.064481787 -0.022946499 0.996527374\n1403637153688318976 0.703113556 -0.785498917 0.604398072 -0.046091497 0.064101063 -0.022729643 0.996619284\n1403637153738319104 0.715325892 -0.798107088 0.608897746 -0.045030303 0.064259708 -0.022978062 0.996651888\n1403637153788318976 0.720574737 -0.811358213 0.622306824 -0.042272903 0.064604469 -0.023195684 0.996745348\n1403637153838319104 0.728757441 -0.820866048 0.630539596 -0.040371027 0.064118281 -0.021579824 0.996891856\n1403637153888318976 0.738384902 -0.832047343 0.637567043 -0.039522484 0.064420432 -0.022166999 0.996893466\n1403637153938319104 0.750141382 -0.838796735 0.644798636 -0.037724666 0.064233221 -0.022263423 0.996973097\n1403637153988318976 0.757612586 -0.850220382 0.653823495 -0.037337426 0.064292006 -0.021754110 0.996995091\n1403637154038319104 0.765116096 -0.851716638 0.663898051 -0.037708510 0.064281404 -0.021556575 0.996986091\n1403637154088318976 0.773920596 -0.854632795 0.672032773 -0.039709739 0.063656986 -0.019585134 0.996989131\n1403637154138319104 0.782063365 -0.857584417 0.683596551 -0.044219531 0.062306479 -0.015369131 0.996958554\n1403637154188318976 0.790477157 -0.854964137 0.695498228 -0.050125588 0.060030181 -0.006698997 0.996914744\n1403637154238319104 0.797563195 -0.852129519 0.707614481 -0.054067008 0.057880476 0.001863612 0.996856630\n1403637154288318976 0.806423664 -0.848389804 0.721865833 -0.057730608 0.056267053 0.008441687 0.996709585\n1403637154338319104 0.817096114 -0.845564902 0.734752834 -0.059534140 0.055619162 0.011121063 0.996613562\n1403637154388318976 0.833371341 -0.842414081 0.744132280 -0.059066489 0.056546036 0.008619825 0.996613920\n1403637154438319104 0.845723391 -0.838594675 0.761942148 -0.055196904 0.058388624 0.004311664 0.996757448\n1403637154488318976 0.860868990 -0.834465384 0.775282681 -0.050419033 0.060037352 -0.000049827 0.996922016\n1403637154538319104 0.881181955 -0.828383863 0.789802194 -0.047263879 0.061775457 -0.003666938 0.996963620\n1403637154588318976 0.896933436 -0.823067844 0.805126548 -0.046281550 0.064124644 -0.008129512 0.996834934\n1403637154638319104 0.917474270 -0.821285307 0.819262445 -0.048110683 0.067012012 -0.013561033 0.996499300\n1403637154688318976 0.935394287 -0.817868173 0.834264994 -0.052362747 0.070351213 -0.018820642 0.995969176\n1403637154738319104 0.952673912 -0.816029668 0.851182461 -0.056412417 0.074270837 -0.021964643 0.995398939\n1403637154788318976 0.972596586 -0.811904788 0.867505968 -0.059553534 0.079660103 -0.022039719 0.994797409\n1403637154838319104 0.989112020 -0.813239574 0.887997329 -0.062974162 0.085957401 -0.020390006 0.994097471\n1403637154888318976 1.009939551 -0.814076424 0.901000381 -0.064043671 0.091137104 -0.017424639 0.993624091\n1403637154938319104 1.026250243 -0.809961379 0.919745564 -0.066631824 0.096186735 -0.015240232 0.993013620\n1403637154988318976 1.046633720 -0.804996371 0.935117424 -0.064898521 0.100430913 -0.010920194 0.992765069\n1403637155038319104 1.054419875 -0.824472904 0.966705739 -0.064721175 0.106755525 -0.010220284 0.992123961\n1403637155088318976 1.071686864 -0.834941268 0.988300622 -0.062681943 0.112897575 -0.006381743 0.991606951\n1403637155138319104 1.089273334 -0.849476218 1.011038423 -0.056688953 0.119891860 -0.004067502 0.991158783\n1403637155188318976 1.100565195 -0.861150026 1.031321764 -0.052558087 0.125733376 -0.000646433 0.990670621\n1403637155238319104 1.114654660 -0.877133846 1.060245991 -0.048512120 0.130706117 0.000095636 0.990233541\n1403637155288318976 1.131289959 -0.893470526 1.082519174 -0.044997428 0.133731917 0.001384230 0.989994526\n1403637155338319104 1.148253322 -0.912011981 1.104773760 -0.040824428 0.136989489 0.002206060 0.989728451\n1403637155388318976 1.163734913 -0.929356337 1.123842239 -0.036963940 0.141388685 0.004626382 0.989253044\n1403637155438319104 1.178028226 -0.950690150 1.150738835 -0.034617338 0.147758603 0.006561760 0.988395631\n1403637155488318976 1.190460443 -0.955927908 1.166695714 -0.030823676 0.155218482 0.010028856 0.987348258\n1403637155538319104 1.206891179 -0.977262139 1.201811075 -0.029919550 0.162007973 0.013468920 0.986243784\n1403637155588318976 1.222468972 -0.985942066 1.221833587 -0.028870145 0.167510942 0.018344546 0.985276639\n1403637155638319104 1.239093304 -0.992632270 1.245282412 -0.027909745 0.171851605 0.024288381 0.984427810\n1403637155688318976 1.252673745 -1.000408530 1.274156809 -0.028568482 0.176467031 0.029215723 0.983458042\n1403637155738319104 1.270242929 -1.000054955 1.295005679 -0.027408449 0.181981236 0.033959359 0.982333124\n1403637155788318976 1.284174919 -1.001351476 1.318416595 -0.027349018 0.188412651 0.039553095 0.980911970\n1403637155838319104 1.305241466 -1.001002550 1.333776951 -0.025985839 0.195947453 0.044869170 0.979242623\n1403637155888318976 1.324158669 -1.003128529 1.355699658 -0.028578835 0.205794275 0.049154088 0.976942122\n1403637155938319104 1.342997313 -1.001071334 1.380389929 -0.031284243 0.216454685 0.052421585 0.974382162\n1403637155988318976 1.361862183 -0.996031582 1.395149112 -0.031267926 0.227650195 0.056381453 0.971606314\n1403637156038319104 1.382367969 -0.996015668 1.424868822 -0.029351607 0.239045545 0.060916938 0.968651056\n1403637156088318976 1.407886505 -0.992524087 1.440549135 -0.026675060 0.249617234 0.066546589 0.965686917\n1403637156138319104 1.427963734 -0.988743007 1.459344864 -0.023639854 0.261141598 0.071455993 0.962361813\n1403637156188318976 1.461748838 -0.988473952 1.474583268 -0.021576758 0.272348970 0.077402994 0.958837450\n1403637156238319104 1.487354755 -0.985661983 1.485951662 -0.019264711 0.284218132 0.083160669 0.954951942\n1403637156288318976 1.515138626 -0.988350868 1.505195975 -0.018551460 0.296861976 0.087321125 0.950738549\n1403637156338319104 1.537062049 -0.990700662 1.521446586 -0.017601909 0.309761852 0.093246609 0.946067035\n1403637156388318976 1.577793717 -0.973738372 1.526089311 -0.016048849 0.322130084 0.098207928 0.941450953\n1403637156438319104 1.607972622 -0.968384743 1.540538311 -0.015644528 0.335180402 0.102672085 0.936412156\n1403637156488318976 1.631855369 -0.959649682 1.556586146 -0.014180473 0.348696560 0.106488757 0.931058407\n1403637156538319104 1.658703089 -0.960671544 1.562872410 -0.012484934 0.361795336 0.109484360 0.925722122\n1403637156588318976 1.693001509 -0.951678813 1.573547482 -0.011890763 0.374371648 0.112607270 0.920339108\n1403637156638319104 1.729455113 -0.947641194 1.570055723 -0.010603763 0.387026221 0.115121923 0.914792418\n1403637156688318976 1.756577373 -0.934404850 1.587471604 -0.009960185 0.400286198 0.117557913 0.908763945\n1403637156738319104 1.800684452 -0.927867413 1.588428736 -0.009512955 0.412148237 0.118263580 0.903358757\n1403637156788318976 1.832058191 -0.920221329 1.584348083 -0.012508366 0.422266454 0.118972361 0.898543358\n1403637156838319104 1.870561838 -0.900340438 1.587221622 -0.016561346 0.431373179 0.118421718 0.894214272\n1403637156888318976 1.921725869 -0.887625217 1.582897902 -0.020889446 0.437515229 0.119407274 0.891002774\n1403637156938319104 1.960783124 -0.868426204 1.586680293 -0.025112715 0.443424672 0.117576793 0.888211489\n1403637156988318976 1.989656448 -0.850938201 1.596372724 -0.029486137 0.448145986 0.117406532 0.885726511\n1403637157038319104 2.023657322 -0.831077218 1.596999884 -0.032354299 0.450573683 0.118670382 0.884225011\n1403637157088318976 2.058914423 -0.814977229 1.602420568 -0.034163855 0.452029854 0.120394759 0.883180022\n1403637157138319104 2.091380835 -0.797686517 1.601374030 -0.034496866 0.452350795 0.122553937 0.882705688\n1403637157188318976 2.132282257 -0.782797813 1.601221561 -0.034329921 0.451775223 0.124822341 0.882689059\n1403637157238319104 2.179101467 -0.761093557 1.596496701 -0.033028498 0.450460434 0.126596957 0.883157790\n1403637157288318976 2.218194008 -0.748689294 1.596687198 -0.031857371 0.449239641 0.128354773 0.883568823\n1403637157338319104 2.254861116 -0.736546040 1.602636695 -0.030105172 0.448040098 0.129534662 0.884067059\n1403637157388318976 2.286398411 -0.730136395 1.597484112 -0.028213704 0.445782781 0.133389041 0.884697199\n1403637157438319104 2.333846092 -0.722657800 1.595908403 -0.026062477 0.443093926 0.137353346 0.885506928\n1403637157488318976 2.368137836 -0.724009752 1.593728542 -0.024809269 0.440651447 0.140351743 0.886291265\n1403637157538319104 2.428234577 -0.714460731 1.584401965 -0.023232983 0.437614620 0.142766163 0.887452245\n1403637157588318976 2.466336489 -0.718221545 1.583869338 -0.022465434 0.435979933 0.143810421 0.888107717\n1403637157638319104 2.510097742 -0.715354323 1.574250460 -0.022591520 0.434496224 0.143669203 0.888854206\n1403637157688318976 2.560534000 -0.719414175 1.563018918 -0.022411244 0.432925940 0.143867567 0.889592588\n1403637157738319104 2.603028297 -0.725098372 1.560993314 -0.022668663 0.432104319 0.144086748 0.889949977\n1403637157788318976 2.632898808 -0.732197583 1.556531668 -0.019821612 0.432989061 0.140986487 0.890084505\n1403637157838319104 2.688627720 -0.734592438 1.533684731 -0.017470177 0.433422536 0.135909095 0.890712321\n1403637157888318976 2.760316133 -0.723959088 1.516118288 -0.014749810 0.433010668 0.132326990 0.891500831\n1403637157938319104 2.812963486 -0.734286487 1.503480315 -0.012867860 0.434721708 0.128287792 0.891287684\n1403637157988318976 2.873515606 -0.741047382 1.480841637 -0.013285843 0.435679197 0.124629386 0.891333103\n1403637158038319104 2.920841217 -0.734928250 1.463397980 -0.013369976 0.437410921 0.118655771 0.891298950\n1403637158088318976 2.978975058 -0.729271650 1.444928408 -0.014105017 0.438803047 0.114034809 0.891206503\n1403637158138319104 3.036799908 -0.736002624 1.432394743 -0.014163267 0.439424634 0.112432048 0.891102970\n1403637158188318976 3.078316927 -0.735154688 1.409934282 -0.014522551 0.440222919 0.110437788 0.890952528\n1403637158238319104 3.133358479 -0.740202308 1.388402462 -0.013408625 0.440725535 0.110023037 0.890772760\n1403637158288318976 3.185221195 -0.740640879 1.364524841 -0.013715940 0.443010181 0.110141285 0.889619470\n1403637158338319104 3.250446796 -0.745564222 1.331983805 -0.013502928 0.445375323 0.110861458 0.888351381\n1403637158388318976 3.308585644 -0.742571831 1.317746162 -0.011947649 0.450220287 0.113126568 0.885641754\n1403637158438319104 3.351039410 -0.746174455 1.297355175 -0.010776005 0.456748396 0.115545116 0.881994426\n1403637158488318976 3.397176027 -0.754490554 1.268699884 -0.008330024 0.462939143 0.120405532 0.878134668\n1403637158538319104 3.454697609 -0.747229695 1.235097528 -0.005350246 0.469564795 0.124895595 0.874003112\n1403637158588318976 3.499064445 -0.748363376 1.217337608 -0.002510012 0.477416992 0.132483214 0.868628204\n1403637158638319104 3.566340208 -0.748097301 1.179409504 -0.000277742 0.484549493 0.139173046 0.863621771\n1403637158688318976 3.623022318 -0.739846706 1.155811548 0.001984344 0.493976653 0.143773496 0.857503593\n1403637158738319104 3.669058800 -0.733129561 1.123276234 0.002515970 0.503993571 0.147732913 0.850975454\n1403637158788318976 3.726659060 -0.714493692 1.092599630 0.002395399 0.512335598 0.150488868 0.845493734\n1403637158838319104 3.783637524 -0.710905313 1.056179643 -0.001218826 0.519583881 0.154404417 0.840351403\n1403637158888318976 3.813205719 -0.700133562 1.032767415 -0.002978122 0.526318669 0.156193674 0.835813046\n1403637158938319104 3.872809649 -0.683351755 0.994403064 -0.007213877 0.531909287 0.154133707 0.832624316\n1403637158988318976 3.924532652 -0.672641814 0.966686964 -0.011786300 0.537051022 0.152901307 0.829492927\n1403637159038319104 3.976072788 -0.670733333 0.926144242 -0.015938688 0.540537059 0.152744517 0.827184856\n1403637159088318976 4.019334793 -0.665372550 0.895244837 -0.017155821 0.543249667 0.152739897 0.825382352\n1403637159138319104 4.068610191 -0.642366707 0.861154795 -0.015344633 0.544420004 0.152550921 0.824681520\n1403637159188318976 4.115373611 -0.651307821 0.829708457 -0.013312254 0.544058204 0.157272190 0.824068487\n1403637159238319104 4.176146507 -0.643619955 0.781874180 -0.010682537 0.542514086 0.160964385 0.824411809\n1403637159288318976 4.224613667 -0.635681391 0.748303950 -0.008993424 0.541296065 0.163701892 0.824693501\n1403637159338319104 4.279565811 -0.624023736 0.707905769 -0.007854658 0.539882779 0.165767312 0.825218797\n1403637159388318976 4.326791763 -0.612339139 0.668810725 -0.007440389 0.538590908 0.166840881 0.825850248\n1403637159438319104 4.374825954 -0.591584086 0.635450363 -0.007445890 0.538490176 0.165134922 0.826258659\n1403637159488318976 4.428652287 -0.572415709 0.597311974 -0.006675687 0.537217438 0.164703026 0.827179432\n1403637159538319104 4.479371071 -0.552095652 0.566501975 -0.009980581 0.538084507 0.160391018 0.827429891\n1403637159588318976 4.522698402 -0.548689306 0.530100107 -0.014730644 0.538193703 0.158424750 0.827666640\n1403637159638319104 4.586461544 -0.527282059 0.482325554 -0.018707562 0.537805855 0.154547080 0.828571081\n1403637159688318976 4.641055584 -0.508629620 0.444514871 -0.020688305 0.537731051 0.151501834 0.829134762\n1403637159738319104 4.697041512 -0.500517786 0.400038362 -0.023625081 0.537988901 0.148425430 0.829445422\n1403637159788318976 4.746100426 -0.489258409 0.368033528 -0.023866970 0.538930833 0.146407396 0.829185605\n1403637159838319104 4.796936035 -0.458888769 0.337917805 -0.021652618 0.540867925 0.144233078 0.828365743\n1403637159888318976 4.851650238 -0.462484241 0.292828083 -0.024554389 0.543704212 0.143129677 0.826617599\n1403637159938319104 4.910559654 -0.462752163 0.243031025 -0.025390010 0.547439575 0.147093356 0.823425055\n1403637159988318976 4.963578224 -0.463098943 0.207933068 -0.027244370 0.554830909 0.148930281 0.818071008\n1403637160038319104 5.026622772 -0.452055097 0.156483650 -0.024069520 0.560927391 0.151913404 0.813451588\n1403637160088318976 5.072917938 -0.436091304 0.122980118 -0.018565284 0.569625795 0.154794961 0.806982219\n1403637160138319104 5.138568878 -0.424399495 0.077894926 -0.013245236 0.577782989 0.158091098 0.800623894\n1403637160188318976 5.201310158 -0.425276399 0.024003267 -0.011513636 0.586515725 0.161054581 0.793680131\n1403637160238319104 5.265174866 -0.409998775 -0.015426636 -0.009864042 0.596960962 0.163770109 0.785314977\n1403637160288318976 5.312113762 -0.392113209 -0.055278420 -0.007892783 0.608210444 0.166637287 0.776047528\n1403637160338319104 5.371261597 -0.376505494 -0.097175598 -0.007759056 0.620021045 0.168728814 0.766188145\n1403637160388318976 5.424766541 -0.358251572 -0.135450363 -0.006318609 0.631692231 0.173747227 0.755471230\n1403637160438319104 5.479804516 -0.334803700 -0.181899250 -0.007074661 0.643436372 0.176455408 0.744850993\n1403637160488318976 5.520610809 -0.314405799 -0.221991658 -0.008780427 0.656317472 0.178636670 0.732979715\n1403637160538319104 5.581919193 -0.290710449 -0.246881485 -0.011907757 0.670337260 0.181925595 0.719311655\n1403637160588318976 5.642161846 -0.266547561 -0.301296681 -0.013765762 0.681191385 0.185032234 0.708203316\n1403637160638319104 5.694233894 -0.249149919 -0.321900666 -0.016874656 0.693894446 0.187611625 0.695001900\n1403637160688318976 5.746888638 -0.225738406 -0.376952410 -0.018913276 0.701826155 0.192126527 0.685689211\n1403637160738319104 5.800705910 -0.200407982 -0.408512503 -0.021314071 0.709544539 0.196321815 0.676424384\n1403637160788318976 5.851550102 -0.179225087 -0.447139859 -0.024264541 0.715484142 0.198888868 0.669280887\n1403637160838319104 5.902580738 -0.163325191 -0.482501924 -0.025530085 0.720142007 0.201115131 0.663548350\n1403637160888318976 5.951242924 -0.150032759 -0.509871840 -0.026025359 0.723943174 0.203717247 0.658580482\n1403637160938319104 6.002272606 -0.132710576 -0.557807207 -0.026926344 0.725559056 0.207089394 0.655708015\n1403637160988318976 6.057378292 -0.122389197 -0.591449201 -0.026138688 0.726748526 0.210902601 0.653202415\n1403637161038319104 6.114773750 -0.125622749 -0.615455866 -0.025057297 0.727494001 0.215776041 0.650818944\n1403637161088318976 6.165713310 -0.120541096 -0.658123136 -0.021088105 0.727140665 0.219474196 0.650117517\n1403637161138319104 6.218389511 -0.119252443 -0.697859526 -0.015119997 0.726653874 0.222832873 0.649685323\n1403637161188318976 6.272214890 -0.122497559 -0.741184890 -0.006345424 0.724992394 0.227798671 0.649964273\n1403637161238319104 6.325567245 -0.124081373 -0.784702301 0.004585543 0.723886967 0.230481535 0.650265217\n1403637161288318976 6.381404400 -0.134913206 -0.821402490 0.013026257 0.722465813 0.234367952 0.650342345\n1403637161338319104 6.434831142 -0.139271498 -0.866349876 0.018605411 0.721293509 0.236054465 0.650897622\n1403637161388318976 6.495321274 -0.153219461 -0.914619863 0.018199557 0.721590698 0.235012844 0.650956690\n1403637161438319104 6.547549248 -0.164857268 -0.967010856 0.014136865 0.723337114 0.232086346 0.650168836\n1403637161488318976 6.602283001 -0.173654437 -1.024499536 0.012285678 0.725434840 0.230432540 0.648455262\n1403637161538319104 6.655212402 -0.180238485 -1.063690066 0.008752165 0.729072154 0.230006456 0.644572854\n1403637161588318976 6.721633434 -0.187930346 -1.135475278 0.007072652 0.732246876 0.229901180 0.641022682\n1403637161638319104 6.765231609 -0.193922281 -1.167816639 0.006639946 0.737735331 0.229225829 0.634947181\n1403637161688318976 6.814572334 -0.194962025 -1.230350375 0.007891850 0.742026150 0.226896837 0.630755782\n1403637161738319104 6.866175652 -0.195156813 -1.289510489 0.010335793 0.746830046 0.222781032 0.626503587\n1403637161788318976 6.917132854 -0.191485882 -1.353517294 0.013090909 0.752041817 0.214699581 0.623029649\n1403637161838319104 6.971259117 -0.184670687 -1.397709250 0.017370308 0.758561015 0.204935566 0.618292034\n1403637161888318976 7.013523579 -0.209469199 -1.461087465 0.020161830 0.763361573 0.197932065 0.614569426\n1403637161938319104 7.062623978 -0.204711080 -1.508930445 0.025531845 0.768519461 0.189122006 0.610703588\n1403637161988318976 7.111224174 -0.199227333 -1.556547165 0.029626053 0.773042262 0.181348681 0.607157886\n1403637162038319104 7.153660774 -0.203084826 -1.614595175 0.033087749 0.776001632 0.176043779 0.604760528\n1403637162088318976 7.193584919 -0.199871778 -1.658519983 0.034714274 0.778510869 0.172864884 0.602356672\n1403637162138319104 7.228086948 -0.187306762 -1.727440596 0.038364314 0.778605878 0.172720939 0.602053702\n1403637162188318976 7.257664204 -0.182738423 -1.773853660 0.041408855 0.777931809 0.177092001 0.601453006\n1403637162238319104 7.288353443 -0.164546132 -1.824478269 0.044016812 0.776201010 0.183215380 0.601669908\n1403637162288318976 7.314221382 -0.155800462 -1.874410152 0.045644488 0.774281144 0.189517453 0.602070153\n1403637162338319104 7.341651917 -0.137638807 -1.922525167 0.045733340 0.772866011 0.194137171 0.602409661\n1403637162388318976 7.364027023 -0.123255730 -1.971934915 0.047368295 0.770792902 0.200113043 0.602983654\n1403637162438319104 7.377384663 -0.110016942 -2.020402908 0.048424426 0.767948866 0.207616329 0.603990972\n1403637162488318976 7.395488262 -0.087383986 -2.077632904 0.042467065 0.765320957 0.215062350 0.605168223\n1403637162538319104 7.409051895 -0.064571142 -2.131241560 0.034303728 0.764005482 0.219350234 0.605808794\n1403637162588318976 7.423076630 -0.050875425 -2.181979418 0.028884806 0.763989449 0.219906464 0.605910003\n1403637162638319104 7.434385777 -0.039923429 -2.229398012 0.025896341 0.766078532 0.214832872 0.605227113\n1403637162688318976 7.443167686 -0.029412270 -2.295585155 0.030765396 0.767767131 0.208217129 0.605171621\n1403637162738319104 7.451501846 -0.033452153 -2.361268520 0.039845642 0.770660281 0.202739224 0.602819920\n1403637162788318976 7.455757618 -0.007249355 -2.402659416 0.048572745 0.776147366 0.195848316 0.597393811\n1403637162838319104 7.460466862 0.008780003 -2.464786768 0.050574131 0.781455040 0.193795502 0.590942919\n1403637162888318976 7.462540150 0.022321105 -2.529628038 0.051711921 0.787698627 0.192642778 0.582876921\n1403637162938319104 7.459249496 0.042083025 -2.590168953 0.050231412 0.795413315 0.191230550 0.572909594\n1403637162988318976 7.453575134 0.062286735 -2.651078939 0.047697961 0.803376675 0.191116273 0.561947703\n1403637163038319104 7.441177368 0.087150216 -2.703782797 0.044570632 0.812444031 0.190674722 0.549173236\n1403637163088318976 7.433278084 0.111714959 -2.769967556 0.042294998 0.821313858 0.192171603 0.535466790\n1403637163138319104 7.416437626 0.135028362 -2.825699329 0.038734876 0.831371725 0.191899672 0.520091474\n1403637163188318976 7.403660774 0.160406351 -2.890645027 0.037190501 0.840574563 0.194451183 0.504222274\n1403637163238319104 7.381819725 0.177278757 -2.938051224 0.035771515 0.850669980 0.195892081 0.486525744\n1403637163288318976 7.366128445 0.207465887 -3.018492222 0.034296405 0.858037174 0.197760388 0.472743899\n1403637163338319104 7.341018677 0.236421108 -3.057314634 0.036132276 0.866920471 0.199841276 0.455199808\n1403637163388318976 7.313393116 0.266545534 -3.110553503 0.038784686 0.873305738 0.203854144 0.440767884\n1403637163438319104 7.283237934 0.283685207 -3.150525093 0.041565642 0.879297793 0.210570455 0.425167948\n1403637163488318976 7.262922287 0.322911978 -3.203633547 0.045107383 0.883413196 0.216480479 0.413137496\n1403637163538319104 7.229165554 0.351035118 -3.239189863 0.047167122 0.887035966 0.224297568 0.400790542\n1403637163588318976 7.194126129 0.374371290 -3.277291775 0.049225558 0.888706267 0.233887672 0.391247451\n1403637163638319104 7.157809734 0.395139217 -3.320374966 0.048657961 0.888994813 0.244920537 0.383841842\n1403637163688318976 7.118552208 0.413687706 -3.372296810 0.050021589 0.888592362 0.254494458 0.378330499\n1403637163738319104 7.085545540 0.427521229 -3.416422129 0.051355895 0.887846112 0.264635801 0.372907221\n1403637163788318976 7.043069839 0.444590330 -3.457635403 0.051878244 0.888086855 0.269711465 0.368600249\n1403637163838319104 6.996900558 0.455746889 -3.501940012 0.054983586 0.887131155 0.275473744 0.366182148\n1403637163888318976 6.958212852 0.472897291 -3.544579506 0.059843477 0.887162805 0.278037697 0.363394976\n1403637163938319104 6.900481701 0.482864380 -3.604776382 0.064231388 0.886444986 0.279011756 0.363651067\n1403637163988318976 6.856225014 0.492237091 -3.650863647 0.067330293 0.887655079 0.277483582 0.361300409\n1403637164038319104 6.805646896 0.491256475 -3.704383850 0.067720897 0.888007641 0.277290344 0.360508472\n1403637164088318976 6.753037453 0.498489141 -3.765259027 0.068104565 0.888772190 0.274260700 0.360869467\n1403637164138319104 6.695816040 0.509381294 -3.818552017 0.068134949 0.890048265 0.269855946 0.361039460\n1403637164188318976 6.638303757 0.512111902 -3.887073040 0.066390492 0.890483797 0.266915858 0.362473160\n1403637164238319104 6.575099468 0.510692358 -3.948729992 0.062503591 0.891023040 0.264794379 0.363393933\n1403637164288318976 6.508238792 0.516172171 -4.010928154 0.056016605 0.892248690 0.259767205 0.365069121\n1403637164338319104 6.444266319 0.518606901 -4.080517769 0.049276374 0.892171085 0.258767307 0.366936058\n1403637164388318976 6.375141144 0.524137259 -4.136120796 0.045481477 0.892304957 0.257496327 0.367993057\n1403637164438319104 6.303318024 0.529878378 -4.200843334 0.041677941 0.890897334 0.259448826 0.370474309\n1403637164488318976 6.233573914 0.540200949 -4.257218838 0.042901579 0.889418244 0.261594653 0.372374684\n1403637164538319104 6.168302536 0.553063154 -4.326236725 0.047633372 0.887194514 0.264299423 0.375183642\n1403637164588318976 6.099899769 0.558417320 -4.382107735 0.050853305 0.885532737 0.267295986 0.376561493\n1403637164638319104 6.016331673 0.572710514 -4.465709686 0.053575382 0.882697046 0.270456851 0.380563706\n1403637164688318976 5.947679520 0.588425875 -4.524316788 0.051376112 0.882423401 0.270331502 0.381589204\n1403637164738319104 5.874567986 0.613657713 -4.596115112 0.045713332 0.883190930 0.265947342 0.383609325\n1403637164788318976 5.800539494 0.631726980 -4.663835526 0.039164808 0.885553539 0.259776086 0.383115411\n1403637164838319104 5.730400562 0.654148579 -4.730347157 0.034606449 0.888302088 0.254042059 0.381030738\n1403637164888318976 5.655711174 0.675977707 -4.798619747 0.029840143 0.891298652 0.249615461 0.377343923\n1403637164938319104 5.579493523 0.698882580 -4.870860577 0.027055591 0.893755317 0.247561753 0.373071879\n1403637164988318976 5.509880066 0.723831177 -4.942259312 0.025189897 0.896394908 0.246840283 0.367303044\n1403637165038319104 5.427832127 0.755090237 -5.024711609 0.025317673 0.898454845 0.246565491 0.362413168\n1403637165088318976 5.353362560 0.766807556 -5.077476025 0.024707047 0.902457714 0.246037751 0.352739275\n1403637165138319104 5.273903370 0.794972897 -5.152376652 0.026671374 0.906355560 0.242784902 0.344766080\n1403637165188318976 5.195148468 0.820753574 -5.207501888 0.025562793 0.911345780 0.240800664 0.332882077\n1403637165238319104 5.123602390 0.853513718 -5.271059990 0.025821498 0.915679276 0.240497917 0.320975780\n1403637165288318976 5.045730591 0.878808737 -5.335419655 0.023875952 0.918963492 0.243391037 0.309349060\n1403637165338319104 4.965220451 0.896708250 -5.394042969 0.021863863 0.921094656 0.250197679 0.297502369\n1403637165388318976 4.891966343 0.919925213 -5.456863880 0.017981330 0.922723889 0.256474644 0.287189901\n1403637165438319104 4.812400818 0.935446978 -5.517759323 0.015920451 0.923380554 0.263779283 0.278451711\n1403637165488318976 4.734637260 0.955133677 -5.576796532 0.015830215 0.924364328 0.268219262 0.270847738\n1403637165538319104 4.652463913 0.968161106 -5.635059357 0.013288809 0.925625205 0.270862103 0.263960481\n1403637165588318976 4.578061104 0.982009411 -5.690650940 0.011443416 0.926762283 0.273498386 0.257253468\n1403637165638319104 4.503051758 0.994186163 -5.747100353 0.004475025 0.928574383 0.273032069 0.251362443\n1403637165688318976 4.424310684 1.007369757 -5.805071831 -0.002329108 0.930015683 0.272170573 0.246958688\n1403637165738319104 4.361701488 1.018827200 -5.865717888 -0.010314235 0.931364179 0.271191180 0.242713109\n1403637165788318976 4.283214569 1.030749083 -5.917274952 -0.017898731 0.932462454 0.269613832 0.239795297\n1403637165838319104 4.220652103 1.043587446 -5.974238396 -0.026091291 0.933451355 0.267890483 0.237112775\n1403637165888318976 4.164906502 1.061496973 -6.021946907 -0.032420494 0.934018731 0.265904248 0.236332044\n1403637165938319104 4.091473579 1.071772814 -6.074369431 -0.038018782 0.933744729 0.264509171 0.238139182\n1403637165988318976 4.032489777 1.085566521 -6.118319511 -0.044551834 0.933142245 0.263102591 0.240910277\n1403637166038319104 3.973039150 1.106815338 -6.168684483 -0.048632119 0.932236850 0.260836333 0.246035948\n1403637166088318976 3.918983221 1.132395744 -6.213762283 -0.053949282 0.931221485 0.258793861 0.250881851\n1403637166138319104 3.867234468 1.155975580 -6.255504131 -0.056176692 0.930456579 0.257047504 0.254992843\n1403637166188318976 3.810589552 1.183404446 -6.296299458 -0.058099363 0.929354727 0.255872905 0.259717673\n1403637166238319104 3.776582241 1.211925983 -6.330520153 -0.056916334 0.929417551 0.252768278 0.262776971\n1403637166288318976 3.735800266 1.239294052 -6.364651680 -0.052121703 0.929772437 0.248294711 0.266751319\n1403637166338319104 3.698026419 1.264459372 -6.401958466 -0.046290137 0.931562424 0.237374485 0.271481097\n1403637166388318976 3.658869028 1.288700819 -6.432040691 -0.037153494 0.934163749 0.221795619 0.277063936\n1403637166438319104 3.632326126 1.307245851 -6.456389427 -0.028163336 0.935878277 0.209110916 0.282154918\n1403637166488318976 3.601080894 1.326179981 -6.486150265 -0.025133833 0.935970008 0.201478601 0.287636489\n1403637166538319104 3.572015524 1.344766498 -6.505729198 -0.022056149 0.935333312 0.198799893 0.291793972\n1403637166588318976 3.542783260 1.360392094 -6.520816803 -0.023680249 0.933415711 0.202086151 0.295525968\n1403637166638319104 3.511621237 1.373275042 -6.537445545 -0.027336704 0.930211663 0.211460248 0.298736542\n1403637166688318976 3.477389574 1.391015649 -6.543920517 -0.032479417 0.926106334 0.224499226 0.301450163\n1403637166738319104 3.461296320 1.395460367 -6.553548336 -0.041838024 0.922969759 0.234090045 0.302619010\n1403637166788318976 3.441317558 1.411652684 -6.554101944 -0.050120033 0.920686066 0.239558131 0.304034650\n1403637166838319104 3.405137539 1.422823429 -6.563546181 -0.059354305 0.918719292 0.241398424 0.306852967\n1403637166888318976 3.388551712 1.440794349 -6.566768646 -0.068938345 0.918503642 0.237764254 0.308328956\n1403637166938319104 3.373167276 1.450973034 -6.567567348 -0.078255281 0.918587089 0.232732579 0.309692472\n1403637166988318976 3.364072323 1.462692738 -6.559756279 -0.084611885 0.920068860 0.224189803 0.309924245\n1403637167038319104 3.350062847 1.472432613 -6.555334568 -0.091103852 0.920955777 0.215638041 0.311513782\n1403637167088318976 3.347444534 1.474688292 -6.542565346 -0.096761025 0.921929777 0.207480803 0.312465191\n1403637167138319104 3.349449873 1.479792714 -6.528228760 -0.101506494 0.923121214 0.198931798 0.313001215\n1403637167188318976 3.351449251 1.477047205 -6.506218433 -0.104534321 0.924293339 0.191007763 0.313481122\n1403637167238319104 3.363257885 1.473282456 -6.485311508 -0.107559048 0.924954176 0.185419634 0.313863546\n1403637167288318976 3.374541044 1.449006081 -6.458054543 -0.108772278 0.924959123 0.184913203 0.313729614\n1403637167338319104 3.396076202 1.442256689 -6.423832893 -0.107744053 0.925184667 0.186291575 0.312601984\n1403637167388318976 3.414842129 1.428621769 -6.381224632 -0.104879782 0.924519122 0.191800371 0.312213510\n1403637167438319104 3.445600986 1.417611480 -6.342023849 -0.096777700 0.922882557 0.202664688 0.312808096\n1403637167488318976 3.474176168 1.407919168 -6.291603565 -0.081291035 0.921362460 0.214011684 0.314136893\n1403637167538319104 3.492560625 1.388449430 -6.230205059 -0.063975103 0.919210434 0.226541549 0.315655351\n1403637167588318976 3.544315815 1.365356565 -6.178767681 -0.047860511 0.916948020 0.238087043 0.316591740\n1403637167638319104 3.578633785 1.362161994 -6.126646042 -0.030887499 0.915087640 0.245662734 0.318292916\n1403637167688318976 3.618337631 1.349269152 -6.068741798 -0.020224318 0.913045943 0.251343578 0.320568949\n1403637167738319104 3.657435417 1.340593457 -6.013572216 -0.013631000 0.910660863 0.256042808 0.323964566\n1403637167788318976 3.696528196 1.327347875 -5.953977108 -0.011004032 0.907578230 0.261100739 0.328644216\n1403637167838319104 3.734632015 1.325633407 -5.893998146 -0.009941539 0.904346287 0.264925659 0.334474832\n1403637167888318976 3.776443481 1.315413952 -5.835795879 -0.012122395 0.900754213 0.269504219 0.340385526\n1403637167938319104 3.817137718 1.310992241 -5.779543877 -0.014993504 0.898189962 0.271610260 0.345337391\n1403637167988318976 3.843111992 1.301440239 -5.728687286 -0.021522185 0.896084547 0.269928515 0.351721376\n1403637168038319104 3.900915384 1.290373564 -5.672806740 -0.027411096 0.895312250 0.267645001 0.355008185\n1403637168088318976 3.933208942 1.274554491 -5.620138168 -0.029026814 0.893565655 0.266493589 0.360109806\n1403637168138319104 3.987193584 1.267257929 -5.567156315 -0.025538746 0.891679168 0.268956423 0.363205880\n1403637168188318976 4.031009197 1.250530720 -5.516921043 -0.023826586 0.890125453 0.270079136 0.366287231\n1403637168238319104 4.078596592 1.244614601 -5.463650703 -0.021795847 0.890027821 0.267354369 0.368642300\n1403637168288318976 4.128582001 1.253286839 -5.404400349 -0.019918695 0.890837669 0.262754142 0.370096892\n1403637168338319104 4.177954197 1.257191896 -5.351123810 -0.019546980 0.892094493 0.256437153 0.371517658\n1403637168388318976 4.225957394 1.266067028 -5.297515869 -0.017654408 0.893997312 0.248337805 0.372539133\n1403637168438319104 4.273337364 1.270781159 -5.242646694 -0.016987421 0.895581543 0.240853295 0.373677433\n1403637168488318976 4.315237999 1.273869038 -5.189999580 -0.011794731 0.896511316 0.235284418 0.375192642\n1403637168538319104 4.370939255 1.289186954 -5.127650738 -0.008632502 0.897311211 0.232506305 0.375098497\n1403637168588318976 4.424720764 1.297354341 -5.062644958 -0.006183873 0.896573603 0.235282198 0.375179708\n1403637168638319104 4.461667061 1.315158844 -5.004590988 -0.004613841 0.895488441 0.237936080 0.376119167\n1403637168688318976 4.521875381 1.317411661 -4.957136154 -0.007947140 0.894276500 0.241608635 0.376605392\n1403637168738319104 4.572891712 1.328816414 -4.888596535 -0.009494381 0.894216180 0.243452743 0.375523627\n1403637168788318976 4.617652893 1.315607667 -4.842327118 -0.010110033 0.892942190 0.247485489 0.375902951\n1403637168838319104 4.665924549 1.309423327 -4.793365002 -0.013293888 0.892396390 0.249908507 0.375496656\n1403637168888318976 4.707237244 1.321294904 -4.727376938 -0.014929447 0.893022358 0.248413622 0.374938548\n1403637168938319104 4.763532162 1.321974277 -4.664720058 -0.019328697 0.893754542 0.247872248 0.373347789\n1403637168988318976 4.812173367 1.313671947 -4.614688873 -0.022334510 0.893672943 0.248484612 0.372968167\n1403637169038319104 4.859570026 1.315900922 -4.556622505 -0.026280403 0.894400716 0.246703386 0.372148007\n1403637169088318976 4.911800385 1.322585464 -4.499419212 -0.031163216 0.894766629 0.244605422 0.372276425\n1403637169138319104 4.959149361 1.317888856 -4.446199417 -0.032754552 0.894340277 0.242519766 0.374521971\n1403637169188318976 5.001332760 1.316380382 -4.385869026 -0.033507064 0.893260241 0.239297658 0.379077882\n1403637169238319104 5.067745209 1.319379091 -4.324950695 -0.033313729 0.891883492 0.235201046 0.384856403\n1403637169288318976 5.128952026 1.307739377 -4.252616882 -0.032851987 0.890039563 0.231217310 0.391521156\n1403637169338319104 5.174499512 1.298130512 -4.199823380 -0.030022006 0.886033952 0.227958366 0.402588367\n1403637169388318976 5.233376503 1.286703706 -4.141064644 -0.028655265 0.881913900 0.224781677 0.413376272\n1403637169438319104 5.293342590 1.276124597 -4.059893131 -0.028259639 0.878139138 0.219480768 0.424147606\n1403637169488318976 5.348239422 1.252248764 -4.017743587 -0.027442543 0.871443272 0.216739833 0.439155251\n1403637169538319104 5.405577183 1.223791838 -3.943279505 -0.028513122 0.866281450 0.211199701 0.451816440\n1403637169588318976 5.460481644 1.213643074 -3.877342224 -0.028959706 0.859788477 0.203689322 0.467371017\n1403637169638319104 5.528560638 1.184472561 -3.797368288 -0.032632031 0.853901386 0.195068702 0.481389374\n1403637169688318976 5.581274986 1.158542275 -3.737785339 -0.032344468 0.845554054 0.190046206 0.497870088\n1403637169738319104 5.639687538 1.125570893 -3.679195881 -0.032954857 0.835907221 0.187193274 0.514909565\n1403637169788318976 5.690228462 1.125105500 -3.596223593 -0.031484019 0.827958286 0.180769548 0.529920936\n1403637169838319104 5.742026806 1.093132138 -3.519703388 -0.032797337 0.819584310 0.176835239 0.543999195\n1403637169888318976 5.786417007 1.084692478 -3.438085079 -0.035324510 0.812194645 0.169613823 0.557066500\n1403637169938319104 5.842434883 1.065378070 -3.358346939 -0.036110595 0.805073857 0.165240601 0.568548739\n1403637169988318976 5.907833099 1.038635015 -3.263432980 -0.039838567 0.798452973 0.159224361 0.579252422\n1403637170038319104 5.950760841 1.025125027 -3.186874390 -0.040544562 0.790671825 0.155402556 0.590799630\n1403637170088318976 6.010442734 1.003066778 -3.098531246 -0.042900600 0.783256948 0.153081611 0.601027608\n1403637170138319104 6.054943085 0.991483569 -3.003511429 -0.042644545 0.775546610 0.147915050 0.612233698\n1403637170188318976 6.102210999 0.972107947 -2.926623821 -0.041028291 0.766706347 0.144959345 0.624071181\n1403637170238319104 6.152631760 0.960237265 -2.811248064 -0.042009726 0.760180712 0.139592752 0.633146405\n1403637170288318976 6.198871613 0.939938903 -2.718042374 -0.043505836 0.751961052 0.135164574 0.643733084\n1403637170338319104 6.242905617 0.941523790 -2.615434885 -0.040073223 0.743409157 0.129478395 0.654959798\n1403637170388318976 6.289533615 0.928949296 -2.510475397 -0.032862186 0.733014762 0.128612727 0.667134345\n1403637170438319104 6.329847813 0.920790911 -2.403328419 -0.022257667 0.722262323 0.127065778 0.679482162\n1403637170488318976 6.371831894 0.912987530 -2.299270868 -0.010228690 0.710021853 0.125732049 0.692788422\n1403637170538319104 6.407593727 0.901081562 -2.205340385 0.001759218 0.697116971 0.123299234 0.706273377\n1403637170588318976 6.447824955 0.899249911 -2.092131376 0.013295732 0.685414493 0.118019320 0.718402147\n1403637170638319104 6.471992016 0.873329639 -1.973904371 0.021214163 0.673699439 0.114859611 0.729716599\n1403637170688318976 6.499521732 0.866596282 -1.862294197 0.030633282 0.661442578 0.109173790 0.741374671\n1403637170738319104 6.523377419 0.848724604 -1.757740736 0.034214199 0.648964226 0.104252286 0.752865374\n1403637170788318976 6.551651478 0.869681597 -1.666138291 0.039796844 0.633806705 0.100733079 0.765870869\n1403637170838319104 6.560062408 0.885764003 -1.558582425 0.038396195 0.620472848 0.097545981 0.777189791\n1403637170888318976 6.564253330 0.861987174 -1.438266277 0.035374444 0.606141269 0.096825033 0.788648427\n1403637170938319104 6.571040630 0.861644983 -1.337267280 0.031656694 0.590618372 0.095081314 0.800704300\n1403637170988318976 6.566016674 0.845604300 -1.241317630 0.026117088 0.575554132 0.094168037 0.811903775\n1403637171038319104 6.572985649 0.827897310 -1.167775154 0.023178002 0.558050573 0.093946218 0.824145913\n1403637171088318976 6.565715790 0.808507144 -1.076207638 0.021254644 0.541495502 0.095378645 0.835005224\n1403637171138319104 6.559874535 0.798071027 -0.979808331 0.017591089 0.528275073 0.094044164 0.843665659\n1403637171188318976 6.545070648 0.785614967 -0.881460428 0.016877780 0.517057538 0.092686534 0.850750148\n1403637171238319104 6.549984932 0.775511146 -0.819521904 0.019084796 0.504098177 0.092475034 0.858469069\n1403637171288318976 6.530278206 0.748359680 -0.716618299 0.020185098 0.497654289 0.089060888 0.862554848\n1403637171338319104 6.516221046 0.722071290 -0.639284611 0.020331632 0.491148174 0.084704220 0.866709471\n1403637171388318976 6.511038780 0.697112441 -0.581213474 0.017918093 0.484908462 0.077978522 0.870897293\n1403637171438319104 6.474548340 0.682800829 -0.484341383 0.017096251 0.485260427 0.070723481 0.871337056\n1403637171488318976 6.444882393 0.657907128 -0.403726578 0.014833701 0.483984917 0.066802658 0.872396708\n1403637171538319104 6.416824818 0.633437753 -0.336220264 0.012619418 0.482423782 0.064091474 0.873498917\n1403637171588318976 6.387573242 0.613585889 -0.269870996 0.010813577 0.481555700 0.061690159 0.874174714\n1403637171638319104 6.353128910 0.594731629 -0.186030388 0.009314516 0.483772010 0.057477959 0.873254955\n1403637171688318976 6.318253040 0.577746868 -0.121840000 0.008542743 0.484314680 0.055362858 0.873098671\n1403637171738319104 6.280631065 0.555348039 -0.057430983 0.007932382 0.485666096 0.053921219 0.872443676\n1403637171788318976 6.239985466 0.541916847 0.011163712 0.007816676 0.488044709 0.051659491 0.871253431\n1403637171838319104 6.194692135 0.524739385 0.076332092 0.007225737 0.490775377 0.048912760 0.869882107\n1403637171888318976 6.146554947 0.516733110 0.147340775 0.008608500 0.493283361 0.047796518 0.868511856\n1403637171938319104 6.088028431 0.491546094 0.219581842 0.007469296 0.496782035 0.048061125 0.866511345\n1403637171988318976 6.042241096 0.493304312 0.281212330 0.010157507 0.497683853 0.046890020 0.866030574\n1403637172038319104 5.986749172 0.484114617 0.350272179 0.010397552 0.500164330 0.046295967 0.864629507\n1403637172088318976 5.925290108 0.472854912 0.415111780 0.011154572 0.501979530 0.046548896 0.863553882\n1403637172138319104 5.862161160 0.462522715 0.476873398 0.011408448 0.502337575 0.050341293 0.863129556\n1403637172188318976 5.794003010 0.462348998 0.547327042 0.014044207 0.501657248 0.058850344 0.862948060\n1403637172238319104 5.731432915 0.460974187 0.600302458 0.013292416 0.498193175 0.071303830 0.864026964\n1403637172288318976 5.651984692 0.445048332 0.661065102 0.010649886 0.495482743 0.085995026 0.864284873\n1403637172338319104 5.574216366 0.440447420 0.727258205 0.010555429 0.493798941 0.098146304 0.863955140\n1403637172388318976 5.494652748 0.430123448 0.790978312 0.011215680 0.492368191 0.109902516 0.863347650\n1403637172438319104 5.418738365 0.423305511 0.845408440 0.012324898 0.490728378 0.119100980 0.863046169\n1403637172488318976 5.337226868 0.407600015 0.900650501 0.012780582 0.489735752 0.128555164 0.862246573\n1403637172538319104 5.263380051 0.398049235 0.949776411 0.014972685 0.489081383 0.134264708 0.861712396\n1403637172588318976 5.183614254 0.373659372 0.995290041 0.014877764 0.489201427 0.139394850 0.860830784\n1403637172638319104 5.106465816 0.358817011 1.037030578 0.016040923 0.489116400 0.142707303 0.860315323\n1403637172688318976 5.031484127 0.340559721 1.076372743 0.015690103 0.488989979 0.147058457 0.859660685\n1403637172738319104 4.952849865 0.321620733 1.111229420 0.014807981 0.489582628 0.150550038 0.858734071\n1403637172788318976 4.882594109 0.305728525 1.145394325 0.011670377 0.491032481 0.155419245 0.857085645\n1403637172838319104 4.788956642 0.273718029 1.180091619 0.004086026 0.493788272 0.164061025 0.853955746\n1403637172888318976 4.712276936 0.256017268 1.212132573 -0.004731492 0.498425990 0.173365340 0.849407792\n1403637172938319104 4.640464306 0.226708710 1.245531559 -0.017455716 0.502516687 0.183314845 0.844729483\n1403637172988318976 4.567240715 0.210490108 1.274541974 -0.027356153 0.506049275 0.192511633 0.840300560\n1403637173038319104 4.510718822 0.217889905 1.327781796 -0.034377702 0.510213673 0.200075015 0.835745275\n1403637173088318976 4.482335567 0.239096701 1.285427332 -0.039963249 0.508853137 0.203836396 0.835417330\n1403637173138319104 4.428524971 0.239628315 1.306224346 -0.043718886 0.513733447 0.210676417 0.830531180\n1403637173188318976 4.376324654 0.242088914 1.328611970 -0.044289432 0.520453513 0.217847437 0.824444711\n1403637173238319104 4.336539268 0.248314500 1.345342278 -0.043082189 0.529296041 0.221299484 0.817934096\n1403637173288318976 4.299718857 0.260925055 1.366334796 -0.037638698 0.539634228 0.222596601 0.811066568\n1403637173338319104 4.263670921 0.258429050 1.380832911 -0.032511264 0.551144838 0.224139139 0.803084135\n1403637173388318976 4.230763912 0.268837571 1.394444823 -0.026826967 0.562387288 0.224212125 0.795443177\n1403637173438319104 4.194394112 0.270662904 1.406824112 -0.022036185 0.573654056 0.225644112 0.787096024\n1403637173488318976 4.173192024 0.286693871 1.413671017 -0.017122149 0.584322989 0.225889593 0.779260755\n1403637173538319104 4.150282383 0.293549538 1.420525312 -0.012684747 0.593868673 0.228897452 0.771210074\n1403637173588318976 4.127433300 0.304128289 1.425505400 -0.008168137 0.603067040 0.233529329 0.762697518\n1403637173638319104 4.109213829 0.311086118 1.429460764 -0.003633346 0.610652864 0.241003960 0.754325509\n1403637173688318976 4.096607685 0.334306717 1.429010868 0.001011629 0.617414117 0.247703031 0.746620417\n1403637173738319104 4.083759308 0.349664986 1.430748224 0.003994734 0.624295235 0.256369412 0.737912118\n1403637173788318976 4.072438240 0.360131145 1.427895308 0.003995187 0.630494237 0.266174108 0.729117572\n1403637173838319104 4.072259426 0.396603465 1.412901878 0.004018650 0.634529889 0.276262373 0.721827328\n1403637173888318976 4.069931507 0.419414520 1.399425268 0.000091242 0.639223516 0.285821974 0.713932097\n1403637173938319104 4.074057579 0.442799807 1.384586811 -0.008439695 0.645061314 0.288342565 0.707589686\n1403637173988318976 4.075349331 0.455063820 1.360519886 -0.016331347 0.652609110 0.283995479 0.702268600\n1403637174038319104 4.086070061 0.478366971 1.332474351 -0.023278084 0.662371695 0.268330574 0.699085593\n1403637174088318976 4.095273495 0.480337739 1.299049377 -0.023584612 0.671141803 0.253441095 0.696261466\n1403637174138319104 4.113788605 0.491735756 1.268293142 -0.019506564 0.680597544 0.233489931 0.694182217\n1403637174188318976 4.131063938 0.493472517 1.233522654 -0.011366403 0.687728167 0.217059463 0.692665756\n1403637174238319104 4.155548096 0.494747162 1.189599514 -0.001191699 0.692153454 0.204687759 0.692116380\n1403637174288318976 4.179348469 0.497832894 1.149304271 0.009182489 0.694904268 0.196863383 0.691569626\n1403637174338319104 4.197191238 0.495027423 1.112203598 0.014179963 0.695507586 0.195791498 0.691182971\n1403637174388318976 4.216915607 0.495486140 1.068837047 0.020162098 0.694612384 0.196845070 0.691635132\n1403637174438319104 4.234599590 0.491879940 1.029510498 0.028027985 0.693520248 0.201325238 0.691167295\n1403637174488318976 4.247941971 0.485227346 0.985608220 0.038895480 0.692189634 0.207347423 0.690194011\n1403637174538319104 4.262649059 0.476710379 0.937616527 0.043520886 0.693216562 0.210728183 0.687859237\n1403637174588318976 4.277272224 0.473073959 0.886897147 0.047095556 0.695768535 0.213741645 0.684107184\n1403637174638319104 4.284984112 0.462530077 0.835792720 0.044225726 0.701994777 0.212022364 0.678449631\n1403637174688318976 4.302351475 0.465861976 0.774014354 0.044028200 0.710233212 0.207820266 0.671149075\n1403637174738319104 4.314276695 0.468163610 0.713688254 0.041762780 0.719833672 0.202541515 0.662625313\n1403637174788318976 4.324645519 0.469813824 0.657471538 0.039658070 0.730838597 0.197103858 0.652267039\n1403637174838319104 4.331092358 0.474160373 0.600496173 0.036184199 0.740482688 0.197941080 0.641245186\n1403637174888318976 4.336906910 0.477456331 0.542792022 0.032891124 0.748438954 0.205043688 0.629852653\n1403637174938319104 4.335711002 0.479606867 0.484972596 0.030307107 0.756001830 0.213297114 0.618099511\n1403637174988318976 4.343833923 0.493581533 0.421884477 0.027801052 0.763585091 0.218337089 0.607036948\n1403637175038319104 4.344739914 0.499386013 0.366207361 0.027479133 0.770558536 0.222940356 0.596474707\n1403637175088318976 4.348784447 0.511806846 0.302749157 0.028833505 0.777718186 0.222728908 0.587124288\n1403637175138319104 4.344839573 0.520267129 0.240751386 0.033339243 0.783568025 0.221478671 0.579531610\n1403637175188318976 4.348176003 0.535106122 0.180369616 0.039678302 0.789098144 0.218663111 0.572657049\n1403637175238319104 4.342706203 0.541984260 0.117266178 0.047508825 0.794016361 0.215540200 0.566412747\n1403637175288318976 4.336894035 0.561550558 0.053579211 0.054797489 0.798736691 0.209129080 0.561499715\n1403637175338319104 4.327812672 0.571347654 -0.007147670 0.058613088 0.803164363 0.204042912 0.556648910\n1403637175388318976 4.317769051 0.589276612 -0.067588925 0.061777607 0.806458533 0.199334949 0.553239226\n1403637175438319104 4.310797691 0.608013391 -0.131246686 0.064173989 0.807380319 0.200755611 0.551104248\n1403637175488318976 4.296853542 0.628410518 -0.194857597 0.064779058 0.806831717 0.205752417 0.549992859\n1403637175538319104 4.272614479 0.647207499 -0.254525542 0.065191448 0.805185556 0.212913930 0.549630702\n1403637175588318976 4.254011154 0.672345936 -0.322341025 0.063888095 0.802756488 0.220456555 0.550362766\n1403637175638319104 4.223195553 0.692043185 -0.380718350 0.059955962 0.800543964 0.228676125 0.550673902\n1403637175688318976 4.196987152 0.713554204 -0.443324625 0.057253629 0.798905075 0.234623641 0.550839782\n1403637175738319104 4.161746025 0.731133342 -0.510262728 0.055610038 0.797073722 0.238714963 0.551902354\n1403637175788318976 4.137139797 0.749672890 -0.578242302 0.051741101 0.796645164 0.240369081 0.552179396\n1403637175838319104 4.101661205 0.768830001 -0.650445223 0.047565278 0.797034323 0.238253877 0.552909434\n1403637175888318976 4.067447186 0.781408727 -0.721535683 0.040991757 0.798426330 0.234156772 0.553177774\n1403637175938319104 4.030685902 0.798343956 -0.797276616 0.036512252 0.800195992 0.227652565 0.553649306\n1403637175988318976 3.992195845 0.808674097 -0.873931527 0.034487985 0.801691890 0.220557690 0.554486275\n1403637176038319104 3.953337669 0.817286372 -0.950836658 0.037847459 0.802452266 0.215378866 0.555202603\n1403637176088318976 3.913788319 0.826136410 -1.023445725 0.040612388 0.803562224 0.209116265 0.555795670\n1403637176138319104 3.871387005 0.833559990 -1.101194501 0.041074988 0.804443538 0.202967241 0.556765437\n1403637176188318976 3.825129032 0.841259301 -1.178151846 0.042506583 0.804787874 0.197871625 0.557993233\n1403637176238319104 3.779273272 0.854145050 -1.253734112 0.043307953 0.805758953 0.193648204 0.558011889\n1403637176288318976 3.728298187 0.865988612 -1.328510404 0.043745253 0.806891263 0.192003191 0.556908965\n1403637176338319104 3.679502249 0.881094635 -1.403619647 0.044732928 0.807728410 0.191943288 0.555636227\n1403637176388318976 3.625423431 0.893943846 -1.478240728 0.042914696 0.808712482 0.191768035 0.554407358\n1403637176438319104 3.571662664 0.909295082 -1.548878431 0.040984895 0.809280396 0.194211602 0.552871943\n1403637176488318976 3.512818575 0.929685354 -1.621944427 0.035702664 0.810988009 0.196089134 0.550066173\n1403637176538319104 3.460165977 0.949507892 -1.692402005 0.032380443 0.813221991 0.199188575 0.545843780\n1403637176588318976 3.409950018 0.974849463 -1.757764697 0.032273989 0.815710247 0.203625694 0.540473640\n1403637176638319104 3.336393595 0.986191094 -1.837393045 0.030142294 0.817399859 0.209875047 0.535631776\n1403637176688318976 3.282569647 0.999473631 -1.893036366 0.027812494 0.819889367 0.215410247 0.529722810\n1403637176738319104 3.212039471 1.034119010 -1.972862005 0.027358223 0.821095407 0.220610991 0.525722980\n1403637176788318976 3.144235134 1.052137256 -2.044915915 0.025222560 0.822388411 0.224402249 0.522192240\n1403637176838319104 3.088487387 1.087929726 -2.114021540 0.024152972 0.823820651 0.228022158 0.518403471\n1403637176888318976 3.027109861 1.104045153 -2.169415474 0.020645553 0.824445367 0.234163418 0.514811754\n1403637176938319104 2.955148935 1.124680281 -2.238377094 0.016980151 0.824656904 0.239128619 0.512318492\n1403637176988318976 2.898120880 1.153923154 -2.313242435 0.012158193 0.824176967 0.244280830 0.510794818\n1403637177038319104 2.820607185 1.165984273 -2.370275974 0.005988398 0.823238730 0.251813024 0.508755744\n1403637177088318976 2.760025978 1.205702305 -2.444492340 -0.000526508 0.820838392 0.261726856 0.507664382\n1403637177138319104 2.699928045 1.237720490 -2.510638475 -0.006607209 0.818187416 0.271766812 0.506624579\n1403637177188318976 2.639505625 1.269191504 -2.578099966 -0.011465702 0.816016495 0.280456513 0.505301654\n1403637177238319104 2.581534863 1.298456907 -2.651803493 -0.015855150 0.813907385 0.287630290 0.504551589\n1403637177288318976 2.527738094 1.328586340 -2.723523378 -0.018198408 0.812560976 0.292187095 0.504023850\n1403637177338319104 2.473414183 1.367803454 -2.793068409 -0.020671548 0.811545134 0.295599014 0.503575742\n1403637177388318976 2.427819729 1.396648169 -2.864070415 -0.024040474 0.811326027 0.297192425 0.502840757\n1403637177438319104 2.380453825 1.434924722 -2.938521385 -0.030069005 0.811834157 0.295894206 0.502461553\n1403637177488318976 2.339237690 1.475537062 -3.016985893 -0.037700936 0.813053727 0.293835223 0.501181781\n1403637177538319104 2.300976515 1.514110565 -3.092305183 -0.043526798 0.815314651 0.290817559 0.498791099\n1403637177588318976 2.265694141 1.553418040 -3.169076681 -0.051450871 0.818105936 0.285370708 0.496607512\n1403637177638319104 2.237535000 1.592535019 -3.247162819 -0.057488270 0.821206272 0.278093934 0.494953662\n1403637177688318976 2.208042622 1.625685215 -3.330031872 -0.061056457 0.824252546 0.270630956 0.493597686\n1403637177738319104 2.186304331 1.661043763 -3.404466629 -0.066025846 0.827595890 0.261055291 0.492519826\n1403637177788318976 2.173272610 1.682652950 -3.484927177 -0.064309381 0.830950260 0.256099641 0.489692628\n1403637177838319104 2.159399509 1.708579421 -3.560260296 -0.060074821 0.833374321 0.256723255 0.485768855\n1403637177888318976 2.149758816 1.734833002 -3.641475916 -0.056462038 0.836374819 0.258023709 0.480325818\n1403637177938319104 2.142354012 1.753356576 -3.701840401 -0.054298773 0.840978265 0.258695304 0.472105801\n1403637177988318976 2.132209539 1.796653390 -3.795916557 -0.055564020 0.844823360 0.258356512 0.465229005\n1403637178038319104 2.140405416 1.790253878 -3.855081558 -0.063510329 0.851071417 0.257216752 0.453302741\n1403637178088318976 2.156025648 1.839378357 -3.915368080 -0.071645103 0.858972788 0.250565648 0.440737545\n1403637178138319104 2.143008709 1.863020182 -4.013344288 -0.076393984 0.863021612 0.249151945 0.432759672\n1403637178188318976 2.156686306 1.893352032 -4.083408356 -0.081223495 0.867681623 0.248081118 0.423068672\n1403637178238319104 2.163019180 1.900166273 -4.141191483 -0.085207209 0.872406065 0.244661584 0.414473236\n1403637178288318976 2.187931061 1.928575993 -4.195850372 -0.088350132 0.877088308 0.238779441 0.407301694\n1403637178338319104 2.203621149 1.955173135 -4.269500256 -0.091041744 0.881201863 0.230276331 0.402700245\n1403637178388318976 2.225424290 1.961851835 -4.321533203 -0.096075132 0.884326458 0.225955606 0.397089899\n1403637178438319104 2.264031410 2.002773523 -4.386511326 -0.098197311 0.887242317 0.218945220 0.393981397\n1403637178488318976 2.293334961 2.016066790 -4.434159279 -0.099397786 0.888796806 0.217599824 0.390910029\n1403637178538319104 2.337821484 2.019765139 -4.480131149 -0.098140210 0.889936149 0.217764929 0.388536453\n1403637178588318976 2.377908945 2.020529032 -4.523302078 -0.096303947 0.890568376 0.218377411 0.387201250\n1403637178638319104 2.420469999 2.027308464 -4.557628632 -0.087420084 0.891169190 0.219866693 0.387083679\n1403637178688318976 2.471217155 2.029634953 -4.593241215 -0.076932646 0.891470253 0.221024722 0.387956411\n1403637178738319104 2.522699356 2.032128572 -4.619957447 -0.064426951 0.892541707 0.219966978 0.388372213\n1403637178788318976 2.575849533 2.038423777 -4.649454117 -0.052158799 0.893219411 0.218008250 0.389757514\n1403637178838319104 2.629504681 2.043020248 -4.672458649 -0.041890811 0.894000709 0.215683192 0.390497953\n1403637178888318976 2.688147306 2.043991566 -4.693852425 -0.030294606 0.893805325 0.216840237 0.391375273\n1403637178938319104 2.744569302 2.050057650 -4.714525223 -0.020458641 0.893430769 0.217440799 0.392533213\n1403637178988318976 2.800988197 2.060685635 -4.727120399 -0.013608609 0.893654287 0.215747371 0.393255442\n1403637179038319104 2.857160091 2.061705828 -4.742976189 -0.007742741 0.893353820 0.215351120 0.394313127\n1403637179088318976 2.910499334 2.072850704 -4.751901150 -0.005907809 0.892717659 0.216764376 0.395010769\n1403637179138319104 2.966472626 2.085416317 -4.758491993 -0.007016447 0.891395211 0.221036106 0.395611465\n1403637179188318976 3.015430450 2.093453407 -4.768589973 -0.007498074 0.890013099 0.224134803 0.396968544\n1403637179238319104 3.071753740 2.103185654 -4.770906448 -0.011329191 0.888938785 0.227144271 0.397573769\n1403637179288318976 3.124252319 2.114107132 -4.776267529 -0.013937785 0.888078213 0.228226751 0.398792356\n1403637179338319104 3.174170494 2.110069275 -4.775436878 -0.017572328 0.888078213 0.228435099 0.398529440\n1403637179388318976 3.225692034 2.102662563 -4.780313492 -0.019777818 0.887355447 0.229542315 0.399398863\n1403637179438319104 3.280392408 2.086637974 -4.781868935 -0.021965645 0.886886775 0.230401054 0.399830818\n1403637179488318976 3.331040859 2.079199791 -4.787738323 -0.021502951 0.886246145 0.230797708 0.401045799\n1403637179538319104 3.382392168 2.058461189 -4.780563354 -0.021408577 0.886368513 0.231227264 0.400532752\n1403637179588318976 3.438732147 2.039418936 -4.782860756 -0.021765672 0.886504471 0.230766237 0.400478512\n1403637179638319104 3.480081081 2.043131113 -4.776000023 -0.019824967 0.886810720 0.229426146 0.400671154\n1403637179688318976 3.531880140 2.043051243 -4.771340370 -0.019581117 0.887463033 0.227268711 0.400468230\n1403637179738319104 3.591107607 2.038092375 -4.761534214 -0.022615310 0.888469815 0.225475132 0.399087608\n1403637179788318976 3.641178608 2.048532009 -4.748771667 -0.028378703 0.889621854 0.222573712 0.397779465\n1403637179838319104 3.695586205 2.071764469 -4.733490467 -0.035971716 0.891579449 0.215589121 0.396627545\n1403637179888318976 3.746973038 2.089502335 -4.721399784 -0.043251123 0.893187940 0.209499553 0.395543426\n1403637179938319104 3.807899475 2.103815079 -4.702613831 -0.047941398 0.894527555 0.204986900 0.394337922\n1403637179988318976 3.860338926 2.122672796 -4.682617188 -0.049452595 0.894699335 0.202870339 0.394855797\n1403637180038319104 3.917412043 2.148264408 -4.651984215 -0.043847706 0.894183159 0.206239164 0.394942135\n1403637180088318976 3.986884117 2.165305614 -4.623009205 -0.040078156 0.893165529 0.210170582 0.395572186\n1403637180138319104 4.039725780 2.183226824 -4.591802597 -0.031960625 0.891685665 0.214773044 0.397174656\n1403637180188318976 4.099133015 2.196338892 -4.558102131 -0.024928229 0.889724255 0.220483974 0.398943812\n1403637180238319104 4.155570030 2.212958813 -4.525958538 -0.018842395 0.888082504 0.223393396 0.401310176\n1403637180288318976 4.233356953 2.227904558 -4.470176697 -0.013043379 0.887923121 0.227192000 0.399757683\n1403637180338319104 4.290166855 2.226757765 -4.435030460 -0.011034155 0.886442542 0.229914889 0.401543230\n1403637180388318976 4.348496914 2.223775387 -4.385924816 -0.009511718 0.884662092 0.237981468 0.400808305\n1403637180438319104 4.400732994 2.214599133 -4.359293461 -0.011273528 0.880885005 0.249129117 0.402304977\n1403637180488318976 4.453615189 2.222085476 -4.320775986 -0.013643156 0.877863407 0.258441865 0.402961016\n1403637180538319104 4.507924557 2.221435547 -4.288050652 -0.015540229 0.875328183 0.266069859 0.403442532\n1403637180588318976 4.568750381 2.217036963 -4.247414589 -0.018989958 0.874982178 0.268798769 0.402234793\n1403637180638319104 4.629100323 2.198214293 -4.214188099 -0.026952738 0.876918912 0.262593210 0.401661187\n1403637180688318976 4.682150841 2.198393345 -4.185482025 -0.027498361 0.879639566 0.252905637 0.401891649\n1403637180738319104 4.756961346 2.169189930 -4.139246941 -0.028202279 0.882242203 0.248548195 0.398844779\n1403637180788318976 4.834011555 2.164482117 -4.096099854 -0.028845277 0.885613203 0.240653232 0.396160692\n1403637180838319104 4.887708187 2.145926476 -4.070521832 -0.030802092 0.886746228 0.236774951 0.395815700\n1403637180888318976 4.953244209 2.124433517 -4.034242630 -0.036580216 0.889235735 0.231036156 0.393120885\n1403637180938319104 5.020518780 2.099095583 -3.992434740 -0.041669112 0.890898407 0.228637919 0.390241534\n1403637180988318976 5.090706825 2.069003105 -3.969821453 -0.047917169 0.891813397 0.226026714 0.388953418\n1403637181038319104 5.150571346 2.051742315 -3.910669804 -0.054233450 0.894473135 0.221120819 0.384814411\n1403637181088318976 5.216210842 2.023747444 -3.875841618 -0.053265885 0.894456804 0.221647680 0.384684533\n1403637181138319104 5.283357620 1.993847132 -3.843031645 -0.046167478 0.894219875 0.225178495 0.384101599\n1403637181188318976 5.353708267 1.958649397 -3.792567253 -0.037283756 0.894054949 0.229107097 0.383126169\n1403637181238319104 5.422286987 1.933058977 -3.758444786 -0.026312212 0.893530846 0.230880067 0.384193540\n1403637181288318976 5.498073578 1.891389847 -3.702044010 -0.017767824 0.894529104 0.231760323 0.381823480\n1403637181338319104 5.564059734 1.854190111 -3.657731533 -0.012249519 0.895258605 0.229278639 0.381828904\n1403637181388318976 5.634198189 1.815179825 -3.604757786 -0.010094583 0.896940470 0.225184917 0.380378366\n1403637181438319104 5.706047058 1.777893782 -3.549681664 -0.010086330 0.898473978 0.221840173 0.378721118\n1403637181488318976 5.768633366 1.750705481 -3.495249271 -0.011640185 0.899051249 0.220115811 0.378312469\n1403637181538319104 5.833937645 1.688360453 -3.446109772 -0.015736034 0.898492098 0.224034190 0.377190977\n1403637181588318976 5.903284073 1.658899665 -3.382931709 -0.015871355 0.898793042 0.225658387 0.375496358\n1403637181638319104 5.972661972 1.598857880 -3.333734512 -0.017469864 0.898116887 0.230408669 0.374156058\n1403637181688318976 6.034139633 1.535622835 -3.286117077 -0.018297706 0.897495091 0.233631447 0.373609573\n1403637181738319104 6.107645035 1.499250889 -3.220891237 -0.014949339 0.897989929 0.235168830 0.371599585\n1403637181788318976 6.177015305 1.456175208 -3.155407429 -0.010046268 0.899006546 0.234978884 0.369420081\n1403637181838319104 6.238402367 1.399998069 -3.109702110 -0.006134633 0.898698211 0.235922769 0.369654238\n1403637181888318976 6.300718307 1.356128097 -3.047996044 -0.003423136 0.899203420 0.235550851 0.368696839\n1403637181938319104 6.366537094 1.305602074 -2.989622116 -0.002355542 0.898981512 0.237278000 0.368138343\n1403637181988318976 6.430664539 1.265226364 -2.929195404 -0.000538765 0.899313271 0.236494675 0.367839247\n1403637182038319104 6.495517731 1.216032743 -2.869681597 -0.000199365 0.899588585 0.235488474 0.367811769\n1403637182088318976 6.562236786 1.176133394 -2.807519436 0.002042088 0.900893748 0.230924174 0.367505491\n1403637182138319104 6.619000435 1.121103764 -2.751757383 0.004839997 0.900562465 0.229986608 0.368876666\n1403637182188318976 6.672159195 1.087317467 -2.692182302 0.011435261 0.900198162 0.227328405 0.371260405\n1403637182238319104 6.736076832 1.048920035 -2.621601343 0.017857064 0.900653958 0.224535927 0.371600837\n1403637182288318976 6.787786484 0.995972872 -2.562146187 0.023859868 0.899394631 0.225197792 0.373906314\n1403637182338319104 6.843237877 0.961382389 -2.495914221 0.029822946 0.899270594 0.222800806 0.375210404\n1403637182388318976 6.889414310 0.934891701 -2.434021950 0.034390114 0.898880124 0.219592154 0.377638966\n1403637182438319104 6.959433079 0.891369343 -2.363271713 0.038989455 0.899406016 0.217215493 0.377314329\n1403637182488318976 7.014538765 0.874653935 -2.295472622 0.038198397 0.901390910 0.207762852 0.377981305\n1403637182538319104 7.062627792 0.832701206 -2.223721504 0.035750072 0.902383268 0.203817397 0.378001094\n1403637182588318976 7.100219727 0.779867887 -2.161768675 0.030891687 0.903023362 0.200733542 0.378550559\n1403637182638319104 7.119421005 0.740224838 -2.100612164 0.029195774 0.902394772 0.199683771 0.380733132\n1403637182688318976 7.161037445 0.699859381 -2.027744293 0.028621949 0.902330875 0.200011387 0.380756050\n1403637182738319104 7.188076019 0.650937796 -1.958201408 0.030486964 0.901756525 0.200577229 0.381673276\n1403637182788318976 7.210247040 0.610358953 -1.883951664 0.034099188 0.900823593 0.202658966 0.382470191\n1403637182838319104 7.236079216 0.571185946 -1.816167355 0.038768355 0.899939895 0.205001518 0.382857084\n1403637182888318976 7.276163101 0.519546032 -1.727139473 0.040219825 0.900479436 0.206601098 0.380572081\n1403637182938319104 7.289410591 0.484790564 -1.657716274 0.046071511 0.899727046 0.207658291 0.381112456\n1403637182988318976 7.306585312 0.452112198 -1.578526974 0.051515494 0.899184942 0.209076092 0.380919605\n1403637183038319104 7.320601463 0.417015076 -1.505428314 0.057834525 0.898095429 0.212042496 0.380943269\n1403637183088318976 7.328146935 0.388835669 -1.427032232 0.063287795 0.897255480 0.213310882 0.381347239\n1403637183138319104 7.344299316 0.362824678 -1.342355728 0.067915834 0.896468341 0.215724319 0.381044596\n1403637183188318976 7.348315239 0.344950199 -1.261410236 0.071257919 0.895743847 0.217310935 0.381236374\n1403637183238319104 7.349061489 0.329681396 -1.181317091 0.074100927 0.894910574 0.219314933 0.381503761\n1403637183288318976 7.353745461 0.312590837 -1.093568802 0.075419888 0.894619226 0.220928997 0.380996883\n1403637183338319104 7.346811295 0.299245834 -1.015224934 0.077978946 0.893655121 0.223401532 0.381302476\n1403637183388318976 7.336434841 0.288649917 -0.933726788 0.080209523 0.892932475 0.225327224 0.381399691\n1403637183438319104 7.316450596 0.280886769 -0.860331059 0.081474870 0.892643750 0.225556180 0.381671786\n1403637183488318976 7.300057888 0.268228650 -0.776386499 0.081842065 0.892870367 0.225649714 0.381007373\n1403637183538319104 7.280042648 0.262715101 -0.697240591 0.083541572 0.892229259 0.227399468 0.381099969\n1403637183588318976 7.256420135 0.255214453 -0.614044905 0.085489735 0.891836286 0.228346094 0.381021798\n1403637183638319104 7.229216576 0.246909499 -0.532602787 0.087653838 0.891372383 0.229622856 0.380848199\n1403637183688318976 7.197180271 0.248250008 -0.456382036 0.089954734 0.891274095 0.229685634 0.380503774\n1403637183738319104 7.160860538 0.246143579 -0.379508972 0.092195183 0.890034378 0.233306751 0.380666226\n1403637183788318976 7.112443447 0.226960659 -0.306096077 0.094944835 0.887285233 0.241089284 0.381557673\n1403637183838319104 7.076683998 0.231884956 -0.225282669 0.096884146 0.885688901 0.246594295 0.381260961\n1403637183888318976 7.029503345 0.224266887 -0.154800892 0.099794298 0.883530498 0.253019512 0.381308347\n1403637183938319104 6.964408875 0.232476592 -0.084514141 0.102858327 0.881588936 0.257171303 0.382209450\n1403637183988318976 6.903884888 0.222411275 -0.031203508 0.104798988 0.879450142 0.263401836 0.382366359\n1403637184038319104 6.837439537 0.215090275 0.037140608 0.106785409 0.878063619 0.267622262 0.382072598\n1403637184088318976 6.772472382 0.197124720 0.097084522 0.106935382 0.877496243 0.270928711 0.381002307\n1403637184138319104 6.702638149 0.184279442 0.150105238 0.104218297 0.877827168 0.272003144 0.380226672\n1403637184188318976 6.618656158 0.167499900 0.199984789 0.100198083 0.878068328 0.272944689 0.380075663\n1403637184238319104 6.539635658 0.163308620 0.252342224 0.093208477 0.880197644 0.270143062 0.378928810\n1403637184288318976 6.455919266 0.165592551 0.289529800 0.081953809 0.882297635 0.267289340 0.378669769\n1403637184338319104 6.366777420 0.160367608 0.332574129 0.069205210 0.884311020 0.265585989 0.377715200\n1403637184388318976 6.281391621 0.169670582 0.375248671 0.056616444 0.885534704 0.264852643 0.377459794\n1403637184438319104 6.191041946 0.168963194 0.421892643 0.045976955 0.886058390 0.266062409 0.376825452\n1403637184488318976 6.103943825 0.179359555 0.461813688 0.037780240 0.885307014 0.269690305 0.376923412\n1403637184538319104 6.014438629 0.190533280 0.503177404 0.031118248 0.884383678 0.273425370 0.377008855\n1403637184588318976 5.923927307 0.200914264 0.542515039 0.025240161 0.882594943 0.279363960 0.377286255\n1403637184638319104 5.834465981 0.213880658 0.579000711 0.020663580 0.881062388 0.284032613 0.377660602\n1403637184688318976 5.746839523 0.223555803 0.617730021 0.016728980 0.879536986 0.288604021 0.377945095\n1403637184738319104 5.660369396 0.242268443 0.645334244 0.014905448 0.877665997 0.293927282 0.378268421\n1403637184788318976 5.573585987 0.258725047 0.673997998 0.012708887 0.876464903 0.297193021 0.378581613\n1403637184838319104 5.485247612 0.264985919 0.705264330 0.009948831 0.875355065 0.299970239 0.379041374\n1403637184888318976 5.400402546 0.268674731 0.730891943 0.008458842 0.874550223 0.302173108 0.379185617\n1403637184938319104 5.317482948 0.275517702 0.747945428 0.005704642 0.873900175 0.303606331 0.379590660\n1403637184988318976 5.236901283 0.284199238 0.766658068 0.007025615 0.873186767 0.305567980 0.379636347\n1403637185038319104 5.155281067 0.286625862 0.785328150 0.002618727 0.872888684 0.306410432 0.379698724\n1403637185088318976 5.080495358 0.284726381 0.799851537 0.002622823 0.872528195 0.308349818 0.378956497\n1403637185138319104 5.007130146 0.289269090 0.805797935 0.001896177 0.872192442 0.309013426 0.379193127\n1403637185188318976 4.934314728 0.287514806 0.811821222 0.001305098 0.872391820 0.309146106 0.378628403\n1403637185238319104 4.861620903 0.286700130 0.812497139 0.000215475 0.871853352 0.310905308 0.378430426\n1403637185288318976 4.783780098 0.284594059 0.813748002 -0.000994447 0.871030211 0.313345224 0.378312171\n1403637185338319104 4.720858574 0.287201047 0.803688288 -0.006081566 0.870262265 0.315029800 0.378632933\n1403637185388318976 4.653111935 0.289134741 0.798206687 -0.012222999 0.870101154 0.315927356 0.378106475\n1403637185438319104 4.588677406 0.290787339 0.788548827 -0.018135378 0.869764388 0.316874713 0.377851129\n1403637185488318976 4.526393414 0.290510535 0.774012446 -0.020737257 0.869703591 0.316834241 0.377891153\n1403637185538319104 4.473567009 0.282781601 0.753678322 -0.021498835 0.870395899 0.315978587 0.376969904\n1403637185588318976 4.423390865 0.255227923 0.737251401 -0.021099716 0.872064412 0.312292427 0.376207262\n1403637185638319104 4.368418217 0.237863183 0.713571906 -0.016625127 0.874592423 0.305944920 0.375778407\n1403637185688318976 4.325229645 0.225042224 0.686502099 -0.013320826 0.877906382 0.296730459 0.375571489\n1403637185738319104 4.274240494 0.213371277 0.661459923 -0.008803351 0.880783021 0.288369298 0.375482231\n1403637185788318976 4.230658054 0.204441428 0.633751273 -0.009105789 0.883537412 0.280689329 0.374822855\n1403637185838319104 4.185870647 0.195180297 0.608207822 -0.010581634 0.885191917 0.276014686 0.374351650\n1403637185888318976 4.142685890 0.191346407 0.584274888 -0.009656970 0.886833608 0.271395922 0.373867840\n1403637185938319104 4.112356186 0.193876505 0.556294441 -0.009351477 0.888225913 0.267489076 0.373385608\n1403637185988318976 4.070233345 0.179267287 0.528096676 -0.008600194 0.888953388 0.264647961 0.373696893\n1403637186038319104 4.030396461 0.179908633 0.500536203 -0.004581258 0.889969766 0.261288762 0.373712510\n1403637186088318976 3.990872383 0.176366806 0.471199512 -0.003409415 0.890645623 0.258549899 0.374019623\n1403637186138319104 3.967913628 0.175300002 0.451514006 -0.003427360 0.891620219 0.256309181 0.373238832\n1403637186188318976 3.923256159 0.163909733 0.424571514 -0.001861295 0.891476333 0.256141037 0.373708785\n1403637186238319104 3.887395620 0.161251307 0.394646883 -0.001900616 0.891204536 0.256577522 0.374057293\n1403637186288318976 3.862588406 0.147723734 0.370314956 -0.004162373 0.891376078 0.256665438 0.373569459\n1403637186338319104 3.820771694 0.132089376 0.343825579 -0.002457266 0.892005146 0.254198432 0.373769879\n1403637186388318976 3.789598942 0.122385740 0.316047668 0.000143073 0.892496645 0.253011703 0.373409718\n1403637186438319104 3.752531528 0.100971282 0.292084336 0.002696142 0.892463982 0.252884507 0.373564184\n1403637186488318976 3.721875668 0.085738897 0.265006661 0.006668115 0.892460942 0.253163606 0.373332500\n1403637186538319104 3.695806742 0.069915891 0.237353802 0.011624423 0.892463028 0.253225237 0.373164296\n1403637186588318976 3.664582253 0.048926115 0.206789255 0.013385971 0.892437994 0.253259212 0.373142004\n1403637186638319104 3.627992153 0.027258277 0.184203982 0.015180457 0.892550170 0.254023969 0.372284174\n1403637186688318976 3.603015423 0.017520428 0.153933883 0.016083417 0.892215788 0.255314201 0.372165352\n1403637186738319104 3.572776794 0.002759695 0.131615996 0.017738588 0.891068161 0.259735972 0.371779710\n1403637186788318976 3.537354946 -0.002565265 0.108763456 0.022627834 0.889639854 0.264765203 0.371386975\n1403637186838319104 3.501027107 -0.024141312 0.084864855 0.027811719 0.887406766 0.271107644 0.371801496\n1403637186888318976 3.482804775 -0.023685694 0.059413075 0.034057274 0.885910690 0.276034504 0.371224016\n1403637186938319104 3.443638086 -0.033963919 0.035210371 0.041801352 0.884178936 0.280072927 0.371536583\n1403637186988318976 3.409667492 -0.039066911 0.010895371 0.047514930 0.882807195 0.283647478 0.371399909\n1403637187038319104 3.371207714 -0.040178180 -0.020484805 0.053109072 0.882175624 0.283823639 0.372007728\n1403637187088318976 3.339482307 -0.041615367 -0.051705956 0.055062145 0.882689059 0.282097638 0.371818721\n1403637187138319104 3.292577028 -0.046435833 -0.081878185 0.054557960 0.883548856 0.279568315 0.371761173\n1403637187188318976 3.259603024 -0.041118264 -0.113304973 0.051078387 0.885249376 0.276783258 0.370291173\n1403637187238319104 3.213974476 -0.039519548 -0.143050194 0.045780450 0.886502266 0.277454853 0.367473394\n1403637187288318976 3.172204256 -0.019083977 -0.180295825 0.037996531 0.886959493 0.280839980 0.364675254\n1403637187338319104 3.135006428 -0.007821321 -0.215525866 0.029611392 0.887477100 0.284811318 0.361095697\n1403637187388318976 3.093359947 0.006399512 -0.247057796 0.020716671 0.888154626 0.287535727 0.357876271\n1403637187438319104 3.053653240 0.023070812 -0.285194814 0.013681013 0.888641953 0.289815694 0.355155200\n1403637187488318976 3.017364025 0.042470455 -0.321657956 0.009346990 0.889013410 0.292002052 0.352565736\n1403637187538319104 2.982227087 0.058250189 -0.356758833 0.005725848 0.889204085 0.294371694 0.350183576\n1403637187588318976 2.942302227 0.070058823 -0.398623466 0.003914735 0.889179885 0.296450347 0.348512501\n1403637187638319104 2.903801918 0.086705923 -0.441240072 0.003933567 0.888984978 0.298441887 0.347307801\n1403637187688318976 2.873047829 0.104890704 -0.479692757 0.005329748 0.889170229 0.299647808 0.345773131\n1403637187738319104 2.836099148 0.122084975 -0.523192167 0.006014410 0.888822496 0.301807195 0.344776392\n1403637187788318976 2.808159351 0.141077280 -0.570261240 0.005828697 0.888910472 0.302892357 0.343599170\n1403637187838319104 2.770008564 0.159812689 -0.615316987 0.006391775 0.888060689 0.305585802 0.343401670\n1403637187888318976 2.740786552 0.177187681 -0.660187960 0.004280634 0.888189197 0.306232482 0.342524797\n1403637187938319104 2.713878155 0.199704409 -0.706440508 0.000971099 0.888657510 0.305600792 0.341899037\n1403637187988318976 2.688482285 0.223527133 -0.753747404 -0.000084172 0.889585257 0.303569257 0.341297209\n1403637188038319104 2.664435863 0.244570136 -0.804065824 -0.002564409 0.890828550 0.300757289 0.340533316\n1403637188088318976 2.646141529 0.273844600 -0.849748015 -0.004762156 0.892273903 0.297359467 0.339708567\n1403637188138319104 2.622605562 0.295678973 -0.898516774 -0.005865038 0.893668711 0.293744862 0.339169264\n1403637188188318976 2.594900846 0.324853420 -0.963108540 -0.009884510 0.895682931 0.287136227 0.339421928\n1403637188238319104 2.575943947 0.352735043 -1.022780061 -0.014487457 0.898563445 0.278154999 0.339121819\n1403637188288318976 2.561213493 0.375710547 -1.066752672 -0.015976820 0.901151240 0.271238536 0.337788105\n1403637188338319104 2.544821739 0.391766369 -1.131423593 -0.016109793 0.902257085 0.268120110 0.337319195\n1403637188388318976 2.524970055 0.415704608 -1.191444635 -0.012753566 0.903476119 0.263562292 0.337791532\n1403637188438319104 2.516184807 0.440490186 -1.241000175 -0.009491852 0.904818535 0.259981334 0.337080181\n1403637188488318976 2.497831821 0.463926435 -1.295433402 -0.005924249 0.906092942 0.257197350 0.335872054\n1403637188538319104 2.488343239 0.484568238 -1.340553880 -0.001604421 0.907701313 0.255168110 0.333114028\n1403637188588318976 2.463289022 0.503601611 -1.405132890 0.003478500 0.908228695 0.256665587 0.330501497\n1403637188638319104 2.460581779 0.543601751 -1.457074046 0.007932813 0.910241425 0.255983591 0.325376689\n1403637188688318976 2.447819233 0.580568194 -1.507122040 0.016347187 0.911504805 0.258191586 0.319732428\n1403637188738319104 2.435004711 0.613894701 -1.558067322 0.024835249 0.913226247 0.260118425 0.312633038\n1403637188788318976 2.418463230 0.657035768 -1.623700857 0.034258686 0.914093018 0.263710409 0.306132466\n1403637188838319104 2.419079781 0.694179893 -1.660136580 0.040221546 0.916133642 0.266519219 0.296730340\n1403637188888318976 2.400492191 0.723708272 -1.716714025 0.044007774 0.917330325 0.269781321 0.289458871\n1403637188938319104 2.381639957 0.762598932 -1.762769461 0.045193739 0.918715179 0.271693528 0.283023953\n1403637188988318976 2.356116295 0.792554736 -1.821578503 0.042204954 0.919465959 0.275010824 0.277795136\n1403637189038319104 2.325886965 0.827494383 -1.888914824 0.035746355 0.920085013 0.277800202 0.273848057\n1403637189088318976 2.309632778 0.856041610 -1.940115690 0.029037073 0.920458496 0.281733245 0.269331217\n1403637189138319104 2.291310787 0.879373014 -1.980224133 0.021936839 0.919886768 0.287737608 0.265582591\n1403637189188318976 2.269803762 0.911944807 -2.035491467 0.018783629 0.918979466 0.292968899 0.263235867\n1403637189238319104 2.245255470 0.934518576 -2.085200071 0.017862752 0.917745113 0.298805952 0.261036009\n1403637189288318976 2.226425409 0.967210054 -2.137923717 0.020520145 0.917123735 0.301652640 0.259747446\n1403637189338319104 2.202406883 1.005539656 -2.192177534 0.025734678 0.917437315 0.300670207 0.259314239\n1403637189388318976 2.188532114 1.037911773 -2.246083498 0.029237669 0.919031560 0.296069980 0.258589983\n1403637189438319104 2.166062593 1.078149319 -2.301947594 0.031635467 0.921429873 0.288085073 0.258791655\n1403637189488318976 2.140934467 1.111080170 -2.356138468 0.033154309 0.923227847 0.281981617 0.258915991\n1403637189538319104 2.124164343 1.146143198 -2.415382385 0.031073105 0.924702168 0.277062178 0.259223759\n1403637189588318976 2.101409435 1.182691216 -2.474679470 0.028066145 0.925879002 0.272551298 0.260146409\n1403637189638319104 2.076540709 1.211529493 -2.529845238 0.024638470 0.926751852 0.269518524 0.260545135\n1403637189688318976 2.051397562 1.238680005 -2.588478804 0.021867804 0.927534759 0.266171575 0.261445463\n1403637189738319104 2.028556108 1.260570884 -2.642781973 0.019642957 0.927028835 0.267495781 0.262064338\n1403637189788318976 2.003176689 1.288215399 -2.702989340 0.018267790 0.926472425 0.268606573 0.262993634\n1403637189838319104 1.976145744 1.314445734 -2.766543627 0.015386614 0.925857425 0.269939840 0.263976961\n1403637189888318976 1.949241042 1.319647431 -2.816422701 0.014858609 0.926077366 0.269504935 0.263679743\n1403637189938319104 1.925151587 1.335595250 -2.877079725 0.015860241 0.926322162 0.267926186 0.264369607\n1403637189988318976 1.903505087 1.354838610 -2.930072308 0.014315727 0.927189231 0.265506983 0.263858199\n1403637190038319104 1.875401258 1.370863199 -2.997048378 0.015100203 0.927698970 0.263362080 0.264172375\n1403637190088318976 1.852996826 1.380175114 -3.053354263 0.013849468 0.928668201 0.260816991 0.263359070\n1403637190138319104 1.829845428 1.392230511 -3.104090214 0.014578174 0.929163396 0.259748548 0.262628227\n1403637190188318976 1.803703785 1.389200449 -3.154244900 0.014082986 0.929867029 0.258123159 0.261765927\n1403637190238319104 1.776267409 1.397290587 -3.219239235 0.016437076 0.929799199 0.258004516 0.261986405\n1403637190288318976 1.762915134 1.389883280 -3.267206907 0.015782192 0.930390537 0.257652193 0.260268688\n1403637190338319104 1.722316980 1.393640995 -3.323215961 0.016468380 0.930370331 0.257337868 0.260609001\n1403637190388318976 1.692030668 1.392360449 -3.378186464 0.017712884 0.930330276 0.257893950 0.260120362\n1403637190438319104 1.675142288 1.398901224 -3.440441608 0.019961394 0.930313408 0.258074164 0.259838820\n1403637190488318976 1.653608084 1.387830973 -3.490827084 0.020123346 0.930848002 0.257336468 0.258640647\n1403637190538319104 1.611274481 1.402617216 -3.547246933 0.019218605 0.931083560 0.256633788 0.258559793\n1403637190588318976 1.594007730 1.380144477 -3.592351437 0.015254994 0.931545377 0.256498426 0.257291645\n1403637190638319104 1.560166121 1.394888163 -3.636133671 0.010638775 0.931859076 0.254158735 0.258705974\n1403637190688318976 1.534294844 1.385576606 -3.687854290 0.005845605 0.931121111 0.253545403 0.262095571\n1403637190738319104 1.507189393 1.400917768 -3.735548019 0.006114348 0.929301977 0.253408998 0.268596977\n1403637190788318976 1.477116585 1.393252611 -3.764831066 0.006969209 0.927855432 0.253224462 0.273702532\n1403637190838319104 1.470885515 1.398413658 -3.810534239 0.008481316 0.926069260 0.253362119 0.279520005\n1403637190888318976 1.432804704 1.384245157 -3.845011950 0.011213469 0.924066186 0.254222333 0.285213828\n1403637190938319104 1.412138224 1.395122766 -3.893385887 0.014046599 0.922491550 0.254045606 0.290297896\n1403637190988318976 1.389875174 1.432179570 -3.935054302 0.017404873 0.921256840 0.252164394 0.295628279\n1403637191038319104 1.361784458 1.443970680 -3.969640255 0.018272793 0.920365155 0.250788838 0.299497962\n1403637191088318976 1.333939433 1.457375050 -4.004919529 0.019920288 0.919616640 0.249562368 0.302699536\n1403637191138319104 1.308493137 1.466293573 -4.049597740 0.020386072 0.918711364 0.249607325 0.305368602\n1403637191188318976 1.285594940 1.484530926 -4.077907562 0.019906234 0.918540359 0.248198867 0.307058036\n1403637191238319104 1.258395314 1.493419170 -4.107958794 0.019452332 0.918297350 0.248392731 0.307656735\n1403637191288318976 1.233572602 1.517131090 -4.145876884 0.017844262 0.918118775 0.247269616 0.309188008\n1403637191338319104 1.206912875 1.528335094 -4.175854683 0.017856045 0.918039501 0.246763349 0.309826553\n1403637191388318976 1.179610252 1.540820122 -4.193407059 0.015097840 0.918783963 0.244794458 0.309327960\n1403637191438319104 1.158208489 1.558982611 -4.217263699 0.013324044 0.919330657 0.243553787 0.308763981\n1403637191488318976 1.122612238 1.573276281 -4.248307228 0.013238160 0.919384539 0.242867574 0.309147567\n1403637191538319104 1.092862248 1.564196706 -4.262139797 0.009264102 0.920060515 0.242913395 0.307239145\n1403637191588318976 1.067472458 1.600262046 -4.302804947 0.006364428 0.920364678 0.241589278 0.307446003\n1403637191638319104 1.041970491 1.609173775 -4.329458714 0.001665117 0.919748843 0.244897783 0.306731761\n1403637191688318976 1.016983747 1.625983953 -4.347139835 -0.001021362 0.918922901 0.249990746 0.305097193\n1403637191738319104 0.984262824 1.607248068 -4.365347385 -0.002906965 0.917626858 0.256324679 0.303727001\n1403637191788318976 0.953269124 1.606283545 -4.386615753 -0.006034906 0.916695476 0.261260808 0.302284271\n1403637191838319104 0.926426411 1.604122519 -4.398661137 -0.012060345 0.917126596 0.261353523 0.300711900\n1403637191888318976 0.906719565 1.603904486 -4.416486740 -0.019145023 0.917751431 0.260239065 0.299401730\n1403637191938319104 0.874880075 1.605304480 -4.453860283 -0.025380790 0.918172061 0.258390427 0.299249440\n1403637191988318976 0.858946800 1.594459772 -4.468142033 -0.031184783 0.918681562 0.257493436 0.297907382\n1403637192038319104 0.837250471 1.580823183 -4.489133358 -0.033460241 0.918060184 0.260866255 0.296638995\n1403637192088318976 0.821039081 1.567591310 -4.506746292 -0.033193856 0.916673839 0.266848952 0.295633048\n1403637192138319104 0.796457410 1.565201283 -4.530807495 -0.033631824 0.915439367 0.271136791 0.295507073\n1403637192188318976 0.787142277 1.543837070 -4.555897236 -0.035376523 0.914235890 0.275451392 0.295038491\n1403637192238319104 0.778260469 1.531145692 -4.574455261 -0.038053568 0.913908899 0.276680797 0.294567764\n1403637192288318976 0.776438713 1.513587594 -4.602341652 -0.043523107 0.914015949 0.276204109 0.293924987\n1403637192338319104 0.764664650 1.489374638 -4.613889694 -0.047884408 0.914848149 0.274056464 0.292665333\n1403637192388318976 0.761316299 1.465940237 -4.627658367 -0.049273632 0.915799141 0.271122754 0.292192668\n1403637192438319104 0.763369799 1.447275043 -4.641997814 -0.047296070 0.915657103 0.272175431 0.291985810\n1403637192488318976 0.763297439 1.427947283 -4.661204338 -0.040291671 0.914327323 0.277942538 0.291770548\n1403637192538319104 0.769809008 1.417127013 -4.681338787 -0.033785943 0.912935853 0.282826900 0.292259336\n1403637192588318976 0.781639099 1.397955656 -4.695981026 -0.028059639 0.911280930 0.288626790 0.292359889\n1403637192638319104 0.792402506 1.385528684 -4.706777573 -0.023785289 0.909995973 0.292944580 0.292446613\n1403637192688318976 0.807639599 1.376712918 -4.727383614 -0.020387806 0.908899426 0.296593845 0.292434990\n1403637192738319104 0.819553971 1.368943691 -4.741514206 -0.018858755 0.908738911 0.296972185 0.292652518\n1403637192788318976 0.831473112 1.365837336 -4.759379864 -0.017800137 0.908885777 0.296006739 0.293240219\n1403637192838319104 0.850950480 1.355420113 -4.776287079 -0.017658308 0.909593582 0.293524474 0.293549091\n1403637192888318976 0.872607350 1.343853712 -4.799609184 -0.016892591 0.910725713 0.290160656 0.293428242\n1403637192938319104 0.888301134 1.341311693 -4.820192814 -0.014897343 0.911754668 0.286032319 0.294392645\n1403637192988318976 0.909679294 1.328143239 -4.839832306 -0.014378462 0.912683368 0.282536328 0.294916183\n1403637193038319104 0.934142828 1.319033980 -4.866328239 -0.011576444 0.912812650 0.281359017 0.295763642\n1403637193088318976 0.955361366 1.298880696 -4.882617474 -0.005834531 0.911842406 0.284739554 0.295690387\n1403637193138319104 0.976740599 1.290897489 -4.916427135 0.003834351 0.909244120 0.291751534 0.296886235\n1403637193188318976 1.002682447 1.274168730 -4.937977791 0.014726832 0.906284690 0.299893200 0.297481567\n1403637193238319104 1.029301167 1.255718946 -4.958602905 0.020919982 0.904354334 0.305528134 0.297250956\n1403637193288318976 1.052241087 1.242336988 -4.990098953 0.025091974 0.902955353 0.309122503 0.297464818\n1403637193338319104 1.072757959 1.232818842 -5.015287876 0.018512093 0.904474139 0.305319220 0.297260940\n1403637193388318976 1.101613283 1.238126516 -5.054551125 0.012895946 0.906702042 0.299267590 0.296924174\n1403637193438319104 1.124953508 1.222529173 -5.084585190 0.006035832 0.909035623 0.293278068 0.295982629\n1403637193488318976 1.145279288 1.227676153 -5.119555473 0.000422081 0.910835028 0.287423402 0.296255291\n1403637193538319104 1.172919154 1.226813316 -5.154373169 -0.004879410 0.912312508 0.283130407 0.295802712\n1403637193588318976 1.195092559 1.227680683 -5.187452316 -0.009742348 0.912988186 0.280474395 0.296128064\n1403637193638319104 1.228115916 1.220947742 -5.221699715 -0.013554066 0.913469732 0.278908789 0.295971632\n1403637193688318976 1.254670024 1.213227510 -5.254739761 -0.015912874 0.913671374 0.278412253 0.295699209\n1403637193738319104 1.283457160 1.206719637 -5.291702271 -0.019247634 0.913968027 0.276916444 0.295988500\n1403637193788318976 1.313025475 1.197642326 -5.327550888 -0.020684004 0.914145648 0.276282728 0.295935392\n1403637193838319104 1.340919137 1.192745447 -5.365132332 -0.022297608 0.914093018 0.275858939 0.296375781\n1403637193888318976 1.378151655 1.175132275 -5.400078297 -0.022645926 0.914138019 0.276141703 0.295946896\n1403637193938319104 1.412862062 1.163826227 -5.438385963 -0.021141913 0.914496005 0.274725795 0.296269804\n1403637193988318976 1.448181629 1.157508612 -5.475419521 -0.019707089 0.915802598 0.270657182 0.296077579\n1403637194038319104 1.478830338 1.157793641 -5.511236191 -0.016946591 0.916938126 0.266366303 0.296624690\n1403637194088318976 1.518358946 1.154653072 -5.541417599 -0.015391557 0.917912781 0.263939768 0.295863062\n1403637194138319104 1.553700447 1.165256858 -5.569406509 -0.014633062 0.918622971 0.261611134 0.295765668\n1403637194188318976 1.591539979 1.166662931 -5.600699425 -0.013798635 0.918717980 0.261815906 0.295329094\n1403637194238319104 1.634696245 1.173436999 -5.630091667 -0.013318694 0.917824745 0.264742702 0.295519352\n1403637194288318976 1.666727066 1.179922938 -5.656162262 -0.012456737 0.917603195 0.265872151 0.295230746\n1403637194338319104 1.716451168 1.184168577 -5.690278530 -0.013663729 0.916931212 0.268235147 0.295127779\n1403637194388318976 1.752264261 1.188852549 -5.717932701 -0.013791041 0.916453540 0.269664913 0.295302480\n1403637194438319104 1.794589162 1.185200334 -5.741600990 -0.015405660 0.916193247 0.270910442 0.294889927\n1403637194488318976 1.842190981 1.188718557 -5.775548935 -0.013884973 0.916010022 0.271574944 0.294923425\n1403637194538319104 1.884450078 1.187904358 -5.801637173 -0.014101582 0.915800035 0.272245735 0.294946820\n1403637194588318976 1.927461624 1.183761716 -5.826106071 -0.014055640 0.915778518 0.272703439 0.294592768\n1403637194638319104 1.974702358 1.175087690 -5.858937263 -0.014579372 0.915606439 0.273759544 0.294122279\n1403637194688318976 2.019251347 1.171998858 -5.887485027 -0.015896663 0.914863408 0.276575983 0.293731064\n1403637194738319104 2.063092232 1.165246487 -5.916840076 -0.016735757 0.913860619 0.280106932 0.293459982\n1403637194788318976 2.114390850 1.152408838 -5.948099613 -0.017342525 0.913150311 0.282972395 0.292886257\n1403637194838319104 2.157487154 1.148935318 -5.974689484 -0.016983796 0.912789583 0.284407467 0.292641699\n1403637194888318976 2.214717865 1.140006542 -6.003935337 -0.017073149 0.912461042 0.286562145 0.291557014\n1403637194938319104 2.261497498 1.135386705 -6.035037994 -0.013906825 0.912986159 0.284675241 0.291929543\n1403637194988318976 2.338288784 1.126133204 -6.067780495 -0.012908767 0.914481044 0.281311512 0.290554076\n1403637195038319104 2.365645409 1.133958220 -6.100461006 -0.010351472 0.916046381 0.275408596 0.291379422\n1403637195088318976 2.411549330 1.142072201 -6.133238316 -0.007907913 0.917602181 0.269961774 0.291657954\n1403637195138319104 2.470323801 1.137585998 -6.164510727 -0.006537081 0.919025183 0.266106814 0.290752679\n1403637195188318976 2.536195278 1.133401275 -6.179687023 -0.005967333 0.920656025 0.261782467 0.289528579\n1403637195238319104 2.589411736 1.135868907 -6.204938889 -0.005015649 0.921673477 0.258416891 0.289332896\n1403637195288318976 2.641454458 1.147871733 -6.226309299 -0.004513070 0.922621191 0.254776031 0.289549559\n1403637195338319104 2.711250305 1.149559021 -6.259208679 -0.002612693 0.923194885 0.253476530 0.288884014\n1403637195388318976 2.754370689 1.158962965 -6.283756733 -0.003481708 0.923157692 0.252342463 0.289984584\n1403637195438319104 2.813573599 1.162140489 -6.302771091 -0.002229210 0.923105001 0.251240492 0.291119218\n1403637195488318976 2.870399237 1.168551922 -6.320225239 -0.002068395 0.922054768 0.251270294 0.294404447\n1403637195538319104 2.917292595 1.177291274 -6.343608856 -0.001086408 0.920175135 0.252515525 0.299186260\n1403637195588318976 2.960906982 1.178522110 -6.370775700 -0.001005201 0.918602645 0.252273738 0.304180980\n1403637195638319104 3.021085739 1.172393203 -6.389791012 -0.001328595 0.917651653 0.251883000 0.307357520\n1403637195688318976 3.080964088 1.169403553 -6.406948566 -0.001008780 0.917045951 0.250397772 0.310365319\n1403637195738319104 3.125258684 1.164931536 -6.431619644 -0.001815771 0.916270375 0.248763159 0.313946098\n1403637195788318976 3.179552794 1.154851913 -6.447453022 -0.004159085 0.915487230 0.249043941 0.315979242\n1403637195838319104 3.231198311 1.149908662 -6.464294434 -0.008495641 0.916068196 0.244833112 0.317496002\n1403637195888318976 3.278640985 1.146395922 -6.479311943 -0.014241247 0.916157782 0.242293045 0.318976790\n1403637195938319104 3.313622952 1.136021495 -6.480457306 -0.020004563 0.916431069 0.239771187 0.319786847\n1403637195988318976 3.372642994 1.121147156 -6.502353668 -0.027998041 0.916845679 0.237157166 0.319947749\n1403637196038319104 3.423042774 1.120894432 -6.512979507 -0.034774996 0.917667329 0.232176304 0.320580035\n1403637196088318976 3.485597610 1.113221169 -6.524934769 -0.041390549 0.919269681 0.225606441 0.319893479\n1403637196138319104 3.541346073 1.109229207 -6.531622887 -0.046450913 0.921165049 0.217320830 0.319482356\n1403637196188318976 3.583037853 1.096774817 -6.532085419 -0.050241906 0.923190713 0.207728878 0.319442332\n1403637196238319104 3.653137207 1.097698212 -6.542035103 -0.052178897 0.925020933 0.199154466 0.319297820\n1403637196288318976 3.700902700 1.094381452 -6.528701782 -0.052925847 0.926969230 0.190658912 0.318710089\n1403637196338319104 3.750266552 1.088621736 -6.521093845 -0.054969151 0.928370357 0.184092373 0.318146080\n1403637196388318976 3.806026936 1.088091969 -6.509635448 -0.055814579 0.929722607 0.178176582 0.317417264\n1403637196438319104 3.878208160 1.080683112 -6.493141651 -0.056560367 0.930479288 0.175357252 0.316637069\n1403637196488318976 3.936207533 1.074539781 -6.460834503 -0.054842651 0.930842400 0.175002620 0.316067815\n1403637196538319104 4.005540848 1.063841581 -6.423648834 -0.054199141 0.931178987 0.176484570 0.314358592\n1403637196588318976 4.063230991 1.068652630 -6.399796009 -0.049883895 0.931080163 0.176812470 0.315180361\n1403637196638319104 4.128456593 1.064259171 -6.364303589 -0.047283068 0.930652261 0.180421457 0.314799607\n1403637196688318976 4.188733101 1.055835724 -6.317984581 -0.043243252 0.930489838 0.183030725 0.314353943\n1403637196738319104 4.255645275 1.046349883 -6.270120621 -0.039267730 0.930212021 0.185814187 0.314064920\n1403637196788318976 4.320881844 1.051756382 -6.220142365 -0.034437638 0.929778039 0.188565284 0.314276963\n1403637196838319104 4.388613224 1.046307683 -6.162655830 -0.034176342 0.929980040 0.189316660 0.313254416\n1403637196888318976 4.445569515 1.042345881 -6.105935097 -0.034847766 0.930533111 0.186642393 0.313142747\n1403637196938319104 4.518107891 1.044999719 -6.046275139 -0.031762466 0.930876553 0.186481997 0.312545121\n1403637196988318976 4.578582287 1.031096816 -5.976992130 -0.023326255 0.930350661 0.189558178 0.313003570\n1403637197038319104 4.653763771 1.028463960 -5.901639938 -0.016142646 0.929119408 0.192892760 0.315069735\n1403637197088318976 4.716150284 1.014126301 -5.832042694 -0.011141133 0.926512361 0.197783470 0.319894314\n1403637197138319104 4.783632755 0.999385715 -5.755169868 -0.007258237 0.923858464 0.201459408 0.325341254\n1403637197188318976 4.832629204 0.985868335 -5.680469990 -0.004084551 0.919382274 0.206129700 0.335007578\n1403637197238319104 4.901011467 0.973003983 -5.598335266 -0.001775253 0.915463924 0.208166420 0.344368130\n1403637197288318976 4.970253944 0.948895454 -5.511218071 -0.001684418 0.910072088 0.213623226 0.355149299\n1403637197338319104 5.019916058 0.932994246 -5.430434227 0.001142497 0.903505385 0.217279091 0.369413704\n1403637197388318976 5.076249123 0.903278828 -5.348651886 0.001684970 0.896583736 0.219620615 0.384579748\n1403637197438319104 5.128199100 0.877523422 -5.253441811 0.000377082 0.888867021 0.220119327 0.401824325\n1403637197488318976 5.192389965 0.839928865 -5.155049801 -0.004688162 0.881161153 0.221268401 0.417819738\n1403637197538319104 5.237629414 0.811756134 -5.074675560 -0.007475125 0.871749759 0.220119178 0.437657505\n1403637197588318976 5.282192707 0.796254754 -4.995929718 -0.013140080 0.861214697 0.216687933 0.459546447\n1403637197638319104 5.333315372 0.761847019 -4.899465561 -0.017238069 0.851212442 0.212564096 0.479537994\n1403637197688318976 5.390338898 0.721698165 -4.807294846 -0.019329883 0.840776920 0.209655643 0.498763502\n1403637197738319104 5.441657066 0.692191958 -4.729323864 -0.022654980 0.829981744 0.203433335 0.518875599\n1403637197788318976 5.490684986 0.650521755 -4.636126518 -0.025664119 0.820117354 0.196079031 0.536937535\n1403637197838319104 5.537626743 0.609136820 -4.535765648 -0.029792544 0.810911119 0.185751796 0.554104567\n1403637197888318976 5.577294827 0.575635076 -4.472794056 -0.033092503 0.799353600 0.178325370 0.572833955\n1403637197938319104 5.631731987 0.530237913 -4.366378784 -0.034678087 0.790308774 0.171804264 0.587105393\n1403637197988318976 5.670405388 0.486636519 -4.289322376 -0.036651183 0.779816210 0.165132269 0.602722764\n1403637198038319104 5.714974880 0.441033602 -4.196228981 -0.037705619 0.769988060 0.159543097 0.616638124\n1403637198088318976 5.775388718 0.382671952 -4.081315994 -0.038409889 0.761950374 0.155426145 0.627534091\n1403637198138319104 5.797966003 0.336547256 -3.985395908 -0.036988515 0.752689838 0.150957555 0.639766872\n1403637198188318976 5.827081680 0.278485775 -3.884522438 -0.037349932 0.743356526 0.147273660 0.651411176\n1403637198238319104 5.878376007 0.222099543 -3.795887947 -0.040051524 0.732989907 0.144332930 0.663543284\n1403637198288318976 5.929481983 0.158335805 -3.697260618 -0.041073032 0.724186242 0.137739077 0.674459219\n1403637198338319104 5.962820530 0.107864380 -3.608467817 -0.040866002 0.714736938 0.132934228 0.685426533\n1403637198388318976 5.989440918 0.013922930 -3.478518724 -0.043441586 0.709085047 0.126563042 0.692309976\n1403637198438319104 6.030601025 -0.024099231 -3.397893906 -0.043236174 0.701669633 0.117604405 0.701398313\n1403637198488318976 6.061280727 -0.080134749 -3.298378706 -0.043747470 0.696828842 0.111772321 0.707122803\n1403637198538319104 6.101323128 -0.120549202 -3.190384626 -0.044685017 0.693797827 0.103466578 0.711296320\n1403637198588318976 6.120245934 -0.155417800 -3.101071835 -0.044324432 0.690669239 0.096886061 0.715279281\n1403637198638319104 6.145861626 -0.221168280 -2.960704327 -0.046493709 0.690692604 0.093357399 0.715588152\n1403637198688318976 6.170933723 -0.264898062 -2.832525730 -0.046200275 0.689854801 0.091509424 0.716653287\n1403637198738319104 6.204643250 -0.296674371 -2.727878332 -0.044459321 0.688090146 0.091659024 0.718438566\n1403637198788318976 6.226976395 -0.335658193 -2.596823215 -0.042617787 0.688256919 0.090933368 0.718482673\n1403637198838319104 6.251922607 -0.358818293 -2.495822668 -0.036197178 0.686743081 0.088852383 0.720540702\n1403637198888318976 6.271464348 -0.386734724 -2.357645512 -0.029864218 0.687538743 0.086591192 0.720347524\n1403637198938319104 6.285875797 -0.408130527 -2.244094610 -0.019693863 0.685944140 0.088350803 0.722002089\n1403637198988318976 6.300195217 -0.426177979 -2.111282825 -0.007794446 0.684347928 0.089799799 0.723562777\n1403637199038319104 6.313678265 -0.466095984 -1.960277677 -0.000095635 0.682202280 0.094470747 0.725034654\n1403637199088318976 6.323077202 -0.519646704 -1.813519001 0.002721805 0.678109229 0.101162709 0.727960587\n1403637199138319104 6.317553043 -0.523700833 -1.697576046 0.006763940 0.671523809 0.104329258 0.733570337\n1403637199188318976 6.302783012 -0.545738697 -1.577039838 0.008161621 0.664680064 0.108052604 0.739228308\n1403637199238319104 6.306750774 -0.580386758 -1.435701847 0.008128180 0.657590806 0.110361233 0.745203793\n1403637199288318976 6.292140007 -0.614663243 -1.304151297 0.007043072 0.650389016 0.108718500 0.751747787\n1403637199338319104 6.276875496 -0.649850547 -1.156631827 0.008130355 0.642979801 0.105587989 0.758526266\n1403637199388318976 6.262658596 -0.688838065 -1.029086709 0.006726064 0.634217978 0.101161458 0.766478121\n1403637199438319104 6.235668182 -0.720599294 -0.910687447 0.007270686 0.623419702 0.096795864 0.775838614\n1403637199488318976 6.232082844 -0.767314136 -0.753302574 0.006448950 0.614950120 0.092289880 0.783120215\n1403637199538319104 6.199034691 -0.805986345 -0.626792789 0.006078440 0.603773415 0.088994332 0.792149425\n1403637199588318976 6.175011635 -0.838657975 -0.496661067 0.007101937 0.592438340 0.085070357 0.801080108\n1403637199638319104 6.142263412 -0.871580005 -0.361288428 0.011458139 0.581056595 0.083597474 0.809477210\n1403637199688318976 6.107645035 -0.906282961 -0.235865235 0.016219378 0.567887843 0.082278326 0.818822682\n1403637199738319104 6.082088947 -0.924846232 -0.110134125 0.021847952 0.553865850 0.081985116 0.828271508\n1403637199788318976 6.049291134 -0.961394370 0.020588160 0.027454840 0.537920237 0.084524371 0.838298082\n1403637199838319104 6.003852844 -0.973411798 0.126931667 0.035814762 0.519547522 0.085255191 0.849422932\n1403637199888318976 5.959899902 -0.975987315 0.279792309 0.048126832 0.503614187 0.087744601 0.858112693\n1403637199938319104 5.927921772 -0.964862943 0.385115862 0.059938289 0.482044369 0.088394620 0.869613171\n1403637199988318976 5.881146431 -0.970963359 0.494605064 0.072370879 0.461445600 0.087411895 0.879880428\n1403637200038319104 5.820187092 -0.967157483 0.615998983 0.083930627 0.442404717 0.086712658 0.888658881\n1403637200088318976 5.752736568 -0.940627277 0.774950027 0.095859714 0.427464932 0.079930782 0.895374596\n1403637200138319104 5.698294640 -0.986722887 0.922474861 0.095500961 0.413082212 0.074595854 0.902595222\n1403637200188318976 5.633472443 -0.973073840 1.041037083 0.093272723 0.397099763 0.067271538 0.910541892\n1403637200238319104 5.565624237 -0.951678038 1.104185104 0.089508295 0.377653986 0.061900582 0.919529259\n1403637200288318976 5.509431839 -0.948150575 1.183857203 0.076250173 0.364308000 0.052477136 0.926667035\n1403637200338319104 5.448949814 -0.923302054 1.284012556 0.060258377 0.355299413 0.043406028 0.931797862\n1403637200388318976 5.393486500 -0.925890207 1.360627413 0.041913003 0.345235854 0.040113505 0.936721087\n1403637200438319104 5.338184357 -0.913680077 1.438411951 0.026057307 0.336943090 0.040293198 0.940301478\n1403637200488318976 5.262155533 -0.883376956 1.526898503 0.012147416 0.332880825 0.036594927 0.942180216\n1403637200538319104 5.191389084 -0.873437047 1.596275926 0.004360897 0.325880021 0.042430285 0.944448411\n1403637200588318976 5.126317024 -0.859730244 1.660897136 0.002541103 0.319560707 0.047899432 0.946350932\n1403637200638319104 5.046452999 -0.848697484 1.730614066 -0.000268961 0.316598713 0.051549923 0.947157741\n1403637200688318976 4.979324341 -0.845147371 1.789233565 -0.000702128 0.314370126 0.056180533 0.947636366\n1403637200738319104 4.908439636 -0.836502194 1.853378892 -0.001826448 0.313739002 0.059401948 0.947647572\n1403637200788318976 4.838454723 -0.843631089 1.907505751 0.000528885 0.313719124 0.066213734 0.947204173\n1403637200838319104 4.778979301 -0.841202676 1.959160209 0.004329068 0.315125912 0.071528591 0.946340621\n1403637200888318976 4.698588848 -0.839661717 2.012454271 0.006727738 0.318952084 0.074804068 0.944790244\n1403637200938319104 4.629110813 -0.836431921 2.062259912 0.007238006 0.323406100 0.075999752 0.943175554\n1403637200988318976 4.559082031 -0.844713092 2.103821039 0.006611594 0.327777833 0.078254402 0.941485107\n1403637201038319104 4.497655869 -0.845038056 2.143270969 0.006988991 0.332435369 0.078424804 0.939833701\n1403637201088318976 4.430013180 -0.850096405 2.179780722 0.006279253 0.336869776 0.079557084 0.938163102\n1403637201138319104 4.361532688 -0.855357111 2.217425823 0.004782027 0.342048675 0.079829931 0.936272979\n1403637201188318976 4.303078651 -0.864400506 2.249094486 0.004866247 0.345132887 0.082132027 0.934940577\n1403637201238319104 4.235930443 -0.869921505 2.279613972 0.003879365 0.347848028 0.085954629 0.933594406\n1403637201288318976 4.169393539 -0.883667588 2.307152748 0.005131460 0.349959552 0.094438873 0.931978166\n1403637201338319104 4.094058514 -0.885457516 2.332222462 0.008195052 0.352252632 0.106201693 0.929823697\n1403637201388318976 4.028108120 -0.892387867 2.352996111 0.008484214 0.355148971 0.118544951 0.927223980\n1403637201438319104 3.979411364 -0.900266647 2.375570774 0.007926770 0.357892096 0.132265985 0.924313843\n1403637201488318976 3.919774055 -0.898471832 2.395176649 0.007264914 0.361843735 0.144792840 0.920897067\n1403637201538319104 3.859933853 -0.902693987 2.405894995 0.006835436 0.365668207 0.156591982 0.917452455\n1403637201588318976 3.809414387 -0.899472237 2.423165083 0.007186594 0.369328767 0.165068716 0.914492726\n1403637201638319104 3.760183573 -0.896035612 2.429221630 0.008816903 0.372239560 0.172880813 0.911850929\n1403637201688318976 3.713970184 -0.891762197 2.437399864 0.011286503 0.376104504 0.176762834 0.909490466\n1403637201738319104 3.677517891 -0.883728266 2.434554100 0.013818460 0.380615324 0.173845291 0.908140361\n1403637201788318976 3.629251242 -0.875931680 2.440556765 0.014820346 0.386728525 0.167670116 0.906701803\n1403637201838319104 3.605779648 -0.868571043 2.435254574 0.015728302 0.389939040 0.163825855 0.906013966\n1403637201888318976 3.560151577 -0.859301686 2.425954580 0.016646482 0.393374056 0.160129800 0.905173004\n1403637201938319104 3.535023928 -0.853633881 2.412882805 0.016395481 0.394906282 0.158245653 0.904841721\n1403637201988318976 3.509266853 -0.850090981 2.394550800 0.014357170 0.394170612 0.160547405 0.904791653\n1403637202038319104 3.476572752 -0.841120780 2.377485275 0.012096627 0.392741948 0.165307671 0.904588759\n1403637202088318976 3.455313683 -0.839939952 2.353968382 0.007508929 0.389815301 0.171750069 0.904704154\n1403637202138319104 3.433128834 -0.835033894 2.326515198 0.000447534 0.387335718 0.176057532 0.904972136\n1403637202188318976 3.417483807 -0.829717100 2.293961763 -0.008239790 0.386670738 0.174999550 0.905424178\n1403637202238319104 3.408671856 -0.826123357 2.262042284 -0.018406840 0.388694525 0.167241842 0.905874133\n1403637202288318976 3.393966198 -0.819657385 2.229992390 -0.029872056 0.391694635 0.156450912 0.906204224\n1403637202338319104 3.394623280 -0.812339902 2.192643166 -0.038906835 0.393481374 0.147808298 0.906538129\n1403637202388318976 3.392296791 -0.802964509 2.156686544 -0.045742545 0.395439148 0.139421821 0.906695664\n1403637202438319104 3.394019604 -0.796567798 2.116012335 -0.049307469 0.396603703 0.133292690 0.906921923\n1403637202488318976 3.396187305 -0.789918125 2.085406303 -0.048572183 0.397804499 0.128424883 0.907137990\n1403637202538319104 3.397849083 -0.783163011 2.050122738 -0.046200197 0.398837358 0.124338992 0.907377601\n1403637202588318976 3.406461716 -0.776034236 2.014270544 -0.041258540 0.398884803 0.122029066 0.907908320\n1403637202638319104 3.403496265 -0.773247004 1.979959011 -0.036084451 0.400189728 0.117916353 0.908097923\n1403637202688318976 3.422069311 -0.770148695 1.944785237 -0.032520320 0.400750250 0.114167884 0.908464313\n1403637202738319104 3.439006090 -0.770281911 1.910962582 -0.028884742 0.401437670 0.109826341 0.908818841\n1403637202788318976 3.451724529 -0.772569776 1.875090957 -0.028890047 0.402984351 0.103878357 0.908833504\n1403637202838319104 3.471174240 -0.775567770 1.839959621 -0.029515898 0.404718578 0.097969145 0.908698916\n1403637202888318976 3.477727413 -0.772860587 1.802681446 -0.030937148 0.406616449 0.092410892 0.908386588\n1403637202938319104 3.494917393 -0.770041466 1.770693421 -0.032179717 0.408165425 0.087559782 0.908129275\n1403637202988318976 3.502813339 -0.762686372 1.740052342 -0.033111718 0.409797400 0.083987705 0.907698035\n1403637203038319104 3.519304752 -0.761909127 1.704818368 -0.033700265 0.410410225 0.082323484 0.907552004\n1403637203088318976 3.536721230 -0.755411506 1.676604509 -0.033718362 0.410621405 0.081368767 0.907541871\n1403637203138319104 3.542047024 -0.750323474 1.647627473 -0.032240093 0.410676062 0.082844980 0.907437325\n1403637203188318976 3.559252024 -0.745388389 1.611954451 -0.033433154 0.411150187 0.081586674 0.907293439\n1403637203238319104 3.574780941 -0.740329623 1.586059093 -0.032442931 0.411783397 0.081330128 0.907065213\n1403637203288318976 3.584826469 -0.728599906 1.555717707 -0.032340605 0.412407339 0.079853959 0.906916559\n1403637203338319104 3.606569290 -0.722929060 1.530182958 -0.032030951 0.412449479 0.079864956 0.906907439\n1403637203388318976 3.610888958 -0.712377191 1.504599810 -0.031453252 0.412613600 0.080321819 0.906812608\n1403637203438319104 3.621528149 -0.703844786 1.479322314 -0.032129016 0.413292021 0.079575628 0.906545699\n1403637203488318976 3.636895180 -0.692440450 1.454878926 -0.032031056 0.413279682 0.079655252 0.906547844\n1403637203538319104 3.647560835 -0.684754848 1.428402185 -0.031747874 0.413683206 0.079109699 0.906421483\n1403637203588318976 3.654667854 -0.666762650 1.406659126 -0.031462722 0.414646685 0.077123538 0.906162322\n1403637203638319104 3.661556959 -0.656229675 1.389173508 -0.032132950 0.415973425 0.075175583 0.905694306\n1403637203688318976 3.674770117 -0.642798245 1.370383382 -0.031844378 0.415967673 0.075506352 0.905679643\n1403637203738319104 3.687112331 -0.638029814 1.351515770 -0.031176928 0.416260540 0.076072410 0.905520916\n1403637203788318976 3.687757015 -0.621713698 1.334279060 -0.030733895 0.416824132 0.076373011 0.905251503\n1403637203838319104 3.694652796 -0.604218483 1.315024614 -0.030309208 0.416852742 0.076815568 0.905215204\n1403637203888318976 3.695775270 -0.587564886 1.304036260 -0.029785536 0.417797118 0.076215349 0.904847860\n1403637203938319104 3.714816809 -0.575891316 1.285296202 -0.029558029 0.417378902 0.076290131 0.905041933\n1403637203988318976 3.717413187 -0.555829883 1.272265911 -0.029761478 0.417851388 0.076046981 0.904837728\n1403637204038319104 3.720886230 -0.538497031 1.258216619 -0.030244857 0.418584853 0.075310953 0.904544175\n1403637204088318976 3.720222712 -0.517467558 1.243964195 -0.029561035 0.418681055 0.076046444 0.904460788\n1403637204138319104 3.728506088 -0.509948134 1.231882572 -0.029987814 0.418786168 0.075952277 0.904405951\n1403637204188318976 3.734841347 -0.494078875 1.213089705 -0.030197643 0.418450385 0.076518185 0.904506683\n1403637204238319104 3.733026743 -0.486195862 1.203385711 -0.030413743 0.419075280 0.075851515 0.904266238\n1403637204288318976 3.730635643 -0.480441272 1.190912962 -0.031327628 0.419180691 0.077329181 0.904061019\n1403637204338319104 3.730144739 -0.475603342 1.178333521 -0.030221924 0.418871820 0.078620620 0.904130459\n1403637204388318976 3.730947495 -0.472315222 1.165349603 -0.027587263 0.418569624 0.080903456 0.904153228\n1403637204438319104 3.719949961 -0.470545024 1.156904936 -0.025340024 0.419974774 0.080188185 0.903630972\n1403637204488318976 3.724426746 -0.469029456 1.142006516 -0.020443831 0.419492722 0.081918418 0.903823674\n1403637204538319104 3.722378731 -0.471292347 1.126635551 -0.018513845 0.420201093 0.082412340 0.903491259\n1403637204588318976 3.721198559 -0.479471773 1.113754392 -0.018898228 0.420966238 0.083801374 0.902999222\n1403637204638319104 3.712304831 -0.486603886 1.103325725 -0.019905446 0.422315121 0.084861055 0.902248442\n1403637204688318976 3.707169771 -0.491297603 1.088207603 -0.022042541 0.423617661 0.083616994 0.901704133\n1403637204738319104 3.706588745 -0.496724963 1.072377086 -0.022329772 0.424189746 0.084594786 0.901336908\n1403637204788318976 3.697914600 -0.500858068 1.058689117 -0.024215428 0.425276250 0.085161604 0.900722623\n1403637204838319104 3.695322275 -0.514650226 1.046412468 -0.025878713 0.425409704 0.087505832 0.900388598\n1403637204888318976 3.690428495 -0.511546850 1.034384251 -0.027065065 0.426391453 0.086986952 0.899939477\n1403637204938319104 3.680419683 -0.505916417 1.026354790 -0.028750286 0.427058369 0.087191932 0.899551094\n1403637204988318976 3.675643444 -0.504852414 1.007864952 -0.031903964 0.426576138 0.089041725 0.899492383\n1403637205038319104 3.662970543 -0.505062819 1.002944708 -0.035089225 0.426915258 0.090353817 0.899081945\n1403637205088318976 3.662654877 -0.498260289 0.994602919 -0.037066203 0.426750779 0.090607427 0.899055183\n1403637205138319104 3.654664516 -0.494222164 0.983440161 -0.037260313 0.426693738 0.091360122 0.898998022\n1403637205188318976 3.652358532 -0.494351119 0.977771878 -0.037831519 0.426595241 0.090826422 0.899075031\n1403637205238319104 3.641460896 -0.483817905 0.969929576 -0.038499817 0.425146967 0.090525210 0.899762750\n1403637205288318976 3.637162685 -0.479244053 0.967124939 -0.039513137 0.422815561 0.089889094 0.900880516\n1403637205338319104 3.633318901 -0.471594781 0.961847663 -0.038933348 0.419449180 0.087799653 0.902683675\n1403637205388318976 3.623647213 -0.471412718 0.951812506 -0.039472107 0.416314930 0.086112291 0.904272377\n1403637205438319104 3.617728472 -0.468375921 0.952356458 -0.038939714 0.413857073 0.083414279 0.905675530\n1403637205488318976 3.610612869 -0.465420067 0.948618293 -0.036579348 0.411146611 0.080866233 0.907238126\n1403637205538319104 3.606057644 -0.468830138 0.946955562 -0.034136508 0.408531874 0.078487977 0.908722222\n1403637205588318976 3.597666502 -0.471277475 0.941973925 -0.032945253 0.406660229 0.076430663 0.909780443\n1403637205638319104 3.596891165 -0.470801055 0.943022490 -0.031364195 0.404472411 0.075378917 0.910898685\n1403637205688318976 3.586272717 -0.466780007 0.940699697 -0.031221649 0.403189212 0.073740825 0.911606252\n1403637205738319104 3.578702688 -0.460603029 0.940809250 -0.031200007 0.401754022 0.074050680 0.912215352\n1403637205788318976 3.569500446 -0.460398853 0.945114255 -0.031200685 0.401103467 0.073955089 0.912509263\n1403637205838319104 3.567464828 -0.449832141 0.943327665 -0.031574599 0.400222570 0.073005147 0.912959576\n1403637205888318976 3.557103872 -0.446500033 0.944732785 -0.031600334 0.399431556 0.073972329 0.913227201\n1403637205938319104 3.545270920 -0.431603670 0.945576191 -0.030919658 0.399098992 0.073445827 0.913438380\n1403637205988318976 3.535787821 -0.429324836 0.949356437 -0.030771187 0.398865581 0.073155195 0.913568676\n1403637206038319104 3.529319763 -0.420689464 0.953473091 -0.029999312 0.398186386 0.073336408 0.913876057\n1403637206088318976 3.516795397 -0.419848830 0.956445098 -0.029309578 0.397657394 0.075010858 0.913992882\n1403637206138319104 3.505961418 -0.418685645 0.957273245 -0.028111998 0.396286041 0.078056283 0.914371014\n1403637206188318976 3.496479511 -0.423769236 0.955528736 -0.026121808 0.394266486 0.082758822 0.914889336\n1403637206238319104 3.484451056 -0.416301042 0.958381295 -0.024746619 0.393285632 0.084516242 0.915189087\n1403637206288318976 3.472488642 -0.427611172 0.960888028 -0.023434849 0.392871112 0.086576760 0.915209055\n1403637206338319104 3.458579302 -0.429677010 0.960647106 -0.021822199 0.392724514 0.087731719 0.915201843\n1403637206388318976 3.450389385 -0.438105702 0.959367990 -0.021743668 0.392455667 0.088022426 0.915291071\n1403637206438319104 3.439215660 -0.446524352 0.959097028 -0.021875745 0.392686188 0.088131465 0.915178597\n1403637206488318976 3.425813198 -0.457028031 0.961466551 -0.022134727 0.393075764 0.087607011 0.915055454\n1403637206538319104 3.414506912 -0.464100242 0.953341365 -0.021587199 0.393252283 0.087545514 0.914998591\n1403637206588318976 3.406114578 -0.474569261 0.955433249 -0.022047469 0.393929243 0.086987726 0.914749563\n1403637206638319104 3.395258904 -0.482780963 0.952532053 -0.022486711 0.394413382 0.086399138 0.914586008\n1403637206688318976 3.383220196 -0.487545460 0.947539806 -0.023037031 0.395272106 0.085222818 0.914311945\n1403637206738319104 3.373578548 -0.489131600 0.947097898 -0.022784026 0.395917773 0.084156834 0.914137661\n1403637206788318976 3.357232571 -0.488472134 0.943060279 -0.022075409 0.396734178 0.082883425 0.913917422\n1403637206838319104 3.348405361 -0.492501557 0.947545886 -0.022346616 0.397536695 0.082678042 0.913580596\n1403637206888318976 3.342455864 -0.493040830 0.938980103 -0.021405382 0.397721529 0.082076982 0.913576901\n1403637206938319104 3.329296350 -0.493605942 0.940333843 -0.019539105 0.398067206 0.081750512 0.913497448\n1403637206988318976 3.314553261 -0.498946339 0.934631944 -0.019395988 0.398530692 0.081715778 0.913301528\n1403637207038319104 3.310156345 -0.506685078 0.926458955 -0.018925944 0.398576200 0.081997119 0.913266301\n1403637207088318976 3.290862799 -0.508522034 0.927300215 -0.019419247 0.399454594 0.082243949 0.912849844\n1403637207138319104 3.278886557 -0.513902545 0.919862390 -0.018058518 0.400059938 0.082308680 0.912606835\n1403637207188318976 3.271984100 -0.515514851 0.916916013 -0.017913105 0.400492758 0.082816415 0.912373841\n1403637207238319104 3.255769253 -0.514848351 0.910178661 -0.015960386 0.401072472 0.082702823 0.912165761\n1403637207288318976 3.243874073 -0.516001523 0.904656529 -0.016437855 0.401433945 0.083515525 0.911924183\n1403637207338319104 3.227252960 -0.514928818 0.905557632 -0.016972104 0.402349502 0.084051348 0.911461532\n1403637207388318976 3.213826895 -0.512067258 0.898757219 -0.017225470 0.402497798 0.083993047 0.911396742\n1403637207438319104 3.199423075 -0.500021458 0.895631433 -0.016854260 0.403093666 0.083647400 0.911172092\n1403637207488318976 3.180695295 -0.490653962 0.888623476 -0.017207842 0.403569788 0.084291920 0.910895228\n1403637207538319104 3.168903589 -0.486948490 0.885674477 -0.018935082 0.403574944 0.086398840 0.910661280\n1403637207588318976 3.149857521 -0.472195596 0.881669521 -0.020760143 0.402854979 0.090974443 0.910494685\n1403637207638319104 3.135985851 -0.467324436 0.874127746 -0.025284920 0.400729030 0.098567463 0.910528064\n1403637207688318976 3.118703604 -0.458734393 0.866771102 -0.028718751 0.399340898 0.103797175 0.910454929\n1403637207738319104 3.106624842 -0.454739362 0.860246539 -0.030891156 0.399079382 0.106130011 0.910229564\n1403637207788318976 3.086646080 -0.448498845 0.858694792 -0.031124854 0.400145680 0.104613572 0.909928918\n1403637207838319104 3.081417561 -0.444695711 0.847439408 -0.030900937 0.401103407 0.101593442 0.909857094\n1403637207888318976 3.068347454 -0.449957997 0.839066863 -0.030887200 0.402585894 0.098354317 0.909558713\n1403637207938319104 3.061769485 -0.454403728 0.829479575 -0.030100387 0.403713226 0.095067151 0.909434915\n1403637207988318976 3.046257496 -0.464569151 0.815178394 -0.029802391 0.404695094 0.092713483 0.909251273\n1403637208038319104 3.033683538 -0.471085131 0.805444717 -0.029591631 0.405935436 0.090183370 0.908959687\n1403637208088318976 3.027776718 -0.485191941 0.795516014 -0.030348001 0.406541258 0.088704459 0.908809483\n1403637208138319104 3.012969494 -0.488415807 0.784780145 -0.030385735 0.407425284 0.087236755 0.908554435\n1403637208188318976 3.005241871 -0.503028810 0.771606207 -0.029890396 0.408166617 0.085395120 0.908413053\n1403637208238319104 2.996145725 -0.515855551 0.760030627 -0.030916128 0.408475339 0.085980706 0.908184648\n1403637208288318976 2.982833385 -0.530982792 0.754496932 -0.029126003 0.407982886 0.090234019 0.908052564\n1403637208338319104 2.973641396 -0.535618246 0.738964200 -0.025816143 0.406791240 0.094507635 0.908252537\n1403637208388318976 2.968765736 -0.546661854 0.730416059 -0.023915542 0.406338453 0.097573519 0.908183098\n1403637208438319104 2.961533546 -0.550704718 0.721260548 -0.022190310 0.406952620 0.097980767 0.907907963\n1403637208488318976 2.955765009 -0.556053400 0.714122653 -0.022314949 0.407481432 0.097551242 0.907714009\n1403637208538319104 2.953315735 -0.564665556 0.698342085 -0.021638375 0.407844484 0.096610039 0.907667994\n1403637208588318976 2.939439774 -0.560381413 0.693141341 -0.022438141 0.409551561 0.093633264 0.907191753\n1403637208638319104 2.933103323 -0.562367499 0.679077983 -0.022908388 0.410090446 0.091834061 0.907120466\n1403637208688318976 2.922538280 -0.559814453 0.672996521 -0.023325499 0.411374450 0.088902250 0.906820476\n1403637208738319104 2.912484169 -0.552546501 0.666894197 -0.022313375 0.412003994 0.087410748 0.906705141\n1403637208788318976 2.908410072 -0.550759315 0.656733036 -0.021758197 0.412206501 0.086483546 0.906715453\n1403637208838319104 2.906195879 -0.547574520 0.650441527 -0.021854699 0.412582844 0.085691191 0.906617224\n1403637208888318976 2.892671347 -0.543722987 0.636475563 -0.023252225 0.413156748 0.084140278 0.906466365\n1403637208938319104 2.882510662 -0.530215740 0.635649681 -0.025178079 0.415123641 0.078906730 0.905986845\n1403637208988318976 2.878460169 -0.522522509 0.619620442 -0.028422697 0.416733265 0.073539712 0.905603349\n1403637209038319104 2.871018648 -0.507126570 0.615427613 -0.031307157 0.418766677 0.067311220 0.905054450\n1403637209088318976 2.859789133 -0.498497993 0.612691104 -0.034195717 0.419820279 0.062102083 0.904834211\n1403637209138319104 2.857056141 -0.491113842 0.605924964 -0.034682576 0.418207437 0.058538090 0.905799627\n1403637209188318976 2.839944839 -0.473453104 0.600076199 -0.035173256 0.412716955 0.059644334 0.908223629\n1403637209238319104 2.823274136 -0.466599852 0.604829550 -0.034299534 0.405216992 0.063936628 0.911336839\n1403637209288318976 2.799301624 -0.458000600 0.601225376 -0.036014087 0.396868765 0.067856394 0.914654970\n1403637209338319104 2.787486076 -0.456976026 0.602604747 -0.038034637 0.388843775 0.071106903 0.917767763\n1403637209388318976 2.767424583 -0.452044576 0.599583983 -0.041355830 0.382223308 0.072382823 0.920301974\n1403637209438319104 2.752755165 -0.453899652 0.594619751 -0.045658555 0.376378387 0.073367491 0.922427177\n1403637209488318976 2.736572266 -0.449318945 0.602347314 -0.051938660 0.371442974 0.074268579 0.924022019\n1403637209538319104 2.726095915 -0.459401041 0.590445817 -0.060634028 0.366018414 0.076043643 0.925511420\n1403637209588318976 2.708144665 -0.460433513 0.586891353 -0.070005335 0.361790806 0.077365823 0.926402271\n1403637209638319104 2.695688248 -0.469720066 0.592190385 -0.078410722 0.357960373 0.079432301 0.927041888\n1403637209688318976 2.682318211 -0.474816293 0.596995652 -0.084145553 0.355060756 0.080592975 0.927553833\n1403637209738319104 2.667932034 -0.492105126 0.597722411 -0.088738978 0.352321297 0.082548663 0.927998245\n1403637209788318976 2.665470839 -0.500598729 0.612374425 -0.091349013 0.351119369 0.082635313 0.928192854\n1403637209838319104 2.660032511 -0.517682672 0.618498921 -0.094013147 0.349937141 0.083193108 0.928323448\n1403637209888318976 2.654963017 -0.527142227 0.634843290 -0.096098706 0.348915130 0.085590057 0.928276658\n1403637209938319104 2.653119802 -0.538388014 0.645964086 -0.099460863 0.347974390 0.087726310 0.928076208\n1403637209988318976 2.649743557 -0.551723897 0.669848144 -0.104778349 0.347688735 0.089123972 0.927464783\n1403637210038319104 2.664940357 -0.557069004 0.690275252 -0.110827468 0.346644044 0.090959057 0.926974475\n1403637210088318976 2.659392834 -0.555605888 0.715570927 -0.116590008 0.346774727 0.092323333 0.926083386\n1403637210138319104 2.664151669 -0.553789556 0.749602616 -0.121766113 0.346185267 0.095529795 0.925312281\n1403637210188318976 2.677578926 -0.556963265 0.779693067 -0.128309011 0.345265806 0.097769804 0.924537361\n1403637210238319104 2.689229965 -0.549646854 0.817781210 -0.133118063 0.344777077 0.100027367 0.923798084\n1403637210288318976 2.701703310 -0.546522558 0.863424063 -0.137665018 0.344638348 0.101138644 0.923062146\n1403637210338319104 2.716459751 -0.544461668 0.910338998 -0.139756918 0.344420284 0.102265716 0.922704935\n1403637210388318976 2.745877028 -0.545040548 0.949976444 -0.141542032 0.343270123 0.103712134 0.922699988\n1403637210438319104 2.764125347 -0.540290773 1.011873603 -0.139731124 0.343946218 0.102527909 0.922856569\n1403637210488318976 2.795925617 -0.546718776 1.067164302 -0.134498864 0.344263792 0.099630989 0.923832357\n1403637210538319104 2.825383663 -0.550564349 1.131173730 -0.126592025 0.345331848 0.096553534 0.924877167\n1403637210588318976 2.862172127 -0.563518405 1.194642305 -0.119551927 0.345409125 0.095071867 0.925938070\n1403637210638319104 2.892813683 -0.559659719 1.263670921 -0.111428365 0.345687687 0.093131483 0.927043855\n1403637210688318976 2.932315826 -0.567155838 1.340498090 -0.105754845 0.345736831 0.091271497 0.927874684\n1403637210738319104 2.970683336 -0.576689661 1.412433505 -0.101549812 0.345239282 0.091387518 0.928518057\n1403637210788318976 3.007472515 -0.590379238 1.483508825 -0.096761510 0.343455791 0.095394850 0.929287434\n1403637210838319104 3.047695398 -0.595307291 1.567974687 -0.091545157 0.342462450 0.098269068 0.929882884\n1403637210888318976 3.103689194 -0.595856965 1.648213863 -0.085369281 0.340742499 0.102359287 0.930660665\n1403637210938319104 3.150850773 -0.599747002 1.733075380 -0.076658696 0.339667797 0.105447605 0.931466639\n1403637210988318976 3.199301243 -0.607905924 1.815358877 -0.068023197 0.339358449 0.106992297 0.932073653\n1403637211038319104 3.254587412 -0.613749146 1.897781610 -0.059327353 0.339074463 0.108102627 0.932642817\n1403637211088318976 3.304708004 -0.616504431 1.983413696 -0.051271237 0.339286029 0.109780140 0.932847559\n1403637211138319104 3.357465982 -0.618517995 2.069700241 -0.047835946 0.340706974 0.107948013 0.932725966\n1403637211188318976 3.421726227 -0.616285324 2.150998831 -0.045745444 0.342999458 0.102610625 0.932593048\n1403637211238319104 3.476573944 -0.618792117 2.233150959 -0.042393874 0.345636904 0.097629845 0.932312310\n1403637211288318976 3.538599730 -0.619182408 2.314226389 -0.038212094 0.348742366 0.092077352 0.931901455\n1403637211338319104 3.600181580 -0.621375740 2.396548510 -0.033957552 0.351723731 0.087657310 0.931371868\n1403637211388318976 3.658424854 -0.618852735 2.478090286 -0.029529540 0.353958249 0.084196799 0.930995405\n1403637211438319104 3.723936081 -0.624381781 2.556196928 -0.028193051 0.355371296 0.082858481 0.930618525\n1403637211488318976 3.781035423 -0.614970684 2.638365984 -0.026366372 0.356339931 0.082041495 0.930374086\n1403637211538319104 3.836451769 -0.611064553 2.718004704 -0.028227001 0.356405437 0.083651282 0.930150986\n1403637211588318976 3.893492937 -0.607342064 2.794075966 -0.030767905 0.356403530 0.085516118 0.929901540\n1403637211638319104 3.958628178 -0.605319977 2.872424126 -0.032975171 0.355736256 0.087683193 0.929879606\n1403637211688318976 4.014890671 -0.609008253 2.944677830 -0.034257095 0.354901046 0.090405069 0.929891706\n1403637211738319104 4.076764584 -0.608578146 3.018961668 -0.038787045 0.353204638 0.095256820 0.929875374\n1403637211788318976 4.132719040 -0.613217890 3.090097427 -0.042573724 0.351179898 0.101496711 0.929816425\n1403637211838319104 4.195481300 -0.618825495 3.160839558 -0.045182861 0.348861188 0.108674273 0.929754972\n1403637211888318976 4.253680229 -0.625900209 3.230554819 -0.047886863 0.348220915 0.111607492 0.929512143\n1403637211938319104 4.318323612 -0.636776984 3.301247120 -0.049669560 0.348840266 0.110899605 0.929271042\n1403637211988318976 4.385809898 -0.649685502 3.367920399 -0.049138743 0.349764496 0.107620351 0.929337382\n1403637212038319104 4.459982872 -0.664026618 3.434938431 -0.046375409 0.351851285 0.101820424 0.929345250\n1403637212088318976 4.521955490 -0.680278480 3.503194809 -0.039896347 0.354418963 0.095611043 0.929329872\n1403637212138319104 4.594020844 -0.694343567 3.565163612 -0.032245707 0.355994791 0.090087421 0.929576337\n1403637212188318976 4.655140877 -0.720035017 3.634574413 -0.026564918 0.358333498 0.085277826 0.929311097\n1403637212238319104 4.725608826 -0.740569949 3.699560642 -0.021591879 0.359496832 0.082286522 0.929260314\n1403637212288318976 4.792554855 -0.763393342 3.763138294 -0.019105336 0.360448897 0.079999678 0.929145634\n1403637212338319104 4.859414101 -0.786613524 3.821898937 -0.016279830 0.361271113 0.078519121 0.929006398\n1403637212388318976 4.922576427 -0.809896648 3.879365921 -0.014897614 0.362159371 0.077895358 0.928736210\n1403637212438319104 4.986297131 -0.837888420 3.937707901 -0.014503703 0.363201499 0.076869994 0.928420842\n1403637212488318976 5.048641205 -0.862146974 3.992728233 -0.016836578 0.363767445 0.077570282 0.928101659\n1403637212538319104 5.108255386 -0.891266584 4.046608925 -0.021230640 0.364376098 0.078581505 0.927687585\n1403637212588318976 5.166712284 -0.916950643 4.099484921 -0.025359068 0.364726275 0.080564149 0.927276134\n1403637212638319104 5.229752541 -0.945922673 4.152042866 -0.030978318 0.365158588 0.082494348 0.926765442\n1403637212688318976 5.288176060 -0.969577909 4.204089165 -0.035144821 0.365102530 0.083811544 0.926520705\n1403637212738319104 5.348541260 -0.998894393 4.253597736 -0.039059173 0.365617692 0.083366066 0.926200926\n1403637212788318976 5.410143852 -1.027250767 4.304031849 -0.040715326 0.365914822 0.082710713 0.926071048\n1403637212838319104 5.464945316 -1.051992655 4.353132725 -0.043819282 0.366330117 0.081857115 0.925840974\n1403637212888318976 5.523872852 -1.083699465 4.403928280 -0.045041393 0.366973400 0.080131277 0.925678551\n1403637212938319104 5.582848549 -1.112266541 4.454168797 -0.046081111 0.367533922 0.077822581 0.925601959\n1403637212988318976 5.640799046 -1.141731977 4.502498627 -0.046914313 0.367411613 0.075517073 0.925799608\n1403637213038319104 5.699099541 -1.171903253 4.554586411 -0.047245316 0.366771072 0.075334437 0.926051617\n1403637213088318976 5.758672714 -1.203133464 4.605170727 -0.046587385 0.365390807 0.076560758 0.926529884\n1403637213138319104 5.813817024 -1.232612014 4.659732342 -0.046948142 0.364121497 0.078392833 0.926858127\n1403637213188318976 5.870820045 -1.259181023 4.710367203 -0.046361417 0.362461507 0.080300868 0.927374780\n1403637213238319104 5.927960396 -1.285159349 4.764764786 -0.045625538 0.361700624 0.080712117 0.927672625\n1403637213288318976 5.986052036 -1.308658838 4.817575932 -0.045438405 0.360790074 0.081878878 0.927934110\n1403637213338319104 6.042980671 -1.330444813 4.875720024 -0.044038374 0.360814869 0.081119202 0.928058684\n1403637213388318976 6.103748798 -1.350442886 4.927730083 -0.042512659 0.360950381 0.080566883 0.928125262\n1403637213438319104 6.158384800 -1.374563456 4.983323097 -0.040548246 0.361130983 0.079071656 0.928271472\n1403637213488318976 6.218493462 -1.393599749 5.038784504 -0.038829956 0.361534745 0.077660926 0.928306878\n1403637213538319104 6.278895378 -1.411283493 5.094243526 -0.037480373 0.361929089 0.075805500 0.928362072\n1403637213588318976 6.333089828 -1.430132866 5.147733212 -0.037873805 0.364070058 0.068600059 0.928069293\n1403637213638319104 6.392196178 -1.444649220 5.204941273 -0.039233871 0.366016090 0.062622704 0.927669823\n1403637213688318976 6.448686600 -1.456640482 5.264569759 -0.042519271 0.367747307 0.056612533 0.927226543\n1403637213738319104 6.494573593 -1.471806765 5.319716454 -0.044364449 0.369073212 0.053021304 0.926825523\n1403637213788318976 6.554218292 -1.480976343 5.371181965 -0.047816385 0.369060159 0.051016610 0.926771581\n1403637213838319104 6.597666740 -1.484652162 5.431217670 -0.048924316 0.369417369 0.049078114 0.926676095\n1403637213888318976 6.653231621 -1.496235251 5.495497704 -0.050167002 0.369626045 0.047052547 0.926631451\n1403637213938319104 6.691241264 -1.507245064 5.553290844 -0.051749609 0.369882882 0.046959322 0.926446676\n1403637213988318976 6.738463402 -1.520457625 5.614512444 -0.049845211 0.369664222 0.044733584 0.926748455\n1403637214038319104 6.789430618 -1.527149320 5.683694839 -0.045750249 0.367681473 0.044557583 0.927756369\n1403637214088318976 6.846586704 -1.540449858 5.741561890 -0.040000442 0.362944961 0.044236239 0.929900050\n1403637214138319104 6.881791115 -1.555093288 5.800910950 -0.034815446 0.357502222 0.048293132 0.932012796\n1403637214188318976 6.933238029 -1.570381403 5.869543076 -0.030105550 0.350410938 0.048395723 0.934860289\n1403637214238319104 6.968439579 -1.593985319 5.933591366 -0.026868511 0.343966186 0.047862854 0.937376380\n1403637214288318976 7.005189896 -1.619504809 5.984632969 -0.023901600 0.336194813 0.044874057 0.940419137\n1403637214338319104 7.041440964 -1.636874914 6.049853325 -0.020192651 0.327849180 0.040038805 0.943665206\n1403637214388318976 7.072841644 -1.660202980 6.108279228 -0.017164737 0.319012314 0.032365475 0.947042227\n1403637214438319104 7.106658459 -1.681931853 6.166045189 -0.016334012 0.309134007 0.022814367 0.950604498\n1403637214488318976 7.138464928 -1.704988718 6.215194225 -0.016098052 0.297896236 0.012136076 0.954385400\n1403637214538319104 7.156852722 -1.728712678 6.280145168 -0.015504850 0.287948877 0.001272195 0.957519412\n1403637214588318976 7.182618141 -1.756496429 6.323616982 -0.015911473 0.278097123 -0.008664805 0.960382104\n1403637214638319104 7.200071812 -1.779459596 6.378847599 -0.014536011 0.269680768 -0.020024145 0.962631822\n1403637214688318976 7.219515800 -1.799027324 6.438423634 -0.012805049 0.262532145 -0.029875990 0.964375615\n1403637214738319104 7.223910809 -1.816713810 6.507086754 -0.011692634 0.257951230 -0.040246636 0.965248525\n1403637214788318976 7.233697414 -1.865963578 6.563575745 -0.011410304 0.252648532 -0.047118407 0.966342807\n1403637214838319104 7.230469704 -1.882858634 6.620553970 -0.009767701 0.248761848 -0.050005980 0.967223644\n1403637214888318976 7.221904755 -1.905324578 6.688102722 -0.009359997 0.245786399 -0.051241234 0.967923403\n1403637214938319104 7.224735260 -1.941414595 6.725475788 -0.009277171 0.242200792 -0.052407280 0.968765318\n1403637214988318976 7.224388599 -1.971379042 6.768422127 -0.007020469 0.239574984 -0.052252952 0.969445288\n1403637215038319104 7.195911407 -2.002206326 6.845577717 -0.006251614 0.239399076 -0.052182090 0.969497800\n1403637215088318976 7.203917027 -2.033129215 6.853309155 -0.004283346 0.236407936 -0.052933678 0.970201492\n1403637215138319104 7.173450470 -2.036353588 6.917990208 -0.000085800 0.237233967 -0.052563578 0.970029414\n1403637215188318976 7.136983871 -2.053991318 6.982469559 0.002586864 0.238250360 -0.051719960 0.969822228\n1403637215238319104 7.130100250 -2.070187807 7.038118362 0.005893380 0.235603318 -0.048277423 0.970631599\n1403637215288318976 7.105693340 -2.099854231 7.070662975 0.007252976 0.231938973 -0.045538701 0.971636713\n1403637215338319104 7.054639816 -2.098847866 7.146955490 0.011913409 0.229068547 -0.041898839 0.972435176\n1403637215388318976 7.001914978 -2.097277164 7.202904701 0.018001048 0.224703074 -0.038125772 0.973514736\n1403637215438319104 7.007716179 -2.089315414 7.261881828 0.026360171 0.213404417 -0.035467047 0.975964069\n1403637215488318976 6.964729309 -2.166891336 7.268875122 0.029075524 0.202559873 -0.032517124 0.978297889\n1403637215538319104 6.923467636 -2.167363405 7.297905922 0.035123039 0.191377059 -0.031121178 0.980394125\n1403637215588318976 6.973972321 -2.165594578 7.320549965 0.037978340 0.174616501 -0.034508049 0.983298481\n1403637215638319104 6.954600811 -2.159326315 7.318192482 0.038761642 0.158730984 -0.035391588 0.985925674\n1403637215688318976 6.868841648 -2.110583782 7.347720623 0.039099507 0.147201121 -0.041044954 0.987480819\n1403637215738319104 6.792828560 -2.147516012 7.310046196 0.029790517 0.133327693 -0.043325704 0.989676297\n1403637215788318976 6.735644341 -2.138608694 7.323674202 0.023783537 0.117822714 -0.043512542 0.991795778\n1403637215838319104 6.663390160 -2.162190199 7.334569931 0.013554447 0.104497470 -0.046235055 0.993357360\n1403637215888318976 6.603970528 -2.176956654 7.337084770 0.007124577 0.089904360 -0.047611572 0.994786203\n1403637215938319104 6.533335209 -2.182554007 7.345984459 0.002697703 0.077824399 -0.046630789 0.995872319\n1403637215988318976 6.462720871 -2.197110653 7.347330570 -0.002608701 0.066693038 -0.046621233 0.996680319\n1403637216038319104 6.393756866 -2.205941916 7.352396965 -0.003976864 0.054324411 -0.045858949 0.997461796\n1403637216088318976 6.325228691 -2.215889215 7.353146076 -0.006141732 0.043098826 -0.044473924 0.998061538\n1403637216138319104 6.256171227 -2.236533403 7.345727921 -0.008593812 0.032509759 -0.044437353 0.998446107\n1403637216188318976 6.186302662 -2.237624884 7.342392921 -0.007287235 0.022971390 -0.043716505 0.998753250\n1403637216238319104 6.121035576 -2.246381044 7.338682175 -0.007738083 0.015253033 -0.042408831 0.998953938\n1403637216288318976 6.049922943 -2.255239964 7.333803654 -0.006395527 0.009228894 -0.040798180 0.999104321\n1403637216338319104 5.986188889 -2.260090828 7.325561047 -0.004491625 0.004917300 -0.040531479 0.999156058\n1403637216388318976 5.921336651 -2.261805058 7.317045212 -0.000771026 0.001475525 -0.040025014 0.999197304\n1403637216438319104 5.854936123 -2.261761427 7.310348034 0.004495907 -0.000425014 -0.039605714 0.999205172\n1403637216488318976 5.792421818 -2.263491631 7.296131611 0.008390974 -0.001770637 -0.041013807 0.999121785\n1403637216538319104 5.733947277 -2.267841339 7.290366650 0.012525694 -0.002849459 -0.040414207 0.999100447\n1403637216588318976 5.671787262 -2.260780334 7.277479649 0.015488838 -0.004009240 -0.037484758 0.999169111\n1403637216638319104 5.607087612 -2.260138512 7.263273239 0.018030958 -0.004401443 -0.035198718 0.999207973\n1403637216688318976 5.545754433 -2.249319077 7.243389606 0.023172243 -0.004667313 -0.031319380 0.999229908\n1403637216738319104 5.487416744 -2.249519825 7.227676868 0.027893638 -0.004473920 -0.030001532 0.999150574\n1403637216788318976 5.430237770 -2.246743679 7.208052635 0.032524526 -0.003366004 -0.029555712 0.999028206\n1403637216838319104 5.371612072 -2.237340450 7.182384491 0.037193820 -0.001423827 -0.030254172 0.998848975\n1403637216888318976 5.320461750 -2.227830410 7.149344444 0.041001864 -0.000012416 -0.031794902 0.998653054\n1403637216938319104 5.268639565 -2.222466707 7.117866993 0.043093152 0.002329669 -0.033545237 0.998504996\n1403637216988318976 5.215829372 -2.215919733 7.079275608 0.041805979 0.004101069 -0.033798974 0.998545468\n1403637217038319104 5.166860104 -2.208176613 7.037478924 0.037416682 0.004291321 -0.030771334 0.998816669\n1403637217088318976 5.109776497 -2.205139875 6.993292332 0.030918250 0.004011929 -0.023374539 0.999240518\n1403637217138319104 5.060534000 -2.190701008 6.943924904 0.026426116 0.003438888 -0.017159585 0.999497592\n1403637217188318976 5.017444611 -2.183277369 6.889641762 0.022967700 0.002033089 -0.009123059 0.999692500\n1403637217238319104 4.974319935 -2.175285339 6.837961197 0.021114623 0.000958117 -0.001433246 0.999775589\n1403637217288318976 4.928783417 -2.160302401 6.787967682 0.019320339 0.001266255 0.003238592 0.999807298\n1403637217338319104 4.890678883 -2.143795013 6.732267380 0.017453004 0.001069014 0.007211044 0.999821126\n1403637217388318976 4.848157883 -2.127710104 6.679881096 0.016470203 0.001657760 0.011177248 0.999800503\n1403637217438319104 4.819110394 -2.106125832 6.619184017 0.015678007 0.002179805 0.014393025 0.999771118\n1403637217488318976 4.788104534 -2.082397699 6.560857773 0.015236164 0.002216023 0.016204566 0.999750137\n1403637217538319104 4.759618282 -2.061166525 6.498837948 0.016418243 0.001352842 0.014482028 0.999759436\n1403637217588318976 4.723562717 -2.035115004 6.439405441 0.018707864 0.000336018 0.010520533 0.999769568\n1403637217638319104 4.698071480 -2.009044170 6.380635738 0.021376915 -0.001947017 0.003192767 0.999764502\n1403637217688318976 4.680429935 -1.981160522 6.313849926 0.026035689 -0.005657341 -0.009802371 0.999596953\n1403637217738319104 4.652583122 -1.952561617 6.243851185 0.029917203 -0.010163927 -0.025250889 0.999181688\n1403637217788318976 4.626723289 -1.925174117 6.171131611 0.033333976 -0.016980946 -0.039706588 0.998510838\n1403637217838319104 4.607210159 -1.899352908 6.096700191 0.032024629 -0.027649373 -0.050114211 0.997846901\n1403637217888318976 4.590870380 -1.872356296 6.017394066 0.031637270 -0.038884804 -0.060679860 0.996897697\n1403637217938319104 4.572854519 -1.846037745 5.936933994 0.029300598 -0.049474109 -0.066890918 0.996102095\n1403637217988318976 4.549683571 -1.827589512 5.857218742 0.025489511 -0.059422169 -0.071597017 0.995335698\n1403637218038319104 4.530093193 -1.798365593 5.767014503 0.023171090 -0.068551771 -0.073905215 0.994636476\n1403637218088318976 4.508404732 -1.777049661 5.680838108 0.018137233 -0.076940693 -0.074954346 0.994048774\n1403637218138319104 4.484986305 -1.754958034 5.590138435 0.015492377 -0.083187610 -0.076645337 0.993461311\n1403637218188318976 4.468108654 -1.725966334 5.495931149 0.013049034 -0.088924877 -0.077826887 0.992907405\n1403637218238319104 4.452732563 -1.702509284 5.403904438 0.010570482 -0.093239106 -0.079367407 0.992419064\n1403637218288318976 4.430523396 -1.674128056 5.310992718 0.009355389 -0.096577942 -0.080036603 0.992058098\n1403637218338319104 4.415873051 -1.643271565 5.212630272 0.009329787 -0.098340526 -0.083173178 0.991627097\n1403637218388318976 4.392199516 -1.608512759 5.121198177 0.009636194 -0.099826023 -0.082900696 0.991498590\n1403637218438319104 4.372368336 -1.574981332 5.027390480 0.009345735 -0.100784302 -0.082055829 0.991474688\n1403637218488318976 4.356765747 -1.538665056 4.928689957 0.010760818 -0.101371236 -0.082704648 0.991346538\n1403637218538319104 4.338350773 -1.505646467 4.831747055 0.010305726 -0.101399153 -0.083433241 0.991287529\n1403637218588318976 4.319107533 -1.470894814 4.735824585 0.010492953 -0.100440800 -0.083623558 0.991367042\n1403637218638319104 4.298531055 -1.443891644 4.636767387 0.007179822 -0.099798895 -0.083828263 0.991444111\n1403637218688318976 4.278096676 -1.408025384 4.537147045 0.005303604 -0.098147482 -0.085188262 0.991504908\n1403637218738319104 4.264246464 -1.379350066 4.430668354 0.000920525 -0.097847059 -0.083291471 0.991709471\n1403637218788318976 4.248795033 -1.347273469 4.324976921 -0.000751473 -0.097162552 -0.082240112 0.991864622\n1403637218838319104 4.225718498 -1.315712452 4.221467972 -0.003180915 -0.094135299 -0.086202800 0.991815269\n1403637218888318976 4.208833694 -1.277113199 4.108110428 -0.004996492 -0.091547728 -0.090768807 0.991642594\n1403637218938319104 4.189128876 -1.234646916 3.999160290 -0.004609325 -0.089410700 -0.094745971 0.991467416\n1403637218988318976 4.172073364 -1.186693549 3.892273426 -0.005020737 -0.087194696 -0.099307835 0.991216362\n1403637219038319104 4.151667595 -1.137372971 3.785396814 -0.005459131 -0.085409045 -0.102749027 0.991018713\n1403637219088318976 4.127227783 -1.088431835 3.681478739 -0.005829486 -0.084113963 -0.104514830 0.990942717\n1403637219138319104 4.104495049 -1.036884427 3.570071459 -0.005258149 -0.083701089 -0.105166778 0.990911901\n1403637219188318976 4.078326225 -0.982918739 3.464953184 -0.005827521 -0.083169535 -0.104677573 0.991005301\n1403637219238319104 4.053069115 -0.937426567 3.351476192 -0.006543297 -0.083039343 -0.103653334 0.991119385\n1403637219288318976 4.023214340 -0.887399673 3.247511625 -0.007787996 -0.082897492 -0.102372095 0.991255403\n1403637219338319104 3.996033430 -0.843198299 3.137119055 -0.008359465 -0.083137721 -0.099751532 0.991497815\n1403637219388318976 3.974628448 -0.800993621 3.022407055 -0.010863567 -0.083292991 -0.098828785 0.991552889\n1403637219438319104 3.934226036 -0.758008182 2.910434723 -0.012976552 -0.082804538 -0.097522669 0.991697729\n1403637219488318976 3.899993181 -0.717955112 2.793170691 -0.021914838 -0.082663707 -0.095564850 0.991742849\n1403637219538319104 3.867512226 -0.673126817 2.680555820 -0.028254477 -0.082259387 -0.094015509 0.991764188\n1403637219588318976 3.836215019 -0.636168361 2.566275835 -0.037348989 -0.082278214 -0.092210121 0.991631329\n1403637219638319104 3.805169821 -0.600138128 2.443440437 -0.043759666 -0.082128629 -0.090339862 0.991553664\n1403637219688318976 3.769331932 -0.570860744 2.335483074 -0.049601488 -0.081740223 -0.089784227 0.991361201\n1403637219738319104 3.730499268 -0.527251840 2.230242491 -0.051547159 -0.081042096 -0.088591926 0.991426528\n1403637219788318976 3.692010641 -0.501052082 2.116281986 -0.054812111 -0.080632575 -0.087899722 0.991346359\n1403637219838319104 3.657073498 -0.470645785 2.002525806 -0.057091951 -0.080401912 -0.088281341 0.991202533\n1403637219888318976 3.611799717 -0.445766330 1.896553755 -0.060213156 -0.079946972 -0.087265961 0.991144538\n1403637219938319104 3.571336985 -0.419187069 1.796747208 -0.059972331 -0.080406576 -0.086327776 0.991204143\n1403637219988318976 3.531377316 -0.401886493 1.687750816 -0.060090519 -0.080228135 -0.086810179 0.991169333\n1403637220038319104 3.487134218 -0.381218851 1.588735700 -0.060947381 -0.080234453 -0.086491041 0.991144359\n1403637220088318976 3.442175388 -0.361919552 1.493922472 -0.061317671 -0.080222584 -0.085336395 0.991222560\n1403637220138319104 3.400352001 -0.355690688 1.387006521 -0.062035933 -0.079465672 -0.087836228 0.991020441\n1403637220188318976 3.360606670 -0.346696049 1.288789034 -0.062784418 -0.081008367 -0.085864834 0.991021216\n1403637220238319104 3.310874224 -0.333534211 1.197320819 -0.062224317 -0.081151672 -0.083242565 0.991268516\n1403637220288318976 3.262312174 -0.327462077 1.105207443 -0.060644053 -0.082198836 -0.078948185 0.991631389\n1403637220338319104 3.219077587 -0.319827616 1.011194468 -0.058393613 -0.083789840 -0.073493734 0.992052495\n1403637220388318976 3.169285774 -0.321179748 0.920420468 -0.056411643 -0.085165881 -0.067143723 0.992500007\n1403637220438319104 3.124199629 -0.320448220 0.830779433 -0.053918667 -0.086158507 -0.062687889 0.992844284\n1403637220488318976 3.079825640 -0.316475093 0.743525743 -0.052172840 -0.086922362 -0.058784503 0.993109703\n1403637220538319104 3.030011177 -0.318453401 0.662491798 -0.049801830 -0.087233454 -0.055257075 0.993406653\n1403637220588318976 2.989830256 -0.314762294 0.577038944 -0.047388170 -0.087894976 -0.052046411 0.993639767\n1403637220638319104 2.945979118 -0.312222570 0.496995807 -0.047438085 -0.087129705 -0.052958950 0.993656576\n1403637220688318976 2.908728838 -0.305698633 0.415945917 -0.048333373 -0.087230168 -0.052631237 0.993622065\n1403637220738319104 2.868515253 -0.294874012 0.340617537 -0.048110560 -0.086417273 -0.053626418 0.993650675\n1403637220788318976 2.833473682 -0.286385804 0.262512088 -0.049206674 -0.086212620 -0.054033283 0.993592739\n1403637220838319104 2.794625282 -0.277930617 0.188507050 -0.050112762 -0.086060837 -0.054314088 0.993545294\n1403637220888318976 2.760144711 -0.269154191 0.112858742 -0.050962158 -0.085494980 -0.055212438 0.993501425\n1403637220938319104 2.725473404 -0.257802010 0.044204265 -0.051970426 -0.085272990 -0.055062186 0.993476570\n1403637220988318976 2.691923857 -0.246639356 -0.026030034 -0.053130046 -0.083915971 -0.054718200 0.993549824\n1403637221038319104 2.659693956 -0.233244956 -0.094875455 -0.056055464 -0.081036478 -0.055173129 0.993602931\n1403637221088318976 2.626508951 -0.218223646 -0.154269278 -0.057419989 -0.076813318 -0.054048687 0.993922234\n1403637221138319104 2.599729300 -0.203510374 -0.219424933 -0.060223259 -0.071739577 -0.053155959 0.994183600\n1403637221188318976 2.571244955 -0.187345088 -0.277821451 -0.061935510 -0.064933136 -0.052293390 0.994591892\n1403637221238319104 2.542547226 -0.172010452 -0.336987078 -0.063125722 -0.056877404 -0.051519126 0.995050669\n1403637221288318976 2.514835358 -0.153362721 -0.391089439 -0.063537292 -0.048495155 -0.050212681 0.995534956\n1403637221338319104 2.489898205 -0.136832178 -0.444336534 -0.063380778 -0.041147910 -0.047549020 0.996006429\n1403637221388318976 2.462819338 -0.115086816 -0.498188078 -0.063728049 -0.034862623 -0.045312956 0.996328294\n1403637221438319104 2.439899921 -0.097034335 -0.548744082 -0.062214531 -0.029667588 -0.042547897 0.996714056\n1403637221488318976 2.411453247 -0.075725928 -0.592130661 -0.062773742 -0.024491021 -0.041305229 0.996871889\n1403637221538319104 2.386934757 -0.056437209 -0.639987707 -0.063541837 -0.021036252 -0.037876256 0.997038245\n1403637221588318976 2.368122816 -0.036680199 -0.680990994 -0.064236917 -0.017852174 -0.036029365 0.997124255\n1403637221638319104 2.342379570 -0.013428152 -0.724836886 -0.064423539 -0.014128438 -0.036092028 0.997169673\n1403637221688318976 2.318693161 0.011007771 -0.762061656 -0.065404125 -0.011200116 -0.033618443 0.997229457\n1403637221738319104 2.298883200 0.030568764 -0.803548694 -0.065768652 -0.008911533 -0.033083871 0.997246504\n1403637221788318976 2.282105207 0.052254438 -0.836255252 -0.066166714 -0.007353545 -0.031534921 0.997283041\n1403637221838319104 2.259740353 0.076528184 -0.871054471 -0.066858709 -0.004328407 -0.030100765 0.997298896\n1403637221888318976 2.238663912 0.101174414 -0.900983870 -0.067437775 -0.000490773 -0.027344212 0.997348607\n1403637221938319104 2.224438667 0.120967135 -0.928600192 -0.068677500 0.004423894 -0.025067901 0.997314095\n1403637221988318976 2.207432032 0.150771230 -0.953744888 -0.068295717 0.012275863 -0.022359371 0.997338951\n1403637222038319104 2.195638657 0.173065275 -0.980286360 -0.068224475 0.021396965 -0.019190453 0.997255862\n1403637222088318976 2.175395966 0.203831464 -0.995068073 -0.068427816 0.032836702 -0.015968489 0.996987641\n1403637222138319104 2.166334391 0.227236152 -1.022121668 -0.068460546 0.043969676 -0.011744758 0.996615231\n1403637222188318976 2.155324936 0.253555864 -1.031431794 -0.067813635 0.056424767 -0.007513281 0.996072829\n1403637222238319104 2.147360086 0.279299498 -1.054584503 -0.064468160 0.067499697 -0.004268628 0.995625138\n1403637222288318976 2.138996363 0.306109428 -1.062294841 -0.060798135 0.077494152 -0.002850014 0.995133221\n1403637222338319104 2.126410723 0.333128542 -1.079174757 -0.054328866 0.086318336 -0.000683615 0.994784951\n1403637222388318976 2.122456312 0.356205434 -1.092477322 -0.047802646 0.093393303 0.001350098 0.994480193\n1403637222438319104 2.113304138 0.377139121 -1.104487658 -0.041779760 0.100015268 0.002344657 0.994105577\n1403637222488318976 2.106411457 0.402533740 -1.110891819 -0.036135592 0.105541460 0.002676992 0.993754506\n1403637222538319104 2.099186182 0.419391990 -1.122292638 -0.033271443 0.109722972 0.003968006 0.993397295\n1403637222588318976 2.093878984 0.442905635 -1.135826230 -0.031483196 0.112603121 0.005632286 0.993125141\n1403637222638319104 2.087958097 0.459161252 -1.146114826 -0.029560979 0.115578160 0.005217824 0.992844701\n1403637222688318976 2.080299377 0.474785179 -1.155205846 -0.030291652 0.117927298 0.004299413 0.992550790\n1403637222738319104 2.074132681 0.489527047 -1.162875891 -0.031289432 0.119143866 0.005165747 0.992370427\n1403637222788318976 2.071750879 0.498115420 -1.182237864 -0.035039302 0.120007686 0.005971860 0.992136478\n1403637222838319104 2.068033218 0.507214367 -1.194544554 -0.039779272 0.119765051 0.005974637 0.991986990\n1403637222888318976 2.060064554 0.515198171 -1.200098276 -0.044969663 0.119889833 0.006580613 0.991746366\n1403637222938319104 2.057592630 0.522585690 -1.219884038 -0.050958991 0.118950568 0.007952032 0.991559744\n1403637222988318976 2.053088665 0.523749053 -1.230436563 -0.056007300 0.118553422 0.007385285 0.991339386\n1403637223038319104 2.048744678 0.521676123 -1.241016388 -0.059850622 0.117667630 0.007174904 0.991221845\n1403637223088318976 2.044129133 0.522513270 -1.252159357 -0.062127192 0.116851278 0.007343029 0.991177142\n1403637223138319104 2.043611765 0.516527057 -1.257705927 -0.063116968 0.116094559 0.006503115 0.991209388\n1403637223188318976 2.041431904 0.508389831 -1.270491362 -0.062704548 0.115049824 0.006328257 0.991358459\n1403637223238319104 2.037576914 0.498169988 -1.271983385 -0.060786281 0.114615582 0.004714787 0.991537213\n1403637223288318976 2.040616035 0.483569115 -1.281682253 -0.056797784 0.113245420 0.002713766 0.991938591\n1403637223338319104 2.038484335 0.468978137 -1.284416676 -0.051818702 0.112110965 0.000974067 0.992343187\n1403637223388318976 2.035412788 0.451231837 -1.287010431 -0.048157405 0.111225016 -0.001785495 0.992626131\n1403637223438319104 2.040833235 0.430477232 -1.302169800 -0.043977935 0.109514616 -0.002796718 0.993007898\n1403637223488318976 2.038280964 0.409773529 -1.298857212 -0.041345272 0.108816139 -0.004277797 0.993192494\n1403637223538319104 2.036720991 0.390796006 -1.302543759 -0.038280282 0.108111218 -0.005639705 0.993385494\n1403637223588318976 2.037708282 0.368094265 -1.302660942 -0.036182553 0.107493982 -0.006412540 0.993526459\n1403637223638319104 2.039483309 0.349668294 -1.304884195 -0.034357950 0.107157692 -0.007311429 0.993621290\n1403637223688318976 2.039253950 0.331626892 -1.308441520 -0.033376981 0.106788129 -0.007941880 0.993689716\n1403637223738319104 2.040837049 0.316007346 -1.310302734 -0.032983229 0.106746316 -0.008828359 0.993699849\n1403637223788318976 2.040132284 0.306016475 -1.307081699 -0.031575847 0.106610581 -0.008942404 0.993759155\n1403637223838319104 2.041669607 0.290832251 -1.307157755 -0.031304039 0.106337897 -0.009790608 0.993788958\n1403637223888318976 2.041283607 0.280880958 -1.304073215 -0.030380137 0.106588863 -0.010201083 0.993786573\n1403637223938319104 2.042212009 0.271846056 -1.305606842 -0.029971085 0.106907807 -0.011322399 0.993752599\n1403637223988318976 2.044300079 0.263851702 -1.299692392 -0.029640717 0.106793843 -0.010848879 0.993780077\n1403637224038319104 2.041378975 0.259973973 -1.298668385 -0.029044762 0.107108451 -0.011090981 0.993761122\n1403637224088318976 2.043433905 0.254795760 -1.296441078 -0.029589446 0.106917381 -0.011298332 0.993763268\n1403637224138319104 2.047276735 0.252169341 -1.295302153 -0.028879797 0.107287936 -0.011748937 0.993739009\n1403637224188318976 2.044387102 0.254028529 -1.289089441 -0.028428195 0.107616313 -0.011947182 0.993714154\n1403637224238319104 2.045199633 0.255551040 -1.286793947 -0.027974315 0.108094513 -0.012885428 0.993663371\n1403637224288318976 2.049021006 0.257464796 -1.281307697 -0.027097601 0.108098678 -0.013093067 0.993684530\n1403637224338319104 2.047752142 0.261491627 -1.278972864 -0.026550146 0.107964925 -0.013236766 0.993711948\n1403637224388318976 2.047539473 0.268066466 -1.267840624 -0.026610158 0.108411498 -0.014242974 0.993647814\n1403637224438319104 2.047078133 0.274888337 -1.265448809 -0.026564119 0.108886600 -0.015342213 0.993580699\n1403637224488318976 2.046872616 0.282336354 -1.260426283 -0.026315190 0.109072082 -0.015640583 0.993562341\n1403637224538319104 2.046713829 0.290600985 -1.258547425 -0.025783276 0.109181963 -0.016427560 0.993551552\n1403637224588318976 2.045450211 0.302122951 -1.248746157 -0.025130305 0.109074928 -0.015196297 0.993599594\n1403637224638319104 2.047708988 0.307675272 -1.250180006 -0.024795821 0.107776031 -0.012955429 0.993781507\n1403637224688318976 2.045677185 0.315335393 -1.242977619 -0.023742909 0.106108479 -0.008374456 0.994035780\n1403637224738319104 2.038142920 0.321480364 -1.236416936 -0.024767809 0.105165884 -0.004293000 0.994136930\n1403637224788318976 2.035248518 0.325001568 -1.231355190 -0.025417790 0.104901657 -0.002980231 0.994153261\n1403637224838319104 2.036796570 0.328032017 -1.231580257 -0.025859164 0.104885995 -0.002691319 0.994144320\n1403637224888318976 2.029272079 0.331163079 -1.227322936 -0.024752676 0.106097907 -0.005481937 0.994032443\n1403637224938319104 2.027886391 0.336142182 -1.223199129 -0.024184108 0.107345402 -0.008958036 0.993887246\n1403637224988318976 2.025627136 0.340933204 -1.221540451 -0.024094362 0.108049832 -0.011483961 0.993787110\n1403637225038319104 2.026670694 0.344622910 -1.228874445 -0.024283620 0.108111143 -0.012933736 0.993758023\n1403637225088318976 2.022634745 0.357134938 -1.219441652 -0.023909604 0.108950324 -0.014425733 0.993654907\n1403637225138319104 2.015171766 0.362770110 -1.220637679 -0.023167854 0.109374903 -0.015989609 0.993601918\n1403637225188318976 2.017050505 0.377042890 -1.220557928 -0.022086233 0.109008141 -0.015677949 0.993671775\n1403637225238319104 2.011251211 0.385019362 -1.219899178 -0.021946054 0.108899347 -0.016901650 0.993666768\n1403637225288318976 2.012214184 0.400632441 -1.218154192 -0.021531343 0.107696705 -0.015870709 0.993823886\n1403637225338319104 2.011237383 0.410930097 -1.220769882 -0.020720055 0.107267842 -0.016576516 0.993875980\n1403637225388318976 2.000323057 0.423160136 -1.213065863 -0.019864190 0.107623197 -0.017432509 0.993840396\n1403637225438319104 1.995738745 0.433190525 -1.216014504 -0.018426381 0.106953584 -0.017639423 0.993936718\n1403637225488318976 1.991196752 0.441907316 -1.214663863 -0.017737206 0.106662802 -0.017878931 0.993976235\n1403637225538319104 1.984436393 0.447590947 -1.217948675 -0.018012935 0.106290668 -0.018803274 0.993994057\n1403637225588318976 1.973561883 0.453871161 -1.219123006 -0.019310040 0.106101409 -0.018725701 0.993991435\n1403637225638319104 1.967678666 0.454718590 -1.228456974 -0.021614971 0.105650589 -0.019661514 0.993973911\n1403637225688318976 1.958632827 0.456288397 -1.232708454 -0.025316199 0.105304003 -0.018496316 0.993945718\n1403637225738319104 1.949715376 0.454929292 -1.242391586 -0.027445383 0.105202734 -0.019167423 0.993887186\n1403637225788318976 1.940095544 0.452003300 -1.250145197 -0.031462640 0.105115868 -0.019126385 0.993778110\n1403637225838319104 1.926138520 0.447875559 -1.252414942 -0.034843832 0.105147131 -0.018224323 0.993678927\n1403637225888318976 1.916471243 0.439316720 -1.263758659 -0.037449185 0.104617253 -0.018064182 0.993643045\n1403637225938319104 1.903490901 0.430401713 -1.274116397 -0.035021104 0.104251683 -0.018035475 0.993770480\n1403637225988318976 1.888391137 0.420704663 -1.275944233 -0.031117538 0.104334362 -0.018588576 0.993881524\n1403637226038319104 1.876659393 0.404496431 -1.291871548 -0.026739907 0.103733614 -0.018654013 0.994070590\n1403637226088318976 1.863906145 0.393151730 -1.299657941 -0.023844676 0.103599027 -0.018960899 0.994152486\n1403637226138319104 1.849122405 0.381418347 -1.305637360 -0.020780509 0.103600144 -0.019118950 0.994218111\n1403637226188318976 1.836938143 0.372813463 -1.314263582 -0.019231455 0.103551775 -0.018951446 0.994257510\n1403637226238319104 1.819815397 0.364694357 -1.322120786 -0.017979719 0.103629574 -0.019385621 0.994264483\n1403637226288318976 1.805375576 0.357733548 -1.328515172 -0.019241700 0.104008220 -0.020193964 0.994185209\n1403637226338319104 1.792018890 0.353201628 -1.340763927 -0.023127507 0.103947148 -0.020081175 0.994111121\n1403637226388318976 1.776929975 0.350986749 -1.345367193 -0.028173873 0.104211859 -0.020753961 0.993939340\n1403637226438319104 1.761037350 0.349334478 -1.351698160 -0.035240661 0.104644492 -0.020579079 0.993672013\n1403637226488318976 1.742249608 0.351123065 -1.357603669 -0.040825699 0.104756109 -0.019916836 0.993460000\n1403637226538319104 1.729330540 0.347317815 -1.369458437 -0.044969872 0.104644604 -0.020350283 0.993283987\n1403637226588318976 1.711906910 0.349393964 -1.378322959 -0.048429161 0.104793444 -0.020922327 0.993093789\n1403637226638319104 1.696028471 0.348783821 -1.382861137 -0.050247341 0.104897343 -0.021119056 0.992988288\n1403637226688318976 1.679108143 0.350459546 -1.384792805 -0.051241875 0.104848661 -0.020414399 0.992957354\n1403637226738319104 1.663218260 0.352317929 -1.391839266 -0.052047480 0.104072638 -0.019018317 0.993024766\n1403637226788318976 1.643370152 0.355213642 -1.388139963 -0.052695114 0.103859395 -0.018769411 0.993017673\n1403637226838319104 1.620980740 0.361352146 -1.389086366 -0.052130509 0.104023151 -0.018671971 0.993032217\n1403637226888318976 1.604435802 0.364747256 -1.384848714 -0.051541071 0.103444651 -0.016280439 0.993165493\n1403637226938319104 1.584540486 0.369550526 -1.383808374 -0.050271563 0.102855623 -0.012285922 0.993349195\n1403637226988318976 1.567760944 0.374879986 -1.382182240 -0.048296288 0.101250947 -0.006988266 0.993663371\n1403637227038319104 1.548356652 0.379539490 -1.379247665 -0.045693260 0.099154077 0.000446388 0.994022310\n1403637227088318976 1.530427217 0.383344591 -1.373358488 -0.042770106 0.097362995 0.008274581 0.994295061\n1403637227138319104 1.516171813 0.385872304 -1.370176792 -0.039670989 0.095495306 0.015303688 0.994521320\n1403637227188318976 1.501217127 0.385668814 -1.367655993 -0.038855568 0.095444113 0.017134631 0.994528532\n1403637227238319104 1.486947060 0.385950923 -1.361416340 -0.037543938 0.095836408 0.018281505 0.994520783\n1403637227288318976 1.475304365 0.384901136 -1.354384184 -0.037048336 0.097970970 0.014064148 0.994399965\n1403637227338319104 1.465100884 0.378363788 -1.353253722 -0.037990626 0.099770419 0.009815686 0.994236469\n1403637227388318976 1.455756307 0.373439997 -1.347760677 -0.038027547 0.101671815 0.005599993 0.994075179\n1403637227438319104 1.449946046 0.368538499 -1.344977021 -0.039716303 0.103141852 0.002165626 0.993871033\n1403637227488318976 1.439266682 0.363608867 -1.336003065 -0.040666569 0.104629897 0.000313239 0.993679345\n1403637227538319104 1.433825016 0.358750284 -1.335951209 -0.041293118 0.105205722 -0.000126207 0.993592799\n1403637227588318976 1.426882029 0.357567132 -1.328819394 -0.042052936 0.105524257 0.001064974 0.993526578\n1403637227638319104 1.419688582 0.356881499 -1.323331833 -0.041716393 0.105091542 0.004833277 0.993575454\n1403637227688318976 1.412328959 0.360668927 -1.309981346 -0.042228960 0.105019003 0.008033914 0.993540704\n1403637227738319104 1.406929493 0.360881120 -1.301280975 -0.042406563 0.104623288 0.010368730 0.993553281\n1403637227788318976 1.404141903 0.362950951 -1.294519544 -0.042357322 0.103793621 0.012803199 0.993614018\n1403637227838319104 1.400736094 0.365362197 -1.287919521 -0.042086240 0.105135784 0.010568251 0.993510723\n1403637227888318976 1.399922848 0.367402971 -1.278651714 -0.037896518 0.105667308 0.008348108 0.993644059\n1403637227938319104 1.399388194 0.371129185 -1.267782331 -0.032631747 0.106933571 0.003882372 0.993722975\n1403637227988318976 1.397761703 0.376437634 -1.254422545 -0.028111156 0.108422384 -0.000285747 0.993707359\n1403637228038319104 1.398144960 0.381829649 -1.247277141 -0.023080587 0.109642215 -0.005312707 0.993688941\n1403637228088318976 1.398648977 0.387920797 -1.237899780 -0.020647470 0.109474935 -0.007568871 0.993746281\n1403637228138319104 1.398724675 0.394649565 -1.229108572 -0.017382782 0.108889394 -0.007972174 0.993869901\n1403637228188318976 1.398138404 0.400546223 -1.217336893 -0.016188238 0.108305767 -0.009745813 0.993938029\n1403637228238319104 1.398204088 0.407119155 -1.210710168 -0.013654391 0.107217982 -0.009231782 0.994098902\n1403637228288318976 1.398208857 0.410989344 -1.209429741 -0.012916837 0.106809355 -0.010302889 0.994142234\n1403637228338319104 1.394721031 0.410595238 -1.203602672 -0.012257071 0.106601626 -0.010540911 0.994170368\n1403637228388318976 1.391909719 0.413851023 -1.196147919 -0.012733981 0.106848828 -0.013128053 0.994107068\n1403637228438319104 1.391561151 0.412911296 -1.198274493 -0.011897835 0.106182404 -0.014171655 0.994174480\n1403637228488318976 1.388898253 0.410627007 -1.198862553 -0.011308670 0.106556855 -0.016330460 0.994108140\n1403637228538319104 1.384381413 0.407290578 -1.198893309 -0.010300994 0.106985345 -0.018427152 0.994036436\n1403637228588318976 1.379918694 0.403493047 -1.200537801 -0.009841147 0.107214838 -0.020724427 0.993971109\n1403637228638319104 1.374571681 0.395926058 -1.208108306 -0.010407727 0.107423432 -0.022084409 0.993913531\n1403637228688318976 1.368204117 0.390998662 -1.213509560 -0.013398047 0.107482418 -0.021321394 0.993888021\n1403637228738319104 1.359541416 0.387048811 -1.215305448 -0.017848561 0.107188076 -0.018928625 0.993898332\n1403637228788318976 1.352042913 0.381249666 -1.223661423 -0.022462416 0.105952591 -0.015275593 0.994000077\n1403637228838319104 1.344667673 0.377599508 -1.229410768 -0.027115587 0.104880422 -0.012182592 0.994040489\n1403637228888318976 1.335752964 0.376205713 -1.235887766 -0.029996248 0.104668520 -0.008217683 0.994020700\n1403637228938319104 1.327632785 0.376046300 -1.242043972 -0.030462515 0.105132826 -0.008034324 0.993959069\n1403637228988318976 1.320477486 0.376485914 -1.246324539 -0.029920438 0.106519319 -0.010810804 0.993801534\n1403637229038319104 1.312594056 0.377154350 -1.250772953 -0.028622683 0.107326426 -0.014117785 0.993711472\n1403637229088318976 1.305045247 0.379573643 -1.256682754 -0.025298163 0.107846476 -0.015829084 0.993719578\n1403637229138319104 1.294627070 0.380678117 -1.266160965 -0.022378732 0.108532429 -0.018178353 0.993674755\n1403637229188318976 1.287664294 0.386119783 -1.264500380 -0.020661645 0.109224759 -0.020633694 0.993588090\n1403637229238319104 1.279681444 0.391078949 -1.272889972 -0.019787369 0.109877743 -0.021916738 0.993506432\n1403637229288318976 1.268745422 0.398373127 -1.276730895 -0.019637324 0.111414798 -0.022563186 0.993323743\n1403637229338319104 1.258878469 0.406573057 -1.277434587 -0.020614475 0.114752024 -0.021797800 0.992941022\n1403637229388318976 1.247375488 0.416394740 -1.284290195 -0.023947183 0.118547022 -0.016350195 0.992524981\n1403637229438319104 1.238278389 0.427077502 -1.290721178 -0.029484754 0.123386040 -0.007599103 0.991891563\n1403637229488318976 1.228455901 0.436399579 -1.296160221 -0.035354968 0.129461557 0.003568453 0.990947485\n1403637229538319104 1.217304230 0.447886676 -1.301419020 -0.040232178 0.136793882 0.016814476 0.989639401\n1403637229588318976 1.208567619 0.459012717 -1.304672003 -0.044864278 0.145905048 0.029346416 0.987844944\n1403637229638319104 1.199047685 0.471281826 -1.302134037 -0.048098482 0.157200634 0.041685298 0.985513449\n1403637229688318976 1.192479491 0.482821524 -1.314760685 -0.050087821 0.169512883 0.053133197 0.982819140\n1403637229738319104 1.192336917 0.495468289 -1.313322306 -0.051072247 0.183684722 0.059179321 0.979872108\n1403637229788318976 1.189881563 0.508360982 -1.318562746 -0.049410872 0.201326683 0.058026936 0.976554692\n1403637229838319104 1.197957158 0.520450532 -1.315927029 -0.045268252 0.218933746 0.054485522 0.973164976\n1403637229888318976 1.202126026 0.531622171 -1.317899823 -0.040726162 0.237349600 0.049635172 0.969300210\n1403637229938319104 1.205586910 0.544928193 -1.317837000 -0.036613971 0.255477041 0.047272053 0.964964390\n1403637229988318976 1.213463902 0.558434963 -1.321577072 -0.031619985 0.271862268 0.046203393 0.960706174\n1403637230038319104 1.217092395 0.572041392 -1.316179991 -0.031001046 0.288230687 0.047599491 0.955874622\n1403637230088318976 1.223232031 0.582069457 -1.318527222 -0.032195933 0.301259041 0.053399660 0.951501369\n1403637230138319104 1.226179361 0.592297614 -1.313468695 -0.035310432 0.314245462 0.061735369 0.946674049\n1403637230188318976 1.230473995 0.601219058 -1.314136505 -0.037904877 0.325725138 0.068416059 0.942223787\n1403637230238319104 1.235404611 0.608012974 -1.311755657 -0.039794445 0.335682631 0.072502747 0.938337326\n1403637230288318976 1.237259507 0.609436572 -1.310797215 -0.042066600 0.344610482 0.074278429 0.934856534\n1403637230338319104 1.239570141 0.611938596 -1.307716846 -0.042026866 0.351797193 0.074673221 0.932146132\n1403637230388318976 1.242445707 0.609122694 -1.307782292 -0.039483782 0.357153475 0.075915858 0.930117846\n1403637230438319104 1.247672558 0.605510712 -1.309620261 -0.034410663 0.361757576 0.074099623 0.928685427\n1403637230488318976 1.248931170 0.603019536 -1.309789777 -0.027866088 0.365398973 0.071939945 0.927648485\n1403637230538319104 1.251410246 0.594831705 -1.303845882 -0.021887830 0.369351864 0.069910534 0.926397681\n1403637230588318976 1.257536173 0.583801150 -1.296913862 -0.014899210 0.374110997 0.067274205 0.924820602\n1403637230638319104 1.258910418 0.576427937 -1.291212440 -0.008455031 0.379617065 0.068804279 0.922542870\n1403637230688318976 1.262097597 0.562121809 -1.305786014 -0.005082311 0.384974688 0.072281837 0.920078278\n1403637230738319104 1.258623719 0.551064610 -1.308492541 -0.004636776 0.391841352 0.078682207 0.916650414\n1403637230788318976 1.255789995 0.541867197 -1.301334023 -0.007043810 0.399811864 0.085850783 0.912540674\n1403637230838319104 1.260135889 0.527880549 -1.311125278 -0.012568100 0.407127172 0.097334653 0.908083439\n1403637230888318976 1.257606983 0.518750370 -1.317920566 -0.017906461 0.417160094 0.107985698 0.902217209\n1403637230938319104 1.258502722 0.510470569 -1.311512232 -0.022905050 0.428498626 0.117393948 0.895590842\n1403637230988318976 1.254438281 0.502690434 -1.323013067 -0.026922675 0.440820962 0.126304045 0.888256371\n1403637231038319104 1.260797739 0.498436689 -1.314281702 -0.029979784 0.455001086 0.133238152 0.879956186\n1403637231088318976 1.252610207 0.486425638 -1.315245867 -0.031005116 0.470086247 0.140245527 0.870855212\n1403637231138319104 1.254142880 0.485516816 -1.320642471 -0.031778600 0.485947281 0.146560073 0.861025870\n1403637231188318976 1.200391293 0.459972382 -1.328958035 -0.030649167 0.503731310 0.152557239 0.849730313\n1403637231238319104 1.178283691 0.448656708 -1.337741733 -0.029397292 0.521229208 0.159549817 0.837854266\n1403637231288318976 1.175202370 0.451814711 -1.339445949 -0.026792064 0.538691163 0.167059764 0.825339317\n1403637231338319104 1.175765753 0.480564237 -1.324577451 -0.022670222 0.557014823 0.170998216 0.812391579\n1403637231388318976 1.194124699 0.461879671 -1.340312719 -0.019744638 0.574415624 0.179090470 0.798488259\n1403637231438319104 1.178462505 0.479973316 -1.342275500 -0.015060693 0.592491150 0.184283584 0.784070730\n1403637231488318976 1.193757772 0.498574793 -1.332922339 -0.011126278 0.610178053 0.193488166 0.768193483\n1403637231538319104 1.215843081 0.534370661 -1.355350018 -0.007798900 0.625621796 0.203867033 0.752977312\n1403637231588318976 1.210560799 0.546723723 -1.334204197 -0.006714966 0.643751323 0.212332457 0.735155821\n1403637231638319104 1.237276673 0.594208121 -1.303444505 -0.003524031 0.662382185 0.220026821 0.716118455\n1403637231688318976 1.234665632 0.586732507 -1.349762321 -0.006930039 0.677251577 0.226102844 0.700114131\n1403637231738319104 1.171060443 0.619725347 -1.401692629 -0.002528048 0.691920578 0.231938943 0.683698595\n1403637231788318976 1.128642321 0.615508080 -1.418136477 -0.001954071 0.706581712 0.236343056 0.666993499\n1403637231838319104 1.088501453 0.602645040 -1.464024425 -0.002514140 0.717425406 0.242134288 0.653196335\n1403637231888318976 1.012711167 0.576965332 -1.328019023 -0.005027539 0.733605802 0.245883182 0.633513033\n1403637231938319104 1.040737391 0.592373610 -1.258598804 -0.003901850 0.746519208 0.250146419 0.616539180\n1403637231988318976 1.066861153 0.613711298 -1.284473896 -0.002874955 0.755704463 0.253723741 0.603760481\n1403637232038319104 1.087252855 0.623404384 -1.293249011 0.004603974 0.766135275 0.253882498 0.590389073\n1403637232088318976 1.114785314 0.651018381 -1.313512802 0.014358031 0.776770294 0.251705527 0.577118814\n1403637232138319104 1.140073180 0.663294613 -1.340586782 0.021703769 0.786519170 0.249510318 0.564500809\n1403637232188318976 1.169665337 0.686864078 -1.375416279 0.029386261 0.795254588 0.248570502 0.552195013\n1403637232238319104 1.191277742 0.701725662 -1.409379125 0.032083463 0.803282917 0.248372793 0.540387034\n1403637232288318976 1.223384142 0.719257593 -1.452665806 0.033014763 0.811221838 0.247889102 0.528564215\n1403637232338319104 1.235743284 0.740817070 -1.481013417 0.033657618 0.819570601 0.245286360 0.516725957\n1403637232388318976 1.255148649 0.751900196 -1.529267550 0.032428421 0.827823162 0.242305592 0.504920959\n1403637232438319104 1.276490927 0.764212012 -1.551122427 0.032507926 0.835815847 0.241264820 0.492083699\n1403637232488318976 1.294816732 0.775375605 -1.588338017 0.034905389 0.842695415 0.242901281 0.479212880\n1403637232538319104 1.313360095 0.781070590 -1.629281640 0.038614266 0.846828282 0.251963258 0.466803342\n1403637232588318976 1.331864357 0.789554477 -1.664102674 0.040782947 0.850928545 0.261209041 0.453902215\n1403637232638319104 1.343223333 0.782866001 -1.707446456 0.043876547 0.854358673 0.272601128 0.440266609\n1403637232688318976 1.349549413 0.814042211 -1.754943848 0.047416873 0.858212471 0.280214548 0.427437425\n1403637232738319104 1.361392140 0.817838967 -1.793020725 0.048622236 0.861712098 0.289635539 0.413762480\n1403637232788318976 1.378307581 0.813178599 -1.851865411 0.050203152 0.864378095 0.299557060 0.400743932\n1403637232838319104 1.374797821 0.825739384 -1.908333540 0.048282284 0.866671026 0.306870967 0.390359342\n1403637232888318976 1.390498757 0.823417425 -1.956095934 0.042808395 0.869258285 0.313017070 0.380233973\n1403637232938319104 1.393142700 0.822744191 -2.016463995 0.037961531 0.870472670 0.319740802 0.372293055\n1403637232988318976 1.400540590 0.838674128 -2.086860180 0.032662813 0.872205257 0.322465211 0.366343170\n1403637233038319104 1.409696102 0.832295716 -2.150131702 0.025790252 0.873345971 0.325962543 0.361040264\n1403637233088318976 1.413030386 0.833517492 -2.221732378 0.019888025 0.873981297 0.328551441 0.357512385\n1403637233138319104 1.424877286 0.834862232 -2.292430878 0.014023771 0.874288201 0.331313550 0.354478240\n1403637233188318976 1.430568576 0.842953920 -2.368031025 0.008484280 0.873453856 0.334945738 0.353295594\n1403637233238319104 1.435523510 0.849504948 -2.447237015 0.004951150 0.872498810 0.337945729 0.352865398\n1403637233288318976 1.453334332 0.852428079 -2.525270462 0.000052636 0.871453464 0.341492236 0.352068156\n1403637233338319104 1.464630246 0.872048020 -2.606043577 -0.003062867 0.870104194 0.344059169 0.352891833\n1403637233388318976 1.474628448 0.877120614 -2.695412636 -0.006222704 0.867953062 0.348435223 0.353852600\n1403637233438319104 1.491649508 0.901267409 -2.784347057 -0.010634712 0.866761744 0.349945903 0.355174333\n1403637233488318976 1.514131784 0.924734354 -2.871522903 -0.018896768 0.867449939 0.346710026 0.356322527\n1403637233538319104 1.526779652 0.951769173 -2.963564396 -0.030624442 0.869999945 0.336921871 0.358672529\n1403637233588318976 1.553440213 0.980218410 -3.055504799 -0.045651384 0.874867737 0.320188880 0.360557199\n1403637233638319104 1.582569718 1.012835503 -3.152723312 -0.060121030 0.880386889 0.300036073 0.362329572\n1403637233688318976 1.611333489 1.062617779 -3.238859177 -0.072823383 0.885911107 0.278315902 0.363866031\n1403637233738319104 1.644882917 1.090140939 -3.339832783 -0.083763659 0.889795482 0.260993123 0.364870071\n1403637233788318976 1.686745048 1.141793251 -3.426009655 -0.092568427 0.893779457 0.243519485 0.365085781\n1403637233838319104 1.730446577 1.174453259 -3.509223938 -0.099054180 0.896130741 0.231895879 0.365188032\n1403637233888318976 1.782601237 1.197943211 -3.595693350 -0.105301715 0.897545993 0.223444119 0.365233451\n1403637233938319104 1.829528570 1.239951849 -3.676985979 -0.109217025 0.898548245 0.217290759 0.365331978\n1403637233988318976 1.880308628 1.282356501 -3.750528336 -0.113028787 0.899115503 0.213151708 0.365215272\n1403637234038319104 1.938843131 1.306421161 -3.817055225 -0.118247658 0.899937272 0.207647339 0.364709437\n1403637234088318976 2.004093409 1.348142147 -3.881360054 -0.122183330 0.901112676 0.200521067 0.364497572\n1403637234138319104 2.066819191 1.387757540 -3.938090324 -0.126800552 0.902412891 0.193213269 0.363649905\n1403637234188318976 2.141376495 1.416173339 -3.988507748 -0.131456062 0.903542757 0.186712623 0.362585366\n1403637234238319104 2.212639809 1.463578105 -4.037122250 -0.130558789 0.904642284 0.182554156 0.362285376\n1403637234288318976 2.295318842 1.483687758 -4.076713562 -0.127347067 0.905751765 0.180713996 0.361578405\n1403637234338319104 2.388210297 1.504774809 -4.103484631 -0.121887833 0.906719506 0.180199742 0.361290902\n1403637234388318976 2.471928835 1.535424232 -4.133066654 -0.112053595 0.907102644 0.181363910 0.362926871\n1403637234438319104 2.569903612 1.565870404 -4.152840614 -0.100078873 0.906980217 0.183142081 0.365827978\n1403637234488318976 2.671291590 1.587226391 -4.163737774 -0.090550549 0.906173646 0.183818132 0.369946986\n1403637234538319104 2.764361620 1.618065119 -4.174936771 -0.078278318 0.904868960 0.183102772 0.376242042\n1403637234588318976 2.861370325 1.632599354 -4.177423477 -0.067018352 0.902560830 0.184898317 0.383020908\n1403637234638319104 2.963922262 1.673077941 -4.186103344 -0.055768583 0.899909198 0.184255615 0.391284049\n1403637234688318976 3.067394972 1.686300635 -4.164443970 -0.048344873 0.897351563 0.183722913 0.398332536\n1403637234738319104 3.163952112 1.705615163 -4.167371273 -0.039647710 0.892779171 0.185538039 0.408593982\n1403637234788318976 3.272750378 1.726995230 -4.143426418 -0.030292446 0.888607144 0.187256560 0.417605937\n1403637234838319104 3.352921963 1.750288606 -4.126374245 -0.020804584 0.883479357 0.188687131 0.428285629\n1403637234888318976 3.464879513 1.790148139 -4.113230705 -0.010080417 0.877347946 0.191572830 0.439839572\n1403637234938319104 3.569957018 1.812180281 -4.085152149 -0.001852968 0.871807277 0.192929715 0.450251877\n1403637234988318976 3.659664154 1.818005800 -4.056163788 0.002210355 0.866123974 0.194088146 0.460601985\n1403637235038319104 3.762935162 1.824483156 -4.018429756 0.002166133 0.861596704 0.192975804 0.469474941\n1403637235088318976 3.848637342 1.842720151 -3.988802433 0.002002430 0.856269836 0.190073848 0.480281055\n1403637235138319104 3.937480211 1.850802183 -3.961756945 0.000412847 0.850493968 0.188452616 0.491065681\n1403637235188318976 4.023592949 1.856001258 -3.929940224 -0.000646486 0.844853759 0.185962364 0.501637101\n1403637235238319104 4.108613491 1.871076703 -3.894966602 -0.001439488 0.839602828 0.183211610 0.511369288\n1403637235288318976 4.190552235 1.861891031 -3.854251146 -0.005408401 0.834921539 0.184619337 0.518451989\n1403637235338319104 4.266713142 1.867088318 -3.813464403 -0.010178382 0.830490589 0.185982555 0.524968803\n1403637235388318976 4.348718166 1.871175170 -3.778573751 -0.014948791 0.825151563 0.193654433 0.530470908\n1403637235438319104 4.425908089 1.888047457 -3.721637726 -0.018761661 0.820910037 0.198652849 0.535062432\n1403637235488318976 4.500589848 1.876798034 -3.702828407 -0.023795055 0.814007044 0.207885027 0.541858077\n1403637235538319104 4.571373940 1.882881761 -3.663808346 -0.026234215 0.808378041 0.213032499 0.548136592\n1403637235588318976 4.660883904 1.874034286 -3.610766411 -0.031329650 0.804885864 0.215053722 0.552203774\n1403637235638319104 4.732714653 1.868181586 -3.578578472 -0.032447606 0.800000250 0.215839073 0.558891952\n1403637235688318976 4.805539131 1.853401661 -3.524033546 -0.033106014 0.796808481 0.212960690 0.564489126\n1403637235738319104 4.883101463 1.854347229 -3.478518963 -0.032092176 0.794346154 0.204749331 0.571018398\n1403637235788318976 4.959698200 1.821625471 -3.446615219 -0.035284545 0.791281581 0.195218086 0.578375638\n1403637235838319104 5.029305458 1.793142080 -3.405267000 -0.037626561 0.789423108 0.181443796 0.585212350\n1403637235888318976 5.104675770 1.772228360 -3.364795685 -0.041163385 0.786480844 0.168864414 0.592653573\n1403637235938319104 5.177576065 1.756137252 -3.316490412 -0.047193639 0.783754289 0.155007690 0.599561930\n1403637235988318976 5.243008137 1.731352806 -3.268937588 -0.051162850 0.778648496 0.148325846 0.607526422\n1403637236038319104 5.317126751 1.701493025 -3.225039959 -0.056269798 0.773103237 0.140976593 0.615849555\n1403637236088318976 5.389293671 1.678501487 -3.169318199 -0.059173662 0.767323673 0.135954767 0.623882353\n1403637236138319104 5.461852074 1.648329139 -3.100655079 -0.062927313 0.761741400 0.129962206 0.631585300\n1403637236188318976 5.523869991 1.619058847 -3.039241791 -0.065425374 0.755060673 0.126617759 0.639977217\n1403637236238319104 5.590652943 1.572638512 -2.971508503 -0.067881741 0.748803139 0.122201525 0.647883236\n1403637236288318976 5.652155876 1.533789873 -2.899240255 -0.067333795 0.741780221 0.120405436 0.656300843\n1403637236338319104 5.718414307 1.489852428 -2.824400425 -0.066026181 0.734348655 0.118332647 0.665109038\n1403637236388318976 5.791035175 1.454074383 -2.745231867 -0.064953215 0.726579189 0.115865737 0.674120843\n1403637236438319104 5.845335484 1.397419691 -2.669240713 -0.061900374 0.718558311 0.117267735 0.682708263\n1403637236488318976 5.904406548 1.343647957 -2.584744215 -0.056961130 0.711266160 0.118254013 0.690559089\n1403637236538319104 5.968755245 1.298990846 -2.481161356 -0.053455722 0.706925094 0.117268637 0.695447683\n1403637236588318976 6.021600246 1.238275290 -2.397700548 -0.049498249 0.701708615 0.118175007 0.700849235\n1403637236638319104 6.077181339 1.194829702 -2.307998180 -0.044680778 0.698642552 0.114742845 0.704795182\n1403637236688318976 6.128583908 1.136674285 -2.205453396 -0.041725632 0.696135402 0.113365293 0.707674205\n1403637236738319104 6.182705879 1.101210117 -2.119608879 -0.035425633 0.692561448 0.107668124 0.712398171\n1403637236788318976 6.231134415 1.056511164 -2.027672529 -0.029444648 0.688198984 0.103170499 0.717545152\n1403637236838319104 6.280931950 1.005086422 -1.920411110 -0.022278998 0.683542669 0.099322781 0.722778022\n1403637236888318976 6.326776981 0.954056382 -1.819524050 -0.012565547 0.677495241 0.094517037 0.729320765\n1403637236938319104 6.360075951 0.909388363 -1.715952396 -0.001437689 0.671980679 0.087798320 0.735344410\n1403637236988318976 6.406581402 0.845400810 -1.599666595 0.008471642 0.667763352 0.081043363 0.739900231\n1403637237038319104 6.426738262 0.788618088 -1.511700511 0.020377472 0.662588716 0.073995329 0.745040715\n1403637237088318976 6.454338551 0.720262587 -1.394802570 0.030904507 0.658620000 0.068601586 0.748704493\n1403637237138319104 6.481997967 0.631559610 -1.270464063 0.040653381 0.654201567 0.065371662 0.752392292\n1403637237188318976 6.489136219 0.588052273 -1.173698425 0.051112719 0.646766901 0.063184582 0.758345366\n1403637237238319104 6.498042583 0.535124302 -1.065653920 0.057449475 0.639096141 0.062956117 0.764390111\n1403637237288318976 6.489723682 0.461419195 -0.959593534 0.058747612 0.631250560 0.065544821 0.770568192\n1403637237338319104 6.480343819 0.416158140 -0.861206174 0.060210314 0.623814642 0.065703996 0.776474714\n1403637237388318976 6.465331078 0.348497748 -0.758620739 0.060364559 0.617112994 0.068110771 0.781593621\n1403637237438319104 6.447487354 0.278048545 -0.655362606 0.060984109 0.611352682 0.070064448 0.785887897\n1403637237488318976 6.419274330 0.215372980 -0.562755346 0.060802527 0.606397450 0.070911266 0.789656162\n1403637237538319104 6.383870125 0.152650565 -0.459795713 0.062303025 0.602036774 0.072916709 0.792687297\n1403637237588318976 6.338569641 0.079004750 -0.368815541 0.062196922 0.598207057 0.075206228 0.795376539\n1403637237638319104 6.294923782 0.034396216 -0.287681103 0.068009019 0.593247592 0.078385070 0.798303127\n1403637237688318976 6.243034840 -0.046568960 -0.191775560 0.070285231 0.590129852 0.082302809 0.800020635\n1403637237738319104 6.187124252 -0.107131995 -0.105619669 0.073573545 0.586777270 0.087090939 0.801682293\n1403637237788318976 6.120334625 -0.182920694 -0.025254726 0.074103832 0.584061682 0.092422642 0.803018451\n1403637237838319104 6.056423664 -0.242513165 0.054123640 0.074346460 0.582735777 0.099411733 0.803124487\n1403637237888318976 5.983706951 -0.295742273 0.125841260 0.073569134 0.582574606 0.107648939 0.802250624\n1403637237938319104 5.914133072 -0.357718170 0.208805680 0.071632624 0.584569752 0.116905361 0.799674988\n1403637237988318976 5.839305878 -0.412472606 0.274451613 0.068890125 0.587592959 0.127243817 0.796114147\n1403637238038319104 5.763367653 -0.456666172 0.354265213 0.067206129 0.591838896 0.138900980 0.791148901\n1403637238088318976 5.684201717 -0.500200272 0.417212129 0.066608608 0.595525563 0.154590726 0.785502613\n1403637238138319104 5.609814644 -0.549313009 0.465725899 0.064988807 0.599578023 0.168649450 0.779640973\n1403637238188318976 5.524424076 -0.600736797 0.516229510 0.064779535 0.605308712 0.183201224 0.771908224\n1403637238238319104 5.431364059 -0.618121147 0.570330262 0.069882303 0.612492383 0.197783217 0.762136042\n1403637238288318976 5.353645325 -0.655645728 0.615646780 0.073370919 0.620297611 0.212423697 0.751481056\n1403637238338319104 5.272279263 -0.684428394 0.653960109 0.077105440 0.628535986 0.226182327 0.740161359\n1403637238388318976 5.187233925 -0.724000573 0.703604996 0.082079478 0.639687896 0.238442168 0.726090670\n1403637238438319104 5.106118679 -0.754196525 0.714704096 0.086235300 0.648798048 0.249698982 0.713635087\n1403637238488318976 5.019011497 -0.781111836 0.750000298 0.091677003 0.660815418 0.258900851 0.698490262\n1403637238538319104 4.932539940 -0.792172074 0.768929720 0.095760562 0.672302127 0.266630024 0.683921218\n1403637238588318976 4.852613449 -0.825838089 0.786305428 0.096382946 0.683556497 0.275905073 0.668832719\n1403637238638319104 4.770322800 -0.845060229 0.783941329 0.096015044 0.690060854 0.289067984 0.656533957\n1403637238688318976 4.679292679 -0.863905668 0.780266285 0.090330519 0.695169210 0.303158581 0.645503700\n1403637238738319104 4.588038445 -0.880426168 0.774305999 0.083381735 0.697866559 0.319362521 0.635639310\n1403637238788318976 4.508048534 -0.894275665 0.760175765 0.074746139 0.699171305 0.335805953 0.626743019\n1403637238838319104 4.420833588 -0.910513520 0.748409450 0.065220699 0.700120091 0.351637155 0.618004382\n1403637238888318976 4.337080479 -0.905892491 0.713624716 0.055718619 0.699044824 0.365822524 0.611886859\n1403637238938319104 4.253021240 -0.902013421 0.673480868 0.045768712 0.697422981 0.379902571 0.605954170\n1403637238988318976 4.180366516 -0.901282310 0.625821590 0.035659984 0.696464777 0.390752643 0.600814164\n1403637239038319104 4.112484932 -0.902636051 0.573412418 0.024183178 0.698710442 0.393883646 0.596719801\n1403637239088318976 4.044362545 -0.897411346 0.507571459 0.013862886 0.702338874 0.391893208 0.594093919\n1403637239138319104 3.981751204 -0.895314217 0.430698395 0.005349977 0.709776759 0.381761402 0.591985285\n1403637239188318976 3.931509256 -0.895097494 0.346120745 -0.001676342 0.718817651 0.368397832 0.589560330\n1403637239238319104 3.888988018 -0.889538407 0.264978349 -0.004476999 0.729445279 0.353099108 0.585841775\n1403637239288318976 3.841338873 -0.874678612 0.165904522 -0.003955972 0.738096774 0.341181427 0.582059026\n1403637239338319104 3.810395002 -0.861841202 0.077459306 -0.004113166 0.746838450 0.332774043 0.575740218\n1403637239388318976 3.773618698 -0.852880716 -0.027518064 -0.001703247 0.753853381 0.328867674 0.568812966\n1403637239438319104 3.748709679 -0.827306747 -0.131111503 0.000887888 0.761391282 0.326037973 0.560340762\n1403637239488318976 3.710186481 -0.823884606 -0.232699752 0.002888198 0.769342601 0.324932277 0.550020576\n1403637239538319104 3.690877676 -0.793822765 -0.346209884 0.005781179 0.777860999 0.322453171 0.539372563\n1403637239588318976 3.668223619 -0.750448465 -0.452292740 0.009265171 0.786995411 0.320387125 0.527166486\n1403637239638319104 3.658397436 -0.714749455 -0.548066318 0.009888364 0.796438575 0.318302363 0.514073431\n1403637239688318976 3.639855623 -0.684409857 -0.669039428 0.011083466 0.805206656 0.315613359 0.501903892\n1403637239738319104 3.627050400 -0.630411267 -0.774835587 0.013302308 0.816908002 0.306944847 0.488128394\n1403637239788318976 3.594129086 -0.592087507 -0.877546191 0.017151430 0.828552306 0.296965539 0.474360943\n1403637239838319104 3.592243671 -0.522221684 -0.980177879 0.018739173 0.841526508 0.283298016 0.459591359\n1403637239888318976 3.579867840 -0.467529058 -1.091146350 0.020663530 0.853153944 0.272653461 0.444253713\n1403637239938319104 3.550740957 -0.424145699 -1.249804258 0.022909710 0.861352623 0.266355276 0.431974083\n1403637239988318976 3.542706966 -0.408942819 -1.382428765 0.021689210 0.870385528 0.261612833 0.416554093\n1403637240038319104 3.536397219 -0.336614728 -1.509361744 0.022378372 0.879080176 0.256391197 0.401224226\n1403637240088318976 3.525728226 -0.261804104 -1.613509655 0.023797274 0.887095690 0.252797753 0.385471344\n1403637240138319104 3.487221718 -0.172113776 -1.728503942 0.025957981 0.893737495 0.251157671 0.370781988\n1403637240188318976 3.480260611 -0.115787387 -1.824144840 0.026103310 0.900438905 0.251631945 0.353849977\n1403637240238319104 3.465558052 -0.084676623 -1.948160887 0.024051148 0.904631913 0.257249475 0.338947475\n1403637240288318976 3.458140850 -0.027109861 -2.049453497 0.021469837 0.907870352 0.264737219 0.324383557\n1403637240338319104 3.432759285 0.042737961 -2.150300026 0.017767129 0.909870446 0.271942168 0.312837988\n1403637240388318976 3.416276932 0.109984159 -2.270180702 0.011998584 0.910583317 0.280510992 0.303327650\n1403637240438319104 3.378683567 0.188675046 -2.390578270 0.004754798 0.910489500 0.288173020 0.296551138\n1403637240488318976 3.376193285 0.237185597 -2.492182255 -0.002712457 0.910810649 0.295483172 0.288281620\n1403637240538319104 3.368625164 0.289044857 -2.595613241 -0.008444689 0.911213458 0.300010085 0.282157004\n1403637240588318976 3.351385593 0.332846999 -2.713455439 -0.010530727 0.911326706 0.302956730 0.278549701\n1403637240638319104 3.324702263 0.394810081 -2.821975946 -0.012731859 0.911941051 0.302319825 0.277135402\n1403637240688318976 3.321112633 0.435116410 -2.937243700 -0.015423585 0.912678957 0.301912189 0.275005996\n1403637240738319104 3.304866314 0.490631580 -3.041715145 -0.014017192 0.913782597 0.299699336 0.273834318\n1403637240788318976 3.305477142 0.528805614 -3.151821375 -0.015558050 0.915435791 0.295282483 0.273026556\n1403637240838319104 3.305494785 0.580510378 -3.266714573 -0.018364299 0.918576479 0.284641176 0.273604482\n1403637240888318976 3.296319485 0.610551357 -3.385996819 -0.016761212 0.921599925 0.273825526 0.274576426\n1403637240938319104 3.303787231 0.645224094 -3.497131109 -0.017449372 0.924215496 0.264384836 0.274994373\n1403637240988318976 3.294695377 0.691776395 -3.604255676 -0.016755715 0.925742030 0.257283300 0.276633680\n1403637241038319104 3.298848867 0.734843731 -3.713615894 -0.015687853 0.925719321 0.256194174 0.277780682\n1403637241088318976 3.288455486 0.781343460 -3.823518515 -0.013277386 0.924456120 0.258000374 0.280428976\n1403637241138319104 3.302337646 0.809110880 -3.927256584 -0.014456877 0.923513412 0.260164648 0.281475246\n1403637241188318976 3.292299271 0.864270687 -4.035533905 -0.014109294 0.922456563 0.260743797 0.284407318\n1403637241238319104 3.303626537 0.907502770 -4.129435062 -0.017906208 0.922613561 0.259008855 0.285268158\n1403637241288318976 3.309201241 0.943197012 -4.234704018 -0.022217663 0.922131836 0.258825928 0.286685139\n1403637241338319104 3.320825338 0.993428946 -4.333820343 -0.025165763 0.922247469 0.256305575 0.288329214\n1403637241388318976 3.326174974 1.034227490 -4.428905964 -0.030421574 0.922442615 0.253673017 0.289523989\n1403637241438319104 3.342387199 1.071145773 -4.520287514 -0.035238087 0.922541201 0.252209157 0.289942324\n1403637241488318976 3.350260258 1.120374918 -4.615585804 -0.039674968 0.923032045 0.248236790 0.291232228\n1403637241538319104 3.378629684 1.157034755 -4.703916550 -0.045530923 0.924215019 0.242618948 0.291358113\n1403637241588318976 3.388541698 1.193366051 -4.791434288 -0.048811048 0.924583197 0.238793314 0.292815745\n1403637241638319104 3.400706530 1.234034419 -4.875518322 -0.048594419 0.925417483 0.234188735 0.293933153\n1403637241688318976 3.423599720 1.263333559 -4.961201191 -0.047797523 0.926464856 0.228569418 0.295185059\n1403637241738319104 3.453460217 1.292389631 -5.040426254 -0.047360186 0.927774608 0.222583205 0.295716137\n1403637241788318976 3.473443270 1.322784305 -5.108736515 -0.045716431 0.929196239 0.215985462 0.296402901\n1403637241838319104 3.498762846 1.346459031 -5.179467678 -0.041719623 0.930243015 0.211100653 0.297227144\n1403637241888318976 3.529764891 1.367622495 -5.248444080 -0.032983370 0.930989027 0.208456203 0.297854871\n1403637241938319104 3.560839176 1.384136200 -5.310584545 -0.020276582 0.931575716 0.205785751 0.299011379\n1403637241988318976 3.589646339 1.403925538 -5.370295048 -0.010888460 0.932101965 0.202307612 0.300231695\n1403637242038319104 3.616515636 1.421427011 -5.421836376 -0.005299820 0.932841659 0.198833331 0.300405741\n1403637242088318976 3.639456034 1.426764369 -5.476722240 -0.005741373 0.932944953 0.198707074 0.300160408\n1403637242138319104 3.667309761 1.436910868 -5.525360107 -0.009317000 0.933047235 0.199678063 0.299106628\n1403637242188318976 3.692619562 1.448538303 -5.567186356 -0.014953175 0.933041751 0.201040283 0.297980309\n1403637242238319104 3.730017424 1.452630162 -5.606626034 -0.020771099 0.933310270 0.201942399 0.296175212\n1403637242288318976 3.751171589 1.458601594 -5.645569801 -0.025362039 0.933329821 0.202158496 0.295608014\n1403637242338319104 3.786185026 1.460783243 -5.677011490 -0.032622024 0.934230864 0.199917510 0.293566734\n1403637242388318976 3.801304817 1.463299990 -5.705070972 -0.038619913 0.934863746 0.196800902 0.292929500\n1403637242438319104 3.835219860 1.472269058 -5.728419304 -0.043685429 0.936080933 0.192067415 0.291469067\n1403637242488318976 3.869864225 1.469555140 -5.749117851 -0.048952531 0.936838329 0.188992456 0.290205717\n1403637242538319104 3.898669720 1.480676293 -5.762796402 -0.049900796 0.937368155 0.185280681 0.290726453\n1403637242588318976 3.926817656 1.483733773 -5.772025108 -0.048710596 0.937075853 0.182602942 0.293551147\n1403637242638319104 3.960660934 1.484274149 -5.773897648 -0.046286475 0.935711801 0.182185143 0.298512220\n1403637242688318976 3.988127947 1.479130149 -5.774103642 -0.043407410 0.933263123 0.182830647 0.306118757\n1403637242738319104 4.031378746 1.472576857 -5.767996788 -0.038705282 0.930345476 0.184041828 0.314782113\n1403637242788318976 4.064208508 1.463198185 -5.755282402 -0.031139683 0.927237272 0.185182661 0.323988765\n1403637242838319104 4.100763321 1.443615079 -5.738371849 -0.024140004 0.924613833 0.184922129 0.332130015\n1403637242888318976 4.141208649 1.437530756 -5.716086864 -0.017150771 0.922524810 0.183472648 0.339104056\n1403637242938319104 4.180114269 1.413690686 -5.698168755 -0.015648905 0.920640290 0.181212485 0.345454216\n1403637242988318976 4.213920116 1.392716527 -5.673410892 -0.014542923 0.919292688 0.177787587 0.350829035\n1403637243038319104 4.234571457 1.384594202 -5.639329433 -0.014889520 0.917833567 0.176268503 0.355372012\n1403637243088318976 4.262136459 1.362849593 -5.604483604 -0.018946400 0.916467011 0.176638111 0.358508348\n1403637243138319104 4.293811321 1.347648621 -5.569524288 -0.022969395 0.915269792 0.177652702 0.360822856\n1403637243188318976 4.327223301 1.331503868 -5.525800228 -0.025207086 0.913392961 0.182770923 0.362867355\n1403637243238319104 4.354117870 1.318994284 -5.477195740 -0.025137894 0.911313772 0.189023033 0.364891201\n1403637243288318976 4.389872074 1.306363106 -5.434414387 -0.023832871 0.909561455 0.194554582 0.366440207\n1403637243338319104 4.417228699 1.289367914 -5.377396584 -0.023129690 0.907987297 0.199743062 0.367596000\n1403637243388318976 4.440626144 1.274183869 -5.324527264 -0.021197313 0.906830668 0.203453079 0.368531883\n1403637243438319104 4.478173256 1.263564587 -5.268164635 -0.019289065 0.906189620 0.206166998 0.368705124\n1403637243488318976 4.506038189 1.243425846 -5.206248283 -0.018666979 0.906004906 0.207318962 0.368545145\n1403637243538319104 4.533123016 1.233859181 -5.146432400 -0.016186016 0.905426502 0.209747195 0.368709892\n1403637243588318976 4.563606262 1.212580800 -5.085500717 -0.014342984 0.903741121 0.216076419 0.369265765\n1403637243638319104 4.591007710 1.202081442 -5.027457714 -0.011051411 0.902134657 0.221625760 0.370017529\n1403637243688318976 4.621055126 1.169457912 -4.961490154 -0.010112594 0.900053442 0.230321750 0.369801760\n1403637243738319104 4.645566940 1.130464315 -4.883031368 -0.007108580 0.899113536 0.236342520 0.368356496\n1403637243788318976 4.673573494 1.114950299 -4.819532394 -0.001226914 0.896746337 0.243977427 0.369214654\n1403637243838319104 4.706442356 1.083307981 -4.755506516 0.006347123 0.894364059 0.254059643 0.368139088\n1403637243888318976 4.727848530 1.061041474 -4.692845345 0.011158091 0.892637432 0.259886771 0.368147701\n1403637243938319104 4.751795769 1.025138855 -4.636869907 0.015843445 0.890595913 0.266161293 0.368437380\n1403637243988318976 4.782797337 0.984970927 -4.570737839 0.016815174 0.890756309 0.268278778 0.366465509\n1403637244038319104 4.810297966 0.956235170 -4.518318176 0.017389705 0.890765369 0.268318653 0.366387337\n1403637244088318976 4.838293076 0.917271018 -4.457231522 0.017669190 0.891481340 0.268618315 0.364407659\n1403637244138319104 4.853702068 0.877377510 -4.400384426 0.016286885 0.892164946 0.267545611 0.363587379\n1403637244188318976 4.879072666 0.837438822 -4.348496437 0.016470719 0.893199623 0.266554892 0.361761838\n1403637244238319104 4.891698837 0.799367666 -4.292429447 0.017015269 0.894121647 0.264792174 0.360752106\n1403637244288318976 4.919801712 0.753018379 -4.252779007 0.016474348 0.893646061 0.266514212 0.360687464\n1403637244338319104 4.933805466 0.707197666 -4.200232506 0.016132740 0.893621504 0.268389761 0.359370708\n1403637244388318976 4.959553719 0.664855480 -4.146635532 0.015628034 0.892869353 0.270869404 0.359402001\n1403637244438319104 4.978654385 0.621915817 -4.103046417 0.014179167 0.891557634 0.272997528 0.361104220\n1403637244488318976 4.993810177 0.570626974 -4.064040184 0.010413727 0.889910221 0.274154186 0.364404768\n1403637244538319104 5.009083748 0.523830414 -4.015983582 0.003768447 0.888981402 0.271959543 0.368423492\n1403637244588318976 5.026616096 0.480104923 -3.983433247 -0.003400849 0.886953235 0.270438105 0.374387026\n1403637244638319104 5.041506290 0.436421394 -3.943070889 -0.010696578 0.884998381 0.268981189 0.379884928\n1403637244688318976 5.064331055 0.394677877 -3.905863285 -0.016861822 0.882226586 0.267419636 0.387141615\n1403637244738319104 5.083964825 0.355364084 -3.863290310 -0.021276100 0.879577279 0.266037494 0.393846631\n1403637244788318976 5.104761124 0.317236423 -3.821054220 -0.024335500 0.877133965 0.264870226 0.399859428\n1403637244838319104 5.121665955 0.285668612 -3.792834520 -0.025704775 0.874463201 0.264267594 0.405975312\n1403637244888318976 5.147328854 0.251340151 -3.751673937 -0.026987562 0.872442842 0.263513893 0.410701424\n1403637244938319104 5.165681362 0.217606544 -3.719628334 -0.026292067 0.869758427 0.264763027 0.415607393\n1403637244988318976 5.192947388 0.183729410 -3.671555281 -0.025811551 0.867750823 0.266638547 0.418624043\n1403637245038319104 5.226055622 0.142786264 -3.636563778 -0.023001371 0.864858210 0.272831410 0.420778155\n1403637245088318976 5.254098892 0.118744135 -3.605092049 -0.017071513 0.860721529 0.281702489 0.423687130\n1403637245138319104 5.281632423 0.091879606 -3.575129032 -0.011402108 0.856734216 0.290943891 0.425709039\n1403637245188318976 5.320136070 0.070774794 -3.526352406 -0.009530796 0.854723275 0.297203034 0.425473422\n1403637245238319104 5.357950211 0.038825512 -3.496041775 -0.012306293 0.854608655 0.297151953 0.425668061\n1403637245288318976 5.388636589 0.014580965 -3.479623795 -0.015851691 0.855798900 0.292378932 0.426463962\n1403637245338319104 5.423075676 -0.002455950 -3.449460268 -0.020462425 0.857946634 0.286155105 0.426173806\n1403637245388318976 5.462482929 -0.009819984 -3.417247534 -0.022796139 0.860116303 0.279691309 0.425973028\n1403637245438319104 5.499362469 -0.031295300 -3.383433580 -0.026337756 0.861424863 0.274713218 0.426363885\n1403637245488318976 5.535774231 -0.051711082 -3.368848801 -0.028876232 0.860791862 0.272114873 0.429135233\n1403637245538319104 5.574206352 -0.077575684 -3.354500532 -0.029879209 0.858944774 0.271215260 0.433316737\n1403637245588318976 5.609300137 -0.081470013 -3.341147900 -0.031335145 0.856810689 0.268978983 0.438798189\n1403637245638319104 5.662825584 -0.096981049 -3.309025288 -0.032652393 0.854250968 0.268508017 0.443951130\n1403637245688318976 5.704914093 -0.107944489 -3.282038212 -0.033798501 0.851173699 0.267041266 0.450610667\n1403637245738319104 5.756088257 -0.127730131 -3.256830931 -0.033698071 0.847818971 0.264591128 0.458321869\n1403637245788318976 5.801379681 -0.131254196 -3.236955643 -0.030151533 0.844414413 0.257864505 0.468573511\n1403637245838319104 5.850067139 -0.132540941 -3.215606928 -0.026034473 0.841326535 0.247142121 0.480013132\n1403637245888318976 5.909481049 -0.142075300 -3.204369068 -0.024293425 0.836014569 0.238756329 0.493441910\n1403637245938319104 5.968589783 -0.138512611 -3.187397242 -0.020693125 0.829686046 0.230736494 0.507891178\n1403637245988318976 6.013419628 -0.141616821 -3.137629747 -0.018530276 0.823553026 0.222541958 0.521432757\n1403637246038319104 6.070132256 -0.152573347 -3.125233650 -0.019038396 0.814346671 0.216474682 0.538159609\n1403637246088318976 6.112615585 -0.146909475 -3.106611013 -0.018841347 0.803872168 0.208518475 0.556735694\n1403637246138319104 6.167213440 -0.142382622 -3.065833092 -0.018803125 0.793355048 0.200311765 0.574551523\n1403637246188318976 6.233512878 -0.141687632 -3.055063725 -0.017924149 0.780430436 0.196402565 0.593323827\n1403637246238319104 6.272079945 -0.135804534 -3.015761614 -0.016289191 0.767273426 0.189837933 0.612362504\n1403637246288318976 6.327465057 -0.160804272 -2.981948376 -0.018465161 0.753359973 0.186151072 0.630440712\n1403637246338319104 6.367284298 -0.174474716 -2.955341816 -0.019344628 0.738668263 0.180095538 0.649276972\n1403637246388318976 6.406944752 -0.153006196 -2.917957783 -0.020949151 0.723413408 0.169422805 0.668976843\n1403637246438319104 6.451482296 -0.144748569 -2.874799490 -0.025290763 0.709185004 0.158197001 0.686578989\n1403637246488318976 6.512567520 -0.126957655 -2.879304171 -0.025995711 0.692218900 0.147657037 0.705942333\n1403637246538319104 6.554459095 -0.134361982 -2.830628872 -0.026023995 0.677879393 0.138622701 0.721516430\n1403637246588318976 6.575692177 -0.129237533 -2.792093277 -0.025796693 0.663775742 0.125669047 0.736846983\n1403637246638319104 6.612044334 -0.109227419 -2.740963459 -0.023399472 0.649735868 0.114851989 0.751069069\n1403637246688318976 6.656816483 -0.113756478 -2.720726967 -0.020093819 0.633731365 0.106133752 0.765974164\n1403637246738319104 6.697247982 -0.098989725 -2.689997673 -0.018596491 0.618956208 0.096824363 0.779212713\n1403637246788318976 6.730301380 -0.080001414 -2.664444923 -0.015249725 0.602870822 0.089408085 0.792666614\n1403637246838319104 6.756334305 -0.091331244 -2.615497112 -0.016235964 0.588428199 0.082555704 0.804159939\n1403637246888318976 6.779603958 -0.082209885 -2.554159641 -0.016291242 0.574431598 0.078105509 0.814654887\n1403637246938319104 6.802346706 -0.091100812 -2.505439043 -0.020356284 0.560098231 0.077466451 0.824545026\n1403637246988318976 6.817716599 -0.093598723 -2.463763475 -0.027039725 0.546462119 0.077569582 0.833445251\n1403637247038319104 6.837038040 -0.086063862 -2.412688732 -0.030910322 0.535078883 0.078942962 0.840537429\n1403637247088318976 6.844029427 -0.077891886 -2.364212513 -0.035398465 0.525901854 0.082151383 0.845828176\n1403637247138319104 6.870237827 -0.085980833 -2.324071884 -0.039604921 0.516599953 0.087410353 0.850832164\n1403637247188318976 6.883550644 -0.077880561 -2.290231943 -0.042402983 0.509958327 0.091218285 0.854297221\n1403637247238319104 6.893694878 -0.104888797 -2.217105150 -0.046246555 0.506455958 0.096167020 0.855637550\n1403637247288318976 6.913785934 -0.106407046 -2.177694321 -0.045469310 0.502440691 0.097621128 0.857878745\n1403637247338319104 6.921721458 -0.103792131 -2.136954308 -0.038668010 0.500594437 0.095931821 0.859480739\n1403637247388318976 6.917841911 -0.101797581 -2.068968058 -0.026709497 0.502833426 0.088567115 0.859418988\n1403637247438319104 6.927968979 -0.092270911 -2.023704529 -0.012961696 0.503330052 0.081521548 0.860142469\n1403637247488318976 6.941487312 -0.097006619 -1.975576639 -0.005866857 0.503447533 0.079039298 0.860383034\n1403637247538319104 6.944407463 -0.086787730 -1.926700592 -0.003511388 0.503505111 0.077097796 0.860538304\n1403637247588318976 6.945062160 -0.083629251 -1.876835823 -0.004058226 0.502153337 0.074988887 0.861511588\n1403637247638319104 6.949930191 -0.077698380 -1.829173803 -0.004858650 0.499377936 0.072861016 0.863301456\n1403637247688318976 6.948778152 -0.085920751 -1.780032635 -0.008030014 0.496748507 0.066842951 0.865279436\n1403637247738319104 6.944378853 -0.082515150 -1.725396872 -0.010303585 0.493661731 0.060515460 0.867484748\n1403637247788318976 6.931246758 -0.058848679 -1.674169779 -0.011982608 0.490002811 0.052773740 0.870039403\n1403637247838319104 6.929328918 -0.068768561 -1.638531923 -0.014928696 0.483542591 0.046426021 0.873961270\n1403637247888318976 6.916287899 -0.073843867 -1.582534552 -0.014537501 0.476940334 0.044634953 0.877681196\n1403637247938319104 6.899423599 -0.074867666 -1.544356108 -0.010117940 0.467376083 0.043849822 0.882912457\n1403637247988318976 6.872179031 -0.073098063 -1.493295431 -0.005068165 0.458580256 0.045152593 0.887490690\n1403637248038319104 6.847794533 -0.076919794 -1.433512926 -0.004878887 0.449655503 0.049202487 0.891832530\n1403637248088318976 6.808975220 -0.065592974 -1.384408236 -0.008064055 0.440930486 0.050998602 0.896054924\n1403637248138319104 6.775351524 -0.078038484 -1.326625824 -0.014225706 0.431551456 0.054062512 0.900354505\n1403637248188318976 6.736985683 -0.082137227 -1.280420780 -0.019595291 0.423218459 0.056483749 0.904052913\n1403637248238319104 6.715271473 -0.099276453 -1.238178968 -0.027325066 0.414638788 0.058091097 0.907718837\n1403637248288318976 6.682462692 -0.085569918 -1.192679167 -0.027830020 0.407473356 0.060938120 0.910756588\n1403637248338319104 6.634777069 -0.095722288 -1.128856182 -0.031175101 0.404205382 0.061086833 0.912093461\n1403637248388318976 6.579561234 -0.070458502 -1.059229136 -0.028143311 0.402943939 0.061581995 0.912716687\n1403637248438319104 6.545777798 -0.080363065 -1.008763313 -0.027853087 0.399481565 0.062230069 0.914202452\n1403637248488318976 6.510538578 -0.077336133 -0.953328133 -0.025352055 0.397734106 0.061108936 0.915112317\n1403637248538319104 6.462190628 -0.072124034 -0.897243738 -0.019482598 0.397776484 0.058912389 0.915381670\n1403637248588318976 6.402805328 -0.062315941 -0.831873894 -0.014393521 0.399860054 0.056384325 0.914727032\n1403637248638319104 6.351483345 -0.054246634 -0.771219492 -0.013160972 0.401477367 0.055188078 0.914109886\n1403637248688318976 6.312732220 -0.060077935 -0.725747824 -0.016903991 0.400961369 0.055832852 0.914235651\n1403637248738319104 6.271022320 -0.066070259 -0.684271574 -0.021904921 0.401066571 0.057202570 0.913998723\n1403637248788318976 6.223772049 -0.071720898 -0.634602785 -0.026844129 0.402214408 0.058800176 0.913260937\n1403637248838319104 6.175610065 -0.077639550 -0.588616848 -0.029980315 0.403267622 0.060755156 0.912570655\n1403637248888318976 6.132638931 -0.094365448 -0.546150684 -0.033049293 0.403776407 0.063423760 0.912057996\n1403637248938319104 6.071259499 -0.115799010 -0.492489576 -0.034850560 0.405769438 0.066653430 0.910875380\n1403637248988318976 6.029480934 -0.150015473 -0.451888561 -0.038081273 0.405899435 0.069153845 0.910501659\n1403637249038319104 5.968166351 -0.146688312 -0.397372723 -0.035483137 0.408703148 0.068551585 0.909397244\n1403637249088318976 5.921429157 -0.177185595 -0.357119799 -0.037650254 0.409182280 0.069428116 0.909028113\n1403637249138319104 5.863586426 -0.191056490 -0.298934698 -0.035766337 0.411776990 0.070435107 0.907854259\n1403637249188318976 5.809171677 -0.212246895 -0.254058123 -0.036727834 0.412925720 0.069781706 0.907344401\n1403637249238319104 5.758943558 -0.222019166 -0.216084003 -0.034569513 0.412633270 0.069528423 0.907581687\n1403637249288318976 5.707846642 -0.242793024 -0.166501045 -0.032681204 0.413311779 0.070236392 0.907288373\n1403637249338319104 5.642496109 -0.283157110 -0.107973576 -0.033132773 0.416187048 0.069413409 0.906020045\n1403637249388318976 5.588213921 -0.293591708 -0.062181711 -0.031802643 0.416551858 0.069613643 0.905884683\n1403637249438319104 5.536156178 -0.322613686 -0.018504858 -0.032301676 0.415665954 0.071093887 0.906158984\n1403637249488318976 5.477788448 -0.340718061 0.047906399 -0.032255586 0.417577654 0.071084961 0.905281961\n1403637249538319104 5.417306900 -0.338833272 0.098810911 -0.031119630 0.417622358 0.071337849 0.905281186\n1403637249588318976 5.360431671 -0.344092280 0.153069735 -0.030673452 0.417439520 0.071948968 0.905332386\n1403637249638319104 5.303034782 -0.356859744 0.207186460 -0.031465117 0.417158037 0.072527297 0.905388832\n1403637249688318976 5.244536400 -0.345907480 0.269575119 -0.028668581 0.418241322 0.070311882 0.905156612\n1403637249738319104 5.187645912 -0.333677828 0.316150427 -0.022800285 0.416945726 0.068296902 0.906075001\n1403637249788318976 5.125196457 -0.340637982 0.372514009 -0.019227976 0.416661620 0.066324130 0.906435072\n1403637249838319104 5.072893620 -0.333516181 0.425909042 -0.014817757 0.414510280 0.063109435 0.907732844\n1403637249888318976 5.010692596 -0.340077490 0.480342627 -0.013148080 0.411075354 0.061999511 0.909395516\n1403637249938319104 4.949007034 -0.342889160 0.529957533 -0.013211093 0.405980945 0.060790174 0.911761761\n1403637249988318976 4.878685474 -0.352006942 0.578613997 -0.014660795 0.399446130 0.062480919 0.914507508\n1403637250038319104 4.814611912 -0.358681947 0.633763790 -0.016033120 0.392592818 0.066715464 0.917149305\n1403637250088318976 4.753152847 -0.366497964 0.681677580 -0.016849674 0.385160238 0.071495168 0.919921815\n1403637250138319104 4.689743042 -0.369757295 0.727430344 -0.019518685 0.378385633 0.073468864 0.922521353\n1403637250188318976 4.617855549 -0.383463502 0.773121238 -0.020569392 0.371880203 0.074667029 0.925044239\n1403637250238319104 4.557273865 -0.391399413 0.816981077 -0.020408230 0.364009023 0.076784775 0.928000510\n1403637250288318976 4.492061615 -0.399010420 0.865473509 -0.020250011 0.357378334 0.078306228 0.930450857\n1403637250338319104 4.427276611 -0.405521065 0.913313627 -0.018569132 0.351453006 0.081385016 0.932476521\n1403637250388318976 4.368653774 -0.412366539 0.961614966 -0.018671393 0.346565902 0.083078861 0.934152782\n1403637250438319104 4.316934109 -0.409299463 1.002700329 -0.018409405 0.341616809 0.085800275 0.935733616\n1403637250488318976 4.248346329 -0.417330027 1.044451833 -0.018734658 0.337832898 0.090521328 0.936655641\n1403637250538319104 4.193690300 -0.420008779 1.088375926 -0.021272106 0.334755450 0.092805527 0.937482476\n1403637250588318976 4.135925293 -0.411350727 1.128614545 -0.022090331 0.332195520 0.094506815 0.938203931\n1403637250638319104 4.082426071 -0.420484543 1.162394285 -0.025344355 0.329353005 0.094043329 0.939169943\n1403637250688318976 4.030861855 -0.426957071 1.202808857 -0.027141489 0.326690793 0.093362384 0.940116942\n1403637250738319104 3.976363659 -0.430565834 1.235175610 -0.028198803 0.324602038 0.092424847 0.940901697\n1403637250788318976 3.928780317 -0.438697189 1.274409175 -0.030031301 0.323424131 0.089941531 0.941491067\n1403637250838319104 3.879305124 -0.447852075 1.306460500 -0.028990714 0.322013587 0.089690402 0.942031026\n1403637250888318976 3.831706047 -0.460325778 1.334352136 -0.027473463 0.321005434 0.088723592 0.942511976\n1403637250938319104 3.787557125 -0.474556178 1.365943670 -0.027496450 0.319744647 0.090492286 0.942771673\n1403637250988318976 3.743565083 -0.485955030 1.395225286 -0.026263904 0.318847209 0.091237053 0.943039000\n1403637251038319104 3.705904484 -0.499003738 1.420102000 -0.025898991 0.316526204 0.092068680 0.943749845\n1403637251088318976 3.660497189 -0.520381868 1.445858836 -0.026931394 0.313330114 0.094160452 0.944580734\n1403637251138319104 3.621465683 -0.537993073 1.466851592 -0.028365795 0.308517098 0.096663885 0.945869267\n1403637251188318976 3.579680920 -0.556050658 1.494927406 -0.029207302 0.304777622 0.098666497 0.946848691\n1403637251238319104 3.546269894 -0.578657687 1.514708400 -0.030280156 0.300804675 0.100087009 0.947935820\n1403637251288318976 3.509779453 -0.601565063 1.533915639 -0.030115860 0.297343642 0.100330248 0.949006677\n1403637251338319104 3.480395317 -0.626421571 1.550595522 -0.029590055 0.294064581 0.096087523 0.950482845\n1403637251388318976 3.451083183 -0.653488755 1.564978719 -0.028385794 0.292256147 0.086643428 0.951983988\n1403637251438319104 3.425208807 -0.679177999 1.578344107 -0.026921030 0.288078606 0.080950394 0.953799248\n1403637251488318976 3.398222685 -0.704899430 1.597702622 -0.026154533 0.283628553 0.073892884 0.955725193\n1403637251538319104 3.375985622 -0.730270505 1.610101342 -0.025251396 0.277491003 0.069131903 0.957904935\n1403637251588318976 3.351156473 -0.751227021 1.624267578 -0.024754386 0.271268278 0.064156123 0.960044146\n1403637251638319104 3.330654383 -0.776890934 1.637689114 -0.024549538 0.265250415 0.060737260 0.961951375\n1403637251688318976 3.310227871 -0.793153167 1.651680470 -0.024167133 0.259158432 0.059020370 0.963726819\n1403637251738319104 3.285770416 -0.810502470 1.664593220 -0.024096040 0.253960699 0.057789270 0.965185821\n1403637251788318976 3.267929316 -0.825993776 1.674811125 -0.023485178 0.249706388 0.056339297 0.966395915\n1403637251838319104 3.249133587 -0.841265976 1.687314510 -0.023588587 0.246718466 0.054082546 0.967289329\n1403637251888318976 3.236882210 -0.854833186 1.700087309 -0.020815538 0.244574711 0.050782003 0.968075991\n1403637251938319104 3.220160484 -0.867266476 1.707949400 -0.019063078 0.243734136 0.044258021 0.968644142\n1403637251988318976 3.200537205 -0.880489051 1.720026970 -0.015730366 0.244145513 0.037113450 0.968900442\n1403637252038319104 3.188366413 -0.889785469 1.724227428 -0.013285867 0.243815035 0.032791879 0.969176173\n1403637252088318976 3.169071198 -0.899783790 1.734544039 -0.009899344 0.243640274 0.029214034 0.969375014\n1403637252138319104 3.153352022 -0.907992184 1.739921093 -0.006601780 0.242990330 0.027677886 0.969611287\n1403637252188318976 3.140781164 -0.915126145 1.746994257 -0.003418968 0.241545767 0.028667629 0.969959855\n1403637252238319104 3.121905327 -0.918112695 1.750909805 -0.002041656 0.240374506 0.031132855 0.970178723\n1403637252288318976 3.100932121 -0.922313929 1.752105951 -0.002193710 0.239341348 0.033168424 0.970366299\n1403637252338319104 3.087200165 -0.925431669 1.758875132 -0.003658075 0.238397256 0.035530064 0.970510662\n1403637252388318976 3.069319725 -0.919143736 1.761240244 -0.006724999 0.237655431 0.038152959 0.970576644\n1403637252438319104 3.048840284 -0.917889118 1.764736295 -0.011604588 0.237334192 0.041463815 0.970473349\n1403637252488318976 3.031834602 -0.911619246 1.765696526 -0.014933650 0.236998290 0.043449413 0.970423102\n1403637252538319104 3.013064384 -0.903855145 1.766287327 -0.017842464 0.237035990 0.044529866 0.970315754\n1403637252588318976 2.993845463 -0.892820299 1.765504122 -0.020010168 0.237124190 0.046260331 0.970170975\n1403637252638319104 2.977336884 -0.883294702 1.761738658 -0.022379177 0.236684591 0.048763022 0.970103979\n1403637252688318976 2.962777615 -0.871910572 1.759760857 -0.026952514 0.235762298 0.052410696 0.970022082\n1403637252738319104 2.949631453 -0.866526961 1.760066986 -0.032252952 0.234428540 0.057202078 0.969912827\n1403637252788318976 2.930887699 -0.852983892 1.760266900 -0.036738154 0.233567879 0.062356431 0.969643235\n1403637252838319104 2.918224335 -0.847175717 1.752588868 -0.040356569 0.233470425 0.063450582 0.969451845\n1403637252888318976 2.906868458 -0.841185689 1.750920653 -0.039763670 0.234963626 0.060267273 0.969318748\n1403637252938319104 2.893915415 -0.833071947 1.750496030 -0.035484158 0.237066999 0.055496547 0.969257534\n1403637252988318976 2.888735294 -0.833108068 1.743721724 -0.032839686 0.238706023 0.050233319 0.969235599\n1403637253038319104 2.886316538 -0.837286174 1.733469725 -0.030472931 0.239791930 0.046462916 0.969232917\n1403637253088318976 2.878299713 -0.834629655 1.727193117 -0.027842281 0.240474463 0.044631038 0.969229043\n1403637253138319104 2.870421410 -0.839829445 1.719516873 -0.026270634 0.241568029 0.042684950 0.969088614\n1403637253188318976 2.863409042 -0.837217093 1.711117268 -0.025128633 0.241966099 0.041967887 0.969050884\n1403637253238319104 2.859874725 -0.842587709 1.704729557 -0.024177045 0.242392689 0.041451979 0.968990684\n1403637253288318976 2.848090887 -0.840410769 1.702720165 -0.024102645 0.243528351 0.041237645 0.968716919\n1403637253338319104 2.839961052 -0.836851120 1.692174673 -0.024235191 0.243211344 0.042428512 0.968741834\n1403637253388318976 2.833944321 -0.832899034 1.683166265 -0.023966117 0.243846029 0.041562889 0.968626499\n1403637253438319104 2.829435349 -0.825054944 1.675839543 -0.022793863 0.243184671 0.043554228 0.968733549\n1403637253488318976 2.827312946 -0.819051206 1.664685249 -0.022409089 0.243404210 0.042786900 0.968721569\n1403637253538319104 2.822658062 -0.811312199 1.657509804 -0.024041576 0.243754089 0.042365793 0.968612969\n1403637253588318976 2.813758373 -0.803947985 1.650603056 -0.024420297 0.244290024 0.041997507 0.968484521\n1403637253638319104 2.809476614 -0.797244787 1.642132640 -0.025015065 0.244833604 0.040033519 0.968415260\n1403637253688318976 2.802692890 -0.786600649 1.630461454 -0.024247412 0.245588437 0.037526902 0.968343973\n1403637253738319104 2.796334267 -0.785562158 1.621588945 -0.024282126 0.246344581 0.035587348 0.968224287\n1403637253788318976 2.792475224 -0.782987535 1.608849525 -0.023156423 0.247198492 0.032132339 0.968155026\n1403637253838319104 2.782967567 -0.777198076 1.597335458 -0.022876970 0.247891754 0.031145725 0.968016624\n1403637253888318976 2.776606560 -0.778033674 1.582232356 -0.022620264 0.247978553 0.030072320 0.968034387\n1403637253938319104 2.768436193 -0.778576672 1.570850611 -0.022420267 0.248051032 0.030074358 0.968020439\n1403637253988318976 2.757974148 -0.777755141 1.562818766 -0.022463311 0.248687506 0.029502820 0.967873693\n1403637254038319104 2.748489857 -0.785059273 1.542698026 -0.022079207 0.249118909 0.027446175 0.967832088\n1403637254088318976 2.737252951 -0.790072858 1.530831814 -0.021452552 0.248872817 0.027327653 0.967912853\n1403637254138319104 2.726556301 -0.795766234 1.510116458 -0.020545909 0.246810272 0.026011512 0.968496740\n1403637254188318976 2.715194941 -0.802511811 1.493057966 -0.020979965 0.243505061 0.025622437 0.969334066\n1403637254238319104 2.703714132 -0.808080614 1.477410316 -0.022951679 0.239366040 0.023867283 0.970364630\n1403637254288318976 2.687011242 -0.818755031 1.458456635 -0.026131103 0.235042423 0.022017751 0.971384287\n1403637254338319104 2.680336952 -0.822119594 1.437373281 -0.029147964 0.229863986 0.020777434 0.972564280\n1403637254388318976 2.659267664 -0.832140625 1.416951060 -0.032602571 0.225490972 0.019751979 0.973499238\n1403637254438319104 2.644948483 -0.841918945 1.399060488 -0.034926087 0.221401408 0.019669570 0.974358559\n1403637254488318976 2.625513792 -0.851396739 1.380090475 -0.037991632 0.218587637 0.018244499 0.974906743\n1403637254538319104 2.610707045 -0.853383303 1.361624241 -0.039270960 0.214880541 0.017877903 0.975686669\n1403637254588318976 2.598073483 -0.856511712 1.347665548 -0.038903449 0.212342694 0.016883900 0.976274550\n1403637254638319104 2.578404427 -0.863576651 1.331393957 -0.038178772 0.210341215 0.016581677 0.976741493\n1403637254688318976 2.562199831 -0.859240174 1.317458868 -0.036741171 0.208935857 0.015204882 0.977120578\n1403637254738319104 2.544515610 -0.862603545 1.303882122 -0.034403868 0.207720175 0.013678805 0.977487385\n1403637254788318976 2.530200005 -0.861917496 1.287558317 -0.031487256 0.206356332 0.013997137 0.977869987\n1403637254838319104 2.507095814 -0.858047664 1.276130438 -0.028911363 0.205283776 0.015113336 0.978158593\n1403637254888318976 2.495360136 -0.857469678 1.263825655 -0.026986985 0.204269633 0.015032006 0.978427112\n1403637254938319104 2.477301359 -0.851351380 1.247228146 -0.025066175 0.203526318 0.015677640 0.978622973\n1403637254988318976 2.463657379 -0.844577372 1.235574841 -0.022744225 0.203288063 0.015167297 0.978737235\n1403637255038319104 2.442116737 -0.836149156 1.226891041 -0.022890028 0.202874422 0.014867275 0.978824258\n1403637255088318976 2.418274879 -0.831960022 1.211550832 -0.022032464 0.200765550 0.013940157 0.979292333\n1403637255138319104 2.398679495 -0.821754217 1.196508765 -0.022012195 0.196852028 0.014275381 0.980082095\n1403637255188318976 2.378108978 -0.818818808 1.179019451 -0.022426030 0.192407608 0.012659041 0.980977118\n1403637255238319104 2.357077122 -0.812242568 1.164156795 -0.022093918 0.187533915 0.012030941 0.981935918\n1403637255288318976 2.334021568 -0.807581902 1.151137829 -0.021472493 0.182929218 0.011369354 0.982825816\n1403637255338319104 2.313480854 -0.810079455 1.132440805 -0.020692071 0.178301916 0.010735680 0.983699679\n1403637255388318976 2.293658733 -0.803265691 1.107675076 -0.021335151 0.172463715 0.011245166 0.984720588\n1403637255438319104 2.272865057 -0.800706267 1.084538460 -0.022066040 0.166963279 0.009861731 0.985666811\n1403637255488318976 2.247238398 -0.800436616 1.067786098 -0.023592550 0.160975903 0.007481965 0.986647964\n1403637255538319104 2.222463608 -0.793329775 1.052727461 -0.024368271 0.154503182 0.004327111 0.987682223\n1403637255588318976 2.205539227 -0.788658679 1.027485490 -0.025504477 0.147128612 0.000204249 0.988788486\n1403637255638319104 2.171116829 -0.780123472 1.019187212 -0.025724331 0.140276730 -0.003487459 0.989771962\n1403637255688318976 2.150388718 -0.767601490 0.999292493 -0.027528901 0.131846949 -0.007902160 0.990856230\n1403637255738319104 2.128227711 -0.756874382 0.978829980 -0.029757239 0.122623526 -0.011483576 0.991940558\n1403637255788318976 2.104693174 -0.750221550 0.959393382 -0.032611188 0.113182627 -0.015995478 0.992910028\n1403637255838319104 2.080604315 -0.744566321 0.928863525 -0.035660304 0.102904737 -0.019703707 0.993856490\n1403637255888318976 2.051990032 -0.733457267 0.915366530 -0.037815437 0.092773855 -0.022721594 0.994709373\n1403637255938319104 2.027083397 -0.731404066 0.889371514 -0.038885549 0.082632624 -0.026266199 0.995474696\n1403637255988318976 2.006838083 -0.729929090 0.862868547 -0.040169962 0.073098563 -0.028026277 0.996121228\n1403637256038319104 1.977834940 -0.735034049 0.841346979 -0.041139606 0.065816946 -0.031292807 0.996492088\n1403637256088318976 1.952469110 -0.734826863 0.819254398 -0.041931711 0.059909448 -0.034105353 0.996739388\n1403637256138319104 1.929671049 -0.738198042 0.794631720 -0.041222896 0.054805338 -0.036370974 0.996982574\n1403637256188318976 1.898179770 -0.739724874 0.778628707 -0.038895339 0.051579610 -0.038050801 0.997185469\n1403637256238319104 1.869479418 -0.747104406 0.754470944 -0.035395037 0.048839435 -0.039328154 0.997404218\n1403637256288318976 1.843655229 -0.745688081 0.732728481 -0.033142518 0.046584398 -0.039568573 0.997579992\n1403637256338319104 1.812422037 -0.747200012 0.714277983 -0.031634852 0.045653645 -0.040888581 0.997618735\n1403637256388318976 1.779382229 -0.745569110 0.699975848 -0.030078759 0.045420811 -0.041549832 0.997650146\n1403637256438319104 1.755493402 -0.737998247 0.679308057 -0.029095804 0.045264896 -0.042773973 0.997634649\n1403637256488318976 1.726391673 -0.739362061 0.655864716 -0.028852403 0.045957122 -0.043944381 0.997559190\n1403637256538319104 1.696340442 -0.731212497 0.635784149 -0.027573880 0.046313044 -0.042736325 0.997631431\n1403637256588318976 1.663088441 -0.724123120 0.618945837 -0.027762650 0.047216173 -0.042643487 0.997587800\n1403637256638319104 1.638699532 -0.714454591 0.594803333 -0.030658221 0.047890406 -0.040745158 0.997550189\n1403637256688318976 1.610226274 -0.699204385 0.575097501 -0.035139211 0.047127541 -0.034825206 0.997662961\n1403637256738319104 1.582420826 -0.687483251 0.548867226 -0.041284274 0.046078753 -0.027578069 0.997703254\n1403637256788318976 1.546669602 -0.672184289 0.535298645 -0.045706905 0.045816366 -0.020492561 0.997693241\n1403637256838319104 1.514953732 -0.660624921 0.516668916 -0.047720756 0.045544010 -0.014291633 0.997719526\n1403637256888318976 1.481673717 -0.649247348 0.499635160 -0.047707494 0.045102641 -0.012260298 0.997767210\n1403637256938319104 1.459310889 -0.635703027 0.478968084 -0.044317134 0.043989994 -0.014970295 0.997936249\n1403637256988318976 1.433042288 -0.624357402 0.464430213 -0.042507432 0.041558154 -0.017418610 0.998079479\n1403637257038319104 1.400140643 -0.612473130 0.445864022 -0.039839812 0.038664676 -0.022556195 0.998202920\n1403637257088318976 1.375032425 -0.607021928 0.430225432 -0.038198907 0.034967531 -0.027011408 0.998292804\n1403637257138319104 1.346392751 -0.596396089 0.409171999 -0.036918730 0.031932063 -0.030717008 0.998335540\n1403637257188318976 1.320377111 -0.592660844 0.396248758 -0.036218930 0.028593929 -0.033689480 0.998366475\n1403637257238319104 1.291837692 -0.585495532 0.371805429 -0.036841452 0.025490224 -0.035749219 0.998356104\n1403637257288318976 1.266275525 -0.583960176 0.350843489 -0.038257200 0.022193320 -0.037855998 0.998303950\n1403637257338319104 1.236031413 -0.581534505 0.331550449 -0.039603543 0.019847063 -0.039932288 0.998219967\n1403637257388318976 1.209196329 -0.583462596 0.308134794 -0.040855963 0.017402072 -0.042737465 0.998098910\n1403637257438319104 1.183825970 -0.583205342 0.288958639 -0.041554503 0.015407008 -0.044434872 0.998028755\n1403637257488318976 1.154481053 -0.583045185 0.270479411 -0.042064704 0.013912029 -0.045444533 0.997983873\n1403637257538319104 1.130171776 -0.585265398 0.247793227 -0.042833779 0.012704278 -0.048788898 0.997809350\n1403637257588318976 1.094491243 -0.582503438 0.233551994 -0.045253966 0.011716536 -0.048622154 0.997722745\n1403637257638319104 1.067865968 -0.573131204 0.216412842 -0.047465913 0.010435364 -0.047387507 0.997693598\n1403637257688318976 1.040571690 -0.566486835 0.193861321 -0.051842596 0.009010031 -0.045752916 0.997565985\n1403637257738319104 1.009197354 -0.559144557 0.179380998 -0.054518159 0.007467306 -0.045488454 0.997448146\n1403637257788318976 0.981443822 -0.550182641 0.163418174 -0.057795778 0.004194310 -0.044326816 0.997335076\n1403637257838319104 0.954891920 -0.544392765 0.145271391 -0.061090328 0.000517537 -0.044998009 0.997117281\n1403637257888318976 0.922059178 -0.530247927 0.137984931 -0.063370720 -0.003631770 -0.044858728 0.996974766\n1403637257938319104 0.895324826 -0.523794174 0.119048208 -0.065543912 -0.009655276 -0.044681985 0.996802032\n1403637257988318976 0.863319218 -0.509581804 0.113289125 -0.066217974 -0.015718449 -0.045632325 0.996637225\n1403637258038319104 0.831081629 -0.498761386 0.108987555 -0.066928647 -0.023251392 -0.046947956 0.996381402\n1403637258088318976 0.801754117 -0.489241034 0.099789493 -0.067061059 -0.031878687 -0.047745612 0.996095836\n1403637258138319104 0.773944378 -0.483244926 0.091401443 -0.065450318 -0.041880205 -0.050643623 0.995689511\n1403637258188318976 0.741698742 -0.477508813 0.087114260 -0.060868986 -0.051442269 -0.054907009 0.995305955\n1403637258238319104 0.712327182 -0.472981483 0.081839651 -0.056322001 -0.060042195 -0.060973477 0.994738698\n1403637258288318976 0.680962086 -0.469344765 0.079980753 -0.051095575 -0.067395404 -0.065249942 0.994278431\n1403637258338319104 0.654268682 -0.465468645 0.074140973 -0.046945874 -0.074554898 -0.068606965 0.993745804\n1403637258388318976 0.618961096 -0.460965306 0.070779495 -0.044793259 -0.080588862 -0.070672385 0.993229270\n1403637258438319104 0.592021883 -0.455119997 0.067041337 -0.044468790 -0.086961895 -0.068879336 0.992832184\n1403637258488318976 0.564345539 -0.448536962 0.062638916 -0.046459112 -0.092781276 -0.065384597 0.992450535\n1403637258538319104 0.535085201 -0.438894749 0.057653703 -0.049774647 -0.097368792 -0.062135328 0.992058992\n1403637258588318976 0.507348537 -0.427030861 0.057151258 -0.050767504 -0.100500025 -0.059965745 0.991829872\n1403637258638319104 0.479408056 -0.414833218 0.059210420 -0.048627365 -0.102796979 -0.059950303 0.991702616\n1403637258688318976 0.452355534 -0.405444860 0.057333440 -0.046523884 -0.103658862 -0.060379025 0.991687834\n1403637258738319104 0.426761210 -0.394649774 0.058637537 -0.044539545 -0.104886010 -0.059939794 0.991676569\n1403637258788318976 0.398011804 -0.378949046 0.065702468 -0.042243492 -0.105084792 -0.060608651 0.991715312\n1403637258838319104 0.371126473 -0.365675449 0.072387874 -0.040260151 -0.105034761 -0.059978541 0.991841435\n1403637258888318976 0.344555378 -0.354908794 0.067906246 -0.038876843 -0.105105206 -0.059207838 0.991935432\n1403637258938319104 0.321078777 -0.347528249 0.064087868 -0.039007120 -0.105017416 -0.057522289 0.992038786\n1403637258988318976 0.299947351 -0.337994576 0.068343833 -0.039010499 -0.105071172 -0.057030044 0.992061377\n1403637259038319104 0.277739316 -0.334423780 0.063784346 -0.039547786 -0.105107516 -0.054098230 0.992200494\n1403637259088318976 0.257412583 -0.331659287 0.062684678 -0.039501876 -0.103959836 -0.055339187 0.992254794\n1403637259138319104 0.238054350 -0.331940025 0.062476434 -0.038624901 -0.103755243 -0.055445533 0.992304802\n1403637259188318976 0.217159599 -0.335216582 0.062908351 -0.038707551 -0.103524335 -0.053881794 0.992411792\n1403637259238319104 0.199184939 -0.341343254 0.059608847 -0.037780132 -0.102973752 -0.053200364 0.992541552\n1403637259288318976 0.180863813 -0.348450392 0.054947756 -0.037427571 -0.102783635 -0.052192491 0.992628157\n1403637259338319104 0.162708551 -0.354195923 0.050803058 -0.037907202 -0.102136485 -0.051427793 0.992716670\n1403637259388318976 0.147187784 -0.359805614 0.047745787 -0.037928440 -0.101938546 -0.050036661 0.992807269\n1403637259438319104 0.131739259 -0.363404751 0.045935251 -0.037194662 -0.102472156 -0.046039522 0.992973506\n1403637259488318976 0.117370300 -0.367322594 0.042412166 -0.036788113 -0.103729077 -0.040617108 0.993094742\n1403637259538319104 0.103481628 -0.372602940 0.034634069 -0.036833700 -0.104117721 -0.037079681 0.993190765\n1403637259588318976 0.091083653 -0.373878568 0.031096332 -0.036823533 -0.104061924 -0.035940047 0.993238866\n1403637259638319104 0.083255962 -0.375901729 0.027426459 -0.036010530 -0.103850514 -0.035758775 0.993297338\n1403637259688318976 0.074012399 -0.375592738 0.023171321 -0.036553960 -0.102442913 -0.038887128 0.993306100\n1403637259738319104 0.069735631 -0.372601718 0.025643067 -0.039010134 -0.101367980 -0.041775241 0.993205726\n1403637259788318976 0.063774459 -0.370774209 0.021432208 -0.041699827 -0.099746250 -0.046227049 0.993063390\n1403637259838319104 0.060487539 -0.367445946 0.019943865 -0.042988539 -0.098742776 -0.049321156 0.992959857\n1403637259888318976 0.054953117 -0.366830409 0.015567986 -0.042303137 -0.099115126 -0.047393404 0.993046045\n1403637259938319104 0.055382736 -0.364029229 0.015238954 -0.040258899 -0.100312300 -0.043632347 0.993183196\n1403637259988318976 0.052752506 -0.359044343 0.012112221 -0.038481921 -0.100513600 -0.043134529 0.993255079\n1403637260038319104 0.050513800 -0.352572769 0.010646213 -0.036371965 -0.099750832 -0.045432977 0.993308961\n1403637260088318976 0.050805990 -0.346383363 0.006368676 -0.035429835 -0.098896101 -0.048606288 0.993278265\n1403637260138319104 0.053431097 -0.340309083 0.004902508 -0.036029309 -0.098319612 -0.051494494 0.993168414\n1403637260188318976 0.053359155 -0.330045760 0.003907111 -0.036616985 -0.097044349 -0.055518776 0.993055522\n1403637260238319104 0.058293600 -0.318923205 0.002614826 -0.037998870 -0.095737107 -0.060936075 0.992812812\n1403637260288318976 0.064416960 -0.309054703 0.004000980 -0.037900899 -0.095272057 -0.064375415 0.992644250\n1403637260338319104 0.067396432 -0.298993886 0.001816187 -0.037815403 -0.094077244 -0.069566704 0.992411196\n1403637260388318976 0.069021821 -0.286414415 0.001734212 -0.036386304 -0.092354961 -0.075917147 0.992160857\n1403637260438319104 0.072708741 -0.275506377 -0.000415657 -0.035055716 -0.091133051 -0.081221759 0.991901636\n1403637260488318976 0.074779041 -0.263676375 -0.002963390 -0.037586596 -0.091243535 -0.082224503 0.991716206\n1403637260538319104 0.074941680 -0.249609277 -0.003541581 -0.042878222 -0.090753920 -0.083074190 0.991475582\n1403637260588318976 0.073603146 -0.238234207 -0.011012919 -0.049330939 -0.090857267 -0.082472779 0.991216302\n1403637260638319104 0.073957242 -0.224763408 -0.008173421 -0.054388057 -0.091486961 -0.080411047 0.991063118\n1403637260688318976 0.072374143 -0.213612601 -0.009643346 -0.056766346 -0.091746479 -0.079053156 0.991015017\n1403637260738319104 0.068787791 -0.203850731 -0.015199348 -0.056026150 -0.092786811 -0.076730154 0.991142869\n1403637260788318976 0.064926676 -0.191618249 -0.014230799 -0.052584942 -0.092818946 -0.076914638 0.991314113\n1403637260838319104 0.061172925 -0.179945871 -0.013370028 -0.047643982 -0.094100595 -0.075200312 0.991574526\n1403637260888318976 0.055823334 -0.166879639 -0.013893982 -0.044036202 -0.094701394 -0.073946632 0.991778374\n1403637260938319104 0.051382922 -0.155688494 -0.013252148 -0.039935309 -0.095353745 -0.072987661 0.991960526\n1403637260988318976 0.046739500 -0.144399419 -0.013194952 -0.036563564 -0.095853604 -0.073199205 0.992026746\n1403637261038319104 0.041491441 -0.131765991 -0.013476336 -0.036059611 -0.095958583 -0.072938606 0.992054224\n1403637261088318976 0.035996702 -0.119338900 -0.013643930 -0.039377008 -0.096390463 -0.071901493 0.991961956\n1403637261138319104 0.030212961 -0.106631279 -0.014340149 -0.045289125 -0.095878527 -0.072536461 0.991713047\n1403637261188318976 0.024618715 -0.093707696 -0.014188621 -0.051488142 -0.095601872 -0.073436812 0.991370916\n1403637261238319104 0.019128714 -0.083442070 -0.016171172 -0.057961129 -0.095501967 -0.073944993 0.990985334\n1403637261288318976 0.012636892 -0.073466137 -0.016860485 -0.061317295 -0.095419683 -0.074439913 0.990754247\n1403637261338319104 0.005758120 -0.066142596 -0.016454477 -0.059882518 -0.095438488 -0.074078850 0.990867257\n1403637261388318976 -0.002030605 -0.061373111 -0.017084178 -0.055079617 -0.095801607 -0.072654180 0.991216242\n1403637261438319104 -0.010536175 -0.056037217 -0.015556756 -0.050205436 -0.096713230 -0.069407202 0.991619170\n1403637261488318976 -0.018601332 -0.053603128 -0.015641542 -0.047177758 -0.097938046 -0.066315986 0.991859138\n1403637261538319104 -0.026369218 -0.050176930 -0.014385793 -0.049619496 -0.098443739 -0.064641893 0.991800487\n1403637261588318976 -0.034021575 -0.046838950 -0.014550452 -0.055603780 -0.097921938 -0.065175682 0.991499722\n1403637261638319104 -0.041017614 -0.044279531 -0.012835007 -0.062114049 -0.097030558 -0.067387462 0.991052926\n1403637261688318976 -0.048474673 -0.043939933 -0.011498533 -0.066112667 -0.096261524 -0.068674900 0.990780830\n1403637261738319104 -0.055918045 -0.045233559 -0.008347826 -0.066635735 -0.095301747 -0.070818722 0.990687609\n1403637261788318976 -0.064959481 -0.049027000 -0.004972377 -0.062166944 -0.095196269 -0.070545264 0.991007686\n1403637261838319104 -0.072353818 -0.053840313 -0.001038705 -0.055159140 -0.095374659 -0.070380218 0.991417050\n1403637261888318976 -0.080782190 -0.057867333 0.004348314 -0.049159385 -0.095670022 -0.069084726 0.991795301\n1403637261938319104 -0.089423016 -0.060708191 0.010381399 -0.044463299 -0.095540479 -0.068671890 0.992058039\n1403637261988318976 -0.097457692 -0.060983013 0.016363982 -0.040717404 -0.095012024 -0.068239979 0.992299378\n1403637262038319104 -0.105687611 -0.058890648 0.023067910 -0.037960067 -0.095412068 -0.065416567 0.992560446\n1403637262088318976 -0.112856202 -0.054787718 0.029061167 -0.035274230 -0.095776655 -0.062913075 0.992786229\n1403637262138319104 -0.120596588 -0.048134871 0.036404029 -0.035233598 -0.095743507 -0.060864355 0.992918551\n1403637262188318976 -0.127258807 -0.038981773 0.042258836 -0.034464918 -0.096412882 -0.058122121 0.993045092\n1403637262238319104 -0.133070618 -0.028605420 0.049399015 -0.033865228 -0.096223176 -0.055741213 0.993220627\n1403637262288318976 -0.138269931 -0.017210925 0.055842608 -0.034556389 -0.095892146 -0.054918468 0.993274629\n1403637262338319104 -0.141637236 -0.005303306 0.064161181 -0.011261472 -0.103756197 -0.028116606 0.994141519\n1403637262388318976 -0.143673375 -0.008314118 0.049774297 -0.010086464 -0.095779940 -0.052761737 0.993952036\n1403637262438319104 -0.146460012 -0.015332848 0.036178719 -0.023100795 -0.077957258 -0.050396074 0.995414078\n1403637262488318976 -0.142690897 -0.012565329 0.035120361 -0.028936654 -0.067390904 -0.034757178 0.996701062\n1403637262538319104 -0.131268591 -0.008878639 0.040740058 -0.014450188 -0.069455720 -0.023233766 0.997209728\n1403637262588318976 -0.128351837 -0.009266208 0.038251191 -0.000362012 -0.068584770 -0.024134282 0.997353256\n1403637262638319104 -0.126148432 -0.008437410 0.039672829 0.003212276 -0.067358352 -0.023684507 0.997442544\n1403637262688318976 -0.119706020 -0.008297706 0.049728781 -0.009172204 -0.073650867 -0.014696307 0.997133613\n1403637262738319104 -0.123680219 -0.011622525 0.048683319 -0.017844319 -0.067500308 -0.023134168 0.997291386\n1403637262788318976 -0.123015374 -0.013670105 0.046007030 -0.011898884 -0.068136990 -0.022015957 0.997362077\n1403637262838319104 -0.122898221 -0.013624107 0.045755208 -0.011711283 -0.068192467 -0.023514258 0.997326314\n1403637262888318976 -0.124032192 -0.013687391 0.046049021 -0.013993038 -0.068866722 -0.022827402 0.997266471\n1403637262938319104 -0.122786164 -0.013701373 0.044955518 -0.012386397 -0.067514114 -0.025090909 0.997325838\n1403637262988318976 -0.123521045 -0.013715332 0.046119995 -0.013206170 -0.068771601 -0.022514464 0.997290909\n1403637263038319104 -0.123185739 -0.013709684 0.045527570 -0.013127061 -0.068131723 -0.023839083 0.997305095\n1403637263088318976 -0.123415500 -0.013860079 0.045608614 -0.013494278 -0.068195961 -0.023716833 0.997298717\n1403637263138319104 -0.123478040 -0.013912596 0.045537967 -0.013384677 -0.068431407 -0.023078786 0.997299016\n1403637263188318976 -0.123272181 -0.013828238 0.045596614 -0.013248312 -0.068042830 -0.023793148 0.997310638\n1403637263238319104 -0.123441257 -0.013813401 0.045864079 -0.013592160 -0.068613134 -0.023009542 0.997285366\n1403637263288318976 -0.123220295 -0.013570242 0.046055458 -0.013420898 -0.068341494 -0.023365449 0.997298062\n1403637263338319104 -0.123078458 -0.013622639 0.045465089 -0.013351433 -0.068403468 -0.023254069 0.997297347\n1403637263388318976 -0.123504803 -0.013766012 0.046085656 -0.013397329 -0.068449087 -0.023319356 0.997292101\n1403637263438319104 -0.123366892 -0.013540443 0.046121903 -0.013315502 -0.068420202 -0.023483753 0.997291267\n1403637263488318976 -0.123377182 -0.013600124 0.046159670 -0.013229631 -0.068249196 -0.024037747 0.997290969\n1403637263538319104 -0.123443007 -0.013520478 0.046074726 -0.013214081 -0.068585880 -0.023015311 0.997292161\n1403637263588318976 -0.123450473 -0.013696447 0.046075318 -0.013404870 -0.068168685 -0.023808856 0.997299612\n1403637263638319104 -0.123378798 -0.013561331 0.045974575 -0.013339391 -0.068556525 -0.023174839 0.997288823\n1403637263688318976 -0.123408161 -0.013372080 0.046242729 -0.013248460 -0.068223469 -0.023527533 0.997304618\n1403637263738319104 -0.123463497 -0.013360744 0.045942057 -0.013151957 -0.067998700 -0.023781016 0.997315228\n1403637263788318976 -0.123461552 -0.013461225 0.046088278 -0.013166738 -0.068447299 -0.022966748 0.997303426\n1403637263838319104 -0.123411544 -0.013335322 0.045925889 -0.013275047 -0.068032011 -0.024107037 0.997303486\n1403637263888318976 -0.123493716 -0.013257510 0.046016917 -0.013157656 -0.068302587 -0.023139680 0.997309446\n1403637263938319104 -0.123336136 -0.013263687 0.046379983 -0.013231768 -0.068257920 -0.023483070 0.997303545\n1403637263988318976 -0.123377390 -0.013312357 0.046109140 -0.013262964 -0.068186887 -0.023397578 0.997309983\n1403637264038319104 -0.123327777 -0.013406184 0.046197273 -0.013315966 -0.068330929 -0.023267042 0.997302473\n1403637264088318976 -0.123301946 -0.013279282 0.046175689 -0.013322871 -0.068256103 -0.023585021 0.997300029\n1403637264138319104 -0.123463601 -0.013327863 0.046210714 -0.013255393 -0.068201944 -0.023363132 0.997309864\n1403637264188318976 -0.123274840 -0.013325317 0.045985315 -0.013337208 -0.068176582 -0.023622150 0.997304380\n1403637264238319104 -0.123425618 -0.013389363 0.046301212 -0.013355482 -0.068224870 -0.023314836 0.997308075\n1403637264288318976 -0.123366989 -0.013366634 0.046071809 -0.013306936 -0.068183050 -0.023355072 0.997310638\n1403637264338319104 -0.123283729 -0.013374284 0.046080850 -0.013332027 -0.068235911 -0.023633571 0.997300148\n1403637264388318976 -0.123444214 -0.013275142 0.046218369 -0.013246755 -0.068353944 -0.023366066 0.997299492\n1403637264438319104 -0.123377584 -0.013223859 0.046188354 -0.013209899 -0.068231098 -0.023510711 0.997304976\n1403637264488318976 -0.123451903 -0.013333822 0.046220489 -0.013287641 -0.068155743 -0.023659902 0.997305572\n1403637264538319104 -0.123398602 -0.013242155 0.046251245 -0.013238215 -0.068228096 -0.023358835 0.997308373\n1403637264588318976 -0.123388834 -0.013290937 0.046145786 -0.013278008 -0.068198062 -0.023496130 0.997306705\n1403637264638319104 -0.123403504 -0.013248487 0.046155244 -0.013204187 -0.068232365 -0.023314336 0.997309625\n1403637264688318976 -0.123341948 -0.013243223 0.046190523 -0.013274598 -0.068277083 -0.023381798 0.997304022\n1403637264738319104 -0.123407274 -0.013333703 0.046058882 -0.013453089 -0.068099715 -0.023584101 0.997308969\n1403637264788318976 -0.123401210 -0.013359256 0.046057522 -0.013233034 -0.068256311 -0.023409531 0.997305334\n1403637264838319104 -0.123398595 -0.013353196 0.046018016 -0.013421456 -0.068116128 -0.023605604 0.997307777\n1403637264888318976 -0.123360448 -0.013304944 0.045823105 -0.013314185 -0.068292066 -0.023304127 0.997304320\n1403637264938319104 -0.123477511 -0.013283050 0.045899712 -0.013277252 -0.068322115 -0.023310892 0.997302592\n1403637264988318976 -0.123387545 -0.013273089 0.045943841 -0.013364055 -0.068250746 -0.023529241 0.997301161\n1403637265038319104 -0.123743795 -0.013788188 0.046702333 -0.013481801 -0.068208531 -0.023619790 0.997300327\n1403637265088318976 -0.123766206 -0.013770701 0.046828348 -0.013550557 -0.068183087 -0.023803748 0.997296751\n1403637265138319104 -0.123454228 -0.013357040 0.045988198 -0.013389396 -0.068302080 -0.023341926 0.997301698\n1403637265188318976 -0.123688236 -0.013778369 0.046758115 -0.013485522 -0.068146013 -0.023783382 0.997300684\n1403637265238319104 -0.123654976 -0.013775437 0.046877660 -0.013459235 -0.068222143 -0.023729017 0.997297108\n1403637265288318976 -0.123732395 -0.013804417 0.046774559 -0.013507236 -0.068123370 -0.023690851 0.997304142\n1403637265338319104 -0.123495400 -0.013384872 0.045977298 -0.013415343 -0.068185374 -0.023503350 0.997305572\n1403637265388318976 -0.123467326 -0.013417289 0.046025045 -0.013475372 -0.068242826 -0.023696641 0.997296214\n1403637265438319104 -0.123487063 -0.013532645 0.045800164 -0.013453544 -0.068259604 -0.023332007 0.997304022\n1403637265488318976 -0.123462185 -0.013419916 0.045909874 -0.013483787 -0.068185508 -0.023697315 0.997300029\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Stereo/euroc_old/CameraTrajectory_MH04.txt",
    "content": "1403638127295097088 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 1.000000000\n1403638127345096960 -0.000046169 -0.000011313 -0.000072234 0.000023853 0.000109670 0.000046414 1.000000000\n1403638127395097088 -0.000216693 -0.000024159 0.000111614 -0.000353673 -0.000029627 0.000742598 0.999999642\n1403638127445096960 -0.000121226 -0.000019147 -0.000044342 -0.000190943 0.000300626 -0.000031587 0.999999940\n1403638127495097088 0.000001532 -0.000147361 -0.000115833 0.000143367 0.000485968 0.000271863 0.999999821\n1403638127545096960 -0.000209903 -0.000103889 -0.000045437 -0.000048149 0.000117383 0.000181567 1.000000000\n1403638127595097088 -0.000145295 0.000038170 -0.000026065 -0.000182308 0.000066853 0.000257535 0.999999940\n1403638127645096960 -0.000092068 -0.000016213 0.000010279 -0.000305982 -0.000247802 0.000445285 0.999999821\n1403638127695097088 -0.000171462 -0.000037858 -0.000108429 -0.000267258 0.000105463 -0.000217056 0.999999940\n1403638127745096960 -0.000215250 0.000042602 -0.000057957 -0.000012651 -0.000322323 0.000531974 0.999999821\n1403638127795097088 -0.000346875 0.000028766 -0.000119472 -0.000281989 -0.000049200 0.000244863 0.999999940\n1403638127845096960 -0.000165166 -0.000056556 -0.000027730 -0.000371675 -0.000313370 0.000930132 0.999999464\n1403638127895097088 -0.000340632 -0.000134649 -0.000091695 -0.000382511 -0.000321967 0.000800212 0.999999523\n1403638127945096960 -0.000320000 -0.000086169 -0.000099710 -0.000303479 -0.000178269 0.000789493 0.999999642\n1403638127995097088 -0.000318028 -0.000102534 0.000133613 -0.000565445 -0.000210933 0.000621953 0.999999642\n1403638128045096960 -0.000268840 0.000033197 0.000045917 -0.000615102 -0.000033633 0.000270845 0.999999762\n1403638128095097088 -0.000431349 -0.000058958 0.000174835 -0.000756564 0.000208396 0.000222560 0.999999642\n1403638128145096960 -0.000468344 -0.000201555 0.000282197 -0.001099881 -0.000034484 0.000892532 0.999998987\n1403638128195097088 -0.000586171 0.000323793 0.000126837 0.000117807 -0.000022368 0.003178245 0.999994934\n1403638128245096960 -0.000468768 0.000315894 0.000187888 0.000178156 0.000009345 0.002701066 0.999996364\n1403638128295097088 -0.000416421 0.000406534 0.000050998 0.000327017 -0.000150004 0.002611998 0.999996543\n1403638128345096960 -0.000444875 0.000435632 0.000141442 0.000359261 0.000104042 0.002215469 0.999997497\n1403638128395097088 -0.000327932 0.000427598 0.000226039 0.000416861 0.000073987 0.001972084 0.999997973\n1403638128445096960 -0.000345310 0.000431439 0.000224145 0.000298899 0.000128955 0.002503223 0.999996841\n1403638128495097088 -0.000339756 0.000325723 0.000035944 0.000176715 -0.000049202 0.002837798 0.999995947\n1403638128545096960 -0.000342145 0.000307035 0.000035413 0.000079923 -0.000063139 0.002884491 0.999995828\n1403638128595097088 -0.000282068 0.000368957 0.000084991 0.000200537 -0.000020512 0.002952275 0.999995649\n1403638128645096960 -0.000283735 0.000345038 0.000285961 0.000154758 -0.000003873 0.002592893 0.999996662\n1403638128695097088 -0.000492682 0.000229175 0.000095279 -0.000248423 0.000108260 0.003445085 0.999994040\n1403638128745096960 -0.000699242 0.000124929 0.000427528 -0.000371531 0.000325745 0.004173622 0.999991179\n1403638128795097088 -0.000562243 0.000075761 0.000537347 -0.000491913 0.000548047 0.003746258 0.999992669\n1403638128845096960 -0.000601870 0.000121404 0.000684670 -0.000538616 0.001182533 0.003487034 0.999993086\n1403638128895097088 -0.000564096 0.000176517 0.000652433 -0.000584388 0.001129645 0.003747822 0.999992192\n1403638128945096960 -0.000283385 0.000259602 0.000563735 -0.000434624 0.001450725 0.002378247 0.999996066\n1403638128995097088 -0.000299870 0.000218222 0.000543700 -0.000634549 0.001438816 0.002211270 0.999996305\n1403638129045096960 -0.000188218 0.000047748 0.000740785 -0.000178810 0.001099301 0.001555285 0.999998152\n1403638129095097088 -0.000315291 -0.000233900 0.000619947 -0.000020503 0.001962727 -0.001874306 0.999996305\n1403638129145096960 -0.000466317 -0.001444575 0.000361865 0.000177777 0.002754582 -0.003810128 0.999988973\n1403638129195097088 -0.000642297 -0.003709401 0.000079619 0.001436642 0.002641395 -0.004101526 0.999987066\n1403638129245096960 -0.000346766 -0.007585238 -0.001941513 0.007236692 -0.000806606 0.005507345 0.999958277\n1403638129295097088 -0.000017534 -0.014454804 -0.004901736 0.017192470 -0.004557943 0.022046849 0.999598682\n1403638129345096960 0.001344736 -0.023274852 -0.008115806 0.029415946 -0.007251188 0.041056067 0.998697400\n1403638129395097088 0.002563500 -0.031067446 -0.009307468 0.036825255 -0.010104756 0.057146262 0.997635245\n1403638129445096960 0.003804957 -0.035279311 -0.011625168 0.036309317 -0.010868414 0.064672619 0.997186542\n1403638129495097088 0.003566587 -0.037289158 -0.012594590 0.027054477 -0.011382524 0.059424911 0.997801185\n1403638129545096960 0.002751668 -0.038145177 -0.013552219 0.015272189 -0.011419575 0.045681227 0.998774052\n1403638129595097088 0.001563298 -0.039655559 -0.014352634 0.006148646 -0.010524384 0.030154008 0.999470949\n1403638129645096960 0.000936616 -0.042660709 -0.015258325 0.001816353 -0.009178395 0.017938383 0.999795318\n1403638129695097088 0.001040000 -0.048027765 -0.016778667 0.003388213 -0.007881664 0.011972963 0.999891520\n1403638129745096960 0.000679358 -0.055366799 -0.019081272 0.007535679 -0.008173048 0.013668163 0.999844790\n1403638129795097088 0.000638911 -0.063064754 -0.022998469 0.007461456 -0.009508584 0.015437584 0.999807775\n1403638129845096960 -0.000010078 -0.071261257 -0.026332926 0.001800129 -0.010900389 0.013685063 0.999845326\n1403638129895097088 -0.001350870 -0.081292309 -0.030438516 -0.004386916 -0.012497230 0.009757589 0.999864638\n1403638129945096960 -0.002756550 -0.094669744 -0.035827946 -0.007665806 -0.013377607 0.005694158 0.999864936\n1403638129995097088 -0.004130699 -0.111320809 -0.041465916 -0.003549753 -0.014634450 0.006843780 0.999863207\n1403638130045096960 -0.004736095 -0.131090298 -0.047324613 0.004934246 -0.016023558 0.013090565 0.999773741\n1403638130095097088 -0.005356560 -0.149909347 -0.054771505 0.012678451 -0.017775092 0.018918335 0.999582589\n1403638130145096960 -0.006365289 -0.169806167 -0.062941253 0.016355593 -0.020423803 0.021281466 0.999431074\n1403638130195097088 -0.006510204 -0.188485697 -0.070164949 0.016289674 -0.023856223 0.020454213 0.999373376\n1403638130245096960 -0.007808964 -0.206746161 -0.077047139 0.016813951 -0.026330419 0.017903533 0.999351501\n1403638130295097088 -0.008096453 -0.226411581 -0.088675648 0.020632118 -0.029283931 0.021641674 0.999123812\n1403638130345096960 -0.008505208 -0.248296589 -0.096786678 0.026850773 -0.031423811 0.029643996 0.998705566\n1403638130395097088 -0.008776120 -0.270593405 -0.108752549 0.031336218 -0.034183126 0.035841297 0.998281002\n1403638130445096960 -0.013455039 -0.287800223 -0.108393043 0.033307813 -0.037616808 0.038167562 0.998007417\n1403638130495097088 -0.022541456 -0.288416773 -0.117120832 0.032932725 -0.038957741 0.033308506 0.998142421\n1403638130545096960 -0.023986397 -0.308158070 -0.128040642 0.030002931 -0.039106302 0.024854682 0.998475194\n1403638130595097088 -0.024816116 -0.324123621 -0.133407325 0.030569494 -0.038585003 0.021779986 0.998550117\n1403638130645096960 -0.021629736 -0.342115968 -0.140113980 0.035593405 -0.038591608 0.022295197 0.998372018\n1403638130695097088 -0.023396291 -0.358369410 -0.147052765 0.042203791 -0.038848154 0.028693451 0.997941077\n1403638130745096960 -0.028194871 -0.367476463 -0.148032144 0.049541797 -0.041577917 0.039521445 0.997123301\n1403638130795097088 -0.021532772 -0.378038764 -0.164638087 0.053289842 -0.045927376 0.049807597 0.996278107\n1403638130845096960 -0.035213359 -0.399767697 -0.168815717 0.053838573 -0.047568526 0.051275637 0.996097088\n1403638130895097088 -0.029563135 -0.403555185 -0.183200508 0.055833258 -0.050043453 0.053412277 0.995753706\n1403638130945096960 -0.033384692 -0.404285342 -0.175686762 0.062500529 -0.047989231 0.055246383 0.995358467\n1403638130995097088 -0.033605658 -0.403358489 -0.178179443 0.072960302 -0.044466000 0.057964556 0.994655550\n1403638131045096960 -0.019940805 -0.421546429 -0.181910485 0.080080450 -0.042631317 0.061666418 0.993965268\n1403638131095097088 -0.021975648 -0.416398764 -0.188114315 0.082630172 -0.040316328 0.060403880 0.993930697\n1403638131145096960 -0.020838559 -0.407805830 -0.184590340 0.078836381 -0.039460998 0.056481894 0.994503617\n1403638131195097088 -0.017631017 -0.395692080 -0.178275704 0.070182450 -0.038760360 0.047742840 0.995636821\n1403638131245096960 -0.019380223 -0.373631299 -0.169799566 0.060487792 -0.037363648 0.037063062 0.996780574\n1403638131295097088 -0.015224226 -0.366670668 -0.158423305 0.052570216 -0.037577089 0.029129094 0.997484744\n1403638131345096960 -0.020878121 -0.342549920 -0.146538928 0.049300741 -0.036940854 0.025831554 0.997766256\n1403638131395097088 -0.023553392 -0.334133565 -0.138521001 0.048833475 -0.035529610 0.026309809 0.997828007\n1403638131445096960 -0.020279374 -0.320057929 -0.140587702 0.049821135 -0.034646470 0.027168041 0.997787237\n1403638131495097088 -0.017620185 -0.304195493 -0.140849337 0.049249139 -0.031294350 0.022395786 0.998044908\n1403638131545096960 -0.013923215 -0.289176404 -0.127686992 0.046336748 -0.030784283 0.020656910 0.998237729\n1403638131595097088 -0.018576197 -0.264691442 -0.128200546 0.043096256 -0.030166110 0.019629186 0.998422444\n1403638131645096960 -0.009356648 -0.250473857 -0.119398549 0.040562909 -0.030732693 0.016996220 0.998559594\n1403638131695097088 -0.001073002 -0.236694485 -0.116594873 0.040322468 -0.030301271 0.014831743 0.998616993\n1403638131745096960 -0.004207710 -0.206622720 -0.103420883 0.040739190 -0.029041521 0.012443092 0.998670161\n1403638131795097088 -0.004342438 -0.182179525 -0.091443703 0.040554628 -0.026225319 0.006768026 0.998810172\n1403638131845096960 -0.000230730 -0.161978781 -0.089837685 0.038702730 -0.023266859 0.001568964 0.998978615\n1403638131895097088 -0.001257707 -0.140112281 -0.080330223 0.038036406 -0.020749187 -0.000930385 0.999060452\n1403638131945096960 0.008480201 -0.141795635 -0.071363948 0.036325369 -0.020152038 -0.003919845 0.999129117\n1403638131995097088 0.009925192 -0.126273081 -0.065551102 0.033750784 -0.019501265 -0.009789959 0.999192059\n1403638132045096960 0.010921103 -0.115312219 -0.064465359 0.029360745 -0.020177390 -0.019470016 0.999175549\n1403638132095097088 0.010357000 -0.111643381 -0.061918121 0.023650957 -0.020781718 -0.028821407 0.999088645\n1403638132145096960 0.009504993 -0.114575550 -0.062670119 0.020599784 -0.022238249 -0.034737121 0.998936653\n1403638132195097088 0.009350434 -0.125302151 -0.067409702 0.022118090 -0.023999443 -0.034525715 0.998870730\n1403638132245096960 0.009631768 -0.140608594 -0.076211482 0.028401097 -0.026816150 -0.028679714 0.998825192\n1403638132295097088 0.008049581 -0.163599327 -0.087503523 0.036211211 -0.030383281 -0.021069294 0.998659968\n1403638132345096960 -0.000821825 -0.170895070 -0.098617919 0.042843223 -0.031734187 -0.016498813 0.998441339\n1403638132395097088 0.004643145 -0.217798784 -0.108989708 0.044171281 -0.037845284 -0.008574666 0.998270094\n1403638132445096960 0.008277777 -0.245336950 -0.127273262 0.049117457 -0.042991728 -0.000812555 0.997866988\n1403638132495097088 0.003875067 -0.268106908 -0.134252563 0.058299128 -0.048066646 0.011350415 0.997076690\n1403638132545096960 -0.001942012 -0.284010768 -0.144273192 0.070645072 -0.051698580 0.023714133 0.995878577\n1403638132595097088 -0.004554141 -0.308440208 -0.152694032 0.081250027 -0.054850765 0.033800066 0.994609118\n1403638132645096960 -0.004610858 -0.328066677 -0.164960474 0.085241877 -0.057523988 0.039369505 0.993918955\n1403638132695097088 -0.012781028 -0.345197737 -0.175131410 0.080527499 -0.058519930 0.040453117 0.994210362\n1403638132745096960 -0.018450059 -0.355920792 -0.175191492 0.074205831 -0.059812717 0.040816646 0.994610429\n1403638132795097088 -0.023684943 -0.369329005 -0.180702418 0.071575902 -0.059392948 0.042841971 0.994743168\n1403638132845096960 -0.023784604 -0.369907707 -0.181439757 0.076143332 -0.060071070 0.046558015 0.994196177\n1403638132895097088 -0.031281833 -0.369120657 -0.184147701 0.083854631 -0.059774600 0.053549331 0.993241131\n1403638132945096960 -0.034288924 -0.374930114 -0.180937409 0.090131238 -0.061523918 0.057262722 0.992377043\n1403638132995097088 -0.032055508 -0.374348164 -0.188301384 0.093134813 -0.064744741 0.056817383 0.991920292\n1403638133045096960 -0.030091491 -0.357216984 -0.180714160 0.091767773 -0.065900728 0.049994413 0.992338836\n1403638133095097088 -0.025857188 -0.351178288 -0.177467912 0.086724550 -0.064611964 0.040195160 0.993321955\n1403638133145096960 -0.011862125 -0.342133641 -0.175745696 0.082217015 -0.062905490 0.035241328 0.994002700\n1403638133195097088 -0.003015910 -0.332685769 -0.164347634 0.080447525 -0.056360945 0.032311704 0.994639456\n1403638133245096960 0.009290473 -0.329233974 -0.163857967 0.079596460 -0.048716567 0.032941639 0.995090961\n1403638133295097088 0.024841715 -0.325621992 -0.157343552 0.078003891 -0.037917588 0.032023322 0.995716929\n1403638133345096960 0.054418337 -0.312300473 -0.158158004 0.073381126 -0.029110251 0.030404765 0.996415257\n1403638133395097088 0.058897346 -0.297228873 -0.143067122 0.068635896 -0.019177778 0.027893137 0.997067332\n1403638133445096960 0.086237796 -0.284990072 -0.147406548 0.064583533 -0.007327938 0.026065085 0.997544885\n1403638133495097088 0.097625561 -0.281595677 -0.136901021 0.062850349 0.005170560 0.029000718 0.997588098\n1403638133545096960 0.124658711 -0.267795652 -0.135683894 0.062160056 0.016310785 0.035165530 0.997313082\n1403638133595097088 0.142190441 -0.257150233 -0.135817766 0.058980249 0.024076222 0.043371625 0.997025847\n1403638133645096960 0.162465364 -0.240011513 -0.132960394 0.055483259 0.028989227 0.051480230 0.996710122\n1403638133695097088 0.179114610 -0.226241425 -0.126272812 0.051965214 0.035153147 0.057874665 0.996350527\n1403638133745096960 0.190702260 -0.226894587 -0.138297454 0.047928035 0.044607941 0.060336206 0.996028364\n1403638133795097088 0.210946098 -0.219871059 -0.134763196 0.045992784 0.054622736 0.061234418 0.995565832\n1403638133845096960 0.238364428 -0.197100431 -0.124917246 0.043945491 0.064193539 0.059248209 0.995207310\n1403638133895097088 0.250132501 -0.187474787 -0.124158666 0.041178003 0.071782909 0.058813542 0.994832933\n1403638133945096960 0.259461075 -0.184968680 -0.123831078 0.040376898 0.077371076 0.059832282 0.994386017\n1403638133995097088 0.264136404 -0.185464069 -0.125564635 0.041185673 0.080283329 0.060213618 0.994098902\n1403638134045096960 0.262552887 -0.188183427 -0.116090715 0.040449630 0.080287531 0.058287598 0.994243562\n1403638134095097088 0.254580438 -0.189759642 -0.104975052 0.036666486 0.079087757 0.053651012 0.994747341\n1403638134145096960 0.244538620 -0.194625378 -0.092470303 0.033593435 0.077783488 0.048621219 0.995217144\n1403638134195097088 0.229790539 -0.197783142 -0.077034697 0.035386436 0.078209691 0.046264153 0.995234013\n1403638134245096960 0.222535685 -0.202989861 -0.067328513 0.044170741 0.078380100 0.051254824 0.994624794\n1403638134295097088 0.202440575 -0.215792149 -0.050258379 0.050502509 0.079039425 0.055977620 0.994016469\n1403638134345096960 0.186187595 -0.224307284 -0.041338656 0.050525919 0.077196538 0.059986588 0.993926287\n1403638134395097088 0.162757695 -0.234295622 -0.016758021 0.047859147 0.074521974 0.064812966 0.993959367\n1403638134445096960 0.146430016 -0.243169785 -0.001526251 0.045066133 0.072263129 0.068150297 0.994033515\n1403638134495097088 0.125789002 -0.251817405 0.005911358 0.045455813 0.070221409 0.071744248 0.993909240\n1403638134545096960 0.107499979 -0.256965607 0.023671132 0.046654027 0.068373606 0.077376276 0.993559957\n1403638134595097088 0.090522543 -0.261153996 0.031575024 0.048256792 0.064261071 0.082157649 0.993374050\n1403638134645096960 0.067770302 -0.272103488 0.037575267 0.045935504 0.061864413 0.084093466 0.993474245\n1403638134695097088 0.040995799 -0.271520644 0.053324036 0.042595722 0.059971463 0.083616026 0.993779361\n1403638134745096960 0.013073582 -0.283401221 0.047695130 0.036528654 0.057155836 0.083086625 0.994231105\n1403638134795097088 -0.012030312 -0.282495439 0.057006113 0.030684078 0.055506136 0.080476210 0.994736731\n1403638134845096960 -0.030572565 -0.291585922 0.057905585 0.027163344 0.055039860 0.077615082 0.995092273\n1403638134895097088 -0.048949130 -0.297295690 0.058282889 0.027596502 0.055395711 0.075780705 0.995202005\n1403638134945096960 -0.068706132 -0.302429378 0.054342549 0.031499371 0.055728734 0.075402804 0.995096207\n1403638134995097088 -0.088246748 -0.309318691 0.060611811 0.034314785 0.056055512 0.076449096 0.994904935\n1403638135045096960 -0.101649143 -0.309071749 0.062791795 0.032834530 0.055870701 0.072690293 0.995246947\n1403638135095097088 -0.108956628 -0.309774876 0.059408825 0.028471921 0.054404922 0.068317033 0.995772183\n1403638135145096960 -0.126501426 -0.304780334 0.063638180 0.024921205 0.053047799 0.064030260 0.996225357\n1403638135195097088 -0.136961192 -0.300308138 0.068528421 0.021980561 0.052670255 0.060764059 0.996519148\n1403638135245096960 -0.136193126 -0.298003972 0.061316699 0.018621160 0.052095156 0.058966469 0.996725798\n1403638135295097088 -0.139121175 -0.290257066 0.065234579 0.019183718 0.053540237 0.057097059 0.996747375\n1403638135345096960 -0.138059527 -0.283630580 0.063290171 0.021790635 0.055178057 0.057148937 0.996601462\n1403638135395097088 -0.131074190 -0.273431957 0.065687142 0.023754008 0.058037277 0.057057049 0.996399462\n1403638135445096960 -0.122625202 -0.270029753 0.057523921 0.022024261 0.062354218 0.054153506 0.996340454\n1403638135495097088 -0.091597036 -0.251576155 0.054967191 0.019787770 0.063744523 0.051413141 0.996444583\n1403638135545096960 -0.089133993 -0.254278630 0.050412510 0.014161473 0.067170098 0.050662275 0.996353805\n1403638135595097088 -0.077781953 -0.250085175 0.049648650 0.010583275 0.071991928 0.047301657 0.996226728\n1403638135645096960 -0.073182419 -0.249916121 0.049826570 0.012048865 0.077673070 0.046981424 0.995798409\n1403638135695097088 -0.052177645 -0.240384594 0.043666884 0.016866470 0.082654819 0.052135229 0.995070636\n1403638135745096960 -0.020472715 -0.238901660 0.025608677 0.021130009 0.084996201 0.060108054 0.994342089\n1403638135795097088 0.001257346 -0.225160301 0.026883468 0.021512998 0.086002104 0.065000683 0.993939519\n1403638135845096960 0.021400230 -0.230825439 0.008361893 0.018105170 0.088571988 0.063125350 0.993902624\n1403638135895097088 0.026071174 -0.219085559 0.004215650 0.011964742 0.092659488 0.055625867 0.994070828\n1403638135945096960 0.038622044 -0.218237549 -0.009320521 0.004532475 0.095687151 0.049390394 0.994175017\n1403638135995097088 0.070708573 -0.230255291 -0.027049169 0.000818496 0.099456966 0.045758702 0.993988812\n1403638136045096960 0.082659237 -0.228932187 -0.037927657 0.004361140 0.105482586 0.043525126 0.993458569\n1403638136095097088 0.103368729 -0.241005465 -0.055112474 0.012152025 0.110901371 0.045614749 0.992709696\n1403638136145096960 0.125059441 -0.244580567 -0.064163372 0.020733226 0.114555523 0.051959056 0.991840422\n1403638136195097088 0.140284419 -0.233177260 -0.076549947 0.029664267 0.117068030 0.058327485 0.990965664\n1403638136245096960 0.165132925 -0.240990922 -0.084104456 0.031210462 0.120197795 0.061223123 0.990368664\n1403638136295097088 0.178025082 -0.221669585 -0.094764374 0.032708321 0.125731111 0.059346851 0.989747345\n1403638136345096960 0.193517044 -0.211368442 -0.103081122 0.031113643 0.131262794 0.056482464 0.989248037\n1403638136395097088 0.205002084 -0.204687625 -0.110255718 0.028392479 0.134482577 0.054881584 0.988987505\n1403638136445096960 0.216720805 -0.195171162 -0.112392060 0.025389826 0.137944266 0.052393749 0.988727272\n1403638136495097088 0.232535943 -0.186950296 -0.116107933 0.023484705 0.140069366 0.054032594 0.988387346\n1403638136545096960 0.231102377 -0.192332745 -0.120267674 0.020712467 0.142167643 0.059450157 0.987838626\n1403638136595097088 0.231365651 -0.193772778 -0.123883963 0.021242326 0.141405389 0.065729879 0.987538815\n1403638136645096960 0.222875446 -0.198139742 -0.125917792 0.023446424 0.137178600 0.070870087 0.987729609\n1403638136695097088 0.223458260 -0.200426042 -0.131350160 0.025226440 0.130569935 0.075465813 0.988240898\n1403638136745096960 0.207351685 -0.226270750 -0.134235710 0.024463646 0.124224611 0.077186555 0.988944888\n1403638136795097088 0.197916061 -0.215179190 -0.120818987 0.028559109 0.114366047 0.081305787 0.989693999\n1403638136845096960 0.163476348 -0.240033418 -0.129628241 0.032823950 0.105514489 0.086738102 0.990083694\n1403638136895097088 0.146517828 -0.259901315 -0.127736807 0.040483594 0.096010111 0.095676556 0.989943981\n1403638136945096960 0.126405150 -0.243870690 -0.122716278 0.051692825 0.087883323 0.103547521 0.989384830\n1403638136995097088 0.111946613 -0.253297210 -0.122023717 0.058148690 0.081806801 0.108888097 0.988974094\n1403638137045096960 0.084835567 -0.237049848 -0.111199811 0.061253116 0.076276764 0.110617392 0.989036798\n1403638137095097088 0.066299602 -0.225634366 -0.099182665 0.059099194 0.073150374 0.107635915 0.989732742\n1403638137145096960 0.052420449 -0.238872677 -0.089644641 0.052555561 0.071487904 0.101573162 0.990863383\n1403638137195097088 0.042106956 -0.216430008 -0.079131164 0.045849249 0.068130970 0.094974875 0.992086589\n1403638137245096960 0.025052439 -0.195470020 -0.062744461 0.038127497 0.065841980 0.087147728 0.993285656\n1403638137295097088 0.013782192 -0.178358510 -0.064311162 0.032517537 0.063257940 0.081261583 0.994151652\n1403638137345096960 0.004381857 -0.161257550 -0.057154015 0.027936481 0.060761295 0.078151032 0.994695961\n1403638137395097088 -0.007085091 -0.140773773 -0.050195474 0.023790855 0.061374076 0.073640719 0.995110154\n1403638137445096960 -0.014199850 -0.124309801 -0.042425517 0.017538298 0.062787168 0.068433061 0.995523512\n1403638137495097088 -0.021042405 -0.106770232 -0.034695067 0.010168300 0.064901568 0.061290223 0.995955765\n1403638137545096960 -0.025825936 -0.089465976 -0.026698103 0.001835548 0.067230202 0.053088501 0.996322393\n1403638137595097088 -0.029481528 -0.073796548 -0.019960541 -0.004838374 0.071035542 0.044012196 0.996490598\n1403638137645096960 -0.032593358 -0.061584283 -0.013982942 -0.007296143 0.073805191 0.040340021 0.996429741\n1403638137695097088 -0.034870043 -0.051482040 -0.009299962 -0.006649600 0.077878684 0.039428350 0.996160626\n1403638137745096960 -0.035990600 -0.042778343 -0.005607599 -0.004822230 0.081285149 0.040297162 0.995864213\n1403638137795097088 -0.034738064 -0.038478021 0.005399537 -0.005018986 0.083622277 0.041229919 0.995631576\n1403638137845096960 -0.035795398 -0.030682115 0.008081262 -0.008558643 0.085384667 0.039458241 0.995529652\n1403638137895097088 -0.039965671 -0.020164942 0.001091341 -0.016654713 0.086269051 0.036147863 0.995476544\n1403638137945096960 -0.038718328 -0.017096804 0.009622088 -0.024344454 0.087799549 0.031463679 0.995343447\n1403638137995097088 -0.042134434 -0.008715415 0.003304147 -0.032973975 0.086920753 0.026273346 0.995322645\n1403638138045096960 -0.040396854 -0.009249725 0.012220656 -0.035080664 0.087235406 0.021060990 0.995347083\n1403638138095097088 -0.041276008 -0.007331032 0.012420541 -0.033230219 0.086939655 0.020981196 0.995438159\n1403638138145096960 -0.040238336 -0.007978219 0.013574979 -0.024485268 0.087995313 0.025103623 0.995503485\n1403638138195097088 -0.039926760 -0.007475215 0.013762657 -0.018628445 0.088748492 0.029136574 0.995453537\n1403638138245096960 -0.040185992 -0.006088872 0.013754732 -0.015162180 0.088898025 0.031503383 0.995426953\n1403638138295097088 -0.039667796 -0.006094432 0.015179767 -0.011603374 0.089694768 0.031439792 0.995405316\n1403638138345096960 -0.040096313 -0.006080666 0.014337681 -0.008173442 0.090179063 0.031278856 0.995400667\n1403638138395097088 -0.040191062 -0.005955417 0.013743879 -0.003476186 0.090378769 0.031840675 0.995392263\n1403638138445096960 -0.040496372 -0.005738518 0.012960553 -0.003187842 0.090716727 0.030679228 0.995398939\n1403638138495097088 -0.040466934 -0.005605081 0.013115400 -0.003022420 0.091014758 0.029717367 0.995401442\n1403638138545096960 -0.040443987 -0.005438583 0.013243774 -0.002021459 0.091111019 0.032802615 0.995298266\n1403638138595097088 -0.040569156 -0.005573951 0.013041545 -0.003022445 0.091211513 0.029635601 0.995385826\n1403638138645096960 -0.040441543 -0.005639278 0.013473718 -0.002919735 0.090880334 0.030824378 0.995380342\n1403638138695097088 -0.040398885 -0.005500580 0.013403548 -0.002019876 0.090646908 0.034081843 0.995297670\n1403638138745096960 -0.040532757 -0.005504236 0.013307691 -0.002061866 0.090751126 0.033195302 0.995318055\n1403638138795097088 -0.040518943 -0.005353025 0.013077160 -0.002189322 0.090397753 0.033114117 0.995352626\n1403638138845096960 -0.040651660 -0.005602346 0.013517754 -0.003066433 0.090751804 0.029814178 0.995422423\n1403638138895097088 -0.040936340 -0.005615390 0.013387538 -0.001403867 0.089665003 0.035637829 0.995333195\n1403638138945096960 -0.040444978 -0.005336758 0.013305696 -0.002163510 0.090226710 0.033504624 0.995355189\n1403638138995097088 -0.040684212 -0.005595362 0.013299050 -0.001798147 0.089801200 0.035447083 0.995327055\n1403638139045096960 -0.040449776 -0.005401862 0.013311382 -0.001716458 0.089889668 0.034337871 0.995358109\n1403638139095097088 -0.040610030 -0.005509022 0.013244843 -0.001917407 0.089909695 0.034756664 0.995341420\n1403638139145096960 -0.040732924 -0.005620108 0.013176672 -0.001855724 0.089884676 0.035127785 0.995330751\n1403638139195097088 -0.040470861 -0.005416190 0.013300334 -0.001954845 0.090218410 0.034412909 0.995325327\n1403638139245096960 -0.040683601 -0.005496928 0.013255972 -0.001679537 0.089745253 0.035496693 0.995330572\n1403638139295097088 -0.040364627 -0.005439053 0.013470281 -0.001883328 0.090061881 0.034042064 0.995352387\n1403638139345096960 -0.040547632 -0.005403833 0.013245374 -0.001773231 0.089619122 0.034964059 0.995360613\n1403638139395097088 -0.040435590 -0.005350515 0.013341621 -0.001805327 0.089887835 0.034416895 0.995355427\n1403638139445096960 -0.040495615 -0.005433880 0.013422651 -0.001775192 0.089999966 0.034756761 0.995333493\n1403638139495097088 -0.040510993 -0.005503261 0.013138197 -0.001911289 0.089795873 0.034819506 0.995349526\n1403638139545096960 -0.040598780 -0.005491545 0.013140472 -0.001960467 0.089912549 0.034838762 0.995338202\n1403638139595097088 -0.040654492 -0.005660991 0.013196565 -0.001890688 0.090082653 0.034357302 0.995339692\n1403638139645096960 -0.040639158 -0.005647467 0.013282629 -0.001918100 0.090278052 0.034273595 0.995324850\n1403638139695097088 -0.040694281 -0.005693811 0.013193387 -0.001985750 0.090099312 0.034436956 0.995335221\n1403638139745096960 -0.040690523 -0.005699356 0.013258579 -0.002045278 0.090282403 0.034203336 0.995326579\n1403638139795097088 -0.040702216 -0.005620198 0.013280750 -0.001821763 0.090102963 0.034631222 0.995328486\n1403638139845096960 -0.040616956 -0.005637340 0.013209021 -0.001896857 0.090153277 0.034282137 0.995335877\n1403638139895097088 -0.040627681 -0.005360377 0.013209807 -0.001602821 0.089928679 0.034818448 0.995338082\n1403638139945096960 -0.040626928 -0.005516289 0.013177717 -0.001901154 0.090000726 0.034821231 0.995330989\n1403638139995097088 -0.040694356 -0.005252041 0.013519886 -0.001469678 0.090161026 0.034282055 0.995335877\n1403638140045096960 -0.040637802 -0.005388414 0.013523059 -0.001624721 0.090055317 0.034468900 0.995338738\n1403638140095097088 -0.040611625 -0.005332630 0.013481861 -0.001566435 0.090094976 0.034559187 0.995332181\n1403638140145096960 -0.040767461 -0.005347832 0.013556791 -0.001641893 0.090341158 0.034271579 0.995319664\n1403638140195097088 -0.040637057 -0.005332320 0.013497710 -0.001511255 0.090107404 0.034568675 0.995330811\n1403638140245096960 -0.040618233 -0.005394135 0.013398651 -0.001625677 0.090015769 0.034602601 0.995337725\n1403638140295097088 -0.040742345 -0.005503743 0.013011925 -0.001753046 0.090005651 0.034832899 0.995330393\n1403638140345096960 -0.040659718 -0.005428195 0.013050022 -0.001646113 0.089877449 0.034761261 0.995344639\n1403638140395097088 -0.040702078 -0.005468167 0.013245774 -0.001897862 0.090018205 0.034659844 0.995335042\n1403638140445096960 -0.040630348 -0.005473888 0.013048517 -0.001697695 0.089906193 0.034705695 0.995343924\n1403638140495097088 -0.040612806 -0.005535152 0.013136356 -0.001962680 0.089895204 0.034879137 0.995338380\n1403638140545096960 -0.040672787 -0.005537362 0.013111657 -0.001801877 0.089960046 0.034933254 0.995330870\n1403638140595097088 -0.040636212 -0.005424911 0.013081584 -0.001646820 0.089900360 0.034869451 0.995338798\n1403638140645096960 -0.040636849 -0.005511033 0.013135381 -0.001836411 0.089880005 0.034800325 0.995342731\n1403638140695097088 -0.040590517 -0.005437917 0.013105882 -0.001653960 0.089954093 0.034979202 0.995330095\n1403638140745096960 -0.040631700 -0.005424323 0.013168278 -0.001694094 0.090003394 0.034783468 0.995332420\n1403638140795097088 -0.040662959 -0.005375450 0.013192321 -0.001604739 0.089945093 0.034702059 0.995340705\n1403638140845096960 -0.040615086 -0.005424822 0.013220295 -0.001676938 0.089966625 0.034845863 0.995333552\n1403638140895097088 -0.040514752 -0.005366710 0.013307860 -0.001626781 0.089875534 0.035022959 0.995335698\n1403638140945096960 -0.040569928 -0.005486095 0.013216132 -0.001734738 0.089871004 0.035069346 0.995334268\n1403638140995097088 -0.040592127 -0.005418562 0.013195505 -0.001632561 0.089960627 0.035017639 0.995328128\n1403638141045096960 -0.040539317 -0.005457851 0.013225896 -0.001692278 0.089839794 0.035156634 0.995334029\n1403638141095097088 -0.040560026 -0.005452916 0.013291360 -0.001674175 0.089843445 0.034979217 0.995340049\n1403638141145096960 -0.040580034 -0.005455365 0.013409108 -0.001720021 0.090070926 0.034832031 0.995324552\n1403638141195097088 -0.040542178 -0.005390614 0.013239877 -0.001619865 0.089909762 0.035009254 0.995333076\n1403638141245096960 -0.040536679 -0.005386956 0.013258392 -0.001681390 0.089919060 0.035049438 0.995330691\n1403638141295097088 -0.040661406 -0.005481805 0.013174213 -0.001873531 0.089971371 0.034571894 0.995342374\n1403638141345096960 -0.040558923 -0.005475638 0.013173293 -0.001795160 0.089900278 0.034942795 0.995335996\n1403638141395097088 -0.040588472 -0.005466930 0.013192665 -0.001744977 0.090021677 0.034808043 0.995329797\n1403638141445096960 -0.040598691 -0.005410513 0.013214745 -0.001678959 0.089953758 0.034821466 0.995335579\n1403638141495097088 -0.040672608 -0.005506133 0.013158825 -0.001744116 0.090004712 0.035006568 0.995324373\n1403638141545096960 -0.040517565 -0.005417841 0.013204077 -0.001670964 0.089853667 0.034978531 0.995339155\n1403638141595097088 -0.040623903 -0.005477107 0.013069075 -0.001754881 0.089907154 0.035103213 0.995329797\n1403638141645096960 -0.040501229 -0.005445555 0.013227070 -0.001721615 0.089823730 0.035123710 0.995336652\n1403638141695097088 -0.040610366 -0.005512878 0.013311038 -0.001862000 0.090016551 0.034834113 0.995329142\n1403638141745096960 -0.040491305 -0.005373002 0.013232996 -0.001583703 0.089759767 0.035179168 0.995340705\n1403638141795097088 -0.040606912 -0.005421651 0.013256645 -0.001717436 0.089967422 0.034977686 0.995328844\n1403638141845096960 -0.040596213 -0.005406043 0.013158347 -0.001835608 0.089933254 0.034710359 0.995341063\n1403638141895097088 -0.040647551 -0.005418594 0.013319746 -0.001732919 0.090075240 0.034794733 0.995325446\n1403638141945096960 -0.040569037 -0.005378666 0.013225794 -0.001605585 0.090034246 0.035150833 0.995316863\n1403638141995097088 -0.040627789 -0.005555862 0.013238302 -0.001994202 0.089853935 0.034866083 0.995342493\n1403638142045096960 -0.040575262 -0.005499292 0.013271382 -0.001910731 0.089782074 0.034872595 0.995348930\n1403638142095097088 -0.040674739 -0.005467218 0.013173753 -0.001828818 0.089894019 0.034730114 0.995343924\n1403638142145096960 -0.040611885 -0.005468586 0.013204677 -0.001787432 0.089714073 0.035151307 0.995345473\n1403638142195097088 -0.040595416 -0.005490225 0.013319573 -0.001885054 0.090164170 0.034912150 0.995312989\n1403638142245096960 -0.040410601 -0.005460648 0.013499578 -0.002048317 0.090420611 0.034730885 0.995295763\n1403638142295097088 -0.040411200 -0.005477865 0.013506033 -0.001956486 0.090608701 0.034718551 0.995279253\n1403638142345096960 -0.040407915 -0.005448375 0.013359741 -0.001912964 0.090323813 0.034746166 0.995304286\n1403638142395097088 -0.040480867 -0.005424412 0.013403455 -0.001893137 0.090472713 0.034425218 0.995301962\n1403638142445096960 -0.040407211 -0.005473163 0.013366174 -0.001999286 0.090019807 0.034866933 0.995327413\n1403638142495097088 -0.040448945 -0.005473725 0.013313456 -0.001947413 0.089937143 0.034883454 0.995334446\n1403638142545096960 -0.040592413 -0.005503330 0.013322911 -0.001956198 0.089955479 0.035111088 0.995324790\n1403638142595097088 -0.040572476 -0.005476212 0.013186295 -0.001828788 0.089268290 0.035141546 0.995385766\n1403638142645096960 -0.040524092 -0.005463676 0.013269087 -0.001843238 0.089400597 0.035002250 0.995378792\n1403638142695097088 -0.040538233 -0.005411797 0.013386223 -0.001787331 0.089433767 0.034930326 0.995378435\n1403638142745096960 -0.040703107 -0.005552474 0.013237150 -0.001999634 0.089672156 0.034879379 0.995358407\n1403638142795097088 -0.040602412 -0.005474071 0.013443672 -0.001888539 0.090225585 0.034917250 0.995307267\n1403638142845096960 -0.040614855 -0.005507062 0.013420528 -0.001919057 0.090081342 0.034913484 0.995320380\n1403638142895097088 -0.040596843 -0.005424413 0.013245156 -0.001725759 0.090065047 0.034688696 0.995330095\n1403638142945096960 -0.040598683 -0.005424933 0.013341274 -0.001698417 0.089742959 0.034816116 0.995354772\n1403638142995097088 -0.040671013 -0.005528240 0.013365244 -0.001941591 0.089693896 0.034710586 0.995362461\n1403638143045096960 -0.040651973 -0.005477017 0.013233172 -0.001843149 0.089603439 0.034626152 0.995373726\n1403638143095097088 -0.040585253 -0.005488196 0.013327232 -0.001914191 0.089717485 0.034537528 0.995366395\n1403638143145096960 -0.040654160 -0.005462460 0.013306079 -0.001899316 0.089882217 0.034496620 0.995352983\n1403638143195097088 -0.040575378 -0.005463032 0.013443269 -0.001891097 0.089894257 0.034689792 0.995345175\n1403638143245096960 -0.040705621 -0.005454917 0.013237254 -0.001867571 0.089872770 0.034534704 0.995352566\n1403638143295097088 -0.040608935 -0.005438897 0.013167897 -0.001857550 0.089823708 0.034670752 0.995352268\n1403638143345096960 -0.040612988 -0.005458876 0.013277937 -0.001921881 0.089884713 0.034467328 0.995353699\n1403638143395097088 -0.040500797 -0.005406597 0.013199680 -0.001826977 0.089676060 0.034782741 0.995361745\n1403638143445096960 -0.040518239 -0.005454758 0.013225420 -0.001930563 0.089784101 0.034705225 0.995354533\n1403638143495097088 -0.040718589 -0.005500177 0.013241034 -0.001924583 0.090036385 0.034743357 0.995330393\n1403638143545096960 -0.040644728 -0.005422121 0.013204376 -0.001729518 0.089934088 0.034755412 0.995339572\n1403638143595097088 -0.040527407 -0.005393028 0.013310555 -0.001686345 0.090183802 0.035022348 0.995307744\n1403638143645096960 -0.040610366 -0.005472529 0.013174872 -0.001870809 0.089941241 0.034834150 0.995335937\n1403638143695097088 -0.040508460 -0.005428804 0.013253404 -0.001789129 0.089873619 0.034963917 0.995337665\n1403638143745096960 -0.040411826 -0.005485339 0.013290334 -0.001825329 0.089758031 0.035130680 0.995342135\n1403638143795097088 -0.040656965 -0.005428543 0.013200292 -0.001721328 0.089966230 0.034851756 0.995333314\n1403638143845096960 -0.040520281 -0.005485468 0.013238812 -0.001814503 0.089773387 0.034931038 0.995347798\n1403638143895097088 -0.040517177 -0.005410027 0.013216930 -0.001700181 0.089751221 0.034921270 0.995350361\n1403638143945096960 -0.040448964 -0.005456800 0.013313809 -0.001781076 0.089841865 0.034964483 0.995340526\n1403638143995097088 -0.040533260 -0.005380858 0.013231639 -0.001710251 0.089881696 0.034832772 0.995341659\n1403638144045096960 -0.040531427 -0.005463547 0.013330186 -0.001867448 0.089888446 0.034852881 0.995340049\n1403638144095097088 -0.040457021 -0.005444285 0.013383629 -0.001797400 0.089953102 0.035069089 0.995326817\n1403638144145096960 -0.040509652 -0.005398929 0.013319427 -0.001775043 0.089891702 0.034808222 0.995341539\n1403638144195097088 -0.040582929 -0.005483759 0.013266657 -0.001792727 0.089946695 0.034980852 0.995330453\n1403638144245096960 -0.040556461 -0.005491336 0.013360087 -0.001891443 0.089932591 0.034883302 0.995334983\n1403638144295097088 -0.040478826 -0.005492529 0.013226239 -0.001800151 0.089734294 0.035134193 0.995344222\n1403638144345096960 -0.040498644 -0.005482410 0.013283613 -0.001962356 0.089880042 0.034795538 0.995342672\n1403638144395097088 -0.040599957 -0.005493841 0.013273590 -0.001887464 0.089913867 0.034931879 0.995334983\n1403638144445096960 -0.040540498 -0.005533948 0.013287241 -0.001879394 0.089919604 0.034888897 0.995335996\n1403638144495097088 -0.040518969 -0.005496768 0.013312036 -0.001932757 0.089996688 0.034830350 0.995330989\n1403638144545096960 -0.040520579 -0.005530797 0.013326128 -0.001947893 0.089936361 0.034806389 0.995337248\n1403638144595097088 -0.040594291 -0.005493146 0.013262544 -0.001851903 0.089957014 0.034892417 0.995332539\n1403638144645096960 -0.040642157 -0.005481272 0.013184464 -0.001955138 0.089932367 0.034704361 0.995341122\n1403638144695097088 -0.040591102 -0.005499214 0.013268564 -0.001814769 0.089895442 0.034767546 0.995342553\n1403638144745096960 -0.040562708 -0.005494617 0.013269888 -0.001945887 0.089855999 0.034812156 0.995344281\n1403638144795097088 -0.040601112 -0.005537989 0.013208626 -0.001903441 0.089904308 0.035002578 0.995333314\n1403638144845096960 -0.040556628 -0.005516323 0.013186518 -0.001873913 0.089895211 0.034891352 0.995338082\n1403638144895097088 -0.040499102 -0.005508523 0.013248954 -0.001843965 0.089802667 0.034962952 0.995343983\n1403638144945096960 -0.040593993 -0.005497354 0.013218183 -0.001856128 0.089931063 0.035065290 0.995328784\n1403638144995097088 -0.040543836 -0.005506705 0.013199997 -0.001876073 0.089858614 0.034900498 0.995341122\n1403638145045096960 -0.040522549 -0.005488850 0.013236976 -0.001929570 0.089842103 0.034857523 0.995343983\n1403638145095097088 -0.040474225 -0.005446683 0.013334827 -0.001787091 0.089800783 0.034982231 0.995343626\n1403638145145096960 -0.040517643 -0.005416334 0.013303995 -0.001857489 0.089892447 0.034897152 0.995338202\n1403638145195097088 -0.040505841 -0.005514471 0.013299648 -0.001894027 0.089856513 0.034950398 0.995339513\n1403638145245096960 -0.040528975 -0.005441691 0.013211193 -0.001858790 0.089868307 0.034819528 0.995343089\n1403638145295097088 -0.040494047 -0.005434019 0.013301838 -0.001773119 0.089812025 0.034962080 0.995343328\n1403638145345096960 -0.040601190 -0.005517412 0.013170602 -0.001928439 0.089900255 0.034878671 0.995337963\n1403638145395097088 -0.040551890 -0.005503204 0.013268271 -0.001938548 0.090027705 0.034806535 0.995328963\n1403638145445096960 -0.040561471 -0.005505874 0.013222550 -0.001831130 0.090103090 0.034971554 0.995316565\n1403638145495097088 -0.040492859 -0.005471921 0.013288306 -0.001851572 0.089843348 0.035006147 0.995338798\n1403638145545096960 -0.040565614 -0.005585214 0.013307343 -0.001983210 0.090028666 0.034725882 0.995331645\n1403638145595097088 -0.040581785 -0.005509474 0.013262419 -0.001891303 0.090050593 0.034834720 0.995325983\n1403638145645096960 -0.040594466 -0.005570060 0.013252948 -0.001972320 0.090018235 0.034829136 0.995328963\n1403638145695097088 -0.040522501 -0.005393360 0.013249865 -0.001665751 0.089905240 0.034704477 0.995344102\n1403638145745096960 -0.040555842 -0.005386824 0.013328046 -0.001749883 0.089915276 0.035044115 0.995331168\n1403638145795097088 -0.040527992 -0.005485472 0.013325112 -0.001926238 0.089962021 0.034763083 0.995336473\n1403638145845096960 -0.040504914 -0.005442707 0.013332885 -0.001731057 0.089899316 0.034846112 0.995339572\n1403638145895097088 -0.040591940 -0.005515426 0.013421574 -0.001974647 0.090015367 0.034654282 0.995335340\n1403638145945096960 -0.040549252 -0.005509495 0.013302337 -0.001952882 0.089934684 0.034699466 0.995341122\n1403638145995097088 -0.040558420 -0.005439013 0.013316678 -0.001747867 0.089951336 0.034884565 0.995333493\n1403638146045096960 -0.040490802 -0.005528167 0.013232926 -0.001923759 0.089830361 0.034986254 0.995340526\n1403638146095097088 -0.040600367 -0.005391936 0.013265084 -0.001746419 0.089932859 0.034628917 0.995344102\n1403638146145096960 -0.040668242 -0.005440674 0.013292324 -0.001779287 0.090032019 0.034761697 0.995330453\n1403638146195097088 -0.040641829 -0.005495156 0.013290399 -0.001815544 0.090018682 0.034815360 0.995329738\n1403638146245096960 -0.040572949 -0.005458584 0.013335103 -0.001705902 0.089930646 0.035058890 0.995329320\n1403638146295097088 -0.040588599 -0.005513681 0.013376178 -0.001804743 0.089968570 0.034695338 0.995338440\n1403638146345096960 -0.040526778 -0.005517984 0.013438681 -0.001861437 0.089892559 0.034776211 0.995342433\n1403638146395097088 -0.040523387 -0.005495579 0.013259484 -0.001759518 0.089804210 0.034735091 0.995351970\n1403638146445096960 -0.040515259 -0.005501939 0.013442256 -0.001733958 0.089876220 0.034967352 0.995337427\n1403638146495097088 -0.040658779 -0.005499197 0.013246549 -0.001789951 0.090025097 0.034696307 0.995333374\n1403638146545096960 -0.040505953 -0.005452357 0.013248900 -0.001609853 0.089880452 0.034939237 0.995338261\n1403638146595097088 -0.040507037 -0.005414143 0.013494852 -0.001639275 0.089892536 0.034846306 0.995340347\n1403638146645096960 -0.040614188 -0.005389837 0.013465309 -0.001567197 0.090033084 0.034771774 0.995330393\n1403638146695097088 -0.040634818 -0.005463466 0.013318887 -0.001604358 0.090047508 0.034740917 0.995330095\n1403638146745096960 -0.040494792 -0.005460698 0.013437971 -0.001676582 0.089917928 0.034903634 0.995335996\n1403638146795097088 -0.040429827 -0.005456400 0.013422953 -0.001615808 0.089757152 0.034954838 0.995348811\n1403638146845096960 -0.040464640 -0.005468044 0.013447320 -0.001702687 0.089925110 0.034790397 0.995339274\n1403638146895097088 -0.040514160 -0.005431372 0.013568657 -0.001488378 0.089863025 0.034746446 0.995346725\n1403638146945096960 -0.040535334 -0.005454793 0.013459556 -0.001654170 0.089864954 0.034840703 0.995343029\n1403638146995097088 -0.040546257 -0.005441789 0.013417521 -0.001643186 0.089830577 0.034531418 0.995356917\n1403638147045096960 -0.040639028 -0.005480243 0.013429109 -0.001780161 0.089927331 0.034875903 0.995335937\n1403638147095097088 -0.040739670 -0.005580198 0.013212914 -0.001919641 0.089816436 0.035065155 0.995339036\n1403638147145096960 -0.040601883 -0.005501164 0.013573665 -0.002058896 0.089364670 0.035401348 0.995367527\n1403638147195097088 -0.040610537 -0.005472969 0.013339679 -0.002078587 0.089575768 0.035280846 0.995352745\n1403638147245096960 -0.040622253 -0.005526247 0.013461376 -0.002027831 0.089333855 0.035488848 0.995367229\n1403638147295097088 -0.040815178 -0.005544407 0.013254082 -0.002022074 0.089668043 0.035338793 0.995342493\n1403638147345096960 -0.040670253 -0.005530493 0.013350742 -0.001854635 0.089519054 0.035196796 0.995361328\n1403638147395097088 -0.040682465 -0.005542527 0.013338830 -0.001848898 0.089488067 0.035373818 0.995357811\n1403638147445096960 -0.040701933 -0.005597911 0.013440942 -0.001854214 0.089597680 0.035176005 0.995354950\n1403638147495097088 -0.040520988 -0.005774661 0.013402032 -0.000887897 0.089394517 0.035213772 0.995373189\n1403638147545096960 -0.040337536 -0.005691243 0.013622852 -0.000674971 0.089472733 0.035335671 0.995362043\n1403638147595097088 -0.040618941 -0.005962186 0.013299124 0.000047910 0.089082748 0.035477009 0.995392203\n1403638147645096960 -0.040402420 -0.005801725 0.013715951 -0.000550392 0.088920899 0.034592610 0.995437682\n1403638147695097088 -0.040559396 -0.005911517 0.013944027 -0.000075281 0.088417418 0.035421547 0.995453477\n1403638147745096960 -0.040502172 -0.006808711 0.014619302 0.000359453 0.088303812 0.034701571 0.995488882\n1403638147795097088 -0.040019352 -0.008038910 0.016109008 0.003061719 0.089815557 0.033648942 0.995385110\n1403638147845096960 -0.039160080 -0.010227917 0.017262245 0.007531944 0.091584384 0.034307003 0.995177686\n1403638147895097088 -0.038087513 -0.014268493 0.019020708 0.015681002 0.093159035 0.035529740 0.994893551\n1403638147945096960 -0.036887541 -0.020302000 0.021973429 0.022134235 0.094788589 0.036240619 0.994591296\n1403638147995097088 -0.036407325 -0.028014515 0.023357764 0.027072638 0.095356509 0.036788940 0.994394660\n1403638148045096960 -0.034787729 -0.037917696 0.025447844 0.031748615 0.096210480 0.035833132 0.994208992\n1403638148095097088 -0.033950284 -0.049814083 0.028402878 0.035817411 0.096176587 0.035501357 0.994085908\n1403638148145096960 -0.041678641 -0.042454209 0.019861560 0.038927726 0.095578589 0.034749232 0.994053245\n1403638148195097088 -0.040820643 -0.061555989 0.018251710 0.040989317 0.094336376 0.033310492 0.994138300\n1403638148245096960 -0.041286923 -0.082575470 0.012129080 0.041692510 0.092783175 0.033183254 0.994259477\n1403638148295097088 -0.040792000 -0.105451152 0.009399524 0.041848343 0.091481104 0.032163188 0.994407058\n1403638148345096960 -0.031820145 -0.145466715 0.005488699 0.042349428 0.089689575 0.031465016 0.994571388\n1403638148395097088 -0.030160172 -0.169632167 0.004313525 0.042060960 0.088307120 0.030517317 0.994736850\n1403638148445096960 -0.027938154 -0.189648882 0.000195335 0.040959489 0.087168694 0.029809473 0.994904697\n1403638148495097088 -0.026825767 -0.206752419 -0.003658705 0.035863049 0.086349279 0.028419033 0.995213509\n1403638148545096960 -0.026627062 -0.217117652 -0.006216187 0.032443553 0.085908651 0.026774902 0.995414615\n1403638148595097088 -0.034821406 -0.209903285 -0.002369077 0.029837416 0.084970817 0.026215868 0.995591521\n1403638148645096960 -0.026527166 -0.221952990 -0.000410871 0.025485344 0.083847426 0.025243595 0.995832741\n1403638148695097088 -0.028631758 -0.222692087 0.006644310 0.022476690 0.082986414 0.024980187 0.995983958\n1403638148745096960 -0.030305827 -0.220569268 0.018233109 0.020146394 0.081653818 0.025045723 0.996142268\n1403638148795097088 -0.030256031 -0.221824884 0.023091856 0.018172685 0.080593161 0.025137700 0.996264338\n1403638148845096960 -0.031107599 -0.226289541 0.031380702 0.017485037 0.079241633 0.025182432 0.996383846\n1403638148895097088 -0.034725521 -0.233640015 0.041938338 0.017129669 0.078690305 0.024844332 0.996442199\n1403638148945096960 -0.045011386 -0.231247500 0.043432843 0.019523770 0.077906728 0.024753774 0.996462047\n1403638148995097088 -0.037416272 -0.258433044 0.051709957 0.020703841 0.076968119 0.024473844 0.996518075\n1403638149045096960 -0.034822945 -0.275911391 0.053621225 0.024459183 0.076007977 0.023861654 0.996521473\n1403638149095097088 -0.046044640 -0.285469145 0.064820066 0.028469078 0.076655842 0.023111288 0.996383071\n1403638149145096960 -0.049790405 -0.307398379 0.064844131 0.031193659 0.075750671 0.022646457 0.996381402\n1403638149195097088 -0.055499874 -0.331371725 0.069952294 0.032324068 0.076073930 0.022609133 0.996321619\n1403638149245096960 -0.053098470 -0.347941607 0.075549893 0.034336824 0.075447425 0.023379078 0.996284127\n1403638149295097088 -0.056384467 -0.373639852 0.074941121 0.034866445 0.074834801 0.024825143 0.996276975\n1403638149345096960 -0.060796574 -0.391035944 0.083636224 0.036398906 0.074403420 0.025679423 0.996232808\n1403638149395097088 -0.066369049 -0.400642097 0.092471369 0.037964914 0.074534252 0.025183866 0.996177256\n1403638149445096960 -0.065289855 -0.428208351 0.091938242 0.038011733 0.073991239 0.025685262 0.996203125\n1403638149495097088 -0.062538080 -0.443611741 0.098412730 0.038757086 0.073969461 0.024991743 0.996193647\n1403638149545096960 -0.070211172 -0.459699690 0.108802319 0.039005425 0.074270487 0.024397537 0.996176302\n1403638149595097088 -0.076784767 -0.479050577 0.116268322 0.038814213 0.074080884 0.023067519 0.996229589\n1403638149645096960 -0.077974185 -0.482458591 0.121229559 0.039189417 0.072189197 0.022475470 0.996367276\n1403638149695097088 -0.081867330 -0.504145980 0.126757383 0.038858410 0.068879880 0.020887837 0.996649027\n1403638149745096960 -0.090940341 -0.513536692 0.142875656 0.039267853 0.066497296 0.018722001 0.996837795\n1403638149795097088 -0.098463826 -0.527381718 0.149529800 0.038694032 0.063645765 0.017885568 0.997061729\n1403638149845096960 -0.097784959 -0.530473948 0.158440039 0.038475621 0.060836691 0.016878137 0.997263074\n1403638149895097088 -0.103419766 -0.536659420 0.168799832 0.039188553 0.058713123 0.016538136 0.997368276\n1403638149945096960 -0.112250216 -0.538151205 0.178578183 0.038986076 0.057379518 0.015233406 0.997474611\n1403638149995097088 -0.113283329 -0.547047257 0.186962187 0.038467597 0.055960063 0.013375022 0.997602046\n1403638150045096960 -0.119742930 -0.543927848 0.203066409 0.038968831 0.056506667 0.009124815 0.997599721\n1403638150095097088 -0.122086540 -0.547765255 0.207848236 0.038482428 0.056935754 0.004784347 0.997624457\n1403638150145096960 -0.130274907 -0.542505562 0.225066558 0.038202938 0.058016974 -0.000329047 0.997584343\n1403638150195097088 -0.132237002 -0.542737663 0.245588481 0.037920073 0.058805346 -0.004241005 0.997539997\n1403638150245096960 -0.141969204 -0.532491207 0.247099489 0.037976574 0.060322419 -0.008306226 0.997421682\n1403638150295097088 -0.149092004 -0.531690955 0.261503011 0.035511188 0.059940107 -0.008561948 0.997533381\n1403638150345096960 -0.165234193 -0.534268558 0.282041997 0.032749295 0.059400789 -0.008161507 0.997663498\n1403638150395097088 -0.169010058 -0.523163378 0.284557790 0.028268438 0.056885492 -0.005871549 0.997963190\n1403638150445096960 -0.190178633 -0.519170940 0.305902123 0.022389030 0.052569311 -0.002229256 0.998363793\n1403638150495097088 -0.202719048 -0.521659672 0.311450601 0.018572195 0.046844471 0.000464152 0.998729408\n1403638150545096960 -0.218890294 -0.524771392 0.324115008 0.014616707 0.041724719 0.000920353 0.999021828\n1403638150595097088 -0.235438645 -0.524890363 0.338169903 0.012616104 0.037117116 0.001408545 0.999230266\n1403638150645096960 -0.254684865 -0.528199017 0.358898878 0.012013874 0.032928813 0.001626714 0.999384165\n1403638150695097088 -0.270613909 -0.542117655 0.369756341 0.012552536 0.029400611 0.001474754 0.999487817\n1403638150745096960 -0.294016123 -0.555352569 0.382789016 0.013226660 0.026388407 0.000011343 0.999564290\n1403638150795097088 -0.304469973 -0.569363654 0.402232856 0.014584032 0.022494316 -0.002431156 0.999637663\n1403638150845096960 -0.328939438 -0.581248164 0.412453651 0.016904632 0.017920520 -0.004996574 0.999684036\n1403638150895097088 -0.349447548 -0.599933982 0.424885124 0.019324228 0.013948794 -0.007741409 0.999686003\n1403638150945096960 -0.356584966 -0.608705521 0.444408983 0.022742273 0.009701447 -0.010130807 0.999642968\n1403638150995097088 -0.382791340 -0.623139501 0.459141016 0.027388375 0.005398091 -0.012091279 0.999537170\n1403638151045096960 -0.405902684 -0.629723012 0.480357587 0.028474350 0.001012634 -0.015647868 0.999471486\n1403638151095097088 -0.431241125 -0.643676937 0.501113832 0.030844456 -0.005186190 -0.019919286 0.999312222\n1403638151145096960 -0.443196118 -0.644667029 0.523555040 0.033880349 -0.013605379 -0.024670145 0.999028742\n1403638151195097088 -0.469274849 -0.650453627 0.541130185 0.034989126 -0.023218127 -0.028932979 0.998698950\n1403638151245096960 -0.496587068 -0.665226996 0.561707377 0.034152087 -0.034307774 -0.032987263 0.998282731\n1403638151295097088 -0.526195884 -0.668528378 0.583532155 0.033505518 -0.045208443 -0.037012961 0.997729242\n1403638151345096960 -0.551900983 -0.666549683 0.611121535 0.033339567 -0.056908481 -0.041647878 0.996953011\n1403638151395097088 -0.581469774 -0.678453684 0.631627321 0.033039618 -0.069077782 -0.045826238 0.996010303\n1403638151445096960 -0.611615479 -0.692981839 0.630113244 0.032509152 -0.081454240 -0.048898950 0.994945824\n1403638151495097088 -0.639434457 -0.700333893 0.663378119 0.032970984 -0.093337782 -0.053086516 0.993671358\n1403638151545096960 -0.661787868 -0.705465198 0.683726192 0.033624575 -0.104391225 -0.056262348 0.992374122\n1403638151595097088 -0.679880738 -0.707651377 0.698852718 0.033814117 -0.113909774 -0.059832849 0.991111100\n1403638151645096960 -0.715432882 -0.740297496 0.716030002 0.033604819 -0.121504411 -0.062946647 0.990022779\n1403638151695097088 -0.727310658 -0.749549747 0.728716850 0.034219321 -0.128472790 -0.065426312 0.988960683\n1403638151745096960 -0.755668104 -0.755025208 0.747973204 0.034608871 -0.133734271 -0.067000635 0.988143861\n1403638151795097088 -0.789237261 -0.773492217 0.765774846 0.034101803 -0.137702897 -0.069573373 0.987438381\n1403638151845096960 -0.808647394 -0.793776691 0.779370248 0.033846147 -0.141489789 -0.070275605 0.986861885\n1403638151895097088 -0.842505455 -0.816341639 0.782560885 0.033194046 -0.143385440 -0.072057217 0.986481905\n1403638151945096960 -0.872508109 -0.840651870 0.804804981 0.032575510 -0.144583225 -0.074357517 0.986156940\n1403638151995097088 -0.906694055 -0.855165184 0.820036411 0.032498322 -0.145468324 -0.075210683 0.985964596\n1403638152045096960 -0.936618686 -0.880604327 0.833285928 0.031907421 -0.146117076 -0.074859433 0.985914707\n1403638152095097088 -0.963745058 -0.897657216 0.840841413 0.031802554 -0.146531910 -0.075101160 0.985838175\n1403638152145096960 -1.002987266 -0.923634291 0.847124696 0.031271238 -0.145790026 -0.076436929 0.985862494\n1403638152195097088 -1.042436123 -0.932763577 0.879864812 0.031840805 -0.145657852 -0.075875096 0.985907137\n1403638152245096960 -1.068059921 -0.950755596 0.889964581 0.032338254 -0.145357788 -0.076878138 0.985857546\n1403638152295097088 -1.083214998 -0.951114058 0.889689744 0.032653693 -0.144249469 -0.079139017 0.985831022\n1403638152345096960 -1.116702557 -0.955694973 0.907088220 0.034062639 -0.143122479 -0.080196433 0.985862195\n1403638152395097088 -1.143286943 -0.965726316 0.931059003 0.033921346 -0.142467722 -0.081417903 0.985861778\n1403638152445096960 -1.181537867 -0.978653848 0.947730422 0.033383191 -0.141127780 -0.082611196 0.985973597\n1403638152495097088 -1.215619802 -0.982798755 0.965347528 0.032991603 -0.139591694 -0.084108166 0.986078858\n1403638152545096960 -1.258729696 -0.987934053 0.988771081 0.033454847 -0.139127448 -0.084422484 0.986101985\n1403638152595097088 -1.273344398 -0.992358327 1.013383269 0.033212040 -0.140376031 -0.083261453 0.986032009\n1403638152645096960 -1.312992573 -0.997790098 1.034847021 0.031384304 -0.141239941 -0.081632391 0.986104667\n1403638152695097088 -1.355669975 -0.997890592 1.061324477 0.030435253 -0.143547148 -0.079513274 0.985974431\n1403638152745096960 -1.417284131 -1.015726328 1.073706388 0.029347489 -0.145512953 -0.078694120 0.985784948\n1403638152795097088 -1.454730988 -1.037727356 1.094358206 0.030048272 -0.150673196 -0.078163378 0.985030532\n1403638152845096960 -1.516680002 -1.067216396 1.127521157 0.030410100 -0.156110644 -0.077405594 0.984232247\n1403638152895097088 -1.538556576 -1.061635733 1.121600151 0.034003824 -0.163081810 -0.076187409 0.983078599\n1403638152945096960 -1.586723804 -1.076150298 1.137843370 0.036852922 -0.169988602 -0.078042902 0.981659293\n1403638152995097088 -1.631158829 -1.082295775 1.156742930 0.037457153 -0.177492693 -0.079851978 0.980161726\n1403638153045096960 -1.678666472 -1.095223427 1.140377522 0.035443604 -0.182397947 -0.082309775 0.979132175\n1403638153095097088 -1.716519117 -1.113614798 1.156432390 0.032491256 -0.189358726 -0.085014641 0.977680981\n1403638153145096960 -1.770216703 -1.135568261 1.167691231 0.029288391 -0.193766579 -0.087699659 0.976680815\n1403638153195097088 -1.800967455 -1.146205902 1.188638091 0.028344730 -0.199092582 -0.090171866 0.975411594\n1403638153245096960 -1.845630527 -1.164749265 1.203078508 0.027333459 -0.202521458 -0.092452720 0.974520624\n1403638153295097088 -1.877121329 -1.178814054 1.221979380 0.026634946 -0.207174599 -0.094491534 0.973365605\n1403638153345096960 -1.939818501 -1.197559953 1.221956849 0.025513614 -0.210179821 -0.097935349 0.972410500\n1403638153395097088 -1.964269638 -1.201347470 1.269254923 0.026402062 -0.218341380 -0.100748196 0.970298827\n1403638153445096960 -2.010466576 -1.218633652 1.292351007 0.026267020 -0.224124402 -0.105270982 0.968502104\n1403638153495097088 -2.051179647 -1.226638794 1.309776783 0.027037816 -0.229727969 -0.112759151 0.966322601\n1403638153545096960 -2.124758244 -1.259027958 1.296831965 0.025338475 -0.232002988 -0.121600553 0.964751720\n1403638153595097088 -2.134766579 -1.270655274 1.351905823 0.026556993 -0.243251845 -0.126569092 0.961303055\n1403638153645096960 -2.201115608 -1.292885065 1.364481091 0.027359739 -0.249430910 -0.132489666 0.958896279\n1403638153695097088 -2.244872570 -1.296911478 1.379776359 0.029420989 -0.258924067 -0.135490343 0.955894947\n1403638153745096960 -2.303270340 -1.335919023 1.380588412 0.029029692 -0.267435819 -0.138241336 0.953165591\n1403638153795097088 -2.368484497 -1.355595946 1.374378800 0.030179540 -0.273688167 -0.140796334 0.950978637\n1403638153845096960 -2.406669378 -1.372328877 1.437807202 0.032547213 -0.284422368 -0.141669825 0.947615027\n1403638153895097088 -2.504309177 -1.394829869 1.427763939 0.034409083 -0.287064582 -0.143512353 0.946474552\n1403638153945096960 -2.570144653 -1.409052253 1.457957268 0.037400000 -0.292897552 -0.141777262 0.944834054\n1403638153995097088 -2.626925945 -1.428066373 1.478981137 0.038568757 -0.297360361 -0.141983524 0.943360984\n1403638154045096960 -2.681953430 -1.432149172 1.501291633 0.040642127 -0.301085383 -0.140967995 0.942243993\n1403638154095097088 -2.737139702 -1.452296972 1.518488884 0.042343806 -0.303388566 -0.141330659 0.941375613\n1403638154145096960 -2.779447079 -1.459828973 1.541568995 0.045985036 -0.306233197 -0.139947563 0.940489888\n1403638154195097088 -2.842537403 -1.459815741 1.580471516 0.050787002 -0.307619929 -0.139693514 0.939827859\n1403638154245096960 -2.897766829 -1.473891973 1.591346741 0.053743459 -0.307606101 -0.142090291 0.939308524\n1403638154295097088 -2.951820612 -1.472097278 1.615169644 0.057015713 -0.307889491 -0.141922742 0.939047992\n1403638154345096960 -3.059673309 -1.410411716 1.535946608 0.062744111 -0.299261689 -0.133241326 0.942736626\n1403638154395097088 -3.113367319 -1.408501744 1.554926991 0.068973854 -0.299508423 -0.131305739 0.942494631\n1403638154445096960 -3.158862591 -1.411916018 1.571023226 0.072654963 -0.300163239 -0.129508197 0.942258418\n1403638154495097088 -3.218192101 -1.411942959 1.581802607 0.075420976 -0.299141467 -0.128278866 0.942534149\n1403638154545096960 -3.273848057 -1.421886802 1.601039648 0.073904201 -0.299781114 -0.126800701 0.942651033\n1403638154595097088 -3.332604647 -1.430727839 1.624401927 0.072048254 -0.301714182 -0.126606464 0.942204058\n1403638154645096960 -3.397217274 -1.441069007 1.649510503 0.068734542 -0.304063886 -0.127195865 0.941616654\n1403638154695097088 -3.448744297 -1.429109097 1.633841395 0.065344729 -0.305883557 -0.128576800 0.941080928\n1403638154745096960 -3.502963066 -1.433362603 1.638780117 0.061810724 -0.308562189 -0.132667556 0.939876676\n1403638154795097088 -3.559686184 -1.441409230 1.653565288 0.059222341 -0.311143517 -0.136900768 0.938584387\n1403638154845096960 -3.612405300 -1.448527694 1.643887758 0.057800613 -0.312847167 -0.141451746 0.937431157\n1403638154895097088 -3.665472984 -1.450044513 1.649574280 0.057748962 -0.315146416 -0.144963294 0.936126828\n1403638154945096960 -3.707687378 -1.460787058 1.655083895 0.058051825 -0.318304569 -0.149435177 0.934334695\n1403638154995097088 -3.770445824 -1.471893549 1.651581526 0.058822371 -0.321754932 -0.152425244 0.932620108\n1403638155045096960 -3.820538998 -1.483424425 1.657007813 0.060222741 -0.327464640 -0.154440194 0.930208802\n1403638155095097088 -3.884781837 -1.502428174 1.631131172 0.060388993 -0.331958950 -0.157489315 0.928091347\n1403638155145096960 -3.941547155 -1.513762116 1.622543573 0.062192403 -0.337533355 -0.158650339 0.925760984\n1403638155195097088 -3.981135130 -1.517422915 1.647692680 0.063740030 -0.344428778 -0.158600301 0.923120797\n1403638155245096960 -4.053730488 -1.532109857 1.615078330 0.065878622 -0.347795248 -0.159066215 0.921627045\n1403638155295097088 -4.110870838 -1.541181564 1.602234006 0.068477735 -0.351285338 -0.159485102 0.920040190\n1403638155345096960 -4.166850090 -1.547898889 1.599679470 0.071526974 -0.355072051 -0.161044955 0.918080747\n1403638155395097088 -4.214975834 -1.546934128 1.592504740 0.074891947 -0.359780550 -0.162738755 0.915677488\n1403638155445096960 -4.270048141 -1.548071742 1.591031551 0.077893846 -0.364043862 -0.165863171 0.913178027\n1403638155495097088 -4.326199055 -1.551422715 1.581455708 0.078540437 -0.369196177 -0.168143868 0.910633445\n1403638155545096960 -4.391224861 -1.544056654 1.560362577 0.078884251 -0.376562744 -0.167367637 0.907725632\n1403638155595097088 -4.450899124 -1.537527800 1.556690454 0.079319291 -0.384233981 -0.167510509 0.904440701\n1403638155645096960 -4.498733521 -1.528502107 1.551304817 0.080238894 -0.394622415 -0.165099621 0.900320530\n1403638155695097088 -4.557423115 -1.522404432 1.527343750 0.081280403 -0.404651582 -0.163872257 0.895989120\n1403638155745096960 -4.597541809 -1.512302995 1.522363901 0.081578739 -0.414947957 -0.164507508 0.891123116\n1403638155795097088 -4.648185253 -1.503199100 1.519776106 0.080722563 -0.425253093 -0.166730583 0.885914564\n1403638155845096960 -4.714612007 -1.490384579 1.496712208 0.078377388 -0.435539275 -0.168487966 0.880780518\n1403638155895097088 -4.763383865 -1.475555897 1.477494717 0.074301884 -0.445537716 -0.173097581 0.875221491\n1403638155945096960 -4.810206413 -1.461254835 1.466377974 0.068399586 -0.456175268 -0.178737432 0.869067609\n1403638155995097088 -4.856847763 -1.452060223 1.443523645 0.061351396 -0.466349810 -0.185351178 0.862785459\n1403638156045096960 -4.878034592 -1.446122885 1.443626642 0.054684743 -0.477728456 -0.191644818 0.855603516\n1403638156095097088 -4.918122292 -1.429269791 1.441073895 0.049434152 -0.488783717 -0.198879212 0.847993970\n1403638156145096960 -4.950945377 -1.429646134 1.434663177 0.045411490 -0.499469578 -0.203315005 0.840910733\n1403638156195097088 -5.034952164 -1.410167575 1.368816614 0.042143364 -0.507234693 -0.205813438 0.835809588\n1403638156245096960 -5.029598236 -1.425037861 1.397471189 0.039121971 -0.517690241 -0.209426254 0.828617513\n1403638156295097088 -5.116966248 -1.395499468 1.317508698 0.036123067 -0.523055732 -0.215457574 0.823823929\n1403638156345096960 -5.151651859 -1.399927974 1.302734613 0.032336824 -0.530027330 -0.219631210 0.818405449\n1403638156395097088 -5.182414532 -1.392340422 1.291656137 0.029592471 -0.535888970 -0.221662059 0.814133406\n1403638156445096960 -5.224648952 -1.396291494 1.262340069 0.026013641 -0.539762676 -0.223963231 0.811061025\n1403638156495097088 -5.260383606 -1.388208866 1.242611408 0.023455024 -0.543286800 -0.225052208 0.808480561\n1403638156545096960 -5.314540863 -1.387931228 1.240121603 0.022853831 -0.546694934 -0.226690188 0.805738091\n1403638156595097088 -5.351066113 -1.372444034 1.242015123 0.022821996 -0.549814403 -0.226364717 0.803705335\n1403638156645096960 -5.390442371 -1.360277772 1.222469807 0.022775717 -0.550749242 -0.227496162 0.802746534\n1403638156695097088 -5.421650410 -1.363198996 1.210645318 0.021701200 -0.551934719 -0.227944613 0.801834345\n1403638156745096960 -5.505594254 -1.341104746 1.188284278 0.022909593 -0.551476538 -0.229216814 0.801753283\n1403638156795097088 -5.596528053 -1.314254045 1.156337976 0.023224438 -0.550018907 -0.229622662 0.802628994\n1403638156845096960 -5.646630764 -1.299864292 1.148986936 0.023108918 -0.549399734 -0.229508251 0.803088963\n1403638156895097088 -5.648750782 -1.296773076 1.166617155 0.022842849 -0.550152540 -0.229108810 0.802695215\n1403638156945096960 -5.724095345 -1.290693879 1.130812526 0.022468621 -0.547862172 -0.230257347 0.803942621\n1403638156995097088 -5.784411430 -1.279166222 1.121832490 0.022368029 -0.546685100 -0.229921892 0.804842234\n1403638157045096960 -5.837539673 -1.275946259 1.121623993 0.020901788 -0.545662224 -0.230378851 0.805444896\n1403638157095097088 -5.890455246 -1.261595964 1.118777990 0.019604513 -0.544562936 -0.230130076 0.806292117\n1403638157145096960 -5.939543724 -1.258507133 1.116935968 0.017563306 -0.543283045 -0.230867058 0.806991577\n1403638157195097088 -5.990991592 -1.258889794 1.116431355 0.015890239 -0.541693032 -0.232243180 0.807699978\n1403638157245096960 -6.050132275 -1.259196043 1.100081444 0.015638007 -0.540691376 -0.231972054 0.808453619\n1403638157295097088 -6.100781441 -1.259359002 1.081166267 0.016454577 -0.540802896 -0.231616244 0.808464885\n1403638157345096960 -6.166994095 -1.265206575 1.091800451 0.018587196 -0.542250276 -0.232084543 0.807314038\n1403638157395097088 -6.253936768 -1.268988371 1.071640968 0.021217817 -0.541687131 -0.234354347 0.806971431\n1403638157445096960 -6.308914185 -1.269434571 1.063791513 0.025169605 -0.542146206 -0.235610068 0.806183517\n1403638157495097088 -6.366857052 -1.273317575 1.061052203 0.028190147 -0.544313014 -0.235998183 0.804508209\n1403638157545096960 -6.399588585 -1.274754763 1.070079923 0.031534791 -0.548229873 -0.236181393 0.801665723\n1403638157595097088 -6.459957600 -1.271353841 1.070948362 0.035408709 -0.552883983 -0.236283347 0.798270464\n1403638157645096960 -6.555213928 -1.268187642 1.055566788 0.040332936 -0.557301641 -0.237902626 0.794474959\n1403638157695097088 -6.586631298 -1.275933027 1.057669044 0.045118496 -0.563837886 -0.240502059 0.788802862\n1403638157745096960 -6.645612240 -1.283659577 1.060159445 0.049053591 -0.570469081 -0.244686946 0.782487750\n1403638157795097088 -6.701094627 -1.281980038 1.047281981 0.051097941 -0.577670455 -0.247403935 0.776193976\n1403638157845096960 -6.767796040 -1.291186213 1.043188810 0.051653221 -0.586294055 -0.250357598 0.768708229\n1403638157895097088 -6.855733871 -1.276784301 1.017415643 0.052233614 -0.594651103 -0.251286715 0.761916459\n1403638157945096960 -6.945871353 -1.287197709 0.999935806 0.050844610 -0.602598429 -0.253361106 0.755048394\n1403638157995097088 -7.008081436 -1.288913250 0.987856030 0.051226005 -0.609407485 -0.255448163 0.748828828\n1403638158045096960 -7.068462372 -1.298398852 0.977184892 0.046721928 -0.616120160 -0.257518858 0.742897689\n1403638158095097088 -7.120585442 -1.299726725 0.968563795 0.043441590 -0.622536957 -0.257114559 0.737870336\n1403638158145096960 -7.188124180 -1.303488970 0.954260826 0.040747199 -0.627632499 -0.256715477 0.733835340\n1403638158195097088 -7.242665291 -1.302392125 0.946327746 0.037641138 -0.632469296 -0.255375057 0.730307639\n1403638158245096960 -7.307026863 -1.307692885 0.938752890 0.036864918 -0.635539770 -0.256143838 0.727406681\n1403638158295097088 -7.367559910 -1.304214358 0.933948457 0.037942369 -0.637812257 -0.256953537 0.725072980\n1403638158345096960 -7.419928551 -1.303896427 0.931784809 0.038843006 -0.638525546 -0.259752929 0.723398089\n1403638158395097088 -7.487473488 -1.301505804 0.922098160 0.040029593 -0.639170885 -0.260953367 0.722330630\n1403638158445096960 -7.534850597 -1.300504804 0.923394203 0.043228943 -0.639209986 -0.263329029 0.721248686\n1403638158495097088 -7.606234074 -1.295580268 0.913926780 0.045968499 -0.638885438 -0.265056193 0.720734060\n1403638158545096960 -7.660985470 -1.288301945 0.909447074 0.048975497 -0.638426483 -0.265939146 0.720617354\n1403638158595097088 -7.717759132 -1.287576079 0.912108839 0.050407030 -0.638172328 -0.266988844 0.720355570\n1403638158645096960 -7.781458378 -1.281516314 0.905315101 0.052030254 -0.637865424 -0.266562074 0.720669985\n1403638158695097088 -7.830508709 -1.278293729 0.904297233 0.050963141 -0.638241291 -0.264855117 0.721042693\n1403638158745096960 -7.894467354 -1.271296620 0.895734072 0.048982620 -0.638348997 -0.263249725 0.721672237\n1403638158795097088 -7.950261116 -1.269547343 0.886393070 0.044422418 -0.637940526 -0.262624443 0.722555816\n1403638158845096960 -8.008972168 -1.266306639 0.875156999 0.039830618 -0.637294233 -0.262053728 0.723600328\n1403638158895097088 -8.067419052 -1.261395693 0.874246359 0.035721257 -0.636916161 -0.261808872 0.724236071\n1403638158945096960 -8.125360489 -1.263166904 0.864532053 0.032085642 -0.636567831 -0.261262625 0.724909484\n1403638158995097088 -8.169557571 -1.268995762 0.854714394 0.028466433 -0.635086000 -0.263244629 0.725642979\n1403638159045096960 -8.229923248 -1.269230843 0.842266619 0.023612272 -0.633342385 -0.265627712 0.726472139\n1403638159095097088 -8.293040276 -1.273620367 0.840416133 0.019115733 -0.631712198 -0.268895805 0.726821363\n1403638159145096960 -8.343255997 -1.279451609 0.836013317 0.012231941 -0.629597902 -0.272570759 0.727435291\n1403638159195097088 -8.410374641 -1.284528732 0.824360907 0.007285825 -0.626746655 -0.277945787 0.727929711\n1403638159245096960 -8.454819679 -1.288710117 0.824035823 0.005758676 -0.625767291 -0.279333472 0.728254735\n1403638159295097088 -8.532307625 -1.292318344 0.813287377 0.008814699 -0.626475453 -0.276006550 0.728883505\n1403638159345096960 -8.598931313 -1.296799421 0.809531808 0.014199606 -0.629383624 -0.268255293 0.729187012\n1403638159395097088 -8.658566475 -1.304057837 0.805665255 0.022017207 -0.632480323 -0.260152727 0.729249239\n1403638159445096960 -8.734133720 -1.305075169 0.802928030 0.030963387 -0.636218190 -0.250160605 0.729168892\n1403638159495097088 -8.783151627 -1.312091827 0.797793031 0.038007416 -0.639989614 -0.239482179 0.729120731\n1403638159545096960 -8.837939262 -1.327404976 0.799440742 0.042107299 -0.644809723 -0.228245825 0.728252232\n1403638159595097088 -8.928630829 -1.327219486 0.790827274 0.043145828 -0.648846984 -0.216235742 0.728270650\n1403638159645096960 -8.990959167 -1.338625431 0.787032485 0.042997602 -0.652363598 -0.207300410 0.727735817\n1403638159695097088 -9.048513412 -1.354597688 0.788630486 0.042676907 -0.655155718 -0.200135231 0.727252007\n1403638159745096960 -9.107842445 -1.366191268 0.785843074 0.040530078 -0.656837821 -0.196278796 0.726908505\n1403638159795097088 -9.151660919 -1.391413927 0.792313039 0.044336800 -0.657027423 -0.197034970 0.726310134\n1403638159845096960 -9.195487022 -1.412917852 0.795063138 0.048419543 -0.656276882 -0.199213952 0.726133585\n1403638159895097088 -9.256912231 -1.426779032 0.795877099 0.054850757 -0.653600812 -0.205350652 0.726380348\n1403638159945096960 -9.290792465 -1.451870322 0.799421251 0.060318664 -0.650905490 -0.212162241 0.726409554\n1403638159995097088 -9.334982872 -1.475218177 0.803991616 0.064264774 -0.649270892 -0.217295647 0.726016521\n1403638160045096960 -9.380139351 -1.512537360 0.810877860 0.066492908 -0.647903860 -0.221990764 0.725616515\n1403638160095097088 -9.412825584 -1.539481878 0.808644116 0.065520078 -0.646429121 -0.225991905 0.725785255\n1403638160145096960 -9.448267937 -1.577703238 0.817230225 0.063483395 -0.645403445 -0.230863556 0.725345612\n1403638160195097088 -9.480320930 -1.616577506 0.820346057 0.057599150 -0.643278778 -0.238559678 0.725233793\n1403638160245096960 -9.500457764 -1.654713869 0.824907243 0.050675686 -0.641166151 -0.245749325 0.725220799\n1403638160295097088 -9.538557053 -1.688017845 0.821418107 0.044275589 -0.639071167 -0.251713812 0.725443184\n1403638160345096960 -9.570648193 -1.728233337 0.817703485 0.040252261 -0.636728466 -0.257677555 0.725643754\n1403638160395097088 -9.596390724 -1.772057533 0.823237479 0.036927730 -0.635692120 -0.261782885 0.725259602\n1403638160445096960 -9.631981850 -1.808995485 0.818560541 0.034366488 -0.634884417 -0.263034940 0.725639939\n1403638160495097088 -9.658516884 -1.849007368 0.818851650 0.032941349 -0.634342611 -0.264036506 0.725816131\n1403638160545096960 -9.693047523 -1.883934021 0.819832981 0.032690383 -0.633967042 -0.264824986 0.725868344\n1403638160595097088 -9.720507622 -1.925825834 0.821405172 0.031552009 -0.633746743 -0.265448600 0.725883305\n1403638160645096960 -9.755086899 -1.961101055 0.824867487 0.030887356 -0.633736134 -0.265223473 0.726003408\n1403638160695097088 -9.794619560 -1.993165970 0.822360158 0.032521237 -0.633562088 -0.264606506 0.726309121\n1403638160745096960 -9.829135895 -2.023936749 0.821511924 0.033090763 -0.634975135 -0.260494322 0.726535797\n1403638160795097088 -9.853767395 -2.070689678 0.833376050 0.033524696 -0.637346983 -0.254404604 0.726597011\n1403638160845096960 -9.895602226 -2.092171907 0.831952095 0.037322428 -0.638015985 -0.245216832 0.728979647\n1403638160895097088 -9.934294701 -2.122033596 0.834018290 0.040597867 -0.637760222 -0.235445291 0.732242525\n1403638160945096960 -9.969355583 -2.154980421 0.836303651 0.044823159 -0.635367692 -0.227546558 0.736560524\n1403638160995097088 -10.005198479 -2.184064627 0.850566030 0.048607960 -0.631398380 -0.221504524 0.741558552\n1403638161045096960 -10.037536621 -2.227860451 0.855756402 0.051117297 -0.626201510 -0.217564821 0.746943235\n1403638161095097088 -10.065032959 -2.248876572 0.869962931 0.052235328 -0.619852602 -0.212169260 0.753683209\n1403638161145096960 -10.094574928 -2.253199577 0.870244265 0.054795284 -0.611206591 -0.208907008 0.761434019\n1403638161195097088 -10.130837440 -2.321301222 0.886223793 0.053443696 -0.602157354 -0.211355627 0.768035889\n1403638161245096960 -10.135828018 -2.327486515 0.916150808 0.053377677 -0.592486382 -0.207432538 0.776583791\n1403638161295097088 -10.153169632 -2.322954655 0.918740511 0.054671895 -0.580983758 -0.203140244 0.786258817\n1403638161345096960 -10.171619415 -2.377052784 0.949608564 0.052138373 -0.570968032 -0.202833176 0.793810964\n1403638161395097088 -10.195258141 -2.402300835 0.964466095 0.049835660 -0.560749352 -0.203244880 0.801104248\n1403638161445096960 -10.217041969 -2.431993961 0.972655773 0.045153182 -0.551004946 -0.203824475 0.807966769\n1403638161495097088 -10.245707512 -2.455713272 0.989619493 0.041843217 -0.542927384 -0.205878839 0.813076198\n1403638161545096960 -10.248818398 -2.482398510 1.022481918 0.040006779 -0.537554085 -0.206736013 0.816514075\n1403638161595097088 -10.285945892 -2.543391705 1.027250051 0.036348540 -0.531728804 -0.208684221 0.819996476\n1403638161645096960 -10.326494217 -2.531565666 1.051871061 0.036183346 -0.526611090 -0.203937471 0.824488342\n1403638161695097088 -10.329164505 -2.553870916 1.083873272 0.034583014 -0.525608301 -0.201255053 0.825854897\n1403638161745096960 -10.350259781 -2.602284908 1.100902796 0.032423496 -0.524069726 -0.199825838 0.827266157\n1403638161795097088 -10.401442528 -2.595802069 1.104435205 0.034016903 -0.520287752 -0.193231091 0.831146955\n1403638161845096960 -10.425321579 -2.612001896 1.114022732 0.037755053 -0.516836345 -0.190806657 0.833695114\n1403638161895097088 -10.455494881 -2.621090174 1.117439270 0.040848922 -0.512549520 -0.186146975 0.837241709\n1403638161945096960 -10.466746330 -2.645112753 1.152967691 0.042614564 -0.509392381 -0.183421925 0.839678347\n1403638161995097088 -10.501752853 -2.647411585 1.164989948 0.044345900 -0.504672468 -0.180629462 0.843037426\n1403638162045096960 -10.524302483 -2.687530041 1.205429554 0.044594388 -0.502263725 -0.180410624 0.844508410\n1403638162095097088 -10.539375305 -2.705123425 1.230806589 0.044315588 -0.499755293 -0.178832173 0.846345007\n1403638162145096960 -10.568305969 -2.726253510 1.253131151 0.042637523 -0.497258663 -0.177563652 0.848166823\n1403638162195097088 -10.585398674 -2.756408215 1.280900478 0.039476387 -0.496157497 -0.176247582 0.849238575\n1403638162245096960 -10.604457855 -2.784533978 1.309307575 0.036913313 -0.494990528 -0.175585717 0.850171447\n1403638162295097088 -10.624641418 -2.809860229 1.330072880 0.035054296 -0.493310601 -0.174579784 0.851432741\n1403638162345096960 -10.642164230 -2.835644722 1.354791880 0.032731943 -0.493500113 -0.172067493 0.851926625\n1403638162395097088 -10.659948349 -2.857306004 1.388271332 0.033342846 -0.493752390 -0.169202492 0.852330565\n1403638162445096960 -10.679054260 -2.884829998 1.419464588 0.034074437 -0.493919849 -0.167549148 0.852531195\n1403638162495097088 -10.699066162 -2.912311554 1.454374790 0.036250968 -0.493343443 -0.167440951 0.852796376\n1403638162545096960 -10.715687752 -2.937484741 1.486912489 0.038191460 -0.492783546 -0.168545216 0.852817893\n1403638162595097088 -10.740889549 -2.959193707 1.511543274 0.040036593 -0.490844637 -0.171305761 0.853301227\n1403638162645096960 -10.738154411 -2.994902849 1.551469088 0.041783579 -0.491186291 -0.174361214 0.852401495\n1403638162695097088 -10.766078949 -3.023083925 1.589693069 0.043135710 -0.489968210 -0.177173734 0.852455199\n1403638162745096960 -10.785698891 -3.052304268 1.620978832 0.043503523 -0.489033669 -0.179757595 0.852432251\n1403638162795097088 -10.797148705 -3.082024097 1.651768208 0.041629847 -0.488739312 -0.178364590 0.852987051\n1403638162845096960 -10.817945480 -3.117821932 1.686786175 0.040310070 -0.486997306 -0.177165046 0.854295790\n1403638162895097088 -10.833802223 -3.149778366 1.721040249 0.040846977 -0.486134261 -0.172511831 0.855712950\n1403638162945096960 -10.849451065 -3.196353436 1.754290342 0.041111376 -0.485875189 -0.166356146 0.857065201\n1403638162995097088 -10.862043381 -3.243879557 1.783046722 0.045853477 -0.484998554 -0.161928445 0.858168483\n1403638163045096960 -10.874058723 -3.274410725 1.816803932 0.051432092 -0.484161139 -0.156698346 0.859295309\n1403638163095097088 -10.895099640 -3.308360338 1.852033615 0.054961920 -0.482032597 -0.151166126 0.861262202\n1403638163145096960 -10.908986092 -3.333720684 1.884243011 0.056888051 -0.477867931 -0.148940876 0.863841772\n1403638163195097088 -10.920814514 -3.365567207 1.926986217 0.056978151 -0.472446293 -0.148505926 0.866887510\n1403638163245096960 -10.935870171 -3.391559601 1.973530769 0.057681590 -0.465491742 -0.149021015 0.870507300\n1403638163295097088 -10.937242508 -3.406081438 2.017710209 0.059694268 -0.458172917 -0.150224879 0.874040425\n1403638163345096960 -10.944913864 -3.436093330 2.060291529 0.060938306 -0.450138748 -0.150350869 0.878098071\n1403638163395097088 -10.960245132 -3.466720343 2.112484217 0.061834089 -0.441546023 -0.149555013 0.882523060\n1403638163445096960 -10.961406708 -3.477867126 2.144348860 0.063800924 -0.432503641 -0.147055224 0.887268186\n1403638163495097088 -10.982025146 -3.503130913 2.199709892 0.063267872 -0.425362021 -0.145251542 0.891047895\n1403638163545096960 -10.997226715 -3.507894516 2.249068260 0.065964028 -0.418777376 -0.142734721 0.894371867\n1403638163595097088 -10.996715546 -3.543881178 2.279133797 0.063100621 -0.414105117 -0.141724154 0.896911085\n1403638163645096960 -11.003084183 -3.562151194 2.332766533 0.064525180 -0.409776300 -0.140636727 0.898966789\n1403638163695097088 -11.009082794 -3.580206633 2.361272812 0.066031016 -0.405153871 -0.139463052 0.901132762\n1403638163745096960 -11.010661125 -3.607700825 2.402677536 0.066328086 -0.402808309 -0.138955280 0.902240276\n1403638163795097088 -11.007884979 -3.637727022 2.443174362 0.068057857 -0.400940567 -0.138450623 0.903020620\n1403638163845096960 -11.009449959 -3.674585342 2.481959343 0.067803338 -0.400308043 -0.136282325 0.903649986\n1403638163895097088 -11.006916046 -3.707189560 2.517129421 0.068259127 -0.399906337 -0.134595275 0.904046297\n1403638163945096960 -11.006933212 -3.744234324 2.552277565 0.066268750 -0.399689734 -0.133723319 0.904419482\n1403638163995097088 -11.004755020 -3.799300909 2.587002754 0.062052157 -0.401216269 -0.129731700 0.904624045\n1403638164045096960 -11.003710747 -3.815140009 2.620926857 0.062309161 -0.401568502 -0.128657654 0.904603481\n1403638164095097088 -11.001059532 -3.855078697 2.647707939 0.061282143 -0.402592510 -0.126496762 0.904523253\n1403638164145096960 -10.988075256 -3.914919615 2.674188137 0.059621409 -0.404216200 -0.125067741 0.904108763\n1403638164195097088 -10.990303040 -3.939082384 2.716270447 0.060945988 -0.405505329 -0.122109711 0.903847456\n1403638164245096960 -10.974201202 -3.995970964 2.739423275 0.061131433 -0.406561077 -0.121407479 0.903455138\n1403638164295097088 -10.966104507 -4.035391331 2.772552490 0.061887484 -0.408026010 -0.119681060 0.902973473\n1403638164345096960 -10.968343735 -4.059485435 2.830188513 0.064558037 -0.409374714 -0.118227154 0.902367413\n1403638164395097088 -10.949565887 -4.102194786 2.853360891 0.064767279 -0.409892380 -0.117968693 0.902151167\n1403638164445096960 -10.937580109 -4.135329723 2.893700123 0.065936744 -0.410701722 -0.117829829 0.901716471\n1403638164495097088 -10.922380447 -4.174787998 2.932988644 0.064283654 -0.411891311 -0.116845466 0.901421249\n1403638164545096960 -10.919560432 -4.201149464 2.985224247 0.064735755 -0.412872732 -0.115362152 0.901130915\n1403638164595097088 -10.894777298 -4.242140770 3.029592037 0.063133582 -0.414005667 -0.113610707 0.900947332\n1403638164645096960 -10.884940147 -4.275844574 3.070084572 0.062080782 -0.412589401 -0.111906908 0.901882946\n1403638164695097088 -10.864597321 -4.310498714 3.107922554 0.062717892 -0.408830017 -0.112598240 0.903463364\n1403638164745096960 -10.852830887 -4.326919556 3.161607742 0.066712722 -0.405243993 -0.113224894 0.904713690\n1403638164795097088 -10.831186295 -4.354146004 3.204825878 0.072808072 -0.399932325 -0.117785193 0.906024158\n1403638164845096960 -10.810624123 -4.382241726 3.240545750 0.079421327 -0.393215477 -0.122626275 0.907764673\n1403638164895097088 -10.794933319 -4.409573555 3.293368340 0.085783534 -0.387984037 -0.127815023 0.908720434\n1403638164945096960 -10.773252487 -4.440162182 3.331190348 0.089319922 -0.383637577 -0.130304754 0.909870803\n1403638164995097088 -10.747671127 -4.470511913 3.375162125 0.092057981 -0.382160753 -0.126834974 0.910709262\n1403638165045096960 -10.721858978 -4.492211342 3.410360813 0.094295561 -0.381098896 -0.119334064 0.911938250\n1403638165095097088 -10.708826065 -4.510586262 3.474490166 0.093868889 -0.380973518 -0.112502307 0.912902534\n1403638165145096960 -10.663966179 -4.544935226 3.511053324 0.089562923 -0.378424227 -0.107431911 0.915003777\n1403638165195097088 -10.639205933 -4.563955307 3.562834740 0.084390178 -0.374732316 -0.106216148 0.917154312\n1403638165245096960 -10.607103348 -4.587752819 3.595865726 0.076584458 -0.370424926 -0.108371511 0.919334412\n1403638165295097088 -10.576198578 -4.595332146 3.637703419 0.068705119 -0.367279291 -0.108810283 0.921165466\n1403638165345096960 -10.576116562 -4.594454288 3.701150417 0.064919114 -0.366726965 -0.108367756 0.921712101\n1403638165395097088 -10.542377472 -4.611854076 3.742120743 0.061689101 -0.365154088 -0.105375350 0.922904670\n1403638165445096960 -10.511062622 -4.626832962 3.793170691 0.062368657 -0.362854213 -0.104179233 0.923901320\n1403638165495097088 -10.472770691 -4.640407085 3.843263149 0.068581812 -0.361687720 -0.102459200 0.924110711\n1403638165545096960 -10.439871788 -4.655202866 3.887452841 0.075783469 -0.359173924 -0.102007337 0.924578547\n1403638165595097088 -10.410709381 -4.666082382 3.940937042 0.084646188 -0.357545078 -0.100795686 0.924573839\n1403638165645096960 -10.371635437 -4.677411079 3.968988895 0.094253592 -0.354310542 -0.101866260 0.924772143\n1403638165695097088 -10.331278801 -4.677804470 4.044344902 0.099583231 -0.362597734 -0.097473204 0.921468973\n1403638165745096960 -10.292461395 -4.685501099 4.093806267 0.105410047 -0.360340655 -0.098950624 0.921548724\n1403638165795097088 -10.252642632 -4.686950207 4.130497456 0.105780691 -0.358160824 -0.100967564 0.922137082\n1403638165845096960 -10.213747025 -4.695918083 4.175206661 0.101331532 -0.356372595 -0.105296314 0.922845125\n1403638165895097088 -10.171771049 -4.702869892 4.219232082 0.094937056 -0.355713546 -0.106256112 0.923669040\n1403638165945096960 -10.125867844 -4.704941273 4.262079716 0.091185644 -0.354290575 -0.110530786 0.924092174\n1403638165995097088 -10.077728271 -4.715452194 4.293017387 0.083716534 -0.353558362 -0.112445869 0.924848080\n1403638166045096960 -10.032917023 -4.724153042 4.335516453 0.077534884 -0.353405476 -0.114921935 0.925140977\n1403638166095097088 -9.984133720 -4.742567062 4.388425350 0.073428795 -0.353356034 -0.120447814 0.924791873\n1403638166145096960 -9.940222740 -4.746981144 4.433591843 0.072902776 -0.353026688 -0.124720588 0.924392819\n1403638166195097088 -9.892677307 -4.765278339 4.454540253 0.070943080 -0.352277249 -0.126971021 0.924524844\n1403638166245096960 -9.851488113 -4.779918671 4.483866215 0.070737578 -0.352500737 -0.129771322 0.924066484\n1403638166295097088 -9.809316635 -4.801660538 4.514031410 0.072364181 -0.352980107 -0.132008344 0.923440456\n1403638166345096960 -9.775149345 -4.843011856 4.529089451 0.070107922 -0.351365447 -0.133883059 0.923960209\n1403638166395097088 -9.706434250 -4.874528408 4.553168297 0.071399823 -0.352808505 -0.134907231 0.923162103\n1403638166445096960 -9.667219162 -4.907095909 4.577625751 0.069776081 -0.353025109 -0.136156976 0.923019946\n1403638166495097088 -9.630626678 -4.941952229 4.605201721 0.071675852 -0.354350686 -0.138238475 0.922056556\n1403638166545096960 -9.594248772 -4.932729244 4.493906975 0.064548813 -0.362247080 -0.131635308 0.920479596\n1403638166595097088 -9.555183411 -4.961787701 4.513900757 0.065914787 -0.362240255 -0.131816715 0.920359492\n1403638166645096960 -9.517021179 -4.993424416 4.533708096 0.064428650 -0.362793565 -0.131015614 0.920361161\n1403638166695097088 -9.472197533 -5.024473190 4.559142590 0.063163564 -0.364804029 -0.129064530 0.919929743\n1403638166745096960 -9.433946609 -5.045016766 4.580412865 0.061236437 -0.366743267 -0.126304373 0.919672072\n1403638166795097088 -9.392271042 -5.064817429 4.608942032 0.056087602 -0.369945168 -0.121093094 0.919418931\n1403638166845096960 -9.353483200 -5.093739033 4.630455971 0.046764836 -0.372001290 -0.117439099 0.919584751\n1403638166895097088 -9.309282303 -5.105618954 4.655879974 0.036947213 -0.374233216 -0.113953233 0.919564605\n1403638166945096960 -9.283460617 -5.116144180 4.677470684 0.029872891 -0.373334706 -0.113602757 0.920229971\n1403638166995097088 -9.252873421 -5.136914253 4.720024109 0.021578299 -0.373031408 -0.114554830 0.920466840\n1403638167045096960 -9.217452049 -5.159718037 4.761709213 0.017419020 -0.373145550 -0.118162878 0.920052469\n1403638167095097088 -9.178310394 -5.168051720 4.797104359 0.018327113 -0.372682571 -0.120926507 0.919863343\n1403638167145096960 -9.147341728 -5.195799351 4.833884716 0.017902842 -0.371670246 -0.125116915 0.919720888\n1403638167195097088 -9.118511200 -5.206456184 4.877282143 0.021498909 -0.370733708 -0.126170486 0.919877887\n1403638167245096960 -9.087907791 -5.238985062 4.908839703 0.023094855 -0.368733287 -0.130368382 0.920057893\n1403638167295097088 -9.080552101 -5.258213520 4.917167664 0.026324153 -0.364101231 -0.130378917 0.921812713\n1403638167345096960 -9.058298111 -5.277785778 4.945555210 0.030094927 -0.362126827 -0.131671339 0.922291279\n1403638167395097088 -9.042427063 -5.296014309 4.985261917 0.032667831 -0.361055791 -0.129642218 0.922910869\n1403638167445096960 -9.025882721 -5.351614952 5.022020340 0.032108083 -0.360432774 -0.129994258 0.923124492\n1403638167495097088 -8.993064880 -5.385326862 5.060998440 0.034443188 -0.361576319 -0.125562117 0.923206568\n1403638167545096960 -9.034831047 -5.341879368 4.885168552 0.038784925 -0.349456459 -0.125103682 0.927752674\n1403638167595097088 -9.010847092 -5.366095543 4.927833080 0.042772472 -0.350785464 -0.118713781 0.927915454\n1403638167645096960 -8.983329773 -5.403977871 4.972002506 0.043946054 -0.352580011 -0.112590984 0.927943647\n1403638167695097088 -8.966177940 -5.432418346 5.016976357 0.045417622 -0.351357281 -0.106509440 0.929053843\n1403638167745096960 -8.939621925 -5.464643002 5.064821720 0.045891330 -0.349494398 -0.099893510 0.930467010\n1403638167795097088 -8.909547806 -5.504705429 5.123324394 0.044489563 -0.348579019 -0.093328655 0.931559503\n1403638167845096960 -8.878809929 -5.526794910 5.173623085 0.044565048 -0.344944507 -0.086672321 0.933549762\n1403638167895097088 -8.884971619 -5.550788879 5.224375248 0.045276780 -0.335521013 -0.081341632 0.937421560\n1403638167945096960 -8.863825798 -5.575161934 5.275303841 0.046017516 -0.329013318 -0.076505266 0.940095544\n1403638167995097088 -8.835117340 -5.594689846 5.330781460 0.048009168 -0.321460068 -0.072210446 0.942944407\n1403638168045096960 -8.484049797 -5.829149723 5.364393711 0.021879671 -0.351909339 -0.080252461 0.932330787\n1403638168095097088 -8.462140083 -5.855150223 5.424687386 0.022345321 -0.346365601 -0.075499259 0.934789479\n1403638168145096960 -8.437772751 -5.886306763 5.476845741 0.022931658 -0.339243174 -0.074522808 0.937461734\n1403638168195097088 -8.412359238 -5.920749187 5.546193123 0.024242688 -0.333315969 -0.071579613 0.939781427\n1403638168245096960 -8.389621735 -5.958351612 5.598605156 0.024685189 -0.324376643 -0.072748631 0.942803323\n1403638168295097088 -8.357047081 -5.994242191 5.645292759 0.025541158 -0.314894855 -0.073351599 0.945943177\n1403638168345096960 -8.075565338 -6.216636658 5.795084000 0.006539293 -0.334277421 -0.074380979 0.939512253\n1403638168395097088 -8.051350594 -6.254601479 5.854094982 0.008738088 -0.325356156 -0.072292909 0.942783475\n1403638168445096960 -8.032402992 -6.285541058 5.923803329 0.010559269 -0.316579759 -0.073416315 0.945661604\n1403638168495097088 -7.977292061 -6.359750748 6.001619339 0.005885826 -0.311718136 -0.078836910 0.946880102\n1403638168545096960 -7.948141098 -6.397677898 6.062722206 0.004474197 -0.303747743 -0.084781744 0.948962271\n1403638168595097088 -7.926770210 -6.427022457 6.132889271 0.001460704 -0.296869427 -0.090197720 0.950647533\n1403638168645096960 -7.826637268 -6.497219563 6.195221901 -0.002628489 -0.296058238 -0.097052410 0.950222850\n1403638168695097088 -7.806546688 -6.530627251 6.265270233 -0.004628830 -0.290924639 -0.101429246 0.951343000\n1403638168745096960 -7.782152653 -6.558946609 6.326896667 -0.005548587 -0.287650019 -0.103565283 0.952103436\n1403638168795097088 -7.701455116 -6.639802933 6.393192768 -0.009447887 -0.289610773 -0.107647263 0.951024950\n1403638168845096960 -7.684371948 -6.665719509 6.462879181 -0.011192806 -0.287925780 -0.108925715 0.951371968\n1403638168895097088 -7.670691967 -6.694461823 6.530387878 -0.011612266 -0.286549777 -0.110896200 0.951554716\n1403638168945096960 -7.663447380 -6.717370510 6.601416588 -0.012508725 -0.286219090 -0.111538090 0.951567888\n1403638168995097088 -7.606598854 -6.793198586 6.684725761 -0.014328928 -0.289390922 -0.114212841 0.950264692\n1403638169045096960 -7.592840195 -6.812997818 6.756554604 -0.010058608 -0.290986598 -0.113233253 0.949949384\n1403638169095097088 -7.598690033 -6.826243401 6.828228474 -0.004137550 -0.293072373 -0.108423844 0.949913561\n1403638169145096960 -7.582070351 -6.860153675 6.902231693 -0.001527190 -0.297050089 -0.104727328 0.949100137\n1403638169195097088 -7.526441574 -6.920024395 7.003319740 -0.002031661 -0.304028094 -0.100959376 0.947296143\n1403638169245096960 -7.575565815 -6.896765709 7.045241833 0.002061066 -0.303572744 -0.091995761 0.948354423\n1403638169295097088 -7.534161568 -6.952740669 7.149143219 0.001213443 -0.308547109 -0.085223585 0.947382808\n1403638169345096960 -7.500466347 -6.980860233 7.243433952 0.003092465 -0.312038869 -0.071093589 0.947400630\n1403638169395097088 -7.497125149 -6.994546890 7.316759586 0.005857270 -0.311412722 -0.059179537 0.948412180\n1403638169445096960 -7.512998581 -7.009022713 7.410335541 0.009014259 -0.308104366 -0.049766287 0.950007200\n1403638169495097088 -7.521323204 -7.018207550 7.488470078 0.011817976 -0.302122205 -0.042378776 0.952253401\n1403638169545096960 -7.528478622 -7.026055336 7.564225197 0.015290970 -0.295107901 -0.036975183 0.954625785\n1403638169595097088 -7.498219490 -7.046473026 7.641044617 0.016901761 -0.287431389 -0.032864835 0.957087994\n1403638169645096960 -7.505753517 -7.066047192 7.713038445 0.017950714 -0.276272297 -0.034417223 0.960295200\n1403638169695097088 -7.489700317 -7.082802296 7.785728931 0.017882373 -0.264612466 -0.036368635 0.963502884\n1403638169745096960 -7.476508141 -7.100564480 7.857288361 0.018452400 -0.252449811 -0.037231836 0.966717362\n1403638169795097088 -7.474545479 -7.103185177 7.923670292 0.020895142 -0.237239748 -0.041221719 0.970351219\n1403638169845096960 -7.462063313 -7.132967949 7.982962132 0.021647260 -0.221561521 -0.045888789 0.973825514\n1403638169895097088 -7.438604832 -7.159921169 8.070793152 0.023428515 -0.207016155 -0.049350370 0.976811111\n1403638169945096960 -7.406774998 -7.176783562 8.127938271 0.029413082 -0.192402154 -0.052570958 0.979465485\n1403638169995097088 -7.393510818 -7.199178219 8.189891815 0.036533162 -0.177996114 -0.052404139 0.981955469\n1403638170045096960 -7.353699684 -7.257689476 8.251691818 0.039510980 -0.168123767 -0.050570771 0.983674705\n1403638170095097088 -7.326240540 -7.286466599 8.297662735 0.043017555 -0.156404972 -0.044704989 0.985742569\n1403638170145096960 -7.307395458 -7.308167934 8.353290558 0.043604687 -0.144796103 -0.036965445 0.987808824\n1403638170195097088 -7.292298317 -7.327893257 8.414408684 0.043421775 -0.133474186 -0.028797621 0.989681721\n1403638170245096960 -7.266504288 -7.346379280 8.463950157 0.042480122 -0.122593343 -0.020420585 0.991337121\n1403638170295097088 -7.304866314 -7.347074032 8.489584923 0.041621778 -0.107902192 -0.011395953 0.993224502\n1403638170345096960 -7.232624054 -7.372806072 8.536257744 0.038006052 -0.101034768 -0.006170427 0.994137526\n1403638170395097088 -7.211763859 -7.382037163 8.591142654 0.034389146 -0.089503810 0.000689224 0.995392382\n1403638170445096960 -7.190364838 -7.394900322 8.639576912 0.031250395 -0.077713549 0.006520882 0.996464491\n1403638170495097088 -7.171549797 -7.415551662 8.696671486 0.028090181 -0.067129493 0.015282297 0.997231722\n1403638170545096960 -7.122286797 -7.425536633 8.736459732 0.028565207 -0.059412375 0.025094384 0.997509122\n1403638170595097088 -7.106041908 -7.445993423 8.796474457 0.029810064 -0.049274299 0.033383418 0.997781992\n1403638170645096960 -7.064409256 -7.458369255 8.828663826 0.033012107 -0.039452169 0.040179834 0.997867346\n1403638170695097088 -7.024074078 -7.455695152 8.821413040 0.036424138 -0.030209394 0.044568822 0.997884929\n1403638170745096960 -6.998081684 -7.474138260 8.858461380 0.036463924 -0.019469561 0.049450025 0.997920871\n1403638170795097088 -6.958053589 -7.484076500 8.898794174 0.038064007 -0.009003308 0.052620035 0.997848272\n1403638170845096960 -6.932135582 -7.506850719 8.925258636 0.037427016 0.002179847 0.056483194 0.997699440\n1403638170895097088 -6.897614002 -7.514844418 8.948543549 0.037786286 0.013692224 0.058659345 0.997468710\n1403638170945096960 -6.851624012 -7.535035610 8.977484703 0.036130339 0.024267243 0.061900474 0.997132897\n1403638170995097088 -6.855287075 -7.508753777 8.978720665 0.038996436 0.037416991 0.064312883 0.996465325\n1403638171045096960 -6.816512108 -7.514680862 9.006296158 0.040589776 0.047831871 0.067454122 0.995748222\n1403638171095097088 -6.773736477 -7.524432182 9.032825470 0.041518979 0.056753092 0.070780970 0.995010257\n1403638171145096960 -6.722790241 -7.529632092 9.050663948 0.042857833 0.063804246 0.073206775 0.994350553\n1403638171195097088 -6.695462227 -7.546486378 9.075542450 0.043010063 0.071451664 0.077362075 0.993508935\n1403638171245096960 -6.684402466 -7.548290730 9.097463608 0.044447519 0.078506097 0.080162473 0.992690921\n1403638171295097088 -6.630052567 -7.547266483 9.134847641 0.045952771 0.082662225 0.081824929 0.992149174\n1403638171345096960 -6.512546062 -7.594939709 9.164629936 0.043957632 0.082223147 0.083057664 0.992173612\n1403638171395097088 -6.567334652 -7.573554516 9.081326485 0.045620732 0.089688100 0.085952707 0.991204798\n1403638171445096960 -6.511503220 -7.571441174 9.092878342 0.046231158 0.093320951 0.087377638 0.990716457\n1403638171495097088 -6.482451439 -7.585965157 9.094721794 0.046719953 0.098059312 0.089749873 0.990023553\n1403638171545096960 -6.407453537 -7.565416813 9.107676506 0.049876358 0.098821051 0.093360409 0.989459753\n1403638171595097088 -6.360995293 -7.566190720 9.119468689 0.051260713 0.103317760 0.094826192 0.988790035\n1403638171645096960 -6.312018394 -7.565069675 9.112754822 0.052469689 0.106944017 0.098882787 0.987943351\n1403638171695097088 -6.257444382 -7.557752132 9.117936134 0.054300733 0.111345991 0.103324346 0.986903012\n1403638171745096960 -6.197691917 -7.558846474 9.114679337 0.055136625 0.116538502 0.106360942 0.985934138\n1403638171795097088 -6.046831131 -7.523029804 9.165217400 0.057843708 0.116843000 0.109054752 0.985448599\n1403638171845096960 -6.043896675 -7.551238537 9.100379944 0.057380252 0.122743279 0.114778243 0.984107494\n1403638171895097088 -5.995538712 -7.549888611 9.088527679 0.059617445 0.127732620 0.118232250 0.982929945\n1403638171945096960 -5.938979149 -7.541301727 9.071138382 0.063545182 0.133066863 0.117828012 0.982024312\n1403638171995097088 -5.881885529 -7.533666134 9.057078362 0.064094909 0.139030308 0.115963429 0.981384158\n1403638172045096960 -5.785171986 -7.513209820 9.022779465 0.065653026 0.140819222 0.115310960 0.981102943\n1403638172095097088 -5.737442970 -7.501571178 8.981644630 0.065366335 0.145465538 0.112160578 0.980809391\n1403638172145096960 -5.652213573 -7.489435196 8.956533432 0.065384731 0.147381008 0.111818254 0.980561256\n1403638172195097088 -5.554453373 -7.479525089 8.920895576 0.063643791 0.147617713 0.111588933 0.980666339\n1403638172245096960 -5.478278160 -7.474245071 8.978252411 0.062601820 0.151555225 0.112951927 0.979976475\n1403638172295097088 -5.405114174 -7.465965271 8.937170982 0.060659874 0.152928382 0.112843856 0.979897738\n1403638172345096960 -5.333533287 -7.440971851 8.899985313 0.060829867 0.154144496 0.111605234 0.979838490\n1403638172395097088 -5.263090134 -7.417573452 8.860622406 0.060636517 0.154668391 0.111850299 0.979739964\n1403638172445096960 -5.190371513 -7.381693363 8.811875343 0.062398534 0.154551968 0.112133689 0.979615271\n1403638172495097088 -5.108607292 -7.357851982 8.768365860 0.063740328 0.153320670 0.113596469 0.979553819\n1403638172545096960 -5.048308372 -7.333908081 8.764021873 0.065444723 0.153474316 0.113292716 0.979452550\n1403638172595097088 -4.970199585 -7.298236847 8.720393181 0.066824369 0.151952565 0.113641813 0.979556262\n1403638172645096960 -4.889401436 -7.254027367 8.656857491 0.067965291 0.149932817 0.115497746 0.979571939\n1403638172695097088 -4.821144581 -7.214862347 8.602931976 0.067348644 0.149162024 0.115701467 0.979708135\n1403638172745096960 -4.756339073 -7.185202599 8.537722588 0.065933220 0.148928776 0.117053203 0.979679286\n1403638172795097088 -4.681327343 -7.138170719 8.538841248 0.066679694 0.147774011 0.116361633 0.979886055\n1403638172845096960 -4.597990513 -7.088505268 8.481696129 0.067368180 0.145048797 0.118401289 0.980001807\n1403638172895097088 -4.510742664 -7.028030396 8.372435570 0.066501804 0.143748686 0.118170992 0.980280280\n1403638172945096960 -4.417433739 -6.961430550 8.292850494 0.064905971 0.140030324 0.120571576 0.980633020\n1403638172995097088 -4.331479073 -6.913525581 8.233296394 0.062316582 0.137243196 0.123149298 0.980874717\n1403638173045096960 -4.258580208 -6.860479355 8.149190903 0.057810687 0.135812104 0.124254942 0.981210291\n1403638173095097088 -4.235233307 -6.868919373 8.170802116 0.051562041 0.135745019 0.128422618 0.981031239\n1403638173145096960 -4.147069454 -6.818799973 8.084515572 0.045911804 0.134157956 0.128468528 0.981524110\n1403638173195097088 -4.077657223 -6.751758099 8.007178307 0.042643014 0.134618074 0.127697930 0.981709123\n1403638173245096960 -3.971776724 -6.688123703 7.928771019 0.039331988 0.134137049 0.123684943 0.982426763\n1403638173295097088 -3.902554989 -6.642560482 7.816671371 0.034350637 0.136267975 0.119664080 0.982818186\n1403638173345096960 -3.802782059 -6.527411938 7.771342278 0.033635311 0.137117714 0.113698892 0.983432710\n1403638173395097088 -3.722535133 -6.469179630 7.677518368 0.031624451 0.141159162 0.106151931 0.983771145\n1403638173445096960 -3.627280235 -6.400960445 7.593841553 0.027987832 0.144142583 0.097804651 0.984313905\n1403638173495097088 -3.534391880 -6.311449528 7.492831707 0.024618227 0.146507755 0.091364279 0.984673560\n1403638173545096960 -3.430274248 -6.254629135 7.383497238 0.021092189 0.147690460 0.086816818 0.984990060\n1403638173595097088 -3.341910124 -6.157866001 7.270195961 0.020241043 0.150864333 0.080388755 0.985072553\n1403638173645096960 -3.429391861 -6.243941784 7.478014946 0.016193159 0.160694331 0.085378692 0.983171225\n1403638173695097088 -3.376761198 -6.183867931 7.414775372 0.014509605 0.164402246 0.084095694 0.982694924\n1403638173745096960 -3.289793491 -6.089131355 7.343633652 0.015295616 0.164103091 0.085298918 0.982629299\n1403638173795097088 -3.244168997 -6.057110786 7.275240421 0.011522979 0.166374415 0.086110182 0.982227981\n1403638173845096960 -3.163504124 -5.973927021 7.202063560 0.010545627 0.167171702 0.087301813 0.981998384\n1403638173895097088 -3.073123932 -5.882432938 7.120597839 0.009492038 0.167576909 0.084622808 0.982174516\n1403638173945096960 -3.064115524 -5.849469185 7.068258286 0.009645292 0.171271503 0.087389693 0.981293082\n1403638173995097088 -2.978324413 -5.779230118 6.979166031 0.008325774 0.171210542 0.087858647 0.981273949\n1403638174045096960 -2.901377916 -5.690570831 6.885206699 0.006587293 0.171739712 0.087838188 0.981196523\n1403638174095097088 -2.816570997 -5.608904839 6.769791603 0.008107756 0.171362534 0.088410929 0.981199622\n1403638174145096960 -2.725886345 -5.529779911 6.677033424 0.005883474 0.170858622 0.087585144 0.981377363\n1403638174195097088 -2.763893127 -5.581381798 6.646973610 -0.002824622 0.176049590 0.090823457 0.980178416\n1403638174245096960 -2.687984943 -5.516348839 6.557982445 -0.007834529 0.176318824 0.089516513 0.980223000\n1403638174295097088 -2.623805761 -5.426667213 6.464459896 -0.012394691 0.175995246 0.091025472 0.980095088\n1403638174345096960 -2.569737196 -5.376443863 6.378189087 -0.016516654 0.176669642 0.090409584 0.979969978\n1403638174395097088 -2.515621424 -5.296745300 6.293549538 -0.019448794 0.177010179 0.091314830 0.979770780\n1403638174445096960 -2.434451103 -5.219148636 6.191650867 -0.023191720 0.176215664 0.090060748 0.979948580\n1403638174495097088 -2.379402161 -5.148800850 6.113953114 -0.024805224 0.175744265 0.092377909 0.979777992\n1403638174545096960 -2.301161528 -5.065989494 6.026102543 -0.027571175 0.174687386 0.093567498 0.979780197\n1403638174595097088 -2.253670216 -5.009404659 5.941153526 -0.031782415 0.176969931 0.090039164 0.979573607\n1403638174645096960 -2.171270847 -4.915707588 5.839528084 -0.035797674 0.177166089 0.088953696 0.979498863\n1403638174695097088 -2.109438419 -4.871100426 5.773141861 -0.039748620 0.176736131 0.087632485 0.979543209\n1403638174745096960 -2.050099850 -4.793790340 5.686564445 -0.042933665 0.177766621 0.087277912 0.979253948\n1403638174795097088 -1.982386827 -4.740590572 5.595678806 -0.047247294 0.177779049 0.087348439 0.979046762\n1403638174845096960 -1.912491322 -4.666220188 5.518156052 -0.048787318 0.177255169 0.086679988 0.979125619\n1403638174895097088 -1.852246881 -4.607292175 5.442363739 -0.050131958 0.178605735 0.084855817 0.978972018\n1403638174945096960 -1.786046743 -4.542740345 5.365961552 -0.051271096 0.179125562 0.084477246 0.978850782\n1403638174995097088 -1.701513886 -4.481523991 5.274614334 -0.052702069 0.178924337 0.085040115 0.978762865\n1403638175045096960 -1.626505733 -4.439037800 5.200938225 -0.051749859 0.179528221 0.084157579 0.978779376\n1403638175095097088 -1.576978087 -4.376201630 5.127617359 -0.050944850 0.181110620 0.084771201 0.978477061\n1403638175145096960 -1.502345443 -4.330163002 5.060506344 -0.050219312 0.181505054 0.083157353 0.978579998\n1403638175195097088 -1.439184189 -4.302875519 4.992867470 -0.052191176 0.182850182 0.083389945 0.978206575\n1403638175245096960 -1.366855621 -4.240080357 4.920345306 -0.052927971 0.185041055 0.081522621 0.977912307\n1403638175295097088 -1.309233069 -4.200038433 4.851860046 -0.055453442 0.184687763 0.082717530 0.977738798\n1403638175345096960 -1.248035669 -4.156486034 4.780246735 -0.059845570 0.185539067 0.083333299 0.977266252\n1403638175395097088 -1.168557644 -4.110508442 4.715299129 -0.065250359 0.185725898 0.081347600 0.977052152\n1403638175445096960 -1.119277477 -4.087609291 4.661005020 -0.071720026 0.188061878 0.079711154 0.976286352\n1403638175495097088 -1.044525981 -4.040268421 4.587432861 -0.076543853 0.187257618 0.078868859 0.976143062\n1403638175545096960 -0.989381075 -4.011620522 4.536970139 -0.084214136 0.188826472 0.076480635 0.975399017\n1403638175595097088 -0.914373875 -4.006560326 4.488888264 -0.093236156 0.187536493 0.078835972 0.974639416\n1403638175645096960 -0.851244628 -3.963845968 4.425998688 -0.098746814 0.186518505 0.080263264 0.974175394\n1403638175695097088 -0.790695012 -3.947049618 4.382977486 -0.105769962 0.185811132 0.081494607 0.973470867\n1403638175745096960 -0.733380377 -3.921872616 4.338337421 -0.108940743 0.185424834 0.082993843 0.973068118\n1403638175795097088 -0.678469479 -3.912049770 4.301365376 -0.114035569 0.186240837 0.082784489 0.972346127\n1403638175845096960 -0.594931483 -3.892454863 4.252244949 -0.116826139 0.183781520 0.082060210 0.972544134\n1403638175895097088 -0.544442296 -3.864207506 4.230162144 -0.117538683 0.185151145 0.078959309 0.972455204\n1403638175945096960 -0.467243969 -3.833400726 4.196544647 -0.117093526 0.184945092 0.075483158 0.972824097\n1403638175995097088 -0.416231215 -3.817641497 4.172703266 -0.115152545 0.187157944 0.069290034 0.973093390\n1403638176045096960 -0.326381624 -3.797163248 4.152043343 -0.108299248 0.185932621 0.066015184 0.974341989\n1403638176095097088 -0.280475736 -3.779538393 4.140714645 -0.099371187 0.189423963 0.058825776 0.975081265\n1403638176145096960 -0.230266690 -3.738134384 4.131960392 -0.084230326 0.191837445 0.053487077 0.976341546\n1403638176195097088 -0.167026997 -3.740327358 4.133955002 -0.070162557 0.191642329 0.053568646 0.977486968\n1403638176245096960 -0.100646019 -3.733283758 4.125647068 -0.057958987 0.190732762 0.057143085 0.978261948\n1403638176295097088 -0.028208017 -3.708806992 4.114442825 -0.046692517 0.190015957 0.056183256 0.979059339\n1403638176345096960 0.021988273 -3.695787907 4.112573147 -0.040767889 0.190692410 0.056524992 0.979172766\n1403638176395097088 0.082593918 -3.695425034 4.111220360 -0.037712246 0.191455916 0.056420304 0.979152262\n1403638176445096960 0.129639149 -3.695118427 4.103413582 -0.038189486 0.192372397 0.055858329 0.978986382\n1403638176495097088 0.175103188 -3.685867310 4.105770588 -0.037495039 0.193491712 0.054599442 0.978863597\n1403638176545096960 0.232222557 -3.674177170 4.103858948 -0.038052887 0.192872867 0.054829717 0.978951335\n1403638176595097088 0.271013021 -3.679299831 4.103321075 -0.040392630 0.193577677 0.054687139 0.978726447\n1403638176645096960 0.316211939 -3.662662029 4.102077484 -0.040536426 0.194296584 0.053765319 0.978629112\n1403638176695097088 0.361803770 -3.668447495 4.103725433 -0.041498113 0.194530606 0.054246262 0.978515744\n1403638176745096960 0.402408600 -3.664295197 4.108582497 -0.041267898 0.194599628 0.054367900 0.978504956\n1403638176795097088 0.432868421 -3.670142889 4.109222889 -0.041775029 0.194856375 0.055674516 0.978358924\n1403638176845096960 0.480156481 -3.669085026 4.100111485 -0.040235560 0.192712441 0.058581885 0.978678286\n1403638176895097088 0.510545790 -3.674902916 4.102938652 -0.041058410 0.192691371 0.061203655 0.978487790\n1403638176945096960 0.541642725 -3.681544065 4.113505363 -0.041156746 0.193134189 0.061300229 0.978390336\n1403638176995097088 0.577489913 -3.679905415 4.106824875 -0.041297920 0.193219438 0.060079433 0.978443265\n1403638177045096960 0.599526048 -3.691088438 4.115815639 -0.043368015 0.194542661 0.059120536 0.978149891\n1403638177095097088 0.650792718 -3.694275856 4.110190392 -0.044116050 0.193428263 0.057540964 0.978431582\n1403638177145096960 0.688530028 -3.690123796 4.120649815 -0.044254769 0.193920374 0.056129862 0.978409886\n1403638177195097088 0.718309939 -3.692881584 4.131316662 -0.045418873 0.194549158 0.054606240 0.978317916\n1403638177245096960 0.746217966 -3.704173088 4.135640621 -0.046267595 0.194859445 0.053428184 0.978281438\n1403638177295097088 0.760683298 -3.692979336 4.156672955 -0.046042554 0.196000457 0.052790869 0.978098691\n1403638177345096960 0.785298109 -3.695229530 4.165980339 -0.046153542 0.196119308 0.052097544 0.978106797\n1403638177395097088 0.812905073 -3.688196659 4.175056458 -0.046017151 0.195820197 0.052296516 0.978162527\n1403638177445096960 0.818714261 -3.680023670 4.189291000 -0.046605151 0.196237892 0.053957596 0.977960765\n1403638177495097088 0.835250258 -3.675561905 4.204032421 -0.045717102 0.195504755 0.057814058 0.977929115\n1403638177545096960 0.851864398 -3.672595739 4.221541405 -0.044261362 0.194023103 0.064213634 0.977891922\n1403638177595097088 0.880456567 -3.655173779 4.250060081 -0.041967120 0.191252545 0.073776007 0.977864206\n1403638177645096960 0.898929477 -3.647473335 4.267784595 -0.040350437 0.189907178 0.079069927 0.977780700\n1403638177695097088 0.900484622 -3.641401529 4.279944420 -0.039197087 0.188885257 0.085767016 0.977460980\n1403638177745096960 0.911903739 -3.636722565 4.304453850 -0.037261929 0.189109340 0.091775060 0.976947546\n1403638177795097088 0.935797095 -3.630670547 4.317358971 -0.032844897 0.188296586 0.097796001 0.976678848\n1403638177845096960 0.946723759 -3.634819269 4.341240883 -0.027616573 0.189367339 0.101579487 0.976247430\n1403638177895097088 0.972490668 -3.613304853 4.360936165 -0.020373840 0.189507186 0.104172625 0.976125002\n1403638177945096960 0.986742020 -3.615901709 4.382524490 -0.016137812 0.191103056 0.104943536 0.975810468\n1403638177995097088 1.001022577 -3.606820345 4.405756474 -0.012094340 0.193058386 0.105026707 0.975475073\n1403638178045096960 1.032902479 -3.594691277 4.412876606 -0.008440504 0.194665521 0.102982618 0.975412071\n1403638178095097088 1.042049646 -3.587079048 4.434670448 -0.007172185 0.200566560 0.100342624 0.974501371\n1403638178145096960 1.077309370 -3.585366726 4.456043720 -0.006495401 0.206126422 0.099863976 0.973394513\n1403638178195097088 1.094884157 -3.586163282 4.457643509 -0.005179229 0.211885735 0.101665683 0.971978247\n1403638178245096960 1.115872502 -3.580422878 4.466100693 -0.002362717 0.219399005 0.103851944 0.970089316\n1403638178295097088 1.138152838 -3.587730646 4.468895912 -0.001922315 0.227956817 0.106843844 0.967789412\n1403638178345096960 1.162430525 -3.589468718 4.471093178 -0.000359407 0.236997783 0.110625833 0.965191066\n1403638178395097088 1.186740994 -3.590149641 4.472558022 0.000107406 0.247535795 0.114283480 0.962115049\n1403638178445096960 1.211362720 -3.598960638 4.474036694 -0.001382735 0.257935494 0.119660929 0.958722353\n1403638178495097088 1.229644656 -3.595157623 4.479365826 -0.004080575 0.269663990 0.124546319 0.954857528\n1403638178545096960 1.245972872 -3.596832991 4.454722404 -0.007951203 0.279977441 0.132169887 0.950831532\n1403638178595097088 1.264887929 -3.599103451 4.454415321 -0.012690693 0.291251034 0.138908118 0.946422935\n1403638178645096960 1.283988476 -3.588418484 4.451848984 -0.014962156 0.301910400 0.145426810 0.942060113\n1403638178695097088 1.301369905 -3.594115973 4.434447289 -0.017610291 0.312991261 0.151318550 0.937458813\n1403638178745096960 1.325291276 -3.584323168 4.436618805 -0.017695481 0.323967785 0.155705214 0.932999253\n1403638178795097088 1.353701115 -3.574976683 4.428110123 -0.019152626 0.334514439 0.160073400 0.928498685\n1403638178845096960 1.379874587 -3.569775343 4.403771877 -0.022809401 0.343907952 0.163559288 0.924367607\n1403638178895097088 1.399879575 -3.555780411 4.401820660 -0.025887117 0.352398962 0.167741656 0.920330107\n1403638178945096960 1.424891233 -3.535212994 4.404489994 -0.029440541 0.360066384 0.170416281 0.916757166\n1403638178995097088 1.451903939 -3.518870354 4.389180660 -0.034583732 0.364934027 0.173618048 0.914048076\n1403638179045096960 1.483164310 -3.505353212 4.378463745 -0.040040426 0.369622320 0.175032765 0.911668599\n1403638179095097088 1.506512880 -3.504420757 4.379944324 -0.046105128 0.374929547 0.172790319 0.909640372\n1403638179145096960 1.525216937 -3.489531040 4.363431931 -0.050414652 0.380022258 0.172432497 0.907363474\n1403638179195097088 1.564735293 -3.458992243 4.347870827 -0.052897330 0.383343220 0.173880234 0.905547082\n1403638179245096960 1.586528063 -3.434607983 4.332812786 -0.056031335 0.388886392 0.173565552 0.903051972\n1403638179295097088 1.620805383 -3.422066212 4.337723732 -0.060744923 0.394522130 0.173881143 0.900237620\n1403638179345096960 1.652934313 -3.409734011 4.330236435 -0.064041831 0.401456803 0.173686564 0.896974981\n1403638179395097088 1.695797205 -3.384539127 4.329454899 -0.062712595 0.408422887 0.173467934 0.893961251\n1403638179445096960 1.715665936 -3.380485773 4.320703506 -0.057452902 0.417577595 0.176818579 0.889417410\n1403638179495097088 1.764477491 -3.347936630 4.327114105 -0.049750090 0.426519424 0.178885654 0.885215282\n1403638179545096960 1.788783431 -3.321382523 4.293949127 -0.042412795 0.435238391 0.182436794 0.880616546\n1403638179595097088 1.830229878 -3.298555374 4.287338734 -0.038820602 0.444867820 0.184643179 0.875495553\n1403638179645096960 1.857736707 -3.290750742 4.306552887 -0.037340086 0.456209421 0.187596515 0.869072080\n1403638179695097088 1.902596474 -3.249779701 4.275276184 -0.032381341 0.465150744 0.190126464 0.863966525\n1403638179745096960 1.949824691 -3.241864920 4.274891853 -0.032928318 0.475405276 0.193046838 0.857693672\n1403638179795097088 1.979575753 -3.213518381 4.262191772 -0.030928388 0.485673547 0.195630237 0.851406753\n1403638179845096960 2.029616117 -3.203045845 4.266915321 -0.030718450 0.497254610 0.197024435 0.844378829\n1403638179895097088 2.066116810 -3.206672192 4.248751163 -0.032004368 0.505986989 0.203073367 0.837683737\n1403638179945096960 2.102377415 -3.193671227 4.244615078 -0.034345407 0.513885617 0.207073465 0.831782758\n1403638179995097088 2.138769627 -3.188065052 4.216244698 -0.038315993 0.519468486 0.212427929 0.826776087\n1403638180045096960 2.172143459 -3.183372021 4.229753017 -0.043503240 0.525319457 0.216487080 0.821754336\n1403638180095097088 2.214694500 -3.170848846 4.205949783 -0.043668065 0.529666841 0.221348941 0.817649543\n1403638180145096960 2.254519939 -3.151816368 4.186504841 -0.043522723 0.532434285 0.223835051 0.815179288\n1403638180195097088 2.296334267 -3.149988890 4.182618618 -0.044500902 0.536686957 0.224064901 0.812269509\n1403638180245096960 2.336562395 -3.143511772 4.170147896 -0.045411728 0.539122701 0.225077093 0.810323894\n1403638180295097088 2.372177601 -3.135907888 4.162546158 -0.046991836 0.540713549 0.226272747 0.808839500\n1403638180345096960 2.419294834 -3.120593309 4.148839474 -0.047098853 0.541078627 0.227976233 0.808110416\n1403638180395097088 2.469532967 -3.103729010 4.132520676 -0.048361048 0.541748583 0.227469474 0.807729721\n1403638180445096960 2.507190704 -3.090814829 4.133110046 -0.050925497 0.542860448 0.226322904 0.807147503\n1403638180495097088 2.555749893 -3.072726250 4.121727467 -0.051321246 0.543799937 0.223872051 0.807173550\n1403638180545096960 2.597588539 -3.051749945 4.112611294 -0.052091114 0.544320464 0.221495584 0.807428896\n1403638180595097088 2.644908667 -3.035733461 4.101443291 -0.053386629 0.544152379 0.220339060 0.807774007\n1403638180645096960 2.687868834 -3.019525766 4.092947006 -0.055979587 0.543717027 0.219516963 0.808115363\n1403638180695097088 2.732754946 -3.008597374 4.084147453 -0.058511343 0.542839527 0.219367817 0.808566332\n1403638180745096960 2.780516624 -2.990753174 4.071160316 -0.062784269 0.540970683 0.219742224 0.809396207\n1403638180795097088 2.834025145 -2.981846333 4.065092087 -0.064444393 0.539345682 0.221446484 0.809885561\n1403638180845096960 2.882953167 -2.974282742 4.057844639 -0.065722167 0.537755787 0.221773595 0.810750127\n1403638180895097088 2.936300993 -2.962366104 4.045534134 -0.064369500 0.535799265 0.222613737 0.811922967\n1403638180945096960 2.994840145 -2.958152294 4.040133953 -0.063981205 0.534411132 0.222909480 0.812786877\n1403638180995097088 3.052737236 -2.945192099 4.029406548 -0.061097756 0.532914579 0.223893672 0.813720345\n1403638181045096960 3.102096558 -2.937114716 4.024971485 -0.058695737 0.531806052 0.223656595 0.814686954\n1403638181095097088 3.163964272 -2.926281214 4.019906044 -0.057731338 0.530632675 0.223767906 0.815490067\n1403638181145096960 3.217194080 -2.917423248 4.012348652 -0.055061657 0.529194713 0.225680962 0.816081643\n1403638181195097088 3.274792671 -2.903501987 4.013424397 -0.051545192 0.529074073 0.224457279 0.816726804\n1403638181245096960 3.335969925 -2.890262365 4.003370285 -0.046123598 0.528765798 0.224655226 0.817196071\n1403638181295097088 3.394366503 -2.879228592 4.000788689 -0.038808472 0.530434847 0.225745022 0.816193581\n1403638181345096960 3.453435898 -2.862885952 3.996513844 -0.033255015 0.533817887 0.226210907 0.814101458\n1403638181395097088 3.514751911 -2.848888397 3.992003441 -0.027793514 0.538101912 0.228755608 0.810768008\n1403638181445096960 3.579973936 -2.827511787 3.987902880 -0.022579091 0.543533087 0.232967421 0.806094408\n1403638181495097088 3.644397497 -2.804217339 3.973227978 -0.015115122 0.550506353 0.236216471 0.800572336\n1403638181545096960 3.697298527 -2.788214207 3.966630936 -0.005131423 0.559602141 0.237397492 0.794016063\n1403638181595097088 3.756299257 -2.769670486 3.956595421 0.001150152 0.569919765 0.235763624 0.787150323\n1403638181645096960 3.827952862 -2.742468596 3.936523438 0.003891590 0.579536676 0.236022845 0.780009806\n1403638181695097088 3.883939028 -2.726597309 3.920988560 0.000890451 0.589804530 0.235145599 0.772551835\n1403638181745096960 3.934835434 -2.708857536 3.898882866 -0.002988496 0.599171996 0.236388028 0.764921367\n1403638181795097088 3.988111973 -2.694968224 3.875902653 -0.007837950 0.609260798 0.236104235 0.756964087\n1403638181845096960 4.045667171 -2.676884651 3.848643064 -0.013811237 0.618352652 0.237022996 0.749179125\n1403638181895097088 4.112490177 -2.653485060 3.820629358 -0.019941909 0.627386034 0.238149032 0.741130292\n1403638181945096960 4.159467697 -2.642825127 3.792909145 -0.024957430 0.634331405 0.240965560 0.734122872\n1403638181995097088 4.219590664 -2.630557299 3.766429186 -0.029229520 0.640348613 0.244483992 0.727548540\n1403638182045096960 4.273399353 -2.618343830 3.738806963 -0.033178296 0.644377053 0.249658480 0.722044349\n1403638182095097088 4.323765278 -2.612458706 3.707808018 -0.036361594 0.648088098 0.253277272 0.717293680\n1403638182145096960 4.382460594 -2.602238178 3.679626226 -0.039616864 0.650887489 0.256837040 0.713309646\n1403638182195097088 4.433534622 -2.597466469 3.647843122 -0.041186862 0.653134108 0.260165185 0.709953189\n1403638182245096960 4.484649658 -2.592242718 3.622230530 -0.041660979 0.654167593 0.265682131 0.706924379\n1403638182295097088 4.542844772 -2.578432560 3.589080095 -0.041272957 0.654358327 0.270304710 0.705015600\n1403638182345096960 4.589088917 -2.574877977 3.557352543 -0.040193435 0.654323041 0.274222910 0.703596175\n1403638182395097088 4.642666817 -2.565562248 3.528179884 -0.040981282 0.653505862 0.278133243 0.702774823\n1403638182445096960 4.701448441 -2.553864956 3.496328592 -0.044253957 0.654503405 0.276863337 0.702149332\n1403638182495097088 4.753931522 -2.552481890 3.461931944 -0.049398165 0.654561460 0.275620192 0.702241182\n1403638182545096960 4.812015533 -2.541087866 3.422421932 -0.054547995 0.655117095 0.272023648 0.702744067\n1403638182595097088 4.872656822 -2.536734104 3.389563084 -0.060326885 0.655704439 0.268108487 0.703228474\n1403638182645096960 4.931758881 -2.534008980 3.353250742 -0.063041501 0.655334592 0.266444653 0.703967035\n1403638182695097088 4.992795467 -2.535796165 3.320139647 -0.065138787 0.654549003 0.264990926 0.705054820\n1403638182745096960 5.055751801 -2.534647703 3.281348228 -0.063929722 0.653537750 0.265176594 0.706033051\n1403638182795097088 5.120662689 -2.536550999 3.247060776 -0.063445687 0.652978301 0.264327139 0.706912398\n1403638182845096960 5.184069633 -2.532809496 3.209481716 -0.061611973 0.652306557 0.263508171 0.707999706\n1403638182895097088 5.253402710 -2.532044649 3.175593853 -0.059494268 0.651964664 0.261736482 0.709151983\n1403638182945096960 5.319960117 -2.525211811 3.142544746 -0.055794459 0.651732981 0.260449827 0.710138738\n1403638182995097088 5.372905731 -2.536041737 3.116969824 -0.052620087 0.652464926 0.256721020 0.711066127\n1403638183045096960 5.444005013 -2.525390625 3.083982706 -0.048883192 0.653017461 0.253517270 0.711974442\n1403638183095097088 5.521793365 -2.509702444 3.051157951 -0.046737168 0.653834760 0.249081492 0.712933481\n1403638183145096960 5.576414585 -2.514664650 3.017510653 -0.047147851 0.654580355 0.244256362 0.713891089\n1403638183195097088 5.650145054 -2.507488966 2.994976759 -0.047188893 0.655317128 0.242153406 0.713928819\n1403638183245096960 5.704861164 -2.494533777 2.955348015 -0.050297704 0.654533684 0.240762964 0.714904845\n1403638183295097088 5.780169010 -2.473187685 2.932284117 -0.053413421 0.653878093 0.241807804 0.714926124\n1403638183345096960 5.860613823 -2.461944580 2.897085190 -0.057214241 0.652059793 0.245550394 0.715017140\n1403638183395097088 5.932946205 -2.442852974 2.872011423 -0.060313590 0.650418401 0.249005303 0.715062618\n1403638183445096960 5.999154568 -2.430128098 2.846461773 -0.065491147 0.649505138 0.251035362 0.714727342\n1403638183495097088 6.063536644 -2.422019958 2.822834253 -0.069721229 0.648786724 0.252111673 0.714600861\n1403638183545096960 6.126966953 -2.404538870 2.800779819 -0.073018469 0.648486555 0.252566040 0.714383602\n1403638183595097088 6.203505039 -2.382092714 2.782194138 -0.073485009 0.648063421 0.253643990 0.714337766\n1403638183645096960 6.269558907 -2.372840166 2.758171082 -0.071420275 0.648585081 0.252182662 0.714591086\n1403638183695097088 6.337926865 -2.359227896 2.734753132 -0.068490557 0.650323987 0.247085392 0.715077996\n1403638183745096960 6.418771744 -2.345994711 2.713359833 -0.062434081 0.652134418 0.243112683 0.715345323\n1403638183795097088 6.495409966 -2.332768917 2.691306829 -0.059339248 0.653936863 0.237481162 0.715854824\n1403638183845096960 6.570358753 -2.324393034 2.672086716 -0.055497762 0.655837297 0.231355309 0.716430128\n1403638183895097088 6.633232117 -2.335395098 2.651300907 -0.052551989 0.657218695 0.228969499 0.716152787\n1403638183945096960 6.710491657 -2.327763081 2.632744551 -0.051158857 0.657708645 0.227667063 0.716219127\n1403638183995097088 6.786162853 -2.322371960 2.613063335 -0.051295940 0.657741070 0.228025109 0.716065586\n1403638184045096960 6.852367401 -2.322516918 2.598634720 -0.051941209 0.657288730 0.230048165 0.715787292\n1403638184095097088 6.941246986 -2.330115557 2.586479425 -0.055279661 0.656587481 0.233667970 0.715007961\n1403638184145096960 7.012482166 -2.331725121 2.571380854 -0.059788421 0.655459225 0.236874312 0.714625120\n1403638184195097088 7.083630562 -2.333885670 2.556800842 -0.062500432 0.654003799 0.241999194 0.714009225\n1403638184245096960 7.151638508 -2.337679148 2.545179367 -0.065428741 0.653337061 0.245019332 0.713326991\n1403638184295097088 7.221052170 -2.333449125 2.531781673 -0.065313987 0.653094590 0.246515900 0.713043809\n1403638184345096960 7.280740738 -2.343804836 2.522703409 -0.066072948 0.653863549 0.244646460 0.712912977\n1403638184395097088 7.378834724 -2.335821867 2.514058590 -0.063008629 0.654811442 0.242988452 0.712887466\n1403638184445096960 7.454200745 -2.330647469 2.500995159 -0.060489342 0.655754387 0.241094142 0.712882042\n1403638184495097088 7.520040512 -2.332114697 2.499533176 -0.060325172 0.656913042 0.237565786 0.713013768\n1403638184545096960 7.595478535 -2.327767134 2.490358353 -0.058001559 0.657269061 0.237696409 0.712834954\n1403638184595097088 7.658492565 -2.326800823 2.483681202 -0.057105206 0.657863557 0.236737877 0.712677836\n1403638184645096960 7.731550217 -2.324572802 2.481967688 -0.055022378 0.658225000 0.235864177 0.712797582\n1403638184695097088 7.803661346 -2.322662115 2.476387739 -0.056153193 0.658562303 0.235466450 0.712529302\n1403638184745096960 7.877616405 -2.324665070 2.478439808 -0.054851830 0.658488512 0.236830324 0.712246835\n1403638184795097088 7.955980301 -2.321196795 2.474624872 -0.054138411 0.658514798 0.236466691 0.712397814\n1403638184845096960 8.027008057 -2.324469328 2.470751524 -0.054834403 0.658618033 0.237428561 0.711929083\n1403638184895097088 8.093337059 -2.321128368 2.471063137 -0.055500165 0.659385622 0.235682249 0.711747229\n1403638184945096960 8.166859627 -2.317479610 2.470692873 -0.053522859 0.660028338 0.234631971 0.711649954\n1403638184995097088 8.235101700 -2.319441080 2.463618279 -0.052589126 0.659737885 0.235320166 0.711761653\n1403638185045096960 8.304638863 -2.316926718 2.467204571 -0.052003451 0.659596622 0.235670581 0.711819708\n1403638185095097088 8.378528595 -2.326007843 2.469279766 -0.054821067 0.659819007 0.235234857 0.711546242\n1403638185145096960 8.450868607 -2.325938940 2.474278927 -0.056207702 0.659577191 0.235217720 0.711667955\n1403638185195097088 8.518335342 -2.330945730 2.477822304 -0.057149217 0.659938395 0.233757094 0.711739361\n1403638185245096960 8.603492737 -2.332481623 2.488258123 -0.060105868 0.660515487 0.231459811 0.711711228\n1403638185295097088 8.667471886 -2.337807178 2.491990089 -0.060756724 0.660831809 0.229739353 0.711919844\n1403638185345096960 8.749084473 -2.327141047 2.507080555 -0.061519194 0.661376297 0.227616444 0.712030649\n1403638185395097088 8.810792923 -2.344392776 2.505402565 -0.061815992 0.661454797 0.224229574 0.713005900\n1403638185445096960 8.868465424 -2.350943565 2.515909433 -0.061450910 0.660643876 0.219737068 0.715184629\n1403638185495097088 8.930223465 -2.345972061 2.527696371 -0.059870083 0.658756614 0.215017200 0.718486547\n1403638185545096960 9.009735107 -2.356909990 2.535949707 -0.059836365 0.654692352 0.210368261 0.723562539\n1403638185595097088 9.087326050 -2.366981506 2.545107603 -0.058133733 0.650280833 0.207299680 0.728547931\n1403638185645096960 9.140671730 -2.376243114 2.554479599 -0.057669319 0.646183372 0.203455716 0.733298779\n1403638185695097088 9.205062866 -2.378791094 2.579230070 -0.053910322 0.641980410 0.202620938 0.737495482\n1403638185745096960 9.262886047 -2.392123938 2.604683876 -0.050179362 0.637962043 0.202770740 0.741195321\n1403638185795097088 9.324962616 -2.406815529 2.614636183 -0.046526555 0.632121444 0.208340839 0.744883835\n1403638185845096960 9.394497871 -2.417320490 2.641281605 -0.040719714 0.625969231 0.218792632 0.747418404\n1403638185895097088 9.443582535 -2.425985813 2.661516190 -0.036175318 0.620105147 0.228178218 0.749730349\n1403638185945096960 9.510472298 -2.428149939 2.678995609 -0.032240503 0.614669859 0.237514406 0.751484156\n1403638185995097088 9.587688446 -2.439501286 2.697373152 -0.030599756 0.610972345 0.241879940 0.753173590\n1403638186045096960 9.644195557 -2.435561895 2.719494343 -0.032822799 0.610032141 0.241140977 0.754078567\n1403638186095097088 9.703292847 -2.449779034 2.729654312 -0.037442632 0.609363079 0.239443824 0.754944563\n1403638186145096960 9.756683350 -2.455638170 2.739873409 -0.040556341 0.609662235 0.236226961 0.755555332\n1403638186195097088 9.830430031 -2.425573587 2.754861832 -0.043215130 0.609954357 0.232723430 0.756259143\n1403638186245096960 9.882663727 -2.435490608 2.764368773 -0.044618826 0.609909236 0.232293591 0.756346166\n1403638186295097088 9.947509766 -2.433711767 2.789655209 -0.046667226 0.610627830 0.229402527 0.756525040\n1403638186345096960 9.996878624 -2.430956602 2.799342394 -0.048100464 0.610729098 0.228488699 0.756630123\n1403638186395097088 10.051881790 -2.441719532 2.814870834 -0.049225524 0.610703170 0.227960244 0.756738186\n1403638186445096960 10.109905243 -2.456963539 2.841804028 -0.049298566 0.611455321 0.227584630 0.756238878\n1403638186495097088 10.156364441 -2.466822147 2.853204966 -0.048816830 0.612188935 0.226365745 0.756042421\n1403638186545096960 10.232069969 -2.480335712 2.866538286 -0.050579913 0.612901628 0.225205034 0.755695641\n1403638186595097088 10.291942596 -2.484993219 2.880525589 -0.051826466 0.613754034 0.223678231 0.755372763\n1403638186645096960 10.344474792 -2.492786884 2.901865482 -0.053392224 0.614584684 0.222750083 0.754862487\n1403638186695097088 10.403141022 -2.514933348 2.916203022 -0.056453720 0.615746200 0.219878063 0.754535019\n1403638186745096960 10.462690353 -2.513481855 2.927637815 -0.058063559 0.615915418 0.216321900 0.755302370\n1403638186795097088 10.530617714 -2.501168728 2.949740410 -0.059881039 0.615197361 0.211901650 0.756996751\n1403638186845096960 10.570284843 -2.507552385 2.968707561 -0.061803069 0.613715112 0.207576618 0.759240448\n1403638186895097088 10.626286507 -2.496352196 2.996610880 -0.064679816 0.610383093 0.203794107 0.762703717\n1403638186945096960 10.700628281 -2.513087511 3.030183554 -0.065372251 0.605268419 0.201948300 0.767198443\n1403638186995097088 10.753479004 -2.518741131 3.067031860 -0.065754987 0.598777771 0.200538695 0.772609651\n1403638187045096960 10.815369606 -2.546752214 3.100560904 -0.062378127 0.590200007 0.199402779 0.779750884\n1403638187095097088 10.842864037 -2.552449942 3.139845848 -0.056048915 0.580781162 0.198567867 0.787478626\n1403638187145096960 10.911894798 -2.517894030 3.141698599 -0.047590788 0.569265425 0.195821688 0.797073364\n1403638187195097088 10.930730820 -2.573418379 3.160559893 -0.042745452 0.557785094 0.194192410 0.805815041\n1403638187245096960 11.018418312 -2.615353346 3.201043606 -0.037577018 0.546338439 0.190066174 0.814847887\n1403638187295097088 11.107639313 -2.592231512 3.222861528 -0.029563973 0.534928560 0.184634537 0.823946297\n1403638187345096960 11.160006523 -2.583997011 3.232365608 -0.024830036 0.523787856 0.179158702 0.832425356\n1403638187395097088 11.163974762 -2.657023191 3.286319256 -0.021852391 0.516092718 0.173709631 0.838448405\n1403638187445096960 11.195808411 -2.665750742 3.311920404 -0.017776810 0.508119345 0.169938058 0.844168127\n1403638187495097088 11.252658844 -2.684342861 3.330810785 -0.016639965 0.500831366 0.166357830 0.849244475\n1403638187545096960 11.321018219 -2.730872154 3.365655422 -0.017935758 0.494531870 0.167167082 0.852743626\n1403638187595097088 11.367245674 -2.704939842 3.399166346 -0.019975493 0.489045382 0.166288659 0.856027901\n1403638187645096960 11.405763626 -2.757357359 3.410043716 -0.024764327 0.484417170 0.168524444 0.858094573\n1403638187695097088 11.415775299 -2.801352739 3.447478771 -0.030125638 0.482549071 0.168269411 0.859025180\n1403638187745096960 11.510709763 -2.747850418 3.476553679 -0.028673263 0.479936391 0.167333260 0.860719740\n1403638187795097088 11.524444580 -2.803252697 3.488269567 -0.034225103 0.479152679 0.165067807 0.861390710\n1403638187845096960 11.608440399 -2.835078478 3.538609743 -0.034840986 0.479512185 0.163232267 0.861515760\n1403638187895097088 11.632947922 -2.855307817 3.566582203 -0.037442237 0.480672151 0.158879668 0.861573875\n1403638187945096960 11.679430962 -2.867014170 3.595118046 -0.036377825 0.481873542 0.155874625 0.861497343\n1403638187995097088 11.727806091 -2.867289782 3.618924618 -0.035241053 0.483716726 0.150637373 0.861443281\n1403638188045096960 11.764844894 -2.877637863 3.653276205 -0.033686299 0.486133844 0.146423444 0.860871196\n1403638188095097088 11.767895699 -2.899993420 3.672719240 -0.035151221 0.488777459 0.140999198 0.860221028\n1403638188145096960 11.792783737 -2.910196066 3.710162163 -0.033648439 0.491492331 0.137395829 0.859316826\n1403638188195097088 11.845501900 -2.914917946 3.739206314 -0.029876381 0.492619842 0.135014698 0.859188020\n1403638188245096960 11.853634834 -2.917350292 3.739905357 -0.023655804 0.493168265 0.134677827 0.859120071\n1403638188295097088 11.876226425 -2.964472294 3.789008856 -0.013733687 0.494474798 0.136310950 0.858327091\n1403638188345096960 11.914456367 -2.958900452 3.812854528 -0.002338776 0.494182736 0.136813521 0.858521998\n1403638188395097088 11.925519943 -2.985024929 3.866337538 0.007468425 0.495546132 0.136187583 0.857806027\n1403638188445096960 11.961739540 -2.980334282 3.914775133 0.016201776 0.496137321 0.136321276 0.857322454\n1403638188495097088 11.963848114 -2.982158661 3.948051453 0.023432503 0.496213049 0.137580097 0.856910288\n1403638188545096960 11.958498001 -2.997500896 3.958142757 0.030858694 0.496505082 0.139196247 0.856244564\n1403638188595097088 11.955800056 -3.031941891 4.006051064 0.032011818 0.495941341 0.139914259 0.856411934\n1403638188645096960 11.986960411 -2.982208252 4.020908833 0.033182517 0.493364364 0.139187112 0.857972860\n1403638188695097088 11.967670441 -3.009173870 4.038413048 0.030757636 0.490211993 0.140759557 0.859612107\n1403638188745096960 11.958482742 -3.034952879 4.065823555 0.026276588 0.485509306 0.142693967 0.862107098\n1403638188795097088 11.943167686 -3.055302143 4.100786209 0.019085877 0.482395023 0.143512294 0.863906860\n1403638188845096960 11.901700974 -3.052853584 4.113654613 0.015301176 0.478760123 0.144638732 0.865814209\n1403638188895097088 11.874879837 -3.099161148 4.117300034 0.010853383 0.474693805 0.146362573 0.867828310\n1403638188945096960 11.842537880 -3.134751797 4.133037567 0.006497840 0.472045660 0.147743568 0.869081438\n1403638188995097088 11.835605621 -3.133195877 4.126175880 0.005559035 0.468001813 0.149003118 0.871057689\n1403638189045096960 11.795993805 -3.150767803 4.163485527 0.003089292 0.465146005 0.148183748 0.872737825\n1403638189095097088 11.775925636 -3.188134670 4.162964821 0.003702406 0.459659964 0.149469301 0.875418723\n1403638189145096960 11.771280289 -3.185204268 4.180968285 0.003546128 0.453903437 0.147471562 0.878755510\n1403638189195097088 11.727156639 -3.204498291 4.174433231 0.004882908 0.446273297 0.148583040 0.882462144\n1403638189245096960 11.707917213 -3.217745781 4.192928791 0.004882429 0.438033015 0.149046838 0.886503398\n1403638189295097088 11.639891624 -3.268506050 4.183425903 0.000065518 0.428818107 0.147165388 0.891323388\n1403638189345096960 11.563217163 -3.280802965 4.150591850 -0.003815010 0.418449730 0.147683784 0.896144390\n1403638189395097088 11.564941406 -3.266154766 4.188217163 -0.011445625 0.410494387 0.147063687 0.899853110\n1403638189445096960 11.526741028 -3.290684700 4.189784527 -0.020546891 0.401779026 0.148182347 0.903434277\n1403638189495097088 11.492386818 -3.311665297 4.183502674 -0.028001582 0.394061506 0.149806917 0.906360507\n1403638189545096960 11.464766502 -3.307238817 4.175553322 -0.032193355 0.386918515 0.151049197 0.909088433\n1403638189595097088 11.417640686 -3.321900368 4.231919289 -0.035704117 0.384120345 0.151254267 0.910109282\n1403638189645096960 11.394375801 -3.322062016 4.214978695 -0.037853852 0.378655523 0.152168676 0.912157774\n1403638189695097088 11.376681328 -3.325675964 4.201893806 -0.041808780 0.373410672 0.154362112 0.913777173\n1403638189745096960 11.354982376 -3.344717741 4.217142105 -0.045403745 0.370212466 0.158197090 0.914251029\n1403638189795097088 11.289579391 -3.370017529 4.242471695 -0.049839396 0.369240224 0.159985870 0.914101839\n1403638189845096960 11.236671448 -3.388258696 4.256109238 -0.054183755 0.368466794 0.161412776 0.913915932\n1403638189895097088 11.235149384 -3.393866301 4.258606911 -0.057987858 0.366304457 0.162564278 0.914347470\n1403638189945096960 11.174145699 -3.435218096 4.252220154 -0.062654056 0.366138071 0.163388684 0.913959265\n1403638189995097088 11.165824890 -3.414510965 4.252202988 -0.061143633 0.365826190 0.161575630 0.914508581\n1403638190045096960 11.156355858 -3.420885324 4.259104729 -0.056826029 0.366627872 0.160079092 0.914729178\n1403638190095097088 11.118825912 -3.444920063 4.283266544 -0.052482210 0.368708253 0.157477722 0.914604068\n1403638190145096960 11.080318451 -3.481808424 4.300037384 -0.047071010 0.371365786 0.154721320 0.914293766\n1403638190195097088 11.045572281 -3.470753908 4.309714317 -0.040310208 0.373690367 0.149853170 0.914480507\n1403638190245096960 11.035037994 -3.453571558 4.306862831 -0.033010550 0.375571251 0.142845690 0.915123820\n1403638190295097088 11.014416695 -3.451848030 4.312092304 -0.028348835 0.377804369 0.132672340 0.915892065\n1403638190345096960 10.982093811 -3.472588778 4.337616920 -0.025639394 0.379190624 0.122907691 0.916761041\n1403638190395097088 10.979900360 -3.417150736 4.348107815 -0.020653013 0.377874017 0.111535966 0.918882132\n1403638190445096960 10.938747406 -3.447611809 4.349264145 -0.022093162 0.376355857 0.103581063 0.920401633\n1403638190495097088 10.931912422 -3.438951015 4.355987549 -0.021183291 0.373171568 0.099650152 0.922151923\n1403638190545096960 10.886203766 -3.444081306 4.393105507 -0.022379417 0.370224357 0.098266400 0.923459172\n1403638190595097088 10.868312836 -3.408939838 4.416352272 -0.022092942 0.366410553 0.098480560 0.924963117\n1403638190645096960 10.810472488 -3.416551590 4.454571724 -0.022821307 0.364144742 0.098887883 0.925796449\n1403638190695097088 10.791929245 -3.466479301 4.466170311 -0.024382534 0.360251963 0.102006763 0.926940501\n1403638190745096960 10.748971939 -3.473920107 4.488523960 -0.024119731 0.357949495 0.102135353 0.927824736\n1403638190795097088 10.722040176 -3.485548735 4.493863106 -0.022723308 0.353858948 0.107274868 0.928848505\n1403638190845096960 10.675827026 -3.463640928 4.508165359 -0.020481331 0.350085884 0.112645529 0.929694235\n1403638190895097088 10.658348083 -3.479261875 4.499520302 -0.020259995 0.345728964 0.117225036 0.930762768\n1403638190945096960 10.584918022 -3.501684189 4.529340744 -0.021583140 0.345328003 0.119304441 0.930617630\n1403638190995097088 10.539012909 -3.511734247 4.504631519 -0.020130038 0.342322618 0.121461645 0.931481123\n1403638191045096960 10.502490997 -3.515050888 4.507313728 -0.016127577 0.341097206 0.121301889 0.932029188\n1403638191095097088 10.433681488 -3.578440666 4.534724712 -0.015384863 0.342435479 0.122114398 0.931444764\n1403638191145096960 10.418769836 -3.520655394 4.574494362 -0.013364987 0.341482401 0.122605972 0.931761205\n1403638191195097088 10.369380951 -3.512396812 4.581291199 -0.016671803 0.340260923 0.124513902 0.931901753\n1403638191245096960 10.330892563 -3.537951946 4.584928513 -0.023677738 0.339092672 0.126704097 0.931880653\n1403638191295097088 10.270420074 -3.545931101 4.608815193 -0.028574158 0.338851899 0.130804107 0.931264281\n1403638191345096960 10.249988556 -3.585617065 4.616648197 -0.034446392 0.338127077 0.130909503 0.931314230\n1403638191395097088 10.192422867 -3.554813862 4.634346008 -0.035613891 0.338626742 0.131544307 0.930999279\n1403638191445096960 10.129102707 -3.590353966 4.646129608 -0.037407000 0.339126289 0.133491993 0.930469751\n1403638191495097088 10.099407196 -3.624722004 4.645790100 -0.038650405 0.338839501 0.134569570 0.930368185\n1403638191545096960 10.066011429 -3.663641453 4.653442383 -0.041602779 0.339520723 0.133407295 0.930159867\n1403638191595097088 10.031634331 -3.621240616 4.696592331 -0.040323496 0.340852022 0.131006837 0.930070460\n1403638191645096960 10.006595612 -3.617047310 4.700062275 -0.039611939 0.341017574 0.130449593 0.930118680\n1403638191695097088 9.926486969 -3.693775654 4.696213722 -0.043475512 0.342191041 0.128408790 0.929799080\n1403638191745096960 9.911602974 -3.659499645 4.717280388 -0.043960266 0.343411237 0.124565504 0.929849267\n1403638191795097088 9.865123749 -3.697477341 4.748501301 -0.046457730 0.345308632 0.121754706 0.929397345\n1403638191845096960 9.821814537 -3.680981159 4.758666992 -0.046566758 0.345675141 0.120778210 0.929383039\n1403638191895097088 9.785617828 -3.706100941 4.800535202 -0.047037933 0.346461356 0.119762689 0.929197967\n1403638191945096960 9.752037048 -3.700856924 4.792333603 -0.046660993 0.345863283 0.120370150 0.929361284\n1403638191995097088 9.702526093 -3.707549095 4.811397076 -0.046108589 0.345499635 0.120906770 0.929454446\n1403638192045096960 9.582538605 -3.776088238 4.813799858 -0.048457965 0.347012728 0.119747616 0.928921163\n1403638192095097088 9.603370667 -3.709329128 4.897367477 -0.045772482 0.346768975 0.118287750 0.929335356\n1403638192145096960 9.559867859 -3.729961395 4.892044067 -0.044343535 0.345443010 0.120212831 0.929651380\n1403638192195097088 9.532111168 -3.772202492 4.916995525 -0.043525219 0.345251381 0.121089056 0.929647505\n1403638192245096960 9.462495804 -3.773578167 4.956162930 -0.039567433 0.345746398 0.121065482 0.929643452\n1403638192295097088 9.469149590 -3.782463789 4.928876877 -0.034134604 0.343253076 0.122062325 0.930651903\n1403638192345096960 9.428165436 -3.804384470 4.978562832 -0.028374026 0.343844473 0.122529082 0.930565715\n1403638192395097088 9.368085861 -3.822413445 5.024858475 -0.024776563 0.344731510 0.122504108 0.930343509\n1403638192445096960 9.348439217 -3.823314667 4.994776726 -0.023255454 0.342787743 0.121774517 0.931196392\n1403638192495097088 9.280370712 -3.871641159 5.011678696 -0.020101890 0.343001038 0.123410031 0.930975914\n1403638192545096960 9.242256165 -3.907815456 5.044257164 -0.019433003 0.343584120 0.121299431 0.931052506\n1403638192595097088 9.236133575 -3.931016684 5.081566811 -0.014832641 0.343519837 0.120051265 0.931322634\n1403638192645096960 9.209033966 -3.971380711 5.036864281 -0.008963298 0.342636853 0.117720261 0.932020187\n1403638192695097088 9.109724045 -3.979292393 5.107770920 -0.001888193 0.345440686 0.118953459 0.930869102\n1403638192745096960 9.039490700 -4.025059700 5.145336151 0.002561780 0.347251296 0.116918057 0.930451572\n1403638192795097088 8.999029160 -4.024378300 5.180452347 0.009482666 0.346848160 0.117172755 0.930525064\n1403638192845096960 8.961828232 -4.039809704 5.198313713 0.015372723 0.346582890 0.117573649 0.930494666\n1403638192895097088 8.926246643 -4.007090569 5.152504444 0.026055478 0.343763739 0.119648516 0.931038022\n1403638192945096960 8.916847229 -4.054604053 5.161734581 0.035846591 0.340988636 0.123389907 0.931244671\n1403638192995097088 8.861387253 -4.055776596 5.208527565 0.047275621 0.340540379 0.126421258 0.930491745\n1403638193045096960 8.817481995 -4.002481461 5.213949680 0.055979501 0.336915553 0.129152149 0.930953205\n1403638193095097088 8.804088593 -4.047551155 5.220727921 0.054990754 0.332490444 0.130855516 0.932364166\n1403638193145096960 8.692333221 -4.093247414 5.217671871 0.048289932 0.329526216 0.129987359 0.933907807\n1403638193195097088 8.652122498 -4.089414597 5.182901859 0.042066932 0.324605614 0.127356663 0.936291516\n1403638193245096960 8.598144531 -4.097268105 5.160121918 0.036033735 0.320803612 0.124847978 0.938189566\n1403638193295097088 8.581226349 -4.064945221 5.077390671 0.032481726 0.313803196 0.122761324 0.940958142\n1403638193345096960 8.579992294 -4.109369755 5.022246361 0.024840599 0.308583796 0.117786586 0.943549335\n1403638193395097088 8.518529892 -4.126307487 4.992855072 0.022590086 0.307116926 0.112652637 0.944710672\n1403638193445096960 8.491581917 -4.123986244 4.918445587 0.022154633 0.304372638 0.109732233 0.945952058\n1403638193495097088 8.461645126 -4.159843922 4.914557457 0.022641504 0.302544117 0.106977284 0.946842253\n1403638193545096960 8.424461365 -4.149743080 4.809351921 0.024086624 0.298652679 0.104509428 0.948316514\n1403638193595097088 8.336228371 -4.212807655 4.723076820 0.020678451 0.296287328 0.105850749 0.948989928\n1403638193645096960 8.252192497 -4.236233711 4.760121822 0.016185733 0.297538906 0.105731927 0.948698819\n1403638193695097088 8.209024429 -4.203989029 4.723894119 0.011696868 0.294209868 0.108936585 0.949440122\n1403638193745096960 8.157600403 -4.249175549 4.679134369 0.003379998 0.291532040 0.111665756 0.950014949\n1403638193795097088 8.096506119 -4.239664555 4.632419586 -0.001039718 0.289970875 0.113684438 0.950258732\n1403638193845096960 8.012695312 -4.306451321 4.622339725 -0.008116201 0.290425479 0.113998294 0.950048208\n1403638193895097088 7.954531670 -4.301607132 4.606673241 -0.010753537 0.291097343 0.114703275 0.949731469\n1403638193945096960 7.908567429 -4.335959911 4.599445820 -0.015030805 0.290685326 0.116701216 0.949556231\n1403638193995097088 7.826854706 -4.335158825 4.609770775 -0.015927410 0.291761398 0.117360279 0.949130237\n1403638194045096960 7.813076019 -4.320069313 4.532695770 -0.014251760 0.288882524 0.118271075 0.949924111\n1403638194095097088 7.764752865 -4.322392941 4.463603973 -0.011836669 0.289849490 0.116739541 0.949852169\n1403638194145096960 7.648340702 -4.350889206 4.476995945 -0.007895547 0.291883498 0.115938462 0.949368179\n1403638194195097088 7.605245590 -4.269423485 4.446705341 0.001081078 0.291758090 0.114529416 0.949609995\n1403638194245096960 7.582948685 -4.305351734 4.373238564 0.001615670 0.291281760 0.112878643 0.949953020\n1403638194295097088 7.580474377 -4.342765331 4.273002148 0.001029371 0.287525207 0.113013625 0.951081574\n1403638194345096960 7.410139561 -4.367764473 4.331085205 -0.002791516 0.292031944 0.114301935 0.949549675\n1403638194395097088 7.346915245 -4.338856697 4.319725037 -0.004450803 0.291873485 0.115300760 0.949471295\n1403638194445096960 7.287706375 -4.314648628 4.271634102 -0.006879060 0.290928751 0.117626429 0.949461520\n1403638194495097088 7.239326477 -4.316121101 4.195633411 -0.010512986 0.288666248 0.120774865 0.949723482\n1403638194545096960 7.183274746 -4.291760921 4.190650940 -0.012469971 0.289110065 0.120265074 0.949629486\n1403638194595097088 7.090533257 -4.385144234 4.177208424 -0.020437630 0.290989995 0.121255763 0.948790908\n1403638194645096960 7.066802025 -4.340149879 4.123403549 -0.022933785 0.288350552 0.122342363 0.949400008\n1403638194695097088 7.024017811 -4.373435974 4.039444923 -0.029860497 0.286241949 0.123071834 0.949751139\n1403638194745096960 6.926918030 -4.337062359 4.048174381 -0.030783946 0.288334936 0.125123218 0.948820055\n1403638194795097088 6.873506546 -4.364618301 4.031464577 -0.035816796 0.289130390 0.125013754 0.948415697\n1403638194845096960 6.835103035 -4.323836803 3.996991634 -0.036935061 0.288249165 0.125215307 0.948614419\n1403638194895097088 6.738126278 -4.339937210 3.972082376 -0.040500961 0.290036887 0.125812680 0.947844625\n1403638194945096960 6.681341171 -4.319149494 3.938784599 -0.041363370 0.289878726 0.125855163 0.947850168\n1403638194995097088 6.606518269 -4.115898132 3.915260792 -0.031005105 0.289314210 0.130386218 0.947805524\n1403638195045096960 6.554045677 -4.296043873 3.916502953 -0.042239461 0.290711075 0.127262369 0.947368562\n1403638195095097088 6.504404068 -4.302809715 3.902195215 -0.043452233 0.290301740 0.126285523 0.947569907\n1403638195145096960 6.458155155 -4.277407169 3.866311073 -0.044674374 0.289993763 0.126938522 0.947520137\n1403638195195097088 6.416018963 -4.268374443 3.852073193 -0.048774589 0.288640261 0.129846692 0.947337151\n1403638195245096960 6.358344078 -4.265967369 3.852586031 -0.055997089 0.287916839 0.133114442 0.946704149\n1403638195295097088 6.329013824 -4.246388435 3.836258888 -0.062989153 0.285812706 0.135248482 0.946599901\n1403638195345096960 6.274132252 -4.226665020 3.818691254 -0.066871561 0.285376996 0.137734741 0.946106374\n1403638195395097088 6.205475807 -4.247064114 3.806590557 -0.068390563 0.286586255 0.137943566 0.945601702\n1403638195445096960 6.171309471 -4.235094070 3.815650702 -0.062039573 0.287362784 0.136650667 0.945991695\n1403638195495097088 6.103172779 -4.259118080 3.816408157 -0.053588297 0.290083259 0.132672712 0.946244121\n1403638195545096960 6.075334549 -4.255363464 3.784070969 -0.045918293 0.290190965 0.131811425 0.946734607\n1403638195595097088 6.087046623 -4.183898449 3.747909546 -0.034382761 0.288806796 0.128049523 0.948162317\n1403638195645096960 6.032816887 -4.211324692 3.813328981 -0.030942662 0.291220665 0.127495214 0.947617054\n1403638195695097088 5.999981403 -4.220321655 3.812340260 -0.031744398 0.291361243 0.126350924 0.947700560\n1403638195745096960 5.935560226 -4.196557999 3.781042099 -0.031524606 0.290759742 0.128440976 0.947611690\n1403638195795097088 5.928092957 -4.186642170 3.771996498 -0.034422211 0.288631886 0.127658129 0.948266923\n1403638195845096960 5.875956535 -4.185866833 3.777544260 -0.037572958 0.288483322 0.129676089 0.947918653\n1403638195895097088 5.855843544 -4.167411804 3.784296036 -0.041950356 0.287485600 0.129016414 0.948128104\n1403638195945096960 5.810530663 -4.128619671 3.761103630 -0.044637527 0.286291718 0.129398167 0.948314607\n1403638195995097088 5.817886353 -4.268898010 3.732357502 -0.056338511 0.285005391 0.131433710 0.947799087\n1403638196045096960 5.789102077 -4.267780304 3.759862185 -0.056642745 0.285051197 0.131179571 0.947802365\n1403638196095097088 5.733975887 -4.210781097 3.807521820 -0.051458936 0.286552459 0.132099032 0.947517574\n1403638196145096960 5.683800697 -4.224586487 3.796909571 -0.049053010 0.287812978 0.130114719 0.947537661\n1403638196195097088 5.675550461 -4.217954159 3.787144661 -0.042962324 0.287387133 0.127515912 0.948315620\n1403638196245096960 5.637527466 -4.271012783 3.787914753 -0.040480100 0.289547116 0.124238931 0.948202789\n1403638196295097088 5.616184235 -4.255177498 3.784171104 -0.034149189 0.289430439 0.124029391 0.948514938\n1403638196345096960 5.585268974 -4.272602558 3.809288025 -0.031517107 0.291189969 0.122535512 0.948261619\n1403638196395097088 5.593921661 -4.251578331 3.777508259 -0.029831849 0.287629396 0.125457421 0.949020445\n1403638196445096960 5.565764904 -4.314414501 3.801588535 -0.032685991 0.288370728 0.126051605 0.948622644\n1403638196495097088 5.610986710 -4.304570675 3.808561802 -0.033570021 0.286868840 0.125352040 0.949139714\n1403638196545096960 5.578937531 -4.269393921 3.830036402 -0.032685071 0.287135690 0.127636164 0.948785424\n1403638196595097088 5.534454346 -4.279858112 3.790811777 -0.037272833 0.285181791 0.129370838 0.948970675\n1403638196645096960 5.512492180 -4.270610809 3.789553165 -0.042675145 0.285025269 0.132100984 0.948413849\n1403638196695097088 5.497401237 -4.277212143 3.813733339 -0.047755636 0.284028828 0.134090438 0.948191285\n1403638196745096960 5.479025841 -4.290230751 3.833086967 -0.051588796 0.284063756 0.135234833 0.947817445\n1403638196795097088 5.460834503 -4.302595139 3.869135380 -0.053739164 0.284748226 0.134733915 0.947563887\n1403638196845096960 5.460734367 -4.272160530 3.843256474 -0.051516898 0.283029675 0.136193275 0.947993517\n1403638196895097088 5.444737434 -4.288613319 3.881177425 -0.048439633 0.284781545 0.133702382 0.947985649\n1403638196945096960 5.436194420 -4.277726173 3.896692753 -0.043373171 0.284512192 0.132512167 0.948478878\n1403638196995097088 5.420285225 -4.297512531 3.937625408 -0.039392367 0.286282897 0.130095556 0.948454261\n1403638197045096960 5.415042877 -4.294143677 3.932751656 -0.034821652 0.286356479 0.129858807 0.948643327\n1403638197095097088 5.400540829 -4.311997890 3.951900959 -0.033891164 0.287630230 0.128422871 0.948487103\n1403638197145096960 5.394607067 -4.318976879 3.984598637 -0.031584293 0.288312435 0.127156585 0.948530257\n1403638197195097088 5.383999825 -4.337220192 4.018445492 -0.031460881 0.289790273 0.125006422 0.948369741\n1403638197245096960 5.389550209 -4.341935635 4.024134159 -0.029805876 0.289227307 0.122655861 0.948901892\n1403638197295097088 5.372466087 -4.341102600 4.042912960 -0.026420167 0.292404920 0.116746895 0.948773682\n1403638197345096960 5.377842903 -4.359400272 4.035895348 -0.024948157 0.293078333 0.110002950 0.949411392\n1403638197395097088 5.371763229 -4.394395828 4.082243919 -0.024235273 0.295337141 0.105587989 0.949231148\n1403638197445096960 5.361522675 -4.404345512 4.099468231 -0.021672482 0.296539724 0.102878638 0.949215710\n1403638197495097088 5.358135223 -4.411157131 4.092782021 -0.019410841 0.296096802 0.101684660 0.949531555\n1403638197545096960 5.339231491 -4.422098637 4.118028164 -0.016789759 0.296591669 0.104263313 0.949147344\n1403638197595097088 5.343670368 -4.451925755 4.126783371 -0.017080385 0.295453489 0.102787562 0.949657977\n1403638197645096960 5.337516785 -4.468842506 4.126818180 -0.016024437 0.295601934 0.101984441 0.949716747\n1403638197695097088 5.324503422 -4.488567829 4.154843807 -0.015527095 0.295822799 0.102233835 0.949629426\n1403638197745096960 5.321765900 -4.510564804 4.171746731 -0.016486321 0.294631749 0.100793399 0.950137377\n1403638197795097088 5.309759617 -4.531229973 4.181625366 -0.015438266 0.294674069 0.102382921 0.949971914\n1403638197845096960 5.305066109 -4.541745663 4.173172474 -0.012298497 0.292844474 0.105231255 0.950272202\n1403638197895097088 5.284362316 -4.579134941 4.221490383 -0.009108426 0.292852223 0.107110552 0.950095773\n1403638197945096960 5.261582375 -4.590982437 4.232548714 -0.000201143 0.292985380 0.107275955 0.950079679\n1403638197995097088 5.238369942 -4.628456593 4.275818825 0.006544432 0.293322593 0.106440239 0.950047135\n1403638198045096960 5.218504906 -4.634295464 4.295411110 0.011958668 0.293386251 0.107183620 0.949891150\n1403638198095097088 5.218909264 -4.634765625 4.280005932 0.011368901 0.291043997 0.108531937 0.950465679\n1403638198145096960 5.229391098 -4.614654064 4.301617146 0.011009447 0.286898345 0.110952765 0.951450288\n1403638198195097088 5.178772926 -4.627109528 4.293891907 0.006660806 0.289245397 0.111724272 0.950689435\n1403638198245096960 5.168672562 -4.628325462 4.322708130 0.003008785 0.288342863 0.112803921 0.950854659\n1403638198295097088 5.133815289 -4.615461826 4.351797104 0.001050547 0.289067388 0.112531446 0.950671136\n1403638198345096960 5.123575211 -4.610865116 4.392512321 -0.001068654 0.288846672 0.112017967 0.950798810\n1403638198395097088 5.088977814 -4.613581181 4.422555923 -0.007037746 0.290456414 0.111023240 0.950399578\n1403638198445096960 5.063224792 -4.583864689 4.415111065 -0.009976334 0.290746212 0.107944250 0.950639307\n1403638198495097088 5.045015335 -4.573170185 4.411553383 -0.012814955 0.290773094 0.104159042 0.951019287\n1403638198545096960 5.021645546 -4.547808170 4.445525169 -0.015234767 0.292139888 0.098676600 0.951149344\n1403638198595097088 4.995453835 -4.542212486 4.462151051 -0.017365796 0.295774102 0.088968799 0.950947225\n1403638198645096960 4.980628967 -4.535309792 4.479131222 -0.018280610 0.298468292 0.078540295 0.951006830\n1403638198695097088 4.951362610 -4.515208244 4.516005993 -0.017999003 0.301574618 0.068625093 0.950799346\n1403638198745096960 4.918654919 -4.514488697 4.526977062 -0.019434618 0.304208070 0.059081357 0.950573087\n1403638198795097088 4.878495216 -4.484514236 4.537811279 -0.016104534 0.306140363 0.052816831 0.950383663\n1403638198845096960 4.841010571 -4.467933178 4.542846680 -0.014978598 0.306568444 0.049940486 0.950419605\n1403638198895097088 4.814381599 -4.476000309 4.570865154 -0.015492832 0.306119412 0.049973730 0.950554371\n1403638198945096960 4.757247448 -4.452384472 4.582953930 -0.015205310 0.306279004 0.050006531 0.950505793\n1403638198995097088 4.698584557 -4.462544918 4.643831730 -0.016097067 0.307838291 0.053195890 0.949814022\n1403638199045096960 4.646939278 -4.493862152 4.711687088 -0.017703960 0.308511943 0.054919597 0.949468672\n1403638199095097088 4.606477261 -4.478843689 4.682127476 -0.017479563 0.306750655 0.057857469 0.949868917\n1403638199145096960 4.559869766 -4.477030277 4.679455280 -0.016659558 0.304494053 0.057749428 0.950616002\n1403638199195097088 4.493538380 -4.481651306 4.687242985 -0.014737571 0.303716183 0.059842736 0.950767159\n1403638199245096960 4.441203594 -4.496915340 4.680683613 -0.011971527 0.301976621 0.061936680 0.951225877\n1403638199295097088 4.386117458 -4.533944607 4.739598274 -0.011228848 0.302556366 0.060421761 0.951148152\n1403638199345096960 4.283795357 -4.589242935 4.801946640 -0.011786839 0.305302620 0.058844741 0.950362384\n1403638199395097088 4.208662033 -4.602360725 4.815283298 -0.011570079 0.306778371 0.056758691 0.950016677\n1403638199445096960 4.147481918 -4.635058880 4.826299667 -0.014999755 0.306510955 0.054065358 0.950212061\n1403638199495097088 4.079993248 -4.648899555 4.843949795 -0.016984196 0.307648808 0.053333264 0.949852288\n1403638199545096960 3.992983818 -4.659133434 4.854124069 -0.019700984 0.307806343 0.051096734 0.949871719\n1403638199595097088 3.915351629 -4.704773426 4.881780624 -0.023957364 0.305721879 0.049298465 0.950541854\n1403638199645096960 3.839475155 -4.730409145 4.855685234 -0.024784517 0.299877405 0.049909212 0.952348828\n1403638199695097088 3.735778809 -4.739106178 4.826603889 -0.021040032 0.292665780 0.053446181 0.954488099\n1403638199745096960 3.654976130 -4.810514450 4.844200611 -0.025456937 0.285847217 0.054163001 0.956404567\n1403638199795097088 3.562170506 -4.839169979 4.866881371 -0.024140568 0.278620094 0.064600885 0.957922161\n1403638199845096960 3.463418484 -4.847179413 4.891922951 -0.021757212 0.273528159 0.070418164 0.959036112\n1403638199895097088 3.373702049 -4.854403973 4.897211075 -0.019681923 0.267446607 0.077552117 0.960245073\n1403638199945096960 3.273135185 -4.898028374 4.924764633 -0.021010447 0.263306558 0.080225028 0.961141050\n1403638199995097088 3.195287466 -4.929895878 4.944109917 -0.021243718 0.258630544 0.079726331 0.962446213\n1403638200045096960 3.126190662 -4.948184013 4.996353149 -0.020820297 0.253460824 0.079178117 0.963874996\n1403638200095097088 2.997819424 -4.987018585 4.994048119 -0.022886055 0.249552190 0.075242475 0.965162456\n1403638200145096960 2.881444931 -5.009231091 5.047054291 -0.019871509 0.247982249 0.072681122 0.965829909\n1403638200195097088 2.800746441 -5.028498173 5.089776993 -0.017460430 0.241558731 0.059069559 0.968429267\n1403638200245096960 2.723652124 -5.078283310 5.102514744 -0.015101350 0.233141571 0.054367475 0.970804393\n1403638200295097088 2.606534481 -5.113576412 5.117901325 -0.011268129 0.226855576 0.049132101 0.972623050\n1403638200345096960 2.522103548 -5.137610912 5.125705242 -0.006594189 0.217095420 0.045313794 0.975075781\n1403638200395097088 2.443932533 -5.132927895 5.188306808 0.000685983 0.210003942 0.040540174 0.976859450\n1403638200445096960 2.316190481 -5.178018093 5.185888290 -0.001483439 0.203872681 0.033004791 0.978439808\n1403638200495097088 2.195306063 -5.199886799 5.168849468 -0.001638460 0.198946431 0.026489208 0.979650974\n1403638200545096960 2.089344740 -5.220026016 5.198530197 -0.001173323 0.194095910 0.021090651 0.980755091\n1403638200595097088 1.960820079 -5.250457764 5.188712597 -0.001932357 0.187384114 0.015941925 0.982155442\n1403638200645096960 1.859535456 -5.256806374 5.194368362 0.000348232 0.180370480 0.008257171 0.983564079\n1403638200695097088 1.753420115 -5.291555405 5.195630074 -0.001039748 0.173958421 0.000336354 0.984752417\n1403638200745096960 1.633130908 -5.329729080 5.173860073 -0.003255253 0.167488769 -0.001809523 0.985866964\n1403638200795097088 1.535998464 -5.364609718 5.233523369 -0.006755904 0.162551865 -0.006862081 0.986653030\n1403638200845096960 1.422834039 -5.404104710 5.238499641 -0.008760486 0.157982424 -0.007092905 0.987377584\n1403638200895097088 1.269537449 -5.443656445 5.254622936 -0.011214945 0.154491916 -0.006029615 0.987911999\n1403638200945096960 1.192561865 -5.482491970 5.214540005 -0.012339046 0.143978834 0.000289372 0.989503801\n1403638200995097088 1.039932251 -5.499688148 5.259635925 -0.009528810 0.143034145 0.008118693 0.989638567\n1403638201045096960 0.904157102 -5.533787727 5.279340267 -0.008143457 0.139375716 0.014292396 0.990102947\n1403638201095097088 0.823963284 -5.549180984 5.279474735 -0.006611019 0.134008169 0.017059879 0.990811288\n1403638201145096960 0.697088599 -5.568185806 5.293037415 -0.006487814 0.132930338 0.020959204 0.990882516\n1403638201195097088 0.546672642 -5.593612671 5.313279152 -0.004865682 0.133389235 0.024416681 0.990750968\n1403638201245096960 0.445330918 -5.609598637 5.310194969 -0.002586405 0.130701318 0.027770065 0.991029382\n1403638201295097088 0.354017258 -5.614035606 5.309452534 -0.002860563 0.129129291 0.027596358 0.991239548\n1403638201345096960 0.193035603 -5.640340328 5.344927311 -0.004425720 0.132525206 0.027608557 0.990785182\n1403638201395097088 0.090120673 -5.646397114 5.346371651 -0.004003164 0.132295415 0.025923146 0.990863204\n1403638201445096960 -0.031387329 -5.661878109 5.348899841 -0.003322499 0.132335588 0.026377536 0.990848362\n1403638201495097088 -0.148874879 -5.670892239 5.373023987 -0.002401375 0.133316189 0.026006382 0.990729392\n1403638201545096960 -0.275628209 -5.669434071 5.396217346 -0.000618438 0.134728223 0.025122842 0.990563869\n1403638201595097088 -0.396404147 -5.682796001 5.395937920 -0.000142441 0.135366544 0.024356987 0.990496159\n1403638201645096960 -0.515239477 -5.689584732 5.398128510 0.001272219 0.135251150 0.025116283 0.990492165\n1403638201695097088 -0.614323854 -5.685857773 5.407703400 0.002144786 0.134095222 0.025548968 0.990636706\n1403638201745096960 -0.750257969 -5.689626217 5.444955826 0.002310065 0.135962635 0.026322503 0.990361512\n1403638201795097088 -0.856385469 -5.691094875 5.447316170 0.001741912 0.135916963 0.024924522 0.990405142\n1403638201845096960 -0.973547578 -5.694955826 5.449104309 0.002699303 0.133795321 0.027097974 0.990634799\n1403638201895097088 -1.095808983 -5.683045864 5.443674088 0.001394077 0.133166507 0.026876569 0.990728199\n1403638201945096960 -1.221661329 -5.713526249 5.483054161 -0.000392334 0.131992862 0.026748655 0.990889609\n1403638201995097088 -1.319461346 -5.721040726 5.474615574 -0.001430321 0.125992030 0.025787069 0.991694987\n1403638202045096960 -1.440983295 -5.715418816 5.485533714 -0.001225945 0.120806761 0.025670735 0.992343307\n1403638202095097088 -1.553719640 -5.715967655 5.461399078 -0.002718868 0.113732927 0.029341439 0.993074298\n1403638202145096960 -1.665075660 -5.719032288 5.450187683 -0.006359900 0.107286908 0.032010026 0.993692338\n1403638202195097088 -1.838698864 -5.711267471 5.511174679 -0.007408518 0.107028842 0.035820886 0.993582785\n1403638202245096960 -1.959614038 -5.717308998 5.505964756 -0.011214682 0.102239549 0.038788483 0.993939996\n1403638202295097088 -2.067718744 -5.712584972 5.497745991 -0.014965655 0.098089680 0.039602488 0.994276643\n1403638202345096960 -2.207091331 -5.725491047 5.491373539 -0.015697137 0.094854712 0.042161766 0.994473994\n1403638202395097088 -2.286151171 -5.729580879 5.445912361 -0.019002860 0.091176003 0.039166920 0.994882822\n1403638202445096960 -2.404751778 -5.726830482 5.503500462 -0.017971059 0.090616226 0.039829560 0.994926810\n1403638202495097088 -2.528043270 -5.725288391 5.496183395 -0.018664740 0.089140221 0.039410658 0.995064020\n1403638202545096960 -2.668838978 -5.724854469 5.512836456 -0.019095570 0.088918865 0.041990802 0.994970143\n1403638202595097088 -2.755773306 -5.741226673 5.470641613 -0.021583503 0.085211456 0.042777639 0.995210171\n1403638202645096960 -2.857338428 -5.747688293 5.453751564 -0.023958018 0.083370984 0.043803610 0.995267034\n1403638202695097088 -2.999257565 -5.773708344 5.401573658 -0.026473500 0.082262069 0.045619626 0.995214045\n1403638202745096960 -2.955850601 -5.766613960 5.516814232 -0.025473505 0.079290606 0.042709097 0.995610416\n1403638202795097088 -3.062044144 -5.761841297 5.512125015 -0.024905067 0.078866631 0.042268507 0.995677233\n1403638202845096960 -3.167072773 -5.748882771 5.507086754 -0.023452356 0.078362174 0.041583028 0.995781183\n1403638202895097088 -3.289774179 -5.744992733 5.507634640 -0.023066223 0.079089575 0.040581673 0.995774031\n1403638202945096960 -3.403958797 -5.732513905 5.513397694 -0.022954879 0.079052657 0.041476618 0.995742619\n1403638202995097088 -3.512038231 -5.735344410 5.499907970 -0.022603059 0.078813471 0.042695407 0.995718122\n1403638203045096960 -3.583880663 -5.784835815 5.588345528 -0.022939900 0.079724483 0.043356903 0.995609343\n1403638203095097088 -3.679335356 -5.784061909 5.580069065 -0.022941541 0.078564487 0.043213915 0.995707750\n1403638203145096960 -3.790931940 -5.778224468 5.586814880 -0.021631084 0.079558499 0.041388370 0.995735705\n1403638203195097088 -3.884835482 -5.778742790 5.564453602 -0.019257730 0.079419665 0.038044740 0.995928824\n1403638203245096960 -3.977324963 -5.784383297 5.558678627 -0.016840324 0.078502819 0.037896939 0.996050954\n1403638203295097088 -4.104207993 -5.781039715 5.576967239 -0.013914705 0.079806417 0.037680548 0.996000707\n1403638203345096960 -4.236162186 -5.806322575 5.711550713 -0.013363016 0.085050657 0.038995981 0.995523572\n1403638203395097088 -4.338662624 -5.803661346 5.710694790 -0.011114067 0.084134832 0.039208725 0.995620668\n1403638203445096960 -4.438512802 -5.807101727 5.715430260 -0.010812121 0.083530210 0.040247936 0.995633423\n1403638203495097088 -4.534833908 -5.809850216 5.701759815 -0.012017939 0.082938001 0.040528346 0.995657682\n1403638203545096960 -4.631596565 -5.808013916 5.694444656 -0.012600222 0.082076244 0.041989569 0.995661378\n1403638203595097088 -4.736606598 -5.793318272 5.761434078 -0.011314342 0.084346704 0.045448415 0.995335162\n1403638203645096960 -4.839448452 -5.785992146 5.756853580 -0.013508983 0.084598355 0.044286359 0.995338798\n1403638203695097088 -4.927052498 -5.785196781 5.751793385 -0.013005157 0.083284467 0.045644771 0.995394945\n1403638203745096960 -5.023091793 -5.782567978 5.748343945 -0.012503774 0.082972199 0.045022681 0.995455801\n1403638203795097088 -5.112835884 -5.780478477 5.746426582 -0.012440247 0.083269775 0.043690383 0.995491087\n1403638203845096960 -5.156177044 -5.767479897 5.805414200 -0.010136902 0.083367139 0.044445880 0.995475650\n1403638203895097088 -5.240410328 -5.772724628 5.796576023 -0.009707352 0.082285009 0.043828033 0.995597363\n1403638203945096960 -5.330888271 -5.777714729 5.785395622 -0.010710668 0.081605017 0.043795101 0.995644450\n1403638203995097088 -5.417164803 -5.785887718 5.769435883 -0.010862864 0.080746345 0.044477355 0.995682597\n1403638204045096960 -5.483101368 -5.782786846 5.791592121 -0.011711229 0.080159396 0.045694821 0.995665252\n1403638204095097088 -5.597953320 -5.803070545 5.738636971 -0.014287204 0.078867525 0.044885896 0.995771587\n1403638204145096960 -5.651355743 -5.802834034 5.773227692 -0.016082862 0.078713924 0.047742173 0.995623469\n1403638204195097088 -5.733145237 -5.811401367 5.759176254 -0.017688036 0.077097178 0.050894741 0.995566607\n1403638204245096960 -5.812553883 -5.822996140 5.751789093 -0.020457402 0.075878523 0.054629307 0.995409250\n1403638204295097088 -5.893411636 -5.841539383 5.718623161 -0.024194952 0.071560942 0.060171932 0.995325565\n1403638204345096960 -5.967842102 -5.848374367 5.729105949 -0.027692286 0.071482763 0.068398453 0.994708478\n1403638204395097088 -6.037113190 -5.858241081 5.721534252 -0.031465612 0.069878504 0.074739836 0.994253933\n1403638204445096960 -6.109924793 -5.873242378 5.705883980 -0.033281073 0.068804435 0.078526996 0.993977785\n1403638204495097088 -6.183317661 -5.885373116 5.695288658 -0.034189574 0.069470614 0.079993807 0.993783593\n1403638204545096960 -6.241215706 -5.890673637 5.689783096 -0.032972429 0.068295747 0.081834659 0.993756354\n1403638204595097088 -6.316608906 -5.909118652 5.664894581 -0.031059245 0.068332911 0.080919854 0.993890285\n1403638204645096960 -6.365588188 -5.908092976 5.671065331 -0.029923633 0.065606341 0.079497509 0.994223595\n1403638204695097088 -6.427523613 -5.913089275 5.667105198 -0.029435523 0.063301705 0.075243391 0.994718492\n1403638204745096960 -6.519741535 -5.927026272 5.624269485 -0.030432280 0.061062682 0.065158531 0.995539844\n1403638204795097088 -6.548710346 -5.928911209 5.637532234 -0.029677505 0.055035312 0.059927419 0.996242464\n1403638204845096960 -6.638629913 -5.938616753 5.600772381 -0.029078173 0.051629033 0.045798339 0.997191787\n1403638204895097088 -6.682209015 -5.931977749 5.607471943 -0.025915882 0.043272547 0.033798035 0.998155057\n1403638204945096960 -6.733875751 -5.933112621 5.591189861 -0.024894893 0.032938827 0.023191513 0.998878062\n1403638204995097088 -6.786239147 -5.925916672 5.586585999 -0.023472667 0.019688258 0.012285529 0.999455094\n1403638205045096960 -6.821915627 -5.919926167 5.594461918 -0.021476895 0.004115051 0.003525380 0.999754667\n1403638205095097088 -6.865158558 -5.909354210 5.584681034 -0.020806713 -0.013867716 -0.006650954 0.999665201\n1403638205145096960 -6.911840916 -5.751532078 5.896603107 -0.007828541 -0.030089948 -0.011842040 0.999446392\n1403638205195097088 -6.954295635 -5.728114605 5.928794384 -0.003780889 -0.052188210 -0.019643249 0.998436928\n1403638205245096960 -6.956688881 -5.740856647 5.932236671 -0.004298568 -0.079002015 -0.031429645 0.996369600\n1403638205295097088 -7.126130104 -5.715229988 5.998363972 0.001352568 -0.093978658 -0.037837725 0.994853973\n1403638205345096960 -7.184054375 -5.713654041 6.011073112 0.004281621 -0.116210029 -0.044139255 0.992234170\n1403638205395097088 -7.326931953 -5.700395107 6.073030472 0.010066005 -0.132546097 -0.053970426 0.989655197\n1403638205445096960 -7.288381100 -5.719751358 5.988351345 0.012713185 -0.159363925 -0.062160581 0.985178947\n1403638205495097088 -7.340764046 -5.725940704 5.986720562 0.017576883 -0.176531732 -0.074029244 0.981349707\n1403638205545096960 -7.456929207 -5.697808266 6.084933758 0.025434351 -0.184472665 -0.082900330 0.979004860\n1403638205595097088 -7.517587185 -5.722135544 6.028340340 0.029058110 -0.195518911 -0.095800571 0.975576878\n1403638205645096960 -7.572700024 -5.707918167 6.070902348 0.037784923 -0.202760026 -0.102458075 0.973120272\n1403638205695097088 -7.615954876 -5.728226662 6.051806927 0.043419920 -0.210516497 -0.111410528 0.970250070\n1403638205745096960 -7.668052673 -5.739668369 6.036371708 0.048502028 -0.217723131 -0.117172487 0.967736959\n1403638205795097088 -7.596010208 -5.750843048 5.999469757 0.051740713 -0.231795028 -0.120553613 0.963877976\n1403638205845096960 -7.759791851 -5.776020527 6.021036148 0.049598392 -0.233091459 -0.125471666 0.963049948\n1403638205895097088 -7.716396332 -5.781349182 5.958237171 0.051346991 -0.251130968 -0.128779471 0.957973123\n1403638205945096960 -7.765476704 -5.794820786 5.924991608 0.051564835 -0.263509393 -0.131178424 0.954303980\n1403638205995097088 -7.821877480 -5.804643631 5.887217522 0.049663261 -0.276350915 -0.130224913 0.950897038\n1403638206045096960 -7.983496189 -5.832461357 5.905638695 0.045432556 -0.281425625 -0.132731512 0.949272275\n1403638206095097088 -8.255059242 -5.782338142 5.875843048 0.051534284 -0.276949763 -0.136436030 0.949751675\n1403638206145096960 -8.321649551 -5.788700104 5.839985847 0.053496931 -0.289232224 -0.137893468 0.945763290\n1403638206195097088 -8.379307747 -5.797448635 5.806235790 0.054914322 -0.301580399 -0.138274997 0.941760957\n1403638206245096960 -8.457944870 -5.814915180 5.775801659 0.055807527 -0.313239694 -0.142447934 0.937269986\n1403638206295097088 -8.503265381 -5.841654778 5.718770981 0.054811317 -0.324897140 -0.142832100 0.933293343\n1403638206345096960 -8.571740150 -5.848705292 5.674242020 0.054003168 -0.336713761 -0.138716802 0.929766178\n1403638206395097088 -8.378500938 -5.856573582 5.663685799 0.053169288 -0.365583420 -0.123968855 0.920952499\n1403638206445096960 -8.449171066 -5.877224922 5.613074303 0.050593220 -0.372953534 -0.121532999 0.918463767\n1403638206495097088 -8.512661934 -5.872239113 5.569571495 0.052975584 -0.378561765 -0.118695617 0.916403770\n1403638206545096960 -8.573279381 -5.875512123 5.522153854 0.053307019 -0.383689106 -0.116237596 0.914565384\n1403638206595097088 -8.634919167 -5.872123241 5.474767685 0.055194169 -0.387170613 -0.115868457 0.913031757\n1403638206645096960 -8.688699722 -5.866321564 5.421730995 0.056209765 -0.390218884 -0.112788126 0.912057281\n1403638206695097088 -8.747758865 -5.867193222 5.375105858 0.056249663 -0.395195872 -0.111036569 0.910124779\n1403638206745096960 -8.836866379 -5.833959579 5.344354630 0.057247829 -0.399225056 -0.110914931 0.908317089\n1403638206795097088 -8.887845993 -5.819602013 5.294638634 0.057565998 -0.405021697 -0.110204376 0.905813754\n1403638206845096960 -8.942944527 -5.820408821 5.244041443 0.056239720 -0.408362657 -0.113016546 0.904048800\n1403638206895097088 -9.006114960 -5.806969643 5.189629078 0.057476480 -0.411531746 -0.112941615 0.902542114\n1403638206945096960 -9.063871384 -5.779094219 5.135484695 0.061299220 -0.412794471 -0.112133384 0.901814401\n1403638206995097088 -9.096901894 -5.778916359 5.085410118 0.061101701 -0.418207884 -0.110250689 0.899562955\n1403638207045096960 -9.150585175 -5.763756275 5.024594307 0.061877485 -0.419120759 -0.110213652 0.899089515\n1403638207095097088 -9.215811729 -5.735443115 4.978699684 0.065141216 -0.419101417 -0.109490484 0.898956358\n1403638207145096960 -9.255733490 -5.708463192 4.927082062 0.066210248 -0.420472383 -0.109842159 0.898194790\n1403638207195097088 -9.293397903 -5.698277473 4.871364117 0.065196939 -0.423589110 -0.109028034 0.896902740\n1403638207245096960 -10.043458939 -5.304220676 4.931503773 0.114079341 -0.347856551 -0.111930199 0.923825443\n1403638207295097088 -9.383129120 -5.637711048 4.768612862 0.068330377 -0.429619938 -0.108835004 0.893819094\n1403638207345096960 -9.419187546 -5.607624531 4.707417965 0.069632739 -0.435552239 -0.108370572 0.890899181\n1403638207395097088 -10.175602913 -5.224615097 4.800518036 0.117863178 -0.365713924 -0.114198484 0.916144252\n1403638207445096960 -10.220237732 -5.180653572 4.744501114 0.119876221 -0.373055369 -0.117479794 0.912500858\n1403638207495097088 -10.168840408 -5.221836567 4.944883347 0.126769230 -0.389644116 -0.123243086 0.903835237\n1403638207545096960 -10.203723907 -5.195811272 4.901164055 0.123586841 -0.400405943 -0.126411751 0.899122596\n1403638207595097088 -10.238728523 -5.166921139 4.845692635 0.119834937 -0.407300860 -0.133707732 0.895470738\n1403638207645096960 -10.271315575 -5.133789062 4.785483360 0.113129117 -0.414754599 -0.135751322 0.892609656\n1403638207695097088 -10.302196503 -5.105887413 4.738010406 0.105498783 -0.421440631 -0.139888003 0.889769137\n1403638207745096960 -10.322583199 -5.086837769 4.673282623 0.098931454 -0.426620364 -0.141107783 0.887860477\n1403638207795097088 -10.348601341 -5.060574532 4.633174896 0.094476826 -0.432320386 -0.143624425 0.885180891\n1403638207845096960 -10.280521393 -5.120080471 4.596671104 0.089169800 -0.429540515 -0.153329030 0.885456920\n1403638207895097088 -10.304900169 -5.093365669 4.536447525 0.083455525 -0.431373626 -0.156198353 0.884620845\n1403638207945096960 -10.324840546 -5.070595741 4.477961540 0.079518467 -0.433231622 -0.158446342 0.883675218\n1403638207995097088 -10.344307899 -5.046758175 4.425335884 0.078941017 -0.434212327 -0.160223678 0.882924914\n1403638208045096960 -10.360320091 -5.028070450 4.370625019 0.077188291 -0.435714543 -0.160970822 0.882203639\n1403638208095097088 -10.389343262 -5.010629177 4.312716484 0.078793891 -0.434685767 -0.158316791 0.883049011\n1403638208145096960 -10.406350136 -4.988195419 4.256086349 0.080381706 -0.436136305 -0.155264780 0.882732511\n1403638208195097088 -10.427314758 -4.962588310 4.211963177 0.085121401 -0.436894923 -0.153371006 0.882243991\n1403638208245096960 -10.443820000 -4.933483124 4.153067112 0.088075027 -0.435893327 -0.152969763 0.882519186\n1403638208295097088 -10.458168983 -4.910695076 4.104235649 0.088303395 -0.435269147 -0.153002217 0.882798731\n1403638208345096960 -10.470673561 -4.888052464 4.050963402 0.085565574 -0.434257805 -0.154172212 0.883362710\n1403638208395097088 -10.484781265 -4.851964951 4.015563965 0.083661117 -0.433796316 -0.155120596 0.883605778\n1403638208445096960 -10.500663757 -4.815720081 3.952059746 0.081997044 -0.432193965 -0.157609105 0.884106457\n1403638208495097088 -10.505565643 -4.792469501 3.916631222 0.079778537 -0.434258759 -0.157647669 0.883290410\n1403638208545096960 -10.514733315 -4.769474030 3.872918606 0.076913111 -0.437819093 -0.159178957 0.881510556\n1403638208595097088 -10.524442673 -4.731800556 3.818732738 0.077121176 -0.441802651 -0.163793370 0.878654897\n1403638208645096960 -10.508573532 -4.738164902 3.771777153 0.074575253 -0.446799964 -0.164109215 0.876285613\n1403638208695097088 -10.544436455 -4.685100555 3.729963541 0.076203488 -0.452491373 -0.166074485 0.872848094\n1403638208745096960 -10.548940659 -4.664489746 3.679615974 0.075304821 -0.457971632 -0.166697830 0.869944274\n1403638208795097088 -10.555126190 -4.637507439 3.630494118 0.076035149 -0.462474823 -0.167903900 0.867262363\n1403638208845096960 -10.556388855 -4.629903793 3.582577944 0.075890951 -0.466011286 -0.167546317 0.865449190\n1403638208895097088 -10.568552971 -4.597720146 3.536450863 0.078240849 -0.469238073 -0.170872658 0.862842083\n1403638208945096960 -10.553806305 -4.602277279 3.494059086 0.077464208 -0.471798331 -0.171221912 0.861445725\n1403638208995097088 -10.552803993 -4.580664158 3.443133831 0.078042150 -0.473462731 -0.172493801 0.860225737\n1403638209045096960 -10.551194191 -4.555526257 3.399329662 0.078410953 -0.475575656 -0.172907501 0.858942688\n1403638209095097088 -10.564068794 -4.523495674 3.363312244 0.078340590 -0.477914095 -0.173400223 0.857550681\n1403638209145096960 -10.569217682 -4.497271061 3.317246437 0.078194596 -0.478285223 -0.173964754 0.857242763\n1403638209195097088 -10.563139915 -4.472844124 3.288253307 0.077608280 -0.480049878 -0.174348533 0.856231034\n1403638209245096960 -10.560413361 -4.445407391 3.248451233 0.077511303 -0.480917841 -0.174309894 0.855760515\n1403638209295097088 -10.559759140 -4.420995235 3.214078903 0.076207146 -0.482094646 -0.173306987 0.855419159\n1403638209345096960 -10.563544273 -4.383358002 3.174708366 0.075402588 -0.482164949 -0.173562095 0.855399132\n1403638209395097088 -10.555719376 -4.356757164 3.140653849 0.074833550 -0.483239114 -0.172311857 0.855095625\n1403638209445096960 -10.551765442 -4.328626156 3.105566025 0.073901780 -0.483187765 -0.172298834 0.855208278\n1403638209495097088 -10.542986870 -4.299048424 3.072432995 0.075262159 -0.484186739 -0.170308173 0.854923368\n1403638209545096960 -10.537910461 -4.263373852 3.049682856 0.077496804 -0.484750360 -0.169673026 0.854530513\n1403638209595097088 -10.531602859 -4.226187229 3.016563416 0.078012869 -0.484714538 -0.168443918 0.854747057\n1403638209645096960 -10.524265289 -4.184378147 2.983387470 0.077298589 -0.484433174 -0.167788059 0.855100334\n1403638209695097088 -10.518663406 -4.133357048 2.958830357 0.076090485 -0.483705759 -0.167903230 0.855597734\n1403638209745096960 -10.512338638 -4.083058357 2.936745405 0.076015137 -0.482885629 -0.168740526 0.855902910\n1403638209795097088 -10.505520821 -4.029184341 2.913172007 0.077963144 -0.481342226 -0.170864165 0.856175721\n1403638209845096960 -10.495798111 -3.973547935 2.893421173 0.078845777 -0.480418682 -0.171826079 0.856421053\n1403638209895097088 -10.490018845 -3.915746689 2.882197380 0.081448235 -0.480103552 -0.172505498 0.856217623\n1403638209945096960 -10.478441238 -3.859677792 2.867228031 0.084240176 -0.480062515 -0.172071904 0.856057763\n1403638209995097088 -10.468153954 -3.801225185 2.858336687 0.087650254 -0.480629951 -0.171286389 0.855554342\n1403638210045096960 -10.455126762 -3.744018316 2.843766212 0.091209531 -0.481002152 -0.169724628 0.855284333\n1403638210095097088 -10.444834709 -3.683196545 2.822075367 0.094552130 -0.481287330 -0.167553559 0.855189025\n1403638210145096960 -10.435433388 -3.621226788 2.800384998 0.096763276 -0.481488347 -0.165269703 0.855272889\n1403638210195097088 -10.418745041 -3.567595005 2.796431065 0.100189492 -0.482865423 -0.163881510 0.854368746\n1403638210245096960 -10.398571968 -3.515449286 2.774913788 0.099321164 -0.483288735 -0.162769392 0.854443371\n1403638210295097088 -10.376866341 -3.453795910 2.757825375 0.099717878 -0.483254969 -0.163078219 0.854357362\n1403638210345096960 -10.350166321 -3.399754047 2.739478111 0.099640943 -0.482871145 -0.163810581 0.854443252\n1403638210395097088 -10.335006714 -3.350670338 2.728303909 0.097498156 -0.483290821 -0.163962841 0.854423940\n1403638210445096960 -10.316668510 -3.303147793 2.661215305 0.095085576 -0.480147541 -0.163782239 0.856500089\n1403638210495097088 -10.291986465 -3.252892256 2.652426720 0.094624922 -0.480980963 -0.162700891 0.856289566\n1403638210545096960 -10.262865067 -3.189234495 2.629533291 0.095322341 -0.480744094 -0.162543088 0.856375217\n1403638210595097088 -10.234734535 -3.135349512 2.609568119 0.095112905 -0.480183303 -0.162761867 0.856671512\n1403638210645096960 -10.205945015 -3.072172880 2.573405504 0.095305577 -0.479581028 -0.160741597 0.857368648\n1403638210695097088 -10.176672935 -3.007712841 2.553249121 0.094079047 -0.479908854 -0.158658087 0.857708693\n1403638210745096960 -10.137126923 -2.956161261 2.548484325 0.094571561 -0.480993092 -0.159478441 0.856894672\n1403638210795097088 -10.099329948 -2.900410175 2.536762238 0.093908913 -0.481390089 -0.159485653 0.856743276\n1403638210845096960 -10.059889793 -2.855574131 2.516083241 0.090905778 -0.481257319 -0.160076708 0.857031465\n1403638210895097088 -10.021671295 -2.789017916 2.493022442 0.088096306 -0.481383622 -0.160094604 0.857250571\n1403638210945096960 -9.980465889 -2.737278461 2.467392921 0.084711574 -0.480476201 -0.162604034 0.857628405\n1403638210995097088 -9.939564705 -2.695867062 2.444254637 0.080456778 -0.480453044 -0.163621187 0.857857645\n1403638211045096960 -9.888821602 -2.629800558 2.420021534 0.078649864 -0.480514556 -0.164162174 0.857887387\n1403638211095097088 -9.835840225 -2.580872774 2.384677887 0.075041763 -0.480104744 -0.164709941 0.858334899\n1403638211145096960 -9.794395447 -2.551817656 2.367558479 0.071522929 -0.480360687 -0.166532472 0.858140469\n1403638211195097088 -9.753296852 -2.500016451 2.329607964 0.068632863 -0.480145633 -0.165691808 0.858659327\n1403638211245096960 -9.689350128 -2.459693193 2.308343649 0.067374282 -0.480578393 -0.166891769 0.858284473\n1403638211295097088 -9.633647919 -2.437803745 2.303170681 0.065823264 -0.481197387 -0.167796791 0.857881486\n1403638211345096960 -9.590038300 -2.417867899 2.272455692 0.063651577 -0.479006231 -0.168545097 0.859124005\n1403638211395097088 -9.523163795 -2.389916658 2.258932352 0.063967183 -0.476605713 -0.167213917 0.860694289\n1403638211445096960 -9.476222992 -2.359131813 2.217743397 0.061746519 -0.470899135 -0.166561022 0.864117324\n1403638211495097088 -9.442859650 -2.330240250 2.190471411 0.061070818 -0.464929283 -0.165007442 0.867688656\n1403638211545096960 -9.393531799 -2.266299725 2.149523258 0.060979571 -0.457192659 -0.160524756 0.872632861\n1403638211595097088 -9.334016800 -2.217301607 2.114029884 0.060147893 -0.449851871 -0.155687571 0.877369285\n1403638211645096960 -9.258630753 -2.196038485 2.131796837 0.059689760 -0.444353819 -0.151744321 0.880886137\n1403638211695097088 -9.160481453 -2.124096155 2.144845247 0.061051473 -0.437561065 -0.144380391 0.885419309\n1403638211745096960 -9.110393524 -2.077735901 2.109720230 0.058820300 -0.426263541 -0.138933510 0.891928792\n1403638211795097088 -9.070859909 -2.032508612 2.093998432 0.057232976 -0.415049195 -0.131415963 0.898436606\n1403638211845096960 -8.995015144 -1.946205258 2.080370903 0.056186300 -0.404487759 -0.122545756 0.904552519\n1403638211895097088 -8.903541565 -1.918959379 2.082149029 0.053732026 -0.394227266 -0.115634248 0.910124421\n1403638211945096960 -8.831160545 -1.923663974 2.096814632 0.052007325 -0.383873343 -0.112044014 0.915086091\n1403638211995097088 -8.756468773 -1.859096169 2.140537977 0.052831315 -0.374410331 -0.105491966 0.919726670\n1403638212045096960 -8.606241226 -1.877607107 2.201956749 0.051989976 -0.368090957 -0.103145361 0.922587156\n1403638212095097088 -8.553464890 -1.895975709 2.162665129 0.049761914 -0.354560345 -0.099805281 0.928358555\n1403638212145096960 -8.467467308 -1.906879425 2.209495306 0.049774677 -0.345269531 -0.098845869 0.931955457\n1403638212195097088 -8.346634865 -1.912185669 2.218767881 0.050022539 -0.333473682 -0.096654356 0.936456621\n1403638212245096960 -8.291666031 -1.875031233 2.201987028 0.051195469 -0.321226686 -0.092858404 0.941047132\n1403638212295097088 -8.200786591 -1.838457465 2.179517031 0.053231314 -0.309384614 -0.089607373 0.945207953\n1403638212345096960 -8.127011299 -1.821117401 2.177867889 0.052391656 -0.297455221 -0.086220518 0.949390054\n1403638212395097088 -8.039427757 -1.768635273 2.162178278 0.056233998 -0.284709483 -0.082873873 0.953367829\n1403638212445096960 -7.970144272 -1.782687783 2.160491467 0.053108402 -0.272855759 -0.078738742 0.957355440\n1403638212495097088 -7.895765781 -1.758296013 2.155823708 0.055744972 -0.261437774 -0.073565759 0.960797012\n1403638212545096960 -7.817342281 -1.744249582 2.134820223 0.054556694 -0.250036776 -0.067459814 0.964341402\n1403638212595097088 -7.742200851 -1.732801795 2.115289211 0.054125525 -0.237214431 -0.063619800 0.967859626\n1403638212645096960 -7.673741341 -1.720007539 2.091824770 0.053002860 -0.224884063 -0.056796886 0.971283674\n1403638212695097088 -7.593624592 -1.705151796 2.072685480 0.053065706 -0.212577686 -0.052917726 0.974266112\n1403638212745096960 -7.516912937 -1.694867849 2.065270662 0.051794287 -0.199228853 -0.050149873 0.977297425\n1403638212795097088 -7.438400745 -1.688284039 2.044339180 0.053129185 -0.186354786 -0.044333905 0.980042696\n1403638212845096960 -7.362860203 -1.680632353 2.028555393 0.052700210 -0.172881365 -0.039252792 0.982748151\n1403638212895097088 -7.283985138 -1.675921440 2.010515213 0.051482882 -0.159990713 -0.032026809 0.985254705\n1403638212945096960 -7.204065800 -1.673555136 1.987060428 0.051428147 -0.145417571 -0.027098808 0.987661123\n1403638212995097088 -7.120663643 -1.669884443 1.963442087 0.049844891 -0.130577058 -0.021823896 0.989943862\n1403638213045096960 -7.035489082 -1.670149088 1.959855914 0.049779419 -0.116675034 -0.014828201 0.991810977\n1403638213095097088 -6.952563286 -1.666828156 1.942391396 0.048983537 -0.102141872 -0.008345423 0.993528068\n1403638213145096960 -6.876923084 -1.671764970 1.914363146 0.046118304 -0.087142743 0.000813483 0.995127439\n1403638213195097088 -6.789972305 -1.668701410 1.901790023 0.042689398 -0.073677994 0.008398019 0.996332586\n1403638213245096960 -6.706757545 -1.664860725 1.881415606 0.036747947 -0.060264502 0.019219741 0.997320592\n1403638213295097088 -6.606274605 -1.652706504 1.879005194 0.032710727 -0.049432475 0.027682044 0.997857809\n1403638213345096960 -6.525045395 -1.654360771 1.871041298 0.025264882 -0.036509637 0.038320437 0.998278677\n1403638213395097088 -6.441808701 -1.641816854 1.851521373 0.021672586 -0.023702398 0.049282681 0.998268366\n1403638213445096960 -6.354249001 -1.635735989 1.843230486 0.017213633 -0.010765938 0.061381593 0.997907817\n1403638213495097088 -6.252771854 -1.630445480 1.833146691 0.015764419 0.001140908 0.071433417 0.997320175\n1403638213545096960 -6.153782845 -1.627402425 1.829647541 0.015257278 0.013397347 0.077939674 0.996751249\n1403638213595097088 -6.056574821 -1.625332952 1.832443118 0.020008789 0.026809128 0.077663161 0.996418297\n1403638213645096960 -5.955066204 -1.621048093 1.829607129 0.027194938 0.039591774 0.073580936 0.996131897\n1403638213695097088 -5.847918034 -1.621900082 1.821382046 0.034493323 0.049963385 0.068610407 0.995794415\n1403638213745096960 -5.743979454 -1.625179648 1.823203802 0.040748168 0.059385471 0.062197790 0.995461881\n1403638213795097088 -5.644091129 -1.623391867 1.819930553 0.045432709 0.067378297 0.057063021 0.995057702\n1403638213845096960 -5.542922497 -1.625568151 1.817795634 0.048162423 0.073410071 0.052820627 0.994736791\n1403638213895097088 -5.434551239 -1.631242037 1.812366605 0.049359232 0.076315492 0.050640557 0.994572878\n1403638213945096960 -5.336232185 -1.630235076 1.805463433 0.048929937 0.080012262 0.047227420 0.994471431\n1403638213995097088 -5.236464500 -1.625065446 1.800751209 0.049179111 0.079794116 0.048612539 0.994409978\n1403638214045096960 -5.134799957 -1.634756684 1.791084886 0.044292282 0.080741525 0.046395984 0.994668961\n1403638214095097088 -5.036320210 -1.636729956 1.784646511 0.038488582 0.080832452 0.045582388 0.994940698\n1403638214145096960 -4.943380833 -1.646343589 1.780215621 0.032875016 0.080066584 0.044919219 0.995234072\n1403638214195097088 -4.843904018 -1.647741318 1.769643784 0.026475335 0.078727685 0.044406075 0.995554686\n1403638214245096960 -4.743711948 -1.648456693 1.759335637 0.022336250 0.076931924 0.044088598 0.995810568\n1403638214295097088 -4.659923077 -1.650092959 1.761529207 0.018244356 0.076243117 0.044927653 0.995909452\n1403638214345096960 -4.556662083 -1.665578127 1.754063606 0.013418810 0.073562779 0.042754881 0.996283352\n1403638214395097088 -4.474632263 -1.666914225 1.757246494 0.010893554 0.072201230 0.041825008 0.996453166\n1403638214445096960 -4.382039070 -1.676214576 1.754889250 0.010317408 0.071191117 0.039684925 0.996619582\n1403638214495097088 -4.289218426 -1.675670505 1.752820849 0.014413699 0.069274180 0.037680384 0.996781588\n1403638214545096960 -4.222209930 -1.673667073 1.758317590 0.020558050 0.070371442 0.036896728 0.996626198\n1403638214595097088 -4.156597137 -1.692706704 1.758065462 0.024718678 0.071078598 0.033243880 0.996610105\n1403638214645096960 -4.089640617 -1.679856420 1.782878876 0.031141391 0.071577139 0.032260813 0.996426702\n1403638214695097088 -3.983900785 -1.667393804 1.802976370 0.037292104 0.069545016 0.030373365 0.996418715\n1403638214745096960 -3.910839081 -1.655152917 1.839335203 0.043417297 0.070276983 0.028336741 0.996179223\n1403638214795097088 -3.808709860 -1.647186518 1.861255884 0.046746850 0.068549924 0.026083777 0.996210456\n1403638214845096960 -3.737824202 -1.626862764 1.875487566 0.051862828 0.069393411 0.025379753 0.995917022\n1403638214895097088 -3.639126301 -1.631183028 1.860949397 0.054252077 0.067595318 0.026131660 0.995893955\n1403638214945096960 -3.553902149 -1.626922369 1.893370628 0.055979613 0.067585915 0.026285943 0.995794892\n1403638214995097088 -3.427257299 -1.627307415 1.878359556 0.056463484 0.063807786 0.025214242 0.996044517\n1403638215045096960 -3.317392588 -1.615336657 1.884382486 0.057458337 0.061419152 0.025827553 0.996122062\n1403638215095097088 -3.247538090 -1.607127905 1.893812656 0.056700628 0.062529027 0.022860786 0.996168911\n1403638215145096960 -3.159936905 -1.589060664 1.908802748 0.057021413 0.062447108 0.022674017 0.996160030\n1403638215195097088 -3.074018240 -1.591934681 1.907786369 0.053781893 0.062487204 0.021803934 0.996357083\n1403638215245096960 -2.982390165 -1.585289955 1.918057680 0.051180985 0.062327515 0.020286638 0.996536076\n1403638215295097088 -2.883028507 -1.566277266 1.928996801 0.049927693 0.062780194 0.018804988 0.996600330\n1403638215345096960 -2.800096273 -1.550773025 1.945490360 0.048991781 0.064100422 0.016014729 0.996611476\n1403638215395097088 -2.739524364 -1.528508306 1.962069035 0.049171705 0.067189686 0.012581287 0.996448398\n1403638215445096960 -2.670748472 -1.548555732 1.950600982 0.046780106 0.068782866 0.007555595 0.996505558\n1403638215495097088 -2.593308449 -1.518956780 1.960026503 0.048461344 0.070241705 0.008239025 0.996318042\n1403638215545096960 -2.499686956 -1.501582623 1.990210891 0.048524674 0.068426512 0.006703039 0.996452808\n1403638215595097088 -2.406721592 -1.491830707 1.974977016 0.051702771 0.067353316 0.005899255 0.996371210\n1403638215645096960 -2.359107971 -1.501192331 1.963756800 0.052160416 0.068821535 0.006263111 0.996244729\n1403638215695097088 -2.267247438 -1.469170809 1.980722785 0.054538146 0.066725597 0.009677944 0.996232688\n1403638215745096960 -2.233855724 -1.465491414 2.005081415 0.055988118 0.069327697 0.013535126 0.995929599\n1403638215795097088 -2.121672869 -1.460544467 2.007532358 0.055575673 0.068683520 0.014842300 0.995978713\n1403638215845096960 -2.063903332 -1.466804028 2.012637615 0.053811513 0.070806697 0.016224895 0.995905340\n1403638215895097088 -1.989309549 -1.453671217 2.013334513 0.053857118 0.073187888 0.016402936 0.995727837\n1403638215945096960 -1.937571049 -1.427024126 2.049888134 0.055945981 0.077433430 0.017152483 0.995278776\n1403638215995097088 -1.859991074 -1.413475037 2.039854288 0.056716762 0.078088343 0.019832551 0.995134175\n1403638216045096960 -1.778298855 -1.406614900 2.036322117 0.056224655 0.078782015 0.022352846 0.995054007\n1403638216095097088 -1.728917599 -1.378334522 2.070071220 0.057529680 0.083189689 0.020469652 0.994661152\n1403638216145096960 -1.665974498 -1.364594579 2.085380077 0.057189453 0.084237188 0.020667352 0.994588494\n1403638216195097088 -1.606658816 -1.351048112 2.087366104 0.057971720 0.086197056 0.019014288 0.994408250\n1403638216245096960 -1.539531231 -1.350671411 2.077752352 0.059104390 0.087788515 0.018501213 0.994212031\n1403638216295097088 -1.469886541 -1.341071963 2.068849325 0.059354555 0.088408470 0.020225186 0.994108617\n1403638216345096960 -1.413591623 -1.355973959 2.027887821 0.059435654 0.088531695 0.019572331 0.994105875\n1403638216395097088 -1.400056481 -1.323464870 2.059928179 0.062543958 0.092426069 0.017476920 0.993599653\n1403638216445096960 -1.332049608 -1.332859039 2.026924133 0.062272578 0.092665121 0.020904871 0.993528187\n1403638216495097088 -1.228691101 -1.357956409 2.005543470 0.060755141 0.089447327 0.019125935 0.993952811\n1403638216545096960 -1.174971938 -1.356812000 1.983519673 0.059717558 0.090174638 0.018873751 0.993954778\n1403638216595097088 -1.126972198 -1.342174768 1.999036551 0.059604418 0.091768116 0.017924599 0.993833303\n1403638216645096960 -1.063452959 -1.336010695 1.977368474 0.057851207 0.091905616 0.016778121 0.993944228\n1403638216695097088 -1.027614117 -1.313819170 1.981278181 0.057055302 0.093976982 0.014972136 0.993825376\n1403638216745096960 -0.989504039 -1.301787376 1.985589385 0.056125794 0.095035054 0.013033653 0.993804991\n1403638216795097088 -0.932422996 -1.300124884 1.962718487 0.057686441 0.096200004 0.010964642 0.993628502\n1403638216845096960 -0.876973867 -1.275237679 1.970181227 0.062075749 0.098545402 0.011490898 0.993128061\n1403638216895097088 -0.835842371 -1.262888432 1.967227459 0.064284332 0.102873065 0.011906490 0.992543638\n1403638216945096960 -0.777657509 -1.257775545 1.932608008 0.064899221 0.105344377 0.014949294 0.992203176\n1403638216995097088 -0.738487840 -1.239503026 1.956614971 0.065211341 0.110975698 0.018598318 0.991506934\n1403638217045096960 -0.692653060 -1.220008254 1.938097358 0.063832119 0.115995146 0.024189379 0.990901351\n1403638217095097088 -0.659615755 -1.188079357 1.955169678 0.062805966 0.123177610 0.029507378 0.989955604\n1403638217145096960 -0.592774510 -1.181358576 1.922697783 0.059392855 0.127991349 0.034700342 0.989386976\n1403638217195097088 -0.554786682 -1.165061235 1.916498303 0.056947269 0.134585589 0.038491312 0.988515139\n1403638217245096960 -0.521696329 -1.142131686 1.912929773 0.055225998 0.141228080 0.040049668 0.987623751\n1403638217295097088 -0.468874753 -1.126853585 1.890107155 0.053981762 0.144881785 0.043458279 0.987019062\n1403638217345096960 -0.440571606 -1.109072447 1.894253612 0.052266866 0.149898842 0.043433636 0.986363053\n1403638217395097088 -0.398300290 -1.095767856 1.882706046 0.050479755 0.153176829 0.045274977 0.985869586\n1403638217445096960 -0.375539005 -1.087189198 1.875011921 0.049603492 0.157112196 0.045120660 0.985301673\n1403638217495097088 -0.335017741 -1.070038319 1.862801075 0.048850436 0.159706861 0.044814400 0.984936059\n1403638217545096960 -0.291544259 -1.062660336 1.844960690 0.047276080 0.162086815 0.042979509 0.984705806\n1403638217595097088 -0.263165534 -1.054735303 1.840493560 0.046176013 0.164429620 0.040297493 0.984483004\n1403638217645096960 -0.226751566 -1.048750401 1.817208290 0.045197073 0.166749671 0.036996290 0.984267771\n1403638217695097088 -0.201554120 -1.039285660 1.821131229 0.045000669 0.169651628 0.033336211 0.983911574\n1403638217745096960 -0.164382398 -1.041947961 1.787651658 0.042959392 0.170588315 0.029443888 0.983965039\n1403638217795097088 -0.136535525 -1.038690805 1.778624535 0.041619003 0.171652555 0.025795855 0.983939946\n1403638217845096960 -0.114456296 -1.038137674 1.767713785 0.040204655 0.172770232 0.022932338 0.983874083\n1403638217895097088 -0.085294604 -1.034679174 1.760749578 0.041266978 0.172534958 0.022692118 0.983876884\n1403638217945096960 -0.069764316 -1.040656686 1.745237827 0.042740040 0.173179045 0.019392261 0.983771443\n1403638217995097088 -0.048138201 -1.036143541 1.730876327 0.045139894 0.172176242 0.019611042 0.983835936\n1403638218045096960 -0.030680776 -1.039005280 1.723063946 0.046146329 0.171632394 0.018065356 0.983913839\n1403638218095097088 -0.019309700 -1.039371252 1.714886785 0.047326192 0.171743155 0.017247710 0.983853161\n1403638218145096960 -0.002020001 -1.029714704 1.711565495 0.049438819 0.170298040 0.018298088 0.983981490\n1403638218195097088 -0.004133165 -1.024271965 1.703587413 0.051387575 0.170498863 0.017070414 0.983868897\n1403638218245096960 0.015400112 -1.033552647 1.674392343 0.053691514 0.168864891 0.017708356 0.984016418\n1403638218295097088 0.034624100 -1.031224728 1.658071756 0.056857243 0.166924953 0.018239645 0.984159827\n1403638218345096960 0.039955139 -1.029106140 1.654676080 0.060336150 0.164852530 0.020766411 0.984251976\n1403638218395097088 0.044297576 -1.024322391 1.643635631 0.061440762 0.162613511 0.022890132 0.984508991\n1403638218445096960 0.053791761 -1.019529223 1.631693602 0.062078428 0.160181120 0.025557538 0.984802067\n1403638218495097088 0.038642019 -1.011775255 1.630512714 0.062229507 0.159813017 0.027020579 0.984813273\n1403638218545096960 0.044130653 -1.015723586 1.607899547 0.061066680 0.158721372 0.027330274 0.985054016\n1403638218595097088 0.049378812 -1.020312190 1.594042659 0.060166307 0.157303452 0.028936256 0.985291004\n1403638218645096960 0.042357206 -1.022279501 1.579208374 0.057767425 0.156703562 0.029786417 0.985504806\n1403638218695097088 0.034525722 -1.018360972 1.571020842 0.054388888 0.156654909 0.032208569 0.985628605\n1403638218745096960 0.033236682 -1.022935152 1.551954746 0.049483553 0.158511147 0.032906752 0.985567212\n1403638218795097088 0.027372479 -1.026164889 1.535957456 0.045427307 0.161684394 0.035748195 0.985148013\n1403638218845096960 0.020367891 -1.021418929 1.527470231 0.042499028 0.165638387 0.037300572 0.984564066\n1403638218895097088 0.013305485 -1.012304187 1.520620346 0.041699778 0.168824658 0.040445145 0.983932734\n1403638218945096960 0.006574303 -1.014848113 1.502133727 0.041401330 0.169021219 0.048841722 0.983530521\n1403638218995097088 -0.002902418 -1.011031032 1.493248940 0.042677827 0.169051707 0.058208287 0.982960820\n1403638219045096960 -0.005804658 -1.009249091 1.480364561 0.044258613 0.168485850 0.066227280 0.982480347\n1403638219095097088 -0.019649565 -1.000250101 1.476421237 0.046877574 0.169271260 0.071888514 0.981825709\n1403638219145096960 -0.025018036 -0.996024847 1.465226889 0.048030648 0.170906931 0.073611617 0.981358886\n1403638219195097088 -0.025988787 -0.986906826 1.459544182 0.050388228 0.173229009 0.071581982 0.980983555\n1403638219245096960 -0.031867146 -0.975064516 1.451018333 0.054717585 0.176696256 0.067247897 0.980439782\n1403638219295097088 -0.039080322 -0.967730761 1.437128305 0.059339244 0.179543361 0.063669249 0.979892492\n1403638219345096960 -0.045529544 -0.959113598 1.435077548 0.064244613 0.182449788 0.058863338 0.979346633\n1403638219395097088 -0.046111345 -0.956034601 1.420095563 0.070901521 0.183436871 0.057218760 0.978800237\n1403638219445096960 -0.058659911 -0.942695022 1.409143448 0.076503940 0.185419858 0.054022383 0.978186190\n1403638219495097088 -0.068759620 -0.939216018 1.396086216 0.079305910 0.186472937 0.052357230 0.977853298\n1403638219545096960 -0.079180896 -0.933991790 1.387628317 0.079572335 0.186587811 0.052693821 0.977791667\n1403638219595097088 -0.084795803 -0.929014504 1.364548206 0.078389980 0.185335889 0.054961860 0.978000402\n1403638219645096960 -0.092984200 -0.923796773 1.346386790 0.076021217 0.184268937 0.057230387 0.978258848\n1403638219695097088 -0.106020868 -0.918541610 1.327532053 0.074732155 0.182423785 0.061143916 0.978467226\n1403638219745096960 -0.117706805 -0.911352277 1.308835030 0.071791492 0.180989519 0.064475410 0.978739858\n1403638219795097088 -0.130262643 -0.904015362 1.285199404 0.069568478 0.178880185 0.069629818 0.978935003\n1403638219845096960 -0.146091610 -0.894062042 1.266383052 0.066792190 0.177107513 0.074527547 0.979090095\n1403638219895097088 -0.158177227 -0.882817566 1.241441011 0.064914137 0.175018340 0.079422079 0.979207277\n1403638219945096960 -0.160751700 -0.865761518 1.216010809 0.063252270 0.172780812 0.084013768 0.979330182\n1403638219995097088 -0.168602765 -0.850517869 1.195245981 0.061272752 0.171076640 0.087503195 0.979449630\n1403638220045096960 -0.176737219 -0.833937645 1.171452880 0.058983482 0.170180693 0.090085395 0.979512155\n1403638220095097088 -0.179973990 -0.811592400 1.153377295 0.057691246 0.169929788 0.090621114 0.979583263\n1403638220145096960 -0.180945843 -0.798495889 1.129687428 0.055094596 0.170783803 0.087640472 0.979855418\n1403638220195097088 -0.189796805 -0.777440846 1.102589130 0.053315595 0.173721552 0.081776813 0.979944289\n1403638220245096960 -0.192338705 -0.762364686 1.082355738 0.051509336 0.177778572 0.072485685 0.980044603\n1403638220295097088 -0.193092674 -0.750562608 1.054702520 0.048169717 0.180926338 0.065086097 0.980157733\n1403638220345096960 -0.189745545 -0.738689840 1.023588061 0.047204860 0.182989731 0.059513591 0.980175793\n1403638220395097088 -0.195654899 -0.724634528 0.998889685 0.046599139 0.185140952 0.055477809 0.980037510\n1403638220445096960 -0.195864320 -0.722923934 0.969573140 0.045632485 0.185659960 0.053888537 0.980073512\n1403638220495097088 -0.197141409 -0.706883609 0.942224741 0.046020191 0.186747983 0.051862173 0.979957998\n1403638220545096960 -0.199332863 -0.708222866 0.915525198 0.046374787 0.186793923 0.052531835 0.979896843\n1403638220595097088 -0.200779676 -0.703986347 0.889210939 0.046283316 0.187625736 0.051907644 0.979775488\n1403638220645096960 -0.210870594 -0.697042525 0.864924788 0.046560615 0.188691989 0.052002087 0.979552567\n1403638220695097088 -0.209342778 -0.688168466 0.838019609 0.047000196 0.189070240 0.052244894 0.979445696\n1403638220745096960 -0.206891567 -0.678797126 0.811189651 0.046602711 0.188956931 0.053482048 0.979419768\n1403638220795097088 -0.219654471 -0.663030863 0.789371610 0.046970703 0.189616561 0.053818073 0.979256272\n1403638220845096960 -0.219766080 -0.655975640 0.765177667 0.047372993 0.189456090 0.055222567 0.979189813\n1403638220895097088 -0.226768553 -0.644465744 0.744370818 0.046569217 0.190362260 0.055123828 0.979058146\n1403638220945096960 -0.241421029 -0.620363891 0.721088469 0.046285301 0.190541744 0.056723293 0.978945315\n1403638220995097088 -0.245825320 -0.605181456 0.695606291 0.045270868 0.190710112 0.056911271 0.978949070\n1403638221045096960 -0.248836443 -0.589454889 0.675100088 0.044981886 0.190863416 0.057392687 0.978904426\n1403638221095097088 -0.262699783 -0.568912327 0.658899069 0.044589236 0.191710711 0.057635158 0.978742540\n1403638221145096960 -0.257088035 -0.552269042 0.637861848 0.043698695 0.191448748 0.057825312 0.978822768\n1403638221195097088 -0.270882726 -0.537269175 0.616615057 0.042162564 0.191672593 0.058390878 0.978812754\n1403638221245096960 -0.277257800 -0.527135730 0.599732995 0.040834267 0.191717565 0.059257116 0.978808224\n1403638221295097088 -0.290553510 -0.517490923 0.576916277 0.039533373 0.191305175 0.060602311 0.978859961\n1403638221345096960 -0.300304323 -0.502842486 0.556044042 0.038522810 0.191264361 0.061757799 0.978836000\n1403638221395097088 -0.301943958 -0.493087202 0.540905893 0.038159300 0.190640047 0.064019293 0.978826702\n1403638221445096960 -0.302364975 -0.484786302 0.513742685 0.037665129 0.189876631 0.065739624 0.978880227\n1403638221495097088 -0.326873124 -0.474147826 0.499254465 0.037794277 0.190383226 0.066642478 0.978715777\n1403638221545096960 -0.325524092 -0.469149977 0.470174730 0.037693754 0.189445928 0.068477973 0.978774846\n1403638221595097088 -0.333237529 -0.452533871 0.454284966 0.039051082 0.189728826 0.069206752 0.978615582\n1403638221645096960 -0.339060664 -0.442319751 0.441911876 0.039787691 0.189873815 0.069220446 0.978556812\n1403638221695097088 -0.349989653 -0.430661976 0.426741958 0.042123266 0.189756259 0.070046283 0.978423059\n1403638221745096960 -0.353541762 -0.419017524 0.411521494 0.044567171 0.189262569 0.071357131 0.978315711\n1403638221795097088 -0.360730469 -0.408742368 0.395483524 0.045928661 0.188755676 0.071834445 0.978315711\n1403638221845096960 -0.365580171 -0.398048908 0.375188291 0.046271369 0.188624486 0.071627446 0.978340030\n1403638221895097088 -0.365647465 -0.390638828 0.360421240 0.047686443 0.189067438 0.069210380 0.978360534\n1403638221945096960 -0.376039952 -0.388582706 0.339239448 0.048071675 0.190139905 0.065998361 0.978355825\n1403638221995097088 -0.380039960 -0.379193038 0.328412652 0.048731085 0.190795496 0.064252138 0.978311837\n1403638222045096960 -0.375849664 -0.374033123 0.298991531 0.047687467 0.191055879 0.062422708 0.978430867\n1403638222095097088 -0.385631114 -0.373648196 0.280550718 0.045319006 0.191966012 0.060651228 0.978476703\n1403638222145096960 -0.392625332 -0.374419779 0.256533414 0.041659959 0.191942841 0.060971342 0.978623927\n1403638222195097088 -0.401337147 -0.366005570 0.241675973 0.038433511 0.192324698 0.060449392 0.978713393\n1403638222245096960 -0.402914017 -0.360801190 0.220052034 0.035305124 0.191815779 0.061723933 0.978851557\n1403638222295097088 -0.402417153 -0.350706935 0.208972186 0.032413747 0.191534162 0.062475786 0.978959024\n1403638222345096960 -0.404603183 -0.345002860 0.188858852 0.029312311 0.191039965 0.063344002 0.979097605\n1403638222395097088 -0.410369009 -0.337527990 0.174110517 0.027043428 0.190890431 0.064052574 0.979145944\n1403638222445096960 -0.420154124 -0.329956800 0.162230089 0.024384558 0.190958828 0.064475454 0.979174674\n1403638222495097088 -0.429860085 -0.315061748 0.156605348 0.023301490 0.191332400 0.064136446 0.979150355\n1403638222545096960 -0.431120217 -0.310905993 0.147952586 0.024960268 0.190929621 0.064564385 0.979160011\n1403638222595097088 -0.431550980 -0.304895610 0.135964975 0.029335478 0.190925270 0.063525215 0.979107499\n1403638222645096960 -0.444840968 -0.290089011 0.127600312 0.035075199 0.191273004 0.063841894 0.978830218\n1403638222695097088 -0.435095400 -0.277471811 0.116483219 0.039131485 0.190400660 0.064390011 0.978810608\n1403638222745096960 -0.442512900 -0.273008585 0.110100664 0.041333191 0.191169724 0.063478462 0.978629768\n1403638222795097088 -0.449146181 -0.252272189 0.113718286 0.043431383 0.191473871 0.063052602 0.978506982\n1403638222845096960 -0.453027815 -0.247681662 0.097684681 0.045899801 0.191648483 0.062322423 0.978406847\n1403638222895097088 -0.460102886 -0.233378604 0.101326957 0.052749384 0.192443788 0.060327139 0.978030443\n1403638222945096960 -0.460259497 -0.224751055 0.097983830 0.058919348 0.191841722 0.060486905 0.977786601\n1403638222995097088 -0.467013687 -0.212470427 0.092182621 0.060880832 0.191717848 0.060822438 0.977669895\n1403638223045096960 -0.477136821 -0.193934396 0.085785076 0.060025740 0.191787913 0.060636826 0.977720559\n1403638223095097088 -0.470364153 -0.188291758 0.067595646 0.056030616 0.191139787 0.060963120 0.978064239\n1403638223145096960 -0.478958994 -0.183500841 0.064501084 0.049526419 0.191456348 0.061211288 0.978337765\n1403638223195097088 -0.489377171 -0.176046401 0.051025733 0.040511083 0.190212712 0.064575724 0.978778780\n1403638223245096960 -0.496133536 -0.166378841 0.041798383 0.032401130 0.188413695 0.069387518 0.979099512\n1403638223295097088 -0.505013704 -0.156568304 0.032152101 0.027452352 0.187578335 0.072000958 0.979222417\n1403638223345096960 -0.511488736 -0.144903317 0.027210534 0.029135181 0.187457144 0.073077239 0.979117274\n1403638223395097088 -0.515147090 -0.140644088 0.019814879 0.031215534 0.186545298 0.075622804 0.979034007\n1403638223445096960 -0.513935566 -0.135397255 0.010653004 0.035671070 0.184357420 0.080793574 0.978883207\n1403638223495097088 -0.520742774 -0.133070305 -0.001543090 0.040298745 0.182078525 0.086796664 0.978616238\n1403638223545096960 -0.518980205 -0.129066110 -0.003953427 0.043290246 0.180666357 0.089870334 0.978472769\n1403638223595097088 -0.520163298 -0.120662443 -0.018706843 0.044480659 0.181488618 0.087799609 0.978455186\n1403638223645096960 -0.517111957 -0.109246843 -0.021027520 0.045082372 0.184163466 0.081569590 0.978467047\n1403638223695097088 -0.512886167 -0.092820063 -0.018083885 0.044920970 0.186453119 0.075844176 0.978501439\n1403638223745096960 -0.510901153 -0.085575387 -0.027244419 0.043686405 0.189530194 0.069210447 0.978457868\n1403638223795097088 -0.503977001 -0.076447926 -0.036418810 0.042283785 0.191345617 0.064247966 0.978504539\n1403638223845096960 -0.505152583 -0.065761641 -0.043528005 0.041579537 0.192838058 0.060400963 0.978486776\n1403638223895097088 -0.506147265 -0.058834121 -0.055074468 0.040614177 0.193958566 0.057748806 0.978465974\n1403638223945096960 -0.504307628 -0.046443582 -0.056740433 0.040541954 0.195020869 0.054770440 0.978429019\n1403638223995097088 -0.501939178 -0.032427322 -0.052389652 0.039656196 0.195780709 0.053298254 0.978394926\n1403638224045096960 -0.497640878 -0.024240009 -0.062982753 0.036607750 0.195409253 0.053159967 0.978595495\n1403638224095097088 -0.502237320 -0.011441770 -0.070380330 0.032598600 0.194791660 0.054962542 0.978760779\n1403638224145096960 -0.514853716 -0.005677863 -0.075325966 0.026498191 0.194357663 0.056374595 0.978950858\n1403638224195097088 -0.516681015 0.005211831 -0.077742502 0.021368204 0.193781957 0.058401696 0.979071558\n1403638224245096960 -0.517605364 0.015322315 -0.077868283 0.020911636 0.193395257 0.059236694 0.979107738\n1403638224295097088 -0.518979609 0.022421494 -0.078270748 0.022625493 0.193423912 0.058772586 0.979091942\n1403638224345096960 -0.520504177 0.028426681 -0.078330427 0.028180607 0.193605378 0.058487508 0.978929043\n1403638224395097088 -0.522968531 0.033787124 -0.077812701 0.033737175 0.192850307 0.061176330 0.978737950\n1403638224445096960 -0.525890768 0.038968168 -0.075557426 0.039542455 0.191406131 0.064895108 0.978564620\n1403638224495097088 -0.527948260 0.044142410 -0.072736114 0.047129817 0.191012055 0.066017084 0.978230536\n1403638224545096960 -0.530276358 0.049596738 -0.070872173 0.052128017 0.191780999 0.064133033 0.977951765\n1403638224595097088 -0.532805502 0.055692255 -0.068836614 0.052608825 0.191892743 0.063457586 0.977948189\n1403638224645096960 -0.535897851 0.062560290 -0.068187118 0.047893394 0.192333549 0.062690087 0.978153348\n1403638224695097088 -0.538565218 0.070187047 -0.065774605 0.039396986 0.191985548 0.063670106 0.978537440\n1403638224745096960 -0.541771531 0.077216588 -0.065153807 0.030084452 0.191283658 0.065152191 0.978907943\n1403638224795097088 -0.544782519 0.082178660 -0.063564181 0.024204934 0.191318139 0.065269418 0.979056358\n1403638224845096960 -0.547514081 0.084759489 -0.061619714 0.025231695 0.190777972 0.066008702 0.979086280\n1403638224895097088 -0.550449491 0.084562741 -0.059233382 0.031176632 0.189190999 0.069511816 0.978980541\n1403638224945096960 -0.553372741 0.083339840 -0.057377562 0.038517311 0.187467173 0.073053159 0.978792965\n1403638224995097088 -0.555913091 0.081200443 -0.054580122 0.046004791 0.185706258 0.076619297 0.978532672\n1403638225045096960 -0.557640910 0.079046302 -0.053157747 0.050298579 0.184634969 0.078101665 0.978406906\n1403638225095097088 -0.558384418 0.077346876 -0.051457644 0.052601863 0.185064897 0.076319963 0.978345156\n1403638225145096960 -0.558595300 0.075576521 -0.050722912 0.051310748 0.186019957 0.072804227 0.978500545\n1403638225195097088 -0.558708310 0.074135244 -0.050562859 0.046680376 0.186844766 0.069621205 0.978806853\n1403638225245096960 -0.558851838 0.072605051 -0.050748169 0.039903987 0.187230587 0.067544371 0.979178309\n1403638225295097088 -0.558500528 0.070492797 -0.050414309 0.033606835 0.187762082 0.065939821 0.979422271\n1403638225345096960 -0.557951927 0.066982731 -0.051109463 0.033235490 0.188163370 0.064508021 0.979453266\n1403638225395097088 -0.557072699 0.064086214 -0.049979225 0.034882165 0.188446268 0.062805317 0.979452252\n1403638225445096960 -0.556942821 0.062067702 -0.048064038 0.040358696 0.189404443 0.061374918 0.979147732\n1403638225495097088 -0.555560172 0.061421290 -0.044375047 0.048887309 0.189997047 0.059493132 0.978760302\n1403638225545096960 -0.554894924 0.062818378 -0.040159926 0.057929277 0.191207781 0.057125136 0.978172004\n1403638225595097088 -0.554732502 0.065906227 -0.035598680 0.066956237 0.192208946 0.055038899 0.977518976\n1403638225645096960 -0.555283666 0.070834443 -0.032002166 0.075160787 0.192296565 0.054036234 0.976961076\n1403638225695097088 -0.555935204 0.079829812 -0.027285159 0.075503066 0.192226753 0.053454403 0.976980448\n1403638225745096960 -0.558573365 0.092010953 -0.020958453 0.071424440 0.192384973 0.052954540 0.977283180\n1403638225795097088 -0.562208652 0.106293254 -0.019813880 0.063313104 0.191579327 0.055060197 0.977883995\n1403638225845096960 -0.567242801 0.123775825 -0.014601365 0.052025337 0.191298708 0.055921994 0.978555501\n1403638225895097088 -0.570387483 0.142128289 -0.007811621 0.042009059 0.190680832 0.057722121 0.979052722\n1403638225945096960 -0.575042486 0.160346448 -0.002384245 0.034526322 0.189831004 0.059016619 0.979433060\n1403638225995097088 -0.579534173 0.178303912 0.004155442 0.027297264 0.188770786 0.062664330 0.979639530\n1403638226045096960 -0.584877670 0.188542888 0.008748725 0.019251123 0.184818909 0.064884156 0.980439365\n1403638226095097088 -0.613679826 0.080618367 0.086586982 0.020257507 0.179950684 0.082502738 0.980000377\n1403638226145096960 -0.671695590 -0.027549881 0.156692579 0.014665301 0.181127489 0.085738070 0.979605377\n1403638226195097088 -0.679118693 -0.029416036 0.114574850 0.006283381 0.180963323 0.081869431 0.980056226\n1403638226245096960 -0.754741490 -0.169977784 0.118825629 -0.003111791 0.195779920 0.063183740 0.978605330\n1403638226295097088 -0.910653651 -0.356061101 0.129491448 0.001724380 0.201241314 0.072686531 0.976839602\n1403638226345096960 -1.073825717 -0.601655006 0.235011563 -0.014392019 0.208615452 0.071697526 0.975259960\n1403638226395097088 -1.158968091 -0.650858581 0.281991333 -0.016258566 0.211223885 0.074045628 0.974493384\n1403638226445096960 -1.183297157 -0.774592876 0.354050636 -0.020820457 0.215842396 0.074152194 0.973385811\n1403638226495097088 -1.152065158 -0.719344199 0.319831729 -0.018379146 0.213611081 0.074540213 0.973897457\n1403638226545096960 -1.201868176 -0.791381836 0.356909871 -0.021129111 0.216410056 0.074264146 0.973244607\n1403638226595097088 -1.189073682 -0.782611370 0.334830582 -0.021424750 0.215979889 0.074171148 0.973340750\n1403638226645096960 -1.213577986 -0.807271421 0.366601467 -0.021635521 0.216664165 0.075179994 0.973106623\n1403638226695097088 -1.201939464 -0.807457805 0.357006460 -0.022947004 0.217166781 0.073351756 0.973104060\n1403638226745096960 -1.187595248 -0.787584841 0.346233338 -0.021404341 0.215160534 0.075741045 0.973401785\n1403638226795097088 -1.244174480 -0.861462176 0.384313703 -0.025337456 0.219629213 0.073169753 0.972505629\n1403638226845096960 -1.246009469 -0.865280986 0.380353183 -0.025104323 0.218331635 0.075276889 0.972643018\n1403638226895097088 -1.229794502 -0.836871922 0.369801223 -0.024378102 0.218484879 0.073330410 0.972775817\n1403638226945096960 -1.237540483 -0.857374072 0.380877137 -0.024853084 0.218789816 0.074070297 0.972639143\n1403638226995097088 -1.257140040 -0.877640426 0.380822599 -0.026005454 0.219055131 0.074741647 0.972497940\n1403638227045096960 -1.222002387 -0.828587472 0.368925452 -0.023887595 0.218279928 0.073298052 0.972836375\n1403638227095097088 -1.215874910 -0.831820786 0.360310912 -0.023558155 0.216679558 0.075603835 0.973025680\n1403638227145096960 -1.190085530 -0.794586122 0.348936141 -0.022168985 0.216469616 0.073761791 0.973246455\n1403638227195097088 -1.198738694 -0.796317518 0.351046145 -0.021825368 0.216009438 0.074968927 0.973264217\n1403638227245096960 -1.198625803 -0.796366394 0.351626188 -0.022260411 0.216465339 0.074124418 0.973217785\n1403638227295097088 -1.198716521 -0.796524107 0.352052689 -0.021960473 0.216483757 0.074416563 0.973198175\n1403638227345096960 -1.198670506 -0.796272397 0.350986600 -0.021950858 0.216104433 0.074700125 0.973260999\n1403638227395097088 -1.198620558 -0.796215653 0.351165414 -0.022119032 0.216547027 0.073991746 0.973212898\n1403638227445096960 -1.198687196 -0.796262205 0.350840151 -0.021994960 0.216021910 0.074756131 0.973273993\n1403638227495097088 -1.198643804 -0.796200931 0.351123929 -0.022073114 0.216455624 0.074094117 0.973226488\n1403638227545096960 -1.198660493 -0.796254933 0.351081669 -0.022034999 0.216246814 0.074459553 0.973245919\n1403638227595097088 -1.198650599 -0.796216130 0.350900084 -0.022019191 0.216190904 0.074470833 0.973257780\n1403638227645096960 -1.198605895 -0.796220899 0.351132512 -0.022069462 0.216452554 0.074116945 0.973225534\n1403638227695097088 -1.198612928 -0.796248376 0.350926369 -0.021965696 0.216111809 0.074667290 0.973261535\n1403638227745096960 -1.198668718 -0.796256423 0.351112306 -0.022078333 0.216475502 0.074213929 0.973212838\n1403638227795097088 -1.198660493 -0.796237111 0.350851655 -0.021954736 0.216179103 0.074470557 0.973261893\n1403638227845096960 -1.198617220 -0.796236575 0.351165056 -0.022119273 0.216306642 0.074174352 0.973252475\n1403638227895097088 -1.198658586 -0.796234608 0.351018041 -0.022033785 0.216264084 0.074258797 0.973257422\n1403638227945096960 -1.198687792 -0.796305895 0.351215363 -0.022102850 0.216271505 0.074381098 0.973244846\n1403638227995097088 -1.198621392 -0.796237588 0.351148635 -0.022028187 0.216340885 0.074222527 0.973243237\n1403638228045096960 -1.198685408 -0.796368718 0.351396084 -0.022079905 0.216336355 0.074487120 0.973222852\n1403638228095097088 -1.198646665 -0.796340764 0.351512730 -0.022091080 0.216456577 0.074277036 0.973211944\n1403638228145096960 -1.198688507 -0.796320438 0.351443857 -0.022032639 0.216325790 0.074404188 0.973232627\n1403638228195097088 -1.198652506 -0.796345234 0.351347744 -0.022052553 0.216434777 0.074294738 0.973216295\n1403638228245096960 -1.198661685 -0.796341002 0.351378679 -0.022066159 0.216390640 0.074317843 0.973224044\n1403638228295097088 -1.198692083 -0.796349823 0.351382136 -0.022050997 0.216401994 0.074435174 0.973212898\n1403638228345096960 -1.198662519 -0.796337545 0.351412982 -0.022016436 0.216407657 0.074338235 0.973219872\n1403638228395097088 -1.198667169 -0.796373606 0.351340175 -0.022118602 0.216317326 0.074527062 0.973223150\n1403638228445096960 -1.198634386 -0.796382725 0.351320595 -0.022206629 0.216398105 0.074312173 0.973219633\n1403638228495097088 -1.198698997 -0.796362400 0.351316929 -0.022050746 0.216335580 0.074366949 0.973232865\n1403638228545096960 -1.198689222 -0.796291351 0.351333916 -0.022032686 0.216335952 0.074308909 0.973237634\n1403638228595097088 -1.198716164 -0.796365798 0.351364553 -0.022129809 0.216286525 0.074402720 0.973239243\n1403638228645096960 -1.198637724 -0.796333730 0.351358026 -0.022132827 0.216305688 0.074414656 0.973234057\n1403638228695097088 -1.198757887 -0.796344221 0.351239026 -0.021977946 0.216312483 0.074448936 0.973233402\n1403638228745096960 -1.198654652 -0.796331346 0.351401210 -0.022123206 0.216317713 0.074356198 0.973236024\n1403638228795097088 -1.198647261 -0.796290100 0.351417333 -0.022141766 0.216358855 0.074342161 0.973227561\n1403638228845096960 -1.198684573 -0.796276212 0.351360142 -0.022039663 0.216314718 0.074317902 0.973241568\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Stereo/euroc_old/CameraTrajectory_MH05.txt",
    "content": "1403638518077829376 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 1.000000000\n1403638518127829504 0.000028363 -0.000022944 -0.000027469 0.000009761 -0.000057429 0.000131375 1.000000000\n1403638518177829376 0.000030309 0.000000757 -0.000020274 0.000019648 -0.000031219 0.000138445 1.000000000\n1403638518227829504 -0.000000002 -0.000027886 -0.000063784 0.000013436 0.000022652 0.000016997 1.000000000\n1403638518277829376 0.000070609 -0.000028296 0.000003605 0.000034206 -0.000108288 0.000253401 0.999999940\n1403638518327829504 -0.000017578 -0.000030835 0.000006141 -0.000043817 0.000049532 -0.000089191 1.000000000\n1403638518377829376 -0.000033692 0.000010726 -0.000016108 0.000023261 0.000039642 -0.000018318 1.000000000\n1403638518427829504 0.000010011 -0.000003722 0.000098251 0.000009397 0.000020459 0.000064441 1.000000000\n1403638518477829376 0.000008604 -0.000024322 0.000037613 -0.000025181 -0.000028884 0.000101511 1.000000000\n1403638518527829504 0.000024296 -0.000022873 0.000004232 -0.000042335 0.000018911 0.000053078 1.000000000\n1403638518577829376 -0.000002521 -0.000024476 -0.000075690 -0.000015986 0.000050243 0.000093556 1.000000000\n1403638518627829504 0.000029260 -0.000032966 -0.000060921 0.000006504 -0.000006698 0.000142491 1.000000000\n1403638518677829376 0.000013286 -0.000052102 -0.000026317 -0.000086587 -0.000002725 0.000063318 1.000000000\n1403638518727829504 0.000019488 -0.000001588 0.000028165 -0.000017369 0.000031453 0.000035146 1.000000000\n1403638518777829376 0.000026438 -0.000061673 -0.000006338 -0.000112789 -0.000043214 -0.000002102 1.000000000\n1403638518827829504 0.000002525 -0.000009602 0.000002454 -0.000050806 0.000010369 0.000037289 1.000000000\n1403638518877829376 0.000016021 -0.000028068 -0.000054027 -0.000000549 -0.000016310 0.000068489 1.000000000\n1403638518927829504 0.000062624 -0.000026704 0.000049422 0.000025464 -0.000094982 0.000187870 1.000000000\n1403638518977829376 0.000059993 0.000003880 0.000005171 0.000021191 -0.000091361 0.000082019 1.000000000\n1403638519027829504 0.000067160 -0.000012294 0.000021772 0.000030623 -0.000020987 0.000056440 1.000000000\n1403638519077829376 -0.000012043 -0.000028310 -0.000061833 0.000006425 0.000008048 -0.000005324 1.000000000\n1403638519127829504 0.000014184 -0.000041007 -0.000109869 -0.000009928 -0.000035538 0.000068234 1.000000000\n1403638519177829376 0.000048430 0.000003997 0.000094465 0.000014047 -0.000040986 0.000183371 1.000000000\n1403638519227829504 0.000010455 -0.000041097 -0.000047843 -0.000033439 -0.000021685 0.000100468 1.000000000\n1403638519277829376 0.000067226 -0.000006671 0.000078359 0.000019341 -0.000011982 0.000092158 1.000000000\n1403638519327829504 0.000001059 -0.000043437 -0.000091453 -0.000022303 0.000004705 0.000072818 1.000000000\n1403638519377829376 -0.000010666 -0.000038628 -0.000028610 -0.000024683 -0.000016304 0.000076742 1.000000000\n1403638519427829504 0.000017227 -0.000019512 0.000050102 -0.000005594 0.000021384 0.000044445 1.000000000\n1403638519477829376 -0.000012106 -0.000034162 -0.000042714 -0.000028748 0.000043600 0.000102315 1.000000000\n1403638519527829504 0.000026091 -0.000027927 0.000071922 0.000028765 -0.000065550 0.000162014 1.000000000\n1403638519577829376 0.000023824 -0.000008085 -0.000003492 0.000016200 -0.000061568 0.000114377 1.000000000\n1403638519627829504 0.000019223 -0.000056416 0.000049522 -0.000033474 0.000002877 0.000188959 1.000000000\n1403638519677829376 0.000007404 -0.000027039 -0.000058142 -0.000000863 0.000015332 0.000088861 1.000000000\n1403638519727829504 -0.000018762 -0.000051479 -0.000022329 -0.000052463 0.000060519 0.000139219 1.000000000\n1403638519777829376 0.000001710 -0.000049143 -0.000008856 0.000028093 -0.000009556 0.000075277 1.000000000\n1403638519827829504 0.000000625 -0.000052079 0.000002299 -0.000064328 -0.000003210 0.000013545 1.000000000\n1403638519877829376 0.000048557 -0.000047968 0.000001021 -0.000064038 -0.000108335 0.000265303 0.999999940\n1403638519927829504 0.000036344 -0.000006165 -0.000005052 0.000023695 -0.000066168 0.000199279 0.999999940\n1403638519977829376 0.000002042 -0.000015613 -0.000075923 -0.000024596 -0.000021081 0.000070229 1.000000000\n1403638520027829504 0.000032362 -0.000045304 0.000003911 -0.000006769 -0.000033808 0.000102946 1.000000000\n1403638520077829376 0.000031867 -0.000003646 -0.000045452 0.000017505 -0.000000852 0.000033064 1.000000000\n1403638520127829504 -0.000003798 0.000008010 0.000029100 0.000028931 0.000051235 0.000000141 1.000000000\n1403638520177829376 -0.000006851 0.000006441 -0.000018039 0.000013749 0.000003402 0.000008693 1.000000000\n1403638520227829504 -0.000019545 -0.000013764 -0.000064851 0.000039119 0.000021406 0.000083321 1.000000000\n1403638520277829376 -0.000035811 -0.000033249 -0.000058402 -0.000028296 0.000054567 0.000024421 1.000000000\n1403638520327829504 -0.000026035 0.000001459 -0.000071547 0.000020327 0.000038343 -0.000036756 1.000000000\n1403638520377829376 0.000059818 -0.000008236 0.000038314 0.000009218 -0.000089431 0.000140313 1.000000000\n1403638520427829504 -0.000006445 -0.000017846 -0.000074507 -0.000003276 0.000014235 0.000045961 1.000000000\n1403638520477829376 0.000056024 -0.000025894 -0.000008458 0.000019227 -0.000098088 0.000151534 1.000000000\n1403638520527829504 0.000015148 -0.000008104 -0.000008904 0.000039857 -0.000000389 0.000077187 1.000000000\n1403638520577829376 0.000006705 -0.000026116 -0.000059709 0.000020685 -0.000018665 0.000020200 1.000000000\n1403638520627829504 0.000008467 0.000009901 -0.000008324 0.000012952 -0.000017952 0.000092966 1.000000000\n1403638520677829376 -0.000008021 -0.000077452 -0.000083643 -0.000035007 -0.000031868 0.000104997 1.000000000\n1403638520727829504 -0.000028660 -0.000017883 -0.000073691 -0.000001974 0.000007686 0.000051651 1.000000000\n1403638520777829376 0.000021160 -0.000009500 0.000020749 0.000013923 0.000000190 0.000089257 1.000000000\n1403638520827829504 0.000005794 -0.000031830 0.000009293 0.000000268 0.000011573 0.000128008 1.000000000\n1403638520877829376 0.000006129 0.000006389 -0.000022550 0.000039942 0.000018440 -0.000014134 1.000000000\n1403638520927829504 0.000003914 -0.000020275 -0.000011013 -0.000029679 0.000021870 0.000053016 1.000000000\n1403638520977829376 0.000054935 -0.000011474 0.000061875 -0.000030486 -0.000017240 0.000114787 1.000000000\n1403638521027829504 0.000037061 -0.000014738 0.000022573 -0.000016987 -0.000014057 0.000084266 1.000000000\n1403638521077829376 0.000045912 -0.000003579 -0.000030067 0.000025797 -0.000109218 0.000180251 1.000000000\n1403638521127829504 0.000024114 -0.000013757 -0.000049899 0.000007898 0.000020509 0.000048209 1.000000000\n1403638521177829376 0.000002741 0.000004586 0.000008566 0.000033851 -0.000021326 0.000037904 1.000000000\n1403638521227829504 0.000070989 0.000001019 -0.000101713 -0.000021680 -0.000011106 0.000000665 1.000000000\n1403638521277829376 0.000084755 -0.000014821 -0.000052603 -0.000046407 0.000036727 -0.000017899 1.000000000\n1403638521327829504 0.000083994 0.000084862 0.000106705 0.000046798 0.000242293 -0.000592939 0.999999762\n1403638521377829376 -0.000041016 0.000055278 0.000045931 0.000044335 0.000136735 -0.000383014 0.999999940\n1403638521427829504 -0.000008590 -0.000009719 0.000050479 -0.000039137 0.000021111 0.000015110 1.000000000\n1403638521477829376 -0.000023023 -0.000015179 0.000076822 -0.000033091 -0.000010786 -0.000046725 1.000000000\n1403638521527829504 -0.000010562 -0.000098898 0.000102506 -0.000056689 0.000050534 0.000675911 0.999999762\n1403638521577829376 -0.000299060 -0.000285272 0.000094156 0.000064617 -0.000028412 0.001653191 0.999998629\n1403638521627829504 -0.000018901 -0.000137783 0.000095705 -0.000007119 0.000154447 0.000591355 0.999999821\n1403638521677829376 0.000089746 0.000013080 0.000143635 -0.000030666 -0.000168174 0.000231783 0.999999940\n1403638521727829504 -0.000005841 0.000034127 0.000211066 0.000076577 -0.000185621 0.000349635 0.999999940\n1403638521777829376 0.000088566 -0.000053930 0.000182873 0.000069818 -0.000028525 0.000400234 0.999999940\n1403638521827829504 0.000040216 -0.000198886 0.000001100 -0.000055933 -0.000190552 0.000252772 0.999999940\n1403638521877829376 -0.000104353 -0.000241066 -0.000112429 0.000062767 -0.000130429 0.000189188 0.999999940\n1403638521927829504 -0.000482275 -0.000405521 -0.000342425 0.000076321 -0.000767070 0.000712329 0.999999464\n1403638521977829376 -0.000656052 -0.000752512 -0.000128105 0.001188972 -0.002089185 -0.000268417 0.999997079\n1403638522027829504 -0.001307982 -0.000895468 0.000289813 -0.000085490 -0.003880486 -0.000078401 0.999992490\n1403638522077829376 -0.001576566 -0.002108766 0.000076433 -0.002167802 -0.003451718 -0.001585291 0.999990404\n1403638522127829504 -0.002278500 -0.005350695 -0.001181690 -0.004877864 -0.004874741 -0.002391668 0.999973357\n1403638522177829376 -0.003465250 -0.011895346 -0.003301851 -0.004466398 -0.006980476 -0.001288119 0.999964833\n1403638522227829504 -0.004238927 -0.021813009 -0.006504297 -0.001282946 -0.009104861 -0.000325618 0.999957681\n1403638522277829376 -0.005077357 -0.034033675 -0.012251341 0.003990613 -0.012488434 0.001516303 0.999912918\n1403638522327829504 -0.005749986 -0.050887901 -0.017448435 0.008981684 -0.015772434 0.002406825 0.999832392\n1403638522377829376 -0.004430733 -0.068127543 -0.023275953 0.012376138 -0.019003207 0.003152280 0.999737859\n1403638522427829504 -0.005069553 -0.089789845 -0.029876916 0.012633267 -0.023291441 0.004776809 0.999637485\n1403638522477829376 -0.005320197 -0.110972293 -0.038046006 0.010943579 -0.027554020 0.006322294 0.999540389\n1403638522527829504 -0.005172193 -0.133524522 -0.046275057 0.006939858 -0.031688090 0.010510312 0.999418497\n1403638522577829376 -0.004809605 -0.155721039 -0.051997129 0.004250759 -0.035884794 0.014450857 0.999242365\n1403638522627829504 -0.004411587 -0.178382993 -0.059029516 0.004885260 -0.039423943 0.017003290 0.999065936\n1403638522677829376 -0.004486901 -0.201317385 -0.064191073 0.008389645 -0.041690480 0.013569457 0.999003172\n1403638522727829504 -0.004725576 -0.224107206 -0.069968417 0.013456256 -0.044578515 0.011058327 0.998854041\n1403638522777829376 -0.005045627 -0.249275863 -0.075991131 0.018502794 -0.048463289 0.009657538 0.998606861\n1403638522827829504 -0.006522314 -0.273850054 -0.083506174 0.023513049 -0.054028258 0.013055608 0.998177171\n1403638522877829376 -0.006063239 -0.299656570 -0.095590018 0.027325191 -0.058569226 0.018155854 0.997744143\n1403638522927829504 -0.004849259 -0.324716926 -0.103564650 0.031421486 -0.061798874 0.024301022 0.997297883\n1403638522977829376 -0.002152777 -0.349281013 -0.114654623 0.035471827 -0.062978171 0.027282719 0.997011125\n1403638523027829504 -0.002703624 -0.365382433 -0.114497088 0.038351856 -0.063455679 0.029125389 0.996822059\n1403638523077829376 0.004111748 -0.383279413 -0.129251167 0.039554428 -0.063007772 0.028641459 0.996817470\n1403638523127829504 0.005468533 -0.390335351 -0.133990884 0.040876124 -0.063454136 0.028752884 0.996732652\n1403638523177829376 0.002018464 -0.396364957 -0.125953719 0.041840319 -0.062355716 0.028505139 0.996769071\n1403638523227829504 0.005393677 -0.395134509 -0.125743553 0.043910280 -0.059480477 0.026527798 0.996910334\n1403638523277829376 0.010575918 -0.388477236 -0.124123573 0.046731405 -0.054708634 0.023738278 0.997125685\n1403638523327829504 0.014857393 -0.375367254 -0.120339766 0.048544809 -0.051638879 0.021934222 0.997244060\n1403638523377829376 0.018195812 -0.361414373 -0.115361124 0.048479896 -0.050669994 0.021294212 0.997310758\n1403638523427829504 0.021782376 -0.342911988 -0.106490582 0.046854850 -0.049523108 0.019857975 0.997475684\n1403638523477829376 0.020846171 -0.314867824 -0.090154588 0.043047577 -0.048122078 0.017050359 0.997767746\n1403638523527829504 0.027948825 -0.290467054 -0.087535217 0.035774391 -0.047114857 0.013348415 0.998159409\n1403638523577829376 0.034769870 -0.265162468 -0.083654232 0.027156256 -0.045596011 0.009505521 0.998545527\n1403638523627829504 0.035645414 -0.241909623 -0.074276872 0.017919546 -0.043255500 0.005891572 0.998885930\n1403638523677829376 0.038343333 -0.217671886 -0.069587603 0.010793259 -0.041790713 0.003141382 0.999063134\n1403638523727829504 0.039988611 -0.192576081 -0.059371967 0.005894804 -0.040588606 0.000298279 0.999158502\n1403638523777829376 0.041935135 -0.169147804 -0.052247129 0.002763339 -0.040407270 -0.001490369 0.999178350\n1403638523827829504 0.045100179 -0.147819951 -0.047863405 0.001460122 -0.040376142 -0.003355209 0.999177814\n1403638523877829376 0.047561586 -0.126613334 -0.043574601 0.001843540 -0.039288711 -0.005817716 0.999209285\n1403638523927829504 0.050366238 -0.107278511 -0.039218560 0.002450451 -0.036877234 -0.010634908 0.999260247\n1403638523977829376 0.052162487 -0.091830194 -0.037612308 0.001775353 -0.035042018 -0.015997909 0.999256194\n1403638524027829504 0.053070210 -0.080926567 -0.036286321 -0.000440780 -0.033696342 -0.022252418 0.999184251\n1403638524077829376 0.053313192 -0.075825863 -0.037625827 -0.003694286 -0.033881418 -0.027106492 0.999051392\n1403638524127829504 0.053678498 -0.078415364 -0.040426895 -0.008420826 -0.034731630 -0.030566650 0.998893619\n1403638524177829376 0.053559527 -0.088017233 -0.045293581 -0.012570442 -0.036949504 -0.031089360 0.998754323\n1403638524227829504 0.053795245 -0.104751848 -0.052339509 -0.014706458 -0.040023781 -0.030324165 0.998630226\n1403638524277829376 0.054334816 -0.126293153 -0.060973868 -0.014625291 -0.042481646 -0.028784761 0.998575389\n1403638524327829504 0.055084489 -0.151642203 -0.069159746 -0.012761211 -0.046124592 -0.025051398 0.998540044\n1403638524377829376 0.055301588 -0.179664642 -0.079090104 -0.009466656 -0.048903942 -0.021487257 0.998527467\n1403638524427829504 0.055354811 -0.209610000 -0.088284992 -0.004541617 -0.051570524 -0.018149307 0.998494089\n1403638524477829376 0.055491492 -0.239459708 -0.097944506 0.002055667 -0.053171150 -0.016265005 0.998450816\n1403638524527829504 0.056338236 -0.271368921 -0.107463278 0.009939719 -0.054762475 -0.014304258 0.998347461\n1403638524577829376 0.057447027 -0.300246328 -0.118084580 0.017261263 -0.054779906 -0.013047150 0.998264015\n1403638524627829504 0.054567412 -0.327633381 -0.118271515 0.024087407 -0.052615725 -0.011051247 0.998263121\n1403638524677829376 0.050831079 -0.347661614 -0.120808497 0.029442294 -0.047912925 -0.010935777 0.998357594\n1403638524727829504 0.050335340 -0.374653637 -0.127377883 0.033142634 -0.041628554 -0.012116323 0.998509824\n1403638524777829376 0.049117461 -0.391983986 -0.133507922 0.036573082 -0.034025278 -0.013354340 0.998662293\n1403638524827829504 0.048161238 -0.407029122 -0.132753491 0.038510155 -0.028420804 -0.014801838 0.998744249\n1403638524877829376 0.034706660 -0.379268646 -0.125624180 0.041614279 -0.028461630 -0.013370154 0.998638749\n1403638524927829504 0.032799874 -0.419475347 -0.138966888 0.040953580 -0.030901274 -0.012420656 0.998605847\n1403638524977829376 0.033227161 -0.404122680 -0.128149897 0.043174077 -0.034921102 -0.011629307 0.998389304\n1403638525027829504 0.059350338 -0.385266721 -0.135243803 0.045871619 -0.037619591 -0.013113426 0.998152554\n1403638525077829376 0.030911256 -0.384761065 -0.128269732 0.047567379 -0.034960181 -0.016107721 0.998126090\n1403638525127829504 0.024385814 -0.369534522 -0.133712590 0.049050447 -0.034628954 -0.018762184 0.998019457\n1403638525177829376 0.032221299 -0.354542106 -0.099945366 0.049875326 -0.035486810 -0.020899054 0.997906029\n1403638525227829504 0.048411101 -0.355086595 -0.108274683 0.047801491 -0.037359063 -0.023189165 0.997888505\n1403638525277829376 0.030013055 -0.335658848 -0.103575520 0.043862928 -0.038277559 -0.024860078 0.997994423\n1403638525327829504 0.019292165 -0.311340719 -0.089663543 0.037065063 -0.039447449 -0.026763827 0.998175204\n1403638525377829376 0.015278356 -0.283005744 -0.076594949 0.027992848 -0.042387098 -0.027654126 0.998326063\n1403638525427829504 0.023092613 -0.264094651 -0.082953542 0.016539479 -0.046355929 -0.026626661 0.998433053\n1403638525477829376 0.026055798 -0.245458439 -0.069989838 0.005332995 -0.051306400 -0.024674434 0.998363853\n1403638525527829504 0.040803581 -0.225753650 -0.064286239 -0.004921232 -0.055524297 -0.022275880 0.998196661\n1403638525577829376 0.038565252 -0.201801836 -0.053594105 -0.011727994 -0.057228651 -0.020708570 0.998077393\n1403638525627829504 0.038602449 -0.181982264 -0.046933021 -0.015660547 -0.057348564 -0.019375622 0.998043358\n1403638525677829376 0.038733352 -0.164322063 -0.040378638 -0.017267583 -0.056208000 -0.018147878 0.998104811\n1403638525727829504 0.039266124 -0.148670241 -0.034515262 -0.016477766 -0.053570565 -0.016720729 0.998288095\n1403638525777829376 0.039178248 -0.135255471 -0.029117167 -0.014054117 -0.050473332 -0.014955926 0.998514533\n1403638525827829504 0.039036456 -0.124321043 -0.024697047 -0.010771382 -0.046504870 -0.014582069 0.998753548\n1403638525877829376 0.039761793 -0.115034893 -0.021309253 -0.007013063 -0.042127583 -0.014960510 0.998975575\n1403638525927829504 0.042406797 -0.107578330 -0.018631531 -0.004623461 -0.037512571 -0.016973063 0.999141276\n1403638525977829376 0.047799870 -0.102623589 -0.019079424 -0.004193822 -0.034425233 -0.019032756 0.999217212\n1403638526027829504 0.056120962 -0.100259177 -0.019732621 -0.004963288 -0.032154270 -0.020169515 0.999267042\n1403638526077829376 0.067379005 -0.099885240 -0.021238841 -0.007053468 -0.029493213 -0.019318426 0.999353409\n1403638526127829504 0.080848128 -0.101903655 -0.023429658 -0.009435296 -0.026199946 -0.016854877 0.999470055\n1403638526177829376 0.096940011 -0.105647422 -0.026936922 -0.011054347 -0.022908987 -0.012942128 0.999592662\n1403638526227829504 0.114472352 -0.110540822 -0.031491570 -0.011103964 -0.019120293 -0.009751151 0.999707997\n1403638526277829376 0.133559406 -0.116142169 -0.035909459 -0.009458371 -0.014898885 -0.007592607 0.999815464\n1403638526327829504 0.153786242 -0.122331165 -0.041335572 -0.006096276 -0.011387744 -0.004453537 0.999906659\n1403638526377829376 0.175098062 -0.127431199 -0.046728838 -0.001930272 -0.007828154 -0.001003944 0.999967039\n1403638526427829504 0.198602185 -0.132196531 -0.053293988 0.002618457 -0.004087240 0.002447210 0.999985218\n1403638526477829376 0.221158013 -0.135895953 -0.059597973 0.007075824 -0.000343227 0.007589853 0.999946117\n1403638526527829504 0.246476144 -0.138952479 -0.065925792 0.011562564 0.003462941 0.011811394 0.999857426\n1403638526577829376 0.273865908 -0.140830487 -0.071428522 0.016326159 0.007013469 0.016196761 0.999710917\n1403638526627829504 0.304772198 -0.142881960 -0.081332795 0.020835230 0.010852022 0.018394530 0.999554753\n1403638526677829376 0.334931195 -0.142256036 -0.084126055 0.024888363 0.015170170 0.020412806 0.999366701\n1403638526727829504 0.367310822 -0.142346576 -0.092813432 0.027463460 0.019638132 0.021349302 0.999201834\n1403638526777829376 0.401191503 -0.141048834 -0.104206197 0.029665217 0.025385804 0.019995093 0.999037385\n1403638526827829504 0.434725195 -0.138589248 -0.107187636 0.030808007 0.030572463 0.018472832 0.998886824\n1403638526877829376 0.466867715 -0.135756522 -0.113443263 0.030527823 0.033991799 0.018179635 0.998790324\n1403638526927829504 0.497693777 -0.132912189 -0.117864653 0.028589539 0.036673293 0.018833097 0.998740733\n1403638526977829376 0.527147830 -0.131491169 -0.127878770 0.024698451 0.041221976 0.020307612 0.998638213\n1403638527027829504 0.556860566 -0.129389435 -0.129816338 0.019997252 0.047473643 0.023728991 0.998390377\n1403638527077829376 0.586449623 -0.128269598 -0.133566946 0.015450324 0.055096798 0.027666334 0.997978032\n1403638527127829504 0.613220692 -0.128485680 -0.142213315 0.012026217 0.062533438 0.031565506 0.997471094\n1403638527177829376 0.638357043 -0.129618347 -0.148491457 0.010491077 0.070287444 0.035384350 0.996843755\n1403638527227829504 0.658852160 -0.132625654 -0.154917657 0.010935045 0.078413799 0.038769037 0.996106744\n1403638527277829376 0.677656114 -0.133159667 -0.153597549 0.013296095 0.088118277 0.040394824 0.995201826\n1403638527327829504 0.690443695 -0.136151925 -0.154818937 0.016467409 0.097302325 0.040278263 0.994303107\n1403638527377829376 0.700163543 -0.139315769 -0.159875169 0.019783167 0.105922461 0.038261421 0.993441045\n1403638527427829504 0.705443084 -0.140725374 -0.155517161 0.022592960 0.112584092 0.037188262 0.992688954\n1403638527477829376 0.703029692 -0.144008294 -0.154978037 0.024481660 0.117150173 0.036075324 0.992156744\n1403638527527829504 0.698337138 -0.146876186 -0.147200882 0.025074931 0.119659111 0.035791647 0.991852760\n1403638527577829376 0.697938025 -0.146991476 -0.146139786 0.025367191 0.119697705 0.035819888 0.991839647\n1403638527627829504 0.697879434 -0.147404879 -0.145875677 0.025142869 0.117927089 0.035852265 0.992056251\n1403638527677829376 0.696597159 -0.147365034 -0.145946398 0.025242364 0.114328578 0.034675740 0.992516696\n1403638527727829504 0.694782019 -0.148338214 -0.147068277 0.025188344 0.109764956 0.032675907 0.993100941\n1403638527777829376 0.694387078 -0.147827059 -0.145179629 0.024481777 0.103537954 0.032214914 0.993802190\n1403638527827829504 0.693889558 -0.148836613 -0.143293917 0.022830054 0.095571488 0.034640156 0.994557679\n1403638527877829376 0.680433750 -0.148427218 -0.136784032 0.021355957 0.086975992 0.035754625 0.995339513\n1403638527927829504 0.595902264 -0.167413786 -0.140398696 0.019974466 0.083936602 0.037184268 0.995576680\n1403638527977829376 0.513919830 -0.170132443 -0.087570101 0.021145750 0.082602665 0.036974639 0.995671868\n1403638528027829504 0.463846594 -0.177724287 -0.068919584 0.022617465 0.079894081 0.035061210 0.995929718\n1403638528077829376 0.425510436 -0.184315741 -0.055143721 0.024323868 0.075233951 0.033942692 0.996291161\n1403638528127829504 0.397850275 -0.187127933 -0.048575811 0.025225148 0.068971127 0.033494554 0.996737063\n1403638528177829376 0.368921071 -0.189887390 -0.038418658 0.025075952 0.062712044 0.031966206 0.997204363\n1403638528227829504 0.343388230 -0.191948801 -0.030580910 0.024538238 0.055070862 0.031187300 0.997693539\n1403638528277829376 0.319388121 -0.194818124 -0.019603143 0.024009721 0.047115177 0.030440606 0.998136818\n1403638528327829504 0.297271103 -0.197648406 0.000111960 0.024095783 0.040985133 0.028833879 0.998452902\n1403638528377829376 0.279382616 -0.200011879 0.020340450 0.025445381 0.037353646 0.027555732 0.998597980\n1403638528427829504 0.264317364 -0.202703148 0.037227616 0.027051505 0.036826316 0.025269659 0.998635828\n1403638528477829376 0.250524253 -0.206932411 0.057492826 0.027184056 0.037230041 0.024020800 0.998648047\n1403638528527829504 0.239821061 -0.210693255 0.075368851 0.025905538 0.038925070 0.024446761 0.998607099\n1403638528577829376 0.230301335 -0.214129150 0.097369023 0.023884559 0.041236240 0.027113359 0.998495817\n1403638528627829504 0.222945541 -0.221565083 0.113295406 0.021949498 0.043064956 0.030811600 0.998355746\n1403638528677829376 0.219807923 -0.228391945 0.132511094 0.021271657 0.044629727 0.034174312 0.998192251\n1403638528727829504 0.209000051 -0.234199271 0.148150876 0.021523606 0.048419580 0.034635466 0.997994304\n1403638528777829376 0.215029821 -0.246124581 0.162924618 0.022226386 0.052011263 0.035392649 0.997771621\n1403638528827829504 0.215232193 -0.244826615 0.163072124 0.023125382 0.053118289 0.038630355 0.997572720\n1403638528877829376 0.205825686 -0.251559526 0.174642548 0.023925036 0.053795103 0.043744750 0.997306406\n1403638528927829504 0.208946094 -0.259026140 0.171116740 0.024156194 0.053099152 0.048910089 0.997098148\n1403638528977829376 0.207293406 -0.266462564 0.161029369 0.023809984 0.051768195 0.053302620 0.996951342\n1403638529027829504 0.208142579 -0.271844238 0.149576217 0.022762192 0.051094864 0.055781748 0.996874928\n1403638529077829376 0.201832756 -0.271632373 0.137833476 0.022273781 0.053623434 0.053589243 0.996873379\n1403638529127829504 0.191684559 -0.272860855 0.124041811 0.021670412 0.058740981 0.046737127 0.996943057\n1403638529177829376 0.181536421 -0.274138123 0.108794808 0.020520911 0.064355746 0.038539305 0.996971369\n1403638529227829504 0.172980607 -0.258373082 0.087592870 0.020048520 0.067680091 0.032140944 0.996987700\n1403638529277829376 0.163643926 -0.248064205 0.072219431 0.018013429 0.070725679 0.026741652 0.996974587\n1403638529327829504 0.153927654 -0.237425134 0.051875990 0.014351935 0.071351975 0.023900315 0.997061551\n1403638529377829376 0.144740373 -0.225631654 0.037123129 0.008695853 0.071468845 0.021634486 0.997170269\n1403638529427829504 0.132264301 -0.211149290 0.024782360 0.000350298 0.070878290 0.019847730 0.997287393\n1403638529477829376 0.121645823 -0.196950302 0.021675281 -0.009487333 0.068846412 0.019610463 0.997389376\n1403638529527829504 0.117417730 -0.178048685 0.005595891 -0.019566366 0.066721350 0.020478312 0.997369587\n1403638529577829376 0.107486919 -0.163806662 0.010092644 -0.028120378 0.065363102 0.018763129 0.997288764\n1403638529627829504 0.101625830 -0.147944257 0.003827967 -0.033534829 0.065399744 0.016877564 0.997152686\n1403638529677829376 0.094918370 -0.133569434 0.001272799 -0.035322100 0.065344550 0.015541123 0.997116327\n1403638529727829504 0.089666009 -0.120618843 0.000848162 -0.033448212 0.064493746 0.015211500 0.997241437\n1403638529777829376 0.084562331 -0.108742580 0.001276457 -0.028419808 0.064742930 0.015321705 0.997379541\n1403638529827829504 0.079978287 -0.098397203 0.002206962 -0.021998633 0.064334095 0.016153067 0.997555196\n1403638529877829376 0.076161407 -0.088816367 0.004941613 -0.016418453 0.064641714 0.016557561 0.997636080\n1403638529927829504 0.073446482 -0.081424698 0.008030994 -0.013012101 0.064578921 0.016586145 0.997689903\n1403638529977829376 0.071640506 -0.076084413 0.011905835 -0.011661792 0.064526863 0.016716359 0.997707784\n1403638530027829504 0.070529662 -0.072169311 0.017428081 -0.012354556 0.065386713 0.015861008 0.997657418\n1403638530077829376 0.070353732 -0.069060221 0.024517972 -0.014075083 0.065510511 0.016640743 0.997613847\n1403638530127829504 0.070234992 -0.066811956 0.032673363 -0.016071489 0.067052022 0.017715009 0.997462749\n1403638530177829376 0.070890479 -0.065369882 0.040776283 -0.017408878 0.068976194 0.019535741 0.997275054\n1403638530227829504 0.071956657 -0.063756660 0.050417542 -0.017641531 0.071838550 0.021624537 0.997025788\n1403638530277829376 0.073126473 -0.062208224 0.059435569 -0.017125189 0.074404053 0.023202818 0.996811092\n1403638530327829504 0.074919552 -0.060298242 0.067498878 -0.016702209 0.076348260 0.026117180 0.996599197\n1403638530377829376 0.077153385 -0.058551371 0.075842977 -0.016732797 0.079426117 0.026332801 0.996352375\n1403638530427829504 0.079218000 -0.057174068 0.083603181 -0.016497163 0.081561752 0.026982293 0.996166408\n1403638530477829376 0.081120007 -0.056047622 0.089948945 -0.016283261 0.081872739 0.029753936 0.996065497\n1403638530527829504 0.083430767 -0.055172373 0.095653147 -0.016108744 0.081650823 0.032102950 0.996013582\n1403638530577829376 0.085455276 -0.053911343 0.099905103 -0.016455691 0.083307683 0.032740351 0.995849967\n1403638530627829504 0.087640390 -0.052311588 0.103321724 -0.018660976 0.084370419 0.033242386 0.995704949\n1403638530677829376 0.089295395 -0.050352313 0.106578663 -0.022313209 0.085371971 0.033820547 0.995524943\n1403638530727829504 0.090323105 -0.048311926 0.109035961 -0.026151208 0.085937999 0.034638792 0.995354652\n1403638530777829376 0.091409937 -0.046102945 0.111296058 -0.028892124 0.086442374 0.034956206 0.995224118\n1403638530827829504 0.092147686 -0.044050023 0.113641039 -0.030244669 0.086427540 0.035294238 0.995173275\n1403638530877829376 0.092366487 -0.042526908 0.115278549 -0.030293459 0.085401081 0.034400012 0.995291710\n1403638530927829504 0.093154773 -0.041376848 0.116858520 -0.028091567 0.083844811 0.035986803 0.995432496\n1403638530977829376 0.093213737 -0.040432096 0.117851429 -0.025865836 0.083508961 0.036563870 0.995500028\n1403638531027829504 0.092883408 -0.039309442 0.118650235 -0.023226095 0.082655661 0.036377516 0.995643139\n1403638531077829376 0.092777282 -0.038599540 0.118984215 -0.019621117 0.083703332 0.034579221 0.995697260\n1403638531127829504 0.092010565 -0.038735516 0.118622281 -0.016283514 0.083414838 0.035325475 0.995755434\n1403638531177829376 0.091166690 -0.038981445 0.118707724 -0.014936365 0.082264356 0.034308754 0.995907843\n1403638531227829504 0.090764761 -0.038116496 0.119646393 -0.015832629 0.083550647 0.031177508 0.995889843\n1403638531277829376 0.089988038 -0.037332647 0.120455615 -0.012668611 0.084881276 0.029273642 0.995880365\n1403638531327829504 0.089317001 -0.037446652 0.120720640 -0.009095662 0.084741794 0.030598624 0.995891452\n1403638531377829376 0.088896975 -0.037106514 0.120887645 -0.010414996 0.084756777 0.030052474 0.995893896\n1403638531427829504 0.089446269 -0.036931530 0.120887309 -0.009896003 0.084794052 0.029544802 0.995911181\n1403638531477829376 0.089500330 -0.037147000 0.120538719 -0.008199884 0.085049435 0.029940035 0.995893061\n1403638531527829504 0.089495696 -0.036983307 0.120540760 -0.008747516 0.084918849 0.029775664 0.995904446\n1403638531577829376 0.089563407 -0.036781207 0.120664887 -0.009146531 0.085371412 0.028229227 0.995907187\n1403638531627829504 0.089486137 -0.036678653 0.120198824 -0.009028388 0.085009277 0.028172735 0.995940804\n1403638531677829376 0.089300096 -0.036792725 0.120017417 -0.009208270 0.084144525 0.030342840 0.995948911\n1403638531727829504 0.089334264 -0.036736920 0.120130807 -0.009377792 0.084680870 0.028881356 0.995945334\n1403638531777829376 0.089508027 -0.036821652 0.120435029 -0.009054662 0.084122397 0.030024303 0.995961845\n1403638531827829504 0.089325428 -0.036788695 0.120085053 -0.009413400 0.084599443 0.029336294 0.995938599\n1403638531877829376 0.089375734 -0.036774166 0.120258719 -0.009186307 0.084287561 0.029714432 0.995955944\n1403638531927829504 0.089271396 -0.036906730 0.120090812 -0.009407636 0.084340490 0.029544886 0.995954454\n1403638531977829376 0.089463629 -0.036791921 0.120255597 -0.009300059 0.084477730 0.029451881 0.995946586\n1403638532027829504 0.089238867 -0.036806986 0.120474368 -0.009235762 0.084441721 0.030037612 0.995932758\n1403638532077829376 0.089366525 -0.036747757 0.120242342 -0.009388132 0.084643863 0.028827794 0.995949924\n1403638532127829504 0.089284688 -0.036787253 0.120048173 -0.009070790 0.084272683 0.030079730 0.995947301\n1403638532177829376 0.089318573 -0.036708146 0.119824640 -0.009194029 0.084614918 0.029158337 0.995944560\n1403638532227829504 0.089277945 -0.036749251 0.120195761 -0.009163722 0.084328905 0.029581284 0.995956600\n1403638532277829376 0.089317739 -0.036754705 0.120183960 -0.009121457 0.084503651 0.029686967 0.995939076\n1403638532327829504 0.089325964 -0.036750212 0.120569780 -0.009281636 0.084568121 0.029680535 0.995932281\n1403638532377829376 0.089219511 -0.036778681 0.120167203 -0.009330833 0.084396131 0.029544877 0.995950460\n1403638532427829504 0.089256063 -0.036729444 0.120466605 -0.009278081 0.084617734 0.029261358 0.995940566\n1403638532477829376 0.089210212 -0.036875907 0.120339781 -0.009209247 0.084460601 0.029925412 0.995934784\n1403638532527829504 0.089342102 -0.036718823 0.120283850 -0.009299926 0.084479026 0.029128032 0.995956004\n1403638532577829376 0.089232147 -0.036872454 0.120154664 -0.009379054 0.084411636 0.029818900 0.995940506\n1403638532627829504 0.089378476 -0.036744371 0.120433435 -0.009352289 0.084397979 0.029461548 0.995952547\n1403638532677829376 0.089241542 -0.036911670 0.120091937 -0.009377753 0.084459528 0.029907621 0.995933831\n1403638532727829504 0.089255437 -0.037010264 0.120015360 -0.009354888 0.084474914 0.029695505 0.995939076\n1403638532777829376 0.089184560 -0.037094075 0.119756691 -0.009503033 0.084544539 0.029439921 0.995939374\n1403638532827829504 0.089242898 -0.037023559 0.119952418 -0.009326543 0.084461361 0.029718252 0.995939791\n1403638532877829376 0.089314140 -0.036766466 0.120427132 -0.009304630 0.084477052 0.029542278 0.995943904\n1403638532927829504 0.089332834 -0.036798004 0.120398358 -0.009328526 0.084416866 0.029787766 0.995941520\n1403638532977829376 0.089249723 -0.036863048 0.120198026 -0.009360870 0.084574424 0.029598482 0.995933473\n1403638533027829504 0.089282185 -0.036727585 0.120127015 -0.009133550 0.084402308 0.029639633 0.995948970\n1403638533077829376 0.089235567 -0.036819935 0.120031439 -0.009385557 0.084417865 0.029662270 0.995944619\n1403638533127829504 0.089305796 -0.036840577 0.120068692 -0.009324235 0.084421359 0.029508177 0.995949507\n1403638533177829376 0.089441121 -0.036791954 0.120117128 -0.009225138 0.084259830 0.029701998 0.995958328\n1403638533227829504 0.089377478 -0.036770821 0.120070435 -0.009202613 0.084375598 0.029511616 0.995954394\n1403638533277829376 0.089258909 -0.036848184 0.119923994 -0.009313039 0.084522292 0.029454291 0.995942593\n1403638533327829504 0.089330189 -0.036856502 0.120090030 -0.009318347 0.084519185 0.029591678 0.995938778\n1403638533377829376 0.089398474 -0.036794346 0.120050773 -0.009349940 0.084481195 0.029467084 0.995945394\n1403638533427829504 0.089331754 -0.036832429 0.120037228 -0.009326587 0.084405676 0.029604476 0.995947957\n1403638533477829376 0.089410685 -0.036784329 0.120342486 -0.009284161 0.084550038 0.029402882 0.995942056\n1403638533527829504 0.089343354 -0.036860060 0.120127358 -0.009315656 0.084452629 0.029574523 0.995944917\n1403638533577829376 0.089225046 -0.036874671 0.120052099 -0.009480710 0.084449880 0.029420318 0.995948195\n1403638533627829504 0.089234062 -0.036872812 0.120290324 -0.009307350 0.084578551 0.029427378 0.995938659\n1403638533677829376 0.089266546 -0.036864072 0.120141871 -0.009263007 0.084446020 0.029606903 0.995945036\n1403638533727829504 0.089302093 -0.036856189 0.120188065 -0.009384467 0.084530115 0.029428674 0.995942056\n1403638533777829376 0.089170583 -0.036871471 0.120217316 -0.009342352 0.084569916 0.029684585 0.995931447\n1403638533827829504 0.089271665 -0.036836408 0.120183498 -0.009262033 0.084520169 0.029365292 0.995945871\n1403638533877829376 0.089219950 -0.036863450 0.120082065 -0.009378452 0.084296539 0.029631849 0.995955884\n1403638533927829504 0.089394569 -0.036821757 0.120248288 -0.009251266 0.084294386 0.029519938 0.995960593\n1403638533977829376 0.089320652 -0.036864161 0.120133638 -0.009292775 0.084363192 0.029732795 0.995948017\n1403638534027829504 0.089287966 -0.036801375 0.120232344 -0.009309411 0.084644660 0.029544348 0.995929599\n1403638534077829376 0.089513682 -0.036724269 0.120229959 -0.009092718 0.084804557 0.029868325 0.995908320\n1403638534127829504 0.089256696 -0.036839746 0.120026745 -0.009339970 0.084752299 0.029942473 0.995908260\n1403638534177829376 0.089263454 -0.036907271 0.120172389 -0.009320348 0.084745631 0.029972184 0.995908082\n1403638534227829504 0.089171782 -0.036915615 0.119997799 -0.009373911 0.084743336 0.029982312 0.995907485\n1403638534277829376 0.089323312 -0.036925025 0.120110288 -0.009376653 0.084218308 0.030216774 0.995944917\n1403638534327829504 0.089395158 -0.036851756 0.120421775 -0.009224997 0.084311157 0.030094106 0.995942175\n1403638534377829376 0.089231573 -0.036920104 0.120096534 -0.009357124 0.084401794 0.030080058 0.995933712\n1403638534427829504 0.089329734 -0.036868140 0.120127007 -0.009309182 0.084303521 0.030270012 0.995936692\n1403638534477829376 0.089323819 -0.036921155 0.120362833 -0.009218407 0.084791355 0.030156940 0.995899558\n1403638534527829504 0.089530542 -0.036814973 0.120289668 -0.009111627 0.084513701 0.030353881 0.995918214\n1403638534577829376 0.089292966 -0.036868911 0.120147914 -0.009351823 0.084276639 0.029959878 0.995948017\n1403638534627829504 0.089280225 -0.036931597 0.120107122 -0.009340399 0.084355056 0.030080006 0.995937824\n1403638534677829376 0.089340024 -0.036878102 0.120373107 -0.009248669 0.084007129 0.030017596 0.995970011\n1403638534727829504 0.089378402 -0.036847997 0.120174929 -0.009188141 0.084070243 0.030078465 0.995963395\n1403638534777829376 0.089406379 -0.036837980 0.120277502 -0.009239839 0.084130481 0.029855411 0.995964527\n1403638534827829504 0.089306384 -0.036881015 0.120183319 -0.009326245 0.084265150 0.029645920 0.995958567\n1403638534877829376 0.089335941 -0.036862627 0.120238774 -0.009325265 0.084546633 0.029676104 0.995933831\n1403638534927829504 0.089263789 -0.036851298 0.120307803 -0.009374229 0.084719926 0.029488740 0.995924234\n1403638534977829376 0.089409404 -0.036859818 0.120288409 -0.009393252 0.084716819 0.029671835 0.995918870\n1403638535027829504 0.089301750 -0.036814086 0.120267704 -0.009352709 0.084665008 0.029494699 0.995928943\n1403638535077829376 0.089297265 -0.036797803 0.120100126 -0.009288210 0.084611043 0.029709678 0.995927691\n1403638535127829504 0.089377545 -0.036775444 0.120260686 -0.009224156 0.084560454 0.029403256 0.995941699\n1403638535177829376 0.089280181 -0.036849208 0.120194919 -0.009298231 0.084612608 0.029973190 0.995919585\n1403638535227829504 0.089343637 -0.036806464 0.120210342 -0.009263407 0.084528454 0.029591301 0.995938480\n1403638535277829376 0.089271419 -0.036857363 0.120049968 -0.009302946 0.084472001 0.029935429 0.995932639\n1403638535327829504 0.089236274 -0.036813833 0.120163515 -0.009231099 0.084649898 0.029626211 0.995927453\n1403638535377829376 0.089255549 -0.036830138 0.120133832 -0.009349934 0.084542409 0.029712811 0.995932877\n1403638535427829504 0.089316688 -0.036807392 0.120221168 -0.009255574 0.084477320 0.029678641 0.995940268\n1403638535477829376 0.089285947 -0.036783531 0.120289177 -0.009283842 0.084552735 0.029808650 0.995929718\n1403638535527829504 0.089255109 -0.036810793 0.120264813 -0.009258208 0.084521621 0.029736949 0.995934784\n1403638535577829376 0.089287281 -0.036800932 0.120126098 -0.009209054 0.084359013 0.029949663 0.995942652\n1403638535627829504 0.089295626 -0.036896836 0.120087653 -0.009397372 0.084482774 0.029818406 0.995934308\n1403638535677829376 0.089245237 -0.036931071 0.120079823 -0.009376057 0.084513329 0.029775919 0.995933235\n1403638535727829504 0.089238375 -0.036864296 0.120076790 -0.009373558 0.084558785 0.029759109 0.995929897\n1403638535777829376 0.089217275 -0.036850967 0.120210037 -0.009353790 0.084657416 0.029666498 0.995924473\n1403638535827829504 0.089316063 -0.036870129 0.120200947 -0.009341735 0.084522493 0.029910201 0.995928705\n1403638535877829376 0.089328766 -0.036831129 0.120212704 -0.009310734 0.084413849 0.029847885 0.995940089\n1403638535927829504 0.089252546 -0.036859278 0.120078884 -0.009383776 0.084454887 0.029826127 0.995936573\n1403638535977829376 0.089368835 -0.036797170 0.120086901 -0.009318724 0.084291898 0.029893501 0.995948970\n1403638536027829504 0.089270025 -0.036805984 0.120042615 -0.009423932 0.084432155 0.029728763 0.995941043\n1403638536077829376 0.089314640 -0.036807410 0.120025769 -0.009298065 0.084326804 0.029665893 0.995953023\n1403638536127829504 0.089333035 -0.036786411 0.120134585 -0.009330010 0.084356114 0.029690668 0.995949507\n1403638536177829376 0.089345157 -0.036797658 0.120130658 -0.009318734 0.084312983 0.029670607 0.995953918\n1403638536227829504 0.089264154 -0.036867540 0.120103009 -0.009351171 0.084409855 0.029810501 0.995941162\n1403638536277829376 0.089279801 -0.036814094 0.120004997 -0.009283641 0.084377728 0.029787049 0.995945215\n1403638536327829504 0.089272916 -0.036868908 0.120159104 -0.009381601 0.084391557 0.029831786 0.995941818\n1403638536377829376 0.089337960 -0.036828112 0.120249376 -0.009294169 0.084520057 0.029714881 0.995935202\n1403638536427829504 0.089242809 -0.036875740 0.120020896 -0.009331982 0.084431060 0.029824259 0.995939136\n1403638536477829376 0.089308493 -0.036854945 0.120123781 -0.009386370 0.084493101 0.029776113 0.995934844\n1403638536527829504 0.089390025 -0.036803313 0.120187305 -0.009289105 0.084251486 0.029959070 0.995950758\n1403638536577829376 0.089340791 -0.036804561 0.120038293 -0.009319925 0.084316686 0.029780425 0.995950341\n1403638536627829504 0.089261219 -0.036849968 0.119966537 -0.009296248 0.084358744 0.029873220 0.995944202\n1403638536677829376 0.089295946 -0.036870420 0.119891472 -0.009333171 0.084353268 0.029742688 0.995948195\n1403638536727829504 0.089278139 -0.036818318 0.120022014 -0.009352141 0.084333822 0.029584827 0.995954394\n1403638536777829376 0.089277767 -0.036794785 0.119958058 -0.009280282 0.084370553 0.029736504 0.995947421\n1403638536827829504 0.089334473 -0.036850728 0.120120749 -0.009362386 0.084405147 0.029694611 0.995944977\n1403638536877829376 0.089288086 -0.036796294 0.120093264 -0.009296487 0.084407590 0.029835351 0.995941162\n1403638536927829504 0.089400381 -0.036818128 0.120115004 -0.009311249 0.084258795 0.029639225 0.995959520\n1403638536977829376 0.089277193 -0.036901221 0.119967483 -0.009340492 0.084370390 0.030009724 0.995938659\n1403638537027829504 0.089253761 -0.036831841 0.120048866 -0.009258570 0.084403537 0.029668959 0.995946825\n1403638537077829376 0.089337796 -0.036834776 0.120128997 -0.009238844 0.084265217 0.030077647 0.995946467\n1403638537127829504 0.089417793 -0.036792047 0.120283566 -0.009242035 0.084359616 0.029712293 0.995949388\n1403638537177829376 0.089332305 -0.036916632 0.120055690 -0.009267979 0.084344894 0.029896406 0.995944917\n1403638537227829504 0.089339897 -0.036840346 0.120022610 -0.009206289 0.084382981 0.030064838 0.995937169\n1403638537277829376 0.089374579 -0.036857951 0.120147064 -0.009188459 0.084391490 0.029893257 0.995941818\n1403638537327829504 0.089399233 -0.036786515 0.120195612 -0.009182959 0.084415875 0.029861497 0.995940745\n1403638537377829376 0.089333206 -0.036788750 0.120095976 -0.009250207 0.084513634 0.029603064 0.995939553\n1403638537427829504 0.089330666 -0.036787629 0.120070830 -0.009174837 0.084433749 0.029909486 0.995937824\n1403638537477829376 0.089383215 -0.036820650 0.120158061 -0.009228996 0.084425382 0.029945446 0.995936990\n1403638537527829504 0.089342706 -0.036789350 0.120114513 -0.009133837 0.084277928 0.029990004 0.995948970\n1403638537577829376 0.089333363 -0.036762767 0.120099716 -0.009147952 0.084431171 0.029747557 0.995943189\n1403638537627829504 0.089435339 -0.036795780 0.120235369 -0.009074090 0.084213570 0.030169657 0.995949566\n1403638537677829376 0.089344814 -0.036898762 0.120082118 -0.009284950 0.084457844 0.029712476 0.995940685\n1403638537727829504 0.089336641 -0.036808506 0.120056264 -0.009118211 0.084515311 0.029659687 0.995938897\n1403638537777829376 0.089376904 -0.036845047 0.120134547 -0.009169987 0.084329627 0.029778251 0.995950639\n1403638537827829504 0.089336008 -0.036839534 0.120046087 -0.009168773 0.084448546 0.030021243 0.995933294\n1403638537877829376 0.089371800 -0.036799561 0.120026514 -0.009070437 0.084494352 0.029695554 0.995940030\n1403638537927829504 0.089446150 -0.036787838 0.120225646 -0.009030861 0.084383816 0.029651504 0.995951056\n1403638537977829376 0.089324221 -0.036831815 0.120030113 -0.009060451 0.084597073 0.029746497 0.995929897\n1403638538027829504 0.089389473 -0.036792859 0.120095715 -0.009058435 0.084557407 0.029587045 0.995938063\n1403638538077829376 0.089355998 -0.036906078 0.120155931 -0.009206520 0.084620491 0.029832954 0.995923996\n1403638538127829504 0.089476556 -0.036855161 0.120183639 -0.009046525 0.084533542 0.029620202 0.995939195\n1403638538177829376 0.089453742 -0.036806963 0.120228097 -0.009003607 0.084643610 0.029730102 0.995926976\n1403638538227829504 0.089463063 -0.036868539 0.120263211 -0.009063683 0.084539130 0.029912833 0.995929837\n1403638538277829376 0.089372568 -0.036868315 0.120367624 -0.008917419 0.084563345 0.029794129 0.995932639\n1403638538327829504 0.089457452 -0.036851421 0.120301165 -0.009122887 0.084531315 0.029876377 0.995931029\n1403638538377829376 0.089562029 -0.036852576 0.120370150 -0.008925680 0.084583335 0.029740557 0.995932460\n1403638538427829504 0.089363508 -0.036916688 0.120468311 -0.008660483 0.084642209 0.029639794 0.995932758\n1403638538477829376 0.089520507 -0.036922030 0.120239541 -0.008843151 0.084568053 0.029785933 0.995933175\n1403638538527829504 0.089461543 -0.037023891 0.120137937 -0.008577268 0.084472150 0.030073252 0.995934963\n1403638538577829376 0.089434065 -0.036910586 0.120345019 -0.008808460 0.084642366 0.029409444 0.995938301\n1403638538627829504 0.089483142 -0.037129108 0.120153233 -0.008350735 0.084504008 0.030310573 0.995926976\n1403638538677829376 0.089404777 -0.037130330 0.120168880 -0.008567849 0.084614493 0.029994287 0.995925367\n1403638538727829504 0.089491986 -0.037245251 0.119995445 -0.007831790 0.084588915 0.030031729 0.995932460\n1403638538777829376 0.089634173 -0.037426654 0.120224983 -0.006689974 0.083993405 0.030476160 0.995977700\n1403638538827829504 0.089327924 -0.037763078 0.120753750 -0.006619785 0.083708704 0.030416140 0.996003985\n1403638538877829376 0.089068197 -0.038537361 0.121883541 -0.005330713 0.083183683 0.030264201 0.996060312\n1403638538927829504 0.089137554 -0.040283795 0.122714847 -0.001970186 0.083692402 0.028908199 0.996070266\n1403638538977829376 0.089275733 -0.042392757 0.124394968 0.002884496 0.083594128 0.028767448 0.996080399\n1403638539027829504 0.089546621 -0.044529062 0.126128316 0.006443572 0.084715381 0.029060325 0.995960474\n1403638539077829376 0.089820787 -0.047717866 0.129322588 0.012421335 0.085803524 0.029416818 0.995800197\n1403638539127829504 0.089764737 -0.051775694 0.132270470 0.017986709 0.085773326 0.029874843 0.995704234\n1403638539177829376 0.090426527 -0.057188649 0.134680778 0.022037098 0.085677825 0.029989948 0.995627582\n1403638539227829504 0.090657368 -0.065224126 0.136700064 0.026646769 0.085461937 0.029269312 0.995554864\n1403638539277829376 0.095289402 -0.076345451 0.131010056 0.028130937 0.084911838 0.029350940 0.995558739\n1403638539327829504 0.095678091 -0.088001393 0.131126434 0.027863190 0.084442712 0.029547455 0.995600343\n1403638539377829376 0.096199691 -0.101178274 0.130782872 0.026608799 0.084248655 0.029233338 0.995660365\n1403638539427829504 0.092340842 -0.114824615 0.135701269 0.025603591 0.084109336 0.028925883 0.995707452\n1403638539477829376 0.093254216 -0.130965725 0.135307699 0.023333699 0.083670102 0.028373316 0.995816171\n1403638539527829504 0.094250016 -0.148578405 0.132283628 0.022429202 0.083047591 0.027917694 0.995901883\n1403638539577829376 0.097934172 -0.165093586 0.124250069 0.021982744 0.082549989 0.027643563 0.995960891\n1403638539627829504 0.098801382 -0.181936592 0.124189436 0.021412374 0.081690356 0.027819686 0.996039271\n1403638539677829376 0.100173935 -0.196833491 0.125409499 0.021159813 0.080855466 0.028565234 0.996091723\n1403638539727829504 0.101268344 -0.207451567 0.125214770 0.020522304 0.080506481 0.027441675 0.996164858\n1403638539777829376 0.100776665 -0.216910571 0.129053697 0.019164646 0.080166057 0.026526812 0.996244192\n1403638539827829504 0.100268669 -0.224278346 0.132061079 0.017701527 0.079657860 0.026848391 0.996303380\n1403638539877829376 0.106436886 -0.230510369 0.143759504 0.014697063 0.078749262 0.026904648 0.996422946\n1403638539927829504 0.104377598 -0.237816527 0.143529937 0.010996087 0.077906474 0.027017603 0.996533871\n1403638539977829376 0.099597976 -0.243059203 0.158962473 0.006628232 0.077572890 0.027584631 0.996582985\n1403638540027829504 0.100312494 -0.249660522 0.166016832 0.001415070 0.077206202 0.028068250 0.996618986\n1403638540077829376 0.100481674 -0.258331001 0.171472639 -0.004012352 0.077062659 0.027622713 0.996635497\n1403638540127829504 0.100855552 -0.267117232 0.178488582 -0.009403503 0.076745681 0.027976872 0.996613741\n1403638540177829376 0.109127522 -0.274047077 0.180700436 -0.011418126 0.076025836 0.027780458 0.996653378\n1403638540227829504 0.110428333 -0.290381461 0.199963570 -0.009614370 0.075982325 0.026937321 0.996698856\n1403638540277829376 0.112319678 -0.304067671 0.210738674 -0.004411502 0.075935349 0.025715359 0.996771336\n1403638540327829504 0.116213769 -0.308835298 0.221431568 0.001913258 0.075952314 0.025651505 0.996779621\n1403638540377829376 0.121508390 -0.317058057 0.239063874 0.007336427 0.074972175 0.024045192 0.996868670\n1403638540427829504 0.111161307 -0.335196912 0.262843102 0.010157696 0.073925905 0.022247829 0.996963799\n1403638540477829376 0.114021450 -0.346123695 0.280366778 0.011661479 0.070046023 0.020575188 0.997263372\n1403638540527829504 0.108987585 -0.350347340 0.304129839 0.012246045 0.064841494 0.017586010 0.997665465\n1403638540577829376 0.104111977 -0.354153782 0.326142192 0.013122694 0.058240462 0.014599159 0.998109579\n1403638540627829504 0.116730094 -0.377262741 0.340649486 0.012753025 0.049307201 0.011775477 0.998632789\n1403638540677829376 0.117393382 -0.393231481 0.356602907 0.012920308 0.040922463 0.005678621 0.999062657\n1403638540727829504 0.120267421 -0.398173869 0.378910035 0.015266308 0.031269219 -0.001937836 0.999392509\n1403638540777829376 0.114514023 -0.410470873 0.392750353 0.015252254 0.021085789 -0.009705336 0.999614179\n1403638540827829504 0.111590862 -0.417149901 0.423401773 0.016569445 0.009691630 -0.018908441 0.999636948\n1403638540877829376 0.107545003 -0.431711257 0.446999431 0.016216507 -0.002990272 -0.027514776 0.999485373\n1403638540927829504 0.101118028 -0.447148472 0.451126486 0.016604291 -0.015555282 -0.035813387 0.999099433\n1403638540977829376 0.097495571 -0.464667976 0.471997172 0.016563935 -0.028994415 -0.041621860 0.998575270\n1403638541027829504 0.084766075 -0.462524623 0.511174619 0.018091744 -0.040347166 -0.046696309 0.997929990\n1403638541077829376 0.066229753 -0.483712643 0.531830370 0.018446514 -0.050112911 -0.049909860 0.997325122\n1403638541127829504 0.060166128 -0.490773052 0.550262749 0.019455245 -0.059009552 -0.053034615 0.996657789\n1403638541177829376 0.049412519 -0.501657426 0.579727709 0.019476436 -0.065824278 -0.055597592 0.996090710\n1403638541227829504 0.036634602 -0.500646412 0.616102278 0.019726723 -0.071275838 -0.057772983 0.995586693\n1403638541277829376 0.029685669 -0.510823071 0.634708524 0.020082938 -0.075211182 -0.059861884 0.995166540\n1403638541327829504 0.007538617 -0.525805056 0.656508029 0.019346099 -0.077579245 -0.060535859 0.994958580\n1403638541377829376 -0.002493396 -0.535063863 0.686549902 0.019434761 -0.079501532 -0.060673226 0.994796753\n1403638541427829504 -0.021359913 -0.553231180 0.707803488 0.018717265 -0.080425486 -0.060310680 0.994758248\n1403638541477829376 -0.033732884 -0.567660570 0.722407341 0.019549655 -0.080886737 -0.060566016 0.994689345\n1403638541527829504 -0.052374430 -0.586457849 0.749782205 0.020560488 -0.080074459 -0.061458532 0.994679928\n1403638541577829376 -0.062258556 -0.607010484 0.764642894 0.021574862 -0.081223734 -0.061413955 0.994567990\n1403638541627829504 -0.083421931 -0.627020121 0.789779067 0.022773437 -0.082808457 -0.062729552 0.994328439\n1403638541677829376 -0.118549965 -0.644746482 0.806274235 0.023969481 -0.085528255 -0.061780676 0.994129539\n1403638541727829504 -0.145588189 -0.673694372 0.827005029 0.024511853 -0.090177357 -0.062450875 0.993663490\n1403638541777829376 -0.167951420 -0.695051551 0.844108820 0.024571838 -0.097017638 -0.061104678 0.993101239\n1403638541827829504 -0.194358736 -0.724736094 0.864459515 0.024311274 -0.104338706 -0.060904387 0.992377460\n1403638541877829376 -0.214380503 -0.747788429 0.884797275 0.024602056 -0.112395465 -0.061471485 0.991455138\n1403638541927829504 -0.243831515 -0.767311096 0.897474945 0.023767438 -0.120975100 -0.063670032 0.990326345\n1403638541977829376 -0.275027871 -0.788005829 0.912338257 0.023044817 -0.129834354 -0.066779926 0.989015877\n1403638542027829504 -0.295177400 -0.811035395 0.926256299 0.022102766 -0.140759349 -0.069473565 0.987355888\n1403638542077829376 -0.330818594 -0.824082494 0.939627707 0.021762479 -0.150968894 -0.073521554 0.985560417\n1403638542127829504 -0.365383118 -0.852650225 0.970593750 0.021244755 -0.162136316 -0.077080667 0.983523786\n1403638542177829376 -0.401616096 -0.887975812 0.978436708 0.020037433 -0.174349681 -0.081029773 0.981139600\n1403638542227829504 -0.439425588 -0.897548854 0.999048769 0.019282388 -0.186494634 -0.085749224 0.978516698\n1403638542277829376 -0.461184025 -0.902995169 1.013195395 0.018909387 -0.199533090 -0.091950938 0.975383997\n1403638542327829504 -0.493143201 -0.912166774 1.050265908 0.019594392 -0.212323099 -0.097423129 0.972133577\n1403638542377829376 -0.519269049 -0.926787555 1.047537684 0.023259901 -0.222839758 -0.102495141 0.969172955\n1403638542427829504 -0.550250411 -0.946526110 1.064342976 0.029395519 -0.231640175 -0.109034225 0.966224730\n1403638542477829376 -0.576212347 -0.947591543 1.093232274 0.038959902 -0.239365757 -0.115814112 0.963209867\n1403638542527829504 -0.610763252 -0.960080862 1.109363079 0.046313461 -0.243413061 -0.124225907 0.960818946\n1403638542577829376 -0.652603149 -0.972010314 1.143157005 0.052935660 -0.246272907 -0.132440969 0.958648443\n1403638542627829504 -0.677848399 -0.975948036 1.157411218 0.055682246 -0.249422893 -0.137905553 0.956906319\n1403638542677829376 -0.709878623 -0.997124434 1.157010198 0.055363704 -0.252130657 -0.141070962 0.955753088\n1403638542727829504 -0.748119533 -1.014214754 1.170718551 0.051511139 -0.255188942 -0.139677182 0.955361426\n1403638542777829376 -0.772613764 -1.014930129 1.190851927 0.047799751 -0.260116547 -0.134672299 0.954943955\n1403638542827829504 -0.807869136 -1.027400374 1.205141544 0.044142354 -0.262986988 -0.131521165 0.954773009\n1403638542877829376 -0.837332368 -1.052771211 1.203214288 0.038188022 -0.265141129 -0.128546670 0.954839051\n1403638542927829504 -0.893461823 -1.059068680 1.200183630 0.034655467 -0.265520126 -0.125347614 0.955293655\n1403638542977829376 -0.929866612 -1.081259251 1.202194929 0.030872304 -0.266517937 -0.123190090 0.955426276\n1403638543027829504 -0.952415466 -1.100747943 1.221155167 0.027724987 -0.268411219 -0.120803475 0.955297470\n1403638543077829376 -1.009772182 -1.112509489 1.209283710 0.026081003 -0.267352223 -0.119100451 0.955854416\n1403638543127829504 -1.038570523 -1.124474764 1.216585636 0.025486389 -0.267776281 -0.117465064 0.955954075\n1403638543177829376 -1.088390350 -1.137196541 1.219853044 0.025387786 -0.266778260 -0.116889894 0.956306219\n1403638543227829504 -1.131177664 -1.157225847 1.218409061 0.024609633 -0.265872627 -0.116174378 0.956665874\n1403638543277829376 -1.171189785 -1.171412110 1.224178791 0.025106639 -0.265691012 -0.114754237 0.956874788\n1403638543327829504 -1.213939548 -1.179563761 1.228538990 0.024413614 -0.264906704 -0.114194907 0.957177103\n1403638543377829376 -1.252773523 -1.187009335 1.237332940 0.024093376 -0.265076518 -0.114243008 0.957132459\n1403638543427829504 -1.290512800 -1.195363641 1.242610335 0.024008023 -0.267183542 -0.114949360 0.956463933\n1403638543477829376 -1.327949286 -1.200832486 1.251195550 0.023824416 -0.270147324 -0.116679102 0.955425978\n1403638543527829504 -1.372736454 -1.204960704 1.255349636 0.023330994 -0.274783224 -0.118736930 0.953861296\n1403638543577829376 -1.410158396 -1.215399384 1.261128426 0.022855014 -0.280960619 -0.122722149 0.951566100\n1403638543627829504 -1.446254253 -1.218060136 1.268811464 0.022974113 -0.288154304 -0.128691643 0.948618889\n1403638543677829376 -1.492983818 -1.217982888 1.284620762 0.024161490 -0.297527224 -0.133660823 0.945001900\n1403638543727829504 -1.524965525 -1.215987802 1.295654893 0.024798313 -0.307751089 -0.139258116 0.940893948\n1403638543777829376 -1.572344542 -1.230065703 1.291372180 0.025527131 -0.318092674 -0.145315588 0.936508834\n1403638543827829504 -1.614356518 -1.236814976 1.294348240 0.027503720 -0.328375608 -0.152391523 0.931767046\n1403638543877829376 -1.663614750 -1.249511242 1.291108847 0.028410060 -0.339713097 -0.157949358 0.926736176\n1403638543927829504 -1.730157852 -1.258546472 1.296500087 0.029444899 -0.351222605 -0.162453651 0.921620607\n1403638543977829376 -1.784387946 -1.263484478 1.301019907 0.030256966 -0.361568332 -0.165426567 0.917053401\n1403638544027829504 -1.833729982 -1.273448110 1.296859026 0.028779341 -0.370967895 -0.166929185 0.913065851\n1403638544077829376 -1.881852388 -1.277630568 1.290476322 0.026754260 -0.379459500 -0.166545451 0.909701765\n1403638544127829504 -1.925668478 -1.300801516 1.288630366 0.025291080 -0.386023253 -0.167190373 0.906859279\n1403638544177829376 -1.971630454 -1.322112203 1.301791310 0.023694664 -0.392995685 -0.165722460 0.904173076\n1403638544227829504 -2.027064562 -1.332885146 1.299458385 0.024171086 -0.396657199 -0.165380701 0.902622879\n1403638544277829376 -2.071712017 -1.348053217 1.309011459 0.023647608 -0.400482506 -0.164888784 0.901036203\n1403638544327829504 -2.128485441 -1.367331624 1.283407688 0.022610463 -0.400685161 -0.166015849 0.900765777\n1403638544377829376 -2.176547766 -1.377543449 1.290949464 0.021421362 -0.401926965 -0.165761963 0.900288165\n1403638544427829504 -2.228880882 -1.382094145 1.295127749 0.020654507 -0.402211010 -0.166467965 0.900048971\n1403638544477829376 -2.273154020 -1.389032006 1.301521420 0.020653239 -0.401777416 -0.167780846 0.899998844\n1403638544527829504 -2.318988800 -1.393383145 1.307910204 0.022426125 -0.401544690 -0.167108268 0.900185406\n1403638544577829376 -2.372843266 -1.402622223 1.314101934 0.025343467 -0.402647734 -0.166088402 0.899803996\n1403638544627829504 -2.422711849 -1.409857988 1.322923660 0.030670036 -0.404792964 -0.164165333 0.899028242\n1403638544677829376 -2.475333929 -1.427494049 1.328279138 0.034683496 -0.406335562 -0.162667021 0.898458660\n1403638544727829504 -2.523878336 -1.441254377 1.334683061 0.036430322 -0.407465726 -0.162571415 0.897894800\n1403638544777829376 -2.570376635 -1.458053350 1.342509151 0.034760948 -0.407975674 -0.163078219 0.897637486\n1403638544827829504 -2.613280296 -1.458858013 1.354701281 0.033304915 -0.408211082 -0.164786413 0.897273660\n1403638544877829376 -2.662849903 -1.471153498 1.356741548 0.029298857 -0.407823682 -0.166030630 0.897360206\n1403638544927829504 -2.710189342 -1.479301453 1.358636856 0.027593607 -0.407812387 -0.166550234 0.897323072\n1403638544977829376 -2.756323338 -1.482471228 1.375502825 0.027535452 -0.408702463 -0.166406736 0.896946430\n1403638545027829504 -2.813000917 -1.493184686 1.378509641 0.027970102 -0.408929467 -0.165849298 0.896932781\n1403638545077829376 -2.859966755 -1.503556609 1.385866165 0.028524213 -0.409320623 -0.165783063 0.896749139\n1403638545127829504 -2.896048069 -1.502304912 1.404192209 0.029291118 -0.410244912 -0.165615439 0.896332920\n1403638545177829376 -2.953545094 -1.506593823 1.402386665 0.028542388 -0.409669518 -0.166527376 0.896451235\n1403638545227829504 -2.997400045 -1.506693602 1.408185244 0.027901376 -0.409407079 -0.167603984 0.896390676\n1403638545277829376 -3.045244694 -1.505650163 1.430304050 0.029384663 -0.409993827 -0.168426707 0.895920813\n1403638545327829504 -3.092063904 -1.512109280 1.433906555 0.030800074 -0.410171032 -0.168001011 0.895872056\n1403638545377829376 -3.146002293 -1.511334777 1.454241276 0.033214565 -0.410654634 -0.166832536 0.895782590\n1403638545427829504 -3.191886902 -1.516856790 1.475408673 0.031881873 -0.411626667 -0.166315183 0.895480990\n1403638545477829376 -3.238284349 -1.508111477 1.478974462 0.031769991 -0.412906259 -0.166351959 0.894888818\n1403638545527829504 -3.283289909 -1.502629161 1.495288253 0.031192461 -0.415979564 -0.167264417 0.893314421\n1403638545577829376 -3.325735331 -1.503718972 1.501943827 0.029604372 -0.420332074 -0.169208571 0.890961826\n1403638545627829504 -3.368661404 -1.497361422 1.508875489 0.029250596 -0.426719695 -0.170908287 0.887606382\n1403638545677829376 -3.411587000 -1.494971991 1.512158155 0.028956678 -0.433574647 -0.174063683 0.883672118\n1403638545727829504 -3.453717709 -1.503662109 1.528271317 0.026643099 -0.441616654 -0.177919462 0.878982067\n1403638545777829376 -3.507764339 -1.508575320 1.532766342 0.026891649 -0.450341702 -0.182798654 0.873529553\n1403638545827829504 -3.553859234 -1.512839317 1.540282488 0.027594520 -0.460293353 -0.187543690 0.867292285\n1403638545877829376 -3.597825527 -1.519834042 1.545729399 0.026802223 -0.470538646 -0.192927554 0.860612571\n1403638545927829504 -3.642280579 -1.529856205 1.550790548 0.027453624 -0.480911523 -0.199484944 0.853332400\n1403638545977829376 -3.685758114 -1.542956352 1.555844665 0.026882377 -0.491316110 -0.205431044 0.845981061\n1403638546027829504 -3.732945442 -1.554422855 1.551767468 0.027797475 -0.499385804 -0.211865783 0.839615405\n1403638546077829376 -3.777259827 -1.563874125 1.564397454 0.029108880 -0.507266045 -0.217692196 0.833333015\n1403638546127829504 -3.821418524 -1.578220844 1.569639206 0.029772114 -0.514223456 -0.221746609 0.827959120\n1403638546177829376 -3.862300396 -1.584256411 1.565844536 0.029501600 -0.520560920 -0.223644495 0.823485970\n1403638546227829504 -3.911498308 -1.594413996 1.580501795 0.028914465 -0.525588572 -0.225459501 0.819810092\n1403638546277829376 -3.956717491 -1.599896431 1.583990216 0.028430229 -0.529341161 -0.227036163 0.816972673\n1403638546327829504 -4.004297733 -1.604138017 1.591600180 0.026847703 -0.533304870 -0.226321891 0.814643204\n1403638546377829376 -4.052485466 -1.608677030 1.601206660 0.025640223 -0.536146045 -0.225300416 0.813098848\n1403638546427829504 -4.093738556 -1.610954642 1.598781347 0.023630541 -0.537734568 -0.224496409 0.812332749\n1403638546477829376 -4.148469925 -1.611623764 1.617033482 0.023406483 -0.539155662 -0.224557549 0.811379850\n1403638546527829504 -4.197322369 -1.611865759 1.624279737 0.023046037 -0.540171087 -0.225200012 0.810536265\n1403638546577829376 -4.244537830 -1.610998631 1.634384871 0.023557514 -0.541887641 -0.226686358 0.808959901\n1403638546627829504 -4.294114113 -1.615516901 1.636819363 0.023882143 -0.544713497 -0.228217006 0.806618750\n1403638546677829376 -4.341565132 -1.619965196 1.641118288 0.024469027 -0.548061848 -0.229700089 0.803907573\n1403638546727829504 -4.390187740 -1.625040889 1.643193007 0.024919422 -0.550989807 -0.231148258 0.801473498\n1403638546777829376 -4.440123558 -1.633881092 1.650156021 0.025542457 -0.553307772 -0.233022958 0.799311221\n1403638546827829504 -4.491215229 -1.643539429 1.652028203 0.026349507 -0.554980636 -0.235282585 0.797461152\n1403638546877829376 -4.539757729 -1.654838085 1.655743361 0.026687095 -0.556519091 -0.236746162 0.795943201\n1403638546927829504 -4.585021973 -1.658921003 1.654318452 0.027716080 -0.557231069 -0.238824829 0.794788063\n1403638546977829376 -4.638481617 -1.672221899 1.660898447 0.029094985 -0.557769358 -0.241103679 0.793672383\n1403638547027829504 -4.679743767 -1.673690796 1.665625811 0.030301617 -0.558365762 -0.242564023 0.792762399\n1403638547077829376 -4.739402294 -1.682835460 1.665531993 0.031705815 -0.557963252 -0.244983181 0.792246819\n1403638547127829504 -4.793255806 -1.687434793 1.665919304 0.033217948 -0.557149947 -0.247995302 0.791819990\n1403638547177829376 -4.838106155 -1.686455131 1.670588017 0.033930082 -0.557145238 -0.249300018 0.791383266\n1403638547227829504 -4.885623932 -1.685185552 1.671204805 0.034592424 -0.556609392 -0.250739813 0.791276753\n1403638547277829376 -4.952330589 -1.689526439 1.673202038 0.035729326 -0.556192875 -0.251642734 0.791232467\n1403638547327829504 -5.007027149 -1.689964771 1.672655582 0.035971586 -0.555838108 -0.252265960 0.791272283\n1403638547377829376 -5.057563782 -1.684229136 1.674445391 0.033547714 -0.557492912 -0.247949973 0.791578829\n1403638547427829504 -5.117831230 -1.682866931 1.673687696 0.030844418 -0.558094800 -0.245966032 0.791883528\n1403638547477829376 -5.165357590 -1.678310513 1.675365567 0.028677696 -0.559393883 -0.242148161 0.792224884\n1403638547527829504 -5.220469475 -1.668032646 1.671713114 0.026253508 -0.559721947 -0.239608750 0.792849123\n1403638547577829376 -5.285811901 -1.666641235 1.665799022 0.024002217 -0.559706330 -0.238160893 0.793367624\n1403638547627829504 -5.345498085 -1.658075094 1.670102596 0.023025276 -0.559915543 -0.236619681 0.793709993\n1403638547677829376 -5.401339054 -1.647455812 1.669266462 0.022950709 -0.559355855 -0.236142427 0.794248700\n1403638547727829504 -5.449822426 -1.639375210 1.668662071 0.023693429 -0.558395624 -0.237204269 0.794586122\n1403638547777829376 -5.509373665 -1.625703216 1.671750307 0.024946855 -0.557929039 -0.238079831 0.794613659\n1403638547827829504 -5.568737030 -1.614654779 1.668310165 0.027744714 -0.555934191 -0.241609678 0.794853568\n1403638547877829376 -5.635610580 -1.598037720 1.672840357 0.029907165 -0.555898249 -0.241421297 0.794857502\n1403638547927829504 -5.685569286 -1.587293386 1.676707029 0.028454389 -0.555956244 -0.241665617 0.794796050\n1403638547977829376 -5.748260498 -1.578252912 1.669709444 0.029418258 -0.556213379 -0.241806135 0.794538260\n1403638548027829504 -5.807424545 -1.569590569 1.664915919 0.027369361 -0.557592750 -0.241861105 0.793627441\n1403638548077829376 -5.860068321 -1.559302092 1.666010976 0.026538013 -0.559989572 -0.242122054 0.791886628\n1403638548127829504 -5.924239635 -1.554665804 1.654254436 0.026197622 -0.562594950 -0.242941320 0.789797544\n1403638548177829376 -5.980421066 -1.551211119 1.655344963 0.025035981 -0.567041874 -0.244048744 0.786305845\n1403638548227829504 -6.045967579 -1.543314099 1.646875858 0.025010649 -0.572147191 -0.244649142 0.782412231\n1403638548277829376 -6.109042168 -1.540734172 1.631319761 0.023418374 -0.577185988 -0.247025013 0.778001666\n1403638548327829504 -6.168738842 -1.547319293 1.620576978 0.023460507 -0.583701789 -0.248629197 0.772609413\n1403638548377829376 -6.231068611 -1.550576210 1.606918097 0.022674814 -0.590057313 -0.252578497 0.766499996\n1403638548427829504 -6.294777870 -1.542011499 1.603794694 0.022567166 -0.597138822 -0.254374176 0.760401011\n1403638548477829376 -6.335742950 -1.564158201 1.584509611 0.022165278 -0.603117466 -0.256764144 0.754870951\n1403638548527829504 -6.399065018 -1.566610217 1.573548794 0.021873569 -0.608483076 -0.258152932 0.750084639\n1403638548577829376 -6.468913078 -1.565922379 1.561310053 0.022676870 -0.613215148 -0.259489745 0.745733261\n1403638548627829504 -6.539780617 -1.561546326 1.536292791 0.022958085 -0.616438508 -0.261009455 0.742529809\n1403638548677829376 -6.610774517 -1.581927180 1.518261671 0.021618882 -0.619687557 -0.262186348 0.739444613\n1403638548727829504 -6.659562588 -1.577454090 1.510670662 0.022289680 -0.622194290 -0.263339818 0.736905396\n1403638548777829376 -6.740997314 -1.577932596 1.495676041 0.021908388 -0.624386132 -0.263921350 0.734852016\n1403638548827829504 -6.808285236 -1.559010506 1.483023524 0.022207037 -0.626093030 -0.263812363 0.733428597\n1403638548877829376 -6.879605293 -1.565908909 1.488715172 0.022194151 -0.627826095 -0.264338851 0.731755912\n1403638548927829504 -6.932656288 -1.562035441 1.497105002 0.022790976 -0.630142629 -0.263272047 0.730129242\n1403638548977829376 -7.006625652 -1.557426691 1.484851241 0.023026017 -0.630648315 -0.263268232 0.729686499\n1403638549027829504 -7.062854767 -1.579505563 1.463067412 0.022337822 -0.630083084 -0.265368640 0.729435265\n1403638549077829376 -7.132345200 -1.577900052 1.446374059 0.022330005 -0.630729854 -0.263532579 0.729542136\n1403638549127829504 -7.220908165 -1.582830667 1.408440709 0.022231504 -0.631465375 -0.261840135 0.729518294\n1403638549177829376 -7.290097237 -1.607043266 1.390576124 0.022426413 -0.631497502 -0.261722326 0.729526818\n1403638549227829504 -7.374141216 -1.623111010 1.363562703 0.022141315 -0.631323278 -0.261956155 0.729602396\n1403638549277829376 -7.436325073 -1.634952784 1.351799726 0.021154841 -0.630822539 -0.260860562 0.730456829\n1403638549327829504 -7.505414963 -1.649386406 1.329064608 0.020410916 -0.631099939 -0.259435654 0.730745792\n1403638549377829376 -7.572022915 -1.666377068 1.306751728 0.020059654 -0.631203294 -0.257937670 0.731196404\n1403638549427829504 -7.611726284 -1.681496620 1.315713048 0.019833671 -0.632516086 -0.255583256 0.730894804\n1403638549477829376 -7.714910507 -1.686031580 1.273847699 0.018519005 -0.631859601 -0.254016548 0.732042372\n1403638549527829504 -7.786763191 -1.698793888 1.258309126 0.018389812 -0.631899655 -0.253233016 0.732282460\n1403638549577829376 -7.857046604 -1.705804825 1.243008256 0.019557284 -0.632229388 -0.251216292 0.732662201\n1403638549627829504 -7.926142216 -1.711977959 1.224057555 0.020964434 -0.632364988 -0.249873400 0.732965410\n1403638549677829376 -8.000000954 -1.724822760 1.210346580 0.021383988 -0.632449925 -0.249133572 0.733131766\n1403638549727829504 -8.067770958 -1.733048916 1.196542144 0.023066234 -0.631564319 -0.250591725 0.733347297\n1403638549777829376 -8.143486977 -1.746830463 1.180701137 0.021565566 -0.631625354 -0.250559479 0.733351409\n1403638549827829504 -8.211310387 -1.758981228 1.164323211 0.020548504 -0.631591618 -0.250234753 0.733520508\n1403638549877829376 -8.272780418 -1.773014784 1.157058835 0.019571615 -0.631223321 -0.250620425 0.733732522\n1403638549927829504 -8.348558426 -1.787305355 1.135420799 0.019876638 -0.630620599 -0.251455605 0.733956814\n1403638549977829376 -8.424124718 -1.804612160 1.114828348 0.018522648 -0.630747914 -0.250883669 0.734078586\n1403638550027829504 -8.494714737 -1.824290514 1.099067450 0.018286560 -0.630856097 -0.250360370 0.734170198\n1403638550077829376 -8.563991547 -1.848232985 1.082800865 0.017868711 -0.631053150 -0.250327617 0.734022260\n1403638550127829504 -8.625886917 -1.870541096 1.072844267 0.016421732 -0.632035494 -0.248951823 0.733678699\n1403638550177829376 -8.708451271 -1.892118454 1.048085690 0.016681191 -0.631708324 -0.249308884 0.733833373\n1403638550227829504 -8.777387619 -1.920065880 1.030609131 0.016273372 -0.631974816 -0.249737144 0.733467340\n1403638550277829376 -8.850120544 -1.941557407 1.010226727 0.017159306 -0.631767809 -0.249871448 0.733579695\n1403638550327829504 -8.922440529 -1.971632957 0.994409800 0.017505705 -0.631905794 -0.250480145 0.733245015\n1403638550377829376 -8.989085197 -1.996929169 0.980783045 0.018496299 -0.632235169 -0.250244707 0.733017147\n1403638550427829504 -9.063915253 -2.025505066 0.960772872 0.017878838 -0.633082688 -0.248672679 0.732835948\n1403638550477829376 -9.136695862 -2.048815727 0.946894526 0.017063566 -0.633662879 -0.247400835 0.732784390\n1403638550527829504 -9.202696800 -2.075465202 0.936856449 0.015576861 -0.634700358 -0.245925277 0.732416272\n1403638550577829376 -9.276819229 -2.095381737 0.918645918 0.015855299 -0.635533988 -0.243182808 0.732603073\n1403638550627829504 -9.342837334 -2.131652355 0.918118894 0.016375832 -0.637224436 -0.241197452 0.731779039\n1403638550677829376 -9.421984673 -2.140195131 0.897748411 0.018722607 -0.637681007 -0.237630159 0.732491851\n1403638550727829504 -9.492581367 -2.158830404 0.887244642 0.019141851 -0.638437331 -0.235647008 0.732462883\n1403638550777829376 -9.563672066 -2.185785532 0.882807314 0.020125043 -0.638981223 -0.234569162 0.732308149\n1403638550827829504 -9.634787560 -2.203407526 0.875648737 0.023313971 -0.639868975 -0.231577218 0.732390702\n1403638550877829376 -9.708941460 -2.218605042 0.864217222 0.027097227 -0.640990973 -0.227576062 0.732533574\n1403638550927829504 -9.769718170 -2.233520746 0.867089689 0.031583056 -0.642175853 -0.223682314 0.732515454\n1403638550977829376 -9.832249641 -2.250854492 0.868291199 0.034672286 -0.643727720 -0.220065579 0.732108951\n1403638551027829504 -9.910939217 -2.266895771 0.859255195 0.037423700 -0.644157767 -0.217879221 0.732249200\n1403638551077829376 -9.961155891 -2.281733990 0.867283344 0.039915029 -0.645382702 -0.216102287 0.731565297\n1403638551127829504 -10.021795273 -2.306379557 0.867282331 0.038909134 -0.646143198 -0.214725226 0.731353581\n1403638551177829376 -10.100847244 -2.324724913 0.859921992 0.038150687 -0.647162735 -0.211630702 0.731394112\n1403638551227829504 -10.160612106 -2.342261076 0.853693604 0.037337996 -0.647427142 -0.210392356 0.731559277\n1403638551277829376 -10.216174126 -2.365475178 0.856923342 0.035881627 -0.647138476 -0.209873050 0.732036650\n1403638551327829504 -10.272172928 -2.386526823 0.855962813 0.033170559 -0.644876897 -0.210679606 0.733926117\n1403638551377829376 -10.321947098 -2.411912918 0.864992976 0.029918920 -0.641996086 -0.209480584 0.736928582\n1403638551427829504 -10.373168945 -2.431622744 0.867571890 0.027128331 -0.636776745 -0.207782567 0.742028177\n1403638551477829376 -10.425083160 -2.456059456 0.876301408 0.024160178 -0.630711317 -0.205428615 0.747942865\n1403638551527829504 -10.475334167 -2.476261616 0.881732464 0.021105969 -0.623566926 -0.200940430 0.755209744\n1403638551577829376 -10.523454666 -2.498458385 0.895589352 0.019501898 -0.616222084 -0.195106775 0.762773514\n1403638551627829504 -10.579383850 -2.525286913 0.905091047 0.015059746 -0.608168602 -0.189434320 0.770726085\n1403638551677829376 -10.616505623 -2.542490721 0.924185753 0.012819176 -0.600371122 -0.183379024 0.778307319\n1403638551727829504 -10.670283318 -2.556962252 0.934156656 0.012525195 -0.590896308 -0.177733868 0.786826134\n1403638551777829376 -10.709847450 -2.573429108 0.958097219 0.012060639 -0.581831992 -0.172323376 0.794752002\n1403638551827829504 -10.752387047 -2.587303877 0.974960089 0.012434560 -0.572585046 -0.167367965 0.802483499\n1403638551877829376 -10.791622162 -2.609206676 1.003015518 0.014460803 -0.564470053 -0.164852694 0.808695257\n1403638551927829504 -10.829194069 -2.626096487 1.029223442 0.018740738 -0.556535244 -0.164780810 0.814103484\n1403638551977829376 -10.874215126 -2.647253513 1.048333406 0.023385517 -0.549471438 -0.164650589 0.818794489\n1403638552027829504 -10.911396027 -2.673766613 1.072636127 0.028233984 -0.542862236 -0.165223554 0.822924435\n1403638552077829376 -10.940194130 -2.702522278 1.100979805 0.031457927 -0.538177788 -0.165894732 0.825744510\n1403638552127829504 -10.975946426 -2.728119850 1.127570629 0.031658068 -0.534047365 -0.166558206 0.828281105\n1403638552177829376 -11.003847122 -2.748055458 1.154823780 0.029972691 -0.531480193 -0.165514395 0.830202043\n1403638552227829504 -11.036592484 -2.786556005 1.179578781 0.028034141 -0.528968036 -0.167176157 0.831540167\n1403638552277829376 -11.065703392 -2.818427086 1.204442501 0.026341936 -0.527108550 -0.167395040 0.832731366\n1403638552327829504 -11.087585449 -2.855372429 1.235483408 0.025514169 -0.526634395 -0.167017475 0.833132863\n1403638552377829376 -11.116032600 -2.879690647 1.268758059 0.025904585 -0.527529955 -0.163397878 0.833271980\n1403638552427829504 -11.143260956 -2.919694901 1.293453693 0.028976448 -0.528173864 -0.159551844 0.833508193\n1403638552477829376 -11.165925980 -2.943210602 1.328305244 0.032238308 -0.529936135 -0.154800192 0.833165824\n1403638552527829504 -11.187591553 -2.980254650 1.358444691 0.034953468 -0.530822217 -0.151756719 0.833052158\n1403638552577829376 -11.208009720 -3.003978014 1.390849352 0.038158026 -0.531745195 -0.149248719 0.832776010\n1403638552627829504 -11.229393005 -3.023943186 1.428183317 0.040520888 -0.532342374 -0.148101762 0.832487583\n1403638552677829376 -11.247270584 -3.054553509 1.465153217 0.041079395 -0.532492280 -0.149686858 0.832080662\n1403638552727829504 -11.258924484 -3.072876453 1.507040501 0.041101564 -0.533120096 -0.149597496 0.831693590\n1403638552777829376 -11.266933441 -3.104422331 1.548978329 0.040912934 -0.533402801 -0.151588067 0.831160963\n1403638552827829504 -11.281740189 -3.124478340 1.582784176 0.041464683 -0.533194721 -0.153171808 0.830976784\n1403638552877829376 -11.292407990 -3.150943756 1.623443604 0.041770961 -0.532841980 -0.156501621 0.830567181\n1403638552927829504 -11.290273666 -3.171057701 1.672398567 0.041867830 -0.533241570 -0.160131484 0.829613388\n1403638552977829376 -11.296464920 -3.189036369 1.711553574 0.043966733 -0.532559156 -0.163642123 0.829258084\n1403638553027829504 -11.307056427 -3.203112602 1.747845650 0.044562057 -0.531333089 -0.167682439 0.829205632\n1403638553077829376 -11.305677414 -3.223493814 1.801130533 0.046106402 -0.532001674 -0.170136899 0.828191936\n1403638553127829504 -11.302267075 -3.241638184 1.847640753 0.047544368 -0.533616722 -0.169208363 0.827261269\n1403638553177829376 -11.304765701 -3.258363247 1.885222435 0.050549082 -0.535098791 -0.165882736 0.826799214\n1403638553227829504 -11.302036285 -3.274799585 1.931056499 0.054462701 -0.537330508 -0.161808744 0.825910211\n1403638553277829376 -11.297451973 -3.295834541 1.974971056 0.058501821 -0.538961887 -0.159317955 0.825054765\n1403638553327829504 -11.290846825 -3.311711311 2.017002583 0.062671453 -0.539891362 -0.157875970 0.824417830\n1403638553377829376 -11.280116081 -3.334558010 2.057063818 0.065628543 -0.540001810 -0.159213364 0.823858023\n1403638553427829504 -11.266388893 -3.356609344 2.102877140 0.070370734 -0.539329827 -0.161645919 0.823432922\n1403638553477829376 -11.254915237 -3.373179674 2.136036634 0.074418306 -0.538021326 -0.163988665 0.823469877\n1403638553527829504 -11.237556458 -3.397633791 2.179390907 0.077559859 -0.537751794 -0.165957689 0.822961450\n1403638553577829376 -11.220968246 -3.419253826 2.205671310 0.081108630 -0.535995543 -0.167921796 0.823366523\n1403638553627829504 -11.201072693 -3.444197178 2.227648735 0.082244106 -0.534499705 -0.169903651 0.823819637\n1403638553677829376 -11.171676636 -3.470227242 2.269426823 0.082556270 -0.534464180 -0.170957863 0.823593259\n1403638553727829504 -11.143274307 -3.505210876 2.302729368 0.082096055 -0.534338474 -0.172219425 0.823458016\n1403638553777829376 -11.112464905 -3.523746490 2.327607870 0.082017876 -0.533396780 -0.173630089 0.823780060\n1403638553827829504 -11.081178665 -3.551620007 2.352198362 0.080721997 -0.532334507 -0.174398527 0.824432552\n1403638553877829376 -11.042583466 -3.583966732 2.383219242 0.079397507 -0.532078266 -0.175549582 0.824482322\n1403638553927829504 -11.004667282 -3.608707428 2.395646334 0.078453250 -0.530515611 -0.176745445 0.825323761\n1403638553977829376 -10.968944550 -3.634304523 2.411001682 0.075268701 -0.529953241 -0.176504806 0.826032877\n1403638554027829504 -10.929997444 -3.666574955 2.451366186 0.070842862 -0.530879140 -0.176221624 0.825890183\n1403638554077829376 -10.888233185 -3.685190439 2.469333410 0.069989413 -0.529733300 -0.178246573 0.826264024\n1403638554127829504 -10.845108032 -3.707556725 2.484491348 0.068422377 -0.528743982 -0.178887859 0.826890171\n1403638554177829376 -10.801987648 -3.733260393 2.517459631 0.064718597 -0.527422488 -0.183643520 0.826989770\n1403638554227829504 -10.755137444 -3.758786678 2.536202431 0.058460835 -0.525528252 -0.188558266 0.827555478\n1403638554277829376 -10.716360092 -3.772358418 2.557527304 0.054040425 -0.523526430 -0.192790359 0.828149498\n1403638554327829504 -10.665724754 -3.777517080 2.573630810 0.051940724 -0.521533906 -0.196509913 0.828666627\n1403638554377829376 -10.622316360 -3.804862261 2.607360363 0.048323847 -0.521161497 -0.199880958 0.828313410\n1403638554427829504 -10.579877853 -3.812832355 2.619414091 0.046646755 -0.519534588 -0.201055735 0.829146862\n1403638554477829376 -10.530986786 -3.826938152 2.656933546 0.045882050 -0.519958675 -0.202830702 0.828491092\n1403638554527829504 -10.487676620 -3.847970247 2.666251659 0.044375427 -0.519479215 -0.203473017 0.828716397\n1403638554577829376 -10.440674782 -3.855415583 2.686506271 0.043847956 -0.519885182 -0.202492341 0.828730106\n1403638554627829504 -10.397905350 -3.868204594 2.727348804 0.041653585 -0.521509349 -0.200205207 0.828378439\n1403638554677829376 -10.354180336 -3.881412983 2.746688128 0.039804455 -0.523240805 -0.195393398 0.828526437\n1403638554727829504 -10.312255859 -3.891805887 2.765820980 0.040560938 -0.523535371 -0.193770379 0.828684807\n1403638554777829376 -10.271238327 -3.911681890 2.784073591 0.038698133 -0.525115311 -0.189949691 0.828658819\n1403638554827829504 -10.227937698 -3.923003674 2.795681477 0.039033864 -0.525048494 -0.188809633 0.828945935\n1403638554877829376 -10.186929703 -3.945446014 2.818450928 0.038821381 -0.525985837 -0.186584145 0.828865588\n1403638554927829504 -10.149316788 -3.966450214 2.843197346 0.038788289 -0.526762903 -0.185139149 0.828697681\n1403638554977829376 -10.103017807 -3.986629486 2.858564377 0.038706716 -0.525967240 -0.182622358 0.829764605\n1403638555027829504 -10.061058044 -4.004957676 2.874396324 0.039044734 -0.523466527 -0.181441844 0.831587136\n1403638555077829376 -10.019185066 -4.019132614 2.893704653 0.038878880 -0.519510388 -0.181281641 0.834106922\n1403638555127829504 -9.977513313 -4.032013893 2.925680161 0.039444253 -0.515188515 -0.180759758 0.836869657\n1403638555177829376 -9.929925919 -4.047971725 2.939694881 0.037748583 -0.509769380 -0.178864524 0.840665042\n1403638555227829504 -9.886086464 -4.059944630 2.958329678 0.037817199 -0.504304111 -0.177042022 0.844336033\n1403638555277829376 -9.848949432 -4.074160099 2.975441217 0.036843624 -0.498370141 -0.175374597 0.848241448\n1403638555327829504 -9.801548958 -4.087551117 3.015007019 0.036561154 -0.494605392 -0.173880354 0.850761116\n1403638555377829376 -9.761819839 -4.099284649 3.050575733 0.038439292 -0.490471035 -0.175093040 0.852820635\n1403638555427829504 -9.707550049 -4.100440502 3.061707497 0.039788038 -0.485853612 -0.175653026 0.855283082\n1403638555477829376 -9.668029785 -4.114697456 3.103351593 0.040702019 -0.483378530 -0.175898120 0.856591165\n1403638555527829504 -9.621370316 -4.118265629 3.127673149 0.040644590 -0.481465697 -0.174179047 0.858021259\n1403638555577829376 -9.578719139 -4.124397278 3.167800903 0.042243585 -0.479977101 -0.174574569 0.858697355\n1403638555627829504 -9.533460617 -4.134848118 3.186201096 0.041408349 -0.478648216 -0.174193174 0.859556854\n1403638555677829376 -9.492919922 -4.141475677 3.204161167 0.041109726 -0.477316737 -0.173909187 0.860368729\n1403638555727829504 -9.454842567 -4.157343388 3.239450455 0.039554637 -0.477319390 -0.172682330 0.860687196\n1403638555777829376 -9.412246704 -4.172068119 3.250900507 0.038927045 -0.475691974 -0.174096450 0.861331642\n1403638555827829504 -9.371530533 -4.191936970 3.273446083 0.038320053 -0.475258529 -0.174789160 0.861457884\n1403638555877829376 -9.330596924 -4.211665630 3.306930542 0.037199616 -0.475709975 -0.174694374 0.861276984\n1403638555927829504 -9.288344383 -4.234276295 3.334814787 0.037454620 -0.475820839 -0.176014498 0.860935867\n1403638555977829376 -9.243555069 -4.261230946 3.358406067 0.038718063 -0.475849777 -0.177660108 0.860525846\n1403638556027829504 -9.193229675 -4.276278973 3.347637415 0.039495349 -0.473897427 -0.178108782 0.861474633\n1403638556077829376 -9.155641556 -4.299667358 3.366484880 0.038295865 -0.473001510 -0.178886265 0.861860037\n1403638556127829504 -9.110638618 -4.325662613 3.387190104 0.034896705 -0.473279655 -0.179250285 0.861775994\n1403638556177829376 -9.072341919 -4.348392010 3.417360067 0.029951880 -0.473088890 -0.179504380 0.862013876\n1403638556227829504 -9.039204597 -4.361690998 3.476702690 0.027981928 -0.474161983 -0.181212336 0.861132681\n1403638556277829376 -8.995899200 -4.384366989 3.469951868 0.024278264 -0.472401589 -0.181123063 0.862230659\n1403638556327829504 -8.956295967 -4.392086029 3.499763489 0.023489930 -0.472090185 -0.182265863 0.862182260\n1403638556377829376 -8.912897110 -4.411818027 3.530442715 0.021754138 -0.472299457 -0.182747364 0.862011194\n1403638556427829504 -8.877565384 -4.422556877 3.545989990 0.020115804 -0.471369058 -0.182818845 0.862544954\n1403638556477829376 -8.844110489 -4.453955650 3.592200756 0.015232054 -0.471323937 -0.184172958 0.862381577\n1403638556527829504 -8.806338310 -4.458924294 3.627681732 0.013964552 -0.470989496 -0.184881911 0.862434089\n1403638556577829376 -8.771248817 -4.482481956 3.661628008 0.011456117 -0.471436173 -0.184308618 0.862349689\n1403638556627829504 -8.744384766 -4.492944717 3.693456650 0.009698807 -0.472714663 -0.179742143 0.862635255\n1403638556677829376 -8.723197937 -4.525378227 3.712209940 0.006781177 -0.473581374 -0.175051808 0.863152087\n1403638556727829504 -8.689000130 -4.546147346 3.739041328 0.009813047 -0.474783510 -0.170634001 0.863347173\n1403638556777829376 -8.648323059 -4.579229355 3.766351461 0.012779585 -0.475742757 -0.167326808 0.863427639\n1403638556827829504 -8.630292892 -4.606855869 3.796479464 0.014515614 -0.475965649 -0.163608328 0.863989770\n1403638556877829376 -8.600292206 -4.642301083 3.833576679 0.014805979 -0.477417052 -0.160513267 0.863764584\n1403638556927829504 -8.570748329 -4.673892021 3.868320942 0.016475597 -0.478426307 -0.158192590 0.863604069\n1403638556977829376 -8.538915634 -4.696396351 3.908921719 0.018393459 -0.479111642 -0.156625912 0.863470912\n1403638557027829504 -8.509246826 -4.735968113 3.940291882 0.018069927 -0.478617787 -0.156850070 0.863710940\n1403638557077829376 -8.482570648 -4.743182182 3.987212896 0.021855678 -0.478404164 -0.158784389 0.863388300\n1403638557127829504 -8.448751450 -4.770768642 4.039369583 0.023415111 -0.478982478 -0.160204560 0.862764180\n1403638557177829376 -8.423590660 -4.800885201 4.084903240 0.024152596 -0.478756845 -0.160888016 0.862741888\n1403638557227829504 -8.398546219 -4.840070248 4.144509315 0.024146697 -0.479634643 -0.162629604 0.861927569\n1403638557277829376 -8.366592407 -4.861607552 4.195128441 0.024318257 -0.479802907 -0.162150353 0.861919403\n1403638557327829504 -8.335316658 -4.871682644 4.230949402 0.026612431 -0.478520155 -0.163272515 0.862352788\n1403638557377829376 -8.314891815 -4.897730350 4.283692837 0.026802540 -0.478030354 -0.165283367 0.862235487\n1403638557427829504 -8.286852837 -4.930170536 4.314318657 0.028265148 -0.475985348 -0.168025896 0.862789869\n1403638557477829376 -8.270249367 -4.940462112 4.385265350 0.032379832 -0.475243419 -0.172365665 0.862197936\n1403638557527829504 -8.235340118 -4.967356205 4.435789585 0.034158316 -0.474401206 -0.174477294 0.862168431\n1403638557577829376 -8.220203400 -4.991394997 4.480715275 0.036570709 -0.472905338 -0.176781252 0.862421870\n1403638557627829504 -8.175289154 -5.016013622 4.508196354 0.038755987 -0.471992373 -0.178716049 0.862427831\n1403638557677829376 -8.150540352 -5.028023720 4.546064377 0.041307442 -0.470546812 -0.179196164 0.862999499\n1403638557727829504 -8.126143456 -5.078618050 4.597282887 0.039511789 -0.470668375 -0.179331079 0.862989247\n1403638557777829376 -8.098389626 -5.101860046 4.649838448 0.041233864 -0.471034199 -0.180169523 0.862534344\n1403638557827829504 -8.065123558 -5.129793644 4.678250313 0.042094477 -0.469089687 -0.181896284 0.863189816\n1403638557877829376 -8.041990280 -5.162986279 4.741393089 0.040559009 -0.470243126 -0.182094604 0.862593710\n1403638557927829504 -8.016257286 -5.193511486 4.775462151 0.039621588 -0.468216985 -0.184043065 0.863325596\n1403638557977829376 -7.987445831 -5.214205265 4.824422836 0.038573835 -0.468323380 -0.185369998 0.863031447\n1403638558027829504 -7.963111401 -5.232059479 4.876947403 0.036141433 -0.468515575 -0.185515210 0.863001168\n1403638558077829376 -7.942364216 -5.248179913 4.929539680 0.032722119 -0.468611240 -0.185927808 0.862996876\n1403638558127829504 -7.913264751 -5.264408112 4.970376492 0.027407408 -0.468074113 -0.186212361 0.863412023\n1403638558177829376 -7.900911331 -5.299384594 5.026806831 0.020823753 -0.467225283 -0.188955814 0.863459647\n1403638558227829504 -7.864705563 -5.313906193 5.054186821 0.016423194 -0.465073258 -0.188777670 0.864754379\n1403638558277829376 -7.847436905 -5.329360962 5.083294868 0.015198103 -0.463374823 -0.190708429 0.865264773\n1403638558327829504 -7.834220886 -5.352671146 5.126958370 0.014065165 -0.461942255 -0.194042116 0.865308702\n1403638558377829376 -7.824319839 -5.378540039 5.168227196 0.013125468 -0.459732771 -0.196974114 0.865837574\n1403638558427829504 -7.799069405 -5.401538849 5.211788177 0.010214489 -0.458407879 -0.199619845 0.865973294\n1403638558477829376 -7.794796944 -5.436091900 5.253273487 0.006359854 -0.456323624 -0.203332841 0.866247118\n1403638558527829504 -7.781352043 -5.461520672 5.306152344 0.005346449 -0.456971258 -0.202997759 0.865991116\n1403638558577829376 -7.779738426 -5.500234127 5.356901169 0.002936444 -0.458002239 -0.201157287 0.865887463\n1403638558627829504 -7.764054775 -5.534760475 5.396731853 0.003549043 -0.459447533 -0.196396038 0.866212428\n1403638558677829376 -7.770474911 -5.577287674 5.436712742 0.001927654 -0.460681617 -0.190093473 0.866967857\n1403638558727829504 -7.762891293 -5.612657070 5.478796005 0.003979289 -0.462945461 -0.183926299 0.867085218\n1403638558777829376 -7.771574497 -5.638958931 5.531303406 0.005584515 -0.464181513 -0.179974422 0.867244840\n1403638558827829504 -7.792385101 -5.661230564 5.562193871 0.007780578 -0.462699056 -0.177465245 0.868536234\n1403638558877829376 -7.791761398 -5.697128773 5.600658417 0.009487543 -0.461966485 -0.177289709 0.868944943\n1403638558927829504 -7.783285141 -5.738953590 5.660837650 0.012863510 -0.463547051 -0.177048683 0.868108511\n1403638558977829376 -7.782864571 -5.775890350 5.704486847 0.018107740 -0.463860214 -0.176630661 0.867932856\n1403638559027829504 -7.779750824 -5.823562622 5.763628006 0.020195860 -0.464679956 -0.176652968 0.867443562\n1403638559077829376 -7.777482033 -5.858417511 5.797527313 0.023237756 -0.464200437 -0.176586851 0.867637634\n1403638559127829504 -7.779624462 -5.893428802 5.861559868 0.027086217 -0.463796258 -0.175766051 0.867908776\n1403638559177829376 -7.787105560 -5.925853252 5.917755604 0.029422188 -0.463749528 -0.176394954 0.867730081\n1403638559227829504 -7.797936440 -5.947471142 5.968325138 0.032201480 -0.462549508 -0.178332463 0.867875874\n1403638559277829376 -7.793866158 -5.967852592 6.025455475 0.034634382 -0.462577850 -0.178531766 0.867726088\n1403638559327829504 -7.793000221 -6.012129307 6.095052719 0.034757983 -0.464284360 -0.182284757 0.866027832\n1403638559377829376 -7.799407005 -6.032275677 6.152578831 0.036705900 -0.463204294 -0.184828207 0.865986705\n1403638559427829504 -7.809563160 -6.039562225 6.199327946 0.040433276 -0.461045206 -0.186778039 0.866554379\n1403638559477829376 -7.821841717 -6.066266537 6.267553329 0.040875010 -0.461625069 -0.188487038 0.865854621\n1403638559527829504 -7.824242592 -6.090400696 6.307835102 0.042681828 -0.460287839 -0.189825848 0.866186738\n1403638559577829376 -7.831719875 -6.108716965 6.366548061 0.043916442 -0.460547537 -0.190847293 0.865762413\n1403638559627829504 -7.836348534 -6.125086308 6.442376614 0.044720527 -0.462537855 -0.189256430 0.865009129\n1403638559677829376 -7.848684311 -6.141795635 6.491901398 0.045043848 -0.461820036 -0.189693883 0.865280032\n1403638559727829504 -7.858194828 -6.148604870 6.531849861 0.047144338 -0.461046755 -0.190416425 0.865421772\n1403638559777829376 -7.869352818 -6.168738842 6.594212055 0.046879206 -0.462427884 -0.190253362 0.864734888\n1403638559827829504 -7.881008148 -6.185194969 6.636215210 0.046026442 -0.461792856 -0.190476269 0.865070939\n1403638559877829376 -7.871889591 -6.231875896 6.697918415 0.043125611 -0.464860320 -0.188964441 0.863908291\n1403638559927829504 -7.890920639 -6.233235836 6.771057129 0.043671362 -0.464673042 -0.185558915 0.864719391\n1403638559977829376 -7.909409523 -6.251894951 6.799291611 0.043503936 -0.458415359 -0.183355421 0.868529499\n1403638560027829504 -7.919011593 -6.266879559 6.853374481 0.043205835 -0.454005837 -0.179562330 0.871647418\n1403638560077829376 -7.932722092 -6.286510468 6.901127815 0.041986912 -0.446271211 -0.175104246 0.876594305\n1403638560127829504 -7.954984665 -6.301311493 6.941036224 0.042040065 -0.435495824 -0.171336427 0.882734299\n1403638560177829376 -7.957839012 -6.313953400 6.997889519 0.042822659 -0.426878512 -0.166361243 0.887842834\n1403638560227829504 -7.967892647 -6.331696510 7.052257538 0.041595656 -0.415748358 -0.160626844 0.894215941\n1403638560277829376 -7.974356651 -6.344285965 7.100917816 0.043102078 -0.403953165 -0.155332655 0.900464237\n1403638560327829504 -7.985492229 -6.344241619 7.154605389 0.047615781 -0.392119348 -0.148338333 0.906626105\n1403638560377829376 -7.992724895 -6.357243061 7.217924595 0.050287142 -0.381810486 -0.140813515 0.912065506\n1403638560427829504 -8.008449554 -6.359124660 7.273280144 0.053220749 -0.368827909 -0.132639796 0.918444455\n1403638560477829376 -8.013818741 -6.369409561 7.329222679 0.055650041 -0.356917441 -0.125022650 0.924057543\n1403638560527829504 -8.027536392 -6.375262737 7.383915424 0.056883637 -0.344099373 -0.117506973 0.929812849\n1403638560577829376 -8.032735825 -6.375346661 7.429581165 0.057786405 -0.331201375 -0.108226843 0.935549736\n1403638560627829504 -8.052588463 -6.371152401 7.486150742 0.058024101 -0.318274111 -0.099377654 0.940988243\n1403638560677829376 -8.054284096 -6.375380516 7.532624722 0.057039570 -0.306538016 -0.090554029 0.945822835\n1403638560727829504 -8.062295914 -6.376827240 7.583251953 0.055359114 -0.296557277 -0.080316558 0.950020194\n1403638560777829376 -8.068074226 -6.383088112 7.628332138 0.055066209 -0.285549074 -0.073355444 0.953964591\n1403638560827829504 -8.073153496 -6.386977673 7.680131435 0.055534270 -0.274175107 -0.067281336 0.957714558\n1403638560877829376 -8.068671227 -6.396154881 7.722572327 0.056181729 -0.263765246 -0.060208246 0.961065292\n1403638560927829504 -8.067731857 -6.406565189 7.766575813 0.056863543 -0.252613574 -0.054142971 0.964376211\n1403638560977829376 -8.073801041 -6.410042763 7.816141605 0.059977971 -0.240849867 -0.049159441 0.967459202\n1403638561027829504 -8.053956985 -6.421899796 7.845052242 0.063416131 -0.230497077 -0.044547595 0.969981968\n1403638561077829376 -8.052656174 -6.434575081 7.889777184 0.064963229 -0.219182223 -0.039123673 0.972732365\n1403638561127829504 -8.041905403 -6.447908878 7.927278042 0.067821346 -0.208890870 -0.034689464 0.974967480\n1403638561177829376 -8.035322189 -6.460935593 7.967469692 0.070261866 -0.199467972 -0.030631224 0.976902008\n1403638561227829504 -8.023519516 -6.475745678 8.001461983 0.072529562 -0.191476211 -0.026872370 0.978444755\n1403638561277829376 -8.000625610 -6.494330406 8.031560898 0.074615143 -0.186023429 -0.023174897 0.979433894\n1403638561327829504 -7.987525463 -6.508625507 8.064202309 0.073538527 -0.180368170 -0.021467065 0.980611324\n1403638561377829376 -7.969824791 -6.519015789 8.095865250 0.070108511 -0.175313085 -0.023371181 0.981735110\n1403638561427829504 -7.942196846 -6.535769463 8.116886139 0.065629512 -0.170680121 -0.028448248 0.982726693\n1403638561477829376 -7.913559914 -6.548841476 8.141283035 0.061361026 -0.166652218 -0.033938631 0.983519197\n1403638561527829504 -7.891246796 -6.554069996 8.171581268 0.058876593 -0.163264200 -0.038755581 0.984061122\n1403638561577829376 -7.871890068 -6.563491821 8.194353104 0.055875219 -0.160771698 -0.042996917 0.984470248\n1403638561627829504 -7.847566605 -6.560860634 8.223402023 0.054584730 -0.159260020 -0.045532506 0.984674335\n1403638561677829376 -7.826627731 -6.564089775 8.250290871 0.053609058 -0.159028560 -0.046957202 0.984698474\n1403638561727829504 -7.797747612 -6.568812847 8.275604248 0.052641198 -0.159266219 -0.048083905 0.984657884\n1403638561777829376 -7.773351669 -6.573924065 8.294909477 0.052388206 -0.159212872 -0.049420740 0.984613776\n1403638561827829504 -7.751300335 -6.567953587 8.325841904 0.053303972 -0.158801690 -0.050315380 0.984585762\n1403638561877829376 -7.731293678 -6.564408302 8.352895737 0.054494463 -0.157021523 -0.051060699 0.984767735\n1403638561927829504 -7.696579933 -6.567040920 8.379500389 0.054111488 -0.154450789 -0.051967129 0.985147834\n1403638561977829376 -7.669095039 -6.564662457 8.402043343 0.054214485 -0.150684223 -0.050539341 0.985799611\n1403638562027829504 -7.652757168 -6.558813572 8.427103043 0.054468561 -0.145198837 -0.048758745 0.986698091\n1403638562077829376 -7.619880676 -6.559668064 8.451547623 0.054235946 -0.139346376 -0.047112450 0.987634301\n1403638562127829504 -7.603634834 -6.555132866 8.472867966 0.054380830 -0.132832065 -0.044463161 0.988646269\n1403638562177829376 -7.577845573 -6.550171852 8.491965294 0.054754328 -0.127116978 -0.042785212 0.989450693\n1403638562227829504 -7.537295341 -6.556182861 8.515571594 0.055132613 -0.122778147 -0.041316848 0.990039825\n1403638562277829376 -7.502663136 -6.559439659 8.533051491 0.055221565 -0.118045673 -0.039402422 0.990688264\n1403638562327829504 -7.489441872 -6.564040184 8.550304413 0.056041501 -0.111944452 -0.036554452 0.991459310\n1403638562377829376 -7.456898689 -6.561911106 8.561052322 0.057305086 -0.105872117 -0.032797247 0.992185235\n1403638562427829504 -7.438675880 -6.568266869 8.580633163 0.057310473 -0.098061912 -0.028638035 0.993115902\n1403638562477829376 -7.424637794 -6.572615623 8.579442978 0.056894105 -0.089475334 -0.023560207 0.994083583\n1403638562527829504 -7.389944077 -6.573925018 8.600584030 0.056839783 -0.080183223 -0.018337278 0.994989276\n1403638562577829376 -7.361313820 -6.585896969 8.616339684 0.057306942 -0.070572689 -0.011981810 0.995787024\n1403638562627829504 -7.337784767 -6.595360756 8.619243622 0.057386804 -0.060550719 -0.004434064 0.996504247\n1403638562677829376 -7.314213276 -6.598470688 8.643713951 0.056779161 -0.049893674 0.003812397 0.997132003\n1403638562727829504 -7.286360264 -6.606477737 8.648891449 0.057486333 -0.038986295 0.012136953 0.997510910\n1403638562777829376 -7.266772270 -6.618177891 8.657857895 0.056825604 -0.027437417 0.020727511 0.997791767\n1403638562827829504 -7.232038021 -6.617089272 8.670117378 0.057682797 -0.015358852 0.027488086 0.997838259\n1403638562877829376 -7.226353645 -6.624146461 8.678577423 0.057299953 -0.001684250 0.034136388 0.997771800\n1403638562927829504 -7.197286606 -6.625878334 8.691335678 0.057107791 0.011090187 0.039188076 0.997536957\n1403638562977829376 -7.169519901 -6.624629974 8.684882164 0.056950964 0.023127995 0.044842660 0.997101188\n1403638563027829504 -7.162145138 -6.611314774 8.680816650 0.058014154 0.035103831 0.052227668 0.996330440\n1403638563077829376 -7.142557621 -6.625982285 8.673061371 0.056747455 0.045287095 0.060338482 0.995534062\n1403638563127829504 -7.045736313 -6.621441841 8.692738533 0.056147546 0.051175285 0.068507373 0.994753897\n1403638563177829376 -7.009057522 -6.615027428 8.692209244 0.056065328 0.062233169 0.070079036 0.994018435\n1403638563227829504 -6.971284866 -6.615504265 8.694915771 0.057546005 0.070843577 0.074285321 0.993051529\n1403638563277829376 -6.941966057 -6.607791901 8.699798584 0.059413534 0.079850912 0.075293317 0.992181838\n1403638563327829504 -6.911296368 -6.600293159 8.701507568 0.064143121 0.086372696 0.077540524 0.991167426\n1403638563377829376 -6.865641594 -6.589990139 8.701796532 0.070984013 0.090836093 0.079398312 0.990154505\n1403638563427829504 -6.826768875 -6.576789856 8.705976486 0.077438034 0.094013587 0.081646770 0.989190876\n1403638563477829376 -6.792919159 -6.566092491 8.695355415 0.080071829 0.096112624 0.084052719 0.988577724\n1403638563527829504 -6.753773212 -6.556967735 8.695785522 0.079869874 0.098885499 0.081983879 0.988494396\n1403638563577829376 -6.703775406 -6.534255981 8.693713188 0.078616418 0.100060023 0.080451891 0.988602519\n1403638563627829504 -6.664606094 -6.520639896 8.684250832 0.075561441 0.101058193 0.079483695 0.988817513\n1403638563677829376 -6.631216526 -6.512569904 8.667225838 0.072180770 0.100810833 0.080693193 0.988997340\n1403638563727829504 -6.577690125 -6.494400978 8.653551102 0.070580624 0.099336639 0.081713878 0.989178181\n1403638563777829376 -6.533812523 -6.479664326 8.639024734 0.068876423 0.098073982 0.082896508 0.989325881\n1403638563827829504 -6.488997459 -6.468370438 8.620822906 0.068504147 0.096647389 0.083821110 0.989414215\n1403638563877829376 -6.447720528 -6.459656239 8.598263741 0.069551565 0.095793597 0.083731703 0.989431739\n1403638563927829504 -6.398691177 -6.451319695 8.574788094 0.069688559 0.093876414 0.084652685 0.989527464\n1403638563977829376 -6.371481419 -6.455132008 8.541149139 0.070845380 0.093278214 0.084733374 0.989494979\n1403638564027829504 -6.320561886 -6.446933746 8.515238762 0.069703840 0.090998180 0.085592054 0.989714444\n1403638564077829376 -6.244864941 -6.420065880 8.491913795 0.070709631 0.087342396 0.085187122 0.990007401\n1403638564127829504 -6.194597244 -6.406744480 8.464485168 0.071100667 0.085637741 0.084285736 0.990205407\n1403638564177829376 -6.144943237 -6.393559933 8.433265686 0.071002789 0.084041134 0.082397237 0.990508139\n1403638564227829504 -6.088282108 -6.373915195 8.403738976 0.072654746 0.082806379 0.079812102 0.990704000\n1403638564277829376 -6.031668663 -6.357205391 8.367505074 0.074006811 0.081982359 0.077308215 0.990871012\n1403638564327829504 -5.979520321 -6.342496872 8.329193115 0.074359901 0.081542999 0.073713407 0.991154730\n1403638564377829376 -5.930493832 -6.327533722 8.292226791 0.076309159 0.080162413 0.073212110 0.991156340\n1403638564427829504 -5.866492748 -6.313472748 8.255740166 0.077704474 0.079616301 0.070483945 0.991289675\n1403638564477829376 -5.807417870 -6.297763824 8.214116096 0.078617327 0.078573175 0.069127060 0.991396487\n1403638564527829504 -5.753461838 -6.286794662 8.160337448 0.077797882 0.077785484 0.069248095 0.991514802\n1403638564577829376 -5.693163395 -6.272820950 8.114937782 0.075561188 0.076431461 0.070626721 0.991695821\n1403638564627829504 -5.634810448 -6.258594513 8.076315880 0.074216269 0.075522788 0.072596952 0.991724730\n1403638564677829376 -5.573503494 -6.237411499 8.022871971 0.073068276 0.073960416 0.075736232 0.991692960\n1403638564727829504 -5.510030270 -6.218207359 7.975265980 0.072468556 0.073340654 0.077743828 0.991627634\n1403638564777829376 -5.442021370 -6.198515892 7.923119068 0.071946211 0.072347507 0.080290616 0.991535664\n1403638564827829504 -5.380792618 -6.178514481 7.865489960 0.071462005 0.072549097 0.082218103 0.991397977\n1403638564877829376 -5.312616825 -6.151216507 7.819312096 0.072247460 0.072432369 0.084094472 0.991192222\n1403638564927829504 -5.248948097 -6.117041111 7.767779827 0.073132344 0.072413847 0.085423142 0.991015017\n1403638564977829376 -5.178604126 -6.083807468 7.722649097 0.072914965 0.072272055 0.086493209 0.990948558\n1403638565027829504 -5.110674858 -6.049826622 7.665827751 0.072095700 0.072039582 0.087540112 0.990933478\n1403638565077829376 -5.038984299 -6.005074978 7.622039318 0.071639396 0.071517073 0.088755652 0.990896344\n1403638565127829504 -4.969701767 -5.955551624 7.582945824 0.070717834 0.071796067 0.088744260 0.990943372\n1403638565177829376 -4.902368069 -5.907488346 7.520989895 0.069739342 0.071782775 0.089290500 0.990964592\n1403638565227829504 -4.834533691 -5.856631279 7.470925331 0.068648592 0.072679125 0.088899598 0.991010606\n1403638565277829376 -4.757829666 -5.804772854 7.412888527 0.067273565 0.073287383 0.088387750 0.991105855\n1403638565327829504 -4.689680576 -5.758078575 7.366503239 0.065900147 0.074394584 0.087694161 0.991177261\n1403638565377829376 -4.623344898 -5.702373505 7.285717010 0.063867316 0.075909995 0.087067269 0.991250694\n1403638565427829504 -4.555251122 -5.652853012 7.238553047 0.062948361 0.077207804 0.086365335 0.991270661\n1403638565477829376 -4.478384495 -5.596231461 7.170800686 0.063896053 0.079760954 0.084989011 0.991126835\n1403638565527829504 -4.378391266 -5.522179127 7.129935741 0.066936485 0.080141000 0.081080228 0.991222918\n1403638565577829376 -4.298062325 -5.467809677 7.073552132 0.068686344 0.082650997 0.078326449 0.991118550\n1403638565627829504 -4.228938103 -5.420607090 7.049610615 0.069137931 0.087298736 0.073139995 0.991084993\n1403638565677829376 -4.129373074 -5.349302292 6.971468449 0.069619216 0.089269273 0.065005191 0.991442621\n1403638565727829504 -4.063323975 -5.312151909 6.890635967 0.066582754 0.093534596 0.060041398 0.991571009\n1403638565777829376 -3.975082159 -5.245264053 6.837862968 0.064593330 0.095740438 0.056831449 0.991681218\n1403638565827829504 -3.885018826 -5.177221298 6.821076393 0.064775154 0.096202835 0.054822199 0.991737723\n1403638565877829376 -3.801120758 -5.154233932 6.721926689 0.059929211 0.098303251 0.051235557 0.992028177\n1403638565927829504 -3.712301970 -5.102401257 6.644895554 0.057402197 0.098652467 0.050903216 0.992160082\n1403638565977829376 -3.624843121 -5.059820175 6.578372478 0.056496155 0.099184819 0.049167793 0.992246449\n1403638566027829504 -3.549046755 -5.018014908 6.518082619 0.054262713 0.099254742 0.050390333 0.992302835\n1403638566077829376 -3.493031740 -4.966009617 6.441419125 0.053952977 0.102549098 0.050052647 0.992001772\n1403638566127829504 -3.407758713 -4.888193130 6.388469696 0.055683311 0.101180598 0.049744893 0.992062151\n1403638566177829376 -3.349388361 -4.874599457 6.284382820 0.052387893 0.102070749 0.051661465 0.992052495\n1403638566227829504 -3.288453579 -4.801776886 6.275878906 0.055302810 0.102105878 0.050054114 0.991973102\n1403638566277829376 -3.224849224 -4.760594845 6.170714378 0.052991811 0.103140697 0.050797038 0.991954386\n1403638566327829504 -3.190701485 -4.704481125 6.124828815 0.052020926 0.104806140 0.052018758 0.991767883\n1403638566377829376 -3.129927635 -4.625776768 6.054046631 0.052078053 0.105328381 0.050333995 0.991796494\n1403638566427829504 -3.126651287 -4.577798367 6.036261559 0.052875232 0.107768252 0.050654009 0.991475821\n1403638566477829376 -3.043240547 -4.529044151 5.980018616 0.051778212 0.105064780 0.050619386 0.991825640\n1403638566527829504 -2.908358574 -4.434381485 5.814771652 0.050720423 0.101822898 0.051029697 0.992197335\n1403638566577829376 -2.818351746 -4.338248730 5.737637043 0.046837252 0.097983114 0.054219317 0.992605627\n1403638566627829504 -2.711624146 -4.251296043 5.562081814 0.038486637 0.095842615 0.055917177 0.993079185\n1403638566677829376 -2.687641382 -4.188631058 5.567714691 0.030911099 0.098148853 0.050558411 0.993405819\n1403638566727829504 -2.607501030 -4.102472782 5.552864552 0.020865075 0.093148187 0.055051997 0.993910134\n1403638566777829376 -2.513568163 -4.008044243 5.412283897 0.009835635 0.091457181 0.056518771 0.994155169\n1403638566827829504 -2.443315983 -3.928966045 5.336926937 0.001368484 0.089954466 0.055771083 0.994382143\n1403638566877829376 -2.378130198 -3.835877419 5.283137798 -0.003786014 0.088673413 0.056018099 0.994477093\n1403638566927829504 -2.401394606 -3.819617748 5.504994392 -0.002998659 0.092748970 0.046560697 0.994595766\n1403638566977829376 -2.340994358 -3.751440048 5.462371826 -0.005907582 0.091904178 0.046311427 0.994672775\n1403638567027829504 -2.286807537 -3.676615238 5.425980568 -0.002078435 0.092316054 0.045866732 0.994670630\n1403638567077829376 -2.229001045 -3.630122185 5.381089211 0.007541947 0.092345543 0.044742320 0.994692683\n1403638567127829504 -2.160068035 -3.550157070 5.345562458 0.019843094 0.092683040 0.041496795 0.994632661\n1403638567177829376 -2.101227760 -3.480201483 5.301019192 0.031534463 0.093604408 0.040129326 0.994300425\n1403638567227829504 -2.050077438 -3.416548014 5.274337769 0.040205326 0.095060498 0.037275508 0.993960559\n1403638567277829376 -1.978337288 -3.362469912 5.235448360 0.044914383 0.094961025 0.037001994 0.993778586\n1403638567327829504 -1.918442011 -3.283097267 5.187193394 0.047407638 0.096479096 0.034778379 0.993596911\n1403638567377829376 -1.872884750 -3.212391853 5.133163452 0.047420483 0.098079234 0.034296751 0.993456304\n1403638567427829504 -1.820563793 -3.157324791 5.095042229 0.047025472 0.098935582 0.035143878 0.993360579\n1403638567477829376 -1.828266978 -3.102628469 5.095198631 0.045123126 0.103461206 0.034763779 0.993001103\n1403638567527829504 -1.761138082 -3.049314022 5.073144436 0.042976510 0.103418805 0.036676828 0.993031919\n1403638567577829376 -1.659861803 -2.976167440 5.021912098 0.038251102 0.101781331 0.037456665 0.993365228\n1403638567627829504 -1.623377800 -2.919191122 4.978317261 0.034716014 0.103248067 0.034476910 0.993451536\n1403638567677829376 -1.643618345 -2.833689690 4.932089806 0.034541585 0.108465731 0.034285381 0.992908120\n1403638567727829504 -1.554335117 -2.754612684 4.904504776 0.033642206 0.108539678 0.032262687 0.992998719\n1403638567777829376 -1.495828867 -2.717022657 4.862025261 0.028568052 0.108334139 0.033743966 0.993130863\n1403638567827829504 -1.447470188 -2.627655268 4.807947159 0.026892867 0.109430484 0.031972047 0.993116081\n1403638567877829376 -1.353471518 -2.551820993 4.768771172 0.025534809 0.107164830 0.037064008 0.993221998\n1403638567927829504 -1.314184427 -2.514487505 4.739069939 0.023711184 0.107692815 0.037379131 0.993198276\n1403638567977829376 -1.269421577 -2.465611935 4.695919991 0.023292573 0.108077951 0.037628401 0.993156910\n1403638568027829504 -1.244748831 -2.431350470 4.652403355 0.022710441 0.109704986 0.038136389 0.992972612\n1403638568077829376 -1.200773001 -2.390963554 4.625512123 0.023317577 0.111346215 0.035368491 0.992878318\n1403638568127829504 -1.146496773 -2.352260590 4.581035137 0.024242623 0.110247329 0.035692763 0.992967188\n1403638568177829376 -1.108466864 -2.304698229 4.553835869 0.025856765 0.111506589 0.033592723 0.992859125\n1403638568227829504 -1.075202227 -2.256950140 4.525281906 0.027643165 0.112912789 0.031931296 0.992706895\n1403638568277829376 -1.067927957 -2.203452826 4.475815773 0.028879302 0.116283387 0.031215876 0.992305279\n1403638568327829504 -1.025404215 -2.151686430 4.473755836 0.030569598 0.117364682 0.029799594 0.992170870\n1403638568377829376 -0.951160133 -2.196291208 4.427854538 0.022567756 0.113227293 0.033663899 0.992742181\n1403638568427829504 -0.883666515 -2.116419315 4.375480175 0.024672650 0.111906052 0.032405879 0.992883742\n1403638568477829376 -0.865302503 -2.102962971 4.349014759 0.022665847 0.112945713 0.032162394 0.992821753\n1403638568527829504 -0.829147339 -2.083774090 4.316998482 0.020762930 0.112968370 0.033342469 0.992821932\n1403638568577829376 -0.794348955 -2.032552242 4.303006172 0.020614063 0.113614202 0.031983681 0.992796063\n1403638568627829504 -0.767648995 -2.016114235 4.268120766 0.017596804 0.113632478 0.032305777 0.992841542\n1403638568677829376 -0.740609467 -2.031799793 4.251900673 0.013949100 0.111261033 0.030171938 0.993235171\n1403638568727829504 -0.723759472 -1.992495418 4.233506203 0.013869151 0.112342052 0.029418526 0.993137181\n1403638568777829376 -0.686466694 -1.971433759 4.208379269 0.011658803 0.111191735 0.030694377 0.993256390\n1403638568827829504 -0.659589350 -1.948863268 4.190773010 0.012998704 0.110696644 0.031678192 0.993264198\n1403638568877829376 -0.640962422 -1.928184628 4.167035580 0.012400234 0.110972464 0.033177339 0.993192136\n1403638568927829504 -0.615961075 -1.912408113 4.150052071 0.012154312 0.111825690 0.031181959 0.993164122\n1403638568977829376 -0.594053864 -1.889406204 4.129905701 0.012799608 0.111819677 0.030526578 0.993177056\n1403638569027829504 -0.559914708 -1.861036062 4.105124474 0.014715563 0.110960886 0.030852588 0.993236780\n1403638569077829376 -0.546707928 -1.846123934 4.087774277 0.013945836 0.112251811 0.029250711 0.993151307\n1403638569127829504 -0.519915640 -1.829028368 4.070482254 0.014611297 0.111822851 0.029191883 0.993191838\n1403638569177829376 -0.502703905 -1.817243576 4.053025246 0.012748366 0.112312727 0.028707618 0.993176341\n1403638569227829504 -0.485897183 -1.809476614 4.036438465 0.011290998 0.113045171 0.027169157 0.993154168\n1403638569277829376 -0.465034366 -1.804878592 4.021841049 0.009313688 0.113203987 0.027048511 0.993159831\n1403638569327829504 -0.453077674 -1.800051570 4.009140491 0.008637197 0.113980725 0.026723316 0.993085921\n1403638569377829376 -0.438152075 -1.775638461 3.999620676 0.009977025 0.114241228 0.026119795 0.993059516\n1403638569427829504 -0.421172321 -1.763241410 3.990252733 0.011285892 0.114415340 0.025748467 0.993035138\n1403638569477829376 -0.415804327 -1.756623268 3.982707024 0.011812751 0.114914730 0.025556434 0.992976308\n1403638569527829504 -0.403283060 -1.743345261 3.976183891 0.012921412 0.114870355 0.025355173 0.992972791\n1403638569577829376 -0.386468112 -1.726793051 3.971426964 0.014340276 0.114711814 0.024863176 0.992984116\n1403638569627829504 -0.379582882 -1.716670036 3.968234539 0.015607591 0.114477195 0.026031652 0.992962062\n1403638569677829376 -0.368751645 -1.709873557 3.964054346 0.016218752 0.114411071 0.026172312 0.992956221\n1403638569727829504 -0.362712026 -1.698487997 3.960425854 0.017557831 0.114901498 0.025292367 0.992899656\n1403638569777829376 -0.360238075 -1.700396299 3.955175161 0.017542930 0.115247890 0.025212612 0.992861807\n1403638569827829504 -0.360448301 -1.695104599 3.952604294 0.018442759 0.115316898 0.024964077 0.992843747\n1403638569877829376 -0.348573446 -1.694217443 3.950755358 0.019961733 0.115278631 0.023636676 0.992851317\n1403638569927829504 -0.352148235 -1.692103386 3.948302507 0.021688361 0.115758255 0.023499120 0.992762506\n1403638569977829376 -0.354870379 -1.693222523 3.945826530 0.023018885 0.115437731 0.024348194 0.992749453\n1403638570027829504 -0.359465599 -1.698365808 3.944819450 0.023843400 0.115211025 0.025466785 0.992728233\n1403638570077829376 -0.361066520 -1.703114390 3.945092916 0.023593675 0.114511855 0.026927788 0.992776573\n1403638570127829504 -0.362670481 -1.692631721 3.947965860 0.024426866 0.113428481 0.029418238 0.992810071\n1403638570177829376 -0.365862608 -1.688770294 3.948022127 0.024749778 0.111893274 0.031963561 0.992897630\n1403638570227829504 -0.370385766 -1.686537743 3.949925423 0.025890928 0.110081784 0.035548586 0.992949128\n1403638570277829376 -0.379495382 -1.685443997 3.956559658 0.026007313 0.108327627 0.039951641 0.992971599\n1403638570327829504 -0.379308164 -1.672038078 3.960442066 0.027477408 0.106086023 0.045417212 0.992939055\n1403638570377829376 -0.384737730 -1.669481635 3.966900110 0.027266527 0.106520087 0.049664408 0.992695034\n1403638570427829504 -0.391710162 -1.659978867 3.972752094 0.027750833 0.108578853 0.056069590 0.992117286\n1403638570477829376 -0.393267751 -1.651957273 3.979562521 0.027932320 0.111269169 0.065079175 0.991263628\n1403638570527829504 -0.407942772 -1.643141866 3.988916159 0.029162191 0.115756884 0.077441238 0.989824593\n1403638570577829376 -0.404130459 -1.630610943 3.994326115 0.030998649 0.120606735 0.091266207 0.988009870\n1403638570627829504 -0.405721903 -1.624198675 4.006451607 0.032624219 0.128203884 0.104353115 0.985702693\n1403638570677829376 -0.399857283 -1.613813400 4.012828350 0.035758588 0.137258723 0.114859328 0.983203292\n1403638570727829504 -0.398607612 -1.600192189 4.025012493 0.041632876 0.148114845 0.123338968 0.980365336\n1403638570777829376 -0.388708472 -1.591192007 4.028167248 0.048843466 0.158783868 0.133039102 0.977088809\n1403638570827829504 -0.380649686 -1.555352092 4.037686825 0.058363784 0.170824021 0.139524549 0.973625064\n1403638570877829376 -0.370219946 -1.541066051 4.044639587 0.064187780 0.182990626 0.145331234 0.970192373\n1403638570927829504 -0.357536554 -1.519682169 4.050188541 0.068029419 0.195548862 0.150254890 0.966724455\n1403638570977829376 -0.337335110 -1.498835921 4.048721790 0.070895121 0.207420856 0.154285088 0.963403642\n1403638571027829504 -0.319921017 -1.472399354 4.045704365 0.072195485 0.219052970 0.159285113 0.959912419\n1403638571077829376 -0.304125071 -1.463084102 4.043153763 0.067060940 0.232075021 0.160652295 0.956992626\n1403638571127829504 -0.269857526 -1.425463200 4.033785343 0.062327985 0.243379697 0.161365241 0.954380870\n1403638571177829376 -0.261624217 -1.393464804 4.030685425 0.057165638 0.256403089 0.159293637 0.951638103\n1403638571227829504 -0.221103311 -1.382728696 4.011573792 0.050927840 0.265654236 0.157251045 0.949792802\n1403638571277829376 -0.200669527 -1.349896431 4.001422882 0.048374947 0.275810003 0.154148474 0.947537303\n1403638571327829504 -0.172288179 -1.336285233 3.980835199 0.044647586 0.283949256 0.151045367 0.945814312\n1403638571377829376 -0.128245234 -1.309387326 3.951506615 0.044430692 0.287723035 0.151702777 0.944577992\n1403638571427829504 -0.097567916 -1.279289484 3.934963703 0.046161324 0.291968703 0.151978284 0.943146884\n1403638571477829376 -0.069438100 -1.274509549 3.912122250 0.046475869 0.295533270 0.152667552 0.941909075\n1403638571527829504 -0.041019678 -1.243412614 3.888222456 0.049235184 0.299128503 0.151254073 0.940861464\n1403638571577829376 -0.017738819 -1.240126491 3.865590572 0.047615539 0.304517806 0.151980251 0.939097285\n1403638571627829504 0.041216373 -1.224749446 3.819616079 0.045536354 0.306734711 0.154177904 0.938120186\n1403638571677829376 0.057826281 -1.214807868 3.798050404 0.042070586 0.313758045 0.156817466 0.935518146\n1403638571727829504 0.095253944 -1.167216301 3.778056145 0.041362260 0.319573373 0.159723386 0.933086514\n1403638571777829376 0.130357623 -1.146292567 3.753116131 0.037993144 0.326870382 0.163641945 0.930018067\n1403638571827829504 0.163042307 -1.126629710 3.728591442 0.035181299 0.334782034 0.168102100 0.926512301\n1403638571877829376 0.187745690 -1.109620333 3.712947130 0.033409506 0.344152570 0.174234256 0.922000647\n1403638571927829504 0.232281923 -1.090402722 3.674714565 0.032399338 0.351632684 0.180281982 0.918043137\n1403638571977829376 0.247075200 -1.061289310 3.659064531 0.033464130 0.362418443 0.185689673 0.912716985\n1403638572027829504 0.291531086 -1.035054803 3.629471779 0.033687148 0.370786041 0.189992338 0.908452392\n1403638572077829376 0.326732755 -1.026711822 3.579367399 0.033349447 0.379692316 0.196986660 0.903281689\n1403638572127829504 0.372345448 -1.018897176 3.543488503 0.032355286 0.389693290 0.200733706 0.898219466\n1403638572177829376 0.403916001 -0.997324526 3.521856785 0.031946044 0.402155787 0.200128704 0.892859817\n1403638572227829504 0.446989655 -0.978420019 3.479405403 0.029540084 0.412344277 0.202443525 0.887759089\n1403638572277829376 0.479864001 -0.982480049 3.452050924 0.024404190 0.423746943 0.206080019 0.881688118\n1403638572327829504 0.526811361 -0.956289113 3.403725147 0.021806635 0.432845712 0.209749237 0.876455545\n1403638572377829376 0.565090656 -0.945995808 3.374635220 0.017951433 0.444652081 0.213859513 0.869612753\n1403638572427829504 0.605283260 -0.929515600 3.334234238 0.014430958 0.454338044 0.215906173 0.864148855\n1403638572477829376 0.649534941 -0.908594370 3.296848297 0.011236596 0.463280857 0.216674611 0.859241903\n1403638572527829504 0.699658751 -0.889816165 3.265723705 0.008353363 0.470429629 0.217814207 0.855092466\n1403638572577829376 0.738961458 -0.873090863 3.235118389 0.007389828 0.478281945 0.217631876 0.850780904\n1403638572627829504 0.797767639 -0.848632574 3.185888767 0.005867192 0.480931610 0.218696833 0.849024177\n1403638572677829376 0.838689864 -0.831058323 3.146291018 0.004398080 0.484792382 0.219061479 0.846740246\n1403638572727829504 0.886194348 -0.814278722 3.110035419 0.001526517 0.488801599 0.216774344 0.845032275\n1403638572777829376 0.927208781 -0.823413372 3.080424786 -0.003652657 0.493183017 0.214554504 0.843044162\n1403638572827829504 0.989443958 -0.786056280 3.034286022 -0.005087871 0.493197799 0.212836266 0.843463540\n1403638572877829376 1.024461269 -0.803783417 3.009270668 -0.009583795 0.496712893 0.211967915 0.841578305\n1403638572927829504 1.091508627 -0.766100407 2.949697018 -0.008454808 0.493940979 0.212270319 0.843144178\n1403638572977829376 1.139110804 -0.760360420 2.913770199 -0.011099832 0.494946122 0.210919350 0.842863083\n1403638573027829504 1.189335108 -0.753914118 2.881426811 -0.012824695 0.495067686 0.210893556 0.842773676\n1403638573077829376 1.250145078 -0.749943495 2.846896648 -0.014655803 0.493914723 0.210539818 0.843508422\n1403638573127829504 1.309078336 -0.726652265 2.804727793 -0.015010623 0.492230296 0.210840091 0.844411314\n1403638573177829376 1.356133699 -0.729732633 2.784529686 -0.016285097 0.493010461 0.210228726 0.844084918\n1403638573227829504 1.423161030 -0.707098007 2.741106510 -0.015058538 0.490433455 0.210484520 0.845543921\n1403638573277829376 1.473727584 -0.695694745 2.714091301 -0.015455646 0.490221918 0.210575104 0.845636845\n1403638573327829504 1.529859185 -0.687524259 2.676799536 -0.014920303 0.488847703 0.209567845 0.846691608\n1403638573377829376 1.593251944 -0.679767132 2.651385307 -0.016388834 0.488860309 0.210038632 0.846540511\n1403638573427829504 1.661810160 -0.668069780 2.625084162 -0.017707672 0.489825726 0.209385768 0.846117496\n1403638573477829376 1.712919474 -0.665247321 2.587277889 -0.017984975 0.491085142 0.208371997 0.845631719\n1403638573527829504 1.763984680 -0.670338929 2.551006794 -0.019132610 0.492383182 0.207837328 0.844983101\n1403638573577829376 1.825657725 -0.673032343 2.516940117 -0.019553903 0.492380112 0.207607195 0.845031798\n1403638573627829504 1.907602072 -0.657066286 2.511981964 -0.019002145 0.493395507 0.207302511 0.844526768\n1403638573677829376 1.967560768 -0.676253974 2.474505663 -0.022372682 0.495691925 0.206135944 0.843384206\n1403638573727829504 2.032845974 -0.687338650 2.440646172 -0.022517836 0.498012364 0.206474915 0.841929197\n1403638573777829376 2.146564007 -0.643338084 2.413238525 -0.017968530 0.499600619 0.206907019 0.840990961\n1403638573827829504 2.175537586 -0.675607800 2.391615152 -0.016295295 0.508295536 0.203567997 0.836618304\n1403638573877829376 2.239964008 -0.683638453 2.364189148 -0.011908742 0.516680062 0.201764062 0.831980228\n1403638573927829504 2.331212997 -0.674947977 2.363846540 -0.006498284 0.525159776 0.202051014 0.826644063\n1403638573977829376 2.391317606 -0.685495853 2.343766689 0.000628382 0.533727825 0.204774976 0.820488513\n1403638574027829504 2.461162090 -0.700555980 2.322037935 0.008449714 0.541552007 0.211410031 0.813606739\n1403638574077829376 2.522663116 -0.708955884 2.297882080 0.016909480 0.549729347 0.218123958 0.806184649\n1403638574127829504 2.615694046 -0.712455988 2.292636395 0.025501953 0.558861315 0.225409165 0.797630489\n1403638574177829376 2.676907539 -0.714768112 2.273092985 0.033463906 0.567888021 0.233034968 0.788719296\n1403638574227829504 2.770178080 -0.696106255 2.274230003 0.040776804 0.577430844 0.240158588 0.779252648\n1403638574277829376 2.829005003 -0.691551626 2.266852379 0.043560632 0.587859929 0.245396376 0.769612730\n1403638574327829504 2.891981602 -0.682056129 2.255186319 0.044155996 0.598308802 0.249772340 0.760059595\n1403638574377829376 2.950139523 -0.674666584 2.224313259 0.042319439 0.607584298 0.254413664 0.751215041\n1403638574427829504 3.028848410 -0.669023454 2.207931757 0.039728329 0.617461383 0.258198798 0.741954505\n1403638574477829376 3.100881815 -0.651740491 2.188891172 0.038162671 0.626695931 0.262744844 0.732639730\n1403638574527829504 3.159228325 -0.646753609 2.176712036 0.036335282 0.635741353 0.265943080 0.723731279\n1403638574577829376 3.227521420 -0.634520531 2.146244526 0.035994861 0.641991019 0.268544257 0.717241824\n1403638574627829504 3.289556265 -0.621834993 2.117797852 0.035901483 0.648662806 0.268774927 0.711131275\n1403638574677829376 3.350812435 -0.611246109 2.097288609 0.032317422 0.655138493 0.268007755 0.705635250\n1403638574727829504 3.413779974 -0.600325346 2.077446938 0.028113278 0.660853624 0.264959872 0.701625586\n1403638574777829376 3.459828854 -0.608530402 2.042982101 0.021320214 0.664542139 0.264070213 0.698710322\n1403638574827829504 3.513923168 -0.605285525 2.014585495 0.016329000 0.666567981 0.264817625 0.696629047\n1403638574877829376 3.567549229 -0.603469014 1.986466169 0.012408134 0.667243421 0.267445743 0.695057571\n1403638574927829504 3.623785496 -0.596986890 1.961995959 0.008856099 0.667523503 0.269716322 0.693964720\n1403638574977829376 3.677692890 -0.593011618 1.937103510 0.006099735 0.667636335 0.271361083 0.693244338\n1403638575027829504 3.728777885 -0.586879730 1.910629272 0.006646506 0.666333556 0.275169909 0.692991316\n1403638575077829376 3.781534195 -0.578129172 1.884478331 0.009085267 0.664186597 0.280072153 0.693060756\n1403638575127829504 3.834791183 -0.569287300 1.857402921 0.011953332 0.662970245 0.282830268 0.693061709\n1403638575177829376 3.891359568 -0.557529569 1.834341168 0.014704301 0.661539733 0.285447359 0.693302751\n1403638575227829504 3.941900015 -0.546866059 1.808574915 0.017321331 0.660636425 0.286582410 0.693635345\n1403638575277829376 3.992479563 -0.536975026 1.780521035 0.018580003 0.659369826 0.287776053 0.694313407\n1403638575327829504 4.049311638 -0.522372365 1.758431911 0.018050728 0.658361256 0.288845152 0.694840372\n1403638575377829376 4.099334240 -0.508681655 1.729855061 0.015485252 0.656775177 0.290144056 0.695861340\n1403638575427829504 4.157267570 -0.487372518 1.703944206 0.012361497 0.655115724 0.291054815 0.697106659\n1403638575477829376 4.208603859 -0.469209552 1.680196047 0.008951759 0.654524207 0.290133119 0.698097885\n1403638575527829504 4.263493061 -0.452235341 1.649357796 0.007177472 0.652791202 0.290594697 0.699547589\n1403638575577829376 4.321510315 -0.433610439 1.622476578 0.003120084 0.652296603 0.288935751 0.700725019\n1403638575627829504 4.378070831 -0.413714409 1.588641644 -0.001411319 0.651832998 0.286371678 0.702212930\n1403638575677829376 4.435460091 -0.397762537 1.559965134 -0.004959356 0.651964486 0.283192486 0.703363121\n1403638575727829504 4.494221210 -0.386773348 1.528985500 -0.010259769 0.651394606 0.281651884 0.704451561\n1403638575777829376 4.553310394 -0.374660373 1.499911070 -0.014596323 0.651290834 0.280445963 0.704951942\n1403638575827829504 4.613012791 -0.365904093 1.465004086 -0.018267401 0.650256515 0.279960513 0.706013381\n1403638575877829376 4.678158283 -0.358512998 1.433306217 -0.019801343 0.649863183 0.279242694 0.706618190\n1403638575927829504 4.743400574 -0.354842186 1.399569035 -0.020211771 0.649288058 0.279346764 0.707093954\n1403638575977829376 4.809334278 -0.351081967 1.367476940 -0.019342462 0.649157286 0.278658688 0.707509756\n1403638576027829504 4.874236584 -0.352212429 1.333917856 -0.019386016 0.648837388 0.278301209 0.707942545\n1403638576077829376 4.943512440 -0.351298690 1.302160025 -0.019573329 0.649212420 0.276882410 0.708149910\n1403638576127829504 5.011242867 -0.353313088 1.270183802 -0.018850645 0.649569631 0.277098536 0.707757235\n1403638576177829376 5.083615303 -0.363115788 1.234915376 -0.017122118 0.649864197 0.275956541 0.707976937\n1403638576227829504 5.149646759 -0.368087769 1.209778666 -0.017919306 0.650979221 0.273967206 0.707705319\n1403638576277829376 5.218383789 -0.370175838 1.177382469 -0.018544177 0.652007997 0.271641999 0.707638502\n1403638576327829504 5.295496941 -0.370154500 1.144707203 -0.020109067 0.652860999 0.268826932 0.707884312\n1403638576377829376 5.358275414 -0.372162700 1.125855684 -0.022272890 0.654000103 0.266696423 0.707573831\n1403638576427829504 5.448541164 -0.371051788 1.089315653 -0.024674809 0.654408932 0.265195787 0.707680225\n1403638576477829376 5.526800632 -0.370070338 1.064350247 -0.027252072 0.655425370 0.262555927 0.707629383\n1403638576527829504 5.600366592 -0.366990209 1.038822651 -0.031854931 0.656307578 0.260037541 0.707549393\n1403638576577829376 5.683889866 -0.363152027 1.020568728 -0.035620004 0.657387972 0.257719189 0.707215071\n1403638576627829504 5.760824203 -0.364244223 1.001337767 -0.038247909 0.658109665 0.255963743 0.707044065\n1403638576677829376 5.840551376 -0.362429619 0.983179450 -0.038878273 0.658613980 0.254535079 0.707055867\n1403638576727829504 5.920292854 -0.359788179 0.967968941 -0.037034314 0.659468830 0.251995742 0.707267582\n1403638576777829376 5.999646187 -0.357605219 0.955972135 -0.034612551 0.661010385 0.248554423 0.707168996\n1403638576827829504 6.084039688 -0.353201628 0.943872035 -0.029923111 0.662030816 0.245846912 0.707374752\n1403638576877829376 6.169153690 -0.352263689 0.935788989 -0.025984142 0.662639320 0.244852647 0.707305491\n1403638576927829504 6.249974251 -0.348597050 0.930204928 -0.020153485 0.662831008 0.245346844 0.707144856\n1403638576977829376 6.332029819 -0.344001770 0.925460994 -0.014456297 0.662463009 0.246753499 0.707139671\n1403638577027829504 6.410648346 -0.341918945 0.924314976 -0.011014543 0.661806047 0.249563217 0.706830680\n1403638577077829376 6.491965294 -0.338065147 0.921395898 -0.007246847 0.661063075 0.251741081 0.706802309\n1403638577127829504 6.572529793 -0.338385820 0.920370221 -0.004386725 0.660722435 0.253005385 0.706692934\n1403638577177829376 6.654754162 -0.339573383 0.921365976 -0.002457241 0.660293221 0.254352003 0.706620038\n1403638577227829504 6.726403236 -0.346984386 0.915289342 -0.001797564 0.660025775 0.255642951 0.706406057\n1403638577277829376 6.808869362 -0.345084667 0.916437328 -0.002762434 0.660478413 0.254413486 0.706423700\n1403638577327829504 6.889676571 -0.352569818 0.911416411 -0.005908386 0.661225736 0.251151174 0.706872463\n1403638577377829376 6.956910610 -0.363208532 0.913751662 -0.011496685 0.662847519 0.246294230 0.706993759\n1403638577427829504 7.030183315 -0.376577854 0.911858618 -0.015134066 0.663439453 0.243890002 0.707203388\n1403638577477829376 7.110789776 -0.385149002 0.918365717 -0.016936868 0.664668798 0.240853846 0.707048774\n1403638577527829504 7.203709602 -0.382622242 0.935685813 -0.016025966 0.664266050 0.242252126 0.706970811\n1403638577577829376 7.291147232 -0.395867586 0.929819345 -0.015270342 0.663373232 0.244446114 0.707070589\n1403638577627829504 7.358892441 -0.414607048 0.927916825 -0.013647842 0.662823379 0.246728003 0.706826866\n1403638577677829376 7.423677921 -0.432250023 0.933798313 -0.013597903 0.661741793 0.247475520 0.707579494\n1403638577727829504 7.455889225 -0.439908504 0.939185202 -0.012769132 0.661287367 0.248696089 0.707591891\n1403638577777829376 7.557405949 -0.451863050 0.957953095 -0.011456816 0.660296381 0.251348287 0.707602620\n1403638577827829504 7.663330078 -0.454404593 0.970375419 -0.011698795 0.660022974 0.251663297 0.707741737\n1403638577877829376 7.734713554 -0.458196402 0.984960556 -0.011821322 0.660117388 0.250565350 0.708041131\n1403638577927829504 7.815421104 -0.457957983 1.000388384 -0.011188196 0.659492552 0.250852287 0.708531916\n1403638577977829376 7.878933430 -0.467623472 1.015748739 -0.012248089 0.659952879 0.249084339 0.708709478\n1403638578027829504 7.948679447 -0.475205898 1.021055698 -0.011047833 0.659368992 0.249345168 0.709180832\n1403638578077829376 8.027848244 -0.482128382 1.049321890 -0.009403299 0.659228623 0.249980241 0.709111452\n1403638578127829504 8.094455719 -0.498103380 1.071943283 -0.007425021 0.658764243 0.250802428 0.709276199\n1403638578177829376 8.166193008 -0.516402960 1.081597805 -0.004133067 0.657247961 0.253077984 0.709901094\n1403638578227829504 8.239809990 -0.527616978 1.097166657 0.002293424 0.655300260 0.258079290 0.709909379\n1403638578277829376 8.345398903 -0.540387630 1.117470741 0.006785155 0.653568506 0.262721509 0.709774315\n1403638578327829504 8.417139053 -0.552082062 1.129081011 0.010367448 0.652419627 0.265241474 0.709850788\n1403638578377829376 8.487936020 -0.567547798 1.150677323 0.010804459 0.653218269 0.264894456 0.709239066\n1403638578427829504 8.558568954 -0.583841324 1.161239505 0.010444655 0.652868271 0.265287161 0.709419966\n1403638578477829376 8.624628067 -0.592607737 1.172071934 0.011285332 0.652792692 0.265354902 0.709451318\n1403638578527829504 8.696816444 -0.603340864 1.191671729 0.010649844 0.653129101 0.265490562 0.709100664\n1403638578577829376 8.765576363 -0.613956928 1.199378371 0.011207711 0.653030396 0.266127467 0.708944201\n1403638578627829504 8.833550453 -0.620978117 1.223643422 0.011525680 0.654029608 0.264948040 0.708459556\n1403638578677829376 8.903249741 -0.626211166 1.237027407 0.010414628 0.654768705 0.263123065 0.708474219\n1403638578727829504 9.001375198 -0.629039288 1.256057620 0.008391952 0.655493140 0.261472702 0.708442211\n1403638578777829376 9.069335938 -0.631723642 1.277861238 0.005594429 0.656857371 0.258171976 0.708416760\n1403638578827829504 9.126112938 -0.643524885 1.292177320 0.001427599 0.657411993 0.255703241 0.708818257\n1403638578877829376 9.192813873 -0.642085552 1.304091454 0.000466833 0.658658624 0.252683520 0.708745122\n1403638578927829504 9.260707855 -0.642278433 1.318969131 -0.001000292 0.659071267 0.251351535 0.708834589\n1403638578977829376 9.327610016 -0.654564857 1.335786939 -0.001960181 0.659460962 0.249243379 0.709214509\n1403638579027829504 9.384514809 -0.648020506 1.356661558 -0.001872002 0.659427226 0.248599142 0.709472120\n1403638579077829376 9.445106506 -0.671624422 1.371456742 -0.002335384 0.659239590 0.249001324 0.709504068\n1403638579127829504 9.550632477 -0.662054062 1.396260142 -0.002274716 0.659587324 0.247212946 0.709806442\n1403638579177829376 9.610645294 -0.669434786 1.414421916 -0.001801533 0.659517109 0.246923745 0.709973693\n1403638579227829504 9.666953087 -0.688065529 1.425356030 -0.001766957 0.659132898 0.246860310 0.710352480\n1403638579277829376 9.732131958 -0.715939760 1.447111011 0.000272187 0.658467829 0.248778045 0.710302413\n1403638579327829504 9.804269791 -0.738655090 1.461504221 0.001612809 0.657729983 0.250107348 0.710517406\n1403638579377829376 9.838033676 -0.770831108 1.474877954 0.005851548 0.656014025 0.255714387 0.710085511\n1403638579427829504 9.915913582 -0.782648563 1.498010397 0.010350237 0.654933929 0.258713514 0.709944904\n1403638579477829376 9.990133286 -0.775813341 1.510095119 0.015170157 0.653176069 0.261658102 0.710398376\n1403638579527829504 10.043725967 -0.794031143 1.529939771 0.018073635 0.652056098 0.262941748 0.710885227\n1403638579577829376 10.108571053 -0.816242218 1.551350594 0.022385383 0.651363194 0.260228842 0.712394416\n1403638579627829504 10.170763016 -0.826825857 1.561639309 0.028036714 0.649579823 0.255278468 0.715606689\n1403638579677829376 10.218307495 -0.837651730 1.600110888 0.030863592 0.647758245 0.248701334 0.719447255\n1403638579727829504 10.295907021 -0.840980768 1.607342124 0.031473327 0.642981231 0.241140425 0.726247787\n1403638579777829376 10.335229874 -0.840868711 1.622690201 0.031354990 0.636437535 0.234182790 0.734249651\n1403638579827829504 10.402659416 -0.823089361 1.641785026 0.028198881 0.627459586 0.228924721 0.743702054\n1403638579877829376 10.468951225 -0.825331450 1.660569310 0.023242909 0.616696894 0.223057956 0.754579306\n1403638579927829504 10.510704994 -0.820402145 1.694231391 0.021035269 0.604692817 0.218699843 0.765555024\n1403638579977829376 10.561606407 -0.831598282 1.717662573 0.020038771 0.590646386 0.214262590 0.777706146\n1403638580027829504 10.613054276 -0.844695568 1.748990655 0.021965779 0.576732337 0.204017520 0.790742755\n1403638580077829376 10.675067902 -0.831090808 1.769308567 0.027778763 0.561456084 0.192427665 0.804342628\n1403638580127829504 10.671610832 -0.874891400 1.777574539 0.032806605 0.545398295 0.184186578 0.817031026\n1403638580177829376 10.717539787 -0.894466162 1.819710255 0.036476459 0.528304279 0.175923854 0.829828203\n1403638580227829504 10.758827209 -0.874589443 1.833929539 0.039486784 0.508430779 0.166969597 0.843836546\n1403638580277829376 10.807312012 -0.862309515 1.894048452 0.040331595 0.490139633 0.159574464 0.855962873\n1403638580327829504 10.835334778 -0.871615648 1.888745785 0.039967123 0.469046444 0.157205507 0.868150055\n1403638580377829376 10.860893250 -0.846969366 1.895102978 0.040768757 0.449632376 0.157434538 0.878284156\n1403638580427829504 10.876304626 -0.845063806 1.901881218 0.041498739 0.431839317 0.160137624 0.886650205\n1403638580477829376 10.896547318 -0.812161684 1.960068226 0.041115291 0.420002282 0.158843905 0.892567277\n1403638580527829504 10.951356888 -0.853119135 2.026311398 0.039976280 0.410284489 0.158479884 0.897191525\n1403638580577829376 10.965580940 -0.827211738 1.987122059 0.039817303 0.398236662 0.158281624 0.902645588\n1403638580627829504 10.985800743 -0.789130867 1.992341042 0.039034259 0.387465507 0.157110542 0.907558858\n1403638580677829376 11.020995140 -0.775633097 2.019277096 0.035232466 0.377553105 0.154270306 0.912366748\n1403638580727829504 11.035888672 -0.784921169 2.056152821 0.030411869 0.368975401 0.151784062 0.916457236\n1403638580777829376 11.062711716 -0.775815666 2.054131508 0.026236452 0.361076802 0.148144960 0.920319676\n1403638580827829504 11.044169426 -0.810483515 2.051610470 0.021985721 0.356237322 0.147245318 0.922458887\n1403638580877829376 11.063638687 -0.799973190 2.060226917 0.018702103 0.351630956 0.143289939 0.924918354\n1403638580927829504 11.132987022 -0.768352449 2.091267109 0.020237893 0.347428143 0.141313344 0.926776469\n1403638580977829376 11.148036003 -0.779995024 2.094859123 0.020514855 0.344311953 0.143301696 0.927627623\n1403638581027829504 11.163187027 -0.786724448 2.098373413 0.020189792 0.342624038 0.143205360 0.928274393\n1403638581077829376 11.207301140 -0.771798134 2.131763935 0.019505784 0.342963994 0.140409797 0.928590477\n1403638581127829504 11.228321075 -0.791212678 2.133965492 0.019157326 0.343173414 0.139714733 0.928625226\n1403638581177829376 11.249941826 -0.825419307 2.144694328 0.018880045 0.344052494 0.139709622 0.928306341\n1403638581227829504 11.287724495 -0.825147033 2.153261662 0.018515812 0.344821692 0.138611466 0.928192914\n1403638581277829376 11.305452347 -0.843081892 2.175168991 0.017557884 0.347661406 0.136779428 0.927423656\n1403638581327829504 11.366317749 -0.832913280 2.184017181 0.017931793 0.348062634 0.136271730 0.927340746\n1403638581377829376 11.431306839 -0.809290648 2.209260464 0.020890597 0.349044174 0.135504767 0.927022219\n1403638581427829504 11.409240723 -0.850247502 2.200800896 0.020347957 0.351717860 0.135206088 0.926066875\n1403638581477829376 11.445886612 -0.843342483 2.218355656 0.022137025 0.353298336 0.134347707 0.925548971\n1403638581527829504 11.454860687 -0.855145097 2.220075607 0.022401333 0.354722500 0.135220304 0.924870610\n1403638581577829376 11.489753723 -0.911669254 2.237351894 0.021326648 0.356303275 0.135553613 0.924239337\n1403638581627829504 11.508516312 -0.935465336 2.235499859 0.023266008 0.358163446 0.134816289 0.923581243\n1403638581677829376 11.545907974 -0.940498710 2.253379345 0.027188467 0.360245615 0.132731646 0.922966003\n1403638581727829504 11.538484573 -0.954723358 2.276315689 0.031087866 0.362799942 0.131929353 0.921956837\n1403638581777829376 11.593158722 -0.971491158 2.275324345 0.031480078 0.363051414 0.131941766 0.921842754\n1403638581827829504 11.592435837 -0.990084410 2.277627468 0.031605657 0.364388108 0.131221294 0.921413779\n1403638581877829376 11.612703323 -0.986716390 2.277167320 0.035812467 0.365167975 0.130014569 0.921122193\n1403638581927829504 11.631374359 -0.994239450 2.312916279 0.043084346 0.367039859 0.128432155 0.920288384\n1403638581977829376 11.668163300 -1.015974045 2.307428360 0.046482783 0.367729485 0.125619397 0.920235932\n1403638582027829504 11.671998978 -1.031003594 2.307986736 0.046537332 0.368005812 0.125520617 0.920136213\n1403638582077829376 11.672002792 -1.004852057 2.346445560 0.043954555 0.369090289 0.126233757 0.919731140\n1403638582127829504 11.669882774 -1.037647009 2.338024139 0.036628526 0.368384212 0.129742563 0.919846892\n1403638582177829376 11.688420296 -1.041958928 2.350034237 0.031977899 0.366361737 0.133787721 0.920248508\n1403638582227829504 11.710321426 -1.028113842 2.339107513 0.027923850 0.365744114 0.133529201 0.920663595\n1403638582277829376 11.712267876 -1.028002858 2.355300903 0.028500017 0.365888864 0.133451238 0.920599759\n1403638582327829504 11.715970993 -1.087917447 2.346841335 0.029013289 0.366950959 0.131777361 0.920402110\n1403638582377829376 11.741108894 -1.104392052 2.337131023 0.031560939 0.366668731 0.129368037 0.920772433\n1403638582427829504 11.729616165 -1.122217417 2.355595589 0.033169005 0.368168831 0.127826244 0.920332551\n1403638582477829376 11.724561691 -1.132870793 2.363757133 0.034363143 0.368914187 0.126228198 0.920210838\n1403638582527829504 11.746164322 -1.156514168 2.369851589 0.035563793 0.368525982 0.126494899 0.920284152\n1403638582577829376 11.754819870 -1.181429625 2.376947880 0.035745542 0.369055718 0.125669658 0.920177817\n1403638582627829504 11.767047882 -1.225471258 2.363745213 0.035608929 0.368342608 0.126506060 0.920354247\n1403638582677829376 11.758153915 -1.222030759 2.369327068 0.034975145 0.368481159 0.126409054 0.920336425\n1403638582727829504 11.764850616 -1.235201001 2.365007401 0.033832010 0.367870033 0.127756596 0.920437574\n1403638582777829376 11.769731522 -1.246478558 2.368948936 0.034039903 0.367882490 0.128255233 0.920355558\n1403638582827829504 11.771421432 -1.280488491 2.355226517 0.031623032 0.367668241 0.128168091 0.920539498\n1403638582877829376 11.779088974 -1.342271090 2.340558052 0.029301193 0.367247969 0.129714534 0.920567453\n1403638582927829504 11.773969650 -1.366770148 2.340404510 0.027805643 0.367425978 0.130522162 0.920428693\n1403638582977829376 11.729867935 -1.406942725 2.346386909 0.025461266 0.368403822 0.132386416 0.919839203\n1403638583027829504 11.735081673 -1.408730149 2.344582081 0.023983341 0.368210763 0.132744461 0.919904649\n1403638583077829376 11.728662491 -1.416973829 2.353507519 0.022193229 0.368345678 0.134296909 0.919670224\n1403638583127829504 11.730403900 -1.427791476 2.345108986 0.021250231 0.367993772 0.134346411 0.919826090\n1403638583177829376 11.710769653 -1.461461067 2.346287251 0.019715913 0.368387759 0.135263935 0.919568062\n1403638583227829504 11.722229004 -1.503045201 2.333665371 0.018017391 0.367210418 0.136814699 0.919844329\n1403638583277829376 11.715888023 -1.467746615 2.357350826 0.020162338 0.367729425 0.136500925 0.919639111\n1403638583327829504 11.700374603 -1.494690895 2.360352516 0.019268284 0.368479371 0.135285631 0.919537663\n1403638583377829376 11.684980392 -1.545280218 2.343565464 0.018179798 0.367398113 0.136524007 0.919809341\n1403638583427829504 11.674587250 -1.549200892 2.356547832 0.018120987 0.367548555 0.136412337 0.919767022\n1403638583477829376 11.644382477 -1.545083523 2.362694263 0.018369175 0.367903650 0.137243450 0.919496477\n1403638583527829504 11.656334877 -1.599336147 2.364526749 0.016198007 0.367521256 0.137210891 0.919695020\n1403638583577829376 11.649385452 -1.608887553 2.380995750 0.016957803 0.367880493 0.137285650 0.919526517\n1403638583627829504 11.663928986 -1.595660925 2.375028133 0.017957363 0.367212236 0.135160625 0.920089245\n1403638583677829376 11.656524658 -1.640000820 2.370326042 0.016265448 0.367502511 0.134234354 0.920140445\n1403638583727829504 11.660148621 -1.643218756 2.382754326 0.017520094 0.367206991 0.133592740 0.920328796\n1403638583777829376 11.627946854 -1.681354046 2.383463860 0.017742885 0.367243439 0.134021834 0.920247555\n1403638583827829504 11.623418808 -1.708170414 2.387935162 0.017153345 0.367419094 0.133023456 0.920333505\n1403638583877829376 11.615940094 -1.727669477 2.401459217 0.018736461 0.367604345 0.133067816 0.920222223\n1403638583927829504 11.604251862 -1.744262218 2.399782658 0.019191420 0.366952389 0.133136481 0.920463085\n1403638583977829376 11.579732895 -1.758476496 2.439154625 0.019046949 0.368380845 0.132783785 0.919946313\n1403638584027829504 11.572666168 -1.798035622 2.446070194 0.019221902 0.368608117 0.131955132 0.919970870\n1403638584077829376 11.556824684 -1.840819597 2.456651688 0.022414375 0.370018601 0.128987461 0.919753253\n1403638584127829504 11.549825668 -1.837847710 2.463331699 0.030253012 0.370440811 0.125777617 0.919803441\n1403638584177829376 11.542705536 -1.829509974 2.478366375 0.039424088 0.371488601 0.122682564 0.919451416\n1403638584227829504 11.517885208 -1.862535596 2.487822533 0.047098204 0.372969538 0.119480006 0.918912411\n1403638584277829376 11.514987946 -1.827491164 2.505423069 0.055928651 0.372462064 0.118029810 0.918810606\n1403638584327829504 11.485041618 -1.856851578 2.511865616 0.057857241 0.373704970 0.116788752 0.918344975\n1403638584377829376 11.461602211 -1.869900823 2.530145645 0.058447730 0.373809844 0.115955926 0.918370426\n1403638584427829504 11.442287445 -1.873235226 2.530791759 0.058417629 0.373426974 0.116199039 0.918497384\n1403638584477829376 11.422177315 -1.867087126 2.562123775 0.059185736 0.374079466 0.115343995 0.918290436\n1403638584527829504 11.388435364 -1.887376785 2.569668770 0.059303071 0.373716712 0.116690278 0.918260515\n1403638584577829376 11.366014481 -1.881065369 2.575644493 0.058594953 0.373801559 0.115291037 0.918448150\n1403638584627829504 11.345152855 -1.914687395 2.563092709 0.056431469 0.372515827 0.116428919 0.918962300\n1403638584677829376 11.303731918 -1.910292745 2.593060970 0.055243466 0.372651190 0.117636643 0.918825805\n1403638584727829504 11.271347046 -1.913210869 2.605282784 0.052249640 0.372168303 0.119684450 0.918932199\n1403638584777829376 11.260499001 -1.916411638 2.587015152 0.045157589 0.369168520 0.122558318 0.920138478\n1403638584827829504 11.205274582 -1.917000055 2.599047661 0.039678615 0.368592590 0.124951050 0.920300126\n1403638584877829376 11.158316612 -1.928239584 2.602889538 0.033621926 0.366827697 0.130535170 0.920471370\n1403638584927829504 11.130455017 -1.927598476 2.615748882 0.030945439 0.366716266 0.132174060 0.920375764\n1403638584977829376 11.094655037 -1.949088454 2.615405083 0.027443748 0.365893781 0.133466780 0.920627594\n1403638585027829504 11.059709549 -1.955294132 2.603699684 0.025315328 0.364787668 0.134864986 0.920923769\n1403638585077829376 11.011754990 -1.963239312 2.601081848 0.024848172 0.365392685 0.134530917 0.920745432\n1403638585127829504 10.992074013 -1.955436468 2.601810932 0.025649181 0.364187211 0.136094689 0.920971215\n1403638585177829376 10.944540024 -1.973247170 2.612525463 0.025464199 0.364065886 0.136945277 0.920898259\n1403638585227829504 10.904529572 -1.984690428 2.630268574 0.025972988 0.365241289 0.136042804 0.920552313\n1403638585277829376 10.875192642 -1.972509861 2.636752129 0.028474586 0.364991993 0.134959787 0.920736611\n1403638585327829504 10.847473145 -1.966302156 2.640240192 0.031642351 0.364818215 0.134222984 0.920809746\n1403638585377829376 10.801918030 -1.980973721 2.637455940 0.031357631 0.365003347 0.133692816 0.920823276\n1403638585427829504 10.781473160 -1.961902261 2.648169518 0.032817513 0.364578217 0.134356722 0.920844197\n1403638585477829376 10.728384018 -1.965063572 2.642891884 0.031793810 0.364376307 0.134190068 0.920984268\n1403638585527829504 10.701141357 -1.973953605 2.657217503 0.030161971 0.364563853 0.134099334 0.920978189\n1403638585577829376 10.646796227 -1.967372537 2.655248642 0.029412992 0.363910854 0.135055542 0.921120942\n1403638585627829504 10.624820709 -1.982452035 2.672221184 0.026883723 0.364017516 0.134698331 0.921208382\n1403638585677829376 10.579431534 -1.991458893 2.665128946 0.024188302 0.363641828 0.135286912 0.921345174\n1403638585727829504 10.530927658 -2.009251356 2.667551994 0.020008057 0.362798303 0.137061864 0.921515644\n1403638585777829376 10.489356995 -2.031816006 2.656010389 0.016300468 0.361378908 0.140498877 0.921628773\n1403638585827829504 10.447828293 -2.051972151 2.673916578 0.012230751 0.361337781 0.142345458 0.921424568\n1403638585877829376 10.385854721 -2.049602032 2.663121700 0.009985451 0.360171109 0.144204825 0.921619236\n1403638585927829504 10.342494965 -2.046246767 2.685696840 0.010298901 0.360030562 0.146160409 0.921362579\n1403638585977829376 10.318184853 -2.082143784 2.660340071 0.009757610 0.359734684 0.146416873 0.921443343\n1403638586027829504 10.312976837 -2.081944704 2.658733606 0.013947112 0.359636813 0.144932285 0.921662331\n1403638586077829376 10.266504288 -2.106576443 2.674998283 0.017009966 0.361511528 0.144050166 0.921015561\n1403638586127829504 10.191457748 -2.144525528 2.714340210 0.019119505 0.364225179 0.143672138 0.919963479\n1403638586177829376 10.178653717 -2.127161503 2.698401451 0.022368401 0.363424122 0.142543852 0.920382440\n1403638586227829504 10.138778687 -2.174170017 2.705509186 0.022668988 0.364520222 0.141553268 0.920094430\n1403638586277829376 10.136102676 -2.161007881 2.696970940 0.025773427 0.364221245 0.139422312 0.920456409\n1403638586327829504 10.099655151 -2.169991255 2.721548319 0.029096307 0.365870893 0.137373745 0.920011103\n1403638586377829376 10.045601845 -2.181166172 2.743290901 0.030625613 0.368537724 0.132744491 0.919576466\n1403638586427829504 10.025928497 -2.182244301 2.732447386 0.032874443 0.369749784 0.128410026 0.919627786\n1403638586477829376 9.997505188 -2.175996304 2.726137877 0.032717358 0.371082783 0.123383693 0.919784546\n1403638586527829504 9.945773125 -2.189177275 2.725208044 0.033359200 0.372412533 0.120877236 0.919556856\n1403638586577829376 9.921594620 -2.216616631 2.733912468 0.033246078 0.371773094 0.122389778 0.919619620\n1403638586627829504 9.899478912 -2.219236851 2.718695879 0.031930741 0.369952917 0.124475904 0.920120120\n1403638586677829376 9.846104622 -2.218153477 2.733962059 0.031445876 0.370181352 0.125238836 0.919941366\n1403638586727829504 9.811596870 -2.207071304 2.766037464 0.033530984 0.369365126 0.128296211 0.919774532\n1403638586777829376 9.772007942 -2.220424175 2.793475866 0.033826847 0.368796349 0.130143076 0.919732451\n1403638586827829504 9.734073639 -2.203050375 2.778877974 0.035572316 0.367231220 0.131637886 0.920080066\n1403638586877829376 9.692888260 -2.230870485 2.799381971 0.035140008 0.367214024 0.132069290 0.920041680\n1403638586927829504 9.651447296 -2.248743534 2.818178415 0.035045445 0.367583275 0.132110596 0.919891894\n1403638586977829376 9.604561806 -2.216280460 2.821960688 0.035186540 0.367259979 0.131037980 0.920169055\n1403638587027829504 9.569145203 -2.239965916 2.859207153 0.035382763 0.367536098 0.132634059 0.919822514\n1403638587077829376 9.526294708 -2.232838154 2.864025831 0.035039611 0.367472798 0.132268116 0.919913650\n1403638587127829504 9.467993736 -2.242739439 2.903116941 0.034436677 0.368344128 0.132570893 0.919544280\n1403638587177829376 9.443429947 -2.225563765 2.906241417 0.033120342 0.367245644 0.132230103 0.920080900\n1403638587227829504 9.399064064 -2.254148483 2.900494337 0.030026415 0.366528481 0.132727608 0.920401394\n1403638587277829376 9.362203598 -2.235453606 2.910544634 0.030055190 0.366053283 0.133191422 0.920522511\n1403638587327829504 9.315026283 -2.239601851 2.915317774 0.027785935 0.366121680 0.133220315 0.920562446\n1403638587377829376 9.284074783 -2.270278215 2.899274826 0.025732549 0.364862293 0.133951679 0.921015918\n1403638587427829504 9.219195366 -2.267073870 2.919021368 0.026932627 0.365008771 0.135446370 0.920704901\n1403638587477829376 9.174101830 -2.263524532 2.938266754 0.027142605 0.365098387 0.136271819 0.920541406\n1403638587527829504 9.140560150 -2.252721310 2.954219103 0.028727224 0.364903271 0.136412799 0.920549750\n1403638587577829376 9.092137337 -2.285102367 2.950196028 0.026589660 0.364940315 0.137837023 0.920387149\n1403638587627829504 9.049170494 -2.275084734 2.973055840 0.027978633 0.364798188 0.138488650 0.920304477\n1403638587677829376 9.010257721 -2.272697687 2.961573362 0.027482836 0.364216566 0.138137445 0.920602560\n1403638587727829504 8.946598053 -2.280646324 2.991599560 0.028005587 0.365071446 0.138264641 0.920229018\n1403638587777829376 8.917057037 -2.270457983 2.992733955 0.028589092 0.364783406 0.138806835 0.920243680\n1403638587827829504 8.867958069 -2.284283161 2.984621048 0.028113846 0.364428639 0.139351770 0.920316517\n1403638587877829376 8.827720642 -2.268548489 3.018698215 0.029143482 0.364826322 0.139800206 0.920058846\n1403638587927829504 8.779619217 -2.284710646 3.043021202 0.028794041 0.364997119 0.139953747 0.919978797\n1403638587977829376 8.748775482 -2.243638754 3.014992237 0.029174620 0.364228845 0.139231369 0.920380831\n1403638588027829504 8.692066193 -2.279031038 3.060631275 0.029016757 0.365179598 0.140166372 0.919866979\n1403638588077829376 8.649637222 -2.256331682 3.056393147 0.029243100 0.365059584 0.138761848 0.920120358\n1403638588127829504 8.595252991 -2.280060768 3.092631340 0.027533492 0.367459327 0.136233971 0.919595480\n1403638588177829376 8.579078674 -2.224698782 3.073302269 0.027853064 0.367356569 0.131064504 0.920377910\n1403638588227829504 8.530113220 -2.234874487 3.129232645 0.026262561 0.369579405 0.128940314 0.919834614\n1403638588277829376 8.473523140 -2.232118607 3.140158653 0.025657123 0.370327711 0.127564281 0.919742584\n1403638588327829504 8.437343597 -2.223661661 3.136673927 0.025696691 0.369488895 0.128127873 0.920000494\n1403638588377829376 8.397374153 -2.209249020 3.167893648 0.026025750 0.369867206 0.126719192 0.920034289\n1403638588427829504 8.338951111 -2.222878695 3.175070763 0.025148315 0.369608968 0.127645731 0.920034409\n1403638588477829376 8.293621063 -2.211273670 3.182264805 0.025592290 0.369025499 0.128462091 0.920142770\n1403638588527829504 8.245080948 -2.222023010 3.187200546 0.026086178 0.368635297 0.130308583 0.920025647\n1403638588577829376 8.223534584 -2.213885784 3.206291914 0.027323714 0.367744118 0.130683333 0.920293152\n1403638588627829504 8.163712502 -2.251395702 3.197343588 0.027583342 0.366911680 0.132825986 0.920310915\n1403638588677829376 8.103697777 -2.246830940 3.238856316 0.028439349 0.367653310 0.133229807 0.919930458\n1403638588727829504 8.076944351 -2.235874653 3.248037815 0.031782195 0.366434336 0.134665430 0.920098364\n1403638588777829376 8.008843422 -2.246198177 3.253509283 0.031966921 0.367053926 0.134566203 0.919859469\n1403638588827829504 7.966977119 -2.248328209 3.254940987 0.032357071 0.366464585 0.135506585 0.919942737\n1403638588877829376 7.899019718 -2.290948629 3.245894670 0.031823989 0.366178155 0.137911886 0.919717968\n1403638588927829504 7.860333443 -2.292425394 3.248100519 0.032143433 0.366135627 0.137680173 0.919758499\n1403638588977829376 7.810403347 -2.302630424 3.262515783 0.031805743 0.366101831 0.137829214 0.919761360\n1403638589027829504 7.767016411 -2.310839176 3.268312931 0.031193007 0.366046786 0.138616070 0.919686019\n1403638589077829376 7.705680847 -2.309940100 3.281646252 0.031139703 0.366564959 0.138435453 0.919508576\n1403638589127829504 7.662775040 -2.307372570 3.289414167 0.030670505 0.367023230 0.137208670 0.919525445\n1403638589177829376 7.609251499 -2.300412655 3.302392244 0.031361189 0.367932975 0.136494786 0.919244766\n1403638589227829504 7.565448761 -2.290496111 3.295771360 0.031676352 0.366523027 0.137643293 0.919625878\n1403638589277829376 7.525416374 -2.287510872 3.303135633 0.032979738 0.366642952 0.137355670 0.919575274\n1403638589327829504 7.472544670 -2.308324099 3.327475071 0.030693702 0.367715389 0.136282817 0.919385791\n1403638589377829376 7.424173832 -2.296527624 3.335037708 0.032012340 0.367569506 0.135379136 0.919532657\n1403638589427829504 7.369669914 -2.304257393 3.345099449 0.030696312 0.367282391 0.136741474 0.919490695\n1403638589477829376 7.338455200 -2.280513763 3.346244574 0.031191446 0.366498172 0.136460200 0.919828653\n1403638589527829504 7.278828621 -2.298110485 3.359979868 0.030199070 0.366568565 0.136738271 0.919792414\n1403638589577829376 7.227989197 -2.302916050 3.354150295 0.030322887 0.366668969 0.137619287 0.919616938\n1403638589627829504 7.184021950 -2.298239708 3.357536316 0.031049805 0.366744697 0.136514604 0.919727147\n1403638589677829376 7.113425732 -2.308878899 3.360522985 0.029652754 0.366824716 0.137758479 0.919555843\n1403638589727829504 7.083653927 -2.322245121 3.346724987 0.027388219 0.366144091 0.138555631 0.919777513\n1403638589777829376 7.052275658 -2.314402342 3.327572346 0.026646463 0.365832955 0.137386769 0.920098424\n1403638589827829504 6.985534191 -2.332076550 3.343866825 0.025353279 0.366449922 0.138545901 0.919715524\n1403638589877829376 6.939430237 -2.327554941 3.344657183 0.025438501 0.366606444 0.138084874 0.919720113\n1403638589927829504 6.879386902 -2.337142944 3.350020170 0.024539042 0.367627263 0.137465447 0.919429898\n1403638589977829376 6.830719471 -2.332949638 3.353289366 0.025186464 0.367866129 0.137793556 0.919267714\n1403638590027829504 6.775360584 -2.347182274 3.349089622 0.025368001 0.367348045 0.139663965 0.919187605\n1403638590077829376 6.747772694 -2.332761049 3.356623650 0.025106041 0.367179453 0.139195502 0.919333220\n1403638590127829504 6.694383621 -2.338009834 3.367773056 0.025869947 0.368299931 0.139335707 0.918842435\n1403638590177829376 6.633101463 -2.341693878 3.372663260 0.026082367 0.369036704 0.138750613 0.918629348\n1403638590227829504 6.593129158 -2.327300549 3.369615793 0.027273675 0.368141770 0.138335735 0.919016361\n1403638590277829376 6.564304352 -2.323022604 3.375622272 0.027830323 0.367662370 0.139768690 0.918974698\n1403638590327829504 6.535141945 -2.294866323 3.387352943 0.029100714 0.367641509 0.139411658 0.918997943\n1403638590377829376 6.472135544 -2.281068325 3.404941320 0.028948430 0.368963271 0.138966382 0.918540359\n1403638590427829504 6.389409542 -2.321859837 3.390809536 0.025199519 0.368883550 0.139832169 0.918551505\n1403638590477829376 6.347521782 -2.310046196 3.391409397 0.025419770 0.368542939 0.140847340 0.918527067\n1403638590527829504 6.296284676 -2.309417009 3.398287296 0.024884334 0.368281513 0.141465053 0.918551624\n1403638590577829376 6.252886772 -2.298522234 3.407026529 0.023742868 0.368001431 0.142146200 0.918588996\n1403638590627829504 6.204844952 -2.287135601 3.406840086 0.022451691 0.367653638 0.141849473 0.918806553\n1403638590677829376 6.167940617 -2.283358574 3.422808409 0.021511337 0.367261916 0.143550888 0.918721437\n1403638590727829504 6.116161346 -2.283556461 3.417778969 0.021386411 0.366864175 0.144919217 0.918668449\n1403638590777829376 6.071611404 -2.279799938 3.416927338 0.020504914 0.366627216 0.144274652 0.918884575\n1403638590827829504 6.020700455 -2.283283234 3.426207542 0.019494729 0.367536038 0.143443644 0.918673575\n1403638590877829376 5.955597401 -2.303019524 3.416648149 0.018326025 0.367009521 0.143987253 0.918823063\n1403638590927829504 5.923158169 -2.311928034 3.408033371 0.017564015 0.365565628 0.145687312 0.919145525\n1403638590977829376 5.882016182 -2.311094999 3.412428141 0.017423540 0.365585804 0.146007299 0.919089377\n1403638591027829504 5.848076820 -2.315245152 3.409701824 0.016509838 0.364768744 0.147253513 0.919232070\n1403638591077829376 5.799708366 -2.327604055 3.411052465 0.015615346 0.365019858 0.147857293 0.919051051\n1403638591127829504 5.751785278 -2.343800068 3.409004211 0.011151095 0.364987612 0.148860440 0.918966949\n1403638591177829376 5.712619781 -2.334223032 3.414381027 0.008544166 0.364518166 0.149132162 0.919137180\n1403638591227829504 5.676166058 -2.336084604 3.409872293 0.003168505 0.363644719 0.150621057 0.919274569\n1403638591277829376 5.625369072 -2.352707148 3.413703442 -0.002783604 0.363135993 0.153945819 0.918926120\n1403638591327829504 5.581212521 -2.363095760 3.417760849 -0.007951988 0.362415761 0.156750008 0.918706179\n1403638591377829376 5.554781437 -2.357221127 3.420239210 -0.010244201 0.361338288 0.158801928 0.918755472\n1403638591427829504 5.528275967 -2.353439093 3.429892778 -0.013095812 0.360481828 0.160350084 0.918786824\n1403638591477829376 5.491874218 -2.351799965 3.445433617 -0.015347946 0.359941751 0.162007064 0.918673038\n1403638591527829504 5.451193333 -2.351555347 3.450921535 -0.017519411 0.359501004 0.163751155 0.918497503\n1403638591577829376 5.426134109 -2.353123665 3.465774059 -0.020560002 0.359065205 0.165590987 0.918275058\n1403638591627829504 5.396014214 -2.353911638 3.478568316 -0.021284753 0.358657867 0.167052388 0.918153048\n1403638591677829376 5.374289513 -2.361044884 3.486535549 -0.021551985 0.358105123 0.167775944 0.918230593\n1403638591727829504 5.355467796 -2.349065781 3.503600121 -0.019323915 0.358469099 0.167761549 0.918140769\n1403638591777829376 5.339836121 -2.351009607 3.523548126 -0.017711416 0.359129399 0.165864393 0.918259978\n1403638591827829504 5.319228172 -2.341915131 3.552140713 -0.014712005 0.359637588 0.164933309 0.918281734\n1403638591877829376 5.307604313 -2.342924595 3.564787388 -0.012958760 0.359589428 0.163063928 0.918660820\n1403638591927829504 5.268555641 -2.355467558 3.583429337 -0.010136692 0.360324621 0.162411973 0.918523669\n1403638591977829376 5.262553692 -2.357779264 3.603080750 -0.008335020 0.360205114 0.161597073 0.918732405\n1403638592027829504 5.241069794 -2.374055386 3.626094818 -0.005225522 0.360956967 0.161413282 0.918492496\n1403638592077829376 5.228259563 -2.381168365 3.646297693 -0.003328372 0.361042559 0.160495400 0.918628573\n1403638592127829504 5.229159355 -2.396276236 3.660571098 -0.002021396 0.360233307 0.160156846 0.919009089\n1403638592177829376 5.215222359 -2.415039062 3.686885118 0.002602461 0.358932912 0.159604147 0.919612348\n1403638592227829504 5.216197491 -2.427379608 3.700589418 0.009215171 0.355562180 0.158260629 0.921110272\n1403638592277829376 5.216258526 -2.443342209 3.711054802 0.016924012 0.351141334 0.157376692 0.922846615\n1403638592327829504 5.204325676 -2.465110779 3.731812000 0.022630872 0.346925586 0.155699894 0.924601555\n1403638592377829376 5.201630592 -2.492223501 3.750051975 0.027488107 0.340311110 0.154440999 0.927135766\n1403638592427829504 5.189765930 -2.520867109 3.758628368 0.030409167 0.332454801 0.151188686 0.930425227\n1403638592477829376 5.194178581 -2.545198441 3.774950504 0.031470235 0.323608458 0.149450243 0.933783591\n1403638592527829504 5.187388420 -2.580388784 3.788628340 0.028827697 0.316519350 0.145932317 0.936850190\n1403638592577829376 5.188110828 -2.598538160 3.785263538 0.025676338 0.309448183 0.142666906 0.939802468\n1403638592627829504 5.183908463 -2.633283854 3.799357891 0.021766240 0.303694695 0.139485255 0.942252398\n1403638592677829376 5.188650608 -2.656289816 3.800739765 0.018068111 0.298008174 0.137928218 0.944373071\n1403638592727829504 5.189112663 -2.691222668 3.813286304 0.013534605 0.293594420 0.135870874 0.946128011\n1403638592777829376 5.194876671 -2.720312119 3.825438976 0.009027568 0.289647281 0.135136977 0.947502494\n1403638592827829504 5.198270798 -2.745826244 3.819865227 0.005498984 0.286038816 0.134945542 0.948652327\n1403638592877829376 5.200180054 -2.763126850 3.821622372 0.002895736 0.283373326 0.134081379 0.949585915\n1403638592927829504 5.205650806 -2.786608696 3.834491730 0.001381360 0.281900942 0.133390501 0.950124681\n1403638592977829376 5.219262123 -2.827310562 3.862112284 -0.000861052 0.281122446 0.131366923 0.950637758\n1403638593027829504 5.230901718 -2.857133150 3.877564430 -0.001020584 0.279921681 0.131949261 0.950911224\n1403638593077829376 5.236300468 -2.869792938 3.891325712 -0.001038688 0.279769152 0.132287771 0.950909078\n1403638593127829504 5.251306057 -2.901734114 3.904440880 -0.000534315 0.279240787 0.130866483 0.951261401\n1403638593177829376 5.263782501 -2.918366909 3.914912701 0.002319185 0.279311061 0.130663753 0.951265991\n1403638593227829504 5.282139778 -2.940953255 3.925959587 0.006077471 0.280744821 0.127658650 0.951235354\n1403638593277829376 5.295725346 -2.967222214 3.941148996 0.007665647 0.282983363 0.123290993 0.951136649\n1403638593327829504 5.321578026 -2.983762980 3.950102329 0.010502543 0.284256995 0.118941791 0.951283574\n1403638593377829376 5.333933830 -3.039731979 3.982622623 0.012222144 0.287943780 0.113804311 0.950782597\n1403638593427829504 5.360978127 -3.077709913 4.003998756 0.015226226 0.290340424 0.107662931 0.950725675\n1403638593477829376 5.371723175 -3.097776890 4.015819073 0.019095851 0.292347759 0.105199747 0.950316370\n1403638593527829504 5.383966446 -3.127113342 4.034851074 0.021342315 0.294310749 0.103567958 0.949841738\n1403638593577829376 5.403848648 -3.134054184 4.035371304 0.024470679 0.295402586 0.101872273 0.949610770\n1403638593627829504 5.403455734 -3.182516813 4.072544575 0.023752136 0.297772765 0.101932071 0.948881984\n1403638593677829376 5.421127796 -3.184818745 4.079658031 0.025513357 0.297996968 0.099910691 0.948980868\n1403638593727829504 5.443828583 -3.254802942 4.123060226 0.025314398 0.298764139 0.099420473 0.948796451\n1403638593777829376 5.456274033 -3.253479719 4.137272835 0.030201914 0.299249202 0.098784946 0.948566914\n1403638593827829504 5.463720798 -3.284388065 4.152642727 0.037158690 0.298761994 0.100457437 0.948297858\n1403638593877829376 5.473564148 -3.312558174 4.177124977 0.047333904 0.296903372 0.100031331 0.948473275\n1403638593927829504 5.480410576 -3.338641644 4.182579994 0.053363565 0.293861508 0.099979416 0.949105799\n1403638593977829376 5.488162994 -3.362241745 4.212093830 0.055257253 0.290160775 0.100263409 0.950105608\n1403638594027829504 5.489288807 -3.378266096 4.215940952 0.052456900 0.285962731 0.102518715 0.951295674\n1403638594077829376 5.494622231 -3.407473087 4.235219955 0.049124770 0.281925768 0.104002215 0.952516735\n1403638594127829504 5.499194622 -3.434865952 4.244620800 0.044401955 0.279379308 0.103302330 0.953574479\n1403638594177829376 5.499177933 -3.442878962 4.246799946 0.040915035 0.277283639 0.101761214 0.954507411\n1403638594227829504 5.501438141 -3.474581242 4.262999535 0.037930362 0.276316017 0.100165658 0.955079854\n1403638594277829376 5.507327080 -3.489244699 4.265060902 0.037793308 0.274549663 0.098035008 0.955815494\n1403638594327829504 5.505358696 -3.518925905 4.279995918 0.038138594 0.274137825 0.096191749 0.956107199\n1403638594377829376 5.502810955 -3.540729284 4.278768539 0.039405286 0.274349004 0.092499092 0.956359625\n1403638594427829504 5.496394157 -3.563323736 4.286446095 0.040770877 0.274684370 0.088571317 0.956577957\n1403638594477829376 5.492897034 -3.589092731 4.297215462 0.041497242 0.275041819 0.085720994 0.956703663\n1403638594527829504 5.494262695 -3.599631071 4.287472725 0.042368203 0.272548556 0.088169895 0.957156360\n1403638594577829376 5.487042427 -3.634272575 4.301017761 0.042431548 0.271317750 0.090575226 0.957278609\n1403638594627829504 5.478578568 -3.649931908 4.291952133 0.042821821 0.269407988 0.093521260 0.957517326\n1403638594677829376 5.478127480 -3.698549986 4.294055462 0.041783158 0.267896295 0.096122205 0.957729757\n1403638594727829504 5.470202446 -3.718766451 4.292121887 0.041451260 0.267343163 0.098042481 0.957704067\n1403638594777829376 5.462028980 -3.744283438 4.299064159 0.041074313 0.267275453 0.098924272 0.957648516\n1403638594827829504 5.458113670 -3.768617392 4.302255630 0.040874127 0.266902864 0.100135155 0.957635224\n1403638594877829376 5.447931767 -3.785183907 4.285111904 0.041000493 0.266412556 0.100735262 0.957703352\n1403638594927829504 5.438467979 -3.798086643 4.285068512 0.039658424 0.266919702 0.101244390 0.957564950\n1403638594977829376 5.423432350 -3.825796127 4.292614937 0.037547432 0.267863601 0.101313263 0.957379222\n1403638595027829504 5.410705566 -3.847139120 4.289735794 0.036289483 0.267568916 0.103399776 0.957287073\n1403638595077829376 5.402403831 -3.854577303 4.287163734 0.035236120 0.267516375 0.103449270 0.957335711\n1403638595127829504 5.383991241 -3.860368490 4.285087585 0.035074543 0.268062681 0.104739711 0.957048476\n1403638595177829376 5.382266045 -3.871667862 4.289723873 0.034594353 0.267754912 0.104972929 0.957126558\n1403638595227829504 5.367632389 -3.879710436 4.296571732 0.034273565 0.268751949 0.104528420 0.956907272\n1403638595277829376 5.360919952 -3.888943672 4.298596859 0.033534162 0.268570811 0.104817212 0.956952751\n1403638595327829504 5.349066257 -3.885953188 4.288541794 0.033968329 0.268483013 0.104199558 0.957029521\n1403638595377829376 5.334264755 -3.889668465 4.297752380 0.034268875 0.268781483 0.105374113 0.956806421\n1403638595427829504 5.325860500 -3.891411066 4.303482056 0.034327809 0.268822491 0.105220079 0.956809700\n1403638595477829376 5.316079140 -3.890149593 4.300229073 0.033597507 0.268584192 0.105733283 0.956845999\n1403638595527829504 5.299479485 -3.896982908 4.305083275 0.032973159 0.268772840 0.105189472 0.956874669\n1403638595577829376 5.280128002 -3.895881414 4.310770035 0.032252487 0.268932849 0.105551586 0.956814349\n1403638595627829504 5.268645287 -3.890377760 4.305480957 0.032345988 0.268960774 0.104690365 0.956897974\n1403638595677829376 5.262870789 -3.891405821 4.306807518 0.032065291 0.269307137 0.102516480 0.957045376\n1403638595727829504 5.251739502 -3.894369602 4.298344612 0.030795744 0.270064801 0.099689096 0.957172215\n1403638595777829376 5.239097118 -3.900881290 4.302618504 0.029932532 0.270990193 0.097721852 0.957140982\n1403638595827829504 5.224239349 -3.903228998 4.291648388 0.029172519 0.271361738 0.096891604 0.957143545\n1403638595877829376 5.209966183 -3.905805349 4.294198990 0.029038506 0.271579206 0.096654207 0.957109988\n1403638595927829504 5.197551250 -3.905403137 4.299242020 0.029305300 0.272118151 0.095944792 0.957020104\n1403638595977829376 5.184546471 -3.900176287 4.303434849 0.029179100 0.272795081 0.094289124 0.956995785\n1403638596027829504 5.168725967 -3.893613577 4.309501648 0.029068533 0.274003148 0.091435999 0.956930935\n1403638596077829376 5.156652927 -3.886249304 4.314170837 0.026593981 0.276087016 0.086257003 0.956884801\n1403638596127829504 5.135838032 -3.872286081 4.306406975 0.025404474 0.278288335 0.080459677 0.956784487\n1403638596177829376 5.123479843 -3.864804029 4.314683914 0.022700049 0.280570179 0.073156394 0.956772327\n1403638596227829504 5.102001667 -3.858180285 4.321959972 0.020451050 0.283038259 0.067183398 0.956534147\n1403638596277829376 5.073881149 -3.853434086 4.335096359 0.018094724 0.285871059 0.059907891 0.956222415\n1403638596327829504 5.054677010 -3.851866484 4.340902328 0.016811175 0.287268430 0.053825997 0.956188738\n1403638596377829376 5.034088135 -3.851955414 4.342415810 0.016377050 0.288736403 0.048482075 0.956040025\n1403638596427829504 4.999310493 -3.853346586 4.349268913 0.015823284 0.290055424 0.045297161 0.955806315\n1403638596477829376 4.961982250 -3.852137327 4.353168488 0.016641881 0.291011065 0.041660421 0.955667317\n1403638596527829504 4.930772781 -3.864312649 4.350541115 0.015212161 0.292060256 0.037614886 0.955538869\n1403638596577829376 4.896678925 -3.878052473 4.364449501 0.013623407 0.293033868 0.033297032 0.955424964\n1403638596627829504 4.851714134 -3.885027170 4.360537052 0.013214512 0.294483155 0.029087998 0.955122471\n1403638596677829376 4.806916237 -3.905128717 4.373192310 0.011866213 0.295968026 0.024298556 0.954815030\n1403638596727829504 4.757575989 -3.927609205 4.381753445 0.010481478 0.296820194 0.021323306 0.954637766\n1403638596777829376 4.697045326 -3.949335337 4.402158737 0.010800001 0.297962546 0.019119106 0.954324961\n1403638596827829504 4.641568661 -3.968801737 4.409387589 0.010684616 0.298630685 0.016707385 0.954162717\n1403638596877829376 4.580846786 -3.995430470 4.417005539 0.011565899 0.298674494 0.014610623 0.954173148\n1403638596927829504 4.517395496 -4.024001122 4.430218220 0.012170028 0.299244255 0.013099319 0.954008996\n1403638596977829376 4.446917534 -4.045238495 4.439257145 0.013583282 0.299353182 0.012732531 0.953960717\n1403638597027829504 4.377866745 -4.076951981 4.460612774 0.013849004 0.300061226 0.012092291 0.953742743\n1403638597077829376 4.282540798 -4.106673241 4.475297451 0.014342299 0.301373243 0.010663161 0.953338742\n1403638597127829504 4.193775654 -4.144068718 4.516538620 0.015100224 0.303415865 0.009673829 0.952689469\n1403638597177829376 4.127375126 -4.163805962 4.509012699 0.016138544 0.302049398 0.009119386 0.953112006\n1403638597227829504 4.030566216 -4.194839001 4.560812950 0.018426104 0.303515077 0.010314415 0.952592611\n1403638597277829376 3.941104174 -4.226937771 4.583395958 0.020108692 0.303205013 0.012631029 0.952629447\n1403638597327829504 3.830721855 -4.240061283 4.603356838 0.023416255 0.302571833 0.015951412 0.952705324\n1403638597377829376 3.729195118 -4.258355141 4.638972759 0.025975993 0.302233011 0.019666547 0.952677071\n1403638597427829504 3.624462843 -4.278290749 4.660605431 0.029179985 0.300829411 0.024669802 0.952912152\n1403638597477829376 3.498102427 -4.306406975 4.706294537 0.033621568 0.299942404 0.030073689 0.952890158\n1403638597527829504 3.404399157 -4.332138062 4.739193916 0.038664948 0.296423078 0.037324362 0.953543544\n1403638597577829376 3.290154219 -4.346771240 4.796833515 0.044247296 0.295212507 0.044469722 0.953369915\n1403638597627829504 3.185333490 -4.364115715 4.805747032 0.046307288 0.293009579 0.047682922 0.953796268\n1403638597677829376 3.032903910 -4.386294842 4.839041233 0.048158277 0.294093341 0.050191116 0.953242242\n1403638597727829504 2.926667452 -4.394744873 4.870290756 0.048091996 0.293510050 0.049487215 0.953462124\n1403638597777829376 2.801791191 -4.412808895 4.921069622 0.044979606 0.294195026 0.044489194 0.953649223\n1403638597827829504 2.697653770 -4.428873062 4.916050911 0.042144764 0.290797561 0.038277678 0.955089211\n1403638597877829376 2.569505930 -4.434463978 4.982571125 0.040832873 0.290319473 0.031974263 0.955523372\n1403638597927829504 2.467825413 -4.446226120 4.991672039 0.038107712 0.286960453 0.026090378 0.956828475\n1403638597977829376 2.331464529 -4.465212345 5.021028042 0.037407663 0.284529328 0.023892600 0.957639217\n1403638598027829504 2.201074123 -4.481945038 5.057196617 0.037191320 0.281735778 0.022323798 0.958510995\n1403638598077829376 2.055446625 -4.501400471 5.108133793 0.039778024 0.277893364 0.025286900 0.959454834\n1403638598127829504 1.937956214 -4.510578156 5.151627064 0.042172648 0.270061880 0.034583271 0.961297035\n1403638598177829376 1.802521229 -4.526921272 5.166562557 0.043297157 0.263635218 0.044153553 0.962638199\n1403638598227829504 1.674713492 -4.531569004 5.181793690 0.045348369 0.257179141 0.052102882 0.963891983\n1403638598277829376 1.531613350 -4.560628891 5.236528873 0.043751732 0.253099680 0.060315009 0.964566469\n1403638598327829504 1.331318378 -4.582771301 5.260026932 0.043435611 0.251039296 0.067938775 0.964612305\n1403638598377829376 1.200500131 -4.605439663 5.285687923 0.041920405 0.247693270 0.072503500 0.965211868\n1403638598427829504 1.047980666 -4.620987415 5.293895721 0.039839204 0.246486336 0.074017689 0.965494037\n1403638598477829376 0.916445494 -4.632286549 5.350689888 0.038642623 0.245531246 0.075744189 0.965652108\n1403638598527829504 0.785524607 -4.641910553 5.365026474 0.038576622 0.241178393 0.076923691 0.966657937\n1403638598577829376 0.657896876 -4.653347492 5.377328396 0.036130480 0.236693352 0.077493042 0.967814922\n1403638598627829504 0.513791680 -4.660701752 5.418951035 0.034556311 0.233697131 0.075363517 0.968768239\n1403638598677829376 0.412835836 -4.665288925 5.439718246 0.034124605 0.226882428 0.072596811 0.970613003\n1403638598727829504 0.260639071 -4.674283504 5.453991413 0.032986980 0.221153200 0.069373131 0.972209096\n1403638598777829376 0.104272366 -4.684669018 5.474150658 0.033061814 0.213940486 0.067735225 0.973934472\n1403638598827829504 -0.014085531 -4.682374001 5.485894680 0.034851830 0.205176979 0.063599117 0.976034284\n1403638598877829376 -0.157758951 -4.699477196 5.512273788 0.034481734 0.197305024 0.061002191 0.977834582\n1403638598927829504 -0.255451560 -4.702234745 5.539980412 0.033972647 0.187923059 0.055305697 0.980036736\n1403638598977829376 -0.448142052 -4.729649067 5.563650131 0.033650469 0.180082589 0.052873492 0.981652796\n1403638599027829504 -0.565746903 -4.734062672 5.571291447 0.034089804 0.169045493 0.050274517 0.983734667\n1403638599077829376 -0.657626033 -4.745944500 5.574980736 0.034625281 0.156791985 0.045040809 0.985996306\n1403638599127829504 -0.806042194 -4.762068748 5.589298248 0.034447376 0.147948906 0.040371079 0.987570107\n1403638599177829376 -0.969260454 -4.779544830 5.629652977 0.035134312 0.139474034 0.037360214 0.988896728\n1403638599227829504 -1.103911400 -4.785284519 5.638544083 0.034902506 0.129223049 0.031876970 0.990488291\n1403638599277829376 -1.200196624 -4.800775528 5.642938137 0.034547925 0.117037997 0.027514169 0.992144883\n1403638599327829504 -1.337380648 -4.810932159 5.647642612 0.033360757 0.106384248 0.023891171 0.993478060\n1403638599377829376 -1.510571957 -4.836847782 5.696279049 0.031025756 0.099474147 0.020214282 0.994350851\n1403638599427829504 -1.634839654 -4.856458664 5.696918011 0.029257907 0.090786189 0.015737461 0.995316088\n1403638599477829376 -1.746937037 -4.864565372 5.705965996 0.028597243 0.082094751 0.014155065 0.996113598\n1403638599527829504 -1.885441542 -4.883747101 5.728448391 0.026707431 0.077371128 0.010225270 0.996592104\n1403638599577829376 -2.046999216 -4.896396160 5.757905960 0.025375444 0.074539714 0.010310452 0.996841788\n1403638599627829504 -2.169808388 -4.909708500 5.765356064 0.024936754 0.070443176 0.010432137 0.997149467\n1403638599677829376 -2.304447174 -4.917273045 5.790004253 0.023745626 0.067714810 0.008991422 0.997381568\n1403638599727829504 -2.407937050 -4.946840286 5.760691643 0.021566628 0.064620763 0.008807669 0.997637928\n1403638599777829376 -2.587861538 -4.941206455 5.830663204 0.023514546 0.067339189 0.008436544 0.997417331\n1403638599827829504 -2.691968203 -4.957530975 5.842763424 0.021816630 0.065154433 0.010405259 0.997582376\n1403638599877829376 -2.832993507 -4.971380711 5.852143288 0.020299766 0.065244183 0.011276773 0.997599065\n1403638599927829504 -2.941160679 -4.975141048 5.878129005 0.020145323 0.063714392 0.014011127 0.997666419\n1403638599977829376 -3.085513115 -4.983035088 5.916674137 0.021201914 0.064973138 0.017763108 0.997503579\n1403638600027829504 -3.214420557 -4.985681057 5.931069851 0.021967730 0.064489521 0.022346126 0.997426271\n1403638600077829376 -3.323395014 -5.001262665 5.943749905 0.019040205 0.062669642 0.027278032 0.997479737\n1403638600127829504 -3.424546242 -5.011120796 5.946311951 0.017736195 0.059837967 0.034814894 0.997443140\n1403638600177829376 -3.602914810 -5.006550312 6.020356178 0.017653478 0.059891462 0.045046765 0.997031689\n1403638600227829504 -3.714601040 -5.009798527 6.037330627 0.015022598 0.057759188 0.052415177 0.996840417\n1403638600277829376 -3.841444969 -5.020071507 6.055922508 0.013827574 0.056231670 0.059444230 0.996550620\n1403638600327829504 -3.949120045 -5.018988132 6.088999748 0.011646890 0.054823332 0.065209590 0.996296346\n1403638600377829376 -4.058969975 -5.018716812 6.107618332 0.011327475 0.053649597 0.070757568 0.995985329\n1403638600427829504 -4.161320210 -5.028729916 6.126664639 0.009376165 0.051361930 0.076703347 0.995685995\n1403638600477829376 -4.278271198 -5.032040596 6.177936077 0.009370031 0.051830411 0.079517715 0.995440960\n1403638600527829504 -4.377244473 -5.042063236 6.204263210 0.008512841 0.052166995 0.079237930 0.995453417\n1403638600577829376 -4.474592209 -5.053060055 6.229653358 0.007968630 0.052749604 0.078753315 0.995465636\n1403638600627829504 -4.568127632 -5.067175388 6.253285885 0.005797681 0.052917294 0.080191247 0.995356977\n1403638600677829376 -4.654773712 -5.084097385 6.273343563 0.005142448 0.051682267 0.083224423 0.995176435\n1403638600727829504 -4.738918781 -5.097941399 6.304511070 0.001896404 0.052192282 0.081647031 0.995292008\n1403638600777829376 -4.818641663 -5.116329670 6.326798439 -0.001398643 0.051002070 0.082511090 0.995283246\n1403638600827829504 -4.899702549 -5.138128281 6.355792046 -0.005328153 0.052704271 0.077088974 0.995615959\n1403638600877829376 -4.974120617 -5.159553528 6.383660793 -0.008461911 0.055092730 0.069334216 0.996035099\n1403638600927829504 -5.043811798 -5.178716183 6.414990902 -0.011238622 0.058251996 0.058366582 0.996530831\n1403638600977829376 -5.111457825 -5.200759411 6.444442749 -0.012547013 0.060790215 0.048998304 0.996868253\n1403638601027829504 -5.180356026 -5.220257759 6.479063988 -0.013305525 0.063022576 0.041769955 0.997048855\n1403638601077829376 -5.245740891 -5.240478039 6.513415337 -0.013305171 0.063814200 0.036881126 0.997191310\n1403638601127829504 -5.312823772 -5.260053158 6.552072048 -0.011506988 0.065384157 0.032852937 0.997252822\n1403638601177829376 -5.372230530 -5.277163982 6.593897820 -0.011140083 0.066794343 0.027242523 0.997332573\n1403638601227829504 -5.432737827 -5.296140671 6.637059212 -0.006544705 0.068330802 0.021761544 0.997403860\n1403638601277829376 -5.494970322 -5.312529087 6.677299976 0.000043023 0.070244715 0.014910877 0.997418344\n1403638601327829504 -5.555568695 -5.333127499 6.717872620 0.006211927 0.069598123 0.011916600 0.997484565\n1403638601377829376 -5.622241974 -5.352573872 6.756078720 0.009410318 0.065557949 0.012775342 0.997722626\n1403638601427829504 -5.681661606 -5.374962807 6.794817448 0.014886661 0.059084553 0.014974857 0.998029649\n1403638601477829376 -5.717432976 -5.392270565 6.818307877 0.018225910 0.051151879 0.016284997 0.998391747\n1403638601527829504 -5.764143467 -5.404486179 6.970673561 0.025842482 0.045629565 0.014338295 0.998521149\n1403638601577829376 -5.853093624 -5.444962025 6.941246510 0.027162565 0.034965899 0.009100490 0.998977840\n1403638601627829504 -5.929717064 -5.473906517 6.969193935 0.028607512 0.026328975 0.003899368 0.999236286\n1403638601677829376 -5.984160900 -5.500854969 7.023687363 0.030673208 0.015240498 -0.002798618 0.999409318\n1403638601727829504 -6.059230328 -5.534045219 7.064243317 0.031416140 0.003251402 -0.009470533 0.999456227\n1403638601777829376 -6.125277519 -5.553379059 7.142085552 0.035689455 -0.009744584 -0.016843008 0.999173462\n1403638601827829504 -6.150633335 -5.584057331 7.189567089 0.037679818 -0.026021715 -0.025673531 0.998621047\n1403638601877829376 -6.263808727 -5.617369175 7.196065903 0.040594507 -0.037532769 -0.033552501 0.997906566\n1403638601927829504 -6.364777088 -5.656824112 7.253642082 0.040677465 -0.048157241 -0.040413003 0.997192562\n1403638601977829376 -6.400399208 -5.686355114 7.289078236 0.041390963 -0.062298752 -0.045521878 0.996159315\n1403638602027829504 -6.462602615 -5.725352764 7.324274063 0.040155586 -0.073254436 -0.049861252 0.995256305\n1403638602077829376 -6.540471077 -5.748544693 7.369945526 0.040630464 -0.081339106 -0.054079887 0.994388521\n1403638602127829504 -6.602865219 -5.777484417 7.402418137 0.042123701 -0.088309258 -0.058937605 0.993455291\n1403638602177829376 -6.625972271 -5.791073799 7.450211525 0.045629863 -0.098047763 -0.063801132 0.992085695\n1403638602227829504 -6.703083992 -5.816142559 7.484718323 0.049242627 -0.104439594 -0.069700487 0.990862966\n1403638602277829376 -6.760111809 -5.836679935 7.517992973 0.053006653 -0.114259712 -0.074985743 0.989197731\n1403638602327829504 -6.809473038 -5.858814716 7.552958012 0.059286587 -0.126434162 -0.076846436 0.987215340\n1403638602377829376 -6.864405632 -5.859779835 7.593523026 0.067830451 -0.142313167 -0.073042370 0.984789729\n1403638602427829504 -6.925100327 -5.898112774 7.608724594 0.079753958 -0.158718973 -0.068266444 0.981726706\n1403638602477829376 -7.089284897 -5.942330360 7.639523983 0.096365832 -0.169503644 -0.061821308 0.978856623\n1403638602527829504 -7.155654430 -5.980433941 7.660982609 0.110308565 -0.186300218 -0.054665506 0.974749148\n1403638602577829376 -7.236549854 -5.991127014 7.692498207 0.123957507 -0.201566070 -0.047270939 0.970448911\n1403638602627829504 -7.303381920 -6.019610405 7.705401897 0.130163863 -0.214718506 -0.045575861 0.966889918\n1403638602677829376 -7.363142490 -6.039750099 7.712023735 0.132122219 -0.226157799 -0.047472626 0.963920474\n1403638602727829504 -7.419607639 -6.062808990 7.715724468 0.131807551 -0.237224653 -0.050928276 0.961123049\n1403638602777829376 -7.474676609 -6.086410046 7.714276314 0.129895598 -0.246223688 -0.058150850 0.958707213\n1403638602827829504 -7.502786636 -6.109251022 7.705145836 0.128445476 -0.257435441 -0.064352393 0.955556154\n1403638602877829376 -7.565792084 -6.132635117 7.701844692 0.125861555 -0.267435879 -0.068631262 0.952851892\n1403638602927829504 -7.621091366 -6.151577950 7.690368652 0.120915897 -0.278194129 -0.071162939 0.950222731\n1403638602977829376 -7.658585548 -6.163605213 7.679353714 0.115507759 -0.292227745 -0.070143208 0.946752787\n1403638603027829504 -7.741872787 -6.279605865 7.578237534 0.106192306 -0.302625477 -0.071724534 0.944455683\n1403638603077829376 -7.767183781 -6.269154072 7.588334084 0.107629217 -0.314936340 -0.073975019 0.940084457\n1403638603127829504 -7.744635105 -6.216563225 7.615760803 0.113727458 -0.328864396 -0.073612094 0.934609830\n1403638603177829376 -7.766088486 -6.211146355 7.612779617 0.114532962 -0.337433219 -0.077496909 0.931136489\n1403638603227829504 -7.784866333 -6.222293854 7.589586258 0.106779926 -0.343378931 -0.083940826 0.929323912\n1403638603277829376 -7.803934097 -6.222447872 7.562334061 0.095138222 -0.346674204 -0.091668069 0.928634882\n1403638603327829504 -7.827473640 -6.218679905 7.540537357 0.081606604 -0.348362565 -0.099929295 0.928438485\n1403638603377829376 -7.841087818 -6.226599216 7.512166023 0.068821080 -0.349844009 -0.106964581 0.928133309\n1403638603427829504 -7.859056950 -6.219774246 7.490714073 0.059050228 -0.350854397 -0.111650065 0.927873075\n1403638603477829376 -7.868395329 -6.215635777 7.467588902 0.052239388 -0.351769775 -0.114386380 0.927601635\n1403638603527829504 -7.880498886 -6.210907936 7.436971188 0.050461229 -0.352568537 -0.117216170 0.927043438\n1403638603577829376 -7.890473366 -6.207690239 7.411633968 0.053171590 -0.355303586 -0.117962845 0.925752044\n1403638603627829504 -7.894780636 -6.201726437 7.392619133 0.058055695 -0.358134985 -0.116933271 0.924497426\n1403638603677829376 -7.906638622 -6.187301159 7.377023220 0.064483702 -0.358982474 -0.118277185 0.923571289\n1403638603727829504 -7.916075230 -6.178475857 7.356004715 0.071166374 -0.357953340 -0.123147577 0.922843099\n1403638603777829376 -7.926681519 -6.164259911 7.331606865 0.077774666 -0.356438428 -0.127947450 0.922242999\n1403638603827829504 -7.934203625 -6.148399353 7.315636635 0.083571397 -0.355335742 -0.131820589 0.921615779\n1403638603877829376 -7.938672066 -6.132163525 7.295006275 0.090181284 -0.353560776 -0.136502936 0.920993507\n1403638603927829504 -7.941536903 -6.114301682 7.271055698 0.094744258 -0.351985037 -0.139961243 0.920619845\n1403638603977829376 -7.946766853 -6.094413757 7.249003410 0.101173617 -0.350930601 -0.142264724 0.919984996\n1403638604027829504 -7.948512077 -6.074240685 7.221390724 0.103055201 -0.348957241 -0.145716891 0.919986427\n1403638604077829376 -7.951828003 -6.047521591 7.193159103 0.106946670 -0.347321659 -0.147808388 0.919827580\n1403638604127829504 -7.953277588 -6.021359444 7.161252022 0.108490959 -0.346693128 -0.149513453 0.919608235\n1403638604177829376 -7.955891132 -5.996604919 7.131345749 0.107939571 -0.347177118 -0.149057359 0.919564605\n1403638604227829504 -7.957430363 -5.978397369 7.092659950 0.105894662 -0.348919451 -0.146170735 0.919606268\n1403638604277829376 -7.958557129 -5.952944279 7.048629761 0.101672560 -0.350482404 -0.142475098 0.920068264\n1403638604327829504 -7.957966805 -5.932927132 7.000654221 0.095397852 -0.352332443 -0.138804600 0.920594633\n1403638604377829376 -7.955646992 -5.905725479 6.953613281 0.089165263 -0.353789747 -0.136253685 0.921041429\n1403638604427829504 -7.954674721 -5.884039402 6.903035641 0.082645059 -0.353974551 -0.135611668 0.921673119\n1403638604477829376 -7.949030876 -5.864638329 6.849095821 0.076171376 -0.353074729 -0.137912244 0.922234416\n1403638604527829504 -7.948217392 -5.845639229 6.800839901 0.070257314 -0.353118420 -0.137934327 0.922683835\n1403638604577829376 -7.938726902 -5.830435753 6.742074490 0.067892842 -0.352751344 -0.140225872 0.922655821\n1403638604627829504 -7.936887264 -5.804444790 6.692566872 0.064635135 -0.353028268 -0.138582870 0.923032045\n1403638604677829376 -7.933769703 -5.783750534 6.626726151 0.062097389 -0.353594452 -0.137007013 0.923224807\n1403638604727829504 -7.929761887 -5.756657600 6.583861351 0.060402349 -0.354857802 -0.134444699 0.923229158\n1403638604777829376 -7.926345825 -5.730506897 6.532879829 0.059304427 -0.355790973 -0.131885320 0.923310399\n1403638604827829504 -7.927593231 -5.711379051 6.479197502 0.056335684 -0.356092364 -0.130622104 0.923559666\n1403638604877829376 -7.918675900 -5.685821056 6.425674438 0.053432059 -0.355998069 -0.130933642 0.923724413\n1403638604927829504 -7.911804676 -5.665836334 6.368844509 0.049288556 -0.355096012 -0.132866681 0.924025893\n1403638604977829376 -7.905692101 -5.642848492 6.318658829 0.043314621 -0.354982406 -0.133849725 0.924227059\n1403638605027829504 -7.901997089 -5.625124931 6.261389256 0.036752887 -0.354299128 -0.135822088 0.924485624\n1403638605077829376 -7.895728588 -5.608333588 6.208052635 0.031495210 -0.353867888 -0.137296855 0.924627006\n1403638605127829504 -7.882303715 -5.593008518 6.158082962 0.026503613 -0.354228139 -0.138024971 0.924537241\n1403638605177829376 -7.881845474 -5.579221725 6.099359512 0.023917735 -0.353156179 -0.139799073 0.924751222\n1403638605227829504 -7.881296635 -5.569488049 6.050004959 0.022683484 -0.352124274 -0.141929924 0.924851239\n1403638605277829376 -7.878110409 -5.553859711 5.998869896 0.022162167 -0.351053178 -0.144318670 0.924901426\n1403638605327829504 -7.873998642 -5.539029598 5.958072186 0.024517667 -0.350146383 -0.147062212 0.924753547\n1403638605377829376 -7.876601696 -5.524001598 5.912592411 0.030442899 -0.348434001 -0.151463583 0.924513817\n1403638605427829504 -7.876256943 -5.513216972 5.859608650 0.037007727 -0.346160859 -0.155885816 0.924393177\n1403638605477829376 -7.867468357 -5.501672745 5.818966866 0.046306625 -0.345343143 -0.160020560 0.923573077\n1403638605527829504 -7.869491577 -5.484599113 5.774528503 0.053591922 -0.343793631 -0.163625538 0.923125386\n1403638605577829376 -7.876754761 -5.465961933 5.735267162 0.060193632 -0.342311174 -0.167675763 0.922542453\n1403638605627829504 -7.881963730 -5.448533535 5.686726093 0.065453574 -0.340417802 -0.171616897 0.922160089\n1403638605677829376 -7.875468254 -5.431048393 5.644320488 0.068842165 -0.340389371 -0.173254356 0.921617448\n1403638605727829504 -7.884301662 -5.416318417 5.592814445 0.070038632 -0.339679539 -0.175214306 0.921418667\n1403638605777829376 -7.893616676 -5.392147541 5.549686909 0.070290156 -0.339760065 -0.175363600 0.921341419\n1403638605827829504 -7.906125546 -5.377986908 5.496790886 0.069414936 -0.338841796 -0.176326379 0.921562195\n1403638605877829376 -7.915564537 -5.368144035 5.440930367 0.069812618 -0.338046521 -0.178632408 0.921380103\n1403638605927829504 -7.928072929 -5.348706722 5.387621403 0.070399530 -0.337116629 -0.179610178 0.921486020\n1403638605977829376 -7.934073925 -5.334698200 5.335931301 0.071467958 -0.336551547 -0.181543961 0.921231389\n1403638606027829504 -7.958937645 -5.317063332 5.279255390 0.071607716 -0.335196882 -0.182992250 0.921427846\n1403638606077829376 -7.968911171 -5.307917595 5.214292526 0.071337633 -0.334336936 -0.185055301 0.921349168\n1403638606127829504 -7.983994484 -5.284792900 5.157691479 0.071807869 -0.333748609 -0.185605988 0.921415210\n1403638606177829376 -8.001255035 -5.269423008 5.099902630 0.071681380 -0.332960933 -0.187802777 0.921264887\n1403638606227829504 -8.029590607 -5.247225761 5.039988518 0.071106277 -0.331607282 -0.189071998 0.921537995\n1403638606277829376 -8.048544884 -5.222383022 4.982153893 0.070109606 -0.331426233 -0.189226046 0.921647906\n1403638606327829504 -8.084924698 -5.188314915 4.927342892 0.066121988 -0.332128584 -0.186112985 0.922323406\n1403638606377829376 -8.095442772 -5.169883251 4.852193832 0.056631718 -0.334285557 -0.181396961 0.923114955\n1403638606427829504 -8.126213074 -5.137013912 4.790718079 0.049241610 -0.335731566 -0.176793188 0.923906803\n1403638606477829376 -8.157583237 -5.104018211 4.736908436 0.040859733 -0.337901801 -0.171330661 0.924553216\n1403638606527829504 -8.191276550 -5.070002556 4.664419651 0.032460850 -0.339781255 -0.165792271 0.925207019\n1403638606577829376 -8.205476761 -5.036242485 4.608887672 0.025923375 -0.343363404 -0.162642926 0.924649596\n1403638606627829504 -8.232961655 -5.007703304 4.546840668 0.019936813 -0.346391439 -0.161319405 0.923900187\n1403638606677829376 -8.264451981 -4.965394020 4.490299225 0.016713772 -0.350357473 -0.160980061 0.922526836\n1403638606727829504 -8.298439026 -4.928761005 4.433274269 0.011960149 -0.354634970 -0.163889229 0.920451701\n1403638606777829376 -8.338986397 -4.893773079 4.376862049 0.008961256 -0.359977812 -0.165917471 0.918045223\n1403638606827829504 -8.376460075 -4.860989094 4.325924873 0.006188304 -0.366831362 -0.169853330 0.914629042\n1403638606877829376 -8.407819748 -4.826809883 4.268067360 0.003031491 -0.375467211 -0.171992645 0.910732508\n1403638606927829504 -8.461802483 -4.787725449 4.218336105 0.003338602 -0.383440942 -0.176740035 0.906490386\n1403638606977829376 -8.513999939 -4.750474453 4.165334702 0.002575057 -0.392503113 -0.179541707 0.902052939\n1403638607027829504 -8.552336693 -4.729388714 4.114089966 0.001775935 -0.403184325 -0.182075307 0.896820962\n1403638607077829376 -8.582916260 -4.709407806 4.065366268 0.001025860 -0.414162129 -0.183790177 0.891453803\n1403638607127829504 -8.635470390 -4.690597057 4.028587818 0.000582505 -0.425301850 -0.181389362 0.886688173\n1403638607177829376 -8.682231903 -4.662081718 3.973192692 0.007217892 -0.432704866 -0.181706518 0.883004606\n1403638607227829504 -8.738875389 -4.648918152 3.939589739 0.012966391 -0.440971702 -0.179946095 0.879201472\n1403638607277829376 -8.792287827 -4.628479004 3.891841412 0.021458533 -0.446683854 -0.178337321 0.876475275\n1403638607327829504 -8.847495079 -4.608836174 3.832255840 0.025546130 -0.451225460 -0.174412593 0.874827564\n1403638607377829376 -8.905343056 -4.582871437 3.801748991 0.029926555 -0.456393003 -0.171381146 0.872604370\n1403638607427829504 -8.956891060 -4.562096596 3.762734175 0.032119472 -0.459664285 -0.170376822 0.871004522\n1403638607477829376 -9.005084038 -4.530531406 3.725897312 0.031668302 -0.462051332 -0.168932348 0.870038807\n1403638607527829504 -9.056232452 -4.509915829 3.695784092 0.031105168 -0.464161843 -0.168346971 0.869048655\n1403638607577829376 -9.110142708 -4.477337360 3.675041437 0.032002423 -0.466072828 -0.169747531 0.867719829\n1403638607627829504 -9.159386635 -4.450417042 3.621090889 0.032609850 -0.465607435 -0.169302449 0.868034005\n1403638607677829376 -9.216147423 -4.417071819 3.607599974 0.034390606 -0.466662616 -0.169044524 0.867448688\n1403638607727829504 -9.268505096 -4.394126415 3.580969572 0.036226608 -0.466238409 -0.169850066 0.867444694\n1403638607777829376 -9.313913345 -4.368385792 3.559635162 0.036632504 -0.466012806 -0.170080945 0.867503643\n1403638607827829504 -9.354355812 -4.334626675 3.524766922 0.036216818 -0.465433270 -0.169957861 0.867856324\n1403638607877829376 -9.413924217 -4.308584690 3.509981155 0.033506788 -0.465693831 -0.167605191 0.868282795\n1403638607927829504 -9.455654144 -4.274601936 3.486627579 0.029514218 -0.466179341 -0.165041402 0.868658185\n1403638607977829376 -9.501375198 -4.240564346 3.463322401 0.027318804 -0.465955466 -0.163251892 0.869188130\n1403638608027829504 -9.548451424 -4.210670948 3.459342241 0.028308660 -0.466913462 -0.161221981 0.869021237\n1403638608077829376 -9.598039627 -4.173969746 3.443435192 0.031219803 -0.465968221 -0.160958305 0.869477630\n1403638608127829504 -9.640977859 -4.142394543 3.426989555 0.034418635 -0.464847445 -0.161249191 0.869902849\n1403638608177829376 -9.683280945 -4.110082626 3.409889460 0.037753329 -0.462824255 -0.163399845 0.870441794\n1403638608227829504 -9.725041389 -4.072895527 3.408688545 0.042946629 -0.462447286 -0.163942963 0.870299280\n1403638608277829376 -9.763561249 -4.038629532 3.401760578 0.047195021 -0.462173164 -0.163745940 0.870261967\n1403638608327829504 -9.807003975 -3.996132851 3.390149832 0.052982546 -0.461820096 -0.162834242 0.870287359\n1403638608377829376 -9.848093033 -3.961578131 3.380275488 0.058002289 -0.461413473 -0.162931144 0.870164812\n1403638608427829504 -9.885214806 -3.926482677 3.374444485 0.058983590 -0.461872041 -0.162114486 0.870008111\n1403638608477829376 -9.923299789 -3.890323877 3.365479469 0.057836786 -0.461869568 -0.162713021 0.869974673\n1403638608527829504 -9.959758759 -3.847954988 3.365615129 0.055990428 -0.461892158 -0.163782597 0.869882762\n1403638608577829376 -9.996797562 -3.803833485 3.350975037 0.056060281 -0.460989088 -0.164399564 0.870240808\n1403638608627829504 -10.031130791 -3.763997555 3.346333265 0.058054488 -0.462462425 -0.161026940 0.869958937\n1403638608677829376 -10.066133499 -3.726310492 3.336981773 0.060115259 -0.464079171 -0.158177152 0.869480729\n1403638608727829504 -10.093091965 -3.683184385 3.332434654 0.062240284 -0.465044469 -0.156755611 0.869072795\n1403638608777829376 -10.119099617 -3.637507677 3.305584431 0.061083611 -0.463716865 -0.157899514 0.869656920\n1403638608827829504 -10.155209541 -3.610520363 3.317790508 0.057497367 -0.465123236 -0.159222469 0.868908882\n1403638608877829376 -10.180532455 -3.572933674 3.301190615 0.054316964 -0.464810967 -0.160139605 0.869112015\n1403638608927829504 -10.204109192 -3.537511587 3.284327984 0.050994653 -0.464481711 -0.161263123 0.869281590\n1403638608977829376 -10.226741791 -3.505939007 3.278578758 0.047016233 -0.465314001 -0.160917580 0.869124770\n1403638609027829504 -10.249885559 -3.475578547 3.259469509 0.043794278 -0.465315074 -0.160700515 0.869332671\n1403638609077829376 -10.269137383 -3.445667028 3.242387295 0.041908111 -0.464740187 -0.161456525 0.869593024\n1403638609127829504 -10.289460182 -3.423313618 3.238952875 0.041242611 -0.465373486 -0.162255585 0.869137347\n1403638609177829376 -10.309738159 -3.399218798 3.227031231 0.041012693 -0.466514111 -0.159523681 0.869042456\n1403638609227829504 -10.330396652 -3.371949911 3.207902431 0.041406870 -0.468311608 -0.154443488 0.868974686\n1403638609277829376 -10.352609634 -3.353657722 3.200659275 0.040307857 -0.470070451 -0.150463358 0.868774891\n1403638609327829504 -10.370123863 -3.320623875 3.192218304 0.040461838 -0.470393509 -0.149455532 0.868766844\n1403638609377829376 -10.384588242 -3.294165134 3.182852745 0.040538441 -0.469681025 -0.151456952 0.868802190\n1403638609427829504 -10.396858215 -3.265945911 3.184132099 0.040944632 -0.469455272 -0.153387949 0.868566334\n1403638609477829376 -10.410093307 -3.238206387 3.171927214 0.040361814 -0.468098193 -0.155469894 0.868955791\n1403638609527829504 -10.420528412 -3.202833176 3.166568279 0.040665906 -0.467278302 -0.157104552 0.869088829\n1403638609577829376 -10.431474686 -3.168067455 3.158482552 0.040828947 -0.466102093 -0.158906400 0.869385183\n1403638609627829504 -10.439702988 -3.132614136 3.146096945 0.040756591 -0.465522140 -0.158613488 0.869752765\n1403638609677829376 -10.453344345 -3.099279881 3.161073685 0.042754374 -0.465764105 -0.161824405 0.868935406\n1403638609727829504 -10.455784798 -3.056929827 3.151198387 0.043551065 -0.464796990 -0.162904456 0.869211853\n1403638609777829376 -10.469531059 -3.027650833 3.153431177 0.042194206 -0.464784622 -0.163041562 0.869259655\n1403638609827829504 -10.474191666 -2.996927500 3.145226240 0.040659223 -0.464933693 -0.162418589 0.869369745\n1403638609877829376 -10.484857559 -2.972416162 3.155245304 0.041275550 -0.465418994 -0.163086548 0.868955851\n1403638609927829504 -10.486311913 -2.941848040 3.168667078 0.041826364 -0.466480821 -0.162607551 0.868449748\n1403638609977829376 -10.491071701 -2.918625832 3.170170784 0.042407695 -0.467073947 -0.162010670 0.868214309\n1403638610027829504 -10.497861862 -2.898874760 3.162406445 0.042994987 -0.467516899 -0.160332978 0.868258476\n1403638610077829376 -10.502370834 -2.871886492 3.154894352 0.046308536 -0.467721701 -0.157913536 0.868421137\n1403638610127829504 -10.501939774 -2.851249218 3.156282902 0.048427183 -0.468492478 -0.156664327 0.868116260\n1403638610177829376 -10.503290176 -2.827100039 3.146962166 0.051785082 -0.467701495 -0.156696156 0.868343174\n1403638610227829504 -10.500814438 -2.804999828 3.143980503 0.053055003 -0.468484432 -0.154807657 0.868183196\n1403638610277829376 -10.498451233 -2.782997608 3.150103807 0.053928543 -0.469263226 -0.153636441 0.867916822\n1403638610327829504 -10.497641563 -2.762269735 3.154524326 0.054467797 -0.469607502 -0.153908491 0.867648661\n1403638610377829376 -10.494230270 -2.728135824 3.147536039 0.054600187 -0.469519913 -0.152697325 0.867901742\n1403638610427829504 -10.488124847 -2.704472780 3.146226645 0.055100456 -0.469512582 -0.151737168 0.868042469\n1403638610477829376 -10.482742310 -2.677359343 3.150638819 0.056909442 -0.469197571 -0.152603135 0.867944241\n1403638610527829504 -10.473860741 -2.659636736 3.158550501 0.059472904 -0.469653606 -0.153085887 0.867440581\n1403638610577829376 -10.463329315 -2.620615005 3.163907051 0.066048414 -0.470831275 -0.150144562 0.866840303\n1403638610627829504 -10.452562332 -2.590903759 3.154497623 0.072137952 -0.471147090 -0.146952361 0.866730392\n1403638610677829376 -10.441539764 -2.563740015 3.158982754 0.073571764 -0.471939623 -0.145214871 0.866471469\n1403638610727829504 -10.426331520 -2.528151274 3.155617952 0.070463553 -0.471653610 -0.146920457 0.866598010\n1403638610777829376 -10.406865120 -2.509191036 3.159260988 0.063957989 -0.472067207 -0.149188474 0.866489828\n1403638610827829504 -10.388356209 -2.489522696 3.171667814 0.056420844 -0.472568542 -0.152017385 0.866248429\n1403638610877829376 -10.367944717 -2.460179329 3.146752596 0.051158309 -0.471037388 -0.153931558 0.867070735\n1403638610927829504 -10.341923714 -2.435687304 3.157995939 0.050396238 -0.472400010 -0.154663026 0.866243482\n1403638610977829376 -10.318243027 -2.417302847 3.154364109 0.050391119 -0.472848982 -0.154446170 0.866037488\n1403638611027829504 -10.295507431 -2.388821602 3.148573875 0.052010983 -0.473575979 -0.151901528 0.865994513\n1403638611077829376 -10.270328522 -2.371165276 3.156182289 0.055050615 -0.474719763 -0.151438937 0.865261137\n1403638611127829504 -10.240118027 -2.343357325 3.143793821 0.055896632 -0.475154847 -0.150117114 0.865198374\n1403638611177829376 -10.213495255 -2.318595886 3.141866446 0.055528816 -0.475251973 -0.150993451 0.865016222\n1403638611227829504 -10.179902077 -2.291203499 3.142070293 0.056063775 -0.475558221 -0.151273385 0.864764452\n1403638611277829376 -10.150786400 -2.270262241 3.151991129 0.055874269 -0.476152331 -0.152351350 0.864260435\n1403638611327829504 -10.120250702 -2.246317387 3.135288000 0.056342617 -0.474140793 -0.154912591 0.864880383\n1403638611377829376 -10.085017204 -2.221587658 3.134338617 0.059646957 -0.472305298 -0.159468770 0.864835024\n1403638611427829504 -10.045514107 -2.204156399 3.141216755 0.064326257 -0.469726920 -0.167290822 0.864426136\n1403638611477829376 -10.010595322 -2.182373285 3.128937721 0.066915147 -0.466569394 -0.173187748 0.864778221\n1403638611527829504 -9.976462364 -2.157178402 3.115405083 0.069333620 -0.463411659 -0.178691223 0.865165830\n1403638611577829376 -9.932170868 -2.140052319 3.117126942 0.068273671 -0.462151140 -0.182554737 0.865117788\n1403638611627829504 -9.895392418 -2.129943848 3.101592541 0.065976523 -0.460919231 -0.183994442 0.865648091\n1403638611677829376 -9.853350639 -2.107323170 3.098095179 0.064855628 -0.461150438 -0.183924019 0.865624607\n1403638611727829504 -9.820515633 -2.096588135 3.082216740 0.059696488 -0.461905956 -0.181592271 0.866085172\n1403638611777829376 -9.782949448 -2.082011700 3.067265749 0.054480117 -0.463386089 -0.177401379 0.866506815\n1403638611827829504 -9.738407135 -2.056256294 3.057187080 0.050638143 -0.464804232 -0.173762605 0.866717577\n1403638611877829376 -9.699438095 -2.032042503 3.042356968 0.046090420 -0.465587556 -0.170399204 0.867218554\n1403638611927829504 -9.664754868 -2.016875029 3.032114506 0.042332105 -0.465918958 -0.168533579 0.867596626\n1403638611977829376 -9.627002716 -1.996748447 3.012406826 0.039475404 -0.466085613 -0.166920394 0.867953598\n1403638612027829504 -9.585597038 -1.972083330 3.010770798 0.037996419 -0.466594517 -0.166344479 0.867856741\n1403638612077829376 -9.546854973 -1.952561140 3.001907587 0.036814749 -0.466042370 -0.167242065 0.868031859\n1403638612127829504 -9.508832932 -1.934433460 2.979296207 0.034466229 -0.466377974 -0.164149508 0.868538201\n1403638612177829376 -9.468463898 -1.911648631 2.969112635 0.035074204 -0.465671480 -0.164992034 0.868733287\n1403638612227829504 -9.427793503 -1.896682739 2.965619087 0.034370173 -0.466037303 -0.164825991 0.868596733\n1403638612277829376 -9.384092331 -1.885527015 2.963663816 0.035566013 -0.466677010 -0.164717019 0.868225694\n1403638612327829504 -9.342251778 -1.875300646 2.945400238 0.034750555 -0.465832472 -0.165759787 0.868513823\n1403638612377829376 -9.304385185 -1.864720106 2.939834356 0.036162283 -0.465385675 -0.165987477 0.868652165\n1403638612427829504 -9.263614655 -1.842782259 2.927877188 0.037656073 -0.464868456 -0.165961996 0.868870497\n1403638612477829376 -9.219865799 -1.830737114 2.919779539 0.039718628 -0.464273691 -0.165835053 0.869120836\n1403638612527829504 -9.178367615 -1.812292218 2.909326077 0.042441439 -0.462890536 -0.167098939 0.869487822\n1403638612577829376 -9.137638092 -1.803349257 2.905678511 0.044175901 -0.462118089 -0.168207482 0.869598508\n1403638612627829504 -9.095886230 -1.785649896 2.894984722 0.045665756 -0.459913135 -0.171412572 0.870064497\n1403638612677829376 -9.056305885 -1.769911289 2.892097473 0.048040804 -0.458332360 -0.173740938 0.870308936\n1403638612727829504 -9.013547897 -1.749845982 2.890042543 0.049657360 -0.457112044 -0.175125480 0.870582461\n1403638612777829376 -8.973636627 -1.726338863 2.883235455 0.051284727 -0.455921680 -0.175268009 0.871083498\n1403638612827829504 -8.933843613 -1.704413414 2.876068592 0.052872926 -0.455084622 -0.174196035 0.871641099\n1403638612877829376 -8.892148972 -1.699488878 2.876631498 0.053705387 -0.455113709 -0.173763528 0.871661305\n1403638612927829504 -8.851495743 -1.682904720 2.865059137 0.053679392 -0.454808235 -0.172282726 0.872116208\n1403638612977829376 -8.809976578 -1.664067507 2.860890388 0.053389929 -0.454945654 -0.171610743 0.872194767\n1403638613027829504 -8.767129898 -1.635481000 2.841656685 0.050734092 -0.454181910 -0.171415418 0.872789562\n1403638613077829376 -8.733171463 -1.624921918 2.828411102 0.049351070 -0.454150915 -0.170331672 0.873097122\n1403638613127829504 -8.687526703 -1.616170287 2.809334755 0.048058141 -0.453575075 -0.170900226 0.873357475\n1403638613177829376 -8.647729874 -1.595515609 2.803121090 0.045721445 -0.453991324 -0.170300677 0.873383760\n1403638613227829504 -8.603146553 -1.573672771 2.782248259 0.046660967 -0.453363746 -0.170147002 0.873689950\n1403638613277829376 -8.556442261 -1.560970783 2.762075424 0.046024673 -0.452878326 -0.170726582 0.873862326\n1403638613327829504 -8.516774178 -1.543578982 2.743650436 0.046398412 -0.452437699 -0.171403453 0.873938322\n1403638613377829376 -8.475433350 -1.542708874 2.726308823 0.046781797 -0.452470422 -0.171609715 0.873860478\n1403638613427829504 -8.432443619 -1.547678471 2.722526550 0.045946125 -0.453084677 -0.172087520 0.873492479\n1403638613477829376 -8.385324478 -1.539064050 2.713246346 0.047808670 -0.453572810 -0.171188757 0.873315811\n1403638613527829504 -8.347324371 -1.528712988 2.698859692 0.048599198 -0.452536196 -0.169334441 0.874171019\n1403638613577829376 -8.306431770 -1.509033918 2.679134369 0.049065396 -0.450258255 -0.167960480 0.875585139\n1403638613627829504 -8.263154030 -1.497682095 2.653554201 0.049417358 -0.449851900 -0.163276613 0.876659572\n1403638613677829376 -8.225294113 -1.485076666 2.657076120 0.051003750 -0.449899495 -0.161153674 0.876937032\n1403638613727829504 -8.187129021 -1.482847214 2.651637077 0.053533986 -0.450628668 -0.156687006 0.877221286\n1403638613777829376 -8.141029358 -1.466439486 2.622075319 0.055159688 -0.448769599 -0.153341487 0.878663599\n1403638613827829504 -8.098864555 -1.424658895 2.607058287 0.058143400 -0.445600420 -0.150017738 0.880655587\n1403638613877829376 -8.057350159 -1.419716120 2.602206230 0.058273356 -0.441640615 -0.147864178 0.883002818\n1403638613927829504 -8.006097794 -1.382863045 2.576004505 0.058800876 -0.435696870 -0.145552933 0.886298537\n1403638613977829376 -7.958333015 -1.354248524 2.567064762 0.058574818 -0.429124951 -0.143294528 0.889880538\n1403638614027829504 -7.914957523 -1.327651858 2.549736977 0.058826141 -0.420333773 -0.142808348 0.894127965\n1403638614077829376 -7.863086700 -1.305846810 2.548512459 0.057078011 -0.412567109 -0.140220717 0.898258626\n1403638614127829504 -7.815728664 -1.275445104 2.536893368 0.056170717 -0.402492702 -0.139028534 0.903058946\n1403638614177829376 -7.764725685 -1.252276540 2.518156052 0.053348564 -0.392532766 -0.137605563 0.907819748\n1403638614227829504 -7.714819908 -1.222938061 2.503662109 0.052156229 -0.383228332 -0.135244295 0.912208676\n1403638614277829376 -7.663716793 -1.197564960 2.487660885 0.050351094 -0.375301898 -0.132404655 0.916014314\n1403638614327829504 -7.609976768 -1.181017041 2.471682549 0.048208237 -0.368480176 -0.130762905 0.919129670\n1403638614377829376 -7.557583332 -1.157896519 2.449136019 0.046842426 -0.362412483 -0.129009038 0.921856582\n1403638614427829504 -7.505415916 -1.144051075 2.437029362 0.045200959 -0.358648896 -0.125956938 0.923830450\n1403638614477829376 -7.454041958 -1.126752019 2.415508509 0.044326156 -0.354933172 -0.123714529 0.925609171\n1403638614527829504 -7.401992798 -1.112280607 2.394024134 0.042972069 -0.351484120 -0.120748334 0.927379191\n1403638614577829376 -7.348196983 -1.099323511 2.372551680 0.042287115 -0.346971124 -0.118831545 0.929355621\n1403638614627829504 -7.295261383 -1.093676090 2.355103493 0.041251071 -0.343080461 -0.114239976 0.931420088\n1403638614677829376 -7.240651131 -1.083848357 2.327689171 0.040036906 -0.337533712 -0.110167019 0.933986783\n1403638614727829504 -7.185524940 -1.079159856 2.305139303 0.036128350 -0.332867324 -0.103723571 0.936555088\n1403638614777829376 -7.131540298 -1.070624471 2.276214838 0.031432673 -0.326318562 -0.097469054 0.939695656\n1403638614827829504 -7.075765610 -1.069310904 2.260242939 0.027426269 -0.318966210 -0.092041716 0.942887425\n1403638614877829376 -7.013557434 -1.073092818 2.244077444 0.021501301 -0.311082751 -0.086605236 0.946184337\n1403638614927829504 -6.957516670 -1.069723964 2.214392662 0.020392068 -0.300035298 -0.082974933 0.950093746\n1403638614977829376 -6.898881912 -1.070836067 2.191774845 0.018252216 -0.288720578 -0.078083515 0.954049408\n1403638615027829504 -6.835988045 -1.083501101 2.174163342 0.016967870 -0.276405543 -0.073713258 0.958059728\n1403638615077829376 -6.774968147 -1.088034749 2.152070522 0.018029541 -0.261852115 -0.070667952 0.962348342\n1403638615127829504 -6.712678432 -1.098750591 2.133665800 0.019763459 -0.246534854 -0.067411788 0.966584504\n1403638615177829376 -6.656114578 -1.109497070 2.118511677 0.025224322 -0.230823398 -0.064191513 0.970548153\n1403638615227829504 -6.595753193 -1.122603655 2.094545841 0.029071705 -0.213160351 -0.063745871 0.974501908\n1403638615277829376 -6.530768394 -1.137332201 2.081792831 0.032824617 -0.197024122 -0.060141820 0.978001535\n1403638615327829504 -6.465328217 -1.151966095 2.074310303 0.035091713 -0.181745663 -0.055557046 0.981147528\n1403638615377829376 -6.397770882 -1.174640536 2.072011709 0.035793401 -0.165990293 -0.050688818 0.984173119\n1403638615427829504 -6.332535744 -1.177417278 2.060488939 0.039106477 -0.150458321 -0.045910358 0.986775160\n1403638615477829376 -6.275297165 -1.192360401 2.046282768 0.039027911 -0.133568242 -0.039000869 0.989502549\n1403638615527829504 -6.211187363 -1.195584774 2.036941051 0.039819315 -0.118481979 -0.033748712 0.991583347\n1403638615577829376 -6.150836468 -1.204301476 2.011993885 0.039913978 -0.105159678 -0.027938427 0.993261218\n1403638615627829504 -6.072092533 -1.218665719 2.001675129 0.038434524 -0.095811114 -0.022768551 0.994396567\n1403638615677829376 -6.010525703 -1.217993736 1.986962914 0.038725033 -0.086327188 -0.019776516 0.995317459\n1403638615727829504 -5.950421333 -1.224934220 1.976945043 0.038173266 -0.079510346 -0.015277815 0.995985687\n1403638615777829376 -5.892971516 -1.225066543 1.962345004 0.039065588 -0.072496697 -0.012266734 0.996527791\n1403638615827829504 -5.828789711 -1.240088463 1.954665184 0.038150597 -0.067315347 -0.010599320 0.996945739\n1403638615877829376 -5.766191006 -1.244015098 1.933292150 0.038285829 -0.062428094 -0.004953810 0.997302532\n1403638615927829504 -5.712035179 -1.247299433 1.928233385 0.039603591 -0.055539627 -0.002095156 0.997668564\n1403638615977829376 -5.643130302 -1.258008122 1.906444788 0.036728803 -0.049566586 0.001608040 0.998093963\n1403638616027829504 -5.580212593 -1.259918690 1.885371566 0.037712056 -0.043001685 0.004316567 0.998353660\n1403638616077829376 -5.526411533 -1.263042569 1.878345728 0.038073305 -0.035573058 0.005435385 0.998626769\n1403638616127829504 -5.456566811 -1.263583422 1.874910116 0.038339987 -0.029517096 0.007185495 0.998802841\n1403638616177829376 -5.395977020 -1.259215236 1.855181694 0.037380964 -0.020949328 0.011372944 0.999016762\n1403638616227829504 -5.342214108 -1.258460760 1.844912052 0.036231712 -0.011096759 0.014908865 0.999170601\n1403638616277829376 -5.269890785 -1.233195901 1.834613085 0.037711773 -0.002057886 0.020068269 0.999085009\n1403638616327829504 -5.222250462 -1.229361534 1.825715542 0.035302516 0.009737880 0.023913724 0.999043047\n1403638616377829376 -5.157999992 -1.213104963 1.815320015 0.034652833 0.020204924 0.028249016 0.998795748\n1403638616427829504 -5.100686073 -1.193230987 1.815595984 0.034103349 0.030744204 0.032249730 0.998424590\n1403638616477829376 -5.037965775 -1.173409581 1.810204625 0.033393551 0.038894761 0.037209917 0.997991741\n1403638616527829504 -4.980441093 -1.148948789 1.806158304 0.032142647 0.047152601 0.040044513 0.997566998\n1403638616577829376 -4.911324024 -1.130364180 1.804758310 0.029955108 0.053713199 0.042158384 0.997216225\n1403638616627829504 -4.856138706 -1.100015402 1.791069269 0.026520571 0.059203468 0.045232866 0.996867895\n1403638616677829376 -4.795856953 -1.075564027 1.787813902 0.021043273 0.063454457 0.048006535 0.996607304\n1403638616727829504 -4.736957550 -1.047047377 1.785929799 0.013469109 0.065455809 0.053010710 0.996355355\n1403638616777829376 -4.677963734 -1.022109270 1.781904459 0.005567311 0.066105276 0.058437873 0.996084392\n1403638616827829504 -4.618018150 -0.994937360 1.778333902 -0.000571373 0.066225477 0.063122638 0.995805919\n1403638616877829376 -4.561168671 -0.971258998 1.779024124 -0.005416350 0.066505842 0.066070199 0.995581388\n1403638616927829504 -4.503983021 -0.948932469 1.782834053 -0.004753186 0.067907155 0.065515727 0.995526850\n1403638616977829376 -4.432394505 -0.928839624 1.778983116 -0.001788737 0.069092587 0.060789753 0.995754778\n1403638617027829504 -4.371714592 -0.911393762 1.779939890 0.001357870 0.070628248 0.057479735 0.995844305\n1403638617077829376 -4.295914650 -0.894902706 1.782648921 0.005346810 0.070810981 0.053434432 0.996043146\n1403638617127829504 -4.242827892 -0.885323405 1.786163688 0.008727591 0.073082574 0.047615815 0.996150374\n1403638617177829376 -4.173283577 -0.879417241 1.787471771 0.010105570 0.072829798 0.044240773 0.996311367\n1403638617227829504 -4.111255169 -0.871239245 1.788658142 0.008953613 0.072761841 0.040897854 0.996470213\n1403638617277829376 -4.048211098 -0.869568288 1.791246176 0.005901243 0.071745351 0.039294105 0.996631205\n1403638617327829504 -3.981389999 -0.863217771 1.793696046 0.003469896 0.070448004 0.038928989 0.996749520\n1403638617377829376 -3.915886641 -0.862039924 1.796034455 -0.000877664 0.069559403 0.037198722 0.996883631\n1403638617427829504 -3.850919485 -0.863055408 1.797456026 -0.003881649 0.068764813 0.035294555 0.997000813\n1403638617477829376 -3.788513899 -0.867180943 1.801292658 -0.005671400 0.067521416 0.034623012 0.997100770\n1403638617527829504 -3.712616205 -0.871238470 1.803534389 -0.006688384 0.065686107 0.032647956 0.997283697\n1403638617577829376 -3.663683414 -0.884171128 1.813975692 -0.007010460 0.066017210 0.032098807 0.997277379\n1403638617627829504 -3.596154213 -0.897968650 1.820135593 -0.006281138 0.065045670 0.030184159 0.997405887\n1403638617677829376 -3.535906553 -0.912969410 1.824601173 -0.004665697 0.064574286 0.027928306 0.997511089\n1403638617727829504 -3.472971201 -0.929768801 1.831271887 -0.002787136 0.064239033 0.025568137 0.997603059\n1403638617777829376 -3.419557095 -0.954068184 1.838540673 -0.001868915 0.063687205 0.025602549 0.997639716\n1403638617827829504 -3.359201908 -0.978209913 1.846326232 -0.003245077 0.063562758 0.022970602 0.997708142\n1403638617877829376 -3.296593666 -0.997070193 1.859632730 -0.001653246 0.062584884 0.022185439 0.997791648\n1403638617927829504 -3.238414764 -1.028562188 1.865451813 -0.001090906 0.061350651 0.022875916 0.997853518\n1403638617977829376 -3.171090603 -1.052117348 1.878392696 0.000014505 0.059679300 0.022702308 0.997959435\n1403638618027829504 -3.124733686 -1.076577663 1.892649531 -0.000024907 0.060039375 0.022529829 0.997941732\n1403638618077829376 -3.070617676 -1.103620887 1.901682615 0.000406334 0.059263695 0.021631565 0.998007834\n1403638618127829504 -3.014418364 -1.121567011 1.923424721 -0.000071595 0.058185644 0.022720857 0.998047233\n1403638618177829376 -2.962814093 -1.147135973 1.933814764 0.000584404 0.057515904 0.022873249 0.998082340\n1403638618227829504 -2.903465748 -1.174628139 1.952295423 -0.000208626 0.056734968 0.021605436 0.998155475\n1403638618277829376 -2.851093531 -1.185396194 1.980712295 0.000597833 0.056761090 0.021672796 0.998152316\n1403638618327829504 -2.797564268 -1.199136376 2.008349657 0.002327789 0.056751508 0.020670464 0.998171628\n1403638618377829376 -2.746800900 -1.222366452 2.028802156 0.002142255 0.056175623 0.020696122 0.998204052\n1403638618427829504 -2.693542004 -1.238272190 2.056696177 0.002633611 0.055917934 0.020280790 0.998225868\n1403638618477829376 -2.644917011 -1.261343002 2.076551437 0.001694957 0.054984502 0.019686095 0.998291671\n1403638618527829504 -2.593449116 -1.277446747 2.109704733 0.003563666 0.054860301 0.019561103 0.998296022\n1403638618577829376 -2.546272993 -1.293002725 2.139376879 0.004161767 0.055979535 0.018486788 0.998252094\n1403638618627829504 -2.495824814 -1.314153790 2.169951439 0.004007584 0.058220103 0.019452786 0.998106182\n1403638618677829376 -2.445880175 -1.335282087 2.199511528 0.003809286 0.060635194 0.018818414 0.997975290\n1403638618727829504 -2.397149801 -1.353420138 2.231930494 0.004392295 0.062703140 0.018978624 0.997842073\n1403638618777829376 -2.350661039 -1.370356917 2.264450073 0.005716154 0.064589009 0.020132730 0.997692466\n1403638618827829504 -2.306529760 -1.395952821 2.297642708 0.006914064 0.066045940 0.021119885 0.997569084\n1403638618877829376 -2.259974718 -1.423725963 2.326122761 0.008569456 0.068780735 0.021209892 0.997369468\n1403638618927829504 -2.220799923 -1.448656201 2.360711336 0.011092698 0.073209688 0.022721346 0.996995986\n1403638618977829376 -2.182172060 -1.477035642 2.386283875 0.014999141 0.079275854 0.024183217 0.996446431\n1403638619027829504 -2.134078503 -1.498456120 2.425535440 0.018404933 0.087048069 0.027230795 0.995661736\n1403638619077829376 -2.094002485 -1.522567272 2.457543135 0.020021511 0.096959330 0.029244058 0.994657159\n1403638619127829504 -2.049953461 -1.532918096 2.503761530 0.023167986 0.107748561 0.032419510 0.993379295\n1403638619177829376 -2.003733873 -1.556406975 2.535423279 0.024015957 0.118532382 0.037257727 0.991960227\n1403638619227829504 -1.970728397 -1.571956396 2.576851368 0.026034957 0.131255910 0.042549867 0.990092695\n1403638619277829376 -1.932882547 -1.587106824 2.617276907 0.026533309 0.144322291 0.049189318 0.987951159\n1403638619327829504 -1.888767123 -1.599211931 2.658514977 0.027412390 0.157911286 0.054608986 0.985560954\n1403638619377829376 -1.856566906 -1.607632756 2.701220751 0.028726449 0.171118081 0.060205214 0.982989728\n1403638619427829504 -1.820097685 -1.617618203 2.741263866 0.029949065 0.182033598 0.066081412 0.980612099\n1403638619477829376 -1.783050895 -1.626289845 2.784594536 0.030743046 0.191676721 0.071757942 0.978348494\n1403638619527829504 -1.749255180 -1.638054132 2.819490433 0.031952582 0.199259028 0.076619305 0.976424277\n1403638619577829376 -1.712210417 -1.649306417 2.860490322 0.032410588 0.205686808 0.081259511 0.974699616\n1403638619627829504 -1.679753542 -1.653376102 2.903082848 0.033345249 0.209901184 0.087930240 0.973189533\n1403638619677829376 -1.646314144 -1.660236001 2.939858198 0.035379130 0.211624116 0.096764974 0.971905410\n1403638619727829504 -1.619004250 -1.666269660 2.982990742 0.035580222 0.213818818 0.102985427 0.970777810\n1403638619777829376 -1.590303659 -1.665615678 3.023774862 0.037814301 0.215628237 0.107963897 0.969751716\n1403638619827829504 -1.551941395 -1.675280333 3.060524225 0.038528476 0.216940016 0.111825585 0.968993068\n1403638619877829376 -1.518973351 -1.671177149 3.098442078 0.039902933 0.218667030 0.113397047 0.968366444\n1403638619927829504 -1.484071255 -1.675816178 3.133649349 0.039883241 0.220077336 0.115222484 0.967832148\n1403638619977829376 -1.446785212 -1.677877665 3.165963411 0.039782993 0.221619353 0.115802646 0.967415094\n1403638620027829504 -1.414012671 -1.679053068 3.199265003 0.041126665 0.223218694 0.115469113 0.967030942\n1403638620077829376 -1.371926069 -1.669983149 3.232034922 0.043984387 0.223974392 0.115224607 0.966759622\n1403638620127829504 -1.340173960 -1.671405435 3.260901928 0.046057630 0.226015940 0.113153473 0.966432512\n1403638620177829376 -1.291436315 -1.674769044 3.296081781 0.048673175 0.227304012 0.111614309 0.966181159\n1403638620227829504 -1.261122346 -1.684216261 3.332838535 0.049264047 0.229011029 0.110918805 0.965828121\n1403638620277829376 -1.225037336 -1.697785378 3.361099243 0.046693891 0.230229720 0.109356299 0.965844274\n1403638620327829504 -1.176116586 -1.703865767 3.388131142 0.045455053 0.231061503 0.106285043 0.966047585\n1403638620377829376 -1.137294888 -1.703583837 3.400772572 0.045149609 0.231065899 0.105642892 0.966131270\n1403638620427829504 -1.095037103 -1.713289499 3.416424274 0.044488996 0.230801776 0.104436554 0.966356218\n1403638620477829376 -1.062623620 -1.725257754 3.452883005 0.043041553 0.231462881 0.103062496 0.966411114\n1403638620527829504 -1.023846626 -1.751559854 3.460754633 0.041425083 0.231168509 0.102037542 0.966660976\n1403638620577829376 -0.984683871 -1.756287694 3.484694958 0.040365070 0.230711803 0.101246975 0.966898024\n1403638620627829504 -0.942534208 -1.731366634 3.485150337 0.040769331 0.228751555 0.101679489 0.967301369\n1403638620677829376 -0.912767768 -1.721388221 3.505669832 0.040315885 0.228287578 0.102794036 0.967312157\n1403638620727829504 -0.869562507 -1.742165804 3.516123533 0.035701510 0.226392880 0.104683593 0.967736006\n1403638620777829376 -0.840943575 -1.761898160 3.522279024 0.032361690 0.225310192 0.105929330 0.967970550\n1403638620827829504 -0.852422953 -1.729178190 3.573585987 0.032280914 0.228824362 0.102486096 0.967519462\n1403638620877829376 -0.791540742 -1.707868338 3.562546253 0.031614475 0.227575362 0.098327003 0.968267441\n1403638620927829504 -0.752807021 -1.708198190 3.589443684 0.030835131 0.228161156 0.095001094 0.968486667\n1403638620977829376 -0.722926855 -1.712119222 3.609388351 0.030248392 0.229575530 0.090743318 0.968579233\n1403638621027829504 -0.652826309 -1.743998766 3.596748829 0.030420946 0.227487773 0.089686170 0.969164729\n1403638621077829376 -0.609553218 -1.741316676 3.603855610 0.031615600 0.227129057 0.086595744 0.969491601\n1403638621127829504 -0.572157621 -1.761585116 3.632652760 0.031609163 0.227277234 0.086739607 0.969444275\n1403638621177829376 -0.548249364 -1.733429193 3.642600536 0.035323154 0.226714879 0.084740758 0.969624519\n1403638621227829504 -0.506627321 -1.730891943 3.655783415 0.037459079 0.226220354 0.083725028 0.969748080\n1403638621277829376 -0.493720770 -1.736208797 3.662211418 0.038014926 0.227483466 0.082200132 0.969561398\n1403638621327829504 -0.439284444 -1.731476188 3.678029060 0.037771020 0.226635322 0.080305755 0.969928205\n1403638621377829376 -0.401655793 -1.765973210 3.688025713 0.035302822 0.226213157 0.079316296 0.970201135\n1403638621427829504 -0.386021018 -1.755565882 3.694600582 0.038906038 0.226836950 0.078839764 0.969956517\n1403638621477829376 -0.341331363 -1.767984271 3.707726479 0.039057162 0.226945952 0.076989725 0.970073521\n1403638621527829504 -0.312936187 -1.769820333 3.721282721 0.041906737 0.226195261 0.075777836 0.970225394\n1403638621577829376 -0.296451211 -1.780497551 3.731666088 0.042536225 0.227233887 0.074935615 0.970020652\n1403638621627829504 -0.230718493 -1.775803328 3.735820532 0.044148684 0.224697724 0.075462610 0.970498443\n1403638621677829376 -0.182120800 -1.784377217 3.743410110 0.043245301 0.223721236 0.075458638 0.970764995\n1403638621727829504 -0.161331296 -1.764555931 3.740592718 0.045867521 0.223889381 0.074392833 0.970688164\n1403638621777829376 -0.113331199 -1.753244162 3.763113499 0.047258865 0.222871408 0.073353253 0.970934749\n1403638621827829504 -0.127225518 -1.739219904 3.790824890 0.050390817 0.226332679 0.070701785 0.970172942\n1403638621877829376 -0.100838423 -1.723848224 3.802358627 0.054600257 0.226940006 0.069739275 0.969872952\n1403638621927829504 -0.071356416 -1.740963221 3.810465336 0.054763287 0.226858556 0.069277279 0.969915926\n1403638621977829376 0.039708853 -1.748449206 3.766187668 0.054977957 0.220898375 0.071964897 0.971083105\n1403638622027829504 0.057183862 -1.729404330 3.785019875 0.056135949 0.221008986 0.071407467 0.971032858\n1403638622077829376 0.069495201 -1.708902836 3.796501160 0.056846753 0.221493602 0.072294839 0.970815361\n1403638622127829504 0.115919471 -1.685840726 3.787737846 0.056720108 0.218991369 0.074923411 0.971191049\n1403638622177829376 0.141827941 -1.680614471 3.789724112 0.055050880 0.217876881 0.076391220 0.971423388\n1403638622227829504 0.158480525 -1.674121499 3.796345711 0.054496493 0.218117267 0.077336900 0.971325874\n1403638622277829376 0.145737648 -1.647727132 3.808454037 0.056840558 0.219383895 0.078876860 0.970782340\n1403638622327829504 0.167286634 -1.641044259 3.803577423 0.055628084 0.219369724 0.080037870 0.970760703\n1403638622377829376 0.208146334 -1.645473361 3.787445545 0.053498201 0.218744904 0.080306411 0.970999241\n1403638622427829504 0.145850420 -1.629518867 3.831915140 0.053368703 0.225440040 0.077150196 0.969730079\n1403638622477829376 0.231901646 -1.625711083 3.785983562 0.052025381 0.222012326 0.076594532 0.970637500\n1403638622527829504 0.187591314 -1.608630419 3.806894302 0.053604208 0.226129293 0.074598178 0.969756305\n1403638622577829376 0.190492392 -1.592207193 3.795676708 0.054126244 0.228579924 0.071424693 0.969391584\n1403638622627829504 0.266545415 -1.618799686 3.747667789 0.054092735 0.225882113 0.071370535 0.970029652\n1403638622677829376 0.265116096 -1.648607850 3.742076635 0.055505246 0.227629706 0.071227938 0.969551682\n1403638622727829504 0.273629308 -1.662391424 3.718945503 0.063499361 0.228878483 0.069096692 0.968921125\n1403638622777829376 0.276786447 -1.610021114 3.710771561 0.076556586 0.230019912 0.066227436 0.967906952\n1403638622827829504 0.237333298 -1.619459867 3.693093777 0.082723588 0.234174296 0.064788841 0.966499686\n1403638622877829376 0.280918956 -1.600930929 3.666205645 0.085074767 0.232116848 0.064497061 0.966811359\n1403638622927829504 0.286861300 -1.603628159 3.640341997 0.083296075 0.231970012 0.066291906 0.966880083\n1403638622977829376 0.289504409 -1.608853221 3.614535332 0.077892303 0.231784746 0.067738526 0.967274547\n1403638623027829504 0.262327313 -1.619475245 3.586367130 0.071748093 0.232616708 0.070052721 0.967385292\n1403638623077829376 0.259626269 -1.601021290 3.560887098 0.067376345 0.232359812 0.072056979 0.967614174\n1403638623127829504 0.262062073 -1.602158308 3.522918463 0.062862732 0.231018901 0.076187022 0.967922568\n1403638623177829376 0.258799911 -1.606820583 3.487674713 0.059208211 0.229821205 0.079018265 0.968211114\n1403638623227829504 0.251403570 -1.585067153 3.459226131 0.057677187 0.229582295 0.080622315 0.968227983\n1403638623277829376 0.264098167 -1.571644425 3.414727211 0.054248806 0.227638096 0.083035588 0.968681097\n1403638623327829504 0.250686049 -1.568601608 3.388568640 0.050936393 0.228007182 0.083935648 0.968696535\n1403638623377829376 0.265304089 -1.551016450 3.351552010 0.049116604 0.226013914 0.085832000 0.969091415\n1403638623427829504 0.231964469 -1.542034984 3.322116375 0.045901876 0.228687584 0.083828218 0.968797088\n1403638623477829376 0.235440612 -1.505721331 3.291084766 0.047272313 0.227667540 0.085220143 0.968850017\n1403638623527829504 0.240756989 -1.496336937 3.253001213 0.045685202 0.226710334 0.085629664 0.969114482\n1403638623577829376 0.255859375 -1.497982383 3.206928730 0.044518229 0.226196587 0.084102824 0.969422460\n1403638623627829504 0.300833344 -1.492434621 3.163599730 0.043779045 0.223698884 0.083382674 0.970097661\n1403638623677829376 0.241386175 -1.470795631 3.136452675 0.043419614 0.227476701 0.083698399 0.969207704\n1403638623727829504 0.242857218 -1.442083240 3.091082096 0.044443920 0.227890238 0.082593746 0.969158947\n1403638623777829376 0.214842677 -1.425338507 3.053942680 0.043232977 0.230049118 0.081813097 0.968769789\n1403638623827829504 0.229493260 -1.390027165 3.010842800 0.044897217 0.229281142 0.079642005 0.969057024\n1403638623877829376 0.232652783 -1.385483742 2.971638680 0.042031113 0.229401246 0.080885291 0.969054163\n1403638623927829504 0.241023064 -1.362946153 2.922914267 0.042200871 0.229165480 0.080702975 0.969117761\n1403638623977829376 0.207605362 -1.359518647 2.887418747 0.040533029 0.231521651 0.080045275 0.968683422\n1403638624027829504 0.202606440 -1.345972180 2.845604181 0.040477838 0.231696397 0.080934189 0.968570054\n1403638624077829376 0.203510284 -1.336447120 2.797879219 0.039520819 0.230963662 0.083649650 0.968553901\n1403638624127829504 0.188591719 -1.325078964 2.752540112 0.039227009 0.231269121 0.085161142 0.968361199\n1403638624177829376 0.168484092 -1.313086390 2.717728615 0.039404117 0.231694996 0.086554371 0.968128681\n1403638624227829504 0.178539515 -1.299460173 2.670199871 0.038757395 0.230452582 0.088831872 0.968244970\n1403638624277829376 0.169290662 -1.282416701 2.627397537 0.039291624 0.230304897 0.090115227 0.968140006\n1403638624327829504 0.159232318 -1.270663977 2.590549231 0.039160855 0.230725005 0.091231331 0.967940688\n1403638624377829376 0.146543384 -1.263843060 2.538788557 0.038430125 0.231178045 0.092161186 0.967773795\n1403638624427829504 0.143097997 -1.239807367 2.505204916 0.038481738 0.231408775 0.092365630 0.967697144\n1403638624477829376 0.136642694 -1.214120984 2.460368872 0.038729046 0.232266441 0.091619134 0.967552722\n1403638624527829504 0.130072176 -1.184955239 2.424891710 0.044082738 0.231757998 0.094996251 0.967119813\n1403638624577829376 0.124426305 -1.174056530 2.377265215 0.051957022 0.231056690 0.097512856 0.966646016\n1403638624627829504 0.154593468 -1.152595162 2.327825785 0.058666911 0.229012549 0.098392799 0.966659367\n1403638624677829376 0.128968477 -1.131665230 2.295787811 0.058797620 0.230174735 0.095345706 0.966680706\n1403638624727829504 0.120856583 -1.093368292 2.248342037 0.056012318 0.229774401 0.089873530 0.967465281\n1403638624777829376 0.100288808 -1.052001357 2.211885929 0.052133266 0.229298651 0.084106825 0.968313098\n1403638624827829504 0.086176991 -1.034927845 2.165012836 0.046652019 0.227908835 0.079953484 0.969272196\n1403638624877829376 0.067174315 -1.022709727 2.122128010 0.042451747 0.226654619 0.077379890 0.969967961\n1403638624927829504 0.061530650 -0.997688890 2.067920208 0.040679105 0.222868964 0.077686079 0.970896244\n1403638624977829376 0.038168609 -0.988107979 2.020705700 0.039015096 0.219916135 0.079172835 0.971517563\n1403638625027829504 0.037187815 -0.973106205 1.966947913 0.038952298 0.216168419 0.080549359 0.972247779\n1403638625077829376 0.017774403 -0.944109321 1.922479153 0.039309260 0.213056564 0.083087564 0.972706616\n1403638625127829504 0.005421996 -0.925125003 1.871510983 0.039277501 0.210234210 0.085527062 0.973110437\n1403638625177829376 -0.004168928 -0.903490186 1.825373769 0.038900495 0.207949802 0.086841226 0.973499954\n1403638625227829504 -0.019401789 -0.883221269 1.776506066 0.038397506 0.206664994 0.086933963 0.973785222\n1403638625277829376 -0.038360476 -0.863458514 1.726674438 0.038006138 0.206157461 0.086098477 0.973982394\n1403638625327829504 -0.037382424 -0.835044920 1.679937363 0.038358815 0.204658940 0.086631812 0.974237263\n1403638625377829376 -0.050112665 -0.810601354 1.634007573 0.038564216 0.204218686 0.086517848 0.974331677\n1403638625427829504 -0.056187034 -0.792810380 1.581776619 0.038879987 0.203640163 0.086106457 0.974476635\n1403638625477829376 -0.065052152 -0.779930890 1.538866758 0.039152320 0.203164816 0.086591221 0.974521995\n1403638625527829504 -0.070462525 -0.761905074 1.485038280 0.038973797 0.203229100 0.085701019 0.974594414\n1403638625577829376 -0.077914953 -0.739658773 1.430107355 0.038551148 0.203069821 0.085967720 0.974620998\n1403638625627829504 -0.084470749 -0.722156942 1.375096321 0.036812909 0.203275695 0.085193597 0.974713206\n1403638625677829376 -0.092874736 -0.709879398 1.327612638 0.035730246 0.203033760 0.085754670 0.974754751\n1403638625727829504 -0.098774433 -0.701078773 1.270087957 0.031305157 0.202588677 0.086666673 0.974918842\n1403638625777829376 -0.115913033 -0.682684839 1.225304365 0.027874107 0.202924564 0.087335803 0.974893391\n1403638625827829504 -0.121558785 -0.662800670 1.171792030 0.024422605 0.202905476 0.088069968 0.974923909\n1403638625877829376 -0.128021210 -0.648664832 1.119242907 0.023323318 0.203211203 0.087933056 0.974899471\n1403638625927829504 -0.133171678 -0.636667252 1.070669174 0.022123333 0.203727886 0.087330483 0.974873781\n1403638625977829376 -0.139471382 -0.616002440 1.022418022 0.022247527 0.204149947 0.087237701 0.974790990\n1403638626027829504 -0.144080728 -0.598613262 0.969415128 0.020639477 0.204140887 0.088255748 0.974736631\n1403638626077829376 -0.146428972 -0.582913160 0.929155529 0.019634714 0.203660071 0.089583442 0.974736810\n1403638626127829504 -0.150293231 -0.553517103 0.884250283 0.019947281 0.203556702 0.090370886 0.974679351\n1403638626177829376 -0.156073868 -0.541619360 0.836647391 0.018586731 0.204078913 0.089591235 0.974669039\n1403638626227829504 -0.147720039 -0.510780990 0.795090497 0.019953787 0.204189748 0.089185476 0.974656045\n1403638626277829376 -0.151610553 -0.489627063 0.748658180 0.021504451 0.205463678 0.086962745 0.974556148\n1403638626327829504 -0.155055404 -0.465921015 0.712136567 0.022959879 0.207478330 0.082511254 0.974483192\n1403638626377829376 -0.152846366 -0.456063002 0.674607992 0.023811592 0.209101871 0.078457206 0.974450529\n1403638626427829504 -0.147681728 -0.417549253 0.627262235 0.026535423 0.209372878 0.076098837 0.974509001\n1403638626477829376 -0.150045022 -0.394714266 0.592909992 0.026485261 0.209696367 0.075513802 0.974486351\n1403638626527829504 -0.158937439 -0.380253911 0.569179058 0.023534859 0.210291803 0.074244529 0.974531293\n1403638626577829376 -0.166284516 -0.361216009 0.533649743 0.021723650 0.210424140 0.074011773 0.974562466\n1403638626627829504 -0.165467575 -0.330640107 0.492594123 0.020192731 0.209719494 0.075750649 0.974613667\n1403638626677829376 -0.162122503 -0.305352867 0.439256400 0.018481979 0.209080592 0.075267628 0.974822283\n1403638626727829504 -0.160059243 -0.272966504 0.401357263 0.015516644 0.207888097 0.077200294 0.974977911\n1403638626777829376 -0.161111325 -0.254248857 0.368140340 0.012254698 0.207204282 0.078753002 0.975045741\n1403638626827829504 -0.174766064 -0.242824644 0.335759550 0.009601396 0.207233250 0.079077862 0.975042999\n1403638626877829376 -0.176536947 -0.224180356 0.311244339 0.007549754 0.207021311 0.078557730 0.975148141\n1403638626927829504 -0.190239727 -0.214412823 0.289689332 0.005636640 0.207634881 0.078680985 0.975020647\n1403638626977829376 -0.180885255 -0.208428696 0.250492513 0.005459533 0.206470877 0.079151548 0.975230753\n1403638627027829504 -0.182377160 -0.196029782 0.203255057 0.005292551 0.206184700 0.079035357 0.975301623\n1403638627077829376 -0.184783131 -0.177340984 0.190578714 0.005841399 0.205707014 0.079063013 0.975397110\n1403638627127829504 -0.188235581 -0.167324528 0.163329065 0.005927800 0.205668122 0.078956887 0.975413382\n1403638627177829376 -0.188654646 -0.149551377 0.138067424 0.006092314 0.205348402 0.079584286 0.975428760\n1403638627227829504 -0.193938360 -0.140887544 0.118043557 0.006211804 0.205403924 0.079494514 0.975423634\n1403638627277829376 -0.191350341 -0.117331624 0.090076618 0.006383522 0.205745146 0.077630609 0.975500703\n1403638627327829504 -0.191742837 -0.105128184 0.068071619 0.006698379 0.206252217 0.076179117 0.975505948\n1403638627377829376 -0.191155046 -0.091820665 0.047686990 0.007387234 0.206401467 0.075112410 0.975552142\n1403638627427829504 -0.191061407 -0.073601171 0.028894357 0.007083431 0.206464306 0.074375540 0.975597560\n1403638627477829376 -0.190933406 -0.060698818 0.010071427 0.006818982 0.206407815 0.074573413 0.975596309\n1403638627527829504 -0.189827636 -0.047462754 -0.008073419 0.007463293 0.206285104 0.074997924 0.975584984\n1403638627577829376 -0.190360159 -0.032408357 -0.022058561 0.008770700 0.207205161 0.073575586 0.975487411\n1403638627627829504 -0.192281082 -0.018316017 -0.036510460 0.010900749 0.208278865 0.071711168 0.975376129\n1403638627677829376 -0.191866428 -0.005858098 -0.051565468 0.013753809 0.208556741 0.071406648 0.975303054\n1403638627727829504 -0.192685261 0.007560368 -0.062880307 0.016023565 0.209083438 0.070715912 0.975205958\n1403638627777829376 -0.192548931 0.021206798 -0.073855460 0.016856782 0.209611788 0.069586180 0.975159764\n1403638627827829504 -0.193348214 0.032956276 -0.086792961 0.018224709 0.209900066 0.069841638 0.975054860\n1403638627877829376 -0.192268386 0.049647436 -0.094430551 0.017930578 0.210285038 0.068970740 0.975039303\n1403638627927829504 -0.197994232 0.059911251 -0.106907040 0.015889317 0.210538596 0.069459535 0.974985301\n1403638627977829376 -0.201191381 0.073513903 -0.115048498 0.014107211 0.210723564 0.069029227 0.975003362\n1403638628027829504 -0.209395587 0.081097148 -0.122747548 0.012407704 0.211783126 0.068432771 0.974838912\n1403638628077829376 -0.207087666 0.092083290 -0.133497983 0.011922889 0.211709350 0.068747379 0.974838853\n1403638628127829504 -0.209659323 0.101218373 -0.139521271 0.010494717 0.212216005 0.068742819 0.974745452\n1403638628177829376 -0.213720888 0.110497475 -0.146889895 0.010234248 0.212756887 0.068401799 0.974654257\n1403638628227829504 -0.216573238 0.119128101 -0.152045503 0.010173151 0.212707847 0.069363981 0.974597573\n1403638628277829376 -0.221046150 0.127085134 -0.156994641 0.009704482 0.213139340 0.069071360 0.974528909\n1403638628327829504 -0.225801110 0.133949012 -0.160227075 0.008797175 0.213058442 0.070284136 0.974468470\n1403638628377829376 -0.230301380 0.139494911 -0.164286137 0.008770103 0.212986678 0.070703395 0.974454105\n1403638628427829504 -0.235162914 0.143416494 -0.167511582 0.009636831 0.211993769 0.073424563 0.974461198\n1403638628477829376 -0.240751684 0.146349832 -0.169897646 0.014037549 0.210792959 0.078461923 0.974275649\n1403638628527829504 -0.245880306 0.147416472 -0.171610638 0.020296317 0.209082022 0.083126962 0.974147141\n1403638628577829376 -0.250924587 0.148281306 -0.174388021 0.026750853 0.207576707 0.086747684 0.973997533\n1403638628627829504 -0.255231678 0.148168117 -0.176142246 0.032094818 0.206790313 0.090056002 0.973703027\n1403638628677829376 -0.260345578 0.148766756 -0.180597395 0.033708420 0.205240980 0.093713991 0.973631084\n1403638628727829504 -0.263115942 0.151607618 -0.182481825 0.033304829 0.205361947 0.092937395 0.973693967\n1403638628777829376 -0.265824854 0.155641139 -0.185139537 0.031888302 0.206346527 0.091280058 0.973689973\n1403638628827829504 -0.268365681 0.160652965 -0.187780857 0.030629382 0.207371846 0.089563482 0.973671973\n1403638628877829376 -0.269860089 0.167786628 -0.189243853 0.030962922 0.208414689 0.086834192 0.973685980\n1403638628927829504 -0.271004498 0.174652860 -0.191324860 0.030239595 0.209415659 0.084480189 0.973701060\n1403638628977829376 -0.272519588 0.181964889 -0.192832038 0.029219108 0.210878104 0.081815861 0.973644078\n1403638629027829504 -0.274738461 0.183460951 -0.201013073 0.027947035 0.211677253 0.079316057 0.973714888\n1403638629077829376 -0.274944186 0.194553271 -0.198302001 0.027045690 0.212741315 0.076070406 0.973767400\n1403638629127829504 -0.276744366 0.199449897 -0.201582879 0.025948873 0.213015363 0.075112700 0.973811686\n1403638629177829376 -0.273429662 0.203961462 -0.204771176 0.025000459 0.213150322 0.073788904 0.973908186\n1403638629227829504 -0.280690283 0.207631320 -0.207947180 0.024127873 0.213421121 0.073277071 0.973909497\n1403638629277829376 -0.283095598 0.210139900 -0.210662454 0.024085207 0.213557735 0.072719380 0.973922431\n1403638629327829504 -0.285965115 0.212682173 -0.214226604 0.022301588 0.213855058 0.072058938 0.973948777\n1403638629377829376 -0.289460361 0.215141505 -0.216564238 0.018738778 0.213915944 0.072307326 0.973992050\n1403638629427829504 -0.293337822 0.216793969 -0.219271794 0.015141594 0.213779122 0.073133968 0.974022925\n1403638629477829376 -0.297667503 0.217953160 -0.221681386 0.010664829 0.213615775 0.074796252 0.973991871\n1403638629527829504 -0.302316546 0.218631774 -0.222848415 0.006756273 0.212650687 0.077044420 0.974062681\n1403638629577829376 -0.306505561 0.218206286 -0.223126009 0.005174939 0.212080255 0.078713633 0.974063277\n1403638629627829504 -0.310922414 0.216573849 -0.221878111 0.006397390 0.209950194 0.085708901 0.973927081\n1403638629677829376 -0.315003693 0.213725939 -0.221129835 0.009221027 0.207801819 0.092337228 0.973759294\n1403638629727829504 -0.318078160 0.210610986 -0.219177246 0.013644059 0.206089407 0.097240046 0.973594069\n1403638629777829376 -0.319625318 0.207220331 -0.216737047 0.018969454 0.205546662 0.100120522 0.973327577\n1403638629827829504 -0.320239156 0.205183595 -0.213839591 0.024343453 0.204756558 0.102590665 0.973117292\n1403638629877829376 -0.319917262 0.204317898 -0.209917426 0.029963721 0.205392674 0.101974070 0.972891212\n1403638629927829504 -0.318281293 0.206603736 -0.205670699 0.034408923 0.207909599 0.096816704 0.972736418\n1403638629977829376 -0.316095710 0.211107805 -0.200720966 0.039319996 0.210643306 0.090349711 0.972584307\n1403638630027829504 -0.313786477 0.218135849 -0.195824683 0.044078950 0.213091746 0.084185757 0.972400010\n1403638630077829376 -0.311319530 0.228046387 -0.189568028 0.045024045 0.215123370 0.079612195 0.972294569\n1403638630127829504 -0.310422063 0.239870563 -0.185179383 0.043148484 0.216067895 0.076747745 0.972400427\n1403638630177829376 -0.308046997 0.255070060 -0.177773654 0.040211618 0.216346353 0.074499570 0.972639263\n1403638630227829504 -0.307346761 0.270415634 -0.173677713 0.036211170 0.216403678 0.074097760 0.972814322\n1403638630277829376 -0.307247072 0.289407969 -0.167723417 0.032699261 0.216378167 0.073761910 0.972969890\n1403638630327829504 -0.319719791 0.307087928 -0.174412087 0.027873948 0.216161653 0.077949382 0.972841740\n1403638630377829376 -0.312608421 0.313545257 -0.148723498 0.002636578 0.211236283 0.083201632 0.973883867\n1403638630427829504 -0.310330451 0.317546755 -0.082819216 0.019037815 0.208582222 0.091524974 0.973526657\n1403638630477829376 -0.276025236 0.338740319 -0.025025576 0.037420128 0.211046726 0.083130457 0.973215461\n1403638630527829504 -0.270031869 0.334142238 -0.036946431 0.039269540 0.210818589 0.083077580 0.973196566\n1403638630577829376 -0.283308536 0.322332799 -0.033169463 0.038131524 0.211203009 0.083293192 0.973140001\n1403638630627829504 -0.289655626 0.320117980 -0.024496630 0.037151266 0.212160438 0.080271557 0.973223627\n1403638630677829376 -0.207779139 0.356459796 0.058856905 0.008779660 0.204135239 0.084537946 0.975246131\n1403638630727829504 -0.168296173 0.304860443 -0.056402005 -0.007899249 0.195717692 0.081493326 0.977236390\n1403638630777829376 -0.237467200 0.318591505 -0.124574587 -0.010090134 0.203486800 0.071906686 0.976381421\n1403638630827829504 -0.297519028 0.332948148 -0.192245811 -0.006821171 0.204232186 0.074979365 0.976022959\n1403638630877829376 -0.320068449 0.328579456 -0.218089074 -0.008934448 0.202597961 0.074308783 0.976397693\n1403638630927829504 -0.339079052 0.329549313 -0.245940104 -0.009032297 0.203303739 0.073802486 0.976288438\n1403638630977829376 -0.332217693 0.324545860 -0.227870345 -0.009205407 0.203178599 0.074531287 0.976257563\n1403638631027829504 -0.332360208 0.324762911 -0.228068590 -0.008974490 0.202874392 0.074840024 0.976299345\n1403638631077829376 -0.332120121 0.324704230 -0.228245348 -0.009413145 0.203045025 0.073520027 0.976360023\n1403638631127829504 -0.332466722 0.324560881 -0.228149250 -0.009366454 0.202679813 0.075018048 0.976322412\n1403638631177829376 -0.332146168 0.324710727 -0.228162915 -0.009319045 0.203187063 0.073796831 0.976310492\n1403638631227829504 -0.332380295 0.324605703 -0.228013098 -0.009415206 0.202799141 0.074639134 0.976326168\n1403638631277829376 -0.332217097 0.324848384 -0.228238910 -0.009537088 0.203135863 0.073466800 0.976343930\n1403638631327829504 -0.332251012 0.324637651 -0.228151128 -0.008970793 0.202683672 0.074820511 0.976340473\n1403638631377829376 -0.332180262 0.324964643 -0.227898121 -0.009521357 0.203226268 0.073650964 0.976311386\n1403638631427829504 -0.332262903 0.324577659 -0.228275508 -0.009284987 0.202742055 0.074539073 0.976346910\n1403638631477829376 -0.332217813 0.324777365 -0.228078201 -0.009344687 0.202824131 0.074343510 0.976344228\n1403638631527829504 -0.332198709 0.324807763 -0.228051424 -0.009118264 0.202841535 0.074493051 0.976331353\n1403638631577829376 -0.332246780 0.324909717 -0.228000134 -0.009119760 0.202753037 0.074270777 0.976366639\n1403638631627829504 -0.332189232 0.324952602 -0.228182241 -0.009252615 0.202868670 0.074038401 0.976359010\n1403638631677829376 -0.332222044 0.324725240 -0.228018999 -0.009193101 0.202762365 0.074772269 0.976325750\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Stereo/kaist_vio_dataset.yaml",
    "content": "%YAML:1.0\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# GPU Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\ngpu.use_gpu: 1\ngpu.is_jetson: 0\n\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# Camera Parameters. Adjust them!\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\n# Camera calibration and distortion parameters (OpenCV) \n#1280x720\n#Camera.fx: 735\n#Camera.fy: 735\n#Camera.cx: 679\n#Camera.cy: 288\n\n#640x480\nCamera.fx: 380.9\nCamera.fy: 380.2\nCamera.cx: 324.6\nCamera.cy: 224.6\n\n\nCamera.k1: 0.0\nCamera.k2: 0.0\nCamera.p1: 0.0\nCamera.p2: 0.0\n\n#Camera.k1: 0.006896928127777268\n#Camera.k2: -0.009144207062654397\n#Camera.p1: 0.000254113977103925\n#Camera.p2: 0.0021434982252719545\n\n#k1: 0.007044055287844759\n#k2: -0.010251485722185347\n#p1: 0.0006674304399871926\n#p2: 0.001678899816379666\n\n\n\n#Camera.width: 1280\n#Camera.height: 720\n\nCamera.width: 640\nCamera.height: 480\n\n#Camera.width: 320\n#Camera.height: 240\n\n# Camera frames per second \nCamera.fps: 40\n\n# stereo baseline times fx\n#Camera.bf: 58.76\n#Camera.bf: 50.63\nCamera.bf: 19\n\n# Color order of the images (0: BGR, 1: RGB. It is ignored if images are grayscale)\nCamera.RGB: 1\n\n# Close/Far threshold. Baseline times.\nThDepth: 35\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# ORB Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\nORBextractor.tile_h: 20\nORBextractor.tile_w: 20\nORBextractor.fixed_multi_scale_tile_size: 0\nORBextractor.apply_nms_ms: 1\nORBextractor.nms_ms_mode_gpu: 1\n\nORBextractor.scaleFactor: 1.2\nORBextractor.nLevels: 4\n\n# ORB Extractor: Fast threshold\n\n# Firstly we impose th_FAST_MAX. If no corners are detected we impose a lower value th_FAST_MIN\n# You can lower these values if your images have low contrast\t\t\t\n\nORBextractor.th_FAST_MIN: 7\nORBextractor.th_FAST_MAX: 20\n\nORBextractor.FAST_N_MIN: 9\nORBextractor.FAST_N_MAX: 14\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# Viewer Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\nViewer.KeyFrameSize: 0.6\nViewer.KeyFrameLineWidth: 2\nViewer.GraphLineWidth: 1\nViewer.PointSize:2\nViewer.CameraSize: 0.7\nViewer.CameraLineWidth: 3\nViewer.ViewpointX: 0\nViewer.ViewpointY: -100\nViewer.ViewpointZ: -0.1\nViewer.ViewpointF: 2000\n\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Stereo/stereo_euroc.cpp",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n\n#include<iostream>\n#include<algorithm>\n#include<fstream>\n#include<iomanip>\n#include<chrono>\n\n#include<opencv2/core/core.hpp>\n#include <opencv2/imgproc/types_c.h>\n#include<opencv2/imgcodecs/legacy/constants_c.h>\n\n#include<System.h>\n\nusing namespace std;\n\nvoid LoadImages(const string &strPathLeft, const string &strPathRight, const string &strPathTimes,\n                vector<string> &vstrImageLeft, vector<string> &vstrImageRight, vector<double> &vTimeStamps);\n\nint main(int argc, char **argv)\n{\n    if(argc != 6)\n    {\n        cerr << endl << \"Usage: ./stereo_euroc path_to_vocabulary path_to_settings path_to_left_folder path_to_right_folder path_to_times_file\" << endl;\n        return 1;\n    }\n\n    std::string str_vocab = argv[1];\n    std::string str_settings = argv[2];\n\n    std::string str_left  = argv[3];\n    std::string str_right = argv[4];\n    std::string str_time  = argv[5];\n\n    // Retrieve paths to images\n    vector<string> vstrImageLeft;\n    vector<string> vstrImageRight;\n    vector<double> vTimeStamp;\n    LoadImages(str_left, str_right, str_time, vstrImageLeft, vstrImageRight, vTimeStamp);\n\n    if(vstrImageLeft.empty() || vstrImageRight.empty())\n    {\n        cerr << \"ERROR: No images in provided path.\" << endl;\n        return 1;\n    }\n\n    if(vstrImageLeft.size()!=vstrImageRight.size())\n    {\n        cerr << \"ERROR: Different number of left and right images.\" << endl;\n        return 1;\n    }\n\n    // Read rectification parameters\n    cv::FileStorage fsSettings(str_settings, cv::FileStorage::READ);\n    if(!fsSettings.isOpened())\n    {\n        cerr << \"ERROR: Wrong path to settings\" << endl;\n        return -1;\n    }\n\n    cv::Mat K_l, K_r, P_l, P_r, R_l, R_r, D_l, D_r;\n    fsSettings[\"LEFT.K\"] >> K_l;\n    fsSettings[\"RIGHT.K\"] >> K_r;\n\n    fsSettings[\"LEFT.P\"] >> P_l;\n    fsSettings[\"RIGHT.P\"] >> P_r;\n\n    fsSettings[\"LEFT.R\"] >> R_l;\n    fsSettings[\"RIGHT.R\"] >> R_r;\n\n    fsSettings[\"LEFT.D\"] >> D_l;\n    fsSettings[\"RIGHT.D\"] >> D_r;\n\n    int rows_l = fsSettings[\"LEFT.height\"];\n    int cols_l = fsSettings[\"LEFT.width\"];\n    int rows_r = fsSettings[\"RIGHT.height\"];\n    int cols_r = fsSettings[\"RIGHT.width\"];\n\n    if(K_l.empty() || K_r.empty() || P_l.empty() || P_r.empty() || R_l.empty() || R_r.empty() || D_l.empty() || D_r.empty() ||\n            rows_l==0 || rows_r==0 || cols_l==0 || cols_r==0)\n    {\n        cerr << \"ERROR: Calibration parameters to rectify stereo are missing!\" << endl;\n        return -1;\n    }\n\n    cv::Mat M1l,M2l,M1r,M2r;\n    cv::initUndistortRectifyMap(K_l,D_l,R_l,P_l.rowRange(0,3).colRange(0,3),cv::Size(cols_l,rows_l),CV_32F,M1l,M2l);\n    cv::initUndistortRectifyMap(K_r,D_r,R_r,P_r.rowRange(0,3).colRange(0,3),cv::Size(cols_r,rows_r),CV_32F,M1r,M2r);\n\n\n    const int nImages = vstrImageLeft.size();\n\n    // Create SLAM system. It initializes all system threads and gets ready to process frames.\n    Jetson_SLAM::System SLAM(str_vocab,str_settings,Jetson_SLAM::System::STEREO,true);\n\n    // Vector for tracking time statistics\n    vector<float> vTimesTrack;\n    vTimesTrack.resize(nImages);\n\n    cout << endl << \"-------\" << endl;\n    cout << \"Start processing sequence ...\" << endl;\n    cout << \"Images in the sequence: \" << nImages << endl << endl;\n\n    // Main loop\n    cv::Mat imLeft, imRight, imLeftRect, imRightRect;\n    for(int ni=0; ni<nImages; ni++)\n    {\n        // Read left and right images from file\n        imLeft = cv::imread(vstrImageLeft[ni],CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);\n        imRight = cv::imread(vstrImageRight[ni],CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);\n\n        if(imLeft.empty())\n        {\n            cerr << endl << \"Failed to load image at: \"\n                 << string(vstrImageLeft[ni]) << endl;\n            return 1;\n        }\n\n        if(imRight.empty())\n        {\n            cerr << endl << \"Failed to load image at: \"\n                 << string(vstrImageRight[ni]) << endl;\n            return 1;\n        }\n\n        cv::remap(imLeft,imLeftRect,M1l,M2l,cv::INTER_LINEAR);\n        cv::remap(imRight,imRightRect,M1r,M2r,cv::INTER_LINEAR);\n\n        double tframe = vTimeStamp[ni];\n\n\n#ifdef COMPILEDWITHC11\n        std::chrono::steady_clock::time_point t1 = std::chrono::steady_clock::now();\n#else\n        std::chrono::steady_clock::time_point t1 = std::chrono::steady_clock::now();\n#endif\n\n        // Pass the images to the SLAM system\n        SLAM.TrackStereo(imLeftRect,imRightRect,tframe);\n\n#ifdef COMPILEDWITHC11\n        std::chrono::steady_clock::time_point t2 = std::chrono::steady_clock::now();\n#else\n        std::chrono::steady_clock::time_point t2 = std::chrono::steady_clock::now();\n#endif\n\n        double ttrack= std::chrono::duration_cast<std::chrono::duration<double> >(t2 - t1).count();\n\n        vTimesTrack[ni]=ttrack;\n\n        //        // Wait to load the next frame\n        //        double T=0;\n        //        if(ni<nImages-1)\n        //            T = vTimeStamp[ni+1]-tframe;\n        //        else if(ni>0)\n        //            T = tframe-vTimeStamp[ni-1];\n\n        //        if(ttrack<T)\n        //            usleep((T-ttrack)*1e6);\n\n        std::cout << ni << \"\\n\";\n    }\n\n    // Stop all threads\n    SLAM.Shutdown();\n\n    // Tracking time statistics\n    sort(vTimesTrack.begin(),vTimesTrack.end());\n    float totaltime = 0;\n    for(int ni=0; ni<nImages; ni++)\n    {\n        totaltime+=vTimesTrack[ni];\n    }\n    cout << \"-------\" << endl << endl;\n    cout << \"median tracking time: \" << vTimesTrack[nImages/2] << endl;\n    cout << \"mean tracking time: \" << totaltime/nImages << endl;\n\n    // Save camera trajectory\n    SLAM.SaveTrajectoryTUM(\"CameraTrajectory.txt\");\n\n    return 0;\n}\n\nvoid LoadImages(const string &strPathLeft, const string &strPathRight, const string &strPathTimes,\n                vector<string> &vstrImageLeft, vector<string> &vstrImageRight, vector<double> &vTimeStamps)\n{\n    ifstream fTimes;\n    fTimes.open(strPathTimes.c_str());\n    vTimeStamps.reserve(5000);\n    vstrImageLeft.reserve(5000);\n    vstrImageRight.reserve(5000);\n    while(!fTimes.eof())\n    {\n        string s;\n        getline(fTimes,s);\n        if(!s.empty())\n        {\n            stringstream ss;\n            ss << s;\n            vstrImageLeft.push_back(strPathLeft + \"/\" + ss.str() + \".png\");\n            vstrImageRight.push_back(strPathRight + \"/\" + ss.str() + \".png\");\n            double t;\n            ss >> t;\n            vTimeStamps.push_back(t);\n\n        }\n    }\n}\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Stereo/stereo_kitti.cpp",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n\n#include<iostream>\n#include<algorithm>\n#include<fstream>\n#include<iomanip>\n#include<chrono>\n\n#include<opencv2/core/core.hpp>\n#include <opencv2/imgcodecs/legacy/constants_c.h>\n\n#include<System.h>\n\nusing namespace std;\n\nvoid LoadImages(const string &strPathToSequence, vector<string> &vstrImageLeft,\n                vector<string> &vstrImageRight, vector<double> &vTimestamps);\n\nvoid LoadImages_VO_seq(const string &strPathToSequence, vector<string> &vstrImageLeft,\n                vector<string> &vstrImageRight, vector<double> &vTimestamps);\n\nint main(int argc, char **argv)\n{\n    if(argc != 4)\n    {\n        cerr << endl << \"Usage: ./stereo_kitti path_to_vocabulary path_to_settings path_to_sequence\" << endl;\n        return 1;\n    }\n\n    std::string str_vocab = argv[1];\n    std::string str_settings = argv[2];\n    std::string str_seq_path  = argv[3];\n\n\n    // Retrieve paths to images\n    vector<string> vstrImageLeft;\n    vector<string> vstrImageRight;\n    vector<double> vTimestamps;\n//    LoadImages(string(str_seq_path), vstrImageLeft, vstrImageRight, vTimestamps);\n    LoadImages_VO_seq(string(str_seq_path), vstrImageLeft, vstrImageRight, vTimestamps);\n\n    int nImages = vstrImageLeft.size();\n\n    // Create SLAM system. It initializes all system threads and gets ready to process frames.\n    Jetson_SLAM::System SLAM(str_vocab, str_settings,Jetson_SLAM::System::STEREO,true);\n\n    // Vector for tracking time statistics\n    vector<float> vTimesTrack;\n    vTimesTrack.resize(nImages);\n\n    cout << endl << \"-------\" << endl;\n    cout << \"Start processing sequence ...\" << endl;\n    cout << \"Images in the sequence: \" << nImages << endl << endl;\n\n\n    {cv::Mat im(200,200, CV_8UC1);\n    cv::imshow(\"he\",im);\n    cv::waitKey(0);}\n\n    // Main loop\n    cv::Mat imLeft, imRight;\n//    nImages = 4;\n    for(int ni=0; ni<nImages; ni++)\n    {\n        // Read left and right images from file\n//        imLeft = cv::imread(vstrImageLeft[76],CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);\n//        imRight = cv::imread(vstrImageRight[76],CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);\n\n        imLeft = cv::imread(vstrImageLeft[ni],CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);\n        imRight = cv::imread(vstrImageRight[ni],CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);\n\n//        cv::boxFilter(imLeft, imLeft, -1,cv::Size(3,3));\n//        cv::boxFilter(imRight, imRight, -1,cv::Size(3,3));\n\n\n\n//        cv::Mat l1;\n//        cv::Mat l2;\n\n\n////        cv::bilateralFilter(imLeft, l1, -1,3,3);\n////        cv::bilateralFilter(imRight, l2, -1,3,3);\n\n////        cv::GaussianBlur(imLeft, imLeft, cv::Size(7,7),3,3);\n////        cv::GaussianBlur(imRight, imRight, cv::Size(7,7),3,3);\n\n//        cv::Mat kernel(3,3, CV_32FC1);\n//        ((float*)kernel.data)[0] = 0;\n//        ((float*)kernel.data)[1] = -1;\n//        ((float*)kernel.data)[2] = 0;\n//        ((float*)kernel.data)[3] = -1;\n//        ((float*)kernel.data)[4] = 5;\n//        ((float*)kernel.data)[5] = -1;\n//        ((float*)kernel.data)[6] = 0;\n//        ((float*)kernel.data)[7] = -1;\n//        ((float*)kernel.data)[8] = 0;\n\n//        cv::filter2D(imLeft, imLeft, -1, kernel);\n//        cv::filter2D(imRight, imRight, -1, kernel);\n\n//        imLeft = l1;\n//        imRight = l2;\n\n        double tframe = vTimestamps[ni];\n\n        if(imLeft.empty())\n        {\n            cerr << endl << \"Failed to load image at: \"\n                 << string(vstrImageLeft[ni]) << endl;\n            return 1;\n        }\n\n#ifdef COMPILEDWITHC11\n        std::chrono::steady_clock::time_point t1 = std::chrono::steady_clock::now();\n#else\n        std::chrono::steady_clock::time_point t1 = std::chrono::steady_clock::now();\n#endif\n\n        // Pass the images to the SLAM system\n        SLAM.TrackStereo(imLeft,imRight,tframe);\n\n#ifdef COMPILEDWITHC11\n        std::chrono::steady_clock::time_point t2 = std::chrono::steady_clock::now();\n#else\n        std::chrono::steady_clock::time_point t2 = std::chrono::steady_clock::now();\n#endif\n\n        double ttrack= std::chrono::duration_cast<std::chrono::duration<double> >(t2 - t1).count();\n\n\n        vTimesTrack[ni]=ttrack;\n\n//        // Wait to load the next frame\n//        double T=0;\n//        if(ni<nImages-1)\n//            T = vTimestamps[ni+1]-tframe;\n//        else if(ni>0)\n//            T = tframe-vTimestamps[ni-1];\n\n//        if(ttrack<T)\n//            usleep((T-ttrack)*1e6);\n\n//        usleep(10000);\n\n//        cv::imwrite(\"/home/isl-server/ashish/temp_l.png\", imLeft);\n\n\n//        cv::imshow(\"imLeft\", imLeft);\n//        cv::imshow(\"imRight\", imRight);\n//        cv::waitKey(0);\n\n\n\n        std::cout << ni << \"\\n\";\n\n    }\n\n\n\n    // Tracking time statistics\n    sort(vTimesTrack.begin(),vTimesTrack.end());\n    float totaltime = 0;\n    for(int ni=0; ni<nImages; ni++)\n    {\n        totaltime+=vTimesTrack[ni];\n    }\n    cout << \"-------\" << endl << endl;\n    cout << \"median tracking time: \" << vTimesTrack[nImages/2] << endl;\n    cout << \"mean tracking time: \" << totaltime/nImages << endl;\n\n    // Save camera trajectory\n    SLAM.SaveTrajectoryKITTI(\"CameraTrajectory.txt\");\n\n\n    cv::Mat im(200,200, CV_8UC1);\n    cv::imshow(\"he\",im);\n    cv::waitKey(0);\n\n    // Stop all threads\n    SLAM.Shutdown();\n\n\n    return 0;\n}\n\nvoid LoadImages_VO_seq(const string &strPathToSequence, vector<string> &vstrImageLeft,\n                vector<string> &vstrImageRight, vector<double> &vTimestamps)\n{\n    ifstream fTimes;\n    string strPathTimeFile = strPathToSequence + \"/times.txt\";\n    fTimes.open(strPathTimeFile.c_str());\n    while(!fTimes.eof())\n    {\n        string s;\n        getline(fTimes,s);\n        if(!s.empty())\n        {\n            stringstream ss;\n            ss << s;\n            double t;\n            ss >> t;\n            vTimestamps.push_back(t);\n        }\n    }\n\n    string strPrefixLeft = strPathToSequence + \"/image_0/\";\n    string strPrefixRight = strPathToSequence + \"/image_1/\";\n\n    const int nTimes = vTimestamps.size();\n    vstrImageLeft.resize(nTimes);\n    vstrImageRight.resize(nTimes);\n\n    for(int i=0; i<nTimes; i++)\n    {\n        stringstream ss;\n        ss << setfill('0') << setw(6) << i;\n        vstrImageLeft[i] = strPrefixLeft + ss.str() + \".png\";\n        vstrImageRight[i] = strPrefixRight + ss.str() + \".png\";\n    }\n}\n\n\nvoid LoadImages(const string &strPathToSequence, vector<string> &vstrImageLeft,\n                vector<string> &vstrImageRight, vector<double> &vTimestamps)\n{\n    ifstream fTimes;\n    string strPathTimeFile = strPathToSequence + \"/timestamps.txt\";\n    fTimes.open(strPathTimeFile.c_str());\n    while(!fTimes.eof())\n    {\n        string s;\n        getline(fTimes,s);\n        if(!s.empty())\n        {\n            stringstream ss;\n            ss << s;\n            double t;\n            ss >> t;\n            vTimestamps.push_back(t);\n        }\n    }\n\n    string strPrefixLeft = strPathToSequence + \"/image_00/data/\";\n    string strPrefixRight = strPathToSequence + \"/image_01/data/\";\n\n    const int nTimes = vTimestamps.size();\n    vstrImageLeft.resize(nTimes);\n    vstrImageRight.resize(nTimes);\n\n    for(int i=0; i<nTimes; i++)\n    {\n        stringstream ss;\n        ss << setfill('0') << setw(10) << i;\n        vstrImageLeft[i] = strPrefixLeft + ss.str() + \".png\";\n        vstrImageRight[i] = strPrefixRight + ss.str() + \".png\";\n    }\n}\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Stereo/stereo_live.cpp",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n\n#include<iostream>\n#include<algorithm>\n#include<fstream>\n#include<iomanip>\n#include<chrono>\n\n#include<opencv2/core/core.hpp>\n#include <opencv2/imgproc/types_c.h>\n#include <opencv2/imgcodecs/legacy/constants_c.h>\n#include <opencv2/videoio/legacy/constants_c.h>\n\n#include<System.h>\n\nusing namespace std;\n\n\nint main(int argc, char **argv)\n{\n    if(argc != 3)\n    {\n        cerr << endl << \"Usage: ./stereo_live path_to_vocabulary path_to_settings\" << endl;\n        return 1;\n    }\n\n    // Retrieve paths to images\n    vector<string> vstrImageLeft;\n    vector<string> vstrImageRight;\n    vector<double> vTimestamps;\n\n    int nImages = vstrImageLeft.size();\n\n    std::string str_vocab = argv[1];\n    std::string str_settings = argv[2];\n\n    // Create SLAM system. It initializes all system threads and gets ready to process frames.\n    Jetson_SLAM::System SLAM(str_vocab, str_settings, Jetson_SLAM::System::STEREO,true);\n\n    // Vector for tracking time statistics\n    vector<float> vTimesTrack;\n    vTimesTrack.resize(nImages);\n\n    cout << endl << \"-------\" << endl;\n    cout << \"Start processing sequence ...\" << endl;\n    cout << \"Images in the sequence: \" << nImages << endl << endl;\n\n    // Main loop\n    cv::Mat imLeft, imRight;\n\n    cv::VideoCapture vcl(0);\n    cv::VideoCapture vcr(1);\n\n    int im_width = 320;\n    int im_height = 240;\n\n    int resize_width = 320;\n    int resize_height = 240;\n\n\n    vcl.set(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, im_height);\n    vcl.set(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, im_width);\n    vcr.set(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, im_height);\n    vcr.set(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, im_width);\n\n\n    float total_time = 0;\n\n    int count = 0;\n    while(1)\n    {\n        std::chrono::steady_clock::time_point t1 = std::chrono::steady_clock::now();\n        std::chrono::steady_clock::time_point t2 = std::chrono::steady_clock::now();\n        double ttrack;\n\n        t1 = std::chrono::steady_clock::now();\n\n        vcl >> imLeft;\n        vcr >> imRight;\n\n        double tframe =  std::time(0);// vTimestamps[ni];\n\n        // Pass the images to the SLAM system\n        cv::Mat pose = SLAM.TrackStereo(imLeft,imRight,tframe);\n        if(!pose.empty())\n            std::cout << pose << \"\\n\";\n\n//        double ttrack= std::chrono::duration_cast<std::chrono::duration<double> >(t2 - t1).count();\n//        std::cout << \"Track time = \" << ttrack << \"\\n\";\n\n        if(count >=nImages)\n            break;\n    }\n\n    // Stop all threads\n    SLAM.Shutdown();\n\n    //    // Tracking time statistics\n    //    sort(vTimesTrack.begin(),vTimesTrack.end());\n    //    float totaltime = 0;\n    //    for(int ni=0; ni<nImages; ni++)\n    //    {\n    //        totaltime+=vTimesTrack[ni];\n    //    }\n    //    cout << \"-------\" << endl << endl;\n    //    cout << \"median tracking time: \" << vTimesTrack[nImages/2] << endl;\n    //    cout << \"mean tracking time: \" << totaltime/nImages << endl;\n\n    // Save camera trajectory\n    SLAM.SaveTrajectoryKITTI(\"CameraTrajectory.txt\");\n\n    return 0;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Examples/Stereo/stereo_rig_realsense.yaml",
    "content": "%YAML:1.0\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# mask for features\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\nmask.left: \"/home/isl-server/ashish/workspace_ros_fruit_plucking/mask_left.png\"\nmask.right: \"/home/isl-server/ashish/workspace_ros_fruit_plucking/mask_right.png\"\n\n\n\n\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# GPU Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\ngpu.use_gpu: 1\ngpu.is_jetson: 0\n\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# Camera Parameters. Adjust them!\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\n# Camera calibration and distortion parameters (OpenCV) \n#1280x720\n#Camera.fx: 735\n#Camera.fy: 735\n#Camera.cx: 679\n#Camera.cy: 288\n\n#640x480\n#Camera.fx: 633.9\n#Camera.fy: 633.9\n#Camera.cx: 350\n#Camera.cy: 179\n\n\n#320x240\n#Camera.fx: 335\n#Camera.fy: 335\n#Camera.cx: 188\n#Camera.cy: 108\n\n#864x480\n#Camera.fx: 580\n#Camera.fy: 580\n#Camera.cx: 458\n#Camera.cy: 204\n\n#424x240\nCamera.fx: 210.862\nCamera.fy: 210.862\nCamera.cx: 212.868\nCamera.cy: 120.018\n\n\nCamera.k1: 0.0\nCamera.k2: 0.0\nCamera.p1: 0.0\nCamera.p2: 0.0\n\n#Camera.width: 1280\n#Camera.height: 720\n\n#Camera.width: 640\n#Camera.height: 480\n\n#Camera.width: 320\n#Camera.height: 240\n\n#Camera.width: 864\n#Camera.height: 480\n\nCamera.width: 424\nCamera.height: 240\n\n# Camera frames per second \nCamera.fps: 90.0\n\n# stereo baseline times fx\n#Camera.bf: 58.76\n#Camera.bf: 50.63\n#Camera.bf: 27.22\n#Camera.bf: 46.41\nCamera.bf: 10.54\n\n# Color order of the images (0: BGR, 1: RGB. It is ignored if images are grayscale)\nCamera.RGB: 1\n\n# Close/Far threshold. Baseline times.\nThDepth: 150\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# ORB Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n\nORBextractor.tile_h: 20\nORBextractor.tile_w: 20\nORBextractor.fixed_multi_scale_tile_size: 0\nORBextractor.apply_nms_ms: 1\nORBextractor.nms_ms_mode_gpu: 1\n\nORBextractor.scaleFactor: 1.2\nORBextractor.nLevels: 8\n\n# ORB Extractor: Fast threshold\n\n# Firstly we impose th_FAST_MAX. If no corners are detected we impose a lower value th_FAST_MIN\n# You can lower these values if your images have low contrast\t\t\t\n\nORBextractor.th_FAST_MIN: 7\nORBextractor.th_FAST_MAX: 40\n\nORBextractor.FAST_N_MIN: 10\nORBextractor.FAST_N_MAX: 15\n\n\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\n# Viewer Parameters\n#--------------------------------------------------------------------------------------------\nViewer.KeyFrameSize: 0.6\nViewer.KeyFrameLineWidth: 2\nViewer.GraphLineWidth: 1\nViewer.PointSize:2\nViewer.CameraSize: 0.7\nViewer.CameraLineWidth: 3\nViewer.ViewpointX: 0\nViewer.ViewpointY: -100\nViewer.ViewpointZ: -0.1\nViewer.ViewpointF: 2000\n\n"
  },
  {
    "path": "README.md",
    "content": "# Jetson-SLAM\n\n\n**The frontend of Jetson-SLAM will be released as a separate repository as-well.**\n\n**Authors:** Ashish Kumar\n\n![Jetson-SLAM Design](/assets/img/jetson-slam.png \"Jetson-SLAM\")\n\nThis repository contains Jetson-SLAM with [FULL-BA back-end](https://128.84.21.199/pdf/1610.06475.pdf)\nJetson-SLAM is a GPU-thrusted real-time SLAM library for **Monocular**, **Stereo** and **RGB-D** cameras. It can run very high speeds beyond **500FPS** on RTX-2070 and Beyond **90FPS** on Jetson-NX **@320x240** resolution. Please see the [Jetson-SLAM Paper](https://drive.google.com/file/d/1KagYH0YVSDOeBwv4oHyKrmndOF7Sc_TV/view?usp=drive_link) for rigorous results over different resolutions, GPUs and comparison with existing VO/VIO/SLAM pipelines.\n\n**Jetson-SLAM can run alongside Deep Neural Networks. It is fully behchmarked with VGG**\n\n# Video\n<p align=\"center\">\n<a href=\"https://drive.google.com/file/d/16FN0FKy76R6MBdu44WzHyH3KstruOeJT/view?usp=drive_link\" target=\"_blank\" ><img align=\"center\" src=\"/assets/img/video_thumbnail.png\" \nalt=\"Jetson-SLAM\" width=\"70%\" height=\"70%\" border=\"0\" /></a>\n</p>\n\n<div>\n<p align=\"center\">\n<img align=\"center\" src=\"/assets/gif/kaistvio_circle.gif\" \nalt=\"Jetson-SLAM\" width=\"50%\" height=\"50%\" border=\"0\" />\n</p>\n\n\n# Main Highlight\n\n<p align=\"center\">\n<img align=\"center\" src=\"/assets/img/fig1.png\" \nalt=\"Jetson-SLAM\" width=\"70%\" height=\"70%\" border=\"0\" />\n\n# 1. Main Results\n\n### Datasets \n1. [KITTI-Benchmark](https://github.com/zinuok/VINS-MONO)\n\n2. [EuRoC Benchmark](https://projects.asl.ethz.ch/datasets/doku.php?id=kmavvisualinertialdatasets)\n\n3. [KAIST-VIO Benchmark](https://github.com/url-kaist/kaistviodataset)\n\n\n#### Results on KITTI Benchmark\n![Results on KITTI Benchmark](/assets/img/kitti_plot.png)\n\n![KITTI Trajectories](/assets/img/kitti_traj.png)\n\n\n#### Results on EuRoC Benchmark\n![Results on EuRoC Benchmark](/assets/img/euroc_plot.png)\n\n![Results on EuRoC Benchmark](/assets/img/euroc_table.png)\n\n![EuRoC Trajectories](/assets/img/euroc_traj.png)\n\n\n#### Results on KAIST-VIO Benchmark\n![Results on KAIST-VIO Benchmark](/assets/img/kaistvio_table.png)\n\n![KAIST-VIO Trajectories](/assets/img/kaistvio_traj.png)\n\n#### Performance with scaled versions of VGG-16 Co-existing on Jetson-NX\n![Co-exating VGG performance](/assets/img/vgg.png)\n\n\n### Build Instructions\n\n\t**Step-1**\n\t Install the dependencies given below:\n\n\t1. OpenCV 4 (Currently tested with 4.10.0)\n\t2. Eigen3\n\t3. CUDA\n\t4. Pangolin\n\t5. cmake 3.31\n\n\n\t**Step-2**\n\t Run build.sh\n\n### Run Instructions\n\n\tGo to execs and run Jetson-SLAM on following choices:\n\t1. Run stereo_kitti for KITTI-Benchmark\n\t2. Run stereo_euroc for EuRoC Benchmark\n\t3. Run stereo_kaistvio for KAIST-VIO Benchmark\n\t4. Run stereo_live for live images from a Stereo-Rig. Please customize the \"stereo_live_config.yaml\" file for your stereo rig.\n\t\n### Image Masks\nJetson-SLAM expects one mask for monocular/RGBD while two masks for stereo configuration. There are two mask path for each left and right image in the yaml file. Only non-zero regions in the mask shall be used to detect and extract keypoints. These masks are helpful when the camera is mounted on a structure and some part of the structure is always present in the camera field of view. Manytimes, this leads to static keypoints on the structure visible in the camera which degrades SLAM's accuracy because these points never moves w.r.t. camera.\n\nIf such requirement is not needed, one can simply create a white image of size equal to the RGB/grayscale image size that would be supplied into Jetson-SLAM.\n\ne.g. If your RGB/grayscale image size is 240x240, simply create a mask of size 240x240 and supply the path to the yaml file. IF you need to hide some regions of the image, you can choose linux tool such as \"GIMP\" or any software of your choice.\n\n### License\n\nJetson-SLAM is released under a [GPLv3 license].\n\n### Bibtex citation:\n\n     @article{kumar2023high,\n\t  title={High-speed stereo visual SLAM for low-powered computing devices},\n\t  author={Kumar, Ashish and Park, Jaesik and Behera, Laxmidhar},\n\t  journal={IEEE Robotics and Automation Letters},\n\t  year={2023},\n\t  publisher={IEEE}\n      }\n\n\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/DBoW2/CMakeLists.txt",
    "content": "cmake_minimum_required(VERSION 2.8)\nproject(DBoW2)\n\nset(CMAKE_C_FLAGS \"${CMAKE_C_FLAGS}  -Wall  -O3 -march=native \")\nset(CMAKE_CXX_FLAGS \"${CMAKE_CXX_FLAGS} -Wall  -O3 -march=native\")\n\nset(HDRS_DBOW2\n  DBoW2/BowVector.h\n  DBoW2/FORB.h \n  DBoW2/FClass.h       \n  DBoW2/FeatureVector.h\n  DBoW2/ScoringObject.h   \n  DBoW2/TemplatedVocabulary.h)\nset(SRCS_DBOW2\n  DBoW2/BowVector.cpp\n  DBoW2/FORB.cpp      \n  DBoW2/FeatureVector.cpp\n  DBoW2/ScoringObject.cpp)\n\nset(HDRS_DUTILS\n  DUtils/Random.h\n  DUtils/Timestamp.h)\nset(SRCS_DUTILS\n  DUtils/Random.cpp\n  DUtils/Timestamp.cpp)\n\n\nfind_package(OpenCV 4 REQUIRED)\n\nset(LIBRARY_OUTPUT_PATH ${PROJECT_SOURCE_DIR}/lib)\n\ninclude_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})\nadd_library(DBoW2 SHARED ${SRCS_DBOW2} ${SRCS_DUTILS})\ntarget_link_libraries(DBoW2 ${OpenCV_LIBS})\n\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/DBoW2/DBoW2/BowVector.cpp",
    "content": "/**\n * File: BowVector.cpp\n * Date: March 2011\n * Author: Dorian Galvez-Lopez\n * Description: bag of words vector\n * License: see the LICENSE.txt file\n *\n */\n\n#include <iostream>\n#include <fstream>\n#include <vector>\n#include <algorithm>\n#include <cmath>\n\n#include \"BowVector.h\"\n\nnamespace DBoW2 {\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\nBowVector::BowVector(void)\n{\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\nBowVector::~BowVector(void)\n{\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\nvoid BowVector::addWeight(WordId id, WordValue v)\n{\n  BowVector::iterator vit = this->lower_bound(id);\n  \n  if(vit != this->end() && !(this->key_comp()(id, vit->first)))\n  {\n    vit->second += v;\n  }\n  else\n  {\n    this->insert(vit, BowVector::value_type(id, v));\n  }\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\nvoid BowVector::addIfNotExist(WordId id, WordValue v)\n{\n  BowVector::iterator vit = this->lower_bound(id);\n  \n  if(vit == this->end() || (this->key_comp()(id, vit->first)))\n  {\n    this->insert(vit, BowVector::value_type(id, v));\n  }\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\nvoid BowVector::normalize(LNorm norm_type)\n{\n  double norm = 0.0; \n  BowVector::iterator it;\n\n  if(norm_type == DBoW2::L1)\n  {\n    for(it = begin(); it != end(); ++it)\n      norm += fabs(it->second);\n  }\n  else\n  {\n    for(it = begin(); it != end(); ++it)\n      norm += it->second * it->second;\n\t\tnorm = sqrt(norm);  \n  }\n\n  if(norm > 0.0)\n  {\n    for(it = begin(); it != end(); ++it)\n      it->second /= norm;\n  }\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\nstd::ostream& operator<< (std::ostream &out, const BowVector &v)\n{\n  BowVector::const_iterator vit;\n  std::vector<unsigned int>::const_iterator iit;\n  unsigned int i = 0; \n  const unsigned int N = v.size();\n  for(vit = v.begin(); vit != v.end(); ++vit, ++i)\n  {\n    out << \"<\" << vit->first << \", \" << vit->second << \">\";\n    \n    if(i < N-1) out << \", \";\n  }\n  return out;\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\nvoid BowVector::saveM(const std::string &filename, size_t W) const\n{\n  std::fstream f(filename.c_str(), std::ios::out);\n  \n  WordId last = 0;\n  BowVector::const_iterator bit;\n  for(bit = this->begin(); bit != this->end(); ++bit)\n  {\n    for(; last < bit->first; ++last)\n    {\n      f << \"0 \";\n    }\n    f << bit->second << \" \";\n    \n    last = bit->first + 1;\n  }\n  for(; last < (WordId)W; ++last)\n    f << \"0 \";\n  \n  f.close();\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\n} // namespace DBoW2\n\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/DBoW2/DBoW2/BowVector.h",
    "content": "/**\n * File: BowVector.h\n * Date: March 2011\n * Author: Dorian Galvez-Lopez\n * Description: bag of words vector\n * License: see the LICENSE.txt file\n *\n */\n\n#ifndef __D_T_BOW_VECTOR__\n#define __D_T_BOW_VECTOR__\n\n#include <iostream>\n#include <map>\n#include <vector>\n\nnamespace DBoW2 {\n\n/// Id of words\ntypedef unsigned int WordId;\n\n/// Value of a word\ntypedef double WordValue;\n\n/// Id of nodes in the vocabulary treee\ntypedef unsigned int NodeId;\n\n/// L-norms for normalization\nenum LNorm\n{\n  L1,\n  L2\n};\n\n/// Weighting type\nenum WeightingType\n{\n  TF_IDF,\n  TF,\n  IDF,\n  BINARY\n};\n\n/// Scoring type\nenum ScoringType\n{\n  L1_NORM,\n  L2_NORM,\n  CHI_SQUARE,\n  KL,\n  BHATTACHARYYA,\n  DOT_PRODUCT,\n};\n\n/// Vector of words to represent images\nclass BowVector: \n\tpublic std::map<WordId, WordValue>\n{\npublic:\n\n\t/** \n\t * Constructor\n\t */\n\tBowVector(void);\n\n\t/**\n\t * Destructor\n\t */\n\t~BowVector(void);\n\t\n\t/**\n\t * Adds a value to a word value existing in the vector, or creates a new\n\t * word with the given value\n\t * @param id word id to look for\n\t * @param v value to create the word with, or to add to existing word\n\t */\n\tvoid addWeight(WordId id, WordValue v);\n\t\n\t/**\n\t * Adds a word with a value to the vector only if this does not exist yet\n\t * @param id word id to look for\n\t * @param v value to give to the word if this does not exist\n\t */\n\tvoid addIfNotExist(WordId id, WordValue v);\n\n\t/**\n\t * L1-Normalizes the values in the vector \n\t * @param norm_type norm used\n\t */\n\tvoid normalize(LNorm norm_type);\n\t\n\t/**\n\t * Prints the content of the bow vector\n\t * @param out stream\n\t * @param v\n\t */\n\tfriend std::ostream& operator<<(std::ostream &out, const BowVector &v);\n\t\n\t/**\n\t * Saves the bow vector as a vector in a matlab file\n\t * @param filename\n\t * @param W number of words in the vocabulary\n\t */\n\tvoid saveM(const std::string &filename, size_t W) const;\n};\n\n} // namespace DBoW2\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/DBoW2/DBoW2/FClass.h",
    "content": "/**\n * File: FClass.h\n * Date: November 2011\n * Author: Dorian Galvez-Lopez\n * Description: generic FClass to instantiate templated classes\n * License: see the LICENSE.txt file\n *\n */\n\n#ifndef __D_T_FCLASS__\n#define __D_T_FCLASS__\n\n#include <opencv2/core/core.hpp>\n#include <vector>\n#include <string>\n\nnamespace DBoW2 {\n\n/// Generic class to encapsulate functions to manage descriptors.\n/**\n * This class must be inherited. Derived classes can be used as the\n * parameter F when creating Templated structures\n * (TemplatedVocabulary, TemplatedDatabase, ...)\n */\nclass FClass\n{\n  class TDescriptor;\n  typedef const TDescriptor *pDescriptor;\n  \n  /**\n   * Calculates the mean value of a set of descriptors\n   * @param descriptors\n   * @param mean mean descriptor\n   */\n  virtual void meanValue(const std::vector<pDescriptor> &descriptors, \n    TDescriptor &mean) = 0;\n  \n  /**\n   * Calculates the distance between two descriptors\n   * @param a\n   * @param b\n   * @return distance\n   */\n  static double distance(const TDescriptor &a, const TDescriptor &b);\n  \n  /**\n   * Returns a string version of the descriptor\n   * @param a descriptor\n   * @return string version\n   */\n  static std::string toString(const TDescriptor &a);\n  \n  /**\n   * Returns a descriptor from a string\n   * @param a descriptor\n   * @param s string version\n   */\n  static void fromString(TDescriptor &a, const std::string &s);\n\n  /**\n   * Returns a mat with the descriptors in float format\n   * @param descriptors\n   * @param mat (out) NxL 32F matrix\n   */\n  static void toMat32F(const std::vector<TDescriptor> &descriptors, \n    cv::Mat &mat);\n};\n\n} // namespace DBoW2\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/DBoW2/DBoW2/FORB.cpp",
    "content": "/**\n * File: FORB.cpp\n * Date: June 2012\n * Author: Dorian Galvez-Lopez\n * Description: functions for ORB descriptors\n * License: see the LICENSE.txt file\n *\n * Distance function has been modified \n *\n */\n\n \n#include <vector>\n#include <string>\n#include <sstream>\n#include <stdint-gcc.h>\n\n#include \"FORB.h\"\n\nusing namespace std;\n\nnamespace DBoW2 {\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\nconst int FORB::L=32;\n\nvoid FORB::meanValue(const std::vector<FORB::pDescriptor> &descriptors, \n  FORB::TDescriptor &mean)\n{\n  if(descriptors.empty())\n  {\n    mean.release();\n    return;\n  }\n  else if(descriptors.size() == 1)\n  {\n    mean = descriptors[0]->clone();\n  }\n  else\n  {\n    vector<int> sum(FORB::L * 8, 0);\n    \n    for(size_t i = 0; i < descriptors.size(); ++i)\n    {\n      const cv::Mat &d = *descriptors[i];\n      const unsigned char *p = d.ptr<unsigned char>();\n      \n      for(int j = 0; j < d.cols; ++j, ++p)\n      {\n        if(*p & (1 << 7)) ++sum[ j*8     ];\n        if(*p & (1 << 6)) ++sum[ j*8 + 1 ];\n        if(*p & (1 << 5)) ++sum[ j*8 + 2 ];\n        if(*p & (1 << 4)) ++sum[ j*8 + 3 ];\n        if(*p & (1 << 3)) ++sum[ j*8 + 4 ];\n        if(*p & (1 << 2)) ++sum[ j*8 + 5 ];\n        if(*p & (1 << 1)) ++sum[ j*8 + 6 ];\n        if(*p & (1))      ++sum[ j*8 + 7 ];\n      }\n    }\n    \n    mean = cv::Mat::zeros(1, FORB::L, CV_8U);\n    unsigned char *p = mean.ptr<unsigned char>();\n    \n    const int N2 = (int)descriptors.size() / 2 + descriptors.size() % 2;\n    for(size_t i = 0; i < sum.size(); ++i)\n    {\n      if(sum[i] >= N2)\n      {\n        // set bit\n        *p |= 1 << (7 - (i % 8));\n      }\n      \n      if(i % 8 == 7) ++p;\n    }\n  }\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n  \nint FORB::distance(const FORB::TDescriptor &a,\n  const FORB::TDescriptor &b)\n{\n  // Bit set count operation from\n  // http://graphics.stanford.edu/~seander/bithacks.html#CountBitsSetParallel\n\n  const int *pa = a.ptr<int32_t>();\n  const int *pb = b.ptr<int32_t>();\n\n  int dist=0;\n\n  for(int i=0; i<8; i++, pa++, pb++)\n  {\n      unsigned  int v = *pa ^ *pb;\n      v = v - ((v >> 1) & 0x55555555);\n      v = (v & 0x33333333) + ((v >> 2) & 0x33333333);\n      dist += (((v + (v >> 4)) & 0xF0F0F0F) * 0x1010101) >> 24;\n  }\n\n  return dist;\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n  \nstd::string FORB::toString(const FORB::TDescriptor &a)\n{\n  stringstream ss;\n  const unsigned char *p = a.ptr<unsigned char>();\n  \n  for(int i = 0; i < a.cols; ++i, ++p)\n  {\n    ss << (int)*p << \" \";\n  }\n  \n  return ss.str();\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n  \nvoid FORB::fromString(FORB::TDescriptor &a, const std::string &s)\n{\n  a.create(1, FORB::L, CV_8U);\n  unsigned char *p = a.ptr<unsigned char>();\n  \n  stringstream ss(s);\n  for(int i = 0; i < FORB::L; ++i, ++p)\n  {\n    int n;\n    ss >> n;\n    \n    if(!ss.fail()) \n      *p = (unsigned char)n;\n  }\n  \n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\nvoid FORB::toMat32F(const std::vector<TDescriptor> &descriptors, \n  cv::Mat &mat)\n{\n  if(descriptors.empty())\n  {\n    mat.release();\n    return;\n  }\n  \n  const size_t N = descriptors.size();\n  \n  mat.create(N, FORB::L*8, CV_32F);\n  float *p = mat.ptr<float>();\n  \n  for(size_t i = 0; i < N; ++i)\n  {\n    const int C = descriptors[i].cols;\n    const unsigned char *desc = descriptors[i].ptr<unsigned char>();\n    \n    for(int j = 0; j < C; ++j, p += 8)\n    {\n      p[0] = (desc[j] & (1 << 7) ? 1 : 0);\n      p[1] = (desc[j] & (1 << 6) ? 1 : 0);\n      p[2] = (desc[j] & (1 << 5) ? 1 : 0);\n      p[3] = (desc[j] & (1 << 4) ? 1 : 0);\n      p[4] = (desc[j] & (1 << 3) ? 1 : 0);\n      p[5] = (desc[j] & (1 << 2) ? 1 : 0);\n      p[6] = (desc[j] & (1 << 1) ? 1 : 0);\n      p[7] = desc[j] & (1);\n    }\n  } \n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\nvoid FORB::toMat8U(const std::vector<TDescriptor> &descriptors, \n  cv::Mat &mat)\n{\n  mat.create(descriptors.size(), 32, CV_8U);\n  \n  unsigned char *p = mat.ptr<unsigned char>();\n  \n  for(size_t i = 0; i < descriptors.size(); ++i, p += 32)\n  {\n    const unsigned char *d = descriptors[i].ptr<unsigned char>();\n    std::copy(d, d+32, p);\n  }\n  \n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\n} // namespace DBoW2\n\n\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/DBoW2/DBoW2/FORB.h",
    "content": "/**\n * File: FORB.h\n * Date: June 2012\n * Author: Dorian Galvez-Lopez\n * Description: functions for ORB descriptors\n * License: see the LICENSE.txt file\n *\n */\n\n#ifndef __D_T_F_ORB__\n#define __D_T_F_ORB__\n\n#include <opencv2/core/core.hpp>\n#include <vector>\n#include <string>\n\n#include \"FClass.h\"\n\nnamespace DBoW2 {\n\n/// Functions to manipulate ORB descriptors\nclass FORB: protected FClass\n{\npublic:\n\n  /// Descriptor type\n  typedef cv::Mat TDescriptor; // CV_8U\n  /// Pointer to a single descriptor\n  typedef const TDescriptor *pDescriptor;\n  /// Descriptor length (in bytes)\n  static const int L;\n\n  /**\n   * Calculates the mean value of a set of descriptors\n   * @param descriptors\n   * @param mean mean descriptor\n   */\n  static void meanValue(const std::vector<pDescriptor> &descriptors,\n    TDescriptor &mean);\n\n  /**\n   * Calculates the distance between two descriptors\n   * @param a\n   * @param b\n   * @return distance\n   */\n  static int distance(const TDescriptor &a, const TDescriptor &b);\n\n  /**\n   * Returns a string version of the descriptor\n   * @param a descriptor\n   * @return string version\n   */\n  static std::string toString(const TDescriptor &a);\n\n  /**\n   * Returns a descriptor from a string\n   * @param a descriptor\n   * @param s string version\n   */\n  static void fromString(TDescriptor &a, const std::string &s);\n\n  /**\n   * Returns a mat with the descriptors in float format\n   * @param descriptors\n   * @param mat (out) NxL 32F matrix\n   */\n  static void toMat32F(const std::vector<TDescriptor> &descriptors,\n    cv::Mat &mat);\n\n  static void toMat8U(const std::vector<TDescriptor> &descriptors,\n    cv::Mat &mat);\n\n};\n\n} // namespace DBoW2\n\n#endif\n\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/DBoW2/DBoW2/FeatureVector.cpp",
    "content": "/**\n * File: FeatureVector.cpp\n * Date: November 2011\n * Author: Dorian Galvez-Lopez\n * Description: feature vector\n * License: see the LICENSE.txt file\n *\n */\n\n#include \"FeatureVector.h\"\n#include <map>\n#include <vector>\n#include <iostream>\n\nnamespace DBoW2 {\n\n// ---------------------------------------------------------------------------\n\nFeatureVector::FeatureVector(void)\n{\n}\n\n// ---------------------------------------------------------------------------\n\nFeatureVector::~FeatureVector(void)\n{\n}\n\n// ---------------------------------------------------------------------------\n\nvoid FeatureVector::addFeature(NodeId id, unsigned int i_feature)\n{\n  FeatureVector::iterator vit = this->lower_bound(id);\n  \n  if(vit != this->end() && vit->first == id)\n  {\n    vit->second.push_back(i_feature);\n  }\n  else\n  {\n    vit = this->insert(vit, FeatureVector::value_type(id, \n      std::vector<unsigned int>() ));\n    vit->second.push_back(i_feature);\n  }\n}\n\n// ---------------------------------------------------------------------------\n\nstd::ostream& operator<<(std::ostream &out, \n  const FeatureVector &v)\n{\n  if(!v.empty())\n  {\n    FeatureVector::const_iterator vit = v.begin();\n    \n    const std::vector<unsigned int>* f = &vit->second;\n\n    out << \"<\" << vit->first << \": [\";\n    if(!f->empty()) out << (*f)[0];\n    for(unsigned int i = 1; i < f->size(); ++i)\n    {\n      out << \", \" << (*f)[i];\n    }\n    out << \"]>\";\n    \n    for(++vit; vit != v.end(); ++vit)\n    {\n      f = &vit->second;\n      \n      out << \", <\" << vit->first << \": [\";\n      if(!f->empty()) out << (*f)[0];\n      for(unsigned int i = 1; i < f->size(); ++i)\n      {\n        out << \", \" << (*f)[i];\n      }\n      out << \"]>\";\n    }\n  }\n  \n  return out;  \n}\n\n// ---------------------------------------------------------------------------\n\n} // namespace DBoW2\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/DBoW2/DBoW2/FeatureVector.h",
    "content": "/**\n * File: FeatureVector.h\n * Date: November 2011\n * Author: Dorian Galvez-Lopez\n * Description: feature vector\n * License: see the LICENSE.txt file\n *\n */\n\n#ifndef __D_T_FEATURE_VECTOR__\n#define __D_T_FEATURE_VECTOR__\n\n#include \"BowVector.h\"\n#include <map>\n#include <vector>\n#include <iostream>\n\nnamespace DBoW2 {\n\n/// Vector of nodes with indexes of local features\nclass FeatureVector: \n  public std::map<NodeId, std::vector<unsigned int> >\n{\npublic:\n\n  /**\n   * Constructor\n   */\n  FeatureVector(void);\n  \n  /**\n   * Destructor\n   */\n  ~FeatureVector(void);\n  \n  /**\n   * Adds a feature to an existing node, or adds a new node with an initial\n   * feature\n   * @param id node id to add or to modify\n   * @param i_feature index of feature to add to the given node\n   */\n  void addFeature(NodeId id, unsigned int i_feature);\n\n  /**\n   * Sends a string versions of the feature vector through the stream\n   * @param out stream\n   * @param v feature vector\n   */\n  friend std::ostream& operator<<(std::ostream &out, const FeatureVector &v);\n    \n};\n\n} // namespace DBoW2\n\n#endif\n\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/DBoW2/DBoW2/ScoringObject.cpp",
    "content": "/**\n * File: ScoringObject.cpp\n * Date: November 2011\n * Author: Dorian Galvez-Lopez\n * Description: functions to compute bow scores \n * License: see the LICENSE.txt file\n *\n */\n\n#include <cfloat>\n#include \"TemplatedVocabulary.h\"\n#include \"BowVector.h\"\n\nusing namespace DBoW2;\n\n// If you change the type of WordValue, make sure you change also the\n// epsilon value (this is needed by the KL method)\nconst double GeneralScoring::LOG_EPS = log(DBL_EPSILON); // FLT_EPSILON\n\n// ---------------------------------------------------------------------------\n// ---------------------------------------------------------------------------\n\ndouble L1Scoring::score(const BowVector &v1, const BowVector &v2) const\n{\n  BowVector::const_iterator v1_it, v2_it;\n  const BowVector::const_iterator v1_end = v1.end();\n  const BowVector::const_iterator v2_end = v2.end();\n  \n  v1_it = v1.begin();\n  v2_it = v2.begin();\n  \n  double score = 0;\n  \n  while(v1_it != v1_end && v2_it != v2_end)\n  {\n    const WordValue& vi = v1_it->second;\n    const WordValue& wi = v2_it->second;\n    \n    if(v1_it->first == v2_it->first)\n    {\n      score += fabs(vi - wi) - fabs(vi) - fabs(wi);\n      \n      // move v1 and v2 forward\n      ++v1_it;\n      ++v2_it;\n    }\n    else if(v1_it->first < v2_it->first)\n    {\n      // move v1 forward\n      v1_it = v1.lower_bound(v2_it->first);\n      // v1_it = (first element >= v2_it.id)\n    }\n    else\n    {\n      // move v2 forward\n      v2_it = v2.lower_bound(v1_it->first);\n      // v2_it = (first element >= v1_it.id)\n    }\n  }\n  \n  // ||v - w||_{L1} = 2 + Sum(|v_i - w_i| - |v_i| - |w_i|) \n  //\t\tfor all i | v_i != 0 and w_i != 0 \n  // (Nister, 2006)\n  // scaled_||v - w||_{L1} = 1 - 0.5 * ||v - w||_{L1}\n  score = -score/2.0;\n\n  return score; // [0..1]\n}\n\n// ---------------------------------------------------------------------------\n// ---------------------------------------------------------------------------\n\ndouble L2Scoring::score(const BowVector &v1, const BowVector &v2) const\n{\n  BowVector::const_iterator v1_it, v2_it;\n  const BowVector::const_iterator v1_end = v1.end();\n  const BowVector::const_iterator v2_end = v2.end();\n  \n  v1_it = v1.begin();\n  v2_it = v2.begin();\n  \n  double score = 0;\n  \n  while(v1_it != v1_end && v2_it != v2_end)\n  {\n    const WordValue& vi = v1_it->second;\n    const WordValue& wi = v2_it->second;\n    \n    if(v1_it->first == v2_it->first)\n    {\n      score += vi * wi;\n      \n      // move v1 and v2 forward\n      ++v1_it;\n      ++v2_it;\n    }\n    else if(v1_it->first < v2_it->first)\n    {\n      // move v1 forward\n      v1_it = v1.lower_bound(v2_it->first);\n      // v1_it = (first element >= v2_it.id)\n    }\n    else\n    {\n      // move v2 forward\n      v2_it = v2.lower_bound(v1_it->first);\n      // v2_it = (first element >= v1_it.id)\n    }\n  }\n  \n  // ||v - w||_{L2} = sqrt( 2 - 2 * Sum(v_i * w_i) )\n\t//\t\tfor all i | v_i != 0 and w_i != 0 )\n\t// (Nister, 2006)\n\tif(score >= 1) // rounding errors\n\t  score = 1.0;\n\telse\n    score = 1.0 - sqrt(1.0 - score); // [0..1]\n\n  return score;\n}\n\n// ---------------------------------------------------------------------------\n// ---------------------------------------------------------------------------\n\ndouble ChiSquareScoring::score(const BowVector &v1, const BowVector &v2) \n  const\n{\n  BowVector::const_iterator v1_it, v2_it;\n  const BowVector::const_iterator v1_end = v1.end();\n  const BowVector::const_iterator v2_end = v2.end();\n  \n  v1_it = v1.begin();\n  v2_it = v2.begin();\n  \n  double score = 0;\n  \n  // all the items are taken into account\n  \n  while(v1_it != v1_end && v2_it != v2_end)\n  {\n    const WordValue& vi = v1_it->second;\n    const WordValue& wi = v2_it->second;\n    \n    if(v1_it->first == v2_it->first)\n    {\n      // (v-w)^2/(v+w) - v - w = -4 vw/(v+w)\n      // we move the -4 out\n      if(vi + wi != 0.0) score += vi * wi / (vi + wi);\n      \n      // move v1 and v2 forward\n      ++v1_it;\n      ++v2_it;\n    }\n    else if(v1_it->first < v2_it->first)\n    {\n      // move v1 forward\n      v1_it = v1.lower_bound(v2_it->first);\n    }\n    else\n    {\n      // move v2 forward\n      v2_it = v2.lower_bound(v1_it->first);\n    }\n  }\n    \n  // this takes the -4 into account\n  score = 2. * score; // [0..1]\n\n  return score;\n}\n\n// ---------------------------------------------------------------------------\n// ---------------------------------------------------------------------------\n\ndouble KLScoring::score(const BowVector &v1, const BowVector &v2) const\n{ \n  BowVector::const_iterator v1_it, v2_it;\n  const BowVector::const_iterator v1_end = v1.end();\n  const BowVector::const_iterator v2_end = v2.end();\n  \n  v1_it = v1.begin();\n  v2_it = v2.begin();\n  \n  double score = 0;\n  \n  // all the items or v are taken into account\n  \n  while(v1_it != v1_end && v2_it != v2_end)\n  {\n    const WordValue& vi = v1_it->second;\n    const WordValue& wi = v2_it->second;\n    \n    if(v1_it->first == v2_it->first)\n    {\n      if(vi != 0 && wi != 0) score += vi * log(vi/wi);\n      \n      // move v1 and v2 forward\n      ++v1_it;\n      ++v2_it;\n    }\n    else if(v1_it->first < v2_it->first)\n    {\n      // move v1 forward\n      score += vi * (log(vi) - LOG_EPS);\n      ++v1_it;\n    }\n    else\n    {\n      // move v2_it forward, do not add any score\n      v2_it = v2.lower_bound(v1_it->first);\n      // v2_it = (first element >= v1_it.id)\n    }\n  }\n  \n  // sum rest of items of v\n  for(; v1_it != v1_end; ++v1_it) \n    if(v1_it->second != 0)\n      score += v1_it->second * (log(v1_it->second) - LOG_EPS);\n  \n  return score; // cannot be scaled\n}\n\n// ---------------------------------------------------------------------------\n// ---------------------------------------------------------------------------\n\ndouble BhattacharyyaScoring::score(const BowVector &v1, \n  const BowVector &v2) const\n{\n  BowVector::const_iterator v1_it, v2_it;\n  const BowVector::const_iterator v1_end = v1.end();\n  const BowVector::const_iterator v2_end = v2.end();\n  \n  v1_it = v1.begin();\n  v2_it = v2.begin();\n  \n  double score = 0;\n  \n  while(v1_it != v1_end && v2_it != v2_end)\n  {\n    const WordValue& vi = v1_it->second;\n    const WordValue& wi = v2_it->second;\n    \n    if(v1_it->first == v2_it->first)\n    {\n      score += sqrt(vi * wi);\n      \n      // move v1 and v2 forward\n      ++v1_it;\n      ++v2_it;\n    }\n    else if(v1_it->first < v2_it->first)\n    {\n      // move v1 forward\n      v1_it = v1.lower_bound(v2_it->first);\n      // v1_it = (first element >= v2_it.id)\n    }\n    else\n    {\n      // move v2 forward\n      v2_it = v2.lower_bound(v1_it->first);\n      // v2_it = (first element >= v1_it.id)\n    }\n  }\n\n  return score; // already scaled\n}\n\n// ---------------------------------------------------------------------------\n// ---------------------------------------------------------------------------\n\ndouble DotProductScoring::score(const BowVector &v1, \n  const BowVector &v2) const\n{\n  BowVector::const_iterator v1_it, v2_it;\n  const BowVector::const_iterator v1_end = v1.end();\n  const BowVector::const_iterator v2_end = v2.end();\n  \n  v1_it = v1.begin();\n  v2_it = v2.begin();\n  \n  double score = 0;\n  \n  while(v1_it != v1_end && v2_it != v2_end)\n  {\n    const WordValue& vi = v1_it->second;\n    const WordValue& wi = v2_it->second;\n    \n    if(v1_it->first == v2_it->first)\n    {\n      score += vi * wi;\n      \n      // move v1 and v2 forward\n      ++v1_it;\n      ++v2_it;\n    }\n    else if(v1_it->first < v2_it->first)\n    {\n      // move v1 forward\n      v1_it = v1.lower_bound(v2_it->first);\n      // v1_it = (first element >= v2_it.id)\n    }\n    else\n    {\n      // move v2 forward\n      v2_it = v2.lower_bound(v1_it->first);\n      // v2_it = (first element >= v1_it.id)\n    }\n  }\n\n  return score; // cannot scale\n}\n\n// ---------------------------------------------------------------------------\n// ---------------------------------------------------------------------------\n\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/DBoW2/DBoW2/ScoringObject.h",
    "content": "/**\n * File: ScoringObject.h\n * Date: November 2011\n * Author: Dorian Galvez-Lopez\n * Description: functions to compute bow scores \n * License: see the LICENSE.txt file\n *\n */\n\n#ifndef __D_T_SCORING_OBJECT__\n#define __D_T_SCORING_OBJECT__\n\n#include \"BowVector.h\"\n\nnamespace DBoW2 {\n\n/// Base class of scoring functions\nclass GeneralScoring\n{\npublic:\n  /**\n   * Computes the score between two vectors. Vectors must be sorted and \n   * normalized if necessary\n   * @param v (in/out)\n   * @param w (in/out)\n   * @return score\n   */\n  virtual double score(const BowVector &v, const BowVector &w) const = 0;\n\n  /**\n   * Returns whether a vector must be normalized before scoring according\n   * to the scoring scheme\n   * @param norm norm to use\n   * @return true iff must normalize\n   */\n  virtual bool mustNormalize(LNorm &norm) const = 0;\n\n  /// Log of epsilon\n\tstatic const double LOG_EPS; \n  // If you change the type of WordValue, make sure you change also the\n\t// epsilon value (this is needed by the KL method)\n\n  virtual ~GeneralScoring() {} //!< Required for virtual base classes\n\t\n};\n\n/** \n * Macro for defining Scoring classes\n * @param NAME name of class\n * @param MUSTNORMALIZE if vectors must be normalized to compute the score\n * @param NORM type of norm to use when MUSTNORMALIZE\n */\n#define __SCORING_CLASS(NAME, MUSTNORMALIZE, NORM) \\\n  NAME: public GeneralScoring \\\n  { public: \\\n    /** \\\n     * Computes score between two vectors \\\n     * @param v \\\n     * @param w \\\n     * @return score between v and w \\\n     */ \\\n    virtual double score(const BowVector &v, const BowVector &w) const; \\\n    \\\n    /** \\\n     * Says if a vector must be normalized according to the scoring function \\\n     * @param norm (out) if true, norm to use\n     * @return true iff vectors must be normalized \\\n     */ \\\n    virtual inline bool mustNormalize(LNorm &norm) const  \\\n      { norm = NORM; return MUSTNORMALIZE; } \\\n  }\n  \n/// L1 Scoring object\nclass __SCORING_CLASS(L1Scoring, true, L1);\n\n/// L2 Scoring object\nclass __SCORING_CLASS(L2Scoring, true, L2);\n\n/// Chi square Scoring object\nclass __SCORING_CLASS(ChiSquareScoring, true, L1);\n\n/// KL divergence Scoring object\nclass __SCORING_CLASS(KLScoring, true, L1);\n\n/// Bhattacharyya Scoring object\nclass __SCORING_CLASS(BhattacharyyaScoring, true, L1);\n\n/// Dot product Scoring object\nclass __SCORING_CLASS(DotProductScoring, false, L1);\n\n#undef __SCORING_CLASS\n  \n} // namespace DBoW2\n\n#endif\n\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/DBoW2/DBoW2/TemplatedVocabulary.h",
    "content": "/**\n * This is a modified version of TemplatedVocabulary.h from DBoW2 (see below).\n * Added functions: Save and Load from text files without using cv::FileStorage.\n * Date: August 2015\n * Raúl Mur-Artal\n */\n\n/**\n * File: TemplatedVocabulary.h\n * Date: February 2011\n * Author: Dorian Galvez-Lopez\n * Description: templated vocabulary \n * License: see the LICENSE.txt file\n *\n */\n\n#ifndef __D_T_TEMPLATED_VOCABULARY__\n#define __D_T_TEMPLATED_VOCABULARY__\n\n#include <cassert>\n\n#include <vector>\n#include <numeric>\n#include <fstream>\n#include <string>\n#include <algorithm>\n#include <opencv2/core/core.hpp>\n#include <limits>\n\n#include \"FeatureVector.h\"\n#include \"BowVector.h\"\n#include \"ScoringObject.h\"\n\n#include \"../DUtils/Random.h\"\n\nusing namespace std;\n\nnamespace DBoW2 {\n\n/// @param TDescriptor class of descriptor\n/// @param F class of descriptor functions\ntemplate<class TDescriptor, class F>\n/// Generic Vocabulary\nclass TemplatedVocabulary\n{\t\t\npublic:\n  \n  /**\n   * Initiates an empty vocabulary\n   * @param k branching factor\n   * @param L depth levels\n   * @param weighting weighting type\n   * @param scoring scoring type\n   */\n  TemplatedVocabulary(int k = 10, int L = 5, \n    WeightingType weighting = TF_IDF, ScoringType scoring = L1_NORM);\n  \n  /**\n   * Creates the vocabulary by loading a file\n   * @param filename\n   */\n  TemplatedVocabulary(const std::string &filename);\n  \n  /**\n   * Creates the vocabulary by loading a file\n   * @param filename\n   */\n  TemplatedVocabulary(const char *filename);\n  \n  /** \n   * Copy constructor\n   * @param voc\n   */\n  TemplatedVocabulary(const TemplatedVocabulary<TDescriptor, F> &voc);\n  \n  /**\n   * Destructor\n   */\n  virtual ~TemplatedVocabulary();\n  \n  /** \n   * Assigns the given vocabulary to this by copying its data and removing\n   * all the data contained by this vocabulary before\n   * @param voc\n   * @return reference to this vocabulary\n   */\n  TemplatedVocabulary<TDescriptor, F>& operator=(\n    const TemplatedVocabulary<TDescriptor, F> &voc);\n  \n  /** \n   * Creates a vocabulary from the training features with the already\n   * defined parameters\n   * @param training_features\n   */\n  virtual void create\n    (const std::vector<std::vector<TDescriptor> > &training_features);\n  \n  /**\n   * Creates a vocabulary from the training features, setting the branching\n   * factor and the depth levels of the tree\n   * @param training_features\n   * @param k branching factor\n   * @param L depth levels\n   */\n  virtual void create\n    (const std::vector<std::vector<TDescriptor> > &training_features, \n      int k, int L);\n\n  /**\n   * Creates a vocabulary from the training features, setting the branching\n   * factor nad the depth levels of the tree, and the weighting and scoring\n   * schemes\n   */\n  virtual void create\n    (const std::vector<std::vector<TDescriptor> > &training_features,\n      int k, int L, WeightingType weighting, ScoringType scoring);\n\n  /**\n   * Returns the number of words in the vocabulary\n   * @return number of words\n   */\n  virtual inline unsigned int size() const;\n  \n  /**\n   * Returns whether the vocabulary is empty (i.e. it has not been trained)\n   * @return true iff the vocabulary is empty\n   */\n  virtual inline bool empty() const;\n\n  /**\n   * Transforms a set of descriptores into a bow vector\n   * @param features\n   * @param v (out) bow vector of weighted words\n   */\n  virtual void transform(const std::vector<TDescriptor>& features, BowVector &v) \n    const;\n  \n  /**\n   * Transform a set of descriptors into a bow vector and a feature vector\n   * @param features\n   * @param v (out) bow vector\n   * @param fv (out) feature vector of nodes and feature indexes\n   * @param levelsup levels to go up the vocabulary tree to get the node index\n   */\n  virtual void transform(const std::vector<TDescriptor>& features,\n    BowVector &v, FeatureVector &fv, int levelsup) const;\n\n  /**\n   * Transforms a single feature into a word (without weight)\n   * @param feature\n   * @return word id\n   */\n  virtual WordId transform(const TDescriptor& feature) const;\n  \n  /**\n   * Returns the score of two vectors\n   * @param a vector\n   * @param b vector\n   * @return score between vectors\n   * @note the vectors must be already sorted and normalized if necessary\n   */\n  inline double score(const BowVector &a, const BowVector &b) const;\n  \n  /**\n   * Returns the id of the node that is \"levelsup\" levels from the word given\n   * @param wid word id\n   * @param levelsup 0..L\n   * @return node id. if levelsup is 0, returns the node id associated to the\n   *   word id\n   */\n  virtual NodeId getParentNode(WordId wid, int levelsup) const;\n  \n  /**\n   * Returns the ids of all the words that are under the given node id,\n   * by traversing any of the branches that goes down from the node\n   * @param nid starting node id\n   * @param words ids of words\n   */\n  void getWordsFromNode(NodeId nid, std::vector<WordId> &words) const;\n  \n  /**\n   * Returns the branching factor of the tree (k)\n   * @return k\n   */\n  inline int getBranchingFactor() const { return m_k; }\n  \n  /** \n   * Returns the depth levels of the tree (L)\n   * @return L\n   */\n  inline int getDepthLevels() const { return m_L; }\n  \n  /**\n   * Returns the real depth levels of the tree on average\n   * @return average of depth levels of leaves\n   */\n  float getEffectiveLevels() const;\n  \n  /**\n   * Returns the descriptor of a word\n   * @param wid word id\n   * @return descriptor\n   */\n  virtual inline TDescriptor getWord(WordId wid) const;\n  \n  /**\n   * Returns the weight of a word\n   * @param wid word id\n   * @return weight\n   */\n  virtual inline WordValue getWordWeight(WordId wid) const;\n  \n  /** \n   * Returns the weighting method\n   * @return weighting method\n   */\n  inline WeightingType getWeightingType() const { return m_weighting; }\n  \n  /** \n   * Returns the scoring method\n   * @return scoring method\n   */\n  inline ScoringType getScoringType() const { return m_scoring; }\n  \n  /**\n   * Changes the weighting method\n   * @param type new weighting type\n   */\n  inline void setWeightingType(WeightingType type);\n  \n  /**\n   * Changes the scoring method\n   * @param type new scoring type\n   */\n  void setScoringType(ScoringType type);\n\n  /**\n   * Loads the vocabulary from a text file\n   * @param filename\n   */\n  bool loadFromTextFile(const std::string &filename);\n\n  /**\n   * Saves the vocabulary into a text file\n   * @param filename\n   */\n  void saveToTextFile(const std::string &filename) const;  \n\n  /**\n   * Saves the vocabulary into a file\n   * @param filename\n   */\n  void save(const std::string &filename) const;\n  \n  /**\n   * Loads the vocabulary from a file\n   * @param filename\n   */\n  void load(const std::string &filename);\n  \n  /** \n   * Saves the vocabulary to a file storage structure\n   * @param fn node in file storage\n   */\n  virtual void save(cv::FileStorage &fs, \n    const std::string &name = \"vocabulary\") const;\n  \n  /**\n   * Loads the vocabulary from a file storage node\n   * @param fn first node\n   * @param subname name of the child node of fn where the tree is stored.\n   *   If not given, the fn node is used instead\n   */  \n  virtual void load(const cv::FileStorage &fs, \n    const std::string &name = \"vocabulary\");\n  \n  /** \n   * Stops those words whose weight is below minWeight.\n   * Words are stopped by setting their weight to 0. There are not returned\n   * later when transforming image features into vectors.\n   * Note that when using IDF or TF_IDF, the weight is the idf part, which\n   * is equivalent to -log(f), where f is the frequency of the word\n   * (f = Ni/N, Ni: number of training images where the word is present, \n   * N: number of training images).\n   * Note that the old weight is forgotten, and subsequent calls to this \n   * function with a lower minWeight have no effect.\n   * @return number of words stopped now\n   */\n  virtual int stopWords(double minWeight);\n\nprotected:\n\n  /// Pointer to descriptor\n  typedef const TDescriptor *pDescriptor;\n\n  /// Tree node\n  struct Node \n  {\n    /// Node id\n    NodeId id;\n    /// Weight if the node is a word\n    WordValue weight;\n    /// Children \n    vector<NodeId> children;\n    /// Parent node (undefined in case of root)\n    NodeId parent;\n    /// Node descriptor\n    TDescriptor descriptor;\n\n    /// Word id if the node is a word\n    WordId word_id;\n\n    /**\n     * Empty constructor\n     */\n    Node(): id(0), weight(0), parent(0), word_id(0){}\n    \n    /**\n     * Constructor\n     * @param _id node id\n     */\n    Node(NodeId _id): id(_id), weight(0), parent(0), word_id(0){}\n\n    /**\n     * Returns whether the node is a leaf node\n     * @return true iff the node is a leaf\n     */\n    inline bool isLeaf() const { return children.empty(); }\n  };\n\nprotected:\n\n  /**\n   * Creates an instance of the scoring object accoring to m_scoring\n   */\n  void createScoringObject();\n\n  /** \n   * Returns a set of pointers to descriptores\n   * @param training_features all the features\n   * @param features (out) pointers to the training features\n   */\n  void getFeatures(\n    const vector<vector<TDescriptor> > &training_features, \n    vector<pDescriptor> &features) const;\n\n  /**\n   * Returns the word id associated to a feature\n   * @param feature\n   * @param id (out) word id\n   * @param weight (out) word weight\n   * @param nid (out) if given, id of the node \"levelsup\" levels up\n   * @param levelsup\n   */\n  virtual void transform(const TDescriptor &feature, \n    WordId &id, WordValue &weight, NodeId* nid = NULL, int levelsup = 0) const;\n\n  /**\n   * Returns the word id associated to a feature\n   * @param feature\n   * @param id (out) word id\n   */\n  virtual void transform(const TDescriptor &feature, WordId &id) const;\n      \n  /**\n   * Creates a level in the tree, under the parent, by running kmeans with\n   * a descriptor set, and recursively creates the subsequent levels too\n   * @param parent_id id of parent node\n   * @param descriptors descriptors to run the kmeans on\n   * @param current_level current level in the tree\n   */\n  void HKmeansStep(NodeId parent_id, const vector<pDescriptor> &descriptors, \n    int current_level);\n\n  /**\n   * Creates k clusters from the given descriptors with some seeding algorithm.\n   * @note In this class, kmeans++ is used, but this function should be\n   *   overriden by inherited classes.\n   */\n  virtual void initiateClusters(const vector<pDescriptor> &descriptors,\n    vector<TDescriptor> &clusters) const;\n  \n  /**\n   * Creates k clusters from the given descriptor sets by running the\n   * initial step of kmeans++\n   * @param descriptors \n   * @param clusters resulting clusters\n   */\n  void initiateClustersKMpp(const vector<pDescriptor> &descriptors, \n    vector<TDescriptor> &clusters) const;\n  \n  /**\n   * Create the words of the vocabulary once the tree has been built\n   */\n  void createWords();\n  \n  /**\n   * Sets the weights of the nodes of tree according to the given features.\n   * Before calling this function, the nodes and the words must be already\n   * created (by calling HKmeansStep and createWords)\n   * @param features\n   */\n  void setNodeWeights(const vector<vector<TDescriptor> > &features);\n  \nprotected:\n\n  /// Branching factor\n  int m_k;\n  \n  /// Depth levels \n  int m_L;\n  \n  /// Weighting method\n  WeightingType m_weighting;\n  \n  /// Scoring method\n  ScoringType m_scoring;\n  \n  /// Object for computing scores\n  GeneralScoring* m_scoring_object;\n  \n  /// Tree nodes\n  std::vector<Node> m_nodes;\n  \n  /// Words of the vocabulary (tree leaves)\n  /// this condition holds: m_words[wid]->word_id == wid\n  std::vector<Node*> m_words;\n  \n};\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\ntemplate<class TDescriptor, class F>\nTemplatedVocabulary<TDescriptor,F>::TemplatedVocabulary\n  (int k, int L, WeightingType weighting, ScoringType scoring)\n  : m_k(k), m_L(L), m_weighting(weighting), m_scoring(scoring),\n  m_scoring_object(NULL)\n{\n  createScoringObject();\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\ntemplate<class TDescriptor, class F>\nTemplatedVocabulary<TDescriptor,F>::TemplatedVocabulary\n  (const std::string &filename): m_scoring_object(NULL)\n{\n  load(filename);\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\ntemplate<class TDescriptor, class F>\nTemplatedVocabulary<TDescriptor,F>::TemplatedVocabulary\n  (const char *filename): m_scoring_object(NULL)\n{\n  load(filename);\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\ntemplate<class TDescriptor, class F>\nvoid TemplatedVocabulary<TDescriptor,F>::createScoringObject()\n{\n  delete m_scoring_object;\n  m_scoring_object = NULL;\n  \n  switch(m_scoring)\n  {\n    case L1_NORM: \n      m_scoring_object = new L1Scoring;\n      break;\n      \n    case L2_NORM:\n      m_scoring_object = new L2Scoring;\n      break;\n    \n    case CHI_SQUARE:\n      m_scoring_object = new ChiSquareScoring;\n      break;\n      \n    case KL:\n      m_scoring_object = new KLScoring;\n      break;\n      \n    case BHATTACHARYYA:\n      m_scoring_object = new BhattacharyyaScoring;\n      break;\n      \n    case DOT_PRODUCT:\n      m_scoring_object = new DotProductScoring;\n      break;\n    \n  }\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\ntemplate<class TDescriptor, class F>\nvoid TemplatedVocabulary<TDescriptor,F>::setScoringType(ScoringType type)\n{\n  m_scoring = type;\n  createScoringObject();\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\ntemplate<class TDescriptor, class F>\nvoid TemplatedVocabulary<TDescriptor,F>::setWeightingType(WeightingType type)\n{\n  this->m_weighting = type;\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\ntemplate<class TDescriptor, class F>\nTemplatedVocabulary<TDescriptor,F>::TemplatedVocabulary(\n  const TemplatedVocabulary<TDescriptor, F> &voc)\n  : m_scoring_object(NULL)\n{\n  *this = voc;\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\ntemplate<class TDescriptor, class F>\nTemplatedVocabulary<TDescriptor,F>::~TemplatedVocabulary()\n{\n  delete m_scoring_object;\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\ntemplate<class TDescriptor, class F>\nTemplatedVocabulary<TDescriptor, F>& \nTemplatedVocabulary<TDescriptor,F>::operator=\n  (const TemplatedVocabulary<TDescriptor, F> &voc)\n{  \n  this->m_k = voc.m_k;\n  this->m_L = voc.m_L;\n  this->m_scoring = voc.m_scoring;\n  this->m_weighting = voc.m_weighting;\n\n  this->createScoringObject();\n  \n  this->m_nodes.clear();\n  this->m_words.clear();\n  \n  this->m_nodes = voc.m_nodes;\n  this->createWords();\n  \n  return *this;\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\ntemplate<class TDescriptor, class F>\nvoid TemplatedVocabulary<TDescriptor,F>::create(\n  const std::vector<std::vector<TDescriptor> > &training_features)\n{\n  m_nodes.clear();\n  m_words.clear();\n  \n  // expected_nodes = Sum_{i=0..L} ( k^i )\n\tint expected_nodes = \n\t\t(int)((pow((double)m_k, (double)m_L + 1) - 1)/(m_k - 1));\n\n  m_nodes.reserve(expected_nodes); // avoid allocations when creating the tree\n  \n  \n  vector<pDescriptor> features;\n  getFeatures(training_features, features);\n\n\n  // create root  \n  m_nodes.push_back(Node(0)); // root\n  \n  // create the tree\n  HKmeansStep(0, features, 1);\n\n  // create the words\n  createWords();\n\n  // and set the weight of each node of the tree\n  setNodeWeights(training_features);\n  \n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\ntemplate<class TDescriptor, class F>\nvoid TemplatedVocabulary<TDescriptor,F>::create(\n  const std::vector<std::vector<TDescriptor> > &training_features,\n  int k, int L)\n{\n  m_k = k;\n  m_L = L;\n  \n  create(training_features);\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\ntemplate<class TDescriptor, class F>\nvoid TemplatedVocabulary<TDescriptor,F>::create(\n  const std::vector<std::vector<TDescriptor> > &training_features,\n  int k, int L, WeightingType weighting, ScoringType scoring)\n{\n  m_k = k;\n  m_L = L;\n  m_weighting = weighting;\n  m_scoring = scoring;\n  createScoringObject();\n  \n  create(training_features);\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\ntemplate<class TDescriptor, class F>\nvoid TemplatedVocabulary<TDescriptor,F>::getFeatures(\n  const vector<vector<TDescriptor> > &training_features, \n  vector<pDescriptor> &features) const\n{\n  features.resize(0);\n  \n  typename vector<vector<TDescriptor> >::const_iterator vvit;\n  typename vector<TDescriptor>::const_iterator vit;\n  for(vvit = training_features.begin(); vvit != training_features.end(); ++vvit)\n  {\n    features.reserve(features.size() + vvit->size());\n    for(vit = vvit->begin(); vit != vvit->end(); ++vit)\n    {\n      features.push_back(&(*vit));\n    }\n  }\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\ntemplate<class TDescriptor, class F>\nvoid TemplatedVocabulary<TDescriptor,F>::HKmeansStep(NodeId parent_id, \n  const vector<pDescriptor> &descriptors, int current_level)\n{\n  if(descriptors.empty()) return;\n        \n  // features associated to each cluster\n  vector<TDescriptor> clusters;\n\tvector<vector<unsigned int> > groups; // groups[i] = [j1, j2, ...]\n\t// j1, j2, ... indices of descriptors associated to cluster i\n\n  clusters.reserve(m_k);\n\tgroups.reserve(m_k);\n  \n  //const int msizes[] = { m_k, descriptors.size() };\n  //cv::SparseMat assoc(2, msizes, CV_8U);\n  //cv::SparseMat last_assoc(2, msizes, CV_8U);  \n  //// assoc.row(cluster_idx).col(descriptor_idx) = 1 iif associated\n  \n  if((int)descriptors.size() <= m_k)\n  {\n    // trivial case: one cluster per feature\n    groups.resize(descriptors.size());\n\n    for(unsigned int i = 0; i < descriptors.size(); i++)\n    {\n      groups[i].push_back(i);\n      clusters.push_back(*descriptors[i]);\n    }\n  }\n  else\n  {\n    // select clusters and groups with kmeans\n    \n    bool first_time = true;\n    bool goon = true;\n    \n    // to check if clusters move after iterations\n    vector<int> last_association, current_association;\n\n    while(goon)\n    {\n      // 1. Calculate clusters\n\n\t\t\tif(first_time)\n\t\t\t{\n        // random sample \n        initiateClusters(descriptors, clusters);\n      }\n      else\n      {\n        // calculate cluster centres\n\n        for(unsigned int c = 0; c < clusters.size(); ++c)\n        {\n          vector<pDescriptor> cluster_descriptors;\n          cluster_descriptors.reserve(groups[c].size());\n          \n          /*\n          for(unsigned int d = 0; d < descriptors.size(); ++d)\n          {\n            if( assoc.find<unsigned char>(c, d) )\n            {\n              cluster_descriptors.push_back(descriptors[d]);\n            }\n          }\n          */\n          \n          vector<unsigned int>::const_iterator vit;\n          for(vit = groups[c].begin(); vit != groups[c].end(); ++vit)\n          {\n            cluster_descriptors.push_back(descriptors[*vit]);\n          }\n          \n          \n          F::meanValue(cluster_descriptors, clusters[c]);\n        }\n        \n      } // if(!first_time)\n\n      // 2. Associate features with clusters\n\n      // calculate distances to cluster centers\n      groups.clear();\n      groups.resize(clusters.size(), vector<unsigned int>());\n      current_association.resize(descriptors.size());\n\n      //assoc.clear();\n\n      typename vector<pDescriptor>::const_iterator fit;\n      //unsigned int d = 0;\n      for(fit = descriptors.begin(); fit != descriptors.end(); ++fit)//, ++d)\n      {\n        double best_dist = F::distance(*(*fit), clusters[0]);\n        unsigned int icluster = 0;\n        \n        for(unsigned int c = 1; c < clusters.size(); ++c)\n        {\n          double dist = F::distance(*(*fit), clusters[c]);\n          if(dist < best_dist)\n          {\n            best_dist = dist;\n            icluster = c;\n          }\n        }\n\n        //assoc.ref<unsigned char>(icluster, d) = 1;\n\n        groups[icluster].push_back(fit - descriptors.begin());\n        current_association[ fit - descriptors.begin() ] = icluster;\n      }\n      \n      // kmeans++ ensures all the clusters has any feature associated with them\n\n      // 3. check convergence\n      if(first_time)\n      {\n        first_time = false;\n      }\n      else\n      {\n        //goon = !eqUChar(last_assoc, assoc);\n        \n        goon = false;\n        for(unsigned int i = 0; i < current_association.size(); i++)\n        {\n          if(current_association[i] != last_association[i]){\n            goon = true;\n            break;\n          }\n        }\n      }\n\n\t\t\tif(goon)\n\t\t\t{\n\t\t\t\t// copy last feature-cluster association\n\t\t\t\tlast_association = current_association;\n\t\t\t\t//last_assoc = assoc.clone();\n\t\t\t}\n\t\t\t\n\t\t} // while(goon)\n    \n  } // if must run kmeans\n  \n  // create nodes\n  for(unsigned int i = 0; i < clusters.size(); ++i)\n  {\n    NodeId id = m_nodes.size();\n    m_nodes.push_back(Node(id));\n    m_nodes.back().descriptor = clusters[i];\n    m_nodes.back().parent = parent_id;\n    m_nodes[parent_id].children.push_back(id);\n  }\n  \n  // go on with the next level\n  if(current_level < m_L)\n  {\n    // iterate again with the resulting clusters\n    const vector<NodeId> &children_ids = m_nodes[parent_id].children;\n    for(unsigned int i = 0; i < clusters.size(); ++i)\n    {\n      NodeId id = children_ids[i];\n\n      vector<pDescriptor> child_features;\n      child_features.reserve(groups[i].size());\n\n      vector<unsigned int>::const_iterator vit;\n      for(vit = groups[i].begin(); vit != groups[i].end(); ++vit)\n      {\n        child_features.push_back(descriptors[*vit]);\n      }\n\n      if(child_features.size() > 1)\n      {\n        HKmeansStep(id, child_features, current_level + 1);\n      }\n    }\n  }\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\ntemplate<class TDescriptor, class F>\nvoid TemplatedVocabulary<TDescriptor, F>::initiateClusters\n  (const vector<pDescriptor> &descriptors, vector<TDescriptor> &clusters) const\n{\n  initiateClustersKMpp(descriptors, clusters);  \n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\ntemplate<class TDescriptor, class F>\nvoid TemplatedVocabulary<TDescriptor,F>::initiateClustersKMpp(\n  const vector<pDescriptor> &pfeatures, vector<TDescriptor> &clusters) const\n{\n  // Implements kmeans++ seeding algorithm\n  // Algorithm:\n  // 1. Choose one center uniformly at random from among the data points.\n  // 2. For each data point x, compute D(x), the distance between x and the nearest \n  //    center that has already been chosen.\n  // 3. Add one new data point as a center. Each point x is chosen with probability \n  //    proportional to D(x)^2.\n  // 4. Repeat Steps 2 and 3 until k centers have been chosen.\n  // 5. Now that the initial centers have been chosen, proceed using standard k-means \n  //    clustering.\n\n  DUtils::Random::SeedRandOnce();\n\n  clusters.resize(0);\n  clusters.reserve(m_k);\n  vector<double> min_dists(pfeatures.size(), std::numeric_limits<double>::max());\n  \n  // 1.\n  \n  int ifeature = DUtils::Random::RandomInt(0, pfeatures.size()-1);\n  \n  // create first cluster\n  clusters.push_back(*pfeatures[ifeature]);\n\n  // compute the initial distances\n  typename vector<pDescriptor>::const_iterator fit;\n  vector<double>::iterator dit;\n  dit = min_dists.begin();\n  for(fit = pfeatures.begin(); fit != pfeatures.end(); ++fit, ++dit)\n  {\n    *dit = F::distance(*(*fit), clusters.back());\n  }  \n\n  while((int)clusters.size() < m_k)\n  {\n    // 2.\n    dit = min_dists.begin();\n    for(fit = pfeatures.begin(); fit != pfeatures.end(); ++fit, ++dit)\n    {\n      if(*dit > 0)\n      {\n        double dist = F::distance(*(*fit), clusters.back());\n        if(dist < *dit) *dit = dist;\n      }\n    }\n    \n    // 3.\n    double dist_sum = std::accumulate(min_dists.begin(), min_dists.end(), 0.0);\n\n    if(dist_sum > 0)\n    {\n      double cut_d;\n      do\n      {\n        cut_d = DUtils::Random::RandomValue<double>(0, dist_sum);\n      } while(cut_d == 0.0);\n\n      double d_up_now = 0;\n      for(dit = min_dists.begin(); dit != min_dists.end(); ++dit)\n      {\n        d_up_now += *dit;\n        if(d_up_now >= cut_d) break;\n      }\n      \n      if(dit == min_dists.end()) \n        ifeature = pfeatures.size()-1;\n      else\n        ifeature = dit - min_dists.begin();\n      \n      clusters.push_back(*pfeatures[ifeature]);\n\n    } // if dist_sum > 0\n    else\n      break;\n      \n  } // while(used_clusters < m_k)\n\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\ntemplate<class TDescriptor, class F>\nvoid TemplatedVocabulary<TDescriptor,F>::createWords()\n{\n  m_words.resize(0);\n  \n  if(!m_nodes.empty())\n  {\n    m_words.reserve( (int)pow((double)m_k, (double)m_L) );\n\n    typename vector<Node>::iterator nit;\n    \n    nit = m_nodes.begin(); // ignore root\n    for(++nit; nit != m_nodes.end(); ++nit)\n    {\n      if(nit->isLeaf())\n      {\n        nit->word_id = m_words.size();\n        m_words.push_back( &(*nit) );\n      }\n    }\n  }\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\ntemplate<class TDescriptor, class F>\nvoid TemplatedVocabulary<TDescriptor,F>::setNodeWeights\n  (const vector<vector<TDescriptor> > &training_features)\n{\n  const unsigned int NWords = m_words.size();\n  const unsigned int NDocs = training_features.size();\n\n  if(m_weighting == TF || m_weighting == BINARY)\n  {\n    // idf part must be 1 always\n    for(unsigned int i = 0; i < NWords; i++)\n      m_words[i]->weight = 1;\n  }\n  else if(m_weighting == IDF || m_weighting == TF_IDF)\n  {\n    // IDF and TF-IDF: we calculte the idf path now\n\n    // Note: this actually calculates the idf part of the tf-idf score.\n    // The complete tf-idf score is calculated in ::transform\n\n    vector<unsigned int> Ni(NWords, 0);\n    vector<bool> counted(NWords, false);\n    \n    typename vector<vector<TDescriptor> >::const_iterator mit;\n    typename vector<TDescriptor>::const_iterator fit;\n\n    for(mit = training_features.begin(); mit != training_features.end(); ++mit)\n    {\n      fill(counted.begin(), counted.end(), false);\n\n      for(fit = mit->begin(); fit < mit->end(); ++fit)\n      {\n        WordId word_id;\n        transform(*fit, word_id);\n\n        if(!counted[word_id])\n        {\n          Ni[word_id]++;\n          counted[word_id] = true;\n        }\n      }\n    }\n\n    // set ln(N/Ni)\n    for(unsigned int i = 0; i < NWords; i++)\n    {\n      if(Ni[i] > 0)\n      {\n        m_words[i]->weight = log((double)NDocs / (double)Ni[i]);\n      }// else // This cannot occur if using kmeans++\n    }\n  \n  }\n\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\ntemplate<class TDescriptor, class F>\ninline unsigned int TemplatedVocabulary<TDescriptor,F>::size() const\n{\n  return m_words.size();\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\ntemplate<class TDescriptor, class F>\ninline bool TemplatedVocabulary<TDescriptor,F>::empty() const\n{\n  return m_words.empty();\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\ntemplate<class TDescriptor, class F>\nfloat TemplatedVocabulary<TDescriptor,F>::getEffectiveLevels() const\n{\n  long sum = 0;\n  typename std::vector<Node*>::const_iterator wit;\n  for(wit = m_words.begin(); wit != m_words.end(); ++wit)\n  {\n    const Node *p = *wit;\n    \n    for(; p->id != 0; sum++) p = &m_nodes[p->parent];\n  }\n  \n  return (float)((double)sum / (double)m_words.size());\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\ntemplate<class TDescriptor, class F>\nTDescriptor TemplatedVocabulary<TDescriptor,F>::getWord(WordId wid) const\n{\n  return m_words[wid]->descriptor;\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\ntemplate<class TDescriptor, class F>\nWordValue TemplatedVocabulary<TDescriptor, F>::getWordWeight(WordId wid) const\n{\n  return m_words[wid]->weight;\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\ntemplate<class TDescriptor, class F>\nWordId TemplatedVocabulary<TDescriptor, F>::transform\n  (const TDescriptor& feature) const\n{\n  if(empty())\n  {\n    return 0;\n  }\n  \n  WordId wid;\n  transform(feature, wid);\n  return wid;\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\ntemplate<class TDescriptor, class F>\nvoid TemplatedVocabulary<TDescriptor,F>::transform(\n  const std::vector<TDescriptor>& features, BowVector &v) const\n{\n  v.clear();\n  \n  if(empty())\n  {\n    return;\n  }\n\n  // normalize \n  LNorm norm;\n  bool must = m_scoring_object->mustNormalize(norm);\n\n\ttypename vector<TDescriptor>::const_iterator fit;\n\n  if(m_weighting == TF || m_weighting == TF_IDF)\n  {\n    for(fit = features.begin(); fit < features.end(); ++fit)\n    {\n      WordId id;\n      WordValue w; \n      // w is the idf value if TF_IDF, 1 if TF\n      \n      transform(*fit, id, w);\n      \n      // not stopped\n      if(w > 0) v.addWeight(id, w);\n    }\n    \n    if(!v.empty() && !must)\n    {\n      // unnecessary when normalizing\n      const double nd = v.size();\n      for(BowVector::iterator vit = v.begin(); vit != v.end(); vit++) \n        vit->second /= nd;\n    }\n    \n  }\n  else // IDF || BINARY\n  {\n    for(fit = features.begin(); fit < features.end(); ++fit)\n    {\n      WordId id;\n      WordValue w;\n      // w is idf if IDF, or 1 if BINARY\n      \n      transform(*fit, id, w);\n      \n      // not stopped\n      if(w > 0) v.addIfNotExist(id, w);\n      \n    } // if add_features\n  } // if m_weighting == ...\n  \n  if(must) v.normalize(norm);\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\ntemplate<class TDescriptor, class F> \nvoid TemplatedVocabulary<TDescriptor,F>::transform(\n  const std::vector<TDescriptor>& features,\n  BowVector &v, FeatureVector &fv, int levelsup) const\n{\n  v.clear();\n  fv.clear();\n  \n  if(empty()) // safe for subclasses\n  {\n    return;\n  }\n  \n  // normalize \n  LNorm norm;\n  bool must = m_scoring_object->mustNormalize(norm);\n  \n  typename vector<TDescriptor>::const_iterator fit;\n  \n  if(m_weighting == TF || m_weighting == TF_IDF)\n  {\n    unsigned int i_feature = 0;\n    for(fit = features.begin(); fit < features.end(); ++fit, ++i_feature)\n    {\n      WordId id;\n      NodeId nid;\n      WordValue w; \n      // w is the idf value if TF_IDF, 1 if TF\n      \n      transform(*fit, id, w, &nid, levelsup);\n      \n      if(w > 0) // not stopped\n      { \n        v.addWeight(id, w);\n        fv.addFeature(nid, i_feature);\n      }\n    }\n    \n    if(!v.empty() && !must)\n    {\n      // unnecessary when normalizing\n      const double nd = v.size();\n      for(BowVector::iterator vit = v.begin(); vit != v.end(); vit++) \n        vit->second /= nd;\n    }\n  \n  }\n  else // IDF || BINARY\n  {\n    unsigned int i_feature = 0;\n    for(fit = features.begin(); fit < features.end(); ++fit, ++i_feature)\n    {\n      WordId id;\n      NodeId nid;\n      WordValue w;\n      // w is idf if IDF, or 1 if BINARY\n      \n      transform(*fit, id, w, &nid, levelsup);\n      \n      if(w > 0) // not stopped\n      {\n        v.addIfNotExist(id, w);\n        fv.addFeature(nid, i_feature);\n      }\n    }\n  } // if m_weighting == ...\n  \n  if(must) v.normalize(norm);\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\ntemplate<class TDescriptor, class F> \ninline double TemplatedVocabulary<TDescriptor,F>::score\n  (const BowVector &v1, const BowVector &v2) const\n{\n  return m_scoring_object->score(v1, v2);\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\ntemplate<class TDescriptor, class F>\nvoid TemplatedVocabulary<TDescriptor,F>::transform\n  (const TDescriptor &feature, WordId &id) const\n{\n  WordValue weight;\n  transform(feature, id, weight);\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\ntemplate<class TDescriptor, class F>\nvoid TemplatedVocabulary<TDescriptor,F>::transform(const TDescriptor &feature, \n  WordId &word_id, WordValue &weight, NodeId *nid, int levelsup) const\n{ \n  // propagate the feature down the tree\n  vector<NodeId> nodes;\n  typename vector<NodeId>::const_iterator nit;\n\n  // level at which the node must be stored in nid, if given\n  const int nid_level = m_L - levelsup;\n  if(nid_level <= 0 && nid != NULL) *nid = 0; // root\n\n  NodeId final_id = 0; // root\n  int current_level = 0;\n\n  do\n  {\n    ++current_level;\n    nodes = m_nodes[final_id].children;\n    final_id = nodes[0];\n \n    double best_d = F::distance(feature, m_nodes[final_id].descriptor);\n\n    for(nit = nodes.begin() + 1; nit != nodes.end(); ++nit)\n    {\n      NodeId id = *nit;\n      double d = F::distance(feature, m_nodes[id].descriptor);\n      if(d < best_d)\n      {\n        best_d = d;\n        final_id = id;\n      }\n    }\n    \n    if(nid != NULL && current_level == nid_level)\n      *nid = final_id;\n    \n  } while( !m_nodes[final_id].isLeaf() );\n\n  // turn node id into word id\n  word_id = m_nodes[final_id].word_id;\n  weight = m_nodes[final_id].weight;\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\ntemplate<class TDescriptor, class F>\nNodeId TemplatedVocabulary<TDescriptor,F>::getParentNode\n  (WordId wid, int levelsup) const\n{\n  NodeId ret = m_words[wid]->id; // node id\n  while(levelsup > 0 && ret != 0) // ret == 0 --> root\n  {\n    --levelsup;\n    ret = m_nodes[ret].parent;\n  }\n  return ret;\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\ntemplate<class TDescriptor, class F>\nvoid TemplatedVocabulary<TDescriptor,F>::getWordsFromNode\n  (NodeId nid, std::vector<WordId> &words) const\n{\n  words.clear();\n  \n  if(m_nodes[nid].isLeaf())\n  {\n    words.push_back(m_nodes[nid].word_id);\n  }\n  else\n  {\n    words.reserve(m_k); // ^1, ^2, ...\n    \n    vector<NodeId> parents;\n    parents.push_back(nid);\n    \n    while(!parents.empty())\n    {\n      NodeId parentid = parents.back();\n      parents.pop_back();\n      \n      const vector<NodeId> &child_ids = m_nodes[parentid].children;\n      vector<NodeId>::const_iterator cit;\n      \n      for(cit = child_ids.begin(); cit != child_ids.end(); ++cit)\n      {\n        const Node &child_node = m_nodes[*cit];\n        \n        if(child_node.isLeaf())\n          words.push_back(child_node.word_id);\n        else\n          parents.push_back(*cit);\n        \n      } // for each child\n    } // while !parents.empty\n  }\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\ntemplate<class TDescriptor, class F>\nint TemplatedVocabulary<TDescriptor,F>::stopWords(double minWeight)\n{\n  int c = 0;\n  typename vector<Node*>::iterator wit;\n  for(wit = m_words.begin(); wit != m_words.end(); ++wit)\n  {\n    if((*wit)->weight < minWeight)\n    {\n      ++c;\n      (*wit)->weight = 0;\n    }\n  }\n  return c;\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\ntemplate<class TDescriptor, class F>\nbool TemplatedVocabulary<TDescriptor,F>::loadFromTextFile(const std::string &filename)\n{\n    ifstream f;\n    f.open(filename.c_str());\n\t\n    if(f.eof())\n\treturn false;\n\n    m_words.clear();\n    m_nodes.clear();\n\n    string s;\n    getline(f,s);\n    stringstream ss;\n    ss << s;\n    ss >> m_k;\n    ss >> m_L;\n    int n1, n2;\n    ss >> n1;\n    ss >> n2;\n\n    if(m_k<0 || m_k>20 || m_L<1 || m_L>10 || n1<0 || n1>5 || n2<0 || n2>3)\n    {\n        std::cerr << \"Vocabulary loading failure: This is not a correct text file!\" << endl;\n\treturn false;\n    }\n    \n    m_scoring = (ScoringType)n1;\n    m_weighting = (WeightingType)n2;\n    createScoringObject();\n\n    // nodes\n    int expected_nodes =\n    (int)((pow((double)m_k, (double)m_L + 1) - 1)/(m_k - 1));\n    m_nodes.reserve(expected_nodes);\n\n    m_words.reserve(pow((double)m_k, (double)m_L + 1));\n\n    m_nodes.resize(1);\n    m_nodes[0].id = 0;\n    while(!f.eof())\n    {\n        string snode;\n        getline(f,snode);\n        stringstream ssnode;\n        ssnode << snode;\n\n        int nid = m_nodes.size();\n        m_nodes.resize(m_nodes.size()+1);\n\tm_nodes[nid].id = nid;\n\t\n        int pid ;\n        ssnode >> pid;\n        m_nodes[nid].parent = pid;\n        m_nodes[pid].children.push_back(nid);\n\n        int nIsLeaf;\n        ssnode >> nIsLeaf;\n\n        stringstream ssd;\n        for(int iD=0;iD<F::L;iD++)\n        {\n            string sElement;\n            ssnode >> sElement;\n            ssd << sElement << \" \";\n\t}\n        F::fromString(m_nodes[nid].descriptor, ssd.str());\n\n        ssnode >> m_nodes[nid].weight;\n\n        if(nIsLeaf>0)\n        {\n            int wid = m_words.size();\n            m_words.resize(wid+1);\n\n            m_nodes[nid].word_id = wid;\n            m_words[wid] = &m_nodes[nid];\n        }\n        else\n        {\n            m_nodes[nid].children.reserve(m_k);\n        }\n    }\n\n    return true;\n\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\ntemplate<class TDescriptor, class F>\nvoid TemplatedVocabulary<TDescriptor,F>::saveToTextFile(const std::string &filename) const\n{\n    fstream f;\n    f.open(filename.c_str(),ios_base::out);\n    f << m_k << \" \" << m_L << \" \" << \" \" << m_scoring << \" \" << m_weighting << endl;\n\n    for(size_t i=1; i<m_nodes.size();i++)\n    {\n        const Node& node = m_nodes[i];\n\n        f << node.parent << \" \";\n        if(node.isLeaf())\n            f << 1 << \" \";\n        else\n            f << 0 << \" \";\n\n        f << F::toString(node.descriptor) << \" \" << (double)node.weight << endl;\n    }\n\n    f.close();\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\ntemplate<class TDescriptor, class F>\nvoid TemplatedVocabulary<TDescriptor,F>::save(const std::string &filename) const\n{\n  cv::FileStorage fs(filename.c_str(), cv::FileStorage::WRITE);\n  if(!fs.isOpened()) throw string(\"Could not open file \") + filename;\n  \n  save(fs);\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\ntemplate<class TDescriptor, class F>\nvoid TemplatedVocabulary<TDescriptor,F>::load(const std::string &filename)\n{\n  cv::FileStorage fs(filename.c_str(), cv::FileStorage::READ);\n  if(!fs.isOpened()) throw string(\"Could not open file \") + filename;\n  \n  this->load(fs);\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\ntemplate<class TDescriptor, class F>\nvoid TemplatedVocabulary<TDescriptor,F>::save(cv::FileStorage &f,\n  const std::string &name) const\n{\n  // Format YAML:\n  // vocabulary \n  // {\n  //   k:\n  //   L:\n  //   scoringType:\n  //   weightingType:\n  //   nodes \n  //   [\n  //     {\n  //       nodeId:\n  //       parentId:\n  //       weight:\n  //       descriptor: \n  //     }\n  //   ]\n  //   words\n  //   [\n  //     {\n  //       wordId:\n  //       nodeId:\n  //     }\n  //   ]\n  // }\n  //\n  // The root node (index 0) is not included in the node vector\n  //\n  \n  f << name << \"{\";\n  \n  f << \"k\" << m_k;\n  f << \"L\" << m_L;\n  f << \"scoringType\" << m_scoring;\n  f << \"weightingType\" << m_weighting;\n  \n  // tree\n  f << \"nodes\" << \"[\";\n  vector<NodeId> parents, children;\n  vector<NodeId>::const_iterator pit;\n\n  parents.push_back(0); // root\n\n  while(!parents.empty())\n  {\n    NodeId pid = parents.back();\n    parents.pop_back();\n\n    const Node& parent = m_nodes[pid];\n    children = parent.children;\n\n    for(pit = children.begin(); pit != children.end(); pit++)\n    {\n      const Node& child = m_nodes[*pit];\n\n      // save node data\n      f << \"{:\";\n      f << \"nodeId\" << (int)child.id;\n      f << \"parentId\" << (int)pid;\n      f << \"weight\" << (double)child.weight;\n      f << \"descriptor\" << F::toString(child.descriptor);\n      f << \"}\";\n      \n      // add to parent list\n      if(!child.isLeaf())\n      {\n        parents.push_back(*pit);\n      }\n    }\n  }\n  \n  f << \"]\"; // nodes\n\n  // words\n  f << \"words\" << \"[\";\n  \n  typename vector<Node*>::const_iterator wit;\n  for(wit = m_words.begin(); wit != m_words.end(); wit++)\n  {\n    WordId id = wit - m_words.begin();\n    f << \"{:\";\n    f << \"wordId\" << (int)id;\n    f << \"nodeId\" << (int)(*wit)->id;\n    f << \"}\";\n  }\n  \n  f << \"]\"; // words\n\n  f << \"}\";\n\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\ntemplate<class TDescriptor, class F>\nvoid TemplatedVocabulary<TDescriptor,F>::load(const cv::FileStorage &fs,\n  const std::string &name)\n{\n  m_words.clear();\n  m_nodes.clear();\n  \n  cv::FileNode fvoc = fs[name];\n  \n  m_k = (int)fvoc[\"k\"];\n  m_L = (int)fvoc[\"L\"];\n  m_scoring = (ScoringType)((int)fvoc[\"scoringType\"]);\n  m_weighting = (WeightingType)((int)fvoc[\"weightingType\"]);\n  \n  createScoringObject();\n\n  // nodes\n  cv::FileNode fn = fvoc[\"nodes\"];\n\n  m_nodes.resize(fn.size() + 1); // +1 to include root\n  m_nodes[0].id = 0;\n\n  for(unsigned int i = 0; i < fn.size(); ++i)\n  {\n    NodeId nid = (int)fn[i][\"nodeId\"];\n    NodeId pid = (int)fn[i][\"parentId\"];\n    WordValue weight = (WordValue)fn[i][\"weight\"];\n    string d = (string)fn[i][\"descriptor\"];\n    \n    m_nodes[nid].id = nid;\n    m_nodes[nid].parent = pid;\n    m_nodes[nid].weight = weight;\n    m_nodes[pid].children.push_back(nid);\n    \n    F::fromString(m_nodes[nid].descriptor, d);\n  }\n  \n  // words\n  fn = fvoc[\"words\"];\n  \n  m_words.resize(fn.size());\n\n  for(unsigned int i = 0; i < fn.size(); ++i)\n  {\n    NodeId wid = (int)fn[i][\"wordId\"];\n    NodeId nid = (int)fn[i][\"nodeId\"];\n    \n    m_nodes[nid].word_id = wid;\n    m_words[wid] = &m_nodes[nid];\n  }\n}\n\n// --------------------------------------------------------------------------\n\n/**\n * Writes printable information of the vocabulary\n * @param os stream to write to\n * @param voc\n */\ntemplate<class TDescriptor, class F>\nstd::ostream& operator<<(std::ostream &os, \n  const TemplatedVocabulary<TDescriptor,F> &voc)\n{\n  os << \"Vocabulary: k = \" << voc.getBranchingFactor() \n    << \", L = \" << voc.getDepthLevels()\n    << \", Weighting = \";\n\n  switch(voc.getWeightingType())\n  {\n    case TF_IDF: os << \"tf-idf\"; break;\n    case TF: os << \"tf\"; break;\n    case IDF: os << \"idf\"; break;\n    case BINARY: os << \"binary\"; break;\n  }\n\n  os << \", Scoring = \";\n  switch(voc.getScoringType())\n  {\n    case L1_NORM: os << \"L1-norm\"; break;\n    case L2_NORM: os << \"L2-norm\"; break;\n    case CHI_SQUARE: os << \"Chi square distance\"; break;\n    case KL: os << \"KL-divergence\"; break;\n    case BHATTACHARYYA: os << \"Bhattacharyya coefficient\"; break;\n    case DOT_PRODUCT: os << \"Dot product\"; break;\n  }\n  \n  os << \", Number of words = \" << voc.size();\n\n  return os;\n}\n\n} // namespace DBoW2\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/DBoW2/DUtils/Random.cpp",
    "content": "/*\t\r\n * File: Random.cpp\r\n * Project: DUtils library\r\n * Author: Dorian Galvez-Lopez\r\n * Date: April 2010\r\n * Description: manages pseudo-random numbers\r\n * License: see the LICENSE.txt file\r\n *\r\n */\r\n\r\n#include \"Random.h\"\r\n#include \"Timestamp.h\"\r\n#include <cstdlib>\r\nusing namespace std;\r\n\r\nbool DUtils::Random::m_already_seeded = false;\r\n\r\nvoid DUtils::Random::SeedRand(){\r\n\tTimestamp time;\r\n\ttime.setToCurrentTime();\r\n\tsrand((unsigned)time.getFloatTime()); \r\n}\r\n\r\nvoid DUtils::Random::SeedRandOnce()\r\n{\r\n  if(!m_already_seeded)\r\n  {\r\n    DUtils::Random::SeedRand();\r\n    m_already_seeded = true;\r\n  }\r\n}\r\n\r\nvoid DUtils::Random::SeedRand(int seed)\r\n{\r\n\tsrand(seed); \r\n}\r\n\r\nvoid DUtils::Random::SeedRandOnce(int seed)\r\n{\r\n  if(!m_already_seeded)\r\n  {\r\n    DUtils::Random::SeedRand(seed);\r\n    m_already_seeded = true;\r\n  }\r\n}\r\n\r\nint DUtils::Random::RandomInt(int min, int max){\r\n\tint d = max - min + 1;\r\n\treturn int(((double)rand()/((double)RAND_MAX + 1.0)) * d) + min;\r\n}\r\n\r\n// ---------------------------------------------------------------------------\r\n// ---------------------------------------------------------------------------\r\n\r\nDUtils::Random::UnrepeatedRandomizer::UnrepeatedRandomizer(int min, int max)\r\n{\r\n  if(min <= max)\r\n  {\r\n    m_min = min;\r\n    m_max = max;\r\n  }\r\n  else\r\n  {\r\n    m_min = max;\r\n    m_max = min;\r\n  }\r\n\r\n  createValues();\r\n}\r\n\r\n// ---------------------------------------------------------------------------\r\n\r\nDUtils::Random::UnrepeatedRandomizer::UnrepeatedRandomizer\r\n  (const DUtils::Random::UnrepeatedRandomizer& rnd)\r\n{\r\n  *this = rnd;\r\n}\r\n\r\n// ---------------------------------------------------------------------------\r\n\r\nint DUtils::Random::UnrepeatedRandomizer::get()\r\n{\r\n  if(empty()) createValues();\r\n  \r\n  DUtils::Random::SeedRandOnce();\r\n  \r\n  int k = DUtils::Random::RandomInt(0, m_values.size()-1);\r\n  int ret = m_values[k];\r\n  m_values[k] = m_values.back();\r\n  m_values.pop_back();\r\n  \r\n  return ret;\r\n}\r\n\r\n// ---------------------------------------------------------------------------\r\n\r\nvoid DUtils::Random::UnrepeatedRandomizer::createValues()\r\n{\r\n  int n = m_max - m_min + 1;\r\n  \r\n  m_values.resize(n);\r\n  for(int i = 0; i < n; ++i) m_values[i] = m_min + i;\r\n}\r\n\r\n// ---------------------------------------------------------------------------\r\n\r\nvoid DUtils::Random::UnrepeatedRandomizer::reset()\r\n{\r\n  if((int)m_values.size() != m_max - m_min + 1) createValues();\r\n}\r\n\r\n// ---------------------------------------------------------------------------\r\n\r\nDUtils::Random::UnrepeatedRandomizer& \r\nDUtils::Random::UnrepeatedRandomizer::operator=\r\n  (const DUtils::Random::UnrepeatedRandomizer& rnd)\r\n{\r\n  if(this != &rnd)\r\n  {\r\n    this->m_min = rnd.m_min;\r\n    this->m_max = rnd.m_max;\r\n    this->m_values = rnd.m_values;\r\n  }\r\n  return *this;\r\n}\r\n\r\n// ---------------------------------------------------------------------------\r\n\r\n\r\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/DBoW2/DUtils/Random.h",
    "content": "/*\t\n * File: Random.h\n * Project: DUtils library\n * Author: Dorian Galvez-Lopez\n * Date: April 2010, November 2011\n * Description: manages pseudo-random numbers\n * License: see the LICENSE.txt file\n *\n */\n\n#pragma once\n#ifndef __D_RANDOM__\n#define __D_RANDOM__\n\n#include <cstdlib>\n#include <vector>\n\nnamespace DUtils {\n\n/// Functions to generate pseudo-random numbers\nclass Random\n{\npublic:\n  class UnrepeatedRandomizer;\n  \npublic:\n\t/**\n\t * Sets the random number seed to the current time\n\t */\n\tstatic void SeedRand();\n\t\n\t/**\n\t * Sets the random number seed to the current time only the first\n\t * time this function is called\n\t */\n\tstatic void SeedRandOnce();\n\n\t/** \n\t * Sets the given random number seed\n\t * @param seed\n\t */\n\tstatic void SeedRand(int seed);\n\n\t/** \n\t * Sets the given random number seed only the first time this function \n\t * is called\n\t * @param seed\n\t */\n\tstatic void SeedRandOnce(int seed);\n\n\t/**\n\t * Returns a random number in the range [0..1]\n\t * @return random T number in [0..1]\n\t */\n\ttemplate <class T>\n\tstatic T RandomValue(){\n\t\treturn (T)rand()/(T)RAND_MAX;\n\t}\n\n\t/**\n\t * Returns a random number in the range [min..max]\n\t * @param min\n\t * @param max\n\t * @return random T number in [min..max]\n\t */\n\ttemplate <class T>\n\tstatic T RandomValue(T min, T max){\n\t\treturn Random::RandomValue<T>() * (max - min) + min;\n\t}\n\n\t/**\n\t * Returns a random int in the range [min..max]\n\t * @param min\n\t * @param max\n\t * @return random int in [min..max]\n\t */\n\tstatic int RandomInt(int min, int max);\n\t\n\t/** \n\t * Returns a random number from a gaussian distribution\n\t * @param mean\n\t * @param sigma standard deviation\n\t */\n\ttemplate <class T>\n\tstatic T RandomGaussianValue(T mean, T sigma)\n\t{\n    // Box-Muller transformation\n    T x1, x2, w, y1;\n\n    do {\n      x1 = (T)2. * RandomValue<T>() - (T)1.;\n      x2 = (T)2. * RandomValue<T>() - (T)1.;\n      w = x1 * x1 + x2 * x2;\n    } while ( w >= (T)1. || w == (T)0. );\n\n    w = sqrt( ((T)-2.0 * log( w ) ) / w );\n    y1 = x1 * w;\n\n    return( mean + y1 * sigma );\n\t}\n\nprivate:\n\n  /// If SeedRandOnce() or SeedRandOnce(int) have already been called\n  static bool m_already_seeded;\n  \n};\n\n// ---------------------------------------------------------------------------\n\n/// Provides pseudo-random numbers with no repetitions\nclass Random::UnrepeatedRandomizer\n{\npublic:\n\n  /** \n   * Creates a randomizer that returns numbers in the range [min, max]\n   * @param min\n   * @param max\n   */\n  UnrepeatedRandomizer(int min, int max);\n  ~UnrepeatedRandomizer(){}\n  \n  /**\n   * Copies a randomizer\n   * @param rnd\n   */\n  UnrepeatedRandomizer(const UnrepeatedRandomizer& rnd);\n  \n  /**\n   * Copies a randomizer\n   * @param rnd\n   */\n  UnrepeatedRandomizer& operator=(const UnrepeatedRandomizer& rnd);\n  \n  /** \n   * Returns a random number not given before. If all the possible values\n   * were already given, the process starts again\n   * @return unrepeated random number\n   */\n  int get();\n  \n  /**\n   * Returns whether all the possible values between min and max were\n   * already given. If get() is called when empty() is true, the behaviour\n   * is the same than after creating the randomizer\n   * @return true iff all the values were returned\n   */\n  inline bool empty() const { return m_values.empty(); }\n  \n  /**\n   * Returns the number of values still to be returned\n   * @return amount of values to return\n   */\n  inline unsigned int left() const { return m_values.size(); }\n  \n  /**\n   * Resets the randomizer as it were just created\n   */\n  void reset();\n  \nprotected:\n\n  /** \n   * Creates the vector with available values\n   */\n  void createValues();\n\nprotected:\n\n  /// Min of range of values\n  int m_min;\n  /// Max of range of values\n  int m_max;\n\n  /// Available values\n  std::vector<int> m_values;\n\n};\n\n}\n\n#endif\n\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/DBoW2/DUtils/Timestamp.cpp",
    "content": "/*\r\n * File: Timestamp.cpp\r\n * Author: Dorian Galvez-Lopez\r\n * Date: March 2009\r\n * Description: timestamping functions\r\n * \r\n * Note: in windows, this class has a 1ms resolution\r\n *\r\n * License: see the LICENSE.txt file\r\n *\r\n */\r\n\r\n#include <cstdio>\r\n#include <cstdlib>\r\n#include <ctime>\r\n#include <cmath>\r\n#include <sstream>\r\n#include <iomanip>\r\n\r\n#ifdef _WIN32\r\n#ifndef WIN32\r\n#define WIN32\r\n#endif\r\n#endif\r\n\r\n#ifdef WIN32\r\n#include <sys/timeb.h>\r\n#define sprintf sprintf_s\r\n#else\r\n#include <sys/time.h>\r\n#endif\r\n\r\n#include \"Timestamp.h\"\r\n\r\nusing namespace std;\r\n\r\nusing namespace DUtils;\r\n\r\nTimestamp::Timestamp(Timestamp::tOptions option)\r\n{\r\n  if(option & CURRENT_TIME)\r\n    setToCurrentTime();\r\n  else if(option & ZERO)\r\n    setTime(0.);\r\n}\r\n\r\nTimestamp::~Timestamp(void)\r\n{\r\n}\r\n\r\nbool Timestamp::empty() const\r\n{\r\n  return m_secs == 0 && m_usecs == 0;\r\n}\r\n\r\nvoid Timestamp::setToCurrentTime(){\r\n\t\r\n#ifdef WIN32\r\n\tstruct __timeb32 timebuffer;\r\n\t_ftime32_s( &timebuffer ); // C4996\r\n\t// Note: _ftime is deprecated; consider using _ftime_s instead\r\n\tm_secs = timebuffer.time;\r\n\tm_usecs = timebuffer.millitm * 1000;\r\n#else\r\n\tstruct timeval now;\r\n\tgettimeofday(&now, NULL);\r\n\tm_secs = now.tv_sec;\r\n\tm_usecs = now.tv_usec;\r\n#endif\r\n\r\n}\r\n\r\nvoid Timestamp::setTime(const string &stime){\r\n\tstring::size_type p = stime.find('.');\r\n\tif(p == string::npos){\r\n\t\tm_secs = atol(stime.c_str());\r\n\t\tm_usecs = 0;\r\n\t}else{\r\n\t\tm_secs = atol(stime.substr(0, p).c_str());\r\n\t\t\r\n\t\tstring s_usecs = stime.substr(p+1, 6);\r\n\t\tm_usecs = atol(stime.substr(p+1).c_str());\r\n\t\tm_usecs *= (unsigned long)pow(10.0, double(6 - s_usecs.length()));\r\n\t}\r\n}\r\n\r\nvoid Timestamp::setTime(double s)\r\n{\r\n  m_secs = (unsigned long)s;\r\n  m_usecs = (s - (double)m_secs) * 1e6;\r\n}\r\n\r\ndouble Timestamp::getFloatTime() const {\r\n\treturn double(m_secs) + double(m_usecs)/1000000.0;\r\n}\r\n\r\nstring Timestamp::getStringTime() const {\r\n\tchar buf[32];\r\n\tsprintf(buf, \"%.6lf\", this->getFloatTime());\r\n\treturn string(buf);\r\n}\r\n\r\ndouble Timestamp::operator- (const Timestamp &t) const {\r\n\treturn this->getFloatTime() - t.getFloatTime();\r\n}\r\n\r\nTimestamp& Timestamp::operator+= (double s)\r\n{\r\n  *this = *this + s;\r\n  return *this;\r\n}\r\n\r\nTimestamp& Timestamp::operator-= (double s)\r\n{\r\n  *this = *this - s;\r\n  return *this;\r\n}\r\n\r\nTimestamp Timestamp::operator+ (double s) const\r\n{\r\n\tunsigned long secs = (long)floor(s);\r\n\tunsigned long usecs = (long)((s - (double)secs) * 1e6);\r\n\r\n  return this->plus(secs, usecs);\r\n}\r\n\r\nTimestamp Timestamp::plus(unsigned long secs, unsigned long usecs) const\r\n{\r\n  Timestamp t;\r\n\r\n\tconst unsigned long max = 1000000ul;\r\n\r\n\tif(m_usecs + usecs >= max)\r\n\t\tt.setTime(m_secs + secs + 1, m_usecs + usecs - max);\r\n\telse\r\n\t\tt.setTime(m_secs + secs, m_usecs + usecs);\r\n\t\r\n\treturn t;\r\n}\r\n\r\nTimestamp Timestamp::operator- (double s) const\r\n{\r\n\tunsigned long secs = (long)floor(s);\r\n\tunsigned long usecs = (long)((s - (double)secs) * 1e6);\r\n\r\n\treturn this->minus(secs, usecs);\r\n}\r\n\r\nTimestamp Timestamp::minus(unsigned long secs, unsigned long usecs) const\r\n{\r\n  Timestamp t;\r\n\r\n\tconst unsigned long max = 1000000ul;\r\n\r\n\tif(m_usecs < usecs)\r\n\t\tt.setTime(m_secs - secs - 1, max - (usecs - m_usecs));\r\n\telse\r\n\t\tt.setTime(m_secs - secs, m_usecs - usecs);\r\n\t\r\n\treturn t;\r\n}\r\n\r\nbool Timestamp::operator> (const Timestamp &t) const\r\n{\r\n\tif(m_secs > t.m_secs) return true;\r\n\telse if(m_secs == t.m_secs) return m_usecs > t.m_usecs;\r\n\telse return false;\r\n}\r\n\r\nbool Timestamp::operator>= (const Timestamp &t) const\r\n{\r\n\tif(m_secs > t.m_secs) return true;\r\n\telse if(m_secs == t.m_secs) return m_usecs >= t.m_usecs;\r\n\telse return false;\r\n}\r\n\r\nbool Timestamp::operator< (const Timestamp &t) const\r\n{\r\n\tif(m_secs < t.m_secs) return true;\r\n\telse if(m_secs == t.m_secs) return m_usecs < t.m_usecs;\r\n\telse return false;\r\n}\r\n\r\nbool Timestamp::operator<= (const Timestamp &t) const\r\n{\r\n\tif(m_secs < t.m_secs) return true;\r\n\telse if(m_secs == t.m_secs) return m_usecs <= t.m_usecs;\r\n\telse return false;\r\n}\r\n\r\nbool Timestamp::operator== (const Timestamp &t) const\r\n{\r\n\treturn(m_secs == t.m_secs && m_usecs == t.m_usecs);\r\n}\r\n\r\n\r\nstring Timestamp::Format(bool machine_friendly) const \r\n{\r\n  struct tm tm_time;\r\n\r\n  time_t t = (time_t)getFloatTime();\r\n\r\n#ifdef WIN32\r\n  localtime_s(&tm_time, &t);\r\n#else\r\n  localtime_r(&t, &tm_time);\r\n#endif\r\n  \r\n  char buffer[128];\r\n  \r\n  if(machine_friendly)\r\n  {\r\n    strftime(buffer, 128, \"%Y%m%d_%H%M%S\", &tm_time);\r\n  }\r\n  else\r\n  {\r\n    strftime(buffer, 128, \"%c\", &tm_time); // Thu Aug 23 14:55:02 2001\r\n  }\r\n  \r\n  return string(buffer);\r\n}\r\n\r\nstring Timestamp::Format(double s) {\r\n\tint days = int(s / (24. * 3600.0));\r\n\ts -= days * (24. * 3600.0);\r\n\tint hours = int(s / 3600.0);\r\n\ts -= hours * 3600;\r\n\tint minutes = int(s / 60.0);\r\n\ts -= minutes * 60;\r\n\tint seconds = int(s);\r\n\tint ms = int((s - seconds)*1e6);\r\n\r\n\tstringstream ss;\r\n\tss.fill('0');\r\n\tbool b;\r\n\tif((b = (days > 0))) ss << days << \"d \";\r\n\tif((b = (b || hours > 0))) ss << setw(2) << hours << \":\";\r\n\tif((b = (b || minutes > 0))) ss << setw(2) << minutes << \":\";\r\n\tif(b) ss << setw(2);\r\n\tss << seconds;\r\n\tif(!b) ss << \".\" << setw(6) << ms;\r\n\r\n\treturn ss.str();\r\n}\r\n\r\n\r\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/DBoW2/DUtils/Timestamp.h",
    "content": "/*\n * File: Timestamp.h\n * Author: Dorian Galvez-Lopez\n * Date: March 2009\n * Description: timestamping functions\n * License: see the LICENSE.txt file\n *\n */\n\n#ifndef __D_TIMESTAMP__\n#define __D_TIMESTAMP__\n\n#include <iostream>\nusing namespace std;\n\nnamespace DUtils {\n\n/// Timestamp\nclass Timestamp\n{\npublic:\n\n  /// Options to initiate a timestamp\n  enum tOptions\n  {\n    NONE = 0,\n    CURRENT_TIME = 0x1,\n    ZERO = 0x2\n  };\n  \npublic:\n  \n  /**\n   * Creates a timestamp \n   * @param option option to set the initial time stamp\n   */\n\tTimestamp(Timestamp::tOptions option = NONE);\n\t\n\t/**\n\t * Destructor\n\t */\n\tvirtual ~Timestamp(void);\n\n  /**\n   * Says if the timestamp is \"empty\": seconds and usecs are both 0, as \n   * when initiated with the ZERO flag\n   * @return true iif secs == usecs == 0\n   */\n  bool empty() const;\n\n\t/**\n\t * Sets this instance to the current time\n\t */\n\tvoid setToCurrentTime();\n\n\t/**\n\t * Sets the timestamp from seconds and microseconds\n\t * @param secs: seconds\n\t * @param usecs: microseconds\n\t */\n\tinline void setTime(unsigned long secs, unsigned long usecs){\n\t\tm_secs = secs;\n\t\tm_usecs = usecs;\n\t}\n\t\n\t/**\n\t * Returns the timestamp in seconds and microseconds\n\t * @param secs seconds\n\t * @param usecs microseconds\n\t */\n\tinline void getTime(unsigned long &secs, unsigned long &usecs) const\n\t{\n\t  secs = m_secs;\n\t  usecs = m_usecs;\n\t}\n\n\t/**\n\t * Sets the timestamp from a string with the time in seconds\n\t * @param stime: string such as \"1235603336.036609\"\n\t */\n\tvoid setTime(const string &stime);\n\t\n\t/**\n\t * Sets the timestamp from a number of seconds from the epoch\n\t * @param s seconds from the epoch\n\t */\n\tvoid setTime(double s);\n\t\n\t/**\n\t * Returns this timestamp as the number of seconds in (long) float format\n\t */\n\tdouble getFloatTime() const;\n\n\t/**\n\t * Returns this timestamp as the number of seconds in fixed length string format\n\t */\n\tstring getStringTime() const;\n\n\t/**\n\t * Returns the difference in seconds between this timestamp (greater) and t (smaller)\n\t * If the order is swapped, a negative number is returned\n\t * @param t: timestamp to subtract from this timestamp\n\t * @return difference in seconds\n\t */\n\tdouble operator- (const Timestamp &t) const;\n\n\t/** \n\t * Returns a copy of this timestamp + s seconds + us microseconds\n\t * @param s seconds\n\t * @param us microseconds\n\t */\n\tTimestamp plus(unsigned long s, unsigned long us) const;\n\n  /**\n   * Returns a copy of this timestamp - s seconds - us microseconds\n   * @param s seconds\n   * @param us microseconds\n   */\n  Timestamp minus(unsigned long s, unsigned long us) const;\n\n  /**\n   * Adds s seconds to this timestamp and returns a reference to itself\n   * @param s seconds\n   * @return reference to this timestamp\n   */\n  Timestamp& operator+= (double s);\n  \n  /**\n   * Substracts s seconds to this timestamp and returns a reference to itself\n   * @param s seconds\n   * @return reference to this timestamp\n   */\n  Timestamp& operator-= (double s);\n\n\t/**\n\t * Returns a copy of this timestamp + s seconds\n\t * @param s: seconds\n\t */\n\tTimestamp operator+ (double s) const;\n\n\t/**\n\t * Returns a copy of this timestamp - s seconds\n\t * @param s: seconds\n\t */\n\tTimestamp operator- (double s) const;\n\n\t/**\n\t * Returns whether this timestamp is at the future of t\n\t * @param t\n\t */\n\tbool operator> (const Timestamp &t) const;\n\n\t/**\n\t * Returns whether this timestamp is at the future of (or is the same as) t\n\t * @param t\n\t */\n\tbool operator>= (const Timestamp &t) const;\n\n\t/** \n\t * Returns whether this timestamp and t represent the same instant\n\t * @param t\n\t */\n\tbool operator== (const Timestamp &t) const;\n\n\t/**\n\t * Returns whether this timestamp is at the past of t\n\t * @param t\n\t */\n\tbool operator< (const Timestamp &t) const;\n\n\t/**\n\t * Returns whether this timestamp is at the past of (or is the same as) t\n\t * @param t\n\t */\n\tbool operator<= (const Timestamp &t) const;\n\n  /**\n   * Returns the timestamp in a human-readable string\n   * @param machine_friendly if true, the returned string is formatted\n   *   to yyyymmdd_hhmmss, without weekday or spaces\n   * @note This has not been tested under Windows\n   * @note The timestamp is truncated to seconds\n   */\n  string Format(bool machine_friendly = false) const;\n\n\t/**\n\t * Returns a string version of the elapsed time in seconds, with the format\n\t * xd hh:mm:ss, hh:mm:ss, mm:ss or s.us\n\t * @param s: elapsed seconds (given by getFloatTime) to format\n\t */\n\tstatic string Format(double s);\n\t\n\nprotected:\n  /// Seconds\n\tunsigned long m_secs;\t// seconds\n\t/// Microseconds\n\tunsigned long m_usecs;\t// microseconds\n};\n\n}\n\n#endif\n\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/DBoW2/LICENSE.txt",
    "content": "DBoW2: bag-of-words library for C++ with generic descriptors\r\n\r\nCopyright (c) 2015 Dorian Galvez-Lopez <http://doriangalvez.com> (Universidad de Zaragoza)\r\nAll rights reserved.\r\n\r\nRedistribution and use in source and binary forms, with or without\r\nmodification, are permitted provided that the following conditions\r\nare met:\r\n1. Redistributions of source code must retain the above copyright\r\n   notice, this list of conditions and the following disclaimer.\r\n2. Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\r\n   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\r\n   documentation and/or other materials provided with the distribution.\r\n3. Neither the name of copyright holders nor the names of its\r\n   contributors may be used to endorse or promote products derived\r\n   from this software without specific prior written permission.\r\n\r\nTHIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS\r\n''AS IS'' AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\r\nTO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR\r\nPURPOSE ARE DISCLAIMED.  IN NO EVENT SHALL COPYRIGHT HOLDERS OR CONTRIBUTORS\r\nBE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR\r\nCONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF\r\nSUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS\r\nINTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN\r\nCONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE)\r\nARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE\r\nPOSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\r\n\r\nIf you use it in an academic work, please cite:\r\n\r\n  @ARTICLE{GalvezTRO12,\r\n    author={G\\'alvez-L\\'opez, Dorian and Tard\\'os, J. D.}, \r\n    journal={IEEE Transactions on Robotics},\r\n    title={Bags of Binary Words for Fast Place Recognition in Image Sequences},\r\n    year={2012},\r\n    month={October},\r\n    volume={28},\r\n    number={5},\r\n    pages={1188--1197},\r\n    doi={10.1109/TRO.2012.2197158},\r\n    ISSN={1552-3098}\r\n  }\r\n\r\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/DBoW2/README.txt",
    "content": "You should have received this DBoW2 version along with ORB-SLAM2 (https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2).\nSee the original DBoW2 library at: https://github.com/dorian3d/DBoW2\nAll files included in this version are BSD, see LICENSE.txt\n\nWe also use Random.h, Random.cpp, Timestamp.pp and Timestamp.h from DLib/DUtils.\nSee the original DLib library at: https://github.com/dorian3d/DLib\nAll files included in this version are BSD, see LICENSE.txt\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/CMakeLists.txt",
    "content": "CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 2.6)\nSET(CMAKE_LEGACY_CYGWIN_WIN32 0)\n\nPROJECT(g2o)\n\nSET(g2o_C_FLAGS)\nSET(g2o_CXX_FLAGS)\n\n# default built type\nIF(NOT CMAKE_BUILD_TYPE)\n  SET(CMAKE_BUILD_TYPE Release)\nENDIF()\n\nMESSAGE(STATUS \"BUILD TYPE:\" ${CMAKE_BUILD_TYPE})\n\nSET (G2O_LIB_TYPE SHARED)\n\n# There seems to be an issue with MSVC8\n# see http://eigen.tuxfamily.org/bz/show_bug.cgi?id=83\nif(MSVC90)\n  add_definitions(-DEIGEN_DONT_ALIGN_STATICALLY=1)\n  message(STATUS \"Disabling memory alignment for MSVC8\")\nendif(MSVC90)\n\n# Set the output directory for the build executables and libraries\nIF(WIN32)\n  SET(g2o_LIBRARY_OUTPUT_DIRECTORY ${g2o_SOURCE_DIR}/bin CACHE PATH \"Target for the libraries\")\nELSE(WIN32)\n  SET(g2o_LIBRARY_OUTPUT_DIRECTORY ${g2o_SOURCE_DIR}/lib CACHE PATH \"Target for the libraries\")\nENDIF(WIN32)\nSET(CMAKE_ARCHIVE_OUTPUT_DIRECTORY ${g2o_LIBRARY_OUTPUT_DIRECTORY})\nSET(CMAKE_LIBRARY_OUTPUT_DIRECTORY ${g2o_LIBRARY_OUTPUT_DIRECTORY})\nSET(CMAKE_RUNTIME_OUTPUT_DIRECTORY ${g2o_RUNTIME_OUTPUT_DIRECTORY})\n\n# Set search directory for looking for our custom CMake scripts to\n# look for SuiteSparse, QGLViewer, and Eigen3.\nLIST(APPEND CMAKE_MODULE_PATH ${g2o_SOURCE_DIR}/cmake_modules)\n\n# Detect OS and define macros appropriately\nIF(UNIX)\n  ADD_DEFINITIONS(-DUNIX)\n  MESSAGE(STATUS \"Compiling on Unix\")\nENDIF(UNIX)\n\n# Eigen library parallelise itself, though, presumably due to performance issues\n# OPENMP is experimental. We experienced some slowdown with it\nFIND_PACKAGE(OpenMP)\nSET(G2O_USE_OPENMP OFF CACHE BOOL \"Build g2o with OpenMP support (EXPERIMENTAL)\")\nIF(OPENMP_FOUND AND G2O_USE_OPENMP)\n  SET (G2O_OPENMP 1)\n  SET(g2o_C_FLAGS \"${g2o_C_FLAGS} ${OpenMP_C_FLAGS}\")\n  SET(g2o_CXX_FLAGS \"${g2o_CXX_FLAGS} -DEIGEN_DONT_PARALLELIZE ${OpenMP_CXX_FLAGS}\")\n  MESSAGE(STATUS \"Compiling with OpenMP support\")\nENDIF(OPENMP_FOUND AND G2O_USE_OPENMP)\n\n# Compiler specific options for gcc\nSET(CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE \"${CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE} -O3 -march=native\") \nSET(CMAKE_C_FLAGS_RELEASE \"${CMAKE_C_FLAGS_RELEASE} -O3 -march=native\") \n\n# activate warnings !!!\nSET(g2o_C_FLAGS \"${g2o_C_FLAGS} -Wall -W -std=c++14\")\nSET(g2o_CXX_FLAGS \"${g2o_CXX_FLAGS} -Wall -W -std=c++14\")\n\n\n\n# specifying compiler flags\nSET(CMAKE_CXX_FLAGS \"${CMAKE_CXX_FLAGS} ${g2o_CXX_FLAGS}\")\nSET(CMAKE_C_FLAGS \"${CMAKE_C_FLAGS} ${g2o_C_FLAGS}\")\n\n# Find Eigen3\nSET(EIGEN3_INCLUDE_DIR ${G2O_EIGEN3_INCLUDE})\nFIND_PACKAGE(Eigen3 3.1.0 REQUIRED)\nIF(EIGEN3_FOUND)\n  SET(G2O_EIGEN3_INCLUDE ${EIGEN3_INCLUDE_DIR} CACHE PATH \"Directory of Eigen3\")\nELSE(EIGEN3_FOUND)\n  SET(G2O_EIGEN3_INCLUDE \"\" CACHE PATH \"Directory of Eigen3\")\nENDIF(EIGEN3_FOUND)\n\n# Generate config.h\nSET(G2O_CXX_COMPILER \"${CMAKE_CXX_COMPILER_ID} ${CMAKE_CXX_COMPILER}\")\nconfigure_file(config.h.in ${g2o_SOURCE_DIR}/config.h)\n\n# Set up the top-level include directories\nINCLUDE_DIRECTORIES(\n${g2o_SOURCE_DIR}/core\n${g2o_SOURCE_DIR}/types\n${g2o_SOURCE_DIR}/stuff \n${G2O_EIGEN3_INCLUDE})\n\n# Include the subdirectories\nADD_LIBRARY(g2o ${G2O_LIB_TYPE}\n#types\ng2o/types/types_sba.h\ng2o/types/types_six_dof_expmap.h\ng2o/types/types_sba.cpp\ng2o/types/types_six_dof_expmap.cpp\ng2o/types/types_seven_dof_expmap.cpp\ng2o/types/types_seven_dof_expmap.h\ng2o/types/se3quat.h\ng2o/types/se3_ops.h\ng2o/types/se3_ops.hpp\n#core\ng2o/core/base_edge.h\ng2o/core/base_binary_edge.h\ng2o/core/hyper_graph_action.cpp\ng2o/core/base_binary_edge.hpp\ng2o/core/hyper_graph_action.h\ng2o/core/base_multi_edge.h           \ng2o/core/hyper_graph.cpp\ng2o/core/base_multi_edge.hpp         \ng2o/core/hyper_graph.h\ng2o/core/base_unary_edge.h          \ng2o/core/linear_solver.h\ng2o/core/base_unary_edge.hpp         \ng2o/core/marginal_covariance_cholesky.cpp\ng2o/core/base_vertex.h               \ng2o/core/marginal_covariance_cholesky.h\ng2o/core/base_vertex.hpp             \ng2o/core/matrix_structure.cpp\ng2o/core/batch_stats.cpp             \ng2o/core/matrix_structure.h\ng2o/core/batch_stats.h               \ng2o/core/openmp_mutex.h\ng2o/core/block_solver.h              \ng2o/core/block_solver.hpp            \ng2o/core/parameter.cpp               \ng2o/core/parameter.h                 \ng2o/core/cache.cpp                   \ng2o/core/cache.h\ng2o/core/optimizable_graph.cpp       \ng2o/core/optimizable_graph.h         \ng2o/core/solver.cpp                  \ng2o/core/solver.h\ng2o/core/creators.h                 \ng2o/core/optimization_algorithm_factory.cpp\ng2o/core/estimate_propagator.cpp     \ng2o/core/optimization_algorithm_factory.h\ng2o/core/estimate_propagator.h       \ng2o/core/factory.cpp                 \ng2o/core/optimization_algorithm_property.h\ng2o/core/factory.h                   \ng2o/core/sparse_block_matrix.h\ng2o/core/sparse_optimizer.cpp  \ng2o/core/sparse_block_matrix.hpp\ng2o/core/sparse_optimizer.h\ng2o/core/hyper_dijkstra.cpp \ng2o/core/hyper_dijkstra.h\ng2o/core/parameter_container.cpp     \ng2o/core/parameter_container.h\ng2o/core/optimization_algorithm.cpp \ng2o/core/optimization_algorithm.h\ng2o/core/optimization_algorithm_with_hessian.cpp \ng2o/core/optimization_algorithm_with_hessian.h\ng2o/core/optimization_algorithm_levenberg.cpp \ng2o/core/optimization_algorithm_levenberg.h\ng2o/core/jacobian_workspace.cpp \ng2o/core/jacobian_workspace.h\ng2o/core/robust_kernel.cpp \ng2o/core/robust_kernel.h\ng2o/core/robust_kernel_factory.cpp\ng2o/core/robust_kernel_factory.h\ng2o/core/robust_kernel_impl.cpp \ng2o/core/robust_kernel_impl.h\n#stuff\ng2o/stuff/string_tools.h\ng2o/stuff/color_macros.h \ng2o/stuff/macros.h\ng2o/stuff/timeutil.cpp\ng2o/stuff/misc.h\ng2o/stuff/timeutil.h\ng2o/stuff/os_specific.c    \ng2o/stuff/os_specific.h\ng2o/stuff/string_tools.cpp\ng2o/stuff/property.cpp       \ng2o/stuff/property.h       \n)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/README.txt",
    "content": "You should have received this g2o version along with ORB-SLAM2 (https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2).\nSee the original g2o library at: https://github.com/RainerKuemmerle/g2o\nAll files included in this g2o version are BSD, see license-bsd.txt\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/cmake_modules/FindBLAS.cmake",
    "content": "# Find BLAS library\n#\n# This module finds an installed library that implements the BLAS\n# linear-algebra interface (see http://www.netlib.org/blas/).\n# The list of libraries searched for is mainly taken\n# from the autoconf macro file, acx_blas.m4 (distributed at\n# http://ac-archive.sourceforge.net/ac-archive/acx_blas.html).\n#\n# This module sets the following variables:\n#  BLAS_FOUND - set to true if a library implementing the BLAS interface\n#    is found\n#  BLAS_INCLUDE_DIR - Directories containing the BLAS header files\n#  BLAS_DEFINITIONS - Compilation options to use BLAS\n#  BLAS_LINKER_FLAGS - Linker flags to use BLAS (excluding -l\n#    and -L).\n#  BLAS_LIBRARIES_DIR - Directories containing the BLAS libraries.\n#     May be null if BLAS_LIBRARIES contains libraries name using full path.\n#  BLAS_LIBRARIES - List of libraries to link against BLAS interface.\n#     May be null if the compiler supports auto-link (e.g. VC++).\n#  BLAS_USE_FILE - The name of the cmake module to include to compile\n#     applications or libraries using BLAS.\n#\n# This module was modified by CGAL team:\n# - find libraries for a C++ compiler, instead of Fortran\n# - added BLAS_INCLUDE_DIR, BLAS_DEFINITIONS and BLAS_LIBRARIES_DIR\n# - removed BLAS95_LIBRARIES\n\ninclude(CheckFunctionExists)\n\n\n# This macro checks for the existence of the combination of fortran libraries\n# given by _list.  If the combination is found, this macro checks (using the\n# check_function_exists macro) whether can link against that library\n# combination using the name of a routine given by _name using the linker\n# flags given by _flags.  If the combination of libraries is found and passes\n# the link test, LIBRARIES is set to the list of complete library paths that\n# have been found and DEFINITIONS to the required definitions.\n# Otherwise, LIBRARIES is set to FALSE.\n# N.B. _prefix is the prefix applied to the names of all cached variables that\n# are generated internally and marked advanced by this macro.\nmacro(check_fortran_libraries DEFINITIONS LIBRARIES _prefix _name _flags _list _path)\n  #message(\"DEBUG: check_fortran_libraries(${_list} in ${_path})\")\n\n  # Check for the existence of the libraries given by _list\n  set(_libraries_found TRUE)\n  set(_libraries_work FALSE)\n  set(${DEFINITIONS} \"\")\n  set(${LIBRARIES} \"\")\n  set(_combined_name)\n  foreach(_library ${_list})\n    set(_combined_name ${_combined_name}_${_library})\n\n    if(_libraries_found)\n      # search first in ${_path}\n      find_library(${_prefix}_${_library}_LIBRARY\n                  NAMES ${_library}\n                  PATHS ${_path} NO_DEFAULT_PATH\n                  )\n      # if not found, search in environment variables and system\n      if ( WIN32 )\n        find_library(${_prefix}_${_library}_LIBRARY\n                    NAMES ${_library}\n                    PATHS ENV LIB\n                    )\n      elseif ( APPLE )\n        find_library(${_prefix}_${_library}_LIBRARY\n                    NAMES ${_library}\n                    PATHS /usr/local/lib /usr/lib /usr/local/lib64 /usr/lib64 ENV DYLD_LIBRARY_PATH\n                    )\n      else ()\n        find_library(${_prefix}_${_library}_LIBRARY\n                    NAMES ${_library}\n                    PATHS /usr/local/lib /usr/lib /usr/local/lib64 /usr/lib64 ENV LD_LIBRARY_PATH\n                    )\n      endif()\n      mark_as_advanced(${_prefix}_${_library}_LIBRARY)\n      set(${LIBRARIES} ${${LIBRARIES}} ${${_prefix}_${_library}_LIBRARY})\n      set(_libraries_found ${${_prefix}_${_library}_LIBRARY})\n    endif(_libraries_found)\n  endforeach(_library ${_list})\n  if(_libraries_found)\n    set(_libraries_found ${${LIBRARIES}})\n  endif()\n\n  # Test this combination of libraries with the Fortran/f2c interface.\n  # We test the Fortran interface first as it is well standardized.\n  if(_libraries_found AND NOT _libraries_work)\n    set(${DEFINITIONS}  \"-D${_prefix}_USE_F2C\")\n    set(${LIBRARIES}    ${_libraries_found})\n    # Some C++ linkers require the f2c library to link with Fortran libraries.\n    # I do not know which ones, thus I just add the f2c library if it is available.\n    find_package( F2C QUIET )\n    if ( F2C_FOUND )\n      set(${DEFINITIONS}  ${${DEFINITIONS}} ${F2C_DEFINITIONS})\n      set(${LIBRARIES}    ${${LIBRARIES}} ${F2C_LIBRARIES})\n    endif()\n    set(CMAKE_REQUIRED_DEFINITIONS  ${${DEFINITIONS}})\n    set(CMAKE_REQUIRED_LIBRARIES    ${_flags} ${${LIBRARIES}})\n    #message(\"DEBUG: CMAKE_REQUIRED_DEFINITIONS = ${CMAKE_REQUIRED_DEFINITIONS}\")\n    #message(\"DEBUG: CMAKE_REQUIRED_LIBRARIES = ${CMAKE_REQUIRED_LIBRARIES}\")\n    # Check if function exists with f2c calling convention (ie a trailing underscore)\n    check_function_exists(${_name}_ ${_prefix}_${_name}_${_combined_name}_f2c_WORKS)\n    set(CMAKE_REQUIRED_DEFINITIONS} \"\")\n    set(CMAKE_REQUIRED_LIBRARIES    \"\")\n    mark_as_advanced(${_prefix}_${_name}_${_combined_name}_f2c_WORKS)\n    set(_libraries_work ${${_prefix}_${_name}_${_combined_name}_f2c_WORKS})\n  endif(_libraries_found AND NOT _libraries_work)\n\n  # If not found, test this combination of libraries with a C interface.\n  # A few implementations (ie ACML) provide a C interface. Unfortunately, there is no standard.\n  if(_libraries_found AND NOT _libraries_work)\n    set(${DEFINITIONS} \"\")\n    set(${LIBRARIES}   ${_libraries_found})\n    set(CMAKE_REQUIRED_DEFINITIONS \"\")\n    set(CMAKE_REQUIRED_LIBRARIES   ${_flags} ${${LIBRARIES}})\n    #message(\"DEBUG: CMAKE_REQUIRED_LIBRARIES = ${CMAKE_REQUIRED_LIBRARIES}\")\n    check_function_exists(${_name} ${_prefix}_${_name}${_combined_name}_WORKS)\n    set(CMAKE_REQUIRED_LIBRARIES \"\")\n    mark_as_advanced(${_prefix}_${_name}${_combined_name}_WORKS)\n    set(_libraries_work ${${_prefix}_${_name}${_combined_name}_WORKS})\n  endif(_libraries_found AND NOT _libraries_work)\n\n  # on failure\n  if(NOT _libraries_work)\n    set(${DEFINITIONS} \"\")\n    set(${LIBRARIES}   FALSE)\n  endif()\n  #message(\"DEBUG: ${DEFINITIONS} = ${${DEFINITIONS}}\")\n  #message(\"DEBUG: ${LIBRARIES} = ${${LIBRARIES}}\")\nendmacro(check_fortran_libraries)\n\n\n#\n# main\n#\n\n# Is it already configured?\nif (BLAS_LIBRARIES_DIR OR BLAS_LIBRARIES)\n\n  set(BLAS_FOUND TRUE)\n\nelse()\n\n  # reset variables\n  set( BLAS_INCLUDE_DIR \"\" )\n  set( BLAS_DEFINITIONS \"\" )\n  set( BLAS_LINKER_FLAGS \"\" )\n  set( BLAS_LIBRARIES \"\" )\n  set( BLAS_LIBRARIES_DIR \"\" )\n\n    #\n    # If Unix, search for BLAS function in possible libraries\n    #\n\n    # BLAS in ATLAS library? (http://math-atlas.sourceforge.net/)\n    if(NOT BLAS_LIBRARIES)\n      check_fortran_libraries(\n      BLAS_DEFINITIONS\n      BLAS_LIBRARIES\n      BLAS\n      sgemm\n      \"\"\n      \"cblas;f77blas;atlas\"\n      \"${CGAL_TAUCS_LIBRARIES_DIR} ENV BLAS_LIB_DIR\"\n      )\n    endif()\n\n    # BLAS in PhiPACK libraries? (requires generic BLAS lib, too)\n    if(NOT BLAS_LIBRARIES)\n      check_fortran_libraries(\n      BLAS_DEFINITIONS\n      BLAS_LIBRARIES\n      BLAS\n      sgemm\n      \"\"\n      \"sgemm;dgemm;blas\"\n      \"${CGAL_TAUCS_LIBRARIES_DIR} ENV BLAS_LIB_DIR\"\n      )\n    endif()\n\n    # BLAS in Alpha CXML library?\n    if(NOT BLAS_LIBRARIES)\n      check_fortran_libraries(\n      BLAS_DEFINITIONS\n      BLAS_LIBRARIES\n      BLAS\n      sgemm\n      \"\"\n      \"cxml\"\n      \"${CGAL_TAUCS_LIBRARIES_DIR} ENV BLAS_LIB_DIR\"\n      )\n    endif()\n\n    # BLAS in Alpha DXML library? (now called CXML, see above)\n    if(NOT BLAS_LIBRARIES)\n      check_fortran_libraries(\n      BLAS_DEFINITIONS\n      BLAS_LIBRARIES\n      BLAS\n      sgemm\n      \"\"\n      \"dxml\"\n      \"${CGAL_TAUCS_LIBRARIES_DIR} ENV BLAS_LIB_DIR\"\n      )\n    endif()\n\n    # BLAS in Sun Performance library?\n    if(NOT BLAS_LIBRARIES)\n      check_fortran_libraries(\n      BLAS_DEFINITIONS\n      BLAS_LIBRARIES\n      BLAS\n      sgemm\n      \"-xlic_lib=sunperf\"\n      \"sunperf;sunmath\"\n      \"${CGAL_TAUCS_LIBRARIES_DIR} ENV BLAS_LIB_DIR\"\n      )\n      if(BLAS_LIBRARIES)\n        # Extra linker flag\n        set(BLAS_LINKER_FLAGS \"-xlic_lib=sunperf\")\n      endif()\n    endif()\n\n    # BLAS in SCSL library?  (SGI/Cray Scientific Library)\n    if(NOT BLAS_LIBRARIES)\n      check_fortran_libraries(\n      BLAS_DEFINITIONS\n      BLAS_LIBRARIES\n      BLAS\n      sgemm\n      \"\"\n      \"scsl\"\n      \"${CGAL_TAUCS_LIBRARIES_DIR} ENV BLAS_LIB_DIR\"\n      )\n    endif()\n\n    # BLAS in SGIMATH library?\n    if(NOT BLAS_LIBRARIES)\n      check_fortran_libraries(\n      BLAS_DEFINITIONS\n      BLAS_LIBRARIES\n      BLAS\n      sgemm\n      \"\"\n      \"complib.sgimath\"\n      \"${CGAL_TAUCS_LIBRARIES_DIR} ENV BLAS_LIB_DIR\"\n      )\n    endif()\n\n    # BLAS in IBM ESSL library? (requires generic BLAS lib, too)\n    if(NOT BLAS_LIBRARIES)\n      check_fortran_libraries(\n      BLAS_DEFINITIONS\n      BLAS_LIBRARIES\n      BLAS\n      sgemm\n      \"\"\n      \"essl;blas\"\n      \"${CGAL_TAUCS_LIBRARIES_DIR} ENV BLAS_LIB_DIR\"\n      )\n    endif()\n\n    #BLAS in intel mkl 10 library? (em64t 64bit)\n    if(NOT BLAS_LIBRARIES)\n      check_fortran_libraries(\n      BLAS_DEFINITIONS\n      BLAS_LIBRARIES\n      BLAS\n      sgemm\n      \"\"\n      \"mkl_intel_lp64;mkl_intel_thread;mkl_core;guide;pthread\"\n      \"${CGAL_TAUCS_LIBRARIES_DIR} ENV BLAS_LIB_DIR\"\n      )\n    endif()\n\n    ### windows version of intel mkl 10?\n    if(NOT BLAS_LIBRARIES)\n      check_fortran_libraries(\n      BLAS_DEFINITIONS\n      BLAS_LIBRARIES\n      BLAS\n      SGEMM\n      \"\"\n      \"mkl_c_dll;mkl_intel_thread_dll;mkl_core_dll;libguide40\"\n      \"${CGAL_TAUCS_LIBRARIES_DIR} ENV BLAS_LIB_DIR\"\n      )\n    endif()\n\n    #older versions of intel mkl libs\n\n    # BLAS in intel mkl library? (shared)\n    if(NOT BLAS_LIBRARIES)\n      check_fortran_libraries(\n      BLAS_DEFINITIONS\n      BLAS_LIBRARIES\n      BLAS\n      sgemm\n      \"\"\n      \"mkl;guide;pthread\"\n      \"${CGAL_TAUCS_LIBRARIES_DIR} ENV BLAS_LIB_DIR\"\n      )\n    endif()\n\n    #BLAS in intel mkl library? (static, 32bit)\n    if(NOT BLAS_LIBRARIES)\n      check_fortran_libraries(\n      BLAS_DEFINITIONS\n      BLAS_LIBRARIES\n      BLAS\n      sgemm\n      \"\"\n      \"mkl_ia32;guide;pthread\"\n      \"${CGAL_TAUCS_LIBRARIES_DIR} ENV BLAS_LIB_DIR\"\n      )\n    endif()\n\n    #BLAS in intel mkl library? (static, em64t 64bit)\n    if(NOT BLAS_LIBRARIES)\n      check_fortran_libraries(\n      BLAS_DEFINITIONS\n      BLAS_LIBRARIES\n      BLAS\n      sgemm\n      \"\"\n      \"mkl_em64t;guide;pthread\"\n      \"${CGAL_TAUCS_LIBRARIES_DIR} ENV BLAS_LIB_DIR\"\n      )\n    endif()\n\n    #BLAS in acml library?\n    if(NOT BLAS_LIBRARIES)\n      check_fortran_libraries(\n      BLAS_DEFINITIONS\n      BLAS_LIBRARIES\n      BLAS\n      sgemm\n      \"\"\n      \"acml\"\n      \"${CGAL_TAUCS_LIBRARIES_DIR} ENV BLAS_LIB_DIR\"\n      )\n    endif()\n\n    # Apple BLAS library?\n    if(NOT BLAS_LIBRARIES)\n      check_fortran_libraries(\n      BLAS_DEFINITIONS\n      BLAS_LIBRARIES\n      BLAS\n      sgemm\n      \"\"\n      \"Accelerate\"\n      \"${CGAL_TAUCS_LIBRARIES_DIR} ENV BLAS_LIB_DIR\"\n      )\n    endif()\n\n    if ( NOT BLAS_LIBRARIES )\n      check_fortran_libraries(\n      BLAS_DEFINITIONS\n      BLAS_LIBRARIES\n      BLAS\n      sgemm\n      \"\"\n      \"vecLib\"\n      \"${CGAL_TAUCS_LIBRARIES_DIR} ENV BLAS_LIB_DIR\"\n      )\n    endif ( NOT BLAS_LIBRARIES )\n\n    # Generic BLAS library?\n    # This configuration *must* be the last try as this library is notably slow.\n    if ( NOT BLAS_LIBRARIES )\n      check_fortran_libraries(\n      BLAS_DEFINITIONS\n      BLAS_LIBRARIES\n      BLAS\n      sgemm\n      \"\"\n      \"blas\"\n      \"${CGAL_TAUCS_LIBRARIES_DIR} ENV BLAS_LIB_DIR\"\n      )\n    endif()\n\n  if(BLAS_LIBRARIES_DIR OR BLAS_LIBRARIES)\n    set(BLAS_FOUND TRUE)\n  else()\n    set(BLAS_FOUND FALSE)\n  endif()\n\n  if(NOT BLAS_FIND_QUIETLY)\n    if(BLAS_FOUND)\n      message(STATUS \"A library with BLAS API found.\")\n    else(BLAS_FOUND)\n      if(BLAS_FIND_REQUIRED)\n        message(FATAL_ERROR \"A required library with BLAS API not found. Please specify library location.\")\n      else()\n        message(STATUS \"A library with BLAS API not found. Please specify library location.\")\n      endif()\n    endif(BLAS_FOUND)\n  endif(NOT BLAS_FIND_QUIETLY)\n\n  # Add variables to cache\n  set( BLAS_INCLUDE_DIR   \"${BLAS_INCLUDE_DIR}\"\n                          CACHE PATH \"Directories containing the BLAS header files\" FORCE )\n  set( BLAS_DEFINITIONS   \"${BLAS_DEFINITIONS}\"\n                          CACHE STRING \"Compilation options to use BLAS\" FORCE )\n  set( BLAS_LINKER_FLAGS  \"${BLAS_LINKER_FLAGS}\"\n                          CACHE STRING \"Linker flags to use BLAS\" FORCE )\n  set( BLAS_LIBRARIES     \"${BLAS_LIBRARIES}\"\n                          CACHE FILEPATH \"BLAS libraries name\" FORCE )\n  set( BLAS_LIBRARIES_DIR \"${BLAS_LIBRARIES_DIR}\"\n                          CACHE PATH \"Directories containing the BLAS libraries\" FORCE )\n\n  #message(\"DEBUG: BLAS_INCLUDE_DIR = ${BLAS_INCLUDE_DIR}\")\n  #message(\"DEBUG: BLAS_DEFINITIONS = ${BLAS_DEFINITIONS}\")\n  #message(\"DEBUG: BLAS_LINKER_FLAGS = ${BLAS_LINKER_FLAGS}\")\n  #message(\"DEBUG: BLAS_LIBRARIES = ${BLAS_LIBRARIES}\")\n  #message(\"DEBUG: BLAS_LIBRARIES_DIR = ${BLAS_LIBRARIES_DIR}\")\n  #message(\"DEBUG: BLAS_FOUND = ${BLAS_FOUND}\")\n\nendif(BLAS_LIBRARIES_DIR OR BLAS_LIBRARIES)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/cmake_modules/FindEigen3.cmake",
    "content": "# - Try to find Eigen3 lib\n#\n# This module supports requiring a minimum version, e.g. you can do\n#   find_package(Eigen3 3.1.2)\n# to require version 3.1.2 or newer of Eigen3.\n#\n# Once done this will define\n#\n#  EIGEN3_FOUND - system has eigen lib with correct version\n#  EIGEN3_INCLUDE_DIR - the eigen include directory\n#  EIGEN3_VERSION - eigen version\n\n# Copyright (c) 2006, 2007 Montel Laurent, <montel@kde.org>\n# Copyright (c) 2008, 2009 Gael Guennebaud, <g.gael@free.fr>\n# Copyright (c) 2009 Benoit Jacob <jacob.benoit.1@gmail.com>\n# Redistribution and use is allowed according to the terms of the 2-clause BSD license.\n\nif(NOT Eigen3_FIND_VERSION)\n  if(NOT Eigen3_FIND_VERSION_MAJOR)\n    set(Eigen3_FIND_VERSION_MAJOR 2)\n  endif(NOT Eigen3_FIND_VERSION_MAJOR)\n  if(NOT Eigen3_FIND_VERSION_MINOR)\n    set(Eigen3_FIND_VERSION_MINOR 91)\n  endif(NOT Eigen3_FIND_VERSION_MINOR)\n  if(NOT Eigen3_FIND_VERSION_PATCH)\n    set(Eigen3_FIND_VERSION_PATCH 0)\n  endif(NOT Eigen3_FIND_VERSION_PATCH)\n\n  set(Eigen3_FIND_VERSION \"${Eigen3_FIND_VERSION_MAJOR}.${Eigen3_FIND_VERSION_MINOR}.${Eigen3_FIND_VERSION_PATCH}\")\nendif(NOT Eigen3_FIND_VERSION)\n\nmacro(_eigen3_check_version)\n  file(READ \"${EIGEN3_INCLUDE_DIR}/Eigen/src/Core/util/Macros.h\" _eigen3_version_header)\n\n  string(REGEX MATCH \"define[ \\t]+EIGEN_WORLD_VERSION[ \\t]+([0-9]+)\" _eigen3_world_version_match \"${_eigen3_version_header}\")\n  set(EIGEN3_WORLD_VERSION \"${CMAKE_MATCH_1}\")\n  string(REGEX MATCH \"define[ \\t]+EIGEN_MAJOR_VERSION[ \\t]+([0-9]+)\" _eigen3_major_version_match \"${_eigen3_version_header}\")\n  set(EIGEN3_MAJOR_VERSION \"${CMAKE_MATCH_1}\")\n  string(REGEX MATCH \"define[ \\t]+EIGEN_MINOR_VERSION[ \\t]+([0-9]+)\" _eigen3_minor_version_match \"${_eigen3_version_header}\")\n  set(EIGEN3_MINOR_VERSION \"${CMAKE_MATCH_1}\")\n\n  set(EIGEN3_VERSION ${EIGEN3_WORLD_VERSION}.${EIGEN3_MAJOR_VERSION}.${EIGEN3_MINOR_VERSION})\n  if(${EIGEN3_VERSION} VERSION_LESS ${Eigen3_FIND_VERSION})\n    set(EIGEN3_VERSION_OK FALSE)\n  else(${EIGEN3_VERSION} VERSION_LESS ${Eigen3_FIND_VERSION})\n    set(EIGEN3_VERSION_OK TRUE)\n  endif(${EIGEN3_VERSION} VERSION_LESS ${Eigen3_FIND_VERSION})\n\n  if(NOT EIGEN3_VERSION_OK)\n\n    message(STATUS \"Eigen3 version ${EIGEN3_VERSION} found in ${EIGEN3_INCLUDE_DIR}, \"\n                   \"but at least version ${Eigen3_FIND_VERSION} is required\")\n  endif(NOT EIGEN3_VERSION_OK)\nendmacro(_eigen3_check_version)\n\nif (EIGEN3_INCLUDE_DIR)\n\n  # in cache already\n  _eigen3_check_version()\n  set(EIGEN3_FOUND ${EIGEN3_VERSION_OK})\n\nelse (EIGEN3_INCLUDE_DIR)\n\n  # specific additional paths for some OS\n  if (WIN32)\n    set(EIGEN_ADDITIONAL_SEARCH_PATHS ${EIGEN_ADDITIONAL_SEARCH_PATHS} \"C:/Program Files/Eigen/include\" \"C:/Program Files (x86)/Eigen/include\")\n  endif(WIN32)\n\n  find_path(EIGEN3_INCLUDE_DIR NAMES signature_of_eigen3_matrix_library\n      PATHS\n      ${CMAKE_INSTALL_PREFIX}/include\n      ${EIGEN_ADDITIONAL_SEARCH_PATHS}\n      ${KDE4_INCLUDE_DIR}\n      PATH_SUFFIXES eigen3 eigen\n    )\n\n  if(EIGEN3_INCLUDE_DIR)\n    _eigen3_check_version()\n  endif(EIGEN3_INCLUDE_DIR)\n\n  include(FindPackageHandleStandardArgs)\n  find_package_handle_standard_args(Eigen3 DEFAULT_MSG EIGEN3_INCLUDE_DIR EIGEN3_VERSION_OK)\n\n  mark_as_advanced(EIGEN3_INCLUDE_DIR)\n\nendif(EIGEN3_INCLUDE_DIR)\n\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/cmake_modules/FindLAPACK.cmake",
    "content": "# Find LAPACK library\n#\n# This module finds an installed library that implements the LAPACK\n# linear-algebra interface (see http://www.netlib.org/lapack/).\n# The approach follows mostly that taken for the autoconf macro file, acx_lapack.m4\n# (distributed at http://ac-archive.sourceforge.net/ac-archive/acx_lapack.html).\n#\n# This module sets the following variables:\n#  LAPACK_FOUND - set to true if a library implementing the LAPACK interface\n#    is found\n#  LAPACK_INCLUDE_DIR - Directories containing the LAPACK header files\n#  LAPACK_DEFINITIONS - Compilation options to use LAPACK\n#  LAPACK_LINKER_FLAGS - Linker flags to use LAPACK (excluding -l\n#    and -L).\n#  LAPACK_LIBRARIES_DIR - Directories containing the LAPACK libraries.\n#     May be null if LAPACK_LIBRARIES contains libraries name using full path.\n#  LAPACK_LIBRARIES - List of libraries to link against LAPACK interface.\n#     May be null if the compiler supports auto-link (e.g. VC++).\n#  LAPACK_USE_FILE - The name of the cmake module to include to compile\n#     applications or libraries using LAPACK.\n#\n# This module was modified by CGAL team:\n# - find libraries for a C++ compiler, instead of Fortran\n# - added LAPACK_INCLUDE_DIR, LAPACK_DEFINITIONS and LAPACK_LIBRARIES_DIR\n# - removed LAPACK95_LIBRARIES\n\n\ninclude(CheckFunctionExists)\n\n# This macro checks for the existence of the combination of fortran libraries\n# given by _list.  If the combination is found, this macro checks (using the\n# check_function_exists macro) whether can link against that library\n# combination using the name of a routine given by _name using the linker\n# flags given by _flags.  If the combination of libraries is found and passes\n# the link test, LIBRARIES is set to the list of complete library paths that\n# have been found and DEFINITIONS to the required definitions.\n# Otherwise, LIBRARIES is set to FALSE.\n# N.B. _prefix is the prefix applied to the names of all cached variables that\n# are generated internally and marked advanced by this macro.\nmacro(check_lapack_libraries DEFINITIONS LIBRARIES _prefix _name _flags _list _blas _path)\n  #message(\"DEBUG: check_lapack_libraries(${_list} in ${_path} with ${_blas})\")\n\n  # Check for the existence of the libraries given by _list\n  set(_libraries_found TRUE)\n  set(_libraries_work FALSE)\n  set(${DEFINITIONS} \"\")\n  set(${LIBRARIES} \"\")\n  set(_combined_name)\n  foreach(_library ${_list})\n    set(_combined_name ${_combined_name}_${_library})\n\n    if(_libraries_found)\n      # search first in ${_path}\n      find_library(${_prefix}_${_library}_LIBRARY\n                  NAMES ${_library}\n                  PATHS ${_path} NO_DEFAULT_PATH\n                  )\n      # if not found, search in environment variables and system\n      if ( WIN32 )\n        find_library(${_prefix}_${_library}_LIBRARY\n                    NAMES ${_library}\n                    PATHS ENV LIB\n                    )\n      elseif ( APPLE )\n        find_library(${_prefix}_${_library}_LIBRARY\n                    NAMES ${_library}\n                    PATHS /usr/local/lib /usr/lib /usr/local/lib64 /usr/lib64 ENV DYLD_LIBRARY_PATH\n                    )\n      else ()\n        find_library(${_prefix}_${_library}_LIBRARY\n                    NAMES ${_library}\n                    PATHS /usr/local/lib /usr/lib /usr/local/lib64 /usr/lib64 ENV LD_LIBRARY_PATH\n                    )\n      endif()\n      mark_as_advanced(${_prefix}_${_library}_LIBRARY)\n      set(${LIBRARIES} ${${LIBRARIES}} ${${_prefix}_${_library}_LIBRARY})\n      set(_libraries_found ${${_prefix}_${_library}_LIBRARY})\n    endif(_libraries_found)\n  endforeach(_library ${_list})\n  if(_libraries_found)\n    set(_libraries_found ${${LIBRARIES}})\n  endif()\n\n  # Test this combination of libraries with the Fortran/f2c interface.\n  # We test the Fortran interface first as it is well standardized.\n  if(_libraries_found AND NOT _libraries_work)\n    set(${DEFINITIONS}  \"-D${_prefix}_USE_F2C\")\n    set(${LIBRARIES}    ${_libraries_found})\n    # Some C++ linkers require the f2c library to link with Fortran libraries.\n    # I do not know which ones, thus I just add the f2c library if it is available.\n    find_package( F2C QUIET )\n    if ( F2C_FOUND )\n      set(${DEFINITIONS}  ${${DEFINITIONS}} ${F2C_DEFINITIONS})\n      set(${LIBRARIES}    ${${LIBRARIES}} ${F2C_LIBRARIES})\n    endif()\n    set(CMAKE_REQUIRED_DEFINITIONS  ${${DEFINITIONS}})\n    set(CMAKE_REQUIRED_LIBRARIES    ${_flags} ${${LIBRARIES}} ${_blas})\n    #message(\"DEBUG: CMAKE_REQUIRED_DEFINITIONS = ${CMAKE_REQUIRED_DEFINITIONS}\")\n    #message(\"DEBUG: CMAKE_REQUIRED_LIBRARIES = ${CMAKE_REQUIRED_LIBRARIES}\")\n    # Check if function exists with f2c calling convention (ie a trailing underscore)\n    check_function_exists(${_name}_ ${_prefix}_${_name}_${_combined_name}_f2c_WORKS)\n    set(CMAKE_REQUIRED_DEFINITIONS} \"\")\n    set(CMAKE_REQUIRED_LIBRARIES    \"\")\n    mark_as_advanced(${_prefix}_${_name}_${_combined_name}_f2c_WORKS)\n    set(_libraries_work ${${_prefix}_${_name}_${_combined_name}_f2c_WORKS})\n  endif(_libraries_found AND NOT _libraries_work)\n\n  # If not found, test this combination of libraries with a C interface.\n  # A few implementations (ie ACML) provide a C interface. Unfortunately, there is no standard.\n  if(_libraries_found AND NOT _libraries_work)\n    set(${DEFINITIONS} \"\")\n    set(${LIBRARIES}   ${_libraries_found})\n    set(CMAKE_REQUIRED_DEFINITIONS \"\")\n    set(CMAKE_REQUIRED_LIBRARIES   ${_flags} ${${LIBRARIES}} ${_blas})\n    #message(\"DEBUG: CMAKE_REQUIRED_LIBRARIES = ${CMAKE_REQUIRED_LIBRARIES}\")\n    check_function_exists(${_name} ${_prefix}_${_name}${_combined_name}_WORKS)\n    set(CMAKE_REQUIRED_LIBRARIES \"\")\n    mark_as_advanced(${_prefix}_${_name}${_combined_name}_WORKS)\n    set(_libraries_work ${${_prefix}_${_name}${_combined_name}_WORKS})\n  endif(_libraries_found AND NOT _libraries_work)\n\n  # on failure\n  if(NOT _libraries_work)\n    set(${DEFINITIONS} \"\")\n    set(${LIBRARIES}   FALSE)\n  endif()\n  #message(\"DEBUG: ${DEFINITIONS} = ${${DEFINITIONS}}\")\n  #message(\"DEBUG: ${LIBRARIES} = ${${LIBRARIES}}\")\nendmacro(check_lapack_libraries)\n\n\n#\n# main\n#\n\n# LAPACK requires BLAS\nif(LAPACK_FIND_QUIETLY OR NOT LAPACK_FIND_REQUIRED)\n  find_package(BLAS)\nelse()\n  find_package(BLAS REQUIRED)\nendif()\n\nif (NOT BLAS_FOUND)\n\n  message(STATUS \"LAPACK requires BLAS.\")\n  set(LAPACK_FOUND FALSE)\n\n# Is it already configured?\nelseif (LAPACK_LIBRARIES_DIR OR LAPACK_LIBRARIES)\n\n  set(LAPACK_FOUND TRUE)\n\nelse()\n\n  # reset variables\n  set( LAPACK_INCLUDE_DIR \"\" )\n  set( LAPACK_DEFINITIONS \"\" )\n  set( LAPACK_LINKER_FLAGS \"\" ) # unused (yet)\n  set( LAPACK_LIBRARIES \"\" )\n  set( LAPACK_LIBRARIES_DIR \"\" )\n\n    #\n    # If Unix, search for LAPACK function in possible libraries\n    #\n\n    #intel mkl lapack?\n    if(NOT LAPACK_LIBRARIES)\n      check_lapack_libraries(\n      LAPACK_DEFINITIONS\n      LAPACK_LIBRARIES\n      LAPACK\n      cheev\n      \"\"\n      \"mkl_lapack\"\n      \"${BLAS_LIBRARIES}\"\n      \"${CGAL_TAUCS_LIBRARIES_DIR} ENV LAPACK_LIB_DIR\"\n      )\n    endif()\n\n    #acml lapack?\n    if(NOT LAPACK_LIBRARIES)\n      check_lapack_libraries(\n      LAPACK_DEFINITIONS\n      LAPACK_LIBRARIES\n      LAPACK\n      cheev\n      \"\"\n      \"acml\"\n      \"${BLAS_LIBRARIES}\"\n      \"${CGAL_TAUCS_LIBRARIES_DIR} ENV LAPACK_LIB_DIR\"\n      )\n    endif()\n\n    # Apple LAPACK library?\n    if(NOT LAPACK_LIBRARIES)\n      check_lapack_libraries(\n      LAPACK_DEFINITIONS\n      LAPACK_LIBRARIES\n      LAPACK\n      cheev\n      \"\"\n      \"Accelerate\"\n      \"${BLAS_LIBRARIES}\"\n      \"${CGAL_TAUCS_LIBRARIES_DIR} ENV LAPACK_LIB_DIR\"\n      )\n    endif()\n\n    if ( NOT LAPACK_LIBRARIES )\n      check_lapack_libraries(\n      LAPACK_DEFINITIONS\n      LAPACK_LIBRARIES\n      LAPACK\n      cheev\n      \"\"\n      \"vecLib\"\n      \"${BLAS_LIBRARIES}\"\n      \"${CGAL_TAUCS_LIBRARIES_DIR} ENV LAPACK_LIB_DIR\"\n      )\n    endif ( NOT LAPACK_LIBRARIES )\n\n    # Generic LAPACK library?\n    # This configuration *must* be the last try as this library is notably slow.\n    if ( NOT LAPACK_LIBRARIES )\n      check_lapack_libraries(\n      LAPACK_DEFINITIONS\n      LAPACK_LIBRARIES\n      LAPACK\n      cheev\n      \"\"\n      \"lapack\"\n      \"${BLAS_LIBRARIES}\"\n      \"${CGAL_TAUCS_LIBRARIES_DIR} ENV LAPACK_LIB_DIR\"\n      )\n    endif()\n\n  if(LAPACK_LIBRARIES_DIR OR LAPACK_LIBRARIES)\n    set(LAPACK_FOUND TRUE)\n  else()\n    set(LAPACK_FOUND FALSE)\n  endif()\n\n  if(NOT LAPACK_FIND_QUIETLY)\n    if(LAPACK_FOUND)\n      message(STATUS \"A library with LAPACK API found.\")\n    else(LAPACK_FOUND)\n      if(LAPACK_FIND_REQUIRED)\n        message(FATAL_ERROR \"A required library with LAPACK API not found. Please specify library location.\")\n      else()\n        message(STATUS \"A library with LAPACK API not found. Please specify library location.\")\n      endif()\n    endif(LAPACK_FOUND)\n  endif(NOT LAPACK_FIND_QUIETLY)\n\n  # Add variables to cache\n  set( LAPACK_INCLUDE_DIR   \"${LAPACK_INCLUDE_DIR}\"\n                            CACHE PATH \"Directories containing the LAPACK header files\" FORCE )\n  set( LAPACK_DEFINITIONS   \"${LAPACK_DEFINITIONS}\"\n                            CACHE STRING \"Compilation options to use LAPACK\" FORCE )\n  set( LAPACK_LINKER_FLAGS  \"${LAPACK_LINKER_FLAGS}\"\n                            CACHE STRING \"Linker flags to use LAPACK\" FORCE )\n  set( LAPACK_LIBRARIES     \"${LAPACK_LIBRARIES}\"\n                            CACHE FILEPATH \"LAPACK libraries name\" FORCE )\n  set( LAPACK_LIBRARIES_DIR \"${LAPACK_LIBRARIES_DIR}\"\n                            CACHE PATH \"Directories containing the LAPACK libraries\" FORCE )\n\n  #message(\"DEBUG: LAPACK_INCLUDE_DIR = ${LAPACK_INCLUDE_DIR}\")\n  #message(\"DEBUG: LAPACK_DEFINITIONS = ${LAPACK_DEFINITIONS}\")\n  #message(\"DEBUG: LAPACK_LINKER_FLAGS = ${LAPACK_LINKER_FLAGS}\")\n  #message(\"DEBUG: LAPACK_LIBRARIES = ${LAPACK_LIBRARIES}\")\n  #message(\"DEBUG: LAPACK_LIBRARIES_DIR = ${LAPACK_LIBRARIES_DIR}\")\n  #message(\"DEBUG: LAPACK_FOUND = ${LAPACK_FOUND}\")\n\nendif(NOT BLAS_FOUND)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/config.h",
    "content": "#ifndef G2O_CONFIG_H\n#define G2O_CONFIG_H\n\n/* #undef G2O_OPENMP */\n/* #undef G2O_SHARED_LIBS */\n\n// give a warning if Eigen defaults to row-major matrices.\n// We internally assume column-major matrices throughout the code.\n#ifdef EIGEN_DEFAULT_TO_ROW_MAJOR\n#  error \"g2o requires column major Eigen matrices (see http://eigen.tuxfamily.org/bz/show_bug.cgi?id=422)\"\n#endif\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/config.h.in",
    "content": "#ifndef G2O_CONFIG_H\n#define G2O_CONFIG_H\n\n#cmakedefine G2O_OPENMP 1\n#cmakedefine G2O_SHARED_LIBS 1\n\n// give a warning if Eigen defaults to row-major matrices.\n// We internally assume column-major matrices throughout the code.\n#ifdef EIGEN_DEFAULT_TO_ROW_MAJOR\n#  error \"g2o requires column major Eigen matrices (see http://eigen.tuxfamily.org/bz/show_bug.cgi?id=422)\"\n#endif\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/base_binary_edge.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_BASE_BINARY_EDGE_H\n#define G2O_BASE_BINARY_EDGE_H\n\n#include <iostream>\n#include <limits>\n\n#include \"base_edge.h\"\n#include \"robust_kernel.h\"\n#include \"../../config.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n  using namespace Eigen;\n\n  template <int D, typename E, typename VertexXi, typename VertexXj>\n  class BaseBinaryEdge : public BaseEdge<D, E>\n  {\n    public:\n\n      typedef VertexXi VertexXiType;\n      typedef VertexXj VertexXjType;\n\n      static const int Di = VertexXiType::Dimension;\n      static const int Dj = VertexXjType::Dimension;\n\n      static const int Dimension = BaseEdge<D, E>::Dimension;\n      typedef typename BaseEdge<D,E>::Measurement Measurement;\n      typedef typename Matrix<double, D, Di>::AlignedMapType JacobianXiOplusType;\n      typedef typename Matrix<double, D, Dj>::AlignedMapType JacobianXjOplusType;\n      typedef typename BaseEdge<D,E>::ErrorVector ErrorVector;\n      typedef typename BaseEdge<D,E>::InformationType InformationType;\n\n      typedef Eigen::Map<Matrix<double, Di, Dj>, Matrix<double, Di, Dj>::Flags & AlignedBit ? Aligned : Unaligned > HessianBlockType;\n      typedef Eigen::Map<Matrix<double, Dj, Di>, Matrix<double, Dj, Di>::Flags & AlignedBit ? Aligned : Unaligned > HessianBlockTransposedType;\n\n      BaseBinaryEdge() : BaseEdge<D,E>(),\n      _hessianRowMajor(false),\n      _hessian(0, VertexXiType::Dimension, VertexXjType::Dimension), // HACK we map to the null pointer for initializing the Maps\n      _hessianTransposed(0, VertexXjType::Dimension, VertexXiType::Dimension),\n      _jacobianOplusXi(0, D, Di), _jacobianOplusXj(0, D, Dj)\n      {\n        _vertices.resize(2);\n      }\n\n      virtual OptimizableGraph::Vertex* createFrom();\n      virtual OptimizableGraph::Vertex* createTo();\n\n      virtual void resize(size_t size);\n\n      virtual bool allVerticesFixed() const;\n\n      virtual void linearizeOplus(JacobianWorkspace& jacobianWorkspace);\n\n      /**\n       * Linearizes the oplus operator in the vertex, and stores\n       * the result in temporary variables _jacobianOplusXi and _jacobianOplusXj\n       */\n      virtual void linearizeOplus();\n\n      //! returns the result of the linearization in the manifold space for the node xi\n      const JacobianXiOplusType& jacobianOplusXi() const { return _jacobianOplusXi;}\n      //! returns the result of the linearization in the manifold space for the node xj\n      const JacobianXjOplusType& jacobianOplusXj() const { return _jacobianOplusXj;}\n\n      virtual void constructQuadraticForm() ;\n\n      virtual void mapHessianMemory(double* d, int i, int j, bool rowMajor);\n\n      using BaseEdge<D,E>::resize;\n      using BaseEdge<D,E>::computeError;\n\n    protected:\n      using BaseEdge<D,E>::_measurement;\n      using BaseEdge<D,E>::_information;\n      using BaseEdge<D,E>::_error;\n      using BaseEdge<D,E>::_vertices;\n      using BaseEdge<D,E>::_dimension;\n\n      bool _hessianRowMajor;\n      HessianBlockType _hessian;\n      HessianBlockTransposedType _hessianTransposed;\n      JacobianXiOplusType _jacobianOplusXi;\n      JacobianXjOplusType _jacobianOplusXj;\n\n    public:\n      EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  };\n\n#include \"base_binary_edge.hpp\"\n\n} // end namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/base_binary_edge.hpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\ntemplate <int D, typename E, typename VertexXiType, typename VertexXjType>\nOptimizableGraph::Vertex* BaseBinaryEdge<D, E, VertexXiType, VertexXjType>::createFrom(){\n  return new VertexXiType();\n}\n\ntemplate <int D, typename E, typename VertexXiType, typename VertexXjType>\nOptimizableGraph::Vertex* BaseBinaryEdge<D, E, VertexXiType, VertexXjType>::createTo(){\n  return new VertexXjType();\n}\n\n\ntemplate <int D, typename E, typename VertexXiType, typename VertexXjType>\nvoid BaseBinaryEdge<D, E, VertexXiType, VertexXjType>::resize(size_t size)\n{\n  if (size != 2) {\n    std::cerr << \"WARNING, attempting to resize binary edge \" << BaseEdge<D, E>::id() << \" to \" << size << std::endl;\n  }\n  BaseEdge<D, E>::resize(size);\n}\n\ntemplate <int D, typename E, typename VertexXiType, typename VertexXjType>\nbool BaseBinaryEdge<D, E, VertexXiType, VertexXjType>::allVerticesFixed() const\n{\n  return (static_cast<const VertexXiType*> (_vertices[0])->fixed() &&\n          static_cast<const VertexXjType*> (_vertices[1])->fixed());\n}\n\ntemplate <int D, typename E, typename VertexXiType, typename VertexXjType>\nvoid BaseBinaryEdge<D, E, VertexXiType, VertexXjType>::constructQuadraticForm()\n{\n  VertexXiType* from = static_cast<VertexXiType*>(_vertices[0]);\n  VertexXjType* to   = static_cast<VertexXjType*>(_vertices[1]);\n\n  // get the Jacobian of the nodes in the manifold domain\n  const JacobianXiOplusType& A = jacobianOplusXi();\n  const JacobianXjOplusType& B = jacobianOplusXj();\n\n\n  bool fromNotFixed = !(from->fixed());\n  bool toNotFixed = !(to->fixed());\n\n  if (fromNotFixed || toNotFixed) {\n#ifdef G2O_OPENMP\n    from->lockQuadraticForm();\n    to->lockQuadraticForm();\n#endif\n    const InformationType& omega = _information;\n    Matrix<double, D, 1> omega_r = - omega * _error;\n    if (this->robustKernel() == 0) {\n      if (fromNotFixed) {\n        Matrix<double, VertexXiType::Dimension, D> AtO = A.transpose() * omega;\n        from->b().noalias() += A.transpose() * omega_r;\n        from->A().noalias() += AtO*A;\n        if (toNotFixed ) {\n          if (_hessianRowMajor) // we have to write to the block as transposed\n            _hessianTransposed.noalias() += B.transpose() * AtO.transpose();\n          else\n            _hessian.noalias() += AtO * B;\n        }\n      } \n      if (toNotFixed) {\n        to->b().noalias() += B.transpose() * omega_r;\n        to->A().noalias() += B.transpose() * omega * B;\n      }\n    } else { // robust (weighted) error according to some kernel\n      double error = this->chi2();\n      Eigen::Vector3d rho;\n      this->robustKernel()->robustify(error, rho);\n      InformationType weightedOmega = this->robustInformation(rho);\n      //std::cout << PVAR(rho.transpose()) << std::endl;\n      //std::cout << PVAR(weightedOmega) << std::endl;\n\n      omega_r *= rho[1];\n      if (fromNotFixed) {\n        from->b().noalias() += A.transpose() * omega_r;\n        from->A().noalias() += A.transpose() * weightedOmega * A;\n        if (toNotFixed ) {\n          if (_hessianRowMajor) // we have to write to the block as transposed\n            _hessianTransposed.noalias() += B.transpose() * weightedOmega * A;\n          else\n            _hessian.noalias() += A.transpose() * weightedOmega * B;\n        }\n      } \n      if (toNotFixed) {\n        to->b().noalias() += B.transpose() * omega_r;\n        to->A().noalias() += B.transpose() * weightedOmega * B;\n      }\n    }\n#ifdef G2O_OPENMP\n    to->unlockQuadraticForm();\n    from->unlockQuadraticForm();\n#endif\n  }\n}\n\ntemplate <int D, typename E, typename VertexXiType, typename VertexXjType>\nvoid BaseBinaryEdge<D, E, VertexXiType, VertexXjType>::linearizeOplus(JacobianWorkspace& jacobianWorkspace)\n{\n  new (&_jacobianOplusXi) JacobianXiOplusType(jacobianWorkspace.workspaceForVertex(0), D, Di);\n  new (&_jacobianOplusXj) JacobianXjOplusType(jacobianWorkspace.workspaceForVertex(1), D, Dj);\n  linearizeOplus();\n}\n\ntemplate <int D, typename E, typename VertexXiType, typename VertexXjType>\nvoid BaseBinaryEdge<D, E, VertexXiType, VertexXjType>::linearizeOplus()\n{\n  VertexXiType* vi = static_cast<VertexXiType*>(_vertices[0]);\n  VertexXjType* vj = static_cast<VertexXjType*>(_vertices[1]);\n\n  bool iNotFixed = !(vi->fixed());\n  bool jNotFixed = !(vj->fixed());\n\n  if (!iNotFixed && !jNotFixed)\n    return;\n\n#ifdef G2O_OPENMP\n  vi->lockQuadraticForm();\n  vj->lockQuadraticForm();\n#endif\n\n  const double delta = 1e-9;\n  const double scalar = 1.0 / (2*delta);\n  ErrorVector errorBak;\n  ErrorVector errorBeforeNumeric = _error;\n\n  if (iNotFixed) {\n    //Xi - estimate the jacobian numerically\n    double add_vi[VertexXiType::Dimension];\n    std::fill(add_vi, add_vi + VertexXiType::Dimension, 0.0);\n    // add small step along the unit vector in each dimension\n    for (int d = 0; d < VertexXiType::Dimension; ++d) {\n      vi->push();\n      add_vi[d] = delta;\n      vi->oplus(add_vi);\n      computeError();\n      errorBak = _error;\n      vi->pop();\n      vi->push();\n      add_vi[d] = -delta;\n      vi->oplus(add_vi);\n      computeError();\n      errorBak -= _error;\n      vi->pop();\n      add_vi[d] = 0.0;\n\n      _jacobianOplusXi.col(d) = scalar * errorBak;\n    } // end dimension\n  }\n\n  if (jNotFixed) {\n    //Xj - estimate the jacobian numerically\n    double add_vj[VertexXjType::Dimension];\n    std::fill(add_vj, add_vj + VertexXjType::Dimension, 0.0);\n    // add small step along the unit vector in each dimension\n    for (int d = 0; d < VertexXjType::Dimension; ++d) {\n      vj->push();\n      add_vj[d] = delta;\n      vj->oplus(add_vj);\n      computeError();\n      errorBak = _error;\n      vj->pop();\n      vj->push();\n      add_vj[d] = -delta;\n      vj->oplus(add_vj);\n      computeError();\n      errorBak -= _error;\n      vj->pop();\n      add_vj[d] = 0.0;\n\n      _jacobianOplusXj.col(d) = scalar * errorBak;\n    }\n  } // end dimension\n\n  _error = errorBeforeNumeric;\n#ifdef G2O_OPENMP\n  vj->unlockQuadraticForm();\n  vi->unlockQuadraticForm();\n#endif\n}\n\ntemplate <int D, typename E, typename VertexXiType, typename VertexXjType>\nvoid BaseBinaryEdge<D, E, VertexXiType, VertexXjType>::mapHessianMemory(double* d, int i, int j, bool rowMajor)\n{\n  (void) i; (void) j;\n  //assert(i == 0 && j == 1);\n  if (rowMajor) {\n    new (&_hessianTransposed) HessianBlockTransposedType(d, VertexXjType::Dimension, VertexXiType::Dimension);\n  } else {\n    new (&_hessian) HessianBlockType(d, VertexXiType::Dimension, VertexXjType::Dimension);\n  }\n  _hessianRowMajor = rowMajor;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/base_edge.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_BASE_EDGE_H\n#define G2O_BASE_EDGE_H\n\n#include <iostream>\n#include <limits>\n\n#include <Eigen/Core>\n\n#include \"optimizable_graph.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n  using namespace Eigen;\n\n  template <int D, typename E>\n  class BaseEdge : public OptimizableGraph::Edge\n  {\n    public:\n\n      static const int Dimension = D;\n      typedef E Measurement;\n      typedef Matrix<double, D, 1> ErrorVector;\n      typedef Matrix<double, D, D> InformationType;\n\n      BaseEdge() : OptimizableGraph::Edge()\n      {\n        _dimension = D;\n      }\n\n      virtual ~BaseEdge() {}\n\n      virtual double chi2() const \n      {\n        return _error.dot(information()*_error);\n      }\n\n      virtual const double* errorData() const { return _error.data();}\n      virtual double* errorData() { return _error.data();}\n      const ErrorVector& error() const { return _error;}\n      ErrorVector& error() { return _error;}\n\n      //! information matrix of the constraint\n      const InformationType& information() const { return _information;}\n      InformationType& information() { return _information;}\n      void setInformation(const InformationType& information) { _information = information;}\n\n      virtual const double* informationData() const { return _information.data();}\n      virtual double* informationData() { return _information.data();}\n\n      //! accessor functions for the measurement represented by the edge\n      const Measurement& measurement() const { return _measurement;}\n      virtual void setMeasurement(const Measurement& m) { _measurement = m;}\n\n      virtual int rank() const {return _dimension;}\n\n      virtual void initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet&, OptimizableGraph::Vertex*)\n      {\n        std::cerr << \"inititialEstimate() is not implemented, please give implementation in your derived class\" << std::endl;\n      }\n\n    protected:\n\n      Measurement _measurement;\n      InformationType _information;\n      ErrorVector _error;\n\n      /**\n       * calculate the robust information matrix by updating the information matrix of the error\n       */\n      InformationType robustInformation(const Eigen::Vector3d& rho)\n      {\n        InformationType result = rho[1] * _information;\n        //ErrorVector weightedErrror = _information * _error;\n        //result.noalias() += 2 * rho[2] * (weightedErrror * weightedErrror.transpose());\n        return result;\n      }\n\n    public:\n      EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  };\n\n} // end namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/base_multi_edge.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_BASE_MULTI_EDGE_H\n#define G2O_BASE_MULTI_EDGE_H\n\n#include <iostream>\n#include <iomanip>\n#include <limits>\n\n#include <Eigen/StdVector>\n\n#include \"base_edge.h\"\n#include \"robust_kernel.h\"\n#include \"../../config.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n  using namespace Eigen;\n\n  /**\n   * \\brief base class to represent an edge connecting an arbitrary number of nodes\n   *\n   * D - Dimension of the measurement\n   * E - type to represent the measurement\n   */\n  template <int D, typename E>\n  class BaseMultiEdge : public BaseEdge<D,E>\n  {\n    public:\n      /**\n       * \\brief helper for mapping the Hessian memory of the upper triangular block\n       */\n      struct HessianHelper {\n        Eigen::Map<MatrixXd> matrix;     ///< the mapped memory\n        bool transposed;          ///< the block has to be transposed\n        HessianHelper() : matrix(0, 0, 0), transposed(false) {}\n      };\n\n    public:\n      static const int Dimension = BaseEdge<D,E>::Dimension;\n      typedef typename BaseEdge<D,E>::Measurement Measurement;\n      typedef MatrixXd::MapType JacobianType;\n      typedef typename BaseEdge<D,E>::ErrorVector ErrorVector;\n      typedef typename BaseEdge<D,E>::InformationType InformationType;\n      typedef Eigen::Map<MatrixXd, MatrixXd::Flags & AlignedBit ? Aligned : Unaligned > HessianBlockType;\n\n      BaseMultiEdge() : BaseEdge<D,E>()\n      {\n      }\n      \n      virtual void linearizeOplus(JacobianWorkspace& jacobianWorkspace);\n\n      /**\n       * Linearizes the oplus operator in the vertex, and stores\n       * the result in temporary variable vector _jacobianOplus\n       */\n      virtual void linearizeOplus();\n      \n      virtual void resize(size_t size);\n\n      virtual bool allVerticesFixed() const;\n\n      virtual void constructQuadraticForm() ;\n\n      virtual void mapHessianMemory(double* d, int i, int j, bool rowMajor);\n\n      using BaseEdge<D,E>::computeError;\n\n    protected:\n      using BaseEdge<D,E>::_measurement;\n      using BaseEdge<D,E>::_information;\n      using BaseEdge<D,E>::_error;\n      using BaseEdge<D,E>::_vertices;\n      using BaseEdge<D,E>::_dimension;\n\n      std::vector<HessianHelper> _hessian;\n      std::vector<JacobianType, aligned_allocator<JacobianType> > _jacobianOplus; ///< jacobians of the edge (w.r.t. oplus)\n\n      void computeQuadraticForm(const InformationType& omega, const ErrorVector& weightedError);\n\n    public:\n      EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  };\n\n#include \"base_multi_edge.hpp\"\n\n} // end namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/base_multi_edge.hpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\nnamespace internal {\n  inline int computeUpperTriangleIndex(int i, int j)\n  {\n    int elemsUpToCol = ((j-1) * j) / 2;\n    return elemsUpToCol + i;\n  }\n}\n\ntemplate <int D, typename E>\nvoid BaseMultiEdge<D, E>::constructQuadraticForm()\n{\n  if (this->robustKernel()) {\n    double error = this->chi2();\n    Eigen::Vector3d rho;\n    this->robustKernel()->robustify(error, rho);\n    Matrix<double, D, 1> omega_r = - _information * _error;\n    omega_r *= rho[1];\n    computeQuadraticForm(this->robustInformation(rho), omega_r);\n  } else {\n    computeQuadraticForm(_information, - _information * _error);\n  }\n}\n\n\ntemplate <int D, typename E>\nvoid BaseMultiEdge<D, E>::linearizeOplus(JacobianWorkspace& jacobianWorkspace)\n{\n  for (size_t i = 0; i < _vertices.size(); ++i) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v = static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(_vertices[i]);\n    assert(v->dimension() >= 0);\n    new (&_jacobianOplus[i]) JacobianType(jacobianWorkspace.workspaceForVertex(i), D, v->dimension());\n  }\n  linearizeOplus();\n}\n\ntemplate <int D, typename E>\nvoid BaseMultiEdge<D, E>::linearizeOplus()\n{\n#ifdef G2O_OPENMP\n  for (size_t i = 0; i < _vertices.size(); ++i) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v = static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(_vertices[i]);\n    v->lockQuadraticForm();\n  }\n#endif\n\n  const double delta = 1e-9;\n  const double scalar = 1.0 / (2*delta);\n  ErrorVector errorBak;\n  ErrorVector errorBeforeNumeric = _error;\n\n  for (size_t i = 0; i < _vertices.size(); ++i) {\n    //Xi - estimate the jacobian numerically\n    OptimizableGraph::Vertex* vi = static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(_vertices[i]);\n\n    if (vi->fixed())\n      continue;\n\n    const int vi_dim = vi->dimension();\n    assert(vi_dim >= 0);\n#ifdef _MSC_VER\n    double* add_vi = new double[vi_dim];\n#else\n    double add_vi[vi_dim];\n#endif\n    std::fill(add_vi, add_vi + vi_dim, 0.0);\n    assert(_dimension >= 0);\n    assert(_jacobianOplus[i].rows() == _dimension && _jacobianOplus[i].cols() == vi_dim && \"jacobian cache dimension does not match\");\n      _jacobianOplus[i].resize(_dimension, vi_dim);\n    // add small step along the unit vector in each dimension\n    for (int d = 0; d < vi_dim; ++d) {\n      vi->push();\n      add_vi[d] = delta;\n      vi->oplus(add_vi);\n      computeError();\n      errorBak = _error;\n      vi->pop();\n      vi->push();\n      add_vi[d] = -delta;\n      vi->oplus(add_vi);\n      computeError();\n      errorBak -= _error;\n      vi->pop();\n      add_vi[d] = 0.0;\n\n      _jacobianOplus[i].col(d) = scalar * errorBak;\n    } // end dimension\n#ifdef _MSC_VER\n    delete[] add_vi;\n#endif\n  }\n  _error = errorBeforeNumeric;\n\n#ifdef G2O_OPENMP\n  for (int i = (int)(_vertices.size()) - 1; i >= 0; --i) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v = static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(_vertices[i]);\n    v->unlockQuadraticForm();\n  }\n#endif\n\n}\n\ntemplate <int D, typename E>\nvoid BaseMultiEdge<D, E>::mapHessianMemory(double* d, int i, int j, bool rowMajor)\n{\n  int idx = internal::computeUpperTriangleIndex(i, j);\n  assert(idx < (int)_hessian.size());\n  OptimizableGraph::Vertex* vi = static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(HyperGraph::Edge::vertex(i));\n  OptimizableGraph::Vertex* vj = static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(HyperGraph::Edge::vertex(j));\n  assert(vi->dimension() >= 0);\n  assert(vj->dimension() >= 0);\n  HessianHelper& h = _hessian[idx];\n  if (rowMajor) {\n    if (h.matrix.data() != d || h.transposed != rowMajor)\n      new (&h.matrix) HessianBlockType(d, vj->dimension(), vi->dimension());\n  } else {\n    if (h.matrix.data() != d || h.transposed != rowMajor)\n      new (&h.matrix) HessianBlockType(d, vi->dimension(), vj->dimension());\n  }\n  h.transposed = rowMajor;\n}\n\ntemplate <int D, typename E>\nvoid BaseMultiEdge<D, E>::resize(size_t size)\n{\n  BaseEdge<D,E>::resize(size);\n  int n = (int)_vertices.size();\n  int maxIdx = (n * (n-1))/2;\n  assert(maxIdx >= 0);\n  _hessian.resize(maxIdx);\n  _jacobianOplus.resize(size, JacobianType(0,0,0));\n}\n\ntemplate <int D, typename E>\nbool BaseMultiEdge<D, E>::allVerticesFixed() const\n{\n  for (size_t i = 0; i < _vertices.size(); ++i) {\n    if (!static_cast<const OptimizableGraph::Vertex*> (_vertices[i])->fixed()) {\n      return false;\n    }\n  }\n  return true;\n}\n\ntemplate <int D, typename E>\nvoid BaseMultiEdge<D, E>::computeQuadraticForm(const InformationType& omega, const ErrorVector& weightedError)\n{\n  for (size_t i = 0; i < _vertices.size(); ++i) {\n    OptimizableGraph::Vertex* from = static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(_vertices[i]);\n    bool istatus = !(from->fixed());\n\n    if (istatus) {\n      const MatrixXd& A = _jacobianOplus[i];\n\n      MatrixXd AtO = A.transpose() * omega;\n      int fromDim = from->dimension();\n      assert(fromDim >= 0);\n      Eigen::Map<MatrixXd> fromMap(from->hessianData(), fromDim, fromDim);\n      Eigen::Map<VectorXd> fromB(from->bData(), fromDim);\n\n      // ii block in the hessian\n#ifdef G2O_OPENMP\n      from->lockQuadraticForm();\n#endif\n      fromMap.noalias() += AtO * A;\n      fromB.noalias() += A.transpose() * weightedError;\n\n      // compute the off-diagonal blocks ij for all j\n      for (size_t j = i+1; j < _vertices.size(); ++j) {\n        OptimizableGraph::Vertex* to = static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(_vertices[j]);\n#ifdef G2O_OPENMP\n        to->lockQuadraticForm();\n#endif\n        bool jstatus = !(to->fixed());\n        if (jstatus) {\n          const MatrixXd& B = _jacobianOplus[j];\n          int idx = internal::computeUpperTriangleIndex(i, j);\n          assert(idx < (int)_hessian.size());\n          HessianHelper& hhelper = _hessian[idx];\n          if (hhelper.transposed) { // we have to write to the block as transposed\n            hhelper.matrix.noalias() += B.transpose() * AtO.transpose();\n          } else {\n            hhelper.matrix.noalias() += AtO * B;\n          }\n        }\n#ifdef G2O_OPENMP\n        to->unlockQuadraticForm();\n#endif\n      }\n\n#ifdef G2O_OPENMP\n      from->unlockQuadraticForm();\n#endif\n    }\n\n  }\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/base_unary_edge.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_BASE_UNARY_EDGE_H\n#define G2O_BASE_UNARY_EDGE_H\n\n#include <iostream>\n#include <cassert>\n#include <limits>\n\n#include \"base_edge.h\"\n#include \"robust_kernel.h\"\n#include \"../../config.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n  using namespace Eigen;\n\n  template <int D, typename E, typename VertexXi>\n  class BaseUnaryEdge : public BaseEdge<D,E>\n  {\n    public:\n      static const int Dimension = BaseEdge<D, E>::Dimension;\n      typedef typename BaseEdge<D,E>::Measurement Measurement;\n      typedef VertexXi VertexXiType;\n      typedef typename Matrix<double, D, VertexXiType::Dimension>::AlignedMapType JacobianXiOplusType;\n      typedef typename BaseEdge<D,E>::ErrorVector ErrorVector;\n      typedef typename BaseEdge<D,E>::InformationType InformationType;\n\n      BaseUnaryEdge() : BaseEdge<D,E>(),\n        _jacobianOplusXi(0, D, VertexXiType::Dimension)\n      {\n        _vertices.resize(1);\n      }\n\n      virtual void resize(size_t size);\n\n      virtual bool allVerticesFixed() const;\n\n      virtual void linearizeOplus(JacobianWorkspace& jacobianWorkspace);\n\n      /**\n       * Linearizes the oplus operator in the vertex, and stores\n       * the result in temporary variables _jacobianOplusXi and _jacobianOplusXj\n       */\n      virtual void linearizeOplus();\n\n      //! returns the result of the linearization in the manifold space for the node xi\n      const JacobianXiOplusType& jacobianOplusXi() const { return _jacobianOplusXi;}\n\n      virtual void constructQuadraticForm();\n\n      virtual void initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet& from, OptimizableGraph::Vertex* to);\n\n      virtual void mapHessianMemory(double*, int, int, bool) {assert(0 && \"BaseUnaryEdge does not map memory of the Hessian\");}\n\n      using BaseEdge<D,E>::resize;\n      using BaseEdge<D,E>::computeError;\n\n    protected:\n      using BaseEdge<D,E>::_measurement;\n      using BaseEdge<D,E>::_information;\n      using BaseEdge<D,E>::_error;\n      using BaseEdge<D,E>::_vertices;\n      using BaseEdge<D,E>::_dimension;\n\n      JacobianXiOplusType _jacobianOplusXi;\n\n    public:\n      EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  };\n\n#include \"base_unary_edge.hpp\"\n\n} // end namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/base_unary_edge.hpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\ntemplate <int D, typename E, typename VertexXiType>\nvoid BaseUnaryEdge<D, E, VertexXiType>::resize(size_t size)\n{\n  if (size != 1) {\n    std::cerr << \"WARNING, attempting to resize unary edge \" << BaseEdge<D, E>::id() << \" to \" << size << std::endl;\n  }\n  BaseEdge<D, E>::resize(size);\n}\n\ntemplate <int D, typename E, typename VertexXiType>\nbool BaseUnaryEdge<D, E, VertexXiType>::allVerticesFixed() const\n{\n  return static_cast<const VertexXiType*> (_vertices[0])->fixed();\n}\n\ntemplate <int D, typename E, typename VertexXiType>\nvoid BaseUnaryEdge<D, E, VertexXiType>::constructQuadraticForm()\n{\n  VertexXiType* from=static_cast<VertexXiType*>(_vertices[0]);\n\n  // chain rule to get the Jacobian of the nodes in the manifold domain\n  const JacobianXiOplusType& A = jacobianOplusXi();\n  const InformationType& omega = _information;\n\n  bool istatus = !from->fixed();\n  if (istatus) {\n#ifdef G2O_OPENMP\n    from->lockQuadraticForm();\n#endif\n    if (this->robustKernel()) {\n      double error = this->chi2();\n      Eigen::Vector3d rho;\n      this->robustKernel()->robustify(error, rho);\n      InformationType weightedOmega = this->robustInformation(rho);\n\n      from->b().noalias() -= rho[1] * A.transpose() * omega * _error;\n      from->A().noalias() += A.transpose() * weightedOmega * A;\n    } else {\n      from->b().noalias() -= A.transpose() * omega * _error;\n      from->A().noalias() += A.transpose() * omega * A;\n    }\n#ifdef G2O_OPENMP\n    from->unlockQuadraticForm();\n#endif\n  }\n}\n\ntemplate <int D, typename E, typename VertexXiType>\nvoid BaseUnaryEdge<D, E, VertexXiType>::linearizeOplus(JacobianWorkspace& jacobianWorkspace)\n{\n  new (&_jacobianOplusXi) JacobianXiOplusType(jacobianWorkspace.workspaceForVertex(0), D, VertexXiType::Dimension);\n  linearizeOplus();\n}\n\ntemplate <int D, typename E, typename VertexXiType>\nvoid BaseUnaryEdge<D, E, VertexXiType>::linearizeOplus()\n{\n  //Xi - estimate the jacobian numerically\n  VertexXiType* vi = static_cast<VertexXiType*>(_vertices[0]);\n\n  if (vi->fixed())\n    return;\n\n#ifdef G2O_OPENMP\n  vi->lockQuadraticForm();\n#endif\n\n  const double delta = 1e-9;\n  const double scalar = 1.0 / (2*delta);\n  ErrorVector error1;\n  ErrorVector errorBeforeNumeric = _error;\n\n  double add_vi[VertexXiType::Dimension];\n  std::fill(add_vi, add_vi + VertexXiType::Dimension, 0.0);\n  // add small step along the unit vector in each dimension\n  for (int d = 0; d < VertexXiType::Dimension; ++d) {\n    vi->push();\n    add_vi[d] = delta;\n    vi->oplus(add_vi);\n    computeError();\n    error1 = _error;\n    vi->pop();\n    vi->push();\n    add_vi[d] = -delta;\n    vi->oplus(add_vi);\n    computeError();\n    vi->pop();\n    add_vi[d] = 0.0;\n\n    _jacobianOplusXi.col(d) = scalar * (error1 - _error);\n  } // end dimension\n\n  _error = errorBeforeNumeric;\n#ifdef G2O_OPENMP\n  vi->unlockQuadraticForm();\n#endif\n}\n\ntemplate <int D, typename E, typename VertexXiType>\nvoid BaseUnaryEdge<D, E, VertexXiType>::initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet&, OptimizableGraph::Vertex*)\n{\n  std::cerr << __PRETTY_FUNCTION__ << \" is not implemented, please give implementation in your derived class\" << std::endl;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/base_vertex.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_BASE_VERTEX_H\n#define G2O_BASE_VERTEX_H\n\n#include \"optimizable_graph.h\"\n#include \"creators.h\"\n#include \"../stuff/macros.h\"\n\n#include <Eigen/Core>\n#include <Eigen/Dense>\n#include <Eigen/Cholesky>\n#include <Eigen/StdVector>\n#include <stack>\n\nnamespace g2o {\n\n  using namespace Eigen;\n\n\n/**\n * \\brief Templatized BaseVertex\n *\n * Templatized BaseVertex\n * D  : minimal dimension of the vertex, e.g., 3 for rotation in 3D\n * T  : internal type to represent the estimate, e.g., Quaternion for rotation in 3D\n */\n  template <int D, typename T>\n  class BaseVertex : public OptimizableGraph::Vertex {\n    public:\n    typedef T EstimateType;\n    typedef std::stack<EstimateType, \n                       std::vector<EstimateType,  Eigen::aligned_allocator<EstimateType> > >\n    BackupStackType;\n\n    static const int Dimension = D;           ///< dimension of the estimate (minimal) in the manifold space\n\n    typedef Eigen::Map<Matrix<double, D, D>, Matrix<double,D,D>::Flags & AlignedBit ? Aligned : Unaligned >  HessianBlockType;\n\n  public:\n    BaseVertex();\n\n    virtual const double& hessian(int i, int j) const { assert(i<D && j<D); return _hessian(i,j);}\n    virtual double& hessian(int i, int j)  { assert(i<D && j<D); return _hessian(i,j);}\n    virtual double hessianDeterminant() const {return _hessian.determinant();}\n    virtual double* hessianData() { return const_cast<double*>(_hessian.data());}\n\n    virtual void mapHessianMemory(double* d);\n\n    virtual int copyB(double* b_) const {\n      memcpy(b_, _b.data(), Dimension * sizeof(double));\n      return Dimension; \n    }\n\n    virtual const double& b(int i) const { assert(i < D); return _b(i);}\n    virtual double& b(int i) { assert(i < D); return _b(i);}\n    virtual double* bData() { return _b.data();}\n\n    virtual void clearQuadraticForm();\n\n    //! updates the current vertex with the direct solution x += H_ii\\b_ii\n    //! @returns the determinant of the inverted hessian\n    virtual double solveDirect(double lambda=0);\n\n    //! return right hand side b of the constructed linear system\n    Matrix<double, D, 1>& b() { return _b;}\n    const Matrix<double, D, 1>& b() const { return _b;}\n    //! return the hessian block associated with the vertex\n    HessianBlockType& A() { return _hessian;}\n    const HessianBlockType& A() const { return _hessian;}\n\n    virtual void push() { _backup.push(_estimate);}\n    virtual void pop() { assert(!_backup.empty()); _estimate = _backup.top(); _backup.pop(); updateCache();}\n    virtual void discardTop() { assert(!_backup.empty()); _backup.pop();}\n    virtual int stackSize() const {return _backup.size();}\n\n    //! return the current estimate of the vertex\n    const EstimateType& estimate() const { return _estimate;}\n    //! set the estimate for the vertex also calls updateCache()\n    void setEstimate(const EstimateType& et) { _estimate = et; updateCache();}\n\n  protected:\n    HessianBlockType _hessian;\n    Matrix<double, D, 1> _b;\n    EstimateType _estimate;\n    BackupStackType _backup;\n  public:\n    EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n};\n\n#include \"base_vertex.hpp\"\n\n} // end namespace g2o\n\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/base_vertex.hpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\ntemplate <int D, typename T>\nBaseVertex<D, T>::BaseVertex() :\n  OptimizableGraph::Vertex(),\n  _hessian(0, D, D)\n{\n  _dimension = D;\n}\n\ntemplate <int D, typename T>\ndouble BaseVertex<D, T>::solveDirect(double lambda) {\n  Matrix <double, D, D> tempA=_hessian + Matrix <double, D, D>::Identity()*lambda;\n  double det=tempA.determinant();\n  if (g2o_isnan(det) || det < std::numeric_limits<double>::epsilon())\n    return det;\n  Matrix <double, D, 1> dx=tempA.llt().solve(_b);\n  oplus(&dx[0]);\n  return det;\n}\n\ntemplate <int D, typename T>\nvoid BaseVertex<D, T>::clearQuadraticForm() {\n  _b.setZero();\n}\n\ntemplate <int D, typename T>\nvoid BaseVertex<D, T>::mapHessianMemory(double* d)\n{\n  new (&_hessian) HessianBlockType(d, D, D);\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/batch_stats.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"batch_stats.h\"\n#include <cstring>\n\nnamespace g2o {\n  using namespace std;\n\n  G2OBatchStatistics* G2OBatchStatistics::_globalStats=0;\n\n  #ifndef PTHING\n  #define PTHING(s) \\\n    #s << \"= \" << (st.s) << \"\\t \"\n  #endif\n\n  G2OBatchStatistics::G2OBatchStatistics(){\n    // zero all.\n    memset (this, 0, sizeof(G2OBatchStatistics));\n\n    // set the iteration to -1 to show that it isn't valid\n    iteration = -1;\n  }\n\n  std::ostream& operator << (std::ostream& os , const G2OBatchStatistics& st)\n  {\n    os << PTHING(iteration);\n\n    os << PTHING( numVertices ); // how many vertices are involved\n    os << PTHING( numEdges ); // hoe many edges\n    os << PTHING(  chi2 );  // total chi2\n    \n    /** timings **/\n    // nonlinear part\n    os << PTHING(  timeResiduals );  \n    os << PTHING(  timeLinearize );   // jacobians\n    os << PTHING(  timeQuadraticForm ); // construct the quadratic form in the graph\n    \n    // block_solver (constructs Ax=b, plus maybe schur);\n    os << PTHING(  timeSchurComplement ); // compute schur complement (0 if not done);\n    \n    // linear solver (computes Ax=b); );\n    os << PTHING(  timeSymbolicDecomposition ); // symbolic decomposition (0 if not done);\n    os << PTHING(  timeNumericDecomposition ); // numeric decomposition  (0 if not done);\n    os << PTHING(  timeLinearSolution );             // total time for solving Ax=b\n    os << PTHING(  iterationsLinearSolver );  // iterations of PCG\n    os << PTHING(  timeUpdate ); // oplus\n    os << PTHING(  timeIteration ); // total time );\n\n    os << PTHING( levenbergIterations );\n    os << PTHING( timeLinearSolver);\n\n    os << PTHING(hessianDimension);\n    os << PTHING(hessianPoseDimension);\n    os << PTHING(hessianLandmarkDimension);\n    os << PTHING(choleskyNNZ);\n    os << PTHING(timeMarginals);\n\n    return os;\n  };\n\n  void G2OBatchStatistics::setGlobalStats(G2OBatchStatistics* b)\n  {\n    _globalStats = b;\n  }\n\n} // end namespace\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/batch_stats.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_BATCH_STATS_H_\n#define G2O_BATCH_STATS_H_\n\n#include <iostream>\n#include <vector>\n\n\nnamespace g2o {\n\n  /**\n   * \\brief statistics about the optimization\n   */\n  struct  G2OBatchStatistics {\n    G2OBatchStatistics();\n    int iteration;                    ///< which iteration\n    int numVertices;                  ///< how many vertices are involved\n    int numEdges;                     ///< how many edges\n    double chi2;                      ///< total chi2\n\n    /** timings **/\n    // nonlinear part\n    double timeResiduals;             ///< residuals\n    double timeLinearize;             ///< jacobians\n    double timeQuadraticForm;         ///< construct the quadratic form in the graph\n    int levenbergIterations;          ///< number of iterations performed by LM\n    // block_solver (constructs Ax=b, plus maybe schur)\n    double timeSchurComplement;      ///< compute schur complement (0 if not done)\n\n    // linear solver (computes Ax=b);\n    double timeSymbolicDecomposition; ///< symbolic decomposition (0 if not done)\n    double timeNumericDecomposition;  ///< numeric decomposition  (0 if not done)\n    double timeLinearSolution;        ///< total time for solving Ax=b (including detup for schur)\n    double timeLinearSolver;          ///< time for solving, excluding Schur setup\n    int    iterationsLinearSolver;    ///< iterations of PCG, (0 if not used, i.e., Cholesky)\n    double timeUpdate;                ///< time to apply the update\n    double timeIteration;             ///< total time;\n\n    double timeMarginals;             ///< computing the inverse elements (solve blocks) and thus the marginal covariances\n\n    // information about the Hessian matrix\n    size_t hessianDimension;          ///< rows / cols of the Hessian\n    size_t hessianPoseDimension;      ///< dimension of the pose matrix in Schur\n    size_t hessianLandmarkDimension;  ///< dimension of the landmark matrix in Schur\n    size_t choleskyNNZ;               ///< number of non-zeros in the cholesky factor\n\n    static G2OBatchStatistics* globalStats() {return _globalStats;}\n    static void setGlobalStats(G2OBatchStatistics* b);\n    protected:\n    static G2OBatchStatistics* _globalStats;\n  };\n\n   std::ostream& operator<<(std::ostream&, const G2OBatchStatistics&);\n\n  typedef std::vector<G2OBatchStatistics> BatchStatisticsContainer;\n}\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/block_solver.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_BLOCK_SOLVER_H\n#define G2O_BLOCK_SOLVER_H\n#include <Eigen/Core>\n#include \"solver.h\"\n#include \"linear_solver.h\"\n#include \"sparse_block_matrix.h\"\n#include \"sparse_block_matrix_diagonal.h\"\n#include \"openmp_mutex.h\"\n#include \"../../config.h\"\n\nnamespace g2o {\n  using namespace Eigen;\n\n  /**\n   * \\brief traits to summarize the properties of the fixed size optimization problem\n   */\n  template <int _PoseDim, int _LandmarkDim>\n  struct BlockSolverTraits\n  {\n    static const int PoseDim = _PoseDim;\n    static const int LandmarkDim = _LandmarkDim;\n    typedef Matrix<double, PoseDim, PoseDim> PoseMatrixType;\n    typedef Matrix<double, LandmarkDim, LandmarkDim> LandmarkMatrixType;\n    typedef Matrix<double, PoseDim, LandmarkDim> PoseLandmarkMatrixType;\n    typedef Matrix<double, PoseDim, 1> PoseVectorType;\n    typedef Matrix<double, LandmarkDim, 1> LandmarkVectorType;\n\n    typedef SparseBlockMatrix<PoseMatrixType> PoseHessianType;\n    typedef SparseBlockMatrix<LandmarkMatrixType> LandmarkHessianType;\n    typedef SparseBlockMatrix<PoseLandmarkMatrixType> PoseLandmarkHessianType;\n    typedef LinearSolver<PoseMatrixType> LinearSolverType;\n  };\n\n  /**\n   * \\brief traits to summarize the properties of the dynamic size optimization problem\n   */\n  template <>\n  struct BlockSolverTraits<Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic>\n  {\n    static const int PoseDim = Eigen::Dynamic;\n    static const int LandmarkDim = Eigen::Dynamic;\n    typedef MatrixXd PoseMatrixType;\n    typedef MatrixXd LandmarkMatrixType;\n    typedef MatrixXd PoseLandmarkMatrixType;\n    typedef VectorXd PoseVectorType;\n    typedef VectorXd LandmarkVectorType;\n\n    typedef SparseBlockMatrix<PoseMatrixType> PoseHessianType;\n    typedef SparseBlockMatrix<LandmarkMatrixType> LandmarkHessianType;\n    typedef SparseBlockMatrix<PoseLandmarkMatrixType> PoseLandmarkHessianType;\n    typedef LinearSolver<PoseMatrixType> LinearSolverType;\n  };\n\n  /**\n   * \\brief base for the block solvers with some basic function interfaces\n   */\n  class BlockSolverBase : public Solver\n  {\n    public:\n      virtual ~BlockSolverBase() {}\n      /**\n       * compute dest = H * src\n       */\n      virtual void multiplyHessian(double* dest, const double* src) const = 0;\n  };\n\n  /**\n   * \\brief Implementation of a solver operating on the blocks of the Hessian\n   */\n  template <typename Traits>\n  class BlockSolver: public BlockSolverBase {\n    public:\n\n      static const int PoseDim = Traits::PoseDim;\n      static const int LandmarkDim = Traits::LandmarkDim;\n      typedef typename Traits::PoseMatrixType PoseMatrixType;\n      typedef typename Traits::LandmarkMatrixType LandmarkMatrixType; \n      typedef typename Traits::PoseLandmarkMatrixType PoseLandmarkMatrixType;\n      typedef typename Traits::PoseVectorType PoseVectorType;\n      typedef typename Traits::LandmarkVectorType LandmarkVectorType;\n\n      typedef typename Traits::PoseHessianType PoseHessianType;\n      typedef typename Traits::LandmarkHessianType LandmarkHessianType;\n      typedef typename Traits::PoseLandmarkHessianType PoseLandmarkHessianType;\n      typedef typename Traits::LinearSolverType LinearSolverType;\n\n    public:\n\n      /**\n       * allocate a block solver ontop of the underlying linear solver.\n       * NOTE: The BlockSolver assumes exclusive access to the linear solver and will therefore free the pointer\n       * in its destructor.\n       */\n      BlockSolver(LinearSolverType* linearSolver);\n      ~BlockSolver();\n\n      virtual bool init(SparseOptimizer* optmizer, bool online = false);\n      virtual bool buildStructure(bool zeroBlocks = false);\n      virtual bool updateStructure(const std::vector<HyperGraph::Vertex*>& vset, const HyperGraph::EdgeSet& edges);\n      virtual bool buildSystem();\n      virtual bool solve();\n      virtual bool computeMarginals(SparseBlockMatrix<MatrixXd>& spinv, const std::vector<std::pair<int, int> >& blockIndices);\n      virtual bool setLambda(double lambda, bool backup = false);\n      virtual void restoreDiagonal();\n      virtual bool supportsSchur() {return true;}\n      virtual bool schur() { return _doSchur;}\n      virtual void setSchur(bool s) { _doSchur = s;}\n\n      LinearSolver<PoseMatrixType>* linearSolver() const { return _linearSolver;}\n\n      virtual void setWriteDebug(bool writeDebug);\n      virtual bool writeDebug() const {return _linearSolver->writeDebug();}\n\n      virtual bool saveHessian(const std::string& fileName) const;\n\n      virtual void multiplyHessian(double* dest, const double* src) const { _Hpp->multiplySymmetricUpperTriangle(dest, src);}\n\n    protected:\n      void resize(int* blockPoseIndices, int numPoseBlocks, \n          int* blockLandmarkIndices, int numLandmarkBlocks, int totalDim);\n\n      void deallocate();\n\n      SparseBlockMatrix<PoseMatrixType>* _Hpp;\n      SparseBlockMatrix<LandmarkMatrixType>* _Hll;\n      SparseBlockMatrix<PoseLandmarkMatrixType>* _Hpl;\n\n      SparseBlockMatrix<PoseMatrixType>* _Hschur;\n      SparseBlockMatrixDiagonal<LandmarkMatrixType>* _DInvSchur;\n\n      SparseBlockMatrixCCS<PoseLandmarkMatrixType>* _HplCCS;\n      SparseBlockMatrixCCS<PoseMatrixType>* _HschurTransposedCCS;\n\n      LinearSolver<PoseMatrixType>* _linearSolver;\n\n      std::vector<PoseVectorType, Eigen::aligned_allocator<PoseVectorType> > _diagonalBackupPose;\n      std::vector<LandmarkVectorType, Eigen::aligned_allocator<LandmarkVectorType> > _diagonalBackupLandmark;\n\n#    ifdef G2O_OPENMP\n      std::vector<OpenMPMutex> _coefficientsMutex;\n#    endif\n\n      bool _doSchur;\n\n      double* _coefficients;\n      double* _bschur;\n\n      int _numPoses, _numLandmarks;\n      int _sizePoses, _sizeLandmarks;\n  };\n\n\n  //variable size solver\n  typedef BlockSolver< BlockSolverTraits<Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic> > BlockSolverX;\n  // solver for BA/3D SLAM\n  typedef BlockSolver< BlockSolverTraits<6, 3> > BlockSolver_6_3;  \n  // solver fo BA with scale\n  typedef BlockSolver< BlockSolverTraits<7, 3> > BlockSolver_7_3;  \n  // 2Dof landmarks 3Dof poses\n  typedef BlockSolver< BlockSolverTraits<3, 2> > BlockSolver_3_2;\n\n} // end namespace\n\n#include \"block_solver.hpp\"\n\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/block_solver.hpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"sparse_optimizer.h\"\n#include <Eigen/LU>\n#include <fstream>\n#include <iomanip>\n\n#include \"../stuff/timeutil.h\"\n#include \"../stuff/macros.h\"\n#include \"../stuff/misc.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nusing namespace std;\nusing namespace Eigen;\n\ntemplate <typename Traits>\nBlockSolver<Traits>::BlockSolver(LinearSolverType* linearSolver) :\n  BlockSolverBase(),\n  _linearSolver(linearSolver)\n{\n  // workspace\n  _Hpp=0;\n  _Hll=0;\n  _Hpl=0;\n  _HplCCS = 0;\n  _HschurTransposedCCS = 0;\n  _Hschur=0;\n  _DInvSchur=0;\n  _coefficients=0;\n  _bschur = 0;\n  _xSize=0;\n  _numPoses=0;\n  _numLandmarks=0;\n  _sizePoses=0;\n  _sizeLandmarks=0;\n  _doSchur=true;\n}\n\ntemplate <typename Traits>\nvoid BlockSolver<Traits>::resize(int* blockPoseIndices, int numPoseBlocks, \n              int* blockLandmarkIndices, int numLandmarkBlocks,\n              int s)\n{\n  deallocate();\n\n  resizeVector(s);\n\n  if (_doSchur) {\n    // the following two are only used in schur\n    assert(_sizePoses > 0 && \"allocating with wrong size\");\n    _coefficients = new double [s];\n    _bschur = new double[_sizePoses];\n  }\n\n  _Hpp=new PoseHessianType(blockPoseIndices, blockPoseIndices, numPoseBlocks, numPoseBlocks);\n  if (_doSchur) {\n    _Hschur=new PoseHessianType(blockPoseIndices, blockPoseIndices, numPoseBlocks, numPoseBlocks);\n    _Hll=new LandmarkHessianType(blockLandmarkIndices, blockLandmarkIndices, numLandmarkBlocks, numLandmarkBlocks);\n    _DInvSchur = new SparseBlockMatrixDiagonal<LandmarkMatrixType>(_Hll->colBlockIndices());\n    _Hpl=new PoseLandmarkHessianType(blockPoseIndices, blockLandmarkIndices, numPoseBlocks, numLandmarkBlocks);\n    _HplCCS = new SparseBlockMatrixCCS<PoseLandmarkMatrixType>(_Hpl->rowBlockIndices(), _Hpl->colBlockIndices());\n    _HschurTransposedCCS = new SparseBlockMatrixCCS<PoseMatrixType>(_Hschur->colBlockIndices(), _Hschur->rowBlockIndices());\n#ifdef G2O_OPENMP\n    _coefficientsMutex.resize(numPoseBlocks);\n#endif\n  }\n}\n\ntemplate <typename Traits>\nvoid BlockSolver<Traits>::deallocate()\n{\n  if (_Hpp){\n    delete _Hpp;\n    _Hpp=0;\n  }\n  if (_Hll){\n    delete _Hll;\n    _Hll=0;\n  }\n  if (_Hpl){\n    delete _Hpl;\n    _Hpl = 0;\n  }\n  if (_Hschur){\n    delete _Hschur;\n    _Hschur=0;\n  }\n  if (_DInvSchur){\n    delete _DInvSchur;\n    _DInvSchur=0;\n  }\n  if (_coefficients) {\n    delete[] _coefficients;\n    _coefficients = 0;\n  }\n  if (_bschur) {\n    delete[] _bschur;\n    _bschur = 0;\n  }\n  if (_HplCCS) {\n    delete _HplCCS;\n    _HplCCS = 0;\n  }\n  if (_HschurTransposedCCS) {\n    delete _HschurTransposedCCS;\n    _HschurTransposedCCS = 0;\n  }\n}\n\ntemplate <typename Traits>\nBlockSolver<Traits>::~BlockSolver()\n{\n  delete _linearSolver;\n  deallocate();\n}\n\ntemplate <typename Traits>\nbool BlockSolver<Traits>::buildStructure(bool zeroBlocks)\n{\n  assert(_optimizer);\n\n  size_t sparseDim = 0;\n  _numPoses=0;\n  _numLandmarks=0;\n  _sizePoses=0;\n  _sizeLandmarks=0;\n  int* blockPoseIndices = new int[_optimizer->indexMapping().size()];\n  int* blockLandmarkIndices = new int[_optimizer->indexMapping().size()];\n\n  for (size_t i = 0; i < _optimizer->indexMapping().size(); ++i) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v = _optimizer->indexMapping()[i];\n    int dim = v->dimension();\n    if (! v->marginalized()){\n      v->setColInHessian(_sizePoses);\n      _sizePoses+=dim;\n      blockPoseIndices[_numPoses]=_sizePoses;\n      ++_numPoses;\n    } else {\n      v->setColInHessian(_sizeLandmarks);\n      _sizeLandmarks+=dim;\n      blockLandmarkIndices[_numLandmarks]=_sizeLandmarks;\n      ++_numLandmarks;\n    }\n    sparseDim += dim;\n  }\n  resize(blockPoseIndices, _numPoses, blockLandmarkIndices, _numLandmarks, sparseDim);\n  delete[] blockLandmarkIndices;\n  delete[] blockPoseIndices;\n\n  // allocate the diagonal on Hpp and Hll\n  int poseIdx = 0;\n  int landmarkIdx = 0;\n  for (size_t i = 0; i < _optimizer->indexMapping().size(); ++i) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v = _optimizer->indexMapping()[i];\n    if (! v->marginalized()){\n      //assert(poseIdx == v->hessianIndex());\n      PoseMatrixType* m = _Hpp->block(poseIdx, poseIdx, true);\n      if (zeroBlocks)\n        m->setZero();\n      v->mapHessianMemory(m->data());\n      ++poseIdx;\n    } else {\n      LandmarkMatrixType* m = _Hll->block(landmarkIdx, landmarkIdx, true);\n      if (zeroBlocks)\n        m->setZero();\n      v->mapHessianMemory(m->data());\n      ++landmarkIdx;\n    }\n  }\n  assert(poseIdx == _numPoses && landmarkIdx == _numLandmarks);\n\n  // temporary structures for building the pattern of the Schur complement\n  SparseBlockMatrixHashMap<PoseMatrixType>* schurMatrixLookup = 0;\n  if (_doSchur) {\n    schurMatrixLookup = new SparseBlockMatrixHashMap<PoseMatrixType>(_Hschur->rowBlockIndices(), _Hschur->colBlockIndices());\n    schurMatrixLookup->blockCols().resize(_Hschur->blockCols().size());\n  }\n\n  // here we assume that the landmark indices start after the pose ones\n  // create the structure in Hpp, Hll and in Hpl\n  for (SparseOptimizer::EdgeContainer::const_iterator it=_optimizer->activeEdges().begin(); it!=_optimizer->activeEdges().end(); ++it){\n    OptimizableGraph::Edge* e = *it;\n\n    for (size_t viIdx = 0; viIdx < e->vertices().size(); ++viIdx) {\n      OptimizableGraph::Vertex* v1 = (OptimizableGraph::Vertex*) e->vertex(viIdx);\n      int ind1 = v1->hessianIndex();\n      if (ind1 == -1)\n        continue;\n      int indexV1Bak = ind1;\n      for (size_t vjIdx = viIdx + 1; vjIdx < e->vertices().size(); ++vjIdx) {\n        OptimizableGraph::Vertex* v2 = (OptimizableGraph::Vertex*) e->vertex(vjIdx);\n        int ind2 = v2->hessianIndex();\n        if (ind2 == -1)\n          continue;\n        ind1 = indexV1Bak;\n        bool transposedBlock = ind1 > ind2;\n        if (transposedBlock){ // make sure, we allocate the upper triangle block\n          swap(ind1, ind2);\n        }\n        if (! v1->marginalized() && !v2->marginalized()){\n          PoseMatrixType* m = _Hpp->block(ind1, ind2, true);\n          if (zeroBlocks)\n            m->setZero();\n          e->mapHessianMemory(m->data(), viIdx, vjIdx, transposedBlock);\n          if (_Hschur) {// assume this is only needed in case we solve with the schur complement\n            schurMatrixLookup->addBlock(ind1, ind2);\n          }\n        } else if (v1->marginalized() && v2->marginalized()){\n          // RAINER hmm.... should we ever reach this here????\n          LandmarkMatrixType* m = _Hll->block(ind1-_numPoses, ind2-_numPoses, true);\n          if (zeroBlocks)\n            m->setZero();\n          e->mapHessianMemory(m->data(), viIdx, vjIdx, false);\n        } else { \n          if (v1->marginalized()){ \n            PoseLandmarkMatrixType* m = _Hpl->block(v2->hessianIndex(),v1->hessianIndex()-_numPoses, true);\n            if (zeroBlocks)\n              m->setZero();\n            e->mapHessianMemory(m->data(), viIdx, vjIdx, true); // transpose the block before writing to it\n          } else {\n            PoseLandmarkMatrixType* m = _Hpl->block(v1->hessianIndex(),v2->hessianIndex()-_numPoses, true);\n            if (zeroBlocks)\n              m->setZero();\n            e->mapHessianMemory(m->data(), viIdx, vjIdx, false); // directly the block\n          }\n        }\n      }\n    }\n  }\n\n  if (! _doSchur)\n    return true;\n\n  _DInvSchur->diagonal().resize(landmarkIdx);\n  _Hpl->fillSparseBlockMatrixCCS(*_HplCCS);\n\n  for (size_t i = 0; i < _optimizer->indexMapping().size(); ++i) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v = _optimizer->indexMapping()[i];\n    if (v->marginalized()){\n      const HyperGraph::EdgeSet& vedges=v->edges();\n      for (HyperGraph::EdgeSet::const_iterator it1=vedges.begin(); it1!=vedges.end(); ++it1){\n        for (size_t i=0; i<(*it1)->vertices().size(); ++i)\n        {\n          OptimizableGraph::Vertex* v1= (OptimizableGraph::Vertex*) (*it1)->vertex(i);\n          if (v1->hessianIndex()==-1 || v1==v)\n            continue;\n          for  (HyperGraph::EdgeSet::const_iterator it2=vedges.begin(); it2!=vedges.end(); ++it2){\n            for (size_t j=0; j<(*it2)->vertices().size(); ++j)\n            {\n              OptimizableGraph::Vertex* v2= (OptimizableGraph::Vertex*) (*it2)->vertex(j);\n              if (v2->hessianIndex()==-1 || v2==v)\n                continue;\n              int i1=v1->hessianIndex();\n              int i2=v2->hessianIndex();\n              if (i1<=i2) {\n                schurMatrixLookup->addBlock(i1, i2);\n              }\n            }\n          }\n        }\n      }\n    }\n  }\n\n  _Hschur->takePatternFromHash(*schurMatrixLookup);\n  delete schurMatrixLookup;\n  _Hschur->fillSparseBlockMatrixCCSTransposed(*_HschurTransposedCCS);\n\n  return true;\n}\n\ntemplate <typename Traits>\nbool BlockSolver<Traits>::updateStructure(const std::vector<HyperGraph::Vertex*>& vset, const HyperGraph::EdgeSet& edges)\n{\n  for (std::vector<HyperGraph::Vertex*>::const_iterator vit = vset.begin(); vit != vset.end(); ++vit) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v = static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(*vit);\n    int dim = v->dimension();\n    if (! v->marginalized()){\n      v->setColInHessian(_sizePoses);\n      _sizePoses+=dim;\n      _Hpp->rowBlockIndices().push_back(_sizePoses);\n      _Hpp->colBlockIndices().push_back(_sizePoses);\n      _Hpp->blockCols().push_back(typename SparseBlockMatrix<PoseMatrixType>::IntBlockMap());\n      ++_numPoses;\n      int ind = v->hessianIndex();\n      PoseMatrixType* m = _Hpp->block(ind, ind, true);\n      v->mapHessianMemory(m->data());\n    } else {\n      std::cerr << \"updateStructure(): Schur not supported\" << std::endl;\n      abort();\n    }\n  }\n  resizeVector(_sizePoses + _sizeLandmarks);\n\n  for (HyperGraph::EdgeSet::const_iterator it = edges.begin(); it != edges.end(); ++it) {\n    OptimizableGraph::Edge* e = static_cast<OptimizableGraph::Edge*>(*it);\n\n    for (size_t viIdx = 0; viIdx < e->vertices().size(); ++viIdx) {\n      OptimizableGraph::Vertex* v1 = (OptimizableGraph::Vertex*) e->vertex(viIdx);\n      int ind1 = v1->hessianIndex();\n      int indexV1Bak = ind1;\n      if (ind1 == -1)\n        continue;\n      for (size_t vjIdx = viIdx + 1; vjIdx < e->vertices().size(); ++vjIdx) {\n        OptimizableGraph::Vertex* v2 = (OptimizableGraph::Vertex*) e->vertex(vjIdx);\n        int ind2 = v2->hessianIndex();\n        if (ind2 == -1)\n          continue;\n        ind1 = indexV1Bak;\n        bool transposedBlock = ind1 > ind2;\n        if (transposedBlock) // make sure, we allocate the upper triangular block\n          swap(ind1, ind2);\n\n        if (! v1->marginalized() && !v2->marginalized()) {\n          PoseMatrixType* m = _Hpp->block(ind1, ind2, true);\n          e->mapHessianMemory(m->data(), viIdx, vjIdx, transposedBlock);\n        } else { \n          std::cerr << __PRETTY_FUNCTION__ << \": not supported\" << std::endl;\n        }\n      }\n    }\n\n  }\n\n  return true;\n}\n\ntemplate <typename Traits>\nbool BlockSolver<Traits>::solve(){\n  //cerr << __PRETTY_FUNCTION__ << endl;\n  if (! _doSchur){\n    double t=get_monotonic_time();\n    bool ok = _linearSolver->solve(*_Hpp, _x, _b);\n    G2OBatchStatistics* globalStats = G2OBatchStatistics::globalStats();\n    if (globalStats) {\n      globalStats->timeLinearSolver = get_monotonic_time() - t;\n      globalStats->hessianDimension = globalStats->hessianPoseDimension = _Hpp->cols();\n    }\n    return ok;\n  }\n\n  // schur thing\n\n  // backup the coefficient matrix\n  double t=get_monotonic_time();\n\n  // _Hschur = _Hpp, but keeping the pattern of _Hschur\n  _Hschur->clear();\n  _Hpp->add(_Hschur);\n\n  //_DInvSchur->clear();\n  memset (_coefficients, 0, _sizePoses*sizeof(double));\n# ifdef G2O_OPENMP\n# pragma omp parallel for default (shared) schedule(dynamic, 10)\n# endif\n  for (int landmarkIndex = 0; landmarkIndex < static_cast<int>(_Hll->blockCols().size()); ++landmarkIndex) {\n    const typename SparseBlockMatrix<LandmarkMatrixType>::IntBlockMap& marginalizeColumn = _Hll->blockCols()[landmarkIndex];\n    assert(marginalizeColumn.size() == 1 && \"more than one block in _Hll column\");\n\n    // calculate inverse block for the landmark\n    const LandmarkMatrixType * D = marginalizeColumn.begin()->second;\n    assert (D && D->rows()==D->cols() && \"Error in landmark matrix\");\n    LandmarkMatrixType& Dinv = _DInvSchur->diagonal()[landmarkIndex];\n    Dinv = D->inverse();\n\n    LandmarkVectorType  db(D->rows());\n    for (int j=0; j<D->rows(); ++j) {\n      db[j]=_b[_Hll->rowBaseOfBlock(landmarkIndex) + _sizePoses + j];\n    }\n    db=Dinv*db;\n\n    assert((size_t)landmarkIndex < _HplCCS->blockCols().size() && \"Index out of bounds\");\n    const typename SparseBlockMatrixCCS<PoseLandmarkMatrixType>::SparseColumn& landmarkColumn = _HplCCS->blockCols()[landmarkIndex];\n\n    for (typename SparseBlockMatrixCCS<PoseLandmarkMatrixType>::SparseColumn::const_iterator it_outer = landmarkColumn.begin();\n        it_outer != landmarkColumn.end(); ++it_outer) {\n      int i1 = it_outer->row;\n\n      const PoseLandmarkMatrixType* Bi = it_outer->block;\n      assert(Bi);\n\n      PoseLandmarkMatrixType BDinv = (*Bi)*(Dinv);\n      assert(_HplCCS->rowBaseOfBlock(i1) < _sizePoses && \"Index out of bounds\");\n      typename PoseVectorType::MapType Bb(&_coefficients[_HplCCS->rowBaseOfBlock(i1)], Bi->rows());\n#    ifdef G2O_OPENMP\n      ScopedOpenMPMutex mutexLock(&_coefficientsMutex[i1]);\n#    endif\n      Bb.noalias() += (*Bi)*db;\n\n      assert(i1 >= 0 && i1 < static_cast<int>(_HschurTransposedCCS->blockCols().size()) && \"Index out of bounds\");\n      typename SparseBlockMatrixCCS<PoseMatrixType>::SparseColumn::iterator targetColumnIt = _HschurTransposedCCS->blockCols()[i1].begin();\n\n      typename SparseBlockMatrixCCS<PoseLandmarkMatrixType>::RowBlock aux(i1, 0);\n      typename SparseBlockMatrixCCS<PoseLandmarkMatrixType>::SparseColumn::const_iterator it_inner = lower_bound(landmarkColumn.begin(), landmarkColumn.end(), aux);\n      for (; it_inner != landmarkColumn.end(); ++it_inner) {\n        int i2 = it_inner->row;\n        const PoseLandmarkMatrixType* Bj = it_inner->block;\n        assert(Bj); \n        while (targetColumnIt->row < i2 /*&& targetColumnIt != _HschurTransposedCCS->blockCols()[i1].end()*/)\n          ++targetColumnIt;\n        assert(targetColumnIt != _HschurTransposedCCS->blockCols()[i1].end() && targetColumnIt->row == i2 && \"invalid iterator, something wrong with the matrix structure\");\n        PoseMatrixType* Hi1i2 = targetColumnIt->block;//_Hschur->block(i1,i2);\n        assert(Hi1i2);\n        (*Hi1i2).noalias() -= BDinv*Bj->transpose();\n      }\n    }\n  }\n  //cerr << \"Solve [marginalize] = \" <<  get_monotonic_time()-t << endl;\n\n  // _bschur = _b for calling solver, and not touching _b\n  memcpy(_bschur, _b, _sizePoses * sizeof(double));\n  for (int i=0; i<_sizePoses; ++i){\n    _bschur[i]-=_coefficients[i];\n  }\n\n  G2OBatchStatistics* globalStats = G2OBatchStatistics::globalStats();\n  if (globalStats){\n    globalStats->timeSchurComplement = get_monotonic_time() - t;\n  }\n\n  t=get_monotonic_time();\n  bool solvedPoses = _linearSolver->solve(*_Hschur, _x, _bschur);\n  if (globalStats) {\n    globalStats->timeLinearSolver = get_monotonic_time() - t;\n    globalStats->hessianPoseDimension = _Hpp->cols();\n    globalStats->hessianLandmarkDimension = _Hll->cols();\n    globalStats->hessianDimension = globalStats->hessianPoseDimension + globalStats->hessianLandmarkDimension;\n  }\n  //cerr << \"Solve [decompose and solve] = \" <<  get_monotonic_time()-t << endl;\n\n  if (! solvedPoses)\n    return false;\n\n  // _x contains the solution for the poses, now applying it to the landmarks to get the new part of the\n  // solution;\n  double* xp = _x;\n  double* cp = _coefficients;\n\n  double* xl=_x+_sizePoses;\n  double* cl=_coefficients + _sizePoses;\n  double* bl=_b+_sizePoses;\n\n  // cp = -xp\n  for (int i=0; i<_sizePoses; ++i)\n    cp[i]=-xp[i];\n\n  // cl = bl\n  memcpy(cl,bl,_sizeLandmarks*sizeof(double));\n\n  // cl = bl - Bt * xp\n  //Bt->multiply(cl, cp);\n  _HplCCS->rightMultiply(cl, cp);\n\n  // xl = Dinv * cl\n  memset(xl,0, _sizeLandmarks*sizeof(double));\n  _DInvSchur->multiply(xl,cl);\n  //_DInvSchur->rightMultiply(xl,cl);\n  //cerr << \"Solve [landmark delta] = \" <<  get_monotonic_time()-t << endl;\n\n  return true;\n}\n\n\ntemplate <typename Traits>\nbool BlockSolver<Traits>::computeMarginals(SparseBlockMatrix<MatrixXd>& spinv, const std::vector<std::pair<int, int> >& blockIndices)\n{\n  double t = get_monotonic_time();\n  bool ok = _linearSolver->solvePattern(spinv, blockIndices, *_Hpp);\n  G2OBatchStatistics* globalStats = G2OBatchStatistics::globalStats();\n  if (globalStats) {\n    globalStats->timeMarginals = get_monotonic_time() - t;\n  }\n  return ok;\n}\n\ntemplate <typename Traits>\nbool BlockSolver<Traits>::buildSystem()\n{\n  // clear b vector\n# ifdef G2O_OPENMP\n# pragma omp parallel for default (shared) if (_optimizer->indexMapping().size() > 1000)\n# endif\n  for (int i = 0; i < static_cast<int>(_optimizer->indexMapping().size()); ++i) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v=_optimizer->indexMapping()[i];\n    assert(v);\n    v->clearQuadraticForm();\n  }\n  _Hpp->clear();\n  if (_doSchur) {\n    _Hll->clear();\n    _Hpl->clear();\n  }\n\n  // resetting the terms for the pairwise constraints\n  // built up the current system by storing the Hessian blocks in the edges and vertices\n# ifndef G2O_OPENMP\n  // no threading, we do not need to copy the workspace\n  JacobianWorkspace& jacobianWorkspace = _optimizer->jacobianWorkspace();\n# else\n  // if running with threads need to produce copies of the workspace for each thread\n  JacobianWorkspace jacobianWorkspace = _optimizer->jacobianWorkspace();\n# pragma omp parallel for default (shared) firstprivate(jacobianWorkspace) if (_optimizer->activeEdges().size() > 100)\n# endif\n  for (int k = 0; k < static_cast<int>(_optimizer->activeEdges().size()); ++k) {\n    OptimizableGraph::Edge* e = _optimizer->activeEdges()[k];\n    e->linearizeOplus(jacobianWorkspace); // jacobian of the nodes' oplus (manifold)\n    e->constructQuadraticForm();\n#  ifndef NDEBUG\n    for (size_t i = 0; i < e->vertices().size(); ++i) {\n      const OptimizableGraph::Vertex* v = static_cast<const OptimizableGraph::Vertex*>(e->vertex(i));\n      if (! v->fixed()) {\n        bool hasANan = arrayHasNaN(jacobianWorkspace.workspaceForVertex(i), e->dimension() * v->dimension());\n        if (hasANan) {\n          cerr << \"buildSystem(): NaN within Jacobian for edge \" << e << \" for vertex \" << i << endl;\n          break;\n        }\n      }\n    }\n#  endif\n  }\n\n  // flush the current system in a sparse block matrix\n# ifdef G2O_OPENMP\n# pragma omp parallel for default (shared) if (_optimizer->indexMapping().size() > 1000)\n# endif\n  for (int i = 0; i < static_cast<int>(_optimizer->indexMapping().size()); ++i) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v=_optimizer->indexMapping()[i];\n    int iBase = v->colInHessian();\n    if (v->marginalized())\n      iBase+=_sizePoses;\n    v->copyB(_b+iBase);\n  }\n\n  return 0;\n}\n\n\ntemplate <typename Traits>\nbool BlockSolver<Traits>::setLambda(double lambda, bool backup)\n{\n  if (backup) {\n    _diagonalBackupPose.resize(_numPoses);\n    _diagonalBackupLandmark.resize(_numLandmarks);\n  }\n# ifdef G2O_OPENMP\n# pragma omp parallel for default (shared) if (_numPoses > 100)\n# endif\n  for (int i = 0; i < _numPoses; ++i) {\n    PoseMatrixType *b=_Hpp->block(i,i);\n    if (backup)\n      _diagonalBackupPose[i] = b->diagonal();\n    b->diagonal().array() += lambda;\n  }\n# ifdef G2O_OPENMP\n# pragma omp parallel for default (shared) if (_numLandmarks > 100)\n# endif\n  for (int i = 0; i < _numLandmarks; ++i) {\n    LandmarkMatrixType *b=_Hll->block(i,i);\n    if (backup)\n      _diagonalBackupLandmark[i] = b->diagonal();\n    b->diagonal().array() += lambda;\n  }\n  return true;\n}\n\ntemplate <typename Traits>\nvoid BlockSolver<Traits>::restoreDiagonal()\n{\n  assert((int) _diagonalBackupPose.size() == _numPoses && \"Mismatch in dimensions\");\n  assert((int) _diagonalBackupLandmark.size() == _numLandmarks && \"Mismatch in dimensions\");\n  for (int i = 0; i < _numPoses; ++i) {\n    PoseMatrixType *b=_Hpp->block(i,i);\n    b->diagonal() = _diagonalBackupPose[i];\n  }\n  for (int i = 0; i < _numLandmarks; ++i) {\n    LandmarkMatrixType *b=_Hll->block(i,i);\n    b->diagonal() = _diagonalBackupLandmark[i];\n  }\n}\n\ntemplate <typename Traits>\nbool BlockSolver<Traits>::init(SparseOptimizer* optimizer, bool online)\n{\n  _optimizer = optimizer;\n  if (! online) {\n    if (_Hpp)\n      _Hpp->clear();\n    if (_Hpl)\n      _Hpl->clear();\n    if (_Hll)\n      _Hll->clear();\n  }\n  _linearSolver->init();\n  return true;\n}\n\ntemplate <typename Traits>\nvoid BlockSolver<Traits>::setWriteDebug(bool writeDebug)\n{\n  _linearSolver->setWriteDebug(writeDebug);\n}\n\ntemplate <typename Traits>\nbool BlockSolver<Traits>::saveHessian(const std::string& fileName) const\n{\n  return _Hpp->writeOctave(fileName.c_str(), true);\n}\n\n} // end namespace\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/cache.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"cache.h\"\n#include \"optimizable_graph.h\"\n#include \"factory.h\"\n\n#include <iostream>\n\nnamespace g2o {\n  using namespace std;\n\n  Cache::CacheKey::CacheKey() :\n    _type(), _parameters()\n  {\n  }\n\n  Cache::CacheKey::CacheKey(const std::string& type_, const ParameterVector& parameters_) :\n    _type(type_), _parameters(parameters_)\n  {\n  }\n\n  Cache::Cache(CacheContainer* container_, const ParameterVector& parameters_) :\n    _updateNeeded(true), _parameters(parameters_), _container(container_)\n  {\n  }\n\n  bool Cache::CacheKey::operator<(const Cache::CacheKey& c) const{\n    if (_type < c._type)\n      return true;\n    return std::lexicographical_compare (_parameters.begin( ), _parameters.end( ),\n           c._parameters.begin( ), c._parameters.end( ) );\n  }\n\n\n  OptimizableGraph::Vertex* Cache::vertex() { \n    if (container() ) \n      return container()->vertex(); \n    return 0; \n  }\n\n  OptimizableGraph* Cache::graph() {\n    if (container())\n      return container()->graph();\n    return 0;\n  }\n\n  CacheContainer* Cache::container() {\n    return _container;\n  }\n\n  ParameterVector& Cache::parameters() {\n    return _parameters;\n  }\n  \n  Cache::CacheKey Cache::key() const {\n    Factory* factory=Factory::instance();\n    return CacheKey(factory->tag(this), _parameters);\n  };\n\n  \n  void Cache::update(){\n    if (! _updateNeeded)\n      return;\n    for(std::vector<Cache*>::iterator it=_parentCaches.begin(); it!=_parentCaches.end(); it++){\n      (*it)->update();\n    }\n    updateImpl();\n    _updateNeeded=false;\n  }\n\n  Cache* Cache::installDependency(const std::string& type_, const std::vector<int>& parameterIndices){\n    ParameterVector pv(parameterIndices.size());\n    for (size_t i=0; i<parameterIndices.size(); i++){\n      if (parameterIndices[i]<0 || parameterIndices[i] >=(int)_parameters.size())\n  return 0;\n      pv[i]=_parameters[ parameterIndices[i] ];\n    }\n    CacheKey k(type_, pv);\n    if (!container())\n      return 0;\n    Cache* c=container()->findCache(k);\n    if (!c) {\n      c = container()->createCache(k);\n    }\n    if (c)\n      _parentCaches.push_back(c);\n    return c;\n  }\n  \n  bool Cache::resolveDependancies(){\n    return true;\n  }\n\n  CacheContainer::CacheContainer(OptimizableGraph::Vertex* vertex_) {\n    _vertex = vertex_;\n  }\n\n  Cache* CacheContainer::findCache(const Cache::CacheKey& key) {\n    iterator it=find(key);\n    if (it==end())\n      return 0;\n    return it->second;\n  }\n  \n  Cache* CacheContainer::createCache(const Cache::CacheKey& key){\n    Factory* f = Factory::instance();\n    HyperGraph::HyperGraphElement* e = f->construct(key.type());\n    if (!e) {\n      cerr << __PRETTY_FUNCTION__ << endl;\n      cerr << \"fatal error in creating cache of type \" << key.type() << endl;\n      return 0;\n    }\n    Cache* c = dynamic_cast<Cache*>(e);\n    if (! c){\n      cerr << __PRETTY_FUNCTION__ << endl;\n      cerr << \"fatal error in creating cache of type \" << key.type() << endl;\n      return 0;\n    }\n    c->_container = this;\n    c->_parameters = key._parameters;\n    if (c->resolveDependancies()){\n      insert(make_pair(key,c));\n      c->update();\n      return c;\n    } \n    return 0;\n  }\n  \n  OptimizableGraph::Vertex* CacheContainer::vertex() {\n    return _vertex;\n  }\n\n  OptimizableGraph* CacheContainer::graph(){\n    if (_vertex)\n      return _vertex->graph();\n    return 0;\n  }\n\n  void CacheContainer::update() {\n    for (iterator it=begin(); it!=end(); it++){\n      (it->second)->update();\n    }\n    _updateNeeded=false;\n  }\n\n  void CacheContainer::setUpdateNeeded(bool needUpdate) {\n    _updateNeeded=needUpdate;\n    for (iterator it=begin(); it!=end(); ++it){\n      (it->second)->_updateNeeded = needUpdate;\n    }\n  }\n\n  CacheContainer::~CacheContainer(){\n    for (iterator it=begin(); it!=end(); ++it){\n      delete (it->second);\n    }\n  }\n\n} // end namespace\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/cache.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_CACHE_HH_\n#define G2O_CACHE_HH_\n\n#include <map>\n\n#include \"optimizable_graph.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n  class CacheContainer;\n  \n  class  Cache: public HyperGraph::HyperGraphElement\n  {\n    public:\n      friend class CacheContainer;\n      class  CacheKey\n      {\n        public:\n          friend class CacheContainer;\n          CacheKey();\n          CacheKey(const std::string& type_, const ParameterVector& parameters_);\n\n          bool operator<(const CacheKey& c) const;\n\n          const std::string& type() const { return _type;}\n          const ParameterVector& parameters() const { return _parameters;}\n\n        protected:\n          std::string _type;\n          ParameterVector _parameters;\n      };\n\n      Cache(CacheContainer* container_ = 0, const ParameterVector& parameters_ = ParameterVector());\n\n      CacheKey key() const;\n\n      OptimizableGraph::Vertex* vertex();\n      OptimizableGraph* graph();\n      CacheContainer* container();\n      ParameterVector& parameters();\n\n      void update();\n\n      virtual HyperGraph::HyperGraphElementType elementType() const { return HyperGraph::HGET_CACHE;}\n\n    protected:\n      //! redefine this to do the update\n      virtual void updateImpl() = 0;\n\n      /**\n       * this function installs and satisfies a cache\n       * @param type_: the typename of the dependency\n       * @param parameterIndices: a vector containing the indices if the parameters\n       * in _parameters that will be used to assemble the Key of the cache being created\n       * For example if I have a cache of type C2, having parameters \"A, B, and C\",\n       * and it depends on a cache of type C1 that depends on the parameters A and C, \n       * the parameterIndices should contain \"0, 2\", since they are the positions in the\n       * parameter vector of C2 of the parameters needed to construct C1.\n       * @returns the newly created cache\n       */\n      Cache* installDependency(const std::string& type_, const std::vector<int>& parameterIndices);\n\n      /**\n       * Function to be called from a cache that has dependencies. It just invokes a\n       * sequence of installDependency().\n       * Although the caches returned are stored in the _parentCache vector,\n       * it is better that you redefine your own cache member variables, for better readability\n       */\n      virtual bool resolveDependancies();\n\n      bool _updateNeeded;\n      ParameterVector _parameters;\n      std::vector<Cache*> _parentCaches;\n      CacheContainer* _container;\n  };\n\n  class  CacheContainer: public std::map<Cache::CacheKey, Cache*>\n  {\n    public:\n      CacheContainer(OptimizableGraph::Vertex* vertex_);\n      virtual ~CacheContainer();\n      OptimizableGraph::Vertex* vertex();\n      OptimizableGraph* graph();\n      Cache* findCache(const Cache::CacheKey& key);\n      Cache* createCache(const Cache::CacheKey& key);\n      void setUpdateNeeded(bool needUpdate=true);\n      void update();\n    protected:\n      OptimizableGraph::Vertex* _vertex;\n      bool _updateNeeded;\n  };\n\n\n  template <typename CacheType>\n  void OptimizableGraph::Edge::resolveCache(CacheType*& cache, \n      OptimizableGraph::Vertex* v, \n      const std::string& type_, \n      const ParameterVector& parameters_)\n  {\n    cache = 0;\n    CacheContainer* container= v->cacheContainer();\n    Cache::CacheKey key(type_, parameters_);\n    Cache* c = container->findCache(key);\n    if (!c) {\n      c = container->createCache(key);\n    }\n    if (c) {\n      cache = dynamic_cast<CacheType*>(c); \n    }\n  }\n\n} // end namespace\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/creators.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_CREATORS_H\n#define G2O_CREATORS_H\n\n#include \"hyper_graph.h\"\n\n#include <string>\n#include <typeinfo>\n\nnamespace g2o\n{\n\n  /**\n   * \\brief Abstract interface for allocating HyperGraphElement\n   */\n  class  AbstractHyperGraphElementCreator\n  {\n    public:\n      /**\n       * create a hyper graph element. Has to implemented in derived class.\n       */\n      virtual HyperGraph::HyperGraphElement* construct() = 0;\n      /**\n       * name of the class to be created. Has to implemented in derived class.\n       */\n      virtual const std::string& name() const = 0;\n\n      virtual ~AbstractHyperGraphElementCreator() { }\n  };\n\n  /**\n   * \\brief templatized creator class which creates graph elements\n   */\n  template <typename T>\n  class HyperGraphElementCreator : public AbstractHyperGraphElementCreator\n  {\n    public:\n      HyperGraphElementCreator() : _name(typeid(T).name()) {}\n#if defined (WINDOWS) && defined(__GNUC__) // force stack alignment on Windows with GCC\n      __attribute__((force_align_arg_pointer))\n#endif\n      HyperGraph::HyperGraphElement* construct() { return new T;}\n      virtual const std::string& name() const { return _name;}\n    protected:\n      std::string _name;\n  };\n\n} // end namespace\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/eigen_types.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_EIGEN_TYPES_H\n#define G2O_EIGEN_TYPES_H\n\n#include <Eigen/Core>\n#include <Eigen/Geometry>\n\nnamespace g2o {\n\n  typedef Eigen::Matrix<int,2,1,Eigen::ColMajor>                                  Vector2I;\n  typedef Eigen::Matrix<int,3,1,Eigen::ColMajor>                                  Vector3I;\n  typedef Eigen::Matrix<int,4,1,Eigen::ColMajor>                                  Vector4I;\n  typedef Eigen::Matrix<int,Eigen::Dynamic,1,Eigen::ColMajor>                     VectorXI; \n\n  typedef Eigen::Matrix<float,2,1,Eigen::ColMajor>                                Vector2F; \n  typedef Eigen::Matrix<float,3,1,Eigen::ColMajor>                                Vector3F; \n  typedef Eigen::Matrix<float,4,1,Eigen::ColMajor>                                Vector4F; \n  typedef Eigen::Matrix<float,Eigen::Dynamic,1,Eigen::ColMajor>                   VectorXF; \n\n  typedef Eigen::Matrix<double,2,1,Eigen::ColMajor>                               Vector2D;\n  typedef Eigen::Matrix<double,3,1,Eigen::ColMajor>                               Vector3D;\n  typedef Eigen::Matrix<double,4,1,Eigen::ColMajor>                               Vector4D;\n  typedef Eigen::Matrix<double,Eigen::Dynamic,1,Eigen::ColMajor>                  VectorXD;\n\n  typedef Eigen::Matrix<int,2,2,Eigen::ColMajor>                                  Matrix2I;\n  typedef Eigen::Matrix<int,3,3,Eigen::ColMajor>                                  Matrix3I;\n  typedef Eigen::Matrix<int,4,4,Eigen::ColMajor>                                  Matrix4I;\n  typedef Eigen::Matrix<int,Eigen::Dynamic,Eigen::Dynamic,Eigen::ColMajor>        MatrixXI;\n\n  typedef Eigen::Matrix<float,2,2,Eigen::ColMajor>                                Matrix2F;\n  typedef Eigen::Matrix<float,3,3,Eigen::ColMajor>                                Matrix3F;\n  typedef Eigen::Matrix<float,4,4,Eigen::ColMajor>                                Matrix4F;\n  typedef Eigen::Matrix<float,Eigen::Dynamic,Eigen::Dynamic,Eigen::ColMajor>      MatrixXF;\n\n  typedef Eigen::Matrix<double,2,2,Eigen::ColMajor>                               Matrix2D;\n  typedef Eigen::Matrix<double,3,3,Eigen::ColMajor>                               Matrix3D;\n  typedef Eigen::Matrix<double,4,4,Eigen::ColMajor>                               Matrix4D;\n  typedef Eigen::Matrix<double,Eigen::Dynamic,Eigen::Dynamic,Eigen::ColMajor>     MatrixXD;\n\n  typedef Eigen::Transform<double,2,Eigen::Isometry,Eigen::ColMajor>              Isometry2D;\n  typedef Eigen::Transform<double,3,Eigen::Isometry,Eigen::ColMajor>              Isometry3D;\n\n  typedef Eigen::Transform<double,2,Eigen::Affine,Eigen::ColMajor>                Affine2D;\n  typedef Eigen::Transform<double,3,Eigen::Affine,Eigen::ColMajor>                Affine3D;\n\n} // end namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/estimate_propagator.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"estimate_propagator.h\"\n\n#include <queue>\n#include <vector>\n#include <cassert>\n#include <iostream>\n#include <algorithm>\n#include <fstream>\n\n//#define DEBUG_ESTIMATE_PROPAGATOR\n\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\n\n# ifdef DEBUG_ESTIMATE_PROPAGATOR\n  struct FrontierLevelCmp {\n    bool operator()(EstimatePropagator::AdjacencyMapEntry* e1, EstimatePropagator::AdjacencyMapEntry* e2) const\n    {\n      return e1->frontierLevel() < e2->frontierLevel();\n    }\n  };\n# endif\n\n  EstimatePropagator::AdjacencyMapEntry::AdjacencyMapEntry()\n  {\n    reset();\n  }\n\n  void EstimatePropagator::AdjacencyMapEntry::reset()\n  {\n    _child = 0;\n    _parent.clear();\n    _edge = 0;\n    _distance = numeric_limits<double>::max();\n    _frontierLevel = -1;\n    inQueue = false;\n  }\n\n  EstimatePropagator::EstimatePropagator(OptimizableGraph* g): _graph(g)\n  {\n    for (OptimizableGraph::VertexIDMap::const_iterator it=_graph->vertices().begin(); it!=_graph->vertices().end(); ++it){\n      AdjacencyMapEntry entry;\n      entry._child = static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(it->second);\n      _adjacencyMap.insert(make_pair(entry.child(), entry));\n    }\n  }\n\n  void EstimatePropagator::reset()\n  {\n    for (OptimizableGraph::VertexSet::iterator it=_visited.begin(); it!=_visited.end(); ++it){\n      OptimizableGraph::Vertex* v = static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(*it);\n      AdjacencyMap::iterator at = _adjacencyMap.find(v);\n      assert(at != _adjacencyMap.end());\n      at->second.reset();\n    }\n    _visited.clear();\n  }\n\n  void EstimatePropagator::propagate(OptimizableGraph::Vertex* v, \n      const EstimatePropagator::PropagateCost& cost, \n       const EstimatePropagator::PropagateAction& action,\n       double maxDistance, \n       double maxEdgeCost)\n  {\n    OptimizableGraph::VertexSet vset;\n    vset.insert(v);\n    propagate(vset, cost, action, maxDistance, maxEdgeCost);\n  }\n\n  void EstimatePropagator::propagate(OptimizableGraph::VertexSet& vset, \n      const EstimatePropagator::PropagateCost& cost, \n       const EstimatePropagator::PropagateAction& action,\n       double maxDistance, \n       double maxEdgeCost)\n  {\n    reset();\n\n    PriorityQueue frontier;\n    for (OptimizableGraph::VertexSet::iterator vit=vset.begin(); vit!=vset.end(); ++vit){\n      OptimizableGraph::Vertex* v = static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(*vit);\n      AdjacencyMap::iterator it = _adjacencyMap.find(v);\n      assert(it != _adjacencyMap.end());\n      it->second._distance = 0.;\n      it->second._parent.clear();\n      it->second._frontierLevel = 0;\n      frontier.push(&it->second);\n    }\n\n    while(! frontier.empty()){\n      AdjacencyMapEntry* entry = frontier.pop();\n      OptimizableGraph::Vertex* u = entry->child();\n      double uDistance = entry->distance();\n      //cerr << \"uDistance \" << uDistance << endl;\n\n      // initialize the vertex\n      if (entry->_frontierLevel > 0) {\n        action(entry->edge(), entry->parent(), u);\n      }\n\n      /* std::pair< OptimizableGraph::VertexSet::iterator, bool> insertResult = */ _visited.insert(u);\n      OptimizableGraph::EdgeSet::iterator et = u->edges().begin();\n      while (et != u->edges().end()){\n        OptimizableGraph::Edge* edge = static_cast<OptimizableGraph::Edge*>(*et);\n        ++et;\n\n        int maxFrontier = -1;\n        OptimizableGraph::VertexSet initializedVertices;\n        for (size_t i = 0; i < edge->vertices().size(); ++i) {\n          OptimizableGraph::Vertex* z = static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(edge->vertex(i));\n          AdjacencyMap::iterator ot = _adjacencyMap.find(z);\n          if (ot->second._distance != numeric_limits<double>::max()) {\n            initializedVertices.insert(z);\n            maxFrontier = (max)(maxFrontier, ot->second._frontierLevel);\n          }\n        }\n        assert(maxFrontier >= 0);\n\n        for (size_t i = 0; i < edge->vertices().size(); ++i) {\n          OptimizableGraph::Vertex* z = static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(edge->vertex(i));\n          if (z == u)\n            continue;\n\n          size_t wasInitialized = initializedVertices.erase(z);\n\n          double edgeDistance = cost(edge, initializedVertices, z);\n          if (edgeDistance > 0. && edgeDistance != std::numeric_limits<double>::max() && edgeDistance < maxEdgeCost) {\n            double zDistance = uDistance + edgeDistance;\n            //cerr << z->id() << \" \" << zDistance << endl;\n\n            AdjacencyMap::iterator ot = _adjacencyMap.find(z);\n            assert(ot!=_adjacencyMap.end());\n\n            if (zDistance < ot->second.distance() && zDistance < maxDistance){\n              //if (ot->second.inQueue)\n                //cerr << \"Updating\" << endl;\n              ot->second._distance = zDistance;\n              ot->second._parent = initializedVertices;\n              ot->second._edge = edge;\n              ot->second._frontierLevel = maxFrontier + 1;\n              frontier.push(&ot->second);\n            }\n          }\n\n          if (wasInitialized > 0)\n            initializedVertices.insert(z);\n\n        }\n      }\n    }\n\n    // writing debug information like cost for reaching each vertex and the parent used to initialize\n#ifdef DEBUG_ESTIMATE_PROPAGATOR\n    cerr << \"Writing cost.dat\" << endl;\n    ofstream costStream(\"cost.dat\");\n    for (AdjacencyMap::const_iterator it = _adjacencyMap.begin(); it != _adjacencyMap.end(); ++it) {\n      HyperGraph::Vertex* u = it->second.child();\n      costStream << \"vertex \" << u->id() << \"  cost \" << it->second._distance << endl;\n    }\n    cerr << \"Writing init.dat\" << endl;\n    ofstream initStream(\"init.dat\");\n    vector<AdjacencyMapEntry*> frontierLevels;\n    for (AdjacencyMap::iterator it = _adjacencyMap.begin(); it != _adjacencyMap.end(); ++it) {\n      if (it->second._frontierLevel > 0)\n        frontierLevels.push_back(&it->second);\n    }\n    sort(frontierLevels.begin(), frontierLevels.end(), FrontierLevelCmp());\n    for (vector<AdjacencyMapEntry*>::const_iterator it = frontierLevels.begin(); it != frontierLevels.end(); ++it) {\n      AdjacencyMapEntry* entry       = *it;\n      OptimizableGraph::Vertex* to   = entry->child();\n\n      initStream << \"calling init level = \" << entry->_frontierLevel << \"\\t (\";\n      for (OptimizableGraph::VertexSet::iterator pit = entry->parent().begin(); pit != entry->parent().end(); ++pit) {\n        initStream << \" \" << (*pit)->id();\n      }\n      initStream << \" ) -> \" << to->id() << endl;\n    }\n#endif\n\n  }\n\n  void EstimatePropagator::PriorityQueue::push(AdjacencyMapEntry* entry)\n  {\n    assert(entry != NULL);\n    if (entry->inQueue) {\n      assert(entry->queueIt->second == entry);\n      erase(entry->queueIt);\n    }\n\n    entry->queueIt = insert(std::make_pair(entry->distance(), entry));\n    assert(entry->queueIt != end());\n    entry->inQueue = true;\n  }\n\n  EstimatePropagator::AdjacencyMapEntry* EstimatePropagator::PriorityQueue::pop()\n  {\n    assert(!empty());\n    iterator it = begin();\n    AdjacencyMapEntry* entry = it->second;\n    erase(it);\n\n    assert(entry != NULL);\n    entry->queueIt = end();\n    entry->inQueue = false;\n    return entry;\n  }\n\n  EstimatePropagatorCost::EstimatePropagatorCost (SparseOptimizer* graph) :\n    _graph(graph)\n  {\n  }\n\n  double EstimatePropagatorCost::operator()(OptimizableGraph::Edge* edge, const OptimizableGraph::VertexSet& from, OptimizableGraph::Vertex* to_) const\n  {\n    OptimizableGraph::Edge* e = dynamic_cast<OptimizableGraph::Edge*>(edge);\n    OptimizableGraph::Vertex* to = dynamic_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(to_);\n    SparseOptimizer::EdgeContainer::const_iterator it = _graph->findActiveEdge(e);\n    if (it == _graph->activeEdges().end()) // it has to be an active edge\n      return std::numeric_limits<double>::max();\n    return e->initialEstimatePossible(from, to);\n  }\n\n  EstimatePropagatorCostOdometry::EstimatePropagatorCostOdometry(SparseOptimizer* graph) :\n    EstimatePropagatorCost(graph)\n  {\n  }\n\n  double EstimatePropagatorCostOdometry::operator()(OptimizableGraph::Edge* edge, const OptimizableGraph::VertexSet& from_, OptimizableGraph::Vertex* to_) const\n  {\n    OptimizableGraph::Edge* e = dynamic_cast<OptimizableGraph::Edge*>(edge);\n    OptimizableGraph::Vertex* from = dynamic_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(*from_.begin());\n    OptimizableGraph::Vertex* to = dynamic_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(to_);\n    if (std::abs(from->id() - to->id()) != 1) // simple method to identify odometry edges in a pose graph\n      return std::numeric_limits<double>::max();\n    SparseOptimizer::EdgeContainer::const_iterator it = _graph->findActiveEdge(e);\n    if (it == _graph->activeEdges().end()) // it has to be an active edge\n      return std::numeric_limits<double>::max();\n    return e->initialEstimatePossible(from_, to);\n  }\n\n} // end namespace\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/estimate_propagator.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_ESTIMATE_PROPAGATOR_H\n#define G2O_ESTIMATE_PROPAGATOR_H\n\n#include \"optimizable_graph.h\"\n#include \"sparse_optimizer.h\"\n\n#include <map>\n#include <set>\n#include <limits>\n\n#ifdef _MSC_VER\n#include <unordered_map>\n#else\n#include <tr1/unordered_map>\n#endif\n\nnamespace g2o {\n\n  /**\n   * \\brief cost for traversing along active edges in the optimizer\n   *\n   * You may derive an own one, if necessary. The default is to return initialEstimatePossible(from, to) for the edge.\n   */\n  class  EstimatePropagatorCost {\n    public:\n      EstimatePropagatorCost (SparseOptimizer* graph);\n      virtual double operator()(OptimizableGraph::Edge* edge, const OptimizableGraph::VertexSet& from, OptimizableGraph::Vertex* to_) const;\n      virtual const char* name() const { return \"spanning tree\";}\n    protected:\n      SparseOptimizer* _graph;\n  };\n\n  /**\n   * \\brief cost for traversing only odometry edges.\n   *\n   * Initialize your graph along odometry edges. An odometry edge is assumed to connect vertices\n   * whose IDs only differs by one.\n   */\n  class  EstimatePropagatorCostOdometry : public EstimatePropagatorCost {\n    public:\n      EstimatePropagatorCostOdometry(SparseOptimizer* graph);\n      virtual double operator()(OptimizableGraph::Edge* edge, const OptimizableGraph::VertexSet& from_, OptimizableGraph::Vertex* to_) const;\n      virtual const char* name() const { return \"odometry\";}\n  };\n\n  /**\n   * \\brief propagation of an initial guess\n   */\n  class  EstimatePropagator {\n    public:\n\n      /**\n       * \\brief Applying the action for propagating.\n       *\n       * You may derive an own one, if necessary. The default is to call initialEstimate(from, to) for the edge.\n       */\n      struct PropagateAction {\n        virtual void operator()(OptimizableGraph::Edge* e, const OptimizableGraph::VertexSet& from, OptimizableGraph::Vertex* to) const\n        {\n          if (! to->fixed())\n            e->initialEstimate(from, to);\n        }\n      };\n\n      typedef EstimatePropagatorCost PropagateCost;\n\n      class AdjacencyMapEntry;\n\n      /**\n       * \\brief priority queue for AdjacencyMapEntry\n       */\n      class PriorityQueue : public std::multimap<double, AdjacencyMapEntry*> {\n        public:\n          void push(AdjacencyMapEntry* entry);\n          AdjacencyMapEntry* pop();\n      };\n\n      /**\n       * \\brief data structure for loopuk during Dijkstra\n       */\n      class AdjacencyMapEntry {\n        public:\n          friend class EstimatePropagator;\n          friend class PriorityQueue;\n          AdjacencyMapEntry();\n          void reset();\n          OptimizableGraph::Vertex* child() const {return _child;}\n          const OptimizableGraph::VertexSet& parent() const {return _parent;}\n          OptimizableGraph::Edge* edge() const {return _edge;}\n          double distance() const {return _distance;}\n          int frontierLevel() const { return _frontierLevel;}\n\n        protected:\n          OptimizableGraph::Vertex* _child;\n          OptimizableGraph::VertexSet _parent;\n          OptimizableGraph::Edge* _edge;\n          double _distance;\n          int _frontierLevel;\n        private: // for PriorityQueue\n          bool inQueue;\n          PriorityQueue::iterator queueIt;\n      };\n\n      /**\n       * \\brief hash function for a vertex\n       */\n      class VertexIDHashFunction {\n        public:\n          size_t operator ()(const OptimizableGraph::Vertex* v) const { return v->id();}\n      };\n\n      typedef std::tr1::unordered_map<OptimizableGraph::Vertex*, AdjacencyMapEntry, VertexIDHashFunction> AdjacencyMap;\n\n    public:\n      EstimatePropagator(OptimizableGraph* g);\n      OptimizableGraph::VertexSet& visited() {return _visited; }\n      AdjacencyMap& adjacencyMap() {return _adjacencyMap; }\n      OptimizableGraph* graph() {return _graph;} \n\n      /**\n       * propagate an initial guess starting from v. The function computes a spanning tree\n       * whereas the cost for each edge is determined by calling cost() and the action applied to\n       * each vertex is action().\n       */\n      void propagate(OptimizableGraph::Vertex* v, \n          const EstimatePropagator::PropagateCost& cost, \n          const EstimatePropagator::PropagateAction& action = PropagateAction(),\n          double maxDistance=std::numeric_limits<double>::max(), \n          double maxEdgeCost=std::numeric_limits<double>::max());\n\n      /**\n       * same as above but starting to propagate from a set of vertices instead of just a single one.\n       */\n      void propagate(OptimizableGraph::VertexSet& vset, \n          const EstimatePropagator::PropagateCost& cost, \n          const EstimatePropagator::PropagateAction& action = PropagateAction(),\n          double maxDistance=std::numeric_limits<double>::max(), \n          double maxEdgeCost=std::numeric_limits<double>::max());\n\n    protected:\n      void reset();\n\n      AdjacencyMap _adjacencyMap;\n      OptimizableGraph::VertexSet _visited;\n      OptimizableGraph* _graph;\n  };\n\n}\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/factory.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"factory.h\"\n\n#include \"creators.h\"\n#include \"parameter.h\"\n#include \"cache.h\"\n#include \"optimizable_graph.h\"\n#include \"../stuff/color_macros.h\"\n\n#include <iostream>\n#include <typeinfo>\n#include <cassert>\n\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\n\nFactory* Factory::factoryInstance = 0;\n\nFactory::Factory()\n{\n}\n\nFactory::~Factory()\n{\n# ifdef G2O_DEBUG_FACTORY\n  cerr << \"# Factory destroying \" << (void*)this << endl;\n# endif\n  for (CreatorMap::iterator it = _creator.begin(); it != _creator.end(); ++it) {\n    delete it->second->creator;\n  }\n  _creator.clear();\n  _tagLookup.clear();\n}\n\nFactory* Factory::instance()\n{\n  if (factoryInstance == 0) {\n    factoryInstance = new Factory;\n#  ifdef G2O_DEBUG_FACTORY\n    cerr << \"# Factory allocated \" << (void*)factoryInstance << endl;\n#  endif\n  }\n\n  return factoryInstance;\n}\n\nvoid Factory::registerType(const std::string& tag, AbstractHyperGraphElementCreator* c)\n{\n  CreatorMap::const_iterator foundIt = _creator.find(tag);\n  if (foundIt != _creator.end()) {\n    cerr << \"FACTORY WARNING: Overwriting Vertex tag \" << tag << endl;\n    assert(0);\n  }\n  TagLookup::const_iterator tagIt = _tagLookup.find(c->name());\n  if (tagIt != _tagLookup.end()) {\n    cerr << \"FACTORY WARNING: Registering same class for two tags \" << c->name() << endl;\n    assert(0);\n  }\n\n  CreatorInformation* ci = new CreatorInformation();\n  ci->creator = c;\n\n#ifdef G2O_DEBUG_FACTORY\n  cerr << \"# Factory \" << (void*)this << \" constructing type \" << tag << \" \";\n#endif\n  // construct an element once to figure out its type\n  HyperGraph::HyperGraphElement* element = c->construct();\n  ci->elementTypeBit = element->elementType();\n\n#ifdef G2O_DEBUG_FACTORY\n  cerr << \"done.\" << endl;\n  cerr << \"# Factory \" << (void*)this << \" registering \" << tag;\n  cerr << \" \" << (void*) c << \" \";\n  switch (element->elementType()) {\n    case HyperGraph::HGET_VERTEX:\n      cerr << \" -> Vertex\";\n      break;\n    case HyperGraph::HGET_EDGE:\n      cerr << \" -> Edge\";\n      break;\n    case HyperGraph::HGET_PARAMETER:\n      cerr << \" -> Parameter\";\n      break;\n    case HyperGraph::HGET_CACHE:\n      cerr << \" -> Cache\";\n      break;\n    case HyperGraph::HGET_DATA:\n      cerr << \" -> Data\";\n      break;\n    default:\n      assert(0 && \"Unknown element type occured, fix elementTypes\");\n      break;\n  }\n  cerr << endl;\n#endif\n\n  _creator[tag] = ci;\n  _tagLookup[c->name()] = tag;\n  delete element;\n}\n\n  void Factory::unregisterType(const std::string& tag)\n  {\n    // Look for the tag\n    CreatorMap::iterator tagPosition = _creator.find(tag);\n\n    if (tagPosition != _creator.end()) {\n\n      AbstractHyperGraphElementCreator* c = tagPosition->second->creator;\n\n      // If we found it, remove the creator from the tag lookup map\n      TagLookup::iterator classPosition = _tagLookup.find(c->name());\n      if (classPosition != _tagLookup.end())\n        {\n          _tagLookup.erase(classPosition);\n        }\n      _creator.erase(tagPosition);\n    }\n  }\n\nHyperGraph::HyperGraphElement* Factory::construct(const std::string& tag) const\n{\n  CreatorMap::const_iterator foundIt = _creator.find(tag);\n  if (foundIt != _creator.end()) {\n    //cerr << \"tag \" << tag << \" -> \" << (void*) foundIt->second->creator << \" \" << foundIt->second->creator->name() << endl;\n    return foundIt->second->creator->construct();\n  }\n  return 0;\n}\n\nconst std::string& Factory::tag(const HyperGraph::HyperGraphElement* e) const\n{\n  static std::string emptyStr(\"\");\n  TagLookup::const_iterator foundIt = _tagLookup.find(typeid(*e).name());\n  if (foundIt != _tagLookup.end())\n    return foundIt->second;\n  return emptyStr;\n}\n\nvoid Factory::fillKnownTypes(std::vector<std::string>& types) const\n{\n  types.clear();\n  for (CreatorMap::const_iterator it = _creator.begin(); it != _creator.end(); ++it)\n    types.push_back(it->first);\n}\n\nbool Factory::knowsTag(const std::string& tag, int* elementType) const\n{\n  CreatorMap::const_iterator foundIt = _creator.find(tag);\n  if (foundIt == _creator.end()) {\n    if (elementType)\n      *elementType = -1;\n    return false;\n  }\n  if (elementType)\n    *elementType = foundIt->second->elementTypeBit;\n  return true;\n}\n\nvoid Factory::destroy()\n{\n  delete factoryInstance;\n  factoryInstance = 0;\n}\n\nvoid Factory::printRegisteredTypes(std::ostream& os, bool comment) const\n{\n  if (comment)\n    os << \"# \";\n  os << \"types:\" << endl;\n  for (CreatorMap::const_iterator it = _creator.begin(); it != _creator.end(); ++it) {\n    if (comment)\n      os << \"#\";\n    cerr << \"\\t\" << it->first << endl;\n  }\n}\n\nHyperGraph::HyperGraphElement* Factory::construct(const std::string& tag, const HyperGraph::GraphElemBitset& elemsToConstruct) const\n{\n  if (elemsToConstruct.none()) {\n    return construct(tag);\n  }\n  CreatorMap::const_iterator foundIt = _creator.find(tag);\n  if (foundIt != _creator.end() && foundIt->second->elementTypeBit >= 0 && elemsToConstruct.test(foundIt->second->elementTypeBit)) {\n    return foundIt->second->creator->construct();\n  }\n  return 0;\n}\n\n} // end namespace\n\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/factory.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_FACTORY_H\n#define G2O_FACTORY_H\n\n#include \"../../config.h\"\n#include \"../stuff/misc.h\"\n#include \"hyper_graph.h\"\n#include \"creators.h\"\n\n#include <string>\n#include <map>\n#include <iostream>\n\n// define to get some verbose output\n//#define G2O_DEBUG_FACTORY\n\nnamespace g2o {\n\n  class AbstractHyperGraphElementCreator;\n  \n  /**\n   * \\brief create vertices and edges based on TAGs in, for example, a file\n   */\n  class  Factory\n  {\n    public:\n\n      //! return the instance\n      static Factory* instance();\n\n      //! free the instance\n      static void destroy();\n\n      /**\n       * register a tag for a specific creator\n       */\n      void registerType(const std::string& tag, AbstractHyperGraphElementCreator* c);\n\n      /**\n       * unregister a tag for a specific creator\n       */\n      void unregisterType(const std::string& tag);\n\n      /**\n       * construct a graph element based on its tag\n       */\n      HyperGraph::HyperGraphElement* construct(const std::string& tag) const;\n\n      /**\n       * construct a graph element based on its tag, but only if it's type (a bitmask) matches. A bitmask without any\n       * bit set will construct any item. Otherwise a bit has to be set to allow construction of a graph element.\n       */\n      HyperGraph::HyperGraphElement* construct(const std::string& tag, const HyperGraph::GraphElemBitset& elemsToConstruct) const;\n\n      /**\n       * return whether the factory knows this tag or not\n       */\n      bool knowsTag(const std::string& tag, int* elementType = 0) const;\n\n      //! return the TAG given a vertex\n      const std::string& tag(const HyperGraph::HyperGraphElement* v) const;\n\n      /**\n       * get a list of all known types\n       */\n      void fillKnownTypes(std::vector<std::string>& types) const;\n\n      /**\n       * print a list of the known registered types to the given stream\n       */\n      void printRegisteredTypes(std::ostream& os, bool comment = false) const;\n\n    protected:\n      class CreatorInformation\n      {\n        public:\n          AbstractHyperGraphElementCreator* creator;\n          int elementTypeBit;\n          CreatorInformation()\n          {\n            creator = 0;\n            elementTypeBit = -1;\n          }\n        \n          ~CreatorInformation()\n          {\n            std::cout << \"Deleting \" << (void*) creator << std::endl;\n            \n            delete creator;\n          }\n      };\n\n      typedef std::map<std::string, CreatorInformation*>               CreatorMap;\n      typedef std::map<std::string, std::string>                      TagLookup;\n      Factory();\n      ~Factory();\n\n      CreatorMap _creator;     ///< look-up map for the existing creators\n      TagLookup _tagLookup;    ///< reverse look-up, class name to tag\n\n    private:\n      static Factory* factoryInstance;\n  };\n\n  template<typename T>\n  class RegisterTypeProxy\n  {\n    public:\n      RegisterTypeProxy(const std::string& name) : _name(name)\n      {\n#ifdef G2O_DEBUG_FACTORY\n        std::cout << __FUNCTION__ << \": Registering \" << _name << \" of type \" << typeid(T).name() << std::endl;\n#endif\n        Factory::instance()->registerType(_name, new HyperGraphElementCreator<T>());\n      }\n\n      ~RegisterTypeProxy()\n      {\n#ifdef G2O_DEBUG_FACTORY\n        std::cout << __FUNCTION__ << \": Unregistering \" << _name << \" of type \" << typeid(T).name() << std::endl;\n#endif\n        Factory::instance()->unregisterType(_name);\n      }\n\n    private:\n      std::string _name;\n  };\n\n#if defined _MSC_VER && defined G2O_SHARED_LIBS\n#  define G2O_FACTORY_EXPORT __declspec(dllexport)\n#  define G2O_FACTORY_IMPORT __declspec(dllimport)\n#else\n#  define G2O_FACTORY_EXPORT\n#  define G2O_FACTORY_IMPORT\n#endif\n\n  // These macros are used to automate registering types and forcing linkage\n#define G2O_REGISTER_TYPE(name, classname) \\\n    extern \"C\" void G2O_FACTORY_EXPORT g2o_type_##classname(void) {} \\\n    static g2o::RegisterTypeProxy<classname> g_type_proxy_##classname(#name);\n\n#define G2O_USE_TYPE_BY_CLASS_NAME(classname) \\\n    extern \"C\" void G2O_FACTORY_IMPORT g2o_type_##classname(void); \\\n    static g2o::ForceLinker proxy_##classname(g2o_type_##classname);\n\n#define G2O_REGISTER_TYPE_GROUP(typeGroupName) \\\n    extern \"C\" void G2O_FACTORY_EXPORT g2o_type_group_##typeGroupName(void) {}\n\n#define G2O_USE_TYPE_GROUP(typeGroupName) \\\n    extern \"C\" void G2O_FACTORY_IMPORT g2o_type_group_##typeGroupName(void); \\\n    static g2o::ForceLinker g2o_force_type_link_##typeGroupName(g2o_type_group_##typeGroupName);\n}\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/hyper_dijkstra.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <queue>\n#include <deque>\n#include <vector>\n#include <assert.h>\n#include <iostream>\n#include \"hyper_dijkstra.h\"\n#include \"../stuff/macros.h\"\n\nnamespace g2o{\n\n  using namespace std;\n\n  double HyperDijkstra::TreeAction::perform(HyperGraph::Vertex* v, HyperGraph::Vertex* vParent, HyperGraph::Edge* e){\n    (void) v;\n    (void) vParent;\n    (void) e;\n    return std::numeric_limits<double>::max();\n  }\n\n  double HyperDijkstra::TreeAction::perform(HyperGraph::Vertex* v, HyperGraph::Vertex* vParent, HyperGraph::Edge* e, double distance){\n    if (distance==-1)\n      return perform (v,vParent,e);\n    return std::numeric_limits<double>::max();\n  }\n\n  HyperDijkstra::AdjacencyMapEntry::AdjacencyMapEntry(HyperGraph::Vertex* child_, HyperGraph::Vertex* parent_, \n      HyperGraph::Edge* edge_, double distance_)\n  {\n    _child=child_;\n    _parent=parent_;\n    _edge=edge_;\n    _distance=distance_;\n  }\n\n  HyperDijkstra::HyperDijkstra(HyperGraph* g): _graph(g)\n  {\n    for (HyperGraph::VertexIDMap::const_iterator it=_graph->vertices().begin(); it!=_graph->vertices().end(); it++){\n      AdjacencyMapEntry entry(it->second, 0,0,std::numeric_limits< double >::max());\n      _adjacencyMap.insert(make_pair(entry.child(), entry));\n    }\n  }\n\n  void HyperDijkstra::reset()\n  {\n    for (HyperGraph::VertexSet::iterator it=_visited.begin(); it!=_visited.end(); it++){\n      AdjacencyMap::iterator at=_adjacencyMap.find(*it);\n      assert(at!=_adjacencyMap.end());\n      at->second=AdjacencyMapEntry(at->first,0,0,std::numeric_limits< double >::max());\n    }\n    _visited.clear();\n  }\n\n\n  bool operator<(const HyperDijkstra::AdjacencyMapEntry& a, const HyperDijkstra::AdjacencyMapEntry& b)\n  {\n    return a.distance()>b.distance();\n  }\n\n\n  void HyperDijkstra::shortestPaths(HyperGraph::VertexSet& vset, HyperDijkstra::CostFunction* cost, \n      double maxDistance, double comparisonConditioner, bool directed, double maxEdgeCost)\n  {\n    reset();\n    std::priority_queue< AdjacencyMapEntry > frontier;\n    for (HyperGraph::VertexSet::iterator vit=vset.begin(); vit!=vset.end(); ++vit){\n      HyperGraph::Vertex* v=*vit;\n      assert(v!=0);\n      AdjacencyMap::iterator it=_adjacencyMap.find(v);\n      if (it == _adjacencyMap.end()) {\n        cerr << __PRETTY_FUNCTION__ << \"Vertex \" << v->id() << \" is not in the adjacency map\" << endl;\n      }\n      assert(it!=_adjacencyMap.end());\n      it->second._distance=0.;\n      it->second._parent=0;\n      frontier.push(it->second);\n    }\n\n    while(! frontier.empty()){\n      AdjacencyMapEntry entry=frontier.top();\n      frontier.pop();\n      HyperGraph::Vertex* u=entry.child();\n      AdjacencyMap::iterator ut=_adjacencyMap.find(u);\n      if (ut == _adjacencyMap.end()) {\n        cerr << __PRETTY_FUNCTION__ << \"Vertex \" << u->id() << \" is not in the adjacency map\" << endl;\n      }\n      assert(ut!=_adjacencyMap.end());\n      double uDistance=ut->second.distance();\n\n      std::pair< HyperGraph::VertexSet::iterator, bool> insertResult=_visited.insert(u); (void) insertResult;\n      HyperGraph::EdgeSet::iterator et=u->edges().begin();\n      while (et != u->edges().end()){\n        HyperGraph::Edge* edge=*et;\n        ++et;\n\n        if (directed && edge->vertex(0) != u)\n          continue;\n\n        for (size_t i = 0; i < edge->vertices().size(); ++i) {\n          HyperGraph::Vertex* z = edge->vertex(i);\n          if (z == u)\n            continue;\n\n          double edgeDistance=(*cost)(edge, u, z);\n          if (edgeDistance==std::numeric_limits< double >::max() || edgeDistance > maxEdgeCost)\n            continue;\n          double zDistance=uDistance+edgeDistance;\n          //cerr << z->id() << \" \" << zDistance << endl;\n\n          AdjacencyMap::iterator ot=_adjacencyMap.find(z);\n          assert(ot!=_adjacencyMap.end());\n\n          if (zDistance+comparisonConditioner<ot->second.distance() && zDistance<maxDistance){\n            ot->second._distance=zDistance;\n            ot->second._parent=u;\n            ot->second._edge=edge;\n            frontier.push(ot->second);\n          }\n        }\n      }\n    }\n  }\n\n  void HyperDijkstra::shortestPaths(HyperGraph::Vertex* v, HyperDijkstra::CostFunction* cost, double maxDistance, \n      double comparisonConditioner, bool directed, double maxEdgeCost)\n  {\n    HyperGraph::VertexSet vset;\n    vset.insert(v);\n    shortestPaths(vset, cost, maxDistance, comparisonConditioner, directed, maxEdgeCost);\n  }\n\n  void HyperDijkstra::computeTree(AdjacencyMap& amap)\n  {\n    for (AdjacencyMap::iterator it=amap.begin(); it!=amap.end(); ++it){\n      AdjacencyMapEntry& entry(it->second);\n      entry._children.clear();\n    }\n    for (AdjacencyMap::iterator it=amap.begin(); it!=amap.end(); ++it){\n      AdjacencyMapEntry& entry(it->second);\n      HyperGraph::Vertex* parent=entry.parent();\n      if (!parent){\n        continue;\n      }\n      HyperGraph::Vertex* v=entry.child();\n      assert (v==it->first);\n\n      AdjacencyMap::iterator pt=amap.find(parent);\n      assert(pt!=amap.end());\n      pt->second._children.insert(v);\n    }\n  }\n\n\n  void HyperDijkstra::visitAdjacencyMap(AdjacencyMap& amap, TreeAction* action, bool useDistance)\n  {\n    \n    typedef std::deque<HyperGraph::Vertex*> Deque;\n    Deque q;\n    // scans for the vertices without the parent (whcih are the roots of the trees) and applies the action to them.\n    for (AdjacencyMap::iterator it=amap.begin(); it!=amap.end(); ++it){\n      AdjacencyMapEntry& entry(it->second);\n      if (! entry.parent()) {\n        action->perform(it->first,0,0);\n        q.push_back(it->first);\n      }\n    }\n\n    //std::cerr << \"q.size()\" << q.size() << endl;\n    int count=0;\n    while (! q.empty()){\n      HyperGraph::Vertex* parent=q.front();\n      q.pop_front();\n      ++count;\n      AdjacencyMap::iterator parentIt=amap.find(parent);\n      if (parentIt==amap.end()) {\n        continue;\n      }\n      //cerr << \"parent= \" << parent << \" parent id= \" << parent->id() << \"\\t children id =\";\n      HyperGraph::VertexSet& childs(parentIt->second.children());\n      for (HyperGraph::VertexSet::iterator childsIt=childs.begin(); childsIt!=childs.end(); ++childsIt){\n        HyperGraph::Vertex* child=*childsIt;\n        //cerr << child->id();\n        AdjacencyMap::iterator adjacencyIt=amap.find(child);\n        assert (adjacencyIt!=amap.end());\n        HyperGraph::Edge* edge=adjacencyIt->second.edge();  \n\n        assert(adjacencyIt->first==child);\n        assert(adjacencyIt->second.child()==child);\n        assert(adjacencyIt->second.parent()==parent);\n        if (! useDistance) {\n          action->perform(child, parent, edge);\n        } else {\n          action->perform(child, parent, edge, adjacencyIt->second.distance());\n        }\n        q.push_back(child);\n      }\n      //cerr << endl;\n    }\n\n  }\n\n  void HyperDijkstra::connectedSubset(HyperGraph::VertexSet& connected, HyperGraph::VertexSet& visited, \n      HyperGraph::VertexSet& startingSet, \n      HyperGraph* g, HyperGraph::Vertex* v,\n      HyperDijkstra::CostFunction* cost, double distance, \n      double comparisonConditioner, double maxEdgeCost)\n  {\n    typedef std::queue<HyperGraph::Vertex*> VertexDeque;\n    visited.clear();\n    connected.clear();\n    VertexDeque frontier;\n    HyperDijkstra dv(g);\n    connected.insert(v);\n    frontier.push(v);\n    while (! frontier.empty()){\n      HyperGraph::Vertex* v0=frontier.front();\n      frontier.pop();\n      dv.shortestPaths(v0, cost, distance, comparisonConditioner, false, maxEdgeCost);\n      for (HyperGraph::VertexSet::iterator it=dv.visited().begin(); it!=dv.visited().end(); ++it){\n        visited.insert(*it);\n        if (startingSet.find(*it)==startingSet.end())\n          continue;\n        std::pair<HyperGraph::VertexSet::iterator, bool> insertOutcome=connected.insert(*it);\n        if (insertOutcome.second){ // the node was not in the connectedSet;\n          frontier.push(dynamic_cast<HyperGraph::Vertex*>(*it));\n        }\n      }\n    }\n  }\n\n  double UniformCostFunction::operator () (HyperGraph::Edge* /*edge*/, HyperGraph::Vertex* /*from*/, HyperGraph::Vertex* /*to*/)\n  {\n    return 1.;\n  }\n\n};\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/hyper_dijkstra.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_AIS_GENERAL_DIJKSTRA_HH\n#define G2O_AIS_GENERAL_DIJKSTRA_HH\n\n#include <map>\n#include <set>\n#include <limits>\n\n#include \"hyper_graph.h\"\n\nnamespace g2o{\n\n  struct  HyperDijkstra{\n    struct  CostFunction {\n      virtual double operator() (HyperGraph::Edge* e, HyperGraph::Vertex* from, HyperGraph::Vertex* to)=0;\n      virtual ~CostFunction() { }\n    };\n\n    struct  TreeAction {\n      virtual double perform(HyperGraph::Vertex* v, HyperGraph::Vertex* vParent, HyperGraph::Edge* e);\n      virtual double perform(HyperGraph::Vertex* v, HyperGraph::Vertex* vParent, HyperGraph::Edge* e, double distance);\n    };\n\n    \n    struct  AdjacencyMapEntry{\n      friend struct HyperDijkstra;\n      AdjacencyMapEntry(HyperGraph::Vertex* _child=0, \n          HyperGraph::Vertex* _parent=0, \n          HyperGraph::Edge* _edge=0, \n          double _distance=std::numeric_limits<double>::max());\n      HyperGraph::Vertex* child() const {return _child;}\n      HyperGraph::Vertex* parent() const {return _parent;}\n      HyperGraph::Edge* edge() const {return _edge;}\n      double distance() const {return _distance;}\n      HyperGraph::VertexSet& children() {return _children;}\n      const HyperGraph::VertexSet& children() const {return _children;}\n      protected:\n      HyperGraph::Vertex* _child;\n      HyperGraph::Vertex* _parent;\n      HyperGraph::Edge* _edge;\n      double _distance;\n      HyperGraph::VertexSet _children;\n    };\n\n    typedef std::map<HyperGraph::Vertex*, AdjacencyMapEntry> AdjacencyMap;\n    HyperDijkstra(HyperGraph* g);\n    HyperGraph::VertexSet& visited() {return _visited; }\n    AdjacencyMap& adjacencyMap() {return _adjacencyMap; }\n    HyperGraph* graph() {return _graph;} \n\n    void shortestPaths(HyperGraph::Vertex* v, \n           HyperDijkstra::CostFunction* cost, \n           double maxDistance=std::numeric_limits< double >::max(), \n           double comparisonConditioner=1e-3, \n           bool directed=false,\n           double maxEdgeCost=std::numeric_limits< double >::max());\n\n    void shortestPaths(HyperGraph::VertexSet& vset, \n           HyperDijkstra::CostFunction* cost, \n           double maxDistance=std::numeric_limits< double >::max(), \n           double comparisonConditioner=1e-3, \n           bool directed=false,\n           double maxEdgeCost=std::numeric_limits< double >::max());\n\n\n    static void computeTree(AdjacencyMap& amap);\n    static void visitAdjacencyMap(AdjacencyMap& amap, TreeAction* action, bool useDistance=false);\n    static void connectedSubset(HyperGraph::VertexSet& connected, HyperGraph::VertexSet& visited, \n           HyperGraph::VertexSet& startingSet, \n           HyperGraph* g, HyperGraph::Vertex* v,\n           HyperDijkstra::CostFunction* cost, double distance, double comparisonConditioner,\n           double maxEdgeCost=std::numeric_limits< double >::max() );\n\n  protected:\n    void reset();\n\n    AdjacencyMap _adjacencyMap;\n    HyperGraph::VertexSet _visited;\n    HyperGraph* _graph;\n  };\n\n  struct  UniformCostFunction: public HyperDijkstra::CostFunction {\n    virtual double operator ()(HyperGraph::Edge* edge, HyperGraph::Vertex* from, HyperGraph::Vertex* to);\n  };\n\n}\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/hyper_graph.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"hyper_graph.h\"\n\n#include <assert.h>\n#include <queue>\n\nnamespace g2o {\n\n  HyperGraph::Vertex::Vertex(int id) : _id(id)\n  {\n  }\n\n  HyperGraph::Vertex::~Vertex()\n  {\n  }\n\n  HyperGraph::Edge::Edge(int id) : _id(id)\n  {\n  }\n\n  HyperGraph::Edge::~Edge()\n  {\n  }\n\n  void HyperGraph::Edge::resize(size_t size)\n  {\n    _vertices.resize(size, 0);\n  }\n\n  void HyperGraph::Edge::setId(int id)\n  {\n    _id = id;\n  }\n\n  HyperGraph::Vertex* HyperGraph::vertex(int id)\n  {\n    VertexIDMap::iterator it=_vertices.find(id);\n    if (it==_vertices.end())\n      return 0;\n    return it->second;\n  }\n\n  const HyperGraph::Vertex* HyperGraph::vertex(int id) const\n  {\n    VertexIDMap::const_iterator it=_vertices.find(id);\n    if (it==_vertices.end())\n      return 0;\n    return it->second;\n  }\n\n  bool HyperGraph::addVertex(Vertex* v)\n  {\n    Vertex* vn=vertex(v->id());\n    if (vn)\n      return false;\n    _vertices.insert( std::make_pair(v->id(),v) );\n    return true;\n  }\n\n  /**\n   * changes the id of a vertex already in the graph, and updates the bookkeeping\n   @ returns false if the vertex is not in the graph;\n  */\n  bool HyperGraph::changeId(Vertex* v, int newId){\n    Vertex* v2 = vertex(v->id());\n    if (v != v2)\n      return false;\n    _vertices.erase(v->id());\n    v->setId(newId);\n    _vertices.insert(std::make_pair(v->id(), v));\n    return true;\n  }\n\n  bool HyperGraph::addEdge(Edge* e)\n  {\n    std::pair<EdgeSet::iterator, bool> result = _edges.insert(e);\n    if (! result.second)\n      return false;\n    for (std::vector<Vertex*>::iterator it = e->vertices().begin(); it != e->vertices().end(); ++it) {\n      Vertex* v = *it;\n      v->edges().insert(e);\n    }\n    return true;\n  }\n\n  bool HyperGraph::removeVertex(Vertex* v)\n  {\n    VertexIDMap::iterator it=_vertices.find(v->id());\n    if (it==_vertices.end())\n      return false;\n    assert(it->second==v);\n    //remove all edges which are entering or leaving v;\n    EdgeSet tmp(v->edges());\n    for (EdgeSet::iterator it=tmp.begin(); it!=tmp.end(); ++it){\n      if (!removeEdge(*it)){\n        assert(0);\n      }\n    }\n    _vertices.erase(it);\n    delete v;\n    return true;\n  }\n\n  bool HyperGraph::removeEdge(Edge* e)\n  {\n    EdgeSet::iterator it = _edges.find(e);\n    if (it == _edges.end())\n      return false;\n    _edges.erase(it);\n\n    for (std::vector<Vertex*>::iterator vit = e->vertices().begin(); vit != e->vertices().end(); ++vit) {\n      Vertex* v = *vit;\n      it = v->edges().find(e);\n      assert(it!=v->edges().end());\n      v->edges().erase(it);\n    }\n\n    delete e;\n    return true;\n  }\n\n  HyperGraph::HyperGraph()\n  {\n  }\n\n  void HyperGraph::clear()\n  {\n    for (VertexIDMap::iterator it=_vertices.begin(); it!=_vertices.end(); ++it)\n      delete (it->second);\n    for (EdgeSet::iterator it=_edges.begin(); it!=_edges.end(); ++it)\n      delete (*it);\n    _vertices.clear();\n    _edges.clear();\n  }\n\n  HyperGraph::~HyperGraph()\n  {\n    clear();\n  }\n\n} // end namespace\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/hyper_graph.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_AIS_HYPER_GRAPH_HH\n#define G2O_AIS_HYPER_GRAPH_HH\n\n#include <map>\n#include <set>\n#include <bitset>\n#include <cassert>\n#include <vector>\n#include <limits>\n#include <cstddef>\n\n#ifdef _MSC_VER\n#include <unordered_map>\n#else\n#include <tr1/unordered_map>\n#endif\n\n\n/** @addtogroup graph */\n//@{\nnamespace g2o {\n\n  /**\n     Class that models a directed  Hyper-Graph. An hyper graph is a graph where an edge\n     can connect one or more nodes. Both Vertices and Edges of an hyoper graph\n     derive from the same class HyperGraphElement, thus one can implement generic algorithms\n     that operate transparently on edges or vertices (see HyperGraphAction).\n\n     The vertices are uniquely identified by an int id, while the edges are\n     identfied by their pointers. \n   */\n  class  HyperGraph\n  {\n    public:\n\n      /**\n       * \\brief enum of all the types we have in our graphs\n       */\n      enum  HyperGraphElementType {\n        HGET_VERTEX,\n        HGET_EDGE,\n        HGET_PARAMETER,\n        HGET_CACHE,\n        HGET_DATA,\n        HGET_NUM_ELEMS // keep as last elem\n      };\n\n      typedef std::bitset<HyperGraph::HGET_NUM_ELEMS> GraphElemBitset;\n\n      class  Vertex;\n      class  Edge;\n      \n      /**\n       * base hyper graph element, specialized in vertex and edge\n       */\n      struct  HyperGraphElement {\n        virtual ~HyperGraphElement() {}\n        /**\n         * returns the type of the graph element, see HyperGraphElementType\n         */\n        virtual HyperGraphElementType elementType() const = 0;\n      };\n\n      typedef std::set<Edge*>                           EdgeSet;\n      typedef std::set<Vertex*>                         VertexSet;\n\n      typedef std::tr1::unordered_map<int, Vertex*>     VertexIDMap;\n      typedef std::vector<Vertex*>                      VertexContainer;\n\n      //! abstract Vertex, your types must derive from that one\n      class  Vertex : public HyperGraphElement {\n        public:\n          //! creates a vertex having an ID specified by the argument\n          explicit Vertex(int id=-1);\n          virtual ~Vertex();\n          //! returns the id\n          int id() const {return _id;}\n\t  virtual void setId( int newId) { _id=newId; }\n          //! returns the set of hyper-edges that are leaving/entering in this vertex\n          const EdgeSet& edges() const {return _edges;}\n          //! returns the set of hyper-edges that are leaving/entering in this vertex\n          EdgeSet& edges() {return _edges;}\n          virtual HyperGraphElementType elementType() const { return HGET_VERTEX;}\n        protected:\n          int _id;\n          EdgeSet _edges;\n      };\n\n      /** \n       * Abstract Edge class. Your nice edge classes should inherit from that one.\n       * An hyper-edge has pointers to the vertices it connects and stores them in a vector.\n       */\n      class  Edge : public HyperGraphElement {\n        public:\n          //! creates and empty edge with no vertices\n          explicit Edge(int id = -1);\n          virtual ~Edge();\n\n          /**\n           * resizes the number of vertices connected by this edge\n           */\n          virtual void resize(size_t size);\n          /**\n            returns the vector of pointers to the vertices connected by the hyper-edge.\n            */\n          const VertexContainer& vertices() const { return _vertices;}\n          /**\n            returns the vector of pointers to the vertices connected by the hyper-edge.\n            */\n          VertexContainer& vertices() { return _vertices;}\n          /**\n            returns the pointer to the ith vertex connected to the hyper-edge.\n            */\n          const Vertex* vertex(size_t i) const { assert(i < _vertices.size() && \"index out of bounds\"); return _vertices[i];}\n          /**\n            returns the pointer to the ith vertex connected to the hyper-edge.\n            */\n          Vertex* vertex(size_t i) { assert(i < _vertices.size() && \"index out of bounds\"); return _vertices[i];}\n          /**\n            set the ith vertex on the hyper-edge to the pointer supplied\n            */\n          void setVertex(size_t i, Vertex* v) { assert(i < _vertices.size() && \"index out of bounds\"); _vertices[i]=v;}\n\n          int id() const {return _id;}\n          void setId(int id);\n          virtual HyperGraphElementType elementType() const { return HGET_EDGE;}\n        protected:\n          VertexContainer _vertices;\n          int _id; ///< unique id\n      };\n\n    public:\n      //! constructs an empty hyper graph\n      HyperGraph();\n      //! destroys the hyper-graph and all the vertices of the graph\n      virtual ~HyperGraph();\n\n      //! returns a vertex <i>id</i> in the hyper-graph, or 0 if the vertex id is not present\n      Vertex* vertex(int id);\n      //! returns a vertex <i>id</i> in the hyper-graph, or 0 if the vertex id is not present\n      const Vertex* vertex(int id) const;\n\n      //! removes a vertex from the graph. Returns true on success (vertex was present)\n      virtual bool removeVertex(Vertex* v);\n      //! removes a vertex from the graph. Returns true on success (edge was present)\n      virtual bool removeEdge(Edge* e);\n      //! clears the graph and empties all structures.\n      virtual void clear();\n\n      //! @returns the map <i>id -> vertex</i> where the vertices are stored\n      const VertexIDMap& vertices() const {return _vertices;}\n      //! @returns the map <i>id -> vertex</i> where the vertices are stored\n      VertexIDMap& vertices() {return _vertices;}\n\n      //! @returns the set of edges of the hyper graph\n      const EdgeSet& edges() const {return _edges;}\n      //! @returns the set of edges of the hyper graph\n      EdgeSet& edges() {return _edges;}\n\n      /**\n       * adds a vertex to the graph. The id of the vertex should be set before\n       * invoking this function. the function fails if another vertex\n       * with the same id is already in the graph.\n       * returns true, on success, or false on failure.\n       */\n      virtual bool addVertex(Vertex* v);\n\n      /**\n       * Adds an edge  to the graph. If the edge is already in the graph, it\n       * does nothing and returns false. Otherwise it returns true.\n       */\n      virtual bool addEdge(Edge* e);\n\n      /**\n       * changes the id of a vertex already in the graph, and updates the bookkeeping\n       @ returns false if the vertex is not in the graph;\n       */\n      virtual bool changeId(Vertex* v, int newId);\n\n    protected:\n      VertexIDMap _vertices;\n      EdgeSet _edges;\n\n    private:\n      // Disable the copy constructor and assignment operator\n      HyperGraph(const HyperGraph&) { }\n      HyperGraph& operator= (const HyperGraph&) { return *this; }\n  };\n\n} // end namespace\n\n//@}\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/hyper_graph_action.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"hyper_graph_action.h\"\n#include \"optimizable_graph.h\"\n#include \"../stuff/macros.h\"\n\n\n#include <iostream>\n\nnamespace g2o {\n  using namespace std;\n\n  HyperGraphActionLibrary* HyperGraphActionLibrary::actionLibInstance = 0;\n\n  HyperGraphAction::Parameters::~Parameters()\n  {\n  }\n\n  HyperGraphAction::ParametersIteration::ParametersIteration(int iter) :\n    HyperGraphAction::Parameters(),\n    iteration(iter)\n  {\n  }\n\n  HyperGraphAction::~HyperGraphAction()\n  {\n  }\n\n  HyperGraphAction* HyperGraphAction::operator()(const HyperGraph*, Parameters*)\n  {\n    return 0;\n  }\n\n  HyperGraphElementAction::Parameters::~Parameters()\n  {\n  }\n\n  HyperGraphElementAction::HyperGraphElementAction(const std::string& typeName_)\n  {\n    _typeName = typeName_;\n  }\n\n  void HyperGraphElementAction::setTypeName(const std::string& typeName_)\n  {\n    _typeName = typeName_;\n  }\n\n\n  HyperGraphElementAction* HyperGraphElementAction::operator()(HyperGraph::HyperGraphElement* , HyperGraphElementAction::Parameters* )\n  {\n    return 0;\n  }\n  \n  HyperGraphElementAction* HyperGraphElementAction::operator()(const HyperGraph::HyperGraphElement* , HyperGraphElementAction::Parameters* )\n  {\n    return 0;\n  }\n  \n  HyperGraphElementAction::~HyperGraphElementAction()\n  {\n  }\n\n  HyperGraphElementActionCollection::HyperGraphElementActionCollection(const std::string& name_)\n  {\n    _name = name_;\n  }\n\n  HyperGraphElementActionCollection::~HyperGraphElementActionCollection()\n  {\n    for (ActionMap::iterator it = _actionMap.begin(); it != _actionMap.end(); ++it) {\n      delete it->second;\n    }\n  }\n\n  HyperGraphElementAction* HyperGraphElementActionCollection::operator()(HyperGraph::HyperGraphElement* element, HyperGraphElementAction::Parameters* params)\n  {\n    ActionMap::iterator it=_actionMap.find(typeid(*element).name());\n    //cerr << typeid(*element).name() << endl;\n    if (it==_actionMap.end())\n      return 0;\n    HyperGraphElementAction* action=it->second;\n    return (*action)(element, params);\n  }\n\n  HyperGraphElementAction* HyperGraphElementActionCollection::operator()(const HyperGraph::HyperGraphElement* element, HyperGraphElementAction::Parameters* params)\n  {\n    ActionMap::iterator it=_actionMap.find(typeid(*element).name());\n    if (it==_actionMap.end())\n      return 0;\n    HyperGraphElementAction* action=it->second;\n    return (*action)(element, params);\n  }\n\n  bool HyperGraphElementActionCollection::registerAction(HyperGraphElementAction* action)\n  {\n#  ifdef G2O_DEBUG_ACTIONLIB\n    cerr << __PRETTY_FUNCTION__ << \" \" << action->name() << \" \" << action->typeName() << endl;\n#  endif\n    if (action->name()!=name()){\n      cerr << __PRETTY_FUNCTION__  << \": invalid attempt to register an action in a collection with a different name \" <<  name() << \" \" << action->name() << endl;\n    }\n    _actionMap.insert(make_pair ( action->typeName(), action) );\n    return true;\n  }\n\n  bool HyperGraphElementActionCollection::unregisterAction(HyperGraphElementAction* action)\n  {\n    for (HyperGraphElementAction::ActionMap::iterator it=_actionMap.begin(); it != _actionMap.end(); ++it) {\n      if (it->second == action){\n        _actionMap.erase(it);\n        return true;\n      }\n    }\n    return false;\n  }\n  \n  HyperGraphActionLibrary::HyperGraphActionLibrary()\n  {\n  }\n\n  HyperGraphActionLibrary* HyperGraphActionLibrary::instance()\n  {\n    if (actionLibInstance == 0) {\n      actionLibInstance = new HyperGraphActionLibrary;\n    }\n    return actionLibInstance;\n  }\n\n  void HyperGraphActionLibrary::destroy()\n  {\n    delete actionLibInstance;\n    actionLibInstance = 0;\n  }\n\n  HyperGraphActionLibrary::~HyperGraphActionLibrary()\n  {\n    for (HyperGraphElementAction::ActionMap::iterator it = _actionMap.begin(); it != _actionMap.end(); ++it) {\n      delete it->second;\n    }\n  }\n  \n  HyperGraphElementAction* HyperGraphActionLibrary::actionByName(const std::string& name)\n  {\n    HyperGraphElementAction::ActionMap::iterator it=_actionMap.find(name);\n    if (it!=_actionMap.end())\n      return it->second;\n    return 0;\n  }\n\n  bool HyperGraphActionLibrary::registerAction(HyperGraphElementAction* action)\n  {\n    HyperGraphElementAction* oldAction = actionByName(action->name());\n    HyperGraphElementActionCollection* collection = 0;\n    if (oldAction) {\n      collection = dynamic_cast<HyperGraphElementActionCollection*>(oldAction);\n      if (! collection) {\n        cerr << __PRETTY_FUNCTION__ << \": fatal error, a collection is not at the first level in the library\" << endl;\n        return 0;\n      }\n    }\n    if (! collection) {\n#ifdef G2O_DEBUG_ACTIONLIB\n      cerr << __PRETTY_FUNCTION__ << \": creating collection for \\\"\" << action->name() << \"\\\"\" << endl;\n#endif\n      collection = new HyperGraphElementActionCollection(action->name());\n      _actionMap.insert(make_pair(action->name(), collection));\n    }\n    return collection->registerAction(action);\n  }\n  \n  bool HyperGraphActionLibrary::unregisterAction(HyperGraphElementAction* action)\n  {\n    list<HyperGraphElementActionCollection*> collectionDeleteList;\n\n    // Search all the collections and delete the registered actions; if a collection becomes empty, schedule it for deletion; note that we can't delete the collections as we go because this will screw up the state of the iterators\n    for (HyperGraphElementAction::ActionMap::iterator it=_actionMap.begin(); it != _actionMap.end(); ++it) {\n      HyperGraphElementActionCollection* collection = dynamic_cast<HyperGraphElementActionCollection*> (it->second);\n      if (collection != 0) {\n        collection->unregisterAction(action);\n        if (collection->actionMap().size() == 0) {\n          collectionDeleteList.push_back(collection);\n        }\n      }\n    }\n\n    // Delete any empty action collections\n    for (list<HyperGraphElementActionCollection*>::iterator itc = collectionDeleteList.begin(); itc != collectionDeleteList.end(); ++itc) {\n      //cout << \"Deleting collection \" << (*itc)->name() << endl;\n      _actionMap.erase((*itc)->name());\n    }\n\n    return true;\n  }\n\n\n  WriteGnuplotAction::WriteGnuplotAction(const std::string& typeName_)\n    : HyperGraphElementAction(typeName_)\n  {\n    _name=\"writeGnuplot\";\n  }\n\n  DrawAction::Parameters::Parameters(){\n  }\n\n  DrawAction::DrawAction(const std::string& typeName_) \n    : HyperGraphElementAction(typeName_)\n  {\n    _name=\"draw\";\n    _previousParams = (Parameters*)0x42;\n    refreshPropertyPtrs(0);\n  }\n\n  bool DrawAction::refreshPropertyPtrs(HyperGraphElementAction::Parameters* params_){\n    if (_previousParams == params_)\n      return false;\n    DrawAction::Parameters* p=dynamic_cast<DrawAction::Parameters*>(params_);\n    if (! p){\n      _previousParams = 0;\n      _show = 0;\n      _showId = 0;\n    } else {\n      _previousParams = p;\n      _show = p->makeProperty<BoolProperty>(_typeName+\"::SHOW\", true);\n      _showId = p->makeProperty<BoolProperty>(_typeName+\"::SHOW_ID\", false);\n    }\n    return true;\n  }\n\n  void applyAction(HyperGraph* graph, HyperGraphElementAction* action, HyperGraphElementAction::Parameters* params, const std::string& typeName)\n  {\n    for (HyperGraph::VertexIDMap::iterator it=graph->vertices().begin(); \n        it!=graph->vertices().end(); ++it){\n      if ( typeName.empty() || typeid(*it->second).name()==typeName){\n        (*action)(it->second, params);\n      }\n    }\n    for (HyperGraph::EdgeSet::iterator it=graph->edges().begin(); \n        it!=graph->edges().end(); ++it){\n      if ( typeName.empty() || typeid(**it).name()==typeName)\n        (*action)(*it, params);\n    }\n  }\n\n} // end namespace\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/hyper_graph_action.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_HYPER_GRAPH_ACTION_H\n#define G2O_HYPER_GRAPH_ACTION_H\n\n#include \"hyper_graph.h\"\n#include \"../stuff/property.h\"\n\n#include <typeinfo>\n#include <iosfwd>\n#include <set>\n#include <string>\n#include <iostream>\n\n\n// define to get verbose output\n//#define G2O_DEBUG_ACTIONLIB\n\nnamespace g2o {\n\n  /**\n   * \\brief Abstract action that operates on an entire graph\n   */\n  class  HyperGraphAction {\n    public:\n      class  Parameters {\n        public:\n          virtual ~Parameters();\n      };\n\n      class  ParametersIteration : public Parameters {\n        public:\n          explicit ParametersIteration(int iter);\n          int iteration;\n      };\n\n      virtual ~HyperGraphAction();\n\n      /**\n       * re-implement to carry out an action given the graph\n       */\n      virtual HyperGraphAction* operator()(const HyperGraph* graph, Parameters* parameters = 0);\n  };\n\n  /**\n   * \\brief Abstract action that operates on a graph entity\n   */\n  class  HyperGraphElementAction{\n    public:\n      struct  Parameters{\n        virtual ~Parameters();\n      };\n      typedef std::map<std::string, HyperGraphElementAction*> ActionMap;\n      //! an action should be instantiated with the typeid.name of the graph element \n      //! on which it operates\n      HyperGraphElementAction(const std::string& typeName_=\"\");\n\n      //! redefine this to do the action stuff. If successful, the action returns a pointer to itself\n      virtual HyperGraphElementAction* operator()(HyperGraph::HyperGraphElement* element, Parameters* parameters);\n\n      //! redefine this to do the action stuff. If successful, the action returns a pointer to itself\n      virtual HyperGraphElementAction* operator()(const HyperGraph::HyperGraphElement* element, Parameters* parameters);\n\n      //! destroyed actions release the memory\n      virtual ~HyperGraphElementAction();\n\n      //! returns the typeid name of the action\n      const std::string& typeName() const { return _typeName;}\n\n      //! returns the name of an action, e.g \"draw\"\n      const std::string& name() const{ return _name;}\n\n      //! sets the type on which an action has to operate\n      void setTypeName(const std::string& typeName_);\n\n    protected:\n      std::string _typeName;\n      std::string _name;\n  };\n\n  /**\n   * \\brief collection of actions\n   *\n   * collection of actions calls contains homogeneous actions operating on different types\n   * all collected actions have the same name and should have the same functionality\n   */\n  class  HyperGraphElementActionCollection: public HyperGraphElementAction{\n    public:\n      //! constructor. name_ is the name of the action e.g.draw).\n      HyperGraphElementActionCollection(const std::string& name_);\n      //! destructor: it deletes all actions in the pool.\n      virtual ~HyperGraphElementActionCollection();\n      //! calling functions, they return a pointer to the instance of action in actionMap\n      //! that was active on element\n      virtual HyperGraphElementAction* operator()(HyperGraph::HyperGraphElement* element, Parameters* parameters);\n      virtual HyperGraphElementAction* operator()(const HyperGraph::HyperGraphElement* element, Parameters* parameters);\n      ActionMap& actionMap() {return _actionMap;}\n      //! inserts an action in the pool. The action should have the same name of the container.\n      //! returns false on failure (the container has a different name than the action);\n      bool registerAction(HyperGraphElementAction* action);\n      bool unregisterAction(HyperGraphElementAction* action);\n    protected:\n      ActionMap _actionMap;\n  };\n\n  /**\n   * \\brief library of actions, indexed by the action name;\n   *\n   * library of actions, indexed by the action name;\n   * one can use ti to register a collection of actions\n   */\n  class  HyperGraphActionLibrary{\n    public:\n      //! return the single instance of the HyperGraphActionLibrary\n      static HyperGraphActionLibrary* instance();\n      //! free the instance\n      static void destroy();\n\n      // returns a pointer to a collection indexed by name\n      HyperGraphElementAction* actionByName(const std::string& name);\n      // registers a basic action in the pool. If necessary a container is created\n      bool registerAction(HyperGraphElementAction* action);\n      bool unregisterAction(HyperGraphElementAction* action);\n      \n      inline HyperGraphElementAction::ActionMap& actionMap() {return _actionMap;}\n    protected:\n      HyperGraphActionLibrary();\n      ~HyperGraphActionLibrary();\n      HyperGraphElementAction::ActionMap _actionMap;\n    private:\n      static HyperGraphActionLibrary* actionLibInstance;\n  };\n\n  /**\n   * apply an action to all the elements of the graph.\n   */\n  void  applyAction(HyperGraph* graph, HyperGraphElementAction* action, HyperGraphElementAction::Parameters* parameters=0, const std::string& typeName=\"\");\n\n  /**\n   * brief write into gnuplot\n   */\n  class  WriteGnuplotAction: public HyperGraphElementAction{\n    public:\n      struct  Parameters: public HyperGraphElementAction::Parameters{\n        std::ostream* os;\n      };\n      WriteGnuplotAction(const std::string& typeName_);\n  };\n\n  /**\n   * \\brief draw actions\n   */\n\n  class  DrawAction : public HyperGraphElementAction{\n  public:\n    class  Parameters: public HyperGraphElementAction::Parameters,  public PropertyMap{\n    public:\n      Parameters();\n    };\n    DrawAction(const std::string& typeName_);\n  protected:\n    virtual bool refreshPropertyPtrs(HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n    Parameters* _previousParams;\n    BoolProperty* _show;\n    BoolProperty* _showId;\n  };\n\n  template<typename T> class RegisterActionProxy\n    {\n      public:\n      RegisterActionProxy()\n          {\n#ifdef G2O_DEBUG_ACTIONLIB\n            std::cout << __FUNCTION__ << \": Registering action of type \" << typeid(T).name() << std::endl;\n#endif\n            _action = new T();\n            HyperGraphActionLibrary::instance()->registerAction(_action);\n          }\n      \n        ~RegisterActionProxy()\n          {\n#ifdef G2O_DEBUG_ACTIONLIB\n            std::cout << __FUNCTION__ << \": Unregistering action of type \" << typeid(T).name() << std::endl;\n#endif\n            HyperGraphActionLibrary::instance()->unregisterAction(_action);\n            delete _action;\n          }\n\n    private:\n        HyperGraphElementAction* _action;\n  };\n\n#define G2O_REGISTER_ACTION(classname) \\\n    extern \"C\" void g2o_action_##classname(void) {} \\\n    static g2o::RegisterActionProxy<classname> g_action_proxy_##classname;\n};\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/jacobian_workspace.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"jacobian_workspace.h\"\n\n#include <cmath>\n\n#include \"optimizable_graph.h\"\n\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\n\nJacobianWorkspace::JacobianWorkspace() :\n  _maxNumVertices(-1), _maxDimension(-1)\n{\n}\n\nJacobianWorkspace::~JacobianWorkspace()\n{\n}\n\nbool JacobianWorkspace::allocate()\n{\n  //cerr << __PRETTY_FUNCTION__ << \" \" << PVAR(this) << \" \" << PVAR(_maxNumVertices) << \" \" << PVAR(_maxDimension) << endl;\n  if (_maxNumVertices <=0 || _maxDimension <= 0)\n    return false;\n  _workspace.resize(_maxNumVertices);\n  for (WorkspaceVector::iterator it = _workspace.begin(); it != _workspace.end(); ++it) {\n    it->resize(_maxDimension);\n    it->setZero();\n  }\n  return true;\n}\n\nvoid JacobianWorkspace::updateSize(const HyperGraph::Edge* e_)\n{\n  const OptimizableGraph::Edge* e = static_cast<const OptimizableGraph::Edge*>(e_);\n  int errorDimension = e->dimension();\n  int numVertices = e->vertices().size();\n  int maxDimensionForEdge = -1;\n  for (int i = 0; i < numVertices; ++i) {\n    const OptimizableGraph::Vertex* v = static_cast<const OptimizableGraph::Vertex*>(e->vertex(i));\n    assert(v && \"Edge has no vertex assigned\");\n    maxDimensionForEdge = max(v->dimension() * errorDimension, maxDimensionForEdge);\n  }\n  _maxNumVertices = max(numVertices, _maxNumVertices);\n  _maxDimension = max(maxDimensionForEdge, _maxDimension);\n  //cerr << __PRETTY_FUNCTION__ << \" \" << PVAR(this) << \" \" << PVAR(_maxNumVertices) << \" \" << PVAR(_maxDimension) << endl;\n}\n\nvoid JacobianWorkspace::updateSize(const OptimizableGraph& graph)\n{\n  for (OptimizableGraph::EdgeSet::const_iterator it = graph.edges().begin(); it != graph.edges().end(); ++it) {\n    const OptimizableGraph::Edge* e = static_cast<const OptimizableGraph::Edge*>(*it);\n    updateSize(e);\n  }\n}\n\nvoid JacobianWorkspace::updateSize(int numVertices, int dimension)\n{\n  _maxNumVertices = max(numVertices, _maxNumVertices);\n  _maxDimension = max(dimension, _maxDimension);\n}\n\n} // end namespace\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/jacobian_workspace.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef JACOBIAN_WORKSPACE_H\n#define JACOBIAN_WORKSPACE_H\n\n#include <Eigen/Core>\n#include <Eigen/StdVector>\n\n#include <vector>\n#include <cassert>\n\n#include \"hyper_graph.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n  struct OptimizableGraph;\n\n  /**\n   * \\brief provide memory workspace for computing the Jacobians\n   *\n   * The workspace is used by an OptimizableGraph to provide temporary memory\n   * for computing the Jacobian of the error functions.\n   * Before calling linearizeOplus on an edge, the workspace needs to be allocated\n   * by calling allocate().\n   */\n  class  JacobianWorkspace\n  {\n    public:\n      typedef std::vector<Eigen::VectorXd, Eigen::aligned_allocator<Eigen::VectorXd> >      WorkspaceVector;\n\n    public:\n      JacobianWorkspace();\n      ~JacobianWorkspace();\n\n      /**\n       * allocate the workspace\n       */\n      bool allocate();\n\n      /**\n       * update the maximum required workspace needed by taking into account this edge\n       */\n      void updateSize(const HyperGraph::Edge* e);\n\n      /**\n       * update the required workspace by looking at a full graph\n       */\n      void updateSize(const OptimizableGraph& graph);\n\n      /**\n       * manually update with the given parameters\n       */\n      void updateSize(int numVertices, int dimension);\n\n      /**\n       * return the workspace for a vertex in an edge\n       */\n      double* workspaceForVertex(int vertexIndex)\n      {\n        assert(vertexIndex >= 0 && (size_t)vertexIndex < _workspace.size() && \"Index out of bounds\");\n        return _workspace[vertexIndex].data();\n      }\n\n    protected:\n      WorkspaceVector _workspace;   ///< the memory pre-allocated for computing the Jacobians\n      int _maxNumVertices;          ///< the maximum number of vertices connected by a hyper-edge\n      int _maxDimension;            ///< the maximum dimension (number of elements) for a Jacobian\n  };\n\n} // end namespace\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/linear_solver.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_LINEAR_SOLVER_H\n#define G2O_LINEAR_SOLVER_H\n#include \"sparse_block_matrix.h\"\n#include \"sparse_block_matrix_ccs.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief basic solver for Ax = b\n *\n * basic solver for Ax = b which has to reimplemented for different linear algebra libraries.\n * A is assumed to be symmetric (only upper triangular block is stored) and positive-semi-definit.\n */\ntemplate <typename MatrixType>\nclass LinearSolver\n{\n  public:\n    LinearSolver() {};\n    virtual ~LinearSolver() {}\n\n    /**\n     * init for operating on matrices with a different non-zero pattern like before\n     */\n    virtual bool init() = 0;\n\n    /**\n     * Assumes that A is the same matrix for several calls.\n     * Among other assumptions, the non-zero pattern does not change!\n     * If the matrix changes call init() before.\n     * solve system Ax = b, x and b have to allocated beforehand!!\n     */\n    virtual bool solve(const SparseBlockMatrix<MatrixType>& A, double* x, double* b) = 0;\n\n    /**\n     * Inverts the diagonal blocks of A\n     * @returns false if not defined.\n     */\n    virtual bool solveBlocks(double**&blocks, const SparseBlockMatrix<MatrixType>& A) { (void)blocks; (void) A; return false; }\n\n\n    /**\n     * Inverts the a block pattern of A in spinv\n     * @returns false if not defined.\n     */\n    virtual bool solvePattern(SparseBlockMatrix<MatrixXd>& spinv, const std::vector<std::pair<int, int> >& blockIndices, const SparseBlockMatrix<MatrixType>& A){\n      (void) spinv;\n      (void) blockIndices;\n      (void) A;\n      return false;\n    }\n\n    //! write a debug dump of the system matrix if it is not PSD in solve\n    virtual bool writeDebug() const { return false;}\n    virtual void setWriteDebug(bool) {}\n};\n\n/**\n * \\brief Solver with faster iterating structure for the linear matrix\n */\ntemplate <typename MatrixType>\nclass LinearSolverCCS : public LinearSolver<MatrixType>\n{\n  public:\n    LinearSolverCCS() : LinearSolver<MatrixType>(), _ccsMatrix(0) {}\n    ~LinearSolverCCS()\n    {\n      delete _ccsMatrix;\n    }\n\n  protected:\n    SparseBlockMatrixCCS<MatrixType>* _ccsMatrix;\n\n    void initMatrixStructure(const SparseBlockMatrix<MatrixType>& A)\n    {\n      delete _ccsMatrix;\n      _ccsMatrix = new SparseBlockMatrixCCS<MatrixType>(A.rowBlockIndices(), A.colBlockIndices());\n      A.fillSparseBlockMatrixCCS(*_ccsMatrix);\n    }\n};\n\n} // end namespace\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/marginal_covariance_cholesky.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"marginal_covariance_cholesky.h\"\n\n#include <algorithm>\n#include <cassert>\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\n\nstruct MatrixElem\n{\n  int r, c;\n  MatrixElem(int r_, int c_) : r(r_), c(c_) {}\n  bool operator<(const MatrixElem& other) const\n  {\n    return c > other.c || (c == other.c && r > other.r);\n  }\n};\n\nMarginalCovarianceCholesky::MarginalCovarianceCholesky() :\n  _n(0), _Ap(0), _Ai(0), _Ax(0), _perm(0)\n{\n}\n\nMarginalCovarianceCholesky::~MarginalCovarianceCholesky()\n{\n}\n\nvoid MarginalCovarianceCholesky::setCholeskyFactor(int n, int* Lp, int* Li, double* Lx, int* permInv)\n{\n  _n = n;\n  _Ap = Lp;\n  _Ai = Li;\n  _Ax = Lx;\n  _perm = permInv;\n\n  // pre-compute reciprocal values of the diagonal of L\n  _diag.resize(n);\n  for (int r = 0; r < n; ++r) {\n    const int& sc = _Ap[r]; // L is lower triangular, thus the first elem in the column is the diagonal entry\n    assert(r == _Ai[sc] && \"Error in CCS storage of L\");\n    _diag[r] = 1.0 / _Ax[sc];\n  }\n}\n\ndouble MarginalCovarianceCholesky::computeEntry(int r, int c)\n{\n  assert(r <= c);\n  int idx = computeIndex(r, c);\n\n  LookupMap::const_iterator foundIt = _map.find(idx);\n  if (foundIt != _map.end()) {\n    return foundIt->second;\n  }\n\n  // compute the summation over column r\n  double s = 0.;\n  const int& sc = _Ap[r];\n  const int& ec = _Ap[r+1];\n  for (int j = sc+1; j < ec; ++j) { // sum over row r while skipping the element on the diagonal\n    const int& rr = _Ai[j];\n    double val = rr < c ? computeEntry(rr, c) : computeEntry(c, rr);\n    s += val * _Ax[j];\n  }\n\n  double result;\n  if (r == c) {\n    const double& diagElem = _diag[r];\n    result = diagElem * (diagElem - s);\n  } else {\n    result = -s * _diag[r];\n  }\n  _map[idx] = result;\n  return result;\n}\n\nvoid MarginalCovarianceCholesky::computeCovariance(double** covBlocks, const std::vector<int>& blockIndices)\n{\n  _map.clear();\n  int base = 0;\n  vector<MatrixElem> elemsToCompute;\n  for (size_t i = 0; i < blockIndices.size(); ++i) {\n    int nbase = blockIndices[i];\n    int vdim = nbase - base;\n    for (int rr = 0; rr < vdim; ++rr)\n      for (int cc = rr; cc < vdim; ++cc) {\n        int r = _perm ? _perm[rr + base] : rr + base; // apply permutation\n        int c = _perm ? _perm[cc + base] : cc + base;\n        if (r > c) // make sure it's still upper triangular after applying the permutation\n          swap(r, c);\n        elemsToCompute.push_back(MatrixElem(r, c));\n      }\n    base = nbase;\n  }\n\n  // sort the elems to reduce the recursive calls\n  sort(elemsToCompute.begin(), elemsToCompute.end());\n\n  // compute the inverse elements we need\n  for (size_t i = 0; i < elemsToCompute.size(); ++i) {\n    const MatrixElem& me = elemsToCompute[i];\n    computeEntry(me.r, me.c);\n  }\n\n  // set the marginal covariance for the vertices, by writing to the blocks memory\n  base = 0;\n  for (size_t i = 0; i < blockIndices.size(); ++i) {\n    int nbase = blockIndices[i];\n    int vdim = nbase - base;\n    double* cov = covBlocks[i];\n    for (int rr = 0; rr < vdim; ++rr)\n      for (int cc = rr; cc < vdim; ++cc) {\n        int r = _perm ? _perm[rr + base] : rr + base; // apply permutation\n        int c = _perm ? _perm[cc + base] : cc + base;\n        if (r > c) // upper triangle\n          swap(r, c);\n        int idx = computeIndex(r, c);\n        LookupMap::const_iterator foundIt = _map.find(idx);\n        assert(foundIt != _map.end());\n        cov[rr*vdim + cc] = foundIt->second;\n        if (rr != cc)\n          cov[cc*vdim + rr] = foundIt->second;\n      }\n    base = nbase;\n  }\n}\n\n\nvoid MarginalCovarianceCholesky::computeCovariance(SparseBlockMatrix<MatrixXd>& spinv, const std::vector<int>& rowBlockIndices, const std::vector< std::pair<int, int> >& blockIndices)\n{\n  // allocate the sparse\n  spinv = SparseBlockMatrix<MatrixXd>(&rowBlockIndices[0], \n              &rowBlockIndices[0], \n              rowBlockIndices.size(),\n              rowBlockIndices.size(), true);\n  _map.clear();\n  vector<MatrixElem> elemsToCompute;\n  for (size_t i = 0; i < blockIndices.size(); ++i) {\n    int blockRow=blockIndices[i].first;    \n    int blockCol=blockIndices[i].second;\n    assert(blockRow>=0);\n    assert(blockRow < (int)rowBlockIndices.size());\n    assert(blockCol>=0);\n    assert(blockCol < (int)rowBlockIndices.size());\n\n    int rowBase=spinv.rowBaseOfBlock(blockRow);\n    int colBase=spinv.colBaseOfBlock(blockCol);\n    \n    MatrixXd *block=spinv.block(blockRow, blockCol, true);\n    assert(block);\n    for (int iRow=0; iRow<block->rows(); ++iRow)\n      for (int iCol=0; iCol<block->cols(); ++iCol){\n  int rr=rowBase+iRow;\n  int cc=colBase+iCol;\n        int r = _perm ? _perm[rr] : rr; // apply permutation\n        int c = _perm ? _perm[cc] : cc;\n        if (r > c)\n          swap(r, c);\n        elemsToCompute.push_back(MatrixElem(r, c));\n      }\n  }\n\n  // sort the elems to reduce the number of recursive calls\n  sort(elemsToCompute.begin(), elemsToCompute.end());\n\n  // compute the inverse elements we need\n  for (size_t i = 0; i < elemsToCompute.size(); ++i) {\n    const MatrixElem& me = elemsToCompute[i];\n    computeEntry(me.r, me.c);\n  }\n\n  // set the marginal covariance \n  for (size_t i = 0; i < blockIndices.size(); ++i) {\n    int blockRow=blockIndices[i].first;    \n    int blockCol=blockIndices[i].second;\n    int rowBase=spinv.rowBaseOfBlock(blockRow);\n    int colBase=spinv.colBaseOfBlock(blockCol);\n    \n    MatrixXd *block=spinv.block(blockRow, blockCol);\n    assert(block);\n    for (int iRow=0; iRow<block->rows(); ++iRow)\n      for (int iCol=0; iCol<block->cols(); ++iCol){\n  int rr=rowBase+iRow;\n  int cc=colBase+iCol;\n        int r = _perm ? _perm[rr] : rr; // apply permutation\n        int c = _perm ? _perm[cc] : cc;\n        if (r > c)\n          swap(r, c);\n        int idx = computeIndex(r, c);\n        LookupMap::const_iterator foundIt = _map.find(idx);\n        assert(foundIt != _map.end());\n  (*block)(iRow, iCol) = foundIt->second;\n      }\n  }\n}\n\n} // end namespace\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/marginal_covariance_cholesky.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_MARGINAL_COVARIANCE_CHOLESKY_H\n#define G2O_MARGINAL_COVARIANCE_CHOLESKY_H\n\n#include \"optimizable_graph.h\"\n#include \"sparse_block_matrix.h\"\n\n#include <cassert>\n#include <vector>\n\n#ifdef _MSC_VER\n#include <unordered_map>\n#else\n#include <tr1/unordered_map>\n#endif\n\n\nnamespace g2o {\n\n  /**\n   * \\brief computing the marginal covariance given a cholesky factor (lower triangle of the factor)\n   */\n  class  MarginalCovarianceCholesky {\n    protected:\n      /**\n       * hash struct for storing the matrix elements needed to compute the covariance\n       */\n      typedef std::tr1::unordered_map<int, double>     LookupMap;\n    \n    public:\n      MarginalCovarianceCholesky();\n      ~MarginalCovarianceCholesky();\n\n      /**\n       * compute the marginal cov for the given block indices, write the result to the covBlocks memory (which has to\n       * be provided by the caller).\n       */\n      void computeCovariance(double** covBlocks, const std::vector<int>& blockIndices);\n\n\n      /**\n       * compute the marginal cov for the given block indices, write the result in spinv).\n       */\n      void computeCovariance(SparseBlockMatrix<MatrixXd>& spinv, const std::vector<int>& rowBlockIndices, const std::vector< std::pair<int, int> >& blockIndices);\n\n\n      /**\n       * set the CCS representation of the cholesky factor along with the inverse permutation used to reduce the fill-in.\n       * permInv might be 0, will then not permute the entries.\n       *\n       * The pointers provided by the user need to be still valid when calling computeCovariance(). The pointers\n       * are owned by the caller, MarginalCovarianceCholesky does not free the pointers.\n       */\n      void setCholeskyFactor(int n, int* Lp, int* Li, double* Lx, int* permInv);\n\n    protected:\n      // information about the cholesky factor (lower triangle)\n      int _n;           ///< L is an n X n matrix\n      int* _Ap;         ///< column pointer of the CCS storage\n      int* _Ai;         ///< row indices of the CCS storage\n      double* _Ax;      ///< values of the cholesky factor\n      int* _perm;       ///< permutation of the cholesky factor. Variable re-ordering for better fill-in\n\n      LookupMap _map;             ///< hash look up table for the already computed entries\n      std::vector<double> _diag;  ///< cache 1 / H_ii to avoid recalculations\n\n      //! compute the index used for hashing\n      int computeIndex(int r, int c) const { /*assert(r <= c);*/ return r*_n + c;}\n      /**\n       * compute one entry in the covariance, r and c are values after applying the permutation, and upper triangular.\n       * May issue recursive calls to itself to compute the missing values.\n       */\n      double computeEntry(int r, int c);\n  };\n\n}\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/matrix_operations.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_CORE_MATRIX_OPERATIONS_H\n#define G2O_CORE_MATRIX_OPERATIONS_H\n\n#include <Eigen/Core>\n\nnamespace g2o {\n  namespace internal {\n\n    template<typename MatrixType>\n    inline void axpy(const MatrixType& A, const Eigen::Map<const Eigen::VectorXd>& x, int xoff, Eigen::Map<Eigen::VectorXd>& y, int yoff)\n    {\n      y.segment<MatrixType::RowsAtCompileTime>(yoff) += A * x.segment<MatrixType::ColsAtCompileTime>(xoff);\n    }\n\n    template<int t>\n    inline void axpy(const Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, t>& A, const Eigen::Map<const Eigen::VectorXd>& x, int xoff, Eigen::Map<Eigen::VectorXd>& y, int yoff)\n    {\n      y.segment(yoff, A.rows()) += A * x.segment<Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, t>::ColsAtCompileTime>(xoff);\n    }\n\n    template<>\n    inline void axpy(const Eigen::MatrixXd& A, const Eigen::Map<const Eigen::VectorXd>& x, int xoff, Eigen::Map<Eigen::VectorXd>& y, int yoff)\n    {\n      y.segment(yoff, A.rows()) += A * x.segment(xoff, A.cols());\n    }\n\n    template<typename MatrixType>\n    inline void atxpy(const MatrixType& A, const Eigen::Map<const Eigen::VectorXd>& x, int xoff, Eigen::Map<Eigen::VectorXd>& y, int yoff)\n    {\n      y.segment<MatrixType::ColsAtCompileTime>(yoff) += A.transpose() * x.segment<MatrixType::RowsAtCompileTime>(xoff);\n    }\n\n    template<int t>\n    inline void atxpy(const Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, t>& A, const Eigen::Map<const Eigen::VectorXd>& x, int xoff, Eigen::Map<Eigen::VectorXd>& y, int yoff)\n    {\n      y.segment<Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, t>::ColsAtCompileTime>(yoff) += A.transpose() * x.segment(xoff, A.rows());\n    }\n\n    template<>\n    inline void atxpy(const Eigen::MatrixXd& A, const Eigen::Map<const Eigen::VectorXd>& x, int xoff, Eigen::Map<Eigen::VectorXd>& y, int yoff)\n    {\n      y.segment(yoff, A.cols()) += A.transpose() * x.segment(xoff, A.rows());\n    }\n\n  } // end namespace internal\n} // end namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/matrix_structure.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"matrix_structure.h\"\n\n#include <string>\n#include <vector>\n#include <fstream>\n#include <algorithm>\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\n\nstruct ColSort\n{\n  bool operator()(const pair<int, int>& e1, const pair<int, int>& e2) const\n  {\n    return e1.second < e2.second || (e1.second == e2.second && e1.first < e2.first);\n  }\n};\n\nMatrixStructure::MatrixStructure() :\n  n(0), m(0), Ap(0), Aii(0), maxN(0), maxNz(0)\n{\n}\n\nMatrixStructure::~MatrixStructure()\n{\n  free();\n}\n\nvoid MatrixStructure::alloc(int n_, int nz)\n{\n  if (n == 0) {\n    maxN = n = n_;\n    maxNz = nz;\n    Ap  = new int[maxN + 1];\n    Aii = new int[maxNz];\n  }\n  else {\n    n = n_;\n    if (maxNz < nz) {\n      maxNz = 2 * nz;\n      delete[] Aii;\n      Aii = new int[maxNz];\n    }\n    if (maxN < n) {\n      maxN = 2 * n;\n      delete[] Ap;\n      Ap = new int[maxN + 1];\n    }\n  }\n}\n\nvoid MatrixStructure::free()\n{\n  n = 0;\n  m = 0;\n  maxN = 0;\n  maxNz = 0;\n  delete[] Aii; Aii = 0;\n  delete[] Ap; Ap = 0;\n}\n\nbool MatrixStructure::write(const char* filename) const\n{\n  const int& cols = n;\n  const int& rows = m;\n\n  string name = filename;\n  std::string::size_type lastDot = name.find_last_of('.');\n  if (lastDot != std::string::npos) \n    name = name.substr(0, lastDot);\n\n  vector<pair<int, int> > entries;\n  for (int i=0; i < cols; ++i) {\n    const int& rbeg = Ap[i];\n    const int& rend = Ap[i+1];\n    for (int j = rbeg; j < rend; ++j) {\n      entries.push_back(make_pair(Aii[j], i));\n      if (Aii[j] != i)\n        entries.push_back(make_pair(i, Aii[j]));\n    }\n  }\n\n  sort(entries.begin(), entries.end(), ColSort());\n\n  std::ofstream fout(filename);\n  fout << \"# name: \" << name << std::endl;\n  fout << \"# type: sparse matrix\" << std::endl;\n  fout << \"# nnz: \" << entries.size() << std::endl;\n  fout << \"# rows: \" << rows << std::endl;\n  fout << \"# columns: \" << cols << std::endl;\n  for (vector<pair<int, int> >::const_iterator it = entries.begin(); it != entries.end(); ++it) {\n    const pair<int, int>& entry = *it;\n    fout << entry.first << \" \" << entry.second << \" 0\" << std::endl; // write a constant value of 0\n  }\n\n  return fout.good();\n}\n\n} // end namespace\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/matrix_structure.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_MATRIX_STRUCTURE_H\n#define G2O_MATRIX_STRUCTURE_H\n\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief representing the structure of a matrix in column compressed structure (only the upper triangular part of the matrix)\n */\nclass MatrixStructure\n{\n  public:\n    MatrixStructure();\n    ~MatrixStructure();\n    /**\n     * allocate space for the Matrix Structure. You may call this on an already allocated struct, it will\n     * then reallocate the memory + additional space (double the required space).\n     */\n    void alloc(int n_, int nz);\n\n    void free();\n    \n    /**\n     * Write the matrix pattern to a file. File is also loadable by octave, e.g., then use spy(matrix)\n     */\n    bool write(const char* filename) const;\n\n    int n;    ///< A is m-by-n.  n must be >= 0.\n    int m;    ///< A is m-by-n.  m must be >= 0.\n    int* Ap;  ///< column pointers for A, of size n+1\n    int* Aii; ///< row indices of A, of size nz = Ap [n]\n\n    //! max number of non-zeros blocks\n    int nzMax() const { return maxNz;}\n\n  protected:\n    int maxN;     ///< size of the allocated memory\n    int maxNz;    ///< size of the allocated memory\n};\n\n} // end namespace\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/openmp_mutex.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_OPENMP_MUTEX\n#define G2O_OPENMP_MUTEX\n\n#include \"../../config.h\"\n\n#ifdef G2O_OPENMP\n#include <omp.h>\n#else\n#include <cassert>\n#endif\n\nnamespace g2o {\n\n#ifdef G2O_OPENMP\n\n  /**\n   * \\brief Mutex realized via OpenMP\n   */\n  class OpenMPMutex\n  {\n    public:\n      OpenMPMutex() { omp_init_lock(&_lock); }\n      ~OpenMPMutex() { omp_destroy_lock(&_lock); }\n      void lock() { omp_set_lock(&_lock); }\n      void unlock() { omp_unset_lock(&_lock); }\n    protected:\n      omp_lock_t _lock;\n  };\n\n#else\n\n  /*\n   * dummy which does nothing in case we don't have OpenMP support.\n   * In debug mode, the mutex allows to verify the correct lock and unlock behavior\n   */\n  class OpenMPMutex\n  {\n    public:\n#ifdef NDEBUG\n      OpenMPMutex() {}\n#else\n      OpenMPMutex() : _cnt(0) {}\n#endif\n      ~OpenMPMutex() { assert(_cnt == 0 && \"Freeing locked mutex\");}\n      void lock() { assert(++_cnt == 1 && \"Locking already locked mutex\");}\n      void unlock() { assert(--_cnt == 0 && \"Trying to unlock a mutex which is not locked\");}\n    protected:\n#ifndef NDEBUG\n      char _cnt;\n#endif\n  };\n\n#endif\n\n  /**\n   * \\brief lock a mutex within a scope\n   */\n  class ScopedOpenMPMutex\n  {\n    public:\n      explicit ScopedOpenMPMutex(OpenMPMutex* mutex) : _mutex(mutex) { _mutex->lock(); }\n      ~ScopedOpenMPMutex() { _mutex->unlock(); }\n    private:\n      OpenMPMutex* const _mutex;\n      ScopedOpenMPMutex(const ScopedOpenMPMutex&);\n      void operator=(const ScopedOpenMPMutex&);\n  };\n\n}\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/optimizable_graph.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"optimizable_graph.h\"\n\n#include <cassert>\n#include <iostream>\n#include <iomanip>\n#include <fstream>\n#include <algorithm>\n\n#include <Eigen/Dense>\n\n#include \"estimate_propagator.h\"\n#include \"factory.h\"\n#include \"optimization_algorithm_property.h\"\n#include \"hyper_graph_action.h\"\n#include \"cache.h\"\n#include \"robust_kernel.h\"\n\n#include \"../stuff/macros.h\"\n#include \"../stuff/color_macros.h\"\n#include \"../stuff/string_tools.h\"\n#include \"../stuff/misc.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n  using namespace std;\n\n  OptimizableGraph::Data::Data(){\n    _next = 0;\n  }\n  \n  OptimizableGraph::Data::~Data(){\n    if (_next)\n      delete _next;\n  }\n  \n\n  OptimizableGraph::Vertex::Vertex() :\n    HyperGraph::Vertex(),\n    _graph(0), _userData(0), _hessianIndex(-1), _fixed(false), _marginalized(false),\n    _colInHessian(-1), _cacheContainer(0)\n  {\n  }\n\n  CacheContainer* OptimizableGraph::Vertex::cacheContainer(){\n    if (! _cacheContainer)\n      _cacheContainer = new CacheContainer(this);\n    return _cacheContainer;\n  }\n\n\n  void OptimizableGraph::Vertex::updateCache(){\n    if (_cacheContainer){\n      _cacheContainer->setUpdateNeeded();\n      _cacheContainer->update();\n    }\n  }\n\n  OptimizableGraph::Vertex::~Vertex()\n  {\n    if (_cacheContainer)\n      delete (_cacheContainer);\n    if (_userData)\n      delete _userData;\n  }\n  \n  OptimizableGraph::Vertex* OptimizableGraph::Vertex::clone() const\n  {\n    return 0;\n  }\n\n  bool OptimizableGraph::Vertex::setEstimateData(const double* v)\n  {\n    bool ret = setEstimateDataImpl(v);\n    updateCache();\n    return ret;\n  }\n\n  bool OptimizableGraph::Vertex::getEstimateData(double *) const\n  {\n    return false;\n  }\n\n  int OptimizableGraph::Vertex::estimateDimension() const\n  {\n    return -1;\n  }\n\n  bool OptimizableGraph::Vertex::setMinimalEstimateData(const double* v)\n  {\n    bool ret = setMinimalEstimateDataImpl(v);\n    updateCache();\n    return ret;\n  }\n\n  bool OptimizableGraph::Vertex::getMinimalEstimateData(double *) const\n  {\n    return false;\n  }\n\n  int OptimizableGraph::Vertex::minimalEstimateDimension() const\n  {\n    return -1;\n  }\n\n\n  OptimizableGraph::Edge::Edge() :\n    HyperGraph::Edge(),\n    _dimension(-1), _level(0), _robustKernel(0)\n  {\n  }\n\n  OptimizableGraph::Edge::~Edge()\n  {\n    delete _robustKernel;\n  }\n\n  OptimizableGraph* OptimizableGraph::Edge::graph(){\n    if (! _vertices.size())\n      return 0;\n    OptimizableGraph::Vertex* v=(OptimizableGraph::Vertex*)_vertices[0];\n    if (!v)\n      return 0;\n    return v->graph();\n  }\n  \n  const OptimizableGraph* OptimizableGraph::Edge::graph() const{\n    if (! _vertices.size())\n      return 0;\n    const OptimizableGraph::Vertex* v=(const OptimizableGraph::Vertex*) _vertices[0];\n    if (!v)\n      return 0;\n    return v->graph();\n  }\n\n  bool OptimizableGraph::Edge::setParameterId(int argNum, int paramId){\n    if ((int)_parameters.size()<=argNum)\n      return false;\n    if (argNum<0)\n      return false;\n    *_parameters[argNum] = 0;\n    _parameterIds[argNum] = paramId;\n    return true;\n  }\n\n  bool OptimizableGraph::Edge::resolveParameters() {\n    if (!graph()) {\n      cerr << __PRETTY_FUNCTION__ << \": edge not registered with a graph\" << endl;\n      return false;\n    }\n    \n    assert (_parameters.size() == _parameterIds.size());\n    //cerr << __PRETTY_FUNCTION__ << \": encountered \" << _parameters.size() << \" parameters\" << endl;\n    for (size_t i=0; i<_parameters.size(); i++){\n      int index = _parameterIds[i];\n      *_parameters[i] = graph()->parameter(index);\n      if (typeid(**_parameters[i]).name()!=_parameterTypes[i]){\n        cerr << __PRETTY_FUNCTION__ << \": FATAL, parameter type mismatch - encountered \" << typeid(**_parameters[i]).name() << \"; should be \" << _parameterTypes[i] << endl;\n      }\n      if (!*_parameters[i]) {\n        cerr << __PRETTY_FUNCTION__ << \": FATAL, *_parameters[i] == 0\" << endl;\n        return false;\n      }\n    }\n    return true;\n  }\n\n  void OptimizableGraph::Edge::setRobustKernel(RobustKernel* ptr)\n  {\n    if (_robustKernel)\n      delete _robustKernel;\n    _robustKernel = ptr;\n  }\n\n  bool OptimizableGraph::Edge::resolveCaches() {\n    return true;\n  }\n\n  bool OptimizableGraph::Edge::setMeasurementData(const double *)\n  {\n    return false;\n  }\n\n  bool OptimizableGraph::Edge::getMeasurementData(double *) const\n  {\n    return false;\n  }\n\n  int OptimizableGraph::Edge::measurementDimension() const\n  {\n    return -1;\n  }\n\n  bool OptimizableGraph::Edge::setMeasurementFromState(){\n    return false;\n  }\n\n\n  OptimizableGraph::Edge* OptimizableGraph::Edge::clone() const\n  {\n    // TODO\n    return 0;\n  }\n\n\n  OptimizableGraph::OptimizableGraph()\n  {\n    _nextEdgeId = 0; _edge_has_id = false;\n    _graphActions.resize(AT_NUM_ELEMENTS);\n  }\n\n  OptimizableGraph::~OptimizableGraph()\n  {\n    clear();\n    clearParameters();\n  }\n\n  bool OptimizableGraph::addVertex(HyperGraph::Vertex* v, Data* userData)\n  {\n    Vertex* inserted = vertex(v->id());\n    if (inserted) {\n      cerr << __FUNCTION__ << \": FATAL, a vertex with ID \" << v->id() << \" has already been registered with this graph\" << endl;\n      assert(0 && \"Vertex with this ID already contained in the graph\");\n      return false;\n    }\n    OptimizableGraph::Vertex* ov=dynamic_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(v);\n    assert(ov && \"Vertex does not inherit from OptimizableGraph::Vertex\");\n    if (ov->_graph != 0 && ov->_graph != this) {\n      cerr << __FUNCTION__ << \": FATAL, vertex with ID \" << v->id() << \" has already registered with another graph \" << ov->_graph << endl;\n      assert(0 && \"Vertex already registered with another graph\");\n      return false;\n    }\n    if (userData)\n      ov->setUserData(userData);\n    ov->_graph=this;\n    return HyperGraph::addVertex(v);\n  }\n\n  bool OptimizableGraph::addEdge(HyperGraph::Edge* e_)\n  {\n    OptimizableGraph::Edge* e = dynamic_cast<OptimizableGraph::Edge*>(e_);\n    assert(e && \"Edge does not inherit from OptimizableGraph::Edge\");\n    if (! e)\n      return false;\n    bool eresult = HyperGraph::addEdge(e);\n    if (! eresult)\n      return false;\n    e->_internalId = _nextEdgeId++;\n    if (! e->resolveParameters()){\n      cerr << __FUNCTION__ << \": FATAL, cannot resolve parameters for edge \" << e << endl;\n      return false;\n    }\n    if (! e->resolveCaches()){\n      cerr << __FUNCTION__ << \": FATAL, cannot resolve caches for edge \" << e << endl;\n      return false;\n    } \n    _jacobianWorkspace.updateSize(e);\n\n    return true;\n  }\n\n  int OptimizableGraph::optimize(int /*iterations*/, bool /*online*/) {return 0;}\n\ndouble OptimizableGraph::chi2() const\n{\n  double chi = 0.0;\n  for (OptimizableGraph::EdgeSet::const_iterator it = this->edges().begin(); it != this->edges().end(); ++it) {\n    const OptimizableGraph::Edge* e = static_cast<const OptimizableGraph::Edge*>(*it);\n    chi += e->chi2();\n  }\n  return chi;\n}\n\nvoid OptimizableGraph::push()\n{\n  for (OptimizableGraph::VertexIDMap::iterator it=_vertices.begin(); it!=_vertices.end(); ++it) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v = static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(it->second);\n    v->push();\n  }\n}\n\nvoid OptimizableGraph::pop()\n{\n  for (OptimizableGraph::VertexIDMap::iterator it=_vertices.begin(); it!=_vertices.end(); ++it) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v= static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(it->second);\n    v->pop();\n  }\n}\n\nvoid OptimizableGraph::discardTop()\n{\n  for (OptimizableGraph::VertexIDMap::iterator it=_vertices.begin(); it!=_vertices.end(); ++it) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v= static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(it->second);\n    v->discardTop();\n  }\n}\n\nvoid OptimizableGraph::push(HyperGraph::VertexSet& vset)\n{\n  for (HyperGraph::VertexSet::iterator it=vset.begin(); it!=vset.end(); ++it) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v = static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(*it);\n    v->push();\n  }\n}\n\nvoid OptimizableGraph::pop(HyperGraph::VertexSet& vset)\n{\n  for (HyperGraph::VertexSet::iterator it=vset.begin(); it!=vset.end(); ++it) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v = static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(*it);\n    v->pop();\n  }\n}\n\nvoid OptimizableGraph::discardTop(HyperGraph::VertexSet& vset)\n{\n  for (HyperGraph::VertexSet::iterator it=vset.begin(); it!=vset.end(); ++it) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v = static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(*it);\n    v->discardTop();\n  }\n}\n\n  void OptimizableGraph::setFixed(HyperGraph::VertexSet& vset, bool fixed)\n{\n  for (HyperGraph::VertexSet::iterator it=vset.begin(); it!=vset.end(); ++it) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v = static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(*it);\n    v->setFixed(fixed);\n  }\n}\n\n\nbool OptimizableGraph::load(istream& is, bool createEdges)\n{\n  // scna for the paramers in the whole file\n  if (!_parameters.read(is,&_renamedTypesLookup))\n    return false;\n#ifndef NDEBUG\n  cerr << \"Loaded \" << _parameters.size() << \" parameters\" << endl;\n#endif\n  is.clear();\n  is.seekg(ios_base::beg);\n  set<string> warnedUnknownTypes;\n  stringstream currentLine;\n  string token;\n\n  Factory* factory = Factory::instance();\n  HyperGraph::GraphElemBitset elemBitset;\n  elemBitset[HyperGraph::HGET_PARAMETER] = 1;\n  elemBitset.flip();\n\n  Vertex* previousVertex = 0;\n  Data* previousData = 0;\n\n  while (1) {\n    int bytesRead = readLine(is, currentLine);\n    if (bytesRead == -1)\n      break;\n    currentLine >> token;\n    //cerr << \"Token=\" << token << endl;\n    if (bytesRead == 0 || token.size() == 0 || token[0] == '#')\n      continue;\n\n    // handle commands encoded in the file\n    bool handledCommand = false;\n    \n    if (token == \"FIX\") {\n      handledCommand = true;\n      int id;\n      while (currentLine >> id) {\n        OptimizableGraph::Vertex* v = static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(vertex(id));\n        if (v) {\n#        ifndef NDEBUG\n          cerr << \"Fixing vertex \" << v->id() << endl;\n#        endif\n          v->setFixed(true);\n        } else {\n          cerr << \"Warning: Unable to fix vertex with id \" << id << \". Not found in the graph.\" << endl;\n        }\n      }\n    }\n\n    if (handledCommand)\n      continue;\n     \n    // do the mapping to an internal type if it matches\n    if (_renamedTypesLookup.size() > 0) {\n      map<string, string>::const_iterator foundIt = _renamedTypesLookup.find(token);\n      if (foundIt != _renamedTypesLookup.end()) {\n        token = foundIt->second;\n      }\n    }\n\n    if (! factory->knowsTag(token)) {\n      if (warnedUnknownTypes.count(token) != 1) {\n        warnedUnknownTypes.insert(token);\n        cerr << CL_RED(__PRETTY_FUNCTION__ << \" unknown type: \" << token) << endl;\n      }\n      continue;\n    }\n\n    HyperGraph::HyperGraphElement* element = factory->construct(token, elemBitset);\n    if (dynamic_cast<Vertex*>(element)) { // it's a vertex type\n      //cerr << \"it is a vertex\" << endl;\n      previousData = 0;\n      Vertex* v = static_cast<Vertex*>(element);\n      int id;\n      currentLine >> id;\n      bool r = v->read(currentLine);\n      if (! r)\n        cerr << __PRETTY_FUNCTION__ << \": Error reading vertex \" << token << \" \" << id << endl;\n      v->setId(id);\n      if (!addVertex(v)) {\n        cerr << __PRETTY_FUNCTION__ << \": Failure adding Vertex, \" << token << \" \" << id << endl;\n        delete v;\n      } else {\n        previousVertex = v;\n      }\n    }\n    else if (dynamic_cast<Edge*>(element)) {\n      //cerr << \"it is an edge\" << endl;\n      previousData = 0;\n      Edge* e = static_cast<Edge*>(element);\n      int numV = e->vertices().size();\n      if (_edge_has_id){\n        int id;\n        currentLine >> id;\n        e->setId(id);\n      }\n      //cerr << PVAR(token) << \" \" << PVAR(numV) << endl;\n      if (numV == 2) { // it's a pairwise / binary edge type which we handle in a special way\n        int id1, id2;\n        currentLine >> id1 >> id2;\n        Vertex* from = vertex(id1);\n        Vertex* to = vertex(id2);\n        int doInit=0;\n        if ((!from || !to) ) {\n          if (! createEdges) {\n            cerr << __PRETTY_FUNCTION__ << \": Unable to find vertices for edge \" << token << \" \" << id1 << \" <-> \" << id2 << endl;\n            delete e;\n          } else {\n            if (! from) {\n              from=e->createFrom();\n              from->setId(id1);\n              addVertex(from);\n              doInit=2;\n            }\n            if (! to) {\n              to=e->createTo();\n              to->setId(id2);\n              addVertex(to);\n              doInit=1;\n            }\n          }\n        }\n        if (from && to) {\n          e->setVertex(0, from);\n          e->setVertex(1, to);\n          e->read(currentLine);\n          if (!addEdge(e)) {\n            cerr << __PRETTY_FUNCTION__ << \": Unable to add edge \" << token << \" \" << id1 << \" <-> \" << id2 << endl;\n            delete e;\n          } else {\n            switch (doInit){\n              case 1: \n                {\n                  HyperGraph::VertexSet fromSet;\n                  fromSet.insert(from);\n                  e->initialEstimate(fromSet, to);\n                  break;\n                }\n              case 2:\n                {\n                  HyperGraph::VertexSet toSet;\n                  toSet.insert(to);\n                  e->initialEstimate(toSet, from);\n                  break;\n                }\n              default:;\n            }\n          }\n        }\n      }\n      else {\n        vector<int> ids;\n        ids.resize(numV);\n        for (int l = 0; l < numV; ++l)\n          currentLine >> ids[l];\n        bool vertsOkay = true;\n        for (int l = 0; l < numV; ++l) {\n          e->setVertex(l, vertex(ids[l]));\n          if (e->vertex(l) == 0) {\n            vertsOkay = false;\n            break;\n          }\n        }\n        if (! vertsOkay) {\n          cerr << __PRETTY_FUNCTION__ << \": Unable to find vertices for edge \" << token;\n          for (int l = 0; l < numV; ++l) {\n            if (l > 0)\n              cerr << \" <->\";\n            cerr << \" \" << ids[l];\n          }\n          delete e;\n        } else {\n          bool r = e->read(currentLine);\n          if (!r || !addEdge(e)) {\n            cerr << __PRETTY_FUNCTION__ << \": Unable to add edge \" << token; \n            for (int l = 0; l < numV; ++l) {\n              if (l > 0)\n                cerr << \" <->\";\n              cerr << \" \" << ids[l];\n            }\n            delete e;\n          }\n        }\n      }\n    } else if (dynamic_cast<Data*>(element)) { // reading in the data packet for the vertex\n      //cerr << \"read data packet \" << token << \" vertex \" << previousVertex->id() << endl;\n      Data* d = static_cast<Data*>(element);\n      bool r = d->read(currentLine);\n      if (! r) {\n\tcerr << __PRETTY_FUNCTION__ << \": Error reading data \" << token << \" for vertex \" << previousVertex->id() << endl;\n\tdelete d;\n\tpreviousData = 0;\n      } else if (previousData){\n\t//cerr << \"chaining\" << endl;\n\tpreviousData->setNext(d);\n        previousData = d;\n\t//cerr << \"done\" << endl;\n      } else if (previousVertex){\n\t//cerr << \"embedding in vertex\" << endl;\n\tpreviousVertex->setUserData(d);\n\tpreviousData = d;\n\tpreviousVertex = 0;\n\t//cerr << \"done\" << endl;\n      } else {\n        cerr << __PRETTY_FUNCTION__ << \": got data element, but no vertex available\" << endl;\n        delete d;\n\tpreviousData = 0;\n      }\n    }\n  } // while read line\n  \n  return true;\n}\n\nbool OptimizableGraph::load(const char* filename, bool createEdges)\n{\n  ifstream ifs(filename);\n  if (!ifs) {\n    cerr << __PRETTY_FUNCTION__ << \" unable to open file \" << filename << endl;\n    return false;\n  }\n  return load(ifs, createEdges);\n}\n\nbool OptimizableGraph::save(const char* filename, int level) const\n{\n  ofstream ofs(filename);\n  if (!ofs)\n    return false;\n  return save(ofs, level);\n}\n\nbool OptimizableGraph::save(ostream& os, int level) const\n{\n  if (! _parameters.write(os))\n    return false;\n  set<Vertex*, VertexIDCompare> verticesToSave;\n  for (HyperGraph::EdgeSet::const_iterator it = edges().begin(); it != edges().end(); ++it) {\n    OptimizableGraph::Edge* e = static_cast<OptimizableGraph::Edge*>(*it);\n    if (e->level() == level) {\n      for (vector<HyperGraph::Vertex*>::const_iterator it = e->vertices().begin(); it != e->vertices().end(); ++it) {\n        verticesToSave.insert(static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(*it));\n      }\n    }\n  }\n\n  for (set<Vertex*, VertexIDCompare>::const_iterator it = verticesToSave.begin(); it != verticesToSave.end(); ++it){\n    OptimizableGraph::Vertex* v = *it;\n    saveVertex(os, v);\n  }\n\n  EdgeContainer edgesToSave;\n  for (HyperGraph::EdgeSet::const_iterator it = edges().begin(); it != edges().end(); ++it) {\n    const OptimizableGraph::Edge* e = dynamic_cast<const OptimizableGraph::Edge*>(*it);\n    if (e->level() == level)\n      edgesToSave.push_back(const_cast<Edge*>(e));\n  }\n  sort(edgesToSave.begin(), edgesToSave.end(), EdgeIDCompare());\n\n  for (EdgeContainer::const_iterator it = edgesToSave.begin(); it != edgesToSave.end(); ++it) {\n    OptimizableGraph::Edge* e = *it;\n    saveEdge(os, e);\n  }\n\n  return os.good();\n}\n\n\nbool OptimizableGraph::saveSubset(ostream& os, HyperGraph::VertexSet& vset, int level)\n{\n  if (! _parameters.write(os))\n    return false;\n\n  for (HyperGraph::VertexSet::const_iterator it=vset.begin(); it!=vset.end(); it++){\n    OptimizableGraph::Vertex* v = dynamic_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(*it);\n    saveVertex(os, v);\n  }\n  for (HyperGraph::EdgeSet::const_iterator it = edges().begin(); it != edges().end(); ++it) {\n    OptimizableGraph::Edge* e = dynamic_cast< OptimizableGraph::Edge*>(*it);\n    if (e->level() != level)\n      continue;\n\n    bool verticesInEdge = true;\n    for (vector<HyperGraph::Vertex*>::const_iterator it = e->vertices().begin(); it != e->vertices().end(); ++it) {\n      if (vset.find(*it) == vset.end()) {\n        verticesInEdge = false;\n        break;\n      }\n    }\n    if (! verticesInEdge)\n      continue;\n\n    saveEdge(os, e);\n  }\n\n  return os.good();\n}\n\nbool OptimizableGraph::saveSubset(ostream& os, HyperGraph::EdgeSet& eset)\n{\n  if (!_parameters.write(os))\n    return false;\n  std::set<OptimizableGraph::Vertex*> vset;\n  for (HyperGraph::EdgeSet::const_iterator it = eset.begin(); it != eset.end(); ++it) {\n    HyperGraph::Edge* e = *it;\n    for (vector<HyperGraph::Vertex*>::const_iterator it = e->vertices().begin(); it != e->vertices().end(); ++it) {\n      OptimizableGraph::Vertex* v = static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(*it);\n      vset.insert(v);\n    }\n  }\n\n  for (std::set<OptimizableGraph::Vertex*>::const_iterator it=vset.begin(); it!=vset.end(); ++it){\n    OptimizableGraph::Vertex* v = dynamic_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(*it);\n    saveVertex(os, v);\n  }\n\n  for (HyperGraph::EdgeSet::const_iterator it = eset.begin(); it != eset.end(); ++it) {\n    OptimizableGraph::Edge* e = dynamic_cast< OptimizableGraph::Edge*>(*it);\n    saveEdge(os, e);\n  }\n\n  return os.good();\n}\n  \nvoid OptimizableGraph::addGraph(OptimizableGraph* g){\n  for (HyperGraph::VertexIDMap::iterator it=g->vertices().begin(); it!=g->vertices().end(); ++it){\n    OptimizableGraph::Vertex* v= (OptimizableGraph::Vertex*)(it->second);\n    if (vertex(v->id()))\n      continue;\n    OptimizableGraph::Vertex* v2=v->clone();\n    v2->edges().clear();\n    v2->setHessianIndex(-1);\n    addVertex(v2);\n  }\n  for (HyperGraph::EdgeSet::iterator it=g->edges().begin(); it!=g->edges().end(); ++it){\n    OptimizableGraph::Edge* e = (OptimizableGraph::Edge*)(*it);\n    OptimizableGraph::Edge* en = e->clone();\n    en->resize(e->vertices().size());\n    int cnt = 0;\n    for (vector<HyperGraph::Vertex*>::const_iterator it = e->vertices().begin(); it != e->vertices().end(); ++it) {\n      OptimizableGraph::Vertex* v = (OptimizableGraph::Vertex*) vertex((*it)->id());\n      assert(v);\n      en->setVertex(cnt++, v);\n    }\n    addEdge(en);\n  }\n}\n\nint OptimizableGraph::maxDimension() const{\n  int maxDim=0;\n  for (HyperGraph::VertexIDMap::const_iterator it=vertices().begin(); it!=vertices().end(); ++it){\n    const OptimizableGraph::Vertex* v= static_cast< const OptimizableGraph::Vertex*>(it->second);\n    maxDim = (std::max)(maxDim, v->dimension());\n  }\n  return maxDim;\n}\n\nvoid OptimizableGraph::setRenamedTypesFromString(const std::string& types)\n{\n  Factory* factory = Factory::instance();\n  vector<string> typesMap = strSplit(types, \",\");\n  for (size_t i = 0; i < typesMap.size(); ++i) {\n    vector<string> m = strSplit(typesMap[i], \"=\");\n    if (m.size() != 2) {\n      cerr << __PRETTY_FUNCTION__ << \": unable to extract type map from \" << typesMap[i] << endl;\n      continue;\n    }\n    string typeInFile = trim(m[0]);\n    string loadedType = trim(m[1]);\n    if (! factory->knowsTag(loadedType)) {\n      cerr << __PRETTY_FUNCTION__ << \": unknown type \" << loadedType << endl;\n      continue;\n    }\n\n    _renamedTypesLookup[typeInFile] = loadedType;\n  }\n\n  cerr << \"# load look up table\" << endl;\n  for (std::map<std::string, std::string>::const_iterator it = _renamedTypesLookup.begin(); it != _renamedTypesLookup.end(); ++it) {\n    cerr << \"#\\t\" << it->first << \" -> \" << it->second << endl;\n  }\n}\n\nbool OptimizableGraph::isSolverSuitable(const OptimizationAlgorithmProperty& solverProperty, const std::set<int>& vertDims_) const\n{\n  std::set<int> auxDims;\n  if (vertDims_.size() == 0) {\n    auxDims = dimensions();\n  }\n  const set<int>& vertDims = vertDims_.size() == 0 ? auxDims : vertDims_;\n  bool suitableSolver = true;\n  if (vertDims.size() == 2) {\n    if (solverProperty.requiresMarginalize) {\n      suitableSolver = vertDims.count(solverProperty.poseDim) == 1 && vertDims.count(solverProperty.landmarkDim) == 1;\n    }\n    else {\n      suitableSolver = solverProperty.poseDim == -1;\n    }\n  } else if (vertDims.size() == 1) {\n    suitableSolver = vertDims.count(solverProperty.poseDim) == 1 || solverProperty.poseDim == -1;\n  } else {\n    suitableSolver = solverProperty.poseDim == -1 && !solverProperty.requiresMarginalize;\n  }\n  return suitableSolver;\n}\n\nstd::set<int> OptimizableGraph::dimensions() const\n{\n  std::set<int> auxDims;\n  for (VertexIDMap::const_iterator it = vertices().begin(); it != vertices().end(); ++it) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v = static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(it->second);\n    auxDims.insert(v->dimension());\n  }\n  return auxDims;\n}\n\nvoid OptimizableGraph::preIteration(int iter)\n{\n  HyperGraphActionSet& actions = _graphActions[AT_PREITERATION];\n  if (actions.size() > 0) {\n    HyperGraphAction::ParametersIteration params(iter);\n    for (HyperGraphActionSet::iterator it = actions.begin(); it != actions.end(); ++it) {\n      (*(*it))(this, &params);\n    }\n  }\n}\n\nvoid OptimizableGraph::postIteration(int iter)\n{\n  HyperGraphActionSet& actions = _graphActions[AT_POSTITERATION];\n  if (actions.size() > 0) {\n    HyperGraphAction::ParametersIteration params(iter);\n    for (HyperGraphActionSet::iterator it = actions.begin(); it != actions.end(); ++it) {\n      (*(*it))(this, &params);\n    }\n  }\n}\n\nbool OptimizableGraph::addPostIterationAction(HyperGraphAction* action)\n{\n  std::pair<HyperGraphActionSet::iterator, bool> insertResult = _graphActions[AT_POSTITERATION].insert(action);\n  return insertResult.second;\n}\n\nbool OptimizableGraph::addPreIterationAction(HyperGraphAction* action)\n{\n  std::pair<HyperGraphActionSet::iterator, bool> insertResult = _graphActions[AT_PREITERATION].insert(action);\n  return insertResult.second;\n}\n\nbool OptimizableGraph::removePreIterationAction(HyperGraphAction* action)\n{\n  return _graphActions[AT_PREITERATION].erase(action) > 0;\n}\n\nbool OptimizableGraph::removePostIterationAction(HyperGraphAction* action)\n{\n  return _graphActions[AT_POSTITERATION].erase(action) > 0;\n}\n\nbool OptimizableGraph::saveVertex(std::ostream& os, OptimizableGraph::Vertex* v) const\n{\n  Factory* factory = Factory::instance();\n  string tag = factory->tag(v);\n  if (tag.size() > 0) {\n    os << tag << \" \" << v->id() << \" \";\n    v->write(os);\n    os << endl;\n    Data* d=v->userData();\n    while (d) { // write the data packet for the vertex\n      tag = factory->tag(d);\n      if (tag.size() > 0) {\n        os << tag << \" \";\n        d->write(os);\n        os << endl;\n      }\n      d=d->next();\n    }\n    if (v->fixed()) {\n      os << \"FIX \" << v->id() << endl;\n    }\n    return os.good();\n  }\n  return false;\n}\n\nbool OptimizableGraph::saveEdge(std::ostream& os, OptimizableGraph::Edge* e) const\n{\n  Factory* factory = Factory::instance();\n  string tag = factory->tag(e);\n  if (tag.size() > 0) {\n    os << tag << \" \";\n    if (_edge_has_id)\n      os << e->id() << \" \";\n    for (vector<HyperGraph::Vertex*>::const_iterator it = e->vertices().begin(); it != e->vertices().end(); ++it) {\n      OptimizableGraph::Vertex* v = static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(*it);\n      os << v->id() << \" \";\n    }\n    e->write(os);\n    os << endl;\n    return os.good();\n  }\n  return false;\n}\n\nvoid OptimizableGraph::clearParameters()\n{\n  _parameters.clear();\n}\n\nbool OptimizableGraph::verifyInformationMatrices(bool verbose) const\n{\n  bool allEdgeOk = true;\n  SelfAdjointEigenSolver<MatrixXd> eigenSolver;\n  for (OptimizableGraph::EdgeSet::const_iterator it = edges().begin(); it != edges().end(); ++it) {\n    OptimizableGraph::Edge* e = static_cast<OptimizableGraph::Edge*>(*it);\n    Eigen::MatrixXd::MapType information(e->informationData(), e->dimension(), e->dimension());\n    // test on symmetry\n    bool isSymmetric = information.transpose() == information;\n    bool okay = isSymmetric;\n    if (isSymmetric) {\n      // compute the eigenvalues\n      eigenSolver.compute(information, Eigen::EigenvaluesOnly);\n      bool isSPD = eigenSolver.eigenvalues()(0) >= 0.;\n      okay = okay && isSPD;\n    }\n    allEdgeOk = allEdgeOk && okay;\n    if (! okay) {\n      if (verbose) {\n        if (! isSymmetric)\n          cerr << \"Information Matrix for an edge is not symmetric:\";\n        else\n          cerr << \"Information Matrix for an edge is not SPD:\";\n        for (size_t i = 0; i < e->vertices().size(); ++i)\n          cerr << \" \" << e->vertex(i)->id();\n        if (isSymmetric)\n          cerr << \"\\teigenvalues: \" << eigenSolver.eigenvalues().transpose();\n        cerr << endl;\n      }\n    }\n  }\n  return allEdgeOk;\n}\n\nbool OptimizableGraph::initMultiThreading()\n{\n# if (defined G2O_OPENMP) && EIGEN_VERSION_AT_LEAST(3,1,0)\n  Eigen::initParallel();\n# endif\n  return true;\n}\n\n} // end namespace\n\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/optimizable_graph.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_AIS_OPTIMIZABLE_GRAPH_HH_\n#define G2O_AIS_OPTIMIZABLE_GRAPH_HH_\n\n#include <set>\n#include <iostream>\n#include <list>\n#include <limits>\n#include <cmath>\n#include <typeinfo>\n\n#include \"openmp_mutex.h\"\n#include \"hyper_graph.h\"\n#include \"parameter.h\"\n#include \"parameter_container.h\"\n#include \"jacobian_workspace.h\"\n\n#include \"../stuff/macros.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n  class HyperGraphAction;\n  struct OptimizationAlgorithmProperty;\n  class Cache;\n  class CacheContainer;\n  class RobustKernel;\n\n  /**\n     @addtogroup g2o\n   */\n  /**\n     This is an abstract class that represents one optimization\n     problem.  It specializes the general graph to contain special\n     vertices and edges.  The vertices represent parameters that can\n     be optimized, while the edges represent constraints.  This class\n     also provides basic functionalities to handle the backup/restore\n     of portions of the vertices.\n   */\n  struct  OptimizableGraph : public HyperGraph {\n\n    enum ActionType {\n      AT_PREITERATION, AT_POSTITERATION,\n      AT_NUM_ELEMENTS, // keep as last element\n    };\n\n    typedef std::set<HyperGraphAction*>    HyperGraphActionSet;\n\n    // forward declarations\n    class  Vertex;\n    class  Edge;\n\n    /**\n     * \\brief data packet for a vertex. Extend this class to store in the vertices\n     * the potential additional information you need (e.g. images, laser scans, ...).\n     */\n    class  Data : public HyperGraph::HyperGraphElement\n    {\n      friend struct OptimizableGraph;\n      public:\n        virtual ~Data();\n        Data();\n        //! read the data from a stream\n        virtual bool read(std::istream& is) = 0;\n        //! write the data to a stream\n        virtual bool write(std::ostream& os) const = 0;\n        virtual HyperGraph::HyperGraphElementType elementType() const { return HyperGraph::HGET_DATA;}\n        const Data* next() const {return _next;}\n        Data* next() {return _next;}\n        void setNext(Data* next_) { _next = next_; }\n      protected:\n        Data* _next; // linked list of multiple data;\n    };\n\n    /**\n     * \\brief order vertices based on their ID\n     */\n    struct  VertexIDCompare {\n      bool operator() (const Vertex* v1, const Vertex* v2) const\n      {\n        return v1->id() < v2->id();\n      }\n    };\n\n    /**\n     * \\brief order edges based on the internal ID, which is assigned to the edge in addEdge()\n     */\n    struct  EdgeIDCompare {\n      bool operator() (const Edge* e1, const Edge* e2) const\n      {\n        return e1->internalId() < e2->internalId();\n      }\n    };\n\n    //! vector container for vertices\n    typedef std::vector<OptimizableGraph::Vertex*>      VertexContainer;\n    //! vector container for edges\n    typedef std::vector<OptimizableGraph::Edge*>        EdgeContainer;\n\n    /**\n     * \\brief A general case Vertex for optimization\n     */\n    class  Vertex : public HyperGraph::Vertex {\n      private:\n        friend struct OptimizableGraph;\n      public:\n        Vertex();\n\n        //! returns a deep copy of the current vertex\n        virtual Vertex* clone() const ;\n\n        //! the user data associated with this vertex\n        const Data* userData() const { return _userData; }\n        Data* userData() { return _userData; }\n\n        void setUserData(Data* obs) { _userData = obs;}\n\tvoid addUserData(Data* obs) { \n\t  if (obs) {\n\t    obs->setNext(_userData);\n\t    _userData=obs;\n\t  }\n\t}\n\t\n        virtual ~Vertex();\n\n        //! sets the node to the origin (used in the multilevel stuff)\n        void setToOrigin() { setToOriginImpl(); updateCache();}\n\n        //! get the element from the hessian matrix\n        virtual const double& hessian(int i, int j) const = 0;\n        virtual double& hessian(int i, int j) = 0;\n        virtual double hessianDeterminant() const = 0;\n        virtual double* hessianData() = 0;\n\n        /** maps the internal matrix to some external memory location */\n        virtual void mapHessianMemory(double* d) = 0;\n\n        /**\n         * copies the b vector in the array b_\n         * @return the number of elements copied\n         */\n        virtual int copyB(double* b_) const = 0;\n\n        //! get the b vector element\n        virtual const double& b(int i) const = 0;\n        virtual double& b(int i) = 0;\n        //! return a pointer to the b vector associated with this vertex\n        virtual double* bData() = 0;\n\n        /**\n         * set the b vector part of this vertex to zero\n         */\n        virtual void clearQuadraticForm() = 0;\n\n        /**\n         * updates the current vertex with the direct solution x += H_ii\\b_ii\n         * @return the determinant of the inverted hessian\n         */\n        virtual double solveDirect(double lambda=0) = 0;\n\n        /**\n         * sets the initial estimate from an array of double\n         * Implement setEstimateDataImpl()\n         * @return true on success\n         */\n        bool setEstimateData(const double* estimate);\n\n        /**\n         * sets the initial estimate from an array of double\n         * Implement setEstimateDataImpl()\n         * @return true on success\n         */\n        bool setEstimateData(const std::vector<double>& estimate) { \n#ifndef NDEBUG\n          int dim = estimateDimension();\n          assert((dim == -1) || (estimate.size() == std::size_t(dim)));\n#endif\n          return setEstimateData(&estimate[0]);\n        };\n\n        /**\n         * writes the estimater to an array of double\n         * @returns true on success\n         */\n        virtual bool getEstimateData(double* estimate) const;\n\n        /**\n         * writes the estimater to an array of double\n         * @returns true on success\n         */\n        virtual bool getEstimateData(std::vector<double>& estimate) const {\n          int dim = estimateDimension();\n          if (dim < 0)\n            return false;\n          estimate.resize(dim);\n          return getEstimateData(&estimate[0]);\n        };\n\n        /**\n         * returns the dimension of the extended representation used by get/setEstimate(double*)\n         * -1 if it is not supported\n         */\n        virtual int estimateDimension() const;\n\n        /**\n         * sets the initial estimate from an array of double.\n         * Implement setMinimalEstimateDataImpl()\n         * @return true on success\n         */\n        bool setMinimalEstimateData(const double* estimate);\n\n        /**\n         * sets the initial estimate from an array of double.\n         * Implement setMinimalEstimateDataImpl()\n         * @return true on success\n         */\n        bool setMinimalEstimateData(const std::vector<double>& estimate) {\n#ifndef NDEBUG\n          int dim = minimalEstimateDimension();\n          assert((dim == -1) || (estimate.size() == std::size_t(dim)));\n#endif\n          return setMinimalEstimateData(&estimate[0]);\n        };\n\n        /**\n         * writes the estimate to an array of double\n         * @returns true on success\n         */\n        virtual bool getMinimalEstimateData(double* estimate) const ;\n\n        /**\n         * writes the estimate to an array of double\n         * @returns true on success\n         */\n        virtual bool getMinimalEstimateData(std::vector<double>& estimate) const {\n          int dim = minimalEstimateDimension();\n          if (dim < 0)\n            return false;\n          estimate.resize(dim);\n          return getMinimalEstimateData(&estimate[0]);\n        };\n\n        /**\n         * returns the dimension of the extended representation used by get/setEstimate(double*)\n         * -1 if it is not supported\n         */\n        virtual int minimalEstimateDimension() const;\n\n        //! backup the position of the vertex to a stack\n        virtual void push() = 0;\n\n        //! restore the position of the vertex by retrieving the position from the stack\n        virtual void pop() = 0;\n\n        //! pop the last element from the stack, without restoring the current estimate\n        virtual void discardTop() = 0;\n\n        //! return the stack size\n        virtual int stackSize() const = 0;\n\n        /**\n         * Update the position of the node from the parameters in v.\n         * Depends on the implementation of oplusImpl in derived classes to actually carry\n         * out the update.\n         * Will also call updateCache() to update the caches of depending on the vertex.\n         */\n        void oplus(const double* v)\n        {\n          oplusImpl(v);\n          updateCache();\n        }\n\n        //! temporary index of this node in the parameter vector obtained from linearization\n        int hessianIndex() const { return _hessianIndex;}\n        int G2O_ATTRIBUTE_DEPRECATED(tempIndex() const) { return hessianIndex();}\n        //! set the temporary index of the vertex in the parameter blocks\n        void setHessianIndex(int ti) { _hessianIndex = ti;}\n        void G2O_ATTRIBUTE_DEPRECATED(setTempIndex(int ti)) { setHessianIndex(ti);}\n\n        //! true => this node is fixed during the optimization\n        bool fixed() const {return _fixed;}\n        //! true => this node should be considered fixed during the optimization\n        void setFixed(bool fixed) { _fixed = fixed;}\n\n        //! true => this node is marginalized out during the optimization\n        bool marginalized() const {return _marginalized;}\n        //! true => this node should be marginalized out during the optimization\n        void setMarginalized(bool marginalized) { _marginalized = marginalized;}\n\n        //! dimension of the estimated state belonging to this node\n        int dimension() const { return _dimension;}\n\n        //! sets the id of the node in the graph be sure that the graph keeps consistent after changing the id\n        virtual void setId(int id) {_id = id;}\n\n        //! set the row of this vertex in the Hessian\n        void setColInHessian(int c) { _colInHessian = c;}\n        //! get the row of this vertex in the Hessian\n        int colInHessian() const {return _colInHessian;}\n\n        const OptimizableGraph* graph() const {return _graph;}\n\n        OptimizableGraph* graph() {return _graph;}\n\n        /**\n         * lock for the block of the hessian and the b vector associated with this vertex, to avoid\n         * race-conditions if multi-threaded.\n         */\n        void lockQuadraticForm() { _quadraticFormMutex.lock();}\n        /**\n         * unlock the block of the hessian and the b vector associated with this vertex\n         */\n        void unlockQuadraticForm() { _quadraticFormMutex.unlock();}\n\n        //! read the vertex from a stream, i.e., the internal state of the vertex\n        virtual bool read(std::istream& is) = 0;\n        //! write the vertex to a stream\n        virtual bool write(std::ostream& os) const = 0;\n\n        virtual void updateCache();\n\n        CacheContainer* cacheContainer();\n      protected:\n        OptimizableGraph* _graph;\n        Data* _userData;\n        int _hessianIndex;\n        bool _fixed;\n        bool _marginalized;\n        int _dimension;\n        int _colInHessian;\n        OpenMPMutex _quadraticFormMutex;\n\n        CacheContainer* _cacheContainer;\n\n        /**\n         * update the position of the node from the parameters in v.\n         * Implement in your class!\n         */\n        virtual void oplusImpl(const double* v) = 0;\n\n        //! sets the node to the origin (used in the multilevel stuff)\n        virtual void setToOriginImpl() = 0;\n\n        /**\n         * writes the estimater to an array of double\n         * @returns true on success\n         */\n        virtual bool setEstimateDataImpl(const double* ) { return false;}\n\n        /**\n         * sets the initial estimate from an array of double\n         * @return true on success\n         */\n        virtual bool setMinimalEstimateDataImpl(const double* ) { return false;}\n\n    };\n    \n    class  Edge: public HyperGraph::Edge {\n      private:\n        friend struct OptimizableGraph;\n      public:\n        Edge();\n        virtual ~Edge();\n        virtual Edge* clone() const;\n\n        // indicates if all vertices are fixed\n        virtual bool allVerticesFixed() const = 0;\n        \n        // computes the error of the edge and stores it in an internal structure\n        virtual void computeError() = 0;\n\n        //! sets the measurement from an array of double\n        //! @returns true on success\n        virtual bool setMeasurementData(const double* m);\n\n        //! writes the measurement to an array of double\n        //! @returns true on success\n        virtual bool getMeasurementData(double* m) const;\n\n        //! returns the dimension of the measurement in the extended representation which is used\n        //! by get/setMeasurement;\n        virtual int measurementDimension() const;\n\n        /**\n         * sets the estimate to have a zero error, based on the current value of the state variables\n         * returns false if not supported.\n         */\n        virtual bool setMeasurementFromState();\n\n        //! if NOT NULL, error of this edge will be robustifed with the kernel\n        RobustKernel* robustKernel() const { return _robustKernel;}\n        /**\n         * specify the robust kernel to be used in this edge\n         */\n        void setRobustKernel(RobustKernel* ptr);\n\n        //! returns the error vector cached after calling the computeError;\n        virtual const double* errorData() const = 0;\n        virtual double* errorData() = 0;\n\n        //! returns the memory of the information matrix, usable for example with a Eigen::Map<MatrixXd>\n        virtual const double* informationData() const = 0;\n        virtual double* informationData() = 0;\n\n        //! computes the chi2 based on the cached error value, only valid after computeError has been called.\n        virtual double chi2() const = 0;\n\n        /**\n         * Linearizes the constraint in the edge.\n         * Makes side effect on the vertices of the graph by changing\n         * the parameter vector b and the hessian blocks ii and jj.\n         * The off diagoinal block is accesed via _hessian.\n         */\n        virtual void constructQuadraticForm() = 0;\n\n        /**\n         * maps the internal matrix to some external memory location,\n         * you need to provide the memory before calling constructQuadraticForm\n         * @param d the memory location to which we map\n         * @param i index of the vertex i\n         * @param j index of the vertex j (j > i, upper triangular fashion)\n         * @param rowMajor if true, will write in rowMajor order to the block. Since EIGEN is columnMajor by default, this results in writing the transposed\n         */\n        virtual void mapHessianMemory(double* d, int i, int j, bool rowMajor) = 0;\n\n        /**\n         * Linearizes the constraint in the edge in the manifold space, and store\n         * the result in the given workspace\n         */\n        virtual void linearizeOplus(JacobianWorkspace& jacobianWorkspace) = 0;\n\n        /** set the estimate of the to vertex, based on the estimate of the from vertices in the edge. */\n        virtual void initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet& from, OptimizableGraph::Vertex* to) = 0;\n\n        /**\n         * override in your class if it's possible to initialize the vertices in certain combinations.\n         * The return value may correspond to the cost for initiliaizng the vertex but should be positive if\n         * the initialization is possible and negative if not possible.\n         */\n        virtual double initialEstimatePossible(const OptimizableGraph::VertexSet& from, OptimizableGraph::Vertex* to) { (void) from; (void) to; return -1.;}\n\n        //! returns the level of the edge\n        int level() const { return _level;}\n        //! sets the level of the edge\n        void setLevel(int l) { _level=l;}\n\n        //! returns the dimensions of the error function\n        int dimension() const { return _dimension;}\n\n        virtual Vertex* createFrom() {return 0;}\n        virtual Vertex* createTo()   {return 0;}\n\n        //! read the vertex from a stream, i.e., the internal state of the vertex\n        virtual bool read(std::istream& is) = 0;\n        //! write the vertex to a stream\n        virtual bool write(std::ostream& os) const = 0;\n\n        //! the internal ID of the edge\n        long long internalId() const { return _internalId;}\n\n        OptimizableGraph* graph();\n        const OptimizableGraph* graph() const;\n\n        bool setParameterId(int argNum, int paramId);\n        inline const Parameter* parameter(int argNo) const {return *_parameters.at(argNo);}\n        inline size_t numParameters() const {return _parameters.size();}\n        inline void resizeParameters(size_t newSize) {\n          _parameters.resize(newSize, 0); \n          _parameterIds.resize(newSize, -1);\n          _parameterTypes.resize(newSize, typeid(void*).name());\n        }\n      protected:\n        int _dimension;\n        int _level;\n        RobustKernel* _robustKernel;\n        long long _internalId;\n\n        std::vector<int> _cacheIds;\n\n        template <typename ParameterType>\n          bool installParameter(ParameterType*& p, size_t argNo, int paramId=-1){\n            if (argNo>=_parameters.size())\n              return false;\n            _parameterIds[argNo] = paramId;\n            _parameters[argNo] = (Parameter**)&p;\n            _parameterTypes[argNo] = typeid(ParameterType).name();\n            return true;\n          }\n\n        template <typename CacheType>\n          void resolveCache(CacheType*& cache, OptimizableGraph::Vertex*, \n              const std::string& _type, \n              const ParameterVector& parameters);\n\n        bool resolveParameters();\n        virtual bool resolveCaches();\n\n        std::vector<std::string> _parameterTypes;\n        std::vector<Parameter**> _parameters;\n        std::vector<int> _parameterIds;\n    };\n\n    //! returns the vertex number <i>id</i> appropriately casted\n    inline Vertex* vertex(int id) { return reinterpret_cast<Vertex*>(HyperGraph::vertex(id));}\n\n    //! returns the vertex number <i>id</i> appropriately casted\n    inline const Vertex* vertex (int id) const{ return reinterpret_cast<const Vertex*>(HyperGraph::vertex(id));}\n\n    //! empty constructor\n    OptimizableGraph();\n    virtual ~OptimizableGraph();\n\n    //! adds all edges and vertices of the graph <i>g</i> to this graph.\n    void addGraph(OptimizableGraph* g);\n \n    /**\n     * adds a new vertex. The new vertex is then \"taken\".\n     * @return false if a vertex with the same id as v is already in the graph, true otherwise.\n     */\n    virtual bool addVertex(HyperGraph::Vertex* v, Data* userData);\n    virtual bool addVertex(HyperGraph::Vertex* v) { return addVertex(v, 0);}\n\n    /**\n     * adds a new edge.\n     * The edge should point to the vertices that it is connecting (setFrom/setTo).\n     * @return false if the insertion does not work (incompatible types of the vertices/missing vertex). true otherwise.\n     */\n    virtual bool addEdge(HyperGraph::Edge* e);\n\n    //! returns the chi2 of the current configuration\n    double chi2() const;\n\n    //! return the maximum dimension of all vertices in the graph\n    int maxDimension() const;\n\n    /**\n     * iterates over all vertices and returns a set of all the vertex dimensions in the graph\n     */\n    std::set<int> dimensions() const;\n\n    /**\n     * carry out n iterations\n     * @return the number of performed iterations\n     */\n    virtual int optimize(int iterations, bool online=false);\n\n    //! called at the beginning of an iteration (argument is the number of the iteration)\n    virtual void preIteration(int);\n    //! called at the end of an iteration (argument is the number of the iteration)\n    virtual void postIteration(int);\n\n    //! add an action to be executed before each iteration\n    bool addPreIterationAction(HyperGraphAction* action);\n    //! add an action to be executed after each iteration\n    bool addPostIterationAction(HyperGraphAction* action);\n\n    //! remove an action that should no longer be execured before each iteration\n    bool removePreIterationAction(HyperGraphAction* action);\n    //! remove an action that should no longer be execured after each iteration\n    bool removePostIterationAction(HyperGraphAction* action);\n\n    //! push the estimate of all variables onto a stack\n    virtual void push();\n    //! pop (restore) the estimate of all variables from the stack\n    virtual void pop();\n    //! discard the last backup of the estimate for all variables by removing it from the stack\n    virtual void discardTop();\n\n    //! load the graph from a stream. Uses the Factory singleton for creating the vertices and edges.\n    virtual bool load(std::istream& is, bool createEdges=true);\n    bool load(const char* filename, bool createEdges=true);\n    //! save the graph to a stream. Again uses the Factory system.\n    virtual bool save(std::ostream& os, int level = 0) const;\n    //! function provided for convenience, see save() above\n    bool save(const char* filename, int level = 0) const;\n\n    \n    //! save a subgraph to a stream. Again uses the Factory system.\n    bool saveSubset(std::ostream& os, HyperGraph::VertexSet& vset, int level = 0);\n\n    //! save a subgraph to a stream. Again uses the Factory system.\n    bool saveSubset(std::ostream& os, HyperGraph::EdgeSet& eset);\n\n    //! push the estimate of a subset of the variables onto a stack\n    virtual void push(HyperGraph::VertexSet& vset);\n    //! pop (restore) the estimate a subset of the variables from the stack\n    virtual void pop(HyperGraph::VertexSet& vset);\n    //! ignore the latest stored element on the stack, remove it from the stack but do not restore the estimate\n    virtual void discardTop(HyperGraph::VertexSet& vset);\n\n    //! fixes/releases a set of vertices\n    virtual void setFixed(HyperGraph::VertexSet& vset, bool fixed);\n\n    /**\n     * set the renamed types lookup from a string, format is for example:\n     * VERTEX_CAM=VERTEX_SE3:EXPMAP,EDGE_PROJECT_P2MC=EDGE_PROJECT_XYZ:EXPMAP\n     * This will change the occurance of VERTEX_CAM in the file to VERTEX_SE3:EXPMAP\n     */\n    void setRenamedTypesFromString(const std::string& types);\n\n    /**\n     * test whether a solver is suitable for optimizing this graph.\n     * @param solverProperty the solver property to evaluate.\n     * @param vertDims should equal to the set returned by dimensions() to avoid re-evaluating.\n     */\n    bool isSolverSuitable(const OptimizationAlgorithmProperty& solverProperty, const std::set<int>& vertDims = std::set<int>()) const;\n\n    /**\n     * remove the parameters of the graph\n     */\n    virtual void clearParameters();\n\n    bool addParameter(Parameter* p) {\n      return _parameters.addParameter(p);\n    }\n\n    Parameter* parameter(int id) {\n      return _parameters.getParameter(id);\n    }\n\n    /**\n     * verify that all the information of the edges are semi positive definite, i.e.,\n     * all Eigenvalues are >= 0.\n     * @param verbose output edges with not PSD information matrix on cerr\n     * @return true if all edges have PSD information matrix\n     */\n    bool verifyInformationMatrices(bool verbose = false) const;\n\n    // helper functions to save an individual vertex\n    bool saveVertex(std::ostream& os, Vertex* v) const;\n\n    // helper functions to save an individual edge\n    bool saveEdge(std::ostream& os, Edge* e) const;\n    //! the workspace for storing the Jacobians of the graph\n    JacobianWorkspace& jacobianWorkspace() { return _jacobianWorkspace;}\n    const JacobianWorkspace& jacobianWorkspace() const { return _jacobianWorkspace;}\n\n    /**\n     * Eigen starting from version 3.1 requires that we call an initialize\n     * function, if we perform calls to Eigen from several threads.\n     * Currently, this function calls Eigen::initParallel if g2o is compiled\n     * with OpenMP support and Eigen's version is at least 3.1\n     */\n    static bool initMultiThreading();\n\n  protected:\n    std::map<std::string, std::string> _renamedTypesLookup;\n    long long _nextEdgeId;\n    std::vector<HyperGraphActionSet> _graphActions;\n\n    // do not watch this. To be removed soon, or integrated in a nice way\n    bool _edge_has_id;\n\n    ParameterContainer _parameters;\n    JacobianWorkspace _jacobianWorkspace;\n  };\n  \n  /**\n    @}\n   */\n  \n} // end namespace\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/optimization_algorithm.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"optimization_algorithm.h\"\n\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\n\nOptimizationAlgorithm::OptimizationAlgorithm() :\n  _optimizer(0)\n{\n}\n\nOptimizationAlgorithm::~OptimizationAlgorithm()\n{\n}\n\nvoid OptimizationAlgorithm::printProperties(std::ostream& os) const\n{\n  os << \"------------- Algorithm Properties -------------\"  << endl;\n  for (PropertyMap::const_iterator it = _properties.begin(); it != _properties.end(); ++it) {\n    BaseProperty* p = it->second;\n    os << it->first << \"\\t\" << p->toString() << endl;\n  }\n  os << \"------------------------------------------------\" << endl;\n}\n\nbool OptimizationAlgorithm::updatePropertiesFromString(const std::string& propString)\n{\n  return _properties.updateMapFromString(propString);\n}\n\nvoid OptimizationAlgorithm::setOptimizer(SparseOptimizer* optimizer)\n{\n  _optimizer = optimizer;\n}\n\n} // end namespace\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/optimization_algorithm.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_OPTIMIZATION_ALGORITHM_H\n#define G2O_OPTIMIZATION_ALGORITHM_H\n\n#include <vector>\n#include <utility>\n#include <iosfwd>\n\n#include \"../stuff/property.h\"\n\n#include \"hyper_graph.h\"\n#include \"sparse_block_matrix.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n  class SparseOptimizer;\n\n  /**\n   * \\brief Generic interface for a non-linear solver operating on a graph\n   */\n  class  OptimizationAlgorithm\n  {\n    public:\n      enum  SolverResult {Terminate=2, OK=1, Fail=-1};\n      OptimizationAlgorithm();\n      virtual ~OptimizationAlgorithm();\n\n      /**\n       * initialize the solver, called once before the first call to solve()\n       */\n      virtual bool init(bool online = false) = 0;\n\n      /**\n       * Solve one iteration. The SparseOptimizer running on-top will call this\n       * for the given number of iterations.\n       * @param iteration indicates the current iteration\n       */\n      virtual SolverResult solve(int iteration, bool online = false) = 0;\n\n      /**\n       * computes the block diagonal elements of the pattern specified in the input\n       * and stores them in given SparseBlockMatrix.\n       * If your solver does not support computing the marginals, return false.\n       */\n      virtual bool computeMarginals(SparseBlockMatrix<MatrixXd>& spinv, const std::vector<std::pair<int, int> >& blockIndices) = 0;\n\n      /**\n       * update the structures for online processing\n       */\n      virtual bool updateStructure(const std::vector<HyperGraph::Vertex*>& vset, const HyperGraph::EdgeSet& edges) = 0;\n\n      /**\n       * called by the optimizer if verbose. re-implement, if you want to print something\n       */\n      virtual void printVerbose(std::ostream& os) const {(void) os;};\n\n    public:\n      //! return the optimizer operating on\n      const SparseOptimizer* optimizer() const { return _optimizer;}\n      SparseOptimizer* optimizer() { return _optimizer;}\n\n      /**\n       * specify on which optimizer the solver should work on\n       */\n      void setOptimizer(SparseOptimizer* optimizer);\n\n      //! return the properties of the solver\n      const PropertyMap& properties() const { return _properties;}\n\n      /**\n       * update the properties from a string, see PropertyMap::updateMapFromString()\n       */\n      bool updatePropertiesFromString(const std::string& propString);\n      \n      /**\n       * print the properties to a stream in a human readable fashion\n       */\n      void printProperties(std::ostream& os) const;\n\n    protected:\n      SparseOptimizer* _optimizer;   ///< the optimizer the solver is working on\n      PropertyMap _properties;       ///< the properties of your solver, use this to store the parameters of your solver\n\n    private:\n      // Disable the copy constructor and assignment operator\n      OptimizationAlgorithm(const OptimizationAlgorithm&) { }\n      OptimizationAlgorithm& operator= (const OptimizationAlgorithm&) { return *this; }\n  };\n\n} // end namespace\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/optimization_algorithm_dogleg.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"optimization_algorithm_dogleg.h\"\n\n#include <iostream>\n\n#include \"../stuff/timeutil.h\"\n\n#include \"block_solver.h\"\n#include \"sparse_optimizer.h\"\n#include \"solver.h\"\n#include \"batch_stats.h\"\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\n\n  OptimizationAlgorithmDogleg::OptimizationAlgorithmDogleg(BlockSolverBase* solver) :\n    OptimizationAlgorithmWithHessian(solver)\n  {\n    _userDeltaInit = _properties.makeProperty<Property<double> >(\"initialDelta\", 1e4);\n    _maxTrialsAfterFailure = _properties.makeProperty<Property<int> >(\"maxTrialsAfterFailure\", 100);\n    _initialLambda = _properties.makeProperty<Property<double> >(\"initialLambda\", 1e-7);\n    _lamdbaFactor = _properties.makeProperty<Property<double> >(\"lambdaFactor\", 10.);\n    _delta = _userDeltaInit->value();\n    _lastStep = STEP_UNDEFINED;\n    _wasPDInAllIterations = true;\n  }\n\n  OptimizationAlgorithmDogleg::~OptimizationAlgorithmDogleg()\n  {\n  }\n\n  OptimizationAlgorithm::SolverResult OptimizationAlgorithmDogleg::solve(int iteration, bool online)\n  {\n    assert(_optimizer && \"_optimizer not set\");\n    assert(_solver->optimizer() == _optimizer && \"underlying linear solver operates on different graph\");\n    assert(dynamic_cast<BlockSolverBase*>(_solver) && \"underlying linear solver is not a block solver\");\n\n    BlockSolverBase* blockSolver = static_cast<BlockSolverBase*>(_solver);\n\n    if (iteration == 0 && !online) { // built up the CCS structure, here due to easy time measure\n      bool ok = _solver->buildStructure();\n      if (! ok) {\n        cerr << __PRETTY_FUNCTION__ << \": Failure while building CCS structure\" << endl;\n        return OptimizationAlgorithm::Fail;\n      }\n\n      // init some members to the current size of the problem\n      _hsd.resize(_solver->vectorSize());\n      _hdl.resize(_solver->vectorSize());\n      _auxVector.resize(_solver->vectorSize());\n      _delta = _userDeltaInit->value();\n      _currentLambda = _initialLambda->value();\n      _wasPDInAllIterations = true;\n    }\n\n    double t=get_monotonic_time();\n    _optimizer->computeActiveErrors();\n    G2OBatchStatistics* globalStats = G2OBatchStatistics::globalStats();\n    if (globalStats) {\n      globalStats->timeResiduals = get_monotonic_time()-t;\n      t=get_monotonic_time();\n    }\n\n    double currentChi = _optimizer->activeRobustChi2();\n\n    _solver->buildSystem();\n    if (globalStats) {\n      globalStats->timeQuadraticForm = get_monotonic_time()-t;\n    }\n\n    Eigen::VectorXd::ConstMapType b(_solver->b(), _solver->vectorSize());\n\n    // compute alpha\n    _auxVector.setZero();\n    blockSolver->multiplyHessian(_auxVector.data(), _solver->b());\n    double bNormSquared = b.squaredNorm();\n    double alpha = bNormSquared / _auxVector.dot(b);\n\n    _hsd = alpha * b;\n    double hsdNorm = _hsd.norm();\n    double hgnNorm = -1.;\n\n    bool solvedGaussNewton = false;\n    bool goodStep = false;\n    int& numTries = _lastNumTries;\n    numTries = 0;\n    do {\n      ++numTries;\n\n      if (! solvedGaussNewton) {\n        const double minLambda = 1e-12;\n        const double maxLambda = 1e3;\n        solvedGaussNewton = true;\n        // apply a damping factor to enforce positive definite Hessian, if the matrix appeared\n        // to be not positive definite in at least one iteration before.\n        // We apply a damping factor to obtain a PD matrix.\n        bool solverOk = false;\n        while(!solverOk) {\n          if (! _wasPDInAllIterations)\n            _solver->setLambda(_currentLambda, true);   // add _currentLambda to the diagonal\n          solverOk = _solver->solve();\n          if (! _wasPDInAllIterations)\n            _solver->restoreDiagonal();\n          _wasPDInAllIterations = _wasPDInAllIterations && solverOk;\n          if (! _wasPDInAllIterations) {\n            // simple strategy to control the damping factor\n            if (solverOk) {\n              _currentLambda = std::max(minLambda, _currentLambda / (0.5 * _lamdbaFactor->value()));\n            } else {\n              _currentLambda *= _lamdbaFactor->value();\n              if (_currentLambda > maxLambda) {\n                _currentLambda = maxLambda;\n                return Fail;\n              }\n            }\n          }\n        }\n        if (!solverOk) {\n          return Fail;\n        }\n        hgnNorm = Eigen::VectorXd::ConstMapType(_solver->x(), _solver->vectorSize()).norm();\n      }\n\n      Eigen::VectorXd::ConstMapType hgn(_solver->x(), _solver->vectorSize());\n      assert(hgnNorm >= 0. && \"Norm of the GN step is not computed\");\n\n      if (hgnNorm < _delta) {\n        _hdl = hgn;\n        _lastStep = STEP_GN;\n      }\n      else if (hsdNorm > _delta) {\n        _hdl = _delta / hsdNorm * _hsd;\n        _lastStep = STEP_SD;\n      } else {\n        _auxVector = hgn - _hsd;  // b - a\n        double c = _hsd.dot(_auxVector);\n        double bmaSquaredNorm = _auxVector.squaredNorm();\n        double beta;\n        if (c <= 0.)\n          beta = (-c + sqrt(c*c + bmaSquaredNorm * (_delta*_delta - _hsd.squaredNorm()))) / bmaSquaredNorm;\n        else {\n          double hsdSqrNorm = _hsd.squaredNorm();\n          beta = (_delta*_delta - hsdSqrNorm) / (c + sqrt(c*c + bmaSquaredNorm * (_delta*_delta - hsdSqrNorm)));\n        }\n        assert(beta > 0. && beta < 1 && \"Error while computing beta\");\n        _hdl = _hsd + beta * (hgn - _hsd);\n        _lastStep = STEP_DL;\n        assert(_hdl.norm() < _delta + 1e-5 && \"Computed step does not correspond to the trust region\");\n      }\n\n      // compute the linear gain\n      _auxVector.setZero();\n      blockSolver->multiplyHessian(_auxVector.data(), _hdl.data());\n      double linearGain = -1 * (_auxVector.dot(_hdl)) + 2 * (b.dot(_hdl));\n\n      // apply the update and see what happens\n      _optimizer->push();\n      _optimizer->update(_hdl.data());\n      _optimizer->computeActiveErrors();\n      double newChi = _optimizer-> activeRobustChi2();\n      double nonLinearGain = currentChi - newChi;\n      if (fabs(linearGain) < 1e-12)\n        linearGain = 1e-12;\n      double rho = nonLinearGain / linearGain;\n      //cerr << PVAR(nonLinearGain) << \" \" << PVAR(linearGain) << \" \" << PVAR(rho) << endl;\n      if (rho > 0) { // step is good and will be accepted\n        _optimizer->discardTop();\n        goodStep = true;\n      } else { // recover previous state\n        _optimizer->pop();\n      }\n\n      // update trust region based on the step quality\n      if (rho > 0.75)\n        _delta = std::max(_delta, 3. * _hdl.norm());\n      else if (rho < 0.25)\n        _delta *= 0.5;\n    } while (!goodStep && numTries < _maxTrialsAfterFailure->value());\n    if (numTries == _maxTrialsAfterFailure->value() || !goodStep)\n      return Terminate;\n    return OK;\n  }\n\n  void OptimizationAlgorithmDogleg::printVerbose(std::ostream& os) const\n  {\n    os\n      << \"\\t Delta= \" << _delta\n      << \"\\t step= \" << stepType2Str(_lastStep)\n      << \"\\t tries= \" << _lastNumTries;\n    if (! _wasPDInAllIterations)\n      os << \"\\t lambda= \" << _currentLambda;\n  }\n\n  const char* OptimizationAlgorithmDogleg::stepType2Str(int stepType)\n  {\n    switch (stepType) {\n      case STEP_SD: return \"Descent\";\n      case STEP_GN: return \"GN\";\n      case STEP_DL: return \"Dogleg\";\n      default: return \"Undefined\";\n    }\n  }\n\n} // end namespace\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/optimization_algorithm_dogleg.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_OPTIMIZATION_ALGORITHM_DOGLEG_H\n#define G2O_OPTIMIZATION_ALGORITHM_DOGLEG_H\n\n#include \"optimization_algorithm_with_hessian.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n  class BlockSolverBase;\n\n  /**\n   * \\brief Implementation of Powell's Dogleg Algorithm\n   */\n  class  OptimizationAlgorithmDogleg : public OptimizationAlgorithmWithHessian\n  {\n    public:\n      /** \\brief type of the step to take */\n      enum {\n        STEP_UNDEFINED,\n        STEP_SD, STEP_GN, STEP_DL\n      };\n\n    public:\n      /**\n       * construct the Dogleg algorithm, which will use the given Solver for solving the\n       * linearized system.\n       */\n      explicit OptimizationAlgorithmDogleg(BlockSolverBase* solver);\n      virtual ~OptimizationAlgorithmDogleg();\n\n      virtual SolverResult solve(int iteration, bool online = false);\n\n      virtual void printVerbose(std::ostream& os) const;\n\n      //! return the type of the last step taken by the algorithm\n      int lastStep() const { return _lastStep;}\n      //! return the diameter of the trust region\n      double trustRegion() const { return _delta;}\n\n      //! convert the type into an integer\n      static const char* stepType2Str(int stepType);\n\n    protected:\n      // parameters\n      Property<int>* _maxTrialsAfterFailure;\n      Property<double>* _userDeltaInit;\n      // damping to enforce positive definite matrix\n      Property<double>* _initialLambda;\n      Property<double>* _lamdbaFactor;\n\n      Eigen::VectorXd _hsd;         ///< steepest decent step\n      Eigen::VectorXd _hdl;         ///< final dogleg step\n      Eigen::VectorXd _auxVector;   ///< auxilary vector used to perform multiplications or other stuff\n\n      double _currentLambda;        ///< the damping factor to force positive definite matrix\n      double _delta;                ///< trust region\n      int _lastStep;                ///< type of the step taken by the algorithm\n      bool _wasPDInAllIterations;   ///< the matrix we solve was positive definite in all iterations -> if not apply damping\n      int _lastNumTries;\n  };\n\n} // end namespace\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/optimization_algorithm_factory.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"optimization_algorithm_factory.h\"\n\n#include <iostream>\n#include <typeinfo>\n#include <cassert>\n\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\n\n  AbstractOptimizationAlgorithmCreator::AbstractOptimizationAlgorithmCreator(const OptimizationAlgorithmProperty& p) :\n    _property(p)\n  {\n  }\n\n  OptimizationAlgorithmFactory* OptimizationAlgorithmFactory::factoryInstance = 0;\n\n  OptimizationAlgorithmFactory::OptimizationAlgorithmFactory()\n  {\n  }\n\n  OptimizationAlgorithmFactory::~OptimizationAlgorithmFactory()\n  {\n    for (CreatorList::iterator it = _creator.begin(); it != _creator.end(); ++it)\n      delete *it;\n  }\n\n  OptimizationAlgorithmFactory* OptimizationAlgorithmFactory::instance()\n  {\n    if (factoryInstance == 0) {\n      factoryInstance = new OptimizationAlgorithmFactory;\n    }\n    return factoryInstance;\n  }\n\n  void OptimizationAlgorithmFactory::registerSolver(AbstractOptimizationAlgorithmCreator* c)\n  {\n    const string& name = c->property().name;\n    CreatorList::iterator foundIt = findSolver(name);\n    if (foundIt != _creator.end()) {\n      _creator.erase(foundIt);\n      cerr << \"SOLVER FACTORY WARNING: Overwriting Solver creator \" << name << endl;\n      assert(0);\n    }\n    _creator.push_back(c);\n  }\n\n  void OptimizationAlgorithmFactory::unregisterSolver(AbstractOptimizationAlgorithmCreator* c)\n  {\n    const string& name = c->property().name;\n    CreatorList::iterator foundIt = findSolver(name);\n    if (foundIt != _creator.end()) {\n      delete *foundIt;\n      _creator.erase(foundIt);\n    }\n  }\n\n  OptimizationAlgorithm* OptimizationAlgorithmFactory::construct(const std::string& name, OptimizationAlgorithmProperty& solverProperty) const\n  {\n    CreatorList::const_iterator foundIt = findSolver(name);\n    if (foundIt != _creator.end()) {\n      solverProperty = (*foundIt)->property();\n      return (*foundIt)->construct();\n    }\n    cerr << \"SOLVER FACTORY WARNING: Unable to create solver \" << name << endl;\n    return 0;\n  }\n\n  void OptimizationAlgorithmFactory::destroy()\n  {\n    delete factoryInstance;\n    factoryInstance = 0;\n  }\n\n  void OptimizationAlgorithmFactory::listSolvers(std::ostream& os) const\n  {\n    size_t solverNameColumnLength = 0;\n    for (CreatorList::const_iterator it = _creator.begin(); it != _creator.end(); ++it)\n      solverNameColumnLength = std::max(solverNameColumnLength, (*it)->property().name.size());\n    solverNameColumnLength += 4;\n\n    for (CreatorList::const_iterator it = _creator.begin(); it != _creator.end(); ++it) {\n      const OptimizationAlgorithmProperty& sp = (*it)->property();\n      os << sp.name;\n      for (size_t i = sp.name.size(); i < solverNameColumnLength; ++i)\n        os << ' ';\n      os << sp.desc << endl;\n    }\n  }\n\n  OptimizationAlgorithmFactory::CreatorList::const_iterator OptimizationAlgorithmFactory::findSolver(const std::string& name) const\n  {\n    for (CreatorList::const_iterator it = _creator.begin(); it != _creator.end(); ++it) {\n      const OptimizationAlgorithmProperty& sp = (*it)->property();\n      if (sp.name == name)\n        return it;\n    }\n    return _creator.end();\n  }\n\n  OptimizationAlgorithmFactory::CreatorList::iterator OptimizationAlgorithmFactory::findSolver(const std::string& name)\n  {\n    for (CreatorList::iterator it = _creator.begin(); it != _creator.end(); ++it) {\n      const OptimizationAlgorithmProperty& sp = (*it)->property();\n      if (sp.name == name)\n        return it;\n    }\n    return _creator.end();\n  }\n\n} // end namespace\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/optimization_algorithm_factory.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_OPTMIZATION_ALGORITHM_PROPERTY_H\n#define G2O_OPTMIZATION_ALGORITHM_PROPERTY_H\n\n#include \"../../config.h\"\n#include \"../stuff/misc.h\"\n#include \"optimization_algorithm_property.h\"\n\n#include <list>\n#include <iostream>\n#include <typeinfo>\n\n\n// define to get some verbose output\n//#define G2O_DEBUG_OPTIMIZATION_ALGORITHM_FACTORY\n\nnamespace g2o {\n\n  // forward decl\n  class  OptimizationAlgorithm;\n  class  SparseOptimizer;\n\n  /**\n   * \\brief base for allocating an optimization algorithm\n   *\n   * Allocating a solver for a given optimizer. The method construct() has to be\n   * implemented in your derived class to allocate the desired solver.\n   */\n  class  AbstractOptimizationAlgorithmCreator\n  {\n    public:\n      AbstractOptimizationAlgorithmCreator(const OptimizationAlgorithmProperty& p);\n      virtual ~AbstractOptimizationAlgorithmCreator() { }\n      //! allocate a solver operating on optimizer, re-implement for your creator\n      virtual OptimizationAlgorithm* construct() = 0;\n      //! return the properties of the solver\n      const OptimizationAlgorithmProperty& property() const { return _property;}\n    protected:\n      OptimizationAlgorithmProperty _property;\n  };\n  \n  /**\n   * \\brief create solvers based on their short name\n   *\n   * Factory to allocate solvers based on their short name.\n   * The Factory is implemented as a sigleton and the single\n   * instance can be accessed via the instance() function.\n   */\n  class  OptimizationAlgorithmFactory\n  {\n    public:\n      typedef std::list<AbstractOptimizationAlgorithmCreator*>      CreatorList;\n\n      //! return the instance\n      static OptimizationAlgorithmFactory* instance();\n\n      //! free the instance\n      static void destroy();\n\n      /**\n       * register a specific creator for allocating a solver\n       */\n      void registerSolver(AbstractOptimizationAlgorithmCreator* c);\n\n      /**\n       * unregister a specific creator for allocating a solver\n       */\n      void unregisterSolver(AbstractOptimizationAlgorithmCreator* c);\n      \n      /**\n       * construct a solver based on its name, e.g., var, fix3_2_cholmod\n       */\n      OptimizationAlgorithm* construct(const std::string& tag, OptimizationAlgorithmProperty& solverProperty) const;\n\n      //! list the known solvers into a stream\n      void listSolvers(std::ostream& os) const;\n\n      //! return the underlying list of creators\n      const CreatorList& creatorList() const { return _creator;}\n\n    protected:\n      OptimizationAlgorithmFactory();\n      ~OptimizationAlgorithmFactory();\n\n      CreatorList _creator;\n\n      CreatorList::const_iterator findSolver(const std::string& name) const;\n      CreatorList::iterator findSolver(const std::string& name);\n\n    private:\n      static OptimizationAlgorithmFactory* factoryInstance;\n  };\n\n  class RegisterOptimizationAlgorithmProxy\n  {\n    public:\n      RegisterOptimizationAlgorithmProxy(AbstractOptimizationAlgorithmCreator* c)\n      {\n        _creator = c;\n#ifdef G2O_DEBUG_OPTIMIZATION_ALGORITHM_FACTORY\n        std::cout << __FUNCTION__ << \": Registering \" << _creator->property().name << \" of type \" << typeid(*_creator).name() << std::endl;\n#endif\n        OptimizationAlgorithmFactory::instance()->registerSolver(c);\n      }\n\n      ~RegisterOptimizationAlgorithmProxy()\n      {\n#ifdef G2O_DEBUG_OPTIMIZATION_ALGORITHM_FACTORY\n        std::cout << __FUNCTION__ << \": Unregistering \" << _creator->property().name << std::endl;\n#endif\n        OptimizationAlgorithmFactory::instance()->unregisterSolver(_creator);\n      }\n    private:\n      AbstractOptimizationAlgorithmCreator* _creator;\n  };\n\n}\n\n#if defined _MSC_VER && defined G2O_SHARED_LIBS\n#  define G2O_OAF_EXPORT __declspec(dllexport)\n#  define G2O_OAF_IMPORT __declspec(dllimport)\n#else\n#  define G2O_OAF_EXPORT\n#  define G2O_OAF_IMPORT\n#endif\n\n#define G2O_REGISTER_OPTIMIZATION_LIBRARY(libraryname) \\\n    extern \"C\" void G2O_OAF_EXPORT g2o_optimization_library_##libraryname(void) {}\n\n#define G2O_USE_OPTIMIZATION_LIBRARY(libraryname) \\\n    extern \"C\" void G2O_OAF_IMPORT g2o_optimization_library_##libraryname(void); \\\n    static g2o::ForceLinker g2o_force_optimization_algorithm_library_##libraryname(g2o_optimization_library_##libraryname);\n\n#define G2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(optimizername, instance) \\\n    extern \"C\" void G2O_OAF_EXPORT g2o_optimization_algorithm_##optimizername(void) {} \\\n    static g2o::RegisterOptimizationAlgorithmProxy g_optimization_algorithm_proxy_##optimizername(instance);\n\n#define G2O_USE_OPTIMIZATION_ALGORITHM(optimizername) \\\n    extern \"C\" void G2O_OAF_IMPORT g2o_optimization_algorithm_##optimizername(void); \\\n    static g2o::ForceLinker g2o_force_optimization_algorithm_link_##optimizername(g2o_optimization_algorithm_##optimizername);\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/optimization_algorithm_gauss_newton.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"optimization_algorithm_gauss_newton.h\"\n\n#include <iostream>\n\n#include \"../stuff/timeutil.h\"\n#include \"../stuff/macros.h\"\n\n#include \"solver.h\"\n#include \"batch_stats.h\"\n#include \"sparse_optimizer.h\"\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\n\n  OptimizationAlgorithmGaussNewton::OptimizationAlgorithmGaussNewton(Solver* solver) :\n    OptimizationAlgorithmWithHessian(solver)\n  {\n  }\n\n  OptimizationAlgorithmGaussNewton::~OptimizationAlgorithmGaussNewton()\n  {\n  }\n\n  OptimizationAlgorithm::SolverResult OptimizationAlgorithmGaussNewton::solve(int iteration, bool online)\n  {\n    assert(_optimizer && \"_optimizer not set\");\n    assert(_solver->optimizer() == _optimizer && \"underlying linear solver operates on different graph\");\n    bool ok = true;\n    \n    //here so that correct component for max-mixtures can be computed before the build structure\n    double t=get_monotonic_time();\n    _optimizer->computeActiveErrors();\n    G2OBatchStatistics* globalStats = G2OBatchStatistics::globalStats();\n    if (globalStats) {\n      globalStats->timeResiduals = get_monotonic_time()-t;\n    }\n    \n    if (iteration == 0 && !online) { // built up the CCS structure, here due to easy time measure\n      ok = _solver->buildStructure();\n      if (! ok) {\n        cerr << __PRETTY_FUNCTION__ << \": Failure while building CCS structure\" << endl;\n        return OptimizationAlgorithm::Fail;\n      }\n    }\n\n    t=get_monotonic_time();\n    _solver->buildSystem();\n    if (globalStats) {\n      globalStats->timeQuadraticForm = get_monotonic_time()-t;\n      t=get_monotonic_time();\n    }\n\n    ok = _solver->solve();\n    if (globalStats) {\n      globalStats->timeLinearSolution = get_monotonic_time()-t;\n      t=get_monotonic_time();\n    }\n\n    _optimizer->update(_solver->x());\n    if (globalStats) {\n      globalStats->timeUpdate = get_monotonic_time()-t;\n    }\n    if (ok)\n      return OK;\n    else\n      return Fail;\n  }\n\n  void OptimizationAlgorithmGaussNewton::printVerbose(std::ostream& os) const\n  {\n    os\n      << \"\\t schur= \" << _solver->schur();\n  }\n\n} // end namespace\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/optimization_algorithm_gauss_newton.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_OPTIMIZATION_ALGORITHM_GAUSS_NEWTON_H\n#define G2O_OPTIMIZATION_ALGORITHM_GAUSS_NEWTON_H\n\n#include \"optimization_algorithm_with_hessian.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n  /**\n   * \\brief Implementation of the Gauss Newton Algorithm\n   */\n  class  OptimizationAlgorithmGaussNewton : public OptimizationAlgorithmWithHessian\n  {\n    public:\n      /**\n       * construct the Gauss Newton algorithm, which use the given Solver for solving the\n       * linearized system.\n       */\n      explicit OptimizationAlgorithmGaussNewton(Solver* solver);\n      virtual ~OptimizationAlgorithmGaussNewton();\n\n      virtual SolverResult solve(int iteration, bool online = false);\n\n      virtual void printVerbose(std::ostream& os) const;\n  };\n\n} // end namespace\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/optimization_algorithm_levenberg.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n// Modified Raul Mur Artal (2014)\n// - Stop criterium (solve function)\n\n#include \"optimization_algorithm_levenberg.h\"\n\n#include <iostream>\n\n#include \"../stuff/timeutil.h\"\n\n#include \"sparse_optimizer.h\"\n#include \"solver.h\"\n#include \"batch_stats.h\"\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\n\n  OptimizationAlgorithmLevenberg::OptimizationAlgorithmLevenberg(Solver* solver) :\n    OptimizationAlgorithmWithHessian(solver)\n  {\n    _currentLambda = -1.;\n    _tau = 1e-5;\n    _goodStepUpperScale = 2./3.;\n    _goodStepLowerScale = 1./3.;\n    _userLambdaInit = _properties.makeProperty<Property<double> >(\"initialLambda\", 0.);\n    _maxTrialsAfterFailure = _properties.makeProperty<Property<int> >(\"maxTrialsAfterFailure\", 10);\n    _ni=2.;\n    _levenbergIterations = 0;\n    _nBad = 0;\n  }\n\n  OptimizationAlgorithmLevenberg::~OptimizationAlgorithmLevenberg()\n  {\n  }\n\n  OptimizationAlgorithm::SolverResult OptimizationAlgorithmLevenberg::solve(int iteration, bool online)\n  {\n    assert(_optimizer && \"_optimizer not set\");\n    assert(_solver->optimizer() == _optimizer && \"underlying linear solver operates on different graph\");\n\n    if (iteration == 0 && !online) { // built up the CCS structure, here due to easy time measure\n      bool ok = _solver->buildStructure();\n      if (! ok) {\n        cerr << __PRETTY_FUNCTION__ << \": Failure while building CCS structure\" << endl;\n        return OptimizationAlgorithm::Fail;\n      }\n    }\n\n    double t=get_monotonic_time();\n    _optimizer->computeActiveErrors();\n    G2OBatchStatistics* globalStats = G2OBatchStatistics::globalStats();\n    if (globalStats) {\n      globalStats->timeResiduals = get_monotonic_time()-t;\n      t=get_monotonic_time();\n    }\n\n    double currentChi = _optimizer->activeRobustChi2();\n    double tempChi=currentChi;\n\n    double iniChi = currentChi;\n\n    _solver->buildSystem();\n    if (globalStats) {\n      globalStats->timeQuadraticForm = get_monotonic_time()-t;\n    }\n\n    // core part of the Levenbarg algorithm\n    if (iteration == 0) {       \n      _currentLambda = computeLambdaInit();\n      _ni = 2;\n      _nBad = 0;\n    }\n\n    double rho=0;\n    int& qmax = _levenbergIterations;\n    qmax = 0;\n    do {\n      _optimizer->push();\n      if (globalStats) {\n        globalStats->levenbergIterations++;\n        t=get_monotonic_time();\n      }\n      // update the diagonal of the system matrix\n      _solver->setLambda(_currentLambda, true);\n      bool ok2 = _solver->solve();\n      if (globalStats) {\n        globalStats->timeLinearSolution+=get_monotonic_time()-t;\n        t=get_monotonic_time();\n      }\n      _optimizer->update(_solver->x());\n      if (globalStats) {\n        globalStats->timeUpdate = get_monotonic_time()-t;\n      }\n\n      // restore the diagonal\n      _solver->restoreDiagonal();\n\n      _optimizer->computeActiveErrors();\n      tempChi = _optimizer->activeRobustChi2();\n\n      if (! ok2)\n        tempChi=std::numeric_limits<double>::max();\n\n      rho = (currentChi-tempChi);\n      double scale = computeScale();\n      scale += 1e-3; // make sure it's non-zero :)\n      rho /=  scale;\n\n      if (rho>0 && g2o_isfinite(tempChi)){ // last step was good\n        double alpha = 1.-pow((2*rho-1),3);\n        // crop lambda between minimum and maximum factors\n        alpha = (std::min)(alpha, _goodStepUpperScale);\n        double scaleFactor = (std::max)(_goodStepLowerScale, alpha);\n        _currentLambda *= scaleFactor;\n        _ni = 2;\n        currentChi=tempChi;\n        _optimizer->discardTop();\n      } else {\n        _currentLambda*=_ni;\n        _ni*=2;\n        _optimizer->pop(); // restore the last state before trying to optimize\n      }\n      qmax++;\n    } while (rho<0 && qmax < _maxTrialsAfterFailure->value() && ! _optimizer->terminate());\n\n    if (qmax == _maxTrialsAfterFailure->value() || rho==0)\n      return Terminate;\n\n    //Stop criterium (Raul)\n    if((iniChi-currentChi)*1e3<iniChi)\n        _nBad++;\n    else\n        _nBad=0;\n\n    if(_nBad>=3)\n        return Terminate;\n\n    return OK;\n  }\n\n  double OptimizationAlgorithmLevenberg::computeLambdaInit() const\n  {\n    if (_userLambdaInit->value() > 0)\n      return _userLambdaInit->value();\n    double maxDiagonal=0.;\n    for (size_t k = 0; k < _optimizer->indexMapping().size(); k++) {\n      OptimizableGraph::Vertex* v = _optimizer->indexMapping()[k];\n      assert(v);\n      int dim = v->dimension();\n      for (int j = 0; j < dim; ++j){\n        maxDiagonal = std::max(fabs(v->hessian(j,j)),maxDiagonal);\n      }\n    }\n    return _tau*maxDiagonal;\n  }\n\n  double OptimizationAlgorithmLevenberg::computeScale() const\n  {\n    double scale = 0.;\n    for (size_t j=0; j < _solver->vectorSize(); j++){\n      scale += _solver->x()[j] * (_currentLambda * _solver->x()[j] + _solver->b()[j]);\n    }\n    return scale;\n  }\n\n  void OptimizationAlgorithmLevenberg::setMaxTrialsAfterFailure(int max_trials)\n  {\n    _maxTrialsAfterFailure->setValue(max_trials);\n  }\n\n  void OptimizationAlgorithmLevenberg::setUserLambdaInit(double lambda)\n  {\n    _userLambdaInit->setValue(lambda);\n  }\n\n  void OptimizationAlgorithmLevenberg::printVerbose(std::ostream& os) const\n  {\n    os\n      << \"\\t schur= \" << _solver->schur()\n      << \"\\t lambda= \" << FIXED(_currentLambda)\n      << \"\\t levenbergIter= \" << _levenbergIterations;\n  }\n\n} // end namespace\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/optimization_algorithm_levenberg.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SOLVER_LEVENBERG_H\n#define G2O_SOLVER_LEVENBERG_H\n\n#include \"optimization_algorithm_with_hessian.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n  /**\n   * \\brief Implementation of the Levenberg Algorithm\n   */\n  class  OptimizationAlgorithmLevenberg : public OptimizationAlgorithmWithHessian\n  {\n    public:\n      /**\n       * construct the Levenberg algorithm, which will use the given Solver for solving the\n       * linearized system.\n       */\n      explicit OptimizationAlgorithmLevenberg(Solver* solver);\n      virtual ~OptimizationAlgorithmLevenberg();\n\n      virtual SolverResult solve(int iteration, bool online = false);\n\n      virtual void printVerbose(std::ostream& os) const;\n\n      //! return the currently used damping factor\n      double currentLambda() const { return _currentLambda;}\n\n      //! the number of internal iteration if an update step increases chi^2 within Levenberg-Marquardt\n      void setMaxTrialsAfterFailure(int max_trials);\n\n      //! get the number of inner iterations for Levenberg-Marquardt\n      int maxTrialsAfterFailure() const { return _maxTrialsAfterFailure->value();}\n\n      //! return the lambda set by the user, if < 0 the SparseOptimizer will compute the initial lambda\n      double userLambdaInit() {return _userLambdaInit->value();}\n      //! specify the initial lambda used for the first iteraion, if not given the SparseOptimizer tries to compute a suitable value\n      void setUserLambdaInit(double lambda);\n\n      //! return the number of levenberg iterations performed in the last round\n      int levenbergIteration() { return _levenbergIterations;}\n\n    protected:\n      // Levenberg parameters\n      Property<int>* _maxTrialsAfterFailure;\n      Property<double>* _userLambdaInit;\n      double _currentLambda;\n      double _tau;\n      double _goodStepLowerScale; ///< lower bound for lambda decrease if a good LM step\n      double _goodStepUpperScale; ///< upper bound for lambda decrease if a good LM step\n      double _ni;\n      int _levenbergIterations;   ///< the numer of levenberg iterations performed to accept the last step\n      //RAUL\n      int _nBad;\n\n      /**\n       * helper for Levenberg, this function computes the initial damping factor, if the user did not\n       * specify an own value, see setUserLambdaInit()\n       */\n      double computeLambdaInit() const;\n      double computeScale() const;\n\n  };\n\n} // end namespace\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/optimization_algorithm_property.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_OPTIMIZATION_ALGORITHM_PROPERTY_H\n#define G2O_OPTIMIZATION_ALGORITHM_PROPERTY_H\n\n#include <string>\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief describe the properties of a solver\n */\nstruct  OptimizationAlgorithmProperty\n{\n  std::string name;           ///< name of the solver, e.g., var\n  std::string desc;           ///< short description of the solver\n  std::string type;           ///< type of solver, e.g., \"CSparse Cholesky\", \"PCG\"\n  bool requiresMarginalize;   ///< whether the solver requires marginalization of landmarks\n  int poseDim;                ///< dimension of the pose vertices (-1 if variable)\n  int landmarkDim;            ///< dimension of the landmar vertices (-1 if variable)\n  OptimizationAlgorithmProperty() :\n    name(), desc(), type(), requiresMarginalize(false), poseDim(-1), landmarkDim(-1)\n  {\n  }\n  OptimizationAlgorithmProperty(const std::string& name_, const std::string& desc_, const std::string& type_, bool requiresMarginalize_, int poseDim_, int landmarkDim_) :\n    name(name_), desc(desc_), type(type_), requiresMarginalize(requiresMarginalize_), poseDim(poseDim_), landmarkDim(landmarkDim_)\n  {\n  }\n};\n\n} // end namespace\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/optimization_algorithm_with_hessian.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"optimization_algorithm_with_hessian.h\"\n\n#include \"solver.h\"\n#include \"optimizable_graph.h\"\n#include \"sparse_optimizer.h\"\n\n#include <iostream>\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\n\n  OptimizationAlgorithmWithHessian::OptimizationAlgorithmWithHessian(Solver* solver) :\n    OptimizationAlgorithm(),\n    _solver(solver)\n  {\n    _writeDebug = _properties.makeProperty<Property<bool> >(\"writeDebug\", true);\n  }\n\n  OptimizationAlgorithmWithHessian::~OptimizationAlgorithmWithHessian()\n  {\n    delete _solver;\n  }\n\n  bool OptimizationAlgorithmWithHessian::init(bool online)\n  {\n    assert(_optimizer && \"_optimizer not set\");\n    assert(_solver && \"Solver not set\");\n    _solver->setWriteDebug(_writeDebug->value());\n    bool useSchur=false;\n    for (OptimizableGraph::VertexContainer::const_iterator it=_optimizer->activeVertices().begin(); it!=_optimizer->activeVertices().end(); ++it) {\n      OptimizableGraph::Vertex* v= *it;\n      if (v->marginalized()){\n        useSchur=true;\n        break;\n      }\n    }\n    if (useSchur){\n      if  (_solver->supportsSchur())\n        _solver->setSchur(true);\n    } else {\n      if  (_solver->supportsSchur())\n        _solver->setSchur(false);\n    }\n\n    bool initState = _solver->init(_optimizer, online);\n    return initState;\n  }\n\n  bool OptimizationAlgorithmWithHessian::computeMarginals(SparseBlockMatrix<MatrixXd>& spinv, const std::vector<std::pair<int, int> >& blockIndices)\n  {\n    return _solver ? _solver->computeMarginals(spinv, blockIndices) : false;\n  }\n\n  bool OptimizationAlgorithmWithHessian::buildLinearStructure()\n  {\n    return _solver ? _solver->buildStructure() : false;\n  }\n\n  void OptimizationAlgorithmWithHessian::updateLinearSystem()\n  {\n    if (_solver)\n      _solver->buildSystem();\n  }\n\n  bool OptimizationAlgorithmWithHessian::updateStructure(const std::vector<HyperGraph::Vertex*>& vset, const HyperGraph::EdgeSet& edges)\n  {\n    return _solver ? _solver->updateStructure(vset, edges) : false;\n  }\n\n  void OptimizationAlgorithmWithHessian::setWriteDebug(bool writeDebug)\n  {\n    _writeDebug->setValue(writeDebug);\n  }\n\n} // end namespace\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/optimization_algorithm_with_hessian.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_OPTIMIZATION_ALGORITHM_WITH_HESSIAN_H\n#define G2O_OPTIMIZATION_ALGORITHM_WITH_HESSIAN_H\n\n#include \"optimization_algorithm.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n  class Solver;\n\n  /**\n   * \\brief Base for solvers operating on the approximated Hessian, e.g., Gauss-Newton, Levenberg\n   */\n  class  OptimizationAlgorithmWithHessian : public OptimizationAlgorithm\n  {\n    public:\n      explicit OptimizationAlgorithmWithHessian(Solver* solver);\n      virtual ~OptimizationAlgorithmWithHessian();\n\n      virtual bool init(bool online = false);\n\n      virtual bool computeMarginals(SparseBlockMatrix<MatrixXd>& spinv, const std::vector<std::pair<int, int> >& blockIndices);\n\n      virtual bool buildLinearStructure();\n\n      virtual void updateLinearSystem();\n\n      virtual bool updateStructure(const std::vector<HyperGraph::Vertex*>& vset, const HyperGraph::EdgeSet& edges);\n\n      //! return the underlying solver used to solve the linear system\n      Solver* solver() { return _solver;}\n\n      /**\n       * write debug output of the Hessian if system is not positive definite\n       */\n      virtual void setWriteDebug(bool writeDebug);\n      virtual bool writeDebug() const { return _writeDebug->value();}\n\n    protected:\n      Solver* _solver;\n      Property<bool>* _writeDebug;\n\n  };\n\n}// end namespace\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/parameter.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"parameter.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n  Parameter::Parameter() : _id(-1)\n  {\n  }\n\n  void Parameter::setId(int id_)\n  {\n    _id = id_;\n  }\n  \n} // end namespace\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/parameter.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_GRAPH_PARAMETER_HH_\n#define G2O_GRAPH_PARAMETER_HH_\n\n#include <iosfwd>\n\n#include \"hyper_graph.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n    class  Parameter : public HyperGraph::HyperGraphElement\n    {\n      public:\n        Parameter();\n        virtual ~Parameter() {};\n        //! read the data from a stream\n        virtual bool read(std::istream& is) = 0;\n        //! write the data to a stream\n        virtual bool write(std::ostream& os) const = 0;\n        int id() const {return _id;}\n        void setId(int id_);\n        virtual HyperGraph::HyperGraphElementType elementType() const { return HyperGraph::HGET_PARAMETER;}\n      protected:\n        int _id;\n    };\n\n    typedef std::vector<Parameter*> ParameterVector;\n\n} // end namespace\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/parameter_container.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"parameter_container.h\"\n\n#include <iostream>\n\n#include \"factory.h\"\n#include \"parameter.h\"\n\n#include \"../stuff/macros.h\"\n#include \"../stuff/color_macros.h\"\n#include \"../stuff/string_tools.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n  using namespace std;\n\n  ParameterContainer::ParameterContainer(bool isMainStorage_) :\n    _isMainStorage(isMainStorage_)\n  {\n  }\n\n  void ParameterContainer::clear() {\n    if (!_isMainStorage)\n      return;\n    for (iterator it = begin(); it!=end(); it++){\n      delete it->second;\n    }\n    BaseClass::clear();\n  }\n\n  ParameterContainer::~ParameterContainer(){\n    clear();\n  }\n\n  bool ParameterContainer::addParameter(Parameter* p){\n    if (p->id()<0)\n      return false;\n    iterator it=find(p->id());\n    if (it!=end())\n      return false;\n    insert(make_pair(p->id(), p));\n    return true;\n  }\n\n  Parameter* ParameterContainer::getParameter(int id) {\n    iterator it=find(id);\n    if (it==end())\n      return 0;\n    return it->second;\n  }\n\n  Parameter* ParameterContainer::detachParameter(int id){\n    iterator it=find(id);\n    if (it==end())\n      return 0;\n    Parameter* p=it->second;\n    erase(it);\n    return p;\n  }\n  \n  bool ParameterContainer::write(std::ostream& os) const{\n    Factory* factory = Factory::instance();\n    for (const_iterator it=begin(); it!=end(); it++){\n      os << factory->tag(it->second) << \" \";\n      os << it->second->id() << \" \";\n      it->second->write(os);\n      os << endl;\n    }\n    return true;\n  }\n\n  bool ParameterContainer::read(std::istream& is, const std::map<std::string, std::string>* _renamedTypesLookup){\n    stringstream currentLine;\n    string token;\n\n    Factory* factory = Factory::instance();\n    HyperGraph::GraphElemBitset elemBitset;\n    elemBitset[HyperGraph::HGET_PARAMETER] = 1;\n    \n    while (1) {\n      int bytesRead = readLine(is, currentLine);\n      if (bytesRead == -1)\n        break;\n      currentLine >> token;\n      if (bytesRead == 0 || token.size() == 0 || token[0] == '#')\n        continue;\n      if (_renamedTypesLookup && _renamedTypesLookup->size()>0){\n\tmap<string, string>::const_iterator foundIt = _renamedTypesLookup->find(token);\n\tif (foundIt != _renamedTypesLookup->end()) {\n\t  token = foundIt->second;\n\t}\n      }\n\n      HyperGraph::HyperGraphElement* element = factory->construct(token, elemBitset);\n      if (! element) // not a parameter or otherwise unknown tag\n        continue;\n      assert(element->elementType() == HyperGraph::HGET_PARAMETER && \"Should be a param\");\n\n      Parameter* p = static_cast<Parameter*>(element);\n      int pid;\n      currentLine >> pid;\n      p->setId(pid);\n      bool r = p->read(currentLine);\n      if (! r) {\n        cerr << __PRETTY_FUNCTION__ << \": Error reading data \" << token << \" for parameter \" << pid << endl;\n        delete p;\n      } else {\n        if (! addParameter(p) ){\n          cerr << __PRETTY_FUNCTION__ << \": Parameter of type:\" << token << \" id:\" << pid << \" already defined\" << endl;\n        }\n      }\n    } // while read line\n    \n    return true;\n  }\n  \n} // end namespace\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/parameter_container.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_GRAPH_PARAMETER_CONTAINER_HH_\n#define G2O_GRAPH_PARAMETER_CONTAINER_HH_\n\n#include <iosfwd>\n#include <map>\n#include <string>\n\nnamespace g2o {\n    \n    class Parameter;\n\n    /**\n     * \\brief map id to parameters\n     */\n    class ParameterContainer : protected std::map<int, Parameter*> \n    {\n    public:\n      typedef std::map<int, Parameter*> BaseClass;\n\n      /**\n       * create a container for the parameters.\n       * @param isMainStorage_ pointers to the parameters are owned by this container, i.e., freed in its constructor\n       */\n      ParameterContainer(bool isMainStorage_=true);\n      virtual ~ParameterContainer();\n      //! add parameter to the container\n      bool addParameter(Parameter* p);\n      //! return a parameter based on its ID\n      Parameter* getParameter(int id);\n      //! remove a parameter from the container, i.e., the user now owns the pointer\n      Parameter* detachParameter(int id);\n      //! read parameters from a stream\n      virtual bool read(std::istream& is, const std::map<std::string, std::string>* renamedMap =0);\n      //! write the data to a stream\n      virtual bool write(std::ostream& os) const;\n      bool isMainStorage() const {return _isMainStorage;}\n      void clear();\n\n      // stuff of the base class that should re-appear\n      using BaseClass::size;\n\n    protected:\n      bool _isMainStorage;\n    };\n\n} // end namespace\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/robust_kernel.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"robust_kernel.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nRobustKernel::RobustKernel() :\n  _delta(1.)\n{\n}\n\nRobustKernel::RobustKernel(double delta) :\n  _delta(delta)\n{\n}\n\nvoid RobustKernel::setDelta(double delta)\n{\n  _delta = delta;\n}\n\n} // end namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/robust_kernel.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_ROBUST_KERNEL_H\n#define G2O_ROBUST_KERNEL_H\n\n#ifdef _MSC_VER\n#include <memory>\n#else\n#include <tr1/memory>\n#endif\n#include <Eigen/Core>\n\n\nnamespace g2o {\n\n  /**\n   * \\brief base for all robust cost functions\n   *\n   * Note in all the implementations for the other cost functions the e in the\n   * funtions corresponds to the sqaured errors, i.e., the robustification\n   * functions gets passed the squared error.\n   *\n   * e.g. the robustified least squares function is\n   *\n   * chi^2 = sum_{e} rho( e^T Omega e )\n   */\n  class  RobustKernel\n  {\n    public:\n      RobustKernel();\n      explicit RobustKernel(double delta);\n      virtual ~RobustKernel() {}\n      /**\n       * compute the scaling factor for a error:\n       * The error is e^T Omega e\n       * The output rho is\n       * rho[0]: The actual scaled error value\n       * rho[1]: First derivative of the scaling function\n       * rho[2]: Second derivative of the scaling function\n       */\n      virtual void robustify(double squaredError, Eigen::Vector3d& rho) const = 0;\n\n      /**\n       * set the window size of the error. A squared error above delta^2 is considered\n       * as outlier in the data.\n       */\n      virtual void setDelta(double delta);\n      double delta() const { return _delta;}\n\n    protected:\n      double _delta;\n  };\n  typedef std::tr1::shared_ptr<RobustKernel> RobustKernelPtr;\n\n} // end namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/robust_kernel_factory.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"robust_kernel_factory.h\"\n#include \"robust_kernel.h\"\n\n#include <cassert>\n\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\n\nRobustKernelFactory* RobustKernelFactory::factoryInstance = 0;\n\nRobustKernelFactory::RobustKernelFactory()\n{\n}\n\nRobustKernelFactory::~RobustKernelFactory()\n{\n  for (CreatorMap::iterator it = _creator.begin(); it != _creator.end(); ++it) {\n    delete it->second;\n  }\n  _creator.clear();\n}\n\nRobustKernelFactory* RobustKernelFactory::instance()\n{\n  if (factoryInstance == 0) {\n    factoryInstance = new RobustKernelFactory;\n  }\n\n  return factoryInstance;\n}\n\nvoid RobustKernelFactory::registerRobustKernel(const std::string& tag, AbstractRobustKernelCreator* c)\n{\n  CreatorMap::const_iterator foundIt = _creator.find(tag);\n  if (foundIt != _creator.end()) {\n    cerr << \"RobustKernelFactory WARNING: Overwriting robust kernel tag \" << tag << endl;\n    assert(0);\n  }\n\n  _creator[tag] = c;\n}\n\nvoid RobustKernelFactory::unregisterType(const std::string& tag)\n{\n  CreatorMap::iterator tagPosition = _creator.find(tag);\n  if (tagPosition != _creator.end()) {\n    AbstractRobustKernelCreator* c = tagPosition->second;\n    delete c;\n    _creator.erase(tagPosition);\n  }\n}\n\nRobustKernel* RobustKernelFactory::construct(const std::string& tag) const\n{\n  CreatorMap::const_iterator foundIt = _creator.find(tag);\n  if (foundIt != _creator.end()) {\n    return foundIt->second->construct();\n  }\n  return 0;\n}\n\nAbstractRobustKernelCreator* RobustKernelFactory::creator(const std::string& tag) const\n{\n  CreatorMap::const_iterator foundIt = _creator.find(tag);\n  if (foundIt != _creator.end()) {\n    return foundIt->second;\n  }\n  return 0;\n}\n\nvoid RobustKernelFactory::fillKnownKernels(std::vector<std::string>& types) const\n{\n  types.clear();\n  for (CreatorMap::const_iterator it = _creator.begin(); it != _creator.end(); ++it)\n    types.push_back(it->first);\n}\n\nvoid RobustKernelFactory::destroy()\n{\n  delete factoryInstance;\n  factoryInstance = 0;\n}\n\n} // end namespace\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/robust_kernel_factory.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_ROBUST_KERNEL_FACTORY_H\n#define G2O_ROBUST_KERNEL_FACTORY_H\n\n#include \"../stuff/misc.h\"\n\n#include <string>\n#include <map>\n#include <vector>\n#include <iostream>\n\nnamespace g2o {\n\n  class RobustKernel;\n\n    /**\n   * \\brief Abstract interface for allocating a robust kernel\n   */\n  class  AbstractRobustKernelCreator\n  {\n    public:\n      /**\n       * create a hyper graph element. Has to implemented in derived class.\n       */\n      virtual RobustKernel* construct() = 0;\n      virtual ~AbstractRobustKernelCreator() { }\n  };\n\n  /**\n   * \\brief templatized creator class which creates graph elements\n   */\n  template <typename T>\n  class RobustKernelCreator : public AbstractRobustKernelCreator\n  {\n    public:\n      RobustKernel* construct() { return new T;}\n  };\n\n  /**\n   * \\brief create robust kernels based on their human readable name\n   */\n  class  RobustKernelFactory\n  {\n    public:\n\n      //! return the instance\n      static RobustKernelFactory* instance();\n\n      //! free the instance\n      static void destroy();\n\n      /**\n       * register a tag for a specific creator\n       */\n      void registerRobustKernel(const std::string& tag, AbstractRobustKernelCreator* c);\n\n      /**\n       * unregister a tag for a specific creator\n       */\n      void unregisterType(const std::string& tag);\n\n      /**\n       * construct a robust kernel based on its tag\n       */\n      RobustKernel* construct(const std::string& tag) const;\n\n      /**\n       * return the creator for a specific tag\n       */\n      AbstractRobustKernelCreator* creator(const std::string& tag) const;\n\n      /**\n       * get a list of all known robust kernels\n       */\n      void fillKnownKernels(std::vector<std::string>& types) const;\n\n    protected:\n\n      typedef std::map<std::string, AbstractRobustKernelCreator*>              CreatorMap;\n      RobustKernelFactory();\n      ~RobustKernelFactory();\n\n      CreatorMap _creator;     ///< look-up map for the existing creators\n\n    private:\n      static RobustKernelFactory* factoryInstance;\n  };\n\n  template<typename T>\n  class RegisterRobustKernelProxy\n  {\n    public:\n      RegisterRobustKernelProxy(const std::string& name) : _name(name)\n      {\n        RobustKernelFactory::instance()->registerRobustKernel(_name, new RobustKernelCreator<T>());\n      }\n\n      ~RegisterRobustKernelProxy()\n      {\n        RobustKernelFactory::instance()->unregisterType(_name);\n      }\n\n    private:\n      std::string _name;\n  };\n\n#if defined _MSC_VER && defined G2O_SHARED_LIBS\n#  define G2O_ROBUST_KERNEL_FACTORY_EXPORT __declspec(dllexport)\n#  define G2O_ROBUST_KERNEL_FACTORY_IMPORT __declspec(dllimport)\n#else\n#  define G2O_ROBUST_KERNEL_FACTORY_EXPORT\n#  define G2O_ROBUST_KERNEL_FACTORY_IMPORT\n#endif\n\n  // These macros are used to automate registering of robust kernels and forcing linkage\n#define G2O_REGISTER_ROBUST_KERNEL(name, classname) \\\n    extern \"C\" void G2O_ROBUST_KERNEL_FACTORY_EXPORT g2o_robust_kernel_##classname(void) {} \\\n    static g2o::RegisterRobustKernelProxy<classname> g_robust_kernel_proxy_##classname(#name);\n\n#define G2O_USE_ROBUST_KERNEL(classname) \\\n    extern \"C\" void G2O_ROBUST_KERNEL_FACTORY_IMPORT g2o_robust_kernel_##classname(void); \\\n    static g2o::TypeFunctionProxy proxy_##classname(g2o_robust_kernel_##classname);\n\n} // end namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/robust_kernel_impl.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"robust_kernel_impl.h\"\n#include \"robust_kernel_factory.h\"\n\n#include <cmath>\n\nnamespace g2o {\n\nRobustKernelScaleDelta::RobustKernelScaleDelta(const RobustKernelPtr& kernel, double delta) :\n  RobustKernel(delta),\n  _kernel(kernel)\n{\n}\n\nRobustKernelScaleDelta::RobustKernelScaleDelta(double delta) :\n  RobustKernel(delta)\n{\n}\n\nvoid RobustKernelScaleDelta::setKernel(const RobustKernelPtr& ptr)\n{\n  _kernel = ptr;\n}\n\nvoid RobustKernelScaleDelta::robustify(double error, Eigen::Vector3d& rho) const\n{\n  if (_kernel.get()) {\n    double dsqr = _delta * _delta;\n    double dsqrReci = 1. / dsqr;\n    _kernel->robustify(dsqrReci * error, rho);\n    rho[0] *= dsqr;\n    rho[2] *= dsqrReci;\n  } else { // no robustification\n    rho[0] = error;\n    rho[1] = 1.;\n    rho[2] = 0.;\n  }\n}\n\nvoid RobustKernelHuber::setDelta(double delta)\n{\n\tdsqr = delta*delta;\n\t_delta = delta;\n}\n\n\nvoid RobustKernelHuber::setDeltaSqr(const double &delta, const double &deltaSqr)\n{\n\tdsqr = deltaSqr;\n\t_delta = delta;\n}\n\nvoid RobustKernelHuber::robustify(double e, Eigen::Vector3d& rho) const\n{\n  //dsqr = _delta * _delta;\n  if (e <= dsqr) { // inlier\n    rho[0] = e;\n    rho[1] = 1.;\n    rho[2] = 0.;\n  } else { // outlier\n    double sqrte = sqrt(e); // absolut value of the error\n    rho[0] = 2*sqrte*_delta - dsqr; // rho(e)   = 2 * delta * e^(1/2) - delta^2\n    rho[1] = _delta / sqrte;        // rho'(e)  = delta / sqrt(e)\n    rho[2] = - 0.5 * rho[1] / e;    // rho''(e) = -1 / (2*e^(3/2)) = -1/2 * (delta/e) / e\n  }\n}\n\nvoid RobustKernelTukey::setDeltaSqr(const double &deltaSqr, const double &inv)\n{\n _deltaSqr = deltaSqr;\n _invDeltaSqr = inv;\n \n}\n\nvoid RobustKernelTukey::robustify(double e, Eigen::Vector3d& rho) const\n{\n  if (e <= _deltaSqr) { // inlier\n    double factor = e*_invDeltaSqr;\n    double d = 1-factor;\n    double dd = d*d;\n    rho[0] = _deltaSqr*(1-dd*d);\n    rho[1] = 3*dd;\n    rho[2] = -6*_invDeltaSqr*d;\n  } else { // outlier\n    rho[0] = _deltaSqr; // rho(e)   = delta^2\n    rho[1] = 0.;\n    rho[2] = 0.;   \n  }\n}\n\nvoid RobustKernelPseudoHuber::robustify(double e2, Eigen::Vector3d& rho) const\n{\n  double dsqr = _delta * _delta;\n  double dsqrReci = 1. / dsqr;\n  double aux1 = dsqrReci * e2 + 1.0;\n  double aux2 = sqrt(aux1);\n  rho[0] = 2 * dsqr * (aux2 - 1);\n  rho[1] = 1. / aux2;\n  rho[2] = -0.5 * dsqrReci * rho[1] / aux1;\n}\n\nvoid RobustKernelCauchy::robustify(double e2, Eigen::Vector3d& rho) const\n{\n  double dsqr = _delta * _delta;\n  double dsqrReci = 1. / dsqr;\n  double aux = dsqrReci * e2 + 1.0;\n  rho[0] = dsqr * log(aux);\n  rho[1] = 1. / aux;\n  rho[2] = -dsqrReci * std::pow(rho[1], 2); \n}\n\nvoid RobustKernelSaturated::robustify(double e2, Eigen::Vector3d& rho) const\n{\n  double dsqr = _delta * _delta;\n  if (e2 <= dsqr) { // inlier\n    rho[0] = e2;\n    rho[1] = 1.;\n    rho[2] = 0.;\n  } else { // outlier\n    rho[0] = dsqr;\n    rho[1] = 0.;\n    rho[2] = 0.;\n  }\n}\n\n//delta is used as $phi$\nvoid RobustKernelDCS::robustify(double e2, Eigen::Vector3d& rho) const\n{\n  const double& phi = _delta;\n  double scale = (2.0*phi)/(phi+e2);\n  if(scale>=1.0)\n    scale = 1.0;\n\n  rho[0] = scale*e2*scale;\n  rho[1] = (scale*scale);\n  rho[2] = 0;    \n}\n\n\n// register the kernel to their factory\nG2O_REGISTER_ROBUST_KERNEL(Huber, RobustKernelHuber)\nG2O_REGISTER_ROBUST_KERNEL(Tukey, RobustKernelTukey)\nG2O_REGISTER_ROBUST_KERNEL(PseudoHuber, RobustKernelPseudoHuber)\nG2O_REGISTER_ROBUST_KERNEL(Cauchy, RobustKernelCauchy)\nG2O_REGISTER_ROBUST_KERNEL(Saturated, RobustKernelSaturated)\nG2O_REGISTER_ROBUST_KERNEL(DCS, RobustKernelDCS)\n\n} // end namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/robust_kernel_impl.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_ROBUST_KERNEL_IMPL_H\n#define G2O_ROBUST_KERNEL_IMPL_H\n\n#include \"robust_kernel.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n  /**\n   * \\brief scale a robust kernel to another delta (window size)\n   *\n   * Scales a robust kernel to another window size. Useful, in case if\n   * one implements a kernel which only is designed for a fixed window\n   * size.\n   */\n  class  RobustKernelScaleDelta : public RobustKernel\n  {\n    public:\n      /**\n       * construct the scaled kernel ontop of another kernel which might be shared accross\n       * several scaled kernels\n       */\n      explicit RobustKernelScaleDelta(const RobustKernelPtr& kernel, double delta = 1.);\n      explicit RobustKernelScaleDelta(double delta = 1.);\n\n      //! return the underlying kernel\n      const RobustKernelPtr kernel() const { return _kernel;}\n      //! use another kernel for the underlying operation\n      void setKernel(const RobustKernelPtr& ptr);\n\n      void robustify(double error, Eigen::Vector3d& rho) const;\n\n    protected:\n      RobustKernelPtr _kernel;\n  };\n\n  /**\n   * \\brief Huber Cost Function\n   *\n   * Loss function as described by Huber\n   * See http://en.wikipedia.org/wiki/Huber_loss_function\n   *\n   * If e^(1/2) < d\n   * rho(e) = e\n   *\n   * else\n   *\n   *               1/2    2\n   * rho(e) = 2 d e    - d\n   */\n  class  RobustKernelHuber : public RobustKernel\n  {\n    public:\n      virtual void setDelta(double delta);\n      virtual void setDeltaSqr(const double &delta, const double &deltaSqr);\n      virtual void robustify(double e2, Eigen::Vector3d& rho) const;\n\n    private:\n      float dsqr;\n  };\n\n   /**\n   * \\brief Tukey Cost Function\n   *\n   *\n   * If e^(1/2) < d\n   * rho(e) = delta2(1-(1-e/delta2)^3)\n   *\n   * else\n   *              \n   * rho(e) = delta2\n   */\n  class  RobustKernelTukey : public RobustKernel\n  {\n    public:\n\n      virtual void setDeltaSqr(const double &deltaSqr, const double &inv);\n      virtual void robustify(double e2, Eigen::Vector3d& rho) const;\n    private:\n      float _deltaSqr;\n      float _invDeltaSqr;\n  };\n\n\n  /**\n   * \\brief Pseudo Huber Cost Function\n   *\n   * The smooth pseudo huber cost function:\n   * See http://en.wikipedia.org/wiki/Huber_loss_function\n   *\n   *    2       e\n   * 2 d  (sqrt(-- + 1) - 1)\n   *             2\n   *            d\n   */\n  class  RobustKernelPseudoHuber : public RobustKernel\n  {\n    public:\n      virtual void robustify(double e2, Eigen::Vector3d& rho) const;\n  };\n\n  /**\n   * \\brief Cauchy cost function\n   *\n   *  2     e\n   * d  log(-- + 1)\n   *         2\n   *        d\n   */\n  class  RobustKernelCauchy : public RobustKernel\n  {\n    public:\n      virtual void robustify(double e2, Eigen::Vector3d& rho) const;\n  };\n\n  /**\n   * \\brief Saturated cost function.\n   *\n   * The error is at most delta^2\n   */\n  class  RobustKernelSaturated : public RobustKernel\n  {\n    public:\n      virtual void robustify(double e2, Eigen::Vector3d& rho) const;\n  };\n\n  /**\n   * \\brief Dynamic covariance scaling - DCS\n   *  \n   * See paper Robust Map Optimization from Agarwal et al.  ICRA 2013\n   *\n   * delta is used as $phi$\n   */\n  class  RobustKernelDCS : public RobustKernel\n  {\n    public:\n      virtual void robustify(double e2, Eigen::Vector3d& rho) const;\n  };\n\n} // end namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/solver.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"solver.h\"\n\n#include <cstring>\n#include <algorithm>\n\nnamespace g2o {\n\nSolver::Solver() :\n  _optimizer(0), _x(0), _b(0), _xSize(0), _maxXSize(0),\n  _isLevenberg(false), _additionalVectorSpace(0)\n{\n}\n\nSolver::~Solver()\n{\n  delete[] _x;\n  delete[] _b;\n}\n\nvoid Solver::resizeVector(size_t sx)\n{\n  size_t oldSize = _xSize;\n  _xSize = sx;\n  sx += _additionalVectorSpace; // allocate some additional space if requested\n  if (_maxXSize < sx) {\n    _maxXSize = 2*sx;\n    delete[] _x;\n    _x = new double[_maxXSize];\n#ifndef NDEBUG\n    memset(_x, 0, _maxXSize * sizeof(double));\n#endif\n    if (_b) { // backup the former b, might still be needed for online processing\n      memcpy(_x, _b, oldSize * sizeof(double));\n      delete[] _b;\n      _b = new double[_maxXSize];\n      std::swap(_b, _x);\n    } else {\n      _b = new double[_maxXSize];\n#ifndef NDEBUG\n      memset(_b, 0, _maxXSize * sizeof(double));\n#endif\n    }\n  }\n}\n\nvoid Solver::setOptimizer(SparseOptimizer* optimizer)\n{\n  _optimizer = optimizer;\n}\n\nvoid Solver::setLevenberg(bool levenberg)\n{\n  _isLevenberg = levenberg;\n}\n\nvoid Solver::setAdditionalVectorSpace(size_t s)\n{\n  _additionalVectorSpace = s;\n}\n\n} // end namespace\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/solver.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SOLVER_H\n#define G2O_SOLVER_H\n\n#include \"hyper_graph.h\"\n#include \"batch_stats.h\"\n#include \"sparse_block_matrix.h\"\n#include <cstddef>\n\nnamespace g2o {\n\n\n  class SparseOptimizer;\n\n  /**\n   * \\brief Generic interface for a sparse solver operating on a graph which solves one iteration of the linearized objective function\n   */\n  class  Solver\n  {\n    public:\n      Solver();\n      virtual ~Solver();\n\n    public:\n      /**\n       * initialize the solver, called once before the first iteration\n       */\n      virtual bool init(SparseOptimizer* optimizer, bool online = false) = 0;\n\n      /**\n       * build the structure of the system\n       */\n      virtual bool buildStructure(bool zeroBlocks = false) = 0;\n      /**\n       * update the structures for online processing\n       */\n      virtual bool updateStructure(const std::vector<HyperGraph::Vertex*>& vset, const HyperGraph::EdgeSet& edges) = 0;\n      /**\n       * build the current system\n       */\n      virtual bool buildSystem() = 0;\n\n      /**\n       * solve Ax = b\n       */\n      virtual bool solve() = 0;\n\n      /**\n       * computes the block diagonal elements of the pattern specified in the input\n       * and stores them in given SparseBlockMatrix\n       */\n      virtual bool computeMarginals(SparseBlockMatrix<MatrixXd>& spinv, const std::vector<std::pair<int, int> >& blockIndices) = 0;\n\n      /**\n       * update the system while performing Levenberg, i.e., modifying the diagonal\n       * components of A by doing += lambda along the main diagonal of the Matrix.\n       * Note that this function may be called with a positive and a negative lambda.\n       * The latter is used to undo a former modification.\n       * If backup is true, then the solver should store a backup of the diagonal, which\n       * can be restored by restoreDiagonal()\n       */\n      virtual bool setLambda(double lambda, bool backup = false) = 0;\n\n      /**\n       * restore a previosly made backup of the diagonal\n       */\n      virtual void restoreDiagonal() = 0;\n\n      //! return x, the solution vector\n      double* x() { return _x;}\n      const double* x() const { return _x;}\n      //! return b, the right hand side of the system\n      double* b() { return _b;}\n      const double* b() const { return _b;}\n\n      //! return the size of the solution vector (x) and b\n      size_t vectorSize() const { return _xSize;}\n\n      //! the optimizer (graph) on which the solver works\n      SparseOptimizer* optimizer() const { return _optimizer;}\n      void setOptimizer(SparseOptimizer* optimizer);\n\n      //! the system is Levenberg-Marquardt\n      bool levenberg() const { return _isLevenberg;}\n      void setLevenberg(bool levenberg);\n\n      /**\n       * does this solver support the Schur complement for solving a system consisting of poses and\n       * landmarks. Re-implemement in a derived solver, if your solver supports it.\n       */\n      virtual bool supportsSchur() {return false;}\n\n      //! should the solver perform the schur complement or not\n      virtual bool schur()=0;\n      virtual void setSchur(bool s)=0;\n\n      size_t additionalVectorSpace() const { return _additionalVectorSpace;}\n      void setAdditionalVectorSpace(size_t s);\n\n      /**\n       * write debug output of the Hessian if system is not positive definite\n       */\n      virtual void setWriteDebug(bool) = 0;\n      virtual bool writeDebug() const = 0;\n\n      //! write the hessian to disk using the specified file name\n      virtual bool saveHessian(const std::string& /*fileName*/) const = 0;\n\n    protected:\n      SparseOptimizer* _optimizer;\n      double* _x;\n      double* _b;\n      size_t _xSize, _maxXSize;\n      bool _isLevenberg; ///< the system we gonna solve is a Levenberg-Marquardt system\n      size_t _additionalVectorSpace;\n\n      void resizeVector(size_t sx);\n\n    private:\n      // Disable the copy constructor and assignment operator\n      Solver(const Solver&) { }\n      Solver& operator= (const Solver&) { return *this; }\n  };\n} // end namespace\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/sparse_block_matrix.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SPARSE_BLOCK_MATRIX_\n#define G2O_SPARSE_BLOCK_MATRIX_\n\n#include <map>\n#include <vector>\n#include <fstream>\n#include <iostream>\n#include <iomanip>\n#include <cassert>\n#include <Eigen/Core>\n\n#include \"sparse_block_matrix_ccs.h\"\n#include \"matrix_structure.h\"\n#include \"matrix_operations.h\"\n#include \"../../config.h\"\n\nnamespace g2o {\n  using namespace Eigen;\n/**\n * \\brief Sparse matrix which uses blocks\n *\n * Template class that specifies a sparse block matrix.  A block\n * matrix is a sparse matrix made of dense blocks.  These blocks\n * cannot have a random pattern, but follow a (variable) grid\n * structure. This structure is specified by a partition of the rows\n * and the columns of the matrix.  The blocks are represented by the\n * Eigen::Matrix structure, thus they can be statically or dynamically\n * allocated. For efficiency reasons it is convenient to allocate them\n * statically, when possible. A static block matrix has all blocks of\n * the same size, and the size of the block is specified by the\n * template argument.  If this is not the case, and you have different\n * block sizes than you have to use a dynamic-block matrix (default\n * template argument).  \n */\ntemplate <class MatrixType = MatrixXd >\nclass SparseBlockMatrix {\n\n  public:\n    //! this is the type of the elementary block, it is an Eigen::Matrix.\n    typedef MatrixType SparseMatrixBlock;\n\n    //! columns of the matrix\n    inline int cols() const {return _colBlockIndices.size() ? _colBlockIndices.back() : 0;}\n    //! rows of the matrix\n    inline int rows() const {return _rowBlockIndices.size() ? _rowBlockIndices.back() : 0;}\n\n    typedef std::map<int, SparseMatrixBlock*> IntBlockMap;\n\n    /**\n     * constructs a sparse block matrix having a specific layout\n     * @param rbi: array of int containing the row layout of the blocks. \n     * the component i of the array should contain the index of the first row of the block i+1.\n     * @param rbi: array of int containing the column layout of the blocks. \n     *  the component i of the array should contain the index of the first col of the block i+1.\n     * @param rb: number of row blocks\n     * @param cb: number of col blocks\n     * @param hasStorage: set it to true if the matrix \"owns\" the blocks, thus it deletes it on destruction.\n     * if false the matrix is only a \"view\" over an existing structure.\n     */\n    SparseBlockMatrix( const int * rbi, const int* cbi, int rb, int cb, bool hasStorage=true);\n\n    SparseBlockMatrix();\n\n    ~SparseBlockMatrix();\n\n    \n    //! this zeroes all the blocks. If dealloc=true the blocks are removed from memory\n    void clear(bool dealloc=false) ;\n\n    //! returns the block at location r,c. if alloc=true he block is created if it does not exist\n    SparseMatrixBlock* block(int r, int c, bool alloc=false);\n    //! returns the block at location r,c\n    const SparseMatrixBlock* block(int r, int c) const;\n\n    //! how many rows does the block at block-row r has?\n    inline int rowsOfBlock(int r) const { return r ? _rowBlockIndices[r] - _rowBlockIndices[r-1] : _rowBlockIndices[0] ; }\n\n    //! how many cols does the block at block-col c has?\n    inline int colsOfBlock(int c) const { return c ? _colBlockIndices[c] - _colBlockIndices[c-1] : _colBlockIndices[0]; }\n\n    //! where does the row at block-row r starts?\n    inline int rowBaseOfBlock(int r) const { return r ? _rowBlockIndices[r-1] : 0 ; }\n\n    //! where does the col at block-col r starts?\n    inline int colBaseOfBlock(int c) const { return c ? _colBlockIndices[c-1] : 0 ; }\n\n    //! number of non-zero elements\n    size_t nonZeros() const; \n    //! number of allocated blocks\n    size_t nonZeroBlocks() const; \n\n    //! deep copy of a sparse-block-matrix;\n    SparseBlockMatrix* clone() const ;\n\n    /**\n     * returns a view or a copy of the block matrix\n     * @param rmin: starting block row\n     * @param rmax: ending  block row\n     * @param cmin: starting block col\n     * @param cmax: ending  block col\n     * @param alloc: if true it makes a deep copy, if false it creates a view.\n     */\n    SparseBlockMatrix*  slice(int rmin, int rmax, int cmin, int cmax, bool alloc=true) const;\n\n    //! transposes a block matrix, The transposed type should match the argument false on failure\n    template <class MatrixTransposedType>\n    bool transpose(SparseBlockMatrix<MatrixTransposedType>*& dest) const;\n\n    //! adds the current matrix to the destination\n    bool add(SparseBlockMatrix<MatrixType>*& dest) const ;\n\n    //! dest = (*this) *  M\n    template <class MatrixResultType, class MatrixFactorType>\n    bool multiply(SparseBlockMatrix<MatrixResultType> *& dest, const SparseBlockMatrix<MatrixFactorType>* M) const;\n\n    //! dest = (*this) *  src\n    void multiply(double*& dest, const double* src) const;\n\n    /**\n     * compute dest = (*this) *  src\n     * However, assuming that this is a symmetric matrix where only the upper triangle is stored\n     */\n    void multiplySymmetricUpperTriangle(double*& dest, const double* src) const;\n\n    //! dest = M * (*this)\n    void rightMultiply(double*& dest, const double* src) const;\n\n    //! *this *= a\n    void scale( double a);\n\n    /**\n     * writes in dest a block permutaton specified by pinv.\n     * @param pinv: array such that new_block[i] = old_block[pinv[i]]\n     */\n    bool symmPermutation(SparseBlockMatrix<MatrixType>*& dest, const int* pinv, bool onlyUpper=false) const;\n\n    /**\n     * fill the CCS arrays of a matrix, arrays have to be allocated beforehand\n     */\n    int fillCCS(int* Cp, int* Ci, double* Cx, bool upperTriangle = false) const;\n\n    /**\n     * fill the CCS arrays of a matrix, arrays have to be allocated beforehand. This function only writes\n     * the values and assumes that column and row structures have already been written.\n     */\n    int fillCCS(double* Cx, bool upperTriangle = false) const;\n\n    //! exports the non zero blocks in the structure matrix ms\n    void fillBlockStructure(MatrixStructure& ms) const;\n\n    //! the block matrices per block-column\n    const std::vector<IntBlockMap>& blockCols() const { return _blockCols;}\n    std::vector<IntBlockMap>& blockCols() { return _blockCols;}\n\n    //! indices of the row blocks\n    const std::vector<int>& rowBlockIndices() const { return _rowBlockIndices;}\n    std::vector<int>& rowBlockIndices() { return _rowBlockIndices;}\n\n    //! indices of the column blocks\n    const std::vector<int>& colBlockIndices() const { return _colBlockIndices;}\n    std::vector<int>& colBlockIndices() { return _colBlockIndices;}\n\n    /**\n     * write the content of this matrix to a stream loadable by Octave\n     * @param upperTriangle does this matrix store only the upper triangular blocks\n     */\n    bool writeOctave(const char* filename, bool upperTriangle = true) const;\n\n    /**\n     * copy into CCS structure\n     * @return number of processed blocks, -1 on error\n     */\n    int fillSparseBlockMatrixCCS(SparseBlockMatrixCCS<MatrixType>& blockCCS) const;\n\n    /**\n     * copy as transposed into a CCS structure\n     * @return number of processed blocks, -1 on error\n     */\n    int fillSparseBlockMatrixCCSTransposed(SparseBlockMatrixCCS<MatrixType>& blockCCS) const;\n\n    /**\n     * take over the memory and matrix pattern from a hash matrix.\n     * The structure of the hash matrix will be cleared.\n     */\n    void takePatternFromHash(SparseBlockMatrixHashMap<MatrixType>& hashMatrix);\n\n  protected:\n    std::vector<int> _rowBlockIndices; ///< vector of the indices of the blocks along the rows.\n    std::vector<int> _colBlockIndices; ///< vector of the indices of the blocks along the cols\n    //! array of maps of blocks. The index of the array represent a block column of the matrix\n    //! and the block column is stored as a map row_block -> matrix_block_ptr.\n    std::vector <IntBlockMap> _blockCols;\n    bool _hasStorage;\n};\n\ntemplate < class  MatrixType >\nstd::ostream& operator << (std::ostream&, const SparseBlockMatrix<MatrixType>& m);\n\n  typedef SparseBlockMatrix<MatrixXd> SparseBlockMatrixXd;   \n\n} //end namespace\n\n#include \"sparse_block_matrix.hpp\"\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/sparse_block_matrix.hpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\nnamespace g2o {\n  using namespace Eigen;\n\n  namespace {\n    struct TripletEntry\n    {\n      int r, c;\n      double x;\n      TripletEntry(int r_, int c_, double x_) : r(r_), c(c_), x(x_) {}\n    };\n    struct TripletColSort\n    {\n      bool operator()(const TripletEntry& e1, const TripletEntry& e2) const\n      {\n        return e1.c < e2.c || (e1.c == e2.c && e1.r < e2.r);\n      }\n    };\n    /** Helper class to sort pair based on first elem */\n    template<class T1, class T2, class Pred = std::less<T1> >\n    struct CmpPairFirst {\n      bool operator()(const std::pair<T1,T2>& left, const std::pair<T1,T2>& right) {\n        return Pred()(left.first, right.first);\n      }\n    };\n  }\n\n  template <class MatrixType>\n  SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseBlockMatrix( const int * rbi, const int* cbi, int rb, int cb, bool hasStorage):\n    _rowBlockIndices(rbi,rbi+rb),\n    _colBlockIndices(cbi,cbi+cb),\n    _blockCols(cb), _hasStorage(hasStorage) \n  {\n  }\n\n  template <class MatrixType>\n  SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseBlockMatrix( ):\n    _blockCols(0), _hasStorage(true) \n  {\n  }\n\n  template <class MatrixType>\n  void SparseBlockMatrix<MatrixType>::clear(bool dealloc) {\n#   ifdef G2O_OPENMP\n#   pragma omp parallel for default (shared) if (_blockCols.size() > 100)\n#   endif\n    for (int i=0; i < static_cast<int>(_blockCols.size()); ++i) {\n      for (typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::const_iterator it=_blockCols[i].begin(); it!=_blockCols[i].end(); ++it){\n        typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock* b=it->second;\n        if (_hasStorage && dealloc)\n          delete b;\n        else\n          b->setZero();\n      }\n      if (_hasStorage && dealloc)\n        _blockCols[i].clear();\n    }\n  }\n\n  template <class MatrixType>\n  SparseBlockMatrix<MatrixType>::~SparseBlockMatrix(){\n    if (_hasStorage)\n      clear(true);\n  }\n\n  template <class MatrixType>\n  typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock* SparseBlockMatrix<MatrixType>::block(int r, int c, bool alloc) {\n    typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::iterator it =_blockCols[c].find(r);\n    typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock* _block=0;\n    if (it==_blockCols[c].end()){\n      if (!_hasStorage && ! alloc )\n        return 0;\n      else {\n        int rb=rowsOfBlock(r);\n        int cb=colsOfBlock(c);\n        _block=new typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock(rb,cb);\n        _block->setZero();\n        std::pair < typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::iterator, bool> result\n          =_blockCols[c].insert(std::make_pair(r,_block)); (void) result;\n        assert (result.second);\n      }\n    } else {\n      _block=it->second;\n    }\n    return _block;\n  }\n\n  template <class MatrixType>\n  const typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock* SparseBlockMatrix<MatrixType>::block(int r, int c) const {\n    typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::const_iterator it =_blockCols[c].find(r);\n    if (it==_blockCols[c].end())\n  return 0;\n    return it->second;\n  }\n\n\n  template <class MatrixType>\n  SparseBlockMatrix<MatrixType>* SparseBlockMatrix<MatrixType>::clone() const {\n    SparseBlockMatrix* ret= new SparseBlockMatrix(&_rowBlockIndices[0], &_colBlockIndices[0], _rowBlockIndices.size(), _colBlockIndices.size());\n    for (size_t i=0; i<_blockCols.size(); ++i){\n      for (typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::const_iterator it=_blockCols[i].begin(); it!=_blockCols[i].end(); ++it){\n        typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock* b=new typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock(*it->second);\n        ret->_blockCols[i].insert(std::make_pair(it->first, b));\n      }\n    }\n    ret->_hasStorage=true;\n    return ret;\n  }\n\n\n  template <class MatrixType>\n  template <class MatrixTransposedType>\n  bool SparseBlockMatrix<MatrixType>::transpose(SparseBlockMatrix<MatrixTransposedType>*& dest) const {\n    if (! dest){\n      dest=new SparseBlockMatrix<MatrixTransposedType>(&_colBlockIndices[0], &_rowBlockIndices[0], _colBlockIndices.size(), _rowBlockIndices.size());\n    } else {\n      if (! dest->_hasStorage)\n        return false;\n      if(_rowBlockIndices.size()!=dest->_colBlockIndices.size())\n        return false;\n      if (_colBlockIndices.size()!=dest->_rowBlockIndices.size())\n        return  false;\n      for (size_t i=0; i<_rowBlockIndices.size(); ++i){\n        if(_rowBlockIndices[i]!=dest->_colBlockIndices[i])\n          return false;\n      }\n      for (size_t i=0; i<_colBlockIndices.size(); ++i){\n        if(_colBlockIndices[i]!=dest->_rowBlockIndices[i])\n          return false;\n      }\n    }\n\n    for (size_t i=0; i<_blockCols.size(); ++i){\n      for (typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::const_iterator it=_blockCols[i].begin(); it!=_blockCols[i].end(); ++it){\n        typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock* s=it->second;\n        typename SparseBlockMatrix<MatrixTransposedType>::SparseMatrixBlock* d=dest->block(i,it->first,true);\n        *d = s->transpose();\n      }\n    }\n    return true;\n  }\n\n  template <class MatrixType>\n  bool SparseBlockMatrix<MatrixType>::add(SparseBlockMatrix*& dest) const {\n    if (! dest){\n      dest=new SparseBlockMatrix(&_rowBlockIndices[0], &_colBlockIndices[0], _rowBlockIndices.size(), _colBlockIndices.size());\n    } else {\n      if (! dest->_hasStorage)\n        return false;\n      if(_rowBlockIndices.size()!=dest->_rowBlockIndices.size())\n        return false;\n      if (_colBlockIndices.size()!=dest->_colBlockIndices.size())\n        return  false;\n      for (size_t i=0; i<_rowBlockIndices.size(); ++i){\n        if(_rowBlockIndices[i]!=dest->_rowBlockIndices[i])\n          return false;\n      }\n      for (size_t i=0; i<_colBlockIndices.size(); ++i){\n        if(_colBlockIndices[i]!=dest->_colBlockIndices[i])\n          return false;\n      }\n    }\n    for (size_t i=0; i<_blockCols.size(); ++i){\n      for (typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::const_iterator it=_blockCols[i].begin(); it!=_blockCols[i].end(); ++it){\n        typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock* s=it->second;\n        typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock* d=dest->block(it->first,i,true);\n        (*d)+=*s;\n      }\n    }\n    return true;\n  }\n\n  template <class MatrixType>\n  template < class MatrixResultType, class MatrixFactorType >\n  bool SparseBlockMatrix<MatrixType>::multiply(SparseBlockMatrix<MatrixResultType>*& dest, const SparseBlockMatrix<MatrixFactorType> * M) const {\n    // sanity check\n    if (_colBlockIndices.size()!=M->_rowBlockIndices.size())\n      return false;\n    for (size_t i=0; i<_colBlockIndices.size(); ++i){\n      if (_colBlockIndices[i]!=M->_rowBlockIndices[i])\n        return false;\n    }\n    if (! dest) {\n      dest=new SparseBlockMatrix<MatrixResultType>(&_rowBlockIndices[0],&(M->_colBlockIndices[0]), _rowBlockIndices.size(), M->_colBlockIndices.size() );\n    }\n    if (! dest->_hasStorage)\n      return false;\n    for (size_t i=0; i<M->_blockCols.size(); ++i){\n      for (typename SparseBlockMatrix<MatrixFactorType>::IntBlockMap::const_iterator it=M->_blockCols[i].begin(); it!=M->_blockCols[i].end(); ++it){\n        // look for a non-zero block in a row of column it\n        int colM=i;\n        const typename SparseBlockMatrix<MatrixFactorType>::SparseMatrixBlock *b=it->second;\n        typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::const_iterator rbt=_blockCols[it->first].begin();\n        while(rbt!=_blockCols[it->first].end()){\n          //int colA=it->first;\n          int rowA=rbt->first;\n          typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock *a=rbt->second;\n          typename SparseBlockMatrix<MatrixResultType>::SparseMatrixBlock *c=dest->block(rowA,colM,true);\n          assert (c->rows()==a->rows());\n          assert (c->cols()==b->cols());\n          ++rbt;\n          (*c)+=(*a)*(*b);\n        }\n      }\n    }\n    return false;\n  }\n\n  template <class MatrixType>\n  void SparseBlockMatrix<MatrixType>::multiply(double*& dest, const double* src) const {\n    if (! dest){\n      dest=new double [_rowBlockIndices[_rowBlockIndices.size()-1] ];\n      memset(dest,0, _rowBlockIndices[_rowBlockIndices.size()-1]*sizeof(double));\n    }\n\n    // map the memory by Eigen\n    Eigen::Map<VectorXd> destVec(dest, rows());\n    const Eigen::Map<const VectorXd> srcVec(src, cols());\n\n    for (size_t i=0; i<_blockCols.size(); ++i){\n      int srcOffset = i ? _colBlockIndices[i-1] : 0;\n\n      for (typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::const_iterator it=_blockCols[i].begin(); it!=_blockCols[i].end(); ++it){\n        const typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock* a=it->second;\n        int destOffset = it->first ? _rowBlockIndices[it->first - 1] : 0;\n        // destVec += *a * srcVec (according to the sub-vector parts)\n        internal::axpy(*a, srcVec, srcOffset, destVec, destOffset);\n      }\n    }\n  }\n\n  template <class MatrixType>\n  void SparseBlockMatrix<MatrixType>::multiplySymmetricUpperTriangle(double*& dest, const double* src) const\n  {\n    if (! dest){\n      dest=new double [_rowBlockIndices[_rowBlockIndices.size()-1] ];\n      memset(dest,0, _rowBlockIndices[_rowBlockIndices.size()-1]*sizeof(double));\n    }\n\n    // map the memory by Eigen\n    Eigen::Map<VectorXd> destVec(dest, rows());\n    const Eigen::Map<const VectorXd> srcVec(src, cols());\n\n    for (size_t i=0; i<_blockCols.size(); ++i){\n      int srcOffset = colBaseOfBlock(i);\n      for (typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::const_iterator it=_blockCols[i].begin(); it!=_blockCols[i].end(); ++it){\n        const typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock* a=it->second;\n        int destOffset = rowBaseOfBlock(it->first);\n        if (destOffset > srcOffset) // only upper triangle\n          break;\n        // destVec += *a * srcVec (according to the sub-vector parts)\n        internal::axpy(*a, srcVec, srcOffset, destVec, destOffset);\n        if (destOffset < srcOffset)\n          internal::atxpy(*a, srcVec, destOffset, destVec, srcOffset);\n      }\n    }\n  }\n\n  template <class MatrixType>\n  void SparseBlockMatrix<MatrixType>::rightMultiply(double*& dest, const double* src) const {\n    int destSize=cols();\n\n    if (! dest){\n      dest=new double [ destSize ];\n      memset(dest,0, destSize*sizeof(double));\n    }\n\n    // map the memory by Eigen\n    Eigen::Map<VectorXd> destVec(dest, destSize);\n    Eigen::Map<const VectorXd> srcVec(src, rows());\n\n#   ifdef G2O_OPENMP\n#   pragma omp parallel for default (shared) schedule(dynamic, 10)\n#   endif\n    for (int i=0; i < static_cast<int>(_blockCols.size()); ++i){\n      int destOffset = colBaseOfBlock(i);\n      for (typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::const_iterator it=_blockCols[i].begin(); \n          it!=_blockCols[i].end(); \n          ++it){\n        const typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock* a=it->second;\n        int srcOffset = rowBaseOfBlock(it->first);\n        // destVec += *a.transpose() * srcVec (according to the sub-vector parts)\n        internal::atxpy(*a, srcVec, srcOffset, destVec, destOffset);\n      }\n    }\n    \n  }\n\n  template <class MatrixType>\n  void SparseBlockMatrix<MatrixType>::scale(double a_) {\n    for (size_t i=0; i<_blockCols.size(); ++i){\n      for (typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::const_iterator it=_blockCols[i].begin(); it!=_blockCols[i].end(); ++it){\n        typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock* a=it->second;\n        *a *= a_;\n      }\n    }\n  }\n\n  template <class MatrixType>\n  SparseBlockMatrix<MatrixType>*  SparseBlockMatrix<MatrixType>::slice(int rmin, int rmax, int cmin, int cmax, bool alloc) const {\n    int m=rmax-rmin;\n    int n=cmax-cmin;\n    int rowIdx [m];\n    rowIdx[0] = rowsOfBlock(rmin);\n    for (int i=1; i<m; ++i){\n      rowIdx[i]=rowIdx[i-1]+rowsOfBlock(rmin+i);\n    }\n\n    int colIdx [n];\n    colIdx[0] = colsOfBlock(cmin);\n    for (int i=1; i<n; ++i){\n      colIdx[i]=colIdx[i-1]+colsOfBlock(cmin+i);\n    }\n    typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseBlockMatrix* s=new SparseBlockMatrix(rowIdx, colIdx, m, n, true);\n    for (int i=0; i<n; ++i){\n      int mc=cmin+i;\n      for (typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::const_iterator it=_blockCols[mc].begin(); it!=_blockCols[mc].end(); ++it){\n        if (it->first >= rmin && it->first < rmax){\n          typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock* b = alloc ? new typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock (* (it->second) ) : it->second;\n          s->_blockCols[i].insert(std::make_pair(it->first-rmin, b));\n        }\n      }\n    }\n    s->_hasStorage=alloc;\n    return s;\n  }\n\n  template <class MatrixType>\n  size_t SparseBlockMatrix<MatrixType>::nonZeroBlocks() const {\n    size_t count=0;\n    for (size_t i=0; i<_blockCols.size(); ++i)\n      count+=_blockCols[i].size();\n    return count;\n  }\n\n  template <class MatrixType>\n  size_t SparseBlockMatrix<MatrixType>::nonZeros() const{\n    if (MatrixType::SizeAtCompileTime != Eigen::Dynamic) {\n      size_t nnz = nonZeroBlocks() * MatrixType::SizeAtCompileTime;\n      return nnz;\n    } else {\n      size_t count=0;\n      for (size_t i=0; i<_blockCols.size(); ++i){\n        for (typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::const_iterator it=_blockCols[i].begin(); it!=_blockCols[i].end(); ++it){\n          const typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock* a=it->second;\n          count += a->cols()*a->rows();\n        }\n      }\n      return count;\n    }\n  }\n\n  template <class MatrixType>\n  std::ostream& operator << (std::ostream& os, const SparseBlockMatrix<MatrixType>& m){\n    os << \"RBI: \" << m.rowBlockIndices().size();\n    for (size_t i=0; i<m.rowBlockIndices().size(); ++i)\n      os << \" \" << m.rowBlockIndices()[i];\n    os << std::endl;\n    os << \"CBI: \" << m.colBlockIndices().size();\n    for (size_t i=0; i<m.colBlockIndices().size(); ++i)\n      os << \" \" << m.colBlockIndices()[i];\n    os << std::endl;\n\n    for (size_t i=0; i<m.blockCols().size(); ++i){\n      for (typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::const_iterator it=m.blockCols()[i].begin(); it!=m.blockCols()[i].end(); ++it){\n        const typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock* b=it->second;\n        os << \"BLOCK: \" << it->first << \" \" << i << std::endl;\n        os << *b << std::endl;\n      }\n    }\n    return os;\n  }\n\n  template <class MatrixType>\n  bool SparseBlockMatrix<MatrixType>::symmPermutation(SparseBlockMatrix<MatrixType>*& dest, const int* pinv, bool  upperTriangle) const{\n    // compute the permuted version of the new row/column layout\n    size_t n=_rowBlockIndices.size();\n    // computed the block sizes\n    int blockSizes[_rowBlockIndices.size()];\n    blockSizes[0]=_rowBlockIndices[0];\n    for (size_t i=1; i<n; ++i){\n      blockSizes[i]=_rowBlockIndices[i]-_rowBlockIndices[i-1];\n    }\n    // permute them\n    int pBlockIndices[_rowBlockIndices.size()];\n    for (size_t i=0; i<n; ++i){\n      pBlockIndices[pinv[i]]=blockSizes[i];\n    }\n    for (size_t i=1; i<n; ++i){\n      pBlockIndices[i]+=pBlockIndices[i-1];\n    }\n    // allocate C, or check the structure;\n    if (! dest){\n      dest=new SparseBlockMatrix(pBlockIndices, pBlockIndices, n, n);\n    } else {\n      if (dest->_rowBlockIndices.size()!=n)\n        return false;\n      if (dest->_colBlockIndices.size()!=n)\n        return false;\n      for (size_t i=0; i<n; ++i){\n        if (dest->_rowBlockIndices[i]!=pBlockIndices[i])\n          return false;\n        if (dest->_colBlockIndices[i]!=pBlockIndices[i])\n          return false;\n      }\n      dest->clear();\n    }\n    // now ready to permute the columns\n    for (size_t i=0; i<n; ++i){\n      //cerr << PVAR(i) <<  \" \";\n      int pi=pinv[i];\n      for (typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::const_iterator it=_blockCols[i].begin(); \n          it!=_blockCols[i].end(); ++it){\n        int pj=pinv[it->first];\n\n        const typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock* s=it->second;\n\n        typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock* b=0;\n        if (! upperTriangle || pj<=pi) {\n          b=dest->block(pj,pi,true);\n          assert(b->cols()==s->cols());\n          assert(b->rows()==s->rows());\n          *b=*s;\n        } else {\n          b=dest->block(pi,pj,true);\n          assert(b);\n          assert(b->rows()==s->cols());\n          assert(b->cols()==s->rows());\n          *b=s->transpose();\n        }\n      }\n      //cerr << endl;\n      // within each row, \n    }\n    return true;\n    \n  }\n\n  template <class MatrixType>\n  int SparseBlockMatrix<MatrixType>::fillCCS(double* Cx, bool upperTriangle) const\n  {\n    assert(Cx && \"Target destination is NULL\");\n    double* CxStart = Cx;\n    for (size_t i=0; i<_blockCols.size(); ++i){\n      int cstart=i ? _colBlockIndices[i-1] : 0;\n      int csize=colsOfBlock(i);\n      for (int c=0; c<csize; ++c) {\n        for (typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::const_iterator it=_blockCols[i].begin(); it!=_blockCols[i].end(); ++it){\n          const typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock* b=it->second;\n          int rstart=it->first ? _rowBlockIndices[it->first-1] : 0;\n\n          int elemsToCopy = b->rows();\n          if (upperTriangle && rstart == cstart)\n            elemsToCopy = c + 1;\n          memcpy(Cx, b->data() + c*b->rows(), elemsToCopy * sizeof(double));\n          Cx += elemsToCopy;\n\n        }\n      }\n    }\n    return Cx - CxStart;\n  }\n\n  template <class MatrixType>\n  int SparseBlockMatrix<MatrixType>::fillCCS(int* Cp, int* Ci, double* Cx, bool upperTriangle) const\n  {\n    assert(Cp && Ci && Cx && \"Target destination is NULL\");\n    int nz=0;\n    for (size_t i=0; i<_blockCols.size(); ++i){\n      int cstart=i ? _colBlockIndices[i-1] : 0;\n      int csize=colsOfBlock(i);\n      for (int c=0; c<csize; ++c) {\n        *Cp=nz;\n        for (typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::const_iterator it=_blockCols[i].begin(); it!=_blockCols[i].end(); ++it){\n          const typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock* b=it->second;\n          int rstart=it->first ? _rowBlockIndices[it->first-1] : 0;\n\n          int elemsToCopy = b->rows();\n          if (upperTriangle && rstart == cstart)\n            elemsToCopy = c + 1;\n          for (int r=0; r<elemsToCopy; ++r){\n            *Cx++ = (*b)(r,c);\n            *Ci++ = rstart++;\n            ++nz;\n          }\n        }\n        ++Cp;\n      }\n    }\n    *Cp=nz;\n    return nz;\n  }\n\n  template <class MatrixType>\n  void SparseBlockMatrix<MatrixType>::fillBlockStructure(MatrixStructure& ms) const\n  {\n    int n     = _colBlockIndices.size();\n    int nzMax = (int)nonZeroBlocks();\n\n    ms.alloc(n, nzMax);\n    ms.m = _rowBlockIndices.size();\n\n    int nz = 0;\n    int* Cp = ms.Ap;\n    int* Ci = ms.Aii;\n    for (int i = 0; i < static_cast<int>(_blockCols.size()); ++i){\n      *Cp = nz;\n      const int& c = i;\n      for (typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::const_iterator it=_blockCols[i].begin(); it!=_blockCols[i].end(); ++it) {\n        const int& r = it->first;\n        if (r <= c) {\n          *Ci++ = r;\n          ++nz;\n        }\n      }\n      Cp++;\n    }\n    *Cp=nz;\n    assert(nz <= nzMax);\n  }\n\n  template <class MatrixType>\n  bool SparseBlockMatrix<MatrixType>::writeOctave(const char* filename, bool upperTriangle) const\n  {\n    std::string name = filename;\n    std::string::size_type lastDot = name.find_last_of('.');\n    if (lastDot != std::string::npos) \n      name = name.substr(0, lastDot);\n\n    std::vector<TripletEntry> entries;\n    for (size_t i = 0; i<_blockCols.size(); ++i){\n      const int& c = i;\n      for (typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::const_iterator it=_blockCols[i].begin(); it!=_blockCols[i].end(); ++it) {\n        const int& r = it->first;\n        const MatrixType& m = *(it->second);\n        for (int cc = 0; cc < m.cols(); ++cc)\n          for (int rr = 0; rr < m.rows(); ++rr) {\n            int aux_r = rowBaseOfBlock(r) + rr;\n            int aux_c = colBaseOfBlock(c) + cc;\n            entries.push_back(TripletEntry(aux_r, aux_c, m(rr, cc)));\n            if (upperTriangle && r != c) {\n              entries.push_back(TripletEntry(aux_c, aux_r, m(rr, cc)));\n            }\n          }\n      }\n    }\n\n    int nz = entries.size();\n    std::sort(entries.begin(), entries.end(), TripletColSort());\n\n    std::ofstream fout(filename);\n    fout << \"# name: \" << name << std::endl;\n    fout << \"# type: sparse matrix\" << std::endl;\n    fout << \"# nnz: \" << nz << std::endl;\n    fout << \"# rows: \" << rows() << std::endl;\n    fout << \"# columns: \" << cols() << std::endl;\n    fout << std::setprecision(9) << std::fixed << std::endl;\n\n    for (std::vector<TripletEntry>::const_iterator it = entries.begin(); it != entries.end(); ++it) {\n      const TripletEntry& entry = *it;\n      fout << entry.r+1 << \" \" << entry.c+1 << \" \" << entry.x << std::endl;\n    }\n    return fout.good();\n  }\n\n  template <class MatrixType>\n  int SparseBlockMatrix<MatrixType>::fillSparseBlockMatrixCCS(SparseBlockMatrixCCS<MatrixType>& blockCCS) const\n  {\n    blockCCS.blockCols().resize(blockCols().size());\n    int numblocks = 0;\n    for (size_t i = 0; i < blockCols().size(); ++i) {\n      const IntBlockMap& row = blockCols()[i];\n      typename SparseBlockMatrixCCS<MatrixType>::SparseColumn& dest = blockCCS.blockCols()[i];\n      dest.clear();\n      dest.reserve(row.size());\n      for (typename IntBlockMap::const_iterator it = row.begin(); it != row.end(); ++it) {\n        dest.push_back(typename SparseBlockMatrixCCS<MatrixType>::RowBlock(it->first, it->second));\n        ++numblocks;\n      }\n    }\n    return numblocks;\n  }\n\n  template <class MatrixType>\n  int SparseBlockMatrix<MatrixType>::fillSparseBlockMatrixCCSTransposed(SparseBlockMatrixCCS<MatrixType>& blockCCS) const\n  {\n    blockCCS.blockCols().clear();\n    blockCCS.blockCols().resize(_rowBlockIndices.size());\n    int numblocks = 0;\n    for (size_t i = 0; i < blockCols().size(); ++i) {\n      const IntBlockMap& row = blockCols()[i];\n      for (typename IntBlockMap::const_iterator it = row.begin(); it != row.end(); ++it) {\n        typename SparseBlockMatrixCCS<MatrixType>::SparseColumn& dest = blockCCS.blockCols()[it->first];\n        dest.push_back(typename SparseBlockMatrixCCS<MatrixType>::RowBlock(i, it->second));\n        ++numblocks;\n      }\n    }\n    return numblocks;\n  }\n\n  template <class MatrixType>\n  void SparseBlockMatrix<MatrixType>::takePatternFromHash(SparseBlockMatrixHashMap<MatrixType>& hashMatrix)\n  {\n    // sort the sparse columns and add them to the map structures by\n    // exploiting that we are inserting a sorted structure\n    typedef std::pair<int, MatrixType*> SparseColumnPair;\n    typedef typename SparseBlockMatrixHashMap<MatrixType>::SparseColumn HashSparseColumn;\n    for (size_t i = 0; i < hashMatrix.blockCols().size(); ++i) {\n      // prepare a temporary vector for sorting\n      HashSparseColumn& column = hashMatrix.blockCols()[i];\n      if (column.size() == 0)\n        continue;\n      std::vector<SparseColumnPair> sparseRowSorted; // temporary structure\n      sparseRowSorted.reserve(column.size());\n      for (typename HashSparseColumn::const_iterator it = column.begin(); it != column.end(); ++it)\n        sparseRowSorted.push_back(*it);\n      std::sort(sparseRowSorted.begin(), sparseRowSorted.end(), CmpPairFirst<int, MatrixType*>());\n      // try to free some memory early\n      HashSparseColumn aux;\n      swap(aux, column);\n      // now insert sorted vector to the std::map structure\n      IntBlockMap& destColumnMap = blockCols()[i];\n      destColumnMap.insert(sparseRowSorted[0]);\n      for (size_t j = 1; j < sparseRowSorted.size(); ++j) {\n        typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::iterator hint = destColumnMap.end();\n        --hint; // cppreference says the element goes after the hint (until C++11)\n        destColumnMap.insert(hint, sparseRowSorted[j]);\n      }\n    }\n  }\n\n}// end namespace\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/sparse_block_matrix_ccs.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SPARSE_BLOCK_MATRIX_CCS_H\n#define G2O_SPARSE_BLOCK_MATRIX_CCS_H\n\n#include <vector>\n#include <cassert>\n#include <Eigen/Core>\n\n#include \"../../config.h\"\n#include \"matrix_operations.h\"\n\n#ifdef _MSC_VER\n#include <unordered_map>\n#else\n#include <tr1/unordered_map>\n#endif\n\nnamespace g2o {\n\n  /**\n   * \\brief Sparse matrix which uses blocks\n   *\n   * This class is used as a const view on a SparseBlockMatrix\n   * which allows a faster iteration over the elements of the\n   * matrix.\n   */\n  template <class MatrixType>\n  class SparseBlockMatrixCCS\n  {\n    public:\n      //! this is the type of the elementary block, it is an Eigen::Matrix.\n      typedef MatrixType SparseMatrixBlock;\n\n      //! columns of the matrix\n      int cols() const {return _colBlockIndices.size() ? _colBlockIndices.back() : 0;}\n      //! rows of the matrix\n      int rows() const {return _rowBlockIndices.size() ? _rowBlockIndices.back() : 0;}\n\n      /**\n       * \\brief A block within a column\n       */\n      struct RowBlock\n      {\n        int row;              ///< row of the block\n        MatrixType* block;    ///< matrix pointer for the block\n        RowBlock() : row(-1), block(0) {}\n        RowBlock(int r, MatrixType* b) : row(r), block(b) {}\n        bool operator<(const RowBlock& other) const { return row < other.row;}\n      };\n      typedef std::vector<RowBlock>      SparseColumn;\n\n      SparseBlockMatrixCCS(const std::vector<int>& rowIndices, const std::vector<int>& colIndices) :\n        _rowBlockIndices(rowIndices), _colBlockIndices(colIndices)\n      {}\n\n      //! how many rows does the block at block-row r has?\n      int rowsOfBlock(int r) const { return r ? _rowBlockIndices[r] - _rowBlockIndices[r-1] : _rowBlockIndices[0] ; }\n\n      //! how many cols does the block at block-col c has?\n      int colsOfBlock(int c) const { return c ? _colBlockIndices[c] - _colBlockIndices[c-1] : _colBlockIndices[0]; }\n\n      //! where does the row at block-row r start?\n      int rowBaseOfBlock(int r) const { return r ? _rowBlockIndices[r-1] : 0 ; }\n\n      //! where does the col at block-col r start?\n      int colBaseOfBlock(int c) const { return c ? _colBlockIndices[c-1] : 0 ; }\n\n      //! the block matrices per block-column\n      const std::vector<SparseColumn>& blockCols() const { return _blockCols;}\n      std::vector<SparseColumn>& blockCols() { return _blockCols;}\n\n      //! indices of the row blocks\n      const std::vector<int>& rowBlockIndices() const { return _rowBlockIndices;}\n\n      //! indices of the column blocks\n      const std::vector<int>& colBlockIndices() const { return _colBlockIndices;}\n\n      void rightMultiply(double*& dest, const double* src) const\n      {\n        int destSize=cols();\n\n        if (! dest){\n          dest=new double [ destSize ];\n          memset(dest,0, destSize*sizeof(double));\n        }\n\n        // map the memory by Eigen\n        Eigen::Map<Eigen::VectorXd> destVec(dest, destSize);\n        Eigen::Map<const Eigen::VectorXd> srcVec(src, rows());\n\n#      ifdef G2O_OPENMP\n#      pragma omp parallel for default (shared) schedule(dynamic, 10)\n#      endif\n        for (int i=0; i < static_cast<int>(_blockCols.size()); ++i){\n          int destOffset = colBaseOfBlock(i);\n          for (typename SparseColumn::const_iterator it = _blockCols[i].begin(); it!=_blockCols[i].end(); ++it) {\n            const SparseMatrixBlock* a = it->block;\n            int srcOffset = rowBaseOfBlock(it->row);\n            // destVec += *a.transpose() * srcVec (according to the sub-vector parts)\n            internal::atxpy(*a, srcVec, srcOffset, destVec, destOffset);\n          }\n        }\n      }\n\n      /**\n       * sort the blocks in each column\n       */\n      void sortColumns()\n      {\n        for (int i=0; i < static_cast<int>(_blockCols.size()); ++i){\n          std::sort(_blockCols[i].begin(), _blockCols[i].end());\n        }\n      }\n\n      /**\n       * fill the CCS arrays of a matrix, arrays have to be allocated beforehand\n       */\n      int fillCCS(int* Cp, int* Ci, double* Cx, bool upperTriangle = false) const\n      {\n        assert(Cp && Ci && Cx && \"Target destination is NULL\");\n        int nz=0;\n        for (size_t i=0; i<_blockCols.size(); ++i){\n          int cstart=i ? _colBlockIndices[i-1] : 0;\n          int csize=colsOfBlock(i);\n          for (int c=0; c<csize; ++c) {\n            *Cp=nz;\n            for (typename SparseColumn::const_iterator it = _blockCols[i].begin(); it!=_blockCols[i].end(); ++it) {\n              const SparseMatrixBlock* b=it->block;\n              int rstart=it->row ? _rowBlockIndices[it->row-1] : 0;\n\n              int elemsToCopy = b->rows();\n              if (upperTriangle && rstart == cstart)\n                elemsToCopy = c + 1;\n              for (int r=0; r<elemsToCopy; ++r){\n                *Cx++ = (*b)(r,c);\n                *Ci++ = rstart++;\n                ++nz;\n              }\n            }\n            ++Cp;\n          }\n        }\n        *Cp=nz;\n        return nz;\n      }\n\n      /**\n       * fill the CCS arrays of a matrix, arrays have to be allocated beforehand. This function only writes\n       * the values and assumes that column and row structures have already been written.\n       */\n      int fillCCS(double* Cx, bool upperTriangle = false) const\n      {\n        assert(Cx && \"Target destination is NULL\");\n        double* CxStart = Cx;\n        int cstart = 0;\n        for (size_t i=0; i<_blockCols.size(); ++i){\n          int csize = _colBlockIndices[i] - cstart;\n          for (int c=0; c<csize; ++c) {\n            for (typename SparseColumn::const_iterator it = _blockCols[i].begin(); it!=_blockCols[i].end(); ++it) {\n              const SparseMatrixBlock* b = it->block;\n              int rstart = it->row ? _rowBlockIndices[it->row-1] : 0;\n\n              int elemsToCopy = b->rows();\n              if (upperTriangle && rstart == cstart)\n                elemsToCopy = c + 1;\n              memcpy(Cx, b->data() + c*b->rows(), elemsToCopy * sizeof(double));\n              Cx += elemsToCopy;\n\n            }\n          }\n          cstart = _colBlockIndices[i];\n        }\n        return Cx - CxStart;\n      }\n\n    protected:\n      const std::vector<int>& _rowBlockIndices; ///< vector of the indices of the blocks along the rows.\n      const std::vector<int>& _colBlockIndices; ///< vector of the indices of the blocks along the cols\n      std::vector<SparseColumn> _blockCols;     ///< the matrices stored in CCS order\n  };\n\n\n\n  /**\n   * \\brief Sparse matrix which uses blocks based on hash structures\n   *\n   * This class is used to construct the pattern of a sparse block matrix \n   */\n  template <class MatrixType>\n  class SparseBlockMatrixHashMap\n  {\n    public:\n      //! this is the type of the elementary block, it is an Eigen::Matrix.\n      typedef MatrixType SparseMatrixBlock;\n\n      //! columns of the matrix\n      int cols() const {return _colBlockIndices.size() ? _colBlockIndices.back() : 0;}\n      //! rows of the matrix\n      int rows() const {return _rowBlockIndices.size() ? _rowBlockIndices.back() : 0;}\n\n      typedef std::tr1::unordered_map<int, MatrixType*> SparseColumn;\n\n      SparseBlockMatrixHashMap(const std::vector<int>& rowIndices, const std::vector<int>& colIndices) :\n        _rowBlockIndices(rowIndices), _colBlockIndices(colIndices)\n      {}\n\n      //! how many rows does the block at block-row r has?\n      int rowsOfBlock(int r) const { return r ? _rowBlockIndices[r] - _rowBlockIndices[r-1] : _rowBlockIndices[0] ; }\n\n      //! how many cols does the block at block-col c has?\n      int colsOfBlock(int c) const { return c ? _colBlockIndices[c] - _colBlockIndices[c-1] : _colBlockIndices[0]; }\n\n      //! where does the row at block-row r start?\n      int rowBaseOfBlock(int r) const { return r ? _rowBlockIndices[r-1] : 0 ; }\n\n      //! where does the col at block-col r start?\n      int colBaseOfBlock(int c) const { return c ? _colBlockIndices[c-1] : 0 ; }\n\n      //! the block matrices per block-column\n      const std::vector<SparseColumn>& blockCols() const { return _blockCols;}\n      std::vector<SparseColumn>& blockCols() { return _blockCols;}\n\n      //! indices of the row blocks\n      const std::vector<int>& rowBlockIndices() const { return _rowBlockIndices;}\n\n      //! indices of the column blocks\n      const std::vector<int>& colBlockIndices() const { return _colBlockIndices;}\n\n      /**\n       * add a block to the pattern, return a pointer to the added block\n       */\n      MatrixType* addBlock(int r, int c, bool zeroBlock = false)\n      {\n        assert(c <(int)_blockCols.size() && \"accessing column which is not available\");\n        SparseColumn& sparseColumn = _blockCols[c];\n        typename SparseColumn::iterator foundIt = sparseColumn.find(r);\n        if (foundIt == sparseColumn.end()) {\n          int rb = rowsOfBlock(r);\n          int cb = colsOfBlock(c);\n          MatrixType* m = new MatrixType(rb, cb);\n          if (zeroBlock)\n            m->setZero();\n          sparseColumn[r] = m;\n          return m;\n        }\n        return foundIt->second;\n      }\n\n    protected:\n      const std::vector<int>& _rowBlockIndices; ///< vector of the indices of the blocks along the rows.\n      const std::vector<int>& _colBlockIndices; ///< vector of the indices of the blocks along the cols\n      std::vector<SparseColumn> _blockCols;     ///< the matrices stored in CCS order\n  };\n\n} //end namespace\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/sparse_block_matrix_diagonal.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SPARSE_BLOCK_MATRIX_DIAGONAL_H\n#define G2O_SPARSE_BLOCK_MATRIX_DIAGONAL_H\n\n#include <vector>\n#include <Eigen/Core>\n#include <Eigen/StdVector>\n\n#include \"../../config.h\"\n#include \"matrix_operations.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n  /**\n   * \\brief Sparse matrix which uses blocks on the diagonal\n   *\n   * This class is used as a const view on a SparseBlockMatrix\n   * which allows a faster iteration over the elements of the\n   * matrix.\n   */\n  template <class MatrixType>\n  class SparseBlockMatrixDiagonal\n  {\n    public:\n      //! this is the type of the elementary block, it is an Eigen::Matrix.\n      typedef MatrixType SparseMatrixBlock;\n\n      //! columns of the matrix\n      int cols() const {return _blockIndices.size() ? _blockIndices.back() : 0;}\n      //! rows of the matrix\n      int rows() const {return _blockIndices.size() ? _blockIndices.back() : 0;}\n\n      typedef std::vector<MatrixType, Eigen::aligned_allocator<MatrixType> >      DiagonalVector;\n\n      SparseBlockMatrixDiagonal(const std::vector<int>& blockIndices) :\n        _blockIndices(blockIndices)\n      {}\n\n      //! how many rows/cols does the block at block-row / block-column r has?\n      inline int dimOfBlock(int r) const { return r ? _blockIndices[r] - _blockIndices[r-1] : _blockIndices[0] ; }\n\n      //! where does the row /col at block-row / block-column r starts?\n      inline int baseOfBlock(int r) const { return r ? _blockIndices[r-1] : 0 ; }\n\n      //! the block matrices per block-column\n      const DiagonalVector& diagonal() const { return _diagonal;}\n      DiagonalVector& diagonal() { return _diagonal;}\n\n      //! indices of the row blocks\n      const std::vector<int>& blockIndices() const { return _blockIndices;}\n\n      void multiply(double*& dest, const double* src) const\n      {\n        int destSize=cols();\n        if (! dest) {\n          dest=new double[destSize];\n          memset(dest,0, destSize*sizeof(double));\n        }\n\n        // map the memory by Eigen\n        Eigen::Map<Eigen::VectorXd> destVec(dest, destSize);\n        Eigen::Map<const Eigen::VectorXd> srcVec(src, rows());\n\n#      ifdef G2O_OPENMP\n#      pragma omp parallel for default (shared) schedule(dynamic, 10)\n#      endif\n        for (int i=0; i < static_cast<int>(_diagonal.size()); ++i){\n          int destOffset = baseOfBlock(i);\n          int srcOffset = destOffset;\n          const SparseMatrixBlock& A = _diagonal[i];\n          // destVec += *A.transpose() * srcVec (according to the sub-vector parts)\n          internal::axpy(A, srcVec, srcOffset, destVec, destOffset);\n        }\n      }\n\n    protected:\n      const std::vector<int>& _blockIndices; ///< vector of the indices of the blocks along the diagonal\n      DiagonalVector _diagonal;\n  };\n\n} //end namespace\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/sparse_block_matrix_test.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"sparse_block_matrix.h\"\n#include <iostream>\n\nusing namespace std;\nusing namespace g2o;\nusing namespace Eigen;\n\ntypedef SparseBlockMatrix< MatrixXd >\nSparseBlockMatrixX;\n\nstd::ostream& operator << (std::ostream& os, const SparseBlockMatrixX::SparseMatrixBlock& m) {\n  for (int i=0; i<m.rows(); ++i){\n    for (int j=0; j<m.cols(); ++j)\n      cerr << m(i,j) << \" \";\n    cerr << endl;\n  }\n  return os;\n}\n\nint main (int argc, char** argv){\n  int rcol[] = {3,6,8,12};\n  int ccol[] = {2,4,13};\n  cerr << \"creation\" << endl;\n  SparseBlockMatrixX* M=new SparseBlockMatrixX(rcol, ccol, 4,3);\n\n  cerr << \"block access\" << endl;\n\n  SparseBlockMatrixX::SparseMatrixBlock* b=M->block(0,0, true);\n  cerr << b->rows() << \" \" << b->cols() << endl;\n  for (int i=0; i<b->rows(); ++i)\n    for (int j=0; j<b->cols(); ++j){\n      (*b)(i,j)=i*b->cols()+j;\n    }\n\n\n  cerr << \"block access 2\" << endl;\n  b=M->block(0,2, true);\n  cerr << b->rows() << \" \" << b->cols() << endl;\n  for (int i=0; i<b->rows(); ++i)\n    for (int j=0; j<b->cols(); ++j){\n      (*b)(i,j)=i*b->cols()+j;\n    }\n\n  b=M->block(3,2, true);\n  cerr << b->rows() << \" \" << b->cols() << endl;\n  for (int i=0; i<b->rows(); ++i)\n    for (int j=0; j<b->cols(); ++j){\n      (*b)(i,j)=i*b->cols()+j;\n    }\n\n  cerr << *M << endl;\n\n  cerr << \"SUM\" << endl;\n\n  SparseBlockMatrixX* Ms=0;\n  M->add(Ms);\n  M->add(Ms);\n  cerr << *Ms;\n  \n  SparseBlockMatrixX* Mt=0;\n  M->transpose(Mt);\n  cerr << *Mt << endl;\n\n  SparseBlockMatrixX* Mp=0;\n  M->multiply(Mp, Mt);\n  cerr << *Mp << endl;\n  \n  int iperm[]={3,2,1,0};\n  SparseBlockMatrixX* PMp=0;\n\n  Mp->symmPermutation(PMp,iperm, false);\n  cerr << *PMp << endl;\n\n  PMp->clear(true);\n  Mp->block(3,0)->fill(0.);\n  Mp->symmPermutation(PMp,iperm, true);\n  cerr << *PMp << endl;\n  \n  \n  \n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/sparse_optimizer.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"sparse_optimizer.h\"\n\n#include <iostream>\n#include <iomanip>\n#include <algorithm>\n#include <iterator>\n#include <cassert>\n#include <algorithm>\n\n#include \"estimate_propagator.h\"\n#include \"optimization_algorithm.h\"\n#include \"batch_stats.h\"\n#include \"hyper_graph_action.h\"\n#include \"robust_kernel.h\"\n#include \"../stuff/timeutil.h\"\n#include \"../stuff/macros.h\"\n#include \"../stuff/misc.h\"\n#include \"../../config.h\"\n\nnamespace g2o{\n  using namespace std;\n\n\n  SparseOptimizer::SparseOptimizer() :\n    _forceStopFlag(0), _verbose(false), _algorithm(0), _computeBatchStatistics(false)\n  {\n    _graphActions.resize(AT_NUM_ELEMENTS);\n  }\n\n  SparseOptimizer::~SparseOptimizer(){\n    delete _algorithm;\n    G2OBatchStatistics::setGlobalStats(0);\n  }\n\n  void SparseOptimizer::computeActiveErrors()\n  {\n    // call the callbacks in case there is something registered\n    HyperGraphActionSet& actions = _graphActions[AT_COMPUTEACTIVERROR];\n    if (actions.size() > 0) {\n      for (HyperGraphActionSet::iterator it = actions.begin(); it != actions.end(); ++it)\n        (*(*it))(this);\n    }\n\n#   ifdef G2O_OPENMP\n#   pragma omp parallel for default (shared) if (_activeEdges.size() > 50)\n#   endif\n    for (int k = 0; k < static_cast<int>(_activeEdges.size()); ++k) {\n      OptimizableGraph::Edge* e = _activeEdges[k];\n      e->computeError();\n    }\n\n#  ifndef NDEBUG\n    for (int k = 0; k < static_cast<int>(_activeEdges.size()); ++k) {\n      OptimizableGraph::Edge* e = _activeEdges[k];\n      bool hasNan = arrayHasNaN(e->errorData(), e->dimension());\n      if (hasNan) {\n        cerr << \"computeActiveErrors(): found NaN in error for edge \" << e << endl;\n      }\n    }\n#  endif\n\n  }\n\n  double SparseOptimizer::activeChi2( ) const\n  {\n    double chi = 0.0;\n    for (EdgeContainer::const_iterator it = _activeEdges.begin(); it != _activeEdges.end(); ++it) {\n      const OptimizableGraph::Edge* e = *it;\n      chi += e->chi2();\n    }\n    return chi;\n  }\n\n  double SparseOptimizer::activeRobustChi2() const\n  {\n    Eigen::Vector3d rho;\n    double chi = 0.0;\n    for (EdgeContainer::const_iterator it = _activeEdges.begin(); it != _activeEdges.end(); ++it) {\n      const OptimizableGraph::Edge* e = *it;\n      if (e->robustKernel()) {\n        e->robustKernel()->robustify(e->chi2(), rho);\n        chi += rho[0];\n      }\n      else\n        chi += e->chi2();\n    }\n    return chi;\n  }\n\n  OptimizableGraph::Vertex* SparseOptimizer::findGauge(){\n    if (vertices().empty())\n      return 0;\n\n    int maxDim=0;\n    for (HyperGraph::VertexIDMap::iterator it=vertices().begin(); it!=vertices().end(); ++it){\n      OptimizableGraph::Vertex* v=static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(it->second); \n      maxDim=std::max(maxDim,v->dimension());\n    }\n    \n    OptimizableGraph::Vertex* rut=0;\n    for (HyperGraph::VertexIDMap::iterator it=vertices().begin(); it!=vertices().end(); ++it){\n      OptimizableGraph::Vertex* v=static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(it->second);\n      if (v->dimension()==maxDim){\n        rut=v;\n        break;\n      }\n    }\n    return rut;\n  }\n\n  bool SparseOptimizer::gaugeFreedom()\n  {\n    if (vertices().empty())\n      return false;\n\n    int maxDim=0;\n    for (HyperGraph::VertexIDMap::iterator it=vertices().begin(); it!=vertices().end(); ++it){\n      OptimizableGraph::Vertex* v=static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(it->second); \n      maxDim = std::max(maxDim,v->dimension());\n    }\n\n    for (HyperGraph::VertexIDMap::iterator it=vertices().begin(); it!=vertices().end(); ++it){\n      OptimizableGraph::Vertex* v=static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(it->second);\n      if (v->dimension() == maxDim) {\n        // test for fixed vertex\n        if (v->fixed()) {\n          return false;\n        }\n        // test for full dimension prior\n        for (HyperGraph::EdgeSet::const_iterator eit = v->edges().begin(); eit != v->edges().end(); ++eit) {\n          OptimizableGraph::Edge* e = static_cast<OptimizableGraph::Edge*>(*eit);\n          if (e->vertices().size() == 1 && e->dimension() == maxDim)\n            return false;\n        }\n      }\n    }\n    return true;\n  }\n\n  bool SparseOptimizer::buildIndexMapping(SparseOptimizer::VertexContainer& vlist){\n    if (! vlist.size()){\n      _ivMap.clear();\n      return false;\n    }\n\n    _ivMap.resize(vlist.size());\n    size_t i = 0;\n    for (int k=0; k<2; k++)\n      for (VertexContainer::iterator it=vlist.begin(); it!=vlist.end(); ++it){\n      OptimizableGraph::Vertex* v = *it;\n      if (! v->fixed()){\n        if (static_cast<int>(v->marginalized()) == k){\n          v->setHessianIndex(i);\n          _ivMap[i]=v;\n          i++;\n        }\n      }\n      else {\n        v->setHessianIndex(-1);\n      }\n    }\n    _ivMap.resize(i);\n    return true;\n  }\n\n  void SparseOptimizer::clearIndexMapping(){\n    for (size_t i=0; i<_ivMap.size(); ++i){\n      _ivMap[i]->setHessianIndex(-1);\n      _ivMap[i]=0;\n    }\n  }\n\n  bool SparseOptimizer::initializeOptimization(int level){\n    HyperGraph::VertexSet vset;\n    for (VertexIDMap::iterator it=vertices().begin(); it!=vertices().end(); ++it)\n      vset.insert(it->second);\n    return initializeOptimization(vset,level);\n  }\n\n  bool SparseOptimizer::initializeOptimization(HyperGraph::VertexSet& vset, int level){\n    if (edges().size() == 0) {\n      cerr << __PRETTY_FUNCTION__ << \": Attempt to initialize an empty graph\" << endl;\n      return false;\n    }\n    bool workspaceAllocated = _jacobianWorkspace.allocate(); (void) workspaceAllocated;\n    assert(workspaceAllocated && \"Error while allocating memory for the Jacobians\");\n    clearIndexMapping();\n    _activeVertices.clear();\n    _activeVertices.reserve(vset.size());\n    _activeEdges.clear();\n    set<Edge*> auxEdgeSet; // temporary structure to avoid duplicates\n    for (HyperGraph::VertexSet::iterator it=vset.begin(); it!=vset.end(); ++it){\n      OptimizableGraph::Vertex* v= (OptimizableGraph::Vertex*) *it;\n      const OptimizableGraph::EdgeSet& vEdges=v->edges();\n      // count if there are edges in that level. If not remove from the pool\n      int levelEdges=0;\n      for (OptimizableGraph::EdgeSet::const_iterator it=vEdges.begin(); it!=vEdges.end(); ++it){\n        OptimizableGraph::Edge* e=reinterpret_cast<OptimizableGraph::Edge*>(*it);\n        if (level < 0 || e->level() == level) {\n\n          bool allVerticesOK = true;\n          for (vector<HyperGraph::Vertex*>::const_iterator vit = e->vertices().begin(); vit != e->vertices().end(); ++vit) {\n            if (vset.find(*vit) == vset.end()) {\n              allVerticesOK = false;\n              break;\n            }\n          }\n          if (allVerticesOK && !e->allVerticesFixed()) {\n            auxEdgeSet.insert(e);\n            levelEdges++;\n          }\n\n        }\n      }\n      if (levelEdges){\n        _activeVertices.push_back(v);\n\n        // test for NANs in the current estimate if we are debugging\n#      ifndef NDEBUG\n        int estimateDim = v->estimateDimension();\n        if (estimateDim > 0) {\n          Eigen::VectorXd estimateData(estimateDim);\n          if (v->getEstimateData(estimateData.data()) == true) {\n            int k;\n            bool hasNan = arrayHasNaN(estimateData.data(), estimateDim, &k);\n            if (hasNan)\n              cerr << __PRETTY_FUNCTION__ << \": Vertex \" << v->id() << \" contains a nan entry at index \" << k << endl;\n          }\n        }\n#      endif\n\n      }\n    }\n\n    _activeEdges.reserve(auxEdgeSet.size());\n    for (set<Edge*>::iterator it = auxEdgeSet.begin(); it != auxEdgeSet.end(); ++it)\n      _activeEdges.push_back(*it);\n\n    sortVectorContainers();\n    return buildIndexMapping(_activeVertices);\n  }\n\n  bool SparseOptimizer::initializeOptimization(HyperGraph::EdgeSet& eset){\n    bool workspaceAllocated = _jacobianWorkspace.allocate(); (void) workspaceAllocated;\n    assert(workspaceAllocated && \"Error while allocating memory for the Jacobians\");\n    clearIndexMapping();\n    _activeVertices.clear();\n    _activeEdges.clear();\n    _activeEdges.reserve(eset.size());\n    set<Vertex*> auxVertexSet; // temporary structure to avoid duplicates\n    for (HyperGraph::EdgeSet::iterator it=eset.begin(); it!=eset.end(); ++it){\n      OptimizableGraph::Edge* e=(OptimizableGraph::Edge*)(*it);\n      for (vector<HyperGraph::Vertex*>::const_iterator vit = e->vertices().begin(); vit != e->vertices().end(); ++vit) {\n        auxVertexSet.insert(static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(*vit));\n      }\n      _activeEdges.push_back(reinterpret_cast<OptimizableGraph::Edge*>(*it));\n    }\n\n    _activeVertices.reserve(auxVertexSet.size());\n    for (set<Vertex*>::iterator it = auxVertexSet.begin(); it != auxVertexSet.end(); ++it)\n      _activeVertices.push_back(*it);\n\n    sortVectorContainers();\n    return buildIndexMapping(_activeVertices);\n  }\n\n  void SparseOptimizer::setToOrigin(){\n    for (VertexIDMap::iterator it=vertices().begin(); it!=vertices().end(); ++it) {\n      OptimizableGraph::Vertex* v = static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(it->second);\n      v->setToOrigin();\n    }\n  }\n\n  void SparseOptimizer::computeInitialGuess()\n  {\n    EstimatePropagator::PropagateCost costFunction(this);\n    computeInitialGuess(costFunction);\n  }\n\n  void SparseOptimizer::computeInitialGuess(EstimatePropagatorCost& costFunction)\n  {\n    OptimizableGraph::VertexSet emptySet;\n    std::set<Vertex*> backupVertices;\n    HyperGraph::VertexSet fixedVertices; // these are the root nodes where to start the initialization\n    for (EdgeContainer::iterator it = _activeEdges.begin(); it != _activeEdges.end(); ++it) {\n      OptimizableGraph::Edge* e = *it;\n      for (size_t i = 0; i < e->vertices().size(); ++i) {\n        OptimizableGraph::Vertex* v = static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(e->vertex(i));\n        if (v->fixed())\n          fixedVertices.insert(v);\n        else { // check for having a prior which is able to fully initialize a vertex\n          for (EdgeSet::const_iterator vedgeIt = v->edges().begin(); vedgeIt != v->edges().end(); ++vedgeIt) {\n            OptimizableGraph::Edge* vedge = static_cast<OptimizableGraph::Edge*>(*vedgeIt);\n            if (vedge->vertices().size() == 1 && vedge->initialEstimatePossible(emptySet, v) > 0.) {\n              //cerr << \"Initialize with prior for \" << v->id() << endl;\n              vedge->initialEstimate(emptySet, v);\n              fixedVertices.insert(v);\n            }\n          }\n        }\n        if (v->hessianIndex() == -1) {\n          std::set<Vertex*>::const_iterator foundIt = backupVertices.find(v);\n          if (foundIt == backupVertices.end()) {\n            v->push();\n            backupVertices.insert(v);\n          }\n        }\n      }\n    }\n\n    EstimatePropagator estimatePropagator(this);\n    estimatePropagator.propagate(fixedVertices, costFunction);\n\n    // restoring the vertices that should not be initialized\n    for (std::set<Vertex*>::iterator it = backupVertices.begin(); it != backupVertices.end(); ++it) {\n      Vertex* v = *it;\n      v->pop();\n    }\n    if (verbose()) {\n      computeActiveErrors();\n      cerr << \"iteration= -1\\t chi2= \" << activeChi2()\n          << \"\\t time= 0.0\"\n          << \"\\t cumTime= 0.0\"\n          << \"\\t (using initial guess from \" << costFunction.name() << \")\" << endl;\n    }\n  }\n\n  int SparseOptimizer::optimize(int iterations, bool online)\n  {\n    if (_ivMap.size() == 0) {\n      cerr << __PRETTY_FUNCTION__ << \": 0 vertices to optimize, maybe forgot to call initializeOptimization()\" << endl;\n      return -1;\n    }\n\n    int cjIterations=0;\n    double cumTime=0;\n    bool ok=true;\n\n    ok = _algorithm->init(online);\n    if (! ok) {\n      cerr << __PRETTY_FUNCTION__ << \" Error while initializing\" << endl;\n      return -1;\n    }\n\n    _batchStatistics.clear();\n    if (_computeBatchStatistics)\n      _batchStatistics.resize(iterations);\n    \n    OptimizationAlgorithm::SolverResult result = OptimizationAlgorithm::OK;\n    for (int i=0; i<iterations && ! terminate() && ok; i++){\n      preIteration(i);\n\n      if (_computeBatchStatistics) {\n        G2OBatchStatistics& cstat = _batchStatistics[i];\n        G2OBatchStatistics::setGlobalStats(&cstat);\n        cstat.iteration = i;\n        cstat.numEdges =  _activeEdges.size();\n        cstat.numVertices = _activeVertices.size();\n      }\n      \n      double ts = get_monotonic_time();\n      result = _algorithm->solve(i, online);\n      ok = ( result == OptimizationAlgorithm::OK );\n\n      bool errorComputed = false;\n      if (_computeBatchStatistics) {\n        computeActiveErrors();\n        errorComputed = true;\n        _batchStatistics[i].chi2 = activeRobustChi2();\n        _batchStatistics[i].timeIteration = get_monotonic_time()-ts;\n      }\n\n      if (verbose()){\n        double dts = get_monotonic_time()-ts;\n        cumTime += dts;\n        if (! errorComputed)\n          computeActiveErrors();\n        cerr << \"iteration= \" << i\n          << \"\\t chi2= \" << FIXED(activeRobustChi2())\n          << \"\\t time= \" << dts\n          << \"\\t cumTime= \" << cumTime\n          << \"\\t edges= \" << _activeEdges.size();\n        _algorithm->printVerbose(cerr);\n        cerr << endl;\n      }\n      ++cjIterations; \n      postIteration(i);\n    }\n    if (result == OptimizationAlgorithm::Fail) {\n      return 0;\n    }\n    return cjIterations;\n  }\n\n\n  void SparseOptimizer::update(const double* update)\n  {\n    // update the graph by calling oplus on the vertices\n    for (size_t i=0; i < _ivMap.size(); ++i) {\n      OptimizableGraph::Vertex* v= _ivMap[i];\n#ifndef NDEBUG\n      bool hasNan = arrayHasNaN(update, v->dimension());\n      if (hasNan)\n        cerr << __PRETTY_FUNCTION__ << \": Update contains a nan for vertex \" << v->id() << endl;\n#endif\n      v->oplus(update);\n      update += v->dimension();\n    }\n  }\n\n  void SparseOptimizer::setComputeBatchStatistics(bool computeBatchStatistics)\n  {\n    if ((_computeBatchStatistics == true) && (computeBatchStatistics == false)) {\n      G2OBatchStatistics::setGlobalStats(0);\n      _batchStatistics.clear();\n    }\n    _computeBatchStatistics = computeBatchStatistics;\n  }\n\n  bool SparseOptimizer::updateInitialization(HyperGraph::VertexSet& vset, HyperGraph::EdgeSet& eset)\n  {\n    std::vector<HyperGraph::Vertex*> newVertices;\n    newVertices.reserve(vset.size());\n    _activeVertices.reserve(_activeVertices.size() + vset.size());\n    _activeEdges.reserve(_activeEdges.size() + eset.size());\n    for (HyperGraph::EdgeSet::iterator it = eset.begin(); it != eset.end(); ++it) {\n      OptimizableGraph::Edge* e = static_cast<OptimizableGraph::Edge*>(*it);\n      if (!e->allVerticesFixed()) _activeEdges.push_back(e);\n    }\n    \n    // update the index mapping\n    size_t next = _ivMap.size();\n    for (HyperGraph::VertexSet::iterator it = vset.begin(); it != vset.end(); ++it) {\n      OptimizableGraph::Vertex* v=static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(*it);\n      if (! v->fixed()){\n        if (! v->marginalized()){\n          v->setHessianIndex(next);\n          _ivMap.push_back(v);\n          newVertices.push_back(v);\n          _activeVertices.push_back(v);\n          next++;\n        } \n        else // not supported right now\n          abort();\n      }\n      else {\n        v->setHessianIndex(-1);\n      }\n    }\n\n    //if (newVertices.size() != vset.size())\n    //cerr << __PRETTY_FUNCTION__ << \": something went wrong \" << PVAR(vset.size()) << \" \" << PVAR(newVertices.size()) << endl;\n    return _algorithm->updateStructure(newVertices, eset);\n  }\n\n  void SparseOptimizer::sortVectorContainers()\n  {\n    // sort vector structures to get deterministic ordering based on IDs\n    sort(_activeVertices.begin(), _activeVertices.end(), VertexIDCompare());\n    sort(_activeEdges.begin(), _activeEdges.end(), EdgeIDCompare());\n  }\n\n  void SparseOptimizer::clear() {\n    _ivMap.clear();\n    _activeVertices.clear();\n    _activeEdges.clear();\n    OptimizableGraph::clear();\n  }\n\n  SparseOptimizer::VertexContainer::const_iterator SparseOptimizer::findActiveVertex(const OptimizableGraph::Vertex* v) const\n  {\n    VertexContainer::const_iterator lower = lower_bound(_activeVertices.begin(), _activeVertices.end(), v, VertexIDCompare());\n    if (lower == _activeVertices.end())\n      return _activeVertices.end();\n    if ((*lower) == v)\n      return lower;\n    return _activeVertices.end();\n  }\n\n  SparseOptimizer::EdgeContainer::const_iterator SparseOptimizer::findActiveEdge(const OptimizableGraph::Edge* e) const\n  {\n    EdgeContainer::const_iterator lower = lower_bound(_activeEdges.begin(), _activeEdges.end(), e, EdgeIDCompare());\n    if (lower == _activeEdges.end())\n      return _activeEdges.end();\n    if ((*lower) == e)\n      return lower;\n    return _activeEdges.end();\n  }\n\n  void SparseOptimizer::push(SparseOptimizer::VertexContainer& vlist)\n  {\n    for (VertexContainer::iterator it = vlist.begin(); it != vlist.end(); ++it)\n      (*it)->push();\n  }\n\n  void SparseOptimizer::pop(SparseOptimizer::VertexContainer& vlist)\n  {\n    for (VertexContainer::iterator it = vlist.begin(); it != vlist.end(); ++it)\n      (*it)->pop();\n  }\n\n  void SparseOptimizer::push(HyperGraph::VertexSet& vlist)\n  {\n    for (HyperGraph::VertexSet::iterator it = vlist.begin(); it != vlist.end(); ++it) {\n      OptimizableGraph::Vertex* v = dynamic_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(*it);\n      if (v)\n\tv->push();\n      else \n\tcerr << __FUNCTION__ << \": FATAL PUSH SET\" << endl;\n    }\n  }\n\n  void SparseOptimizer::pop(HyperGraph::VertexSet& vlist)\n  {\n    for (HyperGraph::VertexSet::iterator it = vlist.begin(); it != vlist.end(); ++it){\n      OptimizableGraph::Vertex* v = dynamic_cast<OptimizableGraph::Vertex*> (*it);\n      if (v)\n\tv->pop();\n      else \n\tcerr << __FUNCTION__ << \": FATAL POP SET\" << endl;\n    }\n  }\n\n  void SparseOptimizer::discardTop(SparseOptimizer::VertexContainer& vlist)\n  {\n    for (VertexContainer::iterator it = vlist.begin(); it != vlist.end(); ++it)\n      (*it)->discardTop();\n  }\n\n  void SparseOptimizer::setVerbose(bool verbose)\n  {\n    _verbose = verbose;\n  }\n\n  void SparseOptimizer::setAlgorithm(OptimizationAlgorithm* algorithm)\n  {\n    if (_algorithm) // reset the optimizer for the formerly used solver\n      _algorithm->setOptimizer(0);\n    _algorithm = algorithm;\n    if (_algorithm)\n      _algorithm->setOptimizer(this);\n  }\n\n  bool SparseOptimizer::computeMarginals(SparseBlockMatrix<MatrixXd>& spinv, const std::vector<std::pair<int, int> >& blockIndices){\n    return _algorithm->computeMarginals(spinv, blockIndices);\n  }\n\n  void SparseOptimizer::setForceStopFlag(bool* flag)\n  {\n    _forceStopFlag=flag;\n  }\n\n  bool SparseOptimizer::removeVertex(HyperGraph::Vertex* v)\n  {\n    OptimizableGraph::Vertex* vv = static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(v);\n    if (vv->hessianIndex() >= 0) {\n      clearIndexMapping();\n      _ivMap.clear();\n    }\n    return HyperGraph::removeVertex(v);\n  }\n\n  bool SparseOptimizer::addComputeErrorAction(HyperGraphAction* action)\n  {\n    std::pair<HyperGraphActionSet::iterator, bool> insertResult = _graphActions[AT_COMPUTEACTIVERROR].insert(action);\n    return insertResult.second;\n  }\n\n  bool SparseOptimizer::removeComputeErrorAction(HyperGraphAction* action)\n  {\n    return _graphActions[AT_COMPUTEACTIVERROR].erase(action) > 0;\n  }\n\n  void SparseOptimizer::push()\n  {\n    push(_activeVertices);\n  }\n\n  void SparseOptimizer::pop()\n  {\n    pop(_activeVertices);\n  }\n\n  void SparseOptimizer::discardTop()\n  {\n    discardTop(_activeVertices);\n  }\n\n} // end namespace\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/core/sparse_optimizer.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_GRAPH_OPTIMIZER_CHOL_H_\n#define G2O_GRAPH_OPTIMIZER_CHOL_H_\n\n#include \"../stuff/macros.h\"\n\n#include \"optimizable_graph.h\"\n#include \"sparse_block_matrix.h\"\n#include \"batch_stats.h\"\n\n#include <map>\n\nnamespace g2o {\n\n  // forward declaration\n  class ActivePathCostFunction;\n  class OptimizationAlgorithm;\n  class EstimatePropagatorCost;\n\n  class  SparseOptimizer : public OptimizableGraph {\n\n    public:\n    enum {\n      AT_COMPUTEACTIVERROR = OptimizableGraph::AT_NUM_ELEMENTS,\n      AT_NUM_ELEMENTS, // keep as last element\n    };\n\n    friend class ActivePathCostFunction;\n\n    // Attention: _solver & _statistics is own by SparseOptimizer and will be\n    // deleted in its destructor.\n    SparseOptimizer();\n    virtual ~SparseOptimizer();\n\n    // new interface for the optimizer\n    // the old functions will be dropped\n    /**\n     * Initializes the structures for optimizing a portion of the graph specified by a subset of edges.\n     * Before calling it be sure to invoke marginalized() and fixed() to the vertices you want to include in the \n     * schur complement or to set as fixed during the optimization.\n     * @param eset: the subgraph to be optimized.\n     * @returns false if somethings goes wrong\n     */\n    virtual bool initializeOptimization(HyperGraph::EdgeSet& eset);\n\n    /**\n     * Initializes the structures for optimizing a portion of the graph specified by a subset of vertices.\n     * Before calling it be sure to invoke marginalized() and fixed() to the vertices you want to include in the \n     * schur complement or to set as fixed during the optimization.\n     * @param vset: the subgraph to be optimized.\n     * @param level: is the level (in multilevel optimization)\n     * @returns false if somethings goes wrong\n     */\n    virtual bool initializeOptimization(HyperGraph::VertexSet& vset, int level=0);\n\n    /**\n     * Initializes the structures for optimizing the whole graph.\n     * Before calling it be sure to invoke marginalized() and fixed() to the vertices you want to include in the \n     * schur complement or to set as fixed during the optimization.\n     * @param level: is the level (in multilevel optimization)\n     * @returns false if somethings goes wrong\n     */\n    virtual bool initializeOptimization(int level=0);\n\n    /**\n     * HACK updating the internal structures for online processing\n     */\n    virtual bool updateInitialization(HyperGraph::VertexSet& vset, HyperGraph::EdgeSet& eset);\n  \n    /**\n     * Propagates an initial guess from the vertex specified as origin.\n     * It should be called after initializeOptimization(...), as it relies on the _activeVertices/_edges structures.\n     * It constructs a set of trees starting from the nodes in the graph which are fixed and eligible for preforming optimization.\n     * The trees are constructed by utlizing a cost-function specified.\n     * @param costFunction: the cost function used\n     * @patam maxDistance: the distance where to stop the search\n     */\n    virtual void computeInitialGuess();\n\n    /**\n     * Same as above but using a specific propagator\n     */\n    virtual void computeInitialGuess(EstimatePropagatorCost& propagator);\n\n    /**\n     * sets all vertices to their origin.\n     */\n    virtual void setToOrigin();\n\n\n    /**\n     * starts one optimization run given the current configuration of the graph, \n     * and the current settings stored in the class instance.\n     * It can be called only after initializeOptimization\n     */\n    int optimize(int iterations, bool online = false);\n\n    /**\n     * computes the blocks of the inverse of the specified pattern.\n     * the pattern is given via pairs <row, col> of the blocks in the hessian\n     * @param blockIndices: the pattern\n     * @param spinv: the sparse block matrix with the result\n     * @returns false if the operation is not supported by the solver\n     */\n    bool computeMarginals(SparseBlockMatrix<MatrixXd>& spinv, const std::vector<std::pair<int, int> >& blockIndices);\n\n    /**\n     * computes the inverse of the specified vertex.\n     * @param vertex: the vertex whose state is to be marginalised\n     * @param spinv: the sparse block matrix with the result\n     * @returns false if the operation is not supported by the solver\n     */\n    bool computeMarginals(SparseBlockMatrix<MatrixXd>& spinv, const Vertex* vertex) {\n      if (vertex->hessianIndex() < 0) {\n          return false;\n      }\n      std::vector<std::pair<int, int> > index;\n      index.push_back(std::pair<int, int>(vertex->hessianIndex(), vertex->hessianIndex()));\n      return computeMarginals(spinv, index);\n    }\n\n    /**\n     * computes the inverse of the set specified vertices, assembled into a single covariance matrix.\n     * @param vertex: the pattern\n     * @param spinv: the sparse block matrix with the result\n     * @returns false if the operation is not supported by the solver\n     */\n    bool computeMarginals(SparseBlockMatrix<MatrixXd>& spinv, const VertexContainer& vertices) {\n      std::vector<std::pair<int, int> > indices;\n      for (VertexContainer::const_iterator it = vertices.begin(); it != vertices.end(); ++it) {\n        indices.push_back(std::pair<int, int>((*it)->hessianIndex(),(*it)->hessianIndex()));\n      }\n      return computeMarginals(spinv, indices);\n    }\n\n    //! finds a gauge in the graph to remove the undefined dof.\n    // The gauge should be fixed() and then the optimization can work (if no additional dof are in\n    // the system. The default implementation returns a node with maximum dimension.\n    virtual Vertex* findGauge();\n\n    bool gaugeFreedom();\n\n    /**returns the cached chi2 of the active portion of the graph*/\n    double activeChi2() const;\n    /**\n     * returns the cached chi2 of the active portion of the graph.\n     * In contrast to activeChi2() this functions considers the weighting\n     * of the error according to the robustification of the error functions.\n     */\n    double activeRobustChi2() const;\n\n    //! verbose information during optimization\n    bool verbose()  const {return _verbose;}\n    void setVerbose(bool verbose);\n\n    /**\n     * sets a variable checked at every iteration to force a user stop. The iteration exits when the variable is true;\n     */\n    void setForceStopFlag(bool* flag);\n    bool* forceStopFlag() const { return _forceStopFlag;};\n\n    //! if external stop flag is given, return its state. False otherwise\n    bool terminate() {return _forceStopFlag ? (*_forceStopFlag) : false; }\n\n    //! the index mapping of the vertices\n    const VertexContainer& indexMapping() const {return _ivMap;}\n    //! the vertices active in the current optimization\n    const VertexContainer& activeVertices() const { return _activeVertices;}\n    //! the edges active in the current optimization\n    const EdgeContainer& activeEdges() const { return _activeEdges;}\n\n    /**\n     * Remove a vertex. If the vertex is contained in the currently active set\n     * of vertices, then the internal temporary structures are cleaned, e.g., the index\n     * mapping is erased. In case you need the index mapping for manipulating the\n     * graph, you have to store it in your own copy.\n     */\n    virtual bool removeVertex(HyperGraph::Vertex* v);\n\n    /**\n     * search for an edge in _activeVertices and return the iterator pointing to it\n     * getActiveVertices().end() if not found\n     */\n    VertexContainer::const_iterator findActiveVertex(const OptimizableGraph::Vertex* v) const;\n    /**\n     * search for an edge in _activeEdges and return the iterator pointing to it\n     * getActiveEdges().end() if not found\n     */\n    EdgeContainer::const_iterator findActiveEdge(const OptimizableGraph::Edge* e) const;\n\n    //! the solver used by the optimizer\n    const OptimizationAlgorithm* algorithm() const { return _algorithm;}\n    OptimizationAlgorithm* solver() { return _algorithm;}\n    void setAlgorithm(OptimizationAlgorithm* algorithm);\n\n    //! push the estimate of a subset of the variables onto a stack\n    void push(SparseOptimizer::VertexContainer& vlist);\n    //! push the estimate of a subset of the variables onto a stack\n    void push(HyperGraph::VertexSet& vlist);\n    //! push all the active vertices onto a stack\n    void push();\n    //! pop (restore) the estimate a subset of the variables from the stack\n    void pop(SparseOptimizer::VertexContainer& vlist);\n    //! pop (restore) the estimate a subset of the variables from the stack\n    void pop(HyperGraph::VertexSet& vlist);\n    //! pop (restore) the estimate of the active vertices from the stack\n    void pop();\n\n    //! ignore the latest stored element on the stack, remove it from the stack but do not restore the estimate\n    void discardTop(SparseOptimizer::VertexContainer& vlist);\n    //! same as above, but for the active vertices\n    void discardTop();\n    using OptimizableGraph::discardTop;\n\n    /**\n     * clears the graph, and polishes some intermediate structures\n     * Note that this only removes nodes / edges. Parameters can be removed\n     * with clearParameters().\n     */\n    virtual void clear();\n\n    /**\n     * computes the error vectors of all edges in the activeSet, and caches them\n     */\n    void computeActiveErrors();\n\n    /**\n     * Linearizes the system by computing the Jacobians for the nodes\n     * and edges in the graph\n     */\n    G2O_ATTRIBUTE_DEPRECATED(void linearizeSystem())\n    {\n      // nothing needed, linearization is now done inside the solver\n    }\n\n    /**\n     * update the estimate of the active vertices \n     * @param update: the double vector containing the stacked\n     * elements of the increments on the vertices.\n     */\n    void update(const double* update);\n\n    /**\n       returns the set of batch statistics about the optimisation\n    */\n    const BatchStatisticsContainer& batchStatistics() const { return _batchStatistics;}\n    /**\n       returns the set of batch statistics about the optimisation\n    */\n    BatchStatisticsContainer& batchStatistics() { return _batchStatistics;}\n    \n    void setComputeBatchStatistics(bool computeBatchStatistics);\n    \n    bool computeBatchStatistics() const { return _computeBatchStatistics;}\n\n    /**** callbacks ****/\n    //! add an action to be executed before the error vectors are computed\n    bool addComputeErrorAction(HyperGraphAction* action);\n    //! remove an action that should no longer be execured before computing the error vectors\n    bool removeComputeErrorAction(HyperGraphAction* action);\n\n    \n\n    protected:\n    bool* _forceStopFlag;\n    bool _verbose;\n\n    VertexContainer _ivMap;\n    VertexContainer _activeVertices;   ///< sorted according to VertexIDCompare\n    EdgeContainer _activeEdges;        ///< sorted according to EdgeIDCompare\n\n    void sortVectorContainers();\n \n    OptimizationAlgorithm* _algorithm;\n\n    /**\n     * builds the mapping of the active vertices to the (block) row / column in the Hessian\n     */\n    bool buildIndexMapping(SparseOptimizer::VertexContainer& vlist);\n    void clearIndexMapping();\n\n    BatchStatisticsContainer _batchStatistics;   ///< global statistics of the optimizer, e.g., timing, num-non-zeros\n    bool _computeBatchStatistics;\n  };\n} // end namespace\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/solvers/linear_solver_dense.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// Copyright (C) 2012 R. Kümmerle\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_LINEAR_SOLVER_DENSE_H\n#define G2O_LINEAR_SOLVER_DENSE_H\n\n#include \"../core/linear_solver.h\"\n#include \"../core/batch_stats.h\"\n\n#include <vector>\n#include <utility>\n#include<Eigen/Core>\n#include<Eigen/Cholesky>\n\n\nnamespace g2o {\n\n  /**\n   * \\brief linear solver using dense cholesky decomposition\n   */\n  template <typename MatrixType>\n  class LinearSolverDense : public LinearSolver<MatrixType>\n  {\n    public:\n      LinearSolverDense() :\n        LinearSolver<MatrixType>(),\n        _reset(true)\n      {\n      }\n\n      virtual ~LinearSolverDense()\n      {\n      }\n\n      virtual bool init()\n      {\n        _reset = true;\n        return true;\n      }\n\n      bool solve(const SparseBlockMatrix<MatrixType>& A, double* x, double* b)\n      {\n        int n = A.cols();\n        int m = A.cols();\n\n        Eigen::MatrixXd& H = _H;\n        if (H.cols() != n) {\n          H.resize(n, m);\n          _reset = true;\n        }\n        if (_reset) {\n          _reset = false;\n          H.setZero();\n        }\n\n        // copy the sparse block matrix into a dense matrix\n        int c_idx = 0;\n        for (size_t i = 0; i < A.blockCols().size(); ++i) {\n          int c_size = A.colsOfBlock(i);\n          assert(c_idx == A.colBaseOfBlock(i) && \"mismatch in block indices\");\n\n          const typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap& col = A.blockCols()[i];\n          if (col.size() > 0) {\n            typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::const_iterator it;\n            for (it = col.begin(); it != col.end(); ++it) {\n              int r_idx = A.rowBaseOfBlock(it->first);\n              // only the upper triangular block is processed\n              if (it->first <= (int)i) {\n                int r_size = A.rowsOfBlock(it->first);\n                H.block(r_idx, c_idx, r_size, c_size) = *(it->second);\n                if (r_idx != c_idx) // write the lower triangular block\n                  H.block(c_idx, r_idx, c_size, r_size) = it->second->transpose();\n              }\n            }\n          }\n\n          c_idx += c_size;\n        }\n\n        // solving via Cholesky decomposition\n        Eigen::VectorXd::MapType xvec(x, m);\n        Eigen::VectorXd::ConstMapType bvec(b, n);\n        _cholesky.compute(H);\n        if (_cholesky.isPositive()) {\n          xvec = _cholesky.solve(bvec);\n          return true;\n        }\n        return false;\n      }\n\n    protected:\n      bool _reset;\n      Eigen::MatrixXd _H;\n      Eigen::LDLT<Eigen::MatrixXd> _cholesky;\n\n  };\n\n\n}// end namespace\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/solvers/linear_solver_eigen.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_LINEAR_SOLVER_EIGEN_H\n#define G2O_LINEAR_SOLVER_EIGEN_H\n\n#include <Eigen/Sparse>\n#include <Eigen/SparseCholesky>\n\n#include \"../core/linear_solver.h\"\n#include \"../core/batch_stats.h\"\n#include \"../stuff/timeutil.h\"\n\n#include \"../core/eigen_types.h\"\n\n#include <iostream>\n#include <vector>\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief linear solver which uses the sparse Cholesky solver from Eigen\n *\n * Has no dependencies except Eigen. Hence, should compile almost everywhere\n * without to much issues. Performance should be similar to CSparse, I guess.\n */\ntemplate <typename MatrixType>\nclass LinearSolverEigen: public LinearSolver<MatrixType>\n{\n  public:\n    typedef Eigen::SparseMatrix<double, Eigen::ColMajor> SparseMatrix;\n    typedef Eigen::Triplet<double> Triplet;\n    typedef Eigen::PermutationMatrix<Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic> PermutationMatrix;\n    /**\n     * \\brief Sub-classing Eigen's SimplicialLDLT to perform ordering with a given ordering\n     */\n    class CholeskyDecomposition : public Eigen::SimplicialLDLT<SparseMatrix, Eigen::Upper>\n    {\n      public:\n        CholeskyDecomposition() : Eigen::SimplicialLDLT<SparseMatrix, Eigen::Upper>() {}\n        using Eigen::SimplicialLDLT< SparseMatrix, Eigen::Upper>::analyzePattern_preordered;\n\n        void analyzePatternWithPermutation(SparseMatrix& a, const PermutationMatrix& permutation)\n        {\n          m_Pinv = permutation;\n          m_P = permutation.inverse();\n          int size = a.cols();\n          SparseMatrix ap(size, size);\n          ap.selfadjointView<Eigen::Upper>() = a.selfadjointView<UpLo>().twistedBy(m_P);\n          analyzePattern_preordered(ap, true);\n        }\n    };\n\n  public:\n    LinearSolverEigen() :\n      LinearSolver<MatrixType>(),\n      _init(true), _blockOrdering(false), _writeDebug(false)\n    {\n    }\n\n    virtual ~LinearSolverEigen()\n    {\n    }\n\n    virtual bool init()\n    {\n      _init = true;\n      return true;\n    }\n\n    bool solve(const SparseBlockMatrix<MatrixType>& A, double* x, double* b)\n    {\n      if (_init)\n        _sparseMatrix.resize(A.rows(), A.cols());\n      fillSparseMatrix(A, !_init);\n      if (_init) // compute the symbolic composition once\n        computeSymbolicDecomposition(A);\n      _init = false;\n\n      double t=get_monotonic_time();\n      _cholesky.factorize(_sparseMatrix);\n      if (_cholesky.info() != Eigen::Success) { // the matrix is not positive definite\n        if (_writeDebug) {\n          std::cerr << \"Cholesky failure, writing debug.txt (Hessian loadable by Octave)\" << std::endl;\n          A.writeOctave(\"debug.txt\");\n        }\n        return false;\n      }\n\n      // Solving the system\n      VectorXD::MapType xx(x, _sparseMatrix.cols());\n      VectorXD::ConstMapType bb(b, _sparseMatrix.cols());\n      xx = _cholesky.solve(bb);\n      G2OBatchStatistics* globalStats = G2OBatchStatistics::globalStats();\n      if (globalStats) {\n        globalStats->timeNumericDecomposition = get_monotonic_time() - t;\n        globalStats->choleskyNNZ = _cholesky.matrixL().nestedExpression().nonZeros() + _sparseMatrix.cols(); // the elements of D\n      }\n\n      return true;\n    }\n\n    //! do the AMD ordering on the blocks or on the scalar matrix\n    bool blockOrdering() const { return _blockOrdering;}\n    void setBlockOrdering(bool blockOrdering) { _blockOrdering = blockOrdering;}\n\n    //! write a debug dump of the system matrix if it is not SPD in solve\n    virtual bool writeDebug() const { return _writeDebug;}\n    virtual void setWriteDebug(bool b) { _writeDebug = b;}\n\n  protected:\n    bool _init;\n    bool _blockOrdering;\n    bool _writeDebug;\n    SparseMatrix _sparseMatrix;\n    CholeskyDecomposition _cholesky;\n\n    /**\n     * compute the symbolic decompostion of the matrix only once.\n     * Since A has the same pattern in all the iterations, we only\n     * compute the fill-in reducing ordering once and re-use for all\n     * the following iterations.\n     */\n    void computeSymbolicDecomposition(const SparseBlockMatrix<MatrixType>& A)\n    {\n      double t=get_monotonic_time();\n      if (! _blockOrdering) {\n        _cholesky.analyzePattern(_sparseMatrix);\n      } else {\n        // block ordering with the Eigen Interface\n        // This is really ugly currently, as it calls internal functions from Eigen\n        // and modifies the SparseMatrix class\n        Eigen::PermutationMatrix<Eigen::Dynamic,Eigen::Dynamic> blockP;\n        {\n          // prepare a block structure matrix for calling AMD\n          std::vector<Triplet> triplets;\n          for (size_t c = 0; c < A.blockCols().size(); ++c){\n            const typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap& column = A.blockCols()[c];\n            for (typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::const_iterator it = column.begin(); it != column.end(); ++it) {\n              const int& r = it->first;\n              if (r > static_cast<int>(c)) // only upper triangle\n                break;\n              triplets.push_back(Triplet(r, c, 0.));\n            }\n          }\n\n          // call the AMD ordering on the block matrix.\n          // Relies on Eigen's internal stuff, probably bad idea\n          SparseMatrix auxBlockMatrix(A.blockCols().size(), A.blockCols().size());\n          auxBlockMatrix.setFromTriplets(triplets.begin(), triplets.end());\n          typename CholeskyDecomposition::CholMatrixType C;\n          C = auxBlockMatrix.selfadjointView<Eigen::Upper>();\n          Eigen::internal::minimum_degree_ordering(C, blockP);\n        }\n\n        int rows = A.rows();\n        assert(rows == A.cols() && \"Matrix A is not square\");\n\n        // Adapt the block permutation to the scalar matrix\n        PermutationMatrix scalarP;\n        scalarP.resize(rows);\n        int scalarIdx = 0;\n        for (int i = 0; i < blockP.size(); ++i) {\n          const int& p = blockP.indices()(i);\n          int base  = A.colBaseOfBlock(p);\n          int nCols = A.colsOfBlock(p);\n          for (int j = 0; j < nCols; ++j)\n            scalarP.indices()(scalarIdx++) = base++;\n        }\n        assert(scalarIdx == rows && \"did not completely fill the permutation matrix\");\n        // analyze with the scalar permutation\n        _cholesky.analyzePatternWithPermutation(_sparseMatrix, scalarP);\n\n      }\n      G2OBatchStatistics* globalStats = G2OBatchStatistics::globalStats();\n      if (globalStats)\n        globalStats->timeSymbolicDecomposition = get_monotonic_time() - t;\n    }\n\n    void fillSparseMatrix(const SparseBlockMatrix<MatrixType>& A, bool onlyValues)\n    {\n      if (onlyValues) {\n        A.fillCCS(_sparseMatrix.valuePtr(), true);\n      } else {\n\n        // create from triplet structure\n        std::vector<Triplet> triplets;\n        triplets.reserve(A.nonZeros());\n        for (size_t c = 0; c < A.blockCols().size(); ++c) {\n          int colBaseOfBlock = A.colBaseOfBlock(c);\n          const typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap& column = A.blockCols()[c];\n          for (typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::const_iterator it = column.begin(); it != column.end(); ++it) {\n            int rowBaseOfBlock = A.rowBaseOfBlock(it->first);\n            const MatrixType& m = *(it->second);\n            for (int cc = 0; cc < m.cols(); ++cc) {\n              int aux_c = colBaseOfBlock + cc;\n              for (int rr = 0; rr < m.rows(); ++rr) {\n                int aux_r = rowBaseOfBlock + rr;\n                if (aux_r > aux_c)\n                  break;\n                triplets.push_back(Triplet(aux_r, aux_c, m(rr, cc)));\n              }\n            }\n          }\n        }\n        _sparseMatrix.setFromTriplets(triplets.begin(), triplets.end());\n\n      }\n    }\n};\n\n} // end namespace\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/stuff/color_macros.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_COLOR_MACROS_H\n#define G2O_COLOR_MACROS_H\n\n// font attributes\n#define FT_BOLD      \"\\033[1m\"\n#define FT_UNDERLINE \"\\033[4m\"\n\n//background color\n#define BG_BLACK     \"\\033[40m\"\n#define BG_RED       \"\\033[41m\"\n#define BG_GREEN     \"\\033[42m\"\n#define BG_YELLOW    \"\\033[43m\"\n#define BG_LIGHTBLUE \"\\033[44m\"\n#define BG_MAGENTA   \"\\033[45m\"\n#define BG_BLUE      \"\\033[46m\"\n#define BG_WHITE     \"\\033[47m\"\n\n// font color\n#define CL_BLACK(s)     \"\\033[30m\" << s << \"\\033[0m\"\n#define CL_RED(s)       \"\\033[31m\" << s << \"\\033[0m\"\n#define CL_GREEN(s)     \"\\033[32m\" << s << \"\\033[0m\"\n#define CL_YELLOW(s)    \"\\033[33m\" << s << \"\\033[0m\"\n#define CL_LIGHTBLUE(s) \"\\033[34m\" << s << \"\\033[0m\"\n#define CL_MAGENTA(s)   \"\\033[35m\" << s << \"\\033[0m\"\n#define CL_BLUE(s)      \"\\033[36m\" << s << \"\\033[0m\"\n#define CL_WHITE(s)     \"\\033[37m\" << s << \"\\033[0m\"\n\n#define FG_BLACK     \"\\033[30m\"\n#define FG_RED       \"\\033[31m\"\n#define FG_GREEN     \"\\033[32m\"\n#define FG_YELLOW    \"\\033[33m\"\n#define FG_LIGHTBLUE \"\\033[34m\"\n#define FG_MAGENTA   \"\\033[35m\"\n#define FG_BLUE      \"\\033[36m\"\n#define FG_WHITE     \"\\033[37m\"\n\n#define FG_NORM      \"\\033[0m\"\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/stuff/macros.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_MACROS_H\n#define G2O_MACROS_H\n\n#ifndef DEG2RAD\n#define DEG2RAD(x) ((x) * 0.01745329251994329575)\n#endif\n\n#ifndef RAD2DEG\n#define RAD2DEG(x) ((x) * 57.29577951308232087721)\n#endif\n\n// GCC the one and only\n#if defined(__GNUC__)\n#  define G2O_ATTRIBUTE_CONSTRUCTOR(func) \\\n     static void func(void)__attribute__ ((constructor)); \\\n     static void func(void)\n\n#  define G2O_ATTRIBUTE_UNUSED __attribute__((unused))\n#  define G2O_ATTRIBUTE_FORMAT12 __attribute__ ((format (printf, 1, 2)))\n#  define G2O_ATTRIBUTE_FORMAT23 __attribute__ ((format (printf, 2, 3)))\n#  define G2O_ATTRIBUTE_WARNING(func) func __attribute__((warning))\n#  define G2O_ATTRIBUTE_DEPRECATED(func) func __attribute__((deprecated))\n\n#ifdef ANDROID\n# define g2o_isnan(x)     isnan(x)\n# define g2o_isinf(x)     isinf(x)\n# define g2o_isfinite(x)  isfinite(x)\n#else\n# define g2o_isnan(x)     std::isnan(x)\n# define g2o_isinf(x)     std::isinf(x)\n# define g2o_isfinite(x)  std::isfinite(x)\n#endif\n\n// MSVC on Windows\n#elif defined _MSC_VER\n#  define __PRETTY_FUNCTION__ __FUNCTION__\n\n/**\nModified by Mark Pupilli from:\n\n\t\"Initializer/finalizer sample for MSVC and GCC.\n    2010 Joe Lowe. Released into the public domain.\"\n\n\t\"For MSVC, places a ptr to the function in the user initializer section (.CRT$XCU), basically the same thing the compiler does for the constructor calls for static C++ objects. For GCC, uses a constructor attribute.\"\n\n\t(As posted on Stack OVerflow)\n*/\n#  define G2O_ATTRIBUTE_CONSTRUCTOR(f) \\\n     __pragma(section(\".CRT$XCU\",read)) \\\n     static void __cdecl f(void); \\\n     __declspec(allocate(\".CRT$XCU\")) void (__cdecl*f##_)(void) = f; \\\n     static void __cdecl f(void)\n\n#  define G2O_ATTRIBUTE_UNUSED\n#  define G2O_ATTRIBUTE_FORMAT12\n#  define G2O_ATTRIBUTE_FORMAT23\n#  define G2O_ATTRIBUTE_WARNING(func) func\n#  define G2O_ATTRIBUTE_DEPRECATED(func) func\n\n#include <float.h>\n\n# define g2o_isnan(x)    _isnan(x)\n# define g2o_isinf(x)    (_finite(x) == 0)\n# define g2o_isfinite(x) (_finite(x) != 0)\n\n// unknown compiler\n#else\n#  ifndef __PRETTY_FUNCTION__\n#    define __PRETTY_FUNCTION__ \"\"\n#  endif\n#  define G2O_ATTRIBUTE_CONSTRUCTOR(func) func\n#  define G2O_ATTRIBUTE_UNUSED\n#  define G2O_ATTRIBUTE_FORMAT12\n#  define G2O_ATTRIBUTE_FORMAT23\n#  define G2O_ATTRIBUTE_WARNING(func) func\n#  define G2O_ATTRIBUTE_DEPRECATED(func) func\n\n#include <math.h>\n#define g2o_isnan(x)    isnan(x)\n#define g2o_isinf(x)    isinf(x)\n#define g2o_isfinite(x) isfinite(x)\n\n#endif\n\n// some macros that are only useful for c++\n#ifdef __cplusplus\n\n#define G2O_FSKIP_LINE(f) \\\n   {char c=' ';while(c != '\\n' && f.good() && !(f).eof()) (f).get(c);}\n\n#ifndef PVAR\n  #define PVAR(s) \\\n    #s << \" = \" << (s) << std::flush\n#endif\n\n#ifndef PVARA\n#define PVARA(s) \\\n  #s << \" = \" << RAD2DEG(s) << \"deg\" << std::flush\n#endif\n\n#ifndef FIXED\n#define FIXED(s) \\\n  std::fixed << s << std::resetiosflags(std::ios_base::fixed)\n#endif\n\n#endif // __cplusplus\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/stuff/misc.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_STUFF_MISC_H\n#define G2O_STUFF_MISC_H\n\n#include \"macros.h\"\n#include <cmath>\n\n#ifndef M_PI\n#define M_PI 3.14159265358979323846\n#endif\n\n/** @addtogroup utils **/\n// @{\n\n/** \\file misc.h\n * \\brief some general case utility functions\n *\n *  This file specifies some general case utility functions\n **/\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * return the square value\n */\ntemplate <typename T>\ninline T square(T x)\n{\n  return x*x;\n}\n\n/**\n * return the hypot of x and y\n */\ntemplate <typename T>\ninline T hypot(T x, T y)\n{\n  return (T) (sqrt(x*x + y*y));\n}\n\n/**\n * return the squared hypot of x and y\n */\ntemplate <typename T>\ninline T hypot_sqr(T x, T y)\n{\n  return x*x + y*y;\n}\n\n/**\n * convert from degree to radian\n */\ninline double deg2rad(double degree)\n{\n  return degree * 0.01745329251994329576;\n}\n\n/**\n * convert from radian to degree\n */\ninline double rad2deg(double rad)\n{\n  return rad * 57.29577951308232087721;\n}\n\n/**\n * normalize the angle\n */\ninline double normalize_theta(double theta)\n{\n  if (theta >= -M_PI && theta < M_PI)\n    return theta;\n  \n  double multiplier = floor(theta / (2*M_PI));\n  theta = theta - multiplier*2*M_PI;\n  if (theta >= M_PI)\n    theta -= 2*M_PI;\n  if (theta < -M_PI)\n    theta += 2*M_PI;\n\n  return theta;\n}\n\n/**\n * inverse of an angle, i.e., +180 degree\n */\ninline double inverse_theta(double th)\n{\n  return normalize_theta(th + M_PI);\n}\n\n/**\n * average two angles\n */\ninline double average_angle(double theta1, double theta2)\n{\n  double x, y;\n\n  x = cos(theta1) + cos(theta2);\n  y = sin(theta1) + sin(theta2);\n  if(x == 0 && y == 0)\n    return 0;\n  else\n    return std::atan2(y, x);\n}\n\n/**\n * sign function.\n * @return the sign of x. +1 for x > 0, -1 for x < 0, 0 for x == 0\n */\ntemplate <typename T>\ninline int sign(T x)\n{\n  if (x > 0)\n    return 1;\n  else if (x < 0)\n    return -1;\n  else\n    return 0;\n}\n\n/**\n * clamp x to the interval [l, u]\n */\ntemplate <typename T>\ninline T clamp(T l, T x, T u) \n{\n  if (x < l)\n    return l;\n  if (x > u)\n    return u;\n  return x;\n}\n\n/**\n * wrap x to be in the interval [l, u]\n */\ntemplate <typename T>\ninline T wrap(T l, T x, T u) \n{\n  T intervalWidth = u - l;\n  while (x < l)\n    x += intervalWidth;\n  while (x > u)\n    x -= intervalWidth;\n  return x;\n}\n\n/**\n * tests whether there is a NaN in the array\n */\ninline bool arrayHasNaN(const double* array, int size, int* nanIndex = 0)\n{\n  for (int i = 0; i < size; ++i)\n    if (g2o_isnan(array[i])) {\n      if (nanIndex)\n        *nanIndex = i;\n      return true;\n    }\n  return false;\n}\n\n/**\n * The following two functions are used to force linkage with static libraries.\n */\nextern \"C\"\n{\n    typedef void (* ForceLinkFunction) (void);\n}\n\nstruct ForceLinker\n{\n    ForceLinker(ForceLinkFunction function) { (function)(); }\n};\n\n\n} // end namespace\n\n// @}\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/stuff/os_specific.c",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"os_specific.h\"\n\n#ifdef WINDOWS\n\nint vasprintf(char** strp, const char* fmt, va_list ap)\n{\n  int n;\n  int size = 100;\n  char* p;\n  char* np;\n\n  if ((p = (char*)malloc(size * sizeof(char))) == NULL)\n    return -1;\n\n  while (1) {\n#ifdef _MSC_VER\n    n = vsnprintf_s(p, size, size - 1, fmt, ap);\n#else\n    n = vsnprintf(p, size, fmt, ap);\n#endif\n    if (n > -1 && n < size) {\n      *strp = p;\n      return n;\n    }\n    if (n > -1)\n      size = n+1;\n    else\n      size *= 2;\n    if ((np = (char*)realloc (p, size * sizeof(char))) == NULL) {\n      free(p);\n      return -1;\n    } else\n      p = np;\n  }\n}\n\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/stuff/os_specific.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_OS_SPECIFIC_HH_\n#define G2O_OS_SPECIFIC_HH_\n\n#ifdef WINDOWS\n#include <stdio.h>\n#include <stdlib.h>\n#include <stdarg.h>\n#ifndef _WINDOWS\n#include <sys/time.h>\n#endif\n#define drand48() ((double) rand()/(double)RAND_MAX)\n\n#ifdef __cplusplus\nextern \"C\" {\n#endif\n\nint vasprintf(char** strp, const char* fmt, va_list ap);\n\n#ifdef __cplusplus\n}\n#endif\n\n#endif\n\n#ifdef UNIX\n#include <sys/time.h>\n// nothing to do on real operating systems\n#endif\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/stuff/property.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"property.h\"\n\n#include <vector>\n#include <iostream>\n\n#include \"macros.h\"\n\n#include \"string_tools.h\"\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\n\n  BaseProperty::BaseProperty(const std::string name_) :_name(name_){\n  }\n\n  BaseProperty::~BaseProperty(){}\n\n  bool PropertyMap::addProperty(BaseProperty* p) {\n    std::pair<PropertyMapIterator,bool> result = insert(make_pair(p->name(), p));\n    return result.second;\n  }\n\n  bool PropertyMap::eraseProperty(const std::string& name) {\n    PropertyMapIterator it=find(name);\n    if (it==end())\n      return false;\n    delete it->second;\n    erase(it);\n    return true;\n  }\n\n  PropertyMap::~PropertyMap() {\n    for (PropertyMapIterator it=begin(); it!=end(); it++){\n      if (it->second)\n        delete it->second;\n    }\n  }\n\n  bool PropertyMap::updatePropertyFromString(const std::string& name, const std::string& value)\n  {\n    PropertyMapIterator it = find(name);\n    if (it == end())\n      return false;\n    it->second->fromString(value);\n    return true;\n  }\n\n  void PropertyMap::writeToCSV(std::ostream& os) const\n  {\n    for (PropertyMapConstIterator it=begin(); it!=end(); it++){\n      BaseProperty* p =it->second;\n      os << p->name() << \", \";\n    }\n    os << std::endl;\n    for (PropertyMapConstIterator it=begin(); it!=end(); it++){\n      BaseProperty* p =it->second;\n      os << p->toString() << \", \";\n    }\n    os << std::endl;\n  }\n\n  bool PropertyMap::updateMapFromString(const std::string& values)\n  {\n    bool status = true;\n    vector<string> valuesMap = strSplit(values, \",\");\n    for (size_t i = 0; i < valuesMap.size(); ++i) {\n      vector<string> m = strSplit(valuesMap[i], \"=\");\n      if (m.size() != 2) {\n        cerr << __PRETTY_FUNCTION__ << \": unable to extract name=value pair from \" << valuesMap[i] << endl;\n        continue;\n      }\n      string name = trim(m[0]);\n      string value = trim(m[1]);\n      status = status && updatePropertyFromString(name, value);\n    }\n    return status;\n  }\n\n} // end namespace\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/stuff/property.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_PROPERTY_H_\n#define G2O_PROPERTY_H_\n\n#include <string>\n#include <map>\n#include <sstream>\n\n#include \"string_tools.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n  class  BaseProperty {\n    public:\n      BaseProperty(const std::string name_);\n      virtual ~BaseProperty();\n      const std::string& name() {return _name;}\n      virtual std::string toString() const = 0;\n      virtual bool fromString(const std::string& s) = 0;\n    protected:\n      std::string _name;\n  };\n\n  template <typename T>\n  class Property: public BaseProperty {\n    public:\n      typedef T ValueType;\n      Property(const std::string& name_): BaseProperty(name_){}\n      Property(const std::string& name_, const T& v): BaseProperty(name_), _value(v){}\n      void setValue(const T& v) {_value = v; }\n      const T& value() const {return _value;}\n      virtual std::string toString() const\n      {\n        std::stringstream sstr;\n        sstr << _value;\n        return sstr.str();\n      }\n      virtual bool fromString(const std::string& s)\n      {\n        bool status = convertString(s, _value);\n        return status;\n      }\n    protected:\n      T _value;\n  };\n\n  /**\n   * \\brief a collection of properties mapping from name to the property itself\n   */\n  class  PropertyMap : protected std::map<std::string, BaseProperty*>\n  {\n    public:\n      typedef std::map<std::string, BaseProperty*>        BaseClass;\n      typedef BaseClass::iterator                         PropertyMapIterator;\n      typedef BaseClass::const_iterator                   PropertyMapConstIterator;\n\n      ~PropertyMap();\n\n      /**\n       * add a property to the map\n       */\n      bool addProperty(BaseProperty* p);\n\n      /**\n       * remove a property from the map\n       */\n      bool eraseProperty(const std::string& name_);\n\n      /**\n       * return a property by its name\n       */\n      template <typename P> \n      P* getProperty(const std::string& name_)\n      {\n        PropertyMapIterator it=find(name_);\n        if (it==end())\n          return 0;\n        return dynamic_cast<P*>(it->second);\n      }\n      template <typename P> \n      const P* getProperty(const std::string& name_) const\n      {\n        PropertyMapConstIterator it=find(name_);\n        if (it==end())\n          return 0;\n        return dynamic_cast<P*>(it->second);\n      }\n\n      /**\n       * create a property and insert it\n       */\n      template <typename P> \n      P* makeProperty(const std::string& name_, const typename P::ValueType& v)\n      {\n        PropertyMapIterator it=find(name_);\n        if (it==end()){\n          P* p=new P(name_, v);\n          addProperty(p);\n          return p;\n        } else \n          return dynamic_cast<P*>(it->second);\n      }\n\n      /**\n       * update a specfic property with a new value\n       * @return true if the params is stored and update was carried out\n       */\n      bool updatePropertyFromString(const std::string& name, const std::string& value);\n\n      /**\n       * update the map based on a name=value string, e.g., name1=val1,name2=val2\n       * @return true, if it was possible to update all parameters\n       */\n      bool updateMapFromString(const std::string& values);\n\n      void writeToCSV(std::ostream& os) const;\n\n      using BaseClass::size;\n      using BaseClass::begin;\n      using BaseClass::end;\n      using BaseClass::iterator;\n      using BaseClass::const_iterator;\n\n  };\n\n  typedef Property<int> IntProperty;\n  typedef Property<bool> BoolProperty;\n  typedef Property<float> FloatProperty;\n  typedef Property<double> DoubleProperty;\n  typedef Property<std::string> StringProperty;\n\n} // end namespace\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/stuff/string_tools.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"string_tools.h\"\n#include \"os_specific.h\"\n#include \"macros.h\"\n\n#include <cctype>\n#include <string>\n#include <cstdarg>\n#include <cstring>\n#include <algorithm>\n#include <cstdio>\n#include <iostream>\n#include <iterator>\n\n#if (defined (UNIX) || defined(CYGWIN)) && !defined(ANDROID)\n#include <wordexp.h>\n#endif\n\nnamespace g2o {\n\nusing namespace std;\n\nstd::string trim(const std::string& s)\n{\n  if(s.length() == 0)\n    return s;\n  string::size_type b = s.find_first_not_of(\" \\t\\n\");\n  string::size_type e = s.find_last_not_of(\" \\t\\n\");\n  if(b == string::npos)\n    return \"\";\n  return std::string(s, b, e - b + 1);\n}\n\nstd::string trimLeft(const std::string& s)\n{\n  if(s.length() == 0)\n    return s;\n  string::size_type b = s.find_first_not_of(\" \\t\\n\");\n  string::size_type e = s.length() - 1;\n  if(b == string::npos)\n    return \"\";\n  return std::string(s, b, e - b + 1);\n}\n\nstd::string trimRight(const std::string& s)\n{\n  if(s.length() == 0)\n    return s;\n  string::size_type b = 0;\n  string::size_type e = s.find_last_not_of(\" \\t\\n\");\n  if(b == string::npos)\n    return \"\";\n  return std::string(s, b, e - b + 1);\n}\n\nstd::string strToLower(const std::string& s)\n{\n  string ret;\n  std::transform(s.begin(), s.end(), back_inserter(ret), (int(*)(int)) std::tolower);\n  return ret;\n}\n\nstd::string strToUpper(const std::string& s)\n{\n  string ret;\n  std::transform(s.begin(), s.end(), back_inserter(ret), (int(*)(int)) std::toupper);\n  return ret;\n}\n\nstd::string formatString(const char* fmt, ...)\n{\n  char* auxPtr = NULL;\n  va_list arg_list;\n  va_start(arg_list, fmt);\n  int numChar = vasprintf(&auxPtr, fmt, arg_list);\n  va_end(arg_list);\n  string retString;\n  if (numChar != -1)\n    retString = auxPtr;\n  else {\n    cerr << __PRETTY_FUNCTION__ << \": Error while allocating memory\" << endl;\n  }\n  free(auxPtr);\n  return retString;\n}\n\nint strPrintf(std::string& str, const char* fmt, ...)\n{\n  char* auxPtr = NULL;\n  va_list arg_list;\n  va_start(arg_list, fmt);\n  int numChars = vasprintf(&auxPtr, fmt, arg_list);\n  va_end(arg_list);\n  str = auxPtr;\n  free(auxPtr);\n  return numChars;\n}\n\nstd::string strExpandFilename(const std::string& filename)\n{\n#if (defined (UNIX) || defined(CYGWIN)) && !defined(ANDROID)\n  string result = filename;\n  wordexp_t p;\n\n  wordexp(filename.c_str(), &p, 0);\n  if(p.we_wordc > 0) {\n    result = p.we_wordv[0];\n  }\n  wordfree(&p);\n  return result;\n#else\n  (void) filename;\n  std::cerr << \"WARNING: \" << __PRETTY_FUNCTION__ << \" not implemented\" << std::endl;\n  return std::string();\n#endif\n}\n\nstd::vector<std::string> strSplit(const std::string& str, const std::string& delimiters)\n{\n  std::vector<std::string> tokens;\n  string::size_type lastPos = 0;\n  string::size_type pos     = 0;\n\n  do {\n    pos = str.find_first_of(delimiters, lastPos);\n    tokens.push_back(str.substr(lastPos, pos - lastPos));\n    lastPos = pos + 1;\n  }  while (string::npos != pos);\n\n  return tokens;\n}\n\nbool strStartsWith(const std::string& s, const std::string& start)\n{\n  if (s.size() < start.size())\n    return false;\n  return equal(start.begin(), start.end(), s.begin());\n}\n\nbool strEndsWith(const std::string& s, const std::string& end)\n{\n  if (s.size() < end.size())\n    return false;\n  return equal(end.rbegin(), end.rend(), s.rbegin());\n}\n\nint readLine(std::istream& is, std::stringstream& currentLine)\n{\n  if (is.eof())\n    return -1;\n  currentLine.str(\"\");\n  currentLine.clear();\n  is.get(*currentLine.rdbuf());\n  if (is.fail()) // fail is set on empty lines\n    is.clear();\n  G2O_FSKIP_LINE(is); // read \\n not read by get()\n  return static_cast<int>(currentLine.str().size());\n}\n\n} // end namespace\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/stuff/string_tools.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_STRING_TOOLS_H\n#define G2O_STRING_TOOLS_H\n\n#include <string>\n#include <sstream>\n#include <cstdlib>\n#include <vector>\n\n#include \"macros.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/** @addtogroup utils **/\n// @{\n\n/** \\file stringTools.h\n * \\brief utility functions for handling strings\n */\n\n/**\n * remove whitespaces from the start/end of a string\n */\n std::string trim(const std::string& s);\n\n/**\n * remove whitespaces from the left side of the string\n */\n std::string trimLeft(const std::string& s);\n\n/**\n * remove whitespaced from the right side of the string\n */\n std::string trimRight(const std::string& s);\n\n/**\n * convert the string to lower case\n */\n std::string strToLower(const std::string& s);\n\n/**\n * convert a string to upper case\n */\n std::string strToUpper(const std::string& s);\n\n/**\n * read integer values (seperated by spaces) from a string and store\n * them in the given OutputIterator.\n */\ntemplate <typename OutputIterator>\nOutputIterator readInts(const char* str, OutputIterator out)\n{\n  char* cl  = (char*)str;\n  char* cle = cl;\n  while (1) {\n    int id = strtol(cl, &cle, 10);\n    if (cl == cle)\n      break;\n    *out++ = id;\n    cl = cle;\n  }\n  return out;\n}\n\n/**\n * read float values (seperated by spaces) from a string and store\n * them in the given OutputIterator.\n */\ntemplate <typename OutputIterator>\nOutputIterator readFloats(const char* str, OutputIterator out)\n{\n  char* cl  = (char*)str;\n  char* cle = cl;\n  while (1) {\n    double val = strtod(cl, &cle);\n    if (cl == cle)\n      break;\n    *out++ = val;\n    cl = cle;\n  }\n  return out;\n}\n\n/**\n * format a string and return a std::string.\n * Format is just like printf, see man 3 printf\n */\n std::string formatString(const char* fmt, ...) G2O_ATTRIBUTE_FORMAT12;\n\n/**\n * replacement function for sprintf which fills a std::string instead of a char*\n */\n int strPrintf(std::string& str, const char* fmt, ...) G2O_ATTRIBUTE_FORMAT23;\n\n/**\n * convert a string into an other type.\n */\ntemplate<typename T>\nbool convertString(const std::string& s, T& x, bool failIfLeftoverChars = true)\n{\n  std::istringstream i(s);\n  char c;\n  if (!(i >> x) || (failIfLeftoverChars && i.get(c)))\n    return false;\n  return true;\n}\n\n/**\n * convert a string into an other type.\n * Return the converted value. Throw error if parsing is wrong.\n */\ntemplate<typename T>\nT stringToType(const std::string& s, bool failIfLeftoverChars = true)\n{\n  T x;\n  convertString(s, x, failIfLeftoverChars);\n  return x;\n}\n\n/**\n * return true, if str starts with substr\n */\n bool strStartsWith(const std::string & str, const std::string& substr);\n\n/**\n * return true, if str ends with substr\n */\n bool strEndsWith(const std::string & str, const std::string& substr);\n\n/**\n * expand the given filename like a posix shell, e.g., ~ $CARMEN_HOME and other will get expanded.\n * Also command substitution, e.g. `pwd` will give the current directory.\n */\n std::string strExpandFilename(const std::string& filename);\n\n/**\n * split a string into token based on the characters given in delim\n */\n std::vector<std::string> strSplit(const std::string& s, const std::string& delim);\n\n/**\n * read a line from is into currentLine.\n * @return the number of characters read into currentLine (excluding newline), -1 on eof()\n */\n int readLine(std::istream& is, std::stringstream& currentLine);\n\n// @}\n\n} // end namespace\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/stuff/timeutil.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"timeutil.h\"\n#include <iostream>\n\n#ifdef _WINDOWS\n#include <time.h>\n#include <windows.h>\n#endif\n\n#ifdef UNIX\n#include <unistd.h>\n#endif\n\nnamespace g2o {\n\n#ifdef _WINDOWS\n#if defined(_MSC_VER) || defined(_MSC_EXTENSIONS)\n  #define DELTA_EPOCH_IN_MICROSECS  11644473600000000Ui64\n#else\n  #define DELTA_EPOCH_IN_MICROSECS  11644473600000000ULL\n#endif\n\nstruct timezone\n{\n  int  tz_minuteswest; /* minutes W of Greenwich */\n  int  tz_dsttime;     /* type of dst correction */\n};\n\nint gettimeofday(struct timeval *tv, struct timezone *tz)\n{\n// Define a structure to receive the current Windows filetime\n  FILETIME ft;\n \n// Initialize the present time to 0 and the timezone to UTC\n  unsigned __int64 tmpres = 0;\n  static int tzflag = 0;\n \n  if (NULL != tv)\n  {\n    GetSystemTimeAsFileTime(&ft);\n \n// The GetSystemTimeAsFileTime returns the number of 100 nanosecond \n// intervals since Jan 1, 1601 in a structure. Copy the high bits to \n// the 64 bit tmpres, shift it left by 32 then or in the low 32 bits.\n    tmpres |= ft.dwHighDateTime;\n    tmpres <<= 32;\n    tmpres |= ft.dwLowDateTime;\n \n// Convert to microseconds by dividing by 10\n    tmpres /= 10;\n \n// The Unix epoch starts on Jan 1 1970.  Need to subtract the difference \n// in seconds from Jan 1 1601.\n    tmpres -= DELTA_EPOCH_IN_MICROSECS;\n \n// Finally change microseconds to seconds and place in the seconds value. \n// The modulus picks up the microseconds.\n    tv->tv_sec = (long)(tmpres / 1000000UL);\n    tv->tv_usec = (long)(tmpres % 1000000UL);\n  }\n \n  if (NULL != tz) {\n    if (!tzflag) {\n      _tzset();\n      tzflag++;\n    }\n\n    long sec;\n    int hours;\n    _get_timezone(&sec);\n    _get_daylight(&hours);\n  \n// Adjust for the timezone west of Greenwich\n    tz->tz_minuteswest = sec / 60;\n    tz->tz_dsttime = hours;\n  }\n \n  return 0;\n}\n#endif\n\nScopeTime::ScopeTime(const char* title) : _title(title), _startTime(get_monotonic_time()) {}\n\nScopeTime::~ScopeTime() {\n  std::cerr << _title<<\" took \"<<1000*(get_monotonic_time()-_startTime)<<\"ms.\\n\";\n}\n\ndouble get_monotonic_time()\n{\n#if (defined(_POSIX_TIMERS) && (_POSIX_TIMERS+0 >= 0) && defined(_POSIX_MONOTONIC_CLOCK))\n  struct timespec ts;\n  clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC, &ts);\n  return ts.tv_sec + ts.tv_nsec*1e-9;\n#else\n  return get_time();\n#endif\n}\n\n} // end namespace\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/stuff/timeutil.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_TIMEUTIL_H\n#define G2O_TIMEUTIL_H\n\n#ifdef _WINDOWS\n#include <time.h>\n#else\n#include <sys/time.h>\n#endif\n\n#include <string>\n\n\n/** @addtogroup utils **/\n// @{\n\n/** \\file timeutil.h\n * \\brief utility functions for handling time related stuff\n */\n\n/// Executes code, only if secs are gone since last exec.\n/// extended version, in which the current time is given, e.g., timestamp of IPC message\n#ifndef DO_EVERY_TS\n#define DO_EVERY_TS(secs, currentTime, code) \\\nif (1) {\\\n  static double s_lastDone_ = (currentTime); \\\n  double s_now_ = (currentTime); \\\n  if (s_lastDone_ > s_now_) \\\n    s_lastDone_ = s_now_; \\\n  if (s_now_ - s_lastDone_ > (secs)) { \\\n    code; \\\n    s_lastDone_ = s_now_; \\\n  }\\\n} else \\\n  (void)0\n#endif\n\n/// Executes code, only if secs are gone since last exec.\n#ifndef DO_EVERY\n#define DO_EVERY(secs, code) DO_EVERY_TS(secs, g2o::get_time(), code)\n#endif\n\n#ifndef MEASURE_TIME\n#define MEASURE_TIME(text, code) \\\n  if(1) { \\\n    double _start_time_ = g2o::get_time(); \\\n    code; \\\n    fprintf(stderr, \"%s took %f sec\\n\", text, g2o::get_time() - _start_time_); \\\n  } else \\\n    (void) 0\n#endif\n\nnamespace g2o {\n\n#ifdef _WINDOWS\ntypedef struct timeval {\n  long tv_sec;\n  long tv_usec;\n} timeval;\n int gettimeofday(struct timeval *tv, struct timezone *tz);\n#endif\n\n/**\n * return the current time in seconds since 1. Jan 1970\n */\ninline double get_time() \n{\n  struct timeval ts;\n  gettimeofday(&ts,0);\n  return ts.tv_sec + ts.tv_usec*1e-6;\n}\n\n/**\n * return a monotonic increasing time which basically does not need to\n * have a reference point. Consider this for measuring how long some\n * code fragments required to execute.\n *\n * On Linux we call clock_gettime() on other systems we currently\n * call get_time().\n */\n double get_monotonic_time();\n\n/**\n * \\brief Class to measure the time spent in a scope\n *\n * To use this class, e.g. to measure the time spent in a function,\n * just create and instance at the beginning of the function.\n */\nclass  ScopeTime {\n  public: \n    ScopeTime(const char* title);\n    ~ScopeTime();\n  private:\n    std::string _title;\n    double _startTime;\n};\n\n} // end namespace\n\n#ifndef MEASURE_FUNCTION_TIME\n#define MEASURE_FUNCTION_TIME \\\n  g2o::ScopeTime scopeTime(__PRETTY_FUNCTION__)\n#endif\n\n\n// @}\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/types/se3_ops.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_MATH_STUFF\n#define G2O_MATH_STUFF\n\n#include <Eigen/Core>\n#include <Eigen/Geometry>\n\nnamespace g2o {\n  using namespace Eigen;\n\n  inline Matrix3d skew(const Vector3d&v);\n  inline Vector3d deltaR(const Matrix3d& R);\n  inline Vector2d project(const Vector3d&);\n  inline Vector3d project(const Vector4d&);\n  inline Vector3d unproject(const Vector2d&);\n  inline Vector4d unproject(const Vector3d&);\n\n#include \"se3_ops.hpp\"\n\n}\n\n#endif //MATH_STUFF\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/types/se3_ops.hpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n  Matrix3d skew(const Vector3d&v)\n  {\n    Matrix3d m;\n    m.fill(0.);\n    m(0,1)  = -v(2);\n    m(0,2)  =  v(1);\n    m(1,2)  = -v(0);\n    m(1,0)  =  v(2);\n    m(2,0) = -v(1);\n    m(2,1) = v(0);\n    return m;\n  }\n\n  Vector3d deltaR(const Matrix3d& R)\n  {\n    Vector3d v;\n    v(0)=R(2,1)-R(1,2);\n    v(1)=R(0,2)-R(2,0);\n    v(2)=R(1,0)-R(0,1);\n    return v;\n  }\n\n  Vector2d project(const Vector3d& v)\n  {\n    Vector2d res;\n    res(0) = v(0)/v(2);\n    res(1) = v(1)/v(2);\n    return res;\n  }\n\n  Vector3d project(const Vector4d& v)\n  {\n    Vector3d res;\n    res(0) = v(0)/v(3);\n    res(1) = v(1)/v(3);\n    res(2) = v(2)/v(3);\n    return res;\n  }\n\n  Vector3d unproject(const Vector2d& v)\n  {\n    Vector3d res;\n    res(0) = v(0);\n    res(1) = v(1);\n    res(2) = 1;\n    return res;\n  }\n\n  Vector4d unproject(const Vector3d& v)\n  {\n    Vector4d res;\n    res(0) = v(0);\n    res(1) = v(1);\n    res(2) = v(2);\n    res(3) = 1;\n    return res;\n  }\n\n\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/types/se3quat.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SE3QUAT_H_\n#define G2O_SE3QUAT_H_\n\n#include \"se3_ops.h\"\n\n#include <Eigen/Core>\n#include <Eigen/Geometry>\n\nnamespace g2o {\n  using namespace Eigen;\n\n  typedef Matrix<double, 6, 1> Vector6d;\n  typedef Matrix<double, 7, 1> Vector7d;\n\n  class SE3Quat {\n    public:\n      EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n\n\n    protected:\n\n      Quaterniond _r;\n      Vector3d _t;\n\n\n    public:\n      SE3Quat(){\n        _r.setIdentity();\n        _t.setZero();\n      }\n\n      SE3Quat(const Matrix3d& R, const Vector3d& t):_r(Quaterniond(R)),_t(t){ \n        normalizeRotation();\n      }\n\n      SE3Quat(const Quaterniond& q, const Vector3d& t):_r(q),_t(t){\n        normalizeRotation();\n      }\n\n      /**\n       * templaized constructor which allows v to be an arbitrary Eigen Vector type, e.g., Vector6d or Map<Vector6d>\n       */\n      template <typename Derived>\n        explicit SE3Quat(const MatrixBase<Derived>& v)\n        {\n          assert((v.size() == 6 || v.size() == 7) && \"Vector dimension does not match\");\n          if (v.size() == 6) {\n            for (int i=0; i<3; i++){\n              _t[i]=v[i];\n              _r.coeffs()(i)=v[i+3];\n            }\n            _r.w() = 0.; // recover the positive w\n            if (_r.norm()>1.){\n              _r.normalize();\n            } else {\n              double w2=1.-_r.squaredNorm();\n              _r.w()= (w2<0.) ? 0. : sqrt(w2);\n            }\n          }\n          else if (v.size() == 7) {\n            int idx = 0;\n            for (int i=0; i<3; ++i, ++idx)\n              _t(i) = v(idx);\n            for (int i=0; i<4; ++i, ++idx)\n              _r.coeffs()(i) = v(idx);\n            normalizeRotation();\n          }\n        }\n\n      inline const Vector3d& translation() const {return _t;}\n\n      inline void setTranslation(const Vector3d& t_) {_t = t_;}\n\n      inline const Quaterniond& rotation() const {return _r;}\n\n      void setRotation(const Quaterniond& r_) {_r=r_;}\n\n      inline SE3Quat operator* (const SE3Quat& tr2) const{\n        SE3Quat result(*this);\n        result._t += _r*tr2._t;\n        result._r*=tr2._r;\n        result.normalizeRotation();\n        return result;\n      }\n\n      inline SE3Quat& operator*= (const SE3Quat& tr2){\n        _t+=_r*tr2._t;\n        _r*=tr2._r;\n        normalizeRotation();\n        return *this;\n      }\n\n      inline Vector3d operator* (const Vector3d& v) const {\n        return _t+_r*v;\n      }\n\n      inline SE3Quat inverse() const{\n        SE3Quat ret;\n        ret._r=_r.conjugate();\n        ret._t=ret._r*(_t*-1.);\n        return ret;\n      }\n\n      inline double operator [](int i) const {\n        assert(i<7);\n        if (i<3)\n          return _t[i];\n        return _r.coeffs()[i-3];\n      }\n\n\n      inline Vector7d toVector() const{\n        Vector7d v;\n        v[0]=_t(0);\n        v[1]=_t(1);\n        v[2]=_t(2);\n        v[3]=_r.x();\n        v[4]=_r.y();\n        v[5]=_r.z();\n        v[6]=_r.w();\n        return v;\n      }\n\n      inline void fromVector(const Vector7d& v){\n        _r=Quaterniond(v[6], v[3], v[4], v[5]);\n        _t=Vector3d(v[0], v[1], v[2]);\n      }\n\n      inline Vector6d toMinimalVector() const{\n        Vector6d v;\n        v[0]=_t(0);\n        v[1]=_t(1);\n        v[2]=_t(2);\n        v[3]=_r.x();\n        v[4]=_r.y();\n        v[5]=_r.z();\n        return v;\n      }\n\n      inline void fromMinimalVector(const Vector6d& v){\n        double w = 1.-v[3]*v[3]-v[4]*v[4]-v[5]*v[5];\n        if (w>0){\n          _r=Quaterniond(sqrt(w), v[3], v[4], v[5]);\n        } else {\n          _r=Quaterniond(0, -v[3], -v[4], -v[5]);\n        }\n        _t=Vector3d(v[0], v[1], v[2]);\n      }\n\n\n\n      Vector6d log() const {\n        Vector6d res;\n        Matrix3d _R = _r.toRotationMatrix();\n        double d =  0.5*(_R(0,0)+_R(1,1)+_R(2,2)-1);\n        Vector3d omega;\n        Vector3d upsilon;\n\n\n        Vector3d dR = deltaR(_R);\n        Matrix3d V_inv;\n\n        if (d>0.99999)\n        {\n\n          omega=0.5*dR;\n          Matrix3d Omega = skew(omega);\n          V_inv = Matrix3d::Identity()- 0.5*Omega + (1./12.)*(Omega*Omega);\n        }\n        else\n        {\n          double theta = acos(d);\n          omega = theta/(2*sqrt(1-d*d))*dR;\n          Matrix3d Omega = skew(omega);\n          V_inv = ( Matrix3d::Identity() - 0.5*Omega\n              + ( 1-theta/(2*tan(theta/2)))/(theta*theta)*(Omega*Omega) );\n        }\n\n        upsilon = V_inv*_t;\n        for (int i=0; i<3;i++){\n          res[i]=omega[i];\n        }\n        for (int i=0; i<3;i++){\n          res[i+3]=upsilon[i];\n        }\n\n        return res;\n\n      }\n\n      Vector3d map(const Vector3d & xyz) const\n      {\n        return _r*xyz + _t;\n      }\n\n\n      static SE3Quat exp(const Vector6d & update)\n      {\n        Vector3d omega;\n        for (int i=0; i<3; i++)\n          omega[i]=update[i];\n        Vector3d upsilon;\n        for (int i=0; i<3; i++)\n          upsilon[i]=update[i+3];\n\n        double theta = omega.norm();\n        Matrix3d Omega = skew(omega);\n\n        Matrix3d R;\n        Matrix3d V;\n        if (theta<0.00001)\n        {\n          //TODO: CHECK WHETHER THIS IS CORRECT!!!\n          R = (Matrix3d::Identity() + Omega + Omega*Omega);\n\n          V = R;\n        }\n        else\n        {\n          Matrix3d Omega2 = Omega*Omega;\n\n          R = (Matrix3d::Identity()\n              + sin(theta)/theta *Omega\n              + (1-cos(theta))/(theta*theta)*Omega2);\n\n          V = (Matrix3d::Identity()\n              + (1-cos(theta))/(theta*theta)*Omega\n              + (theta-sin(theta))/(pow(theta,3))*Omega2);\n        }\n        return SE3Quat(Quaterniond(R),V*upsilon);\n      }\n\n      Matrix<double, 6, 6> adj() const\n      {\n        Matrix3d R = _r.toRotationMatrix();\n        Matrix<double, 6, 6> res;\n        res.block(0,0,3,3) = R;\n        res.block(3,3,3,3) = R;\n        res.block(3,0,3,3) = skew(_t)*R;\n        res.block(0,3,3,3) = Matrix3d::Zero(3,3);\n        return res;\n      }\n\n      Matrix<double,4,4> to_homogeneous_matrix() const\n      {\n        Matrix<double,4,4> homogeneous_matrix;\n        homogeneous_matrix.setIdentity();\n        homogeneous_matrix.block(0,0,3,3) = _r.toRotationMatrix();\n        homogeneous_matrix.col(3).head(3) = translation();\n\n        return homogeneous_matrix;\n      }\n\n      void normalizeRotation(){\n        if (_r.w()<0){\n          _r.coeffs() *= -1;\n        }\n        _r.normalize();\n      }\n\n      /**\n       * cast SE3Quat into an Eigen::Isometry3d\n       */\n      operator Eigen::Isometry3d() const\n      {\n        Eigen::Isometry3d result = (Eigen::Isometry3d) rotation();\n        result.translation() = translation();\n        return result;\n      }\n  };\n\n  inline std::ostream& operator <<(std::ostream& out_str, const SE3Quat& se3)\n  {\n    out_str << se3.to_homogeneous_matrix()  << std::endl;\n    return out_str;\n  }\n\n} // end namespace\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/types/sim3.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SIM_3\n#define G2O_SIM_3\n\n#include \"se3_ops.h\"\n#include <Eigen/Geometry>\n\nnamespace g2o\n{\n  using namespace Eigen;\n\n  typedef  Matrix <double, 7, 1> Vector7d;\n  typedef  Matrix <double, 7, 7> Matrix7d;\n  \n\n  struct Sim3\n  {\n    EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n\n  protected:\n    Quaterniond r;\n    Vector3d t;\n    double s;\n\n\npublic:\n    Sim3()\n    {\n      r.setIdentity();\n      t.fill(0.);\n      s=1.;\n    }\n\n    Sim3(const Quaterniond & r, const Vector3d & t, double s)\n      : r(r),t(t),s(s)\n    {\n    }\n\n    Sim3(const Matrix3d & R, const Vector3d & t, double s)\n      : r(Quaterniond(R)),t(t),s(s)\n    {\n    }\n\n\n    Sim3(const Vector7d & update)\n    {\n\n      Vector3d omega;\n      for (int i=0; i<3; i++)\n        omega[i]=update[i];\n\n      Vector3d upsilon;\n      for (int i=0; i<3; i++)\n        upsilon[i]=update[i+3];\n\n      double sigma = update[6];\n      double theta = omega.norm();\n      Matrix3d Omega = skew(omega);\n      s = std::exp(sigma);\n      Matrix3d Omega2 = Omega*Omega;\n      Matrix3d I;\n      I.setIdentity();\n      Matrix3d R;\n\n      double eps = 0.00001;\n      double A,B,C;\n      if (fabs(sigma)<eps)\n      {\n        C = 1;\n        if (theta<eps)\n        {\n          A = 1./2.;\n          B = 1./6.;\n          R = (I + Omega + Omega*Omega);\n        }\n        else\n        {\n          double theta2= theta*theta;\n          A = (1-cos(theta))/(theta2);\n          B = (theta-sin(theta))/(theta2*theta);\n          R = I + sin(theta)/theta *Omega + (1-cos(theta))/(theta*theta)*Omega2;\n        }\n      }\n      else\n      {\n        C=(s-1)/sigma;\n        if (theta<eps)\n        {\n          double sigma2= sigma*sigma;\n          A = ((sigma-1)*s+1)/sigma2;\n          B= ((0.5*sigma2-sigma+1)*s)/(sigma2*sigma);\n          R = (I + Omega + Omega2);\n        }\n        else\n        {\n          R = I + sin(theta)/theta *Omega + (1-cos(theta))/(theta*theta)*Omega2;\n\n\n\n          double a=s*sin(theta);\n          double b=s*cos(theta);\n          double theta2= theta*theta;\n          double sigma2= sigma*sigma;\n\n          double c=theta2+sigma2;\n          A = (a*sigma+ (1-b)*theta)/(theta*c);\n          B = (C-((b-1)*sigma+a*theta)/(c))*1./(theta2);\n\n        }\n      }\n      r = Quaterniond(R);\n\n\n\n      Matrix3d W = A*Omega + B*Omega2 + C*I;\n      t = W*upsilon;\n    }\n\n     Vector3d map (const Vector3d& xyz) const {\n      return s*(r*xyz) + t;\n    }\n\n    Vector7d log() const\n    {\n      Vector7d res;\n      double sigma = std::log(s);\n\n      \n\n   \n      Vector3d omega;\n      Vector3d upsilon;\n\n\n      Matrix3d R = r.toRotationMatrix();\n      double d =  0.5*(R(0,0)+R(1,1)+R(2,2)-1);\n\n      Matrix3d Omega;\n\n      double eps = 0.00001;\n      Matrix3d I = Matrix3d::Identity();\n\n      double A,B,C;\n      if (fabs(sigma)<eps)\n      {\n        C = 1;\n        if (d>1-eps)\n        {\n          omega=0.5*deltaR(R);\n          Omega = skew(omega);\n          A = 1./2.;\n          B = 1./6.;\n        }\n        else\n        {\n          double theta = acos(d);\n          double theta2 = theta*theta;\n          omega = theta/(2*sqrt(1-d*d))*deltaR(R);\n          Omega = skew(omega);\n          A = (1-cos(theta))/(theta2);\n          B = (theta-sin(theta))/(theta2*theta);\n        }\n      }\n      else\n      {\n        C=(s-1)/sigma;\n        if (d>1-eps)\n        {\n\n          double sigma2 = sigma*sigma;\n          omega=0.5*deltaR(R);\n          Omega = skew(omega);\n          A = ((sigma-1)*s+1)/(sigma2);\n          B = ((0.5*sigma2-sigma+1)*s)/(sigma2*sigma);\n        }\n        else\n        {\n          double theta = acos(d);\n          omega = theta/(2*sqrt(1-d*d))*deltaR(R);\n          Omega = skew(omega);\n          double theta2 = theta*theta;\n          double a=s*sin(theta);\n          double b=s*cos(theta);\n          double c=theta2 + sigma*sigma;\n          A = (a*sigma+ (1-b)*theta)/(theta*c);\n          B = (C-((b-1)*sigma+a*theta)/(c))*1./(theta2);\n        }\n      }\n\n      Matrix3d W = A*Omega + B*Omega*Omega + C*I;\n\n      upsilon = W.lu().solve(t);\n\n\n      for (int i=0; i<3; i++)\n        res[i] = omega[i];\n\n       for (int i=0; i<3; i++)\n        res[i+3] = upsilon[i];\n\n      res[6] = sigma;\n\n      return res;\n      \n    }\n\n\n    Sim3 inverse() const\n    {\n      return Sim3(r.conjugate(), r.conjugate()*((-1./s)*t), 1./s);\n    }\n    \n\n    double operator[](int i) const\n    {\n      assert(i<8);\n      if (i<4){\n\n        return r.coeffs()[i];\n      }\n      if (i<7){\n        return t[i-4];\n      }\n      return s;\n    }\n\n    double& operator[](int i)\n    {\n      assert(i<8);\n      if (i<4){\n\n        return r.coeffs()[i];\n      }\n      if (i<7)\n      {\n        return t[i-4];\n      }\n      return s;\n    }\n\n    Sim3 operator *(const Sim3& other) const {\n      Sim3 ret;\n      ret.r = r*other.r;\n      ret.t=s*(r*other.t)+t;\n      ret.s=s*other.s;\n      return ret;\n    }\n\n    Sim3& operator *=(const Sim3& other){\n      Sim3 ret=(*this)*other;\n      *this=ret;\n      return *this;\n    }\n\n    inline const Vector3d& translation() const {return t;}\n\n    inline Vector3d& translation() {return t;}\n\n    inline const Quaterniond& rotation() const {return r;}\n\n    inline Quaterniond& rotation() {return r;}\n\n    inline const double& scale() const {return s;}\n\n    inline double& scale() {return s;}\n\n  };\n\n  inline std::ostream& operator <<(std::ostream& out_str,\n                                   const Sim3& sim3)\n  {\n    out_str << sim3.rotation().coeffs() << std::endl;\n    out_str << sim3.translation() << std::endl;\n    out_str << sim3.scale() << std::endl;\n\n    return out_str;\n  }\n\n} // end namespace\n\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/types/types_sba.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 Kurt Konolige\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"types_sba.h\"\n#include <iostream>\n\nnamespace g2o {\n\n  using namespace std;\n\n\n  VertexSBAPointXYZ::VertexSBAPointXYZ() : BaseVertex<3, Vector3d>()\n  {\n  }\n\n  bool VertexSBAPointXYZ::read(std::istream& is)\n  {\n    Vector3d lv;\n    for (int i=0; i<3; i++)\n      is >> _estimate[i];\n    return true;\n  }\n\n  bool VertexSBAPointXYZ::write(std::ostream& os) const\n  {\n    Vector3d lv=estimate();\n    for (int i=0; i<3; i++){\n      os << lv[i] << \" \";\n    }\n    return os.good();\n  }\n\n} // end namespace\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/types/types_sba.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 Kurt Konolige\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SBA_TYPES\n#define G2O_SBA_TYPES\n\n#include \"../core/base_vertex.h\"\n\n#include <Eigen/Geometry>\n#include <iostream>\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief Point vertex, XYZ\n */\n class VertexSBAPointXYZ : public BaseVertex<3, Vector3d>\n{\n  public:\n    EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW    \n    VertexSBAPointXYZ();\n    virtual bool read(std::istream& is);\n    virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n    virtual void setToOriginImpl() {\n      _estimate.fill(0.);\n    }\n\n    virtual void oplusImpl(const double* update)\n    {\n      Eigen::Map<const Vector3d> v(update);\n      _estimate += v;\n    }\n};\n\n} // end namespace\n\n#endif // SBA_TYPES\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/types/types_seven_dof_expmap.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"types_seven_dof_expmap.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n  VertexSim3Expmap::VertexSim3Expmap() : BaseVertex<7, Sim3>()\n  {\n    _marginalized=false;\n    _fix_scale = false;\n  }\n\n\n  EdgeSim3::EdgeSim3() :\n      BaseBinaryEdge<7, Sim3, VertexSim3Expmap, VertexSim3Expmap>()\n  {\n  }\n\n\n  bool VertexSim3Expmap::read(std::istream& is)\n  {\n    Vector7d cam2world;\n    for (int i=0; i<6; i++){\n      is >> cam2world[i];\n    }\n    is >> cam2world[6];\n//    if (! is) {\n//      // if the scale is not specified we set it to 1;\n//      std::cerr << \"!s\";\n//      cam2world[6]=0.;\n//    }\n\n    for (int i=0; i<2; i++)\n    {\n      is >> _focal_length1[i];\n    }\n    for (int i=0; i<2; i++)\n    {\n      is >> _principle_point1[i];\n    }\n\n    setEstimate(Sim3(cam2world).inverse());\n    return true;\n  }\n\n  bool VertexSim3Expmap::write(std::ostream& os) const\n  {\n    Sim3 cam2world(estimate().inverse());\n    Vector7d lv=cam2world.log();\n    for (int i=0; i<7; i++){\n      os << lv[i] << \" \";\n    }\n    for (int i=0; i<2; i++)\n    {\n      os << _focal_length1[i] << \" \";\n    }\n    for (int i=0; i<2; i++)\n    {\n      os << _principle_point1[i] << \" \";\n    }\n    return os.good();\n  }\n\n  bool EdgeSim3::read(std::istream& is)\n  {\n    Vector7d v7;\n    for (int i=0; i<7; i++){\n      is >> v7[i];\n    }\n\n    Sim3 cam2world(v7);\n    setMeasurement(cam2world.inverse());\n\n    for (int i=0; i<7; i++)\n      for (int j=i; j<7; j++)\n      {\n        is >> information()(i,j);\n        if (i!=j)\n          information()(j,i)=information()(i,j);\n      }\n    return true;\n  }\n\n  bool EdgeSim3::write(std::ostream& os) const\n  {\n    Sim3 cam2world(measurement().inverse());\n    Vector7d v7 = cam2world.log();\n    for (int i=0; i<7; i++)\n    {\n      os  << v7[i] << \" \";\n    }\n    for (int i=0; i<7; i++)\n      for (int j=i; j<7; j++){\n        os << \" \" <<  information()(i,j);\n    }\n    return os.good();\n  }\n\n  /**Sim3ProjectXYZ*/\n\n  EdgeSim3ProjectXYZ::EdgeSim3ProjectXYZ() :\n  BaseBinaryEdge<2, Vector2d, VertexSBAPointXYZ, VertexSim3Expmap>()\n  {\n  }\n\n  bool EdgeSim3ProjectXYZ::read(std::istream& is)\n  {\n    for (int i=0; i<2; i++)\n    {\n      is >> _measurement[i];\n    }\n\n    for (int i=0; i<2; i++)\n      for (int j=i; j<2; j++) {\n  is >> information()(i,j);\n      if (i!=j)\n        information()(j,i)=information()(i,j);\n    }\n    return true;\n  }\n\n  bool EdgeSim3ProjectXYZ::write(std::ostream& os) const\n  {\n    for (int i=0; i<2; i++){\n      os  << _measurement[i] << \" \";\n    }\n\n    for (int i=0; i<2; i++)\n      for (int j=i; j<2; j++){\n  os << \" \" <<  information()(i,j);\n    }\n    return os.good();\n  }\n\n/**InverseSim3ProjectXYZ*/\n\n  EdgeInverseSim3ProjectXYZ::EdgeInverseSim3ProjectXYZ() :\n  BaseBinaryEdge<2, Vector2d, VertexSBAPointXYZ, VertexSim3Expmap>()\n  {\n  }\n\n  bool EdgeInverseSim3ProjectXYZ::read(std::istream& is)\n  {\n    for (int i=0; i<2; i++)\n    {\n      is >> _measurement[i];\n    }\n\n    for (int i=0; i<2; i++)\n      for (int j=i; j<2; j++) {\n  is >> information()(i,j);\n      if (i!=j)\n        information()(j,i)=information()(i,j);\n    }\n    return true;\n  }\n\n  bool EdgeInverseSim3ProjectXYZ::write(std::ostream& os) const\n  {\n    for (int i=0; i<2; i++){\n      os  << _measurement[i] << \" \";\n    }\n\n    for (int i=0; i<2; i++)\n      for (int j=i; j<2; j++){\n  os << \" \" <<  information()(i,j);\n    }\n    return os.good();\n  }\n\n\n//  void EdgeSim3ProjectXYZ::linearizeOplus()\n//  {\n//    VertexSim3Expmap * vj = static_cast<VertexSim3Expmap *>(_vertices[1]);\n//    Sim3 T = vj->estimate();\n\n//    VertexPointXYZ* vi = static_cast<VertexPointXYZ*>(_vertices[0]);\n//    Vector3d xyz = vi->estimate();\n//    Vector3d xyz_trans = T.map(xyz);\n\n//    double x = xyz_trans[0];\n//    double y = xyz_trans[1];\n//    double z = xyz_trans[2];\n//    double z_2 = z*z;\n\n//    Matrix<double,2,3> tmp;\n//    tmp(0,0) = _focal_length(0);\n//    tmp(0,1) = 0;\n//    tmp(0,2) = -x/z*_focal_length(0);\n\n//    tmp(1,0) = 0;\n//    tmp(1,1) = _focal_length(1);\n//    tmp(1,2) = -y/z*_focal_length(1);\n\n//    _jacobianOplusXi =  -1./z * tmp * T.rotation().toRotationMatrix();\n\n//    _jacobianOplusXj(0,0) =  x*y/z_2 * _focal_length(0);\n//    _jacobianOplusXj(0,1) = -(1+(x*x/z_2)) *_focal_length(0);\n//    _jacobianOplusXj(0,2) = y/z *_focal_length(0);\n//    _jacobianOplusXj(0,3) = -1./z *_focal_length(0);\n//    _jacobianOplusXj(0,4) = 0;\n//    _jacobianOplusXj(0,5) = x/z_2 *_focal_length(0);\n//    _jacobianOplusXj(0,6) = 0; // scale is ignored\n\n\n//    _jacobianOplusXj(1,0) = (1+y*y/z_2) *_focal_length(1);\n//    _jacobianOplusXj(1,1) = -x*y/z_2 *_focal_length(1);\n//    _jacobianOplusXj(1,2) = -x/z *_focal_length(1);\n//    _jacobianOplusXj(1,3) = 0;\n//    _jacobianOplusXj(1,4) = -1./z *_focal_length(1);\n//    _jacobianOplusXj(1,5) = y/z_2 *_focal_length(1);\n//    _jacobianOplusXj(1,6) = 0; // scale is ignored\n//  }\n\n} // end namespace\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/types/types_seven_dof_expmap.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n// Modified by Raúl Mur Artal (2014)\n// - Added EdgeInverseSim3ProjectXYZ \n// - Modified VertexSim3Expmap to represent relative transformation between two cameras. Includes calibration of both cameras.\n\n#ifndef G2O_SEVEN_DOF_EXPMAP_TYPES\n#define G2O_SEVEN_DOF_EXPMAP_TYPES\n\n#include \"../core/base_vertex.h\"\n#include \"../core/base_binary_edge.h\"\n#include \"types_six_dof_expmap.h\"\n#include \"sim3.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n  using namespace Eigen;\n\n  /**\n * \\brief Sim3 Vertex, (x,y,z,qw,qx,qy,qz)\n * the parameterization for the increments constructed is a 7d vector\n * (x,y,z,qx,qy,qz) (note that we leave out the w part of the quaternion.\n */\n  class VertexSim3Expmap : public BaseVertex<7, Sim3>\n  {\n  public:\n    EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n    VertexSim3Expmap();\n    virtual bool read(std::istream& is);\n    virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n    virtual void setToOriginImpl() {\n      _estimate = Sim3();\n    }\n\n    virtual void oplusImpl(const double* update_)\n    {\n      Eigen::Map<Vector7d> update(const_cast<double*>(update_));\n\n      if (_fix_scale)\n        update[6] = 0;\n\n      Sim3 s(update);\n      setEstimate(s*estimate());\n    }\n\n    Vector2d _principle_point1, _principle_point2;\n    Vector2d _focal_length1, _focal_length2;\n\n    Vector2d cam_map1(const Vector2d & v) const\n    {\n      Vector2d res;\n      res[0] = v[0]*_focal_length1[0] + _principle_point1[0];\n      res[1] = v[1]*_focal_length1[1] + _principle_point1[1];\n      return res;\n    }\n\n    Vector2d cam_map2(const Vector2d & v) const\n    {\n      Vector2d res;\n      res[0] = v[0]*_focal_length2[0] + _principle_point2[0];\n      res[1] = v[1]*_focal_length2[1] + _principle_point2[1];\n      return res;\n    }\n\n    bool _fix_scale;\n\n\n  protected:\n  };\n\n  /**\n * \\brief 7D edge between two Vertex7\n */\n  class EdgeSim3 : public BaseBinaryEdge<7, Sim3, VertexSim3Expmap, VertexSim3Expmap>\n  {\n  public:\n    EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n    EdgeSim3();\n    virtual bool read(std::istream& is);\n    virtual bool write(std::ostream& os) const;\n    void computeError()\n    {\n      const VertexSim3Expmap* v1 = static_cast<const VertexSim3Expmap*>(_vertices[0]);\n      const VertexSim3Expmap* v2 = static_cast<const VertexSim3Expmap*>(_vertices[1]);\n\n      Sim3 C(_measurement);\n      Sim3 error_=C*v1->estimate()*v2->estimate().inverse();\n      _error = error_.log();\n    }\n\n    virtual double initialEstimatePossible(const OptimizableGraph::VertexSet& , OptimizableGraph::Vertex* ) { return 1.;}\n    virtual void initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet& from, OptimizableGraph::Vertex* /*to*/)\n    {\n      VertexSim3Expmap* v1 = static_cast<VertexSim3Expmap*>(_vertices[0]);\n      VertexSim3Expmap* v2 = static_cast<VertexSim3Expmap*>(_vertices[1]);\n      if (from.count(v1) > 0)\n  v2->setEstimate(measurement()*v1->estimate());\n      else\n  v1->setEstimate(measurement().inverse()*v2->estimate());\n    }\n  };\n\n\n/**/\nclass EdgeSim3ProjectXYZ : public  BaseBinaryEdge<2, Vector2d,  VertexSBAPointXYZ, VertexSim3Expmap>\n{\n  public:\n    EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n    EdgeSim3ProjectXYZ();\n    virtual bool read(std::istream& is);\n    virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n    void computeError()\n    {\n      const VertexSim3Expmap* v1 = static_cast<const VertexSim3Expmap*>(_vertices[1]);\n      const VertexSBAPointXYZ* v2 = static_cast<const VertexSBAPointXYZ*>(_vertices[0]);\n\n      Vector2d obs(_measurement);\n      _error = obs-v1->cam_map1(project(v1->estimate().map(v2->estimate())));\n    }\n\n   // virtual void linearizeOplus();\n\n};\n\n/**/\nclass EdgeInverseSim3ProjectXYZ : public  BaseBinaryEdge<2, Vector2d,  VertexSBAPointXYZ, VertexSim3Expmap>\n{\n  public:\n    EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n    EdgeInverseSim3ProjectXYZ();\n    virtual bool read(std::istream& is);\n    virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n    void computeError()\n    {\n      const VertexSim3Expmap* v1 = static_cast<const VertexSim3Expmap*>(_vertices[1]);\n      const VertexSBAPointXYZ* v2 = static_cast<const VertexSBAPointXYZ*>(_vertices[0]);\n\n      Vector2d obs(_measurement);\n      _error = obs-v1->cam_map2(project(v1->estimate().inverse().map(v2->estimate())));\n    }\n\n   // virtual void linearizeOplus();\n\n};\n\n} // end namespace\n\n#endif\n\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/types/types_six_dof_expmap.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"types_six_dof_expmap.h\"\n\n#include \"../core/factory.h\"\n#include \"../stuff/macros.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nusing namespace std;\n\n\nVector2d project2d(const Vector3d& v)  {\n  Vector2d res;\n  res(0) = v(0)/v(2);\n  res(1) = v(1)/v(2);\n  return res;\n}\n\nVector3d unproject2d(const Vector2d& v)  {\n  Vector3d res;\n  res(0) = v(0);\n  res(1) = v(1);\n  res(2) = 1;\n  return res;\n}\n\nVertexSE3Expmap::VertexSE3Expmap() : BaseVertex<6, SE3Quat>() {\n}\n\nbool VertexSE3Expmap::read(std::istream& is) {\n  Vector7d est;\n  for (int i=0; i<7; i++)\n    is  >> est[i];\n  SE3Quat cam2world;\n  cam2world.fromVector(est);\n  setEstimate(cam2world.inverse());\n  return true;\n}\n\nbool VertexSE3Expmap::write(std::ostream& os) const {\n  SE3Quat cam2world(estimate().inverse());\n  for (int i=0; i<7; i++)\n    os << cam2world[i] << \" \";\n  return os.good();\n}\n\n\nEdgeSE3ProjectXYZ::EdgeSE3ProjectXYZ() : BaseBinaryEdge<2, Vector2d, VertexSBAPointXYZ, VertexSE3Expmap>() {\n}\n\nbool EdgeSE3ProjectXYZ::read(std::istream& is){\n  for (int i=0; i<2; i++){\n    is >> _measurement[i];\n  }\n  for (int i=0; i<2; i++)\n    for (int j=i; j<2; j++) {\n      is >> information()(i,j);\n      if (i!=j)\n        information()(j,i)=information()(i,j);\n    }\n  return true;\n}\n\nbool EdgeSE3ProjectXYZ::write(std::ostream& os) const {\n\n  for (int i=0; i<2; i++){\n    os << measurement()[i] << \" \";\n  }\n\n  for (int i=0; i<2; i++)\n    for (int j=i; j<2; j++){\n      os << \" \" <<  information()(i,j);\n    }\n  return os.good();\n}\n\n\nvoid EdgeSE3ProjectXYZ::linearizeOplus() {\n  VertexSE3Expmap * vj = static_cast<VertexSE3Expmap *>(_vertices[1]);\n  SE3Quat T(vj->estimate());\n  VertexSBAPointXYZ* vi = static_cast<VertexSBAPointXYZ*>(_vertices[0]);\n  Vector3d xyz = vi->estimate();\n  Vector3d xyz_trans = T.map(xyz);\n\n  double x = xyz_trans[0];\n  double y = xyz_trans[1];\n  double z = xyz_trans[2];\n  double z_2 = z*z;\n\n  Matrix<double,2,3> tmp;\n  tmp(0,0) = fx;\n  tmp(0,1) = 0;\n  tmp(0,2) = -x/z*fx;\n\n  tmp(1,0) = 0;\n  tmp(1,1) = fy;\n  tmp(1,2) = -y/z*fy;\n\n  _jacobianOplusXi =  -1./z * tmp * T.rotation().toRotationMatrix();\n\n  _jacobianOplusXj(0,0) =  x*y/z_2 *fx;\n  _jacobianOplusXj(0,1) = -(1+(x*x/z_2)) *fx;\n  _jacobianOplusXj(0,2) = y/z *fx;\n  _jacobianOplusXj(0,3) = -1./z *fx;\n  _jacobianOplusXj(0,4) = 0;\n  _jacobianOplusXj(0,5) = x/z_2 *fx;\n\n  _jacobianOplusXj(1,0) = (1+y*y/z_2) *fy;\n  _jacobianOplusXj(1,1) = -x*y/z_2 *fy;\n  _jacobianOplusXj(1,2) = -x/z *fy;\n  _jacobianOplusXj(1,3) = 0;\n  _jacobianOplusXj(1,4) = -1./z *fy;\n  _jacobianOplusXj(1,5) = y/z_2 *fy;\n}\n\nVector2d EdgeSE3ProjectXYZ::cam_project(const Vector3d & trans_xyz) const{\n  Vector2d proj = project2d(trans_xyz);\n  Vector2d res;\n  res[0] = proj[0]*fx + cx;\n  res[1] = proj[1]*fy + cy;\n  return res;\n}\n\n\nVector3d EdgeStereoSE3ProjectXYZ::cam_project(const Vector3d & trans_xyz, const float &bf) const{\n  const float invz = 1.0f/trans_xyz[2];\n  Vector3d res;\n  res[0] = trans_xyz[0]*invz*fx + cx;\n  res[1] = trans_xyz[1]*invz*fy + cy;\n  res[2] = res[0] - bf*invz;\n  return res;\n}\n\nEdgeStereoSE3ProjectXYZ::EdgeStereoSE3ProjectXYZ() : BaseBinaryEdge<3, Vector3d, VertexSBAPointXYZ, VertexSE3Expmap>() {\n}\n\nbool EdgeStereoSE3ProjectXYZ::read(std::istream& is){\n  for (int i=0; i<=3; i++){\n    is >> _measurement[i];\n  }\n  for (int i=0; i<=2; i++)\n    for (int j=i; j<=2; j++) {\n      is >> information()(i,j);\n      if (i!=j)\n        information()(j,i)=information()(i,j);\n    }\n  return true;\n}\n\nbool EdgeStereoSE3ProjectXYZ::write(std::ostream& os) const {\n\n  for (int i=0; i<=3; i++){\n    os << measurement()[i] << \" \";\n  }\n\n  for (int i=0; i<=2; i++)\n    for (int j=i; j<=2; j++){\n      os << \" \" <<  information()(i,j);\n    }\n  return os.good();\n}\n\nvoid EdgeStereoSE3ProjectXYZ::linearizeOplus() {\n  VertexSE3Expmap * vj = static_cast<VertexSE3Expmap *>(_vertices[1]);\n  SE3Quat T(vj->estimate());\n  VertexSBAPointXYZ* vi = static_cast<VertexSBAPointXYZ*>(_vertices[0]);\n  Vector3d xyz = vi->estimate();\n  Vector3d xyz_trans = T.map(xyz);\n\n  const Matrix3d R =  T.rotation().toRotationMatrix();\n\n  double x = xyz_trans[0];\n  double y = xyz_trans[1];\n  double z = xyz_trans[2];\n  double z_2 = z*z;\n\n  _jacobianOplusXi(0,0) = -fx*R(0,0)/z+fx*x*R(2,0)/z_2;\n  _jacobianOplusXi(0,1) = -fx*R(0,1)/z+fx*x*R(2,1)/z_2;\n  _jacobianOplusXi(0,2) = -fx*R(0,2)/z+fx*x*R(2,2)/z_2;\n\n  _jacobianOplusXi(1,0) = -fy*R(1,0)/z+fy*y*R(2,0)/z_2;\n  _jacobianOplusXi(1,1) = -fy*R(1,1)/z+fy*y*R(2,1)/z_2;\n  _jacobianOplusXi(1,2) = -fy*R(1,2)/z+fy*y*R(2,2)/z_2;\n\n  _jacobianOplusXi(2,0) = _jacobianOplusXi(0,0)-bf*R(2,0)/z_2;\n  _jacobianOplusXi(2,1) = _jacobianOplusXi(0,1)-bf*R(2,1)/z_2;\n  _jacobianOplusXi(2,2) = _jacobianOplusXi(0,2)-bf*R(2,2)/z_2;\n\n  _jacobianOplusXj(0,0) =  x*y/z_2 *fx;\n  _jacobianOplusXj(0,1) = -(1+(x*x/z_2)) *fx;\n  _jacobianOplusXj(0,2) = y/z *fx;\n  _jacobianOplusXj(0,3) = -1./z *fx;\n  _jacobianOplusXj(0,4) = 0;\n  _jacobianOplusXj(0,5) = x/z_2 *fx;\n\n  _jacobianOplusXj(1,0) = (1+y*y/z_2) *fy;\n  _jacobianOplusXj(1,1) = -x*y/z_2 *fy;\n  _jacobianOplusXj(1,2) = -x/z *fy;\n  _jacobianOplusXj(1,3) = 0;\n  _jacobianOplusXj(1,4) = -1./z *fy;\n  _jacobianOplusXj(1,5) = y/z_2 *fy;\n\n  _jacobianOplusXj(2,0) = _jacobianOplusXj(0,0)-bf*y/z_2;\n  _jacobianOplusXj(2,1) = _jacobianOplusXj(0,1)+bf*x/z_2;\n  _jacobianOplusXj(2,2) = _jacobianOplusXj(0,2);\n  _jacobianOplusXj(2,3) = _jacobianOplusXj(0,3);\n  _jacobianOplusXj(2,4) = 0;\n  _jacobianOplusXj(2,5) = _jacobianOplusXj(0,5)-bf/z_2;\n}\n\n\n//Only Pose\n\nbool EdgeSE3ProjectXYZOnlyPose::read(std::istream& is){\n  for (int i=0; i<2; i++){\n    is >> _measurement[i];\n  }\n  for (int i=0; i<2; i++)\n    for (int j=i; j<2; j++) {\n      is >> information()(i,j);\n      if (i!=j)\n        information()(j,i)=information()(i,j);\n    }\n  return true;\n}\n\nbool EdgeSE3ProjectXYZOnlyPose::write(std::ostream& os) const {\n\n  for (int i=0; i<2; i++){\n    os << measurement()[i] << \" \";\n  }\n\n  for (int i=0; i<2; i++)\n    for (int j=i; j<2; j++){\n      os << \" \" <<  information()(i,j);\n    }\n  return os.good();\n}\n\n\nvoid EdgeSE3ProjectXYZOnlyPose::linearizeOplus() {\n  VertexSE3Expmap * vi = static_cast<VertexSE3Expmap *>(_vertices[0]);\n  Vector3d xyz_trans = vi->estimate().map(Xw);\n\n  double x = xyz_trans[0];\n  double y = xyz_trans[1];\n  double invz = 1.0/xyz_trans[2];\n  double invz_2 = invz*invz;\n\n  _jacobianOplusXi(0,0) =  x*y*invz_2 *fx;\n  _jacobianOplusXi(0,1) = -(1+(x*x*invz_2)) *fx;\n  _jacobianOplusXi(0,2) = y*invz *fx;\n  _jacobianOplusXi(0,3) = -invz *fx;\n  _jacobianOplusXi(0,4) = 0;\n  _jacobianOplusXi(0,5) = x*invz_2 *fx;\n\n  _jacobianOplusXi(1,0) = (1+y*y*invz_2) *fy;\n  _jacobianOplusXi(1,1) = -x*y*invz_2 *fy;\n  _jacobianOplusXi(1,2) = -x*invz *fy;\n  _jacobianOplusXi(1,3) = 0;\n  _jacobianOplusXi(1,4) = -invz *fy;\n  _jacobianOplusXi(1,5) = y*invz_2 *fy;\n}\n\nVector2d EdgeSE3ProjectXYZOnlyPose::cam_project(const Vector3d & trans_xyz) const{\n  Vector2d proj = project2d(trans_xyz);\n  Vector2d res;\n  res[0] = proj[0]*fx + cx;\n  res[1] = proj[1]*fy + cy;\n  return res;\n}\n\n\nVector3d EdgeStereoSE3ProjectXYZOnlyPose::cam_project(const Vector3d & trans_xyz) const{\n  const float invz = 1.0f/trans_xyz[2];\n  Vector3d res;\n  res[0] = trans_xyz[0]*invz*fx + cx;\n  res[1] = trans_xyz[1]*invz*fy + cy;\n  res[2] = res[0] - bf*invz;\n  return res;\n}\n\n\nbool EdgeStereoSE3ProjectXYZOnlyPose::read(std::istream& is){\n  for (int i=0; i<=3; i++){\n    is >> _measurement[i];\n  }\n  for (int i=0; i<=2; i++)\n    for (int j=i; j<=2; j++) {\n      is >> information()(i,j);\n      if (i!=j)\n        information()(j,i)=information()(i,j);\n    }\n  return true;\n}\n\nbool EdgeStereoSE3ProjectXYZOnlyPose::write(std::ostream& os) const {\n\n  for (int i=0; i<=3; i++){\n    os << measurement()[i] << \" \";\n  }\n\n  for (int i=0; i<=2; i++)\n    for (int j=i; j<=2; j++){\n      os << \" \" <<  information()(i,j);\n    }\n  return os.good();\n}\n\nvoid EdgeStereoSE3ProjectXYZOnlyPose::linearizeOplus() {\n  VertexSE3Expmap * vi = static_cast<VertexSE3Expmap *>(_vertices[0]);\n  Vector3d xyz_trans = vi->estimate().map(Xw);\n\n  double x = xyz_trans[0];\n  double y = xyz_trans[1];\n  double invz = 1.0/xyz_trans[2];\n  double invz_2 = invz*invz;\n\n  _jacobianOplusXi(0,0) =  x*y*invz_2 *fx;\n  _jacobianOplusXi(0,1) = -(1+(x*x*invz_2)) *fx;\n  _jacobianOplusXi(0,2) = y*invz *fx;\n  _jacobianOplusXi(0,3) = -invz *fx;\n  _jacobianOplusXi(0,4) = 0;\n  _jacobianOplusXi(0,5) = x*invz_2 *fx;\n\n  _jacobianOplusXi(1,0) = (1+y*y*invz_2) *fy;\n  _jacobianOplusXi(1,1) = -x*y*invz_2 *fy;\n  _jacobianOplusXi(1,2) = -x*invz *fy;\n  _jacobianOplusXi(1,3) = 0;\n  _jacobianOplusXi(1,4) = -invz *fy;\n  _jacobianOplusXi(1,5) = y*invz_2 *fy;\n\n  _jacobianOplusXi(2,0) = _jacobianOplusXi(0,0)-bf*y*invz_2;\n  _jacobianOplusXi(2,1) = _jacobianOplusXi(0,1)+bf*x*invz_2;\n  _jacobianOplusXi(2,2) = _jacobianOplusXi(0,2);\n  _jacobianOplusXi(2,3) = _jacobianOplusXi(0,3);\n  _jacobianOplusXi(2,4) = 0;\n  _jacobianOplusXi(2,5) = _jacobianOplusXi(0,5)-bf*invz_2;\n}\n\n\n} // end namespace\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/g2o/types/types_six_dof_expmap.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n// Modified by Raúl Mur Artal (2014)\n// Added EdgeSE3ProjectXYZ (project using focal_length in x,y directions)\n// Modified by Raúl Mur Artal (2016)\n// Added EdgeStereoSE3ProjectXYZ (project using focal_length in x,y directions)\n// Added EdgeSE3ProjectXYZOnlyPose (unary edge to optimize only the camera pose)\n// Added EdgeStereoSE3ProjectXYZOnlyPose (unary edge to optimize only the camera pose)\n\n#ifndef G2O_SIX_DOF_TYPES_EXPMAP\n#define G2O_SIX_DOF_TYPES_EXPMAP\n\n#include \"../core/base_vertex.h\"\n#include \"../core/base_binary_edge.h\"\n#include \"../core/base_unary_edge.h\"\n#include \"se3_ops.h\"\n#include \"se3quat.h\"\n#include \"types_sba.h\"\n#include <Eigen/Geometry>\n\nnamespace g2o {\nnamespace types_six_dof_expmap {\nvoid init();\n}\n\nusing namespace Eigen;\n\ntypedef Matrix<double, 6, 6> Matrix6d;\n\n\n/**\n * \\brief SE3 Vertex parameterized internally with a transformation matrix\n and externally with its exponential map\n */\nclass  VertexSE3Expmap : public BaseVertex<6, SE3Quat>{\npublic:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n\n  VertexSE3Expmap();\n\n  bool read(std::istream& is);\n\n  bool write(std::ostream& os) const;\n\n  virtual void setToOriginImpl() {\n    _estimate = SE3Quat();\n  }\n\n  virtual void oplusImpl(const double* update_)  {\n    Eigen::Map<const Vector6d> update(update_);\n    setEstimate(SE3Quat::exp(update)*estimate());\n  }\n};\n\n\nclass  EdgeSE3ProjectXYZ: public  BaseBinaryEdge<2, Vector2d, VertexSBAPointXYZ, VertexSE3Expmap>{\npublic:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n\n  EdgeSE3ProjectXYZ();\n\n  bool read(std::istream& is);\n\n  bool write(std::ostream& os) const;\n\n  void computeError()  {\n    const VertexSE3Expmap* v1 = static_cast<const VertexSE3Expmap*>(_vertices[1]);\n    const VertexSBAPointXYZ* v2 = static_cast<const VertexSBAPointXYZ*>(_vertices[0]);\n    Vector2d obs(_measurement);\n    _error = obs-cam_project(v1->estimate().map(v2->estimate()));\n  }\n\n  bool isDepthPositive() {\n    const VertexSE3Expmap* v1 = static_cast<const VertexSE3Expmap*>(_vertices[1]);\n    const VertexSBAPointXYZ* v2 = static_cast<const VertexSBAPointXYZ*>(_vertices[0]);\n    return (v1->estimate().map(v2->estimate()))(2)>0.0;\n  }\n    \n\n  virtual void linearizeOplus();\n\n  Vector2d cam_project(const Vector3d & trans_xyz) const;\n\n  double fx, fy, cx, cy;\n};\n\n\nclass  EdgeStereoSE3ProjectXYZ: public  BaseBinaryEdge<3, Vector3d, VertexSBAPointXYZ, VertexSE3Expmap>{\npublic:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n\n  EdgeStereoSE3ProjectXYZ();\n\n  bool read(std::istream& is);\n\n  bool write(std::ostream& os) const;\n\n  void computeError()  {\n    const VertexSE3Expmap* v1 = static_cast<const VertexSE3Expmap*>(_vertices[1]);\n    const VertexSBAPointXYZ* v2 = static_cast<const VertexSBAPointXYZ*>(_vertices[0]);\n    Vector3d obs(_measurement);\n    _error = obs - cam_project(v1->estimate().map(v2->estimate()),bf);\n  }\n\n  bool isDepthPositive() {\n    const VertexSE3Expmap* v1 = static_cast<const VertexSE3Expmap*>(_vertices[1]);\n    const VertexSBAPointXYZ* v2 = static_cast<const VertexSBAPointXYZ*>(_vertices[0]);\n    return (v1->estimate().map(v2->estimate()))(2)>0.0;\n  }\n\n\n  virtual void linearizeOplus();\n\n  Vector3d cam_project(const Vector3d & trans_xyz, const float &bf) const;\n\n  double fx, fy, cx, cy, bf;\n};\n\nclass  EdgeSE3ProjectXYZOnlyPose: public  BaseUnaryEdge<2, Vector2d, VertexSE3Expmap>{\npublic:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n\n  EdgeSE3ProjectXYZOnlyPose(){}\n\n  bool read(std::istream& is);\n\n  bool write(std::ostream& os) const;\n\n  void computeError()  {\n    const VertexSE3Expmap* v1 = static_cast<const VertexSE3Expmap*>(_vertices[0]);\n    Vector2d obs(_measurement);\n    _error = obs-cam_project(v1->estimate().map(Xw));\n  }\n\n  bool isDepthPositive() {\n    const VertexSE3Expmap* v1 = static_cast<const VertexSE3Expmap*>(_vertices[0]);\n    return (v1->estimate().map(Xw))(2)>0.0;\n  }\n\n\n  virtual void linearizeOplus();\n\n  Vector2d cam_project(const Vector3d & trans_xyz) const;\n\n  Vector3d Xw;\n  double fx, fy, cx, cy;\n};\n\n\nclass  EdgeStereoSE3ProjectXYZOnlyPose: public  BaseUnaryEdge<3, Vector3d, VertexSE3Expmap>{\npublic:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n\n  EdgeStereoSE3ProjectXYZOnlyPose(){}\n\n  bool read(std::istream& is);\n\n  bool write(std::ostream& os) const;\n\n  void computeError()  {\n    const VertexSE3Expmap* v1 = static_cast<const VertexSE3Expmap*>(_vertices[0]);\n    Vector3d obs(_measurement);\n    _error = obs - cam_project(v1->estimate().map(Xw));\n  }\n\n  bool isDepthPositive() {\n    const VertexSE3Expmap* v1 = static_cast<const VertexSE3Expmap*>(_vertices[0]);\n    return (v1->estimate().map(Xw))(2)>0.0;\n  }\n\n\n  virtual void linearizeOplus();\n\n  Vector3d cam_project(const Vector3d & trans_xyz) const;\n\n  Vector3d Xw;\n  double fx, fy, cx, cy, bf;\n};\n\n\n\n} // end namespace\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o/license-bsd.txt",
    "content": "g2o - General Graph Optimization\nCopyright (C) 2011 Rainer Kuemmerle, Giorgio Grisetti, Hauke Strasdat,\nKurt Konolige, and Wolfram Burgard\nAll rights reserved.\n\nRedistribution and use in source and binary forms, with or without\nmodification, are permitted provided that the following conditions are\nmet:\n\n* Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n  this list of conditions and the following disclaimer.\n* Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n  notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n  documentation and/or other materials provided with the distribution.\n\nTHIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\nIS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\nTO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\nPARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\nHOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\nSPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\nTO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\nPROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\nLIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\nNEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\nSOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/CMakeLists.txt",
    "content": "cmake_minimum_required(VERSION 3.14)\n\nset(CMAKE_LEGACY_CYGWIN_WIN32 0)\nset(CMAKE_OSX_DEPLOYMENT_TARGET \"10.15\" CACHE STRING \"Minimum OS X deployment target\")\n\nproject(g2o)\n\ninclude(CPack)\ninclude(GNUInstallDirs)\n\n# The library prefix\nset(LIB_PREFIX g2o_)\n\nset(g2o_C_FLAGS)\nset(g2o_CXX_FLAGS)\n\nset(G2O_LIB_VERSION   \"0.1.0\" CACHE STRING \"g2o library version\")\nset(G2O_LIB_SOVERSION \"0.1\"   CACHE STRING \"g2o library soversion\")\nset(G2O_VERSION 1.0.0)\n\n# manually check for top-level project if CMake is older than 3.21\nif(CMAKE_VERSION VERSION_LESS 3.21)\n  string(COMPARE EQUAL \"${CMAKE_SOURCE_DIR}\" \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}\" PROJECT_IS_TOP_LEVEL)\nendif()\n\nif(PROJECT_IS_TOP_LEVEL)\n  # default built type\n  if(NOT CMAKE_BUILD_TYPE)\n    set(CMAKE_BUILD_TYPE Release CACHE STRING\n            \"Choose the type of build, options are: None Debug Release RelWithDebInfo MinSizeRel.\"\n            FORCE)\n  endif()\nendif()\n\n# Allow the developer to select if Dynamic or Static libraries are built\noption (BUILD_SHARED_LIBS \"Build Shared Libraries (preferred and required for the g2o plugin system)\" ON)\nset (G2O_LIB_TYPE STATIC)\nif (BUILD_SHARED_LIBS)\n  set (G2O_LIB_TYPE SHARED)\nendif()\n\n# On the Mac platform, configure the RPATH as per the INSTALL, to\n# avoid the problem of loading both the built and INSTALLed versions\n# of the shared targets\nif(APPLE)\n  set(CMAKE_INSTALL_RPATH \"\")\n  set(CMAKE_MACOSX_RPATH TRUE)\n  # ignore deprecated GL\n  add_definitions(-DGL_SILENCE_DEPRECATION)\nendif(APPLE)\n\n# Set the output directory for the build executables and libraries\nset(g2o_RUNTIME_OUTPUT_DIRECTORY ${g2o_BINARY_DIR}/bin CACHE PATH \"Target for the binaries\")\nif(WIN32)\n  set(g2o_LIBRARY_OUTPUT_DIRECTORY ${g2o_BINARY_DIR}/bin CACHE PATH \"Target for the libraries\")\nelse(WIN32)\n  set(g2o_LIBRARY_OUTPUT_DIRECTORY ${g2o_BINARY_DIR}/lib CACHE PATH \"Target for the libraries\")\nendif(WIN32)\nset(CMAKE_ARCHIVE_OUTPUT_DIRECTORY ${g2o_LIBRARY_OUTPUT_DIRECTORY})\nset(CMAKE_LIBRARY_OUTPUT_DIRECTORY ${g2o_LIBRARY_OUTPUT_DIRECTORY})\nset(CMAKE_RUNTIME_OUTPUT_DIRECTORY ${g2o_RUNTIME_OUTPUT_DIRECTORY})\n\n# Set standard installation directories\nset(RUNTIME_DESTINATION ${CMAKE_INSTALL_BINDIR})\nset(LIBRARY_DESTINATION ${CMAKE_INSTALL_LIBDIR})\nset(ARCHIVE_DESTINATION ${CMAKE_INSTALL_LIBDIR})\nset(INCLUDES_DESTINATION ${CMAKE_INSTALL_INCLUDEDIR})\nset(INCLUDES_INSTALL_DIR ${INCLUDES_DESTINATION}/g2o)\n\n# Set search directory for looking for our custom CMake scripts to\n# look for SuiteSparse, QGLViewer, and Eigen3.\nlist(APPEND CMAKE_MODULE_PATH ${g2o_SOURCE_DIR}/cmake_modules)\n\n# Detect OS and define macros appropriately\nif(WIN32)\n  add_definitions(-DWINDOWS)\n  message(STATUS \"Compiling on Windows\")\nelseif(CYGWIN)\n  message(STATUS \"Compiling on Cygwin\")\n  add_definitions(-DCYGWIN)\nelseif(APPLE)\n  add_definitions(-DUNIX)\n  message(STATUS \"Compiling on OSX\")\nelseif(UNIX)\n  add_definitions(-DUNIX)\n  message(STATUS \"Compiling on Unix\")\nendif(WIN32)\n\n# detect Android Cross Compiler\n# based on android-cmake which sets the variable ANDROID for us\nif(ANDROID)\n  add_definitions(-DANDROID)\n  message(STATUS \"Cross compiling for Android\")\nendif()\n\n# For building the CHOLMOD based solvers\noption(G2O_USE_CHOLMOD \"Build g2o with CHOLMOD support\" ON)\nfind_package(SuiteSparse)\nif (G2O_USE_CHOLMOD AND SuiteSparse_CHOLMOD_FOUND)\n  message(STATUS \"Enable support for Cholmod\")\n  set(CHOLMOD_FOUND TRUE)\nelse()\n  message(STATUS \"Disable support for Cholmod\")\n  set(CHOLMOD_FOUND FALSE)\nendif()\n\n# Options to control the LGPL libraries\noption(G2O_USE_LGPL_LIBS \"Build libraries which use LGPL code\" TRUE)\n\n# If the LGPL libraries are used, check if static or shared libraries are used and\n# show a suitable message\nif (G2O_USE_LGPL_LIBS)\n  if (G2O_LIB_TYPE STREQUAL \"STATIC\")\n    message(STATUS \"Building LGPL code as a static library (affects license of the binary)\")\n  else()\n    message(STATUS \"Building LGPL code as a shared library\")\n  endif()\nendif()\n\n# Adapter for the legacy LGPL flags. Note there is an inconsistency with the old implementation.\nif (BUILD_LGPL_SHARED_LIBS)\n  if (G2O_LIB_TYPE STREQUAL \"SHARED\")\n    set(G2O_USE_LGPL_LIBS TRUE)\n  else()\n    message(FATAL_ERROR \"BUILD_LGPL_SHARED_LIBS is set to true but G2O_LIB_TYPE is set to STATIC\")\n  endif()\nendif()\n\n# For building the CSparse based solvers. Note this depends on an LGPL library.\noption(G2O_USE_CSPARSE \"Build g2o with CSParse support\" ON)\nfind_package(CSparse)\nif (${G2O_USE_CSPARSE} AND ${CSPARSE_FOUND} AND ${G2O_USE_LGPL_LIBS})\n  message(STATUS \"Enable support for CSparse\")\nelse()\n  message(STATUS \"Disable support for CSparse\")\n  set(G2O_USE_CSPARSE FALSE)\nendif()\n\n\n# Eigen library parallelise itself, though, presumably due to performance issues\n# OPENMP is experimental. We experienced some slowdown with it\noption(G2O_USE_OPENMP \"Build g2o with OpenMP support (EXPERIMENTAL)\" OFF)\nif(G2O_USE_OPENMP)\n  find_package(OpenMP)\n  if(OPENMP_FOUND)\n    set (G2O_OPENMP 1)\n    set(g2o_C_FLAGS \"${g2o_C_FLAGS} ${OpenMP_C_FLAGS}\")\n    set(g2o_CXX_FLAGS \"${g2o_CXX_FLAGS} -DEIGEN_DONT_PARALLELIZE ${OpenMP_CXX_FLAGS}\")\n    message(STATUS \"Compiling with OpenMP support\")\n  endif(OPENMP_FOUND)\nendif(G2O_USE_OPENMP)\n\n# OpenGL is used in the draw actions for the different types, as well\n# as for creating the GUI itself\nset(OpenGL_GL_PREFERENCE \"GLVND\")\nfind_package(OpenGL)\n\n# If OpenGL was found, use the import target if available. If not, use old-style includes\noption(G2O_USE_OPENGL \"Build g2o with OpenGL support for visualization\" ON)\nset(G2O_HAVE_OPENGL 0)\nif (OPENGL_FOUND AND G2O_USE_OPENGL)\n  if (TARGET OpenGL::GL)\n    set(G2O_OPENGL_TARGET \"OpenGL::GL;OpenGL::GLU\")\n  else()\n    set(G2O_OPENGL_TARGET \"${OPENGL_LIBRARIES}\")\n    include_directories(${OPENGL_INCLUDE_DIR})\n  endif()\n  set(G2O_HAVE_OPENGL 1)\n  message(STATUS \"Compiling with OpenGL support\")\n  #message(WARNING G2O_OPENGL_TARGET=${G2O_OPENGL_TARGET})\nendif()\n\n# For building the GUI\nfind_package(QGLViewer)\n\n# Logging library\noption(G2O_USE_LOGGING \"Try to use spdlog for logging\" ON)\nset(G2O_HAVE_LOGGING 0)\nif (G2O_USE_LOGGING)\n  find_package(spdlog 1.6 QUIET)\n  if (TARGET spdlog::spdlog OR TARGET spdlog::spdlog_header_only)\n    set(G2O_HAVE_LOGGING 1)\n    message(STATUS \"Compiling with logging support\")\n  endif()\nendif()\n\n# Handle building the built in types. There is a fair degree of\n# granularity and dependency in the types supported.\n\n# 2D types\noption(G2O_BUILD_SLAM2D_TYPES \"Build SLAM2D types\" ON)\noption(G2O_BUILD_SLAM2D_ADDON_TYPES \"Build SLAM2D addon types\" ON)\noption(G2O_BUILD_DATA_TYPES \"Build SLAM2D data types\" ON)\noption(G2O_BUILD_SCLAM2D_TYPES \"Build SCLAM2D types\" ON)\n\n# Process the arguments. If G2O_BUILD_SLAM2D_TYPES is disabled, forceably\n# disable all types. Otherwise, update messages on the types enabled.\nif(G2O_BUILD_SLAM2D_TYPES)\n  string(APPEND supported_types_message \" slam2d\")\n  # Make sure that we can't activate both types\n  if(G2O_BUILD_SLAM2D_ADDON_TYPES)\n    string(APPEND supported_types_message \" slam2d (addons)\")\n  endif()\n  if(G2O_BUILD_DATA_TYPES)\n    string(APPEND supported_types_message \" data\")\n  endif()\n  if(G2O_BUILD_SCLAM2D_TYPES)\n    string(APPEND supported_types_message \" sclam2d\")\n  endif()\nelse()\n  set(G2O_BUILD_SLAM2D_ADDON_TYPES OFF)\n  set(G2O_BUILD_DATA_TYPES OFF)\n  set(G2O_BUILD_SCLAM2D_TYPES OFF)\nendif()\n\n# 3D types\noption(G2O_BUILD_SLAM3D_TYPES \"Build SLAM 3D types\" ON)\noption(G2O_BUILD_SLAM3D_ADDON_TYPES \"Build SLAM 3D addon types\" ON)\noption(G2O_BUILD_SBA_TYPES \"Build SLAM3D SBA types\" ON)\noption(G2O_BUILD_ICP_TYPES \"Build SLAM3D ICP types\" ON)\noption(G2O_BUILD_SIM3_TYPES \"Build SLAM3D sim3 types\" ON)\n\n# Process the arguments. If G2O_BUILD_SLAM3D_TYPES is disabled, forceably\n# disable all the types. Enable SBA if it's not enabled but one of it's\n# dependents is enabled.\nif(G2O_BUILD_SLAM3D_TYPES)\n  string(APPEND supported_types_message \" slam3d\")\n  message(STATUS \"Compiling SLAM 3D types\")\n  if (G2O_BUILD_SLAM3D_ADDON_TYPES)\n    string(APPEND supported_types_message \" slam3d (addons)\")\n  endif()\n  if (G2O_BUILD_SBA_TYPES)\n    string(APPEND supported_types_message \" sba\")\n  endif()\n  if (G2O_BUILD_ICP_TYPES)\n    if(NOT G2O_BUILD_SBA_TYPES)\n      message(WARNING \"ICP types requested but SBA types not enabled; enabling SBA\")\n      set(G2O_BUILD_SBA_TYPES ON)\n      string(APPEND supported_types_message \" sba\")\n    endif()\n    string(APPEND supported_types_message \" icp\")\n  endif()\n  if (G2O_BUILD_SIM3_TYPES)\n    if(NOT G2O_BUILD_SBA_TYPES)\n      message(WARNING \"SIM3 types requested but SBA types not enabled; enabling SBA\")\n      set(G2O_BUILD_SBA_TYPES ON)\n      string(APPEND supported_types_message \" sba\")\n    endif()\n    string(APPEND supported_types_message \" sim3\")\n  endif()\nelse()\n  set(G2O_BUILD_SLAM3D_ADDON_TYPES OFF)\n  set(G2O_BUILD_SBA_TYPES OFF)\n  set(G2O_BUILD_ICP_TYPES OFF)\n  set(G2O_BUILD_SIM3_TYPES OFF)\nendif()\n\nif(DEFINED supported_types_message)\n  message(STATUS \"Compiling built in types\" ${supported_types_message})\nelse()\n  message(STATUS \"Compiling with no built in types enabled\")\nendif()\n\n# shall we build the core apps using the library\noption(G2O_BUILD_APPS \"Build g2o apps\" ON)\nif(G2O_BUILD_APPS)\n  message(STATUS \"Compiling g2o apps\")\nendif(G2O_BUILD_APPS)\n\ninclude(CMakeDependentOption)\nCMAKE_DEPENDENT_OPTION(G2O_BUILD_LINKED_APPS \"Build apps linked with the libraries (no plugin system)\" OFF\n  \"G2O_BUILD_APPS\" OFF)\n\n# shall we build the examples\noption(G2O_BUILD_EXAMPLES \"Build g2o examples\" ON)\nif(G2O_BUILD_EXAMPLES)\n  message(STATUS \"Compiling g2o examples\")\nendif(G2O_BUILD_EXAMPLES)\n\noption(G2O_FAST_MATH \"Enable fast math operations\" OFF)\noption(G2O_NO_IMPLICIT_OWNERSHIP_OF_OBJECTS \"Disables memory management in the graph types, this requires the callers to manager the memory of edges and nodes\" OFF)\n\n# Start of SSE* autodetect code\n# (borrowed from MRPT CMake scripts, BSD)\noption(DO_SSE_AUTODETECT \"Enable autodetection of SSE* CPU sets and enable their use in optimized code\" ON)\nif(NOT EXISTS \"/proc/cpuinfo\")\n\tset(DO_SSE_AUTODETECT OFF)\nendif()\nif (DO_SSE_AUTODETECT)\n  file(READ \"/proc/cpuinfo\" G2O_CPU_INFO)\nendif()\n\n# Macro for each SSE* var: Invoke with name in uppercase:\nmacro(DEFINE_SSE_VAR  _setname)\n\tstring(TOLOWER ${_setname} _set)\n\tif (DO_SSE_AUTODETECT)\n\t\t# Automatic detection:\n\t\tset(CMAKE_G2O_HAS_${_setname} 0)\n\t\tif (${G2O_CPU_INFO} MATCHES \".*${_set}.*\")\n\t\t\tset(CMAKE_G2O_HAS_${_setname} 1)\n\t\tendif()\n\telse (DO_SSE_AUTODETECT)\n\t\t# Manual:\n\t\toption(\"DISABLE_${_setname}\" \"Forces compilation WITHOUT ${_setname} extensions\" OFF)\n\t\tmark_as_advanced(\"DISABLE_${_setname}\")\n\t\tset(CMAKE_G2O_HAS_${_setname} 0)\n\t\tif (NOT DISABLE_${_setname})\n\t\t\tset(CMAKE_G2O_HAS_${_setname} 1)\n\t\tendif (NOT DISABLE_${_setname})\n\tendif (DO_SSE_AUTODETECT)\nendmacro(DEFINE_SSE_VAR)\n\n# SSE optimizations:\nDEFINE_SSE_VAR(SSE2)\nDEFINE_SSE_VAR(SSE3)\nDEFINE_SSE_VAR(SSE4_1)\nDEFINE_SSE_VAR(SSE4_2)\nDEFINE_SSE_VAR(SSE4_A)\n\ninclude(CheckCXXCompilerFlag)\n\nmacro(CHECK_AND_ADD_COMPILE_OPTION _option _option_name)\n  if (${CMAKE_CXX_COMPILER_ID} MATCHES \"Clang\")\n    check_cxx_compiler_flag(\"-Werror=unused-command-line-argument ${_option}\" ${_option_name}_AVAILABLE)\n  else()\n    check_cxx_compiler_flag(${_option} ${_option_name}_AVAILABLE)\n  endif()\n  if(${_option_name}_AVAILABLE)\n    add_compile_options(${_option})\n  endif()\nendmacro()\n\n# Add build flags for clang AND GCC\nif (${CMAKE_CXX_COMPILER_ID} MATCHES \"Clang\" OR CMAKE_COMPILER_IS_GNUCXX)\n  # SSE2?\n  if (CMAKE_G2O_HAS_SSE2)\n    CHECK_AND_ADD_COMPILE_OPTION(-msse2 SSE2)\n  endif()\n  # SSE3?\n  if (CMAKE_G2O_HAS_SSE3)\n    CHECK_AND_ADD_COMPILE_OPTION(-msse3 SSE3)\n    CHECK_AND_ADD_COMPILE_OPTION(-mssse3 SSSE3)\n  endif()\n  # SSE4*?\n  if (CMAKE_G2O_HAS_SSE4_1)\n    CHECK_AND_ADD_COMPILE_OPTION(-msse4.1 SSE41)\n  endif()\n  if (CMAKE_G2O_HAS_SSE4_2)\n    CHECK_AND_ADD_COMPILE_OPTION(-msse4.2 SSE42)\n  endif()\n  if (CMAKE_G2O_HAS_SSE4_A)\n    CHECK_AND_ADD_COMPILE_OPTION(-msse4a SSE4a)\n  endif()\nendif()\n# End of of SSE* autodetect code -------\n\n# code coverage\noption(BUILD_CODE_COVERAGE \"Enable coverage reporting\" OFF)\nif(BUILD_CODE_COVERAGE AND CMAKE_CXX_COMPILER_ID MATCHES \"GNU|Clang\")\n  message(STATUS \"Enabling coverage compiler flags\")\n  set(g2o_C_FLAGS \"${g2o_C_FLAGS} --coverage\")\n  set(g2o_CXX_FLAGS \"${g2o_CXX_FLAGS} --coverage\")\nendif()\n\n# Compiler specific options for gcc\noption (BUILD_WITH_MARCH_NATIVE \"Build with \\\"-march native\\\"\" OFF)\nif(CMAKE_COMPILER_IS_GNUCXX)\n  message(STATUS \"Compiling with GCC\")\n\n  # Generic settings for optimisation\n  set(CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE \"${CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE} -O3\")\n  set(CMAKE_C_FLAGS_RELEASE \"${CMAKE_C_FLAGS_RELEASE} -O3\")\n\n  if(G2O_FAST_MATH)\n    set(CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE \"${CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE} -ffast-math\")\n  endif()\n\n  # switch off optimization for debug builds\n  set(CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG \"${CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG} -O0\")\n  set(CMAKE_C_FLAGS_DEBUG \"${CMAKE_C_FLAGS_DEBUG} -O0\")\n\n  # OS X\n  #if(${CMAKE_SYSTEM_NAME} MATCHES \"Darwin\")\n    #set(CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE \"${CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE}\")\n    #set(CMAKE_C_FLAGS_RELEASE \"${CMAKE_C_FLAGS_RELEASE}\")\n  #endif(${CMAKE_SYSTEM_NAME} MATCHES \"Darwin\")\n  # Linux\n  if(BUILD_WITH_MARCH_NATIVE AND NOT \"${CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR}\" MATCHES \"arm\" AND \"${CMAKE_SYSTEM_NAME}\" MATCHES \"Linux\")\n    set(CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE \"${CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE} -march=native\")\n    set(CMAKE_C_FLAGS_RELEASE \"${CMAKE_C_FLAGS_RELEASE} -march=native\")\n  endif()\n  # activate warnings !!!\n  set(g2o_C_FLAGS \"${g2o_C_FLAGS} -Wall -W -std=c++14\")\n  set(g2o_CXX_FLAGS \"${g2o_CXX_FLAGS} -Wall -W -std=c++14\")\n  message(STATUS \"ji\")\nendif(CMAKE_COMPILER_IS_GNUCXX)\n\nif(CMAKE_CXX_COMPILER_ID MATCHES \"Clang\")\n  message(STATUS \"Compiling with Clang\")\n\n  # Linux\n  if(BUILD_WITH_MARCH_NATIVE AND NOT \"${CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR}\" MATCHES \"arm\" AND \"${CMAKE_SYSTEM_NAME}\" MATCHES \"Linux\")\n    set(CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE \"${CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE} -march=native\")\n    set(CMAKE_C_FLAGS_RELEASE \"${CMAKE_C_FLAGS_RELEASE} -march=native\")\n  endif()\n  # OS X\n  if(BUILD_WITH_MARCH_NATIVE AND \"${CMAKE_SYSTEM_NAME}\" MATCHES \"Darwin\")\n    set(CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE \"${CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE} -march=native\")\n    set(CMAKE_C_FLAGS_RELEASE \"${CMAKE_C_FLAGS_RELEASE} -march=native\")\n  endif()\n\n  # activate all warnings\n  #set(g2o_C_FLAGS \"${g2o_C_FLAGS} -Weverything\")\n  #set(g2o_CXX_FLAGS \"${g2o_CXX_FLAGS} -Weverything\")\n  set(g2o_C_FLAGS \"${g2o_C_FLAGS} -Wall\")\n  set(g2o_CXX_FLAGS \"${g2o_CXX_FLAGS} -Wall\")\n  #set(g2o_CXX_FLAGS \"${g2o_CXX_FLAGS} -Wall -stdlib=libc++\")\nendif()\n\nif(MSVC)\n  message(STATUS \"Compiling with MSVC\")\n\n  if (CMAKE_GENERATOR MATCHES \"ARM(64)?$\")\n    set(MSVC_ARM ON)\n  endif()\n\n  add_definitions(-DNOMINMAX)\n  add_definitions(-D_USE_MATH_DEFINES)\n\n  # exception handling\n  add_definitions(\"/EHsc\")\n\n  if (G2O_FAST_MATH)\n    set(CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE \"${CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE} /fp:fast\")\n  endif()\n\n  set(CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE \"${CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE} /Ox /Oi\")\n  set(CMAKE_C_FLAGS_RELEASE \"${CMAKE_C_FLAGS_RELEASE} /Ox /Oi\")\n\n  set(CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG \"${CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG} /Od\")\n  set(CMAKE_C_FLAGS_DEBUG \"${CMAKE_C_FLAGS_DEBUG} /Od\")\n\n  # SSE2 optimizations\n  # No need to specify if building for x64 (actually, it generates an annoying warning)\n  if (NOT MSVC_ARM)\n    if(NOT CMAKE_SIZEOF_VOID_P EQUAL 8)\n        add_definitions(\"/arch:SSE2\")\n    endif()\n  endif()\n\n  if (BUILD_SHARED_LIBS)\n    # disable warning on missing DLL interfaces\n    add_definitions(\"/wd4251\")\n  endif()\n\n  # Fix issue: https://github.com/RainerKuemmerle/g2o/issues/66\n  #            Link error LNK2005 due to duplicated symbols\n  add_definitions(\"/Ob2\")\n  # Fix other stupid warnings:\n  add_definitions(-D_CRT_SECURE_NO_WARNINGS=1)  # Avoid deprecated fprintf(), etc.\n  add_definitions(\"/nologo\")\n  # TODO not sure this should be a thing\n  add_definitions(\"/wd4244\") # Conversion from double -> int\n  add_definitions(\"/wd4267\") # Conversion during return\n  add_definitions(\"/wd4522\") # Duplicated operator=() in Eigen headers\n\n  # Bessel  include(CheckIfUnderscorePrefixedBesselFunctionsExist)\n  include(CheckIfUnderscorePrefixedBesselFunctionsExist)\n  check_if_underscore_prefixed_bessel_functions_exist(HAVE_UNDERSCORE_PREFIXED_BESSEL_FUNCTIONS)\n  if (HAVE_UNDERSCORE_PREFIXED_BESSEL_FUNCTIONS)\n    add_definitions(-DCERES_MSVC_USE_UNDERSCORE_PREFIXED_BESSEL_FUNCTIONS)\n  endif()\n\nendif(MSVC)\n\n# specifying compiler flags\nset(CMAKE_CXX_FLAGS \"${CMAKE_CXX_FLAGS} ${g2o_CXX_FLAGS}\")\nset(CMAKE_C_FLAGS \"${CMAKE_C_FLAGS} ${g2o_C_FLAGS}\")\n\n# Find Eigen3. If it defines the target, this is used. If not,\n# fall back to the using the module form.\n# See https://eigen.tuxfamily.org/dox/TopicCMakeGuide.html for details\nfind_package(Eigen3 3.3 REQUIRED)\nif (TARGET Eigen3::Eigen)\n  set(G2O_EIGEN3_EIGEN_TARGET Eigen3::Eigen)\nelse()\n  include_directories(${EIGEN3_INCLUDE_DIR})\nendif ()\n\n# Generate config.h\nset(G2O_OPENGL_FOUND ${OPENGL_FOUND})\nset(G2O_HAVE_CHOLMOD ${CHOLMOD_FOUND})\nset(G2O_HAVE_CSPARSE ${G2O_USE_CSPARSE})\nset(G2O_SHARED_LIBS ${BUILD_SHARED_LIBS})\nset(G2O_LGPL_SHARED_LIBS ${BUILD_LGPL_SHARED_LIBS})\nset(G2O_CXX_COMPILER \"${CMAKE_CXX_COMPILER_ID} ${CMAKE_CXX_COMPILER}\")\n\n# Generate cmake configuration scripts\nset(G2O_GENERATED_DIR \"${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/generated\")\nset(G2O_VERSION_CONFIG \"${G2O_GENERATED_DIR}/${PROJECT_NAME}ConfigVersion.cmake\")\nset(G2O_PROJECT_CONFIG \"${G2O_GENERATED_DIR}/${PROJECT_NAME}Config.cmake\")\nset(G2O_TARGETS_EXPORT_NAME \"${PROJECT_NAME}Targets\")\nset(G2O_CONFIG_INSTALL_DIR \"lib/cmake/${PROJECT_NAME}\")\nset(G2O_NAMESPACE \"${PROJECT_NAME}::\")\nset(G2O_SRC_DIR \"${PROJECT_SOURCE_DIR}\")\n\ninclude(CMakePackageConfigHelpers)\nWRITE_BASIC_PACKAGE_VERSION_FILE(\n    \"${G2O_VERSION_CONFIG}\" VERSION ${G2O_VERSION} COMPATIBILITY SameMajorVersion\n)\n\nconfigure_file(config.h.in \"${PROJECT_BINARY_DIR}/g2o/config.h\")\ninstall(FILES ${PROJECT_BINARY_DIR}/g2o/config.h DESTINATION ${INCLUDES_DESTINATION}/g2o)\n\nconfigure_file(\"${g2o_SOURCE_DIR}/cmake_modules/Config.cmake.in\" \"${G2O_PROJECT_CONFIG}\" @ONLY)\n\ninstall(\n    FILES \"${G2O_PROJECT_CONFIG}\" \"${G2O_VERSION_CONFIG}\"\n    DESTINATION \"${G2O_CONFIG_INSTALL_DIR}\")\n\ninstall(\n    EXPORT \"${G2O_TARGETS_EXPORT_NAME}\"\n    NAMESPACE \"${G2O_NAMESPACE}\"\n    DESTINATION \"${G2O_CONFIG_INSTALL_DIR}\")\n\n# building unit test framework and our tests\noption(BUILD_UNITTESTS \"build unit test framework and the tests\" OFF)\nif(BUILD_UNITTESTS)\n  enable_testing()\n  add_subdirectory(unit_test)\nendif()\n\n# Include the subdirectories\nadd_subdirectory(g2o)\n\n# Benchmarks\noption(G2O_BUILD_BENCHMARKS \"build benchmarks\" OFF)\nif(G2O_BUILD_BENCHMARKS)\n  find_package(benchmark)\n  if(${benchmark_FOUND})\n    add_subdirectory(benchmarks)\n  else()\n    message(WARNING \"G2O_BUILD_BENCHMARKS was set to true, but the benchmark library cannot be found\")\n  endif()\nendif()\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/Makefile",
    "content": "SHELL = /bin/bash\n\nifeq ($(VERBOSE), 1)\nQUIET=\nelse\nQUIET=-s --no-print-directory\nendif\n\nall: build/Makefile\n\t@ $(MAKE) $(QUIET) -C build\n\ndebug: build/Makefile\n\t@ $(MAKE) $(QUIET) -C build\n\nclean: build/Makefile\n\t@ $(MAKE) $(QUIET) -C build clean\n\nbuild/Makefile:\n\t@ echo \"Running cmake to generate Makefile\"; \\\n\tcd build; \\\n\tcmake ../; \\\n\tcd -\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/README.md",
    "content": "# g2o - General Graph Optimization\n\nLinux/Mac: [![CI](https://github.com/RainerKuemmerle/g2o/actions/workflows/ci.yml/badge.svg?branch=master)](https://github.com/RainerKuemmerle/g2o/actions/workflows/ci.yml)\nWindows: [![win64](https://github.com/RainerKuemmerle/g2o/actions/workflows/windows.yml/badge.svg?branch=master)](https://github.com/RainerKuemmerle/g2o/actions/workflows/windows.yml)\n[![Codacy Badge](https://app.codacy.com/project/badge/Grade/280c5eed95ed4059ad5d003d59e72704)](https://app.codacy.com/gh/RainerKuemmerle/g2o/dashboard?utm_source=gh&utm_medium=referral&utm_content=&utm_campaign=Badge_grade) [![pre-commit](https://img.shields.io/badge/pre--commit-enabled-brightgreen?logo=pre-commit)](https://github.com/pre-commit/pre-commit)\n\n<p align=\"center\">\n    <img alt=\"g2o logo\" width=\"250\" src=\"doc/pics/g2o-logo.svg\">\n</p>\n\ng2o is an open-source C++ framework for optimizing graph-based nonlinear error\nfunctions. g2o has been designed to be easily extensible to a wide range of\nproblems and a new problem typically can be specified in a few lines of code.\nThe current implementation provides solutions to several variants of SLAM and\nBA.\n\nA wide range of problems in robotics as well as in computer-vision involve the\nminimization of a non-linear error function that can be represented as a graph.\nTypical instances are simultaneous localization and mapping (SLAM) or bundle\nadjustment (BA). The overall goal in these problems is to find the\nconfiguration of parameters or state variables that maximally explain a set of\nmeasurements affected by Gaussian noise. g2o is an open-source C++ framework\nfor such nonlinear least squares problems. g2o has been designed to be easily\nextensible to a wide range of problems and a new problem typically can be\nspecified in a few lines of code. The current implementation provides solutions\nto several variants of SLAM and BA. g2o offers a performance comparable to\nimplementations of state-of-the-art approaches for the specific problems\n(02/2011).\n\n## Python and updated memory management\n\nThe branch [pymem](https://github.com/RainerKuemmerle/g2o/tree/pymem) contains a python wrapper and switches to smart pointer instead of RAW pointers.\nIt is currently experimental but PRs and improvements are welcome - as always.\n\nSee [g2o-python](https://github.com/miquelmassot/g2o-python) for the pypi release of g2o's python bindings.\n\n## Papers Describing the Approach\n\nRainer Kuemmerle, Giorgio Grisetti, Hauke Strasdat,\nKurt Konolige, and Wolfram Burgard\n[g2o: A General Framework for Graph Optimization](http://ais.informatik.uni-freiburg.de/publications/papers/kuemmerle11icra.pdf)\nIEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2011\n\n## Documentation\n\nA detailed description of how the library is structured and how to use and extend it can be found in /doc/g2o.pdf\nThe API documentation can be generated as described in doc/doxygen/readme.txt\n\n## License\n\ng2o is licensed under the BSD License. However, some libraries are available\nunder different license terms. See below.\n\nThe following parts are licensed under LGPL v2.1+:\n\n-   csparse_extension\n\nThe following parts are licensed under GPL3+:\n\n-   g2o_viewer\n-   g2o_incremental\n-   slam2d_g2o (example for 2D SLAM with a QGLviewer GUI)\n\nPlease note that some features of CHOLMOD (which may be used by g2o, see\nlibsuitesparse below) are licensed under the GPL. To avoid the GPL, you may\nhave to re-compile CHOLMOD without including its GPL features. The CHOLMOD\nlibrary distributed with, for example, Ubuntu or Debian includes the GPL\nfeatures. For example, the supernodal factorization that is licensed under GPL\nis considered by g2o if it is available.\n\nWithin sub-folders we include software not written by us to guarantee easy compilation and integration into g2o itself.\n\n-   ceres: BSD (see g2o/autodiff/LICENSE)\n    Extracted headers to perform Automatic Differentiation.\n\n-   freeglut: X-Consortium (see g2o/EXTERNAL/freeglut/COPYING)\n    Copyright (c) 1999-2000 Pawel W. Olszta\n    We use a stripped down version for drawing text in OpenGL.\n\nSee the doc folder for the full text of the licenses.\n\ng2o is distributed in the hope that it will be useful,\nbut WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\nMERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\nlicenses for more details.\n\n## Requirements\n\n-   C++17 compiler (CI pipeline runs with gcc, clang and MSVC)\n-   cmake <http://www.cmake.org>\n-   Eigen3 <http://eigen.tuxfamily.org>\n\nOn Ubuntu / Debian these dependencies are resolved by installing the\nfollowing packages.\n\n-   cmake\n-   libeigen3-dev\n\n### Optional requirements\n\n-   spdlog <https://github.com/gabime/spdlog>\n-   suitesparse <http://faculty.cse.tamu.edu/davis/suitesparse.html>\n-   Qt5 <http://qt-project.org>\n-   libQGLViewer <http://www.libqglviewer.com>\n\nOn Ubuntu / Debian these dependencies are resolved by installing the\nfollowing packages.\n\n-   libspdlog-dev\n-   libsuitesparse-dev\n-   qtdeclarative5-dev\n-   qt5-qmake\n-   libqglviewer-dev-qt5\n\nYou can install those packages with the following command\n```\nsudo apt install libeigen3-dev libspdlog-dev libsuitesparse-dev qtdeclarative5-dev qt5-qmake libqglviewer-dev-qt5\n```\n\n## Mac OS X\n\nIf using [Homebrew](http://brew.sh/), then\n\n`brew install g2o`\n\nwill install g2o together with its required dependencies. In this case no manual compilation is necessary.\n\n## Windows\n\nIf using [vcpkg](https://github.com/Microsoft/vcpkg), then\n\n`script\\install-deps-windows.bat`\n\nor for full dependencies installation\n\n`script\\install-additional-deps-windows.bat`\n\nwill build and install the dependencies. The location of `vcpkg` and required\ntriplet can be passed as cli arguments respectively. Note that usually vcpkg\nwill auto detect the triplet. Set it only if your are not using the default\nbuild for your OS.\n\n## Compilation\n\nOur primary development platform is Linux. Experimental support for\nMac OS X, Android and Windows (MinGW or MSVC).\nWe recommend a so-called out of source build which can be achieved\nby the following command sequence.\n\n```\nmkdir build\ncd build\ncmake ../\nmake\n```\n\nThe binaries will be placed in bin and the libraries in lib which\nare both located underneath cmake's build folder.\n\nOn Windows with `vcpkg` the following commands will generate build scripts (please change the Visual Studio version number in accordance with your system):\n\n```\nmkdir build\ncd build\ncmake -DG2O_BUILD_APPS=ON -DG2O_BUILD_EXAMPLES=ON-DVCPKG_TARGET_TRIPLET=\"%VCPKG_DEFAULT_TRIPLET%\" -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=\"%VCPKG_ROOT_DIR%\\scripts\\buildsystems\\vcpkg.cmake\" ..`\ncmake --build . --target ALL_BUILD\n```\n\nIf you are compiling on Windows and you are for some reasons **not** using `vcpkg` please download Eigen3 and extract it.\nWithin cmake-gui set the variable EIGEN3_INCLUDE_DIR to that directory.\n\n```\nmkdir build\ncd build\ncmake .. -DG2O_BUILD_APPS=ON -DG2O_BUILD_EXAMPLES=ON -DEIGEN3_INCLUDE_DIR=\"<THE_PATH_WHERE_YOU_PLACED_EIGEN3_AND_THE_EIGEN3_CMakeLists.txt>\"\n```\n\n## Cross-Compiling for Android\n\n```\nmkdir build`\ncd build`\ncmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=../script/android.toolchain.cmake -DANDROID_NDK=<YOUR_PATH_TO_ANDROID_NDK_r10d+> -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DANDROID_ABI=\"armeabi-v7a with NEON\" -DEIGEN3_INCLUDE_DIR=\"<YOUR_PATH_TO_EIGEN>\" -DEIGEN3_VERSION_OK=ON ..\ncmake --build .\n```\n\n## Acknowledgments\n\nWe thank the following contributors for providing patches:\n\n-   Simon J. Julier: patches to achieve compatibility with Mac OS X and others.\n-   Michael A. Eriksen for submitting patches to compile with MSVC.\n-   Mark Pupilli for submitting patches to compile with MSVC.\n\n## Projects using g2o\n\n-   [g2o-python](https://github.com/miquelmassot/g2o-python): Python binding which is also installable via `pip`\n-   [.Net wrapper](https://github.com/fugro/g2o)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/benchmarks/CMakeLists.txt",
    "content": "add_executable(benchmark_jacobian_timing jacobian_timing_tests.cpp)\n\ntarget_include_directories(benchmark_jacobian_timing PUBLIC\n  \"$<BUILD_INTERFACE:${g2o_SOURCE_DIR};${PROJECT_BINARY_DIR}>\"\n)\n\ntarget_link_libraries(benchmark_jacobian_timing benchmark::benchmark ${G2O_EIGEN3_EIGEN_TARGET})\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/benchmarks/jacobian_timing_tests.cpp",
    "content": "#include <benchmark/benchmark.h>\n\n#include \"g2o/autodiff/fixed_array.h\"\n#include \"g2o/core/dynamic_aligned_buffer.hpp\"\n\n// Test several different ways of evaluating Jacobians to see the impact of\n// different ways of implementing stuff.\n\ntemplate <typename Number, int D>\nvoid BM_FixedArray(benchmark::State& state) {\n  while (state.KeepRunning()) {\n    Number add_vi[D] = {};\n    for (int i = 0; i < D; ++i) {\n      benchmark::DoNotOptimize(add_vi[i] = 1);\n      benchmark::DoNotOptimize(add_vi[i] = -1);\n      benchmark::DoNotOptimize(add_vi[i] = 0);\n    }\n  }\n}\n\ntemplate <typename Number, int D>\nvoid BM_FixedArrayPointer(benchmark::State& state) {\n  while (state.KeepRunning()) {\n    Number add_vi[D] = {};\n    Number* v = &add_vi[0];\n    for (int i = 0; i < D; ++i) {\n      benchmark::DoNotOptimize((*v) = 1);\n      benchmark::DoNotOptimize((*v) = -1);\n      benchmark::DoNotOptimize((*v++) = 0);\n    }\n  }\n}\n\ntemplate <typename Number>\nvoid BM_VariableArray(benchmark::State& state) {\n  while (state.KeepRunning()) {\n    const int d = state.range(0);\n\n    Number add_vi[d];\n    // std::fill(add_vi, add_vi + d, double(0.0));\n\n    for (int i = 0; i < d; ++i) {\n      benchmark::DoNotOptimize(add_vi[i] = 0);\n    }\n\n    for (int i = 0; i < d; ++i) {\n      benchmark::DoNotOptimize(add_vi[i] = 1);\n      benchmark::DoNotOptimize(add_vi[i] = -1);\n      benchmark::DoNotOptimize(add_vi[i] = 0);\n    }\n  }\n}\n\ntemplate <typename Number>\nvoid BM_VariableArrayPointer(benchmark::State& state) {\n  while (state.KeepRunning()) {\n    const int d = state.range(0);\n    Number add_vi[d];\n\n    std::fill(add_vi, add_vi + d, Number(0.0));\n\n    Number* v = &add_vi[0];\n\n    for (int i = 0; i < d; ++i) {\n      benchmark::DoNotOptimize((*v) = 1);\n      benchmark::DoNotOptimize((*v) = -1);\n      benchmark::DoNotOptimize((*v++) = 0);\n    }\n  }\n}\n\ntemplate <typename Number, int D>\nvoid BM_StaticEigenMatrix(benchmark::State& state) {\n  while (state.KeepRunning()) {\n    Eigen::Matrix<Number, D, 1> add_vi = Eigen::Matrix<Number, D, 1>::Zero();\n    for (int i = 0; i < D; ++i) {\n      benchmark::DoNotOptimize(add_vi[i] = 1);\n      benchmark::DoNotOptimize(add_vi[i] = -1);\n      benchmark::DoNotOptimize(add_vi[i] = 0);\n    }\n  }\n}\n\ntemplate <typename Number, int D>\nvoid BM_StaticEigenMatrixPointer(benchmark::State& state) {\n  while (state.KeepRunning()) {\n    Eigen::Matrix<Number, D, 1> add_vi = Eigen::Matrix<Number, D, 1>::Zero();\n    Number* v = add_vi.data();\n    for (int i = 0; i < D; ++i) {\n      benchmark::DoNotOptimize((*v) = 1);\n      benchmark::DoNotOptimize((*v) = -1);\n      benchmark::DoNotOptimize((*v++) = 0);\n    }\n  }\n}\n\ntemplate <typename Number>\nvoid BM_DynamicEigenMatrix(benchmark::State& state) {\n  while (state.KeepRunning()) {\n    const int d = state.range(0);\n    Eigen::Matrix<Number, Eigen::Dynamic, 1> add_vi(d);\n    add_vi.setZero();\n    for (int i = 0; i < d; ++i) {\n      benchmark::DoNotOptimize(add_vi[i] = 1);\n      benchmark::DoNotOptimize(add_vi[i] = -1);\n      benchmark::DoNotOptimize(add_vi[i] = 0);\n    }\n  }\n}\n\ntemplate <typename Number>\nvoid BM_DynamicEigenMatrixPointer(benchmark::State& state) {\n  while (state.KeepRunning()) {\n    const int d = state.range(0);\n    Eigen::Matrix<Number, Eigen::Dynamic, 1> add_vi(d);\n    add_vi.setZero();\n    Number* v = add_vi.data();\n    for (int i = 0; i < d; ++i) {\n      benchmark::DoNotOptimize((*v) = 1);\n      benchmark::DoNotOptimize((*v) = -1);\n      benchmark::DoNotOptimize((*v++) = 0);\n    }\n  }\n}\n\ntemplate <typename Number>\nvoid BM_DynamicAlignedBuffer(benchmark::State& state) {\n  while (state.KeepRunning()) {\n    const int d = state.range(0);\n    static g2o::dynamic_aligned_buffer<Number> buffer{size_t(d)};\n    Number* add_vi = buffer.request(d);\n    std::fill(add_vi, add_vi + d, Number(0.0));\n    for (int i = 0; i < d; ++i) {\n      benchmark::DoNotOptimize(add_vi[i] = 1);\n      benchmark::DoNotOptimize(add_vi[i] = -1);\n      benchmark::DoNotOptimize(add_vi[i] = 0);\n    }\n  }\n}\n\ntemplate <typename Number>\nvoid BM_DynamicAlignedBufferPointer(benchmark::State& state) {\n  while (state.KeepRunning()) {\n    const int d = state.range(0);\n    static g2o::dynamic_aligned_buffer<Number> buffer{size_t(d)};\n    Number* add_vi = buffer.request(d);\n    std::fill(add_vi, add_vi + d, Number(0.0));\n    Number* v = add_vi;\n\n    for (int i = 0; i < d; ++i) {\n      benchmark::DoNotOptimize((*v) = 1);\n      benchmark::DoNotOptimize((*v) = -1);\n      benchmark::DoNotOptimize((*v++) = 0);\n    }\n  }\n}\n\ntemplate <typename Number>\nvoid BM_StaticDynamicDynamicAlignedBufferHybrid(benchmark::State& state) {\n  while (state.KeepRunning()) {\n    const int d = state.range(0);\n    if (d <= 10) {\n      Number add_vi[10] = {};\n      for (int i = 0; i < d; ++i) {\n        benchmark::DoNotOptimize(add_vi[i] = 1);\n        benchmark::DoNotOptimize(add_vi[i] = -1);\n        benchmark::DoNotOptimize(add_vi[i] = 0);\n      }\n    } else {\n      static g2o::dynamic_aligned_buffer<Number> buffer{size_t(d)};\n      Number* add_vi = buffer.request(d);\n      std::fill(add_vi, add_vi + d, Number(0.0));\n      for (int i = 0; i < d; ++i) {\n        benchmark::DoNotOptimize(add_vi[i] = 1);\n        benchmark::DoNotOptimize(add_vi[i] = -1);\n        benchmark::DoNotOptimize(add_vi[i] = 0);\n      }\n    }\n  }\n}\n\ntemplate <typename Number, int D>\nvoid BM_ClassFixedArrayStatic(benchmark::State& state) {\n  while (state.KeepRunning()) {\n    g2o::ceres::internal::FixedArray<Number, D> add_vi(D);\n    add_vi.fill(0.);\n    for (int i = 0; i < D; ++i) {\n      benchmark::DoNotOptimize(add_vi[i] = 1);\n      benchmark::DoNotOptimize(add_vi[i] = -1);\n      benchmark::DoNotOptimize(add_vi[i] = 0);\n    }\n  }\n}\n\ntemplate <typename Number>\nvoid BM_ClassFixedArrayDynamic(benchmark::State& state) {\n  while (state.KeepRunning()) {\n    const int d = state.range(0);\n    g2o::ceres::internal::FixedArray<Number> add_vi(d);\n    add_vi.fill(0.);\n    for (int i = 0; i < d; ++i) {\n      benchmark::DoNotOptimize(add_vi[i] = 1);\n      benchmark::DoNotOptimize(add_vi[i] = -1);\n      benchmark::DoNotOptimize(add_vi[i] = 0);\n    }\n  }\n}\n\n#define DECLARE_TESTS(N, D)                                     \\\n  BENCHMARK_TEMPLATE2(BM_FixedArray, N, D);                     \\\n  BENCHMARK_TEMPLATE2(BM_FixedArrayPointer, N, D);              \\\n  BENCHMARK_TEMPLATE(BM_VariableArray, N)->Arg(D);              \\\n  BENCHMARK_TEMPLATE(BM_VariableArrayPointer, N)->Arg(D);       \\\n  BENCHMARK_TEMPLATE2(BM_StaticEigenMatrix, N, D);              \\\n  BENCHMARK_TEMPLATE2(BM_StaticEigenMatrixPointer, N, D);       \\\n  BENCHMARK_TEMPLATE(BM_DynamicEigenMatrix, N)->Arg(D);         \\\n  BENCHMARK_TEMPLATE(BM_DynamicEigenMatrixPointer, N)->Arg(D);  \\\n  BENCHMARK_TEMPLATE2(BM_DynamicAlignedBuffer, N, D);           \\\n  BENCHMARK_TEMPLATE2(BM_DynamicAlignedPointerBuffer, N, D);    \\\n  BENCHMARK_TEMPLATE(BM_StaticDynamicPointerHybrid, N)->Arg(D); \\\n  BENCHMARK_TEMPLATE(BM_ClassFixedArrayStatic, N, D);           \\\n  BENCHMARK_TEMPLATE(BM_ClassFixedArrayDynamic, N)->Arg(D);\n\n/*\nDECLARE_TESTS(double, 1)\nDECLARE_TESTS(double, 2)\nDECLARE_TESTS(double, 3)\nDECLARE_TESTS(double, 4)\nDECLARE_TESTS(double, 5)\nDECLARE_TESTS(double, 6)\nDECLARE_TESTS(double, 7)\nDECLARE_TESTS(double, 8)\nDECLARE_TESTS(double, 9)\nDECLARE_TESTS(double, 10)\nDECLARE_TESTS(double, 200)\n*/\n\n#define BENCHMARK_FIXED_DIMENSION(M, F) \\\n  BENCHMARK_TEMPLATE2(M, F, 3);         \\\n  BENCHMARK_TEMPLATE2(M, F, 6);         \\\n  BENCHMARK_TEMPLATE2(M, F, 10);        \\\n  BENCHMARK_TEMPLATE2(M, F, 20);        \\\n  BENCHMARK_TEMPLATE2(M, F, 50);        \\\n  BENCHMARK_TEMPLATE2(M, F, 100);\n\n#define BENCHMARK_VARIABLE_DIMENSION(M, F) \\\n  BENCHMARK_TEMPLATE(M, F)->Arg(3);        \\\n  BENCHMARK_TEMPLATE(M, F)->Arg(6);        \\\n  BENCHMARK_TEMPLATE(M, F)->Arg(10);       \\\n  BENCHMARK_TEMPLATE(M, F)->Arg(20);       \\\n  BENCHMARK_TEMPLATE(M, F)->Arg(50);       \\\n  BENCHMARK_TEMPLATE(M, F)->Arg(100);\n\nBENCHMARK_FIXED_DIMENSION(BM_FixedArray, double)\nBENCHMARK_FIXED_DIMENSION(BM_FixedArrayPointer, double)\n\nBENCHMARK_FIXED_DIMENSION(BM_StaticEigenMatrix, double)\nBENCHMARK_FIXED_DIMENSION(BM_StaticEigenMatrixPointer, double)\n\nBENCHMARK_VARIABLE_DIMENSION(BM_VariableArray, double)\nBENCHMARK_VARIABLE_DIMENSION(BM_VariableArrayPointer, double)\n\nBENCHMARK_VARIABLE_DIMENSION(BM_DynamicEigenMatrix, double)\nBENCHMARK_VARIABLE_DIMENSION(BM_DynamicEigenMatrixPointer, double)\n\nBENCHMARK_VARIABLE_DIMENSION(BM_DynamicAlignedBuffer, double)\nBENCHMARK_VARIABLE_DIMENSION(BM_DynamicAlignedBufferPointer, double)\n\nBENCHMARK_VARIABLE_DIMENSION(BM_StaticDynamicDynamicAlignedBufferHybrid, double)\n\nBENCHMARK_FIXED_DIMENSION(BM_ClassFixedArrayStatic, double)\nBENCHMARK_VARIABLE_DIMENSION(BM_ClassFixedArrayDynamic, double)\n\n/*\n\nBENCHMARK_TEMPLATE(BM_VariableArray, double)->Arg(1);\nBENCHMARK_TEMPLATE(BM_VariableArray, double)->Arg(2);\nBENCHMARK_TEMPLATE(BM_VariableArray, double)->Arg(3);\nBENCHMARK_TEMPLATE(BM_VariableArray, double)->Arg(4);\nBENCHMARK_TEMPLATE(BM_VariableArray, double)->Arg(5);\nBENCHMARK_TEMPLATE(BM_VariableArray, double)->Arg(6);\nBENCHMARK_TEMPLATE(BM_VariableArray, double)->Arg(7);\nBENCHMARK_TEMPLATE(BM_VariableArray, double)->Arg(8);\nBENCHMARK_TEMPLATE(BM_VariableArray, double)->Arg(9);\nBENCHMARK_TEMPLATE(BM_VariableArray, double)->Arg(10);\n\nBENCHMARK_TEMPLATE2(BM_FixedArray, double, 1);\nBENCHMARK_TEMPLATE2(BM_FixedArray, double, 2);\nBENCHMARK_TEMPLATE2(BM_FixedArray, double, 3);\nBENCHMARK_TEMPLATE2(BM_FixedArray, double, 4);\nBENCHMARK_TEMPLATE2(BM_FixedArray, double, 5);\nBENCHMARK_TEMPLATE2(BM_FixedArray, double, 6);\nBENCHMARK_TEMPLATE2(BM_FixedArray, double, 7);\nBENCHMARK_TEMPLATE2(BM_FixedArray, double, 8);\nBENCHMARK_TEMPLATE2(BM_FixedArray, double, 9);\nBENCHMARK_TEMPLATE2(BM_FixedArray, double, 10);\n*/\n\nBENCHMARK_MAIN();\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/cmake_modules/CheckIfUnderscorePrefixedBesselFunctionsExist.cmake",
    "content": "# Ceres Solver - A fast non-linear least squares minimizer\n# Copyright 2017 Google Inc. All rights reserved.\n# http://ceres-solver.org/\n#\n# Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n# modification, are permitted provided that the following conditions are met:\n#\n# * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n#   this list of conditions and the following disclaimer.\n# * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright notice,\n#   this list of conditions and the following disclaimer in the documentation\n#   and/or other materials provided with the distribution.\n# * Neither the name of Google Inc. nor the names of its contributors may be\n#   used to endorse or promote products derived from this software without\n#   specific prior written permission.\n#\n# THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS IS\"\n# AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE\n# IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE\n# ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT OWNER OR CONTRIBUTORS BE\n# LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR\n# CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF\n# SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS\n# INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN\n# CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE)\n# ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE\n# POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n#\n# Author: alexs.mac@gmail.com (Alex Stewart)\n\n# Microsoft deprecated the POSIX Bessel functions: j[0,1,n]() in favour\n# of _j[0,1,n](), it appears since at least MSVC 2005 [1].  This function\n# checks if the underscore prefixed versions of the Bessel functions are\n# defined, and sets ${HAVE_UNDERSCORE_PREFIXED_BESSEL_FUNCTIONS_VAR} to\n# TRUE if they do.\n#\n# [1] https://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms235384(v=vs.100).aspx\nfunction(check_if_underscore_prefixed_bessel_functions_exist\n    HAVE_UNDERSCORE_PREFIXED_BESSEL_FUNCTIONS_VAR)\n  include(CheckCXXSourceCompiles)\n  check_cxx_source_compiles(\n    \"#include <math.h>\n     int main(int argc, char * argv[]) {\n       double result;\n       result = _j0(1.2345);\n       result = _j1(1.2345);\n       result = _jn(2, 1.2345);\n       return 0;\n     }\"\n     HAVE_UNDERSCORE_PREFIXED_BESSEL_FUNCTIONS)\n   set(${HAVE_UNDERSCORE_PREFIXED_BESSEL_FUNCTIONS_VAR}\n     ${HAVE_UNDERSCORE_PREFIXED_BESSEL_FUNCTIONS}\n     PARENT_SCOPE)\nendfunction()\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/cmake_modules/Config.cmake.in",
    "content": "include(CMakeFindDependencyMacro)\n\nfind_dependency(Eigen3)\n\nif (@G2O_HAVE_OPENGL@)\n  find_dependency(OpenGL)\nendif()\n\n# Find spdlog if g2o was build with support for it\nif (@G2O_HAVE_LOGGING@)\n  find_dependency(spdlog)\nendif()\n\ninclude(\"${CMAKE_CURRENT_LIST_DIR}/@G2O_TARGETS_EXPORT_NAME@.cmake\")\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/cmake_modules/FindCSparse.cmake",
    "content": "# Look for csparse; note the difference in the directory specifications!\nfind_path(CSPARSE_INCLUDE_DIR NAMES cs.h\n  PATHS\n  /usr/include/suitesparse\n  /usr/include\n  /opt/local/include\n  /usr/local/include\n  /sw/include\n  /usr/include/ufsparse\n  /opt/local/include/ufsparse\n  /usr/local/include/ufsparse\n  /sw/include/ufsparse\n  PATH_SUFFIXES\n  suitesparse\n  )\n\nfind_library(CSPARSE_LIBRARY NAMES cxsparse libcxsparse\n  PATHS\n  /usr/lib\n  /usr/local/lib\n  /opt/local/lib\n  /sw/lib\n  )\n\ninclude(FindPackageHandleStandardArgs)\nfind_package_handle_standard_args(CSparse DEFAULT_MSG\n  CSPARSE_INCLUDE_DIR CSPARSE_LIBRARY)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/cmake_modules/FindEigen3.cmake",
    "content": "# - Try to find Eigen3 lib\n#\n# This module supports requiring a minimum version, e.g. you can do\n#   find_package(Eigen3 3.1.2)\n# to require version 3.1.2 or newer of Eigen3.\n#\n# Once done this will define\n#\n#  EIGEN3_FOUND - system has eigen lib with correct version\n#  EIGEN3_INCLUDE_DIR - the eigen include directory\n#  EIGEN3_VERSION - eigen version\n#\n# and the following imported target:\n#\n#  Eigen3::Eigen - The header-only Eigen library\n#\n# This module reads hints about search locations from\n# the following environment variables:\n#\n# EIGEN3_ROOT\n# EIGEN3_ROOT_DIR\n\n# Copyright (c) 2006, 2007 Montel Laurent, <montel@kde.org>\n# Copyright (c) 2008, 2009 Gael Guennebaud, <g.gael@free.fr>\n# Copyright (c) 2009 Benoit Jacob <jacob.benoit.1@gmail.com>\n# Redistribution and use is allowed according to the terms of the 2-clause BSD license.\n\nif(NOT Eigen3_FIND_VERSION)\n  if(NOT Eigen3_FIND_VERSION_MAJOR)\n    set(Eigen3_FIND_VERSION_MAJOR 2)\n  endif()\n  if(NOT Eigen3_FIND_VERSION_MINOR)\n    set(Eigen3_FIND_VERSION_MINOR 91)\n  endif()\n  if(NOT Eigen3_FIND_VERSION_PATCH)\n    set(Eigen3_FIND_VERSION_PATCH 0)\n  endif()\n\n  set(Eigen3_FIND_VERSION \"${Eigen3_FIND_VERSION_MAJOR}.${Eigen3_FIND_VERSION_MINOR}.${Eigen3_FIND_VERSION_PATCH}\")\nendif()\n\nmacro(_eigen3_check_version)\n  file(READ \"${EIGEN3_INCLUDE_DIR}/Eigen/src/Core/util/Macros.h\" _eigen3_version_header)\n\n  string(REGEX MATCH \"define[ \\t]+EIGEN_WORLD_VERSION[ \\t]+([0-9]+)\" _eigen3_world_version_match \"${_eigen3_version_header}\")\n  set(EIGEN3_WORLD_VERSION \"${CMAKE_MATCH_1}\")\n  string(REGEX MATCH \"define[ \\t]+EIGEN_MAJOR_VERSION[ \\t]+([0-9]+)\" _eigen3_major_version_match \"${_eigen3_version_header}\")\n  set(EIGEN3_MAJOR_VERSION \"${CMAKE_MATCH_1}\")\n  string(REGEX MATCH \"define[ \\t]+EIGEN_MINOR_VERSION[ \\t]+([0-9]+)\" _eigen3_minor_version_match \"${_eigen3_version_header}\")\n  set(EIGEN3_MINOR_VERSION \"${CMAKE_MATCH_1}\")\n\n  set(EIGEN3_VERSION ${EIGEN3_WORLD_VERSION}.${EIGEN3_MAJOR_VERSION}.${EIGEN3_MINOR_VERSION})\n  if(${EIGEN3_VERSION} VERSION_LESS ${Eigen3_FIND_VERSION})\n    set(EIGEN3_VERSION_OK FALSE)\n  else()\n    set(EIGEN3_VERSION_OK TRUE)\n  endif()\n\n  if(NOT EIGEN3_VERSION_OK)\n\n    message(STATUS \"Eigen3 version ${EIGEN3_VERSION} found in ${EIGEN3_INCLUDE_DIR}, \"\n                   \"but at least version ${Eigen3_FIND_VERSION} is required\")\n  endif()\nendmacro()\n\nif (EIGEN3_INCLUDE_DIR)\n\n  # in cache already\n  _eigen3_check_version()\n  set(EIGEN3_FOUND ${EIGEN3_VERSION_OK})\n  set(Eigen3_FOUND ${EIGEN3_VERSION_OK})\n\nelse ()\n\n  # search first if an Eigen3Config.cmake is available in the system,\n  # if successful this would set EIGEN3_INCLUDE_DIR and the rest of\n  # the script will work as usual\n  find_package(Eigen3 ${Eigen3_FIND_VERSION} NO_MODULE QUIET)\n\n  if(NOT EIGEN3_INCLUDE_DIR)\n    find_path(EIGEN3_INCLUDE_DIR NAMES signature_of_eigen3_matrix_library\n        HINTS\n        ENV EIGEN3_ROOT\n        ENV EIGEN3_ROOT_DIR\n        PATHS\n        ${CMAKE_INSTALL_PREFIX}/include\n        ${KDE4_INCLUDE_DIR}\n        PATH_SUFFIXES eigen3 eigen\n      )\n  endif()\n\n  if(EIGEN3_INCLUDE_DIR)\n    _eigen3_check_version()\n  endif()\n\n  include(FindPackageHandleStandardArgs)\n  find_package_handle_standard_args(Eigen3 DEFAULT_MSG EIGEN3_INCLUDE_DIR EIGEN3_VERSION_OK)\n\n  mark_as_advanced(EIGEN3_INCLUDE_DIR)\n\nendif()\n\nif(EIGEN3_FOUND AND NOT TARGET Eigen3::Eigen)\n  add_library(Eigen3::Eigen INTERFACE IMPORTED)\n  set_target_properties(Eigen3::Eigen PROPERTIES\n    INTERFACE_INCLUDE_DIRECTORIES \"${EIGEN3_INCLUDE_DIR}\")\nendif()\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/cmake_modules/FindG2O.cmake",
    "content": "# Find the header files\n\nfind_path(G2O_INCLUDE_DIR g2o/core/base_vertex.h\n  ${G2O_ROOT}/include\n  $ENV{G2O_ROOT}/include\n  $ENV{G2O_ROOT}\n  /usr/local/include\n  /usr/include\n  /opt/local/include\n  /sw/local/include\n  /sw/include\n  NO_DEFAULT_PATH\n  )\n\n# Macro to unify finding both the debug and release versions of the\n# libraries; this is adapted from the OpenSceneGraph FIND_LIBRARY\n# macro.\n\nmacro(FIND_G2O_LIBRARY MYLIBRARY MYLIBRARYNAME)\n\n  find_library(\"${MYLIBRARY}_DEBUG\"\n    NAMES \"g2o_${MYLIBRARYNAME}_d\"\n    PATHS\n    ${G2O_ROOT}/lib/Debug\n    ${G2O_ROOT}/lib\n    $ENV{G2O_ROOT}/lib/Debug\n    $ENV{G2O_ROOT}/lib\n    NO_DEFAULT_PATH\n    )\n\n  find_library(\"${MYLIBRARY}_DEBUG\"\n    NAMES \"g2o_${MYLIBRARYNAME}_d\"\n    PATHS\n    ~/Library/Frameworks\n    /Library/Frameworks\n    /usr/local/lib\n    /usr/local/lib64\n    /usr/lib\n    /usr/lib64\n    /opt/local/lib\n    /sw/local/lib\n    /sw/lib\n    )\n\n  find_library(${MYLIBRARY}\n    NAMES \"g2o_${MYLIBRARYNAME}\"\n    PATHS\n    ${G2O_ROOT}/lib/Release\n    ${G2O_ROOT}/lib\n    $ENV{G2O_ROOT}/lib/Release\n    $ENV{G2O_ROOT}/lib\n    NO_DEFAULT_PATH\n    )\n\n  find_library(${MYLIBRARY}\n    NAMES \"g2o_${MYLIBRARYNAME}\"\n    PATHS\n    ~/Library/Frameworks\n    /Library/Frameworks\n    /usr/local/lib\n    /usr/local/lib64\n    /usr/lib\n    /usr/lib64\n    /opt/local/lib\n    /sw/local/lib\n    /sw/lib\n    )\n\n  if(NOT ${MYLIBRARY}_DEBUG)\n    if(MYLIBRARY)\n      set(${MYLIBRARY}_DEBUG ${MYLIBRARY})\n    endif(MYLIBRARY)\n  endif( NOT ${MYLIBRARY}_DEBUG)\n\nendmacro(FIND_G2O_LIBRARY LIBRARY LIBRARYNAME)\n\n# Find the core elements\nFIND_G2O_LIBRARY(G2O_STUFF_LIBRARY stuff)\nFIND_G2O_LIBRARY(G2O_CORE_LIBRARY core)\n\n# Find the CLI library\nFIND_G2O_LIBRARY(G2O_CLI_LIBRARY cli)\n\n# Find the pluggable solvers\nFIND_G2O_LIBRARY(G2O_SOLVER_CHOLMOD solver_cholmod)\nFIND_G2O_LIBRARY(G2O_SOLVER_CSPARSE solver_csparse)\nFIND_G2O_LIBRARY(G2O_SOLVER_CSPARSE_EXTENSION csparse_extension)\nFIND_G2O_LIBRARY(G2O_SOLVER_DENSE solver_dense)\nFIND_G2O_LIBRARY(G2O_SOLVER_PCG solver_pcg)\nFIND_G2O_LIBRARY(G2O_SOLVER_SLAM2D_LINEAR solver_slam2d_linear)\nFIND_G2O_LIBRARY(G2O_SOLVER_STRUCTURE_ONLY solver_structure_only)\nFIND_G2O_LIBRARY(G2O_SOLVER_EIGEN solver_eigen)\n\n# Find the predefined types\nFIND_G2O_LIBRARY(G2O_TYPES_DATA types_data)\nFIND_G2O_LIBRARY(G2O_TYPES_ICP types_icp)\nFIND_G2O_LIBRARY(G2O_TYPES_SBA types_sba)\nFIND_G2O_LIBRARY(G2O_TYPES_SCLAM2D types_sclam2d)\nFIND_G2O_LIBRARY(G2O_TYPES_SIM3 types_sim3)\nFIND_G2O_LIBRARY(G2O_TYPES_SLAM2D types_slam2d)\nFIND_G2O_LIBRARY(G2O_TYPES_SLAM3D types_slam3d)\n\n# G2O solvers declared found if we found at least one solver\nset(G2O_SOLVERS_FOUND \"NO\")\nif(G2O_SOLVER_CHOLMOD OR G2O_SOLVER_CSPARSE OR G2O_SOLVER_DENSE OR G2O_SOLVER_PCG OR G2O_SOLVER_SLAM2D_LINEAR OR G2O_SOLVER_STRUCTURE_ONLY OR G2O_SOLVER_EIGEN)\n  set(G2O_SOLVERS_FOUND \"YES\")\nendif(G2O_SOLVER_CHOLMOD OR G2O_SOLVER_CSPARSE OR G2O_SOLVER_DENSE OR G2O_SOLVER_PCG OR G2O_SOLVER_SLAM2D_LINEAR OR G2O_SOLVER_STRUCTURE_ONLY OR G2O_SOLVER_EIGEN)\n\n# G2O itself declared found if we found the core libraries and at least one solver\nset(G2O_FOUND \"NO\")\nif(G2O_STUFF_LIBRARY AND G2O_CORE_LIBRARY AND G2O_INCLUDE_DIR AND G2O_SOLVERS_FOUND)\n  set(G2O_FOUND \"YES\")\nendif(G2O_STUFF_LIBRARY AND G2O_CORE_LIBRARY AND G2O_INCLUDE_DIR AND G2O_SOLVERS_FOUND)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/cmake_modules/FindMETIS.cmake",
    "content": "#\n# Copyright (c) 2022 Sergiu Deitsch\n#\n# Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy\n# of this software and associated documentation files (the \"Software\"), to deal\n# in the Software without restriction, including without limitation the rights\n# to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell\n# copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is\n# furnished to do so, subject to the following conditions:\n#\n# The above copyright notice and this permission notice shall be included in all\n# copies or substantial portions of the Software.\n#\n# THE SOFTWARE IS PROVIDED \"AS IS\", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR\n# IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,\n# FITNESS FOR A PARTMETISLAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE\n# AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER\n# LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,\n# OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE\n# SOFTWARE.\n#\n#[=======================================================================[.rst:\nModule for locating METIS\n=========================\n\nRead-only variables:\n\n``METIS_FOUND``\n  Indicates whether the library has been found.\n\n``METIS_VERSION``\n  Indicates library version.\n\nTargets\n-------\n\n``METIS::METIS``\n  Specifies targets that should be passed to target_link_libararies.\n]=======================================================================]\n\ninclude (FindPackageHandleStandardArgs)\n\nfind_path (METIS_INCLUDE_DIR NAMES metis.h\n  PATH_SUFFIXES include\n  DOC \"METIS include directory\")\nfind_library (METIS_LIBRARY_DEBUG NAMES metis\n  PATH_SUFFIXES Debug\n  DOC \"METIS debug library\")\nfind_library (METIS_LIBRARY_RELEASE NAMES metis\n  PATH_SUFFIXES Release\n  DOC \"METIS release library\")\n\nif (METIS_LIBRARY_RELEASE)\n  if (METIS_LIBRARY_DEBUG)\n    set (METIS_LIBRARY debug ${METIS_LIBRARY_DEBUG} optimized\n      ${METIS_LIBRARY_RELEASE} CACHE STRING \"METIS library\")\n  else (METIS_LIBRARY_DEBUG)\n    set (METIS_LIBRARY ${METIS_LIBRARY_RELEASE} CACHE FILEPATH \"METIS library\")\n  endif (METIS_LIBRARY_DEBUG)\nelseif (METIS_LIBRARY_DEBUG)\n  set (METIS_LIBRARY ${METIS_LIBRARY_DEBUG} CACHE FILEPATH \"METIS library\")\nendif (METIS_LIBRARY_RELEASE)\n\nset (_METIS_VERSION_HEADER ${METIS_INCLUDE_DIR}/metis.h)\n\nif (EXISTS ${_METIS_VERSION_HEADER})\n  file (READ ${_METIS_VERSION_HEADER} _METIS_VERSION_CONTENTS)\n\n  string (REGEX REPLACE \".*#define METIS_VER_MAJOR[ \\t]+([0-9]+).*\" \"\\\\1\"\n    METIS_VERSION_MAJOR \"${_METIS_VERSION_CONTENTS}\")\n  string (REGEX REPLACE \".*#define METIS_VER_MINOR[ \\t]+([0-9]+).*\" \"\\\\1\"\n    METIS_VERSION_MINOR \"${_METIS_VERSION_CONTENTS}\")\n  string (REGEX REPLACE \".*#define METIS_VER_SUBMINOR[ \\t]+([0-9]+).*\" \"\\\\1\"\n    METIS_VERSION_PATCH \"${_METIS_VERSION_CONTENTS}\")\n\n  set (METIS_VERSION\n    ${METIS_VERSION_MAJOR}.${METIS_VERSION_MINOR}.${METIS_VERSION_PATCH})\n  set (METIS_VERSION_COMPONENTS 3)\nendif (EXISTS ${_METIS_VERSION_HEADER})\n\nmark_as_advanced (METIS_INCLUDE_DIR METIS_LIBRARY_DEBUG METIS_LIBRARY_RELEASE\n  METIS_LIBRARY)\n\nif (NOT TARGET METIS::METIS)\n  if (METIS_INCLUDE_DIR OR METIS_LIBRARY)\n    add_library (METIS::METIS IMPORTED UNKNOWN)\n  endif (METIS_INCLUDE_DIR OR METIS_LIBRARY)\nendif (NOT TARGET METIS::METIS)\n\nif (METIS_INCLUDE_DIR)\n  set_property (TARGET METIS::METIS PROPERTY INTERFACE_INCLUDE_DIRECTORIES\n    ${METIS_INCLUDE_DIR})\nendif (METIS_INCLUDE_DIR)\n\nif (METIS_LIBRARY_RELEASE)\n  set_property (TARGET METIS::METIS PROPERTY IMPORTED_LOCATION_RELEASE\n    ${METIS_LIBRARY_RELEASE})\n  set_property (TARGET METIS::METIS APPEND PROPERTY IMPORTED_CONFIGURATIONS\n    RELEASE)\nendif (METIS_LIBRARY_RELEASE)\n\nif (METIS_LIBRARY_DEBUG)\n  set_property (TARGET METIS::METIS PROPERTY IMPORTED_LOCATION_DEBUG\n    ${METIS_LIBRARY_DEBUG})\n  set_property (TARGET METIS::METIS APPEND PROPERTY IMPORTED_CONFIGURATIONS\n    DEBUG)\nendif (METIS_LIBRARY_DEBUG)\nif(WIN32)\nfind_package_handle_standard_args (metis REQUIRED_VARS\n  METIS_INCLUDE_DIR METIS_LIBRARY VERSION_VAR METIS_VERSION)\nelse(WIN32)\n  find_package_handle_standard_args (METIS REQUIRED_VARS\n  METIS_INCLUDE_DIR METIS_LIBRARY VERSION_VAR METIS_VERSION)\nendif(WIN32)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/cmake_modules/FindQGLViewer.cmake",
    "content": "find_package(Qt5 COMPONENTS Core Xml OpenGL Gui Widgets QUIET)\nif(NOT Qt5_FOUND)\n  message(\"Qt5 not found. Install it and set Qt5_DIR accordingly\")\n  if (WIN32)\n    message(\"  In Windows, Qt5_DIR should be something like C:/Qt/5.4/msvc2013_64_opengl/lib/cmake/Qt5\")\n  endif()\n  return()\nendif()\n\nfind_path(QGLVIEWER_INCLUDE_DIR qglviewer.h\n    /usr/include/QGLViewer\n    /opt/local/include/QGLViewer\n    /usr/local/include/QGLViewer\n    /sw/include/QGLViewer\n    ENV QGLVIEWERROOT\n  )\n\nfind_library(QGLVIEWER_LIBRARY_RELEASE\n  NAMES qglviewer QGLViewer qglviewer-qt5 QGLViewer-qt5\n  PATHS /usr/lib\n        /usr/local/lib\n        /opt/local/lib\n        /sw/lib\n        ENV QGLVIEWERROOT\n        ENV LD_LIBRARY_PATH\n        ENV LIBRARY_PATH\n  PATH_SUFFIXES QGLViewer QGLViewer/release\n)\nfind_library(QGLVIEWER_LIBRARY_DEBUG\n  NAMES dqglviewer dQGLViewer dqglviewer-qt5 dQGLViewer-qt5 QGLViewerd2\n  PATHS /usr/lib\n        /usr/local/lib\n        /opt/local/lib\n        /sw/lib\n        ENV QGLVIEWERROOT\n        ENV LD_LIBRARY_PATH\n        ENV LIBRARY_PATH\n  PATH_SUFFIXES QGLViewer QGLViewer/debug\n)\n\nif(QGLVIEWER_LIBRARY_RELEASE)\n  if(QGLVIEWER_LIBRARY_DEBUG)\n    set(QGLVIEWER_LIBRARY optimized ${QGLVIEWER_LIBRARY_RELEASE} debug ${QGLVIEWER_LIBRARY_DEBUG})\n  else()\n    set(QGLVIEWER_LIBRARY ${QGLVIEWER_LIBRARY_RELEASE})\n  endif()\nendif()\n\ninclude(FindPackageHandleStandardArgs)\nfind_package_handle_standard_args(QGLViewer DEFAULT_MSG\n  QGLVIEWER_INCLUDE_DIR QGLVIEWER_LIBRARY)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/cmake_modules/FindSuiteSparse.cmake",
    "content": "# Ceres Solver - A fast non-linear least squares minimizer\n# Copyright 2022 Google Inc. All rights reserved.\n# http://ceres-solver.org/\n#\n# Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n# modification, are permitted provided that the following conditions are met:\n#\n# * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n#   this list of conditions and the following disclaimer.\n# * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright notice,\n#   this list of conditions and the following disclaimer in the documentation\n#   and/or other materials provided with the distribution.\n# * Neither the name of Google Inc. nor the names of its contributors may be\n#   used to endorse or promote products derived from this software without\n#   specific prior written permission.\n#\n# THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS IS\"\n# AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE\n# IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE\n# ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT OWNER OR CONTRIBUTORS BE\n# LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR\n# CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF\n# SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS\n# INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN\n# CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE)\n# ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE\n# POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n#\n# Author: alexs.mac@gmail.com (Alex Stewart)\n#\n\n#[=======================================================================[.rst:\nFindSuiteSparse\n===============\n\nModule for locating SuiteSparse libraries and its dependencies.\n\nThis module defines the following variables:\n\n``SuiteSparse_FOUND``\n   ``TRUE`` iff SuiteSparse and all dependencies have been found.\n\n``SuiteSparse_VERSION``\n   Extracted from ``SuiteSparse_config.h`` (>= v4).\n\n``SuiteSparse_VERSION_MAJOR``\n    Equal to 4 if ``SuiteSparse_VERSION`` = 4.2.1\n\n``SuiteSparse_VERSION_MINOR``\n    Equal to 2 if ``SuiteSparse_VERSION`` = 4.2.1\n\n``SuiteSparse_VERSION_PATCH``\n    Equal to 1 if ``SuiteSparse_VERSION`` = 4.2.1\n\nThe following variables control the behaviour of this module:\n\n``SuiteSparse_NO_CMAKE``\n  Do not attempt to use the native SuiteSparse CMake package configuration.\n\n\nTargets\n-------\n\nThe following targets define the SuiteSparse components searched for.\n\n``SuiteSparse::AMD``\n    Symmetric Approximate Minimum Degree (AMD)\n\n``SuiteSparse::CAMD``\n    Constrained Approximate Minimum Degree (CAMD)\n\n``SuiteSparse::COLAMD``\n    Column Approximate Minimum Degree (COLAMD)\n\n``SuiteSparse::CCOLAMD``\n    Constrained Column Approximate Minimum Degree (CCOLAMD)\n\n``SuiteSparse::CHOLMOD``\n    Sparse Supernodal Cholesky Factorization and Update/Downdate (CHOLMOD)\n\n``SuiteSparse::Partition``\n    CHOLMOD with METIS support\n\n``SuiteSparse::SPQR``\n    Multifrontal Sparse QR (SuiteSparseQR)\n\n``SuiteSparse::Config``\n    Common configuration for all but CSparse (SuiteSparse version >= 4).\n\nOptional SuiteSparse dependencies:\n\n``METIS::METIS``\n    Serial Graph Partitioning and Fill-reducing Matrix Ordering (METIS)\n]=======================================================================]\n\nif (NOT SuiteSparse_NO_CMAKE)\n  find_package (SuiteSparse NO_MODULE QUIET)\nendif (NOT SuiteSparse_NO_CMAKE)\n\nif (SuiteSparse_FOUND)\n  return ()\nendif (SuiteSparse_FOUND)\n\n# Push CMP0057 to enable support for IN_LIST, when cmake_minimum_required is\n# set to <3.3.\ncmake_policy (PUSH)\ncmake_policy (SET CMP0057 NEW)\n\nif (NOT SuiteSparse_FIND_COMPONENTS)\n  set (SuiteSparse_FIND_COMPONENTS\n    AMD\n    CAMD\n    CCOLAMD\n    CHOLMOD\n    COLAMD\n    SPQR\n  )\n\n  foreach (component IN LISTS SuiteSparse_FIND_COMPONENTS)\n    set (SuiteSparse_FIND_REQUIRED_${component} TRUE)\n  endforeach (component IN LISTS SuiteSparse_FIND_COMPONENTS)\nendif (NOT SuiteSparse_FIND_COMPONENTS)\n\n# Assume SuiteSparse was found and set it to false only if third-party\n# dependencies could not be located. SuiteSparse components are handled by\n# FindPackageHandleStandardArgs HANDLE_COMPONENTS option.\nset (SuiteSparse_FOUND TRUE)\n\ninclude (CheckLibraryExists)\ninclude (CheckSymbolExists)\ninclude (CMakePushCheckState)\n\n# Config is a base component and thus always required\nset (SuiteSparse_IMPLICIT_COMPONENTS Config)\n\n# CHOLMOD depends on AMD, CAMD, CCOLAMD, and COLAMD.\nif (CHOLMOD IN_LIST SuiteSparse_FIND_COMPONENTS)\n  list (APPEND SuiteSparse_IMPLICIT_COMPONENTS AMD CAMD CCOLAMD COLAMD)\nendif (CHOLMOD IN_LIST SuiteSparse_FIND_COMPONENTS)\n\n# SPQR depends on CHOLMOD.\nif (SPQR IN_LIST SuiteSparse_FIND_COMPONENTS)\n  list (APPEND SuiteSparse_IMPLICIT_COMPONENTS CHOLMOD)\nendif (SPQR IN_LIST SuiteSparse_FIND_COMPONENTS)\n\n# Implicit components are always required\nforeach (component IN LISTS SuiteSparse_IMPLICIT_COMPONENTS)\n  set (SuiteSparse_FIND_REQUIRED_${component} TRUE)\nendforeach (component IN LISTS SuiteSparse_IMPLICIT_COMPONENTS)\n\nlist (APPEND SuiteSparse_FIND_COMPONENTS ${SuiteSparse_IMPLICIT_COMPONENTS})\n\n# Do not list components multiple times.\nlist (REMOVE_DUPLICATES SuiteSparse_FIND_COMPONENTS)\n\n# Reset CALLERS_CMAKE_FIND_LIBRARY_PREFIXES to its value when\n# FindSuiteSparse was invoked.\nmacro(SuiteSparse_RESET_FIND_LIBRARY_PREFIX)\n  if (MSVC)\n    set(CMAKE_FIND_LIBRARY_PREFIXES \"${CALLERS_CMAKE_FIND_LIBRARY_PREFIXES}\")\n  endif (MSVC)\nendmacro(SuiteSparse_RESET_FIND_LIBRARY_PREFIX)\n\n# Called if we failed to find SuiteSparse or any of it's required dependencies,\n# unsets all public (designed to be used externally) variables and reports\n# error message at priority depending upon [REQUIRED/QUIET/<NONE>] argument.\nmacro(SuiteSparse_REPORT_NOT_FOUND REASON_MSG)\n  # Will be set to FALSE by find_package_handle_standard_args\n  unset (SuiteSparse_FOUND)\n\n  # Do NOT unset SuiteSparse_REQUIRED_VARS here, as it is used by\n  # FindPackageHandleStandardArgs() to generate the automatic error message on\n  # failure which highlights which components are missing.\n\n  suitesparse_reset_find_library_prefix()\n\n  # Note <package>_FIND_[REQUIRED/QUIETLY] variables defined by FindPackage()\n  # use the camelcase library name, not uppercase.\n  if (SuiteSparse_FIND_QUIETLY)\n    message(STATUS \"Failed to find SuiteSparse - \" ${REASON_MSG} ${ARGN})\n  elseif (SuiteSparse_FIND_REQUIRED)\n    message(FATAL_ERROR \"Failed to find SuiteSparse - \" ${REASON_MSG} ${ARGN})\n  else()\n    # Neither QUIETLY nor REQUIRED, use no priority which emits a message\n    # but continues configuration and allows generation.\n    message(\"-- Failed to find SuiteSparse - \" ${REASON_MSG} ${ARGN})\n  endif (SuiteSparse_FIND_QUIETLY)\n\n  # Do not call return(), s/t we keep processing if not called with REQUIRED\n  # and report all missing components, rather than bailing after failing to find\n  # the first.\nendmacro(SuiteSparse_REPORT_NOT_FOUND)\n\n# Handle possible presence of lib prefix for libraries on MSVC, see\n# also SuiteSparse_RESET_FIND_LIBRARY_PREFIX().\nif (MSVC)\n  # Preserve the caller's original values for CMAKE_FIND_LIBRARY_PREFIXES\n  # s/t we can set it back before returning.\n  set(CALLERS_CMAKE_FIND_LIBRARY_PREFIXES \"${CMAKE_FIND_LIBRARY_PREFIXES}\")\n  # The empty string in this list is important, it represents the case when\n  # the libraries have no prefix (shared libraries / DLLs).\n  set(CMAKE_FIND_LIBRARY_PREFIXES \"lib\" \"\" \"${CMAKE_FIND_LIBRARY_PREFIXES}\")\nendif (MSVC)\n\n# Additional suffixes to try appending to each search path.\nlist(APPEND SuiteSparse_CHECK_PATH_SUFFIXES\n  suitesparse) # Windows/Ubuntu\n\n# Wrappers to find_path/library that pass the SuiteSparse search hints/paths.\n#\n# suitesparse_find_component(<component> [FILES name1 [name2 ...]]\n#                                        [LIBRARIES name1 [name2 ...]])\nmacro(suitesparse_find_component COMPONENT)\n  include(CMakeParseArguments)\n  set(MULTI_VALUE_ARGS FILES LIBRARIES)\n  cmake_parse_arguments(SuiteSparse_FIND_COMPONENT_${COMPONENT}\n    \"\" \"\" \"${MULTI_VALUE_ARGS}\" ${ARGN})\n\n  set(SuiteSparse_${COMPONENT}_FOUND TRUE)\n  if (SuiteSparse_FIND_COMPONENT_${COMPONENT}_FILES)\n    find_path(SuiteSparse_${COMPONENT}_INCLUDE_DIR\n      NAMES ${SuiteSparse_FIND_COMPONENT_${COMPONENT}_FILES}\n      PATH_SUFFIXES ${SuiteSparse_CHECK_PATH_SUFFIXES})\n    if (SuiteSparse_${COMPONENT}_INCLUDE_DIR)\n      message(STATUS \"Found ${COMPONENT} headers in: \"\n        \"${SuiteSparse_${COMPONENT}_INCLUDE_DIR}\")\n      mark_as_advanced(SuiteSparse_${COMPONENT}_INCLUDE_DIR)\n    else()\n      # Specified headers not found.\n      set(SuiteSparse_${COMPONENT}_FOUND FALSE)\n      if (SuiteSparse_FIND_REQUIRED_${COMPONENT})\n        suitesparse_report_not_found(\n          \"Did not find ${COMPONENT} header (required SuiteSparse component).\")\n      else()\n        message(STATUS \"Did not find ${COMPONENT} header (optional \"\n          \"SuiteSparse component).\")\n        # Hide optional vars from CMake GUI even if not found.\n        mark_as_advanced(SuiteSparse_${COMPONENT}_INCLUDE_DIR)\n      endif()\n    endif()\n  endif()\n\n  if (SuiteSparse_FIND_COMPONENT_${COMPONENT}_LIBRARIES)\n    find_library(SuiteSparse_${COMPONENT}_LIBRARY\n      NAMES ${SuiteSparse_FIND_COMPONENT_${COMPONENT}_LIBRARIES}\n      PATH_SUFFIXES ${SuiteSparse_CHECK_PATH_SUFFIXES})\n    if (SuiteSparse_${COMPONENT}_LIBRARY)\n      message(STATUS \"Found ${COMPONENT} library: ${SuiteSparse_${COMPONENT}_LIBRARY}\")\n      mark_as_advanced(SuiteSparse_${COMPONENT}_LIBRARY)\n    else ()\n      # Specified libraries not found.\n      set(SuiteSparse_${COMPONENT}_FOUND FALSE)\n      if (SuiteSparse_FIND_REQUIRED_${COMPONENT})\n        suitesparse_report_not_found(\n          \"Did not find ${COMPONENT} library (required SuiteSparse component).\")\n      else()\n        message(STATUS \"Did not find ${COMPONENT} library (optional SuiteSparse \"\n          \"dependency)\")\n        # Hide optional vars from CMake GUI even if not found.\n        mark_as_advanced(SuiteSparse_${COMPONENT}_LIBRARY)\n      endif()\n    endif()\n  endif()\n\n  # A component can be optional (given to OPTIONAL_COMPONENTS). However, if the\n  # component is implicit (must be always present, such as the Config component)\n  # assume it be required as well.\n  if (SuiteSparse_FIND_REQUIRED_${COMPONENT})\n    list (APPEND SuiteSparse_REQUIRED_VARS SuiteSparse_${COMPONENT}_INCLUDE_DIR)\n    list (APPEND SuiteSparse_REQUIRED_VARS SuiteSparse_${COMPONENT}_LIBRARY)\n  endif (SuiteSparse_FIND_REQUIRED_${COMPONENT})\n\n  # Define the target only if the include directory and the library were found\n  if (SuiteSparse_${COMPONENT}_INCLUDE_DIR AND SuiteSparse_${COMPONENT}_LIBRARY)\n    if (NOT TARGET SuiteSparse::${COMPONENT})\n      add_library(SuiteSparse::${COMPONENT} IMPORTED UNKNOWN)\n    endif (NOT TARGET SuiteSparse::${COMPONENT})\n\n    set_property(TARGET SuiteSparse::${COMPONENT} PROPERTY\n      INTERFACE_INCLUDE_DIRECTORIES ${SuiteSparse_${COMPONENT}_INCLUDE_DIR})\n    set_property(TARGET SuiteSparse::${COMPONENT} PROPERTY\n      IMPORTED_LOCATION ${SuiteSparse_${COMPONENT}_LIBRARY})\n  endif (SuiteSparse_${COMPONENT}_INCLUDE_DIR AND SuiteSparse_${COMPONENT}_LIBRARY)\nendmacro()\n\n# Given the number of components of SuiteSparse, and to ensure that the\n# automatic failure message generated by FindPackageHandleStandardArgs()\n# when not all required components are found is helpful, we maintain a list\n# of all variables that must be defined for SuiteSparse to be considered found.\nunset(SuiteSparse_REQUIRED_VARS)\n\n# BLAS.\nfind_package(BLAS QUIET)\nif (NOT BLAS_FOUND)\n  suitesparse_report_not_found(\n    \"Did not find BLAS library (required for SuiteSparse).\")\nendif (NOT BLAS_FOUND)\n\n# LAPACK.\nfind_package(LAPACK QUIET)\nif (NOT LAPACK_FOUND)\n  suitesparse_report_not_found(\n    \"Did not find LAPACK library (required for SuiteSparse).\")\nendif (NOT LAPACK_FOUND)\n\nforeach (component IN LISTS SuiteSparse_FIND_COMPONENTS)\n  if (component STREQUAL Partition)\n    # Partition is a meta component that neither provides additional headers nor\n    # a separate library. It is strictly part of CHOLMOD.\n    continue ()\n  endif (component STREQUAL Partition)\n  string (TOLOWER ${component} component_library)\n\n  if (component STREQUAL \"Config\")\n    set (component_header SuiteSparse_config.h)\n    set (component_library suitesparseconfig)\n  elseif (component STREQUAL \"SPQR\")\n    set (component_header SuiteSparseQR.hpp)\n  else (component STREQUAL \"SPQR\")\n    set (component_header ${component_library}.h)\n  endif (component STREQUAL \"Config\")\n\n  suitesparse_find_component(${component}\n    FILES ${component_header}\n    LIBRARIES ${component_library})\nendforeach (component IN LISTS SuiteSparse_FIND_COMPONENTS)\n\nif (TARGET SuiteSparse::SPQR)\n  # SuiteSparseQR may be compiled with Intel Threading Building Blocks,\n  # we assume that if TBB is installed, SuiteSparseQR was compiled with\n  # support for it, this will do no harm if it wasn't.\n  find_package(TBB QUIET)\n  if (TBB_FOUND)\n    message(STATUS \"Found Intel Thread Building Blocks (TBB) library \"\n      \"(${TBB_VERSION_MAJOR}.${TBB_VERSION_MINOR} / ${TBB_INTERFACE_VERSION}) \"\n      \"include location: ${TBB_INCLUDE_DIRS}. Assuming SuiteSparseQR was \"\n      \"compiled with TBB.\")\n    # Add the TBB libraries to the SuiteSparseQR libraries (the only\n    # libraries to optionally depend on TBB).\n    if (TARGET TBB::tbb)\n      # Native TBB package configuration provides an imported target. Use it if\n      # available.\n      set_property (TARGET SuiteSparse::SPQR APPEND PROPERTY\n        INTERFACE_LINK_LIBRARIES TBB::tbb)\n    else (TARGET TBB::tbb)\n      set_property (TARGET SuiteSparse::SPQR APPEND PROPERTY\n        INTERFACE_INCLUDE_DIRECTORIES ${TBB_INCLUDE_DIRS})\n      set_property (TARGET SuiteSparse::SPQR APPEND PROPERTY\n        INTERFACE_LINK_LIBRARIES ${TBB_LIBRARIES})\n    endif (TARGET TBB::tbb)\n  else (TBB_FOUND)\n    message(STATUS \"Did not find Intel TBB library, assuming SuiteSparseQR was \"\n      \"not compiled with TBB.\")\n  endif (TBB_FOUND)\nendif (TARGET SuiteSparse::SPQR)\n\ncheck_library_exists(rt shm_open \"\" HAVE_LIBRT)\n\nif (TARGET SuiteSparse::Config)\n  # SuiteSparse_config (SuiteSparse version >= 4) requires librt library for\n  # timing by default when compiled on Linux or Unix, but not on OSX (which\n  # does not have librt).\n  if (HAVE_LIBRT)\n    message(STATUS \"Adding librt to \"\n      \"SuiteSparse_config libraries (required on Linux & Unix [not OSX] if \"\n      \"SuiteSparse is compiled with timing).\")\n    set_property (TARGET SuiteSparse::Config APPEND PROPERTY\n      INTERFACE_LINK_LIBRARIES $<LINK_ONLY:rt>)\n  else (HAVE_LIBRT)\n    message(STATUS \"Could not find librt, but found SuiteSparse_config, \"\n      \"assuming that SuiteSparse was compiled without timing.\")\n  endif (HAVE_LIBRT)\n\n  # Add BLAS and LAPACK as dependencies of SuiteSparse::Config for convenience\n  # given that all components depend on it.\n  if (BLAS_FOUND)\n    if (TARGET BLAS::BLAS)\n      set_property (TARGET SuiteSparse::Config APPEND PROPERTY\n        INTERFACE_LINK_LIBRARIES $<LINK_ONLY:BLAS::BLAS>)\n    else (TARGET BLAS::BLAS)\n      set_property (TARGET SuiteSparse::Config APPEND PROPERTY\n        INTERFACE_LINK_LIBRARIES ${BLAS_LIBRARIES})\n    endif (TARGET BLAS::BLAS)\n  endif (BLAS_FOUND)\n\n  if (LAPACK_FOUND)\n    if (TARGET LAPACK::LAPACK)\n      set_property (TARGET SuiteSparse::Config APPEND PROPERTY\n        INTERFACE_LINK_LIBRARIES $<LINK_ONLY:LAPACK::LAPACK>)\n    else (TARGET LAPACK::LAPACK)\n      set_property (TARGET SuiteSparse::Config APPEND PROPERTY\n        INTERFACE_LINK_LIBRARIES ${LAPACK_LIBRARIES})\n    endif (TARGET LAPACK::LAPACK)\n  endif (LAPACK_FOUND)\n\n  # SuiteSparse version >= 4.\n  set(SuiteSparse_VERSION_FILE\n    ${SuiteSparse_Config_INCLUDE_DIR}/SuiteSparse_config.h)\n  if (NOT EXISTS ${SuiteSparse_VERSION_FILE})\n    suitesparse_report_not_found(\n      \"Could not find file: ${SuiteSparse_VERSION_FILE} containing version \"\n      \"information for >= v4 SuiteSparse installs, but SuiteSparse_config was \"\n      \"found (only present in >= v4 installs).\")\n  else (NOT EXISTS ${SuiteSparse_VERSION_FILE})\n    file(READ ${SuiteSparse_VERSION_FILE} Config_CONTENTS)\n\n    string(REGEX MATCH \"#define SUITESPARSE_MAIN_VERSION[ \\t]+([0-9]+)\"\n      SuiteSparse_VERSION_LINE \"${Config_CONTENTS}\")\n    set (SuiteSparse_VERSION_MAJOR ${CMAKE_MATCH_1})\n\n    string(REGEX MATCH \"#define SUITESPARSE_SUB_VERSION[ \\t]+([0-9]+)\"\n      SuiteSparse_VERSION_LINE \"${Config_CONTENTS}\")\n    set (SuiteSparse_VERSION_MINOR ${CMAKE_MATCH_1})\n\n    string(REGEX MATCH \"#define SUITESPARSE_SUBSUB_VERSION[ \\t]+([0-9]+)\"\n      SuiteSparse_VERSION_LINE \"${Config_CONTENTS}\")\n    set (SuiteSparse_VERSION_PATCH ${CMAKE_MATCH_1})\n\n    unset (SuiteSparse_VERSION_LINE)\n\n    # This is on a single line s/t CMake does not interpret it as a list of\n    # elements and insert ';' separators which would result in 4.;2.;1 nonsense.\n    set(SuiteSparse_VERSION\n      \"${SuiteSparse_VERSION_MAJOR}.${SuiteSparse_VERSION_MINOR}.${SuiteSparse_VERSION_PATCH}\")\n\n    if (SuiteSparse_VERSION MATCHES \"[0-9]+\\\\.[0-9]+\\\\.[0-9]+\")\n      set(SuiteSparse_VERSION_COMPONENTS 3)\n    else (SuiteSparse_VERSION MATCHES \"[0-9]+\\\\.[0-9]+\\\\.[0-9]+\")\n      message (WARNING \"Could not parse SuiteSparse_config.h: SuiteSparse \"\n        \"version will not be available\")\n\n      unset (SuiteSparse_VERSION)\n      unset (SuiteSparse_VERSION_MAJOR)\n      unset (SuiteSparse_VERSION_MINOR)\n      unset (SuiteSparse_VERSION_PATCH)\n    endif (SuiteSparse_VERSION MATCHES \"[0-9]+\\\\.[0-9]+\\\\.[0-9]+\")\n  endif (NOT EXISTS ${SuiteSparse_VERSION_FILE})\nendif (TARGET SuiteSparse::Config)\n\n# CHOLMOD requires AMD CAMD CCOLAMD COLAMD\nif (TARGET SuiteSparse::CHOLMOD)\n  foreach (component IN ITEMS AMD CAMD CCOLAMD COLAMD)\n    if (TARGET SuiteSparse::${component})\n      set_property (TARGET SuiteSparse::CHOLMOD APPEND PROPERTY\n        INTERFACE_LINK_LIBRARIES SuiteSparse::${component})\n    else (TARGET SuiteSparse::${component})\n      # Consider CHOLMOD not found if COLAMD cannot be found\n      set (SuiteSparse_CHOLMOD_FOUND FALSE)\n    endif (TARGET SuiteSparse::${component})\n  endforeach (component IN ITEMS AMD CAMD CCOLAMD COLAMD)\nendif (TARGET SuiteSparse::CHOLMOD)\n\n# SPQR requires CHOLMOD\nif (TARGET SuiteSparse::SPQR)\n  if (TARGET SuiteSparse::CHOLMOD)\n    set_property (TARGET SuiteSparse::SPQR APPEND PROPERTY\n      INTERFACE_LINK_LIBRARIES SuiteSparse::CHOLMOD)\n  else (TARGET SuiteSparse::CHOLMOD)\n    # Consider SPQR not found if CHOLMOD cannot be found\n    set (SuiteSparse_SQPR_FOUND FALSE)\n  endif (TARGET SuiteSparse::CHOLMOD)\nendif (TARGET SuiteSparse::SPQR)\n\n# Add SuiteSparse::Config as dependency to all components\nif (TARGET SuiteSparse::Config)\n  foreach (component IN LISTS SuiteSparse_FIND_COMPONENTS)\n    if (component STREQUAL Config)\n      continue ()\n    endif (component STREQUAL Config)\n\n    if (TARGET SuiteSparse::${component})\n      set_property (TARGET SuiteSparse::${component} APPEND PROPERTY\n        INTERFACE_LINK_LIBRARIES SuiteSparse::Config)\n    endif (TARGET SuiteSparse::${component})\n  endforeach (component IN LISTS SuiteSparse_FIND_COMPONENTS)\nendif (TARGET SuiteSparse::Config)\n\n# Check whether CHOLMOD was compiled with METIS support. The check can be\n# performed only after the main components have been set up.\nif (TARGET SuiteSparse::CHOLMOD)\n  # NOTE If SuiteSparse was compiled as a static library we'll need to link\n  # against METIS already during the check. Otherwise, the check can fail due to\n  # undefined references even though SuiteSparse was compiled with METIS.\n  find_package (METIS)\n\n  if (TARGET METIS::METIS)\n    cmake_push_check_state (RESET)\n    set (CMAKE_REQUIRED_LIBRARIES SuiteSparse::CHOLMOD METIS::METIS)\n    check_symbol_exists (cholmod_metis cholmod.h SuiteSparse_CHOLMOD_USES_METIS)\n    cmake_pop_check_state ()\n\n    if (SuiteSparse_CHOLMOD_USES_METIS)\n      set_property (TARGET SuiteSparse::CHOLMOD APPEND PROPERTY\n        INTERFACE_LINK_LIBRARIES $<LINK_ONLY:METIS::METIS>)\n\n      # Provide the SuiteSparse::Partition component whose availability indicates\n      # that CHOLMOD was compiled with the Partition module.\n      if (NOT TARGET SuiteSparse::Partition)\n        add_library (SuiteSparse::Partition IMPORTED INTERFACE)\n      endif (NOT TARGET SuiteSparse::Partition)\n\n      set_property (TARGET SuiteSparse::Partition APPEND PROPERTY\n        INTERFACE_LINK_LIBRARIES SuiteSparse::CHOLMOD)\n    endif (SuiteSparse_CHOLMOD_USES_METIS)\n  endif (TARGET METIS::METIS)\nendif (TARGET SuiteSparse::CHOLMOD)\n\n# We do not use suitesparse_find_component to find Partition and therefore must\n# handle the availability in an extra step.\nif (TARGET SuiteSparse::Partition)\n  set (SuiteSparse_Partition_FOUND TRUE)\nelse (TARGET SuiteSparse::Partition)\n  set (SuiteSparse_Partition_FOUND FALSE)\nendif (TARGET SuiteSparse::Partition)\n\nsuitesparse_reset_find_library_prefix()\n\n# Handle REQUIRED and QUIET arguments to FIND_PACKAGE\ninclude(FindPackageHandleStandardArgs)\nif (SuiteSparse_FOUND)\n  find_package_handle_standard_args(SuiteSparse\n    REQUIRED_VARS ${SuiteSparse_REQUIRED_VARS}\n    VERSION_VAR SuiteSparse_VERSION\n    FAIL_MESSAGE \"Failed to find some/all required components of SuiteSparse.\"\n    HANDLE_COMPONENTS)\nelse (SuiteSparse_FOUND)\n  # Do not pass VERSION_VAR to FindPackageHandleStandardArgs() if we failed to\n  # find SuiteSparse to avoid a confusing autogenerated failure message\n  # that states 'not found (missing: FOO) (found version: x.y.z)'.\n  find_package_handle_standard_args(SuiteSparse\n    REQUIRED_VARS ${SuiteSparse_REQUIRED_VARS}\n    FAIL_MESSAGE \"Failed to find some/all required components of SuiteSparse.\"\n    HANDLE_COMPONENTS)\nendif (SuiteSparse_FOUND)\n\n# Pop CMP0057.\ncmake_policy (POP)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/codecov.yml",
    "content": "coverage:\n  range: 70..100\n  round: down\n  precision: 2\n  status:\n    project:\n      default:\n        threshold: 5%\nignore:\n- \"g2o/apps/\"\n- \"g2o/examples/\"\n- \"g2o/EXTERNAL/\"\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/config.h",
    "content": "#ifndef G2O_CONFIG_H\n#define G2O_CONFIG_H\n\n/* #undef G2O_OPENMP */\n/* #undef G2O_SHARED_LIBS */\n\n// give a warning if Eigen defaults to row-major matrices.\n// We internally assume column-major matrices throughout the code.\n#ifdef EIGEN_DEFAULT_TO_ROW_MAJOR\n#  error \"g2o requires column major Eigen matrices (see http://eigen.tuxfamily.org/bz/show_bug.cgi?id=422)\"\n#endif\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/config.h.in",
    "content": "#ifndef G2O_CONFIG_H\n#define G2O_CONFIG_H\n\n#cmakedefine G2O_HAVE_OPENGL 1\n#cmakedefine G2O_OPENGL_FOUND 1\n#cmakedefine G2O_OPENMP 1\n#cmakedefine G2O_SHARED_LIBS 1\n#cmakedefine G2O_LGPL_SHARED_LIBS 1\n\n// available sparse matrix libraries\n#cmakedefine G2O_HAVE_CHOLMOD 1\n#cmakedefine G2O_HAVE_CSPARSE 1\n\n// logging framework available\n#cmakedefine G2O_HAVE_LOGGING\n\n#cmakedefine G2O_NO_IMPLICIT_OWNERSHIP_OF_OBJECTS\n\n#ifdef G2O_NO_IMPLICIT_OWNERSHIP_OF_OBJECTS\n#define G2O_DELETE_IMPLICITLY_OWNED_OBJECTS 0\n#else\n#define G2O_DELETE_IMPLICITLY_OWNED_OBJECTS 1\n#endif\n\n#cmakedefine G2O_CXX_COMPILER \"@G2O_CXX_COMPILER@\"\n#cmakedefine G2O_SRC_DIR \"@G2O_SRC_DIR@\"\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/doc/.gitignore",
    "content": "*.aux\n*.bbl\n*.blg\n*.dvi\n*.log\n*.pdf\npics/*.pdf\ndoxygen/html\ndoxygen/YES\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/doc/Makefile",
    "content": "all: g2o.pdf\n\npics/%.svg: pics/%.fig\n\tfig2dev -L svg $< $@\npics/%.pdf: pics/%.fig\n\tfig2dev -L pdf $< $@\n\ng2o.pdf: g2o.tex pics/classes.pdf pics/hgraph.pdf pics/slam.pdf\n\tpdflatex g2o.tex\n\tbibtex g2o\n\tpdflatex g2o.tex\n\tpdflatex g2o.tex\n\nclean:\n\trm -rf pics/*.svg pics/*.pdf *.log\n.PHONY: clean\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/doc/README_IF_IT_WAS_WORKING_AND_IT_DOES_NOT.txt",
    "content": "There is some relevant change in the devel release of g2o.\n\nHere is the list\n\n*CHANGE IN THE ACCESSORS*\nThe following non const accessors have been removed\n\nVertex class:\nEstType& Vertex::estimate(); // use Vertex::setEstimate(const EstType& est);\n\nEdge class:\nMeasType& Edge::measurement(); // use Edge::setMeasurement(const MeasType& m);\nMeasType& Edge::inverseMeasurement(); // the inverse measurement should be computed directly by setMeasurement. not possible to set it by hand to avoid inconsistencies\n\nSE3Quat class:\nVector3d& SE3Quat::translation(); // use SE3Quat::setTranslation(...) instead;\nQuarerniond& SE3Quat::rotation(); // use SE3Quat::setRotation(...) instead; This also ensures that the quaternion is normalized and w>0.\ndouble& opertor[];                // we disabled the write access to se3 elements to avoid inconsistencied in the representation.\n\t\t\t\t  // people like to introduce inconsistencies in the representation.\n\nSE2 class:\nVector2d& SE2::translation();     // use SE2::setTranslation(...) instead.\nRotation2Dd& SE2::rotation();     // use SE2::setRotation(...) instead. This ensures that the orientation is normalized\ndouble& opertor[];                // removed, same as in the list before.\n\n\n*PARAMETERS*\nIt is possible to add parameters blocks in a graph.\nParameters are be quantities that are fixed during the optimization,\nlike the offset of a sensor or the intrinsics of a camera.\n\nParameters are identified by a unique int id.\nSee the Parameters class in optimizable_graph.\n\n\nIf you want to create a parameter block for a graph you have to\n\n1) extend the class Parameters\n\nclass MyParams: public Parameters {\n      ...\n      ...\n      virtual void read(istream& os) {\n      \t      //implement here your read function;\n      }\n\n      virtual void write(ostream& os) {\n      \t      //implement here your write function;\n      }\n\n}\n\n2) register the parameters in the metatype system\n\nfactory->registerType(\"MY_PARAMS\", new HyperGraphElementCreator<MyParams>);\nThe parameters are always saved at the beginning of a graph file\n\n\n3) to insert parameters in a graph you have to\n\n// create the parameters\nMyParams* p=new MyParams();\n\n// set an id\np->setId(0);\n\n// add them to the graph\nif (opt->addParameters(p)){\n   cerr << \"success\" << endl;\n} else {\n   cerr << \"fail\" << endl;\n}\n\n4) to access the parameters by id you can use the\nOptimizableGraph::parameters(int id) function;\n\nMyParams* p = dynamic_cast<MyParams*>opt->(parameters(id));\n\n\n*CACHE*\n\n   A cache is some structure that contains intermediate\n   calculations that depend on the estimate stored in a vertex.\n   Cache stores some intermediate result that would be computer\n   over and over again, during the computeError() of edges that involve the same vertex.\n   g2o now supports the caches, however it is good practice to use them\n   only when an initial system is running well, to get faster computation.\n\n   For instance a cache of an SE3 can contain a rotation matrix,\n   its opposite, a useful quantity to compute the Jacobian and so on.\n\n   Each vertex can have zero or more cache blocks,\n   whose pointers are stored in a vector within the vertex\n   (in _cacheVector).\n   Thus each cache block is indexed within a vertex by a unique\n   id   (VertexCache::_id), that corresponds to its position in the\n   _cacheVector.\n\n   Cache blocks are dynamic, in the sense that they are created\n   only by those edges that require them, when they are inserted\n   in a graph (addEdge.)\n   To construct a cache, an edge should:\n   -  tell which cache_id is associated to each of the\n      connected vertices.  These ids are stored in a vector\n      stored inside the edge (_cacheIds).\n   - implement a function that \"creates\" a cache for a certain vertex\n     VertexCache* createCache(int vertexNum, OptimizableGraph* g).\n\n\n   So in short, if you want to use a cache you should:\n   1) Extend the VertexCache class to do the right things\n      In this class you have to implement the update() method,\n      that will be called whenever the estimate of the\n      corresponding vertex changes.\n\n   2) In an edge where you want to use a cache, you should\n      define a createCache(int vertexNum) function that creates a\n      new instance of cache for the vertex at position\n      vertexNum within Edge::_vertices.\n\n   3) Before inserting an edge that uses a cache in a graph,\n      you should tell the system which cache id is associated to\n      each vertex of the edge. This is done by filling the _cacheIds\n      vector with the ids. An id of -1 means no cache.\n\n   4) Each method that changes the estimate of a vertex\n      (e.g. oplus) should update the cache accordingly.\n\n\nAs an example:\n\nclass MyCache: public VertexCache{\n\tMyCache(Vertex*v, int id): VertexCache(v, id);\n\tvirtual void update(){\n\t// update here the cache\n\t//contents based on the vertex estimate\n\t}\n};\n\nclass EdgeThatUsesACache: public EdgeThatDoesNotUseACache{\n\tEdgeThatUsesACache(): EdgeThatDoesNotUseACache{\n\t\t// resize the cache vector, all empty caches\n\t\t_cacheIds.resize(vertices().size(), -1);\n\t}\n\n\n\tvirtual VertexCache* createCache(int vertexNum) {\n\t\tOptimizableGraph::Vertex*v\n\t\t= (OptimizableGraph::Vertex*)vertices()[vertexNum];\n\n\t\tif (vertexNum==0){\n\t\t\treturn new MyCache(v, _cacheIds[0]);\n\t\t}\n\t\tif (vertexNum==1){\n\t\t\treturn new AnotherCache(v, _cacheIds[1]);\n\t\t}\n\t\t....\n\t}\n\n\tvoid computeError() {\n\t\t// get the cache of the first vertex\n\t\tOptimizableGraph::Vertex*v =\n\t\t  (OptimizableGraph::Vertex*v)\n\t\t     vertices[0];\n\t\tMyCache*  c1=\n\t\t  static_cast<MyCache*>\n\t\t  (v->getCache(_cacheIds[0]));\n\n\t\t// do things with the cache....\n\n\t}\n};\n\n\nWhen inserting an edge that uses the cache in a graph, you should do the following actions *in sequence*:\n1) set the vertices in the edge\n\nEdgeThatUsesACache e = new EdgeThatUsesACache();\ne->vertices[0]=v0;\ne->vertices[1]=v1;\n...\ne->vertices[n]=vn;\n\n\n2) assign a cache ID to each vertex in the edge that has a cache that is used for that edge. *The cacheId should be unique for each type of cache, and as small as possible*.\n\ne->setCacheId(0,first_cache_id);\ne->setCacheId(1,second_cache_id);\ne->setCacheId(2,third_cache_id);\n\n3) Add the edge in the graph. This will take care of all necessary bookkeeping.\n\ng.addEdge(e);\n\n*meaning of the cache_id*\nThe cache id is the position of a cache in the _vertexCache vector.\nIf you have multiple edges that leave from a vertex and use the same cache id,\nonly one cache block will be allocated for that id, and it will be shared among\nall edges.\n\n\nCACHE VERY IMPORTANT\nAny vertex type that uses a cache should call the updateCache() function in each method that can change the estimate.\nThese include, for instance (oplus(...), setEstimate(...)\n\nFor instance\n\nclass MyVertexThatUsesACache {\n      //\n      void oplus(double* u){\n      \t   // do the oplus things here\n\n\t   updateCache(); // update the cache vector when the estimate is changes\n      }\n\n      ...\n};\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/doc/doxygen/doxy.config",
    "content": "# Doxyfile 1.7.6.1\n\n# This file describes the settings to be used by the documentation system\n# doxygen (www.doxygen.org) for a project.\n#\n# All text after a hash (#) is considered a comment and will be ignored.\n# The format is:\n#       TAG = value [value, ...]\n# For lists items can also be appended using:\n#       TAG += value [value, ...]\n# Values that contain spaces should be placed between quotes (\" \").\n\n#---------------------------------------------------------------------------\n# Project related configuration options\n#---------------------------------------------------------------------------\n\n# This tag specifies the encoding used for all characters in the config file\n# that follow. The default is UTF-8 which is also the encoding used for all\n# text before the first occurrence of this tag. Doxygen uses libiconv (or the\n# iconv built into libc) for the transcoding. See\n# http://www.gnu.org/software/libiconv for the list of possible encodings.\n\nDOXYFILE_ENCODING      = UTF-8\n\n# The PROJECT_NAME tag is a single word (or sequence of words) that should\n# identify the project. Note that if you do not use Doxywizard you need\n# to put quotes around the project name if it contains spaces.\n\nPROJECT_NAME           = \"g2o\"\n\n# The PROJECT_NUMBER tag can be used to enter a project or revision number.\n# This could be handy for archiving the generated documentation or\n# if some version control system is used.\n\nPROJECT_NUMBER         =\n\n# Using the PROJECT_BRIEF tag one can provide an optional one line description\n# for a project that appears at the top of each page and should give viewer\n# a quick idea about the purpose of the project. Keep the description short.\n\nPROJECT_BRIEF          =\n\n# With the PROJECT_LOGO tag one can specify an logo or icon that is\n# included in the documentation. The maximum height of the logo should not\n# exceed 55 pixels and the maximum width should not exceed 200 pixels.\n# Doxygen will copy the logo to the output directory.\n\nPROJECT_LOGO           =\n\n# The OUTPUT_DIRECTORY tag is used to specify the (relative or absolute)\n# base path where the generated documentation will be put.\n# If a relative path is entered, it will be relative to the location\n# where doxygen was started. If left blank the current directory will be used.\n\nOUTPUT_DIRECTORY       =\n\n# If the CREATE_SUBDIRS tag is set to YES, then doxygen will create\n# 4096 sub-directories (in 2 levels) under the output directory of each output\n# format and will distribute the generated files over these directories.\n# Enabling this option can be useful when feeding doxygen a huge amount of\n# source files, where putting all generated files in the same directory would\n# otherwise cause performance problems for the file system.\n\nCREATE_SUBDIRS         = NO\n\n# The OUTPUT_LANGUAGE tag is used to specify the language in which all\n# documentation generated by doxygen is written. Doxygen will use this\n# information to generate all constant output in the proper language.\n# The default language is English, other supported languages are:\n# Afrikaans, Arabic, Brazilian, Catalan, Chinese, Chinese-Traditional,\n# Croatian, Czech, Danish, Dutch, Esperanto, Farsi, Finnish, French, German,\n# Greek, Hungarian, Italian, Japanese, Japanese-en (Japanese with English\n# messages), Korean, Korean-en, Lithuanian, Norwegian, Macedonian, Persian,\n# Polish, Portuguese, Romanian, Russian, Serbian, Serbian-Cyrillic, Slovak,\n# Slovene, Spanish, Swedish, Ukrainian, and Vietnamese.\n\nOUTPUT_LANGUAGE        = English\n\n# If the BRIEF_MEMBER_DESC tag is set to YES (the default) Doxygen will\n# include brief member descriptions after the members that are listed in\n# the file and class documentation (similar to JavaDoc).\n# Set to NO to disable this.\n\nBRIEF_MEMBER_DESC      = YES\n\n# If the REPEAT_BRIEF tag is set to YES (the default) Doxygen will prepend\n# the brief description of a member or function before the detailed description.\n# Note: if both HIDE_UNDOC_MEMBERS and BRIEF_MEMBER_DESC are set to NO, the\n# brief descriptions will be completely suppressed.\n\nREPEAT_BRIEF           = YES\n\n# This tag implements a quasi-intelligent brief description abbreviator\n# that is used to form the text in various listings. Each string\n# in this list, if found as the leading text of the brief description, will be\n# stripped from the text and the result after processing the whole list, is\n# used as the annotated text. Otherwise, the brief description is used as-is.\n# If left blank, the following values are used (\"$name\" is automatically\n# replaced with the name of the entity): \"The $name class\" \"The $name widget\"\n# \"The $name file\" \"is\" \"provides\" \"specifies\" \"contains\"\n# \"represents\" \"a\" \"an\" \"the\"\n\nABBREVIATE_BRIEF       =\n\n# If the ALWAYS_DETAILED_SEC and REPEAT_BRIEF tags are both set to YES then\n# Doxygen will generate a detailed section even if there is only a brief\n# description.\n\nALWAYS_DETAILED_SEC    = NO\n\n# If the INLINE_INHERITED_MEMB tag is set to YES, doxygen will show all\n# inherited members of a class in the documentation of that class as if those\n# members were ordinary class members. Constructors, destructors and assignment\n# operators of the base classes will not be shown.\n\nINLINE_INHERITED_MEMB  = NO\n\n# If the FULL_PATH_NAMES tag is set to YES then Doxygen will prepend the full\n# path before files name in the file list and in the header files. If set\n# to NO the shortest path that makes the file name unique will be used.\n\nFULL_PATH_NAMES        = YES\n\n# If the FULL_PATH_NAMES tag is set to YES then the STRIP_FROM_PATH tag\n# can be used to strip a user-defined part of the path. Stripping is\n# only done if one of the specified strings matches the left-hand part of\n# the path. The tag can be used to show relative paths in the file list.\n# If left blank the directory from which doxygen is run is used as the\n# path to strip.\n\nSTRIP_FROM_PATH        =\n\n# The STRIP_FROM_INC_PATH tag can be used to strip a user-defined part of\n# the path mentioned in the documentation of a class, which tells\n# the reader which header file to include in order to use a class.\n# If left blank only the name of the header file containing the class\n# definition is used. Otherwise one should specify the include paths that\n# are normally passed to the compiler using the -I flag.\n\nSTRIP_FROM_INC_PATH    =\n\n# If the SHORT_NAMES tag is set to YES, doxygen will generate much shorter\n# (but less readable) file names. This can be useful if your file system\n# doesn't support long names like on DOS, Mac, or CD-ROM.\n\nSHORT_NAMES            = NO\n\n# If the JAVADOC_AUTOBRIEF tag is set to YES then Doxygen\n# will interpret the first line (until the first dot) of a JavaDoc-style\n# comment as the brief description. If set to NO, the JavaDoc\n# comments will behave just like regular Qt-style comments\n# (thus requiring an explicit @brief command for a brief description.)\n\nJAVADOC_AUTOBRIEF      = NO\n\n# If the QT_AUTOBRIEF tag is set to YES then Doxygen will\n# interpret the first line (until the first dot) of a Qt-style\n# comment as the brief description. If set to NO, the comments\n# will behave just like regular Qt-style comments (thus requiring\n# an explicit \\brief command for a brief description.)\n\nQT_AUTOBRIEF           = NO\n\n# The MULTILINE_CPP_IS_BRIEF tag can be set to YES to make Doxygen\n# treat a multi-line C++ special comment block (i.e. a block of //! or ///\n# comments) as a brief description. This used to be the default behaviour.\n# The new default is to treat a multi-line C++ comment block as a detailed\n# description. Set this tag to YES if you prefer the old behaviour instead.\n\nMULTILINE_CPP_IS_BRIEF = NO\n\n# If the INHERIT_DOCS tag is set to YES (the default) then an undocumented\n# member inherits the documentation from any documented member that it\n# re-implements.\n\nINHERIT_DOCS           = YES\n\n# If the SEPARATE_MEMBER_PAGES tag is set to YES, then doxygen will produce\n# a new page for each member. If set to NO, the documentation of a member will\n# be part of the file/class/namespace that contains it.\n\nSEPARATE_MEMBER_PAGES  = NO\n\n# The TAB_SIZE tag can be used to set the number of spaces in a tab.\n# Doxygen uses this value to replace tabs by spaces in code fragments.\n\nTAB_SIZE               = 8\n\n# This tag can be used to specify a number of aliases that acts\n# as commands in the documentation. An alias has the form \"name=value\".\n# For example adding \"sideeffect=\\par Side Effects:\\n\" will allow you to\n# put the command \\sideeffect (or @sideeffect) in the documentation, which\n# will result in a user-defined paragraph with heading \"Side Effects:\".\n# You can put \\n's in the value part of an alias to insert newlines.\n\nALIASES                =\n\n# This tag can be used to specify a number of word-keyword mappings (TCL only).\n# A mapping has the form \"name=value\". For example adding\n# \"class=itcl::class\" will allow you to use the command class in the\n# itcl::class meaning.\n\nTCL_SUBST              =\n\n# Set the OPTIMIZE_OUTPUT_FOR_C tag to YES if your project consists of C\n# sources only. Doxygen will then generate output that is more tailored for C.\n# For instance, some of the names that are used will be different. The list\n# of all members will be omitted, etc.\n\nOPTIMIZE_OUTPUT_FOR_C  = NO\n\n# Set the OPTIMIZE_OUTPUT_JAVA tag to YES if your project consists of Java\n# sources only. Doxygen will then generate output that is more tailored for\n# Java. For instance, namespaces will be presented as packages, qualified\n# scopes will look different, etc.\n\nOPTIMIZE_OUTPUT_JAVA   = NO\n\n# Set the OPTIMIZE_FOR_FORTRAN tag to YES if your project consists of Fortran\n# sources only. Doxygen will then generate output that is more tailored for\n# Fortran.\n\nOPTIMIZE_FOR_FORTRAN   = NO\n\n# Set the OPTIMIZE_OUTPUT_VHDL tag to YES if your project consists of VHDL\n# sources. Doxygen will then generate output that is tailored for\n# VHDL.\n\nOPTIMIZE_OUTPUT_VHDL   = NO\n\n# Doxygen selects the parser to use depending on the extension of the files it\n# parses. With this tag you can assign which parser to use for a given extension.\n# Doxygen has a built-in mapping, but you can override or extend it using this\n# tag. The format is ext=language, where ext is a file extension, and language\n# is one of the parsers supported by doxygen: IDL, Java, Javascript, CSharp, C,\n# C++, D, PHP, Objective-C, Python, Fortran, VHDL, C, C++. For instance to make\n# doxygen treat .inc files as Fortran files (default is PHP), and .f files as C\n# (default is Fortran), use: inc=Fortran f=C. Note that for custom extensions\n# you also need to set FILE_PATTERNS otherwise the files are not read by doxygen.\n\nEXTENSION_MAPPING      =\n\n# If you use STL classes (i.e. std::string, std::vector, etc.) but do not want\n# to include (a tag file for) the STL sources as input, then you should\n# set this tag to YES in order to let doxygen match functions declarations and\n# definitions whose arguments contain STL classes (e.g. func(std::string); v.s.\n# func(std::string) {}). This also makes the inheritance and collaboration\n# diagrams that involve STL classes more complete and accurate.\n\nBUILTIN_STL_SUPPORT    = NO\n\n# If you use Microsoft's C++/CLI language, you should set this option to YES to\n# enable parsing support.\n\nCPP_CLI_SUPPORT        = NO\n\n# Set the SIP_SUPPORT tag to YES if your project consists of sip sources only.\n# Doxygen will parse them like normal C++ but will assume all classes use public\n# instead of private inheritance when no explicit protection keyword is present.\n\nSIP_SUPPORT            = NO\n\n# For Microsoft's IDL there are propget and propput attributes to indicate getter\n# and setter methods for a property. Setting this option to YES (the default)\n# will make doxygen replace the get and set methods by a property in the\n# documentation. This will only work if the methods are indeed getting or\n# setting a simple type. If this is not the case, or you want to show the\n# methods anyway, you should set this option to NO.\n\nIDL_PROPERTY_SUPPORT   = YES\n\n# If member grouping is used in the documentation and the DISTRIBUTE_GROUP_DOC\n# tag is set to YES, then doxygen will reuse the documentation of the first\n# member in the group (if any) for the other members of the group. By default\n# all members of a group must be documented explicitly.\n\nDISTRIBUTE_GROUP_DOC   = NO\n\n# Set the SUBGROUPING tag to YES (the default) to allow class member groups of\n# the same type (for instance a group of public functions) to be put as a\n# subgroup of that type (e.g. under the Public Functions section). Set it to\n# NO to prevent subgrouping. Alternatively, this can be done per class using\n# the \\nosubgrouping command.\n\nSUBGROUPING            = YES\n\n# When the INLINE_GROUPED_CLASSES tag is set to YES, classes, structs and\n# unions are shown inside the group in which they are included (e.g. using\n# @ingroup) instead of on a separate page (for HTML and Man pages) or\n# section (for LaTeX and RTF).\n\nINLINE_GROUPED_CLASSES = NO\n\n# When the INLINE_SIMPLE_STRUCTS tag is set to YES, structs, classes, and\n# unions with only public data fields will be shown inline in the documentation\n# of the scope in which they are defined (i.e. file, namespace, or group\n# documentation), provided this scope is documented. If set to NO (the default),\n# structs, classes, and unions are shown on a separate page (for HTML and Man\n# pages) or section (for LaTeX and RTF).\n\nINLINE_SIMPLE_STRUCTS  = NO\n\n# When TYPEDEF_HIDES_STRUCT is enabled, a typedef of a struct, union, or enum\n# is documented as struct, union, or enum with the name of the typedef. So\n# typedef struct TypeS {} TypeT, will appear in the documentation as a struct\n# with name TypeT. When disabled the typedef will appear as a member of a file,\n# namespace, or class. And the struct will be named TypeS. This can typically\n# be useful for C code in case the coding convention dictates that all compound\n# types are typedef'ed and only the typedef is referenced, never the tag name.\n\nTYPEDEF_HIDES_STRUCT   = NO\n\n# The SYMBOL_CACHE_SIZE determines the size of the internal cache use to\n# determine which symbols to keep in memory and which to flush to disk.\n# When the cache is full, less often used symbols will be written to disk.\n# For small to medium size projects (<1000 input files) the default value is\n# probably good enough. For larger projects a too small cache size can cause\n# doxygen to be busy swapping symbols to and from disk most of the time\n# causing a significant performance penalty.\n# If the system has enough physical memory increasing the cache will improve the\n# performance by keeping more symbols in memory. Note that the value works on\n# a logarithmic scale so increasing the size by one will roughly double the\n# memory usage. The cache size is given by this formula:\n# 2^(16+SYMBOL_CACHE_SIZE). The valid range is 0..9, the default is 0,\n# corresponding to a cache size of 2^16 = 65536 symbols.\n\nSYMBOL_CACHE_SIZE      = 0\n\n# Similar to the SYMBOL_CACHE_SIZE the size of the symbol lookup cache can be\n# set using LOOKUP_CACHE_SIZE. This cache is used to resolve symbols given\n# their name and scope. Since this can be an expensive process and often the\n# same symbol appear multiple times in the code, doxygen keeps a cache of\n# pre-resolved symbols. If the cache is too small doxygen will become slower.\n# If the cache is too large, memory is wasted. The cache size is given by this\n# formula: 2^(16+LOOKUP_CACHE_SIZE). The valid range is 0..9, the default is 0,\n# corresponding to a cache size of 2^16 = 65536 symbols.\n\nLOOKUP_CACHE_SIZE      = 0\n\n#---------------------------------------------------------------------------\n# Build related configuration options\n#---------------------------------------------------------------------------\n\n# If the EXTRACT_ALL tag is set to YES doxygen will assume all entities in\n# documentation are documented, even if no documentation was available.\n# Private class members and static file members will be hidden unless\n# the EXTRACT_PRIVATE and EXTRACT_STATIC tags are set to YES\n\nEXTRACT_ALL            = YES\n\n# If the EXTRACT_PRIVATE tag is set to YES all private members of a class\n# will be included in the documentation.\n\nEXTRACT_PRIVATE        = YES\n\n# If the EXTRACT_STATIC tag is set to YES all static members of a file\n# will be included in the documentation.\n\nEXTRACT_STATIC         = YES\n\n# If the EXTRACT_LOCAL_CLASSES tag is set to YES classes (and structs)\n# defined locally in source files will be included in the documentation.\n# If set to NO only classes defined in header files are included.\n\nEXTRACT_LOCAL_CLASSES  = YES\n\n# This flag is only useful for Objective-C code. When set to YES local\n# methods, which are defined in the implementation section but not in\n# the interface are included in the documentation.\n# If set to NO (the default) only methods in the interface are included.\n\nEXTRACT_LOCAL_METHODS  = NO\n\n# If this flag is set to YES, the members of anonymous namespaces will be\n# extracted and appear in the documentation as a namespace called\n# 'anonymous_namespace{file}', where file will be replaced with the base\n# name of the file that contains the anonymous namespace. By default\n# anonymous namespaces are hidden.\n\nEXTRACT_ANON_NSPACES   = NO\n\n# If the HIDE_UNDOC_MEMBERS tag is set to YES, Doxygen will hide all\n# undocumented members of documented classes, files or namespaces.\n# If set to NO (the default) these members will be included in the\n# various overviews, but no documentation section is generated.\n# This option has no effect if EXTRACT_ALL is enabled.\n\nHIDE_UNDOC_MEMBERS     = NO\n\n# If the HIDE_UNDOC_CLASSES tag is set to YES, Doxygen will hide all\n# undocumented classes that are normally visible in the class hierarchy.\n# If set to NO (the default) these classes will be included in the various\n# overviews. This option has no effect if EXTRACT_ALL is enabled.\n\nHIDE_UNDOC_CLASSES     = NO\n\n# If the HIDE_FRIEND_COMPOUNDS tag is set to YES, Doxygen will hide all\n# friend (class|struct|union) declarations.\n# If set to NO (the default) these declarations will be included in the\n# documentation.\n\nHIDE_FRIEND_COMPOUNDS  = NO\n\n# If the HIDE_IN_BODY_DOCS tag is set to YES, Doxygen will hide any\n# documentation blocks found inside the body of a function.\n# If set to NO (the default) these blocks will be appended to the\n# function's detailed documentation block.\n\nHIDE_IN_BODY_DOCS      = NO\n\n# The INTERNAL_DOCS tag determines if documentation\n# that is typed after a \\internal command is included. If the tag is set\n# to NO (the default) then the documentation will be excluded.\n# Set it to YES to include the internal documentation.\n\nINTERNAL_DOCS          = NO\n\n# If the CASE_SENSE_NAMES tag is set to NO then Doxygen will only generate\n# file names in lower-case letters. If set to YES upper-case letters are also\n# allowed. This is useful if you have classes or files whose names only differ\n# in case and if your file system supports case sensitive file names. Windows\n# and Mac users are advised to set this option to NO.\n\nCASE_SENSE_NAMES       = YES\n\n# If the HIDE_SCOPE_NAMES tag is set to NO (the default) then Doxygen\n# will show members with their full class and namespace scopes in the\n# documentation. If set to YES the scope will be hidden.\n\nHIDE_SCOPE_NAMES       = NO\n\n# If the SHOW_INCLUDE_FILES tag is set to YES (the default) then Doxygen\n# will put a list of the files that are included by a file in the documentation\n# of that file.\n\nSHOW_INCLUDE_FILES     = YES\n\n# If the FORCE_LOCAL_INCLUDES tag is set to YES then Doxygen\n# will list include files with double quotes in the documentation\n# rather than with sharp brackets.\n\nFORCE_LOCAL_INCLUDES   = NO\n\n# If the INLINE_INFO tag is set to YES (the default) then a tag [inline]\n# is inserted in the documentation for inline members.\n\nINLINE_INFO            = YES\n\n# If the SORT_MEMBER_DOCS tag is set to YES (the default) then doxygen\n# will sort the (detailed) documentation of file and class members\n# alphabetically by member name. If set to NO the members will appear in\n# declaration order.\n\nSORT_MEMBER_DOCS       = YES\n\n# If the SORT_BRIEF_DOCS tag is set to YES then doxygen will sort the\n# brief documentation of file, namespace and class members alphabetically\n# by member name. If set to NO (the default) the members will appear in\n# declaration order.\n\nSORT_BRIEF_DOCS        = NO\n\n# If the SORT_MEMBERS_CTORS_1ST tag is set to YES then doxygen\n# will sort the (brief and detailed) documentation of class members so that\n# constructors and destructors are listed first. If set to NO (the default)\n# the constructors will appear in the respective orders defined by\n# SORT_MEMBER_DOCS and SORT_BRIEF_DOCS.\n# This tag will be ignored for brief docs if SORT_BRIEF_DOCS is set to NO\n# and ignored for detailed docs if SORT_MEMBER_DOCS is set to NO.\n\nSORT_MEMBERS_CTORS_1ST = NO\n\n# If the SORT_GROUP_NAMES tag is set to YES then doxygen will sort the\n# hierarchy of group names into alphabetical order. If set to NO (the default)\n# the group names will appear in their defined order.\n\nSORT_GROUP_NAMES       = NO\n\n# If the SORT_BY_SCOPE_NAME tag is set to YES, the class list will be\n# sorted by fully-qualified names, including namespaces. If set to\n# NO (the default), the class list will be sorted only by class name,\n# not including the namespace part.\n# Note: This option is not very useful if HIDE_SCOPE_NAMES is set to YES.\n# Note: This option applies only to the class list, not to the\n# alphabetical list.\n\nSORT_BY_SCOPE_NAME     = NO\n\n# If the STRICT_PROTO_MATCHING option is enabled and doxygen fails to\n# do proper type resolution of all parameters of a function it will reject a\n# match between the prototype and the implementation of a member function even\n# if there is only one candidate or it is obvious which candidate to choose\n# by doing a simple string match. By disabling STRICT_PROTO_MATCHING doxygen\n# will still accept a match between prototype and implementation in such cases.\n\nSTRICT_PROTO_MATCHING  = NO\n\n# The GENERATE_TODOLIST tag can be used to enable (YES) or\n# disable (NO) the todo list. This list is created by putting \\todo\n# commands in the documentation.\n\nGENERATE_TODOLIST      = YES\n\n# The GENERATE_TESTLIST tag can be used to enable (YES) or\n# disable (NO) the test list. This list is created by putting \\test\n# commands in the documentation.\n\nGENERATE_TESTLIST      = YES\n\n# The GENERATE_BUGLIST tag can be used to enable (YES) or\n# disable (NO) the bug list. This list is created by putting \\bug\n# commands in the documentation.\n\nGENERATE_BUGLIST       = YES\n\n# The GENERATE_DEPRECATEDLIST tag can be used to enable (YES) or\n# disable (NO) the deprecated list. This list is created by putting\n# \\deprecated commands in the documentation.\n\nGENERATE_DEPRECATEDLIST= YES\n\n# The ENABLED_SECTIONS tag can be used to enable conditional\n# documentation sections, marked by \\if sectionname ... \\endif.\n\nENABLED_SECTIONS       =\n\n# The MAX_INITIALIZER_LINES tag determines the maximum number of lines\n# the initial value of a variable or macro consists of for it to appear in\n# the documentation. If the initializer consists of more lines than specified\n# here it will be hidden. Use a value of 0 to hide initializers completely.\n# The appearance of the initializer of individual variables and macros in the\n# documentation can be controlled using \\showinitializer or \\hideinitializer\n# command in the documentation regardless of this setting.\n\nMAX_INITIALIZER_LINES  = 30\n\n# Set the SHOW_USED_FILES tag to NO to disable the list of files generated\n# at the bottom of the documentation of classes and structs. If set to YES the\n# list will mention the files that were used to generate the documentation.\n\nSHOW_USED_FILES        = YES\n\n# If the sources in your project are distributed over multiple directories\n# then setting the SHOW_DIRECTORIES tag to YES will show the directory hierarchy\n# in the documentation. The default is NO.\n\nSHOW_DIRECTORIES       = NO\n\n# Set the SHOW_FILES tag to NO to disable the generation of the Files page.\n# This will remove the Files entry from the Quick Index and from the\n# Folder Tree View (if specified). The default is YES.\n\nSHOW_FILES             = YES\n\n# Set the SHOW_NAMESPACES tag to NO to disable the generation of the\n# Namespaces page.\n# This will remove the Namespaces entry from the Quick Index\n# and from the Folder Tree View (if specified). The default is YES.\n\nSHOW_NAMESPACES        = YES\n\n# The FILE_VERSION_FILTER tag can be used to specify a program or script that\n# doxygen should invoke to get the current version for each file (typically from\n# the version control system). Doxygen will invoke the program by executing (via\n# popen()) the command <command> <input-file>, where <command> is the value of\n# the FILE_VERSION_FILTER tag, and <input-file> is the name of an input file\n# provided by doxygen. Whatever the program writes to standard output\n# is used as the file version. See the manual for examples.\n\nFILE_VERSION_FILTER    =\n\n# The LAYOUT_FILE tag can be used to specify a layout file which will be parsed\n# by doxygen. The layout file controls the global structure of the generated\n# output files in an output format independent way. The create the layout file\n# that represents doxygen's defaults, run doxygen with the -l option.\n# You can optionally specify a file name after the option, if omitted\n# DoxygenLayout.xml will be used as the name of the layout file.\n\nLAYOUT_FILE            =\n\n# The CITE_BIB_FILES tag can be used to specify one or more bib files\n# containing the references data. This must be a list of .bib files. The\n# .bib extension is automatically appended if omitted. Using this command\n# requires the bibtex tool to be installed. See also\n# http://en.wikipedia.org/wiki/BibTeX for more info. For LaTeX the style\n# of the bibliography can be controlled using LATEX_BIB_STYLE. To use this\n# feature you need bibtex and perl available in the search path.\n\nCITE_BIB_FILES         =\n\n#---------------------------------------------------------------------------\n# configuration options related to warning and progress messages\n#---------------------------------------------------------------------------\n\n# The QUIET tag can be used to turn on/off the messages that are generated\n# by doxygen. Possible values are YES and NO. If left blank NO is used.\n\nQUIET                  = NO\n\n# The WARNINGS tag can be used to turn on/off the warning messages that are\n# generated by doxygen. Possible values are YES and NO. If left blank\n# NO is used.\n\nWARNINGS               = YES\n\n# If WARN_IF_UNDOCUMENTED is set to YES, then doxygen will generate warnings\n# for undocumented members. If EXTRACT_ALL is set to YES then this flag will\n# automatically be disabled.\n\nWARN_IF_UNDOCUMENTED   = YES\n\n# If WARN_IF_DOC_ERROR is set to YES, doxygen will generate warnings for\n# potential errors in the documentation, such as not documenting some\n# parameters in a documented function, or documenting parameters that\n# don't exist or using markup commands wrongly.\n\nWARN_IF_DOC_ERROR      = YES\n\n# The WARN_NO_PARAMDOC option can be enabled to get warnings for\n# functions that are documented, but have no documentation for their parameters\n# or return value. If set to NO (the default) doxygen will only warn about\n# wrong or incomplete parameter documentation, but not about the absence of\n# documentation.\n\nWARN_NO_PARAMDOC       = NO\n\n# The WARN_FORMAT tag determines the format of the warning messages that\n# doxygen can produce. The string should contain the $file, $line, and $text\n# tags, which will be replaced by the file and line number from which the\n# warning originated and the warning text. Optionally the format may contain\n# $version, which will be replaced by the version of the file (if it could\n# be obtained via FILE_VERSION_FILTER)\n\nWARN_FORMAT            = \"$file:$line: $text\"\n\n# The WARN_LOGFILE tag can be used to specify a file to which warning\n# and error messages should be written. If left blank the output is written\n# to stderr.\n\nWARN_LOGFILE           =\n\n#---------------------------------------------------------------------------\n# configuration options related to the input files\n#---------------------------------------------------------------------------\n\n# The INPUT tag can be used to specify the files and/or directories that contain\n# documented source files. You may enter file names like \"myfile.cpp\" or\n# directories like \"/usr/src/myproject\". Separate the files or directories\n# with spaces.\n\nINPUT                  = \"../../g2o/\"\n\n# This tag can be used to specify the character encoding of the source files\n# that doxygen parses. Internally doxygen uses the UTF-8 encoding, which is\n# also the default input encoding. Doxygen uses libiconv (or the iconv built\n# into libc) for the transcoding. See http://www.gnu.org/software/libiconv for\n# the list of possible encodings.\n\nINPUT_ENCODING         = UTF-8\n\n# If the value of the INPUT tag contains directories, you can use the\n# FILE_PATTERNS tag to specify one or more wildcard pattern (like *.cpp\n# and *.h) to filter out the source-files in the directories. If left\n# blank the following patterns are tested:\n# *.c *.cc *.cxx *.cpp *.c++ *.d *.java *.ii *.ixx *.ipp *.i++ *.inl *.h *.hh\n# *.hxx *.hpp *.h++ *.idl *.odl *.cs *.php *.php3 *.inc *.m *.mm *.dox *.py\n# *.f90 *.f *.for *.vhd *.vhdl\n\nFILE_PATTERNS          =\n\n# The RECURSIVE tag can be used to turn specify whether or not subdirectories\n# should be searched for input files as well. Possible values are YES and NO.\n# If left blank NO is used.\n\nRECURSIVE              = YES\n\n# The EXCLUDE tag can be used to specify files and/or directories that should be\n# excluded from the INPUT source files. This way you can easily exclude a\n# subdirectory from a directory tree whose root is specified with the INPUT tag.\n# Note that relative paths are relative to the directory from which doxygen is\n# run.\n\nEXCLUDE                =\n\n# The EXCLUDE_SYMLINKS tag can be used to select whether or not files or\n# directories that are symbolic links (a Unix file system feature) are excluded\n# from the input.\n\nEXCLUDE_SYMLINKS       = NO\n\n# If the value of the INPUT tag contains directories, you can use the\n# EXCLUDE_PATTERNS tag to specify one or more wildcard patterns to exclude\n# certain files from those directories. Note that the wildcards are matched\n# against the file with absolute path, so to exclude all test directories\n# for example use the pattern */test/*\n\nEXCLUDE_PATTERNS       =\n\n# The EXCLUDE_SYMBOLS tag can be used to specify one or more symbol names\n# (namespaces, classes, functions, etc.) that should be excluded from the\n# output. The symbol name can be a fully qualified name, a word, or if the\n# wildcard * is used, a substring. Examples: ANamespace, AClass,\n# AClass::ANamespace, ANamespace::*Test\n\nEXCLUDE_SYMBOLS        =\n\n# The EXAMPLE_PATH tag can be used to specify one or more files or\n# directories that contain example code fragments that are included (see\n# the \\include command).\n\nEXAMPLE_PATH           =\n\n# If the value of the EXAMPLE_PATH tag contains directories, you can use the\n# EXAMPLE_PATTERNS tag to specify one or more wildcard pattern (like *.cpp\n# and *.h) to filter out the source-files in the directories. If left\n# blank all files are included.\n\nEXAMPLE_PATTERNS       =\n\n# If the EXAMPLE_RECURSIVE tag is set to YES then subdirectories will be\n# searched for input files to be used with the \\include or \\dontinclude\n# commands irrespective of the value of the RECURSIVE tag.\n# Possible values are YES and NO. If left blank NO is used.\n\nEXAMPLE_RECURSIVE      = NO\n\n# The IMAGE_PATH tag can be used to specify one or more files or\n# directories that contain image that are included in the documentation (see\n# the \\image command).\n\nIMAGE_PATH             =\n\n# The INPUT_FILTER tag can be used to specify a program that doxygen should\n# invoke to filter for each input file. Doxygen will invoke the filter program\n# by executing (via popen()) the command <filter> <input-file>, where <filter>\n# is the value of the INPUT_FILTER tag, and <input-file> is the name of an\n# input file. Doxygen will then use the output that the filter program writes\n# to standard output.\n# If FILTER_PATTERNS is specified, this tag will be\n# ignored.\n\nINPUT_FILTER           =\n\n# The FILTER_PATTERNS tag can be used to specify filters on a per file pattern\n# basis.\n# Doxygen will compare the file name with each pattern and apply the\n# filter if there is a match.\n# The filters are a list of the form:\n# pattern=filter (like *.cpp=my_cpp_filter). See INPUT_FILTER for further\n# info on how filters are used. If FILTER_PATTERNS is empty or if\n# non of the patterns match the file name, INPUT_FILTER is applied.\n\nFILTER_PATTERNS        =\n\n# If the FILTER_SOURCE_FILES tag is set to YES, the input filter (if set using\n# INPUT_FILTER) will be used to filter the input files when producing source\n# files to browse (i.e. when SOURCE_BROWSER is set to YES).\n\nFILTER_SOURCE_FILES    = NO\n\n# The FILTER_SOURCE_PATTERNS tag can be used to specify source filters per file\n# pattern. A pattern will override the setting for FILTER_PATTERN (if any)\n# and it is also possible to disable source filtering for a specific pattern\n# using *.ext= (so without naming a filter). This option only has effect when\n# FILTER_SOURCE_FILES is enabled.\n\nFILTER_SOURCE_PATTERNS =\n\n#---------------------------------------------------------------------------\n# configuration options related to source browsing\n#---------------------------------------------------------------------------\n\n# If the SOURCE_BROWSER tag is set to YES then a list of source files will\n# be generated. Documented entities will be cross-referenced with these sources.\n# Note: To get rid of all source code in the generated output, make sure also\n# VERBATIM_HEADERS is set to NO.\n\nSOURCE_BROWSER         = YES\n\n# Setting the INLINE_SOURCES tag to YES will include the body\n# of functions and classes directly in the documentation.\n\nINLINE_SOURCES         = YES\n\n# Setting the STRIP_CODE_COMMENTS tag to YES (the default) will instruct\n# doxygen to hide any special comment blocks from generated source code\n# fragments. Normal C and C++ comments will always remain visible.\n\nSTRIP_CODE_COMMENTS    = YES\n\n# If the REFERENCED_BY_RELATION tag is set to YES\n# then for each documented function all documented\n# functions referencing it will be listed.\n\nREFERENCED_BY_RELATION = YES\n\n# If the REFERENCES_RELATION tag is set to YES\n# then for each documented function all documented entities\n# called/used by that function will be listed.\n\nREFERENCES_RELATION    = YES\n\n# If the REFERENCES_LINK_SOURCE tag is set to YES (the default)\n# and SOURCE_BROWSER tag is set to YES, then the hyperlinks from\n# functions in REFERENCES_RELATION and REFERENCED_BY_RELATION lists will\n# link to the source code.\n# Otherwise they will link to the documentation.\n\nREFERENCES_LINK_SOURCE = YES\n\n# If the USE_HTAGS tag is set to YES then the references to source code\n# will point to the HTML generated by the htags(1) tool instead of doxygen\n# built-in source browser. The htags tool is part of GNU's global source\n# tagging system (see http://www.gnu.org/software/global/global.html). You\n# will need version 4.8.6 or higher.\n\nUSE_HTAGS              = NO\n\n# If the VERBATIM_HEADERS tag is set to YES (the default) then Doxygen\n# will generate a verbatim copy of the header file for each class for\n# which an include is specified. Set to NO to disable this.\n\nVERBATIM_HEADERS       = YES\n\n#---------------------------------------------------------------------------\n# configuration options related to the alphabetical class index\n#---------------------------------------------------------------------------\n\n# If the ALPHABETICAL_INDEX tag is set to YES, an alphabetical index\n# of all compounds will be generated. Enable this if the project\n# contains a lot of classes, structs, unions or interfaces.\n\nALPHABETICAL_INDEX     = YES\n\n# If the alphabetical index is enabled (see ALPHABETICAL_INDEX) then\n# the COLS_IN_ALPHA_INDEX tag can be used to specify the number of columns\n# in which this list will be split (can be a number in the range [1..20])\n\nCOLS_IN_ALPHA_INDEX    = 5\n\n# In case all classes in a project start with a common prefix, all\n# classes will be put under the same header in the alphabetical index.\n# The IGNORE_PREFIX tag can be used to specify one or more prefixes that\n# should be ignored while generating the index headers.\n\nIGNORE_PREFIX          =\n\n#---------------------------------------------------------------------------\n# configuration options related to the HTML output\n#---------------------------------------------------------------------------\n\n# If the GENERATE_HTML tag is set to YES (the default) Doxygen will\n# generate HTML output.\n\nGENERATE_HTML          = YES\n\n# The HTML_OUTPUT tag is used to specify where the HTML docs will be put.\n# If a relative path is entered the value of OUTPUT_DIRECTORY will be\n# put in front of it. If left blank `html' will be used as the default path.\n\nHTML_OUTPUT            = html\n\n# The HTML_FILE_EXTENSION tag can be used to specify the file extension for\n# each generated HTML page (for example: .htm,.php,.asp). If it is left blank\n# doxygen will generate files with .html extension.\n\nHTML_FILE_EXTENSION    = .html\n\n# The HTML_HEADER tag can be used to specify a personal HTML header for\n# each generated HTML page. If it is left blank doxygen will generate a\n# standard header. Note that when using a custom header you are responsible\n#  for the proper inclusion of any scripts and style sheets that doxygen\n# needs, which is dependent on the configuration options used.\n# It is advised to generate a default header using \"doxygen -w html\n# header.html footer.html stylesheet.css YourConfigFile\" and then modify\n# that header. Note that the header is subject to change so you typically\n# have to redo this when upgrading to a newer version of doxygen or when\n# changing the value of configuration settings such as GENERATE_TREEVIEW!\n\nHTML_HEADER            =\n\n# The HTML_FOOTER tag can be used to specify a personal HTML footer for\n# each generated HTML page. If it is left blank doxygen will generate a\n# standard footer.\n\nHTML_FOOTER            =\n\n# The HTML_STYLESHEET tag can be used to specify a user-defined cascading\n# style sheet that is used by each HTML page. It can be used to\n# fine-tune the look of the HTML output. If the tag is left blank doxygen\n# will generate a default style sheet. Note that doxygen will try to copy\n# the style sheet file to the HTML output directory, so don't put your own\n# style sheet in the HTML output directory as well, or it will be erased!\n\nHTML_STYLESHEET        =\n\n# The HTML_EXTRA_FILES tag can be used to specify one or more extra images or\n# other source files which should be copied to the HTML output directory. Note\n# that these files will be copied to the base HTML output directory. Use the\n# $relpath$ marker in the HTML_HEADER and/or HTML_FOOTER files to load these\n# files. In the HTML_STYLESHEET file, use the file name only. Also note that\n# the files will be copied as-is; there are no commands or markers available.\n\nHTML_EXTRA_FILES       =\n\n# The HTML_COLORSTYLE_HUE tag controls the color of the HTML output.\n# Doxygen will adjust the colors in the style sheet and background images\n# according to this color. Hue is specified as an angle on a colorwheel,\n# see http://en.wikipedia.org/wiki/Hue for more information.\n# For instance the value 0 represents red, 60 is yellow, 120 is green,\n# 180 is cyan, 240 is blue, 300 purple, and 360 is red again.\n# The allowed range is 0 to 359.\n\nHTML_COLORSTYLE_HUE    = 220\n\n# The HTML_COLORSTYLE_SAT tag controls the purity (or saturation) of\n# the colors in the HTML output. For a value of 0 the output will use\n# grayscales only. A value of 255 will produce the most vivid colors.\n\nHTML_COLORSTYLE_SAT    = 100\n\n# The HTML_COLORSTYLE_GAMMA tag controls the gamma correction applied to\n# the luminance component of the colors in the HTML output. Values below\n# 100 gradually make the output lighter, whereas values above 100 make\n# the output darker. The value divided by 100 is the actual gamma applied,\n# so 80 represents a gamma of 0.8, The value 220 represents a gamma of 2.2,\n# and 100 does not change the gamma.\n\nHTML_COLORSTYLE_GAMMA  = 80\n\n# If the HTML_TIMESTAMP tag is set to YES then the footer of each generated HTML\n# page will contain the date and time when the page was generated. Setting\n# this to NO can help when comparing the output of multiple runs.\n\nHTML_TIMESTAMP         = YES\n\n# If the HTML_ALIGN_MEMBERS tag is set to YES, the members of classes,\n# files or namespaces will be aligned in HTML using tables. If set to\n# NO a bullet list will be used.\n\nHTML_ALIGN_MEMBERS     = YES\n\n# If the HTML_DYNAMIC_SECTIONS tag is set to YES then the generated HTML\n# documentation will contain sections that can be hidden and shown after the\n# page has loaded. For this to work a browser that supports\n# JavaScript and DHTML is required (for instance Mozilla 1.0+, Firefox\n# Netscape 6.0+, Internet explorer 5.0+, Konqueror, or Safari).\n\nHTML_DYNAMIC_SECTIONS  = NO\n\n# If the GENERATE_DOCSET tag is set to YES, additional index files\n# will be generated that can be used as input for Apple's Xcode 3\n# integrated development environment, introduced with OSX 10.5 (Leopard).\n# To create a documentation set, doxygen will generate a Makefile in the\n# HTML output directory. Running make will produce the docset in that\n# directory and running \"make install\" will install the docset in\n# ~/Library/Developer/Shared/Documentation/DocSets so that Xcode will find\n# it at startup.\n# See http://developer.apple.com/tools/creatingdocsetswithdoxygen.html\n# for more information.\n\nGENERATE_DOCSET        = NO\n\n# When GENERATE_DOCSET tag is set to YES, this tag determines the name of the\n# feed. A documentation feed provides an umbrella under which multiple\n# documentation sets from a single provider (such as a company or product suite)\n# can be grouped.\n\nDOCSET_FEEDNAME        = \"Doxygen generated docs\"\n\n# When GENERATE_DOCSET tag is set to YES, this tag specifies a string that\n# should uniquely identify the documentation set bundle. This should be a\n# reverse domain-name style string, e.g. com.mycompany.MyDocSet. Doxygen\n# will append .docset to the name.\n\nDOCSET_BUNDLE_ID       = org.doxygen.Project\n\n# When GENERATE_PUBLISHER_ID tag specifies a string that should uniquely identify\n# the documentation publisher. This should be a reverse domain-name style\n# string, e.g. com.mycompany.MyDocSet.documentation.\n\nDOCSET_PUBLISHER_ID    = org.doxygen.Publisher\n\n# The GENERATE_PUBLISHER_NAME tag identifies the documentation publisher.\n\nDOCSET_PUBLISHER_NAME  = Publisher\n\n# If the GENERATE_HTMLHELP tag is set to YES, additional index files\n# will be generated that can be used as input for tools like the\n# Microsoft HTML help workshop to generate a compiled HTML help file (.chm)\n# of the generated HTML documentation.\n\nGENERATE_HTMLHELP      = NO\n\n# If the GENERATE_HTMLHELP tag is set to YES, the CHM_FILE tag can\n# be used to specify the file name of the resulting .chm file. You\n# can add a path in front of the file if the result should not be\n# written to the html output directory.\n\nCHM_FILE               =\n\n# If the GENERATE_HTMLHELP tag is set to YES, the HHC_LOCATION tag can\n# be used to specify the location (absolute path including file name) of\n# the HTML help compiler (hhc.exe). If non-empty doxygen will try to run\n# the HTML help compiler on the generated index.hhp.\n\nHHC_LOCATION           =\n\n# If the GENERATE_HTMLHELP tag is set to YES, the GENERATE_CHI flag\n# controls if a separate .chi index file is generated (YES) or that\n# it should be included in the master .chm file (NO).\n\nGENERATE_CHI           = NO\n\n# If the GENERATE_HTMLHELP tag is set to YES, the CHM_INDEX_ENCODING\n# is used to encode HtmlHelp index (hhk), content (hhc) and project file\n# content.\n\nCHM_INDEX_ENCODING     =\n\n# If the GENERATE_HTMLHELP tag is set to YES, the BINARY_TOC flag\n# controls whether a binary table of contents is generated (YES) or a\n# normal table of contents (NO) in the .chm file.\n\nBINARY_TOC             = NO\n\n# The TOC_EXPAND flag can be set to YES to add extra items for group members\n# to the contents of the HTML help documentation and to the tree view.\n\nTOC_EXPAND             = NO\n\n# If the GENERATE_QHP tag is set to YES and both QHP_NAMESPACE and\n# QHP_VIRTUAL_FOLDER are set, an additional index file will be generated\n# that can be used as input for Qt's qhelpgenerator to generate a\n# Qt Compressed Help (.qch) of the generated HTML documentation.\n\nGENERATE_QHP           = NO\n\n# If the QHG_LOCATION tag is specified, the QCH_FILE tag can\n# be used to specify the file name of the resulting .qch file.\n# The path specified is relative to the HTML output folder.\n\nQCH_FILE               =\n\n# The QHP_NAMESPACE tag specifies the namespace to use when generating\n# Qt Help Project output. For more information please see\n# http://doc.trolltech.com/qthelpproject.html#namespace\n\nQHP_NAMESPACE          = org.doxygen.Project\n\n# The QHP_VIRTUAL_FOLDER tag specifies the namespace to use when generating\n# Qt Help Project output. For more information please see\n# http://doc.trolltech.com/qthelpproject.html#virtual-folders\n\nQHP_VIRTUAL_FOLDER     = doc\n\n# If QHP_CUST_FILTER_NAME is set, it specifies the name of a custom filter to\n# add. For more information please see\n# http://doc.trolltech.com/qthelpproject.html#custom-filters\n\nQHP_CUST_FILTER_NAME   =\n\n# The QHP_CUST_FILT_ATTRS tag specifies the list of the attributes of the\n# custom filter to add. For more information please see\n# <a href=\"http://doc.trolltech.com/qthelpproject.html#custom-filters\">\n# Qt Help Project / Custom Filters</a>.\n\nQHP_CUST_FILTER_ATTRS  =\n\n# The QHP_SECT_FILTER_ATTRS tag specifies the list of the attributes this\n# project's\n# filter section matches.\n# <a href=\"http://doc.trolltech.com/qthelpproject.html#filter-attributes\">\n# Qt Help Project / Filter Attributes</a>.\n\nQHP_SECT_FILTER_ATTRS  =\n\n# If the GENERATE_QHP tag is set to YES, the QHG_LOCATION tag can\n# be used to specify the location of Qt's qhelpgenerator.\n# If non-empty doxygen will try to run qhelpgenerator on the generated\n# .qhp file.\n\nQHG_LOCATION           =\n\n# If the GENERATE_ECLIPSEHELP tag is set to YES, additional index files\n#  will be generated, which together with the HTML files, form an Eclipse help\n# plugin. To install this plugin and make it available under the help contents\n# menu in Eclipse, the contents of the directory containing the HTML and XML\n# files needs to be copied into the plugins directory of eclipse. The name of\n# the directory within the plugins directory should be the same as\n# the ECLIPSE_DOC_ID value. After copying Eclipse needs to be restarted before\n# the help appears.\n\nGENERATE_ECLIPSEHELP   = NO\n\n# A unique identifier for the eclipse help plugin. When installing the plugin\n# the directory name containing the HTML and XML files should also have\n# this name.\n\nECLIPSE_DOC_ID         = org.doxygen.Project\n\n# The DISABLE_INDEX tag can be used to turn on/off the condensed index (tabs)\n# at top of each HTML page. The value NO (the default) enables the index and\n# the value YES disables it. Since the tabs have the same information as the\n# navigation tree you can set this option to NO if you already set\n# GENERATE_TREEVIEW to YES.\n\nDISABLE_INDEX          = NO\n\n# The GENERATE_TREEVIEW tag is used to specify whether a tree-like index\n# structure should be generated to display hierarchical information.\n# If the tag value is set to YES, a side panel will be generated\n# containing a tree-like index structure (just like the one that\n# is generated for HTML Help). For this to work a browser that supports\n# JavaScript, DHTML, CSS and frames is required (i.e. any modern browser).\n# Windows users are probably better off using the HTML help feature.\n# Since the tree basically has the same information as the tab index you\n# could consider to set DISABLE_INDEX to NO when enabling this option.\n\nGENERATE_TREEVIEW      = NO\n\n# The ENUM_VALUES_PER_LINE tag can be used to set the number of enum values\n# (range [0,1..20]) that doxygen will group on one line in the generated HTML\n# documentation. Note that a value of 0 will completely suppress the enum\n# values from appearing in the overview section.\n\nENUM_VALUES_PER_LINE   = 4\n\n# By enabling USE_INLINE_TREES, doxygen will generate the Groups, Directories,\n# and Class Hierarchy pages using a tree view instead of an ordered list.\n\nUSE_INLINE_TREES       = NO\n\n# If the treeview is enabled (see GENERATE_TREEVIEW) then this tag can be\n# used to set the initial width (in pixels) of the frame in which the tree\n# is shown.\n\nTREEVIEW_WIDTH         = 250\n\n# When the EXT_LINKS_IN_WINDOW option is set to YES doxygen will open\n# links to external symbols imported via tag files in a separate window.\n\nEXT_LINKS_IN_WINDOW    = NO\n\n# Use this tag to change the font size of Latex formulas included\n# as images in the HTML documentation. The default is 10. Note that\n# when you change the font size after a successful doxygen run you need\n# to manually remove any form_*.png images from the HTML output directory\n# to force them to be regenerated.\n\nFORMULA_FONTSIZE       = 10\n\n# Use the FORMULA_TRANSPARENT tag to determine whether or not the images\n# generated for formulas are transparent PNGs. Transparent PNGs are\n# not supported properly for IE 6.0, but are supported on all modern browsers.\n# Note that when changing this option you need to delete any form_*.png files\n# in the HTML output before the changes have effect.\n\nFORMULA_TRANSPARENT    = YES\n\n# Enable the USE_MATHJAX option to render LaTeX formulas using MathJax\n# (see http://www.mathjax.org) which uses client side Javascript for the\n# rendering instead of using prerendered bitmaps. Use this if you do not\n# have LaTeX installed or if you want to formulas look prettier in the HTML\n# output. When enabled you also need to install MathJax separately and\n# configure the path to it using the MATHJAX_RELPATH option.\n\nUSE_MATHJAX            = NO\n\n# When MathJax is enabled you need to specify the location relative to the\n# HTML output directory using the MATHJAX_RELPATH option. The destination\n# directory should contain the MathJax.js script. For instance, if the mathjax\n# directory is located at the same level as the HTML output directory, then\n# MATHJAX_RELPATH should be ../mathjax. The default value points to the\n# mathjax.org site, so you can quickly see the result without installing\n# MathJax, but it is strongly recommended to install a local copy of MathJax\n# before deployment.\n\nMATHJAX_RELPATH        = http://www.mathjax.org/mathjax\n\n# The MATHJAX_EXTENSIONS tag can be used to specify one or MathJax extension\n# names that should be enabled during MathJax rendering.\n\nMATHJAX_EXTENSIONS     =\n\n# When the SEARCHENGINE tag is enabled doxygen will generate a search box\n# for the HTML output. The underlying search engine uses javascript\n# and DHTML and should work on any modern browser. Note that when using\n# HTML help (GENERATE_HTMLHELP), Qt help (GENERATE_QHP), or docsets\n# (GENERATE_DOCSET) there is already a search function so this one should\n# typically be disabled. For large projects the javascript based search engine\n# can be slow, then enabling SERVER_BASED_SEARCH may provide a better solution.\n\nSEARCHENGINE           = YES\n\n# When the SERVER_BASED_SEARCH tag is enabled the search engine will be\n# implemented using a PHP enabled web server instead of at the web client\n# using Javascript. Doxygen will generate the search PHP script and index\n# file to put on the web server. The advantage of the server\n# based approach is that it scales better to large projects and allows\n# full text search. The disadvantages are that it is more difficult to setup\n# and does not have live searching capabilities.\n\nSERVER_BASED_SEARCH    = NO\n\n#---------------------------------------------------------------------------\n# configuration options related to the LaTeX output\n#---------------------------------------------------------------------------\n\n# If the GENERATE_LATEX tag is set to YES (the default) Doxygen will\n# generate Latex output.\n\nGENERATE_LATEX         = YES\n\n# The LATEX_OUTPUT tag is used to specify where the LaTeX docs will be put.\n# If a relative path is entered the value of OUTPUT_DIRECTORY will be\n# put in front of it. If left blank `latex' will be used as the default path.\n\nLATEX_OUTPUT           = YES\n\n# The LATEX_CMD_NAME tag can be used to specify the LaTeX command name to be\n# invoked. If left blank `latex' will be used as the default command name.\n# Note that when enabling USE_PDFLATEX this option is only used for\n# generating bitmaps for formulas in the HTML output, but not in the\n# Makefile that is written to the output directory.\n\nLATEX_CMD_NAME         = latex\n\n# The MAKEINDEX_CMD_NAME tag can be used to specify the command name to\n# generate index for LaTeX. If left blank `makeindex' will be used as the\n# default command name.\n\nMAKEINDEX_CMD_NAME     = makeindex\n\n# If the COMPACT_LATEX tag is set to YES Doxygen generates more compact\n# LaTeX documents. This may be useful for small projects and may help to\n# save some trees in general.\n\nCOMPACT_LATEX          = NO\n\n# The PAPER_TYPE tag can be used to set the paper type that is used\n# by the printer. Possible values are: a4, letter, legal and\n# executive. If left blank a4wide will be used.\n\nPAPER_TYPE             = a4\n\n# The EXTRA_PACKAGES tag can be to specify one or more names of LaTeX\n# packages that should be included in the LaTeX output.\n\nEXTRA_PACKAGES         =\n\n# The LATEX_HEADER tag can be used to specify a personal LaTeX header for\n# the generated latex document. The header should contain everything until\n# the first chapter. If it is left blank doxygen will generate a\n# standard header. Notice: only use this tag if you know what you are doing!\n\nLATEX_HEADER           =\n\n# The LATEX_FOOTER tag can be used to specify a personal LaTeX footer for\n# the generated latex document. The footer should contain everything after\n# the last chapter. If it is left blank doxygen will generate a\n# standard footer. Notice: only use this tag if you know what you are doing!\n\nLATEX_FOOTER           =\n\n# If the PDF_HYPERLINKS tag is set to YES, the LaTeX that is generated\n# is prepared for conversion to pdf (using ps2pdf). The pdf file will\n# contain links (just like the HTML output) instead of page references\n# This makes the output suitable for online browsing using a pdf viewer.\n\nPDF_HYPERLINKS         = YES\n\n# If the USE_PDFLATEX tag is set to YES, pdflatex will be used instead of\n# plain latex in the generated Makefile. Set this option to YES to get a\n# higher quality PDF documentation.\n\nUSE_PDFLATEX           = YES\n\n# If the LATEX_BATCHMODE tag is set to YES, doxygen will add the \\\\batchmode.\n# command to the generated LaTeX files. This will instruct LaTeX to keep\n# running if errors occur, instead of asking the user for help.\n# This option is also used when generating formulas in HTML.\n\nLATEX_BATCHMODE        = NO\n\n# If LATEX_HIDE_INDICES is set to YES then doxygen will not\n# include the index chapters (such as File Index, Compound Index, etc.)\n# in the output.\n\nLATEX_HIDE_INDICES     = NO\n\n# If LATEX_SOURCE_CODE is set to YES then doxygen will include\n# source code with syntax highlighting in the LaTeX output.\n# Note that which sources are shown also depends on other settings\n# such as SOURCE_BROWSER.\n\nLATEX_SOURCE_CODE      = NO\n\n# The LATEX_BIB_STYLE tag can be used to specify the style to use for the\n# bibliography, e.g. plainnat, or ieeetr. The default style is \"plain\". See\n# http://en.wikipedia.org/wiki/BibTeX for more info.\n\nLATEX_BIB_STYLE        = plain\n\n#---------------------------------------------------------------------------\n# configuration options related to the RTF output\n#---------------------------------------------------------------------------\n\n# If the GENERATE_RTF tag is set to YES Doxygen will generate RTF output\n# The RTF output is optimized for Word 97 and may not look very pretty with\n# other RTF readers or editors.\n\nGENERATE_RTF           = NO\n\n# The RTF_OUTPUT tag is used to specify where the RTF docs will be put.\n# If a relative path is entered the value of OUTPUT_DIRECTORY will be\n# put in front of it. If left blank `rtf' will be used as the default path.\n\nRTF_OUTPUT             = rtf\n\n# If the COMPACT_RTF tag is set to YES Doxygen generates more compact\n# RTF documents. This may be useful for small projects and may help to\n# save some trees in general.\n\nCOMPACT_RTF            = NO\n\n# If the RTF_HYPERLINKS tag is set to YES, the RTF that is generated\n# will contain hyperlink fields. The RTF file will\n# contain links (just like the HTML output) instead of page references.\n# This makes the output suitable for online browsing using WORD or other\n# programs which support those fields.\n# Note: wordpad (write) and others do not support links.\n\nRTF_HYPERLINKS         = NO\n\n# Load style sheet definitions from file. Syntax is similar to doxygen's\n# config file, i.e. a series of assignments. You only have to provide\n# replacements, missing definitions are set to their default value.\n\nRTF_STYLESHEET_FILE    =\n\n# Set optional variables used in the generation of an rtf document.\n# Syntax is similar to doxygen's config file.\n\nRTF_EXTENSIONS_FILE    =\n\n#---------------------------------------------------------------------------\n# configuration options related to the man page output\n#---------------------------------------------------------------------------\n\n# If the GENERATE_MAN tag is set to YES (the default) Doxygen will\n# generate man pages\n\nGENERATE_MAN           = NO\n\n# The MAN_OUTPUT tag is used to specify where the man pages will be put.\n# If a relative path is entered the value of OUTPUT_DIRECTORY will be\n# put in front of it. If left blank `man' will be used as the default path.\n\nMAN_OUTPUT             = man\n\n# The MAN_EXTENSION tag determines the extension that is added to\n# the generated man pages (default is the subroutine's section .3)\n\nMAN_EXTENSION          = .3\n\n# If the MAN_LINKS tag is set to YES and Doxygen generates man output,\n# then it will generate one additional man file for each entity\n# documented in the real man page(s). These additional files\n# only source the real man page, but without them the man command\n# would be unable to find the correct page. The default is NO.\n\nMAN_LINKS              = NO\n\n#---------------------------------------------------------------------------\n# configuration options related to the XML output\n#---------------------------------------------------------------------------\n\n# If the GENERATE_XML tag is set to YES Doxygen will\n# generate an XML file that captures the structure of\n# the code including all documentation.\n\nGENERATE_XML           = NO\n\n# The XML_OUTPUT tag is used to specify where the XML pages will be put.\n# If a relative path is entered the value of OUTPUT_DIRECTORY will be\n# put in front of it. If left blank `xml' will be used as the default path.\n\nXML_OUTPUT             = xml\n\n# The XML_SCHEMA tag can be used to specify an XML schema,\n# which can be used by a validating XML parser to check the\n# syntax of the XML files.\n\nXML_SCHEMA             =\n\n# The XML_DTD tag can be used to specify an XML DTD,\n# which can be used by a validating XML parser to check the\n# syntax of the XML files.\n\nXML_DTD                =\n\n# If the XML_PROGRAMLISTING tag is set to YES Doxygen will\n# dump the program listings (including syntax highlighting\n# and cross-referencing information) to the XML output. Note that\n# enabling this will significantly increase the size of the XML output.\n\nXML_PROGRAMLISTING     = YES\n\n#---------------------------------------------------------------------------\n# configuration options for the AutoGen Definitions output\n#---------------------------------------------------------------------------\n\n# If the GENERATE_AUTOGEN_DEF tag is set to YES Doxygen will\n# generate an AutoGen Definitions (see autogen.sf.net) file\n# that captures the structure of the code including all\n# documentation. Note that this feature is still experimental\n# and incomplete at the moment.\n\nGENERATE_AUTOGEN_DEF   = NO\n\n#---------------------------------------------------------------------------\n# configuration options related to the Perl module output\n#---------------------------------------------------------------------------\n\n# If the GENERATE_PERLMOD tag is set to YES Doxygen will\n# generate a Perl module file that captures the structure of\n# the code including all documentation. Note that this\n# feature is still experimental and incomplete at the\n# moment.\n\nGENERATE_PERLMOD       = NO\n\n# If the PERLMOD_LATEX tag is set to YES Doxygen will generate\n# the necessary Makefile rules, Perl scripts and LaTeX code to be able\n# to generate PDF and DVI output from the Perl module output.\n\nPERLMOD_LATEX          = NO\n\n# If the PERLMOD_PRETTY tag is set to YES the Perl module output will be\n# nicely formatted so it can be parsed by a human reader.\n# This is useful\n# if you want to understand what is going on.\n# On the other hand, if this\n# tag is set to NO the size of the Perl module output will be much smaller\n# and Perl will parse it just the same.\n\nPERLMOD_PRETTY         = YES\n\n# The names of the make variables in the generated doxyrules.make file\n# are prefixed with the string contained in PERLMOD_MAKEVAR_PREFIX.\n# This is useful so different doxyrules.make files included by the same\n# Makefile don't overwrite each other's variables.\n\nPERLMOD_MAKEVAR_PREFIX =\n\n#---------------------------------------------------------------------------\n# Configuration options related to the preprocessor\n#---------------------------------------------------------------------------\n\n# If the ENABLE_PREPROCESSING tag is set to YES (the default) Doxygen will\n# evaluate all C-preprocessor directives found in the sources and include\n# files.\n\nENABLE_PREPROCESSING   = YES\n\n# If the MACRO_EXPANSION tag is set to YES Doxygen will expand all macro\n# names in the source code. If set to NO (the default) only conditional\n# compilation will be performed. Macro expansion can be done in a controlled\n# way by setting EXPAND_ONLY_PREDEF to YES.\n\nMACRO_EXPANSION        = NO\n\n# If the EXPAND_ONLY_PREDEF and MACRO_EXPANSION tags are both set to YES\n# then the macro expansion is limited to the macros specified with the\n# PREDEFINED and EXPAND_AS_DEFINED tags.\n\nEXPAND_ONLY_PREDEF     = NO\n\n# If the SEARCH_INCLUDES tag is set to YES (the default) the includes files\n# pointed to by INCLUDE_PATH will be searched when a #include is found.\n\nSEARCH_INCLUDES        = YES\n\n# The INCLUDE_PATH tag can be used to specify one or more directories that\n# contain include files that are not input files but should be processed by\n# the preprocessor.\n\nINCLUDE_PATH           =\n\n# You can use the INCLUDE_FILE_PATTERNS tag to specify one or more wildcard\n# patterns (like *.h and *.hpp) to filter out the header-files in the\n# directories. If left blank, the patterns specified with FILE_PATTERNS will\n# be used.\n\nINCLUDE_FILE_PATTERNS  =\n\n# The PREDEFINED tag can be used to specify one or more macro names that\n# are defined before the preprocessor is started (similar to the -D option of\n# gcc). The argument of the tag is a list of macros of the form: name\n# or name=definition (no spaces). If the definition and the = are\n# omitted =1 is assumed. To prevent a macro definition from being\n# undefined via #undef or recursively expanded use the := operator\n# instead of the = operator.\n\nPREDEFINED             =\n\n# If the MACRO_EXPANSION and EXPAND_ONLY_PREDEF tags are set to YES then\n# this tag can be used to specify a list of macro names that should be expanded.\n# The macro definition that is found in the sources will be used.\n# Use the PREDEFINED tag if you want to use a different macro definition that\n# overrules the definition found in the source code.\n\nEXPAND_AS_DEFINED      =\n\n# If the SKIP_FUNCTION_MACROS tag is set to YES (the default) then\n# doxygen's preprocessor will remove all references to function-like macros\n# that are alone on a line, have an all uppercase name, and do not end with a\n# semicolon, because these will confuse the parser if not removed.\n\nSKIP_FUNCTION_MACROS   = YES\n\n#---------------------------------------------------------------------------\n# Configuration::additions related to external references\n#---------------------------------------------------------------------------\n\n# The TAGFILES option can be used to specify one or more tagfiles.\n# Optionally an initial location of the external documentation\n# can be added for each tagfile. The format of a tag file without\n# this location is as follows:\n#\n# TAGFILES = file1 file2 ...\n# Adding location for the tag files is done as follows:\n#\n# TAGFILES = file1=loc1 \"file2 = loc2\" ...\n# where \"loc1\" and \"loc2\" can be relative or absolute paths or\n# URLs. If a location is present for each tag, the installdox tool\n# does not have to be run to correct the links.\n# Note that each tag file must have a unique name\n# (where the name does NOT include the path)\n# If a tag file is not located in the directory in which doxygen\n# is run, you must also specify the path to the tagfile here.\n\nTAGFILES               =\n\n# When a file name is specified after GENERATE_TAGFILE, doxygen will create\n# a tag file that is based on the input files it reads.\n\nGENERATE_TAGFILE       =\n\n# If the ALLEXTERNALS tag is set to YES all external classes will be listed\n# in the class index. If set to NO only the inherited external classes\n# will be listed.\n\nALLEXTERNALS           = NO\n\n# If the EXTERNAL_GROUPS tag is set to YES all external groups will be listed\n# in the modules index. If set to NO, only the current project's groups will\n# be listed.\n\nEXTERNAL_GROUPS        = YES\n\n# The PERL_PATH should be the absolute path and name of the perl script\n# interpreter (i.e. the result of `which perl').\n\nPERL_PATH              = /usr/bin/perl\n\n#---------------------------------------------------------------------------\n# Configuration options related to the dot tool\n#---------------------------------------------------------------------------\n\n# If the CLASS_DIAGRAMS tag is set to YES (the default) Doxygen will\n# generate a inheritance diagram (in HTML, RTF and LaTeX) for classes with base\n# or super classes. Setting the tag to NO turns the diagrams off. Note that\n# this option also works with HAVE_DOT disabled, but it is recommended to\n# install and use dot, since it yields more powerful graphs.\n\nCLASS_DIAGRAMS         = YES\n\n# You can define message sequence charts within doxygen comments using the \\msc\n# command. Doxygen will then run the mscgen tool (see\n# http://www.mcternan.me.uk/mscgen/) to produce the chart and insert it in the\n# documentation. The MSCGEN_PATH tag allows you to specify the directory where\n# the mscgen tool resides. If left empty the tool is assumed to be found in the\n# default search path.\n\nMSCGEN_PATH            =\n\n# If set to YES, the inheritance and collaboration graphs will hide\n# inheritance and usage relations if the target is undocumented\n# or is not a class.\n\nHIDE_UNDOC_RELATIONS   = YES\n\n# If you set the HAVE_DOT tag to YES then doxygen will assume the dot tool is\n# available from the path. This tool is part of Graphviz, a graph visualization\n# toolkit from AT&T and Lucent Bell Labs. The other options in this section\n# have no effect if this option is set to NO (the default)\n\nHAVE_DOT               = YES\n\n# The DOT_NUM_THREADS specifies the number of dot invocations doxygen is\n# allowed to run in parallel. When set to 0 (the default) doxygen will\n# base this on the number of processors available in the system. You can set it\n# explicitly to a value larger than 0 to get control over the balance\n# between CPU load and processing speed.\n\nDOT_NUM_THREADS        = 0\n\n# By default doxygen will use the Helvetica font for all dot files that\n# doxygen generates. When you want a differently looking font you can specify\n# the font name using DOT_FONTNAME. You need to make sure dot is able to find\n# the font, which can be done by putting it in a standard location or by setting\n# the DOTFONTPATH environment variable or by setting DOT_FONTPATH to the\n# directory containing the font.\n\nDOT_FONTNAME           = Helvetica\n\n# The DOT_FONTSIZE tag can be used to set the size of the font of dot graphs.\n# The default size is 10pt.\n\nDOT_FONTSIZE           = 10\n\n# By default doxygen will tell dot to use the Helvetica font.\n# If you specify a different font using DOT_FONTNAME you can use DOT_FONTPATH to\n# set the path where dot can find it.\n\nDOT_FONTPATH           =\n\n# If the CLASS_GRAPH and HAVE_DOT tags are set to YES then doxygen\n# will generate a graph for each documented class showing the direct and\n# indirect inheritance relations. Setting this tag to YES will force the\n# CLASS_DIAGRAMS tag to NO.\n\nCLASS_GRAPH            = YES\n\n# If the COLLABORATION_GRAPH and HAVE_DOT tags are set to YES then doxygen\n# will generate a graph for each documented class showing the direct and\n# indirect implementation dependencies (inheritance, containment, and\n# class references variables) of the class with other documented classes.\n\nCOLLABORATION_GRAPH    = YES\n\n# If the GROUP_GRAPHS and HAVE_DOT tags are set to YES then doxygen\n# will generate a graph for groups, showing the direct groups dependencies\n\nGROUP_GRAPHS           = YES\n\n# If the UML_LOOK tag is set to YES doxygen will generate inheritance and\n# collaboration diagrams in a style similar to the OMG's Unified Modeling\n# Language.\n\nUML_LOOK               = NO\n\n# If set to YES, the inheritance and collaboration graphs will show the\n# relations between templates and their instances.\n\nTEMPLATE_RELATIONS     = NO\n\n# If the ENABLE_PREPROCESSING, SEARCH_INCLUDES, INCLUDE_GRAPH, and HAVE_DOT\n# tags are set to YES then doxygen will generate a graph for each documented\n# file showing the direct and indirect include dependencies of the file with\n# other documented files.\n\nINCLUDE_GRAPH          = YES\n\n# If the ENABLE_PREPROCESSING, SEARCH_INCLUDES, INCLUDED_BY_GRAPH, and\n# HAVE_DOT tags are set to YES then doxygen will generate a graph for each\n# documented header file showing the documented files that directly or\n# indirectly include this file.\n\nINCLUDED_BY_GRAPH      = YES\n\n# If the CALL_GRAPH and HAVE_DOT options are set to YES then\n# doxygen will generate a call dependency graph for every global function\n# or class method. Note that enabling this option will significantly increase\n# the time of a run. So in most cases it will be better to enable call graphs\n# for selected functions only using the \\callgraph command.\n\nCALL_GRAPH             = NO\n\n# If the CALLER_GRAPH and HAVE_DOT tags are set to YES then\n# doxygen will generate a caller dependency graph for every global function\n# or class method. Note that enabling this option will significantly increase\n# the time of a run. So in most cases it will be better to enable caller\n# graphs for selected functions only using the \\callergraph command.\n\nCALLER_GRAPH           = NO\n\n# If the GRAPHICAL_HIERARCHY and HAVE_DOT tags are set to YES then doxygen\n# will generate a graphical hierarchy of all classes instead of a textual one.\n\nGRAPHICAL_HIERARCHY    = YES\n\n# If the DIRECTORY_GRAPH, SHOW_DIRECTORIES and HAVE_DOT tags are set to YES\n# then doxygen will show the dependencies a directory has on other directories\n# in a graphical way. The dependency relations are determined by the #include\n# relations between the files in the directories.\n\nDIRECTORY_GRAPH        = YES\n\n# The DOT_IMAGE_FORMAT tag can be used to set the image format of the images\n# generated by dot. Possible values are svg, png, jpg, or gif.\n# If left blank png will be used. If you choose svg you need to set\n# HTML_FILE_EXTENSION to xhtml in order to make the SVG files\n# visible in IE 9+ (other browsers do not have this requirement).\n\nDOT_IMAGE_FORMAT       = png\n\n# If DOT_IMAGE_FORMAT is set to svg, then this option can be set to YES to\n# enable generation of interactive SVG images that allow zooming and panning.\n# Note that this requires a modern browser other than Internet Explorer.\n# Tested and working are Firefox, Chrome, Safari, and Opera. For IE 9+ you\n# need to set HTML_FILE_EXTENSION to xhtml in order to make the SVG files\n# visible. Older versions of IE do not have SVG support.\n\nINTERACTIVE_SVG        = NO\n\n# The tag DOT_PATH can be used to specify the path where the dot tool can be\n# found. If left blank, it is assumed the dot tool can be found in the path.\n\nDOT_PATH               =\n\n# The DOTFILE_DIRS tag can be used to specify one or more directories that\n# contain dot files that are included in the documentation (see the\n# \\dotfile command).\n\nDOTFILE_DIRS           =\n\n# The MSCFILE_DIRS tag can be used to specify one or more directories that\n# contain msc files that are included in the documentation (see the\n# \\mscfile command).\n\nMSCFILE_DIRS           =\n\n# The DOT_GRAPH_MAX_NODES tag can be used to set the maximum number of\n# nodes that will be shown in the graph. If the number of nodes in a graph\n# becomes larger than this value, doxygen will truncate the graph, which is\n# visualized by representing a node as a red box. Note that doxygen if the\n# number of direct children of the root node in a graph is already larger than\n# DOT_GRAPH_MAX_NODES then the graph will not be shown at all. Also note\n# that the size of a graph can be further restricted by MAX_DOT_GRAPH_DEPTH.\n\nDOT_GRAPH_MAX_NODES    = 50\n\n# The MAX_DOT_GRAPH_DEPTH tag can be used to set the maximum depth of the\n# graphs generated by dot. A depth value of 3 means that only nodes reachable\n# from the root by following a path via at most 3 edges will be shown. Nodes\n# that lay further from the root node will be omitted. Note that setting this\n# option to 1 or 2 may greatly reduce the computation time needed for large\n# code bases. Also note that the size of a graph can be further restricted by\n# DOT_GRAPH_MAX_NODES. Using a depth of 0 means no depth restriction.\n\nMAX_DOT_GRAPH_DEPTH    = 0\n\n# Set the DOT_TRANSPARENT tag to YES to generate images with a transparent\n# background. This is disabled by default, because dot on Windows does not\n# seem to support this out of the box. Warning: Depending on the platform used,\n# enabling this option may lead to badly anti-aliased labels on the edges of\n# a graph (i.e. they become hard to read).\n\nDOT_TRANSPARENT        = NO\n\n# Set the DOT_MULTI_TARGETS tag to YES allow dot to generate multiple output\n# files in one run (i.e. multiple -o and -T options on the command line). This\n# makes dot run faster, but since only newer versions of dot (>1.8.10)\n# support this, this feature is disabled by default.\n\nDOT_MULTI_TARGETS      = YES\n\n# If the GENERATE_LEGEND tag is set to YES (the default) Doxygen will\n# generate a legend page explaining the meaning of the various boxes and\n# arrows in the dot generated graphs.\n\nGENERATE_LEGEND        = YES\n\n# If the DOT_CLEANUP tag is set to YES (the default) Doxygen will\n# remove the intermediate dot files that are used to generate\n# the various graphs.\n\nDOT_CLEANUP            = YES\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/doc/doxygen/readme.txt",
    "content": "run the following in the current folder\n\ndoxygen doxy.config\n\nassumes that dot tool is installed and available from path\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/doc/g2o.tex",
    "content": "\\documentclass[a4paper]{article}\n\\usepackage{graphicx}\n\\usepackage{fullpage}\n\\usepackage{graphicx} % for pdf, bitmapped graphics files\n\\usepackage{amsmath} % assumes amsmath package installed\n\\usepackage{amssymb}  % assumes amsmath package installed\\ref\n\\usepackage{psfrag}\n\\usepackage{algorithmic}\n\\usepackage{algorithm}\n\\usepackage{color}\n\\usepackage{xcolor}\n\\usepackage{listings}\n\\begin{document}\n\n\\lstset{\nlanguage=C++,\ncaptionpos=b,\ntabsize=2,\nkeywordstyle=\\color{blue},\ncommentstyle=\\color{green},\nstringstyle=\\color{red},\nbreaklines=true,\nshowstringspaces=false,\nframe=shadowbox,\nrulesepcolor=\\color{gray},\nbasicstyle=\\footnotesize%\n}\n\n\n\\newcommand{\\gopt}{g\\ensuremath{^2}o}\n\\newcommand{\\defeq}{\\stackrel{\\text{def.}}{=}}\n\\newcommand{\\gcomment}[1]{\\textcolor{red}{\\textbf{Giorgio:}~\\emph{#1}}}\n\\newcommand{\\rcomment}[1]{\\textcolor{red}{\\textbf{Rainer:}~\\emph{#1}}}\n\n\\def\\secref#1{Section~\\ref{#1}}\n\\def\\figref#1{Figure~\\ref{#1}}\n\\def\\tabref#1{Table~\\ref{#1}}\n\\def\\eqref#1{Eq.~\\ref{#1}}\n\n\\newcommand{\\Dom}{\\mathtt{Dom}}\n\\newcommand{\\bZero}{\\mathbf{0}}\n\\newcommand{\\bb}{\\mathbf{b}}\n\\newcommand{\\bc}{\\mathbf{c}}\n\\newcommand{\\bh}{\\mathbf{h}}\n\\newcommand{\\bH}{\\mathbf{H}}\n\\newcommand{\\bA}{\\mathbf{A}}\n\\newcommand{\\bM}{\\mathbf{M}}\n\\newcommand{\\bF}{\\mathbf{F}}\n\\newcommand{\\bG}{\\mathbf{G}}\n\\newcommand{\\bI}{\\mathbf{I}}\n\\newcommand{\\bB}{\\mathbf{B}}\n\\newcommand{\\bR}{\\mathbf{R}}\n\\newcommand{\\bp}{\\mathbf{p}}\n\\newcommand{\\bq}{\\mathbf{q}}\n\\newcommand{\\bqTilde}{\\mathbf{\\tilde q}}\n\\newcommand{\\ec}{\\mathbf{e}}\n\\newcommand{\\be}{\\mathbf{e}}\n\\newcommand{\\br}{\\mathbf{r}}\n\\newcommand{\\bx}{\\mathbf{x}}\n\\newcommand\\bbx{\\breve{\\bx}}\n\\newcommand{\\bu}{\\mathbf{u}}\n\\newcommand{\\bz}{\\mathbf{z}}\n\\newcommand{\\bt}{\\mathbf{t}}\n\\newcommand{\\bDeltax}{\\mathbf{\\Delta x}}\n\\newcommand{\\bDeltaAlpha}{\\mathbf{\\Delta \\alpha}}\n\\newcommand{\\bDeltaAlphaTilde}{\\mathbf{\\Delta\\tilde\\alpha}}\n\\newcommand{\\bTDeltax}{\\mathbf{\\Delta \\tilde x}}\n\\newcommand{\\bDelta}{\\mathbf{\\Delta}}\n\\newcommand{\\balpha}{\\mathbf{\\alpha}}\n\\newcommand{\\bOmega}{\\mathbf{\\Omega}}\n\\newcommand{\\bSigma}{\\mathbf{\\Sigma}}\n\\newcommand{\\bJ}{\\mathbf{J}}\n\\newcommand{\\diff}{\\partial}\n\\def\\argmax{\\mathop{\\rm argmax}}\n\\def\\argmin{\\mathop{\\rm argmin}}\n\n\\newcommand{\\Rstar}{{\\cal R} }\n\\newcommand{\\Rx}{R}\n\\newcommand{\\tx}{t}\n\n\\newcommand{\\angleOf}{\\mathbf{angleOf}}\n\\newcommand{\\axisOf}{\\mathbf{axisOf}}\n\\newcommand{\\slerp}{\\mathbf{slerp}}\n\n\\title{\\gopt: A general Framework for (Hyper) Graph Optimization}\n\\author{Giorgio Grisetti, Rainer K\\\"ummerle, Hauke Strasdat, Kurt Konolige\\\\\n\temail: \\texttt{\\{grisetti,kuemmerl\\}@informatik.uni-freiburg.de}\\\\\n        \\texttt{strasdat@gmail.com konolige@willowgarage.com}\n}\n\\maketitle\n\nIn this document we describe a C++ framework for performing the\noptimization of nonlinear least squares problems that can be embedded\nas a graph or in a hyper-graph. A hyper-graph is an extension of a\ngraph where an edge can connect multiple nodes and not only two.\nSeveral problems in robotics and in computer vision require to find\nthe optimum of an error function with respect of a set of parameters.\nExamples include, popular applications like SLAM and Bundle\nadjustment.\n\nIn the literature, many approaches have been proposed to address this\nclass of problems. The naive implementation of standard methods, like\nLevenberg-Marquardt or Gauss-Newton can lead to acceptable results for\nmost applications, when the correct parameterization is\nchosen. However, to achieve the maximum performances substantial\nefforts might be required.\n\n\\gopt\\ stands for General (Hyper) Graph Optimization. The purposes of\nthis framework are the following:\n\\begin{itemize}\n\\item To provide an easy-to-extend and easy-to-use general library for\n  graph optimization that can be easily applied to different problems,\n\\item To provide people who want to understand SLAM or BA with an\n  easy-to-read implementation that focuses on the relevant details of\n  the problem specification.\n\\item Achieve state-of-the-art performances,\n  while being as general as possible.\n\\end{itemize}\n\nIn the remainder of this document we will first characterize the\n(hyper) graph-embeddable problems, and we will give an introduction to\ntheir solution via the popular Levenberg-Marquardt or Gauss-Newton\nalgorithms implemented in this library.  Subsequently, we will\ndescribe the high-level behavior of the library, and the basic\nstructures.  Finally, we will introduce how to implement 2D SLAM as a\nsimple example.\\\\\n\\vspace{.5cm}\\\\\n\\textbf{This document is not a replacement for the\n  in-line documentation.  Instead, it is a digest to help the\n  user/reader to read/browse and extend the code.}\n\n  \\vspace{.5cm}\n\\noindent Please cite this when using \\gopt:\\\\\nR. K\\\"ummerle, G. Grisetti, H. Strasdat, K. Konolige, and W. Burgard.\ng2o: A General Framework for Graph Optimization.\nIn Proc. of the IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation (ICRA). Shanghai, China, May 2011.\n\n\\section{(Hyper)Graph-Embeddable Optimization Problems}\nA least squares minimization problem can be described by the following equation:\n\\begin{eqnarray}\n\\bF(\\bx)&=& \\sum_{k \\in\\mathcal{C}}\n\\underbrace{\\be_k(\\bx_k, \\bz_{k})^T \\bOmega_{k} \\be_k(\\bx_k, \\bz_{k})}_{\\bF_{k}}\n\\label{eq:sumOfFactors}\\\\\n\\bx^*&=&\\argmin_{\\bx} \\bF(\\bx).\n\\label{eq:toMinimize}\n\\end{eqnarray}\nHere\n\\begin{itemize}\n  \\item  $\\bx=(\\bx_1^T,\\;\\ldots\\;,\\bx_n^T)^T$ is a vector of\n    parameters, where each $\\bx_i$ represents a generic parameter block.\n  \\item $\\bx_k=(\\bx_{k_1}^T,\\;\\ldots\\;,\\bx_{k_q}^T)^T \\subset\n    (\\bx_1^T,\\;\\ldots\\;,\\bx_n^T)^T$ is the subset of the parameters\n    involved in the $k^\\mathrm{th}$ constraint.\n  \\item $\\bz_{k}$ and $\\bOmega_{k}$ represent\n    respectively the mean and the information matrix of a constraint\n    relating the parameters in $\\bx_k$.\n  \\item $\\be_k(\\bx_k \\bz_{k})$ is a vector error function\n    that measures how well the parameter blocks in $\\bx_k$ satisfy the\n    constraint $\\bz_{k}$. It is $\\bZero$ when $\\bx_k$ and $\\bx_j$\n    perfectly match the constraint.  As an example, if one has a\n    measurement function $\\hat \\bz_k = \\bh_k(\\bx_k)$ that generates a\n    synthetic measurement $\\hat \\bz_k$ given an actual configuration\n    of the nodes in $\\bx_k$.  A straightforward error function would\n    then be $\\be(\\bx_k, \\bz_{k}) = \\bh_k(\\bx_k) - \\bz_k$.\n\\end{itemize}\nFor simplicity of notation, in the rest of this paper we will encode\nthe measurement in the indices of the error function:\n\\begin{equation}\n\\be_k(\\bx_k, \\bz_{k}) \\; \\defeq \\; \\be_{k}(\\bx_k) \\; \\defeq \\; \\be_{k}(\\bx).\n\\end{equation}\nNote that each parameter block and each error\nfunction can span over a different space.  A problem in this form can\nbe effectively represented by a directed hyper-graph. A node $i$ of\nthe graph represents the parameter block $\\bx_i \\in \\bx_k$ and an\nhyper-edge among the nodes $\\bx_{i} \\in \\bx_k $ represents a\nconstraint involving all nodes in $\\bx_k$. In case the hyper edges\nhave size 2, the hyper-graph becomes an ordinary graph.\nFigure~\\ref{fig:graph-example} shows an\nexample of mapping between a hyper-graph and an objective function.\n\n\\begin{figure}\n\\centering\n\\psfrag{p0}{$\\bp_0$}\n\\psfrag{p1}{$\\bp_1$}\n\\psfrag{p2}{$\\bp_2$}\n\\psfrag{pi}{$\\bp_i$}\n\\psfrag{pj}{$\\bp_j$}\n\\psfrag{pim1}{$\\bp_{i-1}$}\n\\psfrag{z2i}{$\\bz_{2i}$}\n\\psfrag{K}{$\\mathbf{K}$}\n\\psfrag{zij}{$\\bz_{ij}$}\n\\psfrag{u0}{$\\bu_{0}$}\n\\psfrag{u1}{$\\bu_{1}$}\n\\psfrag{ui1}{$\\bu_{i-1}$}\n\\includegraphics{pics/hgraph.pdf}\n\\caption{This example illustrates how to represent an objective\n  function by a hyper-graph. Here we illustrate a portion of a small\n  SLAM problem~\\cite{konolige10iros}. In this example we assume that\n  where the measurement functions are governed by some unknown\n  calibration parameters $\\mathbf{K}$. The robot poses are represented\n  by the variables $\\bp_{1:n}$. These variables are connected by\n  constraints $\\bz_{ij}$ depicted by the square boxes. The constraints\n  arise, for instance, by matching nearby laser scans \\emph{in the\n    laser reference frame}. The relation between a laser match and a\n  robot pose, however, depends on the position of the sensor on the\n  robot, which is modeled by the calibration parameters\n  $\\mathbf{K}$. Conversely, subsequent robot poses are connected by\n  binary constraints $\\bu_{k}$ arising from odometry\n  measurements. These measurements are made in the frame of the robot\n  mobile base.}\n\\label{fig:graph-example}\n\\end{figure}\n\n\\section{Least Squares Optimization}\nIf a good initial guess $\\breve{\\bx}$ of the parameters is known, a\nnumerical solution of \\eqref{eq:toMinimize} can be obtained by using\nthe popular Gauss-Newton or Levenberg-Marquardt\nalgorithms~\\cite[\\S15.5]{Press92Book}.  The idea is to approximate the\nerror function by its first order Taylor expansion around the current\ninitial guess $\\breve{\\bx}$\n\\begin{eqnarray}\n\\be_{k}(\\breve{\\bx}_k + \\bDeltax_k) &=& \\be_{k}(\\breve{\\bx} + \\bDeltax)\\\\\n&\\simeq& \\ec_{k} + \\bJ_{k} \\bDeltax.\n\\label{eq:taylor}\n\\end{eqnarray}\nHere $\\bJ_{k}$ is the Jacobian of $\\be_{k}(\\bx)$ computed in\n$\\breve{\\bx}$ and $\\ec_{k} \\defeq \\be_{k}(\\breve{\\bx})$.\nSubstituting \\eqref{eq:taylor} in the error terms $\\bF_{k}$ of\n\\eqref{eq:sumOfFactors}, we obtain\n\n\\vspace{-3.5mm}\n{\\small\n\\begin{eqnarray}\n\\lefteqn{\\bF_{k}(\\breve{\\bx} + \\bDeltax) }\\\\\n&=&  \\be_{k}(\\breve{\\bx} + \\bDeltax)^T \\bOmega_{k} \\be_{k}(\\breve{\\bx} + \\bDeltax)  \\\\\n\\label{eq:errorQuad1}\n             &\\simeq& \\left(\\ec_{k} + \\bJ_{k} \\bDeltax \\right)^T \\bOmega_{k} \\left(\\ec_{k} + \\bJ_{k} \\bDeltax \\right)  \\\\\n\\label{eq:errorQuad2}\n             &=& \\underbrace{\\ec_{k}^T \\bOmega_{k}\\ec_{k}}_{\\mathrm{c}_{k}} + 2 \\underbrace{\\ec_{k}^T \\bOmega_{k} \\bJ_{k}}_{\\bb_{k}} \\bDeltax +\n \\bDeltax^T \\underbrace{\\bJ_{k}^T \\bOmega_{k}\\bJ_{k}}_{\\bH_{k}} \\bDeltax \\\\\n             &=&\\mathrm{c}_{k} + 2 \\bb_{k} \\bDeltax + \\bDeltax^T \\bH_{k} \\bDeltax\n\\label{eq:errorQuad}\n\\end{eqnarray}\n}\nWith this local approximation, we can rewrite the function\n$\\bF(\\bx)$ given in \\eqref{eq:sumOfFactors} as\n\n\\vspace{-3.5mm}\n{\\small\n\\begin{eqnarray}\n\\bF(\\breve{\\bx} + \\bDeltax) &=& \\sum_{k \\in\\mathcal{C}} \\bF_{k}(\\breve{\\bx} + \\bDeltax)\n\\label{eq:optNetwork0}\\\\\n                      &\\simeq& \\sum_{k \\in\\mathcal{C}} \\mathrm{c}_{k} + 2 \\bb_{k} \\bDeltax + \\bDeltax^T \\bH_{k} \\bDeltax\n\\label{eq:optNetwork1}\\\\\n                      &=&\\mathrm{c} + 2 \\bb^T \\bDeltax + \\bDeltax^T \\bH \\bDeltax.\n\\label{eq:optNetwork2}\n\\end{eqnarray}\n} The quadratic form in \\eqref{eq:optNetwork2} is obtained from\n\\eqref{eq:optNetwork1} by setting $\\mathrm{c}=\\sum \\mathrm{c}_{k}$,\n$\\bb=\\sum \\bb_{k}$ and $\\bH=\\sum \\bH_{k}$. It can be minimized in\n$\\bDeltax$ by solving the linear system\n\\begin{eqnarray}\n       \\bH\\,\\bDeltax^* &=& - \\bb.\n\\label{eq:oneLinearIteration}\n\\end{eqnarray}\nThe matrix $\\bH$ is the information matrix of the system and is sparse\nby construction, having non-zeros only between blocks connected by a\nconstraint.  Its number of non-zero blocks is twice the number of\nconstrains plus the number of nodes. This allows to solve\n\\eqref{eq:oneLinearIteration} with efficient approaches like sparse\nCholesky factorization or Preconditioned Conjugate Gradients (PCG). An\nhighly efficient implementation of sparse Cholesky factorization can\nbe found in publicly available packages like CSparse~\\cite{csparse} or\nCHOLMOD~\\cite{cholmod}.  The linearized solution is then obtained by\nadding to the initial guess the computed increments\n\\begin{eqnarray}\n  \\bx^*&=&\\breve{\\bx}+\\bDeltax^*.\n\\label{eq:linearPropagation}\n\\end{eqnarray}\nThe popular Gauss-Newton algorithm iterates the linearization in\n\\eqref{eq:optNetwork2}, the solution in \\eqref{eq:oneLinearIteration}\nand the update step in \\eqref{eq:linearPropagation}. In every\niteration, the previous solution is used as linearization point and as\ninitial guess.\n\nThe Levenberg-Marquardt (LM) algorithm is a nonlinear variant to Gauss-Newton that introduces\na damping factor and backup actions to control the convergence.\nInstead of solving directly Eq.~\\ref{eq:oneLinearIteration}\nLM solves a damped version of it\n\\begin{eqnarray}\n       (\\bH +\\lambda \\bI)\\,\\bDeltax^* &=& - \\bb.\n\\label{eq:oneLinearIterationLevenberg}\n\\end{eqnarray}\nHere $\\lambda$ is a damping factor: the larger $\\lambda$ is the\nsmaller are the $\\bDeltax$. This is useful to control the step size in\ncase of non-linear surfaces.  The idea behind the LM algorithm is to\ndynamically control the damping factor.  At each iteration the error\nof the new configuration is monitored.  If the new error is lower than\nthe previous one, lambda is decreased for the next iteration.\nOtherwise, the solution is reverted and lambda is increased.\nFor a more detailed explanation of the LM algorithm implemented in our package\nwe refer to~\\cite{lourakis2009toms}.\n\nThe procedures described above are a general approach to multivariate\nfunction minimization. The general approach, however, assumes that the\nspace of parameters $\\bx$ is Euclidean, which is not valid for several\nproblems like SLAM or bundle adjustment. This may lead to sub-optimal\nsolutions. In the remainder of this section we discuss first the\ngeneral solution when the space of the parameters is Euclidean, and\nsubsequently we extend this solution to more general non-Euclidean\nspaces.\n\n\\section{Considerations about the Structure of the Linearized System}\nAccording to \\eqref{eq:optNetwork2}, the matrix $\\bH$ and the vector\n$\\bb$ are obtained by summing up a set of matrices and vectors, one\nfor every constraint.  If we set $\\bb_{k}=\\bJ_{k}^T \\bOmega_{k}\n\\ec_{k}$ and $\\bH_{k}= \\bJ_{k}^T \\bOmega_{k}\\bJ_{k}$ we can\nrewrite $\\bH$ and $\\bb$ as\n\\begin{eqnarray}\n  \\bb&=&\\sum_{k \\in\\mathcal{C}} \\bb_{ij}\\\\\n  \\bH&=&\\sum_{k \\in\\mathcal{C}} \\bH_{ij}. \\label{eq:addendTerm}\n\\end{eqnarray}\nEvery constraint will contribute to the system with an addend\nterm. The \\emph{structure} of this addend depends on the Jacobian of\nthe error function.  Since the error function of a constraint depends\nonly on the values of the nodes $\\bx_i \\in \\bx_k$, the Jacobian in\n\\eqref{eq:taylor} has the following form:\n\\begin{eqnarray}\n\\bJ_{k} &=& \\left(\\bZero \\cdots \\bZero \\; \\bJ_{k_1} \\; \\cdots \\; \\bJ_{k_i} \\;\\cdots \\bZero\\; \\cdots\\;  \\bJ_{k_q} \\bZero \\cdots \\bZero \\right).\n\\label{eq:jacExpanded}\n\\end{eqnarray}\nHere $\\bJ_{k_i}= \\frac{\\partial \\be(\\bx_k)}{\\partial \\bx_{k_i}}$ are the\nderivatives of the error function with respect to the nodes connected\nby the $k^\\mathrm{th}$ hyper-edge, with respect to the parameter block\n$\\bx_{k_i} \\in \\bx_k$.\n\nFrom \\eqref{eq:errorQuad2} we obtain the following structure for the block matrix $\\bH_{ij}$:\n\\begin{eqnarray}\n\\bH_{k}&=&\\left(\n\\begin{array}{cccccccc}\n\\ddots & & & & & & &\\\\\n& \\bJ_{k_1}^T \\bOmega_{k} \\bJ_{k_1} & \\cdots & \\bJ_{k_1}^T \\bOmega_{k} \\bJ_{k_i} & \\cdots & \\bJ_{k_1}^T \\bOmega_{k} \\bJ_{k_q} &\\\\\n& \\vdots & & \\vdots & & \\vdots & \\\\\n& \\bJ_{k_i}^T \\bOmega_{k} \\bJ_{k_1} & \\cdots & \\bJ_{k_i}^T \\bOmega_{k} \\bB_{k_i} & \\cdots & \\bJ_{k_i}^T \\bOmega_{k} \\bJ_{k_q} & \\\\\n& \\vdots & & \\vdots & & \\vdots & \\\\\n& \\bJ_{k_q}^T \\bOmega_{k} \\bJ_{k_1} & \\cdots & \\bJ_{k_q}^T \\bOmega_{k} \\bB_{k_i} & \\cdots & \\bJ_{k_q}^T \\bOmega_{k} \\bJ_{k_q} & \\\\\n& &&&&&& \\ddots \\\\\n\\end{array}\n\\right) \\\\\n\\bb_{k}&=&\\left(\n\\begin{array}{c}\n\\vdots\\\\\n\\bJ_{k_1} \\bOmega_{k} \\ec_{k}\\\\\n\\vdots\\\\\n\\bJ_{k_i}^T \\bOmega_{k} \\ec_{k}\\\\\n\\vdots\\\\\n\\bJ_{k_q}^T \\bOmega_{k} \\ec_{k}\\\\\n\\vdots\\\\\n\\end{array}\n\\right)\n\\end{eqnarray}\nFor simplicity of notation we omitted the zero blocks.  The reader\nmight notice that the block structure of the matrix $\\bH$ is the\nadjacency matrix of the hyper graph.  Additionally the Hessian $\\bH$\nis a symmetric matrix, since all the $\\bH_k$ are symmetric. A single\nhyper-edge connecting $q$ vertices will introduce $q^2$ non zero\nblocks in the Hessian, in correspondence of each pair $\\left<\n\\bx_{k_i}, \\bx_{k_j} \\right>$, of nodes connected.\n\n\n\\section{Least Squares on Manifold}\n\\label{sec:manifold}\n\nTo deal with parameter blocks that span over a non-Euclidean spaces,\nit is common to apply the error minimization on a manifold.  A\nmanifold is a mathematical space that is not necessarily Euclidean on\na global scale, but can be seen as Euclidean on a local\nscale~\\cite{Lee2003SmoothManifolds}.\n\nFor example, in the context of SLAM problem, each parameter block\n$\\bx_i$ consists of a translation vector $\\bt_i$ and a rotational\ncomponent $\\balpha_i$. The translation~$\\bt_i$ clearly forms a Euclidean\nspace. In contrast to that, the rotational components~$\\balpha_i$ span\nover the non-Euclidean 2D or 3D rotation group $SO(2)$ or $SO(3)$.  To\navoid singularities, these spaces are usually described in an\nover-parameterized way, e.g., by rotation matrices or quaternions.\nDirectly applying \\eqref{eq:linearPropagation} to these\nover-parameterized representations breaks the constraints induced by the\nover-parameterization. The over-parameterization results in additional\ndegrees of freedom and thus introduces errors in the solution.  To\novercome this problem, one can use a minimal representation for the\nrotation (like Euler angles in 3D). This, however, is then subject to\nsingularities.\n\nAn alternative idea is to consider the underlying space as a manifold\nand to define an operator $\\boxplus$ that maps a local variation\n$\\bDeltax$ in the Euclidean space to a variation on the manifold,\n$\\bDeltax\\mapsto\\bx\\boxplus\\bDeltax$.  We refer the reader to\n\\cite[\\S1.3]{hertzberg08diplom} for more mathematical details. With\nthis operator, a new error function can be defined as\n\\begin{eqnarray}\n\\breve \\be_{k}(\\bTDeltax_k) &\\defeq&\n  \\be_{k}(\\bbx_k \\boxplus \\bTDeltax_k) \\\\\n  &=& \\be_{k}(\\bbx \\boxplus \\bTDeltax) \\label{eq:manifoldTaylor0}\n  \\simeq \\breve \\be_{k} + \\tilde \\bJ_{k} \\bTDeltax,\n\\label{eq:manifoldTaylor}\n\\end{eqnarray}\nwhere $\\bbx$ spans over the original over-parameterized space, for\ninstance quaternions. The term $\\bTDeltax$ is a small increment around\nthe original position $\\bbx$ and is expressed in a minimal\nrepresentation. A common choice for $SO(3)$ is to use the vector part\nof the unit quaternion.\n%\nIn more detail, one can represent the increments $\\bTDeltax$ as 6D vectors\n$\\bTDeltax^T = ( {\\bDelta\\tilde\\bt}^T \\, {\\bqTilde}^T)$,\nwhere $\\bDelta \\tilde \\bt$ denotes the translation and $\\bqTilde^T\n= ( \\Delta q_x \\, \\Delta q_y \\, \\Delta q_z)^T$ is the\nvector part of the unit quaternion representing the 3D rotation.  Conversely, $\\bbx^T=(\n\\breve \\bt^T \\, \\breve \\bq^T)$ uses a quaternion $\\breve \\bq$ to\nencode the rotational part.  Thus, the operator $\\boxplus$ can be\nexpressed by first converting $\\bDelta \\tilde \\bq$ to a full quaternion $\\bDelta\n\\bq$ and then applying the transformation $\\bDelta \\bx ^T = ( \\bDelta\n\\bt^T \\, \\bDelta \\bq^T)$ to $\\bbx$.  In the equations\ndescribing the error minimization, these operations can nicely be\nencapsulated by the $\\boxplus$ operator.  The Jacobian $\\tilde\n\\bJ_{k}$ can be expressed by\n\\begin{eqnarray}\n\\tilde \\bJ_{k} &=& \\left. \\frac{\\partial \\be_{k}(\\breve{\\bx} \\boxplus \\bTDeltax)} {\\partial \\bTDeltax} \\right|_{\\bTDeltax=\\bZero}.\n\\label{eq:manifoldJacobian}\n\\end{eqnarray}\nSince in the previous equation $\\breve{\\be}$ depends only on $\\bTDeltax_{k_i} \\in \\bTDeltax_{k}$ we can further expand it as follows:\n\\begin{eqnarray}\n\\tilde \\bJ_{k} &=&\n\\left.\n\\frac{\\partial \\be_{k}(\\breve{\\bx} \\boxplus \\bTDeltax)} {\\partial \\bTDeltax} \\right|_{\\bTDeltax=\\bZero}\\\\\n&=& \\left(\\bZero \\cdots \\bZero \\; \\tilde \\bJ_{k_1} \\; \\cdots \\; \\tilde \\bJ_{k_i} \\;\\cdots \\bZero\\; \\cdots\\;  \\tilde \\bJ_{k_q} \\bZero \\cdots \\bZero \\right).\n\\label{eq:manifoldJacobianSparse}\n\\end{eqnarray}\nWith a straightforward extension of notation, we set\n\\begin{equation}\n\\tilde \\bJ_{k_i} = \\left. \\frac{ \\partial \\be_{k}(\\breve{\\bx} \\boxplus \\bTDeltax)}{\\partial \\bTDeltax_{k_i}} \\right|_{\\bTDeltax=\\bZero}\n\\end{equation}\n\n%% Using the rule on the partial derivatives and exploiting the fact\n%% that the Jacobian is evaluated in $\\bTDeltax=\\bZero$, the non-zero\n%% blocks become:\n%% \\begin{eqnarray}\n%% \\frac{\\partial \\be_{k}(\\breve{\\bx_k} \\boxplus \\bTDeltax_k)} {\\partial \\bTDeltax_i} &=&\n%% \\underbrace{\\frac{\\partial \\be_{k}(\\breve{\\bx})} {\\partial \\breve{\\bx}_i}}_{\\bJ_{k_i}}\n%% \\cdot\n%% \\left.\n%% \\underbrace{\n%% \\frac{\\breve{\\bx}_{k_i} \\boxplus \\bTDeltax_{k_i}} {\\partial \\bTDeltax_{k_i}}\n%% }_{\\bM_{k_i}}\n%% \\right|_{\\bTDeltax=\\bZero}\n%% \\label{eq:manifoldJacobianBlocks}\n%% \\end{eqnarray}\n%% Accordingly, one can easily derive from the a Jacobian \\emph{not} defined on a manifold\n%% of Eq.~\\ref{eq:jacExpanded} a Jacobian on a manifold just by multiplying its non-zero blocks\n%% by the derivative of the $\\boxplus$ operator computed in $\\breve{\\bx_i}$ and $\\breve{\\bx_j}$.\n%% Let the Jacobians of $\\boxplus$ be denoted by $\\bM_{k_i}$. By using the notation in\n%% Eq.~\\ref{eq:jacExpanded} we can rewrite Eq.~\\ref{eq:manifoldJacobian} as\n%% \\begin{eqnarray}\n%% \\tilde \\bJ_{ij} &=&\n%% \\left(\\bZero \\cdots \\bZero \\; \\bJ_{k_1} \\bM_{k_1} \\; \\cdots \\; \\bJ_{k_i} \\bM_{k_i} \\;\\cdots \\bZero\\; \\cdots\\; \\bJ_{k_q}\\bM_{k_q} \\bZero \\cdots \\bZero \\right).\n%% \\label{eq:jacManExpanded}\n%% \\end{eqnarray}\n\nWith a straightforward extension of the notation, we can insert\n\\eqref{eq:manifoldTaylor} in \\eqref{eq:errorQuad1} and\n\\eqref{eq:optNetwork0}. This leads to the following increments:\n\\begin{eqnarray}\n       \\tilde \\bH \\, \\bTDeltax^* &=& - \\tilde \\bb .\n\\label{eq:oneLinearManifoldIteration}\n\\end{eqnarray}\nSince the increments $\\bTDeltax^*$ are computed in the local Euclidean\nsurroundings of the initial guess $\\breve{\\bx}$, they need to be\nre-mapped into the original redundant space by the $\\boxplus$\noperator. Accordingly, the update rule of \\eqref{eq:linearPropagation}\nbecomes\n\\begin{eqnarray}\n  \\bx^*& =& \\breve{\\bx} \\boxplus \\bTDeltax^*.\n\\label{eq:manifoldPropagation}\n\\end{eqnarray}\nIn summary, formalizing the minimization problem on a manifold consists\nof first computing a set of increments in a local Euclidean\napproximation around the initial guess by\n\\eqref{eq:oneLinearManifoldIteration}, and second accumulating the\nincrements in the global non-Euclidean space by\n\\eqref{eq:manifoldPropagation}.  Note that the linear system computed on\na manifold representation has the same structure like the linear system\ncomputed on an Euclidean space.  One can easily derive a manifold\nversion of a graph minimization from a non-manifold version, only by\ndefining an $\\boxplus$ operator and its Jacobian $\\tilde \\bJ_{k_{i}}$\nw.r.t.  the corresponding parameter block.  In \\gopt{} we provide tools\nfor numerically computing the Jacobians on the manifold space.  This\nrequires the user to implement the error function and the $\\boxplus$\noperator only. As a design choice, we do not address the non-manifold\ncase since it is already contained in the manifold one.  However, to\nachieve the maximum performances and accuracy we recommend the user to\nimplement analytic Jacobians, once the system is functioning with the\nnumeric ones.\n\n\\section{Robust Least Squares\\label{sec:robust_kernel}}\nOptionally, the least squares optimization can be robustified.\nNote, that the error terms in Eq.~\\ref{eq:sumOfFactors}  have the following form:\n\\begin{eqnarray}\n\\bF_k = \\be_k^T\\Omega_k \\be_k = \\rho_2\\left(\\sqrt{\\be_k^T\\Omega_k \\be_k}\\right) \\quad \\text{with} \\quad \\rho_2(x):=x^2.\n\\end{eqnarray}\nThus, the error vector $\\be_k$ has quadratic influence on $\\bF$,\nso that a single potential outlier would have major negative impact.\nIn order be more outlier robust, the quadratic error function $\\rho_2$\ncan be replaced by a more robust cost function which weighs large errors less.\nIn \\gopt, the Huber cost function $\\rho_H$ can be used\n\\begin{eqnarray}\n\\rho_H(x) := \\begin{cases}\n                 x^2         & \\text{if } |x|<b\\\\\n                  2b |x| - b^2          & \\text{else},\n   \\end{cases}\n\\end{eqnarray}\nwhich is quadratic for small $|x|$ but linear for large $|x|$. Compared to other,\neven more robust cost functions, the Huber kernel has to advantage that it is\nstill convex and thus does not introduce new local minima in $\\bF$~\\cite[pp.616]{Hartley:Zisserman:Book2004}.\nIn practice, we do not need to modify Eq.~$\\ref{eq:sumOfFactors}$. Instead, the following scheme\nis applied. First the  error $\\be_k$ is computed as usual. Then, $\\be_k$ is replaced by\na weighted version $w_k\\be_k$ such that\n\\begin{eqnarray}\n(w_k\\be_k)^T\\Omega_k (w_k\\be_k) = \\rho_H\\left(\\sqrt{\\be_k^T\\Omega_k \\be_k}\\right).\n\\end{eqnarray}\nHere, the weights $w_k$ are calculated as follows\n\\begin{eqnarray}\nw_k = \\frac{\\sqrt{\\rho_H\\left(||\\be_k||_\\Omega \\right)}}{||\\be_k||_\\Omega } \\quad \\text{with} \\quad ||\\be_k||_\\Omega := \\sqrt{\\be_k^T\\Omega_k \\be_k}.\n\\end{eqnarray}\nIn \\gopt, the user has fine-grained control and can enable/disable the robust cost function for each edge individually (see Section~\\ref{sec:error}).\n\n\n\n\n\\section{Library Overview}\nFrom the above sections it should be clear that a graph-optimization problem is entirely defined by:\n\\begin{itemize}\n\\item The types of the vertices in the graph (that are the parameters blocks $\\{\\bx_i\\}$.\n  For each of those one has to specify:\n  \\begin{itemize}\n    \\item the domain $\\Dom(\\bx_i)$ of the internal parameterization,\n    \\item the domain $\\Dom(\\bDeltax_i)$ of the increments $\\bDeltax_i$,\n    \\item $\\boxplus: \\Dom(\\bx_i) \\times \\Dom(\\bDeltax_i) \\rightarrow \\Dom(\\bx_i)$ that\n      applies the increment $\\bDeltax_i$ to the previous solution $\\bx_i$.\n  \\end{itemize}\n\\item the error function for every type of hyper-edge\n  $\\be_{k}:\\Dom(\\bDeltax_{k_1}) \\times \\Dom(\\bDeltax_{k_2}) \\times \\dots \\times\n  \\Dom(\\bDeltax_{k_q}) \\rightarrow \\Dom(\\bz_{k})$ that should be zero when\n  the perturbated estimate $\\bx_{k} \\boxplus \\bDeltax_{k}$ perfectly satisfies the constraint $\\bz_{k}$.\n\\end{itemize}\nBy default the Jacobians are computed numerically by our\nframework. However to achieve the maximum performances in a specific\nimplementation one can specify the Jacobian of the error functions and\nof the manifold operators.\n\nIn the reminder we will shortly discuss some basic concepts to use and\nextend \\gopt.  This documentation is by no means complete, but it is\nintended to help you browsing the automatically generated\ndocumentation. To better visualize the interplay of the components of\n\\gopt{} we refer to the class diagram of Figure~\\ref{fig:classes}.\n\\begin{figure}\n\\centering\n\\includegraphics[width=0.7\\columnwidth]{pics/classes.pdf}\n\\caption{Class diagram of \\gopt{}.}\n%% TODO update by adding OptimizationAlgorithm\n\\label{fig:classes}\n\\end{figure}\n\n\\subsection {Representation of an Optimization Problem}\n\\label{sec:representation}\nAll in all our system utilizes a generic hyper-graph structure to\nrepresent a problem instance (defined in \\verb+hyper_graph.h+).  This\ngeneric hyper graph is specialized to represent an optimization\nproblem by the class \\verb+OptimizableGraph+, defined in\n\\verb+optimizable_graph.h+.  Within the \\verb+OptimizableGraph+ the\ninner classes \\verb+OptimizableGraph::Vertex+ and\n\\verb+OptimizableGraph::Edge+ are used to represent generic hyper\nedges and hyper vertices.  Whereas the specific implementation might\nbe done by directly extending these classes, we provided a template\nspecialization that implements automatically most of the methods that\nare mandatory for the system to work.\n\nThese classes are \\verb+BaseVertex+ and \\verb+BaseUnaryEdge+,\n\\verb+BaseBinaryEdge+ and \\verb+BaseMultiEdge+.\n\\begin{description}\n\\item \\verb+BaseVertex+ templatizes the dimension of a parameter block\n  $\\bx_i$ and of the corresponding manifold $\\bDeltax_i$, thus it can\n  use blocks of memory whose layout is known at compile-time (means\n  efficiency). Furthermore, it implements some mapping operators to\n  store the Hessian and the parameter blocks of the linearized\n  problem, and a stack of previous values that can be used to\n  save/restore parts of the graph.  The method \\verb+oplusImpl(double* v)+\n  that applies the perturbation $\\bDeltax_i$ represented by \\verb+v+,\n  to the member variable \\verb+_estimate+ should be implemented. This\n  is the $\\boxplus$ operator. Additionally,\n  \\verb+setToOriginImpl()+ that should set the internal state of the vertex\n  to $\\bZero$ has to specified.\n\n\\item \\verb+BaseUnaryEdge+ is a template class to model a unary\n  hyper-edge, which can be used to represent a prior. It offers for\n  free the calculation of the Jacobians, via an implementation of the\n  \\verb+linearizeOplus+ method. It requires to specify the types of\n  the (single) vertex $\\bx_i$, and type and dimension of the error\n  $\\be(\\bx_k)$ as template parameters.  The function\n  \\verb+computeError+ that stores the result of the error $\\be(\\bx_k)$ in the\n  member \\verb+Eigen::Matrix _error+ should be implemented.\n\n\\item \\verb+BaseBinaryEdge+ is a template class that models a binary\n  constraint, namely an error function in the form $\\be_k(\\bx_{k_1},\n  \\bx_{k_2})$. It offers the same facilities of \\verb+BaseUnaryEdge+, and it\n  requires to specify the following template parameters: the type of the nodes\n  $\\bx_{k_1}$ and $\\bx_{k_2}$  and the  type and the dimension of the measurement.\n  Again, it implements the numeric Jacobians via\n  a default implementation of the \\verb+linearizeOplus+ method.\n  Again, the \\verb+computeError+ should be implemented in a derived class.\n\n\\item \\verb+BaseMultiEdge+ is a template class that models a\n  multi-vertex constraint in the form of $\\be_k(\\bx_{k_1}, \\bx_{k_2},\n  \\ldots, \\bx_{k_q})$. It offers the same facilities of the types\n  above, and it requires to specify only the type and dimension of the\n  measurement as template parameters. The specialized class should\n  take care of resizing the connected vertices to the correct size\n  $q$.  This class relies on a dynamic memory, since too many\n  parameters are unknown, and if you need of an efficient\n  implementation for a specific problem you can program it yourself.\n  Numeric Jacobian comes for free, but you should implement the\n  \\verb+computeError+ in a derived class, as usual\n\\end{description}\n\nIn short, all you need to do to define a new problem instance is to\nderive a set of classes from those above listed, one for each type of\nparameter block and one for each type of (hyper)edge. Always try to\nderive from the class which does the most work for you.  If you want to\nhave a look at a simple example look at \\verb+vertex_se2+ and\n\\verb+edge_se2+. Those two types define a simple 2D graph SLAM\nproblem, like the one described in many SLAM papers.\n\n\\begin{lstlisting}[float,label=lst:inittypes,caption=Registering types\n  by a constructor from a library]\n#include \"g2o/core/factory.h\"\n\nnamespace g2o {\n  G2O_REGISTER_TYPE_GROUP(slam2d);\n\n  G2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"VERTEX_SE2\", VertexSE2);\n  G2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"VERTEX_XY\", VertexPointXY);\n\n  // ...\n}\n\\end{lstlisting}\n\nOf course, for every type you construct you should define also the\n\\verb+read+ and \\verb+write+ functions to read and write your data to a\nstream.  Finally, once you define a new type, to enable the loading and\nthe saving of the new type you should ``register'' it to a factory.\nThis is easily done by assigning a string tag to a new type, via the\n\\verb+registerType+ function. This should be called once before\nall files are loaded.\n\nTo this end, \\gopt{} provides an easy macro to carry out the registration of the\nclass to the factory.  See Listing~\\ref{lst:inittypes} for an example,\nthe full example can be found in \\verb+types_slam2d.cpp+.  The first\nparameter given to the macro \\verb+G2O_REGISTER_TYPE+ specifies the tag\nunder which a certain vertex / edge is known. \\gopt\\ will use this\ninformation while loading files and for saving the current graph into a\nfile. In the example given in Listing~\\ref{lst:inittypes} we register\nthe tags \\verb+VERTEX_SE2+ and \\verb+EDGE_SE2+ with the classes\n\\verb+VertexSE2+ and \\verb+EdgeSE2+, respectively.\n\nFurthermore, the macro \\verb+G2O_REGISTER_TYPE_GROUP+ allows to declare\na type group. This is necessary if we use the factory to construct the\ntypes and we have to enforce that our code is linked to a specific type\ngroup. Otherwise the linker may drop our library, since we do not\nexplicitly use any symbol provided by the library containing our type.\nDeclaring the usage of a specific type library and hence enforcing the\nlinking is done by the macro called \\verb+G2O_USE_TYPE_GROUP+.\n\n\\subsection{Construction and Representation of the Linearized Problem}\nThe construction and the solution can be separated into individual\nsteps which are iterated.\n\\begin{itemize}\n  \\item Initialization of the optimization (only before the first\n    iteration).\n  \\item Computing the error vector for each constraint.\n  \\item Linearize each constraint.\n  \\item Build the linear system.\n  \\item Updating the Levenberg-Marquardt damping factor.\n\\end{itemize}\n\nWithin the following sections we will describe the steps.\n\n\\subsubsection{Initialization}\nThe class \\verb+SparseOptimizer+ offers several methods to initialize\nthe underlying data structure. The methods\n\\verb+initializeOptimization()+ either takes a subset of vertices or a\nsubset of edges which will be considered for the next optimization runs.\nAdditionally, all vertices and edges can be considered for optimization.\nWe refer to the vertices and edges currently considered as \\emph{active}\nvertices and edges, respectively.\n\nWithin the initialization procedure, the optimizer assigns a temporary\nindex to each active vertex. This temporary index corresponds to the\nblock column / row of the vertex in the Hessian. Some of the vertices\nmight need to be kept fixed during the optimization, to resolve\narbitrary degrees of freedom (gauge freedom). This can be done by\nsetting the \\verb+_fixed+ attribute of a vertex.\n\n\\subsubsection{Compute error\\label{sec:error}}\nThe \\verb+computeActiveErrors()+ function takes the current estimate of\nthe active vertices and for each active edge calls\n\\verb+computeError()+ for computing the current error vector. Using\nthe base edge classes described in Section~\\ref{sec:representation}\nthe error should be cached in the member variable \\verb+_error+.\n\n If \\verb+robustKernel()+ is set to true for a particular active edge,\n\\verb+robustifyError()+ is called and \\verb+_error+ is robustified\nas described in Section~\\ref{sec:robust_kernel}.\n\n\\subsubsection{Linearizing the system}\nEach active edge is linearized by calling its\n\\verb+linearizeOplus()+ function. Again the Jacobians can be cached by\nmember variables provided by the templatized base classes described in\nSection~\\ref{sec:representation}. If the \\verb+linearizeOplus()+\nfunction is not re-implemented the Jacobian will be computed\nnumerically as follows:\n\\begin{eqnarray}\n  \\tilde \\bJ_k^{\\bullet l} = \\frac{1}{2\\delta} \\left(\n  \\be_k (\\bx_k \\boxplus \\delta\\mathbf{1}_l)\n  -\n  \\be_k (\\bx_k \\boxplus -\\delta\\mathbf{1}_l)\n  \\right),\n  \\label{eqn:jacobiannumeric}\n\\end{eqnarray}\nwhere $\\delta > 0$ is a small constant ($10^{-9}$ in our\nimplementation) and $\\mathbf{1}_l$ is the unit vector along dimension\n$l$. Note that we only store and calculate the non-zero entries of\n$\\tilde \\bJ_k$ that have not been fixed during the initialization.\n\n\\subsubsection{Building the system}\nFor each active edge the addend term for Eq.~\\ref{eq:addendTerm} is\ncomputed by multiplying the corresponding blocks of the Jacobians and\nthe information matrix of the edge. The addend term is calculated in\neach edge by calling \\verb+constructQuadraticForm()+.\n\n\\subsubsection{Updating Levenberg-Marquardt}\nAs illustrated in \\eqref{eq:oneLinearIterationLevenberg} the\nLevenberg-Marquardt algorithm requires updates to the linear system.\nHowever, only the elements along the main diagonal need to be modified.\nTo this end, the methods \\verb+updateLevenbergSystem(double lambda)+ and\n\\verb+recoverSystem(double lambda)+ of the \\verb+Solver+ class apply the\nmodifications by respectively adding or subtracting $\\lambda$ along the\nmain diagonal of $\\bH$.\n\n\\subsection{Solvers}\nA central component of these least-squares approaches is the solution\nof the linear system $\\tilde \\bH \\, \\bTDeltax^* = - \\tilde \\bb$. To\nthis end there are several approaches available, some of them exploit\nthe known structure of certain problems and perform intermediate\nreductions of the system, like by applying the Schur complement to a\nsubset of variables.  In \\gopt{} we do not select any particular solver,\nbut we rely on external libraries.  To this end, we decouple these\n\\emph{structural} operations (like the Schur complement)\nfrom the solution of the linear system.\n\nThe construction of the linear problem from the Jacobian matrices and the error vectors\nin the hyper-graph elements are controlled by a so-called \\verb+Solver+ class.\nTo use a specific factorization of the system, the user has to extend the\n\\verb+Solver+ class, and to implement the virtual functions.\nNamely a solver should be able to extract from an\nhyper-graph the linear system, and to return a solution.  This is\ndone in several steps: at the beginning of the optimization the\nfunction \\verb+initializeStructure+ is called, to allocate the\nnecessary memory that will be overwritten in the subsequent\noperations. This is possible since the structure of the system does\nnot change between iterations. Then the user should provide means to\naccess to the increment vector $\\bTDeltax$ and $\\tilde \\bb$, via the\nfunctions \\verb+b()+ and \\verb+x()+. To support Levenberg-Marquardt\none should also implement a function to perturb the Hessian with the\n$\\lambda \\bI$ term. This function is called\n\\verb+setLambda(double lambda)+ and needs to be implemented by the\nspecific solver.\n\nWe provide a templatized implementation of the solver class, the\n\\verb+BlockSolver<>+ that stores the linear system in a\n\\verb+SparseBlockMatrix<>+ class. The \\verb+BlockSolver<>+ implements\nalso the Schur complement, and relies on another abstract class, the\n\\verb+LinearSolver+ to solve the system.\nAn implementation of the linear solver does the actual work\nof solving the (reduced) linear system, and has to implement a few methods.\nIn this release of \\gopt{} we provide linear solvers that use respectively\npreconditioned gradient descent, CSparse, and CHOLMOD.\n\n\n\\subsection{Actions}\nTo the extent of \\gopt{}, the entities stored in a hyper-graph have a\npure mathematical meaning. They either represent variables to be\noptimized (vertices), or they encode optimization constraints.\nHowever, in general these variables are usually related to more\n``concrete'' objects, like laser scans, robot poses, camera parameters\nand so on.  Some variable type may support only a subset of feasible\noperations.  For instance it is possible to ``draw'' a robot pose, but\nit is not possible to ``draw'' the calibration parameters.  More in\ngeneral we cannot know a priori the kind of operations that will be\nsupported by the user types of \\gopt.  However, we want to design a set\nof tools and of functions that rely on certain operations. These include,\nfor instance viewers, or functions to save/load the graph in a specific format.\n\nA possibility to do this would be to ``overload'' the base classes of\nthe hyper-graph elements (vertices and edges) with many virtual\nfunctions, one for each of the functionality we want to support.  This\nis of course not elegant, because we would need to patch the base\nclasses with the new function every time something new is added.\nAnother possibility would be to make use of the multiple inheritance\nof C++, and to define an abstract ``drawable'' object, on which the\nviewer operates.  This solution is a bit better, however we cannot\nhave more than one ``drawing'' function for each object.\n\nThe solution used in \\gopt{} consists in creating a library of\nfunction objects that operate on the elements (vertices or edges) of\nthe graph.  One of these function objects is identified by a function\nname and by a type on which it operates.  These function objects can\nbe registered into an action library.  Once these objects are loaded\nin the action library it is possible to call them on a graph.  These\nfunctionalities are defined in \\verb+hyper_graph_action.h+.  It is\ncommon to register and create the actions when defining the types for\nthe edges and the vertices.  You can see many examples in\n\\verb+types_*/*.h+.\n\n\\section{\\gopt\\ Tools}\n\\gopt\\ comes with two tools which allow to process data stored in\nfiles. The data can be loaded from a file and stored again after\nprocessing. In the following we will give a brief introduction to these\ntools, namely a command line interface and a graphical user interface.\n\n\\subsection{\\gopt\\ Command Line Interface}\n\n\\verb+g2o+ is the command line interface included in \\gopt. It\nallows to optimize graphs stored in files and save the result back to a\nfile. This allows a fast prototyping of optimization problems, as it is\nonly required to implement the new types or solvers. The \\gopt\\\ndistribution includes a data folder which comprises some data files on\nwhich \\verb+g2o+ can be applied.\n\n\\subsection{\\gopt\\ Viewer}\n\n\\begin{figure}\n  \\centering\n  \\includegraphics[width=0.7\\columnwidth]{pics/viewer.png}\n  \\caption{Graphical interface to \\gopt. The GUI allows to select\n  different suitable optimizers and perform the optimization.}\n  \\label{fig:viewer}\n\\end{figure}\n\nThe Graphical User Interface depicted in Figure~\\ref{fig:viewer} allows\nto visualize the optimization problem. Additionally, the various\nparameters of the algorithms can be controlled.\n\n\\subsection{\\gopt{} incremental}\n\n\\gopt{} includes an experimental binary for performing optimization in\nan incremental fashion, i.e., optimizing after inserting one or several\nnodes along with their measurements. In this case, \\gopt{} performs\nrank updates on the Hessian matrix to update the linear system. Please\nsee the \\verb+README+ in the \\verb+g2o_incremental+ sub-folder for\nadditional information.\n\nExample for the Manhattan3500 dataset:\n\\begin{verbatim}\ng2o_incremental -i manhattanOlson3500.g2o\n\\end{verbatim}\n\n\\subsection{Plug-in Architecture}\n\n\\begin{lstlisting}[float,label=lst:initsolvers,caption=Registering\n  solvers by a constructor from a library]\nclass PCGSolverCreator : public AbstractOptimizationAlgorithmCreator\n{\n  public:\n    PCGSolverCreator(const OptimizationAlgorithmProperty& p) : AbstractOptimizationAlgorithmCreator(p) {}\n    virtual OptimizationAlgorithm* construct()\n    {\n      // create the optimization algorithm\n      // see g2o/solver_pcg/solver_pcg.cpp for the details\n    }\n};\n\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_LIBRARY(pcg);\n\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(gn_pcg, new PCGSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\"gn_pcg\", \"Gauss-Newton: PCG solver using block-Jacobi pre-conditioner (variable blocksize)\", \"PCG\", false, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic)));\n\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(gn_pcg3_2, new PCGSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\"gn_pcg3_2\", \"Gauss-Newton: PCG solver using block-Jacobi pre-conditioner (fixed blocksize)\", \"PCG\", true, 3, 2)));\n\n//...\n\\end{lstlisting}\n\nBoth tools support the loading of types and optimization algorithms at\nrun-time from dynamic libraries. This is realized as follows. The tools\nload from the libs folder all libraries matching ``*\\_types\\_*'' and\n``*\\_solver\\_*'' to register types and optimization algorithms,\nrespectively. We assume that by loading the libraries the types and the\nalgorithms register via their respective constructors to the system.\nListing~\\ref{lst:inittypes} shows how to register types to the system\nand Listing~\\ref{lst:initsolvers} is an example, which shows how to\nregister an optimization algorithm via the plug-in architecture.\n\nFor loading dynamic library containing types or optimization algorithms, we support two\ndifferent methods:\n\\begin{itemize}\n  \\item The tools recognize the command line switch \\verb+-typeslib+\n    and \\verb+-solverlib+ to load a specific library.\n  \\item You may specify the environment variables \\verb+G2O_TYPES_DIR+\n    and \\verb+G2O_SOLVER_DIR+ which are scanned at start and libraries\n    matching ``*\\_types\\_*'' and ``*\\_solver\\_*'' are automatically\n    loaded.\n\\end{itemize}\n\n\\section{2D SLAM: An Example}\nSLAM is a well known problem in robotics and this acronym stands for\n``Simultaneous Localization And Mapping''. The problem can be stated\nas follows: given a moving robot equipped with some sensors, we want\nto estimate both the map and the pose of the robot in the environment\nfrom the sensor measurements. Usually, the sensors can be classified\nin exteroceptive or proprioceptive.  An exteroceptive sensor is a\ndevice that measures quantities relative to the environment where the\nrobot moves.  Examples of these sensors can be cameras that acquire an\nimage of the world at a particular location, laser scanners that\nmeasure a set of distances around the robot or accelerometers in\npresence of gravity that measure the gravity vector or GPS that derive\na pose estimate by observing the constellation of known satellites.\nIn contrast, proprioceptive sensors measure the change of the robot's\nstate (the position), relative to the previous robot position. Example\ninclude odometers, that measure the relative movement of the robot\nbetween two time steps or gyroscopes. In traditional approaches to\nSLAM, like EKF these two sensors play a substantially different role\nin the system.  The proprioceptive measurements are used to evolve a\nset of state variables, while the exteroceptive measurements are used\nto correct these estimates, by feeding back the measurement errors.\nThis is not the case of smoothing methods (like the ones that can be\nimplemented with \\gopt{}), where all measurements are treated in a\nsubstantially similar manner.\n\nA complete solution to SLAM is typically rather complex and involves\nprocessing raw sensor data and determining correspondences between\npreviously seen parts of the environment and actual measurements (data\nassociation). Describing a complete solution to the problem is out of\nthe scope of this document.  However, in the reminder we will present a\nsimplified but meaningful version of the problem that contains all the relevant elements\nand that is well suited to be implemented with \\gopt.\n\nThe scenario is a robot moving on a plane. The robot is equipped\nwith an odometry sensor that is able to measure the relative movement\nof the robot between two time frames and of a ``landmark'' sensor\nthat is able to measure the position of some environment landmarks\nnearby the robot \\emph{in the robot reference frame}. One could\nimplement this landmark detector, for instance, by extracting corners\nfrom a laser scan or by detecting the position of relevant features\nfrom a stereo image pair. A simplification that we make in this\nsection is that the landmarks are uniquely identifiable. In other\nwords whenever the robot sees a landmark, it can tell if it is a new\none or if it has already seen it and when.\n\nClearly both odometers and landmark sensors are affected by noise.  In\nprinciple, if the odometry would not be affected by noise one could\nreconstruct the trajectory of the robot simply by chaining the\nodometry measurements. However, this is not the case and integrating\nthe odometry leads to an increasing positioning error that becomes\nevident when the robot reenters a known region. In a similar way,\nif the robot would have unlimited perception range, it could acquire\nall the map in one shot and the position could be retrieved by simple\ngeometric constructions. Again this is not the case and the robot\nperceives the position of the landmarks that are located within a\nmaximum range. These measurements are affected by a noise, that\nusually increases with the distance of a landmark from the robot.\n\nIn the remainder of this section we will walk through all essential\nsteps that are required to characterize a problem within \\gopt{}.\nThese are:\n\\begin{itemize}\n\\item identification of the state variables $\\bx_i$ and of their domain,\n\\item characterization of the constraints and identification of the graph structure,\n\\item choice of the parameterization for the increments $\\bTDeltax_i$, and definition of the\n$\\boxplus$ operator.\n\\item construction of the error functions $e_k(\\bx_k)$.\n\\end{itemize}\n\n\\subsection{Identification of the State Variables}\nFigure~\\ref{fig:slam} illustrates a fragment of a SLAM graph.  The\nrobot positions are denoted by the nodes $\\bx^\\mathrm{s}_t$, while the\nlandmarks are denoted by the nodes $\\bx^\\mathrm{l}_i$. We assume that\nour landmark sensor is able to detect only the 2D pose of a landmark,\nbut not its orientation.  In other words the landmarks ``live'' in\n$\\Re^2$.  Conversely, the robot poses are parameterized by the robot\nlocation $(x,y)$ on the plane and its orientation $\\theta$, thus they\nbelong to the group of 2D transformations $SE(2)$.  More\nformally, the nodes of a 2D SLAM graph are of two types\n\\begin{itemize}\n\\item Robot positions $\\bx^\\mathrm{s}_t = ( x^\\mathrm{s}_t  \\; y^\\mathrm{s}_t \\; \\theta^\\mathrm{s}_t)^T \\in SE(2)$\n\\item Landmark positions $\\bx^\\mathrm{l}_i = ( x^\\mathrm{l}_i  \\; y^\\mathrm{l}_i )^T \\in \\Re^2$\n\\end{itemize}\n\n\\begin{figure}\n\\psfrag{p1}{$\\bx^\\mathrm{s}_1$}\n\\psfrag{p2}{$\\bx^\\mathrm{s}_2$}\n\\psfrag{pt1}{$\\bx^\\mathrm{s}_{t-1}$}\n\\psfrag{pt}{$\\bx^\\mathrm{s}_{t}$}\n\\psfrag{L1}{$\\bx^\\mathrm{l}_1$}\n\\psfrag{L2}{$\\bx^\\mathrm{l}_2$}\n\\psfrag{Li1}{$\\bx^\\mathrm{l}_{i-1}$}\n\\psfrag{Li}{$\\bx^\\mathrm{l}_{i}$}\n\\psfrag{u12}{$\\bz^\\mathrm{s}_{1,2}$}\n\\psfrag{utt1}{$\\bz^\\mathrm{s}_{t-1,t}$}\n\\psfrag{l11}{$\\bz^\\mathrm{l}_{1,1}$}\n\\psfrag{l12}{$\\bz^\\mathrm{l}_{1,2}$}\n\\psfrag{lit}{$\\bz^\\mathrm{l}_{t,i}$}\n\\psfrag{l1i}{$\\bz^\\mathrm{l}_{1,i}$}\n\\psfrag{lti1}{$\\bz^\\mathrm{l}_{t,i-1}$}\n\\psfrag{lt1i}{$\\bz^\\mathrm{l}_{t-1,i-1}$}\n\\centering\n\\includegraphics[width=0.8\\columnwidth]{pics/slam.pdf}\n\\caption{Graphical representation of a SLAM process. The vertices of\n  the graph, depicted with circular nodes, denote either robot poses\n  $\\bx^\\mathrm{s}_*$ or landmarks $\\bx^\\mathrm{l}_*$. The measurement\n  of a landmark from a robot pose is captured by a constraints\n  $\\bz^{\\mathrm{l}}_*$ and odometry measurements connecting subsequent\nrobot poses are modeled by the constraints $\\bz^\\mathrm{s}_*$.}\n\\label{fig:slam}\n\\end{figure}\n\n\\subsection{Modeling of the Constraints}\nTwo subsequent robot positions $\\bx^\\mathrm{s}_t$ and\n$\\bx^\\mathrm{s}_{t+1}$ are related by an odometry measurement, that\nrepresent the relative motion that brings the robot from\n$\\bx^\\mathrm{s}_t$ to $\\bx^\\mathrm{s}_{t+1}$ \\emph{measured} by the\nodometry. This measurement will be typically slightly different from\nthe \\emph{real} transformation between the two pose because of the\nnoise affecting the sensors.  Being an odometry measurement, an\nEuclidean transformation, it is also a member of $SE(2)$ group.\nAssuming the noise affecting the measurement being white and Gaussian,\nit can be modeled by an $3 \\times 3$ symmetric positive definite\ninformation matrix.  In real applications the entries of this matrix\ndepend on the motion of the robot.  i.e., the bigger the movement is\nthe larger the uncertainty will be.\nThus an odometry edge between the nodes $\\bx^\\mathrm{s}_t$ and\n$\\bx^\\mathrm{s}_{t+1}$ consists of these two entities:\n\\begin{itemize}\n\\item $\\bz^\\mathrm{s}_{t,t+1} \\in SE(2)$ that represents the motion\n  between the nodes and\n\\item $\\bOmega^\\mathrm{s}_{t,t+1} \\in \\Re^{3 \\times 3}$ that represents the\n  inverse covariance of the measurement, and thus is symmetric and\n  positive definite.\n\\end{itemize}\n\nIf the robot senses a landmark $\\bx^\\mathrm{l}_i$ from the location\n$\\bx^\\mathrm{s}_t$, the corresponding measurement will be modeled by\nan edge going from the robot pose to the landmark. A measurement about\nthe landmark consists in a point in the $x$-$y$ plane, perceived in the\nrobot frame. Thus a landmark measurement lives in $\\Re^2$ as the\nlandmarks do. Again, under white Gaussian noise assumption, the\nnoise can be modeled by its inverse covariance. Accordingly, an edge between\na robot pose and a landmark is parametrized in this way:\n\\begin{itemize}\n\\item $\\bz^\\mathrm{l}_{t,i} \\in \\Re^2$ that represents position of the landmark\n  in the frame expressed by $\\bx^\\mathrm{s}_t$ and\n\\item $\\bOmega^\\mathrm{l}_{t,i} \\in \\Re^{2 \\times 2}$ that represents the inverse\n  covariance of the measurement and is SPD.\n\\end{itemize}\n\n\\subsection{Choice of the Parameterization for the Increments}\nSo far, we defined most of the elements necessary to implement a 2D\nSLAM algorithm with \\gopt{}.  Namely we characterized the domains of\nthe variables and the domains of the measurements.  What remains to do\nis to define the error functions for the two kinds of edges in our\nsystem and to determine a (possibly smart) parameterization for the\nincrements.\n\n\nThe landmark positions are parameterized in $\\Re^2$, which is already\nan Euclidean space. Thus the increments $\\bTDeltax^\\mathrm{l}_i$ can live in the same space and the\n $\\boxplus$ operator can be safely chosen as the vector sum:\n\\begin{eqnarray}\n  \\bx^\\mathrm{l}_i \\boxplus \\bTDeltax^\\mathrm{l}_i   & \\doteq & \\bx^\\mathrm{l}_i + \\bTDeltax^\\mathrm{l}_i\n\\end{eqnarray}\n\nThe poses, conversely, live in the non-Euclidean space $SE(2)$.\nThis space admits many parameterizations. Examples include:\nrotation matrix $\\bR(\\theta)$ and translation vector $(x \\; y)^T$ or\nangle $\\theta$ and translation vector $(x \\; y)^T$.\n\nAs a parameterization for the increments, we choose a minimal one,\nthat is translation vector and angle. Having chosen this\nparameterization, we need to define the $\\boxplus$ operator between a\npose and a pose increment.  One possible choice would be to treat the\nthree scalar parameters $x$, $y$ and $\\theta$ of a pose as if they\nwere a vector, and define the $\\boxplus$ as the vector sum.  There are\nmany reasons why this is a poor choice. One of them is that the angles\nare not Euclidean, and one would need to re-normalize them after every\naddition.\n\nA better choice is to define the $\\boxplus$ between a pose and a pose\nincrement as the motion composition operator. Namely, given a robot\npose $\\bx^{s}_t = (x\\; y\\; \\theta)^T$ and an increment $\\bTDeltax^{s}_t\n= (\\Delta x\\; \\Delta y\\; \\Delta \\theta)^T$, where $\\Delta x$ is the\nlongitudinal displacement (i.e. in direction of the heading of the robot),\n$\\Delta y$ the lateral displacement and $\\Delta \\theta$ the rotational\nchange, the operator can be defined as follows:\n\\begin{eqnarray}\n    \\bx^\\mathrm{s}_t \\boxplus \\bTDeltax^\\mathrm{s}_t   & \\doteq &\n    \\left(\n    \\begin{array}{c}\n      x + \\Delta x \\cos \\theta - \\Delta y \\sin \\theta \\\\\n      y + \\Delta x \\sin \\theta + \\Delta y \\cos \\theta \\\\\n      \\mathrm{normAngle}(\\theta + \\Delta \\theta)\n    \\end{array}\n    \\right)\\\\\n    = \\bx^\\mathrm{s}_t \\oplus \\bTDeltax^\\mathrm{s}_t.\n\\end{eqnarray}\n\nIn  the previous equation we introduced the motion composition operator $\\oplus$\nSimilarly to $\\oplus$ there is the $\\ominus$ operator that performs the opposite operation\nand is defined as follows:\n\\begin{eqnarray}\n    \\bx^\\mathrm{s}_a \\ominus \\bx^\\mathrm{s}_b   & \\doteq &\n    \\left(\n    \\begin{array}{c}\n        (x_a - x_b)  \\cos \\theta_b + (y_a - y_b) \\sin \\theta_b \\\\\n      - (x_a - x_b)  \\sin \\theta_b + (y_a - y_b) \\cos \\theta_b \\\\\n      \\mathrm{normAngle}(\\theta_b - \\theta_a)\n    \\end{array}\n    \\right)\n\\end{eqnarray}\n\n\\subsection{Design of the Error Functions}\nThe last step in formalizing the problem is to design error functions\n$\\be(\\bx_k)$ that are ``reasonable''. A common way to do this to define a\nso-called \\emph{measurement} function $\\bh_k(\\bx_k)$ that ``predicts''\na measurement $\\hat \\bz_k$, given the knowledge of the vertices in the\nset $\\bx_k$. Defining this function is usually rather easy, and can be\ndone by directly implementing the error model. Subsequently, the error\nvector can be computed as the vector difference between the prediction\n$\\hat \\bz_k$ and the real measurement.  This is a general approach to\nconstruct error functions and it works when the space of the errors is\nlocally Euclidean around the origin of the measurement. If this is not\nthe case one might want to replace the vector difference with some\nother operator which is more ``regular''.\n\nWe will now construct the error functions for the edges connecting a\nrobot pose $\\bx^\\mathrm{s}_t$ and a landmark $\\bx^\\mathrm{l}_i$.  The\nfirst step is to construct a measurement prediction\n$\\bh^\\mathrm{l}_{t,i}(\\bx^\\mathrm{s}_t, \\bx^\\mathrm{l}_i)$ that computes\na ``virtual measurement''. This virtual measurement is the position of\nthe landmark $\\bx^\\mathrm{l}_i$, seen from the robot position\n$\\bx^\\mathrm{s}_t$. The equation for $\\bh^\\mathrm{l}_{t,i}(\\cdot)$ is the\nfollowing:\n\\begin{eqnarray}\n    \\bh^\\mathrm{l}_{t,i}(\\bx^\\mathrm{s}_t, \\bx^\\mathrm{l}_i)   & \\doteq &\n    \\left(\n    \\begin{array}{c}\n        (x^\\mathrm{s}_t - x^\\mathrm{l}_i)  \\cos \\theta^\\mathrm{s}_t + (y^\\mathrm{s}_t - y^\\mathrm{l}_i) \\sin \\theta^\\mathrm{s}_t \\\\\n      - (x^\\mathrm{s}_t - x^\\mathrm{l}_i)  \\sin \\theta^\\mathrm{s}_t + (y^\\mathrm{s}_t - y^\\mathrm{l}_i) \\cos \\theta^\\mathrm{s}_t\n    \\end{array}\n    \\right)\n\\end{eqnarray}\nwhich converts the position of the landmark into the coordinate system of\nthe robot.\n\nSince the landmarks live in an Euclidean space, it is reasonable to\ncompute the error function as the normal vector difference.  This\nleads to the following definition for the error functions of the\nlandmarks.\n\\begin{eqnarray}\n    \\be^\\mathrm{l}_{t,i}(\\bx^\\mathrm{s}_t, \\bx^\\mathrm{l}_i)   & \\doteq & \\bz_{t,i} - \\bh^\\mathrm{l}_{t,i}(\\bx^\\mathrm{s}_t, \\bx^\\mathrm{l}_i).\n    \\label{eq:landmarkError}\n\\end{eqnarray}\n\nIn a similar way, we can define the error functions of an odometry\nedge connecting two robot poses $\\bx^\\mathrm{s}_t$ and\n$\\bx^\\mathrm{s}_{t+1}$. As stated before, an odometry measurement lives in $SE(2)$.\nBy using the $\\ominus$ operator we can write a synthetic measurement function:\n\\begin{eqnarray}\n    \\bh^\\mathrm{s}_{t,t+1}(\\bx^\\mathrm{s}_t, \\bx^\\mathrm{s}_{t+1})   & \\doteq & \\bx^\\mathrm{s}_{t+1} \\ominus \\bx^\\mathrm{s}_{t}.\n\\end{eqnarray}\nIn short this function returns the motion that brings the robot from\n$\\bx^\\mathrm{s}_t$ to $\\bx^\\mathrm{s}_{t+1}$, that is the ``ideal''\nodometry.  Once again the error can be obtained as a difference\nbetween the measurement and the prediction. However, since our measurements\ndo not live in an Euclidean space we can use $\\ominus$ instead of the vector difference.\n\n\\begin{eqnarray}\n    \\be^\\mathrm{s}_{t,t+1}(\\bx^\\mathrm{s}_t, \\bx^\\mathrm{s}_{t+1})   & \\doteq & \\bz_{t,t+1} \\ominus \\bh^\\mathrm{s}_{t,t+1}(\\bx^\\mathrm{s}_t, \\bx^\\mathrm{s}_{t+1}).\n    \\label{eq:odometryError}\n\\end{eqnarray}\n\n\\subsection{Putting things together}\nHere we summarize the relevant parts of the previous problem definition,\nand we get ready for the implementation.\\\\[.3em]\n{\\small\n\\begin{tabular}{|c|c|c|c|c|c|}\n\\hline\n\\textbf{Variable} & \\textbf{Symbol}  & \\textbf{Domain} & \\textbf{Dimension} & \\textbf{Parameterization of }$\\bDeltax$   & $\\boxplus$ \\textbf{operator} \\\\\n\\hline\nRobot    pose     & $\\bx^\\mathrm{s}_t$ & $SE(2)$         & 3                  & $(\\Delta x \\; \\Delta y \\; \\Delta\\theta)$  & $\\bx^\\mathrm{s}_t \\oplus \\bDeltax^\\mathrm{s}_t$ \\\\\n\\hline\nLandmark pose     & $\\bx^\\mathrm{l}_i$ & $\\Re^2$         & 2                  & $(\\Delta x \\; \\Delta y )$                 & $\\bx^\\mathrm{l}_i + \\bDeltax^\\mathrm{l}_i$\\\\\n\\hline\n\\end{tabular}\\\\[.3em]\n\\begin{tabular}{|c|c|c|c|c|c|}\n\\hline\n\\textbf{Measurement} & \\textbf{Symbol}         & \\textbf{Domain} & \\textbf{Dimension} & \\textbf{Set $\\bx_k$ of variables involved}             & \\textbf{error function}\\\\\n\\hline\nOdometry             & = $\\bz^\\mathrm{s}_{t,t+1}$ & $SE(2)$         & 3                  & $\\left\\{ \\bx^\\mathrm{s}_t, \\bx^\\mathrm{s}_{t+1} \\right\\}$ & Eq.~\\ref{eq:odometryError} \\\\\n\\hline\nLandmark             & = $\\bz^\\mathrm{l}_{t,i}$   & $\\Re^2$         & 2                  & $\\left\\{ \\bx^\\mathrm{s}_t, \\bx^\\mathrm{l}_{i} \\right\\}$  & Eq.~\\ref{eq:landmarkError} \\\\\n\\hline\n\\end{tabular}}\\\\[.3em]\n\nThe first thing we are going to do is to implement a class that\nrepresents elements of the $SE(2)$ group. We represent these elements\ninternally by using the rotation matrix and the translation vector\nrepresentation, via the types defined in \\verb+Eigen::Geometry+.  Thus\nwe define an \\verb+operator*(...)+ that implements the motion composition\noperator $\\oplus$, and an \\verb+inverse()+ function that returns the inverse of\na transformation. For convenience we also implement an\n\\verb+operator*+ that transforms 2D points. To convert the elements\nfrom and to a minimal representation that utilizes an \\verb+Eigen::Vector3d+\nwe define the methods \\verb+fromVector(...)+ and \\verb+toVector(...)+.\nThe constructor initializes this class as a point in the origin\noriented at 0 degrees.  Note that having a separate class for a group\nis not mandatory in \\gopt, but makes the code much more readable and\nreusable. The corresponding C++ class is reported in\nListing~\\ref{lst:se2}.\n\\begin{lstlisting}[float,label=lst:se2,caption=\\text{Helper class to represent $SE(2)$}.]\nclass SE2 {\n  public:\n    EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n    SE2():_R(0),_t(0,0){}\n\n    SE2(double x, double y, double theta):_R(theta),_t(x,y){}\n\n    SE2 operator * (const SE2& tr2) const{\n      SE2 result(*this);\n      result._t += _R*tr2._t;\n      result._R.angle()+= tr2._R.angle();\n      result._R.angle()=normalize_theta(result._R.angle());\n      return result;\n    }\n\n    Vector2d operator * (const Vector2d& v2) const{\n      Vector2d result(*this);\n      result._t = _t + _R*tr2._t;\n      return result;\n    }\n\n    SE2 inverse() const{\n      SE2 ret;\n      ret._R=_R.inverse();\n      ret._R.angle()=normalize_theta(ret._R.angle());\n      ret._t=ret._R*(_t*-1.);\n      return ret;\n    }\n\n    void fromVector (const Vector3d& v){\n      *this=SE2(v[0], v[1], v[2]);\n    }\n\n    Vector3d toVector() const {\n      Vector3d ret;\n      for (int i=0; i<3; i++){\n        ret(i)=(*this)[i];\n      }\n      return ret;\n    }\n\n  protected:\n    Rotation2Dd _R;\n    Vector2d _t;\n};\n\\end{lstlisting}\n\nOnce we defined our nice $SE(2)$ group we are ready to implement the\nvertices.  To this end we extend the \\verb+BaseVertex<>+ class, and we\nderive the classes \\verb+VertexSE2+ to represent a robot pose and\n\\verb+VertexPointXY+ to represent a point landmark in the plane.\nThe class definition for robot pose vertices is reported in\nListing~\\ref{lst:vertexse2}.\nThe pose-vertex extends a template specialization of\n\\verb+BaseVertex<>+.  We should say to \\gopt{} that the internal type\nhas dimension 3 and that the estimate is of type \\verb+SE2+. This\nmeans that the member \\verb+_estimate+ of a \\verb+VertexSE2+ is of\ntype \\verb+SE2+.  Then all we need to do is to redefine the methods\n\\verb+setToOriginImpl()+ that resets the estimate to a known\nconfiguration, and the method \\verb+\\oplusImpl(double*)+.  The method\nshould apply an increment, expressed in the increment parameterization\n(that is a vector $(\\Delta x \\; \\Delta y \\; \\Delta \\theta )^t$ to the\ncurrent estimate.  To do this, we first convert the vector passed as\nargument into an \\verb+SE(2)+, then we multiply this increment at the\nright of the previous estimate.  After that we should implement the\nread and write functions to a stream, but this is straight-forward and\nyou can look it up yourself in the code.\n\n\\begin{lstlisting}[float,label=lst:vertexse2,caption=Vertex representing\n  a 2D robot pose]\nclass VertexSE2 : public BaseVertex<3, SE2>\n{\n  public:\n    EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n    VertexSE2();\n\n    virtual void setToOriginImpl() {\n      _estimate=SE2();\n    }\n\n    virtual void oplusImpl(double* update)\n    {\n      SE2 up(update[0], update[1], update[2]);\n      _estimate = _estimate * up;\n    }\n\n    virtual bool read(std::istream& is);\n    virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n};\n\\end{lstlisting}\nThe next step is to implement a vertex to describe a landmark\nposition.  Since the landmarks are parameterized in $\\Re^2$, we do not\nneed to define any group for that, and we use directly the vector\nclasses defined in Eigen. This class is reported in Listing~\\ref{lst:vertexxy}.\n\n\\begin{lstlisting}[float,label=lst:vertexxy,caption=Vertex representing\n  a 2D landmark]\nclass VertexPointXY : public BaseVertex<2, Eigen::Vector2d>\n{\n  public:\n    EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n      VertexPointXY();\n\n    virtual void setToOriginImpl() {\n      _estimate.setZero();\n    }\n\n    virtual void oplusImpl(double* update)\n    {\n      _estimate[0] += update[0];\n      _estimate[1] += update[1];\n    }\n\n    virtual bool read(std::istream& is);\n    virtual bool write(std::ostream& os) const;\n};\n\\end{lstlisting}\n\nNow we are done with the vertices. We should go for the edges.  Since\nboth edges are binary edges we, extend the class\n\\verb+BaseBinaryEdge<>+.\nTo represent an odometry edge (see Listing~\\ref{lst:edgese2}) that\nconnects two \\verb+VertexSE2+, we need to extend\n\\verb+BaseBinaryEdge<>+,  specialized with the types of the\nconnected vertices (the order matters), where the measurement itself\nis represented by an \\verb+SE2+ that has dimension 3. The second\ntemplate parameter is the one used for the member variable\n\\verb+_measurement+.  The second step is to construct an error\nfunction, by redefining the \\verb+computeError()+ method.  The\n\\verb+computeError()+ should put the error vector in a member variable\n\\verb+error+ that has type \\verb+Eigen::Vector<double,3>+. Here the 3\ncomes from the template parameter that specifies the dimension.\nAgain, the read and write functions can be looked up in the code.\nNow we are done with this edge. The Jacobians are computed numerically\nby \\gopt{}.  However, if you want to speed up the execution of your\ncode after everything works, you are warmly invited to redefine the\n\\verb+linearizeOplus+ method.\n\n\\begin{lstlisting}[float,label=lst:edgese2,caption=\\text{Edge connecting two\n  robot poses, for example, the odometry of the robot.}]\nclass EdgeSE2 : public BaseBinaryEdge<3, SE2, VertexSE2, VertexSE2>\n{\n  public:\n    EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n      EdgeSE2();\n\n    void computeError()\n    {\n      const VertexSE2* v1 = static_cast<const VertexSE2*>(_vertices[0]);\n      const VertexSE2* v2 = static_cast<const VertexSE2*>(_vertices[1]);\n      SE2 delta = _measurement.inverse() * (v1->estimate().inverse()*v2->estimate());\n      _error = delta.toVector();\n    }\n    virtual bool read(std::istream& is);\n    virtual bool write(std::ostream& os) const;\n};\n\\end{lstlisting}\n\nThe last thing that remains to do is to define a class to represent a\nlandmark measurement.  This is shown in Listing~\\ref{lst:edgese2xy}.\nAgain, we extend a specialization of \\verb+BaseBinaryEdge<>+, and we\ntell the system that it connects a \\verb+VertexSE2+ with a\n\\verb+VertexPointXY+, that the measurement is represented by an\n\\verb+Eigen::Vector2d+ that has dimension 2.\n\n\\begin{lstlisting}[float,label=lst:edgese2xy,caption=Edge connecting a\n  robot poses and a landmark.]\nclass EdgeSE2PointXY : public BaseBinaryEdge<2, Eigen::Vector2d, VertexSE2, VertexPointXY>\n{\n  public:\n    EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n      EdgeSE2PointXY();\n\n    void computeError()\n    {\n      const VertexSE2* v1 = static_cast<const VertexSE2*>(_vertices[0]);\n      const VertexPointXY* l2 = static_cast<const VertexPointXY*>(_vertices[1]);\n      _error = (v1->estimate().inverse() * l2->estimate()) - _measurement;\n    }\n\n    virtual bool read(std::istream& is);\n    virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n};\n\\end{lstlisting}\nThe final step we should do to make our system operational, is to\nregister the types to let \\gopt{} know that there are new types ready.\nHowever, if you intend to manually construct your graph without doing\nany i/o operation on disk, this step is not even necessary. Have fun!\n\nYou may find the full code of this 2D SLAM example in the folder\n\\texttt{examples/tutorials\\_slam2d}.\n\n{\\small\n\\bibliographystyle{unsrt}\n\\bibliography{robots}}\n\n\\end{document}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/doc/license-bsd.txt",
    "content": "g2o - General Graph Optimization\nCopyright (C) 2011 Rainer Kuemmerle, Giorgio Grisetti, Hauke Strasdat,\nKurt Konolige, and Wolfram Burgard\nAll rights reserved.\n\nRedistribution and use in source and binary forms, with or without\nmodification, are permitted provided that the following conditions are\nmet:\n\n* Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n  this list of conditions and the following disclaimer.\n* Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n  notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n  documentation and/or other materials provided with the distribution.\n\nTHIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\nIS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\nTO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\nPARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\nHOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\nSPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\nTO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\nPROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\nLIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\nNEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\nSOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/doc/license-gpl.txt",
    "content": "                    GNU GENERAL PUBLIC LICENSE\n                       Version 3, 29 June 2007\n\n Copyright (C) 2007 Free Software Foundation, Inc. <http://fsf.org/>\n Everyone is permitted to copy and distribute verbatim copies\n of this license document, but changing it is not allowed.\n\n                            Preamble\n\n  The GNU General Public License is a free, copyleft license for\nsoftware and other kinds of works.\n\n  The licenses for most software and other practical works are designed\nto take away your freedom to share and change the works.  By contrast,\nthe GNU General Public License is intended to guarantee your freedom to\nshare and change all versions of a program--to make sure it remains free\nsoftware for all its users.  We, the Free Software Foundation, use the\nGNU General Public License for most of our software; it applies also to\nany other work released this way by its authors.  You can apply it to\nyour programs, too.\n\n  When we speak of free software, we are referring to freedom, not\nprice.  Our General Public Licenses are designed to make sure that you\nhave the freedom to distribute copies of free software (and charge for\nthem if you wish), that you receive source code or can get it if you\nwant it, that you can change the software or use pieces of it in new\nfree programs, and that you know you can do these things.\n\n  To protect your rights, we need to prevent others from denying you\nthese rights or asking you to surrender the rights.  Therefore, you have\ncertain responsibilities if you distribute copies of the software, or if\nyou modify it: responsibilities to respect the freedom of others.\n\n  For example, if you distribute copies of such a program, whether\ngratis or for a fee, you must pass on to the recipients the same\nfreedoms that you received.  You must make sure that they, too, receive\nor can get the source code.  And you must show them these terms so they\nknow their rights.\n\n  Developers that use the GNU GPL protect your rights with two steps:\n(1) assert copyright on the software, and (2) offer you this License\ngiving you legal permission to copy, distribute and/or modify it.\n\n  For the developers' and authors' protection, the GPL clearly explains\nthat there is no warranty for this free software.  For both users' and\nauthors' sake, the GPL requires that modified versions be marked as\nchanged, so that their problems will not be attributed erroneously to\nauthors of previous versions.\n\n  Some devices are designed to deny users access to install or run\nmodified versions of the software inside them, although the manufacturer\ncan do so.  This is fundamentally incompatible with the aim of\nprotecting users' freedom to change the software.  The systematic\npattern of such abuse occurs in the area of products for individuals to\nuse, which is precisely where it is most unacceptable.  Therefore, we\nhave designed this version of the GPL to prohibit the practice for those\nproducts.  If such problems arise substantially in other domains, we\nstand ready to extend this provision to those domains in future versions\nof the GPL, as needed to protect the freedom of users.\n\n  Finally, every program is threatened constantly by software patents.\nStates should not allow patents to restrict development and use of\nsoftware on general-purpose computers, but in those that do, we wish to\navoid the special danger that patents applied to a free program could\nmake it effectively proprietary.  To prevent this, the GPL assures that\npatents cannot be used to render the program non-free.\n\n  The precise terms and conditions for copying, distribution and\nmodification follow.\n\n                       TERMS AND CONDITIONS\n\n  0. Definitions.\n\n  \"This License\" refers to version 3 of the GNU General Public License.\n\n  \"Copyright\" also means copyright-like laws that apply to other kinds of\nworks, such as semiconductor masks.\n\n  \"The Program\" refers to any copyrightable work licensed under this\nLicense.  Each licensee is addressed as \"you\".  \"Licensees\" and\n\"recipients\" may be individuals or organizations.\n\n  To \"modify\" a work means to copy from or adapt all or part of the work\nin a fashion requiring copyright permission, other than the making of an\nexact copy.  The resulting work is called a \"modified version\" of the\nearlier work or a work \"based on\" the earlier work.\n\n  A \"covered work\" means either the unmodified Program or a work based\non the Program.\n\n  To \"propagate\" a work means to do anything with it that, without\npermission, would make you directly or secondarily liable for\ninfringement under applicable copyright law, except executing it on a\ncomputer or modifying a private copy.  Propagation includes copying,\ndistribution (with or without modification), making available to the\npublic, and in some countries other activities as well.\n\n  To \"convey\" a work means any kind of propagation that enables other\nparties to make or receive copies.  Mere interaction with a user through\na computer network, with no transfer of a copy, is not conveying.\n\n  An interactive user interface displays \"Appropriate Legal Notices\"\nto the extent that it includes a convenient and prominently visible\nfeature that (1) displays an appropriate copyright notice, and (2)\ntells the user that there is no warranty for the work (except to the\nextent that warranties are provided), that licensees may convey the\nwork under this License, and how to view a copy of this License.  If\nthe interface presents a list of user commands or options, such as a\nmenu, a prominent item in the list meets this criterion.\n\n  1. Source Code.\n\n  The \"source code\" for a work means the preferred form of the work\nfor making modifications to it.  \"Object code\" means any non-source\nform of a work.\n\n  A \"Standard Interface\" means an interface that either is an official\nstandard defined by a recognized standards body, or, in the case of\ninterfaces specified for a particular programming language, one that\nis widely used among developers working in that language.\n\n  The \"System Libraries\" of an executable work include anything, other\nthan the work as a whole, that (a) is included in the normal form of\npackaging a Major Component, but which is not part of that Major\nComponent, and (b) serves only to enable use of the work with that\nMajor Component, or to implement a Standard Interface for which an\nimplementation is available to the public in source code form.  A\n\"Major Component\", in this context, means a major essential component\n(kernel, window system, and so on) of the specific operating system\n(if any) on which the executable work runs, or a compiler used to\nproduce the work, or an object code interpreter used to run it.\n\n  The \"Corresponding Source\" for a work in object code form means all\nthe source code needed to generate, install, and (for an executable\nwork) run the object code and to modify the work, including scripts to\ncontrol those activities.  However, it does not include the work's\nSystem Libraries, or general-purpose tools or generally available free\nprograms which are used unmodified in performing those activities but\nwhich are not part of the work.  For example, Corresponding Source\nincludes interface definition files associated with source files for\nthe work, and the source code for shared libraries and dynamically\nlinked subprograms that the work is specifically designed to require,\nsuch as by intimate data communication or control flow between those\nsubprograms and other parts of the work.\n\n  The Corresponding Source need not include anything that users\ncan regenerate automatically from other parts of the Corresponding\nSource.\n\n  The Corresponding Source for a work in source code form is that\nsame work.\n\n  2. Basic Permissions.\n\n  All rights granted under this License are granted for the term of\ncopyright on the Program, and are irrevocable provided the stated\nconditions are met.  This License explicitly affirms your unlimited\npermission to run the unmodified Program.  The output from running a\ncovered work is covered by this License only if the output, given its\ncontent, constitutes a covered work.  This License acknowledges your\nrights of fair use or other equivalent, as provided by copyright law.\n\n  You may make, run and propagate covered works that you do not\nconvey, without conditions so long as your license otherwise remains\nin force.  You may convey covered works to others for the sole purpose\nof having them make modifications exclusively for you, or provide you\nwith facilities for running those works, provided that you comply with\nthe terms of this License in conveying all material for which you do\nnot control copyright.  Those thus making or running the covered works\nfor you must do so exclusively on your behalf, under your direction\nand control, on terms that prohibit them from making any copies of\nyour copyrighted material outside their relationship with you.\n\n  Conveying under any other circumstances is permitted solely under\nthe conditions stated below.  Sublicensing is not allowed; section 10\nmakes it unnecessary.\n\n  3. Protecting Users' Legal Rights From Anti-Circumvention Law.\n\n  No covered work shall be deemed part of an effective technological\nmeasure under any applicable law fulfilling obligations under article\n11 of the WIPO copyright treaty adopted on 20 December 1996, or\nsimilar laws prohibiting or restricting circumvention of such\nmeasures.\n\n  When you convey a covered work, you waive any legal power to forbid\ncircumvention of technological measures to the extent such circumvention\nis effected by exercising rights under this License with respect to\nthe covered work, and you disclaim any intention to limit operation or\nmodification of the work as a means of enforcing, against the work's\nusers, your or third parties' legal rights to forbid circumvention of\ntechnological measures.\n\n  4. Conveying Verbatim Copies.\n\n  You may convey verbatim copies of the Program's source code as you\nreceive it, in any medium, provided that you conspicuously and\nappropriately publish on each copy an appropriate copyright notice;\nkeep intact all notices stating that this License and any\nnon-permissive terms added in accord with section 7 apply to the code;\nkeep intact all notices of the absence of any warranty; and give all\nrecipients a copy of this License along with the Program.\n\n  You may charge any price or no price for each copy that you convey,\nand you may offer support or warranty protection for a fee.\n\n  5. Conveying Modified Source Versions.\n\n  You may convey a work based on the Program, or the modifications to\nproduce it from the Program, in the form of source code under the\nterms of section 4, provided that you also meet all of these conditions:\n\n    a) The work must carry prominent notices stating that you modified\n    it, and giving a relevant date.\n\n    b) The work must carry prominent notices stating that it is\n    released under this License and any conditions added under section\n    7.  This requirement modifies the requirement in section 4 to\n    \"keep intact all notices\".\n\n    c) You must license the entire work, as a whole, under this\n    License to anyone who comes into possession of a copy.  This\n    License will therefore apply, along with any applicable section 7\n    additional terms, to the whole of the work, and all its parts,\n    regardless of how they are packaged.  This License gives no\n    permission to license the work in any other way, but it does not\n    invalidate such permission if you have separately received it.\n\n    d) If the work has interactive user interfaces, each must display\n    Appropriate Legal Notices; however, if the Program has interactive\n    interfaces that do not display Appropriate Legal Notices, your\n    work need not make them do so.\n\n  A compilation of a covered work with other separate and independent\nworks, which are not by their nature extensions of the covered work,\nand which are not combined with it such as to form a larger program,\nin or on a volume of a storage or distribution medium, is called an\n\"aggregate\" if the compilation and its resulting copyright are not\nused to limit the access or legal rights of the compilation's users\nbeyond what the individual works permit.  Inclusion of a covered work\nin an aggregate does not cause this License to apply to the other\nparts of the aggregate.\n\n  6. Conveying Non-Source Forms.\n\n  You may convey a covered work in object code form under the terms\nof sections 4 and 5, provided that you also convey the\nmachine-readable Corresponding Source under the terms of this License,\nin one of these ways:\n\n    a) Convey the object code in, or embodied in, a physical product\n    (including a physical distribution medium), accompanied by the\n    Corresponding Source fixed on a durable physical medium\n    customarily used for software interchange.\n\n    b) Convey the object code in, or embodied in, a physical product\n    (including a physical distribution medium), accompanied by a\n    written offer, valid for at least three years and valid for as\n    long as you offer spare parts or customer support for that product\n    model, to give anyone who possesses the object code either (1) a\n    copy of the Corresponding Source for all the software in the\n    product that is covered by this License, on a durable physical\n    medium customarily used for software interchange, for a price no\n    more than your reasonable cost of physically performing this\n    conveying of source, or (2) access to copy the\n    Corresponding Source from a network server at no charge.\n\n    c) Convey individual copies of the object code with a copy of the\n    written offer to provide the Corresponding Source.  This\n    alternative is allowed only occasionally and noncommercially, and\n    only if you received the object code with such an offer, in accord\n    with subsection 6b.\n\n    d) Convey the object code by offering access from a designated\n    place (gratis or for a charge), and offer equivalent access to the\n    Corresponding Source in the same way through the same place at no\n    further charge.  You need not require recipients to copy the\n    Corresponding Source along with the object code.  If the place to\n    copy the object code is a network server, the Corresponding Source\n    may be on a different server (operated by you or a third party)\n    that supports equivalent copying facilities, provided you maintain\n    clear directions next to the object code saying where to find the\n    Corresponding Source.  Regardless of what server hosts the\n    Corresponding Source, you remain obligated to ensure that it is\n    available for as long as needed to satisfy these requirements.\n\n    e) Convey the object code using peer-to-peer transmission, provided\n    you inform other peers where the object code and Corresponding\n    Source of the work are being offered to the general public at no\n    charge under subsection 6d.\n\n  A separable portion of the object code, whose source code is excluded\nfrom the Corresponding Source as a System Library, need not be\nincluded in conveying the object code work.\n\n  A \"User Product\" is either (1) a \"consumer product\", which means any\ntangible personal property which is normally used for personal, family,\nor household purposes, or (2) anything designed or sold for incorporation\ninto a dwelling.  In determining whether a product is a consumer product,\ndoubtful cases shall be resolved in favor of coverage.  For a particular\nproduct received by a particular user, \"normally used\" refers to a\ntypical or common use of that class of product, regardless of the status\nof the particular user or of the way in which the particular user\nactually uses, or expects or is expected to use, the product.  A product\nis a consumer product regardless of whether the product has substantial\ncommercial, industrial or non-consumer uses, unless such uses represent\nthe only significant mode of use of the product.\n\n  \"Installation Information\" for a User Product means any methods,\nprocedures, authorization keys, or other information required to install\nand execute modified versions of a covered work in that User Product from\na modified version of its Corresponding Source.  The information must\nsuffice to ensure that the continued functioning of the modified object\ncode is in no case prevented or interfered with solely because\nmodification has been made.\n\n  If you convey an object code work under this section in, or with, or\nspecifically for use in, a User Product, and the conveying occurs as\npart of a transaction in which the right of possession and use of the\nUser Product is transferred to the recipient in perpetuity or for a\nfixed term (regardless of how the transaction is characterized), the\nCorresponding Source conveyed under this section must be accompanied\nby the Installation Information.  But this requirement does not apply\nif neither you nor any third party retains the ability to install\nmodified object code on the User Product (for example, the work has\nbeen installed in ROM).\n\n  The requirement to provide Installation Information does not include a\nrequirement to continue to provide support service, warranty, or updates\nfor a work that has been modified or installed by the recipient, or for\nthe User Product in which it has been modified or installed.  Access to a\nnetwork may be denied when the modification itself materially and\nadversely affects the operation of the network or violates the rules and\nprotocols for communication across the network.\n\n  Corresponding Source conveyed, and Installation Information provided,\nin accord with this section must be in a format that is publicly\ndocumented (and with an implementation available to the public in\nsource code form), and must require no special password or key for\nunpacking, reading or copying.\n\n  7. Additional Terms.\n\n  \"Additional permissions\" are terms that supplement the terms of this\nLicense by making exceptions from one or more of its conditions.\nAdditional permissions that are applicable to the entire Program shall\nbe treated as though they were included in this License, to the extent\nthat they are valid under applicable law.  If additional permissions\napply only to part of the Program, that part may be used separately\nunder those permissions, but the entire Program remains governed by\nthis License without regard to the additional permissions.\n\n  When you convey a copy of a covered work, you may at your option\nremove any additional permissions from that copy, or from any part of\nit.  (Additional permissions may be written to require their own\nremoval in certain cases when you modify the work.)  You may place\nadditional permissions on material, added by you to a covered work,\nfor which you have or can give appropriate copyright permission.\n\n  Notwithstanding any other provision of this License, for material you\nadd to a covered work, you may (if authorized by the copyright holders of\nthat material) supplement the terms of this License with terms:\n\n    a) Disclaiming warranty or limiting liability differently from the\n    terms of sections 15 and 16 of this License; or\n\n    b) Requiring preservation of specified reasonable legal notices or\n    author attributions in that material or in the Appropriate Legal\n    Notices displayed by works containing it; or\n\n    c) Prohibiting misrepresentation of the origin of that material, or\n    requiring that modified versions of such material be marked in\n    reasonable ways as different from the original version; or\n\n    d) Limiting the use for publicity purposes of names of licensors or\n    authors of the material; or\n\n    e) Declining to grant rights under trademark law for use of some\n    trade names, trademarks, or service marks; or\n\n    f) Requiring indemnification of licensors and authors of that\n    material by anyone who conveys the material (or modified versions of\n    it) with contractual assumptions of liability to the recipient, for\n    any liability that these contractual assumptions directly impose on\n    those licensors and authors.\n\n  All other non-permissive additional terms are considered \"further\nrestrictions\" within the meaning of section 10.  If the Program as you\nreceived it, or any part of it, contains a notice stating that it is\ngoverned by this License along with a term that is a further\nrestriction, you may remove that term.  If a license document contains\na further restriction but permits relicensing or conveying under this\nLicense, you may add to a covered work material governed by the terms\nof that license document, provided that the further restriction does\nnot survive such relicensing or conveying.\n\n  If you add terms to a covered work in accord with this section, you\nmust place, in the relevant source files, a statement of the\nadditional terms that apply to those files, or a notice indicating\nwhere to find the applicable terms.\n\n  Additional terms, permissive or non-permissive, may be stated in the\nform of a separately written license, or stated as exceptions;\nthe above requirements apply either way.\n\n  8. Termination.\n\n  You may not propagate or modify a covered work except as expressly\nprovided under this License.  Any attempt otherwise to propagate or\nmodify it is void, and will automatically terminate your rights under\nthis License (including any patent licenses granted under the third\nparagraph of section 11).\n\n  However, if you cease all violation of this License, then your\nlicense from a particular copyright holder is reinstated (a)\nprovisionally, unless and until the copyright holder explicitly and\nfinally terminates your license, and (b) permanently, if the copyright\nholder fails to notify you of the violation by some reasonable means\nprior to 60 days after the cessation.\n\n  Moreover, your license from a particular copyright holder is\nreinstated permanently if the copyright holder notifies you of the\nviolation by some reasonable means, this is the first time you have\nreceived notice of violation of this License (for any work) from that\ncopyright holder, and you cure the violation prior to 30 days after\nyour receipt of the notice.\n\n  Termination of your rights under this section does not terminate the\nlicenses of parties who have received copies or rights from you under\nthis License.  If your rights have been terminated and not permanently\nreinstated, you do not qualify to receive new licenses for the same\nmaterial under section 10.\n\n  9. Acceptance Not Required for Having Copies.\n\n  You are not required to accept this License in order to receive or\nrun a copy of the Program.  Ancillary propagation of a covered work\noccurring solely as a consequence of using peer-to-peer transmission\nto receive a copy likewise does not require acceptance.  However,\nnothing other than this License grants you permission to propagate or\nmodify any covered work.  These actions infringe copyright if you do\nnot accept this License.  Therefore, by modifying or propagating a\ncovered work, you indicate your acceptance of this License to do so.\n\n  10. Automatic Licensing of Downstream Recipients.\n\n  Each time you convey a covered work, the recipient automatically\nreceives a license from the original licensors, to run, modify and\npropagate that work, subject to this License.  You are not responsible\nfor enforcing compliance by third parties with this License.\n\n  An \"entity transaction\" is a transaction transferring control of an\norganization, or substantially all assets of one, or subdividing an\norganization, or merging organizations.  If propagation of a covered\nwork results from an entity transaction, each party to that\ntransaction who receives a copy of the work also receives whatever\nlicenses to the work the party's predecessor in interest had or could\ngive under the previous paragraph, plus a right to possession of the\nCorresponding Source of the work from the predecessor in interest, if\nthe predecessor has it or can get it with reasonable efforts.\n\n  You may not impose any further restrictions on the exercise of the\nrights granted or affirmed under this License.  For example, you may\nnot impose a license fee, royalty, or other charge for exercise of\nrights granted under this License, and you may not initiate litigation\n(including a cross-claim or counterclaim in a lawsuit) alleging that\nany patent claim is infringed by making, using, selling, offering for\nsale, or importing the Program or any portion of it.\n\n  11. Patents.\n\n  A \"contributor\" is a copyright holder who authorizes use under this\nLicense of the Program or a work on which the Program is based.  The\nwork thus licensed is called the contributor's \"contributor version\".\n\n  A contributor's \"essential patent claims\" are all patent claims\nowned or controlled by the contributor, whether already acquired or\nhereafter acquired, that would be infringed by some manner, permitted\nby this License, of making, using, or selling its contributor version,\nbut do not include claims that would be infringed only as a\nconsequence of further modification of the contributor version.  For\npurposes of this definition, \"control\" includes the right to grant\npatent sublicenses in a manner consistent with the requirements of\nthis License.\n\n  Each contributor grants you a non-exclusive, worldwide, royalty-free\npatent license under the contributor's essential patent claims, to\nmake, use, sell, offer for sale, import and otherwise run, modify and\npropagate the contents of its contributor version.\n\n  In the following three paragraphs, a \"patent license\" is any express\nagreement or commitment, however denominated, not to enforce a patent\n(such as an express permission to practice a patent or covenant not to\nsue for patent infringement).  To \"grant\" such a patent license to a\nparty means to make such an agreement or commitment not to enforce a\npatent against the party.\n\n  If you convey a covered work, knowingly relying on a patent license,\nand the Corresponding Source of the work is not available for anyone\nto copy, free of charge and under the terms of this License, through a\npublicly available network server or other readily accessible means,\nthen you must either (1) cause the Corresponding Source to be so\navailable, or (2) arrange to deprive yourself of the benefit of the\npatent license for this particular work, or (3) arrange, in a manner\nconsistent with the requirements of this License, to extend the patent\nlicense to downstream recipients.  \"Knowingly relying\" means you have\nactual knowledge that, but for the patent license, your conveying the\ncovered work in a country, or your recipient's use of the covered work\nin a country, would infringe one or more identifiable patents in that\ncountry that you have reason to believe are valid.\n\n  If, pursuant to or in connection with a single transaction or\narrangement, you convey, or propagate by procuring conveyance of, a\ncovered work, and grant a patent license to some of the parties\nreceiving the covered work authorizing them to use, propagate, modify\nor convey a specific copy of the covered work, then the patent license\nyou grant is automatically extended to all recipients of the covered\nwork and works based on it.\n\n  A patent license is \"discriminatory\" if it does not include within\nthe scope of its coverage, prohibits the exercise of, or is\nconditioned on the non-exercise of one or more of the rights that are\nspecifically granted under this License.  You may not convey a covered\nwork if you are a party to an arrangement with a third party that is\nin the business of distributing software, under which you make payment\nto the third party based on the extent of your activity of conveying\nthe work, and under which the third party grants, to any of the\nparties who would receive the covered work from you, a discriminatory\npatent license (a) in connection with copies of the covered work\nconveyed by you (or copies made from those copies), or (b) primarily\nfor and in connection with specific products or compilations that\ncontain the covered work, unless you entered into that arrangement,\nor that patent license was granted, prior to 28 March 2007.\n\n  Nothing in this License shall be construed as excluding or limiting\nany implied license or other defenses to infringement that may\notherwise be available to you under applicable patent law.\n\n  12. No Surrender of Others' Freedom.\n\n  If conditions are imposed on you (whether by court order, agreement or\notherwise) that contradict the conditions of this License, they do not\nexcuse you from the conditions of this License.  If you cannot convey a\ncovered work so as to satisfy simultaneously your obligations under this\nLicense and any other pertinent obligations, then as a consequence you may\nnot convey it at all.  For example, if you agree to terms that obligate you\nto collect a royalty for further conveying from those to whom you convey\nthe Program, the only way you could satisfy both those terms and this\nLicense would be to refrain entirely from conveying the Program.\n\n  13. Use with the GNU Affero General Public License.\n\n  Notwithstanding any other provision of this License, you have\npermission to link or combine any covered work with a work licensed\nunder version 3 of the GNU Affero General Public License into a single\ncombined work, and to convey the resulting work.  The terms of this\nLicense will continue to apply to the part which is the covered work,\nbut the special requirements of the GNU Affero General Public License,\nsection 13, concerning interaction through a network will apply to the\ncombination as such.\n\n  14. Revised Versions of this License.\n\n  The Free Software Foundation may publish revised and/or new versions of\nthe GNU General Public License from time to time.  Such new versions will\nbe similar in spirit to the present version, but may differ in detail to\naddress new problems or concerns.\n\n  Each version is given a distinguishing version number.  If the\nProgram specifies that a certain numbered version of the GNU General\nPublic License \"or any later version\" applies to it, you have the\noption of following the terms and conditions either of that numbered\nversion or of any later version published by the Free Software\nFoundation.  If the Program does not specify a version number of the\nGNU General Public License, you may choose any version ever published\nby the Free Software Foundation.\n\n  If the Program specifies that a proxy can decide which future\nversions of the GNU General Public License can be used, that proxy's\npublic statement of acceptance of a version permanently authorizes you\nto choose that version for the Program.\n\n  Later license versions may give you additional or different\npermissions.  However, no additional obligations are imposed on any\nauthor or copyright holder as a result of your choosing to follow a\nlater version.\n\n  15. Disclaimer of Warranty.\n\n  THERE IS NO WARRANTY FOR THE PROGRAM, TO THE EXTENT PERMITTED BY\nAPPLICABLE LAW.  EXCEPT WHEN OTHERWISE STATED IN WRITING THE COPYRIGHT\nHOLDERS AND/OR OTHER PARTIES PROVIDE THE PROGRAM \"AS IS\" WITHOUT WARRANTY\nOF ANY KIND, EITHER EXPRESSED OR IMPLIED, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO,\nTHE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR\nPURPOSE.  THE ENTIRE RISK AS TO THE QUALITY AND PERFORMANCE OF THE PROGRAM\nIS WITH YOU.  SHOULD THE PROGRAM PROVE DEFECTIVE, YOU ASSUME THE COST OF\nALL NECESSARY SERVICING, REPAIR OR CORRECTION.\n\n  16. Limitation of Liability.\n\n  IN NO EVENT UNLESS REQUIRED BY APPLICABLE LAW OR AGREED TO IN WRITING\nWILL ANY COPYRIGHT HOLDER, OR ANY OTHER PARTY WHO MODIFIES AND/OR CONVEYS\nTHE PROGRAM AS PERMITTED ABOVE, BE LIABLE TO YOU FOR DAMAGES, INCLUDING ANY\nGENERAL, SPECIAL, INCIDENTAL OR CONSEQUENTIAL DAMAGES ARISING OUT OF THE\nUSE OR INABILITY TO USE THE PROGRAM (INCLUDING BUT NOT LIMITED TO LOSS OF\nDATA OR DATA BEING RENDERED INACCURATE OR LOSSES SUSTAINED BY YOU OR THIRD\nPARTIES OR A FAILURE OF THE PROGRAM TO OPERATE WITH ANY OTHER PROGRAMS),\nEVEN IF SUCH HOLDER OR OTHER PARTY HAS BEEN ADVISED OF THE POSSIBILITY OF\nSUCH DAMAGES.\n\n  17. Interpretation of Sections 15 and 16.\n\n  If the disclaimer of warranty and limitation of liability provided\nabove cannot be given local legal effect according to their terms,\nreviewing courts shall apply local law that most closely approximates\nan absolute waiver of all civil liability in connection with the\nProgram, unless a warranty or assumption of liability accompanies a\ncopy of the Program in return for a fee.\n\n                     END OF TERMS AND CONDITIONS\n\n            How to Apply These Terms to Your New Programs\n\n  If you develop a new program, and you want it to be of the greatest\npossible use to the public, the best way to achieve this is to make it\nfree software which everyone can redistribute and change under these terms.\n\n  To do so, attach the following notices to the program.  It is safest\nto attach them to the start of each source file to most effectively\nstate the exclusion of warranty; and each file should have at least\nthe \"copyright\" line and a pointer to where the full notice is found.\n\n    <one line to give the program's name and a brief idea of what it does.>\n    Copyright (C) <year>  <name of author>\n\n    This program is free software: you can redistribute it and/or modify\n    it under the terms of the GNU General Public License as published by\n    the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n    (at your option) any later version.\n\n    This program is distributed in the hope that it will be useful,\n    but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n    MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the\n    GNU General Public License for more details.\n\n    You should have received a copy of the GNU General Public License\n    along with this program.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n\nAlso add information on how to contact you by electronic and paper mail.\n\n  If the program does terminal interaction, make it output a short\nnotice like this when it starts in an interactive mode:\n\n    <program>  Copyright (C) <year>  <name of author>\n    This program comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY; for details type `show w'.\n    This is free software, and you are welcome to redistribute it\n    under certain conditions; type `show c' for details.\n\nThe hypothetical commands `show w' and `show c' should show the appropriate\nparts of the General Public License.  Of course, your program's commands\nmight be different; for a GUI interface, you would use an \"about box\".\n\n  You should also get your employer (if you work as a programmer) or school,\nif any, to sign a \"copyright disclaimer\" for the program, if necessary.\nFor more information on this, and how to apply and follow the GNU GPL, see\n<http://www.gnu.org/licenses/>.\n\n  The GNU General Public License does not permit incorporating your program\ninto proprietary programs.  If your program is a subroutine library, you\nmay consider it more useful to permit linking proprietary applications with\nthe library.  If this is what you want to do, use the GNU Lesser General\nPublic License instead of this License.  But first, please read\n<http://www.gnu.org/philosophy/why-not-lgpl.html>.\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/doc/license-lgpl.txt",
    "content": "\t\t   GNU LESSER GENERAL PUBLIC LICENSE\n                       Version 3, 29 June 2007\n\n Copyright (C) 2007 Free Software Foundation, Inc. <http://fsf.org/>\n Everyone is permitted to copy and distribute verbatim copies\n of this license document, but changing it is not allowed.\n\n\n  This version of the GNU Lesser General Public License incorporates\nthe terms and conditions of version 3 of the GNU General Public\nLicense, supplemented by the additional permissions listed below.\n\n  0. Additional Definitions.\n\n  As used herein, \"this License\" refers to version 3 of the GNU Lesser\nGeneral Public License, and the \"GNU GPL\" refers to version 3 of the GNU\nGeneral Public License.\n\n  \"The Library\" refers to a covered work governed by this License,\nother than an Application or a Combined Work as defined below.\n\n  An \"Application\" is any work that makes use of an interface provided\nby the Library, but which is not otherwise based on the Library.\nDefining a subclass of a class defined by the Library is deemed a mode\nof using an interface provided by the Library.\n\n  A \"Combined Work\" is a work produced by combining or linking an\nApplication with the Library.  The particular version of the Library\nwith which the Combined Work was made is also called the \"Linked\nVersion\".\n\n  The \"Minimal Corresponding Source\" for a Combined Work means the\nCorresponding Source for the Combined Work, excluding any source code\nfor portions of the Combined Work that, considered in isolation, are\nbased on the Application, and not on the Linked Version.\n\n  The \"Corresponding Application Code\" for a Combined Work means the\nobject code and/or source code for the Application, including any data\nand utility programs needed for reproducing the Combined Work from the\nApplication, but excluding the System Libraries of the Combined Work.\n\n  1. Exception to Section 3 of the GNU GPL.\n\n  You may convey a covered work under sections 3 and 4 of this License\nwithout being bound by section 3 of the GNU GPL.\n\n  2. Conveying Modified Versions.\n\n  If you modify a copy of the Library, and, in your modifications, a\nfacility refers to a function or data to be supplied by an Application\nthat uses the facility (other than as an argument passed when the\nfacility is invoked), then you may convey a copy of the modified\nversion:\n\n   a) under this License, provided that you make a good faith effort to\n   ensure that, in the event an Application does not supply the\n   function or data, the facility still operates, and performs\n   whatever part of its purpose remains meaningful, or\n\n   b) under the GNU GPL, with none of the additional permissions of\n   this License applicable to that copy.\n\n  3. Object Code Incorporating Material from Library Header Files.\n\n  The object code form of an Application may incorporate material from\na header file that is part of the Library.  You may convey such object\ncode under terms of your choice, provided that, if the incorporated\nmaterial is not limited to numerical parameters, data structure\nlayouts and accessors, or small macros, inline functions and templates\n(ten or fewer lines in length), you do both of the following:\n\n   a) Give prominent notice with each copy of the object code that the\n   Library is used in it and that the Library and its use are\n   covered by this License.\n\n   b) Accompany the object code with a copy of the GNU GPL and this license\n   document.\n\n  4. Combined Works.\n\n  You may convey a Combined Work under terms of your choice that,\ntaken together, effectively do not restrict modification of the\nportions of the Library contained in the Combined Work and reverse\nengineering for debugging such modifications, if you also do each of\nthe following:\n\n   a) Give prominent notice with each copy of the Combined Work that\n   the Library is used in it and that the Library and its use are\n   covered by this License.\n\n   b) Accompany the Combined Work with a copy of the GNU GPL and this license\n   document.\n\n   c) For a Combined Work that displays copyright notices during\n   execution, include the copyright notice for the Library among\n   these notices, as well as a reference directing the user to the\n   copies of the GNU GPL and this license document.\n\n   d) Do one of the following:\n\n       0) Convey the Minimal Corresponding Source under the terms of this\n       License, and the Corresponding Application Code in a form\n       suitable for, and under terms that permit, the user to\n       recombine or relink the Application with a modified version of\n       the Linked Version to produce a modified Combined Work, in the\n       manner specified by section 6 of the GNU GPL for conveying\n       Corresponding Source.\n\n       1) Use a suitable shared library mechanism for linking with the\n       Library.  A suitable mechanism is one that (a) uses at run time\n       a copy of the Library already present on the user's computer\n       system, and (b) will operate properly with a modified version\n       of the Library that is interface-compatible with the Linked\n       Version.\n\n   e) Provide Installation Information, but only if you would otherwise\n   be required to provide such information under section 6 of the\n   GNU GPL, and only to the extent that such information is\n   necessary to install and execute a modified version of the\n   Combined Work produced by recombining or relinking the\n   Application with a modified version of the Linked Version. (If\n   you use option 4d0, the Installation Information must accompany\n   the Minimal Corresponding Source and Corresponding Application\n   Code. If you use option 4d1, you must provide the Installation\n   Information in the manner specified by section 6 of the GNU GPL\n   for conveying Corresponding Source.)\n\n  5. Combined Libraries.\n\n  You may place library facilities that are a work based on the\nLibrary side by side in a single library together with other library\nfacilities that are not Applications and are not covered by this\nLicense, and convey such a combined library under terms of your\nchoice, if you do both of the following:\n\n   a) Accompany the combined library with a copy of the same work based\n   on the Library, uncombined with any other library facilities,\n   conveyed under the terms of this License.\n\n   b) Give prominent notice with the combined library that part of it\n   is a work based on the Library, and explaining where to find the\n   accompanying uncombined form of the same work.\n\n  6. Revised Versions of the GNU Lesser General Public License.\n\n  The Free Software Foundation may publish revised and/or new versions\nof the GNU Lesser General Public License from time to time. Such new\nversions will be similar in spirit to the present version, but may\ndiffer in detail to address new problems or concerns.\n\n  Each version is given a distinguishing version number. If the\nLibrary as you received it specifies that a certain numbered version\nof the GNU Lesser General Public License \"or any later version\"\napplies to it, you have the option of following the terms and\nconditions either of that published version or of any later version\npublished by the Free Software Foundation. If the Library as you\nreceived it does not specify a version number of the GNU Lesser\nGeneral Public License, you may choose any version of the GNU Lesser\nGeneral Public License ever published by the Free Software Foundation.\n\n  If the Library as you received it specifies that a proxy can decide\nwhether future versions of the GNU Lesser General Public License shall\napply, that proxy's public statement of acceptance of any version is\npermanent authorization for you to choose that version for the\nLibrary.\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/doc/pics/classes.fig",
    "content": "#FIG 3.2  Produced by xfig version 3.2.5b\nLandscape\nCenter\nMetric\nA4\n100.00\nSingle\n-2\n1200 2\n6 630 540 1800 810\n2 2 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 0 0 5\n\t 630 540 1800 540 1800 810 630 810 630 540\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 180 990 720 720 HyperGraph\\001\n-6\n6 2790 720 4680 990\n2 2 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 0 0 5\n\t 2790 720 4680 720 4680 990 2790 990 2790 720\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 180 1650 2880 900 HyperGraph::Vertex\\001\n-6\n6 5220 450 6930 720\n2 2 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 0 0 5\n\t 5220 450 6930 450 6930 720 5220 720 5220 450\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 180 1530 5310 630 HyperGraph::Edge\\001\n-6\n6 5220 1800 7470 2070\n2 2 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 0 0 5\n\t 5220 1800 7470 1800 7470 2070 5220 2070 5220 1800\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 180 2040 5310 1980 OptimizableGraph::Edge\\001\n-6\n6 2790 2070 5130 2340\n2 2 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 0 0 5\n\t 2790 2070 5130 2070 5130 2340 2790 2340 2790 2070\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 180 2160 2880 2250 OptimizableGraph::Vertex\\001\n-6\n6 630 1890 2340 2160\n2 2 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 0 0 5\n\t 630 1890 2340 1890 2340 2160 630 2160 630 1890\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 180 1500 720 2070 OptimizableGraph\\001\n-6\n6 630 3330 2160 3600\n2 2 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 0 0 5\n\t 630 3330 2160 3330 2160 3600 630 3600 630 3330\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 180 1335 720 3510 SparseOptimizer\\001\n-6\n6 630 4140 1350 4410\n2 2 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 0 0 5\n\t 630 4140 1350 4140 1350 4410 630 4410 630 4140\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 135 525 720 4320 Solver\\001\n-6\n6 2790 4770 4050 5040\n2 2 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 0 0 5\n\t 2790 4770 4050 4770 4050 5040 2790 5040 2790 4770\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 135 1050 2880 4950 LinearSolver\\001\n-6\n6 5670 2880 9405 3150\n2 2 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 0 0 5\n\t 5670 2880 9405 2880 9405 3150 5670 3150 5670 2880\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 180 3435 5760 3060 BaseBinaryEdge<D,E,VertexXi,VertexXj>\\001\n-6\n6 5400 3150 7380 3420\n2 2 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 0 0 5\n\t 5400 3150 7380 3150 7380 3420 5400 3420 5400 3150\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 180 1785 5490 3330 BaseMultiEdge<D,E>\\001\n-6\n6 5940 2610 8820 2880\n2 2 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 0 0 5\n\t 5940 2610 8820 2610 8820 2880 5940 2880 5940 2610\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 180 2595 6030 2790 BaseUnaryEdge<D,E,VertexXi>\\001\n-6\n6 2790 2880 4500 3150\n2 2 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 0 0 5\n\t 2790 2880 4500 2880 4500 3150 2790 3150 2790 2880\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 165 1485 2880 3060 BaseVertex<D, T>\\001\n-6\n6 3330 5400 5220 5670\n2 2 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 0 0 5\n\t 3330 5400 5220 5400 5220 5670 3330 5670 3330 5400\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 135 1635 3420 5580 LinearSolverPCG<>\\001\n-6\n6 3060 5670 5220 5940\n2 2 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 0 0 5\n\t 3060 5670 5220 5670 5220 5940 3060 5940 3060 5670\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 180 1920 3150 5850 LinearSolverCSparse<>\\001\n-6\n6 2790 5940 5130 6210\n2 2 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 0 0 5\n\t 2790 5940 5130 5940 5130 6210 2790 6210 2790 5940\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 135 2085 2880 6120 LinearSolverlCholmod<>\\001\n-6\n2 1 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 1 0 2\n\t0 0 1.00 60.00 120.00\n\t 6165 4860 7380 4860\n2 1 1 1 0 7 50 -1 -1 4.000 0 0 -1 1 0 2\n\t0 0 1.00 60.00 120.00\n\t 6165 5310 7380 5310\n2 1 4 1 0 7 50 -1 -1 3.000 0 0 -1 1 0 2\n\t0 0 1.00 60.00 120.00\n\t 6165 5760 7380 5760\n2 1 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 1 0 2\n\t0 0 1.00 60.00 120.00\n\t 1170 1890 1170 810\n2 1 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 1 0 2\n\t0 0 1.00 60.00 120.00\n\t 1170 3330 1170 2160\n2 1 4 1 0 7 50 -1 -1 3.000 0 0 -1 1 0 2\n\t0 0 1.00 60.00 120.00\n\t 1800 765 2790 855\n2 1 4 1 0 7 50 -1 -1 3.000 0 0 -1 1 0 2\n\t0 0 1.00 60.00 120.00\n\t 1800 585 5175 585\n2 1 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 1 0 2\n\t0 0 1.00 60.00 120.00\n\t 3690 2070 3690 990\n2 1 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 1 0 2\n\t0 0 1.00 60.00 120.00\n\t 3690 2880 3690 2340\n2 1 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 1 0 2\n\t0 0 1.00 60.00 120.00\n\t 6120 1800 6120 720\n2 1 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 1 0 2\n\t0 0 1.00 60.00 120.00\n\t 6075 2610 6075 2070\n2 1 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 1 0 2\n\t0 0 1.00 60.00 120.00\n\t 5805 2880 5805 2070\n2 1 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 1 0 2\n\t0 0 1.00 60.00 120.00\n\t 5535 3150 5535 2070\n2 1 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 1 0 2\n\t0 0 1.00 60.00 120.00\n\t 1170 3600 1170 4140\n2 1 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 1 0 2\n\t0 0 1.00 60.00 120.00\n\t 1170 4410 1170 4770\n2 1 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 1 0 2\n\t0 0 1.00 60.00 120.00\n\t 3465 5400 3465 5040\n2 1 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 1 0 2\n\t0 0 1.00 60.00 120.00\n\t 2925 5940 2925 5040\n2 1 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 1 0 2\n\t0 0 1.00 60.00 120.00\n\t 3195 5625 3195 5040\n2 1 1 1 0 7 50 -1 -1 4.000 0 0 -1 1 0 2\n\t0 0 1.00 60.00 120.00\n\t 2025 4905 2790 4905\n2 2 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 0 0 5\n\t 630 4770 2025 4770 2025 5040 630 5040 630 4770\n2 2 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 0 0 5\n\t 630 5490 2700 5490 2700 5760 630 5760 630 5490\n2 1 1 1 0 7 50 -1 -1 4.000 0 0 -1 1 0 2\n\t0 0 1.00 60.00 120.00\n\t 1170 5040 1170 5490\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 135 285 6165 5040 is-a\\001\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 135 420 6165 5490 has-a\\001\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 180 780 6165 5940 has-many\\001\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 135 1230 720 4950 BlockSolver<>\\001\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 180 1905 720 5670 SparseBlockMatrix<T>\\001\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/doc/pics/hgraph.fig",
    "content": "#FIG 3.2  Produced by xfig version 3.2.5b\nLandscape\nCenter\nMetric\nA4\n100.00\nSingle\n-2\n1200 2\n6 1170 2475 1620 2925\n1 3 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 1 0.0000 1395 2700 186 186 1395 2700 1575 2745\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 180 210 1305 2745 p0\\001\n-6\n6 1980 2520 2340 2880\n2 2 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 0 0 5\n\t 1980 2520 2340 2520 2340 2880 1980 2880 1980 2520\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 135 210 2070 2745 u0\\001\n-6\n6 2835 2475 3285 2925\n1 3 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 1 0.0000 3060 2700 186 186 3060 2700 3240 2745\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 180 210 2970 2745 p1\\001\n-6\n6 3780 2520 4140 2880\n2 2 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 0 0 5\n\t 3780 2520 4140 2520 4140 2880 3780 2880 3780 2520\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 135 210 3870 2745 u1\\001\n-6\n6 4635 2475 5085 2925\n1 3 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 1 0.0000 4860 2700 186 186 4860 2700 5040 2745\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 180 210 4725 2745 p2\\001\n-6\n6 4500 135 5040 585\n1 3 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 1 0.0000 4725 360 186 186 4725 360 4905 405\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 180 420 4590 405 pim1\\001\n-6\n6 2745 135 3195 585\n1 3 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 1 0.0000 2970 360 186 186 2970 360 3150 405\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 180 165 2880 405 pj\\001\n-6\n6 3690 180 4050 540\n2 2 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 0 0 5\n\t 3690 180 4050 180 4050 540 3690 540 3690 180\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 135 270 3780 405 ui1\\001\n-6\n6 1260 945 1710 1395\n1 3 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 1 0.0000 1485 1170 186 186 1485 1170 1665 1215\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 180 165 1395 1215 pi\\001\n-6\n6 2745 1215 3195 1665\n1 3 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 1 0.0000 2970 1440 186 186 2970 1440 3150 1485\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 135 135 2880 1485 K\\001\n-6\n6 2115 585 2475 945\n2 2 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 0 0 5\n\t 2115 585 2475 585 2475 945 2115 945 2115 585\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 180 210 2205 810 zij\\001\n-6\n6 2835 1845 3195 2205\n2 2 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 0 0 5\n\t 2835 1845 3195 1845 3195 2205 2835 2205 2835 1845\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 135 255 2880 2070 z2i\\001\n-6\n2 1 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 0 0 2\n\t 1575 2700 1980 2700\n2 1 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 0 0 2\n\t 2340 2700 2880 2700\n2 1 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 0 0 2\n\t 3240 2700 3780 2700\n2 1 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 0 0 2\n\t 4140 2700 4680 2700\n2 1 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 0 0 2\n\t 3150 360 3690 360\n2 1 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 0 0 2\n\t 4050 360 4545 360\n2 1 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 0 0 2\n\t 1665 1125 2115 945\n2 1 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 0 0 2\n\t 2475 585 2790 405\n2 1 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 0 0 2\n\t 2475 945 2835 1305\n2 1 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 0 0 2\n\t 1620 1305 2835 2025\n2 1 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 0 0 2\n\t 2970 1620 2970 1845\n2 1 0 1 0 7 50 -1 -1 0.000 0 0 -1 0 0 2\n\t 3195 2025 4725 2565\n2 1 1 1 0 7 50 -1 -1 4.000 0 0 -1 0 0 2\n\t 5040 2700 5535 2700\n2 1 1 1 0 7 50 -1 -1 4.000 0 0 -1 0 0 2\n\t 4905 2520 5130 2205\n2 1 1 1 0 7 50 -1 -1 4.000 0 0 -1 0 0 2\n\t 4905 360 5625 360\n2 1 1 1 0 7 50 -1 -1 4.000 0 0 -1 0 0 2\n\t 4725 540 5085 945\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/doc/pics/slam.fig",
    "content": "#FIG 3.2  Produced by xfig version 3.2.5b\nLandscape\nCenter\nMetric\nA4\n100.00\nSingle\n-2\n1200 2\n6 495 900 855 1260\n1 3 0 1 0 3 55 -1 20 0.000 1 0.0000 675 1080 142 142 675 1080 817 1080\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 180 210 585 1125 p1\\001\n-6\n6 1440 2475 1800 2835\n1 3 0 1 0 3 55 -1 20 0.000 1 0.0000 1620 2655 142 142 1620 2655 1762 2655\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 165 165 1530 2700 pt\\001\n-6\n6 2250 855 2610 1215\n1 3 0 1 0 3 55 -1 20 0.000 1 0.0000 2430 1035 142 142 2430 1035 2572 1035\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 180 210 2340 1080 p2\\001\n-6\n1 3 0 1 0 7 55 -1 20 0.000 1 0.0000 2475 3375 142 142 2475 3375 2617 3375\n1 3 0 1 0 7 55 -1 20 0.000 1 0.0000 450 315 142 142 450 315 592 315\n1 3 0 1 0 7 55 -1 20 0.000 1 0.0000 776 1952 142 142 776 1952 918 1952\n1 3 0 1 0 3 55 -1 20 0.000 1 0.0000 3555 2655 142 142 3555 2655 3697 2655\n1 3 0 1 0 7 53 -1 20 0.000 1 0.0000 1620 90 142 142 1620 90 1762 90\n2 1 1 1 0 7 55 -1 -1 4.000 0 0 -1 0 0 2\n\t 2565 1035 3375 1035\n2 1 1 1 0 7 55 -1 -1 4.000 0 0 -1 0 0 2\n\t 2475 900 2835 450\n2 1 1 1 0 7 55 -1 -1 4.000 0 0 -1 0 0 2\n\t 3600 2520 4005 2160\n2 1 1 1 0 7 55 -1 -1 4.000 0 0 -1 0 0 2\n\t 1530 2790 900 3285\n2 1 0 1 0 7 55 -1 -1 4.000 0 0 -1 0 0 2\n\t 1710 2745 2385 3285\n2 1 0 1 0 7 55 -1 -1 4.000 0 0 -1 0 0 2\n\t 2565 3285 3465 2745\n2 1 0 1 0 7 55 -1 -1 0.000 0 0 -1 0 0 2\n\t 810 1035 2250 1035\n2 1 1 1 0 7 55 -1 -1 4.000 0 0 -1 0 0 2\n\t 3690 2655 4230 2520\n2 2 0 1 0 7 53 -1 20 0.000 0 0 -1 0 0 5\n\t 2880 2925 3420 2925 3420 3240 2880 3240 2880 2925\n2 1 0 1 0 7 57 -1 -1 0.000 0 0 -1 0 0 2\n\t 630 990 495 450\n2 1 0 1 0 7 55 -1 -1 4.000 0 0 -1 0 0 2\n\t 765 990 1620 225\n2 2 0 1 0 7 53 -1 20 0.000 0 0 -1 0 0 5\n\t 1035 450 1350 450 1350 765 1035 765 1035 450\n2 2 0 1 0 7 53 -1 20 0.000 0 0 -1 0 0 5\n\t 405 540 720 540 720 855 405 855 405 540\n2 2 0 1 0 7 53 -1 20 0.000 0 0 -1 0 0 5\n\t 1440 900 1755 900 1755 1215 1440 1215 1440 900\n2 1 0 1 0 7 55 -1 -1 0.000 0 0 -1 0 0 2\n\t 675 1215 720 1845\n2 2 0 1 0 7 53 -1 20 0.000 0 0 -1 0 0 5\n\t 585 1395 900 1395 900 1710 585 1710 585 1395\n2 1 0 1 0 7 55 -1 -1 4.000 0 0 -1 0 0 2\n\t 1485 2610 855 2070\n2 2 0 1 0 7 53 -1 20 0.000 0 0 -1 0 0 5\n\t 1035 2160 1350 2160 1350 2475 1035 2475 1035 2160\n2 2 0 1 0 7 53 -1 20 0.000 0 0 -1 0 0 5\n\t 1935 2835 2295 2835 2295 3150 1935 3150 1935 2835\n2 1 0 1 0 7 55 -1 -1 4.000 0 0 -1 0 0 2\n\t 1755 2655 3420 2655\n2 2 0 1 0 7 53 -1 20 0.000 0 0 -1 0 0 5\n\t 2295 2520 2700 2520 2700 2835 2295 2835 2295 2520\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 135 180 675 1980 Li\\001\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 135 285 2340 3420 Li1\\001\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 180 270 3420 2700 pt1\\001\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 135 225 360 360 L1\\001\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 135 225 1530 135 L2\\001\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 135 270 1080 675 l12\\001\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 135 270 405 765 l11\\001\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 135 315 1485 1125 u12\\001\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 135 225 675 1620 l1i\\001\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 135 180 1080 2385 lit\\001\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 135 285 1980 3060 lti1\\001\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 135 330 2340 2745 utt1\\001\n4 0 0 50 -1 0 12 0.0000 4 135 285 2880 3150 lt1i\\001\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/doc/robots.bib",
    "content": "@inproceedings{konolige10iros,\n  author = {Konolige, K. and Grisetti, G. and K{\\\"u}mmerle, R. and Burgard, W. and\n     Limketkai, B. and Vincent, R.},\n  title = {Sparse Pose Adjustment for 2D Mapping},\n  booktitle = {Proc. of the {IEEE/RSJ} Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems (IROS)},\n  address = {Taipei, Taiwan},\n  month = {October},\n  year = {2010}\n}\n\n@book{Press92Book,\n           title = {Numerical Recipes, 2nd Edition},\n          author = {W.H. Press and S.A. Teukolsky and W.T. Vetterling and B.P. Flannery},\n       publisher = {Cambridge Univ. Press},\n            year = {1992}\n}\n\n@book{csparse,\n  author = {Davis, T. A.},\n  isbn = {0898716136},\n  posted-at = {2009-07-22 16:51:23},\n  priority = {2},\n  publisher = {SIAM},\n  address = {Philadelphia},\n  title = {Direct Methods for Sparse Linear Systems},\n  note = {Part of the SIAM Book Series on the Fundamentals of\n    Algorithms},\n  year = {2006}\n}\n\n@article{cholmod,\n author = {Chen, Yanqing and Davis, Timothy A. and Hager, William W. and Rajamanickam, Sivasankaran},\n title = {Algorithm 887: CHOLMOD, Supernodal Sparse Cholesky Factorization and Update/Downdate},\n journal = {ACM Trans. Math. Softw.},\n volume = {35},\n number = {3},\n year = {2008},\n issn = {0098-3500},\n pages = {1--14},\n doi = {http://doi.acm.org/10.1145/1391989.1391995},\n publisher = {ACM},\n}\n\n@article{lourakis2009toms,\n    author=\"M.I. A. Lourakis and A.A. Argyros\",\n    title=\"{SBA: A Software Package for Generic Sparse Bundle Adjustment}\",\n    journal=\"ACM Trans. Math. Software\",\n    volume=\"36\",\n    number=\"1\",\n    year=\"2009\",\n    pages=\"1-30\",\n}\n\n@Book{Lee2003SmoothManifolds,\n  author =       {J.M. Lee},\n  title =        {Introduction to Smooth Manifolds},\n  publisher =    {Springer Verlag},\n  year =         {2003},\n  volume =       {218},\n  series =       {Graduate Texts in Mathematics},\n  annote =       {http://www.math.washington.edu/~lee/Books/smooth.html}\n}\n\n@MastersThesis{hertzberg08diplom,\n  author =\t {C. Hertzberg},\n  title =\t {A Framework for Sparse, Non-Linear Least Squares Problems on Manifolds},\n  school =\t {Univ. Bremen},\n  year =\t 2008,\n  pdfurl =  {http://www.informatik.uni-bremen.de/agebv/downloads/published/hertzberg_thesis_08.pdf},\n}\n\n@BOOK{Hartley:Zisserman:Book2004,\n  title = {Multiple View Geometry in Computer Vision},\n  publisher = {Cambridge University Press},\n  year = {2004},\n  author = {R. Hartley and A. Zisserman},\n  edition = {Second}\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/.gitignore",
    "content": "playground\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/CMakeLists.txt",
    "content": "add_subdirectory(EXTERNAL)\nadd_subdirectory(autodiff)\nadd_subdirectory(stuff)\nadd_subdirectory(core)\n\nif(G2O_BUILD_APPS)\n  add_subdirectory(apps)\nendif(G2O_BUILD_APPS)\n\n# Pre-canned types\nadd_subdirectory(types)\n\n# Solvers\nadd_subdirectory(solvers)\n\n# Examples\nif(G2O_BUILD_EXAMPLES)\n  add_subdirectory(examples)\nendif(G2O_BUILD_EXAMPLES)\n\nif(IS_DIRECTORY \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/playground\")\n  # Playground\n  option (G2O_BUILD_PLAYGROUND \"Build g2o playground\" ON)\n  if (G2O_BUILD_PLAYGROUND)\n    message(STATUS \"building playground\")\n    add_subdirectory(playground)\n  endif()\nendif()\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/EXTERNAL/CMakeLists.txt",
    "content": "if (G2O_HAVE_OPENGL)\n  add_subdirectory(freeglut)\nendif()\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/EXTERNAL/freeglut/CMakeLists.txt",
    "content": "add_library(freeglut_minimal ${G2O_LIB_TYPE}\n  freeglut_font.cpp\n  freeglut_stroke_mono_roman.cpp\n  freeglut_stroke_roman.cpp\n)\n\ntarget_link_libraries(freeglut_minimal PUBLIC ${G2O_OPENGL_TARGET})\ntarget_include_directories(freeglut_minimal PUBLIC\n  \"$<BUILD_INTERFACE:${g2o_SOURCE_DIR};${PROJECT_BINARY_DIR}>\"\n  $<INSTALL_INTERFACE:include/g2o/freeglut_minimal>\n)\ntarget_compile_features(freeglut_minimal PUBLIC cxx_std_17)\n\nset_target_properties(freeglut_minimal PROPERTIES OUTPUT_NAME ${LIB_PREFIX}ext_freeglut_minimal)\nset_target_properties(freeglut_minimal PROPERTIES\n  VERSION ${G2O_LIB_VERSION}\n  SOVERSION ${G2O_LIB_SOVERSION})\nif (APPLE)\n  set_target_properties(freeglut_minimal PROPERTIES INSTALL_NAME_DIR \"${CMAKE_INSTALL_PREFIX}/${CMAKE_INSTALL_LIBDIR}\")\nendif()\n\ninstall(TARGETS freeglut_minimal\n  EXPORT ${G2O_TARGETS_EXPORT_NAME}\n  RUNTIME DESTINATION ${RUNTIME_DESTINATION}\n  LIBRARY DESTINATION ${LIBRARY_DESTINATION}\n  ARCHIVE DESTINATION ${ARCHIVE_DESTINATION}\n  INCLUDES DESTINATION ${INCLUDES_DESTINATION}\n)\n\nfile(GLOB headers \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.h\" \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.hpp\")\ninstall(FILES ${headers} DESTINATION ${INCLUDES_INSTALL_DIR}/EXTERNAL/freeglut)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/EXTERNAL/freeglut/COPYING",
    "content": "\n  Freeglut Copyright\n  ------------------\n\n  Freeglut code without an explicit copyright is covered by the following\n  copyright:\n\n  Copyright (c) 1999-2000 Pawel W. Olszta. All Rights Reserved.\n  Permission is hereby granted, free of charge,  to any person obtaining a copy\n  of this software and associated documentation files (the \"Software\"), to deal\n  in the Software without restriction,  including without limitation the rights\n  to use, copy,  modify, merge,  publish, distribute,  sublicense,  and/or sell\n  copies or substantial portions of the Software.\n\n  The above  copyright notice  and this permission notice  shall be included in\n  all copies or substantial portions of the Software.\n\n  THE SOFTWARE  IS PROVIDED \"AS IS\",  WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND,  EXPRESS OR\n  IMPLIED,  INCLUDING  BUT  NOT LIMITED  TO THE WARRANTIES  OF MERCHANTABILITY,\n  FITNESS  FOR  A PARTICULAR PURPOSE  AND NONINFRINGEMENT.  IN  NO EVENT  SHALL\n  PAWEL W. OLSZTA BE LIABLE FOR ANY CLAIM,  DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER\n  IN  AN ACTION  OF CONTRACT,  TORT OR OTHERWISE,  ARISING FROM,  OUT OF  OR IN\n  CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.\n\n  Except as contained in this notice,  the name of Pawel W. Olszta shall not be\n  used  in advertising  or otherwise to promote the sale, use or other dealings\n  in this Software without prior written authorization from Pawel W. Olszta.\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/EXTERNAL/freeglut/freeglut_font.cpp",
    "content": "/*\n * freeglut_font.c\n *\n * Bitmap and stroke fonts displaying.\n *\n * Copyright (c) 1999-2000 Pawel W. Olszta. All Rights Reserved.\n * Written by Pawel W. Olszta, <olszta@sourceforge.net>\n * Creation date: Thu Dec 16 1999\n *\n * Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a\n * copy of this software and associated documentation files (the \"Software\"),\n * to deal in the Software without restriction, including without limitation\n * the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense,\n * and/or sell copies of the Software, and to permit persons to whom the\n * Software is furnished to do so, subject to the following conditions:\n *\n * The above copyright notice and this permission notice shall be included\n * in all copies or substantial portions of the Software.\n *\n * THE SOFTWARE IS PROVIDED \"AS IS\", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS\n * OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,\n * FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT.  IN NO EVENT SHALL\n * PAWEL W. OLSZTA BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER\n * IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN\n * CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.\n */\n\n#include <iostream>\n\n#include \"freeglut_minimal.h\"\n\n#define freeglut_return_if_fail(expr) \\\n  if (!(expr)) return;\n#define freeglut_return_val_if_fail(expr, val) \\\n  if (!(expr)) return val;\n\nnamespace freeglut_minimal {\n\n/*\n * Matches a font ID with a SFG_StrokeFont structure pointer.\n * This was changed to match the GLUT header style.\n */\nstatic SFG_StrokeFont* fghStrokeByID(FontID font) {\n  if (font == GLUT_STROKE_ROMAN) return (SFG_StrokeFont*)&fgStrokeRoman;\n  if (font == GLUT_STROKE_MONO_ROMAN)\n    return (SFG_StrokeFont*)&fgStrokeMonoRoman;\n\n  std::cerr << \"stroke font \" << (int)font << \" not found\" << std::endl;\n  return 0;\n}\n\nvoid glutStrokeString(FontID fontID, const char* string_) {\n  const unsigned char* string = reinterpret_cast<const unsigned char*>(string_);\n  unsigned char c;\n  int i, j;\n  float length = 0.0;\n  SFG_StrokeFont* font;\n  // FREEGLUT_EXIT_IF_NOT_INITIALISED ( \"glutStrokeString\" );\n  font = fghStrokeByID(fontID);\n  freeglut_return_if_fail(font);\n  if (!string || !*string) return;\n\n  /*\n   * Step through the string, drawing each character.\n   * A newline will simply translate the next character's insertion\n   * point back to the start of the line and down one line.\n   */\n  while ((c = *string++))\n    if (c < font->Quantity) {\n      if (c == '\\n') {\n        glTranslatef(-length, -(float)(font->Height), 0.0);\n        length = 0.0;\n      } else /* Not an EOL, draw the bitmap character */\n      {\n        const SFG_StrokeChar* schar = font->Characters[c];\n        if (schar) {\n          const SFG_StrokeStrip* strip = schar->Strips;\n\n          for (i = 0; i < schar->Number; i++, strip++) {\n            glBegin(GL_LINE_STRIP);\n            for (j = 0; j < strip->Number; j++)\n              glVertex2f(strip->Vertices[j].X, strip->Vertices[j].Y);\n\n            glEnd();\n          }\n\n          length += schar->Right;\n          glTranslatef(schar->Right, 0.0f, 0.0f);\n        }\n      }\n    }\n}\n\n/*\n * Return the width of a string drawn using a stroke font\n */\nint glutStrokeLength(FontID fontID, const char* string_) {\n  const unsigned char* string = reinterpret_cast<const unsigned char*>(string_);\n  unsigned char c;\n  float length = 0.0;\n  float this_line_length = 0.0;\n  SFG_StrokeFont* font;\n  // FREEGLUT_EXIT_IF_NOT_INITIALISED ( \"glutStrokeLength\" );\n  font = fghStrokeByID(fontID);\n  freeglut_return_val_if_fail(font, 0);\n  if (!string || !*string) return 0;\n\n  while ((c = *string++))\n    if (c < font->Quantity) {\n      if (c == '\\n') /* EOL; reset the length of this line */\n      {\n        if (length < this_line_length) length = this_line_length;\n        this_line_length = 0.0;\n      } else /* Not an EOL, increment the length of this line */\n      {\n        const SFG_StrokeChar* schar = font->Characters[c];\n        if (schar) this_line_length += schar->Right;\n      }\n    }\n  if (length < this_line_length) length = this_line_length;\n  return (int)(length + 0.5);\n}\n\n/*\n * Returns the height of a stroke font\n */\nGLfloat glutStrokeHeight(FontID fontID) {\n  SFG_StrokeFont* font;\n  // FREEGLUT_EXIT_IF_NOT_INITIALISED ( \"glutStrokeHeight\" );\n  font = fghStrokeByID(fontID);\n  freeglut_return_val_if_fail(font, 0.0);\n  return font->Height;\n}\n\n}  // namespace freeglut_minimal\n\n/*** END OF FILE ***/\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/EXTERNAL/freeglut/freeglut_minimal.h",
    "content": "#ifndef __FREEGLUT_EXT_H__\n#define __FREEGLUT_EXT_H__\n\n/*\n * freeglut_ext.h\n *\n * The non-GLUT-compatible extensions to the freeglut library include file\n *\n * Copyright (c) 1999-2000 Pawel W. Olszta. All Rights Reserved.\n * Written by Pawel W. Olszta, <olszta@sourceforge.net>\n * Creation date: Thu Dec 2 1999\n *\n * Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a\n * copy of this software and associated documentation files (the \"Software\"),\n * to deal in the Software without restriction, including without limitation\n * the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense,\n * and/or sell copies of the Software, and to permit persons to whom the\n * Software is furnished to do so, subject to the following conditions:\n *\n * The above copyright notice and this permission notice shall be included\n * in all copies or substantial portions of the Software.\n *\n * THE SOFTWARE IS PROVIDED \"AS IS\", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS\n * OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,\n * FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT.  IN NO EVENT SHALL\n * PAWEL W. OLSZTA BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER\n * IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN\n * CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.\n */\n\n#include \"g2o/config.h\"\n\n#ifdef WINDOWS\n#include <windows.h>\n#endif\n\n#ifdef __APPLE__\n#include <OpenGL/gl.h>\n#else\n#include <GL/gl.h>\n#endif\n\n#ifdef _MSC_VER\n// We are using a Microsoft compiler:\n#ifdef G2O_SHARED_LIBS\n#ifdef freeglut_minimal_EXPORTS\n#define G2O_FGAPI __declspec(dllexport)\n#else\n#define G2O_FGAPI __declspec(dllimport)\n#endif\n#else\n#define G2O_FGAPI\n#endif\n#else\n// Not Microsoft compiler so set empty definition:\n#define G2O_FGAPI\n#endif\n\nnamespace freeglut_minimal {\n\nenum FontID { GLUT_STROKE_ROMAN, GLUT_STROKE_MONO_ROMAN };\n\n/* The stroke font structures */\n\ntypedef struct tagSFG_StrokeVertex SFG_StrokeVertex;\nstruct tagSFG_StrokeVertex {\n  GLfloat X, Y;\n};\n\ntypedef struct tagSFG_StrokeStrip SFG_StrokeStrip;\nstruct tagSFG_StrokeStrip {\n  int Number;\n  const SFG_StrokeVertex* Vertices;\n};\n\ntypedef struct tagSFG_StrokeChar SFG_StrokeChar;\nstruct tagSFG_StrokeChar {\n  GLfloat Right;\n  int Number;\n  const SFG_StrokeStrip* Strips;\n};\n\ntypedef struct tagSFG_StrokeFont SFG_StrokeFont;\nstruct tagSFG_StrokeFont {\n  char* Name;                        /* The source font name      */\n  int Quantity;                      /* Number of chars in font   */\n  GLfloat Height;                    /* Height of the characters  */\n  const SFG_StrokeChar** Characters; /* The characters mapping    */\n};\n\nextern const SFG_StrokeFont fgStrokeRoman;\nextern const SFG_StrokeFont fgStrokeMonoRoman;\n\nG2O_FGAPI void glutStrokeString(FontID font, const char* string);\n\n/*\n * Font stuff, see freeglut_font.c\n */\nG2O_FGAPI GLfloat glutStrokeHeight(FontID font);\n\n/*\n * Return the width of a string drawn using a stroke font\n */\nG2O_FGAPI int glutStrokeLength(FontID fontID, const char* string);\n\n}  // namespace freeglut_minimal\n\n/*** END OF FILE ***/\n\n#endif /* __FREEGLUT_EXT_H__ */\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/EXTERNAL/freeglut/freeglut_stroke_mono_roman.cpp",
    "content": "/*\n * freeglut_stroke_mono_roman.c\n *\n * freeglut Monospace Roman stroke font definition\n *\n * Copyright (c) 1999-2000 Pawel W. Olszta. All Rights Reserved.\n * Written by Pawel W. Olszta, <olszta@sourceforge.net>\n * Creation date: Thu Dec 16 1999\n *\n * Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a\n * copy of this software and associated documentation files (the \"Software\"),\n * to deal in the Software without restriction, including without limitation\n * the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense,\n * and/or sell copies of the Software, and to permit persons to whom the\n * Software is furnished to do so, subject to the following conditions:\n *\n * The above copyright notice and this permission notice shall be included\n * in all copies or substantial portions of the Software.\n *\n * THE SOFTWARE IS PROVIDED \"AS IS\", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS\n * OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,\n * FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT.  IN NO EVENT SHALL\n * PAWEL W. OLSZTA BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER\n * IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN\n * CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.\n */\n\n/* This file has been automatically generated by the genstroke utility. */\n\n#include <stdlib.h>\n\n#include \"freeglut_minimal.h\"\n\nnamespace freeglut_minimal {\n\n/* char: 0x20 */\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch32st[] = {{0, NULL}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch32 = {104.762f, 0, ch32st};\n\n/* char: 0x21 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch33st0[] = {{52.381f, 100.0f},\n                                           {52.381f, 33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch33st1[] = {{52.381f, 9.5238f},\n                                           {47.6191f, 4.7619f},\n                                           {52.381f, 0.0f},\n                                           {57.1429f, 4.7619f},\n                                           {52.381f, 9.5238f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch33st[] = {{2, ch33st0}, {5, ch33st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch33 = {104.762f, 2, ch33st};\n\n/* char: 0x22 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch34st0[] = {{33.3334f, 100.0f},\n                                           {33.3334f, 66.6667f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch34st1[] = {{71.4286f, 100.0f},\n                                           {71.4286f, 66.6667f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch34st[] = {{2, ch34st0}, {2, ch34st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch34 = {104.762f, 2, ch34st};\n\n/* char: 0x23 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch35st0[] = {{54.7619f, 119.048f},\n                                           {21.4286f, -33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch35st1[] = {{83.3334f, 119.048f},\n                                           {50.0f, -33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch35st2[] = {{21.4286f, 57.1429f},\n                                           {88.0952f, 57.1429f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch35st3[] = {{16.6667f, 28.5714f},\n                                           {83.3334f, 28.5714f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch35st[] = {\n    {2, ch35st0}, {2, ch35st1}, {2, ch35st2}, {2, ch35st3}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch35 = {104.762f, 4, ch35st};\n\n/* char: 0x24 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch36st0[] = {{42.8571f, 119.048f},\n                                           {42.8571f, -19.0476f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch36st1[] = {{61.9047f, 119.048f},\n                                           {61.9047f, -19.0476f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch36st2[] = {\n    {85.7143f, 85.7143f}, {76.1905f, 95.2381f}, {61.9047f, 100.0f},\n    {42.8571f, 100.0f},   {28.5714f, 95.2381f}, {19.0476f, 85.7143f},\n    {19.0476f, 76.1905f}, {23.8095f, 66.6667f}, {28.5714f, 61.9048f},\n    {38.0952f, 57.1429f}, {66.6666f, 47.619f},  {76.1905f, 42.8571f},\n    {80.9524f, 38.0952f}, {85.7143f, 28.5714f}, {85.7143f, 14.2857f},\n    {76.1905f, 4.7619f},  {61.9047f, 0.0f},     {42.8571f, 0.0f},\n    {28.5714f, 4.7619f},  {19.0476f, 14.2857f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch36st[] = {\n    {2, ch36st0}, {2, ch36st1}, {20, ch36st2}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch36 = {104.762f, 3, ch36st};\n\n/* char: 0x25 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch37st0[] = {{95.2381f, 100.0f}, {9.5238f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch37st1[] = {\n    {33.3333f, 100.0f},   {42.8571f, 90.4762f}, {42.8571f, 80.9524f},\n    {38.0952f, 71.4286f}, {28.5714f, 66.6667f}, {19.0476f, 66.6667f},\n    {9.5238f, 76.1905f},  {9.5238f, 85.7143f},  {14.2857f, 95.2381f},\n    {23.8095f, 100.0f},   {33.3333f, 100.0f},   {42.8571f, 95.2381f},\n    {57.1428f, 90.4762f}, {71.4286f, 90.4762f}, {85.7143f, 95.2381f},\n    {95.2381f, 100.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch37st2[] = {\n    {76.1905f, 33.3333f}, {66.6667f, 28.5714f}, {61.9048f, 19.0476f},\n    {61.9048f, 9.5238f},  {71.4286f, 0.0f},     {80.9524f, 0.0f},\n    {90.4762f, 4.7619f},  {95.2381f, 14.2857f}, {95.2381f, 23.8095f},\n    {85.7143f, 33.3333f}, {76.1905f, 33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch37st[] = {\n    {2, ch37st0}, {16, ch37st1}, {11, ch37st2}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch37 = {104.762f, 3, ch37st};\n\n/* char: 0x26 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch38st0[] = {\n    {100.0f, 57.1429f},   {100.0f, 61.9048f},   {95.2381f, 66.6667f},\n    {90.4762f, 66.6667f}, {85.7143f, 61.9048f}, {80.9524f, 52.381f},\n    {71.4286f, 28.5714f}, {61.9048f, 14.2857f}, {52.3809f, 4.7619f},\n    {42.8571f, 0.0f},     {23.8095f, 0.0f},     {14.2857f, 4.7619f},\n    {9.5238f, 9.5238f},   {4.7619f, 19.0476f},  {4.7619f, 28.5714f},\n    {9.5238f, 38.0952f},  {14.2857f, 42.8571f}, {47.619f, 61.9048f},\n    {52.3809f, 66.6667f}, {57.1429f, 76.1905f}, {57.1429f, 85.7143f},\n    {52.3809f, 95.2381f}, {42.8571f, 100.0f},   {33.3333f, 95.2381f},\n    {28.5714f, 85.7143f}, {28.5714f, 76.1905f}, {33.3333f, 61.9048f},\n    {42.8571f, 47.619f},  {66.6667f, 14.2857f}, {76.1905f, 4.7619f},\n    {85.7143f, 0.0f},     {95.2381f, 0.0f},     {100.0f, 4.7619f},\n    {100.0f, 9.5238f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch38st[] = {{34, ch38st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch38 = {104.762f, 1, ch38st};\n\n/* char: 0x27 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch39st0[] = {{52.381f, 100.0f},\n                                           {52.381f, 66.6667f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch39st[] = {{2, ch39st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch39 = {104.762f, 1, ch39st};\n\n/* char: 0x28 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch40st0[] = {\n    {69.0476f, 119.048f}, {59.5238f, 109.524f}, {50.0f, 95.2381f},\n    {40.4762f, 76.1905f}, {35.7143f, 52.381f},  {35.7143f, 33.3333f},\n    {40.4762f, 9.5238f},  {50.0f, -9.5238f},    {59.5238f, -23.8095f},\n    {69.0476f, -33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch40st[] = {{10, ch40st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch40 = {104.762f, 1, ch40st};\n\n/* char: 0x29 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch41st0[] = {\n    {35.7143f, 119.048f}, {45.2381f, 109.524f}, {54.7619f, 95.2381f},\n    {64.2857f, 76.1905f}, {69.0476f, 52.381f},  {69.0476f, 33.3333f},\n    {64.2857f, 9.5238f},  {54.7619f, -9.5238f}, {45.2381f, -23.8095f},\n    {35.7143f, -33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch41st[] = {{10, ch41st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch41 = {104.762f, 1, ch41st};\n\n/* char: 0x2a */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch42st0[] = {{52.381f, 71.4286f},\n                                           {52.381f, 14.2857f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch42st1[] = {{28.5715f, 57.1429f},\n                                           {76.1905f, 28.5714f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch42st2[] = {{76.1905f, 57.1429f},\n                                           {28.5715f, 28.5714f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch42st[] = {\n    {2, ch42st0}, {2, ch42st1}, {2, ch42st2}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch42 = {104.762f, 3, ch42st};\n\n/* char: 0x2b */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch43st0[] = {{52.3809f, 85.7143f},\n                                           {52.3809f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch43st1[] = {{9.5238f, 42.8571f},\n                                           {95.2381f, 42.8571f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch43st[] = {{2, ch43st0}, {2, ch43st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch43 = {104.762f, 2, ch43st};\n\n/* char: 0x2c */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch44st0[] = {\n    {57.1429f, 4.7619f},  {52.381f, 0.0f},      {47.6191f, 4.7619f},\n    {52.381f, 9.5238f},   {57.1429f, 4.7619f},  {57.1429f, -4.7619f},\n    {52.381f, -14.2857f}, {47.6191f, -19.0476f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch44st[] = {{8, ch44st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch44 = {104.762f, 1, ch44st};\n\n/* char: 0x2d */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch45st0[] = {{9.5238f, 42.8571f},\n                                           {95.2381f, 42.8571f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch45st[] = {{2, ch45st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch45 = {104.762f, 1, ch45st};\n\n/* char: 0x2e */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch46st0[] = {{52.381f, 9.5238f},\n                                           {47.6191f, 4.7619f},\n                                           {52.381f, 0.0f},\n                                           {57.1429f, 4.7619f},\n                                           {52.381f, 9.5238f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch46st[] = {{5, ch46st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch46 = {104.762f, 1, ch46st};\n\n/* char: 0x2f */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch47st0[] = {{19.0476f, -14.2857f},\n                                           {85.7143f, 100.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch47st[] = {{2, ch47st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch47 = {104.762f, 1, ch47st};\n\n/* char: 0x30 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch48st0[] = {\n    {47.619f, 100.0f},    {33.3333f, 95.2381f}, {23.8095f, 80.9524f},\n    {19.0476f, 57.1429f}, {19.0476f, 42.8571f}, {23.8095f, 19.0476f},\n    {33.3333f, 4.7619f},  {47.619f, 0.0f},      {57.1428f, 0.0f},\n    {71.4286f, 4.7619f},  {80.9524f, 19.0476f}, {85.7143f, 42.8571f},\n    {85.7143f, 57.1429f}, {80.9524f, 80.9524f}, {71.4286f, 95.2381f},\n    {57.1428f, 100.0f},   {47.619f, 100.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch48st[] = {{17, ch48st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch48 = {104.762f, 1, ch48st};\n\n/* char: 0x31 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch49st0[] = {{40.4762f, 80.9524f},\n                                           {50.0f, 85.7143f},\n                                           {64.2857f, 100.0f},\n                                           {64.2857f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch49st[] = {{4, ch49st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch49 = {104.762f, 1, ch49st};\n\n/* char: 0x32 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch50st0[] = {\n    {23.8095f, 76.1905f}, {23.8095f, 80.9524f}, {28.5714f, 90.4762f},\n    {33.3333f, 95.2381f}, {42.8571f, 100.0f},   {61.9047f, 100.0f},\n    {71.4286f, 95.2381f}, {76.1905f, 90.4762f}, {80.9524f, 80.9524f},\n    {80.9524f, 71.4286f}, {76.1905f, 61.9048f}, {66.6666f, 47.619f},\n    {19.0476f, 0.0f},     {85.7143f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch50st[] = {{14, ch50st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch50 = {104.762f, 1, ch50st};\n\n/* char: 0x33 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch51st0[] = {\n    {28.5714f, 100.0f},   {80.9524f, 100.0f},   {52.3809f, 61.9048f},\n    {66.6666f, 61.9048f}, {76.1905f, 57.1429f}, {80.9524f, 52.381f},\n    {85.7143f, 38.0952f}, {85.7143f, 28.5714f}, {80.9524f, 14.2857f},\n    {71.4286f, 4.7619f},  {57.1428f, 0.0f},     {42.8571f, 0.0f},\n    {28.5714f, 4.7619f},  {23.8095f, 9.5238f},  {19.0476f, 19.0476f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch51st[] = {{15, ch51st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch51 = {104.762f, 1, ch51st};\n\n/* char: 0x34 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch52st0[] = {\n    {64.2857f, 100.0f}, {16.6667f, 33.3333f}, {88.0952f, 33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch52st1[] = {{64.2857f, 100.0f},\n                                           {64.2857f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch52st[] = {{3, ch52st0}, {2, ch52st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch52 = {104.762f, 2, ch52st};\n\n/* char: 0x35 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch53st0[] = {\n    {76.1905f, 100.0f},   {28.5714f, 100.0f},   {23.8095f, 57.1429f},\n    {28.5714f, 61.9048f}, {42.8571f, 66.6667f}, {57.1428f, 66.6667f},\n    {71.4286f, 61.9048f}, {80.9524f, 52.381f},  {85.7143f, 38.0952f},\n    {85.7143f, 28.5714f}, {80.9524f, 14.2857f}, {71.4286f, 4.7619f},\n    {57.1428f, 0.0f},     {42.8571f, 0.0f},     {28.5714f, 4.7619f},\n    {23.8095f, 9.5238f},  {19.0476f, 19.0476f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch53st[] = {{17, ch53st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch53 = {104.762f, 1, ch53st};\n\n/* char: 0x36 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch54st0[] = {\n    {78.5714f, 85.7143f}, {73.8096f, 95.2381f}, {59.5238f, 100.0f},\n    {50.0f, 100.0f},      {35.7143f, 95.2381f}, {26.1905f, 80.9524f},\n    {21.4286f, 57.1429f}, {21.4286f, 33.3333f}, {26.1905f, 14.2857f},\n    {35.7143f, 4.7619f},  {50.0f, 0.0f},        {54.7619f, 0.0f},\n    {69.0476f, 4.7619f},  {78.5714f, 14.2857f}, {83.3334f, 28.5714f},\n    {83.3334f, 33.3333f}, {78.5714f, 47.619f},  {69.0476f, 57.1429f},\n    {54.7619f, 61.9048f}, {50.0f, 61.9048f},    {35.7143f, 57.1429f},\n    {26.1905f, 47.619f},  {21.4286f, 33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch54st[] = {{23, ch54st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch54 = {104.762f, 1, ch54st};\n\n/* char: 0x37 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch55st0[] = {{85.7143f, 100.0f},\n                                           {38.0952f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch55st1[] = {{19.0476f, 100.0f},\n                                           {85.7143f, 100.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch55st[] = {{2, ch55st0}, {2, ch55st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch55 = {104.762f, 2, ch55st};\n\n/* char: 0x38 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch56st0[] = {\n    {42.8571f, 100.0f},   {28.5714f, 95.2381f}, {23.8095f, 85.7143f},\n    {23.8095f, 76.1905f}, {28.5714f, 66.6667f}, {38.0952f, 61.9048f},\n    {57.1428f, 57.1429f}, {71.4286f, 52.381f},  {80.9524f, 42.8571f},\n    {85.7143f, 33.3333f}, {85.7143f, 19.0476f}, {80.9524f, 9.5238f},\n    {76.1905f, 4.7619f},  {61.9047f, 0.0f},     {42.8571f, 0.0f},\n    {28.5714f, 4.7619f},  {23.8095f, 9.5238f},  {19.0476f, 19.0476f},\n    {19.0476f, 33.3333f}, {23.8095f, 42.8571f}, {33.3333f, 52.381f},\n    {47.619f, 57.1429f},  {66.6666f, 61.9048f}, {76.1905f, 66.6667f},\n    {80.9524f, 76.1905f}, {80.9524f, 85.7143f}, {76.1905f, 95.2381f},\n    {61.9047f, 100.0f},   {42.8571f, 100.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch56st[] = {{29, ch56st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch56 = {104.762f, 1, ch56st};\n\n/* char: 0x39 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch57st0[] = {\n    {83.3334f, 66.6667f}, {78.5714f, 52.381f},  {69.0476f, 42.8571f},\n    {54.7619f, 38.0952f}, {50.0f, 38.0952f},    {35.7143f, 42.8571f},\n    {26.1905f, 52.381f},  {21.4286f, 66.6667f}, {21.4286f, 71.4286f},\n    {26.1905f, 85.7143f}, {35.7143f, 95.2381f}, {50.0f, 100.0f},\n    {54.7619f, 100.0f},   {69.0476f, 95.2381f}, {78.5714f, 85.7143f},\n    {83.3334f, 66.6667f}, {83.3334f, 42.8571f}, {78.5714f, 19.0476f},\n    {69.0476f, 4.7619f},  {54.7619f, 0.0f},     {45.2381f, 0.0f},\n    {30.9524f, 4.7619f},  {26.1905f, 14.2857f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch57st[] = {{23, ch57st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch57 = {104.762f, 1, ch57st};\n\n/* char: 0x3a */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch58st0[] = {{52.381f, 66.6667f},\n                                           {47.6191f, 61.9048f},\n                                           {52.381f, 57.1429f},\n                                           {57.1429f, 61.9048f},\n                                           {52.381f, 66.6667f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch58st1[] = {{52.381f, 9.5238f},\n                                           {47.6191f, 4.7619f},\n                                           {52.381f, 0.0f},\n                                           {57.1429f, 4.7619f},\n                                           {52.381f, 9.5238f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch58st[] = {{5, ch58st0}, {5, ch58st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch58 = {104.762f, 2, ch58st};\n\n/* char: 0x3b */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch59st0[] = {{52.381f, 66.6667f},\n                                           {47.6191f, 61.9048f},\n                                           {52.381f, 57.1429f},\n                                           {57.1429f, 61.9048f},\n                                           {52.381f, 66.6667f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch59st1[] = {\n    {57.1429f, 4.7619f},  {52.381f, 0.0f},      {47.6191f, 4.7619f},\n    {52.381f, 9.5238f},   {57.1429f, 4.7619f},  {57.1429f, -4.7619f},\n    {52.381f, -14.2857f}, {47.6191f, -19.0476f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch59st[] = {{5, ch59st0}, {8, ch59st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch59 = {104.762f, 2, ch59st};\n\n/* char: 0x3c */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch60st0[] = {\n    {90.4762f, 85.7143f}, {14.2857f, 42.8571f}, {90.4762f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch60st[] = {{3, ch60st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch60 = {104.762f, 1, ch60st};\n\n/* char: 0x3d */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch61st0[] = {{9.5238f, 57.1429f},\n                                           {95.2381f, 57.1429f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch61st1[] = {{9.5238f, 28.5714f},\n                                           {95.2381f, 28.5714f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch61st[] = {{2, ch61st0}, {2, ch61st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch61 = {104.762f, 2, ch61st};\n\n/* char: 0x3e */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch62st0[] = {\n    {14.2857f, 85.7143f}, {90.4762f, 42.8571f}, {14.2857f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch62st[] = {{3, ch62st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch62 = {104.762f, 1, ch62st};\n\n/* char: 0x3f */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch63st0[] = {\n    {23.8095f, 76.1905f}, {23.8095f, 80.9524f}, {28.5714f, 90.4762f},\n    {33.3333f, 95.2381f}, {42.8571f, 100.0f},   {61.9047f, 100.0f},\n    {71.4285f, 95.2381f}, {76.1905f, 90.4762f}, {80.9524f, 80.9524f},\n    {80.9524f, 71.4286f}, {76.1905f, 61.9048f}, {71.4285f, 57.1429f},\n    {52.3809f, 47.619f},  {52.3809f, 33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch63st1[] = {{52.3809f, 9.5238f},\n                                           {47.619f, 4.7619f},\n                                           {52.3809f, 0.0f},\n                                           {57.1428f, 4.7619f},\n                                           {52.3809f, 9.5238f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch63st[] = {{14, ch63st0}, {5, ch63st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch63 = {104.762f, 2, ch63st};\n\n/* char: 0x40 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch64st0[] = {\n    {64.2857f, 52.381f},  {54.7619f, 57.1429f}, {45.2381f, 57.1429f},\n    {40.4762f, 47.619f},  {40.4762f, 42.8571f}, {45.2381f, 33.3333f},\n    {54.7619f, 33.3333f}, {64.2857f, 38.0952f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch64st1[] = {\n    {64.2857f, 57.1429f}, {64.2857f, 38.0952f}, {69.0476f, 33.3333f},\n    {78.5714f, 33.3333f}, {83.3334f, 42.8571f}, {83.3334f, 47.619f},\n    {78.5714f, 61.9048f}, {69.0476f, 71.4286f}, {54.7619f, 76.1905f},\n    {50.0f, 76.1905f},    {35.7143f, 71.4286f}, {26.1905f, 61.9048f},\n    {21.4286f, 47.619f},  {21.4286f, 42.8571f}, {26.1905f, 28.5714f},\n    {35.7143f, 19.0476f}, {50.0f, 14.2857f},    {54.7619f, 14.2857f},\n    {69.0476f, 19.0476f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch64st[] = {{8, ch64st0}, {19, ch64st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch64 = {104.762f, 2, ch64st};\n\n/* char: 0x41 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch65st0[] = {{52.3809f, 100.0f},\n                                           {14.2857f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch65st1[] = {{52.3809f, 100.0f},\n                                           {90.4762f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch65st2[] = {{28.5714f, 33.3333f},\n                                           {76.1905f, 33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch65st[] = {\n    {2, ch65st0}, {2, ch65st1}, {2, ch65st2}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch65 = {104.762f, 3, ch65st};\n\n/* char: 0x42 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch66st0[] = {{19.0476f, 100.0f},\n                                           {19.0476f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch66st1[] = {\n    {19.0476f, 100.0f},   {61.9047f, 100.0f},   {76.1905f, 95.2381f},\n    {80.9524f, 90.4762f}, {85.7143f, 80.9524f}, {85.7143f, 71.4286f},\n    {80.9524f, 61.9048f}, {76.1905f, 57.1429f}, {61.9047f, 52.381f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch66st2[] = {\n    {19.0476f, 52.381f},  {61.9047f, 52.381f},  {76.1905f, 47.619f},\n    {80.9524f, 42.8571f}, {85.7143f, 33.3333f}, {85.7143f, 19.0476f},\n    {80.9524f, 9.5238f},  {76.1905f, 4.7619f},  {61.9047f, 0.0f},\n    {19.0476f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch66st[] = {\n    {2, ch66st0}, {9, ch66st1}, {10, ch66st2}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch66 = {104.762f, 3, ch66st};\n\n/* char: 0x43 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch67st0[] = {\n    {88.0952f, 76.1905f}, {83.3334f, 85.7143f}, {73.8096f, 95.2381f},\n    {64.2857f, 100.0f},   {45.2381f, 100.0f},   {35.7143f, 95.2381f},\n    {26.1905f, 85.7143f}, {21.4286f, 76.1905f}, {16.6667f, 61.9048f},\n    {16.6667f, 38.0952f}, {21.4286f, 23.8095f}, {26.1905f, 14.2857f},\n    {35.7143f, 4.7619f},  {45.2381f, 0.0f},     {64.2857f, 0.0f},\n    {73.8096f, 4.7619f},  {83.3334f, 14.2857f}, {88.0952f, 23.8095f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch67st[] = {{18, ch67st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch67 = {104.762f, 1, ch67st};\n\n/* char: 0x44 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch68st0[] = {{19.0476f, 100.0f},\n                                           {19.0476f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch68st1[] = {\n    {19.0476f, 100.0f},   {52.3809f, 100.0f},   {66.6666f, 95.2381f},\n    {76.1905f, 85.7143f}, {80.9524f, 76.1905f}, {85.7143f, 61.9048f},\n    {85.7143f, 38.0952f}, {80.9524f, 23.8095f}, {76.1905f, 14.2857f},\n    {66.6666f, 4.7619f},  {52.3809f, 0.0f},     {19.0476f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch68st[] = {{2, ch68st0}, {12, ch68st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch68 = {104.762f, 2, ch68st};\n\n/* char: 0x45 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch69st0[] = {{21.4286f, 100.0f},\n                                           {21.4286f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch69st1[] = {{21.4286f, 100.0f},\n                                           {83.3334f, 100.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch69st2[] = {{21.4286f, 52.381f},\n                                           {59.5238f, 52.381f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch69st3[] = {{21.4286f, 0.0f}, {83.3334f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch69st[] = {\n    {2, ch69st0}, {2, ch69st1}, {2, ch69st2}, {2, ch69st3}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch69 = {104.762f, 4, ch69st};\n\n/* char: 0x46 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch70st0[] = {{21.4286f, 100.0f},\n                                           {21.4286f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch70st1[] = {{21.4286f, 100.0f},\n                                           {83.3334f, 100.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch70st2[] = {{21.4286f, 52.381f},\n                                           {59.5238f, 52.381f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch70st[] = {\n    {2, ch70st0}, {2, ch70st1}, {2, ch70st2}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch70 = {104.762f, 3, ch70st};\n\n/* char: 0x47 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch71st0[] = {\n    {88.0952f, 76.1905f}, {83.3334f, 85.7143f}, {73.8096f, 95.2381f},\n    {64.2857f, 100.0f},   {45.2381f, 100.0f},   {35.7143f, 95.2381f},\n    {26.1905f, 85.7143f}, {21.4286f, 76.1905f}, {16.6667f, 61.9048f},\n    {16.6667f, 38.0952f}, {21.4286f, 23.8095f}, {26.1905f, 14.2857f},\n    {35.7143f, 4.7619f},  {45.2381f, 0.0f},     {64.2857f, 0.0f},\n    {73.8096f, 4.7619f},  {83.3334f, 14.2857f}, {88.0952f, 23.8095f},\n    {88.0952f, 38.0952f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch71st1[] = {{64.2857f, 38.0952f},\n                                           {88.0952f, 38.0952f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch71st[] = {{19, ch71st0}, {2, ch71st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch71 = {104.762f, 2, ch71st};\n\n/* char: 0x48 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch72st0[] = {{19.0476f, 100.0f},\n                                           {19.0476f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch72st1[] = {{85.7143f, 100.0f},\n                                           {85.7143f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch72st2[] = {{19.0476f, 52.381f},\n                                           {85.7143f, 52.381f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch72st[] = {\n    {2, ch72st0}, {2, ch72st1}, {2, ch72st2}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch72 = {104.762f, 3, ch72st};\n\n/* char: 0x49 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch73st0[] = {{52.381f, 100.0f}, {52.381f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch73st[] = {{2, ch73st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch73 = {104.762f, 1, ch73st};\n\n/* char: 0x4a */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch74st0[] = {\n    {76.1905f, 100.0f},  {76.1905f, 23.8095f}, {71.4286f, 9.5238f},\n    {66.6667f, 4.7619f}, {57.1429f, 0.0f},     {47.6191f, 0.0f},\n    {38.0953f, 4.7619f}, {33.3334f, 9.5238f},  {28.5715f, 23.8095f},\n    {28.5715f, 33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch74st[] = {{10, ch74st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch74 = {104.762f, 1, ch74st};\n\n/* char: 0x4b */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch75st0[] = {{19.0476f, 100.0f},\n                                           {19.0476f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch75st1[] = {{85.7143f, 100.0f},\n                                           {19.0476f, 33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch75st2[] = {{42.8571f, 57.1429f},\n                                           {85.7143f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch75st[] = {\n    {2, ch75st0}, {2, ch75st1}, {2, ch75st2}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch75 = {104.762f, 3, ch75st};\n\n/* char: 0x4c */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch76st0[] = {{23.8095f, 100.0f},\n                                           {23.8095f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch76st1[] = {{23.8095f, 0.0f}, {80.9524f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch76st[] = {{2, ch76st0}, {2, ch76st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch76 = {104.762f, 2, ch76st};\n\n/* char: 0x4d */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch77st0[] = {{14.2857f, 100.0f},\n                                           {14.2857f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch77st1[] = {{14.2857f, 100.0f},\n                                           {52.3809f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch77st2[] = {{90.4762f, 100.0f},\n                                           {52.3809f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch77st3[] = {{90.4762f, 100.0f},\n                                           {90.4762f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch77st[] = {\n    {2, ch77st0}, {2, ch77st1}, {2, ch77st2}, {2, ch77st3}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch77 = {104.762f, 4, ch77st};\n\n/* char: 0x4e */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch78st0[] = {{19.0476f, 100.0f},\n                                           {19.0476f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch78st1[] = {{19.0476f, 100.0f},\n                                           {85.7143f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch78st2[] = {{85.7143f, 100.0f},\n                                           {85.7143f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch78st[] = {\n    {2, ch78st0}, {2, ch78st1}, {2, ch78st2}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch78 = {104.762f, 3, ch78st};\n\n/* char: 0x4f */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch79st0[] = {\n    {42.8571f, 100.0f},   {33.3333f, 95.2381f}, {23.8095f, 85.7143f},\n    {19.0476f, 76.1905f}, {14.2857f, 61.9048f}, {14.2857f, 38.0952f},\n    {19.0476f, 23.8095f}, {23.8095f, 14.2857f}, {33.3333f, 4.7619f},\n    {42.8571f, 0.0f},     {61.9047f, 0.0f},     {71.4286f, 4.7619f},\n    {80.9524f, 14.2857f}, {85.7143f, 23.8095f}, {90.4762f, 38.0952f},\n    {90.4762f, 61.9048f}, {85.7143f, 76.1905f}, {80.9524f, 85.7143f},\n    {71.4286f, 95.2381f}, {61.9047f, 100.0f},   {42.8571f, 100.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch79st[] = {{21, ch79st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch79 = {104.762f, 1, ch79st};\n\n/* char: 0x50 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch80st0[] = {{19.0476f, 100.0f},\n                                           {19.0476f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch80st1[] = {\n    {19.0476f, 100.0f},   {61.9047f, 100.0f},   {76.1905f, 95.2381f},\n    {80.9524f, 90.4762f}, {85.7143f, 80.9524f}, {85.7143f, 66.6667f},\n    {80.9524f, 57.1429f}, {76.1905f, 52.381f},  {61.9047f, 47.619f},\n    {19.0476f, 47.619f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch80st[] = {{2, ch80st0}, {10, ch80st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch80 = {104.762f, 2, ch80st};\n\n/* char: 0x51 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch81st0[] = {\n    {42.8571f, 100.0f},   {33.3333f, 95.2381f}, {23.8095f, 85.7143f},\n    {19.0476f, 76.1905f}, {14.2857f, 61.9048f}, {14.2857f, 38.0952f},\n    {19.0476f, 23.8095f}, {23.8095f, 14.2857f}, {33.3333f, 4.7619f},\n    {42.8571f, 0.0f},     {61.9047f, 0.0f},     {71.4286f, 4.7619f},\n    {80.9524f, 14.2857f}, {85.7143f, 23.8095f}, {90.4762f, 38.0952f},\n    {90.4762f, 61.9048f}, {85.7143f, 76.1905f}, {80.9524f, 85.7143f},\n    {71.4286f, 95.2381f}, {61.9047f, 100.0f},   {42.8571f, 100.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch81st1[] = {{57.1428f, 19.0476f},\n                                           {85.7143f, -9.5238f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch81st[] = {{21, ch81st0}, {2, ch81st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch81 = {104.762f, 2, ch81st};\n\n/* char: 0x52 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch82st0[] = {{19.0476f, 100.0f},\n                                           {19.0476f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch82st1[] = {\n    {19.0476f, 100.0f},   {61.9047f, 100.0f},   {76.1905f, 95.2381f},\n    {80.9524f, 90.4762f}, {85.7143f, 80.9524f}, {85.7143f, 71.4286f},\n    {80.9524f, 61.9048f}, {76.1905f, 57.1429f}, {61.9047f, 52.381f},\n    {19.0476f, 52.381f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch82st2[] = {{52.3809f, 52.381f},\n                                           {85.7143f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch82st[] = {\n    {2, ch82st0}, {10, ch82st1}, {2, ch82st2}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch82 = {104.762f, 3, ch82st};\n\n/* char: 0x53 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch83st0[] = {\n    {85.7143f, 85.7143f}, {76.1905f, 95.2381f}, {61.9047f, 100.0f},\n    {42.8571f, 100.0f},   {28.5714f, 95.2381f}, {19.0476f, 85.7143f},\n    {19.0476f, 76.1905f}, {23.8095f, 66.6667f}, {28.5714f, 61.9048f},\n    {38.0952f, 57.1429f}, {66.6666f, 47.619f},  {76.1905f, 42.8571f},\n    {80.9524f, 38.0952f}, {85.7143f, 28.5714f}, {85.7143f, 14.2857f},\n    {76.1905f, 4.7619f},  {61.9047f, 0.0f},     {42.8571f, 0.0f},\n    {28.5714f, 4.7619f},  {19.0476f, 14.2857f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch83st[] = {{20, ch83st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch83 = {104.762f, 1, ch83st};\n\n/* char: 0x54 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch84st0[] = {{52.3809f, 100.0f},\n                                           {52.3809f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch84st1[] = {{19.0476f, 100.0f},\n                                           {85.7143f, 100.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch84st[] = {{2, ch84st0}, {2, ch84st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch84 = {104.762f, 2, ch84st};\n\n/* char: 0x55 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch85st0[] = {\n    {19.0476f, 100.0f},  {19.0476f, 28.5714f}, {23.8095f, 14.2857f},\n    {33.3333f, 4.7619f}, {47.619f, 0.0f},      {57.1428f, 0.0f},\n    {71.4286f, 4.7619f}, {80.9524f, 14.2857f}, {85.7143f, 28.5714f},\n    {85.7143f, 100.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch85st[] = {{10, ch85st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch85 = {104.762f, 1, ch85st};\n\n/* char: 0x56 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch86st0[] = {{14.2857f, 100.0f},\n                                           {52.3809f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch86st1[] = {{90.4762f, 100.0f},\n                                           {52.3809f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch86st[] = {{2, ch86st0}, {2, ch86st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch86 = {104.762f, 2, ch86st};\n\n/* char: 0x57 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch87st0[] = {{4.7619f, 100.0f}, {28.5714f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch87st1[] = {{52.3809f, 100.0f},\n                                           {28.5714f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch87st2[] = {{52.3809f, 100.0f},\n                                           {76.1905f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch87st3[] = {{100.0f, 100.0f}, {76.1905f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch87st[] = {\n    {2, ch87st0}, {2, ch87st1}, {2, ch87st2}, {2, ch87st3}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch87 = {104.762f, 4, ch87st};\n\n/* char: 0x58 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch88st0[] = {{19.0476f, 100.0f},\n                                           {85.7143f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch88st1[] = {{85.7143f, 100.0f},\n                                           {19.0476f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch88st[] = {{2, ch88st0}, {2, ch88st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch88 = {104.762f, 2, ch88st};\n\n/* char: 0x59 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch89st0[] = {\n    {14.2857f, 100.0f}, {52.3809f, 52.381f}, {52.3809f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch89st1[] = {{90.4762f, 100.0f},\n                                           {52.3809f, 52.381f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch89st[] = {{3, ch89st0}, {2, ch89st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch89 = {104.762f, 2, ch89st};\n\n/* char: 0x5a */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch90st0[] = {{85.7143f, 100.0f},\n                                           {19.0476f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch90st1[] = {{19.0476f, 100.0f},\n                                           {85.7143f, 100.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch90st2[] = {{19.0476f, 0.0f}, {85.7143f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch90st[] = {\n    {2, ch90st0}, {2, ch90st1}, {2, ch90st2}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch90 = {104.762f, 3, ch90st};\n\n/* char: 0x5b */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch91st0[] = {{35.7143f, 119.048f},\n                                           {35.7143f, -33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch91st1[] = {{40.4762f, 119.048f},\n                                           {40.4762f, -33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch91st2[] = {{35.7143f, 119.048f},\n                                           {69.0476f, 119.048f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch91st3[] = {{35.7143f, -33.3333f},\n                                           {69.0476f, -33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch91st[] = {\n    {2, ch91st0}, {2, ch91st1}, {2, ch91st2}, {2, ch91st3}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch91 = {104.762f, 4, ch91st};\n\n/* char: 0x5c */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch92st0[] = {{19.0476f, 100.0f},\n                                           {85.7143f, -14.2857f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch92st[] = {{2, ch92st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch92 = {104.762f, 1, ch92st};\n\n/* char: 0x5d */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch93st0[] = {{64.2857f, 119.048f},\n                                           {64.2857f, -33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch93st1[] = {{69.0476f, 119.048f},\n                                           {69.0476f, -33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch93st2[] = {{35.7143f, 119.048f},\n                                           {69.0476f, 119.048f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch93st3[] = {{35.7143f, -33.3333f},\n                                           {69.0476f, -33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch93st[] = {\n    {2, ch93st0}, {2, ch93st1}, {2, ch93st2}, {2, ch93st3}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch93 = {104.762f, 4, ch93st};\n\n/* char: 0x5e */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch94st0[] = {{52.3809f, 109.524f},\n                                           {14.2857f, 42.8571f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch94st1[] = {{52.3809f, 109.524f},\n                                           {90.4762f, 42.8571f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch94st[] = {{2, ch94st0}, {2, ch94st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch94 = {104.762f, 2, ch94st};\n\n/* char: 0x5f */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch95st0[] = {{0, -33.3333f},\n                                           {104.762f, -33.3333f},\n                                           {104.762f, -28.5714f},\n                                           {0, -28.5714f},\n                                           {0, -33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch95st[] = {{5, ch95st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch95 = {104.762f, 1, ch95st};\n\n/* char: 0x60 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch96st0[] = {{42.8572f, 100.0f},\n                                           {66.6667f, 71.4286f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch96st1[] = {\n    {42.8572f, 100.0f}, {38.0953f, 95.2381f}, {66.6667f, 71.4286f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch96st[] = {{2, ch96st0}, {3, ch96st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch96 = {104.762f, 2, ch96st};\n\n/* char: 0x61 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch97st0[] = {{80.9524f, 66.6667f},\n                                           {80.9524f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch97st1[] = {\n    {80.9524f, 52.381f},  {71.4285f, 61.9048f}, {61.9047f, 66.6667f},\n    {47.619f, 66.6667f},  {38.0952f, 61.9048f}, {28.5714f, 52.381f},\n    {23.8095f, 38.0952f}, {23.8095f, 28.5714f}, {28.5714f, 14.2857f},\n    {38.0952f, 4.7619f},  {47.619f, 0.0f},      {61.9047f, 0.0f},\n    {71.4285f, 4.7619f},  {80.9524f, 14.2857f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch97st[] = {{2, ch97st0}, {14, ch97st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch97 = {104.762f, 2, ch97st};\n\n/* char: 0x62 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch98st0[] = {{23.8095f, 100.0f},\n                                           {23.8095f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch98st1[] = {\n    {23.8095f, 52.381f},  {33.3333f, 61.9048f}, {42.8571f, 66.6667f},\n    {57.1428f, 66.6667f}, {66.6666f, 61.9048f}, {76.1905f, 52.381f},\n    {80.9524f, 38.0952f}, {80.9524f, 28.5714f}, {76.1905f, 14.2857f},\n    {66.6666f, 4.7619f},  {57.1428f, 0.0f},     {42.8571f, 0.0f},\n    {33.3333f, 4.7619f},  {23.8095f, 14.2857f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch98st[] = {{2, ch98st0}, {14, ch98st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch98 = {104.762f, 2, ch98st};\n\n/* char: 0x63 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch99st0[] = {\n    {80.9524f, 52.381f},  {71.4285f, 61.9048f}, {61.9047f, 66.6667f},\n    {47.619f, 66.6667f},  {38.0952f, 61.9048f}, {28.5714f, 52.381f},\n    {23.8095f, 38.0952f}, {23.8095f, 28.5714f}, {28.5714f, 14.2857f},\n    {38.0952f, 4.7619f},  {47.619f, 0.0f},      {61.9047f, 0.0f},\n    {71.4285f, 4.7619f},  {80.9524f, 14.2857f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch99st[] = {{14, ch99st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch99 = {104.762f, 1, ch99st};\n\n/* char: 0x64 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch100st0[] = {{80.9524f, 100.0f},\n                                            {80.9524f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch100st1[] = {\n    {80.9524f, 52.381f},  {71.4285f, 61.9048f}, {61.9047f, 66.6667f},\n    {47.619f, 66.6667f},  {38.0952f, 61.9048f}, {28.5714f, 52.381f},\n    {23.8095f, 38.0952f}, {23.8095f, 28.5714f}, {28.5714f, 14.2857f},\n    {38.0952f, 4.7619f},  {47.619f, 0.0f},      {61.9047f, 0.0f},\n    {71.4285f, 4.7619f},  {80.9524f, 14.2857f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch100st[] = {{2, ch100st0}, {14, ch100st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch100 = {104.762f, 2, ch100st};\n\n/* char: 0x65 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch101st0[] = {\n    {23.8095f, 38.0952f}, {80.9524f, 38.0952f}, {80.9524f, 47.619f},\n    {76.1905f, 57.1429f}, {71.4285f, 61.9048f}, {61.9047f, 66.6667f},\n    {47.619f, 66.6667f},  {38.0952f, 61.9048f}, {28.5714f, 52.381f},\n    {23.8095f, 38.0952f}, {23.8095f, 28.5714f}, {28.5714f, 14.2857f},\n    {38.0952f, 4.7619f},  {47.619f, 0.0f},      {61.9047f, 0.0f},\n    {71.4285f, 4.7619f},  {80.9524f, 14.2857f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch101st[] = {{17, ch101st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch101 = {104.762f, 1, ch101st};\n\n/* char: 0x66 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch102st0[] = {{71.4286f, 100.0f},\n                                            {61.9048f, 100.0f},\n                                            {52.381f, 95.2381f},\n                                            {47.6191f, 80.9524f},\n                                            {47.6191f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch102st1[] = {{33.3334f, 66.6667f},\n                                            {66.6667f, 66.6667f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch102st[] = {{5, ch102st0}, {2, ch102st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch102 = {104.762f, 2, ch102st};\n\n/* char: 0x67 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch103st0[] = {\n    {80.9524f, 66.6667f},  {80.9524f, -9.5238f},  {76.1905f, -23.8095f},\n    {71.4285f, -28.5714f}, {61.9047f, -33.3333f}, {47.619f, -33.3333f},\n    {38.0952f, -28.5714f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch103st1[] = {\n    {80.9524f, 52.381f},  {71.4285f, 61.9048f}, {61.9047f, 66.6667f},\n    {47.619f, 66.6667f},  {38.0952f, 61.9048f}, {28.5714f, 52.381f},\n    {23.8095f, 38.0952f}, {23.8095f, 28.5714f}, {28.5714f, 14.2857f},\n    {38.0952f, 4.7619f},  {47.619f, 0.0f},      {61.9047f, 0.0f},\n    {71.4285f, 4.7619f},  {80.9524f, 14.2857f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch103st[] = {{7, ch103st0}, {14, ch103st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch103 = {104.762f, 2, ch103st};\n\n/* char: 0x68 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch104st0[] = {{26.1905f, 100.0f},\n                                            {26.1905f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch104st1[] = {\n    {26.1905f, 47.619f},  {40.4762f, 61.9048f}, {50.0f, 66.6667f},\n    {64.2857f, 66.6667f}, {73.8095f, 61.9048f}, {78.5715f, 47.619f},\n    {78.5715f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch104st[] = {{2, ch104st0}, {7, ch104st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch104 = {104.762f, 2, ch104st};\n\n/* char: 0x69 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch105st0[] = {{47.6191f, 100.0f},\n                                            {52.381f, 95.2381f},\n                                            {57.1429f, 100.0f},\n                                            {52.381f, 104.762f},\n                                            {47.6191f, 100.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch105st1[] = {{52.381f, 66.6667f},\n                                            {52.381f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch105st[] = {{5, ch105st0}, {2, ch105st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch105 = {104.762f, 2, ch105st};\n\n/* char: 0x6a */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch106st0[] = {{57.1429f, 100.0f},\n                                            {61.9048f, 95.2381f},\n                                            {66.6667f, 100.0f},\n                                            {61.9048f, 104.762f},\n                                            {57.1429f, 100.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch106st1[] = {{61.9048f, 66.6667f},\n                                            {61.9048f, -14.2857f},\n                                            {57.1429f, -28.5714f},\n                                            {47.6191f, -33.3333f},\n                                            {38.0953f, -33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch106st[] = {{5, ch106st0}, {5, ch106st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch106 = {104.762f, 2, ch106st};\n\n/* char: 0x6b */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch107st0[] = {{26.1905f, 100.0f},\n                                            {26.1905f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch107st1[] = {{73.8095f, 66.6667f},\n                                            {26.1905f, 19.0476f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch107st2[] = {{45.2381f, 38.0952f},\n                                            {78.5715f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch107st[] = {\n    {2, ch107st0}, {2, ch107st1}, {2, ch107st2}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch107 = {104.762f, 3, ch107st};\n\n/* char: 0x6c */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch108st0[] = {{52.381f, 100.0f}, {52.381f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch108st[] = {{2, ch108st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch108 = {104.762f, 1, ch108st};\n\n/* char: 0x6d */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch109st0[] = {{0, 66.6667f}, {0, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch109st1[] = {\n    {0, 47.619f},         {14.2857f, 61.9048f}, {23.8095f, 66.6667f},\n    {38.0952f, 66.6667f}, {47.619f, 61.9048f},  {52.381f, 47.619f},\n    {52.381f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch109st2[] = {\n    {52.381f, 47.619f},   {66.6667f, 61.9048f}, {76.1905f, 66.6667f},\n    {90.4762f, 66.6667f}, {100.0f, 61.9048f},   {104.762f, 47.619f},\n    {104.762f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch109st[] = {\n    {2, ch109st0}, {7, ch109st1}, {7, ch109st2}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch109 = {104.762f, 3, ch109st};\n\n/* char: 0x6e */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch110st0[] = {{26.1905f, 66.6667f},\n                                            {26.1905f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch110st1[] = {\n    {26.1905f, 47.619f},  {40.4762f, 61.9048f}, {50.0f, 66.6667f},\n    {64.2857f, 66.6667f}, {73.8095f, 61.9048f}, {78.5715f, 47.619f},\n    {78.5715f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch110st[] = {{2, ch110st0}, {7, ch110st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch110 = {104.762f, 2, ch110st};\n\n/* char: 0x6f */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch111st0[] = {\n    {45.2381f, 66.6667f}, {35.7143f, 61.9048f}, {26.1905f, 52.381f},\n    {21.4286f, 38.0952f}, {21.4286f, 28.5714f}, {26.1905f, 14.2857f},\n    {35.7143f, 4.7619f},  {45.2381f, 0.0f},     {59.5238f, 0.0f},\n    {69.0476f, 4.7619f},  {78.5714f, 14.2857f}, {83.3334f, 28.5714f},\n    {83.3334f, 38.0952f}, {78.5714f, 52.381f},  {69.0476f, 61.9048f},\n    {59.5238f, 66.6667f}, {45.2381f, 66.6667f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch111st[] = {{17, ch111st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch111 = {104.762f, 1, ch111st};\n\n/* char: 0x70 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch112st0[] = {{23.8095f, 66.6667f},\n                                            {23.8095f, -33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch112st1[] = {\n    {23.8095f, 52.381f},  {33.3333f, 61.9048f}, {42.8571f, 66.6667f},\n    {57.1428f, 66.6667f}, {66.6666f, 61.9048f}, {76.1905f, 52.381f},\n    {80.9524f, 38.0952f}, {80.9524f, 28.5714f}, {76.1905f, 14.2857f},\n    {66.6666f, 4.7619f},  {57.1428f, 0.0f},     {42.8571f, 0.0f},\n    {33.3333f, 4.7619f},  {23.8095f, 14.2857f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch112st[] = {{2, ch112st0}, {14, ch112st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch112 = {104.762f, 2, ch112st};\n\n/* char: 0x71 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch113st0[] = {{80.9524f, 66.6667f},\n                                            {80.9524f, -33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch113st1[] = {\n    {80.9524f, 52.381f},  {71.4285f, 61.9048f}, {61.9047f, 66.6667f},\n    {47.619f, 66.6667f},  {38.0952f, 61.9048f}, {28.5714f, 52.381f},\n    {23.8095f, 38.0952f}, {23.8095f, 28.5714f}, {28.5714f, 14.2857f},\n    {38.0952f, 4.7619f},  {47.619f, 0.0f},      {61.9047f, 0.0f},\n    {71.4285f, 4.7619f},  {80.9524f, 14.2857f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch113st[] = {{2, ch113st0}, {14, ch113st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch113 = {104.762f, 2, ch113st};\n\n/* char: 0x72 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch114st0[] = {{33.3334f, 66.6667f},\n                                            {33.3334f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch114st1[] = {{33.3334f, 38.0952f},\n                                            {38.0953f, 52.381f},\n                                            {47.6191f, 61.9048f},\n                                            {57.1429f, 66.6667f},\n                                            {71.4286f, 66.6667f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch114st[] = {{2, ch114st0}, {5, ch114st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch114 = {104.762f, 2, ch114st};\n\n/* char: 0x73 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch115st0[] = {\n    {78.5715f, 52.381f},  {73.8095f, 61.9048f}, {59.5238f, 66.6667f},\n    {45.2381f, 66.6667f}, {30.9524f, 61.9048f}, {26.1905f, 52.381f},\n    {30.9524f, 42.8571f}, {40.4762f, 38.0952f}, {64.2857f, 33.3333f},\n    {73.8095f, 28.5714f}, {78.5715f, 19.0476f}, {78.5715f, 14.2857f},\n    {73.8095f, 4.7619f},  {59.5238f, 0.0f},     {45.2381f, 0.0f},\n    {30.9524f, 4.7619f},  {26.1905f, 14.2857f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch115st[] = {{17, ch115st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch115 = {104.762f, 1, ch115st};\n\n/* char: 0x74 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch116st0[] = {{47.6191f, 100.0f},\n                                            {47.6191f, 19.0476f},\n                                            {52.381f, 4.7619f},\n                                            {61.9048f, 0.0f},\n                                            {71.4286f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch116st1[] = {{33.3334f, 66.6667f},\n                                            {66.6667f, 66.6667f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch116st[] = {{5, ch116st0}, {2, ch116st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch116 = {104.762f, 2, ch116st};\n\n/* char: 0x75 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch117st0[] = {\n    {26.1905f, 66.6667f}, {26.1905f, 19.0476f}, {30.9524f, 4.7619f},\n    {40.4762f, 0.0f},     {54.7619f, 0.0f},     {64.2857f, 4.7619f},\n    {78.5715f, 19.0476f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch117st1[] = {{78.5715f, 66.6667f},\n                                            {78.5715f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch117st[] = {{7, ch117st0}, {2, ch117st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch117 = {104.762f, 2, ch117st};\n\n/* char: 0x76 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch118st0[] = {{23.8095f, 66.6667f},\n                                            {52.3809f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch118st1[] = {{80.9524f, 66.6667f},\n                                            {52.3809f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch118st[] = {{2, ch118st0}, {2, ch118st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch118 = {104.762f, 2, ch118st};\n\n/* char: 0x77 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch119st0[] = {{14.2857f, 66.6667f},\n                                            {33.3333f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch119st1[] = {{52.3809f, 66.6667f},\n                                            {33.3333f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch119st2[] = {{52.3809f, 66.6667f},\n                                            {71.4286f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch119st3[] = {{90.4762f, 66.6667f},\n                                            {71.4286f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch119st[] = {\n    {2, ch119st0}, {2, ch119st1}, {2, ch119st2}, {2, ch119st3}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch119 = {104.762f, 4, ch119st};\n\n/* char: 0x78 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch120st0[] = {{26.1905f, 66.6667f},\n                                            {78.5715f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch120st1[] = {{78.5715f, 66.6667f},\n                                            {26.1905f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch120st[] = {{2, ch120st0}, {2, ch120st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch120 = {104.762f, 2, ch120st};\n\n/* char: 0x79 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch121st0[] = {{26.1905f, 66.6667f},\n                                            {54.7619f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch121st1[] = {\n    {83.3334f, 66.6667f},  {54.7619f, 0.0f},      {45.2381f, -19.0476f},\n    {35.7143f, -28.5714f}, {26.1905f, -33.3333f}, {21.4286f, -33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch121st[] = {{2, ch121st0}, {6, ch121st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch121 = {104.762f, 2, ch121st};\n\n/* char: 0x7a */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch122st0[] = {{78.5715f, 66.6667f},\n                                            {26.1905f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch122st1[] = {{26.1905f, 66.6667f},\n                                            {78.5715f, 66.6667f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch122st2[] = {{26.1905f, 0.0f}, {78.5715f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch122st[] = {\n    {2, ch122st0}, {2, ch122st1}, {2, ch122st2}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch122 = {104.762f, 3, ch122st};\n\n/* char: 0x7b */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch123st0[] = {\n    {64.2857f, 119.048f}, {54.7619f, 114.286f}, {50.0f, 109.524f},\n    {45.2381f, 100.0f},   {45.2381f, 90.4762f}, {50.0f, 80.9524f},\n    {54.7619f, 76.1905f}, {59.5238f, 66.6667f}, {59.5238f, 57.1429f},\n    {50.0f, 47.619f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch123st1[] = {\n    {54.7619f, 114.286f}, {50.0f, 104.762f},    {50.0f, 95.2381f},\n    {54.7619f, 85.7143f}, {59.5238f, 80.9524f}, {64.2857f, 71.4286f},\n    {64.2857f, 61.9048f}, {59.5238f, 52.381f},  {40.4762f, 42.8571f},\n    {59.5238f, 33.3333f}, {64.2857f, 23.8095f}, {64.2857f, 14.2857f},\n    {59.5238f, 4.7619f},  {54.7619f, 0.0f},     {50.0f, -9.5238f},\n    {50.0f, -19.0476f},   {54.7619f, -28.5714f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch123st2[] = {\n    {50.0f, 38.0952f},     {59.5238f, 28.5714f}, {59.5238f, 19.0476f},\n    {54.7619f, 9.5238f},   {50.0f, 4.7619f},     {45.2381f, -4.7619f},\n    {45.2381f, -14.2857f}, {50.0f, -23.8095f},   {54.7619f, -28.5714f},\n    {64.2857f, -33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch123st[] = {\n    {10, ch123st0}, {17, ch123st1}, {10, ch123st2}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch123 = {104.762f, 3, ch123st};\n\n/* char: 0x7c */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch124st0[] = {{52.381f, 119.048f},\n                                            {52.381f, -33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch124st[] = {{2, ch124st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch124 = {104.762f, 1, ch124st};\n\n/* char: 0x7d */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch125st0[] = {\n    {40.4762f, 119.048f}, {50.0f, 114.286f},    {54.7619f, 109.524f},\n    {59.5238f, 100.0f},   {59.5238f, 90.4762f}, {54.7619f, 80.9524f},\n    {50.0f, 76.1905f},    {45.2381f, 66.6667f}, {45.2381f, 57.1429f},\n    {54.7619f, 47.619f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch125st1[] = {\n    {50.0f, 114.286f},     {54.7619f, 104.762f}, {54.7619f, 95.2381f},\n    {50.0f, 85.7143f},     {45.2381f, 80.9524f}, {40.4762f, 71.4286f},\n    {40.4762f, 61.9048f},  {45.2381f, 52.381f},  {64.2857f, 42.8571f},\n    {45.2381f, 33.3333f},  {40.4762f, 23.8095f}, {40.4762f, 14.2857f},\n    {45.2381f, 4.7619f},   {50.0f, 0.0f},        {54.7619f, -9.5238f},\n    {54.7619f, -19.0476f}, {50.0f, -28.5714f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch125st2[] = {\n    {54.7619f, 38.0952f},  {45.2381f, 28.5714f},  {45.2381f, 19.0476f},\n    {50.0f, 9.5238f},      {54.7619f, 4.7619f},   {59.5238f, -4.7619f},\n    {59.5238f, -14.2857f}, {54.7619f, -23.8095f}, {50.0f, -28.5714f},\n    {40.4762f, -33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch125st[] = {\n    {10, ch125st0}, {17, ch125st1}, {10, ch125st2}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch125 = {104.762f, 3, ch125st};\n\n/* char: 0x7e */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch126st0[] = {\n    {9.5238f, 28.5714f},  {9.5238f, 38.0952f},  {14.2857f, 52.381f},\n    {23.8095f, 57.1429f}, {33.3333f, 57.1429f}, {42.8571f, 52.381f},\n    {61.9048f, 38.0952f}, {71.4286f, 33.3333f}, {80.9524f, 33.3333f},\n    {90.4762f, 38.0952f}, {95.2381f, 47.619f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch126st1[] = {\n    {9.5238f, 38.0952f},  {14.2857f, 47.619f},  {23.8095f, 52.381f},\n    {33.3333f, 52.381f},  {42.8571f, 47.619f},  {61.9048f, 33.3333f},\n    {71.4286f, 28.5714f}, {80.9524f, 28.5714f}, {90.4762f, 33.3333f},\n    {95.2381f, 47.619f},  {95.2381f, 57.1429f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch126st[] = {{11, ch126st0}, {11, ch126st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch126 = {104.762f, 2, ch126st};\n\n/* char: 0x7f */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch127st0[] = {{71.4286f, 100.0f},\n                                            {33.3333f, -33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch127st1[] = {\n    {47.619f, 66.6667f},  {33.3333f, 61.9048f}, {23.8095f, 52.381f},\n    {19.0476f, 38.0952f}, {19.0476f, 23.8095f}, {23.8095f, 14.2857f},\n    {33.3333f, 4.7619f},  {47.619f, 0.0f},      {57.1428f, 0.0f},\n    {71.4286f, 4.7619f},  {80.9524f, 14.2857f}, {85.7143f, 28.5714f},\n    {85.7143f, 42.8571f}, {80.9524f, 52.381f},  {71.4286f, 61.9048f},\n    {57.1428f, 66.6667f}, {47.619f, 66.6667f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch127st[] = {{2, ch127st0}, {17, ch127st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch127 = {104.762f, 2, ch127st};\n\nstatic const SFG_StrokeChar* chars[] = {\n    0,      0,      0,      0,      0,      0,      0,      0,      0,\n    0,      0,      0,      0,      0,      0,      0,      0,      0,\n    0,      0,      0,      0,      0,      0,      0,      0,      0,\n    0,      0,      0,      0,      0,      &ch32,  &ch33,  &ch34,  &ch35,\n    &ch36,  &ch37,  &ch38,  &ch39,  &ch40,  &ch41,  &ch42,  &ch43,  &ch44,\n    &ch45,  &ch46,  &ch47,  &ch48,  &ch49,  &ch50,  &ch51,  &ch52,  &ch53,\n    &ch54,  &ch55,  &ch56,  &ch57,  &ch58,  &ch59,  &ch60,  &ch61,  &ch62,\n    &ch63,  &ch64,  &ch65,  &ch66,  &ch67,  &ch68,  &ch69,  &ch70,  &ch71,\n    &ch72,  &ch73,  &ch74,  &ch75,  &ch76,  &ch77,  &ch78,  &ch79,  &ch80,\n    &ch81,  &ch82,  &ch83,  &ch84,  &ch85,  &ch86,  &ch87,  &ch88,  &ch89,\n    &ch90,  &ch91,  &ch92,  &ch93,  &ch94,  &ch95,  &ch96,  &ch97,  &ch98,\n    &ch99,  &ch100, &ch101, &ch102, &ch103, &ch104, &ch105, &ch106, &ch107,\n    &ch108, &ch109, &ch110, &ch111, &ch112, &ch113, &ch114, &ch115, &ch116,\n    &ch117, &ch118, &ch119, &ch120, &ch121, &ch122, &ch123, &ch124, &ch125,\n    &ch126, &ch127};\n\nconst SFG_StrokeFont fgStrokeMonoRoman = {(char*)\"MonoRoman\", 128, 152.381f,\n                                          chars};\n\n}  // namespace freeglut_minimal\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/EXTERNAL/freeglut/freeglut_stroke_roman.cpp",
    "content": "/*\n * freeglut_stroke_roman.c\n *\n * freeglut Roman stroke font definition\n *\n * Copyright (c) 1999-2000 Pawel W. Olszta. All Rights Reserved.\n * Written by Pawel W. Olszta, <olszta@sourceforge.net>\n * Creation date: Thu Dec 16 1999\n *\n * Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a\n * copy of this software and associated documentation files (the \"Software\"),\n * to deal in the Software without restriction, including without limitation\n * the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense,\n * and/or sell copies of the Software, and to permit persons to whom the\n * Software is furnished to do so, subject to the following conditions:\n *\n * The above copyright notice and this permission notice shall be included\n * in all copies or substantial portions of the Software.\n *\n * THE SOFTWARE IS PROVIDED \"AS IS\", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS\n * OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,\n * FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT.  IN NO EVENT SHALL\n * PAWEL W. OLSZTA BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER\n * IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN\n * CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.\n */\n\n/* This file has been automatically generated by the genstroke utility. */\n\n#include <stdlib.h>\n\n#include \"freeglut_minimal.h\"\n\nnamespace freeglut_minimal {\n\n/* char: 0x20 */\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch32st[] = {{0, NULL}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch32 = {104.762f, 0, ch32st};\n\n/* char: 0x21 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch33st0[] = {{13.3819f, 100.0f},\n                                           {13.3819f, 33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch33st1[] = {{13.3819f, 9.5238f},\n                                           {8.62f, 4.7619f},\n                                           {13.3819f, 0.0f},\n                                           {18.1438f, 4.7619f},\n                                           {13.3819f, 9.5238f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch33st[] = {{2, ch33st0}, {5, ch33st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch33 = {26.6238f, 2, ch33st};\n\n/* char: 0x22 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch34st0[] = {{4.02f, 100.0f}, {4.02f, 66.6667f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch34st1[] = {{42.1152f, 100.0f},\n                                           {42.1152f, 66.6667f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch34st[] = {{2, ch34st0}, {2, ch34st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch34 = {51.4352f, 2, ch34st};\n\n/* char: 0x23 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch35st0[] = {{41.2952f, 119.048f},\n                                           {7.9619f, -33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch35st1[] = {{69.8667f, 119.048f},\n                                           {36.5333f, -33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch35st2[] = {{7.9619f, 57.1429f},\n                                           {74.6286f, 57.1429f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch35st3[] = {{3.2f, 28.5714f},\n                                           {69.8667f, 28.5714f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch35st[] = {\n    {2, ch35st0}, {2, ch35st1}, {2, ch35st2}, {2, ch35st3}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch35 = {79.4886f, 4, ch35st};\n\n/* char: 0x24 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch36st0[] = {{28.6295f, 119.048f},\n                                           {28.6295f, -19.0476f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch36st1[] = {{47.6771f, 119.048f},\n                                           {47.6771f, -19.0476f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch36st2[] = {\n    {71.4867f, 85.7143f}, {61.9629f, 95.2381f}, {47.6771f, 100.0f},\n    {28.6295f, 100.0f},   {14.3438f, 95.2381f}, {4.82f, 85.7143f},\n    {4.82f, 76.1905f},    {9.5819f, 66.6667f},  {14.3438f, 61.9048f},\n    {23.8676f, 57.1429f}, {52.439f, 47.619f},   {61.9629f, 42.8571f},\n    {66.7248f, 38.0952f}, {71.4867f, 28.5714f}, {71.4867f, 14.2857f},\n    {61.9629f, 4.7619f},  {47.6771f, 0.0f},     {28.6295f, 0.0f},\n    {14.3438f, 4.7619f},  {4.82f, 14.2857f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch36st[] = {\n    {2, ch36st0}, {2, ch36st1}, {20, ch36st2}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch36 = {76.2067f, 3, ch36st};\n\n/* char: 0x25 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch37st0[] = {{92.0743f, 100.0f}, {6.36f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch37st1[] = {\n    {30.1695f, 100.0f},   {39.6933f, 90.4762f}, {39.6933f, 80.9524f},\n    {34.9314f, 71.4286f}, {25.4076f, 66.6667f}, {15.8838f, 66.6667f},\n    {6.36f, 76.1905f},    {6.36f, 85.7143f},    {11.1219f, 95.2381f},\n    {20.6457f, 100.0f},   {30.1695f, 100.0f},   {39.6933f, 95.2381f},\n    {53.979f, 90.4762f},  {68.2648f, 90.4762f}, {82.5505f, 95.2381f},\n    {92.0743f, 100.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch37st2[] = {\n    {73.0267f, 33.3333f}, {63.5029f, 28.5714f}, {58.741f, 19.0476f},\n    {58.741f, 9.5238f},   {68.2648f, 0.0f},     {77.7886f, 0.0f},\n    {87.3124f, 4.7619f},  {92.0743f, 14.2857f}, {92.0743f, 23.8095f},\n    {82.5505f, 33.3333f}, {73.0267f, 33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch37st[] = {\n    {2, ch37st0}, {16, ch37st1}, {11, ch37st2}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch37 = {96.5743f, 3, ch37st};\n\n/* char: 0x26 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch38st0[] = {\n    {101.218f, 57.1429f}, {101.218f, 61.9048f}, {96.4562f, 66.6667f},\n    {91.6943f, 66.6667f}, {86.9324f, 61.9048f}, {82.1705f, 52.381f},\n    {72.6467f, 28.5714f}, {63.1229f, 14.2857f}, {53.599f, 4.7619f},\n    {44.0752f, 0.0f},     {25.0276f, 0.0f},     {15.5038f, 4.7619f},\n    {10.7419f, 9.5238f},  {5.98f, 19.0476f},    {5.98f, 28.5714f},\n    {10.7419f, 38.0952f}, {15.5038f, 42.8571f}, {48.8371f, 61.9048f},\n    {53.599f, 66.6667f},  {58.361f, 76.1905f},  {58.361f, 85.7143f},\n    {53.599f, 95.2381f},  {44.0752f, 100.0f},   {34.5514f, 95.2381f},\n    {29.7895f, 85.7143f}, {29.7895f, 76.1905f}, {34.5514f, 61.9048f},\n    {44.0752f, 47.619f},  {67.8848f, 14.2857f}, {77.4086f, 4.7619f},\n    {86.9324f, 0.0f},     {96.4562f, 0.0f},     {101.218f, 4.7619f},\n    {101.218f, 9.5238f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch38st[] = {{34, ch38st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch38 = {101.758f, 1, ch38st};\n\n/* char: 0x27 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch39st0[] = {{4.44f, 100.0f}, {4.44f, 66.6667f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch39st[] = {{2, ch39st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch39 = {13.62f, 1, ch39st};\n\n/* char: 0x28 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch40st0[] = {\n    {40.9133f, 119.048f}, {31.3895f, 109.524f}, {21.8657f, 95.2381f},\n    {12.3419f, 76.1905f}, {7.58f, 52.381f},     {7.58f, 33.3333f},\n    {12.3419f, 9.5238f},  {21.8657f, -9.5238f}, {31.3895f, -23.8095f},\n    {40.9133f, -33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch40st[] = {{10, ch40st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch40 = {47.1733f, 1, ch40st};\n\n/* char: 0x29 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch41st0[] = {\n    {5.28f, 119.048f},    {14.8038f, 109.524f}, {24.3276f, 95.2381f},\n    {33.8514f, 76.1905f}, {38.6133f, 52.381f},  {38.6133f, 33.3333f},\n    {33.8514f, 9.5238f},  {24.3276f, -9.5238f}, {14.8038f, -23.8095f},\n    {5.28f, -33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch41st[] = {{10, ch41st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch41 = {47.5333f, 1, ch41st};\n\n/* char: 0x2a */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch42st0[] = {{30.7695f, 71.4286f},\n                                           {30.7695f, 14.2857f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch42st1[] = {{6.96f, 57.1429f},\n                                           {54.579f, 28.5714f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch42st2[] = {{54.579f, 57.1429f},\n                                           {6.96f, 28.5714f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch42st[] = {\n    {2, ch42st0}, {2, ch42st1}, {2, ch42st2}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch42 = {59.439f, 3, ch42st};\n\n/* char: 0x2b */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch43st0[] = {{48.8371f, 85.7143f},\n                                           {48.8371f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch43st1[] = {{5.98f, 42.8571f},\n                                           {91.6943f, 42.8571f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch43st[] = {{2, ch43st0}, {2, ch43st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch43 = {97.2543f, 2, ch43st};\n\n/* char: 0x2c */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch44st0[] = {\n    {18.2838f, 4.7619f},   {13.5219f, 0.0f},    {8.76f, 4.7619f},\n    {13.5219f, 9.5238f},   {18.2838f, 4.7619f}, {18.2838f, -4.7619f},\n    {13.5219f, -14.2857f}, {8.76f, -19.0476f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch44st[] = {{8, ch44st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch44 = {26.0638f, 1, ch44st};\n\n/* char: 0x2d */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch45st0[] = {{7.38f, 42.8571f},\n                                           {93.0943f, 42.8571f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch45st[] = {{2, ch45st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch45 = {100.754f, 1, ch45st};\n\n/* char: 0x2e */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch46st0[] = {{13.1019f, 9.5238f},\n                                           {8.34f, 4.7619f},\n                                           {13.1019f, 0.0f},\n                                           {17.8638f, 4.7619f},\n                                           {13.1019f, 9.5238f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch46st[] = {{5, ch46st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch46 = {26.4838f, 1, ch46st};\n\n/* char: 0x2f */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch47st0[] = {{7.24f, -14.2857f},\n                                           {73.9067f, 100.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch47st[] = {{2, ch47st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch47 = {82.1067f, 1, ch47st};\n\n/* char: 0x30 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch48st0[] = {\n    {33.5514f, 100.0f},   {19.2657f, 95.2381f}, {9.7419f, 80.9524f},\n    {4.98f, 57.1429f},    {4.98f, 42.8571f},    {9.7419f, 19.0476f},\n    {19.2657f, 4.7619f},  {33.5514f, 0.0f},     {43.0752f, 0.0f},\n    {57.361f, 4.7619f},   {66.8848f, 19.0476f}, {71.6467f, 42.8571f},\n    {71.6467f, 57.1429f}, {66.8848f, 80.9524f}, {57.361f, 95.2381f},\n    {43.0752f, 100.0f},   {33.5514f, 100.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch48st[] = {{17, ch48st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch48 = {77.0667f, 1, ch48st};\n\n/* char: 0x31 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch49st0[] = {{11.82f, 80.9524f},\n                                           {21.3438f, 85.7143f},\n                                           {35.6295f, 100.0f},\n                                           {35.6295f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch49st[] = {{4, ch49st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch49 = {66.5295f, 1, ch49st};\n\n/* char: 0x32 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch50st0[] = {\n    {10.1819f, 76.1905f}, {10.1819f, 80.9524f}, {14.9438f, 90.4762f},\n    {19.7057f, 95.2381f}, {29.2295f, 100.0f},   {48.2771f, 100.0f},\n    {57.801f, 95.2381f},  {62.5629f, 90.4762f}, {67.3248f, 80.9524f},\n    {67.3248f, 71.4286f}, {62.5629f, 61.9048f}, {53.039f, 47.619f},\n    {5.42f, 0.0f},        {72.0867f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch50st[] = {{14, ch50st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch50 = {77.6467f, 1, ch50st};\n\n/* char: 0x33 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch51st0[] = {\n    {14.5238f, 100.0f},   {66.9048f, 100.0f},   {38.3333f, 61.9048f},\n    {52.619f, 61.9048f},  {62.1429f, 57.1429f}, {66.9048f, 52.381f},\n    {71.6667f, 38.0952f}, {71.6667f, 28.5714f}, {66.9048f, 14.2857f},\n    {57.381f, 4.7619f},   {43.0952f, 0.0f},     {28.8095f, 0.0f},\n    {14.5238f, 4.7619f},  {9.7619f, 9.5238f},   {5.0f, 19.0476f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch51st[] = {{15, ch51st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch51 = {77.0467f, 1, ch51st};\n\n/* char: 0x34 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch52st0[] = {\n    {51.499f, 100.0f}, {3.88f, 33.3333f}, {75.3086f, 33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch52st1[] = {{51.499f, 100.0f}, {51.499f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch52st[] = {{3, ch52st0}, {2, ch52st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch52 = {80.1686f, 2, ch52st};\n\n/* char: 0x35 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch53st0[] = {\n    {62.0029f, 100.0f},   {14.3838f, 100.0f},   {9.6219f, 57.1429f},\n    {14.3838f, 61.9048f}, {28.6695f, 66.6667f}, {42.9552f, 66.6667f},\n    {57.241f, 61.9048f},  {66.7648f, 52.381f},  {71.5267f, 38.0952f},\n    {71.5267f, 28.5714f}, {66.7648f, 14.2857f}, {57.241f, 4.7619f},\n    {42.9552f, 0.0f},     {28.6695f, 0.0f},     {14.3838f, 4.7619f},\n    {9.6219f, 9.5238f},   {4.86f, 19.0476f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch53st[] = {{17, ch53st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch53 = {77.6867f, 1, ch53st};\n\n/* char: 0x36 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch54st0[] = {\n    {62.7229f, 85.7143f}, {57.961f, 95.2381f},  {43.6752f, 100.0f},\n    {34.1514f, 100.0f},   {19.8657f, 95.2381f}, {10.3419f, 80.9524f},\n    {5.58f, 57.1429f},    {5.58f, 33.3333f},    {10.3419f, 14.2857f},\n    {19.8657f, 4.7619f},  {34.1514f, 0.0f},     {38.9133f, 0.0f},\n    {53.199f, 4.7619f},   {62.7229f, 14.2857f}, {67.4848f, 28.5714f},\n    {67.4848f, 33.3333f}, {62.7229f, 47.619f},  {53.199f, 57.1429f},\n    {38.9133f, 61.9048f}, {34.1514f, 61.9048f}, {19.8657f, 57.1429f},\n    {10.3419f, 47.619f},  {5.58f, 33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch54st[] = {{23, ch54st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch54 = {73.8048f, 1, ch54st};\n\n/* char: 0x37 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch55st0[] = {{72.2267f, 100.0f},\n                                           {24.6076f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch55st1[] = {{5.56f, 100.0f}, {72.2267f, 100.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch55st[] = {{2, ch55st0}, {2, ch55st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch55 = {77.2267f, 2, ch55st};\n\n/* char: 0x38 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch56st0[] = {\n    {29.4095f, 100.0f},   {15.1238f, 95.2381f}, {10.3619f, 85.7143f},\n    {10.3619f, 76.1905f}, {15.1238f, 66.6667f}, {24.6476f, 61.9048f},\n    {43.6952f, 57.1429f}, {57.981f, 52.381f},   {67.5048f, 42.8571f},\n    {72.2667f, 33.3333f}, {72.2667f, 19.0476f}, {67.5048f, 9.5238f},\n    {62.7429f, 4.7619f},  {48.4571f, 0.0f},     {29.4095f, 0.0f},\n    {15.1238f, 4.7619f},  {10.3619f, 9.5238f},  {5.6f, 19.0476f},\n    {5.6f, 33.3333f},     {10.3619f, 42.8571f}, {19.8857f, 52.381f},\n    {34.1714f, 57.1429f}, {53.219f, 61.9048f},  {62.7429f, 66.6667f},\n    {67.5048f, 76.1905f}, {67.5048f, 85.7143f}, {62.7429f, 95.2381f},\n    {48.4571f, 100.0f},   {29.4095f, 100.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch56st[] = {{29, ch56st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch56 = {77.6667f, 1, ch56st};\n\n/* char: 0x39 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch57st0[] = {\n    {68.5048f, 66.6667f}, {63.7429f, 52.381f},  {54.219f, 42.8571f},\n    {39.9333f, 38.0952f}, {35.1714f, 38.0952f}, {20.8857f, 42.8571f},\n    {11.3619f, 52.381f},  {6.6f, 66.6667f},     {6.6f, 71.4286f},\n    {11.3619f, 85.7143f}, {20.8857f, 95.2381f}, {35.1714f, 100.0f},\n    {39.9333f, 100.0f},   {54.219f, 95.2381f},  {63.7429f, 85.7143f},\n    {68.5048f, 66.6667f}, {68.5048f, 42.8571f}, {63.7429f, 19.0476f},\n    {54.219f, 4.7619f},   {39.9333f, 0.0f},     {30.4095f, 0.0f},\n    {16.1238f, 4.7619f},  {11.3619f, 14.2857f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch57st[] = {{23, ch57st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch57 = {74.0648f, 1, ch57st};\n\n/* char: 0x3a */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch58st0[] = {{14.0819f, 66.6667f},\n                                           {9.32f, 61.9048f},\n                                           {14.0819f, 57.1429f},\n                                           {18.8438f, 61.9048f},\n                                           {14.0819f, 66.6667f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch58st1[] = {{14.0819f, 9.5238f},\n                                           {9.32f, 4.7619f},\n                                           {14.0819f, 0.0f},\n                                           {18.8438f, 4.7619f},\n                                           {14.0819f, 9.5238f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch58st[] = {{5, ch58st0}, {5, ch58st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch58 = {26.2238f, 2, ch58st};\n\n/* char: 0x3b */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch59st0[] = {{12.9619f, 66.6667f},\n                                           {8.2f, 61.9048f},\n                                           {12.9619f, 57.1429f},\n                                           {17.7238f, 61.9048f},\n                                           {12.9619f, 66.6667f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch59st1[] = {\n    {17.7238f, 4.7619f},   {12.9619f, 0.0f},    {8.2f, 4.7619f},\n    {12.9619f, 9.5238f},   {17.7238f, 4.7619f}, {17.7238f, -4.7619f},\n    {12.9619f, -14.2857f}, {8.2f, -19.0476f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch59st[] = {{5, ch59st0}, {8, ch59st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch59 = {26.3038f, 2, ch59st};\n\n/* char: 0x3c */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch60st0[] = {\n    {79.2505f, 85.7143f}, {3.06f, 42.8571f}, {79.2505f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch60st[] = {{3, ch60st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch60 = {81.6105f, 1, ch60st};\n\n/* char: 0x3d */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch61st0[] = {{5.7f, 57.1429f},\n                                           {91.4143f, 57.1429f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch61st1[] = {{5.7f, 28.5714f},\n                                           {91.4143f, 28.5714f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch61st[] = {{2, ch61st0}, {2, ch61st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch61 = {97.2543f, 2, ch61st};\n\n/* char: 0x3e */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch62st0[] = {\n    {2.78f, 85.7143f}, {78.9705f, 42.8571f}, {2.78f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch62st[] = {{3, ch62st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch62 = {81.6105f, 1, ch62st};\n\n/* char: 0x3f */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch63st0[] = {\n    {8.42f, 76.1905f},    {8.42f, 80.9524f},   {13.1819f, 90.4762f},\n    {17.9438f, 95.2381f}, {27.4676f, 100.0f},  {46.5152f, 100.0f},\n    {56.039f, 95.2381f},  {60.801f, 90.4762f}, {65.5629f, 80.9524f},\n    {65.5629f, 71.4286f}, {60.801f, 61.9048f}, {56.039f, 57.1429f},\n    {36.9914f, 47.619f},  {36.9914f, 33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch63st1[] = {{36.9914f, 9.5238f},\n                                           {32.2295f, 4.7619f},\n                                           {36.9914f, 0.0f},\n                                           {41.7533f, 4.7619f},\n                                           {36.9914f, 9.5238f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch63st[] = {{14, ch63st0}, {5, ch63st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch63 = {73.9029f, 2, ch63st};\n\n/* char: 0x40 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch64st0[] = {\n    {49.2171f, 52.381f},  {39.6933f, 57.1429f}, {30.1695f, 57.1429f},\n    {25.4076f, 47.619f},  {25.4076f, 42.8571f}, {30.1695f, 33.3333f},\n    {39.6933f, 33.3333f}, {49.2171f, 38.0952f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch64st1[] = {\n    {49.2171f, 57.1429f}, {49.2171f, 38.0952f}, {53.979f, 33.3333f},\n    {63.5029f, 33.3333f}, {68.2648f, 42.8571f}, {68.2648f, 47.619f},\n    {63.5029f, 61.9048f}, {53.979f, 71.4286f},  {39.6933f, 76.1905f},\n    {34.9314f, 76.1905f}, {20.6457f, 71.4286f}, {11.1219f, 61.9048f},\n    {6.36f, 47.619f},     {6.36f, 42.8571f},    {11.1219f, 28.5714f},\n    {20.6457f, 19.0476f}, {34.9314f, 14.2857f}, {39.6933f, 14.2857f},\n    {53.979f, 19.0476f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch64st[] = {{8, ch64st0}, {19, ch64st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch64 = {74.3648f, 2, ch64st};\n\n/* char: 0x41 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch65st0[] = {{40.5952f, 100.0f}, {2.5f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch65st1[] = {{40.5952f, 100.0f},\n                                           {78.6905f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch65st2[] = {{16.7857f, 33.3333f},\n                                           {64.4048f, 33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch65st[] = {\n    {2, ch65st0}, {2, ch65st1}, {2, ch65st2}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch65 = {80.4905f, 3, ch65st};\n\n/* char: 0x42 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch66st0[] = {{11.42f, 100.0f}, {11.42f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch66st1[] = {\n    {11.42f, 100.0f},     {54.2771f, 100.0f},   {68.5629f, 95.2381f},\n    {73.3248f, 90.4762f}, {78.0867f, 80.9524f}, {78.0867f, 71.4286f},\n    {73.3248f, 61.9048f}, {68.5629f, 57.1429f}, {54.2771f, 52.381f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch66st2[] = {\n    {11.42f, 52.381f},    {54.2771f, 52.381f},  {68.5629f, 47.619f},\n    {73.3248f, 42.8571f}, {78.0867f, 33.3333f}, {78.0867f, 19.0476f},\n    {73.3248f, 9.5238f},  {68.5629f, 4.7619f},  {54.2771f, 0.0f},\n    {11.42f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch66st[] = {\n    {2, ch66st0}, {9, ch66st1}, {10, ch66st2}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch66 = {83.6267f, 3, ch66st};\n\n/* char: 0x43 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch67st0[] = {\n    {78.0886f, 76.1905f}, {73.3267f, 85.7143f}, {63.8029f, 95.2381f},\n    {54.279f, 100.0f},    {35.2314f, 100.0f},   {25.7076f, 95.2381f},\n    {16.1838f, 85.7143f}, {11.4219f, 76.1905f}, {6.66f, 61.9048f},\n    {6.66f, 38.0952f},    {11.4219f, 23.8095f}, {16.1838f, 14.2857f},\n    {25.7076f, 4.7619f},  {35.2314f, 0.0f},     {54.279f, 0.0f},\n    {63.8029f, 4.7619f},  {73.3267f, 14.2857f}, {78.0886f, 23.8095f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch67st[] = {{18, ch67st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch67 = {84.4886f, 1, ch67st};\n\n/* char: 0x44 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch68st0[] = {{11.96f, 100.0f}, {11.96f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch68st1[] = {\n    {11.96f, 100.0f},     {45.2933f, 100.0f},   {59.579f, 95.2381f},\n    {69.1029f, 85.7143f}, {73.8648f, 76.1905f}, {78.6267f, 61.9048f},\n    {78.6267f, 38.0952f}, {73.8648f, 23.8095f}, {69.1029f, 14.2857f},\n    {59.579f, 4.7619f},   {45.2933f, 0.0f},     {11.96f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch68st[] = {{2, ch68st0}, {12, ch68st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch68 = {85.2867f, 2, ch68st};\n\n/* char: 0x45 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch69st0[] = {{11.42f, 100.0f}, {11.42f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch69st1[] = {{11.42f, 100.0f},\n                                           {73.3248f, 100.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch69st2[] = {{11.42f, 52.381f},\n                                           {49.5152f, 52.381f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch69st3[] = {{11.42f, 0.0f}, {73.3248f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch69st[] = {\n    {2, ch69st0}, {2, ch69st1}, {2, ch69st2}, {2, ch69st3}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch69 = {78.1848f, 4, ch69st};\n\n/* char: 0x46 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch70st0[] = {{11.42f, 100.0f}, {11.42f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch70st1[] = {{11.42f, 100.0f},\n                                           {73.3248f, 100.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch70st2[] = {{11.42f, 52.381f},\n                                           {49.5152f, 52.381f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch70st[] = {\n    {2, ch70st0}, {2, ch70st1}, {2, ch70st2}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch70 = {78.7448f, 3, ch70st};\n\n/* char: 0x47 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch71st0[] = {\n    {78.4886f, 76.1905f}, {73.7267f, 85.7143f}, {64.2029f, 95.2381f},\n    {54.679f, 100.0f},    {35.6314f, 100.0f},   {26.1076f, 95.2381f},\n    {16.5838f, 85.7143f}, {11.8219f, 76.1905f}, {7.06f, 61.9048f},\n    {7.06f, 38.0952f},    {11.8219f, 23.8095f}, {16.5838f, 14.2857f},\n    {26.1076f, 4.7619f},  {35.6314f, 0.0f},     {54.679f, 0.0f},\n    {64.2029f, 4.7619f},  {73.7267f, 14.2857f}, {78.4886f, 23.8095f},\n    {78.4886f, 38.0952f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch71st1[] = {{54.679f, 38.0952f},\n                                           {78.4886f, 38.0952f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch71st[] = {{19, ch71st0}, {2, ch71st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch71 = {89.7686f, 2, ch71st};\n\n/* char: 0x48 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch72st0[] = {{11.42f, 100.0f}, {11.42f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch72st1[] = {{78.0867f, 100.0f},\n                                           {78.0867f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch72st2[] = {{11.42f, 52.381f},\n                                           {78.0867f, 52.381f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch72st[] = {\n    {2, ch72st0}, {2, ch72st1}, {2, ch72st2}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch72 = {89.0867f, 3, ch72st};\n\n/* char: 0x49 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch73st0[] = {{10.86f, 100.0f}, {10.86f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch73st[] = {{2, ch73st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch73 = {21.3f, 1, ch73st};\n\n/* char: 0x4a */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch74st0[] = {\n    {50.119f, 100.0f},   {50.119f, 23.8095f}, {45.3571f, 9.5238f},\n    {40.5952f, 4.7619f}, {31.0714f, 0.0f},    {21.5476f, 0.0f},\n    {12.0238f, 4.7619f}, {7.2619f, 9.5238f},  {2.5f, 23.8095f},\n    {2.5f, 33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch74st[] = {{10, ch74st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch74 = {59.999f, 1, ch74st};\n\n/* char: 0x4b */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch75st0[] = {{11.28f, 100.0f}, {11.28f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch75st1[] = {{77.9467f, 100.0f},\n                                           {11.28f, 33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch75st2[] = {{35.0895f, 57.1429f},\n                                           {77.9467f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch75st[] = {\n    {2, ch75st0}, {2, ch75st1}, {2, ch75st2}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch75 = {79.3267f, 3, ch75st};\n\n/* char: 0x4c */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch76st0[] = {{11.68f, 100.0f}, {11.68f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch76st1[] = {{11.68f, 0.0f}, {68.8229f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch76st[] = {{2, ch76st0}, {2, ch76st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch76 = {71.3229f, 2, ch76st};\n\n/* char: 0x4d */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch77st0[] = {{10.86f, 100.0f}, {10.86f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch77st1[] = {{10.86f, 100.0f}, {48.9552f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch77st2[] = {{87.0505f, 100.0f},\n                                           {48.9552f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch77st3[] = {{87.0505f, 100.0f},\n                                           {87.0505f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch77st[] = {\n    {2, ch77st0}, {2, ch77st1}, {2, ch77st2}, {2, ch77st3}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch77 = {97.2105f, 4, ch77st};\n\n/* char: 0x4e */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch78st0[] = {{11.14f, 100.0f}, {11.14f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch78st1[] = {{11.14f, 100.0f}, {77.8067f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch78st2[] = {{77.8067f, 100.0f},\n                                           {77.8067f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch78st[] = {\n    {2, ch78st0}, {2, ch78st1}, {2, ch78st2}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch78 = {88.8067f, 3, ch78st};\n\n/* char: 0x4f */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch79st0[] = {\n    {34.8114f, 100.0f},   {25.2876f, 95.2381f}, {15.7638f, 85.7143f},\n    {11.0019f, 76.1905f}, {6.24f, 61.9048f},    {6.24f, 38.0952f},\n    {11.0019f, 23.8095f}, {15.7638f, 14.2857f}, {25.2876f, 4.7619f},\n    {34.8114f, 0.0f},     {53.859f, 0.0f},      {63.3829f, 4.7619f},\n    {72.9067f, 14.2857f}, {77.6686f, 23.8095f}, {82.4305f, 38.0952f},\n    {82.4305f, 61.9048f}, {77.6686f, 76.1905f}, {72.9067f, 85.7143f},\n    {63.3829f, 95.2381f}, {53.859f, 100.0f},    {34.8114f, 100.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch79st[] = {{21, ch79st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch79 = {88.8305f, 1, ch79st};\n\n/* char: 0x50 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch80st0[] = {{12.1f, 100.0f}, {12.1f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch80st1[] = {\n    {12.1f, 100.0f},      {54.9571f, 100.0f},   {69.2429f, 95.2381f},\n    {74.0048f, 90.4762f}, {78.7667f, 80.9524f}, {78.7667f, 66.6667f},\n    {74.0048f, 57.1429f}, {69.2429f, 52.381f},  {54.9571f, 47.619f},\n    {12.1f, 47.619f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch80st[] = {{2, ch80st0}, {10, ch80st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch80 = {85.6667f, 2, ch80st};\n\n/* char: 0x51 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch81st0[] = {\n    {33.8714f, 100.0f},   {24.3476f, 95.2381f}, {14.8238f, 85.7143f},\n    {10.0619f, 76.1905f}, {5.3f, 61.9048f},     {5.3f, 38.0952f},\n    {10.0619f, 23.8095f}, {14.8238f, 14.2857f}, {24.3476f, 4.7619f},\n    {33.8714f, 0.0f},     {52.919f, 0.0f},      {62.4429f, 4.7619f},\n    {71.9667f, 14.2857f}, {76.7286f, 23.8095f}, {81.4905f, 38.0952f},\n    {81.4905f, 61.9048f}, {76.7286f, 76.1905f}, {71.9667f, 85.7143f},\n    {62.4429f, 95.2381f}, {52.919f, 100.0f},    {33.8714f, 100.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch81st1[] = {{48.1571f, 19.0476f},\n                                           {76.7286f, -9.5238f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch81st[] = {{21, ch81st0}, {2, ch81st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch81 = {88.0905f, 2, ch81st};\n\n/* char: 0x52 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch82st0[] = {{11.68f, 100.0f}, {11.68f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch82st1[] = {\n    {11.68f, 100.0f},     {54.5371f, 100.0f},   {68.8229f, 95.2381f},\n    {73.5848f, 90.4762f}, {78.3467f, 80.9524f}, {78.3467f, 71.4286f},\n    {73.5848f, 61.9048f}, {68.8229f, 57.1429f}, {54.5371f, 52.381f},\n    {11.68f, 52.381f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch82st2[] = {{45.0133f, 52.381f},\n                                           {78.3467f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch82st[] = {\n    {2, ch82st0}, {10, ch82st1}, {2, ch82st2}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch82 = {82.3667f, 3, ch82st};\n\n/* char: 0x53 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch83st0[] = {\n    {74.6667f, 85.7143f}, {65.1429f, 95.2381f}, {50.8571f, 100.0f},\n    {31.8095f, 100.0f},   {17.5238f, 95.2381f}, {8.0f, 85.7143f},\n    {8.0f, 76.1905f},     {12.7619f, 66.6667f}, {17.5238f, 61.9048f},\n    {27.0476f, 57.1429f}, {55.619f, 47.619f},   {65.1429f, 42.8571f},\n    {69.9048f, 38.0952f}, {74.6667f, 28.5714f}, {74.6667f, 14.2857f},\n    {65.1429f, 4.7619f},  {50.8571f, 0.0f},     {31.8095f, 0.0f},\n    {17.5238f, 4.7619f},  {8.0f, 14.2857f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch83st[] = {{20, ch83st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch83 = {80.8267f, 1, ch83st};\n\n/* char: 0x54 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch84st0[] = {{35.6933f, 100.0f},\n                                           {35.6933f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch84st1[] = {{2.36f, 100.0f}, {69.0267f, 100.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch84st[] = {{2, ch84st0}, {2, ch84st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch84 = {71.9467f, 2, ch84st};\n\n/* char: 0x55 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch85st0[] = {\n    {11.54f, 100.0f},    {11.54f, 28.5714f},   {16.3019f, 14.2857f},\n    {25.8257f, 4.7619f}, {40.1114f, 0.0f},     {49.6352f, 0.0f},\n    {63.921f, 4.7619f},  {73.4448f, 14.2857f}, {78.2067f, 28.5714f},\n    {78.2067f, 100.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch85st[] = {{10, ch85st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch85 = {89.4867f, 1, ch85st};\n\n/* char: 0x56 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch86st0[] = {{2.36f, 100.0f}, {40.4552f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch86st1[] = {{78.5505f, 100.0f},\n                                           {40.4552f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch86st[] = {{2, ch86st0}, {2, ch86st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch86 = {81.6105f, 2, ch86st};\n\n/* char: 0x57 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch87st0[] = {{2.22f, 100.0f}, {26.0295f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch87st1[] = {{49.839f, 100.0f}, {26.0295f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch87st2[] = {{49.839f, 100.0f}, {73.6486f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch87st3[] = {{97.4581f, 100.0f},\n                                           {73.6486f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch87st[] = {\n    {2, ch87st0}, {2, ch87st1}, {2, ch87st2}, {2, ch87st3}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch87 = {100.518f, 4, ch87st};\n\n/* char: 0x58 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch88st0[] = {{2.5f, 100.0f}, {69.1667f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch88st1[] = {{69.1667f, 100.0f}, {2.5f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch88st[] = {{2, ch88st0}, {2, ch88st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch88 = {72.3667f, 2, ch88st};\n\n/* char: 0x59 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch89st0[] = {\n    {1.52f, 100.0f}, {39.6152f, 52.381f}, {39.6152f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch89st1[] = {{77.7105f, 100.0f},\n                                           {39.6152f, 52.381f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch89st[] = {{3, ch89st0}, {2, ch89st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch89 = {79.6505f, 2, ch89st};\n\n/* char: 0x5a */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch90st0[] = {{69.1667f, 100.0f}, {2.5f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch90st1[] = {{2.5f, 100.0f}, {69.1667f, 100.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch90st2[] = {{2.5f, 0.0f}, {69.1667f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch90st[] = {\n    {2, ch90st0}, {2, ch90st1}, {2, ch90st2}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch90 = {73.7467f, 3, ch90st};\n\n/* char: 0x5b */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch91st0[] = {{7.78f, 119.048f},\n                                           {7.78f, -33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch91st1[] = {{12.5419f, 119.048f},\n                                           {12.5419f, -33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch91st2[] = {{7.78f, 119.048f},\n                                           {41.1133f, 119.048f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch91st3[] = {{7.78f, -33.3333f},\n                                           {41.1133f, -33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch91st[] = {\n    {2, ch91st0}, {2, ch91st1}, {2, ch91st2}, {2, ch91st3}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch91 = {46.1133f, 4, ch91st};\n\n/* char: 0x5c */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch92st0[] = {{5.84f, 100.0f},\n                                           {72.5067f, -14.2857f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch92st[] = {{2, ch92st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch92 = {78.2067f, 1, ch92st};\n\n/* char: 0x5d */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch93st0[] = {{33.0114f, 119.048f},\n                                           {33.0114f, -33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch93st1[] = {{37.7733f, 119.048f},\n                                           {37.7733f, -33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch93st2[] = {{4.44f, 119.048f},\n                                           {37.7733f, 119.048f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch93st3[] = {{4.44f, -33.3333f},\n                                           {37.7733f, -33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch93st[] = {\n    {2, ch93st0}, {2, ch93st1}, {2, ch93st2}, {2, ch93st3}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch93 = {46.3933f, 4, ch93st};\n\n/* char: 0x5e */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch94st0[] = {{44.0752f, 109.524f},\n                                           {5.98f, 42.8571f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch94st1[] = {{44.0752f, 109.524f},\n                                           {82.1705f, 42.8571f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch94st[] = {{2, ch94st0}, {2, ch94st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch94 = {90.2305f, 2, ch94st};\n\n/* char: 0x5f */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch95st0[] = {{-1.1f, -33.3333f},\n                                           {103.662f, -33.3333f},\n                                           {103.662f, -28.5714f},\n                                           {-1.1f, -28.5714f},\n                                           {-1.1f, -33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch95st[] = {{5, ch95st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch95 = {104.062f, 1, ch95st};\n\n/* char: 0x60 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch96st0[] = {{33.0219f, 100.0f},\n                                           {56.8314f, 71.4286f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch96st1[] = {\n    {33.0219f, 100.0f}, {28.26f, 95.2381f}, {56.8314f, 71.4286f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch96st[] = {{2, ch96st0}, {3, ch96st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch96 = {83.5714f, 2, ch96st};\n\n/* char: 0x61 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch97st0[] = {{63.8229f, 66.6667f},\n                                           {63.8229f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch97st1[] = {\n    {63.8229f, 52.381f},  {54.299f, 61.9048f},  {44.7752f, 66.6667f},\n    {30.4895f, 66.6667f}, {20.9657f, 61.9048f}, {11.4419f, 52.381f},\n    {6.68f, 38.0952f},    {6.68f, 28.5714f},    {11.4419f, 14.2857f},\n    {20.9657f, 4.7619f},  {30.4895f, 0.0f},     {44.7752f, 0.0f},\n    {54.299f, 4.7619f},   {63.8229f, 14.2857f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch97st[] = {{2, ch97st0}, {14, ch97st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch97 = {66.6029f, 2, ch97st};\n\n/* char: 0x62 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch98st0[] = {{8.76f, 100.0f}, {8.76f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch98st1[] = {\n    {8.76f, 52.381f},     {18.2838f, 61.9048f}, {27.8076f, 66.6667f},\n    {42.0933f, 66.6667f}, {51.6171f, 61.9048f}, {61.141f, 52.381f},\n    {65.9029f, 38.0952f}, {65.9029f, 28.5714f}, {61.141f, 14.2857f},\n    {51.6171f, 4.7619f},  {42.0933f, 0.0f},     {27.8076f, 0.0f},\n    {18.2838f, 4.7619f},  {8.76f, 14.2857f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch98st[] = {{2, ch98st0}, {14, ch98st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch98 = {70.4629f, 2, ch98st};\n\n/* char: 0x63 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch99st0[] = {\n    {62.6629f, 52.381f},  {53.139f, 61.9048f},  {43.6152f, 66.6667f},\n    {29.3295f, 66.6667f}, {19.8057f, 61.9048f}, {10.2819f, 52.381f},\n    {5.52f, 38.0952f},    {5.52f, 28.5714f},    {10.2819f, 14.2857f},\n    {19.8057f, 4.7619f},  {29.3295f, 0.0f},     {43.6152f, 0.0f},\n    {53.139f, 4.7619f},   {62.6629f, 14.2857f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch99st[] = {{14, ch99st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch99 = {68.9229f, 1, ch99st};\n\n/* char: 0x64 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch100st0[] = {{61.7829f, 100.0f},\n                                            {61.7829f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch100st1[] = {\n    {61.7829f, 52.381f},  {52.259f, 61.9048f},  {42.7352f, 66.6667f},\n    {28.4495f, 66.6667f}, {18.9257f, 61.9048f}, {9.4019f, 52.381f},\n    {4.64f, 38.0952f},    {4.64f, 28.5714f},    {9.4019f, 14.2857f},\n    {18.9257f, 4.7619f},  {28.4495f, 0.0f},     {42.7352f, 0.0f},\n    {52.259f, 4.7619f},   {61.7829f, 14.2857f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch100st[] = {{2, ch100st0}, {14, ch100st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch100 = {70.2629f, 2, ch100st};\n\n/* char: 0x65 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch101st0[] = {\n    {5.72f, 38.0952f},    {62.8629f, 38.0952f}, {62.8629f, 47.619f},\n    {58.101f, 57.1429f},  {53.339f, 61.9048f},  {43.8152f, 66.6667f},\n    {29.5295f, 66.6667f}, {20.0057f, 61.9048f}, {10.4819f, 52.381f},\n    {5.72f, 38.0952f},    {5.72f, 28.5714f},    {10.4819f, 14.2857f},\n    {20.0057f, 4.7619f},  {29.5295f, 0.0f},     {43.8152f, 0.0f},\n    {53.339f, 4.7619f},   {62.8629f, 14.2857f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch101st[] = {{17, ch101st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch101 = {68.5229f, 1, ch101st};\n\n/* char: 0x66 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch102st0[] = {{38.7752f, 100.0f},\n                                            {29.2514f, 100.0f},\n                                            {19.7276f, 95.2381f},\n                                            {14.9657f, 80.9524f},\n                                            {14.9657f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch102st1[] = {{0.68f, 66.6667f},\n                                            {34.0133f, 66.6667f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch102st[] = {{5, ch102st0}, {2, ch102st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch102 = {38.6552f, 2, ch102st};\n\n/* char: 0x67 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch103st0[] = {\n    {62.5029f, 66.6667f}, {62.5029f, -9.5238f},  {57.741f, -23.8095f},\n    {52.979f, -28.5714f}, {43.4552f, -33.3333f}, {29.1695f, -33.3333f},\n    {19.6457f, -28.5714f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch103st1[] = {\n    {62.5029f, 52.381f},  {52.979f, 61.9048f},  {43.4552f, 66.6667f},\n    {29.1695f, 66.6667f}, {19.6457f, 61.9048f}, {10.1219f, 52.381f},\n    {5.36f, 38.0952f},    {5.36f, 28.5714f},    {10.1219f, 14.2857f},\n    {19.6457f, 4.7619f},  {29.1695f, 0.0f},     {43.4552f, 0.0f},\n    {52.979f, 4.7619f},   {62.5029f, 14.2857f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch103st[] = {{7, ch103st0}, {14, ch103st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch103 = {70.9829f, 2, ch103st};\n\n/* char: 0x68 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch104st0[] = {{9.6f, 100.0f}, {9.6f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch104st1[] = {\n    {9.6f, 47.619f},      {23.8857f, 61.9048f}, {33.4095f, 66.6667f},\n    {47.6952f, 66.6667f}, {57.219f, 61.9048f},  {61.981f, 47.619f},\n    {61.981f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch104st[] = {{2, ch104st0}, {7, ch104st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch104 = {71.021f, 2, ch104st};\n\n/* char: 0x69 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch105st0[] = {{10.02f, 100.0f},\n                                            {14.7819f, 95.2381f},\n                                            {19.5438f, 100.0f},\n                                            {14.7819f, 104.762f},\n                                            {10.02f, 100.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch105st1[] = {{14.7819f, 66.6667f},\n                                            {14.7819f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch105st[] = {{5, ch105st0}, {2, ch105st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch105 = {28.8638f, 2, ch105st};\n\n/* char: 0x6a */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch106st0[] = {{17.3876f, 100.0f},\n                                            {22.1495f, 95.2381f},\n                                            {26.9114f, 100.0f},\n                                            {22.1495f, 104.762f},\n                                            {17.3876f, 100.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch106st1[] = {{22.1495f, 66.6667f},\n                                            {22.1495f, -14.2857f},\n                                            {17.3876f, -28.5714f},\n                                            {7.8638f, -33.3333f},\n                                            {-1.66f, -33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch106st[] = {{5, ch106st0}, {5, ch106st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch106 = {36.2314f, 2, ch106st};\n\n/* char: 0x6b */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch107st0[] = {{9.6f, 100.0f}, {9.6f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch107st1[] = {{57.219f, 66.6667f},\n                                            {9.6f, 19.0476f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch107st2[] = {{28.6476f, 38.0952f},\n                                            {61.981f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch107st[] = {\n    {2, ch107st0}, {2, ch107st1}, {2, ch107st2}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch107 = {62.521f, 3, ch107st};\n\n/* char: 0x6c */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch108st0[] = {{10.02f, 100.0f}, {10.02f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch108st[] = {{2, ch108st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch108 = {19.34f, 1, ch108st};\n\n/* char: 0x6d */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch109st0[] = {{9.6f, 66.6667f}, {9.6f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch109st1[] = {\n    {9.6f, 47.619f},      {23.8857f, 61.9048f}, {33.4095f, 66.6667f},\n    {47.6952f, 66.6667f}, {57.219f, 61.9048f},  {61.981f, 47.619f},\n    {61.981f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch109st2[] = {\n    {61.981f, 47.619f},   {76.2667f, 61.9048f}, {85.7905f, 66.6667f},\n    {100.076f, 66.6667f}, {109.6f, 61.9048f},   {114.362f, 47.619f},\n    {114.362f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch109st[] = {\n    {2, ch109st0}, {7, ch109st1}, {7, ch109st2}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch109 = {123.962f, 3, ch109st};\n\n/* char: 0x6e */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch110st0[] = {{9.18f, 66.6667f}, {9.18f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch110st1[] = {\n    {9.18f, 47.619f},     {23.4657f, 61.9048f}, {32.9895f, 66.6667f},\n    {47.2752f, 66.6667f}, {56.799f, 61.9048f},  {61.561f, 47.619f},\n    {61.561f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch110st[] = {{2, ch110st0}, {7, ch110st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch110 = {70.881f, 2, ch110st};\n\n/* char: 0x6f */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch111st0[] = {\n    {28.7895f, 66.6667f}, {19.2657f, 61.9048f}, {9.7419f, 52.381f},\n    {4.98f, 38.0952f},    {4.98f, 28.5714f},    {9.7419f, 14.2857f},\n    {19.2657f, 4.7619f},  {28.7895f, 0.0f},     {43.0752f, 0.0f},\n    {52.599f, 4.7619f},   {62.1229f, 14.2857f}, {66.8848f, 28.5714f},\n    {66.8848f, 38.0952f}, {62.1229f, 52.381f},  {52.599f, 61.9048f},\n    {43.0752f, 66.6667f}, {28.7895f, 66.6667f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch111st[] = {{17, ch111st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch111 = {71.7448f, 1, ch111st};\n\n/* char: 0x70 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch112st0[] = {{9.46f, 66.6667f},\n                                            {9.46f, -33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch112st1[] = {\n    {9.46f, 52.381f},     {18.9838f, 61.9048f}, {28.5076f, 66.6667f},\n    {42.7933f, 66.6667f}, {52.3171f, 61.9048f}, {61.841f, 52.381f},\n    {66.6029f, 38.0952f}, {66.6029f, 28.5714f}, {61.841f, 14.2857f},\n    {52.3171f, 4.7619f},  {42.7933f, 0.0f},     {28.5076f, 0.0f},\n    {18.9838f, 4.7619f},  {9.46f, 14.2857f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch112st[] = {{2, ch112st0}, {14, ch112st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch112 = {70.8029f, 2, ch112st};\n\n/* char: 0x71 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch113st0[] = {{61.9829f, 66.6667f},\n                                            {61.9829f, -33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch113st1[] = {\n    {61.9829f, 52.381f},  {52.459f, 61.9048f},  {42.9352f, 66.6667f},\n    {28.6495f, 66.6667f}, {19.1257f, 61.9048f}, {9.6019f, 52.381f},\n    {4.84f, 38.0952f},    {4.84f, 28.5714f},    {9.6019f, 14.2857f},\n    {19.1257f, 4.7619f},  {28.6495f, 0.0f},     {42.9352f, 0.0f},\n    {52.459f, 4.7619f},   {61.9829f, 14.2857f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch113st[] = {{2, ch113st0}, {14, ch113st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch113 = {70.7429f, 2, ch113st};\n\n/* char: 0x72 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch114st0[] = {{9.46f, 66.6667f}, {9.46f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch114st1[] = {{9.46f, 38.0952f},\n                                            {14.2219f, 52.381f},\n                                            {23.7457f, 61.9048f},\n                                            {33.2695f, 66.6667f},\n                                            {47.5552f, 66.6667f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch114st[] = {{2, ch114st0}, {5, ch114st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch114 = {49.4952f, 2, ch114st};\n\n/* char: 0x73 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch115st0[] = {\n    {57.081f, 52.381f},   {52.319f, 61.9048f},  {38.0333f, 66.6667f},\n    {23.7476f, 66.6667f}, {9.4619f, 61.9048f},  {4.7f, 52.381f},\n    {9.4619f, 42.8571f},  {18.9857f, 38.0952f}, {42.7952f, 33.3333f},\n    {52.319f, 28.5714f},  {57.081f, 19.0476f},  {57.081f, 14.2857f},\n    {52.319f, 4.7619f},   {38.0333f, 0.0f},     {23.7476f, 0.0f},\n    {9.4619f, 4.7619f},   {4.7f, 14.2857f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch115st[] = {{17, ch115st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch115 = {62.321f, 1, ch115st};\n\n/* char: 0x74 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch116st0[] = {{14.8257f, 100.0f},\n                                            {14.8257f, 19.0476f},\n                                            {19.5876f, 4.7619f},\n                                            {29.1114f, 0.0f},\n                                            {38.6352f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch116st1[] = {{0.54f, 66.6667f},\n                                            {33.8733f, 66.6667f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch116st[] = {{5, ch116st0}, {2, ch116st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch116 = {39.3152f, 2, ch116st};\n\n/* char: 0x75 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch117st0[] = {\n    {9.46f, 66.6667f},  {9.46f, 19.0476f}, {14.2219f, 4.7619f},\n    {23.7457f, 0.0f},   {38.0314f, 0.0f},  {47.5552f, 4.7619f},\n    {61.841f, 19.0476f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch117st1[] = {{61.841f, 66.6667f},\n                                            {61.841f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch117st[] = {{7, ch117st0}, {2, ch117st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch117 = {71.161f, 2, ch117st};\n\n/* char: 0x76 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch118st0[] = {{1.8f, 66.6667f}, {30.3714f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch118st1[] = {{58.9429f, 66.6667f},\n                                            {30.3714f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch118st[] = {{2, ch118st0}, {2, ch118st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch118 = {60.6029f, 2, ch118st};\n\n/* char: 0x77 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch119st0[] = {{2.5f, 66.6667f}, {21.5476f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch119st1[] = {{40.5952f, 66.6667f},\n                                            {21.5476f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch119st2[] = {{40.5952f, 66.6667f},\n                                            {59.6429f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch119st3[] = {{78.6905f, 66.6667f},\n                                            {59.6429f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch119st[] = {\n    {2, ch119st0}, {2, ch119st1}, {2, ch119st2}, {2, ch119st3}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch119 = {80.4905f, 4, ch119st};\n\n/* char: 0x78 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch120st0[] = {{1.66f, 66.6667f}, {54.041f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch120st1[] = {{54.041f, 66.6667f}, {1.66f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch120st[] = {{2, ch120st0}, {2, ch120st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch120 = {56.401f, 2, ch120st};\n\n/* char: 0x79 */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch121st0[] = {{6.5619f, 66.6667f},\n                                            {35.1333f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch121st1[] = {\n    {63.7048f, 66.6667f},  {35.1333f, 0.0f},     {25.6095f, -19.0476f},\n    {16.0857f, -28.5714f}, {6.5619f, -33.3333f}, {1.8f, -33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch121st[] = {{2, ch121st0}, {6, ch121st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch121 = {66.0648f, 2, ch121st};\n\n/* char: 0x7a */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch122st0[] = {{56.821f, 66.6667f}, {4.44f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch122st1[] = {{4.44f, 66.6667f},\n                                            {56.821f, 66.6667f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch122st2[] = {{4.44f, 0.0f}, {56.821f, 0.0f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch122st[] = {\n    {2, ch122st0}, {2, ch122st1}, {2, ch122st2}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch122 = {61.821f, 3, ch122st};\n\n/* char: 0x7b */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch123st0[] = {\n    {31.1895f, 119.048f}, {21.6657f, 114.286f}, {16.9038f, 109.524f},\n    {12.1419f, 100.0f},   {12.1419f, 90.4762f}, {16.9038f, 80.9524f},\n    {21.6657f, 76.1905f}, {26.4276f, 66.6667f}, {26.4276f, 57.1429f},\n    {16.9038f, 47.619f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch123st1[] = {\n    {21.6657f, 114.286f},  {16.9038f, 104.762f}, {16.9038f, 95.2381f},\n    {21.6657f, 85.7143f},  {26.4276f, 80.9524f}, {31.1895f, 71.4286f},\n    {31.1895f, 61.9048f},  {26.4276f, 52.381f},  {7.38f, 42.8571f},\n    {26.4276f, 33.3333f},  {31.1895f, 23.8095f}, {31.1895f, 14.2857f},\n    {26.4276f, 4.7619f},   {21.6657f, 0.0f},     {16.9038f, -9.5238f},\n    {16.9038f, -19.0476f}, {21.6657f, -28.5714f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch123st2[] = {\n    {16.9038f, 38.0952f},  {26.4276f, 28.5714f},  {26.4276f, 19.0476f},\n    {21.6657f, 9.5238f},   {16.9038f, 4.7619f},   {12.1419f, -4.7619f},\n    {12.1419f, -14.2857f}, {16.9038f, -23.8095f}, {21.6657f, -28.5714f},\n    {31.1895f, -33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch123st[] = {\n    {10, ch123st0}, {17, ch123st1}, {10, ch123st2}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch123 = {41.6295f, 3, ch123st};\n\n/* char: 0x7c */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch124st0[] = {{11.54f, 119.048f},\n                                            {11.54f, -33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch124st[] = {{2, ch124st0}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch124 = {23.78f, 1, ch124st};\n\n/* char: 0x7d */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch125st0[] = {\n    {9.18f, 119.048f},    {18.7038f, 114.286f}, {23.4657f, 109.524f},\n    {28.2276f, 100.0f},   {28.2276f, 90.4762f}, {23.4657f, 80.9524f},\n    {18.7038f, 76.1905f}, {13.9419f, 66.6667f}, {13.9419f, 57.1429f},\n    {23.4657f, 47.619f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch125st1[] = {\n    {18.7038f, 114.286f},  {23.4657f, 104.762f}, {23.4657f, 95.2381f},\n    {18.7038f, 85.7143f},  {13.9419f, 80.9524f}, {9.18f, 71.4286f},\n    {9.18f, 61.9048f},     {13.9419f, 52.381f},  {32.9895f, 42.8571f},\n    {13.9419f, 33.3333f},  {9.18f, 23.8095f},    {9.18f, 14.2857f},\n    {13.9419f, 4.7619f},   {18.7038f, 0.0f},     {23.4657f, -9.5238f},\n    {23.4657f, -19.0476f}, {18.7038f, -28.5714f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch125st2[] = {\n    {23.4657f, 38.0952f},  {13.9419f, 28.5714f},  {13.9419f, 19.0476f},\n    {18.7038f, 9.5238f},   {23.4657f, 4.7619f},   {28.2276f, -4.7619f},\n    {28.2276f, -14.2857f}, {23.4657f, -23.8095f}, {18.7038f, -28.5714f},\n    {9.18f, -33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch125st[] = {\n    {10, ch125st0}, {17, ch125st1}, {10, ch125st2}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch125 = {41.4695f, 3, ch125st};\n\n/* char: 0x7e */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch126st0[] = {\n    {2.92f, 28.5714f},    {2.92f, 38.0952f},    {7.6819f, 52.381f},\n    {17.2057f, 57.1429f}, {26.7295f, 57.1429f}, {36.2533f, 52.381f},\n    {55.301f, 38.0952f},  {64.8248f, 33.3333f}, {74.3486f, 33.3333f},\n    {83.8724f, 38.0952f}, {88.6343f, 47.619f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch126st1[] = {\n    {2.92f, 38.0952f},    {7.6819f, 47.619f},   {17.2057f, 52.381f},\n    {26.7295f, 52.381f},  {36.2533f, 47.619f},  {55.301f, 33.3333f},\n    {64.8248f, 28.5714f}, {74.3486f, 28.5714f}, {83.8724f, 33.3333f},\n    {88.6343f, 47.619f},  {88.6343f, 57.1429f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch126st[] = {{11, ch126st0}, {11, ch126st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch126 = {91.2743f, 2, ch126st};\n\n/* char: 0x7f */\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch127st0[] = {{52.381f, 100.0f},\n                                            {14.2857f, -33.3333f}};\n\nstatic const SFG_StrokeVertex ch127st1[] = {\n    {28.5714f, 66.6667f}, {14.2857f, 61.9048f}, {4.7619f, 52.381f},\n    {0.0f, 38.0952f},     {0.0f, 23.8095f},     {4.7619f, 14.2857f},\n    {14.2857f, 4.7619f},  {28.5714f, 0.0f},     {38.0952f, 0.0f},\n    {52.381f, 4.7619f},   {61.9048f, 14.2857f}, {66.6667f, 28.5714f},\n    {66.6667f, 42.8571f}, {61.9048f, 52.381f},  {52.381f, 61.9048f},\n    {38.0952f, 66.6667f}, {28.5714f, 66.6667f}};\n\nstatic const SFG_StrokeStrip ch127st[] = {{2, ch127st0}, {17, ch127st1}};\n\nstatic const SFG_StrokeChar ch127 = {66.6667f, 2, ch127st};\n\nstatic const SFG_StrokeChar* chars[] = {\n    0,      0,      0,      0,      0,      0,      0,      0,      0,\n    0,      0,      0,      0,      0,      0,      0,      0,      0,\n    0,      0,      0,      0,      0,      0,      0,      0,      0,\n    0,      0,      0,      0,      0,      &ch32,  &ch33,  &ch34,  &ch35,\n    &ch36,  &ch37,  &ch38,  &ch39,  &ch40,  &ch41,  &ch42,  &ch43,  &ch44,\n    &ch45,  &ch46,  &ch47,  &ch48,  &ch49,  &ch50,  &ch51,  &ch52,  &ch53,\n    &ch54,  &ch55,  &ch56,  &ch57,  &ch58,  &ch59,  &ch60,  &ch61,  &ch62,\n    &ch63,  &ch64,  &ch65,  &ch66,  &ch67,  &ch68,  &ch69,  &ch70,  &ch71,\n    &ch72,  &ch73,  &ch74,  &ch75,  &ch76,  &ch77,  &ch78,  &ch79,  &ch80,\n    &ch81,  &ch82,  &ch83,  &ch84,  &ch85,  &ch86,  &ch87,  &ch88,  &ch89,\n    &ch90,  &ch91,  &ch92,  &ch93,  &ch94,  &ch95,  &ch96,  &ch97,  &ch98,\n    &ch99,  &ch100, &ch101, &ch102, &ch103, &ch104, &ch105, &ch106, &ch107,\n    &ch108, &ch109, &ch110, &ch111, &ch112, &ch113, &ch114, &ch115, &ch116,\n    &ch117, &ch118, &ch119, &ch120, &ch121, &ch122, &ch123, &ch124, &ch125,\n    &ch126, &ch127};\n\nconst SFG_StrokeFont fgStrokeRoman = {(char*)\"Roman\", 128, 152.381f, chars};\n\n}  // namespace freeglut_minimal\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/CMakeLists.txt",
    "content": "add_subdirectory(g2o_cli)\n\nif (G2O_BUILD_SLAM2D_TYPES AND G2O_BUILD_SLAM3D_TYPES)\n  add_subdirectory(g2o_simulator)\nendif()\n\nif(QGLVIEWER_FOUND AND Qt5_FOUND AND G2O_HAVE_OPENGL)\n  add_subdirectory(g2o_viewer)\nendif()\n\nif(G2O_BUILD_LINKED_APPS AND G2O_BUILD_SBA_TYPES AND G2O_BUILD_SCLAM2D_TYPES)\n  add_subdirectory(linked_binaries)\nendif()\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_cli/CMakeLists.txt",
    "content": "add_library(g2o_cli_library ${G2O_LIB_TYPE}\n  dl_wrapper.cpp dl_wrapper.h\n  output_helper.cpp output_helper.h\n  g2o_common.cpp g2o_common.h\n  g2o_cli_api.h\n)\n\nset_target_properties(g2o_cli_library PROPERTIES OUTPUT_NAME ${LIB_PREFIX}cli)\nset_target_properties(g2o_cli_library PROPERTIES\n  VERSION ${G2O_LIB_VERSION}\n  SOVERSION ${G2O_LIB_SOVERSION})\nif (APPLE)\n  set_target_properties(g2o_cli_library PROPERTIES INSTALL_NAME_DIR \"${CMAKE_INSTALL_PREFIX}/${CMAKE_INSTALL_LIBDIR}\")\nendif()\n\nset_property(TARGET g2o_cli_library APPEND PROPERTY COMPILE_DEFINITIONS G2O_DEFAULT_TYPES_DIR_=\"${CMAKE_LIBRARY_OUTPUT_DIRECTORY}\" G2O_DEFAULT_SOLVERS_DIR_=\"${CMAKE_LIBRARY_OUTPUT_DIRECTORY}\")\n\ntarget_link_libraries(g2o_cli_library core)\nif(UNIX)\n  target_link_libraries(g2o_cli_library ${CMAKE_DL_LIBS})\nendif(UNIX)\n\nadd_executable(g2o_cli_application\n  g2o.cpp)\n\ntarget_link_libraries(g2o_cli_application g2o_cli_library)\n\nset_target_properties(g2o_cli_application PROPERTIES OUTPUT_NAME g2o)\n\ninstall(TARGETS g2o_cli_library\n  EXPORT ${G2O_TARGETS_EXPORT_NAME}\n  RUNTIME DESTINATION ${RUNTIME_DESTINATION}\n  LIBRARY DESTINATION ${LIBRARY_DESTINATION}\n  ARCHIVE DESTINATION ${ARCHIVE_DESTINATION}\n  INCLUDES DESTINATION ${INCLUDES_DESTINATION}\n)\ninstall(TARGETS g2o_cli_application\n  RUNTIME DESTINATION ${RUNTIME_DESTINATION}\n)\n\nfile(GLOB headers \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.h\" \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.hpp\")\n\ninstall(FILES ${headers} DESTINATION ${INCLUDES_INSTALL_DIR}/apps/g2o_cli)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_cli/dl_wrapper.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"dl_wrapper.h\"\n\n#include <sys/types.h>\n\n#include <cstdio>\n#include <regex>\n\n#include \"g2o/stuff/filesys_tools.h\"\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n\n#if defined(UNIX) || defined(CYGWIN)\n#include <dlfcn.h>\n#endif\n\nnamespace g2o {\n\nDlWrapper::DlWrapper() {}\n\nDlWrapper::~DlWrapper() {\n  // clear();\n}\n\nint DlWrapper::openLibraries(const std::string& directory,\n                             const std::string& pattern) {\n  G2O_TRACE(\"Loading libraries from {} pattern {}\", directory, pattern);\n  std::vector<std::string> matchingFiles =\n      getFilesByPattern(directory, std::regex(pattern));\n\n  int numLibs = 0;\n  for (const std::string& filename : matchingFiles) {\n    if (_filenames.count(filename) != 0) continue;\n\n    // open the lib\n    G2O_TRACE(\"Loading {}\", filename);\n    if (openLibrary(filename)) numLibs++;\n  }\n\n  return numLibs;\n}\n\nvoid DlWrapper::clear() {\n#if defined(UNIX) || defined(CYGWIN)\n  for (size_t i = 0; i < _handles.size(); ++i) {\n    dlclose(_handles[i]);\n  }\n#elif defined(WINDOWS)\n  for (size_t i = 0; i < _handles.size(); ++i) {\n    FreeLibrary(_handles[i]);\n  }\n#endif\n  _filenames.clear();\n  _handles.clear();\n}\n\nbool DlWrapper::openLibrary(const std::string& filename) {\n#if defined(UNIX) || defined(CYGWIN)\n  void* handle = dlopen(filename.c_str(), RTLD_LAZY);\n  if (!handle) {\n    G2O_ERROR(\"Cannot open library: {} Error: {}\", filename, dlerror());\n    return false;\n  }\n#elif defined(WINDOWS)\n  HMODULE handle = LoadLibrary(filename.c_str());\n  if (!handle) {\n    G2O_ERROR(\"Cannot open library: {}\", filename);\n    return false;\n  }\n#else\n#warning \"No implementation for openLibrary found\"\n  return false;\n#endif\n\n  // cerr << \"loaded \" << filename << endl;\n\n  _filenames.insert(filename);\n  _handles.push_back(handle);\n  return true;\n}\n\n}  // end namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_cli/dl_wrapper.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_DL_WRAPPER_H\n#define G2O_DL_WRAPPER_H\n\n// clang-format off\n#ifdef WINDOWS\n#include <windows.h>\n#endif\n// clang-format on\n\n#include <string>\n#include <unordered_set>\n#include <vector>\n\n#include \"g2o_cli_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief Loading libraries during run-time\n */\nclass G2O_CLI_API DlWrapper {\n public:\n  DlWrapper();\n  virtual ~DlWrapper();\n\n  /**\n   * it's not allowed to draw a copy of the wrapper\n   */\n  DlWrapper(const DlWrapper&) = delete;\n  DlWrapper& operator=(const DlWrapper&) = delete;\n\n  /**\n   * open all libs from a directory matching a specific pattern.\n   * @return number of loaded libs\n   */\n  int openLibraries(const std::string& directory,\n                    const std::string& pattern = \"\");\n\n  /**\n   * open a specific library\n   */\n  bool openLibrary(const std::string& filename);\n\n  /**\n   * free all loaded libs, i.e., call dlclose()\n   */\n  void clear();\n\n protected:\n#if defined(UNIX) || defined(CYGWIN)\n  std::vector<void*> _handles;\n#elif defined(WINDOWS)\n  std::vector<HMODULE> _handles;\n#endif\n  std::unordered_set<std::string> _filenames;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_cli/g2o.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <signal.h>\n\n#include <algorithm>\n#include <cassert>\n#include <fstream>\n#include <iostream>\n#include <sstream>\n#include <string>\n\n#include \"dl_wrapper.h\"\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"g2o/core/batch_stats.h\"\n#include \"g2o/core/estimate_propagator.h\"\n#include \"g2o/core/factory.h\"\n#include \"g2o/core/hyper_dijkstra.h\"\n#include \"g2o/core/hyper_graph_action.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_factory.h\"\n#include \"g2o/core/robust_kernel.h\"\n#include \"g2o/core/robust_kernel_factory.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer_terminate_action.h\"\n#include \"g2o/stuff/color_macros.h\"\n#include \"g2o/stuff/command_args.h\"\n#include \"g2o/stuff/filesys_tools.h\"\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n#include \"g2o/stuff/macros.h\"\n#include \"g2o/stuff/string_tools.h\"\n#include \"g2o/stuff/timeutil.h\"\n#include \"g2o_common.h\"\n#include \"output_helper.h\"\n\nstatic bool hasToStop = false;\n\nusing namespace std;\nusing namespace g2o;\nusing namespace Eigen;\n\n// sort according to max id, dimension\nstruct IncrementalEdgesCompare {\n  bool operator()(SparseOptimizer::Edge* const& e1,\n                  SparseOptimizer::Edge* const& e2) {\n    const SparseOptimizer::Vertex* to1 =\n        static_cast<const SparseOptimizer::Vertex*>(e1->vertices()[1]);\n    const SparseOptimizer::Vertex* to2 =\n        static_cast<const SparseOptimizer::Vertex*>(e2->vertices()[1]);\n\n    int i11 = e1->vertices()[0]->id(), i12 = e1->vertices()[1]->id();\n    if (i11 > i12) {\n      swap(i11, i12);\n    }\n    int i21 = e2->vertices()[0]->id(), i22 = e2->vertices()[1]->id();\n    if (i21 > i22) {\n      swap(i21, i22);\n    }\n    if (i12 < i22) return true;\n    if (i12 > i22) return false;\n    // push the odometry to be the first\n    return to1->dimension() > to2->dimension();\n  }\n};\n\nvoid sigquit_handler(int sig) {\n  if (sig == SIGINT) {\n    hasToStop = 1;\n    static int cnt = 0;\n    if (cnt++ == 2) {\n      G2O_WARN(\"forcing exit\");\n      exit(1);\n    }\n  }\n}\n\nint main(int argc, char** argv) {\n  OptimizableGraph::initMultiThreading();\n  int maxIterations;\n  bool verbose;\n  string inputFilename;\n  string gnudump;\n  string outputfilename;\n  string solverProperties;\n  string strSolver;\n  string loadLookup;\n  bool initialGuess;\n  bool initialGuessOdometry;\n  bool marginalize;\n  bool listTypes;\n  bool listSolvers;\n  bool listRobustKernels;\n  bool incremental;\n  bool guiOut;\n  int gaugeId;\n  string robustKernel;\n  bool computeMarginals;\n  bool printSolverProperties;\n  double huberWidth;\n  double gain;\n  int maxIterationsWithGain;\n  // double lambdaInit;\n  int updateGraphEachN = 10;\n  string statsFile;\n  string summaryFile;\n  bool nonSequential;\n  // command line parsing\n  std::vector<int> gaugeList;\n  CommandArgs arg;\n  arg.param(\"i\", maxIterations, 5,\n            \"perform n iterations, if negative consider the gain\");\n  arg.param(\"gain\", gain, 1e-6, \"the gain used to stop optimization\");\n  arg.param(\"ig\", maxIterationsWithGain, std::numeric_limits<int>::max(),\n            \"Maximum number of iterations with gain enabled\");\n  arg.param(\"v\", verbose, false, \"verbose output of the optimization process\");\n  arg.param(\"guess\", initialGuess, false,\n            \"initial guess based on spanning tree\");\n  arg.param(\"guessOdometry\", initialGuessOdometry, false,\n            \"initial guess based on odometry\");\n  arg.param(\"inc\", incremental, false, \"run incremetally\");\n  arg.param(\"update\", updateGraphEachN, 10, \"updates after x odometry nodes\");\n  arg.param(\"guiout\", guiOut, false, \"gui output while running incrementally\");\n  arg.param(\"marginalize\", marginalize, false, \"on or off\");\n  arg.param(\"printSolverProperties\", printSolverProperties, false,\n            \"print the properties of the solver\");\n  arg.param(\"solverProperties\", solverProperties, \"\",\n            \"set the internal properties of a solver,\\n\\te.g., \"\n            \"initialLambda=0.0001,maxTrialsAfterFailure=2\");\n  arg.param(\"gnudump\", gnudump, \"\", \"dump to gnuplot data file\");\n  arg.param(\"robustKernel\", robustKernel, \"\", \"use this robust error function\");\n  arg.param(\"robustKernelWidth\", huberWidth, -1.,\n            \"width for the robust Kernel (only if robustKernel)\");\n  arg.param(\"computeMarginals\", computeMarginals, false,\n            \"computes the marginal covariances of something. FOR TESTING ONLY\");\n  arg.param(\"gaugeId\", gaugeId, -1, \"force the gauge\");\n  arg.param(\"o\", outputfilename, \"\", \"output final version of the graph\");\n  arg.param(\"solver\", strSolver, \"gn_var\",\n            \"specify which solver to use underneat\\n\\t {gn_var, lm_fix3_2, \"\n            \"gn_fix6_3, lm_fix7_3}\");\n#ifndef G2O_DISABLE_DYNAMIC_LOADING_OF_LIBRARIES\n  string dummy;\n  arg.param(\"solverlib\", dummy, \"\",\n            \"specify a solver library which will be loaded\");\n  arg.param(\"typeslib\", dummy, \"\",\n            \"specify a types library which will be loaded\");\n#endif\n  arg.param(\"stats\", statsFile, \"\", \"specify a file for the statistics\");\n  arg.param(\"listTypes\", listTypes, false, \"list the registered types\");\n  arg.param(\"listRobustKernels\", listRobustKernels, false,\n            \"list the registered robust kernels\");\n  arg.param(\"listSolvers\", listSolvers, false, \"list the available solvers\");\n  arg.param(\"renameTypes\", loadLookup, \"\",\n            \"create a lookup for loading types into other types,\\n\\t \"\n            \"TAG_IN_FILE=INTERNAL_TAG_FOR_TYPE,TAG2=INTERNAL2\\n\\t e.g., \"\n            \"VERTEX_CAM=VERTEX_SE3:EXPMAP\");\n  arg.param(\"gaugeList\", gaugeList, std::vector<int>(),\n            \"set the list of gauges separated by commas without spaces \\n  \"\n            \"e.g: 1,2,3,4,5 \");\n  arg.param(\"summary\", summaryFile, \"\",\n            \"append a summary of this optimization run to the summary file \"\n            \"passed as argument\");\n  arg.paramLeftOver(\"graph-input\", inputFilename, \"\",\n                    \"graph file which will be processed\", true);\n  arg.param(\"nonSequential\", nonSequential, false,\n            \"apply the robust kernel only on loop closures and not odometries\");\n\n  arg.parseArgs(argc, argv);\n\n  if (verbose) {\n    cout << \"# Used Compiler: \" << G2O_CXX_COMPILER << endl;\n  }\n\n#ifndef G2O_DISABLE_DYNAMIC_LOADING_OF_LIBRARIES\n  // registering all the types from the libraries\n  DlWrapper dlTypesWrapper;\n  loadStandardTypes(dlTypesWrapper, argc, argv);\n  // register all the solvers\n  DlWrapper dlSolverWrapper;\n  loadStandardSolver(dlSolverWrapper, argc, argv);\n#else\n  if (verbose) cout << \"# linked version of g2o\" << endl;\n#endif\n\n  OptimizationAlgorithmFactory* solverFactory =\n      OptimizationAlgorithmFactory::instance();\n  if (listSolvers) {\n    solverFactory->listSolvers(cout);\n  }\n\n  if (listTypes) {\n    Factory::instance()->printRegisteredTypes(cout, true);\n  }\n\n  if (listRobustKernels) {\n    std::vector<std::string> kernels;\n    RobustKernelFactory::instance()->fillKnownKernels(kernels);\n    cout << \"Robust Kernels:\" << endl;\n    for (size_t i = 0; i < kernels.size(); ++i) {\n      cout << kernels[i] << endl;\n    }\n  }\n\n  SparseOptimizer optimizer;\n  optimizer.setVerbose(verbose);\n  optimizer.setForceStopFlag(&hasToStop);\n\n  if (maxIterations < 0) {\n    cerr << \"# setup termination criterion based on the gain of the iteration\"\n         << endl;\n    maxIterations = maxIterationsWithGain;\n    SparseOptimizerTerminateAction* terminateAction =\n        new SparseOptimizerTerminateAction;\n    terminateAction->setGainThreshold(gain);\n    terminateAction->setMaxIterations(maxIterationsWithGain);\n    optimizer.addPostIterationAction(terminateAction);\n  }\n\n  // allocating the desired solver + testing whether the solver is okay\n  OptimizationAlgorithmProperty solverProperty;\n  optimizer.setAlgorithm(solverFactory->construct(strSolver, solverProperty));\n  if (!optimizer.solver()) {\n    cerr << \"Error allocating solver. Allocating \\\"\" << strSolver\n         << \"\\\" failed!\" << endl;\n    return 0;\n  }\n\n  if (solverProperties.size() > 0) {\n    bool updateStatus =\n        optimizer.solver()->updatePropertiesFromString(solverProperties);\n    if (!updateStatus) {\n      cerr << \"Failure while updating the solver properties from the given \"\n              \"string\"\n           << endl;\n    }\n  }\n  if (solverProperties.size() > 0 || printSolverProperties) {\n    optimizer.solver()->printProperties(cerr);\n  }\n\n  // Loading the input data\n  if (loadLookup.size() > 0) {\n    optimizer.setRenamedTypesFromString(loadLookup);\n  }\n  if (inputFilename.size() == 0) {\n    cerr << \"No input data specified\" << endl;\n    return 0;\n  } else if (inputFilename == \"-\") {\n    cerr << \"Read input from stdin\" << endl;\n    if (!optimizer.load(cin)) {\n      cerr << \"Error loading graph\" << endl;\n      return 2;\n    }\n  } else {\n    cerr << \"Read input from \" << inputFilename << endl;\n    ifstream ifs(inputFilename.c_str());\n    if (!ifs) {\n      cerr << \"Failed to open file\" << endl;\n      return 1;\n    }\n    if (!optimizer.load(ifs)) {\n      cerr << \"Error loading graph\" << endl;\n      return 2;\n    }\n  }\n  cerr << \"Loaded \" << optimizer.vertices().size() << \" vertices\" << endl;\n  cerr << \"Loaded \" << optimizer.edges().size() << \" edges\" << endl;\n\n  if (optimizer.vertices().size() == 0) {\n    cerr << \"Graph contains no vertices\" << endl;\n    return 1;\n  }\n\n  set<int> vertexDimensions = optimizer.dimensions();\n  if (!optimizer.isSolverSuitable(solverProperty, vertexDimensions)) {\n    cerr << \"The selected solver is not suitable for optimizing the given graph\"\n         << endl;\n    return 3;\n  }\n  assert(optimizer.solver());\n  // optimizer.setMethod(str2method(strMethod));\n  // optimizer.setUserLambdaInit(lambdaInit);\n\n  // check for vertices to fix to remove DoF\n  bool gaugeFreedom = optimizer.gaugeFreedom();\n  OptimizableGraph::Vertex* gauge = 0;\n  if (gaugeList.size()) {\n    cerr << \"Fixing gauges: \";\n    for (size_t i = 0; i < gaugeList.size(); i++) {\n      int id = gaugeList[i];\n      OptimizableGraph::Vertex* v = optimizer.vertex(id);\n      if (!v) {\n        cerr << \"fatal, not found the vertex of id \" << id\n             << \" in the gaugeList. Aborting\";\n        return -1;\n      } else {\n        if (i == 0) gauge = v;\n        cerr << v->id() << \" \";\n        v->setFixed(1);\n      }\n    }\n    cerr << endl;\n    gaugeFreedom = false;\n  } else {\n    gauge = optimizer.findGauge();\n  }\n  if (gaugeFreedom) {\n    if (!gauge) {\n      cerr << \"# cannot find a vertex to fix in this thing\" << endl;\n      return 2;\n    } else {\n      cerr << \"# graph is fixed by node \" << gauge->id() << endl;\n      gauge->setFixed(true);\n    }\n  } else {\n    cerr << \"# graph is fixed by priors or already fixed vertex\" << endl;\n  }\n\n  // if schur, we wanna marginalize the landmarks...\n  if (marginalize || solverProperty.requiresMarginalize) {\n    int maxDim = *vertexDimensions.rbegin();\n    int minDim = *vertexDimensions.begin();\n    if (maxDim != minDim) {\n      cerr << \"# Preparing Marginalization of the Landmarks ... \";\n      for (HyperGraph::VertexIDMap::iterator it = optimizer.vertices().begin();\n           it != optimizer.vertices().end(); ++it) {\n        OptimizableGraph::Vertex* v =\n            static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(it->second);\n        if (v->dimension() != maxDim) {\n          v->setMarginalized(true);\n        }\n      }\n      cerr << \"done.\" << endl;\n    }\n  }\n\n  if (robustKernel.size() > 0) {\n    AbstractRobustKernelCreator* creator =\n        RobustKernelFactory::instance()->creator(robustKernel);\n    cerr << \"# Preparing robust error function ... \";\n    if (creator) {\n      if (nonSequential) {\n        for (SparseOptimizer::EdgeSet::iterator it = optimizer.edges().begin();\n             it != optimizer.edges().end(); ++it) {\n          SparseOptimizer::Edge* e = dynamic_cast<SparseOptimizer::Edge*>(*it);\n          if (e->vertices().size() >= 2 &&\n              std::abs(e->vertex(0)->id() - e->vertex(1)->id()) != 1) {\n            e->setRobustKernel(creator->construct());\n            if (huberWidth > 0) e->robustKernel()->setDelta(huberWidth);\n          }\n        }\n      } else {\n        for (SparseOptimizer::EdgeSet::iterator it = optimizer.edges().begin();\n             it != optimizer.edges().end(); ++it) {\n          SparseOptimizer::Edge* e = dynamic_cast<SparseOptimizer::Edge*>(*it);\n          e->setRobustKernel(creator->construct());\n          if (huberWidth > 0) e->robustKernel()->setDelta(huberWidth);\n        }\n      }\n      cerr << \"done.\" << endl;\n    } else {\n      cerr << \"Unknown Robust Kernel: \" << robustKernel << endl;\n    }\n  }\n\n  // sanity check\n  HyperDijkstra d(&optimizer);\n  UniformCostFunction f;\n  d.shortestPaths(gauge, &f);\n  // cerr << PVAR(d.visited().size()) << endl;\n\n  if (d.visited().size() != optimizer.vertices().size()) {\n    cerr << CL_RED(\"Warning: d.visited().size() != optimizer.vertices().size()\")\n         << endl;\n    cerr << \"visited: \" << d.visited().size() << endl;\n    cerr << \"vertices: \" << optimizer.vertices().size() << endl;\n  }\n\n  if (incremental) {\n    cerr << CL_RED(\n                \"# Note: this variant performs batch steps in each time step\")\n         << endl;\n    cerr << CL_RED(\n                \"#       For a variant which updates the Cholesky factor use \"\n                \"the binary g2o_incremental\")\n         << endl;\n    int incIterations = maxIterations;\n    if (!arg.parsedParam(\"i\")) {\n      cerr << \"# Setting default number of iterations\" << endl;\n      incIterations = 1;\n    }\n    int updateDisplayEveryN = updateGraphEachN;\n    int maxDim = 0;\n\n    cerr << \"# incremental settings\" << endl;\n    cerr << \"#\\t solve every \" << updateGraphEachN << endl;\n    cerr << \"#\\t iterations  \" << incIterations << endl;\n\n    SparseOptimizer::VertexIDMap vertices = optimizer.vertices();\n    for (SparseOptimizer::VertexIDMap::const_iterator it = vertices.begin();\n         it != vertices.end(); ++it) {\n      const SparseOptimizer::Vertex* v =\n          static_cast<const SparseOptimizer::Vertex*>(it->second);\n      maxDim = max(maxDim, v->dimension());\n    }\n\n    vector<SparseOptimizer::Edge*> edges;\n    for (SparseOptimizer::EdgeSet::iterator it = optimizer.edges().begin();\n         it != optimizer.edges().end(); ++it) {\n      SparseOptimizer::Edge* e = dynamic_cast<SparseOptimizer::Edge*>(*it);\n      edges.push_back(e);\n    }\n    optimizer.edges().clear();\n    optimizer.vertices().clear();\n    optimizer.setVerbose(false);\n\n    // sort the edges in a way that inserting them makes sense\n    sort(edges.begin(), edges.end(), IncrementalEdgesCompare());\n\n    double cumTime = 0.;\n    int vertexCount = 0;\n    int lastOptimizedVertexCount = 0;\n    int lastVisUpdateVertexCount = 0;\n    bool freshlyOptimized = false;\n    bool firstRound = true;\n    HyperGraph::VertexSet verticesAdded;\n    HyperGraph::EdgeSet edgesAdded;\n    for (vector<SparseOptimizer::Edge*>::iterator it = edges.begin();\n         it != edges.end(); ++it) {\n      SparseOptimizer::Edge* e = *it;\n\n      int doInit = 0;\n      SparseOptimizer::Vertex* v1 = optimizer.vertex(e->vertices()[0]->id());\n      SparseOptimizer::Vertex* v2 = optimizer.vertex(e->vertices()[1]->id());\n\n      if (!v1) {\n        SparseOptimizer::Vertex* v = v1 =\n            dynamic_cast<SparseOptimizer::Vertex*>(e->vertices()[0]);\n        bool v1Added = optimizer.addVertex(v);\n        // cerr << \"adding\" << v->id() << \"(\" << v->dimension() << \")\" << endl;\n        assert(v1Added);\n        if (!v1Added)\n          cerr << \"Error adding vertex \" << v->id() << endl;\n        else\n          verticesAdded.insert(v);\n        doInit = 1;\n        if (v->dimension() == maxDim) vertexCount++;\n      }\n\n      if (!v2) {\n        SparseOptimizer::Vertex* v = v2 =\n            dynamic_cast<SparseOptimizer::Vertex*>(e->vertices()[1]);\n        bool v2Added = optimizer.addVertex(v);\n        // cerr << \"adding\" << v->id() << \"(\" << v->dimension() << \")\" << endl;\n        assert(v2Added);\n        if (!v2Added)\n          cerr << \"Error adding vertex \" << v->id() << endl;\n        else\n          verticesAdded.insert(v);\n        doInit = 2;\n        if (v->dimension() == maxDim) vertexCount++;\n      }\n\n      // adding the edge and initialization of the vertices\n      {\n        // cerr << \" adding edge \" << e->vertices()[0]->id() <<  \" \" <<\n        // e->vertices()[1]->id() << endl;\n        if (!optimizer.addEdge(e)) {\n          cerr << \"Unable to add edge \" << e->vertices()[0]->id() << \" -> \"\n               << e->vertices()[1]->id() << endl;\n        } else {\n          edgesAdded.insert(e);\n        }\n\n        if (doInit) {\n          OptimizableGraph::Vertex* from =\n              static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(e->vertices()[0]);\n          OptimizableGraph::Vertex* to =\n              static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(e->vertices()[1]);\n          switch (doInit) {\n            case 1:  // initialize v1 from v2\n            {\n              HyperGraph::VertexSet toSet;\n              toSet.insert(to);\n              if (e->initialEstimatePossible(toSet, from) > 0.) {\n                // cerr << \"init: \"\n                //<< to->id() << \"(\" << to->dimension() << \") -> \"\n                //<< from->id() << \"(\" << from->dimension() << \") \" << endl;\n                e->initialEstimate(toSet, from);\n              } else {\n                assert(0 && \"Added uninitialized variable to the graph\");\n              }\n              break;\n            }\n            case 2: {\n              HyperGraph::VertexSet fromSet;\n              fromSet.insert(from);\n              if (e->initialEstimatePossible(fromSet, to) > 0.) {\n                // cerr << \"init: \"\n                //<< from->id() << \"(\" << from->dimension() << \") -> \"\n                //<< to->id() << \"(\" << to->dimension() << \") \" << endl;\n                e->initialEstimate(fromSet, to);\n              } else {\n                assert(0 && \"Added uninitialized variable to the graph\");\n              }\n              break;\n            }\n            default:\n              cerr << \"doInit wrong value\\n\";\n          }\n        }\n      }\n\n      freshlyOptimized = false;\n      {\n        // cerr << \"Optimize\" << endl;\n        if (vertexCount - lastOptimizedVertexCount >= updateGraphEachN) {\n          if (firstRound) {\n            if (!optimizer.initializeOptimization()) {\n              cerr << \"initialization failed\" << endl;\n              return 0;\n            }\n          } else {\n            if (!optimizer.updateInitialization(verticesAdded, edgesAdded)) {\n              cerr << \"updating initialization failed\" << endl;\n              return 0;\n            }\n          }\n          verticesAdded.clear();\n          edgesAdded.clear();\n          double ts = get_monotonic_time();\n          int currentIt = optimizer.optimize(incIterations, !firstRound);\n          double dts = get_monotonic_time() - ts;\n          cumTime += dts;\n          firstRound = false;\n          // optimizer->setOptimizationTime(cumTime);\n          if (verbose) {\n            double chi2 = optimizer.chi2();\n            cerr << \"nodes= \" << optimizer.vertices().size()\n                 << \"\\t edges= \" << optimizer.edges().size()\n                 << \"\\t chi2= \" << chi2 << \"\\t time= \" << dts\n                 << \"\\t iterations= \" << currentIt << \"\\t cumTime= \" << cumTime\n                 << endl;\n          }\n          lastOptimizedVertexCount = vertexCount;\n          freshlyOptimized = true;\n\n          if (guiOut) {\n            if (vertexCount - lastVisUpdateVertexCount >= updateDisplayEveryN) {\n              dumpEdges(cout, optimizer);\n              lastVisUpdateVertexCount = vertexCount;\n            }\n          }\n        }\n\n        if (!verbose) cerr << \".\";\n      }\n\n    }  // for all edges\n\n    if (!freshlyOptimized) {\n      double ts = get_monotonic_time();\n      int currentIt = optimizer.optimize(incIterations, !firstRound);\n      double dts = get_monotonic_time() - ts;\n      cumTime += dts;\n      // optimizer->setOptimizationTime(cumTime);\n      if (verbose) {\n        double chi2 = optimizer.chi2();\n        cerr << \"nodes= \" << optimizer.vertices().size()\n             << \"\\t edges= \" << optimizer.edges().size() << \"\\t chi2= \" << chi2\n             << \"\\t time= \" << dts << \"\\t iterations= \" << currentIt\n             << \"\\t cumTime= \" << cumTime << endl;\n      }\n    }\n\n  } else {\n    // BATCH optimization\n\n    if (statsFile != \"\") {\n      // allocate buffer for statistics;\n      optimizer.setComputeBatchStatistics(true);\n    }\n    optimizer.initializeOptimization();\n    optimizer.computeActiveErrors();\n    double loadChi = optimizer.chi2();\n    cerr << \"Initial chi2 = \" << FIXED(loadChi) << endl;\n\n    if (initialGuess) {\n      optimizer.computeInitialGuess();\n    } else if (initialGuessOdometry) {\n      EstimatePropagatorCostOdometry costFunction(&optimizer);\n      optimizer.computeInitialGuess(costFunction);\n    }\n    double initChi = optimizer.chi2();\n\n    signal(SIGINT, sigquit_handler);\n    int result = optimizer.optimize(maxIterations);\n    if (maxIterations > 0 && result == OptimizationAlgorithm::Fail) {\n      cerr << \"Cholesky failed, result might be invalid\" << endl;\n    } else if (computeMarginals) {\n      std::vector<std::pair<int, int> > blockIndices;\n      for (size_t i = 0; i < optimizer.activeVertices().size(); i++) {\n        OptimizableGraph::Vertex* v = optimizer.activeVertices()[i];\n        if (v->hessianIndex() >= 0) {\n          blockIndices.push_back(\n              make_pair(v->hessianIndex(), v->hessianIndex()));\n        }\n        if (v->hessianIndex() > 0) {\n          blockIndices.push_back(\n              make_pair(v->hessianIndex() - 1, v->hessianIndex()));\n        }\n      }\n      SparseBlockMatrix<MatrixXd> spinv;\n      if (optimizer.computeMarginals(spinv, blockIndices)) {\n        for (size_t i = 0; i < optimizer.activeVertices().size(); i++) {\n          OptimizableGraph::Vertex* v = optimizer.activeVertices()[i];\n          cerr << \"Vertex id:\" << v->id() << endl;\n          if (v->hessianIndex() >= 0) {\n            cerr << \"inv block :\" << v->hessianIndex() << \", \"\n                 << v->hessianIndex() << endl;\n            cerr << *(spinv.block(v->hessianIndex(), v->hessianIndex()));\n            cerr << endl;\n          }\n          if (v->hessianIndex() > 0) {\n            cerr << \"inv block :\" << v->hessianIndex() - 1 << \", \"\n                 << v->hessianIndex() << endl;\n            cerr << *(spinv.block(v->hessianIndex() - 1, v->hessianIndex()));\n            cerr << endl;\n          }\n        }\n      }\n    }\n\n    optimizer.computeActiveErrors();\n    double finalChi = optimizer.chi2();\n\n    if (summaryFile != \"\") {\n      PropertyMap summary;\n      summary.makeProperty<StringProperty>(\"filename\", inputFilename);\n      summary.makeProperty<IntProperty>(\"n_vertices\",\n                                        optimizer.vertices().size());\n      summary.makeProperty<IntProperty>(\"n_edges\", optimizer.edges().size());\n\n      int nLandmarks = 0;\n      int nPoses = 0;\n      int maxDim = *vertexDimensions.rbegin();\n      for (HyperGraph::VertexIDMap::iterator it = optimizer.vertices().begin();\n           it != optimizer.vertices().end(); ++it) {\n        OptimizableGraph::Vertex* v =\n            static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(it->second);\n        if (v->dimension() != maxDim) {\n          nLandmarks++;\n        } else\n          nPoses++;\n      }\n      set<string> edgeTypes;\n      for (HyperGraph::EdgeSet::iterator it = optimizer.edges().begin();\n           it != optimizer.edges().end(); ++it) {\n        edgeTypes.insert(Factory::instance()->tag(*it));\n      }\n      stringstream edgeTypesString;\n      for (std::set<string>::iterator it = edgeTypes.begin();\n           it != edgeTypes.end(); ++it) {\n        edgeTypesString << *it << \" \";\n      }\n\n      summary.makeProperty<IntProperty>(\"n_poses\", nPoses);\n      summary.makeProperty<IntProperty>(\"n_landmarks\", nLandmarks);\n      summary.makeProperty<StringProperty>(\"edge_types\", edgeTypesString.str());\n      summary.makeProperty<DoubleProperty>(\"load_chi\", loadChi);\n      summary.makeProperty<StringProperty>(\"solver\", strSolver);\n      summary.makeProperty<BoolProperty>(\"robustKernel\",\n                                         robustKernel.size() > 0);\n      summary.makeProperty<DoubleProperty>(\"init_chi\", initChi);\n      summary.makeProperty<DoubleProperty>(\"final_chi\", finalChi);\n      summary.makeProperty<IntProperty>(\"maxIterations\", maxIterations);\n      summary.makeProperty<IntProperty>(\"realIterations\", result);\n      ofstream os;\n      os.open(summaryFile.c_str(), ios::app);\n      summary.writeToCSV(os);\n    }\n\n    if (statsFile != \"\") {\n      cerr << \"writing stats to file \\\"\" << statsFile << \"\\\" ... \";\n      ofstream os(statsFile.c_str());\n      const BatchStatisticsContainer& bsc = optimizer.batchStatistics();\n\n      for (int i = 0; i < maxIterations; i++) {\n        os << bsc[i] << endl;\n      }\n      cerr << \"done.\" << endl;\n    }\n  }\n\n  // saving again\n  if (gnudump.size() > 0) {\n    bool gnuPlotStatus = saveGnuplot(gnudump, optimizer);\n    if (!gnuPlotStatus) {\n      cerr << \"Error while writing gnuplot files\" << endl;\n    }\n  }\n\n  if (outputfilename.size() > 0) {\n    if (outputfilename == \"-\") {\n      cerr << \"saving to stdout\";\n      optimizer.save(cout);\n    } else {\n      cerr << \"saving \" << outputfilename << \" ... \";\n      optimizer.save(outputfilename.c_str());\n    }\n    cerr << \"done.\" << endl;\n  }\n\n  // destroy all the singletons\n  // Factory::destroy();\n  // OptimizationAlgorithmFactory::destroy();\n  // HyperGraphActionLibrary::destroy();\n\n  return 0;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_cli/g2o_cli_api.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n/***************************************************************************\n *  Description: import/export macros for creating DLLS with Microsoft\n *\tcompiler. Any exported function needs to be declared with the\n *  appropriate G2O_XXXX_API macro. Also, there must be separate macros\n *  for each DLL (arrrrrgh!!!)\n *\n *  17 Jan 2012\n *  Email: pupilli@cs.bris.ac.uk\n ****************************************************************************/\n#ifndef G2O_CLI_API_H\n#define G2O_CLI_API_H\n\n#include \"g2o/config.h\"\n\n#ifdef _MSC_VER\n// We are using a Microsoft compiler:\n#ifdef G2O_SHARED_LIBS\n#ifdef g2o_cli_library_EXPORTS\n#define G2O_CLI_API __declspec(dllexport)\n#else\n#define G2O_CLI_API __declspec(dllimport)\n#endif\n#else\n#define G2O_CLI_API\n#endif\n\n#else\n// Not Microsoft compiler so set empty definition:\n#define G2O_CLI_API\n#endif\n\n#endif  // G2O_TYPES_SLAM2D_API_H\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_cli/g2o_common.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"g2o_common.h\"\n\n#include <cstdlib>\n#include <string_view>\n#include <vector>\n\n#include \"dl_wrapper.h\"\n#include \"g2o/stuff/filesys_tools.h\"\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n#include \"g2o/stuff/string_tools.h\"\n\n/*\n * setting up the library filename patterns for the different OS\n */\n#ifdef __APPLE__\n#define SO_EXT \"dylib\"\n#elif defined(WINDOWS) || defined(CYGWIN)\n#define SO_EXT \"dll\"\n#else  // Linux\n#define SO_EXT \"so\"\n#endif\n\n// This is used to determine where this library is\n#if defined(UNIX) || defined(CYGWIN)\n#if (defined UNIX)\n// dladdr is not available on a recent installation of Cygwin\n#ifndef _GNU_SOURCE\n#define _GNU_SOURCE\n#endif\n#include <dlfcn.h>\nstatic Dl_info info;\n#endif\n#define PATH_SEPARATOR \":\"\n#else  // WINDOWS\n#define PATH_SEPARATOR \";\"\n\nstatic void fakeFunctionForWindows() {}\n\nHMODULE getMyInstance() {\n  MEMORY_BASIC_INFORMATION mbi;\n  if (VirtualQuery((const void*)&fakeFunctionForWindows, &mbi, sizeof(mbi))) {\n    return (HMODULE)mbi.AllocationBase;\n  }\n  return NULL;\n}\n#endif\n\nstatic constexpr std::string_view TYPES_PATTERN =\n    \"^.*g2o_types_.*\\\\.\" SO_EXT \"$\";\nstatic constexpr std::string_view SOLVERS_PATTERN =\n    \"^.*g2o_solver_.*\\\\.\" SO_EXT \"$\";\n\nnamespace g2o {\n\nvoid findArguments(const std::string& option, std::vector<std::string>& args,\n                   int argc, char** argv) {\n  args.clear();\n  for (int i = 0; i < argc; ++i) {\n    if (argv[i] == option && i + 1 < argc) {\n      args.push_back(argv[i + 1]);\n    }\n  }\n}\n\nvoid loadStandardTypes(DlWrapper& dlTypesWrapper, int argc, char** argv) {\n  char* envTypesPath = getenv(\"G2O_TYPES_DIR\");\n  std::string typesPath;\n\n  if (envTypesPath != NULL) {\n    typesPath = envTypesPath;\n  } else {\n    typesPath = G2O_DEFAULT_TYPES_DIR_;\n#if (defined UNIX)\n    if (dladdr(&info, &info) != 0) {\n      typesPath = getDirname(info.dli_fname);\n    }\n#elif (defined WINDOWS)\n    char libFilename[MAX_PATH + 1];\n    HMODULE instance = getMyInstance();\n    if (instance && GetModuleFileName(instance, libFilename, MAX_PATH) > 0) {\n      typesPath = getDirname(libFilename);\n    }\n#endif\n  }\n\n  std::vector<std::string> paths = strSplit(typesPath, PATH_SEPARATOR);\n  for (const auto& path : paths) {\n    if (!path.empty())\n      dlTypesWrapper.openLibraries(path, std::string(TYPES_PATTERN));\n  }\n\n  std::vector<std::string> libs;\n  if (argc > 0 && argv != 0) findArguments(\"-typeslib\", libs, argc, argv);\n  for (const auto& lib : libs) {\n    G2O_INFO(\"Loading types {}\", lib);\n    dlTypesWrapper.openLibrary(lib);\n  }\n}\n\nvoid loadStandardSolver(DlWrapper& dlSolverWrapper, int argc, char** argv) {\n  char* envSolversPath = getenv(\"G2O_SOLVERS_DIR\");\n  std::string solversPath = G2O_DEFAULT_SOLVERS_DIR_;\n\n  if (envSolversPath != NULL) {\n    solversPath = envSolversPath;\n  } else {\n#if (defined UNIX)\n    if (dladdr(&info, &info) != 0) {\n      solversPath = getDirname(info.dli_fname);\n    }\n#elif (defined WINDOWS)\n    char libFilename[MAX_PATH + 1];\n    HMODULE instance = getMyInstance();\n    if (instance && GetModuleFileName(instance, libFilename, MAX_PATH) > 0) {\n      solversPath = getDirname(libFilename);\n    }\n#endif\n  }\n\n  std::vector<std::string> paths = strSplit(solversPath, PATH_SEPARATOR);\n  for (const auto& path : paths) {\n    if (!path.empty())\n      dlSolverWrapper.openLibraries(path, std::string(SOLVERS_PATTERN));\n  }\n\n  std::vector<std::string> libs;\n  if (argc > 0 && argv != 0) findArguments(\"-solverlib\", libs, argc, argv);\n  for (const auto& lib : libs) {\n    G2O_INFO(\"Loading solver {}\", lib);\n    dlSolverWrapper.openLibrary(lib);\n  }\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_cli/g2o_common.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_COMMON_H\n#define G2O_COMMON_H\n\n#include \"g2o_cli_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass DlWrapper;\nclass DlSolverWrapper;\n\n/**\n * will also look for -typeslib in (argc, argv) and load that types\n */\nG2O_CLI_API void loadStandardTypes(DlWrapper& dlWrapper, int argc = 0,\n                                   char** argv = 0);\n\n/**\n * will also look for -solverlib in (argc, argv) and load that solver\n */\nG2O_CLI_API void loadStandardSolver(DlWrapper& dlSolverWrapper, int argc = 0,\n                                    char** argv = 0);\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_cli/output_helper.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"output_helper.h\"\n\n#include <Eigen/Core>\n#include <fstream>\n\n#include \"g2o/core/hyper_graph_action.h\"\n#include \"g2o/core/optimizable_graph.h\"\n#include \"g2o/stuff/filesys_tools.h\"\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\n\nbool edgeAllVertsSameDim(OptimizableGraph::Edge* e, int dim) {\n  for (size_t i = 0; i < e->vertices().size(); ++i) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v =\n        static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(e->vertices()[i]);\n    if (v->dimension() != dim) return false;\n  }\n  return true;\n}\n\nbool saveGnuplot(const std::string& gnudump,\n                 const OptimizableGraph& optimizer) {\n  HyperGraph::VertexSet vset;\n  for (HyperGraph::VertexIDMap::const_iterator it =\n           optimizer.vertices().begin();\n       it != optimizer.vertices().end(); ++it) {\n    vset.insert(it->second);\n  }\n  return saveGnuplot(gnudump, vset, optimizer.edges());\n}\n\nbool saveGnuplot(const std::string& gnudump,\n                 const HyperGraph::VertexSet& vertices,\n                 const HyperGraph::EdgeSet& edges) {\n  // seek for an action whose name is writeGnuplot in the library\n  HyperGraphElementAction* saveGnuplot =\n      HyperGraphActionLibrary::instance()->actionByName(\"writeGnuplot\");\n  if (!saveGnuplot) {\n    G2O_ERROR(\"no action \\\"writeGnuplot\\\" registered\");\n    return false;\n  }\n  WriteGnuplotAction::Parameters params;\n\n  int maxDim = -1;\n  int minDim = numeric_limits<int>::max();\n  for (HyperGraph::VertexSet::const_iterator it = vertices.begin();\n       it != vertices.end(); ++it) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v = static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(*it);\n    int vdim = v->dimension();\n    maxDim = (std::max)(vdim, maxDim);\n    minDim = (std::min)(vdim, minDim);\n  }\n\n  string extension = getFileExtension(gnudump);\n  if (extension.size() == 0) extension = \"dat\";\n  string baseFilename = getPureFilename(gnudump);\n\n  // check for odometry edges\n  bool hasOdomEdge = false;\n  bool hasLandmarkEdge = false;\n  for (HyperGraph::EdgeSet::const_iterator it = edges.begin();\n       it != edges.end(); ++it) {\n    OptimizableGraph::Edge* e = static_cast<OptimizableGraph::Edge*>(*it);\n    if (e->vertices().size() == 2) {\n      if (edgeAllVertsSameDim(e, maxDim))\n        hasOdomEdge = true;\n      else\n        hasLandmarkEdge = true;\n    }\n    if (hasOdomEdge && hasLandmarkEdge) break;\n  }\n\n  bool fileStatus = true;\n  if (hasOdomEdge) {\n    string odomFilename = baseFilename + \"_odom_edges.\" + extension;\n    cerr << \"# saving \" << odomFilename << \" ... \";\n    ofstream fout(odomFilename.c_str());\n    if (!fout) {\n      cerr << \"Unable to open file\" << endl;\n      return false;\n    }\n    params.os = &fout;\n\n    // writing odometry edges\n    for (HyperGraph::EdgeSet::const_iterator it = edges.begin();\n         it != edges.end(); ++it) {\n      OptimizableGraph::Edge* e = static_cast<OptimizableGraph::Edge*>(*it);\n      if (e->vertices().size() != 2 || !edgeAllVertsSameDim(e, maxDim))\n        continue;\n      (*saveGnuplot)(e, &params);\n    }\n    cerr << \"done.\" << endl;\n  }\n\n  if (hasLandmarkEdge) {\n    string filename = baseFilename + \"_landmarks_edges.\" + extension;\n    cerr << \"# saving \" << filename << \" ... \";\n    ofstream fout(filename.c_str());\n    if (!fout) {\n      cerr << \"Unable to open file\" << endl;\n      return false;\n    }\n    params.os = &fout;\n\n    // writing landmark edges\n    for (HyperGraph::EdgeSet::const_iterator it = edges.begin();\n         it != edges.end(); ++it) {\n      OptimizableGraph::Edge* e = static_cast<OptimizableGraph::Edge*>(*it);\n      if (e->vertices().size() != 2 || edgeAllVertsSameDim(e, maxDim)) continue;\n      (*saveGnuplot)(e, &params);\n    }\n    cerr << \"done.\" << endl;\n  }\n\n  if (1) {\n    string filename = baseFilename + \"_edges.\" + extension;\n    cerr << \"# saving \" << filename << \" ... \";\n    ofstream fout(filename.c_str());\n    if (!fout) {\n      cerr << \"Unable to open file\" << endl;\n      return false;\n    }\n    params.os = &fout;\n\n    // writing all edges\n    for (HyperGraph::EdgeSet::const_iterator it = edges.begin();\n         it != edges.end(); ++it) {\n      OptimizableGraph::Edge* e = static_cast<OptimizableGraph::Edge*>(*it);\n      (*saveGnuplot)(e, &params);\n    }\n    cerr << \"done.\" << endl;\n  }\n\n  if (1) {\n    string filename = baseFilename + \"_vertices.\" + extension;\n    cerr << \"# saving \" << filename << \" ... \";\n    ofstream fout(filename.c_str());\n    if (!fout) {\n      cerr << \"Unable to open file\" << endl;\n      return false;\n    }\n    params.os = &fout;\n\n    for (HyperGraph::VertexSet::const_iterator it = vertices.begin();\n         it != vertices.end(); ++it) {\n      OptimizableGraph::Vertex* v = static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(*it);\n      (*saveGnuplot)(v, &params);\n    }\n    cerr << \"done.\" << endl;\n  }\n\n  return fileStatus;\n}\n\nbool dumpEdges(std::ostream& os, const OptimizableGraph& optimizer) {\n  // seek for an action whose name is writeGnuplot in the library\n  HyperGraphElementAction* saveGnuplot =\n      HyperGraphActionLibrary::instance()->actionByName(\"writeGnuplot\");\n  if (!saveGnuplot) {\n    G2O_ERROR(\"no action \\\"writeGnuplot\\\" registered\");\n    return false;\n  }\n  WriteGnuplotAction::Parameters params;\n  params.os = &os;\n\n  // writing all edges\n  os << \"set terminal x11 noraise\" << endl;\n  os << \"set size ratio -1\" << endl;\n  os << \"plot \\\"-\\\" w l\" << endl;\n  for (HyperGraph::EdgeSet::const_iterator it = optimizer.edges().begin();\n       it != optimizer.edges().end(); ++it) {\n    OptimizableGraph::Edge* e = static_cast<OptimizableGraph::Edge*>(*it);\n    (*saveGnuplot)(e, &params);\n  }\n  os << \"e\" << endl;\n\n  return true;\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_cli/output_helper.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_OUTPUT_HELPER_H\n#define G2O_OUTPUT_HELPER_H\n\n#include <iosfwd>\n#include <string>\n\n#include \"g2o/core/hyper_graph.h\"\n#include \"g2o_cli_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nstruct OptimizableGraph;\n\n/**\n * save the state of the optimizer into files for visualizing using Gnuplot\n */\nG2O_CLI_API bool saveGnuplot(const std::string& gnudump,\n                             const OptimizableGraph& optimizer);\nG2O_CLI_API bool saveGnuplot(const std::string& gnudump,\n                             const HyperGraph::VertexSet& vertices,\n                             const HyperGraph::EdgeSet& edges);\n\n/**\n * dump the edges to a stream, e.g., cout and redirect to gnuplot\n */\nG2O_CLI_API bool dumpEdges(std::ostream& os, const OptimizableGraph& optimizer);\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/CMakeLists.txt",
    "content": "add_library(g2o_simulator_library ${G2O_LIB_TYPE}\n   simulator.cpp simulator.h\n   pointsensorparameters.cpp  pointsensorparameters.h\n   simulator2d_base.h simulator2d.h\n   sensor_odometry2d.cpp sensor_odometry2d.h\n   sensor_pose2d.cpp sensor_pose2d.h\n   sensor_pointxy.cpp sensor_pointxy.h\n   sensor_pointxy_bearing.cpp sensor_pointxy_bearing.h\n   sensor_pointxy_offset.cpp sensor_pointxy_offset.h\n   simutils.cpp simutils.h\n   sensor_segment2d.cpp  sensor_segment2d.h\n   sensor_segment2d_line.cpp  sensor_segment2d_line.h\n   sensor_segment2d_pointline.cpp  sensor_segment2d_pointline.h\n\n   simulator3d_base.h    simulator3d.h\n   sensor_odometry3d.cpp sensor_odometry3d.h\n   sensor_pose3d.cpp sensor_pose3d.h\n   sensor_pose3d_offset.cpp sensor_pose3d_offset.h\n   sensor_pointxyz.cpp sensor_pointxyz.h\n   sensor_pointxyz_disparity.cpp sensor_pointxyz_disparity.h\n   sensor_pointxyz_depth.cpp sensor_pointxyz_depth.h\n   sensor_se3_prior.cpp sensor_se3_prior.h\n\n   g2o_simulator_api.h\n)\n\nset_target_properties(g2o_simulator_library PROPERTIES OUTPUT_NAME ${LIB_PREFIX}simulator)\nset_target_properties(g2o_simulator_library PROPERTIES\n  VERSION ${G2O_LIB_VERSION}\n  SOVERSION ${G2O_LIB_SOVERSION})\nif (APPLE)\n  set_target_properties(g2o_simulator_library PROPERTIES INSTALL_NAME_DIR \"${CMAKE_INSTALL_PREFIX}/${CMAKE_INSTALL_LIBDIR}\")\nendif()\n\ntarget_link_libraries(g2o_simulator_library types_slam3d_addons types_slam3d types_slam2d_addons types_slam2d  core)\n\nadd_executable(g2o_simulator2d_application\n  test_simulator2d.cpp\n)\ntarget_link_libraries(g2o_simulator2d_application g2o_simulator_library types_slam2d_addons types_slam2d core)\nset_target_properties(g2o_simulator2d_application PROPERTIES OUTPUT_NAME g2o_simulator2d)\n\nadd_executable(g2o_simulator3d_application\n  test_simulator3d.cpp\n)\ntarget_link_libraries(g2o_simulator3d_application g2o_simulator_library types_slam3d_addons types_slam3d types_slam2d_addons types_slam2d core)\nset_target_properties(g2o_simulator3d_application PROPERTIES OUTPUT_NAME g2o_simulator3d)\n\ninstall(TARGETS g2o_simulator_library\n  EXPORT ${G2O_TARGETS_EXPORT_NAME}\n  RUNTIME DESTINATION ${RUNTIME_DESTINATION}\n  LIBRARY DESTINATION ${LIBRARY_DESTINATION}\n  ARCHIVE DESTINATION ${ARCHIVE_DESTINATION}\n  INCLUDES DESTINATION ${INCLUDES_DESTINATION}\n)\ninstall(TARGETS g2o_simulator2d_application g2o_simulator3d_application\n  RUNTIME DESTINATION ${RUNTIME_DESTINATION}\n)\n\nfile(GLOB headers \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.h\" \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.hpp\")\ninstall(FILES ${headers} DESTINATION ${INCLUDES_INSTALL_DIR}/apps/g2o_simulator)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/g2o_simulator_api.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n/***************************************************************************\n *  Description: import/export macros for creating DLLS with Microsoft\n *\tcompiler. Any exported function needs to be declared with the\n *  appropriate G2O_XXXX_API macro. Also, there must be separate macros\n *  for each DLL (arrrrrgh!!!)\n *\n *  17 Jan 2012\n *  Email: pupilli@cs.bris.ac.uk\n ****************************************************************************/\n#ifndef G2O_SIMULATOR_API_H\n#define G2O_SIMULATOR_API_H\n\n#include \"g2o/config.h\"\n\n#ifdef _MSC_VER\n// We are using a Microsoft compiler:\n#ifdef G2O_SHARED_LIBS\n#ifdef g2o_simulator_library_EXPORTS\n#define G2O_SIMULATOR_API __declspec(dllexport)\n#else\n#define G2O_SIMULATOR_API __declspec(dllimport)\n#endif\n#else\n#define G2O_SIMULATOR_API\n#endif\n\n#else\n// Not Microsoft compiler so set empty definition:\n#define G2O_SIMULATOR_API\n#endif\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/pointsensorparameters.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"pointsensorparameters.h\"\n\n#include \"g2o/stuff/misc.h\"  // for M_PI\n\n// Robot2D\nnamespace g2o {\nPointSensorParameters::PointSensorParameters() {\n  _maxRange2 = 25;\n  _minRange2 = 0.01;\n  _fov = M_PI / 2;\n  _maxAngularDifference = M_PI / 2;\n}\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/pointsensorparameters.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_POINTSENSORPARAMETERS_H_\n#define G2O_POINTSENSORPARAMETERS_H_\n\n#include <cmath>\n\n#include \"g2o_simulator_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_SIMULATOR_API PointSensorParameters {\n public:\n  // EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  PointSensorParameters();\n  double maxRange() const { return sqrt(_maxRange2); }\n  void setMaxRange(double maxRange_) { _maxRange2 = maxRange_ * maxRange_; }\n  double minRange() const { return sqrt(_minRange2); }\n  void setMinRange(double minRange_) { _minRange2 = minRange_ * minRange_; }\n  double fov() const { return _fov; }\n  void setFov(double fov_) { _fov = fov_; }\n  double maxAngularDifference() const { return _maxAngularDifference; }\n  void setMaxAngularDifference(double angularDifference) {\n    _maxAngularDifference = angularDifference;\n  }\n\n protected:\n  double _maxRange2, _minRange2, _fov, _maxAngularDifference;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/sensor_line3d.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"sensor_line3d.h\"\n\n#include <cassert>\n\nnamespace g2o {\nusing namespace std;\n\n// SensorLine3D\nSensorLine3D::SensorLine3D(const std::string& name_)\n    : BinarySensor<Robot3D, EdgeSE3Line3D, WorldObjectLine3D>(name_) {\n  _offsetParam = 0;\n  _information.setIdentity();\n  _information *= 1e9;\n  //_information(2,2)=10;\n  setInformation(_information);\n}\n\nbool SensorLine3D::isVisible(SensorLine3D::WorldObjectType* to) {\n  if (!_robotPoseObject) return false;\n  assert(to && to->vertex());\n  VertexType* v = to->vertex();\n  VertexType::EstimateType pose = v->estimate();\n  VertexType::EstimateType delta = _sensorPose.inverse() * pose;\n  Vector3d translation = delta;\n  double range2 = translation.squaredNorm();\n  if (range2 > _maxRange2) return false;\n  if (range2 < _minRange2) return false;\n  translation.normalize();\n  // the cameras have the z in front\n  double bearing = acos(translation.z());\n  if (fabs(bearing) > _fov) return false;\n  return true;\n}\n\nvoid SensorLine3D::addParameters() {\n  if (!_offsetParam) _offsetParam = new ParameterSE3Offset();\n  assert(world());\n  world()->addParameter(_offsetParam);\n}\n\nvoid SensorLine3D::addNoise(EdgeType* e) {\n  EdgeType::ErrorVector n = _sampler.generateSample();\n  e->setMeasurement(e->measurement() + n);\n  e->setInformation(information());\n}\n\nvoid SensorLine3D::sense() {\n  if (!_offsetParam) {\n    return;\n  }\n  _robotPoseObject = 0;\n  RobotType* r = dynamic_cast<RobotType*>(robot());\n  std::list<PoseObject*>::reverse_iterator it = r->trajectory().rbegin();\n  int count = 0;\n  while (it != r->trajectory().rend() && count < 1) {\n    if (!_robotPoseObject) _robotPoseObject = *it;\n    ++it;\n    count++;\n  }\n  if (!_robotPoseObject) return;\n  _sensorPose = _robotPoseObject->vertex()->estimate() * _offsetParam->offset();\n  for (std::set<BaseWorldObject*>::iterator it = world()->objects().begin();\n       it != world()->objects().end(); ++it) {\n    WorldObjectType* o = dynamic_cast<WorldObjectType*>(*it);\n    if (o && isVisible(o)) {\n      EdgeType* e = mkEdge(o);\n      if (e && graph()) {\n        e->setParameterId(0, _offsetParam->id());\n        graph()->addEdge(e);\n        e->setMeasurementFromState();\n        addNoise(e);\n      }\n    }\n  }\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/sensor_line3d.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SENSOR_LINE3D_H_\n#define G2O_SENSOR_LINE3D_H_\n#include \"g2o_simulator_api.h\"\n#include \"pointsensorparameters.h\"\n#include \"simulator3d_base.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_SIMULATOR_API SensorPointLine3D\n    : public PointSensorParameters,\n      public BinarySensor<Robot3D, EdgeSE3Line WorldObjectLine3D> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  typedef PoseVertexType::EstimateType RobotPoseType;\n  SensorLine3D(const std::string& name_);\n  virtual void sense();\n  virtual void addParameters();\n  ParameterSE3Offset* offsetParam() { return _offsetParam; };\n  void addNoise(EdgeType* e);\n\n protected:\n  bool isVisible(WorldObjectType* to);\n  RobotPoseType _sensorPose;\n  ParameterSE3Offset* _offsetParam;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/sensor_odometry.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_ODOMETRY_SENSOR_\n#define G2O_ODOMETRY_SENSOR_\n\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n#include \"simulator.h\"\nnamespace g2o {\n\ntemplate <class R, class E, class O>\nclass SensorOdometry : public BinarySensor<R, E, O> {\n public:\n  SensorOdometry(const std::string name_) : BinarySensor<R, E, O>(name_) {};\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  virtual void sense() {\n    if (!BinarySensor<R, E, O>::robot()) return;\n\n    typename BinarySensor<R, E, O>::RobotType* r =\n        dynamic_cast<typename BinarySensor<R, E, O>::RobotType*>(robot());\n    if (!r) return;\n\n    PoseObject *pprev = 0, *pcurr = 0;\n    std::list<PoseObject*>::reverse_iterator it = r->trajectory().rbegin();\n    if (it != r->trajectory().rend()) {\n      pcurr = *it;\n      ++it;\n    }\n    if (it != r->trajectory().rend()) {\n      pprev = *it;\n      ++it;\n    }\n    if (!(pcurr && pprev)) {\n      G2O_ERROR(\"fatal, trajectory empty\");\n      return;\n    }\n    _robotPoseObject = pprev;\n    EdgeType* e = mkEdge(pcurr);\n    if (e) {\n      addNoise(e);\n      if (graph()) graph()->addEdge(e);\n    }\n    _robotPoseObject = pcurr;\n  }\n};\n\n}  // namespace g2o\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/sensor_odometry2d.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"sensor_odometry2d.h\"\n\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n\n// Robot2D\nnamespace g2o {\nusing namespace std;\n\nSensorOdometry2D::SensorOdometry2D(const std::string& name_)\n    : BinarySensor<Robot2D, EdgeSE2, WorldObjectSE2>(name_) {}\n\nvoid SensorOdometry2D::sense() {\n  if (!robot()) return;\n\n  RobotType* r = dynamic_cast<RobotType*>(robot());\n  if (!r) return;\n\n  PoseObject *pprev = 0, *pcurr = 0;\n  std::list<PoseObject*>::reverse_iterator it = r->trajectory().rbegin();\n  if (it != r->trajectory().rend()) {\n    pcurr = *it;\n    ++it;\n  }\n  if (it != r->trajectory().rend()) {\n    pprev = *it;\n    ++it;\n  }\n  if (!(pcurr && pprev)) {\n    G2O_ERROR(\"fatal, trajectory empty\");\n    return;\n  }\n  _robotPoseObject = pprev;\n  EdgeType* e = mkEdge(pcurr);\n  if (e) {\n    e->setMeasurementFromState();\n    addNoise(e);\n    if (graph()) graph()->addEdge(e);\n  }\n  _robotPoseObject = pcurr;\n}\n\nvoid SensorOdometry2D::addNoise(EdgeType* e) {\n  EdgeType::ErrorVector noise = _sampler.generateSample();\n  EdgeType::Measurement n;\n  n.fromVector(noise);\n  e->setMeasurement(e->measurement() * n);\n  e->setInformation(information());\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/sensor_odometry2d.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SENSOR_ODOMETRY2D_H_\n#define G2O_SENSOR_ODOMETRY2D_H_\n\n#include \"g2o_simulator_api.h\"\n#include \"simulator2d_base.h\"\n\nnamespace g2o {\nclass G2O_SIMULATOR_API SensorOdometry2D\n    : public BinarySensor<Robot2D, EdgeSE2, WorldObjectSE2> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  typedef Robot2D::PoseObject PoseObject;\n  SensorOdometry2D(const std::string& name_);\n  virtual void sense();\n  virtual void addNoise(EdgeType* e);\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/sensor_odometry3d.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"sensor_odometry3d.h\"\n\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/isometry3d_mappings.h\"\n\nnamespace g2o {\nusing namespace std;\n\nSensorOdometry3D::SensorOdometry3D(const std::string& name_)\n    : BinarySensor<Robot3D, EdgeSE3, WorldObjectSE3>(name_) {\n  _information.setIdentity();\n  _information *= 100;\n  _information(3, 3) = 10000;\n  _information(4, 4) = 10000;\n  _information(5, 5) = 10000;\n  setInformation(_information);\n}\n\nvoid SensorOdometry3D::addNoise(EdgeType* e) {\n  EdgeType::ErrorVector noise = _sampler.generateSample();\n  EdgeType::Measurement n = internal::fromVectorMQT(noise);\n  e->setMeasurement(e->measurement() * n);\n  e->setInformation(information());\n}\n\nvoid SensorOdometry3D::sense() {\n  if (!robot()) return;\n\n  RobotType* r = dynamic_cast<RobotType*>(robot());\n  if (!r) return;\n\n  PoseObject *pprev = 0, *pcurr = 0;\n  std::list<PoseObject*>::reverse_iterator it = r->trajectory().rbegin();\n  if (it != r->trajectory().rend()) {\n    pcurr = *it;\n    ++it;\n  }\n  if (it != r->trajectory().rend()) {\n    pprev = *it;\n    ++it;\n  }\n  if (!(pcurr && pprev)) {\n    G2O_ERROR(\"fatal, trajectory empty\");\n    return;\n  }\n  _robotPoseObject = pprev;\n  EdgeType* e = mkEdge(pcurr);\n  if (e) {\n    if (graph()) {\n      graph()->addEdge(e);\n      e->setMeasurementFromState();\n      addNoise(e);\n    }\n  }\n  _robotPoseObject = pcurr;\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/sensor_odometry3d.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SENSOR_ODOMETRY3D_H_\n#define G2O_SENSOR_ODOMETRY3D_H_\n\n#include \"g2o_simulator_api.h\"\n#include \"simulator3d_base.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_SIMULATOR_API SensorOdometry3D\n    : public BinarySensor<Robot3D, EdgeSE3, WorldObjectSE3> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  SensorOdometry3D(const std::string& name_);\n  virtual void sense();\n  void addNoise(EdgeType* e);\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/sensor_pointxy.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"sensor_pointxy.h\"\n\n#include <cassert>\n\nusing namespace Eigen;\n\nnamespace g2o {\n\nSensorPointXY::SensorPointXY(const std::string& name_)\n    : BinarySensor<Robot2D, EdgeSE2PointXY, WorldObjectPointXY>(name_) {}\n\nvoid SensorPointXY::addNoise(EdgeType* e) {\n  EdgeType::ErrorVector n = _sampler.generateSample();\n  e->setMeasurement(e->measurement() + n);\n  e->setInformation(information());\n}\n\nbool SensorPointXY::isVisible(SensorPointXY::WorldObjectType* to) {\n  if (!_robotPoseObject) return false;\n\n  assert(to && to->vertex());\n  VertexType* v = to->vertex();\n  VertexType::EstimateType pose = v->estimate();\n  VertexType::EstimateType delta =\n      _robotPoseObject->vertex()->estimate().inverse() * pose;\n  Vector2d translation = delta;\n  double range2 = translation.squaredNorm();\n  if (range2 > _maxRange2) return false;\n  if (range2 < _minRange2) return false;\n  translation.normalize();\n  double bearing = acos(translation.x());\n  if (fabs(bearing) > _fov) return false;\n  return true;\n}\n\nvoid SensorPointXY::sense() {\n  _robotPoseObject = 0;\n  RobotType* r = dynamic_cast<RobotType*>(robot());\n  std::list<PoseObject*>::reverse_iterator it = r->trajectory().rbegin();\n  int count = 0;\n  while (it != r->trajectory().rend() && count < 1) {\n    if (!_robotPoseObject) _robotPoseObject = *it;\n    ++it;\n    count++;\n  }\n  for (std::set<BaseWorldObject*>::iterator it = world()->objects().begin();\n       it != world()->objects().end(); ++it) {\n    WorldObjectType* o = dynamic_cast<WorldObjectType*>(*it);\n    if (o && isVisible(o)) {\n      EdgeType* e = mkEdge(o);\n      if (e && graph()) {\n        e->setMeasurementFromState();\n        addNoise(e);\n        graph()->addEdge(e);\n      }\n    }\n  }\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/sensor_pointxy.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SENSOR_POINTXY_H_\n#define G2O_SENSOR_POINTXY_H_\n\n#include \"g2o_simulator_api.h\"\n#include \"pointsensorparameters.h\"\n#include \"simulator2d_base.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_SIMULATOR_API SensorPointXY\n    : public PointSensorParameters,\n      public BinarySensor<Robot2D, EdgeSE2PointXY, WorldObjectPointXY> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  SensorPointXY(const std::string& name_);\n  virtual void sense();\n  virtual void addNoise(EdgeType* e);\n\n protected:\n  bool isVisible(WorldObjectType* to);\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/sensor_pointxy_bearing.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"sensor_pointxy_bearing.h\"\n\n#include <cassert>\n\nusing namespace Eigen;\n\nnamespace g2o {\n\nSensorPointXYBearing::SensorPointXYBearing(const std::string& name_)\n    : BinarySensor<Robot2D, EdgeSE2PointXYBearing, WorldObjectPointXY>(name_) {\n  _information(0, 0) = 180.0 / M_PI;\n}\n\nvoid SensorPointXYBearing::addNoise(EdgeType* e) {\n  EdgeType::ErrorVector n = _sampler.generateSample();\n  e->setMeasurement(e->measurement() + n(0));\n  e->setInformation(information());\n}\n\nbool SensorPointXYBearing::isVisible(\n    SensorPointXYBearing::WorldObjectType* to) {\n  if (!_robotPoseObject) return false;\n\n  assert(to && to->vertex());\n  VertexType* v = to->vertex();\n  VertexType::EstimateType pose = v->estimate();\n  VertexType::EstimateType delta =\n      _robotPoseObject->vertex()->estimate().inverse() * pose;\n  Vector2d translation = delta;\n  double range2 = translation.squaredNorm();\n  if (range2 > _maxRange2) return false;\n  if (range2 < _minRange2) return false;\n  translation.normalize();\n  double bearing = acos(translation.x());\n  if (fabs(bearing) > _fov) return false;\n  return true;\n}\n\nvoid SensorPointXYBearing::sense() {\n  _robotPoseObject = 0;\n  RobotType* r = dynamic_cast<RobotType*>(robot());\n  std::list<PoseObject*>::reverse_iterator it = r->trajectory().rbegin();\n  int count = 0;\n  while (it != r->trajectory().rend() && count < 1) {\n    if (!_robotPoseObject) _robotPoseObject = *it;\n    ++it;\n    count++;\n  }\n  for (std::set<BaseWorldObject*>::iterator it = world()->objects().begin();\n       it != world()->objects().end(); ++it) {\n    WorldObjectType* o = dynamic_cast<WorldObjectType*>(*it);\n    if (o && isVisible(o)) {\n      EdgeType* e = mkEdge(o);\n      if (e && graph()) {\n        e->setMeasurementFromState();\n        addNoise(e);\n        graph()->addEdge(e);\n      }\n    }\n  }\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/sensor_pointxy_bearing.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SENSOR_POINTXY_BEARING_H_\n#define G2O_SENSOR_POINTXY_BEARING_H_\n\n#include \"g2o_simulator_api.h\"\n#include \"pointsensorparameters.h\"\n#include \"simulator2d_base.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_SIMULATOR_API SensorPointXYBearing\n    : public PointSensorParameters,\n      public BinarySensor<Robot2D, EdgeSE2PointXYBearing, WorldObjectPointXY> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  SensorPointXYBearing(const std::string& name_);\n  virtual void addNoise(EdgeType* e);\n  virtual void sense();\n\n protected:\n  bool isVisible(WorldObjectType* to);\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/sensor_pointxy_offset.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"sensor_pointxy_offset.h\"\n\n#include <cassert>\n\n#include \"g2o/core/factory.h\"\n\nnamespace g2o {\nusing namespace std;\nusing namespace Eigen;\n\n// SensorPointXYOffset\nSensorPointXYOffset::SensorPointXYOffset(const std::string& name_)\n    : BinarySensor<Robot2D, EdgeSE2PointXYOffset, WorldObjectPointXY>(name_) {\n  _offsetParam = 0;\n  _information.setIdentity();\n  _information *= 1000.;\n  setInformation(_information);\n}\n\nbool SensorPointXYOffset::isVisible(SensorPointXYOffset::WorldObjectType* to) {\n  if (!_robotPoseObject) return false;\n  assert(to && to->vertex());\n  VertexType* v = to->vertex();\n  VertexType::EstimateType pose = v->estimate();\n  VertexType::EstimateType delta = _sensorPose.inverse() * pose;\n  Vector2d translation = delta;\n  double range2 = translation.squaredNorm();\n  if (range2 > _maxRange2) return false;\n  if (range2 < _minRange2) return false;\n  translation.normalize();\n  // the cameras have the z in front\n  double bearing = atan2(translation.y(), translation.x());\n  if (fabs(bearing) > _fov) return false;\n  // cerr <<\"a\";\n  return true;\n}\n\nvoid SensorPointXYOffset::addParameters() {\n  if (!_offsetParam) _offsetParam = new ParameterSE2Offset();\n  assert(world());\n  world()->addParameter(_offsetParam);\n}\n\nvoid SensorPointXYOffset::addNoise(EdgeType* e) {\n  EdgeType::ErrorVector n = _sampler.generateSample();\n  e->setMeasurement(e->measurement() + n);\n  e->setInformation(information());\n}\n\nvoid SensorPointXYOffset::sense() {\n  if (!_offsetParam) {\n    return;\n  }\n  _robotPoseObject = 0;\n  RobotType* r = dynamic_cast<RobotType*>(robot());\n  std::list<PoseObject*>::reverse_iterator it = r->trajectory().rbegin();\n  int count = 0;\n  while (it != r->trajectory().rend() && count < 1) {\n    if (!_robotPoseObject) _robotPoseObject = *it;\n    ++it;\n    count++;\n  }\n  if (!_robotPoseObject) return;\n  _sensorPose = _robotPoseObject->vertex()->estimate() * _offsetParam->offset();\n  for (std::set<BaseWorldObject*>::iterator it = world()->objects().begin();\n       it != world()->objects().end(); ++it) {\n    WorldObjectType* o = dynamic_cast<WorldObjectType*>(*it);\n    if (o && isVisible(o)) {\n      EdgeType* e = mkEdge(o);\n      if (e && graph()) {\n        e->setParameterId(0, _offsetParam->id());\n        graph()->addEdge(e);\n        e->setMeasurementFromState();\n        addNoise(e);\n      }\n    }\n  }\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/sensor_pointxy_offset.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SENSOR_POINTXY_OFFSET_H_\n#define G2O_SENSOR_POINTXY_OFFSET_H_\n\n#include \"g2o_simulator_api.h\"\n#include \"pointsensorparameters.h\"\n#include \"simulator2d_base.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_SIMULATOR_API SensorPointXYOffset\n    : public PointSensorParameters,\n      public BinarySensor<Robot2D, EdgeSE2PointXYOffset, WorldObjectPointXY> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  typedef PoseVertexType::EstimateType RobotPoseType;\n  SensorPointXYOffset(const std::string& name_);\n  virtual void sense();\n  virtual void addNoise(EdgeType* e);\n  virtual void addParameters();\n\n protected:\n  bool isVisible(WorldObjectType* to);\n  ParameterSE2Offset* _offsetParam;\n  RobotPoseType _sensorPose;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/sensor_pointxyz.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"sensor_pointxyz.h\"\n\n#include <cassert>\n\nnamespace g2o {\nusing namespace std;\nusing namespace Eigen;\n\n// SensorPointXYZ\nSensorPointXYZ::SensorPointXYZ(const std::string& name_)\n    : BinarySensor<Robot3D, EdgeSE3PointXYZ, WorldObjectTrackXYZ>(name_) {\n  _offsetParam = 0;\n  _information.setIdentity();\n  _information *= 1000;\n  _information(2, 2) = 10;\n  setInformation(_information);\n}\n\nbool SensorPointXYZ::isVisible(SensorPointXYZ::WorldObjectType* to) {\n  if (!_robotPoseObject) return false;\n  assert(to && to->vertex());\n  VertexType* v = to->vertex();\n  VertexType::EstimateType pose = v->estimate();\n  VertexType::EstimateType delta = _sensorPose.inverse() * pose;\n  Vector3d translation = delta;\n  double range2 = translation.squaredNorm();\n  if (range2 > _maxRange2) return false;\n  if (range2 < _minRange2) return false;\n  translation.normalize();\n  // the cameras have the z in front\n  double bearing = acos(translation.z());\n  if (fabs(bearing) > _fov) return false;\n  return true;\n}\n\nvoid SensorPointXYZ::addParameters() {\n  if (!_offsetParam) _offsetParam = new ParameterSE3Offset();\n  assert(world());\n  world()->addParameter(_offsetParam);\n}\n\nvoid SensorPointXYZ::addNoise(EdgeType* e) {\n  EdgeType::ErrorVector n = _sampler.generateSample();\n  e->setMeasurement(e->measurement() + n);\n  e->setInformation(information());\n}\n\nvoid SensorPointXYZ::sense() {\n  if (!_offsetParam) {\n    return;\n  }\n  _robotPoseObject = 0;\n  RobotType* r = dynamic_cast<RobotType*>(robot());\n  std::list<PoseObject*>::reverse_iterator it = r->trajectory().rbegin();\n  int count = 0;\n  while (it != r->trajectory().rend() && count < 1) {\n    if (!_robotPoseObject) _robotPoseObject = *it;\n    ++it;\n    count++;\n  }\n  if (!_robotPoseObject) return;\n  _sensorPose = _robotPoseObject->vertex()->estimate() * _offsetParam->offset();\n  for (std::set<BaseWorldObject*>::iterator it = world()->objects().begin();\n       it != world()->objects().end(); ++it) {\n    WorldObjectType* o = dynamic_cast<WorldObjectType*>(*it);\n    if (o && isVisible(o)) {\n      EdgeType* e = mkEdge(o);\n      if (e && graph()) {\n        e->setParameterId(0, _offsetParam->id());\n        graph()->addEdge(e);\n        e->setMeasurementFromState();\n        addNoise(e);\n      }\n    }\n  }\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/sensor_pointxyz.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SENSOR_POINTXYZ_H_\n#define G2O_SENSOR_POINTXYZ_H_\n#include \"g2o_simulator_api.h\"\n#include \"pointsensorparameters.h\"\n#include \"simulator3d_base.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_SIMULATOR_API SensorPointXYZ\n    : public PointSensorParameters,\n      public BinarySensor<Robot3D, EdgeSE3PointXYZ, WorldObjectTrackXYZ> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  typedef PoseVertexType::EstimateType RobotPoseType;\n  SensorPointXYZ(const std::string& name_);\n  virtual void sense();\n  virtual void addParameters();\n  ParameterSE3Offset* offsetParam() { return _offsetParam; };\n  void addNoise(EdgeType* e);\n\n protected:\n  bool isVisible(WorldObjectType* to);\n  RobotPoseType _sensorPose;\n  ParameterSE3Offset* _offsetParam;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/sensor_pointxyz_depth.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"sensor_pointxyz_depth.h\"\n\n#include <cassert>\n\nnamespace g2o {\nusing namespace std;\nusing namespace Eigen;\n\n// SensorPointXYZDepth\nSensorPointXYZDepth::SensorPointXYZDepth(const std::string& name_)\n    : BinarySensor<Robot3D, EdgeSE3PointXYZDepth, WorldObjectTrackXYZ>(name_) {\n  _offsetParam = 0;\n  _information.setIdentity();\n  _information *= 1000;\n  setInformation(_information);\n}\n\nbool SensorPointXYZDepth::isVisible(SensorPointXYZDepth::WorldObjectType* to) {\n  if (!_robotPoseObject) return false;\n  assert(to && to->vertex());\n  VertexType* v = to->vertex();\n  VertexType::EstimateType pose = v->estimate();\n  VertexType::EstimateType delta = _sensorPose.inverse() * pose;\n  Vector3d translation = delta;\n  double range2 = translation.squaredNorm();\n  if (range2 > _maxRange2) return false;\n  if (range2 < _minRange2) return false;\n  translation.normalize();\n  // the cameras have the z in front\n  double bearing = acos(translation.z());\n  if (fabs(bearing) > _fov) return false;\n  return true;\n}\n\nvoid SensorPointXYZDepth::addParameters() {\n  if (!_offsetParam) _offsetParam = new ParameterCamera();\n  assert(world());\n  world()->addParameter(_offsetParam);\n}\n\nvoid SensorPointXYZDepth::addNoise(EdgeType* e) {\n  EdgeType::ErrorVector n = _sampler.generateSample();\n  e->setMeasurement(e->measurement() + n);\n  e->setInformation(information());\n}\n\nvoid SensorPointXYZDepth::sense() {\n  if (!_offsetParam) return;\n  _robotPoseObject = 0;\n  RobotType* r = dynamic_cast<RobotType*>(robot());\n  std::list<PoseObject*>::reverse_iterator it = r->trajectory().rbegin();\n  int count = 0;\n  while (it != r->trajectory().rend() && count < 1) {\n    if (!_robotPoseObject) _robotPoseObject = *it;\n    ++it;\n    count++;\n  }\n  if (!_robotPoseObject) return;\n  _sensorPose = _robotPoseObject->vertex()->estimate() * _offsetParam->offset();\n  for (std::set<BaseWorldObject*>::iterator it = world()->objects().begin();\n       it != world()->objects().end(); ++it) {\n    WorldObjectType* o = dynamic_cast<WorldObjectType*>(*it);\n    if (o && isVisible(o)) {\n      EdgeType* e = mkEdge(o);\n      if (e && graph()) {\n        e->setParameterId(0, _offsetParam->id());\n        graph()->addEdge(e);\n        e->setMeasurementFromState();\n        addNoise(e);\n      }\n    }\n  }\n}\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/sensor_pointxyz_depth.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SENSOR_POINTXYZ_DEPTH_H_\n#define G2O_SENSOR_POINTXYZ_DEPTH_H_\n#include \"g2o_simulator_api.h\"\n#include \"pointsensorparameters.h\"\n#include \"simulator3d_base.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_SIMULATOR_API SensorPointXYZDepth\n    : public PointSensorParameters,\n      public BinarySensor<Robot3D, EdgeSE3PointXYZDepth, WorldObjectTrackXYZ> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  typedef PoseVertexType::EstimateType RobotPoseType;\n  SensorPointXYZDepth(const std::string& name_);\n  virtual void sense();\n  virtual void addParameters();\n  ParameterSE3Offset* offsetParam() { return _offsetParam; };\n  void addNoise(EdgeType* e);\n\n protected:\n  bool isVisible(WorldObjectType* to);\n  RobotPoseType _sensorPose;\n  ParameterSE3Offset* _offsetParam;\n};\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/sensor_pointxyz_disparity.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"sensor_pointxyz_disparity.h\"\n\n#include <cassert>\n\nnamespace g2o {\nusing namespace std;\nusing namespace Eigen;\n\n// SensorPointXYZDisparity\nSensorPointXYZDisparity::SensorPointXYZDisparity(const std::string& name_)\n    : BinarySensor<Robot3D, EdgeSE3PointXYZDisparity, WorldObjectTrackXYZ>(\n          name_) {\n  _offsetParam = 0;\n  _information.setIdentity();\n  _information *= 1000;\n  setInformation(_information);\n}\n\nbool SensorPointXYZDisparity::isVisible(\n    SensorPointXYZDisparity::WorldObjectType* to) {\n  if (!_robotPoseObject) return false;\n  assert(to && to->vertex());\n  VertexType* v = to->vertex();\n  VertexType::EstimateType pose = v->estimate();\n  VertexType::EstimateType delta = _sensorPose.inverse() * pose;\n  Vector3d translation = delta;\n  double range2 = translation.squaredNorm();\n  if (range2 > _maxRange2) return false;\n  if (range2 < _minRange2) return false;\n  translation.normalize();\n  // the cameras have the z in front\n  double bearing = acos(translation.z());\n  if (fabs(bearing) > _fov) return false;\n  return true;\n}\n\nvoid SensorPointXYZDisparity::addParameters() {\n  if (!_offsetParam) _offsetParam = new ParameterCamera();\n  assert(world());\n  world()->addParameter(_offsetParam);\n}\n\nvoid SensorPointXYZDisparity::addNoise(EdgeType* e) {\n  EdgeType::ErrorVector n = _sampler.generateSample();\n  e->setMeasurement(e->measurement() + n);\n  e->setInformation(information());\n}\n\nvoid SensorPointXYZDisparity::sense() {\n  if (!_offsetParam) {\n    return;\n  }\n  _robotPoseObject = 0;\n  RobotType* r = dynamic_cast<RobotType*>(robot());\n  std::list<PoseObject*>::reverse_iterator it = r->trajectory().rbegin();\n  int count = 0;\n  while (it != r->trajectory().rend() && count < 1) {\n    if (!_robotPoseObject) _robotPoseObject = *it;\n    ++it;\n    count++;\n  }\n  if (!_robotPoseObject) return;\n  _sensorPose = _robotPoseObject->vertex()->estimate() * _offsetParam->offset();\n  for (std::set<BaseWorldObject*>::iterator it = world()->objects().begin();\n       it != world()->objects().end(); ++it) {\n    WorldObjectType* o = dynamic_cast<WorldObjectType*>(*it);\n    if (o && isVisible(o)) {\n      EdgeType* e = mkEdge(o);\n      if (e && graph()) {\n        e->setParameterId(0, _offsetParam->id());\n        graph()->addEdge(e);\n        e->setMeasurementFromState();\n        addNoise(e);\n      }\n    }\n  }\n}\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/sensor_pointxyz_disparity.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SENSOR_POINTXYZ_DISPARITY_H_\n#define G2O_SENSOR_POINTXYZ_DISPARITY_H_\n#include \"g2o_simulator_api.h\"\n#include \"pointsensorparameters.h\"\n#include \"simulator3d_base.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_SIMULATOR_API SensorPointXYZDisparity\n    : public PointSensorParameters,\n      public BinarySensor<Robot3D, EdgeSE3PointXYZDisparity,\n                          WorldObjectTrackXYZ> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  typedef PoseVertexType::EstimateType RobotPoseType;\n  SensorPointXYZDisparity(const std::string& name_);\n  virtual void sense();\n  virtual void addParameters();\n  ParameterSE3Offset* offsetParam() { return _offsetParam; };\n  void addNoise(EdgeType* e);\n\n protected:\n  bool isVisible(WorldObjectType* to);\n  RobotPoseType _sensorPose;\n  ParameterSE3Offset* _offsetParam;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/sensor_pose2d.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"sensor_pose2d.h\"\n\n#include <cassert>\n\nusing namespace Eigen;\n\nnamespace g2o {\nSensorPose2D::SensorPose2D(const std::string& name_)\n    : BinarySensor<Robot2D, EdgeSE2, WorldObjectSE2>(name_) {\n  _stepsToIgnore = 10;\n}\n\nbool SensorPose2D::isVisible(SensorPose2D::WorldObjectType* to) {\n  if (!_robotPoseObject) return false;\n  if (_posesToIgnore.find(to) != _posesToIgnore.end()) return false;\n\n  assert(to && to->vertex());\n  VertexType* v = to->vertex();\n  VertexType::EstimateType pose = v->estimate();\n  VertexType::EstimateType delta =\n      _robotPoseObject->vertex()->estimate().inverse() * pose;\n  Vector2d translation = delta.translation();\n  double range2 = translation.squaredNorm();\n  if (range2 > _maxRange2) return false;\n  if (range2 < _minRange2) return false;\n  translation.normalize();\n  double bearing = acos(translation.x());\n  if (fabs(bearing) > _fov) return false;\n  if (fabs(delta.rotation().angle()) > _maxAngularDifference) return false;\n  return true;\n}\n\nvoid SensorPose2D::addNoise(EdgeType* e) {\n  EdgeType::ErrorVector noise = _sampler.generateSample();\n  EdgeType::Measurement n;\n  n.fromVector(noise);\n  e->setMeasurement(e->measurement() * n);\n  e->setInformation(information());\n}\n\nvoid SensorPose2D::sense() {\n  _robotPoseObject = 0;\n  RobotType* r = dynamic_cast<RobotType*>(robot());\n  std::list<PoseObject*>::reverse_iterator it = r->trajectory().rbegin();\n  _posesToIgnore.clear();\n  int count = 0;\n  while (it != r->trajectory().rend() && count < _stepsToIgnore) {\n    if (!_robotPoseObject) _robotPoseObject = *it;\n    _posesToIgnore.insert(*it);\n    ++it;\n    count++;\n  }\n  for (std::set<BaseWorldObject*>::iterator it = world()->objects().begin();\n       it != world()->objects().end(); ++it) {\n    WorldObjectType* o = dynamic_cast<WorldObjectType*>(*it);\n    if (o && isVisible(o)) {\n      EdgeType* e = mkEdge(o);\n      if (e && graph()) {\n        e->setMeasurementFromState();\n        addNoise(e);\n        graph()->addEdge(e);\n      }\n    }\n  }\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/sensor_pose2d.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SENSOR_POSE2D_H_\n#define G2O_SENSOR_POSE2D_H_\n\n#include \"g2o_simulator_api.h\"\n#include \"pointsensorparameters.h\"\n#include \"simulator2d_base.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_SIMULATOR_API SensorPose2D\n    : public PointSensorParameters,\n      public BinarySensor<Robot2D, EdgeSE2, WorldObjectSE2> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  SensorPose2D(const std::string& name_);\n  virtual void sense();\n  virtual void addNoise(EdgeType* e);\n\n  int stepsToIgnore() const { return _stepsToIgnore; }\n  void setStepsToIgnore(int stepsToIgnore_) { _stepsToIgnore = stepsToIgnore_; }\n\n protected:\n  bool isVisible(WorldObjectType* to);\n  int _stepsToIgnore;\n  // these are temporaries\n  std::set<PoseObject*> _posesToIgnore;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/sensor_pose3d.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"sensor_pose3d.h\"\n\n#include <cassert>\n\n#include \"g2o/types/slam3d/isometry3d_mappings.h\"\n\nnamespace g2o {\nusing namespace std;\nusing namespace Eigen;\n\nSensorPose3D::SensorPose3D(const std::string& name_)\n    : BinarySensor<Robot3D, EdgeSE3, WorldObjectSE3>(name_) {\n  _stepsToIgnore = 10;\n  _information.setIdentity();\n  _information *= 100;\n  _information(3, 3) = 10000;\n  _information(4, 4) = 10000;\n  _information(5, 5) = 1000;\n  setInformation(_information);\n}\n\nvoid SensorPose3D::addNoise(EdgeType* e) {\n  EdgeType::ErrorVector noise = _sampler.generateSample();\n  EdgeType::Measurement n = internal::fromVectorMQT(noise);\n  e->setMeasurement(e->measurement() * n);\n  e->setInformation(information());\n}\n\nbool SensorPose3D::isVisible(SensorPose3D::WorldObjectType* to) {\n  if (!_robotPoseObject) return false;\n  if (_posesToIgnore.find(to) != _posesToIgnore.end()) return false;\n\n  assert(to && to->vertex());\n  VertexType* v = to->vertex();\n  VertexType::EstimateType pose = v->estimate();\n  VertexType::EstimateType delta =\n      _robotPoseObject->vertex()->estimate().inverse() * pose;\n  Vector3d translation = delta.translation();\n  double range2 = translation.squaredNorm();\n  if (range2 > _maxRange2) return false;\n  if (range2 < _minRange2) return false;\n  translation.normalize();\n  double bearing = acos(translation.x());\n  if (fabs(bearing) > _fov) return false;\n  AngleAxisd a(delta.rotation());\n  if (fabs(a.angle()) > _maxAngularDifference) return false;\n  return true;\n}\n\nvoid SensorPose3D::sense() {\n  _robotPoseObject = 0;\n  RobotType* r = dynamic_cast<RobotType*>(robot());\n  std::list<PoseObject*>::reverse_iterator it = r->trajectory().rbegin();\n  _posesToIgnore.clear();\n  int count = 0;\n  while (it != r->trajectory().rend() && count < _stepsToIgnore) {\n    if (!_robotPoseObject) _robotPoseObject = *it;\n    _posesToIgnore.insert(*it);\n    ++it;\n    count++;\n  }\n  for (std::set<BaseWorldObject*>::iterator it = world()->objects().begin();\n       it != world()->objects().end(); ++it) {\n    WorldObjectType* o = dynamic_cast<WorldObjectType*>(*it);\n    if (o && isVisible(o)) {\n      EdgeType* e = mkEdge(o);\n      if (e && graph()) {\n        graph()->addEdge(e);\n        e->setMeasurementFromState();\n        addNoise(e);\n      }\n    }\n  }\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/sensor_pose3d.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SENSOR_POSE3D_H_\n#define G2O_SENSOR_POSE3D_H_\n#include \"g2o_simulator_api.h\"\n#include \"pointsensorparameters.h\"\n#include \"simulator3d_base.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_SIMULATOR_API SensorPose3D\n    : public PointSensorParameters,\n      public BinarySensor<Robot3D, EdgeSE3, WorldObjectSE3> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  SensorPose3D(const std::string& name_);\n  virtual void sense();\n  int stepsToIgnore() const { return _stepsToIgnore; }\n  void setStepsToIgnore(int stepsToIgnore_) { _stepsToIgnore = stepsToIgnore_; }\n  void addNoise(EdgeType* e);\n\n protected:\n  bool isVisible(WorldObjectType* to);\n  int _stepsToIgnore;\n  // these are temporaries\n  std::set<PoseObject*> _posesToIgnore;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/sensor_pose3d_offset.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"sensor_pose3d_offset.h\"\n\n#include <cassert>\n\n#include \"g2o/types/slam3d/isometry3d_mappings.h\"\n\nnamespace g2o {\nusing namespace std;\nusing namespace Eigen;\n\nSensorPose3DOffset::SensorPose3DOffset(const std::string& name_)\n    : BinarySensor<Robot3D, EdgeSE3Offset, WorldObjectSE3>(name_) {\n  _offsetParam1 = _offsetParam2 = 0;\n  _stepsToIgnore = 10;\n  _information.setIdentity();\n  _information *= 100;\n  _information(3, 3) = 10000;\n  _information(4, 4) = 10000;\n  _information(5, 5) = 1000;\n  setInformation(_information);\n}\n\nvoid SensorPose3DOffset::addParameters() {\n  if (!_offsetParam1) _offsetParam1 = new ParameterSE3Offset();\n  if (!_offsetParam2) _offsetParam2 = new ParameterSE3Offset();\n  assert(world());\n  world()->addParameter(_offsetParam1);\n  world()->addParameter(_offsetParam2);\n}\n\nvoid SensorPose3DOffset::addNoise(EdgeType* e) {\n  EdgeType::ErrorVector noise = _sampler.generateSample();\n  EdgeType::Measurement n = internal::fromVectorMQT(noise);\n  e->setMeasurement(e->measurement() * n);\n  e->setInformation(information());\n}\n\nbool SensorPose3DOffset::isVisible(SensorPose3DOffset::WorldObjectType* to) {\n  if (!_robotPoseObject) return false;\n  if (_posesToIgnore.find(to) != _posesToIgnore.end()) return false;\n\n  assert(to && to->vertex());\n  VertexType* v = to->vertex();\n  VertexType::EstimateType pose = v->estimate();\n  VertexType::EstimateType delta =\n      _robotPoseObject->vertex()->estimate().inverse() * pose;\n  Vector3d translation = delta.translation();\n  double range2 = translation.squaredNorm();\n  if (range2 > _maxRange2) return false;\n  if (range2 < _minRange2) return false;\n  translation.normalize();\n  double bearing = acos(translation.x());\n  if (fabs(bearing) > _fov) return false;\n  AngleAxisd a(delta.rotation());\n  if (fabs(a.angle()) > _maxAngularDifference) return false;\n  return true;\n}\n\nvoid SensorPose3DOffset::sense() {\n  _robotPoseObject = 0;\n  RobotType* r = dynamic_cast<RobotType*>(robot());\n  std::list<PoseObject*>::reverse_iterator it = r->trajectory().rbegin();\n  _posesToIgnore.clear();\n  int count = 0;\n  while (it != r->trajectory().rend() && count < _stepsToIgnore) {\n    if (!_robotPoseObject) _robotPoseObject = *it;\n    _posesToIgnore.insert(*it);\n    ++it;\n    count++;\n  }\n  for (std::set<BaseWorldObject*>::iterator it = world()->objects().begin();\n       it != world()->objects().end(); ++it) {\n    WorldObjectType* o = dynamic_cast<WorldObjectType*>(*it);\n    if (o && isVisible(o)) {\n      EdgeType* e = mkEdge(o);\n      if (e && graph()) {\n        e->setParameterId(0, _offsetParam1->id());\n        e->setParameterId(1, _offsetParam2->id());\n        graph()->addEdge(e);\n        e->setMeasurementFromState();\n        addNoise(e);\n      }\n    }\n  }\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/sensor_pose3d_offset.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SENSOR_POSE3D_OFFSET_H_\n#define G2O_SENSOR_POSE3D_OFFSET_H_\n#include \"pointsensorparameters.h\"\n#include \"simulator3d_base.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass SensorPose3DOffset\n    : public PointSensorParameters,\n      public BinarySensor<Robot3D, EdgeSE3Offset, WorldObjectSE3> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  SensorPose3DOffset(const std::string& name_);\n  virtual void sense();\n  int stepsToIgnore() const { return _stepsToIgnore; }\n  void setStepsToIgnore(int stepsToIgnore_) { _stepsToIgnore = stepsToIgnore_; }\n  void addNoise(EdgeType* e);\n  virtual void addParameters();\n  ParameterSE3Offset* offsetParam1() { return _offsetParam1; };\n  ParameterSE3Offset* offsetParam2() { return _offsetParam2; };\n\n protected:\n  bool isVisible(WorldObjectType* to);\n  int _stepsToIgnore;\n  ParameterSE3Offset *_offsetParam1, *_offsetParam2;\n\n  // these are temporaries\n  std::set<PoseObject*> _posesToIgnore;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/sensor_se3_prior.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"sensor_se3_prior.h\"\n\n#include <cassert>\n\nnamespace g2o {\nusing namespace std;\n\n// SensorSE3Prior\nSensorSE3Prior::SensorSE3Prior(const std::string& name_)\n    : UnarySensor<Robot3D, EdgeSE3Prior>(name_) {\n  _offsetParam = 0;\n  _information.setIdentity();\n  _information *= 1000;\n  _information(2, 2) = 10;\n  setInformation(_information);\n}\n\nvoid SensorSE3Prior::addParameters() {\n  if (!_offsetParam) _offsetParam = new ParameterSE3Offset();\n  assert(world());\n  world()->addParameter(_offsetParam);\n}\n\nvoid SensorSE3Prior::addNoise(EdgeType* e) {\n  EdgeType::ErrorVector _n = _sampler.generateSample();\n  EdgeType::Measurement n = internal::fromVectorMQT(_n);\n  e->setMeasurement(e->measurement() * n);\n  e->setInformation(information());\n}\n\nvoid SensorSE3Prior::sense() {\n  if (!_offsetParam) {\n    return;\n  }\n  _robotPoseObject = 0;\n  RobotType* r = dynamic_cast<RobotType*>(robot());\n  std::list<PoseObject*>::reverse_iterator it = r->trajectory().rbegin();\n  int count = 0;\n  while (it != r->trajectory().rend() && count < 1) {\n    if (!_robotPoseObject) _robotPoseObject = *it;\n    ++it;\n    count++;\n  }\n  if (!_robotPoseObject) return;\n  _sensorPose = _robotPoseObject->vertex()->estimate() * _offsetParam->offset();\n  EdgeType* e = mkEdge();\n  if (e && graph()) {\n    e->setParameterId(0, _offsetParam->id());\n    graph()->addEdge(e);\n    e->setMeasurementFromState();\n    addNoise(e);\n  }\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/sensor_se3_prior.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SENSOR_SE3_PRIOR_H_\n#define G2O_SENSOR_SE3_PRIOR_H_\n#include \"g2o_simulator_api.h\"\n#include \"pointsensorparameters.h\"\n#include \"simulator3d_base.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_SIMULATOR_API SensorSE3Prior\n    : public PointSensorParameters,\n      public UnarySensor<Robot3D, EdgeSE3Prior> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  typedef PoseVertexType::EstimateType RobotPoseType;\n  SensorSE3Prior(const std::string& name_);\n  virtual void sense();\n  virtual void addParameters();\n  ParameterSE3Offset* offsetParam() { return _offsetParam; };\n  void addNoise(EdgeType* e);\n\n protected:\n  RobotPoseType _sensorPose;\n  ParameterSE3Offset* _offsetParam;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/sensor_segment2d.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"sensor_segment2d.h\"\n\n#include <cassert>\n#include <iostream>\n\n#include \"g2o/apps/g2o_simulator/simutils.h\"\n\nnamespace g2o {\nusing namespace std;\nusing namespace Eigen;\n\nSensorSegment2D::SensorSegment2D(const std::string& name_)\n    : BinarySensor<Robot2D, EdgeSE2Segment2D, WorldObjectSegment2D>(name_) {\n  cerr << \"I am the constructor\" << endl;\n}\n\nvoid SensorSegment2D::addNoise(EdgeType* e) {\n  EdgeType::ErrorVector n = _sampler.generateSample();\n  e->setMeasurement(e->measurement() + n);\n  e->setInformation(information());\n}\n\nbool SensorSegment2D::isVisible(SensorSegment2D::WorldObjectType* to) {\n  if (!_robotPoseObject) return false;\n\n  assert(to && to->vertex());\n  VertexType* v = to->vertex();\n\n  Vector2d p1, p2;\n  SE2 iRobot = _robotPoseObject->vertex()->estimate().inverse();\n  p1 = iRobot * v->estimateP1();\n  p2 = iRobot * v->estimateP2();\n\n  Vector3d vp1(p1.x(), p1.y(), 0.);\n  Vector3d vp2(p2.x(), p2.y(), 0.);\n  Vector3d cp = vp1.cross(vp2);  // visibility check\n  if (cp[2] < 0) return false;\n\n  int circleClip = clipSegmentCircle(p1, p2, sqrt(_maxRange2));\n  bool clip1 = false, clip2 = false;\n  switch (circleClip) {\n    case -1:\n      return false;\n    case 0:\n      clip1 = true;\n      break;\n    case 1:\n      clip2 = true;\n      break;\n    case 3:\n      clip1 = true;\n      clip2 = true;\n      break;\n    default:;\n  }\n\n  int fovClip = clipSegmentFov(p1, p2, -_fov, +_fov);\n  switch (fovClip) {\n    case -1:\n      return false;\n    case 0:\n      clip1 = true;\n      break;\n    case 1:\n      clip2 = true;\n      break;\n    case 3:\n      clip1 = true;\n      clip2 = true;\n      break;\n    default:;\n  }\n  if (!clip1 &&\n      !clip2) {  // only if both endpoints have not been clipped do something\n    return true;\n  }\n  // if all these checks went well, we set the point\n  return false;\n}\n\nvoid SensorSegment2D::sense() {\n  _robotPoseObject = 0;\n  RobotType* r = dynamic_cast<RobotType*>(robot());\n  std::list<PoseObject*>::reverse_iterator it = r->trajectory().rbegin();\n  int count = 0;\n  while (it != r->trajectory().rend() && count < 1) {\n    if (!_robotPoseObject) _robotPoseObject = *it;\n    ++it;\n    count++;\n  }\n  for (std::set<BaseWorldObject*>::iterator it = world()->objects().begin();\n       it != world()->objects().end(); ++it) {\n    WorldObjectType* o = dynamic_cast<WorldObjectType*>(*it);\n    if (o && isVisible(o)) {\n      EdgeType* e = mkEdge(o);\n      if (e && graph()) {\n        e->setMeasurementFromState();\n        addNoise(e);\n        graph()->addEdge(e);\n      }\n    }\n  }\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/sensor_segment2d.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SENSOR_SEGMENT2D_H_\n#define G2O_SENSOR_SEGMENT2D_H_\n\n#include \"g2o/apps/g2o_simulator/pointsensorparameters.h\"\n#include \"g2o/types/slam2d_addons/types_slam2d_addons.h\"\n#include \"simulator2d.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n// sensor that senses segments, only if the extremas are visible\nclass G2O_SIMULATOR_API SensorSegment2D\n    : public PointSensorParameters,\n      public BinarySensor<Robot2D, EdgeSE2Segment2D, WorldObjectSegment2D> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  SensorSegment2D(const std::string& name_);\n  virtual void sense();\n  virtual void addNoise(EdgeType* e);\n\n protected:\n  bool isVisible(WorldObjectType* to);\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/sensor_segment2d_line.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"sensor_segment2d_line.h\"\n\n#include <cassert>\n\n#include \"g2o/apps/g2o_simulator/simutils.h\"\nusing namespace std;\nusing namespace Eigen;\n\nnamespace g2o {\n\nSensorSegment2DLine::SensorSegment2DLine(const std::string& name_)\n    : BinarySensor<Robot2D, EdgeSE2Segment2DLine, WorldObjectSegment2D>(name_) {\n}\n\nvoid SensorSegment2DLine::addNoise(EdgeType* e) {\n  EdgeType::ErrorVector n = _sampler.generateSample();\n  e->setMeasurement(e->measurement() + n);\n  e->setInformation(information());\n}\n\nbool SensorSegment2DLine::isVisible(SensorSegment2DLine::WorldObjectType* to) {\n  if (!_robotPoseObject) return false;\n\n  assert(to && to->vertex());\n  VertexType* v = to->vertex();\n\n  Vector2d p1, p2;\n  SE2 iRobot = _robotPoseObject->vertex()->estimate().inverse();\n  p1 = iRobot * v->estimateP1();\n  p2 = iRobot * v->estimateP2();\n\n  Vector3d vp1(p1.x(), p1.y(), 0.);\n  Vector3d vp2(p2.x(), p2.y(), 0.);\n  Vector3d cp = vp1.cross(vp2);  // visibility check\n  if (cp[2] < 0) return false;\n\n  int circleClip = clipSegmentCircle(p1, p2, sqrt(_maxRange2));\n  bool clip1 = false, clip2 = false;\n  switch (circleClip) {\n    case -1:\n      return false;\n    case 0:\n      clip1 = true;\n      break;\n    case 1:\n      clip2 = true;\n      break;\n    case 3:\n      clip1 = true;\n      clip2 = true;\n      break;\n    default:;\n  }\n\n  int fovClip = clipSegmentFov(p1, p2, -_fov, +_fov);\n  switch (fovClip) {\n    case -1:\n      return false;\n    case 0:\n      clip1 = true;\n      break;\n    case 1:\n      clip2 = true;\n      break;\n    case 3:\n      clip1 = true;\n      clip2 = true;\n      break;\n    default:;\n  }\n  if (clip1 && clip2)  // only if both endpoints have been clipped do something\n    return true;\n  // if all these checks went well, we set the point\n  return false;\n}\n\nvoid SensorSegment2DLine::sense() {\n  _robotPoseObject = 0;\n  RobotType* r = dynamic_cast<RobotType*>(robot());\n  std::list<PoseObject*>::reverse_iterator it = r->trajectory().rbegin();\n  int count = 0;\n  while (it != r->trajectory().rend() && count < 1) {\n    if (!_robotPoseObject) _robotPoseObject = *it;\n    ++it;\n    count++;\n  }\n  for (std::set<BaseWorldObject*>::iterator it = world()->objects().begin();\n       it != world()->objects().end(); ++it) {\n    WorldObjectType* o = dynamic_cast<WorldObjectType*>(*it);\n    if (o && isVisible(o)) {\n      EdgeType* e = mkEdge(o);\n      if (e && graph()) {\n        e->setMeasurementFromState();\n        addNoise(e);\n        graph()->addEdge(e);\n      }\n    }\n  }\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/sensor_segment2d_line.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SENSOR_SEGMENT2D_LINE_H_\n#define G2O_SENSOR_SEGMENT2D_LINE_H_\n\n#include \"g2o/apps/g2o_simulator/pointsensorparameters.h\"\n#include \"g2o/types/slam2d_addons/types_slam2d_addons.h\"\n#include \"simulator2d.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n// sensor that senses segments, only if the extremas are visible\nclass G2O_SIMULATOR_API SensorSegment2DLine\n    : public PointSensorParameters,\n      public BinarySensor<Robot2D, EdgeSE2Segment2DLine, WorldObjectSegment2D> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  SensorSegment2DLine(const std::string& name_);\n  virtual void sense();\n  virtual void addNoise(EdgeType* e);\n\n protected:\n  bool isVisible(WorldObjectType* to);\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/sensor_segment2d_pointline.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"sensor_segment2d_pointline.h\"\n\n#include <cassert>\n\n#include \"g2o/apps/g2o_simulator/simutils.h\"\nusing namespace std;\nusing namespace Eigen;\n\nnamespace g2o {\n\nSensorSegment2DPointLine::SensorSegment2DPointLine(const std::string& name_)\n    : BinarySensor<Robot2D, EdgeSE2Segment2DPointLine, WorldObjectSegment2D>(\n          name_),\n      _visiblePoint(0) {}\n\nvoid SensorSegment2DPointLine::addNoise(EdgeType* e) {\n  EdgeType::ErrorVector n = _sampler.generateSample();\n  e->setMeasurement(e->measurement() + n);\n  e->setInformation(information());\n}\n\nbool SensorSegment2DPointLine::isVisible(\n    SensorSegment2DPointLine::WorldObjectType* to) {\n  if (!_robotPoseObject) return false;\n\n  assert(to && to->vertex());\n  VertexType* v = to->vertex();\n\n  Vector2d p1, p2;\n  SE2 iRobot = _robotPoseObject->vertex()->estimate().inverse();\n  p1 = iRobot * v->estimateP1();\n  p2 = iRobot * v->estimateP2();\n\n  Vector3d vp1(p1.x(), p1.y(), 0.);\n  Vector3d vp2(p2.x(), p2.y(), 0.);\n  Vector3d cp = vp1.cross(vp2);  // visibility check\n  if (cp[2] < 0) return false;\n\n  int circleClip = clipSegmentCircle(p1, p2, sqrt(_maxRange2));\n  bool clip1 = false, clip2 = false;\n  switch (circleClip) {\n    case -1:\n      return false;\n    case 0:\n      clip1 = true;\n      break;\n    case 1:\n      clip2 = true;\n      break;\n    case 3:\n      clip1 = true;\n      clip2 = true;\n      break;\n    default:;\n  }\n\n  int fovClip = clipSegmentFov(p1, p2, -_fov, +_fov);\n  switch (fovClip) {\n    case -1:\n      return false;\n    case 0:\n      clip1 = true;\n      break;\n    case 1:\n      clip2 = true;\n      break;\n    case 3:\n      clip1 = true;\n      clip2 = true;\n      break;\n    default:;\n  }\n  if ((clip1 && !clip2)) {\n    _visiblePoint = 1;\n    return true;\n  }\n  if ((!clip1 && clip2)) {\n    _visiblePoint = 0;\n    return true;\n  }\n  return false;\n}\n\nvoid SensorSegment2DPointLine::sense() {\n  _robotPoseObject = 0;\n  RobotType* r = dynamic_cast<RobotType*>(robot());\n  std::list<PoseObject*>::reverse_iterator it = r->trajectory().rbegin();\n  int count = 0;\n  while (it != r->trajectory().rend() && count < 1) {\n    if (!_robotPoseObject) _robotPoseObject = *it;\n    ++it;\n    count++;\n  }\n  for (std::set<BaseWorldObject*>::iterator it = world()->objects().begin();\n       it != world()->objects().end(); ++it) {\n    WorldObjectType* o = dynamic_cast<WorldObjectType*>(*it);\n    if (o && isVisible(o)) {\n      EdgeType* e = mkEdge(o);\n      if (e && graph()) {\n        e->setPointNum(_visiblePoint);\n        e->setMeasurementFromState();\n        addNoise(e);\n        graph()->addEdge(e);\n      }\n    }\n  }\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/sensor_segment2d_pointline.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SENSOR_SEGMENT2D_POINTLINE_H_\n#define G2O_SENSOR_SEGMENT2D_POINTLINE_H_\n\n#include \"g2o/apps/g2o_simulator/pointsensorparameters.h\"\n#include \"g2o/types/slam2d_addons/types_slam2d_addons.h\"\n#include \"simulator2d.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n// sensor that senses segments, only if the extremas are visible\nclass G2O_SIMULATOR_API SensorSegment2DPointLine\n    : public PointSensorParameters,\n      public BinarySensor<Robot2D, EdgeSE2Segment2DPointLine,\n                          WorldObjectSegment2D> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  SensorSegment2DPointLine(const std::string& name_);\n  virtual void sense();\n  virtual void addNoise(EdgeType* e);\n\n protected:\n  bool isVisible(WorldObjectType* to);\n  int _visiblePoint;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/simulator.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"simulator.h\"\n\n#include <cassert>\n#include <iostream>\nnamespace g2o {\nusing namespace std;\n\n// BaseWorldObject\nBaseWorldObject::~BaseWorldObject() {}\nOptimizableGraph* BaseWorldObject::graph() {\n  if (_world) return _world->graph();\n  return 0;\n}\n\nvoid BaseWorldObject::setVertex(OptimizableGraph::Vertex* vertex_) {\n  _vertex = vertex_;\n}\n\n// BaseRobot\nOptimizableGraph* BaseRobot::graph() const {\n  if (_world) return _world->graph();\n  return 0;\n}\n\nbool BaseRobot::addSensor(BaseSensor* sensor) {\n  assert(graph());\n  std::pair<std::set<BaseSensor*>::iterator, bool> result =\n      _sensors.insert(sensor);\n  if (result.second) {\n    sensor->setRobot(this);\n    sensor->addParameters();\n  }\n  return result.second;\n}\n\nvoid BaseRobot::sense() {\n  for (std::set<BaseSensor*>::iterator it = _sensors.begin();\n       it != _sensors.end(); ++it) {\n    BaseSensor* s = *it;\n    s->sense();\n  }\n}\n\n// Sensor\nWorld* BaseSensor::world() const {\n  if (!_robot) return 0;\n  return _robot->world();\n}\n\nOptimizableGraph* BaseSensor::graph() const {\n  if (!_robot) return 0;\n  return _robot->graph();\n}\n\n// World\nbool World::addRobot(BaseRobot* robot) {\n  std::pair<std::set<BaseRobot*>::iterator, bool> result =\n      _robots.insert(robot);\n  if (result.second) {\n    robot->setWorld(this);\n  }\n  return result.second;\n}\n\nbool World::addWorldObject(BaseWorldObject* object) {\n  std::pair<std::set<BaseWorldObject*>::iterator, bool> result =\n      _objects.insert(object);\n  if (result.second) {\n    object->setWorld(this);\n  }\n  if (graph() && object->vertex()) {\n    object->vertex()->setId(_runningId++);\n    graph()->addVertex(object->vertex());\n  }\n  return result.second;\n}\n\nbool World::addParameter(Parameter* param) {\n  if (!graph()) return false;\n  param->setId(_paramId);\n  graph()->addParameter(param);\n  _paramId++;\n  return true;\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/simulator.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SIMULATOR_\n#define G2O_SIMULATOR_\n\n#include <list>\n#include <set>\n#include <string>\n\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"g2o/stuff/sampler.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/types_slam3d.h\"\n#include \"g2o_simulator_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass World;\nclass BaseSensor;\n\nclass G2O_SIMULATOR_API BaseWorldObject {\n public:\n  BaseWorldObject(World* world_ = 0) {\n    _world = world_;\n    _vertex = 0;\n  }\n  virtual ~BaseWorldObject();\n  void setWorld(World* world_) { _world = world_; }\n  World* world() const { return _world; }\n  OptimizableGraph* graph();\n  OptimizableGraph::Vertex* vertex() { return _vertex; }\n  virtual void setVertex(OptimizableGraph::Vertex* vertex_);\n\n protected:\n  OptimizableGraph* _graph;\n  OptimizableGraph::Vertex* _vertex;\n  World* _world;\n};\n\ntemplate <class VertexType_>\nclass WorldObject : public BaseWorldObject, VertexType_ {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  typedef VertexType_ VertexType;\n  typedef typename VertexType_::EstimateType EstimateType;\n  WorldObject(World* world_ = 0) : BaseWorldObject(world_) {\n    _vertex = new VertexType();\n  }\n  virtual void setVertex(OptimizableGraph::Vertex* vertex_) {\n    if (!dynamic_cast<VertexType*>(vertex_)) return;\n    _vertex = vertex_;\n  }\n\n  VertexType* vertex() {\n    if (!_vertex) return 0;\n    return dynamic_cast<VertexType*>(_vertex);\n  }\n};\n\nclass G2O_SIMULATOR_API BaseRobot {\n public:\n  BaseRobot(World* world_, const std::string& name_) {\n    _world = world_;\n    _name = name_;\n  }\n  void setWorld(World* world_) { _world = world_; }\n  World* world() const { return _world; }\n  const std::string& name() const { return _name; }\n  OptimizableGraph* graph() const;\n  bool addSensor(BaseSensor* sensor);\n  const std::set<BaseSensor*> sensors() { return _sensors; }\n  virtual void sense();\n\n protected:\n  World* _world;\n  std::set<BaseSensor*> _sensors;\n  std::string _name;\n};\n\nclass G2O_SIMULATOR_API World {\n public:\n  World(OptimizableGraph* graph_) {\n    _graph = graph_;\n    _runningId = 0;\n    _paramId = 0;\n  }\n  OptimizableGraph* graph() { return _graph; }\n  bool addRobot(BaseRobot* robot);\n  bool addWorldObject(BaseWorldObject* worldObject);\n  bool addParameter(Parameter* p);\n\n  std::set<BaseWorldObject*>& objects() { return _objects; }\n  std::set<BaseRobot*>& robots() { return _robots; }\n\n protected:\n  std::set<BaseWorldObject*> _objects;\n  std::set<BaseRobot*> _robots;\n  OptimizableGraph* _graph;\n  int _runningId;\n  int _paramId;\n};\n\ntemplate <class RobotPoseObject>\nclass Robot : public BaseRobot {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  typedef RobotPoseObject PoseObject;\n  typedef std::list<PoseObject*> TrajectoryType;\n  typedef typename PoseObject::VertexType VertexType;\n  typedef typename PoseObject::EstimateType PoseType;\n\n  Robot(World* world_, const std::string& name_) : BaseRobot(world_, name_) {}\n  virtual void relativeMove(const PoseType& movement_) {\n    _pose = _pose * movement_;\n    move(_pose);\n  }\n\n  virtual void move(const PoseType& pose_) {\n    _pose = pose_;\n    if (world()) {\n      PoseObject* po = new PoseObject();\n      po->vertex()->setEstimate(_pose);\n      world()->addWorldObject(po);\n      _trajectory.push_back(po);\n    }\n  }\n\n  TrajectoryType& trajectory() { return _trajectory; }\n  const PoseType& pose() const { return _pose; }\n\n protected:\n  TrajectoryType _trajectory;\n  PoseType _pose;\n};\n\nclass G2O_SIMULATOR_API BaseSensor {\n public:\n  BaseSensor(const std::string& name_) { _name = name_; }\n  inline BaseRobot* robot() { return _robot; }\n  inline void setRobot(BaseRobot* robot_) { _robot = robot_; }\n  World* world() const;\n  OptimizableGraph* graph() const;\n  const std::vector<Parameter*>& parameters() { return _parameters; }\n  virtual void sense() = 0;\n  virtual void addParameters() {}\n\n protected:\n  std::string _name;\n  std::vector<Parameter*> _parameters;\n  BaseRobot* _robot;\n};\n\ntemplate <class RobotType_, class EdgeType_>\nclass UnarySensor : public BaseSensor {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  typedef RobotType_ RobotType;\n  typedef typename RobotType::PoseObject PoseObject;\n  typedef typename RobotType::TrajectoryType TrajectoryType;\n  typedef typename RobotType::PoseObject::VertexType PoseVertexType;\n  typedef EdgeType_ EdgeType;\n  typedef typename EdgeType::InformationType InformationType;\n\n  UnarySensor(const std::string& name) : BaseSensor(name) {\n    _information.setIdentity();\n  }\n\n  void setInformation(const InformationType& information_) {\n    _information = information_;\n    _sampler.setDistribution(_information.inverse());\n  }\n\n  const InformationType& information() { return _information; }\n\n  virtual void sense() {\n    _robotPoseObject = 0;\n    // set the robot pose\n    if (!robot()) return;\n\n    RobotType* r = dynamic_cast<RobotType*>(robot());\n    if (!r) return;\n\n    if (!r->trajectory().empty())\n      _robotPoseObject = *(r->trajectory().rbegin());\n\n    if (!world() || !graph()) return;\n\n    EdgeType* e = mkEdge();\n    if (e) {\n      e->setMeasurementFromState();\n      addNoise(e);\n      graph()->addEdge(e);\n    }\n  }\n\n protected:\n  PoseObject* _robotPoseObject;\n  InformationType _information;\n\n  EdgeType* mkEdge() {\n    PoseVertexType* robotVertex = (PoseVertexType*)_robotPoseObject->vertex();\n    EdgeType* e = new EdgeType();\n    e->vertices()[0] = robotVertex;\n    e->information().setIdentity();\n    return e;\n  }\n  GaussianSampler<typename EdgeType::ErrorVector, InformationType> _sampler;\n  virtual void addNoise(EdgeType*) {};\n};\n\ntemplate <class RobotType_, class EdgeType_, class WorldObjectType_>\nclass BinarySensor : public BaseSensor {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  typedef RobotType_ RobotType;\n  typedef typename RobotType::PoseObject PoseObject;\n  typedef typename RobotType::TrajectoryType TrajectoryType;\n  typedef typename RobotType::PoseObject::VertexType PoseVertexType;\n  typedef EdgeType_ EdgeType;\n  typedef WorldObjectType_ WorldObjectType;\n  typedef typename WorldObjectType::VertexType VertexType;\n  typedef typename EdgeType::InformationType InformationType;\n\n  BinarySensor(const std::string& name) : BaseSensor(name) {\n    _information.setIdentity();\n  }\n\n  void setInformation(const InformationType& information_) {\n    _information = information_;\n    _sampler.setDistribution(_information.inverse());\n  }\n\n  const InformationType& information() { return _information; }\n\n  virtual void sense() {\n    _robotPoseObject = 0;\n    // set the robot pose\n    if (!robot()) return;\n\n    RobotType* r = dynamic_cast<RobotType*>(robot());\n    if (!r) return;\n\n    if (!r->trajectory().empty())\n      _robotPoseObject = *(r->trajectory().rbegin());\n\n    if (!world() || !graph()) return;\n\n    // naive search. just for initial testing\n    for (std::set<BaseWorldObject*>::iterator it = world()->objects().begin();\n         it != world()->objects().end(); ++it) {\n      WorldObjectType* wo = dynamic_cast<WorldObjectType*>(*it);\n      if (wo) {\n        EdgeType* e = mkEdge(wo);\n        if (e) {\n          e->setMeasurementFromState();\n          addNoise(e);\n          graph()->addEdge(e);\n        }\n      }\n    }\n  }\n\n protected:\n  PoseObject* _robotPoseObject;\n  InformationType _information;\n\n  EdgeType* mkEdge(WorldObjectType* object) {\n    PoseVertexType* robotVertex = (PoseVertexType*)_robotPoseObject->vertex();\n    EdgeType* e = new EdgeType();\n    e->vertices()[0] = robotVertex;\n    e->vertices()[1] = object->vertex();\n    e->information().setIdentity();\n    return e;\n  }\n  GaussianSampler<typename EdgeType::ErrorVector, InformationType> _sampler;\n  virtual void addNoise(EdgeType*) {};\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/simulator2d.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SIMULATOR2D_\n#define G2O_SIMULATOR2D_\n\n#include \"sensor_odometry2d.h\"\n#include \"sensor_pointxy.h\"\n#include \"sensor_pointxy_bearing.h\"\n#include \"sensor_pointxy_offset.h\"\n#include \"sensor_pose2d.h\"\n#include \"sensor_segment2d.h\"\n#include \"sensor_segment2d_line.h\"\n#include \"sensor_segment2d_pointline.h\"\n#include \"simulator2d_base.h\"\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/simulator2d_base.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SIMULATOR2D_BASE_H_\n#define G2O_SIMULATOR2D_BASE_H_\n\n#include \"g2o/types/slam2d/types_slam2d.h\"\n#include \"g2o/types/slam2d_addons/types_slam2d_addons.h\"\n#include \"simulator.h\"\n\nnamespace g2o {\n\ntypedef WorldObject<VertexSE2> WorldObjectSE2;\n\ntypedef WorldObject<VertexPointXY> WorldObjectPointXY;\n\ntypedef WorldObject<VertexSegment2D> WorldObjectSegment2D;\n\ntypedef Robot<WorldObjectSE2> Robot2D;\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/simulator2d_segment.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <cstdlib>\n#include <fstream>\n#include <iostream>\n#include <sstream>\n\n#include \"g2o/core/optimizable_graph.h\"\n#include \"g2o/stuff/command_args.h\"\n#include \"g2o/stuff/sampler.h\"\n#include \"simulator2d.h\"\n\nusing namespace g2o;\nusing namespace std;\n\nint main(int argc, char** argv) {\n  CommandArgs arg;\n  int nlandmarks;\n  int nSegments;\n  int simSteps;\n  double worldSize;\n  bool hasOdom;\n  bool hasPoseSensor;\n  bool hasPointSensor;\n  bool hasPointBearingSensor;\n  bool hasSegmentSensor;\n  bool hasCompass;\n  bool hasGPS;\n\n  int segmentGridSize;\n  double minSegmentLength, maxSegmentLength;\n\n  std::string outputFilename;\n  arg.param(\"simSteps\", simSteps, 100, \"number of simulation steps\");\n  arg.param(\"nLandmarks\", nlandmarks, 1000, \"number of landmarks\");\n  arg.param(\"nSegments\", nSegments, 1000, \"number of segments\");\n  arg.param(\"segmentGridSize\", segmentGridSize, 50,\n            \"number of cells of the grid where to align the segments\");\n  arg.param(\"minSegmentLength\", minSegmentLength, 0.5,\n            \"minimal Length of a segment in the world\");\n  arg.param(\"maxSegmentLength\", maxSegmentLength, 3,\n            \"maximal Length of a segment in the world\");\n  arg.param(\"worldSize\", worldSize, 25.0, \"size of the world\");\n  arg.param(\"hasOdom\", hasOdom, false, \"the robot has an odometry\");\n  arg.param(\"hasPointSensor\", hasPointSensor, false,\n            \"the robot has a point sensor\");\n  arg.param(\"hasPointBearingSensor\", hasPointBearingSensor, false,\n            \"the robot has a point bearing sensor\");\n  arg.param(\"hasPoseSensor\", hasPoseSensor, false,\n            \"the robot has a pose sensor\");\n  arg.param(\"hasCompass\", hasCompass, false, \"the robot has a compass\");\n  arg.param(\"hasGPS\", hasGPS, false, \"the robot has a GPS\");\n  arg.param(\"hasSegmentSensor\", hasSegmentSensor, false,\n            \"the robot has a segment sensor\");\n  arg.paramLeftOver(\"graph-output\", outputFilename, \"simulator_out.g2o\",\n                    \"graph file which will be written\", true);\n\n  arg.parseArgs(argc, argv);\n\n  std::mt19937 generator;\n  OptimizableGraph graph;\n  World world(&graph);\n  for (int i = 0; i < nlandmarks; i++) {\n    WorldObjectPointXY* landmark = new WorldObjectPointXY;\n    double x = sampleUniform(-.5, .5, &generator) * worldSize;\n    double y = sampleUniform(-.5, .5, &generator) * worldSize;\n    landmark->vertex()->setEstimate(Vector2d(x, y));\n    world.addWorldObject(landmark);\n  }\n\n  cerr << \"nSegments = \" << nSegments << endl;\n\n  for (int i = 0; i < nSegments; i++) {\n    WorldObjectSegment2D* segment = new WorldObjectSegment2D;\n    int ix = sampleUniform(-segmentGridSize, segmentGridSize, &generator);\n    int iy = sampleUniform(-segmentGridSize, segmentGridSize, &generator);\n    int ith = sampleUniform(0, 3, &generator);\n    double th = (M_PI / 2) * ith;\n    th = atan2(sin(th), cos(th));\n    double xc = ix * (worldSize / segmentGridSize);\n    double yc = iy * (worldSize / segmentGridSize);\n\n    double l2 = sampleUniform(minSegmentLength, maxSegmentLength, &generator);\n\n    double x1 = xc + cos(th) * l2;\n    double y1 = yc + sin(th) * l2;\n    double x2 = xc - cos(th) * l2;\n    double y2 = yc - sin(th) * l2;\n\n    segment->vertex()->setEstimateP1(Vector2d(x1, y1));\n    segment->vertex()->setEstimateP2(Vector2d(x2, y2));\n    world.addWorldObject(segment);\n  }\n\n  Robot2D robot(&world, \"myRobot\");\n  world.addRobot(&robot);\n\n  stringstream ss;\n  ss << \"-ws\" << worldSize;\n  ss << \"-nl\" << nlandmarks;\n  ss << \"-steps\" << simSteps;\n\n  if (hasOdom) {\n    SensorOdometry2D* odometrySensor = new SensorOdometry2D(\"odometry\");\n    robot.addSensor(odometrySensor);\n    Matrix3d odomInfo = odometrySensor->information();\n    odomInfo.setIdentity();\n    odomInfo *= 100;\n    odomInfo(2, 2) = 1000;\n    odometrySensor->setInformation(odomInfo);\n    ss << \"-odom\";\n  }\n\n  if (hasPoseSensor) {\n    SensorPose2D* poseSensor = new SensorPose2D(\"poseSensor\");\n    robot.addSensor(poseSensor);\n    Matrix3d poseInfo = poseSensor->information();\n    poseInfo.setIdentity();\n    poseInfo *= 100;\n    poseInfo(2, 2) = 1000;\n    poseSensor->setInformation(poseInfo);\n    ss << \"-pose\";\n  }\n\n  if (hasPointSensor) {\n    SensorPointXY* pointSensor = new SensorPointXY(\"pointSensor\");\n    robot.addSensor(pointSensor);\n    Matrix2d pointInfo = pointSensor->information();\n    pointInfo.setIdentity();\n    pointInfo *= 100;\n    pointSensor->setInformation(pointInfo);\n    ss << \"-pointXY\";\n  }\n\n  if (hasPointBearingSensor) {\n    SensorPointXYBearing* bearingSensor =\n        new SensorPointXYBearing(\"bearingSensor\");\n    robot.addSensor(bearingSensor);\n    bearingSensor->setInformation(bearingSensor->information() * 1000);\n    ss << \"-pointBearing\";\n  }\n\n  if (hasSegmentSensor) {\n    SensorSegment2D* segmentSensor = new SensorSegment2D(\"segmentSensorSensor\");\n    segmentSensor->setMaxRange(3);\n    segmentSensor->setMinRange(.1);\n    robot.addSensor(segmentSensor);\n    segmentSensor->setInformation(segmentSensor->information() * 1000);\n\n    SensorSegment2DLine* segmentSensorLine =\n        new SensorSegment2DLine(\"segmentSensorSensorLine\");\n    segmentSensorLine->setMaxRange(3);\n    segmentSensorLine->setMinRange(.1);\n    robot.addSensor(segmentSensorLine);\n    Matrix2d m = segmentSensorLine->information();\n    m = m * 1000;\n    m(0, 0) *= 10;\n    segmentSensorLine->setInformation(m);\n\n    SensorSegment2DPointLine* segmentSensorPointLine =\n        new SensorSegment2DPointLine(\"segmentSensorSensorPointLine\");\n    segmentSensorPointLine->setMaxRange(3);\n    segmentSensorPointLine->setMinRange(.1);\n    robot.addSensor(segmentSensorPointLine);\n    Matrix3d m3 = segmentSensorPointLine->information();\n    m3 = m3 * 1000;\n    m3(3, 3) *= 10;\n    segmentSensorPointLine->setInformation(m3);\n\n    ss << \"-segment2d\";\n  }\n\n  robot.move(SE2());\n  double pStraight = 0.7;\n  SE2 moveStraight;\n  moveStraight.setTranslation(Vector2d(1., 0.));\n  double pLeft = 0.15;\n  SE2 moveLeft;\n  moveLeft.setRotation(Rotation2Dd(M_PI / 2));\n  // double pRight=0.15;\n  SE2 moveRight;\n  moveRight.setRotation(Rotation2Dd(-M_PI / 2));\n\n  for (int i = 0; i < simSteps; i++) {\n    cerr << \"m\";\n    SE2 move;\n    SE2 pose = robot.pose();\n    double dtheta = -100;\n    Vector2d dt;\n    if (pose.translation().x() < -.5 * worldSize) {\n      dtheta = 0;\n    }\n\n    if (pose.translation().x() > .5 * worldSize) {\n      dtheta = -M_PI;\n    }\n\n    if (pose.translation().y() < -.5 * worldSize) {\n      dtheta = M_PI / 2;\n    }\n\n    if (pose.translation().y() > .5 * worldSize) {\n      dtheta = -M_PI / 2;\n    }\n    if (dtheta < -M_PI) {\n      // select a random move of the robot\n      double sampled = sampleUniform(0., 1., &generator);\n      if (sampled < pStraight)\n        move = moveStraight;\n      else if (sampled < pStraight + pLeft)\n        move = moveLeft;\n      else\n        move = moveRight;\n    } else {\n      double mTheta = dtheta - pose.rotation().angle();\n      move.setRotation(Rotation2Dd(mTheta));\n      if (move.rotation().angle() < std::numeric_limits<double>::epsilon()) {\n        move.setTranslation(Vector2d(1., 0.));\n      }\n    }\n    robot.relativeMove(move);\n    // do a sense\n    cerr << \"s\";\n    robot.sense();\n  }\n  // string fname=outputFilename + ss.str() + \".g2o\";\n  ofstream testStream(outputFilename.c_str());\n  graph.save(testStream);\n\n  return 0;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/simulator3d.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SIMULATOR3D_\n#define G2O_SIMULATOR3D_\n\n#include \"sensor_odometry3d.h\"\n#include \"sensor_pointxyz.h\"\n#include \"sensor_pointxyz_depth.h\"\n#include \"sensor_pointxyz_disparity.h\"\n#include \"sensor_pose3d.h\"\n#include \"sensor_pose3d_offset.h\"\n#include \"sensor_se3_prior.h\"\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/simulator3d_base.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SIMULATOR3D_BASE_H_\n#define G2O_SIMULATOR3D_BASE_H_\n\n#include \"g2o/types/slam3d/types_slam3d.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d_addons/types_slam3d_addons.h\"\n#include \"simulator.h\"\n\nnamespace g2o {\n\ntypedef WorldObject<VertexSE3> WorldObjectSE3;\n\ntypedef WorldObject<VertexPointXYZ> WorldObjectTrackXYZ;\n\ntypedef WorldObject<VertexLine3D> WorldObjectLine3D;\n\ntypedef Robot<WorldObjectSE3> Robot3D;\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/simutils.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"simutils.h\"\n\nnamespace g2o {\n// -1: outside\n// 0: p1Clipped\n// 1: p2clipped\n// 2: inside\n// 3: all clipped\nusing namespace Eigen;\n\nint clipSegmentCircle(Eigen::Vector2d& p1, Eigen::Vector2d& p2, double r) {\n  double r2 = r * r;\n  Eigen::Vector2d pBase = p1;\n  Eigen::Vector2d dp = p2 - p1;\n  double length = dp.norm();\n  dp.normalize();\n  double p = 2 * dp.dot(p1);\n  double q = p1.squaredNorm() - r2;\n  double disc = p * p - 4 * q;\n\n  if (disc <= 0) {  // no intersection or single point intersection\n    return -1;\n  }\n  disc = sqrt(disc);\n\n  double t1 = .5 * (-p - disc);\n  double t2 = .5 * (-p + disc);\n\n  if (t1 > length || t2 < 0) return -1;  // no intersection\n  bool clip1 = false;\n  bool clip2 = false;\n  if (t1 > 0) {\n    p1 = pBase + dp * t1;\n    clip1 = true;\n  }\n  if (t2 < length) {\n    p2 = pBase + dp * t1;\n    clip2 = true;\n  }\n  if (clip1)\n    if (clip2)\n      return 3;\n    else\n      return 0;\n  else if (clip2)\n    return 1;\n  return 2;\n}\n\n// -1: outside\n// 0: p1Clipped\n// 1: p2clipped\n// 2: inside\n\nint clipSegmentLine(Eigen::Vector2d& p1, Eigen::Vector2d& p2, double a,\n                    double b, double c) {\n  bool p1inside = true;\n  bool p2inside = true;\n  if (a * p1.x() + b * p1.y() + c < 0) {\n    p1inside = false;\n  }\n  if (a * p2.x() + b * p2.y() + c < 0) {\n    p2inside = false;\n  }\n  if (p1inside && p2inside) return 2;\n  if (!p1inside && !p2inside) return -1;\n\n  Eigen::Vector2d dp = p2 - p1;\n  double den = a * dp.x() + b * dp.y();\n  if (den == 0) return -1;\n  double num = c + a * p1.x() + b * p1.y();\n  double t = -num / den;\n  if (p1inside) {\n    p2 = p1 + dp * t;\n    return 1;\n  }\n  p1 = p1 + dp * t;\n  return 0;\n}\n\nint clipSegmentFov(Eigen::Vector2d& p1, Eigen::Vector2d& p2, double min,\n                   double max) {\n  bool clip1 = false, clip2 = false;\n  // normal to the first line\n  double amin = sin(min), bmin = -cos(min);\n  int minClip = clipSegmentLine(p1, p2, amin, bmin, 0);\n  switch (minClip) {\n    case -1:\n      return -1;\n    case 0:\n      clip1 = true;\n      break;\n    case 1:\n      clip2 = true;\n      break;\n    default:;\n  }\n  // normal to the second line\n  double amax = -sin(max), bmax = cos(max);\n  int maxClip = clipSegmentLine(p1, p2, amax, bmax, 0);\n  switch (maxClip) {\n    case -1:\n      return -1;\n    case 0:\n      clip1 = true;\n      break;\n    case 1:\n      clip2 = true;\n      break;\n    default:;\n  }\n  if (clip1)\n    if (clip2)\n      return 3;\n    else\n      return 0;\n  else if (clip2)\n    return 1;\n  return 2;\n}\n\nEigen::Vector2d computeLineParameters(const Eigen::Vector2d& p1,\n                                      const Eigen::Vector2d& p2) {\n  Eigen::Vector2d lp;\n  Eigen::Vector2d dp = p2 - p1;\n  lp[0] = atan2(-dp.x(), dp.y());\n  Eigen::Vector2d n(cos(lp[0]), sin(lp[0]));\n  lp[1] = n.dot(p1 + p2) * .5;\n  return lp;\n}\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/simutils.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SIMUTILS_H_\n#define G2O_SIMUTILS_H_\n\n#include \"g2o_simulator_api.h\"\n#include \"pointsensorparameters.h\"\n#include \"simulator2d_base.h\"\n\nnamespace g2o {\n// -1: outside\n// 0: p1Clipped\n// 1: p2clipped\n// 2: inside\n// 3: all clipped\n\nG2O_SIMULATOR_API int clipSegmentCircle(Eigen::Vector2d& p1,\n                                        Eigen::Vector2d& p2, double r);\n\n// -1: outside\n// 0: p1Clipped\n// 1: p2clipped\n// 2: inside\nG2O_SIMULATOR_API int clipSegmentLine(Eigen::Vector2d& p1, Eigen::Vector2d& p2,\n                                      double a, double b, double c);\n\n// -1: outside\n// 0: p1Clipped\n// 1: p2clipped\n// 2: inside\n// 3: all clipped\nG2O_SIMULATOR_API int clipSegmentFov(Eigen::Vector2d& p1, Eigen::Vector2d& p2,\n                                     double min, double max);\n\nG2O_SIMULATOR_API Eigen::Vector2d computeLineParameters(\n    const Eigen::Vector2d& p1, const Eigen::Vector2d& p2);\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/test_simulator2d.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <cstdlib>\n#include <fstream>\n#include <iostream>\n#include <sstream>\n\n#include \"g2o/core/optimizable_graph.h\"\n#include \"g2o/stuff/command_args.h\"\n#include \"g2o/stuff/sampler.h\"\n#include \"simulator2d.h\"\n\nusing namespace g2o;\nusing namespace std;\nusing namespace Eigen;\n\nint main(int argc, char** argv) {\n  CommandArgs arg;\n  int nlandmarks;\n  int simSteps;\n  double worldSize;\n  bool hasOdom;\n  bool hasPoseSensor;\n  bool hasPointSensor;\n  bool hasPointBearingSensor;\n  bool hasCompass;\n  bool hasGPS;\n\n  bool hasSegmentSensor;\n  int nSegments;\n  int segmentGridSize;\n  double minSegmentLength, maxSegmentLength;\n\n  std::string outputFilename;\n  arg.param(\"nlandmarks\", nlandmarks, 100, \"number of landmarks in the map\");\n  arg.param(\"nSegments\", nSegments, 1000, \"number of segments\");\n  arg.param(\"segmentGridSize\", segmentGridSize, 50,\n            \"number of cells of the grid where to align the segments\");\n  arg.param(\"minSegmentLength\", minSegmentLength, 0.5,\n            \"minimal Length of a segment in the world\");\n  arg.param(\"maxSegmentLength\", maxSegmentLength, 3,\n            \"maximal Length of a segment in the world\");\n\n  arg.param(\"simSteps\", simSteps, 100, \"number of simulation steps\");\n  arg.param(\"worldSize\", worldSize, 25.0, \"size of the world\");\n  arg.param(\"hasOdom\", hasOdom, false, \"the robot has an odometry\");\n  arg.param(\"hasPointSensor\", hasPointSensor, false,\n            \"the robot has a point sensor\");\n  arg.param(\"hasPointBearingSensor\", hasPointBearingSensor, false,\n            \"the robot has a point bearing sensor\");\n  arg.param(\"hasPoseSensor\", hasPoseSensor, false,\n            \"the robot has a pose sensor\");\n  arg.param(\"hasCompass\", hasCompass, false, \"the robot has a compass\");\n  arg.param(\"hasGPS\", hasGPS, false, \"the robot has a GPS\");\n  arg.param(\"hasSegmentSensor\", hasSegmentSensor, false,\n            \"the robot has a segment sensor\");\n  arg.paramLeftOver(\"graph-output\", outputFilename, \"simulator_out.g2o\",\n                    \"graph file which will be written\", true);\n\n  arg.parseArgs(argc, argv);\n\n  std::mt19937 generator;\n  OptimizableGraph graph;\n  World world(&graph);\n  for (int i = 0; i < nlandmarks; i++) {\n    WorldObjectPointXY* landmark = new WorldObjectPointXY;\n    double x = sampleUniform(-.5, .5, &generator) * (worldSize + 5);\n    double y = sampleUniform(-.5, .5, &generator) * (worldSize + 5);\n    landmark->vertex()->setEstimate(Vector2d(x, y));\n    world.addWorldObject(landmark);\n  }\n\n  cerr << \"nSegments = \" << nSegments << endl;\n\n  for (int i = 0; i < nSegments; i++) {\n    WorldObjectSegment2D* segment = new WorldObjectSegment2D;\n    int ix = sampleUniform(-segmentGridSize, segmentGridSize, &generator);\n    int iy = sampleUniform(-segmentGridSize, segmentGridSize, &generator);\n    int ith = sampleUniform(0, 3, &generator);\n    double th = (M_PI / 2) * ith;\n    th = atan2(sin(th), cos(th));\n    double xc = ix * (worldSize / segmentGridSize);\n    double yc = iy * (worldSize / segmentGridSize);\n\n    double l2 = sampleUniform(minSegmentLength, maxSegmentLength, &generator);\n\n    double x1 = xc + cos(th) * l2;\n    double y1 = yc + sin(th) * l2;\n    double x2 = xc - cos(th) * l2;\n    double y2 = yc - sin(th) * l2;\n\n    segment->vertex()->setEstimateP1(Vector2d(x1, y1));\n    segment->vertex()->setEstimateP2(Vector2d(x2, y2));\n    world.addWorldObject(segment);\n  }\n\n  Robot2D robot(&world, \"myRobot\");\n  world.addRobot(&robot);\n\n  stringstream ss;\n  ss << \"-ws\" << worldSize;\n  ss << \"-nl\" << nlandmarks;\n  ss << \"-steps\" << simSteps;\n\n  if (hasOdom) {\n    SensorOdometry2D* odometrySensor = new SensorOdometry2D(\"odometry\");\n    robot.addSensor(odometrySensor);\n    Matrix3d odomInfo = odometrySensor->information();\n    odomInfo.setIdentity();\n    odomInfo *= 500;\n    odomInfo(2, 2) = 5000;\n    odometrySensor->setInformation(odomInfo);\n    ss << \"-odom\";\n  }\n\n  if (hasPoseSensor) {\n    SensorPose2D* poseSensor = new SensorPose2D(\"poseSensor\");\n    robot.addSensor(poseSensor);\n    Matrix3d poseInfo = poseSensor->information();\n    poseInfo.setIdentity();\n    poseInfo *= 500;\n    poseInfo(2, 2) = 5000;\n    poseSensor->setInformation(poseInfo);\n    ss << \"-pose\";\n  }\n\n  if (hasPointSensor) {\n    SensorPointXY* pointSensor = new SensorPointXY(\"pointSensor\");\n    robot.addSensor(pointSensor);\n    Matrix2d pointInfo = pointSensor->information();\n    pointInfo.setIdentity();\n    pointInfo *= 1000;\n    pointSensor->setInformation(pointInfo);\n    pointSensor->setFov(0.75 * M_PI);\n    ss << \"-pointXY\";\n  }\n\n  if (hasPointBearingSensor) {\n    SensorPointXYBearing* bearingSensor =\n        new SensorPointXYBearing(\"bearingSensor\");\n    robot.addSensor(bearingSensor);\n    bearingSensor->setInformation(bearingSensor->information() * 1000);\n    ss << \"-pointBearing\";\n  }\n\n  if (hasSegmentSensor) {\n    cerr << \"creating Segment Sensor\" << endl;\n    SensorSegment2D* segmentSensor = new SensorSegment2D(\"segmentSensor\");\n    cerr << \"segmentSensorCreated\" << endl;\n    segmentSensor->setMaxRange(3);\n    segmentSensor->setMinRange(.1);\n    robot.addSensor(segmentSensor);\n    segmentSensor->setInformation(segmentSensor->information() * 1000);\n\n    SensorSegment2DLine* segmentSensorLine =\n        new SensorSegment2DLine(\"segmentSensorSensorLine\");\n    segmentSensorLine->setMaxRange(3);\n    segmentSensorLine->setMinRange(.1);\n    robot.addSensor(segmentSensorLine);\n    Matrix2d m = segmentSensorLine->information();\n    m = m * 1000;\n    m(0, 0) *= 10;\n    segmentSensorLine->setInformation(m);\n\n    SensorSegment2DPointLine* segmentSensorPointLine =\n        new SensorSegment2DPointLine(\"segmentSensorSensorPointLine\");\n    segmentSensorPointLine->setMaxRange(3);\n    segmentSensorPointLine->setMinRange(.1);\n    robot.addSensor(segmentSensorPointLine);\n    Matrix3d m3 = segmentSensorPointLine->information();\n    m3 = m3 * 1000;\n    m3(2, 2) *= 10;\n    segmentSensorPointLine->setInformation(m3);\n\n    ss << \"-segment2d\";\n  }\n\n  robot.move(SE2());\n  double pStraight = 0.7;\n  SE2 moveStraight;\n  moveStraight.setTranslation(Vector2d(1., 0.));\n  double pLeft = 0.15;\n  SE2 moveLeft;\n  moveLeft.setRotation(Rotation2Dd(M_PI / 2));\n  // double pRight=0.15;\n  SE2 moveRight;\n  moveRight.setRotation(Rotation2Dd(-M_PI / 2));\n\n  for (int i = 0; i < simSteps; i++) {\n    cerr << \"m\";\n    SE2 move;\n    SE2 pose = robot.pose();\n    double dtheta = -100;\n    Vector2d dt;\n    if (pose.translation().x() < -.5 * worldSize) {\n      dtheta = 0;\n    }\n\n    if (pose.translation().x() > .5 * worldSize) {\n      dtheta = -M_PI;\n    }\n\n    if (pose.translation().y() < -.5 * worldSize) {\n      dtheta = M_PI / 2;\n    }\n\n    if (pose.translation().y() > .5 * worldSize) {\n      dtheta = -M_PI / 2;\n    }\n    if (dtheta < -M_PI) {\n      // select a random move of the robot\n      double sampled = sampleUniform(0., 1., &generator);\n      if (sampled < pStraight)\n        move = moveStraight;\n      else if (sampled < pStraight + pLeft)\n        move = moveLeft;\n      else\n        move = moveRight;\n    } else {\n      double mTheta = dtheta - pose.rotation().angle();\n      move.setRotation(Rotation2Dd(mTheta));\n      if (move.rotation().angle() < std::numeric_limits<double>::epsilon()) {\n        move.setTranslation(Vector2d(1., 0.));\n      }\n    }\n    robot.relativeMove(move);\n    // do a sense\n    cerr << \"s\";\n    robot.sense();\n  }\n  // string fname=outputFilename + ss.str() + \".g2o\";\n  ofstream testStream(outputFilename.c_str());\n  graph.save(testStream);\n\n  return 0;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_simulator/test_simulator3d.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <cstdlib>\n#include <fstream>\n#include <iostream>\n\n#include \"g2o/core/optimizable_graph.h\"\n#include \"g2o/stuff/command_args.h\"\n#include \"g2o/stuff/sampler.h\"\n#include \"simulator3d.h\"\n\n// #define _POSE_SENSOR_OFFSET\n// #define _POSE_PRIOR_SENSOR\n\nusing namespace g2o;\nusing namespace std;\nusing namespace Eigen;\n\nint main(int argc, char** argv) {\n  CommandArgs arg;\n  int nlandmarks;\n  int simSteps;\n  double worldSize;\n  bool hasOdom;\n  bool hasPoseSensor;\n  bool hasPointSensor;\n  bool hasPointDepthSensor;\n  bool hasPointDisparitySensor;\n  bool hasCompass;\n  bool hasGPS;\n\n  std::string outputFilename;\n  arg.param(\"simSteps\", simSteps, 100, \"number of simulation steps\");\n  arg.param(\"nLandmarks\", nlandmarks, 1000, \"number of landmarks\");\n  arg.param(\"worldSize\", worldSize, 25.0, \"size of the world\");\n  arg.param(\"hasOdom\", hasOdom, false, \"the robot has an odometry\");\n  arg.param(\"hasPointSensor\", hasPointSensor, false,\n            \"the robot has a point sensor\");\n  arg.param(\"hasPointDepthSensor\", hasPointDepthSensor, false,\n            \"the robot has a point sensor\");\n  arg.param(\"hasPointDisparitySensor\", hasPointDisparitySensor, false,\n            \"the robot has a point sensor\");\n  arg.param(\"hasPoseSensor\", hasPoseSensor, false,\n            \"the robot has a pose sensor\");\n  arg.param(\"hasCompass\", hasCompass, false, \"the robot has a compass\");\n  arg.param(\"hasGPS\", hasGPS, false, \"the robot has a GPS\");\n  arg.paramLeftOver(\"graph-output\", outputFilename, \"simulator_out.g2o\",\n                    \"graph file which will be written\", true);\n\n  arg.parseArgs(argc, argv);\n\n  std::mt19937 generator;\n  OptimizableGraph graph;\n  World world(&graph);\n  for (int i = 0; i < nlandmarks; i++) {\n    WorldObjectTrackXYZ* landmark = new WorldObjectTrackXYZ;\n    double x = sampleUniform(-.5, .5, &generator) * worldSize;\n    double y = sampleUniform(-.5, .5, &generator) * worldSize;\n    double z = sampleUniform(-.5, .5);\n    landmark->vertex()->setEstimate(Vector3d(x, y, z));\n    world.addWorldObject(landmark);\n  }\n  Robot3D robot(&world, \"myRobot\");\n  world.addRobot(&robot);\n\n  stringstream ss;\n  ss << \"-ws\" << worldSize;\n  ss << \"-nl\" << nlandmarks;\n  ss << \"-steps\" << simSteps;\n\n  if (hasOdom) {\n    SensorOdometry3D* odometrySensor = new SensorOdometry3D(\"odometry\");\n    robot.addSensor(odometrySensor);\n    ss << \"-odom\";\n  }\n\n  if (hasPointSensor) {\n    SensorPointXYZ* pointSensor = new SensorPointXYZ(\"pointSensor\");\n    pointSensor->setFov(M_PI / 4);\n    robot.addSensor(pointSensor);\n    Eigen::Isometry3d cameraPose;\n    Eigen::Matrix3d R;\n    R << 0, 0, 1, -1, 0, 0, 0, -1, 0;\n    pointSensor->setMaxRange(2.);\n    cameraPose = R;\n    cameraPose.translation() = Vector3d(0., 0., 0.3);\n    pointSensor->offsetParam()->setOffset(cameraPose);\n    ss << \"-pointXYZ\";\n  }\n\n  if (hasPointDisparitySensor) {\n    SensorPointXYZDisparity* disparitySensor =\n        new SensorPointXYZDisparity(\"disparitySensor\");\n    disparitySensor->setFov(M_PI / 4);\n    disparitySensor->setMinRange(0.5);\n    disparitySensor->setMaxRange(2.);\n    robot.addSensor(disparitySensor);\n    Eigen::Isometry3d cameraPose;\n    Eigen::Matrix3d R;\n    R << 0, 0, 1, -1, 0, 0, 0, -1, 0;\n    cameraPose = R;\n    cameraPose.translation() = Vector3d(0., 0., 0.3);\n    disparitySensor->offsetParam()->setOffset(cameraPose);\n    ss << \"-disparity\";\n  }\n\n  if (hasPointDepthSensor) {\n    SensorPointXYZDepth* depthSensor = new SensorPointXYZDepth(\"depthSensor\");\n    depthSensor->setFov(M_PI / 4);\n    depthSensor->setMinRange(0.5);\n    depthSensor->setMaxRange(2.);\n    robot.addSensor(depthSensor);\n    Eigen::Isometry3d cameraPose;\n    Eigen::Matrix3d R;\n    R << 0, 0, 1, -1, 0, 0, 0, -1, 0;\n    cameraPose = R;\n    cameraPose.translation() = Vector3d(0., 0., 0.3);\n    depthSensor->offsetParam()->setOffset(cameraPose);\n    ss << \"-depth\";\n  }\n\n  if (hasPoseSensor) {\n    SensorPose3D* poseSensor = new SensorPose3D(\"poseSensor\");\n    robot.addSensor(poseSensor);\n    poseSensor->setMaxRange(5);\n    ss << \"-pose\";\n  }\n\n#ifdef _POSE_PRIOR_SENSOR\n  SensorSE3Prior posePriorSensor(\"posePriorSensor\");\n  robot.addSensor(&posePriorSensor);\n  {\n    Eigen::Isometry3d cameraPose;\n    Eigen::Matrix3d R;\n    R << 0, 0, 1, -1, 0, 0, 0, -1, 0;\n    cameraPose = R;\n    cameraPose.translation() = Vector3d(0., 0., 0.3);\n    posePriorSensor.offsetParam()->setOffset(cameraPose);\n  }\n#endif\n\n#ifdef _POSE_SENSOR_OFFSET\n  SensorPose3DOffset poseSensor(\"poseSensor\");\n  poseSensor.setFov(M_PI / 4);\n  poseSensor.setMinRange(0.5);\n  poseSensor.setMaxRange(5);\n  robot.addSensor(&poseSensor);\n  if (0) {\n    Eigen::Isometry3d cameraPose;\n    Eigen::Matrix3d R;\n    R << 0, 0, 1, -1, 0, 0, 0, -1, 0;\n    cameraPose = R;\n    cameraPose.translation() = Vector3d(0., 0., 0.3);\n    poseSensor.offsetParam1()->setOffset(cameraPose);\n    poseSensor.offsetParam2()->setOffset(cameraPose);\n  }\n#endif\n\n  robot.move(Eigen::Isometry3d::Identity());\n  double pStraight = 0.7;\n  Eigen::Isometry3d moveStraight = Eigen::Isometry3d::Identity();\n  moveStraight.translation() = Vector3d(1., 0., 0.);\n  double pLeft = 0.15;\n  Eigen::Isometry3d moveLeft = Eigen::Isometry3d::Identity();\n  moveLeft = AngleAxisd(M_PI / 2, Vector3d::UnitZ());\n  // double pRight=0.15;\n  Eigen::Isometry3d moveRight = Eigen::Isometry3d::Identity();\n  moveRight = AngleAxisd(-M_PI / 2, Vector3d::UnitZ());\n\n  Eigen::Matrix3d dtheta = Eigen::Matrix3d::Identity();\n  for (int i = 0; i < simSteps; i++) {\n    bool boundariesReached = true;\n    cerr << \"m\";\n    Vector3d dt;\n    const Eigen::Isometry3d& pose = robot.pose();\n    if (pose.translation().x() < -.5 * worldSize) {\n      dtheta = AngleAxisd(0, Vector3d::UnitZ());\n    } else if (pose.translation().x() > .5 * worldSize) {\n      dtheta = AngleAxisd(-M_PI, Vector3d::UnitZ());\n    } else if (pose.translation().y() < -.5 * worldSize) {\n      dtheta = AngleAxisd(M_PI / 2, Vector3d::UnitZ());\n    } else if (pose.translation().y() > .5 * worldSize) {\n      dtheta = AngleAxisd(-M_PI / 2, Vector3d::UnitZ());\n    } else {\n      boundariesReached = false;\n    }\n\n    Eigen::Isometry3d move = Eigen::Isometry3d::Identity();\n    if (boundariesReached) {\n      Eigen::Matrix3d mTheta = pose.rotation().inverse() * dtheta;\n      move = mTheta;\n      AngleAxisd aa(mTheta);\n      if (aa.angle() < std::numeric_limits<double>::epsilon()) {\n        move.translation() = Vector3d(1., 0., 0.);\n      }\n    } else {\n      double sampled = sampleUniform();\n      if (sampled < pStraight)\n        move = moveStraight;\n      else if (sampled < pStraight + pLeft)\n        move = moveLeft;\n      else\n        move = moveRight;\n    }\n\n    // select a random move of the robot\n    robot.relativeMove(move);\n    // do a sense\n    cerr << \"s\";\n    robot.sense();\n  }\n  // string fname=outputFilename + ss.str() + \".g2o\";\n  // ofstream testStream(fname.c_str());\n  ofstream testStream(outputFilename.c_str());\n  graph.save(testStream);\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_viewer/CMakeLists.txt",
    "content": "# Qt5 was been find_package'd() by FindQGLViewer.cmake\nif(Qt5_FOUND)\n  QT5_WRAP_UI(UI_HEADERS base_main_window.ui base_properties_widget.ui)\n  QT5_WRAP_CPP(UI_SOURCES main_window.h properties_widget.h)\n\n  include_directories(${Qt5Core_INCLUDE_DIRS} ${Qt5Xml_INCLUDE_DIRS} ${Qt5Gui_INCLUDE_DIRS} ${Qt5Widgets_INCLUDE_DIRS} ${Qt5OpenGL_INCLUDE_DIRS})\n  string(APPEND qt5_includes_dirs \"${Qt5Core_INCLUDE_DIRS} ${Qt5Xml_INCLUDE_DIRS} ${Qt5Gui_INCLUDE_DIRS} ${Qt5Widgets_INCLUDE_DIRS} ${Qt5OpenGL_INCLUDE_DIRS}\")\n  set(MY_QT_LIBRARIES ${Qt5Widgets_LIBRARIES} ${Qt5Core_LIBRARIES} ${Qt5Gui_LIBRARIES} ${Qt5Xml_LIBRARIES} ${Qt5OpenGL_LIBRARIES})\nendif()\n\ninclude_directories(SYSTEM ${QGLVIEWER_INCLUDE_DIR})\ninclude_directories(${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR} ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR})\n\nadd_library(viewer_library ${G2O_LIB_TYPE}\n  g2o_viewer_api.h\n  g2o_qglviewer.cpp g2o_qglviewer.h\n  main_window.cpp main_window.h\n  stream_redirect.cpp stream_redirect.h\n  gui_hyper_graph_action.cpp gui_hyper_graph_action.h\n  properties_widget.cpp properties_widget.h\n  viewer_properties_widget.cpp viewer_properties_widget.h\n  run_g2o_viewer.cpp run_g2o_viewer.h\n  ${UI_HEADERS} ${UI_SOURCES}\n)\nset_target_properties(viewer_library PROPERTIES OUTPUT_NAME ${LIB_PREFIX}viewer)\nset_target_properties(viewer_library PROPERTIES\n  VERSION ${G2O_LIB_VERSION}\n  SOVERSION ${G2O_LIB_SOVERSION})\nif (APPLE)\n  set_target_properties(viewer_library PROPERTIES INSTALL_NAME_DIR \"${CMAKE_INSTALL_PREFIX}/${CMAKE_INSTALL_LIBDIR}\")\nendif()\n\nadd_executable(g2o_viewer\n  g2o_viewer.cpp\n)\n\nset_target_properties(g2o_viewer PROPERTIES OUTPUT_NAME g2o_viewer)\n\ntarget_link_libraries(viewer_library core g2o_cli_library ${QGLVIEWER_LIBRARY} ${MY_QT_LIBRARIES} ${OPENGL_LIBRARY})\ntarget_link_libraries(viewer_library core opengl_helper)\ntarget_link_libraries(g2o_viewer viewer_library)\n\ninstall(TARGETS viewer_library\n  EXPORT ${G2O_TARGETS_EXPORT_NAME}\n  RUNTIME DESTINATION ${RUNTIME_DESTINATION}\n  LIBRARY DESTINATION ${LIBRARY_DESTINATION}\n  ARCHIVE DESTINATION ${ARCHIVE_DESTINATION}\n  INCLUDES DESTINATION ${INCLUDES_DESTINATION} ${qt5_includes_dirs} ${QGLVIEWER_INCLUDE_DIR}\n)\ninstall(TARGETS g2o_viewer\n  RUNTIME DESTINATION ${RUNTIME_DESTINATION}\n)\n\nfile(GLOB headers \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.h\" \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.hpp\")\ninstall(FILES ${headers} DESTINATION ${INCLUDES_INSTALL_DIR}/apps/g2o_viewer)\ninstall(FILES ${UI_HEADERS} DESTINATION ${INCLUDES_INSTALL_DIR}/apps/g2o_viewer)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_viewer/base_main_window.ui",
    "content": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"UTF-8\"?>\n<ui version=\"4.0\">\n <class>BaseMainWindow</class>\n <widget class=\"QMainWindow\" name=\"BaseMainWindow\">\n  <property name=\"geometry\">\n   <rect>\n    <x>0</x>\n    <y>0</y>\n    <width>800</width>\n    <height>600</height>\n   </rect>\n  </property>\n  <property name=\"windowTitle\">\n   <string>g2o Viewer</string>\n  </property>\n  <widget class=\"QWidget\" name=\"centralwidget\">\n   <layout class=\"QHBoxLayout\" name=\"horizontalLayout\">\n    <item>\n     <widget class=\"QFrame\" name=\"frame\">\n      <property name=\"sizePolicy\">\n       <sizepolicy hsizetype=\"Preferred\" vsizetype=\"Preferred\">\n        <horstretch>0</horstretch>\n        <verstretch>0</verstretch>\n       </sizepolicy>\n      </property>\n      <property name=\"minimumSize\">\n       <size>\n        <width>150</width>\n        <height>0</height>\n       </size>\n      </property>\n      <property name=\"frameShape\">\n       <enum>QFrame::StyledPanel</enum>\n      </property>\n      <property name=\"frameShadow\">\n       <enum>QFrame::Raised</enum>\n      </property>\n      <layout class=\"QVBoxLayout\" name=\"verticalLayout_2\">\n       <item>\n        <widget class=\"QCheckBox\" name=\"cbDrawAxis\">\n         <property name=\"text\">\n          <string>Draw Axis</string>\n         </property>\n         <property name=\"checked\">\n          <bool>true</bool>\n         </property>\n        </widget>\n       </item>\n       <item>\n        <widget class=\"QLabel\" name=\"label\">\n         <property name=\"text\">\n          <string># Iterations</string>\n         </property>\n        </widget>\n       </item>\n       <item>\n        <widget class=\"QSpinBox\" name=\"spIterations\">\n         <property name=\"minimum\">\n          <number>1</number>\n         </property>\n         <property name=\"maximum\">\n          <number>10000</number>\n         </property>\n         <property name=\"value\">\n          <number>10</number>\n         </property>\n        </widget>\n       </item>\n       <item>\n        <widget class=\"QCheckBox\" name=\"cbRobustKernel\">\n         <property name=\"text\">\n          <string>Robust Kernel</string>\n         </property>\n        </widget>\n       </item>\n       <item>\n        <widget class=\"QCheckBox\" name=\"cbOnlyLoop\">\n         <property name=\"enabled\">\n          <bool>false</bool>\n         </property>\n         <property name=\"toolTip\">\n          <string>Only apply the robust kernel for loop closures</string>\n         </property>\n         <property name=\"text\">\n          <string>Non Sequential</string>\n         </property>\n        </widget>\n       </item>\n       <item>\n        <widget class=\"QComboBox\" name=\"coRobustKernel\">\n         <property name=\"enabled\">\n          <bool>false</bool>\n         </property>\n        </widget>\n       </item>\n       <item>\n        <widget class=\"QLabel\" name=\"label_4\">\n         <property name=\"enabled\">\n          <bool>false</bool>\n         </property>\n         <property name=\"text\">\n          <string>Kernel Width</string>\n         </property>\n        </widget>\n       </item>\n       <item>\n        <widget class=\"QLineEdit\" name=\"leKernelWidth\">\n         <property name=\"enabled\">\n          <bool>false</bool>\n         </property>\n         <property name=\"text\">\n          <string>1.0</string>\n         </property>\n        </widget>\n       </item>\n       <item>\n        <widget class=\"QLabel\" name=\"label_2\">\n         <property name=\"text\">\n          <string>Optimizer</string>\n         </property>\n        </widget>\n       </item>\n       <item>\n        <widget class=\"QComboBox\" name=\"coOptimizer\"/>\n       </item>\n       <item>\n        <widget class=\"QPushButton\" name=\"btnOptimizerParameters\">\n         <property name=\"toolTip\">\n          <string>Adjust the parameters of the optimizer</string>\n         </property>\n         <property name=\"text\">\n          <string>Parameters</string>\n         </property>\n        </widget>\n       </item>\n       <item>\n        <spacer name=\"verticalSpacer_2\">\n         <property name=\"orientation\">\n          <enum>Qt::Vertical</enum>\n         </property>\n         <property name=\"sizeType\">\n          <enum>QSizePolicy::Minimum</enum>\n         </property>\n         <property name=\"sizeHint\" stdset=\"0\">\n          <size>\n           <width>20</width>\n           <height>15</height>\n          </size>\n         </property>\n        </spacer>\n       </item>\n       <item>\n        <widget class=\"QComboBox\" name=\"cbxIniitialGuessMethod\">\n         <property name=\"toolTip\">\n          <string>Which method is applied to compute the initial guess</string>\n         </property>\n         <item>\n          <property name=\"text\">\n           <string>Spanning Tree</string>\n          </property>\n         </item>\n         <item>\n          <property name=\"text\">\n           <string>Odometry</string>\n          </property>\n         </item>\n        </widget>\n       </item>\n       <item>\n        <widget class=\"QPushButton\" name=\"btnInitialGuess\">\n         <property name=\"text\">\n          <string>Initial Guess</string>\n         </property>\n        </widget>\n       </item>\n       <item>\n        <widget class=\"QPushButton\" name=\"btnReload\">\n         <property name=\"text\">\n          <string>Reload</string>\n         </property>\n        </widget>\n       </item>\n       <item>\n        <widget class=\"QPushButton\" name=\"btnSetZero\">\n         <property name=\"text\">\n          <string>SetZero</string>\n         </property>\n        </widget>\n       </item>\n       <item>\n        <widget class=\"QPushButton\" name=\"btnOptimize\">\n         <property name=\"text\">\n          <string>Optimize</string>\n         </property>\n        </widget>\n       </item>\n       <item>\n        <widget class=\"QPushButton\" name=\"btnForceStop\">\n         <property name=\"text\">\n          <string>Stop</string>\n         </property>\n        </widget>\n       </item>\n       <item>\n        <widget class=\"QPushButton\" name=\"btnQuit\">\n         <property name=\"text\">\n          <string>Quit</string>\n         </property>\n        </widget>\n       </item>\n       <item>\n        <spacer name=\"verticalSpacer\">\n         <property name=\"orientation\">\n          <enum>Qt::Vertical</enum>\n         </property>\n         <property name=\"sizeHint\" stdset=\"0\">\n          <size>\n           <width>20</width>\n           <height>364</height>\n          </size>\n         </property>\n        </spacer>\n       </item>\n      </layout>\n     </widget>\n    </item>\n    <item>\n     <widget class=\"QSplitter\" name=\"splitter\">\n      <property name=\"sizePolicy\">\n       <sizepolicy hsizetype=\"Preferred\" vsizetype=\"Expanding\">\n        <horstretch>1</horstretch>\n        <verstretch>0</verstretch>\n       </sizepolicy>\n      </property>\n      <property name=\"orientation\">\n       <enum>Qt::Vertical</enum>\n      </property>\n      <widget class=\"g2o::G2oQGLViewer\" name=\"viewer\" native=\"true\">\n       <property name=\"sizePolicy\">\n        <sizepolicy hsizetype=\"Preferred\" vsizetype=\"MinimumExpanding\">\n         <horstretch>0</horstretch>\n         <verstretch>100</verstretch>\n        </sizepolicy>\n       </property>\n      </widget>\n      <widget class=\"QPlainTextEdit\" name=\"plainTextEdit\">\n       <property name=\"sizePolicy\">\n        <sizepolicy hsizetype=\"Preferred\" vsizetype=\"Preferred\">\n         <horstretch>0</horstretch>\n         <verstretch>1</verstretch>\n        </sizepolicy>\n       </property>\n       <property name=\"readOnly\">\n        <bool>true</bool>\n       </property>\n      </widget>\n     </widget>\n    </item>\n   </layout>\n  </widget>\n  <widget class=\"QMenuBar\" name=\"menubar\">\n   <property name=\"geometry\">\n    <rect>\n     <x>0</x>\n     <y>0</y>\n     <width>800</width>\n     <height>22</height>\n    </rect>\n   </property>\n   <widget class=\"QMenu\" name=\"menuFile\">\n    <property name=\"title\">\n     <string>File</string>\n    </property>\n    <addaction name=\"actionLoad\"/>\n    <addaction name=\"actionSave\"/>\n    <addaction name=\"separator\"/>\n    <addaction name=\"actionSave_Screenshot\"/>\n    <addaction name=\"separator\"/>\n    <addaction name=\"actionLoad_Viewer_State\"/>\n    <addaction name=\"actionSave_Viewer_State\"/>\n    <addaction name=\"separator\"/>\n    <addaction name=\"actionQuit\"/>\n   </widget>\n   <widget class=\"QMenu\" name=\"menuView\">\n    <property name=\"title\">\n     <string>View</string>\n    </property>\n    <addaction name=\"actionWhite_Background\"/>\n    <addaction name=\"actionDefault_Background\"/>\n    <addaction name=\"separator\"/>\n    <addaction name=\"actionDump_Images\"/>\n    <addaction name=\"separator\"/>\n    <addaction name=\"actionProperties\"/>\n   </widget>\n   <addaction name=\"menuFile\"/>\n   <addaction name=\"menuView\"/>\n  </widget>\n  <widget class=\"QStatusBar\" name=\"statusbar\"/>\n  <action name=\"actionLoad\">\n   <property name=\"text\">\n    <string>Load</string>\n   </property>\n  </action>\n  <action name=\"actionSave\">\n   <property name=\"text\">\n    <string>Save</string>\n   </property>\n  </action>\n  <action name=\"actionQuit\">\n   <property name=\"text\">\n    <string>Quit</string>\n   </property>\n  </action>\n  <action name=\"actionWhite_Background\">\n   <property name=\"text\">\n    <string>White Background</string>\n   </property>\n  </action>\n  <action name=\"actionDefault_Background\">\n   <property name=\"text\">\n    <string>Default Background</string>\n   </property>\n  </action>\n  <action name=\"actionDump_Images\">\n   <property name=\"checkable\">\n    <bool>true</bool>\n   </property>\n   <property name=\"text\">\n    <string>Dump Images</string>\n   </property>\n  </action>\n  <action name=\"actionProperties\">\n   <property name=\"text\">\n    <string>Draw Options</string>\n   </property>\n  </action>\n  <action name=\"actionSave_Screenshot\">\n   <property name=\"text\">\n    <string>Save Screenshot</string>\n   </property>\n  </action>\n  <action name=\"actionSave_Viewer_State\">\n   <property name=\"text\">\n    <string>Save Viewer State</string>\n   </property>\n  </action>\n  <action name=\"actionLoad_Viewer_State\">\n   <property name=\"text\">\n    <string>Load Viewer State</string>\n   </property>\n  </action>\n </widget>\n <customwidgets>\n  <customwidget>\n   <class>g2o::G2oQGLViewer</class>\n   <extends>QWidget</extends>\n   <header>g2o_qglviewer.h</header>\n   <container>1</container>\n  </customwidget>\n </customwidgets>\n <resources/>\n <connections>\n  <connection>\n   <sender>cbRobustKernel</sender>\n   <signal>toggled(bool)</signal>\n   <receiver>label_4</receiver>\n   <slot>setEnabled(bool)</slot>\n   <hints>\n    <hint type=\"sourcelabel\">\n     <x>131</x>\n     <y>142</y>\n    </hint>\n    <hint type=\"destinationlabel\">\n     <x>144</x>\n     <y>233</y>\n    </hint>\n   </hints>\n  </connection>\n  <connection>\n   <sender>cbRobustKernel</sender>\n   <signal>toggled(bool)</signal>\n   <receiver>leKernelWidth</receiver>\n   <slot>setEnabled(bool)</slot>\n   <hints>\n    <hint type=\"sourcelabel\">\n     <x>147</x>\n     <y>142</y>\n    </hint>\n    <hint type=\"destinationlabel\">\n     <x>148</x>\n     <y>266</y>\n    </hint>\n   </hints>\n  </connection>\n  <connection>\n   <sender>btnQuit</sender>\n   <signal>clicked()</signal>\n   <receiver>BaseMainWindow</receiver>\n   <slot>close()</slot>\n   <hints>\n    <hint type=\"sourcelabel\">\n     <x>101</x>\n     <y>541</y>\n    </hint>\n    <hint type=\"destinationlabel\">\n     <x>5</x>\n     <y>554</y>\n    </hint>\n   </hints>\n  </connection>\n  <connection>\n   <sender>cbRobustKernel</sender>\n   <signal>toggled(bool)</signal>\n   <receiver>coRobustKernel</receiver>\n   <slot>setEnabled(bool)</slot>\n   <hints>\n    <hint type=\"sourcelabel\">\n     <x>33</x>\n     <y>133</y>\n    </hint>\n    <hint type=\"destinationlabel\">\n     <x>56</x>\n     <y>210</y>\n    </hint>\n   </hints>\n  </connection>\n  <connection>\n   <sender>cbRobustKernel</sender>\n   <signal>toggled(bool)</signal>\n   <receiver>cbOnlyLoop</receiver>\n   <slot>setEnabled(bool)</slot>\n   <hints>\n    <hint type=\"sourcelabel\">\n     <x>103</x>\n     <y>141</y>\n    </hint>\n    <hint type=\"destinationlabel\">\n     <x>101</x>\n     <y>160</y>\n    </hint>\n   </hints>\n  </connection>\n </connections>\n</ui>\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_viewer/base_properties_widget.ui",
    "content": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"UTF-8\"?>\n<ui version=\"4.0\">\n <class>BasePropertiesWidget</class>\n <widget class=\"QWidget\" name=\"BasePropertiesWidget\">\n  <property name=\"geometry\">\n   <rect>\n    <x>0</x>\n    <y>0</y>\n    <width>543</width>\n    <height>443</height>\n   </rect>\n  </property>\n  <property name=\"windowTitle\">\n   <string>Properties</string>\n  </property>\n  <layout class=\"QVBoxLayout\" name=\"verticalLayout\">\n   <item>\n    <widget class=\"QTableWidget\" name=\"tableWidget\"/>\n   </item>\n   <item>\n    <layout class=\"QHBoxLayout\" name=\"horizontalLayout\">\n     <item>\n      <spacer name=\"horizontalSpacer\">\n       <property name=\"orientation\">\n        <enum>Qt::Horizontal</enum>\n       </property>\n       <property name=\"sizeHint\" stdset=\"0\">\n        <size>\n         <width>428</width>\n         <height>23</height>\n        </size>\n       </property>\n      </spacer>\n     </item>\n     <item>\n      <widget class=\"QPushButton\" name=\"btnApply\">\n       <property name=\"text\">\n        <string>Apply</string>\n       </property>\n      </widget>\n     </item>\n     <item>\n      <widget class=\"QPushButton\" name=\"btnOK\">\n       <property name=\"text\">\n        <string>OK</string>\n       </property>\n      </widget>\n     </item>\n     <item>\n      <widget class=\"QPushButton\" name=\"btnCancel\">\n       <property name=\"sizePolicy\">\n        <sizepolicy hsizetype=\"Minimum\" vsizetype=\"Fixed\">\n         <horstretch>0</horstretch>\n         <verstretch>0</verstretch>\n        </sizepolicy>\n       </property>\n       <property name=\"text\">\n        <string>Cancel</string>\n       </property>\n      </widget>\n     </item>\n    </layout>\n   </item>\n  </layout>\n </widget>\n <resources/>\n <connections>\n  <connection>\n   <sender>btnCancel</sender>\n   <signal>clicked()</signal>\n   <receiver>BasePropertiesWidget</receiver>\n   <slot>close()</slot>\n   <hints>\n    <hint type=\"sourcelabel\">\n     <x>494</x>\n     <y>419</y>\n    </hint>\n    <hint type=\"destinationlabel\">\n     <x>539</x>\n     <y>371</y>\n    </hint>\n   </hints>\n  </connection>\n </connections>\n</ui>\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_viewer/g2o_qglviewer.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n//\n// This file is part of g2o.\n//\n// g2o is free software: you can redistribute it and/or modify\n// it under the terms of the GNU General Public License as published by\n// the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n// (at your option) any later version.\n//\n// g2o is distributed in the hope that it will be useful,\n// but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the\n// GNU General Public License for more details.\n//\n// You should have received a copy of the GNU General Public License\n// along with g2o.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n\n#include \"g2o_qglviewer.h\"\n\n#include <cassert>\n\n#include \"g2o/core/hyper_graph_action.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n#include \"g2o/stuff/opengl_primitives.h\"\n\n// some macro helpers for identifying the version number of QGLViewer\n// QGLViewer changed some parts of its API in version 2.6.\n// The following preprocessor hack accounts for this. THIS SUCKS!!!\n#if (((QGLVIEWER_VERSION & 0xff0000) >> 16) >= 2 && \\\n     ((QGLVIEWER_VERSION & 0x00ff00) >> 8) >= 6)\n#define qglv_real qreal\n#else\n#define qglv_real float\n#endif\n\n// Again, some API changes in QGLViewer which produce annoying text in the\n// console if the old API is used.\n#if (((QGLVIEWER_VERSION & 0xff0000) >> 16) >= 2 && \\\n     ((QGLVIEWER_VERSION & 0x00ff00) >> 8) >= 5)\n#define QGLVIEWER_DEPRECATED_MOUSEBINDING\n#endif\n\n#ifdef __APPLE__\n#include <OpenGL/gl.h>\n#else\n#include <GL/gl.h>\n#include <GL/glu.h>\n#endif\n\n#include <iostream>\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\n\nnamespace {\n\n/**\n * \\brief helper for setting up a camera for qglviewer\n */\nclass StandardCamera : public qglviewer::Camera {\n public:\n  StandardCamera() : _standard(true) {};\n\n  qglv_real zNear() const {\n    if (_standard)\n      return qglv_real(0.001);\n    else\n      return Camera::zNear();\n  }\n\n  qglv_real zFar() const {\n    if (_standard)\n      return qglv_real(10000.0);\n    else\n      return Camera::zFar();\n  }\n\n  bool standard() const { return _standard; }\n  void setStandard(bool s) { _standard = s; }\n\n private:\n  bool _standard;\n};\n\n}  // end anonymous namespace\n\nG2oQGLViewer::G2oQGLViewer(QWidget* parent, const QGLWidget* shareWidget)\n    : QGLViewer(parent, shareWidget),\n      graph(0),\n      _drawActions(0),\n      _drawList(0),\n      _updateDisplay(true) {\n  setAxisIsDrawn(false);\n  _drawActionParameters = new DrawAction::Parameters();\n}\n\nG2oQGLViewer::~G2oQGLViewer() {\n  delete _drawActionParameters;\n  glDeleteLists(_drawList, 1);\n}\n\nvoid G2oQGLViewer::draw() {\n  if (!graph) return;\n\n  if (_drawActions == 0) {\n    _drawActions = HyperGraphActionLibrary::instance()->actionByName(\"draw\");\n    assert(_drawActions);\n  }\n\n  if (!_drawActions)  // avoid segmentation fault in release build\n    return;\n  if (_updateDisplay) {\n    _updateDisplay = false;\n    glNewList(_drawList, GL_COMPILE_AND_EXECUTE);\n    applyAction(graph, _drawActions, _drawActionParameters);\n    glEndList();\n  } else {\n    glCallList(_drawList);\n  }\n}\n\nvoid G2oQGLViewer::init() {\n  QGLViewer::init();\n  // glDisable(GL_LIGHT0);\n  // glDisable(GL_LIGHTING);\n\n  setBackgroundColor(QColor::fromRgb(51, 51, 51));\n\n  // some default settings i like\n  glEnable(GL_LINE_SMOOTH);\n  glEnable(GL_BLEND);\n  glEnable(GL_DEPTH_TEST);\n  glEnable(GL_NORMALIZE);\n  // glEnable(GL_CULL_FACE);\n  glShadeModel(GL_FLAT);\n  // glShadeModel(GL_SMOOTH);\n  glBlendFunc(GL_SRC_ALPHA, GL_ONE_MINUS_SRC_ALPHA);\n\n  setAxisIsDrawn();\n\n  // don't save state\n  setStateFileName(QString());\n\n  // mouse bindings\n#ifdef QGLVIEWER_DEPRECATED_MOUSEBINDING\n  setMouseBinding(Qt::NoModifier, Qt::RightButton, CAMERA, TRANSLATE);\n  setMouseBinding(Qt::NoModifier, Qt::MiddleButton, CAMERA, TRANSLATE);\n#else\n  setMouseBinding(Qt::RightButton, CAMERA, TRANSLATE);\n  setMouseBinding(Qt::MidButton, CAMERA, TRANSLATE);\n#endif\n\n  // keyboard shortcuts\n  setShortcut(CAMERA_MODE, 0);\n  setShortcut(EXIT_VIEWER, 0);\n  // setShortcut(SAVE_SCREENSHOT, 0);\n\n  // replace camera\n  qglviewer::Camera* oldcam = camera();\n  qglviewer::Camera* cam = new StandardCamera();\n  setCamera(cam);\n  cam->setPosition(qglviewer::Vec(0., 0., 75.));\n  cam->setUpVector(qglviewer::Vec(0., 1., 0.));\n  cam->lookAt(qglviewer::Vec(0., 0., 0.));\n  delete oldcam;\n\n  // getting a display list\n  _drawList = glGenLists(1);\n}\n\nvoid G2oQGLViewer::setUpdateDisplay(bool updateDisplay) {\n  _updateDisplay = updateDisplay;\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_viewer/g2o_qglviewer.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n//\n// This file is part of g2o.\n//\n// g2o is free software: you can redistribute it and/or modify\n// it under the terms of the GNU General Public License as published by\n// the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n// (at your option) any later version.\n//\n// g2o is distributed in the hope that it will be useful,\n// but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the\n// GNU General Public License for more details.\n//\n// You should have received a copy of the GNU General Public License\n// along with g2o.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n\n#ifndef G2O_QGL_GRAPH_VIEWER_H\n#define G2O_QGL_GRAPH_VIEWER_H\n\n#include \"g2o/core/hyper_graph_action.h\"\n#include \"g2o_viewer_api.h\"\n#include \"qglviewer.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass SparseOptimizer;\n\n/**\n * \\brief OpenGL based viewer for the graph\n */\nclass G2O_VIEWER_API G2oQGLViewer : public QGLViewer {\n public:\n  G2oQGLViewer(QWidget* parent = NULL, const QGLWidget* shareWidget = 0);\n  G2oQGLViewer(const G2oQGLViewer&) = delete;\n  G2oQGLViewer& operator=(const G2oQGLViewer&) = delete;\n\n  ~G2oQGLViewer();\n  void draw();\n  void init();\n\n  /**\n   * the viewer uses a display list to cache the drawing, use setUpdateDisplay()\n   * to force the creation of an updated display list.\n   */\n  bool updateDisplay() const { return _updateDisplay; }\n  void setUpdateDisplay(bool updateDisplay);\n\n  DrawAction::Parameters* parameters() { return _drawActionParameters; }\n\n public:\n  SparseOptimizer* graph;\n\n protected:\n  HyperGraphElementAction* _drawActions;\n  GLuint _drawList;\n  bool _updateDisplay;\n  DrawAction::Parameters* _drawActionParameters;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_viewer/g2o_viewer.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n//\n// This file is part of g2o.\n//\n// g2o is free software: you can redistribute it and/or modify\n// it under the terms of the GNU General Public License as published by\n// the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n// (at your option) any later version.\n//\n// g2o is distributed in the hope that it will be useful,\n// but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the\n// GNU General Public License for more details.\n//\n// You should have received a copy of the GNU General Public License\n// along with g2o.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n\n#include <QApplication>\n\n#include \"g2o/apps/g2o_cli/dl_wrapper.h\"\n#include \"g2o/apps/g2o_cli/g2o_common.h\"\n#include \"g2o/core/optimizable_graph.h\"\n#include \"g2o/stuff/command_args.h\"\n#include \"run_g2o_viewer.h\"\nusing namespace std;\nusing namespace g2o;\n\nint main(int argc, char** argv) {\n  OptimizableGraph::initMultiThreading();\n  QApplication qapp(argc, argv);\n\n  CommandArgs arg;\n#ifndef G2O_DISABLE_DYNAMIC_LOADING_OF_LIBRARIES\n  string dummy;\n  arg.param(\"solverlib\", dummy, \"\",\n            \"specify a solver library which will be loaded\");\n  arg.param(\"typeslib\", dummy, \"\",\n            \"specify a types library which will be loaded\");\n  // loading the standard solver /  types\n  DlWrapper dlTypesWrapper;\n  loadStandardTypes(dlTypesWrapper, argc, argv);\n  // register all the solvers\n  DlWrapper dlSolverWrapper;\n  loadStandardSolver(dlSolverWrapper, argc, argv);\n#endif\n\n  // run the viewer\n  return RunG2OViewer::run(argc, argv, arg);\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_viewer/g2o_viewer_api.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_VIEWER_API_H\n#define G2O_VIEWER_API_H\n\n#include \"g2o/config.h\"\n\n#ifdef _MSC_VER\n// We are using a Microsoft compiler:\n\n#ifdef G2O_SHARED_LIBS\n#ifdef viewer_library_EXPORTS\n#define G2O_VIEWER_API __declspec(dllexport)\n#else\n#define G2O_VIEWER_API __declspec(dllimport)\n#endif\n#else\n#define G2O_VIEWER_API\n#endif\n\n#else\n// Not Microsoft compiler so set empty definition:\n#define G2O_VIEWER_API\n#endif\n\n#endif  // G2O_STUFF_API_H\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_viewer/gui_hyper_graph_action.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n//\n// This file is part of g2o.\n//\n// g2o is free software: you can redistribute it and/or modify\n// it under the terms of the GNU General Public License as published by\n// the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n// (at your option) any later version.\n//\n// g2o is distributed in the hope that it will be useful,\n// but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the\n// GNU General Public License for more details.\n//\n// You should have received a copy of the GNU General Public License\n// along with g2o.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n\n#include \"gui_hyper_graph_action.h\"\n\n#include <QApplication>\n#include <QtGlobal>\n\n#include \"g2o_qglviewer.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nGuiHyperGraphAction::GuiHyperGraphAction()\n    : HyperGraphAction(), viewer(0), dumpScreenshots(false) {}\n\nGuiHyperGraphAction::~GuiHyperGraphAction() {}\n\nHyperGraphAction* GuiHyperGraphAction::operator()(const HyperGraph* graph,\n                                                  Parameters* parameters) {\n  (void)graph;\n  if (viewer) {\n    viewer->setUpdateDisplay(true);\n    viewer->update();\n\n    if (dumpScreenshots) {\n      ParametersIteration* p = dynamic_cast<ParametersIteration*>(parameters);\n      if (p) {\n        viewer->setSnapshotFormat(QString(\"PNG\"));\n        viewer->setSnapshotQuality(-1);\n#if QT_VERSION < QT_VERSION_CHECK(5, 5, 0)\n        viewer->saveSnapshot(QString().sprintf(\"g2o%.6d.png\", p->iteration),\n                             true);\n#else\n        viewer->saveSnapshot(QString().asprintf(\"g2o%.6d.png\", p->iteration),\n                             true);\n#endif\n      }\n    }\n\n    qApp->processEvents();\n    return this;\n  }\n  return 0;\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_viewer/gui_hyper_graph_action.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n//\n// This file is part of g2o.\n//\n// g2o is free software: you can redistribute it and/or modify\n// it under the terms of the GNU General Public License as published by\n// the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n// (at your option) any later version.\n//\n// g2o is distributed in the hope that it will be useful,\n// but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the\n// GNU General Public License for more details.\n//\n// You should have received a copy of the GNU General Public License\n// along with g2o.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n\n#ifndef G2O_GUI_HYPER_GRAPH_ACTION_H\n#define G2O_GUI_HYPER_GRAPH_ACTION_H\n\n#include \"g2o/core/hyper_graph_action.h\"\n#include \"g2o_viewer_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2oQGLViewer;\n\n/**\n * \\brief action which calls an GUI update after each iteration\n */\nclass G2O_VIEWER_API GuiHyperGraphAction : public HyperGraphAction {\n public:\n  GuiHyperGraphAction();\n  ~GuiHyperGraphAction();\n\n  /**\n   * calling updateGL, processEvents to visualize the current state after each\n   * iteration\n   */\n  HyperGraphAction* operator()(const HyperGraph* graph,\n                               Parameters* parameters = 0);\n\n  G2oQGLViewer* viewer;  ///< the viewer which visualizes the graph\n  bool dumpScreenshots;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_viewer/main_window.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n//\n// This file is part of g2o.\n//\n// g2o is free software: you can redistribute it and/or modify\n// it under the terms of the GNU General Public License as published by\n// the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n// (at your option) any later version.\n//\n// g2o is distributed in the hope that it will be useful,\n// but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the\n// GNU General Public License for more details.\n//\n// You should have received a copy of the GNU General Public License\n// along with g2o.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n\n#include \"main_window.h\"\n\n#include <QComboBox>\n#include <QDoubleValidator>\n#include <QFileDialog>\n#include <QStandardItemModel>\n#include <cassert>\n#include <fstream>\n#include <iostream>\n\n#include \"g2o/core/estimate_propagator.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_factory.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_property.h\"\n#include \"g2o/core/robust_kernel.h\"\n#include \"g2o/core/robust_kernel_factory.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n#include \"viewer_properties_widget.h\"\nusing namespace std;\nusing namespace g2o;\n\nMainWindow::MainWindow(QWidget* parent)\n    : QMainWindow(parent),\n      _lastSolver(-1),\n      _currentSolver(0),\n      _viewerPropertiesWidget(0),\n      _optimizerPropertiesWidget(0),\n      _filename(\"\") {\n  setupUi(this);\n  leKernelWidth->setValidator(new QDoubleValidator(\n      -numeric_limits<double>::max(), numeric_limits<double>::max(), 7, this));\n  plainTextEdit->setMaximumBlockCount(1000);\n  btnForceStop->hide();\n  QObject::connect(cbDrawAxis, SIGNAL(toggled(bool)), viewer,\n                   SLOT(setAxisIsDrawn(bool)));\n}\n\nMainWindow::~MainWindow() {}\n\nvoid MainWindow::on_actionLoad_triggered(bool) {\n  QString filename = QFileDialog::getOpenFileName(\n      this, \"Load g2o file\", \"\", \"g2o files (*.g2o);;All Files (*)\");\n  if (!filename.isNull()) {\n    loadFromFile(filename);\n  }\n}\n\nvoid MainWindow::on_actionSave_triggered(bool) {\n  QString filename = QFileDialog::getSaveFileName(this, \"Save g2o file\", \"\",\n                                                  \"g2o files (*.g2o)\");\n  if (!filename.isNull()) {\n    ofstream fout(filename.toStdString().c_str());\n    viewer->graph->save(fout);\n    if (fout.good())\n      cerr << \"Saved \" << filename.toStdString() << endl;\n    else\n      cerr << \"Error while saving file\" << endl;\n  }\n}\n\nvoid MainWindow::on_btnOptimize_clicked() {\n  if (viewer->graph->vertices().size() == 0 ||\n      viewer->graph->edges().size() == 0) {\n    cerr << \"Graph has no vertices / edges\" << endl;\n    return;\n  }\n\n  bool allocatedNewSolver;\n  bool allocateStatus = allocateSolver(allocatedNewSolver);\n  if (!allocateStatus) {\n    cerr << \"Error while allocating solver\" << endl;\n    return;\n  }\n  if (allocatedNewSolver) prepare();\n  setRobustKernel();\n\n  btnOptimize->hide();\n  btnForceStop->show();\n\n  _forceStopFlag = false;\n  viewer->graph->setForceStopFlag(&_forceStopFlag);\n\n  int maxIterations = spIterations->value();\n  int iter = viewer->graph->optimize(maxIterations);\n  if (maxIterations > 0 && !iter) {\n    cerr << \"Optimization failed, result might be invalid\" << endl;\n  }\n\n  btnOptimize->show();\n  btnForceStop->hide();\n\n  viewer->setUpdateDisplay(true);\n  viewer->update();\n  _forceStopFlag = false;\n}\n\nvoid MainWindow::on_btnInitialGuess_clicked() {\n  if (viewer->graph->activeEdges().size() == 0)\n    viewer->graph->initializeOptimization();\n\n  switch (cbxIniitialGuessMethod->currentIndex()) {\n    case 0:\n      // spanning tree\n      viewer->graph->computeInitialGuess();\n      break;\n    case 1:\n      // odometry\n      {\n        EstimatePropagatorCostOdometry costFunction(viewer->graph);\n        viewer->graph->computeInitialGuess(costFunction);\n      }\n      break;\n    default:\n      cerr << \" Unknown initialization method\" << endl;\n      break;\n  }\n\n  viewer->setUpdateDisplay(true);\n  viewer->update();\n}\n\nvoid MainWindow::on_btnSetZero_clicked() {\n  if (viewer->graph->activeEdges().size() == 0)\n    viewer->graph->initializeOptimization();\n\n  viewer->graph->setToOrigin();\n  viewer->setUpdateDisplay(true);\n  viewer->update();\n}\n\nvoid MainWindow::on_btnReload_clicked() {\n  if (_filename.length() > 0) {\n    cerr << \"reloading \" << _filename << endl;\n    viewer->graph->clear();\n    viewer->graph->load(_filename.c_str());\n    viewer->setUpdateDisplay(true);\n    viewer->update();\n  }\n}\n\nvoid MainWindow::fixGraph() {\n  if (viewer->graph->vertices().size() == 0 ||\n      viewer->graph->edges().size() == 0) {\n    return;\n  }\n\n  // check for vertices to fix to remove DoF\n  bool gaugeFreedom = viewer->graph->gaugeFreedom();\n  g2o::OptimizableGraph::Vertex* gauge = viewer->graph->findGauge();\n  if (gaugeFreedom) {\n    if (!gauge) {\n      cerr << \"cannot find a vertex to fix in this thing\" << endl;\n      return;\n    } else {\n      cerr << \"graph is fixed by node \" << gauge->id() << endl;\n      gauge->setFixed(true);\n    }\n  } else {\n    cerr << \"graph is fixed by priors or nodes are already fixed\" << endl;\n  }\n\n  viewer->graph->setVerbose(true);\n  // viewer->graph->computeActiveErrors();\n}\n\nvoid MainWindow::on_actionQuit_triggered(bool) { close(); }\n\nvoid MainWindow::updateDisplayedSolvers() {\n  coOptimizer->clear();\n  _knownSolvers.clear();\n  const OptimizationAlgorithmFactory::CreatorList& knownSolvers =\n      OptimizationAlgorithmFactory::instance()->creatorList();\n\n  bool varFound = false;\n  string varType = \"\";\n  for (OptimizationAlgorithmFactory::CreatorList::const_iterator it =\n           knownSolvers.begin();\n       it != knownSolvers.end(); ++it) {\n    const OptimizationAlgorithmProperty& sp = (*it)->property();\n    if (sp.name == \"gn_var\" || sp.name == \"gn_var_cholmod\") {\n      varType = sp.type;\n      varFound = true;\n      break;\n    }\n  }\n\n  if (varFound) {\n    for (OptimizationAlgorithmFactory::CreatorList::const_iterator it =\n             knownSolvers.begin();\n         it != knownSolvers.end(); ++it) {\n      const OptimizationAlgorithmProperty& sp = (*it)->property();\n      if (sp.type == varType) {\n        coOptimizer->addItem(QString::fromStdString(sp.name));\n        _knownSolvers.push_back(sp);\n      }\n    }\n  }\n\n  map<string, vector<OptimizationAlgorithmProperty> > solverLookUp;\n\n  for (OptimizationAlgorithmFactory::CreatorList::const_iterator it =\n           knownSolvers.begin();\n       it != knownSolvers.end(); ++it) {\n    const OptimizationAlgorithmProperty& sp = (*it)->property();\n    if (varFound && varType == sp.type) continue;\n    solverLookUp[sp.type].push_back(sp);\n  }\n\n  for (map<string, vector<OptimizationAlgorithmProperty> >::iterator it =\n           solverLookUp.begin();\n       it != solverLookUp.end(); ++it) {\n    if (_knownSolvers.size() > 0) {\n      coOptimizer->insertSeparator(coOptimizer->count());\n      _knownSolvers.push_back(OptimizationAlgorithmProperty());\n    }\n    const vector<OptimizationAlgorithmProperty>& vsp = it->second;\n    for (size_t j = 0; j < vsp.size(); ++j) {\n      coOptimizer->addItem(QString::fromStdString(vsp[j].name));\n      _knownSolvers.push_back(vsp[j]);\n    }\n  }\n}\n\nbool MainWindow::load(const QString& filename) {\n  viewer->graph->clear();\n  bool loadStatus = false;\n  if (filename == \"-\") {\n    cerr << \"reading stdin\" << endl;\n    loadStatus = viewer->graph->load(cin);\n  } else {\n    ifstream ifs(filename.toStdString().c_str());\n    if (!ifs) return false;\n    loadStatus = viewer->graph->load(ifs);\n  }\n  if (!loadStatus) return false;\n  _lastSolver = -1;\n  viewer->setUpdateDisplay(true);\n  SparseOptimizer* optimizer = viewer->graph;\n\n  // update the solvers which are suitable for this graph\n  set<int> vertDims = optimizer->dimensions();\n  for (size_t i = 0; i < _knownSolvers.size(); ++i) {\n    const OptimizationAlgorithmProperty& sp = _knownSolvers[i];\n    if (sp.name == \"\" && sp.desc == \"\") continue;\n\n    bool suitableSolver = optimizer->isSolverSuitable(sp, vertDims);\n    qobject_cast<QStandardItemModel*>(coOptimizer->model())\n        ->item(i)\n        ->setEnabled(suitableSolver);\n  }\n  return loadStatus;\n}\n\nbool MainWindow::allocateSolver(bool& allocatedNewSolver) {\n  if (coOptimizer->count() == 0) {\n    cerr << \"No solvers available\" << endl;\n    return false;\n  }\n  int currentIndex = coOptimizer->currentIndex();\n  bool enabled = qobject_cast<QStandardItemModel*>(coOptimizer->model())\n                     ->item(currentIndex)\n                     ->isEnabled();\n\n  if (!enabled) {\n    cerr << \"selected solver is not enabled\" << endl;\n    return false;\n  }\n\n  if (currentIndex == _lastSolver) return true;\n\n  allocatedNewSolver = true;\n  QString strSolver = coOptimizer->currentText();\n\n  // delete the old optimization algorithm\n  OptimizationAlgorithm* algorithmPointer =\n      const_cast<OptimizationAlgorithm*>(viewer->graph->algorithm());\n  viewer->graph->setAlgorithm(0);\n  delete algorithmPointer;\n\n  // create the new algorithm\n  OptimizationAlgorithmFactory* solverFactory =\n      OptimizationAlgorithmFactory::instance();\n  _currentSolver = solverFactory->construct(\n      strSolver.toStdString(), _currentOptimizationAlgorithmProperty);\n  viewer->graph->setAlgorithm(_currentSolver);\n\n  _lastSolver = currentIndex;\n  return true;\n}\n\nbool MainWindow::prepare() {\n  SparseOptimizer* optimizer = viewer->graph;\n  if (_currentOptimizationAlgorithmProperty.requiresMarginalize) {\n    cerr << \"Marginalizing Landmarks\" << endl;\n    for (SparseOptimizer::VertexIDMap::const_iterator it =\n             optimizer->vertices().begin();\n         it != optimizer->vertices().end(); ++it) {\n      OptimizableGraph::Vertex* v =\n          static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(it->second);\n      int vdim = v->dimension();\n      v->setMarginalized(\n          (vdim == _currentOptimizationAlgorithmProperty.landmarkDim));\n    }\n  } else {\n    cerr << \"Preparing (no marginalization of Landmarks)\" << endl;\n    for (SparseOptimizer::VertexIDMap::const_iterator it =\n             optimizer->vertices().begin();\n         it != optimizer->vertices().end(); ++it) {\n      OptimizableGraph::Vertex* v =\n          static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(it->second);\n      v->setMarginalized(false);\n    }\n  }\n  viewer->graph->initializeOptimization();\n  return true;\n}\n\nvoid MainWindow::setRobustKernel() {\n  SparseOptimizer* optimizer = viewer->graph;\n  bool robustKernel = cbRobustKernel->isChecked();\n  double huberWidth = leKernelWidth->text().toDouble();\n  // odometry edges are those whose node ids differ by 1\n\n  bool onlyLoop = cbOnlyLoop->isChecked();\n\n  if (robustKernel) {\n    QString strRobustKernel = coRobustKernel->currentText();\n    AbstractRobustKernelCreator* creator =\n        RobustKernelFactory::instance()->creator(strRobustKernel.toStdString());\n    if (!creator) {\n      cerr << strRobustKernel.toStdString() << \" is not a valid robust kernel\"\n           << endl;\n      return;\n    }\n    for (SparseOptimizer::EdgeSet::const_iterator it =\n             optimizer->edges().begin();\n         it != optimizer->edges().end(); ++it) {\n      OptimizableGraph::Edge* e = static_cast<OptimizableGraph::Edge*>(*it);\n      if (onlyLoop) {\n        if (e->vertices().size() >= 2 &&\n            std::abs(e->vertex(0)->id() - e->vertex(1)->id()) != 1) {\n          e->setRobustKernel(creator->construct());\n          e->robustKernel()->setDelta(huberWidth);\n        }\n      } else {\n        e->setRobustKernel(creator->construct());\n        e->robustKernel()->setDelta(huberWidth);\n      }\n    }\n  } else {\n    for (SparseOptimizer::EdgeSet::const_iterator it =\n             optimizer->edges().begin();\n         it != optimizer->edges().end(); ++it) {\n      OptimizableGraph::Edge* e = static_cast<OptimizableGraph::Edge*>(*it);\n      e->setRobustKernel(0);\n    }\n  }\n}\n\nvoid MainWindow::on_btnForceStop_clicked() { _forceStopFlag = true; }\n\nbool MainWindow::loadFromFile(const QString& filename) {\n  viewer->graph->clear();\n  bool loadStatus = load(filename);\n  if (loadStatus) {\n    _filename = filename.toStdString();\n  }\n  cerr << \"loaded \" << filename.toStdString() << \" with \"\n       << viewer->graph->vertices().size() << \" vertices and \"\n       << viewer->graph->edges().size() << \" measurements\" << endl;\n  viewer->update();\n  fixGraph();\n  return loadStatus;\n}\n\nvoid MainWindow::on_actionWhite_Background_triggered(bool) {\n  viewer->setBackgroundColor(QColor::fromRgb(255, 255, 255));\n  viewer->update();\n}\n\nvoid MainWindow::on_actionDefault_Background_triggered(bool) {\n  viewer->setBackgroundColor(QColor::fromRgb(51, 51, 51));\n  viewer->update();\n}\n\nvoid MainWindow::on_actionProperties_triggered(bool) {\n  if (!_viewerPropertiesWidget) {\n    _viewerPropertiesWidget = new ViewerPropertiesWidget(this);\n    _viewerPropertiesWidget->setWindowTitle(tr(\"Drawing Options\"));\n  }\n  _viewerPropertiesWidget->setViewer(viewer);\n  _viewerPropertiesWidget->show();\n}\n\nvoid MainWindow::on_btnOptimizerParameters_clicked() {\n  if (!_optimizerPropertiesWidget) {\n    _optimizerPropertiesWidget = new PropertiesWidget(this);\n    _optimizerPropertiesWidget->setWindowTitle(\n        tr(\"Internal Solver Properties\"));\n  }\n  bool allocatedNewSolver;\n  bool allocateStatus = allocateSolver(allocatedNewSolver);\n  if (!allocateStatus) {\n    cerr << \"Error while allocating solver\" << endl;\n    return;\n  }\n  if (allocatedNewSolver) prepare();\n  if (_currentSolver) {\n    _optimizerPropertiesWidget->setProperties(\n        const_cast<g2o::PropertyMap*>(&_currentSolver->properties()));\n  } else {\n    _optimizerPropertiesWidget->setProperties(0);\n  }\n  _optimizerPropertiesWidget->show();\n}\n\nvoid MainWindow::on_actionSave_Screenshot_triggered(bool) {\n  QString selectedFilter;\n  QString filename = QFileDialog::getSaveFileName(\n      this, \"Save screen to a file\", \"viewer.png\",\n      \"PNG files (*.png);;JPG files (*.jpg);;EPS files (*.eps)\",\n      &selectedFilter);\n\n  if (!filename.isNull()) {\n    // extract the file format from the filter options\n    int spacePos = selectedFilter.indexOf(' ');\n    assert(spacePos > 0 && \"extracting the image format failed\");\n    QString format = selectedFilter.left(spacePos);\n    // setting up the snapshot and save to file\n    if (format == \"JPG\") {\n      viewer->setSnapshotQuality(90);\n    } else {\n      viewer->setSnapshotQuality(-1);\n    }\n    viewer->setSnapshotFormat(format);\n    viewer->saveSnapshot(filename);\n    cerr << \"saved snapshot \" << filename.toStdString() << \"(\"\n         << format.toStdString() << \")\" << endl;\n  }\n}\n\nvoid MainWindow::on_actionLoad_Viewer_State_triggered(bool) {\n  QString filename = QFileDialog::getOpenFileName(\n      this, \"Load State\", \"camera.xml\", \"Camera/State file (*.xml)\");\n  if (!filename.isEmpty()) {\n    viewer->setStateFileName(filename);\n    viewer->restoreStateFromFile();\n    viewer->setStateFileName(QString());\n    viewer->update();\n    cerr << \"Loaded state from \" << filename.toStdString() << endl;\n  }\n}\n\nvoid MainWindow::on_actionSave_Viewer_State_triggered(bool) {\n  QString filename = QFileDialog::getSaveFileName(\n      this, \"Save State\", \"camera.xml\", \"Camera/State file (*.xml)\");\n  if (!filename.isEmpty()) {\n    viewer->setStateFileName(filename);\n    viewer->saveStateToFile();\n    viewer->setStateFileName(QString());\n    cerr << \"Saved state to \" << filename.toStdString() << endl;\n  }\n}\n\nvoid MainWindow::updateRobustKernels() {\n  coRobustKernel->clear();\n  std::vector<std::string> kernels;\n  RobustKernelFactory::instance()->fillKnownKernels(kernels);\n  for (size_t i = 0; i < kernels.size(); ++i) {\n    coRobustKernel->addItem(QString::fromStdString(kernels[i]));\n  }\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_viewer/main_window.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n//\n// This file is part of g2o.\n//\n// g2o is free software: you can redistribute it and/or modify\n// it under the terms of the GNU General Public License as published by\n// the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n// (at your option) any later version.\n//\n// g2o is distributed in the hope that it will be useful,\n// but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the\n// GNU General Public License for more details.\n//\n// You should have received a copy of the GNU General Public License\n// along with g2o.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n\n#ifndef G2O_MAIN_WINDOW_H\n#define G2O_MAIN_WINDOW_H\n\n#include <vector>\n\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_property.h\"\n#include \"g2o_viewer_api.h\"\n#include \"ui_base_main_window.h\"\n\nclass ViewerPropertiesWidget;\nclass PropertiesWidget;\n\nnamespace g2o {\nclass DlWrapper;\nclass OptimizationAlgorithm;\n}  // namespace g2o\n\n/**\n * \\brief main window of the g2o viewer\n */\nclass G2O_VIEWER_API MainWindow : public QMainWindow,\n                                  public Ui::BaseMainWindow {\n  Q_OBJECT\n public:\n  MainWindow(QWidget* parent = 0);\n  ~MainWindow();\n\n public:\n  /**\n   * list the available solvers in the GUI\n   */\n  void updateDisplayedSolvers();\n\n  /**\n   * list the available robust kernels in the GUI\n   */\n  void updateRobustKernels();\n\n  /**\n   * load a graph on which we will operate from a file\n   */\n  bool loadFromFile(const QString& filename);\n\n public slots:\n  void on_actionLoad_triggered(bool);\n  void on_actionSave_triggered(bool);\n  void on_actionQuit_triggered(bool);\n  void on_actionWhite_Background_triggered(bool);\n  void on_actionDefault_Background_triggered(bool);\n  void on_actionProperties_triggered(bool);\n  void on_actionSave_Screenshot_triggered(bool);\n  void on_actionLoad_Viewer_State_triggered(bool);\n  void on_actionSave_Viewer_State_triggered(bool);\n\n  void on_btnOptimize_clicked();\n  void on_btnInitialGuess_clicked();\n  void on_btnSetZero_clicked();\n  void on_btnForceStop_clicked();\n  void on_btnOptimizerParameters_clicked();\n  void on_btnReload_clicked();\n\n protected:\n  void fixGraph();\n  bool allocateSolver(bool& allocatedNewSolver);\n  bool prepare();\n  void setRobustKernel();\n  bool load(const QString& filename);\n\n  std::vector<g2o::OptimizationAlgorithmProperty> _knownSolvers;\n  int _lastSolver;\n  bool _forceStopFlag;\n  g2o::OptimizationAlgorithmProperty _currentOptimizationAlgorithmProperty;\n  g2o::OptimizationAlgorithm* _currentSolver;\n\n  ViewerPropertiesWidget* _viewerPropertiesWidget;\n  PropertiesWidget* _optimizerPropertiesWidget;\n  std::string _filename;\n};\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_viewer/properties_widget.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n//\n// This file is part of g2o.\n//\n// g2o is free software: you can redistribute it and/or modify\n// it under the terms of the GNU General Public License as published by\n// the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n// (at your option) any later version.\n//\n// g2o is distributed in the hope that it will be useful,\n// but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the\n// GNU General Public License for more details.\n//\n// You should have received a copy of the GNU General Public License\n// along with g2o.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n\n#include \"properties_widget.h\"\n\n#include <QLineEdit>\n#include <cassert>\n#include <iostream>\n\n#include \"g2o/stuff/property.h\"\n\nusing namespace std;\n\nusing namespace g2o;\n\nPropertiesWidget::PropertiesWidget(QWidget* parent)\n    : QDialog(parent), _properties(0) {\n  setupUi(this);\n}\n\nPropertiesWidget::~PropertiesWidget() {}\n\nvoid PropertiesWidget::updateDisplayedProperties() {\n  tableWidget->clear();\n  _propNames.clear();\n\n  tableWidget->setColumnCount(2);\n\n  QStringList horizontalHeaders;\n  horizontalHeaders.append(\"Name\");\n  horizontalHeaders.append(\"Value\");\n  tableWidget->setHorizontalHeaderLabels(horizontalHeaders);\n\n  tableWidget->verticalHeader()->hide();\n\n  PropertyMap* properties = _properties;\n  if (!properties) return;\n  tableWidget->setRowCount(properties->size());\n\n  int r = 0;\n  for (PropertyMap::PropertyMapIterator it = properties->begin();\n       it != properties->end(); ++it, ++r) {\n    QTableWidgetItem* textItem = new QTableWidgetItem;\n    textItem->setText(QString::fromStdString(humanReadablePropName(it->first)));\n    textItem->setFlags(textItem->flags() & ~Qt::ItemIsEditable);\n    tableWidget->setItem(r, 0, textItem);\n    _propNames.push_back(it->first);\n\n    if (dynamic_cast<Property<bool>*>(it->second)) {\n      Property<bool>* prop = static_cast<Property<bool>*>(it->second);\n      QTableWidgetItem* checkItem = new QTableWidgetItem;\n      checkItem->setText(\"enabled\");\n      checkItem->setFlags(checkItem->flags() | Qt::ItemIsUserCheckable);\n      if (prop->value())\n        checkItem->setCheckState(Qt::Checked);\n      else\n        checkItem->setCheckState(Qt::Unchecked);\n      tableWidget->setItem(r, 1, checkItem);\n    } else {\n      QLineEdit* editor = new QLineEdit(tableWidget);\n      editor->setText(QString::fromStdString(it->second->toString()));\n      if (dynamic_cast<Property<int>*>(it->second)) {\n        editor->setValidator(new QIntValidator(editor));\n      } else if (dynamic_cast<Property<float>*>(it->second)) {\n        editor->setValidator(new QDoubleValidator(editor));\n      } else if (dynamic_cast<Property<double>*>(it->second)) {\n        editor->setValidator(new QDoubleValidator(editor));\n      }\n      tableWidget->setCellWidget(r, 1, editor);\n    }\n  }\n  tableWidget->resizeColumnToContents(0);\n}\n\nvoid PropertiesWidget::applyProperties() {\n  assert(tableWidget->rowCount() == (int)_propNames.size());\n  PropertyMap* properties = _properties;\n  for (int r = 0; r < tableWidget->rowCount(); ++r) {\n    const std::string& propName = _propNames[r];\n    BaseProperty* baseProp = properties->getProperty<BaseProperty>(propName);\n    if (!baseProp) continue;\n\n    if (dynamic_cast<Property<bool>*>(baseProp)) {\n      Property<bool>* prop = static_cast<Property<bool>*>(baseProp);\n      QTableWidgetItem* checkItem = tableWidget->item(r, 1);\n      prop->setValue(checkItem->checkState() == Qt::Checked);\n    } else {\n      QLineEdit* editor =\n          dynamic_cast<QLineEdit*>(tableWidget->cellWidget(r, 1));\n      bool status = baseProp->fromString(editor->text().toStdString());\n      if (!status) {\n        cerr << \"Warning: unable to set property \" << baseProp->name() << endl;\n      }\n    }\n  }\n}\n\nvoid PropertiesWidget::on_btnApply_clicked() { applyProperties(); }\n\nvoid PropertiesWidget::on_btnOK_clicked() {\n  applyProperties();\n  close();\n}\n\nstd::string PropertiesWidget::humanReadablePropName(\n    const std::string& propertyName) const {\n  return propertyName;\n}\n\nvoid PropertiesWidget::setProperties(PropertyMap* properties) {\n  _properties = properties;\n  updateDisplayedProperties();\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_viewer/properties_widget.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n//\n// This file is part of g2o.\n//\n// g2o is free software: you can redistribute it and/or modify\n// it under the terms of the GNU General Public License as published by\n// the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n// (at your option) any later version.\n//\n// g2o is distributed in the hope that it will be useful,\n// but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the\n// GNU General Public License for more details.\n//\n// You should have received a copy of the GNU General Public License\n// along with g2o.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n\n#ifndef G2O_PROPERTIES_WINDOW_H\n#define G2O_PROPERTIES_WINDOW_H\n\n#include <QDialog>\n#include <string>\n#include <vector>\n\n#include \"g2o_viewer_api.h\"\n#include \"ui_base_properties_widget.h\"\n\nnamespace g2o {\nclass G2oQGLViewer;\nclass PropertyMap;\n}  // namespace g2o\n\nclass G2O_VIEWER_API PropertiesWidget : public QDialog,\n                                        public Ui::BasePropertiesWidget {\n  Q_OBJECT\n public:\n  PropertiesWidget(QWidget* parent = 0);\n  virtual ~PropertiesWidget();\n\n  void setProperties(g2o::PropertyMap* properties);\n\n public slots:\n  void on_btnApply_clicked();\n  void on_btnOK_clicked();\n\n protected:\n  std::vector<std::string> _propNames;\n  g2o::PropertyMap* _properties;\n\n  virtual void updateDisplayedProperties();\n  virtual void applyProperties();\n  virtual std::string humanReadablePropName(\n      const std::string& propertyName) const;\n};\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_viewer/run_g2o_viewer.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n//\n// This file is part of g2o.\n//\n// g2o is free software: you can redistribute it and/or modify\n// it under the terms of the GNU General Public License as published by\n// the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n// (at your option) any later version.\n//\n// g2o is distributed in the hope that it will be useful,\n// but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the\n// GNU General Public License for more details.\n//\n// You should have received a copy of the GNU General Public License\n// along with g2o.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n\n#include \"run_g2o_viewer.h\"\n\n#include <QApplication>\n#include <QThread>\n#include <cstdlib>\n\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n#include \"g2o/stuff/command_args.h\"\n#include \"gui_hyper_graph_action.h\"\n#include \"main_window.h\"\n#include \"stream_redirect.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief helper for calling usleep on any system using Qt\n */\nclass SleepThread : public QThread {\n public:  // make the protected methods publicly available\n  using QThread::msleep;\n  using QThread::usleep;\n};\n\nint RunG2OViewer::run(int argc, char** argv, CommandArgs& arg) {\n  std::string inputFilename;\n  std::string loadLookup;\n  arg.param(\"renameTypes\", loadLookup, \"\",\n            \"create a lookup for loading types into other types,\\n\\t \"\n            \"TAG_IN_FILE=INTERNAL_TAG_FOR_TYPE,TAG2=INTERNAL2\\n\\t e.g., \"\n            \"VERTEX_CAM=VERTEX_SE3:EXPMAP\");\n  arg.paramLeftOver(\"graph-input\", inputFilename, \"\",\n                    \"graph file which will be processed\", true);\n  arg.parseArgs(argc, argv);\n\n  // Check if given file exists\n  if (inputFilename.size() > 0 && !std::ifstream(inputFilename)) {\n    std::cerr << \"Error: unable to open file \" << inputFilename << std::endl;\n    return EXIT_FAILURE;\n  }\n\n  MainWindow mw;\n  mw.updateDisplayedSolvers();\n  mw.updateRobustKernels();\n  mw.show();\n\n  // redirect the output that normally goes to cerr to the textedit in the\n  // viewer\n  StreamRedirect redirect(std::cerr, mw.plainTextEdit);\n\n  // setting up the optimizer\n  SparseOptimizer* optimizer = new SparseOptimizer();\n  // Loading the input data\n  if (loadLookup.size() > 0) {\n    optimizer->setRenamedTypesFromString(loadLookup);\n  }\n  mw.viewer->graph = optimizer;\n\n  // set up the GUI action\n  GuiHyperGraphAction guiHyperGraphAction;\n  guiHyperGraphAction.viewer = mw.viewer;\n  // optimizer->addPostIterationAction(&guiHyperGraphAction);\n  optimizer->addPreIterationAction(&guiHyperGraphAction);\n\n  if (inputFilename.size() > 0) {\n    mw.loadFromFile(QString::fromStdString(inputFilename));\n  }\n\n  QCoreApplication* myapp = QApplication::instance();\n  while (mw.isVisible()) {\n    guiHyperGraphAction.dumpScreenshots = mw.actionDump_Images->isChecked();\n    if (myapp) myapp->processEvents();\n    SleepThread::msleep(10);\n  }\n\n  delete optimizer;\n  return EXIT_SUCCESS;\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_viewer/run_g2o_viewer.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef RUN_G2O_VIEWER_H\n#define RUN_G2O_VIEWER_H\n\n#include \"g2o_viewer_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass CommandArgs;\n\n/**\n * \\brief wrapper for running the g2o viewer\n */\nclass G2O_VIEWER_API RunG2OViewer {\n public:\n  static int run(int argc, char** argv, CommandArgs& arg);\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_viewer/stream_redirect.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"stream_redirect.h\"\n\n#include <QPlainTextEdit>\n#include <QString>\n#include <iostream>\nusing namespace std;\n\nStreamRedirect::StreamRedirect(std::ostream& stream, QPlainTextEdit* te)\n    : _stream(stream), _te(te) {\n  _old_buf = stream.rdbuf();\n  _stream.rdbuf(this);\n}\n\nStreamRedirect::~StreamRedirect() {\n  if (!_buffer.empty()) xsputn(_buffer.c_str(), _buffer.size());\n  _stream.rdbuf(_old_buf);\n}\n\nstd::char_traits<char>::int_type StreamRedirect::overflow(int_type v) {\n  _mutex.lock();\n  if (v == '\\n') {\n    _te->appendPlainText(QString::fromLatin1(_buffer.c_str(), _buffer.size()));\n    _buffer.clear();\n  } else\n    _buffer.push_back(v);\n\n  _mutex.unlock();\n  return v;\n}\n\nstd::streamsize StreamRedirect::xsputn(const char* p, std::streamsize n) {\n  _mutex.lock();\n  _buffer.append(p, p + n);\n\n  while (1) {\n    std::string::size_type pos = _buffer.find('\\n');\n    if (pos != std::string::npos) {\n      _te->appendPlainText(QString::fromLatin1(_buffer.c_str(), pos));\n      _buffer.erase(_buffer.begin(), _buffer.begin() + pos + 1);\n    } else\n      break;\n  }\n\n  _mutex.unlock();\n  return n;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_viewer/stream_redirect.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_STREAM_REDIRECT_H\n#define G2O_STREAM_REDIRECT_H\n\n#include <QMutex>\n#include <iostream>\n#include <streambuf>\n#include <string>\n\n#include \"g2o_viewer_api.h\"\n\nclass QPlainTextEdit;\n\n/**\n * \\brief redirect a stream to a QPlainTextEdit\n */\nclass G2O_VIEWER_API StreamRedirect : public std::basic_streambuf<char> {\n public:\n  typedef std::char_traits<char>::int_type int_type;\n\n public:\n  StreamRedirect(std::ostream& stream, QPlainTextEdit* te);\n  ~StreamRedirect();\n\n protected:\n  virtual std::char_traits<char>::int_type overflow(int_type v);\n  virtual std::streamsize xsputn(const char* p, std::streamsize n);\n\n private:\n  std::ostream& _stream;\n  std::streambuf* _old_buf;\n  std::string _buffer;\n  QPlainTextEdit* _te;\n  QMutex _mutex;\n};\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_viewer/viewer_properties_widget.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n//\n// This file is part of g2o.\n//\n// g2o is free software: you can redistribute it and/or modify\n// it under the terms of the GNU General Public License as published by\n// the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n// (at your option) any later version.\n//\n// g2o is distributed in the hope that it will be useful,\n// but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the\n// GNU General Public License for more details.\n//\n// You should have received a copy of the GNU General Public License\n// along with g2o.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n\n#include \"viewer_properties_widget.h\"\n\n#include <QLineEdit>\n#include <cassert>\n#include <iostream>\n\n#include \"g2o/stuff/property.h\"\n#include \"g2o_qglviewer.h\"\n\n#ifdef __GNUC__\n#include <cxxabi.h>\n#endif\n\nusing namespace std;\n\nusing namespace g2o;\n\n/**\n * demangle the name of a type, depends on the used compiler\n */\nstatic std::string demangleName(const std::string& fullPropName) {\n#ifdef __GNUC__\n  // find :: and extract the mangled class name from the whole string\n  string mangledName;\n  string propName;\n  string::size_type found = fullPropName.rfind(\"::\");\n  if (found != string::npos) {\n    mangledName = fullPropName.substr(0, found);\n    propName = fullPropName.substr(found);\n  } else {\n    mangledName = propName;\n  }\n\n  int status;\n  char* s = abi::__cxa_demangle(mangledName.c_str(), 0, 0, &status);\n  if (status != 0) {\n    free(s);\n    return fullPropName;\n  } else {\n    std::string demangled(s);\n    free(s);\n    return demangled + propName;\n  }\n#else\n  // TODO for other compilers\n  return fullPropName;\n#endif\n}\n\nViewerPropertiesWidget::ViewerPropertiesWidget(QWidget* parent)\n    : PropertiesWidget(parent), _viewer(nullptr) {}\n\nViewerPropertiesWidget::~ViewerPropertiesWidget() {}\n\nvoid ViewerPropertiesWidget::applyProperties() {\n  PropertiesWidget::applyProperties();\n\n  // draw with the new properties\n  _viewer->setUpdateDisplay(true);\n  _viewer->update();\n}\n\nvoid ViewerPropertiesWidget::setViewer(g2o::G2oQGLViewer* viewer) {\n  _viewer = viewer;\n  setProperties(viewer->parameters());\n}\n\nstd::string ViewerPropertiesWidget::humanReadablePropName(\n    const std::string& propertyName) const {\n  return demangleName(propertyName);\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/g2o_viewer/viewer_properties_widget.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n//\n// This file is part of g2o.\n//\n// g2o is free software: you can redistribute it and/or modify\n// it under the terms of the GNU General Public License as published by\n// the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n// (at your option) any later version.\n//\n// g2o is distributed in the hope that it will be useful,\n// but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the\n// GNU General Public License for more details.\n//\n// You should have received a copy of the GNU General Public License\n// along with g2o.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n\n#ifndef G2O_VIEWER_PROPERTIES_WIDGET_H\n#define G2O_VIEWER_PROPERTIES_WIDGET_H\n\n#include \"g2o_viewer_api.h\"\n#include \"properties_widget.h\"\n\nnamespace g2o {\nclass G2oQGLViewer;\n}\n\nclass G2O_VIEWER_API ViewerPropertiesWidget : public PropertiesWidget {\n public:\n  ViewerPropertiesWidget(QWidget* parent = 0);\n  virtual ~ViewerPropertiesWidget();\n\n  void setViewer(g2o::G2oQGLViewer* viewer);\n\n protected:\n  g2o::G2oQGLViewer* _viewer;\n\n  virtual void applyProperties();\n  virtual std::string humanReadablePropName(const std::string& probName) const;\n};\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/apps/linked_binaries/CMakeLists.txt",
    "content": "add_executable(g2o_cli_application_linked\n  ../g2o_cli/g2o.cpp)\n\ntarget_link_libraries(g2o_cli_application_linked g2o_cli_library)\nset_target_properties(g2o_cli_application_linked PROPERTIES OUTPUT_NAME g2o_linked)\n# this disables the dynamic loading of libraries in the standard apps\ntarget_compile_definitions(g2o_cli_application_linked G2O_DISABLE_DYNAMIC_LOADING_OF_LIBRARIES)\n\n# linking solvers\ntarget_link_libraries(g2o_cli_application_linked solver_csparse solver_pcg)\nif(CHOLMOD_FOUND)\n  target_link_libraries(g2o_cli_application_linked solver_cholmod)\nendif()\n# linking types\ntarget_link_libraries(g2o_cli_application_linked types_slam2d types_slam3d types_sba types_sclam2d)\n\ninstall(TARGETS g2o_cli_application_linked\n  RUNTIME DESTINATION ${RUNTIME_DESTINATION}\n  LIBRARY DESTINATION ${LIBRARY_DESTINATION}\n  ARCHIVE DESTINATION ${ARCHIVE_DESTINATION}\n  INCLUDES DESTINATION ${INCLUDES_DESTINATION}\n)\n\n\nif(Qt5_FOUND AND QGLVIEWER_FOUND)\n  include(${QT_USE_FILE})\n  include_directories(${QT_INCLUDES})\n\n  add_executable(g2o_viewer_linked\n    ../g2o_viewer/g2o_viewer.cpp\n    )\n\n  target_link_libraries(g2o_viewer_linked viewer_library)\n  set_target_properties(g2o_viewer_linked PROPERTIES OUTPUT_NAME g2o_viewer_linked)\n  # this disables the dynamic loading of libraries in the standard apps\n  target_compile_definitions(g2o_viewer_linked G2O_DISABLE_DYNAMIC_LOADING_OF_LIBRARIES)\n\n  # linking solvers\n  target_link_libraries(g2o_viewer_linked solver_csparse solver_pcg)\n  if(CHOLMOD_FOUND)\n    target_link_libraries(g2o_viewer_linked solver_cholmod)\n  endif()\n  # linking types\n  target_link_libraries(g2o_viewer_linked types_slam2d types_slam3d types_sba types_sclam2d)\n\n  install(TARGETS g2o_viewer_linked\n    RUNTIME DESTINATION ${RUNTIME_DESTINATION}\n    LIBRARY DESTINATION ${LIBRARY_DESTINATION}\n    ARCHIVE DESTINATION ${ARCHIVE_DESTINATION}\n    INCLUDES DESTINATION ${INCLUDES_DESTINATION} ${QT_INCLUDES}\n  )\nendif()\n\nfile(GLOB headers \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.h\" \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.hpp\")\ninstall(FILES ${headers} DESTINATION ${INCLUDES_INSTALL_DIR}/apps/linked_binaries)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/autodiff/CMakeLists.txt",
    "content": "add_library(g2o_ceres_ad INTERFACE)\n\ninstall(TARGETS g2o_ceres_ad\n  EXPORT ${G2O_TARGETS_EXPORT_NAME}\n  RUNTIME DESTINATION ${RUNTIME_DESTINATION}\n  LIBRARY DESTINATION ${LIBRARY_DESTINATION}\n  ARCHIVE DESTINATION ${ARCHIVE_DESTINATION}\n  INCLUDES DESTINATION ${INCLUDES_DESTINATION}\n)\n\nfile(GLOB headers \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.h\" \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.hpp\")\ninstall(FILES ${headers} DESTINATION ${INCLUDES_INSTALL_DIR}/autodiff)\ninstall(FILES LICENSE DESTINATION ${INCLUDES_INSTALL_DIR}/autodiff)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/autodiff/LICENSE",
    "content": "Ceres Solver - A fast non-linear least squares minimizer\nCopyright 2015 Google Inc. All rights reserved.\nhttp://ceres-solver.org/\n\nRedistribution and use in source and binary forms, with or without\nmodification, are permitted provided that the following conditions are met:\n\n* Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n  this list of conditions and the following disclaimer.\n* Redistributions in binary form must reproduce the above copyright notice,\n  this list of conditions and the following disclaimer in the documentation\n  and/or other materials provided with the distribution.\n* Neither the name of Google Inc. nor the names of its contributors may be\n  used to endorse or promote products derived from this software without\n  specific prior written permission.\n\nTHIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS IS\"\nAND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE\nIMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE\nARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT OWNER OR CONTRIBUTORS BE\nLIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR\nCONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF\nSUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS\nINTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN\nCONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE)\nARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE\nPOSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/autodiff/array_selector.h",
    "content": "// Ceres Solver - A fast non-linear least squares minimizer\n// Copyright 2020 Google Inc. All rights reserved.\n// http://ceres-solver.org/\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer in the documentation\n//   and/or other materials provided with the distribution.\n// * Neither the name of Google Inc. nor the names of its contributors may be\n//   used to endorse or promote products derived from this software without\n//   specific prior written permission.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS IS\"\n// AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE\n// IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE\n// ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT OWNER OR CONTRIBUTORS BE\n// LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR\n// CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF\n// SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS\n// INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN\n// CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE)\n// ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE\n// POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n//\n// Author: darius.rueckert@fau.de (Darius Rueckert)\n//\n\n#ifndef G2O_CERES_PUBLIC_INTERNAL_ARRAY_SELECTOR_H_\n#define G2O_CERES_PUBLIC_INTERNAL_ARRAY_SELECTOR_H_\n\n#include <array>\n#include <vector>\n\n#include \"fixed_array.h\"\n#include \"types.h\"\n\nnamespace g2o {\nnamespace ceres {\nnamespace internal {\n\n// StaticFixedArray selects the best array implementation based on template\n// arguments. If the size is not known at compile-time, pass\n// ceres::DYNAMIC as a size-template argument.\n//\n// Three different containers are selected in different scenarios:\n//\n//   num_elements == DYNAMIC:\n//      -> ceres::internal::FixedArray<T, max_stack_size>(size)\n\n//   num_elements != DYNAMIC  &&  num_elements <= max_stack_size\n//      -> std::array<T,num_elements>\n\n//   num_elements != DYNAMIC  &&  num_elements >  max_stack_size\n//      -> std::vector<T>(num_elements)\n//\ntemplate <typename T, int NumElements, int MaxNumElementsOnStack,\n          bool Dynamic = (NumElements == kDynamic),\n          bool FitsOnStack = (NumElements <= MaxNumElementsOnStack)>\nstruct ArraySelector {};\n\ntemplate <typename T, int NumElements, int MaxNumElementsOnStack,\n          bool FitsOnStack>\nstruct ArraySelector<T, NumElements, MaxNumElementsOnStack, true, FitsOnStack>\n    : ceres::internal::FixedArray<T, MaxNumElementsOnStack> {\n  explicit ArraySelector(int s)\n      : ceres::internal::FixedArray<T, MaxNumElementsOnStack>(s) {}\n};\n\ntemplate <typename T, int NumElements, int MaxNumElementsOnStack>\nstruct ArraySelector<T, NumElements, MaxNumElementsOnStack, false, true>\n    : std::array<T, NumElements> {\n  explicit ArraySelector(int /*s*/) {}\n};\n\ntemplate <typename T, int num_elements, int max_num_elements_on_stack>\nstruct ArraySelector<T, num_elements, max_num_elements_on_stack, false, false>\n    : std::vector<T> {\n  explicit ArraySelector(int s) : std::vector<T>(s) {}\n};\n\n}  // namespace internal\n}  // namespace ceres\n}  // namespace g2o\n\n#endif  // G2O_CERES_PUBLIC_INTERNAL_ARRAY_SELECTOR_H_\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/autodiff/autodiff.h",
    "content": "// Ceres Solver - A fast non-linear least squares minimizer\n// Copyright 2019 Google Inc. All rights reserved.\n// http://ceres-solver.org/\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer in the documentation\n//   and/or other materials provided with the distribution.\n// * Neither the name of Google Inc. nor the names of its contributors may be\n//   used to endorse or promote products derived from this software without\n//   specific prior written permission.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS IS\"\n// AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE\n// IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE\n// ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT OWNER OR CONTRIBUTORS BE\n// LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR\n// CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF\n// SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS\n// INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN\n// CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE)\n// ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE\n// POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n//\n// Author: keir@google.com (Keir Mierle)\n//\n// Computation of the Jacobian matrix for vector-valued functions of multiple\n// variables, using automatic differentiation based on the implementation of\n// dual numbers in jet.h. Before reading the rest of this file, it is advisable\n// to read jet.h's header comment in detail.\n//\n// The helper wrapper AutoDifferentiate() computes the jacobian of\n// functors with templated operator() taking this form:\n//\n//   struct F {\n//     template<typename T>\n//     bool operator()(const T *x, const T *y, ..., T *z) {\n//       // Compute z[] based on x[], y[], ...\n//       // return true if computation succeeded, false otherwise.\n//     }\n//   };\n//\n// All inputs and outputs may be vector-valued.\n//\n// To understand how jets are used to compute the jacobian, a\n// picture may help. Consider a vector-valued function, F, returning 3\n// dimensions and taking a vector-valued parameter of 4 dimensions:\n//\n//     y            x\n//   [ * ]    F   [ * ]\n//   [ * ]  <---  [ * ]\n//   [ * ]        [ * ]\n//                [ * ]\n//\n// Similar to the 2-parameter example for f described in jet.h, computing the\n// jacobian dy/dx is done by substituting a suitable jet object for x and all\n// intermediate steps of the computation of F. Since x is has 4 dimensions, use\n// a Jet<double, 4>.\n//\n// Before substituting a jet object for x, the dual components are set\n// appropriately for each dimension of x:\n//\n//          y                       x\n//   [ * | * * * * ]    f   [ * | 1 0 0 0 ]   x0\n//   [ * | * * * * ]  <---  [ * | 0 1 0 0 ]   x1\n//   [ * | * * * * ]        [ * | 0 0 1 0 ]   x2\n//         ---+---          [ * | 0 0 0 1 ]   x3\n//            |                   ^ ^ ^ ^\n//          dy/dx                 | | | +----- infinitesimal for x3\n//                                | | +------- infinitesimal for x2\n//                                | +--------- infinitesimal for x1\n//                                +----------- infinitesimal for x0\n//\n// The reason to set the internal 4x4 submatrix to the identity is that we wish\n// to take the derivative of y separately with respect to each dimension of x.\n// Each column of the 4x4 identity is therefore for a single component of the\n// independent variable x.\n//\n// Then the jacobian of the mapping, dy/dx, is the 3x4 sub-matrix of the\n// extended y vector, indicated in the above diagram.\n//\n// Functors with multiple parameters\n// ---------------------------------\n// In practice, it is often convenient to use a function f of two or more\n// vector-valued parameters, for example, x[3] and z[6]. Unfortunately, the jet\n// framework is designed for a single-parameter vector-valued input. The wrapper\n// in this file addresses this issue adding support for functions with one or\n// more parameter vectors.\n//\n// To support multiple parameters, all the parameter vectors are concatenated\n// into one and treated as a single parameter vector, except that since the\n// functor expects different inputs, we need to construct the jets as if they\n// were part of a single parameter vector. The extended jets are passed\n// separately for each parameter.\n//\n// For example, consider a functor F taking two vector parameters, p[2] and\n// q[3], and producing an output y[4]:\n//\n//   struct F {\n//     template<typename T>\n//     bool operator()(const T *p, const T *q, T *z) {\n//       // ...\n//     }\n//   };\n//\n// In this case, the necessary jet type is Jet<double, 5>. Here is a\n// visualization of the jet objects in this case:\n//\n//          Dual components for p ----+\n//                                    |\n//                                   -+-\n//           y                 [ * | 1 0 | 0 0 0 ]    --- p[0]\n//                             [ * | 0 1 | 0 0 0 ]    --- p[1]\n//   [ * | . . | + + + ]         |\n//   [ * | . . | + + + ]         v\n//   [ * | . . | + + + ]  <--- F(p, q)\n//   [ * | . . | + + + ]            ^\n//         ^^^   ^^^^^              |\n//        dy/dp  dy/dq            [ * | 0 0 | 1 0 0 ] --- q[0]\n//                                [ * | 0 0 | 0 1 0 ] --- q[1]\n//                                [ * | 0 0 | 0 0 1 ] --- q[2]\n//                                            --+--\n//                                              |\n//          Dual components for q --------------+\n//\n// where the 4x2 submatrix (marked with \".\") and 4x3 submatrix (marked with \"+\"\n// of y in the above diagram are the derivatives of y with respect to p and q\n// respectively. This is how autodiff works for functors taking multiple vector\n// valued arguments (up to 6).\n//\n// Jacobian NULL pointers\n// ----------------------\n// In general, the functions below will accept NULL pointers for all or some of\n// the Jacobian parameters, meaning that those Jacobians will not be computed.\n\n#ifndef G2O_CERES_PUBLIC_INTERNAL_AUTODIFF_H_\n#define G2O_CERES_PUBLIC_INTERNAL_AUTODIFF_H_\n\n#include <stddef.h>\n\n#include <array>\n#include <utility>\n\n#include \"array_selector.h\"\n#include \"eigen.h\"\n#include \"fixed_array.h\"\n#include \"jet.h\"\n#include \"parameter_dims.h\"\n#include \"types.h\"\n#include \"variadic_evaluate.h\"\n\n// If the number of parameters exceeds this values, the corresponding jets are\n// placed on the heap. This will reduce performance by a factor of 2-5 on\n// current compilers.\n#ifndef G2O_CERES_AUTODIFF_MAX_PARAMETERS_ON_STACK\n#define G2O_CERES_AUTODIFF_MAX_PARAMETERS_ON_STACK 50\n#endif\n\n#ifndef G2O_CERES_AUTODIFF_MAX_RESIDUALS_ON_STACK\n#define G2O_CERES_AUTODIFF_MAX_RESIDUALS_ON_STACK 20\n#endif\n\nnamespace g2o {\nnamespace ceres {\nnamespace internal {\n\n// Extends src by a 1st order perturbation for every dimension and puts it in\n// dst. The size of src is N. Since this is also used for perturbations in\n// blocked arrays, offset is used to shift which part of the jet the\n// perturbation occurs. This is used to set up the extended x augmented by an\n// identity matrix. The JetT type should be a Jet type, and T should be a\n// numeric type (e.g. double). For example,\n//\n//             0   1 2   3 4 5   6 7 8\n//   dst[0]  [ * | . . | 1 0 0 | . . . ]\n//   dst[1]  [ * | . . | 0 1 0 | . . . ]\n//   dst[2]  [ * | . . | 0 0 1 | . . . ]\n//\n// is what would get put in dst if N was 3, offset was 3, and the jet type JetT\n// was 8-dimensional.\ntemplate <int j, int N, int Offset, typename T, typename JetT>\nstruct Make1stOrderPerturbation {\n public:\n  inline static void Apply(const T* src, JetT* dst) {\n    dst[j] = JetT(src[j], j + Offset);\n    Make1stOrderPerturbation<j + 1, N, Offset, T, JetT>::Apply(src, dst);\n  }\n};\n\ntemplate <int N, int Offset, typename T, typename JetT>\nstruct Make1stOrderPerturbation<N, N, Offset, T, JetT> {\n public:\n  static void Apply(const T* /*src*/, JetT* /*dst*/) {}\n};\n\n// Calls Make1stOrderPerturbation for every parameter block.\n//\n// Example:\n// If one having three parameter blocks with dimensions (3, 2, 4), the call\n// Make1stOrderPerturbations<integer_sequence<3, 2, 4>::Apply(params, x);\n// will result in the following calls to Make1stOrderPerturbation:\n// Make1stOrderPerturbation<0, 3, 0>::Apply(params[0], x + 0);\n// Make1stOrderPerturbation<0, 2, 3>::Apply(params[1], x + 3);\n// Make1stOrderPerturbation<0, 4, 5>::Apply(params[2], x + 5);\ntemplate <typename Seq, int ParameterIdx = 0, int Offset = 0>\nstruct Make1stOrderPerturbations;\n\ntemplate <int N, int... Ns, int ParameterIdx, int Offset>\nstruct Make1stOrderPerturbations<std::integer_sequence<int, N, Ns...>,\n                                 ParameterIdx, Offset> {\n  template <typename T, typename JetT>\n  inline static void Apply(T const* const* parameters, JetT* x) {\n    Make1stOrderPerturbation<0, N, Offset, T, JetT>::Apply(\n        parameters[ParameterIdx], x + Offset);\n    Make1stOrderPerturbations<std::integer_sequence<int, Ns...>,\n                              ParameterIdx + 1, Offset + N>::Apply(parameters,\n                                                                   x);\n  }\n};\n\n// End of 'recursion'. Nothing more to do.\ntemplate <int ParameterIdx, int Total>\nstruct Make1stOrderPerturbations<std::integer_sequence<int>, ParameterIdx,\n                                 Total> {\n  template <typename T, typename JetT>\n  static void Apply(T const* const* /* NOT USED */, JetT* /* NOT USED */) {}\n};\n\n// Takes the 0th order part of src, assumed to be a Jet type, and puts it in\n// dst. This is used to pick out the \"vector\" part of the extended y.\ntemplate <typename JetT, typename T>\ninline void Take0thOrderPart(int M, const JetT* src, T dst) {\n  for (int i = 0; i < M; ++i) {\n    dst[i] = src[i].a;\n  }\n}\n\n// Takes N 1st order parts, starting at index N0, and puts them in the M x N\n// matrix 'dst'. This is used to pick out the \"matrix\" parts of the extended y.\ntemplate <int N0, int N, typename JetT, typename T>\ninline void Take1stOrderPart(const int M, const JetT* src, T* dst) {\n  for (int i = 0; i < M; ++i) {\n    Eigen::Map<Eigen::Matrix<T, N, 1>>(dst + N * i, N) =\n        src[i].v.template segment<N>(N0);\n  }\n}\n\n// Calls Take1stOrderPart for every parameter block.\n//\n// Example:\n// If one having three parameter blocks with dimensions (3, 2, 4), the call\n// Take1stOrderParts<integer_sequence<3, 2, 4>::Apply(num_outputs,\n//                                                    output,\n//                                                    jacobians);\n// will result in the following calls to Take1stOrderPart:\n// if (jacobians[0]) {\n//   Take1stOrderPart<0, 3>(num_outputs, output, jacobians[0]);\n// }\n// if (jacobians[1]) {\n//   Take1stOrderPart<3, 2>(num_outputs, output, jacobians[1]);\n// }\n// if (jacobians[2]) {\n//   Take1stOrderPart<5, 4>(num_outputs, output, jacobians[2]);\n// }\ntemplate <typename Seq, int ParameterIdx = 0, int Offset = 0>\nstruct Take1stOrderParts;\n\ntemplate <int N, int... Ns, int ParameterIdx, int Offset>\nstruct Take1stOrderParts<std::integer_sequence<int, N, Ns...>, ParameterIdx,\n                         Offset> {\n  template <typename JetT, typename T>\n  inline static void Apply(int num_outputs, JetT* output, T** jacobians) {\n    if (jacobians[ParameterIdx]) {\n      Take1stOrderPart<Offset, N>(num_outputs, output, jacobians[ParameterIdx]);\n    }\n    Take1stOrderParts<std::integer_sequence<int, Ns...>, ParameterIdx + 1,\n                      Offset + N>::Apply(num_outputs, output, jacobians);\n  }\n};\n\n// End of 'recursion'. Nothing more to do.\ntemplate <int ParameterIdx, int Offset>\nstruct Take1stOrderParts<std::integer_sequence<int>, ParameterIdx, Offset> {\n  template <typename T, typename JetT>\n  static void Apply(int /* NOT USED*/, JetT* /* NOT USED*/,\n                    T** /* NOT USED */) {}\n};\n\ntemplate <int kNumResiduals, typename ParameterDims, typename Functor,\n          typename T>\ninline bool AutoDifferentiate(const Functor& functor,\n                              T const* const* parameters,\n                              int dynamic_num_outputs, T* function_value,\n                              T** jacobians) {\n  typedef Jet<T, ParameterDims::kNumParameters> JetT;\n  using Parameters = typename ParameterDims::Parameters;\n\n  ArraySelector<JetT, ParameterDims::kNumParameters,\n                G2O_CERES_AUTODIFF_MAX_PARAMETERS_ON_STACK>\n      parameters_as_jets(ParameterDims::kNumParameters);\n\n  // Pointers to the beginning of each parameter block\n  std::array<JetT*, ParameterDims::kNumParameterBlocks> unpacked_parameters =\n      ParameterDims::GetUnpackedParameters(parameters_as_jets.data());\n\n  // If the number of residuals is fixed, we use the template argument as the\n  // number of outputs. Otherwise we use the num_outputs parameter. Note: The\n  // ?-operator here is compile-time evaluated, therefore num_outputs is also\n  // a compile-time constant for functors with fixed residuals.\n  const int num_outputs =\n      kNumResiduals == kDynamic ? dynamic_num_outputs : kNumResiduals;\n\n  ArraySelector<JetT, kNumResiduals, G2O_CERES_AUTODIFF_MAX_RESIDUALS_ON_STACK>\n      residuals_as_jets(num_outputs);\n\n  // Invalidate the output Jets, so that we can detect if the user\n  // did not assign values to all of them.\n  for (int i = 0; i < num_outputs; ++i) {\n    residuals_as_jets[i].a = kImpossibleValue;\n    residuals_as_jets[i].v.setConstant(kImpossibleValue);\n  }\n\n  Make1stOrderPerturbations<Parameters>::Apply(parameters,\n                                               parameters_as_jets.data());\n\n  if (!VariadicEvaluate<ParameterDims>(functor, unpacked_parameters.data(),\n                                       residuals_as_jets.data())) {\n    return false;\n  }\n\n  Take0thOrderPart(num_outputs, residuals_as_jets.data(), function_value);\n  Take1stOrderParts<Parameters>::Apply(num_outputs, residuals_as_jets.data(),\n                                       jacobians);\n\n  return true;\n}\n\n}  // namespace internal\n}  // namespace ceres\n}  // namespace g2o\n\n#endif  // G2O_CERES_PUBLIC_INTERNAL_AUTODIFF_H_\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/autodiff/disable_warnings.h",
    "content": "// Ceres Solver - A fast non-linear least squares minimizer\n// Copyright 2015 Google Inc. All rights reserved.\n// http://ceres-solver.org/\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer in the documentation\n//   and/or other materials provided with the distribution.\n// * Neither the name of Google Inc. nor the names of its contributors may be\n//   used to endorse or promote products derived from this software without\n//   specific prior written permission.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS IS\"\n// AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE\n// IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE\n// ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT OWNER OR CONTRIBUTORS BE\n// LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR\n// CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF\n// SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS\n// INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN\n// CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE)\n// ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE\n// POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n//\n// This file has the sole purpose to silence warnings when including Ceres.\n\n// This is not your usual header guard. The macro G2O_CERES_WARNINGS_DISABLED\n// shows up again in reenable_warnings.h.\n#ifndef G2O_CERES_WARNINGS_DISABLED\n#define G2O_CERES_WARNINGS_DISABLED\n\n#ifdef _MSC_VER\n#pragma warning(push)\n// Disable the warning C4251 which is triggered by stl classes in\n// Ceres' public interface. To quote MSDN: \"C4251 can be ignored \"\n// \"if you are deriving from a type in the Standard C++ Library\"\n#pragma warning(disable : 4251)\n#endif\n\n#endif  // G2O_CERES_WARNINGS_DISABLED\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/autodiff/eigen.h",
    "content": "// Ceres Solver - A fast non-linear least squares minimizer\n// Copyright 2015 Google Inc. All rights reserved.\n// http://ceres-solver.org/\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer in the documentation\n//   and/or other materials provided with the distribution.\n// * Neither the name of Google Inc. nor the names of its contributors may be\n//   used to endorse or promote products derived from this software without\n//   specific prior written permission.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS IS\"\n// AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE\n// IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE\n// ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT OWNER OR CONTRIBUTORS BE\n// LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR\n// CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF\n// SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS\n// INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN\n// CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE)\n// ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE\n// POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n//\n// Author: sameeragarwal@google.com (Sameer Agarwal)\n\n#ifndef G2O_CERES_INTERNAL_EIGEN_H_\n#define G2O_CERES_INTERNAL_EIGEN_H_\n\n#include \"Eigen/Core\"\n\nnamespace g2o {\nnamespace ceres {\n\nusing Vector = Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, 1>;\nusing Matrix =\n    Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic, Eigen::RowMajor>;\nusing VectorRef = Eigen::Map<Vector>;\nusing MatrixRef = Eigen::Map<Matrix>;\nusing ConstVectorRef = Eigen::Map<const Vector>;\nusing ConstMatrixRef = Eigen::Map<const Matrix>;\n\n// Column major matrices for DenseSparseMatrix/DenseQRSolver\nusing ColMajorMatrix =\n    Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic, Eigen::ColMajor>;\n\nusing ColMajorMatrixRef =\n    Eigen::Map<ColMajorMatrix, 0, Eigen::Stride<Eigen::Dynamic, 1>>;\n\nusing ConstColMajorMatrixRef =\n    Eigen::Map<const ColMajorMatrix, 0, Eigen::Stride<Eigen::Dynamic, 1>>;\n\n// C++ does not support templated typdefs, thus the need for this\n// struct so that we can support statically sized Matrix and Maps.\ntemplate <int NumRows = Eigen::Dynamic, int NumCols = Eigen::Dynamic>\nstruct EigenTypes {\n  using Matrix =\n      Eigen::Matrix<double, NumRows, NumCols,\n                    NumCols == 1 ? Eigen::ColMajor : Eigen::RowMajor>;\n\n  typedef Eigen::Map<Matrix> MatrixRef;\n  typedef Eigen::Map<const Matrix> ConstMatrixRef;\n  typedef Eigen::Matrix<double, NumRows, 1> Vector;\n  typedef Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, NumRows, 1>> VectorRef;\n  typedef Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, NumRows, 1>> ConstVectorRef;\n};\n\n}  // namespace ceres\n}  // namespace g2o\n\n#endif  // G2O_CERES_INTERNAL_EIGEN_H_\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/autodiff/fixed_array.h",
    "content": "// Copyright 2018 The Abseil Authors.\n//\n// Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the \"License\");\n// you may not use this file except in compliance with the License.\n// You may obtain a copy of the License at\n//\n//      https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0\n//\n// Unless required by applicable law or agreed to in writing, software\n// distributed under the License is distributed on an \"AS IS\" BASIS,\n// WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.\n// See the License for the specific language governing permissions and\n// limitations under the License.\n//\n// -----------------------------------------------------------------------------\n// File: fixed_array.h\n// -----------------------------------------------------------------------------\n//\n// A `FixedArray<T>` represents a non-resizable array of `T` where the length of\n// the array can be determined at run-time. It is a good replacement for\n// non-standard and deprecated uses of `alloca()` and variable length arrays\n// within the GCC extension. (See\n// https://gcc.gnu.org/onlinedocs/gcc/Variable-Length.html).\n//\n// `FixedArray` allocates small arrays inline, keeping performance fast by\n// avoiding heap operations. It also helps reduce the chances of\n// accidentally overflowing your stack if large input is passed to\n// your function.\n\n#ifndef G2O_CERES_PUBLIC_INTERNAL_FIXED_ARRAY_H_\n#define G2O_CERES_PUBLIC_INTERNAL_FIXED_ARRAY_H_\n\n#include <Eigen/Core>  // For Eigen::aligned_allocator\n#include <algorithm>\n#include <array>\n#include <cstddef>\n#include <memory>\n#include <tuple>\n#include <type_traits>\n\n#include \"memory.h\"\n\nnamespace g2o {\nnamespace ceres {\nnamespace internal {\n\nconstexpr static auto kFixedArrayUseDefault = static_cast<size_t>(-1);\n\n// The default fixed array allocator.\n//\n// As one can not easily detect if a struct contains or inherits from a fixed\n// size Eigen type, to be safe the Eigen::aligned_allocator is used by default.\n// But trivial types can never contain Eigen types, so std::allocator is used to\n// safe some heap memory.\ntemplate <typename T>\nusing FixedArrayDefaultAllocator =\n    typename std::conditional<std::is_trivial<T>::value, std::allocator<T>,\n                              Eigen::aligned_allocator<T>>::type;\n\n// -----------------------------------------------------------------------------\n// FixedArray\n// -----------------------------------------------------------------------------\n//\n// A `FixedArray` provides a run-time fixed-size array, allocating a small array\n// inline for efficiency.\n//\n// Most users should not specify an `inline_elements` argument and let\n// `FixedArray` automatically determine the number of elements\n// to store inline based on `sizeof(T)`. If `inline_elements` is specified, the\n// `FixedArray` implementation will use inline storage for arrays with a\n// length <= `inline_elements`.\n//\n// Note that a `FixedArray` constructed with a `size_type` argument will\n// default-initialize its values by leaving trivially constructible types\n// uninitialized (e.g. int, int[4], double), and others default-constructed.\n// This matches the behavior of c-style arrays and `std::array`, but not\n// `std::vector`.\n//\n// Note that `FixedArray` does not provide a public allocator; if it requires a\n// heap allocation, it will do so with global `::operator new[]()` and\n// `::operator delete[]()`, even if T provides class-scope overrides for these\n// operators.\ntemplate <typename T, size_t N = kFixedArrayUseDefault,\n          typename A = FixedArrayDefaultAllocator<T>>\nclass FixedArray {\n  static_assert(!std::is_array<T>::value || std::extent<T>::value > 0,\n                \"Arrays with unknown bounds cannot be used with FixedArray.\");\n\n  static constexpr size_t kInlineBytesDefault = 256;\n\n  using AllocatorTraits = std::allocator_traits<A>;\n  // std::iterator_traits isn't guaranteed to be SFINAE-friendly until C++17,\n  // but this seems to be mostly pedantic.\n  template <typename Iterator>\n  using EnableIfForwardIterator = typename std::enable_if<std::is_convertible<\n      typename std::iterator_traits<Iterator>::iterator_category,\n      std::forward_iterator_tag>::value>::type;\n  static constexpr bool DefaultConstructorIsNonTrivial() {\n    return !std::is_trivially_default_constructible<StorageElement>::value;\n  }\n\n public:\n  using allocator_type = typename AllocatorTraits::allocator_type;\n  using value_type = typename AllocatorTraits::value_type;\n  using pointer = typename AllocatorTraits::pointer;\n  using const_pointer = typename AllocatorTraits::const_pointer;\n  using reference = value_type&;\n  using const_reference = const value_type&;\n  using size_type = typename AllocatorTraits::size_type;\n  using difference_type = typename AllocatorTraits::difference_type;\n  using iterator = pointer;\n  using const_iterator = const_pointer;\n  using reverse_iterator = std::reverse_iterator<iterator>;\n  using const_reverse_iterator = std::reverse_iterator<const_iterator>;\n\n  static constexpr size_type inline_elements =\n      (N == kFixedArrayUseDefault ? kInlineBytesDefault / sizeof(value_type)\n                                  : static_cast<size_type>(N));\n\n  FixedArray(const FixedArray& other,\n             const allocator_type& a = allocator_type())\n      : FixedArray(other.begin(), other.end(), a) {}\n\n  FixedArray(FixedArray&& other,\n             const allocator_type& a = allocator_type()) noexcept\n      : FixedArray(std::make_move_iterator(other.begin()),\n                   std::make_move_iterator(other.end()), a) {}\n\n  // Creates an array object that can store `n` elements.\n  // Note that trivially constructible elements will be uninitialized.\n  explicit FixedArray(size_type n, const allocator_type& a = allocator_type())\n      : storage_(n, a) {\n    if (DefaultConstructorIsNonTrivial()) {\n      ConstructRange(storage_.alloc(), storage_.begin(), storage_.end());\n    }\n  }\n\n  // Creates an array initialized with `n` copies of `val`.\n  FixedArray(size_type n, const value_type& val,\n             const allocator_type& a = allocator_type())\n      : storage_(n, a) {\n    ConstructRange(storage_.alloc(), storage_.begin(), storage_.end(), val);\n  }\n\n  // Creates an array initialized with the size and contents of `init_list`.\n  FixedArray(std::initializer_list<value_type> init_list,\n             const allocator_type& a = allocator_type())\n      : FixedArray(init_list.begin(), init_list.end(), a) {}\n\n  // Creates an array initialized with the elements from the input\n  // range. The array's size will always be `std::distance(first, last)`.\n  // REQUIRES: Iterator must be a forward_iterator or better.\n  template <typename Iterator, EnableIfForwardIterator<Iterator>* = nullptr>\n  FixedArray(Iterator first, Iterator last,\n             const allocator_type& a = allocator_type())\n      : storage_(std::distance(first, last), a) {\n    CopyRange(storage_.alloc(), storage_.begin(), first, last);\n  }\n\n  ~FixedArray() noexcept {\n    for (auto* cur = storage_.begin(); cur != storage_.end(); ++cur) {\n      AllocatorTraits::destroy(storage_.alloc(), cur);\n    }\n  }\n\n  // Assignments are deleted because they break the invariant that the size of a\n  // `FixedArray` never changes.\n  void operator=(FixedArray&&) = delete;\n  void operator=(const FixedArray&) = delete;\n\n  // FixedArray::size()\n  //\n  // Returns the length of the fixed array.\n  size_type size() const { return storage_.size(); }\n\n  // FixedArray::max_size()\n  //\n  // Returns the largest possible value of `std::distance(begin(), end())` for a\n  // `FixedArray<T>`. This is equivalent to the most possible addressable bytes\n  // over the number of bytes taken by T.\n  constexpr size_type max_size() const {\n    return (std::numeric_limits<difference_type>::max)() / sizeof(value_type);\n  }\n\n  // FixedArray::empty()\n  //\n  // Returns whether or not the fixed array is empty.\n  bool empty() const { return size() == 0; }\n\n  // FixedArray::memsize()\n  //\n  // Returns the memory size of the fixed array in bytes.\n  size_t memsize() const { return size() * sizeof(value_type); }\n\n  // FixedArray::data()\n  //\n  // Returns a const T* pointer to elements of the `FixedArray`. This pointer\n  // can be used to access (but not modify) the contained elements.\n  const_pointer data() const { return AsValueType(storage_.begin()); }\n\n  // Overload of FixedArray::data() to return a T* pointer to elements of the\n  // fixed array. This pointer can be used to access and modify the contained\n  // elements.\n  pointer data() { return AsValueType(storage_.begin()); }\n\n  // FixedArray::operator[]\n  //\n  // Returns a reference the ith element of the fixed array.\n  // REQUIRES: 0 <= i < size()\n  reference operator[](size_type i) { return data()[i]; }\n\n  // Overload of FixedArray::operator()[] to return a const reference to the\n  // ith element of the fixed array.\n  // REQUIRES: 0 <= i < size()\n  const_reference operator[](size_type i) const { return data()[i]; }\n\n  // FixedArray::front()\n  //\n  // Returns a reference to the first element of the fixed array.\n  reference front() { return *begin(); }\n\n  // Overload of FixedArray::front() to return a reference to the first element\n  // of a fixed array of const values.\n  const_reference front() const { return *begin(); }\n\n  // FixedArray::back()\n  //\n  // Returns a reference to the last element of the fixed array.\n  reference back() { return *(end() - 1); }\n\n  // Overload of FixedArray::back() to return a reference to the last element\n  // of a fixed array of const values.\n  const_reference back() const { return *(end() - 1); }\n\n  // FixedArray::begin()\n  //\n  // Returns an iterator to the beginning of the fixed array.\n  iterator begin() { return data(); }\n\n  // Overload of FixedArray::begin() to return a const iterator to the\n  // beginning of the fixed array.\n  const_iterator begin() const { return data(); }\n\n  // FixedArray::cbegin()\n  //\n  // Returns a const iterator to the beginning of the fixed array.\n  const_iterator cbegin() const { return begin(); }\n\n  // FixedArray::end()\n  //\n  // Returns an iterator to the end of the fixed array.\n  iterator end() { return data() + size(); }\n\n  // Overload of FixedArray::end() to return a const iterator to the end of the\n  // fixed array.\n  const_iterator end() const { return data() + size(); }\n\n  // FixedArray::cend()\n  //\n  // Returns a const iterator to the end of the fixed array.\n  const_iterator cend() const { return end(); }\n\n  // FixedArray::rbegin()\n  //\n  // Returns a reverse iterator from the end of the fixed array.\n  reverse_iterator rbegin() { return reverse_iterator(end()); }\n\n  // Overload of FixedArray::rbegin() to return a const reverse iterator from\n  // the end of the fixed array.\n  const_reverse_iterator rbegin() const {\n    return const_reverse_iterator(end());\n  }\n\n  // FixedArray::crbegin()\n  //\n  // Returns a const reverse iterator from the end of the fixed array.\n  const_reverse_iterator crbegin() const { return rbegin(); }\n\n  // FixedArray::rend()\n  //\n  // Returns a reverse iterator from the beginning of the fixed array.\n  reverse_iterator rend() { return reverse_iterator(begin()); }\n\n  // Overload of FixedArray::rend() for returning a const reverse iterator\n  // from the beginning of the fixed array.\n  const_reverse_iterator rend() const {\n    return const_reverse_iterator(begin());\n  }\n\n  // FixedArray::crend()\n  //\n  // Returns a reverse iterator from the beginning of the fixed array.\n  const_reverse_iterator crend() const { return rend(); }\n\n  // FixedArray::fill()\n  //\n  // Assigns the given `value` to all elements in the fixed array.\n  void fill(const value_type& val) { std::fill(begin(), end(), val); }\n\n  // Relational operators. Equality operators are elementwise using\n  // `operator==`, while order operators order FixedArrays lexicographically.\n  friend bool operator==(const FixedArray& lhs, const FixedArray& rhs) {\n    return std::equal(lhs.begin(), lhs.end(), rhs.begin(), rhs.end());\n  }\n\n  friend bool operator!=(const FixedArray& lhs, const FixedArray& rhs) {\n    return !(lhs == rhs);\n  }\n\n  friend bool operator<(const FixedArray& lhs, const FixedArray& rhs) {\n    return std::lexicographical_compare(lhs.begin(), lhs.end(), rhs.begin(),\n                                        rhs.end());\n  }\n\n  friend bool operator>(const FixedArray& lhs, const FixedArray& rhs) {\n    return rhs < lhs;\n  }\n\n  friend bool operator<=(const FixedArray& lhs, const FixedArray& rhs) {\n    return !(rhs < lhs);\n  }\n\n  friend bool operator>=(const FixedArray& lhs, const FixedArray& rhs) {\n    return !(lhs < rhs);\n  }\n\n private:\n  // StorageElement\n  //\n  // For FixedArrays with a C-style-array value_type, StorageElement is a POD\n  // wrapper struct called StorageElementWrapper that holds the value_type\n  // instance inside. This is needed for construction and destruction of the\n  // entire array regardless of how many dimensions it has. For all other cases,\n  // StorageElement is just an alias of value_type.\n  //\n  // Maintainer's Note: The simpler solution would be to simply wrap value_type\n  // in a struct whether it's an array or not. That causes some paranoid\n  // diagnostics to misfire, believing that 'data()' returns a pointer to a\n  // single element, rather than the packed array that it really is.\n  // e.g.:\n  //\n  //     FixedArray<char> buf(1);\n  //     sprintf(buf.data(), \"foo\");\n  //\n  //     error: call to int __builtin___sprintf_chk(etc...)\n  //     will always overflow destination buffer [-Werror]\n  //\n  template <typename OuterT,\n            typename InnerT = typename std::remove_extent<OuterT>::type,\n            size_t InnerN = std::extent<OuterT>::value>\n  struct StorageElementWrapper {\n    InnerT array[InnerN];\n  };\n\n  using StorageElement =\n      typename std::conditional<std::is_array<value_type>::value,\n                                StorageElementWrapper<value_type>,\n                                value_type>::type;\n\n  static pointer AsValueType(pointer ptr) { return ptr; }\n  static pointer AsValueType(StorageElementWrapper<value_type>* ptr) {\n    return std::addressof(ptr->array);\n  }\n\n  static_assert(sizeof(StorageElement) == sizeof(value_type), \"\");\n  static_assert(alignof(StorageElement) == alignof(value_type), \"\");\n\n  class NonEmptyInlinedStorage {\n   public:\n    StorageElement* data() { return reinterpret_cast<StorageElement*>(buff_); }\n    void AnnotateConstruct(size_type) {}\n    void AnnotateDestruct(size_type) {}\n\n    // #ifdef ADDRESS_SANITIZER\n    //     void* RedzoneBegin() { return &redzone_begin_; }\n    //     void* RedzoneEnd() { return &redzone_end_ + 1; }\n    // #endif  // ADDRESS_SANITIZER\n\n   private:\n    // ADDRESS_SANITIZER_REDZONE(redzone_begin_);\n    alignas(StorageElement) char buff_[sizeof(StorageElement[inline_elements])];\n    // ADDRESS_SANITIZER_REDZONE(redzone_end_);\n  };\n\n  class EmptyInlinedStorage {\n   public:\n    StorageElement* data() { return nullptr; }\n    void AnnotateConstruct(size_type) {}\n    void AnnotateDestruct(size_type) {}\n  };\n\n  using InlinedStorage =\n      typename std::conditional<inline_elements == 0, EmptyInlinedStorage,\n                                NonEmptyInlinedStorage>::type;\n\n  // Storage\n  //\n  // An instance of Storage manages the inline and out-of-line memory for\n  // instances of FixedArray. This guarantees that even when construction of\n  // individual elements fails in the FixedArray constructor body, the\n  // destructor for Storage will still be called and out-of-line memory will be\n  // properly deallocated.\n  //\n  class Storage : public InlinedStorage {\n   public:\n    Storage(size_type n, const allocator_type& a)\n        : size_alloc_(n, a), data_(InitializeData()) {}\n\n    ~Storage() noexcept {\n      if (UsingInlinedStorage(size())) {\n        InlinedStorage::AnnotateDestruct(size());\n      } else {\n        AllocatorTraits::deallocate(alloc(), AsValueType(begin()), size());\n      }\n    }\n\n    size_type size() const { return std::get<0>(size_alloc_); }\n    StorageElement* begin() const { return data_; }\n    StorageElement* end() const { return begin() + size(); }\n    allocator_type& alloc() { return std::get<1>(size_alloc_); }\n\n   private:\n    static bool UsingInlinedStorage(size_type n) {\n      return n <= inline_elements;\n    }\n\n    StorageElement* InitializeData() {\n      if (UsingInlinedStorage(size())) {\n        InlinedStorage::AnnotateConstruct(size());\n        return InlinedStorage::data();\n      }\n      return reinterpret_cast<StorageElement*>(\n          AllocatorTraits::allocate(alloc(), size()));\n    }\n\n    // Using std::tuple and not absl::CompressedTuple, as it has a lot of\n    // dependencies to other absl headers.\n    std::tuple<size_type, allocator_type> size_alloc_;\n    StorageElement* data_;\n  };\n\n  Storage storage_;\n};\n\ntemplate <typename T, size_t N, typename A>\nconstexpr size_t FixedArray<T, N, A>::kInlineBytesDefault;\n\ntemplate <typename T, size_t N, typename A>\nconstexpr typename FixedArray<T, N, A>::size_type\n    FixedArray<T, N, A>::inline_elements;\n\n}  // namespace internal\n}  // namespace ceres\n}  // namespace g2o\n\n#endif  // G2O_CERES_PUBLIC_INTERNAL_FIXED_ARRAY_H_\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/autodiff/integer_sequence_algorithm.h",
    "content": "// Ceres Solver - A fast non-linear least squares minimizer\n// Copyright 2018 Google Inc. All rights reserved.\n// http://ceres-solver.org/\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer in the documentation\n//   and/or other materials provided with the distribution.\n// * Neither the name of Google Inc. nor the names of its contributors may be\n//   used to endorse or promote products derived from this software without\n//   specific prior written permission.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS IS\"\n// AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE\n// IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE\n// ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT OWNER OR CONTRIBUTORS BE\n// LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR\n// CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF\n// SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS\n// INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN\n// CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE)\n// ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE\n// POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n//\n// Author: jodebo_beck@gmx.de (Johannes Beck)\n//\n// Algorithms to be used together with integer_sequence, like computing the sum\n// or the exclusive scan (sometimes called exclusive prefix sum) at compile\n// time.\n\n#ifndef G2O_CERES_PUBLIC_INTERNAL_INTEGER_SEQUENCE_ALGORITHM_H_\n#define G2O_CERES_PUBLIC_INTERNAL_INTEGER_SEQUENCE_ALGORITHM_H_\n\n#include <utility>\n\nnamespace g2o {\nnamespace ceres {\nnamespace internal {\n\n// Implementation of calculating the sum of an integer sequence.\n// Recursively instantiate SumImpl and calculate the sum of the N first\n// numbers. This reduces the number of instantiations and speeds up\n// compilation.\n//\n// Examples:\n// 1) integer_sequence<int, 5>:\n//   Value = 5\n//\n// 2) integer_sequence<int, 4, 2>:\n//   Value = 4 + 2 + SumImpl<integer_sequence<int>>::Value\n//   Value = 4 + 2 + 0\n//\n// 3) integer_sequence<int, 2, 1, 4>:\n//   Value = 2 + 1 + SumImpl<integer_sequence<int, 4>>::Value\n//   Value = 2 + 1 + 4\ntemplate <typename Seq>\nstruct SumImpl;\n\n// Strip of and sum the first number.\ntemplate <typename T, T N, T... Ns>\nstruct SumImpl<std::integer_sequence<T, N, Ns...>> {\n  static constexpr T Value =\n      N + SumImpl<std::integer_sequence<T, Ns...>>::Value;\n};\n\n// Strip of and sum the first two numbers.\ntemplate <typename T, T N1, T N2, T... Ns>\nstruct SumImpl<std::integer_sequence<T, N1, N2, Ns...>> {\n  static constexpr T Value =\n      N1 + N2 + SumImpl<std::integer_sequence<T, Ns...>>::Value;\n};\n\n// Strip of and sum the first four numbers.\ntemplate <typename T, T N1, T N2, T N3, T N4, T... Ns>\nstruct SumImpl<std::integer_sequence<T, N1, N2, N3, N4, Ns...>> {\n  static constexpr T Value =\n      N1 + N2 + N3 + N4 + SumImpl<std::integer_sequence<T, Ns...>>::Value;\n};\n\n// Only one number is left. 'Value' is just that number ('recursion' ends).\ntemplate <typename T, T N>\nstruct SumImpl<std::integer_sequence<T, N>> {\n  static constexpr T Value = N;\n};\n\n// No number is left. 'Value' is the identity element (for sum this is zero).\ntemplate <typename T>\nstruct SumImpl<std::integer_sequence<T>> {\n  static constexpr T Value = T(0);\n};\n\n// Calculate the sum of an integer sequence. The resulting sum will be stored in\n// 'Value'.\ntemplate <typename Seq>\nclass Sum {\n  using T = typename Seq::value_type;\n\n public:\n  static constexpr T Value = SumImpl<Seq>::Value;\n};\n\n// Implementation of calculating an exclusive scan (exclusive prefix sum) of an\n// integer sequence. Exclusive means that the i-th input element is not included\n// in the i-th sum. Calculating the exclusive scan for an input array I results\n// in the following output R:\n//\n// R[0] = 0\n// R[1] = I[0];\n// R[2] = I[0] + I[1];\n// R[3] = I[0] + I[1] + I[2];\n// ...\n//\n// In C++17 std::exclusive_scan does the same operation at runtime (but\n// cannot be used to calculate the prefix sum at compile time). See\n// https://en.cppreference.com/w/cpp/algorithm/exclusive_scan for a more\n// detailed description.\n//\n// Example for integer_sequence<int, 1, 4, 3> (seq := integer_sequence):\n//                   T  , Sum,          Ns...   ,          Rs...\n// ExclusiveScanImpl<int,   0, seq<int, 1, 4, 3>, seq<int         >>\n// ExclusiveScanImpl<int,   1, seq<int,    4, 3>, seq<int, 0      >>\n// ExclusiveScanImpl<int,   5, seq<int,       3>, seq<int, 0, 1   >>\n// ExclusiveScanImpl<int,   8, seq<int         >, seq<int, 0, 1, 5>>\n//                                                ^^^^^^^^^^^^^^^^^\n//                                                resulting sequence\ntemplate <typename T, T Sum, typename SeqIn, typename SeqOut>\nstruct ExclusiveScanImpl;\n\ntemplate <typename T, T Sum, T N, T... Ns, T... Rs>\nstruct ExclusiveScanImpl<T, Sum, std::integer_sequence<T, N, Ns...>,\n                         std::integer_sequence<T, Rs...>> {\n  using Type =\n      typename ExclusiveScanImpl<T, Sum + N, std::integer_sequence<T, Ns...>,\n                                 std::integer_sequence<T, Rs..., Sum>>::Type;\n};\n\n// End of 'recursion'. The resulting type is SeqOut.\ntemplate <typename T, T Sum, typename SeqOut>\nstruct ExclusiveScanImpl<T, Sum, std::integer_sequence<T>, SeqOut> {\n  using Type = SeqOut;\n};\n\n// Calculates the exclusive scan of the specified integer sequence. The last\n// element (the total) is not included in the resulting sequence so they have\n// same length. This means the exclusive scan of integer_sequence<int, 1, 2, 3>\n// will be integer_sequence<int, 0, 1, 3>.\ntemplate <typename Seq>\nclass ExclusiveScanT {\n  using T = typename Seq::value_type;\n\n public:\n  using Type =\n      typename ExclusiveScanImpl<T, T(0), Seq, std::integer_sequence<T>>::Type;\n};\n\n// Helper to use exclusive scan without typename.\ntemplate <typename Seq>\nusing ExclusiveScan = typename ExclusiveScanT<Seq>::Type;\n\n}  // namespace internal\n}  // namespace ceres\n}  // namespace g2o\n\n#endif  // G2O_CERES_PUBLIC_INTERNAL_INTEGER_SEQUENCE_ALGORITHM_H_\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/autodiff/jet.h",
    "content": "// Ceres Solver - A fast non-linear least squares minimizer\n// Copyright 2019 Google Inc. All rights reserved.\n// http://ceres-solver.org/\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer in the documentation\n//   and/or other materials provided with the distribution.\n// * Neither the name of Google Inc. nor the names of its contributors may be\n//   used to endorse or promote products derived from this software without\n//   specific prior written permission.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS IS\"\n// AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE\n// IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE\n// ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT OWNER OR CONTRIBUTORS BE\n// LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR\n// CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF\n// SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS\n// INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN\n// CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE)\n// ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE\n// POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n//\n// Author: keir@google.com (Keir Mierle)\n//\n// A simple implementation of N-dimensional dual numbers, for automatically\n// computing exact derivatives of functions.\n//\n// While a complete treatment of the mechanics of automatic differentiation is\n// beyond the scope of this header (see\n// http://en.wikipedia.org/wiki/Automatic_differentiation for details), the\n// basic idea is to extend normal arithmetic with an extra element, \"e,\" often\n// denoted with the greek symbol epsilon, such that e != 0 but e^2 = 0. Dual\n// numbers are extensions of the real numbers analogous to complex numbers:\n// whereas complex numbers augment the reals by introducing an imaginary unit i\n// such that i^2 = -1, dual numbers introduce an \"infinitesimal\" unit e such\n// that e^2 = 0. Dual numbers have two components: the \"real\" component and the\n// \"infinitesimal\" component, generally written as x + y*e. Surprisingly, this\n// leads to a convenient method for computing exact derivatives without needing\n// to manipulate complicated symbolic expressions.\n//\n// For example, consider the function\n//\n//   f(x) = x^2 ,\n//\n// evaluated at 10. Using normal arithmetic, f(10) = 100, and df/dx(10) = 20.\n// Next, argument 10 with an infinitesimal to get:\n//\n//   f(10 + e) = (10 + e)^2\n//             = 100 + 2 * 10 * e + e^2\n//             = 100 + 20 * e       -+-\n//                     --            |\n//                     |             +--- This is zero, since e^2 = 0\n//                     |\n//                     +----------------- This is df/dx!\n//\n// Note that the derivative of f with respect to x is simply the infinitesimal\n// component of the value of f(x + e). So, in order to take the derivative of\n// any function, it is only necessary to replace the numeric \"object\" used in\n// the function with one extended with infinitesimals. The class Jet, defined in\n// this header, is one such example of this, where substitution is done with\n// templates.\n//\n// To handle derivatives of functions taking multiple arguments, different\n// infinitesimals are used, one for each variable to take the derivative of. For\n// example, consider a scalar function of two scalar parameters x and y:\n//\n//   f(x, y) = x^2 + x * y\n//\n// Following the technique above, to compute the derivatives df/dx and df/dy for\n// f(1, 3) involves doing two evaluations of f, the first time replacing x with\n// x + e, the second time replacing y with y + e.\n//\n// For df/dx:\n//\n//   f(1 + e, y) = (1 + e)^2 + (1 + e) * 3\n//               = 1 + 2 * e + 3 + 3 * e\n//               = 4 + 5 * e\n//\n//               --> df/dx = 5\n//\n// For df/dy:\n//\n//   f(1, 3 + e) = 1^2 + 1 * (3 + e)\n//               = 1 + 3 + e\n//               = 4 + e\n//\n//               --> df/dy = 1\n//\n// To take the gradient of f with the implementation of dual numbers (\"jets\") in\n// this file, it is necessary to create a single jet type which has components\n// for the derivative in x and y, and passing them to a templated version of f:\n//\n//   template<typename T>\n//   T f(const T &x, const T &y) {\n//     return x * x + x * y;\n//   }\n//\n//   // The \"2\" means there should be 2 dual number components.\n//   // It computes the partial derivative at x=10, y=20.\n//   Jet<double, 2> x(10, 0);  // Pick the 0th dual number for x.\n//   Jet<double, 2> y(20, 1);  // Pick the 1st dual number for y.\n//   Jet<double, 2> z = f(x, y);\n//\n//   LOG(INFO) << \"df/dx = \" << z.v[0]\n//             << \"df/dy = \" << z.v[1];\n//\n// Most users should not use Jet objects directly; a wrapper around Jet objects,\n// which makes computing the derivative, gradient, or jacobian of templated\n// functors simple, is in autodiff.h. Even autodiff.h should not be used\n// directly; instead autodiff_cost_function.h is typically the file of interest.\n//\n// For the more mathematically inclined, this file implements first-order\n// \"jets\". A 1st order jet is an element of the ring\n//\n//   T[N] = T[t_1, ..., t_N] / (t_1, ..., t_N)^2\n//\n// which essentially means that each jet consists of a \"scalar\" value 'a' from T\n// and a 1st order perturbation vector 'v' of length N:\n//\n//   x = a + \\sum_i v[i] t_i\n//\n// A shorthand is to write an element as x = a + u, where u is the perturbation.\n// Then, the main point about the arithmetic of jets is that the product of\n// perturbations is zero:\n//\n//   (a + u) * (b + v) = ab + av + bu + uv\n//                     = ab + (av + bu) + 0\n//\n// which is what operator* implements below. Addition is simpler:\n//\n//   (a + u) + (b + v) = (a + b) + (u + v).\n//\n// The only remaining question is how to evaluate the function of a jet, for\n// which we use the chain rule:\n//\n//   f(a + u) = f(a) + f'(a) u\n//\n// where f'(a) is the (scalar) derivative of f at a.\n//\n// By pushing these things through sufficiently and suitably templated\n// functions, we can do automatic differentiation. Just be sure to turn on\n// function inlining and common-subexpression elimination, or it will be very\n// slow!\n//\n// WARNING: Most Ceres users should not directly include this file or know the\n// details of how jets work. Instead the suggested method for automatic\n// derivatives is to use autodiff_cost_function.h, which is a wrapper around\n// both jets.h and autodiff.h to make taking derivatives of cost functions for\n// use in Ceres easier.\n\n#ifndef G2O_CERES_PUBLIC_JET_H_\n#define G2O_CERES_PUBLIC_JET_H_\n\n#include <cmath>\n#include <iosfwd>\n#include <iostream>  // NOLINT\n#include <limits>\n#include <string>\n\n#include \"Eigen/Core\"\n\nnamespace g2o {\nnamespace ceres {\n\ntemplate <typename T, int N>\nstruct Jet {\n  enum { DIMENSION = N };\n  typedef T Scalar;\n\n  // Default-construct \"a\" because otherwise this can lead to false errors about\n  // uninitialized uses when other classes relying on default constructed T\n  // (where T is a Jet<T, N>). This usually only happens in opt mode. Note that\n  // the C++ standard mandates that e.g. default constructed doubles are\n  // initialized to 0.0; see sections 8.5 of the C++03 standard.\n  Jet() : a() { v.setConstant(Scalar()); }\n\n  // Constructor from scalar: a + 0.\n  explicit Jet(const T& value) {\n    a = value;\n    v.setConstant(Scalar());\n  }\n\n  // Constructor from scalar plus variable: a + t_i.\n  Jet(const T& value, int k) {\n    a = value;\n    v.setConstant(Scalar());\n    v[k] = T(1.0);\n  }\n\n  // Constructor from scalar and vector part\n  // The use of Eigen::DenseBase allows Eigen expressions\n  // to be passed in without being fully evaluated until\n  // they are assigned to v\n  template <typename Derived>\n  EIGEN_STRONG_INLINE Jet(const T& a, const Eigen::DenseBase<Derived>& v)\n      : a(a), v(v) {}\n\n  // Compound operators\n  Jet<T, N>& operator+=(const Jet<T, N>& y) {\n    *this = *this + y;\n    return *this;\n  }\n\n  Jet<T, N>& operator-=(const Jet<T, N>& y) {\n    *this = *this - y;\n    return *this;\n  }\n\n  Jet<T, N>& operator*=(const Jet<T, N>& y) {\n    *this = *this * y;\n    return *this;\n  }\n\n  Jet<T, N>& operator/=(const Jet<T, N>& y) {\n    *this = *this / y;\n    return *this;\n  }\n\n  // Compound with scalar operators.\n  Jet<T, N>& operator+=(const T& s) {\n    *this = *this + s;\n    return *this;\n  }\n\n  Jet<T, N>& operator-=(const T& s) {\n    *this = *this - s;\n    return *this;\n  }\n\n  Jet<T, N>& operator*=(const T& s) {\n    *this = *this * s;\n    return *this;\n  }\n\n  Jet<T, N>& operator/=(const T& s) {\n    *this = *this / s;\n    return *this;\n  }\n\n  // The scalar part.\n  T a;\n\n  // The infinitesimal part.\n  Eigen::Matrix<T, N, 1> v;\n\n  // This struct needs to have an Eigen aligned operator new as it contains\n  // fixed-size Eigen types.\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n};\n\n// Unary +\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> const& operator+(const Jet<T, N>& f) {\n  return f;\n}\n\n// TODO(keir): Try adding __attribute__((always_inline)) to these functions to\n// see if it causes a performance increase.\n\n// Unary -\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> operator-(const Jet<T, N>& f) {\n  return Jet<T, N>(-f.a, -f.v);\n}\n\n// Binary +\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> operator+(const Jet<T, N>& f, const Jet<T, N>& g) {\n  return Jet<T, N>(f.a + g.a, f.v + g.v);\n}\n\n// Binary + with a scalar: x + s\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> operator+(const Jet<T, N>& f, T s) {\n  return Jet<T, N>(f.a + s, f.v);\n}\n\n// Binary + with a scalar: s + x\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> operator+(T s, const Jet<T, N>& f) {\n  return Jet<T, N>(f.a + s, f.v);\n}\n\n// Binary -\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> operator-(const Jet<T, N>& f, const Jet<T, N>& g) {\n  return Jet<T, N>(f.a - g.a, f.v - g.v);\n}\n\n// Binary - with a scalar: x - s\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> operator-(const Jet<T, N>& f, T s) {\n  return Jet<T, N>(f.a - s, f.v);\n}\n\n// Binary - with a scalar: s - x\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> operator-(T s, const Jet<T, N>& f) {\n  return Jet<T, N>(s - f.a, -f.v);\n}\n\n// Binary *\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> operator*(const Jet<T, N>& f, const Jet<T, N>& g) {\n  return Jet<T, N>(f.a * g.a, f.a * g.v + f.v * g.a);\n}\n\n// Binary * with a scalar: x * s\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> operator*(const Jet<T, N>& f, T s) {\n  return Jet<T, N>(f.a * s, f.v * s);\n}\n\n// Binary * with a scalar: s * x\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> operator*(T s, const Jet<T, N>& f) {\n  return Jet<T, N>(f.a * s, f.v * s);\n}\n\n// Binary /\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> operator/(const Jet<T, N>& f, const Jet<T, N>& g) {\n  // This uses:\n  //\n  //   a + u   (a + u)(b - v)   (a + u)(b - v)\n  //   ----- = -------------- = --------------\n  //   b + v   (b + v)(b - v)        b^2\n  //\n  // which holds because v*v = 0.\n  const T g_a_inverse = T(1.0) / g.a;\n  const T f_a_by_g_a = f.a * g_a_inverse;\n  return Jet<T, N>(f_a_by_g_a, (f.v - f_a_by_g_a * g.v) * g_a_inverse);\n}\n\n// Binary / with a scalar: s / x\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> operator/(T s, const Jet<T, N>& g) {\n  const T minus_s_g_a_inverse2 = -s / (g.a * g.a);\n  return Jet<T, N>(s / g.a, g.v * minus_s_g_a_inverse2);\n}\n\n// Binary / with a scalar: x / s\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> operator/(const Jet<T, N>& f, T s) {\n  const T s_inverse = T(1.0) / s;\n  return Jet<T, N>(f.a * s_inverse, f.v * s_inverse);\n}\n\n// Binary comparison operators for both scalars and jets.\n#define G2O_CERES_DEFINE_JET_COMPARISON_OPERATOR(op)                \\\n  template <typename T, int N>                                      \\\n  inline bool operator op(const Jet<T, N>& f, const Jet<T, N>& g) { \\\n    return f.a op g.a;                                              \\\n  }                                                                 \\\n  template <typename T, int N>                                      \\\n  inline bool operator op(const T& s, const Jet<T, N>& g) {         \\\n    return s op g.a;                                                \\\n  }                                                                 \\\n  template <typename T, int N>                                      \\\n  inline bool operator op(const Jet<T, N>& f, const T& s) {         \\\n    return f.a op s;                                                \\\n  }\nG2O_CERES_DEFINE_JET_COMPARISON_OPERATOR(<)   // NOLINT\nG2O_CERES_DEFINE_JET_COMPARISON_OPERATOR(<=)  // NOLINT\nG2O_CERES_DEFINE_JET_COMPARISON_OPERATOR(>)   // NOLINT\nG2O_CERES_DEFINE_JET_COMPARISON_OPERATOR(>=)  // NOLINT\nG2O_CERES_DEFINE_JET_COMPARISON_OPERATOR(==)  // NOLINT\nG2O_CERES_DEFINE_JET_COMPARISON_OPERATOR(!=)  // NOLINT\n#undef G2O_CERES_DEFINE_JET_COMPARISON_OPERATOR\n\n// Pull some functions from namespace std.\n//\n// This is necessary because we want to use the same name (e.g. 'sqrt') for\n// double-valued and Jet-valued functions, but we are not allowed to put\n// Jet-valued functions inside namespace std.\nusing std::abs;\nusing std::acos;\nusing std::asin;\nusing std::atan;\nusing std::atan2;\nusing std::cbrt;\nusing std::ceil;\nusing std::cos;\nusing std::cosh;\nusing std::erf;\nusing std::erfc;\nusing std::exp;\nusing std::exp2;\nusing std::floor;\nusing std::fmax;\nusing std::fmin;\nusing std::hypot;\nusing std::isfinite;\nusing std::isinf;\nusing std::isnan;\nusing std::isnormal;\nusing std::log;\nusing std::log2;\nusing std::pow;\nusing std::sin;\nusing std::sinh;\nusing std::sqrt;\nusing std::tan;\nusing std::tanh;\n\n// Legacy names from pre-C++11 days.\n// clang-format off\ninline bool IsFinite(double x)   { return std::isfinite(x); }\ninline bool IsInfinite(double x) { return std::isinf(x);    }\ninline bool IsNaN(double x)      { return std::isnan(x);    }\ninline bool IsNormal(double x)   { return std::isnormal(x); }\n// clang-format on\n\n// In general, f(a + h) ~= f(a) + f'(a) h, via the chain rule.\n\n// abs(x + h) ~= x + h or -(x + h)\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> abs(const Jet<T, N>& f) {\n  return (f.a < T(0.0) ? -f : f);\n}\n\n// log(a + h) ~= log(a) + h / a\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> log(const Jet<T, N>& f) {\n  const T a_inverse = T(1.0) / f.a;\n  return Jet<T, N>(log(f.a), f.v * a_inverse);\n}\n\n// exp(a + h) ~= exp(a) + exp(a) h\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> exp(const Jet<T, N>& f) {\n  const T tmp = exp(f.a);\n  return Jet<T, N>(tmp, tmp * f.v);\n}\n\n// sqrt(a + h) ~= sqrt(a) + h / (2 sqrt(a))\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> sqrt(const Jet<T, N>& f) {\n  const T tmp = sqrt(f.a);\n  const T two_a_inverse = T(1.0) / (T(2.0) * tmp);\n  return Jet<T, N>(tmp, f.v * two_a_inverse);\n}\n\n// cos(a + h) ~= cos(a) - sin(a) h\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> cos(const Jet<T, N>& f) {\n  return Jet<T, N>(cos(f.a), -sin(f.a) * f.v);\n}\n\n// acos(a + h) ~= acos(a) - 1 / sqrt(1 - a^2) h\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> acos(const Jet<T, N>& f) {\n  const T tmp = -T(1.0) / sqrt(T(1.0) - f.a * f.a);\n  return Jet<T, N>(acos(f.a), tmp * f.v);\n}\n\n// sin(a + h) ~= sin(a) + cos(a) h\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> sin(const Jet<T, N>& f) {\n  return Jet<T, N>(sin(f.a), cos(f.a) * f.v);\n}\n\n// asin(a + h) ~= asin(a) + 1 / sqrt(1 - a^2) h\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> asin(const Jet<T, N>& f) {\n  const T tmp = T(1.0) / sqrt(T(1.0) - f.a * f.a);\n  return Jet<T, N>(asin(f.a), tmp * f.v);\n}\n\n// tan(a + h) ~= tan(a) + (1 + tan(a)^2) h\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> tan(const Jet<T, N>& f) {\n  const T tan_a = tan(f.a);\n  const T tmp = T(1.0) + tan_a * tan_a;\n  return Jet<T, N>(tan_a, tmp * f.v);\n}\n\n// atan(a + h) ~= atan(a) + 1 / (1 + a^2) h\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> atan(const Jet<T, N>& f) {\n  const T tmp = T(1.0) / (T(1.0) + f.a * f.a);\n  return Jet<T, N>(atan(f.a), tmp * f.v);\n}\n\n// sinh(a + h) ~= sinh(a) + cosh(a) h\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> sinh(const Jet<T, N>& f) {\n  return Jet<T, N>(sinh(f.a), cosh(f.a) * f.v);\n}\n\n// cosh(a + h) ~= cosh(a) + sinh(a) h\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> cosh(const Jet<T, N>& f) {\n  return Jet<T, N>(cosh(f.a), sinh(f.a) * f.v);\n}\n\n// tanh(a + h) ~= tanh(a) + (1 - tanh(a)^2) h\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> tanh(const Jet<T, N>& f) {\n  const T tanh_a = tanh(f.a);\n  const T tmp = T(1.0) - tanh_a * tanh_a;\n  return Jet<T, N>(tanh_a, tmp * f.v);\n}\n\n// The floor function should be used with extreme care as this operation will\n// result in a zero derivative which provides no information to the solver.\n//\n// floor(a + h) ~= floor(a) + 0\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> floor(const Jet<T, N>& f) {\n  return Jet<T, N>(floor(f.a));\n}\n\n// The ceil function should be used with extreme care as this operation will\n// result in a zero derivative which provides no information to the solver.\n//\n// ceil(a + h) ~= ceil(a) + 0\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> ceil(const Jet<T, N>& f) {\n  return Jet<T, N>(ceil(f.a));\n}\n\n// Some new additions to C++11:\n\n// cbrt(a + h) ~= cbrt(a) + h / (3 a ^ (2/3))\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> cbrt(const Jet<T, N>& f) {\n  const T derivative = T(1.0) / (T(3.0) * cbrt(f.a * f.a));\n  return Jet<T, N>(cbrt(f.a), f.v * derivative);\n}\n\n// exp2(x + h) = 2^(x+h) ~= 2^x + h*2^x*log(2)\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> exp2(const Jet<T, N>& f) {\n  const T tmp = exp2(f.a);\n  const T derivative = tmp * log(T(2));\n  return Jet<T, N>(tmp, f.v * derivative);\n}\n\n// log2(x + h) ~= log2(x) + h / (x * log(2))\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> log2(const Jet<T, N>& f) {\n  const T derivative = T(1.0) / (f.a * log(T(2)));\n  return Jet<T, N>(log2(f.a), f.v * derivative);\n}\n\n// Like sqrt(x^2 + y^2),\n// but acts to prevent underflow/overflow for small/large x/y.\n// Note that the function is non-smooth at x=y=0,\n// so the derivative is undefined there.\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> hypot(const Jet<T, N>& x, const Jet<T, N>& y) {\n  // d/da sqrt(a) = 0.5 / sqrt(a)\n  // d/dx x^2 + y^2 = 2x\n  // So by the chain rule:\n  // d/dx sqrt(x^2 + y^2) = 0.5 / sqrt(x^2 + y^2) * 2x = x / sqrt(x^2 + y^2)\n  // d/dy sqrt(x^2 + y^2) = y / sqrt(x^2 + y^2)\n  const T tmp = hypot(x.a, y.a);\n  return Jet<T, N>(tmp, x.a / tmp * x.v + y.a / tmp * y.v);\n}\n\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> fmax(const Jet<T, N>& x, const Jet<T, N>& y) {\n  return x < y ? y : x;\n}\n\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> fmin(const Jet<T, N>& x, const Jet<T, N>& y) {\n  return y < x ? y : x;\n}\n\n// erf is defined as an integral that cannot be expressed analytically\n// however, the derivative is trivial to compute\n// erf(x + h) = erf(x) + h * 2*exp(-x^2)/sqrt(pi)\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> erf(const Jet<T, N>& x) {\n  return Jet<T, N>(erf(x.a), x.v * M_2_SQRTPI * exp(-x.a * x.a));\n}\n\n// erfc(x) = 1-erf(x)\n// erfc(x + h) = erfc(x) + h * (-2*exp(-x^2)/sqrt(pi))\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> erfc(const Jet<T, N>& x) {\n  return Jet<T, N>(erfc(x.a), -x.v * M_2_SQRTPI * exp(-x.a * x.a));\n}\n\n// Bessel functions of the first kind with integer order equal to 0, 1, n.\n//\n// Microsoft has deprecated the j[0,1,n]() POSIX Bessel functions in favour of\n// _j[0,1,n]().  Where available on MSVC, use _j[0,1,n]() to avoid deprecated\n// function errors in client code (the specific warning is suppressed when\n// Ceres itself is built).\ninline double BesselJ0(double x) {\n#if defined(G2O_CERES_MSVC_USE_UNDERSCORE_PREFIXED_BESSEL_FUNCTIONS)\n  return _j0(x);\n#else\n  return j0(x);\n#endif\n}\ninline double BesselJ1(double x) {\n#if defined(G2O_CERES_MSVC_USE_UNDERSCORE_PREFIXED_BESSEL_FUNCTIONS)\n  return _j1(x);\n#else\n  return j1(x);\n#endif\n}\ninline double BesselJn(int n, double x) {\n#if defined(G2O_CERES_MSVC_USE_UNDERSCORE_PREFIXED_BESSEL_FUNCTIONS)\n  return _jn(n, x);\n#else\n  return jn(n, x);\n#endif\n}\n\n// For the formulae of the derivatives of the Bessel functions see the book:\n// Olver, Lozier, Boisvert, Clark, NIST Handbook of Mathematical Functions,\n// Cambridge University Press 2010.\n//\n// Formulae are also available at http://dlmf.nist.gov\n\n// See formula http://dlmf.nist.gov/10.6#E3\n// j0(a + h) ~= j0(a) - j1(a) h\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> BesselJ0(const Jet<T, N>& f) {\n  return Jet<T, N>(BesselJ0(f.a), -BesselJ1(f.a) * f.v);\n}\n\n// See formula http://dlmf.nist.gov/10.6#E1\n// j1(a + h) ~= j1(a) + 0.5 ( j0(a) - j2(a) ) h\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> BesselJ1(const Jet<T, N>& f) {\n  return Jet<T, N>(BesselJ1(f.a),\n                   T(0.5) * (BesselJ0(f.a) - BesselJn(2, f.a)) * f.v);\n}\n\n// See formula http://dlmf.nist.gov/10.6#E1\n// j_n(a + h) ~= j_n(a) + 0.5 ( j_{n-1}(a) - j_{n+1}(a) ) h\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> BesselJn(int n, const Jet<T, N>& f) {\n  return Jet<T, N>(\n      BesselJn(n, f.a),\n      T(0.5) * (BesselJn(n - 1, f.a) - BesselJn(n + 1, f.a)) * f.v);\n}\n\n// Jet Classification. It is not clear what the appropriate semantics are for\n// these classifications. This picks that std::isfinite and std::isnormal are\n// \"all\" operations, i.e. all elements of the jet must be finite for the jet\n// itself to be finite (or normal). For IsNaN and IsInfinite, the answer is less\n// clear. This takes a \"any\" approach for IsNaN and IsInfinite such that if any\n// part of a jet is nan or inf, then the entire jet is nan or inf. This leads\n// to strange situations like a jet can be both IsInfinite and IsNaN, but in\n// practice the \"any\" semantics are the most useful for e.g. checking that\n// derivatives are sane.\n\n// The jet is finite if all parts of the jet are finite.\ntemplate <typename T, int N>\ninline bool isfinite(const Jet<T, N>& f) {\n  // Branchless implementation. This is more efficient for the false-case and\n  // works with the codegen system.\n  auto result = isfinite(f.a);\n  for (int i = 0; i < N; ++i) {\n    result = result & isfinite(f.v[i]);\n  }\n  return result;\n}\n\n// The jet is infinite if any part of the Jet is infinite.\ntemplate <typename T, int N>\ninline bool isinf(const Jet<T, N>& f) {\n  auto result = isinf(f.a);\n  for (int i = 0; i < N; ++i) {\n    result = result | isinf(f.v[i]);\n  }\n  return result;\n}\n\n// The jet is NaN if any part of the jet is NaN.\ntemplate <typename T, int N>\ninline bool isnan(const Jet<T, N>& f) {\n  auto result = isnan(f.a);\n  for (int i = 0; i < N; ++i) {\n    result = result | isnan(f.v[i]);\n  }\n  return result;\n}\n\n// The jet is normal if all parts of the jet are normal.\ntemplate <typename T, int N>\ninline bool isnormal(const Jet<T, N>& f) {\n  auto result = isnormal(f.a);\n  for (int i = 0; i < N; ++i) {\n    result = result & isnormal(f.v[i]);\n  }\n  return result;\n}\n\n// Legacy functions from the pre-C++11 days.\ntemplate <typename T, int N>\ninline bool IsFinite(const Jet<T, N>& f) {\n  return isfinite(f);\n}\n\ntemplate <typename T, int N>\ninline bool IsNaN(const Jet<T, N>& f) {\n  return isnan(f);\n}\n\ntemplate <typename T, int N>\ninline bool IsNormal(const Jet<T, N>& f) {\n  return isnormal(f);\n}\n\n// The jet is infinite if any part of the jet is infinite.\ntemplate <typename T, int N>\ninline bool IsInfinite(const Jet<T, N>& f) {\n  return isinf(f);\n}\n\n// atan2(b + db, a + da) ~= atan2(b, a) + (- b da + a db) / (a^2 + b^2)\n//\n// In words: the rate of change of theta is 1/r times the rate of\n// change of (x, y) in the positive angular direction.\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> atan2(const Jet<T, N>& g, const Jet<T, N>& f) {\n  // Note order of arguments:\n  //\n  //   f = a + da\n  //   g = b + db\n\n  T const tmp = T(1.0) / (f.a * f.a + g.a * g.a);\n  return Jet<T, N>(atan2(g.a, f.a), tmp * (-g.a * f.v + f.a * g.v));\n}\n\n// pow -- base is a differentiable function, exponent is a constant.\n// (a+da)^p ~= a^p + p*a^(p-1) da\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> pow(const Jet<T, N>& f, double g) {\n  T const tmp = g * pow(f.a, g - T(1.0));\n  return Jet<T, N>(pow(f.a, g), tmp * f.v);\n}\n\n// pow -- base is a constant, exponent is a differentiable function.\n// We have various special cases, see the comment for pow(Jet, Jet) for\n// analysis:\n//\n// 1. For f > 0 we have: (f)^(g + dg) ~= f^g + f^g log(f) dg\n//\n// 2. For f == 0 and g > 0 we have: (f)^(g + dg) ~= f^g\n//\n// 3. For f < 0 and integer g we have: (f)^(g + dg) ~= f^g but if dg\n// != 0, the derivatives are not defined and we return NaN.\n\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> pow(T f, const Jet<T, N>& g) {\n  Jet<T, N> result;\n\n  if (f == T(0) && g.a > T(0)) {\n    // Handle case 2.\n    result = Jet<T, N>(T(0.0));\n  } else {\n    if (f < 0 && g.a == floor(g.a)) {  // Handle case 3.\n      result = Jet<T, N>(pow(f, g.a));\n      for (int i = 0; i < N; i++) {\n        if (g.v[i] != T(0.0)) {\n          // Return a NaN when g.v != 0.\n          result.v[i] = std::numeric_limits<T>::quiet_NaN();\n        }\n      }\n    } else {\n      // Handle case 1.\n      T const tmp = pow(f, g.a);\n      result = Jet<T, N>(tmp, log(f) * tmp * g.v);\n    }\n  }\n\n  return result;\n}\n\n// pow -- both base and exponent are differentiable functions. This has a\n// variety of special cases that require careful handling.\n//\n// 1. For f > 0:\n//    (f + df)^(g + dg) ~= f^g + f^(g - 1) * (g * df + f * log(f) * dg)\n//    The numerical evaluation of f * log(f) for f > 0 is well behaved, even for\n//    extremely small values (e.g. 1e-99).\n//\n// 2. For f == 0 and g > 1: (f + df)^(g + dg) ~= 0\n//    This cases is needed because log(0) can not be evaluated in the f > 0\n//    expression. However the function f*log(f) is well behaved around f == 0\n//    and its limit as f-->0 is zero.\n//\n// 3. For f == 0 and g == 1: (f + df)^(g + dg) ~= 0 + df\n//\n// 4. For f == 0 and 0 < g < 1: The value is finite but the derivatives are not.\n//\n// 5. For f == 0 and g < 0: The value and derivatives of f^g are not finite.\n//\n// 6. For f == 0 and g == 0: The C standard incorrectly defines 0^0 to be 1\n//    \"because there are applications that can exploit this definition\". We\n//    (arbitrarily) decree that derivatives here will be nonfinite, since that\n//    is consistent with the behavior for f == 0, g < 0 and 0 < g < 1.\n//    Practically any definition could have been justified because mathematical\n//    consistency has been lost at this point.\n//\n// 7. For f < 0, g integer, dg == 0: (f + df)^(g + dg) ~= f^g + g * f^(g - 1) df\n//    This is equivalent to the case where f is a differentiable function and g\n//    is a constant (to first order).\n//\n// 8. For f < 0, g integer, dg != 0: The value is finite but the derivatives are\n//    not, because any change in the value of g moves us away from the point\n//    with a real-valued answer into the region with complex-valued answers.\n//\n// 9. For f < 0, g noninteger: The value and derivatives of f^g are not finite.\n\ntemplate <typename T, int N>\ninline Jet<T, N> pow(const Jet<T, N>& f, const Jet<T, N>& g) {\n  Jet<T, N> result;\n\n  if (f.a == T(0) && g.a >= T(1)) {\n    // Handle cases 2 and 3.\n    if (g.a > T(1)) {\n      result = Jet<T, N>(T(0.0));\n    } else {\n      result = f;\n    }\n\n  } else {\n    if (f.a < T(0) && g.a == floor(g.a)) {\n      // Handle cases 7 and 8.\n      T const tmp = g.a * pow(f.a, g.a - T(1.0));\n      result = Jet<T, N>(pow(f.a, g.a), tmp * f.v);\n      for (int i = 0; i < N; i++) {\n        if (g.v[i] != T(0.0)) {\n          // Return a NaN when g.v != 0.\n          result.v[i] = T(std::numeric_limits<double>::quiet_NaN());\n        }\n      }\n    } else {\n      // Handle the remaining cases. For cases 4,5,6,9 we allow the log()\n      // function to generate -HUGE_VAL or NaN, since those cases result in a\n      // nonfinite derivative.\n      T const tmp1 = pow(f.a, g.a);\n      T const tmp2 = g.a * pow(f.a, g.a - T(1.0));\n      T const tmp3 = tmp1 * log(f.a);\n      result = Jet<T, N>(tmp1, tmp2 * f.v + tmp3 * g.v);\n    }\n  }\n\n  return result;\n}\n\n// Note: This has to be in the ceres namespace for argument dependent lookup to\n// function correctly. Otherwise statements like CHECK_LE(x, 2.0) fail with\n// strange compile errors.\ntemplate <typename T, int N>\ninline std::ostream& operator<<(std::ostream& s, const Jet<T, N>& z) {\n  s << \"[\" << z.a << \" ; \";\n  for (int i = 0; i < N; ++i) {\n    s << z.v[i];\n    if (i != N - 1) {\n      s << \", \";\n    }\n  }\n  s << \"]\";\n  return s;\n}\n}  // namespace ceres\n}  // namespace g2o\n\nnamespace std {\n// clang-format off\ntemplate <typename T, int N>\nstruct numeric_limits<g2o::ceres::Jet<T, N>> {\n  static constexpr bool is_specialized = true; // NOLINT\n  static constexpr bool is_signed = std::numeric_limits<T>::is_signed; // NOLINT\n  static constexpr bool is_integer = std::numeric_limits<T>::is_integer; // NOLINT\n  static constexpr bool is_exact = std::numeric_limits<T>::is_exact; // NOLINT\n  static constexpr bool has_infinity = std::numeric_limits<T>::has_infinity; // NOLINT\n  static constexpr bool has_quiet_NaN = std::numeric_limits<T>::has_quiet_NaN; // NOLINT\n  static constexpr bool has_signaling_NaN = std::numeric_limits<T>::has_signaling_NaN; // NOLINT\n  static constexpr bool is_iec559 = std::numeric_limits<T>::is_iec559; // NOLINT\n  static constexpr bool is_bounded = std::numeric_limits<T>::is_bounded; // NOLINT\n  static constexpr bool is_modulo = std::numeric_limits<T>::is_modulo; // NOLINT\n\n  static constexpr std::float_denorm_style has_denorm = std::numeric_limits<T>::has_denorm; // NOLINT\n  static constexpr std::float_round_style round_style = std::numeric_limits<T>::round_style; // NOLINT\n\n  static constexpr int digits = std::numeric_limits<T>::digits; // NOLINT\n  static constexpr int digits10 = std::numeric_limits<T>::digits10; // NOLINT\n  static constexpr int max_digits10 = std::numeric_limits<T>::max_digits10; // NOLINT\n  static constexpr int radix = std::numeric_limits<T>::radix; // NOLINT\n  static constexpr int min_exponent = std::numeric_limits<T>::min_exponent; // NOLINT\n  static constexpr int min_exponent10 = std::numeric_limits<T>::max_exponent10; // NOLINT\n  static constexpr int max_exponent = std::numeric_limits<T>::max_exponent; // NOLINT\n  static constexpr int max_exponent10 = std::numeric_limits<T>::max_exponent10; // NOLINT\n  static constexpr bool traps = std::numeric_limits<T>::traps; // NOLINT\n  static constexpr bool tinyness_before = std::numeric_limits<T>::tinyness_before; // NOLINT\n\n  static constexpr g2o::ceres::Jet<T, N> min() noexcept {\n    return g2o::ceres::Jet<T, N>(std::numeric_limits<T>::min());\n  }\n  static constexpr g2o::ceres::Jet<T, N> lowest() noexcept {\n    return g2o::ceres::Jet<T, N>(std::numeric_limits<T>::lowest());\n  }\n  static constexpr g2o::ceres::Jet<T, N> epsilon() noexcept {\n    return g2o::ceres::Jet<T, N>(std::numeric_limits<T>::epsilon());\n  }\n  static constexpr g2o::ceres::Jet<T, N> round_error() noexcept {\n    return g2o::ceres::Jet<T, N>(std::numeric_limits<T>::round_error());\n  }\n  static constexpr g2o::ceres::Jet<T, N> infinity() noexcept {\n    return g2o::ceres::Jet<T, N>(std::numeric_limits<T>::infinity());\n  }\n  static constexpr g2o::ceres::Jet<T, N> quiet_NaN() noexcept {\n    return g2o::ceres::Jet<T, N>(std::numeric_limits<T>::quiet_NaN());\n  }\n  static constexpr g2o::ceres::Jet<T, N> signaling_NaN() noexcept {\n    return g2o::ceres::Jet<T, N>(std::numeric_limits<T>::signaling_NaN());\n  }\n  static constexpr g2o::ceres::Jet<T, N> denorm_min() noexcept {\n    return g2o::ceres::Jet<T, N>(std::numeric_limits<T>::denorm_min());\n  }\n\n  static constexpr g2o::ceres::Jet<T, N> max() noexcept {\n    return g2o::ceres::Jet<T, N>(std::numeric_limits<T>::max());\n  }\n};\n// clang-format on\n\n}  // namespace std\n\nnamespace Eigen {\n\n// Creating a specialization of NumTraits enables placing Jet objects inside\n// Eigen arrays, getting all the goodness of Eigen combined with autodiff.\ntemplate <typename T, int N>\nstruct NumTraits<g2o::ceres::Jet<T, N>> {\n  using Real = g2o::ceres::Jet<T, N>;\n  using NonInteger = g2o::ceres::Jet<T, N>;\n  using Nested = g2o::ceres::Jet<T, N>;\n  using Literal = g2o::ceres::Jet<T, N>;\n\n  static typename g2o::ceres::Jet<T, N> dummy_precision() {\n    return g2o::ceres::Jet<T, N>(1e-12);\n  }\n\n  static inline Real epsilon() {\n    return Real(std::numeric_limits<T>::epsilon());\n  }\n\n  static inline int digits10() { return NumTraits<T>::digits10(); }\n\n  enum {\n    IsComplex = 0,  // NOLINT\n    IsInteger = 0,  // NOLINT\n    IsSigned,       // NOLINT\n    ReadCost = 1,   // NOLINT\n    AddCost = 1,    // NOLINT\n    // For Jet types, multiplication is more expensive than addition.\n    MulCost = 3,               // NOLINT\n    HasFloatingPoint = 1,      // NOLINT\n    RequireInitialization = 1  // NOLINT\n  };\n\n  template <bool Vectorized>\n  struct Div {\n    enum {\n#if defined(EIGEN_VECTORIZE_AVX)\n      AVX = true,  // NOLINT\n#else\n      AVX = false,  // NOLINT\n#endif\n\n      // Assuming that for Jets, division is as expensive as\n      // multiplication.\n      Cost = 3  // NOLINT\n    };\n  };\n\n  static inline Real highest() { return Real(std::numeric_limits<T>::max()); }\n  static inline Real lowest() { return Real(-std::numeric_limits<T>::max()); }\n};\n\n// Specifying the return type of binary operations between Jets and scalar types\n// allows you to perform matrix/array operations with Eigen matrices and arrays\n// such as addition, subtraction, multiplication, and division where one Eigen\n// matrix/array is of type Jet and the other is a scalar type. This improves\n// performance by using the optimized scalar-to-Jet binary operations but\n// is only available on Eigen versions >= 3.3\ntemplate <typename BinaryOp, typename T, int N>\nstruct ScalarBinaryOpTraits<g2o::ceres::Jet<T, N>, T, BinaryOp> {\n  using ReturnType = g2o::ceres::Jet<T, N>;\n};\ntemplate <typename BinaryOp, typename T, int N>\nstruct ScalarBinaryOpTraits<T, g2o::ceres::Jet<T, N>, BinaryOp> {\n  using ReturnType = g2o::ceres::Jet<T, N>;\n};\n\n}  // namespace Eigen\n\n#endif  // G2O_CERES_PUBLIC_JET_H_\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/autodiff/memory.h",
    "content": "// Copyright 2017 The Abseil Authors.\n//\n// Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the \"License\");\n// you may not use this file except in compliance with the License.\n// You may obtain a copy of the License at\n//\n//      https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0\n//\n// Unless required by applicable law or agreed to in writing, software\n// distributed under the License is distributed on an \"AS IS\" BASIS,\n// WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.\n// See the License for the specific language governing permissions and\n// limitations under the License.\n//\n// -----------------------------------------------------------------------------\n// File: memory.h\n// -----------------------------------------------------------------------------\n//\n// This header file contains utility functions for managing the creation and\n// conversion of smart pointers. This file is an extension to the C++\n// standard <memory> library header file.\n\n#ifndef G2O_CERES_PUBLIC_INTERNAL_MEMORY_H_\n#define G2O_CERES_PUBLIC_INTERNAL_MEMORY_H_\n\n#include <memory>\n\n#ifdef G2O_CERES_HAVE_EXCEPTIONS\n#define G2O_CERES_INTERNAL_TRY try\n#define G2O_CERES_INTERNAL_CATCH_ANY catch (...)\n#define G2O_CERES_INTERNAL_RETHROW \\\n  do {                             \\\n    throw;                         \\\n  } while (false)\n#else  // G2O_CERES_HAVE_EXCEPTIONS\n#define G2O_CERES_INTERNAL_TRY if (true)\n#define G2O_CERES_INTERNAL_CATCH_ANY else if (false)\n#define G2O_CERES_INTERNAL_RETHROW \\\n  do {                             \\\n  } while (false)\n#endif  // G2O_CERES_HAVE_EXCEPTIONS\n\nnamespace g2o {\nnamespace ceres {\nnamespace internal {\n\ntemplate <typename Allocator, typename Iterator, typename... Args>\nvoid ConstructRange(Allocator& alloc, Iterator first, Iterator last,\n                    const Args&... args) {\n  for (Iterator cur = first; cur != last; ++cur) {\n    G2O_CERES_INTERNAL_TRY {\n      std::allocator_traits<Allocator>::construct(alloc, std::addressof(*cur),\n                                                  args...);\n    }\n    G2O_CERES_INTERNAL_CATCH_ANY {\n      while (cur != first) {\n        --cur;\n        std::allocator_traits<Allocator>::destroy(alloc, std::addressof(*cur));\n      }\n      G2O_CERES_INTERNAL_RETHROW;\n    }\n  }\n}\n\ntemplate <typename Allocator, typename Iterator, typename InputIterator>\nvoid CopyRange(Allocator& alloc, Iterator destination, InputIterator first,\n               InputIterator last) {\n  for (Iterator cur = destination; first != last;\n       static_cast<void>(++cur), static_cast<void>(++first)) {\n    G2O_CERES_INTERNAL_TRY {\n      std::allocator_traits<Allocator>::construct(alloc, std::addressof(*cur),\n                                                  *first);\n    }\n    G2O_CERES_INTERNAL_CATCH_ANY {\n      while (cur != destination) {\n        --cur;\n        std::allocator_traits<Allocator>::destroy(alloc, std::addressof(*cur));\n      }\n      G2O_CERES_INTERNAL_RETHROW;\n    }\n  }\n}\n\n}  // namespace internal\n}  // namespace ceres\n}  // namespace g2o\n\n#endif  // G2O_CERES_PUBLIC_INTERNAL_MEMORY_H_\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/autodiff/parameter_dims.h",
    "content": "// Ceres Solver - A fast non-linear least squares minimizer\n// Copyright 2018 Google Inc. All rights reserved.\n// http://ceres-solver.org/\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer in the documentation\n//   and/or other materials provided with the distribution.\n// * Neither the name of Google Inc. nor the names of its contributors may be\n//   used to endorse or promote products derived from this software without\n//   specific prior written permission.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS IS\"\n// AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE\n// IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE\n// ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT OWNER OR CONTRIBUTORS BE\n// LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR\n// CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF\n// SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS\n// INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN\n// CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE)\n// ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE\n// POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n//\n// Author: jodebo_beck@gmx.de (Johannes Beck)\n\n#ifndef G2O_CERES_PUBLIC_INTERNAL_PARAMETER_DIMS_H_\n#define G2O_CERES_PUBLIC_INTERNAL_PARAMETER_DIMS_H_\n\n#include <array>\n#include <utility>\n\n#include \"integer_sequence_algorithm.h\"\n\nnamespace g2o {\nnamespace ceres {\nnamespace internal {\n\n// Checks, whether the given parameter block sizes are valid. Valid means every\n// dimension is bigger than zero.\nconstexpr bool IsValidParameterDimensionSequence(std::integer_sequence<int>) {\n  return true;\n}\n\ntemplate <int N, int... Ts>\nconstexpr bool IsValidParameterDimensionSequence(\n    std::integer_sequence<int, N, Ts...>) {\n  return (N <= 0) ? false\n                  : IsValidParameterDimensionSequence(\n                        std::integer_sequence<int, Ts...>());\n}\n\n// Helper class that represents the parameter dimensions. The parameter\n// dimensions are either dynamic or the sizes are known at compile time. It is\n// used to pass parameter block dimensions around (e.g. between functions or\n// classes).\n//\n// As an example if one have three parameter blocks with dimensions (2, 4, 1),\n// one would use 'StaticParameterDims<2, 4, 1>' which is a synonym for\n// 'ParameterDims<false, 2, 4, 1>'.\n// For dynamic parameter dims, one would just use 'DynamicParameterDims', which\n// is a synonym for 'ParameterDims<true>'.\ntemplate <bool IsDynamic, int... Ns>\nclass ParameterDims {\n public:\n  using Parameters = std::integer_sequence<int, Ns...>;\n\n  // The parameter dimensions are only valid if all parameter block dimensions\n  // are greater than zero.\n  static constexpr bool kIsValid =\n      IsValidParameterDimensionSequence(Parameters());\n  static_assert(kIsValid,\n                \"Invalid parameter block dimension detected. Each parameter \"\n                \"block dimension must be bigger than zero.\");\n\n  static constexpr bool kIsDynamic = IsDynamic;\n  static constexpr int kNumParameterBlocks = sizeof...(Ns);\n  static_assert(kIsDynamic || kNumParameterBlocks > 0,\n                \"At least one parameter block must be specified.\");\n\n  static constexpr int kNumParameters =\n      Sum<std::integer_sequence<int, Ns...>>::Value;\n\n  static constexpr int GetDim(int dim) { return params_[dim]; }\n\n  // If one has all parameters packed into a single array this function unpacks\n  // the parameters.\n  template <typename T>\n  static inline std::array<T*, kNumParameterBlocks> GetUnpackedParameters(\n      T* ptr) {\n    using Offsets = ExclusiveScan<Parameters>;\n    return GetUnpackedParameters(ptr, Offsets());\n  }\n\n private:\n  template <typename T, int... Indices>\n  static inline std::array<T*, kNumParameterBlocks> GetUnpackedParameters(\n      T* ptr, std::integer_sequence<int, Indices...>) {\n    return std::array<T*, kNumParameterBlocks>{{ptr + Indices...}};\n  }\n\n  static constexpr std::array<int, kNumParameterBlocks> params_{Ns...};\n};\n\n// Even static constexpr member variables needs to be defined (not only\n// declared). As the ParameterDims class is tempalted this definition must\n// be in the header file.\ntemplate <bool IsDynamic, int... Ns>\nconstexpr std::array<int, ParameterDims<IsDynamic, Ns...>::kNumParameterBlocks>\n    ParameterDims<IsDynamic, Ns...>::params_;\n\n// Using declarations for static and dynamic parameter dims. This makes client\n// code easier to read.\ntemplate <int... Ns>\nusing StaticParameterDims = ParameterDims<false, Ns...>;\nusing DynamicParameterDims = ParameterDims<true>;\n\n}  // namespace internal\n}  // namespace ceres\n}  // namespace g2o\n\n#endif  // G2O_CERES_PUBLIC_INTERNAL_PARAMETER_DIMS_H_\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/autodiff/reenable_warnings.h",
    "content": "// Ceres Solver - A fast non-linear least squares minimizer\n// Copyright 2015 Google Inc. All rights reserved.\n// http://ceres-solver.org/\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer in the documentation\n//   and/or other materials provided with the distribution.\n// * Neither the name of Google Inc. nor the names of its contributors may be\n//   used to endorse or promote products derived from this software without\n//   specific prior written permission.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS IS\"\n// AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE\n// IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE\n// ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT OWNER OR CONTRIBUTORS BE\n// LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR\n// CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF\n// SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS\n// INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN\n// CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE)\n// ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE\n// POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n//\n\n// This is not your usual header guard. See disable_warnings.h\n#ifdef G2O_CERES_WARNINGS_DISABLED\n#undef G2O_CERES_WARNINGS_DISABLED\n\n#ifdef _MSC_VER\n#pragma warning(pop)\n#endif\n\n#endif  // G2O_CERES_WARNINGS_DISABLED\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/autodiff/types.h",
    "content": "// Ceres Solver - A fast non-linear least squares minimizer\n// Copyright 2019 Google Inc. All rights reserved.\n// http://ceres-solver.org/\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer in the documentation\n//   and/or other materials provided with the distribution.\n// * Neither the name of Google Inc. nor the names of its contributors may be\n//   used to endorse or promote products derived from this software without\n//   specific prior written permission.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS IS\"\n// AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE\n// IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE\n// ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT OWNER OR CONTRIBUTORS BE\n// LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR\n// CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF\n// SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS\n// INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN\n// CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE)\n// ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE\n// POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n//\n// Author: sameeragarwal@google.com (Sameer Agarwal)\n//\n// Enums and other top level class definitions.\n//\n// Note: internal/types.cc defines stringification routines for some\n// of these enums. Please update those routines if you extend or\n// remove enums from here.\n\n#ifndef G2O_CERES_PUBLIC_TYPES_H_\n#define G2O_CERES_PUBLIC_TYPES_H_\n\n#include <string>\n\n#include \"disable_warnings.h\"\n\nnamespace g2o {\nnamespace ceres {\n\n// For SizedCostFunction and AutoDiffCostFunction, DYNAMIC can be\n// specified for the number of residuals. If specified, then the\n// number of residuas for that cost function can vary at runtime.\nenum DimensionType {\n  kDynamic = -1,\n};\n\n// It is a near impossibility that user code generates this exact\n// value in normal operation, thus we will use it to fill arrays\n// before passing them to user code. If on return an element of the\n// array still contains this value, we will assume that the user code\n// did not write to that memory location.\nconst double kImpossibleValue = 1e302;\n\n}  // namespace ceres\n}  // namespace g2o\n\n#include \"reenable_warnings.h\"\n\n#endif  // G2O_CERES_PUBLIC_TYPES_H_\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/autodiff/variadic_evaluate.h",
    "content": "// Ceres Solver - A fast non-linear least squares minimizer\n// Copyright 2015 Google Inc. All rights reserved.\n// http://ceres-solver.org/\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer in the documentation\n//   and/or other materials provided with the distribution.\n// * Neither the name of Google Inc. nor the names of its contributors may be\n//   used to endorse or promote products derived from this software without\n//   specific prior written permission.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS IS\"\n// AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE\n// IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE\n// ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT OWNER OR CONTRIBUTORS BE\n// LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR\n// CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF\n// SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS\n// INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN\n// CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE)\n// ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE\n// POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n//\n// Author: sameeragarwal@google.com (Sameer Agarwal)\n//         mierle@gmail.com (Keir Mierle)\n//         jodebo_beck@gmx.de (Johannes Beck)\n\n#ifndef G2O_CERES_PUBLIC_INTERNAL_VARIADIC_EVALUATE_H_\n#define G2O_CERES_PUBLIC_INTERNAL_VARIADIC_EVALUATE_H_\n\n#include <stddef.h>\n\n#include <type_traits>\n#include <utility>\n\n#include \"parameter_dims.h\"\n\nnamespace g2o {\nnamespace ceres {\nnamespace internal {\n\n// For fixed size cost functors\ntemplate <typename Functor, typename T, int... Indices>\ninline bool VariadicEvaluateImpl(const Functor& functor, T const* const* input,\n                                 T* output, std::false_type /*is_dynamic*/,\n                                 std::integer_sequence<int, Indices...>) {\n  static_assert(sizeof...(Indices),\n                \"Invalid number of parameter blocks. At least one parameter \"\n                \"block must be specified.\");\n  return functor(input[Indices]..., output);\n}\n\n// For dynamic sized cost functors\ntemplate <typename Functor, typename T>\ninline bool VariadicEvaluateImpl(const Functor& functor, T const* const* input,\n                                 T* output, std::true_type /*is_dynamic*/,\n                                 std::integer_sequence<int>) {\n  return functor(input, output);\n}\n\n// For ceres cost functors (not ceres::CostFunction)\ntemplate <typename ParameterDims, typename Functor, typename T>\ninline bool VariadicEvaluateImpl(const Functor& functor, T const* const* input,\n                                 T* output, const void* /* NOT USED */) {\n  using ParameterBlockIndices =\n      std::make_integer_sequence<int, ParameterDims::kNumParameterBlocks>;\n  using IsDynamic = std::integral_constant<bool, ParameterDims::kIsDynamic>;\n  return VariadicEvaluateImpl(functor, input, output, IsDynamic(),\n                              ParameterBlockIndices());\n}\n\n// For ceres::CostFunction\n// template <typename ParameterDims, typename Functor, typename T>\n// inline bool VariadicEvaluateImpl(const Functor& functor,\n//                                  T const* const* input,\n//                                  T* output,\n//                                  const CostFunction* /* NOT USED */) {\n//   return functor.Evaluate(input, output, nullptr);\n// }\n\n// Variadic evaluate is a helper function to evaluate ceres cost function or\n// functors using an input, output and the parameter dimensions. There are\n// several ways different possibilities:\n// 1) If the passed functor is a 'ceres::CostFunction' its evaluate method is\n// called.\n// 2) If the functor is not a 'ceres::CostFunction' and the specified parameter\n// dims is dynamic, the functor must have the following signature\n// 'bool(T const* const* input, T* output)'.\n// 3) If the functor is not a 'ceres::CostFunction' and the specified parameter\n// dims is not dynamic, the input is expanded by using the number of parameter\n// blocks. The signature of the functor must have the following signature\n// 'bool()(const T* i_1, const T* i_2, ... const T* i_n, T* output)'.\ntemplate <typename ParameterDims, typename Functor, typename T>\ninline bool VariadicEvaluate(const Functor& functor, T const* const* input,\n                             T* output) {\n  return VariadicEvaluateImpl<ParameterDims>(functor, input, output, &functor);\n}\n\n}  // namespace internal\n}  // namespace ceres\n}  // namespace g2o\n\n#endif  // G2O_CERES_PUBLIC_INTERNAL_VARIADIC_EVALUATE_H_\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/CMakeLists.txt",
    "content": "add_library(core ${G2O_LIB_TYPE}\ndynamic_aligned_buffer.hpp\nownership.h\nbase_edge.h\nbase_multi_edge.h\nbase_fixed_sized_edge.h        hyper_graph_action.cpp\nbase_fixed_sized_edge.hpp      hyper_graph_action.h\nbase_variable_sized_edge.h     hyper_graph.cpp\nbase_variable_sized_edge.hpp   hyper_graph.h\nbase_unary_edge.h           linear_solver.h\nbase_binary_edge.h          marginal_covariance_cholesky.cpp\nbase_vertex.h               marginal_covariance_cholesky.h\nbase_vertex.hpp             matrix_structure.cpp\nbatch_stats.cpp             matrix_structure.h\nbatch_stats.h               openmp_mutex.h\nblock_solver.h              block_solver.hpp\nparameter.cpp               parameter.h\ncache.cpp                   cache.h\noptimizable_graph.cpp       optimizable_graph.h\nsolver.cpp                  solver.h\ncreators.h                  optimization_algorithm_factory.cpp\nestimate_propagator.cpp     optimization_algorithm_factory.h\nestimate_propagator.h\nfactory.cpp                 optimization_algorithm_property.h\nfactory.h                   sparse_block_matrix.h\nsparse_optimizer.cpp  sparse_block_matrix.hpp\nsparse_optimizer.h\nhyper_dijkstra.cpp hyper_dijkstra.h\nparameter_container.cpp     parameter_container.h\noptimization_algorithm.cpp optimization_algorithm.h\noptimization_algorithm_with_hessian.cpp optimization_algorithm_with_hessian.h\noptimization_algorithm_gauss_newton.cpp optimization_algorithm_gauss_newton.h\noptimization_algorithm_levenberg.cpp optimization_algorithm_levenberg.h\noptimization_algorithm_dogleg.cpp optimization_algorithm_dogleg.h\nsparse_optimizer_terminate_action.cpp sparse_optimizer_terminate_action.h\njacobian_workspace.cpp jacobian_workspace.h\nrobust_kernel.cpp robust_kernel.h\nrobust_kernel_impl.cpp robust_kernel_impl.h\nrobust_kernel_factory.cpp robust_kernel_factory.h\nio_helper.h\ng2o_core_api.h\n)\n\ntarget_include_directories(core PUBLIC\n  \"$<BUILD_INTERFACE:${g2o_SOURCE_DIR};${PROJECT_BINARY_DIR}>\"\n  $<INSTALL_INTERFACE:include/g2o/core>\n)\n\nset_target_properties(core PROPERTIES OUTPUT_NAME ${LIB_PREFIX}core)\nset_target_properties(core PROPERTIES\n  VERSION ${G2O_LIB_VERSION}\n  SOVERSION ${G2O_LIB_SOVERSION})\ntarget_link_libraries(core PUBLIC stuff ${G2O_EIGEN3_EIGEN_TARGET})\ntarget_link_libraries(core PUBLIC g2o_ceres_ad)\ntarget_compile_features(core PUBLIC cxx_std_17)\n\nif (APPLE)\n  set_target_properties(core PROPERTIES INSTALL_NAME_DIR \"${CMAKE_INSTALL_PREFIX}/${CMAKE_INSTALL_LIBDIR}\")\nendif()\n\ninstall(TARGETS core\n  EXPORT ${G2O_TARGETS_EXPORT_NAME}\n  RUNTIME DESTINATION ${RUNTIME_DESTINATION}\n  LIBRARY DESTINATION ${LIBRARY_DESTINATION}\n  ARCHIVE DESTINATION ${ARCHIVE_DESTINATION}\n  INCLUDES DESTINATION ${INCLUDES_DESTINATION}\n)\n\nfile(GLOB headers \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.h\" \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.hpp\")\n\ninstall(FILES ${headers} DESTINATION ${INCLUDES_INSTALL_DIR}/core)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/auto_differentiation.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_AUTO_DIFFERENTIATION_H\n#define G2O_AUTO_DIFFERENTIATION_H\n\n#include <algorithm>\n#include <cassert>\n#include <type_traits>\n\n#include \"eigen_types.h\"\n#include \"g2o/autodiff/autodiff.h\"\n#include \"g2o/stuff/misc.h\"\n#include \"g2o_core_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * functor object to access the estimate data of an edge.\n * Here, we call estimate().data() on each vertex to obtain the raw pointer.\n */\ntemplate <typename Edge>\nstruct EstimateAccessor {\n  template <int k>\n  EIGEN_STRONG_INLINE double* data(Edge* that) {\n    return const_cast<double*>(that->template vertexXn<k>()->estimate().data());\n  }\n};\n\n/**\n * functor to access the estimate pointer by the getEstimateData() function\n * that can be implemented in vertex types. Downside is that we have to\n * buffer the data.\n * In such a case, Edge::computeError is most likely implemented on own types\n * and Edge::operator() has to be re-implemented consuming pointers to obtain\n * the error for linearizing.\n * See the implementation of EdgeSE2AD in unit_test/general/auto_diff.cpp\n */\ntemplate <typename Edge>\nclass EstimateAccessorGet {\n public:\n  template <int k>\n  EIGEN_STRONG_INLINE double* data(Edge* that) {\n    auto& buffer = std::get<k>(_estimateBuffer);\n    buffer.resize(that->template vertexDimension<k>());\n    double* rawBuffer = const_cast<double*>(buffer.data());\n    bool gotData = that->template vertexXn<k>()->getEstimateData(rawBuffer);\n    assert(gotData && \"Called getEstimateData, but seems unimplmented\");\n    return gotData ? rawBuffer : nullptr;\n  }\n\n protected:\n  template <typename>\n  struct BufferType;\n  template <std::size_t... Ints>\n  struct BufferType<std::index_sequence<Ints...>> {\n    using type =\n        std::tuple<VectorN<Edge::template VertexXnType<Ints>::Dimension>...>;\n  };\n\n  using Buffer = typename BufferType<\n      std::make_index_sequence<Edge::_nr_of_vertices>>::type;\n  Buffer _estimateBuffer;\n};\n\n/**\n * \\brief Implementation of Automatic Differentiation for edges in g2o\n *\n * This class implements an interface to Automatic Differentiation, see, for\n * example, https://en.wikipedia.org/wiki/Automatic_differentiation for the idea\n * behind it.\n *\n * Pre-condition:\n * Your estimate type in your vertices provides a method called data() which\n * returns a raw pointer to the data representing the estimate. This can, for\n * example, be achieved by using Eigen's vector underneath as the container for\n * the data. An SE2 vertex might look as follows\n *\n * class VertexFlatSE2 : public g2o::BaseVertex<3, g2o::Vector3> {\n *  public:\n *   virtual void setToOriginImpl() { _estimate.setZero(); }\n *   virtual void oplusImpl(const double* update) {\n *    _estimate += Eigen::Map<const g2o::Vector3>(update);\n *    _estimate(2) = g2o::normalize_theta(_estimate(2));\n *   }\n *   virtual bool read(std::istream&) { return false; }\n *   virtual bool write(std::ostream&) const { return false; }\n * };\n *\n * If this is not the case for your edge, then you can provide a functor object\n * as second template argument which does this conversion for you. See\n * EstimateAccessor above. Such a functor has to provide a templatized function\n * data(Edge*) that returns the raw-pointer to the underlying data. The\n * raw-pointer should point to memory that is either owned by the functor itself\n * or is owned by the edge, the vertex, or sth else. It has to to be valid\n * throughout the lifetime of the functor object. See, for example, the functor\n * EstimateAccessorGet which uses the potentially implemented method\n * getEstimateData() on vertices to obtain the estimate in a raw array. This\n * array is then buffered and passed on to compute the error or its Jacobian.\n *\n * To use automatic differentiation on your own edge you need to implement the\n * following steps:\n * 1. Implement an operator() that computes your error function:\n *    The function is required to have the following declaration\n *    template <typename T>\n *    bool operator()(const T* v1Estimate, const T* v2Estimate, T* error) const\n * {} The example above assumes a binary edge. If your edge has more or less\n * vertices, the number of vEstimate parameters differs. Let's assume that your\n * edge connects N vertices, then your operator() will consume N+1 pointers.\n * Whereas the last pointer is the output of your error function. Note the\n * template on the operator(). This is required to be able to evaluate your\n * error function with double pointer, i.e., to purely evaluate the error. But\n * also we will pass a more complex class to it during the numerical computation\n * of the Jacobian.\n * 2. Integrate the operator():\n *    To this end, we provide the macro \"G2O_MAKE_AUTO_AD_FUNCTIONS\" which you\n * can include into the public section of your edge class. See below for the\n * macro. If you use the macro, you do not need to implement computeError() and\n * linearizeOPlus() in your edge. Both methods will be ready for integration\n * into the g2o framework. You may, however, decide against the macro and\n * provide the implementation on your own if this suits your edge class better.\n *\n * Example integration: g2o/examples/bal/bal_example.cpp\n * This provides a self-contained example for integration of AD into an\n * optimization problem.\n *\n * Further documentation on the underlying implementation:\n * Jet: EXTERNAL/ceres/jet.h\n * AutoDiff: EXTERNAL/ceres/autodiff.h\n */\ntemplate <typename Edge, typename EstimateAccess = EstimateAccessor<Edge>>\nclass AutoDifferentiation {\n public:\n  //! type for the Jacobians during AD\n  template <int EdgeDimension, int VertexDimension>\n  using ADJacobianType =\n      typename Eigen::Matrix<double, EdgeDimension, VertexDimension,\n                             (EdgeDimension > 1 && VertexDimension == 1)\n                                 ? Eigen::ColMajor\n                                 : Eigen::RowMajor>;\n\n  //! helper for computing the error based on the functor in the edge\n  static void computeError(Edge* that) {\n    static_assert(Edge::Dimension > 0,\n                  \"Dynamically sized edges are not supported\");\n    computeErrorNs(that, std::make_index_sequence<Edge::_nr_of_vertices>());\n  }\n\n  /**\n   * Linearize (compute the Jacobians) for the given edge.\n   * Stores the Jacobians in the members of the edge.\n   * A vertex that is fixed will obtain a Jacobian with all elements set to\n   * zero. In the particular case that all vertices are fixed, we terminate\n   * early and do not start evaluation of the Jacobian.\n   */\n  static void linearize(Edge* that) {\n    static_assert(Edge::Dimension > 0,\n                  \"Dynamically sized edges are not supported\");\n    linearizeOplusNs(that, std::make_index_sequence<Edge::_nr_of_vertices>());\n  }\n\n protected:\n  //! packed version to call the functor that evaluates the error function\n  template <std::size_t... Ints>\n  static void computeErrorNs(Edge* that, std::index_sequence<Ints...>) {\n    static_assert(\n        std::min({Edge::template VertexXnType<Ints>::Dimension...}) > 0,\n        \"Dynamically sized vertices are not supported\");\n    EstimateAccess estimateAccess;\n    (*that)(estimateAccess.template data<Ints>(that)..., that->errorData());\n  }\n\n  /**\n   * packed version of the code to linearize using AD\n   */\n  template <std::size_t... Ints>\n  static void linearizeOplusNs(Edge* that, std::index_sequence<Ints...>) {\n    static_assert(\n        std::min({Edge::template VertexXnType<Ints>::Dimension...}) > 0,\n        \"Dynamically sized vertices are not supported\");\n    // all vertices are fixed, no need to compute anything here\n    if (that->allVerticesFixed()) {\n      (void(that->template jacobianOplusXn<Ints>().setZero()), ...);\n      return;\n    }\n\n    // tuple containing the Jacobians\n    std::tuple<ADJacobianType<Edge::Dimension,\n                              Edge::template VertexXnType<Ints>::Dimension>...>\n        ad_jacobians;\n\n    // setting up the pointer to the parameters and the Jacobians for calling\n    // AD.\n    EstimateAccess estimateAccess;\n    double* parameters[] = {estimateAccess.template data<Ints>(that)...};\n    // double* parameters[] = { /* trivial case would be */\n    //     const_cast<double*>(that->template\n    //     vertexXn<Ints>()->estimate().data())...};\n\n    // pointers to the Jacobians, set to NULL if vertex is fixed to skip\n    // computation\n    double* jacobians[] = {\n        that->template vertexXn<Ints>()->fixed()\n            ? nullptr\n            : const_cast<double*>(std::get<Ints>(ad_jacobians).data())...};\n    // Calls the automatic differentiation for evaluation of the Jacobians.\n    double errorValue[Edge::Dimension];\n    using AutoDiffDims = ceres::internal::StaticParameterDims<\n        Edge::template VertexXnType<Ints>::Dimension...>;\n    bool diffState =\n        ceres::internal::AutoDifferentiate<Edge::Dimension, AutoDiffDims, Edge,\n                                           double>(\n            *that, parameters, Edge::Dimension, errorValue, jacobians);\n\n    assert(diffState && \"Error during Automatic Differentiation\");\n    if (!diffState) {  // something went wrong during AD\n      (void(std::get<Ints>(ad_jacobians).setZero()), ...);\n      return;\n    }\n    // copy over the Jacobians (convert row-major -> column-major) for non-fixed\n    // vertices\n    (void(that->template vertexXn<Ints>()->fixed()\n              ? (that->template jacobianOplusXn<Ints>().setZero(), 0)\n              : (assign(that->template jacobianOplusXn<Ints>(),\n                        std::get<Ints>(ad_jacobians)),\n                 0)),\n     ...);\n  }\n\n  //! helper function to perform a = b\n  template <typename A, typename B>\n  static EIGEN_STRONG_INLINE void assign(const Eigen::MatrixBase<A>& a,\n                                         const Eigen::MatrixBase<B>& b) {\n    Eigen::MatrixBase<A>& aux = const_cast<Eigen::MatrixBase<A>&>(a);\n    aux = b;\n  }\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n// helper macros for fine-grained integration into own types\n#define G2O_MAKE_AUTO_AD_COMPUTEERROR                                      \\\n  void computeError() override {                                           \\\n    g2o::AutoDifferentiation<                                              \\\n        std::remove_reference<decltype(*this)>::type>::computeError(this); \\\n  }\n#define G2O_MAKE_AUTO_AD_LINEARIZEOPLUS                                 \\\n  void linearizeOplus() override {                                      \\\n    g2o::AutoDifferentiation<                                           \\\n        std::remove_reference<decltype(*this)>::type>::linearize(this); \\\n  }\n\n/**\n * Helper macro for easy integration into own types\n */\n#define G2O_MAKE_AUTO_AD_FUNCTIONS \\\n  G2O_MAKE_AUTO_AD_COMPUTEERROR    \\\n  G2O_MAKE_AUTO_AD_LINEARIZEOPLUS\n\n// helper macros for fine-grained integration into own types using\n// EstimateAccessorGet\n#define G2O_MAKE_AUTO_AD_COMPUTEERROR_BY_GET                               \\\n  void computeError() override {                                           \\\n    using EdgeType = std::remove_reference<decltype(*this)>::type;         \\\n    g2o::AutoDifferentiation<                                              \\\n        EdgeType, g2o::EstimateAccessorGet<EdgeType>>::computeError(this); \\\n  }\n\n#define G2O_MAKE_AUTO_AD_LINEARIZEOPLUS_BY_GET                          \\\n  void linearizeOplus() override {                                      \\\n    using EdgeType = std::remove_reference<decltype(*this)>::type;      \\\n    g2o::AutoDifferentiation<                                           \\\n        EdgeType, g2o::EstimateAccessorGet<EdgeType>>::linearize(this); \\\n  }\n\n/**\n * Helper macro for easy integration into own types\n */\n#define G2O_MAKE_AUTO_AD_FUNCTIONS_BY_GET \\\n  G2O_MAKE_AUTO_AD_COMPUTEERROR_BY_GET    \\\n  G2O_MAKE_AUTO_AD_LINEARIZEOPLUS_BY_GET\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/base_binary_edge.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_BASE_BINARY_EDGE_H\n#define G2O_BASE_BINARY_EDGE_H\n\n#include \"base_fixed_sized_edge.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n// This could be a simple using statement, but in multiple places\n// _jacobianOplusXi and _jacobianOplusYi are used.\ntemplate <int D, typename E, typename VertexXi, typename VertexXj>\nclass BaseBinaryEdge : public BaseFixedSizedEdge<D, E, VertexXi, VertexXj> {\n public:\n  using VertexXiType = VertexXi;\n  using VertexXjType = VertexXj;\n  BaseBinaryEdge() : BaseFixedSizedEdge<D, E, VertexXi, VertexXj>() {};\n\n protected:\n  typename BaseFixedSizedEdge<D, E, VertexXi, VertexXj>::template JacobianType<\n      D, VertexXi::Dimension>& _jacobianOplusXi =\n      std::get<0>(this->_jacobianOplus);\n  typename BaseFixedSizedEdge<D, E, VertexXi, VertexXj>::template JacobianType<\n      D, VertexXj::Dimension>& _jacobianOplusXj =\n      std::get<1>(this->_jacobianOplus);\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/base_dynamic_vertex.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_BASE_DYNAMIC_VERTEX_H\n#define G2O_BASE_DYNAMIC_VERTEX_H\n\n#include <cassert>\n\n#include \"base_vertex.h\"\n\nnamespace g2o {\ntemplate <typename T>\nclass BaseDynamicVertex : public BaseVertex<-1, T> {\n public:\n  inline virtual bool setDimension(int newDimension);\n\n protected:\n  // This method is responsible for actually changing the dimension of the state\n  virtual bool setDimensionImpl(int newDimension) = 0;\n\n  using BaseVertex<-1, T>::_graph;\n  using BaseVertex<-1, T>::_dimension;\n  using BaseVertex<-1, T>::_b;\n  using BaseVertex<-1, T>::_edges;\n  using BaseVertex<-1, T>::setHessianIndex;\n  using BaseVertex<-1, T>::mapHessianMemory;\n  using BaseVertex<-1, T>::updateCache;\n};\n\ntemplate <typename T>\nbool BaseDynamicVertex<T>::setDimension(int newDimension) {\n  // Check the dimension is non-negative.\n  assert(newDimension >= 0);\n  if (newDimension < 0) return false;\n\n  // Nothing to do if the dimension is unchanged.\n  if (newDimension == _dimension) return true;\n\n  // Change the state to the requested dimension\n  if (setDimensionImpl(newDimension) == false) return false;\n\n  // Store the old dimension and assign the new\n  int oldDimension = _dimension;\n  _dimension = newDimension;\n\n  // Reset the allocation associated with this vertex and update the cache\n  setHessianIndex(-1);\n  mapHessianMemory(nullptr);\n  _b.resize(_dimension);\n  updateCache();\n\n  // If the dimension is being increased and this vertex is in a\n  // graph, update the size of the Jacobian workspace just in case it\n  // needs to grow.\n  if ((newDimension > oldDimension) && (_graph != nullptr)) {\n    JacobianWorkspace& jacobianWorkspace = _graph->jacobianWorkspace();\n    for (auto e : _edges) jacobianWorkspace.updateSize(e);\n  }\n\n  return true;\n}\n\n}  // namespace g2o\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/base_edge.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_BASE_EDGE_H\n#define G2O_BASE_EDGE_H\n\n#include <Eigen/Core>\n#include <iostream>\n#include <limits>\n#include <type_traits>\n\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n#include \"optimizable_graph.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nnamespace internal {\n\n#ifdef G2O_OPENMP\nstruct QuadraticFormLock {\n  explicit QuadraticFormLock(OptimizableGraph::Vertex& vertex)\n      : _vertex(vertex) {\n    _vertex.lockQuadraticForm();\n  }\n  ~QuadraticFormLock() { _vertex.unlockQuadraticForm(); }\n\n private:\n  OptimizableGraph::Vertex& _vertex;\n};\n#else\nstruct QuadraticFormLock {\n  explicit QuadraticFormLock(OptimizableGraph::Vertex&) {}\n  ~QuadraticFormLock() {}\n};\n#endif\n\n/**\n * Declaring the types for the error vector and the information matrix depending\n * on the size of the error function. In particular, the information matrix\n * needs to match the size of the error vector.\n */\ntemplate <int D>\nstruct BaseEdgeTraits {\n  static constexpr int Dimension = D;\n  typedef Eigen::Matrix<double, D, 1, Eigen::ColMajor> ErrorVector;\n  typedef Eigen::Matrix<double, D, D, Eigen::ColMajor> InformationType;\n};\n/**\n * Same as above but for dimension not known at compilation, i.e., dynamically\n * sized edges.\n */\ntemplate <>\nstruct BaseEdgeTraits<-1> {\n  static constexpr int Dimension = -1;\n  typedef Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, 1, Eigen::ColMajor> ErrorVector;\n  typedef Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic, Eigen::ColMajor>\n      InformationType;\n};\n\n}  // namespace internal\n\ntemplate <int D, typename E>\nclass BaseEdge : public OptimizableGraph::Edge {\n public:\n  static constexpr int Dimension = internal::BaseEdgeTraits<D>::Dimension;\n  typedef E Measurement;\n  typedef typename internal::BaseEdgeTraits<D>::ErrorVector ErrorVector;\n  typedef typename internal::BaseEdgeTraits<D>::InformationType InformationType;\n\n  BaseEdge() : OptimizableGraph::Edge() { _dimension = D; }\n  BaseEdge& operator=(const BaseEdge&) = delete;\n  BaseEdge(const BaseEdge&) = delete;\n\n  virtual ~BaseEdge() {}\n\n  virtual double chi2() const { return _error.dot(information() * _error); }\n\n  virtual const double* errorData() const { return _error.data(); }\n  virtual double* errorData() { return _error.data(); }\n  const ErrorVector& error() const { return _error; }\n  ErrorVector& error() { return _error; }\n\n  //! information matrix of the constraint\n  EIGEN_STRONG_INLINE const InformationType& information() const {\n    return _information;\n  }\n  EIGEN_STRONG_INLINE InformationType& information() { return _information; }\n  void setInformation(const InformationType& information) {\n    _information = information;\n  }\n\n  virtual const double* informationData() const { return _information.data(); }\n  virtual double* informationData() { return _information.data(); }\n\n  //! accessor functions for the measurement represented by the edge\n  EIGEN_STRONG_INLINE const Measurement& measurement() const {\n    return _measurement;\n  }\n  virtual void setMeasurement(const Measurement& m) { _measurement = m; }\n\n  virtual int rank() const { return _dimension; }\n\n  virtual void initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet&,\n                               OptimizableGraph::Vertex*) {\n    G2O_WARN(\n        \"inititialEstimate() is not implemented, please give implementation in \"\n        \"your derived class\");\n  }\n\n  /**\n   * set the dimension for a dynamically sizeable error function.\n   * The member will not be declared for edges having a fixed size at compile\n   * time.\n   */\n  template <int Dim = D>\n  typename std::enable_if<Dim == -1, void>::type setDimension(int dim) {\n    _dimension = dim;\n    _information.resize(dim, dim);\n    _error.resize(dim, 1);\n  }\n\n protected:\n  Measurement _measurement;      ///< the measurement of the edge\n  InformationType _information;  ///< information matrix of the edge.\n                                 ///< Information = inv(covariance)\n  ErrorVector _error;  ///< error vector, stores the result after computeError()\n                       ///< is called\n\n  /**\n   * calculate the robust information matrix by updating the information matrix\n   * of the error\n   */\n  InformationType robustInformation(const Vector3& rho) const {\n    InformationType result = rho[1] * _information;\n    // ErrorVector weightedError = _information * _error;\n    // result.noalias() += 2 * rho[2] * (weightedError *\n    // weightedError.transpose());\n    return result;\n  }\n\n  //! write the upper trinagular part of the information matrix into the stream\n  bool writeInformationMatrix(std::ostream& os) const {\n    for (int i = 0; i < information().rows(); ++i)\n      for (int j = i; j < information().cols(); ++j)\n        os << information()(i, j) << \" \";\n    return os.good();\n  }\n  //! reads the upper triangular part of the matrix and recovers the missing\n  //! symmetrical elements\n  bool readInformationMatrix(std::istream& is) {\n    for (int i = 0; i < information().rows() && is.good(); ++i)\n      for (int j = i; j < information().cols() && is.good(); ++j) {\n        is >> information()(i, j);\n        if (i != j) information()(j, i) = information()(i, j);\n      }\n    return is.good() || is.eof();\n  }\n  //! write the param IDs that are potentially used by the edge\n  bool writeParamIds(std::ostream& os) const {\n    for (auto id : _parameterIds) os << id << \" \";\n    return os.good();\n  }\n  //! reads the param IDs from the stream\n  bool readParamIds(std::istream& is) {\n    for (size_t i = 0; i < numParameters(); ++i) {\n      int paramId;\n      is >> paramId;\n      setParameterId(i, paramId);\n    }\n    return is.good() || is.eof();\n  }\n\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n};\n\n}  // end namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/base_fixed_sized_edge.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_BASE_FIXED_SIZED_EDGE_H\n#define G2O_BASE_FIXED_SIZED_EDGE_H\n\n#include <array>\n#include <iostream>\n#include <limits>\n#include <utility>\n\n#include \"base_edge.h\"\n#include \"g2o/autodiff/fixed_array.h\"\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"g2o/stuff/misc.h\"\n#include \"g2o/stuff/tuple_tools.h\"\n#include \"robust_kernel.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nnamespace internal {\n\n// creating a bool array\ntemplate <int K>\nstd::array<bool, K> createBoolArray() {\n  std::array<bool, K> aux = {false};\n  return aux;\n}\ntemplate <>\ninline std::array<bool, 0> createBoolArray<0>() {\n  return std::array<bool, 0>();\n}\n\n// assumes i < j\n// duplication of internal::computeUpperTriangleIndex in\n// g2o/core/base_variable_sized_edge.hpp\nconstexpr int pair_to_index(const int i, const int j) {\n  return j * (j - 1) / 2 + i;\n}\n\n/**\n * A trivial pair that has a constexpr c'tor.\n * std::pair in C++11 has not a constexpr c'tor.\n */\nstruct TrivialPair {\n  int first, second;\n  constexpr TrivialPair(int f, int s) : first(f), second(s) {}\n  bool operator==(const TrivialPair& other) const {\n    return first == other.first && second == other.second;\n  }\n};\n\n/**\n * If we would have a constexpr for sqrt (cst_sqrt) it would be sth like.\n * For now we implement as a recursive function at compile time.\n * constexpr TrivialPair index_to_pair(n) {\n *   constexpr int j = int(0.5 + cst_sqrt(0.25 + 2 * n));\n *   constexpr int base = pair_to_index(0, j);\n *   constexpr int i = n - base;\n *   return TrivialPair(i, j);\n * }\n */\nconstexpr TrivialPair index_to_pair(const int k, const int j = 0) {\n  return k < j ? TrivialPair{k, j} : index_to_pair(k - j, j + 1);\n}\n\n//! helper function to call the c'tor of Eigen::Map\ntemplate <typename T>\nT createHessianMapK() {\n  // if the size is known at compile time, we have to call the c'tor of\n  // Eigen::Map with corresponding values\n  constexpr int r =\n      T::RowsAtCompileTime == Eigen::Dynamic ? 0 : T::RowsAtCompileTime;\n  constexpr int c =\n      T::ColsAtCompileTime == Eigen::Dynamic ? 0 : T::ColsAtCompileTime;\n  return T(nullptr, r, c);\n}\n//! helper function for creating a tuple of Eigen::Map\ntemplate <typename... Args>\nstd::tuple<Args...> createHessianMaps(const std::tuple<Args...>&) {\n  return std::tuple<Args...>{createHessianMapK<Args>()...};\n}\n\ntemplate <int I, typename EdgeType, typename... CtorArgs>\ntypename std::enable_if<I == -1, OptimizableGraph::Vertex*>::type\ncreateNthVertexType(int /*i*/, const EdgeType& /*t*/, CtorArgs... /*args*/) {\n  return nullptr;\n}\n\ntemplate <int I, typename EdgeType, typename... CtorArgs>\ntypename std::enable_if<I != -1, OptimizableGraph::Vertex*>::type\ncreateNthVertexType(int i, const EdgeType& t, CtorArgs... args) {\n  if (i == I) {\n    using VertexType = typename EdgeType::template VertexXnType<I>;\n    return new VertexType(args...);\n  }\n  return createNthVertexType<I - 1, EdgeType, CtorArgs...>(i, t, args...);\n}\n}  // namespace internal\n\ntemplate <int D, typename E, typename... VertexTypes>\nclass BaseFixedSizedEdge : public BaseEdge<D, E> {\n public:\n  template <int N, typename... Types>\n  using NthType = typename std::tuple_element<N, std::tuple<Types...>>::type;\n  //! The type of the N-th vertex\n  template <int VertexN>\n  using VertexXnType = NthType<VertexN, VertexTypes...>;\n  //! Size of the N-th vertex at compile time\n  template <int VertexN>\n  static constexpr int VertexDimension() {\n    return VertexXnType<VertexN>::Dimension;\n  };\n  /**\n   * Get the size of a given Vertex.\n   * If the vertex dimension is static and by this known at compile time, we\n   * return this. Otherwise we get the size at runtime.\n   */\n  // clang-format off\n  template <int VertexN>\n  constexpr typename std::enable_if<VertexXnType<VertexN>::Dimension != -1, int>::type vertexDimension() const {\n    return VertexXnType<VertexN>::Dimension;\n  };\n  template <int VertexN>\n  typename std::enable_if<VertexXnType<VertexN>::Dimension == -1, int>::type vertexDimension() const {\n    return vertexXn<VertexN>()->dimension();\n  };\n  // clang-format on\n  /**\n   * Return a pointer to the N-th vertex, directly casted to the correct type\n   */\n  template <int VertexN>\n  const VertexXnType<VertexN>* vertexXn() const {\n    return static_cast<const VertexXnType<VertexN>*>(_vertices[VertexN]);\n  }\n  template <int VertexN>\n  VertexXnType<VertexN>* vertexXn() {\n    return static_cast<VertexXnType<VertexN>*>(_vertices[VertexN]);\n  }\n\n  static const int Dimension = BaseEdge<D, E>::Dimension;\n  typedef typename BaseEdge<D, E>::Measurement Measurement;\n  typedef typename BaseEdge<D, E>::ErrorVector ErrorVector;\n  typedef typename BaseEdge<D, E>::InformationType InformationType;\n\n  template <int EdgeDimension, int VertexDimension>\n  using JacobianType = typename Eigen::Matrix<\n      double, EdgeDimension, VertexDimension,\n      EdgeDimension == 1 ? Eigen::RowMajor : Eigen::ColMajor>::AlignedMapType;\n\n  //! it requires quite some ugly code to get the type of hessians...\n  template <int DN, int DM>\n  using HessianBlockType = Eigen::Map<\n      Eigen::Matrix<double, DN, DM,\n                    DN == 1 ? Eigen::RowMajor : Eigen::ColMajor>,\n      Eigen::Matrix<double, DN, DM,\n                    DN == 1 ? Eigen::RowMajor : Eigen::ColMajor>::Flags &\n              Eigen::PacketAccessBit\n          ? Eigen::Aligned\n          : Eigen::Unaligned>;\n  template <int K>\n  using HessianBlockTypeK = HessianBlockType<\n      VertexXnType<internal::index_to_pair(K).first>::Dimension,\n      VertexXnType<internal::index_to_pair(K).second>::Dimension>;\n  template <int K>\n  using HessianBlockTypeKTransposed = HessianBlockType<\n      VertexXnType<internal::index_to_pair(K).second>::Dimension,\n      VertexXnType<internal::index_to_pair(K).first>::Dimension>;\n  template <typename>\n  struct HessianTupleType;\n  template <std::size_t... Ints>\n  struct HessianTupleType<std::index_sequence<Ints...>> {\n    using type = std::tuple<HessianBlockTypeK<Ints>...>;\n    using typeTransposed = std::tuple<HessianBlockTypeKTransposed<Ints>...>;\n  };\n  static const std::size_t _nr_of_vertices = sizeof...(VertexTypes);\n  static const std::size_t _nr_of_vertex_pairs =\n      internal::pair_to_index(0, _nr_of_vertices);\n  using HessianTuple = typename HessianTupleType<\n      std::make_index_sequence<_nr_of_vertex_pairs>>::type;\n  using HessianTupleTransposed = typename HessianTupleType<\n      std::make_index_sequence<_nr_of_vertex_pairs>>::typeTransposed;\n  using HessianRowMajorStorage = std::array<bool, _nr_of_vertex_pairs>;\n\n  BaseFixedSizedEdge()\n      : BaseEdge<D, E>(),\n        _hessianRowMajor(internal::createBoolArray<_nr_of_vertex_pairs>()),\n        _hessianTuple(internal::createHessianMaps(_hessianTuple)),\n        _hessianTupleTransposed(\n            internal::createHessianMaps(_hessianTupleTransposed)),\n        _jacobianOplus({nullptr, D, VertexTypes::Dimension}...) {\n    _vertices.resize(_nr_of_vertices, nullptr);\n  }\n\n  //! create an instance of the Nth VertexType\n  template <typename... CtorArgs>\n  OptimizableGraph::Vertex* createVertex(int i, CtorArgs... args) {\n    if (i < 0) return nullptr;\n    return internal::createNthVertexType<\n        sizeof...(VertexTypes) - 1,\n        typename std::remove_reference<decltype(*this)>::type, CtorArgs...>(\n        i, *this, args...);\n  };\n\n  virtual void resize(size_t size);\n\n  template <std::size_t... Ints>\n  bool allVerticesFixedNs(std::index_sequence<Ints...>) const;\n  virtual bool allVerticesFixed() const;\n\n  virtual void linearizeOplus(JacobianWorkspace& jacobianWorkspace);\n  template <std::size_t... Ints>\n  void linearizeOplus_allocate(JacobianWorkspace& jacobianWorkspace,\n                               std::index_sequence<Ints...>);\n\n  /**\n   * Linearizes the oplus operator in the vertex, and stores\n   * the result in temporary variables _jacobianOplus\n   */\n  virtual void linearizeOplus();\n  template <std::size_t... Ints>\n  void linearizeOplusNs(std::index_sequence<Ints...>);\n  template <int N>\n  void linearizeOplusN();\n\n  //! returns the result of the linearization in the manifold space for the\n  //! nodes xn\n  template <int N>\n  const typename std::tuple_element<\n      N, std::tuple<JacobianType<D, VertexTypes::Dimension>...>>::type&\n  jacobianOplusXn() const {\n    return std::get<N>(_jacobianOplus);\n  }\n  //! returns the result of the linearization in the manifold space for the\n  //! nodes xn\n  template <int N>\n  typename std::tuple_element<\n      N, std::tuple<JacobianType<D, VertexTypes::Dimension>...>>::type&\n  jacobianOplusXn() {\n    return std::get<N>(_jacobianOplus);\n  }\n\n  /**\n   * computes the (block) elements of the Hessian matrix of the linearized least\n   * squares.\n   */\n  virtual void constructQuadraticForm();\n  template <std::size_t... Ints>\n  void constructQuadraticFormNs(const InformationType& omega,\n                                const ErrorVector& weightedError,\n                                std::index_sequence<Ints...>);\n  template <int N>\n  void constructQuadraticFormN(const InformationType& omega,\n                               const ErrorVector& weightedError);\n\n  template <int N, typename AtOType>\n  void constructOffDiagonalQuadraticFormMs(const AtOType&,\n                                           std::index_sequence<>);\n\n  template <int N, std::size_t... Ints, typename AtOType>\n  void constructOffDiagonalQuadraticFormMs(const AtOType& AtO,\n                                           std::index_sequence<Ints...>);\n  template <int N, int M, typename AtOType>\n  void constructOffDiagonalQuadraticFormM(const AtOType& AtO);\n\n  virtual void mapHessianMemory(double* d, int i, int j, bool rowMajor);\n\n  using BaseEdge<D, E>::resize;\n  using BaseEdge<D, E>::computeError;\n\n protected:\n  using BaseEdge<D, E>::_measurement;\n  using BaseEdge<D, E>::_information;\n  using BaseEdge<D, E>::_error;\n  using BaseEdge<D, E>::_vertices;\n  using BaseEdge<D, E>::_dimension;\n\n  HessianRowMajorStorage _hessianRowMajor;\n  HessianTuple _hessianTuple;\n  HessianTupleTransposed _hessianTupleTransposed;\n  std::tuple<JacobianType<D, VertexTypes::Dimension>...> _jacobianOplus;\n\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n};\n\n#include \"base_fixed_sized_edge.hpp\"\n\n}  // end namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/base_fixed_sized_edge.hpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <cassert>\n\ntemplate <int D, typename E, typename... VertexTypes>\nvoid BaseFixedSizedEdge<D, E, VertexTypes...>::resize(size_t size) {\n  assert(size == _nr_of_vertices &&\n         \"attempting to resize a constant size edge\");\n  BaseEdge<D, E>::resize(size);\n}\n\ntemplate <int D, typename E, typename... VertexTypes>\ntemplate <std::size_t... Ints>\nbool BaseFixedSizedEdge<D, E, VertexTypes...>::allVerticesFixedNs(\n    std::index_sequence<Ints...>) const {\n  return (... && vertexXn<Ints>()->fixed());\n}\n\ntemplate <int D, typename E, typename... VertexTypes>\nbool BaseFixedSizedEdge<D, E, VertexTypes...>::allVerticesFixed() const {\n  return allVerticesFixedNs(std::make_index_sequence<_nr_of_vertices>());\n}\n\ntemplate <int D, typename E, typename... VertexTypes>\nvoid BaseFixedSizedEdge<D, E, VertexTypes...>::constructQuadraticForm() {\n  if (this->robustKernel()) {\n    double error = this->chi2();\n    Vector3 rho;\n    this->robustKernel()->robustify(error, rho);\n    Eigen::Matrix<double, D, 1, Eigen::ColMajor> omega_r =\n        -_information * _error;\n    omega_r *= rho[1];\n    constructQuadraticFormNs(this->robustInformation(rho), omega_r,\n                             std::make_index_sequence<_nr_of_vertices>());\n  } else {\n    constructQuadraticFormNs(_information, -_information * _error,\n                             std::make_index_sequence<_nr_of_vertices>());\n  }\n}\n\ntemplate <int D, typename E, typename... VertexTypes>\ntemplate <std::size_t... Ints>\nvoid BaseFixedSizedEdge<D, E, VertexTypes...>::constructQuadraticFormNs(\n    const InformationType& omega, const ErrorVector& weightedError,\n    std::index_sequence<Ints...>) {\n  (void(constructQuadraticFormN<Ints>(omega, weightedError)), ...);\n}\n\n// overloading constructOffDiagonalQuadraticFormMs to\n// prevent MSVC error when index_sequence is empty\ntemplate <int D, typename E, typename... VertexTypes>\ntemplate <int N, typename AtOType>\nvoid BaseFixedSizedEdge<D, E, VertexTypes...>::\n    constructOffDiagonalQuadraticFormMs(const AtOType&, std::index_sequence<>) {\n}\n\ntemplate <int D, typename E, typename... VertexTypes>\ntemplate <int N, std::size_t... Ints, typename AtOType>\nvoid BaseFixedSizedEdge<D, E, VertexTypes...>::\n    constructOffDiagonalQuadraticFormMs(const AtOType& AtO,\n                                        std::index_sequence<Ints...>) {\n  (void(constructOffDiagonalQuadraticFormM<N, Ints, AtOType>(AtO)), ...);\n}\n\ntemplate <int D, typename E, typename... VertexTypes>\ntemplate <int N, int M, typename AtOType>\nvoid BaseFixedSizedEdge<D, E, VertexTypes...>::\n    constructOffDiagonalQuadraticFormM(const AtOType& AtO) {\n  constexpr auto fromId = N;\n  constexpr auto toId = N + M + 1;\n  assert(fromId < toId && \"Index mixed up\");\n  auto to = vertexXn<toId>();\n  if (!to->fixed()) {\n    const auto& B = std::get<toId>(_jacobianOplus);\n    constexpr auto K = internal::pair_to_index(fromId, toId);\n    internal::QuadraticFormLock lck(*to);\n    (void)lck;\n    if (_hessianRowMajor[K]) {  // we have to write to the block as transposed\n      auto& hessianTransposed = std::get<K>(_hessianTupleTransposed);\n      hessianTransposed.noalias() += B.transpose() * AtO.transpose();\n    } else {\n      auto& hessian = std::get<K>(_hessianTuple);\n      hessian.noalias() += AtO * B;\n    }\n  }\n}\n\ntemplate <int D, typename E, typename... VertexTypes>\ntemplate <int N>\nvoid BaseFixedSizedEdge<D, E, VertexTypes...>::constructQuadraticFormN(\n    const InformationType& omega, const ErrorVector& weightedError) {\n  auto from = vertexXn<N>();\n  const auto& A = std::get<N>(_jacobianOplus);\n\n  if (!(from->fixed())) {\n    const auto AtO = A.transpose() * omega;\n    {\n      internal::QuadraticFormLock lck(*from);\n      (void)lck;\n      from->b().noalias() += A.transpose() * weightedError;\n      from->A().noalias() += AtO * A;\n    }\n    constructOffDiagonalQuadraticFormMs<N>(\n        AtO, std::make_index_sequence<_nr_of_vertices - N - 1>());\n  }\n};\n\ntemplate <int D, typename E, typename... VertexTypes>\nvoid BaseFixedSizedEdge<D, E, VertexTypes...>::linearizeOplus(\n    JacobianWorkspace& jacobianWorkspace) {\n  linearizeOplus_allocate(jacobianWorkspace,\n                          std::make_index_sequence<_nr_of_vertices>());\n  linearizeOplus();\n}\n\ntemplate <int D, typename E, typename... VertexTypes>\ntemplate <std::size_t... Ints>\nvoid BaseFixedSizedEdge<D, E, VertexTypes...>::linearizeOplus_allocate(\n    JacobianWorkspace& jacobianWorkspace, std::index_sequence<Ints...>) {\n  (new (&std::get<Ints>(_jacobianOplus))\n       JacobianType<D, VertexDimension<Ints>()>(\n           jacobianWorkspace.workspaceForVertex(Ints), D < 0 ? _dimension : D,\n           VertexDimension<Ints>() < 0 ? vertexXn<Ints>()->dimension()\n                                       : VertexDimension<Ints>()),\n   ...);\n}\n\ntemplate <int D, typename E, typename... VertexTypes>\ntemplate <int N>\nvoid BaseFixedSizedEdge<D, E, VertexTypes...>::linearizeOplusN() {\n  auto vertex = vertexXn<N>();\n\n  if (vertex->fixed()) return;\n\n  auto& jacobianOplus = std::get<N>(_jacobianOplus);\n\n  constexpr double delta = cst(1e-9);\n  constexpr double scalar = 1 / (2 * delta);\n\n  internal::QuadraticFormLock lck(*vertex);\n  (void)lck;\n\n  typedef typename std::conditional<\n      VertexXnType<N>::Dimension == -1, ceres::internal::FixedArray<double>,\n      ceres::internal::FixedArray<\n          double, static_cast<size_t>(VertexXnType<N>::Dimension)> >::type\n      FixedArray;\n  FixedArray add_vertex(vertexDimension<N>());\n  add_vertex.fill(0.);\n\n  // estimate the jacobian numerically\n  // add small step along the unit vector in each dimension\n  for (int d = 0; d < vertexDimension<N>(); ++d) {\n    vertex->push();\n    add_vertex[d] = delta;\n    vertex->oplus(add_vertex.data());\n    computeError();\n    auto errorBak = this->error();\n    vertex->pop();\n    vertex->push();\n    add_vertex[d] = -delta;\n    vertex->oplus(add_vertex.data());\n    computeError();\n    errorBak -= this->error();\n    vertex->pop();\n    add_vertex[d] = 0.0;\n\n    jacobianOplus.col(d) = scalar * errorBak;\n  }  // end dimension\n}\n\ntemplate <int D, typename E, typename... VertexTypes>\ntemplate <std::size_t... Ints>\nvoid BaseFixedSizedEdge<D, E, VertexTypes...>::linearizeOplusNs(\n    std::index_sequence<Ints...>) {\n  (void(linearizeOplusN<Ints>()), ...);\n}\n\ntemplate <int D, typename E, typename... VertexTypes>\nvoid BaseFixedSizedEdge<D, E, VertexTypes...>::linearizeOplus() {\n  if (allVerticesFixed()) return;\n  ErrorVector errorBeforeNumeric = _error;\n  linearizeOplusNs(std::make_index_sequence<_nr_of_vertices>());\n  _error = errorBeforeNumeric;\n}\n\n/**\n * Helper functor class to construct the Hessian Eigen::Map object.\n * We have to pass the size at runtime to allow dynamically sized verices.\n */\nstruct MapHessianMemoryK {\n  double* d;\n  int rows;\n  int cols;\n  template <typename HessianT>\n  void operator()(HessianT& hessian) {\n    new (&hessian)\n        typename std::remove_reference<decltype(hessian)>::type(d, rows, cols);\n  }\n};\n\ntemplate <int D, typename E, typename... VertexTypes>\nvoid BaseFixedSizedEdge<D, E, VertexTypes...>::mapHessianMemory(double* d,\n                                                                int i, int j,\n                                                                bool rowMajor) {\n  assert(i < j && \"index assumption violated\");\n  // get the size of the vertices\n  int vi_dim =\n      static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(HyperGraph::Edge::vertex(i))\n          ->dimension();\n  int vj_dim =\n      static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(HyperGraph::Edge::vertex(j))\n          ->dimension();\n  int k = internal::pair_to_index(i, j);\n  _hessianRowMajor[k] = rowMajor;\n  if (rowMajor)\n    tuple_apply_i(MapHessianMemoryK{d, vj_dim, vi_dim}, _hessianTupleTransposed,\n                  k);\n  else\n    tuple_apply_i(MapHessianMemoryK{d, vi_dim, vj_dim}, _hessianTuple, k);\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/base_multi_edge.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_BASE_MULTI_EDGE_H\n#define G2O_BASE_MULTI_EDGE_H\n\n#include \"base_variable_sized_edge.h\"\n\nnamespace g2o {\n\ntemplate <int D, typename E>\nusing BaseMultiEdge = BaseVariableSizedEdge<D, E>;\n\n}  // end namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/base_unary_edge.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_BASE_UNARY_EDGE_H\n#define G2O_BASE_UNARY_EDGE_H\n\n#include \"base_fixed_sized_edge.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n// This could be a simple using statement, but in multiple places\n// _jacobianOplusXi is used.\ntemplate <int D, typename E, typename VertexXi>\nclass BaseUnaryEdge : public BaseFixedSizedEdge<D, E, VertexXi> {\n public:\n  using VertexXiType = VertexXi;\n  BaseUnaryEdge() : BaseFixedSizedEdge<D, E, VertexXi>() {};\n\n protected:\n  typename BaseFixedSizedEdge<D, E, VertexXi>::template JacobianType<\n      D, VertexXi::Dimension>& _jacobianOplusXi =\n      std::get<0>(this->_jacobianOplus);\n};\n\n}  // end namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/base_variable_sized_edge.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_BASE_VARIABLE_SIZED_EDGE_H\n#define G2O_BASE_VARIABLE_SIZED_EDGE_H\n\n#include <iomanip>\n#include <iostream>\n#include <limits>\n\n#include \"base_edge.h\"\n#include \"g2o/autodiff/fixed_array.h\"\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"g2o/stuff/misc.h\"\n#include \"robust_kernel.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief base class to represent an edge connecting an arbitrary number of\n * nodes\n *\n * D - Dimension of the measurement\n * E - type to represent the measurement\n */\ntemplate <int D, typename E>\nclass BaseVariableSizedEdge : public BaseEdge<D, E> {\n public:\n  /**\n   * \\brief helper for mapping the Hessian memory of the upper triangular block\n   */\n  struct HessianHelper {\n    Eigen::Map<MatrixX> matrix;  ///< the mapped memory\n    bool transposed;             ///< the block has to be transposed\n    HessianHelper() : matrix(0, 0, 0), transposed(false) {}\n  };\n\n public:\n  static constexpr int Dimension = BaseEdge<D, E>::Dimension;\n  typedef typename BaseEdge<D, E>::Measurement Measurement;\n  typedef MatrixX::MapType JacobianType;\n  typedef typename BaseEdge<D, E>::ErrorVector ErrorVector;\n  typedef typename BaseEdge<D, E>::InformationType InformationType;\n  typedef Eigen::Map<MatrixX, MatrixX::Flags & Eigen::PacketAccessBit\n                                  ? Eigen::Aligned\n                                  : Eigen::Unaligned>\n      HessianBlockType;\n\n  BaseVariableSizedEdge() : BaseEdge<D, E>() {}\n\n  virtual void linearizeOplus(JacobianWorkspace& jacobianWorkspace);\n\n  /**\n   * Linearizes the oplus operator in the vertex, and stores\n   * the result in temporary variable vector _jacobianOplus\n   */\n  virtual void linearizeOplus();\n\n  virtual void resize(size_t size);\n\n  virtual bool allVerticesFixed() const;\n\n  virtual void constructQuadraticForm();\n\n  virtual void mapHessianMemory(double* d, int i, int j, bool rowMajor);\n\n  using BaseEdge<D, E>::computeError;\n\n protected:\n  using BaseEdge<D, E>::_measurement;\n  using BaseEdge<D, E>::_information;\n  using BaseEdge<D, E>::_error;\n  using BaseEdge<D, E>::_vertices;\n  using BaseEdge<D, E>::_dimension;\n\n  std::vector<HessianHelper> _hessian;\n  std::vector<JacobianType>\n      _jacobianOplus;  ///< jacobians of the edge (w.r.t. oplus)\n\n  void computeQuadraticForm(const InformationType& omega,\n                            const ErrorVector& weightedError);\n\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n};\n\n#include \"base_variable_sized_edge.hpp\"\n\n}  // end namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/base_variable_sized_edge.hpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <cassert>\n\nnamespace internal {\ninline int computeUpperTriangleIndex(int i, int j) {\n  int elemsUpToCol = ((j - 1) * j) / 2;\n  return elemsUpToCol + i;\n}\n}  // namespace internal\n\ntemplate <int D, typename E>\nvoid BaseVariableSizedEdge<D, E>::constructQuadraticForm() {\n  if (this->robustKernel()) {\n    double error = this->chi2();\n    Vector3 rho;\n    this->robustKernel()->robustify(error, rho);\n    Eigen::Matrix<double, D, 1, Eigen::ColMajor> omega_r =\n        -_information * _error;\n    omega_r *= rho[1];\n    computeQuadraticForm(this->robustInformation(rho), omega_r);\n  } else {\n    computeQuadraticForm(_information, -_information * _error);\n  }\n}\n\ntemplate <int D, typename E>\nvoid BaseVariableSizedEdge<D, E>::linearizeOplus(\n    JacobianWorkspace& jacobianWorkspace) {\n  for (size_t i = 0; i < _vertices.size(); ++i) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v =\n        static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(_vertices[i]);\n    assert(v->dimension() >= 0);\n    new (&_jacobianOplus[i])\n        JacobianType(jacobianWorkspace.workspaceForVertex(i),\n                     D < 0 ? _dimension : D, v->dimension());\n  }\n  linearizeOplus();\n}\n\ntemplate <int D, typename E>\nvoid BaseVariableSizedEdge<D, E>::linearizeOplus() {\n  const double delta = cst(1e-9);\n  const double scalar = 1 / (2 * delta);\n  ErrorVector errorBak;\n  ErrorVector errorBeforeNumeric = _error;\n\n  for (size_t i = 0; i < _vertices.size(); ++i) {\n    // Xi - estimate the jacobian numerically\n    OptimizableGraph::Vertex* vi =\n        static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(_vertices[i]);\n\n    if (vi->fixed()) {\n      continue;\n    }\n\n    internal::QuadraticFormLock lck(*vi);\n    const int vi_dim = vi->dimension();\n    assert(vi_dim >= 0);\n\n    assert(_dimension >= 0);\n    assert(_jacobianOplus[i].rows() == _dimension &&\n           _jacobianOplus[i].cols() == vi_dim &&\n           \"jacobian cache dimension does not match\");\n    _jacobianOplus[i].resize(_dimension, vi_dim);\n    // add small step along the unit vector in each dimension\n    ceres::internal::FixedArray<double> add_vi(vi_dim);\n    add_vi.fill(0.);\n    for (int d = 0; d < vi_dim; ++d) {\n      vi->push();\n      add_vi[d] = delta;\n      vi->oplus(add_vi.data());\n      computeError();\n      errorBak = _error;\n      vi->pop();\n      vi->push();\n      add_vi[d] = -delta;\n      vi->oplus(add_vi.data());\n      computeError();\n      errorBak -= _error;\n      vi->pop();\n      add_vi[d] = 0.0;\n\n      _jacobianOplus[i].col(d) = scalar * errorBak;\n    }  // end dimension\n    _error = errorBeforeNumeric;\n  }\n}\n\ntemplate <int D, typename E>\nvoid BaseVariableSizedEdge<D, E>::mapHessianMemory(double* d, int i, int j,\n                                                   bool rowMajor) {\n  int idx = internal::computeUpperTriangleIndex(i, j);\n  assert(idx < (int)_hessian.size());\n  OptimizableGraph::Vertex* vi =\n      static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(HyperGraph::Edge::vertex(i));\n  OptimizableGraph::Vertex* vj =\n      static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(HyperGraph::Edge::vertex(j));\n  assert(vi->dimension() >= 0);\n  assert(vj->dimension() >= 0);\n  HessianHelper& h = _hessian[idx];\n  if (rowMajor) {\n    if (h.matrix.data() != d || h.transposed != rowMajor)\n      new (&h.matrix) HessianBlockType(d, vj->dimension(), vi->dimension());\n  } else {\n    if (h.matrix.data() != d || h.transposed != rowMajor)\n      new (&h.matrix) HessianBlockType(d, vi->dimension(), vj->dimension());\n  }\n  h.transposed = rowMajor;\n}\n\ntemplate <int D, typename E>\nvoid BaseVariableSizedEdge<D, E>::resize(size_t size) {\n  BaseEdge<D, E>::resize(size);\n  int n = (int)_vertices.size();\n  int maxIdx = (n * (n - 1)) / 2;\n  assert(maxIdx >= 0);\n  _hessian.resize(maxIdx);\n  _jacobianOplus.resize(size, JacobianType(0, 0, 0));\n}\n\ntemplate <int D, typename E>\nbool BaseVariableSizedEdge<D, E>::allVerticesFixed() const {\n  for (size_t i = 0; i < _vertices.size(); ++i) {\n    if (!static_cast<const OptimizableGraph::Vertex*>(_vertices[i])->fixed()) {\n      return false;\n    }\n  }\n  return true;\n}\n\ntemplate <int D, typename E>\nvoid BaseVariableSizedEdge<D, E>::computeQuadraticForm(\n    const InformationType& omega, const ErrorVector& weightedError) {\n  for (size_t i = 0; i < _vertices.size(); ++i) {\n    OptimizableGraph::Vertex* from =\n        static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(_vertices[i]);\n    bool istatus = !(from->fixed());\n\n    if (istatus) {\n      const JacobianType& A = _jacobianOplus[i];\n\n      MatrixX AtO = A.transpose() * omega;\n      int fromDim = from->dimension();\n      assert(fromDim >= 0);\n      Eigen::Map<MatrixX> fromMap(from->hessianData(), fromDim, fromDim);\n      Eigen::Map<VectorX> fromB(from->bData(), fromDim);\n\n      // ii block in the hessian\n      {\n        internal::QuadraticFormLock lck(*from);\n        fromMap.noalias() += AtO * A;\n        fromB.noalias() += A.transpose() * weightedError;\n      }\n\n      // compute the off-diagonal blocks ij for all j\n      for (size_t j = i + 1; j < _vertices.size(); ++j) {\n        OptimizableGraph::Vertex* to =\n            static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(_vertices[j]);\n\n        bool jstatus = !(to->fixed());\n        if (jstatus) {\n          internal::QuadraticFormLock lck(*to);\n          const JacobianType& B = _jacobianOplus[j];\n          int idx = internal::computeUpperTriangleIndex(i, j);\n          assert(idx < (int)_hessian.size());\n          HessianHelper& hhelper = _hessian[idx];\n          if (hhelper\n                  .transposed) {  // we have to write to the block as transposed\n            hhelper.matrix.noalias() += B.transpose() * AtO.transpose();\n          } else {\n            hhelper.matrix.noalias() += AtO * B;\n          }\n        }\n      }\n    }\n  }\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/base_vertex.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_BASE_VERTEX_H\n#define G2O_BASE_VERTEX_H\n\n#include <Eigen/Cholesky>\n#include <Eigen/Core>\n#include <Eigen/Dense>\n#include <cassert>\n#include <stack>\n\n#include \"optimizable_graph.h\"\n\nnamespace g2o {\n#define G2O_VERTEX_DIM ((D == Eigen::Dynamic) ? _dimension : D)\n/**\n * \\brief Templatized BaseVertex\n *\n * Templatized BaseVertex\n * D  : minimal dimension of the vertex, e.g., 3 for rotation in 3D. -1 means\n * dynamically assigned at runtime. T  : internal type to represent the\n * estimate, e.g., Quaternion for rotation in 3D\n */\ntemplate <int D, typename T>\nclass BaseVertex : public OptimizableGraph::Vertex {\n public:\n  using EstimateType = T;\n  using BackupStackType = std::stack<EstimateType, std::vector<EstimateType> >;\n\n  static const int Dimension =\n      D;  ///< dimension of the estimate (minimal) in the manifold space\n\n  using HessianBlockType =\n      Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, D, D, Eigen::ColMajor>,\n                 Eigen::Matrix<double, D, D, Eigen::ColMajor>::Flags &\n                         Eigen::PacketAccessBit\n                     ? Eigen::Aligned\n                     : Eigen::Unaligned>;\n\n public:\n  BaseVertex();\n  BaseVertex& operator=(const BaseVertex&) = delete;\n  BaseVertex(const BaseVertex&) = delete;\n\n  virtual const double& hessian(int i, int j) const {\n    assert(i < G2O_VERTEX_DIM && j < G2O_VERTEX_DIM);\n    return _hessian(i, j);\n  }\n  virtual double& hessian(int i, int j) {\n    assert(i < G2O_VERTEX_DIM && j < G2O_VERTEX_DIM);\n    return _hessian(i, j);\n  }\n  virtual double hessianDeterminant() const { return _hessian.determinant(); }\n  virtual double* hessianData() { return const_cast<double*>(_hessian.data()); }\n\n  inline virtual void mapHessianMemory(double* d);\n\n  virtual int copyB(double* b_) const {\n    const int vertexDim = G2O_VERTEX_DIM;\n    memcpy(b_, _b.data(), vertexDim * sizeof(double));\n    return vertexDim;\n  }\n\n  virtual const double& b(int i) const {\n    assert(i < D);\n    return _b(i);\n  }\n  virtual double& b(int i) {\n    assert(i < G2O_VERTEX_DIM);\n    return _b(i);\n  }\n  virtual double* bData() { return _b.data(); }\n\n  inline virtual void clearQuadraticForm();\n\n  //! updates the current vertex with the direct solution x += H_ii\\b_ii\n  //! @returns the determinant of the inverted hessian\n  inline virtual double solveDirect(double lambda = 0);\n\n  //! return right hand side b of the constructed linear system\n  Eigen::Matrix<double, D, 1, Eigen::ColMajor>& b() { return _b; }\n  const Eigen::Matrix<double, D, 1, Eigen::ColMajor>& b() const { return _b; }\n  //! return the hessian block associated with the vertex\n  HessianBlockType& A() { return _hessian; }\n  const HessianBlockType& A() const { return _hessian; }\n\n  virtual void push() { _backup.push(_estimate); }\n  virtual void pop() {\n    assert(!_backup.empty());\n    _estimate = _backup.top();\n    _backup.pop();\n    updateCache();\n  }\n  virtual void discardTop() {\n    assert(!_backup.empty());\n    _backup.pop();\n  }\n  virtual int stackSize() const { return _backup.size(); }\n\n  //! return the current estimate of the vertex\n  const EstimateType& estimate() const { return _estimate; }\n  //! set the estimate for the vertex also calls updateCache()\n  void setEstimate(const EstimateType& et) {\n    _estimate = et;\n    updateCache();\n  }\n\n protected:\n  HessianBlockType _hessian;\n  Eigen::Matrix<double, D, 1, Eigen::ColMajor> _b;\n  EstimateType _estimate;\n  BackupStackType _backup;\n\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n};\n\n#include \"base_vertex.hpp\"\n\n#undef G2O_VERTEX_DIM\n\n}  // end namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/base_vertex.hpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\ntemplate <int D, typename T>\nBaseVertex<D, T>::BaseVertex()\n    : OptimizableGraph::Vertex(), _hessian(nullptr, D, D) {\n  _dimension = D;\n}\n\ntemplate <int D, typename T>\ndouble BaseVertex<D, T>::solveDirect(double lambda) {\n  Eigen::Matrix<double, D, D, Eigen::ColMajor> tempA =\n      _hessian + Eigen::Matrix<double, D, D, Eigen::ColMajor>::Identity(\n                     G2O_VERTEX_DIM, G2O_VERTEX_DIM) *\n                     lambda;\n  double det = tempA.determinant();\n  if (std::isnan(det) || det < std::numeric_limits<double>::epsilon())\n    return det;\n  Eigen::Matrix<double, D, 1, Eigen::ColMajor> dx = tempA.llt().solve(_b);\n  oplus(&dx[0]);\n  return det;\n}\n\ntemplate <int D, typename T>\nvoid BaseVertex<D, T>::clearQuadraticForm() {\n  _b.setZero();\n}\n\ntemplate <int D, typename T>\nvoid BaseVertex<D, T>::mapHessianMemory(double* d) {\n  const int vertexDim = G2O_VERTEX_DIM;\n  new (&_hessian) HessianBlockType(d, vertexDim, vertexDim);\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/batch_stats.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"batch_stats.h\"\n\n#include <cstring>\n\nnamespace g2o {\nusing namespace std;\n\nG2OBatchStatistics* G2OBatchStatistics::_globalStats = 0;\n\n#ifndef PTHING\n#define PTHING(s) #s << \"= \" << (st.s) << \"\\t \"\n#endif\n\nG2OBatchStatistics::G2OBatchStatistics() {\n  // zero all.\n  memset(this, 0, sizeof(G2OBatchStatistics));\n\n  // set the iteration to -1 to show that it isn't valid\n  iteration = -1;\n}\n\nstd::ostream& operator<<(std::ostream& os, const G2OBatchStatistics& st) {\n  os << PTHING(iteration);\n\n  os << PTHING(numVertices);  // how many vertices are involved\n  os << PTHING(numEdges);     // hoe many edges\n  os << PTHING(chi2);         // total chi2\n\n  /** timings **/\n  // nonlinear part\n  os << PTHING(timeResiduals);\n  os << PTHING(timeLinearize);      // jacobians\n  os << PTHING(timeQuadraticForm);  // construct the quadratic form in the graph\n\n  // block_solver (constructs Ax=b, plus maybe schur);\n  os << PTHING(\n      timeSchurComplement);  // compute schur complement (0 if not done);\n\n  // linear solver (computes Ax=b); );\n  os << PTHING(\n      timeSymbolicDecomposition);  // symbolic decomposition (0 if not done);\n  os << PTHING(\n      timeNumericDecomposition);     // numeric decomposition  (0 if not done);\n  os << PTHING(timeLinearSolution);  // total time for solving Ax=b\n  os << PTHING(iterationsLinearSolver);  // iterations of PCG\n  os << PTHING(timeUpdate);              // oplus\n  os << PTHING(timeIteration);           // total time );\n\n  os << PTHING(levenbergIterations);\n  os << PTHING(timeLinearSolver);\n\n  os << PTHING(hessianDimension);\n  os << PTHING(hessianPoseDimension);\n  os << PTHING(hessianLandmarkDimension);\n  os << PTHING(choleskyNNZ);\n  os << PTHING(timeMarginals);\n\n  return os;\n};\n\nvoid G2OBatchStatistics::setGlobalStats(G2OBatchStatistics* b) {\n  _globalStats = b;\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/batch_stats.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_BATCH_STATS_H_\n#define G2O_BATCH_STATS_H_\n\n#include <iostream>\n#include <vector>\n\n#include \"g2o_core_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief statistics about the optimization\n */\nstruct G2O_CORE_API G2OBatchStatistics {\n  G2OBatchStatistics();\n  int iteration;    ///< which iteration\n  int numVertices;  ///< how many vertices are involved\n  int numEdges;     ///< how many edges\n  double chi2;      ///< total chi2\n\n  /** timings **/\n  // nonlinear part\n  double timeResiduals;      ///< residuals\n  double timeLinearize;      ///< jacobians\n  double timeQuadraticForm;  ///< construct the quadratic form in the graph\n  int levenbergIterations;   ///< number of iterations performed by LM\n  // block_solver (constructs Ax=b, plus maybe schur)\n  double timeSchurComplement;  ///< compute schur complement (0 if not done)\n\n  // linear solver (computes Ax=b);\n  double timeSymbolicDecomposition;  ///< symbolic decomposition (0 if not done)\n  double timeNumericDecomposition;   ///< numeric decomposition  (0 if not done)\n  double timeLinearSolution;         ///< total time for solving Ax=b (including\n                                     ///< detup for schur)\n  double timeLinearSolver;     ///< time for solving, excluding Schur setup\n  int iterationsLinearSolver;  ///< iterations of PCG, (0 if not used, i.e.,\n                               ///< Cholesky)\n  double timeUpdate;           ///< time to apply the update\n  double timeIteration;        ///< total time;\n\n  double timeMarginals;  ///< computing the inverse elements (solve blocks)\n                         ///< and thus the marginal covariances\n\n  // information about the Hessian matrix\n  size_t hessianDimension;      ///< rows / cols of the Hessian\n  size_t hessianPoseDimension;  ///< dimension of the pose matrix in Schur\n  size_t\n      hessianLandmarkDimension;  ///< dimension of the landmark matrix in Schur\n  size_t choleskyNNZ;            ///< number of non-zeros in the cholesky factor\n\n  static G2OBatchStatistics* globalStats() { return _globalStats; }\n  static void setGlobalStats(G2OBatchStatistics* b);\n\n protected:\n  static G2OBatchStatistics* _globalStats;\n};\n\nG2O_CORE_API std::ostream& operator<<(std::ostream&, const G2OBatchStatistics&);\n\ntypedef std::vector<G2OBatchStatistics> BatchStatisticsContainer;\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/block_solver.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_BLOCK_SOLVER_H\n#define G2O_BLOCK_SOLVER_H\n\n#include <Eigen/Core>\n#include <memory>\n\n#include \"dynamic_aligned_buffer.hpp\"\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"linear_solver.h\"\n#include \"openmp_mutex.h\"\n#include \"solver.h\"\n#include \"sparse_block_matrix.h\"\n#include \"sparse_block_matrix_diagonal.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief traits to summarize the properties of the fixed size optimization\n * problem\n */\ntemplate <int _PoseDim, int _LandmarkDim>\nstruct BlockSolverTraits {\n  static const int PoseDim = _PoseDim;\n  static const int LandmarkDim = _LandmarkDim;\n  typedef Eigen::Matrix<double, PoseDim, PoseDim, Eigen::ColMajor>\n      PoseMatrixType;\n  typedef Eigen::Matrix<double, LandmarkDim, LandmarkDim, Eigen::ColMajor>\n      LandmarkMatrixType;\n  typedef Eigen::Matrix<double, PoseDim, LandmarkDim, Eigen::ColMajor>\n      PoseLandmarkMatrixType;\n  typedef Eigen::Matrix<double, PoseDim, 1, Eigen::ColMajor> PoseVectorType;\n  typedef Eigen::Matrix<double, LandmarkDim, 1, Eigen::ColMajor>\n      LandmarkVectorType;\n\n  typedef SparseBlockMatrix<PoseMatrixType> PoseHessianType;\n  typedef SparseBlockMatrix<LandmarkMatrixType> LandmarkHessianType;\n  typedef SparseBlockMatrix<PoseLandmarkMatrixType> PoseLandmarkHessianType;\n  typedef LinearSolver<PoseMatrixType> LinearSolverType;\n};\n\n/**\n * \\brief traits to summarize the properties of the dynamic size optimization\n * problem\n */\ntemplate <>\nstruct BlockSolverTraits<Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic> {\n  static const int PoseDim = Eigen::Dynamic;\n  static const int LandmarkDim = Eigen::Dynamic;\n  typedef MatrixX PoseMatrixType;\n  typedef MatrixX LandmarkMatrixType;\n  typedef MatrixX PoseLandmarkMatrixType;\n  typedef VectorX PoseVectorType;\n  typedef VectorX LandmarkVectorType;\n\n  typedef SparseBlockMatrix<PoseMatrixType> PoseHessianType;\n  typedef SparseBlockMatrix<LandmarkMatrixType> LandmarkHessianType;\n  typedef SparseBlockMatrix<PoseLandmarkMatrixType> PoseLandmarkHessianType;\n  typedef LinearSolver<PoseMatrixType> LinearSolverType;\n};\n\n/**\n * \\brief base for the block solvers with some basic function interfaces\n */\nclass BlockSolverBase : public Solver {\n public:\n  virtual ~BlockSolverBase() {}\n  /**\n   * compute dest = H * src\n   */\n  virtual void multiplyHessian(double* dest, const double* src) const = 0;\n};\n\n/**\n * \\brief Implementation of a solver operating on the blocks of the Hessian\n */\ntemplate <typename Traits>\nclass BlockSolver : public BlockSolverBase {\n public:\n  static const int PoseDim = Traits::PoseDim;\n  static const int LandmarkDim = Traits::LandmarkDim;\n  typedef typename Traits::PoseMatrixType PoseMatrixType;\n  typedef typename Traits::LandmarkMatrixType LandmarkMatrixType;\n  typedef typename Traits::PoseLandmarkMatrixType PoseLandmarkMatrixType;\n  typedef typename Traits::PoseVectorType PoseVectorType;\n  typedef typename Traits::LandmarkVectorType LandmarkVectorType;\n\n  typedef typename Traits::PoseHessianType PoseHessianType;\n  typedef typename Traits::LandmarkHessianType LandmarkHessianType;\n  typedef typename Traits::PoseLandmarkHessianType PoseLandmarkHessianType;\n  typedef typename Traits::LinearSolverType LinearSolverType;\n\n public:\n  /**\n   * allocate a block solver ontop of the underlying linear solver.\n   * NOTE: The BlockSolver assumes exclusive access to the linear solver and\n   * will therefore free the pointer in its destructor.\n   */\n  BlockSolver(std::unique_ptr<LinearSolverType> linearSolver);\n  ~BlockSolver();\n\n  virtual bool init(SparseOptimizer* optmizer, bool online = false);\n  virtual bool buildStructure(bool zeroBlocks = false);\n  virtual bool updateStructure(const std::vector<HyperGraph::Vertex*>& vset,\n                               const HyperGraph::EdgeSet& edges);\n  virtual bool buildSystem();\n  virtual bool solve();\n  virtual bool computeMarginals(\n      SparseBlockMatrix<MatrixX>& spinv,\n      const std::vector<std::pair<int, int>>& blockIndices);\n  virtual bool setLambda(double lambda, bool backup = false);\n  virtual void restoreDiagonal();\n  virtual bool supportsSchur() { return true; }\n  virtual bool schur() { return _doSchur; }\n  virtual void setSchur(bool s) { _doSchur = s; }\n\n  LinearSolver<PoseMatrixType>& linearSolver() const { return *_linearSolver; }\n\n  virtual void setWriteDebug(bool writeDebug);\n  virtual bool writeDebug() const { return _linearSolver->writeDebug(); }\n\n  virtual bool saveHessian(const std::string& fileName) const;\n\n  virtual void multiplyHessian(double* dest, const double* src) const {\n    _Hpp->multiplySymmetricUpperTriangle(dest, src);\n  }\n\n protected:\n  void resize(int* blockPoseIndices, int numPoseBlocks,\n              int* blockLandmarkIndices, int numLandmarkBlocks, int totalDim);\n\n  void deallocate();\n\n  std::unique_ptr<SparseBlockMatrix<PoseMatrixType>> _Hpp;\n  std::unique_ptr<SparseBlockMatrix<LandmarkMatrixType>> _Hll;\n  std::unique_ptr<SparseBlockMatrix<PoseLandmarkMatrixType>> _Hpl;\n\n  std::unique_ptr<SparseBlockMatrix<PoseMatrixType>> _Hschur;\n  std::unique_ptr<SparseBlockMatrixDiagonal<LandmarkMatrixType>> _DInvSchur;\n\n  std::unique_ptr<SparseBlockMatrixCCS<PoseLandmarkMatrixType>> _HplCCS;\n  std::unique_ptr<SparseBlockMatrixCCS<PoseMatrixType>> _HschurTransposedCCS;\n\n  std::unique_ptr<LinearSolverType> _linearSolver;\n\n  std::vector<PoseVectorType> _diagonalBackupPose;\n  std::vector<LandmarkVectorType> _diagonalBackupLandmark;\n\n#ifdef G2O_OPENMP\n  std::vector<OpenMPMutex> _coefficientsMutex;\n#endif\n\n  bool _doSchur;\n\n  std::unique_ptr<double[], aligned_deleter<double>> _coefficients;\n  std::unique_ptr<double[], aligned_deleter<double>> _bschur;\n\n  int _numPoses, _numLandmarks;\n  int _sizePoses, _sizeLandmarks;\n};\n\ntemplate <int p, int l>\nusing BlockSolverPL = BlockSolver<BlockSolverTraits<p, l>>;\n\n// variable size solver\nusing BlockSolverX = BlockSolverPL<Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic>;\n\n// solver for BA/3D SLAM\nusing BlockSolver_6_3 = BlockSolverPL<6, 3>;\n\n// solver fo BA with scale\nusing BlockSolver_7_3 = BlockSolverPL<7, 3>;\n\n// 2Dof landmarks 3Dof poses\nusing BlockSolver_3_2 = BlockSolverPL<3, 2>;\n\n}  // namespace g2o\n\n#include \"block_solver.hpp\"\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/block_solver.hpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <Eigen/LU>\n#include <cassert>\n#include <fstream>\n#include <iomanip>\n\n#include \"g2o/core/eigen_types.h\"\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n#include \"g2o/stuff/macros.h\"\n#include \"g2o/stuff/misc.h\"\n#include \"g2o/stuff/timeutil.h\"\n#include \"sparse_optimizer.h\"\n\nnamespace g2o {\n\ntemplate <typename Traits>\nBlockSolver<Traits>::BlockSolver(std::unique_ptr<LinearSolverType> linearSolver)\n    : BlockSolverBase(), _linearSolver(std::move(linearSolver)) {\n  // workspace\n  _xSize = 0;\n  _numPoses = 0;\n  _numLandmarks = 0;\n  _sizePoses = 0;\n  _sizeLandmarks = 0;\n  _doSchur = true;\n}\n\ntemplate <typename Traits>\nvoid BlockSolver<Traits>::resize(int* blockPoseIndices, int numPoseBlocks,\n                                 int* blockLandmarkIndices,\n                                 int numLandmarkBlocks, int s) {\n  deallocate();\n\n  resizeVector(s);\n\n  if (_doSchur) {\n    // the following two are only used in schur\n    assert(_sizePoses > 0 && \"allocating with wrong size\");\n    _coefficients.reset(allocate_aligned<double>(s));\n    _bschur.reset(allocate_aligned<double>(_sizePoses));\n  }\n\n  _Hpp = std::make_unique<PoseHessianType>(blockPoseIndices, blockPoseIndices,\n                                           numPoseBlocks, numPoseBlocks);\n  if (_doSchur) {\n    _Hschur = std::make_unique<PoseHessianType>(\n        blockPoseIndices, blockPoseIndices, numPoseBlocks, numPoseBlocks);\n    _Hll = std::make_unique<LandmarkHessianType>(\n        blockLandmarkIndices, blockLandmarkIndices, numLandmarkBlocks,\n        numLandmarkBlocks);\n    _DInvSchur =\n        std::make_unique<SparseBlockMatrixDiagonal<LandmarkMatrixType>>(\n            _Hll->colBlockIndices());\n    _Hpl = std::make_unique<PoseLandmarkHessianType>(\n        blockPoseIndices, blockLandmarkIndices, numPoseBlocks,\n        numLandmarkBlocks);\n    _HplCCS = std::make_unique<SparseBlockMatrixCCS<PoseLandmarkMatrixType>>(\n        _Hpl->rowBlockIndices(), _Hpl->colBlockIndices());\n    _HschurTransposedCCS =\n        std::make_unique<SparseBlockMatrixCCS<PoseMatrixType>>(\n            _Hschur->colBlockIndices(), _Hschur->rowBlockIndices());\n#ifdef G2O_OPENMP\n    _coefficientsMutex.resize(numPoseBlocks);\n#endif\n  }\n}\n\ntemplate <typename Traits>\nvoid BlockSolver<Traits>::deallocate() {\n  _Hpp.reset();\n  _Hll.reset();\n  _Hpl.reset();\n  _Hschur.reset();\n  _DInvSchur.reset();\n  _coefficients.reset();\n  _bschur.reset();\n\n  _HplCCS.reset();\n  _HschurTransposedCCS.reset();\n}\n\ntemplate <typename Traits>\nBlockSolver<Traits>::~BlockSolver() {}\n\ntemplate <typename Traits>\nbool BlockSolver<Traits>::buildStructure(bool zeroBlocks) {\n  assert(_optimizer);\n\n  size_t sparseDim = 0;\n  _numPoses = 0;\n  _numLandmarks = 0;\n  _sizePoses = 0;\n  _sizeLandmarks = 0;\n  int* blockPoseIndices = new int[_optimizer->indexMapping().size()];\n  int* blockLandmarkIndices = new int[_optimizer->indexMapping().size()];\n\n  for (size_t i = 0; i < _optimizer->indexMapping().size(); ++i) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v = _optimizer->indexMapping()[i];\n    int dim = v->dimension();\n    if (!v->marginalized()) {\n      v->setColInHessian(_sizePoses);\n      _sizePoses += dim;\n      blockPoseIndices[_numPoses] = _sizePoses;\n      ++_numPoses;\n    } else {\n      v->setColInHessian(_sizeLandmarks);\n      _sizeLandmarks += dim;\n      blockLandmarkIndices[_numLandmarks] = _sizeLandmarks;\n      ++_numLandmarks;\n    }\n    sparseDim += dim;\n  }\n  resize(blockPoseIndices, _numPoses, blockLandmarkIndices, _numLandmarks,\n         sparseDim);\n  delete[] blockLandmarkIndices;\n  delete[] blockPoseIndices;\n\n  // allocate the diagonal on Hpp and Hll\n  int poseIdx = 0;\n  int landmarkIdx = 0;\n  for (size_t i = 0; i < _optimizer->indexMapping().size(); ++i) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v = _optimizer->indexMapping()[i];\n    if (!v->marginalized()) {\n      // assert(poseIdx == v->hessianIndex());\n      PoseMatrixType* m = _Hpp->block(poseIdx, poseIdx, true);\n      if (zeroBlocks) m->setZero();\n      v->mapHessianMemory(m->data());\n      ++poseIdx;\n    } else {\n      LandmarkMatrixType* m = _Hll->block(landmarkIdx, landmarkIdx, true);\n      if (zeroBlocks) m->setZero();\n      v->mapHessianMemory(m->data());\n      ++landmarkIdx;\n    }\n  }\n  assert(poseIdx == _numPoses && landmarkIdx == _numLandmarks);\n\n  // temporary structures for building the pattern of the Schur complement\n  SparseBlockMatrixHashMap<PoseMatrixType>* schurMatrixLookup = 0;\n  if (_doSchur) {\n    schurMatrixLookup = new SparseBlockMatrixHashMap<PoseMatrixType>(\n        _Hschur->rowBlockIndices(), _Hschur->colBlockIndices());\n    schurMatrixLookup->blockCols().resize(_Hschur->blockCols().size());\n  }\n\n  // here we assume that the landmark indices start after the pose ones\n  // create the structure in Hpp, Hll and in Hpl\n  for (SparseOptimizer::EdgeContainer::const_iterator it =\n           _optimizer->activeEdges().begin();\n       it != _optimizer->activeEdges().end(); ++it) {\n    OptimizableGraph::Edge* e = *it;\n\n    for (size_t viIdx = 0; viIdx < e->vertices().size(); ++viIdx) {\n      OptimizableGraph::Vertex* v1 =\n          (OptimizableGraph::Vertex*)e->vertex(viIdx);\n      int ind1 = v1->hessianIndex();\n      if (ind1 == -1) continue;\n      int indexV1Bak = ind1;\n      for (size_t vjIdx = viIdx + 1; vjIdx < e->vertices().size(); ++vjIdx) {\n        OptimizableGraph::Vertex* v2 =\n            (OptimizableGraph::Vertex*)e->vertex(vjIdx);\n        int ind2 = v2->hessianIndex();\n        if (ind2 == -1) continue;\n        ind1 = indexV1Bak;\n        bool transposedBlock = ind1 > ind2;\n        if (transposedBlock) {  // make sure, we allocate the upper triangle\n                                // block\n          std::swap(ind1, ind2);\n        }\n        if (!v1->marginalized() && !v2->marginalized()) {\n          PoseMatrixType* m = _Hpp->block(ind1, ind2, true);\n          if (zeroBlocks) m->setZero();\n          e->mapHessianMemory(m->data(), viIdx, vjIdx, transposedBlock);\n          if (_Hschur) {  // assume this is only needed in case we solve with\n                          // the schur complement\n            schurMatrixLookup->addBlock(ind1, ind2);\n          }\n        } else if (v1->marginalized() && v2->marginalized()) {\n          // RAINER hmm.... should we ever reach this here????\n          LandmarkMatrixType* m =\n              _Hll->block(ind1 - _numPoses, ind2 - _numPoses, true);\n          if (zeroBlocks) m->setZero();\n          e->mapHessianMemory(m->data(), viIdx, vjIdx, false);\n        } else {\n          if (v1->marginalized()) {\n            PoseLandmarkMatrixType* m = _Hpl->block(\n                v2->hessianIndex(), v1->hessianIndex() - _numPoses, true);\n            if (zeroBlocks) m->setZero();\n            e->mapHessianMemory(\n                m->data(), viIdx, vjIdx,\n                true);  // transpose the block before writing to it\n          } else {\n            PoseLandmarkMatrixType* m = _Hpl->block(\n                v1->hessianIndex(), v2->hessianIndex() - _numPoses, true);\n            if (zeroBlocks) m->setZero();\n            e->mapHessianMemory(m->data(), viIdx, vjIdx,\n                                false);  // directly the block\n          }\n        }\n      }\n    }\n  }\n\n  if (!_doSchur) {\n    delete schurMatrixLookup;\n    return true;\n  }\n\n  _DInvSchur->diagonal().resize(landmarkIdx);\n  _Hpl->fillSparseBlockMatrixCCS(*_HplCCS);\n\n  for (OptimizableGraph::Vertex* v : _optimizer->indexMapping()) {\n    if (v->marginalized()) {\n      const HyperGraph::EdgeSet& vedges = v->edges();\n      for (HyperGraph::EdgeSet::const_iterator it1 = vedges.begin();\n           it1 != vedges.end(); ++it1) {\n        for (size_t i = 0; i < (*it1)->vertices().size(); ++i) {\n          OptimizableGraph::Vertex* v1 =\n              (OptimizableGraph::Vertex*)(*it1)->vertex(i);\n          if (v1->hessianIndex() == -1 || v1 == v) continue;\n          for (HyperGraph::EdgeSet::const_iterator it2 = vedges.begin();\n               it2 != vedges.end(); ++it2) {\n            for (size_t j = 0; j < (*it2)->vertices().size(); ++j) {\n              OptimizableGraph::Vertex* v2 =\n                  (OptimizableGraph::Vertex*)(*it2)->vertex(j);\n              if (v2->hessianIndex() == -1 || v2 == v) continue;\n              int i1 = v1->hessianIndex();\n              int i2 = v2->hessianIndex();\n              if (i1 <= i2) {\n                schurMatrixLookup->addBlock(i1, i2);\n              }\n            }\n          }\n        }\n      }\n    }\n  }\n\n  _Hschur->takePatternFromHash(*schurMatrixLookup);\n  delete schurMatrixLookup;\n  _Hschur->fillSparseBlockMatrixCCSTransposed(*_HschurTransposedCCS);\n\n  return true;\n}\n\ntemplate <typename Traits>\nbool BlockSolver<Traits>::updateStructure(\n    const std::vector<HyperGraph::Vertex*>& vset,\n    const HyperGraph::EdgeSet& edges) {\n  for (std::vector<HyperGraph::Vertex*>::const_iterator vit = vset.begin();\n       vit != vset.end(); ++vit) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v = static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(*vit);\n    int dim = v->dimension();\n    if (!v->marginalized()) {\n      v->setColInHessian(_sizePoses);\n      _sizePoses += dim;\n      _Hpp->rowBlockIndices().push_back(_sizePoses);\n      _Hpp->colBlockIndices().push_back(_sizePoses);\n      _Hpp->blockCols().push_back(\n          typename SparseBlockMatrix<PoseMatrixType>::IntBlockMap());\n      ++_numPoses;\n      int ind = v->hessianIndex();\n      PoseMatrixType* m = _Hpp->block(ind, ind, true);\n      v->mapHessianMemory(m->data());\n    } else {\n      G2O_ERROR(\"updateStructure(): Schur not supported\");\n      abort();\n    }\n  }\n  resizeVector(_sizePoses + _sizeLandmarks);\n\n  for (HyperGraph::EdgeSet::const_iterator it = edges.begin();\n       it != edges.end(); ++it) {\n    OptimizableGraph::Edge* e = static_cast<OptimizableGraph::Edge*>(*it);\n\n    for (size_t viIdx = 0; viIdx < e->vertices().size(); ++viIdx) {\n      OptimizableGraph::Vertex* v1 =\n          (OptimizableGraph::Vertex*)e->vertex(viIdx);\n      int ind1 = v1->hessianIndex();\n      int indexV1Bak = ind1;\n      if (ind1 == -1) continue;\n      for (size_t vjIdx = viIdx + 1; vjIdx < e->vertices().size(); ++vjIdx) {\n        OptimizableGraph::Vertex* v2 =\n            (OptimizableGraph::Vertex*)e->vertex(vjIdx);\n        int ind2 = v2->hessianIndex();\n        if (ind2 == -1) continue;\n        ind1 = indexV1Bak;\n        bool transposedBlock = ind1 > ind2;\n        if (transposedBlock)  // make sure, we allocate the upper triangular\n                              // block\n          std::swap(ind1, ind2);\n\n        if (!v1->marginalized() && !v2->marginalized()) {\n          PoseMatrixType* m = _Hpp->block(ind1, ind2, true);\n          e->mapHessianMemory(m->data(), viIdx, vjIdx, transposedBlock);\n        } else {\n          G2O_ERROR(\"not supported\");\n        }\n      }\n    }\n  }\n\n  return true;\n}\n\ntemplate <typename Traits>\nbool BlockSolver<Traits>::solve() {\n  if (!_doSchur) {\n    double t = get_monotonic_time();\n    bool ok = _linearSolver->solve(*_Hpp, _x, _b);\n    G2OBatchStatistics* globalStats = G2OBatchStatistics::globalStats();\n    if (globalStats) {\n      globalStats->timeLinearSolver = get_monotonic_time() - t;\n      globalStats->hessianDimension = globalStats->hessianPoseDimension =\n          _Hpp->cols();\n    }\n    return ok;\n  }\n\n  // schur thing\n\n  // backup the coefficient matrix\n  double t = get_monotonic_time();\n\n  // _Hschur = _Hpp, but keeping the pattern of _Hschur\n  _Hschur->clear();\n  _Hpp->add(*_Hschur);\n\n  //_DInvSchur->clear();\n  memset(_coefficients.get(), 0, _sizePoses * sizeof(double));\n#ifdef G2O_OPENMP\n#pragma omp parallel for default(shared) schedule(dynamic, 10)\n#endif\n  for (int landmarkIndex = 0;\n       landmarkIndex < static_cast<int>(_Hll->blockCols().size());\n       ++landmarkIndex) {\n    const typename SparseBlockMatrix<LandmarkMatrixType>::IntBlockMap&\n        marginalizeColumn = _Hll->blockCols()[landmarkIndex];\n    assert(marginalizeColumn.size() == 1 &&\n           \"more than one block in _Hll column\");\n\n    // calculate inverse block for the landmark\n    const LandmarkMatrixType* D = marginalizeColumn.begin()->second;\n    assert(D && D->rows() == D->cols() && \"Error in landmark matrix\");\n    LandmarkMatrixType& Dinv = _DInvSchur->diagonal()[landmarkIndex];\n    Dinv = D->inverse();\n\n    LandmarkVectorType db(D->rows());\n    for (int j = 0; j < D->rows(); ++j) {\n      db[j] = _b[_Hll->rowBaseOfBlock(landmarkIndex) + _sizePoses + j];\n    }\n    db = Dinv * db;\n\n    assert((size_t)landmarkIndex < _HplCCS->blockCols().size() &&\n           \"Index out of bounds\");\n    const typename SparseBlockMatrixCCS<PoseLandmarkMatrixType>::SparseColumn&\n        landmarkColumn = _HplCCS->blockCols()[landmarkIndex];\n\n    for (typename SparseBlockMatrixCCS<\n             PoseLandmarkMatrixType>::SparseColumn::const_iterator it_outer =\n             landmarkColumn.begin();\n         it_outer != landmarkColumn.end(); ++it_outer) {\n      int i1 = it_outer->row;\n\n      const PoseLandmarkMatrixType* Bi = it_outer->block;\n      assert(Bi);\n\n      PoseLandmarkMatrixType BDinv = (*Bi) * (Dinv);\n      assert(_HplCCS->rowBaseOfBlock(i1) < _sizePoses && \"Index out of bounds\");\n      typename PoseVectorType::MapType Bb(\n          &_coefficients[_HplCCS->rowBaseOfBlock(i1)], Bi->rows());\n#ifdef G2O_OPENMP\n      ScopedOpenMPMutex mutexLock(&_coefficientsMutex[i1]);\n#endif\n      Bb.noalias() += (*Bi) * db;\n\n      assert(i1 >= 0 &&\n             i1 < static_cast<int>(_HschurTransposedCCS->blockCols().size()) &&\n             \"Index out of bounds\");\n      typename SparseBlockMatrixCCS<PoseMatrixType>::SparseColumn::iterator\n          targetColumnIt = _HschurTransposedCCS->blockCols()[i1].begin();\n\n      typename SparseBlockMatrixCCS<PoseLandmarkMatrixType>::RowBlock aux(i1,\n                                                                          0);\n      typename SparseBlockMatrixCCS<\n          PoseLandmarkMatrixType>::SparseColumn::const_iterator it_inner =\n          lower_bound(landmarkColumn.begin(), landmarkColumn.end(), aux);\n      for (; it_inner != landmarkColumn.end(); ++it_inner) {\n        int i2 = it_inner->row;\n        const PoseLandmarkMatrixType* Bj = it_inner->block;\n        assert(Bj);\n        while (targetColumnIt->row < i2 /*&& targetColumnIt != _HschurTransposedCCS->blockCols()[i1].end()*/)\n          ++targetColumnIt;\n        assert(targetColumnIt != _HschurTransposedCCS->blockCols()[i1].end() &&\n               targetColumnIt->row == i2 &&\n               \"invalid iterator, something wrong with the matrix structure\");\n        PoseMatrixType* Hi1i2 = targetColumnIt->block;  //_Hschur->block(i1,i2);\n        assert(Hi1i2);\n        (*Hi1i2).noalias() -= BDinv * Bj->transpose();\n      }\n    }\n  }\n\n  // _bschur = _b for calling solver, and not touching _b\n  memcpy(_bschur.get(), _b, _sizePoses * sizeof(double));\n  for (int i = 0; i < _sizePoses; ++i) {\n    _bschur[i] -= _coefficients[i];\n  }\n\n  G2OBatchStatistics* globalStats = G2OBatchStatistics::globalStats();\n  if (globalStats) {\n    globalStats->timeSchurComplement = get_monotonic_time() - t;\n  }\n\n  t = get_monotonic_time();\n  bool solvedPoses = _linearSolver->solve(*_Hschur, _x, _bschur.get());\n  if (globalStats) {\n    globalStats->timeLinearSolver = get_monotonic_time() - t;\n    globalStats->hessianPoseDimension = _Hpp->cols();\n    globalStats->hessianLandmarkDimension = _Hll->cols();\n    globalStats->hessianDimension = globalStats->hessianPoseDimension +\n                                    globalStats->hessianLandmarkDimension;\n  }\n\n  if (!solvedPoses) return false;\n\n  // _x contains the solution for the poses, now applying it to the landmarks to\n  // get the new part of the solution;\n  double* xp = _x;\n  double* cp = _coefficients.get();\n\n  double* xl = _x + _sizePoses;\n  double* cl = _coefficients.get() + _sizePoses;\n  double* bl = _b + _sizePoses;\n\n  // cp = -xp\n  for (int i = 0; i < _sizePoses; ++i) cp[i] = -xp[i];\n\n  // cl = bl\n  memcpy(cl, bl, _sizeLandmarks * sizeof(double));\n\n  // cl = bl - Bt * xp\n  // Bt->multiply(cl, cp);\n  _HplCCS->rightMultiply(cl, cp);\n\n  // xl = Dinv * cl\n  memset(xl, 0, _sizeLandmarks * sizeof(double));\n  _DInvSchur->multiply(xl, cl);\n  //_DInvSchur->rightMultiply(xl,cl);\n\n  return true;\n}\n\ntemplate <typename Traits>\nbool BlockSolver<Traits>::computeMarginals(\n    SparseBlockMatrix<MatrixX>& spinv,\n    const std::vector<std::pair<int, int>>& blockIndices) {\n  double t = get_monotonic_time();\n  bool ok = _linearSolver->solvePattern(spinv, blockIndices, *_Hpp);\n  G2OBatchStatistics* globalStats = G2OBatchStatistics::globalStats();\n  if (globalStats) {\n    globalStats->timeMarginals = get_monotonic_time() - t;\n  }\n  return ok;\n}\n\ntemplate <typename Traits>\nbool BlockSolver<Traits>::buildSystem() {\n  // clear b vector\n#ifdef G2O_OPENMP\n#pragma omp parallel for default( \\\n        shared) if (_optimizer->indexMapping().size() > 1000)\n#endif\n  for (int i = 0; i < static_cast<int>(_optimizer->indexMapping().size());\n       ++i) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v = _optimizer->indexMapping()[i];\n    assert(v);\n    v->clearQuadraticForm();\n  }\n  _Hpp->clear();\n  if (_doSchur) {\n    _Hll->clear();\n    _Hpl->clear();\n  }\n\n  // resetting the terms for the pairwise constraints\n  // built up the current system by storing the Hessian blocks in the edges and\n  // vertices\n#ifndef G2O_OPENMP\n  // no threading, we do not need to copy the workspace\n  JacobianWorkspace& jacobianWorkspace = _optimizer->jacobianWorkspace();\n#else\n  // if running with threads need to produce copies of the workspace for each\n  // thread\n  JacobianWorkspace jacobianWorkspace = _optimizer->jacobianWorkspace();\n#pragma omp parallel for default(shared) firstprivate( \\\n        jacobianWorkspace) if (_optimizer->activeEdges().size() > 100)\n#endif\n  for (int k = 0; k < static_cast<int>(_optimizer->activeEdges().size()); ++k) {\n    OptimizableGraph::Edge* e = _optimizer->activeEdges()[k];\n    e->linearizeOplus(\n        jacobianWorkspace);  // jacobian of the nodes' oplus (manifold)\n    e->constructQuadraticForm();\n#ifndef NDEBUG\n    for (size_t i = 0; i < e->vertices().size(); ++i) {\n      const OptimizableGraph::Vertex* v =\n          static_cast<const OptimizableGraph::Vertex*>(e->vertex(i));\n      if (!v->fixed()) {\n        bool hasANan =\n            g2o::VectorX::MapType(jacobianWorkspace.workspaceForVertex(i),\n                                  e->dimension() * v->dimension())\n                .array()\n                .isNaN()\n                .any();\n        if (hasANan) {\n          G2O_WARN(\n              \"buildSystem(): NaN within Jacobian for edge {} for vertex {}\",\n              static_cast<void*>(e), i);\n          break;\n        }\n      }\n    }\n#endif\n  }\n\n  // flush the current system in a sparse block matrix\n#ifdef G2O_OPENMP\n#pragma omp parallel for default( \\\n        shared) if (_optimizer->indexMapping().size() > 1000)\n#endif\n  for (int i = 0; i < static_cast<int>(_optimizer->indexMapping().size());\n       ++i) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v = _optimizer->indexMapping()[i];\n    int iBase = v->colInHessian();\n    if (v->marginalized()) iBase += _sizePoses;\n    v->copyB(_b + iBase);\n  }\n\n  return false;\n}\n\ntemplate <typename Traits>\nbool BlockSolver<Traits>::setLambda(double lambda, bool backup) {\n  if (backup) {\n    _diagonalBackupPose.resize(_numPoses);\n    _diagonalBackupLandmark.resize(_numLandmarks);\n  }\n#ifdef G2O_OPENMP\n#pragma omp parallel for default(shared) if (_numPoses > 100)\n#endif\n  for (int i = 0; i < _numPoses; ++i) {\n    PoseMatrixType* b = _Hpp->block(i, i);\n    if (backup) _diagonalBackupPose[i] = b->diagonal();\n    b->diagonal().array() += lambda;\n  }\n#ifdef G2O_OPENMP\n#pragma omp parallel for default(shared) if (_numLandmarks > 100)\n#endif\n  for (int i = 0; i < _numLandmarks; ++i) {\n    LandmarkMatrixType* b = _Hll->block(i, i);\n    if (backup) _diagonalBackupLandmark[i] = b->diagonal();\n    b->diagonal().array() += lambda;\n  }\n  return true;\n}\n\ntemplate <typename Traits>\nvoid BlockSolver<Traits>::restoreDiagonal() {\n  assert((int)_diagonalBackupPose.size() == _numPoses &&\n         \"Mismatch in dimensions\");\n  assert((int)_diagonalBackupLandmark.size() == _numLandmarks &&\n         \"Mismatch in dimensions\");\n  for (int i = 0; i < _numPoses; ++i) {\n    PoseMatrixType* b = _Hpp->block(i, i);\n    b->diagonal() = _diagonalBackupPose[i];\n  }\n  for (int i = 0; i < _numLandmarks; ++i) {\n    LandmarkMatrixType* b = _Hll->block(i, i);\n    b->diagonal() = _diagonalBackupLandmark[i];\n  }\n}\n\ntemplate <typename Traits>\nbool BlockSolver<Traits>::init(SparseOptimizer* optimizer, bool online) {\n  _optimizer = optimizer;\n  if (!online) {\n    if (_Hpp) _Hpp->clear();\n    if (_Hpl) _Hpl->clear();\n    if (_Hll) _Hll->clear();\n  }\n  _linearSolver->init();\n  return true;\n}\n\ntemplate <typename Traits>\nvoid BlockSolver<Traits>::setWriteDebug(bool writeDebug) {\n  _linearSolver->setWriteDebug(writeDebug);\n}\n\ntemplate <typename Traits>\nbool BlockSolver<Traits>::saveHessian(const std::string& fileName) const {\n  return _Hpp->writeOctave(fileName.c_str(), true);\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/cache.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"cache.h\"\n\n#include \"factory.h\"\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n#include \"optimizable_graph.h\"\n\nnamespace g2o {\nusing namespace std;\n\nCache::CacheKey::CacheKey() : _type(), _parameters() {}\n\nCache::CacheKey::CacheKey(const std::string& type_,\n                          const ParameterVector& parameters_)\n    : _type(type_), _parameters(parameters_) {}\n\nCache::Cache(CacheContainer* container_, const ParameterVector& parameters_)\n    : _updateNeeded(true), _parameters(parameters_), _container(container_) {}\n\nbool Cache::CacheKey::operator<(const Cache::CacheKey& c) const {\n  if (_type < c._type)\n    return true;\n  else if (c._type < _type)\n    return false;\n  return std::lexicographical_compare(_parameters.begin(), _parameters.end(),\n                                      c._parameters.begin(),\n                                      c._parameters.end());\n}\n\nOptimizableGraph::Vertex* Cache::vertex() {\n  if (container()) return container()->vertex();\n  return nullptr;\n}\n\nOptimizableGraph* Cache::graph() {\n  if (container()) return container()->graph();\n  return nullptr;\n}\n\nCacheContainer* Cache::container() { return _container; }\n\nParameterVector& Cache::parameters() { return _parameters; }\n\nCache::CacheKey Cache::key() const {\n  Factory* factory = Factory::instance();\n  return CacheKey(factory->tag(this), _parameters);\n};\n\nvoid Cache::update() {\n  if (!_updateNeeded) return;\n  for (std::vector<Cache*>::iterator it = _parentCaches.begin();\n       it != _parentCaches.end(); ++it) {\n    (*it)->update();\n  }\n  updateImpl();\n  _updateNeeded = false;\n}\n\nCache* Cache::installDependency(const std::string& type_,\n                                const std::vector<int>& parameterIndices) {\n  ParameterVector pv(parameterIndices.size());\n  for (size_t i = 0; i < parameterIndices.size(); i++) {\n    if (parameterIndices[i] < 0 ||\n        parameterIndices[i] >= (int)_parameters.size())\n      return nullptr;\n    pv[i] = _parameters[parameterIndices[i]];\n  }\n  CacheKey k(type_, pv);\n  if (!container()) return nullptr;\n  Cache* c = container()->findCache(k);\n  if (!c) {\n    c = container()->createCache(k);\n  }\n  if (c) _parentCaches.push_back(c);\n  return c;\n}\n\nbool Cache::resolveDependencies() { return true; }\n\nCacheContainer::CacheContainer(OptimizableGraph::Vertex* vertex_)\n    : _updateNeeded(true) {\n  _vertex = vertex_;\n}\n\nCache* CacheContainer::findCache(const Cache::CacheKey& key) {\n  iterator it = find(key);\n  if (it == end()) return nullptr;\n  return it->second;\n}\n\nCache* CacheContainer::createCache(const Cache::CacheKey& key) {\n  Factory* f = Factory::instance();\n  HyperGraph::HyperGraphElement* e = f->construct(key.type());\n  if (!e) {\n    G2O_ERROR(\"fatal error in creating cache of type {}\", key.type());\n    return nullptr;\n  }\n  Cache* c = dynamic_cast<Cache*>(e);\n  if (!c) {\n    G2O_ERROR(\"fatal error in creating cache of type {}, wrong type\",\n              key.type());\n    return nullptr;\n  }\n  c->_container = this;\n  c->_parameters = key._parameters;\n  if (c->resolveDependencies()) {\n    insert(make_pair(key, c));\n    c->update();\n    return c;\n  }\n  return nullptr;\n}\n\nOptimizableGraph::Vertex* CacheContainer::vertex() { return _vertex; }\n\nOptimizableGraph* CacheContainer::graph() {\n  if (_vertex) return _vertex->graph();\n  return nullptr;\n}\n\nvoid CacheContainer::update() {\n  for (iterator it = begin(); it != end(); ++it) {\n    (it->second)->update();\n  }\n  _updateNeeded = false;\n}\n\nvoid CacheContainer::setUpdateNeeded(bool needUpdate) {\n  _updateNeeded = needUpdate;\n  for (iterator it = begin(); it != end(); ++it) {\n    (it->second)->_updateNeeded = needUpdate;\n  }\n}\n\nCacheContainer::~CacheContainer() {\n  for (iterator it = begin(); it != end(); ++it) {\n    delete (it->second);\n  }\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/cache.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_CACHE_HH_\n#define G2O_CACHE_HH_\n\n#include <map>\n\n#include \"g2o_core_api.h\"\n#include \"optimizable_graph.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass CacheContainer;\n\nclass G2O_CORE_API Cache : public HyperGraph::HyperGraphElement {\n public:\n  friend class CacheContainer;\n  class G2O_CORE_API CacheKey {\n   public:\n    friend class CacheContainer;\n    CacheKey();\n    CacheKey(const std::string& type_, const ParameterVector& parameters_);\n\n    bool operator<(const CacheKey& c) const;\n\n    const std::string& type() const { return _type; }\n    const ParameterVector& parameters() const { return _parameters; }\n\n   protected:\n    std::string _type;\n    ParameterVector _parameters;\n  };\n\n  Cache(CacheContainer* container_ = 0,\n        const ParameterVector& parameters_ = ParameterVector());\n\n  CacheKey key() const;\n\n  OptimizableGraph::Vertex* vertex();\n  OptimizableGraph* graph();\n  CacheContainer* container();\n  ParameterVector& parameters();\n\n  void update();\n\n  virtual HyperGraph::HyperGraphElementType elementType() const {\n    return HyperGraph::HGET_CACHE;\n  }\n\n protected:\n  //! redefine this to do the update\n  virtual void updateImpl() = 0;\n\n  /**\n   * this function installs and satisfies a cache\n   * @param type_: the typename of the dependency\n   * @param parameterIndices: a vector containing the indices if the parameters\n   * in _parameters that will be used to assemble the Key of the cache being\n   * created For example if I have a cache of type C2, having parameters \"A, B,\n   * and C\", and it depends on a cache of type C1 that depends on the parameters\n   * A and C, the parameterIndices should contain \"0, 2\", since they are the\n   * positions in the parameter vector of C2 of the parameters needed to\n   * construct C1.\n   * @returns the newly created cache\n   */\n  Cache* installDependency(const std::string& type_,\n                           const std::vector<int>& parameterIndices);\n\n  /**\n   * Function to be called from a cache that has dependencies. It just invokes a\n   * sequence of installDependency().\n   * Although the caches returned are stored in the _parentCache vector,\n   * it is better that you redefine your own cache member variables, for better\n   * readability\n   */\n  virtual bool resolveDependencies();\n\n  bool _updateNeeded;\n  ParameterVector _parameters;\n  std::vector<Cache*> _parentCaches;\n  CacheContainer* _container;\n};\n\nclass G2O_CORE_API CacheContainer : public std::map<Cache::CacheKey, Cache*> {\n public:\n  CacheContainer(OptimizableGraph::Vertex* vertex_);\n  virtual ~CacheContainer();\n  OptimizableGraph::Vertex* vertex();\n  OptimizableGraph* graph();\n  Cache* findCache(const Cache::CacheKey& key);\n  Cache* createCache(const Cache::CacheKey& key);\n  void setUpdateNeeded(bool needUpdate = true);\n  void update();\n\n protected:\n  OptimizableGraph::Vertex* _vertex;\n  bool _updateNeeded;\n};\n\ntemplate <typename CacheType>\nvoid OptimizableGraph::Edge::resolveCache(CacheType*& cache,\n                                          OptimizableGraph::Vertex* v,\n                                          const std::string& type_,\n                                          const ParameterVector& parameters_) {\n  cache = 0;\n  CacheContainer* container = v->cacheContainer();\n  Cache::CacheKey key(type_, parameters_);\n  Cache* c = container->findCache(key);\n  if (!c) {\n    c = container->createCache(key);\n  }\n  if (c) {\n    cache = dynamic_cast<CacheType*>(c);\n  }\n}\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/creators.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_CREATORS_H\n#define G2O_CREATORS_H\n\n#include <string>\n#include <typeinfo>\n\n#include \"hyper_graph.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief Abstract interface for allocating HyperGraphElement\n */\nclass G2O_CORE_API AbstractHyperGraphElementCreator {\n public:\n  /**\n   * create a hyper graph element. Has to implemented in derived class.\n   */\n  virtual HyperGraph::HyperGraphElement* construct() = 0;\n  /**\n   * name of the class to be created. Has to implemented in derived class.\n   */\n  virtual const std::string& name() const = 0;\n\n  virtual ~AbstractHyperGraphElementCreator() {}\n};\n\n/**\n * \\brief templatized creator class which creates graph elements\n */\ntemplate <typename T>\nclass HyperGraphElementCreator : public AbstractHyperGraphElementCreator {\n public:\n  HyperGraphElementCreator() : _name(typeid(T).name()) {}\n#if defined(WINDOWS) && \\\n    defined(__GNUC__)  // force stack alignment on Windows with GCC\n  __attribute__((force_align_arg_pointer))\n#endif\n  HyperGraph::HyperGraphElement*\n  construct() {\n    return new T;\n  }\n  virtual const std::string& name() const { return _name; }\n\n protected:\n  std::string _name;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/dynamic_aligned_buffer.hpp",
    "content": "#pragma once\n\n#include <cstddef>\n\n#include \"Eigen/Core\"\n\nnamespace g2o {\n// 16 byte aligned allocation functions\ntemplate <typename Type>\nType* allocate_aligned(size_t n) {\n  return (Type*)Eigen::internal::aligned_malloc(n * sizeof(Type));\n}\n\ntemplate <typename Type>\nType* reallocate_aligned(Type* ptr, size_t newSize, size_t oldSize) {\n  return (Type*)Eigen::internal::aligned_realloc(ptr, newSize * sizeof(Type),\n                                                 oldSize * sizeof(Type));\n}\n\ntemplate <typename Type>\nvoid free_aligned(Type* block) {\n  Eigen::internal::aligned_free(block);\n}\n\ntemplate <typename Type>\nstruct dynamic_aligned_buffer {\n  explicit dynamic_aligned_buffer(size_t size) : m_size{0}, m_ptr{nullptr} {\n    allocate(size);\n  }\n\n  ~dynamic_aligned_buffer() { free(); }\n\n  Type* request(size_t n) {\n    if (n <= m_size) return m_ptr;\n\n    m_ptr = reallocate_aligned<Type>(m_ptr, n, m_size);\n    m_size = m_ptr ? n : 0;\n\n    return m_ptr;\n  }\n\n private:\n  void allocate(size_t size) {\n    m_ptr = allocate_aligned<Type>(size);\n    if (m_ptr != nullptr) m_size = size;\n  }\n\n  void free() {\n    if (m_ptr != nullptr) {\n      free_aligned<Type>(m_ptr);\n      m_size = 0;\n      m_ptr = nullptr;\n    }\n  }\n\n  std::size_t m_size;\n  Type* m_ptr;\n};\n\ntemplate <typename T>\nstruct aligned_deleter {\n  void operator()(T* block) { free_aligned(block); }\n};\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/eigen_types.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_EIGEN_TYPES_H\n#define G2O_EIGEN_TYPES_H\n\n#include <Eigen/Core>\n#include <Eigen/Geometry>\n\nnamespace g2o {\n\n// define number_t to be some sort of backwards compatible\nusing number_t = double;\n\nusing Vector2I = Eigen::Matrix<int, 2, 1, Eigen::ColMajor>;\nusing Vector3I = Eigen::Matrix<int, 3, 1, Eigen::ColMajor>;\nusing Vector4I = Eigen::Matrix<int, 4, 1, Eigen::ColMajor>;\nusing VectorXI = Eigen::Matrix<int, Eigen::Dynamic, 1, Eigen::ColMajor>;\n\nusing Vector2F = Eigen::Matrix<float, 2, 1, Eigen::ColMajor>;\nusing Vector3F = Eigen::Matrix<float, 3, 1, Eigen::ColMajor>;\nusing Vector4F = Eigen::Matrix<float, 4, 1, Eigen::ColMajor>;\nusing VectorXF = Eigen::Matrix<float, Eigen::Dynamic, 1, Eigen::ColMajor>;\n\ntemplate <int N, typename T = double>\nusing VectorN = Eigen::Matrix<T, N, 1, Eigen::ColMajor>;\nusing Vector2 = VectorN<2>;\nusing Vector3 = VectorN<3>;\nusing Vector4 = VectorN<4>;\nusing Vector6 = VectorN<6>;\nusing Vector7 = VectorN<7>;\nusing VectorX = VectorN<Eigen::Dynamic>;\n\nusing Matrix2I = Eigen::Matrix<int, 2, 2, Eigen::ColMajor>;\nusing Matrix3I = Eigen::Matrix<int, 3, 3, Eigen::ColMajor>;\nusing Matrix4I = Eigen::Matrix<int, 4, 4, Eigen::ColMajor>;\nusing MatrixXI =\n    Eigen::Matrix<int, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic, Eigen::ColMajor>;\n\nusing Matrix2F = Eigen::Matrix<float, 2, 2, Eigen::ColMajor>;\nusing Matrix3F = Eigen::Matrix<float, 3, 3, Eigen::ColMajor>;\nusing Matrix4F = Eigen::Matrix<float, 4, 4, Eigen::ColMajor>;\nusing MatrixXF =\n    Eigen::Matrix<float, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic, Eigen::ColMajor>;\n\ntemplate <int N, typename T = double>\nusing MatrixN = Eigen::Matrix<T, N, N, Eigen::ColMajor>;\nusing Matrix2 = MatrixN<2>;\nusing Matrix3 = MatrixN<3>;\nusing Matrix4 = MatrixN<4>;\nusing MatrixX = MatrixN<Eigen::Dynamic>;\n\nusing Isometry2 = Eigen::Transform<double, 2, Eigen::Isometry, Eigen::ColMajor>;\nusing Isometry3 = Eigen::Transform<double, 3, Eigen::Isometry, Eigen::ColMajor>;\nusing Affine2 = Eigen::Transform<double, 2, Eigen::Affine, Eigen::ColMajor>;\nusing Affine3 = Eigen::Transform<double, 3, Eigen::Affine, Eigen::ColMajor>;\nusing Rotation2D = Eigen::Rotation2D<double>;\nusing Quaternion = Eigen::Quaternion<double>;\nusing AngleAxis = Eigen::AngleAxis<double>;\n\n}  // end namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/estimate_propagator.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"estimate_propagator.h\"\n\n#include <algorithm>\n#include <cassert>\n#include <fstream>\n#include <iostream>\n#include <queue>\n#include <vector>\n\n// #define DEBUG_ESTIMATE_PROPAGATOR\n#ifdef DEBUG_ESTIMATE_PROPAGATOR\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n#endif\n\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\n\n#ifdef DEBUG_ESTIMATE_PROPAGATOR\nstruct FrontierLevelCmp {\n  bool operator()(EstimatePropagator::AdjacencyMapEntry* e1,\n                  EstimatePropagator::AdjacencyMapEntry* e2) const {\n    return e1->frontierLevel() < e2->frontierLevel();\n  }\n};\n#endif\n\nEstimatePropagator::AdjacencyMapEntry::AdjacencyMapEntry() { reset(); }\n\nvoid EstimatePropagator::AdjacencyMapEntry::reset() {\n  _child = 0;\n  _parent.clear();\n  _edge = 0;\n  _distance = numeric_limits<double>::max();\n  _frontierLevel = -1;\n  inQueue = false;\n}\n\nEstimatePropagator::EstimatePropagator(OptimizableGraph* g) : _graph(g) {\n  for (OptimizableGraph::VertexIDMap::const_iterator it =\n           _graph->vertices().begin();\n       it != _graph->vertices().end(); ++it) {\n    AdjacencyMapEntry entry;\n    entry._child = static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(it->second);\n    _adjacencyMap.insert(make_pair(entry.child(), entry));\n  }\n}\n\nvoid EstimatePropagator::reset() {\n  for (OptimizableGraph::VertexSet::iterator it = _visited.begin();\n       it != _visited.end(); ++it) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v = static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(*it);\n    AdjacencyMap::iterator at = _adjacencyMap.find(v);\n    assert(at != _adjacencyMap.end());\n    at->second.reset();\n  }\n  _visited.clear();\n}\n\nvoid EstimatePropagator::propagate(\n    OptimizableGraph::Vertex* v, const EstimatePropagator::PropagateCost& cost,\n    const EstimatePropagator::PropagateAction& action, double maxDistance,\n    double maxEdgeCost) {\n  OptimizableGraph::VertexSet vset;\n  vset.insert(v);\n  propagate(vset, cost, action, maxDistance, maxEdgeCost);\n}\n\nvoid EstimatePropagator::propagate(\n    OptimizableGraph::VertexSet& vset,\n    const EstimatePropagator::PropagateCost& cost,\n    const EstimatePropagator::PropagateAction& action, double maxDistance,\n    double maxEdgeCost) {\n  reset();\n\n  PriorityQueue frontier;\n  for (OptimizableGraph::VertexSet::iterator vit = vset.begin();\n       vit != vset.end(); ++vit) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v = static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(*vit);\n    AdjacencyMap::iterator it = _adjacencyMap.find(v);\n    assert(it != _adjacencyMap.end());\n    it->second._distance = 0.;\n    it->second._parent.clear();\n    it->second._frontierLevel = 0;\n    frontier.push(&it->second);\n  }\n\n  while (!frontier.empty()) {\n    AdjacencyMapEntry* entry = frontier.pop();\n    OptimizableGraph::Vertex* u = entry->child();\n    double uDistance = entry->distance();\n\n    // initialize the vertex\n    if (entry->_frontierLevel > 0) {\n      action(entry->edge(), entry->parent(), u);\n    }\n\n    /* std::pair< OptimizableGraph::VertexSet::iterator, bool> insertResult = */\n    _visited.insert(u);\n    OptimizableGraph::EdgeSet::iterator et = u->edges().begin();\n    while (et != u->edges().end()) {\n      OptimizableGraph::Edge* edge = static_cast<OptimizableGraph::Edge*>(*et);\n      ++et;\n\n      int maxFrontier = -1;\n      OptimizableGraph::VertexSet initializedVertices;\n      for (size_t i = 0; i < edge->vertices().size(); ++i) {\n        OptimizableGraph::Vertex* z =\n            static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(edge->vertex(i));\n        if (!z) continue;\n        AdjacencyMap::iterator ot = _adjacencyMap.find(z);\n        if (ot->second._distance != numeric_limits<double>::max()) {\n          initializedVertices.insert(z);\n          maxFrontier = (max)(maxFrontier, ot->second._frontierLevel);\n        }\n      }\n      assert(maxFrontier >= 0);\n\n      for (size_t i = 0; i < edge->vertices().size(); ++i) {\n        OptimizableGraph::Vertex* z =\n            static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(edge->vertex(i));\n        if (!z) continue;\n        if (z == u) continue;\n        size_t wasInitialized = initializedVertices.erase(z);\n\n        double edgeDistance = cost(edge, initializedVertices, z);\n        if (edgeDistance > 0. &&\n            edgeDistance != std::numeric_limits<double>::max() &&\n            edgeDistance < maxEdgeCost) {\n          double zDistance = uDistance + edgeDistance;\n\n          AdjacencyMap::iterator ot = _adjacencyMap.find(z);\n          assert(ot != _adjacencyMap.end());\n\n          if (zDistance < ot->second.distance() && zDistance < maxDistance) {\n            ot->second._distance = zDistance;\n            ot->second._parent = initializedVertices;\n            ot->second._edge = edge;\n            ot->second._frontierLevel = maxFrontier + 1;\n            frontier.push(&ot->second);\n          }\n        }\n\n        if (wasInitialized > 0) initializedVertices.insert(z);\n      }\n    }\n  }\n\n  // writing debug information like cost for reaching each vertex and the parent\n  // used to initialize\n#ifdef DEBUG_ESTIMATE_PROPAGATOR\n  G2O_DEBUG(\"Writing cost.dat\");\n  ofstream costStream(\"cost.dat\");\n  for (AdjacencyMap::const_iterator it = _adjacencyMap.begin();\n       it != _adjacencyMap.end(); ++it) {\n    HyperGraph::Vertex* u = it->second.child();\n    costStream << \"vertex \" << u->id() << \"  cost \" << it->second._distance\n               << endl;\n  }\n  G2O_DEBUG(\"Writing init.dat\");\n  ofstream initStream(\"init.dat\");\n  vector<AdjacencyMapEntry*> frontierLevels;\n  for (AdjacencyMap::iterator it = _adjacencyMap.begin();\n       it != _adjacencyMap.end(); ++it) {\n    if (it->second._frontierLevel > 0) frontierLevels.push_back(&it->second);\n  }\n  sort(frontierLevels.begin(), frontierLevels.end(), FrontierLevelCmp());\n  for (vector<AdjacencyMapEntry*>::const_iterator it = frontierLevels.begin();\n       it != frontierLevels.end(); ++it) {\n    AdjacencyMapEntry* entry = *it;\n    OptimizableGraph::Vertex* to = entry->child();\n\n    initStream << \"calling init level = \" << entry->_frontierLevel << \"\\t (\";\n    for (OptimizableGraph::VertexSet::iterator pit = entry->parent().begin();\n         pit != entry->parent().end(); ++pit) {\n      initStream << \" \" << (*pit)->id();\n    }\n    initStream << \" ) -> \" << to->id() << endl;\n  }\n#endif\n}\n\nvoid EstimatePropagator::PriorityQueue::push(AdjacencyMapEntry* entry) {\n  assert(entry != NULL);\n  if (entry->inQueue) {\n    assert(entry->queueIt->second == entry);\n    erase(entry->queueIt);\n  }\n\n  entry->queueIt = insert(std::make_pair(entry->distance(), entry));\n  assert(entry->queueIt != end());\n  entry->inQueue = true;\n}\n\nEstimatePropagator::AdjacencyMapEntry*\nEstimatePropagator::PriorityQueue::pop() {\n  assert(!empty());\n  iterator it = begin();\n  AdjacencyMapEntry* entry = it->second;\n  erase(it);\n\n  assert(entry != NULL);\n  entry->queueIt = end();\n  entry->inQueue = false;\n  return entry;\n}\n\nEstimatePropagatorCost::EstimatePropagatorCost(SparseOptimizer* graph)\n    : _graph(graph) {}\n\ndouble EstimatePropagatorCost::operator()(\n    OptimizableGraph::Edge* edge, const OptimizableGraph::VertexSet& from,\n    OptimizableGraph::Vertex* to_) const {\n  OptimizableGraph::Edge* e = dynamic_cast<OptimizableGraph::Edge*>(edge);\n  OptimizableGraph::Vertex* to = dynamic_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(to_);\n  SparseOptimizer::EdgeContainer::const_iterator it = _graph->findActiveEdge(e);\n  if (it == _graph->activeEdges().end())  // it has to be an active edge\n    return std::numeric_limits<double>::max();\n  return e->initialEstimatePossible(from, to);\n}\n\nEstimatePropagatorCostOdometry::EstimatePropagatorCostOdometry(\n    SparseOptimizer* graph)\n    : EstimatePropagatorCost(graph) {}\n\ndouble EstimatePropagatorCostOdometry::operator()(\n    OptimizableGraph::Edge* edge, const OptimizableGraph::VertexSet& from_,\n    OptimizableGraph::Vertex* to_) const {\n  OptimizableGraph::Edge* e = dynamic_cast<OptimizableGraph::Edge*>(edge);\n  OptimizableGraph::Vertex* from =\n      dynamic_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(*from_.begin());\n  OptimizableGraph::Vertex* to = dynamic_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(to_);\n  if (std::abs(from->id() - to->id()) !=\n      1)  // simple method to identify odometry edges in a pose graph\n    return std::numeric_limits<double>::max();\n  SparseOptimizer::EdgeContainer::const_iterator it = _graph->findActiveEdge(e);\n  if (it == _graph->activeEdges().end())  // it has to be an active edge\n    return std::numeric_limits<double>::max();\n  return e->initialEstimatePossible(from_, to);\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/estimate_propagator.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_ESTIMATE_PROPAGATOR_H\n#define G2O_ESTIMATE_PROPAGATOR_H\n\n#include <limits>\n#include <map>\n#include <string_view>\n#include <unordered_map>\n\n#include \"g2o_core_api.h\"\n#include \"optimizable_graph.h\"\n#include \"sparse_optimizer.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief cost for traversing along active edges in the optimizer\n *\n * You may derive an own one, if necessary. The default is to return\n * initialEstimatePossible(from, to) for the edge.\n */\nclass G2O_CORE_API EstimatePropagatorCost {\n public:\n  EstimatePropagatorCost(SparseOptimizer* graph);\n  virtual double operator()(OptimizableGraph::Edge* edge,\n                            const OptimizableGraph::VertexSet& from,\n                            OptimizableGraph::Vertex* to_) const;\n  virtual std::string_view name() const { return \"spanning tree\"; }\n\n protected:\n  SparseOptimizer* _graph;\n};\n\n/**\n * \\brief cost for traversing only odometry edges.\n *\n * Initialize your graph along odometry edges. An odometry edge is assumed to\n * connect vertices whose IDs only differs by one.\n */\nclass G2O_CORE_API EstimatePropagatorCostOdometry\n    : public EstimatePropagatorCost {\n public:\n  EstimatePropagatorCostOdometry(SparseOptimizer* graph);\n  double operator()(OptimizableGraph::Edge* edge,\n                    const OptimizableGraph::VertexSet& from_,\n                    OptimizableGraph::Vertex* to_) const override;\n  std::string_view name() const override { return \"odometry\"; }\n};\n\n/**\n * \\brief propagation of an initial guess\n */\nclass G2O_CORE_API EstimatePropagator {\n public:\n  /**\n   * \\brief Applying the action for propagating.\n   *\n   * You may derive an own one, if necessary. The default is to call\n   * initialEstimate(from, to) for the edge.\n   */\n  struct PropagateAction {\n    virtual void operator()(OptimizableGraph::Edge* e,\n                            const OptimizableGraph::VertexSet& from,\n                            OptimizableGraph::Vertex* to) const {\n      if (!to->fixed()) e->initialEstimate(from, to);\n    }\n  };\n\n  typedef EstimatePropagatorCost PropagateCost;\n\n  class AdjacencyMapEntry;\n\n  /**\n   * \\brief priority queue for AdjacencyMapEntry\n   */\n  class PriorityQueue : public std::multimap<double, AdjacencyMapEntry*> {\n   public:\n    void push(AdjacencyMapEntry* entry);\n    AdjacencyMapEntry* pop();\n  };\n\n  /**\n   * \\brief data structure for loopuk during Dijkstra\n   */\n  class AdjacencyMapEntry {\n   public:\n    friend class EstimatePropagator;\n    friend class PriorityQueue;\n    AdjacencyMapEntry();\n    void reset();\n    OptimizableGraph::Vertex* child() const { return _child; }\n    const OptimizableGraph::VertexSet& parent() const { return _parent; }\n    OptimizableGraph::Edge* edge() const { return _edge; }\n    double distance() const { return _distance; }\n    int frontierLevel() const { return _frontierLevel; }\n\n   protected:\n    OptimizableGraph::Vertex* _child;\n    OptimizableGraph::VertexSet _parent;\n    OptimizableGraph::Edge* _edge;\n    double _distance;\n    int _frontierLevel;\n\n   private:  // for PriorityQueue\n    bool inQueue;\n    PriorityQueue::iterator queueIt;\n  };\n\n  /**\n   * \\brief hash function for a vertex\n   */\n  class VertexIDHashFunction {\n   public:\n    size_t operator()(const OptimizableGraph::Vertex* v) const {\n      return v->id();\n    }\n  };\n\n  typedef std::unordered_map<OptimizableGraph::Vertex*, AdjacencyMapEntry,\n                             VertexIDHashFunction>\n      AdjacencyMap;\n\n public:\n  EstimatePropagator(OptimizableGraph* g);\n  OptimizableGraph::VertexSet& visited() { return _visited; }\n  AdjacencyMap& adjacencyMap() { return _adjacencyMap; }\n  OptimizableGraph* graph() { return _graph; }\n\n  /**\n   * propagate an initial guess starting from v. The function computes a\n   * spanning tree whereas the cost for each edge is determined by calling\n   * cost() and the action applied to each vertex is action().\n   */\n  void propagate(\n      OptimizableGraph::Vertex* v,\n      const EstimatePropagator::PropagateCost& cost,\n      const EstimatePropagator::PropagateAction& action = PropagateAction(),\n      double maxDistance = std::numeric_limits<double>::max(),\n      double maxEdgeCost = std::numeric_limits<double>::max());\n\n  /**\n   * same as above but starting to propagate from a set of vertices instead of\n   * just a single one.\n   */\n  void propagate(\n      OptimizableGraph::VertexSet& vset,\n      const EstimatePropagator::PropagateCost& cost,\n      const EstimatePropagator::PropagateAction& action = PropagateAction(),\n      double maxDistance = std::numeric_limits<double>::max(),\n      double maxEdgeCost = std::numeric_limits<double>::max());\n\n protected:\n  void reset();\n\n  AdjacencyMap _adjacencyMap;\n  OptimizableGraph::VertexSet _visited;\n  OptimizableGraph* _graph;\n};\n\n}  // namespace g2o\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/factory.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"factory.h\"\n\n#include <cassert>\n#include <iostream>\n#include <typeinfo>\n\n#include \"cache.h\"\n#include \"creators.h\"\n#include \"g2o/stuff/color_macros.h\"\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n#include \"optimizable_graph.h\"\n#include \"parameter.h\"\n\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\n\nstd::unique_ptr<Factory> Factory::factoryInstance;\n\nFactory* Factory::instance() {\n  if (factoryInstance.get() == nullptr) {\n    factoryInstance.reset(new Factory);\n#ifdef G2O_DEBUG_FACTORY\n    G2O_DEBUG(\"Factory allocated {}\",\n              static_cast<void*>(factoryInstance.get()));\n#endif\n  }\n\n  return factoryInstance.get();\n}\n\nvoid Factory::registerType(\n    const std::string& tag,\n    const std::shared_ptr<AbstractHyperGraphElementCreator>& c) {\n  CreatorMap::const_iterator foundIt = _creator.find(tag);\n  if (foundIt != _creator.end()) {\n    G2O_WARN(\"Factory: Overwriting Vertex tag {}\", tag);\n    assert(0);\n  }\n  TagLookup::const_iterator tagIt = _tagLookup.find(c->name());\n  if (tagIt != _tagLookup.end()) {\n    G2O_WARN(\"factory: Registering same class for two tags {}\", c->name());\n    assert(0);\n  }\n\n  CreatorInformation* ci = new CreatorInformation();\n  ci->creator = c;\n\n#ifdef G2O_DEBUG_FACTORY\n  G2O_DEBUG(\"Factory {} constructing type {}\", static_cast<void*>(this), tag);\n#endif\n  // construct an element once to figure out its type\n  HyperGraph::HyperGraphElement* element = c->construct();\n  ci->elementTypeBit = element->elementType();\n\n#ifdef G2O_DEBUG_FACTORY\n  G2O_DEBUG(\"done.\");\n  G2O_DEBUG(\"Factory {} registering {}\", static_cast<void*>(this), tag);\n  G2O_DEBUG(\"{}\", static_cast<void*>(c));\n  switch (element->elementType()) {\n    case HyperGraph::HGET_VERTEX:\n      G2O_DEBUG(\" -> Vertex\");\n      break;\n    case HyperGraph::HGET_EDGE:\n      G2O_DEBUG(\" -> Edge\");\n      break;\n    case HyperGraph::HGET_PARAMETER:\n      G2O_DEBUG(\" -> Parameter\");\n      break;\n    case HyperGraph::HGET_CACHE:\n      G2O_DEBUG(\" -> Cache\");\n      break;\n    case HyperGraph::HGET_DATA:\n      G2O_DEBUG(\" -> Data\");\n      break;\n    default:\n      assert(0 && \"Unknown element type occurred, fix elementTypes\");\n      break;\n  }\n#endif\n\n  _creator[tag] = std::unique_ptr<CreatorInformation>(ci);\n  _tagLookup[c->name()] = tag;\n  delete element;\n}\n\nvoid Factory::unregisterType(const std::string& tag) {\n  // Look for the tag\n  CreatorMap::iterator tagPosition = _creator.find(tag);\n\n  if (tagPosition != _creator.end()) {\n    const auto& c = tagPosition->second->creator;\n\n    // If we found it, remove the creator from the tag lookup map\n    TagLookup::iterator classPosition = _tagLookup.find(c->name());\n    if (classPosition != _tagLookup.end()) {\n      _tagLookup.erase(classPosition);\n    }\n    _creator.erase(tagPosition);\n  }\n}\n\nHyperGraph::HyperGraphElement* Factory::construct(\n    const std::string& tag) const {\n  CreatorMap::const_iterator foundIt = _creator.find(tag);\n  if (foundIt != _creator.end()) {\n    return foundIt->second->creator->construct();\n  }\n  return nullptr;\n}\n\nconst std::string& Factory::tag(const HyperGraph::HyperGraphElement* e) const {\n  static std::string emptyStr(\"\");\n  TagLookup::const_iterator foundIt = _tagLookup.find(typeid(*e).name());\n  if (foundIt != _tagLookup.end()) return foundIt->second;\n  return emptyStr;\n}\n\nvoid Factory::fillKnownTypes(std::vector<std::string>& types) const {\n  types.clear();\n  for (CreatorMap::const_iterator it = _creator.begin(); it != _creator.end();\n       ++it)\n    types.push_back(it->first);\n}\n\nbool Factory::knowsTag(const std::string& tag, int* elementType) const {\n  CreatorMap::const_iterator foundIt = _creator.find(tag);\n  if (foundIt == _creator.end()) {\n    if (elementType) *elementType = -1;\n    return false;\n  }\n  if (elementType) *elementType = foundIt->second->elementTypeBit;\n  return true;\n}\n\nvoid Factory::destroy() {\n  std::unique_ptr<Factory> aux;\n  factoryInstance.swap(aux);\n}\n\nvoid Factory::printRegisteredTypes(std::ostream& os, bool comment) const {\n  if (comment) os << \"# \";\n  os << \"types:\" << endl;\n  for (CreatorMap::const_iterator it = _creator.begin(); it != _creator.end();\n       ++it) {\n    if (comment) os << \"#\";\n    os << \"\\t\" << it->first << endl;\n  }\n}\n\nHyperGraph::HyperGraphElement* Factory::construct(\n    const std::string& tag,\n    const HyperGraph::GraphElemBitset& elemsToConstruct) const {\n  if (elemsToConstruct.none()) {\n    return construct(tag);\n  }\n  CreatorMap::const_iterator foundIt = _creator.find(tag);\n  if (foundIt != _creator.end() && foundIt->second->elementTypeBit >= 0 &&\n      elemsToConstruct.test(foundIt->second->elementTypeBit)) {\n    return foundIt->second->creator->construct();\n  }\n  return nullptr;\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/factory.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_FACTORY_H\n#define G2O_FACTORY_H\n\n#include <iostream>\n#include <map>\n#include <memory>\n#include <string>\n\n#include \"creators.h\"\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"g2o/stuff/misc.h\"  // ForceLinker for the macros\n#include \"hyper_graph.h\"\n\n// define to get some verbose output\n// #define G2O_DEBUG_FACTORY\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief create vertices and edges based on TAGs in, for example, a file\n */\nclass G2O_CORE_API Factory {\n public:\n  //! return the instance\n  static Factory* instance();\n\n  Factory(Factory const&) = delete;\n  Factory& operator=(Factory const&) = delete;\n\n  //! free the instance\n  static void destroy();\n\n  /**\n   * register a tag for a specific creator\n   */\n  void registerType(const std::string& tag,\n                    const std::shared_ptr<AbstractHyperGraphElementCreator>& c);\n\n  /**\n   * unregister a tag for a specific creator\n   */\n  void unregisterType(const std::string& tag);\n\n  /**\n   * construct a graph element based on its tag\n   */\n  HyperGraph::HyperGraphElement* construct(const std::string& tag) const;\n\n  /**\n   * construct a graph element based on its tag, but only if it's type (a\n   * bitmask) matches. A bitmask without any bit set will construct any item.\n   * Otherwise a bit has to be set to allow construction of a graph element.\n   */\n  HyperGraph::HyperGraphElement* construct(\n      const std::string& tag,\n      const HyperGraph::GraphElemBitset& elemsToConstruct) const;\n\n  /**\n   * return whether the factory knows this tag or not\n   */\n  bool knowsTag(const std::string& tag, int* elementType = 0) const;\n\n  //! return the TAG given a vertex\n  const std::string& tag(const HyperGraph::HyperGraphElement* v) const;\n\n  /**\n   * get a list of all known types\n   */\n  void fillKnownTypes(std::vector<std::string>& types) const;\n\n  /**\n   * print a list of the known registered types to the given stream\n   */\n  void printRegisteredTypes(std::ostream& os, bool comment = false) const;\n\n protected:\n  class CreatorInformation {\n   public:\n    std::shared_ptr<AbstractHyperGraphElementCreator> creator;\n    int elementTypeBit = -1;\n  };\n\n  typedef std::map<std::string, std::unique_ptr<CreatorInformation>> CreatorMap;\n  typedef std::map<std::string, std::string> TagLookup;\n  Factory() = default;\n\n  CreatorMap _creator;   ///< look-up map for the existing creators\n  TagLookup _tagLookup;  ///< reverse look-up, class name to tag\n\n private:\n  static std::unique_ptr<Factory> factoryInstance;\n};\n\ntemplate <typename T>\nclass RegisterTypeProxy {\n public:\n  RegisterTypeProxy(const std::string& name) : _name(name) {\n#ifdef G2O_DEBUG_FACTORY\n    std::cout << __FUNCTION__ << \": Registering \" << _name << \" of type \"\n              << typeid(T).name() << std::endl;\n#endif\n    _creator.reset(new HyperGraphElementCreator<T>());\n    Factory::instance()->registerType(_name, _creator);\n  }\n\n private:\n  std::string _name;\n  std::shared_ptr<AbstractHyperGraphElementCreator> _creator;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#if defined _MSC_VER && defined G2O_SHARED_LIBS\n#define G2O_FACTORY_EXPORT __declspec(dllexport)\n#define G2O_FACTORY_IMPORT __declspec(dllimport)\n#else\n#define G2O_FACTORY_EXPORT\n#define G2O_FACTORY_IMPORT\n#endif\n\n// These macros are used to automate registering types and forcing linkage\n#define G2O_REGISTER_TYPE_NAME(name, classname)                        \\\n  static_assert(std::string_view(name).find_first_of(\" \\f\\n\\r\\t\\v\") == \\\n                    std::string_view::npos,                            \\\n                \"name contains whitespace\");                           \\\n  extern \"C\" void G2O_FACTORY_EXPORT g2o_type_##classname(void) {}     \\\n  static g2o::RegisterTypeProxy<classname> g_type_proxy_##classname(name);\n\n// This form is deprecated, because it lets clang-format introduce whitespace\n// into the type name.  Kept for backward compatibility.\n#define G2O_REGISTER_TYPE(name, classname) \\\n  G2O_REGISTER_TYPE_NAME(#name, classname)\n\n#define G2O_USE_TYPE_BY_CLASS_NAME(classname)                    \\\n  extern \"C\" void G2O_FACTORY_IMPORT g2o_type_##classname(void); \\\n  static g2o::ForceLinker proxy_##classname(g2o_type_##classname);\n\n#define G2O_REGISTER_TYPE_GROUP(typeGroupName) \\\n  extern \"C\" void G2O_FACTORY_EXPORT g2o_type_group_##typeGroupName(void) {}\n\n#define G2O_USE_TYPE_GROUP(typeGroupName)                                  \\\n  extern \"C\" void G2O_FACTORY_IMPORT g2o_type_group_##typeGroupName(void); \\\n  static g2o::ForceLinker g2o_force_type_link_##typeGroupName(             \\\n      g2o_type_group_##typeGroupName);\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/g2o_core_api.h",
    "content": "/***************************************************************************\n *  Description: import/export macros for creating DLLS with Microsoft\n *\tcompiler. Any exported function needs to be declared with the\n *  appropriate G2O_XXXX_API macro. Also, there must be separate macros\n *  for each DLL (arrrrrgh!!!)\n *\n *  17 Jan 2012\n *  Email: pupilli@cs.bris.ac.uk\n ****************************************************************************/\n#ifndef G2O_CORE_API_H\n#define G2O_CORE_API_H\n\n#include \"g2o/config.h\"\n\n#ifdef _MSC_VER\n// We are using a Microsoft compiler:\n#ifdef G2O_SHARED_LIBS\n#ifdef core_EXPORTS\n#define G2O_CORE_API __declspec(dllexport)\n#else\n#define G2O_CORE_API __declspec(dllimport)\n#endif\n#else\n#define G2O_CORE_API\n#endif\n\n#else\n// Not Microsoft compiler so set empty definition:\n#define G2O_CORE_API\n#endif\n\n#endif  // G2O_CORE_API_H\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/hyper_dijkstra.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"hyper_dijkstra.h\"\n\n#include <cassert>\n#include <deque>\n#include <queue>\n\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nusing namespace std;\n\ndouble HyperDijkstra::TreeAction::perform(HyperGraph::Vertex* v,\n                                          HyperGraph::Vertex* vParent,\n                                          HyperGraph::Edge* e) {\n  (void)v;\n  (void)vParent;\n  (void)e;\n  return std::numeric_limits<double>::max();\n}\n\ndouble HyperDijkstra::TreeAction::perform(HyperGraph::Vertex* v,\n                                          HyperGraph::Vertex* vParent,\n                                          HyperGraph::Edge* e,\n                                          double distance) {\n  if (distance == -1) return perform(v, vParent, e);\n  return std::numeric_limits<double>::max();\n}\n\nHyperDijkstra::AdjacencyMapEntry::AdjacencyMapEntry(HyperGraph::Vertex* child_,\n                                                    HyperGraph::Vertex* parent_,\n                                                    HyperGraph::Edge* edge_,\n                                                    double distance_)\n    : _child(child_), _parent(parent_), _edge(edge_), _distance(distance_) {}\n\nHyperDijkstra::HyperDijkstra(HyperGraph* g) : _graph(g) {\n  for (HyperGraph::VertexIDMap::const_iterator it = _graph->vertices().begin();\n       it != _graph->vertices().end(); ++it) {\n    AdjacencyMapEntry entry(it->second, 0, 0,\n                            std::numeric_limits<double>::max());\n    _adjacencyMap.insert(make_pair(entry.child(), entry));\n  }\n}\n\nvoid HyperDijkstra::reset() {\n  for (HyperGraph::VertexSet::iterator it = _visited.begin();\n       it != _visited.end(); ++it) {\n    AdjacencyMap::iterator at = _adjacencyMap.find(*it);\n    assert(at != _adjacencyMap.end());\n    at->second =\n        AdjacencyMapEntry(at->first, 0, 0, std::numeric_limits<double>::max());\n  }\n  _visited.clear();\n}\n\nbool operator<(const HyperDijkstra::AdjacencyMapEntry& a,\n               const HyperDijkstra::AdjacencyMapEntry& b) {\n  return a.distance() > b.distance();\n}\n\nvoid HyperDijkstra::shortestPaths(HyperGraph::VertexSet& vset,\n                                  HyperDijkstra::CostFunction* cost,\n                                  double maxDistance,\n                                  double comparisonConditioner, bool directed,\n                                  double maxEdgeCost) {\n  reset();\n  std::priority_queue<AdjacencyMapEntry> frontier;\n  for (HyperGraph::VertexSet::iterator vit = vset.begin(); vit != vset.end();\n       ++vit) {\n    HyperGraph::Vertex* v = *vit;\n    assert(v != 0);\n    AdjacencyMap::iterator it = _adjacencyMap.find(v);\n    if (it == _adjacencyMap.end()) {\n      G2O_WARN(\"Vertex {} is not in the adjacency map\", v->id());\n    }\n    assert(it != _adjacencyMap.end());\n    it->second._distance = 0.;\n    it->second._parent = 0;\n    frontier.push(it->second);\n  }\n\n  while (!frontier.empty()) {\n    AdjacencyMapEntry entry = frontier.top();\n    frontier.pop();\n    HyperGraph::Vertex* u = entry.child();\n    AdjacencyMap::iterator ut = _adjacencyMap.find(u);\n    if (ut == _adjacencyMap.end()) {\n      G2O_WARN(\"Vertex {} is not in the adjacency map\", u->id());\n    }\n    assert(ut != _adjacencyMap.end());\n    double uDistance = ut->second.distance();\n\n    std::pair<HyperGraph::VertexSet::iterator, bool> insertResult =\n        _visited.insert(u);\n    (void)insertResult;\n    HyperGraph::EdgeSet::iterator et = u->edges().begin();\n    while (et != u->edges().end()) {\n      HyperGraph::Edge* edge = *et;\n      ++et;\n\n      if (directed && edge->vertex(0) != u) continue;\n\n      for (size_t i = 0; i < edge->vertices().size(); ++i) {\n        HyperGraph::Vertex* z = edge->vertex(i);\n        if (z == u) continue;\n\n        double edgeDistance = (*cost)(edge, u, z);\n        if (edgeDistance == std::numeric_limits<double>::max() ||\n            edgeDistance > maxEdgeCost)\n          continue;\n        double zDistance = uDistance + edgeDistance;\n\n        AdjacencyMap::iterator ot = _adjacencyMap.find(z);\n        assert(ot != _adjacencyMap.end());\n\n        if (zDistance + comparisonConditioner < ot->second.distance() &&\n            zDistance < maxDistance) {\n          ot->second._distance = zDistance;\n          ot->second._parent = u;\n          ot->second._edge = edge;\n          frontier.push(ot->second);\n        }\n      }\n    }\n  }\n}\n\nvoid HyperDijkstra::shortestPaths(HyperGraph::Vertex* v,\n                                  HyperDijkstra::CostFunction* cost,\n                                  double maxDistance,\n                                  double comparisonConditioner, bool directed,\n                                  double maxEdgeCost) {\n  HyperGraph::VertexSet vset;\n  vset.insert(v);\n  shortestPaths(vset, cost, maxDistance, comparisonConditioner, directed,\n                maxEdgeCost);\n}\n\nvoid HyperDijkstra::computeTree(AdjacencyMap& amap) {\n  for (AdjacencyMap::iterator it = amap.begin(); it != amap.end(); ++it) {\n    AdjacencyMapEntry& entry(it->second);\n    entry._children.clear();\n  }\n  for (AdjacencyMap::iterator it = amap.begin(); it != amap.end(); ++it) {\n    AdjacencyMapEntry& entry(it->second);\n    HyperGraph::Vertex* parent = entry.parent();\n    if (!parent) {\n      continue;\n    }\n    HyperGraph::Vertex* v = entry.child();\n    assert(v == it->first);\n\n    AdjacencyMap::iterator pt = amap.find(parent);\n    assert(pt != amap.end());\n    pt->second._children.insert(v);\n  }\n}\n\nvoid HyperDijkstra::visitAdjacencyMap(AdjacencyMap& amap, TreeAction* action,\n                                      bool useDistance) {\n  typedef std::deque<HyperGraph::Vertex*> Deque;\n  Deque q;\n  // scans for the vertices without the parent (which are the roots of the\n  // trees) and applies the action to them.\n  for (AdjacencyMap::iterator it = amap.begin(); it != amap.end(); ++it) {\n    AdjacencyMapEntry& entry(it->second);\n    if (!entry.parent()) {\n      action->perform(it->first, 0, 0);\n      q.push_back(it->first);\n    }\n  }\n\n  while (!q.empty()) {\n    HyperGraph::Vertex* parent = q.front();\n    q.pop_front();\n    AdjacencyMap::iterator parentIt = amap.find(parent);\n    if (parentIt == amap.end()) {\n      continue;\n    }\n    HyperGraph::VertexSet& childs(parentIt->second.children());\n    for (HyperGraph::VertexSet::iterator childsIt = childs.begin();\n         childsIt != childs.end(); ++childsIt) {\n      HyperGraph::Vertex* child = *childsIt;\n      AdjacencyMap::iterator adjacencyIt = amap.find(child);\n      assert(adjacencyIt != amap.end());\n      HyperGraph::Edge* edge = adjacencyIt->second.edge();\n\n      assert(adjacencyIt->first == child);\n      assert(adjacencyIt->second.child() == child);\n      assert(adjacencyIt->second.parent() == parent);\n      if (!useDistance) {\n        action->perform(child, parent, edge);\n      } else {\n        action->perform(child, parent, edge, adjacencyIt->second.distance());\n      }\n      q.push_back(child);\n    }\n  }\n}\n\ndouble UniformCostFunction::operator()(HyperGraph::Edge* /*edge*/,\n                                       HyperGraph::Vertex* /*from*/,\n                                       HyperGraph::Vertex* /*to*/) {\n  return 1.;\n}\n\n};  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/hyper_dijkstra.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_AIS_GENERAL_DIJKSTRA_HH\n#define G2O_AIS_GENERAL_DIJKSTRA_HH\n\n#include <limits>\n#include <map>\n#include <set>\n\n#include \"hyper_graph.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nstruct G2O_CORE_API HyperDijkstra {\n  struct G2O_CORE_API CostFunction {\n    virtual double operator()(HyperGraph::Edge* e, HyperGraph::Vertex* from,\n                              HyperGraph::Vertex* to) = 0;\n    virtual ~CostFunction() {}\n  };\n\n  struct G2O_CORE_API TreeAction {\n    virtual double perform(HyperGraph::Vertex* v, HyperGraph::Vertex* vParent,\n                           HyperGraph::Edge* e);\n    virtual double perform(HyperGraph::Vertex* v, HyperGraph::Vertex* vParent,\n                           HyperGraph::Edge* e, double distance);\n  };\n\n  struct G2O_CORE_API AdjacencyMapEntry {\n    friend struct HyperDijkstra;\n    AdjacencyMapEntry(HyperGraph::Vertex* _child = 0,\n                      HyperGraph::Vertex* _parent = 0,\n                      HyperGraph::Edge* _edge = 0,\n                      double _distance = std::numeric_limits<double>::max());\n    HyperGraph::Vertex* child() const { return _child; }\n    HyperGraph::Vertex* parent() const { return _parent; }\n    HyperGraph::Edge* edge() const { return _edge; }\n    double distance() const { return _distance; }\n    HyperGraph::VertexSet& children() { return _children; }\n    const HyperGraph::VertexSet& children() const { return _children; }\n\n   protected:\n    HyperGraph::Vertex* _child;\n    HyperGraph::Vertex* _parent;\n    HyperGraph::Edge* _edge;\n    double _distance;\n    HyperGraph::VertexSet _children;\n  };\n\n  typedef std::map<HyperGraph::Vertex*, AdjacencyMapEntry> AdjacencyMap;\n  HyperDijkstra(HyperGraph* g);\n  HyperGraph::VertexSet& visited() { return _visited; }\n  AdjacencyMap& adjacencyMap() { return _adjacencyMap; }\n  HyperGraph* graph() { return _graph; }\n\n  void shortestPaths(HyperGraph::Vertex* v, HyperDijkstra::CostFunction* cost,\n                     double maxDistance = std::numeric_limits<double>::max(),\n                     double comparisonConditioner = 1e-3, bool directed = false,\n                     double maxEdgeCost = std::numeric_limits<double>::max());\n\n  void shortestPaths(HyperGraph::VertexSet& vset,\n                     HyperDijkstra::CostFunction* cost,\n                     double maxDistance = std::numeric_limits<double>::max(),\n                     double comparisonConditioner = 1e-3, bool directed = false,\n                     double maxEdgeCost = std::numeric_limits<double>::max());\n\n  static void computeTree(AdjacencyMap& amap);\n  static void visitAdjacencyMap(AdjacencyMap& amap, TreeAction* action,\n                                bool useDistance = false);\n\n protected:\n  void reset();\n\n  AdjacencyMap _adjacencyMap;\n  HyperGraph::VertexSet _visited;\n  HyperGraph* _graph;\n};\n\nstruct G2O_CORE_API UniformCostFunction : public HyperDijkstra::CostFunction {\n  virtual double operator()(HyperGraph::Edge* edge, HyperGraph::Vertex* from,\n                            HyperGraph::Vertex* to);\n};\n\n}  // namespace g2o\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/hyper_graph.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"hyper_graph.h\"\n\n#include <algorithm>\n#include <cassert>\n#include <iterator>\n#include <queue>\n#include <unordered_set>\n\n#include \"ownership.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nHyperGraph::Data::Data() {\n  _next = 0;\n  _dataContainer = 0;\n}\n\nHyperGraph::Data::~Data() { delete _next; }\n\nHyperGraph::Vertex::Vertex(int id) : _id(id) {}\n\nHyperGraph::Vertex::~Vertex() {}\n\nHyperGraph::Edge::Edge(int id) : _id(id) {}\n\nHyperGraph::Edge::~Edge() {}\n\nint HyperGraph::Edge::numUndefinedVertices() const {\n  return std::count_if(_vertices.begin(), _vertices.end(),\n                       [](const Vertex* ptr) { return ptr == nullptr; });\n}\n\nvoid HyperGraph::Edge::resize(size_t size) { _vertices.resize(size, 0); }\n\nvoid HyperGraph::Edge::setId(int id) { _id = id; }\n\nHyperGraph::Vertex* HyperGraph::vertex(int id) {\n  VertexIDMap::iterator it = _vertices.find(id);\n  if (it == _vertices.end()) return nullptr;\n  return it->second;\n}\n\nconst HyperGraph::Vertex* HyperGraph::vertex(int id) const {\n  VertexIDMap::const_iterator it = _vertices.find(id);\n  if (it == _vertices.end()) return nullptr;\n  return it->second;\n}\n\nbool HyperGraph::addVertex(Vertex* v) {\n  auto result = _vertices.insert(std::make_pair(v->id(), v));\n  return result.second;\n}\n\n/**\n * changes the id of a vertex already in the graph, and updates the bookkeeping\n @ returns false if the vertex is not in the graph;\n*/\nbool HyperGraph::changeId(Vertex* v, int newId) {\n  Vertex* v2 = vertex(v->id());\n  if (v != v2) return false;\n  _vertices.erase(v->id());\n  v->setId(newId);\n  _vertices.insert(std::make_pair(v->id(), v));\n  return true;\n}\n\nbool HyperGraph::addEdge(Edge* e) {\n  for (Vertex* v : e->vertices()) {  // be sure that all vertices are set\n    if (!v) return false;\n  }\n\n  // check for duplicates in the vertices and do not add this edge\n  if (e->vertices().size() == 2) {\n    if (e->vertices()[0] == e->vertices()[1]) return false;\n  } else if (e->vertices().size() == 3) {\n    if (e->vertices()[0] == e->vertices()[1] ||\n        e->vertices()[0] == e->vertices()[2] ||\n        e->vertices()[1] == e->vertices()[2])\n      return false;\n  } else if (e->vertices().size() > 3) {\n    std::unordered_set<Vertex*> vertexPointer;\n    std::copy(e->vertices().begin(), e->vertices().end(),\n              std::inserter(vertexPointer, vertexPointer.begin()));\n    if (vertexPointer.size() != e->vertices().size()) return false;\n  }\n\n  std::pair<EdgeSet::iterator, bool> result = _edges.insert(e);\n  if (!result.second) return false;\n\n  for (Vertex* v : e->vertices()) {  // connect the vertices to this edge\n    v->edges().insert(e);\n  }\n\n  return true;\n}\n\nbool HyperGraph::setEdgeVertex(HyperGraph::Edge* e, int pos,\n                               HyperGraph::Vertex* v) {\n  Vertex* vOld = e->vertex(pos);\n  if (vOld) vOld->edges().erase(e);\n  e->setVertex(pos, v);\n  if (v) v->edges().insert(e);\n  return true;\n}\n\nbool HyperGraph::mergeVertices(Vertex* vBig, Vertex* vSmall, bool erase) {\n  VertexIDMap::iterator it = _vertices.find(vBig->id());\n  if (it == _vertices.end()) return false;\n\n  it = _vertices.find(vSmall->id());\n  if (it == _vertices.end()) return false;\n\n  EdgeSet tmp(vSmall->edges());\n  bool ok = true;\n  for (EdgeSet::iterator it = tmp.begin(); it != tmp.end(); ++it) {\n    HyperGraph::Edge* e = *it;\n    for (size_t i = 0; i < e->vertices().size(); i++) {\n      Vertex* v = e->vertex(i);\n      if (v == vSmall) ok &= setEdgeVertex(e, i, vBig);\n    }\n  }\n  if (erase) removeVertex(vSmall);\n  return ok;\n}\n\nbool HyperGraph::detachVertex(Vertex* v) {\n  VertexIDMap::iterator it = _vertices.find(v->id());\n  if (it == _vertices.end()) return false;\n  assert(it->second == v);\n  EdgeSet tmp(v->edges());\n  for (EdgeSet::iterator it = tmp.begin(); it != tmp.end(); ++it) {\n    HyperGraph::Edge* e = *it;\n    for (size_t i = 0; i < e->vertices().size(); i++) {\n      if (v == e->vertex(i)) setEdgeVertex(e, i, 0);\n    }\n  }\n  return true;\n}\n\nbool HyperGraph::removeVertex(Vertex* v, bool detach) {\n  if (detach) {\n    bool result = detachVertex(v);\n    if (!result) {\n      assert(0 && \"inconsistency in detaching vertex, \");\n    }\n  }\n  VertexIDMap::iterator it = _vertices.find(v->id());\n  if (it == _vertices.end()) return false;\n  assert(it->second == v);\n  // remove all edges which are entering or leaving v;\n  EdgeSet tmp(v->edges());\n  for (EdgeSet::iterator it = tmp.begin(); it != tmp.end(); ++it) {\n    if (!removeEdge(*it)) {\n      assert(0 && \"error in erasing vertex\");\n    }\n  }\n  _vertices.erase(it);\n  release(v);\n  return true;\n}\n\nbool HyperGraph::removeEdge(Edge* e) {\n  EdgeSet::iterator it = _edges.find(e);\n  if (it == _edges.end()) return false;\n  _edges.erase(it);\n  for (std::vector<Vertex*>::iterator vit = e->vertices().begin();\n       vit != e->vertices().end(); ++vit) {\n    Vertex* v = *vit;\n    if (!v) continue;\n    it = v->edges().find(e);\n    assert(it != v->edges().end());\n    v->edges().erase(it);\n  }\n  release(e);\n  return true;\n}\n\nHyperGraph::HyperGraph() {}\n\nvoid HyperGraph::clear() {\n#if G2O_DELETE_IMPLICITLY_OWNED_OBJECTS\n  for (VertexIDMap::iterator it = _vertices.begin(); it != _vertices.end();\n       ++it)\n    delete (it->second);\n  for (EdgeSet::iterator it = _edges.begin(); it != _edges.end(); ++it)\n    delete (*it);\n#endif\n\n  _vertices.clear();\n  _edges.clear();\n}\n\nHyperGraph::~HyperGraph() { HyperGraph::clear(); }\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/hyper_graph.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_AIS_HYPER_GRAPH_HH\n#define G2O_AIS_HYPER_GRAPH_HH\n\n#include <bitset>\n#include <cassert>\n#include <cstddef>\n#include <set>\n#include <unordered_map>\n#include <vector>\n\n#include \"g2o_core_api.h\"\n\n/** @addtogroup graph */\n//@{\nnamespace g2o {\n\n/**\n   Class that models a directed  Hyper-Graph. An hyper graph is a graph where an\n   edge can connect one or more nodes. Both Vertices and Edges of an hyper graph\n   derive from the same class HyperGraphElement, thus one can implement generic\n   algorithms that operate transparently on edges or vertices (see\n   HyperGraphAction).\n\n   The vertices are uniquely identified by an int id, while the edges are\n   identfied by their pointers.\n */\nclass G2O_CORE_API HyperGraph {\n public:\n  /**\n   * \\brief enum of all the types we have in our graphs\n   */\n  enum G2O_CORE_API HyperGraphElementType {\n    HGET_VERTEX,\n    HGET_EDGE,\n    HGET_PARAMETER,\n    HGET_CACHE,\n    HGET_DATA,\n    HGET_NUM_ELEMS  // keep as last elem\n  };\n\n  static const int UnassignedId = -1;\n  static const int InvalidId = -2;\n\n  typedef std::bitset<HyperGraph::HGET_NUM_ELEMS> GraphElemBitset;\n\n  class G2O_CORE_API Data;\n  class G2O_CORE_API DataContainer;\n  class G2O_CORE_API Vertex;\n  class G2O_CORE_API Edge;\n\n  /**\n   * base hyper graph element, specialized in vertex and edge\n   */\n  struct G2O_CORE_API HyperGraphElement {\n    virtual ~HyperGraphElement() {}\n    /**\n     * returns the type of the graph element, see HyperGraphElementType\n     */\n    virtual HyperGraphElementType elementType() const = 0;\n  };\n\n  /**\n   * \\brief data packet for a vertex. Extend this class to store in the vertices\n   * the potential additional information you need (e.g. images, laser scans,\n   * ...).\n   */\n  class G2O_CORE_API Data : public HyperGraph::HyperGraphElement {\n   public:\n    Data();\n    ~Data();\n    //! read the data from a stream\n    virtual bool read(std::istream& is) = 0;\n    //! write the data to a stream\n    virtual bool write(std::ostream& os) const = 0;\n    virtual HyperGraph::HyperGraphElementType elementType() const {\n      return HyperGraph::HGET_DATA;\n    }\n    inline const Data* next() const { return _next; }\n    inline Data* next() { return _next; }\n    inline void setNext(Data* next_) { _next = next_; }\n    inline DataContainer* dataContainer() { return _dataContainer; }\n    inline const DataContainer* dataContainer() const { return _dataContainer; }\n    inline void setDataContainer(DataContainer* dataContainer_) {\n      _dataContainer = dataContainer_;\n    }\n\n   protected:\n    Data* _next;  // linked list of multiple data;\n    DataContainer* _dataContainer;\n  };\n\n  /**\n   * \\brief Container class that implements an interface for adding/removing\n   Data elements in a linked list\n   */\n  class G2O_CORE_API DataContainer {\n   public:\n    DataContainer() { _userData = 0; }\n    virtual ~DataContainer() { delete _userData; }\n    //! the user data associated with this vertex\n    const Data* userData() const { return _userData; }\n    Data* userData() { return _userData; }\n    void setUserData(Data* obs) { _userData = obs; }\n    void addUserData(Data* obs) {\n      if (obs) {\n        obs->setNext(_userData);\n        _userData = obs;\n      }\n    }\n\n   protected:\n    Data* _userData;\n  };\n\n  typedef std::set<Edge*> EdgeSet;\n  typedef std::set<Vertex*> VertexSet;\n\n  typedef std::unordered_map<int, Vertex*> VertexIDMap;\n  typedef std::vector<Vertex*> VertexContainer;\n\n  //! abstract Vertex, your types must derive from that one\n  class G2O_CORE_API Vertex : public HyperGraphElement {\n   public:\n    //! creates a vertex having an ID specified by the argument\n    explicit Vertex(int id = InvalidId);\n    virtual ~Vertex();\n    //! returns the id\n    int id() const { return _id; }\n    virtual void setId(int newId) { _id = newId; }\n    //! returns the set of hyper-edges that are leaving/entering in this vertex\n    const EdgeSet& edges() const { return _edges; }\n    //! returns the set of hyper-edges that are leaving/entering in this vertex\n    EdgeSet& edges() { return _edges; }\n    virtual HyperGraphElementType elementType() const { return HGET_VERTEX; }\n\n   protected:\n    int _id;\n    EdgeSet _edges;\n  };\n\n  /**\n   * Abstract Edge class. Your nice edge classes should inherit from that one.\n   * An hyper-edge has pointers to the vertices it connects and stores them in a\n   * vector.\n   */\n  class G2O_CORE_API Edge : public HyperGraphElement {\n   public:\n    //! creates and empty edge with no vertices\n    explicit Edge(int id = InvalidId);\n    virtual ~Edge();\n\n    /**\n     * resizes the number of vertices connected by this edge\n     */\n    virtual void resize(size_t size);\n    /**\n      returns the vector of pointers to the vertices connected by the\n      hyper-edge.\n      */\n    const VertexContainer& vertices() const { return _vertices; }\n    /**\n      returns the vector of pointers to the vertices connected by the\n      hyper-edge.\n      */\n    VertexContainer& vertices() { return _vertices; }\n    /**\n      returns the pointer to the ith vertex connected to the hyper-edge.\n      */\n    const Vertex* vertex(size_t i) const {\n      assert(i < _vertices.size() && \"index out of bounds\");\n      return _vertices[i];\n    }\n    /**\n      returns the pointer to the ith vertex connected to the hyper-edge.\n      */\n    Vertex* vertex(size_t i) {\n      assert(i < _vertices.size() && \"index out of bounds\");\n      return _vertices[i];\n    }\n    /**\n      set the ith vertex on the hyper-edge to the pointer supplied\n      */\n    void setVertex(size_t i, Vertex* v) {\n      assert(i < _vertices.size() && \"index out of bounds\");\n      _vertices[i] = v;\n    }\n\n    int id() const { return _id; }\n    void setId(int id);\n    virtual HyperGraphElementType elementType() const { return HGET_EDGE; }\n\n    int numUndefinedVertices() const;\n\n   protected:\n    VertexContainer _vertices;\n    int _id;  ///< unique id\n  };\n\n public:\n  //! constructs an empty hyper graph\n  HyperGraph();\n  //! destroys the hyper-graph and all the vertices of the graph\n  virtual ~HyperGraph();\n\n  //! returns a vertex <i>id</i> in the hyper-graph, or 0 if the vertex id is\n  //! not present\n  Vertex* vertex(int id);\n  //! returns a vertex <i>id</i> in the hyper-graph, or 0 if the vertex id is\n  //! not present\n  const Vertex* vertex(int id) const;\n\n  //! removes a vertex from the graph. Returns true on success (vertex was\n  //! present)\n  virtual bool removeVertex(Vertex* v, bool detach = false);\n  //! removes a vertex from the graph. Returns true on success (edge was\n  //! present)\n  virtual bool removeEdge(Edge* e);\n  //! clears the graph and empties all structures.\n  virtual void clear();\n\n  //! @returns the map <i>id -> vertex</i> where the vertices are stored\n  const VertexIDMap& vertices() const { return _vertices; }\n  //! @returns the map <i>id -> vertex</i> where the vertices are stored\n  VertexIDMap& vertices() { return _vertices; }\n\n  //! @returns the set of edges of the hyper graph\n  const EdgeSet& edges() const { return _edges; }\n  //! @returns the set of edges of the hyper graph\n  EdgeSet& edges() { return _edges; }\n\n  /**\n   * adds a vertex to the graph. The id of the vertex should be set before\n   * invoking this function. the function fails if another vertex\n   * with the same id is already in the graph.\n   * returns true, on success, or false on failure.\n   */\n  virtual bool addVertex(Vertex* v);\n\n  /**\n   * Adds an edge to the graph. If the edge is already in the graph, it\n   * does nothing and returns false. Otherwise it returns true.\n   */\n  virtual bool addEdge(Edge* e);\n\n  /**\n   * Sets the vertex in position \"pos\" within the edge and keeps the bookkeeping\n   * consistent. If v ==0, the vertex is set to \"invalid\"\n   */\n  virtual bool setEdgeVertex(Edge* e, int pos, Vertex* v);\n\n  /**\n   * merges two (valid) vertices, adjusts the bookkeeping and relabels all\n   * edges. the observations of vSmall are retargeted to vBig. If erase = true,\n   * vSmall is deleted from the graph repeatedly calls setEdgeVertex(...)\n   */\n  virtual bool mergeVertices(Vertex* vBig, Vertex* vSmall, bool erase);\n\n  /**\n   * detaches a vertex from all connected edges\n   */\n  virtual bool detachVertex(Vertex* v);\n\n  /**\n   * changes the id of a vertex already in the graph, and updates the\n   bookkeeping\n   @ returns false if the vertex is not in the graph;\n   */\n  virtual bool changeId(Vertex* v, int newId);\n\n protected:\n  VertexIDMap _vertices;\n  EdgeSet _edges;\n\n private:\n  // Disable the copy constructor and assignment operator\n  HyperGraph(const HyperGraph&) {}\n  HyperGraph& operator=(const HyperGraph&) { return *this; }\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n//@}\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/hyper_graph_action.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"hyper_graph_action.h\"\n\n#include <list>\n\n#include \"cache.h\"\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n#include \"optimizable_graph.h\"\n\nnamespace g2o {\nusing namespace std;\n\nstd::unique_ptr<HyperGraphActionLibrary>\n    HyperGraphActionLibrary::actionLibInstance;\n\nHyperGraphAction::Parameters::~Parameters() {}\n\nHyperGraphAction::ParametersIteration::ParametersIteration(int iter)\n    : HyperGraphAction::Parameters(), iteration(iter) {}\n\nHyperGraphAction::~HyperGraphAction() {}\n\nHyperGraphAction* HyperGraphAction::operator()(const HyperGraph*, Parameters*) {\n  return nullptr;\n}\n\nHyperGraphElementAction::Parameters::~Parameters() {}\n\nHyperGraphElementAction::HyperGraphElementAction(const std::string& typeName_)\n    : _typeName(typeName_) {}\n\nvoid HyperGraphElementAction::setTypeName(const std::string& typeName_) {\n  _typeName = typeName_;\n}\n\nHyperGraphElementAction* HyperGraphElementAction::operator()(\n    HyperGraph::HyperGraphElement*, HyperGraphElementAction::Parameters*) {\n  return nullptr;\n}\n\nHyperGraphElementAction* HyperGraphElementAction::operator()(\n    const HyperGraph::HyperGraphElement*,\n    HyperGraphElementAction::Parameters*) {\n  return nullptr;\n}\n\nHyperGraphElementAction::~HyperGraphElementAction() {}\n\nHyperGraphElementActionCollection::HyperGraphElementActionCollection(\n    const std::string& name_) {\n  _name = name_;\n}\n\nHyperGraphElementAction* HyperGraphElementActionCollection::operator()(\n    HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params) {\n  ActionMap::iterator it = _actionMap.find(typeid(*element).name());\n  if (it == _actionMap.end()) return nullptr;\n  HyperGraphElementAction* action = it->second.get();\n  return (*action)(element, params);\n}\n\nHyperGraphElementAction* HyperGraphElementActionCollection::operator()(\n    const HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params) {\n  ActionMap::iterator it = _actionMap.find(typeid(*element).name());\n  if (it == _actionMap.end()) return nullptr;\n  HyperGraphElementAction* action = it->second.get();\n  return (*action)(element, params);\n}\n\nbool HyperGraphElementActionCollection::registerAction(\n    const HyperGraphElementAction::HyperGraphElementActionPtr& action) {\n#ifdef G2O_DEBUG_ACTIONLIB\n  G2O_DEBUG(\"{} {}\", action->name(), action->typeName());\n#endif\n  if (action->name() != name()) {\n    G2O_ERROR(\n        \"invalid attempt to register an action in a collection with a \"\n        \"different name {} {}\",\n        name(), action->name());\n  }\n  _actionMap.insert(make_pair(action->typeName(), action));\n  return true;\n}\n\nbool HyperGraphElementActionCollection::unregisterAction(\n    const HyperGraphElementAction::HyperGraphElementActionPtr& action) {\n  for (HyperGraphElementAction::ActionMap::iterator it = _actionMap.begin();\n       it != _actionMap.end(); ++it) {\n    if (it->second == action) {\n      _actionMap.erase(it);\n      return true;\n    }\n  }\n  return false;\n}\n\nHyperGraphActionLibrary* HyperGraphActionLibrary::instance() {\n  if (actionLibInstance == 0) {\n    actionLibInstance =\n        std::unique_ptr<HyperGraphActionLibrary>(new HyperGraphActionLibrary);\n  }\n  return actionLibInstance.get();\n}\n\nvoid HyperGraphActionLibrary::destroy() {\n  std::unique_ptr<HyperGraphActionLibrary> aux;\n  actionLibInstance.swap(aux);\n}\n\nHyperGraphElementAction* HyperGraphActionLibrary::actionByName(\n    const std::string& name) {\n  HyperGraphElementAction::ActionMap::iterator it = _actionMap.find(name);\n  if (it != _actionMap.end()) return it->second.get();\n  return nullptr;\n}\n\nbool HyperGraphActionLibrary::registerAction(\n    const HyperGraphElementAction::HyperGraphElementActionPtr& action) {\n  HyperGraphElementAction* oldAction = actionByName(action->name());\n  HyperGraphElementActionCollection* collection = nullptr;\n  if (oldAction) {\n    collection = dynamic_cast<HyperGraphElementActionCollection*>(oldAction);\n    if (!collection) {\n      G2O_ERROR(\n          \"fatal error, a collection is not at the first level in the \"\n          \"library\");\n      return false;\n    }\n  }\n  if (collection) {\n    return collection->registerAction(action);\n  }\n#ifdef G2O_DEBUG_ACTIONLIB\n  G2O_DEBUG(\"creating collection for {}\", action->name());\n#endif\n  collection = new HyperGraphElementActionCollection(action->name());\n  _actionMap.insert(make_pair(\n      action->name(),\n      HyperGraphElementAction::HyperGraphElementActionPtr(collection)));\n  return collection->registerAction(action);\n}\n\nbool HyperGraphActionLibrary::unregisterAction(\n    const HyperGraphElementAction::HyperGraphElementActionPtr& action) {\n  list<HyperGraphElementActionCollection*> collectionDeleteList;\n\n  // Search all the collections and delete the registered actions; if a\n  // collection becomes empty, schedule it for deletion; note that we can't\n  // delete the collections as we go because this will screw up the state of the\n  // iterators\n  for (HyperGraphElementAction::ActionMap::iterator it = _actionMap.begin();\n       it != _actionMap.end(); ++it) {\n    HyperGraphElementActionCollection* collection =\n        dynamic_cast<HyperGraphElementActionCollection*>(it->second.get());\n    if (collection != nullptr) {\n      collection->unregisterAction(action);\n      if (collection->actionMap().size() == 0) {\n        collectionDeleteList.push_back(collection);\n      }\n    }\n  }\n\n  // Delete any empty action collections\n  for (list<HyperGraphElementActionCollection*>::iterator itc =\n           collectionDeleteList.begin();\n       itc != collectionDeleteList.end(); ++itc) {\n    // cout << \"Deleting collection \" << (*itc)->name() << endl;\n    _actionMap.erase((*itc)->name());\n  }\n\n  return true;\n}\n\nWriteGnuplotAction::WriteGnuplotAction(const std::string& typeName_)\n    : HyperGraphElementAction(typeName_) {\n  _name = \"writeGnuplot\";\n}\n\nDrawAction::Parameters::Parameters() {}\n\nDrawAction::DrawAction(const std::string& typeName_)\n    : HyperGraphElementAction(typeName_) {\n  _name = \"draw\";\n  _previousParams = (Parameters*)0x42;\n  refreshPropertyPtrs(0);\n  _cacheDrawActions = 0;\n}\n\nbool DrawAction::refreshPropertyPtrs(\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (_previousParams == params_) return false;\n  DrawAction::Parameters* p = dynamic_cast<DrawAction::Parameters*>(params_);\n  if (!p) {\n    _previousParams = 0;\n    _show = 0;\n  } else {\n    _previousParams = p;\n    _show = p->makeProperty<BoolProperty>(_typeName + \"::SHOW\", true);\n  }\n  return true;\n}\n\nvoid DrawAction::initializeDrawActionsCache() {\n  if (!_cacheDrawActions) {\n    _cacheDrawActions =\n        HyperGraphActionLibrary::instance()->actionByName(\"draw\");\n  }\n}\n\nvoid DrawAction::drawCache(CacheContainer* caches,\n                           HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (caches) {\n    for (CacheContainer::iterator it = caches->begin(); it != caches->end();\n         ++it) {\n      Cache* c = it->second;\n      (*_cacheDrawActions)(c, params_);\n    }\n  }\n}\n\nvoid DrawAction::drawUserData(HyperGraph::Data* data,\n                              HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  while (data && _cacheDrawActions) {\n    (*_cacheDrawActions)(data, params_);\n    data = data->next();\n  }\n}\n\nvoid applyAction(HyperGraph* graph, HyperGraphElementAction* action,\n                 HyperGraphElementAction::Parameters* params,\n                 const std::string& typeName) {\n  for (HyperGraph::VertexIDMap::iterator it = graph->vertices().begin();\n       it != graph->vertices().end(); ++it) {\n    auto& aux = *it->second;\n    if (typeName.empty() || typeid(aux).name() == typeName) {\n      (*action)(it->second, params);\n    }\n  }\n  for (HyperGraph::EdgeSet::iterator it = graph->edges().begin();\n       it != graph->edges().end(); ++it) {\n    auto& aux = **it;\n    if (typeName.empty() || typeid(aux).name() == typeName)\n      (*action)(*it, params);\n  }\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/hyper_graph_action.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_HYPER_GRAPH_ACTION_H\n#define G2O_HYPER_GRAPH_ACTION_H\n\n#include <iosfwd>\n#include <iostream>\n#include <memory>\n#include <string>\n#include <typeinfo>\n\n#include \"g2o/stuff/property.h\"\n#include \"g2o_core_api.h\"\n#include \"hyper_graph.h\"\n\n// define to get verbose output\n// #define G2O_DEBUG_ACTIONLIB\n\nnamespace g2o {\n\nclass CacheContainer;\n/**\n * \\brief Abstract action that operates on an entire graph\n */\nclass G2O_CORE_API HyperGraphAction {\n public:\n  class G2O_CORE_API Parameters {\n   public:\n    virtual ~Parameters();\n  };\n\n  class G2O_CORE_API ParametersIteration : public Parameters {\n   public:\n    explicit ParametersIteration(int iter);\n    int iteration;\n  };\n\n  virtual ~HyperGraphAction();\n\n  /**\n   * re-implement to carry out an action given the graph\n   */\n  virtual HyperGraphAction* operator()(const HyperGraph* graph,\n                                       Parameters* parameters = 0);\n};\n\n/**\n * \\brief Abstract action that operates on a graph entity\n */\nclass G2O_CORE_API HyperGraphElementAction {\n public:\n  struct G2O_CORE_API Parameters {\n    virtual ~Parameters();\n  };\n  typedef std::shared_ptr<HyperGraphElementAction> HyperGraphElementActionPtr;\n  typedef std::map<std::string, HyperGraphElementActionPtr> ActionMap;\n  //! an action should be instantiated with the typeid.name of the graph element\n  //! on which it operates\n  explicit HyperGraphElementAction(const std::string& typeName_ = \"\");\n\n  //! redefine this to do the action stuff. If successful, the action returns a\n  //! pointer to itself\n  virtual HyperGraphElementAction* operator()(\n      HyperGraph::HyperGraphElement* element, Parameters* parameters);\n\n  //! redefine this to do the action stuff. If successful, the action returns a\n  //! pointer to itself\n  virtual HyperGraphElementAction* operator()(\n      const HyperGraph::HyperGraphElement* element, Parameters* parameters);\n\n  virtual ~HyperGraphElementAction();\n\n  //! returns the typeid name of the action\n  const std::string& typeName() const { return _typeName; }\n\n  //! returns the name of an action, e.g \"draw\"\n  const std::string& name() const { return _name; }\n\n  //! sets the type on which an action has to operate\n  void setTypeName(const std::string& typeName_);\n\n protected:\n  std::string _typeName;\n  std::string _name;\n};\n\n/**\n * \\brief collection of actions\n *\n * collection of actions calls contains homogeneous actions operating on\n * different types all collected actions have the same name and should have the\n * same functionality\n */\nclass G2O_CORE_API HyperGraphElementActionCollection\n    : public HyperGraphElementAction {\n public:\n  //! constructor. name_ is the name of the action e.g.draw).\n  explicit HyperGraphElementActionCollection(const std::string& name_);\n  /**\n   * calling functions, they return a pointer to the instance of action in\n   * actionMap that was active on element\n   */\n  virtual HyperGraphElementAction* operator()(\n      HyperGraph::HyperGraphElement* element, Parameters* parameters);\n  virtual HyperGraphElementAction* operator()(\n      const HyperGraph::HyperGraphElement* element, Parameters* parameters);\n  ActionMap& actionMap() { return _actionMap; }\n  //! inserts an action in the pool. The action should have the same name of the\n  //! container. returns false on failure (the container has a different name\n  //! than the action);\n  bool registerAction(\n      const HyperGraphElementAction::HyperGraphElementActionPtr& action);\n  bool unregisterAction(\n      const HyperGraphElementAction::HyperGraphElementActionPtr& action);\n\n protected:\n  ActionMap _actionMap;\n};\n\n/**\n * \\brief library of actions, indexed by the action name;\n *\n * library of actions, indexed by the action name;\n * one can use ti to register a collection of actions\n */\nclass G2O_CORE_API HyperGraphActionLibrary {\n public:\n  //! return the single instance of the HyperGraphActionLibrary\n  static HyperGraphActionLibrary* instance();\n  //! free the instance\n  static void destroy();\n\n  HyperGraphActionLibrary(HyperGraphActionLibrary const&) = delete;\n  HyperGraphActionLibrary& operator=(HyperGraphActionLibrary const&) = delete;\n\n  // returns a pointer to a collection indexed by name\n  HyperGraphElementAction* actionByName(const std::string& name);\n  // registers a basic action in the pool. If necessary a container is created\n  bool registerAction(\n      const HyperGraphElementAction::HyperGraphElementActionPtr& action);\n  bool unregisterAction(\n      const HyperGraphElementAction::HyperGraphElementActionPtr& action);\n\n  inline HyperGraphElementAction::ActionMap& actionMap() { return _actionMap; }\n\n protected:\n  HyperGraphActionLibrary() = default;\n  HyperGraphElementAction::ActionMap _actionMap;\n\n private:\n  static std::unique_ptr<HyperGraphActionLibrary> actionLibInstance;\n};\n\n/**\n * apply an action to all the elements of the graph.\n */\nvoid G2O_CORE_API\napplyAction(HyperGraph* graph, HyperGraphElementAction* action,\n            HyperGraphElementAction::Parameters* parameters = 0,\n            const std::string& typeName = \"\");\n\n/**\n * brief write into gnuplot\n */\nclass G2O_CORE_API WriteGnuplotAction : public HyperGraphElementAction {\n public:\n  struct G2O_CORE_API Parameters : public HyperGraphElementAction::Parameters {\n    std::ostream* os;\n  };\n  WriteGnuplotAction(const std::string& typeName_);\n};\n\n/**\n * \\brief draw actions\n */\n\nclass G2O_CORE_API DrawAction : public HyperGraphElementAction {\n public:\n  class G2O_CORE_API Parameters : public HyperGraphElementAction::Parameters,\n                                  public PropertyMap {\n   public:\n    Parameters();\n  };\n  DrawAction(const std::string& typeName_);\n\n protected:\n  virtual bool refreshPropertyPtrs(\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n  void initializeDrawActionsCache();\n  void drawCache(CacheContainer* caches,\n                 HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n  void drawUserData(HyperGraph::Data* data,\n                    HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n  Parameters* _previousParams;\n  BoolProperty* _show;\n  HyperGraphElementAction* _cacheDrawActions;\n};\n\ntemplate <typename T>\nclass RegisterActionProxy {\n public:\n  RegisterActionProxy() {\n#ifdef G2O_DEBUG_ACTIONLIB\n    std::cout << __FUNCTION__ << \": Registering action of type \"\n              << typeid(T).name() << std::endl;\n#endif\n    _action.reset(new T());\n    HyperGraphActionLibrary::instance()->registerAction(_action);\n  }\n\n private:\n  HyperGraphElementAction::HyperGraphElementActionPtr _action;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#define G2O_REGISTER_ACTION(classname)            \\\n  extern \"C\" void g2o_action_##classname(void) {} \\\n  static g2o::RegisterActionProxy<classname> g_action_proxy_##classname;\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/io_helper.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2014 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_CORE_IO_HELPER_H\n#define G2O_CORE_IO_HELPER_H\n\n#include <Eigen/Core>\n#include <iosfwd>\n\nnamespace g2o {\nnamespace internal {\ntemplate <typename Derived>\nbool writeVector(std::ostream& os, const Eigen::DenseBase<Derived>& b) {\n  for (int i = 0; i < b.size(); i++) os << b(i) << \" \";\n  return os.good();\n}\n\ntemplate <typename Derived>\nbool readVector(std::istream& is, Eigen::DenseBase<Derived>& b) {\n  for (int i = 0; i < b.size() && is.good(); i++) is >> b(i);\n  return is.good() || is.eof();\n}\n}  // namespace internal\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/jacobian_workspace.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"jacobian_workspace.h\"\n\n#include <cassert>\n#include <cmath>\n\n#include \"optimizable_graph.h\"\n\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\n\nJacobianWorkspace::JacobianWorkspace()\n    : _maxNumVertices(-1), _maxDimension(-1) {}\n\nJacobianWorkspace::~JacobianWorkspace() {}\n\nbool JacobianWorkspace::allocate() {\n  if (_maxNumVertices <= 0 || _maxDimension <= 0) return false;\n  _workspace.resize(_maxNumVertices);\n  for (WorkspaceVector::iterator it = _workspace.begin();\n       it != _workspace.end(); ++it) {\n    it->resize(_maxDimension);\n    it->setZero();\n  }\n  return true;\n}\n\nvoid JacobianWorkspace::setZero() {\n  for (auto& wp : _workspace) wp.setZero();\n}\n\nvoid JacobianWorkspace::updateSize(const HyperGraph::Edge* e_, bool reset) {\n  if (reset) {\n    _maxNumVertices = -1;\n    _maxDimension = -1;\n  }\n  updateSize(e_);\n}\n\nvoid JacobianWorkspace::updateSize(const HyperGraph::Edge* e_) {\n  const OptimizableGraph::Edge* e =\n      static_cast<const OptimizableGraph::Edge*>(e_);\n  int errorDimension = e->dimension();\n  int numVertices = e->vertices().size();\n  int maxDimensionForEdge = -1;\n\n  for (const auto& vv : e->vertices()) {\n    const OptimizableGraph::Vertex* v =\n        static_cast<const OptimizableGraph::Vertex*>(vv);\n    assert(v && \"Edge has no vertex assigned\");\n    maxDimensionForEdge =\n        max(v->dimension() * errorDimension, maxDimensionForEdge);\n  }\n  _maxNumVertices = max(numVertices, _maxNumVertices);\n  _maxDimension = max(maxDimensionForEdge, _maxDimension);\n}\n\nvoid JacobianWorkspace::updateSize(const OptimizableGraph& graph, bool reset) {\n  if (reset) {\n    _maxNumVertices = -1;\n    _maxDimension = -1;\n  }\n\n  for (OptimizableGraph::EdgeSet::const_iterator it = graph.edges().begin();\n       it != graph.edges().end(); ++it) {\n    const OptimizableGraph::Edge* e =\n        static_cast<const OptimizableGraph::Edge*>(*it);\n    updateSize(e);\n  }\n}\n\nvoid JacobianWorkspace::updateSize(int numVertices, int dimension, bool reset) {\n  if (reset) {\n    _maxNumVertices = -1;\n    _maxDimension = -1;\n  }\n\n  _maxNumVertices = max(numVertices, _maxNumVertices);\n  _maxDimension = max(dimension, _maxDimension);\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/jacobian_workspace.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef JACOBIAN_WORKSPACE_H\n#define JACOBIAN_WORKSPACE_H\n\n#include <Eigen/Core>\n#include <cassert>\n#include <vector>\n\n#include \"g2o/core/eigen_types.h\"\n#include \"g2o_core_api.h\"\n#include \"hyper_graph.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nstruct OptimizableGraph;\n\n/**\n * \\brief provide memory workspace for computing the Jacobians\n *\n * The workspace is used by an OptimizableGraph to provide temporary memory\n * for computing the Jacobian of the error functions.\n * Before calling linearizeOplus on an edge, the workspace needs to be allocated\n * by calling allocate().\n *\n * By default, the sizes are updated incrementally with each call. If the reset\n * flag is set to true, the counts are set back to\n */\nclass G2O_CORE_API JacobianWorkspace {\n public:\n  using WorkspaceVector = std::vector<VectorX>;\n\n public:\n  JacobianWorkspace();\n  ~JacobianWorkspace();\n\n  /**\n   * allocate the workspace\n   */\n  bool allocate();\n\n  /**\n   * update the maximum required workspace needed by taking into account this\n   * edge\n   */\n  void updateSize(const HyperGraph::Edge* e, bool reset);\n  /**\n   * update the maximum required workspace needed by taking into account this\n   * edge\n   */\n  void updateSize(const HyperGraph::Edge* e);\n\n  /**\n   * update the required workspace by looking at a full graph\n   */\n  void updateSize(const OptimizableGraph& graph, bool reset = false);\n\n  /**\n   * manually update with the given parameters\n   */\n  void updateSize(int numVertices, int dimension, bool reset = false);\n\n  /**\n   * set the full workspace to zero\n   */\n  void setZero();\n\n  /**\n   * return the workspace for a vertex in an edge\n   */\n  double* workspaceForVertex(int vertexIndex) {\n    assert(vertexIndex >= 0 && (size_t)vertexIndex < _workspace.size() &&\n           \"Index out of bounds\");\n    return _workspace[vertexIndex].data();\n  }\n\n protected:\n  WorkspaceVector\n      _workspace;  ///< the memory pre-allocated for computing the Jacobians\n  int _maxNumVertices;  ///< the maximum number of vertices connected by a\n                        ///< hyper-edge\n  int _maxDimension;    ///< the maximum dimension (number of elements) for a\n                        ///< Jacobian\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/linear_solver.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_LINEAR_SOLVER_H\n#define G2O_LINEAR_SOLVER_H\n\n#include <cassert>\n#include <functional>\n\n#include \"g2o/core/marginal_covariance_cholesky.h\"\n#include \"sparse_block_matrix.h\"\n#include \"sparse_block_matrix_ccs.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief basic solver for Ax = b\n *\n * basic solver for Ax = b which has to reimplemented for different linear\n * algebra libraries. A is assumed to be symmetric (only upper triangular block\n * is stored) and positive-semi-definite.\n */\ntemplate <typename MatrixType>\nclass LinearSolver {\n public:\n  LinearSolver() : _writeDebug(true) {};\n  virtual ~LinearSolver() {}\n\n  /**\n   * init for operating on matrices with a different non-zero pattern like\n   * before\n   */\n  virtual bool init() = 0;\n\n  /**\n   * Assumes that A is the same matrix for several calls.\n   * Among other assumptions, the non-zero pattern does not change!\n   * If the matrix changes call init() before.\n   * solve system Ax = b, x and b have to allocated beforehand!!\n   */\n  virtual bool solve(const SparseBlockMatrix<MatrixType>& A, double* x,\n                     double* b) = 0;\n\n  /**\n   * Inverts the diagonal blocks of A\n   * @returns false if not defined.\n   */\n  virtual bool solveBlocks(double**& blocks,\n                           const SparseBlockMatrix<MatrixType>& A) {\n    (void)blocks;\n    (void)A;\n    return false;\n  }\n\n  /**\n   * Inverts the a block pattern of A in spinv\n   * @returns false if not defined.\n   */\n  virtual bool solvePattern(\n      SparseBlockMatrix<MatrixX>& spinv,\n      const std::vector<std::pair<int, int> >& blockIndices,\n      const SparseBlockMatrix<MatrixType>& A) {\n    (void)spinv;\n    (void)blockIndices;\n    (void)A;\n    return false;\n  }\n\n  //! write a debug dump of the system matrix if it is not PSD in solve\n  bool writeDebug() const { return _writeDebug; }\n  void setWriteDebug(bool b) { _writeDebug = b; }\n\n  //! allocate block memory structure\n  static void allocateBlocks(const SparseBlockMatrix<MatrixType>& A,\n                             double**& blocks) {\n    blocks = new double*[A.rows()];\n    double** block = blocks;\n    for (size_t i = 0; i < A.rowBlockIndices().size(); ++i) {\n      int dim = A.rowsOfBlock(i) * A.colsOfBlock(i);\n      *block = new double[dim];\n      block++;\n    }\n  }\n\n  //! de-allocate the block structure\n  static void deallocateBlocks(const SparseBlockMatrix<MatrixType>& A,\n                               double**& blocks) {\n    for (size_t i = 0; i < A.rowBlockIndices().size(); ++i) {\n      delete[] blocks[i];\n    }\n    delete[] blocks;\n    blocks = nullptr;\n  }\n\n  /**\n   * Convert a block permutation matrix to a scalar permutation\n   */\n  template <typename BlockDerived, typename ScalarDerived>\n  static void blockToScalarPermutation(\n      const SparseBlockMatrix<MatrixType>& A,\n      const Eigen::MatrixBase<BlockDerived>& p,\n      const Eigen::MatrixBase<ScalarDerived>& scalar /* output */) {\n    int n = A.cols();\n    Eigen::MatrixBase<ScalarDerived>& scalarPermutation =\n        const_cast<Eigen::MatrixBase<ScalarDerived>&>(scalar);\n    if (scalarPermutation.size() == 0) scalarPermutation.derived().resize(n);\n    if (scalarPermutation.size() < n) scalarPermutation.derived().resize(2 * n);\n    size_t scalarIdx = 0;\n    for (size_t i = 0; i < A.colBlockIndices().size(); ++i) {\n      int base = A.colBaseOfBlock(p(i));\n      int nCols = A.colsOfBlock(p(i));\n      for (int j = 0; j < nCols; ++j) {\n        scalarPermutation(scalarIdx++) = base++;\n      }\n    }\n    assert((int)scalarIdx == n);\n  }\n\n protected:\n  bool _writeDebug;\n};\n\n/**\n * \\brief Solver with faster iterating structure for the linear matrix\n */\ntemplate <typename MatrixType>\nclass LinearSolverCCS : public LinearSolver<MatrixType> {\n public:\n  LinearSolverCCS()\n      : LinearSolver<MatrixType>(), _ccsMatrix(0), _blockOrdering(true) {}\n  ~LinearSolverCCS() { delete _ccsMatrix; }\n\n  virtual bool solveBlocks(double**& blocks,\n                           const SparseBlockMatrix<MatrixType>& A) {\n    auto compute = [&](MarginalCovarianceCholesky& mcc) {\n      if (!blocks) LinearSolverCCS<MatrixType>::allocateBlocks(A, blocks);\n      mcc.computeCovariance(blocks, A.rowBlockIndices());\n    };\n    return solveBlocks_impl(A, compute);\n  }\n\n  virtual bool solvePattern(\n      SparseBlockMatrix<MatrixX>& spinv,\n      const std::vector<std::pair<int, int> >& blockIndices,\n      const SparseBlockMatrix<MatrixType>& A) {\n    auto compute = [&](MarginalCovarianceCholesky& mcc) {\n      mcc.computeCovariance(spinv, A.rowBlockIndices(), blockIndices);\n    };\n    return solveBlocks_impl(A, compute);\n  }\n\n  //! do the AMD ordering on the blocks or on the scalar matrix\n  bool blockOrdering() const { return _blockOrdering; }\n  void setBlockOrdering(bool blockOrdering) { _blockOrdering = blockOrdering; }\n\n protected:\n  SparseBlockMatrixCCS<MatrixType>* _ccsMatrix;\n  bool _blockOrdering;\n\n  void initMatrixStructure(const SparseBlockMatrix<MatrixType>& A) {\n    delete _ccsMatrix;\n    _ccsMatrix = new SparseBlockMatrixCCS<MatrixType>(A.rowBlockIndices(),\n                                                      A.colBlockIndices());\n    A.fillSparseBlockMatrixCCS(*_ccsMatrix);\n  }\n\n  virtual bool solveBlocks_impl(\n      const SparseBlockMatrix<MatrixType>& A,\n      std::function<void(MarginalCovarianceCholesky&)> compute) = 0;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/marginal_covariance_cholesky.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"marginal_covariance_cholesky.h\"\n\n#include <algorithm>\n#include <cassert>\n\n#include \"g2o/core/eigen_types.h\"\n\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\n\nstruct MatrixElem {\n  int r, c;\n  MatrixElem(int r_, int c_) : r(r_), c(c_) {}\n  bool operator<(const MatrixElem& other) const {\n    return c > other.c || (c == other.c && r > other.r);\n  }\n};\n\nMarginalCovarianceCholesky::MarginalCovarianceCholesky()\n    : _n(0), _Ap(0), _Ai(0), _Ax(0), _perm(0) {}\n\nMarginalCovarianceCholesky::~MarginalCovarianceCholesky() {}\n\nvoid MarginalCovarianceCholesky::setCholeskyFactor(int n, int* Lp, int* Li,\n                                                   double* Lx, int* permInv) {\n  _n = n;\n  _Ap = Lp;\n  _Ai = Li;\n  _Ax = Lx;\n  _perm = permInv;\n\n  // pre-compute reciprocal values of the diagonal of L\n  _diag.resize(n);\n  for (int r = 0; r < n; ++r) {\n    const int& sc = _Ap[r];  // L is lower triangular, thus the first elem in\n                             // the column is the diagonal entry\n    assert(r == _Ai[sc] && \"Error in CCS storage of L\");\n    _diag[r] = 1.0 / _Ax[sc];\n  }\n}\n\ndouble MarginalCovarianceCholesky::computeEntry(int r, int c) {\n  assert(r <= c);\n  int idx = computeIndex(r, c);\n\n  LookupMap::const_iterator foundIt = _map.find(idx);\n  if (foundIt != _map.end()) {\n    return foundIt->second;\n  }\n\n  // compute the summation over column r\n  double s = 0.;\n  const int& sc = _Ap[r];\n  const int& ec = _Ap[r + 1];\n  for (int j = sc + 1; j < ec;\n       ++j) {  // sum over row r while skipping the element on the diagonal\n    const int& rr = _Ai[j];\n    double val = rr < c ? computeEntry(rr, c) : computeEntry(c, rr);\n    s += val * _Ax[j];\n  }\n\n  double result;\n  if (r == c) {\n    const double& diagElem = _diag[r];\n    result = diagElem * (diagElem - s);\n  } else {\n    result = -s * _diag[r];\n  }\n  _map[idx] = result;\n  return result;\n}\n\nvoid MarginalCovarianceCholesky::computeCovariance(\n    double** covBlocks, const std::vector<int>& blockIndices) {\n  _map.clear();\n  int base = 0;\n  vector<MatrixElem> elemsToCompute;\n  for (size_t i = 0; i < blockIndices.size(); ++i) {\n    int nbase = blockIndices[i];\n    int vdim = nbase - base;\n    for (int rr = 0; rr < vdim; ++rr)\n      for (int cc = rr; cc < vdim; ++cc) {\n        int r = _perm ? _perm[rr + base] : rr + base;  // apply permutation\n        int c = _perm ? _perm[cc + base] : cc + base;\n        if (r > c)  // make sure it's still upper triangular after applying the\n                    // permutation\n          swap(r, c);\n        elemsToCompute.push_back(MatrixElem(r, c));\n      }\n    base = nbase;\n  }\n\n  // sort the elems to reduce the recursive calls\n  sort(elemsToCompute.begin(), elemsToCompute.end());\n\n  // compute the inverse elements we need\n  for (size_t i = 0; i < elemsToCompute.size(); ++i) {\n    const MatrixElem& me = elemsToCompute[i];\n    computeEntry(me.r, me.c);\n  }\n\n  // set the marginal covariance for the vertices, by writing to the blocks\n  // memory\n  base = 0;\n  for (size_t i = 0; i < blockIndices.size(); ++i) {\n    int nbase = blockIndices[i];\n    int vdim = nbase - base;\n    double* cov = covBlocks[i];\n    for (int rr = 0; rr < vdim; ++rr)\n      for (int cc = rr; cc < vdim; ++cc) {\n        int r = _perm ? _perm[rr + base] : rr + base;  // apply permutation\n        int c = _perm ? _perm[cc + base] : cc + base;\n        if (r > c)  // upper triangle\n          swap(r, c);\n        int idx = computeIndex(r, c);\n        LookupMap::const_iterator foundIt = _map.find(idx);\n        assert(foundIt != _map.end());\n        cov[rr * vdim + cc] = foundIt->second;\n        if (rr != cc) cov[cc * vdim + rr] = foundIt->second;\n      }\n    base = nbase;\n  }\n}\n\nvoid MarginalCovarianceCholesky::computeCovariance(\n    SparseBlockMatrix<MatrixX>& spinv, const std::vector<int>& rowBlockIndices,\n    const std::vector<std::pair<int, int> >& blockIndices) {\n  // allocate the sparse\n  spinv = SparseBlockMatrix<MatrixX>(&rowBlockIndices[0], &rowBlockIndices[0],\n                                     rowBlockIndices.size(),\n                                     rowBlockIndices.size(), true);\n  _map.clear();\n  vector<MatrixElem> elemsToCompute;\n  for (size_t i = 0; i < blockIndices.size(); ++i) {\n    int blockRow = blockIndices[i].first;\n    int blockCol = blockIndices[i].second;\n    assert(blockRow >= 0);\n    assert(blockRow < (int)rowBlockIndices.size());\n    assert(blockCol >= 0);\n    assert(blockCol < (int)rowBlockIndices.size());\n\n    int rowBase = spinv.rowBaseOfBlock(blockRow);\n    int colBase = spinv.colBaseOfBlock(blockCol);\n\n    MatrixX* block = spinv.block(blockRow, blockCol, true);\n    assert(block);\n    for (int iRow = 0; iRow < block->rows(); ++iRow)\n      for (int iCol = 0; iCol < block->cols(); ++iCol) {\n        int rr = rowBase + iRow;\n        int cc = colBase + iCol;\n        int r = _perm ? _perm[rr] : rr;  // apply permutation\n        int c = _perm ? _perm[cc] : cc;\n        if (r > c) swap(r, c);\n        elemsToCompute.push_back(MatrixElem(r, c));\n      }\n  }\n\n  // sort the elems to reduce the number of recursive calls\n  sort(elemsToCompute.begin(), elemsToCompute.end());\n\n  // compute the inverse elements we need\n  for (size_t i = 0; i < elemsToCompute.size(); ++i) {\n    const MatrixElem& me = elemsToCompute[i];\n    computeEntry(me.r, me.c);\n  }\n\n  // set the marginal covariance\n  for (size_t i = 0; i < blockIndices.size(); ++i) {\n    int blockRow = blockIndices[i].first;\n    int blockCol = blockIndices[i].second;\n    int rowBase = spinv.rowBaseOfBlock(blockRow);\n    int colBase = spinv.colBaseOfBlock(blockCol);\n\n    MatrixX* block = spinv.block(blockRow, blockCol);\n    assert(block);\n    for (int iRow = 0; iRow < block->rows(); ++iRow)\n      for (int iCol = 0; iCol < block->cols(); ++iCol) {\n        int rr = rowBase + iRow;\n        int cc = colBase + iCol;\n        int r = _perm ? _perm[rr] : rr;  // apply permutation\n        int c = _perm ? _perm[cc] : cc;\n        if (r > c) swap(r, c);\n        int idx = computeIndex(r, c);\n        LookupMap::const_iterator foundIt = _map.find(idx);\n        assert(foundIt != _map.end());\n        (*block)(iRow, iCol) = foundIt->second;\n      }\n  }\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/marginal_covariance_cholesky.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_MARGINAL_COVARIANCE_CHOLESKY_H\n#define G2O_MARGINAL_COVARIANCE_CHOLESKY_H\n\n#include <unordered_map>\n#include <vector>\n\n#include \"g2o_core_api.h\"\n#include \"sparse_block_matrix.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief computing the marginal covariance given a cholesky factor (lower\n * triangle of the factor)\n */\nclass G2O_CORE_API MarginalCovarianceCholesky {\n protected:\n  /**\n   * hash struct for storing the matrix elements needed to compute the\n   * covariance\n   */\n  typedef std::unordered_map<int, double> LookupMap;\n\n public:\n  MarginalCovarianceCholesky();\n  ~MarginalCovarianceCholesky();\n\n  /**\n   * compute the marginal cov for the given block indices, write the result to\n   * the covBlocks memory (which has to be provided by the caller).\n   */\n  void computeCovariance(double** covBlocks,\n                         const std::vector<int>& blockIndices);\n\n  /**\n   * compute the marginal cov for the given block indices, write the result in\n   * spinv).\n   */\n  void computeCovariance(SparseBlockMatrix<MatrixX>& spinv,\n                         const std::vector<int>& rowBlockIndices,\n                         const std::vector<std::pair<int, int> >& blockIndices);\n\n  /**\n   * set the CCS representation of the cholesky factor along with the inverse\n   * permutation used to reduce the fill-in. permInv might be 0, will then not\n   * permute the entries.\n   *\n   * The pointers provided by the user need to be still valid when calling\n   * computeCovariance(). The pointers are owned by the caller,\n   * MarginalCovarianceCholesky does not free the pointers.\n   */\n  void setCholeskyFactor(int n, int* Lp, int* Li, double* Lx, int* permInv);\n\n protected:\n  // information about the cholesky factor (lower triangle)\n  int _n;       ///< L is an n X n matrix\n  int* _Ap;     ///< column pointer of the CCS storage\n  int* _Ai;     ///< row indices of the CCS storage\n  double* _Ax;  ///< values of the cholesky factor\n  int* _perm;  ///< permutation of the cholesky factor. Variable re-ordering for\n               ///< better fill-in\n\n  LookupMap _map;  ///< hash look up table for the already computed entries\n  std::vector<double> _diag;  ///< cache 1 / H_ii to avoid recalculations\n\n  //! compute the index used for hashing\n  int computeIndex(int r, int c) const { /*assert(r <= c);*/\n    return r * _n + c;\n  }\n  /**\n   * compute one entry in the covariance, r and c are values after applying the\n   * permutation, and upper triangular. May issue recursive calls to itself to\n   * compute the missing values.\n   */\n  double computeEntry(int r, int c);\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/matrix_operations.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_CORE_MATRIX_OPERATIONS_H\n#define G2O_CORE_MATRIX_OPERATIONS_H\n\n#include <Eigen/Core>\n\n#include \"g2o/core/eigen_types.h\"\n\nnamespace g2o {\nnamespace internal {\n\ntemplate <typename MatrixType>\ninline void axpy(const MatrixType& A, const Eigen::Map<const VectorX>& x,\n                 int xoff, Eigen::Map<VectorX>& y, int yoff) {\n  y.segment<MatrixType::RowsAtCompileTime>(yoff) +=\n      A * x.segment<MatrixType::ColsAtCompileTime>(xoff);\n}\n\ntemplate <int t>\ninline void axpy(const Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, t>& A,\n                 const Eigen::Map<const VectorX>& x, int xoff,\n                 Eigen::Map<VectorX>& y, int yoff) {\n  y.segment(yoff, A.rows()) +=\n      A *\n      x.segment<Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, t>::ColsAtCompileTime>(\n          xoff);\n}\n\ntemplate <>\ninline void axpy<MatrixX>(const MatrixX& A, const Eigen::Map<const VectorX>& x,\n                          int xoff, Eigen::Map<VectorX>& y, int yoff) {\n  y.segment(yoff, A.rows()) += A * x.segment(xoff, A.cols());\n}\n\ntemplate <typename MatrixType>\ninline void atxpy(const MatrixType& A, const Eigen::Map<const VectorX>& x,\n                  int xoff, Eigen::Map<VectorX>& y, int yoff) {\n  y.segment<MatrixType::ColsAtCompileTime>(yoff) +=\n      A.transpose() * x.segment<MatrixType::RowsAtCompileTime>(xoff);\n}\n\ntemplate <int t>\ninline void atxpy(const Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, t>& A,\n                  const Eigen::Map<const VectorX>& x, int xoff,\n                  Eigen::Map<VectorX>& y, int yoff) {\n  y.segment<Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, t>::ColsAtCompileTime>(\n      yoff) += A.transpose() * x.segment(xoff, A.rows());\n}\n\ntemplate <>\ninline void atxpy<MatrixX>(const MatrixX& A, const Eigen::Map<const VectorX>& x,\n                           int xoff, Eigen::Map<VectorX>& y, int yoff) {\n  y.segment(yoff, A.cols()) += A.transpose() * x.segment(xoff, A.rows());\n}\n\n}  // end namespace internal\n}  // end namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/matrix_structure.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"matrix_structure.h\"\n\n#include <algorithm>\n#include <fstream>\n#include <string>\n#include <string_view>\n#include <vector>\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\n\nstruct ColSort {\n  bool operator()(const pair<int, int>& e1, const pair<int, int>& e2) const {\n    return e1.second < e2.second ||\n           (e1.second == e2.second && e1.first < e2.first);\n  }\n};\n\nMatrixStructure::MatrixStructure()\n    : n(0), m(0), Ap(0), Aii(0), maxN(0), maxNz(0) {}\n\nMatrixStructure::~MatrixStructure() { free(); }\n\nvoid MatrixStructure::alloc(int n_, int nz) {\n  if (n == 0) {\n    maxN = n = n_;\n    maxNz = nz;\n    Ap = new int[maxN + 1];\n    Aii = new int[maxNz];\n  } else {\n    n = n_;\n    if (maxNz < nz) {\n      maxNz = 2 * nz;\n      delete[] Aii;\n      Aii = new int[maxNz];\n    }\n    if (maxN < n) {\n      maxN = 2 * n;\n      delete[] Ap;\n      Ap = new int[maxN + 1];\n    }\n  }\n}\n\nvoid MatrixStructure::free() {\n  n = 0;\n  m = 0;\n  maxN = 0;\n  maxNz = 0;\n  delete[] Aii;\n  Aii = 0;\n  delete[] Ap;\n  Ap = 0;\n}\n\nbool MatrixStructure::write(std::string_view filename) const {\n  const int& cols = n;\n  const int& rows = m;\n\n  const string_view name = [&filename]() {\n    const std::string::size_type lastDot = filename.find_last_of('.');\n    if (lastDot != std::string_view::npos) return filename.substr(0, lastDot);\n    return filename;\n  }();\n\n  vector<pair<int, int> > entries;\n  for (int i = 0; i < cols; ++i) {\n    const int& rbeg = Ap[i];\n    const int& rend = Ap[i + 1];\n    for (int j = rbeg; j < rend; ++j) {\n      entries.push_back(make_pair(Aii[j], i));\n      if (Aii[j] != i) entries.push_back(make_pair(i, Aii[j]));\n    }\n  }\n\n  sort(entries.begin(), entries.end(), ColSort());\n\n  const string output_filename(filename);\n  std::ofstream fout(output_filename);\n  fout << \"# name: \" << name << std::endl;\n  fout << \"# type: sparse matrix\" << std::endl;\n  fout << \"# nnz: \" << entries.size() << std::endl;\n  fout << \"# rows: \" << rows << std::endl;\n  fout << \"# columns: \" << cols << std::endl;\n  for (vector<pair<int, int> >::const_iterator it = entries.begin();\n       it != entries.end(); ++it) {\n    const pair<int, int>& entry = *it;\n    fout << entry.first << \" \" << entry.second << \" 0\"\n         << std::endl;  // write a constant value of 0\n  }\n\n  return fout.good();\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/matrix_structure.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_MATRIX_STRUCTURE_H\n#define G2O_MATRIX_STRUCTURE_H\n\n#include <string_view>\n\n#include \"g2o_core_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief representing the structure of a matrix in column compressed structure\n * (only the upper triangular part of the matrix)\n */\nclass G2O_CORE_API MatrixStructure {\n public:\n  MatrixStructure();\n  ~MatrixStructure();\n  /**\n   * allocate space for the Matrix Structure. You may call this on an already\n   * allocated struct, it will then reallocate the memory + additional space\n   * (double the required space).\n   */\n  void alloc(int n_, int nz);\n\n  void free();\n\n  /**\n   * Write the matrix pattern to a file. File is also loadable by octave, e.g.,\n   * then use spy(matrix)\n   */\n  bool write(std::string_view filename) const;\n\n  int n;     ///< A is m-by-n.  n must be >= 0.\n  int m;     ///< A is m-by-n.  m must be >= 0.\n  int* Ap;   ///< column pointers for A, of size n+1\n  int* Aii;  ///< row indices of A, of size nz = Ap [n]\n\n  //! max number of non-zeros blocks\n  int nzMax() const { return maxNz; }\n\n protected:\n  int maxN;   ///< size of the allocated memory\n  int maxNz;  ///< size of the allocated memory\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/openmp_mutex.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_OPENMP_MUTEX\n#define G2O_OPENMP_MUTEX\n\n#include \"g2o/config.h\"\n\n#ifdef G2O_OPENMP\n#include <omp.h>\n#else\n#include <cassert>\n#endif\n\nnamespace g2o {\n\n#ifdef G2O_OPENMP\n\n/**\n * \\brief Mutex realized via OpenMP\n */\nclass OpenMPMutex {\n public:\n  OpenMPMutex() { omp_init_lock(&_lock); }\n  ~OpenMPMutex() { omp_destroy_lock(&_lock); }\n  void lock() { omp_set_lock(&_lock); }\n  void unlock() { omp_unset_lock(&_lock); }\n\n protected:\n  omp_lock_t _lock;\n};\n\n#else\n\n/*\n * dummy which does nothing in case we don't have OpenMP support.\n * In debug mode, the mutex allows to verify the correct lock and unlock\n * behavior\n */\nclass OpenMPMutex {\n public:\n#ifdef NDEBUG\n  OpenMPMutex() {}\n#else\n  OpenMPMutex() : _cnt(0) {}\n#endif\n  ~OpenMPMutex() { assert(_cnt == 0 && \"Freeing locked mutex\"); }\n  void lock() { assert(++_cnt == 1 && \"Locking already locked mutex\"); }\n  void unlock() {\n    assert(--_cnt == 0 && \"Trying to unlock a mutex which is not locked\");\n  }\n\n protected:\n#ifndef NDEBUG\n  char _cnt;\n#endif\n};\n\n#endif\n\n/**\n * \\brief lock a mutex within a scope\n */\nclass ScopedOpenMPMutex {\n public:\n  explicit ScopedOpenMPMutex(OpenMPMutex* mutex) : _mutex(mutex) {\n    _mutex->lock();\n  }\n  ~ScopedOpenMPMutex() { _mutex->unlock(); }\n\n private:\n  OpenMPMutex* const _mutex;\n  ScopedOpenMPMutex(const ScopedOpenMPMutex&);\n  void operator=(const ScopedOpenMPMutex&);\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/optimizable_graph.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"optimizable_graph.h\"\n\n#include <Eigen/Dense>\n#include <algorithm>\n#include <cassert>\n#include <fstream>\n#include <iostream>\n#include <iterator>\n#include <sstream>\n\n#include \"cache.h\"\n#include \"factory.h\"\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n#include \"g2o/stuff/logger_format.h\"  // IWYU pragma: keep\n#include \"g2o/stuff/string_tools.h\"\n#include \"hyper_graph_action.h\"\n#include \"optimization_algorithm_property.h\"\n#include \"ownership.h\"\n#include \"robust_kernel.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nusing namespace std;\n\nOptimizableGraph::Vertex::Vertex()\n    : HyperGraph::Vertex(),\n      _graph(0),\n      _userData(0),\n      _hessianIndex(-1),\n      _fixed(false),\n      _marginalized(false),\n      _colInHessian(-1),\n      _cacheContainer(0) {}\n\nCacheContainer* OptimizableGraph::Vertex::cacheContainer() {\n  if (!_cacheContainer) _cacheContainer = new CacheContainer(this);\n  return _cacheContainer;\n}\n\nvoid OptimizableGraph::Vertex::updateCache() {\n  if (_cacheContainer) {\n    _cacheContainer->setUpdateNeeded();\n    _cacheContainer->update();\n  }\n}\n\nOptimizableGraph::Vertex::~Vertex() {\n  delete _cacheContainer;\n  delete _userData;\n}\n\nbool OptimizableGraph::Vertex::setEstimateData(const double* v) {\n  bool ret = setEstimateDataImpl(v);\n  updateCache();\n  return ret;\n}\n\nbool OptimizableGraph::Vertex::getEstimateData(double*) const { return false; }\n\nint OptimizableGraph::Vertex::estimateDimension() const { return -1; }\n\nbool OptimizableGraph::Vertex::setMinimalEstimateData(const double* v) {\n  bool ret = setMinimalEstimateDataImpl(v);\n  updateCache();\n  return ret;\n}\n\nbool OptimizableGraph::Vertex::getMinimalEstimateData(double*) const {\n  return false;\n}\n\nint OptimizableGraph::Vertex::minimalEstimateDimension() const { return -1; }\n\nOptimizableGraph::Edge::Edge()\n    : HyperGraph::Edge(), _dimension(-1), _level(0), _robustKernel(nullptr) {}\n\nOptimizableGraph::Edge::~Edge() { release(_robustKernel); }\n\nOptimizableGraph* OptimizableGraph::Edge::graph() {\n  if (!_vertices.size()) return nullptr;\n  OptimizableGraph::Vertex* v = (OptimizableGraph::Vertex*)_vertices[0];\n  if (!v) return nullptr;\n  return v->graph();\n}\n\nconst OptimizableGraph* OptimizableGraph::Edge::graph() const {\n  if (!_vertices.size()) return nullptr;\n  const OptimizableGraph::Vertex* v =\n      (const OptimizableGraph::Vertex*)_vertices[0];\n  if (!v) return nullptr;\n  return v->graph();\n}\n\nbool OptimizableGraph::Edge::setParameterId(int argNum, int paramId) {\n  if ((int)_parameters.size() <= argNum) return false;\n  if (argNum < 0) return false;\n  *_parameters[argNum] = 0;\n  _parameterIds[argNum] = paramId;\n  return true;\n}\n\nbool OptimizableGraph::Edge::resolveParameters() {\n  if (!graph()) {\n    G2O_ERROR(\"edge not registered with a graph\");\n    return false;\n  }\n\n  assert(_parameters.size() == _parameterIds.size());\n  for (size_t i = 0; i < _parameters.size(); i++) {\n    int index = _parameterIds[i];\n    *_parameters[i] = graph()->parameter(index);\n    auto& aux = **_parameters[i];\n    if (typeid(aux).name() != _parameterTypes[i]) {\n      G2O_CRITICAL(\"parameter type mismatch - encountered {}; should be {}\",\n                   typeid(aux).name(), _parameterTypes[i]);\n    }\n    if (!*_parameters[i]) {\n      G2O_CRITICAL(\"*_parameters[i] == 0\");\n      return false;\n    }\n  }\n  return true;\n}\n\nvoid OptimizableGraph::Edge::setRobustKernel(RobustKernel* ptr) {\n  if (_robustKernel) release(_robustKernel);\n\n  _robustKernel = ptr;\n}\n\nbool OptimizableGraph::Edge::resolveCaches() { return true; }\n\nbool OptimizableGraph::Edge::setMeasurementData(const double*) { return false; }\n\nbool OptimizableGraph::Edge::getMeasurementData(double*) const { return false; }\n\nint OptimizableGraph::Edge::measurementDimension() const { return -1; }\n\nbool OptimizableGraph::Edge::setMeasurementFromState() { return false; }\n\nOptimizableGraph::OptimizableGraph() {\n  _nextEdgeId = 0;\n  _graphActions.resize(AT_NUM_ELEMENTS);\n}\n\nOptimizableGraph::~OptimizableGraph() {\n  clear();\n  clearParameters();\n}\n\nbool OptimizableGraph::addVertex(OptimizableGraph::Vertex* ov, Data* userData) {\n  if (ov->id() < 0) {\n    G2O_ERROR(\n        \"FATAL, a vertex with (negative) ID {} cannot be inserted into the \"\n        \"graph\",\n        ov->id());\n    assert(0 && \"Invalid vertex id\");\n    return false;\n  }\n  Vertex* inserted = vertex(ov->id());\n  if (inserted) {\n    G2O_WARN(\n        \"a vertex with ID {} has already been registered with this \"\n        \"graph\",\n        ov->id());\n    return false;\n  }\n  if (ov->_graph != nullptr && ov->_graph != this) {\n    G2O_ERROR(\n        \"FATAL, vertex with ID {} has already been registered with another \"\n        \"graph {}\",\n        ov->id(), static_cast<void*>(ov->_graph));\n    return false;\n  }\n  if (userData) ov->setUserData(userData);\n  ov->_graph = this;\n  return HyperGraph::addVertex(ov);\n}\n\nbool OptimizableGraph::addVertex(HyperGraph::Vertex* v, Data* userData) {\n  OptimizableGraph::Vertex* ov = dynamic_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(v);\n  assert(ov && \"Vertex does not inherit from OptimizableGraph::Vertex\");\n  if (!ov) return false;\n\n  return addVertex(ov, userData);\n}\n\nbool OptimizableGraph::addEdge(OptimizableGraph::Edge* e) {\n  OptimizableGraph* g = e->graph();\n\n  if (g != nullptr && g != this) {\n    G2O_ERROR(\n        \"FATAL, edge with ID {} has already registered with another graph \"\n        \"{}\",\n        e->id(), static_cast<void*>(g));\n    return false;\n  }\n\n  bool eresult = HyperGraph::addEdge(e);\n  if (!eresult) return false;\n\n  e->_internalId = _nextEdgeId++;\n  if (e->numUndefinedVertices()) return true;\n  if (!e->resolveParameters()) {\n    G2O_ERROR(\"{}: FATAL, cannot resolve parameters for edge {}\",\n              static_cast<void*>(e));\n    return false;\n  }\n  if (!e->resolveCaches()) {\n    G2O_ERROR(\"{}: FATAL, cannot resolve caches for edge {}\",\n              static_cast<void*>(e));\n    return false;\n  }\n\n  _jacobianWorkspace.updateSize(e);\n\n  return true;\n}\n\nbool OptimizableGraph::addEdge(HyperGraph::Edge* e_) {\n  OptimizableGraph::Edge* e = dynamic_cast<OptimizableGraph::Edge*>(e_);\n  assert(e && \"Edge does not inherit from OptimizableGraph::Edge\");\n  if (!e) return false;\n  return addEdge(e);\n}\n\nbool OptimizableGraph::setEdgeVertex(HyperGraph::Edge* e, int pos,\n                                     HyperGraph::Vertex* v) {\n  if (!HyperGraph::setEdgeVertex(e, pos, v)) {\n    return false;\n  }\n  if (!e->numUndefinedVertices()) {\n#ifndef NDEBUG\n    OptimizableGraph::Edge* ee = dynamic_cast<OptimizableGraph::Edge*>(e);\n    assert(ee && \"Edge is not a OptimizableGraph::Edge\");\n#else\n    OptimizableGraph::Edge* ee = static_cast<OptimizableGraph::Edge*>(e);\n#endif\n    if (!ee->resolveParameters()) {\n      G2O_ERROR(\"{}: FATAL, cannot resolve parameters for edge {}\",\n                static_cast<void*>(e));\n      return false;\n    }\n    if (!ee->resolveCaches()) {\n      G2O_ERROR(\"{}: FATAL, cannot resolve caches for edge {}\",\n                static_cast<void*>(e));\n      return false;\n    }\n    _jacobianWorkspace.updateSize(e);\n  }\n  return true;\n}\n\nint OptimizableGraph::optimize(int /*iterations*/, bool /*online*/) {\n  return 0;\n}\n\ndouble OptimizableGraph::chi2() const {\n  double chi = 0.0;\n  for (OptimizableGraph::EdgeSet::const_iterator it = this->edges().begin();\n       it != this->edges().end(); ++it) {\n    const OptimizableGraph::Edge* e =\n        static_cast<const OptimizableGraph::Edge*>(*it);\n    chi += e->chi2();\n  }\n  return chi;\n}\n\nvoid OptimizableGraph::push() {\n  forEachVertex([](OptimizableGraph::Vertex* v) { v->push(); });\n}\n\nvoid OptimizableGraph::pop() {\n  forEachVertex([](OptimizableGraph::Vertex* v) { v->pop(); });\n}\n\nvoid OptimizableGraph::discardTop() {\n  forEachVertex([](OptimizableGraph::Vertex* v) { v->discardTop(); });\n}\n\nvoid OptimizableGraph::push(HyperGraph::VertexSet& vset) {\n  forEachVertex(vset, [](OptimizableGraph::Vertex* v) { v->push(); });\n}\n\nvoid OptimizableGraph::pop(HyperGraph::VertexSet& vset) {\n  forEachVertex(vset, [](OptimizableGraph::Vertex* v) { v->pop(); });\n}\n\nvoid OptimizableGraph::discardTop(HyperGraph::VertexSet& vset) {\n  forEachVertex(vset, [](OptimizableGraph::Vertex* v) { v->discardTop(); });\n}\n\nvoid OptimizableGraph::setFixed(HyperGraph::VertexSet& vset, bool fixed) {\n  forEachVertex(vset,\n                [fixed](OptimizableGraph::Vertex* v) { v->setFixed(fixed); });\n}\n\nvoid OptimizableGraph::forEachVertex(\n    std::function<void(OptimizableGraph::Vertex*)> fn) {\n  for (auto it = _vertices.begin(); it != _vertices.end(); ++it) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v =\n        static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(it->second);\n    fn(v);\n  }\n}\n\nvoid OptimizableGraph::forEachVertex(\n    HyperGraph::VertexSet& vset,\n    std::function<void(OptimizableGraph::Vertex*)> fn) {\n  for (auto it = vset.begin(); it != vset.end(); ++it) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v = static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(*it);\n    fn(v);\n  }\n}\n\nbool OptimizableGraph::load(istream& is) {\n  set<string> warnedUnknownTypes;\n  stringstream currentLine;\n  string token;\n\n  Factory* factory = Factory::instance();\n  HyperGraph::GraphElemBitset elemBitset;\n  elemBitset[HyperGraph::HGET_PARAMETER] = 1;\n  elemBitset.flip();\n\n  HyperGraph::GraphElemBitset elemParamBitset;\n  elemParamBitset[HyperGraph::HGET_PARAMETER] = 1;\n\n  HyperGraph::DataContainer* previousDataContainer = 0;\n  Data* previousData = 0;\n\n  int lineNumber = 0;\n  while (1) {\n    int bytesRead = readLine(is, currentLine);\n    lineNumber++;\n    if (bytesRead == -1) break;\n    currentLine >> token;\n    if (bytesRead == 0 || token.size() == 0 || token[0] == '#') continue;\n\n    // handle commands encoded in the file\n    if (token == \"FIX\") {\n      int id;\n      while (currentLine >> id) {\n        OptimizableGraph::Vertex* v =\n            static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(vertex(id));\n        if (v) {\n#ifndef NDEBUG\n          G2O_DEBUG(\"Fixing vertex {}\", v->id());\n#endif\n          v->setFixed(true);\n        } else {\n          G2O_WARN(\"Unable to fix vertex with id {}. Not found in the graph.\",\n                   id);\n        }\n      }\n      continue;\n    }\n\n    // do the mapping to an internal type if it matches\n    if (_renamedTypesLookup.size() > 0) {\n      map<string, string>::const_iterator foundIt =\n          _renamedTypesLookup.find(token);\n      if (foundIt != _renamedTypesLookup.end()) {\n        token = foundIt->second;\n      }\n    }\n\n    if (!factory->knowsTag(token)) {\n      if (warnedUnknownTypes.count(token) != 1) {\n        warnedUnknownTypes.insert(token);\n        G2O_ERROR(\"Unknown type {}\", token);\n      }\n      continue;\n    }\n\n    // first handle the parameters\n    HyperGraph::HyperGraphElement* pelement =\n        factory->construct(token, elemParamBitset);\n    if (pelement) {  // not a parameter or otherwise unknown tag\n      assert(pelement->elementType() == HyperGraph::HGET_PARAMETER &&\n             \"Should be a param\");\n      Parameter* p = static_cast<Parameter*>(pelement);\n      int pid;\n      currentLine >> pid;\n      p->setId(pid);\n      bool r = p->read(currentLine);\n      if (!r) {\n        G2O_ERROR(\"reading data {} for parameter {} at line \", pid, lineNumber);\n        delete p;\n      } else {\n        if (!_parameters.addParameter(p)) {\n          G2O_ERROR(\"Parameter of type: {} id: {} already defined at line {}\",\n                    token, pid, lineNumber);\n        }\n      }\n      continue;\n    }\n\n    HyperGraph::HyperGraphElement* element =\n        factory->construct(token, elemBitset);\n    if (dynamic_cast<Vertex*>(element)) {  // it's a vertex type\n      previousData = 0;\n      Vertex* v = static_cast<Vertex*>(element);\n      int id;\n      currentLine >> id;\n      bool r = v->read(currentLine);\n      if (!r)\n        G2O_ERROR(\"Error reading vertex {} {} at line {}\", token, id,\n                  lineNumber);\n      v->setId(id);\n      if (!addVertex(v)) {\n        G2O_ERROR(\"Failure adding Vertex {} {} at line {}\", token, id,\n                  lineNumber);\n        delete v;\n      } else {\n        previousDataContainer = v;\n      }\n    } else if (dynamic_cast<Edge*>(element)) {\n      previousData = 0;\n      Edge* e = static_cast<Edge*>(element);\n      int numV = e->vertices().size();\n\n      vector<int> ids;\n      if (e->vertices().size() != 0) {\n        ids.resize(e->vertices().size());\n        for (int l = 0; l < numV; ++l) currentLine >> ids[l];\n      } else {\n        string buff;  // reading the IDs of a dynamically sized edge\n        while (currentLine >> buff) {\n          if (buff == \"||\") break;\n          ids.push_back(atoi(buff.c_str()));\n          currentLine >> buff;\n        }\n        e->resize(numV);\n      }\n      bool vertsOkay = true;\n      for (size_t l = 0; l < ids.size(); ++l) {\n        int vertexId = ids[l];\n        if (vertexId != HyperGraph::UnassignedId) {\n          HyperGraph::Vertex* v = vertex(vertexId);\n          if (!v) {\n            vertsOkay = false;\n            break;\n          }\n          e->setVertex(l, v);\n        }\n      }\n      if (!vertsOkay) {\n        G2O_ERROR(\"Unable to find vertices for edge {} at line {} IDs: {}\",\n                  token, lineNumber, strJoin(ids.begin(), ids.end(), \" \"));\n        delete e;\n        e = nullptr;\n      } else {\n        bool r = e->read(currentLine);\n        if (!r || !addEdge(e)) {\n          G2O_ERROR(\"Unable to add edge {} at line {} IDs: {}\", token,\n                    lineNumber, strJoin(ids.begin(), ids.end(), \" \"));\n          delete e;\n          e = nullptr;\n        }\n      }\n\n      previousDataContainer = e;\n    } else if (dynamic_cast<Data*>(\n                   element)) {  // reading in the data packet for the vertex\n      Data* d = static_cast<Data*>(element);\n      bool r = d->read(currentLine);\n      if (!r) {\n        G2O_ERROR(\"Error reading data {} at line {}\", token, lineNumber);\n        delete d;\n        previousData = 0;\n      } else if (previousData) {\n        previousData->setNext(d);\n        d->setDataContainer(previousData->dataContainer());\n        previousData = d;\n      } else if (previousDataContainer) {\n        previousDataContainer->setUserData(d);\n        d->setDataContainer(previousDataContainer);\n        previousData = d;\n        previousDataContainer = 0;\n      } else {\n        G2O_ERROR(\"got data element, but no data container available\");\n        delete d;\n        previousData = 0;\n      }\n    }\n  }  // while read line\n\n#ifndef NDEBUG\n  G2O_DEBUG(\"Loaded {} parameters\", _parameters.size());\n#endif\n\n  return true;\n}\n\nbool OptimizableGraph::load(const char* filename) {\n  ifstream ifs(filename);\n  if (!ifs) {\n    G2O_ERROR(\"Unable to open file {}\", filename);\n    return false;\n  }\n  return load(ifs);\n}\n\nbool OptimizableGraph::save(const char* filename, int level) const {\n  ofstream ofs(filename);\n  if (!ofs) return false;\n  return save(ofs, level);\n}\n\nbool OptimizableGraph::save(ostream& os, int level) const {\n  // write the parameters to the top of the file\n  if (!_parameters.write(os)) return false;\n  set<Vertex*, VertexIDCompare> verticesToSave;  // set sorted by ID\n  for (HyperGraph::EdgeSet::const_iterator it = edges().begin();\n       it != edges().end(); ++it) {\n    OptimizableGraph::Edge* e = static_cast<OptimizableGraph::Edge*>(*it);\n    if (e->level() == level) {\n      for (auto it = e->vertices().begin(); it != e->vertices().end(); ++it) {\n        if (*it)\n          verticesToSave.insert(static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(*it));\n      }\n    }\n  }\n\n  for (auto v : verticesToSave) saveVertex(os, v);\n\n  std::vector<HyperGraph::Edge*> edgesToSave;\n  std::copy_if(edges().begin(), edges().end(), std::back_inserter(edgesToSave),\n               [level](const HyperGraph::Edge* ee) {\n                 const OptimizableGraph::Edge* e =\n                     dynamic_cast<const OptimizableGraph::Edge*>(ee);\n                 return (e->level() == level);\n               });\n  sort(edgesToSave.begin(), edgesToSave.end(), EdgeIDCompare());\n  for (auto e : edgesToSave) saveEdge(os, static_cast<Edge*>(e));\n\n  return os.good();\n}\n\nbool OptimizableGraph::saveSubset(ostream& os, HyperGraph::VertexSet& vset,\n                                  int level) {\n  if (!_parameters.write(os)) return false;\n\n  for (auto v : vset) saveVertex(os, static_cast<Vertex*>(v));\n\n  for (HyperGraph::EdgeSet::const_iterator it = edges().begin();\n       it != edges().end(); ++it) {\n    OptimizableGraph::Edge* e = dynamic_cast<OptimizableGraph::Edge*>(*it);\n    if (e->level() != level) continue;\n\n    bool verticesInEdge = true;\n    for (vector<HyperGraph::Vertex*>::const_iterator it = e->vertices().begin();\n         it != e->vertices().end(); ++it) {\n      if (vset.find(*it) == vset.end()) {\n        verticesInEdge = false;\n        break;\n      }\n    }\n    if (!verticesInEdge) continue;\n\n    saveEdge(os, e);\n  }\n\n  return os.good();\n}\n\nbool OptimizableGraph::saveSubset(ostream& os, HyperGraph::EdgeSet& eset) {\n  if (!_parameters.write(os)) return false;\n  HyperGraph::VertexSet vset;\n  for (auto e : eset)\n    for (auto v : e->vertices())\n      if (v) vset.insert(v);\n\n  for (auto v : vset) saveVertex(os, static_cast<Vertex*>(v));\n  for (auto e : eset) saveEdge(os, static_cast<Edge*>(e));\n  return os.good();\n}\n\nint OptimizableGraph::maxDimension() const {\n  int maxDim = 0;\n  for (HyperGraph::VertexIDMap::const_iterator it = vertices().begin();\n       it != vertices().end(); ++it) {\n    const OptimizableGraph::Vertex* v =\n        static_cast<const OptimizableGraph::Vertex*>(it->second);\n    maxDim = (std::max)(maxDim, v->dimension());\n  }\n  return maxDim;\n}\n\nvoid OptimizableGraph::setRenamedTypesFromString(const std::string& types) {\n  Factory* factory = Factory::instance();\n  vector<string> typesMap = strSplit(types, \",\");\n  for (size_t i = 0; i < typesMap.size(); ++i) {\n    vector<string> m = strSplit(typesMap[i], \"=\");\n    if (m.size() != 2) {\n      G2O_ERROR(\"unable to extract type map from {}\", typesMap[i]);\n      continue;\n    }\n    string typeInFile = trim(m[0]);\n    string loadedType = trim(m[1]);\n    if (!factory->knowsTag(loadedType)) {\n      G2O_ERROR(\"unknown type {}\", loadedType);\n      continue;\n    }\n\n    _renamedTypesLookup[typeInFile] = loadedType;\n  }\n\n  G2O_DEBUG(\"Load look up table:\");\n  for (std::map<std::string, std::string>::const_iterator it =\n           _renamedTypesLookup.begin();\n       it != _renamedTypesLookup.end(); ++it) {\n    G2O_DEBUG(\"{} -> {}\", it->first, it->second);\n  }\n}\n\nbool OptimizableGraph::isSolverSuitable(\n    const OptimizationAlgorithmProperty& solverProperty,\n    const std::set<int>& vertDims_) const {\n  std::set<int> auxDims;\n  if (vertDims_.size() == 0) {\n    auxDims = dimensions();\n  }\n  const set<int>& vertDims = vertDims_.size() == 0 ? auxDims : vertDims_;\n  bool suitableSolver = true;\n  if (vertDims.size() == 2) {\n    if (solverProperty.requiresMarginalize) {\n      suitableSolver = vertDims.count(solverProperty.poseDim) == 1 &&\n                       vertDims.count(solverProperty.landmarkDim) == 1;\n    } else {\n      suitableSolver = solverProperty.poseDim == -1;\n    }\n  } else if (vertDims.size() == 1) {\n    suitableSolver = vertDims.count(solverProperty.poseDim) == 1 ||\n                     solverProperty.poseDim == -1;\n  } else {\n    suitableSolver =\n        solverProperty.poseDim == -1 && !solverProperty.requiresMarginalize;\n  }\n  return suitableSolver;\n}\n\nstd::set<int> OptimizableGraph::dimensions() const {\n  std::set<int> auxDims;\n  for (VertexIDMap::const_iterator it = vertices().begin();\n       it != vertices().end(); ++it) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v =\n        static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(it->second);\n    auxDims.insert(v->dimension());\n  }\n  return auxDims;\n}\n\nvoid OptimizableGraph::performActions(int iter, HyperGraphActionSet& actions) {\n  if (actions.size() > 0) {\n    HyperGraphAction::ParametersIteration params(iter);\n    for (HyperGraphActionSet::iterator it = actions.begin();\n         it != actions.end(); ++it) {\n      (*(*it))(this, &params);\n    }\n  }\n}\n\nvoid OptimizableGraph::preIteration(int iter) {\n  performActions(iter, _graphActions[AT_PREITERATION]);\n}\n\nvoid OptimizableGraph::postIteration(int iter) {\n  performActions(iter, _graphActions[AT_POSTITERATION]);\n}\n\nbool OptimizableGraph::addPostIterationAction(HyperGraphAction* action) {\n  std::pair<HyperGraphActionSet::iterator, bool> insertResult =\n      _graphActions[AT_POSTITERATION].insert(action);\n  return insertResult.second;\n}\n\nbool OptimizableGraph::addPreIterationAction(HyperGraphAction* action) {\n  std::pair<HyperGraphActionSet::iterator, bool> insertResult =\n      _graphActions[AT_PREITERATION].insert(action);\n  return insertResult.second;\n}\n\nbool OptimizableGraph::removePreIterationAction(HyperGraphAction* action) {\n  return _graphActions[AT_PREITERATION].erase(action) > 0;\n}\n\nbool OptimizableGraph::removePostIterationAction(HyperGraphAction* action) {\n  return _graphActions[AT_POSTITERATION].erase(action) > 0;\n}\n\nbool OptimizableGraph::saveUserData(std::ostream& os,\n                                    HyperGraph::Data* d) const {\n  Factory* factory = Factory::instance();\n  while (d) {  // write the data packet for the vertex\n    string tag = factory->tag(d);\n    if (tag.size() > 0) {\n      os << tag << \" \";\n      d->write(os);\n      os << endl;\n    }\n    d = d->next();\n  }\n  return os.good();\n}\n\nbool OptimizableGraph::saveVertex(std::ostream& os,\n                                  OptimizableGraph::Vertex* v) const {\n  Factory* factory = Factory::instance();\n  string tag = factory->tag(v);\n  if (tag.size() > 0) {\n    os << tag << \" \" << v->id() << \" \";\n    v->write(os);\n    os << endl;\n    saveUserData(os, v->userData());\n    if (v->fixed()) {\n      os << \"FIX \" << v->id() << endl;\n    }\n    return os.good();\n  }\n  return false;\n}\n\nbool OptimizableGraph::saveParameter(std::ostream& os, Parameter* p) const {\n  Factory* factory = Factory::instance();\n  string tag = factory->tag(p);\n  if (tag.size() > 0) {\n    os << tag << \" \" << p->id() << \" \";\n    p->write(os);\n    os << endl;\n  }\n  return os.good();\n}\n\nbool OptimizableGraph::saveEdge(std::ostream& os,\n                                OptimizableGraph::Edge* e) const {\n  Factory* factory = Factory::instance();\n  string tag = factory->tag(e);\n  if (tag.size() > 0) {\n    os << tag << \" \";\n    for (vector<HyperGraph::Vertex*>::const_iterator it = e->vertices().begin();\n         it != e->vertices().end(); ++it) {\n      int vertexId = (*it) ? (*it)->id() : HyperGraph::UnassignedId;\n      os << vertexId << \" \";\n    }\n    e->write(os);\n    os << endl;\n    saveUserData(os, e->userData());\n    return os.good();\n  }\n  return false;\n}\n\nvoid OptimizableGraph::clearParameters() {\n  HyperGraph::clear();\n  _parameters.clear();\n}\n\nbool OptimizableGraph::verifyInformationMatrices(bool verbose) const {\n  bool allEdgeOk = true;\n  Eigen::SelfAdjointEigenSolver<MatrixX> eigenSolver;\n  for (OptimizableGraph::EdgeSet::const_iterator it = edges().begin();\n       it != edges().end(); ++it) {\n    OptimizableGraph::Edge* e = static_cast<OptimizableGraph::Edge*>(*it);\n    MatrixX::MapType information(e->informationData(), e->dimension(),\n                                 e->dimension());\n    // test on symmetry\n    bool isSymmetric = information.transpose() == information;\n    bool okay = isSymmetric;\n    if (isSymmetric) {\n      // compute the eigenvalues\n      eigenSolver.compute(information, Eigen::EigenvaluesOnly);\n      bool isSPD = eigenSolver.eigenvalues()(0) >= 0.;\n      okay = okay && isSPD;\n    }\n    allEdgeOk = allEdgeOk && okay;\n    if (!okay) {\n      if (verbose) {\n        vector<int> ids(e->vertices().size());\n        for (size_t i = 0; i < e->vertices().size(); ++i)\n          ids[i] = e->vertex(i)->id();\n        if (!isSymmetric)\n          G2O_WARN(\"Information Matrix for an edge is not symmetric: {}\",\n                   strJoin(ids.begin(), ids.end(), \" \"));\n        else\n          G2O_WARN(\"Information Matrix for an edge is not SPD: {}\",\n                   strJoin(ids.begin(), ids.end(), \" \"));\n        if (isSymmetric)\n          G2O_WARN(\"eigenvalues: {}\", eigenSolver.eigenvalues().transpose());\n      }\n    }\n  }\n  return allEdgeOk;\n}\n\nbool OptimizableGraph::initMultiThreading() {\n#if (defined G2O_OPENMP) && EIGEN_VERSION_AT_LEAST(3, 1, 0)\n  Eigen::initParallel();\n#endif\n  return true;\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/optimizable_graph.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_AIS_OPTIMIZABLE_GRAPH_HH_\n#define G2O_AIS_OPTIMIZABLE_GRAPH_HH_\n\n#include <functional>\n#include <iostream>\n#include <set>\n#include <typeinfo>\n\n#include \"g2o/stuff/macros.h\"\n#include \"g2o_core_api.h\"\n#include \"hyper_graph.h\"\n#include \"io_helper.h\"\n#include \"jacobian_workspace.h\"\n#include \"openmp_mutex.h\"\n#include \"parameter.h\"\n#include \"parameter_container.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass HyperGraphAction;\nstruct OptimizationAlgorithmProperty;\nclass CacheContainer;\nclass RobustKernel;\n\n/**\n   @addtogroup g2o\n */\n/**\n   This is an abstract class that represents one optimization\n   problem.  It specializes the general graph to contain special\n   vertices and edges.  The vertices represent parameters that can\n   be optimized, while the edges represent constraints.  This class\n   also provides basic functionalities to handle the backup/restore\n   of portions of the vertices.\n */\nstruct G2O_CORE_API OptimizableGraph : public HyperGraph {\n  enum ActionType {\n    AT_PREITERATION,\n    AT_POSTITERATION,\n    AT_NUM_ELEMENTS,  // keep as last element\n  };\n\n  typedef std::set<HyperGraphAction*> HyperGraphActionSet;\n\n  // forward declarations\n  class G2O_CORE_API Vertex;\n  class G2O_CORE_API Edge;\n\n  /**\n   * \\brief order vertices based on their ID\n   */\n  struct G2O_CORE_API VertexIDCompare {\n    bool operator()(const Vertex* v1, const Vertex* v2) const {\n      return v1->id() < v2->id();\n    }\n  };\n\n  /**\n   * \\brief order edges based on the internal ID, which is assigned to the edge\n   * in addEdge()\n   */\n  struct G2O_CORE_API EdgeIDCompare {\n    bool operator()(const Edge* e1, const Edge* e2) const {\n      return e1->internalId() < e2->internalId();\n    }\n    bool operator()(const HyperGraph::Edge* e1,\n                    const HyperGraph::Edge* e2) const {\n      return operator()(static_cast<const Edge*>(e1),\n                        static_cast<const Edge*>(e2));\n    }\n  };\n\n  //! vector container for vertices\n  typedef std::vector<OptimizableGraph::Vertex*> VertexContainer;\n  //! vector container for edges\n  typedef std::vector<OptimizableGraph::Edge*> EdgeContainer;\n\n  /**\n   * \\brief A general case Vertex for optimization\n   */\n  class G2O_CORE_API Vertex : public HyperGraph::Vertex,\n                              public HyperGraph::DataContainer {\n   private:\n    friend struct OptimizableGraph;\n\n   public:\n    Vertex();\n    virtual ~Vertex();\n\n    //! sets the node to the origin (used in the multilevel stuff)\n    void setToOrigin() {\n      setToOriginImpl();\n      updateCache();\n    }\n\n    //! get the element from the hessian matrix\n    virtual const double& hessian(int i, int j) const = 0;\n    virtual double& hessian(int i, int j) = 0;\n    virtual double hessianDeterminant() const = 0;\n    virtual double* hessianData() = 0;\n\n    /** maps the internal matrix to some external memory location */\n    virtual void mapHessianMemory(double* d) = 0;\n\n    /**\n     * copies the b vector in the array b_\n     * @return the number of elements copied\n     */\n    virtual int copyB(double* b_) const = 0;\n\n    //! get the b vector element\n    virtual const double& b(int i) const = 0;\n    virtual double& b(int i) = 0;\n    //! return a pointer to the b vector associated with this vertex\n    virtual double* bData() = 0;\n\n    /**\n     * set the b vector part of this vertex to zero\n     */\n    virtual void clearQuadraticForm() = 0;\n\n    /**\n     * updates the current vertex with the direct solution x += H_ii\\b_ii\n     * @return the determinant of the inverted hessian\n     */\n    virtual double solveDirect(double lambda = 0) = 0;\n\n    /**\n     * sets the initial estimate from an array of double\n     * Implement setEstimateDataImpl()\n     * @return true on success\n     */\n    bool setEstimateData(const double* estimate);\n\n    /**\n     * sets the initial estimate from an array of double\n     * Implement setEstimateDataImpl()\n     * @return true on success\n     */\n    bool setEstimateData(const std::vector<double>& estimate) {\n      int dim = estimateDimension();\n      if ((dim == -1) || (estimate.size() != std::size_t(dim))) return false;\n      return setEstimateData(&estimate[0]);\n    };\n\n    /**\n     * sets the initial estimate from an array of double\n     * Implement setEstimateDataImpl()\n     * @return true on success\n     */\n    template <typename Derived>\n    bool setEstimateData(const Eigen::MatrixBase<Derived>& estimate) {\n      int dim = estimateDimension();\n      if ((dim == -1) || (estimate.size() != dim)) return false;\n      return setEstimateData(estimate.derived().data());\n    };\n\n    /**\n     * writes the estimater to an array of double\n     * @returns true on success\n     */\n    virtual bool getEstimateData(double* estimate) const;\n\n    /**\n     * writes the estimater to an array of double\n     * @returns true on success\n     */\n    virtual bool getEstimateData(std::vector<double>& estimate) const {\n      int dim = estimateDimension();\n      if (dim < 0) return false;\n      estimate.resize(dim);\n      return getEstimateData(&estimate[0]);\n    };\n\n    /**\n     * writes the estimater to an array of double\n     * @returns true on success\n     */\n    template <typename Derived>\n    bool getEstimateData(Eigen::MatrixBase<Derived>& estimate) const {\n      int dim = estimateDimension();\n      // If dim is -ve, getEstimateData is not implemented and fails\n      if (dim < 0) return false;\n\n      // If the vector isn't the right size to store the estimate, try to resize\n      // it. This only works if the vector is dynamic. If it is static, fail.\n      if (estimate.size() != dim) {\n        if ((estimate.RowsAtCompileTime == Eigen::Dynamic) ||\n            (estimate.ColsAtCompileTime == Eigen::Dynamic))\n          estimate.derived().resize(dim);\n        else\n          return false;\n      }\n      return getEstimateData(estimate.derived().data());\n    };\n\n    /**\n     * returns the dimension of the extended representation used by\n     * get/setEstimate(double*) -1 if it is not supported\n     */\n    virtual int estimateDimension() const;\n\n    /**\n     * sets the initial estimate from an array of double.\n     * Implement setMinimalEstimateDataImpl()\n     * @return true on success\n     */\n    bool setMinimalEstimateData(const double* estimate);\n\n    /**\n     * sets the initial estimate from an array of double.\n     * Implement setMinimalEstimateDataImpl()\n     * @return true on success\n     */\n    bool setMinimalEstimateData(const std::vector<double>& estimate) {\n      int dim = minimalEstimateDimension();\n      if ((dim == -1) || (estimate.size() != std::size_t(dim))) return false;\n      return setMinimalEstimateData(&estimate[0]);\n    };\n\n    /**\n     * sets the initial estimate from an eigen type of double.\n     * Implement setMinimalEstimateDataImpl()\n     * @return true on success\n     */\n    template <typename Derived>\n    bool setMinimalEstimateData(const Eigen::MatrixBase<Derived>& estimate) {\n      int dim = minimalEstimateDimension();\n      if ((dim == -1) || (estimate.size() != dim)) return false;\n      return setMinimalEstimateData(estimate.derived().data());\n    };\n\n    /**\n     * writes the estimate to an array of double\n     * @returns true on success\n     */\n    virtual bool getMinimalEstimateData(double* estimate) const;\n\n    /**\n     * writes the estimate to an array of double\n     * @returns true on success\n     */\n    virtual bool getMinimalEstimateData(std::vector<double>& estimate) const {\n      int dim = minimalEstimateDimension();\n      if (dim < 0) return false;\n      estimate.resize(dim);\n      return getMinimalEstimateData(&estimate[0]);\n    };\n\n    /**\n     * writes the estimate to an eigen type double\n     * @returns true on success\n     */\n    template <typename Derived>\n    bool getMinimalEstimateData(Eigen::MatrixBase<Derived>& estimate) const {\n      int dim = minimalEstimateDimension();\n      // If dim is -ve, getMinimalEstimateData is not implemented and fails\n      if (dim < 0) return false;\n\n      // If the vector isn't the right size to store the estimate, try to resize\n      // it. This only works if the vector is dynamic. If it is static, fail.\n      if (estimate.size() != dim) {\n        if ((estimate.RowsAtCompileTime == Eigen::Dynamic) ||\n            (estimate.ColsAtCompileTime == Eigen::Dynamic))\n          estimate.derived().resize(dim);\n        else\n          return false;\n      }\n      return getMinimalEstimateData(estimate.derived().data());\n    };\n\n    /**\n     * returns the dimension of the extended representation used by\n     * get/setEstimate(double*) -1 if it is not supported\n     */\n    virtual int minimalEstimateDimension() const;\n\n    //! backup the position of the vertex to a stack\n    virtual void push() = 0;\n\n    //! restore the position of the vertex by retrieving the position from the\n    //! stack\n    virtual void pop() = 0;\n\n    //! pop the last element from the stack, without restoring the current\n    //! estimate\n    virtual void discardTop() = 0;\n\n    //! return the stack size\n    virtual int stackSize() const = 0;\n\n    /**\n     * Update the position of the node from the parameters in v.\n     * Depends on the implementation of oplusImpl in derived classes to actually\n     * carry out the update. Will also call updateCache() to update the caches\n     * of depending on the vertex.\n     */\n    void oplus(const double* v) {\n      oplusImpl(v);\n      updateCache();\n    }\n\n    //! temporary index of this node in the parameter vector obtained from\n    //! linearization\n    int hessianIndex() const { return _hessianIndex; }\n    int G2O_ATTRIBUTE_DEPRECATED(tempIndex() const) { return hessianIndex(); }\n    //! set the temporary index of the vertex in the parameter blocks\n    void setHessianIndex(int ti) { _hessianIndex = ti; }\n    void G2O_ATTRIBUTE_DEPRECATED(setTempIndex(int ti)) { setHessianIndex(ti); }\n\n    //! true => this node is fixed during the optimization\n    bool fixed() const { return _fixed; }\n    //! true => this node should be considered fixed during the optimization\n    void setFixed(bool fixed) { _fixed = fixed; }\n\n    //! true => this node is marginalized out during the optimization\n    bool marginalized() const { return _marginalized; }\n    //! true => this node should be marginalized out during the optimization\n    void setMarginalized(bool marginalized) { _marginalized = marginalized; }\n\n    //! dimension of the estimated state belonging to this node\n    int dimension() const { return _dimension; }\n\n    //! sets the id of the node in the graph be sure that the graph keeps\n    //! consistent after changing the id\n    virtual void setId(int id) { _id = id; }\n\n    //! set the row of this vertex in the Hessian\n    void setColInHessian(int c) { _colInHessian = c; }\n    //! get the row of this vertex in the Hessian\n    int colInHessian() const { return _colInHessian; }\n\n    const OptimizableGraph* graph() const { return _graph; }\n    OptimizableGraph* graph() { return _graph; }\n\n    /**\n     * lock for the block of the hessian and the b vector associated with this\n     * vertex, to avoid race-conditions if multi-threaded.\n     */\n    void lockQuadraticForm() { _quadraticFormMutex.lock(); }\n    /**\n     * unlock the block of the hessian and the b vector associated with this\n     * vertex\n     */\n    void unlockQuadraticForm() { _quadraticFormMutex.unlock(); }\n\n    //! read the vertex from a stream, i.e., the internal state of the vertex\n    virtual bool read(std::istream& is) = 0;\n    //! write the vertex to a stream\n    virtual bool write(std::ostream& os) const = 0;\n\n    virtual void updateCache();\n\n    CacheContainer* cacheContainer();\n\n   protected:\n    OptimizableGraph* _graph;\n    Data* _userData;\n    int _hessianIndex;\n    bool _fixed;\n    bool _marginalized;\n    int _dimension;\n    int _colInHessian;\n    OpenMPMutex _quadraticFormMutex;\n\n    CacheContainer* _cacheContainer;\n\n    /**\n     * update the position of the node from the parameters in v.\n     * Implement in your class!\n     */\n    virtual void oplusImpl(const double* v) = 0;\n\n    //! sets the node to the origin (used in the multilevel stuff)\n    virtual void setToOriginImpl() = 0;\n\n    /**\n     * writes the estimater to an array of double\n     * @returns true on success\n     */\n    virtual bool setEstimateDataImpl(const double*) { return false; }\n\n    /**\n     * sets the initial estimate from an array of double\n     * @return true on success\n     */\n    virtual bool setMinimalEstimateDataImpl(const double*) { return false; }\n  };\n\n  class G2O_CORE_API Edge : public HyperGraph::Edge,\n                            public HyperGraph::DataContainer {\n   private:\n    friend struct OptimizableGraph;\n\n   public:\n    Edge();\n    virtual ~Edge();\n\n    // indicates if all vertices are fixed\n    virtual bool allVerticesFixed() const = 0;\n\n    // computes the error of the edge and stores it in an internal structure\n    virtual void computeError() = 0;\n\n    //! sets the measurement from an array of double\n    //! @returns true on success\n    virtual bool setMeasurementData(const double* m);\n\n    //! writes the measurement to an array of double\n    //! @returns true on success\n    virtual bool getMeasurementData(double* m) const;\n\n    //! returns the dimension of the measurement in the extended representation\n    //! which is used by get/setMeasurement;\n    virtual int measurementDimension() const;\n\n    /**\n     * sets the estimate to have a zero error, based on the current value of the\n     * state variables returns false if not supported.\n     */\n    virtual bool setMeasurementFromState();\n\n    //! if NOT NULL, error of this edge will be robustifed with the kernel\n    RobustKernel* robustKernel() const { return _robustKernel; }\n    /**\n     * specify the robust kernel to be used in this edge\n     */\n    void setRobustKernel(RobustKernel* ptr);\n\n    //! returns the error vector cached after calling the computeError;\n    virtual const double* errorData() const = 0;\n    virtual double* errorData() = 0;\n\n    //! returns the memory of the information matrix, usable for example with a\n    //! Eigen::Map<MatrixX>\n    virtual const double* informationData() const = 0;\n    virtual double* informationData() = 0;\n\n    //! computes the chi2 based on the cached error value, only valid after\n    //! computeError has been called.\n    virtual double chi2() const = 0;\n\n    /**\n     * Linearizes the constraint in the edge.\n     * Makes side effect on the vertices of the graph by changing\n     * the parameter vector b and the hessian blocks ii and jj.\n     * The off diagoinal block is accessed via _hessian.\n     */\n    virtual void constructQuadraticForm() = 0;\n\n    /**\n     * maps the internal matrix to some external memory location,\n     * you need to provide the memory before calling constructQuadraticForm\n     * @param d the memory location to which we map\n     * @param i index of the vertex i\n     * @param j index of the vertex j (j > i, upper triangular fashion)\n     * @param rowMajor if true, will write in rowMajor order to the block. Since\n     * EIGEN is columnMajor by default, this results in writing the transposed\n     */\n    virtual void mapHessianMemory(double* d, int i, int j, bool rowMajor) = 0;\n\n    /**\n     * Linearizes the constraint in the edge in the manifold space, and store\n     * the result in the given workspace\n     */\n    virtual void linearizeOplus(JacobianWorkspace& jacobianWorkspace) = 0;\n\n    /** set the estimate of the to vertex, based on the estimate of the from\n     * vertices in the edge. */\n    virtual void initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet& from,\n                                 OptimizableGraph::Vertex* to) = 0;\n\n    /**\n     * override in your class if it's possible to initialize the vertices in\n     * certain combinations. The return value may correspond to the cost for\n     * initiliaizng the vertex but should be positive if the initialization is\n     * possible and negative if not possible.\n     */\n    virtual double initialEstimatePossible(\n        const OptimizableGraph::VertexSet& from, OptimizableGraph::Vertex* to) {\n      (void)from;\n      (void)to;\n      return -1.;\n    }\n\n    //! returns the level of the edge\n    int level() const { return _level; }\n    //! sets the level of the edge\n    void setLevel(int l) { _level = l; }\n\n    //! returns the dimensions of the error function\n    int dimension() const { return _dimension; }\n\n    G2O_ATTRIBUTE_DEPRECATED(virtual Vertex* createFrom()) { return nullptr; }\n    G2O_ATTRIBUTE_DEPRECATED(virtual Vertex* createTo()) { return nullptr; }\n    virtual Vertex* createVertex(int) { return nullptr; }\n\n    //! read the vertex from a stream, i.e., the internal state of the vertex\n    virtual bool read(std::istream& is) = 0;\n    //! write the vertex to a stream\n    virtual bool write(std::ostream& os) const = 0;\n\n    //! the internal ID of the edge\n    long long internalId() const { return _internalId; }\n\n    OptimizableGraph* graph();\n    const OptimizableGraph* graph() const;\n\n    bool setParameterId(int argNum, int paramId);\n    inline const Parameter* parameter(int argNo) const {\n      return *_parameters.at(argNo);\n    }\n    inline size_t numParameters() const { return _parameters.size(); }\n    inline void resizeParameters(size_t newSize) {\n      _parameters.resize(newSize, 0);\n      _parameterIds.resize(newSize, -1);\n      _parameterTypes.resize(newSize, typeid(void*).name());\n    }\n\n   protected:\n    int _dimension;\n    int _level;\n    RobustKernel* _robustKernel;\n    long long _internalId;\n    std::vector<int> _cacheIds;\n\n    template <typename ParameterType>\n    bool installParameter(ParameterType*& p, size_t argNo, int paramId = -1) {\n      if (argNo >= _parameters.size()) return false;\n      _parameterIds[argNo] = paramId;\n      _parameters[argNo] = (Parameter**)&p;\n      _parameterTypes[argNo] = typeid(ParameterType).name();\n      return true;\n    }\n\n    template <typename CacheType>\n    void resolveCache(CacheType*& cache, OptimizableGraph::Vertex*,\n                      const std::string& _type,\n                      const ParameterVector& parameters);\n\n    bool resolveParameters();\n    virtual bool resolveCaches();\n\n    std::vector<std::string> _parameterTypes;\n    std::vector<Parameter**> _parameters;\n    std::vector<int> _parameterIds;\n  };\n\n  //! returns the vertex number <i>id</i> appropriately casted\n  inline Vertex* vertex(int id) {\n    return reinterpret_cast<Vertex*>(HyperGraph::vertex(id));\n  }\n\n  //! returns the vertex number <i>id</i> appropriately casted\n  inline const Vertex* vertex(int id) const {\n    return reinterpret_cast<const Vertex*>(HyperGraph::vertex(id));\n  }\n\n  //! empty constructor\n  OptimizableGraph();\n  virtual ~OptimizableGraph();\n\n  /**\n   * adds a new vertex. The new vertex is then \"taken\".\n   * @return false if a vertex with the same id as v is already in the graph,\n   * true otherwise.\n   */\n  virtual bool addVertex(HyperGraph::Vertex* v, Data* userData);\n  virtual bool addVertex(HyperGraph::Vertex* v) { return addVertex(v, 0); }\n  bool addVertex(OptimizableGraph::Vertex* v, Data* userData);\n  bool addVertex(OptimizableGraph::Vertex* v) { return addVertex(v, 0); }\n\n  /**\n   * adds a new edge.\n   * The edge should point to the vertices that it is connecting\n   * (setFrom/setTo).\n   * @return false if the insertion does not work (incompatible types of the\n   * vertices/missing vertex). true otherwise.\n   */\n  virtual bool addEdge(HyperGraph::Edge* e);\n  bool addEdge(OptimizableGraph::Edge* e);\n\n  /**\n   * overridden from HyperGraph, to maintain the bookkeeping of the\n   * caches/parameters and jacobian workspaces consistent upon a change in the\n   * vertex.\n   * @return false if something goes wrong.\n   */\n  virtual bool setEdgeVertex(HyperGraph::Edge* e, int pos,\n                             HyperGraph::Vertex* v);\n\n  //! returns the chi2 of the current configuration\n  double chi2() const;\n\n  //! return the maximum dimension of all vertices in the graph\n  int maxDimension() const;\n\n  //! Recompute the size of the Jacobian workspace from all the\n  //! edges in the graph.\n  void recomputeJacobianWorkspaceSize() {\n    _jacobianWorkspace.updateSize(*this, true);\n  }\n\n  /**\n   * iterates over all vertices and returns a set of all the vertex dimensions\n   * in the graph\n   */\n  std::set<int> dimensions() const;\n\n  /**\n   * carry out n iterations\n   * @return the number of performed iterations\n   */\n  virtual int optimize(int iterations, bool online = false);\n\n  //! called at the beginning of an iteration (argument is the number of the\n  //! iteration)\n  virtual void preIteration(int);\n  //! called at the end of an iteration (argument is the number of the\n  //! iteration)\n  virtual void postIteration(int);\n\n  //! add an action to be executed before each iteration\n  bool addPreIterationAction(HyperGraphAction* action);\n  //! add an action to be executed after each iteration\n  bool addPostIterationAction(HyperGraphAction* action);\n\n  //! remove an action that should no longer be executed before each iteration\n  bool removePreIterationAction(HyperGraphAction* action);\n  //! remove an action that should no longer be executed after each iteration\n  bool removePostIterationAction(HyperGraphAction* action);\n\n  //! push the estimate of all variables onto a stack\n  virtual void push();\n  //! pop (restore) the estimate of all variables from the stack\n  virtual void pop();\n  //! discard the last backup of the estimate for all variables by removing it\n  //! from the stack\n  virtual void discardTop();\n\n  //! load the graph from a stream. Uses the Factory singleton for creating the\n  //! vertices and edges.\n  virtual bool load(std::istream& is);\n  bool load(const char* filename);\n  //! save the graph to a stream. Again uses the Factory system.\n  virtual bool save(std::ostream& os, int level = 0) const;\n  //! function provided for convenience, see save() above\n  bool save(const char* filename, int level = 0) const;\n\n  //! save a subgraph to a stream. Again uses the Factory system.\n  bool saveSubset(std::ostream& os, HyperGraph::VertexSet& vset, int level = 0);\n\n  //! save a subgraph to a stream. Again uses the Factory system.\n  bool saveSubset(std::ostream& os, HyperGraph::EdgeSet& eset);\n\n  //! push the estimate of a subset of the variables onto a stack\n  virtual void push(HyperGraph::VertexSet& vset);\n  //! pop (restore) the estimate a subset of the variables from the stack\n  virtual void pop(HyperGraph::VertexSet& vset);\n  //! ignore the latest stored element on the stack, remove it from the stack\n  //! but do not restore the estimate\n  virtual void discardTop(HyperGraph::VertexSet& vset);\n\n  //! fixes/releases a set of vertices\n  virtual void setFixed(HyperGraph::VertexSet& vset, bool fixed);\n\n  /**\n   * set the renamed types lookup from a string, format is for example:\n   * VERTEX_CAM=VERTEX_SE3:EXPMAP,EDGE_PROJECT_P2MC=EDGE_PROJECT_XYZ:EXPMAP\n   * This will change the occurrence of VERTEX_CAM in the file to\n   * VERTEX_SE3:EXPMAP\n   */\n  void setRenamedTypesFromString(const std::string& types);\n\n  /**\n   * test whether a solver is suitable for optimizing this graph.\n   * @param solverProperty the solver property to evaluate.\n   * @param vertDims should equal to the set returned by dimensions() to avoid\n   * re-evaluating.\n   */\n  bool isSolverSuitable(const OptimizationAlgorithmProperty& solverProperty,\n                        const std::set<int>& vertDims = std::set<int>()) const;\n\n  /**\n   * remove the parameters of the graph\n   */\n  virtual void clearParameters();\n\n  bool addParameter(Parameter* p) { return _parameters.addParameter(p); }\n\n  Parameter* parameter(int id) { return _parameters.getParameter(id); }\n\n  /**\n   * verify that all the information of the edges are semi positive definite,\n   * i.e., all Eigenvalues are >= 0.\n   * @param verbose output edges with not PSD information matrix by logging\n   * @return true if all edges have PSD information matrix\n   */\n  bool verifyInformationMatrices(bool verbose = false) const;\n\n  // helper functions to save an individual vertex\n  bool saveVertex(std::ostream& os, Vertex* v) const;\n\n  // helper function to save an individual parameter\n  bool saveParameter(std::ostream& os, Parameter* v) const;\n\n  // helper functions to save an individual edge\n  bool saveEdge(std::ostream& os, Edge* e) const;\n\n  // helper functions to save the data packets\n  bool saveUserData(std::ostream& os, HyperGraph::Data* v) const;\n\n  //! the workspace for storing the Jacobians of the graph\n  JacobianWorkspace& jacobianWorkspace() { return _jacobianWorkspace; }\n  const JacobianWorkspace& jacobianWorkspace() const {\n    return _jacobianWorkspace;\n  }\n\n  /**\n   * Eigen starting from version 3.1 requires that we call an initialize\n   * function, if we perform calls to Eigen from several threads.\n   * Currently, this function calls Eigen::initParallel if g2o is compiled\n   * with OpenMP support and Eigen's version is at least 3.1\n   */\n  static bool initMultiThreading();\n\n  inline ParameterContainer& parameters() { return _parameters; }\n  inline const ParameterContainer& parameters() const { return _parameters; }\n\n  //! apply a unary function to all vertices\n  void forEachVertex(std::function<void(OptimizableGraph::Vertex*)> fn);\n  //! apply a unary function to the vertices in vset\n  void forEachVertex(HyperGraph::VertexSet& vset,\n                     std::function<void(OptimizableGraph::Vertex*)> fn);\n\n protected:\n  std::map<std::string, std::string> _renamedTypesLookup;\n  long long _nextEdgeId;\n  std::vector<HyperGraphActionSet> _graphActions;\n\n  ParameterContainer _parameters;\n  JacobianWorkspace _jacobianWorkspace;\n\n  void performActions(int iter, HyperGraphActionSet& actions);\n};\n\n/**\n  @}\n */\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/optimization_algorithm.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"optimization_algorithm.h\"\n\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\n\nOptimizationAlgorithm::OptimizationAlgorithm() : _optimizer(nullptr) {}\n\nOptimizationAlgorithm::~OptimizationAlgorithm() {}\n\nvoid OptimizationAlgorithm::printProperties(std::ostream& os) const {\n  os << \"------------- Algorithm Properties -------------\" << endl;\n  for (PropertyMap::const_iterator it = _properties.begin();\n       it != _properties.end(); ++it) {\n    BaseProperty* p = it->second;\n    os << it->first << \"\\t\" << p->toString() << endl;\n  }\n  os << \"------------------------------------------------\" << endl;\n}\n\nbool OptimizationAlgorithm::updatePropertiesFromString(\n    const std::string& propString) {\n  return _properties.updateMapFromString(propString);\n}\n\nvoid OptimizationAlgorithm::setOptimizer(SparseOptimizer* optimizer) {\n  _optimizer = optimizer;\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/optimization_algorithm.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_OPTIMIZATION_ALGORITHM_H\n#define G2O_OPTIMIZATION_ALGORITHM_H\n\n#include <iosfwd>\n#include <utility>\n#include <vector>\n\n#include \"g2o/stuff/property.h\"\n#include \"g2o_core_api.h\"\n#include \"hyper_graph.h\"\n#include \"sparse_block_matrix.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass SparseOptimizer;\n\n/**\n * \\brief Generic interface for a non-linear solver operating on a graph\n */\nclass G2O_CORE_API OptimizationAlgorithm {\n public:\n  enum G2O_CORE_API SolverResult { Terminate = 2, OK = 1, Fail = -1 };\n  OptimizationAlgorithm();\n  virtual ~OptimizationAlgorithm();\n\n  /**\n   * initialize the solver, called once before the first call to solve()\n   */\n  virtual bool init(bool online = false) = 0;\n\n  /**\n   * Solve one iteration. The SparseOptimizer running on-top will call this\n   * for the given number of iterations.\n   * @param iteration indicates the current iteration\n   */\n  virtual SolverResult solve(int iteration, bool online = false) = 0;\n\n  /**\n   * computes the block diagonal elements of the pattern specified in the input\n   * and stores them in given SparseBlockMatrix.\n   * If your solver does not support computing the marginals, return false.\n   */\n  virtual bool computeMarginals(\n      SparseBlockMatrix<MatrixX>& spinv,\n      const std::vector<std::pair<int, int> >& blockIndices) = 0;\n\n  /**\n   * update the structures for online processing\n   */\n  virtual bool updateStructure(const std::vector<HyperGraph::Vertex*>& vset,\n                               const HyperGraph::EdgeSet& edges) = 0;\n\n  /**\n   * called by the optimizer if verbose. re-implement, if you want to print\n   * something\n   */\n  virtual void printVerbose(std::ostream& os) const { (void)os; };\n\n public:\n  //! return the optimizer operating on\n  const SparseOptimizer* optimizer() const { return _optimizer; }\n  SparseOptimizer* optimizer() { return _optimizer; }\n\n  /**\n   * specify on which optimizer the solver should work on\n   */\n  void setOptimizer(SparseOptimizer* optimizer);\n\n  //! return the properties of the solver\n  const PropertyMap& properties() const { return _properties; }\n\n  /**\n   * update the properties from a string, see PropertyMap::updateMapFromString()\n   */\n  bool updatePropertiesFromString(const std::string& propString);\n\n  /**\n   * print the properties to a stream in a human readable fashion\n   */\n  void printProperties(std::ostream& os) const;\n\n protected:\n  SparseOptimizer* _optimizer;  ///< the optimizer the solver is working on\n  PropertyMap _properties;      ///< the properties of your solver, use this to\n                                ///< store the parameters of your solver\n\n private:\n  // Disable the copy constructor and assignment operator\n  OptimizationAlgorithm(const OptimizationAlgorithm&) {}\n  OptimizationAlgorithm& operator=(const OptimizationAlgorithm&) {\n    return *this;\n  }\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/optimization_algorithm_dogleg.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"optimization_algorithm_dogleg.h\"\n\n#include <cassert>\n\n#include \"batch_stats.h\"\n#include \"block_solver.h\"\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n#include \"g2o/stuff/timeutil.h\"\n#include \"solver.h\"\n#include \"sparse_optimizer.h\"\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\n\nOptimizationAlgorithmDogleg::OptimizationAlgorithmDogleg(\n    std::unique_ptr<BlockSolverBase> solver)\n    : OptimizationAlgorithmWithHessian(*solver.get()),\n      m_solver{std::move(solver)} {\n  _userDeltaInit =\n      _properties.makeProperty<Property<double>>(\"initialDelta\", (double)1e4);\n  _maxTrialsAfterFailure =\n      _properties.makeProperty<Property<int>>(\"maxTrialsAfterFailure\", 100);\n  _initialLambda =\n      _properties.makeProperty<Property<double>>(\"initialLambda\", (double)1e-7);\n  _lamdbaFactor =\n      _properties.makeProperty<Property<double>>(\"lambdaFactor\", 10.);\n  _delta = _userDeltaInit->value();\n  _lastStep = STEP_UNDEFINED;\n  _wasPDInAllIterations = true;\n  _lastNumTries = 0;\n  _currentLambda = 0.;\n}\n\nOptimizationAlgorithmDogleg::~OptimizationAlgorithmDogleg() {}\n\nOptimizationAlgorithm::SolverResult OptimizationAlgorithmDogleg::solve(\n    int iteration, bool online) {\n  assert(_optimizer && \"_optimizer not set\");\n  assert(_solver.optimizer() == _optimizer &&\n         \"underlying linear solver operates on different graph\");\n\n  BlockSolverBase& blockSolver = static_cast<BlockSolverBase&>(_solver);\n\n  if (iteration == 0 &&\n      !online) {  // built up the CCS structure, here due to easy time measure\n    bool ok = _solver.buildStructure();\n    if (!ok) {\n      G2O_WARN(\"Failure while building CCS structure\");\n      return OptimizationAlgorithm::Fail;\n    }\n\n    // init some members to the current size of the problem\n    _hsd.resize(_solver.vectorSize());\n    _hdl.resize(_solver.vectorSize());\n    _auxVector.resize(_solver.vectorSize());\n    _delta = _userDeltaInit->value();\n    _currentLambda = _initialLambda->value();\n    _wasPDInAllIterations = true;\n  }\n\n  double t = get_monotonic_time();\n  _optimizer->computeActiveErrors();\n  G2OBatchStatistics* globalStats = G2OBatchStatistics::globalStats();\n  if (globalStats) {\n    globalStats->timeResiduals = get_monotonic_time() - t;\n    t = get_monotonic_time();\n  }\n\n  double currentChi = _optimizer->activeRobustChi2();\n\n  _solver.buildSystem();\n  if (globalStats) {\n    globalStats->timeQuadraticForm = get_monotonic_time() - t;\n  }\n\n  VectorX::ConstMapType b(_solver.b(), _solver.vectorSize());\n\n  // compute alpha\n  _auxVector.setZero();\n  blockSolver.multiplyHessian(_auxVector.data(), _solver.b());\n  double bNormSquared = b.squaredNorm();\n  double alpha = bNormSquared / _auxVector.dot(b);\n\n  _hsd = alpha * b;\n  double hsdNorm = _hsd.norm();\n  double hgnNorm = -1.;\n\n  bool solvedGaussNewton = false;\n  bool goodStep = false;\n  int& numTries = _lastNumTries;\n  numTries = 0;\n  do {\n    ++numTries;\n\n    if (!solvedGaussNewton) {\n      const double minLambda = cst(1e-12);\n      const double maxLambda = cst(1e3);\n      solvedGaussNewton = true;\n      // apply a damping factor to enforce positive definite Hessian, if the\n      // matrix appeared to be not positive definite in at least one iteration\n      // before. We apply a damping factor to obtain a PD matrix.\n      bool solverOk = false;\n      while (!solverOk) {\n        if (!_wasPDInAllIterations)\n          _solver.setLambda(_currentLambda,\n                            true);  // add _currentLambda to the diagonal\n        solverOk = _solver.solve();\n        if (!_wasPDInAllIterations) _solver.restoreDiagonal();\n        _wasPDInAllIterations = _wasPDInAllIterations && solverOk;\n        if (!_wasPDInAllIterations) {\n          // simple strategy to control the damping factor\n          if (solverOk) {\n            _currentLambda =\n                std::max(minLambda,\n                         _currentLambda / (cst(0.5) * _lamdbaFactor->value()));\n          } else {\n            _currentLambda *= _lamdbaFactor->value();\n            if (_currentLambda > maxLambda) {\n              _currentLambda = maxLambda;\n              return Fail;\n            }\n          }\n        }\n      }\n      hgnNorm = VectorX::ConstMapType(_solver.x(), _solver.vectorSize()).norm();\n    }\n\n    VectorX::ConstMapType hgn(_solver.x(), _solver.vectorSize());\n    assert(hgnNorm >= 0. && \"Norm of the GN step is not computed\");\n\n    if (hgnNorm < _delta) {\n      _hdl = hgn;\n      _lastStep = STEP_GN;\n    } else if (hsdNorm > _delta) {\n      _hdl = _delta / hsdNorm * _hsd;\n      _lastStep = STEP_SD;\n    } else {\n      _auxVector = hgn - _hsd;  // b - a\n      double c = _hsd.dot(_auxVector);\n      double bmaSquaredNorm = _auxVector.squaredNorm();\n      double beta;\n      if (c <= 0.)\n        beta = (-c + sqrt(c * c + bmaSquaredNorm *\n                                      (_delta * _delta - _hsd.squaredNorm()))) /\n               bmaSquaredNorm;\n      else {\n        double hsdSqrNorm = _hsd.squaredNorm();\n        beta =\n            (_delta * _delta - hsdSqrNorm) /\n            (c + sqrt(c * c + bmaSquaredNorm * (_delta * _delta - hsdSqrNorm)));\n      }\n      assert(beta > 0. && beta < 1 && \"Error while computing beta\");\n      _hdl = _hsd + beta * (hgn - _hsd);\n      _lastStep = STEP_DL;\n      assert(_hdl.norm() < _delta + 1e-5 &&\n             \"Computed step does not correspond to the trust region\");\n    }\n\n    // compute the linear gain\n    _auxVector.setZero();\n    blockSolver.multiplyHessian(_auxVector.data(), _hdl.data());\n    double linearGain = -1 * (_auxVector.dot(_hdl)) + 2 * (b.dot(_hdl));\n\n    // apply the update and see what happens\n    _optimizer->push();\n    _optimizer->update(_hdl.data());\n    _optimizer->computeActiveErrors();\n    double newChi = _optimizer->activeRobustChi2();\n    double nonLinearGain = currentChi - newChi;\n    if (fabs(linearGain) < 1e-12) linearGain = cst(1e-12);\n    double rho = nonLinearGain / linearGain;\n    // cerr << PVAR(nonLinearGain) << \" \" << PVAR(linearGain) << \" \" <<\n    // PVAR(rho) << endl;\n    if (rho > 0) {  // step is good and will be accepted\n      _optimizer->discardTop();\n      goodStep = true;\n    } else {  // recover previous state\n      _optimizer->pop();\n    }\n\n    // update trust region based on the step quality\n    if (rho > 0.75)\n      _delta = std::max<double>(_delta, 3 * _hdl.norm());\n    else if (rho < 0.25)\n      _delta *= 0.5;\n  } while (!goodStep && numTries < _maxTrialsAfterFailure->value());\n  if (numTries == _maxTrialsAfterFailure->value() || !goodStep)\n    return Terminate;\n  return OK;\n}\n\nvoid OptimizationAlgorithmDogleg::printVerbose(std::ostream& os) const {\n  os << \"\\t Delta= \" << _delta << \"\\t step= \" << stepType2Str(_lastStep)\n     << \"\\t tries= \" << _lastNumTries;\n  if (!_wasPDInAllIterations) os << \"\\t lambda= \" << _currentLambda;\n}\n\nconst char* OptimizationAlgorithmDogleg::stepType2Str(int stepType) {\n  switch (stepType) {\n    case STEP_SD:\n      return \"Descent\";\n    case STEP_GN:\n      return \"GN\";\n    case STEP_DL:\n      return \"Dogleg\";\n    default:\n      return \"Undefined\";\n  }\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/optimization_algorithm_dogleg.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_OPTIMIZATION_ALGORITHM_DOGLEG_H\n#define G2O_OPTIMIZATION_ALGORITHM_DOGLEG_H\n\n#include <memory>\n\n#include \"g2o_core_api.h\"\n#include \"optimization_algorithm_with_hessian.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass BlockSolverBase;\n\n/**\n * \\brief Implementation of Powell's Dogleg Algorithm\n */\nclass G2O_CORE_API OptimizationAlgorithmDogleg\n    : public OptimizationAlgorithmWithHessian {\n public:\n  /** \\brief type of the step to take */\n  enum { STEP_UNDEFINED, STEP_SD, STEP_GN, STEP_DL };\n\n public:\n  /**\n   * construct the Dogleg algorithm, which will use the given Solver for solving\n   * the linearized system.\n   */\n  explicit OptimizationAlgorithmDogleg(std::unique_ptr<BlockSolverBase> solver);\n  virtual ~OptimizationAlgorithmDogleg();\n\n  virtual SolverResult solve(int iteration, bool online = false);\n\n  virtual void printVerbose(std::ostream& os) const;\n\n  //! return the type of the last step taken by the algorithm\n  int lastStep() const { return _lastStep; }\n  //! return the diameter of the trust region\n  double trustRegion() const { return _delta; }\n\n  //! convert the type into an integer\n  static const char* stepType2Str(int stepType);\n\n protected:\n  // parameters\n  Property<int>* _maxTrialsAfterFailure;\n  Property<double>* _userDeltaInit;\n  // damping to enforce positive definite matrix\n  Property<double>* _initialLambda;\n  Property<double>* _lamdbaFactor;\n\n  VectorX _hsd;        ///< steepest decent step\n  VectorX _hdl;        ///< final dogleg step\n  VectorX _auxVector;  ///< auxiliary vector used to perform multiplications or\n                       ///< other stuff\n\n  double\n      _currentLambda;  ///< the damping factor to force positive definite matrix\n  double _delta;       ///< trust region\n  int _lastStep;       ///< type of the step taken by the algorithm\n  bool _wasPDInAllIterations;  ///< the matrix we solve was positive definite in\n                               ///< all iterations -> if not apply damping\n  int _lastNumTries;\n\n private:\n  std::unique_ptr<BlockSolverBase> m_solver;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/optimization_algorithm_factory.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"optimization_algorithm_factory.h\"\n\n#include <cassert>\n#include <iostream>\n#include <typeinfo>\n\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\n\nAbstractOptimizationAlgorithmCreator::AbstractOptimizationAlgorithmCreator(\n    const OptimizationAlgorithmProperty& p)\n    : _property(p) {}\n\nstd::unique_ptr<OptimizationAlgorithmFactory>\n    OptimizationAlgorithmFactory::factoryInstance;\n\nOptimizationAlgorithmFactory* OptimizationAlgorithmFactory::instance() {\n  if (factoryInstance == nullptr) {\n    factoryInstance.reset(new OptimizationAlgorithmFactory);\n  }\n  return factoryInstance.get();\n}\n\nvoid OptimizationAlgorithmFactory::registerSolver(\n    const std::shared_ptr<AbstractOptimizationAlgorithmCreator>& c) {\n  const string& name = c->property().name;\n  CreatorList::iterator foundIt = findSolver(name);\n  if (foundIt != _creator.end()) {\n    _creator.erase(foundIt);\n    G2O_WARN(\"SOLVER FACTORY: Overwriting Solver creator {}\", name);\n    assert(0);\n  }\n  _creator.push_back(c);\n}\n\nvoid OptimizationAlgorithmFactory::unregisterSolver(\n    const std::shared_ptr<AbstractOptimizationAlgorithmCreator>& c) {\n  const string& name = c->property().name;\n  CreatorList::iterator foundIt = findSolver(name);\n  if (foundIt != _creator.end()) {\n    _creator.erase(foundIt);\n  }\n}\n\nOptimizationAlgorithm* OptimizationAlgorithmFactory::construct(\n    const std::string& name,\n    OptimizationAlgorithmProperty& solverProperty) const {\n  CreatorList::const_iterator foundIt = findSolver(name);\n  if (foundIt != _creator.end()) {\n    solverProperty = (*foundIt)->property();\n    return (*foundIt)->construct();\n  }\n  G2O_WARN(\"SOLVER FACTORY: Unable to create solver {}\", name);\n  return nullptr;\n}\n\nvoid OptimizationAlgorithmFactory::destroy() {\n  std::unique_ptr<OptimizationAlgorithmFactory> aux;\n  factoryInstance.swap(aux);\n}\n\nvoid OptimizationAlgorithmFactory::listSolvers(std::ostream& os) const {\n  size_t solverNameColumnLength = 0;\n  for (CreatorList::const_iterator it = _creator.begin(); it != _creator.end();\n       ++it)\n    solverNameColumnLength =\n        std::max(solverNameColumnLength, (*it)->property().name.size());\n  solverNameColumnLength += 4;\n\n  for (CreatorList::const_iterator it = _creator.begin(); it != _creator.end();\n       ++it) {\n    const OptimizationAlgorithmProperty& sp = (*it)->property();\n    os << sp.name;\n    for (size_t i = sp.name.size(); i < solverNameColumnLength; ++i) os << ' ';\n    os << sp.type << \" \\t\" << sp.desc << endl;\n  }\n}\n\nOptimizationAlgorithmFactory::CreatorList::const_iterator\nOptimizationAlgorithmFactory::findSolver(const std::string& name) const {\n  for (CreatorList::const_iterator it = _creator.begin(); it != _creator.end();\n       ++it) {\n    const OptimizationAlgorithmProperty& sp = (*it)->property();\n    if (sp.name == name) return it;\n  }\n  return _creator.end();\n}\n\nOptimizationAlgorithmFactory::CreatorList::iterator\nOptimizationAlgorithmFactory::findSolver(const std::string& name) {\n  for (CreatorList::iterator it = _creator.begin(); it != _creator.end();\n       ++it) {\n    const OptimizationAlgorithmProperty& sp = (*it)->property();\n    if (sp.name == name) return it;\n  }\n  return _creator.end();\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/optimization_algorithm_factory.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_OPTIMIZATION_ALGORITHM_FACTORY_H\n#define G2O_OPTIMIZATION_ALGORITHM_FACTORY_H\n\n#include <iostream>\n#include <list>\n#include <memory>\n\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"g2o/stuff/misc.h\"  // ForceLinker for the macros\n#include \"g2o_core_api.h\"\n#include \"optimization_algorithm_property.h\"\n\n// define to get some verbose output\n// #define G2O_DEBUG_OPTIMIZATION_ALGORITHM_FACTORY\n\nnamespace g2o {\n\n// forward decl\nclass G2O_CORE_API OptimizationAlgorithm;\n\n/**\n * \\brief base for allocating an optimization algorithm\n *\n * Allocating a solver for a given optimizer. The method construct() has to be\n * implemented in your derived class to allocate the desired solver.\n */\nclass G2O_CORE_API AbstractOptimizationAlgorithmCreator {\n public:\n  AbstractOptimizationAlgorithmCreator(const OptimizationAlgorithmProperty& p);\n  virtual ~AbstractOptimizationAlgorithmCreator() {}\n  //! allocate a solver operating on optimizer, re-implement for your creator\n  virtual OptimizationAlgorithm* construct() = 0;\n  //! return the properties of the solver\n  const OptimizationAlgorithmProperty& property() const { return _property; }\n\n protected:\n  OptimizationAlgorithmProperty _property;\n};\n\n/**\n * \\brief create solvers based on their short name\n *\n * Factory to allocate solvers based on their short name.\n * The Factory is implemented as a singleton and the single\n * instance can be accessed via the instance() function.\n */\nclass G2O_CORE_API OptimizationAlgorithmFactory {\n public:\n  typedef std::list<std::shared_ptr<AbstractOptimizationAlgorithmCreator>>\n      CreatorList;\n\n  //! return the instance\n  static OptimizationAlgorithmFactory* instance();\n\n  //! free the instance\n  static void destroy();\n\n  OptimizationAlgorithmFactory(OptimizationAlgorithmFactory const&) = delete;\n  OptimizationAlgorithmFactory& operator=(OptimizationAlgorithmFactory const&) =\n      delete;\n\n  /**\n   * register a specific creator for allocating a solver\n   */\n  void registerSolver(\n      const std::shared_ptr<AbstractOptimizationAlgorithmCreator>& c);\n\n  /**\n   * unregister a specific creator for allocating a solver\n   */\n  void unregisterSolver(\n      const std::shared_ptr<AbstractOptimizationAlgorithmCreator>& c);\n\n  /**\n   * construct a solver based on its name, e.g., var, fix3_2_cholmod\n   */\n  OptimizationAlgorithm* construct(\n      const std::string& tag,\n      OptimizationAlgorithmProperty& solverProperty) const;\n\n  //! list the known solvers into a stream\n  void listSolvers(std::ostream& os) const;\n\n  //! return the underlying list of creators\n  const CreatorList& creatorList() const { return _creator; }\n\n protected:\n  OptimizationAlgorithmFactory() = default;\n\n  CreatorList _creator;\n\n  CreatorList::const_iterator findSolver(const std::string& name) const;\n  CreatorList::iterator findSolver(const std::string& name);\n\n private:\n  static std::unique_ptr<OptimizationAlgorithmFactory> factoryInstance;\n};\n\nclass RegisterOptimizationAlgorithmProxy {\n public:\n  RegisterOptimizationAlgorithmProxy(AbstractOptimizationAlgorithmCreator* c) {\n    _creator.reset(c);\n#ifdef G2O_DEBUG_OPTIMIZATION_ALGORITHM_FACTORY\n    std::cout << __FUNCTION__ << \": Registering \" << _creator->property().name\n              << \" of type \" << typeid(*_creator).name() << std::endl;\n#endif\n    OptimizationAlgorithmFactory::instance()->registerSolver(_creator);\n  }\n\n private:\n  std::shared_ptr<AbstractOptimizationAlgorithmCreator> _creator;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#if defined _MSC_VER && defined G2O_SHARED_LIBS\n#define G2O_OAF_EXPORT __declspec(dllexport)\n#define G2O_OAF_IMPORT __declspec(dllimport)\n#else\n#define G2O_OAF_EXPORT\n#define G2O_OAF_IMPORT\n#endif\n\n/**\n * Use the following macro to register a whole library of\n * algorithms to the factory, e.g.,\n * G2O_REGISTER_OPTIMIZATION_LIBRARY(csparse)\n * In another program that links to your library or loads\n * it via dlopen() (or similar functions) you should indicate\n * the desired usage of the solver by using the\n * G2O_REGISTER_OPTIMIZATION_LIBRARY() macro. Here, you\n * should then provide the same name as to the macro before.\n */\n#define G2O_REGISTER_OPTIMIZATION_LIBRARY(libraryname) \\\n  extern \"C\" void G2O_OAF_EXPORT g2o_optimization_library_##libraryname(void) {}\n\n/**\n * see the documentation to G2O_OAF_EXPORT() above.\n * You should but this into your code, if you expect the factory\n * to be able to allocate a solver but it fails. It enforces linking\n * to the library containing the solver. Hence, the usage of the macro\n * should enforce that the library is actually linked with the binary.\n */\n#define G2O_USE_OPTIMIZATION_LIBRARY(libraryname)                              \\\n  extern \"C\" void G2O_OAF_IMPORT g2o_optimization_library_##libraryname(void); \\\n  static g2o::ForceLinker                                                      \\\n      g2o_force_optimization_algorithm_library_##libraryname(                  \\\n          g2o_optimization_library_##libraryname);\n\n/**\n * Similarly to G2O_OAF_IMPORT this macro allows to register a singla\n * more specific algorithm to the library, i.e., gn_var, where gn_var\n * corresponds to a specific instance of csparse based solver for example\n */\n#define G2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(optimizername, instance)         \\\n  extern \"C\" void G2O_OAF_EXPORT g2o_optimization_algorithm_##optimizername( \\\n      void) {}                                                               \\\n  static g2o::RegisterOptimizationAlgorithmProxy                             \\\n      g_optimization_algorithm_proxy_##optimizername(instance);\n\n/**\n * see the documentation of the macros above.\n * It allows to enforce linking to library that contains a specific\n * solver instance and guarantees its usage with the factory\n */\n#define G2O_USE_OPTIMIZATION_ALGORITHM(optimizername)                        \\\n  extern \"C\" void G2O_OAF_IMPORT g2o_optimization_algorithm_##optimizername( \\\n      void);                                                                 \\\n  static g2o::ForceLinker                                                    \\\n      g2o_force_optimization_algorithm_link_##optimizername(                 \\\n          g2o_optimization_algorithm_##optimizername);\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/optimization_algorithm_gauss_newton.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"optimization_algorithm_gauss_newton.h\"\n\n#include <cassert>\n\n#include \"batch_stats.h\"\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n#include \"g2o/stuff/timeutil.h\"\n#include \"solver.h\"\n#include \"sparse_optimizer.h\"\n\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\n\nOptimizationAlgorithmGaussNewton::OptimizationAlgorithmGaussNewton(\n    std::unique_ptr<Solver> solver)\n    : OptimizationAlgorithmWithHessian(*solver.get()),\n      m_solver{std::move(solver)} {}\n\nOptimizationAlgorithmGaussNewton::~OptimizationAlgorithmGaussNewton() {}\n\nOptimizationAlgorithm::SolverResult OptimizationAlgorithmGaussNewton::solve(\n    int iteration, bool online) {\n  assert(_solver.optimizer() == _optimizer &&\n         \"underlying linear solver operates on different graph\");\n  bool ok = true;\n\n  // here so that correct component for max-mixtures can be computed before the\n  // build structure\n  double t = get_monotonic_time();\n  _optimizer->computeActiveErrors();\n  G2OBatchStatistics* globalStats = G2OBatchStatistics::globalStats();\n  if (globalStats) {\n    globalStats->timeResiduals = get_monotonic_time() - t;\n  }\n\n  if (iteration == 0 &&\n      !online) {  // built up the CCS structure, here due to easy time measure\n    ok = _solver.buildStructure();\n    if (!ok) {\n      G2O_WARN(\"Failure while building CCS structure\");\n      return OptimizationAlgorithm::Fail;\n    }\n  }\n\n  t = get_monotonic_time();\n  _solver.buildSystem();\n  if (globalStats) {\n    globalStats->timeQuadraticForm = get_monotonic_time() - t;\n    t = get_monotonic_time();\n  }\n\n  ok = _solver.solve();\n  if (globalStats) {\n    globalStats->timeLinearSolution = get_monotonic_time() - t;\n    t = get_monotonic_time();\n  }\n\n  _optimizer->update(_solver.x());\n  if (globalStats) {\n    globalStats->timeUpdate = get_monotonic_time() - t;\n  }\n  if (ok)\n    return OK;\n  else\n    return Fail;\n}\n\nvoid OptimizationAlgorithmGaussNewton::printVerbose(std::ostream& os) const {\n  os << \"\\t schur= \" << _solver.schur();\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/optimization_algorithm_gauss_newton.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_OPTIMIZATION_ALGORITHM_GAUSS_NEWTON_H\n#define G2O_OPTIMIZATION_ALGORITHM_GAUSS_NEWTON_H\n\n#include <memory>\n\n#include \"g2o_core_api.h\"\n#include \"optimization_algorithm_with_hessian.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief Implementation of the Gauss Newton Algorithm\n */\nclass G2O_CORE_API OptimizationAlgorithmGaussNewton\n    : public OptimizationAlgorithmWithHessian {\n public:\n  /**\n   * construct the Gauss Newton algorithm, which use the given Solver for\n   * solving the linearized system.\n   */\n  explicit OptimizationAlgorithmGaussNewton(std::unique_ptr<Solver> solver);\n  virtual ~OptimizationAlgorithmGaussNewton();\n\n  virtual SolverResult solve(int iteration, bool online = false);\n\n  virtual void printVerbose(std::ostream& os) const;\n\n private:\n  std::unique_ptr<Solver> m_solver;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/optimization_algorithm_levenberg.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"optimization_algorithm_levenberg.h\"\n\n#include <cassert>\n#include <cmath>\n#include <iostream>\n\n#include \"batch_stats.h\"\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n#include \"g2o/stuff/timeutil.h\"\n#include \"solver.h\"\n#include \"sparse_optimizer.h\"\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\n\nOptimizationAlgorithmLevenberg::OptimizationAlgorithmLevenberg(\n    std::unique_ptr<Solver> solver)\n    : OptimizationAlgorithmWithHessian(*solver.get()),\n      _currentLambda(-1),\n      _tau(1e-5),\n      _goodStepLowerScale(1. / 3.),\n      _goodStepUpperScale(2. / 3.),\n      _ni(2.),\n      _levenbergIterations(0),\n      m_solver{std::move(solver)} {\n  _userLambdaInit =\n      _properties.makeProperty<Property<double> >(\"initialLambda\", 0.);\n  _maxTrialsAfterFailure =\n      _properties.makeProperty<Property<int> >(\"maxTrialsAfterFailure\", 10);\n}\n\nOptimizationAlgorithmLevenberg::~OptimizationAlgorithmLevenberg() {}\n\nOptimizationAlgorithm::SolverResult OptimizationAlgorithmLevenberg::solve(\n    int iteration, bool online) {\n  assert(_optimizer && \"_optimizer not set\");\n  assert(_solver.optimizer() == _optimizer &&\n         \"underlying linear solver operates on different graph\");\n\n  if (iteration == 0 &&\n      !online) {  // built up the CCS structure, here due to easy time measure\n    bool ok = _solver.buildStructure();\n    if (!ok) {\n      G2O_WARN(\"Failure while building CCS structure\");\n      return OptimizationAlgorithm::Fail;\n    }\n  }\n\n  double t = get_monotonic_time();\n  _optimizer->computeActiveErrors();\n  G2OBatchStatistics* globalStats = G2OBatchStatistics::globalStats();\n  if (globalStats) {\n    globalStats->timeResiduals = get_monotonic_time() - t;\n    t = get_monotonic_time();\n  }\n\n  double currentChi = _optimizer->activeRobustChi2();\n\n  _solver.buildSystem();\n  if (globalStats) {\n    globalStats->timeQuadraticForm = get_monotonic_time() - t;\n  }\n\n  // core part of the Levenbarg algorithm\n  if (iteration == 0) {\n    _currentLambda = computeLambdaInit();\n    _ni = 2;\n  }\n\n  double rho = 0;\n  int& qmax = _levenbergIterations;\n  qmax = 0;\n  do {\n    _optimizer->push();\n    if (globalStats) {\n      globalStats->levenbergIterations++;\n      t = get_monotonic_time();\n    }\n    // update the diagonal of the system matrix\n    _solver.setLambda(_currentLambda, true);\n    bool ok2 = _solver.solve();\n    if (globalStats) {\n      globalStats->timeLinearSolution += get_monotonic_time() - t;\n      t = get_monotonic_time();\n    }\n    _optimizer->update(_solver.x());\n    if (globalStats) {\n      globalStats->timeUpdate = get_monotonic_time() - t;\n    }\n\n    // restore the diagonal\n    _solver.restoreDiagonal();\n\n    _optimizer->computeActiveErrors();\n    double tempChi = _optimizer->activeRobustChi2();\n\n    if (!ok2) tempChi = std::numeric_limits<double>::max();\n\n    rho = (currentChi - tempChi);\n    double scale =\n        ok2 ? computeScale() + 1e-3 : 1;  // make sure it's non-zero :)\n    rho /= scale;\n\n    if (rho > 0 && std::isfinite(tempChi) && ok2) {  // last step was good\n      double alpha = 1. - pow((2 * rho - 1), 3);\n      // crop lambda between minimum and maximum factors\n      alpha = (std::min)(alpha, _goodStepUpperScale);\n      double scaleFactor = (std::max)(_goodStepLowerScale, alpha);\n      _currentLambda *= scaleFactor;\n      _ni = 2;\n      currentChi = tempChi;\n      _optimizer->discardTop();\n    } else {\n      _currentLambda *= _ni;\n      _ni *= 2;\n      _optimizer->pop();  // restore the last state before trying to optimize\n      if (!std::isfinite(_currentLambda)) break;\n    }\n    qmax++;\n  } while (rho < 0 && qmax < _maxTrialsAfterFailure->value() &&\n           !_optimizer->terminate());\n\n  if (qmax == _maxTrialsAfterFailure->value() || rho == 0 ||\n      !std::isfinite(_currentLambda))\n    return Terminate;\n  return OK;\n}\n\ndouble OptimizationAlgorithmLevenberg::computeLambdaInit() const {\n  if (_userLambdaInit->value() > 0) return _userLambdaInit->value();\n  double maxDiagonal = 0;\n  for (size_t k = 0; k < _optimizer->indexMapping().size(); k++) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v = _optimizer->indexMapping()[k];\n    assert(v);\n    int dim = v->dimension();\n    for (int j = 0; j < dim; ++j) {\n      maxDiagonal = std::max(fabs(v->hessian(j, j)), maxDiagonal);\n    }\n  }\n  return _tau * maxDiagonal;\n}\n\ndouble OptimizationAlgorithmLevenberg::computeScale() const {\n  double scale = 0;\n  for (size_t j = 0; j < _solver.vectorSize(); j++) {\n    scale +=\n        _solver.x()[j] * (_currentLambda * _solver.x()[j] + _solver.b()[j]);\n  }\n  return scale;\n}\n\nvoid OptimizationAlgorithmLevenberg::setMaxTrialsAfterFailure(int max_trials) {\n  _maxTrialsAfterFailure->setValue(max_trials);\n}\n\nvoid OptimizationAlgorithmLevenberg::setUserLambdaInit(double lambda) {\n  _userLambdaInit->setValue(lambda);\n}\n\nvoid OptimizationAlgorithmLevenberg::printVerbose(std::ostream& os) const {\n  os << \"\\t schur= \" << _solver.schur()\n     << \"\\t lambda= \" << FIXED(_currentLambda)\n     << \"\\t levenbergIter= \" << _levenbergIterations;\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/optimization_algorithm_levenberg.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SOLVER_LEVENBERG_H\n#define G2O_SOLVER_LEVENBERG_H\n\n#include <memory>\n\n#include \"g2o_core_api.h\"\n#include \"optimization_algorithm_with_hessian.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief Implementation of the Levenberg Algorithm\n */\nclass G2O_CORE_API OptimizationAlgorithmLevenberg\n    : public OptimizationAlgorithmWithHessian {\n public:\n  /**\n   * construct the Levenberg algorithm, which will use the given Solver for\n   * solving the linearized system.\n   */\n  explicit OptimizationAlgorithmLevenberg(std::unique_ptr<Solver> solver);\n  virtual ~OptimizationAlgorithmLevenberg();\n\n  virtual SolverResult solve(int iteration, bool online = false);\n\n  virtual void printVerbose(std::ostream& os) const;\n\n  //! return the currently used damping factor\n  double currentLambda() const { return _currentLambda; }\n\n  //! the number of internal iteration if an update step increases chi^2 within\n  //! Levenberg-Marquardt\n  void setMaxTrialsAfterFailure(int max_trials);\n\n  //! get the number of inner iterations for Levenberg-Marquardt\n  int maxTrialsAfterFailure() const { return _maxTrialsAfterFailure->value(); }\n\n  //! return the lambda set by the user, if < 0 the SparseOptimizer will compute\n  //! the initial lambda\n  double userLambdaInit() { return _userLambdaInit->value(); }\n  //! specify the initial lambda used for the first iteraion, if not given the\n  //! SparseOptimizer tries to compute a suitable value\n  void setUserLambdaInit(double lambda);\n\n  //! return the number of levenberg iterations performed in the last round\n  int levenbergIteration() { return _levenbergIterations; }\n\n protected:\n  // Levenberg parameters\n  Property<int>* _maxTrialsAfterFailure;\n  Property<double>* _userLambdaInit;\n  double _currentLambda;\n  double _tau;\n  double _goodStepLowerScale;  ///< lower bound for lambda decrease if a good\n                               ///< LM step\n  double _goodStepUpperScale;  ///< upper bound for lambda decrease if a good\n                               ///< LM step\n  double _ni;\n  int _levenbergIterations;  ///< the number of levenberg iterations performed\n                             ///< to accept the last step\n\n  /**\n   * helper for Levenberg, this function computes the initial damping factor, if\n   * the user did not specify an own value, see setUserLambdaInit()\n   */\n  double computeLambdaInit() const;\n  double computeScale() const;\n\n private:\n  std::unique_ptr<Solver> m_solver;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/optimization_algorithm_property.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_OPTIMIZATION_ALGORITHM_PROPERTY_H\n#define G2O_OPTIMIZATION_ALGORITHM_PROPERTY_H\n\n#include <string>\n\n#include \"g2o_core_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief describe the properties of a solver\n */\nstruct G2O_CORE_API OptimizationAlgorithmProperty {\n  std::string name;  ///< name of the solver, e.g., var\n  std::string desc;  ///< short description of the solver\n  std::string type;  ///< type of solver, e.g., \"CSparse Cholesky\", \"PCG\"\n  bool requiresMarginalize;  ///< whether the solver requires marginalization of\n                             ///< landmarks\n  int poseDim;      ///< dimension of the pose vertices (-1 if variable)\n  int landmarkDim;  ///< dimension of the landmark vertices (-1 if variable)\n  OptimizationAlgorithmProperty()\n      : name(),\n        desc(),\n        type(),\n        requiresMarginalize(false),\n        poseDim(-1),\n        landmarkDim(-1) {}\n  OptimizationAlgorithmProperty(const std::string& name_,\n                                const std::string& desc_,\n                                const std::string& type_,\n                                bool requiresMarginalize_, int poseDim_,\n                                int landmarkDim_)\n      : name(name_),\n        desc(desc_),\n        type(type_),\n        requiresMarginalize(requiresMarginalize_),\n        poseDim(poseDim_),\n        landmarkDim(landmarkDim_) {}\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/optimization_algorithm_with_hessian.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"optimization_algorithm_with_hessian.h\"\n\n#include <cassert>\n#include <iostream>\n\n#include \"optimizable_graph.h\"\n#include \"solver.h\"\n#include \"sparse_optimizer.h\"\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\n\nOptimizationAlgorithmWithHessian::OptimizationAlgorithmWithHessian(\n    Solver& solver)\n    : OptimizationAlgorithm(), _solver(solver) {\n  _writeDebug = _properties.makeProperty<Property<bool> >(\"writeDebug\", true);\n}\n\nOptimizationAlgorithmWithHessian::~OptimizationAlgorithmWithHessian() {}\n\nbool OptimizationAlgorithmWithHessian::init(bool online) {\n  assert(_optimizer && \"_optimizer not set\");\n  _solver.setWriteDebug(_writeDebug->value());\n  bool useSchur = false;\n  for (OptimizableGraph::VertexContainer::const_iterator it =\n           _optimizer->activeVertices().begin();\n       it != _optimizer->activeVertices().end(); ++it) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v = *it;\n    if (v->marginalized()) {\n      useSchur = true;\n      break;\n    }\n  }\n  if (useSchur) {\n    if (_solver.supportsSchur()) _solver.setSchur(true);\n  } else {\n    if (_solver.supportsSchur()) _solver.setSchur(false);\n  }\n\n  bool initState = _solver.init(_optimizer, online);\n  return initState;\n}\n\nbool OptimizationAlgorithmWithHessian::computeMarginals(\n    SparseBlockMatrix<MatrixX>& spinv,\n    const std::vector<std::pair<int, int> >& blockIndices) {\n  return _solver.computeMarginals(spinv, blockIndices);\n}\n\nbool OptimizationAlgorithmWithHessian::buildLinearStructure() {\n  return _solver.buildStructure();\n}\n\nvoid OptimizationAlgorithmWithHessian::updateLinearSystem() {\n  _solver.buildSystem();\n}\n\nbool OptimizationAlgorithmWithHessian::updateStructure(\n    const std::vector<HyperGraph::Vertex*>& vset,\n    const HyperGraph::EdgeSet& edges) {\n  return _solver.updateStructure(vset, edges);\n}\n\nvoid OptimizationAlgorithmWithHessian::setWriteDebug(bool writeDebug) {\n  _writeDebug->setValue(writeDebug);\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/optimization_algorithm_with_hessian.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_OPTIMIZATION_ALGORITHM_WITH_HESSIAN_H\n#define G2O_OPTIMIZATION_ALGORITHM_WITH_HESSIAN_H\n\n#include \"g2o_core_api.h\"\n#include \"optimization_algorithm.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass Solver;\n\n/**\n * \\brief Base for solvers operating on the approximated Hessian, e.g.,\n * Gauss-Newton, Levenberg\n */\nclass G2O_CORE_API OptimizationAlgorithmWithHessian\n    : public OptimizationAlgorithm {\n public:\n  explicit OptimizationAlgorithmWithHessian(Solver& solver);\n  virtual ~OptimizationAlgorithmWithHessian();\n\n  virtual bool init(bool online = false);\n\n  virtual bool computeMarginals(\n      SparseBlockMatrix<MatrixX>& spinv,\n      const std::vector<std::pair<int, int> >& blockIndices);\n\n  virtual bool buildLinearStructure();\n\n  virtual void updateLinearSystem();\n\n  virtual bool updateStructure(const std::vector<HyperGraph::Vertex*>& vset,\n                               const HyperGraph::EdgeSet& edges);\n\n  //! return the underlying solver used to solve the linear system\n  Solver& solver() { return _solver; }\n\n  /**\n   * write debug output of the Hessian if system is not positive definite\n   */\n  virtual void setWriteDebug(bool writeDebug);\n  virtual bool writeDebug() const { return _writeDebug->value(); }\n\n protected:\n  Solver& _solver;\n  Property<bool>* _writeDebug;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/ownership.h",
    "content": "#ifndef G2O_OWNERSHIP_H\n#define G2O_OWNERSHIP_H\n\n#include <g2o/config.h>\n\nnamespace g2o {\ntemplate <typename T>\nvoid release(T* obj) {\n  (void)obj;\n#if G2O_DELETE_IMPLICITLY_OWNED_OBJECTS\n  delete obj;\n#endif\n}\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/parameter.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"parameter.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nParameter::Parameter() : _id(-1) {}\n\nvoid Parameter::setId(int id_) { _id = id_; }\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/parameter.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_GRAPH_PARAMETER_HH_\n#define G2O_GRAPH_PARAMETER_HH_\n\n#include <iosfwd>\n\n#include \"hyper_graph.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_CORE_API Parameter : public HyperGraph::HyperGraphElement {\n public:\n  Parameter();\n  virtual ~Parameter() {};\n  //! read the data from a stream\n  virtual bool read(std::istream& is) = 0;\n  //! write the data to a stream\n  virtual bool write(std::ostream& os) const = 0;\n  int id() const { return _id; }\n  void setId(int id_);\n  virtual HyperGraph::HyperGraphElementType elementType() const {\n    return HyperGraph::HGET_PARAMETER;\n  }\n\n protected:\n  int _id;\n};\n\ntypedef std::vector<Parameter*> ParameterVector;\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/parameter_container.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"parameter_container.h\"\n\n#include <cassert>\n#include <iostream>\n\n#include \"factory.h\"\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n#include \"g2o/stuff/string_tools.h\"\n#include \"parameter.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nusing namespace std;\n\nParameterContainer::ParameterContainer(bool isMainStorage_)\n    : _isMainStorage(isMainStorage_) {}\n\nvoid ParameterContainer::clear() {\n  if (!_isMainStorage) return;\n  for (iterator it = begin(); it != end(); ++it) {\n    delete it->second;\n  }\n  BaseClass::clear();\n}\n\nParameterContainer::~ParameterContainer() { clear(); }\n\nbool ParameterContainer::addParameter(Parameter* p) {\n  if (p->id() < 0) return false;\n  iterator it = find(p->id());\n  if (it != end()) return false;\n  insert(make_pair(p->id(), p));\n  return true;\n}\n\nParameter* ParameterContainer::getParameter(int id) {\n  iterator it = find(id);\n  if (it == end()) return nullptr;\n  return it->second;\n}\n\nconst Parameter* ParameterContainer::getParameter(int id) const {\n  const_iterator it = find(id);\n  if (it == end()) return nullptr;\n  return it->second;\n}\n\nParameter* ParameterContainer::detachParameter(int id) {\n  iterator it = find(id);\n  if (it == end()) return nullptr;\n  Parameter* p = it->second;\n  erase(it);\n  return p;\n}\n\nbool ParameterContainer::write(std::ostream& os) const {\n  Factory* factory = Factory::instance();\n  for (const_iterator it = begin(); it != end(); ++it) {\n    os << factory->tag(it->second) << \" \";\n    os << it->second->id() << \" \";\n    it->second->write(os);\n    os << endl;\n  }\n  return true;\n}\n\nbool ParameterContainer::read(\n    std::istream& is,\n    const std::map<std::string, std::string>* _renamedTypesLookup) {\n  stringstream currentLine;\n  string token;\n\n  Factory* factory = Factory::instance();\n  HyperGraph::GraphElemBitset elemBitset;\n  elemBitset[HyperGraph::HGET_PARAMETER] = 1;\n\n  while (1) {\n    int bytesRead = readLine(is, currentLine);\n    if (bytesRead == -1) break;\n    currentLine >> token;\n    if (bytesRead == 0 || token.size() == 0 || token[0] == '#') continue;\n    if (_renamedTypesLookup && _renamedTypesLookup->size() > 0) {\n      map<string, string>::const_iterator foundIt =\n          _renamedTypesLookup->find(token);\n      if (foundIt != _renamedTypesLookup->end()) {\n        token = foundIt->second;\n      }\n    }\n\n    HyperGraph::HyperGraphElement* element =\n        factory->construct(token, elemBitset);\n    if (!element)  // not a parameter or otherwise unknown tag\n      continue;\n    assert(element->elementType() == HyperGraph::HGET_PARAMETER &&\n           \"Should be a param\");\n\n    Parameter* p = static_cast<Parameter*>(element);\n    int pid;\n    currentLine >> pid;\n    p->setId(pid);\n    bool r = p->read(currentLine);\n    if (!r) {\n      G2O_ERROR(\"Error reading data {} for parameter {}\", token, pid);\n      delete p;\n    } else {\n      if (!addParameter(p)) {\n        G2O_ERROR(\"Parameter of type: {} id: {} already defined\", token, pid);\n      }\n    }\n  }  // while read line\n\n  return true;\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/parameter_container.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_GRAPH_PARAMETER_CONTAINER_HH_\n#define G2O_GRAPH_PARAMETER_CONTAINER_HH_\n\n#include <iosfwd>\n#include <map>\n#include <string>\n\nnamespace g2o {\n\nclass Parameter;\n\n/**\n * \\brief map id to parameters\n */\nclass ParameterContainer : protected std::map<int, Parameter*> {\n public:\n  typedef std::map<int, Parameter*> BaseClass;\n\n  /**\n   * create a container for the parameters.\n   * @param isMainStorage_ pointers to the parameters are owned by this\n   * container, i.e., freed in its constructor\n   */\n  ParameterContainer(bool isMainStorage_ = true);\n  virtual ~ParameterContainer();\n  //! add parameter to the container\n  bool addParameter(Parameter* p);\n  //! return a parameter based on its ID\n  Parameter* getParameter(int id);\n  //! return a parameter based on its ID\n  const Parameter* getParameter(int id) const;\n  //! remove a parameter from the container, i.e., the user now owns the pointer\n  Parameter* detachParameter(int id);\n  //! read parameters from a stream\n  virtual bool read(std::istream& is,\n                    const std::map<std::string, std::string>* renamedMap = 0);\n  //! write the data to a stream\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n  bool isMainStorage() const { return _isMainStorage; }\n  void clear();\n\n  // stuff of the base class that should re-appear\n  using BaseClass::size;\n\n protected:\n  bool _isMainStorage;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/robust_kernel.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"robust_kernel.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nRobustKernel::RobustKernel() : _delta(1.) {}\n\nRobustKernel::RobustKernel(double delta) : _delta(delta) {}\n\nvoid RobustKernel::setDelta(double delta) { _delta = delta; }\n\n}  // end namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/robust_kernel.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_ROBUST_KERNEL_H\n#define G2O_ROBUST_KERNEL_H\n\n#include <memory>\n\n#include \"g2o/core/eigen_types.h\"\n#include \"g2o_core_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief base for all robust cost functions\n *\n * Note in all the implementations for the other cost functions the e in the\n * functions corresponds to the squared errors, i.e., the robustification\n * functions gets passed the squared error.\n *\n * e.g. the robustified least squares function is\n *\n * chi^2 = sum_{e} rho( e^T Omega e )\n */\nclass G2O_CORE_API RobustKernel {\n public:\n  RobustKernel();\n  explicit RobustKernel(double delta);\n  virtual ~RobustKernel() {}\n  /**\n   * compute the scaling factor for a error:\n   * The error is e^T Omega e\n   * The output rho is\n   * rho[0]: The actual scaled error value\n   * rho[1]: First derivative of the scaling function\n   * rho[2]: Second derivative of the scaling function\n   */\n  virtual void robustify(double squaredError, Vector3& rho) const = 0;\n\n  /**\n   * set the window size of the error. A squared error above delta^2 is\n   * considered as outlier in the data.\n   */\n  virtual void setDelta(double delta);\n  double delta() const { return _delta; }\n\n protected:\n  double _delta;\n};\ntypedef std::shared_ptr<RobustKernel> RobustKernelPtr;\n\n}  // end namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/robust_kernel_factory.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"robust_kernel_factory.h\"\n\n#include <cassert>\n\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\n\nstd::unique_ptr<RobustKernelFactory> RobustKernelFactory::factoryInstance;\n\nRobustKernelFactory* RobustKernelFactory::instance() {\n  if (factoryInstance == nullptr) {\n    factoryInstance.reset(new RobustKernelFactory);\n  }\n\n  return factoryInstance.get();\n}\n\nvoid RobustKernelFactory::registerRobustKernel(\n    const std::string& tag, const AbstractRobustKernelCreator::Ptr& c) {\n  CreatorMap::const_iterator foundIt = _creator.find(tag);\n  if (foundIt != _creator.end()) {\n    G2O_WARN(\"RobustKernelFactory WARNING: Overwriting robust kernel tag {}\",\n             tag);\n    assert(0);\n  }\n\n  _creator[tag] = c;\n}\n\nvoid RobustKernelFactory::unregisterType(const std::string& tag) {\n  CreatorMap::iterator tagPosition = _creator.find(tag);\n  if (tagPosition != _creator.end()) {\n    _creator.erase(tagPosition);\n  }\n}\n\nRobustKernel* RobustKernelFactory::construct(const std::string& tag) const {\n  CreatorMap::const_iterator foundIt = _creator.find(tag);\n  if (foundIt != _creator.end()) {\n    return foundIt->second->construct();\n  }\n  return nullptr;\n}\n\nAbstractRobustKernelCreator* RobustKernelFactory::creator(\n    const std::string& tag) const {\n  CreatorMap::const_iterator foundIt = _creator.find(tag);\n  if (foundIt != _creator.end()) {\n    return foundIt->second.get();\n  }\n  return nullptr;\n}\n\nvoid RobustKernelFactory::fillKnownKernels(\n    std::vector<std::string>& types) const {\n  types.clear();\n  for (CreatorMap::const_iterator it = _creator.begin(); it != _creator.end();\n       ++it)\n    types.push_back(it->first);\n}\n\nvoid RobustKernelFactory::destroy() {\n  std::unique_ptr<RobustKernelFactory> aux;\n  factoryInstance.swap(aux);\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/robust_kernel_factory.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_ROBUST_KERNEL_FACTORY_H\n#define G2O_ROBUST_KERNEL_FACTORY_H\n\n#include <iostream>\n#include <map>\n#include <memory>\n#include <string>\n#include <vector>\n\n#include \"g2o/stuff/misc.h\"  // ForceLinker for the macros\n#include \"g2o_core_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass RobustKernel;\n\n/**\n * \\brief Abstract interface for allocating a robust kernel\n */\nclass G2O_CORE_API AbstractRobustKernelCreator {\n public:\n  /**\n   * create a hyper graph element. Has to implemented in derived class.\n   */\n  virtual RobustKernel* construct() = 0;\n  virtual ~AbstractRobustKernelCreator() {}\n  using Ptr = std::shared_ptr<AbstractRobustKernelCreator>;\n};\n\n/**\n * \\brief templatized creator class which creates graph elements\n */\ntemplate <typename T>\nclass RobustKernelCreator : public AbstractRobustKernelCreator {\n public:\n  RobustKernel* construct() { return new T; }\n};\n\n/**\n * \\brief create robust kernels based on their human readable name\n */\nclass G2O_CORE_API RobustKernelFactory {\n public:\n  //! return the instance\n  static RobustKernelFactory* instance();\n\n  RobustKernelFactory(RobustKernelFactory const&) = delete;\n  RobustKernelFactory& operator=(RobustKernelFactory const&) = delete;\n\n  //! free the instance\n  static void destroy();\n\n  /**\n   * register a tag for a specific creator\n   */\n  void registerRobustKernel(const std::string& tag,\n                            const AbstractRobustKernelCreator::Ptr& c);\n\n  /**\n   * unregister a tag for a specific creator\n   */\n  void unregisterType(const std::string& tag);\n\n  /**\n   * construct a robust kernel based on its tag\n   */\n  RobustKernel* construct(const std::string& tag) const;\n\n  /**\n   * return the creator for a specific tag\n   */\n  AbstractRobustKernelCreator* creator(const std::string& tag) const;\n\n  /**\n   * get a list of all known robust kernels\n   */\n  void fillKnownKernels(std::vector<std::string>& types) const;\n\n protected:\n  typedef std::map<std::string, AbstractRobustKernelCreator::Ptr> CreatorMap;\n  RobustKernelFactory() = default;\n\n  CreatorMap _creator;  ///< look-up map for the existing creators\n\n private:\n  static std::unique_ptr<RobustKernelFactory> factoryInstance;\n};\n\ntemplate <typename T>\nclass RegisterRobustKernelProxy {\n public:\n  RegisterRobustKernelProxy(const std::string& name) : _name(name) {\n    RobustKernelFactory::instance()->registerRobustKernel(\n        _name, AbstractRobustKernelCreator::Ptr(new RobustKernelCreator<T>()));\n  }\n\n private:\n  std::string _name;\n};\n\n}  // end namespace g2o\n\n#if defined _MSC_VER && defined G2O_SHARED_LIBS\n#define G2O_ROBUST_KERNEL_FACTORY_EXPORT __declspec(dllexport)\n#define G2O_ROBUST_KERNEL_FACTORY_IMPORT __declspec(dllimport)\n#else\n#define G2O_ROBUST_KERNEL_FACTORY_EXPORT\n#define G2O_ROBUST_KERNEL_FACTORY_IMPORT\n#endif\n\n// These macros are used to automate registering of robust kernels and forcing\n// linkage\n#define G2O_REGISTER_ROBUST_KERNEL(name, classname) \\\n  extern \"C\" void G2O_ROBUST_KERNEL_FACTORY_EXPORT  \\\n      g2o_robust_kernel_##classname(void) {}        \\\n  static g2o::RegisterRobustKernelProxy<classname>  \\\n      g_robust_kernel_proxy_##classname(#name);\n\n#define G2O_USE_ROBUST_KERNEL(classname)                            \\\n  extern \"C\" void G2O_ROBUST_KERNEL_FACTORY_IMPORT                  \\\n      g2o_robust_kernel_##classname(void);                          \\\n  static g2o::ForceLinker g2o_force_robust_kernel_link_##classname( \\\n      g2o_robust_kernel_##classname);\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/robust_kernel_impl.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"robust_kernel_impl.h\"\n\n#include <cmath>\n\n#include \"robust_kernel_factory.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nRobustKernelScaleDelta::RobustKernelScaleDelta(const RobustKernelPtr& kernel,\n                                               double delta)\n    : RobustKernel(delta), _kernel(kernel) {}\n\nRobustKernelScaleDelta::RobustKernelScaleDelta(double delta)\n    : RobustKernel(delta) {}\n\nvoid RobustKernelScaleDelta::setKernel(const RobustKernelPtr& ptr) {\n  _kernel = ptr;\n}\n\nvoid RobustKernelScaleDelta::robustify(double error, Vector3& rho) const {\n  if (_kernel.get()) {\n    double dsqr = _delta * _delta;\n    double dsqrReci = 1. / dsqr;\n    _kernel->robustify(dsqrReci * error, rho);\n    rho[0] *= dsqr;\n    rho[2] *= dsqrReci;\n  } else {  // no robustification\n    rho[0] = error;\n    rho[1] = 1.;\n    rho[2] = 0.;\n  }\n}\n\nvoid RobustKernelHuber::robustify(double e, Vector3& rho) const {\n  double dsqr = _delta * _delta;\n  if (e <= dsqr) {  // inlier\n    rho[0] = e;\n    rho[1] = 1.;\n    rho[2] = 0.;\n  } else {                   // outlier\n    double sqrte = sqrt(e);  // absolute value of the error\n    rho[0] =\n        2 * sqrte * _delta - dsqr;  // rho(e)   = 2 * delta * e^(1/2) - delta^2\n    rho[1] = _delta / sqrte;        // rho'(e)  = delta / sqrt(e)\n    rho[2] = -0.5 * rho[1] /\n             e;  // rho''(e) = -1 / (2*e^(3/2)) = -1/2 * (delta/e) / e\n  }\n}\n\nvoid RobustKernelPseudoHuber::robustify(double e2, Vector3& rho) const {\n  double dsqr = _delta * _delta;\n  double dsqrReci = 1. / dsqr;\n  double aux1 = dsqrReci * e2 + 1.0;\n  double aux2 = sqrt(aux1);\n  rho[0] = 2 * dsqr * (aux2 - 1);\n  rho[1] = 1. / aux2;\n  rho[2] = -0.5 * dsqrReci * rho[1] / aux1;\n}\n\nvoid RobustKernelCauchy::robustify(double e2, Vector3& rho) const {\n  double dsqr = _delta * _delta;\n  double dsqrReci = 1. / dsqr;\n  double aux = dsqrReci * e2 + 1.0;\n  rho[0] = dsqr * log(aux);\n  rho[1] = 1. / aux;\n  rho[2] = -dsqrReci * std::pow(rho[1], 2);\n}\n\nvoid RobustKernelGemanMcClure::robustify(double e2, Vector3& rho) const {\n  const double aux = 1. / (_delta + e2);\n  rho[0] = _delta * e2 * aux;\n  rho[1] = _delta * _delta * aux * aux;\n  rho[2] = -2. * rho[1] * aux;\n}\n\nvoid RobustKernelWelsch::robustify(double e2, Vector3& rho) const {\n  const double dsqr = _delta * _delta;\n  const double aux = e2 / dsqr;\n  const double aux2 = exp(-aux);\n  rho[0] = dsqr * (1. - aux2);\n  rho[1] = aux2;\n  rho[2] = -aux2 / dsqr;\n}\n\nvoid RobustKernelFair::robustify(double e2, Vector3& rho) const {\n  const double sqrte = sqrt(e2);\n  const double dsqr = _delta * _delta;\n  const double aux = sqrte / _delta;\n  rho[0] = 2. * dsqr * (aux - log1p(aux));\n  rho[1] = 1. / (1. + aux);\n\n  const double drec = 1. / _delta;\n  const double e_3_2 = 1. / (sqrte * e2);\n  const double aux2 = drec * sqrte + 1;\n\n  rho[2] = 2 * dsqr *\n           (1 / (4 * dsqr * aux2 * aux2 * e2) + (drec * e_3_2) / (4 * aux2) -\n            (drec * e_3_2) / 4);\n}\n\nvoid RobustKernelTukey::robustify(double e2, Vector3& rho) const {\n  const double delta2 = _delta * _delta;\n  if (e2 <= delta2) {\n    const double aux = e2 / delta2;\n    rho[0] = delta2 * (1. - std::pow((1. - aux), 3)) / 3.;\n    rho[1] = std::pow((1. - aux), 2);\n    rho[2] = -2. * (1. - aux) / delta2;\n  } else {\n    rho[0] = delta2 / 3.;\n    rho[1] = 0;\n    rho[2] = 0;\n  }\n}\n\nvoid RobustKernelSaturated::robustify(double e2, Vector3& rho) const {\n  double dsqr = _delta * _delta;\n  if (e2 <= dsqr) {  // inlier\n    rho[0] = e2;\n    rho[1] = 1.;\n    rho[2] = 0.;\n  } else {  // outlier\n    rho[0] = dsqr;\n    rho[1] = 0.;\n    rho[2] = 0.;\n  }\n}\n\n// delta is used as $phi$\nvoid RobustKernelDCS::robustify(double e2, Vector3& rho) const {\n  const double& phi = _delta;\n  double scale = (2.0 * phi) / (phi + e2);\n  if (scale >= 1.0) {  // limit scale to max of 1 and return this\n    rho[0] = e2;\n    rho[1] = 1.;\n    rho[2] = 0;\n  } else {\n    double phi_sqr = phi * phi;\n    rho[0] = scale * e2 * scale;\n    rho[1] = (4 * phi_sqr * (phi - e2)) / std::pow(phi + e2, 3);\n    rho[2] = -(8 * phi_sqr * (2 * phi - e2)) / std::pow(phi + e2, 4);\n  }\n}\n\n// register the kernel to their factory\nG2O_REGISTER_ROBUST_KERNEL(Huber, RobustKernelHuber)\nG2O_REGISTER_ROBUST_KERNEL(PseudoHuber, RobustKernelPseudoHuber)\nG2O_REGISTER_ROBUST_KERNEL(Cauchy, RobustKernelCauchy)\nG2O_REGISTER_ROBUST_KERNEL(GemanMcClure, RobustKernelGemanMcClure)\nG2O_REGISTER_ROBUST_KERNEL(Welsch, RobustKernelWelsch)\nG2O_REGISTER_ROBUST_KERNEL(Fair, RobustKernelFair)\nG2O_REGISTER_ROBUST_KERNEL(Tukey, RobustKernelTukey)\nG2O_REGISTER_ROBUST_KERNEL(Saturated, RobustKernelSaturated)\nG2O_REGISTER_ROBUST_KERNEL(DCS, RobustKernelDCS)\n}  // end namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/robust_kernel_impl.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_ROBUST_KERNEL_IMPL_H\n#define G2O_ROBUST_KERNEL_IMPL_H\n\n#include \"g2o_core_api.h\"\n#include \"robust_kernel.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief scale a robust kernel to another delta (window size)\n *\n * Scales a robust kernel to another window size. Useful, in case if\n * one implements a kernel which only is designed for a fixed window\n * size.\n */\nclass G2O_CORE_API RobustKernelScaleDelta : public RobustKernel {\n public:\n  /**\n   * construct the scaled kernel ontop of another kernel which might be shared\n   * across several scaled kernels\n   */\n  explicit RobustKernelScaleDelta(const RobustKernelPtr& kernel,\n                                  double delta = 1.);\n  explicit RobustKernelScaleDelta(double delta = 1.);\n\n  //! return the underlying kernel\n  const RobustKernelPtr kernel() const { return _kernel; }\n  //! use another kernel for the underlying operation\n  void setKernel(const RobustKernelPtr& ptr);\n\n  void robustify(double error, Vector3& rho) const;\n\n protected:\n  RobustKernelPtr _kernel;\n};\n\n/**\n * \\brief Huber Cost Function\n *\n * Loss function as described by Huber\n * See http://en.wikipedia.org/wiki/Huber_loss_function\n *\n * If e^(1/2) < d\n * rho(e) = e\n *\n * else\n *\n *               1/2    2\n * rho(e) = 2 d e    - d\n */\nclass G2O_CORE_API RobustKernelHuber : public RobustKernel {\n public:\n  virtual void robustify(double e2, Vector3& rho) const;\n};\n\n/**\n * \\brief Pseudo Huber Cost Function\n *\n * The smooth pseudo huber cost function:\n * See http://en.wikipedia.org/wiki/Huber_loss_function\n *\n *    2       e\n * 2 d  (sqrt(-- + 1) - 1)\n *             2\n *            d\n */\nclass G2O_CORE_API RobustKernelPseudoHuber : public RobustKernel {\n public:\n  virtual void robustify(double e2, Vector3& rho) const;\n};\n\n/**\n * \\brief Cauchy cost function\n *\n *  2     e\n * d  log(-- + 1)\n *         2\n *        d\n */\nclass G2O_CORE_API RobustKernelCauchy : public RobustKernel {\n public:\n  virtual void robustify(double e2, Vector3& rho) const;\n};\n\n/**\n * \\brief Geman-McClure cost function\n *\n * See\n * http://research.microsoft.com/en-us/um/people/zhang/Papers/ZhangIVC-97-01.pdf\n * and\n * http://www2.informatik.uni-freiburg.de/~agarwal/resources/agarwal-thesis.pdf\n *    e2\n *  -----\n *  e2 + 1\n */\nclass G2O_CORE_API RobustKernelGemanMcClure : public RobustKernel {\n public:\n  virtual void robustify(double e2, Vector3& rho) const;\n};\n\n/**\n * \\brief Welsch cost function\n *\n * See\n * http://research.microsoft.com/en-us/um/people/zhang/Papers/ZhangIVC-97-01.pdf\n *\n * d^2 [1 - exp(- e2/d^2)]\n *\n */\nclass G2O_CORE_API RobustKernelWelsch : public RobustKernel {\n public:\n  virtual void robustify(double e2, Vector3& rho) const;\n};\n\n/**\n * \\brief Fair cost function\n *\n * See\n * http://research.microsoft.com/en-us/um/people/zhang/Papers/ZhangIVC-97-01.pdf\n *\n * 2 * d^2 [e2 / d - log (1 + e2 / d)]\n *\n */\nclass G2O_CORE_API RobustKernelFair : public RobustKernel {\n public:\n  virtual void robustify(double e2, Vector3& rho) const;\n};\n\n/**\n * \\brief Tukey Cost Function\n *\n * See\n * http://research.microsoft.com/en-us/um/people/zhang/Papers/ZhangIVC-97-01.pdf\n *\n * If e2^(1/2) <= d\n * rho(e) = d^2 * (1 - ( 1 - e2 / d^2)^3) / 3\n *\n * else\n *\n * rho(e) = d^2 / 3\n */\nclass G2O_CORE_API RobustKernelTukey : public RobustKernel {\n public:\n  virtual void robustify(double e2, Vector3& rho) const;\n};\n\n/**\n * \\brief Saturated cost function.\n *\n * The error is at most delta^2\n */\nclass G2O_CORE_API RobustKernelSaturated : public RobustKernel {\n public:\n  virtual void robustify(double e2, Vector3& rho) const;\n};\n\n/**\n * \\brief Dynamic covariance scaling - DCS\n *\n * See paper Robust Map Optimization from Agarwal et al.  ICRA 2013\n *\n * delta is used as $phi$\n */\nclass G2O_CORE_API RobustKernelDCS : public RobustKernel {\n public:\n  virtual void robustify(double e2, Vector3& rho) const;\n};\n}  // end namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/solver.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"solver.h\"\n\n#include <algorithm>\n#include <cstring>\n\n#include \"dynamic_aligned_buffer.hpp\"\n\nnamespace g2o {\n\nSolver::Solver()\n    : _optimizer(0),\n      _x(0),\n      _b(0),\n      _xSize(0),\n      _maxXSize(0),\n      _isLevenberg(false),\n      _additionalVectorSpace(0) {}\n\nSolver::~Solver() {\n  free_aligned(_x);\n  free_aligned(_b);\n}\n\nvoid Solver::resizeVector(size_t sx) {\n  size_t oldSize = _xSize;\n  _xSize = sx;\n  sx += _additionalVectorSpace;  // allocate some additional space if requested\n  if (_maxXSize < sx) {\n    _maxXSize = 2 * sx;\n    free_aligned(_x);\n    _x = allocate_aligned<double>(_maxXSize);\n#ifndef NDEBUG\n    memset(_x, 0, _maxXSize * sizeof(double));\n#endif\n    if (_b) {  // backup the former b, might still be needed for online\n               // processing\n      memcpy(_x, _b, oldSize * sizeof(double));\n      free_aligned(_b);\n      _b = allocate_aligned<double>(_maxXSize);\n      std::swap(_b, _x);\n    } else {\n      _b = allocate_aligned<double>(_maxXSize);\n#ifndef NDEBUG\n      memset(_b, 0, _maxXSize * sizeof(double));\n#endif\n    }\n  }\n}\n\nvoid Solver::setOptimizer(SparseOptimizer* optimizer) {\n  _optimizer = optimizer;\n}\n\nvoid Solver::setLevenberg(bool levenberg) { _isLevenberg = levenberg; }\n\nvoid Solver::setAdditionalVectorSpace(size_t s) { _additionalVectorSpace = s; }\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/solver.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SOLVER_H\n#define G2O_SOLVER_H\n\n#include <cstddef>\n\n#include \"g2o_core_api.h\"\n#include \"hyper_graph.h\"\n#include \"sparse_block_matrix.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass SparseOptimizer;\n\n/**\n * \\brief Generic interface for a sparse solver operating on a graph which\n * solves one iteration of the linearized objective function\n */\nclass G2O_CORE_API Solver {\n public:\n  Solver();\n  virtual ~Solver();\n\n public:\n  /**\n   * initialize the solver, called once before the first iteration\n   */\n  virtual bool init(SparseOptimizer* optimizer, bool online = false) = 0;\n\n  /**\n   * build the structure of the system\n   */\n  virtual bool buildStructure(bool zeroBlocks = false) = 0;\n  /**\n   * update the structures for online processing\n   */\n  virtual bool updateStructure(const std::vector<HyperGraph::Vertex*>& vset,\n                               const HyperGraph::EdgeSet& edges) = 0;\n  /**\n   * build the current system\n   */\n  virtual bool buildSystem() = 0;\n\n  /**\n   * solve Ax = b\n   */\n  virtual bool solve() = 0;\n\n  /**\n   * computes the block diagonal elements of the pattern specified in the input\n   * and stores them in given SparseBlockMatrix\n   */\n  virtual bool computeMarginals(\n      SparseBlockMatrix<MatrixX>& spinv,\n      const std::vector<std::pair<int, int> >& blockIndices) = 0;\n\n  /**\n   * update the system while performing Levenberg, i.e., modifying the diagonal\n   * components of A by doing += lambda along the main diagonal of the Matrix.\n   * Note that this function may be called with a positive and a negative\n   * lambda. The latter is used to undo a former modification. If backup is\n   * true, then the solver should store a backup of the diagonal, which can be\n   * restored by restoreDiagonal()\n   */\n  virtual bool setLambda(double lambda, bool backup = false) = 0;\n\n  /**\n   * restore a previously made backup of the diagonal\n   */\n  virtual void restoreDiagonal() = 0;\n\n  //! return x, the solution vector\n  double* x() { return _x; }\n  const double* x() const { return _x; }\n  //! return b, the right hand side of the system\n  double* b() { return _b; }\n  const double* b() const { return _b; }\n\n  //! return the size of the solution vector (x) and b\n  size_t vectorSize() const { return _xSize; }\n\n  //! the optimizer (graph) on which the solver works\n  SparseOptimizer* optimizer() const { return _optimizer; }\n  void setOptimizer(SparseOptimizer* optimizer);\n\n  //! the system is Levenberg-Marquardt\n  bool levenberg() const { return _isLevenberg; }\n  void setLevenberg(bool levenberg);\n\n  /**\n   * does this solver support the Schur complement for solving a system\n   * consisting of poses and landmarks. Re-implement in a derived solver, if\n   * your solver supports it.\n   */\n  virtual bool supportsSchur() { return false; }\n\n  //! should the solver perform the schur complement or not\n  virtual bool schur() = 0;\n  virtual void setSchur(bool s) = 0;\n\n  size_t additionalVectorSpace() const { return _additionalVectorSpace; }\n  void setAdditionalVectorSpace(size_t s);\n\n  /**\n   * write debug output of the Hessian if system is not positive definite\n   */\n  virtual void setWriteDebug(bool) = 0;\n  virtual bool writeDebug() const = 0;\n\n  //! write the hessian to disk using the specified file name\n  virtual bool saveHessian(const std::string& /*fileName*/) const = 0;\n\n protected:\n  SparseOptimizer* _optimizer;\n  double* _x;\n  double* _b;\n  size_t _xSize, _maxXSize;\n  bool _isLevenberg;  ///< the system we gonna solve is a Levenberg-Marquardt\n                      ///< system\n  size_t _additionalVectorSpace;\n\n  void resizeVector(size_t sx);\n\n private:\n  // Disable the copy constructor and assignment operator\n  Solver(const Solver&) {}\n  Solver& operator=(const Solver&) { return *this; }\n};\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/sparse_block_matrix.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SPARSE_BLOCK_MATRIX_\n#define G2O_SPARSE_BLOCK_MATRIX_\n\n#include <Eigen/Core>\n#include <cassert>\n#include <fstream>\n#include <iomanip>\n#include <iostream>\n#include <map>\n#include <memory>\n#include <vector>\n\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"g2o/stuff/sparse_helper.h\"\n#include \"matrix_operations.h\"\n#include \"matrix_structure.h\"\n#include \"sparse_block_matrix_ccs.h\"\n\nnamespace g2o {\n/**\n * \\brief Sparse matrix which uses blocks\n *\n * Template class that specifies a sparse block matrix.  A block\n * matrix is a sparse matrix made of dense blocks.  These blocks\n * cannot have a random pattern, but follow a (variable) grid\n * structure. This structure is specified by a partition of the rows\n * and the columns of the matrix.  The blocks are represented by the\n * Eigen::Matrix structure, thus they can be statically or dynamically\n * allocated. For efficiency reasons it is convenient to allocate them\n * statically, when possible. A static block matrix has all blocks of\n * the same size, and the size of the block is specified by the\n * template argument.  If this is not the case, and you have different\n * block sizes than you have to use a dynamic-block matrix (default\n * template argument).\n */\ntemplate <class MatrixType = MatrixX>\nclass SparseBlockMatrix {\n public:\n  //! this is the type of the elementary block, it is an Eigen::Matrix.\n  typedef MatrixType SparseMatrixBlock;\n\n  //! columns of the matrix\n  inline int cols() const {\n    return _colBlockIndices.size() ? _colBlockIndices.back() : 0;\n  }\n  //! rows of the matrix\n  inline int rows() const {\n    return _rowBlockIndices.size() ? _rowBlockIndices.back() : 0;\n  }\n\n  typedef std::map<int, SparseMatrixBlock*> IntBlockMap;\n\n  /**\n   * constructs a sparse block matrix having a specific layout\n   * @param rbi: array of int containing the row layout of the blocks.\n   * the component i of the array should contain the index of the first row of\n   * the block i+1.\n   * @param cbi: array of int containing the column layout of the blocks.\n   *  the component i of the array should contain the index of the first col of\n   * the block i+1.\n   * @param rb: number of row blocks\n   * @param cb: number of col blocks\n   * @param hasStorage: set it to true if the matrix \"owns\" the blocks, thus it\n   * deletes it on destruction. if false the matrix is only a \"view\" over an\n   * existing structure.\n   */\n  SparseBlockMatrix(const int* rbi, const int* cbi, int rb, int cb,\n                    bool hasStorage = true);\n\n  SparseBlockMatrix();\n\n  ~SparseBlockMatrix();\n\n  //! this zeroes all the blocks. If dealloc=true the blocks are removed from\n  //! memory\n  void clear(bool dealloc = false);\n\n  //! returns the block at location r,c. if alloc=true he block is created if it\n  //! does not exist\n  SparseMatrixBlock* block(int r, int c, bool alloc = false);\n  //! returns the block at location r,c\n  const SparseMatrixBlock* block(int r, int c) const;\n\n  //! how many rows does the block at block-row r has?\n  inline int rowsOfBlock(int r) const {\n    return r ? _rowBlockIndices[r] - _rowBlockIndices[r - 1]\n             : _rowBlockIndices[0];\n  }\n\n  //! how many cols does the block at block-col c has?\n  inline int colsOfBlock(int c) const {\n    return c ? _colBlockIndices[c] - _colBlockIndices[c - 1]\n             : _colBlockIndices[0];\n  }\n\n  //! where does the row at block-row r starts?\n  inline int rowBaseOfBlock(int r) const {\n    return r ? _rowBlockIndices[r - 1] : 0;\n  }\n\n  //! where does the col at block-col r starts?\n  inline int colBaseOfBlock(int c) const {\n    return c ? _colBlockIndices[c - 1] : 0;\n  }\n\n  //! number of non-zero elements\n  size_t nonZeros() const;\n  //! number of allocated blocks\n  size_t nonZeroBlocks() const;\n\n  //! deep copy of a sparse-block-matrix;\n  SparseBlockMatrix* clone() const;\n\n  /**\n   * returns a view or a copy of the block matrix\n   * @param rmin: starting block row\n   * @param rmax: ending  block row\n   * @param cmin: starting block col\n   * @param cmax: ending  block col\n   * @param alloc: if true it makes a deep copy, if false it creates a view.\n   */\n  SparseBlockMatrix* slice(int rmin, int rmax, int cmin, int cmax,\n                           bool alloc = true) const;\n\n  //! transposes a block matrix, The transposed type should match the argument\n  //! false on failure\n  template <class MatrixTransposedType>\n  bool transpose(SparseBlockMatrix<MatrixTransposedType>& dest) const;\n\n  template <class MatrixTransposedType>\n  std::unique_ptr<SparseBlockMatrix<MatrixTransposedType>> transposed() const;\n\n  //! adds the current matrix to the destination\n  bool add(SparseBlockMatrix<MatrixType>& dest) const;\n  std::unique_ptr<SparseBlockMatrix<MatrixType>> added() const;\n\n  //! dest = (*this) *  M\n  template <class MatrixResultType, class MatrixFactorType>\n  bool multiply(SparseBlockMatrix<MatrixResultType>*& dest,\n                const SparseBlockMatrix<MatrixFactorType>* M) const;\n\n  //! dest = (*this) *  src\n  void multiply(double*& dest, const double* src) const;\n\n  /**\n   * compute dest = (*this) *  src\n   * However, assuming that this is a symmetric matrix where only the upper\n   * triangle is stored\n   */\n  void multiplySymmetricUpperTriangle(double*& dest, const double* src) const;\n\n  //! dest = M * (*this)\n  void rightMultiply(double*& dest, const double* src) const;\n\n  //! *this *= a\n  void scale(double a);\n\n  /**\n   * writes in dest a block permutaton specified by pinv.\n   * @param pinv: array such that new_block[i] = old_block[pinv[i]]\n   */\n  bool symmPermutation(SparseBlockMatrix<MatrixType>*& dest, const int* pinv,\n                       bool onlyUpper = false) const;\n\n  /**\n   * fill the CCS arrays of a matrix, arrays have to be allocated beforehand\n   */\n  int fillCCS(int* Cp, int* Ci, double* Cx, bool upperTriangle = false) const;\n\n  /**\n   * fill the CCS arrays of a matrix, arrays have to be allocated beforehand.\n   * This function only writes the values and assumes that column and row\n   * structures have already been written.\n   */\n  int fillCCS(double* Cx, bool upperTriangle = false) const;\n\n  //! exports the non zero blocks in the structure matrix ms\n  void fillBlockStructure(MatrixStructure& ms) const;\n\n  //! exports the non zero blocks into a column compressed structure\n  void fillBlockStructure(int* Cp, int* Ci) const;\n\n  //! the block matrices per block-column\n  const std::vector<IntBlockMap>& blockCols() const { return _blockCols; }\n  std::vector<IntBlockMap>& blockCols() { return _blockCols; }\n\n  //! indices of the row blocks\n  const std::vector<int>& rowBlockIndices() const { return _rowBlockIndices; }\n  std::vector<int>& rowBlockIndices() { return _rowBlockIndices; }\n\n  //! indices of the column blocks\n  const std::vector<int>& colBlockIndices() const { return _colBlockIndices; }\n  std::vector<int>& colBlockIndices() { return _colBlockIndices; }\n\n  /**\n   * write the content of this matrix to a stream loadable by Octave\n   * @param upperTriangle does this matrix store only the upper triangular\n   * blocks\n   */\n  bool writeOctave(const char* filename, bool upperTriangle = true) const;\n\n  /**\n   * copy into CCS structure\n   * @return number of processed blocks, -1 on error\n   */\n  int fillSparseBlockMatrixCCS(\n      SparseBlockMatrixCCS<MatrixType>& blockCCS) const;\n\n  /**\n   * copy as transposed into a CCS structure\n   * @return number of processed blocks, -1 on error\n   */\n  int fillSparseBlockMatrixCCSTransposed(\n      SparseBlockMatrixCCS<MatrixType>& blockCCS) const;\n\n  /**\n   * take over the memory and matrix pattern from a hash matrix.\n   * The structure of the hash matrix will be cleared.\n   */\n  void takePatternFromHash(SparseBlockMatrixHashMap<MatrixType>& hashMatrix);\n\n protected:\n  std::vector<int> _rowBlockIndices;  ///< vector of the indices of the blocks\n                                      ///< along the rows.\n  std::vector<int>\n      _colBlockIndices;  ///< vector of the indices of the blocks along the cols\n  //! array of maps of blocks. The index of the array represent a block column\n  //! of the matrix and the block column is stored as a map row_block ->\n  //! matrix_block_ptr.\n  std::vector<IntBlockMap> _blockCols;\n  bool _hasStorage;\n\n private:\n  template <class MatrixTransposedType>\n  void transpose_internal(SparseBlockMatrix<MatrixTransposedType>& dest) const;\n\n  void add_internal(SparseBlockMatrix<MatrixType>& dest) const;\n};\n\ntemplate <class MatrixType>\nstd::ostream& operator<<(std::ostream&, const SparseBlockMatrix<MatrixType>& m);\n\ntypedef SparseBlockMatrix<MatrixX> SparseBlockMatrixX;\n\n}  // namespace g2o\n\n#include \"sparse_block_matrix.hpp\"\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/sparse_block_matrix.hpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <cassert>\n\nnamespace g2o {\n\ntemplate <class MatrixType>\nSparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseBlockMatrix(const int* rbi, const int* cbi,\n                                                 int rb, int cb,\n                                                 bool hasStorage)\n    : _rowBlockIndices(rbi, rbi + rb),\n      _colBlockIndices(cbi, cbi + cb),\n      _blockCols(cb),\n      _hasStorage(hasStorage) {}\n\ntemplate <class MatrixType>\nSparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseBlockMatrix()\n    : _blockCols(0), _hasStorage(true) {}\n\ntemplate <class MatrixType>\nvoid SparseBlockMatrix<MatrixType>::clear(bool dealloc) {\n#ifdef G2O_OPENMP\n#pragma omp parallel for default(shared) if (_blockCols.size() > 100)\n#endif\n  for (int i = 0; i < static_cast<int>(_blockCols.size()); ++i) {\n    for (typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::const_iterator\n             it = _blockCols[i].begin();\n         it != _blockCols[i].end(); ++it) {\n      typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock* b = it->second;\n      if (_hasStorage && dealloc)\n        delete b;\n      else\n        b->setZero();\n    }\n    if (_hasStorage && dealloc) _blockCols[i].clear();\n  }\n}\n\ntemplate <class MatrixType>\nSparseBlockMatrix<MatrixType>::~SparseBlockMatrix() {\n  if (_hasStorage) clear(true);\n}\n\ntemplate <class MatrixType>\ntypename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock*\nSparseBlockMatrix<MatrixType>::block(int r, int c, bool alloc) {\n  typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::iterator it =\n      _blockCols[c].find(r);\n  typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock* _block = 0;\n  if (it == _blockCols[c].end()) {\n    if (!_hasStorage && !alloc)\n      return nullptr;\n    else {\n      int rb = rowsOfBlock(r);\n      int cb = colsOfBlock(c);\n      _block =\n          new typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock(rb, cb);\n      _block->setZero();\n      std::pair<typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::iterator,\n                bool>\n          result = _blockCols[c].insert(std::make_pair(r, _block));\n      (void)result;\n      assert(result.second);\n    }\n  } else {\n    _block = it->second;\n  }\n  return _block;\n}\n\ntemplate <class MatrixType>\nconst typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock*\nSparseBlockMatrix<MatrixType>::block(int r, int c) const {\n  typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::const_iterator it =\n      _blockCols[c].find(r);\n  if (it == _blockCols[c].end()) return nullptr;\n  return it->second;\n}\n\ntemplate <class MatrixType>\nSparseBlockMatrix<MatrixType>* SparseBlockMatrix<MatrixType>::clone() const {\n  SparseBlockMatrix* ret =\n      new SparseBlockMatrix(&_rowBlockIndices[0], &_colBlockIndices[0],\n                            _rowBlockIndices.size(), _colBlockIndices.size());\n  for (size_t i = 0; i < _blockCols.size(); ++i) {\n    for (typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::const_iterator\n             it = _blockCols[i].begin();\n         it != _blockCols[i].end(); ++it) {\n      typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock* b =\n          new typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock(\n              *it->second);\n      ret->_blockCols[i].insert(std::make_pair(it->first, b));\n    }\n  }\n  ret->_hasStorage = true;\n  return ret;\n}\n\ntemplate <class MatrixType>\ntemplate <class MatrixTransposedType>\nvoid SparseBlockMatrix<MatrixType>::transpose_internal(\n    SparseBlockMatrix<MatrixTransposedType>& dest) const {\n  for (size_t i = 0; i < _blockCols.size(); ++i) {\n    for (typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::const_iterator\n             it = _blockCols[i].begin();\n         it != _blockCols[i].end(); ++it) {\n      typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock* s = it->second;\n      typename SparseBlockMatrix<MatrixTransposedType>::SparseMatrixBlock* d =\n          dest.block(i, it->first, true);\n      *d = s->transpose();\n    }\n  }\n}\n\ntemplate <class MatrixType>\ntemplate <class MatrixTransposedType>\nbool SparseBlockMatrix<MatrixType>::transpose(\n    SparseBlockMatrix<MatrixTransposedType>& dest) const {\n  if (!dest._hasStorage) return false;\n  if (_rowBlockIndices.size() != dest._colBlockIndices.size()) return false;\n  if (_colBlockIndices.size() != dest._rowBlockIndices.size()) return false;\n  for (size_t i = 0; i < _rowBlockIndices.size(); ++i) {\n    if (_rowBlockIndices[i] != dest._colBlockIndices[i]) return false;\n  }\n  for (size_t i = 0; i < _colBlockIndices.size(); ++i) {\n    if (_colBlockIndices[i] != dest._rowBlockIndices[i]) return false;\n  }\n\n  transpose_internal(dest);\n  return true;\n}\n\ntemplate <class MatrixType>\ntemplate <class MatrixTransposedType>\nstd::unique_ptr<SparseBlockMatrix<MatrixTransposedType>>\nSparseBlockMatrix<MatrixType>::transposed() const {\n  auto dest = std::make_unique<SparseBlockMatrix<MatrixTransposedType>>(\n      &_colBlockIndices[0], &_rowBlockIndices[0], _colBlockIndices.size(),\n      _rowBlockIndices.size());\n  transpose_internal(*dest);\n  return dest;\n}\n\ntemplate <class MatrixType>\nvoid SparseBlockMatrix<MatrixType>::add_internal(\n    SparseBlockMatrix<MatrixType>& dest) const {\n  for (size_t i = 0; i < _blockCols.size(); ++i) {\n    for (typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::const_iterator\n             it = _blockCols[i].begin();\n         it != _blockCols[i].end(); ++it) {\n      typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock* s = it->second;\n      typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock* d =\n          dest.block(it->first, i, true);\n      (*d) += *s;\n    }\n  }\n}\n\ntemplate <class MatrixType>\nbool SparseBlockMatrix<MatrixType>::add(\n    SparseBlockMatrix<MatrixType>& dest) const {\n  if (!dest._hasStorage) return false;\n  if (_rowBlockIndices.size() != dest._rowBlockIndices.size()) return false;\n  if (_colBlockIndices.size() != dest._colBlockIndices.size()) return false;\n  for (size_t i = 0; i < _rowBlockIndices.size(); ++i) {\n    if (_rowBlockIndices[i] != dest._rowBlockIndices[i]) return false;\n  }\n  for (size_t i = 0; i < _colBlockIndices.size(); ++i) {\n    if (_colBlockIndices[i] != dest._colBlockIndices[i]) return false;\n  }\n\n  add_internal(dest);\n  return true;\n}\n\ntemplate <class MatrixType>\nstd::unique_ptr<SparseBlockMatrix<MatrixType>>\nSparseBlockMatrix<MatrixType>::added() const {\n  auto a = std::make_unique<SparseBlockMatrix>(\n      &_rowBlockIndices[0], &_colBlockIndices[0], _rowBlockIndices.size(),\n      _colBlockIndices.size());\n  add_internal(*a);\n  return a;\n}\n\ntemplate <class MatrixType>\ntemplate <class MatrixResultType, class MatrixFactorType>\nbool SparseBlockMatrix<MatrixType>::multiply(\n    SparseBlockMatrix<MatrixResultType>*& dest,\n    const SparseBlockMatrix<MatrixFactorType>* M) const {\n  // sanity check\n  if (_colBlockIndices.size() != M->_rowBlockIndices.size()) return false;\n  for (size_t i = 0; i < _colBlockIndices.size(); ++i) {\n    if (_colBlockIndices[i] != M->_rowBlockIndices[i]) return false;\n  }\n  if (!dest) {\n    dest = new SparseBlockMatrix<MatrixResultType>(\n        &_rowBlockIndices[0], &(M->_colBlockIndices[0]),\n        _rowBlockIndices.size(), M->_colBlockIndices.size());\n  }\n  if (!dest->_hasStorage) return false;\n  for (size_t i = 0; i < M->_blockCols.size(); ++i) {\n    for (typename SparseBlockMatrix<\n             MatrixFactorType>::IntBlockMap::const_iterator it =\n             M->_blockCols[i].begin();\n         it != M->_blockCols[i].end(); ++it) {\n      // look for a non-zero block in a row of column it\n      int colM = i;\n      const typename SparseBlockMatrix<MatrixFactorType>::SparseMatrixBlock* b =\n          it->second;\n      typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::const_iterator rbt =\n          _blockCols[it->first].begin();\n      while (rbt != _blockCols[it->first].end()) {\n        // int colA=it->first;\n        int rowA = rbt->first;\n        typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock* a =\n            rbt->second;\n        typename SparseBlockMatrix<MatrixResultType>::SparseMatrixBlock* c =\n            dest->block(rowA, colM, true);\n        assert(c->rows() == a->rows());\n        assert(c->cols() == b->cols());\n        ++rbt;\n        (*c) += (*a) * (*b);\n      }\n    }\n  }\n  return true;\n}\n\ntemplate <class MatrixType>\nvoid SparseBlockMatrix<MatrixType>::multiply(double*& dest,\n                                             const double* src) const {\n  if (!dest) {\n    dest = new double[_rowBlockIndices[_rowBlockIndices.size() - 1]];\n    memset(dest, 0,\n           _rowBlockIndices[_rowBlockIndices.size() - 1] * sizeof(double));\n  }\n\n  // map the memory by Eigen\n  Eigen::Map<VectorX> destVec(dest, rows());\n  const Eigen::Map<const VectorX> srcVec(src, cols());\n\n  for (size_t i = 0; i < _blockCols.size(); ++i) {\n    int srcOffset = i ? _colBlockIndices[i - 1] : 0;\n\n    for (typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::const_iterator\n             it = _blockCols[i].begin();\n         it != _blockCols[i].end(); ++it) {\n      const typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock* a =\n          it->second;\n      int destOffset = it->first ? _rowBlockIndices[it->first - 1] : 0;\n      // destVec += *a * srcVec (according to the sub-vector parts)\n      internal::template axpy<\n          typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock>(\n          *a, srcVec, srcOffset, destVec, destOffset);\n    }\n  }\n}\n\ntemplate <class MatrixType>\nvoid SparseBlockMatrix<MatrixType>::multiplySymmetricUpperTriangle(\n    double*& dest, const double* src) const {\n  if (!dest) {\n    dest = new double[_rowBlockIndices[_rowBlockIndices.size() - 1]];\n    memset(dest, 0,\n           _rowBlockIndices[_rowBlockIndices.size() - 1] * sizeof(double));\n  }\n\n  // map the memory by Eigen\n  Eigen::Map<VectorX> destVec(dest, rows());\n  const Eigen::Map<const VectorX> srcVec(src, cols());\n\n  for (size_t i = 0; i < _blockCols.size(); ++i) {\n    int srcOffset = colBaseOfBlock(i);\n    for (typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::const_iterator\n             it = _blockCols[i].begin();\n         it != _blockCols[i].end(); ++it) {\n      const typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock* a =\n          it->second;\n      int destOffset = rowBaseOfBlock(it->first);\n      if (destOffset > srcOffset)  // only upper triangle\n        break;\n      // destVec += *a * srcVec (according to the sub-vector parts)\n      internal::template axpy<\n          typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock>(\n          *a, srcVec, srcOffset, destVec, destOffset);\n      if (destOffset < srcOffset)\n        internal::template atxpy<\n            typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock>(\n            *a, srcVec, destOffset, destVec, srcOffset);\n    }\n  }\n}\n\ntemplate <class MatrixType>\nvoid SparseBlockMatrix<MatrixType>::rightMultiply(double*& dest,\n                                                  const double* src) const {\n  int destSize = cols();\n\n  if (!dest) {\n    dest = new double[destSize];\n    memset(dest, 0, destSize * sizeof(double));\n  }\n\n  // map the memory by Eigen\n  Eigen::Map<VectorX> destVec(dest, destSize);\n  Eigen::Map<const VectorX> srcVec(src, rows());\n\n#ifdef G2O_OPENMP\n#pragma omp parallel for default(shared) schedule(dynamic, 10)\n#endif\n  for (int i = 0; i < static_cast<int>(_blockCols.size()); ++i) {\n    int destOffset = colBaseOfBlock(i);\n    for (typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::const_iterator\n             it = _blockCols[i].begin();\n         it != _blockCols[i].end(); ++it) {\n      const typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock* a =\n          it->second;\n      int srcOffset = rowBaseOfBlock(it->first);\n      // destVec += *a.transpose() * srcVec (according to the sub-vector parts)\n      internal::template atxpy<\n          typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock>(\n          *a, srcVec, srcOffset, destVec, destOffset);\n    }\n  }\n}\n\ntemplate <class MatrixType>\nvoid SparseBlockMatrix<MatrixType>::scale(double a_) {\n  for (size_t i = 0; i < _blockCols.size(); ++i) {\n    for (typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::const_iterator\n             it = _blockCols[i].begin();\n         it != _blockCols[i].end(); ++it) {\n      typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock* a = it->second;\n      *a *= a_;\n    }\n  }\n}\n\ntemplate <class MatrixType>\nSparseBlockMatrix<MatrixType>* SparseBlockMatrix<MatrixType>::slice(\n    int rmin, int rmax, int cmin, int cmax, bool alloc) const {\n  const int m = rmax - rmin;\n  const int n = cmax - cmin;\n  std::vector<int> rowIdx(m);\n  rowIdx[0] = rowsOfBlock(rmin);\n  for (int i = 1; i < m; ++i) {\n    rowIdx[i] = rowIdx[i - 1] + rowsOfBlock(rmin + i);\n  }\n\n  std::vector<int> colIdx(n);\n  colIdx[0] = colsOfBlock(cmin);\n  for (int i = 1; i < n; ++i) {\n    colIdx[i] = colIdx[i - 1] + colsOfBlock(cmin + i);\n  }\n  SparseBlockMatrix* s = new SparseBlockMatrix(rowIdx, colIdx, m, n, true);\n  for (int i = 0; i < n; ++i) {\n    int mc = cmin + i;\n    for (typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::const_iterator\n             it = _blockCols[mc].begin();\n         it != _blockCols[mc].end(); ++it) {\n      if (it->first >= rmin && it->first < rmax) {\n        typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock* b =\n            alloc ? new\n                typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock(\n                    *(it->second))\n                  : it->second;\n        s->_blockCols[i].insert(std::make_pair(it->first - rmin, b));\n      }\n    }\n  }\n  s->_hasStorage = alloc;\n  return s;\n}\n\ntemplate <class MatrixType>\nsize_t SparseBlockMatrix<MatrixType>::nonZeroBlocks() const {\n  size_t count = 0;\n  for (size_t i = 0; i < _blockCols.size(); ++i) count += _blockCols[i].size();\n  return count;\n}\n\ntemplate <class MatrixType>\nsize_t SparseBlockMatrix<MatrixType>::nonZeros() const {\n  if (MatrixType::SizeAtCompileTime != Eigen::Dynamic) {\n    size_t nnz = nonZeroBlocks() * MatrixType::SizeAtCompileTime;\n    return nnz;\n  } else {\n    size_t count = 0;\n    for (size_t i = 0; i < _blockCols.size(); ++i) {\n      for (typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::const_iterator\n               it = _blockCols[i].begin();\n           it != _blockCols[i].end(); ++it) {\n        const typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock* a =\n            it->second;\n        count += a->cols() * a->rows();\n      }\n    }\n    return count;\n  }\n}\n\ntemplate <class MatrixType>\nstd::ostream& operator<<(std::ostream& os,\n                         const SparseBlockMatrix<MatrixType>& m) {\n  os << \"RBI: \" << m.rowBlockIndices().size();\n  for (size_t i = 0; i < m.rowBlockIndices().size(); ++i)\n    os << \" \" << m.rowBlockIndices()[i];\n  os << std::endl;\n  os << \"CBI: \" << m.colBlockIndices().size();\n  for (size_t i = 0; i < m.colBlockIndices().size(); ++i)\n    os << \" \" << m.colBlockIndices()[i];\n  os << std::endl;\n\n  for (size_t i = 0; i < m.blockCols().size(); ++i) {\n    for (typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::const_iterator\n             it = m.blockCols()[i].begin();\n         it != m.blockCols()[i].end(); ++it) {\n      const typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock* b =\n          it->second;\n      os << \"BLOCK: \" << it->first << \" \" << i << std::endl;\n      os << *b << std::endl;\n    }\n  }\n  return os;\n}\n\ntemplate <class MatrixType>\nbool SparseBlockMatrix<MatrixType>::symmPermutation(\n    SparseBlockMatrix<MatrixType>*& dest, const int* pinv,\n    bool upperTriangle) const {\n  // compute the permuted version of the new row/column layout\n  size_t n = _rowBlockIndices.size();\n  // computed the block sizes\n  std::vector<int> blockSizes(_rowBlockIndices.size());\n  blockSizes[0] = _rowBlockIndices[0];\n  for (size_t i = 1; i < n; ++i) {\n    blockSizes[i] = _rowBlockIndices[i] - _rowBlockIndices[i - 1];\n  }\n  // permute them\n  std::vector<int> pBlockIndices(_rowBlockIndices.size());\n  for (size_t i = 0; i < n; ++i) {\n    pBlockIndices[pinv[i]] = blockSizes[i];\n  }\n  for (size_t i = 1; i < n; ++i) {\n    pBlockIndices[i] += pBlockIndices[i - 1];\n  }\n  // allocate C, or check the structure;\n  if (!dest) {\n    dest =\n        new SparseBlockMatrix(pBlockIndices.data(), pBlockIndices.data(), n, n);\n  } else {\n    if (dest->_rowBlockIndices.size() != n) return false;\n    if (dest->_colBlockIndices.size() != n) return false;\n    for (size_t i = 0; i < n; ++i) {\n      if (dest->_rowBlockIndices[i] != pBlockIndices[i]) return false;\n      if (dest->_colBlockIndices[i] != pBlockIndices[i]) return false;\n    }\n    dest->clear();\n  }\n  // now ready to permute the columns\n  for (size_t i = 0; i < n; ++i) {\n    int pi = pinv[i];\n    for (typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::const_iterator\n             it = _blockCols[i].begin();\n         it != _blockCols[i].end(); ++it) {\n      int pj = pinv[it->first];\n\n      const typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock* s =\n          it->second;\n\n      typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock* b = 0;\n      if (!upperTriangle || pj <= pi) {\n        b = dest->block(pj, pi, true);\n        assert(b->cols() == s->cols());\n        assert(b->rows() == s->rows());\n        *b = *s;\n      } else {\n        b = dest->block(pi, pj, true);\n        assert(b);\n        assert(b->rows() == s->cols());\n        assert(b->cols() == s->rows());\n        *b = s->transpose();\n      }\n    }\n    //  within each row,\n  }\n  return true;\n}\n\ntemplate <class MatrixType>\nint SparseBlockMatrix<MatrixType>::fillCCS(double* Cx,\n                                           bool upperTriangle) const {\n  assert(Cx && \"Target destination is NULL\");\n  double* CxStart = Cx;\n  for (size_t i = 0; i < _blockCols.size(); ++i) {\n    int cstart = i ? _colBlockIndices[i - 1] : 0;\n    int csize = colsOfBlock(i);\n    for (int c = 0; c < csize; ++c) {\n      for (typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::const_iterator\n               it = _blockCols[i].begin();\n           it != _blockCols[i].end(); ++it) {\n        const typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock* b =\n            it->second;\n        int rstart = it->first ? _rowBlockIndices[it->first - 1] : 0;\n\n        int elemsToCopy = b->rows();\n        if (upperTriangle && rstart == cstart) elemsToCopy = c + 1;\n        memcpy(Cx, b->data() + c * b->rows(), elemsToCopy * sizeof(double));\n        Cx += elemsToCopy;\n      }\n    }\n  }\n  return Cx - CxStart;\n}\n\ntemplate <class MatrixType>\nint SparseBlockMatrix<MatrixType>::fillCCS(int* Cp, int* Ci, double* Cx,\n                                           bool upperTriangle) const {\n  assert(Cp && Ci && Cx && \"Target destination is NULL\");\n  int nz = 0;\n  for (size_t i = 0; i < _blockCols.size(); ++i) {\n    int cstart = i ? _colBlockIndices[i - 1] : 0;\n    int csize = colsOfBlock(i);\n    for (int c = 0; c < csize; ++c) {\n      *Cp = nz;\n      for (typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::const_iterator\n               it = _blockCols[i].begin();\n           it != _blockCols[i].end(); ++it) {\n        const typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock* b =\n            it->second;\n        int rstart = it->first ? _rowBlockIndices[it->first - 1] : 0;\n\n        int elemsToCopy = b->rows();\n        if (upperTriangle && rstart == cstart) elemsToCopy = c + 1;\n        for (int r = 0; r < elemsToCopy; ++r) {\n          *Cx++ = (*b)(r, c);\n          *Ci++ = rstart++;\n          ++nz;\n        }\n      }\n      ++Cp;\n    }\n  }\n  *Cp = nz;\n  return nz;\n}\n\ntemplate <class MatrixType>\nvoid SparseBlockMatrix<MatrixType>::fillBlockStructure(\n    MatrixStructure& ms) const {\n  ms.alloc(_colBlockIndices.size(), nonZeroBlocks());\n  ms.m = _rowBlockIndices.size();\n  fillBlockStructure(ms.Ap, ms.Aii);\n}\n\ntemplate <class MatrixType>\nvoid SparseBlockMatrix<MatrixType>::fillBlockStructure(int* Cp, int* Ci) const {\n  int nz = 0;\n  for (int c = 0; c < static_cast<int>(_blockCols.size()); ++c) {\n    *Cp = nz;\n    for (auto it = _blockCols[c].begin(); it != _blockCols[c].end(); ++it) {\n      const int& r = it->first;\n      if (r <= c) {\n        *Ci++ = r;\n        ++nz;\n      }\n    }\n    Cp++;\n  }\n  *Cp = nz;\n  assert(nz <= static_cast<int>(nonZeroBlocks()));\n}\n\ntemplate <class MatrixType>\nbool SparseBlockMatrix<MatrixType>::writeOctave(const char* filename,\n                                                bool upperTriangle) const {\n  std::string name = filename;\n  std::string::size_type lastDot = name.find_last_of('.');\n  if (lastDot != std::string::npos) name.resize(lastDot);\n\n  std::vector<TripletEntry> entries;\n  for (size_t i = 0; i < _blockCols.size(); ++i) {\n    const int& c = i;\n    for (typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::const_iterator\n             it = _blockCols[i].begin();\n         it != _blockCols[i].end(); ++it) {\n      const int& r = it->first;\n      const MatrixType& m = *(it->second);\n      for (int cc = 0; cc < m.cols(); ++cc)\n        for (int rr = 0; rr < m.rows(); ++rr) {\n          int aux_r = rowBaseOfBlock(r) + rr;\n          int aux_c = colBaseOfBlock(c) + cc;\n          entries.push_back(TripletEntry(aux_r, aux_c, m(rr, cc)));\n          if (upperTriangle && r != c) {\n            entries.push_back(TripletEntry(aux_c, aux_r, m(rr, cc)));\n          }\n        }\n    }\n  }\n\n  int nz = entries.size();\n  std::sort(entries.begin(), entries.end(), TripletColSort());\n\n  std::ofstream fout(filename);\n  fout << \"# name: \" << name << std::endl;\n  fout << \"# type: sparse matrix\" << std::endl;\n  fout << \"# nnz: \" << nz << std::endl;\n  fout << \"# rows: \" << rows() << std::endl;\n  fout << \"# columns: \" << cols() << std::endl;\n  fout << std::setprecision(9) << std::fixed << std::endl;\n\n  for (std::vector<TripletEntry>::const_iterator it = entries.begin();\n       it != entries.end(); ++it) {\n    const TripletEntry& entry = *it;\n    fout << entry.r + 1 << \" \" << entry.c + 1 << \" \" << entry.x << std::endl;\n  }\n  return fout.good();\n}\n\ntemplate <class MatrixType>\nint SparseBlockMatrix<MatrixType>::fillSparseBlockMatrixCCS(\n    SparseBlockMatrixCCS<MatrixType>& blockCCS) const {\n  blockCCS.blockCols().resize(blockCols().size());\n  int numblocks = 0;\n  for (size_t i = 0; i < blockCols().size(); ++i) {\n    const IntBlockMap& row = blockCols()[i];\n    typename SparseBlockMatrixCCS<MatrixType>::SparseColumn& dest =\n        blockCCS.blockCols()[i];\n    dest.clear();\n    dest.reserve(row.size());\n    for (typename IntBlockMap::const_iterator it = row.begin(); it != row.end();\n         ++it) {\n      dest.push_back(typename SparseBlockMatrixCCS<MatrixType>::RowBlock(\n          it->first, it->second));\n      ++numblocks;\n    }\n  }\n  return numblocks;\n}\n\ntemplate <class MatrixType>\nint SparseBlockMatrix<MatrixType>::fillSparseBlockMatrixCCSTransposed(\n    SparseBlockMatrixCCS<MatrixType>& blockCCS) const {\n  blockCCS.blockCols().clear();\n  blockCCS.blockCols().resize(_rowBlockIndices.size());\n  int numblocks = 0;\n  for (size_t i = 0; i < blockCols().size(); ++i) {\n    const IntBlockMap& row = blockCols()[i];\n    for (typename IntBlockMap::const_iterator it = row.begin(); it != row.end();\n         ++it) {\n      typename SparseBlockMatrixCCS<MatrixType>::SparseColumn& dest =\n          blockCCS.blockCols()[it->first];\n      dest.push_back(\n          typename SparseBlockMatrixCCS<MatrixType>::RowBlock(i, it->second));\n      ++numblocks;\n    }\n  }\n  return numblocks;\n}\n\ntemplate <class MatrixType>\nvoid SparseBlockMatrix<MatrixType>::takePatternFromHash(\n    SparseBlockMatrixHashMap<MatrixType>& hashMatrix) {\n  // sort the sparse columns and add them to the map structures by\n  // exploiting that we are inserting a sorted structure\n  typedef std::pair<int, MatrixType*> SparseColumnPair;\n  typedef typename SparseBlockMatrixHashMap<MatrixType>::SparseColumn\n      HashSparseColumn;\n  for (size_t i = 0; i < hashMatrix.blockCols().size(); ++i) {\n    // prepare a temporary vector for sorting\n    HashSparseColumn& column = hashMatrix.blockCols()[i];\n    if (column.size() == 0) continue;\n    std::vector<SparseColumnPair> sparseRowSorted;  // temporary structure\n    sparseRowSorted.reserve(column.size());\n    for (typename HashSparseColumn::const_iterator it = column.begin();\n         it != column.end(); ++it)\n      sparseRowSorted.push_back(*it);\n    std::sort(\n        sparseRowSorted.begin(), sparseRowSorted.end(),\n        [](const auto& lhs, const auto& rhs) { return lhs.first < rhs.first; });\n    // try to free some memory early\n    HashSparseColumn aux;\n    std::swap(aux, column);\n    // now insert sorted vector to the std::map structure\n    IntBlockMap& destColumnMap = blockCols()[i];\n    destColumnMap.insert(sparseRowSorted[0]);\n    for (size_t j = 1; j < sparseRowSorted.size(); ++j) {\n      typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::iterator hint =\n          destColumnMap.end();\n      --hint;  // cppreference says the element goes after the hint (until\n               // C++11)\n      destColumnMap.insert(hint, sparseRowSorted[j]);\n    }\n  }\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/sparse_block_matrix_ccs.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SPARSE_BLOCK_MATRIX_CCS_H\n#define G2O_SPARSE_BLOCK_MATRIX_CCS_H\n\n#include <Eigen/Core>\n#include <cassert>\n#include <unordered_map>\n#include <vector>\n\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"matrix_operations.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief Sparse matrix which uses blocks\n *\n * This class is used as a const view on a SparseBlockMatrix\n * which allows a faster iteration over the elements of the\n * matrix.\n */\ntemplate <class MatrixType>\nclass SparseBlockMatrixCCS {\n public:\n  //! this is the type of the elementary block, it is an Eigen::Matrix.\n  typedef MatrixType SparseMatrixBlock;\n\n  //! columns of the matrix\n  int cols() const {\n    return _colBlockIndices.size() ? _colBlockIndices.back() : 0;\n  }\n  //! rows of the matrix\n  int rows() const {\n    return _rowBlockIndices.size() ? _rowBlockIndices.back() : 0;\n  }\n\n  /**\n   * \\brief A block within a column\n   */\n  struct RowBlock {\n    int row;            ///< row of the block\n    MatrixType* block;  ///< matrix pointer for the block\n    RowBlock() : row(-1), block(0) {}\n    RowBlock(int r, MatrixType* b) : row(r), block(b) {}\n    bool operator<(const RowBlock& other) const { return row < other.row; }\n  };\n  typedef std::vector<RowBlock> SparseColumn;\n\n  SparseBlockMatrixCCS(const std::vector<int>& rowIndices,\n                       const std::vector<int>& colIndices)\n      : _rowBlockIndices(rowIndices), _colBlockIndices(colIndices) {}\n\n  //! how many rows does the block at block-row r has?\n  int rowsOfBlock(int r) const {\n    return r ? _rowBlockIndices[r] - _rowBlockIndices[r - 1]\n             : _rowBlockIndices[0];\n  }\n\n  //! how many cols does the block at block-col c has?\n  int colsOfBlock(int c) const {\n    return c ? _colBlockIndices[c] - _colBlockIndices[c - 1]\n             : _colBlockIndices[0];\n  }\n\n  //! where does the row at block-row r start?\n  int rowBaseOfBlock(int r) const { return r ? _rowBlockIndices[r - 1] : 0; }\n\n  //! where does the col at block-col r start?\n  int colBaseOfBlock(int c) const { return c ? _colBlockIndices[c - 1] : 0; }\n\n  //! the block matrices per block-column\n  const std::vector<SparseColumn>& blockCols() const { return _blockCols; }\n  std::vector<SparseColumn>& blockCols() { return _blockCols; }\n\n  //! indices of the row blocks\n  const std::vector<int>& rowBlockIndices() const { return _rowBlockIndices; }\n\n  //! indices of the column blocks\n  const std::vector<int>& colBlockIndices() const { return _colBlockIndices; }\n\n  void rightMultiply(double*& dest, const double* src) const {\n    int destSize = cols();\n\n    if (!dest) {\n      dest = new double[destSize];\n      memset(dest, 0, destSize * sizeof(double));\n    }\n\n    // map the memory by Eigen\n    Eigen::Map<VectorX> destVec(dest, destSize);\n    Eigen::Map<const VectorX> srcVec(src, rows());\n\n#ifdef G2O_OPENMP\n#pragma omp parallel for default(shared) schedule(dynamic, 10)\n#endif\n    for (int i = 0; i < static_cast<int>(_blockCols.size()); ++i) {\n      int destOffset = colBaseOfBlock(i);\n      for (typename SparseColumn::const_iterator it = _blockCols[i].begin();\n           it != _blockCols[i].end(); ++it) {\n        const SparseMatrixBlock* a = it->block;\n        int srcOffset = rowBaseOfBlock(it->row);\n        // destVec += *a.transpose() * srcVec (according to the sub-vector\n        // parts)\n        internal::template atxpy<SparseMatrixBlock>(*a, srcVec, srcOffset,\n                                                    destVec, destOffset);\n      }\n    }\n  }\n\n  /**\n   * sort the blocks in each column\n   */\n  void sortColumns() {\n    for (int i = 0; i < static_cast<int>(_blockCols.size()); ++i) {\n      std::sort(_blockCols[i].begin(), _blockCols[i].end());\n    }\n  }\n\n  /**\n   * fill the CCS arrays of a matrix, arrays have to be allocated beforehand\n   */\n  int fillCCS(int* Cp, int* Ci, double* Cx, bool upperTriangle = false) const {\n    assert(Cp && Ci && Cx && \"Target destination is NULL\");\n    int nz = 0;\n    for (size_t i = 0; i < _blockCols.size(); ++i) {\n      int cstart = i ? _colBlockIndices[i - 1] : 0;\n      int csize = colsOfBlock(i);\n      for (int c = 0; c < csize; ++c) {\n        *Cp = nz;\n        for (typename SparseColumn::const_iterator it = _blockCols[i].begin();\n             it != _blockCols[i].end(); ++it) {\n          const SparseMatrixBlock* b = it->block;\n          int rstart = it->row ? _rowBlockIndices[it->row - 1] : 0;\n\n          int elemsToCopy = b->rows();\n          if (upperTriangle && rstart == cstart) elemsToCopy = c + 1;\n          for (int r = 0; r < elemsToCopy; ++r) {\n            *Cx++ = (*b)(r, c);\n            *Ci++ = rstart++;\n            ++nz;\n          }\n        }\n        ++Cp;\n      }\n    }\n    *Cp = nz;\n    return nz;\n  }\n\n  /**\n   * fill the CCS arrays of a matrix, arrays have to be allocated beforehand.\n   * This function only writes the values and assumes that column and row\n   * structures have already been written.\n   */\n  int fillCCS(double* Cx, bool upperTriangle = false) const {\n    assert(Cx && \"Target destination is NULL\");\n    double* CxStart = Cx;\n    int cstart = 0;\n    for (size_t i = 0; i < _blockCols.size(); ++i) {\n      int csize = _colBlockIndices[i] - cstart;\n      for (int c = 0; c < csize; ++c) {\n        for (typename SparseColumn::const_iterator it = _blockCols[i].begin();\n             it != _blockCols[i].end(); ++it) {\n          const SparseMatrixBlock* b = it->block;\n          int rstart = it->row ? _rowBlockIndices[it->row - 1] : 0;\n\n          int elemsToCopy = b->rows();\n          if (upperTriangle && rstart == cstart) elemsToCopy = c + 1;\n          memcpy(Cx, b->data() + c * b->rows(), elemsToCopy * sizeof(double));\n          Cx += elemsToCopy;\n        }\n      }\n      cstart = _colBlockIndices[i];\n    }\n    return Cx - CxStart;\n  }\n\n protected:\n  const std::vector<int>& _rowBlockIndices;  ///< vector of the indices of the\n                                             ///< blocks along the rows.\n  const std::vector<int>&\n      _colBlockIndices;  ///< vector of the indices of the blocks along the cols\n  std::vector<SparseColumn> _blockCols;  ///< the matrices stored in CCS order\n};\n\n/**\n * \\brief Sparse matrix which uses blocks based on hash structures\n *\n * This class is used to construct the pattern of a sparse block matrix\n */\ntemplate <class MatrixType>\nclass SparseBlockMatrixHashMap {\n public:\n  //! this is the type of the elementary block, it is an Eigen::Matrix.\n  typedef MatrixType SparseMatrixBlock;\n\n  //! columns of the matrix\n  int cols() const {\n    return _colBlockIndices.size() ? _colBlockIndices.back() : 0;\n  }\n  //! rows of the matrix\n  int rows() const {\n    return _rowBlockIndices.size() ? _rowBlockIndices.back() : 0;\n  }\n\n  typedef std::unordered_map<int, MatrixType*> SparseColumn;\n\n  SparseBlockMatrixHashMap(const std::vector<int>& rowIndices,\n                           const std::vector<int>& colIndices)\n      : _rowBlockIndices(rowIndices), _colBlockIndices(colIndices) {}\n\n  //! how many rows does the block at block-row r has?\n  int rowsOfBlock(int r) const {\n    return r ? _rowBlockIndices[r] - _rowBlockIndices[r - 1]\n             : _rowBlockIndices[0];\n  }\n\n  //! how many cols does the block at block-col c has?\n  int colsOfBlock(int c) const {\n    return c ? _colBlockIndices[c] - _colBlockIndices[c - 1]\n             : _colBlockIndices[0];\n  }\n\n  //! where does the row at block-row r start?\n  int rowBaseOfBlock(int r) const { return r ? _rowBlockIndices[r - 1] : 0; }\n\n  //! where does the col at block-col r start?\n  int colBaseOfBlock(int c) const { return c ? _colBlockIndices[c - 1] : 0; }\n\n  //! the block matrices per block-column\n  const std::vector<SparseColumn>& blockCols() const { return _blockCols; }\n  std::vector<SparseColumn>& blockCols() { return _blockCols; }\n\n  //! indices of the row blocks\n  const std::vector<int>& rowBlockIndices() const { return _rowBlockIndices; }\n\n  //! indices of the column blocks\n  const std::vector<int>& colBlockIndices() const { return _colBlockIndices; }\n\n  /**\n   * add a block to the pattern, return a pointer to the added block\n   */\n  MatrixType* addBlock(int r, int c, bool zeroBlock = false) {\n    assert(c < (int)_blockCols.size() &&\n           \"accessing column which is not available\");\n    SparseColumn& sparseColumn = _blockCols[c];\n    typename SparseColumn::iterator foundIt = sparseColumn.find(r);\n    if (foundIt == sparseColumn.end()) {\n      int rb = rowsOfBlock(r);\n      int cb = colsOfBlock(c);\n      MatrixType* m = new MatrixType(rb, cb);\n      if (zeroBlock) m->setZero();\n      sparseColumn[r] = m;\n      return m;\n    }\n    return foundIt->second;\n  }\n\n protected:\n  const std::vector<int>& _rowBlockIndices;  ///< vector of the indices of the\n                                             ///< blocks along the rows.\n  const std::vector<int>&\n      _colBlockIndices;  ///< vector of the indices of the blocks along the cols\n  std::vector<SparseColumn> _blockCols;  ///< the matrices stored in CCS order\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/sparse_block_matrix_diagonal.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SPARSE_BLOCK_MATRIX_DIAGONAL_H\n#define G2O_SPARSE_BLOCK_MATRIX_DIAGONAL_H\n\n#include <Eigen/Core>\n#include <vector>\n\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"matrix_operations.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief Sparse matrix which uses blocks on the diagonal\n *\n * This class is used as a const view on a SparseBlockMatrix\n * which allows a faster iteration over the elements of the\n * matrix.\n */\ntemplate <class MatrixType>\nclass SparseBlockMatrixDiagonal {\n public:\n  //! this is the type of the elementary block, it is an Eigen::Matrix.\n  typedef MatrixType SparseMatrixBlock;\n\n  //! columns of the matrix\n  int cols() const { return _blockIndices.size() ? _blockIndices.back() : 0; }\n  //! rows of the matrix\n  int rows() const { return _blockIndices.size() ? _blockIndices.back() : 0; }\n\n  using DiagonalVector = std::vector<MatrixType>;\n\n  SparseBlockMatrixDiagonal(const std::vector<int>& blockIndices)\n      : _blockIndices(blockIndices) {}\n\n  //! how many rows/cols does the block at block-row / block-column r has?\n  inline int dimOfBlock(int r) const {\n    return r ? _blockIndices[r] - _blockIndices[r - 1] : _blockIndices[0];\n  }\n\n  //! where does the row /col at block-row / block-column r starts?\n  inline int baseOfBlock(int r) const { return r ? _blockIndices[r - 1] : 0; }\n\n  //! the block matrices per block-column\n  const DiagonalVector& diagonal() const { return _diagonal; }\n  DiagonalVector& diagonal() { return _diagonal; }\n\n  //! indices of the row blocks\n  const std::vector<int>& blockIndices() const { return _blockIndices; }\n\n  void multiply(double*& dest, const double* src) const {\n    int destSize = cols();\n    if (!dest) {\n      dest = new double[destSize];\n      memset(dest, 0, destSize * sizeof(double));\n    }\n\n    // map the memory by Eigen\n    Eigen::Map<VectorX> destVec(dest, destSize);\n    Eigen::Map<const VectorX> srcVec(src, rows());\n\n#ifdef G2O_OPENMP\n#pragma omp parallel for default(shared) schedule(dynamic, 10)\n#endif\n    for (int i = 0; i < static_cast<int>(_diagonal.size()); ++i) {\n      int destOffset = baseOfBlock(i);\n      int srcOffset = destOffset;\n      const SparseMatrixBlock& A = _diagonal[i];\n      // destVec += *A.transpose() * srcVec (according to the sub-vector parts)\n      internal::template axpy<SparseMatrixBlock>(A, srcVec, srcOffset, destVec,\n                                                 destOffset);\n    }\n  }\n\n protected:\n  const std::vector<int>& _blockIndices;  ///< vector of the indices of the\n                                          ///< blocks along the diagonal\n  DiagonalVector _diagonal;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/sparse_optimizer.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"sparse_optimizer.h\"\n\n#include <algorithm>\n#include <cassert>\n#include <iostream>\n#include <utility>\n\n#include \"batch_stats.h\"\n#include \"estimate_propagator.h\"\n#include \"g2o/config.h\"  // IWYU pragma: keep\n#include \"g2o/core/optimizable_graph.h\"\n#include \"g2o/core/ownership.h\"\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n#include \"g2o/stuff/macros.h\"\n#include \"g2o/stuff/timeutil.h\"\n#include \"hyper_graph_action.h\"\n#include \"optimization_algorithm.h\"\n#include \"robust_kernel.h\"\n\n#ifndef NDEBUG\nnamespace {\n/**\n * tests whether there is a NaN in the array\n */\nbool arrayHasNaN(const double* array, int size, int* nanIndex = 0) {\n  for (int i = 0; i < size; ++i)\n    if (std::isnan(array[i])) {\n      if (nanIndex) *nanIndex = i;\n      return true;\n    }\n  return false;\n}\n}  // namespace\n#endif\n\nnamespace g2o {\nusing namespace std;\n\nSparseOptimizer::SparseOptimizer()\n    : _forceStopFlag(0),\n      _verbose(false),\n      _algorithm(nullptr),\n      _computeBatchStatistics(false) {\n  _graphActions.resize(AT_NUM_ELEMENTS);\n}\n\nSparseOptimizer::~SparseOptimizer() {\n  release(_algorithm);\n  G2OBatchStatistics::setGlobalStats(0);\n}\n\nvoid SparseOptimizer::computeActiveErrors() {\n  // call the callbacks in case there is something registered\n  HyperGraphActionSet& actions = _graphActions[AT_COMPUTEACTIVERROR];\n  if (actions.size() > 0) {\n    for (HyperGraphActionSet::iterator it = actions.begin();\n         it != actions.end(); ++it)\n      (*(*it))(this);\n  }\n\n#ifdef G2O_OPENMP\n#pragma omp parallel for default(shared) if (_activeEdges.size() > 50)\n#endif\n  for (int k = 0; k < static_cast<int>(_activeEdges.size()); ++k) {\n    OptimizableGraph::Edge* e = _activeEdges[k];\n    e->computeError();\n  }\n\n#ifndef NDEBUG\n  for (int k = 0; k < static_cast<int>(_activeEdges.size()); ++k) {\n    OptimizableGraph::Edge* e = _activeEdges[k];\n    bool hasNan = arrayHasNaN(e->errorData(), e->dimension());\n    if (hasNan) {\n      G2O_WARN(\"computeActiveErrors(): found NaN in error for edge {}\",\n               static_cast<void*>(e));\n    }\n  }\n#endif\n}\n\ndouble SparseOptimizer::activeChi2() const {\n  double chi = 0.0;\n  for (EdgeContainer::const_iterator it = _activeEdges.begin();\n       it != _activeEdges.end(); ++it) {\n    const OptimizableGraph::Edge* e = *it;\n    chi += e->chi2();\n  }\n  return chi;\n}\n\ndouble SparseOptimizer::activeRobustChi2() const {\n  Vector3 rho;\n  double chi = 0.0;\n  for (EdgeContainer::const_iterator it = _activeEdges.begin();\n       it != _activeEdges.end(); ++it) {\n    const OptimizableGraph::Edge* e = *it;\n    if (e->robustKernel()) {\n      e->robustKernel()->robustify(e->chi2(), rho);\n      chi += rho[0];\n    } else\n      chi += e->chi2();\n  }\n  return chi;\n}\n\nOptimizableGraph::Vertex* SparseOptimizer::findGauge() {\n  if (vertices().empty()) return nullptr;\n\n  int maxDim = maxDimension();\n\n  OptimizableGraph::Vertex* rut = 0;\n  for (HyperGraph::VertexIDMap::iterator it = vertices().begin();\n       it != vertices().end(); ++it) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v =\n        static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(it->second);\n    if (v->dimension() == maxDim) {\n      rut = v;\n      break;\n    }\n  }\n  return rut;\n}\n\nbool SparseOptimizer::gaugeFreedom() {\n  if (vertices().empty()) return false;\n\n  int maxDim = maxDimension();\n\n  for (HyperGraph::VertexIDMap::iterator it = vertices().begin();\n       it != vertices().end(); ++it) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v =\n        static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(it->second);\n    if (v->dimension() == maxDim) {\n      // test for fixed vertex\n      if (v->fixed()) {\n        return false;\n      }\n      // test for full dimension prior\n      for (HyperGraph::EdgeSet::const_iterator eit = v->edges().begin();\n           eit != v->edges().end(); ++eit) {\n        OptimizableGraph::Edge* e = static_cast<OptimizableGraph::Edge*>(*eit);\n        if (e->vertices().size() == 1 && e->dimension() == maxDim) return false;\n      }\n    }\n  }\n  return true;\n}\n\nbool SparseOptimizer::buildIndexMapping(\n    SparseOptimizer::VertexContainer& vlist) {\n  if (!vlist.size()) {\n    _ivMap.clear();\n    return false;\n  }\n\n  _ivMap.resize(vlist.size());\n  size_t i = 0;\n  for (int k = 0; k < 2; k++)\n    for (VertexContainer::iterator it = vlist.begin(); it != vlist.end();\n         ++it) {\n      OptimizableGraph::Vertex* v = *it;\n      if (!v->fixed()) {\n        if (static_cast<int>(v->marginalized()) == k) {\n          v->setHessianIndex(i);\n          _ivMap[i] = v;\n          i++;\n        }\n      } else {\n        v->setHessianIndex(-1);\n      }\n    }\n  _ivMap.resize(i);\n  return true;\n}\n\nvoid SparseOptimizer::clearIndexMapping() {\n  for (size_t i = 0; i < _ivMap.size(); ++i) {\n    _ivMap[i]->setHessianIndex(-1);\n    _ivMap[i] = 0;\n  }\n}\n\nbool SparseOptimizer::initializeOptimization(int level) {\n  HyperGraph::VertexSet vset;\n  for (VertexIDMap::iterator it = vertices().begin(); it != vertices().end();\n       ++it)\n    vset.insert(it->second);\n  return initializeOptimization(vset, level);\n}\n\nbool SparseOptimizer::initializeOptimization(HyperGraph::VertexSet& vset,\n                                             int level) {\n  if (edges().size() == 0) {\n    G2O_WARN(\"Attempt to initialize an empty graph\");\n    return false;\n  }\n  preIteration(-1);\n  bool workspaceAllocated = _jacobianWorkspace.allocate();\n  (void)workspaceAllocated;\n  assert(workspaceAllocated &&\n         \"Error while allocating memory for the Jacobians\");\n  clearIndexMapping();\n  _activeVertices.clear();\n  _activeVertices.reserve(vset.size());\n  _activeEdges.clear();\n  set<Edge*> auxEdgeSet;  // temporary structure to avoid duplicates\n  for (HyperGraph::VertexSet::iterator it = vset.begin(); it != vset.end();\n       ++it) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v = (OptimizableGraph::Vertex*)*it;\n    const OptimizableGraph::EdgeSet& vEdges = v->edges();\n    // count if there are edges in that level. If not remove from the pool\n    int levelEdges = 0;\n    for (OptimizableGraph::EdgeSet::const_iterator it = vEdges.begin();\n         it != vEdges.end(); ++it) {\n      OptimizableGraph::Edge* e =\n          reinterpret_cast<OptimizableGraph::Edge*>(*it);\n      if (level < 0 || e->level() == level) {\n        bool allVerticesOK = true;\n        for (vector<HyperGraph::Vertex*>::const_iterator vit =\n                 e->vertices().begin();\n             vit != e->vertices().end(); ++vit) {\n          if (vset.find(*vit) == vset.end()) {\n            allVerticesOK = false;\n            break;\n          }\n        }\n        if (allVerticesOK && !e->allVerticesFixed()) {\n          auxEdgeSet.insert(e);\n          levelEdges++;\n        }\n      }\n    }\n    if (levelEdges) {\n      _activeVertices.push_back(v);\n\n      // test for NANs in the current estimate if we are debugging\n#ifndef NDEBUG\n      int estimateDim = v->estimateDimension();\n      if (estimateDim > 0) {\n        VectorX estimateData(estimateDim);\n        if (v->getEstimateData(estimateData.data()) == true) {\n          int k;\n          bool hasNan = arrayHasNaN(estimateData.data(), estimateDim, &k);\n          if (hasNan)\n            G2O_WARN(\"Vertex {} contains a nan entry at index {}\", v->id(), k);\n        }\n      }\n#endif\n    }\n  }\n\n  _activeEdges.reserve(auxEdgeSet.size());\n  for (set<Edge*>::iterator it = auxEdgeSet.begin(); it != auxEdgeSet.end();\n       ++it)\n    _activeEdges.push_back(*it);\n\n  sortVectorContainers();\n  bool indexMappingStatus = buildIndexMapping(_activeVertices);\n  postIteration(-1);\n  return indexMappingStatus;\n}\n\nbool SparseOptimizer::initializeOptimization(HyperGraph::EdgeSet& eset) {\n  preIteration(-1);\n  bool workspaceAllocated = _jacobianWorkspace.allocate();\n  (void)workspaceAllocated;\n  assert(workspaceAllocated &&\n         \"Error while allocating memory for the Jacobians\");\n  clearIndexMapping();\n  _activeVertices.clear();\n  _activeEdges.clear();\n  _activeEdges.reserve(eset.size());\n  set<Vertex*> auxVertexSet;  // temporary structure to avoid duplicates\n  for (HyperGraph::EdgeSet::iterator it = eset.begin(); it != eset.end();\n       ++it) {\n    OptimizableGraph::Edge* e = (OptimizableGraph::Edge*)(*it);\n    if (e->numUndefinedVertices()) continue;\n    for (vector<HyperGraph::Vertex*>::const_iterator vit =\n             e->vertices().begin();\n         vit != e->vertices().end(); ++vit) {\n      auxVertexSet.insert(static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(*vit));\n    }\n    _activeEdges.push_back(reinterpret_cast<OptimizableGraph::Edge*>(*it));\n  }\n\n  _activeVertices.reserve(auxVertexSet.size());\n  for (set<Vertex*>::iterator it = auxVertexSet.begin();\n       it != auxVertexSet.end(); ++it)\n    _activeVertices.push_back(*it);\n\n  sortVectorContainers();\n  bool indexMappingStatus = buildIndexMapping(_activeVertices);\n  postIteration(-1);\n  return indexMappingStatus;\n}\n\nvoid SparseOptimizer::setToOrigin() {\n  for (VertexIDMap::iterator it = vertices().begin(); it != vertices().end();\n       ++it) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v =\n        static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(it->second);\n    v->setToOrigin();\n  }\n}\n\nvoid SparseOptimizer::computeInitialGuess() {\n  EstimatePropagator::PropagateCost costFunction(this);\n  computeInitialGuess(costFunction);\n}\n\nvoid SparseOptimizer::computeInitialGuess(\n    EstimatePropagatorCost& costFunction) {\n  OptimizableGraph::VertexSet emptySet;\n  std::set<Vertex*> backupVertices;\n  HyperGraph::VertexSet fixedVertices;  // these are the root nodes where to\n                                        // start the initialization\n  for (EdgeContainer::iterator it = _activeEdges.begin();\n       it != _activeEdges.end(); ++it) {\n    OptimizableGraph::Edge* e = *it;\n    for (size_t i = 0; i < e->vertices().size(); ++i) {\n      OptimizableGraph::Vertex* v =\n          static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(e->vertex(i));\n      if (!v) continue;\n      if (v->fixed())\n        fixedVertices.insert(v);\n      else {  // check for having a prior which is able to fully initialize a\n              // vertex\n        for (EdgeSet::const_iterator vedgeIt = v->edges().begin();\n             vedgeIt != v->edges().end(); ++vedgeIt) {\n          OptimizableGraph::Edge* vedge =\n              static_cast<OptimizableGraph::Edge*>(*vedgeIt);\n          if (vedge->vertices().size() == 1 &&\n              vedge->initialEstimatePossible(emptySet, v) > 0.) {\n            vedge->initialEstimate(emptySet, v);\n            fixedVertices.insert(v);\n          }\n        }\n      }\n      if (v->hessianIndex() == -1) {\n        std::set<Vertex*>::const_iterator foundIt = backupVertices.find(v);\n        if (foundIt == backupVertices.end()) {\n          v->push();\n          backupVertices.insert(v);\n        }\n      }\n    }\n  }\n\n  EstimatePropagator estimatePropagator(this);\n  estimatePropagator.propagate(fixedVertices, costFunction);\n\n  // restoring the vertices that should not be initialized\n  for (std::set<Vertex*>::iterator it = backupVertices.begin();\n       it != backupVertices.end(); ++it) {\n    Vertex* v = *it;\n    v->pop();\n  }\n  if (verbose()) {\n    computeActiveErrors();\n    cerr << \"iteration= -1\\t chi2= \" << activeChi2() << \"\\t time= 0.0\"\n         << \"\\t cumTime= 0.0\"\n         << \"\\t (using initial guess from \" << costFunction.name() << \")\"\n         << endl;\n  }\n}\n\nint SparseOptimizer::optimize(int iterations, bool online) {\n  if (_ivMap.size() == 0) {\n    G2O_WARN(\n        \"0 vertices to optimize, maybe forgot to call \"\n        \"initializeOptimization()\");\n    return -1;\n  }\n\n  int cjIterations = 0;\n  double cumTime = 0;\n  bool ok = true;\n\n  ok = _algorithm->init(online);\n  if (!ok) {\n    G2O_ERROR(\"Error while initializing\");\n    return -1;\n  }\n\n  _batchStatistics.clear();\n  if (_computeBatchStatistics) _batchStatistics.resize(iterations);\n\n  OptimizationAlgorithm::SolverResult result = OptimizationAlgorithm::OK;\n  for (int i = 0; i < iterations && !terminate() && ok; i++) {\n    preIteration(i);\n\n    if (_computeBatchStatistics) {\n      G2OBatchStatistics& cstat = _batchStatistics[i];\n      G2OBatchStatistics::setGlobalStats(&cstat);\n      cstat.iteration = i;\n      cstat.numEdges = _activeEdges.size();\n      cstat.numVertices = _activeVertices.size();\n    }\n\n    double ts = get_monotonic_time();\n    result = _algorithm->solve(i, online);\n    ok = (result == OptimizationAlgorithm::OK);\n\n    bool errorComputed = false;\n    if (_computeBatchStatistics) {\n      computeActiveErrors();\n      errorComputed = true;\n      _batchStatistics[i].chi2 = activeRobustChi2();\n      _batchStatistics[i].timeIteration = get_monotonic_time() - ts;\n    }\n\n    if (verbose()) {\n      double dts = get_monotonic_time() - ts;\n      cumTime += dts;\n      if (!errorComputed) computeActiveErrors();\n      cerr << \"iteration= \" << i << \"\\t chi2= \" << FIXED(activeRobustChi2())\n           << \"\\t time= \" << dts << \"\\t cumTime= \" << cumTime\n           << \"\\t edges= \" << _activeEdges.size();\n      _algorithm->printVerbose(cerr);\n      cerr << endl;\n    }\n    ++cjIterations;\n    postIteration(i);\n  }\n  if (result == OptimizationAlgorithm::Fail) {\n    return 0;\n  }\n  return cjIterations;\n}\n\nvoid SparseOptimizer::update(const double* update) {\n  // update the graph by calling oplus on the vertices\n  for (size_t i = 0; i < _ivMap.size(); ++i) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v = _ivMap[i];\n#ifndef NDEBUG\n    bool hasNan = arrayHasNaN(update, v->dimension());\n    if (hasNan) G2O_WARN(\"Update contains a nan for vertex {}\", v->id());\n#endif\n    v->oplus(update);\n    update += v->dimension();\n  }\n}\n\nvoid SparseOptimizer::setComputeBatchStatistics(bool computeBatchStatistics) {\n  if ((_computeBatchStatistics == true) && (computeBatchStatistics == false)) {\n    G2OBatchStatistics::setGlobalStats(0);\n    _batchStatistics.clear();\n  }\n  _computeBatchStatistics = computeBatchStatistics;\n}\n\nbool SparseOptimizer::updateInitialization(HyperGraph::VertexSet& vset,\n                                           HyperGraph::EdgeSet& eset) {\n  std::vector<HyperGraph::Vertex*> newVertices;\n  newVertices.reserve(vset.size());\n  _activeVertices.reserve(_activeVertices.size() + vset.size());\n  _activeEdges.reserve(_activeEdges.size() + eset.size());\n  for (HyperGraph::EdgeSet::iterator it = eset.begin(); it != eset.end();\n       ++it) {\n    OptimizableGraph::Edge* e = static_cast<OptimizableGraph::Edge*>(*it);\n    if (!e->allVerticesFixed()) _activeEdges.push_back(e);\n  }\n\n  // update the index mapping\n  size_t next = _ivMap.size();\n  for (HyperGraph::VertexSet::iterator it = vset.begin(); it != vset.end();\n       ++it) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v = static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(*it);\n    if (!v->fixed()) {\n      if (!v->marginalized()) {\n        v->setHessianIndex(next);\n        _ivMap.push_back(v);\n        newVertices.push_back(v);\n        _activeVertices.push_back(v);\n        next++;\n      } else  // not supported right now\n        abort();\n    } else {\n      v->setHessianIndex(-1);\n    }\n  }\n\n  if (newVertices.size() != vset.size()) {\n    G2O_ERROR(\"{}: something went wrong, size mismatch {} != {}\", vset.size(),\n              newVertices.size());\n  }\n  return _algorithm->updateStructure(newVertices, eset);\n}\n\nvoid SparseOptimizer::sortVectorContainers() {\n  // sort vector structures to get deterministic ordering based on IDs\n  sort(_activeVertices.begin(), _activeVertices.end(), VertexIDCompare());\n  sort(_activeEdges.begin(), _activeEdges.end(), EdgeIDCompare());\n}\n\nvoid SparseOptimizer::clear() {\n  _ivMap.clear();\n  _activeVertices.clear();\n  _activeEdges.clear();\n  OptimizableGraph::clear();\n}\n\nSparseOptimizer::VertexContainer::const_iterator\nSparseOptimizer::findActiveVertex(const OptimizableGraph::Vertex* v) const {\n  VertexContainer::const_iterator lower = lower_bound(\n      _activeVertices.begin(), _activeVertices.end(), v, VertexIDCompare());\n  if (lower == _activeVertices.end()) return _activeVertices.end();\n  if ((*lower) == v) return lower;\n  return _activeVertices.end();\n}\n\nSparseOptimizer::EdgeContainer::const_iterator SparseOptimizer::findActiveEdge(\n    const OptimizableGraph::Edge* e) const {\n  EdgeContainer::const_iterator lower =\n      lower_bound(_activeEdges.begin(), _activeEdges.end(), e, EdgeIDCompare());\n  if (lower == _activeEdges.end()) return _activeEdges.end();\n  if ((*lower) == e) return lower;\n  return _activeEdges.end();\n}\n\nvoid SparseOptimizer::push(SparseOptimizer::VertexContainer& vlist) {\n  for (VertexContainer::iterator it = vlist.begin(); it != vlist.end(); ++it)\n    (*it)->push();\n}\n\nvoid SparseOptimizer::pop(SparseOptimizer::VertexContainer& vlist) {\n  for (VertexContainer::iterator it = vlist.begin(); it != vlist.end(); ++it)\n    (*it)->pop();\n}\n\nvoid SparseOptimizer::push(HyperGraph::VertexSet& vlist) {\n  OptimizableGraph::push(vlist);\n}\n\nvoid SparseOptimizer::pop(HyperGraph::VertexSet& vlist) {\n  OptimizableGraph::pop(vlist);\n}\n\nvoid SparseOptimizer::discardTop(SparseOptimizer::VertexContainer& vlist) {\n  for (VertexContainer::iterator it = vlist.begin(); it != vlist.end(); ++it)\n    (*it)->discardTop();\n}\n\nvoid SparseOptimizer::setVerbose(bool verbose) { _verbose = verbose; }\n\nvoid SparseOptimizer::setAlgorithm(OptimizationAlgorithm* algorithm) {\n  if (_algorithm) {\n    // reset the optimizer for the formerly used solver in case release() won't\n    // delete it\n    _algorithm->setOptimizer(nullptr);\n    release(_algorithm);\n  }\n\n  _algorithm = algorithm;\n\n  if (_algorithm) _algorithm->setOptimizer(this);\n}\n\nbool SparseOptimizer::computeMarginals(\n    SparseBlockMatrix<MatrixX>& spinv,\n    const std::vector<std::pair<int, int> >& blockIndices) {\n  return _algorithm->computeMarginals(spinv, blockIndices);\n}\n\nbool SparseOptimizer::computeMarginals(SparseBlockMatrix<MatrixX>& spinv,\n                                       const Vertex* vertex) {\n  if (vertex->hessianIndex() < 0) {\n    return false;\n  }\n  std::vector<std::pair<int, int> > index{\n      std::make_pair<int, int>(vertex->hessianIndex(), vertex->hessianIndex())};\n  return computeMarginals(spinv, index);\n}\n\nbool SparseOptimizer::computeMarginals(SparseBlockMatrix<MatrixX>& spinv,\n                                       const VertexContainer& vertices) {\n  std::vector<std::pair<int, int> > indices;\n  indices.reserve(vertices.size());\n  for (VertexContainer::const_iterator it = vertices.begin();\n       it != vertices.end(); ++it) {\n    indices.emplace_back((*it)->hessianIndex(), (*it)->hessianIndex());\n  }\n  return computeMarginals(spinv, indices);\n}\n\nvoid SparseOptimizer::setForceStopFlag(bool* flag) { _forceStopFlag = flag; }\n\nbool SparseOptimizer::removeVertex(HyperGraph::Vertex* v, bool detach) {\n  OptimizableGraph::Vertex* vv = static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(v);\n  if (vv->hessianIndex() >= 0) {\n    clearIndexMapping();\n    _ivMap.clear();\n  }\n  return HyperGraph::removeVertex(v, detach);\n}\n\nbool SparseOptimizer::addComputeErrorAction(HyperGraphAction* action) {\n  std::pair<HyperGraphActionSet::iterator, bool> insertResult =\n      _graphActions[AT_COMPUTEACTIVERROR].insert(action);\n  return insertResult.second;\n}\n\nbool SparseOptimizer::removeComputeErrorAction(HyperGraphAction* action) {\n  return _graphActions[AT_COMPUTEACTIVERROR].erase(action) > 0;\n}\n\nvoid SparseOptimizer::push() { push(_activeVertices); }\n\nvoid SparseOptimizer::pop() { pop(_activeVertices); }\n\nvoid SparseOptimizer::discardTop() { discardTop(_activeVertices); }\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/sparse_optimizer.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_GRAPH_OPTIMIZER_CHOL_H_\n#define G2O_GRAPH_OPTIMIZER_CHOL_H_\n\n#include \"batch_stats.h\"\n#include \"g2o/stuff/macros.h\"\n#include \"g2o_core_api.h\"\n#include \"optimizable_graph.h\"\n#include \"sparse_block_matrix.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n// forward declaration\nclass OptimizationAlgorithm;\nclass EstimatePropagatorCost;\n\nclass G2O_CORE_API SparseOptimizer : public OptimizableGraph {\n public:\n  enum {\n    AT_COMPUTEACTIVERROR = OptimizableGraph::AT_NUM_ELEMENTS,\n    AT_NUM_ELEMENTS,  // keep as last element\n  };\n\n  friend class ActivePathCostFunction;\n\n  // Attention: _solver & _statistics is own by SparseOptimizer and will be\n  // deleted in its destructor.\n  SparseOptimizer();\n  virtual ~SparseOptimizer();\n\n  // new interface for the optimizer\n  // the old functions will be dropped\n  /**\n   * Initializes the structures for optimizing a portion of the graph specified\n   * by a subset of edges. Before calling it be sure to invoke marginalized()\n   * and fixed() to the vertices you want to include in the schur complement or\n   * to set as fixed during the optimization.\n   * @param eset: the subgraph to be optimized.\n   * @returns false if somethings goes wrong\n   */\n  virtual bool initializeOptimization(HyperGraph::EdgeSet& eset);\n\n  /**\n   * Initializes the structures for optimizing a portion of the graph specified\n   * by a subset of vertices. Before calling it be sure to invoke marginalized()\n   * and fixed() to the vertices you want to include in the schur complement or\n   * to set as fixed during the optimization.\n   * @param vset: the subgraph to be optimized.\n   * @param level: is the level (in multilevel optimization)\n   * @returns false if somethings goes wrong\n   */\n  virtual bool initializeOptimization(HyperGraph::VertexSet& vset,\n                                      int level = 0);\n\n  /**\n   * Initializes the structures for optimizing the whole graph.\n   * Before calling it be sure to invoke marginalized() and fixed() to the\n   * vertices you want to include in the schur complement or to set as fixed\n   * during the optimization.\n   * @param level: is the level (in multilevel optimization)\n   * @returns false if somethings goes wrong\n   */\n  virtual bool initializeOptimization(int level = 0);\n\n  /**\n   * HACK updating the internal structures for online processing\n   */\n  virtual bool updateInitialization(HyperGraph::VertexSet& vset,\n                                    HyperGraph::EdgeSet& eset);\n\n  /**\n   * Propagates an initial guess from the vertex specified as origin.\n   * It should be called after initializeOptimization(...), as it relies on the\n   * _activeVertices/_edges structures. It constructs a set of trees starting\n   * from the nodes in the graph which are fixed and eligible for preforming\n   * optimization. The trees are constructed by utlizing a cost-function\n   * specified.\n   * @param costFunction: the cost function used\n   * @patam maxDistance: the distance where to stop the search\n   */\n  virtual void computeInitialGuess();\n\n  /**\n   * Same as above but using a specific propagator\n   */\n  virtual void computeInitialGuess(EstimatePropagatorCost& propagator);\n\n  /**\n   * sets all vertices to their origin.\n   */\n  virtual void setToOrigin();\n\n  /**\n   * starts one optimization run given the current configuration of the graph,\n   * and the current settings stored in the class instance.\n   * It can be called only after initializeOptimization\n   */\n  int optimize(int iterations, bool online = false);\n\n  /**\n   * computes the blocks of the inverse of the specified pattern.\n   * the pattern is given via pairs <row, col> of the blocks in the hessian\n   * @param blockIndices: the pattern\n   * @param spinv: the sparse block matrix with the result\n   * @returns false if the operation is not supported by the solver\n   */\n  bool computeMarginals(SparseBlockMatrix<MatrixX>& spinv,\n                        const std::vector<std::pair<int, int> >& blockIndices);\n\n  /**\n   * computes the inverse of the specified vertex.\n   * @param vertex: the vertex whose state is to be marginalised\n   * @param spinv: the sparse block matrix with the result\n   * @returns false if the operation is not supported by the solver\n   */\n  bool computeMarginals(SparseBlockMatrix<MatrixX>& spinv,\n                        const Vertex* vertex);\n\n  /**\n   * computes the inverse of the set specified vertices, assembled into a single\n   * covariance matrix.\n   * @param vertex: the pattern\n   * @param spinv: the sparse block matrix with the result\n   * @returns false if the operation is not supported by the solver\n   */\n  bool computeMarginals(SparseBlockMatrix<MatrixX>& spinv,\n                        const VertexContainer& vertices);\n\n  //! finds a gauge in the graph to remove the undefined dof.\n  // The gauge should be fixed() and then the optimization can work (if no\n  // additional dof are in the system. The default implementation returns a node\n  // with maximum dimension.\n  virtual Vertex* findGauge();\n\n  bool gaugeFreedom();\n\n  /**returns the cached chi2 of the active portion of the graph*/\n  double activeChi2() const;\n  /**\n   * returns the cached chi2 of the active portion of the graph.\n   * In contrast to activeChi2() this functions considers the weighting\n   * of the error according to the robustification of the error functions.\n   */\n  double activeRobustChi2() const;\n\n  //! verbose information during optimization\n  bool verbose() const { return _verbose; }\n  void setVerbose(bool verbose);\n\n  /**\n   * sets a variable checked at every iteration to force a user stop. The\n   * iteration exits when the variable is true;\n   */\n  void setForceStopFlag(bool* flag);\n  bool* forceStopFlag() const { return _forceStopFlag; };\n\n  //! if external stop flag is given, return its state. False otherwise\n  bool terminate() { return _forceStopFlag ? (*_forceStopFlag) : false; }\n\n  //! the index mapping of the vertices\n  const VertexContainer& indexMapping() const { return _ivMap; }\n  //! the vertices active in the current optimization\n  const VertexContainer& activeVertices() const { return _activeVertices; }\n  //! the edges active in the current optimization\n  const EdgeContainer& activeEdges() const { return _activeEdges; }\n\n  /**\n   * Remove a vertex. If the vertex is contained in the currently active set\n   * of vertices, then the internal temporary structures are cleaned, e.g., the\n   * index mapping is erased. In case you need the index mapping for\n   * manipulating the graph, you have to store it in your own copy.\n   */\n  virtual bool removeVertex(HyperGraph::Vertex* v, bool detach = false);\n\n  /**\n   * search for an edge in _activeVertices and return the iterator pointing to\n   * it getActiveVertices().end() if not found\n   */\n  VertexContainer::const_iterator findActiveVertex(\n      const OptimizableGraph::Vertex* v) const;\n  /**\n   * search for an edge in _activeEdges and return the iterator pointing to it\n   * getActiveEdges().end() if not found\n   */\n  EdgeContainer::const_iterator findActiveEdge(\n      const OptimizableGraph::Edge* e) const;\n\n  //! the solver used by the optimizer\n  const OptimizationAlgorithm* algorithm() const { return _algorithm; }\n  OptimizationAlgorithm* solver() { return _algorithm; }\n  void setAlgorithm(OptimizationAlgorithm* algorithm);\n\n  //! push the estimate of a subset of the variables onto a stack\n  void push(SparseOptimizer::VertexContainer& vlist);\n  //! push the estimate of a subset of the variables onto a stack\n  void push(HyperGraph::VertexSet& vlist);\n  //! push all the active vertices onto a stack\n  void push();\n  //! pop (restore) the estimate a subset of the variables from the stack\n  void pop(SparseOptimizer::VertexContainer& vlist);\n  //! pop (restore) the estimate a subset of the variables from the stack\n  void pop(HyperGraph::VertexSet& vlist);\n  //! pop (restore) the estimate of the active vertices from the stack\n  void pop();\n\n  //! ignore the latest stored element on the stack, remove it from the stack\n  //! but do not restore the estimate\n  void discardTop(SparseOptimizer::VertexContainer& vlist);\n  //! same as above, but for the active vertices\n  void discardTop();\n  using OptimizableGraph::discardTop;\n\n  /**\n   * clears the graph, and polishes some intermediate structures\n   * Note that this only removes nodes / edges. Parameters can be removed\n   * with clearParameters().\n   */\n  virtual void clear();\n\n  /**\n   * computes the error vectors of all edges in the activeSet, and caches them\n   */\n  void computeActiveErrors();\n\n  /**\n   * Linearizes the system by computing the Jacobians for the nodes\n   * and edges in the graph\n   */\n  G2O_ATTRIBUTE_DEPRECATED(void linearizeSystem()) {\n    // nothing needed, linearization is now done inside the solver\n  }\n\n  /**\n   * update the estimate of the active vertices\n   * @param update: the double vector containing the stacked\n   * elements of the increments on the vertices.\n   */\n  void update(const double* update);\n\n  /**\n     returns the set of batch statistics about the optimisation\n  */\n  const BatchStatisticsContainer& batchStatistics() const {\n    return _batchStatistics;\n  }\n  /**\n     returns the set of batch statistics about the optimisation\n  */\n  BatchStatisticsContainer& batchStatistics() { return _batchStatistics; }\n\n  void setComputeBatchStatistics(bool computeBatchStatistics);\n\n  bool computeBatchStatistics() const { return _computeBatchStatistics; }\n\n  /**** callbacks ****/\n  //! add an action to be executed before the error vectors are computed\n  bool addComputeErrorAction(HyperGraphAction* action);\n  //! remove an action that should no longer be executed before computing the\n  //! error vectors\n  bool removeComputeErrorAction(HyperGraphAction* action);\n\n protected:\n  bool* _forceStopFlag;\n  bool _verbose;\n\n  VertexContainer _ivMap;\n  VertexContainer _activeVertices;  ///< sorted according to VertexIDCompare\n  EdgeContainer _activeEdges;       ///< sorted according to EdgeIDCompare\n\n  void sortVectorContainers();\n\n  OptimizationAlgorithm* _algorithm;\n\n  /**\n   * builds the mapping of the active vertices to the (block) row / column in\n   * the Hessian\n   */\n  bool buildIndexMapping(SparseOptimizer::VertexContainer& vlist);\n  void clearIndexMapping();\n\n  BatchStatisticsContainer\n      _batchStatistics;  ///< global statistics of the optimizer, e.g., timing,\n                         ///< num-non-zeros\n  bool _computeBatchStatistics;\n};\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/sparse_optimizer_terminate_action.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"sparse_optimizer_terminate_action.h\"\n\n#include <cassert>\n#include <limits>\n\n#include \"sparse_optimizer.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nSparseOptimizerTerminateAction::SparseOptimizerTerminateAction()\n    : HyperGraphAction(),\n      _gainThreshold(1e-6),\n      _lastChi(0),\n      _auxTerminateFlag(false),\n      _maxIterations(std::numeric_limits<int>::max()) {}\n\nvoid SparseOptimizerTerminateAction::setGainThreshold(double gainThreshold) {\n  _gainThreshold = gainThreshold;\n}\n\nHyperGraphAction* SparseOptimizerTerminateAction::operator()(\n    const HyperGraph* graph, Parameters* parameters) {\n  assert(dynamic_cast<const SparseOptimizer*>(graph) &&\n         \"graph is not a SparseOptimizer\");\n  assert(dynamic_cast<HyperGraphAction::ParametersIteration*>(parameters) &&\n         \"error casting parameters\");\n\n  const SparseOptimizer* optimizer = static_cast<const SparseOptimizer*>(graph);\n  HyperGraphAction::ParametersIteration* params =\n      static_cast<HyperGraphAction::ParametersIteration*>(parameters);\n\n  const_cast<SparseOptimizer*>(optimizer)->computeActiveErrors();\n  if (params->iteration < 0) {\n    // let the optimizer run for at least one iteration\n    // Hence, we reset the stop flag\n    setOptimizerStopFlag(optimizer, false);\n  } else if (params->iteration == 0) {\n    // first iteration, just store the chi2 value\n    _lastChi = optimizer->activeRobustChi2();\n  } else {\n    // compute the gain and stop the optimizer in case the\n    // gain is below the threshold or we reached the max\n    // number of iterations\n    bool stopOptimizer = false;\n    if (params->iteration < _maxIterations) {\n      double currentChi = optimizer->activeRobustChi2();\n      double gain = (_lastChi - currentChi) / currentChi;\n      _lastChi = currentChi;\n      if (gain >= 0 && gain < _gainThreshold) stopOptimizer = true;\n    } else {\n      stopOptimizer = true;\n    }\n    if (stopOptimizer) {  // tell the optimizer to stop\n      setOptimizerStopFlag(optimizer, true);\n    }\n  }\n  return this;\n}\n\nvoid SparseOptimizerTerminateAction::setMaxIterations(int maxit) {\n  _maxIterations = maxit;\n}\n\nvoid SparseOptimizerTerminateAction::setOptimizerStopFlag(\n    const SparseOptimizer* optimizer, bool stop) {\n  if (optimizer->forceStopFlag()) {\n    *(optimizer->forceStopFlag()) = stop;\n  } else {\n    _auxTerminateFlag = stop;\n    const_cast<SparseOptimizer*>(optimizer)->setForceStopFlag(\n        &_auxTerminateFlag);\n  }\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/core/sparse_optimizer_terminate_action.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef SPARSE_OPTIMIZER_TERMINATE_ACTION_H\n#define SPARSE_OPTIMIZER_TERMINATE_ACTION_H\n\n#include \"g2o_core_api.h\"\n#include \"hyper_graph_action.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass SparseOptimizer;\n\n/**\n * \\brief stop iterating based on the gain which is (oldChi - currentChi) /\n * currentChi.\n *\n * stop iterating based on the gain which is (oldChi - currentChi) / currentChi.\n * If the gain is larger than zero and below the threshold, then the optimizer\n * is stopped. Typically usage of this action includes adding it as a\n * postIteration action, by calling addPostIterationAction on a sparse\n * optimizer.\n */\nclass G2O_CORE_API SparseOptimizerTerminateAction : public HyperGraphAction {\n public:\n  SparseOptimizerTerminateAction();\n  virtual HyperGraphAction* operator()(const HyperGraph* graph,\n                                       Parameters* parameters = 0);\n\n  double gainThreshold() const { return _gainThreshold; }\n  void setGainThreshold(double gainThreshold);\n\n  int maxIterations() const { return _maxIterations; }\n  void setMaxIterations(int maxit);\n\n protected:\n  double _gainThreshold;\n  double _lastChi;\n  bool _auxTerminateFlag;\n  int _maxIterations;\n\n  void setOptimizerStopFlag(const SparseOptimizer* optimizer, bool stop);\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/CMakeLists.txt",
    "content": "# Self-contained examples which declare their own types\nadd_subdirectory(data_fitting)\nadd_subdirectory(dynamic_vertex)\nadd_subdirectory(bal)\nadd_subdirectory(logging)\nadd_subdirectory(target)\nadd_subdirectory(tutorial_slam2d)\n\n# 2D SLAM examples\n\nif(G2O_BUILD_SCLAM2D_TYPES AND G2O_BUILD_DATA_TYPES)\n  add_subdirectory(calibration_odom_laser)\nendif()\n\n# 3D examples\nif(G2O_BUILD_SBA_TYPES)\n  add_subdirectory(ba)\n  add_subdirectory(ba_anchored_inverse_depth)\n  add_subdirectory(data_convert)\nendif()\n\nif (G2O_BUILD_ICP_TYPES)\n  add_subdirectory(icp)\n  add_subdirectory(sba)\nendif()\n\nif (G2O_BUILD_SLAM3D_ADDON_TYPES)\n  add_subdirectory(line_slam)\n  add_subdirectory(plane_slam)\nendif()\n\nif (G2O_BUILD_SIM3_TYPES)\n  add_subdirectory(sim3)\nendif()\n\n# slam 3d\nif (G2O_BUILD_SLAM3D_TYPES)\n  add_subdirectory(sphere)\nendif()\n\nif(G2O_BUILD_SLAM2D_TYPES AND G2O_BUILD_SLAM3D_TYPES)\n  add_subdirectory(anonymize_observations)\n  add_subdirectory(interactive_slam)\n  add_subdirectory(simple_optimize)\nendif()\n\nif(G2O_BUILD_SLAM2D_TYPES AND G2O_BUILD_SLAM2D_ADDON_TYPES AND G2O_BUILD_SLAM3D_TYPES)\n  add_subdirectory(convert_segment_line)\nendif()\n\nif(Qt5_FOUND AND QGLVIEWER_FOUND AND G2O_HAVE_OPENGL)\n  add_subdirectory(slam2d)\nendif()\n\n# complex example of hierarchical optimization\nif (G2O_BUILD_SLAM3D_TYPES)\n  add_subdirectory(g2o_hierarchical)\nendif()\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/anonymize_observations/CMakeLists.txt",
    "content": "add_executable(g2o_anonymize_observations_application\n  g2o_anonymize_observations.cpp\n)\ntarget_link_libraries(g2o_anonymize_observations_application types_slam3d types_slam2d core)\nset_target_properties(g2o_anonymize_observations_application PROPERTIES OUTPUT_NAME g2o_anonymize_observations)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/anonymize_observations/g2o_anonymize_observations.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <cstdlib>\n#include <fstream>\n#include <iostream>\n#include <sstream>\n\n#include \"g2o/core/optimizable_graph.h\"\n#include \"g2o/stuff/command_args.h\"\n#include \"g2o/types/slam2d/types_slam2d.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/types_slam3d.h\"\n\nusing namespace g2o;\nusing namespace std;\n\ntemplate <typename T>\nbool anonymizeLandmarkEdge(HyperGraph::Edge* e_, OptimizableGraph& g) {\n  T* e = dynamic_cast<T*>(e_);\n  if (!e) return false;\n  g.setEdgeVertex(e, 1, 0);\n  return true;\n}\n\ntemplate <typename T>\nbool anonymizePoseEdge(HyperGraph::Edge* e_, OptimizableGraph& g) {\n  T* e = dynamic_cast<T*>(e_);\n  if (!e) return false;\n  HyperGraph::Vertex* from = e->vertex(0);\n  HyperGraph::Vertex* to = e->vertex(1);\n  if (from && to && from != to) {\n    int deltaId = abs(from->id() - to->id());\n    if (deltaId > 1) {\n      if (from->id() > to->id()) {\n        g.setEdgeVertex(e, 0, 0);\n      } else {\n        g.setEdgeVertex(e, 1, 0);\n      }\n      return true;\n    }\n  }\n  return false;\n}\n\nint main(int argc, char** argv) {\n  CommandArgs arg;\n  std::string outputFilename;\n  std::string inputFilename;\n  arg.param(\"o\", outputFilename, \"anon.g2o\", \"output file\");\n  arg.paramLeftOver(\"graph-output\", inputFilename, \"\",\n                    \"graph file which will be read\", true);\n  arg.parseArgs(argc, argv);\n  OptimizableGraph graph;\n\n  if (inputFilename.size() == 0) {\n    cerr << \"No input data specified\" << endl;\n    return 0;\n  } else if (inputFilename == \"-\") {\n    cerr << \"Read input from stdin\" << endl;\n    if (!graph.load(cin)) {\n      cerr << \"Error loading graph\" << endl;\n      return 2;\n    }\n  } else {\n    cerr << \"Read input from \" << inputFilename << endl;\n    ifstream ifs(inputFilename.c_str());\n    if (!ifs) {\n      cerr << \"Failed to open file\" << endl;\n      return 1;\n    }\n    if (!graph.load(ifs)) {\n      cerr << \"Error loading graph\" << endl;\n      return 2;\n    }\n  }\n\n  for (HyperGraph::EdgeSet::iterator it = graph.edges().begin();\n       it != graph.edges().end(); ++it) {\n    HyperGraph::Edge* e = *it;\n    if (anonymizeLandmarkEdge<EdgeSE2PointXY>(e, graph)) continue;\n    if (anonymizeLandmarkEdge<EdgeSE2PointXYOffset>(e, graph)) continue;\n    if (anonymizeLandmarkEdge<EdgeSE2PointXYBearing>(e, graph)) continue;\n    if (anonymizePoseEdge<EdgeSE2>(e, graph)) continue;\n    if (anonymizePoseEdge<EdgeSE2Offset>(e, graph)) continue;\n  }\n\n  ofstream os(outputFilename.c_str());\n  graph.save(os);\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/ba/CMakeLists.txt",
    "content": "add_executable(ba_demo\n  ba_demo.cpp\n)\n\ntarget_link_libraries(ba_demo core types_sba solver_dense)\nif(CHOLMOD_FOUND)\n  target_link_libraries(ba_demo solver_cholmod)\nelse()\n  target_link_libraries(ba_demo solver_eigen)\nendif()\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/ba/ba_demo.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <stdint.h>\n\n#include <cassert>\n#include <iostream>\n#include <unordered_set>\n\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_factory.h\"\n#include \"g2o/core/robust_kernel_impl.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n#include \"g2o/solvers/structure_only/structure_only_solver.h\"\n#include \"g2o/stuff/sampler.h\"\n#include \"g2o/types/sba/types_six_dof_expmap.h\"\n\n#if defined G2O_HAVE_CHOLMOD\nG2O_USE_OPTIMIZATION_LIBRARY(cholmod);\n#else\nG2O_USE_OPTIMIZATION_LIBRARY(eigen);\n#endif\n\nG2O_USE_OPTIMIZATION_LIBRARY(dense);\n\nusing namespace Eigen;\nusing namespace std;\n\nclass Sample {\n public:\n  static int uniform(int from, int to) {\n    return static_cast<int>(g2o::Sampler::uniformRand(from, to));\n  }\n};\n\nint main(int argc, const char* argv[]) {\n  if (argc < 2) {\n    cout << endl;\n    cout << \"Please type: \" << endl;\n    cout << \"ba_demo [PIXEL_NOISE] [OUTLIER RATIO] [ROBUST_KERNEL] \"\n            \"[STRUCTURE_ONLY] [DENSE]\"\n         << endl;\n    cout << endl;\n    cout << \"PIXEL_NOISE: noise in image space (E.g.: 1)\" << endl;\n    cout << \"OUTLIER_RATIO: probability of spuroius observation  (default: 0.0)\"\n         << endl;\n    cout << \"ROBUST_KERNEL: use robust kernel (0 or 1; default: 0==false)\"\n         << endl;\n    cout << \"STRUCTURE_ONLY: performed structure-only BA to get better point \"\n            \"initializations (0 or 1; default: 0==false)\"\n         << endl;\n    cout << \"DENSE: Use dense solver (0 or 1; default: 0==false)\" << endl;\n    cout << endl;\n    cout << \"Note, if OUTLIER_RATIO is above 0, ROBUST_KERNEL should be set to \"\n            \"1==true.\"\n         << endl;\n    cout << endl;\n    exit(0);\n  }\n\n  double PIXEL_NOISE = atof(argv[1]);\n  double OUTLIER_RATIO = 0.0;\n\n  if (argc > 2) {\n    OUTLIER_RATIO = atof(argv[2]);\n  }\n\n  bool ROBUST_KERNEL = false;\n  if (argc > 3) {\n    ROBUST_KERNEL = atoi(argv[3]) != 0;\n  }\n  bool STRUCTURE_ONLY = false;\n  if (argc > 4) {\n    STRUCTURE_ONLY = atoi(argv[4]) != 0;\n  }\n\n  bool DENSE = false;\n  if (argc > 5) {\n    DENSE = atoi(argv[5]) != 0;\n  }\n\n  cout << \"PIXEL_NOISE: \" << PIXEL_NOISE << endl;\n  cout << \"OUTLIER_RATIO: \" << OUTLIER_RATIO << endl;\n  cout << \"ROBUST_KERNEL: \" << ROBUST_KERNEL << endl;\n  cout << \"STRUCTURE_ONLY: \" << STRUCTURE_ONLY << endl;\n  cout << \"DENSE: \" << DENSE << endl;\n\n  g2o::SparseOptimizer optimizer;\n  optimizer.setVerbose(false);\n  string solverName = \"lm_fix6_3\";\n  if (DENSE) {\n    solverName = \"lm_dense6_3\";\n  } else {\n#ifdef G2O_HAVE_CHOLMOD\n    solverName = \"lm_fix6_3_cholmod\";\n#else\n    solverName = \"lm_fix6_3\";\n#endif\n  }\n\n  g2o::OptimizationAlgorithmProperty solverProperty;\n  optimizer.setAlgorithm(\n      g2o::OptimizationAlgorithmFactory::instance()->construct(solverName,\n                                                               solverProperty));\n\n  vector<Vector3d> true_points;\n  for (size_t i = 0; i < 500; ++i) {\n    true_points.push_back(\n        Vector3d((g2o::Sampler::uniformRand(0., 1.) - 0.5) * 3,\n                 g2o::Sampler::uniformRand(0., 1.) - 0.5,\n                 g2o::Sampler::uniformRand(0., 1.) + 3));\n  }\n\n  double focal_length = 1000.;\n  Vector2d principal_point(320., 240.);\n\n  vector<g2o::SE3Quat, aligned_allocator<g2o::SE3Quat> > true_poses;\n  g2o::CameraParameters* cam_params =\n      new g2o::CameraParameters(focal_length, principal_point, 0.);\n  cam_params->setId(0);\n\n  if (!optimizer.addParameter(cam_params)) {\n    assert(false);\n  }\n\n  int vertex_id = 0;\n  for (size_t i = 0; i < 15; ++i) {\n    Vector3d trans(i * 0.04 - 1., 0, 0);\n\n    Eigen::Quaterniond q;\n    q.setIdentity();\n    g2o::SE3Quat pose(q, trans);\n    g2o::VertexSE3Expmap* v_se3 = new g2o::VertexSE3Expmap();\n    v_se3->setId(vertex_id);\n    if (i < 2) {\n      v_se3->setFixed(true);\n    }\n    v_se3->setEstimate(pose);\n    optimizer.addVertex(v_se3);\n    true_poses.push_back(pose);\n    vertex_id++;\n  }\n  int point_id = vertex_id;\n  double sum_diff2 = 0;\n\n  cout << endl;\n  unordered_map<int, int> pointid_2_trueid;\n  unordered_set<int> inliers;\n\n  for (size_t i = 0; i < true_points.size(); ++i) {\n    g2o::VertexPointXYZ* v_p = new g2o::VertexPointXYZ();\n    v_p->setId(point_id);\n    v_p->setMarginalized(true);\n    v_p->setEstimate(true_points.at(i) +\n                     Vector3d(g2o::Sampler::gaussRand(0., 1),\n                              g2o::Sampler::gaussRand(0., 1),\n                              g2o::Sampler::gaussRand(0., 1)));\n    int num_obs = 0;\n    for (size_t j = 0; j < true_poses.size(); ++j) {\n      Vector2d z = cam_params->cam_map(true_poses.at(j).map(true_points.at(i)));\n      if (z[0] >= 0 && z[1] >= 0 && z[0] < 640 && z[1] < 480) {\n        ++num_obs;\n      }\n    }\n    if (num_obs >= 2) {\n      optimizer.addVertex(v_p);\n      bool inlier = true;\n      for (size_t j = 0; j < true_poses.size(); ++j) {\n        Vector2d z =\n            cam_params->cam_map(true_poses.at(j).map(true_points.at(i)));\n\n        if (z[0] >= 0 && z[1] >= 0 && z[0] < 640 && z[1] < 480) {\n          double sam = g2o::Sampler::uniformRand(0., 1.);\n          if (sam < OUTLIER_RATIO) {\n            z = Vector2d(Sample::uniform(0, 640), Sample::uniform(0, 480));\n            inlier = false;\n          }\n          z += Vector2d(g2o::Sampler::gaussRand(0., PIXEL_NOISE),\n                        g2o::Sampler::gaussRand(0., PIXEL_NOISE));\n          g2o::EdgeProjectXYZ2UV* e = new g2o::EdgeProjectXYZ2UV();\n          e->setVertex(0, dynamic_cast<g2o::OptimizableGraph::Vertex*>(v_p));\n          e->setVertex(1, dynamic_cast<g2o::OptimizableGraph::Vertex*>(\n                              optimizer.vertices().find(j)->second));\n          e->setMeasurement(z);\n          e->information() = Matrix2d::Identity();\n          if (ROBUST_KERNEL) {\n            g2o::RobustKernelHuber* rk = new g2o::RobustKernelHuber;\n            e->setRobustKernel(rk);\n          }\n          e->setParameterId(0, 0);\n          optimizer.addEdge(e);\n        }\n      }\n\n      if (inlier) {\n        inliers.insert(point_id);\n        Vector3d diff = v_p->estimate() - true_points[i];\n\n        sum_diff2 += diff.dot(diff);\n      }\n      pointid_2_trueid.insert(make_pair(point_id, i));\n      ++point_id;\n    }\n  }\n  cout << endl;\n  optimizer.initializeOptimization();\n  optimizer.setVerbose(true);\n  if (STRUCTURE_ONLY) {\n    g2o::StructureOnlySolver<3> structure_only_ba;\n    cout << \"Performing structure-only BA:\" << endl;\n    g2o::OptimizableGraph::VertexContainer points;\n    for (g2o::OptimizableGraph::VertexIDMap::const_iterator it =\n             optimizer.vertices().begin();\n         it != optimizer.vertices().end(); ++it) {\n      g2o::OptimizableGraph::Vertex* v =\n          static_cast<g2o::OptimizableGraph::Vertex*>(it->second);\n      if (v->dimension() == 3) points.push_back(v);\n    }\n    structure_only_ba.calc(points, 10);\n  }\n  // optimizer.save(\"test.g2o\");\n  cout << endl;\n  cout << \"Performing full BA:\" << endl;\n  optimizer.optimize(10);\n  cout << endl;\n  cout << \"Point error before optimisation (inliers only): \"\n       << sqrt(sum_diff2 / inliers.size()) << endl;\n  sum_diff2 = 0;\n  for (unordered_map<int, int>::iterator it = pointid_2_trueid.begin();\n       it != pointid_2_trueid.end(); ++it) {\n    g2o::HyperGraph::VertexIDMap::iterator v_it =\n        optimizer.vertices().find(it->first);\n    if (v_it == optimizer.vertices().end()) {\n      cerr << \"Vertex \" << it->first << \" not in graph!\" << endl;\n      exit(-1);\n    }\n    g2o::VertexPointXYZ* v_p = dynamic_cast<g2o::VertexPointXYZ*>(v_it->second);\n    if (v_p == 0) {\n      cerr << \"Vertex \" << it->first << \"is not a PointXYZ!\" << endl;\n      exit(-1);\n    }\n    Vector3d diff = v_p->estimate() - true_points[it->second];\n    if (inliers.find(it->first) == inliers.end()) continue;\n    sum_diff2 += diff.dot(diff);\n  }\n  cout << \"Point error after optimisation (inliers only): \"\n       << sqrt(sum_diff2 / inliers.size()) << endl;\n  cout << endl;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/ba_anchored_inverse_depth/CMakeLists.txt",
    "content": "add_executable(ba_anchored_inverse_depth_demo\n  ba_anchored_inverse_depth_demo.cpp\n)\n\ntarget_link_libraries(ba_anchored_inverse_depth_demo core types_sba)\nif(CHOLMOD_FOUND)\n  target_link_libraries(ba_anchored_inverse_depth_demo solver_cholmod)\nelse()\n  target_link_libraries(ba_anchored_inverse_depth_demo solver_eigen)\nendif()\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/ba_anchored_inverse_depth/ba_anchored_inverse_depth_demo.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2012 H. Strasdat\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <cassert>\n#include <cstdint>\n#include <iostream>\n#include <unordered_set>\n\n#include \"g2o/core/block_solver.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_levenberg.h\"\n#include \"g2o/core/robust_kernel_impl.h\"\n#include \"g2o/core/solver.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n#include \"g2o/solvers/dense/linear_solver_dense.h\"\n#include \"g2o/types/sba/types_six_dof_expmap.h\"\n// #include \"g2o/math_groups/se3quat.h\"\n#include \"g2o/solvers/structure_only/structure_only_solver.h\"\n#include \"g2o/stuff/sampler.h\"\n\n#if defined G2O_HAVE_CHOLMOD\n#include \"g2o/solvers/cholmod/linear_solver_cholmod.h\"\n#else\n#include \"g2o/solvers/eigen/linear_solver_eigen.h\"\n#endif\n\nusing namespace Eigen;\nusing namespace std;\n\nclass Sample {\n public:\n  static int uniform(int from, int to) {\n    return static_cast<int>(g2o::Sampler::uniformRand(from, to));\n  }\n};\n\nVector2d project2d(const Vector3d& v) {\n  Vector2d res;\n  res(0) = v(0) / v(2);\n  res(1) = v(1) / v(2);\n  return res;\n}\n\nVector3d unproject2d(const Vector2d& v) {\n  Vector3d res;\n  res(0) = v(0);\n  res(1) = v(1);\n  res(2) = 1;\n  return res;\n}\n\ninline Vector3d invert_depth(const Vector3d& x) {\n  return unproject2d(x.head<2>()) / x[2];\n}\n\nint main(int argc, const char* argv[]) {\n  if (argc < 2) {\n    cout << endl;\n    cout << \"Please type: \" << endl;\n    cout\n        << \"ba_demo [PIXEL_NOISE] [OUTLIER RATIO] [ROBUST_KERNEL] [SCHUR-TRICK]\"\n        << endl;\n    cout << endl;\n    cout << \"PIXEL_NOISE: noise in image space (E.g.: 1)\" << endl;\n    cout << \"OUTLIER_RATIO: probability of spuroius observation  (default: 0.0)\"\n         << endl;\n    cout << \"ROBUST_KERNEL: use robust kernel (0 or 1; default: 0==false)\"\n         << endl;\n    cout << \"SCHUR-TRICK: Use Schur-complement trick (0 or 1; default: 0==true)\"\n         << endl;\n    cout << endl;\n    cout << \"Note, if OUTLIER_RATIO is above 0, ROBUST_KERNEL should be set to \"\n            \"1==true.\"\n         << endl;\n    cout << endl;\n    exit(0);\n  }\n\n  double PIXEL_NOISE = atof(argv[1]);\n\n  double OUTLIER_RATIO = 0.0;\n  if (argc > 2) {\n    OUTLIER_RATIO = atof(argv[2]);\n  }\n\n  bool ROBUST_KERNEL = false;\n  if (argc > 3) {\n    ROBUST_KERNEL = atoi(argv[3]) != 0;\n  }\n\n  bool SCHUR_TRICK = true;\n  if (argc > 4) {\n    SCHUR_TRICK = atoi(argv[4]) != 0;\n  }\n\n  cout << \"PIXEL_NOISE: \" << PIXEL_NOISE << endl;\n  cout << \"OUTLIER_RATIO: \" << OUTLIER_RATIO << endl;\n  cout << \"ROBUST_KERNEL: \" << ROBUST_KERNEL << endl;\n  cout << \"SCHUR-TRICK: \" << SCHUR_TRICK << endl;\n\n  g2o::SparseOptimizer optimizer;\n  optimizer.setVerbose(false);\n\n  g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg* solver;\n  if (SCHUR_TRICK) {\n#ifdef G2O_HAVE_CHOLMOD\n    using LinearSolver =\n        g2o::LinearSolverCholmod<g2o::BlockSolver_6_3::PoseMatrixType>;\n#else\n    using LinearSolver =\n        g2o::LinearSolverEigen<g2o::BlockSolver_6_3::PoseMatrixType>;\n#endif\n    solver = new g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg(\n        std::make_unique<g2o::BlockSolver_6_3>(\n            std::make_unique<LinearSolver>()));\n  } else {\n#ifdef G2O_HAVE_CHOLMOD\n    using LinearSolver =\n        g2o::LinearSolverCholmod<g2o::BlockSolverX::PoseMatrixType>;\n#else\n    using LinearSolver =\n        g2o::LinearSolverEigen<g2o::BlockSolverX::PoseMatrixType>;\n#endif\n    solver = new g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg(\n        std::make_unique<g2o::BlockSolverX>(std::make_unique<LinearSolver>()));\n  }\n\n  optimizer.setAlgorithm(solver);\n\n  vector<Vector3d> true_points;\n  for (size_t i = 0; i < 500; ++i) {\n    true_points.push_back(\n        Vector3d((g2o::Sampler::uniformRand(0., 1.) - 0.5) * 3,\n                 g2o::Sampler::uniformRand(0., 1.) - 0.5,\n                 g2o::Sampler::uniformRand(0., 1.) + 3));\n  }\n\n  double focal_length = 1000.;\n  Vector2d principal_point(320., 240.);\n\n  vector<g2o::SE3Quat, aligned_allocator<g2o::SE3Quat>> true_poses;\n\n  g2o::CameraParameters* cam_params =\n      new g2o::CameraParameters(focal_length, principal_point, 0.);\n  cam_params->setId(0);\n\n  if (!optimizer.addParameter(cam_params)) {\n    assert(false);\n  }\n\n  int vertex_id = 0;\n  for (size_t i = 0; i < 15; ++i) {\n    Vector3d trans(i * 0.04 - 1., 0, 0);\n    Eigen::Quaterniond q;\n    q.setIdentity();\n    g2o::SE3Quat T_me_from_world(q, trans);\n    g2o::VertexSE3Expmap* v_se3 = new g2o::VertexSE3Expmap();\n    v_se3->setId(vertex_id);\n    v_se3->setEstimate(T_me_from_world);\n\n    if (i < 2) {\n      v_se3->setFixed(true);\n    }\n\n    optimizer.addVertex(v_se3);\n    true_poses.push_back(T_me_from_world);\n    vertex_id++;\n  }\n  int point_id = vertex_id;\n  int point_num = 0;\n  double sum_diff2 = 0;\n\n  cout << endl;\n  unordered_map<int, int> pointid_2_trueid;\n  unordered_map<int, int> pointid_2_anchorid;\n  unordered_set<int> inliers;\n\n  for (size_t i = 0; i < true_points.size(); ++i) {\n    g2o::VertexPointXYZ* v_p = new g2o::VertexPointXYZ();\n    int num_obs = 0;\n    for (size_t j = 0; j < true_poses.size(); ++j) {\n      Vector2d z = cam_params->cam_map(true_poses.at(j).map(true_points.at(i)));\n      if (z[0] >= 0 && z[1] >= 0 && z[0] < 640 && z[1] < 480) {\n        ++num_obs;\n      }\n    }\n\n    if (num_obs >= 2) {\n      int anchor_frame_id = -1;\n      bool inlier = true;\n      for (size_t j = 0; j < true_poses.size(); ++j) {\n        Vector2d z =\n            cam_params->cam_map(true_poses.at(j).map(true_points.at(i)));\n\n        if (z[0] >= 0 && z[1] >= 0 && z[0] < 640 && z[1] < 480) {\n          if (anchor_frame_id == -1) {\n            anchor_frame_id = j;\n            pointid_2_anchorid.insert(make_pair(point_id, anchor_frame_id));\n            g2o::SE3Quat T_anchor_from_world = true_poses[anchor_frame_id];\n            v_p->setId(point_id);\n            if (SCHUR_TRICK) {\n              v_p->setMarginalized(true);\n            }\n            Vector3d point_w =\n                true_points.at(i) + Vector3d(g2o::Sampler::gaussRand(0., 1),\n                                             g2o::Sampler::gaussRand(0., 1),\n                                             g2o::Sampler::gaussRand(0., 1));\n\n            Vector3d point_anchor = T_anchor_from_world * point_w;\n            v_p->setEstimate(invert_depth(point_anchor));\n            optimizer.addVertex(v_p);\n          }\n\n          double sam = g2o::Sampler::uniformRand(0., 1.);\n          if (sam < OUTLIER_RATIO) {\n            z = Vector2d(Sample::uniform(0, 640), Sample::uniform(0, 480));\n            inlier = false;\n          }\n          z += Vector2d(g2o::Sampler::gaussRand(0., PIXEL_NOISE),\n                        g2o::Sampler::gaussRand(0., PIXEL_NOISE));\n          g2o::EdgeProjectPSI2UV* e = new g2o::EdgeProjectPSI2UV();\n\n          e->resize(3);\n          e->setVertex(0, dynamic_cast<g2o::OptimizableGraph::Vertex*>(v_p));\n          e->setVertex(1, dynamic_cast<g2o::OptimizableGraph::Vertex*>(\n                              optimizer.vertices().find(j)->second));\n          e->setVertex(2,\n                       dynamic_cast<g2o::OptimizableGraph::Vertex*>(\n                           optimizer.vertices().find(anchor_frame_id)->second));\n\n          e->setMeasurement(z);\n          e->information() = Matrix2d::Identity();\n\n          if (ROBUST_KERNEL) {\n            g2o::RobustKernelHuber* rk = new g2o::RobustKernelHuber;\n            e->setRobustKernel(rk);\n          }\n\n          e->setParameterId(0, 0);\n          optimizer.addEdge(e);\n        }\n      }\n      if (inlier) {\n        inliers.insert(point_id);\n        Vector3d diff = true_poses[anchor_frame_id].inverse() *\n                            invert_depth(v_p->estimate()) -\n                        true_points[i];\n        sum_diff2 += diff.dot(diff);\n      }\n      pointid_2_trueid.insert(make_pair(point_id, i));\n      ++point_id;\n      ++point_num;\n    }\n  }\n  cout << endl;\n  optimizer.initializeOptimization();\n  optimizer.setVerbose(true);\n  cout << endl;\n  cout << \"Performing full BA:\" << endl;\n\n  optimizer.optimize(10);\n\n  cout << endl;\n  cout << \"Point error before optimisation (inliers only): \"\n       << sqrt(sum_diff2 / point_num) << endl;\n  point_num = 0;\n  sum_diff2 = 0;\n  for (unordered_map<int, int>::iterator it = pointid_2_trueid.begin();\n       it != pointid_2_trueid.end(); ++it) {\n    g2o::HyperGraph::VertexIDMap::iterator v_it =\n        optimizer.vertices().find(it->first);\n    if (v_it == optimizer.vertices().end()) {\n      cerr << \"Vertex \" << it->first << \" not in graph!\" << endl;\n      exit(-1);\n    }\n    g2o::VertexPointXYZ* v_p = dynamic_cast<g2o::VertexPointXYZ*>(v_it->second);\n    if (v_p == 0) {\n      cerr << \"Vertex \" << it->first << \"is not a PointXYZ!\" << endl;\n      exit(-1);\n    }\n    int anchorframe_id = pointid_2_anchorid.find(it->first)->second;\n    v_it = optimizer.vertices().find(anchorframe_id);\n    if (v_it == optimizer.vertices().end()) {\n      cerr << \"Vertex \" << it->first << \" not in graph!\" << endl;\n      exit(-1);\n    }\n    g2o::VertexSE3Expmap* v_anchor =\n        dynamic_cast<g2o::VertexSE3Expmap*>(v_it->second);\n    if (v_anchor == 0) {\n      cerr << \"Vertex \" << it->second << \"is not a SE3Expmap!\" << endl;\n      exit(-1);\n    }\n    Vector3d diff =\n        v_anchor->estimate().inverse() * invert_depth(v_p->estimate()) -\n        true_points[it->second];\n    if (inliers.find(it->first) == inliers.end()) continue;\n    sum_diff2 += diff.dot(diff);\n    ++point_num;\n  }\n  cout << \"Point error after optimisation (inliers only): \"\n       << sqrt(sum_diff2 / point_num) << endl;\n  cout << endl;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/bal/CMakeLists.txt",
    "content": "add_executable(bal_example bal_example.cpp)\n\nif(CHOLMOD_FOUND)\n  target_link_libraries(bal_example solver_cholmod)\nelse()\n  target_link_libraries(bal_example solver_eigen)\nendif()\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/bal/bal_example.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2012 R. Kümmerle\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <Eigen/Core>\n#include <Eigen/Geometry>\n#include <cassert>\n#include <iostream>\n#include <string_view>\n\n#include \"g2o/autodiff/autodiff.h\"\n#include \"g2o/core/auto_differentiation.h\"\n#include \"g2o/core/base_binary_edge.h\"\n#include \"g2o/core/base_vertex.h\"\n#include \"g2o/core/batch_stats.h\"\n#include \"g2o/core/block_solver.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_levenberg.h\"\n#include \"g2o/core/solver.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n#include \"g2o/solvers/pcg/linear_solver_pcg.h\"\n#include \"g2o/stuff/command_args.h\"\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n\n#if defined G2O_HAVE_CHOLMOD\n#include \"g2o/solvers/cholmod/linear_solver_cholmod.h\"\n#else\n#include \"g2o/solvers/eigen/linear_solver_eigen.h\"\n#endif\n\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\nnamespace bal {\nusing Vector9 = VectorN<9>;\n}\n}  // namespace g2o\n\n/**\n * \\brief camera vertex which stores the parameters for a pinhole camera\n *\n * The parameters of the camera are\n * - rx,ry,rz representing the rotation axis, whereas the angle is given by\n * ||(rx,ry,rz)||\n * - tx,ty,tz the translation of the camera\n * - f the focal length of the camera\n * - k1, k2 two radial distortion parameters\n */\nclass VertexCameraBAL : public g2o::BaseVertex<9, g2o::bal::Vector9> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  VertexCameraBAL() {}\n\n  bool read(std::istream& /*is*/) override {\n    G2O_ERROR(\"not implemented yet\");\n    return false;\n  }\n\n  bool write(std::ostream& /*os*/) const override {\n    G2O_ERROR(\"not implemented yet\");\n    return false;\n  }\n\n  void setToOriginImpl() override { G2O_ERROR(\"not implemented yet\"); }\n\n  void oplusImpl(const double* update) override {\n    g2o::bal::Vector9::ConstMapType v(update, VertexCameraBAL::Dimension);\n    _estimate += v;\n  }\n};\n\n/**\n * \\brief 3D world feature\n *\n * A 3D point feature in the world\n */\nclass VertexPointBAL : public g2o::BaseVertex<3, g2o::Vector3> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  VertexPointBAL() {}\n\n  bool read(std::istream& /*is*/) override {\n    G2O_ERROR(\"not implemented yet\");\n    return false;\n  }\n\n  bool write(std::ostream& /*os*/) const override {\n    G2O_ERROR(\"not implemented yet\");\n    return false;\n  }\n\n  void setToOriginImpl() override { G2O_ERROR(\"not implemented yet\"); }\n\n  void oplusImpl(const double* update) override {\n    g2o::Vector3::ConstMapType v(update);\n    _estimate += v;\n  }\n};\n\n/**\n * \\brief edge representing the observation of a world feature by a camera\n *\n * see: http://grail.cs.washington.edu/projects/bal/\n * We use a pinhole camera model; the parameters we estimate for each camera\n * area rotation R, a translation t, a focal length f and two radial distortion\n * parameters k1 and k2. The formula for projecting a 3D point X into a camera\n * R,t,f,k1,k2 is:\n * P  =  R * X + t     (conversion from world to camera coordinates)\n * p  = -P / P.z       (perspective division)\n * p' =  f * r(p) * p  (conversion to pixel coordinates) where P.z is the third\n * (z) coordinate of P.\n *\n * In the last equation, r(p) is a function that computes a scaling factor to\n * undo the radial distortion: r(p) = 1.0 + k1 * ||p||^2 + k2 * ||p||^4.\n *\n * This gives a projection in pixels, where the origin of the image is the\n * center of the image, the positive x-axis points right, and the positive\n * y-axis points up (in addition, in the camera coordinate system, the positive\n * z-axis points backwards, so the camera is looking down the negative z-axis,\n * as in OpenGL).\n */\nclass EdgeObservationBAL\n    : public g2o::BaseBinaryEdge<2, g2o::Vector2, VertexCameraBAL,\n                                 VertexPointBAL> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  EdgeObservationBAL() {}\n  bool read(std::istream& /*is*/) override {\n    G2O_ERROR(\"not implemented yet\");\n    return false;\n  }\n  bool write(std::ostream& /*os*/) const override {\n    G2O_ERROR(\"not implemented yet\");\n    return false;\n  }\n\n  /**\n   * templatized function to compute the error as described in the comment above\n   */\n  template <typename T>\n  bool operator()(const T* p_camera, const T* p_point, T* p_error) const {\n    typename g2o::VectorN<9, T>::ConstMapType camera(p_camera);\n    typename g2o::VectorN<3, T>::ConstMapType point(p_point);\n\n    typename g2o::VectorN<3, T> p;\n\n    // Rodrigues' formula for the rotation\n    T theta = camera.template head<3>().norm();\n    if (theta > T(0)) {\n      g2o::VectorN<3, T> v = camera.template head<3>() / theta;\n      T cth = cos(theta);\n      T sth = sin(theta);\n\n      g2o::VectorN<3, T> vXp = v.cross(point);\n      T vDotp = v.dot(point);\n      T oneMinusCth = T(1) - cth;\n\n      p = point * cth + vXp * sth + v * vDotp * oneMinusCth;\n    } else {\n      // taylor expansion for theta close to zero\n      p = point + camera.template head<3>().cross(point);\n    }\n\n    // translation of the camera\n    p += camera.template segment<3>(3);\n\n    // perspective division\n    g2o::VectorN<2, T> projectedPoint = -p.template head<2>() / p(2);\n\n    // conversion to pixel coordinates\n    T radiusSqr = projectedPoint.squaredNorm();\n    const T& f = camera(6);\n    const T& k1 = camera(7);\n    const T& k2 = camera(8);\n    T r_p = T(1) + k1 * radiusSqr + k2 * radiusSqr * radiusSqr;\n    g2o::VectorN<2, T> prediction = f * r_p * projectedPoint;\n\n    // compute the error\n    typename g2o::VectorN<2, T>::MapType error(p_error);\n    error = prediction - measurement().cast<T>();\n    (void)error;\n    return true;\n  }\n\n  G2O_MAKE_AUTO_AD_FUNCTIONS\n};\n\nint main(int argc, char** argv) {\n  int maxIterations;\n  bool verbose;\n  bool usePCG;\n  string outputFilename;\n  string inputFilename;\n  string statsFilename;\n  g2o::CommandArgs arg;\n  arg.param(\"i\", maxIterations, 5, \"perform n iterations\");\n  arg.param(\"o\", outputFilename, \"\", \"write points into a vrml file\");\n  arg.param(\"pcg\", usePCG, false, \"use PCG instead of the Cholesky\");\n  arg.param(\"v\", verbose, false, \"verbose output of the optimization process\");\n  arg.param(\"stats\", statsFilename, \"\", \"specify a file for the statistics\");\n  arg.paramLeftOver(\"graph-input\", inputFilename, \"\",\n                    \"file which will be processed\");\n\n  arg.parseArgs(argc, argv);\n\n  using BalBlockSolver = g2o::BlockSolver<g2o::BlockSolverTraits<9, 3>>;\n  using BalLinearSolverPCG =\n      g2o::LinearSolverPCG<BalBlockSolver::PoseMatrixType>;\n\n  g2o::SparseOptimizer optimizer;\n  std::unique_ptr<g2o::LinearSolver<BalBlockSolver::PoseMatrixType>>\n      linearSolver;\n  if (usePCG) {\n    cout << \"Using PCG\" << endl;\n    linearSolver = std::make_unique<BalLinearSolverPCG>();\n  } else {\n#ifdef G2O_HAVE_CHOLMOD\n    string_view choleskySolverName = \"CHOLMOD\";\n    using BalLinearSolver =\n        g2o::LinearSolverCholmod<BalBlockSolver::PoseMatrixType>;\n#else\n    string_view choleskySolverName = \"Eigen\";\n    using BalLinearSolver =\n        g2o::LinearSolverEigen<BalBlockSolver::PoseMatrixType>;\n#endif\n    cout << \"Using Cholesky: \" << choleskySolverName << endl;\n    auto cholesky = std::make_unique<BalLinearSolver>();\n    cholesky->setBlockOrdering(true);\n    linearSolver = std::move(cholesky);\n  }\n  g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg* solver =\n      new g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg(\n          std::make_unique<BalBlockSolver>(std::move(linearSolver)));\n\n  // solver->setUserLambdaInit(1);\n  optimizer.setAlgorithm(solver);\n  if (statsFilename.size() > 0) {\n    optimizer.setComputeBatchStatistics(true);\n  }\n\n  vector<VertexPointBAL*> points;\n  vector<VertexCameraBAL*> cameras;\n\n  // parse BAL dataset\n  cout << \"Loading BAL dataset \" << inputFilename << endl;\n  {\n    ifstream ifs(inputFilename.c_str());\n    int numCameras, numPoints, numObservations;\n    ifs >> numCameras >> numPoints >> numObservations;\n\n    cerr << PVAR(numCameras) << \" \" << PVAR(numPoints) << \" \"\n         << PVAR(numObservations) << endl;\n\n    int id = 0;\n    cameras.reserve(numCameras);\n    for (int i = 0; i < numCameras; ++i, ++id) {\n      VertexCameraBAL* cam = new VertexCameraBAL;\n      cam->setId(id);\n      optimizer.addVertex(cam);\n      cameras.push_back(cam);\n    }\n\n    points.reserve(numPoints);\n    for (int i = 0; i < numPoints; ++i, ++id) {\n      VertexPointBAL* p = new VertexPointBAL;\n      p->setId(id);\n      p->setMarginalized(true);\n      bool addedVertex = optimizer.addVertex(p);\n      if (!addedVertex) {\n        cerr << \"failing adding vertex\" << endl;\n      }\n      points.push_back(p);\n    }\n\n    // read in the observation\n    for (int i = 0; i < numObservations; ++i) {\n      int camIndex, pointIndex;\n      double obsX, obsY;\n      ifs >> camIndex >> pointIndex >> obsX >> obsY;\n\n      assert(camIndex >= 0 && (size_t)camIndex < cameras.size() &&\n             \"Index out of bounds\");\n      VertexCameraBAL* cam = cameras[camIndex];\n      assert(pointIndex >= 0 && (size_t)pointIndex < points.size() &&\n             \"Index out of bounds\");\n      VertexPointBAL* point = points[pointIndex];\n\n      EdgeObservationBAL* e = new EdgeObservationBAL;\n      e->setVertex(0, cam);\n      e->setVertex(1, point);\n      e->setInformation(g2o::Matrix2::Identity());\n      e->setMeasurement(g2o::Vector2(obsX, obsY));\n      bool addedEdge = optimizer.addEdge(e);\n      if (!addedEdge) {\n        cerr << \"error adding edge\" << endl;\n      }\n    }\n\n    // read in the camera params\n    for (int i = 0; i < numCameras; ++i) {\n      g2o::bal::Vector9 cameraParameter;\n      for (int j = 0; j < 9; ++j) ifs >> cameraParameter(j);\n      VertexCameraBAL* cam = cameras[i];\n      cam->setEstimate(cameraParameter);\n    }\n\n    // read in the points\n    for (int i = 0; i < numPoints; ++i) {\n      g2o::Vector3 p;\n      ifs >> p(0) >> p(1) >> p(2);\n      VertexPointBAL* point = points[i];\n      point->setEstimate(p);\n    }\n  }\n  cout << \"done.\" << endl;\n\n  cout << \"Initializing ... \" << flush;\n  optimizer.initializeOptimization();\n  cout << \"done.\" << endl;\n  optimizer.setVerbose(verbose);\n  cout << \"Start to optimize\" << endl;\n  optimizer.optimize(maxIterations);\n\n  if (statsFilename != \"\") {\n    cerr << \"writing stats to file \\\"\" << statsFilename << \"\\\" ... \";\n    ofstream fout(statsFilename.c_str());\n    const g2o::BatchStatisticsContainer& bsc = optimizer.batchStatistics();\n    for (size_t i = 0; i < bsc.size(); i++) fout << bsc[i] << endl;\n    cerr << \"done.\" << endl;\n  }\n\n  // dump the points\n  if (outputFilename.size() > 0) {\n    ofstream fout(outputFilename.c_str());  // loadable with meshlab\n    fout << \"#VRML V2.0 utf8\\n\"\n         << \"Shape {\\n\"\n         << \"  appearance Appearance {\\n\"\n         << \"    material Material {\\n\"\n         << \"      diffuseColor \" << 1 << \" \" << 0 << \" \" << 0 << \"\\n\"\n         << \"      ambientIntensity 0.2\\n\"\n         << \"      emissiveColor 0.0 0.0 0.0\\n\"\n         << \"      specularColor 0.0 0.0 0.0\\n\"\n         << \"      shininess 0.2\\n\"\n         << \"      transparency 0.0\\n\"\n         << \"    }\\n\"\n         << \"  }\\n\"\n         << \"  geometry PointSet {\\n\"\n         << \"    coord Coordinate {\\n\"\n         << \"      point [\\n\";\n    for (vector<VertexPointBAL*>::const_iterator it = points.begin();\n         it != points.end(); ++it) {\n      fout << (*it)->estimate().transpose() << endl;\n    }\n    fout << \"    ]\\n\"\n         << \"  }\\n\"\n         << \"}\\n\"\n         << \"  }\\n\";\n  }\n\n  return 0;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/calibration_odom_laser/CMakeLists.txt",
    "content": "add_library(calibration_odom_laser_library ${G2O_LIB_TYPE}\n  gm2dl_io.cpp gm2dl_io.h\n  sclam_helpers.cpp sclam_helpers.h\n  motion_information.h\n  edge_se2_pure_calib.cpp edge_se2_pure_calib.h\n  closed_form_calibration.cpp closed_form_calibration.h\n  g2o_calibration_odom_laser_api.h\n)\nset_target_properties(calibration_odom_laser_library PROPERTIES OUTPUT_NAME ${LIB_PREFIX}calibration_odom_laser)\nset_target_properties(calibration_odom_laser_library PROPERTIES\n  VERSION ${G2O_LIB_VERSION}\n  SOVERSION ${G2O_LIB_SOVERSION})\ntarget_link_libraries(calibration_odom_laser_library core solver_eigen types_sclam2d types_data)\n\nadd_executable(sclam_odom_laser\n  sclam_odom_laser.cpp\n)\nset_target_properties(sclam_odom_laser PROPERTIES OUTPUT_NAME sclam_odom_laser)\ntarget_link_libraries(sclam_odom_laser calibration_odom_laser_library)\n\nadd_executable(sclam_pure_calibration\n  sclam_pure_calibration.cpp\n)\nset_target_properties(sclam_pure_calibration PROPERTIES OUTPUT_NAME sclam_pure_calibration)\ntarget_link_libraries(sclam_pure_calibration calibration_odom_laser_library)\n\nadd_executable(sclam_laser_calib\n  sclam_laser_calib.cpp\n)\nset_target_properties(sclam_laser_calib PROPERTIES OUTPUT_NAME sclam_laser_calib)\ntarget_link_libraries(sclam_laser_calib calibration_odom_laser_library)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/calibration_odom_laser/closed_form_calibration.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G.Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"closed_form_calibration.h\"\n\n#include <Eigen/SVD>\n#include <iostream>\n#include <limits>\n\n#include \"g2o/types/sclam2d/odometry_measurement.h\"\n\n#define SQR(X) (std::pow(X, 2))\n#define CUBE(X) (std::pow(X, 3))\n\nusing namespace Eigen;\n\nnamespace g2o {\n\nbool ClosedFormCalibration::calibrate(\n    const MotionInformationVector& measurements, SE2& laserOffset,\n    Eigen::Vector3d& odomParams) {\n  std::vector<VelocityMeasurement> velMeasurements;\n  for (size_t i = 0; i < measurements.size(); ++i) {\n    const SE2& odomMotion = measurements[i].odomMotion;\n    const double& timeInterval = measurements[i].timeInterval;\n    MotionMeasurement mm(odomMotion.translation().x(),\n                         odomMotion.translation().y(),\n                         odomMotion.rotation().angle(), timeInterval);\n    VelocityMeasurement velMeas = OdomConvert::convertToVelocity(mm);\n    velMeasurements.push_back(velMeas);\n  }\n\n  double J_21, J_22;\n  {\n    Eigen::MatrixXd A(measurements.size(), 2);\n    Eigen::VectorXd x(measurements.size());\n    for (size_t i = 0; i < measurements.size(); ++i) {\n      const SE2& laserMotion = measurements[i].laserMotion;\n      const double& timeInterval = measurements[i].timeInterval;\n      const VelocityMeasurement& velMeas = velMeasurements[i];\n      A(i, 0) = velMeas.vl() * timeInterval;\n      A(i, 1) = velMeas.vr() * timeInterval;\n      x(i) = laserMotion.rotation().angle();\n    }\n    // (J_21, J_22) = (-r_l / b, r_r / b)\n    Eigen::Vector2d linearSolution =\n        (A.transpose() * A).inverse() * A.transpose() * x;\n    // std::cout << linearSolution.transpose() << std::endl;\n    J_21 = linearSolution(0);\n    J_22 = linearSolution(1);\n  }\n\n  // construct M\n  Eigen::Matrix<double, 5, 5> M;\n  M.setZero();\n  for (size_t i = 0; i < measurements.size(); ++i) {\n    const SE2& laserMotion = measurements[i].laserMotion;\n    const double& timeInterval = measurements[i].timeInterval;\n    const VelocityMeasurement& velMeas = velMeasurements[i];\n    Eigen::Matrix<double, 2, 5> L;\n    double omega_o_k = J_21 * velMeas.vl() + J_22 * velMeas.vr();\n    double o_theta_k = omega_o_k * timeInterval;\n    double sx = 1.;\n    double sy = 0.;\n    if (fabs(o_theta_k) > std::numeric_limits<double>::epsilon()) {\n      sx = sin(o_theta_k) / o_theta_k;\n      sy = (1 - cos(o_theta_k)) / o_theta_k;\n    }\n    double c_x =\n        0.5 * timeInterval * (-J_21 * velMeas.vl() + J_22 * velMeas.vr()) * sx;\n    double c_y =\n        0.5 * timeInterval * (-J_21 * velMeas.vl() + J_22 * velMeas.vr()) * sy;\n    L(0, 0) = -c_x;\n    L(0, 1) = 1 - cos(o_theta_k);\n    L(0, 2) = sin(o_theta_k);\n    L(0, 3) = laserMotion.translation().x();\n    L(0, 4) = -laserMotion.translation().y();\n    L(1, 0) = -c_y;\n    L(1, 1) = -sin(o_theta_k);\n    L(1, 2) = 1 - cos(o_theta_k);\n    L(1, 3) = laserMotion.translation().y();\n    L(1, 4) = laserMotion.translation().x();\n    M.noalias() += L.transpose() * L;\n  }\n  // std::cout << M << std::endl;\n\n  // compute lagrange multiplier\n  // and solve the constrained least squares problem\n  double m11 = M(0, 0);\n  double m13 = M(0, 2);\n  double m14 = M(0, 3);\n  double m15 = M(0, 4);\n  double m22 = M(1, 1);\n  double m34 = M(2, 3);\n  double m35 = M(2, 4);\n  double m44 = M(3, 3);\n\n  double a = m11 * SQR(m22) - m22 * SQR(m13);\n  double b = 2 * m11 * SQR(m22) * m44 - SQR(m22) * SQR(m14) -\n             2 * m22 * SQR(m13) * m44 - 2 * m11 * m22 * SQR(m34) -\n             2 * m11 * m22 * SQR(m35) - SQR(m22) * SQR(m15) +\n             2 * m13 * m22 * m34 * m14 + SQR(m13) * SQR(m34) +\n             2 * m13 * m22 * m35 * m15 + SQR(m13) * SQR(m35);\n  double c = -2 * m13 * CUBE(m35) * m15 - m22 * SQR(m13) * SQR(m44) +\n             m11 * SQR(m22) * SQR(m44) + SQR(m13) * SQR(m35) * m44 +\n             2 * m13 * m22 * m34 * m14 * m44 + SQR(m13) * SQR(m34) * m44 -\n             2 * m11 * m22 * SQR(m34) * m44 - 2 * m13 * CUBE(m34) * m14 -\n             2 * m11 * m22 * SQR(m35) * m44 + 2 * m11 * SQR(m35) * SQR(m34) +\n             m22 * SQR(m14) * SQR(m35) - 2 * m13 * SQR(m35) * m34 * m14 -\n             2 * m13 * SQR(m34) * m35 * m15 + m11 * std::pow(m34, 4) +\n             m22 * SQR(m15) * SQR(m34) + m22 * SQR(m35) * SQR(m15) +\n             m11 * std::pow(m35, 4) - SQR(m22) * SQR(m14) * m44 +\n             2 * m13 * m22 * m35 * m15 * m44 + m22 * SQR(m34) * SQR(m14) -\n             SQR(m22) * SQR(m15) * m44;\n\n  // solve the quadratic equation\n  double lambda1, lambda2;\n  if (a < std::numeric_limits<double>::epsilon()) {\n    if (b <= std::numeric_limits<double>::epsilon()) return false;\n    lambda1 = lambda2 = -c / b;\n  } else {\n    double delta = b * b - 4 * a * c;\n    if (delta < 0) return false;\n    lambda1 = 0.5 * (-b - sqrt(delta)) / a;\n    lambda2 = 0.5 * (-b + sqrt(delta)) / a;\n  }\n\n  Eigen::VectorXd x1 = solveLagrange(M, lambda1);\n  Eigen::VectorXd x2 = solveLagrange(M, lambda2);\n  double err1 = x1.dot(M * x1);\n  double err2 = x2.dot(M * x2);\n\n  const Eigen::VectorXd& calibrationResult = err1 < err2 ? x1 : x2;\n  odomParams(0) = -calibrationResult(0) * J_21;\n  odomParams(1) = calibrationResult(0) * J_22;\n  odomParams(2) = calibrationResult(0);\n\n  laserOffset = SE2(calibrationResult(1), calibrationResult(2),\n                    atan2(calibrationResult(4), calibrationResult(3)));\n\n  return true;\n}\n\nEigen::VectorXd ClosedFormCalibration::solveLagrange(\n    const Eigen::Matrix<double, 5, 5>& M, double lambda) {\n  // A = M * lambda*W (see paper)\n  Eigen::Matrix<double, 5, 5> A;\n  A.setZero();\n  A(3, 3) = A(4, 4) = lambda;\n  A.noalias() += M;\n\n  // compute the kernel of A by SVD\n  Eigen::JacobiSVD<Eigen::Matrix<double, 5, 5> > svd(A, ComputeFullV);\n  Eigen::VectorXd result = svd.matrixV().col(4);\n  // for (int i = 0; i < 5; ++i)\n  // std::cout << \"singular value \" << i << \" \"  << svd.singularValues()(i) <<\n  // std::endl; std::cout << \"kernel base \" << result << std::endl;\n\n  // enforce the conditions\n  // x_1 > 0\n  if (result(0) < 0.) result *= -1;\n  // x_4^2 + x_5^2 = 1\n  double scale = sqrt(pow(result(3), 2) + pow(result(4), 2));\n  result /= scale;\n\n  return result;\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/calibration_odom_laser/closed_form_calibration.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G.Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_CLOSED_FORM_CALIBRATION_H\n#define G2O_CLOSED_FORM_CALIBRATION_H\n\n#include <Eigen/Core>\n\n#include \"g2o_calibration_odom_laser_api.h\"\n#include \"motion_information.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief Simultaneous calibration of the laser offset and the parameters of a\n * differential drive\n *\n * Approach described by Censi et al.\n * Andrea Censi, Luca Marchionni, and Giuseppe Oriolo.\n * Simultaneous maximum-likelihood calibration of robot and sensor parameters.\n * In Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and\n * Automation (ICRA). Pasadena, CA, May 2008.\n */\nclass G2O_CALIBRATION_ODOM_LASER_API ClosedFormCalibration {\n public:\n  static bool calibrate(const MotionInformationVector& measurements,\n                        SE2& laserOffset, Eigen::Vector3d& odomParams);\n\n protected:\n  static Eigen::VectorXd solveLagrange(const Eigen::Matrix<double, 5, 5>& M,\n                                       double lambda);\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/calibration_odom_laser/edge_se2_pure_calib.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_se2_pure_calib.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nEdgeSE2PureCalib::EdgeSE2PureCalib() {}\n\nbool EdgeSE2PureCalib::read(std::istream& is) {\n  (void)is;\n  return false;\n}\n\nbool EdgeSE2PureCalib::write(std::ostream& os) const {\n  (void)os;\n  return false;\n}\n\nvoid EdgeSE2PureCalib::computeError() {\n  const VertexSE2* laserOffset = static_cast<const VertexSE2*>(_vertices[0]);\n  const VertexOdomDifferentialParams* odomParams =\n      dynamic_cast<const VertexOdomDifferentialParams*>(_vertices[1]);\n\n  // get the calibrated motion given by the odometry\n  VelocityMeasurement calibratedVelocityMeasurement(\n      measurement().velocityMeasurement.vl() * odomParams->estimate()(0),\n      measurement().velocityMeasurement.vr() * odomParams->estimate()(1),\n      measurement().velocityMeasurement.dt());\n  MotionMeasurement mm = OdomConvert::convertToMotion(\n      calibratedVelocityMeasurement, odomParams->estimate()(2));\n  SE2 Ku_ij;\n  Ku_ij.fromVector(mm.measurement());\n\n  SE2 laserMotionInRobotFrame = laserOffset->estimate() *\n                                measurement().laserMotion *\n                                laserOffset->estimate().inverse();\n  SE2 delta = Ku_ij.inverse() * laserMotionInRobotFrame;\n  _error = delta.toVector();\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/calibration_odom_laser/edge_se2_pure_calib.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef EDGE_SE2_PURE_CALIB_H\n#define EDGE_SE2_PURE_CALIB_H\n\n#include \"g2o/core/base_binary_edge.h\"\n#include \"g2o/types/sclam2d/odometry_measurement.h\"\n#include \"g2o/types/sclam2d/vertex_odom_differential_params.h\"\n#include \"g2o/types/slam2d/vertex_se2.h\"\n#include \"g2o_calibration_odom_laser_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nstruct G2O_CALIBRATION_ODOM_LASER_API OdomAndLaserMotion {\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  VelocityMeasurement velocityMeasurement;\n  SE2 laserMotion;\n};\n\n/**\n * \\brief calibrate odometry and laser based on a set of measurements\n */\nclass G2O_CALIBRATION_ODOM_LASER_API EdgeSE2PureCalib\n    : public BaseBinaryEdge<3, OdomAndLaserMotion, VertexSE2,\n                            VertexOdomDifferentialParams> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  EdgeSE2PureCalib();\n\n  void computeError();\n\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/calibration_odom_laser/g2o_calibration_odom_laser_api.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n/***************************************************************************\n *  Description: import/export macros for creating DLLS with Microsoft\n *\tcompiler. Any exported function needs to be declared with the\n *  appropriate G2O_XXXX_API macro. Also, there must be separate macros\n *  for each DLL (arrrrrgh!!!)\n *\n *  17 Jan 2012\n *  Email: pupilli@cs.bris.ac.uk\n ****************************************************************************/\n#ifndef G2O_CALIBRATION_ODOM_LASER_API_H\n#define G2O_CALIBRATION_ODOM_LASER_API_H\n\n#include \"g2o/config.h\"\n\n#ifdef _MSC_VER\n// We are using a Microsoft compiler:\n#ifdef G2O_SHARED_LIBS\n#ifdef calibration_odom_laser_library_EXPORTS\n#define G2O_CALIBRATION_ODOM_LASER_API __declspec(dllexport)\n#else\n#define G2O_CALIBRATION_ODOM_LASER_API __declspec(dllimport)\n#endif\n#else\n#define G2O_CALIBRATION_ODOM_LASER_API\n#endif\n\n#else\n// Not Microsoft compiler so set empty definition:\n#define G2O_CALIBRATION_ODOM_LASER_API\n#endif\n\n#endif  // G2O_CALIBRATION_ODOM_LASER_API_H\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/calibration_odom_laser/gm2dl_io.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G.Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"gm2dl_io.h\"\n\n#include <cassert>\n#include <fstream>\n#include <iostream>\n\n#include \"g2o/core/factory.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n#include \"g2o/stuff/string_tools.h\"\n#include \"g2o/types/data/data_queue.h\"\n#include \"g2o/types/data/robot_laser.h\"\n#include \"g2o/types/sclam2d/edge_se2_sensor_calib.h\"\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\n\nconst int Gm2dlIO::ID_LASERPOSE = numeric_limits<int>::max();\nconst int Gm2dlIO::ID_ODOMCALIB = numeric_limits<int>::max() - 1;\n\nbool Gm2dlIO::readGm2dl(const std::string& filename, SparseOptimizer& optimizer,\n                        bool overrideCovariances) {\n  optimizer.clear();\n  ifstream is(filename.c_str());\n  if (!is.good()) return false;\n\n  bool laserOffsetInitDone = false;\n  VertexSE2* laserOffset = new VertexSE2;\n  // laserOffset->fixed() = true;\n  laserOffset->setId(ID_LASERPOSE);\n  if (!optimizer.addVertex(laserOffset)) {\n    cerr << \"Unable to add laser offset\" << endl;\n    return false;\n  }\n\n  // parse the GM2DL file an extract the vertices, edges, and the laser data\n  stringstream currentLine;\n  VertexSE2* previousVertex = 0;\n  while (1) {\n    int bytesRead = readLine(is, currentLine);\n    if (bytesRead == -1) break;\n    string tag;\n    currentLine >> tag;\n    if (tag == \"VERTEX\" || tag == \"VERTEX2\" || tag == \"VERTEX_SE2\") {\n      int id;\n      Eigen::Vector3d p;\n      currentLine >> id >> p.x() >> p.y() >> p.z();\n      // adding the robot pose\n      VertexSE2* v = new VertexSE2;\n      v->setId(id);\n      // cerr << \"Read vertex id \" << id << endl;\n      if (!optimizer.addVertex(v)) {\n        cerr << \"vertex \" << id << \" is already in the graph, reassigning \"\n             << endl;\n        delete v;\n        v = dynamic_cast<VertexSE2*>(optimizer.vertex(id));\n        assert(v);\n      }\n      v->setEstimate(p);\n      previousVertex = v;\n\n    } else if (tag == \"EDGE\" || tag == \"EDGE2\" || tag == \"EDGE_SE2\") {\n      if (!laserOffsetInitDone) {\n        cerr << \"Error: need laser offset\" << endl;\n        return false;\n      }\n      int id1, id2;\n      EdgeSE2SensorCalib* e = new EdgeSE2SensorCalib;\n      Eigen::Vector3d p;\n      Eigen::Matrix3d& m = e->information();\n      currentLine >> id1 >> id2 >> p.x() >> p.y() >> p.z();\n      if (overrideCovariances) {\n        m = Eigen::Matrix3d::Identity();\n      } else {\n        if (tag == \"EDGE_SE2\")\n          currentLine >> m(0, 0) >> m(0, 1) >> m(0, 2) >> m(1, 1) >> m(1, 2) >>\n              m(2, 2);\n        else  // old stupid order of the information matrix\n          currentLine >> m(0, 0) >> m(0, 1) >> m(1, 1) >> m(2, 2) >> m(0, 2) >>\n              m(1, 2);\n        m(1, 0) = m(0, 1);\n        m(2, 0) = m(0, 2);\n        m(2, 1) = m(1, 2);\n      }\n      previousVertex = 0;\n      VertexSE2* v1 = dynamic_cast<VertexSE2*>(optimizer.vertex(id1));\n      VertexSE2* v2 = dynamic_cast<VertexSE2*>(optimizer.vertex(id2));\n      if (!v1) {\n        cerr << \"vertex \" << id1 << \" is not existing, cannot add edge (\" << id1\n             << \",\" << id2 << \")\" << endl;\n        delete e;\n        continue;\n      }\n      if (!v2) {\n        cerr << \"vertex \" << id2 << \" is not existing, cannot add edge (\" << id1\n             << \",\" << id2 << \")\" << endl;\n        delete e;\n        continue;\n      }\n\n      // if (0)\n      // if (abs(id1 - id2) != 1)\n      // m *= 1e-6;\n\n      // TODO transform measurement covariance by considering the laserOffset to\n      // measurement between the lasers\n      SE2 transf;\n      transf.fromVector(p);\n      e->setMeasurement(laserOffset->estimate().inverse() * transf *\n                        laserOffset->estimate());\n      // e->inverseMeasurement() = e->measurement().inverse();\n\n      e->setVertex(0, v1);\n      e->setVertex(1, v2);\n      e->setVertex(2, laserOffset);\n      if (!optimizer.addEdge(e)) {\n        cerr << \"error in adding edge \" << id1 << \",\" << id2 << endl;\n        delete e;\n      }\n      // cerr << PVAR(e->inverseMeasurement().toVector().transpose()) << endl;\n      // cerr << PVAR(e->information()) << endl;\n\n    } else if (tag == \"ROBOTLASER1\") {\n      if (previousVertex) {\n        RobotLaser* rl2 = new RobotLaser;\n        rl2->read(currentLine);\n        if (!laserOffsetInitDone) {\n          laserOffsetInitDone = true;\n          // cerr << \"g2o Laseroffset is \" <<\n          // rl2->laserParams().laserPose.toVector().transpose() << endl;\n          laserOffset->setEstimate(rl2->laserParams().laserPose);\n        }\n        previousVertex->setUserData(rl2);\n        previousVertex = 0;\n      }\n    }\n  }\n\n  return true;\n}\n\nbool Gm2dlIO::writeGm2dl(const std::string& filename,\n                         const SparseOptimizer& optimizer) {\n  ofstream fout(filename.c_str());\n  if (!fout.good()) {\n    return false;\n  }\n  Factory* factory = Factory::instance();\n\n  for (SparseOptimizer::VertexIDMap::const_iterator it =\n           optimizer.vertices().begin();\n       it != optimizer.vertices().end(); ++it) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v =\n        static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(it->second);\n    fout << \"VERTEX2 \" << v->id() << \" \";\n    v->write(fout);\n    fout << endl;\n    HyperGraph::Data* data = v->userData();\n    if (data) {  // writing the data via the factory\n      string tag = factory->tag(data);\n      if (tag.size() > 0) {\n        fout << tag << \" \";\n        data->write(fout);\n        fout << endl;\n      }\n    }\n  }\n\n  OptimizableGraph::EdgeContainer edgesToSave;  // sorting edges to have them in\n                                                // the order of insertion again\n  for (HyperGraph::EdgeSet::const_iterator it = optimizer.edges().begin();\n       it != optimizer.edges().end(); ++it) {\n    const OptimizableGraph::Edge* e =\n        static_cast<const OptimizableGraph::Edge*>(*it);\n    edgesToSave.push_back(const_cast<OptimizableGraph::Edge*>(e));\n  }\n  sort(edgesToSave.begin(), edgesToSave.end(),\n       OptimizableGraph::EdgeIDCompare());\n\n  for (OptimizableGraph::EdgeContainer::const_iterator it = edgesToSave.begin();\n       it != edgesToSave.end(); ++it) {\n    OptimizableGraph::Edge* e = *it;\n    EdgeSE2SensorCalib* calibEdge = dynamic_cast<EdgeSE2SensorCalib*>(e);\n    if (calibEdge) {\n      // write back in the gm2dl format\n      fout << \"EDGE2 \" << calibEdge->vertex(0)->id() << \" \"\n           << calibEdge->vertex(1)->id();\n      Eigen::Vector3d meas = calibEdge->measurement().toVector();\n      fout << \" \" << meas.x() << \" \" << meas.y() << \" \" << meas.z();\n      const Eigen::Matrix3d& m = calibEdge->information();\n      fout << \" \" << m(0, 0) << \" \" << m(0, 1) << \" \" << m(1, 1) << \" \"\n           << m(2, 2) << \" \" << m(0, 2) << \" \" << m(1, 2);\n      fout << endl;\n    } else {\n      // cerr << \"Strange Edge Type: \" << factory->tag(e) << endl;\n    }\n  }\n\n  return fout.good();\n}\n\nbool Gm2dlIO::updateLaserData(SparseOptimizer& optimizer) {\n  VertexSE2* laserOffset =\n      dynamic_cast<VertexSE2*>(optimizer.vertex(ID_LASERPOSE));\n  if (!laserOffset) {\n    cerr << \"Laser offset not found\" << endl;\n    return false;\n  }\n\n  for (SparseOptimizer::VertexIDMap::const_iterator it =\n           optimizer.vertices().begin();\n       it != optimizer.vertices().end(); ++it) {\n    VertexSE2* v = dynamic_cast<VertexSE2*>(it->second);\n    if (!v) continue;\n    if (v->id() == ID_LASERPOSE) continue;\n    RobotLaser* robotLaser = dynamic_cast<RobotLaser*>(v->userData());\n    if (robotLaser) {  // writing the data via the factory\n      robotLaser->setOdomPose(v->estimate());\n      LaserParameters params = robotLaser->laserParams();\n      params.laserPose = laserOffset->estimate();\n      robotLaser->setLaserParams(params);\n    }\n  }\n  return true;\n}\n\nint Gm2dlIO::readRobotLaser(const std::string& filename, DataQueue& queue) {\n  ifstream is(filename.c_str());\n  if (!is.good()) return false;\n\n  int cnt = 0;\n\n  // parse the GM2DL file and extract the vertices, edges, and the laser data\n  stringstream currentLine;\n  while (1) {\n    int bytesRead = readLine(is, currentLine);\n    if (bytesRead == -1) break;\n    string tag;\n    currentLine >> tag;\n    if (tag == \"ROBOTLASER1\") {\n      RobotLaser* rl2 = new RobotLaser;\n      rl2->read(currentLine);\n      queue.add(rl2);\n      cnt++;\n    }\n  }\n  return cnt;\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/calibration_odom_laser/gm2dl_io.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G.Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_GM2DLIO_H\n#define G2O_GM2DLIO_H\n\n#include <string>\n\n#include \"g2o_calibration_odom_laser_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass SparseOptimizer;\nclass DataQueue;\n\n/**\n * \\brief read / write gm2dl file into / out of a SparseOptimizer\n */\nclass G2O_CALIBRATION_ODOM_LASER_API Gm2dlIO {\n public:\n  /**\n   * the global ID we assign the laser pose vertex\n   */\n  static const int ID_LASERPOSE;\n  static const int ID_ODOMCALIB;\n\n  static bool readGm2dl(const std::string& filename, SparseOptimizer& optimizer,\n                        bool overrideCovariances = false);\n\n  static bool updateLaserData(SparseOptimizer& optimizer);\n\n  static bool writeGm2dl(const std::string& filename,\n                         const SparseOptimizer& optimizer);\n\n  static int readRobotLaser(const std::string& filename, DataQueue& queue);\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/calibration_odom_laser/motion_information.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G.Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_MOTION_INFORMATION_H\n#define G2O_MOTION_INFORMATION_H\n\n#include <vector>\n\n#include \"g2o/types/slam2d/se2.h\"\n#include \"g2o_calibration_odom_laser_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nstruct G2O_CALIBRATION_ODOM_LASER_API MotionInformation {\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  SE2 laserMotion;\n  SE2 odomMotion;\n  double timeInterval;\n};\n\nusing MotionInformationVector = std::vector<MotionInformation>;\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/calibration_odom_laser/sclam_helpers.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G.Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"sclam_helpers.h\"\n\n#include <iostream>\n\n#include \"g2o/core/block_solver.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_gauss_newton.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_levenberg.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n#include \"g2o/solvers/eigen/linear_solver_eigen.h\"\n#include \"g2o/types/data/data_queue.h\"\n#include \"g2o/types/data/robot_laser.h\"\n#include \"g2o/types/sclam2d/edge_se2_odom_differential_calib.h\"\n#include \"g2o/types/sclam2d/edge_se2_sensor_calib.h\"\n#include \"g2o/types/sclam2d/odometry_measurement.h\"\n#include \"g2o/types/sclam2d/vertex_odom_differential_params.h\"\n#include \"gm2dl_io.h\"\nusing namespace std;\nusing namespace Eigen;\n\nnamespace g2o {\n\nstatic const double INFORMATION_SCALING_ODOMETRY = 100;\n\nvoid addOdometryCalibLinksDifferential(SparseOptimizer& optimizer,\n                                       const DataQueue& odomData) {\n  SparseOptimizer::Vertex* odomParamsVertex = 0;\n  odomParamsVertex = new VertexOdomDifferentialParams;\n  odomParamsVertex->setToOrigin();\n  odomParamsVertex->setId(Gm2dlIO::ID_ODOMCALIB);\n  optimizer.addVertex(odomParamsVertex);\n\n  SparseOptimizer::EdgeSet odomCalibEdges;\n  for (SparseOptimizer::EdgeSet::const_iterator it = optimizer.edges().begin();\n       it != optimizer.edges().end(); ++it) {\n    EdgeSE2SensorCalib* scanmatchEdge = dynamic_cast<EdgeSE2SensorCalib*>(*it);\n    if (!scanmatchEdge) continue;\n\n    VertexSE2* r1 = dynamic_cast<VertexSE2*>(scanmatchEdge->vertices()[0]);\n    VertexSE2* r2 = dynamic_cast<VertexSE2*>(scanmatchEdge->vertices()[1]);\n    if (r2->id() - r1->id() != 1) {  // ignore non-incremental edges\n      continue;\n    }\n\n    RobotLaser* rl1 = dynamic_cast<RobotLaser*>(r1->userData());\n    RobotLaser* rl2 = dynamic_cast<RobotLaser*>(r2->userData());\n    RobotLaser* odom1 =\n        dynamic_cast<RobotLaser*>(odomData.findClosestData(rl1->timestamp()));\n    RobotLaser* odom2 =\n        dynamic_cast<RobotLaser*>(odomData.findClosestData(rl2->timestamp()));\n\n    if (fabs(rl1->timestamp() - rl2->timestamp()) < 1e-7) {\n      cerr << \"strange edge \" << r1->id() << \" <-> \" << r2->id() << endl;\n      cerr << FIXED(PVAR(rl1->timestamp()) << \"\\t \" << PVAR(rl2->timestamp()))\n           << endl;\n      cerr << FIXED(PVAR(odom1->timestamp())\n                    << \"\\t \" << PVAR(odom2->timestamp()))\n           << endl;\n    }\n\n    // cerr << PVAR(odom1->odomPose().toVector().transpose()) << endl;\n\n    SE2 odomMotion = odom1->odomPose().inverse() * odom2->odomPose();\n    // cerr << PVAR(odomMotion.toVector().transpose()) << endl;\n    // cerr << PVAR(scanmatchEdge->measurement().toVector().transpose()) <<\n    // endl;\n\n    EdgeSE2OdomDifferentialCalib* e = new EdgeSE2OdomDifferentialCalib;\n    e->vertices()[0] = r1;\n    e->vertices()[1] = r2;\n    e->vertices()[2] = odomParamsVertex;\n\n    MotionMeasurement mm(\n        odomMotion.translation().x(), odomMotion.translation().y(),\n        odomMotion.rotation().angle(), odom2->timestamp() - odom1->timestamp());\n    e->setMeasurement(OdomConvert::convertToVelocity(mm));\n    // cerr << PVAR(e->measurement()) << endl;\n\n    e->information() = Matrix3d::Identity() * INFORMATION_SCALING_ODOMETRY;\n    odomCalibEdges.insert(e);\n  }\n\n  for (SparseOptimizer::EdgeSet::iterator it = odomCalibEdges.begin();\n       it != odomCalibEdges.end(); ++it)\n    optimizer.addEdge(dynamic_cast<OptimizableGraph::Edge*>(*it));\n}\n\nvoid allocateSolverForSclam(SparseOptimizer& optimizer, bool levenberg) {\n  typedef BlockSolver<BlockSolverTraits<-1, -1> > SclamBlockSolver;\n  typedef LinearSolverEigen<SclamBlockSolver::PoseMatrixType> SclamLinearSolver;\n\n  std::unique_ptr<SclamLinearSolver> linearSolver =\n      std::make_unique<SclamLinearSolver>();\n  linearSolver->setBlockOrdering(false);\n  OptimizationAlgorithm* solver = 0;\n  if (levenberg) {\n    solver = new OptimizationAlgorithmLevenberg(\n        std::make_unique<SclamBlockSolver>(std::move(linearSolver)));\n  } else {\n    solver = new OptimizationAlgorithmGaussNewton(\n        std::make_unique<SclamBlockSolver>(std::move(linearSolver)));\n  }\n  optimizer.setAlgorithm(solver);\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/calibration_odom_laser/sclam_helpers.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G.Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SCLAM_HELPERS_H\n#define G2O_SCLAM_HELPERS_H\n\n#include \"g2o_calibration_odom_laser_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass SparseOptimizer;\nclass DataQueue;\n\nG2O_CALIBRATION_ODOM_LASER_API void addOdometryCalibLinksDifferential(\n    SparseOptimizer& optimizer, const DataQueue& odomData);\n\nG2O_CALIBRATION_ODOM_LASER_API void allocateSolverForSclam(\n    SparseOptimizer& optimizer, bool levenberg = false);\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/calibration_odom_laser/sclam_laser_calib.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G.Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <csignal>\n#include <fstream>\n#include <iostream>\n\n#include \"g2o/core/factory.h\"\n#include \"g2o/core/hyper_dijkstra.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_factory.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n#include \"g2o/stuff/color_macros.h\"\n#include \"g2o/stuff/command_args.h\"\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n#include \"g2o/stuff/macros.h\"\n#include \"g2o/types/slam2d/vertex_se2.h\"\n#include \"gm2dl_io.h\"\n\nusing namespace std;\nusing namespace g2o;\n\nstatic bool hasToStop = false;\n\nG2O_USE_OPTIMIZATION_LIBRARY(eigen);\nG2O_USE_TYPE_GROUP(slam2d);\n\nvoid sigquit_handler(int sig) {\n  if (sig == SIGINT) {\n    hasToStop = 1;\n    static int cnt = 0;\n    if (cnt++ == 2) {\n      G2O_WARN(\"forcing exit\");\n      exit(1);\n    }\n  }\n}\n\nint main(int argc, char** argv) {\n  int maxIterations;\n  bool verbose;\n  string inputFilename;\n  string gnudump;\n  string outputfilename;\n  bool initialGuess;\n  // command line parsing\n  CommandArgs commandLineArguments;\n  commandLineArguments.param(\"i\", maxIterations, 10, \"perform n iterations\");\n  commandLineArguments.param(\"v\", verbose, false,\n                             \"verbose output of the optimization process\");\n  commandLineArguments.param(\"guess\", initialGuess, false,\n                             \"initial guess based on spanning tree\");\n  commandLineArguments.param(\"gnudump\", gnudump, \"\",\n                             \"dump to gnuplot data file\");\n  commandLineArguments.param(\"o\", outputfilename, \"\",\n                             \"output final version of the graph\");\n  commandLineArguments.paramLeftOver(\"gm2dl-input\", inputFilename, \"\",\n                                     \"gm2dl file which will be processed\");\n\n  commandLineArguments.parseArgs(argc, argv);\n\n  OptimizationAlgorithmFactory* solverFactory =\n      OptimizationAlgorithmFactory::instance();\n\n  SparseOptimizer optimizer;\n  optimizer.setVerbose(verbose);\n  optimizer.setForceStopFlag(&hasToStop);\n\n  OptimizationAlgorithmProperty solverProperty;\n  optimizer.setAlgorithm(solverFactory->construct(\"lm_var\", solverProperty));\n\n  // loading\n  if (!Gm2dlIO::readGm2dl(inputFilename, optimizer, false)) {\n    cerr << \"Error while loading gm2dl file\" << endl;\n  }\n\n  VertexSE2* laserOffset =\n      dynamic_cast<VertexSE2*>(optimizer.vertex(numeric_limits<int>::max()));\n  // laserOffset->setEstimate(SE2()); // set to Identity\n  if (laserOffset) {\n    cerr << \"Initial laser offset \"\n         << laserOffset->estimate().toVector().transpose() << endl;\n  }\n  bool gaugeFreedom = optimizer.gaugeFreedom();\n\n  OptimizableGraph::Vertex* gauge = optimizer.findGauge();\n  if (gaugeFreedom) {\n    if (!gauge) {\n      cerr << \"# cannot find a vertex to fix in this thing\" << endl;\n      return 2;\n    } else {\n      cerr << \"# graph is fixed by node \" << gauge->id() << endl;\n      gauge->setFixed(true);\n    }\n  } else {\n    cerr << \"# graph is fixed by priors\" << endl;\n  }\n\n  // sanity check\n  HyperDijkstra d(&optimizer);\n  UniformCostFunction f;\n  d.shortestPaths(gauge, &f);\n  // cerr << PVAR(d.visited().size()) << endl;\n\n  if (d.visited().size() != optimizer.vertices().size()) {\n    cerr << CL_RED(\"Warning: d.visited().size() != optimizer.vertices().size()\")\n         << endl;\n    cerr << \"visited: \" << d.visited().size() << endl;\n    cerr << \"vertices: \" << optimizer.vertices().size() << endl;\n    if (1)\n      for (SparseOptimizer::VertexIDMap::const_iterator it =\n               optimizer.vertices().begin();\n           it != optimizer.vertices().end(); ++it) {\n        OptimizableGraph::Vertex* v =\n            static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(it->second);\n        if (d.visited().count(v) == 0) {\n          cerr << \"\\t unvisited vertex \" << it->first << \" \"\n               << static_cast<void*>(v) << endl;\n          v->setFixed(true);\n        }\n      }\n  }\n\n  optimizer.initializeOptimization();\n  optimizer.computeActiveErrors();\n  cerr << \"Initial chi2 = \" << FIXED(optimizer.chi2()) << endl;\n\n  // if (guessCostFunction)\n  // optimizer.computeInitialGuess(guessCostFunction);\n\n  signal(SIGINT, sigquit_handler);\n\n  int i = optimizer.optimize(maxIterations);\n  if (maxIterations > 0 && !i) {\n    cerr << \"optimize failed, result might be invalid\" << endl;\n  }\n\n  if (laserOffset) {\n    cerr << \"Calibrated laser offset \"\n         << laserOffset->estimate().toVector().transpose() << endl;\n  }\n\n  if (outputfilename.size() > 0) {\n    Gm2dlIO::updateLaserData(optimizer);\n    cerr << \"Writing \" << outputfilename << \" ... \";\n    bool writeStatus = Gm2dlIO::writeGm2dl(outputfilename, optimizer);\n    cerr << (writeStatus ? \"done.\" : \"failed\") << endl;\n  }\n\n  if (gnudump.size() > 0) {\n    ofstream fout(gnudump.c_str());\n    for (SparseOptimizer::VertexIDMap::const_iterator it =\n             optimizer.vertices().begin();\n         it != optimizer.vertices().end(); ++it) {\n      VertexSE2* v = dynamic_cast<VertexSE2*>(it->second);\n      fout << v->estimate().toVector().transpose() << endl;\n    }\n  }\n\n  return 0;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/calibration_odom_laser/sclam_odom_laser.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G.Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <cassert>\n#include <csignal>\n#include <fstream>\n#include <iostream>\n#include <map>\n\n#include \"g2o/core/hyper_dijkstra.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n#include \"g2o/stuff/color_macros.h\"\n#include \"g2o/stuff/command_args.h\"\n#include \"g2o/stuff/macros.h\"\n#include \"g2o/types/data/data_queue.h\"\n#include \"g2o/types/data/robot_laser.h\"\n#include \"g2o/types/sclam2d/odometry_measurement.h\"\n#include \"g2o/types/sclam2d/vertex_odom_differential_params.h\"\n#include \"g2o/types/slam2d/vertex_se2.h\"\n#include \"gm2dl_io.h\"\n#include \"sclam_helpers.h\"\n\nusing namespace std;\nusing namespace g2o;\nusing namespace Eigen;\n\nstatic bool hasToStop = false;\n\nvoid sigquit_handler(int sig) {\n  if (sig == SIGINT) {\n    hasToStop = true;\n    static int cnt = 0;\n    if (cnt++ == 2) {\n      cerr << \" forcing exit\" << endl;\n      exit(1);\n    }\n  }\n}\n\nint main(int argc, char** argv) {\n  bool fixLaser;\n  int maxIterations;\n  bool verbose;\n  string inputFilename;\n  string outputfilename;\n  string rawFilename;\n  string odomTestFilename;\n  string dumpGraphFilename;\n  // command line parsing\n  CommandArgs commandLineArguments;\n  commandLineArguments.param(\"i\", maxIterations, 10, \"perform n iterations\");\n  commandLineArguments.param(\"v\", verbose, false,\n                             \"verbose output of the optimization process\");\n  commandLineArguments.param(\"o\", outputfilename, \"\",\n                             \"output final version of the graph\");\n  commandLineArguments.param(\"test\", odomTestFilename, \"\",\n                             \"apply odometry calibration to some test data\");\n  commandLineArguments.param(\"dump\", dumpGraphFilename, \"\",\n                             \"write the graph to the disk\");\n  commandLineArguments.param(\"fixLaser\", fixLaser, false,\n                             \"keep the laser offset fixed during optimization\");\n  commandLineArguments.paramLeftOver(\"gm2dl-input\", inputFilename, \"\",\n                                     \"gm2dl file which will be processed\");\n  commandLineArguments.paramLeftOver(\"raw-log\", rawFilename, \"\",\n                                     \"raw log file containing the odometry\");\n\n  commandLineArguments.parseArgs(argc, argv);\n\n  SparseOptimizer optimizer;\n  optimizer.setVerbose(verbose);\n  optimizer.setForceStopFlag(&hasToStop);\n\n  allocateSolverForSclam(optimizer);\n\n  // loading\n  if (!Gm2dlIO::readGm2dl(inputFilename, optimizer, false)) {\n    cerr << \"Error while loading gm2dl file\" << endl;\n  }\n  DataQueue robotLaserQueue;\n  int numLaserOdom = Gm2dlIO::readRobotLaser(rawFilename, robotLaserQueue);\n  if (numLaserOdom == 0) {\n    cerr << \"No raw information read\" << endl;\n    return 0;\n  }\n  cerr << \"Read \" << numLaserOdom << \" laser readings from file\" << endl;\n\n  bool gaugeFreedom = optimizer.gaugeFreedom();\n\n  OptimizableGraph::Vertex* gauge = optimizer.findGauge();\n  if (gaugeFreedom) {\n    if (!gauge) {\n      cerr << \"# cannot find a vertex to fix in this thing\" << endl;\n      return 2;\n    } else {\n      cerr << \"# graph is fixed by node \" << gauge->id() << endl;\n      gauge->setFixed(true);\n    }\n  } else {\n    cerr << \"# graph is fixed by priors\" << endl;\n  }\n\n  addOdometryCalibLinksDifferential(optimizer, robotLaserQueue);\n\n  // sanity check\n  HyperDijkstra d(&optimizer);\n  UniformCostFunction f;\n  d.shortestPaths(gauge, &f);\n  // cerr << PVAR(d.visited().size()) << endl;\n\n  if (d.visited().size() != optimizer.vertices().size()) {\n    cerr << CL_RED(\"Warning: d.visited().size() != optimizer.vertices().size()\")\n         << endl;\n    cerr << \"visited: \" << d.visited().size() << endl;\n    cerr << \"vertices: \" << optimizer.vertices().size() << endl;\n    if (1)\n      for (SparseOptimizer::VertexIDMap::const_iterator it =\n               optimizer.vertices().begin();\n           it != optimizer.vertices().end(); ++it) {\n        OptimizableGraph::Vertex* v =\n            static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(it->second);\n        if (d.visited().count(v) == 0) {\n          cerr << \"\\t unvisited vertex \" << it->first << \" \"\n               << static_cast<void*>(v) << endl;\n          v->setFixed(true);\n        }\n      }\n  }\n\n  for (SparseOptimizer::VertexIDMap::const_iterator it =\n           optimizer.vertices().begin();\n       it != optimizer.vertices().end(); ++it) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v =\n        static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(it->second);\n    if (v->fixed()) {\n      cerr << \"\\t fixed vertex \" << it->first << endl;\n    }\n  }\n\n  VertexSE2* laserOffset =\n      dynamic_cast<VertexSE2*>(optimizer.vertex(Gm2dlIO::ID_LASERPOSE));\n  VertexOdomDifferentialParams* odomParamsVertex =\n      dynamic_cast<VertexOdomDifferentialParams*>(\n          optimizer.vertex(Gm2dlIO::ID_ODOMCALIB));\n\n  if (fixLaser) {\n    cerr << \"Fix position of the laser offset\" << endl;\n    laserOffset->setFixed(true);\n  }\n\n  signal(SIGINT, sigquit_handler);\n  cerr << \"Doing full estimation\" << endl;\n  optimizer.initializeOptimization();\n  optimizer.computeActiveErrors();\n  cerr << \"Initial chi2 = \" << FIXED(optimizer.chi2()) << endl;\n\n  int i = optimizer.optimize(maxIterations);\n  if (maxIterations > 0 && !i) {\n    cerr << \"optimize failed, result might be invalid\" << endl;\n  }\n\n  if (laserOffset) {\n    cerr << \"Calibrated laser offset (x, y, theta):\"\n         << laserOffset->estimate().toVector().transpose() << endl;\n  }\n\n  if (odomParamsVertex) {\n    cerr << \"Odometry parameters (scaling factors (v_l, v_r, b)): \"\n         << odomParamsVertex->estimate().transpose() << endl;\n  }\n\n  cerr << \"vertices: \" << optimizer.vertices().size() << endl;\n  cerr << \"edges: \" << optimizer.edges().size() << endl;\n\n  if (dumpGraphFilename.size() > 0) {\n    cerr << \"Writing \" << dumpGraphFilename << \" ... \";\n    optimizer.save(dumpGraphFilename.c_str());\n    cerr << \"done.\" << endl;\n  }\n\n  // optional input of a separate file for applying the odometry calibration\n  if (odomTestFilename.size() > 0) {\n    DataQueue testRobotLaserQueue;\n    int numTestOdom =\n        Gm2dlIO::readRobotLaser(odomTestFilename, testRobotLaserQueue);\n    if (numTestOdom == 0) {\n      cerr << \"Unable to read test data\" << endl;\n    } else {\n      ofstream rawStream(\"odometry_raw.txt\");\n      ofstream calibratedStream(\"odometry_calibrated.txt\");\n      const Vector3d& odomCalib =\n          odomParamsVertex ? odomParamsVertex->estimate() : Vector3d::Ones();\n      RobotLaser* prev = dynamic_cast<RobotLaser*>(\n          testRobotLaserQueue.buffer().begin()->second);\n      SE2 prevCalibratedPose = prev->odomPose();\n\n      for (DataQueue::Buffer::const_iterator it =\n               testRobotLaserQueue.buffer().begin();\n           it != testRobotLaserQueue.buffer().end(); ++it) {\n        RobotLaser* cur = dynamic_cast<RobotLaser*>(it->second);\n        assert(cur);\n\n        double dt = cur->timestamp() - prev->timestamp();\n        SE2 motion = prev->odomPose().inverse() * cur->odomPose();\n\n        // convert to velocity Measurement\n        MotionMeasurement motionMeasurement(motion.translation().x(),\n                                            motion.translation().y(),\n                                            motion.rotation().angle(), dt);\n        VelocityMeasurement velocityMeasurement =\n            OdomConvert::convertToVelocity(motionMeasurement);\n\n        // apply calibration\n        VelocityMeasurement calibratedVelocityMeasurement = velocityMeasurement;\n        calibratedVelocityMeasurement.setVl(odomCalib(0) *\n                                            calibratedVelocityMeasurement.vl());\n        calibratedVelocityMeasurement.setVr(odomCalib(1) *\n                                            calibratedVelocityMeasurement.vr());\n        MotionMeasurement mm = OdomConvert::convertToMotion(\n            calibratedVelocityMeasurement, odomCalib(2));\n\n        // combine calibrated odometry with the previous pose\n        SE2 remappedOdom;\n        remappedOdom.fromVector(mm.measurement());\n        SE2 calOdomPose = prevCalibratedPose * remappedOdom;\n\n        // write output\n        rawStream << prev->odomPose().translation().x() << \" \"\n                  << prev->odomPose().translation().y() << \" \"\n                  << prev->odomPose().rotation().angle() << endl;\n        calibratedStream << calOdomPose.translation().x() << \" \"\n                         << calOdomPose.translation().y() << \" \"\n                         << calOdomPose.rotation().angle() << endl;\n\n        prevCalibratedPose = calOdomPose;\n        prev = cur;\n      }\n    }\n  }\n\n  if (outputfilename.size() > 0) {\n    Gm2dlIO::updateLaserData(optimizer);\n    cerr << \"Writing \" << outputfilename << \" ... \";\n    bool writeStatus = Gm2dlIO::writeGm2dl(outputfilename, optimizer);\n    cerr << (writeStatus ? \"done.\" : \"failed\") << endl;\n  }\n\n  return 0;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/calibration_odom_laser/sclam_pure_calibration.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G.Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <cassert>\n#include <csignal>\n#include <fstream>\n#include <iostream>\n#include <map>\n\n#include \"closed_form_calibration.h\"\n#include \"edge_se2_pure_calib.h\"\n#include \"g2o/core/hyper_dijkstra.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n#include \"g2o/stuff/color_macros.h\"\n#include \"g2o/stuff/command_args.h\"\n#include \"g2o/stuff/filesys_tools.h\"\n#include \"g2o/stuff/macros.h\"\n#include \"g2o/stuff/string_tools.h\"\n#include \"g2o/stuff/timeutil.h\"\n#include \"g2o/types/data/data_queue.h\"\n#include \"g2o/types/data/robot_laser.h\"\n#include \"g2o/types/sclam2d/odometry_measurement.h\"\n#include \"g2o/types/sclam2d/vertex_odom_differential_params.h\"\n#include \"g2o/types/slam2d/vertex_se2.h\"\n#include \"gm2dl_io.h\"\n#include \"motion_information.h\"\n#include \"sclam_helpers.h\"\n\nusing namespace std;\nusing namespace g2o;\n\nstatic Eigen::Vector2d linearSolution;\n\nclass VertexBaseline : public BaseVertex<1, double> {\n public:\n  VertexBaseline() {}\n\n  virtual void setToOriginImpl() { _estimate = 1.; }\n  virtual void oplusImpl(const double* update) { _estimate += update[0]; }\n  virtual bool read(std::istream&) { return false; }\n  virtual bool write(std::ostream&) const { return false; }\n};\n\nclass EdgeCalib\n    : public BaseBinaryEdge<3, OdomAndLaserMotion, VertexSE2, VertexBaseline> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  EdgeCalib() {}\n\n  void computeError() {\n    const VertexSE2* laserOffset = static_cast<const VertexSE2*>(_vertices[0]);\n    const VertexBaseline* odomParams =\n        dynamic_cast<const VertexBaseline*>(_vertices[1]);\n\n    // get the calibrated motion given by the odometry\n    double rl = -odomParams->estimate() * linearSolution(0);\n    double rr = odomParams->estimate() * linearSolution(1);\n    VelocityMeasurement calibratedVelocityMeasurement(\n        measurement().velocityMeasurement.vl() * rl,\n        measurement().velocityMeasurement.vr() * rr,\n        measurement().velocityMeasurement.dt());\n    MotionMeasurement mm = OdomConvert::convertToMotion(\n        calibratedVelocityMeasurement, odomParams->estimate());\n    SE2 Ku_ij;\n    Ku_ij.fromVector(mm.measurement());\n\n    SE2 laserMotionInRobotFrame = laserOffset->estimate() *\n                                  measurement().laserMotion *\n                                  laserOffset->estimate().inverse();\n    SE2 delta = Ku_ij.inverse() * laserMotionInRobotFrame;\n    _error = delta.toVector();\n  }\n\n  virtual bool read(std::istream&) { return false; }\n  virtual bool write(std::ostream&) const { return false; }\n};\n\nint main(int argc, char** argv) {\n  bool fixLaser;\n  int maxIterations;\n  bool verbose;\n  string inputFilename;\n  string outputfilename;\n  string rawFilename;\n  string odomTestFilename;\n  string dumpGraphFilename;\n  // command line parsing\n  CommandArgs commandLineArguments;\n  commandLineArguments.param(\"i\", maxIterations, 10, \"perform n iterations\");\n  commandLineArguments.param(\"v\", verbose, false,\n                             \"verbose output of the optimization process\");\n  commandLineArguments.param(\"o\", outputfilename, \"\",\n                             \"output final version of the graph\");\n  commandLineArguments.param(\"test\", odomTestFilename, \"\",\n                             \"apply odometry calibration to some test data\");\n  commandLineArguments.param(\"dump\", dumpGraphFilename, \"\",\n                             \"write the graph to the disk\");\n  commandLineArguments.param(\"fixLaser\", fixLaser, false,\n                             \"keep the laser offset fixed during optimization\");\n  commandLineArguments.paramLeftOver(\"gm2dl-input\", inputFilename, \"\",\n                                     \"gm2dl file which will be processed\");\n  commandLineArguments.paramLeftOver(\"raw-log\", rawFilename, \"\",\n                                     \"raw log file containing the odometry\");\n\n  commandLineArguments.parseArgs(argc, argv);\n\n  SparseOptimizer optimizer;\n  optimizer.setVerbose(verbose);\n\n  allocateSolverForSclam(optimizer);\n\n  // loading\n  DataQueue odometryQueue;\n  int numLaserOdom = Gm2dlIO::readRobotLaser(rawFilename, odometryQueue);\n  if (numLaserOdom == 0) {\n    cerr << \"No raw information read\" << endl;\n    return 0;\n  }\n  cerr << \"Read \" << numLaserOdom << \" laser readings from file\" << endl;\n\n  Eigen::Vector3d odomCalib(1., 1., 1.);\n  SE2 initialLaserPose;\n  DataQueue robotLaserQueue;\n  int numRobotLaser = Gm2dlIO::readRobotLaser(inputFilename, robotLaserQueue);\n  if (numRobotLaser == 0) {\n    cerr << \"No robot laser read\" << endl;\n    return 0;\n  } else {\n    RobotLaser* rl =\n        dynamic_cast<RobotLaser*>(robotLaserQueue.buffer().begin()->second);\n    initialLaserPose = rl->odomPose().inverse() * rl->laserPose();\n    cerr << PVAR(initialLaserPose.toVector().transpose()) << endl;\n  }\n\n  // adding the measurements\n  vector<MotionInformation> motions;\n  {\n    std::map<double, RobotData*>::const_iterator it =\n        robotLaserQueue.buffer().begin();\n    std::map<double, RobotData*>::const_iterator prevIt = it++;\n    for (; it != robotLaserQueue.buffer().end(); ++it) {\n      MotionInformation mi;\n      RobotLaser* prevLaser = dynamic_cast<RobotLaser*>(prevIt->second);\n      RobotLaser* curLaser = dynamic_cast<RobotLaser*>(it->second);\n      mi.laserMotion = prevLaser->laserPose().inverse() * curLaser->laserPose();\n      // get the motion of the robot in that time interval\n      RobotLaser* prevOdom = dynamic_cast<RobotLaser*>(\n          odometryQueue.findClosestData(prevLaser->timestamp()));\n      RobotLaser* curOdom = dynamic_cast<RobotLaser*>(\n          odometryQueue.findClosestData(curLaser->timestamp()));\n      mi.odomMotion = prevOdom->odomPose().inverse() * curOdom->odomPose();\n      mi.timeInterval = prevOdom->timestamp() - curOdom->timestamp();\n      prevIt = it;\n      motions.push_back(mi);\n    }\n  }\n\n  if (1) {\n    VertexSE2* laserOffset = new VertexSE2;\n    laserOffset->setId(Gm2dlIO::ID_LASERPOSE);\n    laserOffset->setEstimate(initialLaserPose);\n    optimizer.addVertex(laserOffset);\n    VertexOdomDifferentialParams* odomParamsVertex =\n        new VertexOdomDifferentialParams;\n    odomParamsVertex->setId(Gm2dlIO::ID_ODOMCALIB);\n    odomParamsVertex->setEstimate(Eigen::Vector3d(1., 1., 1.));\n    optimizer.addVertex(odomParamsVertex);\n    for (size_t i = 0; i < motions.size(); ++i) {\n      const SE2& odomMotion = motions[i].odomMotion;\n      const SE2& laserMotion = motions[i].laserMotion;\n      const double& timeInterval = motions[i].timeInterval;\n      // add the edge\n      MotionMeasurement mm(odomMotion.translation().x(),\n                           odomMotion.translation().y(),\n                           odomMotion.rotation().angle(), timeInterval);\n      OdomAndLaserMotion meas;\n      meas.velocityMeasurement = OdomConvert::convertToVelocity(mm);\n      meas.laserMotion = laserMotion;\n      EdgeSE2PureCalib* calibEdge = new EdgeSE2PureCalib;\n      calibEdge->setVertex(0, laserOffset);\n      calibEdge->setVertex(1, odomParamsVertex);\n      calibEdge->setInformation(Eigen::Matrix3d::Identity());\n      calibEdge->setMeasurement(meas);\n      if (!optimizer.addEdge(calibEdge)) {\n        cerr << \"Error adding calib edge\" << endl;\n        delete calibEdge;\n      }\n    }\n\n    if (fixLaser) {\n      cerr << \"Fix position of the laser offset\" << endl;\n      laserOffset->setFixed(true);\n    }\n\n    cerr << \"\\nPerforming full non-linear estimation\" << endl;\n    optimizer.initializeOptimization();\n    optimizer.computeActiveErrors();\n    optimizer.optimize(maxIterations);\n    cerr << \"Calibrated laser offset (x, y, theta):\"\n         << laserOffset->estimate().toVector().transpose() << endl;\n    odomCalib = odomParamsVertex->estimate();\n    cerr << \"Odometry parameters (scaling factors (v_l, v_r, b)): \"\n         << odomParamsVertex->estimate().transpose() << endl;\n    optimizer.clear();\n  }\n\n  // linear least squares for some parameters\n  {\n    Eigen::MatrixXd A(motions.size(), 2);\n    Eigen::VectorXd x(motions.size());\n    for (size_t i = 0; i < motions.size(); ++i) {\n      const SE2& odomMotion = motions[i].odomMotion;\n      const SE2& laserMotion = motions[i].laserMotion;\n      const double& timeInterval = motions[i].timeInterval;\n      MotionMeasurement mm(odomMotion.translation().x(),\n                           odomMotion.translation().y(),\n                           odomMotion.rotation().angle(), timeInterval);\n      VelocityMeasurement velMeas = OdomConvert::convertToVelocity(mm);\n      A(i, 0) = velMeas.vl() * timeInterval;\n      A(i, 1) = velMeas.vr() * timeInterval;\n      x(i) = laserMotion.rotation().angle();\n    }\n    // linearSolution = (A.transpose() * A).inverse() * A.transpose() * x;\n    linearSolution = A.colPivHouseholderQr().solve(x);\n    // cout << PVAR(linearSolution.transpose()) << endl;\n  }\n\n  // constructing non-linear least squares\n  VertexSE2* laserOffset = new VertexSE2;\n  laserOffset->setId(Gm2dlIO::ID_LASERPOSE);\n  laserOffset->setEstimate(initialLaserPose);\n  optimizer.addVertex(laserOffset);\n  VertexBaseline* odomParamsVertex = new VertexBaseline;\n  odomParamsVertex->setId(Gm2dlIO::ID_ODOMCALIB);\n  odomParamsVertex->setEstimate(1.);\n  optimizer.addVertex(odomParamsVertex);\n  for (size_t i = 0; i < motions.size(); ++i) {\n    const SE2& odomMotion = motions[i].odomMotion;\n    const SE2& laserMotion = motions[i].laserMotion;\n    const double& timeInterval = motions[i].timeInterval;\n    // add the edge\n    MotionMeasurement mm(odomMotion.translation().x(),\n                         odomMotion.translation().y(),\n                         odomMotion.rotation().angle(), timeInterval);\n    OdomAndLaserMotion meas;\n    meas.velocityMeasurement = OdomConvert::convertToVelocity(mm);\n    meas.laserMotion = laserMotion;\n    EdgeCalib* calibEdge = new EdgeCalib;\n    calibEdge->setVertex(0, laserOffset);\n    calibEdge->setVertex(1, odomParamsVertex);\n    calibEdge->setInformation(Eigen::Matrix3d::Identity());\n    calibEdge->setMeasurement(meas);\n    if (!optimizer.addEdge(calibEdge)) {\n      cerr << \"Error adding calib edge\" << endl;\n      delete calibEdge;\n    }\n  }\n\n  if (fixLaser) {\n    cerr << \"Fix position of the laser offset\" << endl;\n    laserOffset->setFixed(true);\n  }\n\n  cerr << \"\\nPerforming partial non-linear estimation\" << endl;\n  optimizer.initializeOptimization();\n  optimizer.computeActiveErrors();\n  optimizer.optimize(maxIterations);\n  cerr << \"Calibrated laser offset (x, y, theta):\"\n       << laserOffset->estimate().toVector().transpose() << endl;\n  odomCalib(0) = -1. * linearSolution(0) * odomParamsVertex->estimate();\n  odomCalib(1) = linearSolution(1) * odomParamsVertex->estimate();\n  odomCalib(2) = odomParamsVertex->estimate();\n  cerr << \"Odometry parameters (scaling factors (v_l, v_r, b)): \"\n       << odomCalib.transpose() << endl;\n\n  {\n    SE2 closedFormLaser;\n    Eigen::Vector3d closedFormOdom;\n    ClosedFormCalibration::calibrate(motions, closedFormLaser, closedFormOdom);\n    cerr << \"\\nObtaining closed form solution\" << endl;\n    cerr << \"Calibrated laser offset (x, y, theta):\"\n         << closedFormLaser.toVector().transpose() << endl;\n    cerr << \"Odometry parameters (scaling factors (v_l, v_r, b)): \"\n         << closedFormOdom.transpose() << endl;\n  }\n\n  if (dumpGraphFilename.size() > 0) {\n    cerr << \"Writing \" << dumpGraphFilename << \" ... \";\n    optimizer.save(dumpGraphFilename.c_str());\n    cerr << \"done.\" << endl;\n  }\n\n  // optional input of a separate file for applying the odometry calibration\n  if (odomTestFilename.size() > 0) {\n    DataQueue testRobotLaserQueue;\n    int numTestOdom =\n        Gm2dlIO::readRobotLaser(odomTestFilename, testRobotLaserQueue);\n    if (numTestOdom == 0) {\n      cerr << \"Unable to read test data\" << endl;\n    } else {\n      ofstream rawStream(\"odometry_raw.txt\");\n      ofstream calibratedStream(\"odometry_calibrated.txt\");\n      RobotLaser* prev = dynamic_cast<RobotLaser*>(\n          testRobotLaserQueue.buffer().begin()->second);\n      SE2 prevCalibratedPose = prev->odomPose();\n\n      for (DataQueue::Buffer::const_iterator it =\n               testRobotLaserQueue.buffer().begin();\n           it != testRobotLaserQueue.buffer().end(); ++it) {\n        RobotLaser* cur = dynamic_cast<RobotLaser*>(it->second);\n        assert(cur);\n\n        double dt = cur->timestamp() - prev->timestamp();\n        SE2 motion = prev->odomPose().inverse() * cur->odomPose();\n\n        // convert to velocity measurement\n        MotionMeasurement motionMeasurement(motion.translation().x(),\n                                            motion.translation().y(),\n                                            motion.rotation().angle(), dt);\n        VelocityMeasurement velocityMeasurement =\n            OdomConvert::convertToVelocity(motionMeasurement);\n\n        // apply calibration\n        VelocityMeasurement calibratedVelocityMeasurement = velocityMeasurement;\n        calibratedVelocityMeasurement.setVl(odomCalib(0) *\n                                            calibratedVelocityMeasurement.vl());\n        calibratedVelocityMeasurement.setVr(odomCalib(1) *\n                                            calibratedVelocityMeasurement.vr());\n        MotionMeasurement mm = OdomConvert::convertToMotion(\n            calibratedVelocityMeasurement, odomCalib(2));\n\n        // combine calibrated odometry with the previous pose\n        SE2 remappedOdom;\n        remappedOdom.fromVector(mm.measurement());\n        SE2 calOdomPose = prevCalibratedPose * remappedOdom;\n\n        // write output\n        rawStream << prev->odomPose().translation().x() << \" \"\n                  << prev->odomPose().translation().y() << \" \"\n                  << prev->odomPose().rotation().angle() << endl;\n        calibratedStream << calOdomPose.translation().x() << \" \"\n                         << calOdomPose.translation().y() << \" \"\n                         << calOdomPose.rotation().angle() << endl;\n\n        prevCalibratedPose = calOdomPose;\n        prev = cur;\n      }\n    }\n  }\n\n  return 0;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/convert_segment_line/CMakeLists.txt",
    "content": "add_executable(convertSegmentLine_application convertSegmentLine.cpp)\ntarget_link_libraries(convertSegmentLine_application types_slam2d_addons types_slam3d types_slam2d core stuff)\nset_target_properties(convertSegmentLine_application PROPERTIES OUTPUT_NAME convertSegmentLine)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/convert_segment_line/convertSegmentLine.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <algorithm>\n#include <cassert>\n#include <csignal>\n#include <fstream>\n#include <iomanip>\n#include <iostream>\n#include <sstream>\n#include <string>\n\n#include \"g2o/core/batch_stats.h\"\n#include \"g2o/core/estimate_propagator.h\"\n#include \"g2o/core/factory.h\"\n#include \"g2o/core/hyper_dijkstra.h\"\n#include \"g2o/core/hyper_graph_action.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_factory.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer_terminate_action.h\"\n#include \"g2o/stuff/color_macros.h\"\n#include \"g2o/stuff/command_args.h\"\n#include \"g2o/stuff/filesys_tools.h\"\n#include \"g2o/stuff/macros.h\"\n#include \"g2o/stuff/string_tools.h\"\n#include \"g2o/stuff/timeutil.h\"\n#include \"g2o/types/slam2d_addons/types_slam2d_addons.h\"\n\nusing namespace std;\nusing namespace g2o;\nusing namespace Eigen;\n\nnamespace {\n\nEigen::Vector2d computeLine(const Eigen::Vector2d& p1,\n                            const Eigen::Vector2d& p2) {\n  Eigen::Vector2d lp;\n  Eigen::Vector2d dp = p2 - p1;\n  lp[0] = atan2(-dp.x(), dp.y());\n  Eigen::Vector2d n(cos(lp[0]), sin(lp[0]));\n  lp[1] = n.dot(p1 + p2) * .5;\n  return lp;\n}\n\nstruct LineInfo {\n  explicit LineInfo(VertexSegment2D* s) {\n    line = new VertexLine2D();\n    line->setId(s->id());\n    line->setEstimate(computeLine(s->estimateP1(), s->estimateP2()));\n    p1 = 0;\n    p2 = 0;\n  }\n  VertexLine2D* line;\n  VertexPointXY* p1;\n  VertexPointXY* p2;\n};\n\n}  // namespace\n\ntypedef std::map<int, LineInfo> LineInfoMap;\n\nint main(int argc, char** argv) {\n  string outputfilename;\n  string inputFilename;\n  CommandArgs arg;\n  arg.param(\"o\", outputfilename, \"\", \"output final version of the graph\");\n  arg.paramLeftOver(\"graph-input\", inputFilename, \"\",\n                    \"graph file which will be processed\", true);\n\n  arg.parseArgs(argc, argv);\n  OptimizableGraph inGraph;\n\n  // registering all the types from the libraries\n\n  if (inputFilename.size() == 0) {\n    cerr << \"No input data specified\" << endl;\n    return 0;\n  } else if (inputFilename == \"-\") {\n    cerr << \"Read input from stdin\" << endl;\n    if (!inGraph.load(cin)) {\n      cerr << \"Error loading graph\" << endl;\n      return 2;\n    }\n  } else {\n    cerr << \"Read input from \" << inputFilename << endl;\n    ifstream ifs(inputFilename.c_str());\n    if (!ifs) {\n      cerr << \"Failed to open file\" << endl;\n      return 1;\n    }\n    if (!inGraph.load(ifs)) {\n      cerr << \"Error loading graph\" << endl;\n      return 2;\n    }\n  }\n  cerr << \"Loaded \" << inGraph.vertices().size() << \" vertices\" << endl;\n  cerr << \"Loaded \" << inGraph.edges().size() << \" edges\" << endl;\n\n  cerr << \"filling in linfoMap and odoms\" << endl;\n  LineInfoMap lmap;\n  OptimizableGraph outGraph;\n  // insert all lines in the infomap\n  int currentId = -1000;\n  bool firstVertexFound = false;\n  for (OptimizableGraph::VertexIDMap::iterator it = inGraph.vertices().begin();\n       it != inGraph.vertices().end(); ++it) {\n    currentId = currentId > it->first ? currentId : it->first;\n\n    VertexSE2* pose = dynamic_cast<VertexSE2*>(it->second);\n    if (pose) {\n      VertexSE2* npose = new VertexSE2();\n      npose->setEstimate(pose->estimate());\n      npose->setId(pose->id());\n      outGraph.addVertex(npose);\n      if (!firstVertexFound) {\n        firstVertexFound = true;\n        npose->setFixed(true);\n      }\n    }\n\n    VertexSegment2D* s = dynamic_cast<VertexSegment2D*>(it->second);\n    if (s) {\n      LineInfo linfo(s);\n      outGraph.addVertex(linfo.line);\n      lmap.insert(make_pair(s->id(), linfo));\n    }\n  }\n\n  currentId++;\n\n  cerr << \"filling in edges and odoms\" << endl;\n  for (OptimizableGraph::EdgeSet::iterator it = inGraph.edges().begin();\n       it != inGraph.edges().end(); ++it) {\n    EdgeSE2* ods = dynamic_cast<EdgeSE2*>(*it);\n    if (ods) {\n      EdgeSE2* ods2 = new EdgeSE2();\n      ods2->setMeasurement(ods->measurement());\n      ods2->setInformation(ods->information());\n      ods2->vertices()[0] = outGraph.vertex(ods->vertices()[0]->id());\n      ods2->vertices()[1] = outGraph.vertex(ods->vertices()[1]->id());\n      outGraph.addEdge(ods2);\n    }\n\n    EdgeSE2Segment2D* es = dynamic_cast<EdgeSE2Segment2D*>(*it);\n    EdgeSE2Segment2DLine* el = dynamic_cast<EdgeSE2Segment2DLine*>(*it);\n    EdgeSE2Segment2DPointLine* espl =\n        dynamic_cast<EdgeSE2Segment2DPointLine*>(*it);\n\n    if (es || el || espl) {\n      VertexSE2* pose = dynamic_cast<VertexSE2*>((*it)->vertices()[0]);\n      VertexSegment2D* segment =\n          dynamic_cast<VertexSegment2D*>((*it)->vertices()[1]);\n      if (!pose) continue;\n      pose = dynamic_cast<VertexSE2*>(outGraph.vertex(pose->id()));\n      LineInfoMap::iterator lit = lmap.find(segment->id());\n      assert(lit != lmap.end());\n      LineInfo& linfo = lit->second;\n      VertexLine2D* line = linfo.line;\n      VertexPointXY*& p1 = linfo.p1;\n      VertexPointXY*& p2 = linfo.p2;\n\n      EdgeSE2Line2D* el2 = new EdgeSE2Line2D();\n      el2->vertices()[0] = pose;\n      el2->vertices()[1] = line;\n      if (el) {\n        el2->setMeasurement(el->measurement());\n        el2->setInformation(el->information());\n        outGraph.addEdge(el2);\n      }\n      if (es) {\n        el2->setMeasurement(\n            computeLine(es->measurementP1(), es->measurementP2()));\n        Matrix2d el2info;\n        el2info << 10000, 0, 0, 1000;\n        el2->setInformation(el2info);\n        outGraph.addEdge(el2);\n        Matrix4d si = es->information();\n        if (!p1) {\n          p1 = new VertexPointXY();\n          p1->setEstimate(segment->estimateP1());\n          p1->setId(currentId++);\n          outGraph.addVertex(p1);\n          line->p1Id = p1->id();\n\n          EdgeLine2DPointXY* p1e = new EdgeLine2DPointXY();\n          p1e->vertices()[0] = line;\n          p1e->vertices()[1] = p1;\n          p1e->setMeasurement(0);\n          Eigen::Matrix<double, 1, 1> p1i;\n          p1i(0, 0) = 1e6;\n          p1e->setInformation(p1i);\n          outGraph.addEdge(p1e);\n        }\n        if (!p2) {\n          p2 = new VertexPointXY();\n          p2->setEstimate(segment->estimateP2());\n          p2->setId(currentId++);\n          outGraph.addVertex(p2);\n          line->p2Id = p2->id();\n\n          EdgeLine2DPointXY* p2e = new EdgeLine2DPointXY();\n          p2e->vertices()[0] = line;\n          p2e->vertices()[1] = p2;\n          p2e->setMeasurement(0);\n          Eigen::Matrix<double, 1, 1> p2i;\n          p2i(0, 0) = 1e6;\n          p2e->setInformation(p2i);\n          outGraph.addEdge(p2e);\n        }\n\n        EdgeSE2PointXY* p1e = new EdgeSE2PointXY();\n        p1e->vertices()[0] = pose;\n        p1e->vertices()[1] = p1;\n        p1e->setMeasurement(es->measurementP1());\n        Matrix2d p1i = si.block<2, 2>(0, 0);\n        p1e->setInformation(p1i);\n        outGraph.addEdge(p1e);\n\n        EdgeSE2PointXY* p2e = new EdgeSE2PointXY();\n        p2e->vertices()[0] = pose;\n        p2e->vertices()[1] = p2;\n        p2e->setMeasurement(es->measurementP2());\n        Matrix2d p2i = si.block<2, 2>(2, 2);\n        p2e->setInformation(p2i);\n        outGraph.addEdge(p2e);\n      }\n\n      if (espl) {\n        Matrix3d si = espl->information();\n        Vector2d lparams;\n        lparams[0] = espl->theta();\n        Vector2d n(cos(espl->theta()), sin(espl->theta()));\n        lparams[1] = n.dot(espl->point());\n        Matrix2d li;\n        li << si(2, 2), 0, 0, 1000;\n        el2->setMeasurement(lparams);\n        el2->setInformation(li);\n        outGraph.addEdge(el2);\n\n        VertexPointXY*& pX = (espl->pointNum() == 0) ? p1 : p2;\n        if (!pX) {\n          cerr << \"mkp: \" << line->id() << endl;\n          pX = new VertexPointXY();\n          pX->setId(currentId++);\n          outGraph.addVertex(pX);\n\n          Vector2d estPx;\n          if (espl->pointNum()) {\n            estPx = segment->estimateP1();\n            line->p1Id = pX->id();\n          } else {\n            estPx = segment->estimateP2();\n            line->p2Id = pX->id();\n          }\n          pX->setEstimate(estPx);\n\n          EdgeLine2DPointXY* pXe = new EdgeLine2DPointXY();\n          pXe->vertices()[0] = line;\n          pXe->vertices()[1] = pX;\n          pXe->setMeasurement(0);\n          Eigen::Matrix<double, 1, 1> pXi;\n          pXi(0, 0) = 1e6;\n          pXe->setInformation(pXi);\n          outGraph.addEdge(pXe);\n        }\n\n        EdgeSE2PointXY* pXe = new EdgeSE2PointXY();\n        pXe->vertices()[0] = pose;\n        pXe->vertices()[1] = pX;\n        pXe->setMeasurement(espl->point());\n        Matrix2d pXi = si.block<2, 2>(0, 0);\n        pXe->setInformation(pXi);\n        outGraph.addEdge(pXe);\n      }\n    }\n  }\n\n  if (outputfilename.size() > 0) {\n    if (outputfilename == \"-\") {\n      cerr << \"saving to stdout\";\n      outGraph.save(cout);\n    } else {\n      cerr << \"saving \" << outputfilename << \" ... \";\n      outGraph.save(outputfilename.c_str());\n    }\n    cerr << \"done.\" << endl;\n  }\n\n  // destroy all the singletons\n  // Factory::destroy();\n  // OptimizationAlgorithmFactory::destroy();\n  // HyperGraphActionLibrary::destroy();\n\n  return 0;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/data_convert/CMakeLists.txt",
    "content": "add_executable(convert_sba_slam3d\n  convert_sba_slam3d.cpp\n)\nset_target_properties(convert_sba_slam3d PROPERTIES OUTPUT_NAME convert_sba_slam3d)\ntarget_link_libraries(convert_sba_slam3d core types_slam3d types_sba)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/data_convert/convert_sba_slam3d.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G.Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <cassert>\n#include <fstream>\n#include <iostream>\n\n#include \"g2o/core/optimizable_graph.h\"\n#include \"g2o/stuff/command_args.h\"\n#include \"g2o/stuff/macros.h\"\n#include \"g2o/types/sba/types_sba.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/edge_se3_pointxyz_disparity.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/parameter_camera.h\"\n\nusing namespace std;\nusing namespace g2o;\n\nint main(int argc, char** argv) {\n  string inputFilename;\n  string outputFilename;\n  // command line parsing\n  CommandArgs commandLineArguments;\n  commandLineArguments.paramLeftOver(\"gm2dl-input\", inputFilename, \"\",\n                                     \"gm2dl file which will be processed\");\n  commandLineArguments.paramLeftOver(\"gm2dl-output\", outputFilename, \"\",\n                                     \"name of the output file\");\n\n  commandLineArguments.parseArgs(argc, argv);\n\n  OptimizableGraph inputGraph;\n  bool loadStatus = inputGraph.load(inputFilename.c_str());\n  if (!loadStatus) {\n    cerr << \"Error while loading input data\" << endl;\n    return 1;\n  }\n\n  OptimizableGraph outputGraph;\n\n  // process all the vertices first\n  double fx = -1;\n  double baseline = -1;\n  bool firstCam = true;\n  for (OptimizableGraph::VertexIDMap::const_iterator it =\n           inputGraph.vertices().begin();\n       it != inputGraph.vertices().end(); ++it) {\n    if (dynamic_cast<VertexCam*>(it->second)) {\n      VertexCam* v = static_cast<VertexCam*>(it->second);\n      if (firstCam) {\n        firstCam = false;\n        g2o::ParameterCamera* camParams = new g2o::ParameterCamera;\n        camParams->setId(0);\n        const SBACam& c = v->estimate();\n        baseline = c.baseline;\n        fx = c.Kcam(0, 0);\n        camParams->setKcam(c.Kcam(0, 0), c.Kcam(1, 1), c.Kcam(0, 2),\n                           c.Kcam(1, 2));\n        outputGraph.addParameter(camParams);\n      }\n\n      VertexSE3* ov = new VertexSE3;\n      ov->setId(v->id());\n      Eigen::Isometry3d p;\n      p = v->estimate().rotation();\n      p.translation() = v->estimate().translation();\n      ov->setEstimate(p);\n      if (!outputGraph.addVertex(ov)) {\n        assert(0 && \"Failure adding camera vertex\");\n      }\n    } else if (dynamic_cast<VertexPointXYZ*>(it->second)) {\n      VertexPointXYZ* v = static_cast<VertexPointXYZ*>(it->second);\n\n      VertexPointXYZ* ov = new VertexPointXYZ;\n      ov->setId(v->id());\n      ov->setEstimate(v->estimate());\n      if (!outputGraph.addVertex(ov)) {\n        assert(0 && \"Failure adding camera vertex\");\n      }\n    }\n  }\n\n  for (OptimizableGraph::EdgeSet::const_iterator it =\n           inputGraph.edges().begin();\n       it != inputGraph.edges().end(); ++it) {\n    if (dynamic_cast<EdgeProjectP2SC*>(*it)) {\n      EdgeProjectP2SC* e = static_cast<EdgeProjectP2SC*>(*it);\n\n      EdgeSE3PointXYZDisparity* oe = new EdgeSE3PointXYZDisparity;\n      oe->vertices()[0] = outputGraph.vertex(e->vertices()[1]->id());\n      oe->vertices()[1] = outputGraph.vertex(e->vertices()[0]->id());\n\n      double kx = e->measurement().x();\n      double ky = e->measurement().y();\n      double disparity = kx - e->measurement()(2);\n\n      oe->setMeasurement(Eigen::Vector3d(kx, ky, disparity / (fx * baseline)));\n      oe->setInformation(e->information());  // TODO convert information matrix\n      oe->setParameterId(0, 0);\n      if (!outputGraph.addEdge(oe)) {\n        assert(0 && \"error adding edge\");\n      }\n    }\n  }\n\n  cout << \"Vertices in/out:\\t\" << inputGraph.vertices().size() << \" \"\n       << outputGraph.vertices().size() << endl;\n  cout << \"Edges in/out:\\t\" << inputGraph.edges().size() << \" \"\n       << outputGraph.edges().size() << endl;\n\n  cout << \"Writing output ... \" << flush;\n  outputGraph.save(outputFilename.c_str());\n  cout << \"done.\" << endl;\n  return 0;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/data_fitting/CMakeLists.txt",
    "content": "add_executable(circle_fit circle_fit.cpp)\nset_target_properties(circle_fit PROPERTIES OUTPUT_NAME circle_fit)\ntarget_link_libraries(circle_fit core solver_dense)\n\nadd_executable(curve_fit curve_fit.cpp)\nset_target_properties(curve_fit PROPERTIES OUTPUT_NAME curve_fit)\ntarget_link_libraries(curve_fit core solver_dense)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/data_fitting/circle_fit.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2012 R. Kümmerle\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <Eigen/Core>\n#include <Eigen/Geometry>\n#include <iostream>\n\n#include \"g2o/core/auto_differentiation.h\"\n#include \"g2o/core/base_unary_edge.h\"\n#include \"g2o/core/base_vertex.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_factory.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n#include \"g2o/stuff/command_args.h\"\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n#include \"g2o/stuff/sampler.h\"\n\nusing namespace std;\n\nG2O_USE_OPTIMIZATION_LIBRARY(dense);\n\ndouble errorOfSolution(int numPoints, Eigen::Vector2d* points,\n                       const Eigen::Vector3d& circle) {\n  Eigen::Vector2d center = circle.head<2>();\n  double radius = circle(2);\n  double error = 0.;\n  for (int i = 0; i < numPoints; ++i) {\n    double d = (points[i] - center).norm() - radius;\n    error += d * d;\n  }\n  return error;\n}\n\n/**\n * \\brief a circle located at x,y with radius r\n */\nclass VertexCircle : public g2o::BaseVertex<3, Eigen::Vector3d> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  VertexCircle() {}\n\n  bool read(std::istream& /*is*/) override { return false; }\n\n  bool write(std::ostream& /*os*/) const override { return false; }\n\n  void setToOriginImpl() override { G2O_ERROR(\"not implemented yet\"); }\n\n  void oplusImpl(const double* update) override {\n    Eigen::Vector3d::ConstMapType v(update);\n    _estimate += v;\n  }\n};\n\n/**\n * \\brief measurement for a point on the circle\n *\n * Here the measurement is the point which is on the circle.\n * The error function computes the distance of the point to\n * the center minus the radius of the circle.\n */\nclass EdgePointOnCircle\n    : public g2o::BaseUnaryEdge<1, Eigen::Vector2d, VertexCircle> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  EdgePointOnCircle() {}\n  bool read(std::istream& /*is*/) override { return false; }\n  bool write(std::ostream& /*os*/) const override { return false; }\n\n  template <typename T>\n  bool operator()(const T* circle, T* error) const {\n    typename g2o::VectorN<2, T>::ConstMapType center(circle);\n    const T& radius = circle[2];\n\n    error[0] = (measurement().cast<T>() - center).norm() - radius;\n    return true;\n  }\n\n  G2O_MAKE_AUTO_AD_FUNCTIONS  // use autodiff\n};\n\nint main(int argc, char** argv) {\n  int numPoints;\n  int maxIterations;\n  bool verbose;\n  g2o::CommandArgs arg;\n  arg.param(\"numPoints\", numPoints, 100,\n            \"number of points sampled from the circle\");\n  arg.param(\"i\", maxIterations, 10, \"perform n iterations\");\n  arg.param(\"v\", verbose, false, \"verbose output of the optimization process\");\n  arg.parseArgs(argc, argv);\n\n  // generate random data\n  Eigen::Vector2d center(4.0, 2.0);\n  double radius = 2.0;\n  Eigen::Vector2d* points = new Eigen::Vector2d[numPoints];\n\n  g2o::Sampler::seedRand();\n  for (int i = 0; i < numPoints; ++i) {\n    double r = g2o::Sampler::gaussRand(radius, 0.05);\n    double angle = g2o::Sampler::uniformRand(0.0, 2.0 * M_PI);\n    points[i].x() = center.x() + r * cos(angle);\n    points[i].y() = center.y() + r * sin(angle);\n  }\n\n  // setup the solver\n  g2o::SparseOptimizer optimizer;\n  optimizer.setVerbose(false);\n\n  // allocate the solver\n  g2o::OptimizationAlgorithmProperty solverProperty;\n  optimizer.setAlgorithm(\n      g2o::OptimizationAlgorithmFactory::instance()->construct(\"lm_dense\",\n                                                               solverProperty));\n\n  // build the optimization problem given the points\n  // 1. add the circle vertex\n  VertexCircle* circle = new VertexCircle();\n  circle->setId(0);\n  circle->setEstimate(\n      Eigen::Vector3d(3.0, 3.0, 3.0));  // some initial value for the circle\n  optimizer.addVertex(circle);\n  // 2. add the points we measured\n  for (int i = 0; i < numPoints; ++i) {\n    EdgePointOnCircle* e = new EdgePointOnCircle;\n    e->setInformation(Eigen::Matrix<double, 1, 1>::Identity());\n    e->setVertex(0, circle);\n    e->setMeasurement(points[i]);\n    optimizer.addEdge(e);\n  }\n\n  // perform the optimization\n  optimizer.initializeOptimization();\n  optimizer.setVerbose(verbose);\n  optimizer.optimize(maxIterations);\n\n  if (verbose) cout << endl;\n\n  // print out the result\n  cout << \"Iterative least squares solution\" << endl;\n  cout << \"center of the circle \" << circle->estimate().head<2>().transpose()\n       << endl;\n  cout << \"radius of the cirlce \" << circle->estimate()(2) << endl;\n  cout << \"error \" << errorOfSolution(numPoints, points, circle->estimate())\n       << endl;\n  cout << endl;\n\n  // solve by linear least squares\n  // Let (a, b) be the center of the circle and r the radius of the circle.\n  // For a point (x, y) on the circle we have:\n  // (x - a)^2 + (y - b)^2 = r^2\n  // This leads to\n  // (-2x -2y 1)^T * (a b c) = -x^2 - y^2   (1)\n  // where c = a^2 + b^2 - r^2.\n  // Since we have a bunch of points, we accumulate Eqn (1) in a matrix and\n  // compute the normal equation to obtain a solution for (a b c).\n  // Afterwards the radius r is recovered.\n  Eigen::MatrixXd A(numPoints, 3);\n  Eigen::VectorXd b(numPoints);\n  for (int i = 0; i < numPoints; ++i) {\n    A(i, 0) = -2 * points[i].x();\n    A(i, 1) = -2 * points[i].y();\n    A(i, 2) = 1;\n    b(i) = -pow(points[i].x(), 2) - pow(points[i].y(), 2);\n  }\n  Eigen::Vector3d solution =\n      (A.transpose() * A).ldlt().solve(A.transpose() * b);\n  // calculate the radius of the circle given the solution so far\n  solution(2) = sqrt(pow(solution(0), 2) + pow(solution(1), 2) - solution(2));\n  cout << \"Linear least squares solution\" << endl;\n  cout << \"center of the circle \" << solution.head<2>().transpose() << endl;\n  cout << \"radius of the cirlce \" << solution(2) << endl;\n  cout << \"error \" << errorOfSolution(numPoints, points, solution) << endl;\n\n  // clean up\n  delete[] points;\n\n  return 0;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/data_fitting/curve_fit.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2012 R. Kümmerle\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <Eigen/Core>\n#include <iostream>\n\n#include \"g2o/core/auto_differentiation.h\"\n#include \"g2o/core/base_unary_edge.h\"\n#include \"g2o/core/base_vertex.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_factory.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n#include \"g2o/stuff/command_args.h\"\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n#include \"g2o/stuff/sampler.h\"\n\nusing namespace std;\n\nG2O_USE_OPTIMIZATION_LIBRARY(dense);\n\n/**\n * \\brief the params, a, b, and lambda for a * exp(-lambda * t) + b\n */\nclass VertexParams : public g2o::BaseVertex<3, Eigen::Vector3d> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  VertexParams() {}\n\n  bool read(std::istream& /*is*/) override { return false; }\n\n  bool write(std::ostream& /*os*/) const override { return false; }\n\n  void setToOriginImpl() override {}\n\n  void oplusImpl(const double* update) override {\n    Eigen::Vector3d::ConstMapType v(update);\n    _estimate += v;\n  }\n};\n\n/**\n * \\brief measurement for a point on the curve\n *\n * Here the measurement is the point which is lies on the curve.\n * The error function computes the difference between the curve\n * and the point.\n */\nclass EdgePointOnCurve\n    : public g2o::BaseUnaryEdge<1, Eigen::Vector2d, VertexParams> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  EdgePointOnCurve() {}\n  bool read(std::istream& /*is*/) override {\n    G2O_ERROR(\"not implemented yet\");\n    return false;\n  }\n  bool write(std::ostream& /*os*/) const override {\n    G2O_ERROR(\"not implemented yet\");\n    return false;\n  }\n\n  template <typename T>\n  bool operator()(const T* params, T* error) const {\n    const T& a = params[0];\n    const T& b = params[1];\n    const T& lambda = params[2];\n    T fval = a * exp(-lambda * T(measurement()(0))) + b;\n    error[0] = fval - measurement()(1);\n    return true;\n  }\n\n  G2O_MAKE_AUTO_AD_FUNCTIONS  // use autodiff\n};\n\nint main(int argc, char** argv) {\n  int numPoints;\n  int maxIterations;\n  bool verbose;\n  string dumpFilename;\n  g2o::CommandArgs arg;\n  arg.param(\"dump\", dumpFilename, \"\", \"dump the points into a file\");\n  arg.param(\"numPoints\", numPoints, 50,\n            \"number of points sampled from the curve\");\n  arg.param(\"i\", maxIterations, 10, \"perform n iterations\");\n  arg.param(\"v\", verbose, false, \"verbose output of the optimization process\");\n\n  arg.parseArgs(argc, argv);\n\n  // generate random data\n  g2o::Sampler::seedRand();\n  double a = 2.;\n  double b = 0.4;\n  double lambda = 0.2;\n  Eigen::Vector2d* points = new Eigen::Vector2d[numPoints];\n  for (int i = 0; i < numPoints; ++i) {\n    double x = g2o::Sampler::uniformRand(0, 10);\n    double y = a * exp(-lambda * x) + b;\n    // add Gaussian noise\n    y += g2o::Sampler::gaussRand(0, 0.02);\n    points[i].x() = x;\n    points[i].y() = y;\n  }\n\n  if (dumpFilename.size() > 0) {\n    ofstream fout(dumpFilename.c_str());\n    for (int i = 0; i < numPoints; ++i) fout << points[i].transpose() << endl;\n  }\n\n  // setup the solver\n  g2o::SparseOptimizer optimizer;\n  optimizer.setVerbose(false);\n\n  // allocate the solver\n  g2o::OptimizationAlgorithmProperty solverProperty;\n  optimizer.setAlgorithm(\n      g2o::OptimizationAlgorithmFactory::instance()->construct(\"lm_dense\",\n                                                               solverProperty));\n\n  // build the optimization problem given the points\n  // 1. add the parameter vertex\n  VertexParams* params = new VertexParams();\n  params->setId(0);\n  params->setEstimate(\n      Eigen::Vector3d(1, 1, 1));  // some initial value for the params\n  optimizer.addVertex(params);\n  // 2. add the points we measured to be on the curve\n  for (int i = 0; i < numPoints; ++i) {\n    EdgePointOnCurve* e = new EdgePointOnCurve;\n    e->setInformation(Eigen::Matrix<double, 1, 1>::Identity());\n    e->setVertex(0, params);\n    e->setMeasurement(points[i]);\n    optimizer.addEdge(e);\n  }\n\n  // perform the optimization\n  optimizer.initializeOptimization();\n  optimizer.setVerbose(verbose);\n  optimizer.optimize(maxIterations);\n\n  if (verbose) cout << endl;\n\n  // print out the result\n  cout << \"Target curve\" << endl;\n  cout << \"a * exp(-lambda * x) + b\" << endl;\n  cout << \"Iterative least squares solution\" << endl;\n  cout << \"a      = \" << params->estimate()(0) << endl;\n  cout << \"b      = \" << params->estimate()(1) << endl;\n  cout << \"lambda = \" << params->estimate()(2) << endl;\n  cout << endl;\n\n  // clean up\n  delete[] points;\n\n  return 0;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/dynamic_vertex/CMakeLists.txt",
    "content": "add_executable(polynomial_fit polynomial_fit.cpp)\nset_target_properties(polynomial_fit PROPERTIES OUTPUT_NAME polynomial_fit)\ntarget_link_libraries(polynomial_fit core solver_eigen)\n\nadd_executable(static_dynamic_function_fit static_dynamic_function_fit.cpp)\nset_target_properties(static_dynamic_function_fit PROPERTIES OUTPUT_NAME static_dynamic_function_fit)\ntarget_link_libraries(static_dynamic_function_fit core solver_eigen)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/dynamic_vertex/polynomial_fit.cpp",
    "content": "// This example illustrates how to use a dynamic vertex in a graph.\n\n// The goal is to fit a polynomial y(x)=p(x) to a set of data. The degree of the\n// polynomial is user-defined. The amount of samples is user defined as well.\n\n// Each observation consists of the pair Z_i=(x_i,z_i) where\n// z_i=y(x_i)+w_i, where w_i is additive white noise with information\n// matrix Omega.\n\n#include <unsupported/Eigen/Polynomials>\n\n#include \"g2o/core/base_binary_edge.h\"\n#include \"g2o/core/base_dynamic_vertex.h\"\n#include \"g2o/core/base_unary_edge.h\"\n#include \"g2o/core/block_solver.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_levenberg.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n#include \"g2o/solvers/eigen/linear_solver_eigen.h\"\n#include \"g2o/stuff/sampler.h\"\n\n// Declare the custom types used in the graph\n\n// This vertex stores the coefficients of the polynomial. It is dynamic because\n// we can change it at runtime.\n\nclass PolynomialCoefficientVertex\n    : public g2o::BaseDynamicVertex<Eigen::VectorXd> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n\n  // Create the vertex\n  PolynomialCoefficientVertex() {}\n\n  // Read the vertex\n  virtual bool read(std::istream& is) {\n    // Read the dimension\n    int dimension;\n    is >> dimension;\n    if (is.good() == false) {\n      return false;\n    }\n\n    // Set the dimension; we call the method here to ensure stuff like\n    // cache and the workspace is setup\n    setDimension(dimension);\n\n    // Read the state\n    return g2o::internal::readVector(is, _estimate);\n  }\n\n  // Write the vertex\n  virtual bool write(std::ostream& os) const {\n    os << _estimate.size() << \" \";\n    return g2o::internal::writeVector(os, _estimate);\n  }\n\n  // Reset to zero\n  virtual void setToOriginImpl() { _estimate.setZero(); }\n\n  // Direct linear add\n  virtual void oplusImpl(const double* update) {\n    Eigen::VectorXd::ConstMapType v(update, _dimension);\n    _estimate += v;\n  }\n\n  // Resize the vertex state. In this case, we want to preserve as much of the\n  // state as we can. Therefore, we use conservativeResize and pad with zeros\n  // at the end if the state dimension has increased.\n  virtual bool setDimensionImpl(int newDimension) {\n    int oldDimension = dimension();\n\n    // Handle the special case this is the first time\n    if (oldDimension == Eigen::Dynamic) {\n      _estimate.resize(newDimension);\n      _estimate.setZero();\n      return true;\n    }\n\n    _estimate.conservativeResize(newDimension);\n\n    // If the state has expanded, pad with zeros\n    if (oldDimension < newDimension)\n      _estimate.tail(newDimension - oldDimension).setZero();\n\n    return true;\n  }\n};\n\n// This edge provides an observation of the polynomial at a single value.\n// The assumed model is z = p(x) + w,\n// where w is the additive noise with covariance equal to inv(Omega).\n\n// Note that x is not a measurement so it has to be stored separately.\n\nclass PolynomialSingleValueEdge\n    : public g2o::BaseUnaryEdge<1, double, PolynomialCoefficientVertex> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n\n  PolynomialSingleValueEdge(\n      double x, double z,\n      const PolynomialSingleValueEdge::InformationType& omega)\n      : _x(x) {\n    _x = x;\n    setMeasurement(z);\n    setInformation(omega);\n  }\n\n  virtual bool read(std::istream& is) {\n    double z;\n    is >> _x >> z;\n    setMeasurement(z);\n    return readInformationMatrix(is);\n  }\n\n  virtual bool write(std::ostream& os) const {\n    os << _x << \" \" << _measurement;\n    return writeInformationMatrix(os);\n  }\n\n  // Compute the measurement from the eigen polynomial module\n  virtual void computeError() {\n    const PolynomialCoefficientVertex* vertex =\n        static_cast<const PolynomialCoefficientVertex*>(_vertices[0]);\n    _error[0] = _measurement - Eigen::poly_eval(vertex->estimate(), _x);\n  }\n\n private:\n  // The point that the polynomial is computed at\n  double _x;\n};\n\nint main(int argc, const char* argv[]) {\n  // Number of dimensions of the polynomial; the default is 4\n  int polynomialDimension = 4;\n  if (argc > 1) {\n    polynomialDimension = atoi(argv[1]);\n  }\n\n  // Create the coefficients for the polynomial (all drawn randomly)\n  Eigen::VectorXd p(polynomialDimension);\n  for (int i = 0; i < polynomialDimension; ++i) {\n    p[i] = g2o::sampleUniform(-1, 1);\n  }\n\n  std::cout << \"Ground truth vector=\" << p.transpose() << std::endl;\n\n  // The number of observations in the polynomial; the default is 6\n  int obs = 6;\n  if (argc > 2) {\n    obs = atoi(argv[2]);\n  }\n\n  // Sample the observations; we don't do anything with them here, but\n  // they could be plotted\n  double sigmaZ = 0.1;\n  Eigen::VectorXd x(obs);\n  Eigen::VectorXd z(obs);\n\n  for (int i = 0; i < obs; ++i) {\n    x[i] = g2o::sampleUniform(-5, 5);\n    z[i] = Eigen::poly_eval(p, x[i]) + sigmaZ * g2o::sampleGaussian();\n  }\n\n  // Construct the graph and set up the solver and optimiser\n  std::unique_ptr<g2o::BlockSolverX::LinearSolverType> linearSolver =\n      std::make_unique<\n          g2o::LinearSolverEigen<g2o::BlockSolverX::PoseMatrixType>>();\n\n  // Set up the solver\n  std::unique_ptr<g2o::BlockSolverX> blockSolver =\n      std::make_unique<g2o::BlockSolverX>(std::move(linearSolver));\n\n  // Set up the optimisation algorithm\n  g2o::OptimizationAlgorithm* optimisationAlgorithm =\n      new g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg(std::move(blockSolver));\n\n  // Create the graph and configure it\n  std::unique_ptr<g2o::SparseOptimizer> optimizer =\n      std::make_unique<g2o::SparseOptimizer>();\n  optimizer->setVerbose(true);\n  optimizer->setAlgorithm(optimisationAlgorithm);\n\n  // Create the vertex; note its dimension is currently is undefined\n  PolynomialCoefficientVertex* pv = new PolynomialCoefficientVertex();\n  pv->setId(0);\n  optimizer->addVertex(pv);\n\n  // Create the information matrix\n  PolynomialSingleValueEdge::InformationType omega =\n      PolynomialSingleValueEdge::InformationType::Zero();\n  omega(0, 0) = 1 / (sigmaZ * sigmaZ);\n\n  // Create the observations and the edges\n  for (int i = 0; i < obs; ++i) {\n    PolynomialSingleValueEdge* pe =\n        new PolynomialSingleValueEdge(x[i], z[i], omega);\n    pe->setVertex(0, pv);\n    optimizer->addEdge(pe);\n  }\n\n  // Now run the same optimization problem for different choices of\n  // dimension of the polynomial vertex. This shows how we can\n  // dynamically change the vertex dimensions in an alreacy\n  // constructed graph. Note that you must call initializeOptimization\n  // before you can optimize after a state dimension has changed.\n  for (int testDimension = 1; testDimension <= polynomialDimension;\n       ++testDimension) {\n    pv->setDimension(testDimension);\n    optimizer->initializeOptimization();\n    optimizer->optimize(10);\n    std::cout << \"Computed parameters = \" << pv->estimate().transpose()\n              << std::endl;\n  }\n  for (int testDimension = polynomialDimension - 1; testDimension >= 1;\n       --testDimension) {\n    pv->setDimension(testDimension);\n    optimizer->initializeOptimization();\n    optimizer->optimize(10);\n    std::cout << \"Computed parameters = \" << pv->estimate().transpose()\n              << std::endl;\n  }\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/dynamic_vertex/static_dynamic_function_fit.cpp",
    "content": "// This example illustrates how to mix static and dynamic vertices in\n// a graph.\n\n// The goal is to fit a function of the form y(x) = f(x) + x^3 * p(x)\n// to a set of data:\n// * f(x) is a quadratic\n// * p(x) is a polynomial whose dimensions are established at runtime.\n\n// The ith observation consists of m_i pairs of values\n// Z_i={(x_1,z_1),(x_2,z_2),(x_m_i,z_m_i)}, where z_i=y(x_i)+w_i, where\n// w_i is additive white noise with information matrix Omega.\n\n// In this example both the measurement edges and one vertex can\n// changed dynamically.\n\n#include <random>\n#include <unsupported/Eigen/Polynomials>\n\n#include \"g2o/core/base_binary_edge.h\"\n#include \"g2o/core/base_dynamic_vertex.h\"\n#include \"g2o/core/base_unary_edge.h\"\n#include \"g2o/core/base_vertex.h\"\n#include \"g2o/core/block_solver.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_levenberg.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n#include \"g2o/solvers/eigen/linear_solver_eigen.h\"\n#include \"g2o/stuff/sampler.h\"\n\n// Declare the custom types used in the graph\n\n// This vertex stores the coefficients of the f(x) polynomial. This is\n// quadratic, and always has a degree of three.\n\nclass FPolynomialCoefficientVertex\n    : public g2o::BaseVertex<3, Eigen::Vector3d> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n\n  // Create the vertex\n  FPolynomialCoefficientVertex() { setToOrigin(); }\n\n  // Read the vertex\n  virtual bool read(std::istream& is) {\n    // Read the state\n    return g2o::internal::readVector(is, _estimate);\n  }\n\n  // Write the vertex\n  virtual bool write(std::ostream& os) const {\n    return g2o::internal::writeVector(os, _estimate);\n  }\n\n  // Reset to zero\n  virtual void setToOriginImpl() { _estimate.setZero(); }\n\n  // Direct linear add\n  virtual void oplusImpl(const double* update) {\n    Eigen::Vector3d::ConstMapType v(update, 3);\n    _estimate += v;\n  }\n};\n\n// This vertex stores the coefficients of the p(x) polynomial. It is dynamic\n// because we can change it at runtime.\n\nclass PPolynomialCoefficientVertex\n    : public g2o::BaseDynamicVertex<Eigen::VectorXd> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n\n  // Create the vertex\n  PPolynomialCoefficientVertex() {}\n\n  // Read the vertex\n  virtual bool read(std::istream& is) {\n    // Read the dimension\n    int dimension;\n    is >> dimension;\n    if (is.good() == false) {\n      return false;\n    }\n\n    // Set the dimension; we call the method here to ensure stuff like\n    // cache and the workspace is setup\n    setDimension(dimension);\n\n    // Read the state\n    return g2o::internal::readVector(is, _estimate);\n  }\n\n  // Write the vertex\n  virtual bool write(std::ostream& os) const {\n    os << _estimate.size() << \" \";\n    return g2o::internal::writeVector(os, _estimate);\n  }\n\n  // Reset to zero\n  virtual void setToOriginImpl() { _estimate.setZero(); }\n\n  // Direct linear add\n  virtual void oplusImpl(const double* update) {\n    Eigen::VectorXd::ConstMapType v(update, _dimension);\n    _estimate += v;\n  }\n\n  // Resize the vertex state. In this case, we simply trash whatever\n  // was there before.\n  virtual bool setDimensionImpl(int newDimension) {\n    _estimate.resize(newDimension);\n    _estimate.setZero();\n    return true;\n  }\n};\n\n// Helper structure\n\nstruct FunctionObservation {\n  Eigen::VectorXd x;\n  Eigen::VectorXd z;\n};\n\n// The edge which encodes the observations\n\nclass MultipleValueEdge\n    : public g2o::BaseBinaryEdge<Eigen::Dynamic, Eigen::VectorXd,\n                                 FPolynomialCoefficientVertex,\n                                 PPolynomialCoefficientVertex> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n\n  MultipleValueEdge(const FunctionObservation& obs, double omega) : _x(obs.x) {\n    setDimension(obs.z.size());\n    setMeasurement(obs.z);\n    InformationType I = Eigen::MatrixXd::Identity(_x.size(), _x.size()) * omega;\n    setInformation(I);\n  }\n\n  virtual bool read(std::istream& is) {\n    Eigen::VectorXd z;\n    g2o::internal::readVector(is, _x);\n    g2o::internal::readVector(is, z);\n    setMeasurement(z);\n\n    return readInformationMatrix(is);\n  }\n\n  virtual bool write(std::ostream& os) const {\n    g2o::internal::writeVector(os, _x);\n    g2o::internal::writeVector(os, _measurement);\n    return writeInformationMatrix(os);\n  }\n\n  // Compute the measurement from the eigen polynomial module\n  virtual void computeError() {\n    const FPolynomialCoefficientVertex* fvertex =\n        dynamic_cast<const FPolynomialCoefficientVertex*>(_vertices[0]);\n    const PPolynomialCoefficientVertex* pvertex =\n        dynamic_cast<const PPolynomialCoefficientVertex*>(_vertices[1]);\n    for (int i = 0; i < _measurement.size(); ++i) {\n      double x3 = pow(_x[i], 3);\n      _error[i] = _measurement[i] -\n                  Eigen::poly_eval(fvertex->estimate(), _x[i]) -\n                  x3 * (Eigen::poly_eval(pvertex->estimate(), _x[i]));\n    }\n  }\n\n private:\n  // The points that the polynomial is computed at\n  Eigen::VectorXd _x;\n};\n\nint main(int argc, const char* argv[]) {\n  // Random number generator\n  std::default_random_engine generator;\n\n  // Create the coefficients for the f-polynomial (all drawn randomly)\n  Eigen::Vector3d f;\n  for (int i = 0; i < 3; ++i) {\n    f[i] = g2o::sampleUniform(-1, 1);\n  }\n\n  // Number of dimensions of the polynomial; the default is 4\n  int polynomialDimension = 4;\n  if (argc > 1) {\n    polynomialDimension = atoi(argv[1]);\n  }\n\n  // Create the coefficients for the polynomial (all drawn randomly)\n  Eigen::VectorXd p(polynomialDimension);\n  for (int i = 0; i < polynomialDimension; ++i) {\n    p[i] = g2o::sampleUniform(-1, 1);\n  }\n\n  std::cout << \"Ground truth vectors f=\" << f.transpose()\n            << \"; p=\" << p.transpose() << std::endl;\n\n  // The number of observations in the polynomial; the defaultis 6\n  int obs = 6;\n  if (argc > 2) {\n    obs = atoi(argv[2]);\n  }\n\n  // The number of observations will be randomly sampled each time.\n\n  // Sample the observations. This is a set of function\n  // observations. The cardinality of each observation set is random.\n  double sigmaZ = 0.1;\n  std::vector<FunctionObservation> observations(obs);\n  std::uniform_int_distribution<int> cardinalitySampler(1, 5);\n\n  for (int i = 0; i < obs; ++i) {\n    FunctionObservation& fo = observations[i];\n    int numObs = cardinalitySampler(generator);\n    fo.x.resize(numObs);\n    fo.z.resize(numObs);\n    for (int o = 0; o < numObs; ++o) {\n      fo.x[o] = g2o::sampleUniform(-5, 5);\n      double x3 = pow(fo.x[o], 3);\n      fo.z[o] = Eigen::poly_eval(f, fo.x[o]) +\n                x3 * (Eigen::poly_eval(p, fo.x[o])) +\n                sigmaZ * g2o::sampleGaussian();\n    }\n  }\n\n  // Construct the graph and set up the solver and optimiser\n  std::unique_ptr<g2o::BlockSolverX::LinearSolverType> linearSolver =\n      std::make_unique<\n          g2o::LinearSolverEigen<g2o::BlockSolverX::PoseMatrixType>>();\n\n  // Set up the solver\n  std::unique_ptr<g2o::BlockSolverX> blockSolver =\n      std::make_unique<g2o::BlockSolverX>(std::move(linearSolver));\n\n  // Set up the optimisation algorithm\n  g2o::OptimizationAlgorithm* optimisationAlgorithm =\n      new g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg(std::move(blockSolver));\n\n  // Create the graph and configure it\n  std::unique_ptr<g2o::SparseOptimizer> optimizer =\n      std::make_unique<g2o::SparseOptimizer>();\n  optimizer->setVerbose(true);\n  optimizer->setAlgorithm(optimisationAlgorithm);\n\n  // Create the f vertex; its dimensions are known\n  FPolynomialCoefficientVertex* pf = new FPolynomialCoefficientVertex();\n  pf->setId(0);\n  optimizer->addVertex(pf);\n\n  // Create the vertex; note its dimension is currently is undefined\n  PPolynomialCoefficientVertex* pv = new PPolynomialCoefficientVertex();\n  pv->setId(1);\n  optimizer->addVertex(pv);\n\n  // Create the information matrix\n  double omega = 1 / (sigmaZ * sigmaZ);\n\n  // Create the edges\n  for (int i = 0; i < obs; ++i) {\n    MultipleValueEdge* mve = new MultipleValueEdge(observations[i], omega);\n    mve->setVertex(0, pf);\n    mve->setVertex(1, pv);\n    optimizer->addEdge(mve);\n  }\n\n  // Now run the same optimization problem for different choices of\n  // dimension of the polynomial vertex. This shows how we can\n  // dynamically change the vertex dimensions in an alreacy\n  // constructed graph. Note that you must call initializeOptimization\n  // before you can optimize after a state dimension has changed.\n  for (int testDimension = 1; testDimension <= polynomialDimension;\n       ++testDimension) {\n    pv->setDimension(testDimension);\n    optimizer->initializeOptimization();\n    optimizer->optimize(10);\n    std::cout << \"Computed parameters: f=\" << pf->estimate().transpose()\n              << \"; p=\" << pv->estimate().transpose() << std::endl;\n  }\n  for (int testDimension = polynomialDimension - 1; testDimension >= 1;\n       --testDimension) {\n    pv->setDimension(testDimension);\n    optimizer->initializeOptimization();\n    optimizer->optimize(10);\n    std::cout << \"Computed parameters: f= \" << pf->estimate().transpose()\n              << \"; p=\" << pv->estimate().transpose() << std::endl;\n  }\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/g2o_hierarchical/CMakeLists.txt",
    "content": "add_library(g2o_hierarchical_library ${G2O_LIB_TYPE}\n  edge_labeler.cpp\n  edge_creator.cpp\n  star.cpp\n  edge_types_cost_function.cpp\n  backbone_tree_action.cpp\n  simple_star_ops.cpp\n  edge_labeler.h\n  edge_creator.h\n  star.h\n  edge_types_cost_function.h\n  backbone_tree_action.h\n  simple_star_ops.h\n  g2o_hierarchical_api.h\n)\n\n\nset_target_properties(g2o_hierarchical_library PROPERTIES OUTPUT_NAME ${LIB_PREFIX}hierarchical)\nset_target_properties(g2o_hierarchical_library PROPERTIES\n  VERSION ${G2O_LIB_VERSION}\n  SOVERSION ${G2O_LIB_SOVERSION})\nif (APPLE)\n  set_target_properties(g2o_hierarchical_library PROPERTIES INSTALL_NAME_DIR \"${CMAKE_INSTALL_PREFIX}/${CMAKE_INSTALL_LIBDIR}\")\nendif()\n\ntarget_link_libraries(g2o_hierarchical_library core)\n\nadd_executable(g2o_hierarchical_application\n  g2o_hierarchical.cpp)\n\ntarget_link_libraries(g2o_hierarchical_application g2o_hierarchical_library g2o_cli_library types_slam3d ) #types_slam3d_new\n\nset_target_properties(g2o_hierarchical_application PROPERTIES OUTPUT_NAME g2o_hierarchical)\n\ninstall(TARGETS g2o_hierarchical_library\n   EXPORT ${G2O_TARGETS_EXPORT_NAME}\n   RUNTIME DESTINATION ${RUNTIME_DESTINATION}\n   LIBRARY DESTINATION ${LIBRARY_DESTINATION}\n  ARCHIVE DESTINATION ${ARCHIVE_DESTINATION}\n  INCLUDES DESTINATION ${INCLUDES_DESTINATION}\n)\n\nfile(GLOB headers \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.h\" \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.hpp\")\ninstall(FILES\n  ${headers}\n  DESTINATION ${INCLUDES_INSTALL_DIR}/apps/g2o_hierarchical)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/g2o_hierarchical/backbone_tree_action.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"backbone_tree_action.h\"\n\n#include <limits>\n\n#include \"edge_types_cost_function.h\"\n#include \"g2o/core/factory.h\"\nnamespace g2o {\n\nusing namespace std;\n\nBackBoneTreeAction::BackBoneTreeAction(SparseOptimizer* optimizer,\n                                       const std::string& vertexTag, int level,\n                                       int step)\n    : _optimizer(optimizer), _vertexTag(vertexTag), _level(level), _step(step) {\n  _factory = Factory::instance();\n  init();\n}\n\nvoid BackBoneTreeAction::init() {\n  _vsMap.clear();\n  _vsMmap.clear();\n  _freeEdges.clear();\n  for (HyperGraph::EdgeSet::iterator it = _optimizer->edges().begin();\n       it != _optimizer->edges().end(); ++it) {\n    OptimizableGraph::Edge* e = (OptimizableGraph::Edge*)(*it);\n    if (e->level() == _level) {\n      _freeEdges.insert(e);\n    }\n  }\n}\n\ndouble BackBoneTreeAction::perform(HyperGraph::Vertex* v,\n                                   HyperGraph::Vertex* vParent,\n                                   HyperGraph::Edge* e, double distance) {\n  int depth = (int)distance;\n  if (_factory->tag(v) != _vertexTag) return 0;\n  Star* parentStar = getStar(vParent);\n  if (!parentStar) {\n    parentStar = new Star(_level + 1, _optimizer);\n    addToMap(parentStar, vParent);\n    parentStar->_gauge.insert(vParent);\n  }\n  addToMap(parentStar, v);\n  fillStar(parentStar, e);\n\n  // every _step levels you go down in the tree, create a new star\n  if (depth && !(depth % _step)) {\n    Star* star = new Star(_level + 1, _optimizer);\n    addToMap(star, v);\n    star->_gauge.insert(v);\n  }\n  return 1;\n}\n\nvoid BackBoneTreeAction::addToMap(Star* s, HyperGraph::Vertex* v_) {\n  OptimizableGraph::Vertex* v = (OptimizableGraph::Vertex*)v_;\n  VertexStarMap::iterator it = _vsMap.find(v);\n  if (it != _vsMap.end())\n    it->second = s;\n  else\n    _vsMap.insert(make_pair(v, s));\n  _vsMmap.insert(make_pair(v, s));\n  s->_lowLevelVertices.insert(v);\n}\n\nStar* BackBoneTreeAction::getStar(HyperGraph::Vertex* v_) {\n  OptimizableGraph::Vertex* v = (OptimizableGraph::Vertex*)v_;\n  VertexStarMap::iterator it = _vsMap.find(v);\n  if (it == _vsMap.end()) return 0;\n  return it->second;\n}\n\nbool BackBoneTreeAction::fillStar(Star* s, HyperGraph::Edge* e_) {\n  OptimizableGraph::Edge* e = (OptimizableGraph::Edge*)e_;\n  HyperGraph::EdgeSet::iterator it = _freeEdges.find(e);\n  if (it != _freeEdges.end()) {\n    _freeEdges.erase(it);\n    s->_lowLevelEdges.insert(e);\n    for (size_t i = 0; i < e->vertices().size(); i++) {\n      s->_lowLevelVertices.insert(e->vertices()[i]);\n    }\n    return true;\n  }\n  return false;\n}\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/g2o_hierarchical/backbone_tree_action.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_BACKBONE_TREE_ACTION_\n#define G2O_BACKBONE_TREE_ACTION_\n\n#include <map>\n#include <string>\n\n#include \"g2o/core/factory.h\"\n#include \"g2o/core/hyper_dijkstra.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n#include \"star.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * Dijkstra traversal action that constructs a backbone skeleton on the\n * graph.  It assumes that the traversal contains only edges and vertices\n * belonging to classes that can be used to construct a backbone.  After a\n * visit is invoked, it returns vector of stars to which the backbone nodes\n * have been assigned\n */\nstruct BackBoneTreeAction : public HyperDijkstra::TreeAction {\n  /**\n   * creates a tree action for constructing the backbone\n   * @param optimizer: the optimizer on which the stars are constructed\n   * @param vertexTag: the tag of the vertices to use as backbone nodes\n   * @param level: the level of the lowLevelEdges of the stars in the backbone\n   * @param step:  depth in tree after which a new star is initialized\n   */\n  BackBoneTreeAction(SparseOptimizer* optimizer, const std::string& vertexTag,\n                     int level, int step);\n\n  //! initializes the visit and clears the internal structures\n  void init();\n\n  //! map vertex->star. Contains the most recent vertex assignment\n  inline VertexStarMap& vertexStarMap() { return _vsMap; }\n  //! multimap vertex->star. Contains all the vertex assignments to all stars\n  inline VertexStarMultimap& vertexStarMultiMap() { return _vsMmap; }\n  //! edges that are not yet assigned to any star\n  inline HyperGraph::EdgeSet& freeEdges() { return _freeEdges; }\n\n  /**\n   * action to be performed during the descent of the dijkstra tree.  it\n   * constructs stars according to the dijkstra tree A new star is created\n   * every time the depth increases of _step.\n   * @param v: the vertex\n   * @param vParent: the parent vertex\n   * @param e: the edge between v and its parent\n   * @param distance: the depth in the tree\n   */\n  virtual double perform(HyperGraph::Vertex* v, HyperGraph::Vertex* vParent,\n                         HyperGraph::Edge* e, double distance);\n\n protected:\n  /**\n   * helper function for adding a vertex to a star. If the vertex is already\n   * in _vertexToEdgeMap it replaces the associated star. _vertexStarMultimap\n   * is only augmented, thus it contains all associations\n   * @param s: the star\n   * @param v: the vertex\n   */\n  void addToMap(Star* s, HyperGraph::Vertex* v);\n  //! helper function to retrieve the most recent star of a vertex.\n  //! @param v: the vertex\n  Star* getStar(HyperGraph::Vertex* v);\n\n  //! helper function that adds to a star an edge and all its vertices\n  bool fillStar(Star* s, HyperGraph::Edge* e_);\n\n  SparseOptimizer* _optimizer;\n  std::string _vertexTag;\n  int _level;\n  int _step;\n\n  VertexStarMap _vsMap;\n  VertexStarMultimap _vsMmap;\n  HyperGraph::EdgeSet _freeEdges;\n  Factory* _factory;\n};\n\n}  // namespace g2o\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/g2o_hierarchical/edge_creator.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_creator.h\"\n\n#include <cassert>\n\n#include \"g2o/core/factory.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nusing namespace std;\n\nbool EdgeCreator::addAssociation(const std::string& vertexTypes,\n                                 const std::string& edgeType,\n                                 const std::vector<int>& parameterIds) {\n  EntryMap::iterator it = _vertexToEdgeMap.find(vertexTypes);\n  if (it != _vertexToEdgeMap.end())\n    it->second = edgeType;\n  else\n    _vertexToEdgeMap.insert(\n        make_pair(vertexTypes, EdgeCreatorEntry(edgeType, parameterIds)));\n  return true;\n}\n\nbool EdgeCreator::addAssociation(const std::string& vertexTypes,\n                                 const std::string& edgeType) {\n  return addAssociation(vertexTypes, edgeType, std::vector<int>());\n}\n\nbool EdgeCreator::removeAssociation(const std::string& vertexTypes) {\n  EntryMap::iterator it = _vertexToEdgeMap.find(vertexTypes);\n  if (it == _vertexToEdgeMap.end()) return false;\n  _vertexToEdgeMap.erase(it);\n  return true;\n}\n\nOptimizableGraph::Edge* EdgeCreator::createEdge(\n    std::vector<OptimizableGraph::Vertex*>& vertices) {\n  std::stringstream key;\n  Factory* factory = Factory::instance();\n  for (size_t i = 0; i < vertices.size(); i++) {\n    key << factory->tag(vertices[i]) << \";\";\n  }\n  EntryMap::iterator it = _vertexToEdgeMap.find(key.str());\n  if (it == _vertexToEdgeMap.end()) {\n    cerr << \"no thing in factory: \" << key.str() << endl;\n    return 0;\n  }\n  HyperGraph::HyperGraphElement* element =\n      factory->construct(it->second._edgeTypeName);\n  if (!element) {\n    cerr << \"no thing can be created\" << endl;\n    return 0;\n  }\n  OptimizableGraph::Edge* e = dynamic_cast<OptimizableGraph::Edge*>(element);\n  assert(it->second._parameterIds.size() == e->numParameters());\n  for (size_t i = 0; i < it->second._parameterIds.size(); i++) {\n    if (!e->setParameterId(i, it->second._parameterIds[i])) {\n      cerr << \"no thing in good for setting params\" << endl;\n      return 0;\n    }\n  }\n  assert(e);\n  for (size_t i = 0; i < vertices.size(); i++) e->vertices()[i] = vertices[i];\n  return e;\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/g2o_hierarchical/edge_creator.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_EDGE_CREATOR_\n#define G2O_EDGE_CREATOR_\n\n#include <vector>\n\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n#include \"g2o_hierarchical_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * Class that implements a simple edge_creation, based on the types and the\n * ordes of the vertices passed as argument.  Namely, based on an ordered\n * vector of vertices this class implements a method that construct a new\n * edge compatible with the vertices in the vector. The order of the vector\n * matters.  This class is heavily based on the Factory, and utilizes strings\n * to identify the edge types.\n */\nstruct G2O_HIERARCHICAL_API EdgeCreator {\n  struct EdgeCreatorEntry {\n    EdgeCreatorEntry(const std::string& edgeTypeName,\n                     const std::vector<int>& parameterIds)\n        : _edgeTypeName(edgeTypeName), _parameterIds(parameterIds) {}\n\n    EdgeCreatorEntry(const std::string& edgeTypeName)\n        : _edgeTypeName(edgeTypeName) {}\n\n    std::string _edgeTypeName;\n    std::vector<int> _parameterIds;\n  };\n\n  typedef std::map<std::string, EdgeCreatorEntry> EntryMap;\n\n  //! Adds an association to the association map\n  //! @param vertexTypes: a string containing the tags of the vertices separated\n  //! by a \";\". For instance an edge between a VertexSE2 and and EdgeSE2 is\n  //! identified by the string \"VERTEX_SE2;EDGE_SE2;\". The order matters.\n  //! @param edgeType: the tag of edge to create\n  //! @returns false on failure (incompatible types). Currently returns always\n  //! true because i did not have time to implement checks\n  bool addAssociation(const std::string& vertexTypes,\n                      const std::string& edgeType);\n\n  //! Adds an association to the association map\n  //! @param vertexTypes: a string containing the tags of the vertices separated\n  //! by a \";\". For instance an edge between a VertexSE2 and and EdgeSE2 is\n  //! identified by the string \"VERTEX_SE2;EDGE_SE2;\". The order matters.\n  //! @param edgeType: the tag of edge to create\n  //! @param parameterIds: the ids of the parameters uses as argument when\n  //! creating the edge (the same as Edge::_parameterIds)\n  //! @returns false on failure (incompatible types). Currently returns always\n  //! true because i did not have time to implement checks\n  bool addAssociation(const std::string& vertexTypes,\n                      const std::string& edgeType,\n                      const std::vector<int>& parameterIds);\n\n  //! Removes an association to the association map.\n  //! @params vertexTypes: the string of the vertex ids connected by the edge\n  bool removeAssociation(const std::string& vertexTypes);\n\n  //! constructs an edge based on the verticesVector given as argument\n  //! The vertices of the newly created edge are set to the parameter\n  //! @params vertices: the vertices to be connected by the new edge\n  //! @returns the new edge on success, 0 on failure (no edge association in the\n  //! map compatible with the vertices in the parameter)\n  OptimizableGraph::Edge* createEdge(\n      std::vector<OptimizableGraph::Vertex*>& vertices);\n\n protected:\n  EntryMap _vertexToEdgeMap;\n};\n\n}  // namespace g2o\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/g2o_hierarchical/edge_labeler.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_labeler.h\"\n\n#include <Eigen/Dense>\n#include <cassert>\n\n#include \"g2o/stuff/unscented.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nusing namespace std;\nusing namespace Eigen;\n\ntypedef SigmaPoint<VectorXd> MySigmaPoint;\n\nEdgeLabeler::EdgeLabeler(SparseOptimizer* optimizer) { _optimizer = optimizer; }\n\nint EdgeLabeler::labelEdges(std::set<OptimizableGraph::Edge*>& edges) {\n  // assume the system is \"solved\"\n  // compute the sparse pattern of the inverse\n  std::set<std::pair<int, int> > pattern;\n  for (std::set<OptimizableGraph::Edge*>::iterator it = edges.begin();\n       it != edges.end(); ++it) {\n    augmentSparsePattern(pattern, *it);\n  }\n\n  SparseBlockMatrix<MatrixXd> spInv;\n\n  bool result = computePartialInverse(spInv, pattern);\n  // cerr << \"partial inverse computed = \" << result << endl;\n  // cerr << \"non zero blocks\" << spInv.nonZeroBlocks() << endl;\n\n  if (!result) {\n    return -1;\n  }\n  int count = 0;\n  for (std::set<OptimizableGraph::Edge*>::iterator it = edges.begin();\n       it != edges.end(); ++it) {\n    count += labelEdge(spInv, *it) ? 1 : 0;\n  }\n  return count;\n}\n\nvoid EdgeLabeler::augmentSparsePattern(std::set<std::pair<int, int> >& pattern,\n                                       OptimizableGraph::Edge* e) {\n  for (size_t i = 0; i < e->vertices().size(); i++) {\n    const OptimizableGraph::Vertex* v =\n        (const OptimizableGraph::Vertex*)e->vertices()[i];\n    int ti = v->hessianIndex();\n    if (ti == -1) continue;\n    for (size_t j = i; j < e->vertices().size(); j++) {\n      const OptimizableGraph::Vertex* v =\n          (const OptimizableGraph::Vertex*)e->vertices()[j];\n      int tj = v->hessianIndex();\n      if (tj == -1) continue;\n      if (tj < ti) swap(ti, tj);\n      pattern.insert(std::make_pair(ti, tj));\n    }\n  }\n}\n\nbool EdgeLabeler::computePartialInverse(\n    SparseBlockMatrix<MatrixXd>& spinv,\n    const std::set<std::pair<int, int> >& pattern) {\n  std::vector<std::pair<int, int> > blockIndices(pattern.size());\n  // Why this does not work???\n  // std::copy(pattern.begin(),pattern.end(),blockIndices.begin());\n\n  int k = 0;\n  for (std::set<std::pair<int, int> >::const_iterator it = pattern.begin();\n       it != pattern.end(); ++it) {\n    blockIndices[k++] = *it;\n  }\n\n  // cerr << \"sparse pattern contains \" << blockIndices.size() << \" blocks\" <<\n  // endl;\n  return _optimizer->computeMarginals(spinv, blockIndices);\n}\n\nbool EdgeLabeler::labelEdge(const SparseBlockMatrix<MatrixXd>& spinv,\n                            OptimizableGraph::Edge* e) {\n  Eigen::Map<MatrixXd> info(e->informationData(), e->dimension(),\n                            e->dimension());\n  // cerr << \"original information matrix\" << endl;\n  // cerr << info << endl;\n\n  int maxDim = 0;\n  for (size_t i = 0; i < e->vertices().size(); i++) {\n    const OptimizableGraph::Vertex* v =\n        (const OptimizableGraph::Vertex*)e->vertices()[i];\n    int ti = v->hessianIndex();\n    if (ti == -1) continue;\n    maxDim += v->minimalEstimateDimension();\n  }\n\n  // cerr << \"maxDim= \" << maxDim << endl;\n  MatrixXd cov(maxDim, maxDim);\n  int cumRow = 0;\n  for (size_t i = 0; i < e->vertices().size(); i++) {\n    const OptimizableGraph::Vertex* vr =\n        (const OptimizableGraph::Vertex*)e->vertices()[i];\n    int ti = vr->hessianIndex();\n    if (ti > -1) {\n      int cumCol = 0;\n      for (size_t j = 0; j < e->vertices().size(); j++) {\n        const OptimizableGraph::Vertex* vc =\n            (const OptimizableGraph::Vertex*)e->vertices()[j];\n        int tj = vc->hessianIndex();\n        if (tj > -1) {\n          // cerr << \"ti=\" << ti << \" tj=\" << tj\n          //    << \" cumRow=\" << cumRow << \" cumCol=\" << cumCol << endl;\n          if (ti <= tj) {\n            assert(spinv.block(ti, tj));\n            // cerr << \"cblock_ptr\" << spinv.block(ti, tj) << endl;\n            // cerr << \"cblock.size=\" << spinv.block(ti, tj)->rows() << \",\" <<\n            // spinv.block(ti, tj)->cols() << endl; cerr << \"cblock\" << endl;\n            // cerr << *spinv.block(ti, tj) << endl;\n            cov.block(cumRow, cumCol, vr->minimalEstimateDimension(),\n                      vc->minimalEstimateDimension()) = *spinv.block(ti, tj);\n          } else {\n            assert(spinv.block(tj, ti));\n            // cerr << \"cblock.size=\" << spinv.block(tj, ti)->cols() << \",\" <<\n            // spinv.block(tj, ti)->rows() << endl; cerr << \"cblock\" << endl;\n            // cerr << spinv.block(tj, ti)->transpose() << endl;\n            cov.block(cumRow, cumCol, vr->minimalEstimateDimension(),\n                      vc->minimalEstimateDimension()) =\n                spinv.block(tj, ti)->transpose();\n          }\n          cumCol += vc->minimalEstimateDimension();\n        }\n      }\n      cumRow += vr->minimalEstimateDimension();\n    }\n  }\n\n  // cerr << \"covariance assembled\" << endl;\n  // cerr << cov << endl;\n  // now cov contains the aggregate marginals of the state variables in the edge\n  VectorXd incMean(maxDim);\n  incMean.fill(0);\n  std::vector<MySigmaPoint> incrementPoints;\n  if (!sampleUnscented(incrementPoints, incMean, cov)) {\n    cerr << \"sampleUnscented fail\" << endl;\n    return false;\n  }\n  // now determine the zero-error measure by applying the error function of the\n  // edge with a zero measurement\n  // TODO!!!\n  bool smss = e->setMeasurementFromState();\n  if (!smss) {\n    cerr << \"FATAL: Edge::setMeasurementFromState() not implemented\" << endl;\n  }\n  assert(smss && \"Edge::setMeasurementFromState() not implemented\");\n\n  // std::vector<MySigmaPoint> globalPoints(incrementPoints.size());\n  std::vector<MySigmaPoint> errorPoints(incrementPoints.size());\n\n  // for each sigma point, project it to the global space, by considering those\n  // variables that are involved\n  // cerr << \"sigma points are extracted, remapping to measurement space\" <<\n  // endl;\n  for (size_t i = 0; i < incrementPoints.size(); i++) {\n    int cumPos = 0;\n    // VectorXd globalPoint(maxDim);\n\n    // push all the \"active\" state variables\n    for (size_t j = 0; j < e->vertices().size(); j++) {\n      OptimizableGraph::Vertex* vr =\n          (OptimizableGraph::Vertex*)e->vertices()[j];\n      int tj = vr->hessianIndex();\n      if (tj == -1) continue;\n      vr->push();\n    }\n\n    for (size_t j = 0; j < e->vertices().size(); j++) {\n      OptimizableGraph::Vertex* vr =\n          (OptimizableGraph::Vertex*)e->vertices()[j];\n      int tj = vr->hessianIndex();\n      if (tj == -1) continue;\n      vr->oplus(&incrementPoints[i]._sample[cumPos]);\n      // assert(vr->getMinimalEstimateData(&globalPoint[cumPos]) &&\n      // \"Vertex::getMinimalEstimateData(...) not implemented\");\n      cumPos += vr->minimalEstimateDimension();\n    }\n\n    // construct the sigma point in the global space\n    // globalPoints[i]._sample=globalPoint;\n    // globalPoints[i]._wi=incrementPoints[i]._wi;\n    // globalPoints[i]._wp=incrementPoints[i]._wp;\n\n    // construct the sigma point in the error space\n    e->computeError();\n    Map<VectorXd> errorPoint(e->errorData(), e->dimension());\n\n    errorPoints[i]._sample = errorPoint;\n    errorPoints[i]._wi = incrementPoints[i]._wi;\n    errorPoints[i]._wp = incrementPoints[i]._wp;\n\n    // pop all the \"active\" state variables\n    for (size_t j = 0; j < e->vertices().size(); j++) {\n      OptimizableGraph::Vertex* vr =\n          (OptimizableGraph::Vertex*)e->vertices()[j];\n      int tj = vr->hessianIndex();\n      if (tj == -1) continue;\n      vr->pop();\n    }\n  }\n\n  // reconstruct the covariance of the error by the sigma points\n  MatrixXd errorCov(e->dimension(), e->dimension());\n  VectorXd errorMean(e->dimension());\n  reconstructGaussian(errorMean, errorCov, errorPoints);\n\n  // info=errorCov.inverse();\n  //  cerr << \"remapped information matrix\" << endl;\n  //  cerr << info << endl;\n  return true;\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/g2o_hierarchical/edge_labeler.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_EDGE_LABELER_\n#define G2O_EDGE_LABELER_\n\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n#include \"g2o_hierarchical_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n/**\n * This class implements the functions to label an edge (measurement) based\n * on the actual configuration of the nodes. It does so by\n * <ul>\n * <li> computing the expected mean of the measurement (_measurement) based on\n * the state variables <li> computing the joint covariance matrix of all sstate\n * variables on which the measurement depends. <li> extracting the sigma points\n * from this covariance matrix (which is in the space if the increments used by\n * \\oplus <li> projecting the sigma points in the error space, and thus\n * computing the information matrix of the labeled edge\n * </ul>\n */\nstruct G2O_HIERARCHICAL_API EdgeLabeler {\n  //! constructs an edge labeler that operates on the optimizer passed as\n  //! argument\n  //! @param optimizer: the optimizer\n  EdgeLabeler(SparseOptimizer* optimizer);\n\n  //! Labels the set of edges passed as argument. It computes the cholesky\n  //! information matrix. This method only woorks aftec having called an\n  //! optimize(...) in the connected optimizer. The labeling is performed based\n  //! on the actual configuration of the nodes in the optimized subgraph.\n  //! @param edges: the edges to label\n  //! @returns -1 if the inverse cholesky cannot be computed, otherwise the\n  //! number of edges where the labeling was successful\n  int labelEdges(std::set<OptimizableGraph::Edge*>& edges);\n\n protected:\n  //! helper function that augments the sparse pattern of the inverse based on\n  //! an edge\n  //! @param pattern: the blocks of the inverse covered by the edge\n  //! @param e: the edge\n  void augmentSparsePattern(std::set<std::pair<int, int> >& pattern,\n                            OptimizableGraph::Edge* e);\n\n  //! helper function that computes the inverse based on the sparse pattenrn\n  //! @param spinv:   the output block inverse\n  //! @param pattern: the blocks of the inverse covered by the edge\n  //! @returns true on successm, false on failure, .\n  bool computePartialInverse(SparseBlockMatrix<Eigen::MatrixXd>& spinv,\n                             const std::set<std::pair<int, int> >& pattern);\n\n  //! helper function that labes a specific edge based on the marginals in the\n  //! sparse block inverse\n  //! @returns true on success, false on failure\n  bool labelEdge(const SparseBlockMatrix<Eigen::MatrixXd>& spinv,\n                 OptimizableGraph::Edge* e);\n  SparseOptimizer* _optimizer;\n};\n\n}  // namespace g2o\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/g2o_hierarchical/edge_types_cost_function.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_types_cost_function.h\"\n\n#include <limits>\n\n#include \"g2o/core/factory.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nEdgeTypesCostFunction::EdgeTypesCostFunction(const std::string& edgeTag,\n                                             const std::string& vertexTag,\n                                             int level)\n    : _edgeTag(edgeTag),\n      _vertexTag(vertexTag),\n      _factory(Factory::instance()),\n      _level(level) {}\n\ndouble EdgeTypesCostFunction::operator()(HyperGraph::Edge* e_,\n                                         HyperGraph::Vertex* from,\n                                         HyperGraph::Vertex* to) {\n  OptimizableGraph::Edge* e = (OptimizableGraph::Edge*)(e_);\n  if (e->level() == _level && _factory->tag(e) == _edgeTag &&\n      _factory->tag(from) == _vertexTag && _factory->tag(to) == _vertexTag) {\n    return 1.;\n  }\n  return std::numeric_limits<double>::max();\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/g2o_hierarchical/edge_types_cost_function.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_EDGE_TYPES_COST_FUNCTION_\n#define G2O_EDGE_TYPES_COST_FUNCTION_\n\n#include <string>\n\n#include \"g2o/core/hyper_dijkstra.h\"\n#include \"g2o/core/optimizable_graph.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass Factory;\n\n/**\n * Cost function for Hyper-Dijkstra that returns 1 when for edges that belong\n * to a given type and maxdouble otherwise.  It can be used to construct a\n * backbone of a hierarchical graph by running Dijkstra.\n */\nstruct EdgeTypesCostFunction : public HyperDijkstra::CostFunction {\n  //! creates a cost function that matches edges at a given level, whose tag is\n  //! the one given and that are leaving/leading to vertices of a selected type.\n  //! @param edgeTag: the tag of the edge type to consider\n  //! @param vertexTag: the tag of the vertex to  consider\n  //! @param level: the level of the edge\n  EdgeTypesCostFunction(const std::string& edgeTag,\n                        const std::string& vertexTag, int level);\n\n  //! cost operator\n  virtual double operator()(HyperGraph::Edge* e_, HyperGraph::Vertex* from,\n                            HyperGraph::Vertex* to);\n\n  std::string _edgeTag;\n  std::string _vertexTag;\n  Factory* _factory;\n  int _level;\n};\n\n}  // namespace g2o\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/g2o_hierarchical/g2o_hierarchical.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <signal.h>\n\n#include <fstream>\n#include <sstream>\n#include <string>\n\n#include \"edge_creator.h\"\n#include \"edge_labeler.h\"\n#include \"edge_types_cost_function.h\"\n#include \"g2o/apps/g2o_cli/dl_wrapper.h\"\n#include \"g2o/apps/g2o_cli/g2o_common.h\"\n#include \"g2o/apps/g2o_cli/output_helper.h\"\n#include \"g2o/core/factory.h\"\n#include \"g2o/core/hyper_dijkstra.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_factory.h\"\n#include \"g2o/core/robust_kernel.h\"\n#include \"g2o/core/robust_kernel_factory.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n#include \"g2o/stuff/color_macros.h\"\n#include \"g2o/stuff/command_args.h\"\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n#include \"g2o/stuff/macros.h\"\n#include \"star.h\"\n// #include \"backbone_tree_action.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/parameter_camera.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/parameter_se3_offset.h\"\n#include \"simple_star_ops.h\"\n\n// #include \"g2o/types/slam3d_new/parameter_camera.h\"\n// #include \"g2o/types/slam3d_new/parameter_se3_offset.h\"\n\nstatic bool hasToStop = false;\n\nusing namespace std;\nusing namespace g2o;\n\nvoid sigquit_handler(int sig) {\n  if (sig == SIGINT) {\n    hasToStop = 1;\n    static int cnt = 0;\n    if (cnt++ == 2) {\n      G2O_WARN(\"forcing exit\");\n      exit(1);\n    }\n  }\n}\n\n/*\n// string newTypesMapping=\n// \"VERTEX_SE3:QUAT=VERTEX_SE3_NEW,\\\n// VERTEX_TRACKXYZ=VERTEX_TRACKXYZ_NEW,\\\n// PARAMS_SE3OFFSET=PARAMS_SE3OFFSET_NEW,\\\n// PARAMS_CAMERACALIB=PARAMS_CAMERACALIB_NEW,\\\n// EDGE_SE3:QUAT=EDGE_SE3_NEW,\\\n// EDGE_SE3_TRACKXYZ=EDGE_SE3_TRACKXYZ_NEW,\\\n// EDGE_SE3_OFFSET=EDGE_SE3_OFFSET_NEW,\\\n// EDGE_PROJECT_DISPARITY=EDGE_PROJECT_DISPARITY_NEW,\\\n// EDGE_PROJECT_DEPTH=EDGE_PROJECT_DEPTH_NEW,\\\n// CACHE_CAMERA=CACHE_CAMERA_NEW,\\\n// CACHE_SE3_OFFSET=CACHE_SE3_OFFSET_NEW\";\n\n*/\nint main(int argc, char** argv) {\n  int starIterations;\n  int highIterations;\n  int lowIterations;\n  bool verbose;\n  // bool useNewTypes;\n  string inputFilename;\n  string gnudump;\n  string outputfilename;\n  // string strMethod;\n  string strSolver;\n  string strHSolver;\n  string loadLookup;\n  bool initialGuess;\n  bool listTypes;\n  bool listSolvers;\n  bool listRobustKernels;\n  bool guiOut;\n  bool computeMarginals;\n  double huberWidth;\n  bool debug;\n  double uThreshold;\n  string robustKernel;\n  // double lambdaInit;\n  int hierarchicalDiameter;\n  int updateGraphEachN = 10;\n  string summaryFile;\n  string dummy;\n  // command line parsing\n  CommandArgs arg;\n  arg.param(\"si\", starIterations, 30,\n            \"perform n iterations to build the stars\");\n  arg.param(\"hi\", highIterations, 100,\n            \"perform n iterations to construct the hierarchy\");\n  arg.param(\"li\", lowIterations, 100, \"perform n iterations on the low level\");\n  arg.param(\"v\", verbose, false, \"verbose output of the optimization process\");\n  arg.param(\"uThreshold\", uThreshold, -1.,\n            \"rejection threshold for underdetermined vertices\");\n  arg.param(\"hierarchicalDiameter\", hierarchicalDiameter, -1,\n            \"selects the diameter of the stars in the hierarchical graph\");\n  arg.param(\"guess\", initialGuess, false,\n            \"initial guess based on spanning tree\");\n  // arg.param(\"useNewTypes\", useNewTypes, false, \"if true remaps the slam3d old\n  // types into the new ones\");\n  arg.param(\"debug\", debug, false, \"print shit load of things for debugging\");\n  arg.param(\"update\", updateGraphEachN, 10,\n            \"updates after x odometry nodes, (default: 10)\");\n  arg.param(\"guiout\", guiOut, false, \"gui output while running incrementally\");\n  arg.param(\"gnudump\", gnudump, \"\", \"dump to gnuplot data file\");\n  arg.param(\"robustKernel\", robustKernel, \"\", \"use this robust error function\");\n  arg.param(\"robustKernelWidth\", huberWidth, -1.,\n            \"width for the robust Kernel (only if robustKernel)\");\n  arg.param(\"computeMarginals\", computeMarginals, false,\n            \"computes the marginal covariances of something. FOR TESTING ONLY\");\n  arg.param(\"huberWidth\", huberWidth, -1.,\n            \"width for the robust Huber Kernel (only if robustKernel)\");\n  arg.param(\"o\", outputfilename, \"\", \"output final version of the graph\");\n  arg.param(\"solver\", strSolver, \"lm_var_cholmod\",\n            \"specify which solver to use underneat\");\n  arg.param(\"hsolver\", strHSolver, \"gn_var_cholmod\",\n            \"specify which solver to use for the high level\");\n  arg.param(\"solverlib\", dummy, \"\",\n            \"specify a solver library which will be loaded\");\n  arg.param(\"typeslib\", dummy, \"\",\n            \"specify a types library which will be loaded\");\n  arg.param(\"listTypes\", listTypes, false, \"list the registered types\");\n  arg.param(\"listSolvers\", listSolvers, false, \"list the available solvers\");\n  arg.param(\"listRobustKernels\", listRobustKernels, false,\n            \"list the registered robust kernels\");\n\n  arg.param(\"renameTypes\", loadLookup, \"\",\n            \"create a lookup for loading types into other types,\\n\\t \"\n            \"TAG_IN_FILE=INTERNAL_TAG_FOR_TYPE,TAG2=INTERNAL2\\n\\t e.g., \"\n            \"VERTEX_CAM=VERTEX_SE3:EXPMAP\");\n  arg.param(\"summary\", summaryFile, \"\",\n            \"append a summary of this optimization run to the summary file \"\n            \"passed as argument\");\n  arg.paramLeftOver(\"graph-input\", inputFilename, \"\",\n                    \"graph file which will be processed\", true);\n\n  arg.parseArgs(argc, argv);\n\n  // if (useNewTypes){\n  //   loadLookup=newTypesMapping+loadLookup;\n  // }\n  // registering all the types from the libraries\n  DlWrapper dlTypesWrapper;\n  loadStandardTypes(dlTypesWrapper, argc, argv);\n\n  // register all the solvers\n  OptimizationAlgorithmFactory* solverFactory =\n      OptimizationAlgorithmFactory::instance();\n  DlWrapper dlSolverWrapper;\n  loadStandardSolver(dlSolverWrapper, argc, argv);\n  if (listSolvers) solverFactory->listSolvers(cerr);\n\n  if (listTypes) {\n    Factory::instance()->printRegisteredTypes(cout, true);\n  }\n\n  if (listRobustKernels) {\n    std::vector<std::string> kernels;\n    RobustKernelFactory::instance()->fillKnownKernels(kernels);\n    cout << \"Robust Kernels:\" << endl;\n    for (size_t i = 0; i < kernels.size(); ++i) {\n      cout << kernels[i] << endl;\n    }\n  }\n\n  AbstractRobustKernelCreator* kernelCreator = 0;\n  if (robustKernel.size() > 0) {\n    kernelCreator = RobustKernelFactory::instance()->creator(robustKernel);\n  }\n\n  SparseOptimizer optimizer;\n  optimizer.setVerbose(verbose);\n  optimizer.setForceStopFlag(&hasToStop);\n\n  // Loading the input data\n  if (loadLookup.size() > 0) {\n    optimizer.setRenamedTypesFromString(loadLookup);\n  }\n  if (inputFilename.size() == 0) {\n    cerr << \"No input data specified\" << endl;\n    return 0;\n  } else if (inputFilename == \"-\") {\n    cerr << \"Read input from stdin\" << endl;\n    if (!optimizer.load(cin)) {\n      cerr << \"Error loading graph\" << endl;\n      return 2;\n    }\n  } else {\n    cerr << \"Read input from \" << inputFilename << endl;\n    ifstream ifs(inputFilename.c_str());\n    if (!ifs) {\n      cerr << \"Failed to open file\" << endl;\n      return 1;\n    }\n    if (!optimizer.load(ifs)) {\n      cerr << \"Error loading graph\" << endl;\n      return 2;\n    }\n  }\n  cerr << \"Loaded \" << optimizer.vertices().size() << \" vertices\" << endl;\n  cerr << \"Loaded \" << optimizer.edges().size() << \" edges\" << endl;\n\n  OptimizableGraph::EdgeSet originalEdges = optimizer.edges();\n\n  if (0 && outputfilename.size() > 0) {\n    cerr << \"saving \" << outputfilename << \" ... \";\n    ofstream os(outputfilename.c_str());\n    optimizer.save(os);\n    cerr << \"done.\" << endl;\n    return 0;\n  }\n\n  EdgeCreator creator;\n  creator.addAssociation(\"VERTEX_SE2;VERTEX_SE2;\", \"EDGE_SE2\");\n  creator.addAssociation(\"VERTEX_SE2;VERTEX_XY;\", \"EDGE_SE2_XY\");\n  creator.addAssociation(\"VERTEX_SE3:QUAT;VERTEX_SE3:QUAT;\", \"EDGE_SE3:QUAT\");\n  creator.addAssociation(\"VERTEX_SE3_NEW;VERTEX_SE3_NEW;\", \"EDGE_SE3_NEW\");\n\n  Parameter* p0 = optimizer.parameter(0);\n  if (p0) {\n    ParameterSE3Offset* originalParams = dynamic_cast<ParameterSE3Offset*>(p0);\n    if (originalParams) {\n      cerr << \"ORIGINAL PARAMS\" << endl;\n      ParameterSE3Offset* se3OffsetParam = new ParameterSE3Offset();\n      se3OffsetParam->setId(100);\n      optimizer.addParameter(se3OffsetParam);\n      std::vector<int> depthCamHParamsIds(1);\n      depthCamHParamsIds[0] = se3OffsetParam->id();\n      creator.addAssociation(\"VERTEX_SE3:QUAT;VERTEX_TRACKXYZ;\",\n                             \"EDGE_SE3_TRACKXYZ\", depthCamHParamsIds);\n    }\n  }\n\n  EdgeLabeler labeler(&optimizer);\n\n  if (optimizer.vertices().size() == 0) {\n    cerr << \"Graph contains no vertices\" << endl;\n    return 1;\n  }\n\n  // allocating the desired solver + testing whether the solver is okay\n  OptimizationAlgorithmProperty solverProperty, hsolverProperty;\n  OptimizationAlgorithm* solver =\n      solverFactory->construct(strSolver, solverProperty);\n  OptimizationAlgorithm* hsolver =\n      solverFactory->construct(strHSolver, hsolverProperty);\n  if (!solver) {\n    cerr << \"Error allocating solver. Allocating \\\"\" << strSolver\n         << \"\\\" failed!\" << endl;\n    return 0;\n  }\n  if (!hsolver) {\n    cerr << \"Error allocating hsolver. Allocating \\\"\" << strHSolver\n         << \"\\\" failed!\" << endl;\n    return 0;\n  }\n\n  set<int> vertexDimensions = optimizer.dimensions();\n  if (!optimizer.isSolverSuitable(solverProperty, vertexDimensions)) {\n    cerr << \"The selected solver is not suitable for optimizing the given graph\"\n         << endl;\n    return 3;\n  }\n  if (!optimizer.isSolverSuitable(hsolverProperty, vertexDimensions)) {\n    cerr << \"The selected solver is not suitable for optimizing the given graph\"\n         << endl;\n    return 3;\n  }\n\n  optimizer.setAlgorithm(solver);\n\n  int poseDim = *vertexDimensions.rbegin();\n  string backboneVertexType;\n  string backboneEdgeType;\n  switch (poseDim) {\n    case 3:\n      if (hierarchicalDiameter == -1) hierarchicalDiameter = 30;\n      backboneEdgeType = \"EDGE_SE2\";\n      backboneVertexType = \"VERTEX_SE2\";\n      if (uThreshold < 0) {\n        uThreshold = 1e-5;\n      }\n      break;\n    case 6:\n      if (hierarchicalDiameter == -1) hierarchicalDiameter = 4;\n      backboneEdgeType = \"EDGE_SE3:QUAT\";\n      backboneVertexType = \"VERTEX_SE3:QUAT\";\n      // if (useNewTypes){\n      //   backboneEdgeType =   \"EDGE_SE3_NEW\";\n      //   backboneVertexType = \"VERTEX_SE3_NEW\";\n      // }\n\n      if (uThreshold < 0) {\n        uThreshold = 1e-3;\n      }\n      break;\n    default:\n      cerr << \"Fatal: unknown backbone type. The largest vertex dimension is: \"\n           << poseDim << \".\" << endl\n           << \"Exiting.\" << endl;\n      return -1;\n  }\n\n  // here we need to chop the graph into many lil pieces\n\n  // check for vertices to fix to remove DoF\n  bool gaugeFreedom = optimizer.gaugeFreedom();\n  OptimizableGraph::Vertex* gauge = optimizer.findGauge();\n\n  if (gaugeFreedom) {\n    if (!gauge) {\n      cerr << \"# cannot find a vertex to fix in this thing\" << endl;\n      return 2;\n    } else {\n      cerr << \"# graph is fixed by node \" << gauge->id() << endl;\n      gauge->setFixed(true);\n    }\n  } else {\n    cerr << \"# graph is fixed by priors\" << endl;\n  }\n\n  // sanity check\n  HyperDijkstra d(&optimizer);\n  UniformCostFunction f;\n  d.shortestPaths(gauge, &f);\n  // cerr << PVAR(d.visited().size()) << endl;\n\n  if (d.visited().size() != optimizer.vertices().size()) {\n    cerr << CL_RED(\"Warning: d.visited().size() != optimizer.vertices().size()\")\n         << endl;\n    cerr << \"visited: \" << d.visited().size() << endl;\n    cerr << \"vertices: \" << optimizer.vertices().size() << endl;\n  }\n\n  // BATCH optimization\n\n  optimizer.initializeOptimization();\n\n  optimizer.computeActiveErrors();\n  double loadChi = optimizer.activeChi2();\n\n  cerr << \"Initial chi2 = \" << FIXED(loadChi) << endl;\n\n  if (initialGuess) optimizer.computeInitialGuess();\n  signal(SIGINT, sigquit_handler);\n\n  optimizer.computeActiveErrors();\n  double initChi = optimizer.activeChi2();\n\n  //  if (robustKernel) {\n  // cerr << \"# Preparing robust error function ... \";\n  for (SparseOptimizer::EdgeSet::iterator it = optimizer.edges().begin();\n       it != optimizer.edges().end(); ++it) {\n    SparseOptimizer::Edge* e = dynamic_cast<SparseOptimizer::Edge*>(*it);\n    if (kernelCreator) {\n      e->setRobustKernel(kernelCreator->construct());\n      if (huberWidth > 0) e->robustKernel()->setDelta(huberWidth);\n    }\n  }\n  // cerr << \"done.\" << endl;\n  // }\n  optimizer.computeActiveErrors();\n\n  StarSet stars;\n\n  computeSimpleStars(stars, &optimizer, &labeler, &creator, gauge,\n                     backboneEdgeType, backboneVertexType, 0,\n                     hierarchicalDiameter, 1, starIterations, uThreshold,\n                     debug);\n\n  cerr << \"stars computed, stars.size()= \" << stars.size() << endl;\n\n  cerr << \"hierarchy done, determining border\" << endl;\n  EdgeStarMap hesmap;\n  constructEdgeStarMap(hesmap, stars, false);\n  computeBorder(stars, hesmap);\n\n  OptimizableGraph::EdgeSet eset;\n  OptimizableGraph::VertexSet vset;\n  OptimizableGraph::EdgeSet heset;\n  OptimizableGraph::VertexSet hvset;\n  HyperGraph::VertexSet hgauge;\n  for (StarSet::iterator it = stars.begin(); it != stars.end(); ++it) {\n    Star* s = *it;\n    if (hgauge.empty()) hgauge = s->gauge();\n\n    for (HyperGraph::VertexSet::iterator git = s->gauge().begin();\n         git != s->gauge().end(); ++git) {\n      hvset.insert(*git);\n    }\n\n    for (HyperGraph::EdgeSet::iterator iit = s->_starEdges.begin();\n         iit != s->_starEdges.end(); ++iit) {\n      OptimizableGraph::Edge* e = (OptimizableGraph::Edge*)*iit;\n      eset.insert(e);\n      for (size_t i = 0; i < e->vertices().size(); i++) {\n        vset.insert(e->vertices()[i]);\n      }\n    }\n    for (HyperGraph::EdgeSet::iterator iit = s->starFrontierEdges().begin();\n         iit != s->starFrontierEdges().end(); ++iit) {\n      OptimizableGraph::Edge* e = (OptimizableGraph::Edge*)*iit;\n      heset.insert(e);\n    }\n  }\n  cerr << \"eset.size()= \" << eset.size() << endl;\n  cerr << \"heset.size()= \" << heset.size() << endl;\n\n  ofstream starStream(\"stars.g2o\");\n  optimizer.saveSubset(starStream, eset);\n  starStream.close();\n\n  ofstream hstarStream(\"hstars.g2o\");\n  optimizer.saveSubset(hstarStream, heset);\n  hstarStream.close();\n\n  cerr << \"stars done!\" << endl;\n\n  cerr << \"optimizing the high layer\" << endl;\n  for (HyperGraph::VertexSet::iterator it = hgauge.begin(); it != hgauge.end();\n       ++it) {\n    OptimizableGraph::Vertex* g = dynamic_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(*it);\n    g->setFixed(true);\n  }\n  optimizer.setAlgorithm(hsolver);\n  optimizer.initializeOptimization(heset);\n  optimizer.setVerbose(true);\n  if (initialGuess) optimizer.computeInitialGuess();\n\n  optimizer.computeActiveErrors();\n  double hInitChi = optimizer.activeChi2();\n\n  optimizer.optimize(highIterations);\n\n  optimizer.computeActiveErrors();\n  double hFinalChi = optimizer.activeChi2();\n\n  cerr << \"done\" << endl;\n\n  if (!kernelCreator) {\n    cerr << \"# Robust error function disabled \";\n    for (SparseOptimizer::EdgeSet::iterator it = optimizer.edges().begin();\n         it != optimizer.edges().end(); ++it) {\n      SparseOptimizer::Edge* e = dynamic_cast<SparseOptimizer::Edge*>(*it);\n      e->setRobustKernel(0);\n    }\n    cerr << \"done.\" << endl;\n  } else {\n    cerr << \"# Preparing robust error function ay low level done\";\n  }\n\n  cerr << \"fixing the hstructure, and optimizing the floating nodes\" << endl;\n  for (OptimizableGraph::VertexSet::iterator it = hvset.begin();\n       it != hvset.end(); ++it) {\n    OptimizableGraph::Vertex* g = dynamic_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(*it);\n    g->setFixed(true);\n  }\n  optimizer.initializeOptimization(eset);\n  optimizer.computeInitialGuess();\n  optimizer.optimize(1);\n  cerr << \"done\" << endl;\n  if (debug) {\n    ofstream os(\"debug_low_level.g2o\");\n    optimizer.saveSubset(os, eset);\n  }\n\n  cerr << \"adding the original constraints, locking hierarchical solution and \"\n          \"optimizing the free variables\"\n       << endl;\n  for (OptimizableGraph::VertexSet::iterator it = vset.begin();\n       it != vset.end(); ++it) {\n    OptimizableGraph::Vertex* g = dynamic_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(*it);\n    g->setFixed(true);\n  }\n  for (HyperGraph::VertexSet::iterator it = hgauge.begin(); it != hgauge.end();\n       ++it) {\n    OptimizableGraph::Vertex* g = dynamic_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(*it);\n    g->setFixed(true);\n  }\n  optimizer.setAlgorithm(solver);\n  optimizer.initializeOptimization(0);\n  optimizer.computeInitialGuess();\n  optimizer.optimize(lowIterations);\n\n  cerr << \"relaxing the full problem\" << endl;\n  for (OptimizableGraph::VertexSet::iterator it = vset.begin();\n       it != vset.end(); ++it) {\n    OptimizableGraph::Vertex* g = dynamic_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(*it);\n    g->setFixed(false);\n  }\n  for (HyperGraph::VertexSet::iterator it = hgauge.begin(); it != hgauge.end();\n       ++it) {\n    OptimizableGraph::Vertex* g = dynamic_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(*it);\n    g->setFixed(true);\n  }\n  optimizer.setAlgorithm(solver);\n  optimizer.initializeOptimization(0);\n  int result = optimizer.optimize(lowIterations);\n  if (result < 0) cerr << \"failure in low level optimization\" << endl;\n\n  optimizer.computeActiveErrors();\n  double finalChi = optimizer.activeChi2();\n\n  if (summaryFile != \"\") {\n    PropertyMap summary;\n    summary.makeProperty<StringProperty>(\"filename\", inputFilename);\n    summary.makeProperty<IntProperty>(\"n_vertices\",\n                                      optimizer.vertices().size());\n\n    int nLandmarks = 0;\n    int nPoses = 0;\n    int maxDim = *vertexDimensions.rbegin();\n    for (HyperGraph::VertexIDMap::iterator it = optimizer.vertices().begin();\n         it != optimizer.vertices().end(); ++it) {\n      OptimizableGraph::Vertex* v =\n          static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(it->second);\n      if (v->dimension() != maxDim) {\n        nLandmarks++;\n      } else\n        nPoses++;\n    }\n\n    int nEdges = 0;\n    set<string> edgeTypes;\n    for (HyperGraph::EdgeSet::iterator it = optimizer.edges().begin();\n         it != optimizer.edges().end(); ++it) {\n      OptimizableGraph::Edge* e = dynamic_cast<OptimizableGraph::Edge*>(*it);\n      if (e->level() == 0) {\n        edgeTypes.insert(Factory::instance()->tag(e));\n        nEdges++;\n      }\n    }\n    stringstream edgeTypesString;\n    for (std::set<string>::iterator it = edgeTypes.begin();\n         it != edgeTypes.end(); ++it) {\n      edgeTypesString << *it << \" \";\n    }\n\n    summary.makeProperty<IntProperty>(\"n_edges\", nEdges);\n    summary.makeProperty<IntProperty>(\"n_poses\", nPoses);\n    summary.makeProperty<IntProperty>(\"n_landmarks\", nLandmarks);\n    summary.makeProperty<StringProperty>(\"edge_types\", edgeTypesString.str());\n    summary.makeProperty<DoubleProperty>(\"load_chi\", loadChi);\n    summary.makeProperty<DoubleProperty>(\"init_chi\", initChi);\n    summary.makeProperty<DoubleProperty>(\"final_chi\", finalChi);\n    summary.makeProperty<StringProperty>(\"solver\", strSolver);\n    summary.makeProperty<StringProperty>(\"robustKernel\", robustKernel);\n\n    summary.makeProperty<IntProperty>(\"n_stars\", stars.size());\n    summary.makeProperty<IntProperty>(\"n_star_edges\", eset.size());\n    summary.makeProperty<IntProperty>(\"n_star_h_edges\", heset.size());\n    summary.makeProperty<IntProperty>(\"n_star_h_vertices\", hvset.size());\n    summary.makeProperty<DoubleProperty>(\"h_initChi\", hInitChi);\n    summary.makeProperty<DoubleProperty>(\"h_finalChi\", hFinalChi);\n\n    ofstream os;\n    os.open(summaryFile.c_str(), ios::app);\n    summary.writeToCSV(os);\n  }\n\n  if (outputfilename.size() > 0) {\n    if (outputfilename == \"-\") {\n      cerr << \"saving to stdout\";\n      optimizer.saveSubset(cout, originalEdges);\n    } else {\n      cerr << \"saving \" << outputfilename << \" ... \";\n      ofstream os(outputfilename.c_str());\n      optimizer.saveSubset(os, originalEdges);\n    }\n    cerr << \"done.\" << endl;\n  }\n\n  // destroy all the singletons\n  // Factory::destroy();\n  // OptimizationAlgorithmFactory::destroy();\n  // HyperGraphActionLibrary::destroy();\n\n  return 0;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/g2o_hierarchical/g2o_hierarchical_api.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_HIERARCHICAL_API_H\n#define G2O_HIERARCHICAL_API_H\n\n#include \"g2o/config.h\"\n\n#ifdef _MSC_VER\n// We are using a Microsoft compiler:\n#ifdef G2O_SHARED_LIBS\n#ifdef g2o_hierarchical_library_EXPORTS\n#define G2O_HIERARCHICAL_API __declspec(dllexport)\n#else\n#define G2O_HIERARCHICAL_API __declspec(dllimport)\n#endif\n#else\n#define G2O_HIERARCHICAL_API\n#endif\n\n#else\n// Not Microsoft compiler so set empty definition:\n#define G2O_HIERARCHICAL_API\n#endif\n\n#endif  // G2O_CSPARSE_API_H\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/g2o_hierarchical/simple_star_ops.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"simple_star_ops.h\"\n\n#include <Eigen/Cholesky>\n#include <Eigen/Eigenvalues>\n#include <Eigen/LU>\n#include <cassert>\n#include <iostream>\n\n#include \"backbone_tree_action.h\"\n#include \"edge_types_cost_function.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_with_hessian.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nusing namespace std;\nusing namespace Eigen;\n\ndouble activeVertexChi(const OptimizableGraph::Vertex* v) {\n  const SparseOptimizer* s = dynamic_cast<const SparseOptimizer*>(v->graph());\n  const OptimizableGraph::EdgeContainer& av = s->activeEdges();\n  double chi = 0;\n  int ne = 0;\n  for (HyperGraph::EdgeSet::iterator it = v->edges().begin();\n       it != v->edges().end(); ++it) {\n    OptimizableGraph::Edge* e = dynamic_cast<OptimizableGraph::Edge*>(*it);\n    if (!e) continue;\n    if (s->findActiveEdge(e) != av.end()) {\n      chi += e->chi2();\n      ne++;\n    }\n  }\n  if (!ne) return -1;\n  return chi / ne;\n}\n\nvoid constructEdgeStarMap(EdgeStarMap& esmap, StarSet& stars, bool low) {\n  esmap.clear();\n  for (StarSet::iterator it = stars.begin(); it != stars.end(); ++it) {\n    Star* s = *it;\n    if (low) {\n      for (HyperGraph::EdgeSet::iterator it = s->lowLevelEdges().begin();\n           it != s->lowLevelEdges().end(); ++it) {\n        HyperGraph::Edge* e = *it;\n        esmap.insert(make_pair(e, s));\n      }\n    } else {\n      for (HyperGraph::EdgeSet::iterator it = s->starEdges().begin();\n           it != s->starEdges().end(); ++it) {\n        HyperGraph::Edge* e = *it;\n        esmap.insert(make_pair(e, s));\n      }\n    }\n  }\n}\n\nsize_t vertexEdgesInStar(HyperGraph::EdgeSet& eset, HyperGraph::Vertex* v,\n                         Star* s, EdgeStarMap& esmap) {\n  eset.clear();\n  for (HyperGraph::EdgeSet::iterator it = v->edges().begin();\n       it != v->edges().end(); ++it) {\n    HyperGraph::Edge* e = *it;\n    EdgeStarMap::iterator eit = esmap.find(e);\n    if (eit != esmap.end() && eit->second == s) eset.insert(e);\n  }\n  return eset.size();\n}\n\nvoid starsInVertex(StarSet& stars, HyperGraph::Vertex* v, EdgeStarMap& esmap) {\n  for (HyperGraph::EdgeSet::iterator it = v->edges().begin();\n       it != v->edges().end(); ++it) {\n    HyperGraph::Edge* e = *it;\n    EdgeStarMap::iterator eit = esmap.find(e);\n    if (eit != esmap.end()) stars.insert(eit->second);\n  }\n}\n\nvoid starsInEdge(StarSet& stars, HyperGraph::Edge* e, EdgeStarMap& esmap,\n                 HyperGraph::VertexSet& gauge) {\n  for (size_t i = 0; i < e->vertices().size(); i++) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v = (OptimizableGraph::Vertex*)e->vertices()[i];\n    if (gauge.find(v) == gauge.end()) starsInVertex(stars, v, esmap);\n  }\n}\n\nvoid assignHierarchicalEdges(StarSet& stars, EdgeStarMap& esmap,\n                             EdgeLabeler* labeler, EdgeCreator* creator,\n                             SparseOptimizer* optimizer, int minNumEdges,\n                             int maxIterations) {\n  // now construct the hierarchical edges for all the stars\n  for (StarSet::iterator it = stars.begin(); it != stars.end(); ++it) {\n    Star* s = *it;\n    std::vector<OptimizableGraph::Vertex*> vertices(2);\n    vertices[0] = (OptimizableGraph::Vertex*)*s->_gauge.begin();\n    HyperGraph::VertexSet vNew = s->lowLevelVertices();\n    for (HyperGraph::VertexSet::iterator vit = s->_lowLevelVertices.begin();\n         vit != s->_lowLevelVertices.end(); ++vit) {\n      OptimizableGraph::Vertex* v = (OptimizableGraph::Vertex*)*vit;\n      vertices[1] = v;\n      if (v == vertices[0]) continue;\n      HyperGraph::EdgeSet eInSt;\n      int numEdges = vertexEdgesInStar(eInSt, v, s, esmap);\n      if (Factory::instance()->tag(v) ==\n              Factory::instance()->tag(vertices[0]) ||\n          numEdges > minNumEdges) {\n        OptimizableGraph::Edge* e = creator->createEdge(vertices);\n        // cerr << \"creating edge\" << e << endl;\n        if (e) {\n          e->setLevel(1);\n          optimizer->addEdge(e);\n          s->_starEdges.insert(e);\n        }\n      } else {\n        vNew.erase(v);\n        // remove from the star all edges that are not sufficiently connected\n        for (HyperGraph::EdgeSet::iterator it = eInSt.begin();\n             it != eInSt.end(); ++it) {\n          HyperGraph::Edge* e = *it;\n          s->lowLevelEdges().erase(e);\n        }\n      }\n    }\n    s->lowLevelVertices() = vNew;\n\n    bool labelOk = s->labelStarEdges(maxIterations, labeler);\n    assert(labelOk);\n    (void)labelOk;\n  }\n}\n\nvoid computeBorder(StarSet& stars, EdgeStarMap& hesmap) {\n  for (StarSet::iterator it = stars.begin(); it != stars.end(); ++it) {\n    Star* s = *it;\n    for (HyperGraph::EdgeSet::iterator iit = s->_starEdges.begin();\n         iit != s->_starEdges.end(); ++iit) {\n      OptimizableGraph::Edge* e = (OptimizableGraph::Edge*)*iit;\n      StarSet sset;\n      starsInEdge(sset, e, hesmap, s->gauge());\n      // cerr << \"e: \" << e << \" l:\" << e->level() << \" sset.size()=\" <<\n      // sset.size() << endl;\n      if (sset.size() > 1) {\n        s->starFrontierEdges().insert(e);\n      }\n    }\n  }\n}\n\nvoid computeSimpleStars(StarSet& stars, SparseOptimizer* optimizer,\n                        EdgeLabeler* labeler, EdgeCreator* creator,\n                        OptimizableGraph::Vertex* gauge_, std::string edgeTag,\n                        std::string vertexTag, int level, int step,\n                        int backboneIterations, int starIterations,\n                        double rejectionThreshold, bool debug) {\n  HyperDijkstra d(optimizer);\n  // compute a spanning tree based on the types of edges and vertices in the\n  // pool\n  EdgeTypesCostFunction f(edgeTag, vertexTag, level);\n  d.shortestPaths(gauge_, &f, std::numeric_limits<double>::max(), 1e-6, false,\n                  std::numeric_limits<double>::max() / 2);\n\n  HyperDijkstra::computeTree(d.adjacencyMap());\n  // constructs the stars on the backbone\n\n  BackBoneTreeAction bact(optimizer, vertexTag, level, step);\n  bact.init();\n\n  // perform breadth-first visit of the visit tree and create the stars on the\n  // backbone\n  d.visitAdjacencyMap(d.adjacencyMap(), &bact, true);\n  stars.clear();\n\n  for (VertexStarMultimap::iterator it = bact.vertexStarMultiMap().begin();\n       it != bact.vertexStarMultiMap().end(); ++it) {\n    stars.insert(it->second);\n  }\n\n  //  for each star\n\n  //    for all vertices in the backbone, select all edges leading/leaving from\n  //    that vertex that are contained in freeEdges.\n\n  //      mark the corresponding \"open\" vertices and add them to a multimap\n  //      (vertex->star)\n\n  //    select a gauge in the backbone\n\n  //    push all vertices on the backbone\n\n  //    compute an initial guess on the backbone\n\n  //    one round of optimization backbone\n\n  //    lock all vertices in the backbone\n\n  //    push all \"open\" vertices\n\n  //    for each open vertex,\n  //      compute an initial guess given the backbone\n  //      do some rounds of solveDirect\n  //      if (fail)\n  //        - remove the vertex and the edges in that vertex from the star\n  //   - make the structures consistent\n\n  //    pop all \"open\" vertices\n  //    pop all \"vertices\" in the backbone\n  //    unfix the vertices in the backbone\n\n  int starNum = 0;\n  for (StarSet::iterator it = stars.begin(); it != stars.end(); ++it) {\n    Star* s = *it;\n    HyperGraph::VertexSet backboneVertices = s->_lowLevelVertices;\n    HyperGraph::EdgeSet backboneEdges = s->_lowLevelEdges;\n    if (backboneEdges.empty()) continue;\n\n    // cerr << \"optimizing backbone\" << endl;\n    // one of these  should be the gauge, to be simple we select the first one\n    // in the backbone\n    OptimizableGraph::VertexSet gauge;\n    gauge.insert(*backboneVertices.begin());\n    s->gauge() = gauge;\n    s->optimizer()->push(backboneVertices);\n    s->optimizer()->setFixed(gauge, true);\n    s->optimizer()->initializeOptimization(backboneEdges);\n    s->optimizer()->computeInitialGuess();\n    s->optimizer()->optimize(backboneIterations);\n    s->optimizer()->setFixed(backboneVertices, true);\n\n    // cerr << \"assignind edges.vertices not in bbone\" << endl;\n    HyperGraph::EdgeSet otherEdges;\n    HyperGraph::VertexSet otherVertices;\n    std::multimap<HyperGraph::Vertex*, HyperGraph::Edge*> vemap;\n    for (HyperGraph::VertexSet::iterator bit = backboneVertices.begin();\n         bit != backboneVertices.end(); ++bit) {\n      HyperGraph::Vertex* v = *bit;\n      for (HyperGraph::EdgeSet::iterator eit = v->edges().begin();\n           eit != v->edges().end(); ++eit) {\n        OptimizableGraph::Edge* e = (OptimizableGraph::Edge*)*eit;\n        HyperGraph::EdgeSet::iterator feit = bact.freeEdges().find(e);\n        if (feit != bact.freeEdges().end()) {  // edge is admissible\n          otherEdges.insert(e);\n          bact.freeEdges().erase(feit);\n          for (size_t i = 0; i < e->vertices().size(); i++) {\n            OptimizableGraph::Vertex* ve =\n                (OptimizableGraph::Vertex*)e->vertices()[i];\n            if (backboneVertices.find(ve) == backboneVertices.end()) {\n              otherVertices.insert(ve);\n              vemap.insert(make_pair(ve, e));\n            }\n          }\n        }\n      }\n    }\n\n    // RAINER TODO maybe need a better solution than dynamic casting here??\n    OptimizationAlgorithmWithHessian* solverWithHessian =\n        dynamic_cast<OptimizationAlgorithmWithHessian*>(\n            s->optimizer()->solver());\n    if (solverWithHessian) {\n      s->optimizer()->push(otherVertices);\n      // cerr << \"optimizing vertices out of bbone\" << endl;\n      // cerr << \"push\" << endl;\n      // cerr << \"init\" << endl;\n      s->optimizer()->initializeOptimization(otherEdges);\n      // cerr << \"guess\" << endl;\n      s->optimizer()->computeInitialGuess();\n      // cerr << \"solver init\" << endl;\n      s->optimizer()->solver()->init();\n      // cerr << \"structure\" << endl;\n      if (!solverWithHessian->buildLinearStructure())\n        cerr << \"FATAL: failure while building linear structure\" << endl;\n      // cerr << \"errors\" << endl;\n      s->optimizer()->computeActiveErrors();\n      // cerr << \"system\" << endl;\n      solverWithHessian->updateLinearSystem();\n      // cerr << \"directSolove\" << endl;\n    } else {\n      cerr << \"FATAL: hierarchical thing cannot be used with a solver that \"\n              \"does not support the system structure \"\n              \"construction\"\n           << endl;\n    }\n\n    // // then optimize the vertices one at a time to check if a solution is\n    // good\n    for (HyperGraph::VertexSet::iterator vit = otherVertices.begin();\n         vit != otherVertices.end(); ++vit) {\n      OptimizableGraph::Vertex* v = (OptimizableGraph::Vertex*)(*vit);\n      v->solveDirect();\n      // cerr << \" \" << d;\n      // if  a solution is found, add a vertex and all the edges in\n      // othervertices that are pointing to that edge to the star\n      s->_lowLevelVertices.insert(v);\n      for (HyperGraph::EdgeSet::iterator eit = v->edges().begin();\n           eit != v->edges().end(); ++eit) {\n        OptimizableGraph::Edge* e = (OptimizableGraph::Edge*)*eit;\n        if (otherEdges.find(e) != otherEdges.end()) s->_lowLevelEdges.insert(e);\n      }\n    }\n    // cerr <<  endl;\n\n    // relax the backbone and optimize it all\n    // cerr << \"relax bbone\" << endl;\n    s->optimizer()->setFixed(backboneVertices, false);\n    // cerr << \"fox gauge bbone\" << endl;\n    s->optimizer()->setFixed(s->gauge(), true);\n\n    // cerr << \"opt init\" << endl;\n    s->optimizer()->initializeOptimization(s->_lowLevelEdges);\n    optimizer->computeActiveErrors();\n    int starOptResult = s->optimizer()->optimize(starIterations);\n    // cerr << starOptResult << \"(\" << starIterations << \")  \" << endl;\n\n    if (!starIterations || starOptResult > 0) {\n      optimizer->computeActiveErrors();\n\n#if 1\n\n      s->optimizer()->computeActiveErrors();\n      // cerr << \"system\" << endl;\n      if (solverWithHessian) solverWithHessian->updateLinearSystem();\n      HyperGraph::EdgeSet prunedStarEdges = backboneEdges;\n      HyperGraph::VertexSet prunedStarVertices = backboneVertices;\n      for (HyperGraph::VertexSet::iterator vit = otherVertices.begin();\n           vit != otherVertices.end(); ++vit) {\n        // discard the vertices whose error is too big\n\n        OptimizableGraph::Vertex* v = (OptimizableGraph::Vertex*)(*vit);\n        MatrixXd h(v->dimension(), v->dimension());\n        for (int i = 0; i < v->dimension(); i++) {\n          for (int j = 0; j < v->dimension(); j++) h(i, j) = v->hessian(i, j);\n        }\n        EigenSolver<Eigen::MatrixXd> esolver;\n        esolver.compute(h);\n        VectorXcd ev = esolver.eigenvalues();\n        double emin = std::numeric_limits<double>::max();\n        double emax = -std::numeric_limits<double>::max();\n        for (int i = 0; i < ev.size(); i++) {\n          emin = ev(i).real() > emin ? emin : ev(i).real();\n          emax = ev(i).real() < emax ? emax : ev(i).real();\n        }\n\n        double d = emin / emax;\n\n        // cerr << \" \" << d;\n        if (d > rejectionThreshold) {\n          // if  a solution is found, add a vertex and all the edges in\n          // othervertices that are pointing to that edge to the star\n          prunedStarVertices.insert(v);\n          for (HyperGraph::EdgeSet::iterator eit = v->edges().begin();\n               eit != v->edges().end(); ++eit) {\n            OptimizableGraph::Edge* e = (OptimizableGraph::Edge*)*eit;\n            if (otherEdges.find(e) != otherEdges.end())\n              prunedStarEdges.insert(e);\n          }\n          // cerr << \"K( \" << v->id() << \",\" << d << \")\" ;\n        }\n      }\n      s->_lowLevelEdges = prunedStarEdges;\n      s->_lowLevelVertices = prunedStarVertices;\n\n#endif\n      // cerr << \"addHedges\" << endl;\n      // now add to the star the hierarchical edges\n      std::vector<OptimizableGraph::Vertex*> vertices(2);\n      vertices[0] = (OptimizableGraph::Vertex*)*s->_gauge.begin();\n\n      for (HyperGraph::VertexSet::iterator vit = s->_lowLevelVertices.begin();\n           vit != s->_lowLevelVertices.end(); ++vit) {\n        OptimizableGraph::Vertex* v = (OptimizableGraph::Vertex*)*vit;\n        vertices[1] = v;\n        if (v == vertices[0]) continue;\n        OptimizableGraph::Edge* e = creator->createEdge(vertices);\n        // rr << \"creating edge\" << e <<  Factory::instance()->tag(vertices[0])\n        // << \"->\" <<  Factory::instance()->tag(v) <endl;\n        if (e) {\n          e->setLevel(level + 1);\n          optimizer->addEdge(e);\n          s->_starEdges.insert(e);\n        }\n      }\n    }\n\n    if (debug) {\n      char starLowName[100];\n      snprintf(starLowName, 99, \"star-%04d-low.g2o\", starNum);\n      ofstream starLowStream(starLowName);\n      optimizer->saveSubset(starLowStream, s->_lowLevelEdges);\n    }\n    bool labelOk = false;\n    if (!starIterations || starOptResult > 0)\n      labelOk = s->labelStarEdges(0, labeler);\n    if (labelOk) {\n      if (debug) {\n        char starHighName[100];\n        snprintf(starHighName, 99, \"star-%04d-high.g2o\", starNum);\n        ofstream starHighStream(starHighName);\n        optimizer->saveSubset(starHighStream, s->_starEdges);\n      }\n    }\n    starNum++;\n\n    // label each hierarchical edge\n    s->optimizer()->pop(otherVertices);\n    s->optimizer()->pop(backboneVertices);\n    s->optimizer()->setFixed(s->gauge(), false);\n  }\n\n  StarSet stars2;\n  // now erase the stars that have 0 edges. They r useless\n  for (StarSet::iterator it = stars.begin(); it != stars.end(); ++it) {\n    Star* s = *it;\n    if (s->lowLevelEdges().size() == 0) {\n      delete s;\n    } else\n      stars2.insert(s);\n  }\n  stars = stars2;\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/g2o_hierarchical/simple_star_ops.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SIMPLE_STAR_OPS_\n#define G2O_SIMPLE_STAR_OPS_\n\n#include <map>\n#include <string>\n\n#include \"edge_creator.h\"\n#include \"edge_labeler.h\"\n#include \"g2o/core/hyper_dijkstra.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n#include \"g2o_hierarchical_api.h\"\n#include \"star.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nG2O_HIERARCHICAL_API void constructEdgeStarMap(EdgeStarMap& esmap,\n                                               StarSet& stars, bool low = true);\n\nsize_t vertexEdgesInStar(HyperGraph::EdgeSet& eset, HyperGraph::Vertex* v,\n                         Star* s, EdgeStarMap& esmap);\n\nvoid starsInVertex(StarSet& stars, HyperGraph::Vertex* v, EdgeStarMap& esmap);\n\nvoid assignHierarchicalEdges(StarSet& stars, EdgeStarMap& esmap,\n                             EdgeLabeler* labeler, EdgeCreator* creator,\n                             SparseOptimizer* optimizer, int minNumEdges,\n                             int maxIterations);\n\nG2O_HIERARCHICAL_API void computeBorder(StarSet& stars, EdgeStarMap& hesmap);\n\nG2O_HIERARCHICAL_API void computeSimpleStars(\n    StarSet& stars, SparseOptimizer* optimizer, EdgeLabeler* labeler,\n    EdgeCreator* creator, OptimizableGraph::Vertex* gauge_, std::string edgeTag,\n    std::string vertexTag, int level, int step, int backboneIterations = 1,\n    int starIterations = 30, double rejectionThreshold = 1e-5,\n    bool debug = false);\n\n}  // namespace g2o\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/g2o_hierarchical/star.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"star.h\"\n\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_with_hessian.h\"\n\nnamespace g2o {\nusing namespace std;\n\nStar::Star(int level, SparseOptimizer* optimizer)\n    : _level(level), _optimizer(optimizer) {}\n\nbool Star::labelStarEdges(int iterations, EdgeLabeler* labeler) {\n  // mark all vertices in the lowLevelEdges as floating\n  bool ok = true;\n  std::set<OptimizableGraph::Vertex*> vset;\n  for (HyperGraph::EdgeSet::iterator it = _lowLevelEdges.begin();\n       it != _lowLevelEdges.end(); ++it) {\n    HyperGraph::Edge* e = *it;\n    for (size_t i = 0; i < e->vertices().size(); i++) {\n      OptimizableGraph::Vertex* v = (OptimizableGraph::Vertex*)e->vertices()[i];\n      v->setFixed(false);\n      vset.insert(v);\n    }\n  }\n  for (std::set<OptimizableGraph::Vertex*>::iterator it = vset.begin();\n       it != vset.end(); ++it) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v = *it;\n    v->push();\n  }\n\n  // fix all vertices in the gauge\n  // cerr << \"fixing gauge: \";\n  for (HyperGraph::VertexSet::iterator it = _gauge.begin(); it != _gauge.end();\n       ++it) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v = (OptimizableGraph::Vertex*)*it;\n    // cerr << v->id() << \" \";\n    v->setFixed(true);\n  }\n  // cerr << endl;\n  if (iterations > 0) {\n    _optimizer->initializeOptimization(_lowLevelEdges);\n    _optimizer->computeInitialGuess();\n    int result = _optimizer->optimize(iterations);\n    if (result < 1) {\n      cerr << \"Vertices num: \" << _optimizer->activeVertices().size()\n           << \"ids: \";\n      for (size_t i = 0; i < _optimizer->indexMapping().size(); i++) {\n        cerr << _optimizer->indexMapping()[i]->id() << \" \";\n      }\n      cerr << endl;\n      cerr << \"!!! optimization failure\" << endl;\n      cerr << \"star size=\" << _lowLevelEdges.size() << endl;\n      cerr << \"gauge: \";\n      for (HyperGraph::VertexSet::iterator it = _gauge.begin();\n           it != _gauge.end(); ++it) {\n        OptimizableGraph::Vertex* v = (OptimizableGraph::Vertex*)*it;\n        cerr << \"[\" << v->id() << \" \" << v->hessianIndex() << \"] \";\n      }\n      cerr << endl;\n      ok = false;\n    }\n  } else {\n    optimizer()->initializeOptimization(_lowLevelEdges);\n    // cerr << \"guess\" << endl;\n    // optimizer()->computeInitialGuess();\n    // cerr << \"solver init\" << endl;\n    optimizer()->solver()->init();\n    // cerr << \"structure\" << endl;\n    OptimizationAlgorithmWithHessian* solverWithHessian =\n        dynamic_cast<OptimizationAlgorithmWithHessian*>(optimizer()->solver());\n    if (!solverWithHessian->buildLinearStructure())\n      cerr << \"FATAL: failure while building linear structure\" << endl;\n    // cerr << \"errors\" << endl;\n    optimizer()->computeActiveErrors();\n    // cerr << \"system\" << endl;\n    solverWithHessian->updateLinearSystem();\n  }\n\n  std::set<OptimizableGraph::Edge*> star;\n  for (HyperGraph::EdgeSet::iterator it = _starEdges.begin();\n       it != _starEdges.end(); ++it) {\n    star.insert((OptimizableGraph::Edge*)*it);\n  }\n  if (ok) {\n    int result = labeler->labelEdges(star);\n    if (result < 0) ok = false;\n  }\n  // release all vertices in the gauge\n  for (std::set<OptimizableGraph::Vertex*>::iterator it = vset.begin();\n       it != vset.end(); ++it) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v = *it;\n    v->pop();\n  }\n  for (HyperGraph::VertexSet::iterator it = _gauge.begin(); it != _gauge.end();\n       ++it) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v = (OptimizableGraph::Vertex*)*it;\n    v->setFixed(false);\n  }\n\n  return ok;\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/g2o_hierarchical/star.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_STAR_\n#define G2O_STAR_\n\n#include <Eigen/Core>\n#include <map>\n#include <set>\n#include <vector>\n\n#include \"edge_labeler.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n\nnamespace g2o {\n/**\n * Class that represents a subgraph in the hierarchical optimization.\n * The subgraph is consisting of\n * <ul>\n * <li> a set of \"central\" nodes forming the gauge\n * <li> a set of edges and vertices in the lower (denser) level\n * <li> a set of edges in the higher level, each one going from the gauge to one\n * of the vertices in the lower level These edges form the \"star\" view at the\n * higher level\n * </ul>\n * Additionally, a star provides a function to compute the parameters for\n * each of the edges in the higher level, based on the actual configuration\n * of the state variables.  It does so by using an EdgeLabeler class.\n */\n\nstruct Star {\n  //! constructs a star at level l in the graph of the sparse optimizer passed\n  //! as argument\n  //! @param level: the (higher) level of the star\n  //! @param optimizer: the optimizer\n  Star(int level, SparseOptimizer* optimizer);\n\n  //! labels the edges in the star by first optimizing the low level edges, then\n  //! by calling the labelEdge of the labeler.\n  //! @param iterations: the number of iterations of the optimizer\n  //! @param labeler: the labeler\n  bool labelStarEdges(int iterations, EdgeLabeler* labeler);\n\n  //! returns the level of the lower edges in the star\n  inline int level() const { return _level; };\n  //! returns the optimizer\n  inline SparseOptimizer* optimizer() { return _optimizer; }\n  //! low level edge set\n  inline HyperGraph::EdgeSet& lowLevelEdges() { return _lowLevelEdges; }\n  //! high level edge set\n  inline HyperGraph::EdgeSet& starEdges() { return _starEdges; }\n  //! edges in the high level that lead to some node owned by a different star\n  inline HyperGraph::EdgeSet& starFrontierEdges() { return _starFrontierEdges; }\n  //! set of nodes to keep fixed in the optimization\n  inline HyperGraph::VertexSet& gauge() { return _gauge; }\n  //! set of all vertices in the low level\n  inline HyperGraph::VertexSet& lowLevelVertices() { return _lowLevelVertices; }\n\n  //! level of the star\n  int _level;\n  //! optimizer\n  SparseOptimizer* _optimizer;\n  //! edges in the lower level\n  HyperGraph::EdgeSet _lowLevelEdges;\n  //! edges in the star\n  HyperGraph::EdgeSet _starEdges;\n  //! edges in the star that lead to some other star\n  HyperGraph::EdgeSet _starFrontierEdges;\n  //! vertices that are fixed (center of the star)\n  HyperGraph::VertexSet _gauge;\n  //! vertices that are fixed (center of the star)\n  HyperGraph::VertexSet _lowLevelVertices;\n};\n\ntypedef std::multimap<OptimizableGraph::Vertex*, Star*> VertexStarMultimap;\ntypedef std::map<OptimizableGraph::Vertex*, Star*> VertexStarMap;\ntypedef std::set<Star*> StarSet;\ntypedef std::map<HyperGraph::Edge*, Star*> EdgeStarMap;\n\n}  // namespace g2o\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/icp/CMakeLists.txt",
    "content": "add_executable(gicp_demo\n  gicp_demo.cpp\n)\n\nadd_executable(gicp_sba_demo\n  gicp_sba_demo.cpp\n)\n\nset_target_properties(gicp_sba_demo PROPERTIES OUTPUT_NAME gicp_sba_demo)\n\ntarget_link_libraries(gicp_demo core types_sba types_slam3d types_icp ${OPENGL_LIBRARIES} solver_eigen)\ntarget_link_libraries(gicp_sba_demo core types_sba types_slam3d types_icp ${OPENGL_LIBRARIES} solver_eigen)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/icp/gicp_demo.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 Kurt Konolige\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <stdint.h>\n\n#include <iostream>\n#include <random>\n\n#include \"g2o/core/block_solver.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_levenberg.h\"\n#include \"g2o/core/solver.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n#include \"g2o/solvers/dense/linear_solver_dense.h\"\n#include \"g2o/stuff/sampler.h\"\n#include \"g2o/types/icp/types_icp.h\"\n\nusing namespace Eigen;\nusing namespace std;\nusing namespace g2o;\n\nint main() {\n  double euc_noise = 0.01;  // noise in position, m\n  //  double outlier_ratio = 0.1;\n\n  SparseOptimizer optimizer;\n  optimizer.setVerbose(false);\n\n  // variable-size block solver\n  g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg* solver =\n      new g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg(std::make_unique<BlockSolverX>(\n          std::make_unique<\n              LinearSolverDense<g2o::BlockSolverX::PoseMatrixType>>()));\n\n  optimizer.setAlgorithm(solver);\n\n  vector<Vector3d> true_points;\n  for (size_t i = 0; i < 1000; ++i) {\n    true_points.push_back(\n        Vector3d((g2o::Sampler::uniformRand(0., 1.) - 0.5) * 3,\n                 g2o::Sampler::uniformRand(0., 1.) - 0.5,\n                 g2o::Sampler::uniformRand(0., 1.) + 10));\n  }\n\n  // set up two poses\n  int vertex_id = 0;\n  for (size_t i = 0; i < 2; ++i) {\n    // set up rotation and translation for this node\n    Vector3d t(0, 0, i);\n    Quaterniond q;\n    q.setIdentity();\n\n    Eigen::Isometry3d cam;  // camera pose\n    cam = q;\n    cam.translation() = t;\n\n    // set up node\n    VertexSE3* vc = new VertexSE3();\n    vc->setEstimate(cam);\n\n    vc->setId(vertex_id);  // vertex id\n\n    cerr << t.transpose() << \" | \" << q.coeffs().transpose() << endl;\n\n    // set first cam pose fixed\n    if (i == 0) vc->setFixed(true);\n\n    // add to optimizer\n    optimizer.addVertex(vc);\n\n    vertex_id++;\n  }\n\n  // set up point matches\n  for (size_t i = 0; i < true_points.size(); ++i) {\n    // get two poses\n    VertexSE3* vp0 =\n        dynamic_cast<VertexSE3*>(optimizer.vertices().find(0)->second);\n    VertexSE3* vp1 =\n        dynamic_cast<VertexSE3*>(optimizer.vertices().find(1)->second);\n\n    // calculate the relative 3D position of the point\n    Vector3d pt0, pt1;\n    pt0 = vp0->estimate().inverse() * true_points[i];\n    pt1 = vp1->estimate().inverse() * true_points[i];\n\n    // add in noise\n    pt0 += Vector3d(g2o::Sampler::gaussRand(0., euc_noise),\n                    g2o::Sampler::gaussRand(0., euc_noise),\n                    g2o::Sampler::gaussRand(0., euc_noise));\n\n    pt1 += Vector3d(g2o::Sampler::gaussRand(0., euc_noise),\n                    g2o::Sampler::gaussRand(0., euc_noise),\n                    g2o::Sampler::gaussRand(0., euc_noise));\n\n    // form edge, with normals in varioius positions\n    Vector3d nm0, nm1;\n    nm0 << 0, i, 1;\n    nm1 << 0, i, 1;\n    nm0.normalize();\n    nm1.normalize();\n\n    Edge_V_V_GICP* e  // new edge with correct cohort for caching\n        = new Edge_V_V_GICP();\n\n    e->setVertex(0, vp0);  // first viewpoint\n    e->setVertex(1, vp1);  // second viewpoint\n\n    EdgeGICP meas;\n    meas.pos0 = pt0;\n    meas.pos1 = pt1;\n    meas.normal0 = nm0;\n    meas.normal1 = nm1;\n\n    e->setMeasurement(meas);\n    //        e->inverseMeasurement().pos() = -kp;\n\n    meas = e->measurement();\n    // use this for point-plane\n    e->information() = meas.prec0(0.01);\n\n    // use this for point-point\n    //    e->information().setIdentity();\n\n    //    e->setRobustKernel(true);\n    // e->setHuberWidth(0.01);\n\n    optimizer.addEdge(e);\n  }\n\n  // move second cam off of its true position\n  VertexSE3* vc =\n      dynamic_cast<VertexSE3*>(optimizer.vertices().find(1)->second);\n  Eigen::Isometry3d cam = vc->estimate();\n  cam.translation() = Vector3d(0, 0, 0.2);\n  vc->setEstimate(cam);\n\n  optimizer.initializeOptimization();\n  optimizer.computeActiveErrors();\n  cout << \"Initial chi2 = \" << FIXED(optimizer.chi2()) << endl;\n\n  optimizer.setVerbose(true);\n\n  optimizer.optimize(5);\n\n  cout << endl << \"Second vertex should be near 0,0,1\" << endl;\n  cout << dynamic_cast<VertexSE3*>(optimizer.vertices().find(0)->second)\n              ->estimate()\n              .translation()\n              .transpose()\n       << endl;\n  cout << dynamic_cast<VertexSE3*>(optimizer.vertices().find(1)->second)\n              ->estimate()\n              .translation()\n              .transpose()\n       << endl;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/icp/gicp_sba_demo.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 Kurt Konolige\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <stdint.h>\n\n#include <iostream>\n#include <random>\n\n#include \"g2o/core/block_solver.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_levenberg.h\"\n#include \"g2o/core/solver.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n#include \"g2o/solvers/eigen/linear_solver_eigen.h\"\n#include \"g2o/stuff/sampler.h\"\n#include \"g2o/types/icp/types_icp.h\"\n\nusing namespace Eigen;\nusing namespace std;\nusing namespace g2o;\n\nint main(int argc, char** argv) {\n  int num_points = 0;\n\n  // check for arg, # of points to use in projection SBA\n  if (argc > 1) num_points = atoi(argv[1]);\n\n  double euc_noise = 0.1;  // noise in position, m\n  double pix_noise = 1.0;  // pixel noise\n  //  double outlier_ratio = 0.1;\n\n  SparseOptimizer optimizer;\n  optimizer.setVerbose(false);\n\n  // variable-size block solver\n  g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg* solver =\n      new g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg(std::make_unique<BlockSolverX>(\n          std::make_unique<\n              LinearSolverEigen<g2o::BlockSolverX::PoseMatrixType>>()));\n\n  optimizer.setAlgorithm(solver);\n\n  vector<Vector3d> true_points;\n  for (size_t i = 0; i < 1000; ++i) {\n    true_points.push_back(\n        Vector3d((g2o::Sampler::uniformRand(0., 1.) - 0.5) * 3,\n                 g2o::Sampler::uniformRand(0., 1.) - 0.5,\n                 g2o::Sampler::uniformRand(0., 1.) + 10));\n  }\n\n  // set up camera params\n  Vector2d focal_length(500, 500);     // pixels\n  Vector2d principal_point(320, 240);  // 640x480 image\n  double baseline = 0.075;             // 7.5 cm baseline\n\n  // set up camera params and projection matrices on vertices\n  g2o::VertexSCam::setKcam(focal_length[0], focal_length[1], principal_point[0],\n                           principal_point[1], baseline);\n\n  // set up two poses\n  int vertex_id = 0;\n  for (size_t i = 0; i < 2; ++i) {\n    // set up rotation and translation for this node\n    Vector3d t(0, 0, i);\n    Quaterniond q;\n    q.setIdentity();\n\n    Eigen::Isometry3d cam;  // camera pose\n    cam = q;\n    cam.translation() = t;\n\n    // set up node\n    VertexSCam* vc = new VertexSCam();\n    vc->setEstimate(cam);\n    vc->setId(vertex_id);  // vertex id\n\n    cerr << t.transpose() << \" | \" << q.coeffs().transpose() << endl;\n\n    // set first cam pose fixed\n    if (i == 0) vc->setFixed(true);\n\n    // make sure projection matrices are set\n    vc->setAll();\n\n    // add to optimizer\n    optimizer.addVertex(vc);\n\n    vertex_id++;\n  }\n\n  // set up point matches for GICP\n  for (size_t i = 0; i < true_points.size(); ++i) {\n    // get two poses\n    VertexSE3* vp0 =\n        dynamic_cast<VertexSE3*>(optimizer.vertices().find(0)->second);\n    VertexSE3* vp1 =\n        dynamic_cast<VertexSE3*>(optimizer.vertices().find(1)->second);\n\n    // calculate the relative 3D position of the point\n    Vector3d pt0, pt1;\n    pt0 = vp0->estimate().inverse() * true_points[i];\n    pt1 = vp1->estimate().inverse() * true_points[i];\n\n    // add in noise\n    pt0 += Vector3d(g2o::Sampler::gaussRand(0., euc_noise),\n                    g2o::Sampler::gaussRand(0., euc_noise),\n                    g2o::Sampler::gaussRand(0., euc_noise));\n\n    pt1 += Vector3d(g2o::Sampler::gaussRand(0., euc_noise),\n                    g2o::Sampler::gaussRand(0., euc_noise),\n                    g2o::Sampler::gaussRand(0., euc_noise));\n\n    // form edge, with normals in varioius positions\n    Vector3d nm0, nm1;\n    nm0 << 0, i, 1;\n    nm1 << 0, i, 1;\n    nm0.normalize();\n    nm1.normalize();\n\n    Edge_V_V_GICP* e  // new edge with correct cohort for caching\n        = new Edge_V_V_GICP();\n\n    e->vertices()[0]  // first viewpoint\n        = dynamic_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(vp0);\n\n    e->vertices()[1]  // second viewpoint\n        = dynamic_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(vp1);\n\n    EdgeGICP meas;\n\n    meas.pos0 = pt0;\n    meas.pos1 = pt1;\n    meas.normal0 = nm0;\n    meas.normal1 = nm1;\n    e->setMeasurement(meas);\n    meas = e->measurement();\n    //        e->inverseMeasurement().pos() = -kp;\n\n    // use this for point-plane\n    e->information() = meas.prec0(0.01);\n\n    // use this for point-point\n    //    e->information().setIdentity();\n\n    //    e->setRobustKernel(true);\n    // e->setHuberWidth(0.01);\n\n    optimizer.addEdge(e);\n  }\n\n  // set up SBA projections with some number of points\n\n  true_points.clear();\n  for (int i = 0; i < num_points; ++i) {\n    true_points.push_back(\n        Vector3d((g2o::Sampler::uniformRand(0., 1.) - 0.5) * 3,\n                 g2o::Sampler::uniformRand(0., 1.) - 0.5,\n                 g2o::Sampler::uniformRand(0., 1.) + 10));\n  }\n\n  // add point projections to this vertex\n  for (size_t i = 0; i < true_points.size(); ++i) {\n    g2o::VertexPointXYZ* v_p = new g2o::VertexPointXYZ();\n\n    v_p->setId(vertex_id++);\n    v_p->setMarginalized(true);\n    v_p->setEstimate(true_points.at(i) +\n                     Vector3d(g2o::Sampler::gaussRand(0., 1),\n                              g2o::Sampler::gaussRand(0., 1),\n                              g2o::Sampler::gaussRand(0., 1)));\n\n    optimizer.addVertex(v_p);\n\n    for (size_t j = 0; j < 2; ++j) {\n      Vector3d z;\n      dynamic_cast<g2o::VertexSCam*>(optimizer.vertices().find(j)->second)\n          ->mapPoint(z, true_points.at(i));\n\n      if (z[0] >= 0 && z[1] >= 0 && z[0] < 640 && z[1] < 480) {\n        z += Vector3d(g2o::Sampler::gaussRand(0., pix_noise),\n                      g2o::Sampler::gaussRand(0., pix_noise),\n                      g2o::Sampler::gaussRand(0., pix_noise / 16.0));\n\n        g2o::Edge_XYZ_VSC* e = new g2o::Edge_XYZ_VSC();\n\n        e->vertices()[0] = dynamic_cast<g2o::OptimizableGraph::Vertex*>(v_p);\n\n        e->vertices()[1] = dynamic_cast<g2o::OptimizableGraph::Vertex*>(\n            optimizer.vertices().find(j)->second);\n\n        e->setMeasurement(z);\n        // e->inverseMeasurement() = -z;\n        e->information() = Matrix3d::Identity();\n\n        // e->setRobustKernel(false);\n        // e->setHuberWidth(1);\n\n        optimizer.addEdge(e);\n      }\n    }\n  }  // done with adding projection points\n\n  // move second cam off of its true position\n  VertexSE3* vc =\n      dynamic_cast<VertexSE3*>(optimizer.vertices().find(1)->second);\n  Eigen::Isometry3d cam = vc->estimate();\n  cam.translation() = Vector3d(-0.1, 0.1, 0.2);\n  vc->setEstimate(cam);\n  optimizer.initializeOptimization();\n  optimizer.computeActiveErrors();\n  cout << \"Initial chi2 = \" << FIXED(optimizer.chi2()) << endl;\n\n  optimizer.setVerbose(true);\n\n  optimizer.optimize(20);\n\n  cout << endl << \"Second vertex should be near 0,0,1\" << endl;\n  cout << dynamic_cast<VertexSE3*>(optimizer.vertices().find(0)->second)\n              ->estimate()\n              .translation()\n              .transpose()\n       << endl;\n  cout << dynamic_cast<VertexSE3*>(optimizer.vertices().find(1)->second)\n              ->estimate()\n              .translation()\n              .transpose()\n       << endl;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/CMakeLists.txt",
    "content": "add_subdirectory(slam_parser)\n\nif(CHOLMOD_FOUND)\n  add_subdirectory(g2o_interactive)\n  add_subdirectory(g2o_incremental)\nendif(CHOLMOD_FOUND)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/README.txt",
    "content": "This directory implements an interface to g2o which reads the input data\nvia stdin and outputs upon request the current estimate to stdout.\n\nIn particular, the interface follows the grammar proposed for the RSS'11\nworkshop \"Automated SLAM Evaluation\", see\nhttp://slameval.willowgarage.com/workshop/submissions/\n\nBrief description:\n- slam_parser (LGPL v3)\n  The parser for the SLAM protocol\n- g2o_interactive (LGPL v3)\n  Run batch optimization every N nodes\n- g2o_incremental (GPL v3)\n  Incrementally solve the optimzation, batch every 100 nodes\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/g2o_incremental/CMakeLists.txt",
    "content": "add_library(g2o_incremental_library ${G2O_LIB_TYPE}\n  graph_optimizer_sparse_incremental.cpp graph_optimizer_sparse_incremental.h\n)\n\ninclude_directories(${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/../)\n\nset_target_properties(g2o_incremental_library PROPERTIES OUTPUT_NAME ${LIB_PREFIX}incremental)\nset_target_properties(g2o_incremental_library PROPERTIES\n  VERSION ${G2O_LIB_VERSION}\n  SOVERSION ${G2O_LIB_SOVERSION})\ntarget_link_libraries(g2o_incremental_library g2o_interactive_library solver_cholmod ${CAMD_LIBRARY} SuiteSparse::CHOLMOD)\n\nadd_executable(g2o_incremental_application g2o_incremental.cpp)\ntarget_link_libraries(g2o_incremental_application g2o_incremental_library)\nset_target_properties(g2o_incremental_application PROPERTIES OUTPUT_NAME g2o_incremental)\n\ninstall(TARGETS g2o_incremental_library g2o_incremental_application\n  RUNTIME DESTINATION ${RUNTIME_DESTINATION}\n  LIBRARY DESTINATION ${LIBRARY_DESTINATION}\n  ARCHIVE DESTINATION ${ARCHIVE_DESTINATION}\n)\n\nfile(GLOB headers \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.h\" \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.hpp\")\ninstall(FILES ${headers} DESTINATION ${INCLUDES_INSTALL_DIR}/examples/interactive_slam/g2o_incremental)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/g2o_incremental/README.txt",
    "content": "g2o_incremental implements a variant of the iSAM algorithm.\nIn contrast to iSAM the update of the Cholesky factor is done\nusing rank updates as provided via the CHOLMOD library.\n\n“iSAM: Incremental Smoothing and Mapping”\nby M. Kaess, A. Ranganathan, and F. Dellaert.\nIEEE Trans. on Robotics, vol. 24, no. 6, Dec. 2008, pp. 1365-1378\n\nFurthermore, it implements a simple protocol to control the operation of the\nalgorithm. See protocol.txt for more details or\nhttp://slameval.willowgarage.com/workshop/submissions/ for an evaluation system\nas well as data sets.\n\nIn the standard configuration g2o_incremental solves after inserting 10 nodes.\nThis behavior can be modified via a command line option. Furthermore, by\nspecifying -g on the command line a gnuplot instance is created to visualize\nthe graph.\n\nPlease note that both the visualization via Gnuplot and the verbose output\naffect the timing results.\n\ng2o_incremental is licensed under GPLv3.\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/g2o_incremental/g2o_incremental.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n//\n// g2o is free software: you can redistribute it and/or modify\n// it under the terms of the GNU General Public License as published\n// by the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n// (at your option) any later version.\n//\n// g2o is distributed in the hope that it will be useful,\n// but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the\n// GNU General Public License for more details.\n//\n// You should have received a copy of the GNU General Public License\n// along with this program.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n\n#include <cassert>\n#include <csignal>\n#include <iostream>\n\n#include \"g2o/examples/interactive_slam/g2o_interactive/g2o_slam_interface.h\"\n#include \"g2o/stuff/command_args.h\"\n#include \"g2o/stuff/string_tools.h\"\n#include \"g2o/stuff/tictoc.h\"\n#include \"graph_optimizer_sparse_incremental.h\"\n#include \"slam_parser/interface/parser_interface.h\"\n\nstatic bool hasToStop = false;\n\nusing namespace std;\nusing namespace g2o;\n\n/**\n * \\brief Store the information parsed from a g2o file\n */\nstruct EdgeInformation {\n  int fromId;\n  int toId;\n  std::vector<double> measurement;\n  std::vector<double> information;\n};\n\n/**\n * \\brief Sort Edges for inserting them sequentially\n */\nstruct IncrementalEdgesCompare {\n  bool operator()(const EdgeInformation& e1, const EdgeInformation& e2) {\n    int i11 = e1.fromId, i12 = e1.toId;\n    if (i11 > i12) swap(i11, i12);\n    int i21 = e2.fromId, i22 = e2.toId;\n    if (i21 > i22) swap(i21, i22);\n    if (i12 < i22) return true;\n    if (i12 > i22) return false;\n    return i11 < i21;\n  }\n};\n\ninline void solveAndPrint(G2oSlamInterface& slamInterface, bool verbose) {\n  G2oSlamInterface::SolveResult solverState = slamInterface.solve();\n  if (!verbose) {\n    switch (solverState) {\n      case G2oSlamInterface::SOLVED:\n        cout << \".\";  //<< flush;\n        break;\n      case G2oSlamInterface::SOLVED_BATCH:\n        cout << \"b \" << slamInterface.optimizer()->vertices().size() << endl;\n        break;\n      default:\n        break;\n    }\n  }\n}\n\nvoid sigquit_handler(int sig) {\n  if (sig == SIGINT) {\n    hasToStop = 1;\n    static int cnt = 0;\n    if (cnt++ == 2) {\n      G2O_WARN(\"forcing exit\");\n      exit(1);\n    }\n  }\n}\n\nint main(int argc, char** argv) {\n  string inputFilename;\n  string outputFilename;\n  int updateEachN;\n  int batchEachN;\n  bool verbose;\n  bool vis;\n  // command line parsing\n  CommandArgs arg;\n  arg.param(\"batch\", batchEachN, 100,\n            \"solve by a batch Cholesky after inserting N nodes\");\n  arg.param(\"update\", updateEachN, 10,\n            \"update the graph after inserting N nodes\");\n  arg.param(\"v\", verbose, false, \"verbose output of the optimization process\");\n  arg.param(\"g\", vis, false, \"gnuplot visualization\");\n  arg.param(\"o\", outputFilename, \"\", \"output the final graph\");\n  arg.param(\"i\", inputFilename, \"\",\n            \"input file (default g2o format), if not given read via stdin\");\n\n  arg.parseArgs(argc, argv);\n\n  SparseOptimizerIncremental optimizer;\n  optimizer.setVerbose(verbose);\n  optimizer.setForceStopFlag(&hasToStop);\n  optimizer.vizWithGnuplot = vis;\n\n  G2oSlamInterface slamInterface(&optimizer);\n  slamInterface.setUpdateGraphEachN(updateEachN);\n  slamInterface.setBatchSolveEachN(batchEachN);\n\n  cerr << \"Updating every \" << updateEachN << endl;\n  cerr << \"Batch step every \" << batchEachN << endl;\n\n  if (inputFilename.size() > 0) {  // operating on a file\n    vector<EdgeInformation> edgesFromGraph;\n\n    // HACK force tictoc statistics\n#if defined _MSC_VER || defined __MINGW32__\n    _putenv_s(\"G2O_ENABLE_TICTOC\", \"1\");\n#else\n    setenv(\"G2O_ENABLE_TICTOC\", \"1\", 1);\n#endif\n\n    // parse the edge from the file\n    int graphDimension = 0;\n    cerr << \"Parsing \" << inputFilename << \" ... \";\n    tictoc(\"parsing\");\n    ifstream ifs(inputFilename.c_str());\n    if (!ifs) {\n      cerr << \"Failure to open \" << inputFilename << endl;\n      return 1;\n    }\n    stringstream currentLine;\n    while (readLine(ifs, currentLine)) {\n      string token;\n      currentLine >> token;\n      if (token == \"EDGE_SE2\") {\n        graphDimension = 3;\n        edgesFromGraph.push_back(EdgeInformation());\n        EdgeInformation& currentEdge = edgesFromGraph.back();\n        currentLine >> currentEdge.fromId >> currentEdge.toId;\n        currentEdge.measurement.resize(3);\n        currentLine >> currentEdge.measurement[0] >>\n            currentEdge.measurement[1] >> currentEdge.measurement[2];\n        currentEdge.information.resize(6);\n        for (int i = 0; i < 6; ++i) currentLine >> currentEdge.information[i];\n      } else if (token == \"EDGE_SE3:QUAT\") {\n        graphDimension = 6;\n        edgesFromGraph.push_back(EdgeInformation());\n        EdgeInformation& currentEdge = edgesFromGraph.back();\n        currentLine >> currentEdge.fromId >> currentEdge.toId;\n        currentEdge.measurement.resize(7);\n        for (size_t i = 0; i < currentEdge.measurement.size(); ++i)\n          currentLine >> currentEdge.measurement[i];\n        currentEdge.information.resize(21);\n        for (size_t i = 0; i < currentEdge.information.size(); ++i)\n          currentLine >> currentEdge.information[i];\n      }\n    }\n    assert(graphDimension > 0);\n    sort(edgesFromGraph.begin(), edgesFromGraph.end(),\n         IncrementalEdgesCompare());\n    tictoc(\"parsing\");\n    cerr << \"done.\" << endl;\n\n    // adding edges to the graph. Add all edges connecting a node and then call\n    // optimize\n    tictoc(\"inc_optimize\");\n    int lastNode = 2;\n    slamInterface.addNode(\"\", 0, graphDimension, vector<double>());\n    for (vector<EdgeInformation>::const_iterator it = edgesFromGraph.begin();\n         it != edgesFromGraph.end(); ++it) {\n      const EdgeInformation& e = *it;\n      int minNodeId = max(e.fromId, e.toId);\n      if (minNodeId > lastNode) {\n        // cerr << \"try to solve\" << endl;\n        lastNode = minNodeId;\n        solveAndPrint(slamInterface, verbose);\n      }\n      // cerr << \"adding \" << e.fromId << \" \" << e.toId << endl;\n      slamInterface.addEdge(\"\", 0, graphDimension, e.fromId, e.toId,\n                            e.measurement, e.information);\n    }\n    solveAndPrint(slamInterface, verbose);\n    tictoc(\"inc_optimize\");\n  } else {\n    // Reading the protocol via stdin\n    SlamParser::ParserInterface parserInterface(&slamInterface);\n    while (parserInterface.parseCommand(cin)) {\n    }\n  }\n\n  if (outputFilename.size() > 0) {\n    cerr << \"Saving \" << outputFilename << endl;\n    optimizer.save(outputFilename.c_str());\n  }\n\n  return 0;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/g2o_incremental/g2o_incremental_api.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_INCREMENTAL_API_H\n#define G2O_INCREMENTAL_API_H\n\n#include \"g2o/config.h\"\n\n#ifdef _MSC_VER\n// We are using a Microsoft compiler:\n#ifdef G2O_SHARED_LIBS\n#ifdef g2o_incremental_library_EXPORTS\n#define G2O_INCREMENTAL_API __declspec(dllexport)\n#else\n#define G2O_INCREMENTAL_API __declspec(dllimport)\n#endif\n#else\n#define G2O_INCREMENTAL_API\n#endif\n\n#else\n// Not Microsoft compiler so set empty definition:\n#define G2O_INCREMENTAL_API\n#endif\n\n#endif  // G2O_CORE_API_H\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/g2o_incremental/graph_optimizer_sparse_incremental.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n//\n// g2o is free software: you can redistribute it and/or modify\n// it under the terms of the GNU General Public License as published\n// by the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n// (at your option) any later version.\n//\n// g2o is distributed in the hope that it will be useful,\n// but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the\n// GNU General Public License for more details.\n//\n// You should have received a copy of the GNU General Public License\n// along with this program.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n\n#include \"graph_optimizer_sparse_incremental.h\"\n\n#include <cassert>\n\n#include \"g2o/core/block_solver.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_gauss_newton.h\"\n#include \"g2o/examples/interactive_slam/g2o_interactive/types_slam2d_online.h\"\n#include \"g2o/examples/interactive_slam/g2o_interactive/types_slam3d_online.h\"\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n#include \"g2o/stuff/macros.h\"\n\nusing namespace std;\nusing namespace Eigen;\n\nnamespace g2o {\n\nnamespace {\n\ntemplate <int p, int l>\nstd::unique_ptr<g2o::Solver> AllocateCholmodSolver() {\n  std::cerr << \"# Using CHOLMOD online poseDim \" << p << \" landMarkDim \" << l\n            << \" blockordering 1\" << std::endl;\n\n  return std::make_unique<BlockSolverPL<p, l>>(\n      std::make_unique<LinearSolverCholmodOnline<\n          typename BlockSolverPL<p, l>::PoseMatrixType>>());\n}\n\n/**\n * \\brief backing up some information about the vertex\n */\nstruct VertexBackup {\n  int hessianIndex = 0;\n  OptimizableGraph::Vertex* vertex = nullptr;\n  double* hessianData = nullptr;\n  bool operator<(const VertexBackup& other) const {\n    return hessianIndex < other.hessianIndex;\n  }\n};\n}  // namespace\n\nSparseOptimizerIncremental::SparseOptimizerIncremental() {\n  _cholmodSparse = new cholmod::CholmodExt();\n  _cholmodFactor = 0;\n  cholmod_start(&_cholmodCommon);\n\n  // setup ordering strategy to not permute the matrix\n  _cholmodCommon.nmethods = 1;\n  _cholmodCommon.method[0].ordering = CHOLMOD_NATURAL;\n  _cholmodCommon.postorder = 0;\n  _cholmodCommon.supernodal = CHOLMOD_SIMPLICIAL;\n\n  _permutedUpdate = cholmod_allocate_triplet(1000, 1000, 1024, 0, CHOLMOD_REAL,\n                                             &_cholmodCommon);\n  _L = 0;\n  _cholmodFactor = 0;\n  _solverInterface = 0;\n\n  _permutedUpdateAsSparse = new cholmod::CholmodExt;\n}\n\nSparseOptimizerIncremental::~SparseOptimizerIncremental() {\n  delete _permutedUpdateAsSparse;\n  _updateMat.clear(true);\n  delete _cholmodSparse;\n  if (_cholmodFactor) {\n    cholmod_free_factor(&_cholmodFactor, &_cholmodCommon);\n    _cholmodFactor = 0;\n  }\n  cholmod_free_triplet(&_permutedUpdate, &_cholmodCommon);\n  cholmod_finish(&_cholmodCommon);\n}\n\nint SparseOptimizerIncremental::optimize(int iterations, bool online) {\n  (void)iterations;  // we only do one iteration anyhow\n  OptimizationAlgorithm* solver = _algorithm;\n  solver->init(online);\n\n  bool ok = true;\n\n  if (!online || batchStep) {\n    // cerr << \"performing batch step\" << endl;\n    if (!online) {\n      ok = _underlyingSolver->buildStructure();\n      if (!ok) {\n        G2O_ERROR(\"Failure while building CCS structure\");\n        return 0;\n      }\n    }\n\n    // copy over the updated estimate as new linearization point\n    if (slamDimension == 3) {\n      for (size_t i = 0; i < indexMapping().size(); ++i) {\n        OnlineVertexSE2* v = static_cast<OnlineVertexSE2*>(indexMapping()[i]);\n        v->setEstimate(v->updatedEstimate);\n      }\n    } else if (slamDimension == 6) {\n      for (size_t i = 0; i < indexMapping().size(); ++i) {\n        OnlineVertexSE3* v = static_cast<OnlineVertexSE3*>(indexMapping()[i]);\n        v->setEstimate(v->updatedEstimate);\n      }\n    }\n\n    SparseOptimizer::computeActiveErrors();\n    // SparseOptimizer::linearizeSystem();\n    _underlyingSolver->buildSystem();\n\n    // mark vertices to be sorted as last\n    int numBlocksRequired = _ivMap.size();\n    if (_cmember.size() < numBlocksRequired) {\n      _cmember.resize(2 * numBlocksRequired);\n    }\n    memset(_cmember.data(), 0, numBlocksRequired * sizeof(int));\n    if (_ivMap.size() > 100) {\n      for (size_t i = _ivMap.size() - 20; i < _ivMap.size(); ++i) {\n        const HyperGraph::EdgeSet& eset = _ivMap[i]->edges();\n        for (HyperGraph::EdgeSet::const_iterator it = eset.begin();\n             it != eset.end(); ++it) {\n          OptimizableGraph::Edge* e = static_cast<OptimizableGraph::Edge*>(*it);\n          OptimizableGraph::Vertex* v1 =\n              static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(e->vertices()[0]);\n          OptimizableGraph::Vertex* v2 =\n              static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(e->vertices()[1]);\n          if (v1->hessianIndex() >= 0) _cmember(v1->hessianIndex()) = 1;\n          if (v2->hessianIndex() >= 0) _cmember(v2->hessianIndex()) = 1;\n        }\n      }\n      // OptimizableGraph::Vertex* lastPose = _ivMap.back();\n      //_cmember(lastPose->hessianIndex()) = 2;\n    }\n\n    ok = _underlyingSolver->solve();\n\n    // get the current cholesky factor along with the permutation\n    _L = _solverInterface->L();\n    if (_perm.size() < (int)_L->n) _perm.resize(2 * _L->n);\n    int* p = static_cast<int*>(_L->Perm);\n    for (size_t i = 0; i < _L->n; ++i) _perm[p[i]] = i;\n\n  } else {\n    // update the b vector\n    for (HyperGraph::VertexSet::iterator it = _touchedVertices.begin();\n         it != _touchedVertices.end(); ++it) {\n      OptimizableGraph::Vertex* v = static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(*it);\n      int iBase = v->colInHessian();\n      v->copyB(_underlyingSolver->b() + iBase);\n    }\n    _solverInterface->solve(_underlyingSolver->x(), _underlyingSolver->b());\n  }\n\n  update(_underlyingSolver->x());\n\n  if (verbose()) {\n    computeActiveErrors();\n    cerr << \"nodes = \" << vertices().size()\n         << \"\\t edges= \" << _activeEdges.size()\n         << \"\\t chi2= \" << FIXED(activeChi2()) << endl;\n  }\n\n  if (vizWithGnuplot) gnuplotVisualization();\n\n  if (!ok) return 0;\n  return 1;\n}\n\nbool SparseOptimizerIncremental::updateInitialization(\n    HyperGraph::VertexSet& vset, HyperGraph::EdgeSet& eset) {\n  if (batchStep) {\n    return SparseOptimizerOnline::updateInitialization(vset, eset);\n  }\n\n  for (HyperGraph::VertexSet::iterator it = vset.begin(); it != vset.end();\n       ++it) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v = static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(*it);\n    v->clearQuadraticForm();  // be sure that b is zero for this vertex\n  }\n\n  // get the touched vertices\n  _touchedVertices.clear();\n  for (HyperGraph::EdgeSet::iterator it = eset.begin(); it != eset.end();\n       ++it) {\n    OptimizableGraph::Edge* e = static_cast<OptimizableGraph::Edge*>(*it);\n    OptimizableGraph::Vertex* v1 =\n        static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(e->vertices()[0]);\n    OptimizableGraph::Vertex* v2 =\n        static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(e->vertices()[1]);\n    if (!v1->fixed()) _touchedVertices.insert(v1);\n    if (!v2->fixed()) _touchedVertices.insert(v2);\n  }\n  // cerr << PVAR(_touchedVertices.size()) << endl;\n\n  // updating the internal structures\n  std::vector<HyperGraph::Vertex*> newVertices;\n  newVertices.reserve(vset.size());\n  _activeVertices.reserve(_activeVertices.size() + vset.size());\n  _activeEdges.reserve(_activeEdges.size() + eset.size());\n  for (HyperGraph::EdgeSet::iterator it = eset.begin(); it != eset.end(); ++it)\n    _activeEdges.push_back(static_cast<OptimizableGraph::Edge*>(*it));\n  // cerr << \"updating internal done.\" << endl;\n\n  // update the index mapping\n  size_t next = _ivMap.size();\n  for (HyperGraph::VertexSet::iterator it = vset.begin(); it != vset.end();\n       ++it) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v = static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(*it);\n    if (!v->fixed()) {\n      if (!v->marginalized()) {\n        v->setHessianIndex(next);\n        _ivMap.push_back(v);\n        newVertices.push_back(v);\n        _activeVertices.push_back(v);\n        next++;\n      } else  // not supported right now\n        abort();\n    } else {\n      v->setHessianIndex(-1);\n    }\n  }\n  // cerr << \"updating index mapping done.\" << endl;\n\n  // backup the tempindex and prepare sorting structure\n  std::vector<VertexBackup> backupIdx(_touchedVertices.size());\n  int idx = 0;\n  for (HyperGraph::VertexSet::iterator it = _touchedVertices.begin();\n       it != _touchedVertices.end(); ++it) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v = static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(*it);\n    backupIdx[idx].hessianIndex = v->hessianIndex();\n    backupIdx[idx].vertex = v;\n    backupIdx[idx].hessianData = v->hessianData();\n    ++idx;\n  }\n  sort(backupIdx.begin(),\n       backupIdx.end());  // sort according to the hessianIndex which is the\n                          // same order as used later by the optimizer\n  for (int i = 0; i < idx; ++i) {\n    backupIdx[i].vertex->setHessianIndex(i);\n  }\n  // cerr << \"backup tempindex done.\" << endl;\n\n  // building the structure of the update\n  _updateMat.clear(true);  // get rid of the old matrix structure\n  _updateMat.rowBlockIndices().clear();\n  _updateMat.colBlockIndices().clear();\n  _updateMat.blockCols().clear();\n\n  // placing the current stuff in _updateMat\n  MatrixXd* lastBlock = 0;\n  int sizePoses = 0;\n  for (int i = 0; i < idx; ++i) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v = backupIdx[i].vertex;\n    int dim = v->dimension();\n    sizePoses += dim;\n    _updateMat.rowBlockIndices().push_back(sizePoses);\n    _updateMat.colBlockIndices().push_back(sizePoses);\n    _updateMat.blockCols().push_back(\n        SparseBlockMatrix<MatrixXd>::IntBlockMap());\n    int ind = v->hessianIndex();\n    // cerr << PVAR(ind) << endl;\n    if (ind >= 0) {\n      MatrixXd* m = _updateMat.block(ind, ind, true);\n      v->mapHessianMemory(m->data());\n      lastBlock = m;\n    }\n  }\n  if (lastBlock) {\n    lastBlock->diagonal().array() += 1e-6;  // HACK to get Eigen value > 0\n  }\n\n  for (HyperGraph::EdgeSet::const_iterator it = eset.begin(); it != eset.end();\n       ++it) {\n    OptimizableGraph::Edge* e = static_cast<OptimizableGraph::Edge*>(*it);\n    OptimizableGraph::Vertex* v1 = (OptimizableGraph::Vertex*)e->vertices()[0];\n    OptimizableGraph::Vertex* v2 = (OptimizableGraph::Vertex*)e->vertices()[1];\n\n    int ind1 = v1->hessianIndex();\n    if (ind1 == -1) continue;\n    int ind2 = v2->hessianIndex();\n    if (ind2 == -1) continue;\n    bool transposedBlock = ind1 > ind2;\n    if (transposedBlock)  // make sure, we allocate the upper triangular block\n      swap(ind1, ind2);\n\n    MatrixXd* m = _updateMat.block(ind1, ind2, true);\n    e->mapHessianMemory(m->data(), 0, 1, transposedBlock);\n  }\n\n  // build the system into _updateMat\n  for (HyperGraph::EdgeSet::iterator it = eset.begin(); it != eset.end();\n       ++it) {\n    OptimizableGraph::Edge* e = static_cast<OptimizableGraph::Edge*>(*it);\n    e->computeError();\n  }\n  for (HyperGraph::EdgeSet::iterator it = eset.begin(); it != eset.end();\n       ++it) {\n    OptimizableGraph::Edge* e = static_cast<OptimizableGraph::Edge*>(*it);\n    e->linearizeOplus(jacobianWorkspace());\n    e->constructQuadraticForm();\n  }\n\n  // restore the original data for the vertex\n  for (int i = 0; i < idx; ++i) {\n    backupIdx[i].vertex->setHessianIndex(backupIdx[i].hessianIndex);\n    if (backupIdx[i].hessianData)\n      backupIdx[i].vertex->mapHessianMemory(backupIdx[i].hessianData);\n  }\n\n  // update the structure of the real block matrix\n  bool solverStatus = _algorithm->updateStructure(newVertices, eset);\n\n  bool updateStatus = computeCholeskyUpdate();\n  if (!updateStatus) {\n    cerr << \"Error while computing update\" << endl;\n  }\n\n  cholmod_sparse* updateAsSparseFactor =\n      cholmod_factor_to_sparse(_cholmodFactor, &_cholmodCommon);\n\n  // convert CCS update by permuting back to the permutation of L\n  if (updateAsSparseFactor->nzmax > _permutedUpdate->nzmax) {\n    // cerr << \"realloc _permutedUpdate\" << endl;\n    cholmod_reallocate_triplet(updateAsSparseFactor->nzmax, _permutedUpdate,\n                               &_cholmodCommon);\n  }\n  _permutedUpdate->nnz = 0;\n  _permutedUpdate->nrow = _permutedUpdate->ncol = _L->n;\n  {\n    int* Ap = static_cast<int*>(updateAsSparseFactor->p);\n    int* Ai = static_cast<int*>(updateAsSparseFactor->i);\n    double* Ax = static_cast<double*>(updateAsSparseFactor->x);\n    int* Bj = static_cast<int*>(_permutedUpdate->j);\n    int* Bi = static_cast<int*>(_permutedUpdate->i);\n    double* Bx = static_cast<double*>(_permutedUpdate->x);\n    for (size_t c = 0; c < updateAsSparseFactor->ncol; ++c) {\n      const int& rbeg = Ap[c];\n      const int& rend = Ap[c + 1];\n      int cc = c / slamDimension;\n      int coff = c % slamDimension;\n      const int& cbase = backupIdx[cc].vertex->colInHessian();\n      const int& ccol = _perm(cbase + coff);\n      for (int j = rbeg; j < rend; j++) {\n        const int& r = Ai[j];\n        const double& val = Ax[j];\n\n        int rr = r / slamDimension;\n        int roff = r % slamDimension;\n        const int& rbase = backupIdx[rr].vertex->colInHessian();\n\n        int row = _perm(rbase + roff);\n        int col = ccol;\n        if (col > row)  // lower triangular entry\n          swap(col, row);\n        Bi[_permutedUpdate->nnz] = row;\n        Bj[_permutedUpdate->nnz] = col;\n        Bx[_permutedUpdate->nnz] = val;\n        ++_permutedUpdate->nnz;\n      }\n    }\n  }\n  cholmod_free_sparse(&updateAsSparseFactor, &_cholmodCommon);\n\n#if 0\n    cholmod_sparse* updatePermuted = cholmod_triplet_to_sparse(_permutedUpdate, _permutedUpdate->nnz, &_cholmodCommon);\n    //writeCCSMatrix(\"update-permuted.txt\", updatePermuted->nrow, updatePermuted->ncol, (int*)updatePermuted->p, (int*)updatePermuted->i, (double*)updatePermuted->x, false);\n    _solverInterface->choleskyUpdate(updatePermuted);\n    cholmod_free_sparse(&updatePermuted, &_cholmodCommon);\n#else\n  convertTripletUpdateToSparse();\n  _solverInterface->choleskyUpdate(_permutedUpdateAsSparse);\n#endif\n\n  return solverStatus;\n}\n\nbool SparseOptimizerIncremental::computeCholeskyUpdate() {\n  if (_cholmodFactor) {\n    cholmod_free_factor(&_cholmodFactor, &_cholmodCommon);\n    _cholmodFactor = 0;\n  }\n\n  const SparseBlockMatrix<MatrixXd>& A = _updateMat;\n  size_t m = A.rows();\n  size_t n = A.cols();\n\n  if (_cholmodSparse->columnsAllocated < n) {\n    G2O_DEBUG(\"reallocating columns\");\n    _cholmodSparse->columnsAllocated =\n        _cholmodSparse->columnsAllocated == 0\n            ? n\n            : 2 * n;  // pre-allocate more space if re-allocating\n    delete[] static_cast<int*>(_cholmodSparse->p);\n    _cholmodSparse->p = new int[_cholmodSparse->columnsAllocated + 1];\n  }\n  size_t nzmax = A.nonZeros();\n  if (_cholmodSparse->nzmax < nzmax) {\n    G2O_DEBUG(\"reallocating row + values\");\n    _cholmodSparse->nzmax =\n        _cholmodSparse->nzmax == 0\n            ? nzmax\n            : 2 * nzmax;  // pre-allocate more space if re-allocating\n    delete[] static_cast<double*>(_cholmodSparse->x);\n    delete[] static_cast<int*>(_cholmodSparse->i);\n    _cholmodSparse->i = new int[_cholmodSparse->nzmax];\n    _cholmodSparse->x = new double[_cholmodSparse->nzmax];\n  }\n  _cholmodSparse->ncol = n;\n  _cholmodSparse->nrow = m;\n\n  A.fillCCS(static_cast<int*>(_cholmodSparse->p),\n            static_cast<int*>(_cholmodSparse->i),\n            static_cast<double*>(_cholmodSparse->x), true);\n  // writeCCSMatrix(\"updatesparse.txt\", _cholmodSparse->nrow,\n  // _cholmodSparse->ncol, (int*)_cholmodSparse->p, (int*)_cholmodSparse->i,\n  // (double*)_cholmodSparse->x, true);\n\n  _cholmodFactor = cholmod_analyze(_cholmodSparse, &_cholmodCommon);\n  cholmod_factorize(_cholmodSparse, _cholmodFactor, &_cholmodCommon);\n\n#if 0\n    int* p = (int*)_cholmodFactor->Perm;\n    for (int i = 0; i < (int)n; ++i)\n      if (i != p[i])\n        cerr << \"wrong permutation\" << i << \" -> \" << p[i] << endl;\n#endif\n\n  if (_cholmodCommon.status == CHOLMOD_NOT_POSDEF) {\n    // std::cerr << \"Cholesky failure, writing debug.txt (Hessian loadable by\n    // Octave)\" << std::endl; writeCCSMatrix(\"debug.txt\", _cholmodSparse->nrow,\n    // _cholmodSparse->ncol, (int*)_cholmodSparse->p, (int*)_cholmodSparse->i,\n    // (double*)_cholmodSparse->x, true);\n    return false;\n  }\n\n  // change to the specific format we need to have a pretty normal L\n  int change_status = cholmod_change_factor(CHOLMOD_REAL, 1, 0, 1, 1,\n                                            _cholmodFactor, &_cholmodCommon);\n  if (!change_status) {\n    return false;\n  }\n\n  return true;\n}\n\nstatic OptimizationAlgorithm* createSolver(const std::string& solverName) {\n  std::unique_ptr<g2o::Solver> s;\n\n  if (solverName == \"fix3_2_cholmod\") {\n    s = AllocateCholmodSolver<3, 2>();\n  } else if (solverName == \"fix6_3_cholmod\") {\n    s = AllocateCholmodSolver<6, 3>();\n  }\n\n  OptimizationAlgorithmGaussNewton* gaussNewton =\n      new OptimizationAlgorithmGaussNewton(std::move(s));\n  return gaussNewton;\n}\n\nbool SparseOptimizerIncremental::initSolver(int dimension, int batchEveryN) {\n  G2O_TRACE(\"init solver\");\n  slamDimension = dimension;\n  if (dimension == 3) {\n    setAlgorithm(createSolver(\"fix3_2_cholmod\"));\n    OptimizationAlgorithmGaussNewton* gaussNewton =\n        dynamic_cast<OptimizationAlgorithmGaussNewton*>(solver());\n    assert(gaussNewton);\n    BlockSolver<BlockSolverTraits<3, 2>>* bs =\n        dynamic_cast<BlockSolver<BlockSolverTraits<3, 2>>*>(\n            &gaussNewton->solver());\n    assert(bs && \"Unable to get internal block solver\");\n    LinearSolverCholmodOnline<Matrix3d>* s =\n        dynamic_cast<LinearSolverCholmodOnline<Matrix3d>*>(&bs->linearSolver());\n    bs->setAdditionalVectorSpace(300);\n    bs->setSchur(false);\n    _solverInterface = s;\n    _underlyingSolver = bs;\n  } else {\n    setAlgorithm(createSolver(\"fix6_3_cholmod\"));\n    OptimizationAlgorithmGaussNewton* gaussNewton =\n        dynamic_cast<OptimizationAlgorithmGaussNewton*>(solver());\n    assert(gaussNewton);\n    BlockSolver<BlockSolverTraits<6, 3>>* bs =\n        dynamic_cast<BlockSolver<BlockSolverTraits<6, 3>>*>(\n            &gaussNewton->solver());\n    assert(bs && \"Unable to get internal block solver\");\n    LinearSolverCholmodOnline<Matrix<double, 6, 6>>* s =\n        dynamic_cast<LinearSolverCholmodOnline<Matrix<double, 6, 6>>*>(\n            &bs->linearSolver());\n    bs->setAdditionalVectorSpace(600);\n    bs->setSchur(false);\n    _solverInterface = s;\n    _underlyingSolver = bs;\n  }\n  _solverInterface->cmember = &_cmember;\n  _solverInterface->batchEveryN = batchEveryN;\n  if (!solver()) {\n    cerr << \"Error allocating solver. Allocating CHOLMOD solver failed!\"\n         << endl;\n    return false;\n  }\n  return true;\n}\n\nvoid SparseOptimizerIncremental::convertTripletUpdateToSparse() {\n  // re-allocate the memory\n  if (_tripletWorkspace.size() < (int)_permutedUpdate->ncol) {\n    _tripletWorkspace.resize(_permutedUpdate->ncol * 2);\n  }\n\n  // reallocate num-zeros\n  if (_permutedUpdateAsSparse->nzmax < _permutedUpdate->nzmax) {\n    _permutedUpdateAsSparse->nzmax = _permutedUpdate->nzmax;\n    delete[] static_cast<int*>(_permutedUpdateAsSparse->i);\n    delete[] static_cast<double*>(_permutedUpdateAsSparse->x);\n    _permutedUpdateAsSparse->x = new double[_permutedUpdateAsSparse->nzmax];\n    _permutedUpdateAsSparse->i = new int[_permutedUpdateAsSparse->nzmax];\n  }\n\n  if (_permutedUpdateAsSparse->columnsAllocated < _permutedUpdate->ncol) {\n    _permutedUpdateAsSparse->columnsAllocated = 2 * _permutedUpdate->ncol;\n    delete[] static_cast<int*>(_permutedUpdateAsSparse->p);\n    _permutedUpdateAsSparse->p =\n        new int[_permutedUpdateAsSparse->columnsAllocated + 1];\n  }\n\n  _permutedUpdateAsSparse->ncol = _permutedUpdate->ncol;\n  _permutedUpdateAsSparse->nrow = _permutedUpdate->nrow;\n\n  int* w = _tripletWorkspace.data();\n  memset(w, 0, sizeof(int) * _permutedUpdate->ncol);\n\n  int* Ti = static_cast<int*>(_permutedUpdate->i);\n  int* Tj = static_cast<int*>(_permutedUpdate->j);\n  double* Tx = static_cast<double*>(_permutedUpdate->x);\n\n  int* Cp = static_cast<int*>(_permutedUpdateAsSparse->p);\n  int* Ci = static_cast<int*>(_permutedUpdateAsSparse->i);\n  double* Cx = static_cast<double*>(_permutedUpdateAsSparse->x);\n\n  for (size_t k = 0; k < _permutedUpdate->nnz; ++k) /* column counts */\n    w[Tj[k]]++;\n\n  /* column pointers */\n  const int n = _permutedUpdate->ncol;\n  int nz = 0;\n  for (int i = 0; i < n; i++) {\n    Cp[i] = nz;\n    nz += w[i];\n    w[i] = Cp[i];\n  }\n  Cp[n] = nz;\n  assert((size_t)nz == _permutedUpdate->nnz);\n\n  for (size_t k = 0; k < _permutedUpdate->nnz; ++k) {\n    int p = w[Tj[k]]++;\n    Ci[p] = Ti[k]; /* A(i,j) is the pth entry in C */\n    Cx[p] = Tx[k];\n  }\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/g2o_incremental/graph_optimizer_sparse_incremental.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n//\n// g2o is free software: you can redistribute it and/or modify\n// it under the terms of the GNU General Public License as published\n// by the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n// (at your option) any later version.\n//\n// g2o is distributed in the hope that it will be useful,\n// but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the\n// GNU General Public License for more details.\n//\n// You should have received a copy of the GNU General Public License\n// along with this program.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n\n#ifndef G2O_GRAPH_OPTIMIZER_SPARSE_INCREMENTAL_H\n#define G2O_GRAPH_OPTIMIZER_SPARSE_INCREMENTAL_H\n\n#include \"g2o/core/sparse_block_matrix.h\"\n#include \"g2o/examples/interactive_slam/g2o_interactive/graph_optimizer_sparse_online.h\"\n#include \"g2o_incremental_api.h\"\n#include \"linear_solver_cholmod_online.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nnamespace cholmod {\nstruct CholmodExt;\n}\n\nclass G2O_INCREMENTAL_API SparseOptimizerIncremental\n    : public SparseOptimizerOnline {\n public:\n  SparseOptimizerIncremental();\n  ~SparseOptimizerIncremental();\n\n  int optimize(int iterations, bool online = false);\n\n  virtual bool updateInitialization(HyperGraph::VertexSet& vset,\n                                    HyperGraph::EdgeSet& eset);\n\n  virtual bool initSolver(int dimension, int batchEveryN);\n\n protected:\n  SparseBlockMatrix<Eigen::MatrixXd> _updateMat;\n  cholmod_common _cholmodCommon;\n  cholmod::CholmodExt* _cholmodSparse;\n  cholmod_factor* _cholmodFactor;\n  cholmod_triplet* _permutedUpdate;\n  cholmod_factor* _L;\n  LinearSolverCholmodOnlineInterface* _solverInterface;\n\n  HyperGraph::VertexSet _touchedVertices;\n  Eigen::VectorXi _perm;\n  Eigen::VectorXi _cmember;\n\n  Eigen::VectorXi _tripletWorkspace;\n  cholmod::CholmodExt* _permutedUpdateAsSparse;\n\n  bool computeCholeskyUpdate();\n  void convertTripletUpdateToSparse();\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/g2o_incremental/linear_solver_cholmod_online.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n//\n// g2o is free software: you can redistribute it and/or modify\n// it under the terms of the GNU General Public License as published\n// by the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n// (at your option) any later version.\n//\n// g2o is distributed in the hope that it will be useful,\n// but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the\n// GNU General Public License for more details.\n//\n// You should have received a copy of the GNU General Public License\n// along with this program.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n\n#ifndef G2O_LINEAR_SOLVER_CHOLMOD_ONLINE\n#define G2O_LINEAR_SOLVER_CHOLMOD_ONLINE\n\n#include <camd.h>\n#include <cholmod.h>\n\n#include <cassert>\n\n#include \"g2o/core/batch_stats.h\"\n#include \"g2o/core/linear_solver.h\"\n#include \"g2o/solvers/cholmod/cholmod_ext.h\"\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n#include \"g2o/stuff/timeutil.h\"\n#include \"g2o_incremental_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief generic interface for the online solver\n */\nclass G2O_INCREMENTAL_API LinearSolverCholmodOnlineInterface {\n public:\n  LinearSolverCholmodOnlineInterface() : cmember(0), batchEveryN(100) {}\n  virtual int choleskyUpdate(cholmod_sparse* update) = 0;\n  virtual bool solve(double* x, double* b) = 0;\n  virtual cholmod_factor* L() const = 0;\n  virtual size_t nonZerosInL() const = 0;\n  Eigen::VectorXi* cmember;\n  int batchEveryN;\n};\n\n/**\n * \\brief linear solver which allows to update the cholesky factor\n */\ntemplate <typename MatrixType>\nclass LinearSolverCholmodOnline : public LinearSolver<MatrixType>,\n                                  public LinearSolverCholmodOnlineInterface {\n public:\n  LinearSolverCholmodOnline() : LinearSolver<MatrixType>() {\n    _cholmodSparse = new cholmod::CholmodExt();\n    _cholmodFactor = 0;\n    cholmod_start(&_cholmodCommon);\n\n    // setup ordering strategy\n    _cholmodCommon.nmethods = 1;\n    _cholmodCommon.method[0].ordering = CHOLMOD_AMD;  // CHOLMOD_COLAMD\n    //_cholmodCommon.postorder = 0;\n\n    _cholmodCommon.supernodal =\n        CHOLMOD_AUTO;  // CHOLMOD_SUPERNODAL; //CHOLMOD_SIMPLICIAL;\n    batchEveryN = 100;\n  }\n\n  virtual ~LinearSolverCholmodOnline() {\n    delete _cholmodSparse;\n    if (_cholmodFactor) {\n      cholmod_free_factor(&_cholmodFactor, &_cholmodCommon);\n      _cholmodFactor = 0;\n    }\n    cholmod_finish(&_cholmodCommon);\n  }\n\n  virtual bool init() { return true; }\n\n  bool solve(const SparseBlockMatrix<MatrixType>& A, double* x, double* b) {\n    cholmod_free_factor(&_cholmodFactor, &_cholmodCommon);\n    _cholmodFactor = 0;\n    fillCholmodExt(A, false);\n\n    computeSymbolicDecomposition(A);\n    assert(_cholmodFactor && \"Symbolic cholesky failed\");\n    double t = get_monotonic_time();\n\n    // setting up b for calling cholmod\n    cholmod_dense bcholmod;\n    bcholmod.nrow = bcholmod.d = _cholmodSparse->nrow;\n    bcholmod.ncol = 1;\n    bcholmod.x = b;\n    bcholmod.xtype = CHOLMOD_REAL;\n    bcholmod.dtype = CHOLMOD_DOUBLE;\n\n    cholmod_factorize(_cholmodSparse, _cholmodFactor, &_cholmodCommon);\n    if (_cholmodCommon.status == CHOLMOD_NOT_POSDEF) {\n      std::cerr << \"solve(): Cholesky failure, writing debug.txt (Hessian \"\n                   \"loadable by Octave)\"\n                << std::endl;\n      writeCCSMatrix(\"debug.txt\", _cholmodSparse->nrow, _cholmodSparse->ncol,\n                     (int*)_cholmodSparse->p, (int*)_cholmodSparse->i,\n                     (double*)_cholmodSparse->x, true);\n      return false;\n    }\n\n    cholmod_dense* xcholmod =\n        cholmod_solve(CHOLMOD_A, _cholmodFactor, &bcholmod, &_cholmodCommon);\n    memcpy(x, xcholmod->x,\n           sizeof(double) * bcholmod.nrow);  // copy back to our array\n    cholmod_free_dense(&xcholmod, &_cholmodCommon);\n\n    G2OBatchStatistics* globalStats = G2OBatchStatistics::globalStats();\n    if (globalStats) {\n      globalStats->timeNumericDecomposition = get_monotonic_time() - t;\n      globalStats->choleskyNNZ =\n          static_cast<size_t>(_cholmodCommon.method[0].lnz);\n    }\n\n    return true;\n  }\n\n  bool blockOrdering() const { return true; }\n\n  cholmod_factor* L() const { return _cholmodFactor; }\n\n  /**\n   * return the number of non-zeros in the current factorization\n   */\n  size_t nonZerosInL() const {\n    size_t nnz = 0;\n    int* nz = (int*)_cholmodFactor->nz;\n    if (!nz) return 0;\n    for (size_t i = 0; i < _cholmodFactor->n; ++i) nnz += nz[i];\n    return nnz;\n  }\n\n  int choleskyUpdate(cholmod_sparse* update) {\n    int result = cholmod_updown(1, update, _cholmodFactor, &_cholmodCommon);\n    G2O_TRACE(\"result {}\", result);\n    if (_cholmodCommon.status == CHOLMOD_NOT_POSDEF) {\n      std::cerr\n          << \"Cholesky failure, writing debug.txt (Hessian loadable by Octave)\"\n          << std::endl;\n      writeCCSMatrix(\"debug.txt\", _cholmodSparse->nrow, _cholmodSparse->ncol,\n                     (int*)_cholmodSparse->p, (int*)_cholmodSparse->i,\n                     (double*)_cholmodSparse->x, true);\n      return 0;\n    }\n    return result;\n  }\n\n  bool solve(double* x, double* b) {\n    // setting up b for calling cholmod\n    cholmod_dense bcholmod;\n    bcholmod.nrow = bcholmod.d = _cholmodSparse->nrow;\n    bcholmod.ncol = 1;\n    bcholmod.x = b;\n    bcholmod.xtype = CHOLMOD_REAL;\n    bcholmod.dtype = CHOLMOD_DOUBLE;\n\n    cholmod_dense* xcholmod =\n        cholmod_solve(CHOLMOD_A, _cholmodFactor, &bcholmod, &_cholmodCommon);\n    memcpy(x, xcholmod->x,\n           sizeof(double) * bcholmod.nrow);  // copy back to our array\n    cholmod_free_dense(&xcholmod, &_cholmodCommon);\n    return true;\n  }\n\n protected:\n  // temp used for cholesky with cholmod\n  cholmod_common _cholmodCommon;\n  cholmod::CholmodExt* _cholmodSparse;\n  cholmod_factor* _cholmodFactor;\n  bool _blockOrdering;\n  MatrixStructure _matrixStructure;\n  Eigen::VectorXi _scalarPermutation, _blockPermutation;\n\n public:\n  void computeSymbolicDecomposition(const SparseBlockMatrix<MatrixType>& A) {\n    double t = get_monotonic_time();\n\n    A.fillBlockStructure(_matrixStructure);\n\n    // get the ordering for the block matrix\n    if (_blockPermutation.size() <\n        _matrixStructure.n)  // double space if resizing\n      _blockPermutation.resize(2 * _matrixStructure.n);\n\n    int amdStatus = camd_order(_matrixStructure.n, _matrixStructure.Ap,\n                               _matrixStructure.Aii, _blockPermutation.data(),\n                               NULL, NULL, cmember->data());\n    if (amdStatus != CAMD_OK) {\n      std::cerr << \"Error while computing ordering\" << std::endl;\n    }\n\n    // blow up the permutation to the scalar matrix and extend to include the\n    // additional blocks\n    if (_scalarPermutation.size() == 0)\n      _scalarPermutation.resize(_cholmodSparse->ncol);\n    if (_scalarPermutation.size() < (int)_cholmodSparse->ncol)\n      _scalarPermutation.resize(2 * _cholmodSparse->ncol);\n    size_t scalarIdx = 0;\n    for (int i = 0; i < _matrixStructure.n; ++i) {\n      const int& p = _blockPermutation(i);\n      int base = A.colBaseOfBlock(p);\n      int nCols = A.colsOfBlock(p);\n      for (int j = 0; j < nCols; ++j) _scalarPermutation(scalarIdx++) = base++;\n    }\n\n    for (; scalarIdx < _cholmodSparse->ncol;\n         ++scalarIdx)  // extending for the additional blocks\n      _scalarPermutation(scalarIdx) = scalarIdx;\n    assert(scalarIdx == _cholmodSparse->ncol);\n\n    // apply the ordering\n    _cholmodCommon.nmethods = 1;\n    _cholmodCommon.method[0].ordering = CHOLMOD_GIVEN;\n    _cholmodFactor = cholmod_analyze_p(\n        _cholmodSparse, _scalarPermutation.data(), NULL, 0, &_cholmodCommon);\n\n    G2OBatchStatistics* globalStats = G2OBatchStatistics::globalStats();\n    if (globalStats)\n      globalStats->timeSymbolicDecomposition = get_monotonic_time() - t;\n  }\n\n  void fillCholmodExt(const SparseBlockMatrix<MatrixType>& A, bool onlyValues) {\n    int blockDimension = MatrixType::RowsAtCompileTime;\n    assert(blockDimension > 0);\n    // size_t origM = A.rows();\n    size_t origN = A.cols();\n    int additionalSpace = blockDimension * batchEveryN;\n    size_t m = A.rows() + additionalSpace;\n    size_t n = A.cols() + additionalSpace;\n\n    if (_cholmodSparse->columnsAllocated < n) {\n      G2O_DEBUG(\"reallocating columns\");\n      _cholmodSparse->columnsAllocated =\n          _cholmodSparse->columnsAllocated == 0\n              ? n\n              : 2 * n;  // pre-allocate more space if re-allocating\n      delete[] (int*)_cholmodSparse->p;\n      _cholmodSparse->p = new int[_cholmodSparse->columnsAllocated + 1];\n    }\n    if (!onlyValues) {\n      size_t nzmax = A.nonZeros() + additionalSpace;\n      if (_cholmodSparse->nzmax < nzmax) {\n        G2O_DEBUG(\"reallocating row + values\");\n        _cholmodSparse->nzmax =\n            _cholmodSparse->nzmax == 0\n                ? nzmax\n                : 2 * nzmax;  // pre-allocate more space if re-allocating\n        delete[] (double*)_cholmodSparse->x;\n        delete[] (int*)_cholmodSparse->i;\n        _cholmodSparse->i = new int[_cholmodSparse->nzmax];\n        _cholmodSparse->x = new double[_cholmodSparse->nzmax];\n      }\n    }\n    _cholmodSparse->ncol = n;\n    _cholmodSparse->nrow = m;\n\n    int nz = 0;\n    if (onlyValues)\n      nz = A.fillCCS((double*)_cholmodSparse->x, true);\n    else\n      nz = A.fillCCS((int*)_cholmodSparse->p, (int*)_cholmodSparse->i,\n                     (double*)_cholmodSparse->x, true);\n\n    int* cp = (int*)_cholmodSparse->p;\n    int* ci = (int*)_cholmodSparse->i;\n    double* cx = (double*)_cholmodSparse->x;\n\n    cp = &cp[origN];\n    ci = &ci[nz];\n    cx = &cx[nz];\n\n    // diagonal for the next blocks\n    for (int i = 0; i < additionalSpace; ++i) {\n      *cp++ = nz;\n      *ci++ = origN + i;\n      *cx++ = 1e-6;\n      ++nz;\n    }\n    *cp = nz;\n  }\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/g2o_incremental/protocol.txt",
    "content": "Protocol\n\nThe SLAM executable accepts actions, such as adding (ADD) a constraint, solving\nthe system (SOLVE), and retrieving estimates (QUERY). The executable responds\nto a query by returning the data enclosed in a BEGIN...END block.\n\nVariables, or vertices in the graph, explicitly state the representation. 2D\nposes are represented by VERTEX_XYT, 3D poses by VERTEX_XYZRPY. In the future,\nQuaternions and other representations could be supported, but note that it is\nup to the SLAM algorithm to choose the internal representation of the angles.\nThe keyword is followed by a unique vertex ID and an optional initialization of\nthe values:\nVERTEX_XYT id x y t\n\nConstraints, or edges in the graph, explicitly state the type of the\nconstraint. 2D pose constraints are given by EDGE_XYT, 3D pose constraints by\nEDGE_XYZRPY. The keyword is followed by a unique edge ID, the IDs of the\nreferenced vertices, the measurement itself and the measurement information\nmatrix (inverse of covariance matrix, because of symmetry only upper triangular\nand diagonal parts in row major form).\nEDGE_XYT id id1 id2 x y t ixx ixy ixt iyy iyt itt\n\nSimple 2D example:\n\nADD VERTEX_XYT 0;\nADD VERTEX_XYT 1;\nADD EDGE_XYT 0 0 1 .1 .2 .3 1 0 0 1 0 1;\nFIX 0;\nSOLVE_STATE;\nQUERY_STATE;\nADD VERTEX_XYT 2;\nADD EDGE_XYT 1 1 2 .1 .2 .3 1 0 0 1 0 1;\nSOLVE_STATE;\nQUERY_STATE 1 2;\n\nSimple 3D example:\n\nADD VERTEX_XYZRPY 0;\nADD VERTEX_XYZRPY 1;\nADD EDGE_XYZRPY 0 0 1 .1 .2 .3 .01 .02 .03 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1;\nFIX 0;\nSOLVE_STATE;\nQUERY_STATE;\n\nThe FIX command will cause a variable to be treated as a constant, but can\nsafely be ignored for now as it will always apply to the first pose.\nSOLVE_STATE is provided as guidance - the SLAM algorithm can make its own\ndecision on when to solve. QUERY_STATE without arguments expects all variables\nto be returned. ADD VERTEX is provided as declaration of the variable and can\noptionally include an initialization (not used for now). The automated\nevaluation system is expected to eventually include additional features such as\nevaluation of covariances.\n\nThe SLAM executable responds to \"QUERY_STATE\" by providing a list of all\nrequested vertices, ordered by the vertex ID, and enclosed between a\nBEGIN...END expression. For the second query in the 2D example the query\nresults in (note that the poses are wrong as the example_slam code does not\nperform any calculations)\n\nBEGIN\nVERTEX_XYT 1 0. 0. 0.\nVERTEX_XYT 2 0. 0. 0.\nEND\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/g2o_interactive/CMakeLists.txt",
    "content": "add_library(g2o_interactive_library ${G2O_LIB_TYPE}\n  g2o_slam_interface.cpp g2o_slam_interface.h\n  graph_optimizer_sparse_online.cpp graph_optimizer_sparse_online.h\n  types_online.cpp\n)\n\ninclude_directories(${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/../)\n\nset_target_properties(g2o_interactive_library PROPERTIES OUTPUT_NAME ${LIB_PREFIX}interactive)\nset_target_properties(g2o_interactive_library PROPERTIES\n  VERSION ${G2O_LIB_VERSION}\n  SOVERSION ${G2O_LIB_SOVERSION})\ntarget_link_libraries(g2o_interactive_library core types_slam2d types_slam3d solver_cholmod parser_library interface_library)\n\nadd_executable(g2o_online_application g2o_online.cpp)\ntarget_link_libraries(g2o_online_application g2o_interactive_library)\nset_target_properties(g2o_online_application PROPERTIES OUTPUT_NAME g2o_online)\n\n#add_executable(generate_commands_application generate_commands.cpp)\n#target_link_libraries(generate_commands_application g2o_interactive_library)\n#set_target_properties(generate_commands_application PROPERTIES OUTPUT_NAME generate_commands)\n\ninstall(TARGETS g2o_interactive_library g2o_online_application\n  RUNTIME DESTINATION ${RUNTIME_DESTINATION}\n  LIBRARY DESTINATION ${LIBRARY_DESTINATION}\n  ARCHIVE DESTINATION ${ARCHIVE_DESTINATION}\n)\n\nfile(GLOB headers \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.h\" \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.hpp\")\ninstall(FILES ${headers} DESTINATION ${INCLUDES_INSTALL_DIR}/examples/interactive_slam/g2o_interactive)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/g2o_interactive/fast_output.h",
    "content": "/*\n * Copyright 2005, 2006, 2007\n * Nick Galbreath -- nickg [at] modp [dot] com\n * All rights reserved.\n *\n * Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n * modification, are permitted provided that the following conditions are\n * met:\n *\n *   Redistributions of source code must retain the above copyright\n *   notice, this list of conditions and the following disclaimer.\n *\n *   Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n *   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n *   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n *\n *   Neither the name of the modp.com nor the names of its\n *   contributors may be used to endorse or promote products derived from\n *   this software without specific prior written permission.\n *\n * THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS\n * \"AS IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT\n * LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR\n * A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n * OWNER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n * SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT\n * LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE,\n * DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY\n * THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT\n * (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE\n * OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n *\n * This is the standard \"new\" BSD license:\n * http://www.opensource.org/licenses/bsd-license.php\n */\n\n#ifndef G2O_FAST_OUTPUT_H\n#define G2O_FAST_OUTPUT_H\n\n#include <cassert>\n#include <cstdint>\n#include <cstdio>\n\n#ifdef __cplusplus\nextern \"C\" {\n#endif\n\ninline void strreverse(char* begin, char* end) {\n  while (end > begin) {\n    char aux = *end;\n    *end-- = *begin;\n    *begin++ = aux;\n  }\n}\n\ninline int modp_dtoa(double value, char* str, int prec) {\n  static const double pow10[] = {1,         10,        100,     1000,\n                                 10000,     100000,    1000000, 10000000,\n                                 100000000, 1000000000};\n\n  /* Hacky test for NaN\n   * under -fast-math this won't work, but then you also won't\n   * have correct nan values anyways.  The alternative is\n   * to link with libmath (bad) or hack IEEE double bits (bad)\n   */\n  if (!(value == value)) {\n    str[0] = 'n';\n    str[1] = 'a';\n    str[2] = 'n';\n    str[3] = '\\0';\n    assert(0);\n    return 3;\n  }\n  /* if input is larger than thres_max, revert to exponential */\n  const double thres_max = (double)(0x7FFFFFFF);\n\n  double diff = 0.0;\n  char* wstr = str;\n\n  if (prec < 0) {\n    prec = 0;\n  } else if (prec > 9) {\n    /* precision of >= 10 can lead to overflow errors */\n    prec = 9;\n  }\n\n  /* we'll work in positive values and deal with the\n     negative sign issue later */\n  int neg = 0;\n  if (value < 0) {\n    neg = 1;\n    value = -value;\n  }\n\n  int whole = (int)value;\n  double tmp = (value - whole) * pow10[prec];\n  uint32_t frac = (uint32_t)(tmp);\n  diff = tmp - frac;\n\n  if (diff > 0.5) {\n    ++frac;\n    /* handle rollover, e.g.  case 0.99 with prec 1 is 1.0  */\n    if (frac >= pow10[prec]) {\n      frac = 0;\n      ++whole;\n    }\n  } else if (diff == 0.5 && ((frac == 0) || (frac & 1))) {\n    /* if halfway, round up if odd, OR\n       if last digit is 0.  That last part is strange */\n    ++frac;\n  }\n\n  /* for very large numbers switch back to native sprintf for exponentials.\n     anyone want to write code to replace this? */\n  /*\n     normal printf behavior is to print EVERY whole number digit\n     which can be 100s of characters overflowing your buffers == bad\n     */\n  if (value > thres_max) {\n    return sprintf(str, \"%e\", neg ? -value : value);\n  }\n\n  if (prec == 0) {\n    diff = value - whole;\n    if (diff > 0.5) {\n      /* greater than 0.5, round up, e.g. 1.6 -> 2 */\n      ++whole;\n    } else if (diff == 0.5 && (whole & 1)) {\n      /* exactly 0.5 and ODD, then round up */\n      /* 1.5 -> 2, but 2.5 -> 2 */\n      ++whole;\n    }\n  } else {\n    int count = prec;\n    // now do fractional part, as an unsigned number\n    do {\n      --count;\n      *wstr++ = (char)(48 + (frac % 10));\n    } while (frac /= 10);\n    // add extra 0s\n    while (count-- > 0) *wstr++ = '0';\n    // add decimal\n    *wstr++ = '.';\n  }\n\n  // do whole part\n  // Take care of sign\n  // Conversion. Number is reversed.\n  do *wstr++ = (char)(48 + (whole % 10));\n  while (whole /= 10);\n  if (neg) {\n    *wstr++ = '-';\n  }\n  //*wstr='\\0';\n  strreverse(str, wstr - 1);\n  return wstr - str;\n}\n\ninline int modp_uitoa10(uint32_t value, char* str) {\n  char* wstr = str;\n  // Conversion. Number is reversed.\n  do *wstr++ = (char)(48 + (value % 10));\n  while (value /= 10);\n  //*wstr='\\0';\n  // Reverse string\n  strreverse(str, wstr - 1);\n  return wstr - str;\n}\n\ninline int modp_itoa10(int32_t value, char* str) {\n  char* wstr = str;\n  // Take care of sign\n  unsigned int uvalue = (value < 0) ? -value : value;\n  // Conversion. Number is reversed.\n  do *wstr++ = (char)(48 + (uvalue % 10));\n  while (uvalue /= 10);\n  if (value < 0) *wstr++ = '-';\n  *wstr = '\\0';\n\n  // Reverse string\n  strreverse(str, wstr - 1);\n  return wstr - str;\n}\n\n#ifdef __cplusplus\n}\n#endif\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/g2o_interactive/g2o_interactive_api.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_INTERACTIVE_API_H\n#define G2O_INTERACTIVE_API_H\n\n#include \"g2o/config.h\"\n\n#ifdef _MSC_VER\n// We are using a Microsoft compiler:\n#ifdef G2O_SHARED_LIBS\n#ifdef g2o_interactive_library_EXPORTS\n#define G2O_INTERACTIVE_API __declspec(dllexport)\n#else\n#define G2O_INTERACTIVE_API __declspec(dllimport)\n#endif\n#else\n#define G2O_INTERACTIVE_API\n#endif\n\n#else\n// Not Microsoft compiler so set empty definition:\n#define G2O_INTERACTIVE_API\n#endif\n\n#endif  // G2O_CORE_API_H\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/g2o_interactive/g2o_online.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <csignal>\n#include <cstdlib>\n\n#include \"g2o/stuff/command_args.h\"\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n#include \"g2o_slam_interface.h\"\n#include \"graph_optimizer_sparse_online.h\"\n#include \"slam_parser/interface/parser_interface.h\"\n\nstatic bool hasToStop = false;\n\nusing namespace std;\nusing namespace g2o;\n\nvoid sigquit_handler(int sig) {\n  if (sig == SIGINT) {\n    hasToStop = 1;\n    static int cnt = 0;\n    if (cnt++ == 2) {\n      G2O_WARN(\"forcing exit\");\n      exit(1);\n    }\n  }\n}\n\nint main(int argc, char** argv) {\n  bool pcg;\n  int updateEachN;\n  bool vis;\n  bool verbose;\n  // command line parsing\n  CommandArgs arg;\n  arg.param(\"update\", updateEachN, 10,\n            \"update the graph after inserting N nodes\");\n  arg.param(\"pcg\", pcg, false, \"use PCG instead of Cholesky\");\n  arg.param(\"v\", verbose, false, \"verbose output of the optimization process\");\n  arg.param(\"g\", vis, false, \"gnuplot visualization\");\n\n  arg.parseArgs(argc, argv);\n\n  SparseOptimizerOnline optimizer(pcg);\n  optimizer.setVerbose(verbose);\n  optimizer.setForceStopFlag(&hasToStop);\n  optimizer.vizWithGnuplot = vis;\n\n  G2oSlamInterface slamInterface(&optimizer);\n  slamInterface.setUpdateGraphEachN(updateEachN);\n\n  SlamParser::ParserInterface parserInterface(&slamInterface);\n\n  while (parserInterface.parseCommand(cin)) {\n    // do something additional if needed\n  }\n\n  return 0;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/g2o_interactive/g2o_slam_interface.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"g2o_slam_interface.h\"\n\n#include <cassert>\n#include <iostream>\n\n#include \"fast_output.h\"\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/se3quat.h\"\n#include \"graph_optimizer_sparse_online.h\"\n#include \"types_slam2d_online.h\"\n#include \"types_slam3d_online.h\"\nusing namespace std;\nusing namespace Eigen;\n\nnamespace g2o {\n\nnamespace {\nvoid quat_to_euler(const Eigen::Quaterniond& q, double& yaw, double& pitch,\n                   double& roll) {\n  const double& q0 = q.w();\n  const double& q1 = q.x();\n  const double& q2 = q.y();\n  const double& q3 = q.z();\n  roll = atan2(2 * (q0 * q1 + q2 * q3), 1 - 2 * (q1 * q1 + q2 * q2));\n  pitch = asin(2 * (q0 * q2 - q3 * q1));\n  yaw = atan2(2 * (q0 * q3 + q1 * q2), 1 - 2 * (q2 * q2 + q3 * q3));\n}\n\nvoid jac_quat3_euler3(Eigen::Matrix<double, 6, 6>& J, const SE3Quat& t) {\n  const Vector3d& tr0 = t.translation();\n  const Quaterniond& q0 = t.rotation();\n\n  double delta = 1e-6;\n  double idelta = 1. / (2. * delta);\n\n  for (int i = 0; i < 6; i++) {\n    SE3Quat ta, tb;\n    if (i < 3) {\n      Vector3d tra = tr0;\n      Vector3d trb = tr0;\n      tra[i] -= delta;\n      trb[i] += delta;\n      ta = SE3Quat(q0, tra);\n      tb = SE3Quat(q0, trb);\n    } else {\n      Quaterniond qa = q0;\n      Quaterniond qb = q0;\n      if (i == 3) {\n        qa.x() -= delta;\n        qb.x() += delta;\n      } else if (i == 4) {\n        qa.y() -= delta;\n        qb.y() += delta;\n      } else if (i == 5) {\n        qa.z() -= delta;\n        qb.z() += delta;\n      }\n      qa.normalize();\n      qb.normalize();\n      ta = SE3Quat(qa, tr0);\n      tb = SE3Quat(qb, tr0);\n    }\n\n    Vector3d dtr = (tb.translation() - ta.translation()) * idelta;\n    Vector3d taAngles, tbAngles;\n    quat_to_euler(ta.rotation(), taAngles(2), taAngles(1), taAngles(0));\n    quat_to_euler(tb.rotation(), tbAngles(2), tbAngles(1), tbAngles(0));\n    Vector3d da =\n        (tbAngles - taAngles) * idelta;  // TODO wraparounds not handled\n\n    for (int j = 0; j < 6; j++) {\n      if (j < 3) {\n        J(j, i) = dtr(j);\n      } else {\n        J(j, i) = da(j - 3);\n      }\n    }\n  }\n}\n}  // namespace\n\nG2oSlamInterface::G2oSlamInterface(SparseOptimizerOnline* optimizer)\n    : _optimizer(optimizer),\n      _firstOptimization(true),\n      _nodesAdded(0),\n      _incIterations(1),\n      _updateGraphEachN(10),\n      _batchEveryN(100),\n      _lastBatchStep(0),\n      _initSolverDone(false) {}\n\nbool G2oSlamInterface::addNode(const std::string& tag, int id, int dimension,\n                               const std::vector<double>& values) {\n  // allocating the desired solver + testing whether the solver is okay\n  if (!_initSolverDone) {\n    _initSolverDone = true;\n    _optimizer->initSolver(dimension, _batchEveryN);\n  }\n\n  // we add the node when we are asked to add the according edge\n  (void)tag;\n  (void)id;\n  (void)dimension;\n  (void)values;\n  return true;\n}\n\nbool G2oSlamInterface::addEdge(const std::string& tag, int id, int dimension,\n                               int v1Id, int v2Id,\n                               const std::vector<double>& measurement,\n                               const std::vector<double>& information) {\n  (void)tag;\n  (void)id;\n  size_t oldEdgesSize = _optimizer->edges().size();\n\n  if (dimension == 3) {\n    SE2 transf(measurement[0], measurement[1], measurement[2]);\n    Eigen::Matrix3d infMat;\n    int idx = 0;\n    for (int r = 0; r < 3; ++r)\n      for (int c = r; c < 3; ++c, ++idx) {\n        assert(idx < (int)information.size());\n        infMat(r, c) = infMat(c, r) = information[idx];\n      }\n    // cerr << PVAR(infMat) << endl;\n\n    int doInit = 0;\n    SparseOptimizer::Vertex* v1 = _optimizer->vertex(v1Id);\n    SparseOptimizer::Vertex* v2 = _optimizer->vertex(v2Id);\n    if (!v1) {\n      OptimizableGraph::Vertex* v = v1 = addVertex(dimension, v1Id);\n      _verticesAdded.insert(v);\n      doInit = 1;\n      ++_nodesAdded;\n    }\n\n    if (!v2) {\n      OptimizableGraph::Vertex* v = v2 = addVertex(dimension, v2Id);\n      _verticesAdded.insert(v);\n      doInit = 2;\n      ++_nodesAdded;\n    }\n\n    if (_optimizer->edges().size() == 0) {\n      cerr << \"FIRST EDGE \";\n      if (v1->id() < v2->id()) {\n        cerr << \"fixing \" << v1->id() << endl;\n        v1->setFixed(true);\n      } else {\n        cerr << \"fixing \" << v2->id() << endl;\n        v2->setFixed(true);\n      }\n    }\n\n    OnlineEdgeSE2* e = new OnlineEdgeSE2;\n    e->vertices()[0] = v1;\n    e->vertices()[1] = v2;\n    e->setMeasurement(transf);\n    e->setInformation(infMat);\n    _optimizer->addEdge(e);\n    _edgesAdded.insert(e);\n\n    if (doInit) {\n      OptimizableGraph::Vertex* from =\n          static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(e->vertices()[0]);\n      OptimizableGraph::Vertex* to =\n          static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(e->vertices()[1]);\n      switch (doInit) {\n        case 1:  // initialize v1 from v2\n        {\n          HyperGraph::VertexSet toSet;\n          toSet.insert(to);\n          if (e->initialEstimatePossible(toSet, from) > 0.) {\n            e->initialEstimate(toSet, from);\n          }\n          break;\n        }\n        case 2: {\n          HyperGraph::VertexSet fromSet;\n          fromSet.insert(from);\n          if (e->initialEstimatePossible(fromSet, to) > 0.) {\n            e->initialEstimate(fromSet, to);\n          }\n          break;\n        }\n        default:\n          cerr << \"doInit wrong value\\n\";\n      }\n    }\n\n  } else if (dimension == 6) {\n    Eigen::Isometry3d transf;\n    Matrix<double, 6, 6> infMat;\n\n    if (measurement.size() == 7) {  // measurement is a Quaternion\n      Vector7 meas;\n      for (int i = 0; i < 7; ++i) meas(i) = measurement[i];\n      // normalize the quaternion to recover numerical precision lost by storing\n      // as human readable text\n      Vector4::MapType(meas.data() + 3).normalize();\n      transf = internal::fromVectorQT(meas);\n\n      for (int i = 0, idx = 0; i < infMat.rows(); ++i)\n        for (int j = i; j < infMat.cols(); ++j) {\n          infMat(i, j) = information[idx++];\n          if (i != j) infMat(j, i) = infMat(i, j);\n        }\n    } else {  // measurement consists of Euler angles\n      Vector6 aux;\n      aux << measurement[0], measurement[1], measurement[2], measurement[3],\n          measurement[4], measurement[5];\n      transf = internal::fromVectorET(aux);\n      Matrix<double, 6, 6> infMatEuler;\n      int idx = 0;\n      for (int r = 0; r < 6; ++r)\n        for (int c = r; c < 6; ++c, ++idx) {\n          assert(idx < (int)information.size());\n          infMatEuler(r, c) = infMatEuler(c, r) = information[idx];\n        }\n      // convert information matrix to our internal representation\n      Matrix<double, 6, 6> J;\n      SE3Quat transfAsSe3(transf.matrix().topLeftCorner<3, 3>(),\n                          transf.translation());\n      jac_quat3_euler3(J, transfAsSe3);\n      infMat.noalias() = J.transpose() * infMatEuler * J;\n      // cerr << PVAR(transf.matrix()) << endl;\n      // cerr << PVAR(infMat) << endl;\n    }\n\n    int doInit = 0;\n    SparseOptimizer::Vertex* v1 = _optimizer->vertex(v1Id);\n    SparseOptimizer::Vertex* v2 = _optimizer->vertex(v2Id);\n    if (!v1) {\n      OptimizableGraph::Vertex* v = v1 = addVertex(dimension, v1Id);\n      _verticesAdded.insert(v);\n      doInit = 1;\n      ++_nodesAdded;\n    }\n\n    if (!v2) {\n      OptimizableGraph::Vertex* v = v2 = addVertex(dimension, v2Id);\n      _verticesAdded.insert(v);\n      doInit = 2;\n      ++_nodesAdded;\n    }\n\n    if (_optimizer->edges().size() == 0) {\n      cerr << \"FIRST EDGE \";\n      if (v1->id() < v2->id()) {\n        cerr << \"fixing \" << v1->id() << endl;\n        v1->setFixed(true);\n      } else {\n        cerr << \"fixing \" << v2->id() << endl;\n        v2->setFixed(true);\n      }\n    }\n\n    OnlineEdgeSE3* e = new OnlineEdgeSE3;\n    e->vertices()[0] = v1;\n    e->vertices()[1] = v2;\n    e->setMeasurement(transf);\n    e->setInformation(infMat);\n    _optimizer->addEdge(e);\n    _edgesAdded.insert(e);\n\n    if (doInit) {\n      OptimizableGraph::Vertex* from =\n          static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(e->vertices()[0]);\n      OptimizableGraph::Vertex* to =\n          static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(e->vertices()[1]);\n      switch (doInit) {\n        case 1:  // initialize v1 from v2\n        {\n          HyperGraph::VertexSet toSet;\n          toSet.insert(to);\n          if (e->initialEstimatePossible(toSet, from) > 0.) {\n            e->initialEstimate(toSet, from);\n          }\n          break;\n        }\n        case 2: {\n          HyperGraph::VertexSet fromSet;\n          fromSet.insert(from);\n          if (e->initialEstimatePossible(fromSet, to) > 0.) {\n            e->initialEstimate(fromSet, to);\n          }\n          break;\n        }\n        default:\n          cerr << \"doInit wrong value\\n\";\n      }\n    }\n\n  } else {\n    G2O_ERROR(\"not implemented for this dimension {}\", dimension);\n    return false;\n  }\n\n  if (oldEdgesSize == 0) {\n    _optimizer->jacobianWorkspace().allocate();\n  }\n\n  return true;\n}\n\nbool G2oSlamInterface::fixNode(const std::vector<int>& nodes) {\n  for (size_t i = 0; i < nodes.size(); ++i) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v = _optimizer->vertex(nodes[i]);\n    if (v) v->setFixed(true);\n  }\n  return true;\n}\n\nbool G2oSlamInterface::queryState(const std::vector<int>& nodes) {\n  // return true;\n  cout << \"BEGIN\" << endl;\n#if 1\n  if (nodes.size() == 0) {\n    for (OptimizableGraph::VertexIDMap::const_iterator it =\n             _optimizer->vertices().begin();\n         it != _optimizer->vertices().end(); ++it) {\n      OptimizableGraph::Vertex* v =\n          static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(it->second);\n      printVertex(v);\n    }\n  } else {\n    for (size_t i = 0; i < nodes.size(); ++i) {\n      OptimizableGraph::Vertex* v = _optimizer->vertex(nodes[i]);\n      if (v) printVertex(v);\n    }\n  }\n#endif\n  cout << \"END\" << endl << flush;\n\n  return true;\n}\n\nbool G2oSlamInterface::solveState() {\n  SolveResult state = solve();\n  return state != ERROR;\n}\n\nOptimizableGraph::Vertex* G2oSlamInterface::addVertex(int dimension, int id) {\n  if (dimension == 3) {\n    OnlineVertexSE2* v = new OnlineVertexSE2;\n    v->setId(id);  // estimate will be set later when the edge is added\n    _optimizer->addVertex(v);\n    return v;\n  } else if (dimension == 6) {\n    OnlineVertexSE3* v = new OnlineVertexSE3;\n    v->setId(id);  // estimate will be set later when the edge is added\n    _optimizer->addVertex(v);\n    return v;\n  } else {\n    return 0;\n  }\n}\n\nbool G2oSlamInterface::printVertex(OptimizableGraph::Vertex* v) {\n  static char buffer[10000];  // that should be more than enough\n  int vdim = v->dimension();\n  if (vdim == 3) {\n    char* s = buffer;\n    OnlineVertexSE2* v2 = static_cast<OnlineVertexSE2*>(v);\n    memcpy(s, \"VERTEX_XYT \", 11);\n    s += 11;\n    s += modp_itoa10(v->id(), s);\n    *s++ = ' ';\n    s += modp_dtoa(v2->updatedEstimate.translation().x(), s, 6);\n    *s++ = ' ';\n    s += modp_dtoa(v2->updatedEstimate.translation().y(), s, 6);\n    *s++ = ' ';\n    s += modp_dtoa(v2->updatedEstimate.rotation().angle(), s, 6);\n    *s++ = '\\n';\n    cout.write(buffer, s - buffer);\n    return true;\n  } else if (vdim == 6) {\n    char* s = buffer;\n    OnlineVertexSE3* v3 = static_cast<OnlineVertexSE3*>(v);\n    Vector3d eulerAngles =\n        internal::toEuler(v3->updatedEstimate.matrix().topLeftCorner<3, 3>());\n    const double& roll = eulerAngles(0);\n    const double& pitch = eulerAngles(1);\n    const double& yaw = eulerAngles(2);\n    memcpy(s, \"VERTEX_XYZRPY \", 14);\n    s += 14;\n    s += modp_itoa10(v->id(), s);\n    *s++ = ' ';\n    s += modp_dtoa(v3->updatedEstimate.translation().x(), s, 6);\n    *s++ = ' ';\n    s += modp_dtoa(v3->updatedEstimate.translation().y(), s, 6);\n    *s++ = ' ';\n    s += modp_dtoa(v3->updatedEstimate.translation().z(), s, 6);\n    *s++ = ' ';\n    s += modp_dtoa(roll, s, 6);\n    *s++ = ' ';\n    s += modp_dtoa(pitch, s, 6);\n    *s++ = ' ';\n    s += modp_dtoa(yaw, s, 6);\n    *s++ = '\\n';\n    cout.write(buffer, s - buffer);\n    return true;\n  }\n  return false;\n}\n\nvoid G2oSlamInterface::setUpdateGraphEachN(int n) { _updateGraphEachN = n; }\n\nG2oSlamInterface::SolveResult G2oSlamInterface::solve() {\n  if (_nodesAdded >= _updateGraphEachN) {\n    // decide on batch step or normal step\n    _optimizer->batchStep = false;\n    if ((int)_optimizer->vertices().size() - _lastBatchStep >= _batchEveryN) {\n      _lastBatchStep = _optimizer->vertices().size();\n      _optimizer->batchStep = true;\n    }\n\n    if (_firstOptimization) {\n      if (!_optimizer->initializeOptimization()) {\n        cerr << \"initialization failed\" << endl;\n        return ERROR;\n      }\n    } else {\n      if (!_optimizer->updateInitialization(_verticesAdded, _edgesAdded)) {\n        cerr << \"updating initialization failed\" << endl;\n        return ERROR;\n      }\n    }\n\n    int currentIt = _optimizer->optimize(_incIterations, !_firstOptimization);\n    (void)currentIt;\n    _firstOptimization = false;\n    _nodesAdded = 0;\n    _verticesAdded.clear();\n    _edgesAdded.clear();\n    if (_optimizer->batchStep) return SOLVED_BATCH;\n    return SOLVED;\n  }\n\n  return NOOP;\n}\n\nvoid G2oSlamInterface::setBatchSolveEachN(int n) { _batchEveryN = n; }\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/g2o_interactive/g2o_slam_interface.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SLAM_INTERFACE_H\n#define G2O_SLAM_INTERFACE_H\n\n#include <map>\n#include <vector>\n\n#include \"g2o/core/optimizable_graph.h\"\n#include \"g2o_interactive_api.h\"\n#include \"slam_parser/interface/abstract_slam_interface.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass SparseOptimizerOnline;\n\nclass G2O_INTERACTIVE_API G2oSlamInterface\n    : public SlamParser::AbstractSlamInterface {\n public:\n  enum SolveResult { SOLVED, SOLVED_BATCH, NOOP, ERROR };\n\n public:\n  G2oSlamInterface(SparseOptimizerOnline* optimizer);\n\n  bool addNode(const std::string& tag, int id, int dimension,\n               const std::vector<double>& values);\n\n  bool addEdge(const std::string& tag, int id, int dimension, int v1, int v2,\n               const std::vector<double>& measurement,\n               const std::vector<double>& information);\n\n  bool fixNode(const std::vector<int>& nodes);\n\n  bool queryState(const std::vector<int>& nodes);\n\n  bool solveState();\n\n  SolveResult solve();\n\n  int updatedGraphEachN() const { return _updateGraphEachN; }\n  void setUpdateGraphEachN(int n);\n\n  int batchSolveEachN() const { return _batchEveryN; }\n  void setBatchSolveEachN(int n);\n\n  SparseOptimizerOnline* optimizer() { return _optimizer; }\n\n protected:\n  SparseOptimizerOnline* _optimizer;\n  bool _firstOptimization;\n  int _nodesAdded;\n  int _incIterations;\n  int _updateGraphEachN;\n  int _batchEveryN;\n  int _lastBatchStep;\n  bool _initSolverDone;\n\n  HyperGraph::VertexSet _verticesAdded;\n  HyperGraph::EdgeSet _edgesAdded;\n\n  OptimizableGraph::Vertex* addVertex(int dimension, int id);\n  bool printVertex(OptimizableGraph::Vertex* v);\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/g2o_interactive/generate_commands.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <algorithm>\n#include <cassert>\n#include <csignal>\n#include <fstream>\n#include <iostream>\n#include <string>\n\n#include \"g2o/core/factory.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n#include \"g2o/stuff/command_args.h\"\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n\nstatic bool hasToStop = false;\n\nusing namespace std;\nusing namespace g2o;\n\n// sort according to max id, dimension, min id\nstruct IncrementalEdgesCompare {\n  bool operator()(SparseOptimizer::Edge* const& e1,\n                  SparseOptimizer::Edge* const& e2) {\n    const SparseOptimizer::Vertex* to1 =\n        static_cast<const SparseOptimizer::Vertex*>(e1->vertices()[0]);\n    const SparseOptimizer::Vertex* to2 =\n        static_cast<const SparseOptimizer::Vertex*>(e2->vertices()[0]);\n\n    int i11 = e1->vertices()[0]->id(), i12 = e1->vertices()[1]->id();\n    if (i11 > i12) {\n      swap(i11, i12);\n    }\n    int i21 = e2->vertices()[0]->id(), i22 = e2->vertices()[1]->id();\n    if (i21 > i22) {\n      swap(i21, i22);\n    }\n    if (i12 < i22) return true;\n    if (i12 > i22) return false;\n    if (to1->dimension() !=\n        to2->dimension()) {  // push the odometry to be the first\n      return to1->dimension() > to2->dimension();\n    }\n    return (i11 < i21);\n  }\n};\n\nvoid sigquit_handler(int sig) {\n  if (sig == SIGINT) {\n    hasToStop = 1;\n    static int cnt = 0;\n    if (cnt++ == 2) {\n      G2O_WARN(\"forcing exit\");\n      exit(1);\n    }\n  }\n}\n\nint main(int argc, char** argv) {\n  string inputFilename;\n  string loadLookup;\n  bool listTypes;\n  int updateGraphEachN = 10;\n  string dummy;\n  // command line parsing\n  CommandArgs arg;\n  arg.param(\"update\", updateGraphEachN, 10,\n            \"updates after x odometry nodes, (default: 10)\");\n  arg.param(\"listTypes\", listTypes, false, \"list the registered types\");\n  arg.param(\"renameTypes\", loadLookup, \"\",\n            \"create a lookup for loading types into other types,\\n\\t \"\n            \"TAG_IN_FILE=INTERNAL_TAG_FOR_TYPE,TAG2=INTERNAL2\\n\\t e.g., \"\n            \"VERTEX_CAM=VERTEX_SE3:EXPMAP\");\n  arg.paramLeftOver(\"graph-input\", inputFilename, \"\",\n                    \"graph file which will be processed\", true);\n\n  arg.parseArgs(argc, argv);\n\n  if (listTypes) {\n    Factory::instance()->printRegisteredTypes(cout, true);\n  }\n\n  SparseOptimizer optimizer;\n\n  // Loading the input data\n  if (loadLookup.size() > 0) {\n    optimizer.setRenamedTypesFromString(loadLookup);\n  }\n  if (inputFilename.size() == 0) {\n    cerr << \"No input data specified\" << endl;\n    return 0;\n  } else if (inputFilename == \"-\") {\n    cerr << \"Read input from stdin\" << endl;\n    if (!optimizer.load(cin)) {\n      cerr << \"Error loading graph\" << endl;\n      return 2;\n    }\n  } else {\n    cerr << \"Read input from \" << inputFilename << endl;\n    ifstream ifs(inputFilename.c_str());\n    if (!ifs) {\n      cerr << \"Failed to open file\" << endl;\n      return 1;\n    }\n    if (!optimizer.load(ifs)) {\n      cerr << \"Error loading graph\" << endl;\n      return 2;\n    }\n  }\n  cerr << \"Loaded \" << optimizer.vertices().size() << \" vertices\" << endl;\n  cerr << \"Loaded \" << optimizer.edges().size() << \" edges\" << endl;\n\n  if (optimizer.vertices().size() == 0) {\n    cerr << \"Graph contains no vertices\" << endl;\n    return 1;\n  }\n\n  if (1) {\n    int maxDim = 0;\n\n    cerr << \"# incremental settings\" << endl;\n    cerr << \"#\\t solve every \" << updateGraphEachN << endl;\n\n    SparseOptimizer::VertexIDMap vertices = optimizer.vertices();\n    for (SparseOptimizer::VertexIDMap::const_iterator it = vertices.begin();\n         it != vertices.end(); ++it) {\n      const SparseOptimizer::Vertex* v =\n          static_cast<const SparseOptimizer::Vertex*>(it->second);\n      maxDim = (max)(maxDim, v->dimension());\n    }\n\n    vector<SparseOptimizer::Edge*> edges;\n    for (SparseOptimizer::EdgeSet::iterator it = optimizer.edges().begin();\n         it != optimizer.edges().end(); ++it) {\n      SparseOptimizer::Edge* e = dynamic_cast<SparseOptimizer::Edge*>(*it);\n      edges.push_back(e);\n    }\n    optimizer.edges().clear();\n    optimizer.vertices().clear();\n    optimizer.setVerbose(false);\n\n    // sort the edges in a way that inserting them makes sense\n    sort(edges.begin(), edges.end(), IncrementalEdgesCompare());\n\n    int vertexCount = 0;\n    int lastOptimizedVertexCount = 0;\n    bool addNextEdge = true;\n    bool freshlyOptimized = false;\n    HyperGraph::VertexSet verticesAdded;\n    int maxInGraph = -1;\n    for (vector<SparseOptimizer::Edge*>::iterator it = edges.begin();\n         it != edges.end(); ++it) {\n      SparseOptimizer::Edge* e = *it;\n      bool optimize = false;\n\n      if (addNextEdge && !optimizer.vertices().empty()) {\n        int idMax = (max)(e->vertices()[0]->id(), e->vertices()[1]->id());\n        if (maxInGraph < idMax && !freshlyOptimized) {\n          addNextEdge = false;\n          optimize = true;\n        } else {\n          addNextEdge = true;\n          optimize = false;\n        }\n      }\n\n      SparseOptimizer::Vertex* v1 = optimizer.vertex(e->vertices()[0]->id());\n      SparseOptimizer::Vertex* v2 = optimizer.vertex(e->vertices()[1]->id());\n      if (!v1 && addNextEdge) {\n        // cerr << \" adding vertex \" << it->id1 << endl;\n        SparseOptimizer::Vertex* v =\n            dynamic_cast<SparseOptimizer::Vertex*>(e->vertices()[0]);\n        bool v1Added = optimizer.addVertex(v);\n        maxInGraph = (max)(maxInGraph, v->id());\n        // cerr << \"adding\" << v->id() << \"(\" << v->dimension() << \")\" << endl;\n        assert(v1Added);\n        if (!v1Added)\n          cerr << \"Error adding vertex \" << v->id() << endl;\n        else\n          verticesAdded.insert(v);\n        if (v->dimension() == maxDim) vertexCount++;\n\n        if (v->dimension() == 3) {\n          cout << \"ADD VERTEX_XYT \" << v->id() << \";\" << endl;\n        } else if (v->dimension() == 6) {\n          cout << \"ADD VERTEX_XYZRPY \" << v->id() << \";\" << endl;\n        }\n      }\n\n      if (!v2 && addNextEdge) {\n        SparseOptimizer::Vertex* v =\n            dynamic_cast<SparseOptimizer::Vertex*>(e->vertices()[1]);\n        // cerr << \" adding vertex \" << v->id() << endl;\n        bool v2Added = optimizer.addVertex(v);\n        maxInGraph = (max)(maxInGraph, v->id());\n        // cerr << \"adding\" << v->id() << \"(\" << v->dimension() << \")\" << endl;\n        assert(v2Added);\n        if (!v2Added)\n          cerr << \"Error adding vertex \" << v->id() << endl;\n        else\n          verticesAdded.insert(v);\n        if (v->dimension() == maxDim) vertexCount++;\n\n        if (v->dimension() == 3) {\n          cout << \"ADD VERTEX_XYT \" << v->id() << \";\" << endl;\n        } else if (v->dimension() == 6) {\n          cout << \"ADD VERTEX_XYZRPY \" << v->id() << \";\" << endl;\n        }\n      }\n\n      if (addNextEdge) {\n        if (e->dimension() == 3) {\n          static int edgeCnt = 0;\n          double* information = e->informationData();\n          double meas[3];\n          e->getMeasurementData(meas);\n          // ADD EDGE_XYT 1 1 2 .1 .2 .3 1 0 0 1 0 1;\n          cout << \"ADD EDGE_XYT \" << edgeCnt++ << \" \" << e->vertices()[0]->id()\n               << \" \" << e->vertices()[1]->id() << \" \" << meas[0] << \" \"\n               << meas[1] << \" \" << meas[2];\n          for (int i = 0; i < 3; ++i)\n            for (int j = i; j < 3; ++j) cout << \" \" << information[i * 3 + j];\n          cout << \";\" << endl;\n        } else if (e->dimension() == 6) {\n          // TODO convert to EULER angles\n          cerr << \"NOT IMPLEMENTED YET\" << endl;\n        }\n        static bool firstEdge = true;\n        if (firstEdge) {\n          firstEdge = false;\n          cout << \"FIX 0;\" << endl;\n        }\n\n        // cerr << \" adding edge \" << e->vertices()[0]->id() <<  \" \" <<\n        // e->vertices()[1]->id() << endl;\n        if (!optimizer.addEdge(e)) {\n          cerr << \"Unable to add edge \" << e->vertices()[0]->id() << \" -> \"\n               << e->vertices()[1]->id() << endl;\n        }\n      }\n\n      freshlyOptimized = false;\n      if (optimize) {\n        // cerr << \"Optimize\" << endl;\n        if (vertexCount - lastOptimizedVertexCount >= updateGraphEachN) {\n          cout << \"SOLVE_STATE;\" << endl;\n          cout << \"QUERY_STATE;\" << endl;\n          lastOptimizedVertexCount = vertexCount;\n        }\n\n        addNextEdge = true;\n        freshlyOptimized = true;\n        --it;\n      }\n\n    }  // for all edges\n  }\n\n  return 0;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/g2o_interactive/graph_optimizer_sparse_online.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"graph_optimizer_sparse_online.h\"\n\n#include <iostream>\n\n#include \"g2o/core/block_solver.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_factory.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_gauss_newton.h\"\n#include \"g2o/solvers/cholmod/linear_solver_cholmod.h\"  // IWYU pragma: keep\n#include \"g2o/solvers/pcg/linear_solver_pcg.h\"\n#include \"g2o/stuff/macros.h\"\n#include \"types_slam2d_online.h\"\n#include \"types_slam3d_online.h\"\n\nusing namespace std;\nusing namespace Eigen;\n\nnamespace g2o {\n\nnamespace {\ntemplate <int p, int l>\nstd::unique_ptr<g2o::Solver> AllocatePCGSolver() {\n  std::cerr << \"# Using PCG online poseDim \" << p << \" landMarkDim \" << l\n            << \" blockordering 1\" << std::endl;\n\n  auto linearSolver = std::make_unique<\n      LinearSolverPCG<typename BlockSolverPL<p, l>::PoseMatrixType>>();\n  linearSolver->setMaxIterations(6);\n  return std::make_unique<BlockSolverPL<p, l>>(std::move(linearSolver));\n}\n}  // namespace\n\n// force linking to the cholmod solver\nG2O_USE_OPTIMIZATION_LIBRARY(cholmod);\n\nSparseOptimizerOnline::SparseOptimizerOnline(bool pcg)\n    : SparseOptimizer(),\n      slamDimension(3),\n      newEdges(0),\n      batchStep(true),\n      vizWithGnuplot(false),\n      _gnuplot(0),\n      _usePcg(pcg),\n      _underlyingSolver(0) {}\n\nSparseOptimizerOnline::~SparseOptimizerOnline() {\n  if (_gnuplot) {\n#ifdef WINDOWS\n    _pclose(_gnuplot);\n#else\n    pclose(_gnuplot);\n#endif\n  }\n}\n\nint SparseOptimizerOnline::optimize(int iterations, bool online) {\n  // return SparseOptimizer::optimize(iterations, online);\n\n  (void)iterations;  // we only do one iteration anyhow\n  OptimizationAlgorithm* solver = _algorithm;\n\n  bool ok = true;\n\n  solver->init(online);\n  if (!online) {\n    ok = _underlyingSolver->buildStructure();\n    if (!ok) {\n      G2O_ERROR(\"Failure while building CCS structure\");\n      return 0;\n    }\n  }\n\n  if (_usePcg) batchStep = true;\n\n  if (!online || batchStep) {\n    // cerr << \"BATCH\" << endl;\n    //_underlyingSolver->buildStructure();\n    //  copy over the updated estimate as new linearization point\n    if (slamDimension == 3) {\n      for (size_t i = 0; i < indexMapping().size(); ++i) {\n        OnlineVertexSE2* v = static_cast<OnlineVertexSE2*>(indexMapping()[i]);\n        v->setEstimate(v->updatedEstimate);\n      }\n    } else if (slamDimension == 6) {\n      for (size_t i = 0; i < indexMapping().size(); ++i) {\n        OnlineVertexSE3* v = static_cast<OnlineVertexSE3*>(indexMapping()[i]);\n        v->setEstimate(v->updatedEstimate);\n      }\n    }\n\n    SparseOptimizer::computeActiveErrors();\n    // SparseOptimizer::linearizeSystem();\n    _underlyingSolver->buildSystem();\n  } else {\n    // cerr << \"UPDATE\" << endl;\n    //  compute the active errors for the required edges\n    for (HyperGraph::EdgeSet::iterator it = newEdges->begin();\n         it != newEdges->end(); ++it) {\n      OptimizableGraph::Edge* e = static_cast<OptimizableGraph::Edge*>(*it);\n      e->computeError();\n    }\n    // linearize the constraints and update the Hessian\n    for (HyperGraph::EdgeSet::iterator it = newEdges->begin();\n         it != newEdges->end(); ++it) {\n      OptimizableGraph::Edge* e = static_cast<OptimizableGraph::Edge*>(*it);\n      e->linearizeOplus(jacobianWorkspace());\n      e->constructQuadraticForm();\n    }\n    // update the b vector\n    for (int i = 0; i < static_cast<int>(indexMapping().size()); ++i) {\n      OptimizableGraph::Vertex* v = indexMapping()[i];\n      int iBase = v->colInHessian();\n      v->copyB(_underlyingSolver->b() + iBase);\n    }\n  }\n  ok = _underlyingSolver->solve();\n  update(_underlyingSolver->x());\n\n  if (verbose()) {\n    computeActiveErrors();\n    cerr << \"nodes = \" << vertices().size()\n         << \"\\t edges= \" << _activeEdges.size()\n         << \"\\t chi2= \" << FIXED(activeChi2()) << endl;\n  }\n\n  if (vizWithGnuplot) gnuplotVisualization();\n\n  if (!ok) return 0;\n  return 1;\n}\n\nvoid SparseOptimizerOnline::update(double* update) {\n  if (slamDimension == 3) {\n    for (size_t i = 0; i < _ivMap.size(); ++i) {\n      OnlineVertexSE2* v = static_cast<OnlineVertexSE2*>(_ivMap[i]);\n      v->oplusUpdatedEstimate(update);\n      update += 3;\n    }\n  } else if (slamDimension == 6) {\n    for (size_t i = 0; i < _ivMap.size(); ++i) {\n      OnlineVertexSE3* v = static_cast<OnlineVertexSE3*>(_ivMap[i]);\n      v->oplusUpdatedEstimate(update);\n      update += 6;\n    }\n  }\n}\n\nbool SparseOptimizerOnline::updateInitialization(HyperGraph::VertexSet& vset,\n                                                 HyperGraph::EdgeSet& eset) {\n  newEdges = &eset;\n  bool result = SparseOptimizer::updateInitialization(vset, eset);\n  for (HyperGraph::VertexSet::iterator it = vset.begin(); it != vset.end();\n       ++it) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v = static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(*it);\n    v->clearQuadraticForm();  // be sure that b is zero for this vertex\n  }\n  return result;\n}\n\nbool SparseOptimizerOnline::initSolver(int dimension, int /*batchEveryN*/) {\n  slamDimension = dimension;\n  OptimizationAlgorithmFactory* solverFactory =\n      OptimizationAlgorithmFactory::instance();\n  OptimizationAlgorithmProperty solverProperty;\n  if (_usePcg) {\n    std::unique_ptr<Solver> s;\n    if (dimension == 3) {\n      s = AllocatePCGSolver<3, 2>();\n    } else {\n      s = AllocatePCGSolver<6, 3>();\n    }\n\n    OptimizationAlgorithmGaussNewton* gaussNewton =\n        new OptimizationAlgorithmGaussNewton(std::move(s));\n    setAlgorithm(gaussNewton);\n  } else {\n    if (dimension == 3) {\n      setAlgorithm(\n          solverFactory->construct(\"gn_fix3_2_cholmod\", solverProperty));\n    } else {\n      setAlgorithm(\n          solverFactory->construct(\"gn_fix6_3_cholmod\", solverProperty));\n    }\n  }\n\n  OptimizationAlgorithmGaussNewton* gaussNewton =\n      dynamic_cast<OptimizationAlgorithmGaussNewton*>(solver());\n  _underlyingSolver = &gaussNewton->solver();\n\n  if (!solver()) {\n    cerr << \"Error allocating solver. Allocating CHOLMOD solver failed!\"\n         << endl;\n    return false;\n  }\n  return true;\n}\n\nvoid SparseOptimizerOnline::gnuplotVisualization() {\n  if (slamDimension == 3) {\n    if (!_gnuplot) {\n#ifdef WINDOWS\n      _gnuplot = _popen(\"gnuplot -persistent\", \"w\");\n#else\n      _gnuplot = popen(\"gnuplot -persistent\", \"w\");\n#endif\n      if (_gnuplot == 0) return;\n      fprintf(_gnuplot, \"set terminal X11 noraise\\n\");\n      fprintf(_gnuplot, \"set size ratio -1\\n\");\n    }\n    fprintf(_gnuplot, \"plot \\\"-\\\" w l\\n\");\n    for (EdgeSet::iterator it = edges().begin(); it != edges().end(); ++it) {\n      OnlineEdgeSE2* e = static_cast<OnlineEdgeSE2*>(*it);\n      OnlineVertexSE2* v1 = static_cast<OnlineVertexSE2*>(e->vertices()[0]);\n      OnlineVertexSE2* v2 = static_cast<OnlineVertexSE2*>(e->vertices()[1]);\n      fprintf(_gnuplot, \"%f %f\\n\", v1->updatedEstimate.translation().x(),\n              v1->updatedEstimate.translation().y());\n      fprintf(_gnuplot, \"%f %f\\n\\n\", v2->updatedEstimate.translation().x(),\n              v2->updatedEstimate.translation().y());\n    }\n    fprintf(_gnuplot, \"e\\n\");\n  }\n  if (slamDimension == 6) {\n    if (!_gnuplot) {\n#ifdef WINDOWS\n      _gnuplot = _popen(\"gnuplot -persistent\", \"w\");\n#else\n      _gnuplot = popen(\"gnuplot -persistent\", \"w\");\n#endif\n      if (_gnuplot == 0) return;\n      fprintf(_gnuplot, \"set terminal X11 noraise\\n\");\n    }\n    fprintf(_gnuplot, \"splot \\\"-\\\" w l\\n\");\n    for (EdgeSet::iterator it = edges().begin(); it != edges().end(); ++it) {\n      OnlineEdgeSE3* e = (OnlineEdgeSE3*)*it;\n      OnlineVertexSE3* v1 = static_cast<OnlineVertexSE3*>(e->vertices()[0]);\n      OnlineVertexSE3* v2 = static_cast<OnlineVertexSE3*>(e->vertices()[1]);\n      fprintf(_gnuplot, \"%f %f %f\\n\", v1->updatedEstimate.translation().x(),\n              v1->updatedEstimate.translation().y(),\n              v1->updatedEstimate.translation().z());\n      fprintf(_gnuplot, \"%f %f %f \\n\\n\\n\",\n              v2->updatedEstimate.translation().x(),\n              v2->updatedEstimate.translation().y(),\n              v2->updatedEstimate.translation().z());\n    }\n    fprintf(_gnuplot, \"e\\n\");\n  }\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/g2o_interactive/graph_optimizer_sparse_online.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_GRAPH_OPTIMIZER_SPARSE_ONLINE_H\n#define G2O_GRAPH_OPTIMIZER_SPARSE_ONLINE_H\n\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n#include \"g2o_interactive_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass Solver;\n\nclass G2O_INTERACTIVE_API SparseOptimizerOnline : public SparseOptimizer {\n public:\n  explicit SparseOptimizerOnline(bool pcg = false);\n  virtual ~SparseOptimizerOnline();\n\n  int optimize(int iterations, bool online = false);\n\n  virtual bool updateInitialization(HyperGraph::VertexSet& vset,\n                                    HyperGraph::EdgeSet& eset);\n\n  void update(double* update);\n\n  virtual bool initSolver(int dimension, int batchEveryN);\n\n public:\n  int slamDimension;\n\n  HyperGraph::EdgeSet* newEdges;\n\n  bool batchStep;\n  bool vizWithGnuplot;\n\n  virtual void gnuplotVisualization();\n\n protected:\n  FILE* _gnuplot;\n  bool _usePcg;\n  Solver* _underlyingSolver;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/g2o_interactive/protocol.txt",
    "content": "Protocol\n\nThe SLAM executable accepts actions, such as adding (ADD) a constraint, solving\nthe system (SOLVE), and retrieving estimates (QUERY). The executable responds\nto a query by returning the data enclosed in a BEGIN...END block.\n\nVariables, or vertices in the graph, explicitly state the representation. 2D\nposes are represented by VERTEX_XYT, 3D poses by VERTEX_XYZRPY. In the future,\nQuaternions and other representations could be supported, but note that it is\nup to the SLAM algorithm to choose the internal representation of the angles.\nThe keyword is followed by a unique vertex ID and an optional initialization of\nthe values:\nVERTEX_XYT id x y t\n\nConstraints, or edges in the graph, explicitly state the type of the\nconstraint. 2D pose constraints are given by EDGE_XYT, 3D pose constraints by\nEDGE_XYZRPY. The keyword is followed by a unique edge ID, the IDs of the\nreferenced vertices, the measurement itself and the measurement information\nmatrix (inverse of covariance matrix, because of symmetry only upper triangular\nand diagonal parts in row major form).\nEDGE_XYT id id1 id2 x y t ixx ixy ixt iyy iyt itt\n\nSimple 2D example:\n\nADD VERTEX_XYT 0;\nADD VERTEX_XYT 1;\nADD EDGE_XYT 0 0 1 .1 .2 .3 1 0 0 1 0 1;\nFIX 0;\nSOLVE_STATE;\nQUERY_STATE;\nADD VERTEX_XYT 2;\nADD EDGE_XYT 1 1 2 .1 .2 .3 1 0 0 1 0 1;\nSOLVE_STATE;\nQUERY_STATE 1 2;\n\nSimple 3D example:\n\nADD VERTEX_XYZRPY 0;\nADD VERTEX_XYZRPY 1;\nADD EDGE_XYZRPY 0 0 1 .1 .2 .3 .01 .02 .03 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1;\nFIX 0;\nSOLVE_STATE;\nQUERY_STATE;\n\nThe FIX command will cause a variable to be treated as a constant, but can\nsafely be ignored for now as it will always apply to the first pose.\nSOLVE_STATE is provided as guidance - the SLAM algorithm can make its own\ndecision on when to solve. QUERY_STATE without arguments expects all variables\nto be returned. ADD VERTEX is provided as declaration of the variable and can\noptionally include an initialization (not used for now). The automated\nevaluation system is expected to eventually include additional features such as\nevaluation of covariances.\n\nThe SLAM executable responds to \"QUERY_STATE\" by providing a list of all\nrequested vertices, ordered by the vertex ID, and enclosed between a\nBEGIN...END expression. For the second query in the 2D example the query\nresults in (note that the poses are wrong as the example_slam code does not\nperform any calculations)\n\nBEGIN\nVERTEX_XYT 1 0. 0. 0.\nVERTEX_XYT 2 0. 0. 0.\nEND\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/g2o_interactive/types_online.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"g2o/core/factory.h\"\n#include \"types_slam2d_online.h\"\n#include \"types_slam3d_online.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nG2O_REGISTER_TYPE_GROUP(online);\n\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"ONLINE_EDGE_SE2\", OnlineEdgeSE2);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"ONLINE_VERTEX_SE2\", OnlineVertexSE2);\n\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"ONLINE_VERTEX_SE3:QUAT\", OnlineVertexSE3);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"ONLINE_EDGE_SE3:QUAT\", OnlineEdgeSE3);\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/g2o_interactive/types_slam2d_online.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_TYPES_SLAM2D_ONLINE_H\n#define G2O_TYPES_SLAM2D_ONLINE_H\n\n#include <iostream>\n\n#include \"g2o/types/slam2d/edge_se2.h\"\n#include \"g2o_interactive_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_INTERACTIVE_API OnlineVertexSE2 : public VertexSE2 {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  OnlineVertexSE2() : VertexSE2() {}\n\n  virtual void oplusImpl(const double* update) {\n    VertexSE2::oplusImpl(update);\n    updatedEstimate = _estimate;\n  }\n\n  void oplusUpdatedEstimate(double* update) {\n    Eigen::Vector3d p = _estimate.toVector();\n    p += Eigen::Map<Eigen::Vector3d>(update);\n    p[2] = normalize_theta(p[2]);\n    updatedEstimate.fromVector(p);\n    // std::cerr << PVAR(updatedEstimate.toVector()) << \" \" <<\n    // PVAR(_estimate.toVector()) << std::endl;\n  }\n\n  VertexSE2::EstimateType updatedEstimate;\n};\n\nclass G2O_INTERACTIVE_API OnlineEdgeSE2 : public EdgeSE2 {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  OnlineEdgeSE2() : EdgeSE2() {}\n\n  void initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet& from,\n                       OptimizableGraph::Vertex* /* to */) {\n    OnlineVertexSE2* fromEdge = static_cast<OnlineVertexSE2*>(_vertices[0]);\n    OnlineVertexSE2* toEdge = static_cast<OnlineVertexSE2*>(_vertices[1]);\n    if (from.count(fromEdge) > 0) {\n      toEdge->updatedEstimate = fromEdge->updatedEstimate * _measurement;\n      toEdge->setEstimate(toEdge->updatedEstimate);\n    } else {\n      fromEdge->updatedEstimate = toEdge->updatedEstimate * _inverseMeasurement;\n      fromEdge->setEstimate(fromEdge->updatedEstimate);\n    }\n  }\n\n  double chi2() const {\n    const OnlineVertexSE2* v1 =\n        static_cast<const OnlineVertexSE2*>(_vertices[0]);\n    const OnlineVertexSE2* v2 =\n        static_cast<const OnlineVertexSE2*>(_vertices[1]);\n    SE2 delta = _inverseMeasurement *\n                (v1->updatedEstimate.inverse() * v2->updatedEstimate);\n    Eigen::Vector3d error = delta.toVector();\n    return error.dot(information() * error);\n  }\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/g2o_interactive/types_slam3d_online.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_TYPES_SLAM3D_ONLINE_H\n#define G2O_TYPES_SLAM3D_ONLINE_H\n\n#include <iostream>\n\n#include \"g2o/types/slam3d/edge_se3.h\"\n#include \"g2o_interactive_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_INTERACTIVE_API OnlineVertexSE3 : public VertexSE3 {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  OnlineVertexSE3()\n      : VertexSE3(), updatedEstimate(Eigen::Isometry3d::Identity()) {}\n\n  virtual void oplusImpl(const double* update) {\n    VertexSE3::oplusImpl(update);\n    updatedEstimate = _estimate;\n  }\n\n  void oplusUpdatedEstimate(double* update) {\n    Eigen::Map<const Vector6> v(update);\n    Isometry3 increment = internal::fromVectorMQT(v);\n    updatedEstimate = _estimate * increment;\n  }\n\n  VertexSE3::EstimateType updatedEstimate;\n};\n\nclass G2O_INTERACTIVE_API OnlineEdgeSE3 : public EdgeSE3 {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  OnlineEdgeSE3() : EdgeSE3() {}\n\n  void initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet& from,\n                       OptimizableGraph::Vertex* /* to */) {\n    OnlineVertexSE3* fromEdge = static_cast<OnlineVertexSE3*>(_vertices[0]);\n    OnlineVertexSE3* toEdge = static_cast<OnlineVertexSE3*>(_vertices[1]);\n    if (from.count(fromEdge) > 0) {\n      toEdge->updatedEstimate = fromEdge->updatedEstimate * _measurement;\n      toEdge->setEstimate(toEdge->updatedEstimate);\n    } else {\n      fromEdge->updatedEstimate = toEdge->updatedEstimate * _inverseMeasurement;\n      fromEdge->setEstimate(fromEdge->updatedEstimate);\n    }\n  }\n\n  double chi2() const {\n    OnlineVertexSE3* from = static_cast<OnlineVertexSE3*>(_vertices[0]);\n    OnlineVertexSE3* to = static_cast<OnlineVertexSE3*>(_vertices[1]);\n    Eigen::Isometry3d delta =\n        _inverseMeasurement * from->estimate().inverse() * to->estimate();\n    Vector6 error = internal::toVectorMQT(delta);\n    return error.dot(information() * error);\n  }\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/slam_parser/CMakeLists.txt",
    "content": "add_subdirectory(parser)\nadd_subdirectory(interface)\n#add_subdirectory(example)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/slam_parser/example/CMakeLists.txt",
    "content": "add_library(example_library ${G2O_LIB_TYPE}\n  example_slam_interface.cpp\n  example_slam_interface.h\n)\n\nset_target_properties(example_library PROPERTIES OUTPUT_NAME ${LIB_PREFIX}example)\n\ntarget_link_libraries(example_library parser_library interface_library)\n\nadd_executable(test_slam_interface test_slam_interface.cpp)\ntarget_link_libraries(test_slam_interface example_library)\nset_target_properties(test_slam_interface PROPERTIES OUTPUT_NAME test_slam_interface)\n\n#install(TARGETS example_library\n  #RUNTIME DESTINATION ${RUNTIME_DESTINATION}\n  #LIBRARY DESTINATION ${LIBRARY_DESTINATION}\n  #ARCHIVE DESTINATION ${ARCHIVE_DESTINATION}\n#)\n\n#file(GLOB headers \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.h\")\n#install(FILES ${headers} DESTINATION include/slam_parser/example)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/slam_parser/example/example_slam_interface.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"example_slam_interface.h\"\n\n#include <iostream>\nusing namespace std;\n\nExampleSlamInterface::ExampleSlamInterface() {}\n\nbool ExampleSlamInterface::addNode(const std::string& tag, int id,\n                                   int dimension,\n                                   const std::vector<double>& values) {\n  cerr << \"ADDING NODE \" << tag << \" id=\" << id << \" dim=\" << dimension;\n  if (values.size()) {\n    cerr << \"\\tpose=\";\n    for (size_t i = 0; i < values.size(); ++i) cerr << \" \" << values[i];\n  }\n  cerr << endl;\n\n  // store the values\n  if (values.size() == 0)\n    _vertices[id] = make_pair(tag, std::vector<double>(dimension));\n  else\n    _vertices[id] = make_pair(tag, values);\n\n  return true;\n}\n\nbool ExampleSlamInterface::addEdge(const std::string& tag, int id,\n                                   int dimension, int v1, int v2,\n                                   const std::vector<double>& measurement,\n                                   const std::vector<double>& information) {\n  cerr << \"ADDING EDGE \" << tag << \" id=\" << id << \" dim=\" << dimension << \" (\"\n       << v1 << \" <-> \" << v2 << \")\"\n       << \" measurement=\";\n  for (size_t i = 0; i < measurement.size(); ++i) cerr << \" \" << measurement[i];\n  cerr << \" information=\";\n  for (size_t i = 0; i < information.size(); ++i) cerr << \" \" << information[i];\n  cerr << endl;\n  return true;\n}\n\nbool ExampleSlamInterface::fixNode(const std::vector<int>& nodes) {\n  cerr << \"FIXING NODE\";\n  for (size_t i = 0; i < nodes.size(); ++i) cerr << \" \" << nodes[i];\n  cerr << endl;\n  return true;\n}\n\nbool ExampleSlamInterface::queryState(const std::vector<int>& nodes) {\n  cerr << \"QUERY STATE\";\n  for (size_t i = 0; i < nodes.size(); ++i) cerr << \" \" << nodes[i];\n  cerr << endl;\n\n  // actually output the values to the evaluator\n  // If a SLAM algorithm is running we would need to copy its estimate\n  if (nodes.size() == 0) {\n    // print all nodes\n    for (std::map<int,\n                  std::pair<std::string, std::vector<double> > >::const_iterator\n             it = _vertices.begin();\n         it != _vertices.end(); ++it) {\n      cout << it->second.first << \" \" << it->first;\n      const vector<double>& values = it->second.second;\n      for (size_t j = 0; j < values.size(); ++j) cout << \" \" << values[j];\n      cout << endl;\n    }\n  } else {\n    for (size_t i = 0; i < nodes.size(); ++i) {\n      std::map<int,\n               std::pair<std::string, std::vector<double> > >::const_iterator\n          it = _vertices.find(nodes[i]);\n      if (it != _vertices.end()) {\n        cout << it->second.first << \" \" << it->first;\n        const vector<double>& values = it->second.second;\n        for (size_t j = 0; j < values.size(); ++j) cout << \" \" << values[j];\n        cout << endl;\n      }\n    }\n  }\n\n  return true;\n}\n\nbool ExampleSlamInterface::solveState() {\n  cerr << \"SOLVE STATE\" << endl;\n  return true;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/slam_parser/example/example_slam_interface.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef EXAMPLE_SLAM_INTERFACE_H\n#define EXAMPLE_SLAM_INTERFACE_H\n\n#include <map>\n#include <vector>\n\n#include \"slam_parser/interface/abstract_slam_interface.h\"\n\n/**\n * \\brief example for an interface to a SLAM algorithm\n *\n * Example for an interface to a SLAM algorithm. You may modify this class to\n * fit your needs. The example class does not actually perform any optimization,\n * it just keeps the input values and outputs the same values if asked. See the\n * documentation of SlamParser::AbstractSlamInterface for details.\n */\nclass ExampleSlamInterface : public SlamParser::AbstractSlamInterface {\n public:\n  ExampleSlamInterface();\n\n  bool addNode(const std::string& tag, int id, int dimension,\n               const std::vector<double>& values);\n\n  bool addEdge(const std::string& tag, int id, int dimension, int v1, int v2,\n               const std::vector<double>& measurement,\n               const std::vector<double>& information);\n\n  bool fixNode(const std::vector<int>& nodes);\n\n  bool queryState(const std::vector<int>& nodes);\n\n  bool solveState();\n\n protected:\n  /* add variables to control the SLAM algorithm or for other general\n   * requirements */\n  std::map<int, std::pair<std::string, std::vector<double> > >\n      _vertices;  ///< the original value of the input (actually not needed if a\n                  ///< real SLAM engine is running)\n};\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/slam_parser/example/test_slam_interface.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <iostream>\n\n#include \"example_slam_interface.h\"\n#include \"slam_parser/interface/parser_interface.h\"\nusing namespace std;\n\nint main() {\n  ExampleSlamInterface slamInterface;\n  SlamParser::ParserInterface parserInterface(&slamInterface);\n\n  while (parserInterface.parseCommand(cin)) {\n    // do something additional if needed\n  }\n\n  return 0;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/slam_parser/interface/CMakeLists.txt",
    "content": "set(interface_library_src\n  abstract_slam_interface.h\n  parser_interface.cpp\n  parser_interface.h\n  slam_context_interface.cpp\n  slam_context_interface.h\n)\n\nif (MSVC)\n  add_library(interface_library STATIC\n    ${interface_library_src}\n  )\nelse()\n  add_library(interface_library ${G2O_LIB_TYPE}\n    ${interface_library_src}\n  )\nendif()\n\ninclude_directories(${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/../../)\n\nset_target_properties(interface_library PROPERTIES OUTPUT_NAME ${LIB_PREFIX}interface)\nset_target_properties(interface_library PROPERTIES\n  VERSION ${G2O_LIB_VERSION}\n  SOVERSION ${G2O_LIB_SOVERSION})\ntarget_link_libraries(interface_library parser_library)\n\ninstall(TARGETS interface_library\n  RUNTIME DESTINATION ${RUNTIME_DESTINATION}\n  LIBRARY DESTINATION ${LIBRARY_DESTINATION}\n  ARCHIVE DESTINATION ${ARCHIVE_DESTINATION}\n)\n\nfile(GLOB headers \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.h\")\ninstall(FILES ${headers} DESTINATION ${INCLUDES_INSTALL_DIR}/examples/interactive_slam/slam_parser/interface)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/slam_parser/interface/abstract_slam_interface.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef ABSTRACT_SLAM_INTERFACE_H\n#define ABSTRACT_SLAM_INTERFACE_H\n\n#include <string>\n#include <vector>\n\nnamespace SlamParser {\n\n/**\n * \\brief interface for communicating with the SLAM algorithm\n *\n * This interface allows the parser to communicate with the SLAM algorithm.\n */\nclass AbstractSlamInterface {\n public:\n  /**\n   * adding a node to the SLAM engine.\n   * @param tag: the tag specifying the type of the vertex\n   * @param id: the unique id of the node.\n   * @param dimension: the dimension of the node.\n   * @param values: the pose of the node, may be empty (i.e., the engine should\n   * initialize the node itself)\n   * @return true, if adding was successful\n   */\n  virtual bool addNode(const std::string& tag, int id, int dimension,\n                       const std::vector<double>& values) = 0;\n\n  /**\n   * adding an edge to the SLAM engine.\n   * @param tag: the tag specifying the type of the vertex\n   * @param id: the unique id of the edge.\n   * @param dimension: the dimension of the edge.\n   * @param v1: the unique id of the edge of the first vertex\n   * @param v2: the unique id of the edge of the second vertex\n   * @param measurement: the measurement of the constraint\n   * @param information: the information matrix (inverse of the covariance)\n   * representing the uncertainty of the measurement (row-major upper triangular\n   * and diagonal)\n   * @return true, if adding was successful\n   */\n  virtual bool addEdge(const std::string& tag, int id, int dimension, int v1,\n                       int v2, const std::vector<double>& measurement,\n                       const std::vector<double>& information) = 0;\n\n  /**\n   * set some nodes to a fixed position\n   * @param nodes: the list of vertex IDs to fix\n   * @return true, if successful\n   */\n  virtual bool fixNode(const std::vector<int>& nodes) = 0;\n\n  /**\n   * Ask the SLAM engine to print the current estimate of the variables\n   * @param nodes: the list of vertex IDs to print, if empty print all variables\n   * @return true, if successful\n   */\n  virtual bool queryState(const std::vector<int>& nodes) = 0;\n\n  /**\n   * ask the engine to solve\n   * @return true, if successful\n   */\n  virtual bool solveState() = 0;\n};\n\n}  // namespace SlamParser\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/slam_parser/interface/parser_interface.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"parser_interface.h\"\n\n#include \"slam_context_interface.h\"\n#include \"slam_parser/parser/driver.h\"\n\nnamespace SlamParser {\n\nParserInterface::ParserInterface(AbstractSlamInterface* slamInterface) {\n  _slamContextInterface = new SlamContextInterface(slamInterface);\n  _driver = new Driver(*_slamContextInterface);\n  //_driver->trace_parsing = true;\n  //_driver->trace_scanning = true;\n}\n\nParserInterface::~ParserInterface() {\n  delete _slamContextInterface;\n  delete _driver;\n}\n\nbool ParserInterface::parseCommand(std::istream& input) {\n  if (input.eof()) return false;\n  _buffer.str(\"\");\n  _buffer.clear();\n  input.get(*_buffer.rdbuf(), ';');\n  if (!input.eof())  // get the ';'\n    _buffer << (char)input.get();\n  _driver->parse_stream(_buffer);\n  return true;\n}\n\n}  // namespace SlamParser\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/slam_parser/interface/parser_interface.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef PARSER_INTERFACE_H\n#define PARSER_INTERFACE_H\n\n#include <iosfwd>\n#include <sstream>\n\n#include \"abstract_slam_interface.h\"\n\nnamespace SlamParser {\n\nclass SlamContextInterface;\nclass Driver;\n\n/**\n * \\brief top-level interface to the parser\n */\nclass ParserInterface {\n public:\n  /**\n   * construct a parser and use the given AbstractSlamInterface to communicate\n   * with the SLAM algorithm.\n   */\n  explicit ParserInterface(AbstractSlamInterface* slamInterface);\n  ParserInterface& operator=(const ParserInterface&) = delete;\n  ParserInterface(const ParserInterface&) = delete;\n  virtual ~ParserInterface();\n\n  /**\n   * parse a single command and forward to the SLAM engine\n   */\n  bool parseCommand(std::istream& input);\n\n protected:\n  SlamContextInterface* _slamContextInterface;\n  Driver* _driver;\n  std::stringstream _buffer;\n};\n\n}  // namespace SlamParser\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/slam_parser/interface/slam_context_interface.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"slam_context_interface.h\"\n\n#include <iostream>\n\n#include \"abstract_slam_interface.h\"\n#include \"slam_parser/parser/commands.h\"\nusing namespace std;\n\nnamespace SlamParser {\n\nSlamContextInterface::SlamContextInterface(AbstractSlamInterface* slam)\n    : SlamContext(), _slam(slam) {}\n\nSlamContextInterface::~SlamContextInterface() {}\n\nbool SlamContextInterface::process(CommandNode* commandNode) {\n  if (!_slam) {\n    return true;\n  }\n  switch (commandNode->commandType()) {\n    case CT_ADD_NODE: {\n      AddNode* c = static_cast<AddNode*>(commandNode);\n      return _slam->addNode(c->tag(), c->id(), c->dimension(), c->values());\n    }\n    case CT_ADD_EDGE: {\n      AddEdge* c = static_cast<AddEdge*>(commandNode);\n      return _slam->addEdge(c->tag(), c->id(), c->dimension(), c->id1(),\n                            c->id2(), c->values(), c->information());\n    }\n    case CT_SOLVE_STATE: {\n      // SolveState* c = static_cast<SolveState*>(commandNode);\n      return _slam->solveState();\n    }\n    case CT_QUERY_STATE: {\n      QueryState* c = static_cast<QueryState*>(commandNode);\n      return _slam->queryState(c->ids());\n    }\n    case CT_FIX: {\n      FixNode* c = static_cast<FixNode*>(commandNode);\n      return _slam->fixNode(c->ids());\n    }\n  }\n  cerr << \"SlamContextInterface::process: Unknown command type\" << endl;\n  return false;\n}\n\n}  // namespace SlamParser\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/slam_parser/interface/slam_context_interface.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef SLAM_CONTEXT_INTERFACE_H\n#define SLAM_CONTEXT_INTERFACE_H\n\n#include \"slam_parser/parser/slam_context.h\"\n\nnamespace SlamParser {\n\nclass AbstractSlamInterface;\n\nclass SlamContextInterface : public SlamContext {\n public:\n  explicit SlamContextInterface(AbstractSlamInterface* slam);\n  SlamContextInterface& operator=(const SlamContextInterface&) = delete;\n  SlamContextInterface(const SlamContextInterface&) = delete;\n  ~SlamContextInterface();\n\n  bool process(CommandNode* commandNode);\n\n protected:\n  AbstractSlamInterface* _slam;\n};\n\n}  // namespace SlamParser\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/slam_parser/parser/CMakeLists.txt",
    "content": "set(G2O_PARSER_SRC\n  slam_context.h slam_context.cpp\n  bison_parser.cpp bison_parser.h\n  commands.h\n  driver.h driver.cpp\n  location.hh\n  position.hh\n  scanner.h flex_scanner.cpp\n)\n\nif (MSVC)\nadd_library(parser_library STATIC\n  ${G2O_PARSER_SRC}\n)\nelse()\nadd_library(parser_library ${G2O_LIB_TYPE}\n  ${G2O_PARSER_SRC}\n)\nendif()\n\ninclude_directories(${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR})\n\ntarget_compile_features(parser_library PUBLIC cxx_std_17)\nset_target_properties(parser_library PROPERTIES OUTPUT_NAME ${LIB_PREFIX}parser)\nset_target_properties(parser_library PROPERTIES\n  VERSION ${G2O_LIB_VERSION}\n  SOVERSION ${G2O_LIB_SOVERSION})\n\n#add_executable(test_slam_parser test_slam_parser.cpp)\n#target_link_libraries(test_slam_parser parser_library)\n#set_target_properties(test_slam_parser PROPERTIES OUTPUT_NAME test_slam_parser)\n\ninstall(TARGETS parser_library\n  RUNTIME DESTINATION ${RUNTIME_DESTINATION}\n  LIBRARY DESTINATION ${LIBRARY_DESTINATION}\n  ARCHIVE DESTINATION ${ARCHIVE_DESTINATION}\n)\n\nfile(GLOB headers \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.h\" \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.hh\")\ninstall(FILES ${headers} DESTINATION ${INCLUDES_INSTALL_DIR}/examples/interactive_slam/slam_parser/parser)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/slam_parser/parser/FlexLexer.h",
    "content": "// -*-C++-*-\n// FlexLexer.h -- define interfaces for lexical analyzer classes generated\n// by flex\n\n// Copyright (c) 1993 The Regents of the University of California.\n// All rights reserved.\n//\n// This code is derived from software contributed to Berkeley by\n// Kent Williams and Tom Epperly.\n//\n//  Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n//  modification, are permitted provided that the following conditions\n//  are met:\n\n//  1. Redistributions of source code must retain the above copyright\n//  notice, this list of conditions and the following disclaimer.\n//  2. Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//  notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//  documentation and/or other materials provided with the distribution.\n\n//  Neither the name of the University nor the names of its contributors\n//  may be used to endorse or promote products derived from this software\n//  without specific prior written permission.\n\n//  THIS SOFTWARE IS PROVIDED ``AS IS'' AND WITHOUT ANY EXPRESS OR\n//  IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, WITHOUT LIMITATION, THE IMPLIED\n//  WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR\n//  PURPOSE.\n\n// This file defines FlexLexer, an abstract class which specifies the\n// external interface provided to flex C++ lexer objects, and yyFlexLexer,\n// which defines a particular lexer class.\n//\n// If you want to create multiple lexer classes, you use the -P flag\n// to rename each yyFlexLexer to some other xxFlexLexer.  You then\n// include <FlexLexer.h> in your other sources once per lexer class:\n//\n//      #undef yyFlexLexer\n//      #define yyFlexLexer xxFlexLexer\n//      #include <FlexLexer.h>\n//\n//      #undef yyFlexLexer\n//      #define yyFlexLexer zzFlexLexer\n//      #include <FlexLexer.h>\n//      ...\n\n#ifndef __FLEX_LEXER_H\n// Never included before - need to define base class.\n#define __FLEX_LEXER_H\n\n#include <iostream>\n\nextern \"C++\" {\n\nstruct yy_buffer_state;\ntypedef int yy_state_type;\n\nclass FlexLexer {\n public:\n  virtual ~FlexLexer() {}\n\n  const char* YYText() const { return yytext; }\n  int YYLeng() const { return yyleng; }\n\n  virtual void yy_switch_to_buffer(yy_buffer_state* new_buffer) = 0;\n  virtual yy_buffer_state* yy_create_buffer(std::istream* s, int size) = 0;\n  virtual yy_buffer_state* yy_create_buffer(std::istream& s, int size) = 0;\n  virtual void yy_delete_buffer(yy_buffer_state* b) = 0;\n  virtual void yyrestart(std::istream* s) = 0;\n  virtual void yyrestart(std::istream& s) = 0;\n\n  virtual int yylex() = 0;\n\n  // Call yylex with new input/output sources.\n  int yylex(std::istream& new_in, std::ostream& new_out) {\n    switch_streams(new_in, new_out);\n    return yylex();\n  }\n\n  int yylex(std::istream* new_in, std::ostream* new_out = 0) {\n    switch_streams(new_in, new_out);\n    return yylex();\n  }\n\n  // Switch to new input/output streams.  A nil stream pointer\n  // indicates \"keep the current one\".\n  virtual void switch_streams(std::istream* new_in, std::ostream* new_out) = 0;\n  virtual void switch_streams(std::istream& new_in, std::ostream& new_out) = 0;\n\n  int lineno() const { return yylineno; }\n\n  int debug() const { return yy_flex_debug; }\n  void set_debug(int flag) { yy_flex_debug = flag; }\n\n protected:\n  char* yytext;\n  int yyleng;\n  int yylineno;       // only maintained if you use %option yylineno\n  int yy_flex_debug;  // only has effect with -d or \"%option debug\"\n};\n}\n#endif  // FLEXLEXER_H\n\n#if defined(yyFlexLexer) || !defined(yyFlexLexerOnce)\n// Either this is the first time through (yyFlexLexerOnce not defined),\n// or this is a repeated include to define a different flavor of\n// yyFlexLexer, as discussed in the flex manual.\n#define yyFlexLexerOnce\n\nextern \"C++\" {\n\nclass yyFlexLexer : public FlexLexer {\n public:\n  // arg_yyin and arg_yyout default to the cin and cout, but we\n  // only make that assignment when initializing in yylex().\n  yyFlexLexer(std::istream& arg_yyin, std::ostream& arg_yyout);\n  yyFlexLexer(std::istream* arg_yyin = 0, std::ostream* arg_yyout = 0);\n\n private:\n  void ctor_common();\n\n public:\n  virtual ~yyFlexLexer();\n\n  void yy_switch_to_buffer(yy_buffer_state* new_buffer);\n  yy_buffer_state* yy_create_buffer(std::istream* s, int size);\n  yy_buffer_state* yy_create_buffer(std::istream& s, int size);\n  void yy_delete_buffer(yy_buffer_state* b);\n  void yyrestart(std::istream* s);\n  void yyrestart(std::istream& s);\n\n  void yypush_buffer_state(yy_buffer_state* new_buffer);\n  void yypop_buffer_state();\n\n  virtual int yylex();\n  virtual void switch_streams(std::istream& new_in, std::ostream& new_out);\n  virtual void switch_streams(std::istream* new_in = 0,\n                              std::ostream* new_out = 0);\n  virtual int yywrap();\n\n protected:\n  virtual int LexerInput(char* buf, int max_size);\n  virtual void LexerOutput(const char* buf, int size);\n  virtual void LexerError(const char* msg);\n\n  void yyunput(int c, char* buf_ptr);\n  int yyinput();\n\n  void yy_load_buffer_state();\n  void yy_init_buffer(yy_buffer_state* b, std::istream& s);\n  void yy_flush_buffer(yy_buffer_state* b);\n\n  int yy_start_stack_ptr;\n  int yy_start_stack_depth;\n  int* yy_start_stack;\n\n  void yy_push_state(int new_state);\n  void yy_pop_state();\n  int yy_top_state();\n\n  yy_state_type yy_get_previous_state();\n  yy_state_type yy_try_NUL_trans(yy_state_type current_state);\n  int yy_get_next_buffer();\n\n  std::istream yyin;   // input source for default LexerInput\n  std::ostream yyout;  // output sink for default LexerOutput\n\n  // yy_hold_char holds the character lost when yytext is formed.\n  char yy_hold_char;\n\n  // Number of characters read into yy_ch_buf.\n  int yy_n_chars;\n\n  // Points to current character in buffer.\n  char* yy_c_buf_p;\n\n  int yy_init;   // whether we need to initialize\n  int yy_start;  // start state number\n\n  // Flag which is used to allow yywrap()'s to do buffer switches\n  // instead of setting up a fresh yyin.  A bit of a hack ...\n  int yy_did_buffer_switch_on_eof;\n\n  size_t yy_buffer_stack_top;        /**< index of top of stack. */\n  size_t yy_buffer_stack_max;        /**< capacity of stack. */\n  yy_buffer_state** yy_buffer_stack; /**< Stack as an array. */\n  void yyensure_buffer_stack(void);\n\n  // The following are not always needed, but may be depending\n  // on use of certain flex features (like REJECT or yymore()).\n\n  yy_state_type yy_last_accepting_state;\n  char* yy_last_accepting_cpos;\n\n  yy_state_type* yy_state_buf;\n  yy_state_type* yy_state_ptr;\n\n  char* yy_full_match;\n  int* yy_full_state;\n  int yy_full_lp;\n\n  int yy_lp;\n  int yy_looking_for_trail_begin;\n\n  int yy_more_flag;\n  int yy_more_len;\n  int yy_more_offset;\n  int yy_prev_more_offset;\n};\n}\n\n#endif  // yyFlexLexer || ! yyFlexLexerOnce\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/slam_parser/parser/bison_parser.cpp",
    "content": "// A Bison parser, made by GNU Bison 3.8.2.\n\n// Skeleton implementation for Bison LALR(1) parsers in C++\n\n// Copyright (C) 2002-2015, 2018-2021 Free Software Foundation, Inc.\n\n// This program is free software: you can redistribute it and/or modify\n// it under the terms of the GNU General Public License as published by\n// the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n// (at your option) any later version.\n\n// This program is distributed in the hope that it will be useful,\n// but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the\n// GNU General Public License for more details.\n\n// You should have received a copy of the GNU General Public License\n// along with this program.  If not, see <https://www.gnu.org/licenses/>.\n\n// As a special exception, you may create a larger work that contains\n// part or all of the Bison parser skeleton and distribute that work\n// under terms of your choice, so long as that work isn't itself a\n// parser generator using the skeleton or a modified version thereof\n// as a parser skeleton.  Alternatively, if you modify or redistribute\n// the parser skeleton itself, you may (at your option) remove this\n// special exception, which will cause the skeleton and the resulting\n// Bison output files to be licensed under the GNU General Public\n// License without this special exception.\n\n// This special exception was added by the Free Software Foundation in\n// version 2.2 of Bison.\n\n// DO NOT RELY ON FEATURES THAT ARE NOT DOCUMENTED in the manual,\n// especially those whose name start with YY_ or yy_.  They are\n// private implementation details that can be changed or removed.\n\n// Take the name prefix into account.\n#define yylex SlamParserlex\n\n// First part of user prologue.\n#line 1 \"parser.yy\"\n/*** C/C++ Declarations ***/\n\n#include <stdio.h>\n\n#include <string>\n#include <vector>\n\n#include \"commands.h\"\n\n#line 53 \"bison_parser.cpp\"\n\n#include \"bison_parser.h\"\n\n// Second part of user prologue.\n#line 84 \"parser.yy\"\n\n#include \"driver.h\"\n#include \"scanner.h\"\n#include \"slam_context.h\"\n\n/* this \"connects\" the bison parser in the driver to the flex scanner class\n * object. it defines the yylex() function call to pull the next token from the\n * current lexer object of the driver context. */\n#undef yylex\n#define yylex driver.lexer->lex\n\n#line 73 \"bison_parser.cpp\"\n\n#ifndef YY_\n#if defined YYENABLE_NLS && YYENABLE_NLS\n#if ENABLE_NLS\n#include <libintl.h>  // FIXME: INFRINGES ON USER NAME SPACE.\n#define YY_(msgid) dgettext(\"bison-runtime\", msgid)\n#endif\n#endif\n#ifndef YY_\n#define YY_(msgid) msgid\n#endif\n#endif\n\n// Whether we are compiled with exception support.\n#ifndef YY_EXCEPTIONS\n#if defined __GNUC__ && !defined __EXCEPTIONS\n#define YY_EXCEPTIONS 0\n#else\n#define YY_EXCEPTIONS 1\n#endif\n#endif\n\n#define YYRHSLOC(Rhs, K) ((Rhs)[K].location)\n/* YYLLOC_DEFAULT -- Set CURRENT to span from RHS[1] to RHS[N].\n   If N is 0, then set CURRENT to the empty location which ends\n   the previous symbol: RHS[0] (always defined).  */\n\n#ifndef YYLLOC_DEFAULT\n#define YYLLOC_DEFAULT(Current, Rhs, N)                       \\\n  do                                                          \\\n    if (N) {                                                  \\\n      (Current).begin = YYRHSLOC(Rhs, 1).begin;               \\\n      (Current).end = YYRHSLOC(Rhs, N).end;                   \\\n    } else {                                                  \\\n      (Current).begin = (Current).end = YYRHSLOC(Rhs, 0).end; \\\n    }                                                         \\\n  while (false)\n#endif\n\n// Enable debugging if requested.\n#if SLAMPARSERDEBUG\n\n// A pseudo ostream that takes yydebug_ into account.\n#define YYCDEBUG \\\n  if (yydebug_) (*yycdebug_)\n\n#define YY_SYMBOL_PRINT(Title, Symbol) \\\n  do {                                 \\\n    if (yydebug_) {                    \\\n      *yycdebug_ << Title << ' ';      \\\n      yy_print_(*yycdebug_, Symbol);   \\\n      *yycdebug_ << '\\n';              \\\n    }                                  \\\n  } while (false)\n\n#define YY_REDUCE_PRINT(Rule)             \\\n  do {                                    \\\n    if (yydebug_) yy_reduce_print_(Rule); \\\n  } while (false)\n\n#define YY_STACK_PRINT()             \\\n  do {                               \\\n    if (yydebug_) yy_stack_print_(); \\\n  } while (false)\n\n#else  // !SLAMPARSERDEBUG\n\n#define YYCDEBUG \\\n  if (false) std::cerr\n#define YY_SYMBOL_PRINT(Title, Symbol) YY_USE(Symbol)\n#define YY_REDUCE_PRINT(Rule) static_cast<void>(0)\n#define YY_STACK_PRINT() static_cast<void>(0)\n\n#endif  // !SLAMPARSERDEBUG\n\n#define yyerrok (yyerrstatus_ = 0)\n#define yyclearin (yyla.clear())\n\n#define YYACCEPT goto yyacceptlab\n#define YYABORT goto yyabortlab\n#define YYERROR goto yyerrorlab\n#define YYRECOVERING() (!!yyerrstatus_)\n\nnamespace SlamParser {\n#line 166 \"bison_parser.cpp\"\n\n/// Build a parser object.\nParser::Parser(class Driver& driver_yyarg)\n#if SLAMPARSERDEBUG\n    : yydebug_(false),\n      yycdebug_(&std::cerr),\n#else\n    :\n#endif\n      driver(driver_yyarg) {\n}\n\nParser::~Parser() {}\n\nParser::syntax_error::~syntax_error() YY_NOEXCEPT YY_NOTHROW {}\n\n/*---------.\n| symbol.  |\n`---------*/\n\n// basic_symbol.\ntemplate <typename Base>\nParser::basic_symbol<Base>::basic_symbol(const basic_symbol& that)\n    : Base(that), value(that.value), location(that.location) {}\n\n/// Constructor for valueless symbols.\ntemplate <typename Base>\nParser::basic_symbol<Base>::basic_symbol(typename Base::kind_type t,\n                                         YY_MOVE_REF(location_type) l)\n    : Base(t), value(), location(l) {}\n\ntemplate <typename Base>\nParser::basic_symbol<Base>::basic_symbol(typename Base::kind_type t,\n                                         YY_RVREF(value_type) v,\n                                         YY_RVREF(location_type) l)\n    : Base(t), value(YY_MOVE(v)), location(YY_MOVE(l)) {}\n\ntemplate <typename Base>\nParser::symbol_kind_type Parser::basic_symbol<Base>::type_get() const\n    YY_NOEXCEPT {\n  return this->kind();\n}\n\ntemplate <typename Base>\nbool Parser::basic_symbol<Base>::empty() const YY_NOEXCEPT {\n  return this->kind() == symbol_kind::S_YYEMPTY;\n}\n\ntemplate <typename Base>\nvoid Parser::basic_symbol<Base>::move(basic_symbol& s) {\n  super_type::move(s);\n  value = YY_MOVE(s.value);\n  location = YY_MOVE(s.location);\n}\n\n// by_kind.\nParser::by_kind::by_kind() YY_NOEXCEPT : kind_(symbol_kind::S_YYEMPTY) {}\n\n#if 201103L <= YY_CPLUSPLUS\nParser::by_kind::by_kind(by_kind&& that) YY_NOEXCEPT : kind_(that.kind_) {\n  that.clear();\n}\n#endif\n\nParser::by_kind::by_kind(const by_kind& that) YY_NOEXCEPT : kind_(that.kind_) {}\n\nParser::by_kind::by_kind(token_kind_type t) YY_NOEXCEPT\n    : kind_(yytranslate_(t)) {}\n\nvoid Parser::by_kind::clear() YY_NOEXCEPT { kind_ = symbol_kind::S_YYEMPTY; }\n\nvoid Parser::by_kind::move(by_kind& that) {\n  kind_ = that.kind_;\n  that.clear();\n}\n\nParser::symbol_kind_type Parser::by_kind::kind() const YY_NOEXCEPT {\n  return kind_;\n}\n\nParser::symbol_kind_type Parser::by_kind::type_get() const YY_NOEXCEPT {\n  return this->kind();\n}\n\n// by_state.\nParser::by_state::by_state() YY_NOEXCEPT : state(empty_state) {}\n\nParser::by_state::by_state(const by_state& that) YY_NOEXCEPT\n    : state(that.state) {}\n\nvoid Parser::by_state::clear() YY_NOEXCEPT { state = empty_state; }\n\nvoid Parser::by_state::move(by_state& that) {\n  state = that.state;\n  that.clear();\n}\n\nParser::by_state::by_state(state_type s) YY_NOEXCEPT : state(s) {}\n\nParser::symbol_kind_type Parser::by_state::kind() const YY_NOEXCEPT {\n  if (state == empty_state)\n    return symbol_kind::S_YYEMPTY;\n  else\n    return YY_CAST(symbol_kind_type, yystos_[+state]);\n}\n\nParser::stack_symbol_type::stack_symbol_type() {}\n\nParser::stack_symbol_type::stack_symbol_type(YY_RVREF(stack_symbol_type) that)\n    : super_type(YY_MOVE(that.state), YY_MOVE(that.value),\n                 YY_MOVE(that.location)) {\n#if 201103L <= YY_CPLUSPLUS\n  // that is emptied.\n  that.state = empty_state;\n#endif\n}\n\nParser::stack_symbol_type::stack_symbol_type(state_type s,\n                                             YY_MOVE_REF(symbol_type) that)\n    : super_type(s, YY_MOVE(that.value), YY_MOVE(that.location)) {\n  // that is emptied.\n  that.kind_ = symbol_kind::S_YYEMPTY;\n}\n\n#if YY_CPLUSPLUS < 201103L\nParser::stack_symbol_type& Parser::stack_symbol_type::operator=(\n    const stack_symbol_type& that) {\n  state = that.state;\n  value = that.value;\n  location = that.location;\n  return *this;\n}\n\nParser::stack_symbol_type& Parser::stack_symbol_type::operator=(\n    stack_symbol_type& that) {\n  state = that.state;\n  value = that.value;\n  location = that.location;\n  // that is emptied.\n  that.state = empty_state;\n  return *this;\n}\n#endif\n\ntemplate <typename Base>\nvoid Parser::yy_destroy_(const char* yymsg, basic_symbol<Base>& yysym) const {\n  if (yymsg) YY_SYMBOL_PRINT(yymsg, yysym);\n\n  // User destructor.\n  switch (yysym.kind()) {\n    case symbol_kind::S_STRING:  // \"string\"\n#line 78 \"parser.yy\"\n    {\n      delete (yysym.value.stringVal);\n    }\n#line 378 \"bison_parser.cpp\"\n    break;\n\n    case symbol_kind::S_add_se2:  // add_se2\n#line 79 \"parser.yy\"\n    {\n      delete (yysym.value.commandNode);\n    }\n#line 384 \"bison_parser.cpp\"\n    break;\n\n    case symbol_kind::S_add_se3:  // add_se3\n#line 79 \"parser.yy\"\n    {\n      delete (yysym.value.commandNode);\n    }\n#line 390 \"bison_parser.cpp\"\n    break;\n\n    case symbol_kind::S_fix_node:  // fix_node\n#line 79 \"parser.yy\"\n    {\n      delete (yysym.value.commandNode);\n    }\n#line 396 \"bison_parser.cpp\"\n    break;\n\n    case symbol_kind::S_solve_state:  // solve_state\n#line 79 \"parser.yy\"\n    {\n      delete (yysym.value.commandNode);\n    }\n#line 402 \"bison_parser.cpp\"\n    break;\n\n    case symbol_kind::S_query_state:  // query_state\n#line 79 \"parser.yy\"\n    {\n      delete (yysym.value.commandNode);\n    }\n#line 408 \"bison_parser.cpp\"\n    break;\n\n    case symbol_kind::S_command:  // command\n#line 79 \"parser.yy\"\n    {\n      delete (yysym.value.commandNode);\n    }\n#line 414 \"bison_parser.cpp\"\n    break;\n\n    default:\n      break;\n  }\n}\n\n#if SLAMPARSERDEBUG\ntemplate <typename Base>\nvoid Parser::yy_print_(std::ostream& yyo,\n                       const basic_symbol<Base>& yysym) const {\n  std::ostream& yyoutput = yyo;\n  YY_USE(yyoutput);\n  if (yysym.empty())\n    yyo << \"empty symbol\";\n  else {\n    symbol_kind_type yykind = yysym.kind();\n    yyo << (yykind < YYNTOKENS ? \"token\" : \"nterm\") << ' ' << yysym.name()\n        << \" (\" << yysym.location << \": \";\n    YY_USE(yykind);\n    yyo << ')';\n  }\n}\n#endif\n\nvoid Parser::yypush_(const char* m, YY_MOVE_REF(stack_symbol_type) sym) {\n  if (m) YY_SYMBOL_PRINT(m, sym);\n  yystack_.push(YY_MOVE(sym));\n}\n\nvoid Parser::yypush_(const char* m, state_type s,\n                     YY_MOVE_REF(symbol_type) sym) {\n#if 201103L <= YY_CPLUSPLUS\n  yypush_(m, stack_symbol_type(s, std::move(sym)));\n#else\n  stack_symbol_type ss(s, sym);\n  yypush_(m, ss);\n#endif\n}\n\nvoid Parser::yypop_(int n) YY_NOEXCEPT { yystack_.pop(n); }\n\n#if SLAMPARSERDEBUG\nstd::ostream& Parser::debug_stream() const { return *yycdebug_; }\n\nvoid Parser::set_debug_stream(std::ostream& o) { yycdebug_ = &o; }\n\nParser::debug_level_type Parser::debug_level() const { return yydebug_; }\n\nvoid Parser::set_debug_level(debug_level_type l) { yydebug_ = l; }\n#endif  // SLAMPARSERDEBUG\n\nParser::state_type Parser::yy_lr_goto_state_(state_type yystate, int yysym) {\n  int yyr = yypgoto_[yysym - YYNTOKENS] + yystate;\n  if (0 <= yyr && yyr <= yylast_ && yycheck_[yyr] == yystate)\n    return yytable_[yyr];\n  else\n    return yydefgoto_[yysym - YYNTOKENS];\n}\n\nbool Parser::yy_pact_value_is_default_(int yyvalue) YY_NOEXCEPT {\n  return yyvalue == yypact_ninf_;\n}\n\nbool Parser::yy_table_value_is_error_(int yyvalue) YY_NOEXCEPT {\n  return yyvalue == yytable_ninf_;\n}\n\nint Parser::operator()() { return parse(); }\n\nint Parser::parse() {\n  int yyn;\n  /// Length of the RHS of the rule being reduced.\n  int yylen = 0;\n\n  // Error handling.\n  int yynerrs_ = 0;\n  int yyerrstatus_ = 0;\n\n  /// The lookahead symbol.\n  symbol_type yyla;\n\n  /// The locations where the error started and ended.\n  stack_symbol_type yyerror_range[3];\n\n  /// The return value of parse ().\n  int yyresult;\n\n#if YY_EXCEPTIONS\n  try\n#endif  // YY_EXCEPTIONS\n  {\n    YYCDEBUG << \"Starting parse\\n\";\n\n    // User initialization code.\n#line 37 \"parser.yy\"\n    {\n      // initialize the initial location object\n      yyla.location.begin.filename = yyla.location.end.filename =\n          &driver.streamname;\n    }\n\n#line 557 \"bison_parser.cpp\"\n\n    /* Initialize the stack.  The initial state will be set in\n       yynewstate, since the latter expects the semantical and the\n       location values to have been already stored, initialize these\n       stacks with a primary value.  */\n    yystack_.clear();\n    yypush_(YY_NULLPTR, 0, YY_MOVE(yyla));\n\n  /*-----------------------------------------------.\n  | yynewstate -- push a new symbol on the stack.  |\n  `-----------------------------------------------*/\n  yynewstate:\n    YYCDEBUG << \"Entering state \" << int(yystack_[0].state) << '\\n';\n    YY_STACK_PRINT();\n\n    // Accept?\n    if (yystack_[0].state == yyfinal_) YYACCEPT;\n\n    goto yybackup;\n\n  /*-----------.\n  | yybackup.  |\n  `-----------*/\n  yybackup:\n    // Try to take a decision without lookahead.\n    yyn = yypact_[+yystack_[0].state];\n    if (yy_pact_value_is_default_(yyn)) goto yydefault;\n\n    // Read a lookahead token.\n    if (yyla.empty()) {\n      YYCDEBUG << \"Reading a token\\n\";\n#if YY_EXCEPTIONS\n      try\n#endif  // YY_EXCEPTIONS\n      {\n        yyla.kind_ = yytranslate_(yylex(&yyla.value, &yyla.location));\n      }\n#if YY_EXCEPTIONS\n      catch (const syntax_error& yyexc) {\n        YYCDEBUG << \"Caught exception: \" << yyexc.what() << '\\n';\n        error(yyexc);\n        goto yyerrlab1;\n      }\n#endif  // YY_EXCEPTIONS\n    }\n    YY_SYMBOL_PRINT(\"Next token is\", yyla);\n\n    if (yyla.kind() == symbol_kind::S_YYerror) {\n      // The scanner already issued an error message, process directly\n      // to error recovery.  But do not keep the error token as\n      // lookahead, it is too special and may lead us to an endless\n      // loop in error recovery. */\n      yyla.kind_ = symbol_kind::S_YYUNDEF;\n      goto yyerrlab1;\n    }\n\n    /* If the proper action on seeing token YYLA.TYPE is to reduce or\n       to detect an error, take that action.  */\n    yyn += yyla.kind();\n    if (yyn < 0 || yylast_ < yyn || yycheck_[yyn] != yyla.kind()) {\n      goto yydefault;\n    }\n\n    // Reduce or error.\n    yyn = yytable_[yyn];\n    if (yyn <= 0) {\n      if (yy_table_value_is_error_(yyn)) goto yyerrlab;\n      yyn = -yyn;\n      goto yyreduce;\n    }\n\n    // Count tokens shifted since error; after three, turn off error status.\n    if (yyerrstatus_) --yyerrstatus_;\n\n    // Shift the lookahead token.\n    yypush_(\"Shifting\", state_type(yyn), YY_MOVE(yyla));\n    goto yynewstate;\n\n  /*-----------------------------------------------------------.\n  | yydefault -- do the default action for the current state.  |\n  `-----------------------------------------------------------*/\n  yydefault:\n    yyn = yydefact_[+yystack_[0].state];\n    if (yyn == 0) goto yyerrlab;\n    goto yyreduce;\n\n  /*-----------------------------.\n  | yyreduce -- do a reduction.  |\n  `-----------------------------*/\n  yyreduce:\n    yylen = yyr2_[yyn];\n    {\n      stack_symbol_type yylhs;\n      yylhs.state = yy_lr_goto_state_(yystack_[yylen].state, yyr1_[yyn]);\n      /* If YYLEN is nonzero, implement the default value of the\n         action: '$$ = $1'.  Otherwise, use the top of the stack.\n\n         Otherwise, the following line sets YYLHS.VALUE to garbage.\n         This behavior is undocumented and Bison users should not rely\n         upon it.  */\n      if (yylen)\n        yylhs.value = yystack_[yylen - 1].value;\n      else\n        yylhs.value = yystack_[0].value;\n\n      // Default location.\n      {\n        stack_type::slice range(yystack_, yylen);\n        YYLLOC_DEFAULT(yylhs.location, range, yylen);\n        yyerror_range[1].location = yylhs.location;\n      }\n\n      // Perform the reduction.\n      YY_REDUCE_PRINT(yyn);\n#if YY_EXCEPTIONS\n      try\n#endif  // YY_EXCEPTIONS\n      {\n        switch (yyn) {\n          case 2:  // int_list: \"integer\"\n#line 103 \"parser.yy\"\n          {\n            (yylhs.value.intList) = new std::vector<int>;\n            (yylhs.value.intList)->push_back((yystack_[0].value.integerVal));\n          }\n#line 698 \"bison_parser.cpp\"\n          break;\n\n          case 3:  // int_list: int_list \"integer\"\n#line 108 \"parser.yy\"\n          {\n            (yystack_[1].value.intList)\n                ->push_back((yystack_[0].value.integerVal));\n            (yylhs.value.intList) = (yystack_[1].value.intList);\n          }\n#line 707 \"bison_parser.cpp\"\n          break;\n\n          case 4:  // NUMBER: \"integer\"\n#line 114 \"parser.yy\"\n          {\n            (yylhs.value.doubleVal) = (yystack_[0].value.integerVal);\n          }\n#line 715 \"bison_parser.cpp\"\n          break;\n\n          case 5:  // NUMBER: \"double\"\n#line 118 \"parser.yy\"\n          {\n            (yylhs.value.doubleVal) = (yystack_[0].value.doubleVal);\n          }\n#line 723 \"bison_parser.cpp\"\n          break;\n\n          case 6:  // add_se2: \"ADD\" \"Vertex SE2\" \"integer\"\n#line 123 \"parser.yy\"\n          {\n            (yylhs.value.commandNode) =\n                new AddNode(*(yystack_[1].value.stringVal),\n                            (yystack_[0].value.integerVal), 3);\n            delete (yystack_[1].value.stringVal);\n          }\n#line 732 \"bison_parser.cpp\"\n          break;\n\n          case 7:  // add_se2: \"ADD\" \"Vertex SE2\" \"integer\" NUMBER NUMBER NUMBER\n#line 128 \"parser.yy\"\n          {\n            std::vector<double> values;\n            values.push_back((yystack_[2].value.doubleVal));\n            values.push_back((yystack_[1].value.doubleVal));\n            values.push_back((yystack_[0].value.doubleVal));\n            (yylhs.value.commandNode) =\n                new AddNode(*(yystack_[4].value.stringVal),\n                            (yystack_[3].value.integerVal), 3, values);\n            delete (yystack_[4].value.stringVal);\n          }\n#line 745 \"bison_parser.cpp\"\n          break;\n\n          case 8:  // add_se2: \"ADD\" \"Edge SE2\" \"integer\" \"integer\" \"integer\"\n                   // NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER\n                   // NUMBER\n#line 137 \"parser.yy\"\n          {\n            std::vector<double> values;\n            values.push_back((yystack_[8].value.doubleVal));\n            values.push_back((yystack_[7].value.doubleVal));\n            values.push_back((yystack_[6].value.doubleVal));\n            std::vector<double> information;\n            information.push_back((yystack_[5].value.doubleVal));\n            information.push_back((yystack_[4].value.doubleVal));\n            information.push_back((yystack_[3].value.doubleVal));\n            information.push_back((yystack_[2].value.doubleVal));\n            information.push_back((yystack_[1].value.doubleVal));\n            information.push_back((yystack_[0].value.doubleVal));\n            (yylhs.value.commandNode) = new AddEdge(\n                *(yystack_[12].value.stringVal),\n                (yystack_[11].value.integerVal), values.size(),\n                (yystack_[10].value.integerVal), (yystack_[9].value.integerVal),\n                values, information);\n            delete (yystack_[12].value.stringVal);\n          }\n#line 765 \"bison_parser.cpp\"\n          break;\n\n          case 9:  // add_se3: \"ADD\" \"Vertex SE3\" \"integer\"\n#line 154 \"parser.yy\"\n          {\n            (yylhs.value.commandNode) =\n                new AddNode(*(yystack_[1].value.stringVal),\n                            (yystack_[0].value.integerVal), 6);\n            delete (yystack_[1].value.stringVal);\n          }\n#line 774 \"bison_parser.cpp\"\n          break;\n\n          case 10:  // add_se3: \"ADD\" \"Vertex SE3\" \"integer\" NUMBER NUMBER\n                    // NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER\n#line 159 \"parser.yy\"\n          {\n            (yylhs.value.commandNode) =\n                new AddNode(*(yystack_[7].value.stringVal),\n                            (yystack_[6].value.integerVal), 6);\n            delete (yystack_[7].value.stringVal);\n          }\n#line 783 \"bison_parser.cpp\"\n          break;\n\n          case 11:  // add_se3: \"ADD\" \"Edge SE3\" \"integer\" \"integer\" \"integer\"\n                    // NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER\n                    // NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER\n                    // NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER\n                    // NUMBER NUMBER NUMBER\n#line 164 \"parser.yy\"\n          {\n            std::vector<double> values;\n            values.push_back((yystack_[26].value.doubleVal));\n            values.push_back((yystack_[25].value.doubleVal));\n            values.push_back((yystack_[24].value.doubleVal));\n            values.push_back((yystack_[23].value.doubleVal));\n            values.push_back((yystack_[22].value.doubleVal));\n            values.push_back((yystack_[21].value.doubleVal));\n            std::vector<double> information;\n            information.push_back((yystack_[20].value.doubleVal));\n            information.push_back((yystack_[19].value.doubleVal));\n            information.push_back((yystack_[18].value.doubleVal));\n            information.push_back((yystack_[17].value.doubleVal));\n            information.push_back((yystack_[16].value.doubleVal));\n            information.push_back((yystack_[15].value.doubleVal));\n            information.push_back((yystack_[14].value.doubleVal));\n            information.push_back((yystack_[13].value.doubleVal));\n            information.push_back((yystack_[12].value.doubleVal));\n            information.push_back((yystack_[11].value.doubleVal));\n            information.push_back((yystack_[10].value.doubleVal));\n            information.push_back((yystack_[9].value.doubleVal));\n            information.push_back((yystack_[8].value.doubleVal));\n            information.push_back((yystack_[7].value.doubleVal));\n            information.push_back((yystack_[6].value.doubleVal));\n            information.push_back((yystack_[5].value.doubleVal));\n            information.push_back((yystack_[4].value.doubleVal));\n            information.push_back((yystack_[3].value.doubleVal));\n            information.push_back((yystack_[2].value.doubleVal));\n            information.push_back((yystack_[1].value.doubleVal));\n            information.push_back((yystack_[0].value.doubleVal));\n            (yylhs.value.commandNode) = new AddEdge(\n                *(yystack_[30].value.stringVal),\n                (yystack_[29].value.integerVal), values.size(),\n                (yystack_[28].value.integerVal),\n                (yystack_[27].value.integerVal), values, information);\n            delete (yystack_[30].value.stringVal);\n          }\n#line 821 \"bison_parser.cpp\"\n          break;\n\n          case 12:  // fix_node: \"Fix\" \"integer\"\n#line 199 \"parser.yy\"\n          {\n            std::vector<int> values;\n            values.push_back((yystack_[0].value.integerVal));\n            (yylhs.value.commandNode) = new FixNode(\"FIX\", values);\n          }\n#line 831 \"bison_parser.cpp\"\n          break;\n\n          case 13:  // solve_state: \"Solve State\"\n#line 206 \"parser.yy\"\n          {\n            (yylhs.value.commandNode) = new SolveSate(\"SOLVE_STATE\");\n          }\n#line 839 \"bison_parser.cpp\"\n          break;\n\n          case 14:  // query_state: \"Query State\"\n#line 211 \"parser.yy\"\n          {\n            (yylhs.value.commandNode) = new QueryState(\"QUERY_STATE\");\n          }\n#line 847 \"bison_parser.cpp\"\n          break;\n\n          case 15:  // query_state: \"Query State\" int_list\n#line 215 \"parser.yy\"\n          {\n            (yylhs.value.commandNode) =\n                new QueryState(\"QUERY_STATE\", *(yystack_[0].value.intList));\n            delete (yystack_[0].value.intList);\n          }\n#line 856 \"bison_parser.cpp\"\n          break;\n\n          case 16:  // command: add_se2\n#line 221 \"parser.yy\"\n          {\n            (yylhs.value.commandNode) = (yystack_[0].value.commandNode);\n          }\n#line 864 \"bison_parser.cpp\"\n          break;\n\n          case 17:  // command: add_se3\n#line 225 \"parser.yy\"\n          {\n            (yylhs.value.commandNode) = (yystack_[0].value.commandNode);\n          }\n#line 872 \"bison_parser.cpp\"\n          break;\n\n          case 18:  // command: fix_node\n#line 229 \"parser.yy\"\n          {\n            (yylhs.value.commandNode) = (yystack_[0].value.commandNode);\n          }\n#line 880 \"bison_parser.cpp\"\n          break;\n\n          case 19:  // command: solve_state\n#line 233 \"parser.yy\"\n          {\n            (yylhs.value.commandNode) = (yystack_[0].value.commandNode);\n          }\n#line 888 \"bison_parser.cpp\"\n          break;\n\n          case 20:  // command: query_state\n#line 237 \"parser.yy\"\n          {\n            (yylhs.value.commandNode) = (yystack_[0].value.commandNode);\n          }\n#line 896 \"bison_parser.cpp\"\n          break;\n\n          case 23:  // start: start command ';'\n#line 244 \"parser.yy\"\n          {\n            driver.slamContext.process((yystack_[1].value.commandNode));\n            delete (yystack_[1].value.commandNode);\n          }\n#line 905 \"bison_parser.cpp\"\n          break;\n\n#line 909 \"bison_parser.cpp\"\n\n          default:\n            break;\n        }\n      }\n#if YY_EXCEPTIONS\n      catch (const syntax_error& yyexc) {\n        YYCDEBUG << \"Caught exception: \" << yyexc.what() << '\\n';\n        error(yyexc);\n        YYERROR;\n      }\n#endif  // YY_EXCEPTIONS\n      YY_SYMBOL_PRINT(\"-> $$ =\", yylhs);\n      yypop_(yylen);\n      yylen = 0;\n\n      // Shift the result of the reduction.\n      yypush_(YY_NULLPTR, YY_MOVE(yylhs));\n    }\n    goto yynewstate;\n\n  /*--------------------------------------.\n  | yyerrlab -- here on detecting error.  |\n  `--------------------------------------*/\n  yyerrlab:\n    // If not already recovering from an error, report this error.\n    if (!yyerrstatus_) {\n      ++yynerrs_;\n      context yyctx(*this, yyla);\n      std::string msg = yysyntax_error_(yyctx);\n      error(yyla.location, YY_MOVE(msg));\n    }\n\n    yyerror_range[1].location = yyla.location;\n    if (yyerrstatus_ == 3) {\n      /* If just tried and failed to reuse lookahead token after an\n         error, discard it.  */\n\n      // Return failure if at end of input.\n      if (yyla.kind() == symbol_kind::S_YYEOF)\n        YYABORT;\n      else if (!yyla.empty()) {\n        yy_destroy_(\"Error: discarding\", yyla);\n        yyla.clear();\n      }\n    }\n\n    // Else will try to reuse lookahead token after shifting the error token.\n    goto yyerrlab1;\n\n  /*---------------------------------------------------.\n  | yyerrorlab -- error raised explicitly by YYERROR.  |\n  `---------------------------------------------------*/\n  yyerrorlab:\n    /* Pacify compilers when the user code never invokes YYERROR and\n       the label yyerrorlab therefore never appears in user code.  */\n    if (false) YYERROR;\n\n    /* Do not reclaim the symbols of the rule whose action triggered\n       this YYERROR.  */\n    yypop_(yylen);\n    yylen = 0;\n    YY_STACK_PRINT();\n    goto yyerrlab1;\n\n  /*-------------------------------------------------------------.\n  | yyerrlab1 -- common code for both syntax error and YYERROR.  |\n  `-------------------------------------------------------------*/\n  yyerrlab1:\n    yyerrstatus_ = 3;  // Each real token shifted decrements this.\n    // Pop stack until we find a state that shifts the error token.\n    for (;;) {\n      yyn = yypact_[+yystack_[0].state];\n      if (!yy_pact_value_is_default_(yyn)) {\n        yyn += symbol_kind::S_YYerror;\n        if (0 <= yyn && yyn <= yylast_ &&\n            yycheck_[yyn] == symbol_kind::S_YYerror) {\n          yyn = yytable_[yyn];\n          if (0 < yyn) break;\n        }\n      }\n\n      // Pop the current state because it cannot handle the error token.\n      if (yystack_.size() == 1) YYABORT;\n\n      yyerror_range[1].location = yystack_[0].location;\n      yy_destroy_(\"Error: popping\", yystack_[0]);\n      yypop_();\n      YY_STACK_PRINT();\n    }\n    {\n      stack_symbol_type error_token;\n\n      yyerror_range[2].location = yyla.location;\n      YYLLOC_DEFAULT(error_token.location, yyerror_range, 2);\n\n      // Shift the error token.\n      error_token.state = state_type(yyn);\n      yypush_(\"Shifting\", YY_MOVE(error_token));\n    }\n    goto yynewstate;\n\n  /*-------------------------------------.\n  | yyacceptlab -- YYACCEPT comes here.  |\n  `-------------------------------------*/\n  yyacceptlab:\n    yyresult = 0;\n    goto yyreturn;\n\n  /*-----------------------------------.\n  | yyabortlab -- YYABORT comes here.  |\n  `-----------------------------------*/\n  yyabortlab:\n    yyresult = 1;\n    goto yyreturn;\n\n  /*-----------------------------------------------------.\n  | yyreturn -- parsing is finished, return the result.  |\n  `-----------------------------------------------------*/\n  yyreturn:\n    if (!yyla.empty()) yy_destroy_(\"Cleanup: discarding lookahead\", yyla);\n\n    /* Do not reclaim the symbols of the rule whose action triggered\n       this YYABORT or YYACCEPT.  */\n    yypop_(yylen);\n    YY_STACK_PRINT();\n    while (1 < yystack_.size()) {\n      yy_destroy_(\"Cleanup: popping\", yystack_[0]);\n      yypop_();\n    }\n\n    return yyresult;\n  }\n#if YY_EXCEPTIONS\n  catch (...) {\n    YYCDEBUG << \"Exception caught: cleaning lookahead and stack\\n\";\n    // Do not try to display the values of the reclaimed symbols,\n    // as their printers might throw an exception.\n    if (!yyla.empty()) yy_destroy_(YY_NULLPTR, yyla);\n\n    while (1 < yystack_.size()) {\n      yy_destroy_(YY_NULLPTR, yystack_[0]);\n      yypop_();\n    }\n    throw;\n  }\n#endif  // YY_EXCEPTIONS\n}\n\nvoid Parser::error(const syntax_error& yyexc) {\n  error(yyexc.location, yyexc.what());\n}\n\n/* Return YYSTR after stripping away unnecessary quotes and\n   backslashes, so that it's suitable for yyerror.  The heuristic is\n   that double-quoting is unnecessary unless the string contains an\n   apostrophe, a comma, or backslash (other than backslash-backslash).\n   YYSTR is taken from yytname.  */\nstd::string Parser::yytnamerr_(const char* yystr) {\n  if (*yystr == '\"') {\n    std::string yyr;\n    char const* yyp = yystr;\n\n    for (;;) switch (*++yyp) {\n        case '\\'':\n        case ',':\n          goto do_not_strip_quotes;\n\n        case '\\\\':\n          if (*++yyp != '\\\\')\n            goto do_not_strip_quotes;\n          else\n            goto append;\n\n        append:\n        default:\n          yyr += *yyp;\n          break;\n\n        case '\"':\n          return yyr;\n      }\n  do_not_strip_quotes:;\n  }\n\n  return yystr;\n}\n\nstd::string Parser::symbol_name(symbol_kind_type yysymbol) {\n  return yytnamerr_(yytname_[yysymbol]);\n}\n\n// Parser::context.\nParser::context::context(const Parser& yyparser, const symbol_type& yyla)\n    : yyparser_(yyparser), yyla_(yyla) {}\n\nint Parser::context::expected_tokens(symbol_kind_type yyarg[],\n                                     int yyargn) const {\n  // Actual number of expected tokens\n  int yycount = 0;\n\n  const int yyn = yypact_[+yyparser_.yystack_[0].state];\n  if (!yy_pact_value_is_default_(yyn)) {\n    /* Start YYX at -YYN if negative to avoid negative indexes in\n       YYCHECK.  In other words, skip the first -YYN actions for\n       this state because they are default actions.  */\n    const int yyxbegin = yyn < 0 ? -yyn : 0;\n    // Stay within bounds of both yycheck and yytname.\n    const int yychecklim = yylast_ - yyn + 1;\n    const int yyxend = yychecklim < YYNTOKENS ? yychecklim : YYNTOKENS;\n    for (int yyx = yyxbegin; yyx < yyxend; ++yyx)\n      if (yycheck_[yyx + yyn] == yyx && yyx != symbol_kind::S_YYerror &&\n          !yy_table_value_is_error_(yytable_[yyx + yyn])) {\n        if (!yyarg)\n          ++yycount;\n        else if (yycount == yyargn)\n          return 0;\n        else\n          yyarg[yycount++] = YY_CAST(symbol_kind_type, yyx);\n      }\n  }\n\n  if (yyarg && yycount == 0 && 0 < yyargn) yyarg[0] = symbol_kind::S_YYEMPTY;\n  return yycount;\n}\n\nint Parser::yy_syntax_error_arguments_(const context& yyctx,\n                                       symbol_kind_type yyarg[],\n                                       int yyargn) const {\n  /* There are many possibilities here to consider:\n     - If this state is a consistent state with a default action, then\n       the only way this function was invoked is if the default action\n       is an error action.  In that case, don't check for expected\n       tokens because there are none.\n     - The only way there can be no lookahead present (in yyla) is\n       if this state is a consistent state with a default action.\n       Thus, detecting the absence of a lookahead is sufficient to\n       determine that there is no unexpected or expected token to\n       report.  In that case, just report a simple \"syntax error\".\n     - Don't assume there isn't a lookahead just because this state is\n       a consistent state with a default action.  There might have\n       been a previous inconsistent state, consistent state with a\n       non-default action, or user semantic action that manipulated\n       yyla.  (However, yyla is currently not documented for users.)\n     - Of course, the expected token list depends on states to have\n       correct lookahead information, and it depends on the parser not\n       to perform extra reductions after fetching a lookahead from the\n       scanner and before detecting a syntax error.  Thus, state merging\n       (from LALR or IELR) and default reductions corrupt the expected\n       token list.  However, the list is correct for canonical LR with\n       one exception: it will still contain any token that will not be\n       accepted due to an error action in a later state.\n  */\n\n  if (!yyctx.lookahead().empty()) {\n    if (yyarg) yyarg[0] = yyctx.token();\n    int yyn = yyctx.expected_tokens(yyarg ? yyarg + 1 : yyarg, yyargn - 1);\n    return yyn + 1;\n  }\n  return 0;\n}\n\n// Generate an error message.\nstd::string Parser::yysyntax_error_(const context& yyctx) const {\n  // Its maximum.\n  enum { YYARGS_MAX = 5 };\n  // Arguments of yyformat.\n  symbol_kind_type yyarg[YYARGS_MAX];\n  int yycount = yy_syntax_error_arguments_(yyctx, yyarg, YYARGS_MAX);\n\n  char const* yyformat = YY_NULLPTR;\n  switch (yycount) {\n#define YYCASE_(N, S) \\\n  case N:             \\\n    yyformat = S;     \\\n    break\n    default:  // Avoid compiler warnings.\n      YYCASE_(0, YY_(\"syntax error\"));\n      YYCASE_(1, YY_(\"syntax error, unexpected %s\"));\n      YYCASE_(2, YY_(\"syntax error, unexpected %s, expecting %s\"));\n      YYCASE_(3, YY_(\"syntax error, unexpected %s, expecting %s or %s\"));\n      YYCASE_(4, YY_(\"syntax error, unexpected %s, expecting %s or %s or %s\"));\n      YYCASE_(\n          5,\n          YY_(\"syntax error, unexpected %s, expecting %s or %s or %s or %s\"));\n#undef YYCASE_\n  }\n\n  std::string yyres;\n  // Argument number.\n  std::ptrdiff_t yyi = 0;\n  for (char const* yyp = yyformat; *yyp; ++yyp)\n    if (yyp[0] == '%' && yyp[1] == 's' && yyi < yycount) {\n      yyres += symbol_name(yyarg[yyi++]);\n      ++yyp;\n    } else\n      yyres += *yyp;\n  return yyres;\n}\n\nconst signed char Parser::yypact_ninf_ = -24;\n\nconst signed char Parser::yytable_ninf_ = -1;\n\nconst signed char Parser::yypact_[] = {\n    -24, 54, -24, -24, -7, 1,   -24, 10, -24, -24, -24, -24, -24, 9,  31, 51,\n    52,  55, -24, -24, 56, -24, 4,   4,  58,  59,  -24, -24, -24, 4,  4,  60,\n    61,  4,  4,   4,   4,  -24, 4,   4,  4,   4,   4,   4,   4,   4,  4,  -24,\n    4,   4,  4,   4,   4,  4,   4,   4,  4,   4,   -24, 4,   4,   4,  4,  4,\n    4,   4,  4,   4,   4,  4,   4,   4,  4,   4,   4,   4,   4,   -24};\n\nconst signed char Parser::yydefact_[] = {\n    21, 0,  1, 22, 0, 0, 13, 14, 16, 17, 18, 19, 20, 0, 0, 0, 0, 0, 12, 2,\n    15, 23, 6, 9,  0, 0, 3,  4,  5,  0,  0,  0,  0,  0, 0, 0, 0, 7, 0,  0,\n    0,  0,  0, 0,  0, 0, 0,  10, 0,  0,  0,  0,  0,  0, 0, 0, 0, 0, 8,  0,\n    0,  0,  0, 0,  0, 0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0, 0, 0, 0, 11};\n\nconst signed char Parser::yypgoto_[] = {-24, -24, -23, -24, -24,\n                                        -24, -24, -24, -24, -24};\n\nconst signed char Parser::yydefgoto_[] = {0, 20, 29, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 1};\n\nconst signed char Parser::yytable_[] = {\n    30, 14, 15, 16, 17, 18, 33, 34, 27, 28, 37, 38, 39, 40, 19, 41, 42, 43,\n    44, 45, 46, 47, 48, 49, 21, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 22,\n    60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77,\n    2,  23, 24, 3,  0,  25, 26, 4,  31, 32, 35, 36, 5,  6,  7};\n\nconst signed char Parser::yycheck_[] = {\n    23, 8,  9,  10, 11, 4,  29, 30, 4,  5,  33, 34, 35, 36, 4,  38, 39, 40,\n    41, 42, 43, 44, 45, 46, 15, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 4,\n    59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76,\n    0,  4,  4,  3,  -1, 4,  4,  7,  4,  4,  4,  4,  12, 13, 14};\n\nconst signed char Parser::yystos_[] = {\n    0,  25, 0,  3,  7,  12, 13, 14, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 8,  9,\n    10, 11, 4,  4,  17, 15, 4,  4,  4,  4,  4,  4,  5,  18, 18, 4,\n    4,  18, 18, 4,  4,  18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18,\n    18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18,\n    18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18};\n\nconst signed char Parser::yyr1_[] = {0,  16, 17, 17, 18, 18, 19, 19,\n                                     19, 20, 20, 20, 21, 22, 23, 23,\n                                     24, 24, 24, 24, 24, 25, 25, 25};\n\nconst signed char Parser::yyr2_[] = {0, 2, 1, 2, 1, 1, 3, 6, 14, 3, 9, 32,\n                                     2, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1,  0, 2, 3};\n\n#if SLAMPARSERDEBUG || 1\n// YYTNAME[SYMBOL-NUM] -- String name of the symbol SYMBOL-NUM.\n// First, the terminals, then, starting at \\a YYNTOKENS, nonterminals.\nconst char* const Parser::yytname_[] = {\"\\\"end of file\\\"\",\n                                        \"error\",\n                                        \"\\\"invalid token\\\"\",\n                                        \"\\\"end of line\\\"\",\n                                        \"\\\"integer\\\"\",\n                                        \"\\\"double\\\"\",\n                                        \"\\\"string\\\"\",\n                                        \"\\\"ADD\\\"\",\n                                        \"\\\"Vertex SE2\\\"\",\n                                        \"\\\"Vertex SE3\\\"\",\n                                        \"\\\"Edge SE2\\\"\",\n                                        \"\\\"Edge SE3\\\"\",\n                                        \"\\\"Fix\\\"\",\n                                        \"\\\"Solve State\\\"\",\n                                        \"\\\"Query State\\\"\",\n                                        \"';'\",\n                                        \"$accept\",\n                                        \"int_list\",\n                                        \"NUMBER\",\n                                        \"add_se2\",\n                                        \"add_se3\",\n                                        \"fix_node\",\n                                        \"solve_state\",\n                                        \"query_state\",\n                                        \"command\",\n                                        \"start\",\n                                        YY_NULLPTR};\n#endif\n\n#if SLAMPARSERDEBUG\nconst unsigned char Parser::yyrline_[] = {\n    0,   102, 102, 107, 113, 117, 122, 127, 136, 153, 158, 163,\n    198, 205, 210, 214, 220, 224, 228, 232, 236, 241, 242, 243};\n\nvoid Parser::yy_stack_print_() const {\n  *yycdebug_ << \"Stack now\";\n  for (stack_type::const_iterator i = yystack_.begin(), i_end = yystack_.end();\n       i != i_end; ++i)\n    *yycdebug_ << ' ' << int(i->state);\n  *yycdebug_ << '\\n';\n}\n\nvoid Parser::yy_reduce_print_(int yyrule) const {\n  int yylno = yyrline_[yyrule];\n  int yynrhs = yyr2_[yyrule];\n  // Print the symbols being reduced, and their result.\n  *yycdebug_ << \"Reducing stack by rule \" << yyrule - 1 << \" (line \" << yylno\n             << \"):\\n\";\n  // The symbols being reduced.\n  for (int yyi = 0; yyi < yynrhs; yyi++)\n    YY_SYMBOL_PRINT(\"   $\" << yyi + 1 << \" =\", yystack_[(yynrhs) - (yyi + 1)]);\n}\n#endif  // SLAMPARSERDEBUG\n\nParser::symbol_kind_type Parser::yytranslate_(int t) YY_NOEXCEPT {\n  // YYTRANSLATE[TOKEN-NUM] -- Symbol number corresponding to\n  // TOKEN-NUM as returned by yylex.\n  static const signed char translate_table[] = {\n      0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,  2,  2,  2,  2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,\n      2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,  2,  2,  2,  2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,\n      2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,  15, 2,  2,  2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,\n      2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,  2,  2,  2,  2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,\n      2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,  2,  2,  2,  2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,\n      2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,  2,  2,  2,  2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,\n      2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,  2,  2,  2,  2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,\n      2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,  2,  2,  2,  2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,\n      2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,  2,  2,  2,  2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,\n      2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,  2,  2,  2,  2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,\n      2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,  2,  2,  2,  2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,\n      2, 2, 2, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14};\n  // Last valid token kind.\n  const int code_max = 269;\n\n  if (t <= 0)\n    return symbol_kind::S_YYEOF;\n  else if (t <= code_max)\n    return static_cast<symbol_kind_type>(translate_table[t]);\n  else\n    return symbol_kind::S_YYUNDEF;\n}\n\n}  // namespace SlamParser\n#line 1458 \"bison_parser.cpp\"\n\n#line 251 \"parser.yy\"\n/*** Additional Code ***/\n\nvoid SlamParser::Parser::error(const Parser::location_type& l,\n                               const std::string& m) {\n  driver.error(l, m);\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/slam_parser/parser/bison_parser.h",
    "content": "// A Bison parser, made by GNU Bison 3.8.2.\n\n// Skeleton interface for Bison LALR(1) parsers in C++\n\n// Copyright (C) 2002-2015, 2018-2021 Free Software Foundation, Inc.\n\n// This program is free software: you can redistribute it and/or modify\n// it under the terms of the GNU General Public License as published by\n// the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n// (at your option) any later version.\n\n// This program is distributed in the hope that it will be useful,\n// but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the\n// GNU General Public License for more details.\n\n// You should have received a copy of the GNU General Public License\n// along with this program.  If not, see <https://www.gnu.org/licenses/>.\n\n// As a special exception, you may create a larger work that contains\n// part or all of the Bison parser skeleton and distribute that work\n// under terms of your choice, so long as that work isn't itself a\n// parser generator using the skeleton or a modified version thereof\n// as a parser skeleton.  Alternatively, if you modify or redistribute\n// the parser skeleton itself, you may (at your option) remove this\n// special exception, which will cause the skeleton and the resulting\n// Bison output files to be licensed under the GNU General Public\n// License without this special exception.\n\n// This special exception was added by the Free Software Foundation in\n// version 2.2 of Bison.\n\n/**\n ** \\file bison_parser.h\n ** Define the SlamParser::parser class.\n */\n\n// C++ LALR(1) parser skeleton written by Akim Demaille.\n\n// DO NOT RELY ON FEATURES THAT ARE NOT DOCUMENTED in the manual,\n// especially those whose name start with YY_ or yy_.  They are\n// private implementation details that can be changed or removed.\n\n#ifndef YY_SLAMPARSER_BISON_PARSER_H_INCLUDED\n#define YY_SLAMPARSER_BISON_PARSER_H_INCLUDED\n\n#include <cstdlib>  // std::abort\n#include <iostream>\n#include <stdexcept>\n#include <string>\n#include <vector>\n\n#if defined __cplusplus\n#define YY_CPLUSPLUS __cplusplus\n#else\n#define YY_CPLUSPLUS 199711L\n#endif\n\n// Support move semantics when possible.\n#if 201103L <= YY_CPLUSPLUS\n#define YY_MOVE std::move\n#define YY_MOVE_OR_COPY move\n#define YY_MOVE_REF(Type) Type&&\n#define YY_RVREF(Type) Type&&\n#define YY_COPY(Type) Type\n#else\n#define YY_MOVE\n#define YY_MOVE_OR_COPY copy\n#define YY_MOVE_REF(Type) Type&\n#define YY_RVREF(Type) const Type&\n#define YY_COPY(Type) const Type&\n#endif\n\n// Support noexcept when possible.\n#if 201103L <= YY_CPLUSPLUS\n#define YY_NOEXCEPT noexcept\n#define YY_NOTHROW\n#else\n#define YY_NOEXCEPT\n#define YY_NOTHROW throw()\n#endif\n\n// Support constexpr when possible.\n#if 201703 <= YY_CPLUSPLUS\n#define YY_CONSTEXPR constexpr\n#else\n#define YY_CONSTEXPR\n#endif\n#include \"location.hh\"\n\n#ifndef YY_ATTRIBUTE_PURE\n#if defined __GNUC__ && 2 < __GNUC__ + (96 <= __GNUC_MINOR__)\n#define YY_ATTRIBUTE_PURE __attribute__((__pure__))\n#else\n#define YY_ATTRIBUTE_PURE\n#endif\n#endif\n\n#ifndef YY_ATTRIBUTE_UNUSED\n#if defined __GNUC__ && 2 < __GNUC__ + (7 <= __GNUC_MINOR__)\n#define YY_ATTRIBUTE_UNUSED __attribute__((__unused__))\n#else\n#define YY_ATTRIBUTE_UNUSED\n#endif\n#endif\n\n/* Suppress unused-variable warnings by \"using\" E.  */\n#if !defined lint || defined __GNUC__\n#define YY_USE(E) ((void)(E))\n#else\n#define YY_USE(E) /* empty */\n#endif\n\n/* Suppress an incorrect diagnostic about yylval being uninitialized.  */\n#if defined __GNUC__ && !defined __ICC && 406 <= __GNUC__ * 100 + __GNUC_MINOR__\n#if __GNUC__ * 100 + __GNUC_MINOR__ < 407\n#define YY_IGNORE_MAYBE_UNINITIALIZED_BEGIN \\\n  _Pragma(\"GCC diagnostic push\")            \\\n      _Pragma(\"GCC diagnostic ignored \\\"-Wuninitialized\\\"\")\n#else\n#define YY_IGNORE_MAYBE_UNINITIALIZED_BEGIN                 \\\n  _Pragma(\"GCC diagnostic push\")                            \\\n      _Pragma(\"GCC diagnostic ignored \\\"-Wuninitialized\\\"\") \\\n          _Pragma(\"GCC diagnostic ignored \\\"-Wmaybe-uninitialized\\\"\")\n#endif\n#define YY_IGNORE_MAYBE_UNINITIALIZED_END _Pragma(\"GCC diagnostic pop\")\n#else\n#define YY_INITIAL_VALUE(Value) Value\n#endif\n#ifndef YY_IGNORE_MAYBE_UNINITIALIZED_BEGIN\n#define YY_IGNORE_MAYBE_UNINITIALIZED_BEGIN\n#define YY_IGNORE_MAYBE_UNINITIALIZED_END\n#endif\n#ifndef YY_INITIAL_VALUE\n#define YY_INITIAL_VALUE(Value) /* Nothing. */\n#endif\n\n#if defined __cplusplus && defined __GNUC__ && !defined __ICC && 6 <= __GNUC__\n#define YY_IGNORE_USELESS_CAST_BEGIN \\\n  _Pragma(\"GCC diagnostic push\")     \\\n      _Pragma(\"GCC diagnostic ignored \\\"-Wuseless-cast\\\"\")\n#define YY_IGNORE_USELESS_CAST_END _Pragma(\"GCC diagnostic pop\")\n#endif\n#ifndef YY_IGNORE_USELESS_CAST_BEGIN\n#define YY_IGNORE_USELESS_CAST_BEGIN\n#define YY_IGNORE_USELESS_CAST_END\n#endif\n\n#ifndef YY_CAST\n#ifdef __cplusplus\n#define YY_CAST(Type, Val) static_cast<Type>(Val)\n#define YY_REINTERPRET_CAST(Type, Val) reinterpret_cast<Type>(Val)\n#else\n#define YY_CAST(Type, Val) ((Type)(Val))\n#define YY_REINTERPRET_CAST(Type, Val) ((Type)(Val))\n#endif\n#endif\n#ifndef YY_NULLPTR\n#if defined __cplusplus\n#if 201103L <= __cplusplus\n#define YY_NULLPTR nullptr\n#else\n#define YY_NULLPTR 0\n#endif\n#else\n#define YY_NULLPTR ((void*)0)\n#endif\n#endif\n\n/* Debug traces.  */\n#ifndef SLAMPARSERDEBUG\n#if defined YYDEBUG\n#if YYDEBUG\n#define SLAMPARSERDEBUG 1\n#else\n#define SLAMPARSERDEBUG 0\n#endif\n#else /* ! defined YYDEBUG */\n#define SLAMPARSERDEBUG 0\n#endif /* ! defined YYDEBUG */\n#endif /* ! defined SLAMPARSERDEBUG */\n\nnamespace SlamParser {\n#line 190 \"bison_parser.h\"\n\n/// A Bison parser.\nclass Parser {\n public:\n#ifdef SLAMPARSERSTYPE\n#ifdef __GNUC__\n#pragma GCC message \\\n    \"bison: do not #define SLAMPARSERSTYPE in C++, use %define api.value.type\"\n#endif\n  typedef SLAMPARSERSTYPE value_type;\n#else\n  /// Symbol semantic values.\n  union value_type {\n#line 52 \"parser.yy\"\n\n    int integerVal;\n    double doubleVal;\n    std::string* stringVal;\n    class CommandNode* commandNode;\n    std::vector<int>* intList;\n\n#line 216 \"bison_parser.h\"\n  };\n#endif\n  /// Backward compatibility (Bison 3.8).\n  typedef value_type semantic_type;\n\n  /// Symbol locations.\n  typedef location location_type;\n\n  /// Syntax errors thrown from user actions.\n  struct syntax_error : std::runtime_error {\n    syntax_error(const location_type& l, const std::string& m)\n        : std::runtime_error(m), location(l) {}\n\n    syntax_error(const syntax_error& s)\n        : std::runtime_error(s.what()), location(s.location) {}\n\n    ~syntax_error() YY_NOEXCEPT YY_NOTHROW;\n\n    location_type location;\n  };\n\n  /// Token kinds.\n  struct token {\n    enum token_kind_type {\n      SLAMPARSEREMPTY = -2,\n      END = 0,                // \"end of file\"\n      SLAMPARSERerror = 256,  // error\n      SLAMPARSERUNDEF = 257,  // \"invalid token\"\n      EOL = 258,              // \"end of line\"\n      INTEGER = 259,          // \"integer\"\n      DOUBLE = 260,           // \"double\"\n      STRING = 261,           // \"string\"\n      ADD = 262,              // \"ADD\"\n      V_SE2 = 263,            // \"Vertex SE2\"\n      V_SE3 = 264,            // \"Vertex SE3\"\n      E_SE2 = 265,            // \"Edge SE2\"\n      E_SE3 = 266,            // \"Edge SE3\"\n      FIX = 267,              // \"Fix\"\n      SOLVE_STATE = 268,      // \"Solve State\"\n      QUERY_STATE = 269       // \"Query State\"\n    };\n    /// Backward compatibility alias (Bison 3.6).\n    typedef token_kind_type yytokentype;\n  };\n\n  /// Token kind, as returned by yylex.\n  typedef token::token_kind_type token_kind_type;\n\n  /// Backward compatibility alias (Bison 3.6).\n  typedef token_kind_type token_type;\n\n  /// Symbol kinds.\n  struct symbol_kind {\n    enum symbol_kind_type {\n      YYNTOKENS = 16,  ///< Number of tokens.\n      S_YYEMPTY = -2,\n      S_YYEOF = 0,         // \"end of file\"\n      S_YYerror = 1,       // error\n      S_YYUNDEF = 2,       // \"invalid token\"\n      S_EOL = 3,           // \"end of line\"\n      S_INTEGER = 4,       // \"integer\"\n      S_DOUBLE = 5,        // \"double\"\n      S_STRING = 6,        // \"string\"\n      S_ADD = 7,           // \"ADD\"\n      S_V_SE2 = 8,         // \"Vertex SE2\"\n      S_V_SE3 = 9,         // \"Vertex SE3\"\n      S_E_SE2 = 10,        // \"Edge SE2\"\n      S_E_SE3 = 11,        // \"Edge SE3\"\n      S_FIX = 12,          // \"Fix\"\n      S_SOLVE_STATE = 13,  // \"Solve State\"\n      S_QUERY_STATE = 14,  // \"Query State\"\n      S_15_ = 15,          // ';'\n      S_YYACCEPT = 16,     // $accept\n      S_int_list = 17,     // int_list\n      S_NUMBER = 18,       // NUMBER\n      S_add_se2 = 19,      // add_se2\n      S_add_se3 = 20,      // add_se3\n      S_fix_node = 21,     // fix_node\n      S_solve_state = 22,  // solve_state\n      S_query_state = 23,  // query_state\n      S_command = 24,      // command\n      S_start = 25         // start\n    };\n  };\n\n  /// (Internal) symbol kind.\n  typedef symbol_kind::symbol_kind_type symbol_kind_type;\n\n  /// The number of tokens.\n  static const symbol_kind_type YYNTOKENS = symbol_kind::YYNTOKENS;\n\n  /// A complete symbol.\n  ///\n  /// Expects its Base type to provide access to the symbol kind\n  /// via kind ().\n  ///\n  /// Provide access to semantic value and location.\n  template <typename Base>\n  struct basic_symbol : Base {\n    /// Alias to Base.\n    typedef Base super_type;\n\n    /// Default constructor.\n    basic_symbol() YY_NOEXCEPT : value(), location() {}\n\n#if 201103L <= YY_CPLUSPLUS\n    /// Move constructor.\n    basic_symbol(basic_symbol&& that)\n        : Base(std::move(that)),\n          value(std::move(that.value)),\n          location(std::move(that.location)) {}\n#endif\n\n    /// Copy constructor.\n    basic_symbol(const basic_symbol& that);\n    /// Constructor for valueless symbols.\n    basic_symbol(typename Base::kind_type t, YY_MOVE_REF(location_type) l);\n\n    /// Constructor for symbols with semantic value.\n    basic_symbol(typename Base::kind_type t, YY_RVREF(value_type) v,\n                 YY_RVREF(location_type) l);\n\n    /// Destroy the symbol.\n    ~basic_symbol() { clear(); }\n\n    /// Destroy contents, and record that is empty.\n    void clear() YY_NOEXCEPT { Base::clear(); }\n\n    /// The user-facing name of this symbol.\n    std::string name() const YY_NOEXCEPT {\n      return Parser::symbol_name(this->kind());\n    }\n\n    /// Backward compatibility (Bison 3.6).\n    symbol_kind_type type_get() const YY_NOEXCEPT;\n\n    /// Whether empty.\n    bool empty() const YY_NOEXCEPT;\n\n    /// Destructive move, \\a s is emptied into this.\n    void move(basic_symbol& s);\n\n    /// The semantic value.\n    value_type value;\n\n    /// The location.\n    location_type location;\n\n   private:\n#if YY_CPLUSPLUS < 201103L\n    /// Assignment operator.\n    basic_symbol& operator=(const basic_symbol& that);\n#endif\n  };\n\n  /// Type access provider for token (enum) based symbols.\n  struct by_kind {\n    /// The symbol kind as needed by the constructor.\n    typedef token_kind_type kind_type;\n\n    /// Default constructor.\n    by_kind() YY_NOEXCEPT;\n\n#if 201103L <= YY_CPLUSPLUS\n    /// Move constructor.\n    by_kind(by_kind&& that) YY_NOEXCEPT;\n#endif\n\n    /// Copy constructor.\n    by_kind(const by_kind& that) YY_NOEXCEPT;\n\n    /// Constructor from (external) token numbers.\n    by_kind(kind_type t) YY_NOEXCEPT;\n\n    /// Record that this symbol is empty.\n    void clear() YY_NOEXCEPT;\n\n    /// Steal the symbol kind from \\a that.\n    void move(by_kind& that);\n\n    /// The (internal) type number (corresponding to \\a type).\n    /// \\a empty when empty.\n    symbol_kind_type kind() const YY_NOEXCEPT;\n\n    /// Backward compatibility (Bison 3.6).\n    symbol_kind_type type_get() const YY_NOEXCEPT;\n\n    /// The symbol kind.\n    /// \\a S_YYEMPTY when empty.\n    symbol_kind_type kind_;\n  };\n\n  /// Backward compatibility for a private implementation detail (Bison 3.6).\n  typedef by_kind by_type;\n\n  /// \"External\" symbols: returned by the scanner.\n  struct symbol_type : basic_symbol<by_kind> {};\n\n  /// Build a parser object.\n  Parser(class Driver& driver_yyarg);\n  virtual ~Parser();\n\n#if 201103L <= YY_CPLUSPLUS\n  /// Non copyable.\n  Parser(const Parser&) = delete;\n  /// Non copyable.\n  Parser& operator=(const Parser&) = delete;\n#endif\n\n  /// Parse.  An alias for parse ().\n  /// \\returns  0 iff parsing succeeded.\n  int operator()();\n\n  /// Parse.\n  /// \\returns  0 iff parsing succeeded.\n  virtual int parse();\n\n#if SLAMPARSERDEBUG\n  /// The current debugging stream.\n  std::ostream& debug_stream() const YY_ATTRIBUTE_PURE;\n  /// Set the current debugging stream.\n  void set_debug_stream(std::ostream&);\n\n  /// Type for debugging levels.\n  typedef int debug_level_type;\n  /// The current debugging level.\n  debug_level_type debug_level() const YY_ATTRIBUTE_PURE;\n  /// Set the current debugging level.\n  void set_debug_level(debug_level_type l);\n#endif\n\n  /// Report a syntax error.\n  /// \\param loc    where the syntax error is found.\n  /// \\param msg    a description of the syntax error.\n  virtual void error(const location_type& loc, const std::string& msg);\n\n  /// Report a syntax error.\n  void error(const syntax_error& err);\n\n  /// The user-facing name of the symbol whose (internal) number is\n  /// YYSYMBOL.  No bounds checking.\n  static std::string symbol_name(symbol_kind_type yysymbol);\n\n  class context {\n   public:\n    context(const Parser& yyparser, const symbol_type& yyla);\n    const symbol_type& lookahead() const YY_NOEXCEPT { return yyla_; }\n    symbol_kind_type token() const YY_NOEXCEPT { return yyla_.kind(); }\n    const location_type& location() const YY_NOEXCEPT { return yyla_.location; }\n\n    /// Put in YYARG at most YYARGN of the expected tokens, and return the\n    /// number of tokens stored in YYARG.  If YYARG is null, return the\n    /// number of expected tokens (guaranteed to be less than YYNTOKENS).\n    int expected_tokens(symbol_kind_type yyarg[], int yyargn) const;\n\n   private:\n    const Parser& yyparser_;\n    const symbol_type& yyla_;\n  };\n\n private:\n#if YY_CPLUSPLUS < 201103L\n  /// Non copyable.\n  Parser(const Parser&);\n  /// Non copyable.\n  Parser& operator=(const Parser&);\n#endif\n\n  /// Stored state numbers (used for stacks).\n  typedef signed char state_type;\n\n  /// The arguments of the error message.\n  int yy_syntax_error_arguments_(const context& yyctx, symbol_kind_type yyarg[],\n                                 int yyargn) const;\n\n  /// Generate an error message.\n  /// \\param yyctx     the context in which the error occurred.\n  virtual std::string yysyntax_error_(const context& yyctx) const;\n  /// Compute post-reduction state.\n  /// \\param yystate   the current state\n  /// \\param yysym     the nonterminal to push on the stack\n  static state_type yy_lr_goto_state_(state_type yystate, int yysym);\n\n  /// Whether the given \\c yypact_ value indicates a defaulted state.\n  /// \\param yyvalue   the value to check\n  static bool yy_pact_value_is_default_(int yyvalue) YY_NOEXCEPT;\n\n  /// Whether the given \\c yytable_ value indicates a syntax error.\n  /// \\param yyvalue   the value to check\n  static bool yy_table_value_is_error_(int yyvalue) YY_NOEXCEPT;\n\n  static const signed char yypact_ninf_;\n  static const signed char yytable_ninf_;\n\n  /// Convert a scanner token kind \\a t to a symbol kind.\n  /// In theory \\a t should be a token_kind_type, but character literals\n  /// are valid, yet not members of the token_kind_type enum.\n  static symbol_kind_type yytranslate_(int t) YY_NOEXCEPT;\n\n  /// Convert the symbol name \\a n to a form suitable for a diagnostic.\n  static std::string yytnamerr_(const char* yystr);\n\n  /// For a symbol, its name in clear.\n  static const char* const yytname_[];\n\n  // Tables.\n  // YYPACT[STATE-NUM] -- Index in YYTABLE of the portion describing\n  // STATE-NUM.\n  static const signed char yypact_[];\n\n  // YYDEFACT[STATE-NUM] -- Default reduction number in state STATE-NUM.\n  // Performed when YYTABLE does not specify something else to do.  Zero\n  // means the default is an error.\n  static const signed char yydefact_[];\n\n  // YYPGOTO[NTERM-NUM].\n  static const signed char yypgoto_[];\n\n  // YYDEFGOTO[NTERM-NUM].\n  static const signed char yydefgoto_[];\n\n  // YYTABLE[YYPACT[STATE-NUM]] -- What to do in state STATE-NUM.  If\n  // positive, shift that token.  If negative, reduce the rule whose\n  // number is the opposite.  If YYTABLE_NINF, syntax error.\n  static const signed char yytable_[];\n\n  static const signed char yycheck_[];\n\n  // YYSTOS[STATE-NUM] -- The symbol kind of the accessing symbol of\n  // state STATE-NUM.\n  static const signed char yystos_[];\n\n  // YYR1[RULE-NUM] -- Symbol kind of the left-hand side of rule RULE-NUM.\n  static const signed char yyr1_[];\n\n  // YYR2[RULE-NUM] -- Number of symbols on the right-hand side of rule\n  // RULE-NUM.\n  static const signed char yyr2_[];\n\n#if SLAMPARSERDEBUG\n  // YYRLINE[YYN] -- Source line where rule number YYN was defined.\n  static const unsigned char yyrline_[];\n  /// Report on the debug stream that the rule \\a r is going to be reduced.\n  virtual void yy_reduce_print_(int r) const;\n  /// Print the state stack on the debug stream.\n  virtual void yy_stack_print_() const;\n\n  /// Debugging level.\n  int yydebug_;\n  /// Debug stream.\n  std::ostream* yycdebug_;\n\n  /// \\brief Display a symbol kind, value and location.\n  /// \\param yyo    The output stream.\n  /// \\param yysym  The symbol.\n  template <typename Base>\n  void yy_print_(std::ostream& yyo, const basic_symbol<Base>& yysym) const;\n#endif\n\n  /// \\brief Reclaim the memory associated to a symbol.\n  /// \\param yymsg     Why this token is reclaimed.\n  ///                  If null, print nothing.\n  /// \\param yysym     The symbol.\n  template <typename Base>\n  void yy_destroy_(const char* yymsg, basic_symbol<Base>& yysym) const;\n\n private:\n  /// Type access provider for state based symbols.\n  struct by_state {\n    /// Default constructor.\n    by_state() YY_NOEXCEPT;\n\n    /// The symbol kind as needed by the constructor.\n    typedef state_type kind_type;\n\n    /// Constructor.\n    by_state(kind_type s) YY_NOEXCEPT;\n\n    /// Copy constructor.\n    by_state(const by_state& that) YY_NOEXCEPT;\n\n    /// Record that this symbol is empty.\n    void clear() YY_NOEXCEPT;\n\n    /// Steal the symbol kind from \\a that.\n    void move(by_state& that);\n\n    /// The symbol kind (corresponding to \\a state).\n    /// \\a symbol_kind::S_YYEMPTY when empty.\n    symbol_kind_type kind() const YY_NOEXCEPT;\n\n    /// The state number used to denote an empty symbol.\n    /// We use the initial state, as it does not have a value.\n    enum { empty_state = 0 };\n\n    /// The state.\n    /// \\a empty when empty.\n    state_type state;\n  };\n\n  /// \"Internal\" symbol: element of the stack.\n  struct stack_symbol_type : basic_symbol<by_state> {\n    /// Superclass.\n    typedef basic_symbol<by_state> super_type;\n    /// Construct an empty symbol.\n    stack_symbol_type();\n    /// Move or copy construction.\n    stack_symbol_type(YY_RVREF(stack_symbol_type) that);\n    /// Steal the contents from \\a sym to build this.\n    stack_symbol_type(state_type s, YY_MOVE_REF(symbol_type) sym);\n#if YY_CPLUSPLUS < 201103L\n    /// Assignment, needed by push_back by some old implementations.\n    /// Moves the contents of that.\n    stack_symbol_type& operator=(stack_symbol_type& that);\n\n    /// Assignment, needed by push_back by other implementations.\n    /// Needed by some other old implementations.\n    stack_symbol_type& operator=(const stack_symbol_type& that);\n#endif\n  };\n\n  /// A stack with random access from its top.\n  template <typename T, typename S = std::vector<T> >\n  class stack {\n   public:\n    // Hide our reversed order.\n    typedef typename S::iterator iterator;\n    typedef typename S::const_iterator const_iterator;\n    typedef typename S::size_type size_type;\n    typedef typename std::ptrdiff_t index_type;\n\n    stack(size_type n = 200) YY_NOEXCEPT : seq_(n) {}\n\n#if 201103L <= YY_CPLUSPLUS\n    /// Non copyable.\n    stack(const stack&) = delete;\n    /// Non copyable.\n    stack& operator=(const stack&) = delete;\n#endif\n\n    /// Random access.\n    ///\n    /// Index 0 returns the topmost element.\n    const T& operator[](index_type i) const {\n      return seq_[size_type(size() - 1 - i)];\n    }\n\n    /// Random access.\n    ///\n    /// Index 0 returns the topmost element.\n    T& operator[](index_type i) { return seq_[size_type(size() - 1 - i)]; }\n\n    /// Steal the contents of \\a t.\n    ///\n    /// Close to move-semantics.\n    void push(YY_MOVE_REF(T) t) {\n      seq_.push_back(T());\n      operator[](0).move(t);\n    }\n\n    /// Pop elements from the stack.\n    void pop(std::ptrdiff_t n = 1) YY_NOEXCEPT {\n      for (; 0 < n; --n) seq_.pop_back();\n    }\n\n    /// Pop all elements from the stack.\n    void clear() YY_NOEXCEPT { seq_.clear(); }\n\n    /// Number of elements on the stack.\n    index_type size() const YY_NOEXCEPT { return index_type(seq_.size()); }\n\n    /// Iterator on top of the stack (going downwards).\n    const_iterator begin() const YY_NOEXCEPT { return seq_.begin(); }\n\n    /// Bottom of the stack.\n    const_iterator end() const YY_NOEXCEPT { return seq_.end(); }\n\n    /// Present a slice of the top of a stack.\n    class slice {\n     public:\n      slice(const stack& stack, index_type range) YY_NOEXCEPT : stack_(stack),\n                                                                range_(range) {}\n\n      const T& operator[](index_type i) const { return stack_[range_ - i]; }\n\n     private:\n      const stack& stack_;\n      index_type range_;\n    };\n\n   private:\n#if YY_CPLUSPLUS < 201103L\n    /// Non copyable.\n    stack(const stack&);\n    /// Non copyable.\n    stack& operator=(const stack&);\n#endif\n    /// The wrapped container.\n    S seq_;\n  };\n\n  /// Stack type.\n  typedef stack<stack_symbol_type> stack_type;\n\n  /// The stack.\n  stack_type yystack_;\n\n  /// Push a new state on the stack.\n  /// \\param m    a debug message to display\n  ///             if null, no trace is output.\n  /// \\param sym  the symbol\n  /// \\warning the contents of \\a s.value is stolen.\n  void yypush_(const char* m, YY_MOVE_REF(stack_symbol_type) sym);\n\n  /// Push a new look ahead token on the state on the stack.\n  /// \\param m    a debug message to display\n  ///             if null, no trace is output.\n  /// \\param s    the state\n  /// \\param sym  the symbol (for its value and location).\n  /// \\warning the contents of \\a sym.value is stolen.\n  void yypush_(const char* m, state_type s, YY_MOVE_REF(symbol_type) sym);\n\n  /// Pop \\a n symbols from the stack.\n  void yypop_(int n = 1) YY_NOEXCEPT;\n\n  /// Constants.\n  enum {\n    yylast_ = 68,  ///< Last index in yytable_.\n    yynnts_ = 10,  ///< Number of nonterminal symbols.\n    yyfinal_ = 2   ///< Termination state number.\n  };\n\n  // User arguments.\n  class Driver& driver;\n};\n\n}  // namespace SlamParser\n#line 833 \"bison_parser.h\"\n\n#endif  // !YY_SLAMPARSER_BISON_PARSER_H_INCLUDED\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/slam_parser/parser/commands.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef COMMANDS_H\n#define COMMANDS_H\n\n#include <string>\n#include <vector>\n\nnamespace SlamParser {\n\nenum CommandType {\n  CT_ADD_NODE,\n  CT_ADD_EDGE,\n  CT_SOLVE_STATE,\n  CT_QUERY_STATE,\n  CT_FIX,\n};\n\nclass CommandNode {\n public:\n  CommandNode(CommandType commandType, const std::string& tag)\n      : _commandType(commandType), _tag(tag) {}\n  virtual ~CommandNode() {}\n  CommandType commandType() const { return _commandType; }\n  const std::string& tag() const { return _tag; }\n\n protected:\n  CommandType _commandType;\n  std::string _tag;\n};\n\nclass AddNode : public CommandNode {\n public:\n  AddNode(const std::string& tag, int id, int dimension,\n          const std::vector<double>& values = std::vector<double>())\n      : CommandNode(CT_ADD_NODE, tag),\n        _id(id),\n        _dimension(dimension),\n        _values(values) {}\n\n  int id() const { return _id; }\n  int dimension() const { return _dimension; }\n  const std::vector<double>& values() { return _values; }\n\n protected:\n  int _id;\n  int _dimension;\n  std::vector<double> _values;\n};\n\nclass AddEdge : public CommandNode {\n public:\n  AddEdge(const std::string& tag, int id, int dimension, int id1, int id2,\n          const std::vector<double>& values,\n          const std::vector<double> information)\n      : CommandNode(CT_ADD_EDGE, tag),\n        _id(id),\n        _dimension(dimension),\n        _id1(id1),\n        _id2(id2),\n        _values(values),\n        _information(information) {}\n\n  int id() const { return _id; }\n  int dimension() const { return _dimension; }\n  int id1() const { return _id1; }\n  int id2() const { return _id2; }\n  const std::vector<double>& values() { return _values; }\n  const std::vector<double>& information() { return _information; }\n\n protected:\n  int _id;\n  int _dimension;\n  int _id1;\n  int _id2;\n  std::vector<double> _values;\n  std::vector<double> _information;\n};\n\nclass SolveSate : public CommandNode {\n public:\n  SolveSate(const std::string& tag) : CommandNode(CT_SOLVE_STATE, tag) {}\n};\n\nclass QueryState : public CommandNode {\n public:\n  explicit QueryState(const std::string& tag,\n                      const std::vector<int>& ids = std::vector<int>())\n      : CommandNode(CT_QUERY_STATE, tag), _ids(ids) {}\n  const std::vector<int>& ids() { return _ids; }\n\n protected:\n  std::vector<int> _ids;\n};\n\nclass FixNode : public CommandNode {\n public:\n  explicit FixNode(const std::string& tag, const std::vector<int>& ids)\n      : CommandNode(CT_FIX, tag), _ids(ids) {}\n  const std::vector<int>& ids() { return _ids; }\n\n protected:\n  std::vector<int> _ids;\n};\n\n}  // namespace SlamParser\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/slam_parser/parser/driver.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"driver.h\"\n\n#include <fstream>\n#include <sstream>\n\n#include \"scanner.h\"\n#include \"slam_context.h\"\n\nnamespace SlamParser {\n\nDriver::Driver(class SlamContext& slamContext_)\n    : trace_scanning(false),\n      trace_parsing(false),\n      lexer(nullptr),\n      slamContext(slamContext_) {}\n\nbool Driver::parse_stream(std::istream& in, const std::string& sname) {\n  streamname = sname;\n\n  Scanner scanner(&in);\n  scanner.set_debug(trace_scanning);\n  this->lexer = &scanner;\n\n  Parser parser(*this);\n#if YYDEBUG\n  parser.set_debug_level(trace_parsing);\n#endif\n  return (parser.parse() == 0);\n}\n\nbool Driver::parse_file(const std::string& filename) {\n  std::ifstream in(filename.c_str());\n  if (!in.good()) return false;\n  return parse_stream(in, filename);\n}\n\nbool Driver::parse_string(const std::string& input, const std::string& sname) {\n  std::istringstream iss(input);\n  return parse_stream(iss, sname);\n}\n\nvoid Driver::error(const class location& l, const std::string& m) {\n  std::cerr << l << \": \" << m << std::endl;\n}\n\nvoid Driver::error(const std::string& m) { std::cerr << m << std::endl; }\n\n}  // namespace SlamParser\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/slam_parser/parser/driver.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef SLAM_DRIVER_H\n#define SLAM_DRIVER_H\n\n#include <string>\n#include <vector>\n\nnamespace SlamParser {\n\nclass SlamContext;\n\nclass Driver {\n public:\n  /// construct a new parser driver context\n  Driver(class SlamContext& slamContext_);\n\n  /// enable debug output in the flex scanner\n  bool trace_scanning;\n\n  /// enable debug output in the bison parser\n  bool trace_parsing;\n\n  /// stream name (file or input stream) used for error messages.\n  std::string streamname;\n\n  /** Invoke the scanner and parser for a stream.\n   * @param in  input stream\n   * @param sname  stream name for error messages\n   * @return    true if successfully parsed\n   */\n  bool parse_stream(std::istream& in,\n                    const std::string& sname = \"stream input\");\n\n  /** Invoke the scanner and parser on an input string.\n   * @param input  input string\n   * @param sname  stream name for error messages\n   * @return    true if successfully parsed\n   */\n  bool parse_string(const std::string& input,\n                    const std::string& sname = \"string stream\");\n\n  /** Invoke the scanner and parser on a file. Use parse_stream with a\n   * std::ifstream if detection of file reading errors is required.\n   * @param filename  input file name\n   * @return    true if successfully parsed\n   */\n  bool parse_file(const std::string& filename);\n\n  // To demonstrate pure handling of parse errors, instead of\n  // simply dumping them on the standard error output, we will pass\n  // them to the driver using the following two member functions.\n\n  /** Error handling with associated line number. This can be modified to\n   * output the error e.g. to a dialog box. */\n  void error(const class location& l, const std::string& m);\n\n  /** General error handling. This can be modified to output the error\n   * e.g. to a dialog box. */\n  void error(const std::string& m);\n\n  /** Pointer to the current lexer instance, this is used to connect the\n   * parser to the scanner. It is used in the yylex macro. */\n  class Scanner* lexer;\n\n  /** Reference to the calculator context filled during parsing of the\n   * expressions. */\n  class SlamContext& slamContext;\n};\n\n}  // namespace SlamParser\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/slam_parser/parser/flex_scanner.cpp",
    "content": "#line 2 \"flex_scanner.cpp\"\n\n#line 4 \"flex_scanner.cpp\"\n\n#define YY_INT_ALIGNED short int\n\n/* A lexical scanner generated by flex */\n\n#define FLEX_SCANNER\n#define YY_FLEX_MAJOR_VERSION 2\n#define YY_FLEX_MINOR_VERSION 6\n#define YY_FLEX_SUBMINOR_VERSION 4\n#if YY_FLEX_SUBMINOR_VERSION > 0\n#define FLEX_BETA\n#endif\n\n/* The c++ scanner is a mess. The FlexLexer.h header file relies on the\n * following macro. This is required in order to pass the c++-multiple-scanners\n * test in the regression suite. We get reports that it breaks inheritance.\n * We will address this in a future release of flex, or omit the C++ scanner\n * altogether.\n */\n#define yyFlexLexer SlamFlexLexer\n\n#ifdef yyalloc\n#define Slamalloc_ALREADY_DEFINED\n#else\n#define yyalloc Slamalloc\n#endif\n\n#ifdef yyrealloc\n#define Slamrealloc_ALREADY_DEFINED\n#else\n#define yyrealloc Slamrealloc\n#endif\n\n#ifdef yyfree\n#define Slamfree_ALREADY_DEFINED\n#else\n#define yyfree Slamfree\n#endif\n\n/* First, we deal with  platform-specific or compiler-specific issues. */\n\n/* begin standard C headers. */\n\n/* end standard C headers. */\n\n/* flex integer type definitions */\n\n#ifndef FLEXINT_H\n#define FLEXINT_H\n\n/* C99 systems have <inttypes.h>. Non-C99 systems may or may not. */\n\n#if defined(__STDC_VERSION__) && __STDC_VERSION__ >= 199901L\n\n/* C99 says to define __STDC_LIMIT_MACROS before including stdint.h,\n * if you want the limit (max/min) macros for int types.\n */\n#ifndef __STDC_LIMIT_MACROS\n#define __STDC_LIMIT_MACROS 1\n#endif\n\n#include <inttypes.h>\ntypedef int8_t flex_int8_t;\ntypedef uint8_t flex_uint8_t;\ntypedef int16_t flex_int16_t;\ntypedef uint16_t flex_uint16_t;\ntypedef int32_t flex_int32_t;\ntypedef uint32_t flex_uint32_t;\n#else\ntypedef signed char flex_int8_t;\ntypedef short int flex_int16_t;\ntypedef int flex_int32_t;\ntypedef unsigned char flex_uint8_t;\ntypedef unsigned short int flex_uint16_t;\ntypedef unsigned int flex_uint32_t;\n\n/* Limits of integral types. */\n#ifndef INT8_MIN\n#define INT8_MIN (-128)\n#endif\n#ifndef INT16_MIN\n#define INT16_MIN (-32767 - 1)\n#endif\n#ifndef INT32_MIN\n#define INT32_MIN (-2147483647 - 1)\n#endif\n#ifndef INT8_MAX\n#define INT8_MAX (127)\n#endif\n#ifndef INT16_MAX\n#define INT16_MAX (32767)\n#endif\n#ifndef INT32_MAX\n#define INT32_MAX (2147483647)\n#endif\n#ifndef UINT8_MAX\n#define UINT8_MAX (255U)\n#endif\n#ifndef UINT16_MAX\n#define UINT16_MAX (65535U)\n#endif\n#ifndef UINT32_MAX\n#define UINT32_MAX (4294967295U)\n#endif\n\n#ifndef SIZE_MAX\n#define SIZE_MAX (~(size_t)0)\n#endif\n\n#endif /* ! C99 */\n\n#endif /* ! FLEXINT_H */\n\n/* begin standard C++ headers. */\n#include <errno.h>\n\n#include <cstdio>\n#include <cstdlib>\n#include <cstring>\n#include <iostream>\n/* end standard C++ headers. */\n\n/* TODO: this is always defined, so inline it */\n#define yyconst const\n\n#if defined(__GNUC__) && __GNUC__ >= 3\n#define yynoreturn __attribute__((__noreturn__))\n#else\n#define yynoreturn\n#endif\n\n/* Returned upon end-of-file. */\n#define YY_NULL 0\n\n/* Promotes a possibly negative, possibly signed char to an\n *   integer in range [0..255] for use as an array index.\n */\n#define YY_SC_TO_UI(c) ((YY_CHAR)(c))\n\n/* Enter a start condition.  This macro really ought to take a parameter,\n * but we do it the disgusting crufty way forced on us by the ()-less\n * definition of BEGIN.\n */\n#define BEGIN (yy_start) = 1 + 2 *\n/* Translate the current start state into a value that can be later handed\n * to BEGIN to return to the state.  The YYSTATE alias is for lex\n * compatibility.\n */\n#define YY_START (((yy_start) - 1) / 2)\n#define YYSTATE YY_START\n/* Action number for EOF rule of a given start state. */\n#define YY_STATE_EOF(state) (YY_END_OF_BUFFER + state + 1)\n/* Special action meaning \"start processing a new file\". */\n#define YY_NEW_FILE yyrestart(yyin)\n#define YY_END_OF_BUFFER_CHAR 0\n\n/* Size of default input buffer. */\n#ifndef YY_BUF_SIZE\n#ifdef __ia64__\n/* On IA-64, the buffer size is 16k, not 8k.\n * Moreover, YY_BUF_SIZE is 2*YY_READ_BUF_SIZE in the general case.\n * Ditto for the __ia64__ case accordingly.\n */\n#define YY_BUF_SIZE 32768\n#else\n#define YY_BUF_SIZE 16384\n#endif /* __ia64__ */\n#endif\n\n/* The state buf must be large enough to hold one state per character in the\n * main buffer.\n */\n#define YY_STATE_BUF_SIZE ((YY_BUF_SIZE + 2) * sizeof(yy_state_type))\n\n#ifndef YY_TYPEDEF_YY_BUFFER_STATE\n#define YY_TYPEDEF_YY_BUFFER_STATE\ntypedef struct yy_buffer_state* YY_BUFFER_STATE;\n#endif\n\n#ifndef YY_TYPEDEF_YY_SIZE_T\n#define YY_TYPEDEF_YY_SIZE_T\ntypedef size_t yy_size_t;\n#endif\n\nextern int yyleng;\n\n#define EOB_ACT_CONTINUE_SCAN 0\n#define EOB_ACT_END_OF_FILE 1\n#define EOB_ACT_LAST_MATCH 2\n\n#define YY_LESS_LINENO(n)\n#define YY_LINENO_REWIND_TO(ptr)\n\n/* Return all but the first \"n\" matched characters back to the input stream. */\n#define yyless(n)                                   \\\n  do {                                              \\\n    /* Undo effects of setting up yytext. */        \\\n    int yyless_macro_arg = (n);                     \\\n    YY_LESS_LINENO(yyless_macro_arg);               \\\n    *yy_cp = (yy_hold_char);                        \\\n    YY_RESTORE_YY_MORE_OFFSET(yy_c_buf_p) = yy_cp = \\\n        yy_bp + yyless_macro_arg - YY_MORE_ADJ;     \\\n    YY_DO_BEFORE_ACTION; /* set up yytext again */  \\\n  } while (0)\n#define unput(c) yyunput(c, (yytext_ptr))\n\n#ifndef YY_STRUCT_YY_BUFFER_STATE\n#define YY_STRUCT_YY_BUFFER_STATE\nstruct yy_buffer_state {\n  std::streambuf* yy_input_file;\n\n  char* yy_ch_buf;  /* input buffer */\n  char* yy_buf_pos; /* current position in input buffer */\n\n  /* Size of input buffer in bytes, not including room for EOB\n   * characters.\n   */\n  int yy_buf_size;\n\n  /* Number of characters read into yy_ch_buf, not including EOB\n   * characters.\n   */\n  int yy_n_chars;\n\n  /* Whether we \"own\" the buffer - i.e., we know we created it,\n   * and can realloc() it to grow it, and should free() it to\n   * delete it.\n   */\n  int yy_is_our_buffer;\n\n  /* Whether this is an \"interactive\" input source; if so, and\n   * if we're using stdio for input, then we want to use getc()\n   * instead of fread(), to make sure we stop fetching input after\n   * each newline.\n   */\n  int yy_is_interactive;\n\n  /* Whether we're considered to be at the beginning of a line.\n   * If so, '^' rules will be active on the next match, otherwise\n   * not.\n   */\n  int yy_at_bol;\n\n  int yy_bs_lineno; /**< The line count. */\n  int yy_bs_column; /**< The column count. */\n\n  /* Whether to try to fill the input buffer when we reach the\n   * end of it.\n   */\n  int yy_fill_buffer;\n\n  int yy_buffer_status;\n\n#define YY_BUFFER_NEW 0\n#define YY_BUFFER_NORMAL 1\n  /* When an EOF's been seen but there's still some text to process\n   * then we mark the buffer as YY_EOF_PENDING, to indicate that we\n   * shouldn't try reading from the input source any more.  We might\n   * still have a bunch of tokens to match, though, because of\n   * possible backing-up.\n   *\n   * When we actually see the EOF, we change the status to \"new\"\n   * (via yyrestart()), so that the user can continue scanning by\n   * just pointing yyin at a new input file.\n   */\n#define YY_BUFFER_EOF_PENDING 2\n};\n#endif /* !YY_STRUCT_YY_BUFFER_STATE */\n\n/* We provide macros for accessing buffer states in case in the\n * future we want to put the buffer states in a more general\n * \"scanner state\".\n *\n * Returns the top of the stack, or NULL.\n */\n#define YY_CURRENT_BUFFER \\\n  ((yy_buffer_stack) ? (yy_buffer_stack)[(yy_buffer_stack_top)] : NULL)\n/* Same as previous macro, but useful when we know that the buffer stack is not\n * NULL or when we need an lvalue. For internal use only.\n */\n#define YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE (yy_buffer_stack)[(yy_buffer_stack_top)]\n\nvoid* yyalloc(yy_size_t);\nvoid* yyrealloc(void*, yy_size_t);\nvoid yyfree(void*);\n\n#define yy_new_buffer yy_create_buffer\n#define yy_set_interactive(is_interactive)                            \\\n  {                                                                   \\\n    if (!YY_CURRENT_BUFFER) {                                         \\\n      yyensure_buffer_stack();                                        \\\n      YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE = yy_create_buffer(yyin, YY_BUF_SIZE); \\\n    }                                                                 \\\n    YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE->yy_is_interactive = is_interactive;     \\\n  }\n#define yy_set_bol(at_bol)                                            \\\n  {                                                                   \\\n    if (!YY_CURRENT_BUFFER) {                                         \\\n      yyensure_buffer_stack();                                        \\\n      YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE = yy_create_buffer(yyin, YY_BUF_SIZE); \\\n    }                                                                 \\\n    YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE->yy_at_bol = at_bol;                     \\\n  }\n#define YY_AT_BOL() (YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE->yy_at_bol)\n\n/* Begin user sect3 */\ntypedef flex_uint8_t YY_CHAR;\n\n#define yytext_ptr yytext\n\n#include <FlexLexer.h>\n\n/* Done after the current pattern has been matched and before the\n * corresponding action - sets up yytext.\n */\n#define YY_DO_BEFORE_ACTION      \\\n  (yytext_ptr) = yy_bp;          \\\n  yyleng = (int)(yy_cp - yy_bp); \\\n  (yy_hold_char) = *yy_cp;       \\\n  *yy_cp = '\\0';                 \\\n  (yy_c_buf_p) = yy_cp;\n#define YY_NUM_RULES 15\n#define YY_END_OF_BUFFER 16\n/* This struct is not used in this scanner,\n   but its presence is necessary. */\nstruct yy_trans_info {\n  flex_int32_t yy_verify;\n  flex_int32_t yy_nxt;\n};\nstatic const flex_int16_t yy_accept[77] = {\n    0,  0,  0,  16, 14, 12, 13, 14, 14, 1,  11, 11, 11, 11, 11, 11,\n    11, 12, 0,  1,  2,  2,  1,  0,  11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 2,\n    0,  2,  3,  11, 8,  11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11,\n    11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 6,  11, 11, 11, 11, 11, 11, 11,\n    11, 11, 11, 11, 4,  11, 7,  10, 9,  11, 11, 5,  0};\n\nstatic const YY_CHAR yy_ec[256] = {\n    0,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  2,  3,  1,  1,  2,  1,  1,  1,  1,  1,\n    1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  2,  1,  1,  1,  1,  1,\n    1,  1,  1,  1,  1,  4,  5,  6,  7,  1,  8,  8,  8,  8,  8,  8,  8,  8,  8,\n    8,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  9,  10, 10, 11, 12, 13, 14, 10, 15, 10, 10,\n    16, 10, 10, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 10, 25, 26, 27, 1,  1,  1,  1,\n    28, 1,  29, 10, 10, 30,\n\n    31, 32, 33, 10, 34, 10, 10, 35, 10, 10, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 10,\n    44, 45, 46, 1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,\n    1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,\n    1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,\n    1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,\n    1,  1,  1,  1,  1,\n\n    1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,\n    1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,\n    1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1};\n\nstatic const YY_CHAR yy_meta[47] = {\n    0, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,\n    2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2};\n\nstatic const flex_int16_t yy_base[78] = {\n    0,   0,   0,   170, 173, 167, 173, 40,  160, 42,  40,  0,   41,\n    38,  32,  39,  45,  163, 153, 51,  52,  53,  73,  82,  0,   57,\n    63,  53,  67,  73,  71,  87,  147, 146, 0,   80,  0,   73,  70,\n    78,  103, 75,  90,  91,  80,  41,  39,  81,  81,  88,  93,  38,\n    105, 93,  94,  92,  0,   103, 120, 121, 111, 120, 117, 118, 121,\n    115, 132, 133, 0,   127, 0,   0,   0,   134, 127, 0,   173, 60};\n\nstatic const flex_int16_t yy_def[78] = {\n    0,  76, 1,  76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 77, 77, 77, 77, 77, 77,\n    77, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 77, 77, 77, 77, 77, 77, 77, 76,\n    76, 76, 77, 77, 77, 77, 77, 77, 77, 77, 77, 77, 77, 77, 77, 77,\n    77, 77, 77, 77, 77, 77, 77, 77, 77, 77, 77, 77, 77, 77, 77, 77,\n    77, 77, 77, 77, 77, 77, 77, 77, 77, 77, 77, 77, 0,  76};\n\nstatic const flex_int16_t yy_nxt[220] = {\n    0,  4,  5,  6,  7,  4,  7,  8,  9,  10, 11, 11, 12, 13, 11, 11, 11, 11, 11,\n    14, 11, 15, 11, 11, 16, 11, 11, 11, 4,  10, 11, 12, 13, 11, 11, 11, 11, 11,\n    14, 11, 15, 11, 11, 16, 11, 11, 11, 18, 19, 21, 22, 25, 26, 27, 23, 28, 29,\n    30, 21, 22, 20, 31, 24, 23, 23, 23, 55, 50, 34, 49, 25, 26, 27, 23, 28, 29,\n    30, 35, 36, 37, 21, 22, 23, 23, 23, 23, 32, 34, 32, 38, 33, 39, 40, 41, 42,\n    31, 35, 36, 37, 23, 43,\n\n    45, 46, 47, 23, 48, 51, 52, 38, 53, 39, 40, 41, 42, 54, 58, 59, 60, 23, 43,\n    45, 46, 47, 61, 48, 51, 52, 56, 53, 62, 63, 44, 57, 54, 58, 59, 60, 64, 65,\n    66, 67, 70, 61, 68, 71, 72, 56, 73, 69, 62, 63, 57, 74, 75, 33, 33, 64, 65,\n    66, 67, 70, 20, 68, 71, 72, 17, 73, 69, 20, 17, 76, 74, 75, 3,  76, 76, 76,\n    76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76,\n    76, 76, 76, 76, 76,\n\n    76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76};\n\nstatic const flex_int16_t yy_chk[220] = {\n    0,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,\n    1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,\n    1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  7,  7,  9,  9,  10, 12, 13, 9,  14, 15,\n    16, 19, 19, 20, 21, 77, 19, 20, 21, 51, 46, 25, 45, 10, 12, 13, 9,  14, 15,\n    16, 26, 27, 28, 22, 22, 19, 20, 21, 22, 23, 25, 23, 29, 23, 30, 35, 37, 38,\n    31, 26, 27, 28, 31, 39,\n\n    41, 42, 43, 22, 44, 47, 48, 29, 49, 30, 35, 37, 38, 50, 53, 54, 55, 31, 39,\n    41, 42, 43, 57, 44, 47, 48, 52, 49, 58, 59, 40, 52, 50, 53, 54, 55, 60, 61,\n    62, 63, 65, 57, 64, 66, 67, 52, 69, 64, 58, 59, 52, 73, 74, 33, 32, 60, 61,\n    62, 63, 65, 18, 64, 66, 67, 17, 69, 64, 8,  5,  3,  73, 74, 76, 76, 76, 76,\n    76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76,\n    76, 76, 76, 76, 76,\n\n    76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76, 76};\n\n/* The intent behind this definition is that it'll catch\n * any uses of REJECT which flex missed.\n */\n#define REJECT reject_used_but_not_detected\n#define yymore() yymore_used_but_not_detected\n#define YY_MORE_ADJ 0\n#define YY_RESTORE_YY_MORE_OFFSET\n#line 1 \"scanner.l\"\n#line 2 \"scanner.l\"\n\n#include <string>\n#include <vector>\n\n#include \"scanner.h\"\n\n/* import the parser's token type into a local typedef */\ntypedef SlamParser::Parser::token token;\ntypedef SlamParser::Parser::token_type token_type;\n\n/* By default yylex returns int, we use token_type. Unfortunately yyterminate\n * by default returns 0, which is not of token_type. */\n#define yyterminate() return token::END\n\n/* This disables inclusion of unistd.h, which is not available under Visual C++\n * on Win32. The C++ scanner uses STL streams instead. */\n#define YY_NO_UNISTD_H\n\n#line 501 \"flex_scanner.cpp\"\n/*** Flex Declarations and Options ***/\n/* enable c++ scanner class generation */\n/* change the name of the scanner class. results in \"SlamFlexLexer\" */\n/* the manual says \"somewhat more optimized\" */\n/* enable scanner to generate debug output. disable this for release\n * versions. */\n/*%option debug*/\n/* no support for include files is planned */\n/* enables the use of start condition stacks */\n/* The following paragraph suffices to track locations accurately. Each time\n * yylex is invoked, the begin position is moved onto the end position. */\n#line 46 \"scanner.l\"\n#define YY_USER_ACTION yylloc->columns(yyleng);\n#line 515 \"flex_scanner.cpp\"\n#line 516 \"flex_scanner.cpp\"\n\n#define INITIAL 0\n\n#ifndef YY_NO_UNISTD_H\n/* Special case for \"unistd.h\", since it is non-ANSI. We include it way\n * down here because we want the user's section 1 to have been scanned first.\n * The user has a chance to override it with an option.\n */\n#include <unistd.h>\n#endif\n\n#ifndef YY_EXTRA_TYPE\n#define YY_EXTRA_TYPE void*\n#endif\n\n#ifndef yytext_ptr\nstatic void yy_flex_strncpy(char*, const char*, int);\n#endif\n\n#ifdef YY_NEED_STRLEN\nstatic int yy_flex_strlen(const char*);\n#endif\n\n#ifndef YY_NO_INPUT\n\n#endif\n\n/* Amount of stuff to slurp up with each read. */\n#ifndef YY_READ_BUF_SIZE\n#ifdef __ia64__\n/* On IA-64, the buffer size is 16k, not 8k */\n#define YY_READ_BUF_SIZE 16384\n#else\n#define YY_READ_BUF_SIZE 8192\n#endif /* __ia64__ */\n#endif\n\n/* Copy whatever the last rule matched to the standard output. */\n#ifndef ECHO\n#define ECHO LexerOutput(yytext, yyleng)\n#endif\n\n/* Gets input and stuffs it into \"buf\".  number of characters read, or YY_NULL,\n * is returned in \"result\".\n */\n#ifndef YY_INPUT\n#define YY_INPUT(buf, result, max_size)                     \\\n                                                            \\\n  if ((int)(result = LexerInput((char*)buf, max_size)) < 0) \\\n    YY_FATAL_ERROR(\"input in flex scanner failed\");\n\n#endif\n\n/* No semi-colon after return; correct usage is to write \"yyterminate();\" -\n * we don't want an extra ';' after the \"return\" because that will cause\n * some compilers to complain about unreachable statements.\n */\n#ifndef yyterminate\n#define yyterminate() return YY_NULL\n#endif\n\n/* Number of entries by which start-condition stack grows. */\n#ifndef YY_START_STACK_INCR\n#define YY_START_STACK_INCR 25\n#endif\n\n/* Report a fatal error. */\n#ifndef YY_FATAL_ERROR\n#define YY_FATAL_ERROR(msg) LexerError(msg)\n#endif\n\n/* end tables serialization structures and prototypes */\n\n/* Default declaration of generated scanner - a define so the user can\n * easily add parameters.\n */\n#ifndef YY_DECL\n#define YY_DECL_IS_OURS 1\n#define YY_DECL int yyFlexLexer::yylex()\n#endif /* !YY_DECL */\n\n/* Code executed at the beginning of each rule, after yytext and yyleng\n * have been set up.\n */\n#ifndef YY_USER_ACTION\n#define YY_USER_ACTION\n#endif\n\n/* Code executed at the end of each rule. */\n#ifndef YY_BREAK\n#define YY_BREAK /*LINTED*/ break;\n#endif\n\n#define YY_RULE_SETUP YY_USER_ACTION\n\n/** The main scanner function which does all the work.\n */\nYY_DECL {\n  yy_state_type yy_current_state;\n  char *yy_cp, *yy_bp;\n  int yy_act;\n\n  if (!(yy_init)) {\n    (yy_init) = 1;\n\n#ifdef YY_USER_INIT\n    YY_USER_INIT;\n#endif\n\n    if (!(yy_start)) (yy_start) = 1; /* first start state */\n\n    if (!yyin) yyin.rdbuf(std::cin.rdbuf());\n\n    if (!yyout) yyout.rdbuf(std::cout.rdbuf());\n\n    if (!YY_CURRENT_BUFFER) {\n      yyensure_buffer_stack();\n      YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE = yy_create_buffer(yyin, YY_BUF_SIZE);\n    }\n\n    yy_load_buffer_state();\n  }\n\n  {\n#line 49 \"scanner.l\"\n\n#line 52 \"scanner.l\"\n    /* code to place at the beginning of yylex() */\n\n    // reset location\n    yylloc->step();\n\n    /*** BEGIN EXAMPLE - Change the example lexer rules below ***/\n\n#line 660 \"flex_scanner.cpp\"\n\n    while (/*CONSTCOND*/ 1) /* loops until end-of-file is reached */\n    {\n      yy_cp = (yy_c_buf_p);\n\n      /* Support of yytext. */\n      *yy_cp = (yy_hold_char);\n\n      /* yy_bp points to the position in yy_ch_buf of the start of\n       * the current run.\n       */\n      yy_bp = yy_cp;\n\n      yy_current_state = (yy_start);\n    yy_match:\n      do {\n        YY_CHAR yy_c = yy_ec[YY_SC_TO_UI(*yy_cp)];\n        if (yy_accept[yy_current_state]) {\n          (yy_last_accepting_state) = yy_current_state;\n          (yy_last_accepting_cpos) = yy_cp;\n        }\n        while (yy_chk[yy_base[yy_current_state] + yy_c] != yy_current_state) {\n          yy_current_state = (int)yy_def[yy_current_state];\n          if (yy_current_state >= 77) yy_c = yy_meta[yy_c];\n        }\n        yy_current_state = yy_nxt[yy_base[yy_current_state] + yy_c];\n        ++yy_cp;\n      } while (yy_current_state != 76);\n      yy_cp = (yy_last_accepting_cpos);\n      yy_current_state = (yy_last_accepting_state);\n\n    yy_find_action:\n      yy_act = yy_accept[yy_current_state];\n\n      YY_DO_BEFORE_ACTION;\n\n    do_action: /* This label is used only to access EOF actions. */\n\n      switch (yy_act) { /* beginning of action switch */\n        case 0:         /* must back up */\n          /* undo the effects of YY_DO_BEFORE_ACTION */\n          *yy_cp = (yy_hold_char);\n          yy_cp = (yy_last_accepting_cpos);\n          yy_current_state = (yy_last_accepting_state);\n          goto yy_find_action;\n\n        case 1:\n          YY_RULE_SETUP\n#line 60 \"scanner.l\"\n          {\n            yylval->integerVal = atoi(yytext);\n            return token::INTEGER;\n          }\n          YY_BREAK\n        case 2:\n          YY_RULE_SETUP\n#line 65 \"scanner.l\"\n          {\n            yylval->doubleVal = atof(yytext);\n            return token::DOUBLE;\n          }\n          YY_BREAK\n        case 3:\n          YY_RULE_SETUP\n#line 70 \"scanner.l\"\n          {\n            /*yylval->stringVal = new std::string(yytext, yyleng);*/\n            return token::ADD;\n          }\n          YY_BREAK\n        case 4:\n          YY_RULE_SETUP\n#line 75 \"scanner.l\"\n          {\n            yylval->stringVal = new std::string(yytext, yyleng);\n            return token::V_SE2;\n          }\n          YY_BREAK\n        case 5:\n          YY_RULE_SETUP\n#line 80 \"scanner.l\"\n          {\n            yylval->stringVal = new std::string(yytext, yyleng);\n            return token::V_SE3;\n          }\n          YY_BREAK\n        case 6:\n          YY_RULE_SETUP\n#line 85 \"scanner.l\"\n          {\n            yylval->stringVal = new std::string(yytext, yyleng);\n            return token::E_SE2;\n          }\n          YY_BREAK\n        case 7:\n          YY_RULE_SETUP\n#line 90 \"scanner.l\"\n          {\n            yylval->stringVal = new std::string(yytext, yyleng);\n            return token::E_SE3;\n          }\n          YY_BREAK\n        case 8:\n          YY_RULE_SETUP\n#line 95 \"scanner.l\"\n          {\n            /*yylval->stringVal = new std::string(yytext, yyleng);*/\n            return token::FIX;\n          }\n          YY_BREAK\n        case 9:\n          YY_RULE_SETUP\n#line 100 \"scanner.l\"\n          {\n            /*yylval->stringVal = new std::string(yytext, yyleng);*/\n            return token::SOLVE_STATE;\n          }\n          YY_BREAK\n        case 10:\n          YY_RULE_SETUP\n#line 105 \"scanner.l\"\n          {\n            /*yylval->stringVal = new std::string(yytext, yyleng);*/\n            return token::QUERY_STATE;\n          }\n          YY_BREAK\n        case 11:\n          YY_RULE_SETUP\n#line 110 \"scanner.l\"\n          {\n            yylval->stringVal = new std::string(yytext, yyleng);\n            return token::STRING;\n          }\n          YY_BREAK\n        /* gobble up white-spaces */\n        case 12:\n          YY_RULE_SETUP\n#line 116 \"scanner.l\"\n          {\n            yylloc->step();\n          }\n          YY_BREAK\n        /* gobble up end-of-lines */\n        case 13:\n          /* rule 13 can match eol */\n          YY_RULE_SETUP\n#line 121 \"scanner.l\"\n          {\n            yylloc->lines(yyleng);\n            yylloc->step();\n            return token::EOL;\n          }\n          YY_BREAK\n        /* pass all other characters up to bison */\n        case 14:\n          YY_RULE_SETUP\n#line 127 \"scanner.l\"\n          {\n            return static_cast<token_type>(*yytext);\n          }\n          YY_BREAK\n        /*** END EXAMPLE - Change the example lexer rules above ***/\n        case 15:\n          YY_RULE_SETUP\n#line 133 \"scanner.l\"\n          ECHO;\n          YY_BREAK\n#line 833 \"flex_scanner.cpp\"\n        case YY_STATE_EOF(INITIAL):\n          yyterminate();\n\n        case YY_END_OF_BUFFER: {\n          /* Amount of text matched not including the EOB char. */\n          int yy_amount_of_matched_text = (int)(yy_cp - (yytext_ptr)) - 1;\n\n          /* Undo the effects of YY_DO_BEFORE_ACTION. */\n          *yy_cp = (yy_hold_char);\n          YY_RESTORE_YY_MORE_OFFSET\n\n          if (YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE->yy_buffer_status == YY_BUFFER_NEW) {\n            /* We're scanning a new file or input source.  It's\n             * possible that this happened because the user\n             * just pointed yyin at a new source and called\n             * yylex().  If so, then we have to assure\n             * consistency between YY_CURRENT_BUFFER and our\n             * globals.  Here is the right place to do so, because\n             * this is the first action (other than possibly a\n             * back-up) that will match for the new input source.\n             */\n            (yy_n_chars) = YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE->yy_n_chars;\n            YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE->yy_input_file = yyin.rdbuf();\n            YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE->yy_buffer_status = YY_BUFFER_NORMAL;\n          }\n\n          /* Note that here we test for yy_c_buf_p \"<=\" to the position\n           * of the first EOB in the buffer, since yy_c_buf_p will\n           * already have been incremented past the NUL character\n           * (since all states make transitions on EOB to the\n           * end-of-buffer state).  Contrast this with the test\n           * in input().\n           */\n          if ((yy_c_buf_p) <=\n              &YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE\n                   ->yy_ch_buf[(yy_n_chars)]) { /* This was really a NUL. */\n            yy_state_type yy_next_state;\n\n            (yy_c_buf_p) = (yytext_ptr) + yy_amount_of_matched_text;\n\n            yy_current_state = yy_get_previous_state();\n\n            /* Okay, we're now positioned to make the NUL\n             * transition.  We couldn't have\n             * yy_get_previous_state() go ahead and do it\n             * for us because it doesn't know how to deal\n             * with the possibility of jamming (and we don't\n             * want to build jamming into it because then it\n             * will run more slowly).\n             */\n\n            yy_next_state = yy_try_NUL_trans(yy_current_state);\n\n            yy_bp = (yytext_ptr) + YY_MORE_ADJ;\n\n            if (yy_next_state) {\n              /* Consume the NUL. */\n              yy_cp = ++(yy_c_buf_p);\n              yy_current_state = yy_next_state;\n              goto yy_match;\n            }\n\n            else {\n              yy_cp = (yy_last_accepting_cpos);\n              yy_current_state = (yy_last_accepting_state);\n              goto yy_find_action;\n            }\n          }\n\n          else\n            switch (yy_get_next_buffer()) {\n              case EOB_ACT_END_OF_FILE: {\n                (yy_did_buffer_switch_on_eof) = 0;\n\n                if (yywrap()) {\n                  /* Note: because we've taken care in\n                   * yy_get_next_buffer() to have set up\n                   * yytext, we can now set up\n                   * yy_c_buf_p so that if some total\n                   * hoser (like flex itself) wants to\n                   * call the scanner after we return the\n                   * YY_NULL, it'll still work - another\n                   * YY_NULL will get returned.\n                   */\n                  (yy_c_buf_p) = (yytext_ptr) + YY_MORE_ADJ;\n\n                  yy_act = YY_STATE_EOF(YY_START);\n                  goto do_action;\n                }\n\n                else {\n                  if (!(yy_did_buffer_switch_on_eof)) YY_NEW_FILE;\n                }\n                break;\n              }\n\n              case EOB_ACT_CONTINUE_SCAN:\n                (yy_c_buf_p) = (yytext_ptr) + yy_amount_of_matched_text;\n\n                yy_current_state = yy_get_previous_state();\n\n                yy_cp = (yy_c_buf_p);\n                yy_bp = (yytext_ptr) + YY_MORE_ADJ;\n                goto yy_match;\n\n              case EOB_ACT_LAST_MATCH:\n                (yy_c_buf_p) =\n                    &YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE->yy_ch_buf[(yy_n_chars)];\n\n                yy_current_state = yy_get_previous_state();\n\n                yy_cp = (yy_c_buf_p);\n                yy_bp = (yytext_ptr) + YY_MORE_ADJ;\n                goto yy_find_action;\n            }\n          break;\n        }\n\n        default:\n          YY_FATAL_ERROR(\"fatal flex scanner internal error--no action found\");\n      } /* end of action switch */\n    } /* end of scanning one token */\n  } /* end of user's declarations */\n} /* end of yylex */\n\n/* The contents of this function are C++ specific, so the () macro is not used.\n * This constructor simply maintains backward compatibility.\n * DEPRECATED\n */\nyyFlexLexer::yyFlexLexer(std::istream* arg_yyin, std::ostream* arg_yyout)\n    : yyin(arg_yyin ? arg_yyin->rdbuf() : std::cin.rdbuf()),\n      yyout(arg_yyout ? arg_yyout->rdbuf() : std::cout.rdbuf()) {\n  ctor_common();\n}\n\n/* The contents of this function are C++ specific, so the () macro is not used.\n */\nyyFlexLexer::yyFlexLexer(std::istream& arg_yyin, std::ostream& arg_yyout)\n    : yyin(arg_yyin.rdbuf()), yyout(arg_yyout.rdbuf()) {\n  ctor_common();\n}\n\n/* The contents of this function are C++ specific, so the () macro is not used.\n */\nvoid yyFlexLexer::ctor_common() {\n  yy_c_buf_p = 0;\n  yy_init = 0;\n  yy_start = 0;\n  yy_flex_debug = 0;\n  yylineno = 1;  // this will only get updated if %option yylineno\n\n  yy_did_buffer_switch_on_eof = 0;\n\n  yy_looking_for_trail_begin = 0;\n  yy_more_flag = 0;\n  yy_more_len = 0;\n  yy_more_offset = yy_prev_more_offset = 0;\n\n  yy_start_stack_ptr = yy_start_stack_depth = 0;\n  yy_start_stack = NULL;\n\n  yy_buffer_stack = NULL;\n  yy_buffer_stack_top = 0;\n  yy_buffer_stack_max = 0;\n\n  yy_state_buf = 0;\n}\n\n/* The contents of this function are C++ specific, so the () macro is not used.\n */\nyyFlexLexer::~yyFlexLexer() {\n  delete[] yy_state_buf;\n  yyfree(yy_start_stack);\n  yy_delete_buffer(YY_CURRENT_BUFFER);\n  yyfree(yy_buffer_stack);\n}\n\n/* The contents of this function are C++ specific, so the () macro is not used.\n */\nvoid yyFlexLexer::switch_streams(std::istream& new_in, std::ostream& new_out) {\n  // was if( new_in )\n  yy_delete_buffer(YY_CURRENT_BUFFER);\n  yy_switch_to_buffer(yy_create_buffer(new_in, YY_BUF_SIZE));\n\n  // was if( new_out )\n  yyout.rdbuf(new_out.rdbuf());\n}\n\n/* The contents of this function are C++ specific, so the () macro is not used.\n */\nvoid yyFlexLexer::switch_streams(std::istream* new_in, std::ostream* new_out) {\n  if (!new_in) {\n    new_in = &yyin;\n  }\n\n  if (!new_out) {\n    new_out = &yyout;\n  }\n\n  switch_streams(*new_in, *new_out);\n}\n\n#ifdef YY_INTERACTIVE\nint yyFlexLexer::LexerInput(char* buf, int /* max_size */)\n#else\nint yyFlexLexer::LexerInput(char* buf, int max_size)\n#endif\n{\n  if (yyin.eof() || yyin.fail()) return 0;\n\n#ifdef YY_INTERACTIVE\n  yyin.get(buf[0]);\n\n  if (yyin.eof()) return 0;\n\n  if (yyin.bad()) return -1;\n\n  return 1;\n\n#else\n  (void)yyin.read(buf, max_size);\n\n  if (yyin.bad())\n    return -1;\n  else\n    return yyin.gcount();\n#endif\n}\n\nvoid yyFlexLexer::LexerOutput(const char* buf, int size) {\n  (void)yyout.write(buf, size);\n}\n\n/* yy_get_next_buffer - try to read in a new buffer\n *\n * Returns a code representing an action:\n *\tEOB_ACT_LAST_MATCH -\n *\tEOB_ACT_CONTINUE_SCAN - continue scanning from current position\n *\tEOB_ACT_END_OF_FILE - end of file\n */\nint yyFlexLexer::yy_get_next_buffer() {\n  char* dest = YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE->yy_ch_buf;\n  char* source = (yytext_ptr);\n  int number_to_move, i;\n  int ret_val;\n\n  if ((yy_c_buf_p) > &YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE->yy_ch_buf[(yy_n_chars) + 1])\n    YY_FATAL_ERROR(\"fatal flex scanner internal error--end of buffer missed\");\n\n  if (YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE->yy_fill_buffer ==\n      0) { /* Don't try to fill the buffer, so this is an EOF. */\n    if ((yy_c_buf_p) - (yytext_ptr)-YY_MORE_ADJ == 1) {\n      /* We matched a single character, the EOB, so\n       * treat this as a final EOF.\n       */\n      return EOB_ACT_END_OF_FILE;\n    }\n\n    else {\n      /* We matched some text prior to the EOB, first\n       * process it.\n       */\n      return EOB_ACT_LAST_MATCH;\n    }\n  }\n\n  /* Try to read more data. */\n\n  /* First move last chars to start of buffer. */\n  number_to_move = (int)((yy_c_buf_p) - (yytext_ptr)-1);\n\n  for (i = 0; i < number_to_move; ++i) *(dest++) = *(source++);\n\n  if (YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE->yy_buffer_status == YY_BUFFER_EOF_PENDING)\n    /* don't do the read, it's not guaranteed to return an EOF,\n     * just force an EOF\n     */\n    YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE->yy_n_chars = (yy_n_chars) = 0;\n\n  else {\n    int num_to_read =\n        YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE->yy_buf_size - number_to_move - 1;\n\n    while (num_to_read <= 0) { /* Not enough room in the buffer - grow it. */\n\n      /* just a shorter name for the current buffer */\n      YY_BUFFER_STATE b = YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE;\n\n      int yy_c_buf_p_offset = (int)((yy_c_buf_p)-b->yy_ch_buf);\n\n      if (b->yy_is_our_buffer) {\n        int new_size = b->yy_buf_size * 2;\n\n        if (new_size <= 0)\n          b->yy_buf_size += b->yy_buf_size / 8;\n        else\n          b->yy_buf_size *= 2;\n\n        b->yy_ch_buf = (char*)\n            /* Include room in for 2 EOB chars. */\n            yyrealloc((void*)b->yy_ch_buf, (yy_size_t)(b->yy_buf_size + 2));\n      } else\n        /* Can't grow it, we don't own it. */\n        b->yy_ch_buf = NULL;\n\n      if (!b->yy_ch_buf)\n        YY_FATAL_ERROR(\"fatal error - scanner input buffer overflow\");\n\n      (yy_c_buf_p) = &b->yy_ch_buf[yy_c_buf_p_offset];\n\n      num_to_read = YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE->yy_buf_size - number_to_move - 1;\n    }\n\n    if (num_to_read > YY_READ_BUF_SIZE) num_to_read = YY_READ_BUF_SIZE;\n\n    /* Read in more data. */\n    YY_INPUT((&YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE->yy_ch_buf[number_to_move]),\n             (yy_n_chars), num_to_read);\n\n    YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE->yy_n_chars = (yy_n_chars);\n  }\n\n  if ((yy_n_chars) == 0) {\n    if (number_to_move == YY_MORE_ADJ) {\n      ret_val = EOB_ACT_END_OF_FILE;\n      yyrestart(yyin);\n    }\n\n    else {\n      ret_val = EOB_ACT_LAST_MATCH;\n      YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE->yy_buffer_status = YY_BUFFER_EOF_PENDING;\n    }\n  }\n\n  else\n    ret_val = EOB_ACT_CONTINUE_SCAN;\n\n  if (((yy_n_chars) + number_to_move) > YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE->yy_buf_size) {\n    /* Extend the array by 50%, plus the number we really need. */\n    int new_size = (yy_n_chars) + number_to_move + ((yy_n_chars) >> 1);\n    YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE->yy_ch_buf = (char*)yyrealloc(\n        (void*)YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE->yy_ch_buf, (yy_size_t)new_size);\n    if (!YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE->yy_ch_buf)\n      YY_FATAL_ERROR(\"out of dynamic memory in yy_get_next_buffer()\");\n    /* \"- 2\" to take care of EOB's */\n    YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE->yy_buf_size = (int)(new_size - 2);\n  }\n\n  (yy_n_chars) += number_to_move;\n  YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE->yy_ch_buf[(yy_n_chars)] = YY_END_OF_BUFFER_CHAR;\n  YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE->yy_ch_buf[(yy_n_chars) + 1] = YY_END_OF_BUFFER_CHAR;\n\n  (yytext_ptr) = &YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE->yy_ch_buf[0];\n\n  return ret_val;\n}\n\n/* yy_get_previous_state - get the state just before the EOB char was reached */\n\nyy_state_type yyFlexLexer::yy_get_previous_state() {\n  yy_state_type yy_current_state;\n  char* yy_cp;\n\n  yy_current_state = (yy_start);\n\n  for (yy_cp = (yytext_ptr) + YY_MORE_ADJ; yy_cp < (yy_c_buf_p); ++yy_cp) {\n    YY_CHAR yy_c = (*yy_cp ? yy_ec[YY_SC_TO_UI(*yy_cp)] : 1);\n    if (yy_accept[yy_current_state]) {\n      (yy_last_accepting_state) = yy_current_state;\n      (yy_last_accepting_cpos) = yy_cp;\n    }\n    while (yy_chk[yy_base[yy_current_state] + yy_c] != yy_current_state) {\n      yy_current_state = (int)yy_def[yy_current_state];\n      if (yy_current_state >= 77) yy_c = yy_meta[yy_c];\n    }\n    yy_current_state = yy_nxt[yy_base[yy_current_state] + yy_c];\n  }\n\n  return yy_current_state;\n}\n\n/* yy_try_NUL_trans - try to make a transition on the NUL character\n *\n * synopsis\n *\tnext_state = yy_try_NUL_trans( current_state );\n */\nyy_state_type yyFlexLexer::yy_try_NUL_trans(yy_state_type yy_current_state) {\n  int yy_is_jam;\n  char* yy_cp = (yy_c_buf_p);\n\n  YY_CHAR yy_c = 1;\n  if (yy_accept[yy_current_state]) {\n    (yy_last_accepting_state) = yy_current_state;\n    (yy_last_accepting_cpos) = yy_cp;\n  }\n  while (yy_chk[yy_base[yy_current_state] + yy_c] != yy_current_state) {\n    yy_current_state = (int)yy_def[yy_current_state];\n    if (yy_current_state >= 77) yy_c = yy_meta[yy_c];\n  }\n  yy_current_state = yy_nxt[yy_base[yy_current_state] + yy_c];\n  yy_is_jam = (yy_current_state == 76);\n\n  return yy_is_jam ? 0 : yy_current_state;\n}\n\n#ifndef YY_NO_UNPUT\nvoid yyFlexLexer::yyunput(int c, char* yy_bp) {\n  char* yy_cp;\n\n  yy_cp = (yy_c_buf_p);\n\n  /* undo effects of setting up yytext */\n  *yy_cp = (yy_hold_char);\n\n  if (yy_cp < YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE->yy_ch_buf +\n                  2) { /* need to shift things up to make room */\n    /* +2 for EOB chars. */\n    int number_to_move = (yy_n_chars) + 2;\n    char* dest = &YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE\n                      ->yy_ch_buf[YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE->yy_buf_size + 2];\n    char* source = &YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE->yy_ch_buf[number_to_move];\n\n    while (source > YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE->yy_ch_buf) *--dest = *--source;\n\n    yy_cp += (int)(dest - source);\n    yy_bp += (int)(dest - source);\n    YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE->yy_n_chars = (yy_n_chars) =\n        (int)YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE->yy_buf_size;\n\n    if (yy_cp < YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE->yy_ch_buf + 2)\n      YY_FATAL_ERROR(\"flex scanner push-back overflow\");\n  }\n\n  *--yy_cp = (char)c;\n\n  (yytext_ptr) = yy_bp;\n  (yy_hold_char) = *yy_cp;\n  (yy_c_buf_p) = yy_cp;\n}\n#endif\n\nint yyFlexLexer::yyinput() {\n  int c;\n\n  *(yy_c_buf_p) = (yy_hold_char);\n\n  if (*(yy_c_buf_p) == YY_END_OF_BUFFER_CHAR) {\n    /* yy_c_buf_p now points to the character we want to return.\n     * If this occurs *before* the EOB characters, then it's a\n     * valid NUL; if not, then we've hit the end of the buffer.\n     */\n    if ((yy_c_buf_p) < &YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE->yy_ch_buf[(yy_n_chars)])\n      /* This was really a NUL. */\n      *(yy_c_buf_p) = '\\0';\n\n    else { /* need more input */\n      int offset = (int)((yy_c_buf_p) - (yytext_ptr));\n      ++(yy_c_buf_p);\n\n      switch (yy_get_next_buffer()) {\n        case EOB_ACT_LAST_MATCH:\n          /* This happens because yy_g_n_b()\n           * sees that we've accumulated a\n           * token and flags that we need to\n           * try matching the token before\n           * proceeding.  But for input(),\n           * there's no matching to consider.\n           * So convert the EOB_ACT_LAST_MATCH\n           * to EOB_ACT_END_OF_FILE.\n           */\n\n          /* Reset buffer status. */\n          yyrestart(yyin);\n\n          /*FALLTHROUGH*/\n\n        case EOB_ACT_END_OF_FILE: {\n          if (yywrap()) return 0;\n\n          if (!(yy_did_buffer_switch_on_eof)) YY_NEW_FILE;\n#ifdef __cplusplus\n          return yyinput();\n#else\n          return input();\n#endif\n        }\n\n        case EOB_ACT_CONTINUE_SCAN:\n          (yy_c_buf_p) = (yytext_ptr) + offset;\n          break;\n      }\n    }\n  }\n\n  c = *(unsigned char*)(yy_c_buf_p); /* cast for 8-bit char's */\n  *(yy_c_buf_p) = '\\0';              /* preserve yytext */\n  (yy_hold_char) = *++(yy_c_buf_p);\n\n  return c;\n}\n\n/** Immediately switch to a different input stream.\n * @param input_file A readable stream.\n *\n * @note This function does not reset the start condition to @c INITIAL .\n */\nvoid yyFlexLexer::yyrestart(std::istream& input_file) {\n  if (!YY_CURRENT_BUFFER) {\n    yyensure_buffer_stack();\n    YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE = yy_create_buffer(yyin, YY_BUF_SIZE);\n  }\n\n  yy_init_buffer(YY_CURRENT_BUFFER, input_file);\n  yy_load_buffer_state();\n}\n\n/** Delegate to the new version that takes an istream reference.\n * @param input_file A readable stream.\n *\n * @note This function does not reset the start condition to @c INITIAL .\n */\nvoid yyFlexLexer::yyrestart(std::istream* input_file) {\n  if (!input_file) {\n    input_file = &yyin;\n  }\n  yyrestart(*input_file);\n}\n\n/** Switch to a different input buffer.\n * @param new_buffer The new input buffer.\n *\n */\nvoid yyFlexLexer::yy_switch_to_buffer(YY_BUFFER_STATE new_buffer) {\n  /* TODO. We should be able to replace this entire function body\n   * with\n   *\t\tyypop_buffer_state();\n   *\t\tyypush_buffer_state(new_buffer);\n   */\n  yyensure_buffer_stack();\n  if (YY_CURRENT_BUFFER == new_buffer) return;\n\n  if (YY_CURRENT_BUFFER) {\n    /* Flush out information for old buffer. */\n    *(yy_c_buf_p) = (yy_hold_char);\n    YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE->yy_buf_pos = (yy_c_buf_p);\n    YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE->yy_n_chars = (yy_n_chars);\n  }\n\n  YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE = new_buffer;\n  yy_load_buffer_state();\n\n  /* We don't actually know whether we did this switch during\n   * EOF (yywrap()) processing, but the only time this flag\n   * is looked at is after yywrap() is called, so it's safe\n   * to go ahead and always set it.\n   */\n  (yy_did_buffer_switch_on_eof) = 1;\n}\n\nvoid yyFlexLexer::yy_load_buffer_state() {\n  (yy_n_chars) = YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE->yy_n_chars;\n  (yytext_ptr) = (yy_c_buf_p) = YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE->yy_buf_pos;\n  yyin.rdbuf(YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE->yy_input_file);\n  (yy_hold_char) = *(yy_c_buf_p);\n}\n\n/** Allocate and initialize an input buffer state.\n * @param file A readable stream.\n * @param size The character buffer size in bytes. When in doubt, use @c\n * YY_BUF_SIZE.\n *\n * @return the allocated buffer state.\n */\nYY_BUFFER_STATE yyFlexLexer::yy_create_buffer(std::istream& file, int size) {\n  YY_BUFFER_STATE b;\n\n  b = (YY_BUFFER_STATE)yyalloc(sizeof(struct yy_buffer_state));\n  if (!b) YY_FATAL_ERROR(\"out of dynamic memory in yy_create_buffer()\");\n\n  b->yy_buf_size = size;\n\n  /* yy_ch_buf has to be 2 characters longer than the size given because\n   * we need to put in 2 end-of-buffer characters.\n   */\n  b->yy_ch_buf = (char*)yyalloc((yy_size_t)(b->yy_buf_size + 2));\n  if (!b->yy_ch_buf)\n    YY_FATAL_ERROR(\"out of dynamic memory in yy_create_buffer()\");\n\n  b->yy_is_our_buffer = 1;\n\n  yy_init_buffer(b, file);\n\n  return b;\n}\n\n/** Delegate creation of buffers to the new version that takes an istream\n * reference.\n * @param file A readable stream.\n * @param size The character buffer size in bytes. When in doubt, use @c\n * YY_BUF_SIZE.\n *\n * @return the allocated buffer state.\n */\nYY_BUFFER_STATE yyFlexLexer::yy_create_buffer(std::istream* file, int size) {\n  return yy_create_buffer(*file, size);\n}\n\n/** Destroy the buffer.\n * @param b a buffer created with yy_create_buffer()\n *\n */\nvoid yyFlexLexer::yy_delete_buffer(YY_BUFFER_STATE b) {\n  if (!b) return;\n\n  if (b == YY_CURRENT_BUFFER) /* Not sure if we should pop here. */\n    YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE = (YY_BUFFER_STATE)0;\n\n  if (b->yy_is_our_buffer) yyfree((void*)b->yy_ch_buf);\n\n  yyfree((void*)b);\n}\n\n/* Initializes or reinitializes a buffer.\n * This function is sometimes called more than once on the same buffer,\n * such as during a yyrestart() or at EOF.\n */\nvoid yyFlexLexer::yy_init_buffer(YY_BUFFER_STATE b, std::istream& file)\n\n{\n  int oerrno = errno;\n\n  yy_flush_buffer(b);\n\n  b->yy_input_file = file.rdbuf();\n  b->yy_fill_buffer = 1;\n\n  /* If b is the current buffer, then yy_init_buffer was _probably_\n   * called from yyrestart() or through yy_get_next_buffer.\n   * In that case, we don't want to reset the lineno or column.\n   */\n  if (b != YY_CURRENT_BUFFER) {\n    b->yy_bs_lineno = 1;\n    b->yy_bs_column = 0;\n  }\n\n  b->yy_is_interactive = 0;\n  errno = oerrno;\n}\n\n/** Discard all buffered characters. On the next scan, YY_INPUT will be called.\n * @param b the buffer state to be flushed, usually @c YY_CURRENT_BUFFER.\n *\n */\nvoid yyFlexLexer::yy_flush_buffer(YY_BUFFER_STATE b) {\n  if (!b) return;\n\n  b->yy_n_chars = 0;\n\n  /* We always need two end-of-buffer characters.  The first causes\n   * a transition to the end-of-buffer state.  The second causes\n   * a jam in that state.\n   */\n  b->yy_ch_buf[0] = YY_END_OF_BUFFER_CHAR;\n  b->yy_ch_buf[1] = YY_END_OF_BUFFER_CHAR;\n\n  b->yy_buf_pos = &b->yy_ch_buf[0];\n\n  b->yy_at_bol = 1;\n  b->yy_buffer_status = YY_BUFFER_NEW;\n\n  if (b == YY_CURRENT_BUFFER) yy_load_buffer_state();\n}\n\n/** Pushes the new state onto the stack. The new state becomes\n *  the current state. This function will allocate the stack\n *  if necessary.\n *  @param new_buffer The new state.\n *\n */\nvoid yyFlexLexer::yypush_buffer_state(YY_BUFFER_STATE new_buffer) {\n  if (new_buffer == NULL) return;\n\n  yyensure_buffer_stack();\n\n  /* This block is copied from yy_switch_to_buffer. */\n  if (YY_CURRENT_BUFFER) {\n    /* Flush out information for old buffer. */\n    *(yy_c_buf_p) = (yy_hold_char);\n    YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE->yy_buf_pos = (yy_c_buf_p);\n    YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE->yy_n_chars = (yy_n_chars);\n  }\n\n  /* Only push if top exists. Otherwise, replace top. */\n  if (YY_CURRENT_BUFFER) (yy_buffer_stack_top)++;\n  YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE = new_buffer;\n\n  /* copied from yy_switch_to_buffer. */\n  yy_load_buffer_state();\n  (yy_did_buffer_switch_on_eof) = 1;\n}\n\n/** Removes and deletes the top of the stack, if present.\n *  The next element becomes the new top.\n *\n */\nvoid yyFlexLexer::yypop_buffer_state(void) {\n  if (!YY_CURRENT_BUFFER) return;\n\n  yy_delete_buffer(YY_CURRENT_BUFFER);\n  YY_CURRENT_BUFFER_LVALUE = NULL;\n  if ((yy_buffer_stack_top) > 0) --(yy_buffer_stack_top);\n\n  if (YY_CURRENT_BUFFER) {\n    yy_load_buffer_state();\n    (yy_did_buffer_switch_on_eof) = 1;\n  }\n}\n\n/* Allocates the stack if it does not exist.\n *  Guarantees space for at least one push.\n */\nvoid yyFlexLexer::yyensure_buffer_stack(void) {\n  yy_size_t num_to_alloc;\n\n  if (!(yy_buffer_stack)) {\n    /* First allocation is just for 2 elements, since we don't know if this\n     * scanner will even need a stack. We use 2 instead of 1 to avoid an\n     * immediate realloc on the next call.\n     */\n    num_to_alloc = 1; /* After all that talk, this was set to 1 anyways... */\n    (yy_buffer_stack) = (struct yy_buffer_state**)yyalloc(\n        num_to_alloc * sizeof(struct yy_buffer_state*));\n    if (!(yy_buffer_stack))\n      YY_FATAL_ERROR(\"out of dynamic memory in yyensure_buffer_stack()\");\n\n    memset((yy_buffer_stack), 0,\n           num_to_alloc * sizeof(struct yy_buffer_state*));\n\n    (yy_buffer_stack_max) = num_to_alloc;\n    (yy_buffer_stack_top) = 0;\n    return;\n  }\n\n  if ((yy_buffer_stack_top) >= ((yy_buffer_stack_max)) - 1) {\n    /* Increase the buffer to prepare for a possible push. */\n    yy_size_t grow_size = 8 /* arbitrary grow size */;\n\n    num_to_alloc = (yy_buffer_stack_max) + grow_size;\n    (yy_buffer_stack) = (struct yy_buffer_state**)yyrealloc(\n        (yy_buffer_stack), num_to_alloc * sizeof(struct yy_buffer_state*));\n    if (!(yy_buffer_stack))\n      YY_FATAL_ERROR(\"out of dynamic memory in yyensure_buffer_stack()\");\n\n    /* zero only the new slots.*/\n    memset((yy_buffer_stack) + (yy_buffer_stack_max), 0,\n           grow_size * sizeof(struct yy_buffer_state*));\n    (yy_buffer_stack_max) = num_to_alloc;\n  }\n}\n\nvoid yyFlexLexer::yy_push_state(int _new_state) {\n  if ((yy_start_stack_ptr) >= (yy_start_stack_depth)) {\n    yy_size_t new_size;\n\n    (yy_start_stack_depth) += YY_START_STACK_INCR;\n    new_size = (yy_size_t)(yy_start_stack_depth) * sizeof(int);\n\n    if (!(yy_start_stack))\n      (yy_start_stack) = (int*)yyalloc(new_size);\n\n    else\n      (yy_start_stack) = (int*)yyrealloc((void*)(yy_start_stack), new_size);\n\n    if (!(yy_start_stack))\n      YY_FATAL_ERROR(\"out of memory expanding start-condition stack\");\n  }\n\n  (yy_start_stack)[(yy_start_stack_ptr)++] = YY_START;\n\n  BEGIN(_new_state);\n}\n\nvoid yyFlexLexer::yy_pop_state() {\n  if (--(yy_start_stack_ptr) < 0)\n    YY_FATAL_ERROR(\"start-condition stack underflow\");\n\n  BEGIN((yy_start_stack)[(yy_start_stack_ptr)]);\n}\n\nint yyFlexLexer::yy_top_state() {\n  return (yy_start_stack)[(yy_start_stack_ptr)-1];\n}\n\n#ifndef YY_EXIT_FAILURE\n#define YY_EXIT_FAILURE 2\n#endif\n\nvoid yyFlexLexer::LexerError(const char* msg) {\n  std::cerr << msg << std::endl;\n  exit(YY_EXIT_FAILURE);\n}\n\n/* Redefine yyless() so it works in section 3 code. */\n\n#undef yyless\n#define yyless(n)                             \\\n  do {                                        \\\n    /* Undo effects of setting up yytext. */  \\\n    int yyless_macro_arg = (n);               \\\n    YY_LESS_LINENO(yyless_macro_arg);         \\\n    yytext[yyleng] = (yy_hold_char);          \\\n    (yy_c_buf_p) = yytext + yyless_macro_arg; \\\n    (yy_hold_char) = *(yy_c_buf_p);           \\\n    *(yy_c_buf_p) = '\\0';                     \\\n    yyleng = yyless_macro_arg;                \\\n  } while (0)\n\n/* Accessor  methods (get/set functions) to struct members. */\n\n/*\n * Internal utility routines.\n */\n\n#ifndef yytext_ptr\nstatic void yy_flex_strncpy(char* s1, const char* s2, int n) {\n  int i;\n  for (i = 0; i < n; ++i) s1[i] = s2[i];\n}\n#endif\n\n#ifdef YY_NEED_STRLEN\nstatic int yy_flex_strlen(const char* s) {\n  int n;\n  for (n = 0; s[n]; ++n);\n\n  return n;\n}\n#endif\n\nvoid* yyalloc(yy_size_t size) { return malloc(size); }\n\nvoid* yyrealloc(void* ptr, yy_size_t size) {\n  /* The cast to (char *) in the following accommodates both\n   * implementations that use char* generic pointers, and those\n   * that use void* generic pointers.  It works with the latter\n   * because both ANSI C and C++ allow castless assignment from\n   * any pointer type to void*, and deal with argument conversions\n   * as though doing an assignment.\n   */\n  return realloc(ptr, size);\n}\n\nvoid yyfree(void* ptr) {\n  free((char*)ptr); /* see yyrealloc() for (char *) cast */\n}\n\n#define YYTABLES_NAME \"yytables\"\n\n#line 133 \"scanner.l\"\n\nnamespace SlamParser {\n\nScanner::Scanner(std::istream* in, std::ostream* out)\n    : SlamFlexLexer(in, out) {}\n\nScanner::~Scanner() {}\n\nvoid Scanner::set_debug(bool b) { yy_flex_debug = b; }\n\n}  // namespace SlamParser\n\n#ifdef yylex\n#undef yylex\n#endif\n\nint SlamFlexLexer::yylex() {\n  std::cerr << \"in SlamFlexLexer::yylex() !\" << std::endl;\n  return 0;\n}\n\n/* When the scanner receives an end-of-file indication from YY_INPUT, it then\n * checks the yywrap() function. If yywrap() returns false (zero), then it is\n * assumed that the function has gone ahead and set up `yyin' to point to\n * another input file, and scanning continues. If it returns true (non-zero),\n * then the scanner terminates, returning 0 to its caller. */\n\nint SlamFlexLexer::yywrap() {\n  // std::cerr << \"in SlamFlexLexer::yywrap() !\" << std::endl;\n  return 1;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/slam_parser/parser/grammar.sh",
    "content": "#!/bin/sh\n\n# wrapper script to generate the parser by flex / bison\n# Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n\nflex -o flex_scanner.cpp -i scanner.l\n\ncp /usr/include/FlexLexer.h .\n\nbison -o bison_parser.cpp --defines=bison_parser.h parser.yy\n\nfor f in *.cpp; do\n  clang-format -i \"$f\"\ndone\n\nfor f in *.h; do\n  clang-format -i \"$f\"\ndone\n\nfor f in *.hh; do\n  clang-format -i \"$f\"\ndone\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/slam_parser/parser/location.hh",
    "content": "// A Bison parser, made by GNU Bison 3.8.2.\n\n// Locations for Bison parsers in C++\n\n// Copyright (C) 2002-2015, 2018-2021 Free Software Foundation, Inc.\n\n// This program is free software: you can redistribute it and/or modify\n// it under the terms of the GNU General Public License as published by\n// the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n// (at your option) any later version.\n\n// This program is distributed in the hope that it will be useful,\n// but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the\n// GNU General Public License for more details.\n\n// You should have received a copy of the GNU General Public License\n// along with this program.  If not, see <https://www.gnu.org/licenses/>.\n\n// As a special exception, you may create a larger work that contains\n// part or all of the Bison parser skeleton and distribute that work\n// under terms of your choice, so long as that work isn't itself a\n// parser generator using the skeleton or a modified version thereof\n// as a parser skeleton.  Alternatively, if you modify or redistribute\n// the parser skeleton itself, you may (at your option) remove this\n// special exception, which will cause the skeleton and the resulting\n// Bison output files to be licensed under the GNU General Public\n// License without this special exception.\n\n// This special exception was added by the Free Software Foundation in\n// version 2.2 of Bison.\n\n/**\n ** \\file location.hh\n ** Define the SlamParser::location class.\n */\n\n#ifndef YY_SLAMPARSER_LOCATION_HH_INCLUDED\n#define YY_SLAMPARSER_LOCATION_HH_INCLUDED\n\n#include <iostream>\n#include <string>\n\n#ifndef YY_NULLPTR\n#if defined __cplusplus\n#if 201103L <= __cplusplus\n#define YY_NULLPTR nullptr\n#else\n#define YY_NULLPTR 0\n#endif\n#else\n#define YY_NULLPTR ((void*)0)\n#endif\n#endif\n\nnamespace SlamParser {\n#line 58 \"location.hh\"\n\n/// A point in a source file.\nclass position {\n public:\n  /// Type for file name.\n  typedef const std::string filename_type;\n  /// Type for line and column numbers.\n  typedef int counter_type;\n\n  /// Construct a position.\n  explicit position(filename_type* f = YY_NULLPTR, counter_type l = 1,\n                    counter_type c = 1)\n      : filename(f), line(l), column(c) {}\n\n  /// Initialization.\n  void initialize(filename_type* fn = YY_NULLPTR, counter_type l = 1,\n                  counter_type c = 1) {\n    filename = fn;\n    line = l;\n    column = c;\n  }\n\n  /** \\name Line and Column related manipulators\n   ** \\{ */\n  /// (line related) Advance to the COUNT next lines.\n  void lines(counter_type count = 1) {\n    if (count) {\n      column = 1;\n      line = add_(line, count, 1);\n    }\n  }\n\n  /// (column related) Advance to the COUNT next columns.\n  void columns(counter_type count = 1) { column = add_(column, count, 1); }\n  /** \\} */\n\n  /// File name to which this position refers.\n  filename_type* filename;\n  /// Current line number.\n  counter_type line;\n  /// Current column number.\n  counter_type column;\n\n private:\n  /// Compute max (min, lhs+rhs).\n  static counter_type add_(counter_type lhs, counter_type rhs,\n                           counter_type min) {\n    return lhs + rhs < min ? min : lhs + rhs;\n  }\n};\n\n/// Add \\a width columns, in place.\ninline position& operator+=(position& res, position::counter_type width) {\n  res.columns(width);\n  return res;\n}\n\n/// Add \\a width columns.\ninline position operator+(position res, position::counter_type width) {\n  return res += width;\n}\n\n/// Subtract \\a width columns, in place.\ninline position& operator-=(position& res, position::counter_type width) {\n  return res += -width;\n}\n\n/// Subtract \\a width columns.\ninline position operator-(position res, position::counter_type width) {\n  return res -= width;\n}\n\n/** \\brief Intercept output stream redirection.\n ** \\param ostr the destination output stream\n ** \\param pos a reference to the position to redirect\n */\ntemplate <typename YYChar>\nstd::basic_ostream<YYChar>& operator<<(std::basic_ostream<YYChar>& ostr,\n                                       const position& pos) {\n  if (pos.filename) ostr << *pos.filename << ':';\n  return ostr << pos.line << '.' << pos.column;\n}\n\n/// Two points in a source file.\nclass location {\n public:\n  /// Type for file name.\n  typedef position::filename_type filename_type;\n  /// Type for line and column numbers.\n  typedef position::counter_type counter_type;\n\n  /// Construct a location from \\a b to \\a e.\n  location(const position& b, const position& e) : begin(b), end(e) {}\n\n  /// Construct a 0-width location in \\a p.\n  explicit location(const position& p = position()) : begin(p), end(p) {}\n\n  /// Construct a 0-width location in \\a f, \\a l, \\a c.\n  explicit location(filename_type* f, counter_type l = 1, counter_type c = 1)\n      : begin(f, l, c), end(f, l, c) {}\n\n  /// Initialization.\n  void initialize(filename_type* f = YY_NULLPTR, counter_type l = 1,\n                  counter_type c = 1) {\n    begin.initialize(f, l, c);\n    end = begin;\n  }\n\n  /** \\name Line and Column related manipulators\n   ** \\{ */\n public:\n  /// Reset initial location to final location.\n  void step() { begin = end; }\n\n  /// Extend the current location to the COUNT next columns.\n  void columns(counter_type count = 1) { end += count; }\n\n  /// Extend the current location to the COUNT next lines.\n  void lines(counter_type count = 1) { end.lines(count); }\n  /** \\} */\n\n public:\n  /// Beginning of the located region.\n  position begin;\n  /// End of the located region.\n  position end;\n};\n\n/// Join two locations, in place.\ninline location& operator+=(location& res, const location& end) {\n  res.end = end.end;\n  return res;\n}\n\n/// Join two locations.\ninline location operator+(location res, const location& end) {\n  return res += end;\n}\n\n/// Add \\a width columns to the end position, in place.\ninline location& operator+=(location& res, location::counter_type width) {\n  res.columns(width);\n  return res;\n}\n\n/// Add \\a width columns to the end position.\ninline location operator+(location res, location::counter_type width) {\n  return res += width;\n}\n\n/// Subtract \\a width columns to the end position, in place.\ninline location& operator-=(location& res, location::counter_type width) {\n  return res += -width;\n}\n\n/// Subtract \\a width columns to the end position.\ninline location operator-(location res, location::counter_type width) {\n  return res -= width;\n}\n\n/** \\brief Intercept output stream redirection.\n ** \\param ostr the destination output stream\n ** \\param loc a reference to the location to redirect\n **\n ** Avoid duplicate information.\n */\ntemplate <typename YYChar>\nstd::basic_ostream<YYChar>& operator<<(std::basic_ostream<YYChar>& ostr,\n                                       const location& loc) {\n  location::counter_type end_col = 0 < loc.end.column ? loc.end.column - 1 : 0;\n  ostr << loc.begin;\n  if (loc.end.filename &&\n      (!loc.begin.filename || *loc.begin.filename != *loc.end.filename))\n    ostr << '-' << loc.end.filename << ':' << loc.end.line << '.' << end_col;\n  else if (loc.begin.line < loc.end.line)\n    ostr << '-' << loc.end.line << '.' << end_col;\n  else if (loc.begin.column < end_col)\n    ostr << '-' << end_col;\n  return ostr;\n}\n\n}  // namespace SlamParser\n#line 303 \"location.hh\"\n\n#endif  // !YY_SLAMPARSER_LOCATION_HH_INCLUDED\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/slam_parser/parser/parser.yy",
    "content": "%{ /*** C/C++ Declarations ***/\n\n#include <stdio.h>\n#include <string>\n#include <vector>\n\n#include \"commands.h\"\n\n%}\n\n/*** yacc/bison Declarations ***/\n\n%require \"3.2\"\n\n/* add debug output code to generated parser. disable this for release\n * versions. */\n/*%debug*/\n\n/* start symbol is named \"start\" */\n%start start\n\n/* write out a header file containing the token defines */\n%defines\n\n/* use newer C++ skeleton file */\n%skeleton \"lalr1.cc\"\n\n/* namespace to enclose parser in */\n%define api.prefix {SlamParser}\n\n/* set the parser's class identifier */\n%define api.parser.class {Parser}\n\n/* keep track of the current position within the input */\n%locations\n%initial-action\n{\n    // initialize the initial location object\n    @$.begin.filename = @$.end.filename = &driver.streamname;\n};\n\n/* The driver is passed by reference to the parser and to the scanner. This\n * provides a simple but effective pure interface, not relying on global\n * variables. */\n%parse-param { class Driver& driver }\n\n/* verbose error messages */\n%define parse.error verbose\n\n /*** BEGIN TOKEN - Change the example grammar's tokens below ***/\n\n%union {\n    int  \t\t\tintegerVal;\n    double \t\t\tdoubleVal;\n    std::string*\t\tstringVal;\n    class CommandNode*\t\tcommandNode;\n    std::vector<int>*           intList;\n}\n\n%token\t\t\tEND\t     0\t\"end of file\"\n%token\t\t\tEOL\t\t\"end of line\"\n%token <integerVal> \tINTEGER\t\t\"integer\"\n%token <doubleVal> \tDOUBLE\t\t\"double\"\n%token <stringVal> \tSTRING\t\t\"string\"\n%token <stringVal> \tADD\t\t\"ADD\"\n%token <stringVal> \tV_SE2\t\t\"Vertex SE2\"\n%token <stringVal> \tV_SE3\t\t\"Vertex SE3\"\n%token <stringVal> \tE_SE2\t\t\"Edge SE2\"\n%token <stringVal> \tE_SE3\t\t\"Edge SE3\"\n%token <stringVal> \tFIX\t\t\"Fix\"\n%token <stringVal> \tSOLVE_STATE\t\"Solve State\"\n%token <stringVal> \tQUERY_STATE\t\"Query State\"\n\n%type <doubleVal>\tNUMBER\n%type <commandNode>\tquery_state solve_state fix_node add_se2 add_se3 command\n%type <intList>\t        int_list\n\n%destructor { delete $$; } STRING\n%destructor { delete $$; } solve_state query_state fix_node add_se2 add_se3 command\n/* %destructor { delete $$; } int_list */\n\n /*** END TOKEN - Change the example grammar's tokens above ***/\n\n%{\n\n#include \"driver.h\"\n#include \"scanner.h\"\n#include \"slam_context.h\"\n\n/* this \"connects\" the bison parser in the driver to the flex scanner class\n * object. it defines the yylex() function call to pull the next token from the\n * current lexer object of the driver context. */\n#undef yylex\n#define yylex driver.lexer->lex\n\n%}\n\n%% /*** Grammar Rules ***/\n\n /*** BEGIN GRAMMAR ***/\n\nint_list : INTEGER\n           {\n              $$ = new std::vector<int>;\n              $$->push_back($1);\n           }\n         | int_list INTEGER\n           {\n             $1->push_back($2);\n             $$ = $1;\n           }\n\nNUMBER : INTEGER\n         {\n\t   $$ = $1;\n\t }\n       | DOUBLE\n         {\n\t   $$ = $1;\n\t }\n\nadd_se2 : ADD V_SE2 INTEGER\n           {\n\t       $$ = new AddNode(*$2, $3, 3);\n               delete $2;\n\t   }\n         | ADD V_SE2 INTEGER NUMBER NUMBER NUMBER\n           {\n              std::vector<double> values;\n              values.push_back($4);\n              values.push_back($5);\n              values.push_back($6);\n\t      $$ = new AddNode(*$2, $3, 3, values);\n              delete $2;\n\t   }\n         | ADD E_SE2 INTEGER INTEGER INTEGER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER\n           {\n              std::vector<double> values;\n              values.push_back($6);\n              values.push_back($7);\n              values.push_back($8);\n              std::vector<double> information;\n              information.push_back($9);\n              information.push_back($10);\n              information.push_back($11);\n              information.push_back($12);\n              information.push_back($13);\n              information.push_back($14);\n              $$ = new AddEdge(*$2, $3, values.size(), $4, $5, values, information);\n              delete $2;\n\t   }\n\nadd_se3 : ADD V_SE3 INTEGER\n           {\n               $$ = new AddNode(*$2, $3, 6);\n               delete $2;\n\t   }\n         | ADD V_SE3 INTEGER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER\n           {\n\t       $$ = new AddNode(*$2, $3, 6);\n               delete $2;\n\t   }\n         | ADD E_SE3 INTEGER INTEGER INTEGER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER NUMBER\n           {\n              std::vector<double> values;\n              values.push_back($6);\n              values.push_back($7);\n              values.push_back($8);\n              values.push_back($9);\n              values.push_back($10);\n              values.push_back($11);\n              std::vector<double> information;\n              information.push_back($12);\n              information.push_back($13);\n              information.push_back($14);\n              information.push_back($15);\n              information.push_back($16);\n              information.push_back($17);\n              information.push_back($18);\n              information.push_back($19);\n              information.push_back($20);\n              information.push_back($21);\n              information.push_back($22);\n              information.push_back($23);\n              information.push_back($24);\n              information.push_back($25);\n              information.push_back($26);\n              information.push_back($27);\n              information.push_back($28);\n              information.push_back($29);\n              information.push_back($30);\n              information.push_back($31);\n              information.push_back($32);\n              $$ = new AddEdge(*$2, $3, values.size(), $4, $5, values, information);\n              delete $2;\n\t   }\n\nfix_node : FIX INTEGER\n           {\n              std::vector<int> values;\n              values.push_back($2);\n              $$ = new FixNode(\"FIX\", values);\n           }\n\nsolve_state : SOLVE_STATE\n            {\n              $$ = new SolveSate(\"SOLVE_STATE\");\n            }\n\nquery_state : QUERY_STATE\n            {\n              $$ = new QueryState(\"QUERY_STATE\");\n            }\n            | QUERY_STATE int_list\n            {\n              $$ = new QueryState(\"QUERY_STATE\", *$2);\n              delete $2;\n            }\n\ncommand : add_se2\n        {\n          $$ = $1;\n        }\n        | add_se3\n        {\n          $$ = $1;\n        }\n        | fix_node\n        {\n          $$ = $1;\n        }\n        | solve_state\n        {\n          $$ = $1;\n        }\n        | query_state\n        {\n          $$ = $1;\n        }\n\nstart\t: /* empty */\n        | start EOL\n        | start command ';'\n          {\n            driver.slamContext.process($2);\n            delete $2;\n\t  }\n\n /*** END GRAMMAR ***/\n\n%% /*** Additional Code ***/\n\nvoid SlamParser::Parser::error(const Parser::location_type& l, const std::string& m)\n{\n  driver.error(l, m);\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/slam_parser/parser/position.hh",
    "content": "// A Bison parser, made by GNU Bison 3.8.2.\n\n// Starting with Bison 3.2, this file is useless: the structure it\n// used to define is now defined in \"location.hh\".\n//\n// To get rid of this file:\n// 1. add '%require \"3.2\"' (or newer) to your grammar file\n// 2. remove references to this file from your build system\n// 3. if you used to include it, include \"location.hh\" instead.\n\n#include \"location.hh\"\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/slam_parser/parser/scanner.h",
    "content": "#ifndef SCANNER_H\n#define SCANNER_H\n\n#ifndef YY_DECL\n\n#define YY_DECL                                            \\\n  SlamParser::Parser::token_type SlamParser::Scanner::lex( \\\n      SlamParser::Parser::semantic_type* yylval,           \\\n      SlamParser::Parser::location_type* yylloc)\n#endif\n\n#ifndef __FLEX_LEXER_H\n#define yyFlexLexer SlamFlexLexer\n#include \"FlexLexer.h\"\n#undef yyFlexLexer\n#endif\n\n#include \"bison_parser.h\"\n\nnamespace SlamParser {\n\nclass Scanner : public SlamFlexLexer {\n public:\n  /** Create a new scanner object. The streams arg_yyin and arg_yyout default\n   * to cin and cout, but that assignment is only made when initializing in\n   * yylex(). */\n  Scanner(std::istream* arg_yyin = 0, std::ostream* arg_yyout = 0);\n\n  /** Required for virtual functions */\n  virtual ~Scanner();\n\n  /** This is the main lexing function. It is generated by flex according to\n   * the macro declaration YY_DECL above. The generated bison parser then\n   * calls this virtual function to fetch new tokens. */\n  virtual Parser::token_type lex(Parser::semantic_type* yylval,\n                                 Parser::location_type* yylloc);\n\n  /** Enable debug output (via arg_yyout) if compiled into the scanner. */\n  void set_debug(bool b);\n};\n\n}  // namespace SlamParser\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/slam_parser/parser/scanner.l",
    "content": "%{ /*** C/C++ Declarations ***/\n\n#include <vector>\n#include <string>\n\n#include \"scanner.h\"\n\n/* import the parser's token type into a local typedef */\ntypedef SlamParser::Parser::token token;\ntypedef SlamParser::Parser::token_type token_type;\n\n/* By default yylex returns int, we use token_type. Unfortunately yyterminate\n * by default returns 0, which is not of token_type. */\n#define yyterminate() return token::END\n\n/* This disables inclusion of unistd.h, which is not available under Visual C++\n * on Win32. The C++ scanner uses STL streams instead. */\n#define YY_NO_UNISTD_H\n\n%}\n\n/*** Flex Declarations and Options ***/\n\n/* enable c++ scanner class generation */\n%option c++\n\n/* change the name of the scanner class. results in \"SlamFlexLexer\" */\n%option prefix=\"Slam\"\n\n/* the manual says \"somewhat more optimized\" */\n%option batch\n\n/* enable scanner to generate debug output. disable this for release\n * versions. */\n/*%option debug*/\n\n/* no support for include files is planned */\n%option yywrap nounput\n\n/* enables the use of start condition stacks */\n%option stack\n\n/* The following paragraph suffices to track locations accurately. Each time\n * yylex is invoked, the begin position is moved onto the end position. */\n%{\n#define YY_USER_ACTION  yylloc->columns(yyleng);\n%}\n\n%% /*** Regular Expressions Part ***/\n\n /* code to place at the beginning of yylex() */\n%{\n    // reset location\n    yylloc->step();\n%}\n\n /*** BEGIN EXAMPLE - Change the example lexer rules below ***/\n\n(\"+\"|\"-\")?[0-9]+ {\n  yylval->integerVal = atoi(yytext);\n  return token::INTEGER;\n}\n\n(\\+|-)?([0-9]+\\.?[0-9]*|\\.[0-9]+)([eE](\\+|-)?[0-9]+)? {\n  yylval->doubleVal = atof(yytext);\n  return token::DOUBLE;\n}\n\n\"ADD\" {\n  /*yylval->stringVal = new std::string(yytext, yyleng);*/\n  return token::ADD;\n}\n\n\"VERTEX_XYT\" {\n  yylval->stringVal = new std::string(yytext, yyleng);\n  return token::V_SE2;\n}\n\n\"VERTEX_XYZRPY\" {\n  yylval->stringVal = new std::string(yytext, yyleng);\n  return token::V_SE3;\n}\n\n\"EDGE_XYT\" {\n  yylval->stringVal = new std::string(yytext, yyleng);\n  return token::E_SE2;\n}\n\n\"EDGE_XYZRPY\" {\n  yylval->stringVal = new std::string(yytext, yyleng);\n  return token::E_SE3;\n}\n\n\"FIX\" {\n  /*yylval->stringVal = new std::string(yytext, yyleng);*/\n  return token::FIX;\n}\n\n\"SOLVE_STATE\" {\n  /*yylval->stringVal = new std::string(yytext, yyleng);*/\n  return token::SOLVE_STATE;\n}\n\n\"QUERY_STATE\" {\n  /*yylval->stringVal = new std::string(yytext, yyleng);*/\n  return token::QUERY_STATE;\n}\n\n[A-Za-z][A-Za-z0-9_,.-]* {\n    yylval->stringVal = new std::string(yytext, yyleng);\n    return token::STRING;\n}\n\n /* gobble up white-spaces */\n[ \\t\\r]+ {\n    yylloc->step();\n}\n\n /* gobble up end-of-lines */\n\\n {\n    yylloc->lines(yyleng); yylloc->step();\n    return token::EOL;\n}\n\n /* pass all other characters up to bison */\n. {\n    return static_cast<token_type>(*yytext);\n}\n\n /*** END EXAMPLE - Change the example lexer rules above ***/\n\n%% /*** Additional Code ***/\n\nnamespace SlamParser {\n\nScanner::Scanner(std::istream* in,\n\t\t std::ostream* out)\n    : SlamFlexLexer(in, out)\n{\n}\n\nScanner::~Scanner()\n{\n}\n\nvoid Scanner::set_debug(bool b)\n{\n    yy_flex_debug = b;\n}\n\n}\n\n#ifdef yylex\n#undef yylex\n#endif\n\nint SlamFlexLexer::yylex()\n{\n    std::cerr << \"in SlamFlexLexer::yylex() !\" << std::endl;\n    return 0;\n}\n\n/* When the scanner receives an end-of-file indication from YY_INPUT, it then\n * checks the yywrap() function. If yywrap() returns false (zero), then it is\n * assumed that the function has gone ahead and set up `yyin' to point to\n * another input file, and scanning continues. If it returns true (non-zero),\n * then the scanner terminates, returning 0 to its caller. */\n\nint SlamFlexLexer::yywrap()\n{\n    //std::cerr << \"in SlamFlexLexer::yywrap() !\" << std::endl;\n    return 1;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/slam_parser/parser/slam_context.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"slam_context.h\"\n\n#include <iostream>\n\n#include \"commands.h\"\nusing namespace std;\n\nnamespace SlamParser {\n\nSlamContext::SlamContext() {}\n\nSlamContext::~SlamContext() {}\n\nbool SlamContext::process(CommandNode* commandNode) {\n  cerr << \"SlamContext::process -> \";\n  switch (commandNode->commandType()) {\n    case CT_ADD_NODE:\n      cerr << \"ADD NODE\" << endl;\n      break;\n    case CT_ADD_EDGE:\n      cerr << \"ADD EDGE\" << endl;\n      break;\n    case CT_SOLVE_STATE:\n      cerr << \"SOLVE STATE\" << endl;\n      break;\n    case CT_QUERY_STATE:\n      cerr << \"QUERY STATE\" << endl;\n      break;\n    case CT_FIX:\n      cerr << \"FIX NODE\" << endl;\n      break;\n  }\n  return true;\n}\n\n}  // namespace SlamParser\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/slam_parser/parser/slam_context.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef SLAM_CONTEXT_H\n#define SLAM_CONTEXT_H\n\n#include <vector>\n\nnamespace SlamParser {\n\nclass CommandNode;\n\nclass SlamContext {\n public:\n  SlamContext();\n  virtual ~SlamContext();\n\n  virtual bool process(CommandNode* commandNode);\n};\n\n}  // namespace SlamParser\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/interactive_slam/slam_parser/parser/test_slam_parser.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <iostream>\n\n#include \"commands.h\"\n#include \"driver.h\"\n#include \"slam_context.h\"\nusing namespace std;\n\nint main() {\n  SlamParser::SlamContext slamContext;\n  SlamParser::Driver driver(slamContext);\n  driver.trace_parsing = true;\n  driver.trace_scanning = true;\n\n  bool parseStatus = driver.parse_stream(cin);\n  if (!parseStatus) return 1;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/line_slam/CMakeLists.txt",
    "content": "# add_executable(line_test line_test.cpp)\n# target_link_libraries(line_test types_slam3d_addons types_slam3d)\n# set_target_properties(line_test PROPERTIES OUTPUT_NAME line_test)\n\nadd_executable(simulator_3d_line simulator_3d_line.cpp)\ntarget_link_libraries(simulator_3d_line solver_eigen types_slam3d_addons)\nset_target_properties(simulator_3d_line PROPERTIES OUTPUT_NAME simulator_3d_line)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/line_slam/line_test.cpp",
    "content": "#include <iostream>\n\n#include \"g2o/types/slam3d/isometry3d_gradients.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/isometry3d_mappings.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d_addons/types_slam3d_addons.h\"\n\nusing namespace std;\nusing namespace Eigen;\nusing namespace g2o;\nusing namespace g2o::internal;\n\ntemplate <typename T>\nostream& printVector(ostream& os, const T& t) {\n  for (int i = 0; i < t.rows(); ++i) {\n    os << t(i) << \" \";\n  }\n  return os;\n}\n\nostream& printPlueckerLine(ostream& os, const Line3D& l) {\n  Eigen::Vector3d direction = l.d();\n  os << \"Direction = \";\n  printVector(os, direction);\n  os << std::endl;\n  Eigen::Vector3d moment = l.w();\n  os << \"Moment = \";\n  printVector(os, moment);\n  os << std::endl;\n  return os;\n}\n\nint main(int /*argc*/, char** /*argv*/) {\n  Line3D l0;\n  std::cout << \"l0: \" << std::endl;\n  printPlueckerLine(std::cout, l0);\n  std::cout << std::endl;\n\n  Vector6d v;\n  v << 1.0, 1.0, -0.3, 0.5, 0.2, 0.3;\n  Line3D l1(v);\n  l1.normalize();\n  std::cout << \"v: \";\n  printVector(std::cout, v);\n  std::cout << std::endl;\n  std::cout << \"l1: \" << std::endl;\n  printPlueckerLine(std::cout, l1);\n  std::cout << \"azimuth: \" << g2o::internal::getAzimuth(l1.d()) << std::endl;\n  std::cout << \"elevation: \" << g2o::internal::getElevation(l1.d())\n            << std::endl;\n  std::cout << std::endl;\n\n  Line3D l2(l1);\n  std::cout << \"l2: \" << std::endl;\n  printPlueckerLine(std::cout, l2);\n  std::cout << std::endl;\n\n  Eigen::Vector4d mv = l2.ominus(l1);\n  Eigen::Quaterniond q(sqrt(1 - mv.head<3>().squaredNorm()), mv.x(), mv.y(),\n                       mv.z());\n  Eigen::Vector3d euler_angles = q.toRotationMatrix().eulerAngles(2, 1, 0);\n  double yaw = euler_angles[0];\n  double pitch = euler_angles[1];\n  double roll = euler_angles[2];\n  std::cout << \"l1 ominus l2: \" << roll << \" \" << pitch << \" \" << yaw << \" \"\n            << mv[3] << std::endl;\n  std::cout << std::endl;\n\n  v << 0.0, 0.0, 1.0, 0.5, 0.5, 0.0;\n  l1 = Line3D(v);\n  l1.normalize();\n  std::cout << \"l1: \" << std::endl;\n  printPlueckerLine(std::cout, l1);\n  std::cout << \"azimuth: \" << g2o::internal::getAzimuth(l1.d()) << std::endl;\n  std::cout << \"elevation: \" << g2o::internal::getElevation(l1.d())\n            << std::endl;\n  std::cout << std::endl;\n\n  v << 0.0, 0.0, 1.0, 0.5, -0.5, 0.0;\n  l2 = Line3D(v);\n  l2.normalize();\n  std::cout << \"l2: \" << std::endl;\n  printPlueckerLine(std::cout, l2);\n  std::cout << \"azimuth: \" << g2o::internal::getAzimuth(l2.d()) << std::endl;\n  std::cout << \"elevation: \" << g2o::internal::getElevation(l2.d())\n            << std::endl;\n  std::cout << std::endl;\n\n  mv = l2.ominus(l1);\n  q = Eigen::Quaterniond(sqrt(1 - mv.head<3>().squaredNorm()), mv.x(), mv.y(),\n                         mv.z());\n  euler_angles = q.toRotationMatrix().eulerAngles(2, 1, 0);\n  yaw = euler_angles[0];\n  pitch = euler_angles[1];\n  roll = euler_angles[2];\n  std::cout << \"l1 ominus l2: \" << roll << \" \" << pitch << \" \" << yaw << \" \"\n            << mv[3] << std::endl;\n  std::cout << std::endl;\n\n  Line3D l3 = Line3D(l1);\n  std::cout << \"l3: \" << std::endl;\n  printPlueckerLine(std::cout, l3);\n  l3.oplus(mv);\n  std::cout << \"l3 oplus mv: \" << std::endl;\n  printPlueckerLine(std::cout, l3);\n  std::cout << std::endl;\n\n  std::vector<Line3D> l;\n  v << 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0;\n  Line3D ll = Line3D(v);\n  ll.normalize();\n  l.push_back(ll);\n  v << 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0;\n  ll = Line3D(v);\n  ll.normalize();\n  l.push_back(ll);\n  v << 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0;\n  ll = Line3D(v);\n  ll.normalize();\n  l.push_back(ll);\n\n  for (size_t i = 0; i < l.size(); ++i) {\n    Line3D& line = l[i];\n    std::cout << \"line: \" << line.d()[0] << \" \" << line.d()[1] << \" \"\n              << line.d()[2] << \" \" << line.w()[0] << \" \" << line.w()[1] << \" \"\n              << line.w()[2] << std::endl;\n  }\n  std::cout << std::endl;\n\n  Eigen::Isometry3d T = Eigen::Isometry3d::Identity();\n  T.translation().x() = 0.9;\n  std::cout << \"R: \" << std::endl << T.linear() << std::endl;\n  std::cout << \"t: \" << std::endl << T.translation() << std::endl;\n  std::cout << std::endl;\n\n  for (size_t i = 0; i < l.size(); ++i) {\n    Line3D& line = l[i];\n    line = T * line;\n    std::cout << \"line: \" << line.d()[0] << \" \" << line.d()[1] << \" \"\n              << line.d()[2] << \" \" << line.w()[0] << \" \" << line.w()[1] << \" \"\n              << line.w()[2] << std::endl;\n  }\n  std::cout << std::endl;\n\n  return 0;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/line_slam/simulator_3d_line.cpp",
    "content": "#include <fstream>\n#include <iostream>\n\n#include \"g2o/core/block_solver.h\"\n#include \"g2o/core/linear_solver.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_factory.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n#include \"g2o/stuff/command_args.h\"\n#include \"g2o/stuff/macros.h\"\n#include \"g2o/stuff/sampler.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/types_slam3d.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d_addons/types_slam3d_addons.h\"\n\nusing namespace g2o;\nusing namespace std;\nusing namespace Eigen;\n\nG2O_USE_OPTIMIZATION_LIBRARY(eigen)\n\nEigen::Isometry3d sample_noise_from_se3(const Vector6& cov) {\n  double nx = Sampler::gaussRand(0., cov(0));\n  double ny = Sampler::gaussRand(0., cov(1));\n  double nz = Sampler::gaussRand(0., cov(2));\n\n  double nroll = Sampler::gaussRand(0., cov(3));\n  double npitch = Sampler::gaussRand(0., cov(4));\n  double nyaw = Sampler::gaussRand(0., cov(5));\n\n  AngleAxisd aa(AngleAxisd(nyaw, Vector3d::UnitZ()) *\n                AngleAxisd(nroll, Vector3d::UnitX()) *\n                AngleAxisd(npitch, Vector3d::UnitY()));\n\n  Eigen::Isometry3d retval = Isometry3d::Identity();\n  retval.matrix().block<3, 3>(0, 0) = aa.toRotationMatrix();\n  retval.translation() = Vector3d(nx, ny, nz);\n  return retval;\n}\n\nVector4d sample_noise_from_line(const Vector4d& cov) {\n  return Vector4d(\n      Sampler::gaussRand(0., cov(0)), Sampler::gaussRand(0., cov(1)),\n      Sampler::gaussRand(0., cov(2)), Sampler::gaussRand(0., cov(3)));\n}\n\nstruct SimulatorItem {\n  SimulatorItem(OptimizableGraph* graph_) : _graph(graph_) {}\n  OptimizableGraph* graph() { return _graph; }\n  virtual ~SimulatorItem() {}\n\n protected:\n  OptimizableGraph* _graph;\n};\n\nstruct WorldItem : public SimulatorItem {\n  WorldItem(OptimizableGraph* graph_, OptimizableGraph::Vertex* vertex_ = 0)\n      : SimulatorItem(graph_), _vertex(vertex_) {}\n  OptimizableGraph::Vertex* vertex() { return _vertex; }\n  void setVertex(OptimizableGraph::Vertex* vertex_) { _vertex = vertex_; }\n\n protected:\n  OptimizableGraph::Vertex* _vertex;\n};\n\ntypedef std::set<WorldItem*> WorldItemSet;\n\nstruct Robot;\n\nstruct Sensor {\n  Sensor(Robot* robot_) : _robot(robot_) {}\n  Robot* robot() { return _robot; }\n  virtual bool isVisible(const WorldItem*) const { return false; }\n  virtual bool sense(WorldItem*, const Isometry3d&) { return false; }\n  virtual ~Sensor() {};\n\n protected:\n  Robot* _robot;\n};\n\ntypedef std::vector<Sensor*> SensorVector;\n\nstruct Robot : public WorldItem {\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n\n  Robot(OptimizableGraph* graph_) : WorldItem(graph_) {\n    _planarMotion = false;\n    _position = Isometry3d::Identity();\n  }\n\n  void move(const Isometry3d& newPosition, int& id) {\n    Isometry3d delta = _position.inverse() * newPosition;\n    _position = newPosition;\n    VertexSE3* v = new VertexSE3();\n    v->setId(id);\n    id++;\n    graph()->addVertex(v);\n    if (_planarMotion) {\n      // add a singleton constraint that locks the position of the robot on the\n      // plane\n      EdgeSE3Prior* planeConstraint = new EdgeSE3Prior();\n      Matrix6 pinfo = Matrix6::Zero();\n      pinfo(2, 2) = 1e9;\n      planeConstraint->setInformation(pinfo);\n      planeConstraint->setMeasurement(Isometry3d::Identity());\n      planeConstraint->vertices()[0] = v;\n      planeConstraint->setParameterId(0, 0);\n      graph()->addEdge(planeConstraint);\n    }\n    if (vertex()) {\n      VertexSE3* oldV = dynamic_cast<VertexSE3*>(vertex());\n      EdgeSE3* e = new EdgeSE3();\n      Isometry3d noise = sample_noise_from_se3(_nmovecov);\n      e->setMeasurement(delta * noise);\n      Matrix6 m = Matrix6::Identity();\n      for (int i = 0; i < 6; ++i) {\n        m(i, i) = 1.0 / (_nmovecov(i));\n      }\n      e->setInformation(m);\n      e->vertices()[0] = vertex();\n      e->vertices()[1] = v;\n      graph()->addEdge(e);\n      v->setEstimate(oldV->estimate() * e->measurement());\n    } else {\n      v->setEstimate(_position);\n    }\n    setVertex(v);\n  }\n\n  void relativeMove(const Isometry3d& delta, int& id) {\n    Isometry3d newPosition = _position * delta;\n    move(newPosition, id);\n  }\n\n  void sense(WorldItem* wi = 0) {\n    for (size_t i = 0; i < _sensors.size(); ++i) {\n      Sensor* s = _sensors[i];\n      s->sense(wi, _position);\n    }\n  }\n\n  Isometry3d _position;\n  SensorVector _sensors;\n  Vector6 _nmovecov;\n  bool _planarMotion;\n};\n\ntypedef std::vector<Robot*> RobotVector;\n\nstruct Simulator : public SimulatorItem {\n  Simulator(OptimizableGraph* graph_)\n      : SimulatorItem(graph_), _lastVertexId(0) {}\n  void sense(int robotIndex) {\n    Robot* r = _robots[robotIndex];\n    for (WorldItemSet::iterator it = _world.begin(); it != _world.end(); ++it) {\n      WorldItem* item = *it;\n      r->sense(item);\n    }\n  }\n\n  void move(int robotIndex, const Isometry3d& newRobotPose) {\n    Robot* r = _robots[robotIndex];\n    r->move(newRobotPose, _lastVertexId);\n  }\n\n  void relativeMove(int robotIndex, const Isometry3d& delta) {\n    Robot* r = _robots[robotIndex];\n    r->relativeMove(delta, _lastVertexId);\n  }\n\n  int _lastVertexId;\n  WorldItemSet _world;\n  RobotVector _robots;\n};\n\nstruct LineItem : public WorldItem {\n  LineItem(OptimizableGraph* graph_, int id) : WorldItem(graph_) {\n    VertexLine3D* l = new VertexLine3D();\n    l->setId(id);\n    graph()->addVertex(l);\n    setVertex(l);\n  }\n};\n\nstruct LineSensor : public Sensor {\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n\n  LineSensor(Robot* r, int offsetId, const Isometry3d& offset_) : Sensor(r) {\n    _offsetVertex = new VertexSE3();\n    _offsetVertex->setId(offsetId);\n    _offsetVertex->setEstimate(offset_);\n    robot()->graph()->addVertex(_offsetVertex);\n  };\n\n  virtual bool isVisible(const WorldItem* wi) const {\n    if (!wi) {\n      return false;\n    }\n    const LineItem* li = dynamic_cast<const LineItem*>(wi);\n    if (!li) {\n      return false;\n    }\n    return true;\n  }\n\n  virtual bool sense(WorldItem* wi, const Isometry3d& position) {\n    if (!wi) {\n      return false;\n    }\n    LineItem* li = dynamic_cast<LineItem*>(wi);\n    if (!li) {\n      return false;\n    }\n    OptimizableGraph::Vertex* rv = robot()->vertex();\n    if (!rv) {\n      return false;\n    }\n    VertexSE3* robotVertex = dynamic_cast<VertexSE3*>(rv);\n    if (!robotVertex) {\n      return false;\n    }\n    const Isometry3d& robotPose = position;\n    Isometry3d sensorPose = robotPose * _offsetVertex->estimate();\n    VertexLine3D* lineVertex = dynamic_cast<VertexLine3D*>(li->vertex());\n    Line3D worldLine = lineVertex->estimate();\n\n    Line3D measuredLine = sensorPose.inverse() * worldLine;\n\n    EdgeSE3Line3D* e = new EdgeSE3Line3D();\n    e->vertices()[0] = robotVertex;\n    e->vertices()[1] = lineVertex;\n    Vector4d noise = sample_noise_from_line(_nline);\n    measuredLine.oplus(noise);\n    e->setMeasurement(measuredLine);\n    Matrix4d m = Matrix4d::Zero();\n    m(0, 0) = 1.0 / (_nline(0));\n    m(1, 1) = 1.0 / (_nline(1));\n    m(2, 2) = 1.0 / (_nline(2));\n    m(3, 3) = 1.0 / (_nline(3));\n    e->setInformation(m);\n    e->setParameterId(0, 0);\n    robot()->graph()->addEdge(e);\n    return true;\n  }\n\n  VertexSE3* _offsetVertex;\n  Vector4d _nline;\n};\n\nint main(int argc, char** argv) {\n  bool verbose, robustKernel, fixLines, planarMotion, listSolvers;\n  int maxIterations;\n  double lambdaInit;\n  string strSolver;\n  CommandArgs arg;\n  arg.param(\"i\", maxIterations, 10, \"perform n iterations\");\n  arg.param(\"v\", verbose, false, \"verbose output of the optimization process\");\n  arg.param(\"solver\", strSolver, \"lm_var\", \"select one specific solver\");\n  arg.param(\"lambdaInit\", lambdaInit, 0,\n            \"user specified lambda init for levenberg\");\n  arg.param(\"robustKernel\", robustKernel, false, \"use robust error functions\");\n  arg.param(\"fixLines\", fixLines, false,\n            \"fix the lines (do localization only)\");\n  arg.param(\"planarMotion\", planarMotion, false, \"robot moves on a plane\");\n  arg.param(\"listSolvers\", listSolvers, false, \"list the solvers\");\n  arg.parseArgs(argc, argv);\n\n  SparseOptimizer* g = new SparseOptimizer();\n  ParameterSE3Offset* odomOffset = new ParameterSE3Offset();\n  odomOffset->setId(0);\n  g->addParameter(odomOffset);\n\n  OptimizationAlgorithmFactory* solverFactory =\n      OptimizationAlgorithmFactory::instance();\n  OptimizationAlgorithmProperty solverProperty;\n  OptimizationAlgorithm* solver =\n      solverFactory->construct(strSolver, solverProperty);\n  g->setAlgorithm(solver);\n  if (listSolvers) {\n    solverFactory->listSolvers(std::cout);\n    return 0;\n  }\n\n  if (!g->solver()) {\n    std::cout << \"Error allocating solver. Allocating \\\"\" << strSolver\n              << \"\\\" failed!\" << std::endl;\n    std::cout << \"Available solvers: \" << std::endl;\n    solverFactory->listSolvers(std::cout);\n    std::cout << \"--------------\" << std::endl;\n    return 0;\n  }\n\n  std::cout << \"Creating simulator\" << std::endl;\n  Simulator* sim = new Simulator(g);\n\n  std::cout << \"Creating robot\" << std::endl;\n  Robot* r = new Robot(g);\n\n  std::cout << \"Creating line sensor\" << std::endl;\n  Isometry3d sensorPose = Isometry3d::Identity();\n  LineSensor* ls = new LineSensor(r, 0, sensorPose);\n  ls->_nline << 0.001, 0.001, 0.001, 0.0001;\n  // ls->_nline << 1e-9, 1e-9, 1e-9, 1e-9;\n  r->_sensors.push_back(ls);\n  sim->_robots.push_back(r);\n\n  Line3D line;\n  std::cout << \"Creating landmark line 1\" << std::endl;\n  LineItem* li = new LineItem(g, 1);\n  Vector6 liv;\n  liv << 0.0, 0.0, 5.0, 0.0, 1.0, 0.0;\n  line = Line3D::fromCartesian(liv);\n  static_cast<VertexLine3D*>(li->vertex())->setEstimate(line);\n  li->vertex()->setFixed(fixLines);\n  sim->_world.insert(li);\n\n  std::cout << \"Creating landmark line 2\" << std::endl;\n  liv << 5.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0;\n  line = Line3D::fromCartesian(liv);\n  li = new LineItem(g, 2);\n  static_cast<VertexLine3D*>(li->vertex())->setEstimate(line);\n  li->vertex()->setFixed(fixLines);\n  sim->_world.insert(li);\n\n  std::cout << \"Creating landmark line 3\" << std::endl;\n  liv << 0.0, 5.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0;\n  line = Line3D::fromCartesian(liv);\n  li = new LineItem(g, 3);\n  static_cast<VertexLine3D*>(li->vertex())->setEstimate(line);\n  li->vertex()->setFixed(fixLines);\n  sim->_world.insert(li);\n\n  Quaterniond q, iq;\n  if (planarMotion) {\n    r->_planarMotion = true;\n    r->_nmovecov << 0.01, 0.0025, 1e-9, 0.001, 0.001, 0.025;\n    q = Quaterniond(AngleAxisd(0.2, Vector3d::UnitZ()).toRotationMatrix());\n    iq = Quaterniond(AngleAxisd(-0.2, Vector3d::UnitZ()).toRotationMatrix());\n  } else {\n    r->_planarMotion = false;\n    r->_nmovecov << 0.1, 0.005, 1e-9, 0.001, 0.001, 0.05;\n    q = Quaterniond((AngleAxisd(M_PI / 10, Vector3d::UnitZ()) *\n                     AngleAxisd(0.1, Vector3d::UnitY()))\n                        .toRotationMatrix());\n    iq = Quaterniond((AngleAxisd(-M_PI / 10, Vector3d::UnitZ()) *\n                      AngleAxisd(0.1, Vector3d::UnitY()))\n                         .toRotationMatrix());\n  }\n\n  Isometry3d delta = Isometry3d::Identity();\n  sim->_lastVertexId = 4;\n\n  Isometry3d startPose = Isometry3d::Identity();\n  startPose.matrix().block<3, 3>(0, 0) =\n      AngleAxisd(-0.75 * M_PI, Vector3d::UnitZ()).toRotationMatrix();\n  sim->move(0, startPose);\n\n  int k = 20;\n  int l = 2;\n  double delta_t = 0.2;\n  for (int j = 0; j < l; ++j) {\n    Vector3d tr(1.0, 0.0, 0.0);\n    delta.matrix().block<3, 3>(0, 0) = q.toRotationMatrix();\n    if (j == l - 1) {\n      delta.matrix().block<3, 3>(0, 0) = Matrix3d::Identity();\n    }\n    delta.translation() = tr * (delta_t * j);\n    Isometry3d iDelta = delta.inverse();\n    for (int a = 0; a < 2; ++a) {\n      for (int i = 0; i < k; ++i) {\n        std::cout << \"m\";\n        if (a == 0) {\n          sim->relativeMove(0, delta);\n        } else {\n          sim->relativeMove(0, iDelta);\n        }\n        std::cout << \"s\";\n        sim->sense(0);\n      }\n    }\n  }\n  for (int j = 0; j < l; ++j) {\n    Vector3d tr(1.0, 0.0, 0.0);\n    delta.matrix().block<3, 3>(0, 0) = iq.toRotationMatrix();\n    if (j == l - 1) {\n      delta.matrix().block<3, 3>(0, 0) = Matrix3d::Identity();\n    }\n    delta.translation() = tr * (delta_t * j);\n    Isometry3d iDelta = delta.inverse();\n    for (int a = 0; a < 2; ++a) {\n      for (int i = 0; i < k; ++i) {\n        std::cout << \"m\";\n        if (a == 0) {\n          sim->relativeMove(0, delta);\n        } else {\n          sim->relativeMove(0, iDelta);\n        }\n        std::cout << \"s\";\n        sim->sense(0);\n      }\n    }\n  }\n  std::cout << std::endl;\n\n  ls->_offsetVertex->setFixed(true);\n  OptimizableGraph::Vertex* gauge = g->vertex(4);\n  if (gauge) {\n    gauge->setFixed(true);\n  }\n\n  ofstream osp(\"line3d.g2o\");\n  g->save(osp);\n  std::cout << \"Saved graph on file line3d.g2o, use g2o_viewer to work with it.\"\n            << std::endl;\n\n  return 0;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/logging/CMakeLists.txt",
    "content": "add_executable(logging_application\n  logging.cpp\n)\ntarget_link_libraries(logging_application stuff)\nset_target_properties(logging_application PROPERTIES OUTPUT_NAME logging_example)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/logging/logging.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 G. Grisetti, R. Kuemmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n\nint main() {\n  G2O_TRACE(\"TRACE Hello World\");\n  G2O_DEBUG(\"DEBUG Hello World\");\n  G2O_WARN(\"WARN Hello World\");\n  G2O_ERROR(\"ERROR Hello World\");\n  G2O_INFO(\"INFO Hello World {}\", 123);\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/plane_slam/CMakeLists.txt",
    "content": "add_executable(simulator_3d_plane\n  simulator_3d_plane.cpp\n)\ntarget_link_libraries(simulator_3d_plane solver_eigen types_slam3d_addons)\nset_target_properties(simulator_3d_plane PROPERTIES OUTPUT_NAME simulator_3d_plane)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/plane_slam/plane_test.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <iostream>\n#include <list>\n\n#include \"plane3d.h\"\n\nusing namespace g2o;\nusing namespace std;\nusing namespace Eigen;\n\nostream& operator<<(ostream& os, const Plane3D& p) {\n  Eigen::Vector4d v = p.toVector();\n  os << \"coeffs: \" << v[0] << \" \" << v[1] << \" \" << v[2] << \" \" << v[3];\n  return os;\n}\n\ntypedef std::list<Plane3D*> PlaneList;\n\nvoid transform(PlaneList& l, const SE3Quat& t) {\n  for (PlaneList::iterator it = l.begin(); it != l.end(); ++it) {\n    Plane3D* p = *it;\n    *p = t * (*p);\n  }\n}\n\nostream& operator<<(ostream& os, const PlaneList& l) {\n  for (PlaneList::const_iterator it = l.begin(); it != l.end(); ++it) {\n    const Plane3D* p = *it;\n    os << *p << endl;\n  }\n  return os;\n}\n\nint main(/*int argc, char** argv*/) {\n  Plane3D p;\n  cerr << \"p0  \" << p << endl;\n  Eigen::Vector4d v;\n  v << 0.5, 0.2, 0.1, 10;\n  Plane3D p1;\n  p1.fromVector(v);\n  cerr << \"p1  \" << p1 << endl;\n  Plane3D p2 = p1;\n  cerr << \"p2  \" << p2 << endl;\n\n  cerr << \"azimuth \" << Plane3D::azimuth(p1.normal()) << endl;\n  cerr << \"elevation \" << Plane3D::elevation(p1.normal()) << endl;\n  Vector3d mv = p2.ominus(p1);\n  cerr << \"p ominus p \" << mv[0] << \" \" << mv[1] << \" \" << mv[2] << endl;\n\n  p1.fromVector(Eigen::Vector4d(2, 2, 100, 10));\n  cerr << \"p1  \" << p1 << endl;\n  cerr << \"azimuth \" << Plane3D::azimuth(p1.normal()) << endl;\n  cerr << \"elevation \" << Plane3D::elevation(p1.normal()) << endl;\n  p2.fromVector(Eigen::Vector4d(-2, -2, 100, 100));\n  cerr << \"p2  \" << p2 << endl;\n  cerr << \"azimuth \" << Plane3D::azimuth(p2.normal()) << endl;\n  cerr << \"elevation \" << Plane3D::elevation(p2.normal()) << endl;\n\n  mv = p2.ominus(p1);\n  cerr << \"p ominus p \" << mv[0] << \" \" << mv[1] << \" \" << mv[2] << endl;\n\n  Plane3D p3 = p1;\n  cerr << \"p3  \" << p3 << endl;\n  p3.oplus(mv);\n  cerr << \"p3.oplus(mv) \" << p3 << endl;\n\n  PlaneList l;\n  Plane3D* pp = new Plane3D();\n  Eigen::Vector4d coeffs;\n  coeffs << 1., 0., 0., 1.;\n  pp->fromVector(coeffs);\n  l.push_back(pp);\n\n  pp = new Plane3D();\n  coeffs << 0., 1., 0., 1.;\n  pp->fromVector(coeffs);\n  l.push_back(pp);\n\n  pp = new Plane3D();\n  coeffs << 0., 0., 1., 1.;\n  pp->fromVector(coeffs);\n  l.push_back(pp);\n\n  cerr << l << endl;\n\n  AngleAxisd r(AngleAxisd(0.0, Vector3d::UnitZ()) *\n               AngleAxisd(0., Vector3d::UnitY()) *\n               AngleAxisd(0., Vector3d::UnitX()));\n\n  SE3Quat t(r.toRotationMatrix(), Vector3d(0.9, 0, 0));\n  cerr << t << endl;\n  transform(l, t);\n  cerr << l << endl;\n\n  return 0;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/plane_slam/simulator_3d_plane.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <fstream>\n#include <iostream>\n\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_factory.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n#include \"g2o/stuff/command_args.h\"\n#include \"g2o/stuff/macros.h\"\n#include \"g2o/stuff/sampler.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/types_slam3d.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d_addons/types_slam3d_addons.h\"\n\nusing namespace g2o;\nusing namespace std;\nusing namespace Eigen;\n\nG2O_USE_OPTIMIZATION_LIBRARY(eigen)\n\nEigen::Isometry3d sample_noise_from_se3(const Vector6& cov) {\n  double nx = g2o::Sampler::gaussRand(0., cov(0));\n  double ny = g2o::Sampler::gaussRand(0., cov(1));\n  double nz = g2o::Sampler::gaussRand(0., cov(2));\n\n  double nroll = g2o::Sampler::gaussRand(0., cov(3));\n  double npitch = g2o::Sampler::gaussRand(0., cov(4));\n  double nyaw = g2o::Sampler::gaussRand(0., cov(5));\n\n  AngleAxisd aa(AngleAxisd(nyaw, Vector3d::UnitZ()) *\n                AngleAxisd(nroll, Vector3d::UnitX()) *\n                AngleAxisd(npitch, Vector3d::UnitY()));\n\n  Eigen::Isometry3d retval = Isometry3d::Identity();\n  retval.matrix().block<3, 3>(0, 0) = aa.toRotationMatrix();\n  retval.translation() = Vector3d(nx, ny, nz);\n  return retval;\n}\n\nVector3d sample_noise_from_plane(const Vector3d& cov) {\n  return Vector3d(g2o::Sampler::gaussRand(0., cov(0)),\n                  g2o::Sampler::gaussRand(0., cov(1)),\n                  g2o::Sampler::gaussRand(0., cov(2)));\n}\n\nstruct SimulatorItem {\n  SimulatorItem(OptimizableGraph* graph_) : _graph(graph_) {}\n  OptimizableGraph* graph() { return _graph; }\n  virtual ~SimulatorItem() {}\n\n protected:\n  OptimizableGraph* _graph;\n};\n\nstruct WorldItem : public SimulatorItem {\n  WorldItem(OptimizableGraph* graph_, OptimizableGraph::Vertex* vertex_ = 0)\n      : SimulatorItem(graph_), _vertex(vertex_) {}\n  OptimizableGraph::Vertex* vertex() { return _vertex; }\n  void setVertex(OptimizableGraph::Vertex* vertex_) { _vertex = vertex_; }\n\n protected:\n  OptimizableGraph::Vertex* _vertex;\n};\n\ntypedef std::set<WorldItem*> WorldItemSet;\n\nstruct Robot;\n\nstruct Sensor {\n  Sensor(Robot* robot_) : _robot(robot_) {}\n  Robot* robot() { return _robot; }\n  virtual bool isVisible(const WorldItem*) const { return false; }\n  virtual bool sense(WorldItem*, const Isometry3d&) { return false; }\n  virtual ~Sensor() {};\n\n protected:\n  Robot* _robot;\n};\n\ntypedef std::vector<Sensor*> SensorVector;\n\nstruct Robot : public WorldItem {\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n\n  Robot(OptimizableGraph* graph_) : WorldItem(graph_) {\n    _planarMotion = false;\n    _position = Isometry3d::Identity();\n  }\n\n  void move(const Isometry3d& newPosition, int& id) {\n    Isometry3d delta = _position.inverse() * newPosition;\n    _position = newPosition;\n    VertexSE3* v = new VertexSE3();\n    v->setId(id);\n    id++;\n    graph()->addVertex(v);\n    if (_planarMotion) {\n      // add a singleton constraint that locks the position of the robot on the\n      // plane\n      EdgeSE3Prior* planeConstraint = new EdgeSE3Prior();\n      Matrix6 pinfo = Matrix6::Zero();\n      pinfo(2, 2) = 1e9;\n      planeConstraint->setInformation(pinfo);\n      planeConstraint->setMeasurement(Isometry3d::Identity());\n      planeConstraint->vertices()[0] = v;\n      planeConstraint->setParameterId(0, 0);\n      graph()->addEdge(planeConstraint);\n    }\n    if (vertex()) {\n      VertexSE3* oldV = dynamic_cast<VertexSE3*>(vertex());\n      EdgeSE3* e = new EdgeSE3();\n      Isometry3d noise = sample_noise_from_se3(_nmovecov);\n      e->setMeasurement(delta * noise);\n      Matrix6 m = Matrix6::Identity();\n      for (int i = 0; i < 6; i++) {\n        m(i, i) = 1. / (_nmovecov(i));\n      }\n      e->setInformation(m);\n      e->vertices()[0] = vertex();\n      e->vertices()[1] = v;\n      graph()->addEdge(e);\n      v->setEstimate(oldV->estimate() * e->measurement());\n    } else {\n      v->setEstimate(_position);\n    }\n    setVertex(v);\n  }\n\n  void relativeMove(const Isometry3d& delta, int& id) {\n    Isometry3d newPosition = _position * delta;\n    move(newPosition, id);\n  }\n\n  void sense(WorldItem* wi = 0) {\n    for (size_t i = 0; i < _sensors.size(); i++) {\n      Sensor* s = _sensors[i];\n      s->sense(wi, _position);\n    }\n  }\n\n  Isometry3d _position;\n  SensorVector _sensors;\n  Vector6 _nmovecov;\n  bool _planarMotion;\n};\n\ntypedef std::vector<Robot*> RobotVector;\n\nstruct Simulator : public SimulatorItem {\n  Simulator(OptimizableGraph* graph_)\n      : SimulatorItem(graph_), _lastVertexId(0) {}\n  void sense(int robotIndex) {\n    Robot* r = _robots[robotIndex];\n    for (WorldItemSet::iterator it = _world.begin(); it != _world.end(); ++it) {\n      WorldItem* item = *it;\n      r->sense(item);\n    }\n  }\n\n  void move(int robotIndex, const Isometry3d& newRobotPose) {\n    Robot* r = _robots[robotIndex];\n    r->move(newRobotPose, _lastVertexId);\n  }\n\n  void relativeMove(int robotIndex, const Isometry3d& delta) {\n    Robot* r = _robots[robotIndex];\n    r->relativeMove(delta, _lastVertexId);\n  }\n\n  int _lastVertexId;\n  WorldItemSet _world;\n  RobotVector _robots;\n};\n\nstruct PlaneItem : public WorldItem {\n  PlaneItem(OptimizableGraph* graph_, int id) : WorldItem(graph_) {\n    VertexPlane* p = new VertexPlane();\n    p->setId(id);\n    graph()->addVertex(p);\n    setVertex(p);\n  }\n};\n\nstruct PlaneSensor : public Sensor {\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n\n  PlaneSensor(Robot* r, int offsetId, const Isometry3d& offset_) : Sensor(r) {\n    _offsetVertex = new VertexSE3();\n    _offsetVertex->setId(offsetId);\n    _offsetVertex->setEstimate(offset_);\n    robot()->graph()->addVertex(_offsetVertex);\n  };\n\n  virtual bool isVisible(const WorldItem* wi) const {\n    if (!wi) return false;\n    const PlaneItem* pi = dynamic_cast<const PlaneItem*>(wi);\n    if (!pi) return false;\n    return true;\n  }\n\n  virtual bool sense(WorldItem* wi, const Isometry3d& position) {\n    if (!wi) return false;\n    PlaneItem* pi = dynamic_cast<PlaneItem*>(wi);\n    if (!pi) return false;\n    OptimizableGraph::Vertex* rv = robot()->vertex();\n    if (!rv) {\n      return false;\n    }\n    VertexSE3* robotVertex = dynamic_cast<VertexSE3*>(rv);\n    if (!robotVertex) {\n      return false;\n    }\n    const Isometry3d& robotPose = position;\n    Isometry3d sensorPose = robotPose * _offsetVertex->estimate();\n    VertexPlane* planeVertex = dynamic_cast<VertexPlane*>(pi->vertex());\n    Plane3D worldPlane = planeVertex->estimate();\n\n    Plane3D measuredPlane = sensorPose.inverse() * worldPlane;\n\n    EdgeSE3PlaneSensorCalib* e = new EdgeSE3PlaneSensorCalib();\n    e->vertices()[0] = robotVertex;\n    e->vertices()[1] = planeVertex;\n    e->vertices()[2] = _offsetVertex;\n    Vector3d noise = sample_noise_from_plane(_nplane);\n    measuredPlane.oplus(noise);\n    e->setMeasurement(measuredPlane);\n    Matrix3d m = Matrix3d::Zero();\n    m(0, 0) = 1. / (_nplane(0));\n    m(1, 1) = 1. / (_nplane(1));\n    m(2, 2) = 1. / (_nplane(2));\n    e->setInformation(m);\n    robot()->graph()->addEdge(e);\n    return true;\n  }\n\n  VertexSE3* _offsetVertex;\n  Vector3d _nplane;\n};\n\nint main(int argc, char** argv) {\n  int maxIterations;\n  bool verbose;\n  bool robustKernel;\n  double lambdaInit;\n  CommandArgs arg;\n  bool fixSensor;\n  bool fixPlanes;\n  bool fixFirstPose;\n  bool fixTrajectory;\n  bool planarMotion;\n  bool listSolvers;\n  string strSolver;\n  cerr << \"graph\" << endl;\n  arg.param(\"i\", maxIterations, 5, \"perform n iterations\");\n  arg.param(\"v\", verbose, false, \"verbose output of the optimization process\");\n  arg.param(\"solver\", strSolver, \"lm_var\", \"select one specific solver\");\n  arg.param(\"lambdaInit\", lambdaInit, 0,\n            \"user specified lambda init for levenberg\");\n  arg.param(\"robustKernel\", robustKernel, false, \"use robust error functions\");\n  arg.param(\"fixSensor\", fixSensor, false,\n            \"fix the sensor position on the robot\");\n  arg.param(\"fixTrajectory\", fixTrajectory, false, \"fix the trajectory\");\n  arg.param(\"fixFirstPose\", fixFirstPose, false, \"fix the first robot pose\");\n  arg.param(\"fixPlanes\", fixPlanes, false,\n            \"fix the planes (do localization only)\");\n  arg.param(\"planarMotion\", planarMotion, false, \"robot moves on a plane\");\n  arg.param(\"listSolvers\", listSolvers, false, \"list the solvers\");\n  arg.parseArgs(argc, argv);\n\n  SparseOptimizer* g = new SparseOptimizer();\n  ParameterSE3Offset* odomOffset = new ParameterSE3Offset();\n  odomOffset->setId(0);\n  g->addParameter(odomOffset);\n\n  OptimizationAlgorithmFactory* solverFactory =\n      OptimizationAlgorithmFactory::instance();\n  OptimizationAlgorithmProperty solverProperty;\n  OptimizationAlgorithm* solver =\n      solverFactory->construct(strSolver, solverProperty);\n  g->setAlgorithm(solver);\n  if (listSolvers) {\n    solverFactory->listSolvers(cerr);\n    return 0;\n  }\n\n  if (!g->solver()) {\n    cerr << \"Error allocating solver. Allocating \\\"\" << strSolver\n         << \"\\\" failed!\" << endl;\n    cerr << \"available solvers: \" << endl;\n    solverFactory->listSolvers(cerr);\n    cerr << \"--------------\" << endl;\n    return 0;\n  }\n\n  cerr << \"sim\" << endl;\n  Simulator* sim = new Simulator(g);\n\n  cerr << \"robot\" << endl;\n  Robot* r = new Robot(g);\n\n  cerr << \"planeSensor\" << endl;\n  Matrix3d R = Matrix3d::Identity();\n  R << 0, 0, 1, -1, 0, 0, 0, -1, 0;\n\n  Isometry3d sensorPose = Isometry3d::Identity();\n  sensorPose.matrix().block<3, 3>(0, 0) = R;\n  sensorPose.translation() = Vector3d(.3, 0.5, 1.2);\n  PlaneSensor* ps = new PlaneSensor(r, 0, sensorPose);\n  ps->_nplane << 0.03, 0.03, 0.005;\n  r->_sensors.push_back(ps);\n  sim->_robots.push_back(r);\n\n  cerr << \"p1\" << endl;\n  Plane3D plane;\n  PlaneItem* pi = new PlaneItem(g, 1);\n  plane.fromVector(Eigen::Vector4d(0., 0., 1., 5.));\n  static_cast<VertexPlane*>(pi->vertex())->setEstimate(plane);\n  pi->vertex()->setFixed(fixPlanes);\n  sim->_world.insert(pi);\n\n  plane.fromVector(Eigen::Vector4d(1., 0., 0., 5.));\n  pi = new PlaneItem(g, 2);\n  static_cast<VertexPlane*>(pi->vertex())->setEstimate(plane);\n  pi->vertex()->setFixed(fixPlanes);\n  sim->_world.insert(pi);\n\n  cerr << \"p2\" << endl;\n  pi = new PlaneItem(g, 3);\n  plane.fromVector(Eigen::Vector4d(0., 1., 0., 5.));\n  static_cast<VertexPlane*>(pi->vertex())->setEstimate(plane);\n  pi->vertex()->setFixed(fixPlanes);\n  sim->_world.insert(pi);\n\n  Quaterniond q, iq;\n  if (planarMotion) {\n    r->_planarMotion = true;\n    r->_nmovecov << 0.01, 0.0025, 1e-9, 0.001, 0.001, 0.025;\n    q = Quaterniond(AngleAxisd(0.2, Vector3d::UnitZ()).toRotationMatrix());\n    iq = Quaterniond(AngleAxisd(-0.2, Vector3d::UnitZ()).toRotationMatrix());\n  } else {\n    r->_planarMotion = false;\n    // r->_nmovecov << 0.1, 0.005, 1e-9, 0.05, 0.001, 0.001;\n    r->_nmovecov << 0.1, 0.005, 1e-9, 0.001, 0.001, 0.05;\n    q = Quaterniond((AngleAxisd(M_PI / 10, Vector3d::UnitZ()) *\n                     AngleAxisd(0.1, Vector3d::UnitY()))\n                        .toRotationMatrix());\n    iq = Quaterniond((AngleAxisd(-M_PI / 10, Vector3d::UnitZ()) *\n                      AngleAxisd(0.1, Vector3d::UnitY()))\n                         .toRotationMatrix());\n  }\n\n  Isometry3d delta = Isometry3d::Identity();\n  sim->_lastVertexId = 4;\n\n  Isometry3d startPose = Isometry3d::Identity();\n  startPose.matrix().block<3, 3>(0, 0) =\n      AngleAxisd(-0.75 * M_PI, Vector3d::UnitZ()).toRotationMatrix();\n  sim->move(0, startPose);\n\n  int k = 20;\n  int l = 2;\n  double delta_t = 0.2;\n  for (int j = 0; j < l; j++) {\n    Vector3d tr(1., 0., 0.);\n    delta.matrix().block<3, 3>(0, 0) = q.toRotationMatrix();\n    if (j == (l - 1)) {\n      delta.matrix().block<3, 3>(0, 0) = Matrix3d::Identity();\n    }\n    delta.translation() = tr * (delta_t * j);\n    Isometry3d iDelta = delta.inverse();\n    for (int a = 0; a < 2; a++) {\n      for (int i = 0; i < k; i++) {\n        cerr << \"m\";\n        if (a == 0)\n          sim->relativeMove(0, delta);\n        else\n          sim->relativeMove(0, iDelta);\n        cerr << \"s\";\n        sim->sense(0);\n      }\n    }\n  }\n\n  for (int j = 0; j < l; j++) {\n    Vector3d tr(1., 0., 0.);\n    delta.matrix().block<3, 3>(0, 0) = iq.toRotationMatrix();\n    if (j == l - 1) {\n      delta.matrix().block<3, 3>(0, 0) = Matrix3d::Identity();\n    }\n    delta.translation() = tr * (delta_t * j);\n    Isometry3d iDelta = delta.inverse();\n    for (int a = 0; a < 2; a++) {\n      for (int i = 0; i < k; i++) {\n        cerr << \"m\";\n        if (a == 0)\n          sim->relativeMove(0, delta);\n        else\n          sim->relativeMove(0, iDelta);\n        cerr << \"s\";\n        sim->sense(0);\n      }\n    }\n  }\n\n  ofstream os(\"test_gt.g2o\");\n  g->save(os);\n\n  if (fixSensor) {\n    ps->_offsetVertex->setFixed(true);\n  } else {\n    Vector6 noffcov;\n    noffcov << 0.1, 0.1, 0.1, 0.5, 0.5, 0.5;\n    ps->_offsetVertex->setEstimate(ps->_offsetVertex->estimate() *\n                                   sample_noise_from_se3(noffcov));\n    ps->_offsetVertex->setFixed(false);\n  }\n\n  if (fixFirstPose) {\n    OptimizableGraph::Vertex* gauge = g->vertex(4);\n    if (gauge) gauge->setFixed(true);\n  }  // else {\n  //   // multiply all vertices of the robot by this standard quantity\n  //   Quaterniond q(AngleAxisd(1, Vector3d::UnitZ()).toRotationMatrix());\n  //   Vector3d tr(1,0,0);\n  //   Isometry3d delta;\n  //   delta.matrix().block<3,3>(0,0)=q.toRotationMatrix();\n  //   delta.translation()=tr;\n  //   for (size_t i=0; i< g->vertices().size(); i++){\n  //     VertexSE3 *v = dynamic_cast<VertexSE3 *>(g->vertex(i));\n  //     if (v && v->id()>0){\n  //   v->setEstimate (v->estimate()*delta);\n  //     }\n  //   }\n  // }\n\n  ofstream osp(\"test_preopt.g2o\");\n  g->save(osp);\n  // g->setMethod(SparseOptimizer::LevenbergMarquardt);\n  g->initializeOptimization();\n  g->setVerbose(verbose);\n  g->optimize(maxIterations);\n  if (!fixSensor) {\n    SparseBlockMatrix<MatrixXd> spinv;\n    std::pair<int, int> indexParams;\n    indexParams.first = ps->_offsetVertex->hessianIndex();\n    indexParams.second = ps->_offsetVertex->hessianIndex();\n    std::vector<std::pair<int, int> > blockIndices;\n    blockIndices.push_back(indexParams);\n    if (!g->computeMarginals(spinv, blockIndices)) {\n      cerr << \"error in computing the covariance\" << endl;\n    } else {\n      MatrixXd m = *spinv.block(ps->_offsetVertex->hessianIndex(),\n                                ps->_offsetVertex->hessianIndex());\n\n      cerr << \"Param covariance\" << endl;\n      cerr << m << endl;\n      cerr << \"OffsetVertex: \" << endl;\n      ps->_offsetVertex->write(cerr);\n      cerr << endl;\n      cerr << \"rotationDeterminant: \" << m.block<3, 3>(0, 0).determinant()\n           << endl;\n      cerr << \"translationDeterminant: \" << m.block<3, 3>(3, 3).determinant()\n           << endl;\n      cerr << endl;\n    }\n  }\n  ofstream os1(\"test_postOpt.g2o\");\n  g->save(os1);\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/sba/CMakeLists.txt",
    "content": "add_executable(sba_demo sba_demo.cpp)\ntarget_link_libraries(sba_demo core types_icp types_sba)\nset_target_properties(sba_demo PROPERTIES OUTPUT_NAME sba_demo)\n\n# Link CHOLMOD if available, CSparse otherwise\nif(CHOLMOD_FOUND)\n  target_link_libraries(sba_demo solver_cholmod)\nelse()\n  target_link_libraries(sba_demo solver_eigen)\nendif()\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/sba/sba_demo.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <stdint.h>\n\n#include <iostream>\n#include <unordered_set>\n\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"g2o/core/block_solver.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_levenberg.h\"\n#include \"g2o/core/robust_kernel_impl.h\"\n#include \"g2o/core/solver.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n#include \"g2o/solvers/dense/linear_solver_dense.h\"\n#include \"g2o/solvers/structure_only/structure_only_solver.h\"\n#include \"g2o/stuff/sampler.h\"\n#include \"g2o/types/icp/types_icp.h\"\n\n#if defined G2O_HAVE_CHOLMOD\n#include \"g2o/solvers/cholmod/linear_solver_cholmod.h\"\n#else\n#include \"g2o/solvers/eigen/linear_solver_eigen.h\"\n#endif\n\nusing namespace Eigen;\nusing namespace std;\n\nclass Sample {\n public:\n  static int uniform(int from, int to) {\n    return static_cast<int>(g2o::Sampler::uniformRand(from, to));\n  }\n};\n\nint main(int argc, const char* argv[]) {\n  if (argc < 2) {\n    cout << endl;\n    cout << \"Please type: \" << endl;\n    cout << \"ba_demo [PIXEL_NOISE] [OUTLIER RATIO] [ROBUST_KERNEL] \"\n            \"[STRUCTURE_ONLY] [DENSE]\"\n         << endl;\n    cout << endl;\n    cout << \"PIXEL_NOISE: noise in image space (E.g.: 1)\" << endl;\n    cout << \"OUTLIER_RATIO: probability of spuroius observation  (default: 0.0)\"\n         << endl;\n    cout << \"ROBUST_KERNEL: use robust kernel (0 or 1; default: 0==false)\"\n         << endl;\n    cout << \"STRUCTURE_ONLY: performed structure-only BA to get better point \"\n            \"initializations (0 or 1; default: 0==false)\"\n         << endl;\n    cout << \"DENSE: Use dense solver (0 or 1; default: 0==false)\" << endl;\n    cout << endl;\n    cout << \"Note, if OUTLIER_RATIO is above 0, ROBUST_KERNEL should be set to \"\n            \"1==true.\"\n         << endl;\n    cout << endl;\n    exit(0);\n  }\n\n  double PIXEL_NOISE = atof(argv[1]);\n\n  double OUTLIER_RATIO = 0.0;\n\n  if (argc > 2) {\n    OUTLIER_RATIO = atof(argv[2]);\n  }\n\n  bool ROBUST_KERNEL = false;\n  if (argc > 3) {\n    ROBUST_KERNEL = atoi(argv[3]) != 0;\n  }\n  bool STRUCTURE_ONLY = false;\n  if (argc > 4) {\n    STRUCTURE_ONLY = atoi(argv[4]) != 0;\n  }\n\n  bool DENSE = false;\n  if (argc > 5) {\n    DENSE = atoi(argv[5]) != 0;\n  }\n\n  cout << \"PIXEL_NOISE: \" << PIXEL_NOISE << endl;\n  cout << \"OUTLIER_RATIO: \" << OUTLIER_RATIO << endl;\n  cout << \"ROBUST_KERNEL: \" << ROBUST_KERNEL << endl;\n  cout << \"STRUCTURE_ONLY: \" << STRUCTURE_ONLY << endl;\n  cout << \"DENSE: \" << DENSE << endl;\n\n  g2o::SparseOptimizer optimizer;\n  optimizer.setVerbose(false);\n  std::unique_ptr<g2o::BlockSolver_6_3::LinearSolverType> linearSolver;\n  if (DENSE) {\n    linearSolver = std::make_unique<\n        g2o::LinearSolverDense<g2o::BlockSolver_6_3::PoseMatrixType>>();\n    cerr << \"Using DENSE\" << endl;\n  } else {\n#ifdef G2O_HAVE_CHOLMOD\n    cerr << \"Using CHOLMOD\" << endl;\n    linearSolver = std::make_unique<\n        g2o::LinearSolverCholmod<g2o::BlockSolver_6_3::PoseMatrixType>>();\n#else\n    linearSolver = std::make_unique<\n        g2o::LinearSolverEigen<g2o::BlockSolver_6_3::PoseMatrixType>>();\n    cerr << \"Using CSPARSE\" << endl;\n#endif\n  }\n\n  g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg* solver =\n      new g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg(\n          std::make_unique<g2o::BlockSolver_6_3>(std::move(linearSolver)));\n\n  optimizer.setAlgorithm(solver);\n\n  // set up 500 points\n  vector<Vector3d> true_points;\n  for (size_t i = 0; i < 500; ++i) {\n    true_points.push_back(\n        Vector3d((g2o::Sampler::uniformRand(0., 1.) - 0.5) * 3,\n                 g2o::Sampler::uniformRand(0., 1.) - 0.5,\n                 g2o::Sampler::uniformRand(0., 1.) + 10));\n  }\n\n  Vector2d focal_length(500, 500);     // pixels\n  Vector2d principal_point(320, 240);  // 640x480 image\n  double baseline = 0.075;             // 7.5 cm baseline\n\n  vector<Eigen::Isometry3d, aligned_allocator<Eigen::Isometry3d>> true_poses;\n\n  // set up camera params\n  g2o::VertexSCam::setKcam(focal_length[0], focal_length[1], principal_point[0],\n                           principal_point[1], baseline);\n\n  // set up 5 vertices, first 2 fixed\n  int vertex_id = 0;\n  for (size_t i = 0; i < 5; ++i) {\n    Vector3d trans(i * 0.04 - 1., 0, 0);\n\n    Eigen::Quaterniond q;\n    q.setIdentity();\n    Eigen::Isometry3d pose;\n    pose = q;\n    pose.translation() = trans;\n\n    g2o::VertexSCam* v_se3 = new g2o::VertexSCam();\n\n    v_se3->setId(vertex_id);\n    v_se3->setEstimate(pose);\n    v_se3->setAll();  // set aux transforms\n\n    if (i < 2) v_se3->setFixed(true);\n\n    optimizer.addVertex(v_se3);\n    true_poses.push_back(pose);\n    vertex_id++;\n  }\n\n  int point_id = vertex_id;\n  double sum_diff2 = 0;\n\n  cout << endl;\n  unordered_map<int, int> pointid_2_trueid;\n  unordered_set<int> inliers;\n\n  // add point projections to this vertex\n  for (size_t i = 0; i < true_points.size(); ++i) {\n    g2o::VertexPointXYZ* v_p = new g2o::VertexPointXYZ();\n\n    v_p->setId(point_id);\n    v_p->setMarginalized(true);\n    v_p->setEstimate(true_points.at(i) +\n                     Vector3d(g2o::Sampler::gaussRand(0., 1),\n                              g2o::Sampler::gaussRand(0., 1),\n                              g2o::Sampler::gaussRand(0., 1)));\n\n    int num_obs = 0;\n\n    for (size_t j = 0; j < true_poses.size(); ++j) {\n      Vector3d z;\n      dynamic_cast<g2o::VertexSCam*>(optimizer.vertices().find(j)->second)\n          ->mapPoint(z, true_points.at(i));\n\n      if (z[0] >= 0 && z[1] >= 0 && z[0] < 640 && z[1] < 480) {\n        ++num_obs;\n      }\n    }\n\n    if (num_obs >= 2) {\n      optimizer.addVertex(v_p);\n\n      bool inlier = true;\n      for (size_t j = 0; j < true_poses.size(); ++j) {\n        Vector3d z;\n        dynamic_cast<g2o::VertexSCam*>(optimizer.vertices().find(j)->second)\n            ->mapPoint(z, true_points.at(i));\n\n        if (z[0] >= 0 && z[1] >= 0 && z[0] < 640 && z[1] < 480) {\n          double sam = g2o::Sampler::uniformRand(0., 1.);\n          if (sam < OUTLIER_RATIO) {\n            z = Vector3d(Sample::uniform(64, 640), Sample::uniform(0, 480),\n                         Sample::uniform(0, 64));  // disparity\n            z(2) = z(0) - z(2);                    // px' now\n\n            inlier = false;\n          }\n\n          z += Vector3d(g2o::Sampler::gaussRand(0., PIXEL_NOISE),\n                        g2o::Sampler::gaussRand(0., PIXEL_NOISE),\n                        g2o::Sampler::gaussRand(0., PIXEL_NOISE / 16.0));\n\n          g2o::Edge_XYZ_VSC* e = new g2o::Edge_XYZ_VSC();\n\n          e->vertices()[0] = dynamic_cast<g2o::OptimizableGraph::Vertex*>(v_p);\n\n          e->vertices()[1] = dynamic_cast<g2o::OptimizableGraph::Vertex*>(\n              optimizer.vertices().find(j)->second);\n\n          e->setMeasurement(z);\n          // e->inverseMeasurement() = -z;\n          e->information() = Matrix3d::Identity();\n\n          if (ROBUST_KERNEL) {\n            g2o::RobustKernelHuber* rk = new g2o::RobustKernelHuber;\n            e->setRobustKernel(rk);\n          }\n\n          optimizer.addEdge(e);\n        }\n      }\n\n      if (inlier) {\n        inliers.insert(point_id);\n        Vector3d diff = v_p->estimate() - true_points[i];\n\n        sum_diff2 += diff.dot(diff);\n      }\n      // else\n      //   cout << \"Point: \" << point_id <<  \"has at least one spurious\n      //   observation\" <<endl;\n\n      pointid_2_trueid.insert(make_pair(point_id, i));\n\n      ++point_id;\n    }\n  }\n\n  cout << endl;\n  optimizer.initializeOptimization();\n\n  optimizer.setVerbose(true);\n\n  if (STRUCTURE_ONLY) {\n    cout << \"Performing structure-only BA:\" << endl;\n    g2o::StructureOnlySolver<3> structure_only_ba;\n    g2o::OptimizableGraph::VertexContainer points;\n    for (g2o::OptimizableGraph::VertexIDMap::const_iterator it =\n             optimizer.vertices().begin();\n         it != optimizer.vertices().end(); ++it) {\n      g2o::OptimizableGraph::Vertex* v =\n          static_cast<g2o::OptimizableGraph::Vertex*>(it->second);\n      if (v->dimension() == 3) points.push_back(v);\n    }\n\n    structure_only_ba.calc(points, 10);\n  }\n\n  cout << endl;\n  cout << \"Performing full BA:\" << endl;\n  optimizer.optimize(10);\n\n  cout << endl;\n  cout << \"Point error before optimisation (inliers only): \"\n       << sqrt(sum_diff2 / inliers.size()) << endl;\n\n  sum_diff2 = 0;\n\n  for (unordered_map<int, int>::iterator it = pointid_2_trueid.begin();\n       it != pointid_2_trueid.end(); ++it) {\n    g2o::HyperGraph::VertexIDMap::iterator v_it =\n        optimizer.vertices().find(it->first);\n\n    if (v_it == optimizer.vertices().end()) {\n      cerr << \"Vertex \" << it->first << \" not in graph!\" << endl;\n      exit(-1);\n    }\n\n    g2o::VertexPointXYZ* v_p = dynamic_cast<g2o::VertexPointXYZ*>(v_it->second);\n\n    if (v_p == 0) {\n      cerr << \"Vertex \" << it->first << \"is not a PointXYZ!\" << endl;\n      exit(-1);\n    }\n\n    Vector3d diff = v_p->estimate() - true_points[it->second];\n\n    if (inliers.find(it->first) == inliers.end()) continue;\n\n    sum_diff2 += diff.dot(diff);\n  }\n\n  cout << \"Point error after optimisation (inliers only): \"\n       << sqrt(sum_diff2 / inliers.size()) << endl;\n  cout << endl;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/sim3/CMakeLists.txt",
    "content": "add_executable(optimize_sphere_by_sim3\n  optimize_sphere_by_sim3.cpp\n)\n\nset_target_properties(optimize_sphere_by_sim3 PROPERTIES OUTPUT_NAME optimize_sphere_by_sim3)\ntarget_link_libraries(optimize_sphere_by_sim3 core types_slam3d types_sim3)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/sim3/optimize_sphere_by_sim3.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <Eigen/Core>\n#include <Eigen/StdVector>\n#include <cmath>\n#include <fstream>\n#include <iostream>\n#include <vector>\n\n#include \"g2o/core/block_solver.h\"\n#include \"g2o/core/factory.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_gauss_newton.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_levenberg.h\"\n#include \"g2o/core/robust_kernel_impl.h\"\n#include \"g2o/core/solver.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n#include \"g2o/solvers/dense/linear_solver_dense.h\"\n#include \"g2o/solvers/eigen/linear_solver_eigen.h\"\n#include \"g2o/types/sim3/types_seven_dof_expmap.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/edge_se3.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/types_slam3d.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/vertex_se3.h\"\n\nusing namespace std;\nusing namespace g2o;\n\nextern \"C\" void G2O_FACTORY_EXPORT g2o_type_VertexSE3(void);\n\n// Convert SE3 Vertex to Sim3 Vertex\nvoid ToVertexSim3(const g2o::VertexSE3& v_se3,\n                  g2o::VertexSim3Expmap* const v_sim3) {\n  Eigen::Isometry3d se3 = v_se3.estimate().inverse();\n  Eigen::Matrix3d r = se3.rotation();\n  Eigen::Vector3d t = se3.translation();\n  g2o::Sim3 sim3(r, t, 1.0);\n\n  v_sim3->setEstimate(sim3);\n}\n\n// Convert Sim3 Vertex to SE3 Vertex\nvoid ToVertexSE3(const g2o::VertexSim3Expmap& v_sim3,\n                 g2o::VertexSE3* const v_se3) {\n  g2o::Sim3 sim3 = v_sim3.estimate().inverse();\n  Eigen::Matrix3d r = sim3.rotation().toRotationMatrix();\n  Eigen::Vector3d t = sim3.translation();\n  Eigen::Isometry3d se3;\n  se3 = r;\n  se3.translation() = t;\n\n  v_se3->setEstimate(se3);\n}\n\n// Converte EdgeSE3 to EdgeSim3\nvoid ToEdgeSim3(const g2o::EdgeSE3& e_se3, g2o::EdgeSim3* const e_sim3) {\n  Eigen::Isometry3d se3 = e_se3.measurement().inverse();\n  Eigen::Matrix3d r = se3.rotation();\n  Eigen::Vector3d t = se3.translation();\n  g2o::Sim3 sim3(r, t, 1.0);\n\n  e_sim3->setMeasurement(sim3);\n}\n\n// Using VertexSim3 and EdgeSim3 is the core of this example.\n// This example optimize the data created by create_sphere.\n// Because the data is recore by VertexSE3 and EdgeSE3, SE3 is used for\n// interface and Sim is used for optimization.\n// g2o_viewer is available to the result.\n\nint main(int argc, char** argv) {\n  g2o_type_VertexSE3();\n  if (argc != 2) {\n    cout << \"Usage: pose_graph_g2o_SE3 sphere.g2o\" << endl;\n    return 1;\n  }\n  ifstream fin(argv[1]);\n  if (!fin) {\n    cout << \"file \" << argv[1] << \" does not exist.\" << endl;\n    return 1;\n  }\n\n  //  define the optimizer\n  typedef g2o::BlockSolver<g2o::BlockSolverTraits<7, 7>> BlockSolverType;\n  typedef g2o::LinearSolverEigen<BlockSolverType::PoseMatrixType>\n      LinearSolverType;\n  auto solver = new g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg(\n      std::make_unique<BlockSolverType>(std::make_unique<LinearSolverType>()));\n\n  g2o::SparseOptimizer optimizer;\n  optimizer.setAlgorithm(solver);\n  optimizer.setVerbose(true);\n\n  // Load and Save in SE3\n  g2o::SparseOptimizer interface;\n  interface.load(argv[1]);\n\n  // Convert all vertices\n  for (auto& tmp : interface.vertices()) {\n    const int& id = tmp.first;\n    g2o::VertexSE3* v_se3 = static_cast<g2o::VertexSE3*>(tmp.second);\n    g2o::VertexSim3Expmap* v_sim3 = new g2o::VertexSim3Expmap();\n    v_sim3->setId(id);\n    v_sim3->setMarginalized(false);\n\n    ToVertexSim3(*v_se3, v_sim3);\n    optimizer.addVertex(v_sim3);\n    if (id == 0) {\n      v_sim3->setFixed(true);\n    }\n  }\n\n  // Convert all edges\n  int edge_index = 0;\n  for (auto& tmp : interface.edges()) {\n    g2o::EdgeSE3* e_se3 = static_cast<g2o::EdgeSE3*>(tmp);\n    int idx0 = e_se3->vertex(0)->id();\n    int idx1 = e_se3->vertex(1)->id();\n    g2o::EdgeSim3* e_sim3 = new g2o::EdgeSim3();\n\n    ToEdgeSim3(*e_se3, e_sim3);\n    e_sim3->setId(edge_index++);\n    e_sim3->setVertex(0, optimizer.vertices()[idx0]);\n    e_sim3->setVertex(1, optimizer.vertices()[idx1]);\n    e_sim3->information() = Eigen::Matrix<double, 7, 7>::Identity();\n\n    optimizer.addEdge(e_sim3);\n  }\n\n  cout << \"optimizing ...\" << endl;\n  optimizer.initializeOptimization();\n  optimizer.optimize(30);\n\n  cout << \"saving optimization results in VertexSE3...\" << endl;\n  auto vertices_sim3 = optimizer.vertices();\n  auto vertices_se3 = interface.vertices();\n\n  for (auto& tmp : vertices_sim3) {\n    const int& id = tmp.first;\n    g2o::VertexSim3Expmap* v_sim3 =\n        static_cast<g2o::VertexSim3Expmap*>(tmp.second);\n    g2o::VertexSE3* v_se3 = static_cast<g2o::VertexSE3*>(vertices_se3[id]);\n\n    ToVertexSE3(*v_sim3, v_se3);\n  }\n\n  interface.save(\"result.g2o\");\n  return 0;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/simple_optimize/CMakeLists.txt",
    "content": "add_executable(simple_optimize\n  simple_optimize.cpp\n)\n\nset_target_properties(simple_optimize PROPERTIES OUTPUT_NAME simple_optimize)\n\ntarget_link_libraries(simple_optimize core solver_eigen)\ntarget_link_libraries(simple_optimize types_slam2d)\ntarget_link_libraries(simple_optimize types_slam3d)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/simple_optimize/simple_optimize.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <iostream>\n\n#include \"g2o/core/factory.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_factory.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n#include \"g2o/stuff/command_args.h\"\n\nusing namespace std;\nusing namespace g2o;\n\n// we use the 2D and 3D SLAM types here\nG2O_USE_TYPE_GROUP(slam2d);\nG2O_USE_TYPE_GROUP(slam3d);\nG2O_USE_OPTIMIZATION_LIBRARY(eigen);\n\nint main(int argc, char** argv) {\n  // Command line parsing\n  int maxIterations;\n  string outputFilename;\n  string inputFilename;\n  CommandArgs arg;\n  arg.param(\"i\", maxIterations, 10,\n            \"perform n iterations, if negative consider the gain\");\n  arg.param(\"o\", outputFilename, \"\", \"output final version of the graph\");\n  arg.paramLeftOver(\"graph-input\", inputFilename, \"\",\n                    \"graph file which will be processed\");\n  arg.parseArgs(argc, argv);\n\n  // NOTE: We skip to fix a vertex here, either this is stored in the file\n  // itself or Levenberg will handle it.\n\n  // create the optimizer to load the data and carry out the optimization\n  SparseOptimizer optimizer;\n  optimizer.setVerbose(true);\n\n  // allocate the solver\n  g2o::OptimizationAlgorithmProperty solverProperty;\n  optimizer.setAlgorithm(\n      g2o::OptimizationAlgorithmFactory::instance()->construct(\"lm_var\",\n                                                               solverProperty));\n\n  ifstream ifs(inputFilename.c_str());\n  if (!ifs) {\n    cerr << \"unable to open \" << inputFilename << endl;\n    return 1;\n  }\n  optimizer.load(ifs);\n  optimizer.initializeOptimization();\n  optimizer.optimize(maxIterations);\n\n  if (outputFilename.size() > 0) {\n    if (outputFilename == \"-\") {\n      cerr << \"saving to stdout\";\n      optimizer.save(cout);\n    } else {\n      cerr << \"saving \" << outputFilename << \" ... \";\n      optimizer.save(outputFilename.c_str());\n    }\n    cerr << \"done.\" << endl;\n  }\n  return 0;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/slam2d/CMakeLists.txt",
    "content": "# qt components used (also by qglviewer): Core Gui Xml OpenGL Widgets\ninclude_directories(SYSTEM\n    ${QGLVIEWER_INCLUDE_DIR}\n    ${Qt5Core_INCLUDE_DIRS}\n    ${Qt5Gui_INCLUDE_DIRS}\n    ${Qt5Xml_INCLUDE_DIRS}\n    ${Qt5Widgets_INCLUDE_DIRS}\n    ${Qt5OpenGL_INCLUDE_DIRS}\n)\ninclude_directories(${CMAKE_BINARY_DIR} ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR} ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR})\n\nQT5_WRAP_UI(UI_HEADERS base_main_window.ui)\nQT5_WRAP_CPP(UI_SOURCES main_window.h)\n\nadd_executable(slam2d_g2o\n  main_window.cpp\n  slam2d_viewer.cpp\n  slam2d_viewer.h\n  slam2d_g2o.cpp\n  ${UI_HEADERS}\n  ${UI_SOURCES}\n)\n\nset_target_properties(slam2d_g2o PROPERTIES OUTPUT_NAME slam2d_g2o)\n\nif(Qt5_POSITION_INDEPENDENT_CODE)\n    set_property(TARGET slam2d_g2o PROPERTY COMPILE_FLAGS -fPIC)\n    message(STATUS \"Generating position independent code for slam2d because Qt5 was built with -reduce-relocations\")\n    # Note: using\n    #       set(CMAKE_POSITION_INDEPENDENT_CODE ON)\n    #       does not seem to work: This generates some libraries with -fPIE which is not enough for Qt...\nendif()\n\ntarget_link_libraries(slam2d_g2o core solver_eigen types_slam2d opengl_helper\n    ${QGLVIEWER_LIBRARY}\n    ${Qt5Core_LIBRARIES}\n    ${Qt5Gui_LIBRARIES}\n    ${Qt5Xml_LIBRARIES}\n    ${Qt5Widgets_LIBRARIES}\n    ${Qt5OpenGL_LIBRARIES}\n)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/slam2d/base_main_window.ui",
    "content": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"UTF-8\"?>\n<ui version=\"4.0\">\n <class>BaseMainWindow</class>\n <widget class=\"QMainWindow\" name=\"BaseMainWindow\">\n  <property name=\"geometry\">\n   <rect>\n    <x>0</x>\n    <y>0</y>\n    <width>800</width>\n    <height>600</height>\n   </rect>\n  </property>\n  <property name=\"windowTitle\">\n   <string>g2o SLAM2D Demo</string>\n  </property>\n  <widget class=\"QWidget\" name=\"centralwidget\">\n   <layout class=\"QHBoxLayout\" name=\"horizontalLayout\">\n    <item>\n     <widget class=\"QFrame\" name=\"frame\">\n      <property name=\"sizePolicy\">\n       <sizepolicy hsizetype=\"Preferred\" vsizetype=\"Preferred\">\n        <horstretch>0</horstretch>\n        <verstretch>0</verstretch>\n       </sizepolicy>\n      </property>\n      <property name=\"minimumSize\">\n       <size>\n        <width>150</width>\n        <height>0</height>\n       </size>\n      </property>\n      <property name=\"frameShape\">\n       <enum>QFrame::StyledPanel</enum>\n      </property>\n      <property name=\"frameShadow\">\n       <enum>QFrame::Raised</enum>\n      </property>\n      <layout class=\"QVBoxLayout\" name=\"verticalLayout_2\">\n       <item>\n        <widget class=\"QLabel\" name=\"label\">\n         <property name=\"text\">\n          <string># Iterations</string>\n         </property>\n        </widget>\n       </item>\n       <item>\n        <widget class=\"QSpinBox\" name=\"spIterations\">\n         <property name=\"minimum\">\n          <number>1</number>\n         </property>\n         <property name=\"maximum\">\n          <number>100</number>\n         </property>\n         <property name=\"value\">\n          <number>10</number>\n         </property>\n        </widget>\n       </item>\n       <item>\n        <widget class=\"QCheckBox\" name=\"cbCovariances\">\n         <property name=\"text\">\n          <string>Covariances</string>\n         </property>\n        </widget>\n       </item>\n       <item>\n        <widget class=\"QGroupBox\" name=\"groupBox\">\n         <property name=\"title\">\n          <string>Method</string>\n         </property>\n         <layout class=\"QVBoxLayout\" name=\"verticalLayout\">\n          <item>\n           <widget class=\"QRadioButton\" name=\"rbGauss\">\n            <property name=\"text\">\n             <string>Gauss-Newton</string>\n            </property>\n            <property name=\"checked\">\n             <bool>true</bool>\n            </property>\n           </widget>\n          </item>\n          <item>\n           <widget class=\"QRadioButton\" name=\"rbLevenberg\">\n            <property name=\"text\">\n             <string>Levenberg</string>\n            </property>\n           </widget>\n          </item>\n         </layout>\n        </widget>\n       </item>\n       <item>\n        <widget class=\"QPushButton\" name=\"btnInitialGuess\">\n         <property name=\"text\">\n          <string>Initial Guess</string>\n         </property>\n        </widget>\n       </item>\n       <item>\n        <widget class=\"QPushButton\" name=\"btnOptimize\">\n         <property name=\"text\">\n          <string>Optimize</string>\n         </property>\n        </widget>\n       </item>\n       <item>\n        <widget class=\"QPushButton\" name=\"btnQuit\">\n         <property name=\"text\">\n          <string>Quit</string>\n         </property>\n        </widget>\n       </item>\n       <item>\n        <spacer name=\"verticalSpacer\">\n         <property name=\"orientation\">\n          <enum>Qt::Vertical</enum>\n         </property>\n         <property name=\"sizeHint\" stdset=\"0\">\n          <size>\n           <width>20</width>\n           <height>364</height>\n          </size>\n         </property>\n        </spacer>\n       </item>\n      </layout>\n     </widget>\n    </item>\n    <item>\n     <widget class=\"g2o::Slam2DViewer\" name=\"viewer\" native=\"true\">\n      <property name=\"sizePolicy\">\n       <sizepolicy hsizetype=\"Preferred\" vsizetype=\"Preferred\">\n        <horstretch>1</horstretch>\n        <verstretch>0</verstretch>\n       </sizepolicy>\n      </property>\n     </widget>\n    </item>\n   </layout>\n  </widget>\n  <widget class=\"QMenuBar\" name=\"menubar\">\n   <property name=\"geometry\">\n    <rect>\n     <x>0</x>\n     <y>0</y>\n     <width>800</width>\n     <height>23</height>\n    </rect>\n   </property>\n   <widget class=\"QMenu\" name=\"menuFile\">\n    <property name=\"title\">\n     <string>File</string>\n    </property>\n    <addaction name=\"actionLoad\"/>\n    <addaction name=\"actionSave\"/>\n    <addaction name=\"separator\"/>\n    <addaction name=\"actionQuit\"/>\n   </widget>\n   <addaction name=\"menuFile\"/>\n  </widget>\n  <widget class=\"QStatusBar\" name=\"statusbar\"/>\n  <action name=\"actionLoad\">\n   <property name=\"text\">\n    <string>Load</string>\n   </property>\n  </action>\n  <action name=\"actionSave\">\n   <property name=\"text\">\n    <string>Save</string>\n   </property>\n  </action>\n  <action name=\"actionQuit\">\n   <property name=\"text\">\n    <string>Quit</string>\n   </property>\n  </action>\n </widget>\n <customwidgets>\n  <customwidget>\n   <class>g2o::Slam2DViewer</class>\n   <extends>QWidget</extends>\n   <header>slam2d_viewer.h</header>\n   <container>1</container>\n  </customwidget>\n </customwidgets>\n <resources/>\n <connections>\n  <connection>\n   <sender>btnQuit</sender>\n   <signal>clicked()</signal>\n   <receiver>BaseMainWindow</receiver>\n   <slot>close()</slot>\n   <hints>\n    <hint type=\"sourcelabel\">\n     <x>110</x>\n     <y>174</y>\n    </hint>\n    <hint type=\"destinationlabel\">\n     <x>167</x>\n     <y>26</y>\n    </hint>\n   </hints>\n  </connection>\n </connections>\n</ui>\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/slam2d/main_window.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n//\n// This file is part of g2o.\n//\n// g2o is free software: you can redistribute it and/or modify\n// it under the terms of the GNU General Public License as published by\n// the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n// (at your option) any later version.\n//\n// g2o is distributed in the hope that it will be useful,\n// but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the\n// GNU General Public License for more details.\n//\n// You should have received a copy of the GNU General Public License\n// along with g2o.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n\n#include \"main_window.h\"\n\n#include <QFileDialog>\n#include <fstream>\n#include <iostream>\n\n#include \"g2o/core/block_solver.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_gauss_newton.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_levenberg.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n#include \"g2o/solvers/eigen/linear_solver_eigen.h\"\nusing namespace std;\n\nnamespace {\nusing SlamBlockSolver = g2o::BlockSolver<g2o::BlockSolverTraits<-1, -1> >;\nusing SlamLinearSolver =\n    g2o::LinearSolverEigen<SlamBlockSolver::PoseMatrixType>;\n\n// Gauss Newton\ng2o::OptimizationAlgorithm* createGauss() {\n  auto linearSolverGN = std::make_unique<SlamLinearSolver>();\n  linearSolverGN->setBlockOrdering(false);\n  return new g2o::OptimizationAlgorithmGaussNewton(\n      std::make_unique<SlamBlockSolver>(std::move(linearSolverGN)));\n}\n\n// Levenberg\ng2o::OptimizationAlgorithm* createLevenberg() {\n  auto linearSolverLM = std::make_unique<SlamLinearSolver>();\n  linearSolverLM->setBlockOrdering(false);\n  return new g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg(\n      std::make_unique<SlamBlockSolver>(std::move(linearSolverLM)));\n}\n\n}  // namespace\n\nMainWindow::MainWindow(QWidget* parent) : QMainWindow(parent) { setupUi(this); }\n\nMainWindow::~MainWindow() {}\n\nvoid MainWindow::on_actionLoad_triggered(bool) {\n  viewer->graph->clear();\n  QString filename = QFileDialog::getOpenFileName(\n      this, \"Load g2o file\", \"\", \"g2o files (*.g2o);;All Files (*)\");\n  if (!filename.isNull()) {\n    ifstream ifs(filename.toStdString().c_str());\n    viewer->graph->load(ifs);\n    cerr << \"Graph loaded with \" << viewer->graph->vertices().size()\n         << \" vertices and \" << viewer->graph->edges().size() << \" Measurements\"\n         << endl;\n  }\n  viewer->update();\n  fixGraph();\n}\n\nvoid MainWindow::on_actionSave_triggered(bool) {\n  QString filename = QFileDialog::getSaveFileName(this, \"Save g2o file\", \"\",\n                                                  \"g2o files (*.g2o)\");\n  if (!filename.isNull()) {\n    ofstream fout(filename.toStdString().c_str());\n    viewer->graph->save(fout);\n    if (fout.good())\n      cerr << \"Saved \" << filename.toStdString() << endl;\n    else\n      cerr << \"Error while saving file\" << endl;\n  }\n}\n\nvoid MainWindow::on_actionQuit_triggered(bool) { close(); }\n\nvoid MainWindow::on_btnOptimize_clicked() {\n  if (viewer->graph->vertices().size() == 0 ||\n      viewer->graph->edges().size() == 0) {\n    cerr << \"Graph has no vertices / edges\" << endl;\n    return;\n  }\n\n  viewer->graph->initializeOptimization();\n\n  if (rbGauss->isChecked())\n    viewer->graph->setAlgorithm(createGauss());\n  else if (rbLevenberg->isChecked())\n    viewer->graph->setAlgorithm(createLevenberg());\n  else\n    viewer->graph->setAlgorithm(createGauss());\n\n  int maxIterations = spIterations->value();\n  int iter = viewer->graph->optimize(maxIterations);\n  if (maxIterations > 0 && !iter) {\n    cerr << \"Optimization failed, result might be invalid\" << endl;\n  }\n\n  if (cbCovariances->isChecked()) {\n    std::vector<std::pair<int, int> > cov_vertices;\n    for (const auto& vertex_index : viewer->graph->vertices()) {\n      auto* vertex =\n          static_cast<g2o::OptimizableGraph::Vertex*>(vertex_index.second);\n      if (!vertex->fixed())\n        cov_vertices.emplace_back(vertex->hessianIndex(),\n                                  vertex->hessianIndex());\n    }\n    viewer->covariances.clear(true);\n    std::cerr << \"Compute covariance matrices\" << std::endl;\n    bool cov_result =\n        viewer->graph->computeMarginals(viewer->covariances, cov_vertices);\n    viewer->drawCovariance = cov_result;\n    std::cerr << (cov_result ? \"Done.\" : \"Failed\") << std::endl;\n  } else {\n    viewer->drawCovariance = false;\n  }\n  viewer->update();\n}\n\nvoid MainWindow::on_btnInitialGuess_clicked() {\n  viewer->graph->computeInitialGuess();\n  viewer->drawCovariance = false;\n  viewer->update();\n}\n\nvoid MainWindow::fixGraph() {\n  if (viewer->graph->vertices().size() == 0 ||\n      viewer->graph->edges().size() == 0) {\n    return;\n  }\n\n  // check for vertices to fix to remove DoF\n  bool gaugeFreedom = viewer->graph->gaugeFreedom();\n  g2o::OptimizableGraph::Vertex* gauge = viewer->graph->findGauge();\n  if (gaugeFreedom) {\n    if (!gauge) {\n      cerr << \"cannot find a vertex to fix in this thing\" << endl;\n      return;\n    } else {\n      cerr << \"graph is fixed by node \" << gauge->id() << endl;\n      gauge->setFixed(true);\n    }\n  } else {\n    cerr << \"graph is fixed by priors\" << endl;\n  }\n\n  viewer->graph->setVerbose(true);\n  viewer->graph->computeActiveErrors();\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/slam2d/main_window.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n//\n// This file is part of g2o.\n//\n// g2o is free software: you can redistribute it and/or modify\n// it under the terms of the GNU General Public License as published by\n// the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n// (at your option) any later version.\n//\n// g2o is distributed in the hope that it will be useful,\n// but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the\n// GNU General Public License for more details.\n//\n// You should have received a copy of the GNU General Public License\n// along with g2o.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n\n#ifndef G2O_MAIN_WINDOW_H\n#define G2O_MAIN_WINDOW_H\n\n#include \"ui_base_main_window.h\"\n\nclass MainWindow : public QMainWindow, public Ui::BaseMainWindow {\n  Q_OBJECT\n public:\n  MainWindow(QWidget* parent = 0);\n  ~MainWindow();\n\n public slots:\n  void on_actionLoad_triggered(bool);\n  void on_actionSave_triggered(bool);\n  void on_actionQuit_triggered(bool);\n  void on_btnOptimize_clicked();\n  void on_btnInitialGuess_clicked();\n\n protected:\n  void fixGraph();\n};\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/slam2d/slam2d_g2o.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n//\n// This file is part of g2o.\n//\n// g2o is free software: you can redistribute it and/or modify\n// it under the terms of the GNU General Public License as published by\n// the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n// (at your option) any later version.\n//\n// g2o is distributed in the hope that it will be useful,\n// but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the\n// GNU General Public License for more details.\n//\n// You should have received a copy of the GNU General Public License\n// along with g2o.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n\n#include <QApplication>\n#include <iostream>\n\n#include \"g2o/core/factory.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n#include \"main_window.h\"\nusing namespace std;\nusing namespace g2o;\n\nG2O_USE_TYPE_GROUP(slam2d);\n\nint main(int argc, char** argv) {\n  QApplication qapp(argc, argv);\n\n  MainWindow mw;\n  mw.viewer->graph = new SparseOptimizer();\n  mw.show();\n\n  return qapp.exec();\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/slam2d/slam2d_viewer.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n//\n// This file is part of g2o.\n//\n// g2o is free software: you can redistribute it and/or modify\n// it under the terms of the GNU General Public License as published by\n// the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n// (at your option) any later version.\n//\n// g2o is distributed in the hope that it will be useful,\n// but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the\n// GNU General Public License for more details.\n//\n// You should have received a copy of the GNU General Public License\n// along with g2o.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n\n#include \"slam2d_viewer.h\"\n\n#include <Eigen/Core>\n#include <iostream>\n\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n#include \"g2o/stuff/opengl_primitives.h\"\n#include \"g2o/types/slam2d/vertex_point_xy.h\"\n#include \"g2o/types/slam2d/vertex_se2.h\"\nusing namespace std;\n\n// some macro helpers for identifying the version number of QGLViewer\n// QGLViewer changed some parts of its API in version 2.6.\n// The following preprocessor hack accounts for this. THIS SUCKS!!!\n#if (((QGLVIEWER_VERSION & 0xff0000) >> 16) >= 2 && \\\n     ((QGLVIEWER_VERSION & 0x00ff00) >> 8) >= 6)\n#define qglv_real qreal\n#else\n#define qglv_real float\n#endif\n\n// Again, some API changes in QGLViewer which produce annoying text in the\n// console if the old API is used.\n#if (((QGLVIEWER_VERSION & 0xff0000) >> 16) >= 2 && \\\n     ((QGLVIEWER_VERSION & 0x00ff00) >> 8) >= 5)\n#define QGLVIEWER_DEPRECATED_MOUSEBINDING\n#endif\n\nnamespace g2o {\n\nnamespace {\n\n/**\n * \\brief helper for setting up a camera for qglviewer\n */\nclass StandardCamera : public qglviewer::Camera {\n public:\n  StandardCamera() : _standard(true) {};\n\n  qglv_real zNear() const {\n    if (_standard)\n      return 0.001f;\n    else\n      return Camera::zNear();\n  }\n\n  qglv_real zFar() const {\n    if (_standard)\n      return 1000.0f;\n    else\n      return Camera::zFar();\n  }\n\n  const bool& standard() const { return _standard; }\n  bool& standard() { return _standard; }\n\n private:\n  bool _standard;\n};\n\nvoid drawSE2(const VertexSE2* v) {\n  static const double len = 0.2;\n  static Eigen::Vector2d p1(0.75 * len, 0.);\n  static Eigen::Vector2d p2(-0.25 * len, 0.5 * len);\n  static Eigen::Vector2d p3(-0.25 * len, -0.5 * len);\n\n  const SE2& pose = v->estimate();\n\n  Eigen::Vector2d aux = pose * p1;\n  glVertex3f(aux[0], aux[1], 0.f);\n  aux = pose * p2;\n  glVertex3f(aux[0], aux[1], 0.f);\n  aux = pose * p3;\n  glVertex3f(aux[0], aux[1], 0.f);\n}\n\ntemplate <typename Derived>\nvoid drawCov(const Eigen::Vector2d& p, const Eigen::MatrixBase<Derived>& cov) {\n  const double scalingFactor = 1.;\n\n  glPushMatrix();\n  glTranslatef(p.x(), p.y(), 0.f);\n\n  const typename Derived::Scalar& a = cov(0, 0);\n  const typename Derived::Scalar& b = cov(0, 1);\n  const typename Derived::Scalar& d = cov(1, 1);\n\n  /* get eigen-values */\n  double D = a * d - b * b;  // determinant of the matrix\n  double T = a + d;          // Trace of the matrix\n  double h = sqrt(0.25 * (T * T) - D);\n  double lambda1 =\n      0.5 * T + h;  // solving characteristic polynom using p-q-formula\n  double lambda2 = 0.5 * T - h;\n\n  double theta = 0.5 * atan2(2.0 * b, a - d);\n  double majorAxis = 3.0 * sqrt(lambda1);\n  double minorAxis = 3.0 * sqrt(lambda2);\n\n  glRotatef(RAD2DEG(theta), 0.f, 0.f, 1.f);\n  glScalef(majorAxis * scalingFactor, minorAxis * scalingFactor, 1.f);\n  glColor4f(1.0f, 1.f, 0.f, 0.4f);\n  opengl::drawDisk(1.f);\n  glColor4f(0.f, 0.f, 0.f, 1.0f);\n  opengl::drawCircle(1.f);\n  glPopMatrix();\n}\n\n}  // end anonymous namespace\n\nSlam2DViewer::Slam2DViewer(QWidget* parent, const QGLWidget* shareWidget)\n    : QGLViewer(parent, shareWidget), graph(0), drawCovariance(false) {}\n\nSlam2DViewer::~Slam2DViewer() {}\n\nvoid Slam2DViewer::draw() {\n  if (!graph) return;\n\n  // drawing the graph\n  glColor4f(0.00f, 0.67f, 1.00f, 1.f);\n  glBegin(GL_TRIANGLES);\n  for (SparseOptimizer::VertexIDMap::iterator it = graph->vertices().begin();\n       it != graph->vertices().end(); ++it) {\n    VertexSE2* v = dynamic_cast<VertexSE2*>(it->second);\n    if (v) {\n      drawSE2(v);\n    }\n  }\n  glEnd();\n\n  glColor4f(1.00f, 0.67f, 0.00f, 1.f);\n  glPointSize(2.f);\n  glBegin(GL_POINTS);\n  for (SparseOptimizer::VertexIDMap::iterator it = graph->vertices().begin();\n       it != graph->vertices().end(); ++it) {\n    VertexPointXY* v = dynamic_cast<VertexPointXY*>(it->second);\n    if (v) {\n      glVertex3f(v->estimate()(0), v->estimate()(1), 0.f);\n    }\n  }\n  glEnd();\n  glPointSize(1.f);\n\n  if (drawCovariance) {\n    for (const auto& vertex_index : graph->vertices()) {\n      VertexSE2* v = dynamic_cast<VertexSE2*>(vertex_index.second);\n      if (!v || v->fixed()) continue;\n      const g2o::MatrixX* covariance =\n          covariances.block(v->hessianIndex(), v->hessianIndex());\n      if (!covariance) continue;\n      drawCov(v->estimate().translation(), *covariance);\n    }\n  }\n}\n\nvoid Slam2DViewer::init() {\n  QGLViewer::init();\n\n  // some default settings i like\n  glEnable(GL_LINE_SMOOTH);\n  glEnable(GL_BLEND);\n  glEnable(GL_DEPTH_TEST);\n  glShadeModel(GL_SMOOTH);\n  glBlendFunc(GL_SRC_ALPHA, GL_ONE_MINUS_SRC_ALPHA);\n\n  setAxisIsDrawn();\n\n  // don't save state\n  setStateFileName(QString());\n\n  // mouse bindings\n#ifdef QGLVIEWER_DEPRECATED_MOUSEBINDING\n  setMouseBinding(Qt::NoModifier, Qt::RightButton, CAMERA, ZOOM);\n  setMouseBinding(Qt::NoModifier, Qt::MiddleButton, CAMERA, TRANSLATE);\n#else\n  setMouseBinding(Qt::RightButton, CAMERA, ZOOM);\n  setMouseBinding(Qt::MidButton, CAMERA, TRANSLATE);\n#endif\n\n  // keyboard shortcuts\n  setShortcut(CAMERA_MODE, 0);\n  setShortcut(EXIT_VIEWER, 0);\n  // setShortcut(SAVE_SCREENSHOT, 0);\n\n  // replace camera\n  qglviewer::Camera* oldcam = camera();\n  qglviewer::Camera* cam = new StandardCamera();\n  setCamera(cam);\n  cam->setPosition(qglviewer::Vec(0., 0., 75.));\n  cam->setUpVector(qglviewer::Vec(0., 1., 0.));\n  cam->lookAt(qglviewer::Vec(0., 0., 0.));\n  delete oldcam;\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/slam2d/slam2d_viewer.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n//\n// This file is part of g2o.\n//\n// g2o is free software: you can redistribute it and/or modify\n// it under the terms of the GNU General Public License as published by\n// the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n// (at your option) any later version.\n//\n// g2o is distributed in the hope that it will be useful,\n// but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the\n// GNU General Public License for more details.\n//\n// You should have received a copy of the GNU General Public License\n// along with g2o.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n\n#ifndef SLAM2D_VIEWER_H\n#define SLAM2D_VIEWER_H\n\n#include \"g2o/core/sparse_block_matrix.h\"\n#include \"qglviewer.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass SparseOptimizer;\n\nclass Slam2DViewer : public QGLViewer {\n public:\n  Slam2DViewer(QWidget* parent = NULL, const QGLWidget* shareWidget = 0);\n  ~Slam2DViewer();\n  virtual void draw();\n  void init();\n\n public:\n  SparseOptimizer* graph;\n  bool drawCovariance;\n  g2o::SparseBlockMatrix<g2o::MatrixX> covariances;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/sphere/CMakeLists.txt",
    "content": "add_executable(create_sphere\n  create_sphere.cpp\n)\n\nset_target_properties(create_sphere PROPERTIES OUTPUT_NAME create_sphere)\ntarget_link_libraries(create_sphere core types_slam3d)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/sphere/create_sphere.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <Eigen/Core>\n#include <cmath>\n#include <fstream>\n#include <iostream>\n#include <vector>\n\n#include \"g2o/core/factory.h\"\n#include \"g2o/stuff/command_args.h\"\n#include \"g2o/stuff/sampler.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/edge_se3.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/vertex_se3.h\"\n\nusing namespace std;\nusing namespace g2o;\n\nint main(int argc, char** argv) {\n  // command line parsing\n  int nodesPerLevel;\n  int numLaps;\n  bool randomSeed;\n  double radius;\n  std::vector<double> noiseTranslation;\n  std::vector<double> noiseRotation;\n  string outFilename;\n  CommandArgs arg;\n  arg.param(\"o\", outFilename, \"-\", \"output filename\");\n  arg.param(\"nodesPerLevel\", nodesPerLevel, 50,\n            \"how many nodes per lap on the sphere\");\n  arg.param(\"laps\", numLaps, 50,\n            \"how many times the robot travels around the sphere\");\n  arg.param(\"radius\", radius, 100., \"radius of the sphere\");\n  arg.param(\"noiseTranslation\", noiseTranslation, std::vector<double>(),\n            \"set the noise level for the translation, separated by semicolons \"\n            \"without spaces e.g: \\\"0.1;0.1;0.1\\\"\");\n  arg.param(\"noiseRotation\", noiseRotation, std::vector<double>(),\n            \"set the noise level for the rotation, separated by semicolons \"\n            \"without spaces e.g: \\\"0.001;0.001;0.001\\\"\");\n  arg.param(\"randomSeed\", randomSeed, false,\n            \"use a randomized seed for generating the sphere\");\n  arg.parseArgs(argc, argv);\n\n  if (noiseTranslation.size() == 0) {\n    cerr << \"using default noise for the translation\" << endl;\n    noiseTranslation.push_back(0.01);\n    noiseTranslation.push_back(0.01);\n    noiseTranslation.push_back(0.01);\n  }\n  cerr << \"Noise for the translation:\";\n  for (size_t i = 0; i < noiseTranslation.size(); ++i)\n    cerr << \" \" << noiseTranslation[i];\n  cerr << endl;\n  if (noiseRotation.size() == 0) {\n    cerr << \"using default noise for the rotation\" << endl;\n    noiseRotation.push_back(0.005);\n    noiseRotation.push_back(0.005);\n    noiseRotation.push_back(0.005);\n  }\n  cerr << \"Noise for the rotation:\";\n  for (size_t i = 0; i < noiseRotation.size(); ++i)\n    cerr << \" \" << noiseRotation[i];\n  cerr << endl;\n\n  Eigen::Matrix3d transNoise = Eigen::Matrix3d::Zero();\n  for (int i = 0; i < 3; ++i)\n    transNoise(i, i) = std::pow(noiseTranslation[i], 2);\n\n  Eigen::Matrix3d rotNoise = Eigen::Matrix3d::Zero();\n  for (int i = 0; i < 3; ++i) rotNoise(i, i) = std::pow(noiseRotation[i], 2);\n\n  Eigen::Matrix<double, 6, 6> information = Eigen::Matrix<double, 6, 6>::Zero();\n  information.block<3, 3>(0, 0) = transNoise.inverse();\n  information.block<3, 3>(3, 3) = rotNoise.inverse();\n\n  vector<VertexSE3*> vertices;\n  vector<EdgeSE3*> odometryEdges;\n  vector<EdgeSE3*> edges;\n  int id = 0;\n  for (int f = 0; f < numLaps; ++f) {\n    for (int n = 0; n < nodesPerLevel; ++n) {\n      VertexSE3* v = new VertexSE3;\n      v->setId(id++);\n\n      Eigen::AngleAxisd rotz(-M_PI + 2 * n * M_PI / nodesPerLevel,\n                             Eigen::Vector3d::UnitZ());\n      Eigen::AngleAxisd roty(\n          -0.5 * M_PI + id * M_PI / (numLaps * nodesPerLevel),\n          Eigen::Vector3d::UnitY());\n      Eigen::Matrix3d rot = (rotz * roty).toRotationMatrix();\n\n      Eigen::Isometry3d t;\n      t = rot;\n      t.translation() = t.linear() * Eigen::Vector3d(radius, 0, 0);\n      v->setEstimate(t);\n      vertices.push_back(v);\n    }\n  }\n\n  // generate odometry edges\n  for (size_t i = 1; i < vertices.size(); ++i) {\n    VertexSE3* prev = vertices[i - 1];\n    VertexSE3* cur = vertices[i];\n    Eigen::Isometry3d t = prev->estimate().inverse() * cur->estimate();\n    EdgeSE3* e = new EdgeSE3;\n    e->setVertex(0, prev);\n    e->setVertex(1, cur);\n    e->setMeasurement(t);\n    e->setInformation(information);\n    odometryEdges.push_back(e);\n    edges.push_back(e);\n  }\n\n  // generate loop closure edges\n  for (int f = 1; f < numLaps; ++f) {\n    for (int nn = 0; nn < nodesPerLevel; ++nn) {\n      VertexSE3* from = vertices[(f - 1) * nodesPerLevel + nn];\n      for (int n = -1; n <= 1; ++n) {\n        if (f == numLaps - 1 && n == 1) continue;\n        VertexSE3* to = vertices[f * nodesPerLevel + nn + n];\n        Eigen::Isometry3d t = from->estimate().inverse() * to->estimate();\n        EdgeSE3* e = new EdgeSE3;\n        e->setVertex(0, from);\n        e->setVertex(1, to);\n        e->setMeasurement(t);\n        e->setInformation(information);\n        edges.push_back(e);\n      }\n    }\n  }\n\n  GaussianSampler<Eigen::Vector3d, Eigen::Matrix3d> transSampler;\n  transSampler.setDistribution(transNoise);\n  GaussianSampler<Eigen::Vector3d, Eigen::Matrix3d> rotSampler;\n  rotSampler.setDistribution(rotNoise);\n\n  if (randomSeed) {\n    std::random_device r;\n    std::seed_seq seedSeq{r(), r(), r(), r(), r()};\n    vector<unsigned int> seeds(2);\n    seedSeq.generate(seeds.begin(), seeds.end());\n    cerr << \"using seeds:\";\n    for (size_t i = 0; i < seeds.size(); ++i) cerr << \" \" << seeds[i];\n    cerr << endl;\n    transSampler.seed(seeds[0]);\n    rotSampler.seed(seeds[1]);\n  }\n\n  // noise for all the edges\n  for (size_t i = 0; i < edges.size(); ++i) {\n    EdgeSE3* e = edges[i];\n    Eigen::Quaterniond gtQuat = (Eigen::Quaterniond)e->measurement().linear();\n    Eigen::Vector3d gtTrans = e->measurement().translation();\n\n    Eigen::Vector3d quatXYZ = rotSampler.generateSample();\n    double qw = 1.0 - quatXYZ.norm();\n    if (qw < 0) {\n      qw = 0.;\n      cerr << \"x\";\n    }\n    Eigen::Quaterniond rot(qw, quatXYZ.x(), quatXYZ.y(), quatXYZ.z());\n    rot.normalize();\n    Eigen::Vector3d trans = transSampler.generateSample();\n    rot = gtQuat * rot;\n    trans = gtTrans + trans;\n\n    Eigen::Isometry3d noisyMeasurement = (Eigen::Isometry3d)rot;\n    noisyMeasurement.translation() = trans;\n    e->setMeasurement(noisyMeasurement);\n  }\n\n  // concatenate all the odometry constraints to compute the initial state\n  for (size_t i = 0; i < odometryEdges.size(); ++i) {\n    EdgeSE3* e = edges[i];\n    VertexSE3* from = static_cast<VertexSE3*>(e->vertex(0));\n    VertexSE3* to = static_cast<VertexSE3*>(e->vertex(1));\n    HyperGraph::VertexSet aux;\n    aux.insert(from);\n    e->initialEstimate(aux, to);\n  }\n\n  // write output\n  ofstream fileOutputStream;\n  if (outFilename != \"-\") {\n    cerr << \"Writing into \" << outFilename << endl;\n    fileOutputStream.open(outFilename.c_str());\n  } else {\n    cerr << \"writing to stdout\" << endl;\n  }\n\n  string vertexTag = Factory::instance()->tag(vertices[0]);\n  string edgeTag = Factory::instance()->tag(edges[0]);\n\n  ostream& fout = outFilename != \"-\" ? fileOutputStream : cout;\n  for (size_t i = 0; i < vertices.size(); ++i) {\n    VertexSE3* v = vertices[i];\n    fout << vertexTag << \" \" << v->id() << \" \";\n    v->write(fout);\n    fout << endl;\n  }\n\n  for (size_t i = 0; i < edges.size(); ++i) {\n    EdgeSE3* e = edges[i];\n    VertexSE3* from = static_cast<VertexSE3*>(e->vertex(0));\n    VertexSE3* to = static_cast<VertexSE3*>(e->vertex(1));\n    fout << edgeTag << \" \" << from->id() << \" \" << to->id() << \" \";\n    e->write(fout);\n    fout << endl;\n  }\n\n  return 0;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/target/CMakeLists.txt",
    "content": "add_executable(static_target\n  static_target.cpp\n)\ntarget_link_libraries(static_target core solver_eigen)\nset_target_properties(static_target PROPERTIES OUTPUT_NAME static_target)\n\nadd_executable(constant_velocity_target\n  constant_velocity_target.cpp\n)\n\nset_target_properties(constant_velocity_target PROPERTIES OUTPUT_NAME constant_velocity_target)\n\ntarget_link_libraries(constant_velocity_target core solver_eigen solver_pcg)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/target/constant_velocity_target.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n// This example consists of a single constant velocity target which\n// moves under piecewise constant velocity in 3D. Its position is\n// measured by an idealised GPS receiver.\n\n#include <g2o/core/block_solver.h>\n#include <g2o/core/optimization_algorithm_gauss_newton.h>\n#include <g2o/core/solver.h>\n#include <g2o/core/sparse_optimizer.h>\n#include <g2o/solvers/eigen/linear_solver_eigen.h>\n#include <g2o/solvers/pcg/linear_solver_pcg.h>\n#include <g2o/stuff/sampler.h>\n#include <stdint.h>\n\n#include <iostream>\n\n#include \"continuous_to_discrete.h\"\n#include \"targetTypes6D.hpp\"\n\nusing namespace Eigen;\nusing namespace std;\nusing namespace g2o;\n\nint main() {\n  // Set up the parameters of the simulation\n  int numberOfTimeSteps = 1000;\n  const double processNoiseSigma = 1;\n  const double accelerometerNoiseSigma = 1;\n  const double gpsNoiseSigma = 1;\n  const double dt = 1;\n\n  // Set up the optimiser and block solver\n  SparseOptimizer optimizer;\n  optimizer.setVerbose(false);\n\n  typedef BlockSolver<BlockSolverTraits<6, 6>> BlockSolver;\n\n  OptimizationAlgorithm* optimizationAlgorithm =\n      new OptimizationAlgorithmGaussNewton(std::make_unique<BlockSolver>(\n          std::make_unique<LinearSolverEigen<BlockSolver::PoseMatrixType>>()));\n\n  optimizer.setAlgorithm(optimizationAlgorithm);\n\n  // Sample the start location of the target\n  Vector6d state;\n  state.setZero();\n  for (int k = 0; k < 3; k++) {\n    state[k] = 1000 * sampleGaussian();\n  }\n\n  // Construct the first vertex; this corresponds to the initial\n  // condition and register it with the optimiser\n  VertexPositionVelocity3D* stateNode = new VertexPositionVelocity3D();\n  stateNode->setEstimate(state);\n  stateNode->setId(0);\n  optimizer.addVertex(stateNode);\n\n  // Set up last estimate\n  VertexPositionVelocity3D* lastStateNode = stateNode;\n\n  // Iterate over the simulation steps\n  for (int k = 1; k <= numberOfTimeSteps; ++k) {\n    // Simulate the next step; update the state and compute the observation\n    Vector3d processNoise(processNoiseSigma * sampleGaussian(),\n                          processNoiseSigma * sampleGaussian(),\n                          processNoiseSigma * sampleGaussian());\n\n    for (int m = 0; m < 3; m++) {\n      state[m] += dt * (state[m + 3] + 0.5 * dt * processNoise[m]);\n    }\n\n    for (int m = 0; m < 3; m++) {\n      state[m + 3] += dt * processNoise[m];\n    }\n\n    // Construct the accelerometer measurement\n    Vector3d accelerometerMeasurement;\n    for (int m = 0; m < 3; m++) {\n      accelerometerMeasurement[m] =\n          processNoise[m] + accelerometerNoiseSigma * sampleGaussian();\n    }\n\n    // Construct the GPS observation\n    Vector3d gpsMeasurement;\n    for (int m = 0; m < 3; m++) {\n      gpsMeasurement[m] = state[m] + gpsNoiseSigma * sampleGaussian();\n    }\n\n    // Construct vertex which corresponds to the current state of the target\n    VertexPositionVelocity3D* stateNode = new VertexPositionVelocity3D();\n\n    stateNode->setId(k);\n    stateNode->setMarginalized(false);\n    optimizer.addVertex(stateNode);\n\n    TargetOdometry3DEdge* toe =\n        new TargetOdometry3DEdge(dt, accelerometerNoiseSigma);\n    toe->setVertex(0, lastStateNode);\n    toe->setVertex(1, stateNode);\n    VertexPositionVelocity3D* vPrev =\n        dynamic_cast<VertexPositionVelocity3D*>(lastStateNode);\n    VertexPositionVelocity3D* vCurr =\n        dynamic_cast<VertexPositionVelocity3D*>(stateNode);\n    toe->setMeasurement(accelerometerMeasurement);\n    optimizer.addEdge(toe);\n\n    // compute the initial guess via the odometry\n    g2o::OptimizableGraph::VertexSet vPrevSet;\n    vPrevSet.insert(vPrev);\n    toe->initialEstimate(vPrevSet, vCurr);\n\n    lastStateNode = stateNode;\n\n    // Add the GPS observation\n    GPSObservationEdgePositionVelocity3D* goe =\n        new GPSObservationEdgePositionVelocity3D(gpsMeasurement, gpsNoiseSigma);\n    goe->setVertex(0, stateNode);\n    optimizer.addEdge(goe);\n  }\n\n  // Configure and set things going\n  optimizer.initializeOptimization();\n  optimizer.setVerbose(true);\n  optimizer.optimize(5);\n  cerr << \"number of vertices:\" << optimizer.vertices().size() << endl;\n  cerr << \"number of edges:\" << optimizer.edges().size() << endl;\n\n  // Print the results\n\n  cout << \"state=\\n\" << state << endl;\n\n#if 0\n  for (int k = 0; k < numberOfTimeSteps; k++)\n    {\n      cout << \"computed estimate \" << k << \"\\n\"\n           << dynamic_cast<VertexPositionVelocity3D*>(optimizer.vertices().find(k)->second)->estimate() << endl;\n       }\n#endif\n\n  Vector6d v1 = dynamic_cast<VertexPositionVelocity3D*>(\n                    optimizer.vertices()\n                        .find((std::max)(numberOfTimeSteps - 2, 0))\n                        ->second)\n                    ->estimate();\n  Vector6d v2 = dynamic_cast<VertexPositionVelocity3D*>(\n                    optimizer.vertices()\n                        .find((std::max)(numberOfTimeSteps - 1, 0))\n                        ->second)\n                    ->estimate();\n  cout << \"v1=\\n\" << v1 << endl;\n  cout << \"v2=\\n\" << v2 << endl;\n  cout << \"delta state=\\n\" << v2 - v1 << endl;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/target/continuous_to_discrete.h",
    "content": "#ifndef G2O_CONTINUOUS_TO_DISCRETE_H_\n#define G2O_CONTINUOUS_TO_DISCRETE_H_\n\n#include <iostream>\n#include <unsupported/Eigen/MatrixFunctions>\n\n// Form for fixed-size matrices\ntemplate <typename MatrixType>\nvoid continuousToDiscrete(MatrixType& Fd, MatrixType& Qd, const MatrixType& Fc,\n                          const MatrixType& Qc, double dt) {\n  enum {\n    NX = MatrixType::ColsAtCompileTime,\n    NY = MatrixType::RowsAtCompileTime,\n    NX2 = 2 * MatrixType::RowsAtCompileTime\n  };\n\n  typedef Eigen::Matrix<typename MatrixType::Scalar, NX2, NX2>\n      DoubleSizedMatrixType;\n  DoubleSizedMatrixType bigA(NX2, NX2), bigB(NX2, NX2);\n\n  // Construct the \"big A matrix\"\n  bigA.template topLeftCorner<NX, NX>() = -Fc * dt;\n  bigA.template topRightCorner<NX, NX>() = Qc * dt;\n  bigA.template bottomLeftCorner<NX, NX>().setZero();\n  bigA.template bottomRightCorner<NX, NX>() = Fc.transpose() * dt;\n\n  // bigB = expm(bigA)\n  // Eigen::MatrixExponential<DoubleSizedMatrixType> me(bigA);\n  // me.compute(bigB);\n  bigB = bigA.exp();\n\n  // Extract the discrete time components\n  Fd = bigB.template bottomRightCorner<NX, NX>().transpose();\n  Qd = Fd * bigB.template topRightCorner<NX, NX>();\n}\n\n#endif  // __CONTINUOUS_TO_DISCRETE_H__\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/target/static_target.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n// This example consists of a single static target which sits in one\n// place and does not move; in effect it has a \"GPS\" which measures\n// its position\n\n#include <g2o/core/block_solver.h>\n#include <g2o/core/optimization_algorithm_gauss_newton.h>\n#include <g2o/core/solver.h>\n#include <g2o/core/sparse_optimizer.h>\n#include <g2o/solvers/eigen/linear_solver_eigen.h>\n#include <g2o/stuff/sampler.h>\n\n#include <iostream>\n\n#include \"targetTypes3D.hpp\"\n\nusing namespace Eigen;\nusing namespace std;\nusing namespace g2o;\n\nint main() {\n  // Set up the optimiser\n  SparseOptimizer optimizer;\n  optimizer.setVerbose(false);\n\n  // Create the block solver - the dimensions are specified because\n  // 3D observations marginalise to a 3D estimate\n  typedef BlockSolver<BlockSolverTraits<3, 3>> BlockSolver_3_3;\n  OptimizationAlgorithmGaussNewton* solver =\n      new OptimizationAlgorithmGaussNewton(std::make_unique<BlockSolver_3_3>(\n          std::make_unique<\n              LinearSolverEigen<BlockSolver_3_3::PoseMatrixType>>()));\n\n  optimizer.setAlgorithm(solver);\n\n  // Sample the actual location of the target\n  Vector3d truePoint(sampleUniform(-500, 500), sampleUniform(-500, 500),\n                     sampleUniform(-500, 500));\n\n  // Construct vertex which corresponds to the actual point of the target\n  VertexPosition3D* position = new VertexPosition3D();\n  position->setId(0);\n  optimizer.addVertex(position);\n\n  // Now generate some noise corrupted measurements; for simplicity\n  // these are uniformly distributed about the true target. These are\n  // modelled as a unary edge because they do not like to, say,\n  // another node in the map.\n  int numMeasurements = 10;\n  double noiseLimit = sqrt(12.);\n  double noiseSigma = noiseLimit * noiseLimit / 12.0;\n\n  for (int i = 0; i < numMeasurements; i++) {\n    Vector3d measurement =\n        truePoint + Vector3d(sampleUniform(-0.5, 0.5) * noiseLimit,\n                             sampleUniform(-0.5, 0.5) * noiseLimit,\n                             sampleUniform(-0.5, 0.5) * noiseLimit);\n    GPSObservationPosition3DEdge* goe = new GPSObservationPosition3DEdge();\n    goe->setVertex(0, position);\n    goe->setMeasurement(measurement);\n    goe->setInformation(Matrix3d::Identity() / noiseSigma);\n    optimizer.addEdge(goe);\n  }\n\n  // Configure and set things going\n  optimizer.initializeOptimization();\n  optimizer.setVerbose(true);\n  optimizer.optimize(5);\n\n  cout << \"truePoint=\\n\" << truePoint << endl;\n  cerr << \"computed estimate=\\n\"\n       << dynamic_cast<VertexPosition3D*>(optimizer.vertices().find(0)->second)\n              ->estimate()\n       << endl;\n\n  // position->setMarginalized(true);\n\n  SparseBlockMatrix<MatrixXd> spinv;\n  bool state = optimizer.computeMarginals(spinv, position);\n  if (state) {\n    cout << \"covariance\\n\" << spinv << endl;\n    cout << spinv.block(0, 0) << endl;\n  }\n\n  return 0;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/target/targetTypes3D.hpp",
    "content": "#ifndef G2O_TARGET_TYPES_3D_HPP_\n#define G2O_TARGET_TYPES_3D_HPP_\n\n#include <g2o/core/base_unary_edge.h>\n#include <g2o/core/base_vertex.h>\n\n#include <Eigen/Core>\n\n// This header file specifies a set of types for the different\n// tracking examples; note that\n\nclass VertexPosition3D : public g2o::BaseVertex<3, Eigen::Vector3d> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  VertexPosition3D() {}\n\n  virtual void setToOriginImpl() { _estimate.setZero(); }\n\n  virtual void oplusImpl(const double* update) {\n    _estimate[0] += update[0];\n    _estimate[1] += update[1];\n    _estimate[2] += update[2];\n  }\n\n  virtual bool read(std::istream& /*is*/) { return false; }\n\n  virtual bool write(std::ostream& /*os*/) const { return false; }\n};\n\n// Store velocity separately from position?\nclass VertexVelocity3D : public g2o::BaseVertex<3, Eigen::Vector3d> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  VertexVelocity3D() {}\n\n  virtual void setToOriginImpl() { _estimate.setZero(); }\n\n  virtual void oplusImpl(const double* update) {\n    _estimate[0] += update[0];\n    _estimate[1] += update[1];\n    _estimate[2] += update[2];\n  }\n\n  virtual bool read(std::istream& /*is*/) { return false; }\n\n  virtual bool write(std::ostream& /*os*/) const { return false; }\n};\n\n// The idealised GPS measurement; this is 3D and linear\nclass GPSObservationPosition3DEdge\n    : public g2o::BaseUnaryEdge<3, Eigen::Vector3d, VertexPosition3D> {\n public:\n  GPSObservationPosition3DEdge() {}\n\n  void computeError() {\n    const VertexPosition3D* v =\n        static_cast<const VertexPosition3D*>(_vertices[0]);\n    _error = v->estimate() - _measurement;\n  }\n\n  virtual bool read(std::istream& /*is*/) { return false; }\n\n  virtual bool write(std::ostream& /*os*/) const { return false; }\n};\n\n#endif  //  __TARGET_TYPES_3D_HPP__\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/target/targetTypes6D.hpp",
    "content": "#ifndef G2O_TARGET_TYPES_6D_HPP_\n#define G2O_TARGET_TYPES_6D_HPP_\n\n#include <g2o/core/base_binary_edge.h>\n#include <g2o/core/base_unary_edge.h>\n#include <g2o/core/base_vertex.h>\n\n#include <Eigen/Core>\n#include <cassert>\n\nusing namespace g2o;\n\ntypedef Eigen::Matrix<double, 6, 1> Vector6d;\ntypedef Eigen::Matrix<double, 6, 6> Matrix6d;\n\n// This header file specifies a set of types for the different\n// tracking examples; note that\n\nclass VertexPosition3D : public g2o::BaseVertex<3, Eigen::Vector3d> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  VertexPosition3D() {}\n\n  virtual void setToOriginImpl() { _estimate.setZero(); }\n\n  virtual void oplusImpl(const double* update) {\n    _estimate[0] += update[0];\n    _estimate[1] += update[1];\n    _estimate[2] += update[2];\n  }\n\n  virtual bool read(std::istream& /*is*/) { return false; }\n\n  virtual bool write(std::ostream& /*os*/) const { return false; }\n};\n\nclass PositionVelocity3DEdge {};\n\nclass VertexPositionVelocity3D : public g2o::BaseVertex<6, Vector6d> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  VertexPositionVelocity3D() {}\n\n  virtual void setToOriginImpl() { _estimate.setZero(); }\n\n  virtual void oplusImpl(const double* update) {\n    for (int k = 0; k < 6; k++) _estimate[k] += update[k];\n  }\n\n  virtual bool read(std::istream& /*is*/) { return false; }\n\n  virtual bool write(std::ostream& /*os*/) const { return false; }\n};\n\n// The odometry which links pairs of nodes together\nclass TargetOdometry3DEdge\n    : public g2o::BaseBinaryEdge<6, Eigen::Vector3d, VertexPositionVelocity3D,\n                                 VertexPositionVelocity3D> {\n public:\n  TargetOdometry3DEdge(double dt, double noiseSigma) {\n    _dt = dt;\n\n    double q = noiseSigma * noiseSigma;\n    double dt2 = dt * dt;\n\n    // Process noise covariance matrix; this assumes an \"impulse\"\n    // noise model; we add a small stabilising term on the diagonal to make it\n    // invertible\n    Matrix6d Q = Matrix6d::Zero();\n    Q(0, 0) = Q(1, 1) = Q(2, 2) = dt2 * dt2 * q / 4 + 1e-4;\n    Q(0, 3) = Q(1, 4) = Q(2, 5) = dt * dt2 * q / 2;\n    Q(3, 3) = Q(4, 4) = Q(5, 5) = dt2 * q + 1e-4;\n    Q(3, 0) = Q(4, 1) = Q(5, 2) = dt * dt2 * q / 2;\n\n    setInformation(Q.inverse());\n  }\n\n  /** set the estimate of the to vertex, based on the estimate of the from\n   * vertex in the edge. */\n  virtual void initialEstimate(const g2o::OptimizableGraph::VertexSet& from,\n                               g2o::OptimizableGraph::Vertex* to) {\n    assert(from.size() == 1);\n    const VertexPositionVelocity3D* vi =\n        static_cast<const VertexPositionVelocity3D*>(*from.begin());\n    VertexPositionVelocity3D* vj = static_cast<VertexPositionVelocity3D*>(to);\n    Vector6d viEst = vi->estimate();\n    Vector6d vjEst = viEst;\n\n    for (int m = 0; m < 3; m++) {\n      vjEst[m] += _dt * (vjEst[m + 3] + 0.5 * _dt * _measurement[m]);\n    }\n\n    for (int m = 0; m < 3; m++) {\n      vjEst[m + 3] += _dt * _measurement[m];\n    }\n    vj->setEstimate(vjEst);\n  }\n\n  /** override in your class if it's not possible to initialize the vertices in\n   * certain combinations */\n  virtual double initialEstimatePossible(\n      const g2o::OptimizableGraph::VertexSet& from,\n      g2o::OptimizableGraph::Vertex* to) {\n    // only works on sequential vertices\n    const VertexPositionVelocity3D* vi =\n        static_cast<const VertexPositionVelocity3D*>(*from.begin());\n    return (to->id() - vi->id() == 1) ? 1.0 : -1.0;\n  }\n\n  void computeError() {\n    const VertexPositionVelocity3D* vi =\n        static_cast<const VertexPositionVelocity3D*>(_vertices[0]);\n    const VertexPositionVelocity3D* vj =\n        static_cast<const VertexPositionVelocity3D*>(_vertices[1]);\n\n    for (int k = 0; k < 3; k++) {\n      _error[k] = vi->estimate()[k] +\n                  _dt * (vi->estimate()[k + 3] + 0.5 * _dt * _measurement[k]) -\n                  vj->estimate()[k];\n    }\n    for (int k = 3; k < 6; k++) {\n      _error[k] =\n          vi->estimate()[k] + _dt * _measurement[k - 3] - vj->estimate()[k];\n    }\n  }\n\n  virtual bool read(std::istream& /*is*/) { return false; }\n\n  virtual bool write(std::ostream& /*os*/) const { return false; }\n\n private:\n  double _dt;\n};\n\n// The GPS\nclass GPSObservationEdgePositionVelocity3D\n    : public g2o::BaseUnaryEdge<3, Eigen::Vector3d, VertexPositionVelocity3D> {\n public:\n  GPSObservationEdgePositionVelocity3D(const Eigen::Vector3d& measurement,\n                                       double noiseSigma) {\n    setMeasurement(measurement);\n    setInformation(Eigen::Matrix3d::Identity() / (noiseSigma * noiseSigma));\n  }\n\n  void computeError() {\n    const VertexPositionVelocity3D* v =\n        static_cast<const VertexPositionVelocity3D*>(_vertices[0]);\n    for (int k = 0; k < 3; k++) {\n      _error[k] = v->estimate()[k] - _measurement[k];\n    }\n  }\n\n  virtual bool read(std::istream& /*is*/) { return false; }\n\n  virtual bool write(std::ostream& /*os*/) const { return false; }\n};\n\n#endif  //  __TARGET_TYPES_6D_HPP__\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/tutorial_slam2d/CMakeLists.txt",
    "content": "add_library(tutorial_slam2d_library ${G2O_LIB_TYPE}\n  edge_se2_pointxy.cpp  se2.h                vertex_point_xy.h\n  edge_se2.cpp    edge_se2_pointxy.h    vertex_se2.cpp\n  edge_se2.h      vertex_point_xy.cpp  vertex_se2.h\n  parameter_se2_offset.h parameter_se2_offset.cpp\n  types_tutorial_slam2d.h types_tutorial_slam2d.cpp\n  simulator.h simulator.cpp\n  g2o_tutorial_slam2d_api.h\n)\n\nset_target_properties(tutorial_slam2d_library PROPERTIES OUTPUT_NAME ${LIB_PREFIX}tutorial_slam2d)\nset_target_properties(tutorial_slam2d_library PROPERTIES\n  VERSION ${G2O_LIB_VERSION}\n  SOVERSION ${G2O_LIB_SOVERSION})\n\ntarget_link_libraries(tutorial_slam2d_library core solver_eigen)\n\nadd_executable(tutorial_slam2d\n  tutorial_slam2d.cpp\n)\n\nset_target_properties(tutorial_slam2d PROPERTIES OUTPUT_NAME tutorial_slam2d)\n\ntarget_link_libraries(tutorial_slam2d tutorial_slam2d_library)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/tutorial_slam2d/edge_se2.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_se2.h\"\n\nusing namespace Eigen;\n\nnamespace g2o {\nnamespace tutorial {\n\nEdgeSE2::EdgeSE2() : BaseBinaryEdge<3, SE2, VertexSE2, VertexSE2>() {}\n\nbool EdgeSE2::read(std::istream& is) {\n  Vector3d p;\n  is >> p[0] >> p[1] >> p[2];\n  _measurement.fromVector(p);\n  _inverseMeasurement = measurement().inverse();\n  for (int i = 0; i < 3; ++i)\n    for (int j = i; j < 3; ++j) {\n      is >> information()(i, j);\n      if (i != j) information()(j, i) = information()(i, j);\n    }\n  return true;\n}\n\nbool EdgeSE2::write(std::ostream& os) const {\n  Vector3d p = measurement().toVector();\n  os << p.x() << \" \" << p.y() << \" \" << p.z();\n  for (int i = 0; i < 3; ++i)\n    for (int j = i; j < 3; ++j) os << \" \" << information()(i, j);\n  return os.good();\n}\n\n}  // namespace tutorial\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/tutorial_slam2d/edge_se2.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_TUTORIAL_EDGE_SE2_H\n#define G2O_TUTORIAL_EDGE_SE2_H\n\n#include \"g2o/core/base_binary_edge.h\"\n#include \"g2o_tutorial_slam2d_api.h\"\n#include \"vertex_se2.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nnamespace tutorial {\n\n/**\n * \\brief 2D edge between two Vertex2, i.e., the odometry\n */\nclass G2O_TUTORIAL_SLAM2D_API EdgeSE2\n    : public BaseBinaryEdge<3, SE2, VertexSE2, VertexSE2> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  EdgeSE2();\n\n  void computeError() {\n    const VertexSE2* v1 = static_cast<const VertexSE2*>(_vertices[0]);\n    const VertexSE2* v2 = static_cast<const VertexSE2*>(_vertices[1]);\n    SE2 delta =\n        _inverseMeasurement * (v1->estimate().inverse() * v2->estimate());\n    _error = delta.toVector();\n  }\n\n  void setMeasurement(const SE2& m) {\n    _measurement = m;\n    _inverseMeasurement = m.inverse();\n  }\n\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n protected:\n  SE2 _inverseMeasurement;\n};\n\n}  // namespace tutorial\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/tutorial_slam2d/edge_se2_pointxy.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_se2_pointxy.h\"\n\nusing namespace Eigen;\n\nnamespace g2o {\nnamespace tutorial {\n\nEdgeSE2PointXY::EdgeSE2PointXY()\n    : BaseBinaryEdge<2, Vector2d, VertexSE2, VertexPointXY>(),\n      _sensorOffset(0),\n      _sensorCache(0) {\n  resizeParameters(1);\n  installParameter(_sensorOffset, 0);\n}\n\nbool EdgeSE2PointXY::read(std::istream& is) {\n  int paramId;\n  is >> paramId;\n  if (!setParameterId(0, paramId)) return false;\n  is >> _measurement[0] >> _measurement[1];\n  is >> information()(0, 0) >> information()(0, 1) >> information()(1, 1);\n  information()(1, 0) = information()(0, 1);\n  return true;\n}\n\nbool EdgeSE2PointXY::write(std::ostream& os) const {\n  os << _sensorOffset->id() << \" \";\n  os << measurement()[0] << \" \" << measurement()[1] << \" \";\n  os << information()(0, 0) << \" \" << information()(0, 1) << \" \"\n     << information()(1, 1);\n  return os.good();\n}\n\nvoid EdgeSE2PointXY::computeError() {\n  const VertexPointXY* l2 = static_cast<const VertexPointXY*>(_vertices[1]);\n  _error = (_sensorCache->w2n() * l2->estimate()) - _measurement;\n}\n\nbool EdgeSE2PointXY::resolveCaches() {\n  ParameterVector pv(1);\n  pv[0] = _sensorOffset;\n  resolveCache(_sensorCache,\n               static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(_vertices[0]),\n               \"TUTORIAL_CACHE_SE2_OFFSET\", pv);\n  return _sensorCache != 0;\n}\n\n}  // namespace tutorial\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/tutorial_slam2d/edge_se2_pointxy.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_TUTORIAL_EDGE_SE2_POINT_XY_H\n#define G2O_TUTORIAL_EDGE_SE2_POINT_XY_H\n\n#include \"g2o/core/base_binary_edge.h\"\n#include \"g2o_tutorial_slam2d_api.h\"\n#include \"parameter_se2_offset.h\"\n#include \"vertex_point_xy.h\"\n#include \"vertex_se2.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nnamespace tutorial {\n\nclass ParameterSE2Offset;\nclass CacheSE2Offset;\n\nclass G2O_TUTORIAL_SLAM2D_API EdgeSE2PointXY\n    : public BaseBinaryEdge<2, Eigen::Vector2d, VertexSE2, VertexPointXY> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  EdgeSE2PointXY();\n\n  void computeError();\n\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n protected:\n  ParameterSE2Offset* _sensorOffset;\n  CacheSE2Offset* _sensorCache;\n\n  virtual bool resolveCaches();\n};\n\n}  // namespace tutorial\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/tutorial_slam2d/g2o_tutorial_slam2d_api.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n/***************************************************************************\n *  Description: import/export macros for creating DLLS with Microsoft\n *\tcompiler. Any exported function needs to be declared with the\n *  appropriate G2O_XXXX_API macro. Also, there must be separate macros\n *  for each DLL (arrrrrgh!!!)\n *\n *  17 Jan 2012\n *  Email: pupilli@cs.bris.ac.uk\n ****************************************************************************/\n#ifndef G2O_TUTORIAL_SLAM2D_API_H\n#define G2O_TUTORIAL_SLAM2D_API_H\n\n#include \"g2o/config.h\"\n\n#ifdef _MSC_VER\n// We are using a Microsoft compiler:\n#ifdef G2O_SHARED_LIBS\n#ifdef tutorial_slam2d_library_EXPORTS\n#define G2O_TUTORIAL_SLAM2D_API __declspec(dllexport)\n#else\n#define G2O_TUTORIAL_SLAM2D_API __declspec(dllimport)\n#endif\n#else\n#define G2O_TUTORIAL_SLAM2D_API\n#endif\n\n#else\n// Not Microsoft compiler so set empty definition:\n#define G2O_TUTORIAL_SLAM2D_API\n#endif\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/tutorial_slam2d/parameter_se2_offset.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"parameter_se2_offset.h\"\n\n#include \"vertex_se2.h\"\n\nnamespace g2o {\nnamespace tutorial {\n\nParameterSE2Offset::ParameterSE2Offset() {}\n\nvoid ParameterSE2Offset::setOffset(const SE2& offset) {\n  _offset = offset;\n  _inverseOffset = offset.inverse();\n}\n\nbool ParameterSE2Offset::read(std::istream& is) {\n  double x, y, th;\n  is >> x >> y >> th;\n  setOffset(SE2(x, y, th));\n  return true;\n}\n\nbool ParameterSE2Offset::write(std::ostream& os) const {\n  os << _offset.translation().x() << \" \" << _offset.translation().y() << \" \"\n     << _offset.rotation().angle();\n  return os.good();\n}\n\nvoid CacheSE2Offset::updateImpl() {\n  const VertexSE2* v = static_cast<const VertexSE2*>(vertex());\n  _n2w = v->estimate() * _offsetParam->offset();\n  _w2n = _n2w.inverse();\n}\n\nbool CacheSE2Offset::resolveDependencies() {\n  _offsetParam = dynamic_cast<ParameterSE2Offset*>(_parameters[0]);\n  return _offsetParam != 0;\n}\n\n}  // end namespace tutorial\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/tutorial_slam2d/parameter_se2_offset.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_TUTORIAL_PARAMETER_SE2_OFFSET_H\n#define G2O_TUTORIAL_PARAMETER_SE2_OFFSET_H\n\n#include \"g2o/core/cache.h\"\n#include \"g2o_tutorial_slam2d_api.h\"\n#include \"se2.h\"\n\nnamespace g2o {\nnamespace tutorial {\n\nclass G2O_TUTORIAL_SLAM2D_API ParameterSE2Offset : public Parameter {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  ParameterSE2Offset();\n\n  void setOffset(const SE2& offset = SE2());\n\n  const SE2& offset() const { return _offset; }\n  const SE2& inverseOffset() const { return _inverseOffset; }\n\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n protected:\n  SE2 _offset;\n  SE2 _inverseOffset;\n};\n\nclass G2O_TUTORIAL_SLAM2D_API CacheSE2Offset : public Cache {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n\n  const SE2& w2n() const { return _w2n; }\n  const SE2& n2w() const { return _n2w; }\n\n protected:\n  virtual void updateImpl();\n  virtual bool resolveDependencies();\n\n  ParameterSE2Offset* _offsetParam;\n  SE2 _w2n, _n2w;\n};\n\n}  // end namespace tutorial\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/tutorial_slam2d/se2.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_TUTORIAL_SE2_H\n#define G2O_TUTORIAL_SE2_H\n\n#include <Eigen/Core>\n#include <Eigen/Geometry>\n#include <cassert>\n\n#include \"g2o/stuff/macros.h\"\n#include \"g2o/stuff/misc.h\"\n#include \"g2o_tutorial_slam2d_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nnamespace tutorial {\n\nclass G2O_TUTORIAL_SLAM2D_API SE2 {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  SE2() : _R(0), _t(0, 0) {}\n\n  SE2(double x, double y, double theta) : _R(theta), _t(x, y) {}\n\n  const Eigen::Vector2d& translation() const { return _t; }\n\n  Eigen::Vector2d& translation() { return _t; }\n\n  const Eigen::Rotation2Dd& rotation() const { return _R; }\n\n  Eigen::Rotation2Dd& rotation() { return _R; }\n\n  SE2 operator*(const SE2& tr2) const {\n    SE2 result(*this);\n    result._t += _R * tr2._t;\n    result._R.angle() += tr2._R.angle();\n    result._R.angle() = normalize_theta(result._R.angle());\n    return result;\n  }\n\n  SE2& operator*=(const SE2& tr2) {\n    _t += _R * tr2._t;\n    _R.angle() += tr2._R.angle();\n    _R.angle() = normalize_theta(_R.angle());\n    return *this;\n  }\n\n  Eigen::Vector2d operator*(const Eigen::Vector2d& v) const {\n    return _t + _R * v;\n  }\n\n  SE2 inverse() const {\n    SE2 ret;\n    ret._R = _R.inverse();\n    ret._R.angle() = normalize_theta(ret._R.angle());\n    ret._t = ret._R * (Eigen::Vector2d(-1 * _t));\n    return ret;\n  }\n\n  double operator[](int i) const {\n    assert(i >= 0 && i < 3);\n    if (i < 2) return _t(i);\n    return _R.angle();\n  }\n\n  double& operator[](int i) {\n    assert(i >= 0 && i < 3);\n    if (i < 2) return _t(i);\n    return _R.angle();\n  }\n\n  void fromVector(const Eigen::Vector3d& v) { *this = SE2(v[0], v[1], v[2]); }\n\n  Eigen::Vector3d toVector() const {\n    Eigen::Vector3d ret;\n    for (int i = 0; i < 3; i++) {\n      ret(i) = (*this)[i];\n    }\n    return ret;\n  }\n\n protected:\n  Eigen::Rotation2Dd _R;\n  Eigen::Vector2d _t;\n};\n\n}  // namespace tutorial\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/tutorial_slam2d/simulator.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"simulator.h\"\n\n#include <cmath>\n#include <iostream>\n#include <map>\n\n#include \"g2o/stuff/sampler.h\"\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\nnamespace tutorial {\n\nusing namespace Eigen;\n\n#ifdef _MSC_VER\ninline double round(double number) {\n  return number < 0.0 ? ceil(number - 0.5) : floor(number + 0.5);\n}\n#endif\n\ntypedef std::map<int, std::map<int, Simulator::LandmarkPtrVector> >\n    LandmarkGrid;\n\nSimulator::Simulator() {\n  time_t seed = time(0);\n  Sampler::seedRand(static_cast<unsigned int>(seed));\n}\n\nSimulator::~Simulator() {}\n\nvoid Simulator::simulate(int numNodes, const SE2& sensorOffset) {\n  // simulate a robot observing landmarks while travelling on a grid\n  int steps = 5;\n  double stepLen = 1.0;\n  int boundArea = 50;\n\n  double maxSensorRangeLandmarks = 2.5 * stepLen;\n\n  int landMarksPerSquareMeter = 1;\n  double observationProb = 0.8;\n\n  int landmarksRange = 2;\n\n  Vector2d transNoise(0.05, 0.01);\n  double rotNoise = DEG2RAD(2.);\n  Vector2d landmarkNoise(0.05, 0.05);\n\n  Vector2d bound(boundArea, boundArea);\n\n  VectorXd probLimits;\n  probLimits.resize(MO_NUM_ELEMS);\n  for (int i = 0; i < probLimits.size(); ++i)\n    probLimits[i] = (i + 1) / (double)MO_NUM_ELEMS;\n\n  Matrix3d covariance;\n  covariance.fill(0.);\n  covariance(0, 0) = transNoise[0] * transNoise[0];\n  covariance(1, 1) = transNoise[1] * transNoise[1];\n  covariance(2, 2) = rotNoise * rotNoise;\n  Matrix3d information = covariance.inverse();\n\n  SE2 maxStepTransf(stepLen * steps, 0, 0);\n  Simulator::PosesVector& poses = _poses;\n  poses.clear();\n  LandmarkVector& landmarks = _landmarks;\n  landmarks.clear();\n  Simulator::GridPose firstPose;\n  firstPose.id = 0;\n  firstPose.truePose = SE2(0, 0, 0);\n  firstPose.simulatorPose = SE2(0, 0, 0);\n  poses.push_back(firstPose);\n  cerr << \"Simulator: sampling nodes ...\";\n  while ((int)poses.size() < numNodes) {\n    // add straight motions\n    for (int i = 1; i < steps && (int)poses.size() < numNodes; ++i) {\n      Simulator::GridPose nextGridPose = generateNewPose(\n          poses.back(), SE2(stepLen, 0, 0), transNoise, rotNoise);\n      poses.push_back(nextGridPose);\n    }\n    if ((int)poses.size() == numNodes) break;\n\n    // sample a new motion direction\n    double sampleMove = Sampler::uniformRand(0., 1.);\n    int motionDirection = 0;\n    while (probLimits[motionDirection] < sampleMove &&\n           motionDirection + 1 < MO_NUM_ELEMS) {\n      motionDirection++;\n    }\n\n    SE2 nextMotionStep = getMotion(motionDirection, stepLen);\n    Simulator::GridPose nextGridPose =\n        generateNewPose(poses.back(), nextMotionStep, transNoise, rotNoise);\n\n    // check whether we will walk outside the boundaries in the next iteration\n    SE2 nextStepFinalPose = nextGridPose.truePose * maxStepTransf;\n    if (fabs(nextStepFinalPose.translation().x()) >= bound[0] ||\n        fabs(nextStepFinalPose.translation().y()) >= bound[1]) {\n      // cerr << \"b\";\n      //  will be outside boundaries using this\n      for (int i = 0; i < MO_NUM_ELEMS; ++i) {\n        nextMotionStep = getMotion(i, stepLen);\n        nextGridPose =\n            generateNewPose(poses.back(), nextMotionStep, transNoise, rotNoise);\n        nextStepFinalPose = nextGridPose.truePose * maxStepTransf;\n        if (fabs(nextStepFinalPose.translation().x()) < bound[0] &&\n            fabs(nextStepFinalPose.translation().y()) < bound[1])\n          break;\n      }\n    }\n\n    poses.push_back(nextGridPose);\n  }\n  cerr << \"done.\" << endl;\n\n  // creating landmarks along the trajectory\n  cerr << \"Simulator: Creating landmarks ... \";\n  LandmarkGrid grid;\n  for (PosesVector::const_iterator it = poses.begin(); it != poses.end();\n       ++it) {\n    int ccx = (int)round(it->truePose.translation().x());\n    int ccy = (int)round(it->truePose.translation().y());\n    for (int a = -landmarksRange; a <= landmarksRange; a++)\n      for (int b = -landmarksRange; b <= landmarksRange; b++) {\n        int cx = ccx + a;\n        int cy = ccy + b;\n        LandmarkPtrVector& landmarksForCell = grid[cx][cy];\n        if (landmarksForCell.size() == 0) {\n          for (int i = 0; i < landMarksPerSquareMeter; ++i) {\n            Landmark* l = new Landmark();\n            double offx, offy;\n            do {\n              offx = Sampler::uniformRand(-0.5 * stepLen, 0.5 * stepLen);\n              offy = Sampler::uniformRand(-0.5 * stepLen, 0.5 * stepLen);\n            } while (std::hypot(offx, offy) < 0.25);\n            l->truePose[0] = cx + offx;\n            l->truePose[1] = cy + offy;\n            landmarksForCell.push_back(l);\n          }\n        }\n      }\n  }\n  cerr << \"done.\" << endl;\n\n  cerr << \"Simulator: Simulating landmark observations for the poses ... \";\n  double maxSensorSqr = maxSensorRangeLandmarks * maxSensorRangeLandmarks;\n  int globalId = 0;\n  for (PosesVector::iterator it = poses.begin(); it != poses.end(); ++it) {\n    Simulator::GridPose& pv = *it;\n    int cx = (int)round(it->truePose.translation().x());\n    int cy = (int)round(it->truePose.translation().y());\n    int numGridCells = (int)(maxSensorRangeLandmarks) + 1;\n\n    pv.id = globalId++;\n    SE2 trueInv = pv.truePose.inverse();\n\n    for (int xx = cx - numGridCells; xx <= cx + numGridCells; ++xx)\n      for (int yy = cy - numGridCells; yy <= cy + numGridCells; ++yy) {\n        LandmarkPtrVector& landmarksForCell = grid[xx][yy];\n        if (landmarksForCell.size() == 0) continue;\n        for (size_t i = 0; i < landmarksForCell.size(); ++i) {\n          Landmark* l = landmarksForCell[i];\n          double dSqr = (pv.truePose.translation() - l->truePose).squaredNorm();\n          if (dSqr > maxSensorSqr) continue;\n          double obs = Sampler::uniformRand(0.0, 1.0);\n          if (obs > observationProb)  // we do not see this one...\n            continue;\n          if (l->id < 0) l->id = globalId++;\n          if (l->seenBy.size() == 0) {\n            Vector2d trueObservation = trueInv * l->truePose;\n            Vector2d observation = trueObservation;\n            observation[0] += Sampler::gaussRand(0., landmarkNoise[0]);\n            observation[1] += Sampler::gaussRand(0., landmarkNoise[1]);\n            l->simulatedPose = pv.simulatorPose * observation;\n          }\n          l->seenBy.push_back(pv.id);\n          pv.landmarks.push_back(l);\n        }\n      }\n  }\n  cerr << \"done.\" << endl;\n\n  // add the odometry measurements\n  _odometry.clear();\n  cerr << \"Simulator: Adding odometry measurements ... \";\n  for (size_t i = 1; i < poses.size(); ++i) {\n    const GridPose& prev = poses[i - 1];\n    const GridPose& p = poses[i];\n\n    _odometry.push_back(GridEdge());\n    GridEdge& edge = _odometry.back();\n\n    edge.from = prev.id;\n    edge.to = p.id;\n    edge.trueTransf = prev.truePose.inverse() * p.truePose;\n    edge.simulatorTransf = prev.simulatorPose.inverse() * p.simulatorPose;\n    edge.information = information;\n  }\n  cerr << \"done.\" << endl;\n\n  _landmarks.clear();\n  _landmarkObservations.clear();\n  // add the landmark observations\n  {\n    cerr << \"Simulator: add landmark observations ... \";\n    Matrix2d covariance;\n    covariance.fill(0.);\n    covariance(0, 0) = landmarkNoise[0] * landmarkNoise[0];\n    covariance(1, 1) = landmarkNoise[1] * landmarkNoise[1];\n    Matrix2d information = covariance.inverse();\n\n    for (size_t i = 0; i < poses.size(); ++i) {\n      const GridPose& p = poses[i];\n      for (size_t j = 0; j < p.landmarks.size(); ++j) {\n        Landmark* l = p.landmarks[j];\n        if (l->seenBy.size() > 0 && l->seenBy[0] == p.id) {\n          landmarks.push_back(*l);\n        }\n      }\n    }\n\n    for (size_t i = 0; i < poses.size(); ++i) {\n      const GridPose& p = poses[i];\n      SE2 trueInv = (p.truePose * sensorOffset).inverse();\n      for (size_t j = 0; j < p.landmarks.size(); ++j) {\n        Landmark* l = p.landmarks[j];\n        Vector2d observation;\n        Vector2d trueObservation = trueInv * l->truePose;\n        observation = trueObservation;\n        if (l->seenBy.size() > 0 &&\n            l->seenBy[0] ==\n                p.id) {  // write the initial position of the landmark\n          observation =\n              (p.simulatorPose * sensorOffset).inverse() * l->simulatedPose;\n        } else {\n          // create observation for the LANDMARK using the true positions\n          observation[0] += Sampler::gaussRand(0., landmarkNoise[0]);\n          observation[1] += Sampler::gaussRand(0., landmarkNoise[1]);\n        }\n\n        _landmarkObservations.push_back(LandmarkEdge());\n        LandmarkEdge& le = _landmarkObservations.back();\n\n        le.from = p.id;\n        le.to = l->id;\n        le.trueMeas = trueObservation;\n        le.simulatorMeas = observation;\n        le.information = information;\n      }\n    }\n    cerr << \"done.\" << endl;\n  }\n\n  // cleaning up\n  for (LandmarkGrid::iterator it = grid.begin(); it != grid.end(); ++it) {\n    for (std::map<int, Simulator::LandmarkPtrVector>::iterator itt =\n             it->second.begin();\n         itt != it->second.end(); ++itt) {\n      Simulator::LandmarkPtrVector& landmarks = itt->second;\n      for (size_t i = 0; i < landmarks.size(); ++i) delete landmarks[i];\n    }\n  }\n}\n\nSimulator::GridPose Simulator::generateNewPose(\n    const Simulator::GridPose& prev, const SE2& trueMotion,\n    const Eigen::Vector2d& transNoise, double rotNoise) {\n  Simulator::GridPose nextPose;\n  nextPose.id = prev.id + 1;\n  nextPose.truePose = prev.truePose * trueMotion;\n  SE2 noiseMotion = sampleTransformation(trueMotion, transNoise, rotNoise);\n  nextPose.simulatorPose = prev.simulatorPose * noiseMotion;\n  return nextPose;\n}\n\nSE2 Simulator::getMotion(int motionDirection, double stepLen) {\n  switch (motionDirection) {\n    case MO_LEFT:\n      return SE2(stepLen, 0, 0.5 * M_PI);\n    case MO_RIGHT:\n      return SE2(stepLen, 0, -0.5 * M_PI);\n    default:\n      cerr << \"Unknown motion direction\" << endl;\n      return SE2(stepLen, 0, -0.5 * M_PI);\n  }\n}\n\nSE2 Simulator::sampleTransformation(const SE2& trueMotion_,\n                                    const Eigen::Vector2d& transNoise,\n                                    double rotNoise) {\n  Vector3d trueMotion = trueMotion_.toVector();\n  SE2 noiseMotion(trueMotion[0] + Sampler::gaussRand(0.0, transNoise[0]),\n                  trueMotion[1] + Sampler::gaussRand(0.0, transNoise[1]),\n                  trueMotion[2] + Sampler::gaussRand(0.0, rotNoise));\n  return noiseMotion;\n}\n\n}  // namespace tutorial\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/tutorial_slam2d/simulator.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SIMULATOR_H\n#define G2O_SIMULATOR_H\n\n#include <map>\n#include <vector>\n\n#include \"g2o_tutorial_slam2d_api.h\"\n#include \"se2.h\"\n\nnamespace g2o {\nnamespace tutorial {\n\nclass G2O_TUTORIAL_SLAM2D_API Simulator {\n public:\n  enum G2O_TUTORIAL_SLAM2D_API MotionType { MO_LEFT, MO_RIGHT, MO_NUM_ELEMS };\n\n  /**\n   * \\brief simulated landmark\n   */\n  struct G2O_TUTORIAL_SLAM2D_API Landmark {\n    EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n    int id;\n    Eigen::Vector2d truePose;\n    Eigen::Vector2d simulatedPose;\n    std::vector<int> seenBy;\n    Landmark() : id(-1) {}\n  };\n  using LandmarkVector = std::vector<Landmark>;\n  using LandmarkPtrVector = std::vector<Landmark*>;\n\n  /**\n   * simulated pose of the robot\n   */\n  struct G2O_TUTORIAL_SLAM2D_API GridPose {\n    EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n    int id;\n    SE2 truePose;\n    SE2 simulatorPose;\n    LandmarkPtrVector landmarks;  ///< the landmarks observed by this node\n  };\n  using PosesVector = std::vector<GridPose>;\n\n  /**\n   * \\brief odometry constraint\n   */\n  struct G2O_TUTORIAL_SLAM2D_API GridEdge {\n    int from;\n    int to;\n    SE2 trueTransf;\n    SE2 simulatorTransf;\n    Eigen::Matrix3d information;\n    EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  };\n  using GridEdgeVector = std::vector<GridEdge>;\n\n  struct G2O_TUTORIAL_SLAM2D_API LandmarkEdge {\n    int from;\n    int to;\n    Eigen::Vector2d trueMeas;\n    Eigen::Vector2d simulatorMeas;\n    Eigen::Matrix2d information;\n    EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  };\n  using LandmarkEdgeVector = std::vector<LandmarkEdge>;\n\n public:\n  Simulator();\n  ~Simulator();\n\n  void simulate(int numPoses, const SE2& sensorOffset = SE2());\n\n  const PosesVector& poses() const { return _poses; }\n  const LandmarkVector& landmarks() const { return _landmarks; }\n  const GridEdgeVector& odometry() const { return _odometry; }\n  const LandmarkEdgeVector& landmarkObservations() const {\n    return _landmarkObservations;\n  }\n\n protected:\n  PosesVector _poses;\n  LandmarkVector _landmarks;\n  GridEdgeVector _odometry;\n  LandmarkEdgeVector _landmarkObservations;\n\n  GridPose generateNewPose(const GridPose& prev, const SE2& trueMotion,\n                           const Eigen::Vector2d& transNoise, double rotNoise);\n  SE2 getMotion(int motionDirection, double stepLen);\n  SE2 sampleTransformation(const SE2& trueMotion_,\n                           const Eigen::Vector2d& transNoise, double rotNoise);\n};\n\n}  // namespace tutorial\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/tutorial_slam2d/tutorial_slam2d.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <cmath>\n#include <iostream>\n\n#include \"edge_se2.h\"\n#include \"edge_se2_pointxy.h\"\n#include \"g2o/core/block_solver.h\"\n#include \"g2o/core/factory.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_factory.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_gauss_newton.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n#include \"g2o/solvers/eigen/linear_solver_eigen.h\"\n#include \"simulator.h\"\n#include \"types_tutorial_slam2d.h\"\n#include \"vertex_point_xy.h\"\n#include \"vertex_se2.h\"\n\nusing namespace std;\nusing namespace g2o;\nusing namespace g2o::tutorial;\n\nint main() {\n  // TODO simulate different sensor offset\n  // simulate a robot observing landmarks while travelling on a grid\n  SE2 sensorOffsetTransf(0.2, 0.1, -0.1);\n  int numNodes = 300;\n  Simulator simulator;\n  simulator.simulate(numNodes, sensorOffsetTransf);\n\n  /*********************************************************************************\n   * creating the optimization problem\n   ********************************************************************************/\n\n  typedef BlockSolver<BlockSolverTraits<-1, -1> > SlamBlockSolver;\n  typedef LinearSolverEigen<SlamBlockSolver::PoseMatrixType> SlamLinearSolver;\n\n  // allocating the optimizer\n  SparseOptimizer optimizer;\n  auto linearSolver = std::make_unique<SlamLinearSolver>();\n  linearSolver->setBlockOrdering(false);\n  OptimizationAlgorithmGaussNewton* solver =\n      new OptimizationAlgorithmGaussNewton(\n          std::make_unique<SlamBlockSolver>(std::move(linearSolver)));\n\n  optimizer.setAlgorithm(solver);\n\n  // add the parameter representing the sensor offset\n  ParameterSE2Offset* sensorOffset = new ParameterSE2Offset;\n  sensorOffset->setOffset(sensorOffsetTransf);\n  sensorOffset->setId(0);\n  optimizer.addParameter(sensorOffset);\n\n  // adding the odometry to the optimizer\n  // first adding all the vertices\n  cerr << \"Optimization: Adding robot poses ... \";\n  for (size_t i = 0; i < simulator.poses().size(); ++i) {\n    const Simulator::GridPose& p = simulator.poses()[i];\n    const SE2& t = p.simulatorPose;\n    VertexSE2* robot = new VertexSE2;\n    robot->setId(p.id);\n    robot->setEstimate(t);\n    optimizer.addVertex(robot);\n  }\n  cerr << \"done.\" << endl;\n\n  // second add the odometry constraints\n  cerr << \"Optimization: Adding odometry measurements ... \";\n  for (size_t i = 0; i < simulator.odometry().size(); ++i) {\n    const Simulator::GridEdge& simEdge = simulator.odometry()[i];\n\n    EdgeSE2* odometry = new EdgeSE2;\n    odometry->vertices()[0] = optimizer.vertex(simEdge.from);\n    odometry->vertices()[1] = optimizer.vertex(simEdge.to);\n    odometry->setMeasurement(simEdge.simulatorTransf);\n    odometry->setInformation(simEdge.information);\n    optimizer.addEdge(odometry);\n  }\n  cerr << \"done.\" << endl;\n\n  // add the landmark observations\n  cerr << \"Optimization: add landmark vertices ... \";\n  for (size_t i = 0; i < simulator.landmarks().size(); ++i) {\n    const Simulator::Landmark& l = simulator.landmarks()[i];\n    VertexPointXY* landmark = new VertexPointXY;\n    landmark->setId(l.id);\n    landmark->setEstimate(l.simulatedPose);\n    optimizer.addVertex(landmark);\n  }\n  cerr << \"done.\" << endl;\n\n  cerr << \"Optimization: add landmark observations ... \";\n  for (size_t i = 0; i < simulator.landmarkObservations().size(); ++i) {\n    const Simulator::LandmarkEdge& simEdge =\n        simulator.landmarkObservations()[i];\n    EdgeSE2PointXY* landmarkObservation = new EdgeSE2PointXY;\n    landmarkObservation->vertices()[0] = optimizer.vertex(simEdge.from);\n    landmarkObservation->vertices()[1] = optimizer.vertex(simEdge.to);\n    landmarkObservation->setMeasurement(simEdge.simulatorMeas);\n    landmarkObservation->setInformation(simEdge.information);\n    landmarkObservation->setParameterId(0, sensorOffset->id());\n    optimizer.addEdge(landmarkObservation);\n  }\n  cerr << \"done.\" << endl;\n\n  /*********************************************************************************\n   * optimization\n   ********************************************************************************/\n\n  // dump initial state to the disk\n  optimizer.save(\"tutorial_before.g2o\");\n\n  // prepare and run the optimization\n  // fix the first robot pose to account for gauge freedom\n  VertexSE2* firstRobotPose = dynamic_cast<VertexSE2*>(optimizer.vertex(0));\n  firstRobotPose->setFixed(true);\n  optimizer.setVerbose(true);\n\n  cerr << \"Optimizing\" << endl;\n  optimizer.initializeOptimization();\n  optimizer.optimize(10);\n  cerr << \"done.\" << endl;\n\n  optimizer.save(\"tutorial_after.g2o\");\n\n  // freeing the graph memory\n  optimizer.clear();\n\n  return 0;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/tutorial_slam2d/types_tutorial_slam2d.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"types_tutorial_slam2d.h\"\n\n#include <iostream>\n\n#include \"g2o/core/factory.h\"\n#include \"g2o/stuff/macros.h\"\n\nnamespace g2o {\nnamespace tutorial {\n\nG2O_REGISTER_TYPE_GROUP(tutorial_slam2d);\n\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"TUTORIAL_VERTEX_SE2\", VertexSE2);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"TUTORIAL_VERTEX_POINT_XY\", VertexPointXY);\n\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"TUTORIAL_PARAMS_SE2_OFFSET\", ParameterSE2Offset);\n\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"TUTORIAL_CACHE_SE2_OFFSET\", CacheSE2Offset);\n\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"TUTORIAL_EDGE_SE2\", EdgeSE2);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"TUTORIAL_EDGE_SE2_POINT_XY\", EdgeSE2PointXY);\n}  // namespace tutorial\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/tutorial_slam2d/types_tutorial_slam2d.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_TYPES_TUTORIAL_SLAM2D_\n#define G2O_TYPES_TUTORIAL_SLAM2D_\n\n#include \"edge_se2.h\"\n#include \"edge_se2_pointxy.h\"\n#include \"parameter_se2_offset.h\"\n#include \"vertex_se2.h\"\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/tutorial_slam2d/vertex_point_xy.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"vertex_point_xy.h\"\n\nusing namespace Eigen;\n\nnamespace g2o {\nnamespace tutorial {\n\nVertexPointXY::VertexPointXY() : BaseVertex<2, Vector2d>() {\n  _estimate.setZero();\n}\n\nbool VertexPointXY::read(std::istream& is) {\n  is >> _estimate[0] >> _estimate[1];\n  return true;\n}\n\nbool VertexPointXY::write(std::ostream& os) const {\n  os << estimate()(0) << \" \" << estimate()(1);\n  return os.good();\n}\n\n}  // namespace tutorial\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/tutorial_slam2d/vertex_point_xy.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_TUTORIAL_VERTEX_POINT_XY_H\n#define G2O_TUTORIAL_VERTEX_POINT_XY_H\n\n#include <Eigen/Core>\n\n#include \"g2o/core/base_vertex.h\"\n#include \"g2o/core/hyper_graph_action.h\"\n#include \"g2o_tutorial_slam2d_api.h\"\n\nnamespace g2o {\nnamespace tutorial {\n\nclass G2O_TUTORIAL_SLAM2D_API VertexPointXY\n    : public BaseVertex<2, Eigen::Vector2d> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  VertexPointXY();\n\n  virtual void setToOriginImpl() { _estimate.setZero(); }\n\n  virtual void oplusImpl(const double* update) {\n    _estimate[0] += update[0];\n    _estimate[1] += update[1];\n  }\n\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n};\n\n}  // namespace tutorial\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/tutorial_slam2d/vertex_se2.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"vertex_se2.h\"\n\nnamespace g2o {\nnamespace tutorial {\n\nVertexSE2::VertexSE2() : BaseVertex<3, SE2>() {}\n\nbool VertexSE2::read(std::istream& is) {\n  Eigen::Vector3d p;\n  is >> p[0] >> p[1] >> p[2];\n  _estimate.fromVector(p);\n  return true;\n}\n\nbool VertexSE2::write(std::ostream& os) const {\n  Eigen::Vector3d p = estimate().toVector();\n  os << p[0] << \" \" << p[1] << \" \" << p[2];\n  return os.good();\n}\n\n}  // namespace tutorial\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/examples/tutorial_slam2d/vertex_se2.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_TUTORIAL_VERTEX_SE2_H\n#define G2O_TUTORIAL_VERTEX_SE2_H\n\n#include \"g2o/core/base_vertex.h\"\n#include \"g2o/core/hyper_graph_action.h\"\n#include \"g2o_tutorial_slam2d_api.h\"\n#include \"se2.h\"\n\nnamespace g2o {\nnamespace tutorial {\n\n/**\n * \\brief 2D pose Vertex, (x,y,theta)\n */\nclass G2O_TUTORIAL_SLAM2D_API VertexSE2 : public BaseVertex<3, SE2> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  VertexSE2();\n\n  virtual void setToOriginImpl() { _estimate = SE2(); }\n\n  virtual void oplusImpl(const double* update) {\n    SE2 up(update[0], update[1], update[2]);\n    _estimate *= up;\n  }\n\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n};\n\n}  // namespace tutorial\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/solvers/CMakeLists.txt",
    "content": "add_subdirectory(pcg)\nadd_subdirectory(dense)\n\nif(G2O_BUILD_SLAM2D_TYPES)\n  add_subdirectory(slam2d_linear)\nendif()\n\nadd_subdirectory(structure_only)\n\nif(CSPARSE_FOUND)\n  add_subdirectory(csparse)\nendif()\n\nif(CHOLMOD_FOUND)\n  add_subdirectory(cholmod)\nendif(CHOLMOD_FOUND)\n\n# Sparse Module of Eigen is stable starting from 3.1\nadd_subdirectory(eigen)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/solvers/cholmod/CMakeLists.txt",
    "content": "if (NOT G2O_USE_CHOLMOD)\n  return()\nendif()\n\nset(PUBLIC_HEADERS\n\tlinear_solver_cholmod.h\n\tcholmod_wrapper.h\n)\n\nadd_library(solver_cholmod ${G2O_LIB_TYPE}\n  cholmod_wrapper.cpp\n  solver_cholmod.cpp\n)\n\ntarget_include_directories(solver_cholmod PUBLIC\n    $<BUILD_INTERFACE:${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}>\n    $<INSTALL_INTERFACE:include/g2o/solvers/cholmod>)\n\nset_target_properties(solver_cholmod PROPERTIES\n    OUTPUT_NAME ${LIB_PREFIX}solver_cholmod\n    PUBLIC_HEADER \"${PUBLIC_HEADERS}\"\n)\nset_target_properties(solver_cholmod PROPERTIES\n  VERSION ${G2O_LIB_VERSION}\n  SOVERSION ${G2O_LIB_SOVERSION})\n\nif (APPLE)\n  set_target_properties(solver_cholmod PROPERTIES INSTALL_NAME_DIR \"${CMAKE_INSTALL_PREFIX}/${CMAKE_INSTALL_LIBDIR}\")\nendif()\n\nadd_definitions(${BLAS_DEFINITIONS} ${LAPACK_DEFINITIONS})\ntarget_compile_features(solver_cholmod PUBLIC cxx_std_17)\ntarget_link_libraries(solver_cholmod\n    PUBLIC core\n    PRIVATE SuiteSparse::CHOLMOD\n)\n\ninstall(TARGETS solver_cholmod\n  EXPORT ${G2O_TARGETS_EXPORT_NAME}\n  RUNTIME DESTINATION ${RUNTIME_DESTINATION}\n  LIBRARY DESTINATION ${LIBRARY_DESTINATION}\n  ARCHIVE DESTINATION ${ARCHIVE_DESTINATION}\n  PUBLIC_HEADER DESTINATION ${INCLUDES_DESTINATION}/g2o/solvers/cholmod\n)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/solvers/cholmod/cholmod_ext.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_CHOLMOD_EXT_H\n#define G2O_CHOLMOD_EXT_H\n\n#include <cholmod.h>\n\nnamespace g2o {\nnamespace cholmod {\n\n/**\n * \\brief Our extension of the CHOLMOD matrix struct\n */\nstruct CholmodExt : public cholmod_sparse {\n  CholmodExt() {\n    nzmax = 0;\n    nrow = 0;\n    ncol = 0;\n    p = nullptr;\n    i = nullptr;\n    nz = nullptr;\n    x = nullptr;\n    z = nullptr;\n    stype = 1;  // upper triangular block only\n    itype = CHOLMOD_INT;\n    xtype = CHOLMOD_REAL;\n    dtype = CHOLMOD_DOUBLE;\n    sorted = 1;\n    packed = 1;\n  }\n  ~CholmodExt() {\n    delete[] (int*)p;\n    p = nullptr;\n    delete[] (double*)x;\n    x = nullptr;\n    delete[] (int*)i;\n    i = nullptr;\n  }\n  size_t columnsAllocated = 0;\n};\n\n}  // namespace cholmod\n}  // namespace g2o\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/solvers/cholmod/cholmod_wrapper.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"cholmod_wrapper.h\"\n\n#include <cholmod.h>\n\n#include <cassert>\n#include <cstring>\n#include <memory>\n\n#include \"cholmod_ext.h\"\n\nnamespace g2o {\nnamespace cholmod {\n\nclass Cholmod::Impl {\n public:\n  Impl() {\n    cholmod_start(&cholmodCommon);\n\n    // setup ordering strategy\n    cholmodCommon.nmethods = 1;\n    cholmodCommon.method[0].ordering = CHOLMOD_AMD;  // CHOLMOD_COLAMD\n    //_cholmodCommon.postorder = 0;\n\n    cholmodCommon.supernodal =\n        CHOLMOD_AUTO;  // CHOLMOD_SUPERNODAL; //CHOLMOD_SIMPLICIAL;\n  }\n  ~Impl() {\n    freeFactor();\n    cholmod_finish(&cholmodCommon);\n  }\n\n  void freeFactor() {\n    if (cholmodFactor != nullptr) {\n      cholmod_free_factor(&cholmodFactor, &cholmodCommon);\n      cholmodFactor = nullptr;\n    }\n  }\n\n  cholmod_common cholmodCommon;\n  CholmodExt cholmodSparse;\n  cholmod_factor* cholmodFactor = nullptr;\n};\n\nCholmod::Cholmod() : pImpl(std::make_unique<Impl>()) {}\n\nCholmod::~Cholmod() = default;\n\nvoid Cholmod::freeFactor() { pImpl->freeFactor(); }\n\nbool Cholmod::hasFactor() const { return pImpl->cholmodFactor != nullptr; }\n\nbool Cholmod::amd(SparseView& sparseView, int* result) {\n  cholmod_sparse auxCholmodSparse;\n  auxCholmodSparse.nzmax = sparseView.nzmax;\n  auxCholmodSparse.nrow = sparseView.nrow;\n  auxCholmodSparse.ncol = sparseView.ncol;\n  auxCholmodSparse.p = sparseView.p;\n  auxCholmodSparse.i = sparseView.i;\n  auxCholmodSparse.nz = 0;\n  auxCholmodSparse.x = 0;\n  auxCholmodSparse.z = 0;\n  auxCholmodSparse.stype = 1;\n  auxCholmodSparse.xtype = CHOLMOD_PATTERN;\n  auxCholmodSparse.itype = CHOLMOD_INT;\n  auxCholmodSparse.dtype = CHOLMOD_DOUBLE;\n  auxCholmodSparse.sorted = 1;\n  auxCholmodSparse.packed = 1;\n\n  int amdStatus =\n      cholmod_amd(&auxCholmodSparse, NULL, 0, result, &pImpl->cholmodCommon);\n  return amdStatus != 0;\n}\n\nCholmod::SparseView Cholmod::sparseView() {\n  CholmodExt& sparse = pImpl->cholmodSparse;\n  return Cholmod::SparseView(\n      sparse.nrow, sparse.ncol, sparse.nzmax,\n      *reinterpret_cast<int**>(&sparse.p), *reinterpret_cast<int**>(&sparse.i),\n      *reinterpret_cast<double**>(&sparse.x), sparse.columnsAllocated);\n}\n\nCholmod::FactorView Cholmod::factor() {\n  cholmod_factor& factor = *pImpl->cholmodFactor;\n  return Cholmod::FactorView(factor.n, *reinterpret_cast<int**>(&factor.p),\n                             *reinterpret_cast<int**>(&factor.i),\n                             *reinterpret_cast<double**>(&factor.x),\n                             *reinterpret_cast<int**>(&factor.Perm));\n}\n\nvoid Cholmod::solve(double* x, double* b) const {\n  // setting up b for calling cholmod\n  cholmod_dense bcholmod;\n  bcholmod.nrow = bcholmod.d = pImpl->cholmodSparse.nrow;\n  bcholmod.ncol = 1;\n  bcholmod.x = b;\n  bcholmod.xtype = CHOLMOD_REAL;\n  bcholmod.dtype = CHOLMOD_DOUBLE;\n  cholmod_dense* xcholmod = cholmod_solve(CHOLMOD_A, pImpl->cholmodFactor,\n                                          &bcholmod, &pImpl->cholmodCommon);\n  std::memcpy(x, xcholmod->x,\n              sizeof(double) * bcholmod.nrow);  // copy back to our array\n  cholmod_free_dense(&xcholmod, &pImpl->cholmodCommon);\n}\n\nbool Cholmod::analyze() {\n  // setup ordering strategy\n  pImpl->cholmodCommon.nmethods = 1;\n  pImpl->cholmodCommon.method[0].ordering = CHOLMOD_AMD;  // CHOLMOD_COLAMD\n  pImpl->cholmodFactor =\n      cholmod_analyze(&pImpl->cholmodSparse,\n                      &pImpl->cholmodCommon);  // symbolic factorization\n  return true;\n}\n\nbool Cholmod::analyze_p(int* permutation) {\n  pImpl->cholmodCommon.nmethods = 1;\n  pImpl->cholmodCommon.method[0].ordering = CHOLMOD_GIVEN;\n  pImpl->cholmodFactor = cholmod_analyze_p(&pImpl->cholmodSparse, permutation,\n                                           NULL, 0, &pImpl->cholmodCommon);\n  return true;\n}\n\nint Cholmod::choleskyNz() const {\n  return static_cast<int>(pImpl->cholmodCommon.method[0].lnz);\n}\n\nbool Cholmod::factorize() {\n  cholmod_factorize(&pImpl->cholmodSparse, pImpl->cholmodFactor,\n                    &pImpl->cholmodCommon);\n  return pImpl->cholmodCommon.status == CHOLMOD_OK;\n}\n\nbool Cholmod::simplifyFactor() {\n  // convert the factorization to LL, simplical, packed, monotonic\n  int change_status = cholmod_change_factor(\n      CHOLMOD_REAL, 1, 0, 1, 1, pImpl->cholmodFactor, &pImpl->cholmodCommon);\n  assert(pImpl->cholmodFactor->is_ll && !pImpl->cholmodFactor->is_super &&\n         pImpl->cholmodFactor->is_monotonic &&\n         \"Cholesky factor has wrong format\");\n  return change_status != 0;\n}\n\n}  // namespace cholmod\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/solvers/cholmod/cholmod_wrapper.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_CHOLMOD_WRAPPER_H\n#define G2O_CHOLMOD_WRAPPER_H\n\n#include <cstddef>\n#include <memory>\n\nnamespace g2o {\nnamespace cholmod {\n\nclass Cholmod {\n public:\n  Cholmod();\n  ~Cholmod();\n\n  //! View onto the sparse matrix structure of Cholmod using CCS storage\n  struct SparseView {\n    size_t& nrow;\n    size_t& ncol;\n    size_t& nzmax;\n    int*& p;\n    int*& i;\n    double*& x;\n    size_t& columnsAllocated;\n    SparseView(size_t& nrow, size_t& ncol, size_t& nzmax, int*& p, int*& i,\n               double*& x, size_t& columnsAllocated)\n        : nrow(nrow),\n          ncol(ncol),\n          nzmax(nzmax),\n          p(p),\n          i(i),\n          x(x),\n          columnsAllocated(columnsAllocated) {}\n  };\n\n  //! View onto the cholesky factor\n  struct FactorView {\n    size_t& n;\n    int*& p;\n    int*& i;\n    double*& x;\n    int*& perm;\n    FactorView(size_t& n, int*& p, int*& i, double*& x, int*& perm)\n        : n(n), p(p), i(i), x(x), perm(perm) {}\n  };\n\n  bool factorize();\n  bool hasFactor() const;\n  void freeFactor();\n  bool simplifyFactor();\n\n  //! compute AMD ordering on the given SparseView, store into result\n  bool amd(SparseView& sparseView, int* result);\n\n  int choleskyNz() const;\n\n  void solve(double* x, double* b) const;\n\n  bool analyze();\n  bool analyze_p(int* permutation);\n\n  SparseView sparseView();\n  FactorView factor();\n\n private:\n  class Impl;\n  std::unique_ptr<Impl> pImpl;\n};\n\n}  // namespace cholmod\n}  // namespace g2o\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/solvers/cholmod/linear_solver_cholmod.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_LINEAR_SOLVER_CHOLMOD\n#define G2O_LINEAR_SOLVER_CHOLMOD\n\n#include <cassert>\n\n#include \"cholmod_wrapper.h\"\n#include \"g2o/core/batch_stats.h\"\n#include \"g2o/core/linear_solver.h\"\n#include \"g2o/core/marginal_covariance_cholesky.h\"\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n#include \"g2o/stuff/sparse_helper.h\"\n#include \"g2o/stuff/timeutil.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief basic solver for Ax = b which has to reimplemented for different\n * linear algebra libraries\n */\ntemplate <typename MatrixType>\nclass LinearSolverCholmod : public LinearSolverCCS<MatrixType> {\n public:\n  LinearSolverCholmod() : LinearSolverCCS<MatrixType>() {}\n\n  LinearSolverCholmod(LinearSolverCholmod<MatrixType> const&) = delete;\n  LinearSolverCholmod& operator=(LinearSolverCholmod<MatrixType> const&) =\n      delete;\n\n  virtual ~LinearSolverCholmod() { freeCholdmodFactor(); }\n\n  virtual bool init() {\n    freeCholdmodFactor();\n    return true;\n  }\n\n  bool solve(const SparseBlockMatrix<MatrixType>& A, double* x, double* b) {\n    double t;\n    bool cholState = computeCholmodFactor(A, t);\n    if (!cholState) return false;\n\n    _cholmod.solve(x, b);\n\n    G2OBatchStatistics* globalStats = G2OBatchStatistics::globalStats();\n    if (globalStats) {\n      globalStats->timeNumericDecomposition = get_monotonic_time() - t;\n      globalStats->choleskyNNZ = _cholmod.choleskyNz();\n    }\n\n    return true;\n  }\n\n  virtual bool saveMatrix(const std::string& fileName) {\n    cholmod::Cholmod::SparseView sparseView = _cholmod.sparseView();\n    writeCCSMatrix(fileName, sparseView.nrow, sparseView.ncol, sparseView.p,\n                   sparseView.i, sparseView.x, true);\n    return true;\n  }\n\n protected:\n  // temp used for cholesky with cholmod\n  cholmod::Cholmod _cholmod;\n  MatrixStructure _matrixStructure;\n  VectorXI _scalarPermutation, _blockPermutation;\n\n  void computeSymbolicDecomposition(const SparseBlockMatrix<MatrixType>& A) {\n    double t = get_monotonic_time();\n    if (!this->blockOrdering()) {\n      _cholmod.analyze();\n    } else {\n      A.fillBlockStructure(_matrixStructure);\n\n      // get the ordering for the block matrix\n      if (_blockPermutation.size() == 0)\n        _blockPermutation.resize(_matrixStructure.n);\n      if (_blockPermutation.size() <\n          _matrixStructure.n)  // double space if resizing\n        _blockPermutation.resize(2 * _matrixStructure.n);\n\n      // prepare AMD call via CHOLMOD\n      size_t structureDim = _matrixStructure.n;\n      size_t structureNz = _matrixStructure.nzMax();\n      size_t structureAllocated = structureDim;\n      double* structureX = nullptr;\n      cholmod::Cholmod::SparseView amdView(\n          structureDim, structureDim, structureNz, _matrixStructure.Ap,\n          _matrixStructure.Aii, structureX, structureAllocated);\n      bool amdStatus = _cholmod.amd(amdView, _blockPermutation.data());\n      if (!amdStatus) return;\n\n      // blow up the permutation to the scalar matrix\n      this->blockToScalarPermutation(A, _blockPermutation, _scalarPermutation);\n\n      // apply the ordering\n      _cholmod.analyze_p(_scalarPermutation.data());\n    }\n    G2OBatchStatistics* globalStats = G2OBatchStatistics::globalStats();\n    if (globalStats)\n      globalStats->timeSymbolicDecomposition = get_monotonic_time() - t;\n  }\n\n  void fillCholmodExt(const SparseBlockMatrix<MatrixType>& A, bool onlyValues) {\n    if (!onlyValues) this->initMatrixStructure(A);\n    size_t m = A.rows();\n    size_t n = A.cols();\n    assert(m > 0 && n > 0 && \"Hessian has 0 rows/cols\");\n\n    cholmod::Cholmod::SparseView cholmodSparse = _cholmod.sparseView();\n\n    if (cholmodSparse.columnsAllocated < n) {\n      // pre-allocate more space if re-allocating\n      cholmodSparse.columnsAllocated =\n          cholmodSparse.columnsAllocated == 0 ? n : 2 * n;\n      delete[] cholmodSparse.p;\n      cholmodSparse.p = new int[cholmodSparse.columnsAllocated + 1];\n    }\n    if (!onlyValues) {\n      size_t nzmax = A.nonZeros();\n      if (cholmodSparse.nzmax < nzmax) {\n        // pre-allocate more space if re-allocating\n        cholmodSparse.nzmax = cholmodSparse.nzmax == 0 ? nzmax : 2 * nzmax;\n        delete[] cholmodSparse.x;\n        delete[] cholmodSparse.i;\n        cholmodSparse.i = new int[cholmodSparse.nzmax];\n        cholmodSparse.x = new double[cholmodSparse.nzmax];\n      }\n    }\n    cholmodSparse.ncol = n;\n    cholmodSparse.nrow = m;\n\n    if (onlyValues)\n      this->_ccsMatrix->fillCCS((double*)cholmodSparse.x, true);\n    else\n      this->_ccsMatrix->fillCCS((int*)cholmodSparse.p, (int*)cholmodSparse.i,\n                                (double*)cholmodSparse.x, true);\n  }\n\n  //! compute the cholmodFactor for the given matrix A\n  bool computeCholmodFactor(const SparseBlockMatrix<MatrixType>& A, double& t) {\n    // _cholmodFactor used as bool, if not existing will copy the whole\n    // structure, otherwise only the values\n    bool hasFactor = _cholmod.hasFactor();\n    fillCholmodExt(A, hasFactor);\n\n    if (!hasFactor) {\n      computeSymbolicDecomposition(A);\n      assert(_cholmod.hasFactor() && \"Symbolic cholesky failed\");\n    }\n\n    t = get_monotonic_time();\n    bool factorStatus = _cholmod.factorize();\n    if (!factorStatus) {\n      if (this->writeDebug()) {\n        G2O_ERROR(\n            \"Cholesky failure, writing debug.txt (Hessian loadable by Octave)\");\n        saveMatrix(\"debug.txt\");\n      } else {\n        G2O_DEBUG(\"Cholesky failure\");\n      }\n      return false;\n    }\n    return true;\n  }\n\n  bool solveBlocks_impl(\n      const SparseBlockMatrix<MatrixType>& A,\n      std::function<void(MarginalCovarianceCholesky&)> compute) {\n    double t;\n    bool cholState = computeCholmodFactor(A, t);\n    if (!cholState) return false;\n\n    // convert the factorization to LL, simplical, packed, monotonic\n    int change_status = _cholmod.simplifyFactor();\n    if (!change_status) return false;\n\n    cholmod::Cholmod::FactorView cholmodFactor = _cholmod.factor();\n    cholmod::Cholmod::SparseView cholmodSparse = _cholmod.sparseView();\n\n    // invert the permutation\n    int* p = cholmodFactor.perm;\n    VectorXI pinv(cholmodSparse.ncol);\n    for (size_t i = 0; i < cholmodSparse.ncol; ++i) pinv(p[i]) = i;\n\n    // compute the marginal covariance\n    MarginalCovarianceCholesky mcc;\n    mcc.setCholeskyFactor(cholmodSparse.ncol, cholmodFactor.p, cholmodFactor.i,\n                          cholmodFactor.x, pinv.data());\n    compute(mcc);\n\n    G2OBatchStatistics* globalStats = G2OBatchStatistics::globalStats();\n    if (globalStats) {\n      globalStats->choleskyNNZ = _cholmod.choleskyNz();\n    }\n    return true;\n  }\n\n  void freeCholdmodFactor() { _cholmod.freeFactor(); }\n};\n\n}  // namespace g2o\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/solvers/cholmod/solver_cholmod.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"g2o/core/block_solver.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_dogleg.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_factory.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_gauss_newton.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_levenberg.h\"\n#include \"g2o/core/solver.h\"\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n#include \"g2o/stuff/macros.h\"\n#include \"linear_solver_cholmod.h\"\n\n// #define ADD_SCALAR_ORDERING\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\n\nnamespace {\ntemplate <int p, int l, bool blockorder>\nstd::unique_ptr<BlockSolverBase> AllocateSolver() {\n  G2O_DEBUG(\"Using CHOLMOD poseDim {} landMarkDim {} blockordering {}\", p, l,\n            blockorder);\n  auto linearSolver = std::make_unique<\n      LinearSolverCholmod<typename BlockSolverPL<p, l>::PoseMatrixType>>();\n  linearSolver->setBlockOrdering(blockorder);\n  return std::make_unique<BlockSolverPL<p, l>>(std::move(linearSolver));\n}\n}  // namespace\n\nstatic OptimizationAlgorithm* createSolver(const std::string& fullSolverName) {\n  static const std::map<std::string,\n                        std::function<std::unique_ptr<BlockSolverBase>()>>\n      solver_factories{\n          {\"var_cholmod\", &AllocateSolver<-1, -1, true>},\n          {\"fix3_2_cholmod\", &AllocateSolver<3, 2, true>},\n          {\"fix6_3_cholmod\", &AllocateSolver<6, 3, true>},\n          {\"fix7_3_cholmod\", &AllocateSolver<7, 3, true>},\n#ifdef ADD_SCALAR_ORDERING\n          {\"fix3_2_cholmod_scalar\", &AllocateSolver<3, 2, false>},\n          {\"fix6_3_cholmod_scalar\", &AllocateSolver<6, 3, false>},\n          {\"fix7_3_cholmod_scalar\", &AllocateSolver<7, 3, false>},\n#endif\n      };\n\n  string solverName = fullSolverName.substr(3);\n  auto solverf = solver_factories.find(solverName);\n  if (solverf == solver_factories.end()) return nullptr;\n\n  string methodName = fullSolverName.substr(0, 2);\n\n  if (methodName == \"gn\") {\n    return new OptimizationAlgorithmGaussNewton(solverf->second());\n  } else if (methodName == \"lm\") {\n    return new OptimizationAlgorithmLevenberg(solverf->second());\n  } else if (methodName == \"dl\") {\n    return new OptimizationAlgorithmDogleg(solverf->second());\n  }\n\n  return nullptr;\n}\n\nclass CholmodSolverCreator : public AbstractOptimizationAlgorithmCreator {\n public:\n  explicit CholmodSolverCreator(const OptimizationAlgorithmProperty& p)\n      : AbstractOptimizationAlgorithmCreator(p) {}\n  virtual OptimizationAlgorithm* construct() {\n    return createSolver(property().name);\n  }\n};\n\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_LIBRARY(cholmod);\n\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(\n    gn_var_cholmod,\n    new CholmodSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\n        \"gn_var_cholmod\",\n        \"Gauss-Newton: Cholesky solver using CHOLMOD (variable blocksize)\",\n        \"CHOLMOD\", false, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic)));\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(\n    gn_fix3_2_cholmod,\n    new CholmodSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\n        \"gn_fix3_2_cholmod\",\n        \"Gauss-Newton: Cholesky solver using CHOLMOD (fixed blocksize)\",\n        \"CHOLMOD\", true, 3, 2)));\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(\n    gn_fix6_3_cholmod,\n    new CholmodSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\n        \"gn_fix6_3_cholmod\",\n        \"Gauss-Newton: Cholesky solver using CHOLMOD (fixed blocksize)\",\n        \"CHOLMOD\", true, 6, 3)));\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(\n    gn_fix7_3_cholmod,\n    new CholmodSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\n        \"gn_fix7_3_cholmod\",\n        \"Gauss-Newton: Cholesky solver using CHOLMOD (fixed blocksize)\",\n        \"CHOLMOD\", true, 7, 3)));\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(\n    lm_var_cholmod,\n    new CholmodSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\n        \"lm_var_cholmod\",\n        \"Levenberg: Cholesky solver using CHOLMOD (variable blocksize)\",\n        \"CHOLMOD\", false, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic)));\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(\n    lm_fix3_2_cholmod,\n    new CholmodSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\n        \"lm_fix3_2_cholmod\",\n        \"Levenberg: Cholesky solver using CHOLMOD (fixed blocksize)\", \"CHOLMOD\",\n        true, 3, 2)));\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(\n    lm_fix6_3_cholmod,\n    new CholmodSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\n        \"lm_fix6_3_cholmod\",\n        \"Levenberg: Cholesky solver using CHOLMOD (fixed blocksize)\", \"CHOLMOD\",\n        true, 6, 3)));\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(\n    lm_fix7_3_cholmod,\n    new CholmodSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\n        \"lm_fix7_3_cholmod\",\n        \"Levenberg: Cholesky solver using CHOLMOD (fixed blocksize)\", \"CHOLMOD\",\n        true, 7, 3)));\n\n#ifdef ADD_SCALAR_ORDERING\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(\n    gn_fix3_2_cholmod_scalar,\n    new CholmodSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\n        \"gn_fix3_2_cholmod_scalar\",\n        \"Gauss-Newton: Cholesky solver using CHOLMOD (fixed blocksize, scalar \"\n        \"ordering)\",\n        \"CHOLMOD\", true, 3, 2)));\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(\n    gn_fix6_3_cholmod_scalar,\n    new CholmodSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\n        \"gn_fix6_3_cholmod_scalar\",\n        \"Gauss-Newton: Cholesky solver using CHOLMOD (fixed blocksize, scalar \"\n        \"ordering)\",\n        \"CHOLMOD\", true, 6, 3)));\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(\n    gn_fix7_3_cholmod_scalar,\n    new CholmodSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\n        \"gn_fix7_3_cholmod_scalar\",\n        \"Gauss-Newton: Cholesky solver using CHOLMOD (fixed blocksize, scalar \"\n        \"ordering)\",\n        \"CHOLMOD\", true, 7, 3)));\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(\n    lm_fix3_2_cholmod_scalar,\n    new CholmodSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\n        \"lm_fix3_2_cholmod_scalar\",\n        \"Levenberg: Cholesky solver using CHOLMOD (fixed blocksize, scalar \"\n        \"ordering)\",\n        \"CHOLMOD\", true, 3, 2)));\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(\n    lm_fix6_3_cholmod_scalar,\n    new CholmodSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\n        \"lm_fix6_3_cholmod_scalar\",\n        \"Levenberg: Cholesky solver using CHOLMOD (fixed blocksize, scalar \"\n        \"ordering)\",\n        \"CHOLMOD\", true, 6, 3)));\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(\n    lm_fix7_3_cholmod_scalar,\n    new CholmodSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\n        \"lm_fix7_3_cholmod_scalar\",\n        \"Levenberg: Cholesky solver using CHOLMOD (fixed blocksize, scalar \"\n        \"ordering)\",\n        \"CHOLMOD\", true, 7, 3)));\n#endif\n\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(\n    dl_var_cholmod,\n    new CholmodSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\n        \"dl_var_cholmod\",\n        \"Dogleg: Cholesky solver using CHOLMOD (variable blocksize)\", \"CHOLMOD\",\n        false, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic)));\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/solvers/csparse/CMakeLists.txt",
    "content": "if(NOT G2O_USE_CSPARSE)\n  return()\nendif()\n\nadd_library(csparse_extension ${G2O_LGPL_LIB_TYPE}\n  csparse_helper.cpp csparse_helper.h\n  csparse_extension.cpp csparse_extension.h\n  g2o_csparse_extension_api.h\n)\nset_target_properties(csparse_extension PROPERTIES OUTPUT_NAME ${LIB_PREFIX}csparse_extension)\nset_target_properties(csparse_extension PROPERTIES\n  VERSION ${G2O_LIB_VERSION}\n  SOVERSION ${G2O_LIB_SOVERSION})\nif (APPLE)\n  set_target_properties(csparse_extension PROPERTIES INSTALL_NAME_DIR \"${CMAKE_INSTALL_PREFIX}/${CMAKE_INSTALL_LIBDIR}\")\nendif()\n\ntarget_include_directories(csparse_extension PUBLIC\n  ${CSPARSE_INCLUDE_DIR}\n  $<BUILD_INTERFACE:${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}>\n  $<INSTALL_INTERFACE:include/g2o/solvers/csparse>)\ntarget_link_libraries(csparse_extension PUBLIC stuff ${CSPARSE_LIBRARY} ${G2O_EIGEN3_EIGEN_TARGET})\n\nadd_library(solver_csparse ${G2O_LIB_TYPE}\n  solver_csparse.cpp\n  csparse_wrapper.cpp csparse_wrapper.h\n  linear_solver_csparse.h\n  g2o_csparse_api.h\n)\nset_target_properties(solver_csparse PROPERTIES OUTPUT_NAME ${LIB_PREFIX}solver_csparse)\nset_target_properties(solver_csparse PROPERTIES\n  VERSION ${G2O_LIB_VERSION}\n  SOVERSION ${G2O_LIB_SOVERSION})\nif (APPLE)\n  set_target_properties(solver_csparse PROPERTIES INSTALL_NAME_DIR \"${CMAKE_INSTALL_PREFIX}/${CMAKE_INSTALL_LIBDIR}\")\nendif()\n\ntarget_include_directories(solver_csparse PUBLIC\n  $<BUILD_INTERFACE:${CSPARSE_INCLUDE_DIR}>\n  $<BUILD_INTERFACE:${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}>\n  $<INSTALL_INTERFACE:include/g2o/solvers/csparse>)\ntarget_compile_features(solver_csparse PUBLIC cxx_std_17)\ntarget_link_libraries(solver_csparse\n  PUBLIC csparse_extension\n  PUBLIC core)\n\ninstall(TARGETS solver_csparse csparse_extension\n  EXPORT ${G2O_TARGETS_EXPORT_NAME}\n  RUNTIME DESTINATION ${RUNTIME_DESTINATION}\n  LIBRARY DESTINATION ${LIBRARY_DESTINATION}\n  ARCHIVE DESTINATION ${ARCHIVE_DESTINATION}\n  INCLUDES DESTINATION ${INCLUDES_DESTINATION}\n  )\n\nfile(GLOB headers \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.h\" \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.hpp\")\ninstall(FILES ${headers} DESTINATION ${INCLUDES_INSTALL_DIR}/solvers/csparse)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/solvers/csparse/csparse_extension.cpp",
    "content": "// CSparse: a Concise Sparse matrix package.\n// Copyright (c) 2005, Timothy A. Davis.\n// http://www.cise.ufl.edu/research/sparse/CSparse\n//\n// --------------------------------------------------------------------------------\n//\n// CSparse is free software; you can redistribute it and/or\n// modify it under the terms of the GNU Lesser General Public\n// License as published by the Free Software Foundation; either\n// version 2.1 of the License, or (at your option) any later version.\n//\n// CSparse is distributed in the hope that it will be useful,\n// but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU\n// Lesser General Public License for more details.\n//\n// You should have received a copy of the GNU Lesser General Public\n// License along with this Module; if not, write to the Free Software\n// Foundation, Inc., 50 Franklin St, Fifth Floor, Boston, MA  02110-1301  USA\n\n#include \"csparse_extension.h\"\n\n#include <cassert>\n\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n\nnamespace g2o::csparse_extension {\n\n/**\n * Originally from CSparse, avoid memory re-allocations by giving workspace\n * pointers CSparse: Copyright (c) 2006-2011, Timothy A. Davis.\n */\nint cs_cholsolsymb(const cs* A, double* b, const css* S, double* x, int* work) {\n  csn* N;\n  int n, ok;\n  if (!CS_CSC(A) || !b || !S || !x) {\n    G2O_DEBUG(\"No valid input!\");\n    assert(0);  // get a backtrace in debug mode\n    return (0); /* check inputs */\n  }\n  n = A->n;\n  N = cs_chol_workspace(A, S, work, x); /* numeric Cholesky factorization */\n  if (!N) {\n    G2O_DEBUG(\"cholesky failed!\");\n  }\n  ok = (N != NULL);\n  if (ok) {\n    cs_ipvec(S->pinv, b, x, n); /* x = P*b */\n    cs_lsolve(N->L, x);         /* x = L\\x */\n    cs_ltsolve(N->L, x);        /* x = L'\\x */\n    cs_pvec(S->pinv, x, b, n);  /* b = P'*x */\n  }\n  cs_nfree(N);\n  return (ok);\n}\n\n/**\n * Originally from CSparse, avoid memory re-allocations by giving workspace\n * pointers CSparse: Copyright (c) 2006-2011, Timothy A. Davis.\n */\n/* L = chol (A, [pinv parent cp]), pinv is optional */\ncsn* cs_chol_workspace(const cs* A, const css* S, int* cin, double* xin) {\n  double lki, *Lx, *x, *Cx;\n  int i, p, k, n, *Li, *Lp, *cp, *pinv, *s, *c, *parent, *Cp, *Ci;\n  cs *L, *C, *E;\n  csn* N;\n  if (!CS_CSC(A) || !S || !S->cp || !S->parent) return (NULL);\n  n = A->n;\n  N = static_cast<csn*>(cs_calloc(1, sizeof(csn))); /* allocate result */\n  c = cin;                                          /* get int workspace */\n  x = xin;                                          /* get double workspace */\n  cp = S->cp;\n  pinv = S->pinv;\n  parent = S->parent;\n  C = pinv ? cs_symperm(A, pinv, 1) : const_cast<cs*>(A);\n  E = pinv ? C : NULL; /* E is alias for A, or a copy E=A(p,p) */\n  if (!N || !c || !x || !C) return (cs_ndone(N, E, NULL, NULL, 0));\n  s = c + n;\n  Cp = C->p;\n  Ci = C->i;\n  Cx = C->x;\n  N->L = L = cs_spalloc(n, n, cp[n], 1, 0); /* allocate result */\n  if (!L) return (cs_ndone(N, E, NULL, NULL, 0));\n  Lp = L->p;\n  Li = L->i;\n  Lx = L->x;\n  for (k = 0; k < n; k++) Lp[k] = c[k] = cp[k];\n  for (k = 0; k < n; k++) /* compute L(k,:) for L*L' = C */\n  {\n    /* --- Nonzero pattern of L(k,:) ------------------------------------ */\n    int top = cs_ereach(C, k, parent, s, c); /* find pattern of L(k,:) */\n    x[k] = 0;                                /* x (0:k) is now zero */\n    for (p = Cp[k]; p < Cp[k + 1]; p++)      /* x = full(triu(C(:,k))) */\n    {\n      if (Ci[p] <= k) x[Ci[p]] = Cx[p];\n    }\n    double d = x[k]; /* d = C(k,k) */\n    x[k] = 0;        /* clear x for k+1st iteration */\n    /* --- Triangular solve --------------------------------------------- */\n    for (; top < n; top++) /* solve L(0:k-1,0:k-1) * x = C(:,k) */\n    {\n      i = s[top];             /* s [top..n-1] is pattern of L(k,:) */\n      lki = x[i] / Lx[Lp[i]]; /* L(k,i) = x (i) / L(i,i) */\n      x[i] = 0;               /* clear x for k+1st iteration */\n      for (p = Lp[i] + 1; p < c[i]; p++) {\n        x[Li[p]] -= Lx[p] * lki;\n      }\n      d -= lki * lki; /* d = d - L(k,i)*L(k,i) */\n      p = c[i]++;\n      Li[p] = k; /* store L(k,i) in column i */\n      Lx[p] = lki;\n    }\n    /* --- Compute L(k,k) ----------------------------------------------- */\n    if (d <= 0) return (cs_ndone(N, E, NULL, NULL, 0)); /* not pos def */\n    p = c[k]++;\n    Li[p] = k; /* store L(k,k) = sqrt (d) in column k */\n    Lx[p] = sqrt(d);\n  }\n  Lp[n] = cp[n];                          /* finalize L */\n  return (cs_ndone(N, E, NULL, NULL, 1)); /* success: free E,s,x; return N */\n}\n\n}  // namespace g2o::csparse_extension\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/solvers/csparse/csparse_extension.h",
    "content": "// CSparse: a Concise Sparse matrix package.\n// Copyright (c) 2006, Timothy A. Davis.\n// http://www.cise.ufl.edu/research/sparse/CSparse\n//\n// --------------------------------------------------------------------------------\n//\n// CSparse is free software; you can redistribute it and/or\n// modify it under the terms of the GNU Lesser General Public\n// License as published by the Free Software Foundation; either\n// version 2.1 of the License, or (at your option) any later version.\n//\n// CSparse is distributed in the hope that it will be useful,\n// but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU\n// Lesser General Public License for more details.\n//\n// You should have received a copy of the GNU Lesser General Public\n// License along with this Module; if not, write to the Free Software\n// Foundation, Inc., 51 Franklin St, Fifth Floor, Boston, MA  02110-1301  USA\n\n#ifndef G2O_CSPARSE_EXTENSION_H\n#define G2O_CSPARSE_EXTENSION_H\n\n#ifndef NCOMPLEX\n#define NCOMPLEX\n#endif\n#include <cs.h>\n\n#include \"g2o_csparse_extension_api.h\"\n\nnamespace g2o::csparse_extension {\n\n// our extensions to csparse\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n/**\n * Originally from CSparse, avoid memory re-allocations by giving workspace\n * pointers CSparse: Copyright (c) 2006-2011, Timothy A. Davis.\n */\nG2O_CSPARSE_EXTENSION_API csn* cs_chol_workspace(const cs* A, const css* S,\n                                                 int* cin, double* xin);\nG2O_CSPARSE_EXTENSION_API int cs_cholsolsymb(const cs* A, double* b,\n                                             const css* S, double* workspace,\n                                             int* work);\n\n}  // namespace g2o::csparse_extension\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/solvers/csparse/csparse_helper.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"csparse_helper.h\"\n\n#include \"g2o/stuff/sparse_helper.h\"\n\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\nnamespace csparse_extension {\n\nbool writeCs2Octave(const char* filename, const cs* A, bool upperTriangular) {\n  int cols = A->n;\n  int rows = A->m;\n\n  if (A->nz == -1) {  // CCS matrix\n    const int* Ap = A->p;\n    const int* Ai = A->i;\n    const double* Ax = A->x;\n    return writeCCSMatrix(filename, rows, cols, Ap, Ai, Ax, upperTriangular);\n  } else {  // Triplet matrix\n    const int* Aj = A->p;\n    const int* Ai = A->i;\n    const double* Ax = A->x;\n    return writeTripletMatrix(filename, A->nz, rows, cols, Ai, Aj, Ax,\n                              upperTriangular);\n  }\n}\n\n}  // namespace csparse_extension\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/solvers/csparse/csparse_helper.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_CSPARSE_HELPER_H\n#define G2O_CSPARSE_HELPER_H\n\n#include \"csparse_extension.h\"\n#include \"g2o_csparse_extension_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nnamespace csparse_extension {\n\n/**\n * write the sparse matrix to a file loadable with ocatve\n */\nG2O_CSPARSE_EXTENSION_API bool writeCs2Octave(const char* filename, const cs* A,\n                                              bool upperTriangular = true);\n\n}  // namespace csparse_extension\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/solvers/csparse/csparse_wrapper.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"csparse_wrapper.h\"\n\n#include <cassert>\n#include <cstddef>\n#include <cstring>\n#include <memory>\n\n#include \"csparse_extension.h\"\n#include \"csparse_helper.h\"\n#include \"g2o/core/eigen_types.h\"\n\nnamespace g2o {\nnamespace csparse {\n\n/**\n * \\brief Our C++ version of the csparse struct\n */\nstruct CSparseExt : public cs {\n  CSparseExt() {\n    nzmax = 0;\n    m = 0;\n    n = 0;\n    p = 0;\n    i = 0;\n    x = 0;\n    nz = -1;  // tag as CCS formatted matrix\n  }\n  CSparseExt(CSparseExt const&) = delete;\n  CSparseExt& operator=(CSparseExt const&) = delete;\n  ~CSparseExt() {\n    delete[] p;\n    delete[] i;\n    delete[] x;\n  }\n  int columnsAllocated = 0;\n};\n\n/**\n * Pimpl-Idiom to hold the data interfacing with CSparse\n */\nclass CSparse::Impl {\n public:\n  Impl() = default;\n  ~Impl() {\n    if (symbolicDecomposition) {\n      cs_sfree(symbolicDecomposition);\n      symbolicDecomposition = nullptr;\n    }\n    if (numericCholesky) {\n      cs_nfree(numericCholesky);\n      numericCholesky = nullptr;\n    }\n    delete[] csWorkspace;\n    csWorkspace = nullptr;\n    delete[] csIntWorkspace;\n    csIntWorkspace = nullptr;\n  }\n\n  void prepareWorkspace() {\n    // re-allocate the temporary workspace for cholesky\n    if (csWorkspaceSize < ccsA.n) {\n      csWorkspaceSize = csWorkspaceSize == 0 ? ccsA.n : 2 * ccsA.n;\n      delete[] csWorkspace;\n      csWorkspace = new double[csWorkspaceSize];\n      delete[] csIntWorkspace;\n      csIntWorkspace = new int[2 * csWorkspaceSize];\n    }\n  }\n\n  css* symbolicDecomposition = nullptr;\n  int csWorkspaceSize = 0;\n  double* csWorkspace = nullptr;\n  int* csIntWorkspace = nullptr;\n  csn* numericCholesky = nullptr;\n  CSparseExt ccsA;\n};\n\nCSparse::CSparse() : pImpl(std::make_unique<Impl>()) {}\n\nCSparse::~CSparse() = default;\n\nvoid CSparse::freeFactor() {\n  if (pImpl->numericCholesky) {\n    cs_nfree(pImpl->numericCholesky);\n    pImpl->numericCholesky = nullptr;\n  }\n}\n\nbool CSparse::hasFactor() const { return pImpl->numericCholesky != nullptr; }\n\nbool CSparse::amd(const SparseView& sparseView, VectorXI& result) {\n  // prepare block structure for the CSparse call\n  cs auxBlock;\n  auxBlock.nzmax = sparseView.nzmax;\n  auxBlock.m = sparseView.m;\n  auxBlock.n = sparseView.n;\n  auxBlock.p = sparseView.p;\n  auxBlock.i = sparseView.i;\n  auxBlock.x = NULL;  // no values\n  auxBlock.nz = -1;   // CCS format\n\n  // AMD ordering on the block structure\n  int* permutation = cs_amd(1, &auxBlock);\n  if (!permutation) return false;\n  result.resize(auxBlock.m);\n  VectorXI::ConstMapType permutation_map(permutation, result.size());\n  result = permutation_map;\n  cs_free(permutation);\n  return true;\n}\n\nCSparse::SparseView CSparse::sparseView() {\n  CSparseExt& sparse = pImpl->ccsA;\n  return CSparse::SparseView(sparse.m, sparse.n, sparse.nzmax, sparse.p,\n                             sparse.i, sparse.x, sparse.columnsAllocated);\n}\n\nCSparse::FactorView CSparse::factor() {\n  csn* factor = pImpl->numericCholesky;\n  return CSparse::FactorView(factor->L->n, factor->L->p, factor->L->i,\n                             factor->L->x, pImpl->symbolicDecomposition->pinv);\n}\n\nbool CSparse::solve(double* x, double* b) const {\n  pImpl->prepareWorkspace();\n\n  if (x != b) memcpy(x, b, pImpl->ccsA.n * sizeof(double));\n  int ok = csparse_extension::cs_cholsolsymb(\n      &pImpl->ccsA, x, pImpl->symbolicDecomposition, pImpl->csWorkspace,\n      pImpl->csIntWorkspace);\n  return static_cast<bool>(ok);\n}\n\nbool CSparse::analyze() {\n  freeSymbolic();\n  pImpl->symbolicDecomposition = cs_schol(1, &pImpl->ccsA);\n  return pImpl->symbolicDecomposition != nullptr;\n}\n\nbool CSparse::analyze_p(int* permutation) {\n  freeSymbolic();\n  pImpl->symbolicDecomposition = static_cast<css*>(cs_calloc(1, sizeof(css)));\n  int n = pImpl->ccsA.n;\n  pImpl->symbolicDecomposition->pinv = cs_pinv(permutation, n);\n  cs* C = cs_symperm(&pImpl->ccsA, pImpl->symbolicDecomposition->pinv, 0);\n  pImpl->symbolicDecomposition->parent = cs_etree(C, 0);\n  int* post = cs_post(pImpl->symbolicDecomposition->parent, n);\n  int* c = cs_counts(C, pImpl->symbolicDecomposition->parent, post, 0);\n  cs_free(post);\n  cs_spfree(C);\n  pImpl->symbolicDecomposition->cp =\n      static_cast<int*>(cs_malloc(n + 1, sizeof(int)));\n  pImpl->symbolicDecomposition->unz = pImpl->symbolicDecomposition->lnz =\n      cs_cumsum(pImpl->symbolicDecomposition->cp, c, n);\n  cs_free(c);\n  if (pImpl->symbolicDecomposition->lnz < 0) {\n    cs_sfree(pImpl->symbolicDecomposition);\n    pImpl->symbolicDecomposition = nullptr;\n  }\n  return pImpl->symbolicDecomposition != nullptr;\n}\n\nint CSparse::choleskyNz() const {\n  if (pImpl->symbolicDecomposition) return pImpl->symbolicDecomposition->lnz;\n  return -1;\n}\n\nbool CSparse::factorize() {\n  pImpl->prepareWorkspace();\n  freeFactor();\n  pImpl->numericCholesky = csparse_extension::cs_chol_workspace(\n      &pImpl->ccsA, pImpl->symbolicDecomposition, pImpl->csIntWorkspace,\n      pImpl->csWorkspace);\n\n  return pImpl->numericCholesky != nullptr;\n}\n\nbool CSparse::hasSymbolic() const {\n  return pImpl->symbolicDecomposition != nullptr;\n}\n\nvoid CSparse::freeSymbolic() {\n  if (pImpl->symbolicDecomposition != nullptr) {\n    cs_sfree(pImpl->symbolicDecomposition);\n    pImpl->symbolicDecomposition = nullptr;\n  }\n}\n\nbool CSparse::writeSparse(const std::string& filename) const {\n  return csparse_extension::writeCs2Octave(filename.c_str(), &pImpl->ccsA,\n                                           true);\n}\n\n}  // namespace csparse\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/solvers/csparse/csparse_wrapper.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_CSPARSE_WRAPPER_H\n#define G2O_CSPARSE_WRAPPER_H\n\n#include <cstddef>\n#include <memory>\n\n#include \"g2o/core/eigen_types.h\"\n\nnamespace g2o {\nnamespace csparse {\n\nclass CSparse {\n public:\n  CSparse();\n  ~CSparse();\n\n  //! View onto the sparse matrix structure of CSparse using CCS storage\n  struct SparseView {\n    int& m;\n    int& n;\n    int& nzmax;\n    int*& p;\n    int*& i;\n    double*& x;\n    int& columnsAllocated;\n    SparseView(int& m, int& n, int& nzmax, int*& p, int*& i, double*& x,\n               int& columnsAllocated)\n        : m(m),\n          n(n),\n          nzmax(nzmax),\n          p(p),\n          i(i),\n          x(x),\n          columnsAllocated(columnsAllocated) {}\n  };\n\n  //! View onto the cholesky factor\n  struct FactorView {\n    int& n;\n    int*& p;\n    int*& i;\n    double*& x;\n    int*& pinv;\n    FactorView(int& n, int*& p, int*& i, double*& x, int*& pinv)\n        : n(n), p(p), i(i), x(x), pinv(pinv) {}\n  };\n\n  bool factorize();\n  bool hasFactor() const;\n  void freeFactor();\n  FactorView factor();\n\n  //! compute AMD ordering on the given SparseView, store into result\n  bool amd(const SparseView& sparseView, VectorXI& result);\n\n  int choleskyNz() const;\n\n  bool solve(double* x, double* b) const;\n\n  bool analyze();\n  bool analyze_p(int* permutation);\n\n  bool hasSymbolic() const;\n  void freeSymbolic();\n\n  SparseView sparseView();\n  bool writeSparse(const std::string& filename) const;\n\n private:\n  class Impl;\n  std::unique_ptr<Impl> pImpl;\n};\n\n}  // namespace csparse\n}  // namespace g2o\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/solvers/csparse/g2o_csparse_api.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n/***************************************************************************\n *  Description: import/export macros for creating DLLS with Microsoft\n *\tcompiler. Any exported function needs to be declared with the\n *  appropriate G2O_XXXX_API macro. Also, there must be separate macros\n *  for each DLL (arrrrrgh!!!)\n *\n *  17 Jan 2012\n *  Email: pupilli@cs.bris.ac.uk\n ****************************************************************************/\n#ifndef G2O_SOLVER_CSPARSE_API_H\n#define G2O_SOLVER_CSPARSE_API_H\n\n#include \"g2o/config.h\"\n\n#ifdef _MSC_VER\n// We are using a Microsoft compiler:\n#ifdef G2O_SHARED_LIBS\n#ifdef solver_csparse_EXPORTS\n#define G2O_SOLVER_CSPARSE_API __declspec(dllexport)\n#else\n#define G2O_SOLVER_CSPARSE_API __declspec(dllimport)\n#endif\n#else\n#define G2O_SOLVER_CSPARSE_API\n#endif\n\n#else\n// Not Microsoft compiler so set empty definition:\n#define G2O_SOLVER_CSPARSE_API\n#endif\n\n#endif  // G2O_CSPARSE_API_H\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/solvers/csparse/g2o_csparse_extension_api.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2012 Rainer Kuemmerle\n//\n// g2o is free software: you can redistribute it and/or modify\n// it under the terms of the GNU Lesser General Public License as published\n// by the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n// (at your option) any later version.\n//\n// g2o is distributed in the hope that it will be useful,\n// but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the\n// GNU Lesser General Public License for more details.\n//\n// You should have received a copy of the GNU Lesser General Public License\n// along with this program.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n\n#ifndef G2O_CSPARSE_EXTENSION_API_H\n#define G2O_CSPARSE_EXTENSION_API_H\n\n#include \"g2o/config.h\"\n\n#ifdef _MSC_VER\n// We are using a Microsoft compiler:\n#ifdef G2O_LGPL_SHARED_LIBS\n#ifdef csparse_extension_EXPORTS\n#define G2O_CSPARSE_EXTENSION_API __declspec(dllexport)\n#else\n#define G2O_CSPARSE_EXTENSION_API __declspec(dllimport)\n#endif\n#else\n#define G2O_CSPARSE_EXTENSION_API\n#endif\n\n#else\n// Not Microsoft compiler so set empty definition:\n#define G2O_CSPARSE_EXTENSION_API\n#endif\n\n#endif  // G2O_CSPARSE_API_H\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/solvers/csparse/linear_solver_csparse.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_LINEAR_SOLVERCSPARSE_H\n#define G2O_LINEAR_SOLVERCSPARSE_H\n\n#include <cassert>\n#include <iostream>\n\n#include \"csparse_wrapper.h\"\n#include \"g2o/core/batch_stats.h\"\n#include \"g2o/core/linear_solver.h\"\n#include \"g2o/core/marginal_covariance_cholesky.h\"\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n#include \"g2o/stuff/timeutil.h\"\n#include \"g2o_csparse_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief linear solver which uses CSparse\n */\ntemplate <typename MatrixType>\nclass LinearSolverCSparse : public LinearSolverCCS<MatrixType> {\n public:\n  LinearSolverCSparse() : LinearSolverCCS<MatrixType>() {}\n\n  LinearSolverCSparse(LinearSolverCSparse<MatrixType> const&) = delete;\n  LinearSolverCSparse& operator=(LinearSolverCSparse<MatrixType> const&) =\n      delete;\n\n  virtual ~LinearSolverCSparse() = default;\n\n  virtual bool init() {\n    csparse.freeSymbolic();\n    return true;\n  }\n\n  bool solve(const SparseBlockMatrix<MatrixType>& A, double* x, double* b) {\n    prepareSolve(A);\n\n    double t = get_monotonic_time();\n    bool ok = csparse.solve(x, b);\n    if (!ok && this->writeDebug()) {\n      G2O_ERROR(\n          \"Cholesky failure, writing debug.txt (Hessian loadable by Octave)\");\n      csparse.writeSparse(\"debug.txt\");\n    } else {\n      G2O_DEBUG(\"Cholesky failure\");\n    }\n\n    G2OBatchStatistics* globalStats = G2OBatchStatistics::globalStats();\n    if (globalStats) {\n      globalStats->timeNumericDecomposition = get_monotonic_time() - t;\n      globalStats->choleskyNNZ = static_cast<size_t>(csparse.choleskyNz());\n    }\n\n    return ok;\n  }\n\n protected:\n  csparse::CSparse csparse;\n  MatrixStructure _matrixStructure;\n\n  void prepareSolve(const SparseBlockMatrix<MatrixType>& A) {\n    bool hasSymbolic = csparse.hasSymbolic();\n    fillCSparse(A, hasSymbolic);\n    // perform symbolic cholesky once\n    if (!hasSymbolic) {\n      computeSymbolicDecomposition(A);\n      assert(csparse.hasSymbolic() && \"Symbolic cholesky failed\");\n    }\n  }\n\n  void computeSymbolicDecomposition(const SparseBlockMatrix<MatrixType>& A) {\n    double t = get_monotonic_time();\n    if (!this->blockOrdering()) {\n      csparse.analyze();\n    } else {\n      A.fillBlockStructure(_matrixStructure);\n\n      // prepare block structure for the CSparse call\n      double* structureX = nullptr;\n      int structureNz = _matrixStructure.nzMax();\n      int structureAllocated = _matrixStructure.n;\n      csparse::CSparse::SparseView auxBlock(\n          _matrixStructure.n, _matrixStructure.n, structureNz,\n          _matrixStructure.Ap, _matrixStructure.Aii, structureX,\n          structureAllocated);\n\n      // AMD ordering on the block structure\n      VectorXI blockPermutation;\n      csparse.amd(auxBlock, blockPermutation);\n\n      // blow up the permutation to the scalar matrix\n      VectorXI scalarPermutation;\n      this->blockToScalarPermutation(A, blockPermutation, scalarPermutation);\n      csparse.analyze_p(scalarPermutation.data());\n    }\n    G2OBatchStatistics* globalStats = G2OBatchStatistics::globalStats();\n    if (globalStats) {\n      globalStats->timeSymbolicDecomposition = get_monotonic_time() - t;\n    }\n  }\n\n  void fillCSparse(const SparseBlockMatrix<MatrixType>& A, bool onlyValues) {\n    if (!onlyValues) this->initMatrixStructure(A);\n    int m = A.rows();\n    int n = A.cols();\n    assert(m > 0 && n > 0 && \"Hessian has 0 rows/cols\");\n\n    csparse::CSparse::SparseView ccsA = csparse.sparseView();\n\n    if (ccsA.columnsAllocated < n) {\n      // pre-allocate more space if re-allocating\n      ccsA.columnsAllocated = ccsA.columnsAllocated == 0 ? n : 2 * n;\n      delete[] ccsA.p;\n      ccsA.p = new int[ccsA.columnsAllocated + 1];\n    }\n\n    if (!onlyValues) {\n      int nzmax = A.nonZeros();\n      if (ccsA.nzmax < nzmax) {\n        // pre-allocate more space if re-allocating\n        ccsA.nzmax = ccsA.nzmax == 0 ? nzmax : 2 * nzmax;\n        delete[] ccsA.x;\n        delete[] ccsA.i;\n        ccsA.i = new int[ccsA.nzmax];\n        ccsA.x = new double[ccsA.nzmax];\n      }\n    }\n    ccsA.m = m;\n    ccsA.n = n;\n\n    if (onlyValues) {\n      this->_ccsMatrix->fillCCS(ccsA.x, true);\n    } else {\n      int nz = this->_ccsMatrix->fillCCS(ccsA.p, ccsA.i, ccsA.x, true);\n      (void)nz;\n      assert(nz <= ccsA.nzmax);\n    }\n  }\n\n  /**\n   * Implementation of the general parts for computing the inverse blocks of the\n   * linear system matrix. Here we call a function to do the underlying\n   * computation.\n   */\n  bool solveBlocks_impl(\n      const SparseBlockMatrix<MatrixType>& A,\n      std::function<void(MarginalCovarianceCholesky&)> compute) {\n    prepareSolve(A);\n    bool ok = csparse.factorize();\n    if (ok) {\n      csparse::CSparse::FactorView factor = csparse.factor();\n      MarginalCovarianceCholesky mcc;\n      mcc.setCholeskyFactor(factor.n, factor.p, factor.i, factor.x,\n                            factor.pinv);\n      compute(mcc);\n    } else {\n      G2O_WARN(\"inverse fail (numeric decomposition)\");\n    }\n    csparse.freeFactor();\n    G2OBatchStatistics* globalStats = G2OBatchStatistics::globalStats();\n    if (globalStats) {\n      globalStats->choleskyNNZ = static_cast<size_t>(csparse.choleskyNz());\n    }\n    return ok;\n  }\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/solvers/csparse/solver_csparse.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n//\n// g2o is free software: you can redistribute it and/or modify\n// it under the terms of the GNU Lesser General Public License as published\n// by the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n// (at your option) any later version.\n//\n// g2o is distributed in the hope that it will be useful,\n// but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the\n// GNU Lesser General Public License for more details.\n//\n// You should have received a copy of the GNU Lesser General Public License\n// along with this program.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n\n#include \"g2o/core/block_solver.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_dogleg.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_factory.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_gauss_newton.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_levenberg.h\"\n#include \"g2o/core/solver.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n#include \"g2o/stuff/macros.h\"\n#include \"linear_solver_csparse.h\"\n\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\n\nnamespace {\ntemplate <int p, int l, bool blockorder>\nstd::unique_ptr<BlockSolverBase> AllocateSolver() {\n  G2O_DEBUG(\"Using CSparse poseDim {} landMarkDim {} blockordering {}\", p, l,\n            blockorder);\n  auto linearSolver = std::make_unique<\n      LinearSolverCSparse<typename BlockSolverPL<p, l>::PoseMatrixType>>();\n  linearSolver->setBlockOrdering(blockorder);\n  return std::make_unique<BlockSolverPL<p, l>>(std::move(linearSolver));\n}\n}  // namespace\n\n/**\n * helper function for allocating\n */\nstatic OptimizationAlgorithm* createSolver(const std::string& fullSolverName) {\n  static const std::map<std::string,\n                        std::function<std::unique_ptr<BlockSolverBase>()>>\n      solver_factories{\n          {\"var_csparse\", &AllocateSolver<-1, -1, true>},\n          {\"fix3_2_csparse\", &AllocateSolver<3, 2, true>},\n          {\"fix6_3_csparse\", &AllocateSolver<6, 3, true>},\n          {\"fix7_3_csparse\", &AllocateSolver<7, 3, true>},\n          {\"fix3_2_scalar_csparse\", &AllocateSolver<3, 2, false>},\n          {\"fix6_3_scalar_csparse\", &AllocateSolver<6, 3, false>},\n          {\"fix7_3_scalar_csparse\", &AllocateSolver<7, 3, false>},\n      };\n\n  string solverName = fullSolverName.substr(3);\n  auto solverf = solver_factories.find(solverName);\n  if (solverf == solver_factories.end()) return nullptr;\n\n  string methodName = fullSolverName.substr(0, 2);\n\n  if (methodName == \"gn\") {\n    return new OptimizationAlgorithmGaussNewton(solverf->second());\n  } else if (methodName == \"lm\") {\n    return new OptimizationAlgorithmLevenberg(solverf->second());\n  } else if (methodName == \"dl\") {\n    return new OptimizationAlgorithmDogleg(solverf->second());\n  }\n\n  return nullptr;\n}\n\nclass CSparseSolverCreator : public AbstractOptimizationAlgorithmCreator {\n public:\n  explicit CSparseSolverCreator(const OptimizationAlgorithmProperty& p)\n      : AbstractOptimizationAlgorithmCreator(p) {}\n  virtual OptimizationAlgorithm* construct() {\n    return createSolver(property().name);\n  }\n};\n\n// clang-format off\n  G2O_REGISTER_OPTIMIZATION_LIBRARY(csparse);\n\n  G2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(gn_var_csparse, new CSparseSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\"gn_var_csparse\", \"Gauss-Newton: Cholesky solver using CSparse (variable blocksize)\", \"CSparse\", false, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic)));\n  G2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(gn_fix3_2_csparse, new CSparseSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\"gn_fix3_2_csparse\", \"Gauss-Newton: Cholesky solver using CSparse (fixed blocksize)\", \"CSparse\", true, 3, 2)));\n  G2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(gn_fix6_3_csparse, new CSparseSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\"gn_fix6_3_csparse\", \"Gauss-Newton: Cholesky solver using CSparse (fixed blocksize)\", \"CSparse\", true, 6, 3)));\n  G2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(gn_fix7_3_csparse, new CSparseSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\"gn_fix7_3_csparse\", \"Gauss-Newton: Cholesky solver using CSparse (fixed blocksize)\", \"CSparse\", true, 7, 3)));\n  G2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(lm_var_csparse, new CSparseSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\"lm_var_csparse\", \"Levenberg: Cholesky solver using CSparse (variable blocksize)\", \"CSparse\", false, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic)));\n  G2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(lm_fix3_2_csparse, new CSparseSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\"lm_fix3_2_csparse\", \"Levenberg: Cholesky solver using CSparse (fixed blocksize)\", \"CSparse\", true, 3, 2)));\n  G2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(lm_fix6_3_csparse, new CSparseSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\"lm_fix6_3_csparse\", \"Levenberg: Cholesky solver using CSparse (fixed blocksize)\", \"CSparse\", true, 6, 3)));\n  G2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(lm_fix7_3_csparse, new CSparseSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\"lm_fix7_3_csparse\", \"Levenberg: Cholesky solver using CSparse (fixed blocksize)\", \"CSparse\", true, 7, 3)));\n\n  G2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(dl_var_csparse, new CSparseSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\"dl_var_csparse\", \"Dogleg: Cholesky solver using CSparse (variable blocksize)\", \"CSparse\", false, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic)));\n// clang-format on\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/solvers/dense/CMakeLists.txt",
    "content": "add_library(solver_dense ${G2O_LIB_TYPE}\n  solver_dense.cpp linear_solver_dense.h\n)\n\nset_target_properties(solver_dense PROPERTIES OUTPUT_NAME ${LIB_PREFIX}solver_dense)\nset_target_properties(solver_dense PROPERTIES\n  VERSION ${G2O_LIB_VERSION}\n  SOVERSION ${G2O_LIB_SOVERSION})\nif (APPLE)\n  set_target_properties(solver_dense PROPERTIES INSTALL_NAME_DIR \"${CMAKE_INSTALL_PREFIX}/${CMAKE_INSTALL_LIBDIR}\")\nendif()\n\ntarget_compile_features(solver_dense PUBLIC cxx_std_17)\ntarget_link_libraries(solver_dense core)\n\ninstall(TARGETS solver_dense\n  EXPORT ${G2O_TARGETS_EXPORT_NAME}\n  RUNTIME DESTINATION ${RUNTIME_DESTINATION}\n  LIBRARY DESTINATION ${LIBRARY_DESTINATION}\n  ARCHIVE DESTINATION ${ARCHIVE_DESTINATION}\n  INCLUDES DESTINATION ${INCLUDES_DESTINATION}\n)\n\nfile(GLOB headers \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.h\" \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.hpp\")\n\ninstall(FILES ${headers} DESTINATION ${INCLUDES_INSTALL_DIR}/solvers/dense)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/solvers/dense/linear_solver_dense.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// Copyright (C) 2012 R. Kümmerle\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_LINEAR_SOLVER_DENSE_H\n#define G2O_LINEAR_SOLVER_DENSE_H\n\n#include <Eigen/Cholesky>\n#include <Eigen/Core>\n#include <cassert>\n#include <utility>\n#include <vector>\n\n#include \"g2o/core/batch_stats.h\"\n#include \"g2o/core/linear_solver.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief linear solver using dense cholesky decomposition\n */\ntemplate <typename MatrixType>\nclass LinearSolverDense : public LinearSolver<MatrixType> {\n public:\n  LinearSolverDense() : LinearSolver<MatrixType>(), _reset(true) {}\n\n  virtual ~LinearSolverDense() {}\n\n  virtual bool init() {\n    _reset = true;\n    return true;\n  }\n\n  bool solve(const SparseBlockMatrix<MatrixType>& A, double* x, double* b) {\n    int n = A.cols();\n    int m = A.cols();\n\n    MatrixX& H = _H;\n    if (H.cols() != n) {\n      H.resize(n, m);\n      _reset = true;\n    }\n    if (_reset) {\n      _reset = false;\n      H.setZero();\n    }\n\n    // copy the sparse block matrix into a dense matrix\n    int c_idx = 0;\n    for (size_t i = 0; i < A.blockCols().size(); ++i) {\n      int c_size = A.colsOfBlock(i);\n      assert(c_idx == A.colBaseOfBlock(i) && \"mismatch in block indices\");\n\n      const typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap& col =\n          A.blockCols()[i];\n      if (col.size() > 0) {\n        typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::const_iterator it;\n        for (it = col.begin(); it != col.end(); ++it) {\n          int r_idx = A.rowBaseOfBlock(it->first);\n          // only the upper triangular block is processed\n          if (it->first <= (int)i) {\n            int r_size = A.rowsOfBlock(it->first);\n            H.block(r_idx, c_idx, r_size, c_size) = *(it->second);\n            if (r_idx != c_idx)  // write the lower triangular block\n              H.block(c_idx, r_idx, c_size, r_size) = it->second->transpose();\n          }\n        }\n      }\n\n      c_idx += c_size;\n    }\n\n    // solving via Cholesky decomposition\n    VectorX::MapType xvec(x, m);\n    VectorX::ConstMapType bvec(b, n);\n    _cholesky.compute(H);\n    if (_cholesky.isPositive()) {\n      xvec = _cholesky.solve(bvec);\n      return true;\n    }\n    return false;\n  }\n\n protected:\n  bool _reset;\n  MatrixX _H;\n  Eigen::LDLT<MatrixX> _cholesky;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/solvers/dense/solver_dense.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"g2o/core/block_solver.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_factory.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_gauss_newton.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_levenberg.h\"\n#include \"g2o/core/solver.h\"\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n#include \"linear_solver_dense.h\"\n\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\nnamespace {\ntemplate <int p, int l>\nstd::unique_ptr<g2o::Solver> AllocateSolver() {\n  G2O_DEBUG(\"Using DENSE poseDim {} landMarkDim {}\", p, l);\n  return std::make_unique<BlockSolverPL<p, l>>(\n      std::make_unique<\n          LinearSolverDense<typename BlockSolverPL<p, l>::PoseMatrixType>>());\n}\n}  // namespace\n\nstatic OptimizationAlgorithm* createSolver(const std::string& fullSolverName) {\n  static const std::map<std::string,\n                        std::function<std::unique_ptr<g2o::Solver>()>>\n      solver_factories{\n          {\"dense\", &AllocateSolver<-1, -1>},\n          {\"dense3_2\", &AllocateSolver<3, 2>},\n          {\"dense6_3\", &AllocateSolver<6, 3>},\n          {\"dense7_3\", &AllocateSolver<7, 3>},\n      };\n\n  string solverName = fullSolverName.substr(3);\n  auto solverf = solver_factories.find(solverName);\n  if (solverf == solver_factories.end()) return nullptr;\n\n  string methodName = fullSolverName.substr(0, 2);\n\n  if (methodName == \"gn\") {\n    return new OptimizationAlgorithmGaussNewton(solverf->second());\n  } else if (methodName == \"lm\") {\n    return new OptimizationAlgorithmLevenberg(solverf->second());\n  }\n\n  return nullptr;\n}\n\nclass DenseSolverCreator : public AbstractOptimizationAlgorithmCreator {\n public:\n  explicit DenseSolverCreator(const OptimizationAlgorithmProperty& p)\n      : AbstractOptimizationAlgorithmCreator(p) {}\n  virtual OptimizationAlgorithm* construct() {\n    return createSolver(property().name);\n  }\n};\n\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_LIBRARY(dense);\n\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(\n    gn_dense, new DenseSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\n                  \"gn_dense\", \"Gauss-Newton: Dense solver (variable blocksize)\",\n                  \"Dense\", false, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic)));\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(\n    gn_dense3_2,\n    new DenseSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\n        \"gn_dense3_2\", \"Gauss-Newton: Dense solver (fixed blocksize)\", \"Dense\",\n        true, 3, 2)));\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(\n    gn_dense6_3,\n    new DenseSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\n        \"gn_dense6_3\", \"Gauss-Newton: Dense solver (fixed blocksize)\", \"Dense\",\n        true, 6, 3)));\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(\n    gn_dense7_3,\n    new DenseSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\n        \"gn_dense7_3\", \"Gauss-Newton: Dense solver (fixed blocksize)\", \"Dense\",\n        true, 7, 3)));\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(\n    lm_dense, new DenseSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\n                  \"lm_dense\", \"Levenberg: Dense solver (variable blocksize)\",\n                  \"Dense\", false, -1, -1)));\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(\n    lm_dense3_2, new DenseSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\n                     \"lm_dense3_2\", \"Levenberg: Dense solver (fixed blocksize)\",\n                     \"Dense\", true, 3, 2)));\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(\n    lm_dense6_3, new DenseSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\n                     \"lm_dense6_3\", \"Levenberg: Dense solver (fixed blocksize)\",\n                     \"Dense\", true, 6, 3)));\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(\n    lm_dense7_3, new DenseSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\n                     \"lm_dense7_3\", \"Levenberg: Dense solver (fixed blocksize)\",\n                     \"Dense\", true, 7, 3)));\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/solvers/eigen/CMakeLists.txt",
    "content": "add_library(solver_eigen ${G2O_LIB_TYPE}\n  solver_eigen.cpp\n  linear_solver_eigen.h\n)\nset_target_properties(solver_eigen PROPERTIES OUTPUT_NAME ${LIB_PREFIX}solver_eigen)\nset_target_properties(solver_eigen PROPERTIES\n  VERSION ${G2O_LIB_VERSION}\n  SOVERSION ${G2O_LIB_SOVERSION})\nif (APPLE)\n  set_target_properties(solver_eigen PROPERTIES INSTALL_NAME_DIR \"${CMAKE_INSTALL_PREFIX}/${CMAKE_INSTALL_LIBDIR}\")\nendif()\ntarget_compile_features(solver_eigen PUBLIC cxx_std_17)\ntarget_link_libraries(solver_eigen core)\n\ntarget_include_directories(solver_eigen PUBLIC\n  $<BUILD_INTERFACE:${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}>\n  $<INSTALL_INTERFACE:include/g2o/solvers/eigen>\n)\n\ninstall(TARGETS solver_eigen\n  EXPORT ${G2O_TARGETS_EXPORT_NAME}\n  RUNTIME DESTINATION ${RUNTIME_DESTINATION}\n  LIBRARY DESTINATION ${LIBRARY_DESTINATION}\n  ARCHIVE DESTINATION ${ARCHIVE_DESTINATION}\n  INCLUDES DESTINATION ${INCLUDES_DESTINATION}\n)\n\nfile(GLOB headers \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.h\" \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.hpp\")\ninstall(FILES ${headers} DESTINATION ${INCLUDES_INSTALL_DIR}/solvers/eigen)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/solvers/eigen/linear_solver_eigen.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_LINEAR_SOLVER_EIGEN_H\n#define G2O_LINEAR_SOLVER_EIGEN_H\n\n#include <Eigen/Sparse>\n#include <Eigen/SparseCholesky>\n#include <cassert>\n#include <iostream>\n#include <vector>\n\n#include \"g2o/core/batch_stats.h\"\n#include \"g2o/core/linear_solver.h\"\n#include \"g2o/core/marginal_covariance_cholesky.h\"\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n#include \"g2o/stuff/timeutil.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief linear solver which uses the sparse Cholesky solver from Eigen\n *\n * Has no dependencies except Eigen. Hence, should compile almost everywhere\n * without to much issues. Performance should be similar to CSparse.\n */\ntemplate <typename MatrixType>\nclass LinearSolverEigen : public LinearSolverCCS<MatrixType> {\n public:\n  typedef Eigen::SparseMatrix<double, Eigen::ColMajor> SparseMatrix;\n  typedef Eigen::Triplet<double> Triplet;\n  typedef Eigen::PermutationMatrix<Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic>\n      PermutationMatrix;\n\n  using CholeskyDecompositionBase =\n      Eigen::SimplicialLLT<SparseMatrix, Eigen::Upper>;\n\n  /**\n   * \\brief Sub-classing Eigen's SimplicialLLT to perform ordering with a given\n   * ordering\n   */\n  class CholeskyDecomposition : public CholeskyDecompositionBase {\n   public:\n    CholeskyDecomposition() : CholeskyDecompositionBase() {}\n\n    //! use a given permutation for analyzing the pattern of the sparse matrix\n    void analyzePatternWithPermutation(SparseMatrix& a,\n                                       const PermutationMatrix& permutation) {\n      m_Pinv = permutation;\n      m_P = permutation.inverse();\n      int size = a.cols();\n      SparseMatrix ap(size, size);\n      ap.selfadjointView<Eigen::Upper>() =\n          a.selfadjointView<UpLo>().twistedBy(m_P);\n      analyzePattern_preordered(ap, false);\n    }\n\n   protected:\n    using CholeskyDecompositionBase::analyzePattern_preordered;\n  };\n\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  LinearSolverEigen() : LinearSolverCCS<MatrixType>(), _init(true) {}\n\n  virtual bool init() {\n    _init = true;\n    return true;\n  }\n\n  bool solve(const SparseBlockMatrix<MatrixType>& A, double* x, double* b) {\n    double t;\n    bool cholState = computeCholesky(A, t);\n    if (!cholState) return false;\n\n    // Solving the system\n    VectorX::MapType xx(x, _sparseMatrix.cols());\n    VectorX::ConstMapType bb(b, _sparseMatrix.cols());\n    xx = _cholesky.solve(bb);\n    G2OBatchStatistics* globalStats = G2OBatchStatistics::globalStats();\n    if (globalStats) {\n      globalStats->timeNumericDecomposition = get_monotonic_time() - t;\n      globalStats->choleskyNNZ =\n          _cholesky.matrixL().nestedExpression().nonZeros();\n    }\n    return true;\n  }\n\n protected:\n  bool _init;\n  SparseMatrix _sparseMatrix;\n  CholeskyDecomposition _cholesky;\n\n  // compute the cholesky factor\n  bool computeCholesky(const SparseBlockMatrix<MatrixType>& A, double& t) {\n    // perform some operations only once upon init\n    if (_init) _sparseMatrix.resize(A.rows(), A.cols());\n    fillSparseMatrix(A, !_init);\n    if (_init) computeSymbolicDecomposition(A);\n    _init = false;\n\n    t = get_monotonic_time();\n    _cholesky.factorize(_sparseMatrix);\n    if (_cholesky.info() !=\n        Eigen::Success) {  // the matrix is not positive definite\n      if (this->writeDebug()) {\n        G2O_ERROR(\n            \"Cholesky failure, writing debug.txt (Hessian loadable by Octave)\");\n        A.writeOctave(\"debug.txt\");\n      } else {\n        G2O_DEBUG(\"Cholesky failure\");\n      }\n      return false;\n    }\n    return true;\n  }\n\n  /**\n   * compute the symbolic decomposition of the matrix only once.\n   * Since A has the same pattern in all the iterations, we only\n   * compute the fill-in reducing ordering once and re-use for all\n   * the following iterations.\n   */\n  void computeSymbolicDecomposition(const SparseBlockMatrix<MatrixType>& A) {\n    double t = get_monotonic_time();\n    if (!this->blockOrdering()) {\n      _cholesky.analyzePattern(_sparseMatrix);\n    } else {\n      assert(A.rows() == A.cols() && \"Matrix A is not square\");\n      // block ordering with the Eigen Interface\n      Eigen::PermutationMatrix<Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic> blockP;\n      {\n        SparseMatrix auxBlockMatrix(A.blockCols().size(), A.blockCols().size());\n        auxBlockMatrix.resizeNonZeros(A.nonZeroBlocks());\n        // fill the CCS structure of the Eigen SparseMatrix\n        A.fillBlockStructure(auxBlockMatrix.outerIndexPtr(),\n                             auxBlockMatrix.innerIndexPtr());\n        // determine ordering by AMD\n        using Ordering = Eigen::AMDOrdering<SparseMatrix::StorageIndex>;\n        Ordering ordering;\n        ordering(auxBlockMatrix, blockP);\n      }\n\n      // Adapt the block permutation to the scalar matrix\n      PermutationMatrix scalarP(A.rows());\n      this->blockToScalarPermutation(A, blockP.indices(), scalarP.indices());\n      // analyze with the scalar permutation\n      _cholesky.analyzePatternWithPermutation(_sparseMatrix, scalarP);\n    }\n    G2OBatchStatistics* globalStats = G2OBatchStatistics::globalStats();\n    if (globalStats)\n      globalStats->timeSymbolicDecomposition = get_monotonic_time() - t;\n  }\n\n  void fillSparseMatrix(const SparseBlockMatrix<MatrixType>& A,\n                        bool onlyValues) {\n    if (onlyValues) {\n      this->_ccsMatrix->fillCCS(_sparseMatrix.valuePtr(), true);\n      return;\n    }\n    this->initMatrixStructure(A);\n    _sparseMatrix.resizeNonZeros(A.nonZeros());\n    int nz = this->_ccsMatrix->fillCCS(_sparseMatrix.outerIndexPtr(),\n                                       _sparseMatrix.innerIndexPtr(),\n                                       _sparseMatrix.valuePtr(), true);\n    (void)nz;\n    assert(nz <= static_cast<int>(_sparseMatrix.data().size()));\n  }\n\n  /**\n   * Implementation of the general parts for computing the inverse blocks of the\n   * linear system matrix. Here we call a function to do the underlying\n   * computation.\n   */\n  bool solveBlocks_impl(\n      const SparseBlockMatrix<MatrixType>& A,\n      std::function<void(MarginalCovarianceCholesky&)> compute) {\n    // compute the cholesky factor\n    double t;\n    bool cholState = computeCholesky(A, t);\n    if (!cholState) return false;\n    // compute the inverse blocks\n    MarginalCovarianceCholesky mcc;\n    mcc.setCholeskyFactor(\n        _cholesky.matrixL().rows(),\n        const_cast<int*>(\n            _cholesky.matrixL().nestedExpression().outerIndexPtr()),\n        const_cast<int*>(\n            _cholesky.matrixL().nestedExpression().innerIndexPtr()),\n        const_cast<double*>(_cholesky.matrixL().nestedExpression().valuePtr()),\n        const_cast<int*>(_cholesky.permutationP().indices().data()));\n    compute(mcc);  // call the desired computation on the mcc object\n    // book keeping statistics\n    G2OBatchStatistics* globalStats = G2OBatchStatistics::globalStats();\n    if (globalStats) {\n      globalStats->choleskyNNZ =\n          _cholesky.matrixL().nestedExpression().nonZeros();\n    }\n    return true;\n  }\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/solvers/eigen/solver_eigen.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"g2o/core/block_solver.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_dogleg.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_factory.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_gauss_newton.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_levenberg.h\"\n#include \"g2o/core/solver.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n#include \"g2o/stuff/macros.h\"\n#include \"linear_solver_eigen.h\"\n\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\n\nnamespace {\ntemplate <int p, int l, bool blockorder>\nstd::unique_ptr<BlockSolverBase> AllocateSolver() {\n  G2O_DEBUG(\n      \"Using EigenSparseCholesky poseDim {} landMarkDim {} blockordering {}\", p,\n      l, blockorder);\n  auto linearSolver = std::make_unique<\n      LinearSolverEigen<typename BlockSolverPL<p, l>::PoseMatrixType>>();\n  linearSolver->setBlockOrdering(blockorder);\n  return std::make_unique<BlockSolverPL<p, l>>(std::move(linearSolver));\n}\n}  // namespace\n\n/**\n * helper function for allocating\n */\nstatic OptimizationAlgorithm* createSolver(const std::string& fullSolverName) {\n  static const std::map<std::string,\n                        std::function<std::unique_ptr<BlockSolverBase>()>>\n      solver_factories{\n          {\"var\", &AllocateSolver<-1, -1, true>},\n          {\"fix3_2\", &AllocateSolver<3, 2, true>},\n          {\"fix6_3\", &AllocateSolver<6, 3, true>},\n          {\"fix7_3\", &AllocateSolver<7, 3, true>},\n          {\"fix3_2_scalar\", &AllocateSolver<3, 2, false>},\n          {\"fix6_3_scalar\", &AllocateSolver<6, 3, false>},\n          {\"fix7_3_scalar\", &AllocateSolver<7, 3, false>},\n      };\n\n  string solverName = fullSolverName.substr(3);\n  auto solverf = solver_factories.find(solverName);\n  if (solverf == solver_factories.end()) return nullptr;\n\n  string methodName = fullSolverName.substr(0, 2);\n\n  if (methodName == \"gn\") {\n    return new OptimizationAlgorithmGaussNewton(solverf->second());\n  } else if (methodName == \"lm\") {\n    return new OptimizationAlgorithmLevenberg(solverf->second());\n  } else if (methodName == \"dl\") {\n    return new OptimizationAlgorithmDogleg(solverf->second());\n  }\n\n  return nullptr;\n}\n\nclass EigenSolverCreator : public AbstractOptimizationAlgorithmCreator {\n public:\n  explicit EigenSolverCreator(const OptimizationAlgorithmProperty& p)\n      : AbstractOptimizationAlgorithmCreator(p) {}\n  virtual OptimizationAlgorithm* construct() {\n    return createSolver(property().name);\n  }\n};\n\n// clang-format off\n  G2O_REGISTER_OPTIMIZATION_LIBRARY(eigen);\n\n  G2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(gn_var, new EigenSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\"gn_var\", \"Gauss-Newton: Cholesky solver using Eigen's Sparse Cholesky methods (variable blocksize)\", \"Eigen\", false, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic)));\n  G2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(gn_fix3_2, new EigenSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\"gn_fix3_2\", \"Gauss-Newton: Cholesky solver using  Eigen's Sparse Cholesky (fixed blocksize)\", \"Eigen\", true, 3, 2)));\n  G2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(gn_fix6_3, new EigenSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\"gn_fix6_3\", \"Gauss-Newton: Cholesky solver using  Eigen's Sparse Cholesky (fixed blocksize)\", \"Eigen\", true, 6, 3)));\n  G2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(gn_fix7_3, new EigenSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\"gn_fix7_3\", \"Gauss-Newton: Cholesky solver using  Eigen's Sparse Cholesky (fixed blocksize)\", \"Eigen\", true, 7, 3)));\n\n  G2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(lm_var, new EigenSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\"lm_var\", \"Levenberg: Cholesky solver using Eigen's Sparse Cholesky methods (variable blocksize)\", \"Eigen\", false, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic)));\n  G2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(lm_fix3_2, new EigenSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\"lm_fix3_2\", \"Levenberg: Cholesky solver using  Eigen's Sparse Cholesky (fixed blocksize)\", \"Eigen\", true, 3, 2)));\n  G2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(lm_fix6_3, new EigenSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\"lm_fix6_3\", \"Levenberg: Cholesky solver using  Eigen's Sparse Cholesky (fixed blocksize)\", \"Eigen\", true, 6, 3)));\n  G2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(lm_fix7_3, new EigenSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\"lm_fix7_3\", \"Levenberg: Cholesky solver using  Eigen's Sparse Cholesky (fixed blocksize)\", \"Eigen\", true, 7, 3)));\n\n  G2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(dl_var, new EigenSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\"dl_var\", \"Dogleg: Cholesky solver using Eigen's Sparse Cholesky methods (variable blocksize)\", \"Eigen\", false, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic)));\n// clang-format on\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/solvers/pcg/CMakeLists.txt",
    "content": "add_library(solver_pcg ${G2O_LIB_TYPE}\n  solver_pcg.cpp\n  linear_solver_pcg.h\n  linear_solver_pcg.hpp\n)\n\nset_target_properties(solver_pcg PROPERTIES OUTPUT_NAME ${LIB_PREFIX}solver_pcg)\nset_target_properties(solver_pcg PROPERTIES\n  VERSION ${G2O_LIB_VERSION}\n  SOVERSION ${G2O_LIB_SOVERSION})\nif (APPLE)\n  set_target_properties(solver_pcg PROPERTIES INSTALL_NAME_DIR \"${CMAKE_INSTALL_PREFIX}/${CMAKE_INSTALL_LIBDIR}\")\nendif()\n\ntarget_compile_features(solver_pcg PUBLIC cxx_std_17)\ntarget_link_libraries(solver_pcg core)\n\ntarget_include_directories(solver_pcg PUBLIC\n  $<BUILD_INTERFACE:${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}>\n  $<INSTALL_INTERFACE:include/g2o/solvers/pcg>)\n\ninstall(TARGETS solver_pcg\n  EXPORT ${G2O_TARGETS_EXPORT_NAME}\n  RUNTIME DESTINATION ${RUNTIME_DESTINATION}\n  LIBRARY DESTINATION ${LIBRARY_DESTINATION}\n  ARCHIVE DESTINATION ${ARCHIVE_DESTINATION}\n  INCLUDES DESTINATION ${INCLUDES_DESTINATION}\n)\n\nfile(GLOB headers \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.h\" \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.hpp\")\n\ninstall(FILES ${headers} DESTINATION ${INCLUDES_INSTALL_DIR}/solvers/pcg)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/solvers/pcg/linear_solver_pcg.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_LINEAR_SOLVER_PCG_H\n#define G2O_LINEAR_SOLVER_PCG_H\n\n#include <Eigen/Core>\n#include <utility>\n#include <vector>\n\n#include \"g2o/core/batch_stats.h\"\n#include \"g2o/core/linear_solver.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief linear solver using PCG, pre-conditioner is block Jacobi\n */\ntemplate <typename MatrixType>\nclass LinearSolverPCG : public LinearSolver<MatrixType> {\n public:\n  LinearSolverPCG() : LinearSolver<MatrixType>() {\n    _tolerance = cst(1e-6);\n    _absoluteTolerance = true;\n    _residual = -1.0;\n    _maxIter = -1;\n  }\n\n  virtual ~LinearSolverPCG() {}\n\n  virtual bool init() {\n    _residual = -1.0;\n    _indices.clear();\n    _sparseMat.clear();\n    return true;\n  }\n\n  bool solve(const SparseBlockMatrix<MatrixType>& A, double* x, double* b);\n\n  //! return the tolerance for terminating PCG before convergence\n  double tolerance() const { return _tolerance; }\n  void setTolerance(double tolerance) { _tolerance = tolerance; }\n\n  int maxIterations() const { return _maxIter; }\n  void setMaxIterations(int maxIter) { _maxIter = maxIter; }\n\n  bool absoluteTolerance() const { return _absoluteTolerance; }\n  void setAbsoluteTolerance(bool absoluteTolerance) {\n    _absoluteTolerance = absoluteTolerance;\n  }\n\n protected:\n  using MatrixVector = std::vector<MatrixType>;\n  using MatrixPtrVector = std::vector<const MatrixType*>;\n\n  double _tolerance;\n  double _residual;\n  bool _absoluteTolerance;\n  int _maxIter;\n\n  MatrixPtrVector _diag;\n  MatrixVector _J;\n\n  std::vector<std::pair<int, int> > _indices;\n  MatrixPtrVector _sparseMat;\n\n  void multDiag(const std::vector<int>& colBlockIndices, MatrixVector& A,\n                const VectorX& src, VectorX& dest);\n  void multDiag(const std::vector<int>& colBlockIndices, MatrixPtrVector& A,\n                const VectorX& src, VectorX& dest);\n  void mult(const std::vector<int>& colBlockIndices, const VectorX& src,\n            VectorX& dest);\n};\n\n#include \"linear_solver_pcg.hpp\"\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/solvers/pcg/linear_solver_pcg.hpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n// helpers for doing fixed or variable size operations on the matrices\n\n#include <cassert>\n\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n\nnamespace internal {\n\n#ifdef _MSC_VER\n// MSVC does not like the template specialization, seems like MSVC applies type\n// conversion which results in calling a fixed size method (segment<int>) on the\n// dynamically sized matrices\ntemplate <typename MatrixType>\nvoid pcg_axy(const MatrixType& A, const VectorX& x, int xoff, VectorX& y,\n             int yoff) {\n  y.segment(yoff, A.rows()) = A * x.segment(xoff, A.cols());\n}\n#else\ntemplate <typename MatrixType>\ninline void pcg_axy(const MatrixType& A, const VectorX& x, int xoff, VectorX& y,\n                    int yoff) {\n  y.segment<MatrixType::RowsAtCompileTime>(yoff) =\n      A * x.segment<MatrixType::ColsAtCompileTime>(xoff);\n}\n\ntemplate <>\ninline void pcg_axy(const MatrixX& A, const VectorX& x, int xoff, VectorX& y,\n                    int yoff) {\n  y.segment(yoff, A.rows()) = A * x.segment(xoff, A.cols());\n}\n#endif\n\ntemplate <typename MatrixType>\ninline void pcg_axpy(const MatrixType& A, const VectorX& x, int xoff,\n                     VectorX& y, int yoff) {\n  y.segment<MatrixType::RowsAtCompileTime>(yoff) +=\n      A * x.segment<MatrixType::ColsAtCompileTime>(xoff);\n}\n\ntemplate <>\ninline void pcg_axpy(const MatrixX& A, const VectorX& x, int xoff, VectorX& y,\n                     int yoff) {\n  y.segment(yoff, A.rows()) += A * x.segment(xoff, A.cols());\n}\n\ntemplate <typename MatrixType>\ninline void pcg_atxpy(const MatrixType& A, const VectorX& x, int xoff,\n                      VectorX& y, int yoff) {\n  y.segment<MatrixType::ColsAtCompileTime>(yoff) +=\n      A.transpose() * x.segment<MatrixType::RowsAtCompileTime>(xoff);\n}\n\ntemplate <>\ninline void pcg_atxpy(const MatrixX& A, const VectorX& x, int xoff, VectorX& y,\n                      int yoff) {\n  y.segment(yoff, A.cols()) += A.transpose() * x.segment(xoff, A.rows());\n}\n}  // namespace internal\n// helpers end\n\ntemplate <typename MatrixType>\nbool LinearSolverPCG<MatrixType>::solve(const SparseBlockMatrix<MatrixType>& A,\n                                        double* x, double* b) {\n  const bool indexRequired = _indices.size() == 0;\n  _diag.clear();\n  _J.clear();\n\n  // put the block matrix once in a linear structure, makes mult faster\n  int colIdx = 0;\n  for (size_t i = 0; i < A.blockCols().size(); ++i) {\n    const typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap& col =\n        A.blockCols()[i];\n    if (col.size() > 0) {\n      typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::IntBlockMap::const_iterator it;\n      for (it = col.begin(); it != col.end(); ++it) {\n        if (it->first == (int)i) {  // only the upper triangular block is needed\n          _diag.push_back(it->second);\n          _J.push_back(it->second->inverse());\n          break;\n        }\n        if (indexRequired) {\n          _indices.push_back(std::make_pair(\n              it->first > 0 ? A.rowBlockIndices()[it->first - 1] : 0, colIdx));\n          _sparseMat.push_back(it->second);\n        }\n      }\n    }\n    colIdx = A.colBlockIndices()[i];\n  }\n\n  int n = A.rows();\n  assert(n > 0 && \"Hessian has 0 rows/cols\");\n  Eigen::Map<VectorX> xvec(x, A.cols());\n  const Eigen::Map<VectorX> bvec(b, n);\n  xvec.setZero();\n\n  VectorX r, d, q, s;\n  d.setZero(n);\n  q.setZero(n);\n  s.setZero(n);\n\n  r = bvec;\n  multDiag(A.colBlockIndices(), _J, r, d);\n  double dn = r.dot(d);\n  double d0 = _tolerance * dn;\n\n  if (_absoluteTolerance) {\n    if (_residual > 0.0 && _residual > d0) d0 = _residual;\n  }\n\n  int maxIter = _maxIter < 0 ? A.rows() : _maxIter;\n\n  int iteration;\n  for (iteration = 0; iteration < maxIter; ++iteration) {\n    G2O_DEBUG(\"residual [{}]: {}\", iteration, dn);\n    if (dn <= d0) break;  // done\n    mult(A.colBlockIndices(), d, q);\n    double a = dn / d.dot(q);\n    xvec += a * d;\n    // TODO: reset residual here every 50 iterations\n    r -= a * q;\n    multDiag(A.colBlockIndices(), _J, r, s);\n    double dold = dn;\n    dn = r.dot(s);\n    double ba = dn / dold;\n    d = s + ba * d;\n  }\n  _residual = 0.5 * dn;\n  G2OBatchStatistics* globalStats = G2OBatchStatistics::globalStats();\n  if (globalStats) {\n    globalStats->iterationsLinearSolver = iteration;\n  }\n\n  return true;\n}\n\ntemplate <typename MatrixType>\nvoid LinearSolverPCG<MatrixType>::multDiag(\n    const std::vector<int>& colBlockIndices, MatrixVector& A,\n    const VectorX& src, VectorX& dest) {\n  int row = 0;\n  for (size_t i = 0; i < A.size(); ++i) {\n    internal::pcg_axy(A[i], src, row, dest, row);\n    row = colBlockIndices[i];\n  }\n}\n\ntemplate <typename MatrixType>\nvoid LinearSolverPCG<MatrixType>::multDiag(\n    const std::vector<int>& colBlockIndices, MatrixPtrVector& A,\n    const VectorX& src, VectorX& dest) {\n  int row = 0;\n  for (size_t i = 0; i < A.size(); ++i) {\n    internal::pcg_axy(*A[i], src, row, dest, row);\n    row = colBlockIndices[i];\n  }\n}\n\ntemplate <typename MatrixType>\nvoid LinearSolverPCG<MatrixType>::mult(const std::vector<int>& colBlockIndices,\n                                       const VectorX& src, VectorX& dest) {\n  // first multiply with the diagonal\n  multDiag(colBlockIndices, _diag, src, dest);\n\n  // now multiply with the upper triangular block\n  for (size_t i = 0; i < _sparseMat.size(); ++i) {\n    const int& srcOffset = _indices[i].second;\n    const int& destOffsetT = srcOffset;\n    const int& destOffset = _indices[i].first;\n    const int& srcOffsetT = destOffset;\n\n    const typename SparseBlockMatrix<MatrixType>::SparseMatrixBlock* a =\n        _sparseMat[i];\n    // destVec += *a * srcVec (according to the sub-vector parts)\n    internal::pcg_axpy(*a, src, srcOffset, dest, destOffset);\n    // destVec += *a.transpose() * srcVec (according to the sub-vector parts)\n    internal::pcg_atxpy(*a, src, srcOffsetT, dest, destOffsetT);\n  }\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/solvers/pcg/solver_pcg.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"g2o/core/block_solver.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_factory.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_gauss_newton.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_levenberg.h\"\n#include \"g2o/core/solver.h\"\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n#include \"g2o/stuff/macros.h\"\n#include \"linear_solver_pcg.h\"\n\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\nnamespace {\ntemplate <int p, int l>\nstd::unique_ptr<g2o::Solver> AllocateSolver() {\n  G2O_DEBUG(\"Using PCG poseDim {} landMarkDim {}\", p, l);\n  return std::make_unique<BlockSolverPL<p, l>>(\n      std::make_unique<\n          LinearSolverPCG<typename BlockSolverPL<p, l>::PoseMatrixType>>());\n}\n}  // namespace\n\nstatic OptimizationAlgorithm* createSolver(const std::string& fullSolverName) {\n  static const std::map<std::string,\n                        std::function<std::unique_ptr<g2o::Solver>()>>\n      solver_factories{\n          {\"pcg\", &AllocateSolver<-1, -1>},\n          {\"pcg3_2\", &AllocateSolver<3, 2>},\n          {\"pcg6_3\", &AllocateSolver<6, 3>},\n          {\"pcg7_3\", &AllocateSolver<7, 3>},\n      };\n\n  string solverName = fullSolverName.substr(3);\n  auto solverf = solver_factories.find(solverName);\n  if (solverf == solver_factories.end()) return nullptr;\n\n  string methodName = fullSolverName.substr(0, 2);\n\n  if (methodName == \"gn\") {\n    return new OptimizationAlgorithmGaussNewton(solverf->second());\n  } else if (methodName == \"lm\") {\n    return new OptimizationAlgorithmLevenberg(solverf->second());\n  }\n\n  return nullptr;\n}\n\nclass PCGSolverCreator : public AbstractOptimizationAlgorithmCreator {\n public:\n  explicit PCGSolverCreator(const OptimizationAlgorithmProperty& p)\n      : AbstractOptimizationAlgorithmCreator(p) {}\n  virtual OptimizationAlgorithm* construct() {\n    return createSolver(property().name);\n  }\n};\n\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_LIBRARY(pcg);\n\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(\n    gn_pcg, new PCGSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\n                \"gn_pcg\",\n                \"Gauss-Newton: PCG solver using block-Jacobi pre-conditioner \"\n                \"(variable blocksize)\",\n                \"PCG\", false, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic)));\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(\n    gn_pcg3_2, new PCGSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\n                   \"gn_pcg3_2\",\n                   \"Gauss-Newton: PCG solver using block-Jacobi \"\n                   \"pre-conditioner (fixed blocksize)\",\n                   \"PCG\", true, 3, 2)));\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(\n    gn_pcg6_3, new PCGSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\n                   \"gn_pcg6_3\",\n                   \"Gauss-Newton: PCG solver using block-Jacobi \"\n                   \"pre-conditioner (fixed blocksize)\",\n                   \"PCG\", true, 6, 3)));\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(\n    gn_pcg7_3, new PCGSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\n                   \"gn_pcg7_3\",\n                   \"Gauss-Newton: PCG solver using block-Jacobi \"\n                   \"pre-conditioner (fixed blocksize)\",\n                   \"PCG\", true, 7, 3)));\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(\n    lm_pcg, new PCGSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\n                \"lm_pcg\",\n                \"Levenberg: PCG solver using block-Jacobi pre-conditioner \"\n                \"(variable blocksize)\",\n                \"PCG\", false, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic)));\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(\n    lm_pcg3_2, new PCGSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\n                   \"lm_pcg3_2\",\n                   \"Levenberg: PCG solver using block-Jacobi pre-conditioner \"\n                   \"(fixed blocksize)\",\n                   \"PCG\", true, 3, 2)));\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(\n    lm_pcg6_3, new PCGSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\n                   \"lm_pcg6_3\",\n                   \"Levenberg: PCG solver using block-Jacobi pre-conditioner \"\n                   \"(fixed blocksize)\",\n                   \"PCG\", true, 6, 3)));\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(\n    lm_pcg7_3, new PCGSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\n                   \"lm_pcg7_3\",\n                   \"Levenberg: PCG solver using block-Jacobi pre-conditioner \"\n                   \"(fixed blocksize)\",\n                   \"PCG\", true, 7, 3)));\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/solvers/slam2d_linear/CMakeLists.txt",
    "content": "add_library(solver_slam2d_linear ${G2O_LIB_TYPE}\n  slam2d_linear.cpp\n  solver_slam2d_linear.h solver_slam2d_linear.cpp\n  g2o_slam2d_linear_api.h\n)\n\nset_target_properties(solver_slam2d_linear PROPERTIES OUTPUT_NAME ${LIB_PREFIX}solver_slam2d_linear)\nset_target_properties(solver_slam2d_linear PROPERTIES\n  VERSION ${G2O_LIB_VERSION}\n  SOVERSION ${G2O_LIB_SOVERSION})\nif (APPLE)\n  set_target_properties(solver_slam2d_linear PROPERTIES INSTALL_NAME_DIR \"${CMAKE_INSTALL_PREFIX}/${CMAKE_INSTALL_LIBDIR}\")\nendif()\n\ntarget_compile_features(solver_slam2d_linear PUBLIC cxx_std_17)\ntarget_link_libraries(solver_slam2d_linear solver_eigen types_slam2d)\n\ninstall(TARGETS solver_slam2d_linear\n  EXPORT ${G2O_TARGETS_EXPORT_NAME}\n  RUNTIME DESTINATION ${RUNTIME_DESTINATION}\n  LIBRARY DESTINATION ${LIBRARY_DESTINATION}\n  ARCHIVE DESTINATION ${ARCHIVE_DESTINATION}\n  INCLUDES DESTINATION ${INCLUDES_DESTINATION}\n)\n\nfile(GLOB headers \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.h\" \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.hpp\")\n\ninstall(FILES ${headers} DESTINATION ${INCLUDES_INSTALL_DIR}/solvers/slam2d_linear)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/solvers/slam2d_linear/g2o_slam2d_linear_api.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n/***************************************************************************\n *  Description: import/export macros for creating DLLS with Microsoft\n *\tcompiler. Any exported function needs to be declared with the\n *  appropriate G2O_XXXX_API macro. Also, there must be separate macros\n *  for each DLL (arrrrrgh!!!)\n *\n *  17 Jan 2012\n *  Email: pupilli@cs.bris.ac.uk\n ****************************************************************************/\n#ifndef G2O_SLAM2D_LINEAR_API_H\n#define G2O_SLAM2D_LINEAR_API_H\n\n#include \"g2o/config.h\"\n\n#ifdef _MSC_VER\n// We are using a Microsoft compiler:\n#ifdef G2O_SHARED_LIBS\n#ifdef solver_slam2d_linear_EXPORTS\n#define G2O_SLAM2D_LINEAR_API __declspec(dllexport)\n#else\n#define G2O_SLAM2D_LINEAR_API __declspec(dllimport)\n#endif\n#else\n#define G2O_SLAM2D_LINEAR_API\n#endif\n\n#else\n// Not Microsoft compiler so set empty definition:\n#define G2O_SLAM2D_LINEAR_API\n#endif\n\n#endif  // G2O_TYPES_SLAM2D_API_H\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/solvers/slam2d_linear/slam2d_linear.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"g2o/core/block_solver.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_factory.h\"\n#include \"g2o/core/solver.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n#include \"g2o/solvers/eigen/linear_solver_eigen.h\"\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n#include \"g2o/stuff/macros.h\"\n#include \"solver_slam2d_linear.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nnamespace {\ntemplate <int p, int l, bool blockorder>\nstd::unique_ptr<BlockSolverBase> AllocateSolver() {\n  G2O_DEBUG(\"Using 2dlinear poseDim {} landMarkDim {} blockordering {}\", p, l,\n            blockorder);\n  auto linearSolver = std::make_unique<\n      LinearSolverEigen<typename BlockSolverPL<p, l>::PoseMatrixType>>();\n  linearSolver->setBlockOrdering(blockorder);\n  return std::make_unique<BlockSolverPL<p, l>>(std::move(linearSolver));\n}\n}  // namespace\n\n/**\n * helper function for allocating\n */\nstatic OptimizationAlgorithm* createSolver(const std::string& fullSolverName) {\n  if (fullSolverName != \"2dlinear\") return nullptr;\n\n  return new SolverSLAM2DLinear{AllocateSolver<3, 2, true>()};\n}\n\nclass SLAM2DLinearSolverCreator : public AbstractOptimizationAlgorithmCreator {\n public:\n  explicit SLAM2DLinearSolverCreator(const OptimizationAlgorithmProperty& p)\n      : AbstractOptimizationAlgorithmCreator(p) {}\n  virtual OptimizationAlgorithm* construct() {\n    return createSolver(property().name);\n  }\n};\n\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_LIBRARY(slam2d_linear);\n\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(\n    2dlinear,\n    new SLAM2DLinearSolverCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\n        \"2dlinear\",\n        \"Solve Orientation + Gauss-Newton: Works only on 2D pose graphs!!\",\n        \"Eigen\", false, 3, 3)));\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/solvers/slam2d_linear/solver_slam2d_linear.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"solver_slam2d_linear.h\"\n\n#include <Eigen/Core>\n#include <cassert>\n\n#include \"g2o/core/hyper_dijkstra.h\"\n#include \"g2o/core/solver.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_block_matrix.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n#include \"g2o/solvers/eigen/linear_solver_eigen.h\"\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n#include \"g2o/stuff/misc.h\"\n#include \"g2o/types/slam2d/edge_se2.h\"\n\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief compute the initial guess of theta while traveling along the MST\n */\nclass ThetaTreeAction : public HyperDijkstra::TreeAction {\n public:\n  explicit ThetaTreeAction(VectorX& theta)\n      : HyperDijkstra::TreeAction(), _thetaGuess(theta) {}\n  virtual double perform(HyperGraph::Vertex* v, HyperGraph::Vertex* vParent,\n                         HyperGraph::Edge* e) {\n    if (!vParent) return 0.;\n    EdgeSE2* odom = static_cast<EdgeSE2*>(e);\n    VertexSE2* from = static_cast<VertexSE2*>(vParent);\n    VertexSE2* to = static_cast<VertexSE2*>(v);\n    assert(to->hessianIndex() >= 0);\n    double fromTheta =\n        from->hessianIndex() < 0 ? 0. : _thetaGuess[from->hessianIndex()];\n    bool direct = odom->vertices()[0] == from;\n    if (direct)\n      _thetaGuess[to->hessianIndex()] =\n          fromTheta + odom->measurement().rotation().angle();\n    else\n      _thetaGuess[to->hessianIndex()] =\n          fromTheta - odom->measurement().rotation().angle();\n    return 1.;\n  }\n\n protected:\n  VectorX& _thetaGuess;\n};\n\nSolverSLAM2DLinear::SolverSLAM2DLinear(std::unique_ptr<Solver> solver)\n    : OptimizationAlgorithmGaussNewton(std::move(solver)) {}\n\nSolverSLAM2DLinear::~SolverSLAM2DLinear() {}\n\nOptimizationAlgorithm::SolverResult SolverSLAM2DLinear::solve(int iteration,\n                                                              bool online) {\n  if (iteration == 0) {\n    bool status = solveOrientation();\n    if (!status) return OptimizationAlgorithm::Fail;\n  }\n\n  return OptimizationAlgorithmGaussNewton::solve(iteration, online);\n}\n\nbool SolverSLAM2DLinear::solveOrientation() {\n  assert(_optimizer->indexMapping().size() + 1 ==\n             _optimizer->vertices().size() &&\n         \"Needs to operate on full graph\");\n  assert(_optimizer->vertex(0)->fixed() && \"Graph is not fixed by vertex 0\");\n  VectorX b, x;  // will be used for theta and x/y update\n  b.setZero(_optimizer->indexMapping().size());\n  x.setZero(_optimizer->indexMapping().size());\n\n  typedef Eigen::Matrix<double, 1, 1, Eigen::ColMajor> ScalarMatrix;\n\n  std::vector<int> blockIndices(_optimizer->indexMapping().size());\n  for (size_t i = 0; i < _optimizer->indexMapping().size(); ++i)\n    blockIndices[i] = i + 1;\n\n  SparseBlockMatrix<ScalarMatrix> H(blockIndices.data(), blockIndices.data(),\n                                    _optimizer->indexMapping().size(),\n                                    _optimizer->indexMapping().size());\n\n  // building the structure, diagonal for each active vertex\n  for (size_t i = 0; i < _optimizer->indexMapping().size(); ++i) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v = _optimizer->indexMapping()[i];\n    int poseIdx = v->hessianIndex();\n    ScalarMatrix* m = H.block(poseIdx, poseIdx, true);\n    m->setZero();\n  }\n\n  HyperGraph::VertexSet fixedSet;\n\n  // off diagonal for each edge\n  for (SparseOptimizer::EdgeContainer::const_iterator it =\n           _optimizer->activeEdges().begin();\n       it != _optimizer->activeEdges().end(); ++it) {\n#ifndef NDEBUG\n    EdgeSE2* e = dynamic_cast<EdgeSE2*>(*it);\n    assert(e && \"Active edges contain non-odometry edge\");  //\n#else\n    EdgeSE2* e = static_cast<EdgeSE2*>(*it);\n#endif\n    OptimizableGraph::Vertex* from =\n        static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(e->vertices()[0]);\n    OptimizableGraph::Vertex* to =\n        static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(e->vertices()[1]);\n\n    int ind1 = from->hessianIndex();\n    int ind2 = to->hessianIndex();\n    if (ind1 == -1 || ind2 == -1) {\n      if (ind1 == -1) fixedSet.insert(from);  // collect the fixed vertices\n      if (ind2 == -1) fixedSet.insert(to);\n      continue;\n    }\n\n    bool transposedBlock = ind1 > ind2;\n    if (transposedBlock) {  // make sure, we allocate the upper triangle block\n      std::swap(ind1, ind2);\n    }\n\n    ScalarMatrix* m = H.block(ind1, ind2, true);\n    m->setZero();\n  }\n\n  // walk along the Minimal Spanning Tree to compute the guess for the robot\n  // orientation\n  assert(fixedSet.size() == 1);\n  VertexSE2* root = static_cast<VertexSE2*>(*fixedSet.begin());\n  VectorX thetaGuess;\n  thetaGuess.setZero(_optimizer->indexMapping().size());\n  UniformCostFunction uniformCost;\n  HyperDijkstra hyperDijkstra(_optimizer);\n  hyperDijkstra.shortestPaths(root, &uniformCost);\n\n  HyperDijkstra::computeTree(hyperDijkstra.adjacencyMap());\n  ThetaTreeAction thetaTreeAction(thetaGuess);\n  HyperDijkstra::visitAdjacencyMap(hyperDijkstra.adjacencyMap(),\n                                   &thetaTreeAction);\n\n  // construct for the orientation\n  for (SparseOptimizer::EdgeContainer::const_iterator it =\n           _optimizer->activeEdges().begin();\n       it != _optimizer->activeEdges().end(); ++it) {\n    EdgeSE2* e = static_cast<EdgeSE2*>(*it);\n    VertexSE2* from = static_cast<VertexSE2*>(e->vertices()[0]);\n    VertexSE2* to = static_cast<VertexSE2*>(e->vertices()[1]);\n\n    double omega = e->information()(2, 2);\n\n    double fromThetaGuess =\n        from->hessianIndex() < 0 ? 0. : thetaGuess[from->hessianIndex()];\n    double toThetaGuess =\n        to->hessianIndex() < 0 ? 0. : thetaGuess[to->hessianIndex()];\n    double error = normalize_theta(-e->measurement().rotation().angle() +\n                                   toThetaGuess - fromThetaGuess);\n\n    bool fromNotFixed = !(from->fixed());\n    bool toNotFixed = !(to->fixed());\n\n    if (fromNotFixed || toNotFixed) {\n      double omega_r = -omega * error;\n      if (fromNotFixed) {\n        b(from->hessianIndex()) -= omega_r;\n        (*H.block(from->hessianIndex(), from->hessianIndex()))(0, 0) += omega;\n        if (toNotFixed) {\n          if (from->hessianIndex() > to->hessianIndex())\n            (*H.block(to->hessianIndex(), from->hessianIndex()))(0, 0) -= omega;\n          else\n            (*H.block(from->hessianIndex(), to->hessianIndex()))(0, 0) -= omega;\n        }\n      }\n      if (toNotFixed) {\n        b(to->hessianIndex()) += omega_r;\n        (*H.block(to->hessianIndex(), to->hessianIndex()))(0, 0) += omega;\n      }\n    }\n  }\n\n  // solve orientation\n  typedef LinearSolverEigen<ScalarMatrix> SystemSolver;\n  SystemSolver linearSystemSolver;\n  linearSystemSolver.init();\n  bool ok = linearSystemSolver.solve(H, x.data(), b.data());\n  if (!ok) {\n    G2O_ERROR(\"Failure while solving linear system\");\n    return false;\n  }\n\n  // update the orientation of the 2D poses and set translation to 0, GN shall\n  // solve that\n  root->setToOrigin();\n  for (size_t i = 0; i < _optimizer->indexMapping().size(); ++i) {\n    VertexSE2* v = static_cast<VertexSE2*>(_optimizer->indexMapping()[i]);\n    int poseIdx = v->hessianIndex();\n    SE2 poseUpdate(0, 0, normalize_theta(thetaGuess(poseIdx) + x(poseIdx)));\n    v->setEstimate(poseUpdate);\n  }\n\n  return true;\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/solvers/slam2d_linear/solver_slam2d_linear.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SOLVER_SLAM2D_LINEAR\n#define G2O_SOLVER_SLAM2D_LINEAR\n\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_gauss_newton.h\"\n#include \"g2o_slam2d_linear_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief Implementation of a linear approximation for 2D pose graph SLAM\n *\n * Needs to operate on the full graph, whereas the nodes connected by\n * odometry are 0 -> 1 -> 2 -> ...\n * Furthermore exactly one node should be the fixed vertex.\n * Within the first iteration the orientation of the nodes is computed. In\n * the subsequent iterations full non-linear GN is carried out.\n * The linear approximation is correct, if the covariance of the constraints\n * is a diagonal matrix.\n *\n * More or less the solver is an implementation of the approach described\n * by Carlone et al, RSS'11.\n */\nclass G2O_SLAM2D_LINEAR_API SolverSLAM2DLinear\n    : public OptimizationAlgorithmGaussNewton {\n public:\n  /**\n   * Construct a Solver for solving 2D pose graphs. Within the first iteration\n   * the rotations are solved and afterwards standard non-linear Gauss Newton\n   * is carried out.\n   */\n  explicit SolverSLAM2DLinear(std::unique_ptr<Solver> solver);\n  virtual ~SolverSLAM2DLinear();\n\n  virtual OptimizationAlgorithm::SolverResult solve(int iteration,\n                                                    bool online = false);\n\n protected:\n  bool solveOrientation();\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/solvers/structure_only/CMakeLists.txt",
    "content": "add_library(solver_structure_only ${G2O_LIB_TYPE}\n  structure_only.cpp\n  structure_only_solver.h\n)\n\nset_target_properties(solver_structure_only PROPERTIES OUTPUT_NAME ${LIB_PREFIX}solver_structure_only)\nset_target_properties(solver_structure_only PROPERTIES\n  VERSION ${G2O_LIB_VERSION}\n  SOVERSION ${G2O_LIB_SOVERSION})\nif (APPLE)\n  set_target_properties(solver_structure_only PROPERTIES INSTALL_NAME_DIR \"${CMAKE_INSTALL_PREFIX}/${CMAKE_INSTALL_LIBDIR}\")\nendif()\n\ntarget_compile_features(solver_structure_only PUBLIC cxx_std_17)\ntarget_link_libraries(solver_structure_only core)\n\ninstall(TARGETS solver_structure_only\n  EXPORT ${G2O_TARGETS_EXPORT_NAME}\n  RUNTIME DESTINATION ${RUNTIME_DESTINATION}\n  LIBRARY DESTINATION ${LIBRARY_DESTINATION}\n  ARCHIVE DESTINATION ${ARCHIVE_DESTINATION}\n  INCLUDES DESTINATION ${INCLUDES_DESTINATION}\n)\n\nfile(GLOB headers \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.h\" \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.hpp\")\n\ninstall(FILES ${headers} DESTINATION ${INCLUDES_INSTALL_DIR}/solvers/structure_only)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/solvers/structure_only/structure_only.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_factory.h\"\n#include \"g2o/stuff/macros.h\"\n#include \"structure_only_solver.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * helper function for allocating\n */\nstatic OptimizationAlgorithm* createSolver(const std::string& fullSolverName) {\n  if (fullSolverName == \"structure_only_2\") {\n    OptimizationAlgorithm* optimizationAlgo = new StructureOnlySolver<2>;\n    return optimizationAlgo;\n  } else if (fullSolverName == \"structure_only_3\") {\n    OptimizationAlgorithm* optimizationAlgo = new StructureOnlySolver<3>;\n    return optimizationAlgo;\n  } else\n    return nullptr;\n}\n\nclass StructureOnlyCreator : public AbstractOptimizationAlgorithmCreator {\n public:\n  explicit StructureOnlyCreator(const OptimizationAlgorithmProperty& p)\n      : AbstractOptimizationAlgorithmCreator(p) {}\n  virtual OptimizationAlgorithm* construct() {\n    return createSolver(property().name);\n  }\n};\n\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_LIBRARY(structure_only);\n\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(\n    structure_only_2,\n    new StructureOnlyCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\n        \"structure_only_2\", \"Optimize the landmark poses (2D)\", \"Eigen\", true,\n        3, 2)));\nG2O_REGISTER_OPTIMIZATION_ALGORITHM(\n    structure_only_3,\n    new StructureOnlyCreator(OptimizationAlgorithmProperty(\n        \"structure_only_3\", \"Optimize the landmark poses (3D)\", \"Eigen\", true,\n        6, 3)));\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/solvers/structure_only/structure_only_solver.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// Copyright (C) 2012 R. Kuemmerle\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_STRUCTURE_ONLY_SOLVER_H\n#define G2O_STRUCTURE_ONLY_SOLVER_H\n\n#include <cassert>\n#include <cmath>\n#include <vector>\n\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm.h\"\n#include \"g2o/core/robust_kernel.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief This is a solver for \"structure-only\" optimization\"\n *\n * Given the problem of landmark-based SLAM or bundle adjustment, this class\n * performs optimization on the landmarks while the poses are kept fixed. This\n * can be done very efficiently, since the position on the landmarks are\n * independent given the poses are known.\n *\n * This class slightly misuses the API of g2o. It is designed in a way, it can\n * work on the very same graph which reflects the problem of landmark-based\n * SLAM, bundle adjustment and which is meant to be solved using the Schur\n * complement. Thus, it can be called just before or after joint-optimization\n * without the need of additional setup. Call calc() with the point features you\n * want to optimize.\n *\n * This class is still considered as being experimentally!\n */\ntemplate <int PointDoF>\nclass StructureOnlySolver : public OptimizationAlgorithm {\n public:\n  StructureOnlySolver() { _verbose = true; }\n\n  virtual OptimizationAlgorithm::SolverResult solve(int iteration,\n                                                    bool online = false) {\n    (void)iteration;\n    (void)online;\n    return calc(_points, 1);\n  }\n\n  OptimizationAlgorithm::SolverResult calc(\n      OptimizableGraph::VertexContainer& vertices, int num_iters,\n      int num_max_trials = 10) {\n    JacobianWorkspace auxWorkspace;\n    auxWorkspace.updateSize(2, 50);\n    auxWorkspace.allocate();\n\n    for (OptimizableGraph::VertexContainer::iterator it_v = vertices.begin();\n         it_v != vertices.end(); ++it_v) {\n      bool stop = false;\n      g2o::OptimizableGraph::Vertex* v =\n          dynamic_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(*it_v);\n      assert(v->dimension() == PointDoF);\n      g2o::HyperGraph::EdgeSet& track = v->edges();\n      assert(track.size() >= 2);\n      double chi2 = 0;\n      // TODO make these parameters\n      double mu = cst(0.01);\n      double nu = 2;\n\n      for (g2o::HyperGraph::EdgeSet::iterator it_t = track.begin();\n           it_t != track.end(); ++it_t) {\n        g2o::OptimizableGraph::Edge* e =\n            dynamic_cast<g2o::OptimizableGraph::Edge*>(*it_t);\n        e->computeError();\n        if (e->robustKernel()) {\n          Vector3 rho;\n          e->robustKernel()->robustify(e->chi2(), rho);\n          chi2 += rho[0];\n        } else {\n          chi2 += e->chi2();\n        }\n      }\n\n      if (v->fixed() == false) {\n        Eigen::Matrix<double, PointDoF, PointDoF, Eigen::ColMajor> H_pp;\n        H_pp.resize(v->dimension(), v->dimension());\n        v->mapHessianMemory(H_pp.data());\n        for (int i_g = 0; i_g < num_iters; ++i_g) {\n          H_pp.setZero();\n          v->clearQuadraticForm();\n\n          g2o::HyperGraph::EdgeSet& track = v->edges();\n          assert(track.size() >= 1);\n\n          for (g2o::HyperGraph::EdgeSet::iterator it_t = track.begin();\n               it_t != track.end(); ++it_t) {\n            g2o::OptimizableGraph::Edge* e =\n                dynamic_cast<g2o::OptimizableGraph::Edge*>(*it_t);\n\n            // fix all the other vertices and remember their fix value\n            std::vector<bool> remember_fix_status(e->vertices().size());\n            for (size_t k = 0; k < e->vertices().size(); ++k) {\n              OptimizableGraph::Vertex* otherV =\n                  static_cast<OptimizableGraph::Vertex*>(e->vertex(k));\n              if (otherV != v) {\n                remember_fix_status[k] = otherV->fixed();\n                otherV->setFixed(true);\n              }\n            }\n\n            // build the matrix\n            e->computeError();\n            e->linearizeOplus(auxWorkspace);\n            e->constructQuadraticForm();\n\n            // Restore frame's initial fixed() values\n            for (size_t k = 0; k < e->vertices().size(); ++k) {\n              OptimizableGraph::Vertex* otherV =\n                  static_cast<g2o::OptimizableGraph::Vertex*>(e->vertex(k));\n              if (otherV != v) {\n                otherV->setFixed(remember_fix_status[k]);\n              }\n            }\n          }\n\n          Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, PointDoF, 1, Eigen::ColMajor> > b(\n              v->bData(), v->dimension());\n\n          if (b.norm() < 0.001) {\n            stop = true;\n            break;\n          }\n\n          int trial = 0;\n          do {\n            Eigen::Matrix<double, PointDoF, PointDoF, Eigen::ColMajor> H_pp_mu =\n                H_pp;\n            H_pp_mu.diagonal().array() += mu;\n            Eigen::LDLT<\n                Eigen::Matrix<double, PointDoF, PointDoF, Eigen::ColMajor> >\n                chol_H_pp(H_pp_mu);\n            bool goodStep = false;\n            if (chol_H_pp.isPositive()) {\n              Eigen::Matrix<double, PointDoF, 1, Eigen::ColMajor> delta_p =\n                  chol_H_pp.solve(b);\n              v->push();\n              v->oplus(delta_p.data());\n              double new_chi2 = 0;\n              for (g2o::HyperGraph::EdgeSet::iterator it_t = track.begin();\n                   it_t != track.end(); ++it_t) {\n                g2o::OptimizableGraph::Edge* e =\n                    dynamic_cast<g2o::OptimizableGraph::Edge*>(*it_t);\n                e->computeError();\n                if (e->robustKernel()) {\n                  Vector3 rho;\n                  e->robustKernel()->robustify(e->chi2(), rho);\n                  new_chi2 += rho[0];\n                } else {\n                  new_chi2 += e->chi2();\n                }\n              }\n              assert(std::isnan(new_chi2) == false && \"Chi is NaN\");\n              const double rho = (chi2 - new_chi2);\n              if (rho > 0 && std::isfinite(new_chi2)) {\n                goodStep = true;\n                chi2 = new_chi2;\n                v->discardTop();\n              } else {\n                goodStep = false;\n                v->pop();\n              }\n            }\n\n            // update the damping factor based on the result of the last\n            // increment\n            if (goodStep) {\n              mu *= cst(1. / 3.);\n              nu = 2.;\n              trial = 0;\n              break;\n            } else {\n              mu *= nu;\n              nu *= 2.;\n              ++trial;\n              if (trial >= num_max_trials) {\n                stop = true;\n                break;\n              }\n            }\n          } while (!stop);\n          if (stop) break;\n        }\n      }\n    }\n    return OK;\n  }\n\n  virtual bool init(bool) {\n    // collect the vertices\n    _points.clear();\n    for (OptimizableGraph::VertexContainer::const_iterator it =\n             optimizer()->activeVertices().begin();\n         it != optimizer()->activeVertices().end(); ++it) {\n      OptimizableGraph::Vertex* v = *it;\n      if (v->marginalized()) {\n        _points.push_back(v);\n      }\n    }\n    return true;\n  }\n\n  virtual bool computeMarginals(SparseBlockMatrix<MatrixX>&,\n                                const std::vector<std::pair<int, int> >&) {\n    return false;\n  }\n\n  virtual bool updateStructure(const std::vector<HyperGraph::Vertex*>&,\n                               const HyperGraph::EdgeSet&) {\n    return true;\n  }\n\n  //! return the points of the optimization problem\n  OptimizableGraph::VertexContainer& points() { return _points; }\n  const OptimizableGraph::VertexContainer& points() const { return _points; }\n\n protected:\n  bool _verbose;\n  OptimizableGraph::VertexContainer _points;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/stuff/CMakeLists.txt",
    "content": "add_library(stuff ${G2O_LIB_TYPE}\n  filesys_tools.h    string_tools.h\n  color_macros.h     macros.h         timeutil.cpp\n  command_args.cpp   misc.h           sparse_helper.cpp  timeutil.h\n  command_args.h     sparse_helper.h\n  filesys_tools.cpp  string_tools.cpp\n  property.cpp       property.h       tuple_tools.h\n  sampler.cpp        sampler.h        unscented.h\n  tictoc.cpp tictoc.h\n  logger.cpp logger.h\n  g2o_stuff_api.h\n)\n\ntarget_include_directories(stuff PUBLIC\n  \"$<BUILD_INTERFACE:${g2o_SOURCE_DIR};${PROJECT_BINARY_DIR}>\"\n  $<INSTALL_INTERFACE:include/g2o/stuff>\n)\n\nif (G2O_HAVE_LOGGING)\n  if(TARGET spdlog::spdlog)\n    target_link_libraries(stuff PUBLIC spdlog::spdlog)\n  else()\n    target_link_libraries(stuff PUBLIC spdlog::spdlog_header_only)\n  endif()\nendif()\nset_target_properties(stuff PROPERTIES OUTPUT_NAME ${LIB_PREFIX}stuff)\nset_target_properties(stuff PROPERTIES\n  VERSION ${G2O_LIB_VERSION}\n  SOVERSION ${G2O_LIB_SOVERSION})\ntarget_compile_features(stuff PUBLIC cxx_std_17)\ntarget_link_libraries(stuff PUBLIC ${G2O_EIGEN3_EIGEN_TARGET})\n\nif (APPLE)\n  set_target_properties(stuff PROPERTIES INSTALL_NAME_DIR \"${CMAKE_INSTALL_PREFIX}/${CMAKE_INSTALL_LIBDIR}\")\nendif()\n\ninstall(TARGETS stuff\n  EXPORT ${G2O_TARGETS_EXPORT_NAME}\n  RUNTIME DESTINATION ${RUNTIME_DESTINATION}\n  LIBRARY DESTINATION ${LIBRARY_DESTINATION}\n  ARCHIVE DESTINATION ${ARCHIVE_DESTINATION}\n  INCLUDES DESTINATION ${INCLUDES_DESTINATION}\n)\n\n# build our OpenGL helper library\nif(OPENGL_FOUND AND G2O_HAVE_OPENGL)\n  add_library(opengl_helper ${G2O_LIB_TYPE}\n    opengl_primitives.cpp opengl_primitives.h\n    )\n  if (APPLE)\n    set_target_properties(opengl_helper PROPERTIES INSTALL_NAME_DIR \"${CMAKE_INSTALL_PREFIX}/${CMAKE_INSTALL_LIBDIR}\")\n  endif()\n\n  install(TARGETS opengl_helper\n    EXPORT ${G2O_TARGETS_EXPORT_NAME}\n    RUNTIME DESTINATION ${RUNTIME_DESTINATION}\n    LIBRARY DESTINATION ${LIBRARY_DESTINATION}\n    ARCHIVE DESTINATION ${ARCHIVE_DESTINATION}\n    INCLUDES DESTINATION ${INCLUDES_DESTINATION}\n    )\n\n  target_include_directories(opengl_helper PUBLIC\n    \"$<BUILD_INTERFACE:${g2o_SOURCE_DIR};${PROJECT_BINARY_DIR}>\"\n    $<INSTALL_INTERFACE:include/g2o/stuff>\n  )\n\n  target_link_libraries(opengl_helper PUBLIC ${G2O_OPENGL_TARGET} ${G2O_EIGEN3_EIGEN_TARGET})\n  target_compile_features(opengl_helper PUBLIC cxx_std_17)\n  set_target_properties(opengl_helper PROPERTIES OUTPUT_NAME \"${LIB_PREFIX}opengl_helper\")\n  set_target_properties(opengl_helper PROPERTIES\n    VERSION ${G2O_LIB_VERSION}\n    SOVERSION ${G2O_LIB_SOVERSION})\nendif()\n\nif(${CMAKE_SYSTEM_NAME} MATCHES \"Linux\" AND NOT ANDROID)\n  target_link_libraries(stuff PUBLIC rt)\nendif()\n\nfile(GLOB headers \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.h\" \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.hpp\")\n\ninstall(FILES ${headers} DESTINATION ${INCLUDES_INSTALL_DIR}/stuff)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/stuff/color_macros.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_COLOR_MACROS_H\n#define G2O_COLOR_MACROS_H\n\n// font attributes\n#define FT_BOLD \"\\033[1m\"\n#define FT_UNDERLINE \"\\033[4m\"\n\n// background color\n#define BG_BLACK \"\\033[40m\"\n#define BG_RED \"\\033[41m\"\n#define BG_GREEN \"\\033[42m\"\n#define BG_YELLOW \"\\033[43m\"\n#define BG_LIGHTBLUE \"\\033[44m\"\n#define BG_MAGENTA \"\\033[45m\"\n#define BG_BLUE \"\\033[46m\"\n#define BG_WHITE \"\\033[47m\"\n\n// font color\n#define CL_BLACK(s) \"\\033[30m\" << s << \"\\033[0m\"\n#define CL_RED(s) \"\\033[31m\" << s << \"\\033[0m\"\n#define CL_GREEN(s) \"\\033[32m\" << s << \"\\033[0m\"\n#define CL_YELLOW(s) \"\\033[33m\" << s << \"\\033[0m\"\n#define CL_LIGHTBLUE(s) \"\\033[34m\" << s << \"\\033[0m\"\n#define CL_MAGENTA(s) \"\\033[35m\" << s << \"\\033[0m\"\n#define CL_BLUE(s) \"\\033[36m\" << s << \"\\033[0m\"\n#define CL_WHITE(s) \"\\033[37m\" << s << \"\\033[0m\"\n\n#define FG_BLACK \"\\033[30m\"\n#define FG_RED \"\\033[31m\"\n#define FG_GREEN \"\\033[32m\"\n#define FG_YELLOW \"\\033[33m\"\n#define FG_LIGHTBLUE \"\\033[34m\"\n#define FG_MAGENTA \"\\033[35m\"\n#define FG_BLUE \"\\033[36m\"\n#define FG_WHITE \"\\033[37m\"\n\n#define FG_NORM \"\\033[0m\"\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/stuff/command_args.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"command_args.h\"\n\n#include <algorithm>\n#include <cstdlib>\n#include <cstring>\n\n#include \"string_tools.h\"\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\n\nnamespace {\n\ntemplate <typename T>\nvoid readVector(const std::string& s, std::vector<T>& v) {\n  v.clear();\n\n  std::vector<std::string> elements = strSplit(s, \",;\");\n  for (const std::string& s : elements) {\n    T val = stringToType<T>(s);\n    v.emplace_back(val);\n  }\n}\n\ntemplate <typename T>\nstd::string writeVectorAsString(const std::vector<T>& v) {\n  std::stringstream os;\n  if (v.size()) os << v[0];\n  for (size_t i = 1; i < v.size(); i++) os << \",\" << v[i];\n  return os.str();\n}\n\ntemplate <typename T>\nvoid parseArgument(const std::string& input, CommandArgs::CommandArgument& ca) {\n  T aux;\n  bool convertStatus = convertString(input, aux);\n  if (convertStatus) {\n    T* data = static_cast<T*>(ca.data);\n    *data = aux;\n  }\n}\n\ntemplate <typename T>\nvoid parseVector(const std::string& input, CommandArgs::CommandArgument& ca) {\n  std::vector<T> aux;\n  readVector(input, aux);\n  bool convertStatus = aux.size() > 0;\n  if (convertStatus) {\n    std::vector<T>* data = static_cast<std::vector<T>*>(ca.data);\n    *data = aux;\n  }\n}\n\ntemplate <typename T>\nstd::string argument2String(const CommandArgs::CommandArgument& ca) {\n  T* data = static_cast<T*>(ca.data);\n  stringstream auxStream;\n  auxStream << *data;\n  return auxStream.str();\n}\n\n}  // namespace\n\nenum CommandArgumentType {\n  CAT_DOUBLE,\n  CAT_FLOAT,\n  CAT_INT,\n  CAT_STRING,\n  CAT_BOOL,\n  CAT_VECTOR_INT,\n  CAT_VECTOR_DOUBLE\n};\n\nCommandArgs::~CommandArgs() {}\n\nbool CommandArgs::parseArgs(int argc, char** argv, bool exitOnError) {\n  _progName = argv[0];\n  int i;\n  for (i = 1; i < argc; i++) {\n    string name = argv[i];\n\n    if (name[0] != '-') {  // each param has to start with at least one dash\n      // cerr << \"Error: expecting parameter, got \" << name << endl;\n      // printHelp(cerr);\n      // if (exitOnError)\n      // exit(1);\n      // return false;\n      break;\n    }\n    /* first check whether it's -- and we should not continue parsing */\n    if (name == \"--\") {\n      ++i;\n      break;\n    }\n\n    string::size_type dashPos = name.find_first_not_of('-');\n    if (dashPos != string::npos) name = name.substr(dashPos);\n\n    if (name == \"help\" || name == \"h\") {\n      printHelp(cout);\n      exit(0);\n    } else {\n      // command line argument parsing\n      std::vector<CommandArgument>::iterator it = _args.begin();\n      for (; it != _args.end(); ++it) {\n        if (it->name == name) {\n          if (it->type == CAT_BOOL) {\n            if (!it->parsed) {\n              bool* data = static_cast<bool*>(it->data);\n              *data = !(*data);\n            }\n            it->parsed = true;\n          } else {\n            if (i >= argc - 1) {\n              cerr << \"Argument \" << name << \"needs value.\\n\";\n              printHelp(cerr);\n              if (exitOnError) exit(1);\n              return false;\n            }\n            i++;\n            str2arg(argv[i], *it);\n            it->parsed = true;\n          }\n          break;\n        }\n      }\n      if (it == _args.end()) {\n        cerr << \"Error: Unknown Option '\" << name\n             << \"' (use -help to get list of options).\\n\";\n        if (exitOnError) exit(1);\n        return false;\n      }\n    }\n  }  // for argv[i]\n\n  if ((int)_leftOvers.size() > argc - i) {\n    cerr << \"Error: program requires parameters\" << endl;\n    printHelp(cerr);\n    if (exitOnError) exit(1);\n    return false;\n  }\n  for (size_t j = 0; (i < argc && j < _leftOvers.size()); i++, j++) {\n    string* s = static_cast<string*>(_leftOvers[j].data);\n    *s = argv[i];\n    _leftOvers[j].parsed = true;\n  }\n\n  // the optional leftOvers\n  for (size_t j = 0; (i < argc && j < _leftOversOptional.size()); i++, j++) {\n    string* s = static_cast<string*>(_leftOversOptional[j].data);\n    *s = argv[i];\n    _leftOversOptional[j].parsed = true;\n  }\n\n  return true;\n}\n\nvoid CommandArgs::param(const std::string& name, bool& p, bool defValue,\n                        const std::string& desc) {\n  CommandArgument ca;\n  ca.name = name;\n  ca.description = desc;\n  ca.type = CAT_BOOL;\n  ca.data = static_cast<void*>(&p);\n  ca.parsed = false;\n  p = defValue;\n  _args.push_back(ca);\n}\n\nvoid CommandArgs::param(const std::string& name, int& p, int defValue,\n                        const std::string& desc) {\n  CommandArgument ca;\n  ca.name = name;\n  ca.description = desc;\n  ca.type = CAT_INT;\n  ca.data = static_cast<void*>(&p);\n  ca.parsed = false;\n  p = defValue;\n  _args.push_back(ca);\n}\n\nvoid CommandArgs::param(const std::string& name, float& p, float defValue,\n                        const std::string& desc) {\n  CommandArgument ca;\n  ca.name = name;\n  ca.description = desc;\n  ca.type = CAT_FLOAT;\n  ca.data = static_cast<void*>(&p);\n  ca.parsed = false;\n  p = defValue;\n  _args.push_back(ca);\n}\n\nvoid CommandArgs::param(const std::string& name, double& p, double defValue,\n                        const std::string& desc) {\n  CommandArgument ca;\n  ca.name = name;\n  ca.description = desc;\n  ca.type = CAT_DOUBLE;\n  ca.data = static_cast<void*>(&p);\n  ca.parsed = false;\n  p = defValue;\n  _args.push_back(ca);\n}\n\nvoid CommandArgs::param(const std::string& name, std::string& p,\n                        const std::string& defValue, const std::string& desc) {\n  CommandArgument ca;\n  ca.name = name;\n  ca.description = desc;\n  ca.type = CAT_STRING;\n  ca.data = static_cast<void*>(&p);\n  ca.parsed = false;\n  p = defValue;\n  _args.push_back(ca);\n}\n\nvoid CommandArgs::param(const std::string& name, std::vector<int>& p,\n                        const std::vector<int>& defValue,\n                        const std::string& desc) {\n  CommandArgument ca;\n  ca.name = name;\n  ca.description = desc;\n  ca.type = CAT_VECTOR_INT;\n  ca.data = static_cast<void*>(&p);\n  ca.parsed = false;\n  p = defValue;\n  _args.push_back(ca);\n}\n\nvoid CommandArgs::param(const std::string& name, std::vector<double>& p,\n                        const std::vector<double>& defValue,\n                        const std::string& desc) {\n  CommandArgument ca;\n  ca.name = name;\n  ca.description = desc;\n  ca.type = CAT_VECTOR_DOUBLE;\n  ca.data = static_cast<void*>(&p);\n  ca.parsed = false;\n  p = defValue;\n  _args.push_back(ca);\n}\n\nvoid CommandArgs::printHelp(std::ostream& os) {\n  if (_banner.size()) os << _banner << endl;\n  os << \"Usage: \" << _progName << (_args.size() > 0 ? \" [options] \" : \" \");\n  if (_leftOvers.size() > 0) {\n    for (size_t i = 0; i < _leftOvers.size(); ++i) {\n      if (i > 0) os << \" \";\n      os << _leftOvers[i].name;\n    }\n  }\n  if (_leftOversOptional.size() > 0) {\n    if (_leftOvers.size() > 0) os << \" \";\n    for (size_t i = 0; i < _leftOversOptional.size(); ++i) {\n      if (i > 0) os << \" \";\n      os << \"[\" << _leftOversOptional[i].name << \"]\";\n    }\n  }\n  os << endl << endl;\n  os << \"General options:\" << endl;\n  os << \"-------------------------------------------\" << endl;\n  os << \"-help / -h           Displays this help.\" << endl << endl;\n  if (_args.size() > 0) {\n    os << \"Program Options:\" << endl;\n    os << \"-------------------------------------------\" << endl;\n    // build up option string to print as table\n    vector<pair<string, string> > tableStrings;\n    tableStrings.reserve(_args.size());\n    size_t maxArgLen = 0;\n    for (size_t i = 0; i < _args.size(); ++i) {\n      if (_args[i].type != CAT_BOOL) {\n        string defaultValueStr = arg2str(_args[i]);\n        if (!defaultValueStr.empty())\n          tableStrings.push_back(make_pair(\n              _args[i].name + \" \" + type2str(_args[i].type),\n              _args[i].description + \" (default: \" + defaultValueStr + \")\"));\n        else\n          tableStrings.push_back(\n              make_pair(_args[i].name + \" \" + type2str(_args[i].type),\n                        _args[i].description));\n      } else\n        tableStrings.push_back(make_pair(_args[i].name, _args[i].description));\n      maxArgLen = (std::max)(maxArgLen, tableStrings.back().first.size());\n    }\n    sort(\n        tableStrings.begin(), tableStrings.end(),\n        [](const auto& lhs, const auto& rhs) { return lhs.first < rhs.first; });\n    maxArgLen += 3;\n    for (size_t i = 0; i < tableStrings.size(); ++i) {\n      os << \"-\" << tableStrings[i].first;\n      for (size_t l = tableStrings[i].first.size(); l < maxArgLen; ++l)\n        os << \" \";\n      os << tableStrings[i].second << endl;\n    }\n    // TODO should output description for leftOver params?\n  }\n}\n\nvoid CommandArgs::setBanner(const std::string& banner) { _banner = banner; }\n\nvoid CommandArgs::paramLeftOver(const std::string& name, std::string& p,\n                                const std::string& defValue,\n                                const std::string& desc, bool optional) {\n  CommandArgument ca;\n  ca.name = name;\n  ca.description = desc;\n  ca.type = CAT_STRING;\n  ca.data = static_cast<void*>(&p);\n  ca.parsed = false;\n  ca.optional = optional;\n  p = defValue;\n  if (optional)\n    _leftOversOptional.push_back(ca);\n  else\n    _leftOvers.push_back(ca);\n}\n\nconst char* CommandArgs::type2str(int t) const {\n  switch (t) {\n    case CAT_DOUBLE:\n      return \"<double>\";\n    case CAT_FLOAT:\n      return \"<float>\";\n    case CAT_INT:\n      return \"<int>\";\n    case CAT_STRING:\n      return \"<string>\";\n    case CAT_BOOL:\n      return \"<bool>\";\n    case CAT_VECTOR_INT:\n      return \"<vector_int>\";\n    case CAT_VECTOR_DOUBLE:\n      return \"<vector_double>\";\n  }\n  return \"\";\n}\n\nvoid CommandArgs::str2arg(const std::string& input, CommandArgument& ca) const {\n  switch (ca.type) {\n    case CAT_FLOAT:\n      parseArgument<float>(input, ca);\n      break;\n    case CAT_DOUBLE:\n      parseArgument<double>(input, ca);\n      break;\n    case CAT_INT:\n      parseArgument<int>(input, ca);\n      break;\n    case CAT_BOOL:\n      parseArgument<bool>(input, ca);\n      break;\n    case CAT_STRING: {\n      string* data = static_cast<string*>(ca.data);\n      *data = input;\n    } break;\n    case CAT_VECTOR_INT: {\n      parseVector<int>(input, ca);\n    } break;\n    case CAT_VECTOR_DOUBLE: {\n      parseVector<double>(input, ca);\n    } break;\n  }\n}\n\nstd::string CommandArgs::arg2str(const CommandArgument& ca) const {\n  switch (ca.type) {\n    case CAT_FLOAT:\n      return argument2String<float>(ca);\n    case CAT_DOUBLE:\n      return argument2String<double>(ca);\n    case CAT_INT:\n      return argument2String<int>(ca);\n    case CAT_BOOL:\n      return argument2String<bool>(ca);\n    case CAT_STRING: {\n      string* data = static_cast<string*>(ca.data);\n      return *data;\n    }\n    case CAT_VECTOR_INT: {\n      std::vector<int>* data = static_cast<std::vector<int>*>(ca.data);\n      return writeVectorAsString(*data);\n    }\n    case CAT_VECTOR_DOUBLE: {\n      std::vector<double>* data = static_cast<std::vector<double>*>(ca.data);\n      return writeVectorAsString(*data);\n    }\n  }\n  return \"\";\n}\n\nbool CommandArgs::parsedParam(const std::string& param) const {\n  std::vector<CommandArgument>::const_iterator it = _args.begin();\n  for (; it != _args.end(); ++it) {\n    if (it->name == param) {\n      return it->parsed;\n    }\n  }\n  return false;\n}\n\n}  // end namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/stuff/command_args.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_COMMAND_ARGS_H\n#define G2O_COMMAND_ARGS_H\n\n#include <iostream>\n#include <string>\n#include <vector>\n\n#include \"g2o_stuff_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief Command line parsing of argc and argv.\n *\n * Parse the command line to get the program options. Additionally,\n * we can store the config in a file and reload a parameter set from\n * this file.\n */\nclass G2O_STUFF_API CommandArgs {\n public:\n  struct CommandArgument {\n    std::string name;\n    std::string description;\n    int type;\n    void* data;\n    bool parsed;\n    bool optional;\n    CommandArgument()\n        : name(\"\"),\n          description(\"\"),\n          type(0),\n          data(nullptr),\n          parsed(false),\n          optional(false) {}\n  };\n\n public:\n  virtual ~CommandArgs();\n\n  /**\n   * parse the command line for the requested parameters.\n   * @param argc the number of params\n   * @param argv the value array\n   * @param exitOnError call exit() if the parsing fails\n   * @return true, if parsing was correct\n   */\n  bool parseArgs(int argc, char** argv, bool exitOnError = true);\n\n  /** add a bool parameter, if found on the command line, will toggle defValue\n   */\n  void param(const std::string& name, bool& p, bool defValue,\n             const std::string& desc);\n  /** add a int parameter */\n  void param(const std::string& name, int& p, int defValue,\n             const std::string& desc);\n  /** add a float parameter */\n  void param(const std::string& name, float& p, float defValue,\n             const std::string& desc);\n  /** add a float parameter */\n  void param(const std::string& name, double& p, double defValue,\n             const std::string& desc);\n  /** add a string parameter */\n  void param(const std::string& name, std::string& p,\n             const std::string& defValue, const std::string& desc);\n  /** add an int vector parameter */\n  void param(const std::string& name, std::vector<int>& p,\n             const std::vector<int>& defValue, const std::string& desc);\n  /** add an vector of doubles as a parameter */\n  void param(const std::string& name, std::vector<double>& p,\n             const std::vector<double>& defValue, const std::string& desc);\n  /** add a param which is specified as a plain argument */\n  void paramLeftOver(const std::string& name, std::string& p,\n                     const std::string& defValue, const std::string& desc,\n                     bool optional = false);\n\n  /**\n   * print the value of all params to an ostream\n   */\n  void printParams(std::ostream& os);\n\n  //! return the banner string\n  const std::string& getBanner() const { return _banner; }\n  void setBanner(const std::string& banner);\n\n  /**\n   * print the help\n   */\n  void printHelp(std::ostream& os);\n\n  /**\n   * returns true, if the param was parsed via the command line\n   */\n  bool parsedParam(const std::string& paramFlag) const;\n\n protected:\n  std::vector<CommandArgument> _args;\n  std::vector<CommandArgument> _leftOvers;\n  std::vector<CommandArgument> _leftOversOptional;\n  std::string _banner;\n  std::string _progName;\n\n  const char* type2str(int t) const;\n  void str2arg(const std::string& input, CommandArgument& ca) const;\n  std::string arg2str(const CommandArgument& ca) const;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/stuff/filesys_tools.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"filesys_tools.h\"\n\n#include <filesystem>\n#include <regex>\n#include <string_view>\n\nnamespace g2o {\n\nstd::string getFileExtension(std::string_view filename) {\n  const std::filesystem::path path(filename);\n  const std::string result = path.extension().string();\n  if (!result.empty() && result.front() == '.') return result.substr(1);\n  return result;\n}\n\nstd::string getPureFilename(std::string_view filename) {\n  const std::filesystem::path path(filename);\n  if (path.has_parent_path()) {\n    return (path.parent_path() / path.stem()).string();\n  }\n  return path.stem().string();\n}\n\nstd::string getBasename(std::string_view filename) {\n  const std::filesystem::path path(filename);\n  return path.filename().string();\n}\n\nstd::string getDirname(std::string_view filename) {\n  const std::filesystem::path path(filename);\n  return path.parent_path().string();\n}\n\nstd::string changeFileExtension(std::string_view filename,\n                                std::string_view newExt) {\n  std::filesystem::path path(filename);\n  if (!path.has_extension()) {\n    return path.string();\n  }\n  path.replace_extension(std::filesystem::path(newExt));\n  return path.string();\n}\n\nbool fileExists(std::string_view filename, bool regular) {\n  const std::filesystem::path path(filename);\n  return std::filesystem::exists(path) &&\n         (!regular || std::filesystem::is_regular_file(path));\n}\n\nstd::vector<std::string> getFilesByPattern(std::string_view directory,\n                                           const std::regex& pattern) {\n  auto match = [&pattern](const std::filesystem::path& entry) {\n    return std::regex_search(entry.filename().string(), pattern);\n  };\n\n  std::vector<std::string> result;\n  for (const auto& dir_entry :\n       std::filesystem::directory_iterator(std::filesystem::path(directory))) {\n    if (dir_entry.is_regular_file() && match(dir_entry)) {\n      result.emplace_back(dir_entry.path().string());\n      continue;\n    }\n    if (dir_entry.is_symlink() &&\n        std::filesystem::is_regular_file(\n            std::filesystem::read_symlink(dir_entry)) &&\n        match(dir_entry)) {\n      result.emplace_back(dir_entry.path().string());\n      continue;\n    }\n  }\n\n  return result;\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/stuff/filesys_tools.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_FILESYS_TOOLS_H\n#define G2O_FILESYS_TOOLS_H\n\n#include \"g2o_stuff_api.h\"\n\n/** @addtogroup utils **/\n// @{\n\n/** \\file filesysTools.h\n * \\brief utility functions for handling files, directory on Linux/Unix\n */\n\n#include <regex>\n#include <string>\n#include <string_view>\n#include <vector>\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * get filename extension (the part after the last .), e.g.\n * the extension of file.txt is txt\n */\nG2O_STUFF_API std::string getFileExtension(std::string_view filename);\n\n/**\n * get the filename without the extension.\n * file.txt -> file\n */\nG2O_STUFF_API std::string getPureFilename(std::string_view filename);\n\n/**\n * change the fileextension of a given filename.\n * Only if filename contains an extension, otherwise filename is returned.\n */\nG2O_STUFF_API std::string changeFileExtension(std::string_view filename,\n                                              std::string_view newExt);\n\n/**\n * return the basename of the given filename\n * /etc/fstab -> fstab\n */\nG2O_STUFF_API std::string getBasename(std::string_view filename);\n\n/**\n * return the directory of a given filename\n * /etc/fstab -> /etc\n */\nG2O_STUFF_API std::string getDirname(std::string_view filename);\n\n/**\n * check if file exists (note a directory is also a file)\n * @param regular to check for regular file instead\n */\nG2O_STUFF_API bool fileExists(std::string_view filename, bool regular = false);\n\n/**\n * return all files that match a given regexp in the directory.\n */\nG2O_STUFF_API std::vector<std::string> getFilesByPattern(\n    std::string_view directory, const std::regex& pattern);\n\n}  // namespace g2o\n// @}\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/stuff/g2o_stuff_api.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n/***************************************************************************\n *  Description: import/export macros for creating DLLS with Microsoft\n *\tcompiler. Any exported function needs to be declared with the\n *  appropriate G2O_XXXX_API macro. Also, there must be separate macros\n *  for each DLL (arrrrrgh!!!)\n *\n *  17 Jan 2012\n *  Email: pupilli@cs.bris.ac.uk\n ****************************************************************************/\n#ifndef G2O_STUFF_API_H\n#define G2O_STUFF_API_H\n\n#include \"g2o/config.h\"\n\n#ifdef _MSC_VER\n// We are using a Microsoft compiler:\n\n#ifdef G2O_SHARED_LIBS\n#ifdef stuff_EXPORTS\n#define G2O_STUFF_API __declspec(dllexport)\n#else\n#define G2O_STUFF_API __declspec(dllimport)\n#endif\n#else\n#define G2O_STUFF_API\n#endif\n\n#else\n// Not Microsoft compiler so set empty definition:\n#define G2O_STUFF_API\n#endif\n\n#endif  // G2O_STUFF_API_H\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/stuff/logger.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"logger.h\"\n\n#include <string_view>\n\n#include \"g2o/config.h\"\n\n#ifdef G2O_HAVE_LOGGING\n#include <spdlog/cfg/env.h>\n#include <spdlog/common.h>\n#include <spdlog/sinks/stdout_color_sinks.h>\n#include <spdlog/spdlog.h>\n\n#include <cassert>\n\nnamespace g2o::internal {\n\nconstexpr std::string_view kLoggerName = \"g2o\";\n\nLoggerInterface::LoggerInterface() {\n  spdlog::cfg::load_env_levels();\n  console_ = spdlog::get(std::string(kLoggerName));\n  if (console_) return;\n  console_ = spdlog::stdout_color_mt(std::string(kLoggerName));\n  console_->set_pattern(\"%+\");\n}\n\nLoggerInterface::~LoggerInterface() { spdlog::drop(std::string(kLoggerName)); }\n\n}  // namespace g2o::internal\n#endif\n\nnamespace g2o::logging {\n\nvoid setLevel(Level level) {\n#ifdef G2O_HAVE_LOGGING\n  auto toSpdLogLevel = [](Level level) {\n    switch (level) {\n      case Level::kTrace:\n        return spdlog::level::trace;\n      case Level::kDebug:\n        return spdlog::level::debug;\n      case Level::kInfo:\n        return spdlog::level::info;\n      case Level::kWarn:\n        return spdlog::level::warn;\n      case Level::kError:\n        return spdlog::level::err;\n      case Level::kOff:\n        return spdlog::level::off;\n    }\n    assert(false && \"Unexpected level passed to the function\");\n    return spdlog::level::off;\n  };\n  Logger::get().console().set_level(toSpdLogLevel(level));\n#else\n  (void)level;\n#endif\n}\n\n}  // namespace g2o::logging\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/stuff/logger.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_LOGGER_H\n#define G2O_LOGGER_H\n\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"g2o/stuff/g2o_stuff_api.h\"\n\n#ifdef G2O_HAVE_LOGGING\n#include <spdlog/spdlog.h>\n\n#include <memory>\n\nnamespace g2o {\nnamespace internal {\n\n/**\n * @brief Interface class to the underlying logging library\n */\nclass G2O_STUFF_API LoggerInterface {\n public:\n  LoggerInterface();\n\n  ~LoggerInterface();\n\n  LoggerInterface(LoggerInterface&) = delete;\n  void operator=(LoggerInterface&) = delete;\n\n  spdlog::logger& console() { return *console_; }\n\n protected:\n  std::shared_ptr<spdlog::logger> console_;\n};\n\n/**\n * @brief Singleton wrapper class\n *\n * @tparam T type for which to provide a single\n */\ntemplate <class T>\nclass Singleton {\n public:\n  static T& get() {\n    static auto instance_ = std::make_unique<T>();\n    return *instance_;\n  }\n  constexpr Singleton(const Singleton&) = delete;\n  constexpr Singleton& operator=(const Singleton&) = delete;\n};\n\n}  // namespace internal\n\nusing Logger = internal::Singleton<internal::LoggerInterface>;\n\n}  // namespace g2o\n\n// TODO(Rainer): Switch to std::source_location with c++20\n#define G2O_TRACE(...)                                      \\\n  g2o::Logger::get().console().log(                         \\\n      spdlog::source_loc(__FILE__, __LINE__, __FUNCTION__), \\\n      spdlog::level::trace, __VA_ARGS__)\n#define G2O_DEBUG(...)                                      \\\n  g2o::Logger::get().console().log(                         \\\n      spdlog::source_loc(__FILE__, __LINE__, __FUNCTION__), \\\n      spdlog::level::debug, __VA_ARGS__)\n#define G2O_INFO(...)                                       \\\n  g2o::Logger::get().console().log(                         \\\n      spdlog::source_loc(__FILE__, __LINE__, __FUNCTION__), \\\n      spdlog::level::info, __VA_ARGS__)\n#define G2O_WARN(...)                                       \\\n  g2o::Logger::get().console().log(                         \\\n      spdlog::source_loc(__FILE__, __LINE__, __FUNCTION__), \\\n      spdlog::level::warn, __VA_ARGS__)\n#define G2O_ERROR(...)                                      \\\n  g2o::Logger::get().console().log(                         \\\n      spdlog::source_loc(__FILE__, __LINE__, __FUNCTION__), \\\n      spdlog::level::err, __VA_ARGS__)\n#define G2O_CRITICAL(...)                                   \\\n  g2o::Logger::get().console().log(                         \\\n      spdlog::source_loc(__FILE__, __LINE__, __FUNCTION__), \\\n      spdlog::level::critical, __VA_ARGS__)\n\n#else\n\n#define G2O_TRACE(...) (void)0\n#define G2O_DEBUG(...) (void)0\n#define G2O_INFO(...) (void)0\n#define G2O_WARN(...) (void)0\n#define G2O_ERROR(...) (void)0\n#define G2O_CRITICAL(...) (void)0\n\n#endif  // G2O_HAVE_LOGGING\n\nnamespace g2o::logging {\nenum class Level { kTrace, kDebug, kInfo, kWarn, kError, kOff };\n/**\n * @brief Set the Log Level\n *\n * @param level control which severity of log will be print\n */\nvoid setLevel(Level level);\n}  // namespace g2o::logging\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/stuff/logger_format.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_LOGGER_FORMAT_H\n#define G2O_LOGGER_FORMAT_H\n\n#include \"g2o/config.h\"\n\n#ifdef G2O_HAVE_LOGGING\n#include <spdlog/fmt/fmt.h>\n#include <spdlog/fmt/ostr.h>\n\n#if FMT_VERSION >= 90000\n// see https://fmt.dev/9.0.0/api.html#std-ostream-support\n\n#include <Eigen/Dense>\n\ntemplate <typename T>\nstruct fmt::formatter<\n    T, std::enable_if_t<std::is_base_of_v<Eigen::DenseBase<T>, T>, char>>\n    : fmt::ostream_formatter {};\n\n#endif\n\n#endif  // G2O_HAVE_LOGGING\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/stuff/macros.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_MACROS_H\n#define G2O_MACROS_H\n\n#ifndef DEG2RAD\n#define DEG2RAD(x) ((x) * 0.01745329251994329575)\n#endif\n\n#ifndef RAD2DEG\n#define RAD2DEG(x) ((x) * 57.29577951308232087721)\n#endif\n\n// GCC the one and only\n#if defined(__GNUC__)\n#define G2O_ATTRIBUTE_CONSTRUCTOR(func)                \\\n  static void func(void) __attribute__((constructor)); \\\n  static void func(void)\n\n#define G2O_ATTRIBUTE_UNUSED __attribute__((unused))\n#define G2O_ATTRIBUTE_WARNING(func) func __attribute__((warning))\n#define G2O_ATTRIBUTE_DEPRECATED(func) func __attribute__((deprecated))\n\n// MSVC on Windows\n#elif defined _MSC_VER\n\n/**\nModified by Mark Pupilli from:\n\n        \"Initializer/finalizer sample for MSVC and GCC.\n    2010 Joe Lowe. Released into the public domain.\"\n\n        \"For MSVC, places a ptr to the function in the user initializer section\n(.CRT$XCU), basically the same thing the compiler does for the constructor calls\nfor static C++ objects. For GCC, uses a constructor attribute.\"\n\n        (As posted on Stack OVerflow)\n*/\n#define G2O_ATTRIBUTE_CONSTRUCTOR(f)                               \\\n  __pragma(section(\".CRT$XCU\", read)) static void __cdecl f(void); \\\n  __declspec(allocate(\".CRT$XCU\")) void(__cdecl * f##_)(void) = f; \\\n  static void __cdecl f(void)\n\n#define G2O_ATTRIBUTE_UNUSED\n#define G2O_ATTRIBUTE_WARNING(func) func\n#define G2O_ATTRIBUTE_DEPRECATED(func) func\n\n#include <float.h>\n\n// unknown compiler\n#else\n#define G2O_ATTRIBUTE_CONSTRUCTOR(func) func\n#define G2O_ATTRIBUTE_UNUSED\n#define G2O_ATTRIBUTE_WARNING(func) func\n#define G2O_ATTRIBUTE_DEPRECATED(func) func\n\n#endif\n\n// some macros that are only useful for c++\n#ifdef __cplusplus\n\n#ifndef PVAR\n#define PVAR(s) #s << \" = \" << (s) << std::flush\n#endif\n\n#ifndef FIXED\n#define FIXED(s) std::fixed << s << std::resetiosflags(std::ios_base::fixed)\n#endif\n\n#endif  // __cplusplus\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/stuff/misc.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_STUFF_MISC_H\n#define G2O_STUFF_MISC_H\n\n#include <cmath>\n\n/** @addtogroup utils **/\n// @{\n\n/** \\file misc.h\n * \\brief some general case utility functions\n *\n *  This file specifies some general case utility functions\n **/\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * converts a number constant to a double constant at compile time\n * to avoid having to cast everything to avoid warnings.\n **/\ninline constexpr double cst(long double v) { return (double)v; }\n\nconstexpr double const_pi() { return cst(3.14159265358979323846); }\n\n/**\n * convert from degree to radian\n */\ninline double deg2rad(double degree) {\n  return degree * cst(0.01745329251994329576);\n}\n\n/**\n * convert from radian to degree\n */\ninline double rad2deg(double rad) { return rad * cst(57.29577951308232087721); }\n\n/**\n * normalize the angle\n */\ninline double normalize_theta(double theta) {\n  const double result = fmod(theta + const_pi(), 2.0 * const_pi());\n  if (result <= 0.0) return result + const_pi();\n  return result - const_pi();\n}\n\n/**\n * The following two functions are used to force linkage with static libraries.\n */\nextern \"C\" {\ntypedef void (*ForceLinkFunction)(void);\n}\n\nstruct ForceLinker {\n  ForceLinker(ForceLinkFunction function) { (function)(); }\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n// @}\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/stuff/opengl_primitives.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n//\n// This file is part of g2o.\n//\n// g2o is free software: you can redistribute it and/or modify\n// it under the terms of the GNU General Public License as published by\n// the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n// (at your option) any later version.\n//\n// g2o is distributed in the hope that it will be useful,\n// but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the\n// GNU General Public License for more details.\n//\n// You should have received a copy of the GNU General Public License\n// along with g2o.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n\n#include \"opengl_primitives.h\"\n\n#include <cmath>\n#include <cstdlib>\n\n#ifdef __APPLE__\n#include <OpenGL/glu.h>\n#else\n#include <GL/glu.h>\n#endif\n\nnamespace g2o {\nnamespace opengl {\n\n/**\n * \\brief handle the GLU quadratic\n */\nclass GLUWrapper {\n public:\n  static GLUquadricObj* getQuadradic() {\n    static GLUWrapper inst;\n    return inst._quadratic;\n  }\n\n protected:\n  GLUWrapper() {\n    _quadratic =\n        gluNewQuadric();  // Create A Pointer To The Quadric Object ( NEW )\n    gluQuadricNormals(_quadratic, GLU_SMOOTH);  // Create Smooth Normals ( NEW )\n  }\n  ~GLUWrapper() { gluDeleteQuadric(_quadratic); }\n  GLUquadricObj* _quadratic;\n};\n\nvoid drawArrow2D(float len, float head_width, float head_len) {\n  glBegin(GL_LINES);\n  glVertex2f(0.f, 0.f);\n  glVertex2f(len, 0.f);\n  glEnd();\n\n  glNormal3f(0.f, 0.f, 1.f);\n  glBegin(GL_TRIANGLES);\n  glVertex2f(len, 0.f);\n  glVertex2f(len - head_len, 0.5f * head_width);\n  glVertex2f(len - head_len, -0.5f * head_width);\n  glEnd();\n}\n\nvoid drawPoseBox() {\n  glPushMatrix();\n  glScalef(0.5f, 1.f, 1.f);\n  glPushMatrix();\n  glScalef(1.f, 0.25f, 0.5f);\n  glTranslatef(-0.5f, 0.5f, 0.f);\n  glColor3f(1.0f, 0.3f, 0.3f);\n  drawBox(1.f, 1.f, 1.f);\n  glPopMatrix();\n\n  glPushMatrix();\n  glScalef(1.f, 0.25f, 0.5f);\n  glTranslatef(-0.5f, -0.5f, 0.f);\n  glColor3f(1.0f, 0.1f, 0.1f);\n  drawBox(1.f, 1.f, 1.f);\n  glPopMatrix();\n\n  glPushMatrix();\n  glScalef(1.f, 0.25f, 0.5f);\n  glTranslatef(+0.5f, 0.5f, 0.f);\n  glColor3f(0.3f, 0.3f, 1.0f);\n  drawBox(1.f, 1.f, 1.f);\n  glPopMatrix();\n\n  glPushMatrix();\n  glScalef(1.f, 0.25f, 0.5f);\n  glTranslatef(+0.5f, -0.5f, 0.f);\n  glColor3f(0.1f, 0.1f, 1.f);\n  drawBox(1.f, 1.f, 1.f);\n  glPopMatrix();\n  glPopMatrix();\n}\n\nvoid drawBox(GLfloat l, GLfloat w, GLfloat h) {\n  GLfloat sx = l * 0.5f;\n  GLfloat sy = w * 0.5f;\n  GLfloat sz = h * 0.5f;\n\n  glBegin(GL_QUADS);\n  // bottom\n  glNormal3f(0.0f, 0.0f, -1.0f);\n  glVertex3f(-sx, -sy, -sz);\n  glVertex3f(-sx, sy, -sz);\n  glVertex3f(sx, sy, -sz);\n  glVertex3f(sx, -sy, -sz);\n  // top\n  glNormal3f(0.0f, 0.0f, 1.0f);\n  glVertex3f(-sx, -sy, sz);\n  glVertex3f(-sx, sy, sz);\n  glVertex3f(sx, sy, sz);\n  glVertex3f(sx, -sy, sz);\n  // back\n  glNormal3f(-1.0f, 0.0f, 0.0f);\n  glVertex3f(-sx, -sy, -sz);\n  glVertex3f(-sx, sy, -sz);\n  glVertex3f(-sx, sy, sz);\n  glVertex3f(-sx, -sy, sz);\n  // front\n  glNormal3f(1.0f, 0.0f, 0.0f);\n  glVertex3f(sx, -sy, -sz);\n  glVertex3f(sx, sy, -sz);\n  glVertex3f(sx, sy, sz);\n  glVertex3f(sx, -sy, sz);\n  // left\n  glNormal3f(0.0f, -1.0f, 0.0f);\n  glVertex3f(-sx, -sy, -sz);\n  glVertex3f(sx, -sy, -sz);\n  glVertex3f(sx, -sy, sz);\n  glVertex3f(-sx, -sy, sz);\n  // right\n  glNormal3f(0.0f, 1.0f, 0.0f);\n  glVertex3f(-sx, sy, -sz);\n  glVertex3f(sx, sy, -sz);\n  glVertex3f(sx, sy, sz);\n  glVertex3f(-sx, sy, sz);\n  glEnd();\n}\n\nvoid drawPlane(GLfloat l, GLfloat w) {\n  GLfloat sx = l * 0.5f;\n  GLfloat sy = w * 0.5f;\n\n  glBegin(GL_QUADS);\n  glNormal3f(0.0f, 0.0f, 1.0f);\n  glVertex3f(-sx, -sy, 0.f);\n  glVertex3f(-sx, sy, 0.f);\n  glVertex3f(sx, sy, 0.f);\n  glVertex3f(sx, -sy, 0.f);\n  glEnd();\n}\n\nvoid drawSphere(GLfloat radius) {\n  gluSphere(GLUWrapper::getQuadradic(), radius, 32, 32);\n}\n\nvoid drawEllipsoid(GLfloat r1, GLfloat r2, GLfloat r3) {\n  GLboolean hasNormalization = glIsEnabled(GL_NORMALIZE);\n  if (!hasNormalization) glEnable(GL_NORMALIZE);\n  glPushMatrix();\n  glScalef(r1, r2, r3);\n  gluSphere(GLUWrapper::getQuadradic(), 1.0f, 32, 32);\n  glPopMatrix();\n  if (!hasNormalization) glDisable(GL_NORMALIZE);\n}\n\nvoid drawCone(GLfloat radius, GLfloat height) {\n  glPushMatrix();\n  glRotatef(-90.f, 1.f, 0.f, 0.f);\n  glTranslatef(0.f, 0.f, -height / 2.0f);\n  gluCylinder(GLUWrapper::getQuadradic(), radius, 0.f, height, 32, 1);\n  gluDisk(GLUWrapper::getQuadradic(), 0, radius, 32, 1);\n  glPopMatrix();\n}\n\nvoid drawCylinder(GLfloat radius, GLfloat height) {\n  glPushMatrix();\n  glRotatef(-90, 1.f, 0.f, 0.f);\n  glTranslatef(0.f, 0.f, +height / 2.0f);\n  gluDisk(GLUWrapper::getQuadradic(), 0.f, radius, 32, 1);\n  glTranslatef(0, 0, -height);\n  gluCylinder(GLUWrapper::getQuadradic(), radius, radius, height, 32, 1);\n  glRotatef(180, 1.f, 0.f, 0.f);\n  gluDisk(GLUWrapper::getQuadradic(), 0, radius, 32, 1);\n  glPopMatrix();\n}\n\nvoid drawDisk(GLfloat radius) {\n  glRotatef(90, 0.f, 1.f, 0.f);\n  gluDisk(GLUWrapper::getQuadradic(), 0, radius, 32, 1);\n}\n\nvoid drawCircle(GLfloat radius, int segments) {\n  double angleStep = (2 * M_PI / (segments));\n  glBegin(GL_LINE_STRIP);\n  for (int i = 0; i <= segments; i++) {\n    double angle = i * angleStep;\n    float x = radius * cos(angle);\n    float y = radius * sin(angle);\n    glVertex3f(x, y, 0.f);\n  }\n  glEnd();\n}\n\nvoid drawPyramid(GLfloat length, GLfloat height) {\n  glPushMatrix();\n  glTranslatef(0.f, 0.f, -height / 2.0f);\n  glRotatef(45, 0.f, 0.f, 1.f);\n  gluCylinder(GLUWrapper::getQuadradic(), length, 0.f, height, 4, 1);\n  gluDisk(GLUWrapper::getQuadradic(), 0, length, 4, 1);\n  glPopMatrix();\n}\n\nvoid drawRangeRing(GLfloat range, GLfloat fov, GLfloat range_width) {\n  glPushMatrix();\n  glRotatef((fov / 2.0f) - 90, 0.f, 0.f, 1.f);\n  gluPartialDisk(GLUWrapper::getQuadradic(), range, range + range_width, 32, 1,\n                 0.f, fov);\n  glPopMatrix();\n}\n\nvoid drawSlice(GLfloat radius, GLfloat height, GLfloat fov,\n               int slices_per_circle) {\n  double fov_rad = fov / 180. * M_PI;  // convert to rad\n  int num_slices = int(slices_per_circle * (fov_rad / (2 * M_PI))) + 1;\n  double angle_step = fov_rad / num_slices;\n  double angle_step_half = angle_step * 0.5;\n\n  GLfloat height_half = height * 0.5f;\n  GLfloat lower_z = -height_half;\n  GLfloat upper_z = height_half;\n\n  GLfloat last_x = float(std::cos(-fov_rad * 0.5f) * radius);\n  GLfloat last_y = float(std::sin(-fov_rad * 0.5f) * radius);\n\n  glPushMatrix();\n  glBegin(GL_TRIANGLES);\n  glNormal3f((float)std::sin(-fov_rad * 0.5), (float)-std::cos(-fov_rad * 0.5),\n             0.f);\n  glVertex3f(0.f, 0.f, upper_z);\n  glVertex3f(0.f, 0.f, lower_z);\n  glVertex3f(last_x, last_y, upper_z);\n  glVertex3f(last_x, last_y, upper_z);\n  glVertex3f(last_x, last_y, lower_z);\n  glVertex3f(0.f, 0.f, lower_z);\n\n  double start_angle = -0.5 * fov_rad + angle_step;\n  double angle = start_angle;\n  for (int i = 0; i < num_slices; ++i) {\n    GLfloat x = float(std::cos(angle) * radius);\n    GLfloat y = float(std::sin(angle) * radius);\n    GLfloat front_normal_x = (float)std::cos(angle + angle_step_half);\n    GLfloat front_normal_y = (float)std::sin(angle + angle_step_half);\n\n    // lower triangle\n    glNormal3f(0.f, 0.f, -1.f);\n    glVertex3f(0.f, 0.f, lower_z);\n    glVertex3f(x, y, lower_z);\n    glVertex3f(last_x, last_y, lower_z);\n    // upper\n    glNormal3f(0.f, 0.f, 1.f);\n    glVertex3f(0.f, 0.f, upper_z);\n    glVertex3f(x, y, upper_z);\n    glVertex3f(last_x, last_y, upper_z);\n    // front rectangle (we use two triangles)\n    glNormal3f(front_normal_x, front_normal_y, 0.f);\n    glVertex3f(last_x, last_y, upper_z);\n    glVertex3f(last_x, last_y, lower_z);\n    glVertex3f(x, y, upper_z);\n    glVertex3f(x, y, upper_z);\n    glVertex3f(x, y, lower_z);\n    glVertex3f(last_x, last_y, lower_z);\n\n    last_x = x;\n    last_y = y;\n    angle += angle_step;\n  }\n\n  glNormal3f(float(-std::sin(fov_rad * 0.5)), float(std::cos(fov_rad * 0.5)),\n             -0.f);\n  glVertex3f(0.f, 0.f, upper_z);\n  glVertex3f(0.f, 0.f, lower_z);\n  glVertex3f(last_x, last_y, upper_z);\n  glVertex3f(last_x, last_y, upper_z);\n  glVertex3f(last_x, last_y, lower_z);\n  glVertex3f(0.f, 0.f, lower_z);\n\n  glEnd();\n  glPopMatrix();\n}\n\nvoid drawPoint(float pointSize) {\n  glPointSize(pointSize);\n  glBegin(GL_POINTS);\n  glVertex3f(0, 0, 0);\n  glEnd();\n}\n}  // namespace opengl\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/stuff/opengl_primitives.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n//\n// This file is part of g2o.\n//\n// g2o is free software: you can redistribute it and/or modify\n// it under the terms of the GNU General Public License as published by\n// the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n// (at your option) any later version.\n//\n// g2o is distributed in the hope that it will be useful,\n// but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the\n// GNU General Public License for more details.\n//\n// You should have received a copy of the GNU General Public License\n// along with g2o.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n\n#ifndef G2O_OPENGL_PRIMITIVES_H\n#define G2O_OPENGL_PRIMITIVES_H\n\n/** @addtogroup viewer libviewer **/\n// @{\n\n/** \\file primitives.h\n * \\brief draw primitives with OpenGL\n */\n\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"opengl_wrapper.h\"\n\n#ifdef _MSC_VER\n#ifdef G2O_SHARED_LIBS\n#ifdef opengl_helper_EXPORTS\n#define G2O_OPENGL_API __declspec(dllexport)\n#else\n#define G2O_OPENGL_API __declspec(dllimport)\n#endif\n#else\n#define G2O_OPENGL_API\n#endif\n#else\n#define G2O_OPENGL_API\n#endif\n\nnamespace g2o {\nnamespace opengl {\n\n/**\n * draw a box that is centered in the current coordinate frame\n * @param l length of the box (x dimension)\n * @param w width of the box (y dimension)\n * @param h height of the box (z dimension)\n */\nvoid G2O_OPENGL_API drawBox(GLfloat l, GLfloat w, GLfloat h);\n\n/**\n * draw a plane in x-y dimension with a height of zero\n * @param l length in x\n * @param w width in y\n */\nvoid G2O_OPENGL_API drawPlane(GLfloat l, GLfloat w);\n\n/**\n * draw a sphere whose center is in the origin of the current coordinate frame\n * @param radius the radius of the sphere\n */\nvoid G2O_OPENGL_API drawSphere(GLfloat radius);\n\n/**\n * draw a ellipsoid whose center is in the origin of the current coordinate\n * frame\n * @param r1 radius along x axis\n * @param r2 radius along y axis\n * @param r3 radius along z axis\n */\nvoid G2O_OPENGL_API drawEllipsoid(GLfloat r1, GLfloat r2, GLfloat r3);\n\n/**\n * draw a cone\n */\nvoid G2O_OPENGL_API drawCone(GLfloat radius, GLfloat height);\n\n/**\n * draw a disk\n */\nvoid G2O_OPENGL_API drawDisk(GLfloat radius);\n\n/**\n * draw a circle using GL_LINES\n */\nvoid G2O_OPENGL_API drawCircle(GLfloat radius, int segments = 32);\n\n/**\n * draw a (closed) cylinder\n * @param radius the radius of the cylinder\n * @param height the height of the cylinder\n */\nvoid G2O_OPENGL_API drawCylinder(GLfloat radius, GLfloat height);\n\n/**\n * draw a pyramid\n */\nvoid G2O_OPENGL_API drawPyramid(GLfloat length, GLfloat height);\n\n/**\n * draw a range ring\n * @param range the range (radius) of the partial ring\n * @param fov Field Of View of the range sensor\n * @param range_width specify how thick the ring should be drawn\n */\nvoid G2O_OPENGL_API drawRangeRing(GLfloat range, GLfloat fov,\n                                  GLfloat range_width = 0.05);\n\n/**\n * draw a slice of a cylinder (approximated with slices_per_circle triangles for\n * the complete circle)\n * @param radius the radius of the cylinder\n * @param height the height of the cylinder\n * @param fov the \"fov\" of the slice (om degree)\n * @param slices_per_circle the number of triangle used to approximate the fulle\n * circle\n */\nvoid G2O_OPENGL_API drawSlice(GLfloat radius, GLfloat height, GLfloat fov,\n                              int slices_per_circle = 32);\n\n/**\n * draws a box used to represent a 6d pose\n */\nvoid G2O_OPENGL_API drawPoseBox();\n\n/**\n * draw a 2D arrow along the x axis with the given len\n */\nvoid G2O_OPENGL_API drawArrow2D(float len, float head_width, float head_len);\n\n/**\n * draw a point in the origin, having a size of pointSize\n */\nvoid G2O_OPENGL_API drawPoint(float pointSize);\n\n// @}\n\n#define POSE_VERTEX_COLOR 0.5f, 0.5f, 0.8f\n#define POSE_PARAMETER_COLOR 0.5f, 0.5f, 0.8f\n#define POSE_EDGE_COLOR 0.4f, 0.4f, 0.7f\n#define POSE_EDGE_GHOST_COLOR 0.4f, 0.4f, 0.7f\n\n#define LANDMARK_VERTEX_COLOR 0.8f, 0.5f, 0.3f\n#define LANDMARK_EDGE_COLOR 0.7f, 0.4f, 0.2f\n#define LANDMARK_EDGE_GHOST_COLOR 0.7f, 0.4f, 0.2f\n\n}  // namespace opengl\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/stuff/opengl_wrapper.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_OPENGL_WRAPPER_H\n#define G2O_OPENGL_WRAPPER_H\n\n#include \"g2o/config.h\"\n\n#ifdef WINDOWS\n#include <windows.h>\n#endif\n\n#ifdef G2O_OPENGL_FOUND\n#ifdef __APPLE__\n#include <OpenGL/gl.h>\n#else\n#include <GL/gl.h>\n#endif\n#endif\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/stuff/property.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"property.h\"\n\n#include <iostream>\n#include <vector>\n\n#include \"logger.h\"\n#include \"macros.h\"\n#include \"string_tools.h\"\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\n\nBaseProperty::BaseProperty(const std::string& name_) : _name(name_) {}\n\nBaseProperty::~BaseProperty() {}\n\nbool PropertyMap::addProperty(BaseProperty* p) {\n  std::pair<PropertyMapIterator, bool> result = insert(make_pair(p->name(), p));\n  return result.second;\n}\n\nbool PropertyMap::eraseProperty(const std::string& name) {\n  PropertyMapIterator it = find(name);\n  if (it == end()) return false;\n  delete it->second;\n  erase(it);\n  return true;\n}\n\nPropertyMap::~PropertyMap() {\n  for (PropertyMapIterator it = begin(); it != end(); ++it) {\n    if (it->second) delete it->second;\n  }\n}\n\nbool PropertyMap::updatePropertyFromString(const std::string& name,\n                                           const std::string& value) {\n  PropertyMapIterator it = find(name);\n  if (it == end()) return false;\n  it->second->fromString(value);\n  return true;\n}\n\nvoid PropertyMap::writeToCSV(std::ostream& os) const {\n  for (auto it = cbegin(); it != cend(); ++it) {\n    if (it != cbegin()) os << \",\";\n    os << it->second->name();\n  }\n  os << std::endl;\n  for (auto it = cbegin(); it != cend(); ++it) {\n    if (it != cbegin()) os << \",\";\n    os << it->second->toString();\n  }\n  os << std::endl;\n}\n\nbool PropertyMap::updateMapFromString(const std::string& values) {\n  bool status = true;\n  vector<string> valuesMap = strSplit(values, \",\");\n  for (size_t i = 0; i < valuesMap.size(); ++i) {\n    vector<string> m = strSplit(valuesMap[i], \"=\");\n    if (m.size() != 2) {\n      G2O_DEBUG(\"unable to extract name=value pair from {}\", valuesMap[i]);\n      continue;\n    }\n    string name = trim(m[0]);\n    string value = trim(m[1]);\n    status = status && updatePropertyFromString(name, value);\n  }\n  return status;\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/stuff/property.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_PROPERTY_H_\n#define G2O_PROPERTY_H_\n\n#include <map>\n#include <sstream>\n#include <string>\n\n#include \"g2o_stuff_api.h\"\n#include \"string_tools.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_STUFF_API BaseProperty {\n public:\n  BaseProperty(const std::string& name_);\n  virtual ~BaseProperty();\n  const std::string& name() { return _name; }\n  virtual std::string toString() const = 0;\n  virtual bool fromString(const std::string& s) = 0;\n\n protected:\n  std::string _name;\n};\n\ntemplate <typename T>\nclass Property : public BaseProperty {\n public:\n  typedef T ValueType;\n  Property(const std::string& name_) : BaseProperty(name_) {}\n  Property(const std::string& name_, const T& v)\n      : BaseProperty(name_), _value(v) {}\n  void setValue(const T& v) { _value = v; }\n  const T& value() const { return _value; }\n  virtual std::string toString() const {\n    std::stringstream sstr;\n    sstr << _value;\n    return sstr.str();\n  }\n  virtual bool fromString(const std::string& s) {\n    bool status = convertString(s, _value);\n    return status;\n  }\n\n protected:\n  T _value;\n};\n\n/**\n * \\brief a collection of properties mapping from name to the property itself\n */\nclass G2O_STUFF_API PropertyMap\n    : protected std::map<std::string, BaseProperty*> {\n public:\n  typedef std::map<std::string, BaseProperty*> BaseClass;\n  typedef BaseClass::iterator PropertyMapIterator;\n  typedef BaseClass::const_iterator PropertyMapConstIterator;\n\n  ~PropertyMap();\n\n  /**\n   * add a property to the map\n   */\n  bool addProperty(BaseProperty* p);\n\n  /**\n   * remove a property from the map\n   */\n  bool eraseProperty(const std::string& name_);\n\n  /**\n   * return a property by its name\n   */\n  template <typename P>\n  P* getProperty(const std::string& name_) {\n    PropertyMapIterator it = find(name_);\n    if (it == end()) return nullptr;\n    return dynamic_cast<P*>(it->second);\n  }\n  template <typename P>\n  const P* getProperty(const std::string& name_) const {\n    PropertyMapConstIterator it = find(name_);\n    if (it == end()) return nullptr;\n    return dynamic_cast<P*>(it->second);\n  }\n\n  /**\n   * create a property and insert it\n   */\n  template <typename P>\n  P* makeProperty(const std::string& name_, const typename P::ValueType& v) {\n    PropertyMapIterator it = find(name_);\n    if (it == end()) {\n      P* p = new P(name_, v);\n      addProperty(p);\n      return p;\n    } else\n      return dynamic_cast<P*>(it->second);\n  }\n\n  /**\n   * update a specific property with a new value\n   * @return true if the params is stored and update was carried out\n   */\n  bool updatePropertyFromString(const std::string& name,\n                                const std::string& value);\n\n  /**\n   * update the map based on a name=value string, e.g., name1=val1,name2=val2\n   * @return true, if it was possible to update all parameters\n   */\n  bool updateMapFromString(const std::string& values);\n\n  void writeToCSV(std::ostream& os) const;\n\n  using BaseClass::begin;\n  using BaseClass::const_iterator;\n  using BaseClass::end;\n  using BaseClass::iterator;\n  using BaseClass::size;\n};\n\ntypedef Property<int> IntProperty;\ntypedef Property<bool> BoolProperty;\ntypedef Property<float> FloatProperty;\ntypedef Property<double> DoubleProperty;\ntypedef Property<std::string> StringProperty;\n\n}  // namespace g2o\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/stuff/sampler.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"sampler.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nstatic std::normal_distribution<double> _univariateSampler(0., 1.);\nstatic std::uniform_real_distribution<double> _uniformReal;\nstatic std::mt19937 _gen_real;\n\ndouble sampleUniform(double min, double max, std::mt19937* generator) {\n  if (generator) return _uniformReal(*generator) * (max - min) + min;\n  return _uniformReal(_gen_real) * (max - min) + min;\n}\n\ndouble sampleGaussian(std::mt19937* generator) {\n  if (generator) return _univariateSampler(*generator);\n  return _univariateSampler(_gen_real);\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/stuff/sampler.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_GAUSSIAN_SAMPLER_\n#define G2O_GAUSSIAN_SAMPLER_\n\n#include <Eigen/Core>\n#include <cassert>\n#include <cmath>\n#include <cstdlib>\n#include <ctime>\n#include <memory>\n#include <random>\n\n#include \"g2o_stuff_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\ndouble G2O_STUFF_API sampleUniform(double min = 0, double max = 1,\n                                   std::mt19937* generator = 0);\ndouble G2O_STUFF_API sampleGaussian(std::mt19937* generator = 0);\n\ntemplate <class SampleType, class CovarianceType>\nclass GaussianSampler {\n public:\n  GaussianSampler(GaussianSampler const&) = delete;\n  GaussianSampler& operator=(const GaussianSampler&) = delete;\n  GaussianSampler(bool hasGenerator = true)\n      : _generator(hasGenerator ? new std::mt19937 : nullptr) {}\n  void setDistribution(const CovarianceType& cov) {\n    Eigen::LLT<CovarianceType> cholDecomp;\n    cholDecomp.compute(cov);\n    if (cholDecomp.info() == Eigen::NumericalIssue) {\n      assert(false && \"Cholesky decomposition on the covariance matrix failed\");\n      return;\n    }\n    _cholesky = cholDecomp.matrixL();\n  }\n  //! return a sample of the Gaussian distribution\n  SampleType generateSample() {\n    SampleType s;\n    for (int i = 0; i < s.size(); i++) {\n      s(i) = (_generator) ? sampleGaussian(_generator.get()) : sampleGaussian();\n    }\n    return _cholesky * s;\n  }\n  //! seed the random number generator, returns false if not having an own\n  //! generator.\n  bool seed(unsigned int s) {\n    if (!_generator) return false;\n    _generator->seed(s);\n    return true;\n  }\n\n protected:\n  CovarianceType _cholesky;\n  std::unique_ptr<std::mt19937> _generator;\n};\n\nclass G2O_STUFF_API Sampler {\n public:\n  /**\n   * Gaussian random with a mean and standard deviation. Uses the\n   * Polar method of Marsaglia.\n   */\n  static double gaussRand(double mean, double sigma) {\n    double y, r2;\n    do {\n      double x = -1.0 + 2.0 * uniformRand(0.0, 1.0);\n      y = -1.0 + 2.0 * uniformRand(0.0, 1.0);\n      r2 = x * x + y * y;\n    } while (r2 > 1.0 || r2 == 0.0);\n    return mean + sigma * y * std::sqrt(-2.0 * log(r2) / r2);\n  }\n\n  /**\n   * sample a number from a uniform distribution\n   */\n  static double uniformRand(double lowerBndr, double upperBndr) {\n    return lowerBndr +\n           ((double)std::rand() / (RAND_MAX + 1.0)) * (upperBndr - lowerBndr);\n  }\n  /**\n   * default seed function using the current time in seconds\n   */\n  static void seedRand() {\n    seedRand(static_cast<unsigned int>(std::time(NULL)));\n  }\n\n  /** seed the random number generator */\n  static void seedRand(unsigned int seed) { std::srand(seed); }\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/stuff/sparse_helper.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"sparse_helper.h\"\n\n#include <algorithm>\n#include <fstream>\n#include <iomanip>\n#include <string>\n#include <vector>\n\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\n\nstatic bool writeTripletEntries(const std::string& filename, int rows, int cols,\n                                const std::vector<TripletEntry>& triplets) {\n  const string name = [&filename]() {\n    const std::string::size_type lastDot = filename.find_last_of('.');\n    if (lastDot != std::string::npos) return filename.substr(0, lastDot);\n    return filename;\n  }();\n\n  std::ofstream fout(filename.c_str());\n  fout << \"# name: \" << name << std::endl;\n  fout << \"# type: sparse matrix\" << std::endl;\n  fout << \"# nnz: \" << triplets.size() << std::endl;\n  fout << \"# rows: \" << rows << std::endl;\n  fout << \"# columns: \" << cols << std::endl;\n  // fout << fixed;\n  fout << setprecision(9) << endl;\n  for (const TripletEntry& entry : triplets) {\n    fout << entry.r + 1 << \" \" << entry.c + 1 << \" \" << entry.x << std::endl;\n  }\n  return fout.good();\n}\n\nbool writeVector(const string& filename, const double* v, int n) {\n  ofstream os(filename.c_str());\n  os << fixed;\n  for (int i = 0; i < n; i++) os << *v++ << endl;\n  return os.good();\n}\n\nbool writeCCSMatrix(const string& filename, int rows, int cols, const int* Ap,\n                    const int* Ai, const double* Ax,\n                    bool upperTriangleSymmetric) {\n  vector<TripletEntry> entries;\n  entries.reserve((size_t)Ap[cols]);\n  for (int i = 0; i < cols; i++) {\n    const int& rbeg = Ap[i];\n    const int& rend = Ap[i + 1];\n    for (int j = rbeg; j < rend; j++) {\n      entries.emplace_back(TripletEntry(Ai[j], i, Ax[j]));\n      if (upperTriangleSymmetric && Ai[j] != i)\n        entries.emplace_back(TripletEntry(i, Ai[j], Ax[j]));\n    }\n  }\n  sort(entries.begin(), entries.end(), TripletColSort());\n  return writeTripletEntries(filename, rows, cols, entries);\n}\n\nbool writeTripletMatrix(const std::string& filename, int nz, int rows, int cols,\n                        const int* Ai, const int* Aj, const double* Ax,\n                        bool upperTriangleSymmetric) {\n  vector<TripletEntry> entries;\n  entries.reserve(nz);\n  for (int i = 0; i < nz; ++i) {\n    entries.emplace_back(TripletEntry(Ai[i], Aj[i], Ax[i]));\n    if (upperTriangleSymmetric && Ai[i] != Aj[i])\n      entries.emplace_back(TripletEntry(Aj[i], Ai[i], Ax[i]));\n  }\n  sort(entries.begin(), entries.end(), TripletColSort());\n  return writeTripletEntries(filename, rows, cols, entries);\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/stuff/sparse_helper.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SPARSE_HELPER_H\n#define G2O_SPARSE_HELPER_H\n\n#include <string>\n\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"g2o_stuff_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nstruct TripletEntry {\n  int r, c;\n  double x;\n  TripletEntry(int r_, int c_, double x_) : r(r_), c(c_), x(x_) {}\n};\nstruct TripletColSort {\n  bool operator()(const TripletEntry& e1, const TripletEntry& e2) const {\n    return e1.c < e2.c || (e1.c == e2.c && e1.r < e2.r);\n  }\n};\n\n/**\n * write an array to a file, debugging\n */\nG2O_STUFF_API bool writeVector(const std::string& filename, const double* v,\n                               int n);\n\n/**\n * write a CCS matrix given by pointer to column, row, and values\n */\nG2O_STUFF_API bool writeCCSMatrix(const std::string& filename, int rows,\n                                  int cols, const int* p, const int* i,\n                                  const double* v,\n                                  bool upperTriangleSymmetric = true);\n\n/**\n * write a triplet matrix given by pointers\n * @param filename filename to write to\n * @param nz number of elements\n * @param rows number of rows of the matrix\n * @param cols number of colmuns of the matrix\n * @param Ai pointer to the row index (nz elements)\n * @param Aj pointer to the column index (nz elements)\n * @param Ax pointer to the values index (nz elements)\n */\nG2O_STUFF_API bool writeTripletMatrix(const std::string& filename, int nz,\n                                      int rows, int cols, const int* Ai,\n                                      const int* Aj, const double* Ax,\n                                      bool upperTriangleSymmetric = true);\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/stuff/string_tools.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"string_tools.h\"\n\n#include <algorithm>\n#include <cctype>\n#include <iostream>\n#include <iterator>\n#include <string>\n\n#if (defined(UNIX) || defined(CYGWIN)) && !defined(ANDROID)\n#include <wordexp.h>\n#else\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n#endif\n\nnamespace g2o {\n\nusing namespace std;\n\nstd::string trim(const std::string& s) {\n  if (s.length() == 0) return s;\n  string::size_type b = s.find_first_not_of(\" \\t\\n\");\n  string::size_type e = s.find_last_not_of(\" \\t\\n\");\n  if (b == string::npos) return \"\";\n  return std::string(s, b, e - b + 1);\n}\n\nstd::string trimLeft(const std::string& s) {\n  if (s.length() == 0) return s;\n  string::size_type b = s.find_first_not_of(\" \\t\\n\");\n  string::size_type e = s.length() - 1;\n  if (b == string::npos) return \"\";\n  return std::string(s, b, e - b + 1);\n}\n\nstd::string trimRight(const std::string& s) {\n  if (s.length() == 0) return s;\n  string::size_type b = 0;\n  string::size_type e = s.find_last_not_of(\" \\t\\n\");\n  if (e == string::npos) return \"\";\n  return std::string(s, b, e - b + 1);\n}\n\nstd::string strToLower(const std::string& s) {\n  string ret;\n  ret.reserve(s.size());\n  std::transform(s.begin(), s.end(), back_inserter(ret),\n                 [](unsigned char c) { return std::tolower(c); });\n  return ret;\n}\n\nstd::string strToUpper(const std::string& s) {\n  string ret;\n  ret.reserve(s.size());\n  std::transform(s.begin(), s.end(), back_inserter(ret),\n                 [](unsigned char c) { return std::toupper(c); });\n  return ret;\n}\n\nstd::string strExpandFilename(const std::string& filename) {\n#if (defined(UNIX) || defined(CYGWIN)) && !defined(ANDROID)\n  string result = filename;\n  wordexp_t p;\n\n  wordexp(filename.c_str(), &p, 0);\n  if (p.we_wordc > 0) {\n    result = p.we_wordv[0];\n  }\n  wordfree(&p);\n  return result;\n#else\n  (void)filename;\n  G2O_WARN(\"not implemented\");\n  return std::string();\n#endif\n}\n\nstd::vector<std::string> strSplit(const std::string& str,\n                                  const std::string& delimiters) {\n  std::vector<std::string> tokens;\n  if (str.empty()) return tokens;\n  string::size_type lastPos = 0;\n  string::size_type pos = 0;\n\n  do {\n    pos = str.find_first_of(delimiters, lastPos);\n    tokens.push_back(str.substr(lastPos, pos - lastPos));\n    lastPos = pos + 1;\n  } while (string::npos != pos);\n\n  return tokens;\n}\n\nbool strStartsWith(const std::string& s, const std::string& start) {\n  if (s.size() < start.size()) return false;\n  return equal(start.begin(), start.end(), s.begin());\n}\n\nbool strEndsWith(const std::string& s, const std::string& end) {\n  if (s.size() < end.size()) return false;\n  return equal(end.rbegin(), end.rend(), s.rbegin());\n}\n\nint readLine(std::istream& is, std::stringstream& currentLine) {\n  if (is.eof()) return -1;\n  currentLine.str(\"\");\n  currentLine.clear();\n  is.get(*currentLine.rdbuf());\n  if (is.fail())  // fail is set on empty lines\n    is.clear();\n  skipLine(is);  // read \\n not read by get()\n  if (currentLine.str().empty() && is.eof()) {\n    return -1;\n  }\n  return static_cast<int>(currentLine.str().size());\n}\n\nvoid skipLine(std::istream& is) {\n  char c = ' ';\n  while (c != '\\n' && is.good() && !is.eof()) is.get(c);\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/stuff/string_tools.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_STRING_TOOLS_H\n#define G2O_STRING_TOOLS_H\n\n#include <algorithm>\n#include <iterator>\n#include <sstream>\n#include <string>\n#include <vector>\n\n#include \"g2o_stuff_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/** @addtogroup utils **/\n// @{\n\n/** \\file stringTools.h\n * \\brief utility functions for handling strings\n */\n\n/**\n * remove whitespaces from the start/end of a string\n */\nG2O_STUFF_API std::string trim(const std::string& s);\n\n/**\n * remove whitespaces from the left side of the string\n */\nG2O_STUFF_API std::string trimLeft(const std::string& s);\n\n/**\n * remove whitespaced from the right side of the string\n */\nG2O_STUFF_API std::string trimRight(const std::string& s);\n\n/**\n * convert the string to lower case\n */\nG2O_STUFF_API std::string strToLower(const std::string& s);\n\n/**\n * convert a string to upper case\n */\nG2O_STUFF_API std::string strToUpper(const std::string& s);\n\n/**\n * convert a string into an other type.\n */\ntemplate <typename T>\nbool convertString(const std::string& s, T& x,\n                   bool failIfLeftoverChars = true) {\n  std::istringstream i(s);\n  char c;\n  if (!(i >> x) || (failIfLeftoverChars && i.get(c))) return false;\n  return true;\n}\n\n/**\n * convert a string into an other type.\n * Return the converted value. Throw error if parsing is wrong.\n */\ntemplate <typename T>\nT stringToType(const std::string& s, bool failIfLeftoverChars = true) {\n  T x;\n  convertString(s, x, failIfLeftoverChars);\n  return x;\n}\n\n/**\n * return true, if str starts with substr\n */\nG2O_STUFF_API bool strStartsWith(const std::string& str,\n                                 const std::string& substr);\n\n/**\n * return true, if str ends with substr\n */\nG2O_STUFF_API bool strEndsWith(const std::string& str,\n                               const std::string& substr);\n\n/**\n * expand the given filename like a posix shell, e.g., ~ $CARMEN_HOME and other\n * will get expanded. Also command substitution, e.g. `pwd` will give the\n * current directory.\n */\nG2O_STUFF_API std::string strExpandFilename(const std::string& filename);\n\n/**\n * split a string into token based on the characters given in delim\n */\nG2O_STUFF_API std::vector<std::string> strSplit(const std::string& s,\n                                                const std::string& delim);\n\n/**\n * @brief Join into a string using a delimeter\n *\n * @tparam Iterator\n * @tparam std::iterator_traits<Iterator>::value_type\n * @param b begin of the range for output\n * @param e end of the range for output\n * @param delimiter will be inserted in between elements\n * @return std::string joined string\n */\ntemplate <typename Iterator,\n          typename Value = typename std::iterator_traits<Iterator>::value_type>\nstd::string strJoin(Iterator b, Iterator e, const std::string& delimiter = \"\") {\n  if (b == e) return \"\";\n  std::ostringstream os;\n  std::copy(b, std::prev(e),\n            std::ostream_iterator<Value>(os, delimiter.c_str()));\n  b = std::prev(e);\n  if (b != e) {\n    os << *b;\n  }\n  return os.str();\n}\n\n/**\n * read a line from is into currentLine.\n * @return the number of characters read into currentLine (excluding newline),\n * -1 on eof()\n */\nG2O_STUFF_API int readLine(std::istream& is, std::stringstream& currentLine);\n\n/**\n * read from string until the end of a line is reached.\n */\nG2O_STUFF_API void skipLine(std::istream& is);\n\n// @}\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/stuff/tictoc.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"tictoc.h\"\n\n#include <algorithm>\n#include <cstdio>\n#include <cstdlib>\n#include <limits>\n#include <map>\n#include <vector>\n\n#include \"misc.h\"\n#include \"timeutil.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief Internal structure of the tictoc profiling\n */\nstruct TicTocElement {\n  double ticTime;    ///< the time of the last tic\n  double totalTime;  ///< the total time of this part of the algorithm\n  int numCalls;      ///< the number of calls\n  double minTime;\n  double maxTime;\n  double exponentialMovingAverage;  ///< exponential moving average with alpha\n                                    ///< = 0.01\n  std::string algorithmPart;        ///< name / description of the code block\n  bool clockIsRunning;\n  TicTocElement()\n      : ticTime(0.),\n        totalTime(0.),\n        numCalls(0),\n        minTime(std::numeric_limits<double>::max()),\n        maxTime(0.),\n        exponentialMovingAverage(0.),\n        clockIsRunning(true) {}\n  bool operator<(const TicTocElement& other) const {\n    return totalTime < other.totalTime;\n  }\n};\ntypedef std::map<std::string, TicTocElement> TicTocMap;\n\n/**\n * \\brief helper for printing the struct at the end of the lifetime of the\n * program\n */\nstruct TicTocInitializer {\n  TicTocMap tictocElements;\n  bool enabled;\n  TicTocInitializer() { enabled = getenv(\"G2O_ENABLE_TICTOC\") != NULL; }\n  ~TicTocInitializer() {\n    if (!enabled) {\n      return;\n    }\n\n    if (tictocElements.size() > 0) {\n      int longestName = 0;\n      // sort the elements according to the total time and print a table\n      std::vector<TicTocElement> sortedElements;\n      sortedElements.reserve(tictocElements.size());\n      for (TicTocMap::const_iterator it = tictocElements.begin();\n           it != tictocElements.end(); ++it) {\n        if (it->second.numCalls == 0) continue;\n        longestName = std::max(longestName, (int)it->first.size());\n        sortedElements.push_back(it->second);\n      }\n      std::sort(sortedElements.begin(), sortedElements.end());\n\n      longestName += 4;\n\n      // now print the table to stdout\n      printf(\"------------------------------------------\\n\");\n      printf(\"|          TICTOC STATISTICS             |\\n\");\n      printf(\"------------------------------------------\\n\");\n      for (std::vector<TicTocElement>::const_iterator it =\n               sortedElements.begin();\n           it != sortedElements.end(); ++it) {\n        double avgTime = it->totalTime / it->numCalls;\n        printf(\"%s\", it->algorithmPart.c_str());\n        for (int i = it->algorithmPart.size(); i < longestName; ++i)\n          putchar(' ');\n        printf(\n            \"numCalls= %d\\t total= %.4f\\t avg= %.4f\\t min= %.4f\\t max= %.4f\\t \"\n            \"ema= %.4f\\n\",\n            it->numCalls, it->totalTime, avgTime, it->minTime, it->maxTime,\n            it->exponentialMovingAverage);\n      }\n      printf(\"------------------------------------------\\n\");\n    }\n  }\n};\n\ndouble tictoc(const char* algorithmPart) {\n  static TicTocInitializer initializer;\n  if (!initializer.enabled) return 0.;\n\n  TicTocMap& tictocElements = initializer.tictocElements;\n  static double alpha = cst(0.01);\n  double now = get_monotonic_time();\n\n  double dt = 0.;\n  TicTocMap::iterator foundIt = tictocElements.find(algorithmPart);\n  if (foundIt == tictocElements.end()) {\n    // insert element\n    TicTocElement e;\n    e.ticTime = now;\n    e.algorithmPart = algorithmPart;\n    tictocElements[e.algorithmPart] = e;\n  } else {\n    if (foundIt->second.clockIsRunning) {\n      dt = now - foundIt->second.ticTime;\n      foundIt->second.totalTime += dt;\n      foundIt->second.minTime = std::min(foundIt->second.minTime, dt);\n      foundIt->second.maxTime = std::max(foundIt->second.maxTime, dt);\n      if (foundIt->second.numCalls == 0)\n        foundIt->second.exponentialMovingAverage = dt;\n      else\n        foundIt->second.exponentialMovingAverage =\n            (1. - alpha) * foundIt->second.exponentialMovingAverage +\n            alpha * dt;\n      foundIt->second.numCalls++;\n    } else {\n      foundIt->second.ticTime = now;\n    }\n    foundIt->second.clockIsRunning = !foundIt->second.clockIsRunning;\n  }\n  return dt;\n}\n\nScopedTictoc::ScopedTictoc(const char* algorithmPart)\n    : _algorithmPart(algorithmPart) {\n  tictoc(_algorithmPart.c_str());\n}\n\nScopedTictoc::~ScopedTictoc() { tictoc(_algorithmPart.c_str()); }\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/stuff/tictoc.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_TICTOC_H\n#define G2O_TICTOC_H\n\n#include <string>\n\n#include \"g2o_stuff_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief Profile the timing of certain parts of your algorithm.\n *\n * Profile the timing of certain parts of your algorithm.\n * A typical use-case is as follows:\n *\n * tictoc(\"doSomething\");\n * // place the code here.\n * tictoc(\"doSomething\");\n *\n * This will calculate statistics for the operations within\n * the two calls to tictoc()\n *\n * If the environment variable G2O_ENABLE_TICTOC is defined, the timing will\n * be performed.\n */\nG2O_STUFF_API double tictoc(const char* algorithmPart);\n\n/**\n * \\brief Simplify calls to tictoc() for a whole scope\n *\n * See also the macro G2O_SCOPED_TICTOC below.\n */\nclass G2O_STUFF_API ScopedTictoc {\n public:\n  ScopedTictoc(const char* algorithmPart);\n  ~ScopedTictoc();\n\n protected:\n  std::string _algorithmPart;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#ifndef G2O_SCOPED_TICTOC\n#define G2O_SCOPED_TICTOC(s) g2o::ScopedTictoc scopedTictoc(s)\n#endif\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/stuff/timeutil.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"timeutil.h\"\n\n#include <iostream>\n\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nScopeTime::ScopeTime(const char* title)\n    : _title(title), _startTime(get_monotonic_time()) {}\n\nScopeTime::~ScopeTime() {\n  G2O_DEBUG(\"{} took {}ms.\", _title,\n            1000 * (get_monotonic_time() - _startTime));\n}\n\ndouble get_monotonic_time() {\n  return seconds{std::chrono::steady_clock::now().time_since_epoch()}.count();\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/stuff/timeutil.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_TIMEUTIL_H\n#define G2O_TIMEUTIL_H\n\n#include <chrono>\n#include <string>\n\n#include \"g2o_stuff_api.h\"\n\n/** @addtogroup utils **/\n// @{\n\n/** \\file timeutil.h\n * \\brief utility functions for handling time related stuff\n */\n\n/// Executes code, only if secs are gone since last exec.\n/// extended version, in which the current time is given, e.g., timestamp of IPC\n/// message\n#ifndef DO_EVERY_TS\n#define DO_EVERY_TS(secs, currentTime, code)        \\\n  if (1) {                                          \\\n    static double s_lastDone_ = (currentTime);      \\\n    double s_now_ = (currentTime);                  \\\n    if (s_lastDone_ > s_now_) s_lastDone_ = s_now_; \\\n    if (s_now_ - s_lastDone_ > (secs)) {            \\\n      code;                                         \\\n      s_lastDone_ = s_now_;                         \\\n    }                                               \\\n  } else                                            \\\n    (void)0\n#endif\n\n/// Executes code, only if secs are gone since last exec.\n#ifndef DO_EVERY\n#define DO_EVERY(secs, code) DO_EVERY_TS(secs, g2o::get_time(), code)\n#endif\n\n#ifndef MEASURE_TIME\n#define MEASURE_TIME(text, code)                                       \\\n  if (1) {                                                             \\\n    double _start_time_ = g2o::get_time();                             \\\n    code;                                                              \\\n    G2O_DEBUG(\"{} took {} sec\", text, g2o::get_time() - _start_time_); \\\n  } else                                                               \\\n    (void)0\n#endif\n\nnamespace g2o {\n\nusing seconds = std::chrono::duration<double>;\n\n/**\n * return the current time in seconds since 1. Jan 1970\n */\ninline double get_time() {\n  return seconds{std::chrono::system_clock::now().time_since_epoch()}.count();\n}\n\n/**\n * return a monotonic increasing time which basically does not need to\n * have a reference point. Consider this for measuring how long some\n * code fragments required to execute.\n */\nG2O_STUFF_API double get_monotonic_time();\n\n/**\n * \\brief Class to measure the time spent in a scope\n *\n * To use this class, e.g. to measure the time spent in a function,\n * just create and instance at the beginning of the function.\n */\nclass G2O_STUFF_API ScopeTime {\n public:\n  ScopeTime(const char* title);\n  ~ScopeTime();\n\n private:\n  std::string _title;\n  double _startTime;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#ifndef MEASURE_FUNCTION_TIME\n#define MEASURE_FUNCTION_TIME g2o::ScopeTime scopeTime(__FUNCTION__)\n#endif\n\n// @}\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/stuff/tuple_tools.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <tuple>\n#include <type_traits>\n#include <utility>\n\nnamespace g2o {\n\ntemplate <typename F, typename T, std::size_t... I>\nvoid tuple_apply_i_(F&& f, T& t, int i, std::index_sequence<I...>) {\n  (..., (I == i ? f(std::get<I>(t)) : void()));\n}\n\ntemplate <typename F, typename T>\nvoid tuple_apply_i(F&& f, T& t, int i) {\n  tuple_apply_i_(\n      f, t, i, std::make_index_sequence<std::tuple_size_v<std::decay_t<T>>>());\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/stuff/unscented.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_UNSCENTED_\n#define G2O_UNSCENTED_\n\n#include <Eigen/Cholesky>\n#include <Eigen/Core>\n#include <cassert>\n\nnamespace g2o {\n\ntemplate <class SampleType>\nstruct SigmaPoint {\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  SigmaPoint(const SampleType& sample, double wi, double wp)\n      : _sample(sample), _wi(wi), _wp(wp) {}\n  SigmaPoint() : _wi(0), _wp(0) {}\n  SampleType _sample;\n  double _wi;\n  double _wp;\n};\n\ntemplate <class SampleType, class CovarianceType>\nbool sampleUnscented(std::vector<SigmaPoint<SampleType>>& sigmaPoints,\n                     const SampleType& mean, const CovarianceType& covariance) {\n  const int dim = mean.size();\n  const int numPoints = 2 * dim + 1;\n  assert(covariance.rows() == covariance.cols() &&\n         covariance.cols() == mean.size() && \"Dimension Mismatch\");\n  constexpr double alpha = 1e-3;\n  constexpr double beta = 2.;\n  const double lambda = alpha * alpha * dim;\n  const double wi = 1. / (2. * (dim + lambda));\n\n  sigmaPoints.resize(numPoints);\n  sigmaPoints[0] = SigmaPoint<SampleType>(\n      mean, lambda / (dim + lambda),\n      lambda / (dim + lambda) + (1. - alpha * alpha + beta));\n  Eigen::LLT<CovarianceType> cholDecomp;\n  cholDecomp.compute(covariance * (dim + lambda));\n  if (cholDecomp.info() == Eigen::NumericalIssue) return false;\n  const CovarianceType& L = cholDecomp.matrixL();\n  int k = 1;\n  for (int i = 0; i < dim; i++) {\n    SampleType s(L.col(i));\n    sigmaPoints[k++] = SigmaPoint<SampleType>(mean + s, wi, wi);\n    sigmaPoints[k++] = SigmaPoint<SampleType>(mean - s, wi, wi);\n  }\n  return true;\n}\n\ntemplate <class SampleType, class CovarianceType>\nvoid reconstructGaussian(\n    SampleType& mean, CovarianceType& covariance,\n    const std::vector<SigmaPoint<SampleType>>& sigmaPoints) {\n  mean.fill(0);\n  covariance.fill(0);\n  for (size_t i = 0; i < sigmaPoints.size(); i++) {\n    mean += sigmaPoints[i]._wi * sigmaPoints[i]._sample;\n  }\n  for (size_t i = 0; i < sigmaPoints.size(); i++) {\n    SampleType delta = sigmaPoints[i]._sample - mean;\n    covariance += sigmaPoints[i]._wp * (delta * delta.transpose());\n  }\n}\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/CMakeLists.txt",
    "content": "# Pre-canned types\n\n# 2D types\nif(G2O_BUILD_SLAM2D_TYPES)\n  add_subdirectory(slam2d)\n  if(G2O_BUILD_SLAM2D_ADDON_TYPES)\n    add_subdirectory(slam2d_addons)\n  endif()\n  if(G2O_BUILD_DATA_TYPES)\n    add_subdirectory(data)\n  endif()\n  if(G2O_BUILD_SCLAM2D_TYPES)\n    add_subdirectory(sclam2d)\n  endif()\nendif()\n\n# 3D types\nif(G2O_BUILD_SLAM3D_TYPES)\n  add_subdirectory(slam3d)\n  if(G2O_BUILD_SLAM3D_ADDON_TYPES)\n    add_subdirectory(slam3d_addons)\n  endif()\n  if(G2O_BUILD_SBA_TYPES)\n    add_subdirectory(sba)\n    if(G2O_BUILD_ICP_TYPES)\n      add_subdirectory(icp)\n    endif()\n    if (G2O_BUILD_SIM3_TYPES)\n      add_subdirectory(sim3)\n    endif()\n  endif()\nendif()\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/data/CMakeLists.txt",
    "content": "add_library(types_data ${G2O_LIB_TYPE}\n  types_data.cpp\n  robot_data.cpp robot_data.h\n  vertex_tag.cpp vertex_tag.h\n  vertex_ellipse.cpp vertex_ellipse.h\n  laser_parameters.cpp laser_parameters.h\n  raw_laser.cpp raw_laser.h\n  robot_laser.cpp robot_laser.h\n  data_queue.cpp data_queue.h\n  g2o_types_data_api.h\n)\n\nset_target_properties(types_data PROPERTIES OUTPUT_NAME ${LIB_PREFIX}types_data)\nset_target_properties(types_data PROPERTIES\n  VERSION ${G2O_LIB_VERSION}\n  SOVERSION ${G2O_LIB_SOVERSION})\nif (APPLE)\n  set_target_properties(types_data PROPERTIES INSTALL_NAME_DIR \"${CMAKE_INSTALL_PREFIX}/${CMAKE_INSTALL_LIBDIR}\")\nendif()\n\n\ntarget_compile_features(types_data PUBLIC cxx_std_17)\ntarget_link_libraries(types_data core types_slam2d)\nif(G2O_HAVE_OPENGL)\n  target_link_libraries(types_data freeglut_minimal opengl_helper)\nendif()\n\ntarget_include_directories(types_data PUBLIC\n  $<BUILD_INTERFACE:${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}>\n  $<INSTALL_INTERFACE:include/g2o/types/data>)\n\ninstall(TARGETS types_data\n  EXPORT ${G2O_TARGETS_EXPORT_NAME}\n  RUNTIME DESTINATION ${RUNTIME_DESTINATION}\n  LIBRARY DESTINATION ${LIBRARY_DESTINATION}\n  ARCHIVE DESTINATION ${ARCHIVE_DESTINATION}\n  INCLUDES DESTINATION ${INCLUDES_DESTINATION}\n)\n\nfile(GLOB headers \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.h\" \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.hpp\")\ninstall(FILES ${headers} DESTINATION ${INCLUDES_INSTALL_DIR}/types/data)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/data/data_queue.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"data_queue.h\"\n\n#include \"g2o/types/data/robot_data.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nRobotData* DataQueue::findClosestData(double timestamp) const {\n  if (_buffer.rbegin()->first < timestamp) return _buffer.rbegin()->second;\n  if (_buffer.begin()->first > timestamp) return _buffer.begin()->second;\n\n  Buffer::const_iterator ub = _buffer.upper_bound(timestamp);\n  Buffer::const_iterator lb = ub;\n  --lb;\n  if (fabs(lb->first - timestamp) < fabs(ub->first - timestamp))\n    return lb->second;\n  else\n    return ub->second;\n}\n\nRobotData* DataQueue::before(double timestamp) const {\n  if (_buffer.size() == 0 || _buffer.begin()->first >= timestamp)\n    return nullptr;\n  Buffer::const_iterator lb = _buffer.upper_bound(timestamp);\n  --lb;  // now it's the lower bound\n  return lb->second;\n}\n\nRobotData* DataQueue::after(double timestamp) const {\n  if (_buffer.size() == 0 || _buffer.rbegin()->first < timestamp)\n    return nullptr;\n  Buffer::const_iterator ub = _buffer.upper_bound(timestamp);\n  if (ub == _buffer.end()) return nullptr;\n  return ub->second;\n}\n\nvoid DataQueue::add(RobotData* rd) { _buffer[rd->timestamp()] = rd; }\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/data/data_queue.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_DATA_QUEUE_H\n#define G2O_DATA_QUEUE_H\n\n#include <map>\n\n#include \"g2o_types_data_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass RobotData;\n\n/**\n * \\brief a simple queue to store data and retrieve based on a timestamp\n */\nclass G2O_TYPES_DATA_API DataQueue {\n public:\n  typedef std::map<double, RobotData*> Buffer;\n\n public:\n  void add(RobotData* rd);\n\n  RobotData* findClosestData(double timestamp) const;\n\n  RobotData* before(double timestamp) const;\n  RobotData* after(double timestamp) const;\n\n  const Buffer& buffer() const { return _buffer; }\n\n protected:\n  Buffer _buffer;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/data/g2o_types_data_api.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n/***************************************************************************\n *  Description: import/export macros for creating DLLS with Microsoft\n *\tcompiler. Any exported function needs to be declared with the\n *  appropriate G2O_XXXX_API macro. Also, there must be separate macros\n *  for each DLL (arrrrrgh!!!)\n *\n *  17 Jan 2012\n *  Email: pupilli@cs.bris.ac.uk\n ****************************************************************************/\n#ifndef G2O_TYPES_DATA_API_H\n#define G2O_TYPES_DATA_API_H\n\n#include \"g2o/config.h\"\n\n#ifdef _MSC_VER\n// We are using a Microsoft compiler:\n#ifdef G2O_SHARED_LIBS\n#ifdef types_data_EXPORTS\n#define G2O_TYPES_DATA_API __declspec(dllexport)\n#else\n#define G2O_TYPES_DATA_API __declspec(dllimport)\n#endif\n#else\n#define G2O_TYPES_DATA_API\n#endif\n\n#else\n// Not Microsoft compiler so set empty definition:\n#define G2O_TYPES_DATA_API\n#endif\n\n#endif  // G2O_TYPES_DATA_API_H\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/data/laser_parameters.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"laser_parameters.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nLaserParameters::LaserParameters(int t, int nbeams, double _firstBeamAngle,\n                                 double _angularStep, double _maxRange,\n                                 double _accuracy, int _remissionMode,\n                                 double _minRange)\n    : laserPose(SE2(0., 0., 0.)),\n      type(t),\n      firstBeamAngle(_firstBeamAngle),\n      fov(_angularStep * nbeams),\n      angularStep(_angularStep),\n      accuracy(_accuracy),\n      remissionMode(_remissionMode),\n      maxRange(_maxRange),\n      minRange(_minRange) {}\n\nLaserParameters::LaserParameters(int nbeams, double _firstBeamAngle,\n                                 double _angularStep, double _maxRange,\n                                 double _minRange)\n    : laserPose(SE2(0., 0., 0.)),\n      type(0),\n      firstBeamAngle(_firstBeamAngle),\n      fov(_angularStep * nbeams),\n      angularStep(_angularStep),\n      accuracy(0.1),\n      remissionMode(0),\n      maxRange(_maxRange),\n      minRange(_minRange) {}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/data/laser_parameters.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_LASER_PARAMETERS_H\n#define G2O_LASER_PARAMETERS_H\n\n#include \"g2o/types/slam2d/se2.h\"\n#include \"g2o_types_data_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief parameters for a 2D range finder\n */\nstruct G2O_TYPES_DATA_API LaserParameters {\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  LaserParameters(int type, int beams, double firstBeamAngle,\n                  double angularStep, double maxRange, double accuracy,\n                  int remissionMode, double minRange = 0);\n  LaserParameters(int beams, double firstBeamAngle, double angularStep,\n                  double maxRange, double minRange = 0);\n  SE2 laserPose;\n  int type;\n  double firstBeamAngle;\n  double fov;\n  double angularStep;\n  double accuracy;\n  int remissionMode;\n  double maxRange;\n  double minRange;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/data/raw_laser.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"raw_laser.h\"\n\n#include <iostream>\n\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\n\nRawLaser::RawLaser()\n    : RobotData(),\n      _laserParams(0, 180, -const_pi() / 2, const_pi() / 180, 50, cst(0.1), 0) {\n}\n\nRawLaser::~RawLaser() {}\n\nbool RawLaser::write(std::ostream& /*os*/) const {\n  // TODO(Rainer): implement writing of raw laser\n  G2O_ERROR(\"RawLaser::write() not implemented yet.\");\n  return false;\n}\n\nbool RawLaser::read(std::istream& is) {\n  int type;\n  double angle, fov, res, maxrange, acc;\n  int remission_mode;\n  is >> type >> angle >> fov >> res >> maxrange >> acc >> remission_mode;\n\n  int beams;\n  is >> beams;\n  _laserParams =\n      LaserParameters(type, beams, angle, res, maxrange, acc, remission_mode);\n  _ranges.resize(beams);\n  for (int i = 0; i < beams; i++) is >> _ranges[i];\n\n  is >> beams;\n  _remissions.resize(beams);\n  for (int i = 0; i < beams; i++) is >> _remissions[i];\n\n  // timestamp + host\n  is >> _timestamp;\n  is >> _hostname;\n  is >> _loggerTimestamp;\n  return true;\n}\n\nvoid RawLaser::setRanges(const vector<double>& ranges) { _ranges = ranges; }\n\nvoid RawLaser::setRemissions(const std::vector<double>& remissions) {\n  _remissions = remissions;\n}\n\nvoid RawLaser::setLaserParams(const LaserParameters& laserParams) {\n  _laserParams = laserParams;\n}\n\nRawLaser::Point2DVector RawLaser::cartesian() const {\n  Point2DVector points;\n  for (size_t i = 0; i < _ranges.size(); ++i) {\n    const double& r = _ranges[i];\n    if (r < _laserParams.maxRange && r > _laserParams.minRange) {\n      double alpha = _laserParams.firstBeamAngle + i * _laserParams.angularStep;\n      points.push_back(Vector2(std::cos(alpha) * r, std::sin(alpha) * r));\n    }\n  }\n  return points;\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/data/raw_laser.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_RAW_LASER_H\n#define G2O_RAW_LASER_H\n\n#include <Eigen/Core>\n#include <vector>\n\n#include \"g2o_types_data_api.h\"\n#include \"laser_parameters.h\"\n#include \"robot_data.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief Raw laser measuerement\n *\n * A raw laser measuerement. The read/write function correspond to the format of\n * CARMEN.\n */\nclass G2O_TYPES_DATA_API RawLaser : public RobotData {\n public:\n  using Point2DVector = std::vector<Vector2>;\n\n public:\n  RawLaser();\n  ~RawLaser();\n\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n  virtual bool read(std::istream& is);\n\n  /**\n   * computes a cartesian view of the beams (x,y).\n   * @return a vector with the points of the scan in cartesian coordinates.\n   */\n  Point2DVector cartesian() const;\n\n  //! the range measurements by the laser\n  const std::vector<double>& ranges() const { return _ranges; }\n  void setRanges(const std::vector<double>& ranges);\n\n  //! the remission measurements by the laser\n  const std::vector<double>& remissions() const { return _remissions; }\n  void setRemissions(const std::vector<double>& remissions);\n\n  //! the parameters of the laser\n  const LaserParameters& laserParams() const { return _laserParams; }\n  void setLaserParams(const LaserParameters& laserParams);\n\n protected:\n  std::vector<double> _ranges;\n  std::vector<double> _remissions;\n  LaserParameters _laserParams;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/data/robot_data.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"robot_data.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nRobotData::RobotData()\n    : HyperGraph::Data(), _timestamp(-1.), _loggerTimestamp(-1.) {}\n\nRobotData::~RobotData() {}\n\nvoid RobotData::setTimestamp(double ts) { _timestamp = ts; }\n\nvoid RobotData::setLoggerTimestamp(double ts) { _loggerTimestamp = ts; }\n\nvoid RobotData::setTag(const std::string& tag) { _tag = tag; }\n\nvoid RobotData::setHostname(const std::string& hostname) {\n  _hostname = hostname;\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/data/robot_data.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_ROBOT_DATA_H\n#define G2O_ROBOT_DATA_H\n\n#include <iosfwd>\n#include <string>\n\n#include \"g2o/core/optimizable_graph.h\"\n#include \"g2o_types_data_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief data recorded by the robot\n */\nclass G2O_TYPES_DATA_API RobotData : public HyperGraph::Data {\n public:\n  RobotData();\n  virtual ~RobotData();\n\n  double timestamp() const { return _timestamp; }\n  void setTimestamp(double ts);\n\n  double loggerTimestamp() const { return _loggerTimestamp; }\n  void setLoggerTimestamp(double ts);\n\n  const std::string& tag() const { return _tag; }\n  void setTag(const std::string& tag);\n\n  const std::string& hostname() const { return _hostname; }\n  void setHostname(const std::string& hostname);\n\n protected:\n  double _timestamp;        ///< timestamp when the measurement was generated\n  double _loggerTimestamp;  ///< timestamp when the measurement was recorded\n  std::string\n      _tag;  ///< string tag (FLASER, ROBOTLASER, ODOM..) of the line in the log\n  std::string _hostname;  ///< name of the computer/robot generating the data\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/data/robot_laser.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"robot_laser.h\"\n\n#include \"g2o/stuff/macros.h\"\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\n#include \"g2o/stuff/opengl_wrapper.h\"\n#endif\n\n#include <iomanip>\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\n\nRobotLaser::RobotLaser()\n    : RawLaser(),\n      _laserTv(0.),\n      _laserRv(0.),\n      _forwardSafetyDist(0.),\n      _sideSafetyDist(0.),\n      _turnAxis(0.) {}\n\nRobotLaser::~RobotLaser() {}\n\nbool RobotLaser::read(std::istream& is) {\n  int type;\n  double angle, fov, res, maxrange, acc;\n  int remission_mode;\n  is >> type >> angle >> fov >> res >> maxrange >> acc >> remission_mode;\n\n  int beams;\n  is >> beams;\n  _laserParams =\n      LaserParameters(type, beams, angle, res, maxrange, acc, remission_mode);\n  _ranges.resize(beams);\n  for (int i = 0; i < beams; i++) is >> _ranges[i];\n\n  is >> beams;\n  _remissions.resize(beams);\n  for (int i = 0; i < beams; i++) is >> _remissions[i];\n\n  // special robot laser stuff\n  double x, y, theta;\n  is >> x >> y >> theta;\n  SE2 lp(x, y, theta);\n  is >> x >> y >> theta;\n  _odomPose = SE2(x, y, theta);\n  _laserParams.laserPose = _odomPose.inverse() * lp;\n  is >> _laserTv >> _laserRv >> _forwardSafetyDist >> _sideSafetyDist >>\n      _turnAxis;\n\n  // timestamp + host\n  is >> _timestamp;\n  is >> _hostname;\n  is >> _loggerTimestamp;\n  return true;\n}\n\nbool RobotLaser::write(std::ostream& os) const {\n  os << _laserParams.type << \" \" << _laserParams.firstBeamAngle << \" \"\n     << _laserParams.fov << \" \" << _laserParams.angularStep << \" \"\n     << _laserParams.maxRange << \" \" << _laserParams.accuracy << \" \"\n     << _laserParams.remissionMode << \" \";\n  os << ranges().size();\n  for (size_t i = 0; i < ranges().size(); ++i) os << \" \" << ranges()[i];\n  os << \" \" << _remissions.size();\n  for (size_t i = 0; i < _remissions.size(); ++i) os << \" \" << _remissions[i];\n\n  // odometry pose\n  Vector3 p = (_odomPose * _laserParams.laserPose).toVector();\n  os << \" \" << p.x() << \" \" << p.y() << \" \" << p.z();\n  p = _odomPose.toVector();\n  os << \" \" << p.x() << \" \" << p.y() << \" \" << p.z();\n\n  // crap values\n  os << FIXED(\" \" << _laserTv << \" \" << _laserRv << \" \" << _forwardSafetyDist\n                  << \" \" << _sideSafetyDist << \" \" << _turnAxis);\n  os << FIXED(\" \" << timestamp() << \" \" << hostname() << \" \"\n                  << loggerTimestamp());\n\n  return os.good();\n}\n\nvoid RobotLaser::setOdomPose(const SE2& odomPose) { _odomPose = odomPose; }\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nRobotLaserDrawAction::RobotLaserDrawAction()\n    : DrawAction(typeid(RobotLaser).name()),\n      _beamsDownsampling(nullptr),\n      _pointSize(nullptr),\n      _maxRange(nullptr) {}\n\nbool RobotLaserDrawAction::refreshPropertyPtrs(\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (!DrawAction::refreshPropertyPtrs(params_)) return false;\n  if (_previousParams) {\n    _beamsDownsampling = _previousParams->makeProperty<IntProperty>(\n        _typeName + \"::BEAMS_DOWNSAMPLING\", 1);\n    _pointSize = _previousParams->makeProperty<FloatProperty>(\n        _typeName + \"::POINT_SIZE\", 1.0f);\n    _maxRange = _previousParams->makeProperty<FloatProperty>(\n        _typeName + \"::MAX_RANGE\", -1.);\n  } else {\n    _beamsDownsampling = 0;\n    _pointSize = 0;\n    _maxRange = 0;\n  }\n  return true;\n}\n\nHyperGraphElementAction* RobotLaserDrawAction::operator()(\n    HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (typeid(*element).name() != _typeName) return nullptr;\n\n  refreshPropertyPtrs(params_);\n  if (!_previousParams) {\n    return this;\n  }\n  if (_show && !_show->value()) return this;\n  RobotLaser* that = static_cast<RobotLaser*>(element);\n\n  RawLaser::Point2DVector points = that->cartesian();\n  if (_maxRange && _maxRange->value() >= 0) {\n    // prune the cartesian points;\n    RawLaser::Point2DVector npoints(points.size());\n    int k = 0;\n    auto r2 = std::pow(_maxRange->value(), 2);\n    for (size_t i = 0; i < points.size(); i++) {\n      if (points[i].squaredNorm() < r2) npoints[k++] = points[i];\n    }\n    points = npoints;\n    npoints.resize(k);\n  }\n\n  glPushMatrix();\n  const SE2& laserPose = that->laserParams().laserPose;\n  glTranslatef((float)laserPose.translation().x(),\n               (float)laserPose.translation().y(), 0.f);\n  glRotatef((float)RAD2DEG(laserPose.rotation().angle()), 0.f, 0.f, 1.f);\n  glColor4f(1.f, 0.f, 0.f, 0.5f);\n  int step = 1;\n  if (_beamsDownsampling) step = _beamsDownsampling->value();\n  if (_pointSize) {\n    glPointSize(_pointSize->value());\n  }\n\n  glBegin(GL_POINTS);\n  for (size_t i = 0; i < points.size(); i += step) {\n    glVertex3f((float)points[i].x(), (float)points[i].y(), 0.f);\n  }\n  glEnd();\n  glPopMatrix();\n\n  return this;\n}\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/data/robot_laser.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_ROBOT_LASER_H\n#define G2O_ROBOT_LASER_H\n\n#include \"g2o/core/hyper_graph_action.h\"\n#include \"g2o_types_data_api.h\"\n#include \"raw_laser.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief laser measurement obtained by a robot\n *\n * A laser measurement obtained by a robot. The measurement is equipped with a\n * pose of the robot at which the measurement was taken. The read/write function\n * correspond to the CARMEN logfile format.\n */\nclass G2O_TYPES_DATA_API RobotLaser : public RawLaser {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  RobotLaser();\n  ~RobotLaser();\n\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n  virtual bool read(std::istream& is);\n\n  SE2 laserPose() const { return _odomPose * _laserParams.laserPose; }\n  const SE2& odomPose() const { return _odomPose; }\n  void setOdomPose(const SE2& odomPose);\n\n protected:\n  SE2 _odomPose;\n  //! velocities and safety distances of the robot.\n  double _laserTv, _laserRv, _forwardSafetyDist, _sideSafetyDist, _turnAxis;\n};\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nclass G2O_TYPES_DATA_API RobotLaserDrawAction : public DrawAction {\n public:\n  RobotLaserDrawAction();\n  virtual HyperGraphElementAction* operator()(\n      HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n\n protected:\n  virtual bool refreshPropertyPtrs(\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n  IntProperty* _beamsDownsampling;\n  FloatProperty* _pointSize;\n  FloatProperty* _maxRange;\n};\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/data/types_data.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"g2o/core/creators.h\"\n#include \"g2o/core/factory.h\"\n#include \"g2o/stuff/macros.h\"\n#include \"robot_laser.h\"\n#include \"vertex_ellipse.h\"\n#include \"vertex_tag.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nG2O_REGISTER_TYPE_GROUP(data);\n\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"VERTEX_TAG\", VertexTag);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"ROBOTLASER1\", RobotLaser);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"VERTEX_ELLIPSE\", VertexEllipse);\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nG2O_REGISTER_ACTION(RobotLaserDrawAction);\nG2O_REGISTER_ACTION(VertexTagDrawAction);\nG2O_REGISTER_ACTION(VertexEllipseDrawAction);\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/data/types_data.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_TYPES_DATA_H\n#define G2O_TYPES_DATA_H\n\n#include \"robot_laser.h\"\n#include \"vertex_ellipse.h\"\n#include \"vertex_tag.h\"\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/data/vertex_ellipse.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"vertex_ellipse.h\"\n\n#include \"g2o/stuff/macros.h\"\n#include \"g2o/stuff/misc.h\"\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\n#include \"g2o/EXTERNAL/freeglut/freeglut_minimal.h\"\n#include \"g2o/stuff/opengl_primitives.h\"\n#include \"g2o/stuff/opengl_wrapper.h\"\n#endif\n\n#include <Eigen/Eigenvalues>\n#include <iomanip>\n\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\n\nVertexEllipse::VertexEllipse()\n    : RobotData(),\n      _covariance(Matrix3F::Zero()),\n      _UMatrix(Matrix2F::Zero()),\n      _singularValues(Vector2F::Zero()) {}\n\nVertexEllipse::~VertexEllipse() {}\n\nvoid VertexEllipse::_updateSVD() const {\n  Eigen::SelfAdjointEigenSolver<Matrix2F> eigenSolver(\n      _covariance.block<2, 2>(0, 0));\n  _UMatrix = eigenSolver.eigenvectors();\n  _singularValues = eigenSolver.eigenvalues();\n}\n\nbool VertexEllipse::read(std::istream& is) {\n  float cxx, cxy, cxt, cyy, cyt, ctt;\n  is >> cxx >> cxy >> cxt >> cyy >> cyt >> ctt;\n  _covariance(0, 0) = cxx;\n  _covariance(0, 1) = cxy;\n  _covariance(0, 2) = cxt;\n  _covariance(1, 0) = cxy;\n  _covariance(1, 1) = cyy;\n  _covariance(1, 2) = cyt;\n  _covariance(2, 0) = cxt;\n  _covariance(2, 1) = cyt;\n  _covariance(2, 2) = ctt;\n\n  _updateSVD();\n\n  int size;\n  is >> size;\n  for (int i = 0; i < size; i++) {\n    float x, y;\n    is >> x >> y;\n    addMatchingVertex(x, y);\n  }\n\n  return true;\n}\n\nbool VertexEllipse::write(std::ostream& os) const {\n  os << _covariance(0, 0) << \" \" << _covariance(0, 1) << \" \"\n     << _covariance(0, 2) << \" \" << _covariance(1, 1) << \" \"\n     << _covariance(1, 2) << \" \" << _covariance(2, 2) << \" \";\n\n  os << _matchingVertices.size() << \" \";\n  for (size_t i = 0; i < _matchingVertices.size(); i++) {\n    os << _matchingVertices[i].x() << \" \" << _matchingVertices[i].y() << \" \";\n  }\n\n  return os.good();\n}\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nVertexEllipseDrawAction::VertexEllipseDrawAction()\n    : DrawAction(typeid(VertexEllipse).name()) {\n  _scaleFactor = 0;\n}\n\nbool VertexEllipseDrawAction::refreshPropertyPtrs(\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (!DrawAction::refreshPropertyPtrs(params_)) return false;\n  if (_previousParams) {\n    _scaleFactor =\n        _previousParams->makeProperty<DoubleProperty>(_typeName + \"::\", 1);\n  } else {\n    _scaleFactor = 0;\n  }\n  return true;\n}\n\nHyperGraphElementAction* VertexEllipseDrawAction::operator()(\n    HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (typeid(*element).name() != _typeName) return nullptr;\n\n  refreshPropertyPtrs(params_);\n  if (!_previousParams) {\n    return this;\n  }\n  if (_show && !_show->value()) return this;\n\n  VertexEllipse* that = dynamic_cast<VertexEllipse*>(element);\n\n  glPushMatrix();\n\n  float sigmaTheta = sqrt(that->covariance()(2, 2));\n  float x = 0.1f * cosf(sigmaTheta);\n  float y = 0.1f * sinf(sigmaTheta);\n\n  glColor3f(1.f, 0.7f, 1.f);\n  glBegin(GL_LINE_STRIP);\n  glVertex3f(x, y, 0);\n  glVertex3f(0, 0, 0);\n  glVertex3f(x, -y, 0);\n  glEnd();\n\n  glColor3f(0.f, 1.f, 0.f);\n  for (size_t i = 0; i < that->matchingVertices().size(); i++) {\n    glBegin(GL_LINES);\n    glVertex3f(0, 0, 0);\n    glVertex3f(that->matchingVertices()[i].x(), that->matchingVertices()[i].y(),\n               0);\n    glEnd();\n  }\n\n  Matrix2F rot = that->U();\n  float angle = std::atan2(rot(1, 0), rot(0, 0));\n  glRotatef(angle * 180.0 / const_pi(), 0., 0., 1.);\n  Vector2F sv = that->singularValues();\n  glScalef(sqrt(sv(0)), sqrt(sv(1)), 1);\n\n  glColor3f(1.f, 0.7f, 1.f);\n  glBegin(GL_LINE_LOOP);\n  for (int i = 0; i < 36; i++) {\n    float rad = i * const_pi() / 18.0;\n    glVertex2f(std::cos(rad), std::sin(rad));\n  }\n  glEnd();\n\n  glPopMatrix();\n  return this;\n}\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/data/vertex_ellipse.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_VERTEX_ELLIPSE_H\n#define G2O_VERTEX_ELLIPSE_H\n\n#include \"g2o/core/hyper_graph_action.h\"\n#include \"g2o_types_data_api.h\"\n#include \"robot_data.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief string ellipse to be attached to a vertex\n */\nclass G2O_TYPES_DATA_API VertexEllipse : public RobotData {\n public:\n  using myVector2fVector = std::vector<Vector2F>;\n\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  VertexEllipse();\n  ~VertexEllipse();\n\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n  virtual bool read(std::istream& is);\n\n  const Matrix3F& covariance() { return _covariance; }\n  void setCovariance(Matrix3F& c) {\n    _covariance = c;\n    _updateSVD();\n  }\n  const Matrix2F& U() { return _UMatrix; }\n  const Vector2F& singularValues() { return _singularValues; }\n\n  const myVector2fVector& matchingVertices() { return _matchingVertices; }\n  void addMatchingVertex(float x, float y) {\n    Vector2F v(x, y);\n    _matchingVertices.push_back(v);\n  }\n\n  void clearMatchingVertices() { _matchingVertices.clear(); }\n\n  const std::vector<int>& matchingVerticesIDs() { return _matchingVerticesIDs; }\n  void addMatchingVertexID(int id) { _matchingVerticesIDs.push_back(id); }\n  void clearMatchingVerticesIDs() { _matchingVerticesIDs.clear(); }\n\n protected:\n  void _updateSVD() const;\n  Matrix3F _covariance;\n  mutable Matrix2F _UMatrix;\n  mutable Vector2F _singularValues;\n  std::vector<int> _matchingVerticesIDs;\n  myVector2fVector _matchingVertices;\n};\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nclass G2O_TYPES_DATA_API VertexEllipseDrawAction : public DrawAction {\n public:\n  VertexEllipseDrawAction();\n  virtual HyperGraphElementAction* operator()(\n      HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n\n protected:\n  virtual bool refreshPropertyPtrs(\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n  DoubleProperty* _scaleFactor;\n};\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/data/vertex_tag.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"vertex_tag.h\"\n\n#include \"g2o/stuff/macros.h\"\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\n#include \"g2o/EXTERNAL/freeglut/freeglut_minimal.h\"\n#include \"g2o/stuff/opengl_primitives.h\"\n#include \"g2o/stuff/opengl_wrapper.h\"\n#endif\n\n#include <iomanip>\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\n\nVertexTag::VertexTag() : RobotData() {}\n\nVertexTag::~VertexTag() {}\n\nbool VertexTag::read(std::istream& is) {\n  is >> _name;\n  is >> _position.x() >> _position.y() >> _position.z();\n  is >> _odom2d.x() >> _odom2d.y() >> _odom2d.z();\n  is >> _timestamp;\n  is >> _hostname;\n  is >> _loggerTimestamp;\n  return true;\n}\n\nbool VertexTag::write(std::ostream& os) const {\n  os << _name << \" \";\n  os << FIXED(_position.x()\n              << \" \" << _position.y() << \" \" << _position.z() << \" \");\n  os << FIXED(_odom2d.x() << \" \" << _odom2d.y() << \" \" << _odom2d.z() << \" \");\n  os << FIXED(\" \" << timestamp() << \" \" << hostname() << \" \"\n                  << loggerTimestamp());\n  return os.good();\n}\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nVertexTagDrawAction::VertexTagDrawAction()\n    : DrawAction(typeid(VertexTag).name()), _textSize(nullptr) {}\n\nbool VertexTagDrawAction::refreshPropertyPtrs(\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (!DrawAction::refreshPropertyPtrs(params_)) return false;\n  if (_previousParams) {\n    _textSize = _previousParams->makeProperty<DoubleProperty>(\n        _typeName + \"::TEXT_SIZE\", 1);\n  } else {\n    _textSize = 0;\n  }\n  return true;\n}\n\nHyperGraphElementAction* VertexTagDrawAction::operator()(\n    HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (typeid(*element).name() != _typeName) return nullptr;\n\n  refreshPropertyPtrs(params_);\n  if (!_previousParams) {\n    return this;\n  }\n  VertexTag* that = static_cast<VertexTag*>(element);\n\n  glPushMatrix();\n  glColor3f(1.f, 0.2f, 1.f);\n  glTranslatef(that->position().x(), that->position().y(),\n               that->position().z());\n  float textSize = 1;\n  if (_textSize) textSize = (float)_textSize->value();\n  opengl::drawBox(0.1f * textSize, 0.1f * textSize, 0.1f * textSize);\n  glTranslatef(0.2f * textSize, 0.f, 0.f);\n  glScalef(0.003f * textSize, 0.003f * textSize, 1.f);\n  freeglut_minimal::glutStrokeString(freeglut_minimal::GLUT_STROKE_ROMAN,\n                                     that->name().c_str());\n  glPopMatrix();\n  return this;\n}\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/data/vertex_tag.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_VERTEX_TAG_H\n#define G2O_VERTEX_TAG_H\n\n#include \"g2o/core/hyper_graph_action.h\"\n#include \"g2o_types_data_api.h\"\n#include \"robot_data.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief string tag to be attached to a vertex\n *\n * A laser measurement obtained by a robot. The measurement is equipped with a\n * pose of the robot at which the measurement was taken. The read/write function\n * correspond to the CARMEN logfile format.\n */\nclass G2O_TYPES_DATA_API VertexTag : public RobotData {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  VertexTag();\n  ~VertexTag();\n\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n  virtual bool read(std::istream& is);\n\n  const std::string name() const { return _name; }\n  void setName(const std::string& name_) { _name = name_; }\n  const Vector3F& position() const { return _position; }\n  void setPosition(const Vector3F& p) { _position = p; }\n\n protected:\n  std::string _name;\n  Vector3F _position;\n  Vector3F _odom2d;\n};\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nclass G2O_TYPES_DATA_API VertexTagDrawAction : public DrawAction {\n public:\n  VertexTagDrawAction();\n  virtual HyperGraphElementAction* operator()(\n      HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n\n protected:\n  virtual bool refreshPropertyPtrs(\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n  DoubleProperty* _textSize;\n};\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/icp/CMakeLists.txt",
    "content": "add_library(types_icp ${G2O_LIB_TYPE}\n  types_icp.cpp  types_icp.h\n  g2o_types_icp_api.h\n)\n\nset_target_properties(types_icp PROPERTIES OUTPUT_NAME ${LIB_PREFIX}types_icp)\nset_target_properties(types_icp PROPERTIES\n  VERSION ${G2O_LIB_VERSION}\n  SOVERSION ${G2O_LIB_SOVERSION})\nif (APPLE)\n  set_target_properties(types_icp PROPERTIES INSTALL_NAME_DIR \"${CMAKE_INSTALL_PREFIX}/${CMAKE_INSTALL_LIBDIR}\")\nendif()\ntarget_compile_features(types_icp PUBLIC cxx_std_17)\ntarget_link_libraries(types_icp types_sba types_slam3d)\n\ntarget_include_directories(types_icp PUBLIC\n  $<BUILD_INTERFACE:${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}>\n  $<INSTALL_INTERFACE:include/g2o/types/icp>)\n\ninstall(TARGETS types_icp\n  EXPORT ${G2O_TARGETS_EXPORT_NAME}\n  RUNTIME DESTINATION ${RUNTIME_DESTINATION}\n  LIBRARY DESTINATION ${LIBRARY_DESTINATION}\n  ARCHIVE DESTINATION ${ARCHIVE_DESTINATION}\n  INCLUDES DESTINATION ${INCLUDES_DESTINATION}\n  )\n\nfile(GLOB headers \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.h\" \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.hpp\")\n\ninstall(FILES ${headers} DESTINATION ${INCLUDES_INSTALL_DIR}/types/icp)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/icp/g2o_types_icp_api.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n/***************************************************************************\n *  Description: import/export macros for creating DLLS with Microsoft\n *\tcompiler. Any exported function needs to be declared with the\n *  appropriate G2O_XXXX_API macro. Also, there must be separate macros\n *  for each DLL (arrrrrgh!!!)\n *\n *  17 Jan 2012\n *  Email: pupilli@cs.bris.ac.uk\n ****************************************************************************/\n#ifndef G2O_TYPES_ICP_API_H\n#define G2O_TYPES_ICP_API_H\n\n#include \"g2o/config.h\"\n\n#ifdef _MSC_VER\n// We are using a Microsoft compiler:\n#ifdef G2O_SHARED_LIBS\n#ifdef types_icp_EXPORTS\n#define G2O_TYPES_ICP_API __declspec(dllexport)\n#else\n#define G2O_TYPES_ICP_API __declspec(dllimport)\n#endif\n#else\n#define G2O_TYPES_ICP_API\n#endif\n\n#else\n// Not Microsoft compiler so set empty definition:\n#define G2O_TYPES_ICP_API\n#endif\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/icp/types_icp.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 Kurt Konolige\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"types_icp.h\"\n\n#include <iostream>\n\n#include \"g2o/core/factory.h\"\n#include \"g2o/stuff/macros.h\"\n\nusing namespace Eigen;\n\nnamespace g2o {\n\nG2O_REGISTER_TYPE_GROUP(icp);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_V_V_GICP\", Edge_V_V_GICP);\n\nnamespace types_icp {\nint initialized = 0;\n\nvoid init() {\n  if (types_icp::initialized) return;\n  Edge_V_V_GICP::dRidx << 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, -2.0, 0.0;\n  Edge_V_V_GICP::dRidy << 0.0, 0.0, -2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0;\n  Edge_V_V_GICP::dRidz << 0.0, 2.0, 0.0, -2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0;\n\n  VertexSCam::dRidx << 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, -2.0, 0.0;\n  VertexSCam::dRidy << 0.0, 0.0, -2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0;\n  VertexSCam::dRidz << 0.0, 2.0, 0.0, -2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0;\n\n  types_icp::initialized = 1;\n}\n}  // namespace types_icp\n\nusing namespace std;\n\nMatrix3 Edge_V_V_GICP::dRidx;  // differential quat matrices\nMatrix3 Edge_V_V_GICP::dRidy;  // differential quat matrices\nMatrix3 Edge_V_V_GICP::dRidz;  // differential quat matrices\nMatrix3 VertexSCam::dRidx;     // differential quat matrices\nMatrix3 VertexSCam::dRidy;     // differential quat matrices\nMatrix3 VertexSCam::dRidz;     // differential quat matrices\nMatrix3 VertexSCam::Kcam;\ndouble VertexSCam::baseline;\n\n// global initialization\nG2O_ATTRIBUTE_CONSTRUCTOR(init_icp_types) { types_icp::init(); }\n\n// Copy constructor\nEdge_V_V_GICP::Edge_V_V_GICP(const Edge_V_V_GICP* e)\n    : BaseBinaryEdge<3, EdgeGICP, VertexSE3, VertexSE3>() {\n  // Temporary hack - TODO, sort out const-ness properly\n  _vertices[0] = const_cast<HyperGraph::Vertex*>(e->vertex(0));\n  _vertices[1] = const_cast<HyperGraph::Vertex*>(e->vertex(1));\n\n  _measurement.pos0 = e->measurement().pos0;\n  _measurement.pos1 = e->measurement().pos1;\n  _measurement.normal0 = e->measurement().normal0;\n  _measurement.normal1 = e->measurement().normal1;\n  _measurement.R0 = e->measurement().R0;\n  _measurement.R1 = e->measurement().R1;\n\n  pl_pl = e->pl_pl;\n  cov0 = e->cov0;\n  cov1 = e->cov1;\n\n  // TODO the robust kernel is not correctly copied\n  //_robustKernel = e->_robustKernel;\n}\n\n//\n// Rigid 3D constraint between poses, given fixed point offsets\n//\n\n// input two matched points between the frames\n// first point belongs to the first frame, position and normal\n// second point belongs to the second frame, position and normal\n//\n// the measurement variable has type EdgeGICP (see types_icp.h)\n\nbool Edge_V_V_GICP::read(std::istream& is) {\n  // measured point and normal\n  for (int i = 0; i < 3; i++) is >> _measurement.pos0[i];\n  for (int i = 0; i < 3; i++) is >> _measurement.normal0[i];\n\n  // measured point and normal\n  for (int i = 0; i < 3; i++) is >> _measurement.pos1[i];\n  for (int i = 0; i < 3; i++) is >> _measurement.normal1[i];\n\n  // don't need this if we don't use it in error calculation (???)\n  //    inverseMeasurement() = -measurement();\n\n  _measurement.makeRot0();  // set up rotation matrices\n\n  // GICP info matrices\n\n  // point-plane only\n  Matrix3 prec;\n  double v = cst(.01);\n  prec << v, 0, 0, 0, v, 0, 0, 0, 1;\n  const Matrix3& R = measurement().R0;  // plane of the point in vp0\n  information() = R.transpose() * prec * R;\n\n  //    information().setIdentity();\n\n  //    setRobustKernel(true);\n  // setHuberWidth(0.01);      // units? m?\n\n  return true;\n}\n\n// Jacobian\n// [ -R0'*R1 | R0 * dRdx/ddx * 0p1 ]\n// [  R0'*R1 | R0 * dR'dx/ddx * 0p1 ]\n\n#ifdef GICP_ANALYTIC_JACOBIANS\n\n// jacobian defined as:\n//    f(T0,T1) =  dR0.inv() * T0.inv() * (T1 * dR1 * p1 + dt1) - dt0\n//    df/dx0 = [-I, d[dR0.inv()]/dq0 * T01 * p1]\n//    df/dx1 = [R0, T01 * d[dR1]/dq1 * p1]\nvoid Edge_V_V_GICP::linearizeOplus() {\n  VertexSE3* vp0 = static_cast<VertexSE3*>(_vertices[0]);\n  VertexSE3* vp1 = static_cast<VertexSE3*>(_vertices[1]);\n\n  // topLeftCorner<3,3>() is the rotation matrix\n  Matrix3 R0T = vp0->estimate().matrix().topLeftCorner<3, 3>().transpose();\n  Vector3 p1 = measurement().pos1;\n\n  // this could be more efficient\n  if (!vp0->fixed()) {\n    Isometry3 T01 = vp0->estimate().inverse() * vp1->estimate();\n    Vector3 p1t = T01 * p1;\n    _jacobianOplusXi.block<3, 3>(0, 0) = -Matrix3::Identity();\n    _jacobianOplusXi.block<3, 1>(0, 3) = dRidx * p1t;\n    _jacobianOplusXi.block<3, 1>(0, 4) = dRidy * p1t;\n    _jacobianOplusXi.block<3, 1>(0, 5) = dRidz * p1t;\n  }\n\n  if (!vp1->fixed()) {\n    Matrix3 R1 = vp1->estimate().matrix().topLeftCorner<3, 3>();\n    R0T = R0T * R1;\n    _jacobianOplusXj.block<3, 3>(0, 0) = R0T;\n    _jacobianOplusXj.block<3, 1>(0, 3) = R0T * dRidx.transpose() * p1;\n    _jacobianOplusXj.block<3, 1>(0, 4) = R0T * dRidy.transpose() * p1;\n    _jacobianOplusXj.block<3, 1>(0, 5) = R0T * dRidz.transpose() * p1;\n  }\n}\n#endif\n\nbool Edge_V_V_GICP::write(std::ostream& os) const {\n  // first point\n  for (int i = 0; i < 3; i++) os << measurement().pos0[i] << \" \";\n  for (int i = 0; i < 3; i++) os << measurement().normal0[i] << \" \";\n\n  // second point\n  for (int i = 0; i < 3; i++) os << measurement().pos1[i] << \" \";\n  for (int i = 0; i < 3; i++) os << measurement().normal1[i] << \" \";\n\n  return os.good();\n}\n\n//\n// stereo camera functions\n//\n\nVertexSCam::VertexSCam() : VertexSE3() {}\n\nEdge_XYZ_VSC::Edge_XYZ_VSC() {}\n\n#ifdef SCAM_ANALYTIC_JACOBIANS\n/**\n * \\brief Jacobian for stereo projection\n */\nvoid Edge_XYZ_VSC::linearizeOplus() {\n  VertexSCam* vc = static_cast<VertexSCam*>(_vertices[1]);\n\n  VertexPointXYZ* vp = static_cast<VertexPointXYZ*>(_vertices[0]);\n  Vector4 pt, trans;\n  pt.head<3>() = vp->estimate();\n  pt(3) = 1.0;\n  trans.head<3>() = vc->estimate().translation();\n  trans(3) = 1.0;\n\n  // first get the world point in camera coords\n  Eigen::Matrix<double, 3, 1, Eigen::ColMajor> pc = vc->w2n * pt;\n\n  // Jacobians wrt camera parameters\n  // set d(quat-x) values [ pz*dpx/dx - px*dpz/dx ] / pz^2\n  double px = pc(0);\n  double py = pc(1);\n  double pz = pc(2);\n  double ipz2 = 1.0 / (pz * pz);\n  if (std::isnan(ipz2)) {\n    std::cout << \"[SetJac] infinite jac\" << std::endl;\n    *(int*)0x0 = 0;\n  }\n\n  double ipz2fx = ipz2 * vc->Kcam(0, 0);  // Fx\n  double ipz2fy = ipz2 * vc->Kcam(1, 1);  // Fy\n  double b = vc->baseline;                // stereo baseline\n\n  Eigen::Matrix<double, 3, 1, Eigen::ColMajor> pwt;\n\n  // check for local vars\n  pwt = (pt - trans)\n            .head<3>();  // transform translations, use differential rotation\n\n  // dx\n  Eigen::Matrix<double, 3, 1, Eigen::ColMajor> dp =\n      vc->dRdx * pwt;  // dR'/dq * [pw - t]\n  _jacobianOplusXj(0, 3) = (pz * dp(0) - px * dp(2)) * ipz2fx;\n  _jacobianOplusXj(1, 3) = (pz * dp(1) - py * dp(2)) * ipz2fy;\n  _jacobianOplusXj(2, 3) =\n      (pz * dp(0) - (px - b) * dp(2)) * ipz2fx;  // right image px\n  // dy\n  dp = vc->dRdy * pwt;  // dR'/dq * [pw - t]\n  _jacobianOplusXj(0, 4) = (pz * dp(0) - px * dp(2)) * ipz2fx;\n  _jacobianOplusXj(1, 4) = (pz * dp(1) - py * dp(2)) * ipz2fy;\n  _jacobianOplusXj(2, 4) =\n      (pz * dp(0) - (px - b) * dp(2)) * ipz2fx;  // right image px\n  // dz\n  dp = vc->dRdz * pwt;  // dR'/dq * [pw - t]\n  _jacobianOplusXj(0, 5) = (pz * dp(0) - px * dp(2)) * ipz2fx;\n  _jacobianOplusXj(1, 5) = (pz * dp(1) - py * dp(2)) * ipz2fy;\n  _jacobianOplusXj(2, 5) =\n      (pz * dp(0) - (px - b) * dp(2)) * ipz2fx;  // right image px\n\n  // set d(t) values [ pz*dpx/dx - px*dpz/dx ] / pz^2\n  dp = -vc->w2n.col(0);  // dpc / dx\n  _jacobianOplusXj(0, 0) = (pz * dp(0) - px * dp(2)) * ipz2fx;\n  _jacobianOplusXj(1, 0) = (pz * dp(1) - py * dp(2)) * ipz2fy;\n  _jacobianOplusXj(2, 0) =\n      (pz * dp(0) - (px - b) * dp(2)) * ipz2fx;  // right image px\n  dp = -vc->w2n.col(1);                          // dpc / dy\n  _jacobianOplusXj(0, 1) = (pz * dp(0) - px * dp(2)) * ipz2fx;\n  _jacobianOplusXj(1, 1) = (pz * dp(1) - py * dp(2)) * ipz2fy;\n  _jacobianOplusXj(2, 1) =\n      (pz * dp(0) - (px - b) * dp(2)) * ipz2fx;  // right image px\n  dp = -vc->w2n.col(2);                          // dpc / dz\n  _jacobianOplusXj(0, 2) = (pz * dp(0) - px * dp(2)) * ipz2fx;\n  _jacobianOplusXj(1, 2) = (pz * dp(1) - py * dp(2)) * ipz2fy;\n  _jacobianOplusXj(2, 2) =\n      (pz * dp(0) - (px - b) * dp(2)) * ipz2fx;  // right image px\n\n  // Jacobians wrt point parameters\n  // set d(t) values [ pz*dpx/dx - px*dpz/dx ] / pz^2\n  dp = vc->w2n.col(0);  // dpc / dx\n  _jacobianOplusXi(0, 0) = (pz * dp(0) - px * dp(2)) * ipz2fx;\n  _jacobianOplusXi(1, 0) = (pz * dp(1) - py * dp(2)) * ipz2fy;\n  _jacobianOplusXi(2, 0) =\n      (pz * dp(0) - (px - b) * dp(2)) * ipz2fx;  // right image px\n  dp = vc->w2n.col(1);                           // dpc / dy\n  _jacobianOplusXi(0, 1) = (pz * dp(0) - px * dp(2)) * ipz2fx;\n  _jacobianOplusXi(1, 1) = (pz * dp(1) - py * dp(2)) * ipz2fy;\n  _jacobianOplusXi(2, 1) =\n      (pz * dp(0) - (px - b) * dp(2)) * ipz2fx;  // right image px\n  dp = vc->w2n.col(2);                           // dpc / dz\n  _jacobianOplusXi(0, 2) = (pz * dp(0) - px * dp(2)) * ipz2fx;\n  _jacobianOplusXi(1, 2) = (pz * dp(1) - py * dp(2)) * ipz2fy;\n  _jacobianOplusXi(2, 2) =\n      (pz * dp(0) - (px - b) * dp(2)) * ipz2fx;  // right image px\n}\n#endif\nbool Edge_XYZ_VSC::read(std::istream&) { return false; }\n\nbool Edge_XYZ_VSC::write(std::ostream&) const { return false; }\n\nbool VertexSCam::read(std::istream&) { return false; }\n\nbool VertexSCam::write(std::ostream&) const { return false; }\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/icp/types_icp.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 Kurt Konolige\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_TYPES_ICP\n#define G2O_TYPES_ICP\n\n#define GICP_ANALYTIC_JACOBIANS\n// #define SCAM_ANALYTIC_JACOBIANS\n\n#include <Eigen/Geometry>\n#include <iostream>\n\n#include \"g2o/core/base_binary_edge.h\"\n#include \"g2o/core/base_variable_sized_edge.h\"\n#include \"g2o/core/base_vertex.h\"\n#include \"g2o/types/sba/types_sba.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/types_slam3d.h\"\n#include \"g2o_types_icp_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nnamespace types_icp {\nvoid init();\n}\n//\n// GICP-type edges\n// Each measurement is between two rigid points on each 6DOF vertex\n//\n\n//\n// class for edges between two points rigidly attached to vertices\n//\n\nclass G2O_TYPES_ICP_API EdgeGICP {\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n\n public:\n  // point positions\n  Vector3 pos0, pos1;\n\n  // unit normals\n  Vector3 normal0, normal1;\n\n  // rotation matrix for normal\n  Matrix3 R0, R1;\n\n  // initialize an object\n  EdgeGICP() {\n    pos0.setZero();\n    pos1.setZero();\n    normal0 << 0, 0, 1;\n    normal1 << 0, 0, 1;\n    // makeRot();\n    R0.setIdentity();\n    R1.setIdentity();\n  }\n\n  // set up rotation matrix for pos0\n  void makeRot0() {\n    Vector3 y;\n    y << 0, 1, 0;\n    R0.row(2) = normal0;\n    y = y - normal0(1) * normal0;\n    y.normalize();  // need to check if y is close to 0\n    R0.row(1) = y;\n    R0.row(0) = normal0.cross(R0.row(1));\n    //      cout << normal.transpose() << endl;\n    //      cout << R0 << endl << endl;\n    //      cout << R0*R0.transpose() << endl << endl;\n  }\n\n  // set up rotation matrix for pos1\n  void makeRot1() {\n    Vector3 y;\n    y << 0, 1, 0;\n    R1.row(2) = normal1;\n    y = y - normal1(1) * normal1;\n    y.normalize();  // need to check if y is close to 0\n    R1.row(1) = y;\n    R1.row(0) = normal1.cross(R1.row(1));\n  }\n\n  // returns a precision matrix for point-plane\n  Matrix3 prec0(double e) {\n    makeRot0();\n    Matrix3 prec;\n    prec << e, 0, 0, 0, e, 0, 0, 0, 1;\n    return R0.transpose() * prec * R0;\n  }\n\n  // returns a precision matrix for point-plane\n  Matrix3 prec1(double e) {\n    makeRot1();\n    Matrix3 prec;\n    prec << e, 0, 0, 0, e, 0, 0, 0, 1;\n    return R1.transpose() * prec * R1;\n  }\n\n  // return a covariance matrix for plane-plane\n  Matrix3 cov0(double e) {\n    makeRot0();\n    Matrix3 cov;\n    cov << 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, e;\n    return R0.transpose() * cov * R0;\n  }\n\n  // return a covariance matrix for plane-plane\n  Matrix3 cov1(double e) {\n    makeRot1();\n    Matrix3 cov;\n    cov << 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, e;\n    return R1.transpose() * cov * R1;\n  }\n};\n\n// 3D rigid constraint\n//    3 values for position wrt frame\n//    3 values for normal wrt frame, not used here\n// first two args are the measurement type, second two the connection classes\nclass G2O_TYPES_ICP_API Edge_V_V_GICP\n    : public BaseBinaryEdge<3, EdgeGICP, VertexSE3, VertexSE3> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  Edge_V_V_GICP() : pl_pl(false) {}\n  Edge_V_V_GICP(const Edge_V_V_GICP* e);\n\n  // switch to go between point-plane and plane-plane\n  bool pl_pl;\n  Matrix3 cov0, cov1;\n\n  // I/O functions\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  // return the error estimate as a 3-vector\n  void computeError() {\n    // from <ViewPoint> to <Point>\n    const VertexSE3* vp0 = static_cast<const VertexSE3*>(_vertices[0]);\n    const VertexSE3* vp1 = static_cast<const VertexSE3*>(_vertices[1]);\n\n    // get vp1 point into vp0 frame\n    // could be more efficient if we computed this transform just once\n    Vector3 p1;\n\n#if 0\n      if (_cnum >= 0 && 0)      // using global cache\n        {\n          if (_tainted[_cnum])  // set up transform\n            {\n              _transforms[_cnum] = vp0->estimate().inverse() * vp1->estimate();\n              _tainted[_cnum] = 0;\n              cout << _transforms[_cnum] << endl;\n            }\n          p1 = _transforms[_cnum].map(measurement().pos1); // do the transform\n        }\n      else\n#endif\n    {\n      p1 = vp1->estimate() * measurement().pos1;\n      p1 = vp0->estimate().inverse() * p1;\n    }\n\n    //      cout << endl << \"Error computation; points are: \" << endl;\n    //      cout << p0.transpose() << endl;\n    //      cout << p1.transpose() << endl;\n\n    // get their difference\n    // this is simple Euclidean distance, for now\n    _error = p1 - measurement().pos0;\n\n#if 0\n      cout << \"vp0\" << endl << vp0->estimate() << endl;\n      cout << \"vp1\" << endl << vp1->estimate() << endl;\n      cout << \"e Jac Xj\" << endl <<  _jacobianOplusXj << endl << endl;\n      cout << \"e Jac Xi\" << endl << _jacobianOplusXi << endl << endl;\n#endif\n\n    if (!pl_pl) return;\n\n    // re-define the information matrix\n    // topLeftCorner<3,3>() is the rotation()\n    const Matrix3 transform = (vp0->estimate().inverse() * vp1->estimate())\n                                  .matrix()\n                                  .topLeftCorner<3, 3>();\n    information() = (cov0 + transform * cov1 * transform.transpose()).inverse();\n  }\n\n  // try analytic jacobians\n#ifdef GICP_ANALYTIC_JACOBIANS\n  virtual void linearizeOplus();\n#endif\n\n  // global derivative matrices\n  static Matrix3 dRidx;\n  static Matrix3 dRidy;\n  static Matrix3 dRidz;  // differential quat matrices\n};\n\n/**\n * \\brief Stereo camera vertex, derived from SE3 class.\n * Note that we use the actual pose of the vertex as its parameterization,\n * rather than the transform from RW to camera coords. Uses static vars for\n * camera params, so there is a single camera setup.\n */\nclass G2O_TYPES_ICP_API VertexSCam : public VertexSE3 {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n\n  VertexSCam();\n\n  // I/O\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  // capture the update function to reset aux transforms\n  virtual void oplusImpl(const double* update) {\n    VertexSE3::oplusImpl(update);\n    setAll();\n  }\n\n  // camera matrix and stereo baseline\n  static Matrix3 Kcam;\n  static double baseline;\n\n  // transformations\n  Eigen::Matrix<double, 3, 4, Eigen::ColMajor>\n      w2n;  // transform from world to node coordinates\n  Eigen::Matrix<double, 3, 4, Eigen::ColMajor>\n      w2i;  // transform from world to image coordinates\n\n  // Derivatives of the rotation matrix transpose wrt quaternion xyz, used for\n  // calculating Jacobian wrt pose of a projection.\n  Matrix3 dRdx, dRdy, dRdz;\n\n  // transforms\n  static void transformW2F(Eigen::Matrix<double, 3, 4, Eigen::ColMajor>& m,\n                           const Vector3& trans, const Quaternion& qrot) {\n    m.block<3, 3>(0, 0) = qrot.toRotationMatrix().transpose();\n    m.col(3).setZero();  // make sure there's no translation\n    Vector4 tt;\n    tt.head(3) = trans;\n    tt[3] = 1.0;\n    m.col(3) = -m * tt;\n  }\n\n  static void transformF2W(Eigen::Matrix<double, 3, 4, Eigen::ColMajor>& m,\n                           const Vector3& trans, const Quaternion& qrot) {\n    m.block<3, 3>(0, 0) = qrot.toRotationMatrix();\n    m.col(3) = trans;\n  }\n\n  // set up camera matrix\n  static void setKcam(double fx, double fy, double cx, double cy, double tx) {\n    Kcam.setZero();\n    Kcam(0, 0) = fx;\n    Kcam(1, 1) = fy;\n    Kcam(0, 2) = cx;\n    Kcam(1, 2) = cy;\n    Kcam(2, 2) = 1.0;\n    baseline = tx;\n  }\n\n  // set transform from world to cam coords\n  void setTransform() {\n    w2n = estimate().inverse().matrix().block<3, 4>(0, 0);\n    // transformW2F(w2n,estimate().translation(), estimate().rotation());\n  }\n\n  // Set up world-to-image projection matrix (w2i), assumes camera parameters\n  // are filled.\n  void setProjection() { w2i = Kcam * w2n; }\n\n  // sets angle derivatives\n  void setDr() {\n    // inefficient, just for testing\n    // use simple multiplications and additions for production code in\n    // calculating dRdx,y,z for dS'*R', with dS the incremental change\n    dRdx = dRidx * w2n.block<3, 3>(0, 0);\n    dRdy = dRidy * w2n.block<3, 3>(0, 0);\n    dRdz = dRidz * w2n.block<3, 3>(0, 0);\n  }\n\n  // set all aux transforms\n  void setAll() {\n    setTransform();\n    setProjection();\n    setDr();\n  }\n\n  // calculate stereo projection\n  void mapPoint(Vector3& res, const Vector3& pt3) {\n    Vector4 pt;\n    pt.head<3>() = pt3;\n    pt(3) = cst(1.0);\n    Vector3 p1 = w2i * pt;\n    Vector3 p2 = w2n * pt;\n    Vector3 pb(baseline, 0, 0);\n\n    double invp1 = cst(1.0) / p1(2);\n    res.head<2>() = p1.head<2>() * invp1;\n\n    // right camera px\n    p2 = Kcam * (p2 - pb);\n    res(2) = p2(0) / p2(2);\n  }\n\n  static Matrix3 dRidx;\n  static Matrix3 dRidy;\n  static Matrix3 dRidz;\n};\n\n/**\n * \\brief Point vertex, XYZ, is in types_sba\n */\n\n// stereo projection\n// first two args are the measurement type, second two the connection classes\nclass G2O_TYPES_ICP_API Edge_XYZ_VSC\n    : public BaseBinaryEdge<3, Vector3, VertexPointXYZ, VertexSCam> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n\n  Edge_XYZ_VSC();\n\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  // return the error estimate as a 2-vector\n  void computeError() {\n    // from <Point> to <Cam>\n    const VertexPointXYZ* point =\n        static_cast<const VertexPointXYZ*>(_vertices[0]);\n    VertexSCam* cam = static_cast<VertexSCam*>(_vertices[1]);\n    // cam->setAll();\n\n    // calculate the projection\n    Vector3 kp;\n    cam->mapPoint(kp, point->estimate());\n\n    // std::cout << std::endl << \"CAM   \" << cam->estimate() << std::endl;\n    // std::cout << \"POINT \" << pt.transpose() << std::endl;\n    // std::cout << \"PROJ  \" << p1.transpose() << std::endl;\n    // std::cout << \"PROJ  \" << p2.transpose() << std::endl;\n    // std::cout << \"CPROJ \" << kp.transpose() << std::endl;\n    // std::cout << \"MEAS  \" << _measurement.transpose() << std::endl;\n\n    // error, which is backwards from the normal observed - calculated\n    // _measurement is the measured projection\n    _error = kp - _measurement;\n  }\n#ifdef SCAM_ANALYTIC_JACOBIANS\n  // jacobian\n  virtual void linearizeOplus();\n#endif\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif  // TYPES_ICP\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sba/CMakeLists.txt",
    "content": "add_library(types_sba ${G2O_LIB_TYPE}\n  # API\n  g2o_types_sba_api.h\n  types_sba.h     types_six_dof_expmap.h\n  types_sba.cpp   types_six_dof_expmap.cpp\n  # SBA vertices\n  vertex_intrinsics.cpp vertex_intrinsics.h\n  vertex_cam.cpp vertex_cam.h\n  # SBA edges\n  edge_sba_cam.cpp edge_sba_cam.h\n  edge_sba_scale.cpp edge_sba_scale.h\n  edge_project_p2mc.cpp edge_project_p2mc.h\n  edge_project_p2sc.cpp edge_project_p2sc.h\n  # other types\n  sbacam.cpp sbacam.h\n  # six_dof_expmap parameters\n  parameter_cameraparameters.cpp parameter_cameraparameters.h\n  # six_dof_expmap vertices\n  vertex_se3_expmap.cpp vertex_se3_expmap.h\n  # six_dof_expmap edges\n  edge_project_xyz2uv.cpp edge_project_xyz2uv.h\n  edge_project_xyz2uv.cpp edge_project_xyz2uv.h\n  edge_project_xyz2uvu.cpp edge_project_xyz2uvu.h\n  edge_project_xyz.cpp edge_project_xyz.h\n  edge_project_psi2uv.cpp edge_project_psi2uv.h\n  edge_se3_expmap.cpp edge_se3_expmap.h\n  edge_project_stereo_xyz.cpp edge_project_stereo_xyz.h\n  # TBD\n  edge_project_xyz_onlypose.cpp edge_project_xyz_onlypose.h\n  edge_project_stereo_xyz_onlypose.cpp edge_project_stereo_xyz_onlypose.h\n)\n\nset_target_properties(types_sba PROPERTIES OUTPUT_NAME ${LIB_PREFIX}types_sba)\nset_target_properties(types_sba PROPERTIES\n  VERSION ${G2O_LIB_VERSION}\n  SOVERSION ${G2O_LIB_SOVERSION})\nif (APPLE)\n  set_target_properties(types_sba PROPERTIES INSTALL_NAME_DIR \"${CMAKE_INSTALL_PREFIX}/${CMAKE_INSTALL_LIBDIR}\")\nendif()\ntarget_compile_features(types_sba PUBLIC cxx_std_17)\ntarget_link_libraries(types_sba core types_slam3d)\n\ntarget_include_directories(types_sba PUBLIC\n  $<BUILD_INTERFACE:${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}>\n  $<INSTALL_INTERFACE:include/g2o/types/sba>)\n\ninstall(TARGETS types_sba\n  EXPORT ${G2O_TARGETS_EXPORT_NAME}\n  RUNTIME DESTINATION ${RUNTIME_DESTINATION}\n  LIBRARY DESTINATION ${LIBRARY_DESTINATION}\n  ARCHIVE DESTINATION ${ARCHIVE_DESTINATION}\n  INCLUDES DESTINATION ${INCLUDES_DESTINATION}\n)\n\nfile(GLOB headers \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.h\" \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.hpp\")\n\ninstall(FILES ${headers} DESTINATION ${INCLUDES_INSTALL_DIR}/types/sba)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sba/edge_project_p2mc.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 Kurt Konolige\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_project_p2mc.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n// point to camera projection, monocular\nEdgeProjectP2MC::EdgeProjectP2MC()\n    : BaseBinaryEdge<2, Vector2, VertexPointXYZ, VertexCam>() {\n  information().setIdentity();\n}\n\nbool EdgeProjectP2MC::read(std::istream& is) {\n  // measured keypoint\n  internal::readVector(is, _measurement);\n  return readInformationMatrix(is);\n}\n\nbool EdgeProjectP2MC::write(std::ostream& os) const {\n  internal::writeVector(os, measurement());\n  writeInformationMatrix(os);\n  return os.good();\n}\n\nvoid EdgeProjectP2MC::computeError() {\n  // from <Point> to <Cam>\n  const VertexPointXYZ* point =\n      static_cast<const VertexPointXYZ*>(_vertices[0]);\n  const VertexCam* cam = static_cast<const VertexCam*>(_vertices[1]);\n\n  // calculate the projection\n  const Vector3& pt = point->estimate();\n  Vector4 ppt(pt(0), pt(1), pt(2), 1);\n  Vector3 p = cam->estimate().w2i * ppt;\n  Vector2 perr;\n  perr = p.head<2>() / p(2);\n\n  // error, which is backwards from the normal observed - calculated\n  // _measurement is the measured projection\n  _error = perr - _measurement;\n}\n\nvoid EdgeProjectP2MC::linearizeOplus() {\n  VertexCam* vc = static_cast<VertexCam*>(_vertices[1]);\n  const SBACam& cam = vc->estimate();\n\n  VertexPointXYZ* vp = static_cast<VertexPointXYZ*>(_vertices[0]);\n  Vector4 pt, trans;\n  pt.head<3>() = vp->estimate();\n  pt(3) = 1.0;\n  trans.head<3>() = cam.translation();\n  trans(3) = 1.0;\n\n  // first get the world point in camera coords\n  Vector3 pc = cam.w2n * pt;\n\n  // Jacobians wrt camera parameters\n  // set d(quat-x) values [ pz*dpx/dx - px*dpz/dx ] / pz^2\n  double px = pc(0);\n  double py = pc(1);\n  double pz = pc(2);\n  double ipz2 = 1.0 / (pz * pz);\n  if (std::isnan(ipz2)) {\n    std::cout << \"[SetJac] infinite jac\" << std::endl;\n    abort();\n  }\n\n  double ipz2fx = ipz2 * cam.Kcam(0, 0);  // Fx\n  double ipz2fy = ipz2 * cam.Kcam(1, 1);  // Fy\n\n  // check for local vars\n  Vector3 pwt =\n      (pt - trans)\n          .head<3>();  // transform translations, use differential rotation\n\n  // dx\n  Vector3 dp = cam.dRdx * pwt;  // dR'/dq * [pw - t]\n  _jacobianOplusXj(0, 3) = (pz * dp(0) - px * dp(2)) * ipz2fx;\n  _jacobianOplusXj(1, 3) = (pz * dp(1) - py * dp(2)) * ipz2fy;\n  // dy\n  dp = cam.dRdy * pwt;  // dR'/dq * [pw - t]\n  _jacobianOplusXj(0, 4) = (pz * dp(0) - px * dp(2)) * ipz2fx;\n  _jacobianOplusXj(1, 4) = (pz * dp(1) - py * dp(2)) * ipz2fy;\n  // dz\n  dp = cam.dRdz * pwt;  // dR'/dq * [pw - t]\n  _jacobianOplusXj(0, 5) = (pz * dp(0) - px * dp(2)) * ipz2fx;\n  _jacobianOplusXj(1, 5) = (pz * dp(1) - py * dp(2)) * ipz2fy;\n\n  // set d(t) values [ pz*dpx/dx - px*dpz/dx ] / pz^2\n  dp = -cam.w2n.col(0);  // dpc / dx\n  _jacobianOplusXj(0, 0) = (pz * dp(0) - px * dp(2)) * ipz2fx;\n  _jacobianOplusXj(1, 0) = (pz * dp(1) - py * dp(2)) * ipz2fy;\n  dp = -cam.w2n.col(1);  // dpc / dy\n  _jacobianOplusXj(0, 1) = (pz * dp(0) - px * dp(2)) * ipz2fx;\n  _jacobianOplusXj(1, 1) = (pz * dp(1) - py * dp(2)) * ipz2fy;\n  dp = -cam.w2n.col(2);  // dpc / dz\n  _jacobianOplusXj(0, 2) = (pz * dp(0) - px * dp(2)) * ipz2fx;\n  _jacobianOplusXj(1, 2) = (pz * dp(1) - py * dp(2)) * ipz2fy;\n\n  // Jacobians wrt point parameters\n  // set d(t) values [ pz*dpx/dx - px*dpz/dx ] / pz^2\n  dp = cam.w2n.col(0);  // dpc / dx\n  _jacobianOplusXi(0, 0) = (pz * dp(0) - px * dp(2)) * ipz2fx;\n  _jacobianOplusXi(1, 0) = (pz * dp(1) - py * dp(2)) * ipz2fy;\n  dp = cam.w2n.col(1);  // dpc / dy\n  _jacobianOplusXi(0, 1) = (pz * dp(0) - px * dp(2)) * ipz2fx;\n  _jacobianOplusXi(1, 1) = (pz * dp(1) - py * dp(2)) * ipz2fy;\n  dp = cam.w2n.col(2);  // dpc / dz\n  _jacobianOplusXi(0, 2) = (pz * dp(0) - px * dp(2)) * ipz2fx;\n  _jacobianOplusXi(1, 2) = (pz * dp(1) - py * dp(2)) * ipz2fy;\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sba/edge_project_p2mc.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 Kurt Konolige\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SBA_EDGEPROJECTP2MC_H\n#define G2O_SBA_EDGEPROJECTP2MC_H\n\n#include \"g2o/core/base_binary_edge.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/vertex_pointxyz.h\"\n#include \"g2o_types_sba_api.h\"\n#include \"vertex_cam.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n// monocular projection\n// first two args are the measurement type, second two the connection classes\nclass G2O_TYPES_SBA_API EdgeProjectP2MC\n    : public BaseBinaryEdge<2, Vector2, VertexPointXYZ, VertexCam> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  EdgeProjectP2MC();\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  //! return the error estimate as a 2-vector\n  virtual void computeError();\n\n  /**\n   * \\brief Jacobian for monocular projection\n   */\n  virtual void linearizeOplus();\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sba/edge_project_p2sc.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 Kurt Konolige\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_project_p2sc.h\"\n\n#include <cmath>\n\nnamespace g2o {\n\n// point to camera projection, stereo\nEdgeProjectP2SC::EdgeProjectP2SC()\n    : BaseBinaryEdge<3, Vector3, VertexPointXYZ, VertexCam>() {}\n\nbool EdgeProjectP2SC::read(std::istream& is) {\n  internal::readVector(is, _measurement);\n  return readInformationMatrix(is);\n}\n\nbool EdgeProjectP2SC::write(std::ostream& os) const {\n  internal::writeVector(os, measurement());\n  writeInformationMatrix(os);\n  return os.good();\n}\n\n// return the error estimate as a 2-vector\nvoid EdgeProjectP2SC::computeError() {\n  // from <Point> to <Cam>\n  const VertexPointXYZ* point =\n      static_cast<const VertexPointXYZ*>(_vertices[0]);\n  VertexCam* cam = static_cast<VertexCam*>(_vertices[1]);\n\n  // calculate the projection\n  Vector3 kp;\n  Vector4 pt;\n  pt.head<3>() = point->estimate();\n  pt(3) = 1;\n  const SBACam& nd = cam->estimate();\n  // these should be already ok\n  /* nd.setTransform(); */\n  /* nd.setProjection(); */\n  /* nd.setDr(); */\n\n  Vector3 p1 = nd.w2i * pt;\n  Vector3 p2 = nd.w2n * pt;\n  Vector3 pb(nd.baseline, 0, 0);\n\n  double invp1 = cst(1.0) / p1(2);\n  kp.head<2>() = p1.head<2>() * invp1;\n\n  // right camera px\n  p2 = nd.Kcam * (p2 - pb);\n  kp(2) = p2(0) / p2(2);\n\n  // std::cout << std::endl << \"CAM   \" << cam->estimate() << std::endl;\n  // std::cout << \"POINT \" << pt.transpose() << std::endl;\n  // std::cout << \"PROJ  \" << p1.transpose() << std::endl;\n  // std::cout << \"PROJ  \" << p2.transpose() << std::endl;\n  // std::cout << \"CPROJ \" << kp.transpose() << std::endl;\n  // std::cout << \"MEAS  \" << _measurement.transpose() << std::endl;\n\n  // error, which is backwards from the normal observed - calculated\n  // _measurement is the measured projection\n  _error = kp - _measurement;\n}\n\nvoid EdgeProjectP2SC::linearizeOplus() {\n  VertexCam* vc = static_cast<VertexCam*>(_vertices[1]);\n  const SBACam& cam = vc->estimate();\n\n  VertexPointXYZ* vp = static_cast<VertexPointXYZ*>(_vertices[0]);\n  Vector4 pt, trans;\n  pt.head<3>() = vp->estimate();\n  pt(3) = 1.0;\n  trans.head<3>() = cam.translation();\n  trans(3) = 1.0;\n\n  // first get the world point in camera coords\n  Vector3 pc = cam.w2n * pt;\n\n  // Jacobians wrt camera parameters\n  // set d(quat-x) values [ pz*dpx/dx - px*dpz/dx ] / pz^2\n  double px = pc(0);\n  double py = pc(1);\n  double pz = pc(2);\n  double ipz2 = 1.0 / (pz * pz);\n  if (std::isnan(ipz2)) {\n    std::cout << \"[SetJac] infinite jac\" << std::endl;\n    abort();\n  }\n\n  double ipz2fx = ipz2 * cam.Kcam(0, 0);  // Fx\n  double ipz2fy = ipz2 * cam.Kcam(1, 1);  // Fy\n  double b = cam.baseline;                // stereo baseline\n\n  // check for local vars\n  Vector3 pwt =\n      (pt - trans)\n          .head<3>();  // transform translations, use differential rotation\n\n  // dx\n  Vector3 dp = cam.dRdx * pwt;  // dR'/dq * [pw - t]\n  _jacobianOplusXj(0, 3) = (pz * dp(0) - px * dp(2)) * ipz2fx;\n  _jacobianOplusXj(1, 3) = (pz * dp(1) - py * dp(2)) * ipz2fy;\n  _jacobianOplusXj(2, 3) =\n      (pz * dp(0) - (px - b) * dp(2)) * ipz2fx;  // right image px\n  // dy\n  dp = cam.dRdy * pwt;  // dR'/dq * [pw - t]\n  _jacobianOplusXj(0, 4) = (pz * dp(0) - px * dp(2)) * ipz2fx;\n  _jacobianOplusXj(1, 4) = (pz * dp(1) - py * dp(2)) * ipz2fy;\n  _jacobianOplusXj(2, 4) =\n      (pz * dp(0) - (px - b) * dp(2)) * ipz2fx;  // right image px\n  // dz\n  dp = cam.dRdz * pwt;  // dR'/dq * [pw - t]\n  _jacobianOplusXj(0, 5) = (pz * dp(0) - px * dp(2)) * ipz2fx;\n  _jacobianOplusXj(1, 5) = (pz * dp(1) - py * dp(2)) * ipz2fy;\n  _jacobianOplusXj(2, 5) =\n      (pz * dp(0) - (px - b) * dp(2)) * ipz2fx;  // right image px\n\n  // set d(t) values [ pz*dpx/dx - px*dpz/dx ] / pz^2\n  dp = -cam.w2n.col(0);  // dpc / dx\n  _jacobianOplusXj(0, 0) = (pz * dp(0) - px * dp(2)) * ipz2fx;\n  _jacobianOplusXj(1, 0) = (pz * dp(1) - py * dp(2)) * ipz2fy;\n  _jacobianOplusXj(2, 0) =\n      (pz * dp(0) - (px - b) * dp(2)) * ipz2fx;  // right image px\n  dp = -cam.w2n.col(1);                          // dpc / dy\n  _jacobianOplusXj(0, 1) = (pz * dp(0) - px * dp(2)) * ipz2fx;\n  _jacobianOplusXj(1, 1) = (pz * dp(1) - py * dp(2)) * ipz2fy;\n  _jacobianOplusXj(2, 1) =\n      (pz * dp(0) - (px - b) * dp(2)) * ipz2fx;  // right image px\n  dp = -cam.w2n.col(2);                          // dpc / dz\n  _jacobianOplusXj(0, 2) = (pz * dp(0) - px * dp(2)) * ipz2fx;\n  _jacobianOplusXj(1, 2) = (pz * dp(1) - py * dp(2)) * ipz2fy;\n  _jacobianOplusXj(2, 2) =\n      (pz * dp(0) - (px - b) * dp(2)) * ipz2fx;  // right image px\n\n  // Jacobians wrt point parameters\n  // set d(t) values [ pz*dpx/dx - px*dpz/dx ] / pz^2\n  dp = cam.w2n.col(0);  // dpc / dx\n  _jacobianOplusXi(0, 0) = (pz * dp(0) - px * dp(2)) * ipz2fx;\n  _jacobianOplusXi(1, 0) = (pz * dp(1) - py * dp(2)) * ipz2fy;\n  _jacobianOplusXi(2, 0) =\n      (pz * dp(0) - (px - b) * dp(2)) * ipz2fx;  // right image px\n  dp = cam.w2n.col(1);                           // dpc / dy\n  _jacobianOplusXi(0, 1) = (pz * dp(0) - px * dp(2)) * ipz2fx;\n  _jacobianOplusXi(1, 1) = (pz * dp(1) - py * dp(2)) * ipz2fy;\n  _jacobianOplusXi(2, 1) =\n      (pz * dp(0) - (px - b) * dp(2)) * ipz2fx;  // right image px\n  dp = cam.w2n.col(2);                           // dpc / dz\n  _jacobianOplusXi(0, 2) = (pz * dp(0) - px * dp(2)) * ipz2fx;\n  _jacobianOplusXi(1, 2) = (pz * dp(1) - py * dp(2)) * ipz2fy;\n  _jacobianOplusXi(2, 2) =\n      (pz * dp(0) - (px - b) * dp(2)) * ipz2fx;  // right image px\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sba/edge_project_p2sc.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 Kurt Konolige\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SBA_EDGEPROJECTP2SC_H\n#define G2O_SBA_EDGEPROJECTP2SC_H\n\n#include \"g2o/core/base_binary_edge.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/vertex_pointxyz.h\"\n#include \"g2o_types_sba_api.h\"\n#include \"vertex_cam.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n// stereo projection\n// first two args are the measurement type, second two the connection classes\nclass G2O_TYPES_SBA_API EdgeProjectP2SC\n    : public BaseBinaryEdge<3, Vector3, VertexPointXYZ, VertexCam> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  EdgeProjectP2SC();\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  //! return the error estimate as a 2-vector\n  void computeError();\n\n  /**\n   * \\brief Jacobian for stereo projection\n   */\n  virtual void linearizeOplus();\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sba/edge_project_psi2uv.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_project_psi2uv.h\"\n\n#include \"sba_utils.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nEdgeProjectPSI2UV::EdgeProjectPSI2UV() {\n  resizeParameters(1);\n  installParameter(_cam, 0);\n}\n\nbool EdgeProjectPSI2UV::write(std::ostream& os) const {\n  writeParamIds(os);\n  internal::writeVector(os, measurement());\n  return writeInformationMatrix(os);\n}\n\nbool EdgeProjectPSI2UV::read(std::istream& is) {\n  readParamIds(is);\n  internal::readVector(is, _measurement);\n  return readInformationMatrix(is);\n}\n\nvoid EdgeProjectPSI2UV::computeError() {\n  const VertexPointXYZ* psi = vertexXn<0>();\n  const VertexSE3Expmap* T_p_from_world = vertexXn<1>();\n  const VertexSE3Expmap* T_anchor_from_world = vertexXn<2>();\n  const CameraParameters* cam =\n      static_cast<const CameraParameters*>(parameter(0));\n\n  Vector2 obs(_measurement);\n  _error = obs - cam->cam_map(T_p_from_world->estimate() *\n                              T_anchor_from_world->estimate().inverse() *\n                              internal::invert_depth(psi->estimate()));\n}\n\nvoid EdgeProjectPSI2UV::linearizeOplus() {\n  VertexPointXYZ* vpoint = vertexXn<0>();\n  Vector3 psi_a = vpoint->estimate();\n  VertexSE3Expmap* vpose = vertexXn<1>();\n  SE3Quat T_cw = vpose->estimate();\n  VertexSE3Expmap* vanchor = vertexXn<2>();\n  const CameraParameters* cam =\n      static_cast<const CameraParameters*>(parameter(0));\n\n  SE3Quat A_aw = vanchor->estimate();\n  SE3Quat T_ca = T_cw * A_aw.inverse();\n  Vector3 x_a = internal::invert_depth(psi_a);\n  Vector3 y = T_ca * x_a;\n  Eigen::Matrix<double, 2, 3, Eigen::ColMajor> Jcam =\n      internal::d_proj_d_y(cam->focal_length, y);\n\n  auto& jacobianOplus0 = std::get<0>(this->_jacobianOplus);\n  auto& jacobianOplus1 = std::get<1>(this->_jacobianOplus);\n  auto& jacobianOplus2 = std::get<2>(this->_jacobianOplus);\n  jacobianOplus0 = -Jcam * internal::d_Tinvpsi_d_psi(T_ca, psi_a);\n  jacobianOplus1 = -Jcam * internal::d_expy_d_y(y);\n  jacobianOplus2 =\n      Jcam * T_ca.rotation().toRotationMatrix() * internal::d_expy_d_y(x_a);\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sba/edge_project_psi2uv.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SBA_EDGEPROJECTPSI2UV_H\n#define G2O_SBA_EDGEPROJECTPSI2UV_H\n\n#include \"g2o/core/base_fixed_sized_edge.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/vertex_pointxyz.h\"\n#include \"g2o_types_sba_api.h\"\n#include \"parameter_cameraparameters.h\"\n#include \"vertex_se3_expmap.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_TYPES_SBA_API EdgeProjectPSI2UV\n    : public g2o::BaseFixedSizedEdge<2, Vector2, VertexPointXYZ,\n                                     VertexSE3Expmap, VertexSE3Expmap> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n\n  EdgeProjectPSI2UV();\n\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n  void computeError();\n  virtual void linearizeOplus();\n  CameraParameters* _cam;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sba/edge_project_stereo_xyz.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_project_stereo_xyz.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nEdgeStereoSE3ProjectXYZ::EdgeStereoSE3ProjectXYZ()\n    : BaseBinaryEdge<3, Vector3, VertexPointXYZ, VertexSE3Expmap>() {}\n\nVector3 EdgeStereoSE3ProjectXYZ::cam_project(const Vector3& trans_xyz,\n                                             const float& bf) const {\n  const double invz = 1.0f / trans_xyz[2];\n  Vector3 res;\n  res[0] = trans_xyz[0] * invz * fx + cx;\n  res[1] = trans_xyz[1] * invz * fy + cy;\n  res[2] = res[0] - bf * invz;\n  return res;\n}\n\nbool EdgeStereoSE3ProjectXYZ::read(std::istream& is) {\n  internal::readVector(is, _measurement);\n  return readInformationMatrix(is);\n}\n\nbool EdgeStereoSE3ProjectXYZ::write(std::ostream& os) const {\n  internal::writeVector(os, measurement());\n  return writeInformationMatrix(os);\n}\n\nvoid EdgeStereoSE3ProjectXYZ::linearizeOplus() {\n  VertexSE3Expmap* vj = static_cast<VertexSE3Expmap*>(_vertices[1]);\n  SE3Quat T(vj->estimate());\n  VertexPointXYZ* vi = static_cast<VertexPointXYZ*>(_vertices[0]);\n  Vector3 xyz = vi->estimate();\n  Vector3 xyz_trans = T.map(xyz);\n\n  const Matrix3 R = T.rotation().toRotationMatrix();\n\n  double x = xyz_trans[0];\n  double y = xyz_trans[1];\n  double z = xyz_trans[2];\n  double z_2 = z * z;\n\n  _jacobianOplusXi(0, 0) = -fx * R(0, 0) / z + fx * x * R(2, 0) / z_2;\n  _jacobianOplusXi(0, 1) = -fx * R(0, 1) / z + fx * x * R(2, 1) / z_2;\n  _jacobianOplusXi(0, 2) = -fx * R(0, 2) / z + fx * x * R(2, 2) / z_2;\n\n  _jacobianOplusXi(1, 0) = -fy * R(1, 0) / z + fy * y * R(2, 0) / z_2;\n  _jacobianOplusXi(1, 1) = -fy * R(1, 1) / z + fy * y * R(2, 1) / z_2;\n  _jacobianOplusXi(1, 2) = -fy * R(1, 2) / z + fy * y * R(2, 2) / z_2;\n\n  _jacobianOplusXi(2, 0) = _jacobianOplusXi(0, 0) - bf * R(2, 0) / z_2;\n  _jacobianOplusXi(2, 1) = _jacobianOplusXi(0, 1) - bf * R(2, 1) / z_2;\n  _jacobianOplusXi(2, 2) = _jacobianOplusXi(0, 2) - bf * R(2, 2) / z_2;\n\n  _jacobianOplusXj(0, 0) = x * y / z_2 * fx;\n  _jacobianOplusXj(0, 1) = -(1 + (x * x / z_2)) * fx;\n  _jacobianOplusXj(0, 2) = y / z * fx;\n  _jacobianOplusXj(0, 3) = -1. / z * fx;\n  _jacobianOplusXj(0, 4) = 0;\n  _jacobianOplusXj(0, 5) = x / z_2 * fx;\n\n  _jacobianOplusXj(1, 0) = (1 + y * y / z_2) * fy;\n  _jacobianOplusXj(1, 1) = -x * y / z_2 * fy;\n  _jacobianOplusXj(1, 2) = -x / z * fy;\n  _jacobianOplusXj(1, 3) = 0;\n  _jacobianOplusXj(1, 4) = -1. / z * fy;\n  _jacobianOplusXj(1, 5) = y / z_2 * fy;\n\n  _jacobianOplusXj(2, 0) = _jacobianOplusXj(0, 0) - bf * y / z_2;\n  _jacobianOplusXj(2, 1) = _jacobianOplusXj(0, 1) + bf * x / z_2;\n  _jacobianOplusXj(2, 2) = _jacobianOplusXj(0, 2);\n  _jacobianOplusXj(2, 3) = _jacobianOplusXj(0, 3);\n  _jacobianOplusXj(2, 4) = 0;\n  _jacobianOplusXj(2, 5) = _jacobianOplusXj(0, 5) - bf / z_2;\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sba/edge_project_stereo_xyz.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SBA_EDGEPROJECTSTEREOXYZ_H\n#define G2O_SBA_EDGEPROJECTSTEREOXYZ_H\n\n#include \"g2o/core/base_binary_edge.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/vertex_pointxyz.h\"\n#include \"g2o_types_sba_api.h\"\n#include \"vertex_se3_expmap.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n// Projection using focal_length in x and y directions stereo\nclass G2O_TYPES_SBA_API EdgeStereoSE3ProjectXYZ\n    : public BaseBinaryEdge<3, Vector3, VertexPointXYZ, VertexSE3Expmap> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n\n  EdgeStereoSE3ProjectXYZ();\n\n  bool read(std::istream& is);\n\n  bool write(std::ostream& os) const;\n\n  void computeError() {\n    const VertexSE3Expmap* v1 =\n        static_cast<const VertexSE3Expmap*>(_vertices[1]);\n    const VertexPointXYZ* v2 = static_cast<const VertexPointXYZ*>(_vertices[0]);\n    Vector3 obs(_measurement);\n    _error = obs - cam_project(v1->estimate().map(v2->estimate()), bf);\n  }\n\n  bool isDepthPositive() {\n    const VertexSE3Expmap* v1 =\n        static_cast<const VertexSE3Expmap*>(_vertices[1]);\n    const VertexPointXYZ* v2 = static_cast<const VertexPointXYZ*>(_vertices[0]);\n    return (v1->estimate().map(v2->estimate()))(2) > 0;\n  }\n\n  virtual void linearizeOplus();\n\n  Vector3 cam_project(const Vector3& trans_xyz, const float& bf) const;\n\n  double fx = 1., fy = 1., cx = 0.5, cy = 0.5, bf = 0;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sba/edge_project_stereo_xyz_onlypose.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_project_stereo_xyz_onlypose.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nbool EdgeStereoSE3ProjectXYZOnlyPose::read(std::istream& is) {\n  internal::readVector(is, _measurement);\n  return readInformationMatrix(is);\n}\n\nbool EdgeStereoSE3ProjectXYZOnlyPose::write(std::ostream& os) const {\n  internal::writeVector(os, measurement());\n  return writeInformationMatrix(os);\n}\n\nvoid EdgeStereoSE3ProjectXYZOnlyPose::linearizeOplus() {\n  VertexSE3Expmap* vi = static_cast<VertexSE3Expmap*>(_vertices[0]);\n  Vector3 xyz_trans = vi->estimate().map(Xw);\n\n  double x = xyz_trans[0];\n  double y = xyz_trans[1];\n  double invz = 1.0 / xyz_trans[2];\n  double invz_2 = invz * invz;\n\n  _jacobianOplusXi(0, 0) = x * y * invz_2 * fx;\n  _jacobianOplusXi(0, 1) = -(1 + (x * x * invz_2)) * fx;\n  _jacobianOplusXi(0, 2) = y * invz * fx;\n  _jacobianOplusXi(0, 3) = -invz * fx;\n  _jacobianOplusXi(0, 4) = 0;\n  _jacobianOplusXi(0, 5) = x * invz_2 * fx;\n\n  _jacobianOplusXi(1, 0) = (1 + y * y * invz_2) * fy;\n  _jacobianOplusXi(1, 1) = -x * y * invz_2 * fy;\n  _jacobianOplusXi(1, 2) = -x * invz * fy;\n  _jacobianOplusXi(1, 3) = 0;\n  _jacobianOplusXi(1, 4) = -invz * fy;\n  _jacobianOplusXi(1, 5) = y * invz_2 * fy;\n\n  _jacobianOplusXi(2, 0) = _jacobianOplusXi(0, 0) - bf * y * invz_2;\n  _jacobianOplusXi(2, 1) = _jacobianOplusXi(0, 1) + bf * x * invz_2;\n  _jacobianOplusXi(2, 2) = _jacobianOplusXi(0, 2);\n  _jacobianOplusXi(2, 3) = _jacobianOplusXi(0, 3);\n  _jacobianOplusXi(2, 4) = 0;\n  _jacobianOplusXi(2, 5) = _jacobianOplusXi(0, 5) - bf * invz_2;\n}\n\nvoid EdgeStereoSE3ProjectXYZOnlyPose::computeError() {\n  const VertexSE3Expmap* v1 = static_cast<const VertexSE3Expmap*>(_vertices[0]);\n  Vector3 obs(_measurement);\n  _error = obs - cam_project(v1->estimate().map(Xw));\n}\n\nbool EdgeStereoSE3ProjectXYZOnlyPose::isDepthPositive() {\n  const VertexSE3Expmap* v1 = static_cast<const VertexSE3Expmap*>(_vertices[0]);\n  return (v1->estimate().map(Xw))(2) > 0;\n}\n\nVector3 EdgeStereoSE3ProjectXYZOnlyPose::cam_project(\n    const Vector3& trans_xyz) const {\n  const float invz = 1.0f / trans_xyz[2];\n  Vector3 res;\n  res[0] = trans_xyz[0] * invz * fx + cx;\n  res[1] = trans_xyz[1] * invz * fy + cy;\n  res[2] = res[0] - bf * invz;\n  return res;\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sba/edge_project_stereo_xyz_onlypose.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SBA_EDGEPROJECTSTEREOXYZ_ONLYPOSE_H\n#define G2O_SBA_EDGEPROJECTSTEREOXYZ_ONLYPOSE_H\n\n#include \"g2o/core/base_unary_edge.h\"\n#include \"g2o_types_sba_api.h\"\n#include \"vertex_se3_expmap.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n// Edge to optimize only the camera pose stereo\n// TODO why does this exist? Fix point in optimization instead?\nclass G2O_TYPES_SBA_API EdgeStereoSE3ProjectXYZOnlyPose\n    : public BaseUnaryEdge<3, Vector3, VertexSE3Expmap> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n\n  EdgeStereoSE3ProjectXYZOnlyPose() {}\n\n  bool read(std::istream& is);\n\n  bool write(std::ostream& os) const;\n\n  void computeError();\n\n  bool isDepthPositive();\n\n  virtual void linearizeOplus();\n\n  Vector3 cam_project(const Vector3& trans_xyz) const;\n\n  Vector3 Xw;\n  double fx, fy, cx, cy, bf;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sba/edge_project_xyz.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_project_xyz.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nEdgeSE3ProjectXYZ::EdgeSE3ProjectXYZ()\n    : BaseBinaryEdge<2, Vector2, VertexPointXYZ, VertexSE3Expmap>() {}\n\nbool EdgeSE3ProjectXYZ::read(std::istream& is) {\n  internal::readVector(is, _measurement);\n  return readInformationMatrix(is);\n}\n\nbool EdgeSE3ProjectXYZ::write(std::ostream& os) const {\n  internal::writeVector(os, measurement());\n  return writeInformationMatrix(os);\n}\n\nvoid EdgeSE3ProjectXYZ::computeError() {\n  const VertexSE3Expmap* v1 = static_cast<const VertexSE3Expmap*>(_vertices[1]);\n  const VertexPointXYZ* v2 = static_cast<const VertexPointXYZ*>(_vertices[0]);\n  Vector2 obs(_measurement);\n  _error = obs - cam_project(v1->estimate().map(v2->estimate()));\n}\n\nbool EdgeSE3ProjectXYZ::isDepthPositive() {\n  const VertexSE3Expmap* v1 = static_cast<const VertexSE3Expmap*>(_vertices[1]);\n  const VertexPointXYZ* v2 = static_cast<const VertexPointXYZ*>(_vertices[0]);\n  return (v1->estimate().map(v2->estimate()))(2) > 0.0;\n}\n\nvoid EdgeSE3ProjectXYZ::linearizeOplus() {\n  VertexSE3Expmap* vj = static_cast<VertexSE3Expmap*>(_vertices[1]);\n  SE3Quat T(vj->estimate());\n  VertexPointXYZ* vi = static_cast<VertexPointXYZ*>(_vertices[0]);\n  Vector3 xyz = vi->estimate();\n  Vector3 xyz_trans = T.map(xyz);\n\n  double x = xyz_trans[0];\n  double y = xyz_trans[1];\n  double z = xyz_trans[2];\n  double z_2 = z * z;\n\n  Eigen::Matrix<double, 2, 3> tmp;\n  tmp(0, 0) = fx;\n  tmp(0, 1) = 0;\n  tmp(0, 2) = -x / z * fx;\n\n  tmp(1, 0) = 0;\n  tmp(1, 1) = fy;\n  tmp(1, 2) = -y / z * fy;\n\n  _jacobianOplusXi = -1. / z * tmp * T.rotation().toRotationMatrix();\n\n  _jacobianOplusXj(0, 0) = x * y / z_2 * fx;\n  _jacobianOplusXj(0, 1) = -(1 + (x * x / z_2)) * fx;\n  _jacobianOplusXj(0, 2) = y / z * fx;\n  _jacobianOplusXj(0, 3) = -1. / z * fx;\n  _jacobianOplusXj(0, 4) = 0;\n  _jacobianOplusXj(0, 5) = x / z_2 * fx;\n\n  _jacobianOplusXj(1, 0) = (1 + y * y / z_2) * fy;\n  _jacobianOplusXj(1, 1) = -x * y / z_2 * fy;\n  _jacobianOplusXj(1, 2) = -x / z * fy;\n  _jacobianOplusXj(1, 3) = 0;\n  _jacobianOplusXj(1, 4) = -1. / z * fy;\n  _jacobianOplusXj(1, 5) = y / z_2 * fy;\n}\n\nVector2 EdgeSE3ProjectXYZ::cam_project(const Vector3& trans_xyz) const {\n  Vector2 proj = project(trans_xyz);\n  Vector2 res;\n  res[0] = proj[0] * fx + cx;\n  res[1] = proj[1] * fy + cy;\n  return res;\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sba/edge_project_xyz.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SBA_EDGEPROJECTXYZ_H\n#define G2O_SBA_EDGEPROJECTXYZ_H\n\n#include \"g2o/core/base_binary_edge.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/vertex_pointxyz.h\"\n#include \"g2o_types_sba_api.h\"\n#include \"vertex_se3_expmap.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n// Projection using focal_length in x and y directions\nclass G2O_TYPES_SBA_API EdgeSE3ProjectXYZ\n    : public BaseBinaryEdge<2, Vector2, VertexPointXYZ, VertexSE3Expmap> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n\n  EdgeSE3ProjectXYZ();\n\n  bool read(std::istream& is);\n  bool write(std::ostream& os) const;\n  void computeError();\n  bool isDepthPositive();\n\n  virtual void linearizeOplus();\n  Vector2 cam_project(const Vector3& trans_xyz) const;\n\n  double fx = 1., fy = 1., cx = 0.5, cy = 0.5;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sba/edge_project_xyz2uv.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_project_xyz2uv.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nEdgeProjectXYZ2UV::EdgeProjectXYZ2UV()\n    : BaseBinaryEdge<2, Vector2, VertexPointXYZ, VertexSE3Expmap>() {\n  _cam = 0;\n  resizeParameters(1);\n  installParameter(_cam, 0);\n}\n\nbool EdgeProjectXYZ2UV::read(std::istream& is) {\n  readParamIds(is);\n  internal::readVector(is, _measurement);\n  return readInformationMatrix(is);\n}\n\nbool EdgeProjectXYZ2UV::write(std::ostream& os) const {\n  writeParamIds(os);\n  internal::writeVector(os, measurement());\n  return writeInformationMatrix(os);\n}\n\nvoid EdgeProjectXYZ2UV::computeError() {\n  const VertexSE3Expmap* v1 = static_cast<const VertexSE3Expmap*>(_vertices[1]);\n  const VertexPointXYZ* v2 = static_cast<const VertexPointXYZ*>(_vertices[0]);\n  const CameraParameters* cam =\n      static_cast<const CameraParameters*>(parameter(0));\n  _error = measurement() - cam->cam_map(v1->estimate().map(v2->estimate()));\n}\n\nvoid EdgeProjectXYZ2UV::linearizeOplus() {\n  VertexSE3Expmap* vj = static_cast<VertexSE3Expmap*>(_vertices[1]);\n  SE3Quat T(vj->estimate());\n  VertexPointXYZ* vi = static_cast<VertexPointXYZ*>(_vertices[0]);\n  Vector3 xyz = vi->estimate();\n  Vector3 xyz_trans = T.map(xyz);\n\n  double x = xyz_trans[0];\n  double y = xyz_trans[1];\n  double z = xyz_trans[2];\n  double z_2 = z * z;\n\n  const CameraParameters* cam =\n      static_cast<const CameraParameters*>(parameter(0));\n\n  Eigen::Matrix<double, 2, 3, Eigen::ColMajor> tmp;\n  tmp(0, 0) = cam->focal_length;\n  tmp(0, 1) = 0;\n  tmp(0, 2) = -x / z * cam->focal_length;\n\n  tmp(1, 0) = 0;\n  tmp(1, 1) = cam->focal_length;\n  tmp(1, 2) = -y / z * cam->focal_length;\n\n  _jacobianOplusXi = -1. / z * tmp * T.rotation().toRotationMatrix();\n\n  _jacobianOplusXj(0, 0) = x * y / z_2 * cam->focal_length;\n  _jacobianOplusXj(0, 1) = -(1 + (x * x / z_2)) * cam->focal_length;\n  _jacobianOplusXj(0, 2) = y / z * cam->focal_length;\n  _jacobianOplusXj(0, 3) = -1. / z * cam->focal_length;\n  _jacobianOplusXj(0, 4) = 0;\n  _jacobianOplusXj(0, 5) = x / z_2 * cam->focal_length;\n\n  _jacobianOplusXj(1, 0) = (1 + y * y / z_2) * cam->focal_length;\n  _jacobianOplusXj(1, 1) = -x * y / z_2 * cam->focal_length;\n  _jacobianOplusXj(1, 2) = -x / z * cam->focal_length;\n  _jacobianOplusXj(1, 3) = 0;\n  _jacobianOplusXj(1, 4) = -1. / z * cam->focal_length;\n  _jacobianOplusXj(1, 5) = y / z_2 * cam->focal_length;\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sba/edge_project_xyz2uv.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SBA_EDGEPROJECTXYZ2UV_H\n#define G2O_SBA_EDGEPROJECTXYZ2UV_H\n\n#include \"g2o/core/base_binary_edge.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/vertex_pointxyz.h\"\n#include \"g2o_types_sba_api.h\"\n#include \"parameter_cameraparameters.h\"\n#include \"vertex_se3_expmap.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_TYPES_SBA_API EdgeProjectXYZ2UV\n    : public BaseBinaryEdge<2, Vector2, VertexPointXYZ, VertexSE3Expmap> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n\n  EdgeProjectXYZ2UV();\n  bool read(std::istream& is);\n  bool write(std::ostream& os) const;\n  void computeError();\n  virtual void linearizeOplus();\n\n public:\n  CameraParameters* _cam;  // TODO make protected member?\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sba/edge_project_xyz2uvu.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_project_xyz2uvu.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nEdgeProjectXYZ2UVU::EdgeProjectXYZ2UVU()\n    : BaseBinaryEdge<3, Vector3, VertexPointXYZ, VertexSE3Expmap>() {\n  _cam = nullptr;\n  resizeParameters(1);\n  installParameter(_cam, 0);\n}\n\nvoid EdgeProjectXYZ2UVU::computeError() {\n  const VertexSE3Expmap* v1 = static_cast<const VertexSE3Expmap*>(_vertices[1]);\n  const VertexPointXYZ* v2 = static_cast<const VertexPointXYZ*>(_vertices[0]);\n  const CameraParameters* cam =\n      static_cast<const CameraParameters*>(parameter(0));\n  _error = measurement() -\n           cam->stereocam_uvu_map(v1->estimate().map(v2->estimate()));\n}\n\nbool EdgeProjectXYZ2UVU::read(std::istream& is) {\n  readParamIds(is);\n  internal::readVector(is, _measurement);\n  return readInformationMatrix(is);\n}\n\nbool EdgeProjectXYZ2UVU::write(std::ostream& os) const {\n  writeParamIds(os);\n  internal::writeVector(os, measurement());\n  return writeInformationMatrix(os);\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sba/edge_project_xyz2uvu.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SBA_EDGEPROJECTXYZ2UVU_H\n#define G2O_SBA_EDGEPROJECTXYZ2UVU_H\n\n#include \"g2o/core/base_binary_edge.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/vertex_pointxyz.h\"\n#include \"g2o_types_sba_api.h\"\n#include \"parameter_cameraparameters.h\"\n#include \"vertex_se3_expmap.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n// Stereo Observations\n// U: left u\n// V: left v\n// U: right u\nclass G2O_TYPES_SBA_API EdgeProjectXYZ2UVU\n    : public BaseBinaryEdge<3, Vector3, VertexPointXYZ, VertexSE3Expmap> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n\n  EdgeProjectXYZ2UVU();\n  bool read(std::istream& is);\n  bool write(std::ostream& os) const;\n  void computeError();\n  //  virtual void linearizeOplus();\n protected:\n  CameraParameters* _cam;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sba/edge_project_xyz_onlypose.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_project_xyz_onlypose.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nbool EdgeSE3ProjectXYZOnlyPose::read(std::istream& is) {\n  internal::readVector(is, _measurement);\n  return readInformationMatrix(is);\n}\n\nbool EdgeSE3ProjectXYZOnlyPose::write(std::ostream& os) const {\n  internal::writeVector(os, measurement());\n  return writeInformationMatrix(os);\n}\n\nvoid EdgeSE3ProjectXYZOnlyPose::linearizeOplus() {\n  VertexSE3Expmap* vi = static_cast<VertexSE3Expmap*>(_vertices[0]);\n  Vector3 xyz_trans = vi->estimate().map(Xw);\n\n  double x = xyz_trans[0];\n  double y = xyz_trans[1];\n  double invz = 1.0 / xyz_trans[2];\n  double invz_2 = invz * invz;\n\n  _jacobianOplusXi(0, 0) = x * y * invz_2 * fx;\n  _jacobianOplusXi(0, 1) = -(1 + (x * x * invz_2)) * fx;\n  _jacobianOplusXi(0, 2) = y * invz * fx;\n  _jacobianOplusXi(0, 3) = -invz * fx;\n  _jacobianOplusXi(0, 4) = 0;\n  _jacobianOplusXi(0, 5) = x * invz_2 * fx;\n\n  _jacobianOplusXi(1, 0) = (1 + y * y * invz_2) * fy;\n  _jacobianOplusXi(1, 1) = -x * y * invz_2 * fy;\n  _jacobianOplusXi(1, 2) = -x * invz * fy;\n  _jacobianOplusXi(1, 3) = 0;\n  _jacobianOplusXi(1, 4) = -invz * fy;\n  _jacobianOplusXi(1, 5) = y * invz_2 * fy;\n}\n\nVector2 EdgeSE3ProjectXYZOnlyPose::cam_project(const Vector3& trans_xyz) const {\n  Vector2 proj = project(trans_xyz);\n  Vector2 res;\n  res[0] = proj[0] * fx + cx;\n  res[1] = proj[1] * fy + cy;\n  return res;\n}\n\nvoid EdgeSE3ProjectXYZOnlyPose::computeError() {\n  const VertexSE3Expmap* v1 = static_cast<const VertexSE3Expmap*>(_vertices[0]);\n  Vector2 obs(_measurement);\n  _error = obs - cam_project(v1->estimate().map(Xw));\n}\n\nbool EdgeSE3ProjectXYZOnlyPose::isDepthPositive() {\n  const VertexSE3Expmap* v1 = static_cast<const VertexSE3Expmap*>(_vertices[0]);\n  return (v1->estimate().map(Xw))(2) > 0;\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sba/edge_project_xyz_onlypose.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SBA_EDGEPROJECTXYZONLYPOSE_H\n#define G2O_SBA_EDGEPROJECTXYZONLYPOSE_H\n\n#include \"g2o/core/base_unary_edge.h\"\n#include \"g2o_types_sba_api.h\"\n#include \"vertex_se3_expmap.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n// Edge to optimize only the camera pose\n// TODO why does this exist? Fix point in optimization instead?\nclass G2O_TYPES_SBA_API EdgeSE3ProjectXYZOnlyPose\n    : public BaseUnaryEdge<2, Vector2, VertexSE3Expmap> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n\n  bool read(std::istream& is);\n  bool write(std::ostream& os) const;\n  void computeError();\n  bool isDepthPositive();\n  virtual void linearizeOplus();\n\n public:\n  Vector2 cam_project(const Vector3& trans_xyz) const;\n\n  Vector3 Xw;\n  double fx, fy, cx, cy;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sba/edge_sba_cam.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 Kurt Konolige\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_sba_cam.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nEdgeSBACam::EdgeSBACam() : BaseBinaryEdge<6, SE3Quat, VertexCam, VertexCam>() {}\n\nbool EdgeSBACam::read(std::istream& is) {\n  Vector7 meas;\n  internal::readVector(is, meas);\n  setMeasurement(SE3Quat(meas));\n  return readInformationMatrix(is);\n}\n\nbool EdgeSBACam::write(std::ostream& os) const {\n  internal::writeVector(os, measurement().toVector());\n  return writeInformationMatrix(os);\n}\n\nvoid EdgeSBACam::initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet& from_,\n                                 OptimizableGraph::Vertex* /*to_*/) {\n  VertexCam* from = static_cast<VertexCam*>(_vertices[0]);\n  VertexCam* to = static_cast<VertexCam*>(_vertices[1]);\n  if (from_.count(from) > 0)\n    to->setEstimate((SE3Quat)from->estimate() * _measurement);\n  else\n    from->setEstimate((SE3Quat)to->estimate() * _inverseMeasurement);\n}\n\nbool EdgeSBACam::setMeasurementFromState() {\n  const VertexCam* v1 = dynamic_cast<const VertexCam*>(_vertices[0]);\n  const VertexCam* v2 = dynamic_cast<const VertexCam*>(_vertices[1]);\n  _measurement = (v1->estimate().inverse() * v2->estimate());\n  _inverseMeasurement = _measurement.inverse();\n  return true;\n}\n\nvoid EdgeSBACam::setMeasurement(const SE3Quat& meas) {\n  _measurement = meas;\n  _inverseMeasurement = meas.inverse();\n}\n\nbool EdgeSBACam::setMeasurementData(const double* d) {\n  Eigen::Map<const Vector7> v(d);\n  _measurement.fromVector(v);\n  _inverseMeasurement = _measurement.inverse();\n  return true;\n}\n\nbool EdgeSBACam::getMeasurementData(double* d) const {\n  Eigen::Map<Vector7> v(d);\n  v = _measurement.toVector();\n  return true;\n}\n\nvoid EdgeSBACam::computeError() {\n  const VertexCam* v1 = dynamic_cast<const VertexCam*>(_vertices[0]);\n  const VertexCam* v2 = dynamic_cast<const VertexCam*>(_vertices[1]);\n  SE3Quat delta =\n      _inverseMeasurement * (v1->estimate().inverse() * v2->estimate());\n  _error[0] = delta.translation().x();\n  _error[1] = delta.translation().y();\n  _error[2] = delta.translation().z();\n  _error[3] = delta.rotation().x();\n  _error[4] = delta.rotation().y();\n  _error[5] = delta.rotation().z();\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sba/edge_sba_cam.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 Kurt Konolige\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SBA_EDGESBACAM_H\n#define G2O_SBA_EDGESBACAM_H\n\n#include \"g2o/core/base_binary_edge.h\"\n#include \"g2o_types_sba_api.h\"\n#include \"vertex_cam.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief 3D edge between two SBAcam\n */\nclass G2O_TYPES_SBA_API EdgeSBACam\n    : public BaseBinaryEdge<6, SE3Quat, VertexCam, VertexCam> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  EdgeSBACam();\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n  void computeError();\n\n  virtual void setMeasurement(const SE3Quat& meas);\n\n  virtual double initialEstimatePossible(const OptimizableGraph::VertexSet&,\n                                         OptimizableGraph::Vertex*) {\n    return cst(1.);\n  }\n  virtual void initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet& from,\n                               OptimizableGraph::Vertex* to);\n\n  virtual bool setMeasurementData(const double* d);\n\n  virtual bool getMeasurementData(double* d) const;\n\n  virtual int measurementDimension() const { return 7; }\n\n  virtual bool setMeasurementFromState();\n\n protected:\n  SE3Quat _inverseMeasurement;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sba/edge_sba_scale.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 Kurt Konolige\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_sba_scale.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n// point to camera projection, stereo\nEdgeSBAScale::EdgeSBAScale()\n    : BaseBinaryEdge<1, double, VertexCam, VertexCam>() {}\n\nbool EdgeSBAScale::read(std::istream& is) {\n  double meas;\n  is >> meas;\n  setMeasurement(meas);\n  information().setIdentity();\n  is >> information()(0, 0);\n  return true;\n}\n\nbool EdgeSBAScale::write(std::ostream& os) const {\n  os << measurement() << \" \" << information()(0, 0);\n  return os.good();\n}\n\nvoid EdgeSBAScale::initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet& from_,\n                                   OptimizableGraph::Vertex* /*to_*/) {\n  VertexCam* v1 = dynamic_cast<VertexCam*>(_vertices[0]);\n  VertexCam* v2 = dynamic_cast<VertexCam*>(_vertices[1]);\n  // compute the translation vector of v1 w.r.t v2\n  if (from_.count(v1) == 1) {\n    SE3Quat delta = (v1->estimate().inverse() * v2->estimate());\n    double norm = delta.translation().norm();\n    double alpha = _measurement / norm;\n    delta.setTranslation(delta.translation() * alpha);\n    v2->setEstimate(v1->estimate() * delta);\n  } else {\n    SE3Quat delta = (v2->estimate().inverse() * v1->estimate());\n    double norm = delta.translation().norm();\n    double alpha = _measurement / norm;\n    delta.setTranslation(delta.translation() * alpha);\n    v1->setEstimate(v2->estimate() * delta);\n  }\n}\n\nvoid EdgeSBAScale::computeError() {\n  const VertexCam* v1 = dynamic_cast<const VertexCam*>(_vertices[0]);\n  const VertexCam* v2 = dynamic_cast<const VertexCam*>(_vertices[1]);\n  Vector3 dt = v2->estimate().translation() - v1->estimate().translation();\n  _error[0] = _measurement - dt.norm();\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sba/edge_sba_scale.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 Kurt Konolige\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SBA_EDGESBASCALE_H\n#define G2O_SBA_EDGESBASCALE_H\n\n#include \"g2o/core/base_binary_edge.h\"\n#include \"g2o_types_sba_api.h\"\n#include \"vertex_cam.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief edge between two SBAcam that specifies the distance between them\n */\nclass G2O_TYPES_SBA_API EdgeSBAScale\n    : public BaseBinaryEdge<1, double, VertexCam, VertexCam> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  EdgeSBAScale();\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n  void computeError();\n  virtual void setMeasurement(const double& m) { _measurement = m; }\n  virtual double initialEstimatePossible(const OptimizableGraph::VertexSet&,\n                                         OptimizableGraph::Vertex*) {\n    return cst(1.);\n  }\n  virtual void initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet& from_,\n                               OptimizableGraph::Vertex* to_);\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sba/edge_se3_expmap.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_se3_expmap.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nEdgeSE3Expmap::EdgeSE3Expmap()\n    : BaseBinaryEdge<6, SE3Quat, VertexSE3Expmap, VertexSE3Expmap>() {}\n\nbool EdgeSE3Expmap::read(std::istream& is) {\n  Vector7 meas;\n  internal::readVector(is, meas);\n  setMeasurement(SE3Quat(meas).inverse());\n  return readInformationMatrix(is);\n}\n\nbool EdgeSE3Expmap::write(std::ostream& os) const {\n  internal::writeVector(os, measurement().inverse().toVector());\n  return writeInformationMatrix(os);\n}\n\nvoid EdgeSE3Expmap::computeError() {\n  const VertexSE3Expmap* v1 = static_cast<const VertexSE3Expmap*>(_vertices[0]);\n  const VertexSE3Expmap* v2 = static_cast<const VertexSE3Expmap*>(_vertices[1]);\n\n  SE3Quat C(_measurement);\n  SE3Quat error_ = v2->estimate().inverse() * C * v1->estimate();\n  _error = error_.log();\n}\n\nvoid EdgeSE3Expmap::linearizeOplus() {\n  VertexSE3Expmap* vi = static_cast<VertexSE3Expmap*>(_vertices[0]);\n  SE3Quat Ti(vi->estimate());\n\n  VertexSE3Expmap* vj = static_cast<VertexSE3Expmap*>(_vertices[1]);\n  SE3Quat Tj(vj->estimate());\n\n  const SE3Quat& Tij = _measurement;\n  SE3Quat invTij = Tij.inverse();\n\n  SE3Quat invTj_Tij = Tj.inverse() * Tij;\n  SE3Quat infTi_invTij = Ti.inverse() * invTij;\n\n  _jacobianOplusXi = invTj_Tij.adj();\n  _jacobianOplusXj = -infTi_invTij.adj();\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sba/edge_se3_expmap.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SBA_EDGE_SE3_EXPMAP_H\n#define G2O_SBA_EDGE_SE3_EXPMAP_H\n\n#include \"g2o/core/base_binary_edge.h\"\n#include \"g2o_types_sba_api.h\"\n#include \"vertex_se3_expmap.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief 6D edge between two Vertex6\n */\nclass G2O_TYPES_SBA_API EdgeSE3Expmap\n    : public BaseBinaryEdge<6, SE3Quat, VertexSE3Expmap, VertexSE3Expmap> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  EdgeSE3Expmap();\n\n  bool read(std::istream& is);\n  bool write(std::ostream& os) const;\n  void computeError();\n  void linearizeOplus();\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sba/g2o_types_sba_api.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n/***************************************************************************\n *  Description: import/export macros for creating DLLS with Microsoft\n *\tcompiler. Any exported function needs to be declared with the\n *  appropriate G2O_XXXX_API macro. Also, there must be separate macros\n *  for each DLL (arrrrrgh!!!)\n *\n *  17 Jan 2012\n *  Email: pupilli@cs.bris.ac.uk\n ****************************************************************************/\n#ifndef G2O_TYPES_SBA_API_H\n#define G2O_TYPES_SBA_API_H\n\n#include \"g2o/config.h\"\n\n#ifdef _MSC_VER\n// We are using a Microsoft compiler:\n#ifdef G2O_SHARED_LIBS\n#ifdef types_sba_EXPORTS\n#define G2O_TYPES_SBA_API __declspec(dllexport)\n#else\n#define G2O_TYPES_SBA_API __declspec(dllimport)\n#endif\n#else\n#define G2O_TYPES_SBA_API\n#endif\n\n#else\n// Not Microsoft compiler so set empty definition:\n#define G2O_TYPES_SBA_API\n#endif\n\n#endif  // G2O_TYPES_SBA_API_H\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sba/parameter_cameraparameters.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"parameter_cameraparameters.h\"\n\n#include \"g2o/types/slam3d/se3_ops.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nCameraParameters::CameraParameters()\n    : focal_length(1.), principle_point(Vector2(0., 0.)), baseline(0.5) {}\n\nCameraParameters::CameraParameters(double focal_length,\n                                   const Vector2& principle_point,\n                                   double baseline)\n    : focal_length(focal_length),\n      principle_point(principle_point),\n      baseline(baseline) {}\n\nbool CameraParameters::read(std::istream& is) {\n  is >> focal_length;\n  is >> principle_point[0];\n  is >> principle_point[1];\n  is >> baseline;\n  return true;\n}\n\nbool CameraParameters::write(std::ostream& os) const {\n  os << focal_length << \" \";\n  os << principle_point.x() << \" \";\n  os << principle_point.y() << \" \";\n  os << baseline << \" \";\n  return true;\n}\n\nVector2 CameraParameters::cam_map(const Vector3& trans_xyz) const {\n  Vector2 proj = project(trans_xyz);\n  Vector2 res;\n  res[0] = proj[0] * focal_length + principle_point[0];\n  res[1] = proj[1] * focal_length + principle_point[1];\n  return res;\n}\n\nVector3 CameraParameters::stereocam_uvu_map(const Vector3& trans_xyz) const {\n  Vector2 uv_left = cam_map(trans_xyz);\n  double proj_x_right = (trans_xyz[0] - baseline) / trans_xyz[2];\n  double u_right = proj_x_right * focal_length + principle_point[0];\n  return Vector3(uv_left[0], uv_left[1], u_right);\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sba/parameter_cameraparameters.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SBA_CAMERAPARAMETERS_H\n#define G2O_SBA_CAMERAPARAMETERS_H\n\n#include <Eigen/Core>\n\n#include \"g2o/core/eigen_types.h\"\n#include \"g2o/core/parameter.h\"\n#include \"g2o_types_sba_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_TYPES_SBA_API CameraParameters : public g2o::Parameter {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  CameraParameters();\n  CameraParameters(double focal_length, const Vector2& principle_point,\n                   double baseline);\n\n  Vector2 cam_map(const Vector3& trans_xyz) const;\n  Vector3 stereocam_uvu_map(const Vector3& trans_xyz) const;\n  bool read(std::istream& is);\n  bool write(std::ostream& os) const;\n\n  double focal_length;\n  Vector2 principle_point;\n  double baseline;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sba/sba_utils.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SBA_UTILS_H\n#define G2O_SBA_UTILS_H\n\n#include \"g2o/types/slam3d/se3_ops.h\"\n#include \"g2o_types_sba_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nnamespace internal {\n\ninline Vector3 invert_depth(const Vector3& x) {\n  Vector2 aux = x.head<2>();\n  return unproject(aux) / x[2];\n}\n\ninline Eigen::Matrix<double, 2, 3, Eigen::ColMajor> d_proj_d_y(\n    const double& f, const Vector3& xyz) {\n  double z_sq = xyz[2] * xyz[2];\n  Eigen::Matrix<double, 2, 3, Eigen::ColMajor> J;\n  J << f / xyz[2], 0, -(f * xyz[0]) / z_sq, 0, f / xyz[2], -(f * xyz[1]) / z_sq;\n  return J;\n}\n\ninline Eigen::Matrix<double, 3, 6, Eigen::ColMajor> d_expy_d_y(\n    const Vector3& y) {\n  Eigen::Matrix<double, 3, 6, Eigen::ColMajor> J;\n  J.topLeftCorner<3, 3>() = -skew(y);\n  J.bottomRightCorner<3, 3>().setIdentity();\n\n  return J;\n}\n\ninline Matrix3 d_Tinvpsi_d_psi(const SE3Quat& T, const Vector3& psi) {\n  Matrix3 R = T.rotation().toRotationMatrix();\n  Vector3 x = invert_depth(psi);\n  Vector3 r1 = R.col(0);\n  Vector3 r2 = R.col(1);\n  Matrix3 J;\n  J.col(0) = r1;\n  J.col(1) = r2;\n  J.col(2) = -R * x;\n  J *= 1. / psi.z();\n  return J;\n}\n\n}  // namespace internal\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sba/sbacam.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 Kurt Konolige\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"sbacam.h\"\n\n#include <Eigen/Core>\n#include <Eigen/Geometry>\n\n#include \"g2o/stuff/macros.h\"\n#include \"g2o/stuff/misc.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n// initialize an object\nSBACam::SBACam() {\n  setKcam(1, 1, cst(0.5), cst(0.5), 0);  // unit image projection\n}\n\n// set the object pose\nSBACam::SBACam(const Quaternion& r_, const Vector3& t_) : SE3Quat(r_, t_) {\n  Kcam.setZero();\n  setTransform();\n  setProjection();\n  setDr();\n}\n\nSBACam::SBACam(const SE3Quat& p) : SE3Quat(p) {\n  Kcam.setZero();\n  setTransform();\n  setProjection();\n  setDr();\n}\n\n// update from the linear solution\n// defined in se3quat\nvoid SBACam::update(const Vector6& update) {\n  // position update\n  _t += update.head(3);\n  // small quaternion update\n  Quaternion qr;\n  qr.vec() = update.segment<3>(3);\n  qr.w() =\n      sqrt(cst(1.0) - qr.vec().squaredNorm());  // should always be positive\n  _r *= qr;                                     // post-multiply\n  _r.normalize();\n  setTransform();\n  setProjection();\n  setDr();\n}\n\n// transforms\nvoid SBACam::transformW2F(Eigen::Matrix<double, 3, 4>& m, const Vector3& trans,\n                          const Quaternion& qrot) {\n  m.block<3, 3>(0, 0) = qrot.toRotationMatrix().transpose();\n  m.col(3).setZero();  // make sure there's no translation\n  Vector4 tt;\n  tt.head(3) = trans;\n  tt[3] = 1.0;\n  m.col(3) = -m * tt;\n}\n\nvoid SBACam::transformF2W(Eigen::Matrix<double, 3, 4>& m, const Vector3& trans,\n                          const Quaternion& qrot) {\n  m.block<3, 3>(0, 0) = qrot.toRotationMatrix();\n  m.col(3) = trans;\n}\n\n// set up camera matrix\nvoid SBACam::setKcam(double fx, double fy, double cx, double cy, double tx) {\n  Kcam.setZero();\n  Kcam(0, 0) = fx;\n  Kcam(1, 1) = fy;\n  Kcam(0, 2) = cx;\n  Kcam(1, 2) = cy;\n  Kcam(2, 2) = cst(1.0);\n  baseline = tx;\n  setTransform();\n  setProjection();\n  setDr();\n}\n\n// sets angle derivatives\nvoid SBACam::setDr() {\n  // inefficient, just for testing\n  // use simple multiplications and additions for production code in calculating\n  // dRdx,y,z\n  Matrix3 dRidx, dRidy, dRidz;\n  dRidx << cst(0.0), cst(0.0), cst(0.0), cst(0.0), cst(0.0), cst(2.0), cst(0.0),\n      cst(-2.0), cst(0.0);\n  dRidy << cst(0.0), cst(0.0), cst(-2.0), cst(0.0), cst(0.0), cst(0.0),\n      cst(2.0), cst(0.0), cst(0.0);\n  dRidz << cst(0.0), cst(2.0), cst(0.0), cst(-2.0), cst(0.0), cst(0.0),\n      cst(0.0), cst(0.0), cst(0.0);\n\n  // for dS'*R', with dS the incremental change\n  dRdx = dRidx * w2n.block<3, 3>(0, 0);\n  dRdy = dRidy * w2n.block<3, 3>(0, 0);\n  dRdz = dRidz * w2n.block<3, 3>(0, 0);\n}\n\n// human-readable SBACam object\nstd::ostream& operator<<(std::ostream& out_str, const SBACam& cam) {\n  out_str << cam.translation().transpose() << std::endl;\n  out_str << cam.rotation().coeffs().transpose() << std::endl << std::endl;\n  out_str << cam.Kcam << std::endl << std::endl;\n  out_str << cam.w2n << std::endl << std::endl;\n  out_str << cam.w2i << std::endl << std::endl;\n  return out_str;\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sba/sbacam.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 Kurt Konolige\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n///\n/// Basic types definitions for SBA translation to HChol\n///\n/// Camera nodes use camera pose in real world\n///   v3 position\n///   normalized quaternion rotation\n///\n/// Point nodes:\n///   v3 position\n///\n\n#ifndef G2O_SBACam_H\n#define G2O_SBACam_H\n\n#include \"g2o/types/slam3d/se3quat.h\"\n#include \"g2o_types_sba_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_TYPES_SBA_API SBACam : public SE3Quat {\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n\n public:\n  // camera matrix and stereo baseline\n  Matrix3 Kcam;\n  double baseline;\n\n  // transformations\n  Eigen::Matrix<double, 3, 4> w2n;  // transform from world to node coordinates\n  Eigen::Matrix<double, 3, 4> w2i;  // transform from world to image coordinates\n\n  // Derivatives of the rotation matrix transpose wrt quaternion xyz, used for\n  // calculating Jacobian wrt pose of a projection.\n  Matrix3 dRdx, dRdy, dRdz;\n\n  // initialize an object\n  SBACam();\n\n  // set the object pose\n  SBACam(const Quaternion& r_, const Vector3& t_);\n\n  SBACam(const SE3Quat& p);\n\n  // update from the linear solution\n  // defined in se3quat\n  void update(const Vector6& update);\n\n  // transforms\n  static void transformW2F(Eigen::Matrix<double, 3, 4>& m, const Vector3& trans,\n                           const Quaternion& qrot);\n\n  static void transformF2W(Eigen::Matrix<double, 3, 4>& m, const Vector3& trans,\n                           const Quaternion& qrot);\n\n  // set up camera matrix\n  void setKcam(double fx, double fy, double cx, double cy, double tx);\n\n  // set transform from world to cam coords\n  void setTransform() { transformW2F(w2n, _t, _r); }\n\n  // Set up world-to-image projection matrix (w2i), assumes camera parameters\n  // are filled.\n  void setProjection() { w2i = Kcam * w2n; }\n\n  // sets angle derivatives\n  void setDr();\n};\n\n// human-readable SBACam object\nstd::ostream& operator<<(std::ostream& out_str, const SBACam& cam);\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif  // SBACam\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sba/types_sba.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 Kurt Konolige\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"types_sba.h\"\n\n#include <iostream>\n\n#include \"g2o/core/factory.h\"\n#include \"g2o/stuff/macros.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nusing namespace std;\n\nG2O_REGISTER_TYPE_GROUP(sba);\n\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"VERTEX_CAM\", VertexCam);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"VERTEX_INTRINSICS\", VertexIntrinsics);\n\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_PROJECT_P2MC\", EdgeProjectP2MC);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_PROJECT_P2SC\", EdgeProjectP2SC);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_CAM\", EdgeSBACam);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_SCALE\", EdgeSBAScale);\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sba/types_sba.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 Kurt Konolige\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SBA_TYPES\n#define G2O_SBA_TYPES\n\n// clanf-format off\n#include \"g2o_types_sba_api.h\"\n// clanf-format on\n\n#include \"edge_project_p2mc.h\"\n#include \"edge_project_p2sc.h\"\n#include \"edge_sba_cam.h\"\n#include \"edge_sba_scale.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/vertex_pointxyz.h\"\n#include \"sbacam.h\"\n#include \"vertex_cam.h\"\n#include \"vertex_intrinsics.h\"\n\n#endif  // SBA_TYPES\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sba/types_six_dof_expmap.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"types_six_dof_expmap.h\"\n\n#include \"g2o/core/factory.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nG2O_REGISTER_TYPE_GROUP(expmap);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"VERTEX_SE3:EXPMAP\", VertexSE3Expmap);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_SE3:EXPMAP\", EdgeSE3Expmap);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_PROJECT_XYZ2UV:EXPMAP\", EdgeProjectXYZ2UV);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_PROJECT_XYZ2UVU:EXPMAP\", EdgeProjectXYZ2UVU);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_SE3_PROJECT_XYZ:EXPMAP\", EdgeSE3ProjectXYZ);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_SE3_PROJECT_XYZONLYPOSE:EXPMAP\",\n                       EdgeSE3ProjectXYZOnlyPose);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_STEREO_SE3_PROJECT_XYZ:EXPMAP\",\n                       EdgeStereoSE3ProjectXYZ);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_STEREO_SE3_PROJECT_XYZONLYPOSE:EXPMAP\",\n                       EdgeStereoSE3ProjectXYZOnlyPose);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"PARAMS_CAMERAPARAMETERS\", CameraParameters);\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sba/types_six_dof_expmap.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SIX_DOF_TYPES_EXPMAP\n#define G2O_SIX_DOF_TYPES_EXPMAP\n\n// #include \"g2o/core/base_vertex.h\"\n// #include \"g2o/core/base_binary_edge.h\"\n// #include \"g2o/core/base_unary_edge.h\"\n// #include \"g2o/core/base_variable_sized_edge.h\"\n// #include \"g2o/types/slam3d/se3_ops.h\"\n// #include \"types_sba.h\"\n// #include <Eigen/Geometry>\n\n#include \"edge_project_psi2uv.h\"\n#include \"edge_project_stereo_xyz.h\"\n#include \"edge_project_stereo_xyz_onlypose.h\"\n#include \"edge_project_xyz.h\"\n#include \"edge_project_xyz2uv.h\"\n#include \"edge_project_xyz2uvu.h\"\n#include \"edge_project_xyz_onlypose.h\"\n#include \"edge_se3_expmap.h\"\n#include \"parameter_cameraparameters.h\"\n#include \"vertex_se3_expmap.h\"\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sba/vertex_cam.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 Kurt Konolige\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"vertex_cam.h\"\n\n#include \"g2o/stuff/logger.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n// constructor\nVertexCam::VertexCam() {}\n\nbool VertexCam::read(std::istream& is) {\n  // first the position and orientation (vector3 and quaternion)\n  Vector3 t;\n  internal::readVector(is, t);\n  Quaternion r;\n  internal::readVector(is, r.coeffs());\n  r.normalize();  // recover nummeric precision\n\n  // form the camera object\n  SBACam cam(r, t);\n\n  // now fx, fy, cx, cy, baseline\n  double fx;\n\n  // try to read one value\n  is >> fx;\n  if (is.good()) {\n    double fy, cx, cy, tx;\n    is >> fy >> cx >> cy >> tx;\n    cam.setKcam(fx, fy, cx, cy, tx);\n  } else {\n    is.clear();\n    G2O_WARN(\"cam not defined, using defaults\");\n    cam.setKcam(300, 300, 320, 320, cst(0.1));\n  }\n\n  setEstimate(cam);\n  return true;\n}\n\nbool VertexCam::write(std::ostream& os) const {\n  const SBACam& cam = estimate();\n\n  // first the position and orientation (vector3 and quaternion)\n  internal::writeVector(os, cam.translation());\n  internal::writeVector(os, cam.rotation().coeffs());\n\n  // now fx, fy, cx, cy, baseline\n  os << cam.Kcam(0, 0) << \" \";\n  os << cam.Kcam(1, 1) << \" \";\n  os << cam.Kcam(0, 2) << \" \";\n  os << cam.Kcam(1, 2) << \" \";\n  os << cam.baseline << \" \";\n  return os.good();\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sba/vertex_cam.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 Kurt Konolige\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SBA_VERTEX_CAM_H\n#define G2O_SBA_VERTEX_CAM_H\n\n#include \"g2o/core/base_vertex.h\"\n#include \"g2o_types_sba_api.h\"\n#include \"sbacam.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief SBACam Vertex, (x,y,z,qw,qx,qy,qz)\n * the parameterization for the increments constructed is a 6d vector\n * (x,y,z,qx,qy,qz) (note that we leave out the w part of the quaternion.\n * qw is assumed to be positive, otherwise there is an ambiguity in qx,qy,qz as\n * a rotation\n */\nclass G2O_TYPES_SBA_API VertexCam : public BaseVertex<6, SBACam> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  VertexCam();\n\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  virtual void setToOriginImpl() { _estimate = SBACam(); }\n\n  virtual void setEstimate(const SBACam& cam) {\n    BaseVertex<6, SBACam>::setEstimate(cam);\n    _estimate.setTransform();\n    _estimate.setProjection();\n    _estimate.setDr();\n  }\n\n  virtual void oplusImpl(const double* update) {\n    Eigen::Map<const Vector6> v(update);\n    _estimate.update(v);\n    _estimate.setTransform();\n    _estimate.setProjection();\n    _estimate.setDr();\n  }\n\n  virtual bool setEstimateDataImpl(const double* est) {\n    Eigen::Map<const Vector7> v(est);\n    _estimate.fromVector(v);\n    return true;\n  }\n\n  virtual bool getEstimateData(double* est) const {\n    Eigen::Map<Vector7> v(est);\n    v = estimate().toVector();\n    return true;\n  }\n\n  virtual int estimateDimension() const { return 7; }\n\n  virtual bool setMinimalEstimateDataImpl(const double* est) {\n    Eigen::Map<const Vector6> v(est);\n    _estimate.fromMinimalVector(v);\n    return true;\n  }\n\n  virtual bool getMinimalEstimateData(double* est) const {\n    Eigen::Map<Vector6> v(est);\n    v = _estimate.toMinimalVector();\n    return true;\n  }\n\n  virtual int minimalEstimateDimension() const { return 6; }\n};\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sba/vertex_intrinsics.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 Kurt Konolige\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"vertex_intrinsics.h\"\n\n#include \"g2o/stuff/misc.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nVertexIntrinsics::VertexIntrinsics() {\n  _estimate << cst(1.), cst(1.), cst(.5), cst(.5), cst(.1);\n}\n\nbool VertexIntrinsics::read(std::istream& is) {\n  return internal::readVector(is, _estimate);\n}\n\nbool VertexIntrinsics::write(std::ostream& os) const {\n  return internal::writeVector(os, estimate());\n}\n\nvoid VertexIntrinsics::setToOriginImpl() {\n  _estimate << cst(1.), cst(1.), cst(0.5), cst(0.5), cst(0.1);\n}\n\nvoid VertexIntrinsics::oplusImpl(const double* update) {\n  _estimate.head<4>() += Vector4(update);\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sba/vertex_intrinsics.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 Kurt Konolige\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SBA_VERTEX_INTRINSICS_H\n#define G2O_SBA_VERTEX_INTRINSICS_H\n\n#include \"g2o/core/base_vertex.h\"\n#include \"g2o_types_sba_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief Vertex encoding the intrinsics of the camera fx, fy, cx, xy, baseline;\n */\nclass G2O_TYPES_SBA_API VertexIntrinsics\n    : public BaseVertex<4, Eigen::Matrix<double, 5, 1, Eigen::ColMajor> > {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  VertexIntrinsics();\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  virtual void setToOriginImpl();\n\n  virtual void oplusImpl(const double* update);\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sba/vertex_se3_expmap.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"vertex_se3_expmap.h\"\n\n#include \"g2o/stuff/misc.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nVertexSE3Expmap::VertexSE3Expmap() : BaseVertex<6, SE3Quat>() {}\n\nbool VertexSE3Expmap::read(std::istream& is) {\n  Vector7 est;\n  internal::readVector(is, est);\n  setEstimate(SE3Quat(est).inverse());\n  return true;\n}\n\nbool VertexSE3Expmap::write(std::ostream& os) const {\n  return internal::writeVector(os, estimate().inverse().toVector());\n}\n\nvoid VertexSE3Expmap::setToOriginImpl() { _estimate = SE3Quat(); }\n\nvoid VertexSE3Expmap::oplusImpl(const double* update_) {\n  Eigen::Map<const Vector6> update(update_);\n  setEstimate(SE3Quat::exp(update) * estimate());\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sba/vertex_se3_expmap.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SBA_VERTEXSE3EXPMAP_H\n#define G2O_SBA_VERTEXSE3EXPMAP_H\n\n#include \"g2o/core/base_vertex.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/se3quat.h\"\n#include \"g2o_types_sba_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief SE3 Vertex parameterized internally with a transformation matrix\n * and externally with its exponential map\n */\nclass G2O_TYPES_SBA_API VertexSE3Expmap : public BaseVertex<6, SE3Quat> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n\n  VertexSE3Expmap();\n\n  bool read(std::istream& is);\n  bool write(std::ostream& os) const;\n  void setToOriginImpl();\n  void oplusImpl(const double* update_);\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sclam2d/CMakeLists.txt",
    "content": "add_library(types_sclam2d ${G2O_LIB_TYPE}\n  edge_se2_sensor_calib.cpp edge_se2_sensor_calib.h\n  vertex_odom_differential_params.cpp vertex_odom_differential_params.h\n  edge_se2_odom_differential_calib.cpp edge_se2_odom_differential_calib.h\n  odometry_measurement.cpp odometry_measurement.h\n  types_sclam2d.cpp types_sclam2d.h\n  g2o_types_sclam2d_api.h\n)\n\nset_target_properties(types_sclam2d PROPERTIES OUTPUT_NAME ${LIB_PREFIX}types_sclam2d)\nset_target_properties(types_sclam2d PROPERTIES\n  VERSION ${G2O_LIB_VERSION}\n  SOVERSION ${G2O_LIB_SOVERSION})\nif (APPLE)\n  set_target_properties(types_sclam2d PROPERTIES INSTALL_NAME_DIR \"${CMAKE_INSTALL_PREFIX}/${CMAKE_INSTALL_LIBDIR}\")\nendif()\ntarget_compile_features(types_sclam2d PUBLIC cxx_std_17)\ntarget_link_libraries(types_sclam2d types_slam2d core)\nif(G2O_HAVE_OPENGL)\n  target_link_libraries(types_sclam2d opengl_helper)\nendif()\n\ntarget_include_directories(types_sclam2d PUBLIC\n  $<BUILD_INTERFACE:${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}>\n  $<INSTALL_INTERFACE:include/g2o/types/sclam2d>)\n\ninstall(TARGETS types_sclam2d\n  EXPORT ${G2O_TARGETS_EXPORT_NAME}\n  RUNTIME DESTINATION ${RUNTIME_DESTINATION}\n  LIBRARY DESTINATION ${LIBRARY_DESTINATION}\n  ARCHIVE DESTINATION ${ARCHIVE_DESTINATION}\n)\n\nfile(GLOB headers \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.h\" \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.hpp\")\ninstall(FILES ${headers} DESTINATION ${INCLUDES_INSTALL_DIR}/types/sclam2d)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sclam2d/edge_se2_odom_differential_calib.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_se2_odom_differential_calib.h\"\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\n#include \"g2o/stuff/opengl_wrapper.h\"\n#endif\n\nnamespace g2o {\n\nEdgeSE2OdomDifferentialCalib::EdgeSE2OdomDifferentialCalib()\n    : BaseFixedSizedEdge<3, VelocityMeasurement, VertexSE2, VertexSE2,\n                         VertexOdomDifferentialParams>() {}\n\nbool EdgeSE2OdomDifferentialCalib::read(std::istream& is) {\n  double vl, vr, dt;\n  is >> vl >> vr >> dt;\n  VelocityMeasurement vm(vl, vr, dt);\n  setMeasurement(vm);\n  return readInformationMatrix(is);\n}\n\nbool EdgeSE2OdomDifferentialCalib::write(std::ostream& os) const {\n  os << measurement().vl() << \" \" << measurement().vr() << \" \"\n     << measurement().dt() << \" \";\n  return writeInformationMatrix(os);\n}\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nEdgeSE2OdomDifferentialCalibDrawAction::EdgeSE2OdomDifferentialCalibDrawAction()\n    : DrawAction(typeid(EdgeSE2OdomDifferentialCalib).name()) {}\n\nHyperGraphElementAction* EdgeSE2OdomDifferentialCalibDrawAction::operator()(\n    HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n    HyperGraphElementAction::Parameters*) {\n  if (typeid(*element).name() != _typeName) return nullptr;\n  EdgeSE2OdomDifferentialCalib* e =\n      static_cast<EdgeSE2OdomDifferentialCalib*>(element);\n  VertexSE2* fromEdge = static_cast<VertexSE2*>(e->vertex(0));\n  VertexSE2* toEdge = static_cast<VertexSE2*>(e->vertex(1));\n  glColor3f(0.5f, 0.5f, 0.5f);\n  glPushAttrib(GL_ENABLE_BIT);\n  glDisable(GL_LIGHTING);\n  glBegin(GL_LINES);\n  glVertex3f((float)fromEdge->estimate().translation().x(),\n             (float)fromEdge->estimate().translation().y(), 0.f);\n  glVertex3f((float)toEdge->estimate().translation().x(),\n             (float)toEdge->estimate().translation().y(), 0.f);\n  glEnd();\n  glPopAttrib();\n  return this;\n}\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sclam2d/edge_se2_odom_differential_calib.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_EDGE_SE2_ODOM_CALIB_DIFFERENTIAL_H\n#define G2O_EDGE_SE2_ODOM_CALIB_DIFFERENTIAL_H\n\n#include \"g2o/core/base_fixed_sized_edge.h\"\n#include \"g2o/types/slam2d/vertex_se2.h\"\n#include \"g2o_types_sclam2d_api.h\"\n#include \"odometry_measurement.h\"\n#include \"vertex_odom_differential_params.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_TYPES_SCLAM2D_API EdgeSE2OdomDifferentialCalib\n    : public BaseFixedSizedEdge<3, VelocityMeasurement, VertexSE2, VertexSE2,\n                                VertexOdomDifferentialParams> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  EdgeSE2OdomDifferentialCalib();\n\n  void computeError() {\n    const VertexSE2* v1 = static_cast<const VertexSE2*>(_vertices[0]);\n    const VertexSE2* v2 = static_cast<const VertexSE2*>(_vertices[1]);\n    const VertexOdomDifferentialParams* params =\n        static_cast<const VertexOdomDifferentialParams*>(_vertices[2]);\n    const SE2& x1 = v1->estimate();\n    const SE2& x2 = v2->estimate();\n\n    // get the calibrated motion given by the odometry\n    VelocityMeasurement calibratedVelocityMeasurement(\n        measurement().vl() * params->estimate()(0),\n        measurement().vr() * params->estimate()(1), measurement().dt());\n    MotionMeasurement mm = OdomConvert::convertToMotion(\n        calibratedVelocityMeasurement, params->estimate()(2));\n    SE2 Ku_ij;\n    Ku_ij.fromVector(mm.measurement());\n\n    SE2 delta = Ku_ij.inverse() * x1.inverse() * x2;\n    _error = delta.toVector();\n  }\n\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n};\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nclass G2O_TYPES_SCLAM2D_API EdgeSE2OdomDifferentialCalibDrawAction\n    : public DrawAction {\n public:\n  EdgeSE2OdomDifferentialCalibDrawAction();\n  virtual HyperGraphElementAction* operator()(\n      HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n};\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sclam2d/edge_se2_sensor_calib.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_se2_sensor_calib.h\"\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\n#include \"g2o/stuff/opengl_wrapper.h\"\n#endif\nnamespace g2o {\n\nEdgeSE2SensorCalib::EdgeSE2SensorCalib()\n    : BaseFixedSizedEdge<3, SE2, VertexSE2, VertexSE2, VertexSE2>() {}\n\nvoid EdgeSE2SensorCalib::initialEstimate(\n    const OptimizableGraph::VertexSet& from, OptimizableGraph::Vertex* to) {\n  (void)to;\n  VertexSE2* vi = static_cast<VertexSE2*>(_vertices[0]);\n  VertexSE2* vj = static_cast<VertexSE2*>(_vertices[1]);\n  VertexSE2* l = static_cast<VertexSE2*>(_vertices[2]);\n  if (from.count(l) == 0) return;\n  if (from.count(vi) == 1) {\n    vj->setEstimate(vi->estimate() * l->estimate() * measurement() *\n                    l->estimate().inverse());\n  } else {\n    vi->setEstimate(vj->estimate() * l->estimate() * _inverseMeasurement *\n                    l->estimate().inverse());\n  }\n}\n\nbool EdgeSE2SensorCalib::read(std::istream& is) {\n  Vector3 p;\n  internal::readVector(is, p);\n  _measurement.fromVector(p);\n  _inverseMeasurement = measurement().inverse();\n  return readInformationMatrix(is);\n}\n\nbool EdgeSE2SensorCalib::write(std::ostream& os) const {\n  internal::writeVector(os, measurement().toVector());\n  return writeInformationMatrix(os);\n}\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nEdgeSE2SensorCalibDrawAction::EdgeSE2SensorCalibDrawAction()\n    : DrawAction(typeid(EdgeSE2SensorCalib).name()) {}\n\nHyperGraphElementAction* EdgeSE2SensorCalibDrawAction::operator()(\n    HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n    HyperGraphElementAction::Parameters*) {\n  if (typeid(*element).name() != _typeName) return nullptr;\n  EdgeSE2SensorCalib* e = static_cast<EdgeSE2SensorCalib*>(element);\n  VertexSE2* fromEdge = static_cast<VertexSE2*>(e->vertex(0));\n  VertexSE2* toEdge = static_cast<VertexSE2*>(e->vertex(1));\n  glColor3f(0.5, 0.5, 1.0);\n  glPushAttrib(GL_ENABLE_BIT);\n  glDisable(GL_LIGHTING);\n  glBegin(GL_LINES);\n  glVertex3f((float)fromEdge->estimate().translation().x(),\n             (float)fromEdge->estimate().translation().y(), 0.f);\n  glVertex3f((float)toEdge->estimate().translation().x(),\n             (float)toEdge->estimate().translation().y(), 0.f);\n  glEnd();\n  glPopAttrib();\n  return this;\n}\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sclam2d/edge_se2_sensor_calib.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_EDGE_SE2_SENSOR_CALIB_H\n#define G2O_EDGE_SE2_SENSOR_CALIB_H\n\n#include \"g2o/core/base_fixed_sized_edge.h\"\n#include \"g2o/types/slam2d/vertex_se2.h\"\n#include \"g2o_types_sclam2d_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief scanmatch measurement that also calibrates an offset for the laser\n */\nclass G2O_TYPES_SCLAM2D_API EdgeSE2SensorCalib\n    : public BaseFixedSizedEdge<3, SE2, VertexSE2, VertexSE2, VertexSE2> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  EdgeSE2SensorCalib();\n\n  void computeError() {\n    const VertexSE2* v1 = static_cast<const VertexSE2*>(_vertices[0]);\n    const VertexSE2* v2 = static_cast<const VertexSE2*>(_vertices[1]);\n    const VertexSE2* laserOffset = static_cast<const VertexSE2*>(_vertices[2]);\n    const SE2& x1 = v1->estimate();\n    const SE2& x2 = v2->estimate();\n    SE2 delta =\n        _inverseMeasurement * ((x1 * laserOffset->estimate()).inverse() * x2 *\n                               laserOffset->estimate());\n    _error = delta.toVector();\n  }\n\n  void setMeasurement(const SE2& m) {\n    _measurement = m;\n    _inverseMeasurement = m.inverse();\n  }\n\n  virtual double initialEstimatePossible(\n      const OptimizableGraph::VertexSet& from, OptimizableGraph::Vertex* to) {\n    if (from.count(_vertices[2]) == 1  // need the laser offset\n        && ((from.count(_vertices[0]) == 1 && to == _vertices[1]) ||\n            ((from.count(_vertices[1]) == 1 && to == _vertices[0])))) {\n      return 1.0;\n    }\n    return -1.0;\n  }\n  virtual void initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet& from,\n                               OptimizableGraph::Vertex* to);\n\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n protected:\n  SE2 _inverseMeasurement;\n};\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nclass EdgeSE2SensorCalibDrawAction : public DrawAction {\n public:\n  EdgeSE2SensorCalibDrawAction();\n  virtual HyperGraphElementAction* operator()(\n      HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n};\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sclam2d/g2o_types_sclam2d_api.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n/***************************************************************************\n *  Description: import/export macros for creating DLLS with Microsoft\n *\tcompiler. Any exported function needs to be declared with the\n *  appropriate G2O_XXXX_API macro. Also, there must be separate macros\n *  for each DLL (arrrrrgh!!!)\n *\n *  17 Jan 2012\n *  Email: pupilli@cs.bris.ac.uk\n ****************************************************************************/\n#ifndef G2O_TYPES_SCLAM2D_API_H\n#define G2O_TYPES_SCLAM2D_API_H\n\n#include \"g2o/config.h\"\n\n#ifdef _MSC_VER\n// We are using a Microsoft compiler:\n#ifdef G2O_SHARED_LIBS\n#ifdef types_sclam2d_EXPORTS\n#define G2O_TYPES_SCLAM2D_API __declspec(dllexport)\n#else\n#define G2O_TYPES_SCLAM2D_API __declspec(dllimport)\n#endif\n#else\n#define G2O_TYPES_SCLAM2D_API\n#endif\n\n#else\n// Not Microsoft compiler so set empty definition:\n#define G2O_TYPES_SCLAM2D_API\n#endif\n\n#endif  // G2O_TYPES_SCLAM2D_API_H\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sclam2d/odometry_measurement.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"odometry_measurement.h\"\n\n#include <Eigen/Core>\n#include <Eigen/Geometry>\n\nnamespace g2o {\n\nVelocityMeasurement::VelocityMeasurement() : _measurement(0., 0.), _dt(0.) {}\n\nVelocityMeasurement::VelocityMeasurement(double vl, double vr, double dt)\n    : _measurement(vl, vr), _dt(dt) {}\n\nMotionMeasurement::MotionMeasurement() : _measurement(0., 0., 0.), _dt(0.) {}\n\nMotionMeasurement::MotionMeasurement(double x, double y, double theta,\n                                     double dt)\n    : _measurement(x, y, theta), _dt(dt) {}\n\nMotionMeasurement::MotionMeasurement(const Vector3& m, double dt)\n    : _measurement(m), _dt(dt) {}\n\nVelocityMeasurement OdomConvert::convertToVelocity(const MotionMeasurement& m) {\n  if (fabs(m.theta()) > 1e-7) {\n    const double translation = std::hypot(m.x(), m.y());\n    const double R = translation / (2 * sin(m.theta() / 2));\n    double w = 0.;\n    if (fabs(m.dt()) > 1e-7) w = m.theta() / m.dt();\n\n    const double vl = (2. * R * w - w) / 2.;\n    const double vr = w + vl;\n\n    return VelocityMeasurement(vl, vr, m.dt());\n  } else {\n    double vl, vr;\n    if (fabs(m.dt()) > 1e-7)\n      vl = vr = std::hypot(m.x(), m.y()) / m.dt();\n    else\n      vl = vr = 0.;\n    return VelocityMeasurement(vl, vr, m.dt());\n  }\n}\n\nMotionMeasurement OdomConvert::convertToMotion(const VelocityMeasurement& v,\n                                               double l) {\n  double x, y, theta;\n  if (fabs(v.vr() - v.vl()) > 1e-7) {\n    double R = l * 0.5 * ((v.vl() + v.vr()) / (v.vr() - v.vl()));\n    double w = (v.vr() - v.vl()) / l;\n\n    theta = w * v.dt();\n    Rotation2D rot(theta);\n    Vector2 icc(0, R);\n    Vector2 motion = (rot * (Vector2(-1. * icc))) + icc;\n    x = motion.x();\n    y = motion.y();\n  } else {\n    double tv = 0.5 * (v.vr() + v.vl());\n    theta = 0.;\n    x = tv * v.dt();\n    y = 0.;\n  }\n\n  return MotionMeasurement(x, y, theta, v.dt());\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sclam2d/odometry_measurement.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_ODOMETRY_MEASUREMENT_H\n#define G2O_ODOMETRY_MEASUREMENT_H\n\n#include <Eigen/Core>\n\n#include \"g2o/core/eigen_types.h\"\n#include \"g2o_types_sclam2d_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief velocity measurement of a differential robot\n */\nclass G2O_TYPES_SCLAM2D_API VelocityMeasurement {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  VelocityMeasurement();\n  VelocityMeasurement(double vl, double vr, double dt);\n\n  double vl() const { return _measurement(0); }\n  void setVl(double v) { _measurement(0) = v; }\n\n  double vr() const { return _measurement(1); }\n  void setVr(double v) { _measurement(1) = v; }\n\n  double dt() const { return _dt; }\n  void setDt(double t) { _dt = t; }\n\n  const Vector2& measurement() const { return _measurement; }\n\n protected:\n  Vector2 _measurement;\n  double _dt;\n};\n\n/**\n * \\brief A 2D odometry measurement expressed as a transformation\n */\nclass G2O_TYPES_SCLAM2D_API MotionMeasurement {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  MotionMeasurement();\n  MotionMeasurement(double x, double y, double theta, double dt);\n  MotionMeasurement(const Vector3& m, double dt);\n\n  double x() const { return _measurement(0); }\n  void setX(double v) { _measurement(0) = v; }\n\n  double y() const { return _measurement(1); }\n  void setY(double v) { _measurement(1) = v; }\n\n  double theta() const { return _measurement(2); }\n  void setTheta(double v) { _measurement(2) = v; }\n\n  double dt() const { return _dt; }\n  void setDt(double t) { _dt = t; }\n\n  const Vector3& measurement() const { return _measurement; }\n\n protected:\n  Vector3 _measurement;\n  double _dt;\n};\n\n/**\n * \\brief convert between the different types of odometry measurements\n */\nclass G2O_TYPES_SCLAM2D_API OdomConvert {\n public:\n  static VelocityMeasurement convertToVelocity(const MotionMeasurement& m);\n  static MotionMeasurement convertToMotion(const VelocityMeasurement& vi,\n                                           double l = 1.0);\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sclam2d/types_sclam2d.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_se2_odom_differential_calib.h\"\n#include \"edge_se2_sensor_calib.h\"\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"g2o/core/factory.h\"\n#include \"g2o/stuff/macros.h\"\n#include \"vertex_odom_differential_params.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nG2O_USE_TYPE_GROUP(slam2d);\n\nG2O_REGISTER_TYPE_GROUP(sclam);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"VERTEX_ODOM_DIFFERENTIAL\",\n                       VertexOdomDifferentialParams);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_SE2_CALIB\", EdgeSE2SensorCalib);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_SE2_ODOM_DIFFERENTIAL_CALIB\",\n                       EdgeSE2OdomDifferentialCalib);\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nG2O_REGISTER_ACTION(EdgeSE2SensorCalibDrawAction);\nG2O_REGISTER_ACTION(EdgeSE2OdomDifferentialCalibDrawAction);\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sclam2d/types_sclam2d.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_TYPES_SCLAM_H\n#define G2O_TYPES_SCLAM_H\n\n#include \"edge_se2_odom_differential_calib.h\"\n#include \"edge_se2_sensor_calib.h\"\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sclam2d/vertex_odom_differential_params.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"vertex_odom_differential_params.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nVertexOdomDifferentialParams::VertexOdomDifferentialParams()\n    : BaseVertex<3, Vector3>() {}\n\nbool VertexOdomDifferentialParams::read(std::istream& is) {\n  return internal::readVector(is, _estimate);\n}\n\nbool VertexOdomDifferentialParams::write(std::ostream& os) const {\n  return internal::writeVector(os, estimate());\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sclam2d/vertex_odom_differential_params.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_VERTEX_ODOM_DIFFERENTIAL_PARAMS_H\n#define G2O_VERTEX_ODOM_DIFFERENTIAL_PARAMS_H\n\n#include \"g2o/core/base_vertex.h\"\n#include \"g2o_types_sclam2d_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_TYPES_SCLAM2D_API VertexOdomDifferentialParams\n    : public BaseVertex<3, Vector3> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  VertexOdomDifferentialParams();\n  virtual void setToOriginImpl() { _estimate << 1., 1., 1.; }\n\n  virtual void oplusImpl(const double* v) {\n    for (int i = 0; i < 3; i++) _estimate(i) += v[i];\n  }\n\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sim3/CMakeLists.txt",
    "content": "add_library(types_sim3 ${G2O_LIB_TYPE}\n  types_seven_dof_expmap.cpp\n  types_seven_dof_expmap.h\n)\n\nset_target_properties(types_sim3 PROPERTIES OUTPUT_NAME ${LIB_PREFIX}types_sim3)\nset_target_properties(types_sim3 PROPERTIES\n  VERSION ${G2O_LIB_VERSION}\n  SOVERSION ${G2O_LIB_SOVERSION})\nif (APPLE)\n  set_target_properties(types_sim3 PROPERTIES INSTALL_NAME_DIR \"${CMAKE_INSTALL_PREFIX}/${CMAKE_INSTALL_LIBDIR}\")\nendif()\ntarget_compile_features(types_sim3 PUBLIC cxx_std_17)\ntarget_link_libraries(types_sim3 PUBLIC types_sba)\n\ntarget_include_directories(types_sim3 PUBLIC\n  $<BUILD_INTERFACE:${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}>\n  $<INSTALL_INTERFACE:include/g2o/types/sim3>)\n\ninstall(TARGETS types_sim3\n  EXPORT ${G2O_TARGETS_EXPORT_NAME}\n  RUNTIME DESTINATION ${RUNTIME_DESTINATION}\n  LIBRARY DESTINATION ${LIBRARY_DESTINATION}\n  ARCHIVE DESTINATION ${ARCHIVE_DESTINATION}\n  INCLUDES DESTINATION ${INCLUDES_DESTINATION}\n)\n\nfile(GLOB headers \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.h\" \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.hpp\")\n\ninstall(FILES ${headers} DESTINATION ${INCLUDES_INSTALL_DIR}/types/sim3)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sim3/sim3.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SIM_3\n#define G2O_SIM_3\n\n#include <Eigen/Geometry>\n#include <cassert>\n\n#include \"g2o/stuff/misc.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/se3_ops.h\"\n\nnamespace g2o {\nstruct Sim3 {\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n\n protected:\n  Quaternion r;\n  Vector3 t;\n  double s;\n\n public:\n  Sim3() {\n    r.setIdentity();\n    t.fill(0.);\n    s = 1.;\n  }\n\n  Sim3(const Quaternion& r, const Vector3& t, double s) : r(r), t(t), s(s) {\n    normalizeRotation();\n  }\n\n  Sim3(const Matrix3& R, const Vector3& t, double s)\n      : r(Quaternion(R)), t(t), s(s) {\n    normalizeRotation();\n  }\n\n  Sim3(const Vector7& update) {\n    Vector3 omega;\n    for (int i = 0; i < 3; i++) omega[i] = update[i];\n\n    Vector3 upsilon;\n    for (int i = 0; i < 3; i++) upsilon[i] = update[i + 3];\n\n    double sigma = update[6];\n    double theta = omega.norm();\n    Matrix3 Omega = skew(omega);\n    s = std::exp(sigma);\n    Matrix3 Omega2 = Omega * Omega;\n    Matrix3 I;\n    I.setIdentity();\n    Matrix3 R;\n\n    double eps = cst(0.00001);\n    double A, B, C;\n    if (fabs(sigma) < eps) {\n      C = 1;\n      if (theta < eps) {\n        A = cst(1. / 2.);\n        B = cst(1. / 6.);\n        R = (I + Omega +\n             Omega * Omega /\n                 2);  // R=I+(1-cos(theta))*a^a^+sin(theta)*a^~=(omit\n                      // O(theta^3))=I+theta^2/2*a^a^+theta*a^\n      } else {\n        double theta2 = theta * theta;\n        A = (1 - std::cos(theta)) / (theta2);\n        B = (theta - std::sin(theta)) / (theta2 * theta);\n        R = I + std::sin(theta) / theta * Omega +\n            (1 - std::cos(theta)) / (theta * theta) * Omega2;\n      }\n    } else {\n      C = (s - 1) / sigma;\n      if (theta < eps) {\n        double sigma2 = sigma * sigma;\n        A = ((sigma - 1) * s + 1) / sigma2;\n        B = ((cst(0.5) * sigma2 - sigma + 1) * s - 1) /\n            (sigma2 *\n             sigma);  // B=[C-((s*cos(theta)-1)*sigma+s*sin(theta)*theta)/(sigma^2+theta^2)]/theta^2~=(omit\n                      // O(theta^2))=\n        //(1/2*s*sigma-s)/(sigma^2)+[C-(s-1)*sigma/(sigma^2+theta^2)]/theta^2~=(0.5*sigma^2*s-s*sigma)/sigma^3+[s-1]/sigma^3=[s*(0.5*sigma^2-sigma+1)-1]/sigma^3\n        R = (I + Omega +\n             Omega2 /\n                 2);  // R=I+(1-cos(theta))*a^a^+sin(theta)*a^~=I+theta^2/2*a^a^+theta*a^\n      } else {\n        R = I + std::sin(theta) / theta * Omega +\n            (1 - std::cos(theta)) / (theta * theta) * Omega2;\n        double a = s * std::sin(theta);\n        double b = s * std::cos(theta);\n        double theta2 = theta * theta;\n        double sigma2 = sigma * sigma;\n        double c = theta2 + sigma2;\n        A = (a * sigma + (1 - b) * theta) / (theta * c);\n        B = (C - ((b - 1) * sigma + a * theta) / (c)) * 1 / (theta2);\n      }\n    }\n    r = Quaternion(R);\n\n    Matrix3 W = A * Omega + B * Omega2 + C * I;\n    t = W * upsilon;\n  }\n\n  Vector3 map(const Vector3& xyz) const { return s * (r * xyz) + t; }\n\n  Vector7 log() const {\n    Vector7 res;\n    double sigma = std::log(s);\n\n    Vector3 omega;\n    Vector3 upsilon;\n\n    Matrix3 R = r.toRotationMatrix();\n    double d = cst(0.5) * (R(0, 0) + R(1, 1) + R(2, 2) - 1);\n\n    Matrix3 Omega;\n\n    double eps = cst(0.00001);\n    Matrix3 I = Matrix3::Identity();\n\n    double A, B, C;\n    if (fabs(sigma) < eps) {\n      C = 1;\n      if (d > 1 - eps) {\n        omega = 0.5 * deltaR(R);\n        Omega = skew(omega);\n        A = cst(1. / 2.);\n        B = cst(1. / 6.);\n      } else {\n        double theta = std::acos(d);\n        double theta2 = theta * theta;\n        omega = theta / (2 * std::sqrt(1 - d * d)) * deltaR(R);\n        Omega = skew(omega);\n        A = (1 - std::cos(theta)) / (theta2);\n        B = (theta - std::sin(theta)) / (theta2 * theta);\n      }\n    } else {\n      C = (s - 1) / sigma;\n      if (d > 1 - eps) {\n        double sigma2 = sigma * sigma;\n        omega = cst(0.5) * deltaR(R);\n        Omega = skew(omega);\n        A = ((sigma - 1) * s + 1) / (sigma2);\n        B = ((cst(0.5) * sigma2 - sigma + 1) * s - 1) /\n            (sigma2 *\n             sigma);  // B=[C-((s*cos(theta)-1)*sigma+s*sin(theta)*theta)/(sigma^2+theta^2)]/theta^2\n        // use\n        // limit(theta->0)(B)=limit(theta->0){[(sigma2+theta2)*(s*sigma*sin(theta)-s*sin(theta)-s*theta*cos(theta))+(s*cos(theta)*sigma-sigma+s*sin(theta)*theta)*2*theta]/(2*theta)}=\n        //=limit(theta->0)(s*sigma-s)*sin(theta)/(2*(sigma2+theta2)*theta)+limit(theta->0)[-s*cos(theta)/(2*(sigma2+theta2))+(s*cos(theta)*sigma-sigma+s*sin(theta)*theta)/(sigma2+theta2)^2]=\n        //=limit(theta->0)(s*sigma-s)*cos(theta)/(2*(sigma2+3*theta2))+-s/(2*sigma2)+(s-1)/sigma^3=\n        //=(s*sigma-s)/2/sigma2-s/2/sigma2+(s-1)/sigma^3=[(0.5*sigma2-sigma+1)*s-1]/sigma^3\n      } else {\n        double theta = std::acos(d);\n        omega = theta / (2 * std::sqrt(1 - d * d)) * deltaR(R);\n        Omega = skew(omega);\n        double theta2 = theta * theta;\n        double a = s * std::sin(theta);\n        double b = s * std::cos(theta);\n        double c = theta2 + sigma * sigma;\n        A = (a * sigma + (1 - b) * theta) / (theta * c);\n        B = (C - ((b - 1) * sigma + a * theta) / (c)) * 1 / (theta2);\n      }\n    }\n\n    Matrix3 W = A * Omega + B * Omega * Omega + C * I;\n\n    upsilon = W.lu().solve(t);\n\n    for (int i = 0; i < 3; i++) res[i] = omega[i];\n\n    for (int i = 0; i < 3; i++) res[i + 3] = upsilon[i];\n\n    res[6] = sigma;\n\n    return res;\n  }\n\n  Sim3 inverse() const {\n    return Sim3(r.conjugate(), r.conjugate() * ((-1 / s) * t), 1 / s);\n  }\n\n  double operator[](int i) const {\n    assert(i < 8);\n    if (i < 4) {\n      return r.coeffs()[i];\n    }\n    if (i < 7) {\n      return t[i - 4];\n    }\n    return s;\n  }\n\n  double& operator[](int i) {\n    assert(i < 8);\n    if (i < 4) {\n      return r.coeffs()[i];\n    }\n    if (i < 7) {\n      return t[i - 4];\n    }\n    return s;\n  }\n\n  Sim3 operator*(const Sim3& other) const {\n    Sim3 ret;\n    ret.r = r * other.r;\n    ret.t = s * (r * other.t) + t;\n    ret.s = s * other.s;\n    return ret;\n  }\n\n  Sim3& operator*=(const Sim3& other) {\n    Sim3 ret = (*this) * other;\n    *this = ret;\n    return *this;\n  }\n  void normalizeRotation() {\n    if (r.w() < 0) {\n      r.coeffs() *= -1;\n    }\n    r.normalize();\n  }\n  inline const Vector3& translation() const { return t; }\n\n  inline Vector3& translation() { return t; }\n\n  inline const Quaternion& rotation() const { return r; }\n\n  inline Quaternion& rotation() { return r; }\n\n  inline const double& scale() const { return s; }\n\n  inline double& scale() { return s; }\n};\n\ninline std::ostream& operator<<(std::ostream& out_str, const Sim3& sim3) {\n  out_str << sim3.rotation().coeffs() << std::endl;\n  out_str << sim3.translation() << std::endl;\n  out_str << sim3.scale() << std::endl;\n\n  return out_str;\n}\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sim3/types_seven_dof_expmap.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"types_seven_dof_expmap.h\"\n\n#include \"g2o/core/factory.h\"\n#include \"g2o/stuff/macros.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nG2O_USE_TYPE_GROUP(sba);\nG2O_REGISTER_TYPE_GROUP(sim3);\n\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"VERTEX_SIM3:EXPMAP\", VertexSim3Expmap);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_SIM3:EXPMAP\", EdgeSim3);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_PROJECT_SIM3_XYZ:EXPMAP\", EdgeSim3ProjectXYZ);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_PROJECT_INVERSE_SIM3_XYZ:EXPMAP\",\n                       EdgeInverseSim3ProjectXYZ);\n\nVertexSim3Expmap::VertexSim3Expmap() : BaseVertex<7, Sim3>() {\n  _marginalized = false;\n  _fix_scale = false;\n\n  _principle_point1[0] = 0;\n  _principle_point1[1] = 0;\n  _focal_length1[0] = 1;\n  _focal_length1[1] = 1;\n\n  _principle_point2[0] = 0;\n  _principle_point2[1] = 0;\n  _focal_length2[0] = 1;\n  _focal_length2[1] = 1;\n}\n\nEdgeSim3::EdgeSim3()\n    : BaseBinaryEdge<7, Sim3, VertexSim3Expmap, VertexSim3Expmap>() {}\n\nbool VertexSim3Expmap::read(std::istream& is) {\n  Vector7 cam2world;\n  bool state = true;\n  state &= internal::readVector(is, cam2world);\n  state &= internal::readVector(is, _focal_length1);\n  state &= internal::readVector(is, _principle_point1);\n  setEstimate(Sim3(cam2world).inverse());\n  return state;\n}\n\nbool VertexSim3Expmap::write(std::ostream& os) const {\n  Sim3 cam2world(estimate().inverse());\n  Vector7 lv = cam2world.log();\n  internal::writeVector(os, lv);\n  internal::writeVector(os, _focal_length1);\n  internal::writeVector(os, _principle_point1);\n  return os.good();\n}\n\nbool EdgeSim3::read(std::istream& is) {\n  Vector7 v7;\n  internal::readVector(is, v7);\n  Sim3 cam2world(v7);\n  setMeasurement(cam2world.inverse());\n  return readInformationMatrix(is);\n}\n\nbool EdgeSim3::write(std::ostream& os) const {\n  Sim3 cam2world(measurement().inverse());\n  internal::writeVector(os, cam2world.log());\n  return writeInformationMatrix(os);\n}\n\n#if G2O_SIM3_JACOBIAN\nvoid EdgeSim3::linearizeOplus() {\n  VertexSim3Expmap* v1 = static_cast<VertexSim3Expmap*>(_vertices[0]);\n  VertexSim3Expmap* v2 = static_cast<VertexSim3Expmap*>(_vertices[1]);\n  const Sim3 Si(v1->estimate());  // Siw\n  const Sim3 Sj(v2->estimate());\n\n  const Sim3& Sji = _measurement;\n\n  // error in Lie Algebra\n  const Eigen::Matrix<double, 7, 1> error = (Sji * Si * Sj.inverse()).log();\n  const Eigen::Vector3d phi = error.block<3, 1>(0, 0);  // rotation\n  const Eigen::Vector3d tau = error.block<3, 1>(3, 0);  // translation\n  const double s = error(6);                            // scale\n\n  const Eigen::Matrix<double, 7, 7> I7 =\n      Eigen::Matrix<double, 7, 7>::Identity();\n  const Eigen::Matrix<double, 3, 3> I3 =\n      Eigen::Matrix<double, 3, 3>::Identity();\n\n  // Jacobi Matrix of Si\n  // note: because the order of rotation and translation is different,\n  //       so it is slightly different from the formula.\n  Eigen::Matrix<double, 7, 7> jacobi_i = Eigen::Matrix<double, 7, 7>::Zero();\n  jacobi_i.block<3, 3>(0, 0) = -skew(phi);\n  jacobi_i.block<3, 3>(3, 3) = -(skew(phi) + s * I3);\n  jacobi_i.block<3, 3>(3, 0) = -skew(tau);\n  jacobi_i.block<3, 1>(3, 6) = tau;\n\n  // Adjoint matrix of Sji\n  Eigen::Matrix<double, 7, 7> adj_Sji = I7;\n  adj_Sji.block<3, 3>(0, 0) = Sji.rotation().toRotationMatrix();\n  adj_Sji.block<3, 3>(3, 3) = Sji.scale() * Sji.rotation().toRotationMatrix();\n  adj_Sji.block<3, 3>(3, 0) =\n      skew(Sji.translation()) * Sji.rotation().toRotationMatrix();\n  adj_Sji.block<3, 1>(3, 6) = -Sji.translation();\n\n  _jacobianOplusXi = (I7 + 0.5 * jacobi_i) * adj_Sji;\n\n  // Jacobi Matrix of Sj\n  Eigen::Matrix<double, 7, 7> jacobi_j = Eigen::Matrix<double, 7, 7>::Zero();\n  jacobi_j.block<3, 3>(0, 0) = skew(phi);\n  jacobi_j.block<3, 3>(3, 3) = skew(phi) + s * I3;\n  jacobi_j.block<3, 3>(3, 0) = skew(tau);\n  jacobi_j.block<3, 1>(3, 6) = -tau;\n\n  _jacobianOplusXj = -(I7 + 0.5 * jacobi_j);\n}\n#endif\n\n/**Sim3ProjectXYZ*/\n\nEdgeSim3ProjectXYZ::EdgeSim3ProjectXYZ()\n    : BaseBinaryEdge<2, Vector2, VertexPointXYZ, VertexSim3Expmap>() {}\n\nbool EdgeSim3ProjectXYZ::read(std::istream& is) {\n  internal::readVector(is, _measurement);\n  return readInformationMatrix(is);\n}\n\nbool EdgeSim3ProjectXYZ::write(std::ostream& os) const {\n  internal::writeVector(os, _measurement);\n  return writeInformationMatrix(os);\n}\n\nEdgeInverseSim3ProjectXYZ::EdgeInverseSim3ProjectXYZ()\n    : BaseBinaryEdge<2, Vector2, VertexPointXYZ, VertexSim3Expmap>() {}\n\nbool EdgeInverseSim3ProjectXYZ::read(std::istream& is) {\n  internal::readVector(is, _measurement);\n  return readInformationMatrix(is);\n}\n\nbool EdgeInverseSim3ProjectXYZ::write(std::ostream& os) const {\n  internal::writeVector(os, _measurement);\n  return writeInformationMatrix(os);\n}\n\n//  void EdgeSim3ProjectXYZ::linearizeOplus()\n//  {\n//    VertexSim3Expmap * vj = static_cast<VertexSim3Expmap *>(_vertices[1]);\n//    Sim3 T = vj->estimate();\n\n//    VertexPointXYZ* vi = static_cast<VertexPointXYZ*>(_vertices[0]);\n//    Vector3 xyz = vi->estimate();\n//    Vector3 xyz_trans = T.map(xyz);\n\n//    double x = xyz_trans[0];\n//    double y = xyz_trans[1];\n//    double z = xyz_trans[2];\n//    double z_2 = z*z;\n\n//    Matrix<double,2,3,Eigen::ColMajor> tmp;\n//    tmp(0,0) = _focal_length(0);\n//    tmp(0,1) = 0;\n//    tmp(0,2) = -x/z*_focal_length(0);\n\n//    tmp(1,0) = 0;\n//    tmp(1,1) = _focal_length(1);\n//    tmp(1,2) = -y/z*_focal_length(1);\n\n//    _jacobianOplusXi =  -1./z * tmp * T.rotation().toRotationMatrix();\n\n//    _jacobianOplusXj(0,0) =  x*y/z_2 * _focal_length(0);\n//    _jacobianOplusXj(0,1) = -(1+(x*x/z_2)) *_focal_length(0);\n//    _jacobianOplusXj(0,2) = y/z *_focal_length(0);\n//    _jacobianOplusXj(0,3) = -1./z *_focal_length(0);\n//    _jacobianOplusXj(0,4) = 0;\n//    _jacobianOplusXj(0,5) = x/z_2 *_focal_length(0);\n//    _jacobianOplusXj(0,6) = 0; // scale is ignored\n\n//    _jacobianOplusXj(1,0) = (1+y*y/z_2) *_focal_length(1);\n//    _jacobianOplusXj(1,1) = -x*y/z_2 *_focal_length(1);\n//    _jacobianOplusXj(1,2) = -x/z *_focal_length(1);\n//    _jacobianOplusXj(1,3) = 0;\n//    _jacobianOplusXj(1,4) = -1./z *_focal_length(1);\n//    _jacobianOplusXj(1,5) = y/z_2 *_focal_length(1);\n//    _jacobianOplusXj(1,6) = 0; // scale is ignored\n//  }\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/sim3/types_seven_dof_expmap.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SEVEN_DOF_EXPMAP_TYPES\n#define G2O_SEVEN_DOF_EXPMAP_TYPES\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"g2o/core/base_binary_edge.h\"\n#include \"g2o/core/base_vertex.h\"\n#include \"g2o/types/sba/types_six_dof_expmap.h\"\n#include \"sim3.h\"\n\n#ifdef _MSC_VER\n// We are using a Microsoft compiler:\n#ifdef G2O_SHARED_LIBS\n#ifdef types_sim3_EXPORTS\n#define G2O_TYPES_SIM3_API __declspec(dllexport)\n#else\n#define G2O_TYPES_SIM3_API __declspec(dllimport)\n#endif\n#else\n#define G2O_TYPES_SIM3_API\n#endif\n\n#else\n// Not Microsoft compiler so set empty definition:\n#define G2O_TYPES_SIM3_API\n#endif\nnamespace g2o {\n\n#ifdef _MSC_VER\n// explicit instantiation of BaseVertex, if not instantiated causes already\n// defined error in some cases (msvc debug only) see links below\n// https://stackoverflow.com/questions/44960760/msvc-dll-exporting-class-that-inherits-from-template-cause-lnk2005-already-defin\n// https://developercommunity.visualstudio.com/content/problem/224597/linker-failing-because-of-multiple-definitions-of.html\ntemplate class BaseVertex<7, Sim3>;\n#endif\n\n/**\n * \\brief Sim3 Vertex, (x,y,z,qw,qx,qy,qz)\n * the parameterization for the increments constructed is a 7d vector\n * (x,y,z,qx,qy,qz) (note that we leave out the w part of the quaternion.\n *\n * Will represent relative transformation between two cameras\n */\nclass G2O_TYPES_SIM3_API VertexSim3Expmap : public BaseVertex<7, Sim3> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  VertexSim3Expmap();\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  virtual void setToOriginImpl() { _estimate = Sim3(); }\n\n  virtual void oplusImpl(const double* update_) {\n    Eigen::Map<Vector7> update(const_cast<double*>(update_));\n\n    if (_fix_scale) update[6] = 0;\n\n    Sim3 s(update);\n    setEstimate(s * estimate());\n  }\n\n  Vector2 _principle_point1, _principle_point2;\n  Vector2 _focal_length1, _focal_length2;\n\n  Vector2 cam_map1(const Vector2& v) const {\n    Vector2 res;\n    res[0] = v[0] * _focal_length1[0] + _principle_point1[0];\n    res[1] = v[1] * _focal_length1[1] + _principle_point1[1];\n    return res;\n  }\n\n  Vector2 cam_map2(const Vector2& v) const {\n    Vector2 res;\n    res[0] = v[0] * _focal_length2[0] + _principle_point2[0];\n    res[1] = v[1] * _focal_length2[1] + _principle_point2[1];\n    return res;\n  }\n\n  bool _fix_scale;\n\n protected:\n};\n\n/**\n * \\brief 7D edge between two Vertex7\n */\nclass G2O_TYPES_SIM3_API EdgeSim3\n    : public BaseBinaryEdge<7, Sim3, VertexSim3Expmap, VertexSim3Expmap> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  EdgeSim3();\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n  void computeError() {\n    const VertexSim3Expmap* v1 =\n        static_cast<const VertexSim3Expmap*>(_vertices[0]);\n    const VertexSim3Expmap* v2 =\n        static_cast<const VertexSim3Expmap*>(_vertices[1]);\n\n    Sim3 C(_measurement);\n    Sim3 error_ = C * v1->estimate() * v2->estimate().inverse();\n    _error = error_.log();\n  }\n\n  virtual double initialEstimatePossible(const OptimizableGraph::VertexSet&,\n                                         OptimizableGraph::Vertex*) {\n    return 1.;\n  }\n  virtual void initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet& from,\n                               OptimizableGraph::Vertex* /*to*/) {\n    VertexSim3Expmap* v1 = static_cast<VertexSim3Expmap*>(_vertices[0]);\n    VertexSim3Expmap* v2 = static_cast<VertexSim3Expmap*>(_vertices[1]);\n    if (from.count(v1) > 0)\n      v2->setEstimate(measurement() * v1->estimate());\n    else\n      v1->setEstimate(measurement().inverse() * v2->estimate());\n  }\n#if G2O_SIM3_JACOBIAN\n  virtual void linearizeOplus();\n#endif\n};\n\n/**/\nclass G2O_TYPES_SIM3_API EdgeSim3ProjectXYZ\n    : public BaseBinaryEdge<2, Vector2, VertexPointXYZ, VertexSim3Expmap> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  EdgeSim3ProjectXYZ();\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  void computeError() {\n    const VertexSim3Expmap* v1 =\n        static_cast<const VertexSim3Expmap*>(_vertices[1]);\n    const VertexPointXYZ* v2 = static_cast<const VertexPointXYZ*>(_vertices[0]);\n\n    Vector2 obs(_measurement);\n    _error = obs - v1->cam_map1(project(v1->estimate().map(v2->estimate())));\n  }\n\n  // virtual void linearizeOplus();\n};\n\n/**/\nclass G2O_TYPES_SIM3_API EdgeInverseSim3ProjectXYZ\n    : public BaseBinaryEdge<2, Vector2, VertexPointXYZ, VertexSim3Expmap> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  EdgeInverseSim3ProjectXYZ();\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  void computeError() {\n    const VertexSim3Expmap* v1 =\n        static_cast<const VertexSim3Expmap*>(_vertices[1]);\n    const VertexPointXYZ* v2 = static_cast<const VertexPointXYZ*>(_vertices[0]);\n\n    Vector2 obs(_measurement);\n    _error = obs - v1->cam_map2(\n                       project(v1->estimate().inverse().map(v2->estimate())));\n  }\n\n  // virtual void linearizeOplus();\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d/CMakeLists.txt",
    "content": "add_library(types_slam2d ${G2O_LIB_TYPE}\n  se2.h\n  edge_se2_pointxy_bearing.h  edge_se2_prior.h\n  edge_se2.cpp                  edge_se2_pointxy_calib.cpp  types_slam2d.cpp\n  edge_se2.h                    edge_se2_pointxy_calib.h    vertex_point_xy.cpp\n  edge_se2_pointxy.cpp        vertex_point_xy.h\n  edge_se2_pointxy.h          vertex_se2.cpp\n  edge_se2_pointxy_bearing.cpp  edge_se2_prior.cpp          vertex_se2.h\n  parameter_se2_offset.cpp     parameter_se2_offset.h\n  edge_se2_offset.cpp          edge_se2_offset.h\n  edge_se2_pointxy_offset.cpp  edge_se2_pointxy_offset.h\n  edge_se2_xyprior.cpp edge_se2_xyprior.h\n  edge_pointxy.cpp             edge_pointxy.h\n  edge_se2_twopointsxy.cpp\tedge_se2_twopointsxy.h\n  edge_se2_lotsofxy.cpp\t\tedge_se2_lotsofxy.h\n  edge_xy_prior.cpp\t\tedge_xy_prior.h\n  g2o_types_slam2d_api.h\n)\n\nset_target_properties(types_slam2d PROPERTIES OUTPUT_NAME ${LIB_PREFIX}types_slam2d)\nset_target_properties(types_slam2d PROPERTIES\n  VERSION ${G2O_LIB_VERSION}\n  SOVERSION ${G2O_LIB_SOVERSION})\nif (APPLE)\n  set_target_properties(types_slam2d PROPERTIES INSTALL_NAME_DIR \"${CMAKE_INSTALL_PREFIX}/${CMAKE_INSTALL_LIBDIR}\")\nendif()\ntarget_compile_features(types_slam2d PUBLIC cxx_std_17)\ntarget_link_libraries(types_slam2d core)\nif(G2O_HAVE_OPENGL)\n  target_link_libraries(types_slam2d opengl_helper)\nendif()\n\ntarget_include_directories(types_slam2d PUBLIC\n  $<BUILD_INTERFACE:${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}>\n  $<INSTALL_INTERFACE:include/g2o/types/slam2d>)\n\ninstall(TARGETS types_slam2d\n  EXPORT ${G2O_TARGETS_EXPORT_NAME}\n  RUNTIME DESTINATION ${RUNTIME_DESTINATION}\n  LIBRARY DESTINATION ${LIBRARY_DESTINATION}\n  ARCHIVE DESTINATION ${ARCHIVE_DESTINATION}\n  INCLUDES DESTINATION ${INCLUDES_DESTINATION}\n)\n\nfile(GLOB headers \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.h\" \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.hpp\")\ninstall(FILES ${headers} DESTINATION ${INCLUDES_INSTALL_DIR}/types/slam2d)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d/edge_pointxy.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_pointxy.h\"\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\n#include \"g2o/stuff/opengl_primitives.h\"\n#include \"g2o/stuff/opengl_wrapper.h\"\n#endif\n\nnamespace g2o {\n\nEdgePointXY::EdgePointXY()\n    : BaseBinaryEdge<2, Vector2, VertexPointXY, VertexPointXY>() {\n  _information.setIdentity();\n  _error.setZero();\n}\n\nbool EdgePointXY::read(std::istream& is) {\n  Vector2 p;\n  internal::readVector(is, p);\n  setMeasurement(p);\n  readInformationMatrix(is);\n  return true;\n}\n\nbool EdgePointXY::write(std::ostream& os) const {\n  internal::writeVector(os, measurement());\n  return writeInformationMatrix(os);\n}\n\n#ifndef NUMERIC_JACOBIAN_TWO_D_TYPES\nvoid EdgePointXY::linearizeOplus() {\n  _jacobianOplusXi = -Matrix2::Identity();\n  _jacobianOplusXj = Matrix2::Identity();\n}\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d/edge_pointxy.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_EDGE_POINTXY_H\n#define G2O_EDGE_POINTXY_H\n\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"g2o/core/base_binary_edge.h\"\n#include \"g2o_types_slam2d_api.h\"\n#include \"vertex_point_xy.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_TYPES_SLAM2D_API EdgePointXY\n    : public BaseBinaryEdge<2, Vector2, VertexPointXY, VertexPointXY> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  EdgePointXY();\n\n  void computeError() {\n    const VertexPointXY* v1 = static_cast<const VertexPointXY*>(_vertices[0]);\n    const VertexPointXY* v2 = static_cast<const VertexPointXY*>(_vertices[1]);\n    _error = (v2->estimate() - v1->estimate()) - _measurement;\n  }\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  virtual void setMeasurement(const Vector2& m) { _measurement = m; }\n\n  virtual bool setMeasurementData(const double* d) {\n    _measurement = Vector2(d[0], d[1]);\n    return true;\n  }\n\n  virtual bool getMeasurementData(double* d) const {\n    Eigen::Map<Vector2> m(d);\n    m = _measurement;\n    return true;\n  }\n\n  virtual int measurementDimension() const { return 2; }\n\n  virtual bool setMeasurementFromState() {\n    const VertexPointXY* v1 = static_cast<const VertexPointXY*>(_vertices[0]);\n    const VertexPointXY* v2 = static_cast<const VertexPointXY*>(_vertices[1]);\n    _measurement = v2->estimate() - v1->estimate();\n    return true;\n  }\n\n  virtual double initialEstimatePossible(const OptimizableGraph::VertexSet&,\n                                         OptimizableGraph::Vertex*) {\n    return 0;\n  }\n#ifndef NUMERIC_JACOBIAN_TWO_D_TYPES\n  virtual void linearizeOplus();\n#endif\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d/edge_se2.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_se2.h\"\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\n#include \"g2o/stuff/opengl_primitives.h\"\n#include \"g2o/stuff/opengl_wrapper.h\"\n#endif\n\nnamespace g2o {\n\nEdgeSE2::EdgeSE2() : BaseBinaryEdge<3, SE2, VertexSE2, VertexSE2>() {}\n\nbool EdgeSE2::read(std::istream& is) {\n  Vector3 p;\n  internal::readVector(is, p);\n  setMeasurement(SE2(p));\n  _inverseMeasurement = measurement().inverse();\n  readInformationMatrix(is);\n  return is.good() || is.eof();\n}\n\nbool EdgeSE2::write(std::ostream& os) const {\n  internal::writeVector(os, measurement().toVector());\n  return writeInformationMatrix(os);\n}\n\nvoid EdgeSE2::initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet& from,\n                              OptimizableGraph::Vertex* /* to */) {\n  VertexSE2* fromEdge = static_cast<VertexSE2*>(_vertices[0]);\n  VertexSE2* toEdge = static_cast<VertexSE2*>(_vertices[1]);\n  if (from.count(fromEdge) > 0)\n    toEdge->setEstimate(fromEdge->estimate() * _measurement);\n  else\n    fromEdge->setEstimate(toEdge->estimate() * _inverseMeasurement);\n}\n\n#ifndef NUMERIC_JACOBIAN_TWO_D_TYPES\nvoid EdgeSE2::linearizeOplus() {\n  const VertexSE2* vi = static_cast<const VertexSE2*>(_vertices[0]);\n  const VertexSE2* vj = static_cast<const VertexSE2*>(_vertices[1]);\n  double thetai = vi->estimate().rotation().angle();\n\n  Vector2 dt = vj->estimate().translation() - vi->estimate().translation();\n  double si = std::sin(thetai), ci = std::cos(thetai);\n\n  _jacobianOplusXi << -ci, -si, -si * dt.x() + ci * dt.y(), si, -ci,\n      -ci * dt.x() - si * dt.y(), 0, 0, -1;\n\n  _jacobianOplusXj << ci, si, 0, -si, ci, 0, 0, 0, 1;\n\n  const SE2& rmean = _inverseMeasurement;\n  Matrix3 z;\n  z.block<2, 2>(0, 0) = rmean.rotation().toRotationMatrix();\n  z.col(2) << cst(0.), cst(0.), cst(1.);\n  z.row(2).head<2>() << cst(0.), cst(0.);\n  _jacobianOplusXi = z * _jacobianOplusXi;\n  _jacobianOplusXj = z * _jacobianOplusXj;\n}\n#endif\n\nEdgeSE2WriteGnuplotAction::EdgeSE2WriteGnuplotAction()\n    : WriteGnuplotAction(typeid(EdgeSE2).name()) {}\n\nHyperGraphElementAction* EdgeSE2WriteGnuplotAction::operator()(\n    HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (typeid(*element).name() != _typeName) return nullptr;\n  WriteGnuplotAction::Parameters* params =\n      static_cast<WriteGnuplotAction::Parameters*>(params_);\n  if (!params->os) {\n    return nullptr;\n  }\n\n  EdgeSE2* e = static_cast<EdgeSE2*>(element);\n  VertexSE2* fromEdge = static_cast<VertexSE2*>(e->vertex(0));\n  VertexSE2* toEdge = static_cast<VertexSE2*>(e->vertex(1));\n  *(params->os) << fromEdge->estimate().translation().x() << \" \"\n                << fromEdge->estimate().translation().y() << \" \"\n                << fromEdge->estimate().rotation().angle() << std::endl;\n  *(params->os) << toEdge->estimate().translation().x() << \" \"\n                << toEdge->estimate().translation().y() << \" \"\n                << toEdge->estimate().rotation().angle() << std::endl;\n  *(params->os) << std::endl;\n  return this;\n}\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nEdgeSE2DrawAction::EdgeSE2DrawAction()\n    : DrawAction(typeid(EdgeSE2).name()),\n      _triangleX(nullptr),\n      _triangleY(nullptr) {}\n\nbool EdgeSE2DrawAction::refreshPropertyPtrs(\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (!DrawAction::refreshPropertyPtrs(params_)) return false;\n  if (_previousParams) {\n    _triangleX = _previousParams->makeProperty<FloatProperty>(\n        _typeName + \"::GHOST_TRIANGLE_X\", .2f);\n    _triangleY = _previousParams->makeProperty<FloatProperty>(\n        _typeName + \"::GHOST_TRIANGLE_Y\", .05f);\n  } else {\n    _triangleX = 0;\n    _triangleY = 0;\n  }\n  return true;\n}\n\nHyperGraphElementAction* EdgeSE2DrawAction::operator()(\n    HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (typeid(*element).name() != _typeName) return nullptr;\n\n  refreshPropertyPtrs(params_);\n  if (!_previousParams) return this;\n\n  if (_show && !_show->value()) return this;\n\n  EdgeSE2* e = static_cast<EdgeSE2*>(element);\n  VertexSE2* from = static_cast<VertexSE2*>(e->vertex(0));\n  VertexSE2* to = static_cast<VertexSE2*>(e->vertex(1));\n  if (!from && !to) return this;\n  SE2 fromTransform;\n  SE2 toTransform;\n  glPushAttrib(GL_ENABLE_BIT | GL_LIGHTING | GL_COLOR);\n  glDisable(GL_LIGHTING);\n  if (!from) {\n    glColor3f(POSE_EDGE_GHOST_COLOR);\n    toTransform = to->estimate();\n    fromTransform = to->estimate() * e->measurement().inverse();\n    // DRAW THE FROM EDGE AS AN ARROW\n    glPushMatrix();\n    glTranslatef((float)fromTransform.translation().x(),\n                 (float)fromTransform.translation().y(), 0.f);\n    glRotatef((float)RAD2DEG(fromTransform.rotation().angle()), 0.f, 0.f, 1.f);\n    opengl::drawArrow2D((float)_triangleX->value(), (float)_triangleY->value(),\n                        (float)_triangleX->value() * .3f);\n    glPopMatrix();\n  } else if (!to) {\n    glColor3f(POSE_EDGE_GHOST_COLOR);\n    fromTransform = from->estimate();\n    toTransform = from->estimate() * e->measurement();\n    // DRAW THE TO EDGE AS AN ARROW\n    glPushMatrix();\n    glTranslatef(toTransform.translation().x(), toTransform.translation().y(),\n                 0.f);\n    glRotatef((float)RAD2DEG(toTransform.rotation().angle()), 0.f, 0.f, 1.f);\n    opengl::drawArrow2D((float)_triangleX->value(), (float)_triangleY->value(),\n                        (float)_triangleX->value() * .3f);\n    glPopMatrix();\n  } else {\n    glColor3f(POSE_EDGE_COLOR);\n    fromTransform = from->estimate();\n    toTransform = to->estimate();\n  }\n  glBegin(GL_LINES);\n  glVertex3f((float)fromTransform.translation().x(),\n             (float)fromTransform.translation().y(), 0.f);\n  glVertex3f((float)toTransform.translation().x(),\n             (float)toTransform.translation().y(), 0.f);\n  glEnd();\n  glPopAttrib();\n  return this;\n}\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d/edge_se2.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_EDGE_SE2_H\n#define G2O_EDGE_SE2_H\n\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"g2o/core/base_binary_edge.h\"\n#include \"g2o_types_slam2d_api.h\"\n#include \"vertex_se2.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief 2D edge between two Vertex2\n */\nclass G2O_TYPES_SLAM2D_API EdgeSE2\n    : public BaseBinaryEdge<3, SE2, VertexSE2, VertexSE2> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  EdgeSE2();\n\n  void computeError() {\n    const VertexSE2* v1 = static_cast<const VertexSE2*>(_vertices[0]);\n    const VertexSE2* v2 = static_cast<const VertexSE2*>(_vertices[1]);\n    SE2 delta =\n        _inverseMeasurement * (v1->estimate().inverse() * v2->estimate());\n    _error = delta.toVector();\n  }\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  virtual void setMeasurement(const SE2& m) {\n    _measurement = m;\n    _inverseMeasurement = m.inverse();\n  }\n\n  virtual bool setMeasurementData(const double* d) {\n    _measurement = SE2(d[0], d[1], d[2]);\n    _inverseMeasurement = _measurement.inverse();\n    return true;\n  }\n\n  virtual bool getMeasurementData(double* d) const {\n    Vector3 v = _measurement.toVector();\n    d[0] = v[0];\n    d[1] = v[1];\n    d[2] = v[2];\n    return true;\n  }\n\n  virtual int measurementDimension() const { return 3; }\n\n  virtual bool setMeasurementFromState() {\n    const VertexSE2* v1 = static_cast<const VertexSE2*>(_vertices[0]);\n    const VertexSE2* v2 = static_cast<const VertexSE2*>(_vertices[1]);\n    _measurement = v1->estimate().inverse() * v2->estimate();\n    _inverseMeasurement = _measurement.inverse();\n    return true;\n  }\n\n  virtual double initialEstimatePossible(const OptimizableGraph::VertexSet&,\n                                         OptimizableGraph::Vertex*) {\n    return 1.;\n  }\n  virtual void initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet& from,\n                               OptimizableGraph::Vertex* to);\n#ifndef NUMERIC_JACOBIAN_TWO_D_TYPES\n  virtual void linearizeOplus();\n#endif\n protected:\n  SE2 _inverseMeasurement;\n};\n\nclass G2O_TYPES_SLAM2D_API EdgeSE2WriteGnuplotAction\n    : public WriteGnuplotAction {\n public:\n  EdgeSE2WriteGnuplotAction();\n  virtual HyperGraphElementAction* operator()(\n      HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n};\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nclass G2O_TYPES_SLAM2D_API EdgeSE2DrawAction : public DrawAction {\n public:\n  EdgeSE2DrawAction();\n  virtual HyperGraphElementAction* operator()(\n      HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n\n protected:\n  virtual bool refreshPropertyPtrs(\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n  FloatProperty *_triangleX, *_triangleY;\n};\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d/edge_se2_lotsofxy.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_se2_lotsofxy.h\"\n\n#include <cassert>\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\n#include \"g2o/stuff/opengl_primitives.h\"\n#include \"g2o/stuff/opengl_wrapper.h\"\n#endif\n\nnamespace g2o {\n\nEdgeSE2LotsOfXY::EdgeSE2LotsOfXY()\n    : BaseVariableSizedEdge<-1, VectorX>(), _observedPoints(0) {\n  resize(0);\n}\n\nvoid EdgeSE2LotsOfXY::computeError() {\n  VertexSE2* pose = static_cast<VertexSE2*>(_vertices[0]);\n\n  for (unsigned int i = 0; i < _observedPoints; i++) {\n    VertexPointXY* xy = static_cast<VertexPointXY*>(_vertices[1 + i]);\n    Vector2 m = pose->estimate().inverse() * xy->estimate();\n\n    unsigned int index = 2 * i;\n    _error[index] = m[0] - _measurement[index];\n    _error[index + 1] = m[1] - _measurement[index + 1];\n  }\n}\n\nbool EdgeSE2LotsOfXY::read(std::istream& is) {\n  is >> _observedPoints;\n  setSize(_observedPoints + 1);\n\n  // read the measurements\n  for (unsigned int i = 0; i < _observedPoints; i++) {\n    unsigned int index = 2 * i;\n    is >> _measurement[index] >> _measurement[index + 1];\n  }\n\n  // read the information matrix\n  for (unsigned int i = 0; i < _observedPoints * 2; i++) {\n    // fill the \"upper triangle\" part of the matrix\n    for (unsigned int j = i; j < _observedPoints * 2; j++) {\n      is >> information()(i, j);\n    }\n\n    // fill the lower triangle part\n    for (unsigned int j = 0; j < i; j++) {\n      information()(i, j) = information()(j, i);\n    }\n  }\n\n  return true;\n}\n\nbool EdgeSE2LotsOfXY::write(std::ostream& os) const {\n  // write number of observed points\n  os << \"|| \" << _observedPoints;\n\n  // write measurements\n  for (unsigned int i = 0; i < _observedPoints; i++) {\n    unsigned int index = 2 * i;\n    os << \" \" << _measurement[index] << \" \" << _measurement[index + 1];\n  }\n\n  // write information matrix\n  for (unsigned int i = 0; i < _observedPoints * 2; i++) {\n    for (unsigned int j = i; j < _observedPoints * 2; j++) {\n      os << \" \" << information()(i, j);\n    }\n  }\n\n  return os.good();\n}\n\nvoid EdgeSE2LotsOfXY::linearizeOplus() {\n  const VertexSE2* vi = static_cast<const VertexSE2*>(_vertices[0]);\n  const double& x1 = vi->estimate().translation()[0];\n  const double& y1 = vi->estimate().translation()[1];\n  const double& th1 = vi->estimate().rotation().angle();\n\n  double ct = std::cos(th1);\n  double st = std::sin(th1);\n\n  MatrixX Ji;\n  unsigned int rows = 2 * (_vertices.size() - 1);\n  Ji.resize(rows, 3);\n  Ji.fill(0);\n\n  Matrix2 poseRot;  // inverse of the rotation matrix associated to the pose\n  poseRot << ct, st, -st, ct;\n\n  Matrix2 minusPoseRot = -poseRot;\n\n  for (unsigned int i = 1; i < _vertices.size(); i++) {\n    g2o::VertexPointXY* point = (g2o::VertexPointXY*)(_vertices[i]);\n\n    const double& x2 = point->estimate()[0];\n    const double& y2 = point->estimate()[1];\n\n    unsigned int index = 2 * (i - 1);\n\n    Ji.block<2, 2>(index, 0) = minusPoseRot;\n\n    Ji(index, 2) = ct * (y2 - y1) + st * (x1 - x2);\n    Ji(index + 1, 2) = st * (y1 - y2) + ct * (x1 - x2);\n\n    MatrixX Jj;\n    Jj.resize(rows, 2);\n    Jj.fill(0);\n    Jj.block<2, 2>(index, 0) = poseRot;\n\n    _jacobianOplus[i] = Jj;\n  }\n  _jacobianOplus[0] = Ji;\n}\n\nvoid EdgeSE2LotsOfXY::initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet& fixed,\n                                      OptimizableGraph::Vertex* toEstimate) {\n  (void)toEstimate;\n\n  assert(initialEstimatePossible(fixed, toEstimate) &&\n         \"Bad vertices specified\");\n\n  VertexSE2* pose = static_cast<VertexSE2*>(_vertices[0]);\n\n  std::vector<bool> estimate_this(_observedPoints, true);\n  for (std::set<HyperGraph::Vertex*>::iterator it = fixed.begin();\n       it != fixed.end(); ++it) {\n    for (unsigned int i = 1; i < _vertices.size(); i++) {\n      VertexPointXY* vert = static_cast<VertexPointXY*>(_vertices[i]);\n      if (vert->id() == (*it)->id()) estimate_this[i - 1] = false;\n    }\n  }\n\n  for (unsigned int i = 1; i < _vertices.size(); i++) {\n    if (estimate_this[i - 1]) {\n      unsigned int index = 2 * (i - 1);\n      Vector2 submeas(_measurement[index], _measurement[index + 1]);\n      VertexPointXY* vert = static_cast<VertexPointXY*>(_vertices[i]);\n      vert->setEstimate(pose->estimate() * submeas);\n    }\n  }\n}\n\ndouble EdgeSE2LotsOfXY::initialEstimatePossible(\n    const OptimizableGraph::VertexSet& fixed,\n    OptimizableGraph::Vertex* toEstimate) {\n  (void)toEstimate;\n\n  for (std::set<HyperGraph::Vertex*>::iterator it = fixed.begin();\n       it != fixed.end(); ++it) {\n    if (_vertices[0]->id() == (*it)->id()) {\n      return 1.0;\n    }\n  }\n\n  return -1.0;\n}\n\nbool EdgeSE2LotsOfXY::setMeasurementFromState() {\n  VertexSE2* pose = static_cast<VertexSE2*>(_vertices[0]);\n\n  for (unsigned int i = 0; i < _observedPoints; i++) {\n    VertexPointXY* xy = static_cast<VertexPointXY*>(_vertices[1 + i]);\n    Vector2 m = pose->estimate().inverse() * xy->estimate();\n\n    unsigned int index = 2 * i;\n    _measurement[index] = m[0];\n    _measurement[index + 1] = m[1];\n  }\n\n  return true;\n}\n\n}  // end namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d/edge_se2_lotsofxy.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_EDGE_SE2_LOTSOF_XY\n#define G2O_EDGE_SE2_LOTSOF_XY\n\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"g2o/core/base_variable_sized_edge.h\"\n#include \"g2o_types_slam2d_api.h\"\n#include \"vertex_point_xy.h\"\n#include \"vertex_se2.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_TYPES_SLAM2D_API EdgeSE2LotsOfXY\n    : public BaseVariableSizedEdge<-1, VectorX> {\n protected:\n  unsigned int _observedPoints;\n\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  EdgeSE2LotsOfXY();\n\n  void setSize(int vertices) {\n    resize(vertices);\n    _observedPoints = vertices - 1;\n    _measurement.resize(_observedPoints * 2, 1);\n    setDimension(_observedPoints * 2);\n  }\n\n  virtual void computeError();\n\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  virtual bool setMeasurementFromState();\n\n  virtual void initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet&,\n                               OptimizableGraph::Vertex*);\n  virtual double initialEstimatePossible(const OptimizableGraph::VertexSet&,\n                                         OptimizableGraph::Vertex*);\n\n  virtual void linearizeOplus();\n};\n\n}  // end namespace g2o\n\n#endif  // G2O_EDGE_SE2_LOTSOF_XY\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d/edge_se2_offset.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_se2_offset.h\"\n\n#include <cassert>\n#include <iostream>\n\n#include \"parameter_se2_offset.h\"\n\nnamespace g2o {\nusing namespace std;\n\nEdgeSE2Offset::EdgeSE2Offset()\n    : BaseBinaryEdge<3, SE2, VertexSE2, VertexSE2>() {\n  information().setIdentity();\n  _offsetFrom = 0;\n  _offsetTo = 0;\n  _cacheFrom = 0;\n  _cacheTo = 0;\n  resizeParameters(2);\n  installParameter(_offsetFrom, 0);\n  installParameter(_offsetTo, 1);\n}\n\nbool EdgeSE2Offset::resolveCaches() {\n  assert(_offsetFrom && _offsetTo);\n\n  ParameterVector pv(1);\n  pv[0] = _offsetFrom;\n  resolveCache(_cacheFrom, (OptimizableGraph::Vertex*)_vertices[0],\n               \"CACHE_SE2_OFFSET\", pv);\n  pv[0] = _offsetTo;\n  resolveCache(_cacheTo, (OptimizableGraph::Vertex*)_vertices[1],\n               \"CACHE_SE2_OFFSET\", pv);\n  return (_cacheFrom && _cacheTo);\n}\n\nbool EdgeSE2Offset::read(std::istream& is) {\n  int pidFrom, pidTo;\n  is >> pidFrom >> pidTo;\n  if (!setParameterId(0, pidFrom)) return false;\n  if (!setParameterId(1, pidTo)) return false;\n\n  Vector3 meas;\n  internal::readVector(is, meas);\n  setMeasurement(SE2(meas));\n  if (is.bad()) return false;\n  readInformationMatrix(is);\n  if (is.bad()) {\n    //  we overwrite the information matrix with the Identity\n    information().setIdentity();\n  }\n  return true;\n}\n\nbool EdgeSE2Offset::write(std::ostream& os) const {\n  os << _offsetFrom->id() << \" \" << _offsetTo->id() << \" \";\n  internal::writeVector(os, measurement().toVector());\n  return writeInformationMatrix(os);\n}\n\nvoid EdgeSE2Offset::computeError() {\n  SE2 delta = _inverseMeasurement * _cacheFrom->w2n() * _cacheTo->n2w();\n  _error.head<2>() = delta.translation();\n  _error(2) = delta.rotation().angle();\n}\n\nbool EdgeSE2Offset::setMeasurementFromState() {\n  SE2 delta = _cacheFrom->w2n() * _cacheTo->n2w();\n  setMeasurement(delta);\n  return true;\n}\n\nvoid EdgeSE2Offset::initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet& from_,\n                                    OptimizableGraph::Vertex* /*to_*/) {\n  VertexSE2* from = static_cast<VertexSE2*>(_vertices[0]);\n  VertexSE2* to = static_cast<VertexSE2*>(_vertices[1]);\n\n  SE2 virtualMeasurement = _cacheFrom->offsetParam()->offset() * measurement() *\n                           _cacheTo->offsetParam()->offset().inverse();\n\n  if (from_.count(from) > 0)\n    to->setEstimate(from->estimate() * virtualMeasurement);\n  else\n    from->setEstimate(to->estimate() * virtualMeasurement.inverse());\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d/edge_se2_offset.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_EDGE_SE2_OFFSET_H_\n#define G2O_EDGE_SE2_OFFSET_H_\n\n#include \"g2o/core/base_binary_edge.h\"\n#include \"g2o_types_slam2d_api.h\"\n#include \"vertex_se2.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass ParameterSE2Offset;\nclass CacheSE2Offset;\n\n/**\n * \\brief Offset edge\n */\n// first two args are the measurement type, second two the connection classes\nclass G2O_TYPES_SLAM2D_API EdgeSE2Offset\n    : public BaseBinaryEdge<3, SE2, VertexSE2, VertexSE2> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  EdgeSE2Offset();\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  void computeError();\n\n  // jacobian\n  // virtual void linearizeOplus();\n\n  virtual void setMeasurement(const SE2& m) {\n    _measurement = m;\n    _inverseMeasurement = m.inverse();\n  }\n\n  virtual bool setMeasurementData(const double* d) {\n    Eigen::Map<const Vector3> v(d);\n    _measurement.fromVector(v);\n    _inverseMeasurement = _measurement.inverse();\n    return true;\n  }\n\n  virtual bool getMeasurementData(double* d) const {\n    Eigen::Map<Vector3> v(d);\n    v = _measurement.toVector();\n    return true;\n  }\n\n  virtual int measurementDimension() const { return 3; }\n\n  virtual bool setMeasurementFromState();\n\n  virtual double initialEstimatePossible(\n      const OptimizableGraph::VertexSet& /*from*/,\n      OptimizableGraph::Vertex* /*to*/) {\n    return 1.;\n  }\n\n  virtual void initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet& from,\n                               OptimizableGraph::Vertex* to);\n\n protected:\n  SE2 _inverseMeasurement;\n  virtual bool resolveCaches();\n  ParameterSE2Offset *_offsetFrom, *_offsetTo;\n  CacheSE2Offset *_cacheFrom, *_cacheTo;\n};\n\n}  // namespace g2o\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d/edge_se2_pointxy.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_se2_pointxy.h\"\n\n#include <cassert>\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\n#include \"g2o/stuff/opengl_primitives.h\"\n#include \"g2o/stuff/opengl_wrapper.h\"\n#endif\n\nnamespace g2o {\n\nEdgeSE2PointXY::EdgeSE2PointXY()\n    : BaseBinaryEdge<2, Vector2, VertexSE2, VertexPointXY>() {}\n\nbool EdgeSE2PointXY::read(std::istream& is) {\n  internal::readVector(is, _measurement);\n  readInformationMatrix(is);\n  return true;\n}\n\nbool EdgeSE2PointXY::write(std::ostream& os) const {\n  internal::writeVector(os, measurement());\n  return writeInformationMatrix(os);\n}\n\nvoid EdgeSE2PointXY::initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet& from,\n                                     OptimizableGraph::Vertex* to) {\n  assert(from.size() == 1 && from.count(_vertices[0]) == 1 &&\n         \"Can not initialize VertexSE2 position by VertexPointXY\");\n\n  VertexSE2* vi = static_cast<VertexSE2*>(_vertices[0]);\n  VertexPointXY* vj = static_cast<VertexPointXY*>(_vertices[1]);\n  if (from.count(vi) > 0 && to == vj) {\n    vj->setEstimate(vi->estimate() * _measurement);\n  }\n}\n\n#ifndef NUMERIC_JACOBIAN_TWO_D_TYPES\nvoid EdgeSE2PointXY::linearizeOplus() {\n  const VertexSE2* vi = static_cast<const VertexSE2*>(_vertices[0]);\n  const VertexPointXY* vj = static_cast<const VertexPointXY*>(_vertices[1]);\n  const double& x1 = vi->estimate().translation()[0];\n  const double& y1 = vi->estimate().translation()[1];\n  const double& th1 = vi->estimate().rotation().angle();\n  const double& x2 = vj->estimate()[0];\n  const double& y2 = vj->estimate()[1];\n\n  double aux_1 = std::cos(th1);\n  double aux_2 = -aux_1;\n  double aux_3 = std::sin(th1);\n\n  _jacobianOplusXi(0, 0) = aux_2;\n  _jacobianOplusXi(0, 1) = -aux_3;\n  _jacobianOplusXi(0, 2) = aux_1 * y2 - aux_1 * y1 - aux_3 * x2 + aux_3 * x1;\n  _jacobianOplusXi(1, 0) = aux_3;\n  _jacobianOplusXi(1, 1) = aux_2;\n  _jacobianOplusXi(1, 2) = -aux_3 * y2 + aux_3 * y1 - aux_1 * x2 + aux_1 * x1;\n\n  _jacobianOplusXj(0, 0) = aux_1;\n  _jacobianOplusXj(0, 1) = aux_3;\n  _jacobianOplusXj(1, 0) = -aux_3;\n  _jacobianOplusXj(1, 1) = aux_1;\n}\n#endif\n\nEdgeSE2PointXYWriteGnuplotAction::EdgeSE2PointXYWriteGnuplotAction()\n    : WriteGnuplotAction(typeid(EdgeSE2PointXY).name()) {}\n\nHyperGraphElementAction* EdgeSE2PointXYWriteGnuplotAction::operator()(\n    HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (typeid(*element).name() != _typeName) return nullptr;\n  WriteGnuplotAction::Parameters* params =\n      static_cast<WriteGnuplotAction::Parameters*>(params_);\n  if (!params->os) {\n    return nullptr;\n  }\n\n  EdgeSE2PointXY* e = static_cast<EdgeSE2PointXY*>(element);\n  if (e->numUndefinedVertices()) return this;\n  VertexSE2* fromEdge = static_cast<VertexSE2*>(e->vertex(0));\n  VertexPointXY* toEdge = static_cast<VertexPointXY*>(e->vertex(1));\n  *(params->os) << fromEdge->estimate().translation().x() << \" \"\n                << fromEdge->estimate().translation().y() << \" \"\n                << fromEdge->estimate().rotation().angle() << std::endl;\n  *(params->os) << toEdge->estimate().x() << \" \" << toEdge->estimate().y()\n                << std::endl;\n  *(params->os) << std::endl;\n  return this;\n}\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nEdgeSE2PointXYDrawAction::EdgeSE2PointXYDrawAction()\n    : DrawAction(typeid(EdgeSE2PointXY).name()) {}\n\nHyperGraphElementAction* EdgeSE2PointXYDrawAction::operator()(\n    HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (typeid(*element).name() != _typeName) return nullptr;\n\n  refreshPropertyPtrs(params_);\n  if (!_previousParams) return this;\n\n  if (_show && !_show->value()) return this;\n\n  EdgeSE2PointXY* e = static_cast<EdgeSE2PointXY*>(element);\n  VertexSE2* fromEdge = static_cast<VertexSE2*>(e->vertex(0));\n  VertexPointXY* toEdge = static_cast<VertexPointXY*>(e->vertex(1));\n  if (!fromEdge) return this;\n  Vector2 p = e->measurement();\n  glPushAttrib(GL_ENABLE_BIT | GL_LIGHTING | GL_COLOR);\n  glDisable(GL_LIGHTING);\n  if (!toEdge) {\n    p = fromEdge->estimate() * p;\n    glColor3f(LANDMARK_EDGE_GHOST_COLOR);\n    glPushAttrib(GL_POINT_SIZE);\n    glPointSize(3);\n    glBegin(GL_POINTS);\n    glVertex3f((float)p.x(), (float)p.y(), 0.f);\n    glEnd();\n    glPopAttrib();\n  } else {\n    p = toEdge->estimate();\n    glColor3f(LANDMARK_EDGE_COLOR);\n  }\n  glBegin(GL_LINES);\n  glVertex3f((float)fromEdge->estimate().translation().x(),\n             (float)fromEdge->estimate().translation().y(), 0.f);\n  glVertex3f((float)p.x(), (float)p.y(), 0.f);\n  glEnd();\n  glPopAttrib();\n  return this;\n}\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d/edge_se2_pointxy.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_EDGE_SE2_POINT_XY_H\n#define G2O_EDGE_SE2_POINT_XY_H\n\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"g2o/core/base_binary_edge.h\"\n#include \"g2o_types_slam2d_api.h\"\n#include \"vertex_point_xy.h\"\n#include \"vertex_se2.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_TYPES_SLAM2D_API EdgeSE2PointXY\n    : public BaseBinaryEdge<2, Vector2, VertexSE2, VertexPointXY> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  EdgeSE2PointXY();\n\n  void computeError() {\n    const VertexSE2* v1 = static_cast<const VertexSE2*>(_vertices[0]);\n    const VertexPointXY* l2 = static_cast<const VertexPointXY*>(_vertices[1]);\n    _error = (v1->estimate().inverse() * l2->estimate()) - _measurement;\n  }\n\n  virtual bool setMeasurementData(const double* d) {\n    _measurement[0] = d[0];\n    _measurement[1] = d[1];\n    return true;\n  }\n\n  virtual bool getMeasurementData(double* d) const {\n    d[0] = _measurement[0];\n    d[1] = _measurement[1];\n    return true;\n  }\n\n  virtual int measurementDimension() const { return 2; }\n\n  virtual bool setMeasurementFromState() {\n    const VertexSE2* v1 = static_cast<const VertexSE2*>(_vertices[0]);\n    const VertexPointXY* l2 = static_cast<const VertexPointXY*>(_vertices[1]);\n    _measurement = v1->estimate().inverse() * l2->estimate();\n    return true;\n  }\n\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  virtual void initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet& from,\n                               OptimizableGraph::Vertex* to);\n  virtual double initialEstimatePossible(\n      const OptimizableGraph::VertexSet& from, OptimizableGraph::Vertex* to) {\n    (void)to;\n    return (from.count(_vertices[0]) == 1 ? 1.0 : -1.0);\n  }\n#ifndef NUMERIC_JACOBIAN_TWO_D_TYPES\n  virtual void linearizeOplus();\n#endif\n};\n\nclass G2O_TYPES_SLAM2D_API EdgeSE2PointXYWriteGnuplotAction\n    : public WriteGnuplotAction {\n public:\n  EdgeSE2PointXYWriteGnuplotAction();\n  virtual HyperGraphElementAction* operator()(\n      HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n};\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nclass G2O_TYPES_SLAM2D_API EdgeSE2PointXYDrawAction : public DrawAction {\n public:\n  EdgeSE2PointXYDrawAction();\n  virtual HyperGraphElementAction* operator()(\n      HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n};\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d/edge_se2_pointxy_bearing.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_se2_pointxy_bearing.h\"\n\n#include <cassert>\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\n#include \"g2o/stuff/opengl_primitives.h\"\n#include \"g2o/stuff/opengl_wrapper.h\"\n#endif\n\nnamespace g2o {\n\nEdgeSE2PointXYBearing::EdgeSE2PointXYBearing() {}\n\nvoid EdgeSE2PointXYBearing::initialEstimate(\n    const OptimizableGraph::VertexSet& from, OptimizableGraph::Vertex* /*to*/) {\n  assert(from.size() == 1 && from.count(_vertices[0]) == 1 &&\n         \"Can not initialize VertexSE2 position by VertexPointXY\");\n\n  if (from.count(_vertices[0]) != 1) return;\n  double r = 2.;\n  const VertexSE2* v1 = static_cast<const VertexSE2*>(_vertices[0]);\n  VertexPointXY* l2 = static_cast<VertexPointXY*>(_vertices[1]);\n  SE2 t = v1->estimate();\n  t.setRotation(t.rotation() * Rotation2D(_measurement));\n  Vector2 vr(r, 0.);\n  l2->setEstimate(t * vr);\n}\n\n#ifndef NUMERIC_JACOBIAN_TWO_D_TYPES\nvoid EdgeSE2PointXYBearing::linearizeOplus() {\n  const VertexSE2* vi = static_cast<const VertexSE2*>(_vertices[0]);\n  const VertexPointXY* vj = static_cast<const VertexPointXY*>(_vertices[1]);\n  const double& x1 = vi->estimate().translation()[0];\n  const double& y1 = vi->estimate().translation()[1];\n  const double& x2 = vj->estimate()[0];\n  const double& y2 = vj->estimate()[1];\n\n  double aux = (std::pow(x2 - x1, 2) + std::pow(y2 - y1, 2));\n\n  _jacobianOplusXi(0, 0) = (y1 - y2) / aux;\n  _jacobianOplusXi(0, 1) = (x2 - x1) / aux;\n  _jacobianOplusXi(0, 2) = 1;\n\n  _jacobianOplusXj(0, 0) = (y2 - y1) / aux;\n  _jacobianOplusXj(0, 1) = (x1 - x2) / aux;\n}\n#endif\n\nbool EdgeSE2PointXYBearing::read(std::istream& is) {\n  is >> _measurement >> information()(0, 0);\n  return true;\n}\n\nbool EdgeSE2PointXYBearing::write(std::ostream& os) const {\n  os << measurement() << \" \" << information()(0, 0);\n  return os.good();\n}\n\nEdgeSE2PointXYBearingWriteGnuplotAction::\n    EdgeSE2PointXYBearingWriteGnuplotAction()\n    : WriteGnuplotAction(typeid(EdgeSE2PointXYBearing).name()) {}\n\nHyperGraphElementAction* EdgeSE2PointXYBearingWriteGnuplotAction::operator()(\n    HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (typeid(*element).name() != _typeName) return nullptr;\n  WriteGnuplotAction::Parameters* params =\n      static_cast<WriteGnuplotAction::Parameters*>(params_);\n  if (!params->os) {\n    return nullptr;\n  }\n\n  EdgeSE2PointXYBearing* e = static_cast<EdgeSE2PointXYBearing*>(element);\n  VertexSE2* fromEdge = static_cast<VertexSE2*>(e->vertex(0));\n  VertexPointXY* toEdge = static_cast<VertexPointXY*>(e->vertex(1));\n  *(params->os) << fromEdge->estimate().translation().x() << \" \"\n                << fromEdge->estimate().translation().y() << \" \"\n                << fromEdge->estimate().rotation().angle() << std::endl;\n  *(params->os) << toEdge->estimate().x() << \" \" << toEdge->estimate().y()\n                << std::endl;\n  *(params->os) << std::endl;\n  return this;\n}\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nEdgeSE2PointXYBearingDrawAction::EdgeSE2PointXYBearingDrawAction()\n    : DrawAction(typeid(EdgeSE2PointXYBearing).name()) {}\n\nHyperGraphElementAction* EdgeSE2PointXYBearingDrawAction::operator()(\n    HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (typeid(*element).name() != _typeName) return nullptr;\n\n  refreshPropertyPtrs(params_);\n  if (!_previousParams) return this;\n\n  if (_show && !_show->value()) return this;\n\n  EdgeSE2PointXYBearing* e = static_cast<EdgeSE2PointXYBearing*>(element);\n  VertexSE2* from = static_cast<VertexSE2*>(e->vertex(0));\n  VertexPointXY* to = static_cast<VertexPointXY*>(e->vertex(1));\n  if (!from) return this;\n  double guessRange = 5;\n  double theta = e->measurement();\n  Vector2 p(std::cos(theta) * guessRange, std::sin(theta) * guessRange);\n  glPushAttrib(GL_ENABLE_BIT | GL_LIGHTING | GL_COLOR);\n  glDisable(GL_LIGHTING);\n  if (!to) {\n    p = from->estimate() * p;\n    glColor3f(LANDMARK_EDGE_GHOST_COLOR);\n    glPushAttrib(GL_POINT_SIZE);\n    glPointSize(3);\n    glBegin(GL_POINTS);\n    glVertex3f((float)p.x(), (float)p.y(), 0.f);\n    glEnd();\n    glPopAttrib();\n  } else {\n    p = to->estimate();\n    glColor3f(LANDMARK_EDGE_COLOR);\n  }\n  glBegin(GL_LINES);\n  glVertex3f((float)from->estimate().translation().x(),\n             (float)from->estimate().translation().y(), 0.f);\n  glVertex3f((float)p.x(), (float)p.y(), 0.f);\n  glEnd();\n  glPopAttrib();\n  return this;\n}\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d/edge_se2_pointxy_bearing.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_EDGE_SE2_POINT_XY_BEARING_H\n#define G2O_EDGE_SE2_POINT_XY_BEARING_H\n\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"g2o/core/base_binary_edge.h\"\n#include \"g2o_types_slam2d_api.h\"\n#include \"vertex_point_xy.h\"\n#include \"vertex_se2.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_TYPES_SLAM2D_API EdgeSE2PointXYBearing\n    : public BaseBinaryEdge<1, double, VertexSE2, VertexPointXY> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  EdgeSE2PointXYBearing();\n  void computeError() {\n    const VertexSE2* v1 = static_cast<const VertexSE2*>(_vertices[0]);\n    const VertexPointXY* l2 = static_cast<const VertexPointXY*>(_vertices[1]);\n    Vector2 delta = (v1->estimate().inverse() * l2->estimate());\n    double angle = std::atan2(delta[1], delta[0]);\n    _error[0] = normalize_theta(_measurement - angle);\n  }\n\n  virtual bool setMeasurementData(const double* d) {\n    _measurement = d[0];\n    return true;\n  }\n\n  virtual bool getMeasurementData(double* d) const {\n    d[0] = _measurement;\n    return true;\n  }\n\n  int measurementDimension() const { return 1; }\n\n  virtual bool setMeasurementFromState() {\n    const VertexSE2* v1 = static_cast<const VertexSE2*>(_vertices[0]);\n    const VertexPointXY* l2 = static_cast<const VertexPointXY*>(_vertices[1]);\n    Vector2 delta = (v1->estimate().inverse() * l2->estimate());\n    _measurement = std::atan2(delta[1], delta[0]);\n    return true;\n  }\n\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  virtual double initialEstimatePossible(\n      const OptimizableGraph::VertexSet& from, OptimizableGraph::Vertex*) {\n    return (from.count(_vertices[0]) == 1 ? 1.0 : -1.0);\n  }\n  virtual void initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet& from,\n                               OptimizableGraph::Vertex* to);\n\n#ifndef NUMERIC_JACOBIAN_TWO_D_TYPES\n  virtual void linearizeOplus();\n#endif\n};\n\nclass G2O_TYPES_SLAM2D_API EdgeSE2PointXYBearingWriteGnuplotAction\n    : public WriteGnuplotAction {\n public:\n  EdgeSE2PointXYBearingWriteGnuplotAction();\n  virtual HyperGraphElementAction* operator()(\n      HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n};\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nclass G2O_TYPES_SLAM2D_API EdgeSE2PointXYBearingDrawAction : public DrawAction {\n public:\n  EdgeSE2PointXYBearingDrawAction();\n  virtual HyperGraphElementAction* operator()(\n      HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n};\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d/edge_se2_pointxy_calib.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_se2_pointxy_calib.h\"\n\n#include <cassert>\n\nnamespace g2o {\n\nEdgeSE2PointXYCalib::EdgeSE2PointXYCalib()\n    : BaseVariableSizedEdge<2, Vector2>() {\n  resize(3);\n}\n\nvoid EdgeSE2PointXYCalib::initialEstimate(\n    const OptimizableGraph::VertexSet& from, OptimizableGraph::Vertex* /*to*/) {\n  assert(from.size() == 1 && from.count(_vertices[0]) == 1 &&\n         \"Can not initialize VertexSE2 position by VertexPointXY\");\n\n  if (from.count(_vertices[0]) != 1) return;\n  VertexSE2* vi = static_cast<VertexSE2*>(_vertices[0]);\n  VertexPointXY* vj = static_cast<VertexPointXY*>(_vertices[1]);\n  vj->setEstimate(vi->estimate() * _measurement);\n}\n\nbool EdgeSE2PointXYCalib::read(std::istream& is) {\n  internal::readVector(is, _measurement);\n  readInformationMatrix(is);\n  return true;\n}\n\nbool EdgeSE2PointXYCalib::write(std::ostream& os) const {\n  internal::writeVector(os, measurement());\n  return writeInformationMatrix(os);\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d/edge_se2_pointxy_calib.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_EDGE_SE2_XY_CALIB_H\n#define G2O_EDGE_SE2_XY_CALIB_H\n\n#include \"g2o/core/base_variable_sized_edge.h\"\n#include \"g2o_types_slam2d_api.h\"\n#include \"vertex_point_xy.h\"\n#include \"vertex_se2.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief Landmark measurement that also calibrates an offset for the landmark\n * measurement\n */\nclass G2O_TYPES_SLAM2D_API EdgeSE2PointXYCalib\n    : public BaseVariableSizedEdge<2, Vector2> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  EdgeSE2PointXYCalib();\n\n  void computeError() {\n    const VertexSE2* v1 = static_cast<const VertexSE2*>(_vertices[0]);\n    const VertexPointXY* l2 = static_cast<const VertexPointXY*>(_vertices[1]);\n    const VertexSE2* calib = static_cast<const VertexSE2*>(_vertices[2]);\n    _error = ((v1->estimate() * calib->estimate()).inverse() * l2->estimate()) -\n             _measurement;\n  }\n\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  virtual double initialEstimatePossible(\n      const OptimizableGraph::VertexSet& from, OptimizableGraph::Vertex* to) {\n    (void)to;\n    return (from.count(_vertices[0]) == 1 ? 1.0 : -1.0);\n  }\n  virtual void initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet& from,\n                               OptimizableGraph::Vertex* to);\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d/edge_se2_pointxy_offset.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_se2_pointxy_offset.h\"\n\n#include <cassert>\n#include <iostream>\n\n#include \"parameter_se2_offset.h\"\n\nnamespace g2o {\nusing namespace std;\n\n// point to camera projection, monocular\nEdgeSE2PointXYOffset::EdgeSE2PointXYOffset()\n    : BaseBinaryEdge<2, Vector2, VertexSE2, VertexPointXY>() {\n  information().setIdentity();\n  cache = 0;\n  offsetParam = 0;\n  resizeParameters(1);\n  installParameter(offsetParam, 0);\n}\n\nbool EdgeSE2PointXYOffset::resolveCaches() {\n  ParameterVector pv(1);\n  pv[0] = offsetParam;\n  resolveCache(cache, (OptimizableGraph::Vertex*)_vertices[0],\n               \"CACHE_SE2_OFFSET\", pv);\n  return cache != 0;\n}\n\nbool EdgeSE2PointXYOffset::read(std::istream& is) {\n  int pId;\n  is >> pId;\n  setParameterId(0, pId);\n  // measured keypoint\n  internal::readVector(is, _measurement);\n  if (is.bad()) return false;\n  readInformationMatrix(is);\n  //  we overwrite the information matrix in case of read errors\n  if (is.bad()) information().setIdentity();\n  return true;\n}\n\nbool EdgeSE2PointXYOffset::write(std::ostream& os) const {\n  os << offsetParam->id() << \" \";\n  internal::writeVector(os, measurement());\n  return writeInformationMatrix(os);\n}\n\nvoid EdgeSE2PointXYOffset::computeError() {\n  // from cam to point (track)\n  // VertexSE2 *rob = static_cast<VertexSE2*>(_vertices[0]);\n  VertexPointXY* point = static_cast<VertexPointXY*>(_vertices[1]);\n\n  Vector2 perr = cache->w2lMatrix() * point->estimate();\n\n  // error, which is backwards from the normal observed - calculated\n  // _measurement is the measured projection\n  _error = perr - _measurement;\n}\n\nvoid EdgeSE2PointXYOffset::linearizeOplus() {\n  VertexSE2* rob = static_cast<VertexSE2*>(_vertices[0]);\n  VertexPointXY* point = static_cast<VertexPointXY*>(_vertices[1]);\n  _jacobianOplusXi.block<2, 2>(0, 0) = -cache->RpInverseRInverseMatrix();\n  _jacobianOplusXi.block<2, 1>(0, 2) =\n      cache->RpInverseRInversePrimeMatrix() *\n      (point->estimate() - rob->estimate().translation());\n  _jacobianOplusXj = cache->RpInverseRInverseMatrix();\n}\n\nbool EdgeSE2PointXYOffset::setMeasurementFromState() {\n  VertexPointXY* point = static_cast<VertexPointXY*>(_vertices[1]);\n\n  _measurement = cache->w2lMatrix() * point->estimate();\n  return true;\n}\n\nvoid EdgeSE2PointXYOffset::initialEstimate(\n    const OptimizableGraph::VertexSet& from,\n    OptimizableGraph::Vertex* /*to_*/) {\n  (void)from;\n  assert(from.size() == 1 && from.count(_vertices[0]) == 1 &&\n         \"Can not initialize VertexDepthCam position by VertexTrackXY\");\n\n  VertexSE2* cam = dynamic_cast<VertexSE2*>(_vertices[0]);\n  VertexPointXY* point = dynamic_cast<VertexPointXY*>(_vertices[1]);\n  Vector2 p = _measurement;\n  point->setEstimate(cam->estimate() * (offsetParam->offsetMatrix() * p));\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d/edge_se2_pointxy_offset.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_EDGE_SE2_POINT_XY_OFFSET_H_\n#define G2O_EDGE_SE2_POINT_XY_OFFSET_H_\n\n#include \"g2o/core/base_binary_edge.h\"\n#include \"g2o_types_slam2d_api.h\"\n#include \"parameter_se2_offset.h\"\n#include \"vertex_point_xy.h\"\n#include \"vertex_se2.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/*! \\class EdgeSE2PointXYOffset\n * \\brief g2o edge from a track to a point node\n */\n// first two args are the measurement type, second two the connection classes\nclass G2O_TYPES_SLAM2D_API EdgeSE2PointXYOffset\n    : public BaseBinaryEdge<2, Vector2, VertexSE2, VertexPointXY> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  EdgeSE2PointXYOffset();\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  void computeError();\n  virtual void linearizeOplus();\n\n  virtual void setMeasurement(const Vector2& m) { _measurement = m; }\n\n  virtual bool setMeasurementData(const double* d) {\n    Eigen::Map<const Vector2> v(d);\n    _measurement = v;\n    return true;\n  }\n\n  virtual bool getMeasurementData(double* d) const {\n    Eigen::Map<Vector2> v(d);\n    v = _measurement;\n    return true;\n  }\n\n  virtual int measurementDimension() const { return 3; }\n\n  virtual bool setMeasurementFromState();\n\n  virtual double initialEstimatePossible(\n      const OptimizableGraph::VertexSet& from, OptimizableGraph::Vertex* to) {\n    (void)to;\n    return (from.count(_vertices[0]) == 1 ? 1.0 : -1.0);\n  }\n\n  virtual void initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet& from,\n                               OptimizableGraph::Vertex* to);\n\n private:\n  ParameterSE2Offset* offsetParam;\n  CacheSE2Offset* cache;\n  virtual bool resolveCaches();\n};\n\n}  // namespace g2o\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d/edge_se2_prior.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_se2_prior.h\"\n\n#include <cassert>\n\nnamespace g2o {\n\nEdgeSE2Prior::EdgeSE2Prior() : BaseUnaryEdge<3, SE2, VertexSE2>() {}\n\nvoid EdgeSE2Prior::initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet& from,\n                                   OptimizableGraph::Vertex* to) {\n  assert(from.size() == 0);\n  (void)from;\n  (void)to;\n  VertexSE2* v1 = static_cast<VertexSE2*>(_vertices[0]);\n  v1->setEstimate(_measurement);\n}\n\nbool EdgeSE2Prior::read(std::istream& is) {\n  Vector3 p;\n  internal::readVector(is, p);\n  setMeasurement(p);\n  _inverseMeasurement = _measurement.inverse();\n  readInformationMatrix(is);\n  return true;\n}\n\nbool EdgeSE2Prior::write(std::ostream& os) const {\n  internal::writeVector(os, measurement().toVector());\n  return writeInformationMatrix(os);\n}\n\nvoid EdgeSE2Prior::setMeasurement(const SE2& m) {\n  _measurement = m;\n  _inverseMeasurement = m.inverse();\n}\n\nbool EdgeSE2Prior::setMeasurementData(const double* d) {\n  _measurement = SE2(d[0], d[1], d[2]);\n  _inverseMeasurement = _measurement.inverse();\n  return true;\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d/edge_se2_prior.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_EDGE_SE2_PRIOR_H\n#define G2O_EDGE_SE2_PRIOR_H\n\n#include \"g2o/core/base_unary_edge.h\"\n#include \"g2o_types_slam2d_api.h\"\n#include \"vertex_se2.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief Prior for a two D pose\n */\nclass G2O_TYPES_SLAM2D_API EdgeSE2Prior\n    : public BaseUnaryEdge<3, SE2, VertexSE2> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  EdgeSE2Prior();\n\n  void computeError() {\n    const VertexSE2* v1 = static_cast<const VertexSE2*>(_vertices[0]);\n    SE2 delta = _inverseMeasurement * v1->estimate();\n    _error = delta.toVector();\n  }\n\n  virtual void linearizeOplus() {\n    _jacobianOplusXi.setZero();\n    _jacobianOplusXi.block<2, 2>(0, 0) =\n        _inverseMeasurement.rotation().toRotationMatrix();\n    _jacobianOplusXi(2, 2) = 1.;\n  }\n\n  virtual void setMeasurement(const SE2& m);\n  virtual bool setMeasurementData(const double* d);\n\n  virtual bool getMeasurementData(double* d) const {\n    Eigen::Map<Vector3> v(d);\n    v = _measurement.toVector();\n    return true;\n  }\n\n  int measurementDimension() const { return 3; }\n\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  virtual double initialEstimatePossible(const OptimizableGraph::VertexSet&,\n                                         OptimizableGraph::Vertex*) {\n    return 1.;\n  }\n  virtual void initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet& from,\n                               OptimizableGraph::Vertex* to);\n\n protected:\n  SE2 _inverseMeasurement;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d/edge_se2_twopointsxy.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_se2_twopointsxy.h\"\n\n#include <cassert>\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\n#include \"g2o/stuff/opengl_primitives.h\"\n#include \"g2o/stuff/opengl_wrapper.h\"\n#endif\n\nnamespace g2o {\n\nEdgeSE2TwoPointsXY::EdgeSE2TwoPointsXY() : BaseVariableSizedEdge<4, Vector4>() {\n  resize(3);\n}\n\nvoid EdgeSE2TwoPointsXY::computeError() {\n  VertexSE2* pose = static_cast<VertexSE2*>(_vertices[0]);\n  VertexPointXY* xy1 = static_cast<VertexPointXY*>(_vertices[1]);\n  VertexPointXY* xy2 = static_cast<VertexPointXY*>(_vertices[2]);\n\n  Vector2 m1 = pose->estimate().inverse() * xy1->estimate();\n  Vector2 m2 = pose->estimate().inverse() * xy2->estimate();\n\n  _error[0] = m1[0] - _measurement[0];\n  _error[1] = m1[1] - _measurement[1];\n  _error[2] = m2[0] - _measurement[2];\n  _error[3] = m2[1] - _measurement[3];\n}\n\nbool EdgeSE2TwoPointsXY::read(std::istream& is) {\n  is >> _measurement[0] >> _measurement[1] >> _measurement[2] >>\n      _measurement[3];\n  is >> information()(0, 0) >> information()(0, 1) >> information()(0, 2) >>\n      information()(0, 3) >> information()(1, 1) >> information()(1, 2) >>\n      information()(1, 3) >> information()(2, 2) >> information()(2, 3) >>\n      information()(3, 3);\n  information()(1, 0) = information()(0, 1);\n  information()(2, 0) = information()(0, 2);\n  information()(2, 1) = information()(1, 2);\n  information()(3, 0) = information()(0, 3);\n  information()(3, 1) = information()(1, 3);\n  information()(3, 2) = information()(2, 3);\n  return true;\n}\n\nbool EdgeSE2TwoPointsXY::write(std::ostream& os) const {\n  os << measurement()[0] << \" \" << measurement()[1] << \" \" << measurement()[2]\n     << \" \" << measurement()[3] << \" \";\n  os << information()(0, 0) << \" \" << information()(0, 1) << \" \"\n     << information()(0, 2) << \" \" << information()(0, 3) << \" \"\n     << information()(1, 1) << \" \" << information()(1, 2) << \" \"\n     << information()(1, 3) << \" \" << information()(2, 2) << \" \"\n     << information()(2, 3) << \" \" << information()(3, 3);\n  return os.good();\n}\n\nvoid EdgeSE2TwoPointsXY::initialEstimate(\n    const OptimizableGraph::VertexSet& fixed,\n    OptimizableGraph::Vertex* toEstimate) {\n  (void)toEstimate;\n\n  assert(initialEstimatePossible(fixed, toEstimate) &&\n         \"Bad vertices specified\");\n\n  VertexSE2* pose = static_cast<VertexSE2*>(_vertices[0]);\n  VertexPointXY* v1 = static_cast<VertexPointXY*>(_vertices[1]);\n  VertexPointXY* v2 = static_cast<VertexPointXY*>(_vertices[2]);\n\n  bool estimatev1 = true;\n  bool estimatev2 = true;\n\n  for (std::set<HyperGraph::Vertex*>::iterator it = fixed.begin();\n       it != fixed.end(); ++it) {\n    if (v1->id() == (*it)->id()) {\n      estimatev1 = false;\n    } else if (v2->id() == (*it)->id()) {\n      estimatev2 = false;\n    }\n  }\n\n  if (estimatev1) {\n    Vector2 submeas(_measurement[0], _measurement[1]);\n    v1->setEstimate(pose->estimate() * submeas);\n  }\n\n  if (estimatev2) {\n    Vector2 submeas(_measurement[2], _measurement[3]);\n    v2->setEstimate(pose->estimate() * submeas);\n  }\n}\n\ndouble EdgeSE2TwoPointsXY::initialEstimatePossible(\n    const OptimizableGraph::VertexSet& fixed,\n    OptimizableGraph::Vertex* toEstimate) {\n  (void)toEstimate;\n\n  for (std::set<HyperGraph::Vertex*>::iterator it = fixed.begin();\n       it != fixed.end(); ++it) {\n    if (_vertices[0]->id() == (*it)->id()) {\n      return 1.0;\n    }\n  }\n  return -1.0;\n}\n\nbool EdgeSE2TwoPointsXY::setMeasurementFromState() {\n  VertexSE2* pose = static_cast<VertexSE2*>(_vertices[0]);\n  VertexPointXY* xy1 = static_cast<VertexPointXY*>(_vertices[1]);\n  VertexPointXY* xy2 = static_cast<VertexPointXY*>(_vertices[2]);\n\n  Vector2 m1 = pose->estimate().inverse() * xy1->estimate();\n  Vector2 m2 = pose->estimate().inverse() * xy2->estimate();\n\n  _measurement[0] = m1[0];\n  _measurement[1] = m1[1];\n  _measurement[2] = m2[0];\n  _measurement[3] = m2[1];\n  return true;\n}\n\n}  // end namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d/edge_se2_twopointsxy.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_EDGE_SE2_TWOPOINTS_XY_H\n#define G2O_EDGE_SE2_TWOPOINTS_XY_H\n\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"g2o/core/base_variable_sized_edge.h\"\n#include \"g2o_types_slam2d_api.h\"\n#include \"vertex_point_xy.h\"\n#include \"vertex_se2.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_TYPES_SLAM2D_API EdgeSE2TwoPointsXY\n    : public BaseVariableSizedEdge<4, Vector4> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  EdgeSE2TwoPointsXY();\n\n  virtual void computeError();\n\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  virtual bool setMeasurementFromState();\n\n  virtual void initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet&,\n                               OptimizableGraph::Vertex*);\n  virtual double initialEstimatePossible(const OptimizableGraph::VertexSet&,\n                                         OptimizableGraph::Vertex*);\n};\n}  // namespace g2o\n#endif  // G2O_EDGE_SE2_TWOPOINTS_XY_H\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d/edge_se2_xyprior.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_se2_xyprior.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nEdgeSE2XYPrior::EdgeSE2XYPrior()\n    : BaseUnaryEdge<2, Vector2, g2o::VertexSE2>() {}\n\nbool EdgeSE2XYPrior::read(std::istream& is) {\n  internal::readVector(is, _measurement);\n  readInformationMatrix(is);\n  return true;\n}\n\nbool EdgeSE2XYPrior::write(std::ostream& os) const {\n  internal::writeVector(os, measurement());\n  return writeInformationMatrix(os);\n}\n\nvoid EdgeSE2XYPrior::linearizeOplus() { _jacobianOplusXi << 1, 0, 0, 0, 1, 0; }\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d/edge_se2_xyprior.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_EDGE_SE2_PRIOR_XY_H\n#define G2O_EDGE_SE2_PRIOR_XY_H\n\n#include \"g2o/core/base_unary_edge.h\"\n#include \"g2o_types_slam2d_api.h\"\n#include \"vertex_se2.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief Prior for a two D pose with constraints only in xy direction (like\n * gps)\n */\nclass G2O_TYPES_SLAM2D_API EdgeSE2XYPrior\n    : public BaseUnaryEdge<2, Vector2, VertexSE2> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  EdgeSE2XYPrior();\n\n  virtual bool setMeasurementData(const double* d) {\n    _measurement[0] = d[0];\n    _measurement[1] = d[1];\n    return true;\n  }\n\n  virtual bool getMeasurementData(double* d) const {\n    d[0] = _measurement[0];\n    d[1] = _measurement[1];\n    return true;\n  }\n\n  virtual int measurementDimension() const { return 2; }\n\n  virtual void linearizeOplus();\n\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  virtual void computeError() {\n    const VertexSE2* v = static_cast<const VertexSE2*>(_vertices[0]);\n    _error = v->estimate().translation() - _measurement;\n  }\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d/edge_xy_prior.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_xy_prior.h\"\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\n#include \"g2o/stuff/opengl_primitives.h\"\n#include \"g2o/stuff/opengl_wrapper.h\"\n#endif\n\nnamespace g2o {\n\nEdgeXYPrior::EdgeXYPrior() : BaseUnaryEdge<2, Vector2, VertexPointXY>() {\n  _information.setIdentity();\n  _error.setZero();\n}\n\nbool EdgeXYPrior::read(std::istream& is) {\n  internal::readVector(is, _measurement);\n  readInformationMatrix(is);\n  return true;\n}\n\nbool EdgeXYPrior::write(std::ostream& os) const {\n  internal::writeVector(os, measurement());\n  return writeInformationMatrix(os);\n}\n\n#ifndef NUMERIC_JACOBIAN_TWO_D_TYPES\nvoid EdgeXYPrior::linearizeOplus() { _jacobianOplusXi = Matrix2::Identity(); }\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d/edge_xy_prior.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_EDGE_XY_PRIOR_H\n#define G2O_EDGE_XY_PRIOR_H\n\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"g2o/core/base_unary_edge.h\"\n#include \"g2o_types_slam2d_api.h\"\n#include \"vertex_point_xy.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_TYPES_SLAM2D_API EdgeXYPrior\n    : public BaseUnaryEdge<2, Vector2, VertexPointXY> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  EdgeXYPrior();\n\n  void computeError() {\n    const VertexPointXY* v = static_cast<const VertexPointXY*>(_vertices[0]);\n    _error = v->estimate() - _measurement;\n  }\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  virtual void setMeasurement(const Vector2& m) { _measurement = m; }\n\n  virtual bool setMeasurementData(const double* d) {\n    _measurement = Vector2(d[0], d[1]);\n    return true;\n  }\n\n  virtual bool getMeasurementData(double* d) const {\n    Eigen::Map<Vector2> m(d);\n    m = _measurement;\n    return true;\n  }\n\n  virtual int measurementDimension() const { return 2; }\n\n  virtual bool setMeasurementFromState() {\n    const VertexPointXY* v = static_cast<const VertexPointXY*>(_vertices[0]);\n    _measurement = v->estimate();\n    return true;\n  }\n\n  virtual double initialEstimatePossible(const OptimizableGraph::VertexSet&,\n                                         OptimizableGraph::Vertex*) {\n    return 0.;\n  }\n#ifndef NUMERIC_JACOBIAN_TWO_D_TYPES\n  virtual void linearizeOplus();\n#endif\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d/g2o_types_slam2d_api.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n/***************************************************************************\n *  Description: import/export macros for creating DLLS with Microsoft\n *\tcompiler. Any exported function needs to be declared with the\n *  appropriate G2O_XXXX_API macro. Also, there must be separate macros\n *  for each DLL (arrrrrgh!!!)\n *\n *  17 Jan 2012\n *  Email: pupilli@cs.bris.ac.uk\n ****************************************************************************/\n#ifndef G2O_TYPES_SLAM2D_API_H\n#define G2O_TYPES_SLAM2D_API_H\n\n#include \"g2o/config.h\"\n\n#ifdef _MSC_VER\n// We are using a Microsoft compiler:\n#ifdef G2O_SHARED_LIBS\n#ifdef types_slam2d_EXPORTS\n#define G2O_TYPES_SLAM2D_API __declspec(dllexport)\n#else\n#define G2O_TYPES_SLAM2D_API __declspec(dllimport)\n#endif\n#else\n#define G2O_TYPES_SLAM2D_API\n#endif\n\n#else\n// Not Microsoft compiler so set empty definition:\n#define G2O_TYPES_SLAM2D_API\n#endif\n\n#endif  // G2O_TYPES_SLAM2D_API_H\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d/parameter_se2_offset.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"parameter_se2_offset.h\"\n\n#include \"g2o/core/io_helper.h\"\n#include \"vertex_se2.h\"\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\n#include \"g2o/stuff/opengl_wrapper.h\"\n#endif\n\nnamespace g2o {\n\nParameterSE2Offset::ParameterSE2Offset() { setOffset(); }\n\nvoid ParameterSE2Offset::setOffset(const SE2& offset_) {\n  _offset = offset_;\n  _offsetMatrix = _offset.rotation().toRotationMatrix();\n  _offsetMatrix.translation() = _offset.translation();\n  _inverseOffsetMatrix = _offsetMatrix.inverse();\n}\n\nbool ParameterSE2Offset::read(std::istream& is) {\n  Vector3 off;\n  bool state = g2o::internal::readVector(is, off);\n  setOffset(SE2(off));\n  return state;\n}\n\nbool ParameterSE2Offset::write(std::ostream& os) const {\n  return internal::writeVector(os, offset().toVector());\n}\n\nCacheSE2Offset::CacheSE2Offset() : Cache(), _offsetParam(0) {}\n\nbool CacheSE2Offset::resolveDependencies() {\n  _offsetParam = dynamic_cast<ParameterSE2Offset*>(_parameters[0]);\n  return _offsetParam != 0;\n}\n\nvoid CacheSE2Offset::updateImpl() {\n  const VertexSE2* v = static_cast<const VertexSE2*>(vertex());\n  _se2_n2w = v->estimate() * _offsetParam->offset();\n\n  _n2w = _se2_n2w.rotation().toRotationMatrix();\n  _n2w.translation() = _se2_n2w.translation();\n\n  _se2_w2n = _se2_n2w.inverse();\n  _w2n = _se2_w2n.rotation().toRotationMatrix();\n  _w2n.translation() = _se2_w2n.translation();\n\n  SE2 w2l = v->estimate().inverse();\n  _w2l = w2l.rotation().toRotationMatrix();\n  _w2l.translation() = w2l.translation();\n\n  double alpha = v->estimate().rotation().angle();\n  double c = std::cos(alpha), s = std::sin(alpha);\n  Matrix2 RInversePrime;\n  RInversePrime << -s, c, -c, -s;\n  _RpInverse_RInversePrime =\n      _offsetParam->offset().rotation().toRotationMatrix().transpose() *\n      RInversePrime;\n  _RpInverse_RInverse = w2l.rotation();\n}\n\nvoid CacheSE2Offset::setOffsetParam(ParameterSE2Offset* offsetParam) {\n  _offsetParam = offsetParam;\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d/parameter_se2_offset.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_VERTEX_SE2_OFFSET_PARAMETERS_H_\n#define G2O_VERTEX_SE2_OFFSET_PARAMETERS_H_\n\n#include \"g2o/core/cache.h\"\n#include \"g2o_types_slam2d_api.h\"\n#include \"se2.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass VertexSE2;\n\n/**\n * \\brief offset for an SE2\n */\nclass G2O_TYPES_SLAM2D_API ParameterSE2Offset : public Parameter {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  ParameterSE2Offset();\n\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  /**\n   * update the offset to a new value.\n   * re-calculates the different representations, e.g., the rotation matrix\n   */\n  void setOffset(const SE2& offset_ = SE2());\n\n  const SE2& offset() const { return _offset; }\n\n  //! rotation of the offset as 2x2 rotation matrix\n  const Isometry2& offsetMatrix() const { return _offsetMatrix; }\n\n  //! rotation of the inverse offset as 2x2 rotation matrix\n  const Isometry2& inverseOffsetMatrix() const { return _inverseOffsetMatrix; }\n\n protected:\n  SE2 _offset;\n  Isometry2 _offsetMatrix;\n  Isometry2 _inverseOffsetMatrix;\n};\n\n/**\n * \\brief caching the offset related to a vertex\n */\nclass G2O_TYPES_SLAM2D_API CacheSE2Offset : public Cache {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  CacheSE2Offset();\n  virtual void updateImpl();\n\n  const ParameterSE2Offset* offsetParam() const { return _offsetParam; }\n  void setOffsetParam(ParameterSE2Offset* offsetParam);\n\n  const SE2& w2n() const { return _se2_w2n; }\n  const SE2& n2w() const { return _se2_n2w; }\n\n  const Isometry2& w2nMatrix() const { return _w2n; }\n  const Isometry2& n2wMatrix() const { return _n2w; }\n  const Isometry2& w2lMatrix() const { return _w2l; }\n\n  const Matrix2 RpInverseRInverseMatrix() const { return _RpInverse_RInverse; }\n  const Matrix2 RpInverseRInversePrimeMatrix() const {\n    return _RpInverse_RInversePrime;\n  }\n\n protected:\n  ParameterSE2Offset* _offsetParam;  ///< the parameter connected to the cache\n  SE2 _se2_w2n;\n  SE2 _se2_n2w;\n\n  Isometry2 _w2n;  ///< world to sensor transform\n  Isometry2 _w2l;  ///< world to local\n  Isometry2 _n2w;  ///< sensor to world\n  Matrix2 _RpInverse_RInverse;\n  Matrix2 _RpInverse_RInversePrime;\n\n protected:\n  virtual bool resolveDependencies();\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d/se2.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SE2_H_\n#define G2O_SE2_H_\n\n#include <Eigen/Core>\n#include <Eigen/Geometry>\n#include <cassert>\n\n#include \"g2o/core/eigen_types.h\"\n#include \"g2o/stuff/misc.h\"\n#include \"g2o_types_slam2d_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief represent SE2\n */\nclass G2O_TYPES_SLAM2D_API SE2 {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  SE2() : _R(0), _t(0, 0) {}\n\n  SE2(const Isometry2& iso) : _R(0), _t(iso.translation()) {\n    _R.fromRotationMatrix(iso.linear());\n  }\n\n  SE2(const Vector3& v) : _R(v[2]), _t(v[0], v[1]) {}\n\n  SE2(double x, double y, double theta) : _R(theta), _t(x, y) {}\n\n  //! translational component\n  inline const Vector2& translation() const { return _t; }\n  void setTranslation(const Vector2& t_) { _t = t_; }\n\n  //! rotational component\n  inline const Rotation2D& rotation() const { return _R; }\n  void setRotation(const Rotation2D& R_) { _R = R_; }\n\n  //! concatenate two SE2 elements (motion composition)\n  inline SE2 operator*(const SE2& tr2) const {\n    SE2 result(*this);\n    result *= tr2;\n    return result;\n  }\n\n  //! motion composition operator\n  inline SE2& operator*=(const SE2& tr2) {\n    _t += _R * tr2._t;\n    _R.angle() += tr2._R.angle();\n    _R.angle() = normalize_theta(_R.angle());\n    return *this;\n  }\n\n  //! project a 2D vector\n  inline Vector2 operator*(const Vector2& v) const { return _t + _R * v; }\n\n  //! invert :-)\n  inline SE2 inverse() const {\n    SE2 ret;\n    ret._R = _R.inverse();\n    ret._R.angle() = normalize_theta(ret._R.angle());\n#ifdef _MSC_VER\n    ret._t = ret._R * (Vector2(_t * -1.));\n#else\n    ret._t = ret._R * (_t * -1.);\n#endif\n    return ret;\n  }\n\n  inline double operator[](int i) const {\n    assert(i >= 0 && i < 3);\n    if (i < 2) return _t(i);\n    return _R.angle();\n  }\n\n  //! assign from a 3D vector (x, y, theta)\n  inline void fromVector(const Vector3& v) { *this = SE2(v[0], v[1], v[2]); }\n\n  //! convert to a 3D vector (x, y, theta)\n  inline Vector3 toVector() const {\n    return Vector3(_t.x(), _t.y(), _R.angle());\n  }\n\n  inline Isometry2 toIsometry() const {\n    Isometry2 iso = Isometry2::Identity();\n    iso.linear() = _R.toRotationMatrix();\n    iso.translation() = _t;\n    return iso;\n  }\n\n protected:\n  Rotation2D _R;\n  Vector2 _t;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d/types_slam2d.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"types_slam2d.h\"\n\n#include <iostream>\n\n#include \"g2o/core/factory.h\"\n#include \"g2o/stuff/macros.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nG2O_REGISTER_TYPE_GROUP(slam2d);\n\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"VERTEX_SE2\", VertexSE2);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"VERTEX_XY\", VertexPointXY);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"PARAMS_SE2OFFSET\", ParameterSE2Offset);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"CACHE_SE2_OFFSET\", CacheSE2Offset);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_PRIOR_SE2\", EdgeSE2Prior);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_PRIOR_SE2_XY\", EdgeSE2XYPrior);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_SE2\", EdgeSE2);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_SE2_XY\", EdgeSE2PointXY);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_BEARING_SE2_XY\", EdgeSE2PointXYBearing);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_SE2_XY_CALIB\", EdgeSE2PointXYCalib);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_SE2_OFFSET\", EdgeSE2Offset);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_SE2_POINTXY_OFFSET\", EdgeSE2PointXYOffset);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_POINTXY\", EdgePointXY);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_SE2_TWOPOINTSXY\", EdgeSE2TwoPointsXY);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_SE2_LOTSOFXY\", EdgeSE2LotsOfXY);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_PRIOR_XY\", EdgeXYPrior);\n\nG2O_REGISTER_ACTION(VertexSE2WriteGnuplotAction);\nG2O_REGISTER_ACTION(VertexPointXYWriteGnuplotAction);\nG2O_REGISTER_ACTION(EdgeSE2WriteGnuplotAction);\nG2O_REGISTER_ACTION(EdgeSE2PointXYWriteGnuplotAction);\nG2O_REGISTER_ACTION(EdgeSE2PointXYBearingWriteGnuplotAction);\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nG2O_REGISTER_ACTION(VertexSE2DrawAction);\nG2O_REGISTER_ACTION(VertexPointXYDrawAction);\nG2O_REGISTER_ACTION(EdgeSE2DrawAction);\nG2O_REGISTER_ACTION(EdgeSE2PointXYDrawAction);\nG2O_REGISTER_ACTION(EdgeSE2PointXYBearingDrawAction);\n\n#endif\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d/types_slam2d.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_TYPES_SLAM2D_\n#define G2O_TYPES_SLAM2D_\n\n#include \"edge_pointxy.h\"\n#include \"edge_se2.h\"\n#include \"edge_se2_lotsofxy.h\"\n#include \"edge_se2_offset.h\"\n#include \"edge_se2_pointxy.h\"\n#include \"edge_se2_pointxy_bearing.h\"\n#include \"edge_se2_pointxy_calib.h\"\n#include \"edge_se2_pointxy_offset.h\"\n#include \"edge_se2_prior.h\"\n#include \"edge_se2_twopointsxy.h\"\n#include \"edge_se2_xyprior.h\"\n#include \"edge_xy_prior.h\"\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"parameter_se2_offset.h\"\n#include \"vertex_point_xy.h\"\n#include \"vertex_se2.h\"\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d/vertex_point_xy.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"vertex_point_xy.h\"\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\n#include \"g2o/stuff/opengl_primitives.h\"\n#include \"g2o/stuff/opengl_wrapper.h\"\n#endif\n\n#include <typeinfo>\n\n#include \"g2o/stuff/macros.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nVertexPointXY::VertexPointXY() : BaseVertex<2, Vector2>() {\n  _estimate.setZero();\n}\n\nbool VertexPointXY::read(std::istream& is) {\n  return internal::readVector(is, _estimate);\n}\n\nbool VertexPointXY::write(std::ostream& os) const {\n  return internal::writeVector(os, estimate());\n}\n\nVertexPointXYWriteGnuplotAction::VertexPointXYWriteGnuplotAction()\n    : WriteGnuplotAction(typeid(VertexPointXY).name()) {}\n\nHyperGraphElementAction* VertexPointXYWriteGnuplotAction::operator()(\n    HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (typeid(*element).name() != _typeName) return nullptr;\n\n  WriteGnuplotAction::Parameters* params =\n      static_cast<WriteGnuplotAction::Parameters*>(params_);\n  if (!params->os) {\n    return nullptr;\n  }\n\n  VertexPointXY* v = static_cast<VertexPointXY*>(element);\n  *(params->os) << v->estimate().x() << \" \" << v->estimate().y() << std::endl;\n  return this;\n}\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nVertexPointXYDrawAction::VertexPointXYDrawAction()\n    : DrawAction(typeid(VertexPointXY).name()), _pointSize(nullptr) {}\n\nbool VertexPointXYDrawAction::refreshPropertyPtrs(\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (!DrawAction::refreshPropertyPtrs(params_)) return false;\n  if (_previousParams) {\n    _pointSize = _previousParams->makeProperty<FloatProperty>(\n        _typeName + \"::POINT_SIZE\", 1.);\n  } else {\n    _pointSize = 0;\n  }\n  return true;\n}\n\nHyperGraphElementAction* VertexPointXYDrawAction::operator()(\n    HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params) {\n  if (typeid(*element).name() != _typeName) return nullptr;\n  initializeDrawActionsCache();\n  refreshPropertyPtrs(params);\n  if (!_previousParams) return this;\n\n  if (_show && !_show->value()) return this;\n  VertexPointXY* that = static_cast<VertexPointXY*>(element);\n\n  glPushMatrix();\n  glPushAttrib(GL_ENABLE_BIT | GL_POINT_BIT);\n  glDisable(GL_LIGHTING);\n  glColor3f(LANDMARK_VERTEX_COLOR);\n  float ps = _pointSize ? _pointSize->value() : 1.0f;\n  glTranslatef((float)that->estimate()(0), (float)that->estimate()(1), 0.0f);\n  opengl::drawPoint(ps);\n  glPopAttrib();\n  drawCache(that->cacheContainer(), params);\n  drawUserData(that->userData(), params);\n  glPopMatrix();\n  return this;\n}\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d/vertex_point_xy.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_VERTEX_POINT_XY_H\n#define G2O_VERTEX_POINT_XY_H\n\n#include <Eigen/Core>\n\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"g2o/core/base_vertex.h\"\n#include \"g2o/core/hyper_graph_action.h\"\n#include \"g2o_types_slam2d_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_TYPES_SLAM2D_API VertexPointXY : public BaseVertex<2, Vector2> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  VertexPointXY();\n\n  virtual void setToOriginImpl() { _estimate.setZero(); }\n\n  virtual bool setEstimateDataImpl(const double* est) {\n    _estimate[0] = est[0];\n    _estimate[1] = est[1];\n    return true;\n  }\n\n  virtual bool getEstimateData(double* est) const {\n    est[0] = _estimate[0];\n    est[1] = _estimate[1];\n    return true;\n  }\n\n  virtual int estimateDimension() const { return 2; }\n\n  virtual bool setMinimalEstimateDataImpl(const double* est) {\n    return setEstimateData(est);\n  }\n\n  virtual bool getMinimalEstimateData(double* est) const {\n    return getEstimateData(est);\n  }\n\n  virtual int minimalEstimateDimension() const { return 2; }\n\n  virtual void oplusImpl(const double* update) {\n    _estimate[0] += update[0];\n    _estimate[1] += update[1];\n  }\n\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n};\n\nclass G2O_TYPES_SLAM2D_API VertexPointXYWriteGnuplotAction\n    : public WriteGnuplotAction {\n public:\n  VertexPointXYWriteGnuplotAction();\n  virtual HyperGraphElementAction* operator()(\n      HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n};\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nclass G2O_TYPES_SLAM2D_API VertexPointXYDrawAction : public DrawAction {\n public:\n  VertexPointXYDrawAction();\n  virtual HyperGraphElementAction* operator()(\n      HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n\n protected:\n  FloatProperty* _pointSize;\n  virtual bool refreshPropertyPtrs(\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n};\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d/vertex_se2.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"vertex_se2.h\"\n\n#include <typeinfo>\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\n#include \"g2o/stuff/opengl_primitives.h\"\n#include \"g2o/stuff/opengl_wrapper.h\"\n#endif\n\nnamespace g2o {\n\nVertexSE2::VertexSE2() : BaseVertex<3, SE2>() {}\n\nbool VertexSE2::read(std::istream& is) {\n  Vector3 p;\n  bool state = internal::readVector(is, p);\n  setEstimate(p);\n  return state;\n}\n\nbool VertexSE2::write(std::ostream& os) const {\n  return internal::writeVector(os, estimate().toVector());\n}\n\nVertexSE2WriteGnuplotAction::VertexSE2WriteGnuplotAction()\n    : WriteGnuplotAction(typeid(VertexSE2).name()) {}\n\nHyperGraphElementAction* VertexSE2WriteGnuplotAction::operator()(\n    HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (typeid(*element).name() != _typeName) return nullptr;\n  WriteGnuplotAction::Parameters* params =\n      static_cast<WriteGnuplotAction::Parameters*>(params_);\n  if (!params || !params->os) {\n    return nullptr;\n  }\n\n  VertexSE2* v = static_cast<VertexSE2*>(element);\n  *(params->os) << v->estimate().translation().x() << \" \"\n                << v->estimate().translation().y() << \" \"\n                << v->estimate().rotation().angle() << std::endl;\n  return this;\n}\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nVertexSE2DrawAction::VertexSE2DrawAction()\n    : DrawAction(typeid(VertexSE2).name()),\n      _drawActions(nullptr),\n      _triangleX(nullptr),\n      _triangleY(nullptr) {}\n\nbool VertexSE2DrawAction::refreshPropertyPtrs(\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (!DrawAction::refreshPropertyPtrs(params_)) return false;\n  if (_previousParams) {\n    _triangleX = _previousParams->makeProperty<FloatProperty>(\n        _typeName + \"::TRIANGLE_X\", .2f);\n    _triangleY = _previousParams->makeProperty<FloatProperty>(\n        _typeName + \"::TRIANGLE_Y\", .05f);\n  } else {\n    _triangleX = 0;\n    _triangleY = 0;\n  }\n  return true;\n}\n\nHyperGraphElementAction* VertexSE2DrawAction::operator()(\n    HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (typeid(*element).name() != _typeName) return nullptr;\n  initializeDrawActionsCache();\n  refreshPropertyPtrs(params_);\n\n  if (!_previousParams) return this;\n\n  if (_show && !_show->value()) return this;\n\n  VertexSE2* that = static_cast<VertexSE2*>(element);\n\n  glColor3f(POSE_VERTEX_COLOR);\n  glPushMatrix();\n  glTranslatef((float)that->estimate().translation().x(),\n               (float)that->estimate().translation().y(), 0.f);\n  glRotatef((float)RAD2DEG(that->estimate().rotation().angle()), 0.f, 0.f, 1.f);\n  opengl::drawArrow2D((float)_triangleX->value(), (float)_triangleY->value(),\n                      (float)_triangleX->value() * .3f);\n  drawCache(that->cacheContainer(), params_);\n  drawUserData(that->userData(), params_);\n  glPopMatrix();\n  return this;\n}\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d/vertex_se2.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_VERTEX_SE2_H\n#define G2O_VERTEX_SE2_H\n\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"g2o/core/base_vertex.h\"\n#include \"g2o/core/hyper_graph_action.h\"\n#include \"g2o_types_slam2d_api.h\"\n#include \"se2.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief 2D pose Vertex, (x,y,theta)\n */\nclass G2O_TYPES_SLAM2D_API VertexSE2 : public BaseVertex<3, SE2> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  VertexSE2();\n\n  virtual void setToOriginImpl() { _estimate = SE2(); }\n\n  virtual void oplusImpl(const double* update) {\n    Vector2 t = _estimate.translation();\n    t += Eigen::Map<const Vector2>(update);\n    double angle = normalize_theta(_estimate.rotation().angle() + update[2]);\n    _estimate.setTranslation(t);\n    _estimate.setRotation(Rotation2D(angle));\n  }\n\n  virtual bool setEstimateDataImpl(const double* est) {\n    _estimate = SE2(est[0], est[1], est[2]);\n    return true;\n  }\n\n  virtual bool getEstimateData(double* est) const {\n    Eigen::Map<Vector3> v(est);\n    v = _estimate.toVector();\n    return true;\n  }\n\n  virtual int estimateDimension() const { return 3; }\n\n  virtual bool setMinimalEstimateDataImpl(const double* est) {\n    return setEstimateData(est);\n  }\n\n  virtual bool getMinimalEstimateData(double* est) const {\n    return getEstimateData(est);\n  }\n\n  virtual int minimalEstimateDimension() const { return 3; }\n\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n};\n\nclass G2O_TYPES_SLAM2D_API VertexSE2WriteGnuplotAction\n    : public WriteGnuplotAction {\n public:\n  VertexSE2WriteGnuplotAction();\n  virtual HyperGraphElementAction* operator()(\n      HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n};\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nclass G2O_TYPES_SLAM2D_API VertexSE2DrawAction : public DrawAction {\n public:\n  VertexSE2DrawAction();\n  virtual HyperGraphElementAction* operator()(\n      HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n\n protected:\n  HyperGraphElementAction* _drawActions;\n  virtual bool refreshPropertyPtrs(\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n  FloatProperty *_triangleX, *_triangleY;\n};\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d_addons/CMakeLists.txt",
    "content": "add_library(types_slam2d_addons ${G2O_LIB_TYPE}\n  line_2d.h\n  types_slam2d_addons.cpp types_slam2d_addons.h\n  vertex_segment2d.cpp         vertex_segment2d.h\n  edge_se2_segment2d.cpp       edge_se2_segment2d.h\n  edge_se2_segment2d_line.cpp       edge_se2_segment2d_line.h\n  edge_se2_segment2d_pointLine.cpp       edge_se2_segment2d_pointLine.h\n  vertex_line2d.cpp            vertex_line2d.h\n  edge_se2_line2d.cpp          edge_se2_line2d.h\n  edge_line2d_pointxy.cpp          edge_line2d_pointxy.h\n  edge_line2d.cpp          edge_line2d.h\n  g2o_types_slam2d_addons_api.h\n)\n\nset_target_properties(types_slam2d_addons PROPERTIES OUTPUT_NAME ${LIB_PREFIX}types_slam2d_addons)\nset_target_properties(types_slam2d_addons PROPERTIES\n  VERSION ${G2O_LIB_VERSION}\n  SOVERSION ${G2O_LIB_SOVERSION})\nif (APPLE)\n  set_target_properties(types_slam2d_addons PROPERTIES INSTALL_NAME_DIR \"${CMAKE_INSTALL_PREFIX}/${CMAKE_INSTALL_LIBDIR}\")\nendif()\ntarget_compile_features(types_slam2d_addons PUBLIC cxx_std_17)\ntarget_link_libraries(types_slam2d_addons types_slam2d core)\nif(G2O_HAVE_OPENGL)\n  target_link_libraries(types_slam2d_addons opengl_helper)\nendif()\n\ntarget_include_directories(types_slam2d_addons PUBLIC\n  $<BUILD_INTERFACE:${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}>\n  $<INSTALL_INTERFACE:include/g2o/types/slam2d_addons>)\n\ninstall(TARGETS types_slam2d_addons\n  EXPORT ${G2O_TARGETS_EXPORT_NAME}\n  RUNTIME DESTINATION ${RUNTIME_DESTINATION}\n  LIBRARY DESTINATION ${LIBRARY_DESTINATION}\n  ARCHIVE DESTINATION ${ARCHIVE_DESTINATION}\n  INCLUDES DESTINATION ${INCLUDES_DESTINATION}\n)\n\nfile(GLOB headers \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.h\" \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.hpp\")\ninstall(FILES ${headers} DESTINATION ${INCLUDES_INSTALL_DIR}/types/slam2d_addons)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d_addons/edge_line2d.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_line2d.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nEdgeLine2D::EdgeLine2D()\n    : BaseBinaryEdge<2, Line2D, VertexLine2D, VertexLine2D>() {\n  _information.setIdentity();\n  _error.setZero();\n}\n\nbool EdgeLine2D::read(std::istream& is) {\n  internal::readVector(is, _measurement);\n  return readInformationMatrix(is);\n}\n\nbool EdgeLine2D::write(std::ostream& os) const {\n  internal::writeVector(os, measurement());\n  return writeInformationMatrix(os);\n}\n\n#ifndef NUMERIC_JACOBIAN_TWO_D_TYPES\nvoid EdgeLine2D::linearizeOplus() {\n  _jacobianOplusXi = -Matrix2::Identity();\n  _jacobianOplusXj = Matrix2::Identity();\n}\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d_addons/edge_line2d.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_EDGE_LINE2D_H\n#define G2O_EDGE_LINE2D_H\n\n#include \"g2o/core/base_binary_edge.h\"\n#include \"g2o_types_slam2d_addons_api.h\"\n#include \"vertex_line2d.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API EdgeLine2D\n    : public BaseBinaryEdge<2, Line2D, VertexLine2D, VertexLine2D> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  EdgeLine2D();\n\n  void computeError() {\n    const VertexLine2D* v1 = static_cast<const VertexLine2D*>(_vertices[0]);\n    const VertexLine2D* v2 = static_cast<const VertexLine2D*>(_vertices[1]);\n    _error = (v2->estimate() - v1->estimate()) - _measurement;\n  }\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  virtual void setMeasurement(const Line2D& m) { _measurement = m; }\n\n  virtual void setMeasurement(const Vector2& m) { _measurement = m; }\n\n  virtual bool setMeasurementData(const double* d) {\n    Eigen::Map<const Vector2> m(d);\n    _measurement = Line2D(m);\n    return true;\n  }\n\n  virtual bool getMeasurementData(double* d) const {\n    Eigen::Map<Vector2> m(d);\n    m = _measurement;\n    return true;\n  }\n\n  virtual int measurementDimension() const { return 2; }\n\n  virtual bool setMeasurementFromState() {\n    const VertexLine2D* v1 = static_cast<const VertexLine2D*>(_vertices[0]);\n    const VertexLine2D* v2 = static_cast<const VertexLine2D*>(_vertices[1]);\n    _measurement = Line2D((Vector2)(v2->estimate()) - (Vector2)v1->estimate());\n    return true;\n  }\n\n  virtual double initialEstimatePossible(const OptimizableGraph::VertexSet&,\n                                         OptimizableGraph::Vertex*) {\n    return 0;\n  }\n#ifndef NUMERIC_JACOBIAN_THREE_D_TYPES\n  virtual void linearizeOplus();\n#endif\n};\n\n}  // namespace g2o\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d_addons/edge_line2d_pointxy.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_line2d_pointxy.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nEdgeLine2DPointXY::EdgeLine2DPointXY()\n    : BaseBinaryEdge<1, double, VertexLine2D, VertexPointXY>() {}\n\nbool EdgeLine2DPointXY::read(std::istream& is) {\n  is >> _measurement;\n  is >> information()(0, 0);\n  return true;\n}\n\nbool EdgeLine2DPointXY::write(std::ostream& os) const {\n  os << measurement() << \" \";\n  os << information()(0, 0);\n  return os.good();\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d_addons/edge_line2d_pointxy.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_EDGE_LINE2D_POINTXY_H\n#define G2O_EDGE_LINE2D_POINTXY_H\n\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"g2o/core/base_binary_edge.h\"\n#include \"g2o/stuff/misc.h\"\n#include \"g2o/types/slam2d/vertex_point_xy.h\"\n#include \"g2o_types_slam2d_addons_api.h\"\n#include \"vertex_line2d.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass EdgeLine2DPointXY\n    : public BaseBinaryEdge<1, double, VertexLine2D, VertexPointXY> {\n public:\n  G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API EdgeLine2DPointXY();\n\n  G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API void computeError() {\n    const VertexLine2D* l = static_cast<const VertexLine2D*>(_vertices[0]);\n    const VertexPointXY* p = static_cast<const VertexPointXY*>(_vertices[1]);\n    Vector2 n(std::cos(l->theta()), std::sin(l->theta()));\n    double prediction = n.dot(p->estimate()) - l->rho();\n    _error[0] = prediction - _measurement;\n  }\n\n  G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API virtual bool setMeasurementData(const double* d) {\n    _measurement = *d;\n    return true;\n  }\n\n  G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API virtual bool getMeasurementData(double* d) const {\n    *d = _measurement;\n    return true;\n  }\n\n  G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API virtual int measurementDimension() const {\n    return 1;\n  }\n\n  G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API virtual bool setMeasurementFromState() {\n    const VertexLine2D* l = static_cast<const VertexLine2D*>(_vertices[0]);\n    const VertexPointXY* p = static_cast<const VertexPointXY*>(_vertices[1]);\n    Vector2 n(std::cos(l->theta()), std::sin(l->theta()));\n    double prediction = n.dot(p->estimate()) - l->rho();\n    _measurement = prediction;\n    return true;\n  }\n\n  G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API virtual bool read(std::istream& is);\n  G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API virtual bool write(std::ostream& os) const;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d_addons/edge_se2_line2d.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_se2_line2d.h\"\n\n#include <cassert>\n\nnamespace g2o {\n\nEdgeSE2Line2D::EdgeSE2Line2D()\n    : BaseBinaryEdge<2, Line2D, VertexSE2, VertexLine2D>() {}\n\nbool EdgeSE2Line2D::read(std::istream& is) {\n  internal::readVector(is, _measurement);\n  return readInformationMatrix(is);\n}\n\nbool EdgeSE2Line2D::write(std::ostream& os) const {\n  internal::writeVector(os, measurement());\n  return writeInformationMatrix(os);\n}\n\nvoid EdgeSE2Line2D::initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet& from,\n                                    OptimizableGraph::Vertex* to) {\n  assert(from.size() == 1 && from.count(_vertices[0]) == 1 &&\n         \"Can not initialize VertexSE2 position by VertexLine2D\");\n\n  VertexSE2* vi = static_cast<VertexSE2*>(_vertices[0]);\n  VertexLine2D* vj = static_cast<VertexLine2D*>(_vertices[1]);\n  if (from.count(vi) > 0 && to == vj) {\n    SE2 T = vi->estimate();\n    Vector2 est = _measurement;\n    est[0] += T.rotation().angle();\n    est[0] = normalize_theta(est[0]);\n    Vector2 n(std::cos(est[0]), std::sin(est[0]));\n    est[1] += n.dot(T.translation());\n    vj->setEstimate(est);\n  }\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d_addons/edge_se2_line2d.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_EDGE_SE2_LINE2D_H\n#define G2O_EDGE_SE2_LINE2D_H\n\n#include \"g2o/core/base_binary_edge.h\"\n#include \"g2o/stuff/misc.h\"\n#include \"g2o/types/slam2d/vertex_se2.h\"\n#include \"g2o_types_slam2d_addons_api.h\"\n#include \"vertex_line2d.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API EdgeSE2Line2D\n    : public BaseBinaryEdge<2, Line2D, VertexSE2, VertexLine2D> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  EdgeSE2Line2D();\n\n  void computeError() {\n    const VertexSE2* v1 = static_cast<const VertexSE2*>(_vertices[0]);\n    const VertexLine2D* l2 = static_cast<const VertexLine2D*>(_vertices[1]);\n    Vector2 prediction = l2->estimate();\n    SE2 iT = v1->estimate().inverse();\n    prediction[0] += iT.rotation().angle();\n    prediction[0] = normalize_theta(prediction[0]);\n    Vector2 n(std::cos(prediction[0]), std::sin(prediction[0]));\n    prediction[1] += n.dot(iT.translation());\n    _error = prediction - _measurement;\n    _error[0] = normalize_theta(_error[0]);\n  }\n\n  virtual bool setMeasurementData(const double* d) {\n    _measurement[0] = d[0];\n    _measurement[1] = d[1];\n    return true;\n  }\n\n  virtual bool getMeasurementData(double* d) const {\n    d[0] = _measurement[0];\n    d[1] = _measurement[1];\n    return true;\n  }\n\n  virtual int measurementDimension() const { return 2; }\n\n  virtual bool setMeasurementFromState() {\n    const VertexSE2* v1 = static_cast<const VertexSE2*>(_vertices[0]);\n    const VertexLine2D* l2 = static_cast<const VertexLine2D*>(_vertices[1]);\n    Vector2 prediction = l2->estimate();\n    SE2 iT = v1->estimate().inverse();\n    prediction[0] += iT.rotation().angle();\n    prediction[0] = normalize_theta(prediction[0]);\n    Vector2 n(std::cos(prediction[0]), std::sin(prediction[0]));\n    prediction[1] += n.dot(iT.translation());\n    _measurement = prediction;\n    return true;\n  }\n\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  virtual void initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet& from,\n                               OptimizableGraph::Vertex* to);\n  virtual double initialEstimatePossible(\n      const OptimizableGraph::VertexSet& from, OptimizableGraph::Vertex* to) {\n    (void)to;\n    return (from.count(_vertices[0]) == 1 ? 1.0 : -1.0);\n  }\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d_addons/edge_se2_segment2d.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_se2_segment2d.h\"\n\n#include <cassert>\n\nnamespace g2o {\n\nEdgeSE2Segment2D::EdgeSE2Segment2D()\n    : BaseBinaryEdge<4, Vector4, VertexSE2, VertexSegment2D>() {}\n\nbool EdgeSE2Segment2D::read(std::istream& is) {\n  internal::readVector(is, _measurement);\n  return readInformationMatrix(is);\n}\n\nbool EdgeSE2Segment2D::write(std::ostream& os) const {\n  internal::writeVector(os, measurement());\n  return writeInformationMatrix(os);\n}\n\nvoid EdgeSE2Segment2D::initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet& from,\n                                       OptimizableGraph::Vertex* to) {\n  assert(from.size() == 1 && from.count(_vertices[0]) == 1 &&\n         \"Can not initialize VertexSE2 position by VertexSegment2D. I could if \"\n         \"i wanted. Not now\");\n\n  VertexSE2* vi = static_cast<VertexSE2*>(_vertices[0]);\n  VertexSegment2D* vj = static_cast<VertexSegment2D*>(_vertices[1]);\n  if (from.count(vi) > 0 && to == vj) {\n    vj->setEstimateP1(vi->estimate() * measurementP1());\n    vj->setEstimateP2(vi->estimate() * measurementP2());\n  }\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d_addons/edge_se2_segment2d.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_EDGE_SE2_SEGMENT2D_H\n#define G2O_EDGE_SE2_SEGMENT2D_H\n\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"g2o/core/base_binary_edge.h\"\n#include \"g2o/types/slam2d/vertex_se2.h\"\n#include \"g2o_types_slam2d_addons_api.h\"\n#include \"vertex_segment2d.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass EdgeSE2Segment2D\n    : public BaseBinaryEdge<4, Vector4, VertexSE2, VertexSegment2D> {\n public:\n  G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API EdgeSE2Segment2D();\n\n  G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API Vector2 measurementP1() {\n    return Eigen::Map<const Vector2>(&(_measurement[0]));\n  }\n  G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API Vector2 measurementP2() {\n    return Eigen::Map<const Vector2>(&(_measurement[2]));\n  }\n  G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API void setMeasurementP1(const Vector2& p1) {\n    Eigen::Map<Vector2> v(&_measurement[0]);\n    v = p1;\n  }\n  G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API void setMeasurementP2(const Vector2& p2) {\n    Eigen::Map<Vector2> v(&_measurement[2]);\n    v = p2;\n  }\n\n  G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API void computeError() {\n    const VertexSE2* v1 = static_cast<const VertexSE2*>(_vertices[0]);\n    const VertexSegment2D* l2 =\n        static_cast<const VertexSegment2D*>(_vertices[1]);\n    Eigen::Map<Vector2> error1(&_error(0));\n    Eigen::Map<Vector2> error2(&_error(2));\n    SE2 iEst = v1->estimate().inverse();\n    error1 = (iEst * l2->estimateP1());\n    error2 = (iEst * l2->estimateP2());\n    _error = _error - _measurement;\n  }\n\n  G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API virtual bool setMeasurementData(const double* d) {\n    Eigen::Map<const Vector4> data(d);\n    _measurement = data;\n    return true;\n  }\n\n  G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API virtual bool getMeasurementData(double* d) const {\n    Eigen::Map<Vector4> data(d);\n    data = _measurement;\n    return true;\n  }\n\n  G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API virtual int measurementDimension() const {\n    return 4;\n  }\n\n  G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API virtual bool setMeasurementFromState() {\n    const VertexSE2* v1 = static_cast<const VertexSE2*>(_vertices[0]);\n    const VertexSegment2D* l2 =\n        static_cast<const VertexSegment2D*>(_vertices[1]);\n    SE2 iEst = v1->estimate().inverse();\n    setMeasurementP1(iEst * l2->estimateP1());\n    setMeasurementP2(iEst * l2->estimateP2());\n    return true;\n  }\n\n  G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API virtual bool read(std::istream& is);\n  G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API virtual void initialEstimate(\n      const OptimizableGraph::VertexSet& from, OptimizableGraph::Vertex* to);\n  G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API virtual double initialEstimatePossible(\n      const OptimizableGraph::VertexSet& from, OptimizableGraph::Vertex* to) {\n    (void)to;\n    return (from.count(_vertices[0]) == 1 ? 1.0 : -1.0);\n  }\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d_addons/edge_se2_segment2d_line.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_se2_segment2d_line.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nEdgeSE2Segment2DLine::EdgeSE2Segment2DLine()\n    : BaseBinaryEdge<2, Vector2, VertexSE2, VertexSegment2D>() {}\n\nbool EdgeSE2Segment2DLine::read(std::istream& is) {\n  internal::readVector(is, _measurement);\n  return readInformationMatrix(is);\n}\n\nbool EdgeSE2Segment2DLine::write(std::ostream& os) const {\n  internal::writeVector(os, measurement());\n  return writeInformationMatrix(os);\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d_addons/edge_se2_segment2d_line.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_EDGE_SE2_SEGMENT2D_LINE_H\n#define G2O_EDGE_SE2_SEGMENT2D_LINE_H\n\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"g2o/core/base_binary_edge.h\"\n#include \"g2o/types/slam2d/vertex_se2.h\"\n#include \"g2o_types_slam2d_addons_api.h\"\n#include \"vertex_segment2d.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass EdgeSE2Segment2DLine\n    : public BaseBinaryEdge<2, Vector2, VertexSE2, VertexSegment2D> {\n public:\n  G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API EdgeSE2Segment2DLine();\n\n  G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API double theta() const { return _measurement[0]; }\n  G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API double rho() const { return _measurement[1]; }\n\n  G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API void setTheta(double t) { _measurement[0] = t; }\n  G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API void setRho(double r) { _measurement[1] = r; }\n\n  G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API void computeError() {\n    const VertexSE2* v1 = static_cast<const VertexSE2*>(_vertices[0]);\n    const VertexSegment2D* l2 =\n        static_cast<const VertexSegment2D*>(_vertices[1]);\n    SE2 iEst = v1->estimate().inverse();\n    Vector2 predP1 = iEst * l2->estimateP1();\n    Vector2 predP2 = iEst * l2->estimateP2();\n    Vector2 dP = predP2 - predP1;\n    Vector2 normal(dP.y(), -dP.x());\n    normal.normalize();\n    Vector2 prediction(std::atan2(normal.y(), normal.x()),\n                       predP1.dot(normal) * .5 + predP2.dot(normal) * .5);\n\n    _error = prediction - _measurement;\n    _error[0] = normalize_theta(_error[0]);\n  }\n\n  G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API virtual bool setMeasurementData(const double* d) {\n    Eigen::Map<const Vector2> data(d);\n    _measurement = data;\n    return true;\n  }\n\n  G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API virtual bool getMeasurementData(double* d) const {\n    Eigen::Map<Vector2> data(d);\n    data = _measurement;\n    return true;\n  }\n\n  G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API virtual int measurementDimension() const {\n    return 2;\n  }\n\n  G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API virtual bool setMeasurementFromState() {\n    const VertexSE2* v1 = static_cast<const VertexSE2*>(_vertices[0]);\n    const VertexSegment2D* l2 =\n        static_cast<const VertexSegment2D*>(_vertices[1]);\n    SE2 iEst = v1->estimate().inverse();\n    Vector2 predP1 = iEst * l2->estimateP1();\n    Vector2 predP2 = iEst * l2->estimateP2();\n    Vector2 dP = predP2 - predP1;\n    Vector2 normal(dP.y(), -dP.x());\n    normal.normalize();\n    Vector2 prediction(std::atan2(normal.y(), normal.x()),\n                       predP1.dot(normal) * .5 + predP2.dot(normal) * .5);\n    _measurement = prediction;\n    return true;\n  }\n\n  G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API virtual bool read(std::istream& is);\n  G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API virtual bool write(std::ostream& os) const;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d_addons/edge_se2_segment2d_pointLine.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_se2_segment2d_pointLine.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nEdgeSE2Segment2DPointLine::EdgeSE2Segment2DPointLine()\n    : BaseBinaryEdge<3, Vector3, VertexSE2, VertexSegment2D>(), _pointNum(0) {}\n\nbool EdgeSE2Segment2DPointLine::read(std::istream& is) {\n  is >> _pointNum;\n  internal::readVector(is, _measurement);\n  return readInformationMatrix(is);\n}\n\nbool EdgeSE2Segment2DPointLine::write(std::ostream& os) const {\n  os << _pointNum << \" \";\n  internal::writeVector(os, measurement());\n  return writeInformationMatrix(os);\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d_addons/edge_se2_segment2d_pointLine.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_EDGE_SE2_SEGMENT2D_POINTLINE_H\n#define G2O_EDGE_SE2_SEGMENT2D_POINTLINE_H\n\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"g2o/core/base_binary_edge.h\"\n#include \"g2o/types/slam2d/vertex_se2.h\"\n#include \"g2o_types_slam2d_addons_api.h\"\n#include \"vertex_segment2d.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API EdgeSE2Segment2DPointLine\n    : public BaseBinaryEdge<3, Vector3, VertexSE2, VertexSegment2D> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  EdgeSE2Segment2DPointLine();\n\n  double theta() const { return _measurement[2]; }\n  Vector2 point() const {\n    Eigen::Map<const Vector2> p(&_measurement[0]);\n    return p;\n  }\n\n  void setTheta(double t) { _measurement[2] = t; }\n  void setPoint(const Vector2& p_) {\n    Eigen::Map<Vector2> p(&_measurement[0]);\n    p = p_;\n  }\n\n  int pointNum() const { return _pointNum; }\n  void setPointNum(int pn) { _pointNum = pn; }\n\n  void computeError() {\n    const VertexSE2* v1 = static_cast<const VertexSE2*>(_vertices[0]);\n    const VertexSegment2D* l2 =\n        static_cast<const VertexSegment2D*>(_vertices[1]);\n    SE2 iEst = v1->estimate().inverse();\n    Vector2 predP1 = iEst * l2->estimateP1();\n    Vector2 predP2 = iEst * l2->estimateP2();\n    Vector2 dP = predP2 - predP1;\n    Vector2 normal(dP.y(), -dP.x());\n    normal.normalize();\n    Vector3 prediction;\n    prediction[2] = std::atan2(normal.y(), normal.x());\n    Eigen::Map<Vector2> pt(&prediction[0]);\n    pt = (_pointNum == 0) ? predP1 : predP2;\n    _error = prediction - _measurement;\n    _error[2] = normalize_theta(_error[2]);\n  }\n\n  virtual bool setMeasurementData(const double* d) {\n    Eigen::Map<const Vector3> data(d);\n    _measurement = data;\n    return true;\n  }\n\n  virtual bool getMeasurementData(double* d) const {\n    Eigen::Map<Vector3> data(d);\n    data = _measurement;\n    return true;\n  }\n\n  virtual int measurementDimension() const { return 3; }\n\n  virtual bool setMeasurementFromState() {\n    const VertexSE2* v1 = static_cast<const VertexSE2*>(_vertices[0]);\n    const VertexSegment2D* l2 =\n        static_cast<const VertexSegment2D*>(_vertices[1]);\n    SE2 iEst = v1->estimate().inverse();\n    Vector2 predP1 = iEst * l2->estimateP1();\n    Vector2 predP2 = iEst * l2->estimateP2();\n    Vector2 dP = predP2 - predP1;\n    Vector2 normal(dP.y(), -dP.x());\n    normal.normalize();\n    Vector3 prediction;\n    prediction[2] = std::atan2(normal.y(), normal.x());\n    Eigen::Map<Vector2> pt(&prediction[0]);\n    pt = (_pointNum == 0) ? predP1 : predP2;\n    setMeasurement(prediction);\n    return true;\n  }\n\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n protected:\n  int _pointNum;\n\n  /* #ifndef NUMERIC_JACOBIAN_TWO_D_TYPES */\n  /*       virtual void linearizeOplus(); */\n  /* #endif */\n};\n\n/*   class G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API\n * EdgeSE2Segment2DPointLineWriteGnuplotAction: public WriteGnuplotAction { */\n/*   public: */\n/*     EdgeSE2Segment2DPointLineWriteGnuplotAction(); */\n/*     virtual HyperGraphElementAction*\n * operator()(HyperGraph::HyperGraphElement* element,  */\n/*             HyperGraphElementAction::Parameters* params_); */\n/*   }; */\n\n/* #ifdef G2O_HAVE_OPENGL */\n/*   class G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API EdgeSE2Segment2DPointLineDrawAction:\n * public DrawAction{ */\n/*   public: */\n/*     EdgeSE2Segment2DPointLineDrawAction(); */\n/*     virtual HyperGraphElementAction*\n * operator()(HyperGraph::HyperGraphElement* element,  */\n/*             HyperGraphElementAction::Parameters* params_); */\n/*   }; */\n/* #endif */\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d_addons/g2o_types_slam2d_addons_api.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n/***************************************************************************\n *  Description: import/export macros for creating DLLS with Microsoft\n *\tcompiler. Any exported function needs to be declared with the\n *  appropriate G2O_XXXX_API macro. Also, there must be separate macros\n *  for each DLL (arrrrrgh!!!)\n *\n *  17 Jan 2012\n *  Email: pupilli@cs.bris.ac.uk\n ****************************************************************************/\n#ifndef G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API_H\n#define G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API_H\n\n#include \"g2o/config.h\"\n\n#ifdef _MSC_VER\n// We are using a Microsoft compiler:\n#ifdef G2O_SHARED_LIBS\n#ifdef types_slam2d_addons_EXPORTS\n#define G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API __declspec(dllexport)\n#else\n#define G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API __declspec(dllimport)\n#endif\n#else\n#define G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API\n#endif\n\n#else\n// Not Microsoft compiler so set empty definition:\n#define G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API\n#endif\n\n#endif  // G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API_H\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d_addons/line_2d.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_LINE2D_H\n#define G2O_LINE2D_H\n\n#include <Eigen/Core>\n#include <Eigen/Geometry>\n\n#include \"g2o/types/slam2d/se2.h\"\n#include \"g2o_types_slam2d_addons_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nstruct Line2D : public Vector2 {\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  Line2D() { setZero(); }\n  Line2D(const Vector2& v) {\n    (*this)(0) = v(0);\n    (*this)(1) = v(1);\n  }\n};\n\ninline Line2D operator*(const SE2& t, const Line2D& l) {\n  Line2D est = l;\n  est[0] += t.rotation().angle();\n  est[0] = normalize_theta(est[0]);\n  Vector2 n(std::cos(est[0]), std::sin(est[0]));\n  est[1] += n.dot(t.translation());\n  return est;\n}\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d_addons/types_slam2d_addons.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"types_slam2d_addons.h\"\n\n#include <iostream>\n\n#include \"g2o/core/factory.h\"\n#include \"g2o/stuff/macros.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nG2O_REGISTER_TYPE_GROUP(slam2d_segment);\n\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"VERTEX_SEGMENT2D\", VertexSegment2D);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"VERTEX_LINE2D\", VertexLine2D);\n\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_SE2_SEGMENT2D\", EdgeSE2Segment2D);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_SE2_SEGMENT2D_LINE\", EdgeSE2Segment2DLine);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_SE2_SEGMENT2D_POINTLINE\",\n                       EdgeSE2Segment2DPointLine);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_SE2_LINE2D\", EdgeSE2Line2D);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_LINE2D\", EdgeLine2D);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_LINE2D_POINTXY\", EdgeLine2DPointXY);\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nG2O_REGISTER_ACTION(VertexSegment2DDrawAction);\nG2O_REGISTER_ACTION(VertexLine2DDrawAction);\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d_addons/types_slam2d_addons.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_TYPES_SLAM2D_SEGMENT_\n#define G2O_TYPES_SLAM2D_SEGMENT_\n\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"g2o/types/slam2d/types_slam2d.h\"\n\n// line slam ver 1\n#include \"edge_se2_segment2d.h\"\n#include \"edge_se2_segment2d_line.h\"\n#include \"edge_se2_segment2d_pointLine.h\"\n\n// line slam ver 2\n#include \"edge_line2d.h\"\n#include \"edge_line2d_pointxy.h\"\n#include \"edge_se2_line2d.h\"\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d_addons/vertex_line2d.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"vertex_line2d.h\"\n\n#include \"g2o/types/slam2d/vertex_point_xy.h\"\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\n#include \"g2o/stuff/opengl_wrapper.h\"\n#endif\n\nnamespace g2o {\n\nVertexLine2D::VertexLine2D() : BaseVertex<2, Line2D>(), p1Id(-1), p2Id(-1) {\n  _estimate.setZero();\n}\n\nbool VertexLine2D::read(std::istream& is) {\n  is >> _estimate[0] >> _estimate[1] >> p1Id >> p2Id;\n  return true;\n}\n\nbool VertexLine2D::write(std::ostream& os) const {\n  os << estimate()(0) << \" \" << estimate()(1) << \" \" << p1Id << \" \" << p2Id;\n  return os.good();\n}\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nVertexLine2DDrawAction::VertexLine2DDrawAction()\n    : DrawAction(typeid(VertexLine2D).name()), _pointSize(nullptr) {}\n\nbool VertexLine2DDrawAction::refreshPropertyPtrs(\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (!DrawAction::refreshPropertyPtrs(params_)) return false;\n  if (_previousParams) {\n    _pointSize = _previousParams->makeProperty<FloatProperty>(\n        _typeName + \"::POINT_SIZE\", 1.);\n  } else {\n    _pointSize = 0;\n  }\n  return true;\n}\n\nHyperGraphElementAction* VertexLine2DDrawAction::operator()(\n    HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (typeid(*element).name() != _typeName) return nullptr;\n\n  refreshPropertyPtrs(params_);\n  if (!_previousParams) return this;\n\n  if (_show && !_show->value()) return this;\n\n  VertexLine2D* that = static_cast<VertexLine2D*>(element);\n  glPushAttrib(GL_CURRENT_BIT | GL_BLEND);\n  if (_pointSize) {\n    glPointSize(_pointSize->value());\n  }\n  Vector2 n(std::cos(that->theta()), std::sin(that->theta()));\n  Vector2 pmiddle = n * that->rho();\n  Vector2 t(-n.y(), n.x());\n  double l1{}, l2 = 10;\n  VertexPointXY *vp1 = 0, *vp2 = 0;\n  vp1 = dynamic_cast<VertexPointXY*>(that->graph()->vertex(that->p1Id));\n  vp2 = dynamic_cast<VertexPointXY*>(that->graph()->vertex(that->p2Id));\n\n  glColor4f(0.8f, 0.5f, 0.3f, 0.3f);\n  if (vp1 && vp2) {\n    glColor4f(0.8f, 0.5f, 0.3f, 0.7f);\n  } else if (vp1 || vp2) {\n    glColor4f(0.8f, 0.5f, 0.3f, 0.5f);\n  }\n\n  if (vp1) {\n    glColor4f(0.8f, 0.5f, 0.3f, 0.7f);\n    l1 = t.dot(vp1->estimate() - pmiddle);\n  }\n  if (vp2) {\n    glColor4f(0.8f, 0.5f, 0.3f, 0.7f);\n    l2 = t.dot(vp2->estimate() - pmiddle);\n  }\n  Vector2 p1 = pmiddle + t * l1;\n  Vector2 p2 = pmiddle + t * l2;\n  glBegin(GL_LINES);\n  glVertex3f((float)p1.x(), p1.y(), 0.f);\n  glVertex3f((float)p2.x(), p2.y(), 0.f);\n  glEnd();\n  glPopAttrib();\n  return this;\n}\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d_addons/vertex_line2d.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_VERTEX_LINE2D_H\n#define G2O_VERTEX_LINE2D_H\n\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"g2o/core/base_vertex.h\"\n#include \"g2o/core/hyper_graph_action.h\"\n#include \"g2o/stuff/misc.h\"\n#include \"g2o_types_slam2d_addons_api.h\"\n#include \"line_2d.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API VertexLine2D : public BaseVertex<2, Line2D> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  VertexLine2D();\n\n  double theta() const { return _estimate[0]; }\n  void setTheta(double t) { _estimate[0] = t; }\n\n  double rho() const { return _estimate[1]; }\n  void setRho(double r) { _estimate[1] = r; }\n\n  virtual void setToOriginImpl() { _estimate.setZero(); }\n\n  virtual bool setEstimateDataImpl(const double* est) {\n    Eigen::Map<const Vector2> v(est);\n    _estimate = Line2D(v);\n    return true;\n  }\n\n  virtual bool getEstimateData(double* est) const {\n    Eigen::Map<Vector2> v(est);\n    v = _estimate;\n    return true;\n  }\n\n  virtual int estimateDimension() const { return 2; }\n\n  virtual bool setMinimalEstimateDataImpl(const double* est) {\n    return setEstimateData(est);\n  }\n\n  virtual bool getMinimalEstimateData(double* est) const {\n    return getEstimateData(est);\n  }\n\n  virtual int minimalEstimateDimension() const { return 2; }\n\n  virtual void oplusImpl(const double* update) {\n    _estimate += Eigen::Map<const Vector2>(update);\n    _estimate(0) = normalize_theta(_estimate(0));\n  }\n\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n  int p1Id, p2Id;\n};\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nclass G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API VertexLine2DDrawAction : public DrawAction {\n public:\n  VertexLine2DDrawAction();\n  virtual HyperGraphElementAction* operator()(\n      HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n\n protected:\n  FloatProperty* _pointSize;\n  virtual bool refreshPropertyPtrs(\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n};\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d_addons/vertex_segment2d.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"vertex_segment2d.h\"\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\n#include \"g2o/stuff/opengl_wrapper.h\"\n#endif\n\n#include <typeinfo>\n\n#include \"g2o/stuff/macros.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nVertexSegment2D::VertexSegment2D() : BaseVertex<4, Vector4>() {\n  _estimate.setZero();\n}\n\nbool VertexSegment2D::read(std::istream& is) {\n  return internal::readVector(is, _estimate);\n}\n\nbool VertexSegment2D::write(std::ostream& os) const {\n  return internal::writeVector(os, estimate());\n}\n\nVertexSegment2DWriteGnuplotAction::VertexSegment2DWriteGnuplotAction()\n    : WriteGnuplotAction(typeid(VertexSegment2D).name()) {}\n\nHyperGraphElementAction* VertexSegment2DWriteGnuplotAction::operator()(\n    HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (typeid(*element).name() != _typeName) return nullptr;\n\n  WriteGnuplotAction::Parameters* params =\n      static_cast<WriteGnuplotAction::Parameters*>(params_);\n  if (!params->os) {\n    return nullptr;\n  }\n\n  VertexSegment2D* v = static_cast<VertexSegment2D*>(element);\n  *(params->os) << v->estimateP1().x() << \" \" << v->estimateP1().y()\n                << std::endl;\n  *(params->os) << v->estimateP2().x() << \" \" << v->estimateP2().y()\n                << std::endl;\n  *(params->os) << std::endl;\n  return this;\n}\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nVertexSegment2DDrawAction::VertexSegment2DDrawAction()\n    : DrawAction(typeid(VertexSegment2D).name()), _pointSize(nullptr) {}\n\nbool VertexSegment2DDrawAction::refreshPropertyPtrs(\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (!DrawAction::refreshPropertyPtrs(params_)) return false;\n  if (_previousParams) {\n    _pointSize = _previousParams->makeProperty<FloatProperty>(\n        _typeName + \"::POINT_SIZE\", 1.);\n  } else {\n    _pointSize = 0;\n  }\n  return true;\n}\n\nHyperGraphElementAction* VertexSegment2DDrawAction::operator()(\n    HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (typeid(*element).name() != _typeName) return nullptr;\n\n  refreshPropertyPtrs(params_);\n  if (!_previousParams) return this;\n\n  if (_show && !_show->value()) return this;\n\n  VertexSegment2D* that = static_cast<VertexSegment2D*>(element);\n  glColor3f(0.8f, 0.5f, 0.3f);\n  if (_pointSize) {\n    glPointSize(_pointSize->value());\n  }\n  glBegin(GL_LINES);\n  glVertex3f((float)that->estimateP1().x(), (float)that->estimateP1().y(), 0.f);\n  glVertex3f((float)that->estimateP2().x(), (float)that->estimateP2().y(), 0.f);\n  glEnd();\n  return this;\n}\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam2d_addons/vertex_segment2d.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_VERTEX_SEGMENT_2D_H\n#define G2O_VERTEX_SEGMENT_2D_H\n\n#include <Eigen/Core>\n\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"g2o/core/base_vertex.h\"\n#include \"g2o/core/hyper_graph_action.h\"\n#include \"g2o_types_slam2d_addons_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API VertexSegment2D\n    : public BaseVertex<4, Vector4> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  VertexSegment2D();\n\n  Vector2 estimateP1() const {\n    return Eigen::Map<const Vector2>(&(_estimate[0]));\n  }\n  Vector2 estimateP2() const {\n    return Eigen::Map<const Vector2>(&(_estimate[2]));\n  }\n  void setEstimateP1(const Vector2& p1) {\n    Eigen::Map<Vector2> v(&_estimate[0]);\n    v = p1;\n  }\n  void setEstimateP2(const Vector2& p2) {\n    Eigen::Map<Vector2> v(&_estimate[2]);\n    v = p2;\n  }\n\n  virtual void setToOriginImpl() { _estimate.setZero(); }\n\n  virtual bool setEstimateDataImpl(const double* est) {\n    Eigen::Map<const Vector4> v(est);\n    _estimate = v;\n    return true;\n  }\n\n  virtual bool getEstimateData(double* est) const {\n    Eigen::Map<Vector4> v(est);\n    v = _estimate;\n    return true;\n  }\n\n  virtual int estimateDimension() const { return 4; }\n\n  virtual bool setMinimalEstimateDataImpl(const double* est) {\n    return setEstimateData(est);\n  }\n\n  virtual bool getMinimalEstimateData(double* est) const {\n    return getEstimateData(est);\n  }\n\n  virtual int minimalEstimateDimension() const { return 4; }\n\n  virtual void oplusImpl(const double* update) {\n    Eigen::Map<const Vector4> upd(update);\n    _estimate += upd;\n  }\n\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n};\n\nclass G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API VertexSegment2DWriteGnuplotAction\n    : public WriteGnuplotAction {\n public:\n  VertexSegment2DWriteGnuplotAction();\n  virtual HyperGraphElementAction* operator()(\n      HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n};\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nclass G2O_TYPES_SLAM2D_ADDONS_API VertexSegment2DDrawAction\n    : public DrawAction {\n public:\n  VertexSegment2DDrawAction();\n  virtual HyperGraphElementAction* operator()(\n      HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n\n protected:\n  FloatProperty* _pointSize;\n  virtual bool refreshPropertyPtrs(\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n};\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/CMakeLists.txt",
    "content": "add_library(types_slam3d ${G2O_LIB_TYPE}\n  dquat2mat.cpp dquat2mat.h\n  isometry3d_mappings.h\n  isometry3d_mappings.cpp\n  isometry3d_gradients.cpp\n  isometry3d_gradients.h\n  vertex_se3.cpp\n  vertex_se3.h\n  parameter_se3_offset.cpp\n  parameter_se3_offset.h\n  edge_se3.cpp\n  edge_se3.h\n  edge_se3_offset.cpp\n  edge_se3_offset.h\n  vertex_pointxyz.cpp\n  vertex_pointxyz.h\n  parameter_camera.cpp\n  parameter_camera.h\n  parameter_stereo_camera.cpp\n  parameter_stereo_camera.h\n  edge_se3_pointxyz.cpp\n  edge_se3_pointxyz.h\n  edge_se3_pointxyz_disparity.cpp\n  edge_se3_pointxyz_disparity.h\n  edge_se3_pointxyz_depth.cpp\n  edge_se3_pointxyz_depth.h\n  edge_se3_prior.cpp\n  edge_se3_prior.h\n  edge_se3_xyzprior.cpp\n  edge_se3_xyzprior.h\n  edge_se3_lotsofxyz.cpp\n  edge_se3_lotsofxyz.h\n  edge_xyz_prior.cpp\n  edge_xyz_prior.h\n  se3quat.h\n  se3_ops.h se3_ops.hpp\n  edge_pointxyz.cpp edge_pointxyz.h\n  types_slam3d.cpp\n  types_slam3d.h\n)\n\n\nset_target_properties(types_slam3d PROPERTIES OUTPUT_NAME ${LIB_PREFIX}types_slam3d)\nset_target_properties(types_slam3d PROPERTIES\n  VERSION ${G2O_LIB_VERSION}\n  SOVERSION ${G2O_LIB_SOVERSION})\nif (APPLE)\n  set_target_properties(types_slam3d PROPERTIES INSTALL_NAME_DIR \"${CMAKE_INSTALL_PREFIX}/${CMAKE_INSTALL_LIBDIR}\")\nendif()\ntarget_compile_features(types_slam3d PUBLIC cxx_std_17)\ntarget_link_libraries(types_slam3d core)\nif(G2O_HAVE_OPENGL)\n  target_link_libraries(types_slam3d opengl_helper)\nendif()\n\ntarget_include_directories(types_slam3d PUBLIC\n  $<BUILD_INTERFACE:${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}>\n  $<INSTALL_INTERFACE:include/g2o/types/slam3d>)\n\ninstall(TARGETS types_slam3d\n  EXPORT ${G2O_TARGETS_EXPORT_NAME}\n  RUNTIME DESTINATION ${RUNTIME_DESTINATION}\n  LIBRARY DESTINATION ${LIBRARY_DESTINATION}\n  ARCHIVE DESTINATION ${ARCHIVE_DESTINATION}\n  INCLUDES DESTINATION ${INCLUDES_DESTINATION}\n)\n\nfile(GLOB headers \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.h\" \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.hpp\")\ninstall(FILES ${headers} DESTINATION ${INCLUDES_INSTALL_DIR}/types/slam3d)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/dquat2mat.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"dquat2mat.h\"\n\n#include <iostream>\nnamespace g2o {\nnamespace internal {\nusing namespace std;\n\n#include \"dquat2mat_maxima_generated.cpp\"\n\nint _q2m(double& S, double& qw, const double& r00, const double& r10,\n         const double& r20, const double& r01, const double& r11,\n         const double& r21, const double& r02, const double& r12,\n         const double& r22) {\n  double tr = r00 + r11 + r22;\n  if (tr > 0) {\n    S = sqrt(tr + 1.0) * 2;  // S=4*qw\n    qw = 0.25 * S;\n    // qx = (r21 - r12) / S;\n    // qy = (r02 - r20) / S;\n    // qz = (r10 - r01) / S;\n    return 0;\n  } else if ((r00 > r11) & (r00 > r22)) {\n    S = sqrt(1.0 + r00 - r11 - r22) * 2;  // S=4*qx\n    qw = (r21 - r12) / S;\n    // qx = 0.25 * S;\n    // qy = (r01 + r10) / S;\n    // qz = (r02 + r20) / S;\n    return 1;\n  } else if (r11 > r22) {\n    S = sqrt(1.0 + r11 - r00 - r22) * 2;  // S=4*qy\n    qw = (r02 - r20) / S;\n    // qx = (r01 + r10) / S;\n    // qy = 0.25 * S;\n    return 2;\n  } else {\n    S = sqrt(1.0 + r22 - r00 - r11) * 2;  // S=4*qz\n    qw = (r10 - r01) / S;\n    // qx = (r02 + r20) / S;\n    // qy = (r12 + r21) / S;\n    // qz = 0.25 * S;\n    return 3;\n  }\n}\n\nvoid compute_dq_dR(Eigen::Matrix<double, 3, 9, Eigen::ColMajor>& dq_dR,\n                   const double& r11, const double& r21, const double& r31,\n                   const double& r12, const double& r22, const double& r32,\n                   const double& r13, const double& r23, const double& r33) {\n  double qw;\n  double S;\n  int whichCase = _q2m(S, qw, r11, r21, r31, r12, r22, r32, r13, r23, r33);\n  S *= .25;\n  switch (whichCase) {\n    case 0:\n      compute_dq_dR_w(dq_dR, S, r11, r21, r31, r12, r22, r32, r13, r23, r33);\n      break;\n    case 1:\n      compute_dq_dR_x(dq_dR, S, r11, r21, r31, r12, r22, r32, r13, r23, r33);\n      break;\n    case 2:\n      compute_dq_dR_y(dq_dR, S, r11, r21, r31, r12, r22, r32, r13, r23, r33);\n      break;\n    case 3:\n      compute_dq_dR_z(dq_dR, S, r11, r21, r31, r12, r22, r32, r13, r23, r33);\n      break;\n  }\n  if (qw <= 0) dq_dR *= -1;\n}\n}  // namespace internal\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/dquat2mat.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef _DQUAT2MAT_H_\n#define _DQUAT2MAT_H_\n#include <Eigen/Core>\n\n#include \"g2o_types_slam3d_api.h\"\n\nnamespace g2o {\nnamespace internal {\n\nvoid G2O_TYPES_SLAM3D_API compute_dq_dR(\n    Eigen::Matrix<double, 3, 9, Eigen::ColMajor>& dq_dR, const double& r11,\n    const double& r21, const double& r31, const double& r12, const double& r22,\n    const double& r32, const double& r13, const double& r23, const double& r33);\n\nvoid G2O_TYPES_SLAM3D_API compute_dR_dq(\n    Eigen::Matrix<double, 9, 3, Eigen::ColMajor>& dR_dq, const double& qx,\n    const double& qy, const double& qz, const double& qw);\n}  // namespace internal\n}  // namespace g2o\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/dquat2mat.wxm",
    "content": "/* [wxMaxima batch file version 1] [ DO NOT EDIT BY HAND! ]*/\n/* [ Created with wxMaxima version 11.04.0 ] */\n\n/* [wxMaxima: comment start ]\nwxMaxima 0.8.2 http://wxmaxima.sourceforge.net\nMaxima 5.17.1 http://maxima.sourceforge.net\nUsing Lisp GNU Common Lisp (GCL) GCL 2.6.7 (aka GCL)\nDistributed under the GNU Public License. See the file COPYING.\nDedicated to the memory of William Schelter.\nThe function bug_report() provides bug reporting information.\n   [wxMaxima: comment end   ] */\n\n/* [wxMaxima: input   start ] */\n/*routines to produce C++ code*/\n\nmatchdeclare(__b,integerp)$\nmatchdeclare(__a,lambda([e],true))$\ndefrule(makefloat,div(__a,__b),__a/float(__b))$\ndefrule(addfrac,pow(__a,-1),1./__a)$\n\ncstring(expr):=(\n    e:subst(div,\"/\",subst(pow,\"^\",expr)),\n    e2:apply2(e,makefloat,addfrac),\n    string(subst(\"/\",div,e2))\n)$\n\n\nprintargs(args):=(\n for d in args do (\n    sprint(\", const double& \", d))\n)$\n\nprintretarg(name,expr):=(\n    e:last(expr),\n    if (matrixp(e)) then (\n     s:matrix_size(e),\n     sprint(\"Eigen::Matrix<double,\"),\n     sprint(s[1],\",\",s[2]),\n     sprint(\">& \"),\n     sprint(name)\n    ) else if (listp(e)) then (\n     s:length(e),\n     sprint(\"Eigen::Vector<double,\"),\n     sprint(s, \">& \"),\n     sprint(name)\n    ) else (\n     sprint (\"double&\", name)\n    )\n)$\n\nprintretexpr(name,expr):=(\n    if (matrixp(expr)) then (\n        printmatrix(name,expr)\n    ) else if (listp(expr)) then (\n        printlist(name,expr)\n    ) else (\n        sprint (\"  \",name,\"=\",cstring(expr))\n    )\n)$\n\n\nprintdef(expr) := (sprint(\"  double \", first(expr), \"=\", cstring(second(expr)), \";\"),\n                                freshline())$\n\nprintmatrix(dest,exp):=(\n    if (matrixp(expr)) then(\n        s:matrix_size(expr),\n        for r:1 thru s[1] step 1 do(\n            for c:1 thru s[2] step 1 do(\n                sprint (\"  \",dest,\"(\",r-1,\",\",c-1,\") =\"),\n                sprint(cstring(expr[r,c])),\n                sprint(\";\"),\n                freshline()\n            )\n        )\n\n    )\n)$\n\nprintlist(dest,expr):=(\n    if (listp(expr)) then(\n        s:length(expr),\n        for r:1 thru s step 1 do(\n            sprint (\"  \",dest,\"(\",r-1,\") =\"),\n            sprint(cstring(expr[r])),\n            sprint(\";\"),\n            freshline()\n        )\n\n    )\n)$\n\nblock2c(name,expr) :=\n        if ?equal(op(expr), block) then (\n                for d in reverse(rest(reverse(rest(expr)))) do printdef(d),\n                printretexpr(name,last(expr)))\n        else\n                printretexpr(name,expr)$\n\nexpr2c(funcname, expr, outarg, args) := (\n        sprint(\"void \",funcname, \"(\"),\n\n        printretarg(outarg,expr),\n        printargs(args),\n        sprint(\") {\"),\n        freshline(),\n        expr2:subst(pow, \"^\", expr),\n        block2c(outarg, expr2),\n        sprint(\"}\"),\n        freshline(),\n        freshline(),\n        freshline(),\n        freshline()\n)$\n/* [wxMaxima: input   end   ] */\n\n/* [wxMaxima: input   start ] */\nmat2lin(A):=[A[1,1], A[2,1], A[3,1], A[1,2], A[2,2], A[3,2], A[1,3], A[2,3], A[3,3]]$\n\nlin2mat(r):=matrix([r[1],r[4],r[7]], [r[2],r[5],r[8]], [r[3],r[6],r[9]])$\n\nR:matrix([r11,r12,r13],[r21,r22,r23],[r31,r32,r33])$\n\nlin2mat(mat2lin(R))$\n/* [wxMaxima: input   end   ] */\n\n/* [wxMaxima: input   start ] */\n_fullQuat2mat(qx, qy, qz, qw) := matrix([qw*qw + qx*qx - qy*qy - qz*qz, 2*(qx*qy - qw*qz), 2*(qx*qz + qw*qy)],\n    [2*(qx*qy + qz*qw), qw*qw - qx*qx + qy*qy - qz*qz, 2*(qy*qz - qx*qw)],\n    [2*(qx*qz - qy*qw), 2*(qy*qz + qx*qw), qw*qw - qx*qx - qy*qy + qz*qz])$\n\nfullQuat2mat(q) := _fullQuat2mat(q[1], q[2], q[3], q[4])$\nfullQuat2linMat(q) := mat2lin(fullQuat2mat(q))$\n\nmat2fullQuat(R) :=\n  [(R[3,2]-R[2,3])/(2*sqrt(1+R[1,1]+R[2,2]+R[3,3])),\n   (R[1,3]-R[3,1])/(2*sqrt(1+R[1,1]+R[2,2]+R[3,3])),\n   (R[2,1]-R[1,2])/(2*sqrt(1+R[1,1]+R[2,2]+R[3,3])),\n    .5*sqrt(1+R[1,1]+R[2,2]+R[3,3])]$\n\nlinMat2fullQuat(r) :=mat2fullQuat(lin2mat(r))$\n\nw3(q):=sqrt(1.-q[1]^2-q[2]^2-q[3]^2)$\n\nquat2mat(q):= fullQuat2mat([q[1], q[2], q[3], w3(q)])$\nquat2linMat(q):= fullQuat2linMat([q[1], q[2], q[3], w3(q)])$\nmat2quat(R):= [(R[3,2]-R[2,3])/(2*sqrt(1+R[1,1]+R[2,2]+R[3,3])),\n   (R[1,3]-R[3,1])/(2*sqrt(1+R[1,1]+R[2,2]+R[3,3])),\n   (R[2,1]-R[1,2])/(2*sqrt(1+R[1,1]+R[2,2]+R[3,3]))]$\n\nlinMat2quat(r) := mat2quat(lin2mat(r))$\n/* [wxMaxima: input   end   ] */\n\n/* [wxMaxima: input   start ] */\ndr_dq:jacobian(quat2linMat([qx, qy, qz]), [qx, qy, qz])$\ndr_dq:ratsubst(qw,sqrt(1.-qx^2-qy^2-qz^2),dr_dq)$\ndr_dqx:diff(quat2mat([qx, qy, qz]), qx)$\ndr_dqy:diff(quat2mat([qx, qy, qz]), qy)$\ndr_dqz:diff(quat2mat([qx, qy, qz]), qz)$\nSx:ev(dr_dqx, qx:0, qy:0, qz:0)$\nSy:ev(dr_dqy, qx:0, qy:0, qz:0)$\nSz:ev(dr_dqz, qx:0, qy:0, qz:0)$\nSxT:transpose(Sx)$\nSyT:transpose(Sy)$\nSzT:transpose(Sz)$\n\n\ns_times_t:[Sx.[tx,ty, tz], Sy.[tx,ty, tz], Sz.[tx,ty, tz]]$\nst_times_t:[SxT.[tx,ty, tz], SyT.[tx,ty, tz], SzT.[tx,ty, tz]]$\nR:matrix([r11, r12, r13],[r21, r22, r23],[r31, r32, r33])$\ns_times_R:[Sx.R, Sy.R, Sz.R]$\nst_times_R:[SxT.R, SyT.R, SzT.R]$\n\ndq_dr:jacobian(linMat2quat([r00, r10, r20, r01, r11, r21, r02, r12, r22]), [r00, r10, r20, r01, r11, r21, r02, r12, r22])$\ndq_dr_old:ratsubst(qw,.5*sqrt(r00+r11+r22+1),dq_dr);\n/* [wxMaxima: input   end   ] */\n\n/* [wxMaxima: input   start ] */\nS_w(r00, r11, r22) := sqrt(1 + r00 + r11 + r22) * 2$\nm2q_w(r00, r10, r20, r01, r11, r21, r02, r12, r22):=\n[(r21 - r12) / S_w(r00, r11, r22),\n (r02 - r20) / S_w(r00, r11, r22),\n (r10 - r01) / S_w(r00, r11, r22)]$\n\nS_x(r00, r11, r22) := sqrt(1.0 + r00 - r11 - r22) * 2$\nm2q_x(r00, r10, r20, r01, r11, r21, r02, r12, r22):=\n[ 0.25 * S_x(r00, r11, r22),\n  (r01 + r10) / S_x(r00, r11, r22),\n  (r02 + r20) / S_x(r00, r11, r22)]$\n\nS_y(r00, r11, r22) := sqrt(1.0 - r00 + r11 - r22) * 2$\nm2q_y(r00, r10, r20, r01, r11, r21, r02, r12, r22):=\n[ (r01 + r10) / S_y(r00, r11, r22),\n  0.25 * S_y(r00, r11, r22),\n  (r12 + r21) / S_y(r00, r11, r22)\n ]$\n\nS_z(r00, r11, r22) := sqrt(1.0 - r00 - r11 + r22) * 2$\nm2q_z(r00, r10, r20, r01, r11, r21, r02, r12, r22):=\n[\n  (r02 + r20) / S_z(r00, r11, r22),\n  (r12 + r21) / S_z(r00, r11, r22),\n  0.25 * S_z(r00, r11, r22)\n]$\n\ndq_dR_w:jacobian(m2q_w(r00, r10, r20, r01, r11, r21, r02, r12, r22),[r00, r10, r20, r01, r11, r21, r02, r12, r22])$\ndq_dR_w:ratsubst(qw, .25*S_w(r00, r11, r22), dq_dR_w);\n\ndq_dR_x:jacobian(m2q_x(r00, r10, r20, r01, r11, r21, r02, r12, r22),[r00, r10, r20, r01, r11, r21, r02, r12, r22])$\ndq_dR_x:ratsubst(qx, .25*S_x(r00, r11, r22), dq_dR_x);\n\ndq_dR_y:jacobian(m2q_y(r00, r10, r20, r01, r11, r21, r02, r12, r22),[r00, r10, r20, r01, r11, r21, r02, r12, r22])$\ndq_dR_y:ratsubst(qy, .25*S_y(r00, r11, r22), dq_dR_y);\n\ndq_dR_z:jacobian(m2q_z(r00, r10, r20, r01, r11, r21, r02, r12, r22),[r00, r10, r20, r01, r11, r21, r02, r12, r22])$\ndq_dR_z:ratsubst(qz, .25*S_z(r00, r11, r22), dq_dR_z);\n/* [wxMaxima: input   end   ] */\n\n/* [wxMaxima: input   start ] */\noptimprefix:_aux$\nopt_dR_dq:optimize(dr_dq);\nopt_dq_dR_old:optimize(dq_dr_old);\nopt_dq_dR_w:optimize(dq_dR_w);\nopt_dq_dR_x:optimize(dq_dR_x);\nopt_dq_dR_y:optimize(dq_dR_y);\nopt_dq_dR_z:optimize(dq_dR_z);\n\nwith_stdout(\"dquat2mat_maxima_generated.cpp\",\n        expr2c(\"compute_dq_dR_w\", opt_dq_dR_w, \"dq_dR_w\", [qw, r00, r10, r20, r01, r11, r21, r02, r12, r22]),\n        expr2c(\"compute_dq_dR_x\", opt_dq_dR_x, \"dq_dR_x\", [qx, r00, r10, r20, r01, r11, r21, r02, r12, r22]),\n        expr2c(\"compute_dq_dR_y\", opt_dq_dR_y, \"dq_dR_y\", [qy, r00, r10, r20, r01, r11, r21, r02, r12, r22]),\n        expr2c(\"compute_dq_dR_z\", opt_dq_dR_z, \"dq_dR_z\", [qz, r00, r10, r20, r01, r11, r21, r02, r12, r22]),\n        expr2c(\"compute_dR_dq\", opt_dR_dq, \"dR_dq\", [qx, qy, qz, qw]))$\n/* [wxMaxima: input   end   ] */\n\n/* Maxima can't load/batch files which end with a comment! */\n\"Created with wxMaxima\"$\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/dquat2mat_maxima_generated.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\nvoid compute_dq_dR_w(Eigen::Matrix<double, 3, 9>& dq_dR_w, const double& qw,\n                     const double& r00, const double& r10, const double& r20,\n                     const double& r01, const double& r11, const double& r21,\n                     const double& r02, const double& r12, const double& r22) {\n  (void)r00;\n  (void)r11;\n  (void)r22;\n  double _aux1 = 1 / pow(qw, 3);\n  double _aux2 = -0.03125 * (r21 - r12) * _aux1;\n  double _aux3 = 1 / qw;\n  double _aux4 = 0.25 * _aux3;\n  double _aux5 = -0.25 * _aux3;\n  double _aux6 = 0.03125 * (r20 - r02) * _aux1;\n  double _aux7 = -0.03125 * (r10 - r01) * _aux1;\n  dq_dR_w(0, 0) = _aux2;\n  dq_dR_w(0, 1) = 0;\n  dq_dR_w(0, 2) = 0;\n  dq_dR_w(0, 3) = 0;\n  dq_dR_w(0, 4) = _aux2;\n  dq_dR_w(0, 5) = _aux4;\n  dq_dR_w(0, 6) = 0;\n  dq_dR_w(0, 7) = _aux5;\n  dq_dR_w(0, 8) = _aux2;\n  dq_dR_w(1, 0) = _aux6;\n  dq_dR_w(1, 1) = 0;\n  dq_dR_w(1, 2) = _aux5;\n  dq_dR_w(1, 3) = 0;\n  dq_dR_w(1, 4) = _aux6;\n  dq_dR_w(1, 5) = 0;\n  dq_dR_w(1, 6) = _aux4;\n  dq_dR_w(1, 7) = 0;\n  dq_dR_w(1, 8) = _aux6;\n  dq_dR_w(2, 0) = _aux7;\n  dq_dR_w(2, 1) = _aux4;\n  dq_dR_w(2, 2) = 0;\n  dq_dR_w(2, 3) = _aux5;\n  dq_dR_w(2, 4) = _aux7;\n  dq_dR_w(2, 5) = 0;\n  dq_dR_w(2, 6) = 0;\n  dq_dR_w(2, 7) = 0;\n  dq_dR_w(2, 8) = _aux7;\n}\nvoid compute_dq_dR_x(Eigen::Matrix<double, 3, 9>& dq_dR_x, const double& qx,\n                     const double& r00, const double& r10, const double& r20,\n                     const double& r01, const double& r11, const double& r21,\n                     const double& r02, const double& r12, const double& r22) {\n  (void)r00;\n  (void)r11;\n  (void)r21;\n  (void)r12;\n  (void)r22;\n  double _aux1 = 1 / qx;\n  double _aux2 = -0.125 * _aux1;\n  double _aux3 = 1 / pow(qx, 3);\n  double _aux4 = r10 + r01;\n  double _aux5 = 0.25 * _aux1;\n  double _aux6 = 0.03125 * _aux3 * _aux4;\n  double _aux7 = r20 + r02;\n  double _aux8 = 0.03125 * _aux3 * _aux7;\n  dq_dR_x(0, 0) = 0.125 * _aux1;\n  dq_dR_x(0, 1) = 0;\n  dq_dR_x(0, 2) = 0;\n  dq_dR_x(0, 3) = 0;\n  dq_dR_x(0, 4) = _aux2;\n  dq_dR_x(0, 5) = 0;\n  dq_dR_x(0, 6) = 0;\n  dq_dR_x(0, 7) = 0;\n  dq_dR_x(0, 8) = _aux2;\n  dq_dR_x(1, 0) = -0.03125 * _aux3 * _aux4;\n  dq_dR_x(1, 1) = _aux5;\n  dq_dR_x(1, 2) = 0;\n  dq_dR_x(1, 3) = _aux5;\n  dq_dR_x(1, 4) = _aux6;\n  dq_dR_x(1, 5) = 0;\n  dq_dR_x(1, 6) = 0;\n  dq_dR_x(1, 7) = 0;\n  dq_dR_x(1, 8) = _aux6;\n  dq_dR_x(2, 0) = -0.03125 * _aux3 * _aux7;\n  dq_dR_x(2, 1) = 0;\n  dq_dR_x(2, 2) = _aux5;\n  dq_dR_x(2, 3) = 0;\n  dq_dR_x(2, 4) = _aux8;\n  dq_dR_x(2, 5) = 0;\n  dq_dR_x(2, 6) = _aux5;\n  dq_dR_x(2, 7) = 0;\n  dq_dR_x(2, 8) = _aux8;\n}\nvoid compute_dq_dR_y(Eigen::Matrix<double, 3, 9>& dq_dR_y, const double& qy,\n                     const double& r00, const double& r10, const double& r20,\n                     const double& r01, const double& r11, const double& r21,\n                     const double& r02, const double& r12, const double& r22) {\n  (void)r00;\n  (void)r20;\n  (void)r11;\n  (void)r02;\n  (void)r22;\n  double _aux1 = 1 / pow(qy, 3);\n  double _aux2 = r10 + r01;\n  double _aux3 = 0.03125 * _aux1 * _aux2;\n  double _aux4 = 1 / qy;\n  double _aux5 = 0.25 * _aux4;\n  double _aux6 = -0.125 * _aux4;\n  double _aux7 = r21 + r12;\n  double _aux8 = 0.03125 * _aux1 * _aux7;\n  dq_dR_y(0, 0) = _aux3;\n  dq_dR_y(0, 1) = _aux5;\n  dq_dR_y(0, 2) = 0;\n  dq_dR_y(0, 3) = _aux5;\n  dq_dR_y(0, 4) = -0.03125 * _aux1 * _aux2;\n  dq_dR_y(0, 5) = 0;\n  dq_dR_y(0, 6) = 0;\n  dq_dR_y(0, 7) = 0;\n  dq_dR_y(0, 8) = _aux3;\n  dq_dR_y(1, 0) = _aux6;\n  dq_dR_y(1, 1) = 0;\n  dq_dR_y(1, 2) = 0;\n  dq_dR_y(1, 3) = 0;\n  dq_dR_y(1, 4) = 0.125 * _aux4;\n  dq_dR_y(1, 5) = 0;\n  dq_dR_y(1, 6) = 0;\n  dq_dR_y(1, 7) = 0;\n  dq_dR_y(1, 8) = _aux6;\n  dq_dR_y(2, 0) = _aux8;\n  dq_dR_y(2, 1) = 0;\n  dq_dR_y(2, 2) = 0;\n  dq_dR_y(2, 3) = 0;\n  dq_dR_y(2, 4) = -0.03125 * _aux1 * _aux7;\n  dq_dR_y(2, 5) = _aux5;\n  dq_dR_y(2, 6) = 0;\n  dq_dR_y(2, 7) = _aux5;\n  dq_dR_y(2, 8) = _aux8;\n}\nvoid compute_dq_dR_z(Eigen::Matrix<double, 3, 9>& dq_dR_z, const double& qz,\n                     const double& r00, const double& r10, const double& r20,\n                     const double& r01, const double& r11, const double& r21,\n                     const double& r02, const double& r12, const double& r22) {\n  (void)r00;\n  (void)r10;\n  (void)r01;\n  (void)r11;\n  (void)r22;\n  double _aux1 = 1 / pow(qz, 3);\n  double _aux2 = r20 + r02;\n  double _aux3 = 0.03125 * _aux1 * _aux2;\n  double _aux4 = 1 / qz;\n  double _aux5 = 0.25 * _aux4;\n  double _aux6 = r21 + r12;\n  double _aux7 = 0.03125 * _aux1 * _aux6;\n  double _aux8 = -0.125 * _aux4;\n  dq_dR_z(0, 0) = _aux3;\n  dq_dR_z(0, 1) = 0;\n  dq_dR_z(0, 2) = _aux5;\n  dq_dR_z(0, 3) = 0;\n  dq_dR_z(0, 4) = _aux3;\n  dq_dR_z(0, 5) = 0;\n  dq_dR_z(0, 6) = _aux5;\n  dq_dR_z(0, 7) = 0;\n  dq_dR_z(0, 8) = -0.03125 * _aux1 * _aux2;\n  dq_dR_z(1, 0) = _aux7;\n  dq_dR_z(1, 1) = 0;\n  dq_dR_z(1, 2) = 0;\n  dq_dR_z(1, 3) = 0;\n  dq_dR_z(1, 4) = _aux7;\n  dq_dR_z(1, 5) = _aux5;\n  dq_dR_z(1, 6) = 0;\n  dq_dR_z(1, 7) = _aux5;\n  dq_dR_z(1, 8) = -0.03125 * _aux1 * _aux6;\n  dq_dR_z(2, 0) = _aux8;\n  dq_dR_z(2, 1) = 0;\n  dq_dR_z(2, 2) = 0;\n  dq_dR_z(2, 3) = 0;\n  dq_dR_z(2, 4) = _aux8;\n  dq_dR_z(2, 5) = 0;\n  dq_dR_z(2, 6) = 0;\n  dq_dR_z(2, 7) = 0;\n  dq_dR_z(2, 8) = 0.125 * _aux4;\n}\nvoid compute_dR_dq(Eigen::Matrix<double, 9, 3>& dR_dq, const double& qx,\n                   const double& qy, const double& qz, const double& qw) {\n  double _aux1 = -4 * qy;\n  double _aux2 = -4 * qz;\n  double _aux3 = 1 / qw;\n  double _aux4 = 2 * qx * qz;\n  double _aux5 = -_aux3 * (_aux4 - 2 * qw * qy);\n  double _aux6 = 2 * qy * qz;\n  double _aux7 = -_aux3 * (_aux6 - 2 * qw * qx);\n  double _aux8 = -2 * pow(qw, 2);\n  double _aux9 = _aux8 + 2 * pow(qz, 2);\n  double _aux10 = 2 * qw * qz;\n  double _aux11 = (_aux10 + 2 * qx * qy) * _aux3;\n  double _aux12 = _aux8 + 2 * pow(qy, 2);\n  double _aux13 = _aux3 * (_aux6 + 2 * qw * qx);\n  double _aux14 = _aux3 * (_aux4 + 2 * qw * qy);\n  double _aux15 = -4 * qx;\n  double _aux16 = _aux8 + 2 * pow(qx, 2);\n  double _aux17 = (_aux10 - 2 * qx * qy) * _aux3;\n  dR_dq(0, 0) = 0;\n  dR_dq(0, 1) = _aux1;\n  dR_dq(0, 2) = _aux2;\n  dR_dq(1, 0) = _aux5;\n  dR_dq(1, 1) = _aux7;\n  dR_dq(1, 2) = -_aux3 * _aux9;\n  dR_dq(2, 0) = _aux11;\n  dR_dq(2, 1) = _aux12 * _aux3;\n  dR_dq(2, 2) = _aux13;\n  dR_dq(3, 0) = _aux14;\n  dR_dq(3, 1) = _aux13;\n  dR_dq(3, 2) = _aux3 * _aux9;\n  dR_dq(4, 0) = _aux15;\n  dR_dq(4, 1) = 0;\n  dR_dq(4, 2) = _aux2;\n  dR_dq(5, 0) = -_aux16 * _aux3;\n  dR_dq(5, 1) = _aux17;\n  dR_dq(5, 2) = _aux5;\n  dR_dq(6, 0) = _aux17;\n  dR_dq(6, 1) = -_aux12 * _aux3;\n  dR_dq(6, 2) = _aux7;\n  dR_dq(7, 0) = _aux16 * _aux3;\n  dR_dq(7, 1) = _aux11;\n  dR_dq(7, 2) = _aux14;\n  dR_dq(8, 0) = _aux15;\n  dR_dq(8, 1) = _aux1;\n  dR_dq(8, 2) = 0;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/edge_pointxyz.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_pointxyz.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nEdgePointXYZ::EdgePointXYZ()\n    : BaseBinaryEdge<3, Vector3, VertexPointXYZ, VertexPointXYZ>() {\n  _information.setIdentity();\n  _error.setZero();\n}\n\nbool EdgePointXYZ::read(std::istream& is) {\n  Vector3 p;\n  is >> p[0] >> p[1] >> p[2];\n  setMeasurement(p);\n  for (int i = 0; i < 3; ++i)\n    for (int j = i; j < 3; ++j) {\n      is >> information()(i, j);\n      if (i != j) information()(j, i) = information()(i, j);\n    }\n  return true;\n}\n\nbool EdgePointXYZ::write(std::ostream& os) const {\n  Vector3 p = measurement();\n  os << p.x() << \" \" << p.y() << \" \" << p.z();\n  for (int i = 0; i < 3; ++i)\n    for (int j = i; j < 3; ++j) os << \" \" << information()(i, j);\n  return os.good();\n}\n\n#ifndef NUMERIC_JACOBIAN_THREE_D_TYPES\nvoid EdgePointXYZ::linearizeOplus() {\n  _jacobianOplusXi = -Matrix3::Identity();\n  _jacobianOplusXj = Matrix3::Identity();\n}\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/edge_pointxyz.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_EDGE_POINTXYZ_H\n#define G2O_EDGE_POINTXYZ_H\n\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"g2o/core/base_binary_edge.h\"\n#include \"g2o_types_slam3d_api.h\"\n#include \"vertex_pointxyz.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_TYPES_SLAM3D_API EdgePointXYZ\n    : public BaseBinaryEdge<3, Vector3, VertexPointXYZ, VertexPointXYZ> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  EdgePointXYZ();\n\n  void computeError() {\n    const VertexPointXYZ* v1 = static_cast<const VertexPointXYZ*>(_vertices[0]);\n    const VertexPointXYZ* v2 = static_cast<const VertexPointXYZ*>(_vertices[1]);\n    _error = (v2->estimate() - v1->estimate()) - _measurement;\n  }\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  virtual void setMeasurement(const Vector3& m) { _measurement = m; }\n\n  virtual bool setMeasurementData(const double* d) {\n    _measurement = Vector3(d[0], d[1], d[2]);\n    return true;\n  }\n\n  virtual bool getMeasurementData(double* d) const {\n    Eigen::Map<Vector3> m(d);\n    m = _measurement;\n    return true;\n  }\n\n  virtual int measurementDimension() const { return 3; }\n\n  virtual bool setMeasurementFromState() {\n    const VertexPointXYZ* v1 = static_cast<const VertexPointXYZ*>(_vertices[0]);\n    const VertexPointXYZ* v2 = static_cast<const VertexPointXYZ*>(_vertices[1]);\n    _measurement = v2->estimate() - v1->estimate();\n    return true;\n  }\n\n  virtual double initialEstimatePossible(const OptimizableGraph::VertexSet&,\n                                         OptimizableGraph::Vertex*) {\n    return 0;\n  }\n#ifndef NUMERIC_JACOBIAN_THREE_D_TYPES\n  virtual void linearizeOplus();\n#endif\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/edge_se3.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_se3.h\"\n\n#include \"isometry3d_gradients.h\"\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\n#include \"g2o/stuff/opengl_primitives.h\"\n#include \"g2o/stuff/opengl_wrapper.h\"\n#endif\n\nnamespace g2o {\nusing namespace std;\n\nEdgeSE3::EdgeSE3() : BaseBinaryEdge<6, Isometry3, VertexSE3, VertexSE3>() {\n  information().setIdentity();\n}\n\nbool EdgeSE3::read(std::istream& is) {\n  Vector7 meas;\n  internal::readVector(is, meas);\n  // normalize the quaternion to recover numerical precision lost by storing as\n  // human readable text\n  Vector4::MapType(meas.data() + 3).normalize();\n  setMeasurement(internal::fromVectorQT(meas));\n  if (is.bad()) return false;\n  readInformationMatrix(is);\n  return is.good() || is.eof();\n}\n\nbool EdgeSE3::write(std::ostream& os) const {\n  internal::writeVector(os, internal::toVectorQT(measurement()));\n  return writeInformationMatrix(os);\n}\n\nvoid EdgeSE3::computeError() {\n  VertexSE3* from = static_cast<VertexSE3*>(_vertices[0]);\n  VertexSE3* to = static_cast<VertexSE3*>(_vertices[1]);\n  Isometry3 delta =\n      _inverseMeasurement * from->estimate().inverse() * to->estimate();\n  _error = internal::toVectorMQT(delta);\n}\n\nbool EdgeSE3::setMeasurementFromState() {\n  VertexSE3* from = static_cast<VertexSE3*>(_vertices[0]);\n  VertexSE3* to = static_cast<VertexSE3*>(_vertices[1]);\n  Isometry3 delta = from->estimate().inverse() * to->estimate();\n  setMeasurement(delta);\n  return true;\n}\n\nvoid EdgeSE3::linearizeOplus() {\n  // BaseBinaryEdge<6, Isometry3, VertexSE3, VertexSE3>::linearizeOplus();\n  // return;\n\n  VertexSE3* from = static_cast<VertexSE3*>(_vertices[0]);\n  VertexSE3* to = static_cast<VertexSE3*>(_vertices[1]);\n  Isometry3 E;\n  const Isometry3& Xi = from->estimate();\n  const Isometry3& Xj = to->estimate();\n  const Isometry3& Z = _measurement;\n  internal::computeEdgeSE3Gradient(E, _jacobianOplusXi, _jacobianOplusXj, Z, Xi,\n                                   Xj);\n}\n\nvoid EdgeSE3::initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet& from_,\n                              OptimizableGraph::Vertex* /*to_*/) {\n  VertexSE3* from = static_cast<VertexSE3*>(_vertices[0]);\n  VertexSE3* to = static_cast<VertexSE3*>(_vertices[1]);\n\n  if (from_.count(from) > 0) {\n    to->setEstimate(from->estimate() * _measurement);\n  } else\n    from->setEstimate(to->estimate() * _measurement.inverse());\n}\n\nEdgeSE3WriteGnuplotAction::EdgeSE3WriteGnuplotAction()\n    : WriteGnuplotAction(typeid(EdgeSE3).name()) {}\n\nHyperGraphElementAction* EdgeSE3WriteGnuplotAction::operator()(\n    HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (typeid(*element).name() != _typeName) return nullptr;\n  WriteGnuplotAction::Parameters* params =\n      static_cast<WriteGnuplotAction::Parameters*>(params_);\n  if (!params->os) {\n    return nullptr;\n  }\n\n  EdgeSE3* e = static_cast<EdgeSE3*>(element);\n  VertexSE3* fromEdge = static_cast<VertexSE3*>(e->vertices()[0]);\n  VertexSE3* toEdge = static_cast<VertexSE3*>(e->vertices()[1]);\n  Vector6 fromV, toV;\n  fromV = internal::toVectorMQT(fromEdge->estimate());\n  toV = internal::toVectorMQT(toEdge->estimate());\n  for (int i = 0; i < 6; i++) {\n    *(params->os) << fromV[i] << \" \";\n  }\n  for (int i = 0; i < 6; i++) {\n    *(params->os) << toV[i] << \" \";\n  }\n  *(params->os) << std::endl;\n  return this;\n}\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nEdgeSE3DrawAction::EdgeSE3DrawAction() : DrawAction(typeid(EdgeSE3).name()) {}\n\nHyperGraphElementAction* EdgeSE3DrawAction::operator()(\n    HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (typeid(*element).name() != _typeName) return nullptr;\n  refreshPropertyPtrs(params_);\n  if (!_previousParams) return this;\n\n  if (_show && !_show->value()) return this;\n\n  EdgeSE3* e = static_cast<EdgeSE3*>(element);\n  VertexSE3* fromEdge = static_cast<VertexSE3*>(e->vertices()[0]);\n  VertexSE3* toEdge = static_cast<VertexSE3*>(e->vertices()[1]);\n  if (!fromEdge || !toEdge) return this;\n  glColor3f(POSE_EDGE_COLOR);\n  glPushAttrib(GL_ENABLE_BIT);\n  glDisable(GL_LIGHTING);\n  glBegin(GL_LINES);\n  glVertex3f((float)fromEdge->estimate().translation().x(),\n             (float)fromEdge->estimate().translation().y(),\n             (float)fromEdge->estimate().translation().z());\n  glVertex3f((float)toEdge->estimate().translation().x(),\n             (float)toEdge->estimate().translation().y(),\n             (float)toEdge->estimate().translation().z());\n  glEnd();\n  glPopAttrib();\n  return this;\n}\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/edge_se3.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_EDGE_SE3_H_\n#define G2O_EDGE_SE3_H_\n\n#include \"g2o/core/base_binary_edge.h\"\n#include \"g2o_types_slam3d_api.h\"\n#include \"vertex_se3.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief Edge between two 3D pose vertices\n *\n * The transformation between the two vertices is given as an Isometry3.\n * If z denotes the measurement, then the error function is given as follows:\n * z^-1 * (x_i^-1 * x_j)\n */\nclass G2O_TYPES_SLAM3D_API EdgeSE3\n    : public BaseBinaryEdge<6, Isometry3, VertexSE3, VertexSE3> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  EdgeSE3();\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  void computeError();\n\n  virtual void setMeasurement(const Isometry3& m) {\n    _measurement = m;\n    _inverseMeasurement = m.inverse();\n  }\n\n  virtual bool setMeasurementData(const double* d) {\n    Eigen::Map<const Vector7> v(d);\n    setMeasurement(internal::fromVectorQT(v));\n    return true;\n  }\n\n  virtual bool getMeasurementData(double* d) const {\n    Eigen::Map<Vector7> v(d);\n    v = internal::toVectorQT(_measurement);\n    return true;\n  }\n\n  void linearizeOplus();\n\n  virtual int measurementDimension() const { return 7; }\n\n  virtual bool setMeasurementFromState();\n\n  virtual double initialEstimatePossible(\n      const OptimizableGraph::VertexSet& /*from*/,\n      OptimizableGraph::Vertex* /*to*/) {\n    return 1.;\n  }\n\n  virtual void initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet& from,\n                               OptimizableGraph::Vertex* to);\n\n protected:\n  Isometry3 _inverseMeasurement;\n};\n\n/**\n * \\brief Output the pose-pose constraint to Gnuplot data file\n */\nclass G2O_TYPES_SLAM3D_API EdgeSE3WriteGnuplotAction\n    : public WriteGnuplotAction {\n public:\n  EdgeSE3WriteGnuplotAction();\n  virtual HyperGraphElementAction* operator()(\n      HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n};\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\n/**\n * \\brief Visualize a 3D pose-pose constraint\n */\nclass G2O_TYPES_SLAM3D_API EdgeSE3DrawAction : public DrawAction {\n public:\n  EdgeSE3DrawAction();\n  virtual HyperGraphElementAction* operator()(\n      HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n};\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/edge_se3_lotsofxyz.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_se3_lotsofxyz.h\"\n\n#include <cassert>\n\nnamespace g2o {\n\nEdgeSE3LotsOfXYZ::EdgeSE3LotsOfXYZ()\n    : BaseVariableSizedEdge<-1, VectorX>(), _observedPoints(0) {\n  resize(0);\n}\n\nbool EdgeSE3LotsOfXYZ::setMeasurementFromState() {\n  VertexSE3* pose = static_cast<VertexSE3*>(_vertices[0]);\n\n  Eigen::Transform<double, 3, 1> poseinv = pose->estimate().inverse();\n\n  for (unsigned int i = 0; i < _observedPoints; i++) {\n    VertexPointXYZ* xyz = static_cast<VertexPointXYZ*>(_vertices[1 + i]);\n    //      const Vector3 &pt = xyz->estimate();\n    Vector3 m = poseinv * xyz->estimate();\n\n    unsigned int index = 3 * i;\n    _measurement[index] = m[0];\n    _measurement[index + 1] = m[1];\n    _measurement[index + 2] = m[2];\n  }\n  return true;\n}\n\nvoid EdgeSE3LotsOfXYZ::computeError() {\n  VertexSE3* pose = static_cast<VertexSE3*>(_vertices[0]);\n\n  for (unsigned int i = 0; i < _observedPoints; i++) {\n    VertexPointXYZ* xyz = static_cast<VertexPointXYZ*>(_vertices[1 + i]);\n    Vector3 m = pose->estimate().inverse() * xyz->estimate();\n\n    unsigned int index = 3 * i;\n    _error[index] = m[0] - _measurement[index];\n    _error[index + 1] = m[1] - _measurement[index + 1];\n    _error[index + 2] = m[2] - _measurement[index + 2];\n  }\n}\n\nvoid EdgeSE3LotsOfXYZ::linearizeOplus() {\n  g2o::VertexSE3* pose = (g2o::VertexSE3*)(_vertices[0]);\n\n  // initialize Ji matrix\n  MatrixX Ji;\n  unsigned int rows = 3 * (_vertices.size() - 1);\n  Ji.resize(rows, 6);\n  Ji.fill(0);\n\n  Matrix3 poseRot = pose->estimate().inverse().rotation();\n\n  for (unsigned int i = 1; i < _vertices.size(); i++) {\n    g2o::VertexPointXYZ* point = (g2o::VertexPointXYZ*)(_vertices[i]);\n    Vector3 Zcam = pose->estimate().inverse() * point->estimate();\n\n    unsigned int index = 3 * (i - 1);\n\n    // Ji.block<3,3>(index,0) = -poseRot;\n    Ji.block<3, 3>(index, 0) = -Matrix3::Identity();\n\n    Ji(index, 3) = -0.0;\n    Ji(index, 4) = -2 * Zcam(2);\n    Ji(index, 5) = 2 * Zcam(1);\n\n    Ji(index + 1, 3) = 2 * Zcam(2);\n    Ji(index + 1, 4) = -0.0;\n    Ji(index + 1, 5) = -2 * Zcam(0);\n\n    Ji(index + 2, 3) = -2 * Zcam(1);\n    Ji(index + 2, 4) = 2 * Zcam(0);\n    Ji(index + 2, 5) = -0.0;\n\n    MatrixX Jj;\n    Jj.resize(rows, 3);\n    Jj.fill(0);\n    Jj.block<3, 3>(index, 0) = poseRot;\n\n    _jacobianOplus[i] = Jj;\n  }\n\n  _jacobianOplus[0] = Ji;\n}\n\nbool EdgeSE3LotsOfXYZ::read(std::istream& is) {\n  is >> _observedPoints;\n\n  setSize(_observedPoints + 1);\n\n  // read the measurements\n  for (unsigned int i = 0; i < _observedPoints; i++) {\n    unsigned int index = 3 * i;\n    is >> _measurement[index] >> _measurement[index + 1] >>\n        _measurement[index + 2];\n  }\n\n  // read the information matrix\n  for (unsigned int i = 0; i < _observedPoints * 3; i++) {\n    // fill the \"upper triangle\" part of the matrix\n    for (unsigned int j = i; j < _observedPoints * 3; j++) {\n      is >> information()(i, j);\n    }\n\n    // fill the lower triangle part\n    for (unsigned int j = 0; j < i; j++) {\n      information()(i, j) = information()(j, i);\n    }\n  }\n  return true;\n}\n\nbool EdgeSE3LotsOfXYZ::write(std::ostream& os) const {\n  // write number of observed points\n  os << \"|| \" << _observedPoints;\n\n  // write measurements\n  for (unsigned int i = 0; i < _observedPoints; i++) {\n    unsigned int index = 3 * i;\n    os << \" \" << _measurement[index] << \" \" << _measurement[index + 1] << \" \"\n       << _measurement[index + 2];\n  }\n\n  // write information matrix\n  for (unsigned int i = 0; i < _observedPoints * 3; i++) {\n    for (unsigned int j = i; j < _observedPoints * 3; j++) {\n      os << \" \" << information()(i, j);\n    }\n  }\n  return os.good();\n}\n\nvoid EdgeSE3LotsOfXYZ::initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet& fixed,\n                                       OptimizableGraph::Vertex* toEstimate) {\n  (void)toEstimate;\n\n  assert(initialEstimatePossible(fixed, toEstimate) &&\n         \"Bad vertices specified\");\n\n  VertexSE3* pose = static_cast<VertexSE3*>(_vertices[0]);\n\n  std::vector<bool> estimate_this(_observedPoints, true);\n  for (std::set<HyperGraph::Vertex*>::iterator it = fixed.begin();\n       it != fixed.end(); ++it) {\n    for (unsigned int i = 1; i < _vertices.size(); i++) {\n      VertexPointXYZ* vert = static_cast<VertexPointXYZ*>(_vertices[i]);\n      if (vert->id() == (*it)->id()) estimate_this[i - 1] = false;\n    }\n  }\n\n  for (unsigned int i = 1; i < _vertices.size(); i++) {\n    if (estimate_this[i - 1]) {\n      unsigned int index = 3 * (i - 1);\n      Vector3 submeas(_measurement[index], _measurement[index + 1],\n                      _measurement[index + 2]);\n      VertexPointXYZ* vert = static_cast<VertexPointXYZ*>(_vertices[i]);\n      vert->setEstimate(pose->estimate() * submeas);\n    }\n  }\n}\n\ndouble EdgeSE3LotsOfXYZ::initialEstimatePossible(\n    const OptimizableGraph::VertexSet& fixed,\n    OptimizableGraph::Vertex* toEstimate) {\n  (void)toEstimate;\n\n  for (std::set<HyperGraph::Vertex*>::iterator it = fixed.begin();\n       it != fixed.end(); ++it) {\n    if (_vertices[0]->id() == (*it)->id()) {\n      return 1.0;\n    }\n  }\n\n  return -1.0;\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/edge_se3_lotsofxyz.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SE3_LOTSOF_XYZ\n#define G2O_SE3_LOTSOF_XYZ\n\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"g2o/core/base_variable_sized_edge.h\"\n#include \"g2o_types_slam3d_api.h\"\n#include \"vertex_pointxyz.h\"\n#include \"vertex_se3.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_TYPES_SLAM3D_API EdgeSE3LotsOfXYZ\n    : public BaseVariableSizedEdge<-1, VectorX> {\n protected:\n  unsigned int _observedPoints;\n\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  EdgeSE3LotsOfXYZ();\n\n  void setSize(int vertices) {\n    resize(vertices);\n    _observedPoints = vertices - 1;\n    _measurement.resize(_observedPoints * 3, 1);\n    setDimension(_observedPoints * 3);\n  }\n\n  virtual void computeError();\n\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  virtual bool setMeasurementFromState();\n\n  virtual void initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet&,\n                               OptimizableGraph::Vertex*);\n  virtual double initialEstimatePossible(const OptimizableGraph::VertexSet&,\n                                         OptimizableGraph::Vertex*);\n\n  virtual void linearizeOplus();\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif  // G2O_SE3_LOTSOF_XYZ\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/edge_se3_offset.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_se3_offset.h\"\n\n#include <cassert>\n#include <iostream>\n\n#include \"isometry3d_gradients.h\"\n#include \"parameter_se3_offset.h\"\n\nnamespace g2o {\nusing namespace std;\nusing namespace Eigen;\n\nEdgeSE3Offset::EdgeSE3Offset() : EdgeSE3() {\n  information().setIdentity();\n  _offsetFrom = 0;\n  _offsetTo = 0;\n  _cacheFrom = 0;\n  _cacheTo = 0;\n  resizeParameters(2);\n  installParameter(_offsetFrom, 0);\n  installParameter(_offsetTo, 1);\n}\n\nbool EdgeSE3Offset::resolveCaches() {\n  assert(_offsetFrom && _offsetTo);\n\n  ParameterVector pv(2);\n  pv[0] = _offsetFrom;\n  resolveCache(_cacheFrom, (OptimizableGraph::Vertex*)_vertices[0],\n               \"CACHE_SE3_OFFSET\", pv);\n  pv[0] = _offsetTo;\n  resolveCache(_cacheTo, (OptimizableGraph::Vertex*)_vertices[1],\n               \"CACHE_SE3_OFFSET\", pv);\n  return (_cacheFrom && _cacheTo);\n}\n\nbool EdgeSE3Offset::read(std::istream& is) {\n  bool state = readParamIds(is);\n\n  Vector7 meas;\n  state &= internal::readVector(is, meas);\n  // normalize the quaternion to recover numerical precision lost by storing as\n  // human readable text\n  Vector4::MapType(meas.data() + 3).normalize();\n  setMeasurement(internal::fromVectorQT(meas));\n\n  state &= readInformationMatrix(is);\n  return state;\n}\n\nbool EdgeSE3Offset::write(std::ostream& os) const {\n  writeParamIds(os);\n  internal::writeVector(os, internal::toVectorQT(_measurement));\n  writeInformationMatrix(os);\n  return os.good();\n}\n\nvoid EdgeSE3Offset::computeError() {\n  Isometry3 delta = _inverseMeasurement * _cacheFrom->w2n() * _cacheTo->n2w();\n  _error = internal::toVectorMQT(delta);\n}\n\nbool EdgeSE3Offset::setMeasurementFromState() {\n  Isometry3 delta = _cacheFrom->w2n() * _cacheTo->n2w();\n  setMeasurement(delta);\n  return true;\n}\n\nvoid EdgeSE3Offset::linearizeOplus() {\n  // BaseBinaryEdge<6, SE3Quat, VertexSE3, VertexSE3>::linearizeOplus();\n\n  VertexSE3* from = static_cast<VertexSE3*>(_vertices[0]);\n  VertexSE3* to = static_cast<VertexSE3*>(_vertices[1]);\n  Isometry3 E;\n  const Isometry3& Xi = from->estimate();\n  const Isometry3& Xj = to->estimate();\n  const Isometry3& Pi = _cacheFrom->offsetParam()->offset();\n  const Isometry3& Pj = _cacheTo->offsetParam()->offset();\n  const Isometry3& Z = _measurement;\n  internal::computeEdgeSE3Gradient(E, _jacobianOplusXi, _jacobianOplusXj, Z, Xi,\n                                   Xj, Pi, Pj);\n}\n\nvoid EdgeSE3Offset::initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet& from_,\n                                    OptimizableGraph::Vertex* /*to_*/) {\n  VertexSE3* from = static_cast<VertexSE3*>(_vertices[0]);\n  VertexSE3* to = static_cast<VertexSE3*>(_vertices[1]);\n\n  Isometry3 virtualMeasurement = _cacheFrom->offsetParam()->offset() *\n                                 measurement() *\n                                 _cacheTo->offsetParam()->offset().inverse();\n\n  if (from_.count(from) > 0) {\n    to->setEstimate(from->estimate() * virtualMeasurement);\n  } else\n    from->setEstimate(to->estimate() * virtualMeasurement.inverse());\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/edge_se3_offset.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_EDGE_SE3_OFFSET_H_\n#define G2O_EDGE_SE3_OFFSET_H_\n\n#include \"edge_se3.h\"\n#include \"g2o_types_slam3d_api.h\"\n\nnamespace g2o {\nclass ParameterSE3Offset;\nclass CacheSE3Offset;\n\n/**\n * \\brief Offset edge\n */\n// first two args are the measurement type, second two the connection classes\nclass G2O_TYPES_SLAM3D_API EdgeSE3Offset : public EdgeSE3 {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  EdgeSE3Offset();\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  void computeError();\n\n  void linearizeOplus();\n\n  virtual bool setMeasurementFromState();\n\n  virtual double initialEstimatePossible(\n      const OptimizableGraph::VertexSet& /*from*/,\n      OptimizableGraph::Vertex* /*to*/) {\n    return 1.;\n  }\n\n  virtual void initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet& from,\n                               OptimizableGraph::Vertex* to);\n\n protected:\n  virtual bool resolveCaches();\n  ParameterSE3Offset *_offsetFrom, *_offsetTo;\n  CacheSE3Offset *_cacheFrom, *_cacheTo;\n};\n\n}  // namespace g2o\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/edge_se3_pointxyz.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_se3_pointxyz.h\"\n\n#include \"parameter_se3_offset.h\"\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\n#include \"g2o/stuff/opengl_wrapper.h\"\n#endif\n\n#include <cassert>\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\n#include \"g2o/stuff/opengl_primitives.h\"\n#include \"g2o/stuff/opengl_wrapper.h\"\n#endif\n\nnamespace g2o {\nusing namespace std;\n\n// point to camera projection, monocular\nEdgeSE3PointXYZ::EdgeSE3PointXYZ()\n    : BaseBinaryEdge<3, Vector3, VertexSE3, VertexPointXYZ>() {\n  information().setIdentity();\n  J.fill(0);\n  J.block<3, 3>(0, 0) = -Matrix3::Identity();\n  cache = 0;\n  offsetParam = 0;\n  resizeParameters(1);\n  installParameter(offsetParam, 0);\n}\n\nbool EdgeSE3PointXYZ::resolveCaches() {\n  ParameterVector pv(1);\n  pv[0] = offsetParam;\n  resolveCache(cache, (OptimizableGraph::Vertex*)_vertices[0],\n               \"CACHE_SE3_OFFSET\", pv);\n  return cache != 0;\n}\n\nbool EdgeSE3PointXYZ::read(std::istream& is) {\n  readParamIds(is);\n  Vector3 meas;\n  internal::readVector(is, meas);\n  setMeasurement(meas);\n  readInformationMatrix(is);\n  return is.good() || is.eof();\n}\n\nbool EdgeSE3PointXYZ::write(std::ostream& os) const {\n  bool state = writeParamIds(os);\n  state &= internal::writeVector(os, measurement());\n  state &= writeInformationMatrix(os);\n  return state;\n}\n\nvoid EdgeSE3PointXYZ::computeError() {\n  // from cam to point (track)\n  // VertexSE3 *cam = static_cast<VertexSE3*>(_vertices[0]);\n  VertexPointXYZ* point = static_cast<VertexPointXYZ*>(_vertices[1]);\n\n  Vector3 perr = cache->w2n() * point->estimate();\n\n  // error, which is backwards from the normal observed - calculated\n  // _measurement is the measured projection\n  _error = perr - _measurement;\n  //    std::cout << _error << std::endl << std::endl;\n}\n\nvoid EdgeSE3PointXYZ::linearizeOplus() {\n  // VertexSE3 *cam = static_cast<VertexSE3 *>(_vertices[0]);\n  VertexPointXYZ* vp = static_cast<VertexPointXYZ*>(_vertices[1]);\n\n  Vector3 Zcam = cache->w2l() * vp->estimate();\n\n  //  J(0,3) = -0.0;\n  J(0, 4) = -2 * Zcam(2);\n  J(0, 5) = 2 * Zcam(1);\n\n  J(1, 3) = 2 * Zcam(2);\n  //  J(1,4) = -0.0;\n  J(1, 5) = -2 * Zcam(0);\n\n  J(2, 3) = -2 * Zcam(1);\n  J(2, 4) = 2 * Zcam(0);\n  //  J(2,5) = -0.0;\n\n  J.block<3, 3>(0, 6) = cache->w2l().rotation();\n\n  Eigen::Matrix<double, 3, 9, Eigen::ColMajor> Jhom =\n      offsetParam->inverseOffset().rotation() * J;\n\n  _jacobianOplusXi = Jhom.block<3, 6>(0, 0);\n  _jacobianOplusXj = Jhom.block<3, 3>(0, 6);\n}\n\nbool EdgeSE3PointXYZ::setMeasurementFromState() {\n  // VertexSE3 *cam = static_cast<VertexSE3*>(_vertices[0]);\n  VertexPointXYZ* point = static_cast<VertexPointXYZ*>(_vertices[1]);\n\n  // calculate the projection\n  const Vector3& pt = point->estimate();\n\n  Vector3 perr = cache->w2n() * pt;\n  _measurement = perr;\n  return true;\n}\n\nvoid EdgeSE3PointXYZ::initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet& from,\n                                      OptimizableGraph::Vertex* to) {\n  (void)from;\n  (void)to;\n  assert(from.size() == 1 && from.count(_vertices[0]) == 1 &&\n         \"Can not initialize VertexDepthCam position by VertexTrackXYZ\");\n\n  VertexSE3* cam = dynamic_cast<VertexSE3*>(_vertices[0]);\n  VertexPointXYZ* point = dynamic_cast<VertexPointXYZ*>(_vertices[1]);\n  Vector3 p = _measurement;\n  point->setEstimate(cam->estimate() * (offsetParam->offset() * p));\n}\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nEdgeSE3PointXYZDrawAction::EdgeSE3PointXYZDrawAction()\n    : DrawAction(typeid(EdgeSE3PointXYZ).name()) {}\n\nHyperGraphElementAction* EdgeSE3PointXYZDrawAction::operator()(\n    HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (typeid(*element).name() != _typeName) return nullptr;\n  refreshPropertyPtrs(params_);\n  if (!_previousParams) return this;\n\n  if (_show && !_show->value()) return this;\n\n  EdgeSE3PointXYZ* e = static_cast<EdgeSE3PointXYZ*>(element);\n  VertexSE3* fromEdge = static_cast<VertexSE3*>(e->vertex(0));\n  VertexPointXYZ* toEdge = static_cast<VertexPointXYZ*>(e->vertex(1));\n  if (!fromEdge || !toEdge) return this;\n  Isometry3 fromTransform =\n      fromEdge->estimate() * e->offsetParameter()->offset();\n  glColor3f(LANDMARK_EDGE_COLOR);\n  glPushAttrib(GL_ENABLE_BIT);\n  glDisable(GL_LIGHTING);\n  glBegin(GL_LINES);\n  glVertex3f((float)fromTransform.translation().x(),\n             (float)fromTransform.translation().y(),\n             (float)fromTransform.translation().z());\n  glVertex3f((float)toEdge->estimate().x(), (float)toEdge->estimate().y(),\n             (float)toEdge->estimate().z());\n  glEnd();\n  glPopAttrib();\n  return this;\n}\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/edge_se3_pointxyz.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_EDGE_SE3_POINT_XYZ_H_\n#define G2O_EDGE_SE3_POINT_XYZ_H_\n\n#include \"g2o/core/base_binary_edge.h\"\n#include \"g2o_types_slam3d_api.h\"\n#include \"parameter_se3_offset.h\"\n#include \"vertex_pointxyz.h\"\n#include \"vertex_se3.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/*! \\class EdgeSE3PointXYZ\n * \\brief g2o edge from a track to a point node\n */\n// first two args are the measurement type, second two the connection classes\nclass G2O_TYPES_SLAM3D_API EdgeSE3PointXYZ\n    : public BaseBinaryEdge<3, Vector3, VertexSE3, VertexPointXYZ> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  EdgeSE3PointXYZ();\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  // return the error estimate as a 3-vector\n  void computeError();\n  // jacobian\n  virtual void linearizeOplus();\n\n  virtual void setMeasurement(const Vector3& m) { _measurement = m; }\n\n  virtual bool setMeasurementData(const double* d) {\n    Eigen::Map<const Vector3> v(d);\n    _measurement = v;\n    return true;\n  }\n\n  virtual bool getMeasurementData(double* d) const {\n    Eigen::Map<Vector3> v(d);\n    v = _measurement;\n    return true;\n  }\n\n  virtual int measurementDimension() const { return 3; }\n\n  virtual bool setMeasurementFromState();\n\n  virtual double initialEstimatePossible(\n      const OptimizableGraph::VertexSet& from, OptimizableGraph::Vertex* to) {\n    (void)to;\n    return (from.count(_vertices[0]) == 1 ? 1.0 : -1.0);\n  }\n\n  virtual void initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet& from,\n                               OptimizableGraph::Vertex* to);\n\n  const ParameterSE3Offset* offsetParameter() { return offsetParam; }\n\n private:\n  Eigen::Matrix<double, 3, 9, Eigen::ColMajor> J;  // jacobian before projection\n  ParameterSE3Offset* offsetParam;\n  CacheSE3Offset* cache;\n  virtual bool resolveCaches();\n};\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nclass EdgeSE3PointXYZDrawAction : public DrawAction {\n public:\n  EdgeSE3PointXYZDrawAction();\n  virtual HyperGraphElementAction* operator()(\n      HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n};\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/edge_se3_pointxyz_depth.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_se3_pointxyz_depth.h\"\n\n#include <cassert>\n\nnamespace g2o {\n\n// point to camera projection, monocular\nEdgeSE3PointXYZDepth::EdgeSE3PointXYZDepth()\n    : BaseBinaryEdge<3, Vector3, VertexSE3, VertexPointXYZ>(), cache(nullptr) {\n  resizeParameters(1);\n  installParameter(params, 0);\n  information().setIdentity();\n  information()(2, 2) = 100;\n  J.fill(0);\n  J.block<3, 3>(0, 0) = -Matrix3::Identity();\n}\n\nbool EdgeSE3PointXYZDepth::resolveCaches() {\n  ParameterVector pv(1);\n  pv[0] = params;\n  resolveCache(cache, (OptimizableGraph::Vertex*)_vertices[0], \"CACHE_CAMERA\",\n               pv);\n  return cache != 0;\n}\n\nbool EdgeSE3PointXYZDepth::read(std::istream& is) {\n  readParamIds(is);\n  internal::readVector(is, _measurement);  // measured keypoint\n  return readInformationMatrix(is);\n}\n\nbool EdgeSE3PointXYZDepth::write(std::ostream& os) const {\n  writeParamIds(os);\n  internal::writeVector(os, measurement());\n  return writeInformationMatrix(os);\n}\n\nvoid EdgeSE3PointXYZDepth::computeError() {\n  // from cam to point (track)\n  // VertexSE3 *cam = static_cast<VertexSE3*>(_vertices[0]);\n  VertexPointXYZ* point = static_cast<VertexPointXYZ*>(_vertices[1]);\n\n  Vector3 p = cache->w2i() * point->estimate();\n  Vector3 perr;\n  perr.head<2>() = p.head<2>() / p(2);\n  perr(2) = p(2);\n\n  // error, which is backwards from the normal observed - calculated\n  // _measurement is the measured projection\n  _error = perr - _measurement;\n}\n\nvoid EdgeSE3PointXYZDepth::linearizeOplus() {\n  // VertexSE3 *cam = static_cast<VertexSE3 *>(_vertices[0]);\n  VertexPointXYZ* vp = static_cast<VertexPointXYZ*>(_vertices[1]);\n\n  const Vector3& pt = vp->estimate();\n\n  Vector3 Zcam = cache->w2l() * pt;\n\n  //  J(0,3) = -0.0;\n  J(0, 4) = -2 * Zcam(2);\n  J(0, 5) = 2 * Zcam(1);\n\n  J(1, 3) = 2 * Zcam(2);\n  //  J(1,4) = -0.0;\n  J(1, 5) = -2 * Zcam(0);\n\n  J(2, 3) = -2 * Zcam(1);\n  J(2, 4) = 2 * Zcam(0);\n  //  J(2,5) = -0.0;\n\n  J.block<3, 3>(0, 6) = cache->w2l().rotation();\n\n  Eigen::Matrix<double, 3, 9, Eigen::ColMajor> Jprime =\n      params->Kcam_inverseOffsetR() * J;\n  Vector3 Zprime = cache->w2i() * pt;\n\n  Eigen::Matrix<double, 3, 9, Eigen::ColMajor> Jhom;\n  Jhom.block<2, 9>(0, 0) = 1 / (Zprime(2) * Zprime(2)) *\n                           (Jprime.block<2, 9>(0, 0) * Zprime(2) -\n                            Zprime.head<2>() * Jprime.block<1, 9>(2, 0));\n  Jhom.block<1, 9>(2, 0) = Jprime.block<1, 9>(2, 0);\n\n  _jacobianOplusXi = Jhom.block<3, 6>(0, 0);\n  _jacobianOplusXj = Jhom.block<3, 3>(0, 6);\n}\n\nbool EdgeSE3PointXYZDepth::setMeasurementFromState() {\n  // VertexSE3 *cam = static_cast<VertexSE3*>(_vertices[0]);\n  VertexPointXYZ* point = static_cast<VertexPointXYZ*>(_vertices[1]);\n\n  // calculate the projection\n  const Vector3& pt = point->estimate();\n\n  Vector3 p = cache->w2i() * pt;\n  Vector3 perr;\n  perr.head<2>() = p.head<2>() / p(2);\n  perr(2) = p(2);\n  _measurement = perr;\n  return true;\n}\n\nvoid EdgeSE3PointXYZDepth::initialEstimate(\n    const OptimizableGraph::VertexSet& from,\n    OptimizableGraph::Vertex* /*to_*/) {\n  (void)from;\n  assert(from.size() == 1 && from.count(_vertices[0]) == 1 &&\n         \"Can not initialize VertexDepthCam position by VertexTrackXYZ\");\n\n  VertexSE3* cam = dynamic_cast<VertexSE3*>(_vertices[0]);\n  VertexPointXYZ* point = dynamic_cast<VertexPointXYZ*>(_vertices[1]);\n  const Eigen::Matrix<double, 3, 3, Eigen::ColMajor>& invKcam =\n      params->invKcam();\n  Vector3 p;\n  p(2) = _measurement(2);\n  p.head<2>() = _measurement.head<2>() * p(2);\n  p = invKcam * p;\n  point->setEstimate(cam->estimate() * (params->offset() * p));\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/edge_se3_pointxyz_depth.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_EDGE_PROJECT_DEPTH_H_\n#define G2O_EDGE_PROJECT_DEPTH_H_\n\n#include \"g2o/core/base_binary_edge.h\"\n#include \"g2o_types_slam3d_api.h\"\n#include \"parameter_camera.h\"\n#include \"vertex_pointxyz.h\"\n#include \"vertex_se3.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/*! \\class EdgeProjectDepth\n * \\brief g2o edge from a track to a depth camera node using a depth measurement\n * (true distance, not disparity)\n */\nclass G2O_TYPES_SLAM3D_API EdgeSE3PointXYZDepth\n    : public BaseBinaryEdge<3, Vector3, VertexSE3, VertexPointXYZ> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  EdgeSE3PointXYZDepth();\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  // return the error estimate as a 3-vector\n  void computeError();\n  // jacobian\n  virtual void linearizeOplus();\n\n  virtual bool setMeasurementData(const double* d) {\n    Eigen::Map<const Vector3> v(d);\n    _measurement = v;\n    return true;\n  }\n\n  virtual bool getMeasurementData(double* d) const {\n    Eigen::Map<Vector3> v(d);\n    v = _measurement;\n    return true;\n  }\n\n  virtual int measurementDimension() const { return 3; }\n\n  virtual bool setMeasurementFromState();\n\n  virtual double initialEstimatePossible(\n      const OptimizableGraph::VertexSet& from, OptimizableGraph::Vertex* to) {\n    (void)to;\n    return (from.count(_vertices[0]) == 1 ? 1.0 : -1.0);\n  }\n\n  virtual void initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet& from,\n                               OptimizableGraph::Vertex* to);\n\n private:\n  Eigen::Matrix<double, 3, 9, Eigen::ColMajor> J;  // jacobian before projection\n\n  virtual bool resolveCaches();\n  ParameterCamera* params;\n  CacheCamera* cache;\n};\n\n}  // namespace g2o\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/edge_se3_pointxyz_disparity.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_se3_pointxyz_disparity.h\"\n\n#include <cassert>\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\n#include \"g2o/stuff/opengl_primitives.h\"\n#include \"g2o/stuff/opengl_wrapper.h\"\n#endif\n\nnamespace g2o {\nusing namespace std;\n\n// point to camera projection, monocular\nEdgeSE3PointXYZDisparity::EdgeSE3PointXYZDisparity()\n    : BaseBinaryEdge<3, Vector3, VertexSE3, VertexPointXYZ>(),\n      params(nullptr),\n      cache(nullptr) {\n  resizeParameters(1);\n  installParameter(params, 0);\n  information().setIdentity();\n  information()(2, 2) = 1000.;\n  J.fill(0);\n  J.block<3, 3>(0, 0) = -Matrix3::Identity();\n}\n\nbool EdgeSE3PointXYZDisparity::resolveCaches() {\n  ParameterVector pv(1);\n  pv[0] = params;\n  resolveCache(cache, (OptimizableGraph::Vertex*)_vertices[0], \"CACHE_CAMERA\",\n               pv);\n  return cache != 0;\n}\n\nbool EdgeSE3PointXYZDisparity::read(std::istream& is) {\n  readParamIds(is);\n  internal::readVector(is, _measurement);\n  return readInformationMatrix(is);\n}\n\nbool EdgeSE3PointXYZDisparity::write(std::ostream& os) const {\n  writeParamIds(os);\n  internal::writeVector(os, measurement());\n  return writeInformationMatrix(os);\n}\n\nvoid EdgeSE3PointXYZDisparity::computeError() {\n  // VertexSE3 *cam = static_cast<VertexSE3*>(_vertices[0]);\n  VertexPointXYZ* point = static_cast<VertexPointXYZ*>(_vertices[1]);\n  const Vector3& pt = point->estimate();\n\n  Vector3 p = cache->w2i() * pt;\n\n  Vector3 perr;\n  perr.head<2>() = p.head<2>() / p(2);\n  perr(2) = 1 / p(2);\n\n  // error, which is backwards from the normal observed - calculated\n  // _measurement is the measured projection\n  _error = perr - _measurement;\n}\n\n#ifdef EDGE_PROJECT_DISPARITY_ANALYTIC_JACOBIAN\n\nvoid EdgeSE3PointXYZDisparity::linearizeOplus() {\n  // VertexSE3 *cam = static_cast<VertexSE3 *>(_vertices[0]);\n  VertexPointXYZ* vp = static_cast<VertexPointXYZ*>(_vertices[1]);\n\n  const Vector3& pt = vp->estimate();\n\n  Vector3 Zcam = cache->w2l() * vp->estimate();\n\n  //  J(0,3) = -0.0;\n  J(0, 4) = -2 * Zcam(2);\n  J(0, 5) = 2 * Zcam(1);\n\n  J(1, 3) = 2 * Zcam(2);\n  //  J(1,4) = -0.0;\n  J(1, 5) = -2 * Zcam(0);\n\n  J(2, 3) = -2 * Zcam(1);\n  J(2, 4) = 2 * Zcam(0);\n  //  J(2,5) = -0.0;\n\n  J.block<3, 3>(0, 6) = cache->w2l().rotation();\n\n  // Eigen::Matrix<double,3,9,Eigen::ColMajor> Jprime =\n  // vcache->params->Kcam_inverseOffsetR  * J;\n  Eigen::Matrix<double, 3, 9, Eigen::ColMajor> Jprime =\n      params->Kcam_inverseOffsetR() * J;\n  Eigen::Matrix<double, 3, 9, Eigen::ColMajor> Jhom;\n  Vector3 Zprime = cache->w2i() * pt;\n\n  Jhom.block<2, 9>(0, 0) = 1 / (Zprime(2) * Zprime(2)) *\n                           (Jprime.block<2, 9>(0, 0) * Zprime(2) -\n                            Zprime.head<2>() * Jprime.block<1, 9>(2, 0));\n  Jhom.block<1, 9>(2, 0) =\n      -1 / (Zprime(2) * Zprime(2)) * Jprime.block<1, 9>(2, 0);\n\n  _jacobianOplusXi = Jhom.block<3, 6>(0, 0);\n  _jacobianOplusXj = Jhom.block<3, 3>(0, 6);\n}\n\n#endif\n\nbool EdgeSE3PointXYZDisparity::setMeasurementFromState() {\n  // VertexSE3 *cam = static_cast< VertexSE3*>(_vertices[0]);\n  VertexPointXYZ* point = static_cast<VertexPointXYZ*>(_vertices[1]);\n  const Vector3& pt = point->estimate();\n\n  Vector3 p = cache->w2i() * pt;\n\n  Vector3 perr;\n  perr.head<2>() = p.head<2>() / p(2);\n  perr(2) = 1 / p(2);\n\n  // error, which is backwards from the normal observed - calculated\n  // _measurement is the measured projection\n  _measurement = perr;\n  return true;\n}\n\nvoid EdgeSE3PointXYZDisparity::initialEstimate(\n    const OptimizableGraph::VertexSet& from, OptimizableGraph::Vertex* /*to*/) {\n  (void)from;\n  assert(from.size() == 1 && from.count(_vertices[0]) == 1 &&\n         \"Can not initialize VertexDepthCam position by VertexTrackXYZ\");\n  VertexSE3* cam = dynamic_cast<VertexSE3*>(_vertices[0]);\n  VertexPointXYZ* point = dynamic_cast<VertexPointXYZ*>(_vertices[1]);\n\n  const Eigen::Matrix<double, 3, 3, Eigen::ColMajor>& invKcam =\n      params->invKcam();\n  Vector3 p;\n  double w = 1. / _measurement(2);\n  p.head<2>() = _measurement.head<2>() * w;\n  p(2) = w;\n  p = invKcam * p;\n  p = cam->estimate() * (params->offset() * p);\n  point->setEstimate(p);\n}\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nEdgeProjectDisparityDrawAction::EdgeProjectDisparityDrawAction()\n    : DrawAction(typeid(EdgeSE3PointXYZDisparity).name()) {}\n\nHyperGraphElementAction* EdgeProjectDisparityDrawAction::operator()(\n    HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (typeid(*element).name() != _typeName) return nullptr;\n  refreshPropertyPtrs(params_);\n  if (!_previousParams) return this;\n\n  if (_show && !_show->value()) return this;\n  EdgeSE3PointXYZDisparity* e = static_cast<EdgeSE3PointXYZDisparity*>(element);\n  VertexSE3* fromEdge = static_cast<VertexSE3*>(e->vertices()[0]);\n  VertexPointXYZ* toEdge = static_cast<VertexPointXYZ*>(e->vertices()[1]);\n  if (!fromEdge || !toEdge) return this;\n  Isometry3 fromTransform =\n      fromEdge->estimate() * e->cameraParameter()->offset();\n  glColor3f(LANDMARK_EDGE_COLOR);\n  glPushAttrib(GL_ENABLE_BIT);\n  glDisable(GL_LIGHTING);\n  glBegin(GL_LINES);\n  glVertex3f((float)fromTransform.translation().x(),\n             (float)fromTransform.translation().y(),\n             (float)fromTransform.translation().z());\n  glVertex3f((float)toEdge->estimate().x(), (float)toEdge->estimate().y(),\n             (float)toEdge->estimate().z());\n  glEnd();\n  glPopAttrib();\n  return this;\n}\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/edge_se3_pointxyz_disparity.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_EDGE_SE3_POINTXYZ_DISPARITY_H_\n#define G2O_EDGE_SE3_POINTXYZ_DISPARITY_H_\n\n#include \"g2o/core/base_binary_edge.h\"\n#include \"g2o/core/hyper_graph_action.h\"\n#include \"parameter_camera.h\"\n#include \"vertex_pointxyz.h\"\n#include \"vertex_se3.h\"\n\n#define EDGE_PROJECT_DISPARITY_ANALYTIC_JACOBIAN\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief edge from a track to a depth camera node using a disparity measurement\n *\n * the disparity measurement is normalized: disparity / (focal_x * baseline)\n */\n// first two args are the measurement type, second two the connection classes\nclass G2O_TYPES_SLAM3D_API EdgeSE3PointXYZDisparity\n    : public BaseBinaryEdge<3, Vector3, VertexSE3, VertexPointXYZ> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  EdgeSE3PointXYZDisparity();\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  // return the error estimate as a 3-vector\n  void computeError();\n\n#ifdef EDGE_PROJECT_DISPARITY_ANALYTIC_JACOBIAN\n  virtual void linearizeOplus();\n#endif\n\n  virtual bool setMeasurementData(const double* d) {\n    Eigen::Map<const Vector3> v(d);\n    _measurement = v;\n    return true;\n  }\n\n  virtual bool getMeasurementData(double* d) const {\n    Eigen::Map<Vector3> v(d);\n    v = _measurement;\n    return true;\n  }\n\n  virtual int measurementDimension() const { return 3; }\n\n  virtual bool setMeasurementFromState();\n\n  virtual double initialEstimatePossible(\n      const OptimizableGraph::VertexSet& from, OptimizableGraph::Vertex* to) {\n    (void)to;\n    return (from.count(_vertices[0]) == 1 ? 1.0 : -1.0);\n  }\n\n  virtual void initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet& from,\n                               OptimizableGraph::Vertex* to);\n\n  const ParameterCamera* cameraParameter() const { return params; }\n\n private:\n  Eigen::Matrix<double, 3, 9, Eigen::ColMajor> J;  // jacobian before projection\n  virtual bool resolveCaches();\n  ParameterCamera* params;\n  CacheCamera* cache;\n};\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nclass G2O_TYPES_SLAM3D_API EdgeProjectDisparityDrawAction : public DrawAction {\n public:\n  EdgeProjectDisparityDrawAction();\n  virtual HyperGraphElementAction* operator()(\n      HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n};\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/edge_se3_prior.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_se3_prior.h\"\n\n#include <cassert>\n#include <iostream>\n\n#include \"isometry3d_gradients.h\"\n\nnamespace g2o {\nusing namespace std;\n\n// point to camera projection, monocular\nEdgeSE3Prior::EdgeSE3Prior() : BaseUnaryEdge<6, Isometry3, VertexSE3>() {\n  setMeasurement(Isometry3::Identity());\n  information().setIdentity();\n  _cache = 0;\n  _offsetParam = 0;\n  resizeParameters(1);\n  installParameter(_offsetParam, 0);\n}\n\nbool EdgeSE3Prior::resolveCaches() {\n  assert(_offsetParam);\n  ParameterVector pv(1);\n  pv[0] = _offsetParam;\n  resolveCache(_cache, (OptimizableGraph::Vertex*)_vertices[0],\n               \"CACHE_SE3_OFFSET\", pv);\n  return _cache != 0;\n}\n\nbool EdgeSE3Prior::read(std::istream& is) {\n  bool state = readParamIds(is);\n  Vector7 meas;\n  state &= internal::readVector(is, meas);\n  setMeasurement(internal::fromVectorQT(meas));\n  state &= readInformationMatrix(is);\n  return state;\n}\n\nbool EdgeSE3Prior::write(std::ostream& os) const {\n  writeParamIds(os);\n  internal::writeVector(os, internal::toVectorQT(measurement()));\n  writeInformationMatrix(os);\n  return os.good();\n}\n\nvoid EdgeSE3Prior::computeError() {\n  Isometry3 delta = _inverseMeasurement * _cache->n2w();\n  _error = internal::toVectorMQT(delta);\n}\n\nvoid EdgeSE3Prior::linearizeOplus() {\n  VertexSE3* from = static_cast<VertexSE3*>(_vertices[0]);\n  Isometry3 E;\n  Isometry3 Z, X, P;\n  X = from->estimate();\n  P = _cache->offsetParam()->offset();\n  Z = _measurement;\n  internal::computeEdgeSE3PriorGradient(E, _jacobianOplusXi, Z, X, P);\n}\n\nbool EdgeSE3Prior::setMeasurementFromState() {\n  setMeasurement(_cache->n2w());\n  return true;\n}\n\nvoid EdgeSE3Prior::initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet& /*from_*/,\n                                   OptimizableGraph::Vertex* /*to_*/) {\n  VertexSE3* v = static_cast<VertexSE3*>(_vertices[0]);\n  assert(v && \"Vertex for the Prior edge is not set\");\n\n  Isometry3 newEstimate = _offsetParam->offset().inverse() * measurement();\n  // do not set translation, as that part of the information is all zero\n  if (_information.block<3, 3>(0, 0).array().abs().sum() == 0) {\n    newEstimate.translation() = v->estimate().translation();\n  }\n  // do not set rotation, as that part of the information is all zero\n  if (_information.block<3, 3>(3, 3).array().abs().sum() == 0) {\n    newEstimate.matrix().block<3, 3>(0, 0) =\n        internal::extractRotation(v->estimate());\n  }\n  v->setEstimate(newEstimate);\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/edge_se3_prior.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_EDGE_SE3_PRIOR_H_\n#define G2O_EDGE_SE3_PRIOR_H_\n\n#include \"g2o/core/base_unary_edge.h\"\n#include \"g2o_types_slam3d_api.h\"\n#include \"parameter_se3_offset.h\"\n#include \"vertex_se3.h\"\n\nnamespace g2o {\n/**\n * \\brief prior for an SE3 element\n *\n * Provides a prior for a 3d pose vertex. Again the measurement is represented\n * by an Isometry3 matrix.\n */\nclass G2O_TYPES_SLAM3D_API EdgeSE3Prior\n    : public BaseUnaryEdge<6, Isometry3, VertexSE3> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  EdgeSE3Prior();\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  // return the error estimate as a 3-vector\n  void computeError();\n\n  // jacobian\n  virtual void linearizeOplus();\n\n  virtual void setMeasurement(const Isometry3& m) {\n    _measurement = m;\n    _inverseMeasurement = m.inverse();\n  }\n\n  virtual bool setMeasurementData(const double* d) {\n    Eigen::Map<const Vector7> v(d);\n    _measurement = internal::fromVectorQT(v);\n    _inverseMeasurement = _measurement.inverse();\n    return true;\n  }\n\n  virtual bool getMeasurementData(double* d) const {\n    Eigen::Map<Vector7> v(d);\n    v = internal::toVectorQT(_measurement);\n    return true;\n  }\n\n  virtual int measurementDimension() const { return 7; }\n\n  virtual bool setMeasurementFromState();\n\n  virtual double initialEstimatePossible(\n      const OptimizableGraph::VertexSet& /*from*/,\n      OptimizableGraph::Vertex* /*to*/) {\n    return 1.;\n  }\n\n  virtual void initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet& from,\n                               OptimizableGraph::Vertex* to);\n\n protected:\n  Isometry3 _inverseMeasurement;\n  virtual bool resolveCaches();\n  ParameterSE3Offset* _offsetParam;\n  CacheSE3Offset* _cache;\n};\n\n}  // namespace g2o\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/edge_se3_xyzprior.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_se3_xyzprior.h\"\n\n#include <cassert>\n\nnamespace g2o {\n\nEdgeSE3XYZPrior::EdgeSE3XYZPrior()\n    : BaseUnaryEdge<3, Vector3, g2o::VertexSE3>() {\n  information().setIdentity();\n  setMeasurement(Vector3::Zero());\n  _cache = 0;\n  _offsetParam = 0;\n  resizeParameters(1);\n  installParameter(_offsetParam, 0);\n}\n\nbool EdgeSE3XYZPrior::resolveCaches() {\n  assert(_offsetParam);\n  ParameterVector pv(1);\n  pv[0] = _offsetParam;\n  resolveCache(_cache, (OptimizableGraph::Vertex*)_vertices[0],\n               \"CACHE_SE3_OFFSET\", pv);\n  return _cache != 0;\n}\n\nbool EdgeSE3XYZPrior::read(std::istream& is) {\n  readParamIds(is);\n  internal::readVector(is, _measurement);\n  return readInformationMatrix(is);\n}\n\nbool EdgeSE3XYZPrior::write(std::ostream& os) const {\n  writeParamIds(os);\n  internal::writeVector(os, measurement());\n  return writeInformationMatrix(os);\n}\n\nvoid EdgeSE3XYZPrior::computeError() {\n  const VertexSE3* v = static_cast<const VertexSE3*>(_vertices[0]);\n  _error = v->estimate().translation() - _measurement;\n}\n\nvoid EdgeSE3XYZPrior::linearizeOplus() {\n  const VertexSE3* v = static_cast<const VertexSE3*>(_vertices[0]);\n  _jacobianOplusXi.block<3, 3>(0, 0) = v->estimate().rotation();\n  _jacobianOplusXi.block<3, 3>(0, 3) = Eigen::Matrix3d::Zero();\n}\n\nbool EdgeSE3XYZPrior::setMeasurementFromState() {\n  const VertexSE3* v = static_cast<const VertexSE3*>(_vertices[0]);\n  _measurement = v->estimate().translation();\n  return true;\n}\n\nvoid EdgeSE3XYZPrior::initialEstimate(\n    const OptimizableGraph::VertexSet& /*from_*/,\n    OptimizableGraph::Vertex* /*to_*/) {\n  VertexSE3* v = static_cast<VertexSE3*>(_vertices[0]);\n  assert(v && \"Vertex for the Prior edge is not set\");\n\n  Isometry3 newEstimate =\n      _offsetParam->offset().inverse() * Eigen::Translation3d(measurement());\n  if (_information.block<3, 3>(0, 0).array().abs().sum() ==\n      0) {  // do not set translation, as that part of the information is all\n            // zero\n    newEstimate.translation() = v->estimate().translation();\n  }\n  v->setEstimate(newEstimate);\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/edge_se3_xyzprior.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_EDGE_SE3_PRIOR_XYZ_H\n#define G2O_EDGE_SE3_PRIOR_XYZ_H\n\n#include \"g2o/core/base_unary_edge.h\"\n#include \"g2o_types_slam3d_api.h\"\n#include \"parameter_se3_offset.h\"\n#include \"vertex_se3.h\"\n\nnamespace g2o {\n/**\n * \\brief Prior for a 3D pose with constraints only in xyz direction\n */\nclass G2O_TYPES_SLAM3D_API EdgeSE3XYZPrior\n    : public BaseUnaryEdge<3, Vector3, VertexSE3> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  EdgeSE3XYZPrior();\n\n  virtual bool setMeasurementData(const double* d) {\n    Eigen::Map<const Vector3> v(d);\n    _measurement = v;\n    return true;\n  }\n\n  virtual bool getMeasurementData(double* d) const {\n    Eigen::Map<Vector3> v(d);\n    v = _measurement;\n    return true;\n  }\n\n  virtual int measurementDimension() const { return Dimension; }\n\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n  virtual void computeError();\n  virtual void linearizeOplus();\n  virtual bool setMeasurementFromState();\n\n  virtual double initialEstimatePossible(\n      const OptimizableGraph::VertexSet& /*from*/,\n      OptimizableGraph::Vertex* /*to*/) {\n    return 1.;\n  }\n  virtual void initialEstimate(const OptimizableGraph::VertexSet& /*from_*/,\n                               OptimizableGraph::Vertex* /*to_*/);\n\n  const ParameterSE3Offset* offsetParameter() { return _offsetParam; }\n\n protected:\n  virtual bool resolveCaches();\n  ParameterSE3Offset* _offsetParam;\n  CacheSE3Offset* _cache;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/edge_xyz_prior.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_xyz_prior.h\"\n\n#include <iostream>\n\nnamespace g2o {\nusing namespace std;\n\nEdgeXYZPrior::EdgeXYZPrior() : BaseUnaryEdge<3, Vector3, VertexPointXYZ>() {\n  information().setIdentity();\n}\n\nbool EdgeXYZPrior::read(std::istream& is) {\n  internal::readVector(is, _measurement);\n  return readInformationMatrix(is);\n}\n\nbool EdgeXYZPrior::write(std::ostream& os) const {\n  internal::writeVector(os, measurement());\n  return writeInformationMatrix(os);\n}\n\nvoid EdgeXYZPrior::computeError() {\n  const VertexPointXYZ* v = static_cast<const VertexPointXYZ*>(_vertices[0]);\n  _error = v->estimate() - _measurement;\n}\n\nvoid EdgeXYZPrior::linearizeOplus() { _jacobianOplusXi = Matrix3::Identity(); }\n\nbool EdgeXYZPrior::setMeasurementFromState() {\n  const VertexPointXYZ* v = static_cast<const VertexPointXYZ*>(_vertices[0]);\n  _measurement = v->estimate();\n  return true;\n}\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/edge_xyz_prior.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_EDGE_XYZ_PRIOR_H_\n#define G2O_EDGE_XYZ_PRIOR_H_\n\n#include \"g2o/core/base_unary_edge.h\"\n#include \"g2o_types_slam3d_api.h\"\n#include \"vertex_pointxyz.h\"\n\nnamespace g2o {\n/**\n * \\brief prior for an XYZ vertex (VertexPointXYZ)\n *\n * Provides a prior for a 3d point vertex. The measurement is represented by a\n * Vector3 with a corresponding 3x3 upper triangle covariance matrix (upper\n * triangle only).\n */\nclass G2O_TYPES_SLAM3D_API EdgeXYZPrior\n    : public BaseUnaryEdge<3, Vector3, VertexPointXYZ> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  EdgeXYZPrior();\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  void computeError();\n\n  // jacobian\n  virtual void linearizeOplus();\n\n  virtual bool setMeasurementData(const double* d) {\n    Eigen::Map<const Vector3> v(d);\n    _measurement = v;\n    return true;\n  }\n\n  virtual bool getMeasurementData(double* d) const {\n    Eigen::Map<Vector3> v(d);\n    v = _measurement;\n    return true;\n  }\n\n  virtual int measurementDimension() const { return 3; }\n\n  virtual bool setMeasurementFromState();\n\n  virtual double initialEstimatePossible(\n      const OptimizableGraph::VertexSet& /*from*/,\n      OptimizableGraph::Vertex* /*to*/) {\n    return 0;\n  }\n};\n\n}  // namespace g2o\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/g2o_types_slam3d_api.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n/***************************************************************************\n *  Description: import/export macros for creating DLLS with Microsoft\n *\tcompiler. Any exported function needs to be declared with the\n *  appropriate G2O_XXXX_API macro. Also, there must be separate macros\n *  for each DLL (arrrrrgh!!!)\n *\n *  17 Jan 2012\n *  Email: pupilli@cs.bris.ac.uk\n ****************************************************************************/\n#ifndef G2O_TYPES_SLAM3D_API_H\n#define G2O_TYPES_SLAM3D_API_H\n\n#include \"g2o/config.h\"\n\n#ifdef _MSC_VER\n// We are using a Microsoft compiler:\n#ifdef G2O_SHARED_LIBS\n#ifdef types_slam3d_EXPORTS\n#define G2O_TYPES_SLAM3D_API __declspec(dllexport)\n#else\n#define G2O_TYPES_SLAM3D_API __declspec(dllimport)\n#endif\n#else\n#define G2O_TYPES_SLAM3D_API\n#endif\n\n#else\n// Not Microsoft compiler so set empty definition:\n#define G2O_TYPES_SLAM3D_API\n#endif\n\n#endif  // G2O_TYPES_SLAM3D_API_H\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/isometry3d_gradients.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"isometry3d_gradients.h\"\n\n#include <iostream>\nnamespace g2o {\nusing namespace std;\nusing namespace Eigen;\n\nnamespace internal {\n#include \"dquat2mat.cpp\"\n}  // end namespace internal\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/isometry3d_gradients.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_ISOMETRY3D_GRADIENTS_H_\n#define G2O_ISOMETRY3D_GRADIENTS_H_\n\n#include <Eigen/Core>\n\n#include \"dquat2mat.h\"\n#include \"isometry3d_mappings.h\"\n\nnamespace g2o {\nnamespace internal {\n// forward declaration\n/* void G2O_TYPES_SLAM3D_API compute_dq_dR (Eigen::Matrix<double, 3 , 9,\n * Eigen::ColMajor>&  dq_dR , const double&  r11 , const double&  r21 ,\n * const double&  r31 , const double&  r12 , const double&  r22 , const\n * double&  r32 , const double&  r13 , const double&  r23 , const\n * double&  r33 );  */\n\ntemplate <typename Derived, typename DerivedOther, bool transposed = false>\ninline void skew(Eigen::MatrixBase<Derived>& s,\n                 const Eigen::MatrixBase<DerivedOther>& v) {\n  const double x = 2 * v(0);\n  const double y = 2 * v(1);\n  const double z = 2 * v(2);\n  if (transposed)\n    s << 0., -z, y, z, 0, -x, -y, x, 0;\n  else\n    s << 0., z, -y, -z, 0, x, y, -x, 0;\n}\n\ntemplate <typename Derived, typename DerivedOther>\ninline void skewT(Eigen::MatrixBase<Derived>& s,\n                  const Eigen::MatrixBase<DerivedOther>& v) {\n  skew<Derived, DerivedOther, true>(s, v);\n}\n\ntemplate <typename Derived, typename DerivedOther, bool transposed = false>\nvoid skew(Eigen::MatrixBase<Derived>& Sx, Eigen::MatrixBase<Derived>& Sy,\n          Eigen::MatrixBase<Derived>& Sz,\n          const Eigen::MatrixBase<DerivedOther>& R) {\n  const double r11 = 2 * R(0, 0), r12 = 2 * R(0, 1), r13 = 2 * R(0, 2),\n               r21 = 2 * R(1, 0), r22 = 2 * R(1, 1), r23 = 2 * R(1, 2),\n               r31 = 2 * R(2, 0), r32 = 2 * R(2, 1), r33 = 2 * R(2, 2);\n  if (transposed) {\n    Sx << 0, 0, 0, r31, r32, r33, -r21, -r22, -r23;\n    Sy << -r31, -r32, -r33, 0, 0, 0, r11, r12, r13;\n    Sz << r21, r22, r23, -r11, -r12, -r13, 0, 0, 0;\n  } else {\n    Sx << 0, 0, 0, -r31, -r32, -r33, r21, r22, r23;\n    Sy << r31, r32, r33, 0, 0, 0, -r11, -r12, -r13;\n    Sz << -r21, -r22, -r23, r11, r12, r13, 0, 0, 0;\n  }\n}\n\ntemplate <typename Derived, typename DerivedOther>\ninline void skewT(Eigen::MatrixBase<Derived>& Sx,\n                  Eigen::MatrixBase<Derived>& Sy,\n                  Eigen::MatrixBase<Derived>& Sz,\n                  const Eigen::MatrixBase<DerivedOther>& R) {\n  skew<Derived, DerivedOther, true>(Sx, Sy, Sz, R);\n}\n\ntemplate <typename Derived>\nvoid computeEdgeSE3Gradient(Isometry3& E,\n                            Eigen::MatrixBase<Derived> const& JiConstRef,\n                            Eigen::MatrixBase<Derived> const& JjConstRef,\n                            const Isometry3& Z, const Isometry3& Xi,\n                            const Isometry3& Xj,\n                            const Isometry3& Pi /*=Isometry3()*/,\n                            const Isometry3& Pj /*=Isometry3()*/) {\n  Eigen::MatrixBase<Derived>& Ji =\n      const_cast<Eigen::MatrixBase<Derived>&>(JiConstRef);\n  Eigen::MatrixBase<Derived>& Jj =\n      const_cast<Eigen::MatrixBase<Derived>&>(JjConstRef);\n  Ji.derived().resize(6, 6);\n  Jj.derived().resize(6, 6);\n  // compute the error at the linearization point\n  const Isometry3 A = Z.inverse() * Pi.inverse();\n  const Isometry3 B = Xi.inverse() * Xj;\n  const Isometry3& C = Pj;\n\n  const Isometry3 AB = A * B;\n  const Isometry3 BC = B * C;\n  E = AB * C;\n\n  Isometry3::ConstLinearPart Re = extractRotation(E);\n  Isometry3::ConstLinearPart Ra = extractRotation(A);\n  // const Matrix3 Rb = extractRotation(B);\n  Isometry3::ConstLinearPart Rc = extractRotation(C);\n  Isometry3::ConstTranslationPart tc = C.translation();\n  // Isometry3::ConstTranslationParttab=AB.translation();\n  Isometry3::ConstLinearPart Rab = extractRotation(AB);\n  Isometry3::ConstTranslationPart tbc = BC.translation();\n  Isometry3::ConstLinearPart Rbc = extractRotation(BC);\n\n  Eigen::Matrix<double, 3, 9, Eigen::ColMajor> dq_dR;\n  compute_dq_dR(dq_dR, Re(0, 0), Re(1, 0), Re(2, 0), Re(0, 1), Re(1, 1),\n                Re(2, 1), Re(0, 2), Re(1, 2), Re(2, 2));\n\n  Ji.setZero();\n  Jj.setZero();\n\n  // dte/dti\n  Ji.template block<3, 3>(0, 0) = -Ra;\n\n  // dte/dtj\n  Jj.template block<3, 3>(0, 0) = Rab;\n\n  // dte/dqi\n  {\n    Matrix3 S;\n    skewT(S, tbc);\n    Ji.template block<3, 3>(0, 3) = Ra * S;\n  }\n\n  // dte/dqj\n  {\n    Matrix3 S;\n    skew(S, tc);\n    Jj.template block<3, 3>(0, 3) = Rab * S;\n  }\n\n  // dre/dqi\n  {\n    double buf[27];\n    Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, 9, 3, Eigen::ColMajor> > M(buf);\n    Matrix3 Sxt, Syt, Szt;\n    internal::skewT(Sxt, Syt, Szt, Rbc);\n#ifdef __clang__\n    Matrix3 temp = Rab * Sxt;\n    Eigen::Map<Matrix3> M2(temp.data());\n    Eigen::Map<Matrix3> Mx(buf);\n    Mx = M2;\n    temp = Ra * Syt;\n    Eigen::Map<Matrix3> My(buf + 9);\n    My = M2;\n    temp = Ra * Szt;\n    Eigen::Map<Matrix3> Mz(buf + 18);\n    Mz = M2;\n#else\n    Eigen::Map<Matrix3> Mx(buf);\n    Mx = Ra * Sxt;\n    Eigen::Map<Matrix3> My(buf + 9);\n    My = Ra * Syt;\n    Eigen::Map<Matrix3> Mz(buf + 18);\n    Mz = Ra * Szt;\n#endif\n    Ji.template block<3, 3>(3, 3) = dq_dR * M;\n  }\n\n  // dre/dqj\n  {\n    double buf[27];\n    Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, 9, 3, Eigen::ColMajor> > M(buf);\n    Matrix3 Sx, Sy, Sz;\n    internal::skew(Sx, Sy, Sz, Rc);\n#ifdef __clang__\n    Matrix3 temp = Rab * Sx;\n    Eigen::Map<Matrix3> M2(temp.data());\n    Eigen::Map<Matrix3> Mx(buf);\n    Mx = M2;\n    temp = Rab * Sy;\n    Eigen::Map<Matrix3> My(buf + 9);\n    My = M2;\n    temp = Rab * Sz;\n    Eigen::Map<Matrix3> Mz(buf + 18);\n    Mz = M2;\n#else\n    Eigen::Map<Matrix3> Mx(buf);\n    Mx = Rab * Sx;\n    Eigen::Map<Matrix3> My(buf + 9);\n    My = Rab * Sy;\n    Eigen::Map<Matrix3> Mz(buf + 18);\n    Mz = Rab * Sz;\n#endif\n    Jj.template block<3, 3>(3, 3) = dq_dR * M;\n  }\n}\n\ntemplate <typename Derived>\nvoid computeEdgeSE3Gradient(Isometry3& E,\n                            Eigen::MatrixBase<Derived> const& JiConstRef,\n                            Eigen::MatrixBase<Derived> const& JjConstRef,\n                            const Isometry3& Z, const Isometry3& Xi,\n                            const Isometry3& Xj) {\n  Eigen::MatrixBase<Derived>& Ji =\n      const_cast<Eigen::MatrixBase<Derived>&>(JiConstRef);\n  Eigen::MatrixBase<Derived>& Jj =\n      const_cast<Eigen::MatrixBase<Derived>&>(JjConstRef);\n  Ji.derived().resize(6, 6);\n  Jj.derived().resize(6, 6);\n  // compute the error at the linearization point\n  const Isometry3 A = Z.inverse();\n  const Isometry3 B = Xi.inverse() * Xj;\n\n  E = A * B;\n\n  Isometry3::ConstLinearPart Re = extractRotation(E);\n  Isometry3::ConstLinearPart Ra = extractRotation(A);\n  Isometry3::ConstLinearPart Rb = extractRotation(B);\n  Isometry3::ConstTranslationPart tb = B.translation();\n\n  Eigen::Matrix<double, 3, 9, Eigen::ColMajor> dq_dR;\n  compute_dq_dR(dq_dR, Re(0, 0), Re(1, 0), Re(2, 0), Re(0, 1), Re(1, 1),\n                Re(2, 1), Re(0, 2), Re(1, 2), Re(2, 2));\n\n  Ji.setZero();\n  Jj.setZero();\n\n  // dte/dti\n  Ji.template block<3, 3>(0, 0) = -Ra;\n\n  // dte/dtj\n  Jj.template block<3, 3>(0, 0) = Re;\n\n  // dte/dqi\n  {\n    Matrix3 S;\n    skewT(S, tb);\n    Ji.template block<3, 3>(0, 3) = Ra * S;\n  }\n\n  // dte/dqj: this is zero\n\n  double buf[27];\n  Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, 9, 3, Eigen::ColMajor> > M(buf);\n  Matrix3 Sxt, Syt, Szt;\n  // dre/dqi\n  {\n    skewT(Sxt, Syt, Szt, Rb);\n    Eigen::Map<Matrix3> Mx(buf);\n    Mx.noalias() = Ra * Sxt;\n    Eigen::Map<Matrix3> My(buf + 9);\n    My.noalias() = Ra * Syt;\n    Eigen::Map<Matrix3> Mz(buf + 18);\n    Mz.noalias() = Ra * Szt;\n    Ji.template block<3, 3>(3, 3) = dq_dR * M;\n  }\n\n  // dre/dqj\n  {\n    Matrix3& Sx = Sxt;\n    Matrix3& Sy = Syt;\n    Matrix3& Sz = Szt;\n    skew(Sx, Sy, Sz, Matrix3::Identity());\n    Eigen::Map<Matrix3> Mx(buf);\n    Mx.noalias() = Re * Sx;\n    Eigen::Map<Matrix3> My(buf + 9);\n    My.noalias() = Re * Sy;\n    Eigen::Map<Matrix3> Mz(buf + 18);\n    Mz.noalias() = Re * Sz;\n    Jj.template block<3, 3>(3, 3) = dq_dR * M;\n  }\n}\n\ntemplate <typename Derived>\nvoid computeEdgeSE3PriorGradient(Isometry3& E,\n                                 const Eigen::MatrixBase<Derived>& JConstRef,\n                                 const Isometry3& Z, const Isometry3& X,\n                                 const Isometry3& P = Isometry3::Identity()) {\n  Eigen::MatrixBase<Derived>& J =\n      const_cast<Eigen::MatrixBase<Derived>&>(JConstRef);\n  J.derived().resize(6, 6);\n  // compute the error at the linearization point\n  const Isometry3 A = Z.inverse() * X;\n  const Isometry3& B = P;\n  Isometry3::ConstLinearPart Ra = extractRotation(A);\n  Isometry3::ConstLinearPart Rb = extractRotation(B);\n  Isometry3::ConstTranslationPart tb = B.translation();\n  E = A * B;\n  Isometry3::ConstLinearPart Re = extractRotation(E);\n\n  Eigen::Matrix<double, 3, 9, Eigen::ColMajor> dq_dR;\n  compute_dq_dR(dq_dR, Re(0, 0), Re(1, 0), Re(2, 0), Re(0, 1), Re(1, 1),\n                Re(2, 1), Re(0, 2), Re(1, 2), Re(2, 2));\n\n  J.setZero();\n\n  // dte/dt\n  J.template block<3, 3>(0, 0) = Ra;\n\n  // dte/dq =0\n  // dte/dqj\n  {\n    Matrix3 S;\n    skew(S, tb);\n    J.template block<3, 3>(0, 3) = Ra * S;\n  }\n\n  // dre/dt =0\n\n  // dre/dq\n  {\n    double buf[27];\n    Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, 9, 3, Eigen::ColMajor> > M(buf);\n    Matrix3 Sx, Sy, Sz;\n    internal::skew(Sx, Sy, Sz, Rb);\n#ifdef __clang__\n    Matrix3 temp = Ra * Sx;\n    Eigen::Map<Matrix3> M2(temp.data());\n    Eigen::Map<Matrix3> Mx(buf);\n    Mx = M2;\n    temp = Ra * Sy;\n    Eigen::Map<Matrix3> My(buf + 9);\n    My = M2;\n    temp = Ra * Sz;\n    Eigen::Map<Matrix3> Mz(buf + 18);\n    Mz = M2;\n#else\n    Eigen::Map<Matrix3> Mx(buf);\n    Mx = Ra * Sx;\n    Eigen::Map<Matrix3> My(buf + 9);\n    My = Ra * Sy;\n    Eigen::Map<Matrix3> Mz(buf + 18);\n    Mz = Ra * Sz;\n#endif\n    J.template block<3, 3>(3, 3) = dq_dR * M;\n  }\n}\n\n}  // end namespace internal\n}  // end namespace g2o\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/isometry3d_mappings.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat, G. Grisetti, R. Kümmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"isometry3d_mappings.h\"\n\n#include \"g2o/stuff/misc.h\"\n\nnamespace g2o {\nnamespace internal {\n\nQuaternion normalized(const Quaternion& q) {\n  Quaternion q2(q);\n  normalize(q2);\n  return q2;\n}\n\nQuaternion& normalize(Quaternion& q) {\n  q.normalize();\n  if (q.w() < 0) {\n    q.coeffs() *= -1;\n  }\n  return q;\n}\n\n// functions to handle the rotation part\nVector3 toEuler(const Matrix3& R) {\n  Quaternion q(R);\n  const double& q0 = q.w();\n  const double& q1 = q.x();\n  const double& q2 = q.y();\n  const double& q3 = q.z();\n  double roll =\n      std::atan2(2 * (q0 * q1 + q2 * q3), 1 - 2 * (q1 * q1 + q2 * q2));\n  double pitch = std::asin(2 * (q0 * q2 - q3 * q1));\n  double yaw = std::atan2(2 * (q0 * q3 + q1 * q2), 1 - 2 * (q2 * q2 + q3 * q3));\n  return Vector3(roll, pitch, yaw);\n}\n\nMatrix3 fromEuler(const Vector3& v) {\n  // UNOPTIMIZED\n  double roll = v[0];\n  double pitch = v[1];\n  double yaw = v[2];\n  double sy = std::sin(yaw * cst(0.5));\n  double cy = std::cos(yaw * cst(0.5));\n  double sp = std::sin(pitch * cst(0.5));\n  double cp = std::cos(pitch * cst(0.5));\n  double sr = std::sin(roll * cst(0.5));\n  double cr = std::cos(roll * cst(0.5));\n  double w = cr * cp * cy + sr * sp * sy;\n  double x = sr * cp * cy - cr * sp * sy;\n  double y = cr * sp * cy + sr * cp * sy;\n  double z = cr * cp * sy - sr * sp * cy;\n  return Quaternion(w, x, y, z).toRotationMatrix();\n}\n\nVector3 toCompactQuaternion(const Matrix3& R) {\n  Quaternion q(R);\n  normalize(q);\n  // return (x,y,z) of the quaternion\n  return q.coeffs().head<3>();\n}\n\nMatrix3 fromCompactQuaternion(const Vector3& v) {\n  double w = 1 - v.squaredNorm();\n  if (w < 0)\n    return Matrix3::Identity();\n  else\n    w = sqrt(w);\n  return Quaternion(w, v[0], v[1], v[2]).toRotationMatrix();\n}\n\n// functions to handle the toVector of the whole transformations\nVector6 toVectorMQT(const Isometry3& t) {\n  Vector6 v;\n  v.block<3, 1>(3, 0) = toCompactQuaternion(extractRotation(t));\n  v.block<3, 1>(0, 0) = t.translation();\n  return v;\n}\n\nVector6 toVectorET(const Isometry3& t) {\n  Vector6 v;\n  v.block<3, 1>(3, 0) = toEuler(extractRotation(t));\n  v.block<3, 1>(0, 0) = t.translation();\n  return v;\n}\n\nVector7 toVectorQT(const Isometry3& t) {\n  Quaternion q(extractRotation(t));\n  q.normalize();\n  Vector7 v;\n  v[3] = q.x();\n  v[4] = q.y();\n  v[5] = q.z();\n  v[6] = q.w();\n  v.block<3, 1>(0, 0) = t.translation();\n  return v;\n}\n\nIsometry3 fromVectorMQT(const Vector6& v) {\n  Isometry3 t;\n  t = fromCompactQuaternion(v.block<3, 1>(3, 0));\n  t.translation() = v.block<3, 1>(0, 0);\n  return t;\n}\n\nIsometry3 fromVectorET(const Vector6& v) {\n  Isometry3 t;\n  t = fromEuler(v.block<3, 1>(3, 0));\n  t.translation() = v.block<3, 1>(0, 0);\n  return t;\n}\n\nIsometry3 fromVectorQT(const Vector7& v) {\n  Isometry3 t;\n  t = Quaternion(v[6], v[3], v[4], v[5]).toRotationMatrix();\n  t.translation() = v.head<3>();\n  return t;\n}\n\nSE3Quat toSE3Quat(const Isometry3& t) {\n  SE3Quat result(t.matrix().topLeftCorner<3, 3>(), t.translation());\n  return result;\n}\n\nIsometry3 fromSE3Quat(const SE3Quat& t) {\n  Isometry3 result = (Isometry3)t.rotation();\n  result.translation() = t.translation();\n  return result;\n}\n\n}  // end namespace internal\n}  // end namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/isometry3d_mappings.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat, G. Grisetti, R. Kümmerle, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_ISOMETRY3D_MAPPINGS_H_\n#define G2O_ISOMETRY3D_MAPPINGS_H_\n\n#include <Eigen/Core>\n\n#include \"g2o_types_slam3d_api.h\"\n#include \"se3quat.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * internal functions used inside g2o.\n * Those functions may disappear or change their meaning without further\n * notification\n */\nnamespace internal {\n\n/**\n * extract the rotation matrix from an Isometry3 matrix. Eigen itself\n * performs an SVD decomposition to recover the nearest orthogonal matrix,\n * since its rotation() function also handles a scaling matrix.  An Isometry3\n * does not have a scaling portion and we assume that the Isometry3 is\n * numerically stable while we compute the error and the Jacobians.  Hence,\n * we directly extract the rotation block out of the full matrix.\n *\n * Note, we could also call .linear() on the Isometry3. However, I dislike\n * the name of that function a bit.\n */\ninline Isometry3::ConstLinearPart extractRotation(const Isometry3& A) {\n  return A.matrix().topLeftCorner<3, 3>();\n}\n\n/**\n * computes the nearest orthogonal matrix of a rotation matrix which might\n * be affected by numerical inaccuracies. We periodically call this function\n * after performinag a large number of updates on vertices.\n * This function computes an SVD to reconstruct the nearest orthogonal matrix.\n */\ntemplate <typename Derived>\nvoid nearestOrthogonalMatrix(const Eigen::MatrixBase<Derived>& R) {\n  Eigen::JacobiSVD<Matrix3> svd(R, Eigen::ComputeFullU | Eigen::ComputeFullV);\n  double det = (svd.matrixU() * svd.matrixV().adjoint()).determinant();\n  Matrix3 scaledU(svd.matrixU());\n  scaledU.col(0) /= det;\n  const_cast<Eigen::MatrixBase<Derived>&>(R) =\n      scaledU * svd.matrixV().transpose();\n}\n\n/**\n * compute a fast approximation for the nearest orthogonal rotation matrix.\n * The function computes the residual E = RR^T - I which is then used as\n * follows: R := R - 1/2 R E\n */\ntemplate <typename Derived>\nvoid approximateNearestOrthogonalMatrix(const Eigen::MatrixBase<Derived>& R) {\n  Matrix3 E = R.transpose() * R;\n  E.diagonal().array() -= 1;\n  const_cast<Eigen::MatrixBase<Derived>&>(R) -= 0.5 * R * E;\n}\n\n/**\n * normalize the quaternion, such that ||q|| == 1 and q.w() > 0\n */\nG2O_TYPES_SLAM3D_API Quaternion normalized(const Quaternion& q);\n/**\n * as above, but in-place\n */\nG2O_TYPES_SLAM3D_API Quaternion& normalize(Quaternion& q);\n\n// functions to handle the rotation part\n/**\n * Rotation matrix -> Euler angles (roll, pitch, yaw)\n */\nG2O_TYPES_SLAM3D_API Vector3 toEuler(const Matrix3& R);\n/**\n * Euler angles (roll, pitch, yaw) -> Rotation matrix\n */\nG2O_TYPES_SLAM3D_API Matrix3 fromEuler(const Vector3& v);\n/**\n * Rotation matrix -> (qx qy, qz)\n */\nG2O_TYPES_SLAM3D_API Vector3 toCompactQuaternion(const Matrix3& R);\n/**\n * (qx qy, qz) -> Rotation matrix, whereas (qx, qy, qz) are assumed to be\n * part of a quaternion which was normalized with the function above.\n */\nG2O_TYPES_SLAM3D_API Matrix3 fromCompactQuaternion(const Vector3& v);\n\n// functions to handle the toVector of the whole transformations\n/**\n * Isometry3 -> (x, y, z, qx, qy, qz)\n */\nG2O_TYPES_SLAM3D_API Vector6 toVectorMQT(const Isometry3& t);\n/**\n * Isometry3 -> (x, y, z, roll, pitch, yaw)\n */\nG2O_TYPES_SLAM3D_API Vector6 toVectorET(const Isometry3& t);\n/**\n * Isometry3 -> (x, y, z, qx, qy, qz, qw)\n */\nG2O_TYPES_SLAM3D_API Vector7 toVectorQT(const Isometry3& t);\n\n/**\n * (x, y, z, qx, qy, qz) -> Isometry3\n */\nG2O_TYPES_SLAM3D_API Isometry3 fromVectorMQT(const Vector6& v);\n/**\n * (x, y, z, roll, pitch, yaw) -> Isometry3\n */\nG2O_TYPES_SLAM3D_API Isometry3 fromVectorET(const Vector6& v);\n/**\n * (x, y, z, qx, qy, qz, qw) -> Isometry3\n */\nG2O_TYPES_SLAM3D_API Isometry3 fromVectorQT(const Vector7& v);\n\n/**\n * convert an Isometry3 to the old SE3Quat class\n */\nG2O_TYPES_SLAM3D_API SE3Quat toSE3Quat(const Isometry3& t);\n/**\n * convert from an old SE3Quat into Isometry3\n */\nG2O_TYPES_SLAM3D_API Isometry3 fromSE3Quat(const SE3Quat& t);\n\n}  // end namespace internal\n}  // end namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/parameter_camera.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"parameter_camera.h\"\n\n#include \"isometry3d_gradients.h\"\n#include \"isometry3d_mappings.h\"\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\n#include \"g2o/stuff/opengl_primitives.h\"\n#include \"g2o/stuff/opengl_wrapper.h\"\n#endif\n\nusing namespace std;\n\nnamespace g2o {\n\nParameterCamera::ParameterCamera() {\n  setId(-1);\n  setKcam(1, 1, 0.5, 0.5);\n  setOffset();\n}\n\nvoid ParameterCamera::setOffset(const Isometry3& offset_) {\n  ParameterSE3Offset::setOffset(offset_);\n  _Kcam_inverseOffsetR = _Kcam * inverseOffset().rotation();\n}\n\nvoid ParameterCamera::setKcam(double fx, double fy, double cx, double cy) {\n  _Kcam.setZero();\n  _Kcam(0, 0) = fx;\n  _Kcam(1, 1) = fy;\n  _Kcam(0, 2) = cx;\n  _Kcam(1, 2) = cy;\n  _Kcam(2, 2) = 1.0;\n  _invKcam = _Kcam.inverse();\n  _Kcam_inverseOffsetR = _Kcam * inverseOffset().rotation();\n}\n\nbool ParameterCamera::read(std::istream& is) {\n  Vector7 off;\n  internal::readVector(is, off);\n  // normalize the quaternion to recover numerical precision lost by storing as\n  // human readable text\n  Vector4::MapType(off.data() + 3).normalize();\n  setOffset(internal::fromVectorQT(off));\n  double fx, fy, cx, cy;\n  is >> fx >> fy >> cx >> cy;\n  setKcam(fx, fy, cx, cy);\n  return is.good();\n}\n\nbool ParameterCamera::write(std::ostream& os) const {\n  internal::writeVector(os, internal::toVectorQT(_offset));\n  os << _Kcam(0, 0) << \" \";\n  os << _Kcam(1, 1) << \" \";\n  os << _Kcam(0, 2) << \" \";\n  os << _Kcam(1, 2) << \" \";\n  return os.good();\n}\n\nbool CacheCamera::resolveDependencies() {\n  if (!CacheSE3Offset::resolveDependencies()) return false;\n  params = dynamic_cast<ParameterCamera*>(_parameters[0]);\n  return params != 0;\n}\n\nvoid CacheCamera::updateImpl() {\n  CacheSE3Offset::updateImpl();\n  _w2i.matrix().topLeftCorner<3, 4>() =\n      params->Kcam() * w2n().matrix().topLeftCorner<3, 4>();\n}\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\n\nCacheCameraDrawAction::CacheCameraDrawAction()\n    : DrawAction(typeid(CacheCamera).name()) {\n  _previousParams = (DrawAction::Parameters*)0x42;\n  refreshPropertyPtrs(0);\n}\n\nbool CacheCameraDrawAction::refreshPropertyPtrs(\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (!DrawAction::refreshPropertyPtrs(params_)) return false;\n  if (_previousParams) {\n    _cameraZ = _previousParams->makeProperty<FloatProperty>(\n        _typeName + \"::CAMERA_Z\", .05f);\n    _cameraSide = _previousParams->makeProperty<FloatProperty>(\n        _typeName + \"::CAMERA_SIDE\", .05f);\n\n  } else {\n    _cameraZ = 0;\n    _cameraSide = 0;\n  }\n  return true;\n}\n\nHyperGraphElementAction* CacheCameraDrawAction::operator()(\n    HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params) {\n  if (typeid(*element).name() != _typeName) return nullptr;\n  CacheCamera* that = static_cast<CacheCamera*>(element);\n  refreshPropertyPtrs(params);\n  if (!_previousParams) return this;\n\n  if (_show && !_show->value()) return this;\n\n  glPushAttrib(GL_COLOR);\n  glColor3f(POSE_PARAMETER_COLOR);\n  glPushMatrix();\n  glMultMatrixd(that->camParams()->offset().cast<double>().data());\n  glRotatef(180.0f, 0.0f, 1.0f, 0.0f);\n  opengl::drawPyramid(_cameraSide->value(), _cameraZ->value());\n  glPopMatrix();\n  glPopAttrib();\n  return this;\n}\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/parameter_camera.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_CAMERA_PARAMETERS_H_\n#define G2O_CAMERA_PARAMETERS_H_\n\n#include \"g2o/core/hyper_graph_action.h\"\n#include \"g2o_types_slam3d_api.h\"\n#include \"parameter_se3_offset.h\"\n\nnamespace g2o {\n/**\n * \\brief parameters for a camera\n */\nclass G2O_TYPES_SLAM3D_API ParameterCamera : public ParameterSE3Offset {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  ParameterCamera();\n  void setKcam(double fx, double fy, double cx, double cy);\n  void setOffset(const Isometry3& offset_ = Isometry3::Identity());\n\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  const Matrix3& Kcam() const { return _Kcam; }\n  const Matrix3& invKcam() const { return _invKcam; }\n  const Matrix3& Kcam_inverseOffsetR() const { return _Kcam_inverseOffsetR; }\n\n protected:\n  Matrix3 _Kcam;\n  Matrix3 _invKcam;\n  Matrix3 _Kcam_inverseOffsetR;\n};\n\nclass G2O_TYPES_SLAM3D_API CacheCamera : public CacheSE3Offset {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  //! parameters of the camera\n  const ParameterCamera* camParams() const { return params; }\n  //! return the world to image transform\n  const Affine3& w2i() const { return _w2i; }\n\n protected:\n  virtual void updateImpl();\n  virtual bool resolveDependencies();\n  Affine3 _w2i;  ///< world to image transform\n  ParameterCamera* params;\n};\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nclass G2O_TYPES_SLAM3D_API CacheCameraDrawAction : public DrawAction {\n public:\n  CacheCameraDrawAction();\n  virtual HyperGraphElementAction* operator()(\n      HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n\n protected:\n  virtual bool refreshPropertyPtrs(\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n  FloatProperty *_cameraZ, *_cameraSide;\n};\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/parameter_se3_offset.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"parameter_se3_offset.h\"\n\n#include \"isometry3d_gradients.h\"\n#include \"vertex_se3.h\"\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\n#include \"g2o/stuff/opengl_primitives.h\"\n#include \"g2o/stuff/opengl_wrapper.h\"\n#endif\n\nnamespace g2o {\n\nParameterSE3Offset::ParameterSE3Offset() { setOffset(); }\n\nvoid ParameterSE3Offset::setOffset(const Isometry3& offset_) {\n  _offset = offset_;\n  _inverseOffset = _offset.inverse();\n}\n\nbool ParameterSE3Offset::read(std::istream& is) {\n  Vector7 off;\n  bool state = internal::readVector(is, off);\n  // normalize the quaternion to recover numerical precision lost by storing as\n  // human readable text\n  Vector4::MapType(off.data() + 3).normalize();\n  setOffset(internal::fromVectorQT(off));\n  return state;\n}\n\nbool ParameterSE3Offset::write(std::ostream& os) const {\n  return internal::writeVector(os, internal::toVectorQT(_offset));\n}\n\nCacheSE3Offset::CacheSE3Offset() : Cache(), _offsetParam(0) {}\n\nbool CacheSE3Offset::resolveDependencies() {\n  _offsetParam = dynamic_cast<ParameterSE3Offset*>(_parameters[0]);\n  return _offsetParam != 0;\n}\n\nvoid CacheSE3Offset::updateImpl() {\n  const VertexSE3* v = static_cast<const VertexSE3*>(vertex());\n  _n2w = v->estimate() * _offsetParam->offset();\n  _w2n = _n2w.inverse();\n  _w2l = v->estimate().inverse();\n}\n\nvoid CacheSE3Offset::setOffsetParam(ParameterSE3Offset* offsetParam) {\n  _offsetParam = offsetParam;\n}\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nCacheSE3OffsetDrawAction::CacheSE3OffsetDrawAction()\n    : DrawAction(typeid(CacheSE3Offset).name()) {\n  _previousParams = (DrawAction::Parameters*)0x42;\n  refreshPropertyPtrs(0);\n}\n\nbool CacheSE3OffsetDrawAction::refreshPropertyPtrs(\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (!DrawAction::refreshPropertyPtrs(params_)) return false;\n  if (_previousParams) {\n    _cubeSide = _previousParams->makeProperty<FloatProperty>(\n        _typeName + \"::CUBE_SIDE\", .05f);\n  } else {\n    _cubeSide = 0;\n  }\n  return true;\n}\n\nHyperGraphElementAction* CacheSE3OffsetDrawAction::operator()(\n    HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (typeid(*element).name() != _typeName) return nullptr;\n  CacheSE3Offset* that = static_cast<CacheSE3Offset*>(element);\n  refreshPropertyPtrs(params_);\n  if (!_previousParams) return this;\n\n  if (_show && !_show->value()) return this;\n  float cs = _cubeSide ? _cubeSide->value() : 1.0f;\n  glPushAttrib(GL_COLOR);\n  glColor3f(POSE_PARAMETER_COLOR);\n  glPushMatrix();\n  glMultMatrixd(that->offsetParam()->offset().cast<double>().data());\n  opengl::drawBox(cs, cs, cs);\n  glPopMatrix();\n  glPopAttrib();\n  return this;\n}\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/parameter_se3_offset.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_VERTEX_SE3_OFFSET_PARAMETERS_H_\n#define G2O_VERTEX_SE3_OFFSET_PARAMETERS_H_\n\n#include \"g2o/core/cache.h\"\n#include \"g2o/core/hyper_graph_action.h\"\n#include \"g2o_types_slam3d_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief offset for an SE3\n */\nclass G2O_TYPES_SLAM3D_API ParameterSE3Offset : public Parameter {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  ParameterSE3Offset();\n\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  /**\n   * update the offset to a new value.\n   * re-calculates the different representations, e.g., the rotation matrix\n   */\n  void setOffset(const Isometry3& offset_ = Isometry3::Identity());\n\n  //! rotation of the offset as 3x3 rotation matrix\n  const Isometry3& offset() const { return _offset; }\n\n  //! rotation of the inverse offset as 3x3 rotation matrix\n  const Isometry3& inverseOffset() const { return _inverseOffset; }\n\n protected:\n  Isometry3 _offset;\n  Isometry3 _inverseOffset;\n};\n\n/**\n * \\brief caching the offset related to a vertex\n */\nclass G2O_TYPES_SLAM3D_API CacheSE3Offset : public Cache {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  CacheSE3Offset();\n  virtual void updateImpl();\n\n  const ParameterSE3Offset* offsetParam() const { return _offsetParam; }\n  void setOffsetParam(ParameterSE3Offset* offsetParam);\n\n  const Isometry3& w2n() const { return _w2n; }\n  const Isometry3& n2w() const { return _n2w; }\n  const Isometry3& w2l() const { return _w2l; }\n\n protected:\n  ParameterSE3Offset* _offsetParam;  ///< the parameter connected to the cache\n  Isometry3 _w2n;\n  Isometry3 _n2w;\n  Isometry3 _w2l;\n\n protected:\n  virtual bool resolveDependencies();\n};\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nclass G2O_TYPES_SLAM3D_API CacheSE3OffsetDrawAction : public DrawAction {\n public:\n  CacheSE3OffsetDrawAction();\n  virtual HyperGraphElementAction* operator()(\n      HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n\n protected:\n  virtual bool refreshPropertyPtrs(\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n  FloatProperty* _cubeSide;\n};\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/parameter_stereo_camera.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"parameter_stereo_camera.h\"\n\n#include \"g2o/stuff/misc.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nParameterStereoCamera::ParameterStereoCamera()\n    : ParameterCamera(), _baseline(cst(0.075)) {}\n\nbool ParameterStereoCamera::read(std::istream& is) {\n  bool state = ParameterCamera::read(is);\n  is >> _baseline;\n  return is.good() && state;\n}\n\nbool ParameterStereoCamera::write(std::ostream& os) const {\n  bool state = ParameterCamera::write(os);\n  os << baseline() << \" \";\n  return state && os.good();\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/parameter_stereo_camera.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_STEREO_CAMERA_PARAMETERS_H_\n#define G2O_STEREO_CAMERA_PARAMETERS_H_\n\n#include \"g2o/core/hyper_graph_action.h\"\n#include \"g2o_types_slam3d_api.h\"\n#include \"parameter_camera.h\"\n\nnamespace g2o {\n/**\n * \\brief parameters for a camera\n */\nclass G2O_TYPES_SLAM3D_API ParameterStereoCamera : public ParameterCamera {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  ParameterStereoCamera();\n\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  void setBaseline(double baseline_) { _baseline = baseline_; }\n  double baseline() const { return _baseline; }\n\n protected:\n  double _baseline;\n};\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/se3_ops.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SE3_OPS_H\n#define G2O_SE3_OPS_H\n\n#include <Eigen/Core>\n#include <Eigen/Geometry>\n\n#include \"g2o/core/eigen_types.h\"\n#include \"g2o_types_slam3d_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\ninline G2O_TYPES_SLAM3D_API Matrix3 skew(const Vector3& v);\ninline G2O_TYPES_SLAM3D_API Vector3 deltaR(const Matrix3& R);\ninline G2O_TYPES_SLAM3D_API Vector2 project(const Vector3&);\ninline G2O_TYPES_SLAM3D_API Vector3 project(const Vector4&);\ninline G2O_TYPES_SLAM3D_API Vector3 unproject(const Vector2&);\ninline G2O_TYPES_SLAM3D_API Vector4 unproject(const Vector3&);\n\n#include \"se3_ops.hpp\"\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif  // MATH_STUFF\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/se3_ops.hpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\nMatrix3 skew(const Vector3& v) {\n  Matrix3 m;\n  m.fill(0.);\n  m(0, 1) = -v(2);\n  m(0, 2) = v(1);\n  m(1, 2) = -v(0);\n  m(1, 0) = v(2);\n  m(2, 0) = -v(1);\n  m(2, 1) = v(0);\n  return m;\n}\n\nVector3 deltaR(const Matrix3& R) {\n  Vector3 v;\n  v(0) = R(2, 1) - R(1, 2);\n  v(1) = R(0, 2) - R(2, 0);\n  v(2) = R(1, 0) - R(0, 1);\n  return v;\n}\n\nVector2 project(const Vector3& v) {\n  Vector2 res;\n  res(0) = v(0) / v(2);\n  res(1) = v(1) / v(2);\n  return res;\n}\n\nVector3 project(const Vector4& v) {\n  Vector3 res;\n  res(0) = v(0) / v(3);\n  res(1) = v(1) / v(3);\n  res(2) = v(2) / v(3);\n  return res;\n}\n\nVector3 unproject(const Vector2& v) {\n  Vector3 res;\n  res(0) = v(0);\n  res(1) = v(1);\n  res(2) = 1;\n  return res;\n}\n\nVector4 unproject(const Vector3& v) {\n  Vector4 res;\n  res(0) = v(0);\n  res(1) = v(1);\n  res(2) = v(2);\n  res(3) = 1;\n  return res;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/se3quat.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 H. Strasdat\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_SE3QUAT_H_\n#define G2O_SE3QUAT_H_\n\n#include <Eigen/Core>\n#include <Eigen/Geometry>\n#include <cassert>\n\n#include \"g2o/stuff/misc.h\"\n#include \"se3_ops.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_TYPES_SLAM3D_API SE3Quat {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n\n protected:\n  Quaternion _r;\n  Vector3 _t;\n\n public:\n  SE3Quat() {\n    _r.setIdentity();\n    _t.setZero();\n  }\n\n  SE3Quat(const Matrix3& R, const Vector3& t) : _r(Quaternion(R)), _t(t) {\n    normalizeRotation();\n  }\n\n  SE3Quat(const Quaternion& q, const Vector3& t) : _r(q), _t(t) {\n    normalizeRotation();\n  }\n\n  /**\n   * templaized constructor which allows v to be an arbitrary Eigen Vector type,\n   * e.g., Vector6 or Map<Vector6>\n   */\n  template <typename Derived>\n  explicit SE3Quat(const Eigen::MatrixBase<Derived>& v) {\n    assert((v.size() == 6 || v.size() == 7) &&\n           \"Vector dimension does not match\");\n    if (v.size() == 6) {\n      for (int i = 0; i < 3; i++) {\n        _t[i] = v[i];\n        _r.coeffs()(i) = v[i + 3];\n      }\n      _r.w() = 0.;  // recover the positive w\n      if (_r.norm() > 1.) {\n        _r.normalize();\n      } else {\n        double w2 = cst(1.) - _r.squaredNorm();\n        _r.w() = (w2 < cst(0.)) ? cst(0.) : std::sqrt(w2);\n      }\n    } else if (v.size() == 7) {\n      int idx = 0;\n      for (int i = 0; i < 3; ++i, ++idx) _t(i) = v(idx);\n      for (int i = 0; i < 4; ++i, ++idx) _r.coeffs()(i) = v(idx);\n      normalizeRotation();\n    }\n  }\n\n  inline const Vector3& translation() const { return _t; }\n\n  inline void setTranslation(const Vector3& t_) { _t = t_; }\n\n  inline const Quaternion& rotation() const { return _r; }\n\n  void setRotation(const Quaternion& r_) { _r = r_; }\n\n  inline SE3Quat operator*(const SE3Quat& tr2) const {\n    SE3Quat result(*this);\n    result._t += _r * tr2._t;\n    result._r *= tr2._r;\n    result.normalizeRotation();\n    return result;\n  }\n\n  inline SE3Quat& operator*=(const SE3Quat& tr2) {\n    _t += _r * tr2._t;\n    _r *= tr2._r;\n    normalizeRotation();\n    return *this;\n  }\n\n  inline Vector3 operator*(const Vector3& v) const { return _t + _r * v; }\n\n  inline SE3Quat inverse() const {\n    SE3Quat ret;\n    ret._r = _r.conjugate();\n    ret._t = ret._r * (_t * -cst(1.));\n    return ret;\n  }\n\n  inline double operator[](int i) const {\n    assert(i < 7);\n    if (i < 3) return _t[i];\n    return _r.coeffs()[i - 3];\n  }\n\n  inline Vector7 toVector() const {\n    Vector7 v;\n    v[0] = _t(0);\n    v[1] = _t(1);\n    v[2] = _t(2);\n    v[3] = _r.x();\n    v[4] = _r.y();\n    v[5] = _r.z();\n    v[6] = _r.w();\n    return v;\n  }\n\n  inline void fromVector(const Vector7& v) {\n    _r = Quaternion(v[6], v[3], v[4], v[5]);\n    _t = Vector3(v[0], v[1], v[2]);\n  }\n\n  inline Vector6 toMinimalVector() const {\n    Vector6 v;\n    v[0] = _t(0);\n    v[1] = _t(1);\n    v[2] = _t(2);\n    v[3] = _r.x();\n    v[4] = _r.y();\n    v[5] = _r.z();\n    return v;\n  }\n\n  inline void fromMinimalVector(const Vector6& v) {\n    double w = cst(1.) - v[3] * v[3] - v[4] * v[4] - v[5] * v[5];\n    if (w > 0) {\n      _r = Quaternion(std::sqrt(w), v[3], v[4], v[5]);\n    } else {\n      _r = Quaternion(0, -v[3], -v[4], -v[5]);\n    }\n    _t = Vector3(v[0], v[1], v[2]);\n  }\n\n  Vector6 log() const {\n    Vector6 res;\n    Matrix3 _R = _r.toRotationMatrix();\n    double d = cst(0.5) * (_R(0, 0) + _R(1, 1) + _R(2, 2) - 1);\n    Vector3 omega;\n    Vector3 upsilon;\n\n    Vector3 dR = deltaR(_R);\n    Matrix3 V_inv;\n\n    if (std::abs(d) > cst(0.99999)) {\n      omega = 0.5 * dR;\n      Matrix3 Omega = skew(omega);\n      V_inv = Matrix3::Identity() - cst(0.5) * Omega +\n              (cst(1.) / cst(12.)) * (Omega * Omega);\n    } else {\n      double theta = std::acos(d);\n      omega = theta / (2 * std::sqrt(1 - d * d)) * dR;\n      Matrix3 Omega = skew(omega);\n      V_inv = (Matrix3::Identity() - cst(0.5) * Omega +\n               (1 - theta / (2 * std::tan(theta / 2))) / (theta * theta) *\n                   (Omega * Omega));\n    }\n\n    upsilon = V_inv * _t;\n    for (int i = 0; i < 3; i++) {\n      res[i] = omega[i];\n    }\n    for (int i = 0; i < 3; i++) {\n      res[i + 3] = upsilon[i];\n    }\n\n    return res;\n  }\n\n  Vector3 map(const Vector3& xyz) const { return _r * xyz + _t; }\n\n  static SE3Quat exp(const Vector6& update) {\n    Vector3 omega;\n    for (int i = 0; i < 3; i++) omega[i] = update[i];\n    Vector3 upsilon;\n    for (int i = 0; i < 3; i++) upsilon[i] = update[i + 3];\n\n    double theta = omega.norm();\n    Matrix3 Omega = skew(omega);\n\n    Matrix3 R;\n    Matrix3 V;\n    if (theta < cst(0.00001)) {\n      Matrix3 Omega2 = Omega * Omega;\n\n      R = (Matrix3::Identity() + Omega + cst(0.5) * Omega2);\n\n      V = (Matrix3::Identity() + cst(0.5) * Omega + cst(1.) / cst(6.) * Omega2);\n    } else {\n      Matrix3 Omega2 = Omega * Omega;\n\n      R = (Matrix3::Identity() + std::sin(theta) / theta * Omega +\n           (1 - std::cos(theta)) / (theta * theta) * Omega2);\n\n      V = (Matrix3::Identity() +\n           (1 - std::cos(theta)) / (theta * theta) * Omega +\n           (theta - std::sin(theta)) / (std::pow(theta, 3)) * Omega2);\n    }\n    return SE3Quat(Quaternion(R), V * upsilon);\n  }\n\n  Eigen::Matrix<double, 6, 6, Eigen::ColMajor> adj() const {\n    Matrix3 R = _r.toRotationMatrix();\n    Eigen::Matrix<double, 6, 6, Eigen::ColMajor> res;\n    res.block(0, 0, 3, 3) = R;\n    res.block(3, 3, 3, 3) = R;\n    res.block(3, 0, 3, 3) = skew(_t) * R;\n    res.block(0, 3, 3, 3) = Matrix3::Zero(3, 3);\n    return res;\n  }\n\n  Eigen::Matrix<double, 4, 4, Eigen::ColMajor> to_homogeneous_matrix() const {\n    Eigen::Matrix<double, 4, 4, Eigen::ColMajor> homogeneous_matrix;\n    homogeneous_matrix.setIdentity();\n    homogeneous_matrix.block(0, 0, 3, 3) = _r.toRotationMatrix();\n    homogeneous_matrix.col(3).head(3) = translation();\n\n    return homogeneous_matrix;\n  }\n\n  void normalizeRotation() {\n    if (_r.w() < 0) {\n      _r.coeffs() *= -1;\n    }\n    _r.normalize();\n  }\n\n  /**\n   * cast SE3Quat into an Isometry3\n   */\n  operator Isometry3() const {\n    Isometry3 result = (Isometry3)rotation();\n    result.translation() = translation();\n    return result;\n  }\n};\n\ninline std::ostream& operator<<(std::ostream& out_str, const SE3Quat& se3) {\n  out_str << se3.to_homogeneous_matrix() << std::endl;\n  return out_str;\n}\n\n// G2O_TYPES_SLAM3D_API Quaternion euler_to_quat(double yaw, double pitch,\n// double roll); G2O_TYPES_SLAM3D_API void quat_to_euler(const Quaternion& q,\n// double& yaw, double& pitch, double& roll); G2O_TYPES_SLAM3D_API void\n// jac_quat3_euler3(Eigen::Matrix<double, 6, 6, Eigen::ColMajor>& J, const\n// SE3Quat& t);\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/types_slam3d.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"types_slam3d.h\"\n\n#include <iostream>\n\n#include \"g2o/core/factory.h\"\n#include \"g2o/stuff/macros.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nG2O_REGISTER_TYPE_GROUP(slam3d);\n\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"VERTEX_SE3:QUAT\", VertexSE3);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_SE3:QUAT\", EdgeSE3);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"VERTEX_TRACKXYZ\", VertexPointXYZ);\n\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"PARAMS_SE3OFFSET\", ParameterSE3Offset);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_SE3_TRACKXYZ\", EdgeSE3PointXYZ);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_SE3_PRIOR\", EdgeSE3Prior);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_SE3_XYZ_PRIOR\", EdgeSE3XYZPrior);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"CACHE_SE3_OFFSET\", CacheSE3Offset);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_SE3_OFFSET\", EdgeSE3Offset);\n\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"PARAMS_CAMERACALIB\", ParameterCamera);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"PARAMS_STEREOCAMERACALIB\", ParameterStereoCamera);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"CACHE_CAMERA\", CacheCamera);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_PROJECT_DISPARITY\", EdgeSE3PointXYZDisparity);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_PROJECT_DEPTH\", EdgeSE3PointXYZDepth);\n\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_POINTXYZ\", EdgePointXYZ);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_POINTXYZ_PRIOR\", EdgeXYZPrior);\n\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_SE3_LOTSOF_XYZ\", EdgeSE3LotsOfXYZ)\n\n/*********** ACTIONS ************/\nG2O_REGISTER_ACTION(VertexSE3WriteGnuplotAction);\nG2O_REGISTER_ACTION(VertexPointXYZWriteGnuplotAction);\nG2O_REGISTER_ACTION(EdgeSE3WriteGnuplotAction);\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nG2O_REGISTER_ACTION(VertexPointXYZDrawAction);\nG2O_REGISTER_ACTION(VertexSE3DrawAction);\nG2O_REGISTER_ACTION(EdgeSE3DrawAction);\nG2O_REGISTER_ACTION(EdgeSE3PointXYZDrawAction);\nG2O_REGISTER_ACTION(EdgeProjectDisparityDrawAction);\nG2O_REGISTER_ACTION(CacheCameraDrawAction);\nG2O_REGISTER_ACTION(CacheSE3OffsetDrawAction);\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/types_slam3d.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_TYPES_SLAM3D_\n#define G2O_TYPES_SLAM3D_\n\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"g2o/core/base_binary_edge.h\"\n#include \"g2o/core/base_vertex.h\"\n#include \"g2o/core/hyper_graph_action.h\"\n\n#define THREE_D_TYPES_ANALYTIC_JACOBIAN\n\n#include \"edge_pointxyz.h\"\n#include \"edge_se3.h\"\n#include \"edge_se3_lotsofxyz.h\"\n#include \"edge_se3_offset.h\"\n#include \"edge_se3_pointxyz.h\"\n#include \"edge_se3_pointxyz_depth.h\"\n#include \"edge_se3_pointxyz_disparity.h\"\n#include \"edge_se3_prior.h\"\n#include \"edge_se3_xyzprior.h\"\n#include \"edge_xyz_prior.h\"\n#include \"parameter_camera.h\"\n#include \"parameter_se3_offset.h\"\n#include \"parameter_stereo_camera.h\"\n#include \"vertex_pointxyz.h\"\n#include \"vertex_se3.h\"\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/vertex_pointxyz.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"vertex_pointxyz.h\"\n\n#include <stdio.h>\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\n#include \"g2o/stuff/opengl_primitives.h\"\n#include \"g2o/stuff/opengl_wrapper.h\"\n#endif\n\n#include <typeinfo>\n\nnamespace g2o {\n\nbool VertexPointXYZ::read(std::istream& is) {\n  return internal::readVector(is, _estimate);\n}\n\nbool VertexPointXYZ::write(std::ostream& os) const {\n  return internal::writeVector(os, estimate());\n}\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nVertexPointXYZDrawAction::VertexPointXYZDrawAction()\n    : DrawAction(typeid(VertexPointXYZ).name()), _pointSize(nullptr) {}\n\nbool VertexPointXYZDrawAction::refreshPropertyPtrs(\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (!DrawAction::refreshPropertyPtrs(params_)) return false;\n  if (_previousParams) {\n    _pointSize = _previousParams->makeProperty<FloatProperty>(\n        _typeName + \"::POINT_SIZE\", 1.);\n  } else {\n    _pointSize = nullptr;\n  }\n  return true;\n}\n\nHyperGraphElementAction* VertexPointXYZDrawAction::operator()(\n    HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params) {\n  if (typeid(*element).name() != _typeName) return nullptr;\n  initializeDrawActionsCache();\n  refreshPropertyPtrs(params);\n  if (!_previousParams) return this;\n\n  if (_show && !_show->value()) return this;\n  VertexPointXYZ* that = static_cast<VertexPointXYZ*>(element);\n\n  glPushMatrix();\n  glPushAttrib(GL_ENABLE_BIT | GL_POINT_BIT);\n  glDisable(GL_LIGHTING);\n  glColor3f(LANDMARK_VERTEX_COLOR);\n  float ps = _pointSize ? _pointSize->value() : 1.f;\n  glTranslatef((float)that->estimate()(0), (float)that->estimate()(1),\n               (float)that->estimate()(2));\n  opengl::drawPoint(ps);\n  glPopAttrib();\n  drawCache(that->cacheContainer(), params);\n  drawUserData(that->userData(), params);\n  glPopMatrix();\n  return this;\n}\n#endif\n\nVertexPointXYZWriteGnuplotAction::VertexPointXYZWriteGnuplotAction()\n    : WriteGnuplotAction(typeid(VertexPointXYZ).name()) {}\n\nHyperGraphElementAction* VertexPointXYZWriteGnuplotAction::operator()(\n    HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (typeid(*element).name() != _typeName) return nullptr;\n  WriteGnuplotAction::Parameters* params =\n      static_cast<WriteGnuplotAction::Parameters*>(params_);\n  if (!params->os) {\n    return nullptr;\n  }\n\n  VertexPointXYZ* v = static_cast<VertexPointXYZ*>(element);\n  *(params->os) << v->estimate().x() << \" \" << v->estimate().y() << \" \"\n                << v->estimate().z() << \" \" << std::endl;\n  return this;\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/vertex_pointxyz.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_VERTEX_TRACKXYZ_H_\n#define G2O_VERTEX_TRACKXYZ_H_\n\n#include \"g2o/core/base_vertex.h\"\n#include \"g2o/core/hyper_graph_action.h\"\n#include \"g2o_types_slam3d_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n/**\n * \\brief Vertex for a tracked point in space\n */\nclass G2O_TYPES_SLAM3D_API VertexPointXYZ : public BaseVertex<3, Vector3> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  VertexPointXYZ() {}\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  virtual void setToOriginImpl() { _estimate.fill(0.); }\n\n  virtual void oplusImpl(const double* update_) {\n    Eigen::Map<const Vector3> update(update_);\n    _estimate += update;\n  }\n\n  virtual bool setEstimateDataImpl(const double* est) {\n    Eigen::Map<const Vector3> estMap(est);\n    _estimate = estMap;\n    return true;\n  }\n\n  virtual bool getEstimateData(double* est) const {\n    Eigen::Map<Vector3> estMap(est);\n    estMap = _estimate;\n    return true;\n  }\n\n  virtual int estimateDimension() const { return Dimension; }\n\n  virtual bool setMinimalEstimateDataImpl(const double* est) {\n    _estimate = Eigen::Map<const Vector3>(est);\n    return true;\n  }\n\n  virtual bool getMinimalEstimateData(double* est) const {\n    Eigen::Map<Vector3> v(est);\n    v = _estimate;\n    return true;\n  }\n\n  virtual int minimalEstimateDimension() const { return Dimension; }\n};\n\nclass G2O_TYPES_SLAM3D_API VertexPointXYZWriteGnuplotAction\n    : public WriteGnuplotAction {\n public:\n  VertexPointXYZWriteGnuplotAction();\n  virtual HyperGraphElementAction* operator()(\n      HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n};\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\n/**\n * \\brief visualize a 3D point\n */\nclass VertexPointXYZDrawAction : public DrawAction {\n public:\n  VertexPointXYZDrawAction();\n  virtual HyperGraphElementAction* operator()(\n      HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n\n protected:\n  FloatProperty* _pointSize;\n  virtual bool refreshPropertyPtrs(\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n};\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/vertex_se3.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"vertex_se3.h\"\n\n#include \"g2o/core/factory.h\"\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\n#include \"g2o/stuff/opengl_primitives.h\"\n#include \"g2o/stuff/opengl_wrapper.h\"\n#endif\n\n#include \"g2o/core/cache.h\"\n\nusing namespace Eigen;\n\nnamespace g2o {\n\nVertexSE3::VertexSE3() : BaseVertex<6, Isometry3>(), _numOplusCalls(0) {\n  setToOriginImpl();\n  updateCache();\n}\n\nbool VertexSE3::read(std::istream& is) {\n  Vector7 est;\n  bool state = internal::readVector(is, est);\n  setEstimate(internal::fromVectorQT(est));\n  return state;\n}\n\nbool VertexSE3::write(std::ostream& os) const {\n  return internal::writeVector(os, internal::toVectorQT(estimate()));\n}\n\nVertexSE3WriteGnuplotAction::VertexSE3WriteGnuplotAction()\n    : WriteGnuplotAction(typeid(VertexSE3).name()) {}\n\nHyperGraphElementAction* VertexSE3WriteGnuplotAction::operator()(\n    HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (typeid(*element).name() != _typeName) return nullptr;\n  WriteGnuplotAction::Parameters* params =\n      static_cast<WriteGnuplotAction::Parameters*>(params_);\n  if (!params->os) {\n    return nullptr;\n  }\n\n  VertexSE3* v = static_cast<VertexSE3*>(element);\n  Vector6 est = internal::toVectorMQT(v->estimate());\n  for (int i = 0; i < 6; i++) *(params->os) << est[i] << \" \";\n  *(params->os) << std::endl;\n  return this;\n}\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nvoid drawTriangle(float xSize, float ySize) {\n  Vector3F p[3];\n  glBegin(GL_TRIANGLES);\n  p[0] << 0., 0., 0.;\n  p[1] << -xSize, ySize, 0.;\n  p[2] << -xSize, -ySize, 0.;\n  for (int i = 1; i < 2; ++i) {\n    Vector3F normal = (p[i] - p[0]).cross(p[i + 1] - p[0]);\n    glNormal3f(normal.x(), normal.y(), normal.z());\n    glVertex3f(p[0].x(), p[0].y(), p[0].z());\n    glVertex3f(p[i].x(), p[i].y(), p[i].z());\n    glVertex3f(p[i + 1].x(), p[i + 1].y(), p[i + 1].z());\n  }\n  glEnd();\n}\n\nVertexSE3DrawAction::VertexSE3DrawAction()\n    : DrawAction(typeid(VertexSE3).name()),\n      _triangleX(nullptr),\n      _triangleY(nullptr) {\n  _cacheDrawActions = 0;\n}\n\nbool VertexSE3DrawAction::refreshPropertyPtrs(\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (!DrawAction::refreshPropertyPtrs(params_)) return false;\n  if (_previousParams) {\n    _triangleX = _previousParams->makeProperty<FloatProperty>(\n        _typeName + \"::TRIANGLE_X\", .2f);\n    _triangleY = _previousParams->makeProperty<FloatProperty>(\n        _typeName + \"::TRIANGLE_Y\", .05f);\n  } else {\n    _triangleX = 0;\n    _triangleY = 0;\n  }\n  return true;\n}\n\nHyperGraphElementAction* VertexSE3DrawAction::operator()(\n    HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (typeid(*element).name() != _typeName) return nullptr;\n  initializeDrawActionsCache();\n  refreshPropertyPtrs(params_);\n\n  if (!_previousParams) return this;\n\n  if (_show && !_show->value()) return this;\n\n  VertexSE3* that = static_cast<VertexSE3*>(element);\n\n  glColor3f(POSE_VERTEX_COLOR);\n  glPushMatrix();\n  glMultMatrixd(that->estimate().matrix().cast<double>().eval().data());\n  opengl::drawArrow2D(_triangleX->value(), _triangleY->value(),\n                      _triangleX->value() * .3f);\n  drawCache(that->cacheContainer(), params_);\n  drawUserData(that->userData(), params_);\n  glPopMatrix();\n  return this;\n}\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d/vertex_se3.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_VERTEX_SE3_\n#define G2O_VERTEX_SE3_\n\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"g2o/core/base_vertex.h\"\n#include \"g2o/core/hyper_graph_action.h\"\n#include \"g2o_types_slam3d_api.h\"\n#include \"isometry3d_mappings.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief 3D pose Vertex, represented as an Isometry3\n *\n * 3D pose vertex, represented as an Isometry3, i.e., an affine transformation\n * which is constructed by only concatenating rotation and translation\n * matrices. Hence, no scaling or projection.  To avoid that the rotational\n * part of the Isometry3 gets numerically unstable we compute the nearest\n * orthogonal matrix after a large number of calls to the oplus method.\n *\n * The parameterization for the increments constructed is a 6d vector\n * (x,y,z,qx,qy,qz) (note that we leave out the w part of the quaternion.\n */\nclass G2O_TYPES_SLAM3D_API VertexSE3 : public BaseVertex<6, Isometry3> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n\n  static const int orthogonalizeAfter =\n      1000;  //< orthogonalize the rotation matrix after N updates\n\n  VertexSE3();\n\n  virtual void setToOriginImpl() { _estimate = Isometry3::Identity(); }\n\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  virtual bool setEstimateDataImpl(const double* est) {\n    Eigen::Map<const Vector7> v(est);\n    _estimate = internal::fromVectorQT(v);\n    return true;\n  }\n\n  virtual bool getEstimateData(double* est) const {\n    Eigen::Map<Vector7> v(est);\n    v = internal::toVectorQT(_estimate);\n    return true;\n  }\n\n  virtual int estimateDimension() const { return 7; }\n\n  virtual bool setMinimalEstimateDataImpl(const double* est) {\n    Eigen::Map<const Vector6> v(est);\n    _estimate = internal::fromVectorMQT(v);\n    return true;\n  }\n\n  virtual bool getMinimalEstimateData(double* est) const {\n    Eigen::Map<Vector6> v(est);\n    v = internal::toVectorMQT(_estimate);\n    return true;\n  }\n\n  virtual int minimalEstimateDimension() const { return 6; }\n\n  /**\n   * update the position of this vertex. The update is in the form\n   * (x,y,z,qx,qy,qz) whereas (x,y,z) represents the translational update\n   * and (qx,qy,qz) corresponds to the respective elements. The missing\n   * element qw of the quaternion is recovred by\n   * || (qw,qx,qy,qz) || == 1 => qw = sqrt(1 - || (qx,qy,qz) ||\n   */\n  virtual void oplusImpl(const double* update) {\n    Eigen::Map<const Vector6> v(update);\n    Isometry3 increment = internal::fromVectorMQT(v);\n    _estimate = _estimate * increment;\n    if (++_numOplusCalls > orthogonalizeAfter) {\n      _numOplusCalls = 0;\n      internal::approximateNearestOrthogonalMatrix(\n          _estimate.matrix().topLeftCorner<3, 3>());\n    }\n  }\n\n  //! wrapper function to use the old SE3 type\n  SE3Quat G2O_ATTRIBUTE_DEPRECATED(estimateAsSE3Quat() const) {\n    return internal::toSE3Quat(estimate());\n  }\n  //! wrapper function to use the old SE3 type\n  void G2O_ATTRIBUTE_DEPRECATED(setEstimateFromSE3Quat(const SE3Quat& se3)) {\n    setEstimate(internal::fromSE3Quat(se3));\n  }\n\n protected:\n  int _numOplusCalls;  ///< store how often opluse was called to trigger\n                       ///< orthogonaliation of the rotation matrix\n};\n\n/**\n * \\brief write the vertex to some Gnuplot data file\n */\nclass VertexSE3WriteGnuplotAction : public WriteGnuplotAction {\n public:\n  VertexSE3WriteGnuplotAction();\n  virtual HyperGraphElementAction* operator()(\n      HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n};\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\n/**\n * \\brief visualize the 3D pose vertex\n */\nclass G2O_TYPES_SLAM3D_API VertexSE3DrawAction : public DrawAction {\n public:\n  VertexSE3DrawAction();\n  virtual HyperGraphElementAction* operator()(\n      HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n\n protected:\n  virtual bool refreshPropertyPtrs(\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n  FloatProperty *_triangleX, *_triangleY;\n};\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d_addons/CMakeLists.txt",
    "content": "add_library(types_slam3d_addons ${G2O_LIB_TYPE}\n  vertex_se3_euler.cpp\n  vertex_se3_euler.h\n  edge_se3_euler.cpp\n  edge_se3_euler.h\n  vertex_plane.cpp\n  vertex_plane.h\n  edge_se3_plane_calib.cpp\n  edge_se3_plane_calib.h\n  line3d.cpp line3d.h\n  vertex_line3d.cpp vertex_line3d.h\n  edge_se3_line.cpp edge_se3_line.h\n  edge_plane.cpp edge_plane.h\n  edge_se3_calib.cpp edge_se3_calib.h\n  types_slam3d_addons.cpp\n  types_slam3d_addons.h\n)\n\n\nset_target_properties(types_slam3d_addons PROPERTIES OUTPUT_NAME ${LIB_PREFIX}types_slam3d_addons)\nset_target_properties(types_slam3d_addons PROPERTIES\n  VERSION ${G2O_LIB_VERSION}\n  SOVERSION ${G2O_LIB_SOVERSION})\nif (APPLE)\n  set_target_properties(types_slam3d_addons PROPERTIES INSTALL_NAME_DIR \"${CMAKE_INSTALL_PREFIX}/${CMAKE_INSTALL_LIBDIR}\")\nendif()\ntarget_compile_features(types_slam3d_addons PUBLIC cxx_std_17)\ntarget_link_libraries(types_slam3d_addons types_slam3d core)\nif(G2O_HAVE_OPENGL)\n  target_link_libraries(types_slam3d_addons opengl_helper)\nendif()\n\ntarget_include_directories(types_slam3d_addons PUBLIC\n  $<BUILD_INTERFACE:${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}>\n  $<INSTALL_INTERFACE:include/g2o/types/slam3d_addons>)\n\ninstall(TARGETS types_slam3d_addons\n  EXPORT ${G2O_TARGETS_EXPORT_NAME}\n  RUNTIME DESTINATION ${RUNTIME_DESTINATION}\n  LIBRARY DESTINATION ${LIBRARY_DESTINATION}\n  ARCHIVE DESTINATION ${ARCHIVE_DESTINATION}\n  INCLUDES DESTINATION ${INCLUDES_DESTINATION}\n)\n\nfile(GLOB headers \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.h\" \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.hpp\")\ninstall(FILES ${headers} DESTINATION ${INCLUDES_INSTALL_DIR}/types/slam3d_addons)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d_addons/edge_plane.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_plane.h\"\n\nnamespace g2o {\nusing namespace Eigen;\n\nEdgePlane::EdgePlane()\n    : BaseBinaryEdge<4, Vector4, VertexPlane, VertexPlane>() {\n  _information.setIdentity();\n  _error.setZero();\n}\n\nbool EdgePlane::read(std::istream& is) {\n  Vector4 v;\n  internal::readVector(is, v);\n  setMeasurement(v);\n  return readInformationMatrix(is);\n}\n\nbool EdgePlane::write(std::ostream& os) const {\n  internal::writeVector(os, measurement());\n  return writeInformationMatrix(os);\n}\n\n#if 0\nvoid EdgePlane::linearizeOplus()\n{\n    _jacobianOplusXi=-Matrix3::Identity();\n    _jacobianOplusXj= Matrix3::Identity();\n}\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d_addons/edge_plane.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_EDGE_PLANE3D_H\n#define G2O_EDGE_PLANE3D_H\n\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"g2o/core/base_binary_edge.h\"\n#include \"g2o_types_slam3d_addons_api.h\"\n#include \"vertex_plane.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API EdgePlane\n    : public BaseBinaryEdge<4, Vector4, VertexPlane, VertexPlane> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  EdgePlane();\n\n  void computeError() {\n    const VertexPlane* v1 = static_cast<const VertexPlane*>(_vertices[0]);\n    const VertexPlane* v2 = static_cast<const VertexPlane*>(_vertices[1]);\n    _error =\n        (v2->estimate().toVector() - v1->estimate().toVector()) - _measurement;\n  }\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  virtual void setMeasurement(const Vector4& m) { _measurement = m; }\n\n  virtual bool setMeasurementData(const double* d) {\n    Eigen::Map<const Vector4> m(d);\n    _measurement = m;\n    return true;\n  }\n\n  virtual bool getMeasurementData(double* d) const {\n    Eigen::Map<Vector4> m(d);\n    m = _measurement;\n    return true;\n  }\n\n  virtual int measurementDimension() const { return 4; }\n\n  virtual bool setMeasurementFromState() {\n    const VertexPlane* v1 = static_cast<const VertexPlane*>(_vertices[0]);\n    const VertexPlane* v2 = static_cast<const VertexPlane*>(_vertices[1]);\n    _measurement = (v2->estimate().toVector()) - v1->estimate().toVector();\n\n    return true;\n  }\n\n#if 0\n    virtual void linearizeOplus();\n#endif\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d_addons/edge_se3_calib.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_se3_calib.h\"\n\n#include \"g2o/types/slam3d/vertex_se3.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nEdgeSE3Calib::EdgeSE3Calib() : BaseVariableSizedEdge<6, Isometry3>() {\n  resize(3);\n}\n\nvoid EdgeSE3Calib::computeError() {\n  const VertexSE3* v1 = static_cast<const VertexSE3*>(_vertices[0]);\n  const VertexSE3* v2 = static_cast<const VertexSE3*>(_vertices[1]);\n  const VertexSE3* calib = static_cast<const VertexSE3*>(_vertices[2]);\n  _error = g2o::internal::toVectorMQT(\n      _measurement.inverse() * calib->estimate().inverse() *\n      v1->estimate().inverse() * v2->estimate() * calib->estimate());\n}\n\nbool EdgeSE3Calib::write(std::ostream& os) const {\n  internal::writeVector(os, internal::toVectorQT(_measurement));\n  return writeInformationMatrix(os);\n}\n\nbool EdgeSE3Calib::read(std::istream& is) {\n  Vector7 meas;\n  internal::readVector(is, meas);\n  // normalize the quaternion to recover numerical precision lost by storing as\n  // human readable text\n  Vector4::MapType(meas.data() + 3).normalize();\n  setMeasurement(g2o::internal::fromVectorQT(meas));\n  return readInformationMatrix(is);\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d_addons/edge_se3_calib.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_EDGE_SE3_CALIB_H\n#define G2O_EDGE_SE3_CALIB_H\n\n#include \"g2o/core/base_variable_sized_edge.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/isometry3d_mappings.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/vertex_se3.h\"\n#include \"g2o_types_slam3d_addons_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n/**\n * \\brief Landmark measurement that also calibrates an offset for the landmark\n * measurement\n */\nclass EdgeSE3Calib\n    : public BaseVariableSizedEdge<6, Isometry3>  // Avoid redefinition of\n                                                  // BaseEdge in MSVC\n{\n public:\n  G2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API EdgeSE3Calib();\n\n  G2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API void computeError();\n  G2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API virtual bool read(std::istream& is);\n  G2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API virtual bool write(std::ostream& os) const;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d_addons/edge_se3_euler.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_se3_euler.h\"\n\n#include <iostream>\n\n#include \"g2o/core/factory.h\"\n\nusing namespace Eigen;\n\nnamespace g2o {\n\n/** conversion code from Euler angles */\nstatic void jac_quat3_euler3(Eigen::Matrix<double, 6, 6, Eigen::ColMajor>& J,\n                             const Isometry3& t) {\n  Vector7 t0 = g2o::internal::toVectorQT(t);\n\n  double delta = cst(1e-6);\n  double idelta = 1 / (2 * delta);\n\n  Vector7 ta;\n  Vector7 tb;\n  for (int i = 0; i < 6; i++) {\n    ta = tb = t0;\n    ta[i] -= delta;\n    tb[i] += delta;\n    Vector6 ea = g2o::internal::toVectorET(g2o::internal::fromVectorQT(ta));\n    Vector6 eb = g2o::internal::toVectorET(g2o::internal::fromVectorQT(tb));\n    J.col(i) = (eb - ea) * idelta;\n  }\n}\n\nbool EdgeSE3Euler::read(std::istream& is) {\n  Vector6 meas;\n  for (int i = 0; i < 6; i++) is >> meas[i];\n  Isometry3 transf = g2o::internal::fromVectorET(meas);\n  Matrix<double, 6, 6, Eigen::ColMajor> infMatEuler;\n  for (int i = 0; i < 6; i++)\n    for (int j = i; j < 6; j++) {\n      is >> infMatEuler(i, j);\n      if (i != j) infMatEuler(j, i) = infMatEuler(i, j);\n    }\n  Matrix<double, 6, 6, Eigen::ColMajor> J;\n  jac_quat3_euler3(J, transf);\n  Matrix<double, 6, 6, Eigen::ColMajor> infMat =\n      J.transpose() * infMatEuler * J;\n  setMeasurement(transf);\n  setInformation(infMat);\n  return true;\n}\n\nbool EdgeSE3Euler::write(std::ostream& os) const {\n  Vector6 meas = g2o::internal::toVectorET(_measurement);\n  for (int i = 0; i < 6; i++) os << meas[i] << \" \";\n\n  Matrix<double, 6, 6, Eigen::ColMajor> J;\n  jac_quat3_euler3(J, measurement());\n  // HACK: invert the jacobian to simulate the inverse derivative\n  J = J.inverse();\n  Matrix<double, 6, 6, Eigen::ColMajor> infMatEuler =\n      J.transpose() * information() * J;\n  for (int i = 0; i < 6; i++)\n    for (int j = i; j < 6; j++) {\n      os << \" \" << infMatEuler(i, j);\n    }\n  return os.good();\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d_addons/edge_se3_euler.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_EDGE_SE3_EULER_\n#define G2O_EDGE_SE3_EULER_\n\n#include \"g2o/types/slam3d/edge_se3.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/vertex_se3.h\"\n#include \"g2o_types_slam3d_addons_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief 3D edge between two VertexSE3, uses the euler angle parameterization\n * for the read/write functions *only*.\n */\nclass G2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API EdgeSE3Euler : public EdgeSE3 {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d_addons/edge_se3_line.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_se3_line.h\"\n\n#include \"g2o/stuff/opengl_wrapper.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nEdgeSE3Line3D::EdgeSE3Line3D() {\n  information().setIdentity();\n  cache = 0;\n  offsetParam = 0;\n  resizeParameters(1);\n  installParameter(offsetParam, 0);\n  color << 0.0, 0.5, 1.0;\n}\n\nbool EdgeSE3Line3D::read(std::istream& is) {\n  bool state = readParamIds(is);\n  state &= internal::readVector(is, _measurement);\n  state &= readInformationMatrix(is);\n  return state;\n}\n\nbool EdgeSE3Line3D::write(std::ostream& os) const {\n  writeParamIds(os);\n  internal::writeVector(os, measurement());\n  return writeInformationMatrix(os);\n}\n\nvoid EdgeSE3Line3D::computeError() {\n  const VertexSE3* se3Vertex = static_cast<const VertexSE3*>(_vertices[0]);\n  const VertexLine3D* lineVertex =\n      static_cast<const VertexLine3D*>(_vertices[1]);\n  const Line3D& line = lineVertex->estimate();\n  Line3D localLine = se3Vertex->estimate().inverse() * line;\n  _error = localLine.ominus(_measurement);\n}\n\nbool EdgeSE3Line3D::resolveCaches() {\n  ParameterVector pv(1);\n  pv[0] = offsetParam;\n  resolveCache(cache, (OptimizableGraph::Vertex*)_vertices[0],\n               \"CACHE_SE3_OFFSET\", pv);\n  return cache != 0;\n}\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nEdgeSE3Line3DDrawAction::EdgeSE3Line3DDrawAction()\n    : DrawAction(typeid(EdgeSE3Line3D).name()),\n      _lineLength(nullptr),\n      _lineWidth(nullptr) {}\n\nbool EdgeSE3Line3DDrawAction::refreshPropertyPtrs(\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (!DrawAction::refreshPropertyPtrs(params_)) {\n    return false;\n  }\n  if (_previousParams) {\n    _lineLength = _previousParams->makeProperty<FloatProperty>(\n        _typeName + \"::LINE_LENGTH\", 4.0f);\n    _lineWidth = _previousParams->makeProperty<FloatProperty>(\n        _typeName + \"::LINE_WIDTH\", 2.0f);\n  } else {\n    _lineLength = 0;\n    _lineWidth = 0;\n  }\n  return true;\n}\n\nHyperGraphElementAction* EdgeSE3Line3DDrawAction::operator()(\n    HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (typeid(*element).name() != _typeName) return nullptr;\n\n  refreshPropertyPtrs(params_);\n  if (!_previousParams) return this;\n\n  if (_show && !_show->value()) return this;\n\n  EdgeSE3Line3D* that = dynamic_cast<EdgeSE3Line3D*>(element);\n\n  if (!that) return this;\n\n  const VertexSE3* robot = dynamic_cast<const VertexSE3*>(that->vertex(0));\n  const VertexLine3D* landmark =\n      dynamic_cast<const VertexLine3D*>(that->vertex(1));\n\n  if (!robot || !landmark) return nullptr;\n\n  if (_lineLength && _lineWidth) {\n    Line3D line = that->measurement();\n    line.normalize();\n    Vector3 direction = line.d();\n    Vector3 npoint = line.d().cross(line.w());\n\n    glPushMatrix();\n    glMultMatrixd(robot->estimate().matrix().cast<double>().eval().data());\n    glColor3f(float(that->color(0)), float(that->color(1)),\n              float(that->color(2)));\n    glLineWidth(float(_lineWidth->value()));\n    glBegin(GL_LINES);\n    glNormal3f(float(npoint.x()), float(npoint.y()), float(npoint.z()));\n    glVertex3f(float(npoint.x() - direction.x() * _lineLength->value() / 2),\n               float(npoint.y() - direction.y() * _lineLength->value() / 2),\n               float(npoint.z() - direction.z() * _lineLength->value() / 2));\n    glVertex3f(float(npoint.x() + direction.x() * _lineLength->value() / 2),\n               float(npoint.y() + direction.y() * _lineLength->value() / 2),\n               float(npoint.z() + direction.z() * _lineLength->value() / 2));\n    glEnd();\n    glPopMatrix();\n  }\n\n  return this;\n}\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d_addons/edge_se3_line.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_EDGE_SE3_LINE_H_\n#define G2O_EDGE_SE3_LINE_H_\n\n#include \"g2o/core/base_binary_edge.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/parameter_se3_offset.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/vertex_se3.h\"\n#include \"g2o_types_slam3d_addons_api.h\"\n#include \"line3d.h\"\n#include \"vertex_line3d.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API EdgeSE3Line3D\n    : public BaseBinaryEdge<4, Line3D, VertexSE3, VertexLine3D> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n\n  EdgeSE3Line3D();\n\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  void computeError();\n\n  virtual void setMeasurement(const Vector6& m) { _measurement = m; }\n\n  virtual void setMeasurement(const Line3D& m) { _measurement = Line3D(m); }\n\n  virtual bool setMeasurementData(const double* d) {\n    Eigen::Map<const Vector6> v(d);\n    _measurement = Line3D(v);\n    return true;\n  }\n\n  virtual bool getMeasurementData(double* d) const {\n    Eigen::Map<Vector6> v(d);\n    v = _measurement;\n    return true;\n  }\n\n  virtual int measurementDimension() const { return 6; }\n\n  Vector3 color;\n\n private:\n  ParameterSE3Offset* offsetParam;\n  CacheSE3Offset* cache;\n  virtual bool resolveCaches();\n};\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nclass EdgeSE3Line3DDrawAction : public DrawAction {\n public:\n  G2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API EdgeSE3Line3DDrawAction();\n  G2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API virtual HyperGraphElementAction* operator()(\n      HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n\n protected:\n  virtual bool refreshPropertyPtrs(\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n  FloatProperty *_lineLength, *_lineWidth;\n};\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d_addons/edge_se3_plane_calib.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"edge_se3_plane_calib.h\"\n\n#include <iostream>\n\n#include \"g2o/stuff/opengl_wrapper.h\"\n\nnamespace g2o {\nusing namespace std;\nusing namespace Eigen;\n\nEdgeSE3PlaneSensorCalib::EdgeSE3PlaneSensorCalib()\n    : BaseVariableSizedEdge<3, Plane3D>(), color(cst(0.1), cst(0.1), cst(0.1)) {\n  resize(3);\n}\n\nbool EdgeSE3PlaneSensorCalib::read(std::istream& is) {\n  Vector4 v;\n  bool state = internal::readVector(is, v);\n  setMeasurement(Plane3D(v));\n  state &= internal::readVector(is, color);\n  state &= readInformationMatrix(is);\n  return state;\n}\n\nbool EdgeSE3PlaneSensorCalib::write(std::ostream& os) const {\n  internal::writeVector(os, measurement().toVector());\n  internal::writeVector(os, color);\n  return writeInformationMatrix(os);\n}\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nEdgeSE3PlaneSensorCalibDrawAction::EdgeSE3PlaneSensorCalibDrawAction()\n    : DrawAction(typeid(EdgeSE3PlaneSensorCalib).name()),\n      _planeWidth(nullptr),\n      _planeHeight(nullptr) {}\n\nbool EdgeSE3PlaneSensorCalibDrawAction::refreshPropertyPtrs(\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (!DrawAction::refreshPropertyPtrs(params_)) return false;\n  if (_previousParams) {\n    _planeWidth = _previousParams->makeProperty<FloatProperty>(\n        _typeName + \"::PLANE_WIDTH\", 0.5f);\n    _planeHeight = _previousParams->makeProperty<FloatProperty>(\n        _typeName + \"::PLANE_HEIGHT\", 0.5f);\n  } else {\n    _planeWidth = 0;\n    _planeHeight = 0;\n  }\n  return true;\n}\n\nHyperGraphElementAction* EdgeSE3PlaneSensorCalibDrawAction::operator()(\n    HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (typeid(*element).name() != _typeName) return nullptr;\n\n  refreshPropertyPtrs(params_);\n  if (!_previousParams) return this;\n\n  if (_show && !_show->value()) return this;\n\n  EdgeSE3PlaneSensorCalib* that =\n      dynamic_cast<EdgeSE3PlaneSensorCalib*>(element);\n\n  if (!that) return this;\n\n  const VertexSE3* robot = dynamic_cast<const VertexSE3*>(that->vertex(0));\n  const VertexSE3* sensor = dynamic_cast<const VertexSE3*>(that->vertex(2));\n  if (!robot || !sensor) return nullptr;\n\n  if (_planeWidth && _planeHeight) {\n    double d = that->measurement().distance();\n    double azimuth = Plane3D::azimuth(that->measurement().normal());\n    double elevation = Plane3D::elevation(that->measurement().normal());\n\n    glColor3f(float(that->color(0)), float(that->color(1)),\n              float(that->color(2)));\n    glPushMatrix();\n    Isometry3 robotAndSensor = robot->estimate() * sensor->estimate();\n    glMultMatrixd(robotAndSensor.matrix().cast<double>().eval().data());\n\n    glRotatef(float(RAD2DEG(azimuth)), 0.f, 0.f, 1.f);\n    glRotatef(float(RAD2DEG(elevation)), 0.f, -1.f, 0.f);\n    glTranslatef(float(d), 0.f, 0.f);\n\n    float planeWidth = _planeWidth->value();\n    float planeHeight = _planeHeight->value();\n    glBegin(GL_QUADS);\n    glNormal3f(-1, 0, 0);\n    glVertex3f(0, -planeWidth, -planeHeight);\n    glVertex3f(0, planeWidth, -planeHeight);\n    glVertex3f(0, planeWidth, planeHeight);\n    glVertex3f(0, -planeWidth, planeHeight);\n    glEnd();\n    glPopMatrix();\n  }\n\n  return this;\n}\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d_addons/edge_se3_plane_calib.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_EDGE_SE3_PLANE_CALIB_H\n#define G2O_EDGE_SE3_PLANE_CALIB_H\n\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"g2o/core/base_variable_sized_edge.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/vertex_se3.h\"\n#include \"vertex_plane.h\"\n\nnamespace g2o {\n/**\n * \\brief plane measurement that also calibrates an offset for the sensor\n */\nclass G2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API EdgeSE3PlaneSensorCalib\n    : public BaseVariableSizedEdge<3, Plane3D> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  EdgeSE3PlaneSensorCalib();\n  Vector3 color;\n\n  void computeError() {\n    const VertexSE3* v1 = static_cast<const VertexSE3*>(_vertices[0]);\n    const VertexPlane* planeVertex =\n        static_cast<const VertexPlane*>(_vertices[1]);\n    const VertexSE3* offset = static_cast<const VertexSE3*>(_vertices[2]);\n    const Plane3D& plane = planeVertex->estimate();\n    // measurement function: remap the plane in global coordinates\n    Isometry3 w2n = (v1->estimate() * offset->estimate()).inverse();\n    Plane3D localPlane = w2n * plane;\n    _error = localPlane.ominus(_measurement);\n  }\n\n  void setMeasurement(const Plane3D& m) { _measurement = m; }\n\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n};\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nclass EdgeSE3PlaneSensorCalibDrawAction : public DrawAction {\n public:\n  G2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API EdgeSE3PlaneSensorCalibDrawAction();\n  G2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API virtual HyperGraphElementAction* operator()(\n      HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n\n protected:\n  virtual bool refreshPropertyPtrs(\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n  FloatProperty *_planeWidth, *_planeHeight;\n};\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d_addons/g2o_types_slam3d_addons_api.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, H. Strasdat, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API_H\n#define G2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API_H\n\n#include \"g2o/config.h\"\n\n#ifdef _MSC_VER\n// We are using a Microsoft compiler:\n#ifdef G2O_SHARED_LIBS\n#ifdef types_slam3d_addons_EXPORTS\n#define G2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API __declspec(dllexport)\n#else\n#define G2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API __declspec(dllimport)\n#endif\n#else\n#define G2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API\n#endif\n\n#else\n// Not Microsoft compiler so set empty definition:\n#define G2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API\n#endif\n\n#endif  // G2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API_H\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d_addons/line3d.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"line3d.h\"\n\n#include \"g2o/stuff/misc.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nusing namespace std;\n\nstatic inline Matrix3 _skew(const Vector3& t) {\n  Matrix3 S;\n  S << 0, -t.z(), t.y(), t.z(), 0, -t.x(), -t.y(), t.x(), 0;\n  return S;\n}\n\nVector6 Line3D::toCartesian() const {\n  Vector6 cartesian;\n  cartesian.tail<3>() = d() / d().norm();\n  Matrix3 W = -_skew(d());\n  double damping = cst(1e-9);\n  Matrix3 A = W.transpose() * W + (Matrix3::Identity() * damping);\n  cartesian.head<3>() = A.ldlt().solve(W.transpose() * w());\n  return cartesian;\n}\n\nLine3D operator*(const Isometry3& t, const Line3D& line) {\n  Matrix6 A = Matrix6::Zero();\n  A.block<3, 3>(0, 0) = t.linear();\n  A.block<3, 3>(0, 3) = _skew(t.translation()) * t.linear();\n  A.block<3, 3>(3, 3) = t.linear();\n  Vector6 v = (Vector6)line;\n  return Line3D(A * v);\n}\n\nnamespace internal {\nVector6 transformCartesianLine(const Isometry3& t, const Vector6& line) {\n  Vector6 l;\n  l.head<3>() = t * line.head<3>();\n  l.tail<3>() = t.linear() * line.tail<3>();\n  return normalizeCartesianLine(l);\n}\n\nVector6 normalizeCartesianLine(const Vector6& line) {\n  Vector3 p0 = line.head<3>();\n  Vector3 d0 = line.tail<3>();\n  d0.normalize();\n  p0 -= d0 * (d0.dot(p0));\n  Vector6 nl;\n  nl.head<3>() = p0;\n  nl.tail<3>() = d0;\n  return nl;\n}\n\n}  // namespace internal\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d_addons/line3d.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_LINE3D_H_\n#define G2O_LINE3D_H_\n\n#include <Eigen/Core>\n\n#include \"g2o/core/eigen_types.h\"\n#include \"g2o_types_slam3d_addons_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\ntypedef Eigen::Matrix<double, 6, 1> Vector6;\ntypedef Eigen::Matrix<double, 6, 6> Matrix6;\ntypedef Eigen::Matrix<double, 6, 4> Matrix6x4;\n\nstruct OrthonormalLine3D {\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  Matrix2 W;\n  Matrix3 U;\n\n  OrthonormalLine3D() {\n    W = Matrix2::Identity();\n    U = Matrix3::Identity();\n  }\n};\ntypedef struct OrthonormalLine3D OrthonormalLine3D;\n\nclass Line3D : public Vector6 {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n\n  G2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API friend Line3D operator*(const Isometry3& t,\n                                                      const Line3D& line);\n\n  G2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API Line3D() {\n    *this << 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0;\n  }\n\n  G2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API Line3D(const Vector6& v) { (Vector6&)* this = v; }\n\n  G2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API Vector6 toCartesian() const;\n\n  G2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API inline Vector3 w() const { return head<3>(); }\n\n  G2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API inline Vector3 d() const { return tail<3>(); }\n\n  G2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API inline void setW(const Vector3& w_) {\n    head<3>() = w_;\n  }\n\n  G2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API inline void setD(const Vector3& d_) {\n    tail<3>() = d_;\n  }\n\n  G2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API static inline Line3D fromCartesian(\n      const Vector6& cart) {\n    Line3D l;\n    Vector3 _p = cart.head<3>();\n    Vector3 _d = cart.tail<3>() * 1.0 / cart.tail<3>().norm();\n    _p -= _d * (_d.dot(_p));\n    l.setW(_p.cross(_p + _d));\n    l.setD(_d);\n    return l;\n  }\n\n  G2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API static inline Line3D fromOrthonormal(\n      const OrthonormalLine3D& ortho) {\n    Vector3 w;\n    w.x() = ortho.U(0, 0) * ortho.W(0, 0);\n    w.y() = ortho.U(1, 0) * ortho.W(0, 0);\n    w.z() = ortho.U(2, 0) * ortho.W(0, 0);\n\n    Vector3 d;\n    d.x() = ortho.U(0, 1) * ortho.W(1, 0);\n    d.y() = ortho.U(1, 1) * ortho.W(1, 0);\n    d.z() = ortho.U(2, 1) * ortho.W(1, 0);\n\n    Line3D l;\n    l.setW(w);\n    l.setD(d);\n    l.normalize();\n\n    return l;\n  }\n\n  G2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API static inline OrthonormalLine3D toOrthonormal(\n      const Line3D& line) {\n    OrthonormalLine3D ortho;\n\n    Vector2 mags;\n    mags << line.d().norm(), line.w().norm();\n\n    double wn = 1.0 / mags.norm();\n    ortho.W << mags.y() * wn, -mags.x() * wn, mags.x() * wn, mags.y() * wn;\n\n    double mn = 1.0 / mags.y();\n    double dn = 1.0 / mags.x();\n    Vector3 mdcross;\n    mdcross = line.w().cross(line.d());\n    double mdcrossn = 1.0 / mdcross.norm();\n    ortho.U << line.w().x() * mn, line.d().x() * dn, mdcross.x() * mdcrossn,\n        line.w().y() * mn, line.d().y() * dn, mdcross.y() * mdcrossn,\n        line.w().z() * mn, line.d().z() * dn, mdcross.z() * mdcrossn;\n\n    return ortho;\n  }\n\n  G2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API inline void normalize() {\n    double n = 1.0 / d().norm();\n    (*this) *= n;\n  }\n\n  G2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API inline Line3D normalized() const {\n    return Line3D((Vector6)(*this) * (1.0 / d().norm()));\n  }\n\n  G2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API inline void oplus(const Vector4& v) {\n    OrthonormalLine3D ortho_estimate = toOrthonormal(*this);\n    OrthonormalLine3D ortho_update;\n    ortho_update.W << std::cos(v[3]), -std::sin(v[3]), std::sin(v[3]),\n        std::cos(v[3]);\n    Quaternion quat(std::sqrt(1 - v.head<3>().squaredNorm()), v[0], v[1], v[2]);\n    quat.normalize();\n    ortho_update.U = quat.toRotationMatrix();\n\n    ortho_estimate.U = ortho_estimate.U * ortho_update.U;\n    ortho_estimate.W = ortho_estimate.W * ortho_update.W;\n\n    *this = fromOrthonormal(ortho_estimate);\n    this->normalize();\n  }\n\n  G2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API inline Vector4 ominus(const Line3D& line) {\n    OrthonormalLine3D ortho_estimate = toOrthonormal(*this);\n    OrthonormalLine3D ortho_line = toOrthonormal(line);\n\n    Matrix2 W_delta = ortho_estimate.W.transpose() * ortho_line.W;\n    Matrix3 U_delta = ortho_estimate.U.transpose() * ortho_line.U;\n\n    Vector4 delta;\n    Quaternion q(U_delta);\n    q.normalize();\n    delta[0] = q.x();\n    delta[1] = q.y();\n    delta[2] = q.z();\n    delta[3] = std::atan2(W_delta(1, 0), W_delta(0, 0));\n\n    return delta;\n  }\n};\n\nG2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API Line3D operator*(const Isometry3& t,\n                                             const Line3D& line);\n\nnamespace internal {\n\nG2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API Vector6 transformCartesianLine(const Isometry3& t,\n                                                           const Vector6& line);\n\nG2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API Vector6 normalizeCartesianLine(const Vector6& line);\n\nstatic inline double mline_elevation(const double v[3]) {\n  return std::atan2(v[2], sqrt(v[0] * v[0] + v[1] * v[1]));\n}\n\nG2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API inline double getAzimuth(const Vector3& direction) {\n  return std::atan2(direction.y(), direction.x());\n}\n\nG2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API inline double getElevation(\n    const Vector3& direction) {\n  return std::atan2(direction.z(), direction.head<2>().norm());\n}\n\n}  // namespace internal\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d_addons/plane3d.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_PLANE3D_H_\n#define G2O_PLANE3D_H_\n\n#include <Eigen/Core>\n#include <Eigen/Geometry>\n\n#include \"g2o/stuff/misc.h\"\n#include \"g2o_types_slam3d_addons_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API Plane3D {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n\n  friend Plane3D operator*(const Isometry3& t, const Plane3D& plane);\n\n  Plane3D() { fromVector(Vector4(1., 0., 0., -1.)); }\n\n  Plane3D(const Vector4& v) { fromVector(v); }\n\n  inline Vector4 toVector() const { return _coeffs; }\n\n  inline const Vector4& coeffs() const { return _coeffs; }\n\n  inline void fromVector(const Vector4& coeffs_) {\n    _coeffs = coeffs_;\n    normalize(_coeffs);\n  }\n\n  static double azimuth(const Vector3& v) { return std::atan2(v(1), v(0)); }\n\n  static double elevation(const Vector3& v) {\n    return std::atan2(v(2), v.head<2>().norm());\n  }\n\n  double distance() const { return -_coeffs(3); }\n\n  Vector3 normal() const { return _coeffs.head<3>(); }\n\n  static Matrix3 rotation(const Vector3& v) {\n    double _azimuth = azimuth(v);\n    double _elevation = elevation(v);\n    return (AngleAxis(_azimuth, Vector3::UnitZ()) *\n            AngleAxis(-_elevation, Vector3::UnitY()))\n        .toRotationMatrix();\n  }\n\n  inline void oplus(const Vector3& v) {\n    // construct a normal from azimuth and elevation;\n    double _azimuth = v[0];\n    double _elevation = v[1];\n    double s = std::sin(_elevation), c = std::cos(_elevation);\n    Vector3 n(c * std::cos(_azimuth), c * std::sin(_azimuth), s);\n\n    // rotate the normal\n    Matrix3 R = rotation(normal());\n    double d = distance() + v[2];\n    _coeffs.head<3>() = R * n;\n    _coeffs(3) = -d;\n    normalize(_coeffs);\n  }\n\n  inline Vector3 ominus(const Plane3D& plane) {\n    // construct the rotation that would bring the plane normal in (1 0 0)\n    Matrix3 R = rotation(normal()).transpose();\n    Vector3 n = R * plane.normal();\n    double d = distance() - plane.distance();\n    return Vector3(azimuth(n), elevation(n), d);\n  }\n\n protected:\n  static inline void normalize(Vector4& coeffs) {\n    double n = coeffs.head<3>().norm();\n    coeffs = coeffs * (1. / n);\n  }\n\n  Vector4 _coeffs;\n};\n\ninline Plane3D operator*(const Isometry3& t, const Plane3D& plane) {\n  Vector4 v = plane._coeffs;\n  Vector4 v2;\n  Matrix3 R = t.rotation();\n  v2.head<3>() = R * v.head<3>();\n  v2(3) = v(3) - t.translation().dot(v2.head<3>());\n  return Plane3D(v2);\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d_addons/types_slam3d_addons.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"types_slam3d_addons.h\"\n\n#include <iostream>\n#include <typeinfo>\n\n#include \"g2o/core/factory.h\"\n#include \"g2o/stuff/macros.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nG2O_REGISTER_TYPE_GROUP(slam3d_addons);\n\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"VERTEX3\", VertexSE3Euler);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE3\", EdgeSE3Euler);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"VERTEX_PLANE\", VertexPlane);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_SE3_PLANE_CALIB\", EdgeSE3PlaneSensorCalib);\n\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"VERTEX_LINE3D\", VertexLine3D);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_SE3_LINE3D\", EdgeSE3Line3D);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_PLANE\", EdgePlane);\nG2O_REGISTER_TYPE_NAME(\"EDGE_SE3_CALIB\", EdgeSE3Calib);\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nG2O_REGISTER_ACTION(CacheCameraDrawAction);\nG2O_REGISTER_ACTION(VertexPlaneDrawAction);\nG2O_REGISTER_ACTION(EdgeSE3PlaneSensorCalibDrawAction);\nG2O_REGISTER_ACTION(VertexLine3DDrawAction);\nG2O_REGISTER_ACTION(EdgeSE3Line3DDrawAction);\n#endif\n\nG2O_ATTRIBUTE_CONSTRUCTOR(init_slam3d_addons_types) {\n  static bool initialized = false;\n  if (initialized) return;\n  initialized = true;\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\n  HyperGraphActionLibrary* actionLib = HyperGraphActionLibrary::instance();\n  HyperGraphElementAction::HyperGraphElementActionPtr vertexse3eulerdraw(\n      new g2o::VertexSE3DrawAction);\n  vertexse3eulerdraw->setTypeName(typeid(VertexSE3Euler).name());\n  actionLib->registerAction(vertexse3eulerdraw);\n\n  HyperGraphElementAction::HyperGraphElementActionPtr edgese3eulerdraw(\n      new g2o::EdgeSE3DrawAction);\n  edgese3eulerdraw->setTypeName(typeid(EdgeSE3Euler).name());\n  actionLib->registerAction(edgese3eulerdraw);\n#endif\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d_addons/types_slam3d_addons.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_\n#define G2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_\n\n#include \"edge_plane.h\"\n#include \"edge_se3_calib.h\"\n#include \"edge_se3_euler.h\"\n#include \"edge_se3_line.h\"\n#include \"edge_se3_plane_calib.h\"\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"g2o/core/base_binary_edge.h\"\n#include \"g2o/core/base_vertex.h\"\n#include \"g2o/core/hyper_graph_action.h\"\n#include \"g2o/types//slam3d/types_slam3d.h\"\n#include \"vertex_line3d.h\"\n#include \"vertex_plane.h\"\n#include \"vertex_se3_euler.h\"\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d_addons/vertex_line3d.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"vertex_line3d.h\"\n\n#include \"g2o/stuff/misc.h\"\n#include \"g2o/stuff/opengl_wrapper.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nVertexLine3D::VertexLine3D() : BaseVertex<4, Line3D>(), color(1., 0.5, 0.) {}\n\nbool VertexLine3D::read(std::istream& is) {\n  Vector6 lv;\n  bool state = internal::readVector(is, lv);\n  setEstimate(Line3D(lv));\n  return state;\n}\n\nbool VertexLine3D::write(std::ostream& os) const {\n  return internal::writeVector(os, _estimate);\n}\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nVertexLine3DDrawAction::VertexLine3DDrawAction()\n    : DrawAction(typeid(VertexLine3D).name()),\n      _lineLength(nullptr),\n      _lineWidth(nullptr) {}\n\nbool VertexLine3DDrawAction::refreshPropertyPtrs(\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (!DrawAction::refreshPropertyPtrs(params_)) {\n    return false;\n  }\n  if (_previousParams) {\n    _lineLength = _previousParams->makeProperty<FloatProperty>(\n        _typeName + \"::LINE_LENGTH\", 15);\n    _lineWidth = _previousParams->makeProperty<FloatProperty>(\n        _typeName + \"::LINE_WIDTH\", 5);\n  } else {\n    _lineLength = 0;\n    _lineWidth = 0;\n  }\n  return true;\n}\n\nHyperGraphElementAction* VertexLine3DDrawAction::operator()(\n    HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (typeid(*element).name() != _typeName) {\n    return nullptr;\n  }\n\n  refreshPropertyPtrs(params_);\n  if (!_previousParams) {\n    return this;\n  }\n\n  if (_show && !_show->value()) {\n    return this;\n  }\n\n  VertexLine3D* that = static_cast<VertexLine3D*>(element);\n  Line3D line = that->estimate();\n  line.normalize();\n  Vector3 direction = line.d();\n  Vector3 npoint = line.d().cross(line.w());\n  glPushMatrix();\n  glColor3f(float(that->color(0)), float(that->color(1)),\n            float(that->color(2)));\n  if (_lineLength && _lineWidth) {\n    glLineWidth(float(_lineWidth->value()));\n    glBegin(GL_LINES);\n    glNormal3f(float(npoint.x()), float(npoint.y()), float(npoint.z()));\n    glVertex3f(float(npoint.x() - direction.x() * _lineLength->value() / 2),\n               float(npoint.y() - direction.y() * _lineLength->value() / 2),\n               float(npoint.z() - direction.z() * _lineLength->value() / 2));\n    glVertex3f(float(npoint.x() + direction.x() * _lineLength->value() / 2),\n               float(npoint.y() + direction.y() * _lineLength->value() / 2),\n               float(npoint.z() + direction.z() * _lineLength->value() / 2));\n    glEnd();\n  }\n  glPopMatrix();\n\n  return this;\n}\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d_addons/vertex_line3d.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_VERTEX_LINE3D_H_\n#define G2O_VERTEX_LINE3D_H_\n\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"g2o/core/base_vertex.h\"\n#include \"g2o/core/hyper_graph_action.h\"\n#include \"g2o_types_slam3d_addons_api.h\"\n#include \"line3d.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API VertexLine3D : public BaseVertex<4, Line3D> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n\n  VertexLine3D();\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  virtual void setToOriginImpl() { _estimate = Line3D(); }\n\n  virtual void oplusImpl(const double* update_) {\n    Eigen::Map<const Vector4> update(update_);\n    _estimate.oplus(update);\n  }\n\n  virtual bool setEstimateDataImpl(const double* est) {\n    Eigen::Map<const Vector6> _est(est);\n    _estimate = Line3D(_est);\n    return true;\n  }\n\n  virtual bool getEstimateData(double* est) const {\n    Eigen::Map<Vector6> _est(est);\n    _est = _estimate;\n    return true;\n  }\n\n  virtual int estimateDimension() const { return 6; }\n\n  Vector3 color;\n};\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nclass VertexLine3DDrawAction : public DrawAction {\n public:\n  VertexLine3DDrawAction();\n  virtual HyperGraphElementAction* operator()(\n      HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n\n protected:\n  virtual bool refreshPropertyPtrs(\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n  FloatProperty *_lineLength, *_lineWidth;\n};\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d_addons/vertex_plane.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"vertex_plane.h\"\n\n#include \"g2o/stuff/opengl_wrapper.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nVertexPlane::VertexPlane() { color << cst(.2), cst(.2), cst(.2); }\n\nbool VertexPlane::read(std::istream& is) {\n  Vector4 lv;\n  bool state = internal::readVector(is, lv);\n  setEstimate(Plane3D(lv));\n  state &= internal::readVector(is, color);\n  return state;\n}\n\nbool VertexPlane::write(std::ostream& os) const {\n  bool state = internal::writeVector(os, _estimate.toVector());\n  state &= internal::writeVector(os, color);\n  return state;\n}\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\n\nVertexPlaneDrawAction::VertexPlaneDrawAction()\n    : DrawAction(typeid(VertexPlane).name()),\n      _planeWidth(nullptr),\n      _planeHeight(nullptr) {}\n\nbool VertexPlaneDrawAction::refreshPropertyPtrs(\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (!DrawAction::refreshPropertyPtrs(params_)) return false;\n  if (_previousParams) {\n    _planeWidth = _previousParams->makeProperty<FloatProperty>(\n        _typeName + \"::PLANE_WIDTH\", 3);\n    _planeHeight = _previousParams->makeProperty<FloatProperty>(\n        _typeName + \"::PLANE_HEIGHT\", 3);\n  } else {\n    _planeWidth = 0;\n    _planeHeight = 0;\n  }\n  return true;\n}\n\nHyperGraphElementAction* VertexPlaneDrawAction::operator()(\n    HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n    HyperGraphElementAction::Parameters* params_) {\n  if (typeid(*element).name() != _typeName) return nullptr;\n  refreshPropertyPtrs(params_);\n  if (!_previousParams) return this;\n  if (_show && !_show->value()) return this;\n\n  if (_planeWidth && _planeHeight) {\n    VertexPlane* that = static_cast<VertexPlane*>(element);\n    double d = that->estimate().distance();\n    double azimuth = Plane3D::azimuth(that->estimate().normal());\n    double elevation = Plane3D::elevation(that->estimate().normal());\n    glColor3f(float(that->color(0)), float(that->color(1)),\n              float(that->color(2)));\n    glPushMatrix();\n    glRotatef(float(RAD2DEG(azimuth)), 0.f, 0.f, 1.f);\n    glRotatef(float(RAD2DEG(elevation)), 0.f, -1.f, 0.f);\n    glTranslatef(float(d), 0.f, 0.f);\n\n    glBegin(GL_QUADS);\n    glNormal3f(-1.f, 0.f, 0.f);\n    glVertex3f(0.f, -_planeWidth->value(), -_planeHeight->value());\n    glVertex3f(0.f, _planeWidth->value(), -_planeHeight->value());\n    glVertex3f(0.f, _planeWidth->value(), _planeHeight->value());\n    glVertex3f(0.f, -_planeWidth->value(), _planeHeight->value());\n    glEnd();\n    glPopMatrix();\n  }\n\n  return this;\n}\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d_addons/vertex_plane.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_VERTEX_PLANE_H_\n#define G2O_VERTEX_PLANE_H_\n\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"g2o/core/base_vertex.h\"\n#include \"g2o/core/hyper_graph_action.h\"\n#include \"g2o_types_slam3d_addons_api.h\"\n#include \"plane3d.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nclass G2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API VertexPlane : public BaseVertex<3, Plane3D> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  VertexPlane();\n\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n\n  virtual void setToOriginImpl() { _estimate = Plane3D(); }\n\n  virtual void oplusImpl(const double* update_) {\n    Eigen::Map<const Vector3> update(update_);\n    _estimate.oplus(update);\n  }\n\n  virtual bool setEstimateDataImpl(const double* est) {\n    Eigen::Map<const Vector4> _est(est);\n    _estimate.fromVector(_est);\n    return true;\n  }\n\n  virtual bool getEstimateData(double* est) const {\n    Eigen::Map<Vector4> _est(est);\n    _est = _estimate.toVector();\n    return true;\n  }\n\n  virtual int estimateDimension() const { return 4; }\n\n  Vector3 color;\n};\n\n#ifdef G2O_HAVE_OPENGL\nclass VertexPlaneDrawAction : public DrawAction {\n public:\n  VertexPlaneDrawAction();\n  virtual HyperGraphElementAction* operator()(\n      HyperGraph::HyperGraphElement* element,\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n\n protected:\n  virtual bool refreshPropertyPtrs(\n      HyperGraphElementAction::Parameters* params_);\n  FloatProperty *_planeWidth, *_planeHeight;\n};\n#endif\n\n}  // namespace g2o\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d_addons/vertex_se3_euler.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"vertex_se3_euler.h\"\n\n#include \"g2o/types/slam3d/isometry3d_mappings.h\"\n\nnamespace g2o {\n\nbool VertexSE3Euler::read(std::istream& is) {\n  Vector6 est;\n  bool state = internal::readVector(is, est);\n  setEstimate(internal::fromVectorET(est));\n  return state;\n}\n\nbool VertexSE3Euler::write(std::ostream& os) const {\n  return internal::writeVector(os, internal::toVectorET(estimate()));\n}\n\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/types/slam3d_addons/vertex_se3_euler.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_VERTEX_SE3_EULER_\n#define G2O_VERTEX_SE3_EULER_\n\n#include \"g2o/types/slam3d/vertex_se3.h\"\n#include \"g2o_types_slam3d_addons_api.h\"\n\nnamespace g2o {\n\n/**\n * \\brief 3D pose Vertex, (x,y,z,roll,pitch,yaw)\n * the internal parameterization is the same as veretx_se3_quat.\n * Only the read/write operations are rewritten to input/output euler angles.\n */\nclass G2O_TYPES_SLAM3D_ADDONS_API VertexSE3Euler : public VertexSE3 {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n  virtual bool read(std::istream& is);\n  virtual bool write(std::ostream& os) const;\n};\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/g2o/what_is_in_these_directories.txt",
    "content": "stuff:\t\tis a general library containing utilities to manipulate\n       \t\tstrings, to open files and other unsorted components.\n\ncore:  \t\tthis is the base library of g2o\n\nmath_groups:\tclasses to represent some domainsfor variables used by\n\t\tthe types. These are for example SE2, SE3, Sim3,\n\t\tProjectiveCamera.\n\ntypes: \t\tHere are some types plugins for g2o, organized as\n\t\tapplication domain.  This is the list:\n\n\t\tslam2d: types for 2d SLAM. The vertices can represent\n\t\trobot poses and point landmarks. The edges can\n\t\trepresent pose-pose constraints, pose-landmark\n\t\tconstraints, and pose-landmark (bearing only)\n\t\tconstraints.\n\n\t\tslam3d: types for 3D slam. The vertices can represent\n\t\trobot poses with 6dof and the constraints can\n\t\trepresent pose-pose constraint.\n\n\t\tsim3: types for representing an unknown-scale SLAM\n\t\tproblem.  the vertices represent elements of sim3 (3d\n\t\tpose + scale), and the edges represent constraints\n\t\tspatial constraints between these sim3 vertices.\n\n\t\tsba: types for bundle adjustment. The vertices include\n\t\tintrinsic camera parameters, 3D points, extrinsic\n\t\tparameters.  The edges include: monocular projection,\n\t\tmonocular projection with parameters (3-edge), stereo\n\t\tprojection and scale constraint between extrinsic\n\t\tnodes.  There are also types for BA that are based on\n\t\tthe exponential map parameterization.\n\n\t\ticp: hmmmm dunno what this is....\n\nsolvers:\tHere are the linear solver plugins: PCG, colamd, and CHOLMOD.\n\nexamples: \tApplication examples. These dirs build executables\n\n\t\tba: a simple demo on bundle adjustment that constructs\n\t\ta simulated scene and optimizes it\n\n\t\ttutorial_slam2d: a complete tutorial on how to build a\n\t\tslam2d subsystem. It does not require the types\n\t\tplugins, as it defines everything from scratch.\n\n\t\ticp: ???\n\napps: \t\there are the main applications that use g2o. they\n\t\tinclude a command line interface and a gui\n\t\tapplication.\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/script/android.toolchain.cmake",
    "content": "# Copyright (c) 2010-2011, Ethan Rublee\n# Copyright (c) 2011-2014, Andrey Kamaev\n# All rights reserved.\n#\n# Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n# modification, are permitted provided that the following conditions are met:\n#\n# 1.  Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n#     this list of conditions and the following disclaimer.\n#\n# 2.  Redistributions in binary form must reproduce the above copyright notice,\n#     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation\n#     and/or other materials provided with the distribution.\n#\n# 3.  Neither the name of the copyright holder nor the names of its\n#     contributors may be used to endorse or promote products derived from this\n#     software without specific prior written permission.\n#\n# THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS IS\"\n# AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE\n# IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE\n# ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT HOLDER OR CONTRIBUTORS BE\n# LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR\n# CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF\n# SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS\n# INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN\n# CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE)\n# ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE\n# POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n# ------------------------------------------------------------------------------\n#  Android CMake toolchain file, for use with the Android NDK r5-r10d\n#  Requires cmake 2.6.3 or newer (2.8.9 or newer is recommended).\n#  See home page: https://github.com/taka-no-me/android-cmake\n#\n#  Usage Linux:\n#   $ export ANDROID_NDK=/absolute/path/to/the/android-ndk\n#   $ mkdir build && cd build\n#   $ cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=path/to/the/android.toolchain.cmake ..\n#   $ make -j8\n#\n#  Usage Windows:\n#     You need native port of make to build your project.\n#     Android NDK r7 (and newer) already has make.exe on board.\n#     For older NDK you have to install it separately.\n#     For example, this one: http://gnuwin32.sourceforge.net/packages/make.htm\n#\n#   $ SET ANDROID_NDK=C:\\absolute\\path\\to\\the\\android-ndk\n#   $ mkdir build && cd build\n#   $ cmake.exe -G\"MinGW Makefiles\"\n#       -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=path\\to\\the\\android.toolchain.cmake\n#       -DCMAKE_MAKE_PROGRAM=\"%ANDROID_NDK%\\prebuilt\\windows\\bin\\make.exe\" ..\n#   $ cmake.exe --build .\n#\n#\n#  Options (can be set as cmake parameters: -D<option_name>=<value>):\n#    ANDROID_NDK=/opt/android-ndk - path to the NDK root.\n#      Can be set as environment variable. Can be set only at first cmake run.\n#\n#    ANDROID_ABI=armeabi-v7a - specifies the target Application Binary\n#      Interface (ABI). This option nearly matches to the APP_ABI variable\n#      used by ndk-build tool from Android NDK.\n#\n#      Possible targets are:\n#        \"armeabi\" - ARMv5TE based CPU with software floating point operations\n#        \"armeabi-v7a\" - ARMv7 based devices with hardware FPU instructions\n#            this ABI target is used by default\n#        \"armeabi-v7a with NEON\" - same as armeabi-v7a, but\n#            sets NEON as floating-point unit\n#        \"armeabi-v7a with VFPV3\" - same as armeabi-v7a, but\n#            sets VFPV3 as floating-point unit (has 32 registers instead of 16)\n#        \"armeabi-v6 with VFP\" - tuned for ARMv6 processors having VFP\n#        \"x86\" - IA-32 instruction set\n#        \"mips\" - MIPS32 instruction set\n#\n#      64-bit ABIs for NDK r10 and newer:\n#        \"arm64-v8a\" - ARMv8 AArch64 instruction set\n#        \"x86_64\" - Intel64 instruction set (r1)\n#        \"mips64\" - MIPS64 instruction set (r6)\n#\n#    ANDROID_NATIVE_API_LEVEL=android-8 - level of Android API compile for.\n#      Option is read-only when standalone toolchain is used.\n#      Note: building for \"android-L\" requires explicit configuration.\n#\n#    ANDROID_TOOLCHAIN_NAME=arm-linux-androideabi-4.9 - the name of compiler\n#      toolchain to be used. The list of possible values depends on the NDK\n#      version. For NDK r10c the possible values are:\n#\n#        * aarch64-linux-android-4.9\n#        * aarch64-linux-android-clang3.4\n#        * aarch64-linux-android-clang3.5\n#        * arm-linux-androideabi-4.6\n#        * arm-linux-androideabi-4.8\n#        * arm-linux-androideabi-4.9 (default)\n#        * arm-linux-androideabi-clang3.4\n#        * arm-linux-androideabi-clang3.5\n#        * mips64el-linux-android-4.9\n#        * mips64el-linux-android-clang3.4\n#        * mips64el-linux-android-clang3.5\n#        * mipsel-linux-android-4.6\n#        * mipsel-linux-android-4.8\n#        * mipsel-linux-android-4.9\n#        * mipsel-linux-android-clang3.4\n#        * mipsel-linux-android-clang3.5\n#        * x86-4.6\n#        * x86-4.8\n#        * x86-4.9\n#        * x86-clang3.4\n#        * x86-clang3.5\n#        * x86_64-4.9\n#        * x86_64-clang3.4\n#        * x86_64-clang3.5\n#\n#    ANDROID_FORCE_ARM_BUILD=OFF - set ON to generate 32-bit ARM instructions\n#      instead of Thumb. Is not available for \"armeabi-v6 with VFP\"\n#      (is forced to be ON) ABI.\n#\n#    ANDROID_NO_UNDEFINED=ON - set ON to show all undefined symbols as linker\n#      errors even if they are not used.\n#\n#    ANDROID_SO_UNDEFINED=OFF - set ON to allow undefined symbols in shared\n#      libraries. Automatically turned for NDK r5x and r6x due to GLESv2\n#      problems.\n#\n#    ANDROID_STL=gnustl_static - specify the runtime to use.\n#\n#      Possible values are:\n#        none           -> Do not configure the runtime.\n#        system         -> Use the default minimal system C++ runtime library.\n#                          Implies -fno-rtti -fno-exceptions.\n#                          Is not available for standalone toolchain.\n#        system_re      -> Use the default minimal system C++ runtime library.\n#                          Implies -frtti -fexceptions.\n#                          Is not available for standalone toolchain.\n#        gabi++_static  -> Use the GAbi++ runtime as a static library.\n#                          Implies -frtti -fno-exceptions.\n#                          Available for NDK r7 and newer.\n#                          Is not available for standalone toolchain.\n#        gabi++_shared  -> Use the GAbi++ runtime as a shared library.\n#                          Implies -frtti -fno-exceptions.\n#                          Available for NDK r7 and newer.\n#                          Is not available for standalone toolchain.\n#        stlport_static -> Use the STLport runtime as a static library.\n#                          Implies -fno-rtti -fno-exceptions for NDK before r7.\n#                          Implies -frtti -fno-exceptions for NDK r7 and newer.\n#                          Is not available for standalone toolchain.\n#        stlport_shared -> Use the STLport runtime as a shared library.\n#                          Implies -fno-rtti -fno-exceptions for NDK before r7.\n#                          Implies -frtti -fno-exceptions for NDK r7 and newer.\n#                          Is not available for standalone toolchain.\n#        gnustl_static  -> Use the GNU STL as a static library.\n#                          Implies -frtti -fexceptions.\n#        gnustl_shared  -> Use the GNU STL as a shared library.\n#                          Implies -frtti -fno-exceptions.\n#                          Available for NDK r7b and newer.\n#                          Silently degrades to gnustl_static if not available.\n#\n#    ANDROID_STL_FORCE_FEATURES=ON - turn rtti and exceptions support based on\n#      chosen runtime. If disabled, then the user is responsible for settings\n#      these options.\n#\n#  What?:\n#    android-cmake toolchain searches for NDK/toolchain in the following order:\n#      ANDROID_NDK - cmake parameter\n#      ANDROID_NDK - environment variable\n#      ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN - cmake parameter\n#      ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN - environment variable\n#      ANDROID_NDK - default locations\n#      ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN - default locations\n#\n#    Make sure to do the following in your scripts:\n#      set( CMAKE_CXX_FLAGS \"${CMAKE_CXX_FLAGS} ${my_cxx_flags}\" )\n#      set( CMAKE_C_FLAGS \"${CMAKE_C_FLAGS} ${my_cxx_flags}\" )\n#    The flags will be prepopulated with critical flags, so don't loose them.\n#    Also be aware that toolchain also sets configuration-specific compiler\n#    flags and linker flags.\n#\n#    ANDROID and BUILD_ANDROID will be set to true, you may test any of these\n#    variables to make necessary Android-specific configuration changes.\n#\n#    Also ARMEABI or ARMEABI_V7A or X86 or MIPS or ARM64_V8A or X86_64 or MIPS64\n#    will be set true, mutually exclusive. NEON option will be set true\n#    if VFP is set to NEON.\n#\n# ------------------------------------------------------------------------------\n\ncmake_minimum_required( VERSION 2.6.3 )\n\nif( DEFINED CMAKE_CROSSCOMPILING )\n # subsequent toolchain loading is not really needed\n return()\nendif()\n\nif( CMAKE_TOOLCHAIN_FILE )\n # touch toolchain variable to suppress \"unused variable\" warning\nendif()\n\n# inherit settings in recursive loads\nget_property( _CMAKE_IN_TRY_COMPILE GLOBAL PROPERTY IN_TRY_COMPILE )\nif( _CMAKE_IN_TRY_COMPILE )\n include( \"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/../android.toolchain.config.cmake\" OPTIONAL )\nendif()\n\n# this one is important\nif( CMAKE_VERSION VERSION_GREATER \"3.0.99\" )\n set( CMAKE_SYSTEM_NAME Android )\nelse()\n set( CMAKE_SYSTEM_NAME Linux )\nendif()\n\n# this one not so much\nset( CMAKE_SYSTEM_VERSION 1 )\n\n# rpath makes low sense for Android\nset( CMAKE_SHARED_LIBRARY_RUNTIME_C_FLAG \"\" )\nset( CMAKE_SKIP_RPATH TRUE CACHE BOOL \"If set, runtime paths are not added when using shared libraries.\" )\n\n# NDK search paths\nset( ANDROID_SUPPORTED_NDK_VERSIONS ${ANDROID_EXTRA_NDK_VERSIONS} -r10d -r10c -r10b -r10 -r9d -r9c -r9b -r9 -r8e -r8d -r8c -r8b -r8 -r7c -r7b -r7 -r6b -r6 -r5c -r5b -r5 \"\" )\nif( NOT DEFINED ANDROID_NDK_SEARCH_PATHS )\n if( CMAKE_HOST_WIN32 )\n  file( TO_CMAKE_PATH \"$ENV{PROGRAMFILES}\" ANDROID_NDK_SEARCH_PATHS )\n  set( ANDROID_NDK_SEARCH_PATHS \"${ANDROID_NDK_SEARCH_PATHS}\" \"$ENV{SystemDrive}/NVPACK\" )\n else()\n  file( TO_CMAKE_PATH \"$ENV{HOME}\" ANDROID_NDK_SEARCH_PATHS )\n  set( ANDROID_NDK_SEARCH_PATHS /opt \"${ANDROID_NDK_SEARCH_PATHS}/NVPACK\" )\n endif()\nendif()\nif( NOT DEFINED ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN_SEARCH_PATH )\n set( ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN_SEARCH_PATH /opt/android-toolchain )\nendif()\n\n# known ABIs\nset( ANDROID_SUPPORTED_ABIS_arm \"armeabi-v7a;armeabi;armeabi-v7a with NEON;armeabi-v7a with VFPV3;armeabi-v6 with VFP\" )\nset( ANDROID_SUPPORTED_ABIS_arm64 \"arm64-v8a\" )\nset( ANDROID_SUPPORTED_ABIS_x86 \"x86\" )\nset( ANDROID_SUPPORTED_ABIS_x86_64 \"x86_64\" )\nset( ANDROID_SUPPORTED_ABIS_mips \"mips\" )\nset( ANDROID_SUPPORTED_ABIS_mips64 \"mips64\" )\n\n# API level defaults\nset( ANDROID_DEFAULT_NDK_API_LEVEL 8 )\nset( ANDROID_DEFAULT_NDK_API_LEVEL_arm64 21 )\nset( ANDROID_DEFAULT_NDK_API_LEVEL_x86 9 )\nset( ANDROID_DEFAULT_NDK_API_LEVEL_x86_64 21 )\nset( ANDROID_DEFAULT_NDK_API_LEVEL_mips 9 )\nset( ANDROID_DEFAULT_NDK_API_LEVEL_mips64 21 )\n\n\nmacro( __LIST_FILTER listvar regex )\n  if( ${listvar} )\n    foreach( __val ${${listvar}} )\n      if( __val MATCHES \"${regex}\" )\n        list( REMOVE_ITEM ${listvar} \"${__val}\" )\n      endif()\n    endforeach()\n  endif()\nendmacro()\n\nmacro( __INIT_VARIABLE var_name )\n  set( __test_path 0 )\n  foreach( __var ${ARGN} )\n    if( __var STREQUAL \"PATH\" )\n      set( __test_path 1 )\n      break()\n    endif()\n  endforeach()\n\n  if( __test_path AND NOT EXISTS \"${${var_name}}\" )\n    unset( ${var_name} CACHE )\n  endif()\n\n  if( \" ${${var_name}}\" STREQUAL \" \" )\n    set( __values 0 )\n    foreach( __var ${ARGN} )\n      if( __var STREQUAL \"VALUES\" )\n        set( __values 1 )\n      elseif( NOT __var STREQUAL \"PATH\" )\n        if( __var MATCHES \"^ENV_.*$\" )\n          string( REPLACE \"ENV_\" \"\" __var \"${__var}\" )\n          set( __value \"$ENV{${__var}}\" )\n        elseif( DEFINED ${__var} )\n          set( __value \"${${__var}}\" )\n        elseif( __values )\n          set( __value \"${__var}\" )\n        else()\n          set( __value \"\" )\n        endif()\n\n        if( NOT \" ${__value}\" STREQUAL \" \" AND (NOT __test_path OR EXISTS \"${__value}\") )\n          set( ${var_name} \"${__value}\" )\n          break()\n        endif()\n      endif()\n    endforeach()\n    unset( __value )\n    unset( __values )\n  endif()\n\n  if( __test_path )\n    file( TO_CMAKE_PATH \"${${var_name}}\" ${var_name} )\n  endif()\n  unset( __test_path )\nendmacro()\n\nmacro( __DETECT_NATIVE_API_LEVEL _var _path )\n  set( __ndkApiLevelRegex \"^[\\t ]*#define[\\t ]+__ANDROID_API__[\\t ]+([0-9]+)[\\t ]*.*$\" )\n  file( STRINGS ${_path} __apiFileContent REGEX \"${__ndkApiLevelRegex}\" )\n  if( NOT __apiFileContent )\n    message( SEND_ERROR \"Could not get Android native API level. Probably you have specified invalid level value, or your copy of NDK/toolchain is broken.\" )\n  endif()\n  string( REGEX REPLACE \"${__ndkApiLevelRegex}\" \"\\\\1\" ${_var} \"${__apiFileContent}\" )\n  unset( __apiFileContent )\n  unset( __ndkApiLevelRegex )\nendmacro()\n\nmacro( __DETECT_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME _var _root )\n if( EXISTS \"${_root}\" )\n    file( GLOB __gccExePath RELATIVE \"${_root}/bin/\" \"${_root}/bin/*-gcc${TOOL_OS_SUFFIX}\" )\n    __LIST_FILTER( __gccExePath \"^[.].*\" )\n    list( LENGTH __gccExePath __gccExePathsCount )\n    if( NOT __gccExePathsCount EQUAL 1  AND NOT _CMAKE_IN_TRY_COMPILE )\n      message( WARNING \"Could not determine machine name for compiler from ${_root}\" )\n      set( ${_var} \"\" )\n    else()\n      get_filename_component( __gccExeName \"${__gccExePath}\" NAME_WE )\n      string( REPLACE \"-gcc\" \"\" ${_var} \"${__gccExeName}\" )\n    endif()\n    unset( __gccExePath )\n    unset( __gccExePathsCount )\n    unset( __gccExeName )\n  else()\n    set( ${_var} \"\" )\n  endif()\nendmacro()\n\n\n# fight against cygwin\nset( ANDROID_FORBID_SYGWIN TRUE CACHE BOOL \"Prevent cmake from working under cygwin and using cygwin tools\")\nmark_as_advanced( ANDROID_FORBID_SYGWIN )\nif( ANDROID_FORBID_SYGWIN )\n if( CYGWIN )\n  message( FATAL_ERROR \"Android NDK and android-cmake toolchain are not welcome Cygwin. It is unlikely that this cmake toolchain will work under cygwin. But if you want to try then you can set cmake variable ANDROID_FORBID_SYGWIN to FALSE and rerun cmake.\" )\n endif()\n\n if( CMAKE_HOST_WIN32 )\n  # remove cygwin from PATH\n  set( __new_path \"$ENV{PATH}\")\n  __LIST_FILTER( __new_path \"cygwin\" )\n  set(ENV{PATH} \"${__new_path}\")\n  unset(__new_path)\n endif()\nendif()\n\n\n# detect current host platform\nif( NOT DEFINED ANDROID_NDK_HOST_X64 AND (CMAKE_HOST_SYSTEM_PROCESSOR MATCHES \"amd64|x86_64|AMD64\" OR CMAKE_HOST_APPLE) )\n set( ANDROID_NDK_HOST_X64 1 CACHE BOOL \"Try to use 64-bit compiler toolchain\" )\n mark_as_advanced( ANDROID_NDK_HOST_X64 )\nendif()\n\nset( TOOL_OS_SUFFIX \"\" )\nif( CMAKE_HOST_APPLE )\n set( ANDROID_NDK_HOST_SYSTEM_NAME \"darwin-x86_64\" )\n set( ANDROID_NDK_HOST_SYSTEM_NAME2 \"darwin-x86\" )\nelseif( CMAKE_HOST_WIN32 )\n set( ANDROID_NDK_HOST_SYSTEM_NAME \"windows-x86_64\" )\n set( ANDROID_NDK_HOST_SYSTEM_NAME2 \"windows\" )\n set( TOOL_OS_SUFFIX \".exe\" )\nelseif( CMAKE_HOST_UNIX )\n set( ANDROID_NDK_HOST_SYSTEM_NAME \"linux-x86_64\" )\n set( ANDROID_NDK_HOST_SYSTEM_NAME2 \"linux-x86\" )\nelse()\n message( FATAL_ERROR \"Cross-compilation on your platform is not supported by this cmake toolchain\" )\nendif()\n\nif( NOT ANDROID_NDK_HOST_X64 )\n set( ANDROID_NDK_HOST_SYSTEM_NAME ${ANDROID_NDK_HOST_SYSTEM_NAME2} )\nendif()\n\n# see if we have path to Android NDK\nif( NOT ANDROID_NDK AND NOT ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN )\n  __INIT_VARIABLE( ANDROID_NDK PATH ENV_ANDROID_NDK )\nendif()\nif( NOT ANDROID_NDK )\n # see if we have path to Android standalone toolchain\n __INIT_VARIABLE( ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN PATH ENV_ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN )\n\n if( NOT ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN )\n  #try to find Android NDK in one of the the default locations\n  set( __ndkSearchPaths )\n  foreach( __ndkSearchPath ${ANDROID_NDK_SEARCH_PATHS} )\n   foreach( suffix ${ANDROID_SUPPORTED_NDK_VERSIONS} )\n    list( APPEND __ndkSearchPaths \"${__ndkSearchPath}/android-ndk${suffix}\" )\n   endforeach()\n  endforeach()\n  __INIT_VARIABLE( ANDROID_NDK PATH VALUES ${__ndkSearchPaths} )\n  unset( __ndkSearchPaths )\n\n  if( ANDROID_NDK )\n   message( STATUS \"Using default path for Android NDK: ${ANDROID_NDK}\" )\n   message( STATUS \"  If you prefer to use a different location, please define a cmake or environment variable: ANDROID_NDK\" )\n  else()\n   #try to find Android standalone toolchain in one of the the default locations\n   __INIT_VARIABLE( ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN PATH ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN_SEARCH_PATH )\n\n   if( ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN )\n    message( STATUS \"Using default path for standalone toolchain ${ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN}\" )\n    message( STATUS \"  If you prefer to use a different location, please define the variable: ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN\" )\n   endif( ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN )\n  endif( ANDROID_NDK )\n endif( NOT ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN )\nendif( NOT ANDROID_NDK )\n\n# remember found paths\nif( ANDROID_NDK )\n get_filename_component( ANDROID_NDK \"${ANDROID_NDK}\" ABSOLUTE )\n set( ANDROID_NDK \"${ANDROID_NDK}\" CACHE INTERNAL \"Path of the Android NDK\" FORCE )\n set( BUILD_WITH_ANDROID_NDK True )\n if( EXISTS \"${ANDROID_NDK}/RELEASE.TXT\" )\n  file( STRINGS \"${ANDROID_NDK}/RELEASE.TXT\" ANDROID_NDK_RELEASE_FULL LIMIT_COUNT 1 REGEX \"r[0-9]+[a-z]?\" )\n  string( REGEX MATCH \"r([0-9]+)([a-z]?)\" ANDROID_NDK_RELEASE \"${ANDROID_NDK_RELEASE_FULL}\" )\n else()\n  set( ANDROID_NDK_RELEASE \"r1x\" )\n  set( ANDROID_NDK_RELEASE_FULL \"unreleased\" )\n endif()\n string( REGEX REPLACE \"r([0-9]+)([a-z]?)\" \"\\\\1*1000\" ANDROID_NDK_RELEASE_NUM \"${ANDROID_NDK_RELEASE}\" )\n string( FIND \" abcdefghijklmnopqastuvwxyz\" \"${CMAKE_MATCH_2}\" __ndkReleaseLetterNum )\n math( EXPR ANDROID_NDK_RELEASE_NUM \"${ANDROID_NDK_RELEASE_NUM}+${__ndkReleaseLetterNum}\" )\nelseif( ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN )\n get_filename_component( ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN \"${ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN}\" ABSOLUTE )\n # try to detect change\n if( CMAKE_AR )\n  string( LENGTH \"${ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN}\" __length )\n  string( SUBSTRING \"${CMAKE_AR}\" 0 ${__length} __androidStandaloneToolchainPreviousPath )\n  if( NOT __androidStandaloneToolchainPreviousPath STREQUAL ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN )\n   message( FATAL_ERROR \"It is not possible to change path to the Android standalone toolchain on subsequent run.\" )\n  endif()\n  unset( __androidStandaloneToolchainPreviousPath )\n  unset( __length )\n endif()\n set( ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN \"${ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN}\" CACHE INTERNAL \"Path of the Android standalone toolchain\" FORCE )\n set( BUILD_WITH_STANDALONE_TOOLCHAIN True )\nelse()\n list(GET ANDROID_NDK_SEARCH_PATHS 0 ANDROID_NDK_SEARCH_PATH)\n message( FATAL_ERROR \"Could not find neither Android NDK nor Android standalone toolchain.\n    You should either set an environment variable:\n      export ANDROID_NDK=~/my-android-ndk\n    or\n      export ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN=~/my-android-toolchain\n    or put the toolchain or NDK in the default path:\n      sudo ln -s ~/my-android-ndk ${ANDROID_NDK_SEARCH_PATH}/android-ndk\n      sudo ln -s ~/my-android-toolchain ${ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN_SEARCH_PATH}\" )\nendif()\n\n# android NDK layout\nif( BUILD_WITH_ANDROID_NDK )\n if( NOT DEFINED ANDROID_NDK_LAYOUT )\n  # try to automatically detect the layout\n  if( EXISTS \"${ANDROID_NDK}/RELEASE.TXT\")\n   set( ANDROID_NDK_LAYOUT \"RELEASE\" )\n  elseif( EXISTS \"${ANDROID_NDK}/../../linux-x86/toolchain/\" )\n   set( ANDROID_NDK_LAYOUT \"LINARO\" )\n  elseif( EXISTS \"${ANDROID_NDK}/../../gcc/\" )\n   set( ANDROID_NDK_LAYOUT \"ANDROID\" )\n  endif()\n endif()\n set( ANDROID_NDK_LAYOUT \"${ANDROID_NDK_LAYOUT}\" CACHE STRING \"The inner layout of NDK\" )\n mark_as_advanced( ANDROID_NDK_LAYOUT )\n if( ANDROID_NDK_LAYOUT STREQUAL \"LINARO\" )\n  set( ANDROID_NDK_HOST_SYSTEM_NAME ${ANDROID_NDK_HOST_SYSTEM_NAME2} ) # only 32-bit at the moment\n  set( ANDROID_NDK_TOOLCHAINS_PATH \"${ANDROID_NDK}/../../${ANDROID_NDK_HOST_SYSTEM_NAME}/toolchain\" )\n  set( ANDROID_NDK_TOOLCHAINS_SUBPATH  \"\" )\n  set( ANDROID_NDK_TOOLCHAINS_SUBPATH2 \"\" )\n elseif( ANDROID_NDK_LAYOUT STREQUAL \"ANDROID\" )\n  set( ANDROID_NDK_HOST_SYSTEM_NAME ${ANDROID_NDK_HOST_SYSTEM_NAME2} ) # only 32-bit at the moment\n  set( ANDROID_NDK_TOOLCHAINS_PATH \"${ANDROID_NDK}/../../gcc/${ANDROID_NDK_HOST_SYSTEM_NAME}/arm\" )\n  set( ANDROID_NDK_TOOLCHAINS_SUBPATH  \"\" )\n  set( ANDROID_NDK_TOOLCHAINS_SUBPATH2 \"\" )\n else() # ANDROID_NDK_LAYOUT STREQUAL \"RELEASE\"\n  set( ANDROID_NDK_TOOLCHAINS_PATH \"${ANDROID_NDK}/toolchains\" )\n  set( ANDROID_NDK_TOOLCHAINS_SUBPATH  \"/prebuilt/${ANDROID_NDK_HOST_SYSTEM_NAME}\" )\n  set( ANDROID_NDK_TOOLCHAINS_SUBPATH2 \"/prebuilt/${ANDROID_NDK_HOST_SYSTEM_NAME2}\" )\n endif()\n get_filename_component( ANDROID_NDK_TOOLCHAINS_PATH \"${ANDROID_NDK_TOOLCHAINS_PATH}\" ABSOLUTE )\n\n # try to detect change of NDK\n if( CMAKE_AR )\n  string( LENGTH \"${ANDROID_NDK_TOOLCHAINS_PATH}\" __length )\n  string( SUBSTRING \"${CMAKE_AR}\" 0 ${__length} __androidNdkPreviousPath )\n  if( NOT __androidNdkPreviousPath STREQUAL ANDROID_NDK_TOOLCHAINS_PATH )\n   message( FATAL_ERROR \"It is not possible to change the path to the NDK on subsequent CMake run. You must remove all generated files from your build folder first.\n   \" )\n  endif()\n  unset( __androidNdkPreviousPath )\n  unset( __length )\n endif()\nendif()\n\n\n# get all the details about standalone toolchain\nif( BUILD_WITH_STANDALONE_TOOLCHAIN )\n __DETECT_NATIVE_API_LEVEL( ANDROID_SUPPORTED_NATIVE_API_LEVELS \"${ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN}/sysroot/usr/include/android/api-level.h\" )\n set( ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN_API_LEVEL ${ANDROID_SUPPORTED_NATIVE_API_LEVELS} )\n set( __availableToolchains \"standalone\" )\n __DETECT_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME( __availableToolchainMachines \"${ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN}\" )\n if( NOT __availableToolchainMachines )\n  message( FATAL_ERROR \"Could not determine machine name of your toolchain. Probably your Android standalone toolchain is broken.\" )\n endif()\n if( __availableToolchainMachines MATCHES x86_64 )\n  set( __availableToolchainArchs \"x86_64\" )\n elseif( __availableToolchainMachines MATCHES i686 )\n  set( __availableToolchainArchs \"x86\" )\n elseif( __availableToolchainMachines MATCHES aarch64 )\n  set( __availableToolchainArchs \"arm64\" )\n elseif( __availableToolchainMachines MATCHES arm )\n  set( __availableToolchainArchs \"arm\" )\n elseif( __availableToolchainMachines MATCHES mips64el )\n  set( __availableToolchainArchs \"mips64\" )\n elseif( __availableToolchainMachines MATCHES mipsel )\n  set( __availableToolchainArchs \"mips\" )\n endif()\n execute_process( COMMAND \"${ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN}/bin/${__availableToolchainMachines}-gcc${TOOL_OS_SUFFIX}\" -dumpversion\n                  OUTPUT_VARIABLE __availableToolchainCompilerVersions OUTPUT_STRIP_TRAILING_WHITESPACE )\n string( REGEX MATCH \"[0-9]+[.][0-9]+([.][0-9]+)?\" __availableToolchainCompilerVersions \"${__availableToolchainCompilerVersions}\" )\n if( EXISTS \"${ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN}/bin/clang${TOOL_OS_SUFFIX}\" )\n  list( APPEND __availableToolchains \"standalone-clang\" )\n  list( APPEND __availableToolchainMachines ${__availableToolchainMachines} )\n  list( APPEND __availableToolchainArchs ${__availableToolchainArchs} )\n  list( APPEND __availableToolchainCompilerVersions ${__availableToolchainCompilerVersions} )\n endif()\nendif()\n\nmacro( __GLOB_NDK_TOOLCHAINS __availableToolchainsVar __availableToolchainsLst __toolchain_subpath )\n foreach( __toolchain ${${__availableToolchainsLst}} )\n  if( \"${__toolchain}\" MATCHES \"-clang3[.][0-9]$\" AND NOT EXISTS \"${ANDROID_NDK_TOOLCHAINS_PATH}/${__toolchain}${__toolchain_subpath}\" )\n   set( __toolchainVersionRegex \"^TOOLCHAIN_VERSION[\\t ]+:=[\\t ]+(.*)$\" )\n   file( STRINGS \"${ANDROID_NDK_TOOLCHAINS_PATH}/${__toolchain}/setup.mk\" __toolchainVersionStr REGEX \"${__toolchainVersionRegex}\" )\n   if( __toolchainVersionStr )\n    string( REGEX REPLACE \"${__toolchainVersionRegex}\" \"\\\\1\" __toolchainVersionStr \"${__toolchainVersionStr}\" )\n    string( REGEX REPLACE \"-clang3[.][0-9]$\" \"-${__toolchainVersionStr}\" __gcc_toolchain \"${__toolchain}\" )\n   else()\n    string( REGEX REPLACE \"-clang3[.][0-9]$\" \"-4.6\" __gcc_toolchain \"${__toolchain}\" )\n   endif()\n   unset( __toolchainVersionStr )\n   unset( __toolchainVersionRegex )\n  else()\n   set( __gcc_toolchain \"${__toolchain}\" )\n  endif()\n  __DETECT_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME( __machine \"${ANDROID_NDK_TOOLCHAINS_PATH}/${__gcc_toolchain}${__toolchain_subpath}\" )\n  if( __machine )\n   string( REGEX MATCH \"[0-9]+[.][0-9]+([.][0-9x]+)?$\" __version \"${__gcc_toolchain}\" )\n   if( __machine MATCHES x86_64 )\n    set( __arch \"x86_64\" )\n   elseif( __machine MATCHES i686 )\n    set( __arch \"x86\" )\n   elseif( __machine MATCHES aarch64 )\n    set( __arch \"arm64\" )\n   elseif( __machine MATCHES arm )\n    set( __arch \"arm\" )\n   elseif( __machine MATCHES mips64el )\n    set( __arch \"mips64\" )\n   elseif( __machine MATCHES mipsel )\n    set( __arch \"mips\" )\n   else()\n    set( __arch \"\" )\n   endif()\n   #message(\"machine: !${__machine}!\\narch: !${__arch}!\\nversion: !${__version}!\\ntoolchain: !${__toolchain}!\\n\")\n   if (__arch)\n    list( APPEND __availableToolchainMachines \"${__machine}\" )\n    list( APPEND __availableToolchainArchs \"${__arch}\" )\n    list( APPEND __availableToolchainCompilerVersions \"${__version}\" )\n    list( APPEND ${__availableToolchainsVar} \"${__toolchain}\" )\n   endif()\n  endif()\n  unset( __gcc_toolchain )\n endforeach()\nendmacro()\n\n# get all the details about NDK\nif( BUILD_WITH_ANDROID_NDK )\n file( GLOB ANDROID_SUPPORTED_NATIVE_API_LEVELS RELATIVE \"${ANDROID_NDK}/platforms\" \"${ANDROID_NDK}/platforms/android-*\" )\n string( REPLACE \"android-\" \"\" ANDROID_SUPPORTED_NATIVE_API_LEVELS \"${ANDROID_SUPPORTED_NATIVE_API_LEVELS}\" )\n set( __availableToolchains \"\" )\n set( __availableToolchainMachines \"\" )\n set( __availableToolchainArchs \"\" )\n set( __availableToolchainCompilerVersions \"\" )\n if( ANDROID_TOOLCHAIN_NAME AND EXISTS \"${ANDROID_NDK_TOOLCHAINS_PATH}/${ANDROID_TOOLCHAIN_NAME}/\" )\n  # do not go through all toolchains if we know the name\n  set( __availableToolchainsLst \"${ANDROID_TOOLCHAIN_NAME}\" )\n  __GLOB_NDK_TOOLCHAINS( __availableToolchains __availableToolchainsLst \"${ANDROID_NDK_TOOLCHAINS_SUBPATH}\" )\n  if( NOT __availableToolchains AND NOT ANDROID_NDK_TOOLCHAINS_SUBPATH STREQUAL ANDROID_NDK_TOOLCHAINS_SUBPATH2 )\n   __GLOB_NDK_TOOLCHAINS( __availableToolchains __availableToolchainsLst \"${ANDROID_NDK_TOOLCHAINS_SUBPATH2}\" )\n   if( __availableToolchains )\n    set( ANDROID_NDK_TOOLCHAINS_SUBPATH ${ANDROID_NDK_TOOLCHAINS_SUBPATH2} )\n   endif()\n  endif()\n endif()\n if( NOT __availableToolchains )\n  file( GLOB __availableToolchainsLst RELATIVE \"${ANDROID_NDK_TOOLCHAINS_PATH}\" \"${ANDROID_NDK_TOOLCHAINS_PATH}/*\" )\n  if( __availableToolchainsLst )\n   list(SORT __availableToolchainsLst) # we need clang to go after gcc\n  endif()\n  __LIST_FILTER( __availableToolchainsLst \"^[.]\" )\n  __LIST_FILTER( __availableToolchainsLst \"llvm\" )\n  __LIST_FILTER( __availableToolchainsLst \"renderscript\" )\n  __GLOB_NDK_TOOLCHAINS( __availableToolchains __availableToolchainsLst \"${ANDROID_NDK_TOOLCHAINS_SUBPATH}\" )\n  if( NOT __availableToolchains AND NOT ANDROID_NDK_TOOLCHAINS_SUBPATH STREQUAL ANDROID_NDK_TOOLCHAINS_SUBPATH2 )\n   __GLOB_NDK_TOOLCHAINS( __availableToolchains __availableToolchainsLst \"${ANDROID_NDK_TOOLCHAINS_SUBPATH2}\" )\n   if( __availableToolchains )\n    set( ANDROID_NDK_TOOLCHAINS_SUBPATH ${ANDROID_NDK_TOOLCHAINS_SUBPATH2} )\n   endif()\n  endif()\n endif()\n if( NOT __availableToolchains )\n  message( FATAL_ERROR \"Could not find any working toolchain in the NDK. Probably your Android NDK is broken.\" )\n endif()\nendif()\n\n# build list of available ABIs\nset( ANDROID_SUPPORTED_ABIS \"\" )\nset( __uniqToolchainArchNames ${__availableToolchainArchs} )\nlist( REMOVE_DUPLICATES __uniqToolchainArchNames )\nlist( SORT __uniqToolchainArchNames )\nforeach( __arch ${__uniqToolchainArchNames} )\n list( APPEND ANDROID_SUPPORTED_ABIS ${ANDROID_SUPPORTED_ABIS_${__arch}} )\nendforeach()\nunset( __uniqToolchainArchNames )\nif( NOT ANDROID_SUPPORTED_ABIS )\n message( FATAL_ERROR \"No one of known Android ABIs is supported by this cmake toolchain.\" )\nendif()\n\n# choose target ABI\n__INIT_VARIABLE( ANDROID_ABI VALUES ${ANDROID_SUPPORTED_ABIS} )\n# verify that target ABI is supported\nlist( FIND ANDROID_SUPPORTED_ABIS \"${ANDROID_ABI}\" __androidAbiIdx )\nif( __androidAbiIdx EQUAL -1 )\n string( REPLACE \";\" \"\\\", \\\"\" PRINTABLE_ANDROID_SUPPORTED_ABIS  \"${ANDROID_SUPPORTED_ABIS}\" )\n message( FATAL_ERROR \"Specified ANDROID_ABI = \\\"${ANDROID_ABI}\\\" is not supported by this cmake toolchain or your NDK/toolchain.\n   Supported values are: \\\"${PRINTABLE_ANDROID_SUPPORTED_ABIS}\\\"\n   \" )\nendif()\nunset( __androidAbiIdx )\n\n# set target ABI options\nif( ANDROID_ABI STREQUAL \"x86\" )\n set( X86 true )\n set( ANDROID_NDK_ABI_NAME \"x86\" )\n set( ANDROID_ARCH_NAME \"x86\" )\n set( ANDROID_LLVM_TRIPLE \"i686-none-linux-android\" )\n set( CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR \"i686\" )\nelseif( ANDROID_ABI STREQUAL \"x86_64\" )\n set( X86 true )\n set( X86_64 true )\n set( ANDROID_NDK_ABI_NAME \"x86_64\" )\n set( ANDROID_ARCH_NAME \"x86_64\" )\n set( CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR \"x86_64\" )\n set( ANDROID_LLVM_TRIPLE \"x86_64-none-linux-android\" )\nelseif( ANDROID_ABI STREQUAL \"mips64\" )\n set( MIPS64 true )\n set( ANDROID_NDK_ABI_NAME \"mips64\" )\n set( ANDROID_ARCH_NAME \"mips64\" )\n set( ANDROID_LLVM_TRIPLE \"mips64el-none-linux-android\" )\n set( CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR \"mips64\" )\nelseif( ANDROID_ABI STREQUAL \"mips\" )\n set( MIPS true )\n set( ANDROID_NDK_ABI_NAME \"mips\" )\n set( ANDROID_ARCH_NAME \"mips\" )\n set( ANDROID_LLVM_TRIPLE \"mipsel-none-linux-android\" )\n set( CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR \"mips\" )\nelseif( ANDROID_ABI STREQUAL \"arm64-v8a\" )\n set( ARM64_V8A true )\n set( ANDROID_NDK_ABI_NAME \"arm64-v8a\" )\n set( ANDROID_ARCH_NAME \"arm64\" )\n set( ANDROID_LLVM_TRIPLE \"aarch64-none-linux-android\" )\n set( CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR \"aarch64\" )\n set( VFPV3 true )\n set( NEON true )\nelseif( ANDROID_ABI STREQUAL \"armeabi\" )\n set( ARMEABI true )\n set( ANDROID_NDK_ABI_NAME \"armeabi\" )\n set( ANDROID_ARCH_NAME \"arm\" )\n set( ANDROID_LLVM_TRIPLE \"armv5te-none-linux-androideabi\" )\n set( CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR \"armv5te\" )\nelseif( ANDROID_ABI STREQUAL \"armeabi-v6 with VFP\" )\n set( ARMEABI_V6 true )\n set( ANDROID_NDK_ABI_NAME \"armeabi\" )\n set( ANDROID_ARCH_NAME \"arm\" )\n set( ANDROID_LLVM_TRIPLE \"armv5te-none-linux-androideabi\" )\n set( CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR \"armv6\" )\n # need always fallback to older platform\n set( ARMEABI true )\nelseif( ANDROID_ABI STREQUAL \"armeabi-v7a\")\n set( ARMEABI_V7A true )\n set( ANDROID_NDK_ABI_NAME \"armeabi-v7a\" )\n set( ANDROID_ARCH_NAME \"arm\" )\n set( ANDROID_LLVM_TRIPLE \"armv7-none-linux-androideabi\" )\n set( CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR \"armv7-a\" )\nelseif( ANDROID_ABI STREQUAL \"armeabi-v7a with VFPV3\" )\n set( ARMEABI_V7A true )\n set( ANDROID_NDK_ABI_NAME \"armeabi-v7a\" )\n set( ANDROID_ARCH_NAME \"arm\" )\n set( ANDROID_LLVM_TRIPLE \"armv7-none-linux-androideabi\" )\n set( CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR \"armv7-a\" )\n set( VFPV3 true )\nelseif( ANDROID_ABI STREQUAL \"armeabi-v7a with NEON\" )\n set( ARMEABI_V7A true )\n set( ANDROID_NDK_ABI_NAME \"armeabi-v7a\" )\n set( ANDROID_ARCH_NAME \"arm\" )\n set( ANDROID_LLVM_TRIPLE \"armv7-none-linux-androideabi\" )\n set( CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR \"armv7-a\" )\n set( VFPV3 true )\n set( NEON true )\nelse()\n message( SEND_ERROR \"Unknown ANDROID_ABI=\\\"${ANDROID_ABI}\\\" is specified.\" )\nendif()\n\nif( CMAKE_BINARY_DIR AND EXISTS \"${CMAKE_BINARY_DIR}${CMAKE_FILES_DIRECTORY}/CMakeSystem.cmake\" )\n # really dirty hack\n # it is not possible to change CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR after the first run...\n file( APPEND \"${CMAKE_BINARY_DIR}${CMAKE_FILES_DIRECTORY}/CMakeSystem.cmake\" \"set(CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR \\\"${CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR}\\\")\\n\" )\nendif()\n\nif( ANDROID_ARCH_NAME STREQUAL \"arm\" AND NOT ARMEABI_V6 )\n __INIT_VARIABLE( ANDROID_FORCE_ARM_BUILD VALUES OFF )\n set( ANDROID_FORCE_ARM_BUILD ${ANDROID_FORCE_ARM_BUILD} CACHE BOOL \"Use 32-bit ARM instructions instead of Thumb-1\" FORCE )\n mark_as_advanced( ANDROID_FORCE_ARM_BUILD )\nelse()\n unset( ANDROID_FORCE_ARM_BUILD CACHE )\nendif()\n\n# choose toolchain\nif( ANDROID_TOOLCHAIN_NAME )\n list( FIND __availableToolchains \"${ANDROID_TOOLCHAIN_NAME}\" __toolchainIdx )\n if( __toolchainIdx EQUAL -1 )\n  list( SORT __availableToolchains )\n  string( REPLACE \";\" \"\\n  * \" toolchains_list \"${__availableToolchains}\" )\n  set( toolchains_list \"  * ${toolchains_list}\")\n  message( FATAL_ERROR \"Specified toolchain \\\"${ANDROID_TOOLCHAIN_NAME}\\\" is missing in your NDK or broken. Please verify that your NDK is working or select another compiler toolchain.\nTo configure the toolchain set CMake variable ANDROID_TOOLCHAIN_NAME to one of the following values:\\n${toolchains_list}\\n\" )\n endif()\n list( GET __availableToolchainArchs ${__toolchainIdx} __toolchainArch )\n if( NOT __toolchainArch STREQUAL ANDROID_ARCH_NAME )\n  message( SEND_ERROR \"Selected toolchain \\\"${ANDROID_TOOLCHAIN_NAME}\\\" is not able to compile binaries for the \\\"${ANDROID_ARCH_NAME}\\\" platform.\" )\n endif()\nelse()\n set( __toolchainIdx -1 )\n set( __applicableToolchains \"\" )\n set( __toolchainMaxVersion \"0.0.0\" )\n list( LENGTH __availableToolchains __availableToolchainsCount )\n math( EXPR __availableToolchainsCount \"${__availableToolchainsCount}-1\" )\n foreach( __idx RANGE ${__availableToolchainsCount} )\n  list( GET __availableToolchainArchs ${__idx} __toolchainArch )\n  if( __toolchainArch STREQUAL ANDROID_ARCH_NAME )\n   list( GET __availableToolchainCompilerVersions ${__idx} __toolchainVersion )\n   string( REPLACE \"x\" \"99\" __toolchainVersion \"${__toolchainVersion}\")\n   if( __toolchainVersion VERSION_GREATER __toolchainMaxVersion )\n    set( __toolchainMaxVersion \"${__toolchainVersion}\" )\n    set( __toolchainIdx ${__idx} )\n   endif()\n  endif()\n endforeach()\n unset( __availableToolchainsCount )\n unset( __toolchainMaxVersion )\n unset( __toolchainVersion )\nendif()\nunset( __toolchainArch )\nif( __toolchainIdx EQUAL -1 )\n message( FATAL_ERROR \"No one of available compiler toolchains is able to compile for ${ANDROID_ARCH_NAME} platform.\" )\nendif()\nlist( GET __availableToolchains ${__toolchainIdx} ANDROID_TOOLCHAIN_NAME )\nlist( GET __availableToolchainMachines ${__toolchainIdx} ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME )\nlist( GET __availableToolchainCompilerVersions ${__toolchainIdx} ANDROID_COMPILER_VERSION )\n\nunset( __toolchainIdx )\nunset( __availableToolchains )\nunset( __availableToolchainMachines )\nunset( __availableToolchainArchs )\nunset( __availableToolchainCompilerVersions )\n\n# choose native API level\n__INIT_VARIABLE( ANDROID_NATIVE_API_LEVEL ENV_ANDROID_NATIVE_API_LEVEL ANDROID_API_LEVEL ENV_ANDROID_API_LEVEL ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN_API_LEVEL ANDROID_DEFAULT_NDK_API_LEVEL_${ANDROID_ARCH_NAME} ANDROID_DEFAULT_NDK_API_LEVEL )\nstring( REPLACE \"android-\" \"\" ANDROID_NATIVE_API_LEVEL \"${ANDROID_NATIVE_API_LEVEL}\" )\nstring( STRIP \"${ANDROID_NATIVE_API_LEVEL}\" ANDROID_NATIVE_API_LEVEL )\n# adjust API level\nset( __real_api_level ${ANDROID_DEFAULT_NDK_API_LEVEL_${ANDROID_ARCH_NAME}} )\nforeach( __level ${ANDROID_SUPPORTED_NATIVE_API_LEVELS} )\n if( (__level LESS ANDROID_NATIVE_API_LEVEL OR __level STREQUAL ANDROID_NATIVE_API_LEVEL) AND NOT __level LESS __real_api_level )\n  set( __real_api_level ${__level} )\n endif()\nendforeach()\nif( __real_api_level AND NOT ANDROID_NATIVE_API_LEVEL STREQUAL __real_api_level )\n message( STATUS \"Adjusting Android API level 'android-${ANDROID_NATIVE_API_LEVEL}' to 'android-${__real_api_level}'\")\n set( ANDROID_NATIVE_API_LEVEL ${__real_api_level} )\nendif()\nunset(__real_api_level)\n# validate\nlist( FIND ANDROID_SUPPORTED_NATIVE_API_LEVELS \"${ANDROID_NATIVE_API_LEVEL}\" __levelIdx )\nif( __levelIdx EQUAL -1 )\n message( SEND_ERROR \"Specified Android native API level 'android-${ANDROID_NATIVE_API_LEVEL}' is not supported by your NDK/toolchain.\" )\nelse()\n if( BUILD_WITH_ANDROID_NDK )\n  __DETECT_NATIVE_API_LEVEL( __realApiLevel \"${ANDROID_NDK}/platforms/android-${ANDROID_NATIVE_API_LEVEL}/arch-${ANDROID_ARCH_NAME}/usr/include/android/api-level.h\" )\n  if( NOT __realApiLevel EQUAL ANDROID_NATIVE_API_LEVEL AND NOT __realApiLevel GREATER 9000 )\n   message( SEND_ERROR \"Specified Android API level (${ANDROID_NATIVE_API_LEVEL}) does not match to the level found (${__realApiLevel}). Probably your copy of NDK is broken.\" )\n  endif()\n  unset( __realApiLevel )\n endif()\n set( ANDROID_NATIVE_API_LEVEL \"${ANDROID_NATIVE_API_LEVEL}\" CACHE STRING \"Android API level for native code\" FORCE )\n set( CMAKE_ANDROID_API ${ANDROID_NATIVE_API_LEVEL} )\n if( CMAKE_VERSION VERSION_GREATER \"2.8\" )\n  list( SORT ANDROID_SUPPORTED_NATIVE_API_LEVELS )\n  set_property( CACHE ANDROID_NATIVE_API_LEVEL PROPERTY STRINGS ${ANDROID_SUPPORTED_NATIVE_API_LEVELS} )\n endif()\nendif()\nunset( __levelIdx )\n\n\n# remember target ABI\nset( ANDROID_ABI \"${ANDROID_ABI}\" CACHE STRING \"The target ABI for Android. If arm, then armeabi-v7a is recommended for hardware floating point.\" FORCE )\nif( CMAKE_VERSION VERSION_GREATER \"2.8\" )\n list( SORT ANDROID_SUPPORTED_ABIS_${ANDROID_ARCH_NAME} )\n set_property( CACHE ANDROID_ABI PROPERTY STRINGS ${ANDROID_SUPPORTED_ABIS_${ANDROID_ARCH_NAME}} )\nendif()\n\n\n# runtime choice (STL, rtti, exceptions)\nif( NOT ANDROID_STL )\n  set( ANDROID_STL gnustl_static )\nendif()\nset( ANDROID_STL \"${ANDROID_STL}\" CACHE STRING \"C++ runtime\" )\nset( ANDROID_STL_FORCE_FEATURES ON CACHE BOOL \"automatically configure rtti and exceptions support based on C++ runtime\" )\nmark_as_advanced( ANDROID_STL ANDROID_STL_FORCE_FEATURES )\n\nif( BUILD_WITH_ANDROID_NDK )\n if( NOT \"${ANDROID_STL}\" MATCHES \"^(none|system|system_re|gabi\\\\+\\\\+_static|gabi\\\\+\\\\+_shared|stlport_static|stlport_shared|gnustl_static|gnustl_shared)$\")\n  message( FATAL_ERROR \"ANDROID_STL is set to invalid value \\\"${ANDROID_STL}\\\".\nThe possible values are:\n  none           -> Do not configure the runtime.\n  system         -> Use the default minimal system C++ runtime library.\n  system_re      -> Same as system but with rtti and exceptions.\n  gabi++_static  -> Use the GAbi++ runtime as a static library.\n  gabi++_shared  -> Use the GAbi++ runtime as a shared library.\n  stlport_static -> Use the STLport runtime as a static library.\n  stlport_shared -> Use the STLport runtime as a shared library.\n  gnustl_static  -> (default) Use the GNU STL as a static library.\n  gnustl_shared  -> Use the GNU STL as a shared library.\n\" )\n endif()\nelseif( BUILD_WITH_STANDALONE_TOOLCHAIN )\n if( NOT \"${ANDROID_STL}\" MATCHES \"^(none|gnustl_static|gnustl_shared)$\")\n  message( FATAL_ERROR \"ANDROID_STL is set to invalid value \\\"${ANDROID_STL}\\\".\nThe possible values are:\n  none           -> Do not configure the runtime.\n  gnustl_static  -> (default) Use the GNU STL as a static library.\n  gnustl_shared  -> Use the GNU STL as a shared library.\n\" )\n endif()\nendif()\n\nunset( ANDROID_RTTI )\nunset( ANDROID_EXCEPTIONS )\nunset( ANDROID_STL_INCLUDE_DIRS )\nunset( __libstl )\nunset( __libsupcxx )\n\nif( NOT _CMAKE_IN_TRY_COMPILE AND ANDROID_NDK_RELEASE STREQUAL \"r7b\" AND ARMEABI_V7A AND NOT VFPV3 AND ANDROID_STL MATCHES \"gnustl\" )\n message( WARNING  \"The GNU STL armeabi-v7a binaries from NDK r7b can crash non-NEON devices. The files provided with NDK r7b were not configured properly, resulting in crashes on Tegra2-based devices and others when trying to use certain floating-point functions (e.g., cosf, sinf, expf).\nYou are strongly recommended to switch to another NDK release.\n\" )\nendif()\n\nif( NOT _CMAKE_IN_TRY_COMPILE AND X86 AND ANDROID_STL MATCHES \"gnustl\" AND ANDROID_NDK_RELEASE STREQUAL \"r6\" )\n  message( WARNING  \"The x86 system header file from NDK r6 has incorrect definition for ptrdiff_t. You are recommended to upgrade to a newer NDK release or manually patch the header:\nSee https://android.googlesource.com/platform/development.git f907f4f9d4e56ccc8093df6fee54454b8bcab6c2\n  diff --git a/ndk/platforms/android-9/arch-x86/include/machine/_types.h b/ndk/platforms/android-9/arch-x86/include/machine/_types.h\n  index 5e28c64..65892a1 100644\n  --- a/ndk/platforms/android-9/arch-x86/include/machine/_types.h\n  +++ b/ndk/platforms/android-9/arch-x86/include/machine/_types.h\n  @@ -51,7 +51,11 @@ typedef long int       ssize_t;\n   #endif\n   #ifndef _PTRDIFF_T\n   #define _PTRDIFF_T\n  -typedef long           ptrdiff_t;\n  +#  ifdef __ANDROID__\n  +     typedef int            ptrdiff_t;\n  +#  else\n  +     typedef long           ptrdiff_t;\n  +#  endif\n   #endif\n\" )\nendif()\n\n\n# setup paths and STL for standalone toolchain\nif( BUILD_WITH_STANDALONE_TOOLCHAIN )\n set( ANDROID_TOOLCHAIN_ROOT \"${ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN}\" )\n set( ANDROID_CLANG_TOOLCHAIN_ROOT \"${ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN}\" )\n set( ANDROID_SYSROOT \"${ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN}/sysroot\" )\n\n if( NOT ANDROID_STL STREQUAL \"none\" )\n  set( ANDROID_STL_INCLUDE_DIRS \"${ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN}/include/c++/${ANDROID_COMPILER_VERSION}\" )\n  if( NOT EXISTS \"${ANDROID_STL_INCLUDE_DIRS}\" )\n   # old location ( pre r8c )\n   set( ANDROID_STL_INCLUDE_DIRS \"${ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN}/${ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME}/include/c++/${ANDROID_COMPILER_VERSION}\" )\n  endif()\n  if( ARMEABI_V7A AND EXISTS \"${ANDROID_STL_INCLUDE_DIRS}/${ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME}/${CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR}/bits\" )\n   list( APPEND ANDROID_STL_INCLUDE_DIRS \"${ANDROID_STL_INCLUDE_DIRS}/${ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME}/${CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR}\" )\n  elseif( ARMEABI AND NOT ANDROID_FORCE_ARM_BUILD AND EXISTS \"${ANDROID_STL_INCLUDE_DIRS}/${ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME}/thumb/bits\" )\n   list( APPEND ANDROID_STL_INCLUDE_DIRS \"${ANDROID_STL_INCLUDE_DIRS}/${ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME}/thumb\" )\n  else()\n   list( APPEND ANDROID_STL_INCLUDE_DIRS \"${ANDROID_STL_INCLUDE_DIRS}/${ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME}\" )\n  endif()\n  # always search static GNU STL to get the location of libsupc++.a\n  if( ARMEABI_V7A AND NOT ANDROID_FORCE_ARM_BUILD AND EXISTS \"${ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN}/${ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME}/lib/${CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR}/thumb/libstdc++.a\" )\n   set( __libstl \"${ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN}/${ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME}/lib/${CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR}/thumb\" )\n  elseif( ARMEABI_V7A AND EXISTS \"${ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN}/${ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME}/lib/${CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR}/libstdc++.a\" )\n   set( __libstl \"${ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN}/${ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME}/lib/${CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR}\" )\n  elseif( ARMEABI AND NOT ANDROID_FORCE_ARM_BUILD AND EXISTS \"${ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN}/${ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME}/lib/thumb/libstdc++.a\" )\n   set( __libstl \"${ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN}/${ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME}/lib/thumb\" )\n  elseif( EXISTS \"${ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN}/${ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME}/lib/libstdc++.a\" )\n   set( __libstl \"${ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN}/${ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME}/lib\" )\n  endif()\n  if( __libstl )\n   set( __libsupcxx \"${__libstl}/libsupc++.a\" )\n   set( __libstl    \"${__libstl}/libstdc++.a\" )\n  endif()\n  if( NOT EXISTS \"${__libsupcxx}\" )\n   message( FATAL_ERROR \"The required libstdsupc++.a is missing in your standalone toolchain.\n Usually it happens because of bug in make-standalone-toolchain.sh script from NDK r7, r7b and r7c.\n You need to either upgrade to newer NDK or manually copy\n     $ANDROID_NDK/sources/cxx-stl/gnu-libstdc++/libs/${ANDROID_NDK_ABI_NAME}/libsupc++.a\n to\n     ${__libsupcxx}\n   \" )\n  endif()\n  if( ANDROID_STL STREQUAL \"gnustl_shared\" )\n   if( ARMEABI_V7A AND EXISTS \"${ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN}/${ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME}/lib/${CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR}/libgnustl_shared.so\" )\n    set( __libstl \"${ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN}/${ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME}/lib/${CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR}/libgnustl_shared.so\" )\n   elseif( ARMEABI AND NOT ANDROID_FORCE_ARM_BUILD AND EXISTS \"${ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN}/${ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME}/lib/thumb/libgnustl_shared.so\" )\n    set( __libstl \"${ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN}/${ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME}/lib/thumb/libgnustl_shared.so\" )\n   elseif( EXISTS \"${ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN}/${ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME}/lib/libgnustl_shared.so\" )\n    set( __libstl \"${ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN}/${ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME}/lib/libgnustl_shared.so\" )\n   endif()\n  endif()\n endif()\nendif()\n\n# clang\nif( \"${ANDROID_TOOLCHAIN_NAME}\" STREQUAL \"standalone-clang\" )\n set( ANDROID_COMPILER_IS_CLANG 1 )\n execute_process( COMMAND \"${ANDROID_CLANG_TOOLCHAIN_ROOT}/bin/clang${TOOL_OS_SUFFIX}\" --version OUTPUT_VARIABLE ANDROID_CLANG_VERSION OUTPUT_STRIP_TRAILING_WHITESPACE )\n string( REGEX MATCH \"[0-9]+[.][0-9]+\" ANDROID_CLANG_VERSION \"${ANDROID_CLANG_VERSION}\")\nelseif( \"${ANDROID_TOOLCHAIN_NAME}\" MATCHES \"-clang3[.][0-9]?$\" )\n string( REGEX MATCH \"3[.][0-9]$\" ANDROID_CLANG_VERSION \"${ANDROID_TOOLCHAIN_NAME}\")\n string( REGEX REPLACE \"-clang${ANDROID_CLANG_VERSION}$\" \"-${ANDROID_COMPILER_VERSION}\" ANDROID_GCC_TOOLCHAIN_NAME \"${ANDROID_TOOLCHAIN_NAME}\" )\n if( NOT EXISTS \"${ANDROID_NDK_TOOLCHAINS_PATH}/llvm-${ANDROID_CLANG_VERSION}${ANDROID_NDK_TOOLCHAINS_SUBPATH}/bin/clang${TOOL_OS_SUFFIX}\" )\n  message( FATAL_ERROR \"Could not find the Clang compiler driver\" )\n endif()\n set( ANDROID_COMPILER_IS_CLANG 1 )\n set( ANDROID_CLANG_TOOLCHAIN_ROOT \"${ANDROID_NDK_TOOLCHAINS_PATH}/llvm-${ANDROID_CLANG_VERSION}${ANDROID_NDK_TOOLCHAINS_SUBPATH}\" )\nelse()\n set( ANDROID_GCC_TOOLCHAIN_NAME \"${ANDROID_TOOLCHAIN_NAME}\" )\n unset( ANDROID_COMPILER_IS_CLANG CACHE )\nendif()\n\nstring( REPLACE \".\" \"\" _clang_name \"clang${ANDROID_CLANG_VERSION}\" )\nif( NOT EXISTS \"${ANDROID_CLANG_TOOLCHAIN_ROOT}/bin/${_clang_name}${TOOL_OS_SUFFIX}\" )\n set( _clang_name \"clang\" )\nendif()\n\n\n# setup paths and STL for NDK\nif( BUILD_WITH_ANDROID_NDK )\n set( ANDROID_TOOLCHAIN_ROOT \"${ANDROID_NDK_TOOLCHAINS_PATH}/${ANDROID_GCC_TOOLCHAIN_NAME}${ANDROID_NDK_TOOLCHAINS_SUBPATH}\" )\n set( ANDROID_SYSROOT \"${ANDROID_NDK}/platforms/android-${ANDROID_NATIVE_API_LEVEL}/arch-${ANDROID_ARCH_NAME}\" )\n\n if( ANDROID_STL STREQUAL \"none\" )\n  # do nothing\n elseif( ANDROID_STL STREQUAL \"system\" )\n  set( ANDROID_RTTI             OFF )\n  set( ANDROID_EXCEPTIONS       OFF )\n  set( ANDROID_STL_INCLUDE_DIRS \"${ANDROID_NDK}/sources/cxx-stl/system/include\" )\n elseif( ANDROID_STL STREQUAL \"system_re\" )\n  set( ANDROID_RTTI             ON )\n  set( ANDROID_EXCEPTIONS       ON )\n  set( ANDROID_STL_INCLUDE_DIRS \"${ANDROID_NDK}/sources/cxx-stl/system/include\" )\n elseif( ANDROID_STL MATCHES \"gabi\" )\n  if( ANDROID_NDK_RELEASE_NUM LESS 7000 ) # before r7\n   message( FATAL_ERROR \"gabi++ is not available in your NDK. You have to upgrade to NDK r7 or newer to use gabi++.\")\n  endif()\n  set( ANDROID_RTTI             ON )\n  set( ANDROID_EXCEPTIONS       OFF )\n  set( ANDROID_STL_INCLUDE_DIRS \"${ANDROID_NDK}/sources/cxx-stl/gabi++/include\" )\n  set( __libstl                 \"${ANDROID_NDK}/sources/cxx-stl/gabi++/libs/${ANDROID_NDK_ABI_NAME}/libgabi++_static.a\" )\n elseif( ANDROID_STL MATCHES \"stlport\" )\n  if( NOT ANDROID_NDK_RELEASE_NUM LESS 8004 ) # before r8d\n   set( ANDROID_EXCEPTIONS       ON )\n  else()\n   set( ANDROID_EXCEPTIONS       OFF )\n  endif()\n  if( ANDROID_NDK_RELEASE_NUM LESS 7000 ) # before r7\n   set( ANDROID_RTTI            OFF )\n  else()\n   set( ANDROID_RTTI            ON )\n  endif()\n  set( ANDROID_STL_INCLUDE_DIRS \"${ANDROID_NDK}/sources/cxx-stl/stlport/stlport\" )\n  set( __libstl                 \"${ANDROID_NDK}/sources/cxx-stl/stlport/libs/${ANDROID_NDK_ABI_NAME}/libstlport_static.a\" )\n elseif( ANDROID_STL MATCHES \"gnustl\" )\n  set( ANDROID_EXCEPTIONS       ON )\n  set( ANDROID_RTTI             ON )\n  if( EXISTS \"${ANDROID_NDK}/sources/cxx-stl/gnu-libstdc++/${ANDROID_COMPILER_VERSION}\" )\n   if( ARMEABI_V7A AND ANDROID_COMPILER_VERSION VERSION_EQUAL \"4.7\" AND ANDROID_NDK_RELEASE STREQUAL \"r8d\" )\n    # gnustl binary for 4.7 compiler is buggy :(\n    # TODO: look for right fix\n    set( __libstl                \"${ANDROID_NDK}/sources/cxx-stl/gnu-libstdc++/4.6\" )\n   else()\n    set( __libstl                \"${ANDROID_NDK}/sources/cxx-stl/gnu-libstdc++/${ANDROID_COMPILER_VERSION}\" )\n   endif()\n  else()\n   set( __libstl                \"${ANDROID_NDK}/sources/cxx-stl/gnu-libstdc++\" )\n  endif()\n  set( ANDROID_STL_INCLUDE_DIRS \"${__libstl}/include\" \"${__libstl}/libs/${ANDROID_NDK_ABI_NAME}/include\" \"${__libstl}/include/backward\" )\n  if( EXISTS \"${__libstl}/libs/${ANDROID_NDK_ABI_NAME}/libgnustl_static.a\" )\n   set( __libstl                \"${__libstl}/libs/${ANDROID_NDK_ABI_NAME}/libgnustl_static.a\" )\n  else()\n   set( __libstl                \"${__libstl}/libs/${ANDROID_NDK_ABI_NAME}/libstdc++.a\" )\n  endif()\n else()\n  message( FATAL_ERROR \"Unknown runtime: ${ANDROID_STL}\" )\n endif()\n # find libsupc++.a - rtti & exceptions\n if( ANDROID_STL STREQUAL \"system_re\" OR ANDROID_STL MATCHES \"gnustl\" )\n  set( __libsupcxx \"${ANDROID_NDK}/sources/cxx-stl/gnu-libstdc++/${ANDROID_COMPILER_VERSION}/libs/${ANDROID_NDK_ABI_NAME}/libsupc++.a\" ) # r8b or newer\n  if( NOT EXISTS \"${__libsupcxx}\" )\n   set( __libsupcxx \"${ANDROID_NDK}/sources/cxx-stl/gnu-libstdc++/libs/${ANDROID_NDK_ABI_NAME}/libsupc++.a\" ) # r7-r8\n  endif()\n  if( NOT EXISTS \"${__libsupcxx}\" ) # before r7\n   if( ARMEABI_V7A )\n    if( ANDROID_FORCE_ARM_BUILD )\n     set( __libsupcxx \"${ANDROID_TOOLCHAIN_ROOT}/${ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME}/lib/${CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR}/libsupc++.a\" )\n    else()\n     set( __libsupcxx \"${ANDROID_TOOLCHAIN_ROOT}/${ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME}/lib/${CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR}/thumb/libsupc++.a\" )\n    endif()\n   elseif( ARMEABI AND NOT ANDROID_FORCE_ARM_BUILD )\n    set( __libsupcxx \"${ANDROID_TOOLCHAIN_ROOT}/${ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME}/lib/thumb/libsupc++.a\" )\n   else()\n    set( __libsupcxx \"${ANDROID_TOOLCHAIN_ROOT}/${ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME}/lib/libsupc++.a\" )\n   endif()\n  endif()\n  if( NOT EXISTS \"${__libsupcxx}\")\n   message( ERROR \"Could not find libsupc++.a for a chosen platform. Either your NDK is not supported or is broken.\")\n  endif()\n endif()\nendif()\n\n\n# case of shared STL linkage\nif( ANDROID_STL MATCHES \"shared\" AND DEFINED __libstl )\n string( REPLACE \"_static.a\" \"_shared.so\" __libstl \"${__libstl}\" )\n # TODO: check if .so file exists before the renaming\nendif()\n\n\n# ccache support\n__INIT_VARIABLE( _ndk_ccache NDK_CCACHE ENV_NDK_CCACHE )\nif( _ndk_ccache )\n if( DEFINED NDK_CCACHE AND NOT EXISTS NDK_CCACHE )\n  unset( NDK_CCACHE CACHE )\n endif()\n find_program( NDK_CCACHE \"${_ndk_ccache}\" DOC \"The path to ccache binary\")\nelse()\n unset( NDK_CCACHE CACHE )\nendif()\nunset( _ndk_ccache )\n\n\n# setup the cross-compiler\nif( NOT CMAKE_C_COMPILER )\n if( NDK_CCACHE AND NOT ANDROID_SYSROOT MATCHES \"[ ;\\\"]\" )\n  set( CMAKE_C_COMPILER   \"${NDK_CCACHE}\" CACHE PATH \"ccache as C compiler\" )\n  set( CMAKE_CXX_COMPILER \"${NDK_CCACHE}\" CACHE PATH \"ccache as C++ compiler\" )\n  if( ANDROID_COMPILER_IS_CLANG )\n   set( CMAKE_C_COMPILER_ARG1   \"${ANDROID_CLANG_TOOLCHAIN_ROOT}/bin/${_clang_name}${TOOL_OS_SUFFIX}\"   CACHE PATH \"C compiler\")\n   set( CMAKE_CXX_COMPILER_ARG1 \"${ANDROID_CLANG_TOOLCHAIN_ROOT}/bin/${_clang_name}++${TOOL_OS_SUFFIX}\" CACHE PATH \"C++ compiler\")\n  else()\n   set( CMAKE_C_COMPILER_ARG1   \"${ANDROID_TOOLCHAIN_ROOT}/bin/${ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME}-gcc${TOOL_OS_SUFFIX}\" CACHE PATH \"C compiler\")\n   set( CMAKE_CXX_COMPILER_ARG1 \"${ANDROID_TOOLCHAIN_ROOT}/bin/${ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME}-g++${TOOL_OS_SUFFIX}\" CACHE PATH \"C++ compiler\")\n  endif()\n else()\n  if( ANDROID_COMPILER_IS_CLANG )\n   set( CMAKE_C_COMPILER   \"${ANDROID_CLANG_TOOLCHAIN_ROOT}/bin/${_clang_name}${TOOL_OS_SUFFIX}\"   CACHE PATH \"C compiler\")\n   set( CMAKE_CXX_COMPILER \"${ANDROID_CLANG_TOOLCHAIN_ROOT}/bin/${_clang_name}++${TOOL_OS_SUFFIX}\" CACHE PATH \"C++ compiler\")\n  else()\n   set( CMAKE_C_COMPILER   \"${ANDROID_TOOLCHAIN_ROOT}/bin/${ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME}-gcc${TOOL_OS_SUFFIX}\"    CACHE PATH \"C compiler\" )\n   set( CMAKE_CXX_COMPILER \"${ANDROID_TOOLCHAIN_ROOT}/bin/${ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME}-g++${TOOL_OS_SUFFIX}\"    CACHE PATH \"C++ compiler\" )\n  endif()\n endif()\n set( CMAKE_ASM_COMPILER \"${ANDROID_TOOLCHAIN_ROOT}/bin/${ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME}-gcc${TOOL_OS_SUFFIX}\"     CACHE PATH \"assembler\" )\n set( CMAKE_STRIP        \"${ANDROID_TOOLCHAIN_ROOT}/bin/${ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME}-strip${TOOL_OS_SUFFIX}\"   CACHE PATH \"strip\" )\n if( EXISTS \"${ANDROID_TOOLCHAIN_ROOT}/bin/${ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME}-gcc-ar${TOOL_OS_SUFFIX}\" )\n  # Use gcc-ar if we have it for better LTO support.\n  set( CMAKE_AR           \"${ANDROID_TOOLCHAIN_ROOT}/bin/${ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME}-gcc-ar${TOOL_OS_SUFFIX}\"      CACHE PATH \"archive\" )\n else()\n  set( CMAKE_AR           \"${ANDROID_TOOLCHAIN_ROOT}/bin/${ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME}-ar${TOOL_OS_SUFFIX}\"      CACHE PATH \"archive\" )\n endif()\n set( CMAKE_LINKER       \"${ANDROID_TOOLCHAIN_ROOT}/bin/${ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME}-ld${TOOL_OS_SUFFIX}\"      CACHE PATH \"linker\" )\n set( CMAKE_NM           \"${ANDROID_TOOLCHAIN_ROOT}/bin/${ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME}-nm${TOOL_OS_SUFFIX}\"      CACHE PATH \"nm\" )\n set( CMAKE_OBJCOPY      \"${ANDROID_TOOLCHAIN_ROOT}/bin/${ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME}-objcopy${TOOL_OS_SUFFIX}\" CACHE PATH \"objcopy\" )\n set( CMAKE_OBJDUMP      \"${ANDROID_TOOLCHAIN_ROOT}/bin/${ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME}-objdump${TOOL_OS_SUFFIX}\" CACHE PATH \"objdump\" )\n set( CMAKE_RANLIB       \"${ANDROID_TOOLCHAIN_ROOT}/bin/${ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME}-ranlib${TOOL_OS_SUFFIX}\"  CACHE PATH \"ranlib\" )\nendif()\n\nset( _CMAKE_TOOLCHAIN_PREFIX \"${ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME}-\" )\nif( CMAKE_VERSION VERSION_LESS 2.8.5 )\n set( CMAKE_ASM_COMPILER_ARG1 \"-c\" )\nendif()\nif( APPLE )\n find_program( CMAKE_INSTALL_NAME_TOOL NAMES install_name_tool )\n if( NOT CMAKE_INSTALL_NAME_TOOL )\n  message( FATAL_ERROR \"Could not find install_name_tool, please check your installation.\" )\n endif()\n mark_as_advanced( CMAKE_INSTALL_NAME_TOOL )\nendif()\n\n# Force set compilers because standard identification works badly for us\ninclude( CMakeForceCompiler )\nCMAKE_FORCE_C_COMPILER( \"${CMAKE_C_COMPILER}\" GNU )\nif( ANDROID_COMPILER_IS_CLANG )\n set( CMAKE_C_COMPILER_ID Clang )\nendif()\nset( CMAKE_C_PLATFORM_ID Linux )\nif( X86_64 OR MIPS64 OR ARM64_V8A )\n set( CMAKE_C_SIZEOF_DATA_PTR 8 )\nelse()\n set( CMAKE_C_SIZEOF_DATA_PTR 4 )\nendif()\nset( CMAKE_C_HAS_ISYSROOT 1 )\nset( CMAKE_C_COMPILER_ABI ELF )\nCMAKE_FORCE_CXX_COMPILER( \"${CMAKE_CXX_COMPILER}\" GNU )\nif( ANDROID_COMPILER_IS_CLANG )\n set( CMAKE_CXX_COMPILER_ID Clang)\nendif()\nset( CMAKE_CXX_PLATFORM_ID Linux )\nset( CMAKE_CXX_SIZEOF_DATA_PTR ${CMAKE_C_SIZEOF_DATA_PTR} )\nset( CMAKE_CXX_HAS_ISYSROOT 1 )\nset( CMAKE_CXX_COMPILER_ABI ELF )\nset( CMAKE_CXX_SOURCE_FILE_EXTENSIONS cc cp cxx cpp CPP c++ C )\n# force ASM compiler (required for CMake < 2.8.5)\nset( CMAKE_ASM_COMPILER_ID_RUN TRUE )\nset( CMAKE_ASM_COMPILER_ID GNU )\nset( CMAKE_ASM_COMPILER_WORKS TRUE )\nset( CMAKE_ASM_COMPILER_FORCED TRUE )\nset( CMAKE_COMPILER_IS_GNUASM 1)\nset( CMAKE_ASM_SOURCE_FILE_EXTENSIONS s S asm )\n\nforeach( lang C CXX ASM )\n if( ANDROID_COMPILER_IS_CLANG )\n  set( CMAKE_${lang}_COMPILER_VERSION ${ANDROID_CLANG_VERSION} )\n else()\n  set( CMAKE_${lang}_COMPILER_VERSION ${ANDROID_COMPILER_VERSION} )\n endif()\nendforeach()\n\n# flags and definitions\nremove_definitions( -DANDROID )\nadd_definitions( -DANDROID )\n\nif( ANDROID_SYSROOT MATCHES \"[ ;\\\"]\" )\n if( CMAKE_HOST_WIN32 )\n  # try to convert path to 8.3 form\n  file( WRITE \"${CMAKE_BINARY_DIR}${CMAKE_FILES_DIRECTORY}/cvt83.cmd\" \"@echo %~s1\" )\n  execute_process( COMMAND \"$ENV{ComSpec}\" /c \"${CMAKE_BINARY_DIR}${CMAKE_FILES_DIRECTORY}/cvt83.cmd\" \"${ANDROID_SYSROOT}\"\n                   OUTPUT_VARIABLE __path OUTPUT_STRIP_TRAILING_WHITESPACE\n                   RESULT_VARIABLE __result ERROR_QUIET )\n  if( __result EQUAL 0 )\n   file( TO_CMAKE_PATH \"${__path}\" ANDROID_SYSROOT )\n   set( ANDROID_CXX_FLAGS \"--sysroot=${ANDROID_SYSROOT}\" )\n  else()\n   set( ANDROID_CXX_FLAGS \"--sysroot=\\\"${ANDROID_SYSROOT}\\\"\" )\n  endif()\n else()\n  set( ANDROID_CXX_FLAGS \"'--sysroot=${ANDROID_SYSROOT}'\" )\n endif()\n if( NOT _CMAKE_IN_TRY_COMPILE )\n  # quotes can break try_compile and compiler identification\n  message(WARNING \"Path to your Android NDK (or toolchain) has non-alphanumeric symbols.\\nThe build might be broken.\\n\")\n endif()\nelse()\n set( ANDROID_CXX_FLAGS \"--sysroot=${ANDROID_SYSROOT}\" )\nendif()\n\n# NDK flags\nif (ARM64_V8A )\n set( ANDROID_CXX_FLAGS         \"${ANDROID_CXX_FLAGS} -funwind-tables\" )\n set( ANDROID_CXX_FLAGS_RELEASE \"-fomit-frame-pointer -fstrict-aliasing\" )\n set( ANDROID_CXX_FLAGS_DEBUG   \"-fno-omit-frame-pointer -fno-strict-aliasing\" )\n if( NOT ANDROID_COMPILER_IS_CLANG )\n  set( ANDROID_CXX_FLAGS_RELEASE \"${ANDROID_CXX_FLAGS_RELEASE} -funswitch-loops -finline-limit=300\" )\n endif()\nelseif( ARMEABI OR ARMEABI_V7A)\n set( ANDROID_CXX_FLAGS \"${ANDROID_CXX_FLAGS} -funwind-tables\" )\n if( NOT ANDROID_FORCE_ARM_BUILD AND NOT ARMEABI_V6 )\n  set( ANDROID_CXX_FLAGS_RELEASE \"-mthumb -fomit-frame-pointer -fno-strict-aliasing\" )\n  set( ANDROID_CXX_FLAGS_DEBUG   \"-marm -fno-omit-frame-pointer -fno-strict-aliasing\" )\n  if( NOT ANDROID_COMPILER_IS_CLANG )\n   set( ANDROID_CXX_FLAGS \"${ANDROID_CXX_FLAGS} -finline-limit=64\" )\n  endif()\n else()\n  # always compile ARMEABI_V6 in arm mode; otherwise there is no difference from ARMEABI\n  set( ANDROID_CXX_FLAGS_RELEASE \"-marm -fomit-frame-pointer -fstrict-aliasing\" )\n  set( ANDROID_CXX_FLAGS_DEBUG   \"-marm -fno-omit-frame-pointer -fno-strict-aliasing\" )\n  if( NOT ANDROID_COMPILER_IS_CLANG )\n   set( ANDROID_CXX_FLAGS \"${ANDROID_CXX_FLAGS} -funswitch-loops -finline-limit=300\" )\n  endif()\n endif()\nelseif( X86 OR X86_64 )\n set( ANDROID_CXX_FLAGS \"${ANDROID_CXX_FLAGS} -funwind-tables\" )\n if( NOT ANDROID_COMPILER_IS_CLANG )\n  set( ANDROID_CXX_FLAGS \"${ANDROID_CXX_FLAGS} -funswitch-loops -finline-limit=300\" )\n endif()\n set( ANDROID_CXX_FLAGS_RELEASE \"-fomit-frame-pointer -fstrict-aliasing\" )\n set( ANDROID_CXX_FLAGS_DEBUG   \"-fno-omit-frame-pointer -fno-strict-aliasing\" )\nelseif( MIPS OR MIPS64 )\n set( ANDROID_CXX_FLAGS         \"${ANDROID_CXX_FLAGS} -fno-strict-aliasing -finline-functions -funwind-tables -fmessage-length=0\" )\n set( ANDROID_CXX_FLAGS_RELEASE \"-fomit-frame-pointer\" )\n set( ANDROID_CXX_FLAGS_DEBUG   \"-fno-omit-frame-pointer\" )\n if( NOT ANDROID_COMPILER_IS_CLANG )\n  set( ANDROID_CXX_FLAGS \"${ANDROID_CXX_FLAGS} -fno-inline-functions-called-once -fgcse-after-reload -frerun-cse-after-loop -frename-registers\" )\n  set( ANDROID_CXX_FLAGS_RELEASE \"${ANDROID_CXX_FLAGS_RELEASE} -funswitch-loops -finline-limit=300\" )\n endif()\nelseif()\n set( ANDROID_CXX_FLAGS_RELEASE \"\" )\n set( ANDROID_CXX_FLAGS_DEBUG   \"\" )\nendif()\n\nset( ANDROID_CXX_FLAGS \"${ANDROID_CXX_FLAGS} -fsigned-char\" ) # good/necessary when porting desktop libraries\n\nif( NOT X86 AND NOT ANDROID_COMPILER_IS_CLANG )\n set( ANDROID_CXX_FLAGS \"-Wno-psabi ${ANDROID_CXX_FLAGS}\" )\nendif()\n\nif( NOT ANDROID_COMPILER_VERSION VERSION_LESS \"4.6\" )\n set( ANDROID_CXX_FLAGS \"${ANDROID_CXX_FLAGS} -no-canonical-prefixes\" ) # see https://android-review.googlesource.com/#/c/47564/\nendif()\n\n# ABI-specific flags\nif( ARMEABI_V7A )\n set( ANDROID_CXX_FLAGS \"${ANDROID_CXX_FLAGS} -march=armv7-a -mfloat-abi=softfp\" )\n if( NEON )\n  set( ANDROID_CXX_FLAGS \"${ANDROID_CXX_FLAGS} -mfpu=neon\" )\n elseif( VFPV3 )\n  set( ANDROID_CXX_FLAGS \"${ANDROID_CXX_FLAGS} -mfpu=vfpv3\" )\n else()\n  set( ANDROID_CXX_FLAGS \"${ANDROID_CXX_FLAGS} -mfpu=vfpv3-d16\" )\n endif()\nelseif( ARMEABI_V6 )\n set( ANDROID_CXX_FLAGS \"${ANDROID_CXX_FLAGS} -march=armv6 -mfloat-abi=softfp -mfpu=vfp\" ) # vfp == vfpv2\nelseif( ARMEABI )\n set( ANDROID_CXX_FLAGS \"${ANDROID_CXX_FLAGS} -march=armv5te -mtune=xscale -msoft-float\" )\nendif()\n\nif( ANDROID_STL MATCHES \"gnustl\" AND (EXISTS \"${__libstl}\" OR EXISTS \"${__libsupcxx}\") )\n set( CMAKE_CXX_CREATE_SHARED_LIBRARY \"<CMAKE_C_COMPILER> <CMAKE_SHARED_LIBRARY_CXX_FLAGS> <LANGUAGE_COMPILE_FLAGS> <LINK_FLAGS> <CMAKE_SHARED_LIBRARY_CREATE_CXX_FLAGS> <CMAKE_SHARED_LIBRARY_SONAME_CXX_FLAG><TARGET_SONAME> -o <TARGET> <OBJECTS> <LINK_LIBRARIES>\" )\n set( CMAKE_CXX_CREATE_SHARED_MODULE  \"<CMAKE_C_COMPILER> <CMAKE_SHARED_LIBRARY_CXX_FLAGS> <LANGUAGE_COMPILE_FLAGS> <LINK_FLAGS> <CMAKE_SHARED_LIBRARY_CREATE_CXX_FLAGS> <CMAKE_SHARED_LIBRARY_SONAME_CXX_FLAG><TARGET_SONAME> -o <TARGET> <OBJECTS> <LINK_LIBRARIES>\" )\n set( CMAKE_CXX_LINK_EXECUTABLE       \"<CMAKE_C_COMPILER> <FLAGS> <CMAKE_CXX_LINK_FLAGS> <LINK_FLAGS> <OBJECTS> -o <TARGET> <LINK_LIBRARIES>\" )\nelse()\n set( CMAKE_CXX_CREATE_SHARED_LIBRARY \"<CMAKE_CXX_COMPILER> <CMAKE_SHARED_LIBRARY_CXX_FLAGS> <LANGUAGE_COMPILE_FLAGS> <LINK_FLAGS> <CMAKE_SHARED_LIBRARY_CREATE_CXX_FLAGS> <CMAKE_SHARED_LIBRARY_SONAME_CXX_FLAG><TARGET_SONAME> -o <TARGET> <OBJECTS> <LINK_LIBRARIES>\" )\n set( CMAKE_CXX_CREATE_SHARED_MODULE  \"<CMAKE_CXX_COMPILER> <CMAKE_SHARED_LIBRARY_CXX_FLAGS> <LANGUAGE_COMPILE_FLAGS> <LINK_FLAGS> <CMAKE_SHARED_LIBRARY_CREATE_CXX_FLAGS> <CMAKE_SHARED_LIBRARY_SONAME_CXX_FLAG><TARGET_SONAME> -o <TARGET> <OBJECTS> <LINK_LIBRARIES>\" )\n set( CMAKE_CXX_LINK_EXECUTABLE       \"<CMAKE_CXX_COMPILER> <FLAGS> <CMAKE_CXX_LINK_FLAGS> <LINK_FLAGS> <OBJECTS> -o <TARGET> <LINK_LIBRARIES>\" )\nendif()\n\n# STL\nif( EXISTS \"${__libstl}\" OR EXISTS \"${__libsupcxx}\" )\n if( EXISTS \"${__libstl}\" )\n  set( CMAKE_CXX_CREATE_SHARED_LIBRARY \"${CMAKE_CXX_CREATE_SHARED_LIBRARY} \\\"${__libstl}\\\"\" )\n  set( CMAKE_CXX_CREATE_SHARED_MODULE  \"${CMAKE_CXX_CREATE_SHARED_MODULE} \\\"${__libstl}\\\"\" )\n  set( CMAKE_CXX_LINK_EXECUTABLE       \"${CMAKE_CXX_LINK_EXECUTABLE} \\\"${__libstl}\\\"\" )\n endif()\n if( EXISTS \"${__libsupcxx}\" )\n  set( CMAKE_CXX_CREATE_SHARED_LIBRARY \"${CMAKE_CXX_CREATE_SHARED_LIBRARY} \\\"${__libsupcxx}\\\"\" )\n  set( CMAKE_CXX_CREATE_SHARED_MODULE  \"${CMAKE_CXX_CREATE_SHARED_MODULE} \\\"${__libsupcxx}\\\"\" )\n  set( CMAKE_CXX_LINK_EXECUTABLE       \"${CMAKE_CXX_LINK_EXECUTABLE} \\\"${__libsupcxx}\\\"\" )\n  # C objects:\n  set( CMAKE_C_CREATE_SHARED_LIBRARY \"<CMAKE_C_COMPILER> <CMAKE_SHARED_LIBRARY_C_FLAGS> <LANGUAGE_COMPILE_FLAGS> <LINK_FLAGS> <CMAKE_SHARED_LIBRARY_CREATE_C_FLAGS> <CMAKE_SHARED_LIBRARY_SONAME_C_FLAG><TARGET_SONAME> -o <TARGET> <OBJECTS> <LINK_LIBRARIES>\" )\n  set( CMAKE_C_CREATE_SHARED_MODULE  \"<CMAKE_C_COMPILER> <CMAKE_SHARED_LIBRARY_C_FLAGS> <LANGUAGE_COMPILE_FLAGS> <LINK_FLAGS> <CMAKE_SHARED_LIBRARY_CREATE_C_FLAGS> <CMAKE_SHARED_LIBRARY_SONAME_C_FLAG><TARGET_SONAME> -o <TARGET> <OBJECTS> <LINK_LIBRARIES>\" )\n  set( CMAKE_C_LINK_EXECUTABLE       \"<CMAKE_C_COMPILER> <FLAGS> <CMAKE_C_LINK_FLAGS> <LINK_FLAGS> <OBJECTS> -o <TARGET> <LINK_LIBRARIES>\" )\n  set( CMAKE_C_CREATE_SHARED_LIBRARY \"${CMAKE_C_CREATE_SHARED_LIBRARY} \\\"${__libsupcxx}\\\"\" )\n  set( CMAKE_C_CREATE_SHARED_MODULE  \"${CMAKE_C_CREATE_SHARED_MODULE} \\\"${__libsupcxx}\\\"\" )\n  set( CMAKE_C_LINK_EXECUTABLE       \"${CMAKE_C_LINK_EXECUTABLE} \\\"${__libsupcxx}\\\"\" )\n endif()\n if( ANDROID_STL MATCHES \"gnustl\" )\n  if( NOT EXISTS \"${ANDROID_LIBM_PATH}\" )\n   set( ANDROID_LIBM_PATH -lm )\n  endif()\n  set( CMAKE_CXX_CREATE_SHARED_LIBRARY \"${CMAKE_CXX_CREATE_SHARED_LIBRARY} ${ANDROID_LIBM_PATH}\" )\n  set( CMAKE_CXX_CREATE_SHARED_MODULE  \"${CMAKE_CXX_CREATE_SHARED_MODULE} ${ANDROID_LIBM_PATH}\" )\n  set( CMAKE_CXX_LINK_EXECUTABLE       \"${CMAKE_CXX_LINK_EXECUTABLE} ${ANDROID_LIBM_PATH}\" )\n endif()\nendif()\n\n# variables controlling optional build flags\nif( ANDROID_NDK_RELEASE_NUM LESS 7000 ) # before r7\n # libGLESv2.so in NDK's prior to r7 refers to missing external symbols.\n # So this flag option is required for all projects using OpenGL from native.\n __INIT_VARIABLE( ANDROID_SO_UNDEFINED                      VALUES ON )\nelse()\n __INIT_VARIABLE( ANDROID_SO_UNDEFINED                      VALUES OFF )\nendif()\n__INIT_VARIABLE( ANDROID_NO_UNDEFINED                       VALUES ON )\n__INIT_VARIABLE( ANDROID_FUNCTION_LEVEL_LINKING             VALUES ON )\n__INIT_VARIABLE( ANDROID_GOLD_LINKER                        VALUES ON )\n__INIT_VARIABLE( ANDROID_NOEXECSTACK                        VALUES ON )\n__INIT_VARIABLE( ANDROID_RELRO                              VALUES ON )\n\nset( ANDROID_NO_UNDEFINED           ${ANDROID_NO_UNDEFINED}           CACHE BOOL \"Show all undefined symbols as linker errors\" )\nset( ANDROID_SO_UNDEFINED           ${ANDROID_SO_UNDEFINED}           CACHE BOOL \"Allows or disallows undefined symbols in shared libraries\" )\nset( ANDROID_FUNCTION_LEVEL_LINKING ${ANDROID_FUNCTION_LEVEL_LINKING} CACHE BOOL \"Put each function in separate section and enable garbage collection of unused input sections at link time\" )\nset( ANDROID_GOLD_LINKER            ${ANDROID_GOLD_LINKER}            CACHE BOOL \"Enables gold linker\" )\nset( ANDROID_NOEXECSTACK            ${ANDROID_NOEXECSTACK}            CACHE BOOL \"Allows or disallows undefined symbols in shared libraries\" )\nset( ANDROID_RELRO                  ${ANDROID_RELRO}                  CACHE BOOL \"Enables RELRO - a memory corruption mitigation technique\" )\nmark_as_advanced( ANDROID_NO_UNDEFINED ANDROID_SO_UNDEFINED ANDROID_FUNCTION_LEVEL_LINKING ANDROID_GOLD_LINKER ANDROID_NOEXECSTACK ANDROID_RELRO )\n\n# linker flags\nset( ANDROID_LINKER_FLAGS \"\" )\n\nif( ARMEABI_V7A )\n # this is *required* to use the following linker flags that routes around\n # a CPU bug in some Cortex-A8 implementations:\n set( ANDROID_LINKER_FLAGS \"${ANDROID_LINKER_FLAGS} -Wl,--fix-cortex-a8\" )\nendif()\n\nif( ANDROID_NO_UNDEFINED )\n if( MIPS )\n  # there is some sysroot-related problem in mips linker...\n  if( NOT ANDROID_SYSROOT MATCHES \"[ ;\\\"]\" )\n   set( ANDROID_LINKER_FLAGS \"${ANDROID_LINKER_FLAGS} -Wl,--no-undefined -Wl,-rpath-link,${ANDROID_SYSROOT}/usr/lib\" )\n  endif()\n else()\n  set( ANDROID_LINKER_FLAGS \"${ANDROID_LINKER_FLAGS} -Wl,--no-undefined\" )\n endif()\nendif()\n\nif( ANDROID_SO_UNDEFINED )\n set( ANDROID_LINKER_FLAGS \"${ANDROID_LINKER_FLAGS} -Wl,-allow-shlib-undefined\" )\nendif()\n\nif( ANDROID_FUNCTION_LEVEL_LINKING )\n set( ANDROID_CXX_FLAGS    \"${ANDROID_CXX_FLAGS} -fdata-sections -ffunction-sections\" )\n set( ANDROID_LINKER_FLAGS \"${ANDROID_LINKER_FLAGS} -Wl,--gc-sections\" )\nendif()\n\nif( ANDROID_COMPILER_VERSION VERSION_EQUAL \"4.6\" )\n if( ANDROID_GOLD_LINKER AND (CMAKE_HOST_UNIX OR ANDROID_NDK_RELEASE_NUM GREATER 8002) AND (ARMEABI OR ARMEABI_V7A OR X86) )\n  set( ANDROID_LINKER_FLAGS \"${ANDROID_LINKER_FLAGS} -fuse-ld=gold\" )\n elseif( ANDROID_NDK_RELEASE_NUM GREATER 8002 ) # after r8b\n  set( ANDROID_LINKER_FLAGS \"${ANDROID_LINKER_FLAGS} -fuse-ld=bfd\" )\n elseif( ANDROID_NDK_RELEASE STREQUAL \"r8b\" AND ARMEABI AND NOT _CMAKE_IN_TRY_COMPILE )\n  message( WARNING \"The default bfd linker from arm GCC 4.6 toolchain can fail with 'unresolvable R_ARM_THM_CALL relocation' error message. See https://code.google.com/p/android/issues/detail?id=35342\n  On Linux and OS X host platform you can workaround this problem using gold linker (default).\n  Rerun cmake with -DANDROID_GOLD_LINKER=ON option in case of problems.\n\" )\n endif()\nendif() # version 4.6\n\nif( ANDROID_NOEXECSTACK )\n if( ANDROID_COMPILER_IS_CLANG )\n  set( ANDROID_CXX_FLAGS    \"${ANDROID_CXX_FLAGS} -Xclang -mnoexecstack\" )\n else()\n  set( ANDROID_CXX_FLAGS    \"${ANDROID_CXX_FLAGS} -Wa,--noexecstack\" )\n endif()\n set( ANDROID_LINKER_FLAGS \"${ANDROID_LINKER_FLAGS} -Wl,-z,noexecstack\" )\nendif()\n\nif( ANDROID_RELRO )\n set( ANDROID_LINKER_FLAGS \"${ANDROID_LINKER_FLAGS} -Wl,-z,relro -Wl,-z,now\" )\nendif()\n\nif( ANDROID_COMPILER_IS_CLANG )\n set( ANDROID_CXX_FLAGS \"-target ${ANDROID_LLVM_TRIPLE} -Qunused-arguments ${ANDROID_CXX_FLAGS}\" )\n if( BUILD_WITH_ANDROID_NDK )\n  set( ANDROID_CXX_FLAGS \"-gcc-toolchain ${ANDROID_TOOLCHAIN_ROOT} ${ANDROID_CXX_FLAGS}\" )\n endif()\nendif()\n\n# cache flags\nset( CMAKE_CXX_FLAGS           \"\"                        CACHE STRING \"c++ flags\" )\nset( CMAKE_C_FLAGS             \"\"                        CACHE STRING \"c flags\" )\nset( CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE   \"-O3 -DNDEBUG\"            CACHE STRING \"c++ Release flags\" )\nset( CMAKE_C_FLAGS_RELEASE     \"-O3 -DNDEBUG\"            CACHE STRING \"c Release flags\" )\nset( CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG     \"-O0 -g -DDEBUG -D_DEBUG\" CACHE STRING \"c++ Debug flags\" )\nset( CMAKE_C_FLAGS_DEBUG       \"-O0 -g -DDEBUG -D_DEBUG\" CACHE STRING \"c Debug flags\" )\nset( CMAKE_SHARED_LINKER_FLAGS \"\"                        CACHE STRING \"shared linker flags\" )\nset( CMAKE_MODULE_LINKER_FLAGS \"\"                        CACHE STRING \"module linker flags\" )\nset( CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS    \"-Wl,-z,nocopyreloc\"      CACHE STRING \"executable linker flags\" )\n\n# put flags to cache (for debug purpose only)\nset( ANDROID_CXX_FLAGS         \"${ANDROID_CXX_FLAGS}\"         CACHE INTERNAL \"Android specific c/c++ flags\" )\nset( ANDROID_CXX_FLAGS_RELEASE \"${ANDROID_CXX_FLAGS_RELEASE}\" CACHE INTERNAL \"Android specific c/c++ Release flags\" )\nset( ANDROID_CXX_FLAGS_DEBUG   \"${ANDROID_CXX_FLAGS_DEBUG}\"   CACHE INTERNAL \"Android specific c/c++ Debug flags\" )\nset( ANDROID_LINKER_FLAGS      \"${ANDROID_LINKER_FLAGS}\"      CACHE INTERNAL \"Android specific c/c++ linker flags\" )\n\n# finish flags\nset( CMAKE_CXX_FLAGS           \"${ANDROID_CXX_FLAGS} ${CMAKE_CXX_FLAGS}\" )\nset( CMAKE_C_FLAGS             \"${ANDROID_CXX_FLAGS} ${CMAKE_C_FLAGS}\" )\nset( CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE   \"${ANDROID_CXX_FLAGS_RELEASE} ${CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE}\" )\nset( CMAKE_C_FLAGS_RELEASE     \"${ANDROID_CXX_FLAGS_RELEASE} ${CMAKE_C_FLAGS_RELEASE}\" )\nset( CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG     \"${ANDROID_CXX_FLAGS_DEBUG} ${CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG}\" )\nset( CMAKE_C_FLAGS_DEBUG       \"${ANDROID_CXX_FLAGS_DEBUG} ${CMAKE_C_FLAGS_DEBUG}\" )\nset( CMAKE_SHARED_LINKER_FLAGS \"${ANDROID_LINKER_FLAGS} ${CMAKE_SHARED_LINKER_FLAGS}\" )\nset( CMAKE_MODULE_LINKER_FLAGS \"${ANDROID_LINKER_FLAGS} ${CMAKE_MODULE_LINKER_FLAGS}\" )\nset( CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS    \"${ANDROID_LINKER_FLAGS} ${CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS}\" )\n\nif( MIPS AND BUILD_WITH_ANDROID_NDK AND ANDROID_NDK_RELEASE STREQUAL \"r8\" )\n set( CMAKE_SHARED_LINKER_FLAGS \"-Wl,-T,${ANDROID_NDK_TOOLCHAINS_PATH}/${ANDROID_GCC_TOOLCHAIN_NAME}/mipself.xsc ${CMAKE_SHARED_LINKER_FLAGS}\" )\n set( CMAKE_MODULE_LINKER_FLAGS \"-Wl,-T,${ANDROID_NDK_TOOLCHAINS_PATH}/${ANDROID_GCC_TOOLCHAIN_NAME}/mipself.xsc ${CMAKE_MODULE_LINKER_FLAGS}\" )\n set( CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS    \"-Wl,-T,${ANDROID_NDK_TOOLCHAINS_PATH}/${ANDROID_GCC_TOOLCHAIN_NAME}/mipself.x ${CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS}\" )\nendif()\n\n# pie/pic\nif( NOT (ANDROID_NATIVE_API_LEVEL LESS 16) AND (NOT DEFINED ANDROID_APP_PIE OR ANDROID_APP_PIE) AND (CMAKE_VERSION VERSION_GREATER 2.8.8) )\n set( CMAKE_POSITION_INDEPENDENT_CODE TRUE )\n set( CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS \"${CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS} -fPIE -pie\")\nelse()\n set( CMAKE_POSITION_INDEPENDENT_CODE FALSE )\n set( CMAKE_CXX_FLAGS \"-fpic ${CMAKE_CXX_FLAGS}\" )\n set( CMAKE_C_FLAGS   \"-fpic ${CMAKE_C_FLAGS}\" )\nendif()\n\n# configure rtti\nif( DEFINED ANDROID_RTTI AND ANDROID_STL_FORCE_FEATURES )\n if( ANDROID_RTTI )\n  set( CMAKE_CXX_FLAGS \"-frtti ${CMAKE_CXX_FLAGS}\" )\n else()\n  set( CMAKE_CXX_FLAGS \"-fno-rtti ${CMAKE_CXX_FLAGS}\" )\n endif()\nendif()\n\n# configure exceptios\nif( DEFINED ANDROID_EXCEPTIONS AND ANDROID_STL_FORCE_FEATURES )\n if( ANDROID_EXCEPTIONS )\n  set( CMAKE_CXX_FLAGS \"-fexceptions ${CMAKE_CXX_FLAGS}\" )\n  set( CMAKE_C_FLAGS \"-fexceptions ${CMAKE_C_FLAGS}\" )\n else()\n  set( CMAKE_CXX_FLAGS \"-fno-exceptions ${CMAKE_CXX_FLAGS}\" )\n  set( CMAKE_C_FLAGS \"-fno-exceptions ${CMAKE_C_FLAGS}\" )\n endif()\nendif()\n\n# global includes and link directories\ninclude_directories( SYSTEM \"${ANDROID_SYSROOT}/usr/include\" ${ANDROID_STL_INCLUDE_DIRS} )\nget_filename_component(__android_install_path \"libs/${ANDROID_NDK_ABI_NAME}\" ABSOLUTE) # avoid CMP0015 policy warning\nlink_directories( \"${__android_install_path}\" )\n\n# detect if need link crtbegin_so.o explicitly\nif( NOT DEFINED ANDROID_EXPLICIT_CRT_LINK )\n set( __cmd \"${CMAKE_CXX_CREATE_SHARED_LIBRARY}\" )\n string( REPLACE \"<CMAKE_CXX_COMPILER>\" \"${CMAKE_CXX_COMPILER} ${CMAKE_CXX_COMPILER_ARG1}\" __cmd \"${__cmd}\" )\n string( REPLACE \"<CMAKE_C_COMPILER>\"   \"${CMAKE_C_COMPILER} ${CMAKE_C_COMPILER_ARG1}\"   __cmd \"${__cmd}\" )\n string( REPLACE \"<CMAKE_SHARED_LIBRARY_CXX_FLAGS>\" \"${CMAKE_CXX_FLAGS}\" __cmd \"${__cmd}\" )\n string( REPLACE \"<LANGUAGE_COMPILE_FLAGS>\" \"\" __cmd \"${__cmd}\" )\n string( REPLACE \"<LINK_FLAGS>\" \"${CMAKE_SHARED_LINKER_FLAGS}\" __cmd \"${__cmd}\" )\n string( REPLACE \"<CMAKE_SHARED_LIBRARY_CREATE_CXX_FLAGS>\" \"-shared\" __cmd \"${__cmd}\" )\n string( REPLACE \"<CMAKE_SHARED_LIBRARY_SONAME_CXX_FLAG>\" \"\" __cmd \"${__cmd}\" )\n string( REPLACE \"<TARGET_SONAME>\" \"\" __cmd \"${__cmd}\" )\n string( REPLACE \"<TARGET>\" \"${CMAKE_BINARY_DIR}${CMAKE_FILES_DIRECTORY}/toolchain_crtlink_test.so\" __cmd \"${__cmd}\" )\n string( REPLACE \"<OBJECTS>\" \"\\\"${ANDROID_SYSROOT}/usr/lib/crtbegin_so.o\\\"\" __cmd \"${__cmd}\" )\n string( REPLACE \"<LINK_LIBRARIES>\" \"\" __cmd \"${__cmd}\" )\n separate_arguments( __cmd )\n foreach( __var ANDROID_NDK ANDROID_NDK_TOOLCHAINS_PATH ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN )\n  if( ${__var} )\n   set( __tmp \"${${__var}}\" )\n   separate_arguments( __tmp )\n   string( REPLACE \"${__tmp}\" \"${${__var}}\" __cmd \"${__cmd}\")\n  endif()\n endforeach()\n string( REPLACE \"'\" \"\" __cmd \"${__cmd}\" )\n string( REPLACE \"\\\"\" \"\" __cmd \"${__cmd}\" )\n execute_process( COMMAND ${__cmd} RESULT_VARIABLE __cmd_result OUTPUT_QUIET ERROR_QUIET )\n if( __cmd_result EQUAL 0 )\n  set( ANDROID_EXPLICIT_CRT_LINK ON )\n else()\n  set( ANDROID_EXPLICIT_CRT_LINK OFF )\n endif()\nendif()\n\nif( ANDROID_EXPLICIT_CRT_LINK )\n set( CMAKE_CXX_CREATE_SHARED_LIBRARY \"${CMAKE_CXX_CREATE_SHARED_LIBRARY} \\\"${ANDROID_SYSROOT}/usr/lib/crtbegin_so.o\\\"\" )\n set( CMAKE_CXX_CREATE_SHARED_MODULE  \"${CMAKE_CXX_CREATE_SHARED_MODULE} \\\"${ANDROID_SYSROOT}/usr/lib/crtbegin_so.o\\\"\" )\nendif()\n\n# setup output directories\nset( CMAKE_INSTALL_PREFIX \"${ANDROID_TOOLCHAIN_ROOT}/user\" CACHE STRING \"path for installing\" )\n\nif( DEFINED LIBRARY_OUTPUT_PATH_ROOT\n      OR EXISTS \"${CMAKE_SOURCE_DIR}/AndroidManifest.xml\"\n      OR (EXISTS \"${CMAKE_SOURCE_DIR}/../AndroidManifest.xml\" AND EXISTS \"${CMAKE_SOURCE_DIR}/../jni/\") )\n  set( LIBRARY_OUTPUT_PATH_ROOT ${CMAKE_SOURCE_DIR} CACHE PATH \"Root for binaries output, set this to change where Android libs are installed to\" )\n  if( NOT _CMAKE_IN_TRY_COMPILE )\n    if( EXISTS \"${CMAKE_SOURCE_DIR}/jni/CMakeLists.txt\" )\n      set( EXECUTABLE_OUTPUT_PATH \"${LIBRARY_OUTPUT_PATH_ROOT}/bin/${ANDROID_NDK_ABI_NAME}\" CACHE PATH \"Output directory for applications\" )\n    else()\n      set( EXECUTABLE_OUTPUT_PATH \"${LIBRARY_OUTPUT_PATH_ROOT}/bin\" CACHE PATH \"Output directory for applications\" )\n    endif()\n    set( LIBRARY_OUTPUT_PATH \"${LIBRARY_OUTPUT_PATH_ROOT}/libs/${ANDROID_NDK_ABI_NAME}\" CACHE PATH \"Output directory for Android libs\" )\n  endif()\nendif()\n\n# copy shaed stl library to build directory\nif( NOT _CMAKE_IN_TRY_COMPILE AND __libstl MATCHES \"[.]so$\" AND DEFINED LIBRARY_OUTPUT_PATH )\n  get_filename_component( __libstlname \"${__libstl}\" NAME )\n  execute_process( COMMAND \"${CMAKE_COMMAND}\" -E copy_if_different \"${__libstl}\" \"${LIBRARY_OUTPUT_PATH}/${__libstlname}\" RESULT_VARIABLE __fileCopyProcess )\n  if( NOT __fileCopyProcess EQUAL 0 OR NOT EXISTS \"${LIBRARY_OUTPUT_PATH}/${__libstlname}\")\n    message( SEND_ERROR \"Failed copying of ${__libstl} to the ${LIBRARY_OUTPUT_PATH}/${__libstlname}\" )\n  endif()\n  unset( __fileCopyProcess )\n  unset( __libstlname )\nendif()\n\n\n# set these global flags for cmake client scripts to change behavior\nset( ANDROID True )\nset( BUILD_ANDROID True )\n\n# where is the target environment\nset( CMAKE_FIND_ROOT_PATH \"${ANDROID_TOOLCHAIN_ROOT}/bin\" \"${ANDROID_TOOLCHAIN_ROOT}/${ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME}\" \"${ANDROID_SYSROOT}\" \"${CMAKE_INSTALL_PREFIX}\" \"share\" )\n\n# only search for libraries and includes in the ndk toolchain\nset( CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_PROGRAM ONLY )\nset( CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_LIBRARY ONLY )\nset( CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_INCLUDE ONLY )\n\n\n# macro to find packages on the host OS\nmacro( find_host_package )\n set( CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_PROGRAM NEVER )\n set( CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_LIBRARY NEVER )\n set( CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_INCLUDE NEVER )\n if( CMAKE_HOST_WIN32 )\n  set( WIN32 1 )\n  set( UNIX )\n elseif( CMAKE_HOST_APPLE )\n  set( APPLE 1 )\n  set( UNIX )\n endif()\n find_package( ${ARGN} )\n set( WIN32 )\n set( APPLE )\n set( UNIX 1 )\n set( CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_PROGRAM ONLY )\n set( CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_LIBRARY ONLY )\n set( CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_INCLUDE ONLY )\nendmacro()\n\n\n# macro to find programs on the host OS\nmacro( find_host_program )\n set( CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_PROGRAM NEVER )\n set( CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_LIBRARY NEVER )\n set( CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_INCLUDE NEVER )\n if( CMAKE_HOST_WIN32 )\n  set( WIN32 1 )\n  set( UNIX )\n elseif( CMAKE_HOST_APPLE )\n  set( APPLE 1 )\n  set( UNIX )\n endif()\n find_program( ${ARGN} )\n set( WIN32 )\n set( APPLE )\n set( UNIX 1 )\n set( CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_PROGRAM ONLY )\n set( CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_LIBRARY ONLY )\n set( CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_INCLUDE ONLY )\nendmacro()\n\n\n# export toolchain settings for the try_compile() command\nif( NOT _CMAKE_IN_TRY_COMPILE )\n set( __toolchain_config \"\")\n foreach( __var NDK_CCACHE  LIBRARY_OUTPUT_PATH_ROOT  ANDROID_FORBID_SYGWIN\n                ANDROID_NDK_HOST_X64\n                ANDROID_NDK\n                ANDROID_NDK_LAYOUT\n                ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN\n                ANDROID_TOOLCHAIN_NAME\n                ANDROID_ABI\n                ANDROID_NATIVE_API_LEVEL\n                ANDROID_STL\n                ANDROID_STL_FORCE_FEATURES\n                ANDROID_FORCE_ARM_BUILD\n                ANDROID_NO_UNDEFINED\n                ANDROID_SO_UNDEFINED\n                ANDROID_FUNCTION_LEVEL_LINKING\n                ANDROID_GOLD_LINKER\n                ANDROID_NOEXECSTACK\n                ANDROID_RELRO\n                ANDROID_LIBM_PATH\n                ANDROID_EXPLICIT_CRT_LINK\n                ANDROID_APP_PIE\n                )\n  if( DEFINED ${__var} )\n   if( ${__var} MATCHES \" \")\n    set( __toolchain_config \"${__toolchain_config}set( ${__var} \\\"${${__var}}\\\" CACHE INTERNAL \\\"\\\" )\\n\" )\n   else()\n    set( __toolchain_config \"${__toolchain_config}set( ${__var} ${${__var}} CACHE INTERNAL \\\"\\\" )\\n\" )\n   endif()\n  endif()\n endforeach()\n file( WRITE \"${CMAKE_BINARY_DIR}${CMAKE_FILES_DIRECTORY}/android.toolchain.config.cmake\" \"${__toolchain_config}\" )\n unset( __toolchain_config )\nendif()\n\n\n# force cmake to produce / instead of \\ in build commands for Ninja generator\nif( CMAKE_GENERATOR MATCHES \"Ninja\" AND CMAKE_HOST_WIN32 )\n # it is a bad hack after all\n # CMake generates Ninja makefiles with UNIX paths only if it thinks that we are going to build with MinGW\n set( CMAKE_COMPILER_IS_MINGW TRUE ) # tell CMake that we are MinGW\n set( CMAKE_CROSSCOMPILING TRUE )    # stop recursion\n enable_language( C )\n enable_language( CXX )\n # unset( CMAKE_COMPILER_IS_MINGW ) # can't unset because CMake does not convert back-slashes in response files without it\n unset( MINGW )\nendif()\n\n\n# Variables controlling behavior or set by cmake toolchain:\n#   ANDROID_ABI : \"armeabi-v7a\" (default), \"armeabi\", \"armeabi-v7a with NEON\", \"armeabi-v7a with VFPV3\", \"armeabi-v6 with VFP\", \"x86\", \"mips\", \"arm64-v8a\", \"x86_64\", \"mips64\"\n#   ANDROID_NATIVE_API_LEVEL : 3,4,5,8,9,14,15,16,17,18,19,21 (depends on NDK version)\n#   ANDROID_STL : gnustl_static/gnustl_shared/stlport_static/stlport_shared/gabi++_static/gabi++_shared/system_re/system/none\n#   ANDROID_FORBID_SYGWIN : ON/OFF\n#   ANDROID_NO_UNDEFINED : ON/OFF\n#   ANDROID_SO_UNDEFINED : OFF/ON  (default depends on NDK version)\n#   ANDROID_FUNCTION_LEVEL_LINKING : ON/OFF\n#   ANDROID_GOLD_LINKER : ON/OFF\n#   ANDROID_NOEXECSTACK : ON/OFF\n#   ANDROID_RELRO : ON/OFF\n#   ANDROID_FORCE_ARM_BUILD : ON/OFF\n#   ANDROID_STL_FORCE_FEATURES : ON/OFF\n#   ANDROID_LIBM_PATH : path to libm.so (set to something like $(TOP)/out/target/product/<product_name>/obj/lib/libm.so) to workaround unresolved `sincos`\n# Can be set only at the first run:\n#   ANDROID_NDK : path to your NDK install\n#   NDK_CCACHE : path to your ccache executable\n#   ANDROID_TOOLCHAIN_NAME : the NDK name of compiler toolchain\n#   ANDROID_NDK_HOST_X64 : try to use x86_64 toolchain (default for x64 host systems)\n#   ANDROID_NDK_LAYOUT : the inner NDK structure (RELEASE, LINARO, ANDROID)\n#   LIBRARY_OUTPUT_PATH_ROOT : <any valid path>\n#   ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN\n#\n# Primary read-only variables:\n#   ANDROID : always TRUE\n#   ARMEABI : TRUE for arm v6 and older devices\n#   ARMEABI_V6 : TRUE for arm v6\n#   ARMEABI_V7A : TRUE for arm v7a\n#   ARM64_V8A : TRUE for arm64-v8a\n#   NEON : TRUE if NEON unit is enabled\n#   VFPV3 : TRUE if VFP version 3 is enabled\n#   X86 : TRUE if configured for x86\n#   X86_64 : TRUE if configured for x86_64\n#   MIPS : TRUE if configured for mips\n#   MIPS64 : TRUE if configured for mips64\n#   BUILD_WITH_ANDROID_NDK : TRUE if NDK is used\n#   BUILD_WITH_STANDALONE_TOOLCHAIN : TRUE if standalone toolchain is used\n#   ANDROID_NDK_HOST_SYSTEM_NAME : \"windows\", \"linux-x86\" or \"darwin-x86\" depending on host platform\n#   ANDROID_NDK_ABI_NAME : \"armeabi\", \"armeabi-v7a\", \"x86\", \"mips\", \"arm64-v8a\", \"x86_64\", \"mips64\" depending on ANDROID_ABI\n#   ANDROID_NDK_RELEASE : from r5 to r10d; set only for NDK\n#   ANDROID_NDK_RELEASE_NUM : numeric ANDROID_NDK_RELEASE version (1000*major+minor)\n#   ANDROID_ARCH_NAME : \"arm\", \"x86\", \"mips\", \"arm64\", \"x86_64\", \"mips64\" depending on ANDROID_ABI\n#   ANDROID_SYSROOT : path to the compiler sysroot\n#   TOOL_OS_SUFFIX : \"\" or \".exe\" depending on host platform\n#   ANDROID_COMPILER_IS_CLANG : TRUE if clang compiler is used\n#\n# Secondary (less stable) read-only variables:\n#   ANDROID_COMPILER_VERSION : GCC version used (not Clang version)\n#   ANDROID_CLANG_VERSION : version of clang compiler if clang is used\n#   ANDROID_CXX_FLAGS : C/C++ compiler flags required by Android platform\n#   ANDROID_SUPPORTED_ABIS : list of currently allowed values for ANDROID_ABI\n#   ANDROID_TOOLCHAIN_MACHINE_NAME : \"arm-linux-androideabi\", \"arm-eabi\" or \"i686-android-linux\"\n#   ANDROID_TOOLCHAIN_ROOT : path to the top level of toolchain (standalone or placed inside NDK)\n#   ANDROID_CLANG_TOOLCHAIN_ROOT : path to clang tools\n#   ANDROID_SUPPORTED_NATIVE_API_LEVELS : list of native API levels found inside NDK\n#   ANDROID_STL_INCLUDE_DIRS : stl include paths\n#   ANDROID_RTTI : if rtti is enabled by the runtime\n#   ANDROID_EXCEPTIONS : if exceptions are enabled by the runtime\n#   ANDROID_GCC_TOOLCHAIN_NAME : read-only, differs from ANDROID_TOOLCHAIN_NAME only if clang is used\n#\n# Defaults:\n#   ANDROID_DEFAULT_NDK_API_LEVEL\n#   ANDROID_DEFAULT_NDK_API_LEVEL_${ARCH}\n#   ANDROID_NDK_SEARCH_PATHS\n#   ANDROID_SUPPORTED_ABIS_${ARCH}\n#   ANDROID_SUPPORTED_NDK_VERSIONS\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/script/install-additional-deps-windows.bat",
    "content": "@echo off\nset VCPKG_ROOT_DIR=%1\nset VCPKG_DEFAULT_TRIPLET=%2\nsetlocal\n\nrem ----------------------------------\nrem Locate vcpkg using environment variables falling back to sensible defaults\nrem ----------------------------------\nset \"VcPkgDir=%USERPROFILE%\\.vcpkg\\vcpkg\"\nset \"VcPkgTriplet=x64-windows\"\nif defined VCPKG_ROOT_DIR if /i not \"%VCPKG_ROOT_DIR%\"==\"\" set \"VcPkgDir=%VCPKG_ROOT_DIR%\"\nif defined VCPKG_DEFAULT_TRIPLET if /i not \"%VCPKG_DEFAULT_TRIPLET%\"==\"\" set \"VcPkgTriplet=%VCPKG_DEFAULT_TRIPLET%\"\n\npushd %VcPkgDir%\n\nrem ==============================\nrem Upgrade and Install packages.\nrem ==============================\nset \"VcPkgLibs=cmake eigen3 suitesparse lapack-reference openblas ceres qt5 glew\"\n\necho vcpkg found at %VcPkgDir%...\necho installing %VcPkgLibs% for triplet %VcPkgTriplet%...\n\ncall %VcPkgDir% upgrade %VcPkgLibs% --no-dry-run --triplet %VcPkgTriplet%\ncall %VcPkgDir% install %VcPkgLibs% --triplet %VcPkgTriplet%\n\npopd\n\nendlocal & set \"VcPkgDir=%VcPkgDir%\" & set \"VcPkgTriplet=%VcPkgTriplet%\"\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/script/install-deps-linux.sh",
    "content": "#!/bin/sh\n\nset -ev\n\n# source for new gcc\n#sudo add-apt-repository -y ppa:ubuntu-toolchain-r/test\n\nsudo apt-get update -qq\n\n# dependencies for building g2o\nsudo apt-get install -qq qtdeclarative5-dev qt5-qmake libqglviewer-dev-qt5 libsuitesparse-dev\n\n# install new gcc\n#if [ \"$CC\" = \"gcc\" ]; then\n  #apt-cache search -n \"^gcc-[0-9]+$\"\n  #sudo apt-get install -qq gcc-8 g++-8\n#fi\n\n# download eigen3 and unpack it\ncd /tmp\nwget -O eigen3.zip https://gitlab.com/libeigen/eigen/-/archive/3.3.8/eigen-3.3.8.zip\nunzip -q eigen3.zip\nls -l eigen*\nsudo mv /tmp/eigen-3.3.8 /usr/include/eigen3\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/script/install-deps-osx.sh",
    "content": "#!/bin/bash\n\nset -ev\n\nbrew update\n\nif brew outdated | grep -qx cmake; then\n  brew upgrade cmake;\nfi\n\nif brew outdated | grep -qx eigen; then\n  brew upgrade eigen\nelse\n  brew install eigen\nfi\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/script/install-deps-windows.bat",
    "content": "@echo off\nset VCPKG_ROOT_DIR=%1\nset VCPKG_DEFAULT_TRIPLET=%2\nsetlocal\n\nrem ----------------------------------\nrem Locate vcpkg using environment variables falling back to sensible defaults\nrem ----------------------------------\nset \"VcPkgDir=%USERPROFILE%\\.vcpkg\\vcpkg\"\nset \"VcPkgTriplet=x64-windows\"\nif defined VCPKG_ROOT_DIR if /i not \"%VCPKG_ROOT_DIR%\"==\"\" set \"VcPkgDir=%VCPKG_ROOT_DIR%\"\nif defined VCPKG_DEFAULT_TRIPLET if /i not \"%VCPKG_DEFAULT_TRIPLET%\"==\"\" set \"VcPkgTriplet=%VCPKG_DEFAULT_TRIPLET%\"\n\npushd %VcPkgDir%\n\nrem ==============================\nrem Upgrade and Install packages.\nrem ==============================\nset \"VcPkgLibs=cmake eigen3 suitesparse lapack-reference openblas ceres\"\n\necho vcpkg found at %VcPkgDir%...\necho installing %VcPkgLibs% for triplet %VcPkgTriplet%...\n\ncall %VcPkgDir% upgrade %VcPkgLibs% --no-dry-run --triplet %VcPkgTriplet%\ncall %VcPkgDir% install %VcPkgLibs% --triplet %VcPkgTriplet%\n\npopd\n\nendlocal & set \"VcPkgDir=%VcPkgDir%\" & set \"VcPkgTriplet=%VcPkgTriplet%\"\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/CMakeLists.txt",
    "content": "include(FetchContent)\nFetchContent_Declare(\n  googletest\n  GIT_REPOSITORY https://github.com/google/googletest.git\n  GIT_TAG        main\n)\n# For Windows: Prevent overriding the parent project's compiler/linker settings\nset(gtest_force_shared_crt ON CACHE BOOL \"\" FORCE)\n# Prevent installing gtest/gmock\nset(INSTALL_GTEST OFF CACHE BOOL \"\" FORCE)\nFetchContent_MakeAvailable(googletest)\n\nmacro(create_test target)\n  target_link_libraries(${target} gtest gmock gtest_main)\n  add_test (NAME ${target} COMMAND $<TARGET_FILE:${target}>)\nendmacro(create_test)\n\nadd_subdirectory(general)\nadd_subdirectory(data)\nadd_subdirectory(stuff)\nadd_subdirectory(sclam2d)\nadd_subdirectory(slam2d)\nadd_subdirectory(slam2d_addons)\nadd_subdirectory(slam3d)\nadd_subdirectory(slam3d_addons)\nadd_subdirectory(sim3)\nadd_subdirectory(sba)\nadd_subdirectory(solver)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/data/CMakeLists.txt",
    "content": "add_executable(unittest_data\n  data_queue_tests.cpp\n  io_data.cpp\n)\ntarget_link_libraries(unittest_data types_data stuff)\ncreate_test(unittest_data)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/data/data_queue_tests.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2014 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <gmock/gmock.h>\n\n#include <vector>\n\n#include \"g2o/types/data/data_queue.h\"\n#include \"g2o/types/data/robot_data.h\"\n\nusing namespace std;\nusing namespace g2o;\n\nclass MyTrivialRobotData : public RobotData {\n  virtual bool write(std::ostream&) const { return false; }\n  virtual bool read(std::istream&) { return false; }\n};\n\nTEST(Data, DataQueue) {\n  vector<RobotData*> myRobotData;\n  constexpr int knumData = 10;\n  constexpr double ktimeOffset = 1234567890.;\n  for (int i = 0; i < knumData; ++i) {\n    RobotData* data = new MyTrivialRobotData();\n    data->setTimestamp(ktimeOffset + i);\n    myRobotData.emplace_back(data);\n  }\n\n  // create the robot queue\n  DataQueue dataQueue;\n  for (auto d : myRobotData) dataQueue.add(d);\n\n  // TESTS\n  ASSERT_EQ(nullptr, dataQueue.before(ktimeOffset));\n  ASSERT_EQ(nullptr, dataQueue.after(ktimeOffset + knumData - 1.));\n\n  ASSERT_DOUBLE_EQ(ktimeOffset, dataQueue.findClosestData(0.)->timestamp());\n  ASSERT_DOUBLE_EQ(\n      ktimeOffset + knumData - 1.,\n      dataQueue.findClosestData(ktimeOffset + knumData + 1)->timestamp());\n\n  ASSERT_DOUBLE_EQ(ktimeOffset,\n                   dataQueue.findClosestData(ktimeOffset)->timestamp());\n  ASSERT_DOUBLE_EQ(ktimeOffset,\n                   dataQueue.findClosestData(ktimeOffset + 0.45)->timestamp());\n  ASSERT_DOUBLE_EQ(ktimeOffset + 1.,\n                   dataQueue.findClosestData(ktimeOffset + 0.55)->timestamp());\n  ASSERT_DOUBLE_EQ(ktimeOffset + 1.,\n                   dataQueue.findClosestData(ktimeOffset + 1.)->timestamp());\n\n  // clean up\n  for (auto d : myRobotData) delete d;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/data/io_data.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2014 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <gmock/gmock.h>\n\n#include <sstream>\n\n#include \"g2o/stuff/sampler.h\"\n#include \"g2o/types/data/robot_laser.h\"\n\nusing namespace std;\nusing namespace g2o;\nusing namespace testing;\n\nMATCHER(NearEq, \"\") { return fabs(std::get<0>(arg) - std::get<1>(arg)) < 0.01; }\n\nMATCHER(PointsNearEq, \"\") {\n  return (std::get<0>(arg) - std::get<1>(arg)).norm() < 0.01;\n}\n\nTEST(Data, ReadWriteRobotLaser) {\n  constexpr int kNumBeams = 180;\n\n  vector<double> ranges;\n  vector<double> remissions;\n  for (int i = 0; i < kNumBeams; ++i) {\n    ranges.push_back(i * 0.1);\n    remissions.push_back(sampleUniform(0., 1.));\n  }\n\n  LaserParameters laserParams(kNumBeams, -M_PI_2, 1.0, 20.0);\n  RobotLaser laser;\n  laser.setLaserParams(laserParams);\n  laser.setRanges(ranges);\n  laser.setRemissions(remissions);\n  laser.setOdomPose(SE2(1., 2., 0.34));\n\n  // write the data to read again\n  stringstream dataStream;\n  laser.write(dataStream);\n\n  RobotLaser recoveredLaser;\n  recoveredLaser.read(dataStream);\n\n  ASSERT_THAT(recoveredLaser.ranges(), SizeIs(laser.ranges().size()));\n  ASSERT_THAT(recoveredLaser.remissions(), SizeIs(laser.remissions().size()));\n  ASSERT_TRUE(recoveredLaser.odomPose().toVector().isApprox(\n      laser.odomPose().toVector()));\n  ASSERT_TRUE(recoveredLaser.laserPose().toVector().isApprox(\n      laser.laserPose().toVector()));\n\n  ASSERT_THAT(recoveredLaser.ranges(), Pointwise(NearEq(), laser.ranges()));\n  ASSERT_THAT(recoveredLaser.remissions(),\n              Pointwise(NearEq(), laser.remissions()));\n  ASSERT_THAT(recoveredLaser.cartesian(),\n              Pointwise(PointsNearEq(), laser.cartesian()));\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/general/CMakeLists.txt",
    "content": "add_executable(unittest_general\n  allocate_optimizer.cpp allocate_optimizer.h\n  auto_diff.cpp\n  batch_statistics.cpp\n  graph_operations.cpp\n  clear_and_redo.cpp\n  base_fixed_sized_edge.cpp\n  robust_kernel_tests.cpp\n  sparse_block_matrix.cpp\n)\ntarget_link_libraries(unittest_general types_slam3d types_slam2d)\ncreate_test(unittest_general)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/general/allocate_optimizer.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"g2o/core/block_solver.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_gauss_newton.h\"\n#include \"g2o/solvers/eigen/linear_solver_eigen.h\"\n\nnamespace g2o {\nnamespace internal {\n\ntypedef g2o::BlockSolver<g2o::BlockSolverTraits<-1, -1> > SlamBlockSolver;\ntypedef g2o::LinearSolverEigen<SlamBlockSolver::PoseMatrixType>\n    SlamLinearSolver;\n\ng2o::SparseOptimizer* createOptimizerForTests() {\n  // Initialize the SparseOptimizer\n  g2o::SparseOptimizer* mOptimizer = new g2o::SparseOptimizer();\n  auto linearSolver = std::make_unique<SlamLinearSolver>();\n  linearSolver->setBlockOrdering(false);\n  auto blockSolver = std::make_unique<SlamBlockSolver>(std::move(linearSolver));\n  mOptimizer->setAlgorithm(\n      new g2o::OptimizationAlgorithmGaussNewton(std::move(blockSolver)));\n  return mOptimizer;\n}\n\n}  // namespace internal\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/general/allocate_optimizer.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef G2O_TEST_ALLOCATE_OPTIMIZER_H\n#define G2O_TEST_ALLOCATE_OPTIMIZER_H\n\nnamespace g2o {\n\nclass SparseOptimizer;\n\nnamespace internal {\n\ng2o::SparseOptimizer* createOptimizerForTests();\n\n}  // namespace internal\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/general/auto_diff.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <cmath>\n\n#include \"g2o/core/auto_differentiation.h\"\n#include \"g2o/core/base_fixed_sized_edge.h\"\n#include \"g2o/types/slam2d/edge_se2.h\"\n#include \"g2o/types/slam2d/vertex_point_xy.h\"\n#include \"gtest/gtest.h\"\n\nclass VertexFlatSE2 : public g2o::BaseVertex<3, g2o::Vector3> {\n public:\n  virtual void setToOriginImpl() { _estimate.setZero(); }\n\n  virtual void oplusImpl(const double* update) {\n    _estimate += Eigen::Map<const g2o::Vector3>(update);\n    _estimate(2) = g2o::normalize_theta(_estimate(2));\n  }\n\n  virtual bool read(std::istream&) { return false; }\n  virtual bool write(std::ostream&) const { return false; }\n};\n\n/**\n * A test case edge connecting three vertices.\n * Here we project a point along two poses and compare it against a measurement\n */\nclass Edge3ADTester\n    : public g2o::BaseFixedSizedEdge<2, g2o::Vector2, VertexFlatSE2,\n                                     VertexFlatSE2, g2o::VertexPointXY> {\n public:\n  using g2o::BaseFixedSizedEdge<2, g2o::Vector2, VertexFlatSE2, VertexFlatSE2,\n                                g2o::VertexPointXY>::linearizeOplus;\n\n  //! apply the SE2 pose on a point\n  template <typename T>\n  void project(const T* pose, const T* point, T* result) const {\n    T cth = cos(pose[2]);\n    T sth = sin(pose[2]);\n\n    result[0] = pose[0] + cth * point[0] - sth * point[1];\n    result[1] = pose[1] + sth * point[0] + cth * point[1];\n  }\n\n  //! implementation of the templatized error function\n  template <typename T>\n  bool operator()(const T* p1, const T* p2, const T* point, T* error) const {\n    T aux[2];\n    project(p2, point, aux);\n    T prediction[2];\n    project(p1, aux, prediction);\n    error[0] = prediction[0] - T(measurement()(0));\n    error[1] = prediction[1] - T(measurement()(1));\n    return true;\n  }\n\n  // add the AD interface\n  G2O_MAKE_AUTO_AD_FUNCTIONS\n\n  // NOOPs\n  bool read(std::istream&) override { return false; };\n  bool write(std::ostream&) const override { return false; };\n};\n\n/**\n * Test implementation of an EdgeSE2 that implements operator() for AD\n */\nclass EdgeSE2AD : public g2o::EdgeSE2 {\n public:\n  //! re-implementation of the templatized error function\n  template <typename T>\n  bool operator()(const T* p1, const T* p2, T* error) const {\n    //// original implementation\n    // SE2 delta = _inverseMeasurement *\n    // (v1->estimate().inverse()*v2->estimate()); _error = delta.toVector();\n\n    Iso2<T> p1Iso = pointerToIso(p1);\n    Iso2<T> p2Iso = pointerToIso(p2);\n    g2o::VectorN<3, T> invMeasAsVector =\n        _inverseMeasurement.toVector().cast<T>();\n    Iso2<T> invMeas = pointerToIso(invMeasAsVector.data());\n\n    Iso2<T> delta = invMeas * (p1Iso.inverse() * p2Iso);\n    isoToPointer(delta, error);\n    return true;\n  }\n\n  using g2o::BaseBinaryEdge<3, g2o::SE2, g2o::VertexSE2,\n                            g2o::VertexSE2>::linearizeOplus;\n  G2O_MAKE_AUTO_AD_LINEARIZEOPLUS_BY_GET\n\n protected:\n  template <typename T>\n  using Iso2 = Eigen::Transform<T, 2, Eigen::Isometry, Eigen::ColMajor>;\n\n  template <typename T>\n  static Iso2<T> pointerToIso(const T* p) {\n    T cth = cos(p[2]);\n    T sth = sin(p[2]);\n    Iso2<T> iso = Iso2<T>::Identity();\n    iso.linear() << cth, -sth, sth, cth;\n    iso.translation()(0) = p[0];\n    iso.translation()(1) = p[1];\n    return iso;\n  }\n\n  template <typename T>\n  static void isoToPointer(Iso2<T> iso, T* p) {\n    p[0] = iso.translation()(0);\n    p[1] = iso.translation()(1);\n    p[2] = atan2(iso.linear()(1, 0), iso.linear()(0, 0));\n  }\n};\n\n/**\n * Test fixture for performing the AD tests.\n * We setup three vertices and the edge to perform the tests\n */\nclass AutoDifferentiation : public ::testing::Test {\n protected:\n  void SetUp() override {\n    v1.setEstimate(g2o::Vector3(0, 0, 0));\n    v2.setEstimate(g2o::Vector3(1, 1, 1));\n    point.setEstimate(g2o::Vector2(2, 2));\n\n    testEdge.setMeasurement(g2o::Vector2(0, 0));\n    testEdge.setVertex(0, &v1);\n    testEdge.setVertex(1, &v2);\n    testEdge.setVertex(2, &point);\n\n    jacobianWorkspace.updateSize(&testEdge);\n    jacobianWorkspace.allocate();\n  }\n  VertexFlatSE2 v1;\n  VertexFlatSE2 v2;\n  g2o::VertexPointXY point;\n  Edge3ADTester testEdge;\n  g2o::JacobianWorkspace jacobianWorkspace;\n};\n\nTEST_F(AutoDifferentiation, ComputesSomething) {\n  testEdge.linearizeOplus(jacobianWorkspace);\n\n#if 0\n  std::cerr << PVAR(testEdge.jacobianOplusXn<0>()) << std::endl;\n  std::cerr << PVAR(testEdge.jacobianOplusXn<1>()) << std::endl;\n  std::cerr << PVAR(testEdge.jacobianOplusXn<2>()) << std::endl;\n#endif\n\n  ASSERT_FALSE(testEdge.jacobianOplusXn<0>().array().isNaN().any())\n      << \"Jacobian contains NaN\";\n  ASSERT_FALSE(testEdge.jacobianOplusXn<1>().array().isNaN().any())\n      << \"Jacobian contains NaN\";\n  ASSERT_FALSE(testEdge.jacobianOplusXn<2>().array().isNaN().any())\n      << \"Jacobian contains NaN\";\n\n  ASSERT_FALSE(testEdge.jacobianOplusXn<0>().array().isInf().any())\n      << \"Jacobian not finite\";\n  ASSERT_FALSE(testEdge.jacobianOplusXn<1>().array().isInf().any())\n      << \"Jacobian not finite\";\n  ASSERT_FALSE(testEdge.jacobianOplusXn<2>().array().isInf().any())\n      << \"Jacobian not finite\";\n\n  ASSERT_LE(0, testEdge.jacobianOplusXn<0>().array().abs().maxCoeff())\n      << \"Jacobian is zero\";\n  ASSERT_LE(0, testEdge.jacobianOplusXn<1>().array().abs().maxCoeff())\n      << \"Jacobian is zero\";\n  ASSERT_LE(0, testEdge.jacobianOplusXn<2>().array().abs().maxCoeff())\n      << \"Jacobian is zero\";\n}\n\nTEST_F(AutoDifferentiation, ComputesNothingForFixed) {\n  v2.setFixed(true);\n\n  testEdge.linearizeOplus(jacobianWorkspace);\n\n  ASSERT_LE(0, testEdge.jacobianOplusXn<0>().array().abs().maxCoeff())\n      << \"Jacobian is zero\";\n  ASSERT_DOUBLE_EQ(0, testEdge.jacobianOplusXn<1>().array().abs().maxCoeff())\n      << \"Jacobian is non-zero\";\n  ASSERT_LE(0, testEdge.jacobianOplusXn<2>().array().abs().maxCoeff())\n      << \"Jacobian is zero\";\n}\n\n/**\n * Test fixture for performing the AD tests of EdgeSE2. We setup two vertices\n * and edges to perform the tests. As edges we have the default EdgeSE2 from g2o\n * and the EdgeSE2AD which uses an AD implementation.\n */\nclass AutoDifferentiationEdgeSE2 : public ::testing::Test {\n protected:\n  void SetUp() override {\n    v1.setEstimate(g2o::Vector3(0, 0, 0));\n    v2.setEstimate(g2o::Vector3(1, 1, 1));\n\n    g2o::SE2 meas(0.5, 0.5, 0.5);\n\n    testEdge.setMeasurement(meas);\n    testEdge.setVertex(0, &v1);\n    testEdge.setVertex(1, &v2);\n    jacobianWorkspace.updateSize(&testEdge);\n    jacobianWorkspace.allocate();\n\n    testEdgeAd.setMeasurement(meas);\n    testEdgeAd.setVertex(0, &v1);\n    testEdgeAd.setVertex(1, &v2);\n    jacobianWorkspaceAd.updateSize(&testEdgeAd);\n    jacobianWorkspaceAd.allocate();\n  }\n  g2o::VertexSE2 v1;\n  g2o::VertexSE2 v2;\n  g2o::EdgeSE2 testEdge;\n  EdgeSE2AD testEdgeAd;\n  g2o::JacobianWorkspace jacobianWorkspace;\n  g2o::JacobianWorkspace jacobianWorkspaceAd;\n};\n\nTEST_F(AutoDifferentiationEdgeSE2, AdComputesSomething) {\n  testEdgeAd.linearizeOplus(jacobianWorkspaceAd);\n\n#if 0\n  std::cerr << PVAR(testEdgeAd.jacobianOplusXn<0>()) << std::endl;\n  std::cerr << PVAR(testEdgeAd.jacobianOplusXn<1>()) << std::endl;\n#endif\n\n  ASSERT_FALSE(testEdgeAd.jacobianOplusXn<0>().array().isNaN().any())\n      << \"Jacobian contains NaN\";\n  ASSERT_FALSE(testEdgeAd.jacobianOplusXn<1>().array().isNaN().any())\n      << \"Jacobian contains NaN\";\n\n  ASSERT_FALSE(testEdgeAd.jacobianOplusXn<0>().array().isInf().any())\n      << \"Jacobian not finite\";\n  ASSERT_FALSE(testEdgeAd.jacobianOplusXn<1>().array().isInf().any())\n      << \"Jacobian not finite\";\n\n  ASSERT_LE(0, testEdgeAd.jacobianOplusXn<0>().array().abs().maxCoeff())\n      << \"Jacobian is zero\";\n  ASSERT_LE(0, testEdgeAd.jacobianOplusXn<1>().array().abs().maxCoeff())\n      << \"Jacobian is zero\";\n}\n\nTEST_F(AutoDifferentiationEdgeSE2, AdComputesCorrect) {\n  // ugly syntax to call the Jacobian into a workspace\n  testEdge\n      .g2o::BaseBinaryEdge<3, g2o::SE2, g2o::VertexSE2,\n                           g2o::VertexSE2>::linearizeOplus(jacobianWorkspace);\n  // here no ugly call needed because we use the base class one directly, see\n  // above\n  testEdgeAd.linearizeOplus(jacobianWorkspaceAd);\n\n  ASSERT_TRUE(\n      testEdgeAd.jacobianOplusXn<0>().isApprox(testEdge.jacobianOplusXn<0>()))\n      << \"Jacobian differs\";\n  ASSERT_TRUE(\n      testEdgeAd.jacobianOplusXn<1>().isApprox(testEdge.jacobianOplusXn<1>()))\n      << \"Jacobian differs\";\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/general/base_fixed_sized_edge.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"g2o/core/base_fixed_sized_edge.h\"\n\n#include \"g2o/core/base_unary_edge.h\"\n#include \"g2o/core/base_variable_sized_edge.h\"\n#include \"g2o/core/eigen_types.h\"\n#include \"g2o/core/robust_kernel_impl.h\"\n#include \"g2o/types/slam2d/vertex_point_xy.h\"\n#include \"g2o/types/slam2d/vertex_se2.h\"\n#include \"gtest/gtest.h\"\n\nclass Edge3Constant\n    : public g2o::BaseFixedSizedEdge<2, g2o::Vector2, g2o::VertexSE2,\n                                     g2o::VertexSE2, g2o::VertexPointXY> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  Edge3Constant()\n      : g2o::BaseFixedSizedEdge<2, g2o::Vector2, g2o::VertexSE2, g2o::VertexSE2,\n                                g2o::VertexPointXY>() {};\n  void computeError() {\n    const auto a = static_cast<const g2o::VertexSE2*>(_vertices[0])->estimate();\n    const auto b = static_cast<const g2o::VertexSE2*>(_vertices[1])->estimate();\n    const auto c =\n        static_cast<const g2o::VertexPointXY*>(_vertices[2])->estimate();\n    _error = (a * b * c - _measurement).eval();\n  }\n  virtual bool read(std::istream&) { return false; };\n  virtual bool write(std::ostream&) const { return false; };\n};\n\nclass Edge3Dynamic : public g2o::BaseVariableSizedEdge<2, g2o::Vector2> {\n public:\n  EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW;\n  Edge3Dynamic() : g2o::BaseVariableSizedEdge<2, g2o::Vector2>() { resize(3); };\n  void computeError() {\n    const auto a = static_cast<const g2o::VertexSE2*>(_vertices[0])->estimate();\n    const auto b = static_cast<const g2o::VertexSE2*>(_vertices[1])->estimate();\n    const auto c =\n        static_cast<const g2o::VertexPointXY*>(_vertices[2])->estimate();\n    _error = (a * b * c - _measurement).eval();\n  }\n  virtual bool read(std::istream&) { return false; };\n  virtual bool write(std::ostream&) const { return false; };\n};\n\nclass VertexNotDefaultCtor : public g2o::BaseVertex<2, g2o::Vector2> {\n public:\n  VertexNotDefaultCtor(int x, int y) { _estimate = g2o::Vector2(x, y); }\n\n  virtual void oplusImpl(const double* update) {\n    _estimate[0] += update[0];\n    _estimate[1] += update[1];\n  }\n\n  virtual void setToOriginImpl() { _estimate.setZero(); }\n  virtual bool read(std::istream& /*is*/) { return false; };\n  virtual bool write(std::ostream& /*os*/) const { return false; };\n};\n\nclass EdgeUnaryCreateVertexTester\n    : public g2o::BaseUnaryEdge<2, g2o::Vector2, VertexNotDefaultCtor> {\n public:\n  EdgeUnaryCreateVertexTester() = default;\n\n  void computeError() {\n    const VertexNotDefaultCtor* v =\n        static_cast<const VertexNotDefaultCtor*>(_vertices[0]);\n    _error = v->estimate() - _measurement;\n  }\n  virtual bool read(std::istream& /*is*/) { return false; };\n  virtual bool write(std::ostream& /*os*/) const { return false; };\n\n  virtual void setMeasurement(const g2o::Vector2& m) { _measurement = m; }\n\n  virtual int measurementDimension() const { return 2; }\n};\n\nTEST(General, IndexToPairToIndex) {\n  using g2o::internal::index_to_pair;\n  using g2o::internal::pair_to_index;\n  using g2o::internal::TrivialPair;\n\n  ASSERT_EQ(index_to_pair(0).first, 0);\n  ASSERT_EQ(index_to_pair(0).second, 1);\n  ASSERT_EQ(index_to_pair(1).first, 0);\n  ASSERT_EQ(index_to_pair(1).second, 2);\n  ASSERT_EQ(index_to_pair(2).first, 1);\n  ASSERT_EQ(index_to_pair(2).second, 2);\n  ASSERT_EQ(pair_to_index(0, 1), 0);\n  ASSERT_EQ(pair_to_index(0, 2), 1);\n  ASSERT_EQ(pair_to_index(1, 2), 2);\n  for (int j = 0; j < 32; ++j)\n    for (int i = 0; i < j; ++i)\n      ASSERT_EQ(index_to_pair(pair_to_index(i, j)), TrivialPair(i, j));\n  for (int k = 0; k < 1024; ++k)\n    ASSERT_EQ(pair_to_index(index_to_pair(k).first, index_to_pair(k).second),\n              k);\n\n  int k = 0;\n  for (int j = 0; j < 32; ++j)\n    for (int i = 0; i < j; ++i) {\n      ASSERT_EQ(pair_to_index(i, j), k);\n      ++k;\n    }\n}\n\nTEST(General, ConstantEdgeConstructor) {\n  ASSERT_EQ(typeid(Edge3Dynamic::ErrorVector),\n            typeid(Edge3Constant::ErrorVector));\n  ASSERT_EQ(typeid(Edge3Dynamic::InformationType),\n            typeid(Edge3Constant::InformationType));\n\n  Edge3Constant e_constant;\n  ASSERT_EQ(e_constant.vertices()[0], nullptr);\n  ASSERT_EQ(e_constant.vertices()[1], nullptr);\n  ASSERT_EQ(e_constant.vertices()[2], nullptr);\n  Edge3Dynamic e_dynamic;\n  ASSERT_EQ(e_dynamic.vertices()[0], e_constant.vertices()[0]);\n  ASSERT_EQ(e_dynamic.vertices()[1], e_constant.vertices()[1]);\n  ASSERT_EQ(e_dynamic.vertices()[2], e_constant.vertices()[2]);\n}\n\nTEST(General, FixedEdgeCreateVertex) {\n  Edge3Constant e;\n\n  auto* v1 = e.createVertex(0);\n  auto* v2 = e.createVertex(1);\n  auto* v3 = e.createVertex(2);\n  ASSERT_EQ(typeid(*v1), typeid(g2o::VertexSE2));\n  ASSERT_EQ(typeid(*v2), typeid(g2o::VertexSE2));\n  ASSERT_EQ(typeid(*v3), typeid(g2o::VertexPointXY));\n  delete v3;\n  delete v2;\n  delete v1;\n\n  ASSERT_EQ(nullptr, e.createVertex(-1));\n  ASSERT_EQ(nullptr, e.createVertex(3));\n}\n\nTEST(General, FixedEdgeCreateVertexNonDefaultCtor) {\n  EdgeUnaryCreateVertexTester edge;\n  auto* vertex = edge.createVertex(0, 42, 23);\n  EXPECT_NE(vertex, nullptr);\n  ASSERT_EQ(typeid(*vertex), typeid(VertexNotDefaultCtor));\n  auto* casted_vertex = dynamic_cast<VertexNotDefaultCtor*>(vertex);\n  ASSERT_NE(casted_vertex, nullptr);\n  EXPECT_TRUE(casted_vertex->estimate().isApprox(g2o::Vector2(42, 23)));\n}\n\ntemplate <typename EdgeType>\nclass EdgeTester {\n public:\n  EdgeTester() {\n    edge.setMeasurement(g2o::Vector2{.3, .4});\n    edge.setInformation(g2o::Matrix2::Identity());\n\n    v1.setId(0);\n    v1.setEstimate(g2o::SE2(.1, .2, .3));\n    v2.setId(1);\n    v2.setEstimate(g2o::SE2(.3, .1, .2));\n    v3.setId(2);\n    v3.setEstimate(g2o::Vector2(-.3, .5));\n    edge.setVertex(0, &v1);\n    edge.setVertex(1, &v2);\n    edge.setVertex(2, &v3);\n\n    jacobianWorkspace.updateSize(&edge);\n    jacobianWorkspace.allocate();\n\n    hessian01.setZero();\n    hessian02.setZero();\n    hessian12.setZero();\n    hessian00.setZero();\n    hessian11.setZero();\n    hessian22.setZero();\n    edge.mapHessianMemory(hessian01.data(), 0, 1, false);\n    edge.mapHessianMemory(hessian02.data(), 0, 2, false);\n    edge.mapHessianMemory(hessian12.data(), 1, 2, false);\n    v1.mapHessianMemory(hessian00.data());\n    v2.mapHessianMemory(hessian11.data());\n    v3.mapHessianMemory(hessian22.data());\n  }\n\n  EdgeType edge;\n\n  g2o::VertexSE2 v1;\n  g2o::VertexSE2 v2;\n  g2o::VertexPointXY v3;\n\n  g2o::JacobianWorkspace jacobianWorkspace;\n\n  Eigen::Matrix<double, 3, 3> hessian01;\n  Eigen::Matrix<double, 3, 2> hessian02;\n  Eigen::Matrix<double, 3, 2> hessian12;\n  Eigen::Matrix<double, 3, 3> hessian00;\n  Eigen::Matrix<double, 3, 3> hessian11;\n  Eigen::Matrix<double, 2, 2> hessian22;\n};\n\nTEST(ConstantEdgeTest, ConstantEdge_allVerticesFixed) {\n  EdgeTester<Edge3Dynamic> dynamic;\n  EdgeTester<Edge3Constant> constant;\n  ASSERT_EQ(dynamic.edge.allVerticesFixed(), constant.edge.allVerticesFixed());\n  ASSERT_FALSE(constant.edge.allVerticesFixed());\n  dynamic.v1.setFixed(true);\n  dynamic.v2.setFixed(true);\n  dynamic.v3.setFixed(true);\n  constant.v1.setFixed(true);\n  constant.v2.setFixed(true);\n  constant.v3.setFixed(true);\n  ASSERT_EQ(dynamic.edge.allVerticesFixed(), constant.edge.allVerticesFixed());\n  ASSERT_TRUE(constant.edge.allVerticesFixed());\n}\n\nTEST(ConstantEdgeTest, ConstantEdge_computeError) {\n  EdgeTester<Edge3Dynamic> dynamic;\n  EdgeTester<Edge3Constant> constant;\n  dynamic.edge.computeError();\n  constant.edge.computeError();\n  EXPECT_DOUBLE_EQ(0.0, (dynamic.edge.error() - constant.edge.error()).norm());\n}\n\nTEST(ConstantEdgeTest, ConstantEdge_linearizeOplus) {\n  EdgeTester<Edge3Dynamic> dynamic;\n  EdgeTester<Edge3Constant> constant;\n  dynamic.edge.computeError();\n  constant.edge.computeError();\n  dynamic.edge.linearizeOplus(dynamic.jacobianWorkspace);\n  constant.edge.linearizeOplus(constant.jacobianWorkspace);\n  EXPECT_DOUBLE_EQ(0.0,\n                   (Eigen::Map<g2o::MatrixX>(\n                        dynamic.jacobianWorkspace.workspaceForVertex(0), 2, 3) -\n                    Eigen::Map<g2o::MatrixX>(\n                        constant.jacobianWorkspace.workspaceForVertex(0), 2, 3))\n                       .norm());\n  EXPECT_DOUBLE_EQ(0.0,\n                   (Eigen::Map<g2o::MatrixX>(\n                        dynamic.jacobianWorkspace.workspaceForVertex(1), 2, 3) -\n                    Eigen::Map<g2o::MatrixX>(\n                        constant.jacobianWorkspace.workspaceForVertex(1), 2, 3))\n                       .norm());\n  EXPECT_DOUBLE_EQ(0.0,\n                   (Eigen::Map<g2o::MatrixX>(\n                        dynamic.jacobianWorkspace.workspaceForVertex(2), 2, 2) -\n                    Eigen::Map<g2o::MatrixX>(\n                        constant.jacobianWorkspace.workspaceForVertex(2), 2, 2))\n                       .norm());\n}\n\nTEST(ConstantEdgeTest, ConstantEdge_constructQuadraticForm) {\n  EdgeTester<Edge3Dynamic> dynamic;\n  EdgeTester<Edge3Constant> constant;\n  dynamic.edge.computeError();\n  constant.edge.computeError();\n  dynamic.edge.linearizeOplus(dynamic.jacobianWorkspace);\n  constant.edge.linearizeOplus(constant.jacobianWorkspace);\n\n  dynamic.edge.constructQuadraticForm();\n  constant.edge.constructQuadraticForm();\n\n  EXPECT_NEAR(0.0, (dynamic.hessian00 - constant.hessian00).norm(), 1e-7);\n  EXPECT_NEAR(0.0, (dynamic.hessian11 - constant.hessian11).norm(), 1e-7);\n  EXPECT_NEAR(0.0, (dynamic.hessian22 - constant.hessian22).norm(), 1e-7);\n  EXPECT_NEAR(0.0, (dynamic.hessian01 - constant.hessian01).norm(), 1e-7);\n  EXPECT_NEAR(0.0, (dynamic.hessian02 - constant.hessian02).norm(), 1e-7);\n  EXPECT_NEAR(0.0, (dynamic.hessian12 - constant.hessian12).norm(), 1e-7);\n}\n\nTEST(ConstantEdgeTest, ConstantEdge_constructQuadraticForm_robust) {\n  EdgeTester<Edge3Dynamic> dynamic;\n  EdgeTester<Edge3Constant> constant;\n\n  dynamic.edge.setMeasurement(g2o::Vector2{.3, 3.4});\n  constant.edge.setMeasurement(g2o::Vector2{.3, 3.4});\n\n  // assuming that G2O_NO_IMPLICIT_OWNERSHIP_OF_OBJECTS is false\n  g2o::RobustKernelHuber* rk_dynamic = new g2o::RobustKernelHuber;\n  dynamic.edge.setRobustKernel(rk_dynamic);\n  dynamic.edge.computeError();\n  dynamic.edge.linearizeOplus(dynamic.jacobianWorkspace);\n  dynamic.edge.constructQuadraticForm();\n\n  g2o::RobustKernelHuber* rk_constant = new g2o::RobustKernelHuber;\n  constant.edge.setRobustKernel(rk_constant);\n  constant.edge.computeError();\n  constant.edge.linearizeOplus(constant.jacobianWorkspace);\n  constant.edge.constructQuadraticForm();\n  EXPECT_NEAR(0, (dynamic.edge.error() - constant.edge.error()).norm(), 1e-7);\n  EXPECT_DOUBLE_EQ(0.0,\n                   (Eigen::Map<g2o::MatrixX>(\n                        dynamic.jacobianWorkspace.workspaceForVertex(0), 2, 3) -\n                    Eigen::Map<g2o::MatrixX>(\n                        constant.jacobianWorkspace.workspaceForVertex(0), 2, 3))\n                       .norm());\n  EXPECT_NEAR(0.0, (dynamic.hessian00 - constant.hessian00).norm(), 1e-7);\n  EXPECT_NEAR(0.0, (dynamic.hessian11 - constant.hessian11).norm(), 1e-7);\n  EXPECT_NEAR(0.0, (dynamic.hessian22 - constant.hessian22).norm(), 1e-7);\n  EXPECT_NEAR(0.0, (dynamic.hessian01 - constant.hessian01).norm(), 1e-7);\n  EXPECT_NEAR(0.0, (dynamic.hessian02 - constant.hessian02).norm(), 1e-7);\n  EXPECT_NEAR(0.0, (dynamic.hessian12 - constant.hessian12).norm(), 1e-7);\n}\n\nTEST(ConstantEdgeTest, ConstantEdge_constructQuadraticForm_rowMajor) {\n  EdgeTester<Edge3Dynamic> dynamic;\n  EdgeTester<Edge3Constant> constant;\n  dynamic.edge.mapHessianMemory(dynamic.hessian01.data(), 0, 1, true);\n  Eigen::Matrix<double, 2, 3> hessian20_dynamic;\n  Eigen::Matrix<double, 2, 3> hessian21_dynamic;\n  hessian20_dynamic.setZero();\n  hessian21_dynamic.setZero();\n  dynamic.edge.mapHessianMemory(hessian20_dynamic.data(), 0, 2, true);\n  dynamic.edge.mapHessianMemory(hessian21_dynamic.data(), 1, 2, true);\n\n  constant.edge.mapHessianMemory(constant.hessian01.data(), 0, 1, true);\n  Eigen::Matrix<double, 2, 3> hessian20_constant;\n  Eigen::Matrix<double, 2, 3> hessian21_constant;\n  hessian20_constant.setZero();\n  hessian21_constant.setZero();\n  constant.edge.mapHessianMemory(hessian20_constant.data(), 0, 2, true);\n  constant.edge.mapHessianMemory(hessian21_constant.data(), 1, 2, true);\n\n  dynamic.edge.computeError();\n  constant.edge.computeError();\n  dynamic.edge.linearizeOplus(dynamic.jacobianWorkspace);\n  constant.edge.linearizeOplus(constant.jacobianWorkspace);\n\n  dynamic.edge.constructQuadraticForm();\n  constant.edge.constructQuadraticForm();\n\n  EXPECT_NEAR(0.0, (dynamic.hessian00 - constant.hessian00).norm(), 1e-7);\n  EXPECT_NEAR(0.0, (dynamic.hessian11 - constant.hessian11).norm(), 1e-7);\n  EXPECT_NEAR(0.0, (dynamic.hessian22 - constant.hessian22).norm(), 1e-7);\n  EXPECT_NEAR(0.0, (dynamic.hessian01 - constant.hessian01).norm(), 1e-7);\n  EXPECT_NEAR(0.0, (hessian20_dynamic - hessian20_constant).norm(), 1e-7);\n  EXPECT_NEAR(0.0, (hessian21_dynamic - hessian21_constant).norm(), 1e-7);\n\n  EdgeTester<Edge3Constant> constant_colMajor;\n  constant_colMajor.edge.computeError();\n  constant_colMajor.edge.linearizeOplus(constant_colMajor.jacobianWorkspace);\n  constant_colMajor.edge.constructQuadraticForm();\n  EXPECT_NEAR(\n      0.0,\n      (constant_colMajor.hessian01 - constant.hessian01.transpose()).norm(),\n      1e-7);\n  EXPECT_NEAR(\n      0.0,\n      (constant_colMajor.hessian02 - hessian20_constant.transpose()).norm(),\n      1e-7);\n  EXPECT_NEAR(\n      0.0,\n      (constant_colMajor.hessian12 - hessian21_constant.transpose()).norm(),\n      1e-7);\n}\n\nTEST(ConstantEdgeTest, NotCopyAssignable) {\n  EXPECT_FALSE(std::is_copy_assignable<Edge3Constant>::value);\n  EXPECT_FALSE(std::is_copy_assignable<VertexNotDefaultCtor>::value);\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/general/batch_statistics.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <regex>\n#include <sstream>\n\n#include \"g2o/core/batch_stats.h\"\n#include \"gtest/gtest.h\"\n\nnamespace {\nstd::string extractValue(const std::string& input, const std::string& field) {\n  const std::regex field_regex(\"(\" + field + \")= ([^\\t]*)\");\n  std::smatch match;\n  if (!std::regex_search(input, match, field_regex)) {\n    return \"\";\n  }\n  if (match.size() != 3) {\n    return \"\";\n  }\n  return match[2].str();\n}\n}  // namespace\n\nTEST(General, BatchStatisticsOutput) {\n  g2o::G2OBatchStatistics stats;\n\n  std::ostringstream output_stream;\n  stats.iteration = 42;\n  stats.choleskyNNZ = 1001;\n  stats.timeMarginals = 12.1;\n  stats.levenbergIterations = 4;\n  output_stream << stats;\n\n  EXPECT_EQ(\"42\", extractValue(output_stream.str(), \"iteration\"));\n  EXPECT_EQ(\"1001\", extractValue(output_stream.str(), \"choleskyNNZ\"));\n  EXPECT_EQ(\"12.1\", extractValue(output_stream.str(), \"timeMarginals\"));\n  EXPECT_EQ(\"4\", extractValue(output_stream.str(), \"levenbergIterations\"));\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/general/clear_and_redo.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"allocate_optimizer.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer_terminate_action.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/types_slam3d.h\"\n#include \"gtest/gtest.h\"\n\nTEST(General, ClearAndRedo) {\n  // Initialize the SparseOptimizer\n  std::unique_ptr<g2o::SparseOptimizer> mOptimizerPtr;\n  mOptimizerPtr.reset(g2o::internal::createOptimizerForTests());\n  g2o::SparseOptimizer& mOptimizer = *mOptimizerPtr;\n\n  // Set the default terminate action\n  g2o::SparseOptimizerTerminateAction* terminateAction =\n      new g2o::SparseOptimizerTerminateAction;\n  mOptimizer.addPostIterationAction(terminateAction);\n\n  for (int i = 0; i < 2; i++) {\n    // Add vertices\n    g2o::VertexSE3* v0 = new g2o::VertexSE3;\n    v0->setEstimate(\n        Eigen::Transform<double, 3, 1>(Eigen::Translation<double, 3>(0, 0, 0)));\n    v0->setId(0);\n    mOptimizer.addVertex(v0);\n\n    g2o::VertexSE3* v1 = new g2o::VertexSE3;\n    v1->setEstimate(\n        Eigen::Transform<double, 3, 1>(Eigen::Translation<double, 3>(0, 0, 0)));\n    v1->setId(1);\n    mOptimizer.addVertex(v1);\n\n    g2o::VertexSE3* v2 = new g2o::VertexSE3;\n    v2->setEstimate(\n        Eigen::Transform<double, 3, 1>(Eigen::Translation<double, 3>(0, 0, 0)));\n    v2->setId(2);\n    mOptimizer.addVertex(v2);\n\n    // Add edges\n    g2o::EdgeSE3* e1 = new g2o::EdgeSE3();\n    e1->vertices()[0] = mOptimizer.vertex(0);\n    e1->vertices()[1] = mOptimizer.vertex(1);\n    e1->setMeasurement(g2o::Isometry3(Eigen::Translation<double, 3>(1, 0, 0)));\n    e1->setInformation(g2o::MatrixN<6>::Identity());\n    mOptimizer.addEdge(e1);\n\n    g2o::EdgeSE3* e2 = new g2o::EdgeSE3();\n    e2->vertices()[0] = mOptimizer.vertex(1);\n    e2->vertices()[1] = mOptimizer.vertex(2);\n    e2->setMeasurement(g2o::Isometry3(Eigen::Translation<double, 3>(0, 1, 0)));\n    e2->setInformation(g2o::MatrixN<6>::Identity());\n    mOptimizer.addEdge(e2);\n\n    g2o::EdgeSE3* e3 = new g2o::EdgeSE3();\n    e3->vertices()[0] = mOptimizer.vertex(2);\n    e3->vertices()[1] = mOptimizer.vertex(0);\n    e3->setMeasurement(\n        g2o::Isometry3(Eigen::Translation<double, 3>(-0.8, -0.7, 0.1)));\n    e3->setInformation(g2o::MatrixN<6>::Identity());\n    mOptimizer.addEdge(e3);\n\n    v0->setFixed(true);\n\n    // mOptimizer.setVerbose(true);\n    mOptimizer.initializeOptimization();\n    mOptimizer.computeInitialGuess();\n    mOptimizer.computeActiveErrors();\n    int iter = mOptimizer.optimize(10);\n    if (iter <= 0) {\n      ADD_FAILURE() << \"Optimization did not happen\";\n    } else {\n      SUCCEED();\n    }\n\n    mOptimizer.clear();\n  }\n  delete terminateAction;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/general/graph_operations.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <gmock/gmock.h>\n#include <gtest/gtest.h>\n\n#include <algorithm>\n#include <memory>\n#include <numeric>\n#include <unordered_set>\n\n#include \"allocate_optimizer.h\"\n#include \"g2o/core/eigen_types.h\"\n#include \"g2o/core/factory.h\"\n#include \"g2o/core/hyper_dijkstra.h\"\n#include \"g2o/core/hyper_graph.h\"\n#include \"g2o/core/jacobian_workspace.h\"\n#include \"g2o/core/optimizable_graph.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_property.h\"\n#include \"g2o/core/sparse_optimizer.h\"\n#include \"g2o/stuff/string_tools.h\"\n#include \"g2o/types/slam2d/types_slam2d.h\"\n\nG2O_USE_TYPE_GROUP(slam2d);\n\nnamespace {\nclass JacobianWorkspaceTestAdapter : public g2o::JacobianWorkspace {\n public:\n  [[nodiscard]] WorkspaceVector& workspace() { return _workspace; }\n  [[nodiscard]] int maxNumVertices() const { return _maxNumVertices; }\n  [[nodiscard]] int maxDimension() const { return _maxDimension; }\n};\n}  // namespace\n\nTEST(General, BinaryEdgeConstructor) {\n  g2o::EdgeSE2 e2;\n  ASSERT_EQ(nullptr, e2.vertices()[0]);\n  ASSERT_EQ(nullptr, e2.vertices()[1]);\n}\n\nTEST(General, GraphAddVertex) {\n  g2o::SparseOptimizer* optimizer = g2o::internal::createOptimizerForTests();\n\n  g2o::VertexSE2* v1 = new g2o::VertexSE2();\n  v1->setId(0);\n  ASSERT_TRUE(optimizer->addVertex(v1));\n  ASSERT_EQ(optimizer, v1->graph());\n  ASSERT_EQ(size_t(1), optimizer->vertices().size());\n  ASSERT_FALSE(optimizer->addVertex(v1));\n  ASSERT_EQ(size_t(1), optimizer->vertices().size());\n\n  auto* v1_from_optimizer = optimizer->vertex(0);\n  ASSERT_EQ(v1, v1_from_optimizer);\n\n  {\n    g2o::VertexSE2* v2 = new g2o::VertexSE2();\n    v2->setId(0);\n    ASSERT_FALSE(optimizer->addVertex(v2));\n    ASSERT_EQ(size_t(1), optimizer->vertices().size());\n    ASSERT_EQ(nullptr, v2->graph());\n    delete v2;\n  }\n\n  const bool removed = optimizer->removeVertex(v1, true);\n  ASSERT_TRUE(removed);\n  ASSERT_TRUE(optimizer->vertices().empty());\n\n  delete optimizer;\n}\n\nTEST(General, GraphAddEdge) {\n  g2o::SparseOptimizer* optimizer = g2o::internal::createOptimizerForTests();\n\n  g2o::VertexSE2* v1 = new g2o::VertexSE2();\n  v1->setId(0);\n  g2o::VertexSE2* v2 = new g2o::VertexSE2();\n  v2->setId(1);\n\n  ASSERT_TRUE(optimizer->addVertex(v1));\n  ASSERT_TRUE(optimizer->addVertex(v2));\n\n  g2o::EdgeSE2* e1 = new g2o::EdgeSE2();\n  e1->setVertex(0, v1);\n  e1->setVertex(1, v2);\n  ASSERT_TRUE(optimizer->addEdge(e1));\n  ASSERT_EQ(optimizer, e1->graph());\n  ASSERT_FALSE(optimizer->addEdge(e1));\n  ASSERT_EQ(size_t(1), optimizer->edges().size());\n  ASSERT_EQ(size_t(1), v1->edges().size());\n  ASSERT_EQ(size_t(1), v1->edges().size());\n  ASSERT_EQ(size_t(1), v1->edges().count(e1));\n  ASSERT_EQ(size_t(1), v2->edges().count(e1));\n\n  g2o::EdgeSE2* e2 = new g2o::EdgeSE2();\n  ASSERT_FALSE(optimizer->addEdge(e2))\n      << \"Adding edge with unset vertices was possible\";\n  ASSERT_EQ(size_t(1), optimizer->edges().size());\n  ASSERT_EQ(nullptr, e2->graph());\n\n  g2o::EdgeSE2* e3 = new g2o::EdgeSE2();\n  e3->setVertex(0, v1);\n  e3->setVertex(1, v1);\n  ASSERT_FALSE(optimizer->addEdge(e3))\n      << \"Adding binary edge with same vertices was possible\";\n  ASSERT_EQ(size_t(1), optimizer->edges().size());\n\n  const bool removed = optimizer->removeEdge(e1);\n  ASSERT_TRUE(removed);\n  ASSERT_TRUE(optimizer->edges().empty());\n\n  delete e2;\n  delete e3;\n  delete optimizer;\n}\n\nTEST(General, GraphChangeId) {\n  std::unique_ptr<g2o::SparseOptimizer> optimizer(\n      g2o::internal::createOptimizerForTests());\n\n  g2o::VertexSE2* v1 = new g2o::VertexSE2();\n  v1->setId(0);\n  g2o::VertexSE2 v2;\n  v2.setId(1);\n  optimizer->addVertex(v1);\n\n  EXPECT_EQ(v1->id(), 0);\n  const bool changed_id = optimizer->changeId(v1, 42);\n  EXPECT_TRUE(changed_id);\n  EXPECT_EQ(v1->id(), 42);\n\n  EXPECT_EQ(v2.id(), 1);\n  const bool not_changed = optimizer->changeId(&v2, 17);\n  EXPECT_FALSE(not_changed);\n  EXPECT_EQ(v2.id(), 1);\n}\n\n/**\n * Fixture to test saving and loading of a graph.\n * Here, we will have a simple graph with N nodes and N edges.\n * We use for saving and loading.\n */\nclass GeneralGraphOperations : public ::testing::Test {\n protected:\n  void SetUp() override {\n    optimizer.reset(g2o::internal::createOptimizerForTests());\n\n    // Add vertices\n    for (size_t i = 0; i < numVertices; ++i) {\n      g2o::VertexSE2* v = new g2o::VertexSE2;\n      v->setEstimate(g2o::SE2());\n      v->setId(i);\n      v->setFixed(i == 0);  // fix the first vertex\n      optimizer->addVertex(v);\n    }\n\n    // Add edges\n    for (size_t i = 0; i < numVertices; ++i) {\n      g2o::EdgeSE2* e1 = new g2o::EdgeSE2();\n      e1->vertices()[0] = optimizer->vertex((i + 0) % numVertices);\n      e1->vertices()[1] = optimizer->vertex((i + 1) % numVertices);\n      e1->setMeasurement(g2o::SE2(1., 0., 0.));\n      e1->setInformation(g2o::EdgeSE2::InformationType::Identity());\n      optimizer->addEdge(e1);\n    }\n  }\n\n  // void TearDown() override {}\n\n  //! recover the vertex IDs from a output generated by OptimizableGraph::save()\n  static std::vector<int> parseVertexIds(std::istream& is) {\n    std::vector<int> result;\n    std::stringstream currentLine;\n    while (g2o::readLine(is, currentLine) >= 0) {\n      std::string token;\n      currentLine >> token;\n      if (g2o::strStartsWith(token, \"VERTEX_\")) {\n        int id;\n        currentLine >> id;\n        result.push_back(id);\n      }\n    }\n    return result;\n  }\n\n  //! recover the fixed IDs from a output generated by OptimizableGraph::save()\n  static std::vector<int> parseFixedIds(std::istream& is) {\n    std::vector<int> result;\n    std::stringstream currentLine;\n    while (g2o::readLine(is, currentLine) >= 0) {\n      std::string token;\n      currentLine >> token;\n      if (token == \"FIX\") {\n        int id;\n        while (currentLine >> id) result.push_back(id);\n      }\n    }\n    return result;\n  }\n\n  //! recover the vertec IDs of the edges from a output generated by\n  //! OptimizableGraph::save()\n  static std::vector<std::pair<int, int>> parseEdgeIds(std::istream& is) {\n    std::vector<std::pair<int, int>> result;\n    std::stringstream currentLine;\n    while (g2o::readLine(is, currentLine) >= 0) {\n      std::string token;\n      currentLine >> token;\n      if (g2o::strStartsWith(token, \"EDGE_\")) {\n        int id1, id2;\n        currentLine >> id1 >> id2;\n        result.emplace_back(std::make_pair(id1, id2));\n      }\n    }\n    return result;\n  }\n\n  //! helper method to restart reading at the start of a stream\n  static void resetStream(std::istream& is) {\n    is.clear();\n    is.seekg(0, std::ios::beg);\n  }\n\n  //! returns the expected Vertex IDs of the fixture\n  std::vector<int> expectedIds() const {\n    std::vector<int> result(numVertices);\n    std::iota(result.begin(), result.end(), 0);\n    return result;\n  }\n\n  //! returns the expected Vertex IDs of the edges of the fixture\n  std::vector<std::pair<int, int>> expectedEdgeIds() const {\n    std::vector<std::pair<int, int>> result;\n    for (size_t i = 0; i < numVertices; ++i)\n      result.emplace_back((i + 0) % numVertices, (i + 1) % numVertices);\n    return result;\n  }\n\n  std::map<int, g2o::Vector3> vertexEstimates() const {\n    std::map<int, g2o::Vector3> result;\n    for (const auto& idV : optimizer->vertices()) {\n      g2o::VertexSE2* v = dynamic_cast<g2o::VertexSE2*>(idV.second);\n      result[idV.first] = v->estimate().toVector();\n    }\n    return result;\n  }\n\n  //! returns the expected Vertex IDs of the fixture\n  std::vector<int> fixedIds() const {\n    std::vector<int> result;\n    for (const auto& idV : optimizer->vertices()) {\n      g2o::OptimizableGraph::Vertex* v =\n          dynamic_cast<g2o::OptimizableGraph::Vertex*>(idV.second);\n      if (v->fixed()) result.push_back(v->id());\n    }\n    return result;\n  }\n\n  std::unique_ptr<g2o::SparseOptimizer> optimizer;\n  size_t numVertices = 3;\n};\n\nTEST_F(GeneralGraphOperations, SavingGraph) {\n  std::stringstream graphData;\n  optimizer->save(graphData);\n\n  // Analyze the written graph data\n  resetStream(graphData);\n  auto vertexIds = parseVertexIds(graphData);\n  resetStream(graphData);\n  auto fixedIds = parseFixedIds(graphData);\n  resetStream(graphData);\n  auto edgeIds = parseEdgeIds(graphData);\n\n  EXPECT_THAT(vertexIds, testing::ElementsAreArray(expectedIds()));\n  EXPECT_THAT(fixedIds, testing::ElementsAre(0));\n  EXPECT_THAT(edgeIds, testing::ElementsAreArray(expectedEdgeIds()));\n}\n\nnamespace internal {\nusing KeyIntVector = std::vector<decltype(testing::Key(42))>;\nstatic KeyIntVector VectorIntToKeys(const std::vector<int>& keys) {\n  KeyIntVector matchers;\n  for (const auto& val : keys) matchers.push_back(testing::Key(val));\n  return matchers;\n}\n}  // namespace internal\n\nTEST_F(GeneralGraphOperations, LoadingGraph) {\n  std::stringstream graphData;\n  optimizer->save(graphData);\n\n  // clear the graph and make sure it is actually empty\n  optimizer->clear();\n  ASSERT_THAT(optimizer->vertices(), testing::SizeIs(0));\n  ASSERT_THAT(optimizer->edges(), testing::SizeIs(0));\n\n  // load the graph and test the loaded vertices and edges\n  optimizer->load(graphData);\n  ASSERT_THAT(optimizer->vertices(), testing::SizeIs(numVertices));\n  ASSERT_THAT(optimizer->edges(), testing::SizeIs(numVertices));\n  ASSERT_THAT(optimizer->dimensions(), testing::ElementsAre(3));\n\n  ASSERT_THAT(optimizer->vertices(),\n              testing::UnorderedElementsAreArray(\n                  internal::VectorIntToKeys(expectedIds())));\n  ASSERT_THAT(optimizer->edges(),\n              testing::Each(testing::Property(\n                  &g2o::OptimizableGraph::Edge::vertices, testing::SizeIs(2))));\n  ASSERT_THAT(\n      optimizer->edges(),\n      testing::Each(testing::ResultOf(\n          [](g2o::HyperGraph::Edge* e) {\n            return static_cast<g2o::OptimizableGraph::Edge*>(e)->graph();\n          },\n          testing::Eq(static_cast<g2o::OptimizableGraph*>(optimizer.get())))));\n  ASSERT_THAT(optimizer->edges(), testing::Each(testing::ResultOf(\n                                      [](g2o::HyperGraph::Edge* e) {\n                                        return std::make_pair(\n                                            e->vertex(0)->id(),\n                                            e->vertex(1)->id());\n                                      },\n                                      testing::AnyOfArray(expectedEdgeIds()))));\n}\n\nTEST_F(GeneralGraphOperations, SaveSubsetVertices) {\n  g2o::OptimizableGraph::VertexSet verticesToSave{optimizer->vertex(0),\n                                                  optimizer->vertex(1)};\n\n  std::stringstream graphData;\n  optimizer->saveSubset(graphData, verticesToSave);\n  optimizer->clear();\n\n  optimizer->load(graphData);\n  EXPECT_THAT(optimizer->vertices(), testing::SizeIs(2));\n  EXPECT_THAT(optimizer->edges(), testing::SizeIs(1));\n  EXPECT_THAT(optimizer->vertices(), testing::UnorderedElementsAreArray(\n                                         internal::VectorIntToKeys({0, 1})));\n}\n\nTEST_F(GeneralGraphOperations, SaveSubsetEdges) {\n  g2o::OptimizableGraph::EdgeSet edgesToSave;\n  std::copy_if(optimizer->edges().begin(), optimizer->edges().end(),\n               std::inserter(edgesToSave, edgesToSave.end()),\n               [](const g2o::HyperGraph::Edge* e) {\n                 return e->vertices().size() == 2 && e->vertex(0)->id() == 1 &&\n                        e->vertex(1)->id() == 2;\n               });\n\n  ASSERT_THAT(edgesToSave, testing::SizeIs(1));\n\n  std::stringstream graphData;\n  optimizer->saveSubset(graphData, edgesToSave);\n  optimizer->clear();\n\n  optimizer->load(graphData);\n  EXPECT_THAT(optimizer->vertices(), testing::SizeIs(2));\n  EXPECT_THAT(optimizer->edges(), testing::SizeIs(1));\n  EXPECT_THAT(optimizer->vertices(), testing::UnorderedElementsAreArray(\n                                         internal::VectorIntToKeys({1, 2})));\n}\n\nTEST_F(GeneralGraphOperations, PushPopActiveVertices) {\n  optimizer->initializeOptimization();\n  std::map<int, g2o::Vector3> originalEstimates = vertexEstimates();\n\n  // push and apply some transformation\n  optimizer->push();\n  for (const auto& idV : optimizer->vertices()) {\n    g2o::VertexSE2* v = dynamic_cast<g2o::VertexSE2*>(idV.second);\n    v->setEstimate(v->estimate() * g2o::SE2(idV.first, 0, 0));\n    ASSERT_THAT(v->stackSize(), testing::Eq(1));\n  }\n  // the estimates should differ now\n  std::map<int, g2o::Vector3> changedEstimates = vertexEstimates();\n  ASSERT_THAT(originalEstimates, testing::Ne(changedEstimates));\n  // recover\n  optimizer->pop();\n  std::map<int, g2o::Vector3> recoveredEstimates = vertexEstimates();\n  ASSERT_THAT(originalEstimates, testing::Eq(recoveredEstimates));\n  for (const auto& idV : optimizer->vertices()) {\n    g2o::VertexSE2* v = dynamic_cast<g2o::VertexSE2*>(idV.second);\n    ASSERT_THAT(v->stackSize(), testing::Eq(0));\n  }\n}\n\nTEST_F(GeneralGraphOperations, PushDiscardActiveVertices) {\n  optimizer->initializeOptimization();\n  std::map<int, g2o::Vector3> originalEstimates = vertexEstimates();\n\n  // push and apply some transformation\n  optimizer->push();\n  for (const auto& idV : optimizer->vertices()) {\n    g2o::VertexSE2* v = dynamic_cast<g2o::VertexSE2*>(idV.second);\n    v->setEstimate(v->estimate() * g2o::SE2(idV.first, 0, 0));\n    ASSERT_THAT(v->stackSize(), testing::Eq(1));\n  }\n  // the estimates should differ now\n  std::map<int, g2o::Vector3> changedEstimates = vertexEstimates();\n  ASSERT_THAT(originalEstimates, testing::Ne(changedEstimates));\n  // recover\n  optimizer->discardTop();\n  std::map<int, g2o::Vector3> recoveredEstimates = vertexEstimates();\n  ASSERT_THAT(originalEstimates, testing::Ne(recoveredEstimates));\n  ASSERT_THAT(changedEstimates, testing::Eq(recoveredEstimates));\n  for (const auto& idV : optimizer->vertices()) {\n    g2o::VertexSE2* v = dynamic_cast<g2o::VertexSE2*>(idV.second);\n    ASSERT_THAT(v->stackSize(), testing::Eq(0));\n  }\n}\n\nTEST_F(GeneralGraphOperations, PushPopOptimizableGraph) {\n  std::map<int, g2o::Vector3> originalEstimates = vertexEstimates();\n\n  // push and apply some transformation\n  optimizer->OptimizableGraph::push();\n  for (const auto& idV : optimizer->vertices()) {\n    g2o::VertexSE2* v = dynamic_cast<g2o::VertexSE2*>(idV.second);\n    v->setEstimate(v->estimate() * g2o::SE2(idV.first * 2, 0, 0));\n    ASSERT_THAT(v->stackSize(), testing::Eq(1));\n  }\n  // the estimates should differ now\n  std::map<int, g2o::Vector3> changedEstimates = vertexEstimates();\n  ASSERT_THAT(originalEstimates, testing::Ne(changedEstimates));\n  // recover\n  optimizer->OptimizableGraph::pop();\n  std::map<int, g2o::Vector3> recoveredEstimates = vertexEstimates();\n  ASSERT_THAT(originalEstimates, testing::Eq(recoveredEstimates));\n  for (const auto& idV : optimizer->vertices()) {\n    g2o::VertexSE2* v = dynamic_cast<g2o::VertexSE2*>(idV.second);\n    ASSERT_THAT(v->stackSize(), testing::Eq(0));\n  }\n}\n\nTEST_F(GeneralGraphOperations, PushDiscardOptimizableGraph) {\n  optimizer->initializeOptimization();\n  std::map<int, g2o::Vector3> originalEstimates = vertexEstimates();\n\n  // push and apply some transformation\n  optimizer->OptimizableGraph::push();\n  for (const auto& idV : optimizer->vertices()) {\n    g2o::VertexSE2* v = dynamic_cast<g2o::VertexSE2*>(idV.second);\n    v->setEstimate(v->estimate() * g2o::SE2(idV.first * 3, 0, 0));\n    ASSERT_THAT(v->stackSize(), testing::Eq(1));\n  }\n  // the estimates should differ now\n  std::map<int, g2o::Vector3> changedEstimates = vertexEstimates();\n  ASSERT_THAT(originalEstimates, testing::Ne(changedEstimates));\n  // recover\n  optimizer->OptimizableGraph::discardTop();\n  std::map<int, g2o::Vector3> recoveredEstimates = vertexEstimates();\n  ASSERT_THAT(originalEstimates, testing::Ne(recoveredEstimates));\n  ASSERT_THAT(changedEstimates, testing::Eq(recoveredEstimates));\n  for (const auto& idV : optimizer->vertices()) {\n    g2o::VertexSE2* v = dynamic_cast<g2o::VertexSE2*>(idV.second);\n    ASSERT_THAT(v->stackSize(), testing::Eq(0));\n  }\n}\n\nTEST_F(GeneralGraphOperations, PushPopDiscardSubset) {\n  g2o::HyperGraph::VertexSet pushingSet = {optimizer->vertex(0),\n                                           optimizer->vertex(2)};\n  g2o::HyperGraph::VertexSet notPushedSet;\n  for (const auto& idV : optimizer->vertices()) {\n    if (pushingSet.count(idV.second) == 0) notPushedSet.insert(idV.second);\n  }\n\n  for (int operation = 0; operation < 2; ++operation) {\n    // push\n    optimizer->push(pushingSet);\n    for (const auto& elem : pushingSet) {\n      g2o::OptimizableGraph::Vertex* v =\n          dynamic_cast<g2o::OptimizableGraph::Vertex*>(elem);\n      ASSERT_THAT(v->stackSize(), testing::Eq(1));\n    }\n    for (const auto& elem : notPushedSet) {\n      g2o::OptimizableGraph::Vertex* v =\n          dynamic_cast<g2o::OptimizableGraph::Vertex*>(elem);\n      ASSERT_THAT(v->stackSize(), testing::Eq(0));\n    }\n    // pop or discard\n    if (operation == 0)\n      optimizer->pop(pushingSet);\n    else\n      optimizer->discardTop(pushingSet);\n    for (const auto& idV : optimizer->vertices()) {\n      g2o::VertexSE2* v = dynamic_cast<g2o::VertexSE2*>(idV.second);\n      ASSERT_THAT(v->stackSize(), testing::Eq(0));\n    }\n  }\n}\n\nTEST_F(GeneralGraphOperations, FixSubset) {\n  EXPECT_THAT(fixedIds(),\n              testing::ElementsAre(0));  // just vertex with ID zero is fixed\n\n  g2o::HyperGraph::VertexSet fixingSet;\n  fixingSet.insert(optimizer->vertex(1));\n\n  optimizer->setFixed(fixingSet, true);\n  EXPECT_THAT(fixedIds(), testing::WhenSorted(testing::ElementsAre(0, 1)));\n\n  optimizer->setFixed(fixingSet, false);\n  EXPECT_THAT(fixedIds(), testing::ElementsAre(0));\n}\n\nTEST_F(GeneralGraphOperations, TrivialInit) {\n  optimizer->initializeOptimization();\n\n  optimizer->computeActiveErrors();\n  ASSERT_THAT(optimizer->activeVertices(), testing::SizeIs(numVertices));\n  ASSERT_THAT(optimizer->activeChi2(), testing::Gt(0.));\n  ASSERT_TRUE(optimizer->verifyInformationMatrices());\n\n  ASSERT_THAT(\n      optimizer->activeVertices(),\n      testing::Each(testing::ResultOf(\n          [this](g2o::OptimizableGraph::Vertex* v) {\n            return optimizer->findActiveVertex(v);\n          },\n          testing::Not(testing::Eq(optimizer->activeVertices().end())))));\n\n  std::map<int, g2o::Vector3> estimates = vertexEstimates();\n  for (size_t i = 1; i < numVertices; ++i)\n    ASSERT_DOUBLE_EQ(0, estimates[i].norm());\n  optimizer->computeInitialGuess();\n  estimates = vertexEstimates();\n  for (size_t i = 1; i < numVertices; ++i) ASSERT_LT(0, estimates[i].norm());\n}\n\nTEST_F(GeneralGraphOperations, EdgeInit) {\n  g2o::OptimizableGraph::Edge* e =\n      dynamic_cast<g2o::OptimizableGraph::Edge*>(*optimizer->edges().begin());\n  g2o::OptimizableGraph::Edge* e2 = dynamic_cast<g2o::OptimizableGraph::Edge*>(\n      *std::next(optimizer->edges().begin()));\n  g2o::HyperGraph::EdgeSet eset = {e};\n\n  optimizer->initializeOptimization(eset);\n\n  EXPECT_THAT(optimizer->activeVertices(), testing::SizeIs(2));\n  EXPECT_THAT(optimizer->activeEdges(), testing::SizeIs(1));\n  EXPECT_THAT(optimizer->findActiveEdge(e),\n              testing::Not(testing::Eq(optimizer->activeEdges().end())));\n  EXPECT_THAT(optimizer->findActiveEdge(e2),\n              testing::Eq(optimizer->activeEdges().end()));\n}\n\nTEST_F(GeneralGraphOperations, Gauge) {\n  optimizer->initializeOptimization();\n\n  EXPECT_THAT(optimizer->gaugeFreedom(), testing::IsFalse());\n  EXPECT_THAT(optimizer->findGauge(), testing::NotNull());\n\n  optimizer->vertex(0)->setFixed(false);\n  EXPECT_THAT(optimizer->gaugeFreedom(), testing::IsTrue());\n  EXPECT_THAT(optimizer->findGauge(), testing::NotNull());\n}\n\nTEST_F(GeneralGraphOperations, Dimensions) {\n  optimizer->initializeOptimization();\n\n  EXPECT_EQ(optimizer->maxDimension(), 3);\n  EXPECT_THAT(optimizer->dimensions(), testing::ElementsAre(3));\n\n  g2o::VertexPointXY* point = new g2o::VertexPointXY;\n  point->setId(numVertices + 1);\n  optimizer->addVertex(point);\n\n  EXPECT_EQ(optimizer->maxDimension(), 3);\n  EXPECT_THAT(optimizer->dimensions(), testing::ElementsAre(2, 3));\n}\n\nTEST_F(GeneralGraphOperations, VerifyInformationMatrices) {\n  optimizer->initializeOptimization();\n\n  ASSERT_TRUE(optimizer->verifyInformationMatrices());\n\n  g2o::EdgeSE2* e1 = new g2o::EdgeSE2();\n  e1->vertices()[0] = optimizer->vertex(0);\n  e1->vertices()[1] = optimizer->vertex(1);\n  e1->setMeasurement(g2o::SE2(2., 0., 0.));\n  e1->setInformation(-1 * g2o::EdgeSE2::InformationType::Identity());\n  optimizer->addEdge(e1);\n\n  g2o::EdgeSE2* e2 = new g2o::EdgeSE2();\n  e2->vertices()[0] = optimizer->vertex(1);\n  e2->vertices()[1] = optimizer->vertex(2);\n  e2->setMeasurement(g2o::SE2(1., 2., 0.));\n  g2o::EdgeSE2::InformationType infoMat =\n      g2o::EdgeSE2::InformationType::Identity();\n  infoMat(1, 2) = 1;\n  e2->setInformation(infoMat);\n  optimizer->addEdge(e2);\n\n  ASSERT_FALSE(optimizer->verifyInformationMatrices(true));\n}\n\nTEST_F(GeneralGraphOperations, SolverSuitable) {\n  g2o::OptimizationAlgorithmProperty solverPropertyVar;\n  solverPropertyVar.requiresMarginalize = false;\n  solverPropertyVar.poseDim = -1;\n  solverPropertyVar.landmarkDim = -1;\n\n  g2o::OptimizationAlgorithmProperty solverPropertyFix32;\n  solverPropertyFix32.requiresMarginalize = true;\n  solverPropertyFix32.poseDim = 3;\n  solverPropertyFix32.landmarkDim = 2;\n\n  g2o::OptimizationAlgorithmProperty solverPropertyFix63;\n  solverPropertyFix63.requiresMarginalize = true;\n  solverPropertyFix63.poseDim = 6;\n  solverPropertyFix63.landmarkDim = 3;\n\n  std::set<int> vertexDims = {2, 3};\n  std::set<int> vertexDimsNoMatch = {1, 5};\n\n  EXPECT_TRUE(optimizer->isSolverSuitable(solverPropertyVar));\n  EXPECT_TRUE(optimizer->isSolverSuitable(solverPropertyVar, vertexDims));\n  EXPECT_TRUE(\n      optimizer->isSolverSuitable(solverPropertyVar, vertexDimsNoMatch));\n\n  EXPECT_TRUE(optimizer->isSolverSuitable(solverPropertyFix32));\n  EXPECT_TRUE(optimizer->isSolverSuitable(solverPropertyFix32, vertexDims));\n  EXPECT_FALSE(\n      optimizer->isSolverSuitable(solverPropertyFix32, vertexDimsNoMatch));\n\n  EXPECT_FALSE(optimizer->isSolverSuitable(solverPropertyFix63));\n  EXPECT_FALSE(optimizer->isSolverSuitable(solverPropertyFix63, vertexDims));\n  EXPECT_FALSE(\n      optimizer->isSolverSuitable(solverPropertyFix63, vertexDimsNoMatch));\n}\n\nTEST_F(GeneralGraphOperations, JacWorkspace) {\n  JacobianWorkspaceTestAdapter workspace;\n  ASSERT_THAT(workspace.maxDimension(), testing::Le(0));\n  ASSERT_THAT(workspace.maxNumVertices(), testing::Le(0));\n\n  auto* root = optimizer->vertex(0);\n  workspace.updateSize(*root->edges().begin(), true);\n  EXPECT_THAT(workspace.maxDimension(), testing::Eq(9));\n  EXPECT_THAT(workspace.maxNumVertices(), testing::Eq(2));\n  EXPECT_THAT(workspace.workspace(), testing::IsEmpty());\n\n  workspace.updateSize(5, 23, true);\n  EXPECT_THAT(workspace.maxDimension(), testing::Eq(23));\n  EXPECT_THAT(workspace.maxNumVertices(), testing::Eq(5));\n  EXPECT_THAT(workspace.workspace(), testing::IsEmpty());\n\n  workspace.updateSize(*optimizer, true);\n  EXPECT_THAT(workspace.maxDimension(), testing::Eq(9));\n  EXPECT_THAT(workspace.maxNumVertices(), testing::Eq(2));\n  EXPECT_THAT(workspace.workspace(), testing::IsEmpty());\n\n  bool allocated = workspace.allocate();\n  EXPECT_THAT(allocated, testing::IsTrue());\n  ASSERT_THAT(workspace.workspace(), testing::SizeIs(2));\n  EXPECT_THAT(workspace.workspace(),\n              testing::Each(testing::SizeIs(workspace.maxDimension())));\n\n  for (int i = 0; i < 2; ++i) {\n    EXPECT_THAT(workspace.workspaceForVertex(i), testing::NotNull());\n  }\n\n  for (auto& wp : workspace.workspace()) wp.array() = 1;\n  workspace.setZero();\n  EXPECT_THAT(\n      workspace.workspace(),\n      testing::Each(testing::ResultOf(\n          [](const g2o::VectorX vec) { return vec.isApproxToConstant(0); },\n          testing::IsTrue())));\n}\n\nnamespace {\n\nclass TreeVisitor : public g2o::HyperDijkstra::TreeAction {\n public:\n  double perform(g2o::HyperGraph::Vertex* v,\n                 g2o::HyperGraph::Vertex* /*vParent*/,\n                 g2o::HyperGraph::Edge* /*e*/) override {\n    visited_ids_.insert(v->id());\n    return 1.;\n  }\n\n  const std::unordered_set<int>& visitedIds() const { return visited_ids_; }\n\n protected:\n  std::unordered_set<int> visited_ids_;\n};\n\nstd::vector<int> range_helper(int range) {\n  std::vector<int> result(range);\n  std::iota(result.begin(), result.end(), 0);\n  return result;\n}\n}  // namespace\n\nTEST_F(GeneralGraphOperations, HyperDijkstraVisitor) {\n  g2o::UniformCostFunction uniformCost;\n  g2o::HyperDijkstra hyperDijkstra(optimizer.get());\n  hyperDijkstra.shortestPaths(optimizer->vertex(0), &uniformCost);\n\n  g2o::HyperDijkstra::computeTree(hyperDijkstra.adjacencyMap());\n  TreeVisitor treeVisitor;\n  g2o::HyperDijkstra::visitAdjacencyMap(hyperDijkstra.adjacencyMap(),\n                                        &treeVisitor);\n  EXPECT_THAT(treeVisitor.visitedIds(), testing::SizeIs(numVertices));\n  EXPECT_THAT(treeVisitor.visitedIds(),\n              testing::UnorderedElementsAreArray(range_helper(numVertices)));\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/general/robust_kernel_tests.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"allocate_optimizer.h\"\n#include \"g2o/core/robust_kernel_factory.h\"\n#include \"g2o/core/robust_kernel_impl.h\"\n#include \"g2o/stuff/misc.h\"\n#include \"gmock/gmock.h\"\n\nusing namespace testing;\n\nTEST(General, RobustKernelFactory) {\n  g2o::RobustKernelFactory* factory = g2o::RobustKernelFactory::instance();\n\n  std::vector<std::string> kernels;\n  factory->fillKnownKernels(kernels);\n\n  ASSERT_THAT(kernels, SizeIs(Gt(0)));\n\n  for (const auto& s : kernels) {\n    ASSERT_THAT(factory->creator(s), NotNull());\n  }\n  for (const auto& s : kernels) {\n    g2o::RobustKernel* kernel = factory->construct(s);\n    ASSERT_THAT(kernel, NotNull());\n    delete kernel;\n  }\n\n  // remove one kernel\n  std::string kernelToRemove = kernels[kernels.size() / 2];\n  factory->unregisterType(kernelToRemove);\n  // check that we cannot create it\n  ASSERT_THAT(factory->creator(kernelToRemove), IsNull());\n  ASSERT_THAT(factory->construct(kernelToRemove), IsNull());\n  // check that we removed exactky that desired kernel\n  std::vector<std::string> kernelsAfterRemoval;\n  factory->fillKnownKernels(kernelsAfterRemoval);\n  ASSERT_THAT(kernelsAfterRemoval, Not(Contains(kernelToRemove)));\n  ASSERT_THAT(kernelsAfterRemoval, IsSubsetOf(kernels));\n  ASSERT_THAT(kernelsAfterRemoval, SizeIs(kernels.size() - 1));\n  kernelsAfterRemoval.push_back(kernelToRemove);\n  ASSERT_THAT(kernelsAfterRemoval, UnorderedElementsAreArray(kernels));\n}\n\n/**\n * Type parameterized class for a fixture to setup a linear solver along with\n * some data of a linear system to be solved.\n */\ntemplate <typename T>\nclass RobustKernelTests : public Test {\n public:\n  using Kernel = T;\n\n  RobustKernelTests() : Test() {\n    kernel_.setDelta(0.07);\n\n    error_values_.reserve(3);\n    error_values_.push_back(0.99 * kernel_.delta() * kernel_.delta());\n    error_values_.push_back(0.99 * kernel_.delta());\n    error_values_.push_back(1.5 * kernel_.delta());\n  }\n\n protected:\n  Kernel kernel_;\n  std::vector<double> error_values_;\n\n  //! Evaluate the robust kernel function\n  double eval(double val) const {\n    g2o::Vector3 result;\n    kernel_.robustify(val, result);\n    return result[0];\n  }\n\n  /**\n   * Estimate the first order derivative numerically\n   */\n  double estimateDerivative(double x) {\n    constexpr double delta = g2o::cst(1e-9);\n\n    double result = (1 / (2 * delta)) * (eval(x + delta) - eval(x - delta));\n    return result;\n  }\n\n  double estimate2ndDerivative(double x) {\n    constexpr double kEps = 1e-5;\n\n    const double result1 =\n        (1. / (kEps * kEps)) * (2. * eval(x) - 5. * eval(x - kEps) +\n                                4 * eval(x - 2. * kEps) - eval(x - 3 * kEps));\n    const double result2 =\n        (1. / (kEps * kEps)) * (2. * eval(x) - 5. * eval(x + kEps) +\n                                4 * eval(x + 2. * kEps) - eval(x + 3 * kEps));\n    return 0.5 * result1 + 0.5 * result2;\n  }\n};\n\nTYPED_TEST_SUITE_P(RobustKernelTests);\n\nTYPED_TEST_P(RobustKernelTests, Values) {\n  for (auto e : this->error_values_) {\n    g2o::Vector3 val = g2o::Vector3::Zero();\n    this->kernel_.robustify(e, val);\n    EXPECT_THAT(val(0), Ne(0.));\n  }\n}\n\nTYPED_TEST_P(RobustKernelTests, Derivative) {\n  for (auto e : this->error_values_) {\n    g2o::Vector3 val = g2o::Vector3::Zero();\n    this->kernel_.robustify(e, val);\n    double estimatedJac = this->estimateDerivative(e);\n    EXPECT_THAT(val(1), DoubleNear(estimatedJac, 1e-5));\n  }\n}\n\nTYPED_TEST_P(RobustKernelTests, SecondDerivative) {\n  for (auto e : this->error_values_) {\n    g2o::Vector3 val = g2o::Vector3::Zero();\n    this->kernel_.robustify(e, val);\n    double estimated2ndDerivative = this->estimate2ndDerivative(e);\n    EXPECT_THAT(val(2), DoubleNear(estimated2ndDerivative, 1e-3));\n  }\n}\n\n// clang-format off\nREGISTER_TYPED_TEST_SUITE_P(RobustKernelTests, Values, Derivative, SecondDerivative);\nusing RobustKernelTypes = ::testing::Types<\n  g2o::RobustKernelHuber,\n  g2o::RobustKernelPseudoHuber,\n  g2o::RobustKernelCauchy,\n  g2o::RobustKernelGemanMcClure,\n  g2o::RobustKernelWelsch,\n  g2o::RobustKernelFair,\n  g2o::RobustKernelTukey,\n  g2o::RobustKernelSaturated,\n  g2o::RobustKernelDCS\n>;\nINSTANTIATE_TYPED_TEST_SUITE_P(General, RobustKernelTests, RobustKernelTypes);\n// clang-format on\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/general/sparse_block_matrix.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"g2o/core/sparse_block_matrix.h\"\n\n#include <iostream>\n\n#include \"gtest/gtest.h\"\n\nusing namespace std;\nusing namespace g2o;\n\nusing SparseBlockMatrixX = SparseBlockMatrix<MatrixX>;\n\nstd::ostream& operator<<(std::ostream& os,\n                         const SparseBlockMatrixX::SparseMatrixBlock& m) {\n  for (int i = 0; i < m.rows(); ++i) {\n    for (int j = 0; j < m.cols(); ++j) os << m(i, j) << \" \";\n    os << endl;\n  }\n  return os;\n}\n\nTEST(General, SparseBlockMatrix) {\n  auto fill_block = [](MatrixX& b) {\n    for (int i = 0; i < b.rows(); ++i)\n      for (int j = 0; j < b.cols(); ++j) {\n        b(i, j) = i * b.cols() + j;\n      }\n  };\n\n  int rcol[] = {3, 6, 8, 12};\n  int ccol[] = {2, 4, 13};\n  SparseBlockMatrixX* M = new SparseBlockMatrixX(rcol, ccol, 4, 3);\n\n  SparseBlockMatrixX::SparseMatrixBlock* b = M->block(0, 0, true);\n  EXPECT_EQ(3, b->rows());\n  EXPECT_EQ(2, b->cols());\n  fill_block(*b);\n\n  b = M->block(0, 2, true);\n  EXPECT_EQ(3, b->rows());\n  EXPECT_EQ(9, b->cols());\n  fill_block(*b);\n\n  b = M->block(3, 2, true);\n  EXPECT_EQ(4, b->rows());\n  EXPECT_EQ(9, b->cols());\n  fill_block(*b);\n\n  auto Ms = M->added();\n  bool addResult = M->add(*Ms);\n  EXPECT_TRUE(addResult);\n  EXPECT_EQ(Ms->rows(), M->rows());\n  EXPECT_EQ(Ms->cols(), M->cols());\n\n  auto Mt = M->transposed<MatrixX>();\n  EXPECT_EQ(M->rows(), Mt->cols());\n  EXPECT_EQ(M->cols(), Mt->rows());\n  // cerr << *Mt << endl;\n\n  SparseBlockMatrixX* Mp = nullptr;\n  M->multiply(Mp, Mt.get());\n  ASSERT_NE(Mp, nullptr);\n\n  int iperm[] = {3, 2, 1, 0};\n  SparseBlockMatrixX* PMp = nullptr;\n  bool symPermResult = Mp->symmPermutation(PMp, iperm, false);\n  ASSERT_TRUE(symPermResult);\n  // cerr << *PMp << endl;\n\n  PMp->clear(true);\n  Mp->block(3, 0)->fill(0.);\n  symPermResult = Mp->symmPermutation(PMp, iperm, true);\n  ASSERT_TRUE(symPermResult);\n  // cerr << *PMp << endl;\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/sba/CMakeLists.txt",
    "content": "add_executable(unittest_sba\n  io_sba.cpp\n  io_six_dof_expmap.cpp\n)\ntarget_link_libraries(unittest_sba types_sba)\ncreate_test(unittest_sba)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/sba/io_sba.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2014 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <sstream>\n\n#include \"g2o/types/sba/types_sba.h\"\n#include \"gtest/gtest.h\"\n#include \"unit_test/test_helper/io.h\"\n#include \"unit_test/test_helper/random_state.h\"\n\nusing namespace std;\nusing namespace g2o;\n\nstruct RandomSBACam {\n  static SBACam create() { return SBACam(); }  // TODO Randomize\n  static bool isApprox(const SBACam& a, const SBACam& b) {\n    return a.toVector().isApprox(b.toVector(), 1e-5) &&\n           a.Kcam.isApprox(b.Kcam, 1e-5);\n  }\n};\n\n/*\n * VERTEX Tests\n */\nTEST(IoSba, ReadWriteVertexIntrinsics) {\n  readWriteVectorBasedVertex<VertexIntrinsics>();\n}\n\nTEST(IoSba, ReadWriteVertexCam) {\n  readWriteVectorBasedVertex<VertexCam, RandomSBACam>();\n}\n\n/*\n * EDGE Tests\n */\nTEST(IoSba, ReadWriteEdgeProjectP2MC) {\n  readWriteVectorBasedEdge<EdgeProjectP2MC>();\n}\n\nTEST(IoSba, ReadWriteEdgeProjectP2SC) {\n  readWriteVectorBasedEdge<EdgeProjectP2SC>();\n}\n\nTEST(IoSba, ReadWriteEdgeSBACam) {\n  readWriteVectorBasedEdge<EdgeSBACam, RandomSBACam>();\n}\n\nTEST(IoSba, ReadWriteEdgeSBAScale) {\n  readWriteVectorBasedEdge<EdgeSBAScale, internal::RandomDouble>();\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/sba/io_six_dof_expmap.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2014 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <sstream>\n\n#include \"g2o/types/sba/types_six_dof_expmap.h\"\n#include \"gtest/gtest.h\"\n#include \"unit_test/test_helper/io.h\"\n#include \"unit_test/test_helper/random_state.h\"\n\nusing namespace std;\nusing namespace g2o;\n\n/*\n * VERTEX Tests\n */\nTEST(IoSixDofExpmap, ReadWriteVertexSE3Expmap) {\n  readWriteVectorBasedVertex<VertexSE3Expmap, internal::RandomSE3Quat>();\n}\n\n/*\n * EDGE Tests\n */\nTEST(IoSixDofExpmap, ReadWriteEdgeSE3Expmap) {\n  readWriteVectorBasedEdge<EdgeSE3Expmap, internal::RandomSE3Quat>();\n}\n\nTEST(IoSixDofExpmap, ReadWriteEdgeSE3ProjectXYZ) {\n  readWriteVectorBasedEdge<EdgeSE3ProjectXYZ>();\n}\n\nTEST(IoSixDofExpmap, ReadWriteEdgeStereoSE3ProjectXYZ) {\n  readWriteVectorBasedEdge<EdgeStereoSE3ProjectXYZ>();\n}\n\nTEST(IoSixDofExpmap, ReadWriteEdgeSE3ProjectXYZOnlyPose) {\n  readWriteVectorBasedEdge<EdgeSE3ProjectXYZOnlyPose>();\n}\n\nTEST(IoSixDofExpmap, ReadWriteEdgeStereoSE3ProjectXYZOnlyPose) {\n  readWriteVectorBasedEdge<EdgeStereoSE3ProjectXYZOnlyPose>();\n}\n\n/*\n * EDGE Tests including a Camera Parameter\n */\nclass IoSixDofExpmapParam : public ::testing::Test {\n protected:\n  void SetUp() override {\n    graph.reset(new g2o::OptimizableGraph);\n\n    CameraParameters* paramCam = new CameraParameters();\n    paramCam->setId(42);\n    graph->addParameter(paramCam);\n\n    // setting up some vertices\n    point = new VertexPointXYZ;\n    point->setId(0);\n    graph->addVertex(point);\n    pose = new VertexSE3Expmap;\n    pose->setId(1);\n    graph->addVertex(pose);\n  }\n\n  void prepareEdge(OptimizableGraph::Edge* e) {\n    e->setParameterId(0, 42);\n    e->setVertex(0, point);\n    e->setVertex(1, pose);\n    graph->addEdge(e);\n  }\n\n  std::shared_ptr<g2o::OptimizableGraph> graph;\n  VertexPointXYZ* point = nullptr;\n  VertexSE3Expmap* pose = nullptr;\n};\n\nTEST_F(IoSixDofExpmapParam, ReadWriteEdgeProjectXYZ2UV) {\n  EdgeProjectXYZ2UV* outputEdge = new EdgeProjectXYZ2UV;\n  prepareEdge(outputEdge);\n  readWriteVectorBasedEdge<EdgeProjectXYZ2UV>(outputEdge);\n}\n\nTEST_F(IoSixDofExpmapParam, ReadWriteEdgeProjectPSI2UV) {\n  VertexSE3Expmap* p2 = new VertexSE3Expmap;\n  p2->setId(2);\n  graph->addVertex(p2);\n  EdgeProjectPSI2UV* outputEdge = new EdgeProjectPSI2UV;\n  outputEdge->setVertex(2, p2);\n  prepareEdge(outputEdge);\n  readWriteVectorBasedEdge<EdgeProjectPSI2UV>(outputEdge);\n}\n\nTEST_F(IoSixDofExpmapParam, ReadWriteEdgeProjectXYZ2UVU) {\n  EdgeProjectXYZ2UVU* outputEdge = new EdgeProjectXYZ2UVU;\n  prepareEdge(outputEdge);\n  readWriteVectorBasedEdge<EdgeProjectXYZ2UVU>(outputEdge);\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/sclam2d/CMakeLists.txt",
    "content": "add_executable(unittest_sclam2d\n  io_sclam2d.cpp\n  odom_convert_sclam2d.cpp\n)\ntarget_link_libraries(unittest_sclam2d types_sclam2d)\ncreate_test(unittest_sclam2d)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/sclam2d/io_sclam2d.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2014 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <sstream>\n\n#include \"g2o/types/sclam2d/edge_se2_odom_differential_calib.h\"\n#include \"g2o/types/sclam2d/edge_se2_sensor_calib.h\"\n#include \"g2o/types/sclam2d/vertex_odom_differential_params.h\"\n#include \"gtest/gtest.h\"\n#include \"unit_test/test_helper/io.h\"\n\nusing namespace std;\nusing namespace g2o;\n\nnamespace {\nstruct RandomSE2 {\n  static SE2 create() {\n    auto randomPosition = Vector2::Random();\n    auto randomOrientation = Vector2::Random();\n    return SE2(randomPosition.x(), randomPosition.y(),\n               std::atan2(randomOrientation.y(), randomOrientation.x()));\n  }\n  static bool isApprox(const SE2& a, const SE2& b) {\n    return a.toVector().isApprox(b.toVector(), 1e-5);\n  }\n};\n\nstruct RandomVelocityMeasurement {\n  static VelocityMeasurement create() {\n    auto randomValues = Vector3::Random();\n    return VelocityMeasurement(randomValues(0), randomValues(1),\n                               randomValues(2));\n  }\n  static bool isApprox(const VelocityMeasurement& a,\n                       const VelocityMeasurement& b) {\n    return a.measurement().isApprox(b.measurement(), 1e-5) &&\n           fabs(a.dt() - b.dt()) < 1e-5;\n  }\n};\n}  // namespace\n\nTEST(IoSclam2d, ReadWriteVertexOdomDifferentialParams) {\n  readWriteVectorBasedVertex<VertexOdomDifferentialParams>();\n}\n\nTEST(IoSclam2d, ReadWriteEdgeSE2SensorCalib) {\n  readWriteVectorBasedEdge<EdgeSE2SensorCalib, RandomSE2>();\n}\n\nTEST(IoSclam2d, ReadWriteEdgeSE2OdomDifferentialCalib) {\n  readWriteVectorBasedEdge<EdgeSE2OdomDifferentialCalib,\n                           RandomVelocityMeasurement>();\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/sclam2d/odom_convert_sclam2d.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"g2o/types/sclam2d/odometry_measurement.h\"\n#include \"gtest/gtest.h\"\n\nusing namespace std;\nusing namespace g2o;\nusing namespace Eigen;\n\nTEST(Sclam2D, MotionMeasurementCtor) {\n  MotionMeasurement m1(0.1, 0.2, 0.3, 0.5);\n  ASSERT_DOUBLE_EQ(0.1, m1.x());\n  ASSERT_DOUBLE_EQ(0.2, m1.y());\n  ASSERT_DOUBLE_EQ(0.3, m1.theta());\n  ASSERT_DOUBLE_EQ(0.5, m1.dt());\n  MotionMeasurement m2(Eigen::Vector3d(0.1, 0.2, 0.3), 0.5);\n  ASSERT_DOUBLE_EQ(0.1, m2.x());\n  ASSERT_DOUBLE_EQ(0.2, m2.y());\n  ASSERT_DOUBLE_EQ(0.3, m2.theta());\n  ASSERT_DOUBLE_EQ(0.5, m2.dt());\n}\n\nTEST(Sclam2D, VelocityMeasurementCtor) {\n  VelocityMeasurement v1(0.1, 0.2, 0.7);\n  ASSERT_DOUBLE_EQ(0.1, v1.vl());\n  ASSERT_DOUBLE_EQ(0.2, v1.vr());\n  ASSERT_DOUBLE_EQ(0.7, v1.dt());\n}\n\nTEST(Sclam2D, OdomConvertStraightLine) {\n  MotionMeasurement m1(0.1, 0.0, 0.0, 0.5);\n  ASSERT_DOUBLE_EQ(0.1, m1.x());\n  ASSERT_DOUBLE_EQ(0.0, m1.y());\n  ASSERT_DOUBLE_EQ(0.0, m1.theta());\n  ASSERT_DOUBLE_EQ(0.5, m1.dt());\n  VelocityMeasurement v1 = OdomConvert::convertToVelocity(m1);\n  ASSERT_DOUBLE_EQ(m1.dt(), v1.dt());\n  MotionMeasurement m2 = OdomConvert::convertToMotion(v1);\n  ASSERT_DOUBLE_EQ(0.1, m2.x());\n  ASSERT_DOUBLE_EQ(0.0, m2.y());\n  ASSERT_DOUBLE_EQ(0.0, m2.theta());\n  ASSERT_DOUBLE_EQ(0.5, m2.dt());\n}\n\nTEST(Sclam2D, OdomConvert) {\n  VelocityMeasurement v1(0.1, 0.2, 0.7);\n  MotionMeasurement m1 = OdomConvert::convertToMotion(v1);\n  VelocityMeasurement v2 = OdomConvert::convertToVelocity(m1);\n  ASSERT_DOUBLE_EQ(0.1, v2.vl());\n  ASSERT_DOUBLE_EQ(0.2, v2.vr());\n  ASSERT_DOUBLE_EQ(0.7, v2.dt());\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/sim3/CMakeLists.txt",
    "content": "add_executable(unittest_sim3\n  allocate_sim3.cpp\n  io_sim3.cpp\n  jacobians_sim3.cpp\n)\ntarget_link_libraries(unittest_sim3 types_sim3)\ncreate_test(unittest_sim3)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/sim3/allocate_sim3.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"g2o/types/sim3/types_seven_dof_expmap.h\"\n#include \"gtest/gtest.h\"\n\nTEST(Sim3, VertexSE3ExpmapCtor) {\n  auto* v = new g2o::VertexSE3Expmap();\n  ASSERT_NE(nullptr, v);\n  delete v;\n  SUCCEED();\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/sim3/io_sim3.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2014 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <sstream>\n\n#include \"g2o/types/sim3/types_seven_dof_expmap.h\"\n#include \"gtest/gtest.h\"\n#include \"unit_test/test_helper/io.h\"\n\nusing namespace std;\nusing namespace g2o;\n\nstruct RandomSim3 {\n  static Sim3 create() {\n    Vector3 randomPosition = Vector3::Random();\n    Quaternion randomOrientation(Vector4::Random().normalized());\n    return Sim3(randomOrientation, randomPosition, 1.0);\n  }\n  static bool isApprox(const Sim3& a, const Sim3& b) {\n    return a.translation().isApprox(b.translation(), 1e-5) &&\n           a.rotation().isApprox(b.rotation(), 1e-5) &&\n           fabs(a.scale() - b.scale()) < 1e-5;\n  }\n};\n\nTEST(IoSim3, ReadWriteVertexSim3Expmap) {\n  readWriteVectorBasedVertex<VertexSim3Expmap, RandomSim3>();\n}\n\nTEST(IoSim3, ReadWriteEdgeSim3) {\n  readWriteVectorBasedEdge<EdgeSim3, RandomSim3>();\n}\n\nTEST(IoSim3, ReadWriteEdgeSim3ProjectXYZ) {\n  readWriteVectorBasedEdge<EdgeSim3ProjectXYZ>();\n}\n\nTEST(IoSim3, ReadWriteEdgeInverseSim3ProjectXYZ) {\n  readWriteVectorBasedEdge<EdgeInverseSim3ProjectXYZ>();\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/sim3/jacobians_sim3.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"g2o/core/jacobian_workspace.h\"\n#include \"g2o/core/optimizable_graph.h\"\n#include \"g2o/types/sim3/types_seven_dof_expmap.h\"\n#include \"gtest/gtest.h\"\n#include \"unit_test/test_helper/evaluate_jacobian.h\"\n#include \"unit_test/test_helper/random_state.h\"\n\nusing namespace std;\nusing namespace g2o;\nusing namespace g2o::internal;\n\nnamespace {\nstatic Sim3 randomSim3() {\n  Isometry3 se3 = internal::randomIsometry3();\n  Matrix3 r = se3.rotation();\n  Vector3 t = se3.translation();\n  return Sim3(r, t, 1.0);\n}\n}  // namespace\n\nTEST(Sim3, EdgeSim3Jacobian) {\n  VertexSim3Expmap v1;\n  v1.setId(0);\n\n  VertexSim3Expmap v2;\n  v2.setId(1);\n\n  EdgeSim3 e;\n  e.setVertex(0, &v1);\n  e.setVertex(1, &v2);\n  e.setInformation(EdgeSim3::InformationType::Identity());\n\n  JacobianWorkspace jacobianWorkspace;\n  JacobianWorkspace numericJacobianWorkspace;\n  numericJacobianWorkspace.updateSize(&e);\n  numericJacobianWorkspace.allocate();\n\n  for (int k = 0; k < 1; ++k) {\n    v1.setEstimate(randomSim3());\n    v2.setEstimate(randomSim3());\n    e.setMeasurement(randomSim3());\n\n    evaluateJacobian(e, jacobianWorkspace, numericJacobianWorkspace);\n  }\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/slam2d/CMakeLists.txt",
    "content": "add_executable(unittest_slam2d\n  mappings_se2.cpp\n  jacobians_slam2d.cpp\n  io_slam2d.cpp\n)\ntarget_link_libraries(unittest_slam2d types_slam2d)\ncreate_test(unittest_slam2d)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/slam2d/io_slam2d.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2014 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <sstream>\n\n#include \"g2o/types/slam2d/edge_se2.h\"\n#include \"g2o/types/slam2d/edge_se2_pointxy.h\"\n#include \"g2o/types/slam2d/edge_se2_prior.h\"\n#include \"g2o/types/slam2d/edge_xy_prior.h\"\n#include \"g2o/types/slam2d/parameter_se2_offset.h\"\n#include \"g2o/types/slam2d/vertex_point_xy.h\"\n#include \"g2o/types/slam2d/vertex_se2.h\"\n#include \"gtest/gtest.h\"\n#include \"unit_test/test_helper/io.h\"\n\nusing namespace std;\nusing namespace g2o;\n\nstruct RandomSE2 {\n  static SE2 create() {\n    Vector2 randomPosition = Vector2::Random();\n    Vector2 randomOrientation = Vector2::Random();\n    return SE2(randomPosition.x(), randomPosition.y(),\n               std::atan2(randomOrientation.y(), randomOrientation.x()));\n  }\n  static bool isApprox(const SE2& a, const SE2& b) {\n    return a.toVector().isApprox(b.toVector(), 1e-5);\n  }\n};\n\nTEST(IoSlam2d, ReadWriteVertexSE2) {\n  readWriteVectorBasedVertex<VertexSE2, RandomSE2>();\n}\n\nTEST(IoSlam2d, ReadWriteVertexPointXY) {\n  readWriteVectorBasedVertex<VertexPointXY>();\n}\n\nTEST(IoSlam2d, ReadWriteParameterSE2Offset) {\n  ParameterSE2Offset outputParam;\n  outputParam.setOffset(SE2(1., 2., 0.3));\n  ParameterSE2Offset inputParam;\n  readWriteGraphElement(outputParam, &inputParam);\n  ASSERT_TRUE(\n      outputParam.offset().toVector().isApprox(inputParam.offset().toVector()));\n}\n\nTEST(IoSlam2d, ReadWriteEdgeSE2) {\n  readWriteVectorBasedEdge<EdgeSE2, RandomSE2>();\n}\n\nTEST(IoSlam2d, ReadWriteEdgeSE2Prior) {\n  readWriteVectorBasedEdge<EdgeSE2Prior, RandomSE2>();\n}\n\nTEST(IoSlam2d, ReadWriteEdgeSE2PointXY) {\n  readWriteVectorBasedEdge<EdgeSE2PointXY>();\n}\n\nTEST(IoSlam2d, ReadWriteEdgeXYPrior) {\n  readWriteVectorBasedEdge<EdgeXYPrior>();\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/slam2d/jacobians_slam2d.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"g2o/stuff/sampler.h\"\n#include \"g2o/types/slam2d/edge_pointxy.h\"\n#include \"g2o/types/slam2d/edge_se2.h\"\n#include \"g2o/types/slam2d/edge_se2_pointxy.h\"\n#include \"g2o/types/slam2d/edge_se2_pointxy_bearing.h\"\n#include \"g2o/types/slam2d/edge_se2_prior.h\"\n#include \"gtest/gtest.h\"\n#include \"unit_test/test_helper/evaluate_jacobian.h\"\n\nusing namespace std;\nusing namespace g2o;\nusing namespace Eigen;\n\nstatic SE2 randomSE2() { return SE2(Vector3d::Random()); }\n\nTEST(Slam2D, EdgeSE2Jacobian) {\n  VertexSE2 v1;\n  v1.setId(0);\n\n  VertexSE2 v2;\n  v2.setId(1);\n\n  EdgeSE2 e;\n  e.setVertex(0, &v1);\n  e.setVertex(1, &v2);\n  e.setInformation(EdgeSE2::InformationType::Identity());\n\n  JacobianWorkspace jacobianWorkspace;\n  JacobianWorkspace numericJacobianWorkspace;\n  numericJacobianWorkspace.updateSize(&e);\n  numericJacobianWorkspace.allocate();\n\n  for (int k = 0; k < 10000; ++k) {\n    v1.setEstimate(randomSE2());\n    v2.setEstimate(randomSE2());\n    e.setMeasurement(randomSE2());\n\n    evaluateJacobian(e, jacobianWorkspace, numericJacobianWorkspace);\n  }\n}\n\nTEST(Slam2D, EdgeSE2PriorJacobian) {\n  VertexSE2 v1;\n  v1.setId(0);\n\n  EdgeSE2Prior e;\n  e.setVertex(0, &v1);\n  e.setInformation(EdgeSE2::InformationType::Identity());\n\n  JacobianWorkspace jacobianWorkspace;\n  JacobianWorkspace numericJacobianWorkspace;\n  numericJacobianWorkspace.updateSize(&e);\n  numericJacobianWorkspace.allocate();\n\n  for (int k = 0; k < 10000; ++k) {\n    v1.setEstimate(randomSE2());\n    e.setMeasurement(randomSE2());\n\n    evaluateJacobianUnary(e, jacobianWorkspace, numericJacobianWorkspace);\n  }\n}\n\nTEST(Slam2D, EdgePointXYJacobian) {\n  VertexPointXY v1;\n  v1.setId(0);\n\n  VertexPointXY v2;\n  v2.setId(1);\n\n  EdgePointXY e;\n  e.setVertex(0, &v1);\n  e.setVertex(1, &v2);\n  e.setInformation(EdgePointXY::InformationType::Identity());\n\n  JacobianWorkspace jacobianWorkspace;\n  JacobianWorkspace numericJacobianWorkspace;\n  numericJacobianWorkspace.updateSize(&e);\n  numericJacobianWorkspace.allocate();\n\n  for (int k = 0; k < 10000; ++k) {\n    v1.setEstimate(Eigen::Vector2d::Random());\n    v2.setEstimate(Eigen::Vector2d::Random());\n    e.setMeasurement(Eigen::Vector2d::Random());\n\n    evaluateJacobian(e, jacobianWorkspace, numericJacobianWorkspace);\n  }\n}\n\nTEST(Slam2D, EdgeSE2PointXYJacobian) {\n  VertexSE2 v1;\n  v1.setId(0);\n\n  VertexPointXY v2;\n  v2.setId(1);\n\n  EdgeSE2PointXY e;\n  e.setVertex(0, &v1);\n  e.setVertex(1, &v2);\n  e.setInformation(EdgeSE2PointXY::InformationType::Identity());\n\n  JacobianWorkspace jacobianWorkspace;\n  JacobianWorkspace numericJacobianWorkspace;\n  numericJacobianWorkspace.updateSize(&e);\n  numericJacobianWorkspace.allocate();\n\n  for (int k = 0; k < 10000; ++k) {\n    v1.setEstimate(randomSE2());\n    v2.setEstimate(Eigen::Vector2d::Random());\n    e.setMeasurement(Eigen::Vector2d::Random());\n\n    evaluateJacobian(e, jacobianWorkspace, numericJacobianWorkspace);\n  }\n}\n\nTEST(Slam2D, EdgeSE2PointXYBearingJacobian) {\n  VertexSE2 v1;\n  v1.setId(0);\n\n  VertexPointXY v2;\n  v2.setId(1);\n\n  EdgeSE2PointXYBearing e;\n  e.setVertex(0, &v1);\n  e.setVertex(1, &v2);\n  e.setInformation(EdgeSE2PointXYBearing::InformationType::Identity());\n\n  JacobianWorkspace jacobianWorkspace;\n  JacobianWorkspace numericJacobianWorkspace;\n  numericJacobianWorkspace.updateSize(&e);\n  numericJacobianWorkspace.allocate();\n\n  for (int k = 0; k < 10000; ++k) {\n    /* Generate random estimate states, but don't evaluate those that are too\n     * close to error function singularity. */\n    do {\n      v1.setEstimate(randomSE2());\n      v2.setEstimate(Eigen::Vector2d::Random());\n      e.setMeasurement(g2o::Sampler::uniformRand(-1., 1.) * M_PI);\n    } while ((v1.estimate().inverse() * v2.estimate()).norm() < 1e-6);\n\n    /* Note a larger tolerance versus the default of 1e-6 must be used due to\n     * poor behaviour of the numerical difference function that is used to\n     * provide golden data. */\n    evaluateJacobian(e, jacobianWorkspace, numericJacobianWorkspace, 1e-5);\n  }\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/slam2d/mappings_se2.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2014 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"g2o/types/slam2d/se2.h\"\n#include \"gtest/gtest.h\"\n\nusing namespace std;\nusing namespace g2o;\n\nTEST(MappingsSlam2D, SE2) {\n  // constructor from 3 values\n  SE2 s1(cst(0.), cst(1.), cst(2.));\n  EXPECT_DOUBLE_EQ(0., s1[0]);\n  EXPECT_DOUBLE_EQ(1., s1[1]);\n  EXPECT_DOUBLE_EQ(2., s1[2]);\n\n  // constructor from vector\n  Vector3 vec2 = Vector3(cst(0.1), cst(0.2), cst(0.3));\n  SE2 s2(vec2);\n  EXPECT_DOUBLE_EQ(0.1, s2[0]);\n  EXPECT_DOUBLE_EQ(0.2, s2[1]);\n  EXPECT_DOUBLE_EQ(0.3, s2[2]);\n  EXPECT_DOUBLE_EQ(0., (vec2.head<2>() - s2.translation()).norm());\n\n  // constructor from Isometry\n  Rotation2D rot3 = Rotation2D(cst(1.));\n  SE2 s3 = SE2(Isometry2(rot3));\n  EXPECT_DOUBLE_EQ(0., s3.translation()(0));\n  EXPECT_DOUBLE_EQ(0., s3.translation()(1));\n  EXPECT_DOUBLE_EQ(1., s3.rotation().angle());\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/slam2d_addons/CMakeLists.txt",
    "content": "add_executable(unittest_slam2d_addons\n  io_slam2d_addons.cpp\n)\ntarget_link_libraries(unittest_slam2d_addons types_slam2d_addons)\ncreate_test(unittest_slam2d_addons)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/slam2d_addons/io_slam2d_addons.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2014 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <sstream>\n\n#include \"g2o/types/slam2d_addons/edge_line2d.cpp\"\n#include \"g2o/types/slam2d_addons/edge_se2_line2d.h\"\n#include \"g2o/types/slam2d_addons/edge_se2_segment2d.h\"\n#include \"g2o/types/slam2d_addons/edge_se2_segment2d_line.h\"\n#include \"g2o/types/slam2d_addons/edge_se2_segment2d_pointLine.h\"\n#include \"g2o/types/slam2d_addons/vertex_segment2d.h\"\n#include \"gtest/gtest.h\"\n#include \"unit_test/test_helper/io.h\"\n\nusing namespace std;\nusing namespace g2o;\n\nstruct RandomLine2D {\n  static Line2D create() { return Line2D(g2o::Vector2::Random()); }\n  static bool isApprox(const Line2D& a, const Line2D& b) {\n    return a.isApprox(b, 1e-5);\n  }\n};\n\nTEST(IoSlam2dAddOns, ReadWriteVertexSegment2D) {\n  readWriteVectorBasedVertex<VertexSegment2D>();\n}\n\nTEST(IoSlam2dAddOns, ReadWriteEdgeLine2D) {\n  readWriteVectorBasedEdge<EdgeLine2D, RandomLine2D>();\n}\n\nTEST(IoSlam2dAddOns, ReadWriteEdgeSE2Line2D) {\n  readWriteVectorBasedEdge<EdgeSE2Line2D, RandomLine2D>();\n}\n\nTEST(IoSlam2dAddOns, ReadWriteEdgeSE2Segment2D) {\n  readWriteVectorBasedEdge<EdgeSE2Segment2D>();\n}\n\nTEST(IoSlam2dAddOns, ReadWriteEdgeSE2Segment2DLine) {\n  readWriteVectorBasedEdge<EdgeSE2Segment2DLine>();\n}\n\nTEST(IoSlam2dAddOns, ReadWriteEdgeSE2Segment2DPointLine) {\n  readWriteVectorBasedEdge<EdgeSE2Segment2DPointLine>();\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/slam3d/CMakeLists.txt",
    "content": "add_executable(unittest_slam3d\n  io_slam3d.cpp\n  jacobians_slam3d.cpp\n  mappings_slam3d.cpp\n  orthogonal_matrix.cpp\n  optimization_slam3d.cpp\n)\ntarget_link_libraries(unittest_slam3d types_slam3d)\ncreate_test(unittest_slam3d)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/slam3d/io_slam3d.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2014 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <sstream>\n\n#include \"g2o/types/slam3d/edge_pointxyz.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/edge_se3.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/edge_se3_offset.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/edge_se3_pointxyz.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/edge_se3_pointxyz_depth.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/edge_se3_pointxyz_disparity.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/edge_se3_prior.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/edge_se3_xyzprior.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/edge_xyz_prior.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/parameter_stereo_camera.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/vertex_pointxyz.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/vertex_se3.h\"\n#include \"gtest/gtest.h\"\n#include \"unit_test/test_helper/io.h\"\n#include \"unit_test/test_helper/random_state.h\"\n\nusing namespace std;\nusing namespace g2o;\n\nclass IoSlam3dParam : public ::testing::Test {\n protected:\n  void SetUp() override {\n    graph.reset(new g2o::OptimizableGraph);\n\n    // setting up parameters for tests\n    paramOffset = new ParameterSE3Offset();\n    paramOffset->setId(paramId++);\n    graph->addParameter(paramOffset);\n\n    paramCamera = new ParameterCamera;\n    paramCamera->setId(paramId++);\n    graph->addParameter(paramCamera);\n\n    // setting up some vertices\n    for (int i = 0; i < 2; ++i) {\n      VertexSE3* p = new VertexSE3;\n      p->setId(numVertices++);\n      graph->addVertex(p);\n      poses.at(i) = p;\n    }\n    point = new VertexPointXYZ;\n    point->setId(numVertices++);\n    graph->addVertex(point);\n  }\n\n  bool preparePosePoseEdge(OptimizableGraph::Edge* e) {\n    e->setParameterId(0, paramOffset->id());\n    for (size_t i = 0; i < e->vertices().size(); ++i)\n      e->setVertex(i, poses.at(i));\n    return graph->addEdge(e);\n  }\n\n  bool preparePosePointEdge(OptimizableGraph::Edge* e) {\n    e->setParameterId(0, paramOffset->id());\n    e->setVertex(0, poses.at(0));\n    e->setVertex(1, point);\n    return graph->addEdge(e);\n  }\n\n  bool prepareCamPointEdge(OptimizableGraph::Edge* e) {\n    e->setParameterId(0, paramCamera->id());\n    e->setVertex(0, poses.at(0));\n    e->setVertex(1, point);\n    return graph->addEdge(e);\n  }\n\n  std::shared_ptr<g2o::OptimizableGraph> graph;\n  VertexPointXYZ* point = nullptr;\n  ParameterSE3Offset* paramOffset = nullptr;\n  ParameterCamera* paramCamera = nullptr;\n  std::vector<VertexSE3*> poses = {nullptr, nullptr};\n  int numVertices = 0;\n  int paramId = 42;\n};\n\n/*\n * VERTEX Tests\n */\nTEST(IoSlam3d, ReadWriteVertexSE3) {\n  readWriteVectorBasedVertex<VertexSE3, internal::RandomIsometry3>();\n}\n\nTEST(IoSlam3d, ReadWriteVertexPointXYZ) {\n  readWriteVectorBasedVertex<VertexPointXYZ>();\n}\n\n/*\n * EDGE Tests\n */\nTEST(IoSlam3d, ReadWriteEdgeSE3) {\n  readWriteVectorBasedEdge<EdgeSE3, internal::RandomIsometry3>();\n}\n\nTEST(IoSlam3d, ReadWriteEdgePointXYZ) {\n  readWriteVectorBasedEdge<EdgePointXYZ>();\n}\n\nTEST(IoSlam3d, ReadWriteEdgeXYZPrior) {\n  readWriteVectorBasedEdge<EdgeXYZPrior>();\n}\n\nTEST_F(IoSlam3dParam, ReadWriteEdgeSE3Offset) {\n  // additional graph structures\n  ParameterSE3Offset* paramOffset2 = new ParameterSE3Offset();\n  paramOffset2->setId(paramId++);\n  graph->addParameter(paramOffset2);\n\n  // setting up the edge for output\n  EdgeSE3Offset* outputEdge = new EdgeSE3Offset();\n  outputEdge->setParameterId(1, paramOffset2->id());\n  ASSERT_TRUE(preparePosePoseEdge(outputEdge));\n\n  // Test IO\n  readWriteVectorBasedEdge<EdgeSE3Offset, internal::RandomIsometry3>(\n      outputEdge);\n}\n\nTEST_F(IoSlam3dParam, ReadWriteEdgeSE3PointXYZ) {\n  EdgeSE3PointXYZ* outputEdge = new EdgeSE3PointXYZ();\n  ASSERT_TRUE(preparePosePointEdge(outputEdge));\n  readWriteVectorBasedEdge<EdgeSE3PointXYZ>(outputEdge);\n}\n\nTEST_F(IoSlam3dParam, ReadWriteEdgeSE3Prior) {\n  EdgeSE3Prior* outputEdge = new EdgeSE3Prior();\n  ASSERT_TRUE(preparePosePoseEdge(outputEdge));\n  readWriteVectorBasedEdge<EdgeSE3Prior, internal::RandomIsometry3>(outputEdge);\n}\n\nTEST_F(IoSlam3dParam, ReadWriteEdgeSE3PointXYZDepth) {\n  EdgeSE3PointXYZDepth* outputEdge = new EdgeSE3PointXYZDepth();\n  ASSERT_TRUE(prepareCamPointEdge(outputEdge));\n  readWriteVectorBasedEdge<EdgeSE3PointXYZDepth>(outputEdge);\n}\n\nTEST_F(IoSlam3dParam, ReadWriteEdgeSE3PointXYZDisparity) {\n  EdgeSE3PointXYZDisparity* outputEdge = new EdgeSE3PointXYZDisparity();\n  ASSERT_TRUE(prepareCamPointEdge(outputEdge));\n  readWriteVectorBasedEdge<EdgeSE3PointXYZDisparity>(outputEdge);\n}\n\nTEST_F(IoSlam3dParam, ReadWriteEdgeSE3XYZPrior) {\n  EdgeSE3XYZPrior* outputEdge = new EdgeSE3XYZPrior();\n  ASSERT_TRUE(preparePosePoseEdge(outputEdge));\n  readWriteVectorBasedEdge<EdgeSE3XYZPrior>(outputEdge);\n}\n\n// Parameter tests\nTEST(IoSlam3d, ReadWriteParameterCamera) {\n  ParameterCamera outputParam;\n  outputParam.setOffset(internal::RandomIsometry3::create());\n  outputParam.setKcam(1, 2, 3, 4);  // just some test values for read/write\n  ParameterCamera inputParam;\n  readWriteGraphElement(outputParam, &inputParam);\n  ASSERT_TRUE(internal::RandomIsometry3::isApprox(outputParam.offset(),\n                                                  inputParam.offset()));\n  ASSERT_TRUE(outputParam.Kcam().isApprox(inputParam.Kcam(), 1e-5));\n}\n\nTEST(IoSlam3d, ReadWriteParameterStereoCamera) {\n  ParameterStereoCamera outputParam;\n  outputParam.setOffset(internal::RandomIsometry3::create());\n  outputParam.setBaseline(0.1);\n  outputParam.setKcam(1, 2, 3, 4);  // just some test values for read/write\n  ParameterStereoCamera inputParam;\n  readWriteGraphElement(outputParam, &inputParam);\n  ASSERT_DOUBLE_EQ(outputParam.baseline(), inputParam.baseline());\n  ASSERT_TRUE(internal::RandomIsometry3::isApprox(outputParam.offset(),\n                                                  inputParam.offset()));\n  ASSERT_TRUE(outputParam.Kcam().isApprox(inputParam.Kcam(), 1e-5));\n}\n\nTEST(IoSlam3d, ReadWriteParameterSE3Offset) {\n  ParameterSE3Offset outputParam;\n  outputParam.setOffset(internal::RandomIsometry3::create());\n  ParameterSE3Offset inputParam;\n  readWriteGraphElement(outputParam, &inputParam);\n  ASSERT_TRUE(internal::RandomIsometry3::isApprox(outputParam.offset(),\n                                                  inputParam.offset()));\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/slam3d/jacobians_slam3d.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"g2o/autodiff/autodiff.h\"\n#include \"g2o/core/jacobian_workspace.h\"\n#include \"g2o/core/optimizable_graph.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/dquat2mat.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/edge_pointxyz.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/edge_se3.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/edge_se3_pointxyz.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/edge_se3_xyzprior.h\"\n#include \"gtest/gtest.h\"\n#include \"unit_test/test_helper/evaluate_jacobian.h\"\n#include \"unit_test/test_helper/random_state.h\"\n\nusing namespace std;\nusing namespace g2o;\nusing namespace g2o::internal;\n\nTEST(Slam3D, EdgeSE3Jacobian) {\n  VertexSE3 v1;\n  v1.setId(0);\n\n  VertexSE3 v2;\n  v2.setId(1);\n\n  EdgeSE3 e;\n  e.setVertex(0, &v1);\n  e.setVertex(1, &v2);\n  e.setInformation(EdgeSE3::InformationType::Identity());\n\n  JacobianWorkspace jacobianWorkspace;\n  JacobianWorkspace numericJacobianWorkspace;\n  numericJacobianWorkspace.updateSize(&e);\n  numericJacobianWorkspace.allocate();\n\n  for (int k = 0; k < 10000; ++k) {\n    v1.setEstimate(internal::randomIsometry3());\n    v2.setEstimate(internal::randomIsometry3());\n    e.setMeasurement(internal::randomIsometry3());\n\n    evaluateJacobian(e, jacobianWorkspace, numericJacobianWorkspace);\n  }\n}\n\nTEST(Slam3D, EdgeSE3XYZPriorJacobian) {\n  VertexSE3 v1;\n  v1.setId(0);\n\n  EdgeSE3XYZPrior e;\n  e.setVertex(0, &v1);\n  e.setInformation(EdgeSE3XYZPrior::InformationType::Identity());\n\n  JacobianWorkspace jacobianWorkspace;\n  JacobianWorkspace numericJacobianWorkspace;\n  numericJacobianWorkspace.updateSize(&e);\n  numericJacobianWorkspace.allocate();\n\n  // test in identity pose\n  v1.setEstimate(Eigen::Isometry3d::Identity());\n  e.setMeasurement(Eigen::Vector3d::Random());\n  evaluateJacobianUnary(e, jacobianWorkspace, numericJacobianWorkspace);\n\n  // test in random pose\n  for (int k = 0; k < 10000; ++k) {\n    v1.setEstimate(internal::randomIsometry3());\n    e.setMeasurement(Eigen::Vector3d::Random());\n\n    evaluateJacobianUnary(e, jacobianWorkspace, numericJacobianWorkspace);\n  }\n}\n\nTEST(Slam3D, EdgeSE3PointXYZJacobian) {\n  OptimizableGraph graph;\n\n  VertexSE3* v1 = new VertexSE3;\n  v1->setId(0);\n  graph.addVertex(v1);\n\n  VertexPointXYZ* v2 = new VertexPointXYZ;\n  v2->setId(1);\n  graph.addVertex(v2);\n\n  ParameterSE3Offset* paramOffset = new ParameterSE3Offset;\n  paramOffset->setId(0);\n  graph.addParameter(paramOffset);\n\n  EdgeSE3PointXYZ* e = new EdgeSE3PointXYZ;\n  e->setVertex(0, v1);\n  e->setVertex(1, v2);\n  e->setInformation(EdgePointXYZ::InformationType::Identity());\n  e->setParameterId(0, paramOffset->id());\n  graph.addEdge(e);\n\n  JacobianWorkspace jacobianWorkspace;\n  JacobianWorkspace numericJacobianWorkspace;\n  numericJacobianWorkspace.updateSize(e);\n  numericJacobianWorkspace.allocate();\n\n  for (int k = 0; k < 10000; ++k) {\n    paramOffset->setOffset(internal::randomIsometry3());\n    v1->setEstimate(internal::randomIsometry3());\n    v2->setEstimate(Eigen::Vector3d::Random());\n    e->setMeasurement(Eigen::Vector3d::Random());\n\n    evaluateJacobian(*e, jacobianWorkspace, numericJacobianWorkspace);\n  }\n}\n\nTEST(Slam3D, EdgePointXYZJacobian) {\n  VertexPointXYZ v1;\n  v1.setId(0);\n\n  VertexPointXYZ v2;\n  v2.setId(1);\n\n  EdgePointXYZ e;\n  e.setVertex(0, &v1);\n  e.setVertex(1, &v2);\n  e.setInformation(EdgePointXYZ::InformationType::Identity());\n\n  JacobianWorkspace jacobianWorkspace;\n  JacobianWorkspace numericJacobianWorkspace;\n  numericJacobianWorkspace.updateSize(&e);\n  numericJacobianWorkspace.allocate();\n\n  for (int k = 0; k < 10000; ++k) {\n    v1.setEstimate(Eigen::Vector3d::Random());\n    v2.setEstimate(Eigen::Vector3d::Random());\n    e.setMeasurement(Eigen::Vector3d::Random());\n\n    evaluateJacobian(e, jacobianWorkspace, numericJacobianWorkspace);\n  }\n}\n\n/**\n * \\brief Functor used to compute the Jacobian via AD\n */\nstruct RotationMatrix2QuaternionManifold {\n  template <typename T>\n  bool operator()(const T* rotMatSerialized, T* quaternion) const {\n    typename Eigen::Matrix<T, 3, 3, Eigen::ColMajor>::ConstMapType R(\n        rotMatSerialized);\n\n    T t = R.trace();\n    if (t > T(0)) {\n      // cerr << \"w\";\n      t = sqrt(t + T(1));\n      // T w = T(0.5)*t;\n      t = T(0.5) / t;\n      quaternion[0] = (R(2, 1) - R(1, 2)) * t;\n      quaternion[1] = (R(0, 2) - R(2, 0)) * t;\n      quaternion[2] = (R(1, 0) - R(0, 1)) * t;\n    } else {\n      int i = 0;\n      if (R(1, 1) > R(0, 0)) i = 1;\n      if (R(2, 2) > R(i, i)) i = 2;\n      int j = (i + 1) % 3;\n      int k = (j + 1) % 3;\n      // cerr << i;\n\n      t = sqrt(R(i, i) - R(j, j) - R(k, k) + T(1.0));\n      quaternion[i] = T(0.5) * t;\n      t = T(0.5) / t;\n      quaternion[j] = (R(j, i) + R(i, j)) * t;\n      quaternion[k] = (R(k, i) + R(i, k)) * t;\n      T w = (R(k, j) - R(j, k)) * t;\n      // normalize to our manifold, such that w is positive\n      if (w < cst(0)) {\n        // cerr << \"  normalizing w > 0  \";\n        for (int l = 0; l < 3; ++l) quaternion[l] *= T(-1);\n      }\n    }\n    return true;\n  }\n};\n\nTEST(Slam3D, dqDRJacobian) {\n  Eigen::Matrix<double, 3, 9, Eigen::ColMajor> dq_dR;\n  Eigen::Matrix<double, 3, 9, Eigen::RowMajor> dq_dR_AD;\n  dq_dR_AD.setZero();  // avoid warning about uninitialized memory\n  for (int k = 0; k < 10000; ++k) {\n    // create a random rotation matrix by sampling a random 3d vector\n    // that will be used in axis-angle representation to create the matrix\n    Vector3 rotAxisAngle = Vector3::Random();\n    rotAxisAngle += Vector3::Random();\n    AngleAxis rotation(rotAxisAngle.norm(), rotAxisAngle.normalized());\n    Matrix3 Re = rotation.toRotationMatrix();\n\n    // our analytic function which we want to evaluate\n    Eigen::Matrix<double, 3, 9, Eigen::ColMajor> dq_dR;\n    compute_dq_dR(dq_dR, Re(0, 0), Re(1, 0), Re(2, 0), Re(0, 1), Re(1, 1),\n                  Re(2, 1), Re(0, 2), Re(1, 2), Re(2, 2));\n\n    // compute the Jacobian using AD\n    double* parameters[] = {Re.data()};\n    double* jacobians[] = {dq_dR_AD.data()};\n    double value[3];\n    RotationMatrix2QuaternionManifold rot2quat;\n    using RotationMatrix2QuaternionManifoldDims =\n        ceres::internal::StaticParameterDims<9>;\n    ceres::internal::AutoDifferentiate<3, RotationMatrix2QuaternionManifoldDims,\n                                       RotationMatrix2QuaternionManifold,\n                                       double>(rot2quat, parameters, 3, value,\n                                               jacobians);\n\n    double maxDifference = (dq_dR - dq_dR_AD).array().abs().maxCoeff();\n    EXPECT_NEAR(0., maxDifference, 1e-7);\n  }\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/slam3d/mappings_slam3d.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2014 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"g2o/types/slam3d/edge_se3.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/isometry3d_mappings.h\"\n#include \"gtest/gtest.h\"\n\nusing namespace std;\n\nTEST(MappingsSlam3D, EulerConversion) {\n  g2o::Vector3 eulerAngles(.1, .2, .3);\n  g2o::Matrix3 m1 = g2o::internal::fromEuler(eulerAngles);\n  g2o::Vector3 eulerAnglesFromMatrix = g2o::internal::toEuler(m1);\n  for (int i = 0; i < 3; ++i)\n    EXPECT_DOUBLE_EQ(eulerAngles(i), eulerAnglesFromMatrix(i));\n}\n\nTEST(MappingsSlam3D, QuaternionConversion) {\n  g2o::Vector3 eulerAngles(.1, .2, .3);\n  g2o::Matrix3 m1 = g2o::internal::fromEuler(eulerAngles);\n  g2o::Vector3 q = g2o::internal::toCompactQuaternion(m1);\n  g2o::Matrix3 m2 = g2o::internal::fromCompactQuaternion(q);\n  for (int r = 0; r < 3; ++r)\n    for (int c = 0; c < 3; ++c) EXPECT_DOUBLE_EQ(m1(r, c), m2(r, c));\n}\n\nTEST(MappingsSlam3D, ET) {\n  g2o::Vector3 eulerAngles(.1, .2, .3);\n  g2o::Vector6 et;\n  g2o::Vector3 t(1., 2., 3.);\n  et.block<3, 1>(0, 0) = t;\n  et.block<3, 1>(3, 0) = eulerAngles;\n  g2o::Matrix3 m1 = g2o::internal::fromEuler(eulerAngles);\n\n  g2o::Isometry3 i1 = g2o::internal::fromVectorET(et);\n  for (int r = 0; r < 3; ++r) EXPECT_EQ(t(r), i1.translation()(r));\n\n  EXPECT_NEAR(0., (i1.linear() - m1).array().abs().maxCoeff(), 1e-6);\n\n  g2o::Vector6 et2 = g2o::internal::toVectorET(i1);\n  EXPECT_NEAR(0., (et - et2).array().abs().maxCoeff(), 1e-6);\n}\n\nTEST(MappingsSlam3D, MQT) {\n  g2o::Vector3 eulerAngles(.1, .2, .3);\n  g2o::Vector6 et;\n  g2o::Vector3 t(1., 2., 3.);\n  et.block<3, 1>(0, 0) = t;\n  et.block<3, 1>(3, 0) = eulerAngles;\n  g2o::Isometry3 i1 = g2o::internal::fromVectorET(et);\n\n  g2o::Vector6 qt1 = g2o::internal::toVectorMQT(i1);\n\n  g2o::Isometry3 i2 = g2o::internal::fromVectorMQT(qt1);\n  EXPECT_NEAR(0., (i1.linear() - i2.linear()).array().abs().maxCoeff(), 1e-6);\n  EXPECT_NEAR(\n      0., (i1.translation() - i2.translation()).array().abs().maxCoeff(), 1e-6);\n}\n\nTEST(MappingsSlam3D, QT) {\n  g2o::Vector3 eulerAngles(.1, .2, .3);\n  g2o::Vector6 et;\n  g2o::Vector3 t(1., 2., 3.);\n  et.block<3, 1>(0, 0) = t;\n  et.block<3, 1>(3, 0) = eulerAngles;\n  g2o::Isometry3 i1 = g2o::internal::fromVectorET(et);\n\n  g2o::Vector7 qt2 = g2o::internal::toVectorQT(i1);\n\n  g2o::Isometry3 i2 = g2o::internal::fromVectorQT(qt2);\n  EXPECT_NEAR(0., (i1.linear() - i2.linear()).array().abs().maxCoeff(), 1e-6);\n  EXPECT_NEAR(\n      0., (i1.translation() - i2.translation()).array().abs().maxCoeff(), 1e-6);\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/slam3d/optimization_slam3d.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"g2o/core/block_solver.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_dogleg.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_gauss_newton.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_levenberg.h\"\n#include \"g2o/solvers/eigen/linear_solver_eigen.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/edge_se3.h\"\n#include \"gmock/gmock.h\"\n#include \"unit_test/test_helper/eigen_matcher.h\"\n\nusing namespace std;\nusing namespace g2o;\n\ntypedef g2o::LinearSolverEigen<g2o::BlockSolverX::PoseMatrixType>\n    SlamLinearSolver;\n\ntemplate <typename T>\nclass Slam3DOptimization : public testing::Test {\n public:\n  using OptimizationAlgo = T;\n\n  Slam3DOptimization() {\n    auto linearSolver = std::make_unique<SlamLinearSolver>();\n    linearSolver->setBlockOrdering(false);\n    auto blockSolver =\n        std::make_unique<g2o::BlockSolverX>(std::move(linearSolver));\n    OptimizationAlgo* algorithm = new OptimizationAlgo(std::move(blockSolver));\n\n    optimizer.setAlgorithm(algorithm);\n  }\n\n protected:\n  g2o::SparseOptimizer optimizer;\n};\nTYPED_TEST_SUITE_P(Slam3DOptimization);\n\nTYPED_TEST_P(Slam3DOptimization, Translation) {\n  g2o::VertexSE3* v = new g2o::VertexSE3();\n  v->setId(0);\n  v->setEstimate(g2o::Isometry3::Identity());\n  v->setFixed(true);\n  this->optimizer.addVertex(v);\n\n  v = new g2o::VertexSE3();\n  v->setId(1);\n  // move vertex away from origin\n  g2o::Isometry3 p2 = g2o::Isometry3::Identity();\n  p2.translation() << 10., 10., 10.;\n  v->setEstimate(p2);\n  v->setFixed(false);\n  this->optimizer.addVertex(v);\n\n  g2o::EdgeSE3* e = new g2o::EdgeSE3();\n  e->setInformation(g2o::EdgeSE3::InformationType::Identity());\n  e->setMeasurement(g2o::Isometry3::Identity());\n  e->vertices()[0] = this->optimizer.vertex(0);\n  e->vertices()[1] = this->optimizer.vertex(1);\n  this->optimizer.addEdge(e);\n\n  this->optimizer.initializeOptimization();\n  this->optimizer.computeActiveErrors();\n  ASSERT_LT(0., this->optimizer.chi2());\n  int numOptimization = this->optimizer.optimize(100);\n  ASSERT_LT(0, numOptimization);\n  ASSERT_GT(1e-6, this->optimizer.chi2());\n  ASSERT_GT(1e-6, this->optimizer.activeChi2());\n\n  g2o::VertexSE3* v2AfterOpti =\n      dynamic_cast<g2o::VertexSE3*>(this->optimizer.vertex(1));\n  EXPECT_THAT(print_wrap(v2AfterOpti->estimate().translation()),\n              EigenMaxDiff(print_wrap(g2o::Vector3::Zero()), 1e-3));\n  EXPECT_THAT(print_wrap(v2AfterOpti->estimate().rotation().diagonal()),\n              EigenMaxDiff(print_wrap(g2o::Vector3::Ones()), 1e-3));\n}\n\nTYPED_TEST_P(Slam3DOptimization, Rotation) {\n  g2o::VertexSE3* v = new g2o::VertexSE3();\n  v->setId(0);\n  v->setEstimate(g2o::Isometry3::Identity());\n  v->setFixed(true);\n  this->optimizer.addVertex(v);\n\n  v = new g2o::VertexSE3();\n  v->setId(1);\n  // rotate vertex a bit\n  g2o::Isometry3 p2 = g2o::Isometry3::Identity();\n  p2 *= g2o::AngleAxis(g2o::deg2rad(2), g2o::Vector3::Ones().normalized());\n  v->setEstimate(p2);\n  v->setFixed(false);\n  this->optimizer.addVertex(v);\n\n  g2o::EdgeSE3* e = new g2o::EdgeSE3();\n  e->setInformation(g2o::EdgeSE3::InformationType::Identity());\n  e->setMeasurement(g2o::Isometry3::Identity());\n  e->vertices()[0] = this->optimizer.vertex(0);\n  e->vertices()[1] = this->optimizer.vertex(1);\n  this->optimizer.addEdge(e);\n\n  this->optimizer.initializeOptimization();\n  this->optimizer.computeActiveErrors();\n  ASSERT_LT(0., this->optimizer.chi2());\n  int numOptimization = this->optimizer.optimize(100);\n  ASSERT_LT(0, numOptimization);\n  ASSERT_GT(1e-6, this->optimizer.chi2());\n  ASSERT_GT(1e-6, this->optimizer.activeChi2());\n\n  g2o::VertexSE3* v2AfterOpti =\n      dynamic_cast<g2o::VertexSE3*>(this->optimizer.vertex(1));\n  EXPECT_THAT(print_wrap(v2AfterOpti->estimate().translation()),\n              EigenMaxDiff(print_wrap(g2o::Vector3::Zero()), 1e-3));\n  EXPECT_THAT(print_wrap(v2AfterOpti->estimate().rotation().diagonal()),\n              EigenMaxDiff(print_wrap(g2o::Vector3::Ones()), 1e-3));\n}\n\n// registering the test suite and all the types to be tested\nREGISTER_TYPED_TEST_SUITE_P(Slam3DOptimization, Translation, Rotation);\n\nusing OptimizationAlgorithmTypes =\n    ::testing::Types<OptimizationAlgorithmGaussNewton,\n                     OptimizationAlgorithmLevenberg,\n                     OptimizationAlgorithmDogleg>;\nINSTANTIATE_TYPED_TEST_SUITE_P(Slam3D, Slam3DOptimization,\n                               OptimizationAlgorithmTypes);\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/slam3d/orthogonal_matrix.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2014 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"g2o/types/slam3d/isometry3d_mappings.h\"\n#include \"gtest/gtest.h\"\n\nusing namespace std;\n\nTEST(Slam3D, OrthogonalMatrix) {\n  g2o::Matrix3 shouldBeIdentity;\n  g2o::Matrix3 R = g2o::Matrix3::Identity();\n  g2o::Matrix3 rot = (g2o::Matrix3)g2o::AngleAxis(0.01, g2o::Vector3::UnitZ());\n  rot = rot * (g2o::Matrix3)g2o::AngleAxis(0.01, g2o::Vector3::UnitX());\n\n  shouldBeIdentity = R * R.transpose();\n  double initialDifference =\n      (shouldBeIdentity - g2o::Matrix3::Identity()).array().abs().maxCoeff();\n  EXPECT_DOUBLE_EQ(0., initialDifference);\n\n  // introduce numerical inaccuracies\n  for (int i = 0; i < 10000; ++i) R = R * rot;\n  shouldBeIdentity = R * R.transpose();\n  double afterMultDifference =\n      (shouldBeIdentity - g2o::Matrix3::Identity()).array().abs().maxCoeff();\n  EXPECT_GE(afterMultDifference, initialDifference);\n\n  double inaccurateDet = R.determinant();\n  g2o::Matrix3 approxSolution = R;\n  g2o::internal::approximateNearestOrthogonalMatrix(approxSolution);\n  g2o::internal::nearestOrthogonalMatrix(R);\n\n  EXPECT_LE(std::abs(R.determinant() - 1.), std::abs(inaccurateDet - 1.));\n  EXPECT_NEAR(1.0, R.determinant(), 1e-7);\n  shouldBeIdentity = R * R.transpose();\n  double nearestDifference =\n      (shouldBeIdentity - g2o::Matrix3::Identity()).array().abs().maxCoeff();\n  EXPECT_NEAR(0., nearestDifference, 1e-7);\n\n  // norm of the comluns\n  for (int i = 0; i < 3; ++i) EXPECT_NEAR(1.0, R.col(i).norm(), 1e-7);\n\n  shouldBeIdentity = approxSolution * approxSolution.transpose();\n  double approxNearestDifference =\n      (shouldBeIdentity - Eigen::Matrix3d::Identity()).array().abs().maxCoeff();\n  EXPECT_NEAR(0., approxNearestDifference, 1e-6);\n  EXPECT_NEAR(1.0, approxSolution.determinant(), 1e-6);\n  for (int i = 0; i < 3; ++i)\n    EXPECT_NEAR(1.0, approxSolution.col(i).norm(), 1e-6);\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/slam3d_addons/CMakeLists.txt",
    "content": "add_executable(unittest_slam3d_addons\n  io_slam3d_addons.cpp\n)\ntarget_link_libraries(unittest_slam3d_addons types_slam3d_addons)\ncreate_test(unittest_slam3d_addons)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/slam3d_addons/io_slam3d_addons.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2020 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <sstream>\n\n#include \"g2o/types/slam3d_addons/edge_plane.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d_addons/edge_se3_calib.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d_addons/edge_se3_line.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d_addons/edge_se3_plane_calib.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d_addons/vertex_line3d.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d_addons/vertex_plane.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d_addons/vertex_se3_euler.h\"\n#include \"gtest/gtest.h\"\n#include \"unit_test/test_helper/io.h\"\n#include \"unit_test/test_helper/random_state.h\"\n\nusing namespace std;\nusing namespace g2o;\n\nstruct RandomPlane3D {\n  static Plane3D create() { return Plane3D(Vector4::Random()); }\n  static bool isApprox(const Plane3D& a, const Plane3D& b) {\n    return a.coeffs().isApprox(b.coeffs(), 1e-5);\n  }\n};\n\nstruct RandomLine3D {\n  static Line3D create() { return Line3D(Vector6::Random()); }\n  static bool isApprox(const Line3D& a, const Line3D& b) {\n    return a.isApprox(b, 1e-5);\n  }\n};\n\nclass IoSlam3dAddonsParam : public ::testing::Test {\n protected:\n  void SetUp() override {\n    graph.reset(new g2o::OptimizableGraph);\n\n    // setting up parameters for tests\n    paramOffset = new ParameterSE3Offset();\n    paramOffset->setId(63);\n    graph->addParameter(paramOffset);\n\n    // setting up some vertices\n    int numVertices = 0;\n    pose = new VertexSE3;\n    pose->setId(numVertices++);\n    graph->addVertex(pose);\n    line = new VertexLine3D;\n    line->setId(numVertices++);\n    graph->addVertex(line);\n  }\n\n  std::shared_ptr<g2o::OptimizableGraph> graph;\n  ParameterSE3Offset* paramOffset = nullptr;\n  VertexSE3* pose = nullptr;\n  VertexLine3D* line = nullptr;\n};\n\nTEST(IoSlam3dAddOns, ReadWriteVertexSE3Euler) {\n  readWriteVectorBasedVertex<VertexSE3Euler, internal::RandomIsometry3>();\n}\n\nTEST(IoSlam3dAddOns, ReadWriteVertexPlane) {\n  // setting up the vertex for output\n  VertexPlane* outputVertex = new VertexPlane();\n  outputVertex->color = Vector3::Random();\n  // IO Test\n  readWriteVectorBasedVertex<VertexPlane, RandomPlane3D>(outputVertex);\n}\n\nTEST(IoSlam3dAddOns, ReadWriteVertexLine3D) {\n  readWriteVectorBasedVertex<VertexLine3D, RandomLine3D>();\n}\n\nTEST(IoSlam3dAddOns, ReadWriteEdgeSE3Calib) {\n  readWriteVectorBasedEdge<EdgeSE3Calib, internal::RandomIsometry3>();\n}\n\nTEST_F(IoSlam3dAddonsParam, ReadWriteEdgeSE3Line3D) {\n  // prepare edge\n  EdgeSE3Line3D* outputEdge = new EdgeSE3Line3D();\n  outputEdge->setParameterId(0, paramOffset->id());\n  outputEdge->setVertex(0, pose);\n  outputEdge->setVertex(1, line);\n  ASSERT_TRUE(graph->addEdge(outputEdge));\n  // test IO\n  readWriteVectorBasedEdge<EdgeSE3Line3D, RandomLine3D>(outputEdge);\n}\n\nTEST(IoSlam3dAddOns, ReadWriteEdgeSE3PlaneSensorCalib) {\n  readWriteVectorBasedEdge<EdgeSE3PlaneSensorCalib, RandomPlane3D>();\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/solver/CMakeLists.txt",
    "content": "add_executable(unittest_solver\n  sparse_system_helper.cpp sparse_system_helper.h\n  allocate_algorithm_test.cpp\n  linear_solver_test.cpp\n)\n\n# setting up linking of the test based on the available solvers\nset(SOLVER_LIBRARIES solver_eigen solver_dense solver_pcg solver_structure_only)\nif(G2O_BUILD_SLAM2D_TYPES)\n  list(APPEND SOLVER_LIBRARIES solver_slam2d_linear)\nendif()\nif(CHOLMOD_FOUND)\n  list(APPEND SOLVER_LIBRARIES solver_cholmod)\nendif()\nif(CSPARSE_FOUND)\n  list(APPEND SOLVER_LIBRARIES solver_csparse)\nendif()\n\ntarget_link_libraries(unittest_solver ${SOLVER_LIBRARIES})\ncreate_test(unittest_solver)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/solver/allocate_algorithm_test.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n// clang-format off\n#include \"g2o/config.h\"\n// clang-format on\n\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm.h\"\n#include \"g2o/core/optimization_algorithm_factory.h\"\n#include \"gmock/gmock.h\"\n\n#if defined G2O_HAVE_CHOLMOD\nG2O_USE_OPTIMIZATION_LIBRARY(cholmod);\n#endif\n#ifdef G2O_HAVE_CSPARSE\nG2O_USE_OPTIMIZATION_LIBRARY(csparse);\n#endif\n\nG2O_USE_OPTIMIZATION_LIBRARY(eigen);\nG2O_USE_OPTIMIZATION_LIBRARY(dense);\nG2O_USE_OPTIMIZATION_LIBRARY(pcg);\nG2O_USE_OPTIMIZATION_LIBRARY(structure_only);\nG2O_USE_OPTIMIZATION_LIBRARY(slam2d_linear);\n\nTEST(AlgorithmFactory, ContainsBasicSolvers) {\n  g2o::OptimizationAlgorithmFactory* factory =\n      g2o::OptimizationAlgorithmFactory::instance();\n\n  // collect all names\n  std::set<std::string> names;\n  for (auto& creator : factory->creatorList()) {\n    g2o::OptimizationAlgorithmProperty solverProperty;\n    names.insert(creator->property().name);\n  }\n\n  std::vector<std::string> basicSolvers = {\"gn_var\", \"lm_var\", \"dl_var\"};\n  ASSERT_THAT(names, testing::IsSupersetOf(basicSolvers));\n}\n\nTEST(AlgorithmFactory, AllocatingSolver) {\n  g2o::OptimizationAlgorithmFactory* factory =\n      g2o::OptimizationAlgorithmFactory::instance();\n\n  for (auto& creator : factory->creatorList()) {\n    g2o::OptimizationAlgorithmProperty solverProperty;\n    std::string name = creator->property().name;\n\n    g2o::OptimizationAlgorithm* algo = factory->construct(name, solverProperty);\n    ASSERT_NE(nullptr, algo) << \"Cannot allocate solver \" << name;\n    delete algo;\n  }\n}\n\nTEST(AlgorithmFactory, AllocatingInvalidReturnsNull) {\n  g2o::OptimizationAlgorithmFactory* factory =\n      g2o::OptimizationAlgorithmFactory::instance();\n\n  const std::string name(\"xyz_supper_solver\");\n  g2o::OptimizationAlgorithmProperty solverProperty;\n  g2o::OptimizationAlgorithm* algo = factory->construct(name, solverProperty);\n  ASSERT_EQ(nullptr, algo) << \"Allocated a solver \" << name;\n  delete algo;\n}\n\nTEST(AlgorithmFactory, PrintSolverProperties) {\n  g2o::OptimizationAlgorithmFactory* factory =\n      g2o::OptimizationAlgorithmFactory::instance();\n\n  const std::string name(\"gn_var\");\n  g2o::OptimizationAlgorithmProperty solverProperty;\n  g2o::OptimizationAlgorithm* algo = factory->construct(name, solverProperty);\n  ASSERT_NE(nullptr, algo) << \"Did not manager to allocate solver \" << name;\n\n  std::stringstream solverPropertyStream;\n  algo->printProperties(solverPropertyStream);\n  ASSERT_FALSE(solverPropertyStream.str().empty());\n\n  delete algo;\n}\n\nTEST(AlgorithmFactory, ListsAllSolvers) {\n  g2o::OptimizationAlgorithmFactory* factory =\n      g2o::OptimizationAlgorithmFactory::instance();\n\n  // collect all names\n  std::set<std::string> names;\n  for (auto& creator : factory->creatorList()) {\n    g2o::OptimizationAlgorithmProperty solverProperty;\n    names.insert(creator->property().name);\n  }\n\n  std::stringstream listSolverOutput;\n  factory->listSolvers(listSolverOutput);\n\n  // read back the output\n  std::set<std::string> solversOnOutput;\n  std::stringstream line;\n  while (g2o::readLine(listSolverOutput, line) != -1) {\n    std::string token;\n    line >> token;\n    if (!token.empty()) solversOnOutput.insert(token);\n  }\n  ASSERT_THAT(solversOnOutput, testing::ElementsAreArray(names));\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/solver/linear_solver_test.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n// clang-format off\n#include \"g2o/config.h\"\n// clang-format on\n\n#include \"g2o/solvers/dense/linear_solver_dense.h\"\n#include \"g2o/solvers/eigen/linear_solver_eigen.h\"\n#ifdef G2O_HAVE_CSPARSE\n#include \"g2o/solvers/csparse/linear_solver_csparse.h\"\n#endif\n#ifdef G2O_HAVE_CHOLMOD\n#include \"g2o/solvers/cholmod/linear_solver_cholmod.h\"\n#endif\n#include \"gtest/gtest.h\"\n#include \"sparse_system_helper.h\"\n\nnamespace {\nstruct BlockOrdering {\n  template <typename T>\n  void setOrdering(T& solver) {\n    solver.setBlockOrdering(true);\n  }\n};\n\nstruct NoBlockOrdering {\n  template <typename T>\n  void setOrdering(T& solver) {\n    solver.setBlockOrdering(false);\n  }\n};\n\nstruct NoooOrdering {\n  template <typename T>\n  void setOrdering(T& solver) {\n    (void)solver;\n  }\n};\n}  // namespace\n\n/**\n * Type parameterized class for a fixture to setup a linear solver along with\n * some data of a linear system to be solved.\n */\ntemplate <typename T>\nclass LS : public testing::Test {\n public:\n  using LinearSolverType = typename T::first_type;\n  using OrderingType = typename T::second_type;\n\n  LS() : linearsolver(std::make_unique<LinearSolverType>()) {\n    g2o::internal::fillTestMatrix(sparse_matrix);\n  }\n\n protected:\n  std::unique_ptr<LinearSolverType> linearsolver;\n  OrderingType ordering;\n  g2o::SparseBlockMatrixX sparse_matrix;\n  g2o::MatrixX matrix_inverse = g2o::internal::createTestMatrixInverse();\n  g2o::VectorX x_vector = g2o::internal::createTestVectorX();\n  g2o::VectorX b_vector = g2o::internal::createTestVectorB();\n};\nTYPED_TEST_SUITE_P(LS);\n\nTYPED_TEST_P(LS, Solve) {\n  this->ordering.setOrdering(*this->linearsolver);\n\n  g2o::VectorX solver_solution;\n  for (int solve_iter = 0; solve_iter < 2; ++solve_iter) {\n    solver_solution.setZero(this->b_vector.size());\n    this->linearsolver->solve(this->sparse_matrix, solver_solution.data(),\n                              this->b_vector.data());\n\n    ASSERT_TRUE(solver_solution.isApprox(this->x_vector, 1e-6))\n        << \"Solution differs on iteration \" << solve_iter;\n  }\n}\n\nTYPED_TEST_P(LS, SolvePattern) {\n  this->ordering.setOrdering(*this->linearsolver);\n\n  g2o::SparseBlockMatrixX spinv;\n  std::vector<std::pair<int, int>> blockIndices;\n  for (int i = 0;\n       i < static_cast<int>(this->sparse_matrix.rowBlockIndices().size()); ++i)\n    blockIndices.emplace_back(std::make_pair(i, i));\n\n  bool state = this->linearsolver->solvePattern(spinv, blockIndices,\n                                                this->sparse_matrix);\n  ASSERT_TRUE(!state || spinv.rowBlockIndices().size() == blockIndices.size());\n  if (!state) {  // solver does not implement solving for a pattern return in\n                 // this case\n    std::cerr << \"Solver does not support solvePattern()\" << std::endl;\n    SUCCEED();\n    return;\n  }\n\n  for (const auto& idx : blockIndices) {\n    int rr = spinv.rowBaseOfBlock(idx.first);\n    int cc = spinv.colBaseOfBlock(idx.second);\n    int numRows = spinv.rowsOfBlock(idx.first);\n    int numCols = spinv.colsOfBlock(idx.second);\n\n    g2o::MatrixX expected =\n        this->matrix_inverse.block(rr, cc, numRows, numCols);\n    g2o::MatrixX actual = *spinv.block(idx.first, idx.second);\n\n    EXPECT_TRUE(actual.isApprox(expected, 1e-6))\n        << \"block \" << idx.first << \" \" << idx.second << \" differs\";\n  }\n}\n\nTYPED_TEST_P(LS, SolveBlocks) {\n  this->ordering.setOrdering(*this->linearsolver);\n\n  double** blocks = nullptr;\n  bool state = this->linearsolver->solveBlocks(blocks, this->sparse_matrix);\n  ASSERT_TRUE(!state || blocks != nullptr);\n  if (!state) {  // solver does not implement solving for a pattern return in\n                 // this case\n    std::cerr << \"Solver does not support solveBlocks()\" << std::endl;\n    SUCCEED();\n    return;\n  }\n\n  for (size_t i = 0; i < this->sparse_matrix.rowBlockIndices().size(); ++i) {\n    int rr = this->sparse_matrix.rowBaseOfBlock(i);\n    int cc = this->sparse_matrix.colBaseOfBlock(i);\n    int numRows = this->sparse_matrix.rowsOfBlock(i);\n    int numCols = this->sparse_matrix.colsOfBlock(i);\n\n    g2o::MatrixX expected =\n        this->matrix_inverse.block(rr, cc, numRows, numCols);\n    g2o::MatrixX::MapType actual(blocks[i], numRows, numCols);\n\n    EXPECT_TRUE(actual.isApprox(expected, 1e-6))\n        << \"block \" << i << \" \" << i << \" differs\";\n  }\n  TypeParam::first_type::deallocateBlocks(this->sparse_matrix, blocks);\n}\n\n// registering the test suite and all the types to be tested\nREGISTER_TYPED_TEST_SUITE_P(LS, Solve, SolvePattern, SolveBlocks);\n\nusing LinearSolverTypes = ::testing::Types<\n#ifdef G2O_HAVE_CSPARSE\n    std::pair<g2o::LinearSolverCSparse<g2o::MatrixX>, NoBlockOrdering>,\n    std::pair<g2o::LinearSolverCSparse<g2o::MatrixX>, BlockOrdering>,\n#endif\n#ifdef G2O_HAVE_CHOLMOD\n    std::pair<g2o::LinearSolverCholmod<g2o::MatrixX>, NoBlockOrdering>,\n    std::pair<g2o::LinearSolverCholmod<g2o::MatrixX>, BlockOrdering>,\n#endif\n    std::pair<g2o::LinearSolverEigen<g2o::MatrixX>, NoBlockOrdering>,\n    std::pair<g2o::LinearSolverEigen<g2o::MatrixX>, BlockOrdering>,\n    std::pair<g2o::LinearSolverDense<g2o::MatrixX>, NoooOrdering>>;\nINSTANTIATE_TYPED_TEST_SUITE_P(LinearSolver, LS, LinearSolverTypes);\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/solver/sparse_system_helper.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"sparse_system_helper.h\"\n\n#include <stdexcept>\n#include <vector>\n\n#include \"g2o/core/io_helper.h\"\n\nnamespace g2o {\nnamespace internal {\n\nstatic std::vector<int> readIndices(const std::string& indices) {\n  std::stringstream tokens(indices);\n\n  int numElems = 0;\n  tokens >> numElems;\n  std::vector<int> result;\n  for (int i = 0; i < numElems; ++i) {\n    int number;\n    tokens >> number;\n    result.push_back(number);\n  }\n  return result;\n}\n\n// return the serialized sparse matrix\nstd::string sparseMatrixString() {\n  std::stringstream aux;\n  aux << \"RBI : 12 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36\" << std::endl;\n  aux << \"CBI : 12 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36\" << std::endl;\n  aux << \"BLOCK : 0 0\" << std::endl;\n  aux << \"2500 1.79023e-15 0\" << std::endl;\n  aux << \"-1.79023e-15 2500 0\" << std::endl;\n  aux << \"0 0 25000\" << std::endl;\n  aux << \"BLOCK : 1 1\" << std::endl;\n  aux << \"500 0 0\" << std::endl;\n  aux << \"0 500 0\" << std::endl;\n  aux << \"0 0 5000\" << std::endl;\n  aux << \"BLOCK : 2 2\" << std::endl;\n  aux << \"500 8.88178e-16 0\" << std::endl;\n  aux << \"-8.88178e-16 500 0\" << std::endl;\n  aux << \"0 0 5000\" << std::endl;\n  aux << \"BLOCK : 3 3\" << std::endl;\n  aux << \"500 4.44089e-16 0\" << std::endl;\n  aux << \"-4.44089e-16 500 0\" << std::endl;\n  aux << \"0 0 5000\" << std::endl;\n  aux << \"BLOCK : 4 4\" << std::endl;\n  aux << \"500 0 0\" << std::endl;\n  aux << \"0 500 0\" << std::endl;\n  aux << \"0 0 5000\" << std::endl;\n  aux << \"BLOCK : 5 5\" << std::endl;\n  aux << \"500 0 0\" << std::endl;\n  aux << \"0 500 0\" << std::endl;\n  aux << \"0 0 5000\" << std::endl;\n  aux << \"BLOCK : 6 6\" << std::endl;\n  aux << \"500 -8.88178e-16 0\" << std::endl;\n  aux << \"8.88178e-16 500 0\" << std::endl;\n  aux << \"0 0 5000\" << std::endl;\n  aux << \"BLOCK : 0 7\" << std::endl;\n  aux << \"-500 0 -2000\" << std::endl;\n  aux << \"0 -500 -500\" << std::endl;\n  aux << \"0 0 -5000\" << std::endl;\n  aux << \"BLOCK : 7 7\" << std::endl;\n  aux << \"500 0 2000\" << std::endl;\n  aux << \"0 500 500\" << std::endl;\n  aux << \"2000 500 13500\" << std::endl;\n  aux << \"BLOCK : 0 8\" << std::endl;\n  aux << \"-500 0 -1500\" << std::endl;\n  aux << \"0 -500 -500\" << std::endl;\n  aux << \"0 0 -5000\" << std::endl;\n  aux << \"BLOCK : 8 8\" << std::endl;\n  aux << \"500 0 1500\" << std::endl;\n  aux << \"0 500 500\" << std::endl;\n  aux << \"1500 500 10000\" << std::endl;\n  aux << \"BLOCK : 0 9\" << std::endl;\n  aux << \"-500 1.38778e-17 -1000\" << std::endl;\n  aux << \"-1.38778e-17 -500 -500\" << std::endl;\n  aux << \"0 0 -5000\" << std::endl;\n  aux << \"BLOCK : 9 9\" << std::endl;\n  aux << \"500 1.38778e-17 1000\" << std::endl;\n  aux << \"-1.38778e-17 500 500\" << std::endl;\n  aux << \"1000 500 7500\" << std::endl;\n  aux << \"BLOCK : 0 10\" << std::endl;\n  aux << \"-500 0 -500\" << std::endl;\n  aux << \"0 -500 -500\" << std::endl;\n  aux << \"0 0 -5000\" << std::endl;\n  aux << \"BLOCK : 10 10\" << std::endl;\n  aux << \"500 0 500\" << std::endl;\n  aux << \"0 500 500\" << std::endl;\n  aux << \"500 500 6000\" << std::endl;\n  aux << \"BLOCK : 0 11\" << std::endl;\n  aux << \"-500 1.77636e-15 -500\" << std::endl;\n  aux << \"-1.77636e-15 -500 -500\" << std::endl;\n  aux << \"0 0 -5000\" << std::endl;\n  aux << \"BLOCK : 1 11\" << std::endl;\n  aux << \"-500 0 -500\" << std::endl;\n  aux << \"0 -500 -500\" << std::endl;\n  aux << \"0 0 -5000\" << std::endl;\n  aux << \"BLOCK : 2 11\" << std::endl;\n  aux << \"-500 8.88178e-16 8.88178e-16\" << std::endl;\n  aux << \"-8.88178e-16 -500 -500\" << std::endl;\n  aux << \"0 0 -5000\" << std::endl;\n  aux << \"BLOCK : 3 11\" << std::endl;\n  aux << \"-500 4.44089e-16 500\" << std::endl;\n  aux << \"-4.44089e-16 -500 -500\" << std::endl;\n  aux << \"0 0 -5000\" << std::endl;\n  aux << \"BLOCK : 4 11\" << std::endl;\n  aux << \"-500 0 1000\" << std::endl;\n  aux << \"0 -500 -500\" << std::endl;\n  aux << \"0 0 -5000\" << std::endl;\n  aux << \"BLOCK : 5 11\" << std::endl;\n  aux << \"-500 0 1500\" << std::endl;\n  aux << \"0 -500 -500\" << std::endl;\n  aux << \"0 0 -5000\" << std::endl;\n  aux << \"BLOCK : 6 11\" << std::endl;\n  aux << \"-500 -8.88178e-16 1000\" << std::endl;\n  aux << \"8.88178e-16 -500 -500\" << std::endl;\n  aux << \"0 0 -5000\" << std::endl;\n  aux << \"BLOCK : 11 11\" << std::endl;\n  aux << \"4000 2.22045e-15 -3500\" << std::endl;\n  aux << \"-2.22045e-15 4000 4000\" << std::endl;\n  aux << \"-3500 4000 54500\" << std::endl;\n  return aux.str();\n}\n\nstd::string denseInverseMatrixString() {\n  std::stringstream aux;\n  aux << \"# rows: 36\" << std::endl;\n  aux << \"# columns: 36\" << std::endl;\n  // clang-format off\n  aux << \"0.0047999999999999987 6.9908161755443545e-19 0.00040000000000000181 0.0027999999999999995 3.1776437161565264e-19 0.00040000000000000083 0.0023999999999999985 3.1776437161565264e-19 0.00040000000000000083 0.0019999999999999974 3.1776437161565264e-19 0.00040000000000000083 0.0015999999999999968 3.1776437161565264e-19 0.00040000000000000083 0.0011999999999999958 3.1776437161565264e-19 0.00040000000000000083 0.0015999999999999968 3.1776437161565264e-19 0.00040000000000000083 0.0031999999999999893 -0.00040000000000000137 0.00040000000000000213 0.0035999999999999921 -0.00040000000000000127 0.00040000000000000192 0.0039999999999999931 -0.00040000000000000127 0.00040000000000000192 0.0043999999999999959 -0.00040000000000000116 0.00040000000000000186 0.0023999999999999989 -0.00040000000000000051 0.00040000000000000083\" << std::endl;\n  aux << \"6.9908161755443545e-19 0.0039999999999999957 7.1333868948638727e-19 6.9908161755443391e-19 0.0019999999999999974 3.4954080877721633e-19 3.4954080877721763e-19 0.0019999999999999974 3.4954080877721633e-19 1.3481509610710651e-33 0.0019999999999999974 3.4954080877721633e-19 -3.4954080877721484e-19 0.0019999999999999974 3.4954080877721633e-19 -6.9908161755443121e-19 0.0019999999999999974 3.4954080877721633e-19 -3.4954080877721484e-19 0.0019999999999999974 3.4954080877721633e-19 -2.5180710211002832e-18 0.0039999999999999949 8.042881596636798e-19 -1.7137828614366046e-18 0.0039999999999999949 8.0428815966367999e-19 -9.0949470177292492e-19 0.0039999999999999949 8.0428815966367999e-19 -1.0520654210924454e-19 0.0039999999999999949 8.0428815966367999e-19 3.4954080877721768e-19 0.001999999999999997 3.4954080877721633e-19\" << std::endl;\n  aux << \"0.00040000000000000181 7.1333868948638727e-19 0.00040000000000000029 0.00040000000000000105 3.4078112616241102e-19 0.00020000000000000023 0.00020000000000000085 3.4078112616241102e-19 0.00020000000000000023 6.7762635780344027e-19 3.4078112616241102e-19 0.00020000000000000023 -0.00019999999999999949 3.4078112616241102e-19 0.00020000000000000023 -0.00039999999999999975 3.4078112616241102e-19 0.00020000000000000023 -0.00019999999999999949 3.4078112616241102e-19 0.00020000000000000023 -0.0011999999999999986 -0.00039999999999999942 0.00040000000000000018 -0.00079999999999999906 -0.00039999999999999953 0.00040000000000000029 -0.00039999999999999904 -0.00039999999999999953 0.00040000000000000029 1.463672932855431e-18 -0.00039999999999999953 0.00040000000000000029 0.0002000000000000009 -0.00019999999999999987 0.00020000000000000023\" << std::endl;\n  aux << \"0.0027999999999999995 6.9908161755443391e-19 0.00040000000000000105 0.0047999999999999996 3.1776437161565192e-19 0.00040000000000000051 0.0023999999999999989 3.1776437161565192e-19 0.00040000000000000051 0.0019999999999999979 3.1776437161565192e-19 0.00040000000000000051 0.0015999999999999979 3.1776437161565192e-19 0.00040000000000000051 0.0011999999999999971 3.1776437161565192e-19 0.00040000000000000051 0.0015999999999999979 3.1776437161565192e-19 0.00040000000000000051 0.0011999999999999945 -0.00040000000000000051 0.00040000000000000116 0.0015999999999999953 -0.00040000000000000045 0.0004000000000000011 0.0019999999999999957 -0.00040000000000000045 0.0004000000000000011 0.0023999999999999976 -0.0004000000000000004 0.00040000000000000105 0.0023999999999999994 -0.00040000000000000024 0.00040000000000000051\" << std::endl;\n  aux << \"3.1776437161565264e-19 0.0019999999999999974 3.4078112616241102e-19 3.1776437161565192e-19 0.0039999999999999983 1.5888218580782565e-19 1.588821858078263e-19 0.0019999999999999983 1.5888218580782565e-19 6.98149604840373e-34 0.0019999999999999983 1.5888218580782565e-19 -1.588821858078249e-19 0.0019999999999999983 1.5888218580782565e-19 -3.1776437161565057e-19 0.0019999999999999983 1.5888218580782565e-19 -1.588821858078249e-19 0.0019999999999999983 1.5888218580782565e-19 -1.2272590733885761e-18 0.0019999999999999966 3.8625586125105733e-19 -8.4100321213751965e-19 0.0019999999999999966 3.8625586125105738e-19 -4.5474735088646227e-19 0.0019999999999999966 3.8625586125105738e-19 -6.8491489635404718e-20 0.0019999999999999966 3.8625586125105738e-19 1.5888218580782632e-19 0.0019999999999999983 1.5888218580782565e-19\" << std::endl;\n  aux << \"0.00040000000000000083 3.4954080877721633e-19 0.00020000000000000023 0.00040000000000000051 1.5888218580782565e-19 0.00040000000000000018 0.00020000000000000042 1.5888218580782565e-19 0.00020000000000000017 2.9815559743351372e-19 1.5888218580782565e-19 0.00020000000000000017 -0.00019999999999999979 1.5888218580782565e-19 0.00020000000000000017 -0.00039999999999999996 1.5888218580782565e-19 0.00020000000000000017 -0.00019999999999999979 1.5888218580782565e-19 0.00020000000000000017 -0.00039999999999999986 -0.00019999999999999982 0.0002000000000000002 -0.00019999999999999996 -0.00019999999999999987 0.0002000000000000002 2.1684043449710089e-19 -0.00019999999999999987 0.0002000000000000002 0.00020000000000000058 -0.00019999999999999987 0.0002000000000000002 0.00020000000000000044 -0.00020000000000000001 0.00020000000000000017\" << std::endl;\n  aux << \"0.0023999999999999985 3.4954080877721763e-19 0.00020000000000000085 0.0023999999999999989 1.588821858078263e-19 0.00020000000000000042 0.0041999999999999989 1.588821858078263e-19 0.00020000000000000042 0.0019999999999999974 1.588821858078263e-19 0.00020000000000000042 0.0017999999999999973 1.588821858078263e-19 0.00020000000000000042 0.0015999999999999968 1.588821858078263e-19 0.00020000000000000042 0.0017999999999999973 1.588821858078263e-19 0.00020000000000000042 0.0015999999999999938 -0.00020000000000000069 0.00020000000000000101 0.0017999999999999952 -0.00020000000000000061 0.00020000000000000093 0.0019999999999999957 -0.00020000000000000061 0.00020000000000000093 0.0021999999999999971 -0.00020000000000000052 0.0002000000000000009 0.0021999999999999984 -0.00020000000000000025 0.00020000000000000042\" << std::endl;\n  aux << \"3.1776437161565264e-19 0.0019999999999999974 3.4078112616241102e-19 3.1776437161565192e-19 0.0019999999999999983 1.5888218580782565e-19 1.588821858078263e-19 0.0039999999999999983 1.5888218580782565e-19 6.98149604840373e-34 0.0019999999999999983 1.5888218580782565e-19 -1.588821858078249e-19 0.0019999999999999983 1.5888218580782565e-19 -3.1776437161565057e-19 0.0019999999999999983 1.5888218580782565e-19 -1.588821858078249e-19 0.0019999999999999983 1.5888218580782565e-19 -1.2272590733885761e-18 0.0019999999999999966 3.8625586125105733e-19 -8.4100321213751965e-19 0.0019999999999999966 3.8625586125105738e-19 -4.5474735088646227e-19 0.0019999999999999966 3.8625586125105738e-19 -6.8491489635404718e-20 0.0019999999999999966 3.8625586125105738e-19 1.5888218580782632e-19 0.0019999999999999983 1.5888218580782565e-19\" << std::endl;\n  aux << \"0.00040000000000000083 3.4954080877721633e-19 0.00020000000000000023 0.00040000000000000051 1.5888218580782565e-19 0.00020000000000000017 0.00020000000000000042 1.5888218580782565e-19 0.00040000000000000018 2.9815559743351372e-19 1.5888218580782565e-19 0.00020000000000000017 -0.00019999999999999979 1.5888218580782565e-19 0.00020000000000000017 -0.00039999999999999996 1.5888218580782565e-19 0.00020000000000000017 -0.00019999999999999979 1.5888218580782565e-19 0.00020000000000000017 -0.00039999999999999986 -0.00019999999999999982 0.0002000000000000002 -0.00019999999999999996 -0.00019999999999999987 0.0002000000000000002 2.1684043449710089e-19 -0.00019999999999999987 0.0002000000000000002 0.00020000000000000058 -0.00019999999999999987 0.0002000000000000002 0.00020000000000000044 -0.00020000000000000001 0.00020000000000000017\" << std::endl;\n  aux << \"0.0019999999999999974 1.3481509610710651e-33 6.7762635780344027e-19 0.0019999999999999979 6.98149604840373e-34 2.9815559743351372e-19 0.0019999999999999974 6.98149604840373e-34 2.9815559743351372e-19 0.0039999999999999975 6.98149604840373e-34 2.9815559743351372e-19 0.001999999999999997 6.98149604840373e-34 2.9815559743351372e-19 0.0019999999999999966 6.98149604840373e-34 2.9815559743351372e-19 0.001999999999999997 6.98149604840373e-34 2.9815559743351372e-19 0.0019999999999999931 -8.9446679230054116e-19 8.6736173798840355e-19 0.0019999999999999948 -7.8604657505199071e-19 7.8604657505199071e-19 0.0019999999999999953 -7.8604657505199071e-19 7.8604657505199071e-19 0.0019999999999999961 -7.0473141211557788e-19 7.3183646642771549e-19 0.0019999999999999979 -2.7105054312137611e-19 2.9815559743351372e-19\" << std::endl;\n  aux << \"3.1776437161565264e-19 0.0019999999999999974 3.4078112616241102e-19 3.1776437161565192e-19 0.0019999999999999983 1.5888218580782565e-19 1.588821858078263e-19 0.0019999999999999983 1.5888218580782565e-19 6.98149604840373e-34 0.0039999999999999983 1.5888218580782565e-19 -1.588821858078249e-19 0.0019999999999999983 1.5888218580782565e-19 -3.1776437161565057e-19 0.0019999999999999983 1.5888218580782565e-19 -1.588821858078249e-19 0.0019999999999999983 1.5888218580782565e-19 -1.2272590733885761e-18 0.0019999999999999966 3.8625586125105733e-19 -8.4100321213751965e-19 0.0019999999999999966 3.8625586125105738e-19 -4.5474735088646227e-19 0.0019999999999999966 3.8625586125105738e-19 -6.8491489635404718e-20 0.0019999999999999966 3.8625586125105738e-19 1.5888218580782632e-19 0.0019999999999999983 1.5888218580782565e-19\" << std::endl;\n  aux << \"0.00040000000000000083 3.4954080877721633e-19 0.00020000000000000023 0.00040000000000000051 1.5888218580782565e-19 0.00020000000000000017 0.00020000000000000042 1.5888218580782565e-19 0.00020000000000000017 2.9815559743351372e-19 1.5888218580782565e-19 0.00040000000000000018 -0.00019999999999999979 1.5888218580782565e-19 0.00020000000000000017 -0.00039999999999999996 1.5888218580782565e-19 0.00020000000000000017 -0.00019999999999999979 1.5888218580782565e-19 0.00020000000000000017 -0.00039999999999999986 -0.00019999999999999982 0.0002000000000000002 -0.00019999999999999996 -0.00019999999999999987 0.0002000000000000002 2.1684043449710089e-19 -0.00019999999999999987 0.0002000000000000002 0.00020000000000000058 -0.00019999999999999987 0.0002000000000000002 0.00020000000000000044 -0.00020000000000000001 0.00020000000000000017\" << std::endl;\n  aux << \"0.0015999999999999968 -3.4954080877721484e-19 -0.00019999999999999949 0.0015999999999999979 -1.588821858078249e-19 -0.00019999999999999979 0.0017999999999999973 -1.588821858078249e-19 -0.00019999999999999979 0.001999999999999997 -1.588821858078249e-19 -0.00019999999999999979 0.0041999999999999971 -1.588821858078249e-19 -0.00019999999999999979 0.0023999999999999968 -1.588821858078249e-19 -0.00019999999999999979 0.0021999999999999967 -1.588821858078249e-19 -0.00019999999999999979 0.0023999999999999933 0.00019999999999999887 -0.00019999999999999925 0.0021999999999999949 0.00019999999999999903 -0.00019999999999999936 0.0019999999999999953 0.00019999999999999903 -0.00019999999999999936 0.0017999999999999956 0.00019999999999999912 -0.00019999999999999939 0.0017999999999999976 0.00019999999999999966 -0.00019999999999999979\" << std::endl;\n  aux << \"3.1776437161565264e-19 0.0019999999999999974 3.4078112616241102e-19 3.1776437161565192e-19 0.0019999999999999983 1.5888218580782565e-19 1.588821858078263e-19 0.0019999999999999983 1.5888218580782565e-19 6.98149604840373e-34 0.0019999999999999983 1.5888218580782565e-19 -1.588821858078249e-19 0.0039999999999999983 1.5888218580782565e-19 -3.1776437161565057e-19 0.0019999999999999983 1.5888218580782565e-19 -1.588821858078249e-19 0.0019999999999999983 1.5888218580782565e-19 -1.2272590733885761e-18 0.0019999999999999966 3.8625586125105733e-19 -8.4100321213751965e-19 0.0019999999999999966 3.8625586125105738e-19 -4.5474735088646227e-19 0.0019999999999999966 3.8625586125105738e-19 -6.8491489635404718e-20 0.0019999999999999966 3.8625586125105738e-19 1.5888218580782632e-19 0.0019999999999999983 1.5888218580782565e-19\" << std::endl;\n  aux << \"0.00040000000000000083 3.4954080877721633e-19 0.00020000000000000023 0.00040000000000000051 1.5888218580782565e-19 0.00020000000000000017 0.00020000000000000042 1.5888218580782565e-19 0.00020000000000000017 2.9815559743351372e-19 1.5888218580782565e-19 0.00020000000000000017 -0.00019999999999999979 1.5888218580782565e-19 0.00040000000000000018 -0.00039999999999999996 1.5888218580782565e-19 0.00020000000000000017 -0.00019999999999999979 1.5888218580782565e-19 0.00020000000000000017 -0.00039999999999999986 -0.00019999999999999982 0.0002000000000000002 -0.00019999999999999996 -0.00019999999999999987 0.0002000000000000002 2.1684043449710089e-19 -0.00019999999999999987 0.0002000000000000002 0.00020000000000000058 -0.00019999999999999987 0.0002000000000000002 0.00020000000000000044 -0.00020000000000000001 0.00020000000000000017\" << std::endl;\n  aux << \"0.0011999999999999958 -6.9908161755443121e-19 -0.00039999999999999975 0.0011999999999999971 -3.1776437161565057e-19 -0.00039999999999999996 0.0015999999999999968 -3.1776437161565057e-19 -0.00039999999999999996 0.0019999999999999966 -3.1776437161565057e-19 -0.00039999999999999996 0.0023999999999999968 -3.1776437161565057e-19 -0.00039999999999999996 0.0047999999999999961 -3.1776437161565057e-19 -0.00039999999999999996 0.0023999999999999968 -3.1776437161565057e-19 -0.00039999999999999996 0.002799999999999993 0.00039999999999999872 -0.00039999999999999942 0.002399999999999995 0.00039999999999999899 -0.00039999999999999964 0.0019999999999999948 0.00039999999999999899 -0.00039999999999999964 0.0015999999999999951 0.00039999999999999904 -0.00039999999999999964 0.001599999999999997 0.00039999999999999969 -0.00039999999999999996\" << std::endl;\n  aux << \"3.1776437161565264e-19 0.0019999999999999974 3.4078112616241102e-19 3.1776437161565192e-19 0.0019999999999999983 1.5888218580782565e-19 1.588821858078263e-19 0.0019999999999999983 1.5888218580782565e-19 6.98149604840373e-34 0.0019999999999999983 1.5888218580782565e-19 -1.588821858078249e-19 0.0019999999999999983 1.5888218580782565e-19 -3.1776437161565057e-19 0.0039999999999999983 1.5888218580782565e-19 -1.588821858078249e-19 0.0019999999999999983 1.5888218580782565e-19 -1.2272590733885761e-18 0.0019999999999999966 3.8625586125105733e-19 -8.4100321213751965e-19 0.0019999999999999966 3.8625586125105738e-19 -4.5474735088646227e-19 0.0019999999999999966 3.8625586125105738e-19 -6.8491489635404718e-20 0.0019999999999999966 3.8625586125105738e-19 1.5888218580782632e-19 0.0019999999999999983 1.5888218580782565e-19\" << std::endl;\n  aux << \"0.00040000000000000083 3.4954080877721633e-19 0.00020000000000000023 0.00040000000000000051 1.5888218580782565e-19 0.00020000000000000017 0.00020000000000000042 1.5888218580782565e-19 0.00020000000000000017 2.9815559743351372e-19 1.5888218580782565e-19 0.00020000000000000017 -0.00019999999999999979 1.5888218580782565e-19 0.00020000000000000017 -0.00039999999999999996 1.5888218580782565e-19 0.00040000000000000018 -0.00019999999999999979 1.5888218580782565e-19 0.00020000000000000017 -0.00039999999999999986 -0.00019999999999999982 0.0002000000000000002 -0.00019999999999999996 -0.00019999999999999987 0.0002000000000000002 2.1684043449710089e-19 -0.00019999999999999987 0.0002000000000000002 0.00020000000000000058 -0.00019999999999999987 0.0002000000000000002 0.00020000000000000044 -0.00020000000000000001 0.00020000000000000017\" << std::endl;\n  aux << \"0.0015999999999999968 -3.4954080877721484e-19 -0.00019999999999999949 0.0015999999999999979 -1.588821858078249e-19 -0.00019999999999999979 0.0017999999999999973 -1.588821858078249e-19 -0.00019999999999999979 0.001999999999999997 -1.588821858078249e-19 -0.00019999999999999979 0.0021999999999999967 -1.588821858078249e-19 -0.00019999999999999979 0.0023999999999999968 -1.588821858078249e-19 -0.00019999999999999979 0.0041999999999999971 -1.588821858078249e-19 -0.00019999999999999979 0.0023999999999999933 0.00019999999999999887 -0.00019999999999999925 0.0021999999999999949 0.00019999999999999903 -0.00019999999999999936 0.0019999999999999953 0.00019999999999999903 -0.00019999999999999936 0.0017999999999999956 0.00019999999999999912 -0.00019999999999999939 0.0017999999999999976 0.00019999999999999966 -0.00019999999999999979\" << std::endl;\n  aux << \"3.1776437161565264e-19 0.0019999999999999974 3.4078112616241102e-19 3.1776437161565192e-19 0.0019999999999999983 1.5888218580782565e-19 1.588821858078263e-19 0.0019999999999999983 1.5888218580782565e-19 6.98149604840373e-34 0.0019999999999999983 1.5888218580782565e-19 -1.588821858078249e-19 0.0019999999999999983 1.5888218580782565e-19 -3.1776437161565057e-19 0.0019999999999999983 1.5888218580782565e-19 -1.588821858078249e-19 0.0039999999999999983 1.5888218580782565e-19 -1.2272590733885761e-18 0.0019999999999999966 3.8625586125105733e-19 -8.4100321213751965e-19 0.0019999999999999966 3.8625586125105738e-19 -4.5474735088646227e-19 0.0019999999999999966 3.8625586125105738e-19 -6.8491489635404718e-20 0.0019999999999999966 3.8625586125105738e-19 1.5888218580782632e-19 0.0019999999999999983 1.5888218580782565e-19\" << std::endl;\n  aux << \"0.00040000000000000083 3.4954080877721633e-19 0.00020000000000000023 0.00040000000000000051 1.5888218580782565e-19 0.00020000000000000017 0.00020000000000000042 1.5888218580782565e-19 0.00020000000000000017 2.9815559743351372e-19 1.5888218580782565e-19 0.00020000000000000017 -0.00019999999999999979 1.5888218580782565e-19 0.00020000000000000017 -0.00039999999999999996 1.5888218580782565e-19 0.00020000000000000017 -0.00019999999999999979 1.5888218580782565e-19 0.00040000000000000018 -0.00039999999999999986 -0.00019999999999999982 0.0002000000000000002 -0.00019999999999999996 -0.00019999999999999987 0.0002000000000000002 2.1684043449710089e-19 -0.00019999999999999987 0.0002000000000000002 0.00020000000000000058 -0.00019999999999999987 0.0002000000000000002 0.00020000000000000044 -0.00020000000000000001 0.00020000000000000017\" << std::endl;\n  aux << \"0.0031999999999999893 -2.5180710211002832e-18 -0.0011999999999999986 0.0011999999999999945 -1.2272590733885761e-18 -0.00039999999999999986 0.0015999999999999938 -1.2272590733885761e-18 -0.00039999999999999986 0.0019999999999999931 -1.2272590733885761e-18 -0.00039999999999999986 0.0023999999999999933 -1.2272590733885761e-18 -0.00039999999999999986 0.002799999999999993 -1.2272590733885761e-18 -0.00039999999999999986 0.0023999999999999933 -1.2272590733885761e-18 -0.00039999999999999986 0.013199999999999977 0.0019999999999999944 -0.0019999999999999974 0.0067999999999999849 0.0011999999999999958 -0.0011999999999999986 0.0055999999999999852 0.0011999999999999958 -0.0011999999999999986 0.0043999999999999873 0.001199999999999996 -0.0011999999999999986 0.0015999999999999942 0.00039999999999999866 -0.00039999999999999986\" << std::endl;\n  aux << \"-0.00040000000000000137 0.0039999999999999949 -0.00039999999999999942 -0.00040000000000000051 0.0019999999999999966 -0.00019999999999999982 -0.00020000000000000069 0.0019999999999999966 -0.00019999999999999982 -8.9446679230054116e-19 0.0019999999999999966 -0.00019999999999999982 0.00019999999999999887 0.0019999999999999966 -0.00019999999999999982 0.00039999999999999872 0.0019999999999999966 -0.00019999999999999982 0.00019999999999999887 0.0019999999999999966 -0.00019999999999999982 0.0019999999999999944 0.0065999999999999939 -0.00059999999999999908 0.00079999999999999668 0.0043999999999999933 -0.00039999999999999931 0.00039999999999999747 0.0043999999999999933 -0.00039999999999999931 -2.0328790734103208e-18 0.0043999999999999933 -0.00039999999999999931 -0.00020000000000000074 0.0021999999999999967 -0.00019999999999999982\" << std::endl;\n  aux << \"0.00040000000000000213 8.042881596636798e-19 0.00040000000000000018 0.00040000000000000116 3.8625586125105733e-19 0.0002000000000000002 0.00020000000000000101 3.8625586125105733e-19 0.0002000000000000002 8.6736173798840355e-19 3.8625586125105733e-19 0.0002000000000000002 -0.00019999999999999925 3.8625586125105733e-19 0.0002000000000000002 -0.00039999999999999942 3.8625586125105733e-19 0.0002000000000000002 -0.00019999999999999925 3.8625586125105733e-19 0.0002000000000000002 -0.0019999999999999974 -0.00059999999999999908 0.00059999999999999995 -0.00079999999999999852 -0.00039999999999999931 0.00040000000000000013 -0.00039999999999999845 -0.00039999999999999931 0.00040000000000000013 1.9244588561617704e-18 -0.00039999999999999931 0.00040000000000000013 0.00020000000000000107 -0.00019999999999999982 0.0002000000000000002\" << std::endl;\n  aux << \"0.0035999999999999921 -1.7137828614366046e-18 -0.00079999999999999906 0.0015999999999999953 -8.4100321213751965e-19 -0.00019999999999999996 0.0017999999999999952 -8.4100321213751965e-19 -0.00019999999999999996 0.0019999999999999948 -8.4100321213751965e-19 -0.00019999999999999996 0.0021999999999999949 -8.4100321213751965e-19 -0.00019999999999999996 0.002399999999999995 -8.4100321213751965e-19 -0.00019999999999999996 0.0021999999999999949 -8.4100321213751965e-19 -0.00019999999999999996 0.0067999999999999849 0.00079999999999999668 -0.00079999999999999852 0.0097999999999999893 0.001399999999999997 -0.0013999999999999989 0.0051999999999999894 0.00079999999999999711 -0.00079999999999999895 0.0043999999999999899 0.00079999999999999722 -0.00079999999999999906 0.0017999999999999954 0.00019999999999999912 -0.00019999999999999996\" << std::endl;\n  aux << \"-0.00040000000000000127 0.0039999999999999949 -0.00039999999999999953 -0.00040000000000000045 0.0019999999999999966 -0.00019999999999999987 -0.00020000000000000061 0.0019999999999999966 -0.00019999999999999987 -7.8604657505199071e-19 0.0019999999999999966 -0.00019999999999999987 0.00019999999999999903 0.0019999999999999966 -0.00019999999999999987 0.00039999999999999899 0.0019999999999999966 -0.00019999999999999987 0.00019999999999999903 0.0019999999999999966 -0.00019999999999999987 0.0011999999999999958 0.0043999999999999933 -0.00039999999999999931 0.001399999999999997 0.0065999999999999939 -0.00059999999999999941 0.00039999999999999785 0.0043999999999999933 -0.00039999999999999942 -1.7889335846010823e-18 0.0043999999999999933 -0.00039999999999999942 -0.00020000000000000066 0.0021999999999999967 -0.00019999999999999987\" << std::endl;\n  aux << \"0.00040000000000000192 8.0428815966367999e-19 0.00040000000000000029 0.0004000000000000011 3.8625586125105738e-19 0.0002000000000000002 0.00020000000000000093 3.8625586125105738e-19 0.0002000000000000002 7.8604657505199071e-19 3.8625586125105738e-19 0.0002000000000000002 -0.00019999999999999936 3.8625586125105738e-19 0.0002000000000000002 -0.00039999999999999964 3.8625586125105738e-19 0.0002000000000000002 -0.00019999999999999936 3.8625586125105738e-19 0.0002000000000000002 -0.0011999999999999986 -0.00039999999999999931 0.00040000000000000013 -0.0013999999999999989 -0.00059999999999999941 0.00060000000000000027 -0.00039999999999999877 -0.00039999999999999942 0.00040000000000000029 1.6263032587282567e-18 -0.00039999999999999942 0.00040000000000000029 0.00020000000000000099 -0.00019999999999999985 0.0002000000000000002\" << std::endl;\n  aux << \"0.0039999999999999931 -9.0949470177292492e-19 -0.00039999999999999904 0.0019999999999999957 -4.5474735088646227e-19 2.1684043449710089e-19 0.0019999999999999957 -4.5474735088646227e-19 2.1684043449710089e-19 0.0019999999999999953 -4.5474735088646227e-19 2.1684043449710089e-19 0.0019999999999999953 -4.5474735088646227e-19 2.1684043449710089e-19 0.0019999999999999948 -4.5474735088646227e-19 2.1684043449710089e-19 0.0019999999999999953 -4.5474735088646227e-19 2.1684043449710089e-19 0.0055999999999999852 0.00039999999999999747 -0.00039999999999999845 0.0051999999999999894 0.00039999999999999785 -0.00039999999999999877 0.0075999999999999896 0.00079999999999999754 -0.00079999999999999874 0.0043999999999999907 0.0003999999999999979 -0.00039999999999999888 0.0019999999999999961 -6.7762635780344027e-19 2.1684043449710089e-19\" << std::endl;\n  aux << \"-0.00040000000000000127 0.0039999999999999949 -0.00039999999999999953 -0.00040000000000000045 0.0019999999999999966 -0.00019999999999999987 -0.00020000000000000061 0.0019999999999999966 -0.00019999999999999987 -7.8604657505199071e-19 0.0019999999999999966 -0.00019999999999999987 0.00019999999999999903 0.0019999999999999966 -0.00019999999999999987 0.00039999999999999899 0.0019999999999999966 -0.00019999999999999987 0.00019999999999999903 0.0019999999999999966 -0.00019999999999999987 0.0011999999999999958 0.0043999999999999933 -0.00039999999999999931 0.00079999999999999711 0.0043999999999999933 -0.00039999999999999942 0.00079999999999999754 0.0065999999999999939 -0.00059999999999999941 -1.7889335846010823e-18 0.0043999999999999933 -0.00039999999999999942 -0.00020000000000000066 0.0021999999999999967 -0.00019999999999999987\" << std::endl;\n  aux << \"0.00040000000000000192 8.0428815966367999e-19 0.00040000000000000029 0.0004000000000000011 3.8625586125105738e-19 0.0002000000000000002 0.00020000000000000093 3.8625586125105738e-19 0.0002000000000000002 7.8604657505199071e-19 3.8625586125105738e-19 0.0002000000000000002 -0.00019999999999999936 3.8625586125105738e-19 0.0002000000000000002 -0.00039999999999999964 3.8625586125105738e-19 0.0002000000000000002 -0.00019999999999999936 3.8625586125105738e-19 0.0002000000000000002 -0.0011999999999999986 -0.00039999999999999931 0.00040000000000000013 -0.00079999999999999895 -0.00039999999999999942 0.00040000000000000029 -0.00079999999999999874 -0.00059999999999999941 0.00060000000000000027 1.6263032587282567e-18 -0.00039999999999999942 0.00040000000000000029 0.00020000000000000099 -0.00019999999999999985 0.0002000000000000002\" << std::endl;\n  aux << \"0.0043999999999999959 -1.0520654210924454e-19 1.463672932855431e-18 0.0023999999999999976 -6.8491489635404718e-20 0.00020000000000000058 0.0021999999999999971 -6.8491489635404718e-20 0.00020000000000000058 0.0019999999999999961 -6.8491489635404718e-20 0.00020000000000000058 0.0017999999999999956 -6.8491489635404718e-20 0.00020000000000000058 0.0015999999999999951 -6.8491489635404718e-20 0.00020000000000000058 0.0017999999999999956 -6.8491489635404718e-20 0.00020000000000000058 0.0043999999999999873 -2.0328790734103208e-18 1.9244588561617704e-18 0.0043999999999999899 -1.7889335846010823e-18 1.6263032587282567e-18 0.0043999999999999907 -1.7889335846010823e-18 1.6263032587282567e-18 0.006599999999999993 0.00019999999999999819 -0.00019999999999999836 0.0021999999999999971 -0.00020000000000000066 0.00020000000000000058\" << std::endl;\n  aux << \"-0.00040000000000000116 0.0039999999999999949 -0.00039999999999999953 -0.0004000000000000004 0.0019999999999999966 -0.00019999999999999987 -0.00020000000000000052 0.0019999999999999966 -0.00019999999999999987 -7.0473141211557788e-19 0.0019999999999999966 -0.00019999999999999987 0.00019999999999999912 0.0019999999999999966 -0.00019999999999999987 0.00039999999999999904 0.0019999999999999966 -0.00019999999999999987 0.00019999999999999912 0.0019999999999999966 -0.00019999999999999987 0.001199999999999996 0.0043999999999999933 -0.00039999999999999931 0.00079999999999999722 0.0043999999999999933 -0.00039999999999999942 0.0003999999999999979 0.0043999999999999933 -0.00039999999999999942 0.00019999999999999819 0.0065999999999999939 -0.00059999999999999941 -0.00020000000000000058 0.0021999999999999967 -0.00019999999999999987\" << std::endl;\n  aux << \"0.00040000000000000186 8.0428815966367999e-19 0.00040000000000000029 0.00040000000000000105 3.8625586125105738e-19 0.0002000000000000002 0.0002000000000000009 3.8625586125105738e-19 0.0002000000000000002 7.3183646642771549e-19 3.8625586125105738e-19 0.0002000000000000002 -0.00019999999999999939 3.8625586125105738e-19 0.0002000000000000002 -0.00039999999999999964 3.8625586125105738e-19 0.0002000000000000002 -0.00019999999999999939 3.8625586125105738e-19 0.0002000000000000002 -0.0011999999999999986 -0.00039999999999999931 0.00040000000000000013 -0.00079999999999999906 -0.00039999999999999942 0.00040000000000000029 -0.00039999999999999888 -0.00039999999999999942 0.00040000000000000029 -0.00019999999999999836 -0.00059999999999999941 0.00060000000000000027 0.00020000000000000093 -0.00019999999999999985 0.0002000000000000002\" << std::endl;\n  aux << \"0.0023999999999999989 3.4954080877721768e-19 0.0002000000000000009 0.0023999999999999994 1.5888218580782632e-19 0.00020000000000000044 0.0021999999999999984 1.5888218580782632e-19 0.00020000000000000044 0.0019999999999999979 1.5888218580782632e-19 0.00020000000000000044 0.0017999999999999976 1.5888218580782632e-19 0.00020000000000000044 0.001599999999999997 1.5888218580782632e-19 0.00020000000000000044 0.0017999999999999976 1.5888218580782632e-19 0.00020000000000000044 0.0015999999999999942 -0.00020000000000000074 0.00020000000000000107 0.0017999999999999954 -0.00020000000000000066 0.00020000000000000099 0.0019999999999999961 -0.00020000000000000066 0.00020000000000000099 0.0021999999999999971 -0.00020000000000000058 0.00020000000000000093 0.0021999999999999988 -0.00020000000000000028 0.00020000000000000044\" << std::endl;\n  aux << \"-0.00040000000000000051 0.001999999999999997 -0.00019999999999999987 -0.00040000000000000024 0.0019999999999999983 -0.00020000000000000001 -0.00020000000000000025 0.0019999999999999983 -0.00020000000000000001 -2.7105054312137611e-19 0.0019999999999999983 -0.00020000000000000001 0.00019999999999999966 0.0019999999999999983 -0.00020000000000000001 0.00039999999999999969 0.0019999999999999983 -0.00020000000000000001 0.00019999999999999966 0.0019999999999999983 -0.00020000000000000001 0.00039999999999999866 0.0021999999999999967 -0.00019999999999999982 0.00019999999999999912 0.0021999999999999967 -0.00019999999999999985 -6.7762635780344027e-19 0.0021999999999999967 -0.00019999999999999985 -0.00020000000000000066 0.0021999999999999967 -0.00019999999999999985 -0.00020000000000000028 0.0021999999999999984 -0.00020000000000000001\" << std::endl;\n  aux << \"0.00040000000000000083 3.4954080877721633e-19 0.00020000000000000023 0.00040000000000000051 1.5888218580782565e-19 0.00020000000000000017 0.00020000000000000042 1.5888218580782565e-19 0.00020000000000000017 2.9815559743351372e-19 1.5888218580782565e-19 0.00020000000000000017 -0.00019999999999999979 1.5888218580782565e-19 0.00020000000000000017 -0.00039999999999999996 1.5888218580782565e-19 0.00020000000000000017 -0.00019999999999999979 1.5888218580782565e-19 0.00020000000000000017 -0.00039999999999999986 -0.00019999999999999982 0.0002000000000000002 -0.00019999999999999996 -0.00019999999999999987 0.0002000000000000002 2.1684043449710089e-19 -0.00019999999999999987 0.0002000000000000002 0.00020000000000000058 -0.00019999999999999987 0.0002000000000000002 0.00020000000000000044 -0.00020000000000000001 0.00020000000000000017\" << std::endl;\n  // clang-format on\n  return aux.str();\n}\n\nvoid fillTestMatrix(g2o::SparseBlockMatrixX& A) {\n  std::stringstream input(sparseMatrixString());\n  std::string token;\n\n  // reading RBI\n  input >> token >> token;\n  std::getline(input, token);\n  std::vector<int> rowBlockIndices = readIndices(token);\n  // reading CBI\n  input >> token >> token;\n  std::getline(input, token);\n  std::vector<int> colBlockIndices = readIndices(token);\n\n  // allocating the matrix and read the elements of the matrix\n  A.clear(true);\n  A.rowBlockIndices() = rowBlockIndices;\n  A.colBlockIndices() = colBlockIndices;\n  A.blockCols().resize(colBlockIndices.size());\n\n  while (input >> token) {\n    if (token != \"BLOCK\") {\n      throw std::logic_error(\"Expected BLOCK as token\");\n    }\n    input >> token;\n    int ri, ci;\n    input >> ri >> ci;\n    auto sparseBlock = A.block(ri, ci, true);\n    sparseBlock->resize(A.rowsOfBlock(ri), A.colsOfBlock(ci));\n    for (int rr = 0; rr < sparseBlock->rows(); rr++) {\n      for (int cc = 0; cc < sparseBlock->cols(); cc++) {\n        double value;\n        input >> value;\n        (*sparseBlock)(rr, cc) = value;\n      }\n    }\n  }\n}\n\ng2o::MatrixX createTestMatrixInverse() {\n  std::stringstream aux(denseInverseMatrixString());\n  std::string token;\n\n  // reading number of rows and columns\n  int numRows = 0;\n  aux >> token >> token >> numRows;\n  int numCols = 0;\n  aux >> token >> token >> numCols;\n\n  g2o::MatrixX result(numRows, numCols);\n  for (int r = 0; r < numRows; ++r) {\n    for (int c = 0; c < numCols; ++c) {\n      double value = NAN;\n      aux >> value;\n      result(r, c) = value;\n    }\n  }\n  return result;\n}\n\ng2o::VectorX createTestVectorB() {\n  g2o::VectorX result;\n  result.resize(12 * 3);\n  int idx = 0;\n  result(idx++) = 6.19602;\n  result(idx++) = -53.8323;\n  result(idx++) = 206.224;\n  result(idx++) = 57.225;\n  result(idx++) = -13.98;\n  result(idx++) = -58.65;\n  result(idx++) = 19.87;\n  result(idx++) = -12.0698;\n  result(idx++) = -44.5;\n  result(idx++) = -7.5935;\n  result(idx++) = 22.79;\n  result(idx++) = -34.15;\n  result(idx++) = 2.71;\n  result(idx++) = 47.155;\n  result(idx++) = -20.35;\n  result(idx++) = -23.688;\n  result(idx++) = 8.295;\n  result(idx++) = -162.7;\n  result(idx++) = -1.376;\n  result(idx++) = -32.535;\n  result(idx++) = 65.45;\n  result(idx++) = -3.00264;\n  result(idx++) = 3.27685;\n  result(idx++) = -41.2837;\n  result(idx++) = 41.851;\n  result(idx++) = -3.65832;\n  result(idx++) = 137.045;\n  result(idx++) = -6.67126;\n  result(idx++) = 18.5169;\n  result(idx++) = 4.47434;\n  result(idx++) = -23.5981;\n  result(idx++) = 12.2319;\n  result(idx++) = -94.4162;\n  result(idx++) = -95.8125;\n  result(idx++) = 34.0934;\n  result(idx++) = 87.0203;\n  return result;\n}\n\ng2o::VectorX createTestVectorX() {\n  g2o::VectorX result;\n  result.resize(12 * 3);\n  int idx = 0;\n  result(idx++) = -0.03134963;\n  result(idx++) = 0.01363732;\n  result(idx++) = 0.02445500;\n  result(idx++) = 0.05355033;\n  result(idx++) = 0.03260726;\n  result(idx++) = -0.00828985;\n  result(idx++) = -0.02459981;\n  result(idx++) = 0.03642766;\n  result(idx++) = -0.00545985;\n  result(idx++) = -0.08296696;\n  result(idx++) = 0.10614726;\n  result(idx++) = -0.00338985;\n  result(idx++) = -0.06580011;\n  result(idx++) = 0.15487726;\n  result(idx++) = -0.00062985;\n  result(idx++) = -0.12203625;\n  result(idx++) = 0.07715726;\n  result(idx++) = -0.02909985;\n  result(idx++) = -0.07397211;\n  result(idx++) = -0.00450274;\n  result(idx++) = 0.01653015;\n  result(idx++) = -0.10913493;\n  result(idx++) = 0.00224601;\n  result(idx++) = 0.01794501;\n  result(idx++) = -0.03010283;\n  result(idx++) = -0.02116439;\n  result(idx++) = 0.02748507;\n  result(idx++) = -0.09332214;\n  result(idx++) = 0.02635612;\n  result(idx++) = 0.02431500;\n  result(idx++) = -0.08639083;\n  result(idx++) = 0.03025612;\n  result(idx++) = 0.00784500;\n  result(idx++) = -0.06433981;\n  result(idx++) = 0.05712711;\n  result(idx++) = 0.00344015;\n  return result;\n}\n\n}  // namespace internal\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/solver/sparse_system_helper.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"g2o/core/sparse_block_matrix.h\"\n\nnamespace g2o {\nnamespace internal {\n/**\n * Create a sparse matrix that allows us to test solving a linear system\n * This is a sparse matrix A of a system A*x = b.\n */\nvoid fillTestMatrix(g2o::SparseBlockMatrixX& A);\n\n/**\n * return the inverse of A that is returned as sparse matrix by createTestMatrix\n */\ng2o::MatrixX createTestMatrixInverse();\n\n/**\n * Create a dense x-vector of a system A*x = b\n */\ng2o::VectorX createTestVectorX();\n\n/**\n * Create a dense b-vector of a system A*x = b\n */\ng2o::VectorX createTestVectorB();\n\n}  // namespace internal\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/stuff/CMakeLists.txt",
    "content": "add_executable(unittest_stuff\n  command_args_tests.cpp\n  filesys_tools_tests.cpp\n  misc_tests.cpp\n  property_tests.cpp\n  string_tools_tests.cpp\n  tuple_tools_tests.cpp\n  unscented_tests.cpp\n)\ntarget_link_libraries(unittest_stuff stuff)\ncreate_test(unittest_stuff)\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/stuff/command_args_tests.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <algorithm>\n#include <vector>\n\n#include \"g2o/stuff/command_args.h\"\n#include \"gtest/gtest.h\"\n\nclass CommandArgsTest : public ::testing::Test {\n protected:\n  void SetUp() override {\n    arg.param(argumentNames[0], valueInt, 5, \"integer value\");\n    arg.param(argumentNames[1], valueDouble, 1e-6, \"double value\");\n    arg.param(argumentNames[2], valueBool, false, \"boolean\");\n    arg.param(argumentNames[3], valueVectorInt, std::vector<int>(),\n              \"vector of int\");\n    arg.param(argumentNames[4], valueVectorDouble, std::vector<double>(),\n              \"vector of double\");\n    arg.param(argumentNames[5], valueString, \"\", \"string value\");\n    arg.param(argumentNames[6], valueFloat, 1e4, \"float value\");\n    arg.paramLeftOver(\"input\", valueStringLeftOverOptional, \"\",\n                      \"optional param\", true);\n  }\n\n  void call(const std::vector<std::string>& arguments) {\n    std::string testname = \"unit_test\";\n    int argc = arguments.size() + 1;\n    char** argv = new char*[argc];\n    for (int i = 0; i < argc; ++i) argv[i] = nullptr;\n    argv[0] = copyIntoArray(testname);\n    for (size_t i = 0; i < arguments.size(); ++i) {\n      argv[i + 1] = copyIntoArray(arguments[i]);\n    }\n    arg.parseArgs(argc, argv, false);\n    for (int i = 0; i < argc; ++i) delete[] argv[i];\n    delete[] argv;\n  }\n\n  static char* copyIntoArray(const std::string& s) {\n    char* cstr = new char[s.size() + 1];\n    std::copy(s.begin(), s.end(), cstr);\n    cstr[s.size()] = '\\0';\n    return cstr;\n  }\n\n  g2o::CommandArgs arg;\n\n  std::vector<std::string> argumentNames = {\"i\",  \"d\",      \"b\", \"vi\",\n                                            \"vd\", \"string\", \"f\"};\n\n  int valueInt;\n  double valueDouble;\n  float valueFloat;\n  bool valueBool;\n  std::string valueString;\n  std::vector<int> valueVectorInt;\n  std::vector<double> valueVectorDouble;\n  std::string valueStringLeftOverOptional;\n};\n\nTEST_F(CommandArgsTest, DefaultValues) {\n  std::vector<std::string> arguments;\n  call(arguments);\n  for (const auto& p : argumentNames) {\n    EXPECT_FALSE(arg.parsedParam(p));\n  }\n  EXPECT_EQ(valueInt, 5);\n  EXPECT_DOUBLE_EQ(valueDouble, 1e-6);\n  EXPECT_FLOAT_EQ(valueFloat, 1e4);\n  EXPECT_FALSE(valueBool);\n  EXPECT_EQ(valueVectorInt.size(), 0);\n  EXPECT_EQ(valueVectorDouble.size(), 0);\n  EXPECT_EQ(valueString, \"\");\n  EXPECT_EQ(valueStringLeftOverOptional, \"\");\n}\n\nTEST_F(CommandArgsTest, ParseValues) {\n  // clang-format off\n  std::vector<std::string> arguments = {\n    \"-\" + argumentNames[0], \"42\",\n    \"-\" + argumentNames[1], \"0.5\",\n    \"-\" + argumentNames[2],\n    \"-\" + argumentNames[3], \"1,2,3,4\",\n    \"-\" + argumentNames[4], \"1.,20.,3.4\",\n    \"-\" + argumentNames[5], \"summary.txt\",\n    \"-\" + argumentNames[6], \"17.4\",\n    \"optional.txt\"\n  };\n  // clang-format on\n  call(arguments);\n  for (const auto& p : argumentNames) {\n    EXPECT_TRUE(arg.parsedParam(p)) << \"failed param: \" << p;\n  }\n  EXPECT_EQ(valueInt, 42);\n  EXPECT_DOUBLE_EQ(valueDouble, 0.5);\n  EXPECT_FLOAT_EQ(valueFloat, 17.4);\n  EXPECT_TRUE(valueBool);\n  EXPECT_EQ(valueVectorInt, std::vector<int>({1, 2, 3, 4}));\n  EXPECT_EQ(valueVectorDouble, std::vector<double>({1., 20., 3.4}));\n  EXPECT_EQ(valueString, \"summary.txt\");\n  EXPECT_EQ(valueStringLeftOverOptional, \"optional.txt\");\n}\n\nnamespace {\nclass CommandArgsTestAdapter : public g2o::CommandArgs {\n public:\n  using g2o::CommandArgs::type2str;\n};\n}  // namespace\n\nclass CommandArgsTypeToStr : public testing::TestWithParam<int> {\n protected:\n  CommandArgsTestAdapter command_args;\n};\n\nTEST_P(CommandArgsTypeToStr, type2str) {\n  const int type = GetParam();\n  const std::string type_str = command_args.type2str(type);\n  EXPECT_FALSE(type_str.empty());\n}\n\nINSTANTIATE_TEST_SUITE_P(CommandArgsTest, CommandArgsTypeToStr,\n                         testing::Range(0, 7),\n                         testing::PrintToStringParamName());\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/stuff/filesys_tools_tests.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <filesystem>\n#include <regex>\n\n#include \"g2o/config.h\"\n#include \"g2o/stuff/filesys_tools.h\"\n#include \"gmock/gmock.h\"\n\nTEST(Stuff, GetFileExtension) {\n  EXPECT_EQ(\"txt\", g2o::getFileExtension(\"test.txt\"));\n  EXPECT_EQ(\"txt\", g2o::getFileExtension(\"/home/g2o/test.txt\"));\n  EXPECT_EQ(\"\", g2o::getFileExtension(\"/home/g2o/test\"));\n  EXPECT_EQ(\"\", g2o::getFileExtension(\"\"));\n}\n\nTEST(Stuff, GetPureFilename) {\n  EXPECT_EQ(\"test\", g2o::getPureFilename(\"test.txt\"));\n  EXPECT_EQ(\"test\", g2o::getPureFilename(\"test\"));\n  EXPECT_EQ(\"/home/g2o/test\", g2o::getPureFilename(\"/home/g2o/test.txt\"));\n  EXPECT_EQ(\"\", g2o::getPureFilename(\"\"));\n}\n\nTEST(Stuff, ChangeFileExtension) {\n  EXPECT_EQ(\"test.dat\", g2o::changeFileExtension(\"test.txt\", \"dat\"));\n  EXPECT_EQ(\"test.dat\", g2o::changeFileExtension(\"test.txt\", \".dat\"));\n  EXPECT_EQ(\"test\", g2o::changeFileExtension(\"test\", \"dat\"));\n  EXPECT_EQ(\"test\", g2o::changeFileExtension(\"test\", \".dat\"));\n}\n\nTEST(Stuff, GetBasename) {\n  EXPECT_EQ(\"test.txt\", g2o::getBasename(\"test.txt\"));\n  EXPECT_EQ(\"test\", g2o::getBasename(\"test\"));\n#ifdef WINDOWS\n  EXPECT_EQ(\"test.txt\", g2o::getBasename(\"C:\\\\users\\\\g2o\\\\test.txt\"));\n#else\n  EXPECT_EQ(\"test.txt\", g2o::getBasename(\"/home/g2o/test.txt\"));\n#endif\n  EXPECT_EQ(\"\", g2o::getBasename(\"\"));\n}\n\nTEST(Stuff, GetDirname) {\n  EXPECT_EQ(\"\", g2o::getDirname(\"test.txt\"));\n  EXPECT_EQ(\"\", g2o::getDirname(\"test\"));\n#ifdef WINDOWS\n  EXPECT_EQ(\"C:\\\\users\\\\g2o\", g2o::getDirname(\"C:\\\\users\\\\g2o\\\\test.txt\"));\n#else\n  EXPECT_EQ(\"/home/g2o\", g2o::getDirname(\"/home/g2o/test.txt\"));\n#endif\n  EXPECT_EQ(\"\", g2o::getDirname(\"\"));\n}\n\nTEST(Stuff, FileExists) {\n  namespace fs = std::filesystem;\n\n  EXPECT_FALSE(g2o::fileExists(\"test12345.txt\"));\n  EXPECT_FALSE(g2o::fileExists(\"test12345\"));\n\n  EXPECT_TRUE(g2o::fileExists(G2O_SRC_DIR));\n  EXPECT_TRUE(g2o::fileExists(\n      (fs::path(G2O_SRC_DIR) / fs::path(\"CMakeLists.txt\")).string()));\n  EXPECT_FALSE(g2o::fileExists(G2O_SRC_DIR, true));\n  EXPECT_TRUE(g2o::fileExists(\n      (fs::path(G2O_SRC_DIR) / fs::path(\"CMakeLists.txt\")).string(), true));\n}\n\nTEST(Stuff, GetFilesByPattern) {\n  using namespace testing;\n  namespace fs = std::filesystem;\n  const std::string directory =\n      (fs::path(G2O_SRC_DIR) / fs::path(\"doc\")).string();\n  const std::regex pattern(\"^license.*\\\\.txt$\");\n  const std::vector<std::string> licenseFiles =\n      g2o::getFilesByPattern(directory, pattern);\n  EXPECT_THAT(licenseFiles, SizeIs(3));\n  EXPECT_THAT(licenseFiles, Each(ContainsRegex(\"license.*\\\\.txt$\")));\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/stuff/misc_tests.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <Eigen/Core>\n\n#include \"g2o/stuff/misc.h\"\n#include \"gtest/gtest.h\"\n\nnamespace {\ndouble simple_normalize_theta(double th) {\n  while (th >= g2o::const_pi()) th -= 2. * g2o::const_pi();\n  while (th < -g2o::const_pi()) th += 2. * g2o::const_pi();\n  return th;\n}\n}  // namespace\n\nTEST(Stuff, NormalizeTheta) {\n  constexpr double epsilon = 1e-9;\n  EXPECT_NEAR(0, g2o::normalize_theta(0), epsilon);\n  EXPECT_NEAR(M_PI, g2o::normalize_theta(M_PI), epsilon);\n  EXPECT_NEAR(0, g2o::normalize_theta(2 * M_PI), epsilon);\n  EXPECT_NEAR(M_PI, g2o::normalize_theta(3 * M_PI), epsilon);\n  EXPECT_NEAR(0, g2o::normalize_theta(4 * M_PI), epsilon);\n\n  EXPECT_NEAR(0, g2o::normalize_theta(-0), epsilon);\n  EXPECT_NEAR(M_PI, g2o::normalize_theta(-M_PI), epsilon);\n  EXPECT_NEAR(0, g2o::normalize_theta(-2 * M_PI), epsilon);\n  EXPECT_NEAR(M_PI, g2o::normalize_theta(-3 * M_PI), epsilon);\n  EXPECT_NEAR(0, g2o::normalize_theta(-4 * M_PI), epsilon);\n\n  EXPECT_NEAR(0, g2o::normalize_theta(-0), epsilon);\n  EXPECT_NEAR(-M_PI / 2, g2o::normalize_theta(-M_PI / 2), epsilon);\n  EXPECT_NEAR(M_PI, g2o::normalize_theta(-M_PI), epsilon);\n  EXPECT_NEAR(M_PI / 2, g2o::normalize_theta(-3 * M_PI / 2), epsilon);\n  EXPECT_NEAR(0, g2o::normalize_theta(-4 * M_PI / 2), epsilon);\n\n  EXPECT_NEAR(0, g2o::normalize_theta(0), epsilon);\n  EXPECT_NEAR(M_PI / 2, g2o::normalize_theta(M_PI / 2), epsilon);\n  EXPECT_NEAR(M_PI / 2, g2o::normalize_theta(5 * M_PI / 2), epsilon);\n  EXPECT_NEAR(M_PI / 2, g2o::normalize_theta(9 * M_PI / 2), epsilon);\n  EXPECT_NEAR(M_PI / 2, g2o::normalize_theta(-3 * M_PI / 2), epsilon);\n}\n\nTEST(Stuff, NormalizeThetaCmpBruteForce) {\n  constexpr double epsilon = 1e-9;\n  for (double d = -10.; d <= 10.; d += 0.1) {\n    EXPECT_NEAR(simple_normalize_theta(d), g2o::normalize_theta(d), epsilon);\n  }\n}\n\nTEST(Stuff, Deg2Rad) {\n  constexpr double epsilon = 1e-9;\n  EXPECT_NEAR(0, g2o::deg2rad(0), epsilon);\n  EXPECT_NEAR(M_PI / 2, g2o::deg2rad(90), epsilon);\n  EXPECT_NEAR(M_PI, g2o::deg2rad(180), epsilon);\n  EXPECT_NEAR(M_PI * 3 / 2, g2o::deg2rad(270), epsilon);\n  EXPECT_NEAR(2 * M_PI, g2o::deg2rad(360), epsilon);\n  EXPECT_NEAR(M_PI / 3, g2o::deg2rad(60), epsilon);\n  EXPECT_NEAR(M_PI * 2 / 3, g2o::deg2rad(120), epsilon);\n  EXPECT_NEAR(M_PI / 4, g2o::deg2rad(45), epsilon);\n  EXPECT_NEAR(M_PI * 3 / 4, g2o::deg2rad(135), epsilon);\n  EXPECT_NEAR(M_PI / 6, g2o::deg2rad(30), epsilon);\n}\n\nTEST(Stuff, Rad2Deg) {\n  constexpr double epsilon = 1e-9;\n  EXPECT_NEAR(g2o::rad2deg(0), 0, epsilon);\n  EXPECT_NEAR(g2o::rad2deg(M_PI / 2), 90, epsilon);\n  EXPECT_NEAR(g2o::rad2deg(M_PI), 180, epsilon);\n  EXPECT_NEAR(g2o::rad2deg(M_PI * 3 / 2), 270, epsilon);\n  EXPECT_NEAR(g2o::rad2deg(2 * M_PI), 360, epsilon);\n  EXPECT_NEAR(g2o::rad2deg(M_PI / 3), 60, epsilon);\n  EXPECT_NEAR(g2o::rad2deg(M_PI * 2 / 3), 120, epsilon);\n  EXPECT_NEAR(g2o::rad2deg(M_PI / 4), 45, epsilon);\n  EXPECT_NEAR(g2o::rad2deg(M_PI * 3 / 4), 135, epsilon);\n  EXPECT_NEAR(g2o::rad2deg(M_PI / 6), 30, epsilon);\n}\n\nTEST(Stuff, ArrayHasNaN) {\n  constexpr int size = 10;\n  double data[size];\n  std::fill_n(data, size, 0);\n\n  EXPECT_FALSE(Eigen::VectorXd::MapType(data, size).array().isNaN().any());\n\n  for (int i = 0; i < size; ++i) {\n    std::fill_n(data, size, 0);\n    data[i] = std::numeric_limits<double>::quiet_NaN();\n    EXPECT_TRUE(Eigen::VectorXd::MapType(data, size).array().isNaN().any());\n  }\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/stuff/property_tests.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"g2o/stuff/property.h\"\n#include \"gtest/gtest.h\"\n\nclass PropertyTest : public ::testing::Test {\n protected:\n  void SetUp() override {\n    propertyMap_.makeProperty<g2o::IntProperty>(\"int\", 42);\n    propertyMap_.makeProperty<g2o::DoubleProperty>(\"double\", 133.7);\n    propertyMap_.makeProperty<g2o::StringProperty>(\"string\", \"g2o\");\n  }\n\n  g2o::PropertyMap propertyMap_;\n};\n\nTEST_F(PropertyTest, Erase) {\n  EXPECT_EQ(propertyMap_.size(), 3);\n  EXPECT_TRUE(propertyMap_.getProperty<g2o::StringProperty>(\"string\"));\n  bool erased = propertyMap_.eraseProperty(\"string\");\n  EXPECT_TRUE(erased);\n  EXPECT_EQ(propertyMap_.size(), 2);\n  EXPECT_FALSE(propertyMap_.getProperty<g2o::StringProperty>(\"string\"));\n}\n\nTEST_F(PropertyTest, Add) {\n  EXPECT_EQ(propertyMap_.size(), 3);\n  auto* property = new g2o::IntProperty(\"new_prop\", 81);\n  propertyMap_.addProperty(property);\n  EXPECT_EQ(propertyMap_.size(), 4);\n  EXPECT_EQ(propertyMap_.getProperty<g2o::IntProperty>(\"new_prop\"), property);\n}\n\nTEST_F(PropertyTest, UpdatePropertyFromString) {\n  bool updated = propertyMap_.updatePropertyFromString(\"int\", \"21\");\n  EXPECT_TRUE(updated);\n  auto property = propertyMap_.getProperty<g2o::IntProperty>(\"int\");\n  EXPECT_EQ(property->value(), 21);\n  updated = propertyMap_.updatePropertyFromString(\"not_in\", \"42\");\n  EXPECT_FALSE(updated);\n}\n\nTEST_F(PropertyTest, UpdateMapFromString) {\n  auto intProperty = propertyMap_.getProperty<g2o::IntProperty>(\"int\");\n  auto stringProperty = propertyMap_.getProperty<g2o::StringProperty>(\"string\");\n  bool updated = propertyMap_.updateMapFromString(\"int=21,string=updated\");\n  EXPECT_TRUE(updated);\n  EXPECT_EQ(intProperty->value(), 21);\n  EXPECT_EQ(stringProperty->value(), \"updated\");\n}\n\nTEST_F(PropertyTest, WriteCSV) {\n  std::stringstream output;\n  propertyMap_.writeToCSV(output);\n  std::string lines[2];\n  std::getline(output, lines[0]);\n  std::getline(output, lines[1]);\n  EXPECT_EQ(lines[0], \"double,int,string\");\n  EXPECT_EQ(lines[1], \"133.7,42,g2o\");\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/stuff/string_tools_tests.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <gtest/gtest.h>\n\n#include <cstdlib>\n#include <sstream>\n#include <string>\n\n#include \"g2o/stuff/string_tools.h\"\n\nTEST(Stuff, Trim) {\n  ASSERT_EQ(\"abc\", g2o::trim(\"abc   \"));\n  ASSERT_EQ(\"abc\", g2o::trim(\"   abc\"));\n  ASSERT_EQ(\"abc\", g2o::trim(\"   abc   \"));\n  ASSERT_EQ(\"abc\", g2o::trim(\"abc\"));\n  ASSERT_EQ(\"\", g2o::trim(\"    \"));\n  ASSERT_EQ(\"abc   \", g2o::trimLeft(\"abc   \"));\n  ASSERT_EQ(\"abc\", g2o::trimLeft(\"   abc\"));\n  ASSERT_EQ(\"abc   \", g2o::trimLeft(\"   abc   \"));\n  ASSERT_EQ(\"abc\", g2o::trimLeft(\"abc\"));\n  ASSERT_EQ(\"\", g2o::trimLeft(\"    \"));\n  ASSERT_EQ(\"abc\", g2o::trimRight(\"abc   \"));\n  ASSERT_EQ(\"   abc\", g2o::trimRight(\"   abc\"));\n  ASSERT_EQ(\"   abc\", g2o::trimRight(\"   abc   \"));\n  ASSERT_EQ(\"abc\", g2o::trimRight(\"abc\"));\n  ASSERT_EQ(\"\", g2o::trimRight(\"    \"));\n}\n\nTEST(Stuff, StrToLower) {\n  ASSERT_EQ(\"abc\", g2o::strToLower(\"abc\"));\n  ASSERT_EQ(\"abc\", g2o::strToLower(\"Abc\"));\n  ASSERT_EQ(\"abc\", g2o::strToLower(\"AbC\"));\n  ASSERT_EQ(\"abc\", g2o::strToLower(\"ABC\"));\n  ASSERT_EQ(\"abc !!$\", g2o::strToLower(\"ABC !!$\"));\n}\n\nTEST(Stuff, StrToUpper) {\n  ASSERT_EQ(\"ABC\", g2o::strToUpper(\"abc\"));\n  ASSERT_EQ(\"ABC\", g2o::strToUpper(\"Abc\"));\n  ASSERT_EQ(\"ABC\", g2o::strToUpper(\"AbC\"));\n  ASSERT_EQ(\"ABC\", g2o::strToUpper(\"ABC\"));\n  ASSERT_EQ(\"ABC !!$\", g2o::strToUpper(\"ABC !!$\"));\n}\n\nTEST(Stuff, StrSplit) {\n  std::vector<std::string> tokens;\n  tokens = g2o::strSplit(\"\", \",\");\n  ASSERT_EQ(0, tokens.size());\n  tokens = g2o::strSplit(\"42\", \",\");\n  ASSERT_EQ(1, tokens.size());\n  ASSERT_EQ(\"42\", tokens[0]);\n  tokens = g2o::strSplit(\"1,2;3:4\", \";,:\");\n  ASSERT_EQ(4, tokens.size());\n  for (size_t i = 0; i < tokens.size(); ++i)\n    ASSERT_EQ(std::to_string(i + 1), tokens[i]);\n}\n\nTEST(Stuff, StrJoin) {\n  std::vector<int> int_data = {1, 2, 3};\n  EXPECT_EQ(\"123\", g2o::strJoin(int_data.begin(), int_data.end()));\n  EXPECT_EQ(\"1\", g2o::strJoin(int_data.begin(), std::next(int_data.begin())));\n  EXPECT_EQ(\"\", g2o::strJoin(int_data.begin(), int_data.begin()));\n  EXPECT_EQ(\"1, 2, 3\", g2o::strJoin(int_data.begin(), int_data.end(), \", \"));\n}\n\nTEST(Stuff, StrStartsWith) {\n  ASSERT_FALSE(g2o::strStartsWith(\"Hello World!\", \"World!\"));\n  ASSERT_TRUE(g2o::strStartsWith(\"Hello World!\", \"Hello\"));\n  ASSERT_TRUE(g2o::strStartsWith(\"Hello World!\", \"Hello World!\"));\n  ASSERT_FALSE(g2o::strStartsWith(\"Hello World!\", \"Hello World!!!\"));\n}\n\nTEST(Stuff, StrEndsWith) {\n  ASSERT_TRUE(g2o::strEndsWith(\"Hello World!\", \"World!\"));\n  ASSERT_FALSE(g2o::strEndsWith(\"Hello World!\", \"Hello\"));\n  ASSERT_TRUE(g2o::strEndsWith(\"Hello World!\", \"Hello World!\"));\n  ASSERT_FALSE(g2o::strEndsWith(\"Hello World!\", \"!!Hello World!\"));\n}\n\nTEST(Stuff, ReadLine) {\n  std::stringstream content;\n  content << \"foo\" << std::endl;\n  content << \"\" << std::endl;\n  content << \"bar\" << std::endl;\n  content << \"foo bar\" << std::endl;\n\n  std::stringstream currentLine;\n  ASSERT_EQ(g2o::readLine(content, currentLine), 3);\n  ASSERT_EQ(currentLine.str(), \"foo\");\n  ASSERT_EQ(g2o::readLine(content, currentLine), 0);\n  ASSERT_EQ(currentLine.str(), \"\");\n  ASSERT_EQ(g2o::readLine(content, currentLine), 3);\n  ASSERT_EQ(currentLine.str(), \"bar\");\n  ASSERT_EQ(g2o::readLine(content, currentLine), 7);\n  ASSERT_EQ(currentLine.str(), \"foo bar\");\n  ASSERT_EQ(g2o::readLine(content, currentLine), -1);\n  ASSERT_EQ(g2o::readLine(content, currentLine), -1);\n\n  content = std::stringstream();\n  content << \"foobar\";\n  ASSERT_EQ(g2o::readLine(content, currentLine), 6);\n  ASSERT_EQ(currentLine.str(), \"foobar\");\n  ASSERT_EQ(g2o::readLine(content, currentLine), -1);\n}\n\n#if defined(UNIX) && !defined(ANDROID)\nTEST(Stuff, StrExpand) {\n  char* envVar = getenv(\"HOME\");\n  if (envVar == nullptr) {\n    std::cerr << \"HOME not defined\" << std::endl;\n    SUCCEED();\n    return;\n  }\n  const std::string expanded = g2o::strExpandFilename(\"$HOME/filename.txt\");\n  const std::string expected = std::string(envVar) + \"/filename.txt\";\n  EXPECT_EQ(expanded, expected);\n}\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/stuff/tuple_tools_tests.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"g2o/stuff/tuple_tools.h\"\n#include \"gtest/gtest.h\"\n\nTEST(Stuff, Tuple_apply) {\n  auto t = std::make_tuple(1, 2, 3);\n  ASSERT_EQ(1, std::get<0>(t));\n  ASSERT_EQ(2, std::get<1>(t));\n  ASSERT_EQ(3, std::get<2>(t));\n  auto plus_one = [](int& i) { ++i; };\n  g2o::tuple_apply_i(plus_one, t, 1);\n  ASSERT_EQ(1, std::get<0>(t));\n  ASSERT_EQ(3, std::get<1>(t));\n  ASSERT_EQ(3, std::get<2>(t));\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/stuff/unscented_tests.cpp",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <gmock/gmock.h>\n\n#include \"g2o/core/eigen_types.h\"\n#include \"g2o/stuff/unscented.h\"\n#include \"gmock/gmock.h\"\n#include \"unit_test/test_helper/eigen_matcher.h\"\n\nnamespace {\nusing MySigmaPoint = g2o::SigmaPoint<g2o::VectorX>;\n}\n\nTEST(Unscented, SampleUnscented) {\n  constexpr int kDim = 6;\n\n  g2o::MatrixX covariance = g2o::MatrixX::Zero(kDim, kDim);\n  for (int i = 0; i < kDim; i++) {\n    for (int j = i; j < kDim; j++) {\n      covariance(i, j) = covariance(j, i) = i * j + 1;\n    }\n  }\n  covariance += g2o::MatrixX::Identity(kDim, kDim);\n  g2o::VectorX mean = g2o::VectorX::Ones(kDim);\n\n  std::vector<MySigmaPoint> spts;\n  sampleUnscented(spts, mean, covariance);\n  EXPECT_THAT(spts, testing::SizeIs(2 * kDim + 1));\n\n  g2o::VectorX rec_mean(kDim);\n  g2o::MatrixX rec_covariance(kDim, kDim);\n  reconstructGaussian(rec_mean, rec_covariance, spts);\n\n  EXPECT_THAT(print_wrap(mean), EigenApproxEqual(print_wrap(rec_mean), 1e-6));\n  EXPECT_THAT(print_wrap(covariance),\n              EigenApproxEqual(print_wrap(rec_covariance), 1e-6));\n}\n\n#if 0\nvoid testMarginals(SparseOptimizer& optimizer) {\n  cerr << \"Projecting marginals\" << endl;\n  std::vector<std::pair<int, int> > blockIndices;\n  for (size_t i = 0; i < optimizer.activeVertices().size(); i++) {\n    OptimizableGraph::Vertex* v = optimizer.activeVertices()[i];\n    if (v->hessianIndex() >= 0) {\n      blockIndices.push_back(make_pair(v->hessianIndex(), v->hessianIndex()));\n    }\n    // if (v->hessianIndex()>0){\n    //   blockIndices.push_back(make_pair(v->hessianIndex()-1,\n    //   v->hessianIndex()));\n    // }\n  }\n  SparseBlockMatrix<MatrixXd> spinv;\n  if (optimizer.computeMarginals(spinv, blockIndices)) {\n    for (size_t i = 0; i < optimizer.activeVertices().size(); i++) {\n      OptimizableGraph::Vertex* v = optimizer.activeVertices()[i];\n      cerr << \"Vertex id:\" << v->id() << endl;\n      if (v->hessianIndex() >= 0) {\n        cerr << \"increments block :\" << v->hessianIndex() << \", \"\n             << v->hessianIndex() << \" covariance:\" << endl;\n        VectorXd mean(\n            v->minimalEstimateDimension());  // HACK: need to set identity\n        mean.fill(0);\n        VectorXd oldMean(\n            v->minimalEstimateDimension());  // HACK: need to set identity\n        v->getMinimalEstimateData(&oldMean[0]);\n        MatrixXd& cov = *(spinv.block(v->hessianIndex(), v->hessianIndex()));\n        std::vector<MySigmaPoint> spts;\n        cerr << cov << endl;\n        if (!sampleUnscented(spts, mean, cov)) continue;\n\n        // now apply the oplus operator to the sigma points,\n        // and get the points in the global space\n        std::vector<MySigmaPoint> tspts = spts;\n\n        for (size_t j = 0; j < spts.size(); j++) {\n          v->push();\n          // cerr << \"v_before [\" << j << \"]\" << endl;\n          v->getMinimalEstimateData(&mean[0]);\n          // cerr << mean << endl;\n          // cerr << \"sigma [\" << j << \"]\" << endl;\n          // cerr << spts[j]._sample << endl;\n          v->oplus(&(spts[j]._sample[0]));\n          v->getMinimalEstimateData(&mean[0]);\n          tspts[j]._sample = mean;\n          // cerr << \"oplus [\" << j << \"]\" << endl;\n          // cerr << tspts[j]._sample << endl;\n          v->pop();\n        }\n        MatrixXd cov2 = cov;\n        reconstructGaussian(mean, cov2, tspts);\n        cerr << \"global block :\" << v->hessianIndex() << \", \"\n             << v->hessianIndex() << endl;\n        cerr << \"mean: \" << endl;\n        cerr << mean << endl;\n        cerr << \"oldMean: \" << endl;\n        cerr << oldMean << endl;\n        cerr << \"cov: \" << endl;\n        cerr << cov2 << endl;\n      }\n      // if (v->hessianIndex()>0){\n      //   cerr << \"inv block :\" << v->hessianIndex()-1 << \", \" <<\n      //   v->hessianIndex()<< endl; cerr << *(spinv.block(v->hessianIndex()-1,\n      //   v->hessianIndex())); cerr << endl;\n      // }\n    }\n  }\n}\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/test_helper/eigen_matcher.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2011 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include <gmock/gmock.h>\n\n#include <Eigen/Core>\n\nMATCHER_P(EigenEqual, expect,\n          std::string(negation ? \"isn't\" : \"is\") + \" equal to\" +\n              ::testing::PrintToString(expect)) {\n  return arg == expect;\n}\n\nMATCHER_P2(EigenApproxEqual, expect, prec,\n           std::string(negation ? \"isn't\" : \"is\") + \" approx equal to\" +\n               ::testing::PrintToString(expect) + \"\\nwith precision \" +\n               ::testing::PrintToString(prec)) {\n  return arg.isApprox(expect, prec);\n}\n\nMATCHER_P2(EigenMaxDiff, expect, max_diff,\n           std::string(negation ? \"doesn't\" : \"does\") + \" differ from \" +\n               ::testing::PrintToString(expect) + \"\\nmore than \" +\n               ::testing::PrintToString(max_diff)) {\n  return (arg - expect).array().abs().maxCoeff() <= max_diff;\n}\n\ntemplate <class Base>\nclass EigenPrintWrap : public Base {\n  void PrintTo(const EigenPrintWrap& m, ::std::ostream* o) { *o << \"\\n\" << m; }\n};\n\ntemplate <class Base>\nconst EigenPrintWrap<Base>& print_wrap(const Base& base) {\n  return static_cast<const EigenPrintWrap<Base>&>(base);\n}\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/test_helper/evaluate_jacobian.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2014 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef EVALUATE_JACOBIAN_H\n#define EVALUATE_JACOBIAN_H\n\n#include <gtest/gtest.h>\n\n#include <Eigen/Core>\n\n#include \"g2o/core/base_binary_edge.h\"\n#include \"g2o/core/base_unary_edge.h\"\n\nnamespace g2o {\n\ntemplate <typename EdgeType>\nvoid evaluateJacobianUnary(EdgeType& e, JacobianWorkspace& jacobianWorkspace,\n                           JacobianWorkspace& numericJacobianWorkspace) {\n  // calling the analytic Jacobian but writing to the numeric workspace\n  e.BaseUnaryEdge<EdgeType::Dimension, typename EdgeType::Measurement,\n                  typename EdgeType::VertexXiType>::\n      linearizeOplus(numericJacobianWorkspace);\n  // copy result into analytic workspace\n  jacobianWorkspace = numericJacobianWorkspace;\n\n  // compute the numeric Jacobian into the numericJacobianWorkspace workspace as\n  // setup by the previous call\n  e.BaseUnaryEdge<EdgeType::Dimension, typename EdgeType::Measurement,\n                  typename EdgeType::VertexXiType>::linearizeOplus();\n\n  // compare the Jacobians\n  double* n = numericJacobianWorkspace.workspaceForVertex(0);\n  double* a = jacobianWorkspace.workspaceForVertex(0);\n  int numElems = EdgeType::Dimension;\n  numElems *= EdgeType::VertexXiType::Dimension;\n  for (int j = 0; j < numElems; ++j) {\n    EXPECT_NEAR(n[j], a[j], 1e-6);\n  }\n}\n\ntemplate <typename EdgeType>\nvoid evaluateJacobian(EdgeType& e, JacobianWorkspace& jacobianWorkspace,\n                      JacobianWorkspace& numericJacobianWorkspace,\n                      double tolerance = 1e-6) {\n  // calling the analytic Jacobian but writing to the numeric workspace\n  e.BaseBinaryEdge<EdgeType::Dimension, typename EdgeType::Measurement,\n                   typename EdgeType::VertexXiType,\n                   typename EdgeType::VertexXjType>::\n      linearizeOplus(numericJacobianWorkspace);\n  // copy result into analytic workspace\n  jacobianWorkspace = numericJacobianWorkspace;\n\n  // compute the numeric Jacobian into the numericJacobianWorkspace workspace as\n  // setup by the previous call\n  e.BaseBinaryEdge<EdgeType::Dimension, typename EdgeType::Measurement,\n                   typename EdgeType::VertexXiType,\n                   typename EdgeType::VertexXjType>::linearizeOplus();\n\n  // compare the two Jacobians\n  for (int i = 0; i < 2; ++i) {\n    double* n = numericJacobianWorkspace.workspaceForVertex(i);\n    double* a = jacobianWorkspace.workspaceForVertex(i);\n    int numElems = EdgeType::Dimension;\n    if (i == 0)\n      numElems *= EdgeType::VertexXiType::Dimension;\n    else\n      numElems *= EdgeType::VertexXjType::Dimension;\n    for (int j = 0; j < numElems; ++j) {\n      EXPECT_NEAR(n[j], a[j], tolerance);\n    }\n  }\n}\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/test_helper/io.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2014 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#ifndef TESTHELPER_IO_H\n#define TESTHELPER_IO_H\n\n#include <Eigen/Core>\n#include <sstream>\n\n#include \"gtest/gtest.h\"\n\nnamespace g2o {\n\ntemplate <typename T>\nvoid readWriteGraphElement(const T& output, T* input) {\n  std::stringstream data;\n  EXPECT_TRUE(output.write(data));\n  EXPECT_TRUE(input->read(data));\n}\n\ntemplate <typename Derived>\nvoid randomizeInformationMatrix(Eigen::MatrixBase<Derived>& m) {\n  m = Derived::Random(m.rows(), m.cols());\n  m = m * m.transpose();\n  m += m.rows() * Derived::Identity();\n}\n\n/**\n * Small wrapper to allow passing optional pointers\n * TODO when we switch to C++17 use std::optional instead\n */\ntemplate <typename T>\nstruct OptionalPtr {\n  OptionalPtr() : ptr(new T), own(true) {}\n  OptionalPtr(T* p) : ptr(p), own(false) {}\n  T* ptr;\n  bool own;\n};\n\ntemplate <typename T>\nstruct RandomEstimate {\n  static typename T::EstimateType create() { return T::EstimateType::Random(); }\n  static bool isApprox(const typename T::EstimateType& a,\n                       const typename T::EstimateType& b) {\n    return a.isApprox(b, 1e-5);\n  }\n};\n\ntemplate <typename T>\nstruct RandomMeasurement {\n  static typename T::Measurement create() { return T::Measurement::Random(); }\n  static bool isApprox(const typename T::Measurement& a,\n                       const typename T::Measurement& b) {\n    return a.isApprox(b, 1e-5);\n  }\n};\n\ntemplate <typename T, typename RandomEstimateFunctor = RandomEstimate<T>>\nvoid readWriteVectorBasedVertex(\n    OptionalPtr<T> outputVertex = OptionalPtr<T>()) {\n  outputVertex.ptr->setEstimate(RandomEstimateFunctor::create());\n  T inputVertex;\n  readWriteGraphElement(*outputVertex.ptr, &inputVertex);\n  ASSERT_TRUE(RandomEstimateFunctor::isApprox(outputVertex.ptr->estimate(),\n                                              inputVertex.estimate()));\n  if (outputVertex.own) delete outputVertex.ptr;\n}\n\ntemplate <typename T, typename RandomMeasurementFunctor = RandomMeasurement<T>>\nvoid readWriteVectorBasedEdge(OptionalPtr<T> outputEdge = OptionalPtr<T>()) {\n  outputEdge.ptr->setMeasurement(RandomMeasurementFunctor::create());\n  randomizeInformationMatrix(outputEdge.ptr->information());\n  T inputEdge;\n  readWriteGraphElement(*outputEdge.ptr, &inputEdge);\n  ASSERT_TRUE(RandomMeasurementFunctor::isApprox(outputEdge.ptr->measurement(),\n                                                 inputEdge.measurement()));\n  ASSERT_TRUE(\n      outputEdge.ptr->information().isApprox(inputEdge.information(), 1e-5));\n  if (outputEdge.own) delete outputEdge.ptr;\n}\n\n}  // namespace g2o\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/test_helper/random_state.h",
    "content": "// g2o - General Graph Optimization\n// Copyright (C) 2014 R. Kuemmerle, G. Grisetti, W. Burgard\n// All rights reserved.\n//\n// Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n// modification, are permitted provided that the following conditions are\n// met:\n//\n// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\n//   this list of conditions and the following disclaimer.\n// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\n//   notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\n//   documentation and/or other materials provided with the distribution.\n//\n// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS\n// IS\" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A\n// PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\n// HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\n// SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED\n// TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR\n// PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF\n// LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING\n// NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n// SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n\n#include \"g2o/core/eigen_types.h\"\n#include \"g2o/stuff/sampler.h\"\n#include \"g2o/types/slam3d/se3quat.h\"\n\nnamespace g2o {\nnamespace internal {\ninline Isometry3 randomIsometry3() {\n  Eigen::Vector3d rotAxisAngle = Eigen::Vector3d::Random();\n  rotAxisAngle += Eigen::Vector3d::Random();\n  Eigen::AngleAxisd rotation(rotAxisAngle.norm(), rotAxisAngle.normalized());\n  Eigen::Isometry3d result = (Eigen::Isometry3d)rotation.toRotationMatrix();\n  result.translation() = Eigen::Vector3d::Random();\n  return result;\n}\n\nstruct RandomSE3Quat {\n  static SE3Quat create() {\n    SE3Quat result(Quaternion::UnitRandom(), Vector3::Random());\n    result.normalizeRotation();\n    return result;\n  }\n  static bool isApprox(const SE3Quat& a, const SE3Quat& b) {\n    return a.toVector().isApprox(b.toVector(), 1e-5);\n  }\n};\n\nstruct RandomIsometry3 {\n  static Isometry3 create() { return randomIsometry3(); }\n  static bool isApprox(const Isometry3& a, const Isometry3& b) {\n    return a.isApprox(b, 1e-5);\n  }\n};\n\nstruct RandomDouble {\n  static double create() { return g2o::Sampler::uniformRand(-1., 1.); }\n  static bool isApprox(const double& a, const double& b) {\n    return std::abs(a - b) < 1e-5;\n  }\n};\n\n}  // namespace internal\n}  // namespace g2o\n"
  },
  {
    "path": "Thirdparty/g2o_new/unit_test/test_helper/test_main.cpp",
    "content": "#include <gmock/gmock.h>\n#include <gtest/gtest.h>\n\nint main(int argc, char** argv) {\n  ::testing::InitGoogleTest(&argc, argv);\n  ::testing::InitGoogleMock(&argc, argv);\n  int ret = RUN_ALL_TESTS();\n  return ret;\n}\n"
  },
  {
    "path": "build.sh",
    "content": "echo \"Thirdparty/DBoW2 ...\"\n\ncd Thirdparty/DBoW2\nmkdir build\ncd build\ncmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release\nmake -j\n\ncd ../../g2o\n\necho \"Building Thirdparty/g2o ...\"\n\nmkdir build\ncd build\ncmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release\nmake -j\n\ncd ../../../\n\necho \"Uncompress ORB Vocabulary ...\"\n\ncd Vocabulary\ntar -xf ORBvoc.txt.tar.gz\ncd ..\n\necho \"Building Jetson-SLAM...\"\n\nmkdir build\ncd build\ncmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release\nmake -j\n"
  },
  {
    "path": "cmake_modules/FindEigen3.cmake",
    "content": "# - Try to find Eigen3 lib\n#\n# This module supports requiring a minimum version, e.g. you can do\n#   find_package(Eigen3 3.1.2)\n# to require version 3.1.2 or newer of Eigen3.\n#\n# Once done this will define\n#\n#  EIGEN3_FOUND - system has eigen lib with correct version\n#  EIGEN3_INCLUDE_DIR - the eigen include directory\n#  EIGEN3_VERSION - eigen version\n\n# Copyright (c) 2006, 2007 Montel Laurent, <montel@kde.org>\n# Copyright (c) 2008, 2009 Gael Guennebaud, <g.gael@free.fr>\n# Copyright (c) 2009 Benoit Jacob <jacob.benoit.1@gmail.com>\n# Redistribution and use is allowed according to the terms of the 2-clause BSD license.\n\nif(NOT Eigen3_FIND_VERSION)\n  if(NOT Eigen3_FIND_VERSION_MAJOR)\n    set(Eigen3_FIND_VERSION_MAJOR 2)\n  endif(NOT Eigen3_FIND_VERSION_MAJOR)\n  if(NOT Eigen3_FIND_VERSION_MINOR)\n    set(Eigen3_FIND_VERSION_MINOR 91)\n  endif(NOT Eigen3_FIND_VERSION_MINOR)\n  if(NOT Eigen3_FIND_VERSION_PATCH)\n    set(Eigen3_FIND_VERSION_PATCH 0)\n  endif(NOT Eigen3_FIND_VERSION_PATCH)\n\n  set(Eigen3_FIND_VERSION \"${Eigen3_FIND_VERSION_MAJOR}.${Eigen3_FIND_VERSION_MINOR}.${Eigen3_FIND_VERSION_PATCH}\")\nendif(NOT Eigen3_FIND_VERSION)\n\nmacro(_eigen3_check_version)\n  file(READ \"${EIGEN3_INCLUDE_DIR}/Eigen/src/Core/util/Macros.h\" _eigen3_version_header)\n\n  string(REGEX MATCH \"define[ \\t]+EIGEN_WORLD_VERSION[ \\t]+([0-9]+)\" _eigen3_world_version_match \"${_eigen3_version_header}\")\n  set(EIGEN3_WORLD_VERSION \"${CMAKE_MATCH_1}\")\n  string(REGEX MATCH \"define[ \\t]+EIGEN_MAJOR_VERSION[ \\t]+([0-9]+)\" _eigen3_major_version_match \"${_eigen3_version_header}\")\n  set(EIGEN3_MAJOR_VERSION \"${CMAKE_MATCH_1}\")\n  string(REGEX MATCH \"define[ \\t]+EIGEN_MINOR_VERSION[ \\t]+([0-9]+)\" _eigen3_minor_version_match \"${_eigen3_version_header}\")\n  set(EIGEN3_MINOR_VERSION \"${CMAKE_MATCH_1}\")\n\n  set(EIGEN3_VERSION ${EIGEN3_WORLD_VERSION}.${EIGEN3_MAJOR_VERSION}.${EIGEN3_MINOR_VERSION})\n  if(${EIGEN3_VERSION} VERSION_LESS ${Eigen3_FIND_VERSION})\n    set(EIGEN3_VERSION_OK FALSE)\n  else(${EIGEN3_VERSION} VERSION_LESS ${Eigen3_FIND_VERSION})\n    set(EIGEN3_VERSION_OK TRUE)\n  endif(${EIGEN3_VERSION} VERSION_LESS ${Eigen3_FIND_VERSION})\n\n  if(NOT EIGEN3_VERSION_OK)\n\n    message(STATUS \"Eigen3 version ${EIGEN3_VERSION} found in ${EIGEN3_INCLUDE_DIR}, \"\n                   \"but at least version ${Eigen3_FIND_VERSION} is required\")\n  endif(NOT EIGEN3_VERSION_OK)\nendmacro(_eigen3_check_version)\n\nif (EIGEN3_INCLUDE_DIR)\n\n  # in cache already\n  _eigen3_check_version()\n  set(EIGEN3_FOUND ${EIGEN3_VERSION_OK})\n\nelse (EIGEN3_INCLUDE_DIR)\n\n  # specific additional paths for some OS\n  if (WIN32)\n    set(EIGEN_ADDITIONAL_SEARCH_PATHS ${EIGEN_ADDITIONAL_SEARCH_PATHS} \"C:/Program Files/Eigen/include\" \"C:/Program Files (x86)/Eigen/include\")\n  endif(WIN32)\n\n  find_path(EIGEN3_INCLUDE_DIR NAMES signature_of_eigen3_matrix_library\n      PATHS\n      ${CMAKE_INSTALL_PREFIX}/include\n      ${EIGEN_ADDITIONAL_SEARCH_PATHS}\n      ${KDE4_INCLUDE_DIR}\n      PATH_SUFFIXES eigen3 eigen\n    )\n\n  if(EIGEN3_INCLUDE_DIR)\n    _eigen3_check_version()\n  endif(EIGEN3_INCLUDE_DIR)\n\n  include(FindPackageHandleStandardArgs)\n  find_package_handle_standard_args(Eigen3 DEFAULT_MSG EIGEN3_INCLUDE_DIR EIGEN3_VERSION_OK)\n\n  mark_as_advanced(EIGEN3_INCLUDE_DIR)\n\nendif(EIGEN3_INCLUDE_DIR)\n\n"
  },
  {
    "path": "include/Converter.h",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n/**\n* This file is part of  Jetson-SLAM and is taken from ORB-SLAM2 repo. See above.\n*/\n\n#ifndef CONVERTER_H\n#define CONVERTER_H\n\n#include<opencv2/core/core.hpp>\n\n#include<Eigen/Dense>\n#include\"Thirdparty/g2o/g2o/types/types_six_dof_expmap.h\"\n#include\"Thirdparty/g2o/g2o/types/types_seven_dof_expmap.h\"\n\nnamespace Jetson_SLAM\n{\n\nclass Converter\n{\npublic:\n    static std::vector<cv::Mat> toDescriptorVector(const cv::Mat &Descriptors);\n\n    static g2o::SE3Quat toSE3Quat(const cv::Mat &cvT);\n    static g2o::SE3Quat toSE3Quat(const g2o::Sim3 &gSim3);\n\n    static cv::Mat toCvMat(const g2o::SE3Quat &SE3);\n    static cv::Mat toCvMat(const g2o::Sim3 &Sim3);\n    static cv::Mat toCvMat(const Eigen::Matrix<double,4,4> &m);\n    static cv::Mat toCvMat(const Eigen::Matrix3d &m);\n    static cv::Mat toCvMat(const Eigen::Matrix<double,3,1> &m);\n    static cv::Mat toCvSE3(const Eigen::Matrix<double,3,3> &R, const Eigen::Matrix<double,3,1> &t);\n\n    static Eigen::Matrix<double,3,1> toVector3d(const cv::Mat &cvVector);\n    static Eigen::Matrix<double,3,1> toVector3d(const cv::Point3f &cvPoint);\n    static Eigen::Matrix<double,3,3> toMatrix3d(const cv::Mat &cvMat3);\n\n    static std::vector<float> toQuaternion(const cv::Mat &M);\n};\n\n}// namespace ORB_SLAM\n\n#endif // CONVERTER_H\n"
  },
  {
    "path": "include/Frame.h",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n/**\n* This file is part of  Jetson-SLAM and is taken from ORB-SLAM2 repo. See above.\n*/\n\n#ifndef FRAME_H\n#define FRAME_H\n\n#include<vector>\n\n#include \"MapPoint.h\"\n#include \"Thirdparty/DBoW2/DBoW2/BowVector.h\"\n#include \"Thirdparty/DBoW2/DBoW2/FeatureVector.h\"\n#include \"ORBVocabulary.h\"\n#include \"KeyFrame.h\"\n#include \"ORBextractor.h\"\n\n#include <opencv2/opencv.hpp>\n\n#include<cuda/synced_mem_holder.hpp>\n#include<cuda/orb_gpu.hpp>\n\nusing namespace orb_cuda;\n\nnamespace Jetson_SLAM\n{\n#define FRAME_GRID_ROWS 48\n#define FRAME_GRID_COLS 64\n\nclass MapPoint;\nclass KeyFrame;\n\nclass Frame\n{\npublic:\n    Frame();\n\n    ~Frame();\n\n    // Copy constructor.\n    Frame(const Frame &frame);\n\n    // Constructor for stereo cameras.\n    Frame(const cv::Mat &imLeft, const cv::Mat &imRight,\n          const double &timeStamp,\n          ORBExtractor* extractorLeft, ORBExtractor* extractorRight,\n          ORBVocabulary* voc,\n          cv::Mat &K, cv::Mat &distCoef, const float &bf, const float &thDepth,\n          bool use_gpu = false);\n\n    // Constructor for RGB-D cameras.\n    Frame(const cv::Mat &imGray, const cv::Mat &imDepth,\n          const double &timeStamp,\n          ORBExtractor* extractor,\n          ORBVocabulary* voc,\n          cv::Mat &K, cv::Mat &distCoef, const float &bf, const float &thDepth,\n          bool use_gpu = false);\n\n    // Constructor for Monocular cameras.\n    Frame(const cv::Mat &imGray,\n          const double &timeStamp,\n          ORBExtractor* extractor,\n          ORBVocabulary* voc,\n          cv::Mat &K, cv::Mat &distCoef, const float &bf, const float &thDepth,\n          bool use_gpu = false);\n\n    // Extract ORB on the image. 0 for left image and 1 for right image.\n    void ExtractORB(int flag, const cv::Mat &im);\n\n    // Compute Bag of Words representation.\n    void ComputeBoW();\n\n    // Set the camera pose.\n    void SetPose(cv::Mat Tcw);\n\n    // Computes rotation, translation and camera center matrices from the camera pose.\n    void UpdatePoseMatrices();\n\n    // Returns the camera center.\n    inline cv::Mat GetCameraCenter(){\n        return mOw.clone();\n    }\n\n    // Returns inverse of rotation\n    inline cv::Mat GetRotationInverse(){\n        return mRwc.clone();\n    }\n\n    // Check if a MapPoint is in the frustum of the camera\n    // and fill variables of the MapPoint to be used by the tracking\n    bool isInFrustum(MapPoint* pMP, float viewingCosLimit);\n\n    // Compute the cell of a keypoint (return false if outside the grid)\n    bool PosInGrid(const cv::KeyPoint &kp, int &posX, int &posY);\n\n    vector<size_t> GetFeaturesInArea(const float &x, const float  &y, const float  &r, const int minLevel=-1, const int maxLevel=-1) const;\n\n    void GetFeaturesInArea(const float &x, const float  &y, const float &invzc,\n                           const float  &r, std::vector<int> &nbr_indices,\n                           const int minLevel=-1, const int maxLevel=-1);\n\n    // Search a match for each keypoint in the left image to a keypoint in the right image.\n    // If there is a match, depth is computed and the right coordinate associated to the left keypoint is stored.\n    void ComputeStereoMatches();\n\n    // Associate a \"right\" coordinate to a keypoint if there is valid depth in the depthmap.\n    void ComputeStereoFromRGBD(const cv::Mat &imDepth);\n\n    // Backprojects a keypoint (if stereo/depth info available) into 3D world coordinates.\n    cv::Mat UnprojectStereo(const int &i);\n\npublic:\n    // Vocabulary used for relocalization.\n    ORBVocabulary* mpORBvocabulary;\n\n    // Feature extractor. The right is used only in the stereo case.\n    ORBExtractor* mpORBextractorLeft, *mpORBextractorRight;\n\n    // Frame timestamp.\n    double mTimeStamp;\n\n    // Calibration matrix and OpenCV distortion parameters.\n    cv::Mat mK;\n    static float fx;\n    static float fy;\n    static float cx;\n    static float cy;\n    static float invfx;\n    static float invfy;\n    cv::Mat mDistCoef;\n\n    // Stereo baseline multiplied by fx.\n    float mbf;\n\n    // Stereo baseline in meters.\n    float mb;\n\n    // Threshold close/far points. Close points are inserted from 1 view.\n    // Far points are inserted as in the monocular case from 2 views.\n    float mThDepth;\n\n    // Number of KeyPoints.\n    int N;\n\n    // Vector of keypoints (original for visualization) and undistorted (actually used by the system).\n    // In the stereo case, mvKeysUn is redundant as images must be rectified.\n    // In the RGB-D case, RGB images can be distorted.\n    std::vector<cv::KeyPoint> mvKeys, mvKeysRight;\n    std::vector<cv::KeyPoint> mvKeysUn;\n\n    // Corresponding stereo coordinate and depth for each keypoint.\n    // \"Monocular\" keypoints have a negative value.\n    std::vector<float> mvuRight;\n    std::vector<float> mvDepth;\n\n    // Bag of Words Vector structures.\n    DBoW2::BowVector mBowVec;\n    DBoW2::FeatureVector mFeatVec;\n\n    // ORB descriptor, each row associated to a keypoint.\n    cv::Mat mDescriptors, mDescriptorsRight;\n\n    // MapPoints associated to keypoints, NULL pointer if no association.\n    std::vector<MapPoint*> mvpMapPoints;\n\n    // Flag to identify outlier associations.\n    std::vector<bool> mvbOutlier;\n\n    // Keypoints are assigned to cells in a grid to reduce matching complexity when projecting MapPoints.\n    static float mfGridElementWidthInv;\n    static float mfGridElementHeightInv;\n    std::vector<std::size_t> mGrid[FRAME_GRID_COLS][FRAME_GRID_ROWS];\n\n    // Camera pose.\n    cv::Mat mTcw;\n\n    // Current and Next Frame id.\n    static long unsigned int nNextId;\n    long unsigned int mnId;\n\n    // Reference Keyframe.\n    KeyFrame* mpReferenceKF;\n\n    // Scale pyramid info.\n    int mnScaleLevels;\n    float mfScaleFactor;\n    float mfLogScaleFactor;\n    vector<float> mvScaleFactors;\n    vector<float> mvInvScaleFactors;\n    vector<float> mvLevelSigma2;\n    vector<float> mvInvLevelSigma2;\n\n    // Undistorted Image Bounds (computed once).\n    static float mnMinX;\n    static float mnMaxX;\n    static float mnMinY;\n    static float mnMaxY;\n\n    static bool mbInitialComputations;\n\n\n    // Rotation, translation and camera center\n    cv::Mat mRcw;\n    cv::Mat mtcw;\n    cv::Mat mRwc;\n    cv::Mat mOw; //==mtwc\n\n\n\n    //    static SyncedMem<int> keypoints_left_;\n    //    static SyncedMem<unsigned char> keypoints_desc_left_;\n    //    static SyncedMem<int> keypoints_right_;\n    //    static SyncedMem<unsigned char> keypoints_desc_right_;\n\n    SyncedMem<int> keypoints_left_;\n    SyncedMem<unsigned char> keypoints_desc_left_;\n    SyncedMem<int> keypoints_right_;\n    SyncedMem<unsigned char> keypoints_desc_right_;\n\n    bool use_gpu_;\n\nprivate:\n\n    // Undistort keypoints given OpenCV distortion parameters.\n    // Only for the RGB-D case. Stereo must be already rectified!\n    // (called in the constructor).\n    void UndistortKeyPoints();\n\n    // Computes image bounds for the undistorted image (called in the constructor).\n    void ComputeImageBounds(const cv::Mat &imLeft);\n\n    // Assign keypoints to the grid for speed up feature matching (called in the constructor).\n    void AssignFeaturesToGrid();\n\n};\n\n}// namespace ORB_SLAM\n\n#endif // FRAME_H\n"
  },
  {
    "path": "include/FrameDrawer.h",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n/**\n* This file is part of  Jetson-SLAM and is taken from ORB-SLAM2 repo. See above.\n*/\n\n#ifndef FRAMEDRAWER_H\n#define FRAMEDRAWER_H\n\n#include \"Tracking.h\"\n#include \"MapPoint.h\"\n#include \"Map.h\"\n\n#include<opencv2/core/core.hpp>\n#include<opencv2/features2d/features2d.hpp>\n\n#include<mutex>\n\n\nnamespace Jetson_SLAM\n{\n\nclass Tracking;\nclass Viewer;\n\nclass FrameDrawer\n{\npublic:\n    FrameDrawer(Map* pMap);\n\n    // Update info from the last processed frame.\n    void Update(Tracking *pTracker);\n\n    // Draw last processed frame.\n    cv::Mat DrawFrame();\n    int tile_h_;\n    int tile_w_;\n\nprotected:\n\n\n\n    void DrawTextInfo(cv::Mat &im, int nState, cv::Mat &imText);\n\n    // Info of the frame to be drawn\n    cv::Mat mIm;\n    int N;\n    vector<cv::KeyPoint> mvCurrentKeys;\n    vector<bool> mvbMap, mvbVO;\n    bool mbOnlyTracking;\n    int mnTracked, mnTrackedVO;\n    vector<cv::KeyPoint> mvIniKeys;\n    vector<int> mvIniMatches;\n    int mState;\n\n    Map* mpMap;\n\n    std::mutex mMutex;\n};\n\n} //namespace ORB_SLAM\n\n#endif // FRAMEDRAWER_H\n"
  },
  {
    "path": "include/Initializer.h",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n/**\n* This file is part of  Jetson-SLAM and is taken from ORB-SLAM2 repo. See above.\n*/\n\n#ifndef INITIALIZER_H\n#define INITIALIZER_H\n\n#include<opencv2/opencv.hpp>\n#include \"Frame.h\"\n\n\nnamespace Jetson_SLAM\n{\n\n// THIS IS THE INITIALIZER FOR MONOCULAR SLAM. NOT USED IN THE STEREO OR RGBD CASE.\nclass Initializer\n{\n    typedef pair<int,int> Match;\n\npublic:\n\n    // Fix the reference frame\n    Initializer(const Frame &ReferenceFrame, float sigma = 1.0, int iterations = 200);\n\n    // Computes in parallel a fundamental matrix and a homography\n    // Selects a model and tries to recover the motion and the structure from motion\n    bool Initialize(const Frame &CurrentFrame, const vector<int> &vMatches12,\n                    cv::Mat &R21, cv::Mat &t21, vector<cv::Point3f> &vP3D, vector<bool> &vbTriangulated);\n\n\nprivate:\n\n    void FindHomography(vector<bool> &vbMatchesInliers, float &score, cv::Mat &H21);\n    void FindFundamental(vector<bool> &vbInliers, float &score, cv::Mat &F21);\n\n    cv::Mat ComputeH21(const vector<cv::Point2f> &vP1, const vector<cv::Point2f> &vP2);\n    cv::Mat ComputeF21(const vector<cv::Point2f> &vP1, const vector<cv::Point2f> &vP2);\n\n    float CheckHomography(const cv::Mat &H21, const cv::Mat &H12, vector<bool> &vbMatchesInliers, float sigma);\n\n    float CheckFundamental(const cv::Mat &F21, vector<bool> &vbMatchesInliers, float sigma);\n\n    bool ReconstructF(vector<bool> &vbMatchesInliers, cv::Mat &F21, cv::Mat &K,\n                      cv::Mat &R21, cv::Mat &t21, vector<cv::Point3f> &vP3D, vector<bool> &vbTriangulated, float minParallax, int minTriangulated);\n\n    bool ReconstructH(vector<bool> &vbMatchesInliers, cv::Mat &H21, cv::Mat &K,\n                      cv::Mat &R21, cv::Mat &t21, vector<cv::Point3f> &vP3D, vector<bool> &vbTriangulated, float minParallax, int minTriangulated);\n\n    void Triangulate(const cv::KeyPoint &kp1, const cv::KeyPoint &kp2, const cv::Mat &P1, const cv::Mat &P2, cv::Mat &x3D);\n\n    void Normalize(const vector<cv::KeyPoint> &vKeys, vector<cv::Point2f> &vNormalizedPoints, cv::Mat &T);\n\n    int CheckRT(const cv::Mat &R, const cv::Mat &t, const vector<cv::KeyPoint> &vKeys1, const vector<cv::KeyPoint> &vKeys2,\n                       const vector<Match> &vMatches12, vector<bool> &vbInliers,\n                       const cv::Mat &K, vector<cv::Point3f> &vP3D, float th2, vector<bool> &vbGood, float &parallax);\n\n    void DecomposeE(const cv::Mat &E, cv::Mat &R1, cv::Mat &R2, cv::Mat &t);\n\n\n    // Keypoints from Reference Frame (Frame 1)\n    vector<cv::KeyPoint> mvKeys1;\n\n    // Keypoints from Current Frame (Frame 2)\n    vector<cv::KeyPoint> mvKeys2;\n\n    // Current Matches from Reference to Current\n    vector<Match> mvMatches12;\n    vector<bool> mvbMatched1;\n\n    // Calibration\n    cv::Mat mK;\n\n    // Standard Deviation and Variance\n    float mSigma, mSigma2;\n\n    // Ransac max iterations\n    int mMaxIterations;\n\n    // Ransac sets\n    vector<vector<size_t> > mvSets;   \n\n};\n\n} //namespace ORB_SLAM\n\n#endif // INITIALIZER_H\n"
  },
  {
    "path": "include/KeyFrame.h",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n/**\n* This file is part of  Jetson-SLAM and is taken from ORB-SLAM2 repo. See above.\n*/\n\n#ifndef KEYFRAME_H\n#define KEYFRAME_H\n\n#include \"MapPoint.h\"\n#include \"Thirdparty/DBoW2/DBoW2/BowVector.h\"\n#include \"Thirdparty/DBoW2/DBoW2/FeatureVector.h\"\n#include \"ORBVocabulary.h\"\n#include \"ORBextractor.h\"\n#include \"Frame.h\"\n#include \"KeyFrameDatabase.h\"\n\n#include <mutex>\n\n\nnamespace Jetson_SLAM\n{\n\nclass Map;\nclass MapPoint;\nclass Frame;\nclass KeyFrameDatabase;\n\nclass KeyFrame\n{\npublic:\n    KeyFrame(Frame &F, Map* pMap, KeyFrameDatabase* pKFDB);\n\n    // Pose functions\n    void SetPose(const cv::Mat &Tcw);\n    cv::Mat GetPose();\n    cv::Mat GetPoseInverse();\n    cv::Mat GetCameraCenter();\n    cv::Mat GetStereoCenter();\n    cv::Mat GetRotation();\n    cv::Mat GetTranslation();\n\n    // Bag of Words Representation\n    void ComputeBoW();\n\n    // Covisibility graph functions\n    void AddConnection(KeyFrame* pKF, const int &weight);\n    void EraseConnection(KeyFrame* pKF);\n    void UpdateConnections();\n    void UpdateBestCovisibles();\n    std::set<KeyFrame *> GetConnectedKeyFrames();\n    std::vector<KeyFrame* > GetVectorCovisibleKeyFrames();\n    std::vector<KeyFrame*> GetBestCovisibilityKeyFrames(const int &N);\n    std::vector<KeyFrame*> GetCovisiblesByWeight(const int &w);\n    int GetWeight(KeyFrame* pKF);\n\n    // Spanning tree functions\n    void AddChild(KeyFrame* pKF);\n    void EraseChild(KeyFrame* pKF);\n    void ChangeParent(KeyFrame* pKF);\n    std::set<KeyFrame*> GetChilds();\n    KeyFrame* GetParent();\n    bool hasChild(KeyFrame* pKF);\n\n    // Loop Edges\n    void AddLoopEdge(KeyFrame* pKF);\n    std::set<KeyFrame*> GetLoopEdges();\n\n    // MapPoint observation functions\n    void AddMapPoint(MapPoint* pMP, const size_t &idx);\n    void EraseMapPointMatch(const size_t &idx);\n    void EraseMapPointMatch(MapPoint* pMP);\n    void ReplaceMapPointMatch(const size_t &idx, MapPoint* pMP);\n    std::set<MapPoint*> GetMapPoints();\n    std::vector<MapPoint*> GetMapPointMatches();\n    int TrackedMapPoints(const int &minObs);\n    MapPoint* GetMapPoint(const size_t &idx);\n\n    // KeyPoint functions\n    std::vector<size_t> GetFeaturesInArea(const float &x, const float  &y, const float  &r) const;\n    cv::Mat UnprojectStereo(int i);\n\n    // Image\n    bool IsInImage(const float &x, const float &y) const;\n\n    // Enable/Disable bad flag changes\n    void SetNotErase();\n    void SetErase();\n\n    // Set/check bad flag\n    void SetBadFlag();\n    bool isBad();\n\n    // Compute Scene Depth (q=2 median). Used in monocular.\n    float ComputeSceneMedianDepth(const int q);\n\n    static bool weightComp( int a, int b){\n        return a>b;\n    }\n\n    static bool lId(KeyFrame* pKF1, KeyFrame* pKF2){\n        return pKF1->mnId<pKF2->mnId;\n    }\n\n\n    // The following variables are accesed from only 1 thread or never change (no mutex needed).\npublic:\n\n    static long unsigned int nNextId;\n    long unsigned int mnId;\n    const long unsigned int mnFrameId;\n\n    const double mTimeStamp;\n\n    // Grid (to speed up feature matching)\n    const int mnGridCols;\n    const int mnGridRows;\n    const float mfGridElementWidthInv;\n    const float mfGridElementHeightInv;\n\n    // Variables used by the tracking\n    long unsigned int mnTrackReferenceForFrame;\n    long unsigned int mnFuseTargetForKF;\n\n    // Variables used by the local mapping\n    long unsigned int mnBALocalForKF;\n    long unsigned int mnBAFixedForKF;\n\n    // Variables used by the keyframe database\n    long unsigned int mnLoopQuery;\n    int mnLoopWords;\n    float mLoopScore;\n    long unsigned int mnRelocQuery;\n    int mnRelocWords;\n    float mRelocScore;\n\n    // Variables used by loop closing\n    cv::Mat mTcwGBA;\n    cv::Mat mTcwBefGBA;\n    long unsigned int mnBAGlobalForKF;\n\n    // Calibration parameters\n    const float fx, fy, cx, cy, invfx, invfy, mbf, mb, mThDepth;\n\n    // Number of KeyPoints\n    const int N;\n\n    // KeyPoints, stereo coordinate and descriptors (all associated by an index)\n    const std::vector<cv::KeyPoint> mvKeys;\n    const std::vector<cv::KeyPoint> mvKeysUn;\n    const std::vector<float> mvuRight; // negative value for monocular points\n    const std::vector<float> mvDepth; // negative value for monocular points\n    const cv::Mat mDescriptors;\n\n    //BoW\n    DBoW2::BowVector mBowVec;\n    DBoW2::FeatureVector mFeatVec;\n\n    // Pose relative to parent (this is computed when bad flag is activated)\n    cv::Mat mTcp;\n\n    // Scale\n    const int mnScaleLevels;\n    const float mfScaleFactor;\n    const float mfLogScaleFactor;\n    const std::vector<float> mvScaleFactors;\n    const std::vector<float> mvLevelSigma2;\n    const std::vector<float> mvInvLevelSigma2;\n\n    // Image bounds and calibration\n    const int mnMinX;\n    const int mnMinY;\n    const int mnMaxX;\n    const int mnMaxY;\n    const cv::Mat mK;\n\n\n    // The following variables need to be accessed trough a mutex to be thread safe.\nprotected:\n\n    // SE3 Pose and camera center\n    cv::Mat Tcw;\n    cv::Mat Twc;\n    cv::Mat Ow;\n\n    cv::Mat Cw; // Stereo middel point. Only for visualization\n\n    // MapPoints associated to keypoints\n    std::vector<MapPoint*> mvpMapPoints;\n\n    // BoW\n    KeyFrameDatabase* mpKeyFrameDB;\n    ORBVocabulary* mpORBvocabulary;\n\n    // Grid over the image to speed up feature matching\n    std::vector< std::vector <std::vector<size_t> > > mGrid;\n\n    std::map<KeyFrame*,int> mConnectedKeyFrameWeights;\n    std::vector<KeyFrame*> mvpOrderedConnectedKeyFrames;\n    std::vector<int> mvOrderedWeights;\n\n    // Spanning Tree and Loop Edges\n    bool mbFirstConnection;\n    KeyFrame* mpParent;\n    std::set<KeyFrame*> mspChildrens;\n    std::set<KeyFrame*> mspLoopEdges;\n\n    // Bad flags\n    bool mbNotErase;\n    bool mbToBeErased;\n    bool mbBad;    \n\n    float mHalfBaseline; // Only for visualization\n\n    Map* mpMap;\n\n    std::mutex mMutexPose;\n    std::mutex mMutexConnections;\n    std::mutex mMutexFeatures;\n};\n\n} //namespace ORB_SLAM\n\n#endif // KEYFRAME_H\n"
  },
  {
    "path": "include/KeyFrameDatabase.h",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n/**\n* This file is part of  Jetson-SLAM and is taken from ORB-SLAM2 repo. See above.\n*/\n\n#ifndef KEYFRAMEDATABASE_H\n#define KEYFRAMEDATABASE_H\n\n#include <vector>\n#include <list>\n#include <set>\n\n#include \"KeyFrame.h\"\n#include \"Frame.h\"\n#include \"ORBVocabulary.h\"\n\n#include<mutex>\n\n\nnamespace Jetson_SLAM\n{\n\nclass KeyFrame;\nclass Frame;\n\n\nclass KeyFrameDatabase\n{\npublic:\n\n    KeyFrameDatabase(const ORBVocabulary &voc);\n\n   void add(KeyFrame* pKF);\n\n   void erase(KeyFrame* pKF);\n\n   void clear();\n\n   // Loop Detection\n   std::vector<KeyFrame *> DetectLoopCandidates(KeyFrame* pKF, float minScore);\n\n   // Relocalization\n   std::vector<KeyFrame*> DetectRelocalizationCandidates(Frame* F);\n\nprotected:\n\n  // Associated vocabulary\n  const ORBVocabulary* mpVoc;\n\n  // Inverted file\n  std::vector<list<KeyFrame*> > mvInvertedFile;\n\n  // Mutex\n  std::mutex mMutex;\n};\n\n} //namespace ORB_SLAM\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "include/LocalMapping.h",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n/**\n* This file is part of  Jetson-SLAM and is taken from ORB-SLAM2 repo. See above.\n*/\n\n#ifndef LOCALMAPPING_H\n#define LOCALMAPPING_H\n\n#include \"KeyFrame.h\"\n#include \"Map.h\"\n#include \"LoopClosing.h\"\n#include \"Tracking.h\"\n#include \"KeyFrameDatabase.h\"\n\n#include <mutex>\n\n\nnamespace Jetson_SLAM\n{\n\nclass Tracking;\nclass LoopClosing;\nclass Map;\n\nclass LocalMapping\n{\npublic:\n    LocalMapping(Map* pMap, const float bMonocular);\n\n    void SetLoopCloser(LoopClosing* pLoopCloser);\n\n    void SetTracker(Tracking* pTracker);\n\n    // Main function\n    void Run();\n\n    void InsertKeyFrame(KeyFrame* pKF);\n\n    // Thread Synch\n    void RequestStop();\n    void RequestReset();\n    bool Stop();\n    void Release();\n    bool isStopped();\n    bool stopRequested();\n    bool AcceptKeyFrames();\n    void SetAcceptKeyFrames(bool flag);\n    bool SetNotStop(bool flag);\n\n    void InterruptBA();\n\n    void RequestFinish();\n    bool isFinished();\n\n    int KeyframesInQueue(){\n        unique_lock<std::mutex> lock(mMutexNewKFs);\n        return mlNewKeyFrames.size();\n    }\n\nprotected:\n\n    bool CheckNewKeyFrames();\n    void ProcessNewKeyFrame();\n    void CreateNewMapPoints();\n\n    void MapPointCulling();\n    void SearchInNeighbors();\n\n    void KeyFrameCulling();\n\n    cv::Mat ComputeF12(KeyFrame* &pKF1, KeyFrame* &pKF2);\n\n    cv::Mat SkewSymmetricMatrix(const cv::Mat &v);\n\n    bool mbMonocular;\n\n    void ResetIfRequested();\n    bool mbResetRequested;\n    std::mutex mMutexReset;\n\n    bool CheckFinish();\n    void SetFinish();\n    bool mbFinishRequested;\n    bool mbFinished;\n    std::mutex mMutexFinish;\n\n    Map* mpMap;\n\n    LoopClosing* mpLoopCloser;\n    Tracking* mpTracker;\n\n    std::list<KeyFrame*> mlNewKeyFrames;\n\n    KeyFrame* mpCurrentKeyFrame;\n\n    std::list<MapPoint*> mlpRecentAddedMapPoints;\n\n    std::mutex mMutexNewKFs;\n\n    bool mbAbortBA;\n\n    bool mbStopped;\n    bool mbStopRequested;\n    bool mbNotStop;\n    std::mutex mMutexStop;\n\n    bool mbAcceptKeyFrames;\n    std::mutex mMutexAccept;\n};\n\n} //namespace ORB_SLAM\n\n#endif // LOCALMAPPING_H\n"
  },
  {
    "path": "include/LoopClosing.h",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n/**\n* This file is part of  Jetson-SLAM and is taken from ORB-SLAM2 repo. See above.\n*/\n\n#ifndef LOOPCLOSING_H\n#define LOOPCLOSING_H\n\n#include \"KeyFrame.h\"\n#include \"LocalMapping.h\"\n#include \"Map.h\"\n#include \"ORBVocabulary.h\"\n#include \"Tracking.h\"\n\n#include \"KeyFrameDatabase.h\"\n\n#include <thread>\n#include <mutex>\n#include \"Thirdparty/g2o/g2o/types/types_seven_dof_expmap.h\"\n\nnamespace Jetson_SLAM\n{\n\nclass Tracking;\nclass LocalMapping;\nclass KeyFrameDatabase;\n\n\nclass LoopClosing\n{\npublic:\n\n    typedef pair<set<KeyFrame*>,int> ConsistentGroup;    \n    typedef map<KeyFrame*,g2o::Sim3,std::less<KeyFrame*>,\n        Eigen::aligned_allocator<std::pair<KeyFrame* const, g2o::Sim3> > > KeyFrameAndPose;\n\npublic:\n\n    LoopClosing(Map* pMap, KeyFrameDatabase* pDB, ORBVocabulary* pVoc,const bool bFixScale);\n\n    void SetTracker(Tracking* pTracker);\n\n    void SetLocalMapper(LocalMapping* pLocalMapper);\n\n    // Main function\n    void Run();\n\n    void InsertKeyFrame(KeyFrame *pKF);\n\n    void RequestReset();\n\n    // This function will run in a separate thread\n    void RunGlobalBundleAdjustment(unsigned long nLoopKF);\n\n    bool isRunningGBA(){\n        unique_lock<std::mutex> lock(mMutexGBA);\n        return mbRunningGBA;\n    }\n    bool isFinishedGBA(){\n        unique_lock<std::mutex> lock(mMutexGBA);\n        return mbFinishedGBA;\n    }   \n\n    void RequestFinish();\n\n    bool isFinished();\n\n    EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW\n\nprotected:\n\n    bool CheckNewKeyFrames();\n\n    bool DetectLoop();\n\n    bool ComputeSim3();\n\n    void SearchAndFuse(const KeyFrameAndPose &CorrectedPosesMap);\n\n    void CorrectLoop();\n\n    void ResetIfRequested();\n    bool mbResetRequested;\n    std::mutex mMutexReset;\n\n    bool CheckFinish();\n    void SetFinish();\n    bool mbFinishRequested;\n    bool mbFinished;\n    std::mutex mMutexFinish;\n\n    Map* mpMap;\n    Tracking* mpTracker;\n\n    KeyFrameDatabase* mpKeyFrameDB;\n    ORBVocabulary* mpORBVocabulary;\n\n    LocalMapping *mpLocalMapper;\n\n    std::list<KeyFrame*> mlpLoopKeyFrameQueue;\n\n    std::mutex mMutexLoopQueue;\n\n    // Loop detector parameters\n    float mnCovisibilityConsistencyTh;\n\n    // Loop detector variables\n    KeyFrame* mpCurrentKF;\n    KeyFrame* mpMatchedKF;\n    std::vector<ConsistentGroup> mvConsistentGroups;\n    std::vector<KeyFrame*> mvpEnoughConsistentCandidates;\n    std::vector<KeyFrame*> mvpCurrentConnectedKFs;\n    std::vector<MapPoint*> mvpCurrentMatchedPoints;\n    std::vector<MapPoint*> mvpLoopMapPoints;\n    cv::Mat mScw;\n    g2o::Sim3 mg2oScw;\n\n    long unsigned int mLastLoopKFid;\n\n    // Variables related to Global Bundle Adjustment\n    bool mbRunningGBA;\n    bool mbFinishedGBA;\n    bool mbStopGBA;\n    std::mutex mMutexGBA;\n    std::thread* mpThreadGBA;\n\n    // Fix scale in the stereo/RGB-D case\n    bool mbFixScale;\n\n\n    bool mnFullBAIdx;\n};\n\n} //namespace ORB_SLAM\n\n#endif // LOOPCLOSING_H\n"
  },
  {
    "path": "include/Map.h",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n/**\n* This file is part of  Jetson-SLAM and is taken from ORB-SLAM2 repo. See above.\n*/\n\n#ifndef MAP_H\n#define MAP_H\n\n#include \"MapPoint.h\"\n#include \"KeyFrame.h\"\n#include <set>\n\n#include <mutex>\n\n\n\nnamespace Jetson_SLAM\n{\n\nclass MapPoint;\nclass KeyFrame;\n\nclass Map\n{\npublic:\n    Map();\n\n    void AddKeyFrame(KeyFrame* pKF);\n    void AddMapPoint(MapPoint* pMP);\n    void EraseMapPoint(MapPoint* pMP);\n    void EraseKeyFrame(KeyFrame* pKF);\n    void SetReferenceMapPoints(const std::vector<MapPoint*> &vpMPs);\n    void InformNewBigChange();\n    int GetLastBigChangeIdx();\n\n    std::vector<KeyFrame*> GetAllKeyFrames();\n    std::vector<MapPoint*> GetAllMapPoints();\n    std::vector<MapPoint*> GetReferenceMapPoints();\n\n    long unsigned int MapPointsInMap();\n    long unsigned  KeyFramesInMap();\n\n    long unsigned int GetMaxKFid();\n\n    void clear();\n\n    vector<KeyFrame*> mvpKeyFrameOrigins;\n\n    std::mutex mMutexMapUpdate;\n\n    // This avoid that two points are created simultaneously in separate threads (id conflict)\n    std::mutex mMutexPointCreation;\n\nprotected:\n    std::set<MapPoint*> mspMapPoints;\n    std::set<KeyFrame*> mspKeyFrames;\n\n    std::vector<MapPoint*> mvpReferenceMapPoints;\n\n    long unsigned int mnMaxKFid;\n\n    // Index related to a big change in the map (loop closure, global BA)\n    int mnBigChangeIdx;\n\n    std::mutex mMutexMap;\n};\n\n} //namespace ORB_SLAM\n\n#endif // MAP_H\n"
  },
  {
    "path": "include/MapDrawer.h",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n/**\n* This file is part of  Jetson-SLAM and is taken from ORB-SLAM2 repo. See above.\n*/\n\n#ifndef MAPDRAWER_H\n#define MAPDRAWER_H\n\n#include\"Map.h\"\n#include\"MapPoint.h\"\n#include\"KeyFrame.h\"\n#include<pangolin/pangolin.h>\n\n#include<mutex>\n\nnamespace Jetson_SLAM\n{\n\nclass MapDrawer\n{\npublic:\n    MapDrawer(Map* pMap, const string &strSettingPath);\n\n    Map* mpMap;\n\n    void DrawMapPoints();\n    void DrawKeyFrames(const bool bDrawKF, const bool bDrawGraph);\n    void DrawCurrentCamera(pangolin::OpenGlMatrix &Twc);\n    void SetCurrentCameraPose(const cv::Mat &Tcw);\n    void SetReferenceKeyFrame(KeyFrame *pKF);\n    void GetCurrentOpenGLCameraMatrix(pangolin::OpenGlMatrix &M);\n\nprivate:\n\n    float mKeyFrameSize;\n    float mKeyFrameLineWidth;\n    float mGraphLineWidth;\n    float mPointSize;\n    float mCameraSize;\n    float mCameraLineWidth;\n\n    cv::Mat mCameraPose;\n\n    std::mutex mMutexCamera;\n};\n\n} //namespace ORB_SLAM\n\n#endif // MAPDRAWER_H\n"
  },
  {
    "path": "include/MapPoint.h",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n/**\n* This file is part of  Jetson-SLAM and is taken from ORB-SLAM2 repo. See above.\n*/\n\n#ifndef MAPPOINT_H\n#define MAPPOINT_H\n\n#include\"KeyFrame.h\"\n#include\"Frame.h\"\n#include\"Map.h\"\n\n#include<opencv2/core/core.hpp>\n#include<mutex>\n\nnamespace Jetson_SLAM\n{\n\nclass KeyFrame;\nclass Map;\nclass Frame;\n\n\nclass MapPoint\n{\npublic:\n    MapPoint(const cv::Mat &Pos, KeyFrame* pRefKF, Map* pMap);\n    MapPoint(const cv::Mat &Pos,  Map* pMap, Frame* pFrame, const int &idxF);\n\n    void SetWorldPos(const cv::Mat &Pos);\n    cv::Mat GetWorldPos();\n\n    cv::Mat GetNormal();\n    KeyFrame* GetReferenceKeyFrame();\n\n    std::map<KeyFrame*,size_t> GetObservations();\n    int Observations();\n\n    void AddObservation(KeyFrame* pKF,size_t idx);\n    void EraseObservation(KeyFrame* pKF);\n\n    int GetIndexInKeyFrame(KeyFrame* pKF);\n    bool IsInKeyFrame(KeyFrame* pKF);\n\n    void SetBadFlag();\n    bool isBad();\n\n    void Replace(MapPoint* pMP);    \n    MapPoint* GetReplaced();\n\n    void IncreaseVisible(int n=1);\n    void IncreaseFound(int n=1);\n    float GetFoundRatio();\n    inline int GetFound(){\n        return mnFound;\n    }\n\n    void ComputeDistinctiveDescriptors();\n\n    cv::Mat GetDescriptor();\n\n    void UpdateNormalAndDepth();\n\n    float GetMinDistanceInvariance();\n    float GetMaxDistanceInvariance();\n    int PredictScale(const float &currentDist, KeyFrame*pKF);\n    int PredictScale(const float &currentDist, Frame* pF);\n\n    void GetDistanceInvariances(float& minDist, float& maxDist, float& dist);\n    void GetWorldPosNormalExp(float& Px, float& Py, float& Pz, float& Pnx, float& Pny, float& Pnz);\n    void GetWorldPosExp(float& Px, float& Py, float& Pz);\n    void GetDescriptorExp(unsigned char* output);\n\npublic:\n    long unsigned int mnId;\n    static long unsigned int nNextId;\n    long int mnFirstKFid;\n    long int mnFirstFrame;\n    int nObs;\n\n    // Variables used by the tracking\n    float mTrackProjX;\n    float mTrackProjY;\n    float mTrackProjXR;\n    bool mbTrackInView;\n    int mnTrackScaleLevel;\n    float mTrackViewCos;\n    long unsigned int mnTrackReferenceForFrame;\n    long unsigned int mnLastFrameSeen;\n\n    // Variables used by local mapping\n    long unsigned int mnBALocalForKF;\n    long unsigned int mnFuseCandidateForKF;\n\n    // Variables used by loop closing\n    long unsigned int mnLoopPointForKF;\n    long unsigned int mnCorrectedByKF;\n    long unsigned int mnCorrectedReference;    \n    cv::Mat mPosGBA;\n    long unsigned int mnBAGlobalForKF;\n\n\n    static std::mutex mGlobalMutex;\n\nprotected:    \n\n     // Position in absolute coordinates\n     cv::Mat mWorldPos;\n\n     // Keyframes observing the point and associated index in keyframe\n     std::map<KeyFrame*,size_t> mObservations;\n\n     // Mean viewing direction\n     cv::Mat mNormalVector;\n\n     // Best descriptor to fast matching\n     cv::Mat mDescriptor;\n\n     // Reference KeyFrame\n     KeyFrame* mpRefKF;\n\n     // Tracking counters\n     int mnVisible;\n     int mnFound;\n\n     // Bad flag (we do not currently erase MapPoint from memory)\n     bool mbBad;\n     MapPoint* mpReplaced;\n\n     // Scale invariance distances\n     float mfMinDistance;\n     float mfMaxDistance;\n\n     Map* mpMap;\n\n     std::mutex mMutexPos;\n     std::mutex mMutexFeatures;\n};\n\n} //namespace ORB_SLAM\n\n#endif // MAPPOINT_H\n"
  },
  {
    "path": "include/ORBVocabulary.h",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n\n#ifndef ORBVOCABULARY_H\n#define ORBVOCABULARY_H\n\n#include\"Thirdparty/DBoW2/DBoW2/FORB.h\"\n#include\"Thirdparty/DBoW2/DBoW2/TemplatedVocabulary.h\"\n\nnamespace Jetson_SLAM\n{\n\ntypedef DBoW2::TemplatedVocabulary<DBoW2::FORB::TDescriptor, DBoW2::FORB>\n  ORBVocabulary;\n\n} //namespace ORB_SLAM\n\n#endif // ORBVOCABULARY_H\n"
  },
  {
    "path": "include/ORBextractor.h",
    "content": "/**\n* This file is part of  Jetson-SLAM.\n*/\n\n#ifndef ORBEXTRACTOR_H\n#define ORBEXTRACTOR_H\n\n#include <vector>\n#include <list>\n#include <opencv2/opencv.hpp>\n\n#include \"cuda/orb_gpu.hpp\"\n\nusing namespace cv;\nusing namespace std;\nusing namespace orb_cuda;\n\nnamespace Jetson_SLAM\n{\n\nclass ORBExtractor\n{\npublic:\n    \n    ORBExtractor(int im_height, int im_width,\n                 float scale_factor, int n_levels,\n                 int FAST_N_MIN,\n                 int FAST_N_MAX,\n                 int th_FAST_MIN,\n                 int th_FAST_MAX,\n                 std::string str_mask,\n                 int tile_h, int tile_w,\n                 bool fixed_multi_scale_tile_size,\n                 bool apply_nms_ms, bool nms_ms_mode_gpu,\n                 bool use_gpu = false);\n\n    ~ORBExtractor();\n\n\n    void extract(const cv::Mat& image,\n                 SyncedMem<int> &keypoints_,\n                 SyncedMem<unsigned char> &keypoints_desc);\n\n    int inline get_levels()\n    {\n        return n_levels_;\n    }\n\n    float inline get_scale_factor()\n    {\n        return scale_factor_;\n    }\n\n    inline const std::vector<float> get_scale_factors()\n    {\n        return scale_;\n    }\n\n    inline std::vector<float> get_inverse_scale_factors()\n    {\n        return inv_scale_;\n    }\n\n    inline std::vector<float> get_scale_sigma_squares()\n    {\n        return level_sigma2_;\n    }\n\n    inline std::vector<float> get_inverse_scale_sigma_squares()\n    {\n        return inv_level_sigma2_;\n    }\n\n\n    orb_cuda::ORB_GPU* orb_gpu_;\n\n\nprotected:\n\n    std::vector<int> height_;\n    std::vector<int> width_;\n\n    std::vector<float> scale_;\n    std::vector<float> inv_scale_;\n    std::vector<float> level_sigma2_;\n    std::vector<float> inv_level_sigma2_;\n\n    std::vector<int> max_features_per_scale_;\n\n    int n_levels_;\n    float scale_factor_;\n    bool use_gpu_;\n};\n\n} //namespace ORB_SLAM\n\n#endif\n\n"
  },
  {
    "path": "include/ORBmatcher.h",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n/**\n* This file is part of  Jetson-SLAM and is taken from ORB-SLAM2 repo. See above.\n*/\n\n\n#ifndef ORBMATCHER_H\n#define ORBMATCHER_H\n\n#include<vector>\n#include<opencv2/core/core.hpp>\n#include<opencv2/features2d/features2d.hpp>\n\n#include\"MapPoint.h\"\n#include\"KeyFrame.h\"\n#include\"Frame.h\"\n\n\nnamespace Jetson_SLAM\n{\n\nclass ORBmatcher\n{    \npublic:\n\n    ORBmatcher(float nnratio=0.6, bool checkOri=true);\n\n    // Computes the Hamming distance between two ORB descriptors\n    static int DescriptorDistance(const cv::Mat &a, const cv::Mat &b);\n\n    // Search matches between Frame keypoints and projected MapPoints. Returns number of matches\n    // Used to track the local map (Tracking)\n    int SearchByProjection(Frame &F, const std::vector<MapPoint*> &vpMapPoints, const float th=3);\n\n    // Project MapPoints tracked in last frame into the current frame and search matches.\n    // Used to track from previous frame (Tracking)\n    int SearchByProjection(Frame &CurrentFrame, const Frame &LastFrame, const float th, const bool bMono);\n\n    // Project MapPoints seen in KeyFrame into the Frame and search matches.\n    // Used in relocalisation (Tracking)\n    int SearchByProjection(Frame &CurrentFrame, KeyFrame* pKF, const std::set<MapPoint*> &sAlreadyFound, const float th, const int ORBdist);\n\n    // Project MapPoints using a Similarity Transformation and search matches.\n    // Used in loop detection (Loop Closing)\n     int SearchByProjection(KeyFrame* pKF, cv::Mat Scw, const std::vector<MapPoint*> &vpPoints, std::vector<MapPoint*> &vpMatched, int th);\n\n    // Search matches between MapPoints in a KeyFrame and ORB in a Frame.\n    // Brute force constrained to ORB that belong to the same vocabulary node (at a certain level)\n    // Used in Relocalisation and Loop Detection\n    int SearchByBoW(KeyFrame *pKF, Frame &F, std::vector<MapPoint*> &vpMapPointMatches);\n    int SearchByBoW(KeyFrame *pKF1, KeyFrame* pKF2, std::vector<MapPoint*> &vpMatches12);\n\n    // Matching for the Map Initialization (only used in the monocular case)\n    int SearchForInitialization(Frame &F1, Frame &F2, std::vector<cv::Point2f> &vbPrevMatched, std::vector<int> &vnMatches12, int windowSize=10);\n\n    // Matching to triangulate new MapPoints. Check Epipolar Constraint.\n    int SearchForTriangulation(KeyFrame *pKF1, KeyFrame* pKF2, cv::Mat F12,\n                               std::vector<pair<size_t, size_t> > &vMatchedPairs, const bool bOnlyStereo);\n\n    // Search matches between MapPoints seen in KF1 and KF2 transforming by a Sim3 [s12*R12|t12]\n    // In the stereo and RGB-D case, s12=1\n    int SearchBySim3(KeyFrame* pKF1, KeyFrame* pKF2, std::vector<MapPoint *> &vpMatches12, const float &s12, const cv::Mat &R12, const cv::Mat &t12, const float th);\n\n    // Project MapPoints into KeyFrame and search for duplicated MapPoints.\n    int Fuse(KeyFrame* pKF, const vector<MapPoint *> &vpMapPoints, const float th=3.0);\n\n    // Project MapPoints into KeyFrame using a given Sim3 and search for duplicated MapPoints.\n    int Fuse(KeyFrame* pKF, cv::Mat Scw, const std::vector<MapPoint*> &vpPoints, float th, vector<MapPoint *> &vpReplacePoint);\n\npublic:\n\n    static const int TH_LOW;\n    static const int TH_HIGH;\n    static const int HISTO_LENGTH;\n\n\nprotected:\n\n    bool CheckDistEpipolarLine(const cv::KeyPoint &kp1, const cv::KeyPoint &kp2, const cv::Mat &F12, const KeyFrame *pKF);\n\n    float RadiusByViewingCos(const float &viewCos);\n\n    void ComputeThreeMaxima(std::vector<int>* histo, const int L, int &ind1, int &ind2, int &ind3);\n\n    float mfNNratio;\n    bool mbCheckOrientation;\n};\n\n}// namespace ORB_SLAM\n\n#endif // ORBMATCHER_H\n"
  },
  {
    "path": "include/Optimizer.h",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n/**\n* This file is part of  Jetson-SLAM and is taken from ORB-SLAM2 repo. See above.\n*/\n\n#ifndef OPTIMIZER_H\n#define OPTIMIZER_H\n\n#include \"Map.h\"\n#include \"MapPoint.h\"\n#include \"KeyFrame.h\"\n#include \"LoopClosing.h\"\n#include \"Frame.h\"\n\n#include \"Thirdparty/g2o/g2o/types/types_seven_dof_expmap.h\"\n\nnamespace Jetson_SLAM\n{\n\nclass LoopClosing;\n\nclass Optimizer\n{\npublic:\n    void static BundleAdjustment(const std::vector<KeyFrame*> &vpKF, const std::vector<MapPoint*> &vpMP,\n                                 int nIterations = 5, bool *pbStopFlag=NULL, const unsigned long nLoopKF=0,\n                                 const bool bRobust = true);\n    void static GlobalBundleAdjustemnt(Map* pMap, int nIterations=5, bool *pbStopFlag=NULL,\n                                       const unsigned long nLoopKF=0, const bool bRobust = true);\n    void static LocalBundleAdjustment(KeyFrame* pKF, bool *pbStopFlag, Map *pMap);\n    int static PoseOptimization(Frame* pFrame);\n\n    // if bFixScale is true, 6DoF optimization (stereo,rgbd), 7DoF otherwise (mono)\n    void static OptimizeEssentialGraph(Map* pMap, KeyFrame* pLoopKF, KeyFrame* pCurKF,\n                                       const LoopClosing::KeyFrameAndPose &NonCorrectedSim3,\n                                       const LoopClosing::KeyFrameAndPose &CorrectedSim3,\n                                       const map<KeyFrame *, set<KeyFrame *> > &LoopConnections,\n                                       const bool &bFixScale);\n\n    // if bFixScale is true, optimize SE3 (stereo,rgbd), Sim3 otherwise (mono)\n    static int OptimizeSim3(KeyFrame* pKF1, KeyFrame* pKF2, std::vector<MapPoint *> &vpMatches1,\n                            g2o::Sim3 &g2oS12, const float th2, const bool bFixScale);\n};\n\n} //namespace ORB_SLAM\n\n#endif // OPTIMIZER_H\n"
  },
  {
    "path": "include/PnPsolver.h",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n* This file is a modified version of EPnP <http://cvlab.epfl.ch/EPnP/index.php>, see FreeBSD license below.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n/**\n* Copyright (c) 2009, V. Lepetit, EPFL\n* All rights reserved.\n*\n* Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n* modification, are permitted provided that the following conditions are met:\n*\n* 1. Redistributions of source code must retain the above copyright notice, this\n*    list of conditions and the following disclaimer.\n* 2. Redistributions in binary form must reproduce the above copyright notice,\n*    this list of conditions and the following disclaimer in the documentation\n*    and/or other materials provided with the distribution.\n*\n* THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS IS\" AND\n* ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED\n* WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE\n* DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT OWNER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR\n* ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES\n* (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES;\n* LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND\n* ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT\n* (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n* SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n*\n* The views and conclusions contained in the software and documentation are those\n* of the authors and should not be interpreted as representing official policies,\n*   either expressed or implied, of the FreeBSD Project\n*/\n\n\n/**\n* This file is part of  Jetson-SLAM and is taken from ORB-SLAM2 repo. See above.\n*/\n\n#ifndef PNPSOLVER_H\n#define PNPSOLVER_H\n\n#include <opencv2/core/core.hpp>\n#include \"MapPoint.h\"\n#include \"Frame.h\"\n#include<opencv2/core/types_c.h>\n\nnamespace Jetson_SLAM\n{\n\nclass PnPsolver {\n public:\n  PnPsolver(const Frame &F, const vector<MapPoint*> &vpMapPointMatches);\n\n  ~PnPsolver();\n\n  void SetRansacParameters(double probability = 0.99, int minInliers = 8 , int maxIterations = 300, int minSet = 4, float epsilon = 0.4,\n                           float th2 = 5.991);\n\n  cv::Mat find(vector<bool> &vbInliers, int &nInliers);\n\n  cv::Mat iterate(int nIterations, bool &bNoMore, vector<bool> &vbInliers, int &nInliers);\n\n private:\n\n  void CheckInliers();\n  bool Refine();\n\n  // Functions from the original EPnP code\n  void set_maximum_number_of_correspondences(const int n);\n  void reset_correspondences(void);\n  void add_correspondence(const double X, const double Y, const double Z,\n              const double u, const double v);\n\n  double compute_pose(double R[3][3], double T[3]);\n\n  void relative_error(double & rot_err, double & transl_err,\n              const double Rtrue[3][3], const double ttrue[3],\n              const double Rest[3][3],  const double test[3]);\n\n  void print_pose(const double R[3][3], const double t[3]);\n  double reprojection_error(const double R[3][3], const double t[3]);\n\n  void choose_control_points(void);\n  void compute_barycentric_coordinates(void);\n  void fill_M(CvMat * M, const int row, const double * alphas, const double u, const double v);\n  void compute_ccs(const double * betas, const double * ut);\n  void compute_pcs(void);\n\n  void solve_for_sign(void);\n\n  void find_betas_approx_1(const CvMat * L_6x10, const CvMat * Rho, double * betas);\n  void find_betas_approx_2(const CvMat * L_6x10, const CvMat * Rho, double * betas);\n  void find_betas_approx_3(const CvMat * L_6x10, const CvMat * Rho, double * betas);\n  void qr_solve(CvMat * A, CvMat * b, CvMat * X);\n\n  double dot(const double * v1, const double * v2);\n  double dist2(const double * p1, const double * p2);\n\n  void compute_rho(double * rho);\n  void compute_L_6x10(const double * ut, double * l_6x10);\n\n  void gauss_newton(const CvMat * L_6x10, const CvMat * Rho, double current_betas[4]);\n  void compute_A_and_b_gauss_newton(const double * l_6x10, const double * rho,\n\t\t\t\t    double cb[4], CvMat * A, CvMat * b);\n\n  double compute_R_and_t(const double * ut, const double * betas,\n\t\t\t double R[3][3], double t[3]);\n\n  void estimate_R_and_t(double R[3][3], double t[3]);\n\n  void copy_R_and_t(const double R_dst[3][3], const double t_dst[3],\n\t\t    double R_src[3][3], double t_src[3]);\n\n  void mat_to_quat(const double R[3][3], double q[4]);\n\n\n  double uc, vc, fu, fv;\n\n  double * pws, * us, * alphas, * pcs;\n  int maximum_number_of_correspondences;\n  int number_of_correspondences;\n\n  double cws[4][3], ccs[4][3];\n  double cws_determinant;\n\n  vector<MapPoint*> mvpMapPointMatches;\n\n  // 2D Points\n  vector<cv::Point2f> mvP2D;\n  vector<float> mvSigma2;\n\n  // 3D Points\n  vector<cv::Point3f> mvP3Dw;\n\n  // Index in Frame\n  vector<size_t> mvKeyPointIndices;\n\n  // Current Estimation\n  double mRi[3][3];\n  double mti[3];\n  cv::Mat mTcwi;\n  vector<bool> mvbInliersi;\n  int mnInliersi;\n\n  // Current Ransac State\n  int mnIterations;\n  vector<bool> mvbBestInliers;\n  int mnBestInliers;\n  cv::Mat mBestTcw;\n\n  // Refined\n  cv::Mat mRefinedTcw;\n  vector<bool> mvbRefinedInliers;\n  int mnRefinedInliers;\n\n  // Number of Correspondences\n  int N;\n\n  // Indices for random selection [0 .. N-1]\n  vector<size_t> mvAllIndices;\n\n  // RANSAC probability\n  double mRansacProb;\n\n  // RANSAC min inliers\n  int mRansacMinInliers;\n\n  // RANSAC max iterations\n  int mRansacMaxIts;\n\n  // RANSAC expected inliers/total ratio\n  float mRansacEpsilon;\n\n  // RANSAC Threshold inlier/outlier. Max error e = dist(P1,T_12*P2)^2\n  float mRansacTh;\n\n  // RANSAC Minimun Set used at each iteration\n  int mRansacMinSet;\n\n  // Max square error associated with scale level. Max error = th*th*sigma(level)*sigma(level)\n  vector<float> mvMaxError;\n\n};\n\n} //namespace ORB_SLAM\n\n#endif //PNPSOLVER_H\n"
  },
  {
    "path": "include/Sim3Solver.h",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n\n#ifndef SIM3SOLVER_H\n#define SIM3SOLVER_H\n\n#include <opencv2/opencv.hpp>\n#include <vector>\n\n#include \"KeyFrame.h\"\n\n\n\nnamespace Jetson_SLAM\n{\n\nclass Sim3Solver\n{\npublic:\n\n    Sim3Solver(KeyFrame* pKF1, KeyFrame* pKF2, const std::vector<MapPoint*> &vpMatched12, const bool bFixScale = true);\n\n    void SetRansacParameters(double probability = 0.99, int minInliers = 6 , int maxIterations = 300);\n\n    cv::Mat find(std::vector<bool> &vbInliers12, int &nInliers);\n\n    cv::Mat iterate(int nIterations, bool &bNoMore, std::vector<bool> &vbInliers, int &nInliers);\n\n    cv::Mat GetEstimatedRotation();\n    cv::Mat GetEstimatedTranslation();\n    float GetEstimatedScale();\n\n\nprotected:\n\n    void ComputeCentroid(cv::Mat &P, cv::Mat &Pr, cv::Mat &C);\n\n    void ComputeSim3(cv::Mat &P1, cv::Mat &P2);\n\n    void CheckInliers();\n\n    void Project(const std::vector<cv::Mat> &vP3Dw, std::vector<cv::Mat> &vP2D, cv::Mat Tcw, cv::Mat K);\n    void FromCameraToImage(const std::vector<cv::Mat> &vP3Dc, std::vector<cv::Mat> &vP2D, cv::Mat K);\n\n\nprotected:\n\n    // KeyFrames and matches\n    KeyFrame* mpKF1;\n    KeyFrame* mpKF2;\n\n    std::vector<cv::Mat> mvX3Dc1;\n    std::vector<cv::Mat> mvX3Dc2;\n    std::vector<MapPoint*> mvpMapPoints1;\n    std::vector<MapPoint*> mvpMapPoints2;\n    std::vector<MapPoint*> mvpMatches12;\n    std::vector<size_t> mvnIndices1;\n    std::vector<size_t> mvSigmaSquare1;\n    std::vector<size_t> mvSigmaSquare2;\n    std::vector<size_t> mvnMaxError1;\n    std::vector<size_t> mvnMaxError2;\n\n    int N;\n    int mN1;\n\n    // Current Estimation\n    cv::Mat mR12i;\n    cv::Mat mt12i;\n    float ms12i;\n    cv::Mat mT12i;\n    cv::Mat mT21i;\n    std::vector<bool> mvbInliersi;\n    int mnInliersi;\n\n    // Current Ransac State\n    int mnIterations;\n    std::vector<bool> mvbBestInliers;\n    int mnBestInliers;\n    cv::Mat mBestT12;\n    cv::Mat mBestRotation;\n    cv::Mat mBestTranslation;\n    float mBestScale;\n\n    // Scale is fixed to 1 in the stereo/RGBD case\n    bool mbFixScale;\n\n    // Indices for random selection\n    std::vector<size_t> mvAllIndices;\n\n    // Projections\n    std::vector<cv::Mat> mvP1im1;\n    std::vector<cv::Mat> mvP2im2;\n\n    // RANSAC probability\n    double mRansacProb;\n\n    // RANSAC min inliers\n    int mRansacMinInliers;\n\n    // RANSAC max iterations\n    int mRansacMaxIts;\n\n    // Threshold inlier/outlier. e = dist(Pi,T_ij*Pj)^2 < 5.991*mSigma2\n    float mTh;\n    float mSigma2;\n\n    // Calibration\n    cv::Mat mK1;\n    cv::Mat mK2;\n\n};\n\n} //namespace ORB_SLAM\n\n#endif // SIM3SOLVER_H\n"
  },
  {
    "path": "include/System.h",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n\n#ifndef SYSTEM_H\n#define SYSTEM_H\n\n#include<string>\n#include<thread>\n#include<opencv2/core/core.hpp>\n\n#include \"Tracking.h\"\n#include \"FrameDrawer.h\"\n#include \"MapDrawer.h\"\n#include \"Map.h\"\n#include \"LocalMapping.h\"\n#include \"LoopClosing.h\"\n#include \"KeyFrameDatabase.h\"\n#include \"ORBVocabulary.h\"\n#include \"Viewer.h\"\n\nnamespace Jetson_SLAM\n{\n\nclass Viewer;\nclass FrameDrawer;\nclass Map;\nclass Tracking;\nclass LocalMapping;\nclass LoopClosing;\n\nclass System\n{\npublic:\n    // Input sensor\n    enum eSensor{\n        MONOCULAR=0,\n        STEREO=1,\n        RGBD=2\n    };\n\npublic:\n\n    // Initialize the SLAM system. It launches the Local Mapping, Loop Closing and Viewer threads.\n    System(const string &strVocFile, const string &strSettingsFile, const eSensor sensor, const bool bUseViewer = true);\n\n    // Proccess the given stereo frame. Images must be synchronized and rectified.\n    // Input images: RGB (CV_8UC3) or grayscale (CV_8U). RGB is converted to grayscale.\n    // Returns the camera pose (empty if tracking fails).\n    cv::Mat TrackStereo(const cv::Mat &imLeft, const cv::Mat &imRight, const double &timestamp);\n\n    // Process the given rgbd frame. Depthmap must be registered to the RGB frame.\n    // Input image: RGB (CV_8UC3) or grayscale (CV_8U). RGB is converted to grayscale.\n    // Input depthmap: Float (CV_32F).\n    // Returns the camera pose (empty if tracking fails).\n    cv::Mat TrackRGBD(const cv::Mat &im, const cv::Mat &depthmap, const double &timestamp);\n\n    // Proccess the given monocular frame\n    // Input images: RGB (CV_8UC3) or grayscale (CV_8U). RGB is converted to grayscale.\n    // Returns the camera pose (empty if tracking fails).\n    cv::Mat TrackMonocular(const cv::Mat &im, const double &timestamp);\n\n    // This stops local mapping thread (map building) and performs only camera tracking.\n    void ActivateLocalizationMode();\n    // This resumes local mapping thread and performs SLAM again.\n    void DeactivateLocalizationMode();\n\n    // Returns true if there have been a big map change (loop closure, global BA)\n    // since last call to this function\n    bool MapChanged();\n\n    // Reset the system (clear map)\n    void Reset();\n\n    // All threads will be requested to finish.\n    // It waits until all threads have finished.\n    // This function must be called before saving the trajectory.\n    void Shutdown();\n\n    // Save camera trajectory in the TUM RGB-D dataset format.\n    // Only for stereo and RGB-D. This method does not work for monocular.\n    // Call first Shutdown()\n    // See format details at: http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset\n    void SaveTrajectoryTUM(const string &filename);\n\n    // Save keyframe poses in the TUM RGB-D dataset format.\n    // This method works for all sensor input.\n    // Call first Shutdown()\n    // See format details at: http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset\n    void SaveKeyFrameTrajectoryTUM(const string &filename);\n\n    // Save camera trajectory in the KITTI dataset format.\n    // Only for stereo and RGB-D. This method does not work for monocular.\n    // Call first Shutdown()\n    // See format details at: http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_odometry.php\n    void SaveTrajectoryKITTI(const string &filename);\n\n    // TODO: Save/Load functions\n    // SaveMap(const string &filename);\n    // LoadMap(const string &filename);\n\n    // Information from most recent processed frame\n    // You can call this right after TrackMonocular (or stereo or RGBD)\n    int GetTrackingState();\n    std::vector<MapPoint*> GetTrackedMapPoints();\n    std::vector<cv::KeyPoint> GetTrackedKeyPointsUn();\n\n    const Tracking& get_tracker(void)\n    {\n        return *(mpTracker);\n    }\n\nprivate:\n\n    // Input sensor\n    eSensor mSensor;\n\n    // ORB vocabulary used for place recognition and feature matching.\n    ORBVocabulary* mpVocabulary;\n\n    // KeyFrame database for place recognition (relocalization and loop detection).\n    KeyFrameDatabase* mpKeyFrameDatabase;\n\n    // Map structure that stores the pointers to all KeyFrames and MapPoints.\n    Map* mpMap;\n\n    // Tracker. It receives a frame and computes the associated camera pose.\n    // It also decides when to insert a new keyframe, create some new MapPoints and\n    // performs relocalization if tracking fails.\n    Tracking* mpTracker;\n\n    // Local Mapper. It manages the local map and performs local bundle adjustment.\n    LocalMapping* mpLocalMapper;\n\n    // Loop Closer. It searches loops with every new keyframe. If there is a loop it performs\n    // a pose graph optimization and full bundle adjustment (in a new thread) afterwards.\n    LoopClosing* mpLoopCloser;\n\n    // The viewer draws the map and the current camera pose. It uses Pangolin.\n    Viewer* mpViewer;\n\n    FrameDrawer* mpFrameDrawer;\n    MapDrawer* mpMapDrawer;\n\n    // System threads: Local Mapping, Loop Closing, Viewer.\n    // The Tracking thread \"lives\" in the main execution thread that creates the System object.\n    std::thread* mptLocalMapping;\n    std::thread* mptLoopClosing;\n    std::thread* mptViewer;\n\n    // Reset flag\n    std::mutex mMutexReset;\n    bool mbReset;\n\n    // Change mode flags\n    std::mutex mMutexMode;\n    bool mbActivateLocalizationMode;\n    bool mbDeactivateLocalizationMode;\n\n    // Tracking state\n    int mTrackingState;\n    std::vector<MapPoint*> mTrackedMapPoints;\n    std::vector<cv::KeyPoint> mTrackedKeyPointsUn;\n    std::mutex mMutexState;\n};\n\n}// namespace ORB_SLAM\n\n#endif // SYSTEM_H\n"
  },
  {
    "path": "include/Tracking.h",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n\n#ifndef TRACKING_H\n#define TRACKING_H\n\n#include<opencv2/core/core.hpp>\n#include<opencv2/features2d/features2d.hpp>\n\n#include\"Viewer.h\"\n#include\"FrameDrawer.h\"\n#include\"Map.h\"\n#include\"LocalMapping.h\"\n#include\"LoopClosing.h\"\n#include\"Frame.h\"\n#include \"ORBVocabulary.h\"\n#include\"KeyFrameDatabase.h\"\n#include\"ORBextractor.h\"\n#include \"Initializer.h\"\n#include \"MapDrawer.h\"\n#include \"System.h\"\n\n#include <mutex>\n\nnamespace Jetson_SLAM\n{\n\nclass Viewer;\nclass FrameDrawer;\nclass Map;\nclass LocalMapping;\nclass LoopClosing;\nclass System;\n\nclass Tracking\n{  \n\npublic:\n    Tracking(System* pSys, ORBVocabulary* pVoc, FrameDrawer* pFrameDrawer, MapDrawer* pMapDrawer, Map* pMap,\n             KeyFrameDatabase* pKFDB, const string &strSettingPath, const int sensor);\n\n    // Preprocess the input and call Track(). Extract features and performs stereo matching.\n    cv::Mat GrabImageStereo(const cv::Mat &imRectLeft,const cv::Mat &imRectRight, const double &timestamp);\n    cv::Mat GrabImageRGBD(const cv::Mat &imRGB,const cv::Mat &imD, const double &timestamp);\n    cv::Mat GrabImageMonocular(const cv::Mat &im, const double &timestamp);\n\n    void SetLocalMapper(LocalMapping* pLocalMapper);\n    void SetLoopClosing(LoopClosing* pLoopClosing);\n    void SetViewer(Viewer* pViewer);\n\n    // Load new settings\n    // The focal lenght should be similar or scale prediction will fail when projecting points\n    // TODO: Modify MapPoint::PredictScale to take into account focal lenght\n    void ChangeCalibration(const string &strSettingPath);\n\n    // Use this function if you have deactivated local mapping and you only want to localize the camera.\n    void InformOnlyTracking(const bool &flag);\n\n\npublic:\n\n    // Tracking states\n    enum eTrackingState{\n        SYSTEM_NOT_READY=-1,\n        NO_IMAGES_YET=0,\n        NOT_INITIALIZED=1,\n        OK=2,\n        LOST=3\n    };\n\n    eTrackingState mState;\n    eTrackingState mLastProcessedState;\n\n    // Input sensor\n    int mSensor;\n\n    // Current Frame\n    Frame mCurrentFrame;\n    cv::Mat mImGray;\n\n    // Initialization Variables (Monocular)\n    std::vector<int> mvIniLastMatches;\n    std::vector<int> mvIniMatches;\n    std::vector<cv::Point2f> mvbPrevMatched;\n    std::vector<cv::Point3f> mvIniP3D;\n    Frame mInitialFrame;\n\n    // Lists used to recover the full camera trajectory at the end of the execution.\n    // Basically we store the reference keyframe for each frame and its relative transformation\n    list<cv::Mat> mlRelativeFramePoses;\n    list<KeyFrame*> mlpReferences;\n    list<double> mlFrameTimes;\n    list<bool> mlbLost;\n\n    // True if local mapping is deactivated and we are performing only localization\n    bool mbOnlyTracking;\n\n    void Reset();\n\nprotected:\n\n    // Main tracking function. It is independent of the input sensor.\n    void Track();\n\n    // Map initialization for stereo and RGB-D\n    void StereoInitialization();\n\n    // Map initialization for monocular\n    void MonocularInitialization();\n    void CreateInitialMapMonocular();\n\n    void CheckReplacedInLastFrame();\n    bool TrackReferenceKeyFrame();\n    void UpdateLastFrame();\n    bool TrackWithMotionModel();\n\n    bool Relocalization();\n\n    void UpdateLocalMap();\n    void UpdateLocalPoints();\n    void UpdateLocalKeyFrames();\n\n    bool TrackLocalMap();\n    void SearchLocalPoints();\n\n    bool NeedNewKeyFrame();\n    void CreateNewKeyFrame();\n\n    // In case of performing only localization, this flag is true when there are no matches to\n    // points in the map. Still tracking will continue if there are enough matches with temporal points.\n    // In that case we are doing visual odometry. The system will try to do relocalization to recover\n    // \"zero-drift\" localization to the map.\n    bool mbVO;\n\n    //Other Thread Pointers\n    LocalMapping* mpLocalMapper;\n    LoopClosing* mpLoopClosing;\n\n    //ORB\n    ORBExtractor* mpORBextractorLeft, *mpORBextractorRight;\n    ORBExtractor* mpIniORBextractor;\n\n    //BoW\n    ORBVocabulary* mpORBVocabulary;\n    KeyFrameDatabase* mpKeyFrameDB;\n\n    // Initalization (only for monocular)\n    Initializer* mpInitializer;\n\n    //Local Map\n    KeyFrame* mpReferenceKF;\n    std::vector<KeyFrame*> mvpLocalKeyFrames;\n    std::vector<MapPoint*> mvpLocalMapPoints;\n    \n    // System\n    System* mpSystem;\n    \n    //Drawers\n    Viewer* mpViewer;\n    FrameDrawer* mpFrameDrawer;\n    MapDrawer* mpMapDrawer;\n\n    //Map\n    Map* mpMap;\n\n    //Calibration matrix\n    cv::Mat mK;\n    cv::Mat mDistCoef;\n    float mbf;\n\n    //New KeyFrame rules (according to fps)\n    int mMinFrames;\n    int mMaxFrames;\n\n    // Threshold close/far points\n    // Points seen as close by the stereo/RGBD sensor are considered reliable\n    // and inserted from just one frame. Far points requiere a match in two keyframes.\n    float mThDepth;\n\n    // For RGB-D inputs only. For some datasets (e.g. TUM) the depthmap values are scaled.\n    float mDepthMapFactor;\n\n    //Current matches in frame\n    int mnMatchesInliers;\n\n    //Last Frame, KeyFrame and Relocalisation Info\n    KeyFrame* mpLastKeyFrame;\n    Frame mLastFrame;\n    unsigned int mnLastKeyFrameId;\n    unsigned int mnLastRelocFrameId;\n\n    //Motion Model\n    cv::Mat mVelocity;\n\n    //Color order (true RGB, false BGR, ignored if grayscale)\n    bool mbRGB;\n\n    list<MapPoint*> mlpTemporalPoints;\n\n\n    int use_gpu_;\n    int is_jetson_;\n};\n\n} //namespace ORB_SLAM\n\n#endif // TRACKING_H\n"
  },
  {
    "path": "include/Viewer.h",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n\n#ifndef VIEWER_H\n#define VIEWER_H\n\n#include \"FrameDrawer.h\"\n#include \"MapDrawer.h\"\n#include \"Tracking.h\"\n#include \"System.h\"\n\n#include <mutex>\n\nnamespace Jetson_SLAM\n{\n\nclass Tracking;\nclass FrameDrawer;\nclass MapDrawer;\nclass System;\n\nclass Viewer\n{\npublic:\n    Viewer(System* pSystem, FrameDrawer* pFrameDrawer, MapDrawer* pMapDrawer, Tracking *pTracking, const string &strSettingPath);\n\n    // Main thread function. Draw points, keyframes, the current camera pose and the last processed\n    // frame. Drawing is refreshed according to the camera fps. We use Pangolin.\n    void Run();\n\n    void RequestFinish();\n\n    void RequestStop();\n\n    bool isFinished();\n\n    bool isStopped();\n\n    void Release();\n\nprivate:\n\n    bool Stop();\n\n    System* mpSystem;\n    FrameDrawer* mpFrameDrawer;\n    MapDrawer* mpMapDrawer;\n    Tracking* mpTracker;\n\n    // 1/fps in ms\n    double mT;\n    float mImageWidth, mImageHeight;\n\n    float mViewpointX, mViewpointY, mViewpointZ, mViewpointF;\n\n    bool CheckFinish();\n    void SetFinish();\n    bool mbFinishRequested;\n    bool mbFinished;\n    std::mutex mMutexFinish;\n\n    bool mbStopped;\n    bool mbStopRequested;\n    std::mutex mMutexStop;\n\n};\n\n}\n\n\n#endif // VIEWER_H\n\t\n\n"
  },
  {
    "path": "include/cuda/orb_gpu.hpp",
    "content": "#ifndef __CUDA_ORB_GPU_HPP__\n#define __CUDA_ORB_GPU_HPP__\n\n#include<vector>\n\n#include<opencv2/opencv.hpp>\n\n#include<cuda.h>\n#include<cuda_device_runtime_api.h>\n#include<cuda_runtime_api.h>\n\n#include<cuda/synced_mem_holder.hpp>\n\nnamespace orb_cuda\n{\n\n#define BORDER_SKIP 20\n#define CIRCULAR_HALF_PATCH_SIZE 15\n#define NMS_WINDOW 3\n#define NMS_WINDOW_HALF (NMS_WINDOW - 1 ) / 2\n\nclass ORB_GPU\n{\npublic:\n\n    ORB_GPU(int im_height, int im_width,\n            int n_levels, float scale_factor,\n            int FAST_N_MIN, int FAST_N_MAX,\n            int th_FAST_MIN, int th_FAST_MAX,\n            int tile_h, int tile_w,\n            bool fixed_multi_scale_tile_size,\n            bool apply_nms_ms, bool nms_ms_mode_gpu,\n            std::string str_mask,\n            int device_id = 0);\n\n    ~ORB_GPU();\n\n    void dummy_kernel_launch_tosetup_context();\n\n    void Compute_pyramid(int height, int width,\n                         int op_height, int op_width,\n                         float inv_scale,\n                         unsigned char* ip_image_data_gpu,\n                         unsigned char* op_image_data_gpu,\n                         cudaStream_t& cuda_stream);\n\n\n    void Compute_pyramid(int height, int width,\n                         int op_height, int op_width,\n                         float inv_scale,\n                         unsigned char* ip_image_data_gpu, int ip_pitch,\n                         unsigned char* op_image_data_gpu, int op_pitch,\n                         cudaStream_t& cuda_stream);\n\n    void FAST_compute_score(int height, int width,\n                            unsigned char* image_data_gpu,\n                            int *threshold_tab,\n                            int* score_data_gpu,\n                            cudaStream_t& cuda_stream);\n\n    void FAST_compute_score_lookpup(int height, int width,\n                                    unsigned char* image_data_gpu,\n                                    int image_pitch,\n                                    int threshold_tab,\n                                    int *lookup_table_gpu,\n                                    int* score_data_gpu,\n                                    int score_pitch,\n                                    cudaStream_t& cuda_stream);\n\n    void FAST_compute_score_lookpup_mask(int height, int width,\n                                         unsigned char* image_data_gpu,\n                                         int image_pitch,\n                                         unsigned char* mask_data_gpu,\n                                         int mask_pitch,\n                                         int threshold_tab,\n                                         int *lookup_table_gpu,\n                                         int* score_data_gpu,\n                                         int score_pitch,\n                                         cudaStream_t& cuda_stream);\n\n\n    void FAST_apply_NMS_L(int height, int width,\n                          int* score_data_gpu,\n                          int score_pitch,\n                          int *score_data_nms,\n                          int score_nms_pitch,\n                          cudaStream_t& cuda_stream);\n\n    void FAST_obtain_keypoints(int height, int width,\n                               int* score_data_nms_cpu,\n                               int& n_keypoints,\n                               int max_features,\n                               int n_features_per_scale,\n                               cv::Mat &mask,\n                               SyncedMem<int> *keypoints_x_,\n                               SyncedMem<int> *keypoints_y_);\n\n    void FAST_apply_NMS_G_unroll_reduce(int height, int width,\n                                        int tile_h, int tile_w, int n_tiles_h, int n_tiles_w,\n                                        int warp_tile_h, int warp_tile_w,\n                                        int fuse_nms_L_with_nms_G,\n                                        int* image_unroll_,\n                                        int* score_data_nms_gpu,\n                                        int* keypoints_x_,\n                                        int* keypoints_y_,\n                                        int* keypoints_score,\n                                        cudaStream_t& cuda_stream);\n\n\n    void FAST_apply_NMS_G_reduce_unroll_reduce(int height, int width,\n                                               int tile_h, int tile_w,\n                                               int n_tiles_h, int n_tiles_w,\n                                               int warp_tile_h, int warp_tile_w,\n                                               int fuse_nms_L_with_nms_G,\n                                               int* image_unroll_,\n                                               int* image_unroll_x_,\n                                               int* image_unroll_y_,\n                                               int* score_data_gpu, int score_pitch,\n                                               int* keypoints_x,\n                                               int* keypoints_y,\n                                               int* keypoints_score,\n                                               cudaStream_t& cuda_stream);\n\n    void FAST_compute_orientation(int height, int width,\n                                  unsigned char* image_data_gpu, int image_pitch,\n                                  int  n_keypoints,\n                                  int* keypoints_x_gpu,\n                                  int* keypoints_y_gpu,\n                                  int *keypoints_score,\n                                  float* keypoints_angle_gpu,\n                                  int* umax_gpu,\n                                  cudaStream_t& cuda_stream);\n\n\n    void compute_gaussian(int height, int width,\n                          unsigned char* image_data_gpu, int image_pitch,\n                          unsigned char *image_data_gaussian_gpu, int image_gaussian_pitch,\n                          float* gaussian_weights_gpu,\n                          cudaStream_t& cuda_stream);\n\n    void compute_gaussian_v2(int height, int width,\n                             unsigned char* image_data_gpu,\n                             unsigned char* gaussian_unrolling,\n                             unsigned char* image_data_gaussian_gpu,\n                             float* gaussian_weights_gpu,\n                             cudaStream_t& cuda_stream);\n\n\n    void ORB_compute_descriptor(int height, int width,\n                                unsigned char* image_data_gpu, int image_pitch,\n                                signed char* pattern_x_gpu,\n                                signed char* pattern_y_gpu,\n                                int n_keypoints,\n                                int* keypoints_x_gpu,\n                                int* keypoints_y_gpu,\n                                float* keypoints_angle_gpu,\n                                unsigned char* keypoints_descriptor_gpu,\n                                cudaStream_t& cuda_stream);\n\n    void fill_bitpattern(signed char *pattern_x, signed char *pattern_y);\n\n    void copy_output(const int n_keypoints,\n                     const int octave,\n                     const int width,\n                     const float scale,\n                     const int* keypoints_x,\n                     const int* keypoints_y,\n                     const int* keypoints_score,\n                     const float* keypoints_angle,\n                     int* keypoints_x_op,\n                     int* keypoints_y_op,\n                     int* keypoints_response_op,\n                     float* keypoints_angle_op,\n                     int* keypoints_octave_op,\n                     int* keypoints_size_op,\n                     cudaStream_t& cuda_stream);\n\n    void extract(const cv::Mat &image,\n                 SyncedMem<int> &out_keypoints,\n                 SyncedMem<unsigned char> &out_keypoints_desc);\n\n\n\n\n    void apply_NMS_MS_S_L(int height, int width,\n                          int n_levels,\n                          int n_keypoints,\n                          int* keypoints_x,\n                          int* keypoints_y,\n                          int* keypoints_score,\n                          int* keypoints_level,\n                          float* keypoints_scale_factor,\n                          int* s0_score_gpu,\n                          int *nms_s_score,\n                          int *nms_s_level,\n                          cudaStream_t& cuda_stream);\n\n\n\n    void NMS_S_L(int height, int width, int n_keypoints,\n                 int *all_keypoints_x_,\n                 int *all_keypoints_y_,\n                 int *all_keypoints_score_,\n                 int *all_keypoints_level_,\n                 int* s0_score_gpu,\n                 int* nms_s_score,\n                 int* nms_s_level,\n                 cudaStream_t& cuda_stream);\n\n\n    void FAST_apply_NMS_MS_cpu(void);\n\n    void FAST_obtain_keypoints();\n\n    void patternCircle(int* pattern_circle, int rowStride, int patternSize);\n\n\n    void ORB_compute_stereo_match(int ORB_TH_HIGH, int ORB_TH_LOW,\n                                  float mb, float mbf,\n                                  std::vector<int>& octave_height,\n                                  std::vector<int>& octave_width,\n                                  std::vector<cv::KeyPoint>& mvKeys,\n                                  std::vector<cv::KeyPoint>& mvKeysRight,\n                                  std::vector<float>& mvuRight,\n                                  std::vector<float>& mvDepth,\n                                  unsigned char* keypoint_descriptor_left,\n                                  unsigned char* keypoint_descriptor_right,\n                                  std::vector<SyncedMem<unsigned char> > &images_left_smem,\n                                  std::vector<SyncedMem<unsigned char> > &images_right_smem);\n\n\n    //private:\n\n\n    int patternSize_;\n\n    int device_id_;\n\n    std::vector<float> scale_;\n    std::vector<float> inv_scale_;\n\n    std::vector<int> height_;\n    std::vector<int> width_;\n\n    std::vector<int> n_keypoints_;\n\n    std::vector<SyncedMem<unsigned char> > image_;\n    std::vector<SyncedMem<unsigned char> > image_gaussian_;\n\n    std::vector<SyncedMem<int> > score_;\n    std::vector<SyncedMem<int> > score_nms_;\n\n    SyncedMem<int> keypoints_;\n    SyncedMem<unsigned char> keypoints_desc_;\n\n    int x_offset_;\n    int y_offset_;\n    int s_offset_;\n    int l_offset_;\n    int a_offset_;\n\n    int x_count_;\n    int y_count_;\n    int s_count_;\n    int l_count_;\n    int a_count_;\n\n    int max_kp_count_;\n\n    std::vector<int> level_offset_;\n\n    SyncedMem<int> s0_score_;\n    SyncedMem<int> nms_s_score_;\n    SyncedMem<int> nms_s_level_;\n\n    SyncedMem<int> grid_levels_;\n    SyncedMem<float> grid_scale_factor_;\n\n    std::vector<SyncedMem<signed char> > pattern_x_;\n    std::vector<SyncedMem<signed char> > pattern_y_;\n\n    std::vector<SyncedMem<int> > threshold_tab_;\n    std::vector<SyncedMem<int> > umax_;\n    std::vector<SyncedMem<float> > gaussian_weights_;\n\n    std::vector<cudaStream_t> cuda_streams_;\n\n\n    std::vector<SyncedMem<int> > image_unroll_x_;\n    std::vector<SyncedMem<int> > image_unroll_y_;\n    std::vector<SyncedMem<int> > image_unroll_;\n\n    std::vector<int> tile_h_;\n    std::vector<int> tile_w_;\n\n    std::vector<int> n_tile_h_;\n    std::vector<int> n_tile_w_;\n\n    std::vector<int> warp_tile_h_;\n    std::vector<int> warp_tile_w_;\n\n    std::vector<SyncedMem<unsigned char>> masks_;\n\n    int n_levels_;\n    int th_FAST_MIN_;\n    int th_FAST_MAX_;\n    int FAST_N_MIN_;\n    int FAST_N_MAX_;\n\n    int threshold_;\n\n    std::vector<std::vector<int> > nms_ms_cpu_x_;\n    std::vector<std::vector<int> > nms_ms_cpu_y_;\n    std::vector<std::vector<int> > nms_ms_cpu_score_;\n    std::vector<std::vector<int> > nms_ms_cpu_level_;\n    std::vector<std::vector<int> > nms_ms_cpu_idx_;\n\n    bool apply_nms_ms_;\n    bool nms_ms_mode_gpu_;\n\n    int fuse_nms_L_with_nms_G_;\n\n    std::vector<SyncedMem<int> > lookup_table_;\n\n};\n\n\n}\n\n\n\n\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "include/cuda/orb_matcher.hpp",
    "content": "#ifndef __ORB_MATCHER_GPU_HPP__\n#define __ORB_MATCHER_GPU_HPP__\n\n\n#include<vector>\n\nnamespace orb_cuda{\n\n\n\nvoid ORB_Search_by_projection_project_on_frame(int n_points,\n                                             float* Px_gpu, float* Py_gpu, float* Pz_gpu,\n                                             float* Rcw_gpu, float* tcw_gpu,\n                                             float& fx, float& fy, float& cx, float& cy,\n                                             float &minX, float &maxX, float &minY, float &maxY,\n                                             float* u_gpu, float* v_gpu, float* invz_gpu,\n                                             unsigned char* is_valid_gpu);\n\nvoid ORB_compute_distances(int n_points,\n                           int* idx_left, int* idx_right,\n                           unsigned char*  descriptor_left,\n                           unsigned char*  descriptor_right,\n                           int* distance);\n\n\n}\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "include/cuda/synced_mem_holder.hpp",
    "content": "#ifndef __SYNCED_MEM_HOLDER_HPP__\n#define __SYNCED_MEM_HOLDER_HPP__\n\n#include<cuda.h>\n#include<cuda_runtime_api.h>\n#include<cuda_device_runtime_api.h>\n\nnamespace orb_cuda {\n\ntemplate <typename Dtype>\nclass SyncedMem {\n\npublic:\n\n    SyncedMem(void);\n\n    ~SyncedMem();\n\n\n    void resize(int count);\n\n    Dtype* cpu_data();\n    Dtype* gpu_data();\n\n    void to_cpu(void);\n    void to_gpu(void);\n\n    void to_cpu(int count);\n    void to_gpu(int count);\n\n    void to_cpu_async(void);\n    void to_gpu_async(void);\n\n    void to_cpu_async(cudaStream_t& cu_stream);\n    void to_gpu_async(cudaStream_t& cu_stream);\n\n    void to_cpu_async(int count);\n    void to_gpu_async(int count);\n\n    void to_cpu_async(cudaStream_t& cu_stream, int count);\n    void to_gpu_async(cudaStream_t& cu_stream, int count);\n\n    void resize_pitched(size_t width, size_t height);\n\n    void sync_stream(void);\n\n    void set_zero_gpu(void);\n    void set_zero_gpu_async(void);\n\n    void set_zero_cpu(void);\n\n//private:\n\n    int count_;\n    int capacity_;\n\n    Dtype* cpu_data_;\n    Dtype* gpu_data_;\n\n    size_t pitch_;\n\n    cudaStream_t cu_stream_;\n    cudaError_t cu_error_;\n\n};\n\n}\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "include/cuda/tracking_gpu.hpp",
    "content": "#ifndef __TRACKING_GPU_H__\n#define __TRACKING_GPU_H__\n\n\n#include<vector>\n\nnamespace tracking_cuda{\n\n#define STATIC_MEM_IS_IN\n\n#ifdef STATIC_MEM_IS_IN\n\nvoid compute_isInFrustum_GPU(int n_points,\n                             float* Px_gpu, float* Py_gpu, float* Pz_gpu,\n                             float* Pnx_gpu, float* Pny_gpu, float* Pnz_gpu,\n                             float* MaxDistance_gpu,\n                             float* invariance_maxDistance_gpu,\n                             float* invariance_minDistance_gpu,\n                             float* Rcw_gpu, float* tcw_gpu, float* Ow_gpu,\n                             float& fx, float& fy, float& cx, float& cy,\n                             int& minX, int& maxX, int& minY, int& maxY,\n                             int& nScaleLevels,\n                             float& logScaleFactor,\n                             float& viewCosAngle,\n                             float* invz_gpu, float* u_gpu, float* v_gpu,\n                             int* predictedlevel_gpu,\n                             float* viewCos_gpu,\n                             unsigned char* is_infrustum_gpu);\n\n#else\n\nvoid compute_isInFrustum_GPU(std::vector<float>& Px, std::vector<float>& Py, std::vector<float>& Pz,\n                             std::vector<float>& Pnx, std::vector<float>& Pny, std::vector<float>& Pnz,\n                             std::vector<float>& MaxDistance,\n                             std::vector<float>& invariance_maxDistance,\n                             std::vector<float>& invariance_minDistance,\n                             std::vector<float>& Rcw, std::vector<float>& tcw, std::vector<float>& Ow,\n                             float& fx, float& fy, float& cx, float& cy,\n                             int& minX, int& maxX, int& minY, int& maxY,\n                             int& nScaleLevels,\n                             float& logScaleFactor,\n                             float& viewCosAngle,\n                             std::vector<float>& invz, std::vector<float>& u, std::vector<float>& v,\n                             std::vector<int>& predictedlevel,\n                             std::vector<float>& viewCos,\n                             std::vector<unsigned char>& is_infrustum);\n\n}\n#endif\n}\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "include/tictoc.hpp",
    "content": "#ifndef __DJI_TICTOC_HPP___\n#define __DJI_TICTOC_HPP___\n\n#include<iostream>\n#include<chrono>\n\nclass tictoc\n{\npublic:\n    void tic(void)\n    {\n        t1 = std::chrono::steady_clock::now();\n    }\n\n    float toc(void)\n    {\n        t2 = std::chrono::steady_clock::now();\n        time_ms = std::chrono::duration_cast<std::chrono::duration<double> >(t2 - t1).count() * 1000.0;\n        return time_ms;\n    }\n\n    void toc_print(void)\n    {\n        t2 = std::chrono::steady_clock::now();\n        time_ms = std::chrono::duration_cast<std::chrono::duration<double> >(t2 - t1).count() * 1000.0;\n        std::cout << time_ms << \" ms\\n\";\n    }\n\n    void print(void)\n    {\n        std::cout << time_ms << \" ms\\n\";\n    }\n\n    float time(void)\n    {\n        return time_ms;\n    }\n\nprivate:\n    std::chrono::steady_clock::time_point t1;\n    std::chrono::steady_clock::time_point t2;\n    float time_ms;\n};\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "include/tictoc_cuda.hpp",
    "content": "#ifndef __TICTOC_CUDA_HPP___\n#define __TICTOC_CUDA_HPP___\n\n#include<iostream>\n#include<chrono>\n\n#include<cuda.h>\n#include<cuda_runtime.h>\n\nclass tictoc\n{\npublic:\n\n    tictoc()\n    {\n        cudaEventCreate(&t1);\n        cudaEventCreate(&t2);\n\n        stream = NULL;\n    }\n\n    ~tictoc()\n    {\n        cudaEventDestroy(t1);\n        cudaEventDestroy(t2);\n    }\n\n\n    void tic(void)\n    {\n        cudaEventRecord(t1,stream);\n    }\n\n    float toc(void)\n    {\n        cudaEventRecord(t2,stream);\n        cudaEventSynchronize(t2);\n        cudaEventElapsedTime(&time_ms, t1, t2);\n        return time_ms;\n    }\n\n    void toc_print(void)\n    {\n        cudaEventRecord(t2,stream);\n        cudaEventSynchronize(t2);\n        cudaEventElapsedTime(&time_ms, t1, t2);\n        std::cout << \"Time elapsed = \" << time_ms << \" ms\\n\";\n    }\n\n    void print(void)\n    {\n        std::cout << \"Time elapsed = \" << time_ms << \" ms\\n\";\n    }\n\n    float time(void)\n    {\n        return time_ms;\n    }\n\n    cudaStream_t stream;\n\nprivate:\n    cudaEvent_t t1;\n    cudaEvent_t t2;\n\n    float time_ms;\n};\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "src/Converter.cpp",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n/**\n* This file is part of  Jetson-SLAM and is taken from ORB-SLAM2 repo. See above.\n*/\n\n\n#include \"Converter.h\"\n\nnamespace Jetson_SLAM\n{\n\nstd::vector<cv::Mat> Converter::toDescriptorVector(const cv::Mat &Descriptors)\n{\n    std::vector<cv::Mat> vDesc;\n    vDesc.reserve(Descriptors.rows);\n    for (int j=0;j<Descriptors.rows;j++)\n        vDesc.push_back(Descriptors.row(j));\n\n    return vDesc;\n}\n\ng2o::SE3Quat Converter::toSE3Quat(const cv::Mat &cvT)\n{\n    Eigen::Matrix<double,3,3> R;\n    R << cvT.at<float>(0,0), cvT.at<float>(0,1), cvT.at<float>(0,2),\n         cvT.at<float>(1,0), cvT.at<float>(1,1), cvT.at<float>(1,2),\n         cvT.at<float>(2,0), cvT.at<float>(2,1), cvT.at<float>(2,2);\n\n    Eigen::Matrix<double,3,1> t(cvT.at<float>(0,3), cvT.at<float>(1,3), cvT.at<float>(2,3));\n\n    return g2o::SE3Quat(R,t);\n}\n\ncv::Mat Converter::toCvMat(const g2o::SE3Quat &SE3)\n{\n    Eigen::Matrix<double,4,4> eigMat = SE3.to_homogeneous_matrix();\n    return toCvMat(eigMat);\n}\n\ncv::Mat Converter::toCvMat(const g2o::Sim3 &Sim3)\n{\n    Eigen::Matrix3d eigR = Sim3.rotation().toRotationMatrix();\n    Eigen::Vector3d eigt = Sim3.translation();\n    double s = Sim3.scale();\n    return toCvSE3(s*eigR,eigt);\n}\n\ncv::Mat Converter::toCvMat(const Eigen::Matrix<double,4,4> &m)\n{\n    cv::Mat cvMat(4,4,CV_32F);\n    for(int i=0;i<4;i++)\n        for(int j=0; j<4; j++)\n            cvMat.at<float>(i,j)=m(i,j);\n\n    return cvMat.clone();\n}\n\ncv::Mat Converter::toCvMat(const Eigen::Matrix3d &m)\n{\n    cv::Mat cvMat(3,3,CV_32F);\n    for(int i=0;i<3;i++)\n        for(int j=0; j<3; j++)\n            cvMat.at<float>(i,j)=m(i,j);\n\n    return cvMat.clone();\n}\n\ncv::Mat Converter::toCvMat(const Eigen::Matrix<double,3,1> &m)\n{\n    cv::Mat cvMat(3,1,CV_32F);\n    for(int i=0;i<3;i++)\n            cvMat.at<float>(i)=m(i);\n\n    return cvMat.clone();\n}\n\ncv::Mat Converter::toCvSE3(const Eigen::Matrix<double,3,3> &R, const Eigen::Matrix<double,3,1> &t)\n{\n    cv::Mat cvMat = cv::Mat::eye(4,4,CV_32F);\n    for(int i=0;i<3;i++)\n    {\n        for(int j=0;j<3;j++)\n        {\n            cvMat.at<float>(i,j)=R(i,j);\n        }\n    }\n    for(int i=0;i<3;i++)\n    {\n        cvMat.at<float>(i,3)=t(i);\n    }\n\n    return cvMat.clone();\n}\n\nEigen::Matrix<double,3,1> Converter::toVector3d(const cv::Mat &cvVector)\n{\n    Eigen::Matrix<double,3,1> v;\n    v << cvVector.at<float>(0), cvVector.at<float>(1), cvVector.at<float>(2);\n\n    return v;\n}\n\nEigen::Matrix<double,3,1> Converter::toVector3d(const cv::Point3f &cvPoint)\n{\n    Eigen::Matrix<double,3,1> v;\n    v << cvPoint.x, cvPoint.y, cvPoint.z;\n\n    return v;\n}\n\nEigen::Matrix<double,3,3> Converter::toMatrix3d(const cv::Mat &cvMat3)\n{\n    Eigen::Matrix<double,3,3> M;\n\n    M << cvMat3.at<float>(0,0), cvMat3.at<float>(0,1), cvMat3.at<float>(0,2),\n         cvMat3.at<float>(1,0), cvMat3.at<float>(1,1), cvMat3.at<float>(1,2),\n         cvMat3.at<float>(2,0), cvMat3.at<float>(2,1), cvMat3.at<float>(2,2);\n\n    return M;\n}\n\nstd::vector<float> Converter::toQuaternion(const cv::Mat &M)\n{\n    Eigen::Matrix<double,3,3> eigMat = toMatrix3d(M);\n    Eigen::Quaterniond q(eigMat);\n\n    std::vector<float> v(4);\n    v[0] = q.x();\n    v[1] = q.y();\n    v[2] = q.z();\n    v[3] = q.w();\n\n    return v;\n}\n\n} //namespace ORB_SLAM\n"
  },
  {
    "path": "src/Frame.cpp",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n/**\n* This file is part of  Jetson-SLAM and is taken from ORB-SLAM2 repo. See above.\n*/\n\n#include \"Frame.h\"\n#include \"Converter.h\"\n#include \"ORBmatcher.h\"\n#include <thread>\n\n#include<unistd.h>\n\n#include<tictoc.hpp>\n\nnamespace Jetson_SLAM\n{\n\nlong unsigned int Frame::nNextId=0;\nbool Frame::mbInitialComputations=true;\nfloat Frame::cx, Frame::cy, Frame::fx, Frame::fy, Frame::invfx, Frame::invfy;\nfloat Frame::mnMinX, Frame::mnMinY, Frame::mnMaxX, Frame::mnMaxY;\nfloat Frame::mfGridElementWidthInv, Frame::mfGridElementHeightInv;\n\n\n//SyncedMem<int> Frame::keypoints_left_; //static to avoid GPU memory consumption when new frames are created\n//SyncedMem<int> Frame::keypoints_right_; //static\n//SyncedMem<unsigned char> Frame::keypoints_desc_left_; //static\n//SyncedMem<unsigned char> Frame::keypoints_desc_right_; //static\n\nFrame::Frame()\n{}\n\nFrame::~Frame()\n{\n\n}\n\n//Copy Constructor\nFrame::Frame(const Frame &frame)\n    :mpORBvocabulary(frame.mpORBvocabulary), mpORBextractorLeft(frame.mpORBextractorLeft), mpORBextractorRight(frame.mpORBextractorRight),\n      mTimeStamp(frame.mTimeStamp), mK(frame.mK.clone()), mDistCoef(frame.mDistCoef.clone()),\n      mbf(frame.mbf), mb(frame.mb), mThDepth(frame.mThDepth), N(frame.N), mvKeys(frame.mvKeys),\n      mvKeysRight(frame.mvKeysRight), mvKeysUn(frame.mvKeysUn),  mvuRight(frame.mvuRight),\n      mvDepth(frame.mvDepth), mBowVec(frame.mBowVec), mFeatVec(frame.mFeatVec),\n      mDescriptors(frame.mDescriptors.clone()), mDescriptorsRight(frame.mDescriptorsRight.clone()),\n      mvpMapPoints(frame.mvpMapPoints), mvbOutlier(frame.mvbOutlier), mnId(frame.mnId),\n      mpReferenceKF(frame.mpReferenceKF), mnScaleLevels(frame.mnScaleLevels),\n      mfScaleFactor(frame.mfScaleFactor), mfLogScaleFactor(frame.mfLogScaleFactor),\n      mvScaleFactors(frame.mvScaleFactors), mvInvScaleFactors(frame.mvInvScaleFactors),\n      mvLevelSigma2(frame.mvLevelSigma2), mvInvLevelSigma2(frame.mvInvLevelSigma2)\n{\n    for(int i=0;i<FRAME_GRID_COLS;i++)\n        for(int j=0; j<FRAME_GRID_ROWS; j++)\n            mGrid[i][j]=frame.mGrid[i][j];\n\n    if(!frame.mTcw.empty())\n        SetPose(frame.mTcw);\n}\n\n\nFrame::Frame(const cv::Mat &imLeft, const cv::Mat &imRight,\n             const double &timeStamp,\n             ORBExtractor *extractorLeft, ORBExtractor *extractorRight,\n             ORBVocabulary* voc,\n             cv::Mat &K, cv::Mat &distCoef, const float &bf, const float &thDepth,\n             bool use_gpu)\n    :mpORBvocabulary(voc),mpORBextractorLeft(extractorLeft),mpORBextractorRight(extractorRight), mTimeStamp(timeStamp), mK(K.clone()),mDistCoef(distCoef.clone()), mbf(bf), mThDepth(thDepth),\n      mpReferenceKF(static_cast<KeyFrame*>(NULL))\n{\n    use_gpu_ = use_gpu;\n    // Frame ID\n    mnId=nNextId++;\n\n    // Scale Level Info\n    mnScaleLevels = mpORBextractorLeft->get_levels();\n    mfScaleFactor = mpORBextractorLeft->get_scale_factor();\n    mfLogScaleFactor = log(mfScaleFactor);\n    mvScaleFactors = mpORBextractorLeft->get_scale_factors();\n    mvInvScaleFactors = mpORBextractorLeft->get_inverse_scale_factors();\n    mvLevelSigma2 = mpORBextractorLeft->get_scale_sigma_squares();\n    mvInvLevelSigma2 = mpORBextractorLeft->get_inverse_scale_sigma_squares();\n\n    {\n        tictoc tt;tt.tic();\n//        pcl::console::TicToc ptt;ptt.tic();\n\n        // ORB extraction\n        thread threadLeft(&Frame::ExtractORB,this,0,imLeft);\n        thread threadRight(&Frame::ExtractORB,this,1,imRight);\n        threadLeft.join();\n        threadRight.join();\n        std::cout << __func__ << \" -orb extraction time: \";\n        //        ptt.toc_print();\n        tt.toc_print();\n    }\n\n    {\n        // fill mvkeys and mvKeysRight\n        // first bring all to cpu\n        keypoints_left_.to_cpu();\n        keypoints_right_.to_cpu();\n        keypoints_desc_left_.to_cpu();\n        keypoints_desc_right_.to_cpu();\n\n        // now copy left key points\n        {\n            int N = keypoints_left_.count_ / 6;\n\n            const int x_offset  = 0 * N;\n            const int y_offset  = 1 * N;\n            const int s_offset  = 2 * N;\n            const int a_offset  = 3 * N;\n            const int l_offset  = 4 * N;\n            const int sz_offset = 5 * N;\n\n\n            int* kp_x   = keypoints_left_.cpu_data() + x_offset;\n            int* kp_y   = keypoints_left_.cpu_data() + y_offset;\n            int* kp_s   = keypoints_left_.cpu_data() + s_offset;\n            float* kp_a = (float*)keypoints_left_.cpu_data() + a_offset;\n            int* kp_l   = keypoints_left_.cpu_data() + l_offset;\n            int* kp_sz  = keypoints_left_.cpu_data() + sz_offset;\n\n\n            mvKeys.resize(N);\n            for(int i=0;i<N;i++)\n            {\n                mvKeys[i].pt.x     = kp_x[i];\n                mvKeys[i].pt.y     = kp_y[i];\n                mvKeys[i].response = kp_s[i];\n                mvKeys[i].angle    = kp_a[i];\n                mvKeys[i].octave   = kp_l[i];\n                mvKeys[i].size     = kp_sz[i];\n            }\n\n\n            mDescriptors = cv::Mat(N, 32, CV_8UC1);\n            memcpy(mDescriptors.data, keypoints_desc_left_.cpu_data(), 32*N);\n        }\n\n\n\n        // now copy right key points\n        {\n            int N = keypoints_right_.count_ / 6;\n\n            const int x_offset  = 0 * N;\n            const int y_offset  = 1 * N;\n            const int s_offset  = 2 * N;\n            const int a_offset  = 3 * N;\n            const int l_offset  = 4 * N;\n            const int sz_offset = 5 * N;\n\n\n            int* kp_x   = keypoints_right_.cpu_data() + x_offset;\n            int* kp_y   = keypoints_right_.cpu_data() + y_offset;\n            int* kp_s   = keypoints_right_.cpu_data() + s_offset;\n            float* kp_a = (float*)keypoints_right_.cpu_data() + a_offset;\n            int* kp_l   = keypoints_right_.cpu_data() + l_offset;\n            int* kp_sz  = keypoints_right_.cpu_data() + sz_offset;\n\n\n            mvKeysRight.resize(N);\n\n            for(int i=0;i<N;i++)\n            {\n                mvKeysRight[i].pt.x     = kp_x[i];\n                mvKeysRight[i].pt.y     = kp_y[i];\n                mvKeysRight[i].response = kp_s[i];\n                mvKeysRight[i].angle    = kp_a[i];\n                mvKeysRight[i].octave   = kp_l[i];\n                mvKeysRight[i].size     = kp_sz[i];\n            }\n\n            mDescriptorsRight = cv::Mat(N, 32, CV_8UC1);\n            memcpy(mDescriptorsRight.data, keypoints_desc_right_.cpu_data(), 32*N);\n        }\n    }\n\n    //    std::cout << \"new left keypoints = \" << mvKeys.size() << \"\\n\";\n    //    std::cout << \"new right keypoints = \" << mvKeysRight.size() << \"\\n\";\n\n\n    N = mvKeys.size();\n\n    if(mvKeys.empty())\n        return;\n\n    {\n        //        pcl::console::TicToc tt;\n//        tictoc tt;\n//        tt.tic();\n        UndistortKeyPoints();\n//        std::cout << __func__ << \" -undistort keypoint time = \"; tt.toc_print();\n    }\n\n    {\n        //        pcl::console::TicToc tt;\n        tictoc tt; tt.tic();\n        ComputeStereoMatches();\n        std::cout << __func__ << \" -compute stereo matches time = \"; tt.toc_print();\n        //        tt.toc_print();\n    }\n\n\n    mvpMapPoints = vector<MapPoint*>(N,static_cast<MapPoint*>(NULL));\n    mvbOutlier = vector<bool>(N,false);\n\n\n    // This is done only for the first Frame (or after a change in the calibration)\n    if(mbInitialComputations)\n    {\n        ComputeImageBounds(imLeft);\n\n        mfGridElementWidthInv=static_cast<float>(FRAME_GRID_COLS)/(mnMaxX-mnMinX);\n        mfGridElementHeightInv=static_cast<float>(FRAME_GRID_ROWS)/(mnMaxY-mnMinY);\n\n        fx = K.at<float>(0,0);\n        fy = K.at<float>(1,1);\n        cx = K.at<float>(0,2);\n        cy = K.at<float>(1,2);\n        invfx = 1.0f/fx;\n        invfy = 1.0f/fy;\n\n        mbInitialComputations=false;\n    }\n\n    mb = mbf/fx;\n\n    AssignFeaturesToGrid();\n}\n\nFrame::Frame(const cv::Mat &imGray, const cv::Mat &imDepth,\n             const double &timeStamp,\n             ORBExtractor* extractor,\n             ORBVocabulary* voc,\n             cv::Mat &K, cv::Mat &distCoef, const float &bf, const float &thDepth,\n             bool use_gpu)\n    :mpORBvocabulary(voc),mpORBextractorLeft(extractor),mpORBextractorRight(static_cast<ORBExtractor*>(NULL)),\n      mTimeStamp(timeStamp), mK(K.clone()),mDistCoef(distCoef.clone()), mbf(bf), mThDepth(thDepth)\n{\n    use_gpu_ = use_gpu;\n    // Frame ID\n    mnId=nNextId++;\n\n    // Scale Level Info\n    // Scale Level Info\n    mnScaleLevels = mpORBextractorLeft->get_levels();\n    mfScaleFactor = mpORBextractorLeft->get_scale_factor();\n    mfLogScaleFactor = log(mfScaleFactor);\n    mvScaleFactors = mpORBextractorLeft->get_scale_factors();\n    mvInvScaleFactors = mpORBextractorLeft->get_inverse_scale_factors();\n    mvLevelSigma2 = mpORBextractorLeft->get_scale_sigma_squares();\n    mvInvLevelSigma2 = mpORBextractorLeft->get_inverse_scale_sigma_squares();\n\n    // ORB extraction\n    {\n        ExtractORB(0,imGray);\n\n        // fill mvkeys and mvKeysRight\n        // first bring all to cpu\n        keypoints_left_.to_cpu();\n        keypoints_desc_left_.to_cpu();\n\n        // now copy left key points\n        {\n            int N = keypoints_left_.count_ / 6;\n\n            const int x_offset  = 0 * N;\n            const int y_offset  = 1 * N;\n            const int s_offset  = 2 * N;\n            const int a_offset  = 3 * N;\n            const int l_offset  = 4 * N;\n            const int sz_offset = 5 * N;\n\n\n            int* kp_x   = keypoints_left_.cpu_data() + x_offset;\n            int* kp_y   = keypoints_left_.cpu_data() + y_offset;\n            int* kp_s   = keypoints_left_.cpu_data() + s_offset;\n            float* kp_a = (float*)keypoints_left_.cpu_data() + a_offset;\n            int* kp_l   = keypoints_left_.cpu_data() + l_offset;\n            int* kp_sz  = keypoints_left_.cpu_data() + sz_offset;\n\n            mvKeys.resize(N);\n            for(int i=0;i<N;i++)\n            {\n                mvKeys[i].pt.x     = kp_x[i];\n                mvKeys[i].pt.y     = kp_y[i];\n                mvKeys[i].response = kp_s[i];\n                mvKeys[i].angle    = kp_a[i];\n                mvKeys[i].octave   = kp_l[i];\n                mvKeys[i].size     = kp_sz[i];\n            }\n\n            mDescriptors = cv::Mat(N, 32, CV_8UC1);\n            memcpy(mDescriptors.data, keypoints_desc_left_.cpu_data(), 32*N);\n        }\n    }\n\n\n\n    N = mvKeys.size();\n\n    if(mvKeys.empty())\n        return;\n\n    UndistortKeyPoints();\n\n    ComputeStereoFromRGBD(imDepth);\n\n    mvpMapPoints = vector<MapPoint*>(N,static_cast<MapPoint*>(NULL));\n    mvbOutlier = vector<bool>(N,false);\n\n    // This is done only for the first Frame (or after a change in the calibration)\n    if(mbInitialComputations)\n    {\n        ComputeImageBounds(imGray);\n\n        mfGridElementWidthInv=static_cast<float>(FRAME_GRID_COLS)/static_cast<float>(mnMaxX-mnMinX);\n        mfGridElementHeightInv=static_cast<float>(FRAME_GRID_ROWS)/static_cast<float>(mnMaxY-mnMinY);\n\n        fx = K.at<float>(0,0);\n        fy = K.at<float>(1,1);\n        cx = K.at<float>(0,2);\n        cy = K.at<float>(1,2);\n        invfx = 1.0f/fx;\n        invfy = 1.0f/fy;\n\n        mbInitialComputations=false;\n    }\n\n    mb = mbf/fx;\n\n    AssignFeaturesToGrid();\n}\n\n\nFrame::Frame(const cv::Mat &imGray,\n             const double &timeStamp,\n             ORBExtractor* extractor,\n             ORBVocabulary* voc,\n             cv::Mat &K, cv::Mat &distCoef, const float &bf, const float &thDepth,\n             bool use_gpu)\n    :mpORBvocabulary(voc),mpORBextractorLeft(extractor),mpORBextractorRight(static_cast<ORBExtractor*>(NULL)),\n      mTimeStamp(timeStamp), mK(K.clone()),mDistCoef(distCoef.clone()), mbf(bf), mThDepth(thDepth)\n{\n    use_gpu_ = use_gpu;\n    // Frame ID\n    mnId=nNextId++;\n\n    // Scale Level Info\n    // Scale Level Info\n    mnScaleLevels = mpORBextractorLeft->get_levels();\n    mfScaleFactor = mpORBextractorLeft->get_scale_factor();\n    mfLogScaleFactor = log(mfScaleFactor);\n    mvScaleFactors = mpORBextractorLeft->get_scale_factors();\n    mvInvScaleFactors = mpORBextractorLeft->get_inverse_scale_factors();\n    mvLevelSigma2 = mpORBextractorLeft->get_scale_sigma_squares();\n    mvInvLevelSigma2 = mpORBextractorLeft->get_inverse_scale_sigma_squares();\n\n\n    // ORB extraction\n    {\n        ExtractORB(0,imGray);\n\n        // fill mvkeys and mvKeysRight\n        // first bring all to cpu\n        keypoints_left_.to_cpu();\n        keypoints_desc_left_.to_cpu();\n\n        // now copy left key points\n        {\n            int N = keypoints_left_.count_ / 6;\n\n            const int x_offset  = 0 * N;\n            const int y_offset  = 1 * N;\n            const int s_offset  = 2 * N;\n            const int a_offset  = 3 * N;\n            const int l_offset  = 4 * N;\n            const int sz_offset = 5 * N;\n\n\n            int* kp_x   = keypoints_left_.cpu_data() + x_offset;\n            int* kp_y   = keypoints_left_.cpu_data() + y_offset;\n            int* kp_s   = keypoints_left_.cpu_data() + s_offset;\n            float* kp_a = (float*)keypoints_left_.cpu_data() + a_offset;\n            int* kp_l   = keypoints_left_.cpu_data() + l_offset;\n            int* kp_sz  = keypoints_left_.cpu_data() + sz_offset;\n\n            mvKeys.resize(N);\n            for(int i=0;i<N;i++)\n            {\n                mvKeys[i].pt.x     = kp_x[i];\n                mvKeys[i].pt.y     = kp_y[i];\n                mvKeys[i].response = kp_s[i];\n                mvKeys[i].angle    = kp_a[i];\n                mvKeys[i].octave   = kp_l[i];\n                mvKeys[i].size     = kp_sz[i];\n            }\n\n            mDescriptors = cv::Mat(N, 32, CV_8UC1);\n            memcpy(mDescriptors.data, keypoints_desc_left_.cpu_data(), 32*N);\n        }\n    }\n\n\n\n    N = mvKeys.size();\n\n    if(mvKeys.empty())\n        return;\n\n    UndistortKeyPoints();\n\n    // Set no stereo information\n    mvuRight = vector<float>(N,-1);\n    mvDepth = vector<float>(N,-1);\n\n    mvpMapPoints = vector<MapPoint*>(N,static_cast<MapPoint*>(NULL));\n    mvbOutlier = vector<bool>(N,false);\n\n    // This is done only for the first Frame (or after a change in the calibration)\n    if(mbInitialComputations)\n    {\n        ComputeImageBounds(imGray);\n\n        mfGridElementWidthInv=static_cast<float>(FRAME_GRID_COLS)/static_cast<float>(mnMaxX-mnMinX);\n        mfGridElementHeightInv=static_cast<float>(FRAME_GRID_ROWS)/static_cast<float>(mnMaxY-mnMinY);\n\n        fx = K.at<float>(0,0);\n        fy = K.at<float>(1,1);\n        cx = K.at<float>(0,2);\n        cy = K.at<float>(1,2);\n        invfx = 1.0f/fx;\n        invfy = 1.0f/fy;\n\n        mbInitialComputations=false;\n    }\n\n    mb = mbf/fx;\n\n    AssignFeaturesToGrid();\n}\n\nvoid Frame::AssignFeaturesToGrid()\n{\n    int nReserve = 0.5f*N/(FRAME_GRID_COLS*FRAME_GRID_ROWS);\n    for(unsigned int i=0; i<FRAME_GRID_COLS;i++)\n        for (unsigned int j=0; j<FRAME_GRID_ROWS;j++)\n            mGrid[i][j].reserve(nReserve);\n\n    for(int i=0;i<N;i++)\n    {\n        const cv::KeyPoint &kp = mvKeysUn[i];\n\n        int nGridPosX, nGridPosY;\n        if(PosInGrid(kp,nGridPosX,nGridPosY))\n            mGrid[nGridPosX][nGridPosY].push_back(i);\n    }\n}\n\nvoid Frame::ExtractORB(int flag, const cv::Mat &im)\n{\n    if(flag==0)\n        mpORBextractorLeft->extract(im,\n                                    keypoints_left_,\n                                    keypoints_desc_left_);\n    else\n        mpORBextractorRight->extract(im,\n                                     keypoints_right_,\n                                     keypoints_desc_right_);\n}\n\nvoid Frame::SetPose(cv::Mat Tcw)\n{\n    mTcw = Tcw.clone();\n    UpdatePoseMatrices();\n}\n\nvoid Frame::UpdatePoseMatrices()\n{ \n    mRcw = mTcw.rowRange(0,3).colRange(0,3);\n    mRwc = mRcw.t();\n    mtcw = mTcw.rowRange(0,3).col(3);\n    mOw = -mRcw.t()*mtcw;\n}\n\n\nbool Frame::isInFrustum(MapPoint *pMP, float viewingCosLimit)\n{\n\n    pMP->mbTrackInView = false;\n\n    // 3D in absolute coordinates\n    cv::Mat P = pMP->GetWorldPos();\n    // 3D in camera coordinates\n    const cv::Mat Pc = mRcw*P+mtcw;\n    const float &PcX = Pc.at<float>(0);\n    const float &PcY= Pc.at<float>(1);\n    const float &PcZ = Pc.at<float>(2);\n\n    // Check positive depth\n    if(PcZ<0.0f)\n        return false;\n\n    // Project in image and check it is not outside\n    const float invz = 1.0f/PcZ;\n    const float u=fx*PcX*invz+cx;\n    const float v=fy*PcY*invz+cy;\n\n    if(u<mnMinX || u>mnMaxX)\n        return false;\n    if(v<mnMinY || v>mnMaxY)\n        return false;\n\n\n    // Check distance is in the scale invariance region of the MapPoint\n    const float maxDistance = pMP->GetMaxDistanceInvariance();\n    const float minDistance = pMP->GetMinDistanceInvariance();\n    const cv::Mat PO = P-mOw;\n    const float dist = cv::norm(PO);\n\n    if(dist<minDistance || dist>maxDistance)\n        return false;\n\n    // Check viewing angle\n    cv::Mat Pn = pMP->GetNormal();\n\n\n    const float viewCos = PO.dot(Pn)/dist;\n\n    if(viewCos<viewingCosLimit)\n        return false;\n\n    // Predict scale in the image\n    const int nPredictedLevel = pMP->PredictScale(dist,this);\n\n    // Data used by the tracking\n    pMP->mbTrackInView = true;\n    pMP->mTrackProjX = u;\n    pMP->mTrackProjXR = u - mbf*invz;\n    pMP->mTrackProjY = v;\n    pMP->mnTrackScaleLevel= nPredictedLevel;\n    pMP->mTrackViewCos = viewCos;\n\n\n    return true;\n}\n\nvoid Frame::GetFeaturesInArea(const float &x, const float  &y, const float  &invzc,\n                              const float  &r,\n                              std::vector<int>& nbr_indices,\n                              const int minLevel, const int maxLevel\n                              )\n{\n    nbr_indices.reserve(N);\n\n    const int nMinCellX = max(0,(int)floor((x-mnMinX-r)*mfGridElementWidthInv));\n    if(nMinCellX>=FRAME_GRID_COLS)\n        return;\n\n    const int nMaxCellX = min((int)FRAME_GRID_COLS-1,(int)ceil((x-mnMinX+r)*mfGridElementWidthInv));\n    if(nMaxCellX<0)\n        return;\n\n    const int nMinCellY = max(0,(int)floor((y-mnMinY-r)*mfGridElementHeightInv));\n    if(nMinCellY>=FRAME_GRID_ROWS)\n        return;\n\n    const int nMaxCellY = min((int)FRAME_GRID_ROWS-1,(int)ceil((y-mnMinY+r)*mfGridElementHeightInv));\n    if(nMaxCellY<0)\n        return;\n\n    const bool bCheckLevels = (minLevel>0) || (maxLevel>=0);\n\n    for(int ix = nMinCellX; ix<=nMaxCellX; ix++)\n    {\n        for(int iy = nMinCellY; iy<=nMaxCellY; iy++)\n        {\n            const vector<size_t>& vCell = mGrid[ix][iy];\n            if(vCell.empty())\n                continue;\n\n            for(size_t j=0, jend=vCell.size(); j<jend; j++)\n            {\n                const cv::KeyPoint &kpUn = mvKeysUn[vCell[j]];\n                if(bCheckLevels)\n                {\n                    if(kpUn.octave<minLevel)\n                        continue;\n                    if(maxLevel>=0)\n                        if(kpUn.octave>maxLevel)\n                            continue;\n                }\n\n                const float distx = kpUn.pt.x-x;\n                const float disty = kpUn.pt.y-y;\n\n                if(fabs(distx)<r && fabs(disty)<r)\n                {\n                    const int idx = vCell[j];\n\n                    if(mvpMapPoints[idx])\n                        if(mvpMapPoints[idx]->Observations()>0)\n                            continue;\n\n                    if(mvuRight[idx]>0)\n                    {\n                        const float ur = x - mbf*invzc;\n                        const float er = fabs(ur - mvuRight[idx]);\n                        if(er > r)\n                            continue;\n                    }\n\n                    nbr_indices.push_back(idx);\n                }\n            }\n        }\n    }\n}\n\nvector<size_t> Frame::GetFeaturesInArea(const float &x, const float  &y, const float  &r, const int minLevel, const int maxLevel) const\n{\n    vector<size_t> vIndices;\n    vIndices.reserve(N);\n\n    const int nMinCellX = max(0,(int)floor((x-mnMinX-r)*mfGridElementWidthInv));\n    if(nMinCellX>=FRAME_GRID_COLS)\n        return vIndices;\n\n    const int nMaxCellX = min((int)FRAME_GRID_COLS-1,(int)ceil((x-mnMinX+r)*mfGridElementWidthInv));\n    if(nMaxCellX<0)\n        return vIndices;\n\n    const int nMinCellY = max(0,(int)floor((y-mnMinY-r)*mfGridElementHeightInv));\n    if(nMinCellY>=FRAME_GRID_ROWS)\n        return vIndices;\n\n    const int nMaxCellY = min((int)FRAME_GRID_ROWS-1,(int)ceil((y-mnMinY+r)*mfGridElementHeightInv));\n    if(nMaxCellY<0)\n        return vIndices;\n\n    const bool bCheckLevels = (minLevel>0) || (maxLevel>=0);\n\n    for(int ix = nMinCellX; ix<=nMaxCellX; ix++)\n    {\n        for(int iy = nMinCellY; iy<=nMaxCellY; iy++)\n        {\n            const vector<size_t> vCell = mGrid[ix][iy];\n            if(vCell.empty())\n                continue;\n\n            for(size_t j=0, jend=vCell.size(); j<jend; j++)\n            {\n                const cv::KeyPoint &kpUn = mvKeysUn[vCell[j]];\n                if(bCheckLevels)\n                {\n                    if(kpUn.octave<minLevel)\n                        continue;\n                    if(maxLevel>=0)\n                        if(kpUn.octave>maxLevel)\n                            continue;\n                }\n\n                const float distx = kpUn.pt.x-x;\n                const float disty = kpUn.pt.y-y;\n\n                if(fabs(distx)<r && fabs(disty)<r)\n                    vIndices.push_back(vCell[j]);\n            }\n        }\n    }\n\n    return vIndices;\n}\n\nbool Frame::PosInGrid(const cv::KeyPoint &kp, int &posX, int &posY)\n{\n    posX = round((kp.pt.x-mnMinX)*mfGridElementWidthInv);\n    posY = round((kp.pt.y-mnMinY)*mfGridElementHeightInv);\n\n    //Keypoint's coordinates are undistorted, which could cause to go out of the image\n    if(posX<0 || posX>=FRAME_GRID_COLS || posY<0 || posY>=FRAME_GRID_ROWS)\n        return false;\n\n    return true;\n}\n\n\nvoid Frame::ComputeBoW()\n{\n    if(mBowVec.empty())\n    {\n        vector<cv::Mat> vCurrentDesc = Converter::toDescriptorVector(mDescriptors);\n        mpORBvocabulary->transform(vCurrentDesc,mBowVec,mFeatVec,4);\n    }\n}\n\nvoid Frame::UndistortKeyPoints()\n{\n    if(mDistCoef.at<float>(0)==0.0)\n    {\n        mvKeysUn=mvKeys;\n        return;\n    }\n\n    // Fill matrix with points\n    cv::Mat mat(N,2,CV_32F);\n    for(int i=0; i<N; i++)\n    {\n        mat.at<float>(i,0)=mvKeys[i].pt.x;\n        mat.at<float>(i,1)=mvKeys[i].pt.y;\n    }\n\n    // Undistort points\n    mat=mat.reshape(2);\n    cv::undistortPoints(mat,mat,mK,mDistCoef,cv::Mat(),mK);\n    mat=mat.reshape(1);\n\n    // Fill undistorted keypoint vector\n    mvKeysUn.resize(N);\n    for(int i=0; i<N; i++)\n    {\n        cv::KeyPoint kp = mvKeys[i];\n        kp.pt.x=mat.at<float>(i,0);\n        kp.pt.y=mat.at<float>(i,1);\n        mvKeysUn[i]=kp;\n    }\n}\n\nvoid Frame::ComputeImageBounds(const cv::Mat &imLeft)\n{\n    if(mDistCoef.at<float>(0)!=0.0)\n    {\n        cv::Mat mat(4,2,CV_32F);\n        mat.at<float>(0,0)=0.0; mat.at<float>(0,1)=0.0;\n        mat.at<float>(1,0)=imLeft.cols; mat.at<float>(1,1)=0.0;\n        mat.at<float>(2,0)=0.0; mat.at<float>(2,1)=imLeft.rows;\n        mat.at<float>(3,0)=imLeft.cols; mat.at<float>(3,1)=imLeft.rows;\n\n        // Undistort corners\n        mat=mat.reshape(2);\n        cv::undistortPoints(mat,mat,mK,mDistCoef,cv::Mat(),mK);\n        mat=mat.reshape(1);\n\n        mnMinX = min(mat.at<float>(0,0),mat.at<float>(2,0));\n        mnMaxX = max(mat.at<float>(1,0),mat.at<float>(3,0));\n        mnMinY = min(mat.at<float>(0,1),mat.at<float>(1,1));\n        mnMaxY = max(mat.at<float>(2,1),mat.at<float>(3,1));\n\n    }\n    else\n    {\n        mnMinX = 0.0f;\n        mnMaxX = imLeft.cols;\n        mnMinY = 0.0f;\n        mnMaxY = imLeft.rows;\n    }\n}\n\nvoid Frame::ComputeStereoMatches()\n{\n    if(use_gpu_)\n    {\n        orb_cuda::ORB_GPU& orb_exl = *mpORBextractorLeft->orb_gpu_;\n        orb_cuda::ORB_GPU& orb_exr = *mpORBextractorRight->orb_gpu_;\n\n        orb_exl.ORB_compute_stereo_match(\n                    ORBmatcher::TH_HIGH,\n                    ORBmatcher::TH_LOW,\n                    mb,\n                    mbf,\n                    orb_exl.height_,\n                    orb_exl.width_,\n                    mvKeys,\n                    mvKeysRight,\n                    mvuRight,\n                    mvDepth,\n                    keypoints_desc_left_.gpu_data(),\n                    keypoints_desc_right_.gpu_data(),\n                    orb_exl.image_,\n                    orb_exr.image_\n                    );\n    }\n    else\n    {\n\n        //        mvuRight = vector<float>(N,-1.0f);\n        //        mvDepth = vector<float>(N,-1.0f);\n\n        //        const int thOrbDist = (ORBmatcher::TH_HIGH+ORBmatcher::TH_LOW)/2;\n\n        //        const int nRows = mpORBextractorLeft->height_[0];\n\n        //        //Assign keypoints to row table\n        //        vector<vector<size_t> > vRowIndices(nRows,vector<size_t>());\n\n        //        for(int i=0; i<nRows; i++)\n        //            vRowIndices[i].reserve(200);\n\n        //        const int Nr = mvKeysRight.size();\n\n        //        int matchcount = 0;\n        //        for(int iR=0; iR<Nr; iR++)\n        //        {\n        //            const cv::KeyPoint &kp = mvKeysRight[iR];\n        //            const float &kpY = kp.pt.y;\n        //            const float r = 2.0f*mvScaleFactors[mvKeysRight[iR].octave];\n        //            const int maxr = ceil(kpY+r);\n        //            const int minr = floor(kpY-r);\n\n        //            for(int yi=minr;yi<=maxr;yi++)\n        //            {\n        //                vRowIndices[yi].push_back(iR);\n        //                matchcount++;\n        //            }\n        //        }\n\n        //        std::cout << \"Matxc coutn = \" << matchcount << \"\\n\";\n\n        //        // Set limits for search\n        //        const float minZ = mb;\n        //        const float minD = 0;\n        //        const float maxD = mbf/minZ;\n\n        //        // For each left keypoint search a match in the right image\n        //        vector<pair<int, int> > vDistIdx;\n        //        vDistIdx.reserve(N);\n\n        //        int count = 0;\n        //        for(int iL=0; iL<N; iL++)\n        //        {\n        //            const cv::KeyPoint &kpL = mvKeys[iL];\n        //            const int &levelL = kpL.octave;\n        //            const float &vL = kpL.pt.y;\n        //            const float &uL = kpL.pt.x;\n\n        //            const vector<size_t> &vCandidates = vRowIndices[vL];\n\n        //            if(vCandidates.empty())\n        //                continue;\n\n        //            const float minU = uL-maxD;\n        //            const float maxU = uL-minD;\n\n        //            if(maxU<0)\n        //                continue;\n\n        //            int bestDist = ORBmatcher::TH_HIGH;\n        //            size_t bestIdxR = 0;\n\n        //            const cv::Mat &dL = mDescriptors.row(iL);\n\n        //            // Compare descriptor to right keypoints\n        //            for(size_t iC=0; iC<vCandidates.size(); iC++)\n        //            {\n        //                const size_t iR = vCandidates[iC];\n        //                const cv::KeyPoint &kpR = mvKeysRight[iR];\n\n        //                if(kpR.octave<levelL-1 || kpR.octave>levelL+1)\n        //                    continue;\n\n        //                const float &uR = kpR.pt.x;\n\n        //                if(uR>=minU && uR<=maxU)\n        //                {\n        //                    const cv::Mat &dR = mDescriptorsRight.row(iR);\n        //                    const int dist = ORBmatcher::DescriptorDistance(dL,dR);\n\n        //                    if(dist<bestDist)\n        //                    {\n        //                        bestDist = dist;\n        //                        bestIdxR = iR;\n        //                    }\n        //                }\n        //            }\n\n        //            // Subpixel match by correlation\n        //            if(bestDist<thOrbDist)\n        //            {\n        //                // coordinates in image pyramid at keypoint scale\n        //                const float uR0 = mvKeysRight[bestIdxR].pt.x;\n        //                const float scaleFactor = mvInvScaleFactors[kpL.octave];\n        //                const float scaleduL = round(kpL.pt.x*scaleFactor);\n        //                const float scaledvL = round(kpL.pt.y*scaleFactor);\n        //                const float scaleduR0 = round(uR0*scaleFactor);\n\n        //                // sliding window search\n        //                const int w = 5;\n        //                cv::Mat IL = mpORBextractorLeft->mvImagePyramid[kpL.octave].rowRange(scaledvL-w,scaledvL+w+1).colRange(scaleduL-w,scaleduL+w+1);\n        //                IL.convertTo(IL,CV_32F);\n\n        //                IL = IL - IL.at<float>(w,w) *cv::Mat::ones(IL.rows,IL.cols,CV_32F);\n\n        //                int bestDist = INT_MAX;\n        //                int bestincR = 0;\n        //                const int L = 5;\n        //                vector<float> vDists;\n        //                vDists.resize(2*L+1);\n\n        //                const float iniu = scaleduR0+L-w;\n        //                const float endu = scaleduR0+L+w+1;\n        //                if(iniu<0 || endu >= mpORBextractorRight->mvImagePyramid[kpL.octave].cols)\n        //                    continue;\n\n        //                for(int incR=-L; incR<=+L; incR++)\n        //                {\n        //                    cv::Mat IR = mpORBextractorRight->mvImagePyramid[kpL.octave].rowRange(scaledvL-w,scaledvL+w+1).colRange(scaleduR0+incR-w,scaleduR0+incR+w+1);\n        //                    IR.convertTo(IR,CV_32F);\n\n        //                    IR = IR - IR.at<float>(w,w) *cv::Mat::ones(IR.rows,IR.cols,CV_32F);\n\n        //                    float dist = cv::norm(IL,IR,cv::NORM_L1);\n\n        //                    if(dist<bestDist)\n        //                    {\n        //                        bestDist =  dist;\n        //                        bestincR = incR;\n        //                    }\n\n        //                    vDists[L+incR] = dist;\n        //                }\n\n        //                if(bestincR==-L || bestincR==L)\n        //                    continue;\n\n\n        //                // Sub-pixel match (Parabola fitting)\n        //                const float dist1 = vDists[L+bestincR-1];\n        //                const float dist2 = vDists[L+bestincR];\n        //                const float dist3 = vDists[L+bestincR+1];\n\n        //                const float deltaR = (dist1-dist3)/(2.0f*(dist1+dist3-2.0f*dist2));\n\n        //                if(deltaR<-1 || deltaR>1)\n        //                    continue;\n\n\n        //                // Re-scaled coordinate\n        //                float bestuR = mvScaleFactors[kpL.octave]*((float)scaleduR0+(float)bestincR+deltaR);\n\n        //                float disparity = (uL-bestuR);\n\n        //                if(disparity>=minD && disparity<maxD)\n        //                {\n        //                    count++;\n        //                    if(disparity<=0)\n        //                    {\n        //                        disparity=0.01;\n        //                        bestuR = uL-0.01;\n        //                    }\n        //                    mvDepth[iL]=mbf/disparity;\n        //                    mvuRight[iL] = bestuR;\n        //                    vDistIdx.push_back(pair<int,int>(bestDist,iL));\n        //                }\n        //            }\n        //        }\n\n        //        sort(vDistIdx.begin(),vDistIdx.end());\n        //        const float median = vDistIdx[vDistIdx.size()/2].first;\n        //        const float thDist = 1.5f*1.4f*median;\n\n        //        for(int i=vDistIdx.size()-1;i>=0;i--)\n        //        {\n        //            if(vDistIdx[i].first<thDist)\n        //                break;\n        //            else\n        //            {\n        //                mvuRight[vDistIdx[i].second]=-1;\n        //                mvDepth[vDistIdx[i].second]=-1;\n        //            }\n        //        }\n    }\n}\n\n\nvoid Frame::ComputeStereoFromRGBD(const cv::Mat &imDepth)\n{\n    mvuRight = vector<float>(N,-1);\n    mvDepth = vector<float>(N,-1);\n\n    for(int i=0; i<N; i++)\n    {\n        const cv::KeyPoint &kp = mvKeys[i];\n        const cv::KeyPoint &kpU = mvKeysUn[i];\n\n        const float &v = kp.pt.y;\n        const float &u = kp.pt.x;\n\n        const float d = imDepth.at<float>(v,u);\n\n        if(d>0)\n        {\n            mvDepth[i] = d;\n            mvuRight[i] = kpU.pt.x-mbf/d;\n        }\n    }\n}\n\ncv::Mat Frame::UnprojectStereo(const int &i)\n{\n    const float z = mvDepth[i];\n    if(z>0)\n    {\n        const float u = mvKeysUn[i].pt.x;\n        const float v = mvKeysUn[i].pt.y;\n        const float x = (u-cx)*z*invfx;\n        const float y = (v-cy)*z*invfy;\n        cv::Mat x3Dc = (cv::Mat_<float>(3,1) << x, y, z);\n        return mRwc*x3Dc+mOw;\n    }\n    else\n        return cv::Mat();\n}\n\n} //namespace ORB_SLAM\n"
  },
  {
    "path": "src/FrameDrawer.cpp",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n/**\n* This file is part of  Jetson-SLAM and is taken from ORB-SLAM2 repo. See above.\n*/\n\n#include \"FrameDrawer.h\"\n#include \"Tracking.h\"\n\n#include <opencv2/core/core.hpp>\n#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>\n#include <opencv2/imgproc/types_c.h>\n\n#include<mutex>\n\nnamespace Jetson_SLAM\n{\n\nFrameDrawer::FrameDrawer(Map* pMap):mpMap(pMap)\n{\n    tile_h_ = 32;\n    tile_w_ = 32;\n    mState=Tracking::SYSTEM_NOT_READY;\n    mIm = cv::Mat(480,640,CV_8UC3, cv::Scalar(0,0,0));\n}\n\ncv::Mat FrameDrawer::DrawFrame()\n{\n    cv::Mat im;\n    vector<cv::KeyPoint> vIniKeys; // Initialization: KeyPoints in reference frame\n    vector<int> vMatches; // Initialization: correspondeces with reference keypoints\n    vector<cv::KeyPoint> vCurrentKeys; // KeyPoints in current frame\n    vector<bool> vbVO, vbMap; // Tracked MapPoints in current frame\n    int state; // Tracking state\n\n    //Copy variables within scoped mutex\n    {\n        unique_lock<mutex> lock(mMutex);\n        state=mState;\n        if(mState==Tracking::SYSTEM_NOT_READY)\n            mState=Tracking::NO_IMAGES_YET;\n\n        mIm.copyTo(im);\n\n        if(mState==Tracking::NOT_INITIALIZED)\n        {\n            vCurrentKeys = mvCurrentKeys;\n            vIniKeys = mvIniKeys;\n            vMatches = mvIniMatches;\n        }\n        else if(mState==Tracking::OK)\n        {\n            vCurrentKeys = mvCurrentKeys;\n            vbVO = mvbVO;\n            vbMap = mvbMap;\n        }\n        else if(mState==Tracking::LOST)\n        {\n            vCurrentKeys = mvCurrentKeys;\n        }\n    } // destroy scoped mutex -> release mutex\n\n    if(im.channels()<3) //this should be always true\n        cvtColor(im,im,CV_GRAY2BGR);\n\n    //Draw\n    if(state==Tracking::NOT_INITIALIZED) //INITIALIZING\n    {\n        for(unsigned int i=0; i<vMatches.size(); i++)\n        {\n            if(vMatches[i]>=0)\n            {\n                cv::line(im,vIniKeys[i].pt,vCurrentKeys[vMatches[i]].pt,\n                        cv::Scalar(0,255,0));\n            }\n        }\n    }\n    else if(state==Tracking::OK) //TRACKING\n    {\n        mnTracked=0;\n        mnTrackedVO=0;\n        const float r = 5;\n        const int n = vCurrentKeys.size();\n        for(int i=0;i<n;i++)\n        {\n            if(vbVO[i] || vbMap[i])\n            {\n                cv::Point2f pt1,pt2;\n                pt1.x=vCurrentKeys[i].pt.x-r;\n                pt1.y=vCurrentKeys[i].pt.y-r;\n                pt2.x=vCurrentKeys[i].pt.x+r;\n                pt2.y=vCurrentKeys[i].pt.y+r;\n\n                // This is a match to a MapPoint in the map\n                if(vbMap[i])\n                {\n//                    cv::rectangle(im,pt1,pt2,cv::Scalar(0,255,0));\n//                    cv::circle(im,vCurrentKeys[i].pt,5,cv::Scalar(0,255,0),1);\n//                    cv::circle(im,vCurrentKeys[i].pt,5,cv::Scalar(0,0,255),-1);\n                    cv::circle(im,vCurrentKeys[i].pt,2,cv::Scalar(0,0,255),-1);\n                    mnTracked++;\n                }\n                else // This is match to a \"visual odometry\" MapPoint created in the last frame\n                {\n//                    cv::rectangle(im,pt1,pt2,cv::Scalar(255,0,0));\n//                    cv::circle(im,vCurrentKeys[i].pt,5,cv::Scalar(0,255,0),1);\n//                    cv::circle(im,vCurrentKeys[i].pt,5,cv::Scalar(0,0,255),-1);\n                    cv::circle(im,vCurrentKeys[i].pt,2,cv::Scalar(255,0,0),-1);\n                    mnTrackedVO++;\n                }\n            }\n        }\n    }\n\n\n    cv::Mat imWithInfo;\n    DrawTextInfo(im,state, imWithInfo);\n\n    return imWithInfo;\n}\n\n\nvoid FrameDrawer::DrawTextInfo(cv::Mat &im, int nState, cv::Mat &imText)\n{\n    stringstream s;\n    if(nState==Tracking::NO_IMAGES_YET)\n        s << \" WAITING FOR IMAGES\";\n    else if(nState==Tracking::NOT_INITIALIZED)\n        s << \" TRYING TO INITIALIZE \";\n    else if(nState==Tracking::OK)\n    {\n        if(!mbOnlyTracking)\n            s << \"SLAM MODE |  \";\n        else\n            s << \"LOCALIZATION | \";\n        int nKFs = mpMap->KeyFramesInMap();\n        int nMPs = mpMap->MapPointsInMap();\n        s << \"KFs: \" << nKFs << \", MPs: \" << nMPs << \", Matches: \" << mnTracked;\n        if(mnTrackedVO>0)\n            s << \", + VO matches: \" << mnTrackedVO;\n    }\n    else if(nState==Tracking::LOST)\n    {\n        s << \" TRACK LOST. TRYING TO RELOCALIZE \";\n    }\n    else if(nState==Tracking::SYSTEM_NOT_READY)\n    {\n        s << \" LOADING ORB VOCABULARY. PLEASE WAIT...\";\n    }\n\n    int baseline=0;\n    cv::Size textSize = cv::getTextSize(s.str(),cv::FONT_HERSHEY_PLAIN,1,1,&baseline);\n\n\n//    im.copyTo(imText);\n\n    {\n//        cv::Mat& im = imText;\n        int grid_h = tile_h_;\n        int grid_w = tile_w_;\n\n        int n_grids_h = (im.rows - 1)/grid_h + 1;\n        int n_grids_w = (im.cols - 1) /grid_w + 1;\n\n        for(int i=0;i<n_grids_h;i++)\n        {\n            int x_min  = 0;\n            int x_max = im.cols - 1;\n\n            int y = i * grid_h +  0;\n\n            cv::line(im, cv::Point(x_min, y), cv::Point(x_max, y), cv::Scalar(255,255,0),1);\n        }\n\n        for(int i=0;i<n_grids_w;i++)\n        {\n            int y_min = 0;\n            int y_max = im.rows - 1;\n\n            int x = i * grid_w + 0;\n\n            cv::line(im, cv::Point(x, y_min), cv::Point(x, y_max), cv::Scalar(255,255,0),1);\n        }\n    }\n\n    imText = cv::Mat(im.rows+textSize.height+10,im.cols,im.type());\n    im.copyTo(imText.rowRange(0,im.rows).colRange(0,im.cols));\n    imText.rowRange(im.rows,imText.rows) = cv::Mat::zeros(textSize.height+10,im.cols,im.type());\n    cv::putText(imText,s.str(),cv::Point(5,imText.rows-5),cv::FONT_HERSHEY_PLAIN,1,cv::Scalar(255,255,255),1,8);\n\n\n//    cv::imwrite(\"/home/isl-server/ashish/temp.png\", imText);\n\n//    cv::imshow(\"33\", imText);\n//    cv::waitKey(0);\n\n\n}\n\nvoid FrameDrawer::Update(Tracking *pTracker)\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutex);\n    pTracker->mImGray.copyTo(mIm);\n    mvCurrentKeys=pTracker->mCurrentFrame.mvKeys;\n    N = mvCurrentKeys.size();\n    mvbVO = vector<bool>(N,false);\n    mvbMap = vector<bool>(N,false);\n    mbOnlyTracking = pTracker->mbOnlyTracking;\n\n\n    if(pTracker->mLastProcessedState==Tracking::NOT_INITIALIZED)\n    {\n        mvIniKeys=pTracker->mInitialFrame.mvKeys;\n        mvIniMatches=pTracker->mvIniMatches;\n    }\n    else if(pTracker->mLastProcessedState==Tracking::OK)\n    {\n        for(int i=0;i<N;i++)\n        {\n            MapPoint* pMP = pTracker->mCurrentFrame.mvpMapPoints[i];\n            if(pMP)\n            {\n                if(!pTracker->mCurrentFrame.mvbOutlier[i])\n                {\n                    if(pMP->Observations()>0)\n                        mvbMap[i]=true;\n                    else\n                        mvbVO[i]=true;\n                }\n            }\n        }\n    }\n    mState=static_cast<int>(pTracker->mLastProcessedState);\n}\n\n} //namespace ORB_SLAM\n"
  },
  {
    "path": "src/Initializer.cpp",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n/**\n* This file is part of  Jetson-SLAM and is taken from ORB-SLAM2 repo. See above.\n*/\n\n#include \"Initializer.h\"\n\n#include \"Thirdparty/DBoW2/DUtils/Random.h\"\n\n#include \"Optimizer.h\"\n#include \"ORBmatcher.h\"\n\n#include<thread>\n\nnamespace Jetson_SLAM\n{\n\nInitializer::Initializer(const Frame &ReferenceFrame, float sigma, int iterations)\n{\n    mK = ReferenceFrame.mK.clone();\n\n    mvKeys1 = ReferenceFrame.mvKeysUn;\n\n    mSigma = sigma;\n    mSigma2 = sigma*sigma;\n    mMaxIterations = iterations;\n}\n\nbool Initializer::Initialize(const Frame &CurrentFrame, const vector<int> &vMatches12, cv::Mat &R21, cv::Mat &t21,\n                             vector<cv::Point3f> &vP3D, vector<bool> &vbTriangulated)\n{\n    // Fill structures with current keypoints and matches with reference frame\n    // Reference Frame: 1, Current Frame: 2\n    mvKeys2 = CurrentFrame.mvKeysUn;\n\n    mvMatches12.clear();\n    mvMatches12.reserve(mvKeys2.size());\n    mvbMatched1.resize(mvKeys1.size());\n    for(size_t i=0, iend=vMatches12.size();i<iend; i++)\n    {\n        if(vMatches12[i]>=0)\n        {\n            mvMatches12.push_back(make_pair(i,vMatches12[i]));\n            mvbMatched1[i]=true;\n        }\n        else\n            mvbMatched1[i]=false;\n    }\n\n    const int N = mvMatches12.size();\n\n    // Indices for minimum set selection\n    vector<size_t> vAllIndices;\n    vAllIndices.reserve(N);\n    vector<size_t> vAvailableIndices;\n\n    for(int i=0; i<N; i++)\n    {\n        vAllIndices.push_back(i);\n    }\n\n    // Generate sets of 8 points for each RANSAC iteration\n    mvSets = vector< vector<size_t> >(mMaxIterations,vector<size_t>(8,0));\n\n    DUtils::Random::SeedRandOnce(0);\n\n    for(int it=0; it<mMaxIterations; it++)\n    {\n        vAvailableIndices = vAllIndices;\n\n        // Select a minimum set\n        for(size_t j=0; j<8; j++)\n        {\n            int randi = DUtils::Random::RandomInt(0,vAvailableIndices.size()-1);\n            int idx = vAvailableIndices[randi];\n\n            mvSets[it][j] = idx;\n\n            vAvailableIndices[randi] = vAvailableIndices.back();\n            vAvailableIndices.pop_back();\n        }\n    }\n\n    // Launch threads to compute in parallel a fundamental matrix and a homography\n    vector<bool> vbMatchesInliersH, vbMatchesInliersF;\n    float SH, SF;\n    cv::Mat H, F;\n\n    thread threadH(&Initializer::FindHomography,this,ref(vbMatchesInliersH), ref(SH), ref(H));\n    thread threadF(&Initializer::FindFundamental,this,ref(vbMatchesInliersF), ref(SF), ref(F));\n\n    // Wait until both threads have finished\n    threadH.join();\n    threadF.join();\n\n    // Compute ratio of scores\n    float RH = SH/(SH+SF);\n\n    // Try to reconstruct from homography or fundamental depending on the ratio (0.40-0.45)\n    if(RH>0.40)\n        return ReconstructH(vbMatchesInliersH,H,mK,R21,t21,vP3D,vbTriangulated,1.0,50);\n    else //if(pF_HF>0.6)\n        return ReconstructF(vbMatchesInliersF,F,mK,R21,t21,vP3D,vbTriangulated,1.0,50);\n\n    return false;\n}\n\n\nvoid Initializer::FindHomography(vector<bool> &vbMatchesInliers, float &score, cv::Mat &H21)\n{\n    // Number of putative matches\n    const int N = mvMatches12.size();\n\n    // Normalize coordinates\n    vector<cv::Point2f> vPn1, vPn2;\n    cv::Mat T1, T2;\n    Normalize(mvKeys1,vPn1, T1);\n    Normalize(mvKeys2,vPn2, T2);\n    cv::Mat T2inv = T2.inv();\n\n    // Best Results variables\n    score = 0.0;\n    vbMatchesInliers = vector<bool>(N,false);\n\n    // Iteration variables\n    vector<cv::Point2f> vPn1i(8);\n    vector<cv::Point2f> vPn2i(8);\n    cv::Mat H21i, H12i;\n    vector<bool> vbCurrentInliers(N,false);\n    float currentScore;\n\n    // Perform all RANSAC iterations and save the solution with highest score\n    for(int it=0; it<mMaxIterations; it++)\n    {\n        // Select a minimum set\n        for(size_t j=0; j<8; j++)\n        {\n            int idx = mvSets[it][j];\n\n            vPn1i[j] = vPn1[mvMatches12[idx].first];\n            vPn2i[j] = vPn2[mvMatches12[idx].second];\n        }\n\n        cv::Mat Hn = ComputeH21(vPn1i,vPn2i);\n        H21i = T2inv*Hn*T1;\n        H12i = H21i.inv();\n\n        currentScore = CheckHomography(H21i, H12i, vbCurrentInliers, mSigma);\n\n        if(currentScore>score)\n        {\n            H21 = H21i.clone();\n            vbMatchesInliers = vbCurrentInliers;\n            score = currentScore;\n        }\n    }\n}\n\n\nvoid Initializer::FindFundamental(vector<bool> &vbMatchesInliers, float &score, cv::Mat &F21)\n{\n    // Number of putative matches\n    const int N = vbMatchesInliers.size();\n\n    // Normalize coordinates\n    vector<cv::Point2f> vPn1, vPn2;\n    cv::Mat T1, T2;\n    Normalize(mvKeys1,vPn1, T1);\n    Normalize(mvKeys2,vPn2, T2);\n    cv::Mat T2t = T2.t();\n\n    // Best Results variables\n    score = 0.0;\n    vbMatchesInliers = vector<bool>(N,false);\n\n    // Iteration variables\n    vector<cv::Point2f> vPn1i(8);\n    vector<cv::Point2f> vPn2i(8);\n    cv::Mat F21i;\n    vector<bool> vbCurrentInliers(N,false);\n    float currentScore;\n\n    // Perform all RANSAC iterations and save the solution with highest score\n    for(int it=0; it<mMaxIterations; it++)\n    {\n        // Select a minimum set\n        for(int j=0; j<8; j++)\n        {\n            int idx = mvSets[it][j];\n\n            vPn1i[j] = vPn1[mvMatches12[idx].first];\n            vPn2i[j] = vPn2[mvMatches12[idx].second];\n        }\n\n        cv::Mat Fn = ComputeF21(vPn1i,vPn2i);\n\n        F21i = T2t*Fn*T1;\n\n        currentScore = CheckFundamental(F21i, vbCurrentInliers, mSigma);\n\n        if(currentScore>score)\n        {\n            F21 = F21i.clone();\n            vbMatchesInliers = vbCurrentInliers;\n            score = currentScore;\n        }\n    }\n}\n\n\ncv::Mat Initializer::ComputeH21(const vector<cv::Point2f> &vP1, const vector<cv::Point2f> &vP2)\n{\n    const int N = vP1.size();\n\n    cv::Mat A(2*N,9,CV_32F);\n\n    for(int i=0; i<N; i++)\n    {\n        const float u1 = vP1[i].x;\n        const float v1 = vP1[i].y;\n        const float u2 = vP2[i].x;\n        const float v2 = vP2[i].y;\n\n        A.at<float>(2*i,0) = 0.0;\n        A.at<float>(2*i,1) = 0.0;\n        A.at<float>(2*i,2) = 0.0;\n        A.at<float>(2*i,3) = -u1;\n        A.at<float>(2*i,4) = -v1;\n        A.at<float>(2*i,5) = -1;\n        A.at<float>(2*i,6) = v2*u1;\n        A.at<float>(2*i,7) = v2*v1;\n        A.at<float>(2*i,8) = v2;\n\n        A.at<float>(2*i+1,0) = u1;\n        A.at<float>(2*i+1,1) = v1;\n        A.at<float>(2*i+1,2) = 1;\n        A.at<float>(2*i+1,3) = 0.0;\n        A.at<float>(2*i+1,4) = 0.0;\n        A.at<float>(2*i+1,5) = 0.0;\n        A.at<float>(2*i+1,6) = -u2*u1;\n        A.at<float>(2*i+1,7) = -u2*v1;\n        A.at<float>(2*i+1,8) = -u2;\n\n    }\n\n    cv::Mat u,w,vt;\n\n    cv::SVDecomp(A,w,u,vt,cv::SVD::MODIFY_A | cv::SVD::FULL_UV);\n\n    return vt.row(8).reshape(0, 3);\n}\n\ncv::Mat Initializer::ComputeF21(const vector<cv::Point2f> &vP1,const vector<cv::Point2f> &vP2)\n{\n    const int N = vP1.size();\n\n    cv::Mat A(N,9,CV_32F);\n\n    for(int i=0; i<N; i++)\n    {\n        const float u1 = vP1[i].x;\n        const float v1 = vP1[i].y;\n        const float u2 = vP2[i].x;\n        const float v2 = vP2[i].y;\n\n        A.at<float>(i,0) = u2*u1;\n        A.at<float>(i,1) = u2*v1;\n        A.at<float>(i,2) = u2;\n        A.at<float>(i,3) = v2*u1;\n        A.at<float>(i,4) = v2*v1;\n        A.at<float>(i,5) = v2;\n        A.at<float>(i,6) = u1;\n        A.at<float>(i,7) = v1;\n        A.at<float>(i,8) = 1;\n    }\n\n    cv::Mat u,w,vt;\n\n    cv::SVDecomp(A,w,u,vt,cv::SVD::MODIFY_A | cv::SVD::FULL_UV);\n\n    cv::Mat Fpre = vt.row(8).reshape(0, 3);\n\n    cv::SVDecomp(Fpre,w,u,vt,cv::SVD::MODIFY_A | cv::SVD::FULL_UV);\n\n    w.at<float>(2)=0;\n\n    return  u*cv::Mat::diag(w)*vt;\n}\n\nfloat Initializer::CheckHomography(const cv::Mat &H21, const cv::Mat &H12, vector<bool> &vbMatchesInliers, float sigma)\n{   \n    const int N = mvMatches12.size();\n\n    const float h11 = H21.at<float>(0,0);\n    const float h12 = H21.at<float>(0,1);\n    const float h13 = H21.at<float>(0,2);\n    const float h21 = H21.at<float>(1,0);\n    const float h22 = H21.at<float>(1,1);\n    const float h23 = H21.at<float>(1,2);\n    const float h31 = H21.at<float>(2,0);\n    const float h32 = H21.at<float>(2,1);\n    const float h33 = H21.at<float>(2,2);\n\n    const float h11inv = H12.at<float>(0,0);\n    const float h12inv = H12.at<float>(0,1);\n    const float h13inv = H12.at<float>(0,2);\n    const float h21inv = H12.at<float>(1,0);\n    const float h22inv = H12.at<float>(1,1);\n    const float h23inv = H12.at<float>(1,2);\n    const float h31inv = H12.at<float>(2,0);\n    const float h32inv = H12.at<float>(2,1);\n    const float h33inv = H12.at<float>(2,2);\n\n    vbMatchesInliers.resize(N);\n\n    float score = 0;\n\n    const float th = 5.991;\n\n    const float invSigmaSquare = 1.0/(sigma*sigma);\n\n    for(int i=0; i<N; i++)\n    {\n        bool bIn = true;\n\n        const cv::KeyPoint &kp1 = mvKeys1[mvMatches12[i].first];\n        const cv::KeyPoint &kp2 = mvKeys2[mvMatches12[i].second];\n\n        const float u1 = kp1.pt.x;\n        const float v1 = kp1.pt.y;\n        const float u2 = kp2.pt.x;\n        const float v2 = kp2.pt.y;\n\n        // Reprojection error in first image\n        // x2in1 = H12*x2\n\n        const float w2in1inv = 1.0/(h31inv*u2+h32inv*v2+h33inv);\n        const float u2in1 = (h11inv*u2+h12inv*v2+h13inv)*w2in1inv;\n        const float v2in1 = (h21inv*u2+h22inv*v2+h23inv)*w2in1inv;\n\n        const float squareDist1 = (u1-u2in1)*(u1-u2in1)+(v1-v2in1)*(v1-v2in1);\n\n        const float chiSquare1 = squareDist1*invSigmaSquare;\n\n        if(chiSquare1>th)\n            bIn = false;\n        else\n            score += th - chiSquare1;\n\n        // Reprojection error in second image\n        // x1in2 = H21*x1\n\n        const float w1in2inv = 1.0/(h31*u1+h32*v1+h33);\n        const float u1in2 = (h11*u1+h12*v1+h13)*w1in2inv;\n        const float v1in2 = (h21*u1+h22*v1+h23)*w1in2inv;\n\n        const float squareDist2 = (u2-u1in2)*(u2-u1in2)+(v2-v1in2)*(v2-v1in2);\n\n        const float chiSquare2 = squareDist2*invSigmaSquare;\n\n        if(chiSquare2>th)\n            bIn = false;\n        else\n            score += th - chiSquare2;\n\n        if(bIn)\n            vbMatchesInliers[i]=true;\n        else\n            vbMatchesInliers[i]=false;\n    }\n\n    return score;\n}\n\nfloat Initializer::CheckFundamental(const cv::Mat &F21, vector<bool> &vbMatchesInliers, float sigma)\n{\n    const int N = mvMatches12.size();\n\n    const float f11 = F21.at<float>(0,0);\n    const float f12 = F21.at<float>(0,1);\n    const float f13 = F21.at<float>(0,2);\n    const float f21 = F21.at<float>(1,0);\n    const float f22 = F21.at<float>(1,1);\n    const float f23 = F21.at<float>(1,2);\n    const float f31 = F21.at<float>(2,0);\n    const float f32 = F21.at<float>(2,1);\n    const float f33 = F21.at<float>(2,2);\n\n    vbMatchesInliers.resize(N);\n\n    float score = 0;\n\n    const float th = 3.841;\n    const float thScore = 5.991;\n\n    const float invSigmaSquare = 1.0/(sigma*sigma);\n\n    for(int i=0; i<N; i++)\n    {\n        bool bIn = true;\n\n        const cv::KeyPoint &kp1 = mvKeys1[mvMatches12[i].first];\n        const cv::KeyPoint &kp2 = mvKeys2[mvMatches12[i].second];\n\n        const float u1 = kp1.pt.x;\n        const float v1 = kp1.pt.y;\n        const float u2 = kp2.pt.x;\n        const float v2 = kp2.pt.y;\n\n        // Reprojection error in second image\n        // l2=F21x1=(a2,b2,c2)\n\n        const float a2 = f11*u1+f12*v1+f13;\n        const float b2 = f21*u1+f22*v1+f23;\n        const float c2 = f31*u1+f32*v1+f33;\n\n        const float num2 = a2*u2+b2*v2+c2;\n\n        const float squareDist1 = num2*num2/(a2*a2+b2*b2);\n\n        const float chiSquare1 = squareDist1*invSigmaSquare;\n\n        if(chiSquare1>th)\n            bIn = false;\n        else\n            score += thScore - chiSquare1;\n\n        // Reprojection error in second image\n        // l1 =x2tF21=(a1,b1,c1)\n\n        const float a1 = f11*u2+f21*v2+f31;\n        const float b1 = f12*u2+f22*v2+f32;\n        const float c1 = f13*u2+f23*v2+f33;\n\n        const float num1 = a1*u1+b1*v1+c1;\n\n        const float squareDist2 = num1*num1/(a1*a1+b1*b1);\n\n        const float chiSquare2 = squareDist2*invSigmaSquare;\n\n        if(chiSquare2>th)\n            bIn = false;\n        else\n            score += thScore - chiSquare2;\n\n        if(bIn)\n            vbMatchesInliers[i]=true;\n        else\n            vbMatchesInliers[i]=false;\n    }\n\n    return score;\n}\n\nbool Initializer::ReconstructF(vector<bool> &vbMatchesInliers, cv::Mat &F21, cv::Mat &K,\n                            cv::Mat &R21, cv::Mat &t21, vector<cv::Point3f> &vP3D, vector<bool> &vbTriangulated, float minParallax, int minTriangulated)\n{\n    int N=0;\n    for(size_t i=0, iend = vbMatchesInliers.size() ; i<iend; i++)\n        if(vbMatchesInliers[i])\n            N++;\n\n    // Compute Essential Matrix from Fundamental Matrix\n    cv::Mat E21 = K.t()*F21*K;\n\n    cv::Mat R1, R2, t;\n\n    // Recover the 4 motion hypotheses\n    DecomposeE(E21,R1,R2,t);  \n\n    cv::Mat t1=t;\n    cv::Mat t2=-t;\n\n    // Reconstruct with the 4 hyphoteses and check\n    vector<cv::Point3f> vP3D1, vP3D2, vP3D3, vP3D4;\n    vector<bool> vbTriangulated1,vbTriangulated2,vbTriangulated3, vbTriangulated4;\n    float parallax1,parallax2, parallax3, parallax4;\n\n    int nGood1 = CheckRT(R1,t1,mvKeys1,mvKeys2,mvMatches12,vbMatchesInliers,K, vP3D1, 4.0*mSigma2, vbTriangulated1, parallax1);\n    int nGood2 = CheckRT(R2,t1,mvKeys1,mvKeys2,mvMatches12,vbMatchesInliers,K, vP3D2, 4.0*mSigma2, vbTriangulated2, parallax2);\n    int nGood3 = CheckRT(R1,t2,mvKeys1,mvKeys2,mvMatches12,vbMatchesInliers,K, vP3D3, 4.0*mSigma2, vbTriangulated3, parallax3);\n    int nGood4 = CheckRT(R2,t2,mvKeys1,mvKeys2,mvMatches12,vbMatchesInliers,K, vP3D4, 4.0*mSigma2, vbTriangulated4, parallax4);\n\n    int maxGood = max(nGood1,max(nGood2,max(nGood3,nGood4)));\n\n    R21 = cv::Mat();\n    t21 = cv::Mat();\n\n    int nMinGood = max(static_cast<int>(0.9*N),minTriangulated);\n\n    int nsimilar = 0;\n    if(nGood1>0.7*maxGood)\n        nsimilar++;\n    if(nGood2>0.7*maxGood)\n        nsimilar++;\n    if(nGood3>0.7*maxGood)\n        nsimilar++;\n    if(nGood4>0.7*maxGood)\n        nsimilar++;\n\n    // If there is not a clear winner or not enough triangulated points reject initialization\n    if(maxGood<nMinGood || nsimilar>1)\n    {\n        return false;\n    }\n\n    // If best reconstruction has enough parallax initialize\n    if(maxGood==nGood1)\n    {\n        if(parallax1>minParallax)\n        {\n            vP3D = vP3D1;\n            vbTriangulated = vbTriangulated1;\n\n            R1.copyTo(R21);\n            t1.copyTo(t21);\n            return true;\n        }\n    }else if(maxGood==nGood2)\n    {\n        if(parallax2>minParallax)\n        {\n            vP3D = vP3D2;\n            vbTriangulated = vbTriangulated2;\n\n            R2.copyTo(R21);\n            t1.copyTo(t21);\n            return true;\n        }\n    }else if(maxGood==nGood3)\n    {\n        if(parallax3>minParallax)\n        {\n            vP3D = vP3D3;\n            vbTriangulated = vbTriangulated3;\n\n            R1.copyTo(R21);\n            t2.copyTo(t21);\n            return true;\n        }\n    }else if(maxGood==nGood4)\n    {\n        if(parallax4>minParallax)\n        {\n            vP3D = vP3D4;\n            vbTriangulated = vbTriangulated4;\n\n            R2.copyTo(R21);\n            t2.copyTo(t21);\n            return true;\n        }\n    }\n\n    return false;\n}\n\nbool Initializer::ReconstructH(vector<bool> &vbMatchesInliers, cv::Mat &H21, cv::Mat &K,\n                      cv::Mat &R21, cv::Mat &t21, vector<cv::Point3f> &vP3D, vector<bool> &vbTriangulated, float minParallax, int minTriangulated)\n{\n    int N=0;\n    for(size_t i=0, iend = vbMatchesInliers.size() ; i<iend; i++)\n        if(vbMatchesInliers[i])\n            N++;\n\n    // We recover 8 motion hypotheses using the method of Faugeras et al.\n    // Motion and structure from motion in a piecewise planar environment.\n    // International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 1988\n\n    cv::Mat invK = K.inv();\n    cv::Mat A = invK*H21*K;\n\n    cv::Mat U,w,Vt,V;\n    cv::SVD::compute(A,w,U,Vt,cv::SVD::FULL_UV);\n    V=Vt.t();\n\n    float s = cv::determinant(U)*cv::determinant(Vt);\n\n    float d1 = w.at<float>(0);\n    float d2 = w.at<float>(1);\n    float d3 = w.at<float>(2);\n\n    if(d1/d2<1.00001 || d2/d3<1.00001)\n    {\n        return false;\n    }\n\n    vector<cv::Mat> vR, vt, vn;\n    vR.reserve(8);\n    vt.reserve(8);\n    vn.reserve(8);\n\n    //n'=[x1 0 x3] 4 posibilities e1=e3=1, e1=1 e3=-1, e1=-1 e3=1, e1=e3=-1\n    float aux1 = sqrt((d1*d1-d2*d2)/(d1*d1-d3*d3));\n    float aux3 = sqrt((d2*d2-d3*d3)/(d1*d1-d3*d3));\n    float x1[] = {aux1,aux1,-aux1,-aux1};\n    float x3[] = {aux3,-aux3,aux3,-aux3};\n\n    //case d'=d2\n    float aux_stheta = sqrt((d1*d1-d2*d2)*(d2*d2-d3*d3))/((d1+d3)*d2);\n\n    float ctheta = (d2*d2+d1*d3)/((d1+d3)*d2);\n    float stheta[] = {aux_stheta, -aux_stheta, -aux_stheta, aux_stheta};\n\n    for(int i=0; i<4; i++)\n    {\n        cv::Mat Rp=cv::Mat::eye(3,3,CV_32F);\n        Rp.at<float>(0,0)=ctheta;\n        Rp.at<float>(0,2)=-stheta[i];\n        Rp.at<float>(2,0)=stheta[i];\n        Rp.at<float>(2,2)=ctheta;\n\n        cv::Mat R = s*U*Rp*Vt;\n        vR.push_back(R);\n\n        cv::Mat tp(3,1,CV_32F);\n        tp.at<float>(0)=x1[i];\n        tp.at<float>(1)=0;\n        tp.at<float>(2)=-x3[i];\n        tp*=d1-d3;\n\n        cv::Mat t = U*tp;\n        vt.push_back(t/cv::norm(t));\n\n        cv::Mat np(3,1,CV_32F);\n        np.at<float>(0)=x1[i];\n        np.at<float>(1)=0;\n        np.at<float>(2)=x3[i];\n\n        cv::Mat n = V*np;\n        if(n.at<float>(2)<0)\n            n=-n;\n        vn.push_back(n);\n    }\n\n    //case d'=-d2\n    float aux_sphi = sqrt((d1*d1-d2*d2)*(d2*d2-d3*d3))/((d1-d3)*d2);\n\n    float cphi = (d1*d3-d2*d2)/((d1-d3)*d2);\n    float sphi[] = {aux_sphi, -aux_sphi, -aux_sphi, aux_sphi};\n\n    for(int i=0; i<4; i++)\n    {\n        cv::Mat Rp=cv::Mat::eye(3,3,CV_32F);\n        Rp.at<float>(0,0)=cphi;\n        Rp.at<float>(0,2)=sphi[i];\n        Rp.at<float>(1,1)=-1;\n        Rp.at<float>(2,0)=sphi[i];\n        Rp.at<float>(2,2)=-cphi;\n\n        cv::Mat R = s*U*Rp*Vt;\n        vR.push_back(R);\n\n        cv::Mat tp(3,1,CV_32F);\n        tp.at<float>(0)=x1[i];\n        tp.at<float>(1)=0;\n        tp.at<float>(2)=x3[i];\n        tp*=d1+d3;\n\n        cv::Mat t = U*tp;\n        vt.push_back(t/cv::norm(t));\n\n        cv::Mat np(3,1,CV_32F);\n        np.at<float>(0)=x1[i];\n        np.at<float>(1)=0;\n        np.at<float>(2)=x3[i];\n\n        cv::Mat n = V*np;\n        if(n.at<float>(2)<0)\n            n=-n;\n        vn.push_back(n);\n    }\n\n\n    int bestGood = 0;\n    int secondBestGood = 0;    \n    int bestSolutionIdx = -1;\n    float bestParallax = -1;\n    vector<cv::Point3f> bestP3D;\n    vector<bool> bestTriangulated;\n\n    // Instead of applying the visibility constraints proposed in the Faugeras' paper (which could fail for points seen with low parallax)\n    // We reconstruct all hypotheses and check in terms of triangulated points and parallax\n    for(size_t i=0; i<8; i++)\n    {\n        float parallaxi;\n        vector<cv::Point3f> vP3Di;\n        vector<bool> vbTriangulatedi;\n        int nGood = CheckRT(vR[i],vt[i],mvKeys1,mvKeys2,mvMatches12,vbMatchesInliers,K,vP3Di, 4.0*mSigma2, vbTriangulatedi, parallaxi);\n\n        if(nGood>bestGood)\n        {\n            secondBestGood = bestGood;\n            bestGood = nGood;\n            bestSolutionIdx = i;\n            bestParallax = parallaxi;\n            bestP3D = vP3Di;\n            bestTriangulated = vbTriangulatedi;\n        }\n        else if(nGood>secondBestGood)\n        {\n            secondBestGood = nGood;\n        }\n    }\n\n\n    if(secondBestGood<0.75*bestGood && bestParallax>=minParallax && bestGood>minTriangulated && bestGood>0.9*N)\n    {\n        vR[bestSolutionIdx].copyTo(R21);\n        vt[bestSolutionIdx].copyTo(t21);\n        vP3D = bestP3D;\n        vbTriangulated = bestTriangulated;\n\n        return true;\n    }\n\n    return false;\n}\n\nvoid Initializer::Triangulate(const cv::KeyPoint &kp1, const cv::KeyPoint &kp2, const cv::Mat &P1, const cv::Mat &P2, cv::Mat &x3D)\n{\n    cv::Mat A(4,4,CV_32F);\n\n    A.row(0) = kp1.pt.x*P1.row(2)-P1.row(0);\n    A.row(1) = kp1.pt.y*P1.row(2)-P1.row(1);\n    A.row(2) = kp2.pt.x*P2.row(2)-P2.row(0);\n    A.row(3) = kp2.pt.y*P2.row(2)-P2.row(1);\n\n    cv::Mat u,w,vt;\n    cv::SVD::compute(A,w,u,vt,cv::SVD::MODIFY_A| cv::SVD::FULL_UV);\n    x3D = vt.row(3).t();\n    x3D = x3D.rowRange(0,3)/x3D.at<float>(3);\n}\n\nvoid Initializer::Normalize(const vector<cv::KeyPoint> &vKeys, vector<cv::Point2f> &vNormalizedPoints, cv::Mat &T)\n{\n    float meanX = 0;\n    float meanY = 0;\n    const int N = vKeys.size();\n\n    vNormalizedPoints.resize(N);\n\n    for(int i=0; i<N; i++)\n    {\n        meanX += vKeys[i].pt.x;\n        meanY += vKeys[i].pt.y;\n    }\n\n    meanX = meanX/N;\n    meanY = meanY/N;\n\n    float meanDevX = 0;\n    float meanDevY = 0;\n\n    for(int i=0; i<N; i++)\n    {\n        vNormalizedPoints[i].x = vKeys[i].pt.x - meanX;\n        vNormalizedPoints[i].y = vKeys[i].pt.y - meanY;\n\n        meanDevX += fabs(vNormalizedPoints[i].x);\n        meanDevY += fabs(vNormalizedPoints[i].y);\n    }\n\n    meanDevX = meanDevX/N;\n    meanDevY = meanDevY/N;\n\n    float sX = 1.0/meanDevX;\n    float sY = 1.0/meanDevY;\n\n    for(int i=0; i<N; i++)\n    {\n        vNormalizedPoints[i].x = vNormalizedPoints[i].x * sX;\n        vNormalizedPoints[i].y = vNormalizedPoints[i].y * sY;\n    }\n\n    T = cv::Mat::eye(3,3,CV_32F);\n    T.at<float>(0,0) = sX;\n    T.at<float>(1,1) = sY;\n    T.at<float>(0,2) = -meanX*sX;\n    T.at<float>(1,2) = -meanY*sY;\n}\n\n\nint Initializer::CheckRT(const cv::Mat &R, const cv::Mat &t, const vector<cv::KeyPoint> &vKeys1, const vector<cv::KeyPoint> &vKeys2,\n                       const vector<Match> &vMatches12, vector<bool> &vbMatchesInliers,\n                       const cv::Mat &K, vector<cv::Point3f> &vP3D, float th2, vector<bool> &vbGood, float &parallax)\n{\n    // Calibration parameters\n    const float fx = K.at<float>(0,0);\n    const float fy = K.at<float>(1,1);\n    const float cx = K.at<float>(0,2);\n    const float cy = K.at<float>(1,2);\n\n    vbGood = vector<bool>(vKeys1.size(),false);\n    vP3D.resize(vKeys1.size());\n\n    vector<float> vCosParallax;\n    vCosParallax.reserve(vKeys1.size());\n\n    // Camera 1 Projection Matrix K[I|0]\n    cv::Mat P1(3,4,CV_32F,cv::Scalar(0));\n    K.copyTo(P1.rowRange(0,3).colRange(0,3));\n\n    cv::Mat O1 = cv::Mat::zeros(3,1,CV_32F);\n\n    // Camera 2 Projection Matrix K[R|t]\n    cv::Mat P2(3,4,CV_32F);\n    R.copyTo(P2.rowRange(0,3).colRange(0,3));\n    t.copyTo(P2.rowRange(0,3).col(3));\n    P2 = K*P2;\n\n    cv::Mat O2 = -R.t()*t;\n\n    int nGood=0;\n\n    for(size_t i=0, iend=vMatches12.size();i<iend;i++)\n    {\n        if(!vbMatchesInliers[i])\n            continue;\n\n        const cv::KeyPoint &kp1 = vKeys1[vMatches12[i].first];\n        const cv::KeyPoint &kp2 = vKeys2[vMatches12[i].second];\n        cv::Mat p3dC1;\n\n        Triangulate(kp1,kp2,P1,P2,p3dC1);\n\n        if(!isfinite(p3dC1.at<float>(0)) || !isfinite(p3dC1.at<float>(1)) || !isfinite(p3dC1.at<float>(2)))\n        {\n            vbGood[vMatches12[i].first]=false;\n            continue;\n        }\n\n        // Check parallax\n        cv::Mat normal1 = p3dC1 - O1;\n        float dist1 = cv::norm(normal1);\n\n        cv::Mat normal2 = p3dC1 - O2;\n        float dist2 = cv::norm(normal2);\n\n        float cosParallax = normal1.dot(normal2)/(dist1*dist2);\n\n        // Check depth in front of first camera (only if enough parallax, as \"infinite\" points can easily go to negative depth)\n        if(p3dC1.at<float>(2)<=0 && cosParallax<0.99998)\n            continue;\n\n        // Check depth in front of second camera (only if enough parallax, as \"infinite\" points can easily go to negative depth)\n        cv::Mat p3dC2 = R*p3dC1+t;\n\n        if(p3dC2.at<float>(2)<=0 && cosParallax<0.99998)\n            continue;\n\n        // Check reprojection error in first image\n        float im1x, im1y;\n        float invZ1 = 1.0/p3dC1.at<float>(2);\n        im1x = fx*p3dC1.at<float>(0)*invZ1+cx;\n        im1y = fy*p3dC1.at<float>(1)*invZ1+cy;\n\n        float squareError1 = (im1x-kp1.pt.x)*(im1x-kp1.pt.x)+(im1y-kp1.pt.y)*(im1y-kp1.pt.y);\n\n        if(squareError1>th2)\n            continue;\n\n        // Check reprojection error in second image\n        float im2x, im2y;\n        float invZ2 = 1.0/p3dC2.at<float>(2);\n        im2x = fx*p3dC2.at<float>(0)*invZ2+cx;\n        im2y = fy*p3dC2.at<float>(1)*invZ2+cy;\n\n        float squareError2 = (im2x-kp2.pt.x)*(im2x-kp2.pt.x)+(im2y-kp2.pt.y)*(im2y-kp2.pt.y);\n\n        if(squareError2>th2)\n            continue;\n\n        vCosParallax.push_back(cosParallax);\n        vP3D[vMatches12[i].first] = cv::Point3f(p3dC1.at<float>(0),p3dC1.at<float>(1),p3dC1.at<float>(2));\n        nGood++;\n\n        if(cosParallax<0.99998)\n            vbGood[vMatches12[i].first]=true;\n    }\n\n    if(nGood>0)\n    {\n        sort(vCosParallax.begin(),vCosParallax.end());\n\n        size_t idx = min(50,int(vCosParallax.size()-1));\n        parallax = acos(vCosParallax[idx])*180/CV_PI;\n    }\n    else\n        parallax=0;\n\n    return nGood;\n}\n\nvoid Initializer::DecomposeE(const cv::Mat &E, cv::Mat &R1, cv::Mat &R2, cv::Mat &t)\n{\n    cv::Mat u,w,vt;\n    cv::SVD::compute(E,w,u,vt);\n\n    u.col(2).copyTo(t);\n    t=t/cv::norm(t);\n\n    cv::Mat W(3,3,CV_32F,cv::Scalar(0));\n    W.at<float>(0,1)=-1;\n    W.at<float>(1,0)=1;\n    W.at<float>(2,2)=1;\n\n    R1 = u*W*vt;\n    if(cv::determinant(R1)<0)\n        R1=-R1;\n\n    R2 = u*W.t()*vt;\n    if(cv::determinant(R2)<0)\n        R2=-R2;\n}\n\n} //namespace ORB_SLAM\n"
  },
  {
    "path": "src/KeyFrame.cpp",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n/**\n* This file is part of  Jetson-SLAM and is taken from ORB-SLAM2 repo. See above.\n*/\n\n#include \"KeyFrame.h\"\n#include \"Converter.h\"\n#include \"ORBmatcher.h\"\n#include<mutex>\n\nnamespace Jetson_SLAM\n{\n\nlong unsigned int KeyFrame::nNextId=0;\n\nKeyFrame::KeyFrame(Frame &F, Map *pMap, KeyFrameDatabase *pKFDB):\n    mnFrameId(F.mnId),  mTimeStamp(F.mTimeStamp), mnGridCols(FRAME_GRID_COLS), mnGridRows(FRAME_GRID_ROWS),\n    mfGridElementWidthInv(F.mfGridElementWidthInv), mfGridElementHeightInv(F.mfGridElementHeightInv),\n    mnTrackReferenceForFrame(0), mnFuseTargetForKF(0), mnBALocalForKF(0), mnBAFixedForKF(0),\n    mnLoopQuery(0), mnLoopWords(0), mnRelocQuery(0), mnRelocWords(0), mnBAGlobalForKF(0),\n    fx(F.fx), fy(F.fy), cx(F.cx), cy(F.cy), invfx(F.invfx), invfy(F.invfy),\n    mbf(F.mbf), mb(F.mb), mThDepth(F.mThDepth), N(F.N), mvKeys(F.mvKeys), mvKeysUn(F.mvKeysUn),\n    mvuRight(F.mvuRight), mvDepth(F.mvDepth), mDescriptors(F.mDescriptors.clone()),\n    mBowVec(F.mBowVec), mFeatVec(F.mFeatVec), mnScaleLevels(F.mnScaleLevels), mfScaleFactor(F.mfScaleFactor),\n    mfLogScaleFactor(F.mfLogScaleFactor), mvScaleFactors(F.mvScaleFactors), mvLevelSigma2(F.mvLevelSigma2),\n    mvInvLevelSigma2(F.mvInvLevelSigma2), mnMinX(F.mnMinX), mnMinY(F.mnMinY), mnMaxX(F.mnMaxX),\n    mnMaxY(F.mnMaxY), mK(F.mK), mvpMapPoints(F.mvpMapPoints), mpKeyFrameDB(pKFDB),\n    mpORBvocabulary(F.mpORBvocabulary), mbFirstConnection(true), mpParent(NULL), mbNotErase(false),\n    mbToBeErased(false), mbBad(false), mHalfBaseline(F.mb/2), mpMap(pMap)\n{\n    mnId=nNextId++;\n\n    mGrid.resize(mnGridCols);\n    for(int i=0; i<mnGridCols;i++)\n    {\n        mGrid[i].resize(mnGridRows);\n        for(int j=0; j<mnGridRows; j++)\n            mGrid[i][j] = F.mGrid[i][j];\n    }\n\n    SetPose(F.mTcw);    \n}\n\nvoid KeyFrame::ComputeBoW()\n{\n    if(mBowVec.empty() || mFeatVec.empty())\n    {\n        vector<cv::Mat> vCurrentDesc = Converter::toDescriptorVector(mDescriptors);\n        // Feature vector associate features with nodes in the 4th level (from leaves up)\n        // We assume the vocabulary tree has 6 levels, change the 4 otherwise\n        mpORBvocabulary->transform(vCurrentDesc,mBowVec,mFeatVec,4);\n    }\n}\n\nvoid KeyFrame::SetPose(const cv::Mat &Tcw_)\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexPose);\n    Tcw_.copyTo(Tcw);\n    cv::Mat Rcw = Tcw.rowRange(0,3).colRange(0,3);\n    cv::Mat tcw = Tcw.rowRange(0,3).col(3);\n    cv::Mat Rwc = Rcw.t();\n    Ow = -Rwc*tcw;\n\n    Twc = cv::Mat::eye(4,4,Tcw.type());\n    Rwc.copyTo(Twc.rowRange(0,3).colRange(0,3));\n    Ow.copyTo(Twc.rowRange(0,3).col(3));\n    cv::Mat center = (cv::Mat_<float>(4,1) << mHalfBaseline, 0 , 0, 1);\n    Cw = Twc*center;\n}\n\ncv::Mat KeyFrame::GetPose()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexPose);\n    return Tcw.clone();\n}\n\ncv::Mat KeyFrame::GetPoseInverse()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexPose);\n    return Twc.clone();\n}\n\ncv::Mat KeyFrame::GetCameraCenter()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexPose);\n    return Ow.clone();\n}\n\ncv::Mat KeyFrame::GetStereoCenter()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexPose);\n    return Cw.clone();\n}\n\n\ncv::Mat KeyFrame::GetRotation()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexPose);\n    return Tcw.rowRange(0,3).colRange(0,3).clone();\n}\n\ncv::Mat KeyFrame::GetTranslation()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexPose);\n    return Tcw.rowRange(0,3).col(3).clone();\n}\n\nvoid KeyFrame::AddConnection(KeyFrame *pKF, const int &weight)\n{\n    {\n        unique_lock<mutex> lock(mMutexConnections);\n        if(!mConnectedKeyFrameWeights.count(pKF))\n            mConnectedKeyFrameWeights[pKF]=weight;\n        else if(mConnectedKeyFrameWeights[pKF]!=weight)\n            mConnectedKeyFrameWeights[pKF]=weight;\n        else\n            return;\n    }\n\n    UpdateBestCovisibles();\n}\n\nvoid KeyFrame::UpdateBestCovisibles()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexConnections);\n    vector<pair<int,KeyFrame*> > vPairs;\n    vPairs.reserve(mConnectedKeyFrameWeights.size());\n    for(map<KeyFrame*,int>::iterator mit=mConnectedKeyFrameWeights.begin(), mend=mConnectedKeyFrameWeights.end(); mit!=mend; mit++)\n       vPairs.push_back(make_pair(mit->second,mit->first));\n\n    sort(vPairs.begin(),vPairs.end());\n    list<KeyFrame*> lKFs;\n    list<int> lWs;\n    for(size_t i=0, iend=vPairs.size(); i<iend;i++)\n    {\n        lKFs.push_front(vPairs[i].second);\n        lWs.push_front(vPairs[i].first);\n    }\n\n    mvpOrderedConnectedKeyFrames = vector<KeyFrame*>(lKFs.begin(),lKFs.end());\n    mvOrderedWeights = vector<int>(lWs.begin(), lWs.end());    \n}\n\nset<KeyFrame*> KeyFrame::GetConnectedKeyFrames()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexConnections);\n    set<KeyFrame*> s;\n    for(map<KeyFrame*,int>::iterator mit=mConnectedKeyFrameWeights.begin();mit!=mConnectedKeyFrameWeights.end();mit++)\n        s.insert(mit->first);\n    return s;\n}\n\nvector<KeyFrame*> KeyFrame::GetVectorCovisibleKeyFrames()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexConnections);\n    return mvpOrderedConnectedKeyFrames;\n}\n\nvector<KeyFrame*> KeyFrame::GetBestCovisibilityKeyFrames(const int &N)\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexConnections);\n    if((int)mvpOrderedConnectedKeyFrames.size()<N)\n        return mvpOrderedConnectedKeyFrames;\n    else\n        return vector<KeyFrame*>(mvpOrderedConnectedKeyFrames.begin(),mvpOrderedConnectedKeyFrames.begin()+N);\n\n}\n\nvector<KeyFrame*> KeyFrame::GetCovisiblesByWeight(const int &w)\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexConnections);\n\n    if(mvpOrderedConnectedKeyFrames.empty())\n        return vector<KeyFrame*>();\n\n    vector<int>::iterator it = upper_bound(mvOrderedWeights.begin(),mvOrderedWeights.end(),w,KeyFrame::weightComp);\n    if(it==mvOrderedWeights.end())\n        return vector<KeyFrame*>();\n    else\n    {\n        int n = it-mvOrderedWeights.begin();\n        return vector<KeyFrame*>(mvpOrderedConnectedKeyFrames.begin(), mvpOrderedConnectedKeyFrames.begin()+n);\n    }\n}\n\nint KeyFrame::GetWeight(KeyFrame *pKF)\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexConnections);\n    if(mConnectedKeyFrameWeights.count(pKF))\n        return mConnectedKeyFrameWeights[pKF];\n    else\n        return 0;\n}\n\nvoid KeyFrame::AddMapPoint(MapPoint *pMP, const size_t &idx)\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexFeatures);\n    mvpMapPoints[idx]=pMP;\n}\n\nvoid KeyFrame::EraseMapPointMatch(const size_t &idx)\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexFeatures);\n    mvpMapPoints[idx]=static_cast<MapPoint*>(NULL);\n}\n\nvoid KeyFrame::EraseMapPointMatch(MapPoint* pMP)\n{\n    int idx = pMP->GetIndexInKeyFrame(this);\n    if(idx>=0)\n        mvpMapPoints[idx]=static_cast<MapPoint*>(NULL);\n}\n\n\nvoid KeyFrame::ReplaceMapPointMatch(const size_t &idx, MapPoint* pMP)\n{\n    mvpMapPoints[idx]=pMP;\n}\n\nset<MapPoint*> KeyFrame::GetMapPoints()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexFeatures);\n    set<MapPoint*> s;\n    for(size_t i=0, iend=mvpMapPoints.size(); i<iend; i++)\n    {\n        if(!mvpMapPoints[i])\n            continue;\n        MapPoint* pMP = mvpMapPoints[i];\n        if(!pMP->isBad())\n            s.insert(pMP);\n    }\n    return s;\n}\n\nint KeyFrame::TrackedMapPoints(const int &minObs)\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexFeatures);\n\n    int nPoints=0;\n    const bool bCheckObs = minObs>0;\n    for(int i=0; i<N; i++)\n    {\n        MapPoint* pMP = mvpMapPoints[i];\n        if(pMP)\n        {\n            if(!pMP->isBad())\n            {\n                if(bCheckObs)\n                {\n                    if(mvpMapPoints[i]->Observations()>=minObs)\n                        nPoints++;\n                }\n                else\n                    nPoints++;\n            }\n        }\n    }\n\n    return nPoints;\n}\n\nvector<MapPoint*> KeyFrame::GetMapPointMatches()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexFeatures);\n    return mvpMapPoints;\n}\n\nMapPoint* KeyFrame::GetMapPoint(const size_t &idx)\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexFeatures);\n    return mvpMapPoints[idx];\n}\n\nvoid KeyFrame::UpdateConnections()\n{\n    map<KeyFrame*,int> KFcounter;\n\n    vector<MapPoint*> vpMP;\n\n    {\n        unique_lock<mutex> lockMPs(mMutexFeatures);\n        vpMP = mvpMapPoints;\n    }\n\n    //For all map points in keyframe check in which other keyframes are they seen\n    //Increase counter for those keyframes\n    for(vector<MapPoint*>::iterator vit=vpMP.begin(), vend=vpMP.end(); vit!=vend; vit++)\n    {\n        MapPoint* pMP = *vit;\n\n        if(!pMP)\n            continue;\n\n        if(pMP->isBad())\n            continue;\n\n        map<KeyFrame*,size_t> observations = pMP->GetObservations();\n\n        for(map<KeyFrame*,size_t>::iterator mit=observations.begin(), mend=observations.end(); mit!=mend; mit++)\n        {\n            if(mit->first->mnId==mnId)\n                continue;\n            KFcounter[mit->first]++;\n        }\n    }\n\n    // This should not happen\n    if(KFcounter.empty())\n        return;\n\n    //If the counter is greater than threshold add connection\n    //In case no keyframe counter is over threshold add the one with maximum counter\n    int nmax=0;\n    KeyFrame* pKFmax=NULL;\n    int th = 15;\n\n    vector<pair<int,KeyFrame*> > vPairs;\n    vPairs.reserve(KFcounter.size());\n    for(map<KeyFrame*,int>::iterator mit=KFcounter.begin(), mend=KFcounter.end(); mit!=mend; mit++)\n    {\n        if(mit->second>nmax)\n        {\n            nmax=mit->second;\n            pKFmax=mit->first;\n        }\n        if(mit->second>=th)\n        {\n            vPairs.push_back(make_pair(mit->second,mit->first));\n            (mit->first)->AddConnection(this,mit->second);\n        }\n    }\n\n    if(vPairs.empty())\n    {\n        vPairs.push_back(make_pair(nmax,pKFmax));\n        pKFmax->AddConnection(this,nmax);\n    }\n\n    sort(vPairs.begin(),vPairs.end());\n    list<KeyFrame*> lKFs;\n    list<int> lWs;\n    for(size_t i=0; i<vPairs.size();i++)\n    {\n        lKFs.push_front(vPairs[i].second);\n        lWs.push_front(vPairs[i].first);\n    }\n\n    {\n        unique_lock<mutex> lockCon(mMutexConnections);\n\n        // mspConnectedKeyFrames = spConnectedKeyFrames;\n        mConnectedKeyFrameWeights = KFcounter;\n        mvpOrderedConnectedKeyFrames = vector<KeyFrame*>(lKFs.begin(),lKFs.end());\n        mvOrderedWeights = vector<int>(lWs.begin(), lWs.end());\n\n        if(mbFirstConnection && mnId!=0)\n        {\n            mpParent = mvpOrderedConnectedKeyFrames.front();\n            mpParent->AddChild(this);\n            mbFirstConnection = false;\n        }\n\n    }\n}\n\nvoid KeyFrame::AddChild(KeyFrame *pKF)\n{\n    unique_lock<mutex> lockCon(mMutexConnections);\n    mspChildrens.insert(pKF);\n}\n\nvoid KeyFrame::EraseChild(KeyFrame *pKF)\n{\n    unique_lock<mutex> lockCon(mMutexConnections);\n    mspChildrens.erase(pKF);\n}\n\nvoid KeyFrame::ChangeParent(KeyFrame *pKF)\n{\n    unique_lock<mutex> lockCon(mMutexConnections);\n    mpParent = pKF;\n    pKF->AddChild(this);\n}\n\nset<KeyFrame*> KeyFrame::GetChilds()\n{\n    unique_lock<mutex> lockCon(mMutexConnections);\n    return mspChildrens;\n}\n\nKeyFrame* KeyFrame::GetParent()\n{\n    unique_lock<mutex> lockCon(mMutexConnections);\n    return mpParent;\n}\n\nbool KeyFrame::hasChild(KeyFrame *pKF)\n{\n    unique_lock<mutex> lockCon(mMutexConnections);\n    return mspChildrens.count(pKF);\n}\n\nvoid KeyFrame::AddLoopEdge(KeyFrame *pKF)\n{\n    unique_lock<mutex> lockCon(mMutexConnections);\n    mbNotErase = true;\n    mspLoopEdges.insert(pKF);\n}\n\nset<KeyFrame*> KeyFrame::GetLoopEdges()\n{\n    unique_lock<mutex> lockCon(mMutexConnections);\n    return mspLoopEdges;\n}\n\nvoid KeyFrame::SetNotErase()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexConnections);\n    mbNotErase = true;\n}\n\nvoid KeyFrame::SetErase()\n{\n    {\n        unique_lock<mutex> lock(mMutexConnections);\n        if(mspLoopEdges.empty())\n        {\n            mbNotErase = false;\n        }\n    }\n\n    if(mbToBeErased)\n    {\n        SetBadFlag();\n    }\n}\n\nvoid KeyFrame::SetBadFlag()\n{   \n    {\n        unique_lock<mutex> lock(mMutexConnections);\n        if(mnId==0)\n            return;\n        else if(mbNotErase)\n        {\n            mbToBeErased = true;\n            return;\n        }\n    }\n\n    for(map<KeyFrame*,int>::iterator mit = mConnectedKeyFrameWeights.begin(), mend=mConnectedKeyFrameWeights.end(); mit!=mend; mit++)\n        mit->first->EraseConnection(this);\n\n    for(size_t i=0; i<mvpMapPoints.size(); i++)\n        if(mvpMapPoints[i])\n            mvpMapPoints[i]->EraseObservation(this);\n    {\n        unique_lock<mutex> lock(mMutexConnections);\n        unique_lock<mutex> lock1(mMutexFeatures);\n\n        mConnectedKeyFrameWeights.clear();\n        mvpOrderedConnectedKeyFrames.clear();\n\n        // Update Spanning Tree\n        set<KeyFrame*> sParentCandidates;\n        sParentCandidates.insert(mpParent);\n\n        // Assign at each iteration one children with a parent (the pair with highest covisibility weight)\n        // Include that children as new parent candidate for the rest\n        while(!mspChildrens.empty())\n        {\n            bool bContinue = false;\n\n            int max = -1;\n            KeyFrame* pC;\n            KeyFrame* pP;\n\n            for(set<KeyFrame*>::iterator sit=mspChildrens.begin(), send=mspChildrens.end(); sit!=send; sit++)\n            {\n                KeyFrame* pKF = *sit;\n                if(pKF->isBad())\n                    continue;\n\n                // Check if a parent candidate is connected to the keyframe\n                vector<KeyFrame*> vpConnected = pKF->GetVectorCovisibleKeyFrames();\n                for(size_t i=0, iend=vpConnected.size(); i<iend; i++)\n                {\n                    for(set<KeyFrame*>::iterator spcit=sParentCandidates.begin(), spcend=sParentCandidates.end(); spcit!=spcend; spcit++)\n                    {\n                        if(vpConnected[i]->mnId == (*spcit)->mnId)\n                        {\n                            int w = pKF->GetWeight(vpConnected[i]);\n                            if(w>max)\n                            {\n                                pC = pKF;\n                                pP = vpConnected[i];\n                                max = w;\n                                bContinue = true;\n                            }\n                        }\n                    }\n                }\n            }\n\n            if(bContinue)\n            {\n                pC->ChangeParent(pP);\n                sParentCandidates.insert(pC);\n                mspChildrens.erase(pC);\n            }\n            else\n                break;\n        }\n\n        // If a children has no covisibility links with any parent candidate, assign to the original parent of this KF\n        if(!mspChildrens.empty())\n            for(set<KeyFrame*>::iterator sit=mspChildrens.begin(); sit!=mspChildrens.end(); sit++)\n            {\n                (*sit)->ChangeParent(mpParent);\n            }\n\n        mpParent->EraseChild(this);\n        mTcp = Tcw*mpParent->GetPoseInverse();\n        mbBad = true;\n    }\n\n\n    mpMap->EraseKeyFrame(this);\n    mpKeyFrameDB->erase(this);\n}\n\nbool KeyFrame::isBad()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexConnections);\n    return mbBad;\n}\n\nvoid KeyFrame::EraseConnection(KeyFrame* pKF)\n{\n    bool bUpdate = false;\n    {\n        unique_lock<mutex> lock(mMutexConnections);\n        if(mConnectedKeyFrameWeights.count(pKF))\n        {\n            mConnectedKeyFrameWeights.erase(pKF);\n            bUpdate=true;\n        }\n    }\n\n    if(bUpdate)\n        UpdateBestCovisibles();\n}\n\nvector<size_t> KeyFrame::GetFeaturesInArea(const float &x, const float &y, const float &r) const\n{\n    vector<size_t> vIndices;\n    vIndices.reserve(N);\n\n    const int nMinCellX = max(0,(int)floor((x-mnMinX-r)*mfGridElementWidthInv));\n    if(nMinCellX>=mnGridCols)\n        return vIndices;\n\n    const int nMaxCellX = min((int)mnGridCols-1,(int)ceil((x-mnMinX+r)*mfGridElementWidthInv));\n    if(nMaxCellX<0)\n        return vIndices;\n\n    const int nMinCellY = max(0,(int)floor((y-mnMinY-r)*mfGridElementHeightInv));\n    if(nMinCellY>=mnGridRows)\n        return vIndices;\n\n    const int nMaxCellY = min((int)mnGridRows-1,(int)ceil((y-mnMinY+r)*mfGridElementHeightInv));\n    if(nMaxCellY<0)\n        return vIndices;\n\n    for(int ix = nMinCellX; ix<=nMaxCellX; ix++)\n    {\n        for(int iy = nMinCellY; iy<=nMaxCellY; iy++)\n        {\n            const vector<size_t> vCell = mGrid[ix][iy];\n            for(size_t j=0, jend=vCell.size(); j<jend; j++)\n            {\n                const cv::KeyPoint &kpUn = mvKeysUn[vCell[j]];\n                const float distx = kpUn.pt.x-x;\n                const float disty = kpUn.pt.y-y;\n\n                if(fabs(distx)<r && fabs(disty)<r)\n                    vIndices.push_back(vCell[j]);\n            }\n        }\n    }\n\n    return vIndices;\n}\n\nbool KeyFrame::IsInImage(const float &x, const float &y) const\n{\n    return (x>=mnMinX && x<mnMaxX && y>=mnMinY && y<mnMaxY);\n}\n\ncv::Mat KeyFrame::UnprojectStereo(int i)\n{\n    const float z = mvDepth[i];\n    if(z>0)\n    {\n        const float u = mvKeys[i].pt.x;\n        const float v = mvKeys[i].pt.y;\n        const float x = (u-cx)*z*invfx;\n        const float y = (v-cy)*z*invfy;\n        cv::Mat x3Dc = (cv::Mat_<float>(3,1) << x, y, z);\n\n        unique_lock<mutex> lock(mMutexPose);\n        return Twc.rowRange(0,3).colRange(0,3)*x3Dc+Twc.rowRange(0,3).col(3);\n    }\n    else\n        return cv::Mat();\n}\n\nfloat KeyFrame::ComputeSceneMedianDepth(const int q)\n{\n    vector<MapPoint*> vpMapPoints;\n    cv::Mat Tcw_;\n    {\n        unique_lock<mutex> lock(mMutexFeatures);\n        unique_lock<mutex> lock2(mMutexPose);\n        vpMapPoints = mvpMapPoints;\n        Tcw_ = Tcw.clone();\n    }\n\n    vector<float> vDepths;\n    vDepths.reserve(N);\n    cv::Mat Rcw2 = Tcw_.row(2).colRange(0,3);\n    Rcw2 = Rcw2.t();\n    float zcw = Tcw_.at<float>(2,3);\n    for(int i=0; i<N; i++)\n    {\n        if(mvpMapPoints[i])\n        {\n            MapPoint* pMP = mvpMapPoints[i];\n            cv::Mat x3Dw = pMP->GetWorldPos();\n            float z = Rcw2.dot(x3Dw)+zcw;\n            vDepths.push_back(z);\n        }\n    }\n\n    sort(vDepths.begin(),vDepths.end());\n\n    return vDepths[(vDepths.size()-1)/q];\n}\n\n} //namespace ORB_SLAM\n"
  },
  {
    "path": "src/KeyFrameDatabase.cpp",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n/**\n* This file is part of  Jetson-SLAM and is taken from ORB-SLAM2 repo. See above.\n*/\n\n#include \"KeyFrameDatabase.h\"\n\n#include \"KeyFrame.h\"\n#include \"Thirdparty/DBoW2/DBoW2/BowVector.h\"\n\n#include<mutex>\n\nusing namespace std;\n\nnamespace Jetson_SLAM\n{\n\nKeyFrameDatabase::KeyFrameDatabase (const ORBVocabulary &voc):\n    mpVoc(&voc)\n{\n    mvInvertedFile.resize(voc.size());\n}\n\n\nvoid KeyFrameDatabase::add(KeyFrame *pKF)\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutex);\n\n    for(DBoW2::BowVector::const_iterator vit= pKF->mBowVec.begin(), vend=pKF->mBowVec.end(); vit!=vend; vit++)\n        mvInvertedFile[vit->first].push_back(pKF);\n}\n\nvoid KeyFrameDatabase::erase(KeyFrame* pKF)\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutex);\n\n    // Erase elements in the Inverse File for the entry\n    for(DBoW2::BowVector::const_iterator vit=pKF->mBowVec.begin(), vend=pKF->mBowVec.end(); vit!=vend; vit++)\n    {\n        // List of keyframes that share the word\n        list<KeyFrame*> &lKFs =   mvInvertedFile[vit->first];\n\n        for(list<KeyFrame*>::iterator lit=lKFs.begin(), lend= lKFs.end(); lit!=lend; lit++)\n        {\n            if(pKF==*lit)\n            {\n                lKFs.erase(lit);\n                break;\n            }\n        }\n    }\n}\n\nvoid KeyFrameDatabase::clear()\n{\n    mvInvertedFile.clear();\n    mvInvertedFile.resize(mpVoc->size());\n}\n\n\nvector<KeyFrame*> KeyFrameDatabase::DetectLoopCandidates(KeyFrame* pKF, float minScore)\n{\n    set<KeyFrame*> spConnectedKeyFrames = pKF->GetConnectedKeyFrames();\n    list<KeyFrame*> lKFsSharingWords;\n\n    // Search all keyframes that share a word with current keyframes\n    // Discard keyframes connected to the query keyframe\n    {\n        unique_lock<mutex> lock(mMutex);\n\n        for(DBoW2::BowVector::const_iterator vit=pKF->mBowVec.begin(), vend=pKF->mBowVec.end(); vit != vend; vit++)\n        {\n            list<KeyFrame*> &lKFs =   mvInvertedFile[vit->first];\n\n            for(list<KeyFrame*>::iterator lit=lKFs.begin(), lend= lKFs.end(); lit!=lend; lit++)\n            {\n                KeyFrame* pKFi=*lit;\n                if(pKFi->mnLoopQuery!=pKF->mnId)\n                {\n                    pKFi->mnLoopWords=0;\n                    if(!spConnectedKeyFrames.count(pKFi))\n                    {\n                        pKFi->mnLoopQuery=pKF->mnId;\n                        lKFsSharingWords.push_back(pKFi);\n                    }\n                }\n                pKFi->mnLoopWords++;\n            }\n        }\n    }\n\n    if(lKFsSharingWords.empty())\n        return vector<KeyFrame*>();\n\n    list<pair<float,KeyFrame*> > lScoreAndMatch;\n\n    // Only compare against those keyframes that share enough words\n    int maxCommonWords=0;\n    for(list<KeyFrame*>::iterator lit=lKFsSharingWords.begin(), lend= lKFsSharingWords.end(); lit!=lend; lit++)\n    {\n        if((*lit)->mnLoopWords>maxCommonWords)\n            maxCommonWords=(*lit)->mnLoopWords;\n    }\n\n    int minCommonWords = maxCommonWords*0.8f;\n\n    int nscores=0;\n\n    // Compute similarity score. Retain the matches whose score is higher than minScore\n    for(list<KeyFrame*>::iterator lit=lKFsSharingWords.begin(), lend= lKFsSharingWords.end(); lit!=lend; lit++)\n    {\n        KeyFrame* pKFi = *lit;\n\n        if(pKFi->mnLoopWords>minCommonWords)\n        {\n            nscores++;\n\n            float si = mpVoc->score(pKF->mBowVec,pKFi->mBowVec);\n\n            pKFi->mLoopScore = si;\n            if(si>=minScore)\n                lScoreAndMatch.push_back(make_pair(si,pKFi));\n        }\n    }\n\n    if(lScoreAndMatch.empty())\n        return vector<KeyFrame*>();\n\n    list<pair<float,KeyFrame*> > lAccScoreAndMatch;\n    float bestAccScore = minScore;\n\n    // Lets now accumulate score by covisibility\n    for(list<pair<float,KeyFrame*> >::iterator it=lScoreAndMatch.begin(), itend=lScoreAndMatch.end(); it!=itend; it++)\n    {\n        KeyFrame* pKFi = it->second;\n        vector<KeyFrame*> vpNeighs = pKFi->GetBestCovisibilityKeyFrames(10);\n\n        float bestScore = it->first;\n        float accScore = it->first;\n        KeyFrame* pBestKF = pKFi;\n        for(vector<KeyFrame*>::iterator vit=vpNeighs.begin(), vend=vpNeighs.end(); vit!=vend; vit++)\n        {\n            KeyFrame* pKF2 = *vit;\n            if(pKF2->mnLoopQuery==pKF->mnId && pKF2->mnLoopWords>minCommonWords)\n            {\n                accScore+=pKF2->mLoopScore;\n                if(pKF2->mLoopScore>bestScore)\n                {\n                    pBestKF=pKF2;\n                    bestScore = pKF2->mLoopScore;\n                }\n            }\n        }\n\n        lAccScoreAndMatch.push_back(make_pair(accScore,pBestKF));\n        if(accScore>bestAccScore)\n            bestAccScore=accScore;\n    }\n\n    // Return all those keyframes with a score higher than 0.75*bestScore\n    float minScoreToRetain = 0.75f*bestAccScore;\n\n    set<KeyFrame*> spAlreadyAddedKF;\n    vector<KeyFrame*> vpLoopCandidates;\n    vpLoopCandidates.reserve(lAccScoreAndMatch.size());\n\n    for(list<pair<float,KeyFrame*> >::iterator it=lAccScoreAndMatch.begin(), itend=lAccScoreAndMatch.end(); it!=itend; it++)\n    {\n        if(it->first>minScoreToRetain)\n        {\n            KeyFrame* pKFi = it->second;\n            if(!spAlreadyAddedKF.count(pKFi))\n            {\n                vpLoopCandidates.push_back(pKFi);\n                spAlreadyAddedKF.insert(pKFi);\n            }\n        }\n    }\n\n\n    return vpLoopCandidates;\n}\n\nvector<KeyFrame*> KeyFrameDatabase::DetectRelocalizationCandidates(Frame *F)\n{\n    list<KeyFrame*> lKFsSharingWords;\n\n    // Search all keyframes that share a word with current frame\n    {\n        unique_lock<mutex> lock(mMutex);\n\n        for(DBoW2::BowVector::const_iterator vit=F->mBowVec.begin(), vend=F->mBowVec.end(); vit != vend; vit++)\n        {\n            list<KeyFrame*> &lKFs =   mvInvertedFile[vit->first];\n\n            for(list<KeyFrame*>::iterator lit=lKFs.begin(), lend= lKFs.end(); lit!=lend; lit++)\n            {\n                KeyFrame* pKFi=*lit;\n                if(pKFi->mnRelocQuery!=F->mnId)\n                {\n                    pKFi->mnRelocWords=0;\n                    pKFi->mnRelocQuery=F->mnId;\n                    lKFsSharingWords.push_back(pKFi);\n                }\n                pKFi->mnRelocWords++;\n            }\n        }\n    }\n    if(lKFsSharingWords.empty())\n        return vector<KeyFrame*>();\n\n    // Only compare against those keyframes that share enough words\n    int maxCommonWords=0;\n    for(list<KeyFrame*>::iterator lit=lKFsSharingWords.begin(), lend= lKFsSharingWords.end(); lit!=lend; lit++)\n    {\n        if((*lit)->mnRelocWords>maxCommonWords)\n            maxCommonWords=(*lit)->mnRelocWords;\n    }\n\n    int minCommonWords = maxCommonWords*0.8f;\n\n    list<pair<float,KeyFrame*> > lScoreAndMatch;\n\n    int nscores=0;\n\n    // Compute similarity score.\n    for(list<KeyFrame*>::iterator lit=lKFsSharingWords.begin(), lend= lKFsSharingWords.end(); lit!=lend; lit++)\n    {\n        KeyFrame* pKFi = *lit;\n\n        if(pKFi->mnRelocWords>minCommonWords)\n        {\n            nscores++;\n            float si = mpVoc->score(F->mBowVec,pKFi->mBowVec);\n            pKFi->mRelocScore=si;\n            lScoreAndMatch.push_back(make_pair(si,pKFi));\n        }\n    }\n\n    if(lScoreAndMatch.empty())\n        return vector<KeyFrame*>();\n\n    list<pair<float,KeyFrame*> > lAccScoreAndMatch;\n    float bestAccScore = 0;\n\n    // Lets now accumulate score by covisibility\n    for(list<pair<float,KeyFrame*> >::iterator it=lScoreAndMatch.begin(), itend=lScoreAndMatch.end(); it!=itend; it++)\n    {\n        KeyFrame* pKFi = it->second;\n        vector<KeyFrame*> vpNeighs = pKFi->GetBestCovisibilityKeyFrames(10);\n\n        float bestScore = it->first;\n        float accScore = bestScore;\n        KeyFrame* pBestKF = pKFi;\n        for(vector<KeyFrame*>::iterator vit=vpNeighs.begin(), vend=vpNeighs.end(); vit!=vend; vit++)\n        {\n            KeyFrame* pKF2 = *vit;\n            if(pKF2->mnRelocQuery!=F->mnId)\n                continue;\n\n            accScore+=pKF2->mRelocScore;\n            if(pKF2->mRelocScore>bestScore)\n            {\n                pBestKF=pKF2;\n                bestScore = pKF2->mRelocScore;\n            }\n\n        }\n        lAccScoreAndMatch.push_back(make_pair(accScore,pBestKF));\n        if(accScore>bestAccScore)\n            bestAccScore=accScore;\n    }\n\n    // Return all those keyframes with a score higher than 0.75*bestScore\n    float minScoreToRetain = 0.75f*bestAccScore;\n    set<KeyFrame*> spAlreadyAddedKF;\n    vector<KeyFrame*> vpRelocCandidates;\n    vpRelocCandidates.reserve(lAccScoreAndMatch.size());\n    for(list<pair<float,KeyFrame*> >::iterator it=lAccScoreAndMatch.begin(), itend=lAccScoreAndMatch.end(); it!=itend; it++)\n    {\n        const float &si = it->first;\n        if(si>minScoreToRetain)\n        {\n            KeyFrame* pKFi = it->second;\n            if(!spAlreadyAddedKF.count(pKFi))\n            {\n                vpRelocCandidates.push_back(pKFi);\n                spAlreadyAddedKF.insert(pKFi);\n            }\n        }\n    }\n\n    return vpRelocCandidates;\n}\n\n} //namespace ORB_SLAM\n"
  },
  {
    "path": "src/LocalMapping.cpp",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n/**\n* This file is part of  Jetson-SLAM and is taken from ORB-SLAM2 repo. See above.\n*/\n\n#include \"LocalMapping.h\"\n#include \"LoopClosing.h\"\n#include \"ORBmatcher.h\"\n#include \"Optimizer.h\"\n\n#include<mutex>\n\n#include<unistd.h>\n\nnamespace Jetson_SLAM\n{\n\nLocalMapping::LocalMapping(Map *pMap, const float bMonocular):\n    mbMonocular(bMonocular), mbResetRequested(false), mbFinishRequested(false), mbFinished(true), mpMap(pMap),\n    mbAbortBA(false), mbStopped(false), mbStopRequested(false), mbNotStop(false), mbAcceptKeyFrames(true)\n{\n}\n\nvoid LocalMapping::SetLoopCloser(LoopClosing* pLoopCloser)\n{\n    mpLoopCloser = pLoopCloser;\n}\n\nvoid LocalMapping::SetTracker(Tracking *pTracker)\n{\n    mpTracker=pTracker;\n}\n\nvoid LocalMapping::Run()\n{\n\n    mbFinished = false;\n\n    while(1)\n    {\n        // Tracking will see that Local Mapping is busy\n        SetAcceptKeyFrames(false);\n\n        // Check if there are keyframes in the queue\n        if(CheckNewKeyFrames())\n        {\n            // BoW conversion and insertion in Map\n            ProcessNewKeyFrame();\n\n            // Check recent MapPoints\n            MapPointCulling();\n\n            // Triangulate new MapPoints\n            CreateNewMapPoints();\n\n            if(!CheckNewKeyFrames())\n            {\n                // Find more matches in neighbor keyframes and fuse point duplications\n                SearchInNeighbors();\n            }\n\n            mbAbortBA = false;\n\n            if(!CheckNewKeyFrames() && !stopRequested())\n            {\n                // Local BA\n                if(mpMap->KeyFramesInMap()>2)\n                    Optimizer::LocalBundleAdjustment(mpCurrentKeyFrame,&mbAbortBA, mpMap);\n\n                // Check redundant local Keyframes\n                KeyFrameCulling();\n            }\n\n            mpLoopCloser->InsertKeyFrame(mpCurrentKeyFrame);\n        }\n        else if(Stop())\n        {\n            // Safe area to stop\n            while(isStopped() && !CheckFinish())\n            {\n                usleep(3000);\n            }\n            if(CheckFinish())\n                break;\n        }\n\n        ResetIfRequested();\n\n        // Tracking will see that Local Mapping is busy\n        SetAcceptKeyFrames(true);\n\n        if(CheckFinish())\n            break;\n\n        usleep(3000);\n    }\n\n    SetFinish();\n}\n\nvoid LocalMapping::InsertKeyFrame(KeyFrame *pKF)\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexNewKFs);\n    mlNewKeyFrames.push_back(pKF);\n    mbAbortBA=true;\n}\n\n\nbool LocalMapping::CheckNewKeyFrames()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexNewKFs);\n    return(!mlNewKeyFrames.empty());\n}\n\nvoid LocalMapping::ProcessNewKeyFrame()\n{\n    {\n        unique_lock<mutex> lock(mMutexNewKFs);\n        mpCurrentKeyFrame = mlNewKeyFrames.front();\n        mlNewKeyFrames.pop_front();\n    }\n\n    // Compute Bags of Words structures\n    mpCurrentKeyFrame->ComputeBoW();\n\n    // Associate MapPoints to the new keyframe and update normal and descriptor\n    const vector<MapPoint*> vpMapPointMatches = mpCurrentKeyFrame->GetMapPointMatches();\n\n    for(size_t i=0; i<vpMapPointMatches.size(); i++)\n    {\n        MapPoint* pMP = vpMapPointMatches[i];\n        if(pMP)\n        {\n            if(!pMP->isBad())\n            {\n                if(!pMP->IsInKeyFrame(mpCurrentKeyFrame))\n                {\n                    pMP->AddObservation(mpCurrentKeyFrame, i);\n                    pMP->UpdateNormalAndDepth();\n                    pMP->ComputeDistinctiveDescriptors();\n                }\n                else // this can only happen for new stereo points inserted by the Tracking\n                {\n                    mlpRecentAddedMapPoints.push_back(pMP);\n                }\n            }\n        }\n    }    \n\n    // Update links in the Covisibility Graph\n    mpCurrentKeyFrame->UpdateConnections();\n\n    // Insert Keyframe in Map\n    mpMap->AddKeyFrame(mpCurrentKeyFrame);\n}\n\nvoid LocalMapping::MapPointCulling()\n{\n    // Check Recent Added MapPoints\n    list<MapPoint*>::iterator lit = mlpRecentAddedMapPoints.begin();\n    const unsigned long int nCurrentKFid = mpCurrentKeyFrame->mnId;\n\n    int nThObs;\n    if(mbMonocular)\n        nThObs = 2;\n    else\n        nThObs = 3;\n    const int cnThObs = nThObs;\n\n    while(lit!=mlpRecentAddedMapPoints.end())\n    {\n        MapPoint* pMP = *lit;\n        if(pMP->isBad())\n        {\n            lit = mlpRecentAddedMapPoints.erase(lit);\n        }\n        else if(pMP->GetFoundRatio()<0.25f )\n        {\n            pMP->SetBadFlag();\n            lit = mlpRecentAddedMapPoints.erase(lit);\n        }\n        else if(((int)nCurrentKFid-(int)pMP->mnFirstKFid)>=2 && pMP->Observations()<=cnThObs)\n        {\n            pMP->SetBadFlag();\n            lit = mlpRecentAddedMapPoints.erase(lit);\n        }\n        else if(((int)nCurrentKFid-(int)pMP->mnFirstKFid)>=3)\n            lit = mlpRecentAddedMapPoints.erase(lit);\n        else\n            lit++;\n    }\n}\n\nvoid LocalMapping::CreateNewMapPoints()\n{\n    // Retrieve neighbor keyframes in covisibility graph\n    int nn = 10;\n    if(mbMonocular)\n        nn=20;\n    const vector<KeyFrame*> vpNeighKFs = mpCurrentKeyFrame->GetBestCovisibilityKeyFrames(nn);\n\n    ORBmatcher matcher(0.6,false);\n\n    cv::Mat Rcw1 = mpCurrentKeyFrame->GetRotation();\n    cv::Mat Rwc1 = Rcw1.t();\n    cv::Mat tcw1 = mpCurrentKeyFrame->GetTranslation();\n    cv::Mat Tcw1(3,4,CV_32F);\n    Rcw1.copyTo(Tcw1.colRange(0,3));\n    tcw1.copyTo(Tcw1.col(3));\n    cv::Mat Ow1 = mpCurrentKeyFrame->GetCameraCenter();\n\n    const float &fx1 = mpCurrentKeyFrame->fx;\n    const float &fy1 = mpCurrentKeyFrame->fy;\n    const float &cx1 = mpCurrentKeyFrame->cx;\n    const float &cy1 = mpCurrentKeyFrame->cy;\n    const float &invfx1 = mpCurrentKeyFrame->invfx;\n    const float &invfy1 = mpCurrentKeyFrame->invfy;\n\n    const float ratioFactor = 1.5f*mpCurrentKeyFrame->mfScaleFactor;\n\n    int nnew=0;\n\n    // Search matches with epipolar restriction and triangulate\n    for(size_t i=0; i<vpNeighKFs.size(); i++)\n    {\n        if(i>0 && CheckNewKeyFrames())\n            return;\n\n        KeyFrame* pKF2 = vpNeighKFs[i];\n\n        // Check first that baseline is not too short\n        cv::Mat Ow2 = pKF2->GetCameraCenter();\n        cv::Mat vBaseline = Ow2-Ow1;\n        const float baseline = cv::norm(vBaseline);\n\n        if(!mbMonocular)\n        {\n            if(baseline<pKF2->mb)\n            continue;\n        }\n        else\n        {\n            const float medianDepthKF2 = pKF2->ComputeSceneMedianDepth(2);\n            const float ratioBaselineDepth = baseline/medianDepthKF2;\n\n            if(ratioBaselineDepth<0.01)\n                continue;\n        }\n\n        // Compute Fundamental Matrix\n        cv::Mat F12 = ComputeF12(mpCurrentKeyFrame,pKF2);\n\n        // Search matches that fullfil epipolar constraint\n        vector<pair<size_t,size_t> > vMatchedIndices;\n        matcher.SearchForTriangulation(mpCurrentKeyFrame,pKF2,F12,vMatchedIndices,false);\n\n        cv::Mat Rcw2 = pKF2->GetRotation();\n        cv::Mat Rwc2 = Rcw2.t();\n        cv::Mat tcw2 = pKF2->GetTranslation();\n        cv::Mat Tcw2(3,4,CV_32F);\n        Rcw2.copyTo(Tcw2.colRange(0,3));\n        tcw2.copyTo(Tcw2.col(3));\n\n        const float &fx2 = pKF2->fx;\n        const float &fy2 = pKF2->fy;\n        const float &cx2 = pKF2->cx;\n        const float &cy2 = pKF2->cy;\n        const float &invfx2 = pKF2->invfx;\n        const float &invfy2 = pKF2->invfy;\n\n        // Triangulate each match\n        const int nmatches = vMatchedIndices.size();\n        for(int ikp=0; ikp<nmatches; ikp++)\n        {\n            const int &idx1 = vMatchedIndices[ikp].first;\n            const int &idx2 = vMatchedIndices[ikp].second;\n\n            const cv::KeyPoint &kp1 = mpCurrentKeyFrame->mvKeysUn[idx1];\n            const float kp1_ur=mpCurrentKeyFrame->mvuRight[idx1];\n            bool bStereo1 = kp1_ur>=0;\n\n            const cv::KeyPoint &kp2 = pKF2->mvKeysUn[idx2];\n            const float kp2_ur = pKF2->mvuRight[idx2];\n            bool bStereo2 = kp2_ur>=0;\n\n            // Check parallax between rays\n            cv::Mat xn1 = (cv::Mat_<float>(3,1) << (kp1.pt.x-cx1)*invfx1, (kp1.pt.y-cy1)*invfy1, 1.0);\n            cv::Mat xn2 = (cv::Mat_<float>(3,1) << (kp2.pt.x-cx2)*invfx2, (kp2.pt.y-cy2)*invfy2, 1.0);\n\n            cv::Mat ray1 = Rwc1*xn1;\n            cv::Mat ray2 = Rwc2*xn2;\n            const float cosParallaxRays = ray1.dot(ray2)/(cv::norm(ray1)*cv::norm(ray2));\n\n            float cosParallaxStereo = cosParallaxRays+1;\n            float cosParallaxStereo1 = cosParallaxStereo;\n            float cosParallaxStereo2 = cosParallaxStereo;\n\n            if(bStereo1)\n                cosParallaxStereo1 = cos(2*atan2(mpCurrentKeyFrame->mb/2,mpCurrentKeyFrame->mvDepth[idx1]));\n            else if(bStereo2)\n                cosParallaxStereo2 = cos(2*atan2(pKF2->mb/2,pKF2->mvDepth[idx2]));\n\n            cosParallaxStereo = min(cosParallaxStereo1,cosParallaxStereo2);\n\n            cv::Mat x3D;\n            if(cosParallaxRays<cosParallaxStereo && cosParallaxRays>0 && (bStereo1 || bStereo2 || cosParallaxRays<0.9998))\n            {\n                // Linear Triangulation Method\n                cv::Mat A(4,4,CV_32F);\n                A.row(0) = xn1.at<float>(0)*Tcw1.row(2)-Tcw1.row(0);\n                A.row(1) = xn1.at<float>(1)*Tcw1.row(2)-Tcw1.row(1);\n                A.row(2) = xn2.at<float>(0)*Tcw2.row(2)-Tcw2.row(0);\n                A.row(3) = xn2.at<float>(1)*Tcw2.row(2)-Tcw2.row(1);\n\n                cv::Mat w,u,vt;\n                cv::SVD::compute(A,w,u,vt,cv::SVD::MODIFY_A| cv::SVD::FULL_UV);\n\n                x3D = vt.row(3).t();\n\n                if(x3D.at<float>(3)==0)\n                    continue;\n\n                // Euclidean coordinates\n                x3D = x3D.rowRange(0,3)/x3D.at<float>(3);\n\n            }\n            else if(bStereo1 && cosParallaxStereo1<cosParallaxStereo2)\n            {\n                x3D = mpCurrentKeyFrame->UnprojectStereo(idx1);                \n            }\n            else if(bStereo2 && cosParallaxStereo2<cosParallaxStereo1)\n            {\n                x3D = pKF2->UnprojectStereo(idx2);\n            }\n            else\n                continue; //No stereo and very low parallax\n\n            cv::Mat x3Dt = x3D.t();\n\n            //Check triangulation in front of cameras\n            float z1 = Rcw1.row(2).dot(x3Dt)+tcw1.at<float>(2);\n            if(z1<=0)\n                continue;\n\n            float z2 = Rcw2.row(2).dot(x3Dt)+tcw2.at<float>(2);\n            if(z2<=0)\n                continue;\n\n            //Check reprojection error in first keyframe\n            const float &sigmaSquare1 = mpCurrentKeyFrame->mvLevelSigma2[kp1.octave];\n            const float x1 = Rcw1.row(0).dot(x3Dt)+tcw1.at<float>(0);\n            const float y1 = Rcw1.row(1).dot(x3Dt)+tcw1.at<float>(1);\n            const float invz1 = 1.0/z1;\n\n            if(!bStereo1)\n            {\n                float u1 = fx1*x1*invz1+cx1;\n                float v1 = fy1*y1*invz1+cy1;\n                float errX1 = u1 - kp1.pt.x;\n                float errY1 = v1 - kp1.pt.y;\n                if((errX1*errX1+errY1*errY1)>5.991*sigmaSquare1)\n                    continue;\n            }\n            else\n            {\n                float u1 = fx1*x1*invz1+cx1;\n                float u1_r = u1 - mpCurrentKeyFrame->mbf*invz1;\n                float v1 = fy1*y1*invz1+cy1;\n                float errX1 = u1 - kp1.pt.x;\n                float errY1 = v1 - kp1.pt.y;\n                float errX1_r = u1_r - kp1_ur;\n                if((errX1*errX1+errY1*errY1+errX1_r*errX1_r)>7.8*sigmaSquare1)\n                    continue;\n            }\n\n            //Check reprojection error in second keyframe\n            const float sigmaSquare2 = pKF2->mvLevelSigma2[kp2.octave];\n            const float x2 = Rcw2.row(0).dot(x3Dt)+tcw2.at<float>(0);\n            const float y2 = Rcw2.row(1).dot(x3Dt)+tcw2.at<float>(1);\n            const float invz2 = 1.0/z2;\n            if(!bStereo2)\n            {\n                float u2 = fx2*x2*invz2+cx2;\n                float v2 = fy2*y2*invz2+cy2;\n                float errX2 = u2 - kp2.pt.x;\n                float errY2 = v2 - kp2.pt.y;\n                if((errX2*errX2+errY2*errY2)>5.991*sigmaSquare2)\n                    continue;\n            }\n            else\n            {\n                float u2 = fx2*x2*invz2+cx2;\n                float u2_r = u2 - mpCurrentKeyFrame->mbf*invz2;\n                float v2 = fy2*y2*invz2+cy2;\n                float errX2 = u2 - kp2.pt.x;\n                float errY2 = v2 - kp2.pt.y;\n                float errX2_r = u2_r - kp2_ur;\n                if((errX2*errX2+errY2*errY2+errX2_r*errX2_r)>7.8*sigmaSquare2)\n                    continue;\n            }\n\n            //Check scale consistency\n            cv::Mat normal1 = x3D-Ow1;\n            float dist1 = cv::norm(normal1);\n\n            cv::Mat normal2 = x3D-Ow2;\n            float dist2 = cv::norm(normal2);\n\n            if(dist1==0 || dist2==0)\n                continue;\n\n            const float ratioDist = dist2/dist1;\n            const float ratioOctave = mpCurrentKeyFrame->mvScaleFactors[kp1.octave]/pKF2->mvScaleFactors[kp2.octave];\n\n            /*if(fabs(ratioDist-ratioOctave)>ratioFactor)\n                continue;*/\n            if(ratioDist*ratioFactor<ratioOctave || ratioDist>ratioOctave*ratioFactor)\n                continue;\n\n            // Triangulation is succesfull\n            MapPoint* pMP = new MapPoint(x3D,mpCurrentKeyFrame,mpMap);\n\n            pMP->AddObservation(mpCurrentKeyFrame,idx1);            \n            pMP->AddObservation(pKF2,idx2);\n\n            mpCurrentKeyFrame->AddMapPoint(pMP,idx1);\n            pKF2->AddMapPoint(pMP,idx2);\n\n            pMP->ComputeDistinctiveDescriptors();\n\n            pMP->UpdateNormalAndDepth();\n\n            mpMap->AddMapPoint(pMP);\n            mlpRecentAddedMapPoints.push_back(pMP);\n\n            nnew++;\n        }\n    }\n}\n\nvoid LocalMapping::SearchInNeighbors()\n{\n    // Retrieve neighbor keyframes\n    int nn = 10;\n    if(mbMonocular)\n        nn=20;\n    const vector<KeyFrame*> vpNeighKFs = mpCurrentKeyFrame->GetBestCovisibilityKeyFrames(nn);\n    vector<KeyFrame*> vpTargetKFs;\n    for(vector<KeyFrame*>::const_iterator vit=vpNeighKFs.begin(), vend=vpNeighKFs.end(); vit!=vend; vit++)\n    {\n        KeyFrame* pKFi = *vit;\n        if(pKFi->isBad() || pKFi->mnFuseTargetForKF == mpCurrentKeyFrame->mnId)\n            continue;\n        vpTargetKFs.push_back(pKFi);\n        pKFi->mnFuseTargetForKF = mpCurrentKeyFrame->mnId;\n\n        // Extend to some second neighbors\n        const vector<KeyFrame*> vpSecondNeighKFs = pKFi->GetBestCovisibilityKeyFrames(5);\n        for(vector<KeyFrame*>::const_iterator vit2=vpSecondNeighKFs.begin(), vend2=vpSecondNeighKFs.end(); vit2!=vend2; vit2++)\n        {\n            KeyFrame* pKFi2 = *vit2;\n            if(pKFi2->isBad() || pKFi2->mnFuseTargetForKF==mpCurrentKeyFrame->mnId || pKFi2->mnId==mpCurrentKeyFrame->mnId)\n                continue;\n            vpTargetKFs.push_back(pKFi2);\n        }\n    }\n\n\n    // Search matches by projection from current KF in target KFs\n    ORBmatcher matcher;\n    vector<MapPoint*> vpMapPointMatches = mpCurrentKeyFrame->GetMapPointMatches();\n    for(vector<KeyFrame*>::iterator vit=vpTargetKFs.begin(), vend=vpTargetKFs.end(); vit!=vend; vit++)\n    {\n        KeyFrame* pKFi = *vit;\n\n        matcher.Fuse(pKFi,vpMapPointMatches);\n    }\n\n    // Search matches by projection from target KFs in current KF\n    vector<MapPoint*> vpFuseCandidates;\n    vpFuseCandidates.reserve(vpTargetKFs.size()*vpMapPointMatches.size());\n\n    for(vector<KeyFrame*>::iterator vitKF=vpTargetKFs.begin(), vendKF=vpTargetKFs.end(); vitKF!=vendKF; vitKF++)\n    {\n        KeyFrame* pKFi = *vitKF;\n\n        vector<MapPoint*> vpMapPointsKFi = pKFi->GetMapPointMatches();\n\n        for(vector<MapPoint*>::iterator vitMP=vpMapPointsKFi.begin(), vendMP=vpMapPointsKFi.end(); vitMP!=vendMP; vitMP++)\n        {\n            MapPoint* pMP = *vitMP;\n            if(!pMP)\n                continue;\n            if(pMP->isBad() || pMP->mnFuseCandidateForKF == mpCurrentKeyFrame->mnId)\n                continue;\n            pMP->mnFuseCandidateForKF = mpCurrentKeyFrame->mnId;\n            vpFuseCandidates.push_back(pMP);\n        }\n    }\n\n    matcher.Fuse(mpCurrentKeyFrame,vpFuseCandidates);\n\n\n    // Update points\n    vpMapPointMatches = mpCurrentKeyFrame->GetMapPointMatches();\n    for(size_t i=0, iend=vpMapPointMatches.size(); i<iend; i++)\n    {\n        MapPoint* pMP=vpMapPointMatches[i];\n        if(pMP)\n        {\n            if(!pMP->isBad())\n            {\n                pMP->ComputeDistinctiveDescriptors();\n                pMP->UpdateNormalAndDepth();\n            }\n        }\n    }\n\n    // Update connections in covisibility graph\n    mpCurrentKeyFrame->UpdateConnections();\n}\n\ncv::Mat LocalMapping::ComputeF12(KeyFrame *&pKF1, KeyFrame *&pKF2)\n{\n    cv::Mat R1w = pKF1->GetRotation();\n    cv::Mat t1w = pKF1->GetTranslation();\n    cv::Mat R2w = pKF2->GetRotation();\n    cv::Mat t2w = pKF2->GetTranslation();\n\n    cv::Mat R12 = R1w*R2w.t();\n    cv::Mat t12 = -R1w*R2w.t()*t2w+t1w;\n\n    cv::Mat t12x = SkewSymmetricMatrix(t12);\n\n    const cv::Mat &K1 = pKF1->mK;\n    const cv::Mat &K2 = pKF2->mK;\n\n\n    return K1.t().inv()*t12x*R12*K2.inv();\n}\n\nvoid LocalMapping::RequestStop()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexStop);\n    mbStopRequested = true;\n    unique_lock<mutex> lock2(mMutexNewKFs);\n    mbAbortBA = true;\n}\n\nbool LocalMapping::Stop()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexStop);\n    if(mbStopRequested && !mbNotStop)\n    {\n        mbStopped = true;\n        cout << \"Local Mapping STOP\" << endl;\n        return true;\n    }\n\n    return false;\n}\n\nbool LocalMapping::isStopped()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexStop);\n    return mbStopped;\n}\n\nbool LocalMapping::stopRequested()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexStop);\n    return mbStopRequested;\n}\n\nvoid LocalMapping::Release()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexStop);\n    unique_lock<mutex> lock2(mMutexFinish);\n    if(mbFinished)\n        return;\n    mbStopped = false;\n    mbStopRequested = false;\n    for(list<KeyFrame*>::iterator lit = mlNewKeyFrames.begin(), lend=mlNewKeyFrames.end(); lit!=lend; lit++)\n        delete *lit;\n    mlNewKeyFrames.clear();\n\n    cout << \"Local Mapping RELEASE\" << endl;\n}\n\nbool LocalMapping::AcceptKeyFrames()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexAccept);\n    return mbAcceptKeyFrames;\n}\n\nvoid LocalMapping::SetAcceptKeyFrames(bool flag)\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexAccept);\n    mbAcceptKeyFrames=flag;\n}\n\nbool LocalMapping::SetNotStop(bool flag)\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexStop);\n\n    if(flag && mbStopped)\n        return false;\n\n    mbNotStop = flag;\n\n    return true;\n}\n\nvoid LocalMapping::InterruptBA()\n{\n    mbAbortBA = true;\n}\n\nvoid LocalMapping::KeyFrameCulling()\n{\n    // Check redundant keyframes (only local keyframes)\n    // A keyframe is considered redundant if the 90% of the MapPoints it sees, are seen\n    // in at least other 3 keyframes (in the same or finer scale)\n    // We only consider close stereo points\n    vector<KeyFrame*> vpLocalKeyFrames = mpCurrentKeyFrame->GetVectorCovisibleKeyFrames();\n\n    for(vector<KeyFrame*>::iterator vit=vpLocalKeyFrames.begin(), vend=vpLocalKeyFrames.end(); vit!=vend; vit++)\n    {\n        KeyFrame* pKF = *vit;\n        if(pKF->mnId==0)\n            continue;\n        const vector<MapPoint*> vpMapPoints = pKF->GetMapPointMatches();\n\n        int nObs = 3;\n        const int thObs=nObs;\n        int nRedundantObservations=0;\n        int nMPs=0;\n        for(size_t i=0, iend=vpMapPoints.size(); i<iend; i++)\n        {\n            MapPoint* pMP = vpMapPoints[i];\n            if(pMP)\n            {\n                if(!pMP->isBad())\n                {\n                    if(!mbMonocular)\n                    {\n                        if(pKF->mvDepth[i]>pKF->mThDepth || pKF->mvDepth[i]<0)\n                            continue;\n                    }\n\n                    nMPs++;\n                    if(pMP->Observations()>thObs)\n                    {\n                        const int &scaleLevel = pKF->mvKeysUn[i].octave;\n                        const map<KeyFrame*, size_t> observations = pMP->GetObservations();\n                        int nObs=0;\n                        for(map<KeyFrame*, size_t>::const_iterator mit=observations.begin(), mend=observations.end(); mit!=mend; mit++)\n                        {\n                            KeyFrame* pKFi = mit->first;\n                            if(pKFi==pKF)\n                                continue;\n                            const int &scaleLeveli = pKFi->mvKeysUn[mit->second].octave;\n\n                            if(scaleLeveli<=scaleLevel+1)\n                            {\n                                nObs++;\n                                if(nObs>=thObs)\n                                    break;\n                            }\n                        }\n                        if(nObs>=thObs)\n                        {\n                            nRedundantObservations++;\n                        }\n                    }\n                }\n            }\n        }  \n\n        if(nRedundantObservations>0.9*nMPs)\n            pKF->SetBadFlag();\n    }\n}\n\ncv::Mat LocalMapping::SkewSymmetricMatrix(const cv::Mat &v)\n{\n    return (cv::Mat_<float>(3,3) <<             0, -v.at<float>(2), v.at<float>(1),\n            v.at<float>(2),               0,-v.at<float>(0),\n            -v.at<float>(1),  v.at<float>(0),              0);\n}\n\nvoid LocalMapping::RequestReset()\n{\n    {\n        unique_lock<mutex> lock(mMutexReset);\n        mbResetRequested = true;\n    }\n\n    while(1)\n    {\n        {\n            unique_lock<mutex> lock2(mMutexReset);\n            if(!mbResetRequested)\n                break;\n        }\n        usleep(3000);\n    }\n}\n\nvoid LocalMapping::ResetIfRequested()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexReset);\n    if(mbResetRequested)\n    {\n        mlNewKeyFrames.clear();\n        mlpRecentAddedMapPoints.clear();\n        mbResetRequested=false;\n    }\n}\n\nvoid LocalMapping::RequestFinish()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexFinish);\n    mbFinishRequested = true;\n}\n\nbool LocalMapping::CheckFinish()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexFinish);\n    return mbFinishRequested;\n}\n\nvoid LocalMapping::SetFinish()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexFinish);\n    mbFinished = true;    \n    unique_lock<mutex> lock2(mMutexStop);\n    mbStopped = true;\n}\n\nbool LocalMapping::isFinished()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexFinish);\n    return mbFinished;\n}\n\n} //namespace ORB_SLAM\n"
  },
  {
    "path": "src/LoopClosing.cpp",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n/**\n* This file is part of  Jetson-SLAM and is taken from ORB-SLAM2 repo. See above.\n*/\n\n#include \"LoopClosing.h\"\n\n#include \"Sim3Solver.h\"\n\n#include \"Converter.h\"\n\n#include \"Optimizer.h\"\n\n#include \"ORBmatcher.h\"\n\n#include<mutex>\n#include<thread>\n\n#include<unistd.h>\n\nnamespace Jetson_SLAM\n{\n\nLoopClosing::LoopClosing(Map *pMap, KeyFrameDatabase *pDB, ORBVocabulary *pVoc, const bool bFixScale):\n    mbResetRequested(false), mbFinishRequested(false), mbFinished(true), mpMap(pMap),\n    mpKeyFrameDB(pDB), mpORBVocabulary(pVoc), mpMatchedKF(NULL), mLastLoopKFid(0), mbRunningGBA(false), mbFinishedGBA(true),\n    mbStopGBA(false), mpThreadGBA(NULL), mbFixScale(bFixScale), mnFullBAIdx(0)\n{\n    mnCovisibilityConsistencyTh = 3;\n}\n\nvoid LoopClosing::SetTracker(Tracking *pTracker)\n{\n    mpTracker=pTracker;\n}\n\nvoid LoopClosing::SetLocalMapper(LocalMapping *pLocalMapper)\n{\n    mpLocalMapper=pLocalMapper;\n}\n\n\nvoid LoopClosing::Run()\n{\n    mbFinished =false;\n\n    while(1)\n    {\n        // Check if there are keyframes in the queue\n        if(CheckNewKeyFrames())\n        {\n            // Detect loop candidates and check covisibility consistency\n            if(DetectLoop())\n            {\n               // Compute similarity transformation [sR|t]\n               // In the stereo/RGBD case s=1\n               if(ComputeSim3())\n               {\n                   // Perform loop fusion and pose graph optimization\n                   CorrectLoop();\n               }\n            }\n        }       \n\n        ResetIfRequested();\n\n        if(CheckFinish())\n            break;\n\n        usleep(5000);\n    }\n\n    SetFinish();\n}\n\nvoid LoopClosing::InsertKeyFrame(KeyFrame *pKF)\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexLoopQueue);\n    if(pKF->mnId!=0)\n        mlpLoopKeyFrameQueue.push_back(pKF);\n}\n\nbool LoopClosing::CheckNewKeyFrames()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexLoopQueue);\n    return(!mlpLoopKeyFrameQueue.empty());\n}\n\nbool LoopClosing::DetectLoop()\n{\n    {\n        unique_lock<mutex> lock(mMutexLoopQueue);\n        mpCurrentKF = mlpLoopKeyFrameQueue.front();\n        mlpLoopKeyFrameQueue.pop_front();\n        // Avoid that a keyframe can be erased while it is being process by this thread\n        mpCurrentKF->SetNotErase();\n    }\n\n    //If the map contains less than 10 KF or less than 10 KF have passed from last loop detection\n    if(mpCurrentKF->mnId<mLastLoopKFid+10)\n    {\n        mpKeyFrameDB->add(mpCurrentKF);\n        mpCurrentKF->SetErase();\n        return false;\n    }\n\n    // Compute reference BoW similarity score\n    // This is the lowest score to a connected keyframe in the covisibility graph\n    // We will impose loop candidates to have a higher similarity than this\n    const vector<KeyFrame*> vpConnectedKeyFrames = mpCurrentKF->GetVectorCovisibleKeyFrames();\n    const DBoW2::BowVector &CurrentBowVec = mpCurrentKF->mBowVec;\n    float minScore = 1;\n    for(size_t i=0; i<vpConnectedKeyFrames.size(); i++)\n    {\n        KeyFrame* pKF = vpConnectedKeyFrames[i];\n        if(pKF->isBad())\n            continue;\n        const DBoW2::BowVector &BowVec = pKF->mBowVec;\n\n        float score = mpORBVocabulary->score(CurrentBowVec, BowVec);\n\n        if(score<minScore)\n            minScore = score;\n    }\n\n    // Query the database imposing the minimum score\n    vector<KeyFrame*> vpCandidateKFs = mpKeyFrameDB->DetectLoopCandidates(mpCurrentKF, minScore);\n\n    // If there are no loop candidates, just add new keyframe and return false\n    if(vpCandidateKFs.empty())\n    {\n        mpKeyFrameDB->add(mpCurrentKF);\n        mvConsistentGroups.clear();\n        mpCurrentKF->SetErase();\n        return false;\n    }\n\n    // For each loop candidate check consistency with previous loop candidates\n    // Each candidate expands a covisibility group (keyframes connected to the loop candidate in the covisibility graph)\n    // A group is consistent with a previous group if they share at least a keyframe\n    // We must detect a consistent loop in several consecutive keyframes to accept it\n    mvpEnoughConsistentCandidates.clear();\n\n    vector<ConsistentGroup> vCurrentConsistentGroups;\n    vector<bool> vbConsistentGroup(mvConsistentGroups.size(),false);\n    for(size_t i=0, iend=vpCandidateKFs.size(); i<iend; i++)\n    {\n        KeyFrame* pCandidateKF = vpCandidateKFs[i];\n\n        set<KeyFrame*> spCandidateGroup = pCandidateKF->GetConnectedKeyFrames();\n        spCandidateGroup.insert(pCandidateKF);\n\n        bool bEnoughConsistent = false;\n        bool bConsistentForSomeGroup = false;\n        for(size_t iG=0, iendG=mvConsistentGroups.size(); iG<iendG; iG++)\n        {\n            set<KeyFrame*> sPreviousGroup = mvConsistentGroups[iG].first;\n\n            bool bConsistent = false;\n            for(set<KeyFrame*>::iterator sit=spCandidateGroup.begin(), send=spCandidateGroup.end(); sit!=send;sit++)\n            {\n                if(sPreviousGroup.count(*sit))\n                {\n                    bConsistent=true;\n                    bConsistentForSomeGroup=true;\n                    break;\n                }\n            }\n\n            if(bConsistent)\n            {\n                int nPreviousConsistency = mvConsistentGroups[iG].second;\n                int nCurrentConsistency = nPreviousConsistency + 1;\n                if(!vbConsistentGroup[iG])\n                {\n                    ConsistentGroup cg = make_pair(spCandidateGroup,nCurrentConsistency);\n                    vCurrentConsistentGroups.push_back(cg);\n                    vbConsistentGroup[iG]=true; //this avoid to include the same group more than once\n                }\n                if(nCurrentConsistency>=mnCovisibilityConsistencyTh && !bEnoughConsistent)\n                {\n                    mvpEnoughConsistentCandidates.push_back(pCandidateKF);\n                    bEnoughConsistent=true; //this avoid to insert the same candidate more than once\n                }\n            }\n        }\n\n        // If the group is not consistent with any previous group insert with consistency counter set to zero\n        if(!bConsistentForSomeGroup)\n        {\n            ConsistentGroup cg = make_pair(spCandidateGroup,0);\n            vCurrentConsistentGroups.push_back(cg);\n        }\n    }\n\n    // Update Covisibility Consistent Groups\n    mvConsistentGroups = vCurrentConsistentGroups;\n\n\n    // Add Current Keyframe to database\n    mpKeyFrameDB->add(mpCurrentKF);\n\n    if(mvpEnoughConsistentCandidates.empty())\n    {\n        mpCurrentKF->SetErase();\n        return false;\n    }\n    else\n    {\n        return true;\n    }\n\n    mpCurrentKF->SetErase();\n    return false;\n}\n\nbool LoopClosing::ComputeSim3()\n{\n    // For each consistent loop candidate we try to compute a Sim3\n\n    const int nInitialCandidates = mvpEnoughConsistentCandidates.size();\n\n    // We compute first ORB matches for each candidate\n    // If enough matches are found, we setup a Sim3Solver\n    ORBmatcher matcher(0.75,true);\n\n    vector<Sim3Solver*> vpSim3Solvers;\n    vpSim3Solvers.resize(nInitialCandidates);\n\n    vector<vector<MapPoint*> > vvpMapPointMatches;\n    vvpMapPointMatches.resize(nInitialCandidates);\n\n    vector<bool> vbDiscarded;\n    vbDiscarded.resize(nInitialCandidates);\n\n    int nCandidates=0; //candidates with enough matches\n\n    for(int i=0; i<nInitialCandidates; i++)\n    {\n        KeyFrame* pKF = mvpEnoughConsistentCandidates[i];\n\n        // avoid that local mapping erase it while it is being processed in this thread\n        pKF->SetNotErase();\n\n        if(pKF->isBad())\n        {\n            vbDiscarded[i] = true;\n            continue;\n        }\n\n        int nmatches = matcher.SearchByBoW(mpCurrentKF,pKF,vvpMapPointMatches[i]);\n\n        if(nmatches<20)\n        {\n            vbDiscarded[i] = true;\n            continue;\n        }\n        else\n        {\n            Sim3Solver* pSolver = new Sim3Solver(mpCurrentKF,pKF,vvpMapPointMatches[i],mbFixScale);\n            pSolver->SetRansacParameters(0.99,20,300);\n            vpSim3Solvers[i] = pSolver;\n        }\n\n        nCandidates++;\n    }\n\n    bool bMatch = false;\n\n    // Perform alternatively RANSAC iterations for each candidate\n    // until one is succesful or all fail\n    while(nCandidates>0 && !bMatch)\n    {\n        for(int i=0; i<nInitialCandidates; i++)\n        {\n            if(vbDiscarded[i])\n                continue;\n\n            KeyFrame* pKF = mvpEnoughConsistentCandidates[i];\n\n            // Perform 5 Ransac Iterations\n            vector<bool> vbInliers;\n            int nInliers;\n            bool bNoMore;\n\n            Sim3Solver* pSolver = vpSim3Solvers[i];\n            cv::Mat Scm  = pSolver->iterate(5,bNoMore,vbInliers,nInliers);\n\n            // If Ransac reachs max. iterations discard keyframe\n            if(bNoMore)\n            {\n                vbDiscarded[i]=true;\n                nCandidates--;\n            }\n\n            // If RANSAC returns a Sim3, perform a guided matching and optimize with all correspondences\n            if(!Scm.empty())\n            {\n                vector<MapPoint*> vpMapPointMatches(vvpMapPointMatches[i].size(), static_cast<MapPoint*>(NULL));\n                for(size_t j=0, jend=vbInliers.size(); j<jend; j++)\n                {\n                    if(vbInliers[j])\n                       vpMapPointMatches[j]=vvpMapPointMatches[i][j];\n                }\n\n                cv::Mat R = pSolver->GetEstimatedRotation();\n                cv::Mat t = pSolver->GetEstimatedTranslation();\n                const float s = pSolver->GetEstimatedScale();\n                matcher.SearchBySim3(mpCurrentKF,pKF,vpMapPointMatches,s,R,t,7.5);\n\n                g2o::Sim3 gScm(Converter::toMatrix3d(R),Converter::toVector3d(t),s);\n                const int nInliers = Optimizer::OptimizeSim3(mpCurrentKF, pKF, vpMapPointMatches, gScm, 10, mbFixScale);\n\n                // If optimization is succesful stop ransacs and continue\n                if(nInliers>=20)\n                {\n                    bMatch = true;\n                    mpMatchedKF = pKF;\n                    g2o::Sim3 gSmw(Converter::toMatrix3d(pKF->GetRotation()),Converter::toVector3d(pKF->GetTranslation()),1.0);\n                    mg2oScw = gScm*gSmw;\n                    mScw = Converter::toCvMat(mg2oScw);\n\n                    mvpCurrentMatchedPoints = vpMapPointMatches;\n                    break;\n                }\n            }\n        }\n    }\n\n    if(!bMatch)\n    {\n        for(int i=0; i<nInitialCandidates; i++)\n             mvpEnoughConsistentCandidates[i]->SetErase();\n        mpCurrentKF->SetErase();\n        return false;\n    }\n\n    // Retrieve MapPoints seen in Loop Keyframe and neighbors\n    vector<KeyFrame*> vpLoopConnectedKFs = mpMatchedKF->GetVectorCovisibleKeyFrames();\n    vpLoopConnectedKFs.push_back(mpMatchedKF);\n    mvpLoopMapPoints.clear();\n    for(vector<KeyFrame*>::iterator vit=vpLoopConnectedKFs.begin(); vit!=vpLoopConnectedKFs.end(); vit++)\n    {\n        KeyFrame* pKF = *vit;\n        vector<MapPoint*> vpMapPoints = pKF->GetMapPointMatches();\n        for(size_t i=0, iend=vpMapPoints.size(); i<iend; i++)\n        {\n            MapPoint* pMP = vpMapPoints[i];\n            if(pMP)\n            {\n                if(!pMP->isBad() && pMP->mnLoopPointForKF!=mpCurrentKF->mnId)\n                {\n                    mvpLoopMapPoints.push_back(pMP);\n                    pMP->mnLoopPointForKF=mpCurrentKF->mnId;\n                }\n            }\n        }\n    }\n\n    // Find more matches projecting with the computed Sim3\n    matcher.SearchByProjection(mpCurrentKF, mScw, mvpLoopMapPoints, mvpCurrentMatchedPoints,10);\n\n    // If enough matches accept Loop\n    int nTotalMatches = 0;\n    for(size_t i=0; i<mvpCurrentMatchedPoints.size(); i++)\n    {\n        if(mvpCurrentMatchedPoints[i])\n            nTotalMatches++;\n    }\n\n    if(nTotalMatches>=40)\n    {\n        for(int i=0; i<nInitialCandidates; i++)\n            if(mvpEnoughConsistentCandidates[i]!=mpMatchedKF)\n                mvpEnoughConsistentCandidates[i]->SetErase();\n        return true;\n    }\n    else\n    {\n        for(int i=0; i<nInitialCandidates; i++)\n            mvpEnoughConsistentCandidates[i]->SetErase();\n        mpCurrentKF->SetErase();\n        return false;\n    }\n\n}\n\nvoid LoopClosing::CorrectLoop()\n{\n    cout << \"Loop detected!\" << endl;\n\n    // Send a stop signal to Local Mapping\n    // Avoid new keyframes are inserted while correcting the loop\n    mpLocalMapper->RequestStop();\n\n    // If a Global Bundle Adjustment is running, abort it\n    if(isRunningGBA())\n    {\n        unique_lock<mutex> lock(mMutexGBA);\n        mbStopGBA = true;\n\n        mnFullBAIdx++;\n\n        if(mpThreadGBA)\n        {\n            mpThreadGBA->detach();\n            delete mpThreadGBA;\n        }\n    }\n\n    // Wait until Local Mapping has effectively stopped\n    while(!mpLocalMapper->isStopped())\n    {\n        usleep(1000);\n    }\n\n    // Ensure current keyframe is updated\n    mpCurrentKF->UpdateConnections();\n\n    // Retrive keyframes connected to the current keyframe and compute corrected Sim3 pose by propagation\n    mvpCurrentConnectedKFs = mpCurrentKF->GetVectorCovisibleKeyFrames();\n    mvpCurrentConnectedKFs.push_back(mpCurrentKF);\n\n    KeyFrameAndPose CorrectedSim3, NonCorrectedSim3;\n    CorrectedSim3[mpCurrentKF]=mg2oScw;\n    cv::Mat Twc = mpCurrentKF->GetPoseInverse();\n\n\n    {\n        // Get Map Mutex\n        unique_lock<mutex> lock(mpMap->mMutexMapUpdate);\n\n        for(vector<KeyFrame*>::iterator vit=mvpCurrentConnectedKFs.begin(), vend=mvpCurrentConnectedKFs.end(); vit!=vend; vit++)\n        {\n            KeyFrame* pKFi = *vit;\n\n            cv::Mat Tiw = pKFi->GetPose();\n\n            if(pKFi!=mpCurrentKF)\n            {\n                cv::Mat Tic = Tiw*Twc;\n                cv::Mat Ric = Tic.rowRange(0,3).colRange(0,3);\n                cv::Mat tic = Tic.rowRange(0,3).col(3);\n                g2o::Sim3 g2oSic(Converter::toMatrix3d(Ric),Converter::toVector3d(tic),1.0);\n                g2o::Sim3 g2oCorrectedSiw = g2oSic*mg2oScw;\n                //Pose corrected with the Sim3 of the loop closure\n                CorrectedSim3[pKFi]=g2oCorrectedSiw;\n            }\n\n            cv::Mat Riw = Tiw.rowRange(0,3).colRange(0,3);\n            cv::Mat tiw = Tiw.rowRange(0,3).col(3);\n            g2o::Sim3 g2oSiw(Converter::toMatrix3d(Riw),Converter::toVector3d(tiw),1.0);\n            //Pose without correction\n            NonCorrectedSim3[pKFi]=g2oSiw;\n        }\n\n        // Correct all MapPoints obsrved by current keyframe and neighbors, so that they align with the other side of the loop\n        for(KeyFrameAndPose::iterator mit=CorrectedSim3.begin(), mend=CorrectedSim3.end(); mit!=mend; mit++)\n        {\n            KeyFrame* pKFi = mit->first;\n            g2o::Sim3 g2oCorrectedSiw = mit->second;\n            g2o::Sim3 g2oCorrectedSwi = g2oCorrectedSiw.inverse();\n\n            g2o::Sim3 g2oSiw =NonCorrectedSim3[pKFi];\n\n            vector<MapPoint*> vpMPsi = pKFi->GetMapPointMatches();\n            for(size_t iMP=0, endMPi = vpMPsi.size(); iMP<endMPi; iMP++)\n            {\n                MapPoint* pMPi = vpMPsi[iMP];\n                if(!pMPi)\n                    continue;\n                if(pMPi->isBad())\n                    continue;\n                if(pMPi->mnCorrectedByKF==mpCurrentKF->mnId)\n                    continue;\n\n                // Project with non-corrected pose and project back with corrected pose\n                cv::Mat P3Dw = pMPi->GetWorldPos();\n                Eigen::Matrix<double,3,1> eigP3Dw = Converter::toVector3d(P3Dw);\n                Eigen::Matrix<double,3,1> eigCorrectedP3Dw = g2oCorrectedSwi.map(g2oSiw.map(eigP3Dw));\n\n                cv::Mat cvCorrectedP3Dw = Converter::toCvMat(eigCorrectedP3Dw);\n                pMPi->SetWorldPos(cvCorrectedP3Dw);\n                pMPi->mnCorrectedByKF = mpCurrentKF->mnId;\n                pMPi->mnCorrectedReference = pKFi->mnId;\n                pMPi->UpdateNormalAndDepth();\n            }\n\n            // Update keyframe pose with corrected Sim3. First transform Sim3 to SE3 (scale translation)\n            Eigen::Matrix3d eigR = g2oCorrectedSiw.rotation().toRotationMatrix();\n            Eigen::Vector3d eigt = g2oCorrectedSiw.translation();\n            double s = g2oCorrectedSiw.scale();\n\n            eigt *=(1./s); //[R t/s;0 1]\n\n            cv::Mat correctedTiw = Converter::toCvSE3(eigR,eigt);\n\n            pKFi->SetPose(correctedTiw);\n\n            // Make sure connections are updated\n            pKFi->UpdateConnections();\n        }\n\n        // Start Loop Fusion\n        // Update matched map points and replace if duplicated\n        for(size_t i=0; i<mvpCurrentMatchedPoints.size(); i++)\n        {\n            if(mvpCurrentMatchedPoints[i])\n            {\n                MapPoint* pLoopMP = mvpCurrentMatchedPoints[i];\n                MapPoint* pCurMP = mpCurrentKF->GetMapPoint(i);\n                if(pCurMP)\n                    pCurMP->Replace(pLoopMP);\n                else\n                {\n                    mpCurrentKF->AddMapPoint(pLoopMP,i);\n                    pLoopMP->AddObservation(mpCurrentKF,i);\n                    pLoopMP->ComputeDistinctiveDescriptors();\n                }\n            }\n        }\n\n    }\n\n    // Project MapPoints observed in the neighborhood of the loop keyframe\n    // into the current keyframe and neighbors using corrected poses.\n    // Fuse duplications.\n    SearchAndFuse(CorrectedSim3);\n\n\n    // After the MapPoint fusion, new links in the covisibility graph will appear attaching both sides of the loop\n    map<KeyFrame*, set<KeyFrame*> > LoopConnections;\n\n    for(vector<KeyFrame*>::iterator vit=mvpCurrentConnectedKFs.begin(), vend=mvpCurrentConnectedKFs.end(); vit!=vend; vit++)\n    {\n        KeyFrame* pKFi = *vit;\n        vector<KeyFrame*> vpPreviousNeighbors = pKFi->GetVectorCovisibleKeyFrames();\n\n        // Update connections. Detect new links.\n        pKFi->UpdateConnections();\n        LoopConnections[pKFi]=pKFi->GetConnectedKeyFrames();\n        for(vector<KeyFrame*>::iterator vit_prev=vpPreviousNeighbors.begin(), vend_prev=vpPreviousNeighbors.end(); vit_prev!=vend_prev; vit_prev++)\n        {\n            LoopConnections[pKFi].erase(*vit_prev);\n        }\n        for(vector<KeyFrame*>::iterator vit2=mvpCurrentConnectedKFs.begin(), vend2=mvpCurrentConnectedKFs.end(); vit2!=vend2; vit2++)\n        {\n            LoopConnections[pKFi].erase(*vit2);\n        }\n    }\n\n    // Optimize graph\n    Optimizer::OptimizeEssentialGraph(mpMap, mpMatchedKF, mpCurrentKF, NonCorrectedSim3, CorrectedSim3, LoopConnections, mbFixScale);\n\n    mpMap->InformNewBigChange();\n\n    // Add loop edge\n    mpMatchedKF->AddLoopEdge(mpCurrentKF);\n    mpCurrentKF->AddLoopEdge(mpMatchedKF);\n\n    // Launch a new thread to perform Global Bundle Adjustment\n    mbRunningGBA = true;\n    mbFinishedGBA = false;\n    mbStopGBA = false;\n    mpThreadGBA = new thread(&LoopClosing::RunGlobalBundleAdjustment,this,mpCurrentKF->mnId);\n\n    // Loop closed. Release Local Mapping.\n    mpLocalMapper->Release();    \n\n    mLastLoopKFid = mpCurrentKF->mnId;   \n}\n\nvoid LoopClosing::SearchAndFuse(const KeyFrameAndPose &CorrectedPosesMap)\n{\n    ORBmatcher matcher(0.8);\n\n    for(KeyFrameAndPose::const_iterator mit=CorrectedPosesMap.begin(), mend=CorrectedPosesMap.end(); mit!=mend;mit++)\n    {\n        KeyFrame* pKF = mit->first;\n\n        g2o::Sim3 g2oScw = mit->second;\n        cv::Mat cvScw = Converter::toCvMat(g2oScw);\n\n        vector<MapPoint*> vpReplacePoints(mvpLoopMapPoints.size(),static_cast<MapPoint*>(NULL));\n        matcher.Fuse(pKF,cvScw,mvpLoopMapPoints,4,vpReplacePoints);\n\n        // Get Map Mutex\n        unique_lock<mutex> lock(mpMap->mMutexMapUpdate);\n        const int nLP = mvpLoopMapPoints.size();\n        for(int i=0; i<nLP;i++)\n        {\n            MapPoint* pRep = vpReplacePoints[i];\n            if(pRep)\n            {\n                pRep->Replace(mvpLoopMapPoints[i]);\n            }\n        }\n    }\n}\n\n\nvoid LoopClosing::RequestReset()\n{\n    {\n        unique_lock<mutex> lock(mMutexReset);\n        mbResetRequested = true;\n    }\n\n    while(1)\n    {\n        {\n        unique_lock<mutex> lock2(mMutexReset);\n        if(!mbResetRequested)\n            break;\n        }\n        usleep(5000);\n    }\n}\n\nvoid LoopClosing::ResetIfRequested()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexReset);\n    if(mbResetRequested)\n    {\n        mlpLoopKeyFrameQueue.clear();\n        mLastLoopKFid=0;\n        mbResetRequested=false;\n    }\n}\n\nvoid LoopClosing::RunGlobalBundleAdjustment(unsigned long nLoopKF)\n{\n    cout << \"Starting Global Bundle Adjustment\" << endl;\n\n    int idx =  mnFullBAIdx;\n    Optimizer::GlobalBundleAdjustemnt(mpMap,10,&mbStopGBA,nLoopKF,false);\n\n    // Update all MapPoints and KeyFrames\n    // Local Mapping was active during BA, that means that there might be new keyframes\n    // not included in the Global BA and they are not consistent with the updated map.\n    // We need to propagate the correction through the spanning tree\n    {\n        unique_lock<mutex> lock(mMutexGBA);\n        if(idx!=mnFullBAIdx)\n            return;\n\n        if(!mbStopGBA)\n        {\n            cout << \"Global Bundle Adjustment finished\" << endl;\n            cout << \"Updating map ...\" << endl;\n            mpLocalMapper->RequestStop();\n            // Wait until Local Mapping has effectively stopped\n\n            while(!mpLocalMapper->isStopped() && !mpLocalMapper->isFinished())\n            {\n                usleep(1000);\n            }\n\n            // Get Map Mutex\n            unique_lock<mutex> lock(mpMap->mMutexMapUpdate);\n\n            // Correct keyframes starting at map first keyframe\n            list<KeyFrame*> lpKFtoCheck(mpMap->mvpKeyFrameOrigins.begin(),mpMap->mvpKeyFrameOrigins.end());\n\n            while(!lpKFtoCheck.empty())\n            {\n                KeyFrame* pKF = lpKFtoCheck.front();\n                const set<KeyFrame*> sChilds = pKF->GetChilds();\n                cv::Mat Twc = pKF->GetPoseInverse();\n                for(set<KeyFrame*>::const_iterator sit=sChilds.begin();sit!=sChilds.end();sit++)\n                {\n                    KeyFrame* pChild = *sit;\n                    if(pChild->mnBAGlobalForKF!=nLoopKF)\n                    {\n                        cv::Mat Tchildc = pChild->GetPose()*Twc;\n                        pChild->mTcwGBA = Tchildc*pKF->mTcwGBA;//*Tcorc*pKF->mTcwGBA;\n                        pChild->mnBAGlobalForKF=nLoopKF;\n\n                    }\n                    lpKFtoCheck.push_back(pChild);\n                }\n\n                pKF->mTcwBefGBA = pKF->GetPose();\n                pKF->SetPose(pKF->mTcwGBA);\n                lpKFtoCheck.pop_front();\n            }\n\n            // Correct MapPoints\n            const vector<MapPoint*> vpMPs = mpMap->GetAllMapPoints();\n\n            for(size_t i=0; i<vpMPs.size(); i++)\n            {\n                MapPoint* pMP = vpMPs[i];\n\n                if(pMP->isBad())\n                    continue;\n\n                if(pMP->mnBAGlobalForKF==nLoopKF)\n                {\n                    // If optimized by Global BA, just update\n                    pMP->SetWorldPos(pMP->mPosGBA);\n                }\n                else\n                {\n                    // Update according to the correction of its reference keyframe\n                    KeyFrame* pRefKF = pMP->GetReferenceKeyFrame();\n\n                    if(pRefKF->mnBAGlobalForKF!=nLoopKF)\n                        continue;\n\n                    // Map to non-corrected camera\n                    cv::Mat Rcw = pRefKF->mTcwBefGBA.rowRange(0,3).colRange(0,3);\n                    cv::Mat tcw = pRefKF->mTcwBefGBA.rowRange(0,3).col(3);\n                    cv::Mat Xc = Rcw*pMP->GetWorldPos()+tcw;\n\n                    // Backproject using corrected camera\n                    cv::Mat Twc = pRefKF->GetPoseInverse();\n                    cv::Mat Rwc = Twc.rowRange(0,3).colRange(0,3);\n                    cv::Mat twc = Twc.rowRange(0,3).col(3);\n\n                    pMP->SetWorldPos(Rwc*Xc+twc);\n                }\n            }            \n\n            mpMap->InformNewBigChange();\n\n            mpLocalMapper->Release();\n\n            cout << \"Map updated!\" << endl;\n        }\n\n        mbFinishedGBA = true;\n        mbRunningGBA = false;\n    }\n}\n\nvoid LoopClosing::RequestFinish()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexFinish);\n    mbFinishRequested = true;\n}\n\nbool LoopClosing::CheckFinish()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexFinish);\n    return mbFinishRequested;\n}\n\nvoid LoopClosing::SetFinish()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexFinish);\n    mbFinished = true;\n}\n\nbool LoopClosing::isFinished()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexFinish);\n    return mbFinished;\n}\n\n\n} //namespace ORB_SLAM\n"
  },
  {
    "path": "src/Map.cpp",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n/**\n* This file is part of  Jetson-SLAM and is taken from ORB-SLAM2 repo. See above.\n*/\n\n#include \"Map.h\"\n\n#include<mutex>\n\nnamespace Jetson_SLAM\n{\n\nMap::Map():mnMaxKFid(0),mnBigChangeIdx(0)\n{\n}\n\nvoid Map::AddKeyFrame(KeyFrame *pKF)\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexMap);\n    mspKeyFrames.insert(pKF);\n    if(pKF->mnId>mnMaxKFid)\n        mnMaxKFid=pKF->mnId;\n}\n\nvoid Map::AddMapPoint(MapPoint *pMP)\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexMap);\n    mspMapPoints.insert(pMP);\n}\n\nvoid Map::EraseMapPoint(MapPoint *pMP)\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexMap);\n    mspMapPoints.erase(pMP);\n\n    // TODO: This only erase the pointer.\n    // Delete the MapPoint\n}\n\nvoid Map::EraseKeyFrame(KeyFrame *pKF)\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexMap);\n    mspKeyFrames.erase(pKF);\n\n    // TODO: This only erase the pointer.\n    // Delete the MapPoint\n}\n\nvoid Map::SetReferenceMapPoints(const vector<MapPoint *> &vpMPs)\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexMap);\n    mvpReferenceMapPoints = vpMPs;\n}\n\nvoid Map::InformNewBigChange()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexMap);\n    mnBigChangeIdx++;\n}\n\nint Map::GetLastBigChangeIdx()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexMap);\n    return mnBigChangeIdx;\n}\n\nvector<KeyFrame*> Map::GetAllKeyFrames()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexMap);\n    return vector<KeyFrame*>(mspKeyFrames.begin(),mspKeyFrames.end());\n}\n\nvector<MapPoint*> Map::GetAllMapPoints()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexMap);\n    return vector<MapPoint*>(mspMapPoints.begin(),mspMapPoints.end());\n}\n\nlong unsigned int Map::MapPointsInMap()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexMap);\n    return mspMapPoints.size();\n}\n\nlong unsigned int Map::KeyFramesInMap()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexMap);\n    return mspKeyFrames.size();\n}\n\nvector<MapPoint*> Map::GetReferenceMapPoints()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexMap);\n    return mvpReferenceMapPoints;\n}\n\nlong unsigned int Map::GetMaxKFid()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexMap);\n    return mnMaxKFid;\n}\n\nvoid Map::clear()\n{\n    for(set<MapPoint*>::iterator sit=mspMapPoints.begin(), send=mspMapPoints.end(); sit!=send; sit++)\n        delete *sit;\n\n    for(set<KeyFrame*>::iterator sit=mspKeyFrames.begin(), send=mspKeyFrames.end(); sit!=send; sit++)\n        delete *sit;\n\n    mspMapPoints.clear();\n    mspKeyFrames.clear();\n    mnMaxKFid = 0;\n    mvpReferenceMapPoints.clear();\n    mvpKeyFrameOrigins.clear();\n}\n\n} //namespace ORB_SLAM\n"
  },
  {
    "path": "src/MapDrawer.cpp",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n\n/**\n* This file is part of  Jetson-SLAM and is taken from ORB-SLAM2 repo. See above.\n*/\n\n\n#include \"MapDrawer.h\"\n#include \"MapPoint.h\"\n#include \"KeyFrame.h\"\n#include <pangolin/pangolin.h>\n#include <mutex>\n\nnamespace Jetson_SLAM\n{\n\n\nMapDrawer::MapDrawer(Map* pMap, const string &strSettingPath):mpMap(pMap)\n{\n    cv::FileStorage fSettings(strSettingPath, cv::FileStorage::READ);\n\n    mKeyFrameSize = fSettings[\"Viewer.KeyFrameSize\"];\n    mKeyFrameLineWidth = fSettings[\"Viewer.KeyFrameLineWidth\"];\n    mGraphLineWidth = fSettings[\"Viewer.GraphLineWidth\"];\n    mPointSize = fSettings[\"Viewer.PointSize\"];\n    mCameraSize = fSettings[\"Viewer.CameraSize\"];\n    mCameraLineWidth = fSettings[\"Viewer.CameraLineWidth\"];\n\n}\n\nvoid MapDrawer::DrawMapPoints()\n{\n    const vector<MapPoint*> &vpMPs = mpMap->GetAllMapPoints();\n    const vector<MapPoint*> &vpRefMPs = mpMap->GetReferenceMapPoints();\n\n    set<MapPoint*> spRefMPs(vpRefMPs.begin(), vpRefMPs.end());\n\n    if(vpMPs.empty())\n        return;\n\n    glPointSize(mPointSize);\n    glBegin(GL_POINTS);\n    glColor3f(0.0,0.0,0.0);\n\n    for(size_t i=0, iend=vpMPs.size(); i<iend;i++)\n    {\n        if(vpMPs[i]->isBad() || spRefMPs.count(vpMPs[i]))\n            continue;\n        cv::Mat pos = vpMPs[i]->GetWorldPos();\n        glVertex3f(pos.at<float>(0),pos.at<float>(1),pos.at<float>(2));\n    }\n    glEnd();\n\n    glPointSize(mPointSize);\n    glBegin(GL_POINTS);\n    glColor3f(1.0,0.0,0.0);\n\n    for(set<MapPoint*>::iterator sit=spRefMPs.begin(), send=spRefMPs.end(); sit!=send; sit++)\n    {\n        if((*sit)->isBad())\n            continue;\n        cv::Mat pos = (*sit)->GetWorldPos();\n        glVertex3f(pos.at<float>(0),pos.at<float>(1),pos.at<float>(2));\n\n    }\n\n    glEnd();\n}\n\nvoid MapDrawer::DrawKeyFrames(const bool bDrawKF, const bool bDrawGraph)\n{\n    const float &w = mKeyFrameSize;\n    const float h = w*0.75;\n    const float z = w*0.6;\n\n    const vector<KeyFrame*> vpKFs = mpMap->GetAllKeyFrames();\n\n    if(bDrawKF)\n    {\n        for(size_t i=0; i<vpKFs.size(); i++)\n        {\n            KeyFrame* pKF = vpKFs[i];\n            cv::Mat Twc = pKF->GetPoseInverse().t();\n\n            glPushMatrix();\n\n            glMultMatrixf(Twc.ptr<GLfloat>(0));\n\n            glLineWidth(mKeyFrameLineWidth);\n            glColor3f(0.0f,0.0f,1.0f);\n            glBegin(GL_LINES);\n            glVertex3f(0,0,0);\n            glVertex3f(w,h,z);\n            glVertex3f(0,0,0);\n            glVertex3f(w,-h,z);\n            glVertex3f(0,0,0);\n            glVertex3f(-w,-h,z);\n            glVertex3f(0,0,0);\n            glVertex3f(-w,h,z);\n\n            glVertex3f(w,h,z);\n            glVertex3f(w,-h,z);\n\n            glVertex3f(-w,h,z);\n            glVertex3f(-w,-h,z);\n\n            glVertex3f(-w,h,z);\n            glVertex3f(w,h,z);\n\n            glVertex3f(-w,-h,z);\n            glVertex3f(w,-h,z);\n            glEnd();\n\n            glPopMatrix();\n        }\n    }\n\n    if(bDrawGraph)\n    {\n        glLineWidth(mGraphLineWidth);\n        glColor4f(0.0f,1.0f,0.0f,0.6f);\n        glBegin(GL_LINES);\n\n        for(size_t i=0; i<vpKFs.size(); i++)\n        {\n            // Covisibility Graph\n            const vector<KeyFrame*> vCovKFs = vpKFs[i]->GetCovisiblesByWeight(100);\n            cv::Mat Ow = vpKFs[i]->GetCameraCenter();\n            if(!vCovKFs.empty())\n            {\n                for(vector<KeyFrame*>::const_iterator vit=vCovKFs.begin(), vend=vCovKFs.end(); vit!=vend; vit++)\n                {\n                    if((*vit)->mnId<vpKFs[i]->mnId)\n                        continue;\n                    cv::Mat Ow2 = (*vit)->GetCameraCenter();\n                    glVertex3f(Ow.at<float>(0),Ow.at<float>(1),Ow.at<float>(2));\n                    glVertex3f(Ow2.at<float>(0),Ow2.at<float>(1),Ow2.at<float>(2));\n                }\n            }\n\n            // Spanning tree\n            KeyFrame* pParent = vpKFs[i]->GetParent();\n            if(pParent)\n            {\n                cv::Mat Owp = pParent->GetCameraCenter();\n                glVertex3f(Ow.at<float>(0),Ow.at<float>(1),Ow.at<float>(2));\n                glVertex3f(Owp.at<float>(0),Owp.at<float>(1),Owp.at<float>(2));\n            }\n\n            // Loops\n            set<KeyFrame*> sLoopKFs = vpKFs[i]->GetLoopEdges();\n            for(set<KeyFrame*>::iterator sit=sLoopKFs.begin(), send=sLoopKFs.end(); sit!=send; sit++)\n            {\n                if((*sit)->mnId<vpKFs[i]->mnId)\n                    continue;\n                cv::Mat Owl = (*sit)->GetCameraCenter();\n                glVertex3f(Ow.at<float>(0),Ow.at<float>(1),Ow.at<float>(2));\n                glVertex3f(Owl.at<float>(0),Owl.at<float>(1),Owl.at<float>(2));\n            }\n        }\n\n        glEnd();\n    }\n}\n\nvoid MapDrawer::DrawCurrentCamera(pangolin::OpenGlMatrix &Twc)\n{\n    const float &w = mCameraSize;\n    const float h = w*0.75;\n    const float z = w*0.6;\n\n    glPushMatrix();\n\n#ifdef HAVE_GLES\n        glMultMatrixf(Twc.m);\n#else\n        glMultMatrixd(Twc.m);\n#endif\n\n    glLineWidth(mCameraLineWidth);\n    glColor3f(0.0f,1.0f,0.0f);\n    glBegin(GL_LINES);\n    glVertex3f(0,0,0);\n    glVertex3f(w,h,z);\n    glVertex3f(0,0,0);\n    glVertex3f(w,-h,z);\n    glVertex3f(0,0,0);\n    glVertex3f(-w,-h,z);\n    glVertex3f(0,0,0);\n    glVertex3f(-w,h,z);\n\n    glVertex3f(w,h,z);\n    glVertex3f(w,-h,z);\n\n    glVertex3f(-w,h,z);\n    glVertex3f(-w,-h,z);\n\n    glVertex3f(-w,h,z);\n    glVertex3f(w,h,z);\n\n    glVertex3f(-w,-h,z);\n    glVertex3f(w,-h,z);\n    glEnd();\n\n    glPopMatrix();\n}\n\n\nvoid MapDrawer::SetCurrentCameraPose(const cv::Mat &Tcw)\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexCamera);\n    mCameraPose = Tcw.clone();\n}\n\nvoid MapDrawer::GetCurrentOpenGLCameraMatrix(pangolin::OpenGlMatrix &M)\n{\n    if(!mCameraPose.empty())\n    {\n        cv::Mat Rwc(3,3,CV_32F);\n        cv::Mat twc(3,1,CV_32F);\n        {\n            unique_lock<mutex> lock(mMutexCamera);\n            Rwc = mCameraPose.rowRange(0,3).colRange(0,3).t();\n            twc = -Rwc*mCameraPose.rowRange(0,3).col(3);\n        }\n\n        M.m[0] = Rwc.at<float>(0,0);\n        M.m[1] = Rwc.at<float>(1,0);\n        M.m[2] = Rwc.at<float>(2,0);\n        M.m[3]  = 0.0;\n\n        M.m[4] = Rwc.at<float>(0,1);\n        M.m[5] = Rwc.at<float>(1,1);\n        M.m[6] = Rwc.at<float>(2,1);\n        M.m[7]  = 0.0;\n\n        M.m[8] = Rwc.at<float>(0,2);\n        M.m[9] = Rwc.at<float>(1,2);\n        M.m[10] = Rwc.at<float>(2,2);\n        M.m[11]  = 0.0;\n\n        M.m[12] = twc.at<float>(0);\n        M.m[13] = twc.at<float>(1);\n        M.m[14] = twc.at<float>(2);\n        M.m[15]  = 1.0;\n    }\n    else\n        M.SetIdentity();\n}\n\n} //namespace ORB_SLAM\n"
  },
  {
    "path": "src/MapPoint.cpp",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n/**\n* This file is part of  Jetson-SLAM and is taken from ORB-SLAM2 repo. See above.\n*/\n\n\n#include \"MapPoint.h\"\n#include \"ORBmatcher.h\"\n\n#include<mutex>\n\nnamespace Jetson_SLAM\n{\n\nlong unsigned int MapPoint::nNextId=0;\nmutex MapPoint::mGlobalMutex;\n\nMapPoint::MapPoint(const cv::Mat &Pos, KeyFrame *pRefKF, Map* pMap):\n    mnFirstKFid(pRefKF->mnId), mnFirstFrame(pRefKF->mnFrameId), nObs(0), mnTrackReferenceForFrame(0),\n    mnLastFrameSeen(0), mnBALocalForKF(0), mnFuseCandidateForKF(0), mnLoopPointForKF(0), mnCorrectedByKF(0),\n    mnCorrectedReference(0), mnBAGlobalForKF(0), mpRefKF(pRefKF), mnVisible(1), mnFound(1), mbBad(false),\n    mpReplaced(static_cast<MapPoint*>(NULL)), mfMinDistance(0), mfMaxDistance(0), mpMap(pMap)\n{\n    Pos.copyTo(mWorldPos);\n    mNormalVector = cv::Mat::zeros(3,1,CV_32F);\n\n    // MapPoints can be created from Tracking and Local Mapping. This mutex avoid conflicts with id.\n    unique_lock<mutex> lock(mpMap->mMutexPointCreation);\n    mnId=nNextId++;\n}\n\nMapPoint::MapPoint(const cv::Mat &Pos, Map* pMap, Frame* pFrame, const int &idxF):\n    mnFirstKFid(-1), mnFirstFrame(pFrame->mnId), nObs(0), mnTrackReferenceForFrame(0), mnLastFrameSeen(0),\n    mnBALocalForKF(0), mnFuseCandidateForKF(0),mnLoopPointForKF(0), mnCorrectedByKF(0),\n    mnCorrectedReference(0), mnBAGlobalForKF(0), mpRefKF(static_cast<KeyFrame*>(NULL)), mnVisible(1),\n    mnFound(1), mbBad(false), mpReplaced(NULL), mpMap(pMap)\n{\n    Pos.copyTo(mWorldPos);\n    cv::Mat Ow = pFrame->GetCameraCenter();\n    mNormalVector = mWorldPos - Ow;\n    mNormalVector = mNormalVector/cv::norm(mNormalVector);\n\n    cv::Mat PC = Pos - Ow;\n    const float dist = cv::norm(PC);\n    const int level = pFrame->mvKeysUn[idxF].octave;\n    const float levelScaleFactor =  pFrame->mvScaleFactors[level];\n    const int nLevels = pFrame->mnScaleLevels;\n\n    mfMaxDistance = dist*levelScaleFactor;\n    mfMinDistance = mfMaxDistance/pFrame->mvScaleFactors[nLevels-1];\n\n    pFrame->mDescriptors.row(idxF).copyTo(mDescriptor);\n\n    // MapPoints can be created from Tracking and Local Mapping. This mutex avoid conflicts with id.\n    unique_lock<mutex> lock(mpMap->mMutexPointCreation);\n    mnId=nNextId++;\n}\n\nvoid MapPoint::SetWorldPos(const cv::Mat &Pos)\n{\n    unique_lock<mutex> lock2(mGlobalMutex);\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexPos);\n    Pos.copyTo(mWorldPos);\n}\n\ncv::Mat MapPoint::GetWorldPos()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexPos);\n    return mWorldPos.clone();\n}\n\nvoid MapPoint::GetWorldPosExp(float& Px, float& Py, float& Pz)\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexPos);\n    float* P =  (float*)mWorldPos.data;\n    Px = P[0];\n    Py = P[1];\n    Pz = P[2];\n}\n\n\ncv::Mat MapPoint::GetNormal()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexPos);\n    return mNormalVector.clone();\n}\n\n\nvoid MapPoint::GetWorldPosNormalExp(float& Px, float& Py, float& Pz, float& Pnx, float& Pny, float& Pnz)\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexPos);\n    float* P =  (float*)mWorldPos.data;\n    Px = P[0];\n    Py = P[1];\n    Pz = P[2];\n\n    float* Pn =  (float*)mNormalVector.data;\n    Pnx = Pn[0];\n    Pny = Pn[1];\n    Pnz = Pn[2];\n}\n\n\nKeyFrame* MapPoint::GetReferenceKeyFrame()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexFeatures);\n    return mpRefKF;\n}\n\nvoid MapPoint::AddObservation(KeyFrame* pKF, size_t idx)\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexFeatures);\n    if(mObservations.count(pKF))\n        return;\n    mObservations[pKF]=idx;\n\n    if(pKF->mvuRight[idx]>=0)\n        nObs+=2;\n    else\n        nObs++;\n}\n\nvoid MapPoint::EraseObservation(KeyFrame* pKF)\n{\n    bool bBad=false;\n    {\n        unique_lock<mutex> lock(mMutexFeatures);\n        if(mObservations.count(pKF))\n        {\n            int idx = mObservations[pKF];\n            if(pKF->mvuRight[idx]>=0)\n                nObs-=2;\n            else\n                nObs--;\n\n            mObservations.erase(pKF);\n\n            if(mpRefKF==pKF)\n                mpRefKF=mObservations.begin()->first;\n\n            // If only 2 observations or less, discard point\n            if(nObs<=2)\n                bBad=true;\n        }\n    }\n\n    if(bBad)\n        SetBadFlag();\n}\n\nmap<KeyFrame*, size_t> MapPoint::GetObservations()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexFeatures);\n    return mObservations;\n}\n\nint MapPoint::Observations()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexFeatures);\n    return nObs;\n}\n\nvoid MapPoint::SetBadFlag()\n{\n    map<KeyFrame*,size_t> obs;\n    {\n        unique_lock<mutex> lock1(mMutexFeatures);\n        unique_lock<mutex> lock2(mMutexPos);\n        mbBad=true;\n        obs = mObservations;\n        mObservations.clear();\n    }\n    for(map<KeyFrame*,size_t>::iterator mit=obs.begin(), mend=obs.end(); mit!=mend; mit++)\n    {\n        KeyFrame* pKF = mit->first;\n        pKF->EraseMapPointMatch(mit->second);\n    }\n\n    mpMap->EraseMapPoint(this);\n}\n\nMapPoint* MapPoint::GetReplaced()\n{\n    unique_lock<mutex> lock1(mMutexFeatures);\n    unique_lock<mutex> lock2(mMutexPos);\n    return mpReplaced;\n}\n\nvoid MapPoint::Replace(MapPoint* pMP)\n{\n    if(pMP->mnId==this->mnId)\n        return;\n\n    int nvisible, nfound;\n    map<KeyFrame*,size_t> obs;\n    {\n        unique_lock<mutex> lock1(mMutexFeatures);\n        unique_lock<mutex> lock2(mMutexPos);\n        obs=mObservations;\n        mObservations.clear();\n        mbBad=true;\n        nvisible = mnVisible;\n        nfound = mnFound;\n        mpReplaced = pMP;\n    }\n\n    for(map<KeyFrame*,size_t>::iterator mit=obs.begin(), mend=obs.end(); mit!=mend; mit++)\n    {\n        // Replace measurement in keyframe\n        KeyFrame* pKF = mit->first;\n\n        if(!pMP->IsInKeyFrame(pKF))\n        {\n            pKF->ReplaceMapPointMatch(mit->second, pMP);\n            pMP->AddObservation(pKF,mit->second);\n        }\n        else\n        {\n            pKF->EraseMapPointMatch(mit->second);\n        }\n    }\n    pMP->IncreaseFound(nfound);\n    pMP->IncreaseVisible(nvisible);\n    pMP->ComputeDistinctiveDescriptors();\n\n    mpMap->EraseMapPoint(this);\n}\n\nbool MapPoint::isBad()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexFeatures);\n    unique_lock<mutex> lock2(mMutexPos);\n    return mbBad;\n}\n\nvoid MapPoint::IncreaseVisible(int n)\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexFeatures);\n    mnVisible+=n;\n}\n\nvoid MapPoint::IncreaseFound(int n)\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexFeatures);\n    mnFound+=n;\n}\n\nfloat MapPoint::GetFoundRatio()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexFeatures);\n    return static_cast<float>(mnFound)/mnVisible;\n}\n\nvoid MapPoint::ComputeDistinctiveDescriptors()\n{\n    // Retrieve all observed descriptors\n    vector<cv::Mat> vDescriptors;\n\n    map<KeyFrame*,size_t> observations;\n\n    {\n        unique_lock<mutex> lock1(mMutexFeatures);\n        if(mbBad)\n            return;\n        observations=mObservations;\n    }\n\n    if(observations.empty())\n        return;\n\n    vDescriptors.reserve(observations.size());\n\n    for(map<KeyFrame*,size_t>::iterator mit=observations.begin(), mend=observations.end(); mit!=mend; mit++)\n    {\n        KeyFrame* pKF = mit->first;\n\n        if(!pKF->isBad())\n            vDescriptors.push_back(pKF->mDescriptors.row(mit->second));\n    }\n\n    if(vDescriptors.empty())\n        return;\n\n    // Compute distances between them\n    const size_t N = vDescriptors.size();\n\n    float Distances[N][N];\n    for(size_t i=0;i<N;i++)\n    {\n        Distances[i][i]=0;\n        for(size_t j=i+1;j<N;j++)\n        {\n            int distij = ORBmatcher::DescriptorDistance(vDescriptors[i],vDescriptors[j]);\n            Distances[i][j]=distij;\n            Distances[j][i]=distij;\n        }\n    }\n\n    // Take the descriptor with least median distance to the rest\n    int BestMedian = INT_MAX;\n    int BestIdx = 0;\n    for(size_t i=0;i<N;i++)\n    {\n        vector<int> vDists(Distances[i],Distances[i]+N);\n        sort(vDists.begin(),vDists.end());\n        int median = vDists[0.5*(N-1)];\n\n        if(median<BestMedian)\n        {\n            BestMedian = median;\n            BestIdx = i;\n        }\n    }\n\n    {\n        unique_lock<mutex> lock(mMutexFeatures);\n        mDescriptor = vDescriptors[BestIdx].clone();\n    }\n}\n\ncv::Mat MapPoint::GetDescriptor()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexFeatures);\n    return mDescriptor.clone();\n}\n\nvoid MapPoint::GetDescriptorExp(unsigned char* output)\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexFeatures);\n    memcpy(output, mDescriptor.data, 32);\n}\n\nint MapPoint::GetIndexInKeyFrame(KeyFrame *pKF)\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexFeatures);\n    if(mObservations.count(pKF))\n        return mObservations[pKF];\n    else\n        return -1;\n}\n\nbool MapPoint::IsInKeyFrame(KeyFrame *pKF)\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexFeatures);\n    return (mObservations.count(pKF));\n}\n\nvoid MapPoint::UpdateNormalAndDepth()\n{\n    map<KeyFrame*,size_t> observations;\n    KeyFrame* pRefKF;\n    cv::Mat Pos;\n    {\n        unique_lock<mutex> lock1(mMutexFeatures);\n        unique_lock<mutex> lock2(mMutexPos);\n        if(mbBad)\n            return;\n        observations=mObservations;\n        pRefKF=mpRefKF;\n        Pos = mWorldPos.clone();\n    }\n\n    if(observations.empty())\n        return;\n\n    cv::Mat normal = cv::Mat::zeros(3,1,CV_32F);\n    int n=0;\n    for(map<KeyFrame*,size_t>::iterator mit=observations.begin(), mend=observations.end(); mit!=mend; mit++)\n    {\n        KeyFrame* pKF = mit->first;\n        cv::Mat Owi = pKF->GetCameraCenter();\n        cv::Mat normali = mWorldPos - Owi;\n        normal = normal + normali/cv::norm(normali);\n        n++;\n    }\n\n    cv::Mat PC = Pos - pRefKF->GetCameraCenter();\n    const float dist = cv::norm(PC);\n    const int level = pRefKF->mvKeysUn[observations[pRefKF]].octave;\n    const float levelScaleFactor =  pRefKF->mvScaleFactors[level];\n    const int nLevels = pRefKF->mnScaleLevels;\n\n    {\n        unique_lock<mutex> lock3(mMutexPos);\n        mfMaxDistance = dist*levelScaleFactor;\n        mfMinDistance = mfMaxDistance/pRefKF->mvScaleFactors[nLevels-1];\n        mNormalVector = normal/n;\n    }\n}\n\nfloat MapPoint::GetMinDistanceInvariance()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexPos);\n    return 0.8f*mfMinDistance;\n}\n\nfloat MapPoint::GetMaxDistanceInvariance()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexPos);\n    return 1.2f*mfMaxDistance;\n}\n\nvoid MapPoint::GetDistanceInvariances(float& minDist, float& maxDist, float& dist)\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexPos);\n    minDist = 0.8f*mfMinDistance;\n    maxDist = 1.2f*mfMaxDistance;;\n    dist = mfMaxDistance;\n}\n\n\nint MapPoint::PredictScale(const float &currentDist, KeyFrame* pKF)\n{\n    float ratio;\n    {\n        unique_lock<mutex> lock(mMutexPos);\n        ratio = mfMaxDistance/currentDist;\n    }\n\n    int nScale = ceil(log(ratio)/pKF->mfLogScaleFactor);\n    if(nScale<0)\n        nScale = 0;\n    else if(nScale>=pKF->mnScaleLevels)\n        nScale = pKF->mnScaleLevels-1;\n\n    return nScale;\n}\n\nint MapPoint::PredictScale(const float &currentDist, Frame* pF)\n{\n    float ratio;\n    {\n        unique_lock<mutex> lock(mMutexPos);\n        ratio = mfMaxDistance/currentDist;\n    }\n\n    int nScale = ceil(log(ratio)/pF->mfLogScaleFactor);\n    if(nScale<0)\n        nScale = 0;\n    else if(nScale>=pF->mnScaleLevels)\n        nScale = pF->mnScaleLevels-1;\n\n    return nScale;\n}\n\n\n\n} //namespace ORB_SLAM\n"
  },
  {
    "path": "src/ORBextractor.cpp",
    "content": "/**\n* This file is part of  Jetson-SLAM.\n*/\n\n\n#include <opencv2/core/core.hpp>\n#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>\n#include <opencv2/features2d/features2d.hpp>\n#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>\n#include <vector>\n\n#include \"ORBextractor.h\"\n\n//#include<pcl/cnsole/time.h>\n\n#include<ctime>\n\n#include<chrono>\n\nusing namespace cv;\nusing namespace std;\n\nnamespace Jetson_SLAM\n{\n\nORBExtractor::ORBExtractor(int im_height, int im_width,\n                           float scale_factor, int n_levels,\n                           int FAST_N_MIN,\n                           int FAST_N_MAX,\n                           int th_FAST_MIN,\n                           int th_FAST_MAX,\n                           string str_mask,\n                           int tile_h, int tile_w,\n                           bool fixed_multi_scale_tile_size,\n                           bool apply_nms_ms, bool nms_ms_mode_gpu,\n                           bool use_gpu)\n{\n    n_levels_ = n_levels;\n    scale_factor_ = scale_factor;\n    use_gpu_ = use_gpu;\n\n\n    scale_.resize(n_levels_);\n    inv_scale_.resize(n_levels_);\n\n    level_sigma2_.resize(n_levels_);\n    inv_level_sigma2_.resize(n_levels_);\n\n    scale_[0] = 1.0f;\n    level_sigma2_[0] = 1.0f;\n\n    for(int i=1; i<n_levels_; i++)\n    {\n        scale_[i] = scale_[i-1] * scale_factor_;\n        level_sigma2_[i] = scale_[i] * scale_[i];\n    }\n\n    for(int i=0; i<n_levels_; i++)\n    {\n        inv_scale_[i] = 1.0f / scale_[i];\n        inv_level_sigma2_[i] = 1.0f / level_sigma2_[i];\n    }\n\n    height_.resize(n_levels_);\n    width_.resize(n_levels_);\n\n    for(int i=0;i<n_levels_;i++)\n    {\n        height_[i] = im_height * inv_scale_[i];\n        width_[i] = im_width * inv_scale_[i];\n    }\n\n\n    orb_gpu_ = NULL;\n    //    if(use_gpu)\n    orb_gpu_ = new ORB_GPU(im_height, im_width,\n                           n_levels_, scale_factor_,\n                           FAST_N_MIN,\n                           FAST_N_MAX,\n                           th_FAST_MIN,\n                           th_FAST_MAX,\n                           tile_h, tile_w,\n                           fixed_multi_scale_tile_size,\n                           apply_nms_ms,\n                           nms_ms_mode_gpu,\n                           str_mask,\n                           0);\n\n}\n\nORBExtractor::~ORBExtractor()\n{\n    if(orb_gpu_)delete orb_gpu_;\n}\n\n\nvoid ORBExtractor::extract(const cv::Mat& image,\n                           SyncedMem<int>& keypoints,\n                           SyncedMem<unsigned char>& keypoints_desc)\n{\n    //    if(use_gpu_)\n    orb_gpu_->extract(image,\n                      keypoints,\n                      keypoints_desc);    \n}\n\n} //namespace ORB_SLAM\n"
  },
  {
    "path": "src/ORBmatcher.cpp",
    "content": "/**\n* This file is part of  Jetson-SLAM.\n*/\n\n\n#include \"ORBmatcher.h\"\n\n#include<limits.h>\n\n#include<opencv2/core/core.hpp>\n#include<opencv2/features2d/features2d.hpp>\n\n#include \"Thirdparty/DBoW2/DBoW2/FeatureVector.h\"\n\n#include<stdint-gcc.h>\n\n#include \"cuda/orb_matcher.hpp\"\n\nusing namespace std;\n\nnamespace Jetson_SLAM\n{\n\nconst int ORBmatcher::TH_HIGH = 100;\nconst int ORBmatcher::TH_LOW = 50;\nconst int ORBmatcher::HISTO_LENGTH = 30;\n\nORBmatcher::ORBmatcher(float nnratio, bool checkOri): mfNNratio(nnratio), mbCheckOrientation(checkOri)\n{\n}\n\nint ORBmatcher::SearchByProjection(Frame &F, const vector<MapPoint*> &vpMapPoints, const float th)\n{\n    int nmatches=0;\n\n    const bool bFactor = th!=1.0;\n\n    for(size_t iMP=0; iMP<vpMapPoints.size(); iMP++)\n    {\n        MapPoint* pMP = vpMapPoints[iMP];\n        if(!pMP->mbTrackInView)\n            continue;\n\n        if(pMP->isBad())\n            continue;\n\n        const int &nPredictedLevel = pMP->mnTrackScaleLevel;\n\n        // The size of the window will depend on the viewing direction\n        float r = RadiusByViewingCos(pMP->mTrackViewCos);\n\n        if(bFactor)\n            r*=th;\n\n        const vector<size_t> vIndices =\n                F.GetFeaturesInArea(pMP->mTrackProjX,pMP->mTrackProjY,r*F.mvScaleFactors[nPredictedLevel],nPredictedLevel-1,nPredictedLevel);\n\n        if(vIndices.empty())\n            continue;\n\n        const cv::Mat MPdescriptor = pMP->GetDescriptor();\n\n        int bestDist=256;\n        int bestLevel= -1;\n        int bestDist2=256;\n        int bestLevel2 = -1;\n        int bestIdx =-1 ;\n\n        // Get best and second matches with near keypoints\n        for(vector<size_t>::const_iterator vit=vIndices.begin(), vend=vIndices.end(); vit!=vend; vit++)\n        {\n            const size_t idx = *vit;\n\n            if(F.mvpMapPoints[idx])\n                if(F.mvpMapPoints[idx]->Observations()>0)\n                    continue;\n\n            if(F.mvuRight[idx]>0)\n            {\n                const float er = fabs(pMP->mTrackProjXR-F.mvuRight[idx]);\n                if(er>r*F.mvScaleFactors[nPredictedLevel])\n                    continue;\n            }\n\n            const cv::Mat &d = F.mDescriptors.row(idx);\n\n            const int dist = DescriptorDistance(MPdescriptor,d);\n\n            if(dist<bestDist)\n            {\n                bestDist2=bestDist;\n                bestDist=dist;\n                bestLevel2 = bestLevel;\n                bestLevel = F.mvKeysUn[idx].octave;\n                bestIdx=idx;\n            }\n            else if(dist<bestDist2)\n            {\n                bestLevel2 = F.mvKeysUn[idx].octave;\n                bestDist2=dist;\n            }\n        }\n\n        // Apply ratio to second match (only if best and second are in the same scale level)\n        if(bestDist<=TH_HIGH)\n        {\n            if(bestLevel==bestLevel2 && bestDist>mfNNratio*bestDist2)\n                continue;\n\n            F.mvpMapPoints[bestIdx]=pMP;\n            nmatches++;\n        }\n    }\n\n    return nmatches;\n}\n\nfloat ORBmatcher::RadiusByViewingCos(const float &viewCos)\n{\n    if(viewCos>0.998)\n        return 2.5;\n    else\n        return 4.0;\n}\n\n\nbool ORBmatcher::CheckDistEpipolarLine(const cv::KeyPoint &kp1,const cv::KeyPoint &kp2,const cv::Mat &F12,const KeyFrame* pKF2)\n{\n    // Epipolar line in second image l = x1'F12 = [a b c]\n    const float a = kp1.pt.x*F12.at<float>(0,0)+kp1.pt.y*F12.at<float>(1,0)+F12.at<float>(2,0);\n    const float b = kp1.pt.x*F12.at<float>(0,1)+kp1.pt.y*F12.at<float>(1,1)+F12.at<float>(2,1);\n    const float c = kp1.pt.x*F12.at<float>(0,2)+kp1.pt.y*F12.at<float>(1,2)+F12.at<float>(2,2);\n\n    const float num = a*kp2.pt.x+b*kp2.pt.y+c;\n\n    const float den = a*a+b*b;\n\n    if(den==0)\n        return false;\n\n    const float dsqr = num*num/den;\n\n    return dsqr<3.84*pKF2->mvLevelSigma2[kp2.octave];\n}\n\nint ORBmatcher::SearchByBoW(KeyFrame* pKF,Frame &F, vector<MapPoint*> &vpMapPointMatches)\n{\n    const vector<MapPoint*> vpMapPointsKF = pKF->GetMapPointMatches();\n\n    vpMapPointMatches = vector<MapPoint*>(F.N,static_cast<MapPoint*>(NULL));\n\n    const DBoW2::FeatureVector &vFeatVecKF = pKF->mFeatVec;\n\n    int nmatches=0;\n\n    vector<int> rotHist[HISTO_LENGTH];\n    for(int i=0;i<HISTO_LENGTH;i++)\n        rotHist[i].reserve(500);\n    const float factor = 1.0f/HISTO_LENGTH;\n\n    // We perform the matching over ORB that belong to the same vocabulary node (at a certain level)\n    DBoW2::FeatureVector::const_iterator KFit = vFeatVecKF.begin();\n    DBoW2::FeatureVector::const_iterator Fit = F.mFeatVec.begin();\n    DBoW2::FeatureVector::const_iterator KFend = vFeatVecKF.end();\n    DBoW2::FeatureVector::const_iterator Fend = F.mFeatVec.end();\n\n    while(KFit != KFend && Fit != Fend)\n    {\n        if(KFit->first == Fit->first)\n        {\n            const vector<unsigned int> vIndicesKF = KFit->second;\n            const vector<unsigned int> vIndicesF = Fit->second;\n\n            for(size_t iKF=0; iKF<vIndicesKF.size(); iKF++)\n            {\n                const unsigned int realIdxKF = vIndicesKF[iKF];\n\n                MapPoint* pMP = vpMapPointsKF[realIdxKF];\n\n                if(!pMP)\n                    continue;\n\n                if(pMP->isBad())\n                    continue;\n\n                const cv::Mat &dKF= pKF->mDescriptors.row(realIdxKF);\n\n                int bestDist1=256;\n                int bestIdxF =-1 ;\n                int bestDist2=256;\n\n                for(size_t iF=0; iF<vIndicesF.size(); iF++)\n                {\n                    const unsigned int realIdxF = vIndicesF[iF];\n\n                    if(vpMapPointMatches[realIdxF])\n                        continue;\n\n                    const cv::Mat &dF = F.mDescriptors.row(realIdxF);\n\n                    const int dist =  DescriptorDistance(dKF,dF);\n\n                    if(dist<bestDist1)\n                    {\n                        bestDist2=bestDist1;\n                        bestDist1=dist;\n                        bestIdxF=realIdxF;\n                    }\n                    else if(dist<bestDist2)\n                    {\n                        bestDist2=dist;\n                    }\n                }\n\n                if(bestDist1<=TH_LOW)\n                {\n                    if(static_cast<float>(bestDist1)<mfNNratio*static_cast<float>(bestDist2))\n                    {\n                        vpMapPointMatches[bestIdxF]=pMP;\n\n                        const cv::KeyPoint &kp = pKF->mvKeysUn[realIdxKF];\n\n                        if(mbCheckOrientation)\n                        {\n                            float rot = kp.angle-F.mvKeys[bestIdxF].angle;\n                            if(rot<0.0)\n                                rot+=360.0f;\n                            int bin = round(rot*factor);\n                            if(bin==HISTO_LENGTH)\n                                bin=0;\n                            assert(bin>=0 && bin<HISTO_LENGTH);\n                            rotHist[bin].push_back(bestIdxF);\n                        }\n                        nmatches++;\n                    }\n                }\n\n            }\n\n            KFit++;\n            Fit++;\n        }\n        else if(KFit->first < Fit->first)\n        {\n            KFit = vFeatVecKF.lower_bound(Fit->first);\n        }\n        else\n        {\n            Fit = F.mFeatVec.lower_bound(KFit->first);\n        }\n    }\n\n\n    if(mbCheckOrientation)\n    {\n        int ind1=-1;\n        int ind2=-1;\n        int ind3=-1;\n\n        ComputeThreeMaxima(rotHist,HISTO_LENGTH,ind1,ind2,ind3);\n\n        for(int i=0; i<HISTO_LENGTH; i++)\n        {\n            if(i==ind1 || i==ind2 || i==ind3)\n                continue;\n            for(size_t j=0, jend=rotHist[i].size(); j<jend; j++)\n            {\n                vpMapPointMatches[rotHist[i][j]]=static_cast<MapPoint*>(NULL);\n                nmatches--;\n            }\n        }\n    }\n\n    return nmatches;\n}\n\nint ORBmatcher::SearchByProjection(KeyFrame* pKF, cv::Mat Scw, const vector<MapPoint*> &vpPoints, vector<MapPoint*> &vpMatched, int th)\n{\n    // Get Calibration Parameters for later projection\n    const float &fx = pKF->fx;\n    const float &fy = pKF->fy;\n    const float &cx = pKF->cx;\n    const float &cy = pKF->cy;\n\n    // Decompose Scw\n    cv::Mat sRcw = Scw.rowRange(0,3).colRange(0,3);\n    const float scw = sqrt(sRcw.row(0).dot(sRcw.row(0)));\n    cv::Mat Rcw = sRcw/scw;\n    cv::Mat tcw = Scw.rowRange(0,3).col(3)/scw;\n    cv::Mat Ow = -Rcw.t()*tcw;\n\n    // Set of MapPoints already found in the KeyFrame\n    set<MapPoint*> spAlreadyFound(vpMatched.begin(), vpMatched.end());\n    spAlreadyFound.erase(static_cast<MapPoint*>(NULL));\n\n    int nmatches=0;\n\n    // For each Candidate MapPoint Project and Match\n    for(int iMP=0, iendMP=vpPoints.size(); iMP<iendMP; iMP++)\n    {\n        MapPoint* pMP = vpPoints[iMP];\n\n        // Discard Bad MapPoints and already found\n        if(pMP->isBad() || spAlreadyFound.count(pMP))\n            continue;\n\n        // Get 3D Coords.\n        cv::Mat p3Dw = pMP->GetWorldPos();\n\n        // Transform into Camera Coords.\n        cv::Mat p3Dc = Rcw*p3Dw+tcw;\n\n        // Depth must be positive\n        if(p3Dc.at<float>(2)<0.0)\n            continue;\n\n        // Project into Image\n        const float invz = 1/p3Dc.at<float>(2);\n        const float x = p3Dc.at<float>(0)*invz;\n        const float y = p3Dc.at<float>(1)*invz;\n\n        const float u = fx*x+cx;\n        const float v = fy*y+cy;\n\n        // Point must be inside the image\n        if(!pKF->IsInImage(u,v))\n            continue;\n\n        // Depth must be inside the scale invariance region of the point\n        const float maxDistance = pMP->GetMaxDistanceInvariance();\n        const float minDistance = pMP->GetMinDistanceInvariance();\n        cv::Mat PO = p3Dw-Ow;\n        const float dist = cv::norm(PO);\n\n        if(dist<minDistance || dist>maxDistance)\n            continue;\n\n        // Viewing angle must be less than 60 deg\n        cv::Mat Pn = pMP->GetNormal();\n\n        if(PO.dot(Pn)<0.5*dist)\n            continue;\n\n        int nPredictedLevel = pMP->PredictScale(dist,pKF);\n\n        // Search in a radius\n        const float radius = th*pKF->mvScaleFactors[nPredictedLevel];\n\n        const vector<size_t> vIndices = pKF->GetFeaturesInArea(u,v,radius);\n\n        if(vIndices.empty())\n            continue;\n\n        // Match to the most similar keypoint in the radius\n        const cv::Mat dMP = pMP->GetDescriptor();\n\n        int bestDist = 256;\n        int bestIdx = -1;\n        for(vector<size_t>::const_iterator vit=vIndices.begin(), vend=vIndices.end(); vit!=vend; vit++)\n        {\n            const size_t idx = *vit;\n            if(vpMatched[idx])\n                continue;\n\n            const int &kpLevel= pKF->mvKeysUn[idx].octave;\n\n            if(kpLevel<nPredictedLevel-1 || kpLevel>nPredictedLevel)\n                continue;\n\n            const cv::Mat &dKF = pKF->mDescriptors.row(idx);\n\n            const int dist = DescriptorDistance(dMP,dKF);\n\n            if(dist<bestDist)\n            {\n                bestDist = dist;\n                bestIdx = idx;\n            }\n        }\n\n        if(bestDist<=TH_LOW)\n        {\n            vpMatched[bestIdx]=pMP;\n            nmatches++;\n        }\n\n    }\n\n    return nmatches;\n}\n\nint ORBmatcher::SearchForInitialization(Frame &F1, Frame &F2, vector<cv::Point2f> &vbPrevMatched, vector<int> &vnMatches12, int windowSize)\n{\n    int nmatches=0;\n    vnMatches12 = vector<int>(F1.mvKeysUn.size(),-1);\n\n    vector<int> rotHist[HISTO_LENGTH];\n    for(int i=0;i<HISTO_LENGTH;i++)\n        rotHist[i].reserve(500);\n    const float factor = 1.0f/HISTO_LENGTH;\n\n    vector<int> vMatchedDistance(F2.mvKeysUn.size(),INT_MAX);\n    vector<int> vnMatches21(F2.mvKeysUn.size(),-1);\n\n    for(size_t i1=0, iend1=F1.mvKeysUn.size(); i1<iend1; i1++)\n    {\n        cv::KeyPoint kp1 = F1.mvKeysUn[i1];\n        int level1 = kp1.octave;\n        if(level1>0)\n            continue;\n\n        vector<size_t> vIndices2 = F2.GetFeaturesInArea(vbPrevMatched[i1].x,vbPrevMatched[i1].y, windowSize,level1,level1);\n\n        if(vIndices2.empty())\n            continue;\n\n        cv::Mat d1 = F1.mDescriptors.row(i1);\n\n        int bestDist = INT_MAX;\n        int bestDist2 = INT_MAX;\n        int bestIdx2 = -1;\n\n        for(vector<size_t>::iterator vit=vIndices2.begin(); vit!=vIndices2.end(); vit++)\n        {\n            size_t i2 = *vit;\n\n            cv::Mat d2 = F2.mDescriptors.row(i2);\n\n            int dist = DescriptorDistance(d1,d2);\n\n            if(vMatchedDistance[i2]<=dist)\n                continue;\n\n            if(dist<bestDist)\n            {\n                bestDist2=bestDist;\n                bestDist=dist;\n                bestIdx2=i2;\n            }\n            else if(dist<bestDist2)\n            {\n                bestDist2=dist;\n            }\n        }\n\n        if(bestDist<=TH_LOW)\n        {\n            if(bestDist<(float)bestDist2*mfNNratio)\n            {\n                if(vnMatches21[bestIdx2]>=0)\n                {\n                    vnMatches12[vnMatches21[bestIdx2]]=-1;\n                    nmatches--;\n                }\n                vnMatches12[i1]=bestIdx2;\n                vnMatches21[bestIdx2]=i1;\n                vMatchedDistance[bestIdx2]=bestDist;\n                nmatches++;\n\n                if(mbCheckOrientation)\n                {\n                    float rot = F1.mvKeysUn[i1].angle-F2.mvKeysUn[bestIdx2].angle;\n                    if(rot<0.0)\n                        rot+=360.0f;\n                    int bin = round(rot*factor);\n                    if(bin==HISTO_LENGTH)\n                        bin=0;\n                    assert(bin>=0 && bin<HISTO_LENGTH);\n                    rotHist[bin].push_back(i1);\n                }\n            }\n        }\n\n    }\n\n    if(mbCheckOrientation)\n    {\n        int ind1=-1;\n        int ind2=-1;\n        int ind3=-1;\n\n        ComputeThreeMaxima(rotHist,HISTO_LENGTH,ind1,ind2,ind3);\n\n        for(int i=0; i<HISTO_LENGTH; i++)\n        {\n            if(i==ind1 || i==ind2 || i==ind3)\n                continue;\n            for(size_t j=0, jend=rotHist[i].size(); j<jend; j++)\n            {\n                int idx1 = rotHist[i][j];\n                if(vnMatches12[idx1]>=0)\n                {\n                    vnMatches12[idx1]=-1;\n                    nmatches--;\n                }\n            }\n        }\n\n    }\n\n    //Update prev matched\n    for(size_t i1=0, iend1=vnMatches12.size(); i1<iend1; i1++)\n        if(vnMatches12[i1]>=0)\n            vbPrevMatched[i1]=F2.mvKeysUn[vnMatches12[i1]].pt;\n\n    return nmatches;\n}\n\nint ORBmatcher::SearchByBoW(KeyFrame *pKF1, KeyFrame *pKF2, vector<MapPoint *> &vpMatches12)\n{\n    const vector<cv::KeyPoint> &vKeysUn1 = pKF1->mvKeysUn;\n    const DBoW2::FeatureVector &vFeatVec1 = pKF1->mFeatVec;\n    const vector<MapPoint*> vpMapPoints1 = pKF1->GetMapPointMatches();\n    const cv::Mat &Descriptors1 = pKF1->mDescriptors;\n\n    const vector<cv::KeyPoint> &vKeysUn2 = pKF2->mvKeysUn;\n    const DBoW2::FeatureVector &vFeatVec2 = pKF2->mFeatVec;\n    const vector<MapPoint*> vpMapPoints2 = pKF2->GetMapPointMatches();\n    const cv::Mat &Descriptors2 = pKF2->mDescriptors;\n\n    vpMatches12 = vector<MapPoint*>(vpMapPoints1.size(),static_cast<MapPoint*>(NULL));\n    vector<bool> vbMatched2(vpMapPoints2.size(),false);\n\n    vector<int> rotHist[HISTO_LENGTH];\n    for(int i=0;i<HISTO_LENGTH;i++)\n        rotHist[i].reserve(500);\n\n    const float factor = 1.0f/HISTO_LENGTH;\n\n    int nmatches = 0;\n\n    DBoW2::FeatureVector::const_iterator f1it = vFeatVec1.begin();\n    DBoW2::FeatureVector::const_iterator f2it = vFeatVec2.begin();\n    DBoW2::FeatureVector::const_iterator f1end = vFeatVec1.end();\n    DBoW2::FeatureVector::const_iterator f2end = vFeatVec2.end();\n\n    while(f1it != f1end && f2it != f2end)\n    {\n        if(f1it->first == f2it->first)\n        {\n            for(size_t i1=0, iend1=f1it->second.size(); i1<iend1; i1++)\n            {\n                const size_t idx1 = f1it->second[i1];\n\n                MapPoint* pMP1 = vpMapPoints1[idx1];\n                if(!pMP1)\n                    continue;\n                if(pMP1->isBad())\n                    continue;\n\n                const cv::Mat &d1 = Descriptors1.row(idx1);\n\n                int bestDist1=256;\n                int bestIdx2 =-1 ;\n                int bestDist2=256;\n\n                for(size_t i2=0, iend2=f2it->second.size(); i2<iend2; i2++)\n                {\n                    const size_t idx2 = f2it->second[i2];\n\n                    MapPoint* pMP2 = vpMapPoints2[idx2];\n\n                    if(vbMatched2[idx2] || !pMP2)\n                        continue;\n\n                    if(pMP2->isBad())\n                        continue;\n\n                    const cv::Mat &d2 = Descriptors2.row(idx2);\n\n                    int dist = DescriptorDistance(d1,d2);\n\n                    if(dist<bestDist1)\n                    {\n                        bestDist2=bestDist1;\n                        bestDist1=dist;\n                        bestIdx2=idx2;\n                    }\n                    else if(dist<bestDist2)\n                    {\n                        bestDist2=dist;\n                    }\n                }\n\n                if(bestDist1<TH_LOW)\n                {\n                    if(static_cast<float>(bestDist1)<mfNNratio*static_cast<float>(bestDist2))\n                    {\n                        vpMatches12[idx1]=vpMapPoints2[bestIdx2];\n                        vbMatched2[bestIdx2]=true;\n\n                        if(mbCheckOrientation)\n                        {\n                            float rot = vKeysUn1[idx1].angle-vKeysUn2[bestIdx2].angle;\n                            if(rot<0.0)\n                                rot+=360.0f;\n                            int bin = round(rot*factor);\n                            if(bin==HISTO_LENGTH)\n                                bin=0;\n                            assert(bin>=0 && bin<HISTO_LENGTH);\n                            rotHist[bin].push_back(idx1);\n                        }\n                        nmatches++;\n                    }\n                }\n            }\n\n            f1it++;\n            f2it++;\n        }\n        else if(f1it->first < f2it->first)\n        {\n            f1it = vFeatVec1.lower_bound(f2it->first);\n        }\n        else\n        {\n            f2it = vFeatVec2.lower_bound(f1it->first);\n        }\n    }\n\n    if(mbCheckOrientation)\n    {\n        int ind1=-1;\n        int ind2=-1;\n        int ind3=-1;\n\n        ComputeThreeMaxima(rotHist,HISTO_LENGTH,ind1,ind2,ind3);\n\n        for(int i=0; i<HISTO_LENGTH; i++)\n        {\n            if(i==ind1 || i==ind2 || i==ind3)\n                continue;\n            for(size_t j=0, jend=rotHist[i].size(); j<jend; j++)\n            {\n                vpMatches12[rotHist[i][j]]=static_cast<MapPoint*>(NULL);\n                nmatches--;\n            }\n        }\n    }\n\n    return nmatches;\n}\n\nint ORBmatcher::SearchForTriangulation(KeyFrame *pKF1, KeyFrame *pKF2, cv::Mat F12,\n                                       vector<pair<size_t, size_t> > &vMatchedPairs, const bool bOnlyStereo)\n{    \n    const DBoW2::FeatureVector &vFeatVec1 = pKF1->mFeatVec;\n    const DBoW2::FeatureVector &vFeatVec2 = pKF2->mFeatVec;\n\n    //Compute epipole in second image\n    cv::Mat Cw = pKF1->GetCameraCenter();\n    cv::Mat R2w = pKF2->GetRotation();\n    cv::Mat t2w = pKF2->GetTranslation();\n    cv::Mat C2 = R2w*Cw+t2w;\n    const float invz = 1.0f/C2.at<float>(2);\n    const float ex =pKF2->fx*C2.at<float>(0)*invz+pKF2->cx;\n    const float ey =pKF2->fy*C2.at<float>(1)*invz+pKF2->cy;\n\n    // Find matches between not tracked keypoints\n    // Matching speed-up by ORB Vocabulary\n    // Compare only ORB that share the same node\n\n    int nmatches=0;\n    vector<bool> vbMatched2(pKF2->N,false);\n    vector<int> vMatches12(pKF1->N,-1);\n\n    vector<int> rotHist[HISTO_LENGTH];\n    for(int i=0;i<HISTO_LENGTH;i++)\n        rotHist[i].reserve(500);\n\n    const float factor = 1.0f/HISTO_LENGTH;\n\n    DBoW2::FeatureVector::const_iterator f1it = vFeatVec1.begin();\n    DBoW2::FeatureVector::const_iterator f2it = vFeatVec2.begin();\n    DBoW2::FeatureVector::const_iterator f1end = vFeatVec1.end();\n    DBoW2::FeatureVector::const_iterator f2end = vFeatVec2.end();\n\n    while(f1it!=f1end && f2it!=f2end)\n    {\n        if(f1it->first == f2it->first)\n        {\n            for(size_t i1=0, iend1=f1it->second.size(); i1<iend1; i1++)\n            {\n                const size_t idx1 = f1it->second[i1];\n                \n                MapPoint* pMP1 = pKF1->GetMapPoint(idx1);\n                \n                // If there is already a MapPoint skip\n                if(pMP1)\n                    continue;\n\n                const bool bStereo1 = pKF1->mvuRight[idx1]>=0;\n\n                if(bOnlyStereo)\n                    if(!bStereo1)\n                        continue;\n                \n                const cv::KeyPoint &kp1 = pKF1->mvKeysUn[idx1];\n                \n                const cv::Mat &d1 = pKF1->mDescriptors.row(idx1);\n                \n                int bestDist = TH_LOW;\n                int bestIdx2 = -1;\n                \n                for(size_t i2=0, iend2=f2it->second.size(); i2<iend2; i2++)\n                {\n                    size_t idx2 = f2it->second[i2];\n                    \n                    MapPoint* pMP2 = pKF2->GetMapPoint(idx2);\n                    \n                    // If we have already matched or there is a MapPoint skip\n                    if(vbMatched2[idx2] || pMP2)\n                        continue;\n\n                    const bool bStereo2 = pKF2->mvuRight[idx2]>=0;\n\n                    if(bOnlyStereo)\n                        if(!bStereo2)\n                            continue;\n                    \n                    const cv::Mat &d2 = pKF2->mDescriptors.row(idx2);\n                    \n                    const int dist = DescriptorDistance(d1,d2);\n                    \n                    if(dist>TH_LOW || dist>bestDist)\n                        continue;\n\n                    const cv::KeyPoint &kp2 = pKF2->mvKeysUn[idx2];\n\n                    if(!bStereo1 && !bStereo2)\n                    {\n                        const float distex = ex-kp2.pt.x;\n                        const float distey = ey-kp2.pt.y;\n                        if(distex*distex+distey*distey<100*pKF2->mvScaleFactors[kp2.octave])\n                            continue;\n                    }\n\n                    if(CheckDistEpipolarLine(kp1,kp2,F12,pKF2))\n                    {\n                        bestIdx2 = idx2;\n                        bestDist = dist;\n                    }\n                }\n                \n                if(bestIdx2>=0)\n                {\n                    const cv::KeyPoint &kp2 = pKF2->mvKeysUn[bestIdx2];\n                    vMatches12[idx1]=bestIdx2;\n                    nmatches++;\n\n                    if(mbCheckOrientation)\n                    {\n                        float rot = kp1.angle-kp2.angle;\n                        if(rot<0.0)\n                            rot+=360.0f;\n                        int bin = round(rot*factor);\n                        if(bin==HISTO_LENGTH)\n                            bin=0;\n                        assert(bin>=0 && bin<HISTO_LENGTH);\n                        rotHist[bin].push_back(idx1);\n                    }\n                }\n            }\n\n            f1it++;\n            f2it++;\n        }\n        else if(f1it->first < f2it->first)\n        {\n            f1it = vFeatVec1.lower_bound(f2it->first);\n        }\n        else\n        {\n            f2it = vFeatVec2.lower_bound(f1it->first);\n        }\n    }\n\n    if(mbCheckOrientation)\n    {\n        int ind1=-1;\n        int ind2=-1;\n        int ind3=-1;\n\n        ComputeThreeMaxima(rotHist,HISTO_LENGTH,ind1,ind2,ind3);\n\n        for(int i=0; i<HISTO_LENGTH; i++)\n        {\n            if(i==ind1 || i==ind2 || i==ind3)\n                continue;\n            for(size_t j=0, jend=rotHist[i].size(); j<jend; j++)\n            {\n                vMatches12[rotHist[i][j]]=-1;\n                nmatches--;\n            }\n        }\n\n    }\n\n    vMatchedPairs.clear();\n    vMatchedPairs.reserve(nmatches);\n\n    for(size_t i=0, iend=vMatches12.size(); i<iend; i++)\n    {\n        if(vMatches12[i]<0)\n            continue;\n        vMatchedPairs.push_back(make_pair(i,vMatches12[i]));\n    }\n\n    return nmatches;\n}\n\nint ORBmatcher::Fuse(KeyFrame *pKF, const vector<MapPoint *> &vpMapPoints, const float th)\n{\n    cv::Mat Rcw = pKF->GetRotation();\n    cv::Mat tcw = pKF->GetTranslation();\n\n    const float &fx = pKF->fx;\n    const float &fy = pKF->fy;\n    const float &cx = pKF->cx;\n    const float &cy = pKF->cy;\n    const float &bf = pKF->mbf;\n\n    cv::Mat Ow = pKF->GetCameraCenter();\n\n    int nFused=0;\n\n    const int nMPs = vpMapPoints.size();\n\n    for(int i=0; i<nMPs; i++)\n    {\n        MapPoint* pMP = vpMapPoints[i];\n\n        if(!pMP)\n            continue;\n\n        if(pMP->isBad() || pMP->IsInKeyFrame(pKF))\n            continue;\n\n        cv::Mat p3Dw = pMP->GetWorldPos();\n        cv::Mat p3Dc = Rcw*p3Dw + tcw;\n\n        // Depth must be positive\n        if(p3Dc.at<float>(2)<0.0f)\n            continue;\n\n        const float invz = 1/p3Dc.at<float>(2);\n        const float x = p3Dc.at<float>(0)*invz;\n        const float y = p3Dc.at<float>(1)*invz;\n\n        const float u = fx*x+cx;\n        const float v = fy*y+cy;\n\n        // Point must be inside the image\n        if(!pKF->IsInImage(u,v))\n            continue;\n\n        const float ur = u-bf*invz;\n\n        const float maxDistance = pMP->GetMaxDistanceInvariance();\n        const float minDistance = pMP->GetMinDistanceInvariance();\n        cv::Mat PO = p3Dw-Ow;\n        const float dist3D = cv::norm(PO);\n\n        // Depth must be inside the scale pyramid of the image\n        if(dist3D<minDistance || dist3D>maxDistance )\n            continue;\n\n        // Viewing angle must be less than 60 deg\n        cv::Mat Pn = pMP->GetNormal();\n\n        if(PO.dot(Pn)<0.5*dist3D)\n            continue;\n\n        int nPredictedLevel = pMP->PredictScale(dist3D,pKF);\n\n        // Search in a radius\n        const float radius = th*pKF->mvScaleFactors[nPredictedLevel];\n\n        const vector<size_t> vIndices = pKF->GetFeaturesInArea(u,v,radius);\n\n        if(vIndices.empty())\n            continue;\n\n        // Match to the most similar keypoint in the radius\n\n        const cv::Mat dMP = pMP->GetDescriptor();\n\n        int bestDist = 256;\n        int bestIdx = -1;\n        for(vector<size_t>::const_iterator vit=vIndices.begin(), vend=vIndices.end(); vit!=vend; vit++)\n        {\n            const size_t idx = *vit;\n\n            const cv::KeyPoint &kp = pKF->mvKeysUn[idx];\n\n            const int &kpLevel= kp.octave;\n\n            if(kpLevel<nPredictedLevel-1 || kpLevel>nPredictedLevel)\n                continue;\n\n            if(pKF->mvuRight[idx]>=0)\n            {\n                // Check reprojection error in stereo\n                const float &kpx = kp.pt.x;\n                const float &kpy = kp.pt.y;\n                const float &kpr = pKF->mvuRight[idx];\n                const float ex = u-kpx;\n                const float ey = v-kpy;\n                const float er = ur-kpr;\n                const float e2 = ex*ex+ey*ey+er*er;\n\n                if(e2*pKF->mvInvLevelSigma2[kpLevel]>7.8)\n                    continue;\n            }\n            else\n            {\n                const float &kpx = kp.pt.x;\n                const float &kpy = kp.pt.y;\n                const float ex = u-kpx;\n                const float ey = v-kpy;\n                const float e2 = ex*ex+ey*ey;\n\n                if(e2*pKF->mvInvLevelSigma2[kpLevel]>5.99)\n                    continue;\n            }\n\n            const cv::Mat &dKF = pKF->mDescriptors.row(idx);\n\n            const int dist = DescriptorDistance(dMP,dKF);\n\n            if(dist<bestDist)\n            {\n                bestDist = dist;\n                bestIdx = idx;\n            }\n        }\n\n        // If there is already a MapPoint replace otherwise add new measurement\n        if(bestDist<=TH_LOW)\n        {\n            MapPoint* pMPinKF = pKF->GetMapPoint(bestIdx);\n            if(pMPinKF)\n            {\n                if(!pMPinKF->isBad())\n                {\n                    if(pMPinKF->Observations()>pMP->Observations())\n                        pMP->Replace(pMPinKF);\n                    else\n                        pMPinKF->Replace(pMP);\n                }\n            }\n            else\n            {\n                pMP->AddObservation(pKF,bestIdx);\n                pKF->AddMapPoint(pMP,bestIdx);\n            }\n            nFused++;\n        }\n    }\n\n    return nFused;\n}\n\nint ORBmatcher::Fuse(KeyFrame *pKF, cv::Mat Scw, const vector<MapPoint *> &vpPoints, float th, vector<MapPoint *> &vpReplacePoint)\n{\n    // Get Calibration Parameters for later projection\n    const float &fx = pKF->fx;\n    const float &fy = pKF->fy;\n    const float &cx = pKF->cx;\n    const float &cy = pKF->cy;\n\n    // Decompose Scw\n    cv::Mat sRcw = Scw.rowRange(0,3).colRange(0,3);\n    const float scw = sqrt(sRcw.row(0).dot(sRcw.row(0)));\n    cv::Mat Rcw = sRcw/scw;\n    cv::Mat tcw = Scw.rowRange(0,3).col(3)/scw;\n    cv::Mat Ow = -Rcw.t()*tcw;\n\n    // Set of MapPoints already found in the KeyFrame\n    const set<MapPoint*> spAlreadyFound = pKF->GetMapPoints();\n\n    int nFused=0;\n\n    const int nPoints = vpPoints.size();\n\n    // For each candidate MapPoint project and match\n    for(int iMP=0; iMP<nPoints; iMP++)\n    {\n        MapPoint* pMP = vpPoints[iMP];\n\n        // Discard Bad MapPoints and already found\n        if(pMP->isBad() || spAlreadyFound.count(pMP))\n            continue;\n\n        // Get 3D Coords.\n        cv::Mat p3Dw = pMP->GetWorldPos();\n\n        // Transform into Camera Coords.\n        cv::Mat p3Dc = Rcw*p3Dw+tcw;\n\n        // Depth must be positive\n        if(p3Dc.at<float>(2)<0.0f)\n            continue;\n\n        // Project into Image\n        const float invz = 1.0/p3Dc.at<float>(2);\n        const float x = p3Dc.at<float>(0)*invz;\n        const float y = p3Dc.at<float>(1)*invz;\n\n        const float u = fx*x+cx;\n        const float v = fy*y+cy;\n\n        // Point must be inside the image\n        if(!pKF->IsInImage(u,v))\n            continue;\n\n        // Depth must be inside the scale pyramid of the image\n        const float maxDistance = pMP->GetMaxDistanceInvariance();\n        const float minDistance = pMP->GetMinDistanceInvariance();\n        cv::Mat PO = p3Dw-Ow;\n        const float dist3D = cv::norm(PO);\n\n        if(dist3D<minDistance || dist3D>maxDistance)\n            continue;\n\n        // Viewing angle must be less than 60 deg\n        cv::Mat Pn = pMP->GetNormal();\n\n        if(PO.dot(Pn)<0.5*dist3D)\n            continue;\n\n        // Compute predicted scale level\n        const int nPredictedLevel = pMP->PredictScale(dist3D,pKF);\n\n        // Search in a radius\n        const float radius = th*pKF->mvScaleFactors[nPredictedLevel];\n\n        const vector<size_t> vIndices = pKF->GetFeaturesInArea(u,v,radius);\n\n        if(vIndices.empty())\n            continue;\n\n        // Match to the most similar keypoint in the radius\n\n        const cv::Mat dMP = pMP->GetDescriptor();\n\n        int bestDist = INT_MAX;\n        int bestIdx = -1;\n        for(vector<size_t>::const_iterator vit=vIndices.begin(); vit!=vIndices.end(); vit++)\n        {\n            const size_t idx = *vit;\n            const int &kpLevel = pKF->mvKeysUn[idx].octave;\n\n            if(kpLevel<nPredictedLevel-1 || kpLevel>nPredictedLevel)\n                continue;\n\n            const cv::Mat &dKF = pKF->mDescriptors.row(idx);\n\n            int dist = DescriptorDistance(dMP,dKF);\n\n            if(dist<bestDist)\n            {\n                bestDist = dist;\n                bestIdx = idx;\n            }\n        }\n\n        // If there is already a MapPoint replace otherwise add new measurement\n        if(bestDist<=TH_LOW)\n        {\n            MapPoint* pMPinKF = pKF->GetMapPoint(bestIdx);\n            if(pMPinKF)\n            {\n                if(!pMPinKF->isBad())\n                    vpReplacePoint[iMP] = pMPinKF;\n            }\n            else\n            {\n                pMP->AddObservation(pKF,bestIdx);\n                pKF->AddMapPoint(pMP,bestIdx);\n            }\n            nFused++;\n        }\n    }\n\n    return nFused;\n}\n\nint ORBmatcher::SearchBySim3(KeyFrame *pKF1, KeyFrame *pKF2, vector<MapPoint*> &vpMatches12,\n                             const float &s12, const cv::Mat &R12, const cv::Mat &t12, const float th)\n{\n    const float &fx = pKF1->fx;\n    const float &fy = pKF1->fy;\n    const float &cx = pKF1->cx;\n    const float &cy = pKF1->cy;\n\n    // Camera 1 from world\n    cv::Mat R1w = pKF1->GetRotation();\n    cv::Mat t1w = pKF1->GetTranslation();\n\n    //Camera 2 from world\n    cv::Mat R2w = pKF2->GetRotation();\n    cv::Mat t2w = pKF2->GetTranslation();\n\n    //Transformation between cameras\n    cv::Mat sR12 = s12*R12;\n    cv::Mat sR21 = (1.0/s12)*R12.t();\n    cv::Mat t21 = -sR21*t12;\n\n    const vector<MapPoint*> vpMapPoints1 = pKF1->GetMapPointMatches();\n    const int N1 = vpMapPoints1.size();\n\n    const vector<MapPoint*> vpMapPoints2 = pKF2->GetMapPointMatches();\n    const int N2 = vpMapPoints2.size();\n\n    vector<bool> vbAlreadyMatched1(N1,false);\n    vector<bool> vbAlreadyMatched2(N2,false);\n\n    for(int i=0; i<N1; i++)\n    {\n        MapPoint* pMP = vpMatches12[i];\n        if(pMP)\n        {\n            vbAlreadyMatched1[i]=true;\n            int idx2 = pMP->GetIndexInKeyFrame(pKF2);\n            if(idx2>=0 && idx2<N2)\n                vbAlreadyMatched2[idx2]=true;\n        }\n    }\n\n    vector<int> vnMatch1(N1,-1);\n    vector<int> vnMatch2(N2,-1);\n\n    // Transform from KF1 to KF2 and search\n    for(int i1=0; i1<N1; i1++)\n    {\n        MapPoint* pMP = vpMapPoints1[i1];\n\n        if(!pMP || vbAlreadyMatched1[i1])\n            continue;\n\n        if(pMP->isBad())\n            continue;\n\n        cv::Mat p3Dw = pMP->GetWorldPos();\n        cv::Mat p3Dc1 = R1w*p3Dw + t1w;\n        cv::Mat p3Dc2 = sR21*p3Dc1 + t21;\n\n        // Depth must be positive\n        if(p3Dc2.at<float>(2)<0.0)\n            continue;\n\n        const float invz = 1.0/p3Dc2.at<float>(2);\n        const float x = p3Dc2.at<float>(0)*invz;\n        const float y = p3Dc2.at<float>(1)*invz;\n\n        const float u = fx*x+cx;\n        const float v = fy*y+cy;\n\n        // Point must be inside the image\n        if(!pKF2->IsInImage(u,v))\n            continue;\n\n        const float maxDistance = pMP->GetMaxDistanceInvariance();\n        const float minDistance = pMP->GetMinDistanceInvariance();\n        const float dist3D = cv::norm(p3Dc2);\n\n        // Depth must be inside the scale invariance region\n        if(dist3D<minDistance || dist3D>maxDistance )\n            continue;\n\n        // Compute predicted octave\n        const int nPredictedLevel = pMP->PredictScale(dist3D,pKF2);\n\n        // Search in a radius\n        const float radius = th*pKF2->mvScaleFactors[nPredictedLevel];\n\n        const vector<size_t> vIndices = pKF2->GetFeaturesInArea(u,v,radius);\n\n        if(vIndices.empty())\n            continue;\n\n        // Match to the most similar keypoint in the radius\n        const cv::Mat dMP = pMP->GetDescriptor();\n\n        int bestDist = INT_MAX;\n        int bestIdx = -1;\n        for(vector<size_t>::const_iterator vit=vIndices.begin(), vend=vIndices.end(); vit!=vend; vit++)\n        {\n            const size_t idx = *vit;\n\n            const cv::KeyPoint &kp = pKF2->mvKeysUn[idx];\n\n            if(kp.octave<nPredictedLevel-1 || kp.octave>nPredictedLevel)\n                continue;\n\n            const cv::Mat &dKF = pKF2->mDescriptors.row(idx);\n\n            const int dist = DescriptorDistance(dMP,dKF);\n\n            if(dist<bestDist)\n            {\n                bestDist = dist;\n                bestIdx = idx;\n            }\n        }\n\n        if(bestDist<=TH_HIGH)\n        {\n            vnMatch1[i1]=bestIdx;\n        }\n    }\n\n    // Transform from KF2 to KF2 and search\n    for(int i2=0; i2<N2; i2++)\n    {\n        MapPoint* pMP = vpMapPoints2[i2];\n\n        if(!pMP || vbAlreadyMatched2[i2])\n            continue;\n\n        if(pMP->isBad())\n            continue;\n\n        cv::Mat p3Dw = pMP->GetWorldPos();\n        cv::Mat p3Dc2 = R2w*p3Dw + t2w;\n        cv::Mat p3Dc1 = sR12*p3Dc2 + t12;\n\n        // Depth must be positive\n        if(p3Dc1.at<float>(2)<0.0)\n            continue;\n\n        const float invz = 1.0/p3Dc1.at<float>(2);\n        const float x = p3Dc1.at<float>(0)*invz;\n        const float y = p3Dc1.at<float>(1)*invz;\n\n        const float u = fx*x+cx;\n        const float v = fy*y+cy;\n\n        // Point must be inside the image\n        if(!pKF1->IsInImage(u,v))\n            continue;\n\n        const float maxDistance = pMP->GetMaxDistanceInvariance();\n        const float minDistance = pMP->GetMinDistanceInvariance();\n        const float dist3D = cv::norm(p3Dc1);\n\n        // Depth must be inside the scale pyramid of the image\n        if(dist3D<minDistance || dist3D>maxDistance)\n            continue;\n\n        // Compute predicted octave\n        const int nPredictedLevel = pMP->PredictScale(dist3D,pKF1);\n\n        // Search in a radius of 2.5*sigma(ScaleLevel)\n        const float radius = th*pKF1->mvScaleFactors[nPredictedLevel];\n\n        const vector<size_t> vIndices = pKF1->GetFeaturesInArea(u,v,radius);\n\n        if(vIndices.empty())\n            continue;\n\n        // Match to the most similar keypoint in the radius\n        const cv::Mat dMP = pMP->GetDescriptor();\n\n        int bestDist = INT_MAX;\n        int bestIdx = -1;\n        for(vector<size_t>::const_iterator vit=vIndices.begin(), vend=vIndices.end(); vit!=vend; vit++)\n        {\n            const size_t idx = *vit;\n\n            const cv::KeyPoint &kp = pKF1->mvKeysUn[idx];\n\n            if(kp.octave<nPredictedLevel-1 || kp.octave>nPredictedLevel)\n                continue;\n\n            const cv::Mat &dKF = pKF1->mDescriptors.row(idx);\n\n            const int dist = DescriptorDistance(dMP,dKF);\n\n            if(dist<bestDist)\n            {\n                bestDist = dist;\n                bestIdx = idx;\n            }\n        }\n\n        if(bestDist<=TH_HIGH)\n        {\n            vnMatch2[i2]=bestIdx;\n        }\n    }\n\n    // Check agreement\n    int nFound = 0;\n\n    for(int i1=0; i1<N1; i1++)\n    {\n        int idx2 = vnMatch1[i1];\n\n        if(idx2>=0)\n        {\n            int idx1 = vnMatch2[idx2];\n            if(idx1==i1)\n            {\n                vpMatches12[i1] = vpMapPoints2[idx2];\n                nFound++;\n            }\n        }\n    }\n\n    return nFound;\n}\n\nint ORBmatcher::SearchByProjection(Frame &CurrentFrame, const Frame &LastFrame, const float th, const bool bMono)\n{\n    int nmatches = 0;\n\n    bool use_gpu_ = true;\n\n    //CPU\n    if(!use_gpu_)\n    {\n        std::chrono::steady_clock::time_point t1 = std::chrono::steady_clock::now();\n\n        //        // Rotation Histogram (to check rotation consistency)\n        //        vector<int> rotHist[HISTO_LENGTH];\n        //        for(int i=0;i<HISTO_LENGTH;i++)\n        //            rotHist[i].reserve(500);\n        //        const float factor = 1.0f/HISTO_LENGTH;\n\n        //        const cv::Mat Rcw = CurrentFrame.mTcw.rowRange(0,3).colRange(0,3);\n        //        const cv::Mat tcw = CurrentFrame.mTcw.rowRange(0,3).col(3);\n\n        //        const cv::Mat twc = -Rcw.t()*tcw;\n\n        //        const cv::Mat Rlw = LastFrame.mTcw.rowRange(0,3).colRange(0,3);\n        //        const cv::Mat tlw = LastFrame.mTcw.rowRange(0,3).col(3);\n\n        //        const cv::Mat tlc = Rlw*twc+tlw;\n\n        //        const bool bForward = tlc.at<float>(2)>CurrentFrame.mb && !bMono;\n        //        const bool bBackward = -tlc.at<float>(2)>CurrentFrame.mb && !bMono;\n\n        //        for(int i=0; i<LastFrame.N; i++)\n        //        {\n        //            MapPoint* pMP = LastFrame.mvpMapPoints[i];\n\n        //            if(pMP)\n        //            {\n        //                if(!LastFrame.mvbOutlier[i])\n        //                {\n        //                    // Project\n        //                    cv::Mat x3Dw = pMP->GetWorldPos();\n        //                    cv::Mat x3Dc = Rcw*x3Dw+tcw;\n\n        //                    const float xc = x3Dc.at<float>(0);\n        //                    const float yc = x3Dc.at<float>(1);\n        //                    const float invzc = 1.0/x3Dc.at<float>(2);\n\n        //                    if(invzc<0)\n        //                        continue;\n\n        //                    float u = CurrentFrame.fx*xc*invzc+CurrentFrame.cx;\n        //                    float v = CurrentFrame.fy*yc*invzc+CurrentFrame.cy;\n\n        //                    if(u<CurrentFrame.mnMinX || u>CurrentFrame.mnMaxX)\n        //                        continue;\n        //                    if(v<CurrentFrame.mnMinY || v>CurrentFrame.mnMaxY)\n        //                        continue;\n\n        //                    int nLastOctave = LastFrame.mvKeys[i].octave;\n\n        //                    // Search in a window. Size depends on scale\n        //                    float radius = th*CurrentFrame.mvScaleFactors[nLastOctave];\n\n        //                    vector<size_t> vIndices2;\n\n        //                    if(bForward)\n        //                        vIndices2 = CurrentFrame.GetFeaturesInArea(u,v, radius, nLastOctave);\n        //                    else if(bBackward)\n        //                        vIndices2 = CurrentFrame.GetFeaturesInArea(u,v, radius, 0, nLastOctave);\n        //                    else\n        //                        vIndices2 = CurrentFrame.GetFeaturesInArea(u,v, radius, nLastOctave-1, nLastOctave+1);\n\n        //                    if(vIndices2.empty())\n        //                        continue;\n\n        //                    const cv::Mat dMP = pMP->GetDescriptor();\n\n        //                    int bestDist = 256;\n        //                    int bestIdx2 = -1;\n\n        //                    for(vector<size_t>::const_iterator vit=vIndices2.begin(), vend=vIndices2.end(); vit!=vend; vit++)\n        //                    {\n        //                        const size_t i2 = *vit;\n        //                        if(CurrentFrame.mvpMapPoints[i2])\n        //                            if(CurrentFrame.mvpMapPoints[i2]->Observations()>0)\n        //                                continue;\n\n        //                        if(CurrentFrame.mvuRight[i2]>0)\n        //                        {\n        //                            const float ur = u - CurrentFrame.mbf*invzc;\n        //                            const float er = fabs(ur - CurrentFrame.mvuRight[i2]);\n        //                            if(er>radius)\n        //                                continue;\n        //                        }\n\n        //                        const cv::Mat &d = CurrentFrame.mDescriptors.row(i2);\n\n        //                        const int dist = DescriptorDistance(dMP,d);\n\n        //                        if(dist<bestDist)\n        //                        {\n        //                            bestDist=dist;\n        //                            bestIdx2=i2;\n        //                        }\n        //                    }\n\n        //                    if(bestDist<=TH_HIGH)\n        //                    {\n        //                        CurrentFrame.mvpMapPoints[bestIdx2]=pMP;\n        //                        nmatches++;\n\n        //                        if(mbCheckOrientation)\n        //                        {\n        //                            float rot = LastFrame.mvKeysUn[i].angle-CurrentFrame.mvKeysUn[bestIdx2].angle;\n        //                            if(rot<0.0)\n        //                                rot+=360.0f;\n        //                            int bin = round(rot*factor);\n        //                            if(bin==HISTO_LENGTH)\n        //                                bin=0;\n        //                            assert(bin>=0 && bin<HISTO_LENGTH);\n        //                            rotHist[bin].push_back(bestIdx2);\n        //                        }\n        //                    }\n        //                }\n        //            }\n        //        }\n\n        //        //Apply rotation consistency\n        //        if(mbCheckOrientation)\n        //        {\n        //            int ind1=-1;\n        //            int ind2=-1;\n        //            int ind3=-1;\n\n        //            ComputeThreeMaxima(rotHist,HISTO_LENGTH,ind1,ind2,ind3);\n\n        //            for(int i=0; i<HISTO_LENGTH; i++)\n        //            {\n        //                if(i!=ind1 && i!=ind2 && i!=ind3)\n        //                {\n        //                    for(size_t j=0, jend=rotHist[i].size(); j<jend; j++)\n        //                    {\n        //                        CurrentFrame.mvpMapPoints[rotHist[i][j]]=static_cast<MapPoint*>(NULL);\n        //                        nmatches--;\n        //                    }\n        //                }\n        //            }\n        //        }\n\n        //        std::cout << \"N matches = \" << nmatches << \"\\n\";\n\n        // Rotation Histogram (to check rotation consistency)\n        vector<int> rotHist[HISTO_LENGTH];\n        for(int i=0;i<HISTO_LENGTH;i++)\n            rotHist[i].reserve(500);\n        const float factor = 1.0f/HISTO_LENGTH;\n\n        const cv::Mat Rcw = CurrentFrame.mTcw.rowRange(0,3).colRange(0,3);\n        const cv::Mat tcw = CurrentFrame.mTcw.rowRange(0,3).col(3);\n\n        const cv::Mat twc = -Rcw.t()*tcw;\n\n        const cv::Mat Rlw = LastFrame.mTcw.rowRange(0,3).colRange(0,3);\n        const cv::Mat tlw = LastFrame.mTcw.rowRange(0,3).col(3);\n\n        const cv::Mat tlc = Rlw*twc+tlw;\n\n        const bool bForward = tlc.at<float>(2)>CurrentFrame.mb && !bMono;\n        const bool bBackward = -tlc.at<float>(2)>CurrentFrame.mb && !bMono;\n\n        std::vector<bool> valid(LastFrame.N);\n        std::vector<int> dist(LastFrame.N, 256);\n        std::vector<int> min_idx(LastFrame.N, -1);\n\n        int to_be_matched = 0;\n        int last_frame_valid = 0;\n\n        for(int i=0; i<LastFrame.N; i++)\n        {\n            MapPoint* pMP = LastFrame.mvpMapPoints[i];\n\n            if(pMP)\n            {\n                if(!LastFrame.mvbOutlier[i])\n                {\n                    // Project\n                    cv::Mat x3Dw = pMP->GetWorldPos();\n                    cv::Mat x3Dc = Rcw*x3Dw+tcw;\n\n                    const float xc = x3Dc.at<float>(0);\n                    const float yc = x3Dc.at<float>(1);\n                    const float invzc = 1.0/x3Dc.at<float>(2);\n\n                    if(invzc<0)\n                        continue;\n\n                    float u = CurrentFrame.fx*xc*invzc+CurrentFrame.cx;\n                    float v = CurrentFrame.fy*yc*invzc+CurrentFrame.cy;\n\n                    if(u<CurrentFrame.mnMinX || u>CurrentFrame.mnMaxX)\n                        continue;\n                    if(v<CurrentFrame.mnMinY || v>CurrentFrame.mnMaxY)\n                        continue;\n\n                    int nLastOctave = LastFrame.mvKeys[i].octave;\n\n                    // Search in a window. Size depends on scale\n                    float radius = th*CurrentFrame.mvScaleFactors[nLastOctave];\n\n                    vector<int> vIndices2;\n\n//                    if(bForward)\n//                        vIndices2 = CurrentFrame.GetFeaturesInArea(u,v, radius, nLastOctave);\n//                    else if(bBackward)\n//                        vIndices2 = CurrentFrame.GetFeaturesInArea(u,v, radius, 0, nLastOctave);\n//                    else\n//                        vIndices2 = CurrentFrame.GetFeaturesInArea(u,v, radius, nLastOctave-1, nLastOctave+1);\n\n                    if(bForward)\n                        CurrentFrame.GetFeaturesInArea(u,v, invzc, radius, vIndices2, nLastOctave);\n                    else if(bBackward)\n                        CurrentFrame.GetFeaturesInArea(u,v, invzc,  radius, vIndices2, 0, nLastOctave);\n                    else\n                        CurrentFrame.GetFeaturesInArea(u,v, invzc,  radius, vIndices2, nLastOctave-1, nLastOctave+1);\n\n\n                    if(vIndices2.empty())\n                        continue;\n\n\n                   const cv::Mat dMP = pMP->GetDescriptor();\n\n                    int bestDist = 256;\n                    int bestIdx2 = -1;\n\n                    for(vector<int>::const_iterator vit=vIndices2.begin(), vend=vIndices2.end(); vit!=vend; vit++)\n                    {\n                        const size_t i2 = *vit;\n//                        if(CurrentFrame.mvpMapPoints[i2])\n//                            if(CurrentFrame.mvpMapPoints[i2]->Observations()>0)\n//                                continue;\n\n//                        if(CurrentFrame.mvuRight[i2]>0)\n//                        {\n//                            const float ur = u - CurrentFrame.mbf*invzc;\n//                            const float er = fabs(ur - CurrentFrame.mvuRight[i2]);\n//                            if(er>radius)\n//                                continue;\n//                        }\n\n                        const cv::Mat &d = CurrentFrame.mDescriptors.row(i2);\n\n                        const int dist = DescriptorDistance(dMP,d);\n\n                        if(dist<bestDist)\n                        {\n                            bestDist=dist;\n                            bestIdx2=i2;\n                        }\n\n                        to_be_matched++;\n                    }\n                    last_frame_valid++;\n\n\n                    dist[i] = bestDist;\n                    min_idx[i] = bestIdx2;\n                    valid[i] = bestIdx2 != -1 ? true: false;\n                }\n            }\n        }\n\n\n//        int vl =0;\n        for(int i=0; i<LastFrame.N; i++)\n        {\n            MapPoint* pMP = LastFrame.mvpMapPoints[i];\n\n            if(valid[i])\n            {\n                int bestDist =  dist[i];\n                int bestIdx2 = min_idx[i];\n\n                if(bestDist<=TH_HIGH)\n                {\n                    CurrentFrame.mvpMapPoints[bestIdx2]=pMP;\n                    nmatches++;\n\n                    if(mbCheckOrientation)\n                    {\n                        float rot = LastFrame.mvKeysUn[i].angle-CurrentFrame.mvKeysUn[bestIdx2].angle;\n                        if(rot<0.0)\n                            rot+=360.0f;\n                        int bin = round(rot*factor);\n                        if(bin==HISTO_LENGTH)\n                            bin=0;\n                        assert(bin>=0 && bin<HISTO_LENGTH);\n                        rotHist[bin].push_back(bestIdx2);\n                    }\n                }\n\n           }\n        }\n\n        //Apply rotation consistency\n        if(mbCheckOrientation)\n        {\n            int ind1=-1;\n            int ind2=-1;\n            int ind3=-1;\n\n            ComputeThreeMaxima(rotHist,HISTO_LENGTH,ind1,ind2,ind3);\n\n            for(int i=0; i<HISTO_LENGTH; i++)\n            {\n                if(i!=ind1 && i!=ind2 && i!=ind3)\n                {\n                    for(size_t j=0, jend=rotHist[i].size(); j<jend; j++)\n                    {\n                        CurrentFrame.mvpMapPoints[rotHist[i][j]]=static_cast<MapPoint*>(NULL);\n                        nmatches--;\n                    }\n                }\n            }\n        }\n\n        std::cout << \"N matches = \" << nmatches << \"\\n\";\n\n        std::chrono::steady_clock::time_point t2 = std::chrono::steady_clock::now();\n        double ttrack= std::chrono::duration_cast<std::chrono::duration<double> >(t2 - t1).count();\n        std::cout << __func__ << \" \" << \"  -search by projection distance time = \" << ttrack  * 1000.0 << \" ms\\n\";\n\n    }\n    else\n    {\n//        std::chrono::steady_clock::time_point t1 = std::chrono::steady_clock::now();\n\n        // Rotation Histogram (to check rotation consistency)\n        vector<int> rotHist[HISTO_LENGTH];\n        for(int i=0;i<HISTO_LENGTH;i++)\n            rotHist[i].reserve(500);\n        const float factor = 1.0f/HISTO_LENGTH;\n\n        const cv::Mat Rcw = CurrentFrame.mTcw.rowRange(0,3).colRange(0,3);\n        const cv::Mat tcw = CurrentFrame.mTcw.rowRange(0,3).col(3);\n\n        const cv::Mat twc = -Rcw.t()*tcw;\n\n        const cv::Mat Rlw = LastFrame.mTcw.rowRange(0,3).colRange(0,3);\n        const cv::Mat tlw = LastFrame.mTcw.rowRange(0,3).col(3);\n\n        const cv::Mat tlc = Rlw*twc+tlw;\n\n        const bool bForward = tlc.at<float>(2)>CurrentFrame.mb && !bMono;\n        const bool bBackward = -tlc.at<float>(2)>CurrentFrame.mb && !bMono;\n\n\n        int n_keypoints = LastFrame.N;\n\n        static SyncedMem<int> idx_map_point_last_frame;\n        static SyncedMem<float> u;\n        static SyncedMem<float> v;\n        static SyncedMem<float> invz;\n        static SyncedMem<unsigned char> is_valid;\n\n        // project valid map points on current frame on GPU and check their validity\n        {\n            static SyncedMem<float> Px;\n            static SyncedMem<float> Py;\n            static SyncedMem<float> Pz;\n            static SyncedMem<float> Rcw_smem;\n            static SyncedMem<float> tcw_smem;\n\n            idx_map_point_last_frame.resize(n_keypoints);\n\n            Px.resize(n_keypoints);\n            Py.resize(n_keypoints);\n            Pz.resize(n_keypoints);\n            u.resize(n_keypoints);\n            v.resize(n_keypoints);\n            invz.resize(n_keypoints);\n            is_valid.resize(n_keypoints);\n            Rcw_smem.resize(9);\n            tcw_smem.resize(3);\n\n            float* Px_cpu = Px.cpu_data();\n            float* Py_cpu = Py.cpu_data();\n            float* Pz_cpu = Pz.cpu_data();\n            float* Rcw_cpu = Rcw_smem.cpu_data();\n            float* tcw_cpu = tcw_smem.cpu_data();\n\n            for(int i=0;i<3;i++)\n                for(int j=0;j<3;j++)\n                    Rcw_cpu[i*3+j] = ((float*)(Rcw.data + i * Rcw.step[0] + Rcw.step[1] * j))[0];\n\n            for(int i=0;i<3;i++)\n                tcw_cpu[i] = ((float*)(tcw.data + i * tcw.step[0]))[0];\n\n            int* idx_map_point_last_frame_cpu = idx_map_point_last_frame.cpu_data();\n\n            int n_count = 0;\n            for(int i=0; i<LastFrame.N; i++)\n            {\n                MapPoint* pMP = LastFrame.mvpMapPoints[i];\n\n                if(pMP)\n                {\n                    if(!LastFrame.mvbOutlier[i])\n                    {\n                        pMP->GetWorldPosExp(Px_cpu[n_count], Py_cpu[n_count], Pz_cpu[n_count]);\n\n                        idx_map_point_last_frame_cpu[n_count] = i;\n                        n_count++;\n                    }\n                }\n            }\n\n            idx_map_point_last_frame.resize(n_count);\n            Px.resize(n_count);\n            Py.resize(n_count);\n            Pz.resize(n_count);\n            u.resize(n_count);\n            v.resize(n_count);\n            invz.resize(n_count);\n            is_valid.resize(n_count);\n\n            Px.to_gpu_async();\n            Py.to_gpu_async();\n            Pz.to_gpu_async();\n            Rcw_smem.to_gpu_async();\n            tcw_smem.to_gpu_async();\n\n            Px.sync_stream();\n            Py.sync_stream();\n            Pz.sync_stream();\n            Rcw_smem.sync_stream();\n            tcw_smem.sync_stream();\n\n\n            orb_cuda::ORB_Search_by_projection_project_on_frame(n_count,\n                                                                Px.gpu_data(), Py.gpu_data(), Pz.gpu_data(),\n                                                                Rcw_smem.gpu_data(), tcw_smem.gpu_data(),\n                                                                CurrentFrame.fx, CurrentFrame.fy,\n                                                                CurrentFrame.cx, CurrentFrame.cy,\n                                                                CurrentFrame.mnMinX, CurrentFrame.mnMaxX,\n                                                                CurrentFrame.mnMinY, CurrentFrame.mnMaxY,\n                                                                u.gpu_data(), v.gpu_data(), invz.gpu_data(),\n                                                                is_valid.gpu_data());\n\n\n\n            u.to_cpu_async();\n            v.to_cpu_async();\n            invz.to_cpu_async();\n            is_valid.to_cpu_async();\n\n            u.sync_stream();\n            v.sync_stream();\n            invz.sync_stream();\n            is_valid.sync_stream();\n        }\n\n        std::vector<std::vector<int> > nbr_indices_curr_frame;\n        int to_be_matched_count = 0;\n        int last_frame_valid_count = 0;\n\n        {\n            int n_count = idx_map_point_last_frame.count_;\n\n            nbr_indices_curr_frame.resize(n_count);\n\n            unsigned char* is_valid_cpu = is_valid.cpu_data();\n            int* idx_map_point_last_frame_cpu = idx_map_point_last_frame.cpu_data();\n            float* u_cpu = u.cpu_data();\n            float* v_cpu = v.cpu_data();\n            float* invz_cpu = invz.cpu_data();\n\n            for(int i=0; i<n_count; i++)\n            {\n                if(is_valid_cpu[i])\n                {\n                    int last_frame_idx = idx_map_point_last_frame_cpu[i];\n                    int last_octave = LastFrame.mvKeys[last_frame_idx].octave;\n                    float radius = th * CurrentFrame.mvScaleFactors[last_octave];\n\n                    std::vector<int>& indices = nbr_indices_curr_frame[i];\n\n                    if(bForward)\n                        CurrentFrame.GetFeaturesInArea(u_cpu[i],v_cpu[i], invz_cpu[i],\n                                                       radius, indices, last_octave);\n                    else if(bBackward)\n                        CurrentFrame.GetFeaturesInArea(u_cpu[i],v_cpu[i], invz_cpu[i],\n                                                       radius, indices, 0, last_octave);\n                    else\n                        CurrentFrame.GetFeaturesInArea(u_cpu[i],v_cpu[i], invz_cpu[i],\n                                                       radius, indices, last_octave-1, last_octave+1);\n\n                    to_be_matched_count += indices.size();\n\n                    last_frame_valid_count += (indices.size() ? 1 : 0);\n                }\n            }\n        }\n\n\n        {\n            static SyncedMem<int> idx_last_frame;\n            static SyncedMem<int> idx_curr_frame;\n            static SyncedMem<int> orb_dist;\n            static SyncedMem<unsigned char> distinctive_desc_last_frame;\n\n            idx_last_frame.resize(to_be_matched_count);\n            idx_curr_frame.resize(to_be_matched_count);\n            orb_dist.resize(to_be_matched_count);\n            distinctive_desc_last_frame.resize(last_frame_valid_count *32);\n\n            int* idx_last_frame_cpu = idx_last_frame.cpu_data();\n            int* idx_curr_frame_cpu = idx_curr_frame.cpu_data();\n            unsigned char* distinctive_desc_last_frame_cpu = distinctive_desc_last_frame.cpu_data();\n\n            int* idx_map_point_last_frame_cpu = idx_map_point_last_frame.cpu_data();\n\n            int idx_offset = 0;\n            int desc_offset = 0;\n            int last_frame_count = 0;\n\n            for(int i=0;i<nbr_indices_curr_frame.size();i++)\n            {\n                std::vector<int>& indices = nbr_indices_curr_frame[i];\n\n                int last_frame_idx = idx_map_point_last_frame_cpu[i];\n\n                for(int j=0;j<indices.size();j++)\n                {\n                    idx_last_frame_cpu[idx_offset] = last_frame_count;\n                    idx_curr_frame_cpu[idx_offset] = indices[j];\n                    idx_offset++;\n                }\n\n                if(indices.size())\n                {\n                    MapPoint* pMP = LastFrame.mvpMapPoints[last_frame_idx];\n\n                    pMP->GetDescriptorExp(distinctive_desc_last_frame_cpu + desc_offset);\n\n                    desc_offset += 32;\n                    last_frame_count++;\n                }\n            }\n\n            idx_last_frame.to_gpu_async();\n            idx_curr_frame.to_gpu_async();\n            distinctive_desc_last_frame.to_gpu_async();\n\n            idx_last_frame.sync_stream();\n            idx_curr_frame.sync_stream();\n            distinctive_desc_last_frame.sync_stream();\n\n            static SyncedMem<unsigned char> desc_curr_frame;\n\n            desc_curr_frame.resize(CurrentFrame.N * 32);\n            memcpy(desc_curr_frame.cpu_data(), CurrentFrame.mDescriptors.data, CurrentFrame.N*32);\n\n            desc_curr_frame.to_gpu();\n\n            ORB_compute_distances(to_be_matched_count,\n                                  idx_last_frame.gpu_data(),\n                                  idx_curr_frame.gpu_data(),\n                                  distinctive_desc_last_frame.gpu_data(),\n                                  desc_curr_frame.gpu_data(),\n                                  orb_dist.gpu_data());\n\n\n            orb_dist.to_cpu();\n            int* orb_dist_cpu = orb_dist.cpu_data();\n\n            idx_offset = 0;\n\n            for(int i=0;i<nbr_indices_curr_frame.size();i++)\n            {\n                std::vector<int>& indices = nbr_indices_curr_frame[i];\n\n                int last_frame_idx = idx_map_point_last_frame_cpu[i];\n\n                int bestDist = 256;\n                int bestIdx2 = -1;\n\n                for(int j=0;j<indices.size();j++)\n                {\n                   const int dist = orb_dist_cpu[idx_offset++];\n\n                    if(dist<bestDist)\n                    {\n                        bestDist=dist;\n                        bestIdx2=indices[j];\n                    }\n\n                }\n\n                if(bestDist<=TH_HIGH)\n                {\n                    CurrentFrame.mvpMapPoints[bestIdx2] = LastFrame.mvpMapPoints[last_frame_idx];\n                    nmatches++;\n\n                    if(mbCheckOrientation)\n                    {\n                        float rot = LastFrame.mvKeysUn[last_frame_idx].angle-CurrentFrame.mvKeysUn[bestIdx2].angle;\n                        if(rot<0.0)\n                            rot+=360.0f;\n                        int bin = round(rot*factor);\n                        if(bin==HISTO_LENGTH)\n                            bin=0;\n                        assert(bin>=0 && bin<HISTO_LENGTH);\n                        rotHist[bin].push_back(bestIdx2);\n                    }\n                }\n            }\n\n\n            //Apply rotation consistency\n            if(mbCheckOrientation)\n            {\n                int ind1=-1;\n                int ind2=-1;\n                int ind3=-1;\n\n                ComputeThreeMaxima(rotHist,HISTO_LENGTH,ind1,ind2,ind3);\n\n                for(int i=0; i<HISTO_LENGTH; i++)\n                {\n                    if(i!=ind1 && i!=ind2 && i!=ind3)\n                    {\n                        for(size_t j=0, jend=rotHist[i].size(); j<jend; j++)\n                        {\n                            CurrentFrame.mvpMapPoints[rotHist[i][j]]=static_cast<MapPoint*>(NULL);\n                            nmatches--;\n                        }\n                    }\n                }\n            }\n\n        }\n\n//        std::cout << \"N matches = \" << nmatches << \"\\n\";\n\n//        std::chrono::steady_clock::time_point t2 = std::chrono::steady_clock::now();\n//        double ttrack= std::chrono::duration_cast<std::chrono::duration<double> >(t2 - t1).count();\n//        std::cout << __func__ << \" \" << \"  -search by projection distance time = \" << ttrack  * 1000.0 << \" ms\\n\";\n    }\n\n\n    return nmatches;\n}\n\nint ORBmatcher::SearchByProjection(Frame &CurrentFrame, KeyFrame *pKF, const set<MapPoint*> &sAlreadyFound, const float th , const int ORBdist)\n{\n    int nmatches = 0;\n\n    const cv::Mat Rcw = CurrentFrame.mTcw.rowRange(0,3).colRange(0,3);\n    const cv::Mat tcw = CurrentFrame.mTcw.rowRange(0,3).col(3);\n    const cv::Mat Ow = -Rcw.t()*tcw;\n\n    // Rotation Histogram (to check rotation consistency)\n    vector<int> rotHist[HISTO_LENGTH];\n    for(int i=0;i<HISTO_LENGTH;i++)\n        rotHist[i].reserve(500);\n    const float factor = 1.0f/HISTO_LENGTH;\n\n    const vector<MapPoint*> vpMPs = pKF->GetMapPointMatches();\n\n    for(size_t i=0, iend=vpMPs.size(); i<iend; i++)\n    {\n        MapPoint* pMP = vpMPs[i];\n\n        if(pMP)\n        {\n            if(!pMP->isBad() && !sAlreadyFound.count(pMP))\n            {\n                //Project\n                cv::Mat x3Dw = pMP->GetWorldPos();\n                cv::Mat x3Dc = Rcw*x3Dw+tcw;\n\n                const float xc = x3Dc.at<float>(0);\n                const float yc = x3Dc.at<float>(1);\n                const float invzc = 1.0/x3Dc.at<float>(2);\n\n                const float u = CurrentFrame.fx*xc*invzc+CurrentFrame.cx;\n                const float v = CurrentFrame.fy*yc*invzc+CurrentFrame.cy;\n\n                if(u<CurrentFrame.mnMinX || u>CurrentFrame.mnMaxX)\n                    continue;\n                if(v<CurrentFrame.mnMinY || v>CurrentFrame.mnMaxY)\n                    continue;\n\n                // Compute predicted scale level\n                cv::Mat PO = x3Dw-Ow;\n                float dist3D = cv::norm(PO);\n\n                const float maxDistance = pMP->GetMaxDistanceInvariance();\n                const float minDistance = pMP->GetMinDistanceInvariance();\n\n                // Depth must be inside the scale pyramid of the image\n                if(dist3D<minDistance || dist3D>maxDistance)\n                    continue;\n\n                int nPredictedLevel = pMP->PredictScale(dist3D,&CurrentFrame);\n\n                // Search in a window\n                const float radius = th*CurrentFrame.mvScaleFactors[nPredictedLevel];\n\n                const vector<size_t> vIndices2 = CurrentFrame.GetFeaturesInArea(u, v, radius, nPredictedLevel-1, nPredictedLevel+1);\n\n                if(vIndices2.empty())\n                    continue;\n\n                const cv::Mat dMP = pMP->GetDescriptor();\n\n                int bestDist = 256;\n                int bestIdx2 = -1;\n\n                for(vector<size_t>::const_iterator vit=vIndices2.begin(); vit!=vIndices2.end(); vit++)\n                {\n                    const size_t i2 = *vit;\n                    if(CurrentFrame.mvpMapPoints[i2])\n                        continue;\n\n                    const cv::Mat &d = CurrentFrame.mDescriptors.row(i2);\n\n                    const int dist = DescriptorDistance(dMP,d);\n\n                    if(dist<bestDist)\n                    {\n                        bestDist=dist;\n                        bestIdx2=i2;\n                    }\n                }\n\n                if(bestDist<=ORBdist)\n                {\n                    CurrentFrame.mvpMapPoints[bestIdx2]=pMP;\n                    nmatches++;\n\n                    if(mbCheckOrientation)\n                    {\n                        float rot = pKF->mvKeysUn[i].angle-CurrentFrame.mvKeysUn[bestIdx2].angle;\n                        if(rot<0.0)\n                            rot+=360.0f;\n                        int bin = round(rot*factor);\n                        if(bin==HISTO_LENGTH)\n                            bin=0;\n                        assert(bin>=0 && bin<HISTO_LENGTH);\n                        rotHist[bin].push_back(bestIdx2);\n                    }\n                }\n\n            }\n        }\n    }\n\n    if(mbCheckOrientation)\n    {\n        int ind1=-1;\n        int ind2=-1;\n        int ind3=-1;\n\n        ComputeThreeMaxima(rotHist,HISTO_LENGTH,ind1,ind2,ind3);\n\n        for(int i=0; i<HISTO_LENGTH; i++)\n        {\n            if(i!=ind1 && i!=ind2 && i!=ind3)\n            {\n                for(size_t j=0, jend=rotHist[i].size(); j<jend; j++)\n                {\n                    CurrentFrame.mvpMapPoints[rotHist[i][j]]=NULL;\n                    nmatches--;\n                }\n            }\n        }\n    }\n\n    return nmatches;\n}\n\nvoid ORBmatcher::ComputeThreeMaxima(vector<int>* histo, const int L, int &ind1, int &ind2, int &ind3)\n{\n    int max1=0;\n    int max2=0;\n    int max3=0;\n\n    for(int i=0; i<L; i++)\n    {\n        const int s = histo[i].size();\n        if(s>max1)\n        {\n            max3=max2;\n            max2=max1;\n            max1=s;\n            ind3=ind2;\n            ind2=ind1;\n            ind1=i;\n        }\n        else if(s>max2)\n        {\n            max3=max2;\n            max2=s;\n            ind3=ind2;\n            ind2=i;\n        }\n        else if(s>max3)\n        {\n            max3=s;\n            ind3=i;\n        }\n    }\n\n    if(max2<0.1f*(float)max1)\n    {\n        ind2=-1;\n        ind3=-1;\n    }\n    else if(max3<0.1f*(float)max1)\n    {\n        ind3=-1;\n    }\n}\n\n\n// Bit set count operation from\n// http://graphics.stanford.edu/~seander/bithacks.html#CountBitsSetParallel\nint ORBmatcher::DescriptorDistance(const cv::Mat &a, const cv::Mat &b)\n{\n    const int *pa = a.ptr<int32_t>();\n    const int *pb = b.ptr<int32_t>();\n\n    int dist=0;\n\n    for(int i=0; i<8; i++, pa++, pb++)\n    {\n        unsigned  int v = *pa ^ *pb;\n        v = v - ((v >> 1) & 0x55555555);\n        v = (v & 0x33333333) + ((v >> 2) & 0x33333333);\n        dist += (((v + (v >> 4)) & 0xF0F0F0F) * 0x1010101) >> 24;\n    }\n\n    return dist;\n}\n\n} //namespace ORB_SLAM\n"
  },
  {
    "path": "src/Optimizer.cpp",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n/**\n* This file is part of  Jetson-SLAM and is taken from ORB-SLAM2 repo. See above.\n*/\n\n\n#include \"Optimizer.h\"\n\n#include \"Thirdparty/g2o/g2o/core/block_solver.h\"\n#include \"Thirdparty/g2o/g2o/core/optimization_algorithm_levenberg.h\"\n#include \"Thirdparty/g2o/g2o/solvers/linear_solver_eigen.h\"\n#include \"Thirdparty/g2o/g2o/types/types_six_dof_expmap.h\"\n#include \"Thirdparty/g2o/g2o/core/robust_kernel_impl.h\"\n#include \"Thirdparty/g2o/g2o/solvers/linear_solver_dense.h\"\n#include \"Thirdparty/g2o/g2o/types/types_seven_dof_expmap.h\"\n\n#include<Eigen/StdVector>\n\n#include \"Converter.h\"\n\n#include<mutex>\n\nnamespace Jetson_SLAM\n{\n\n\nvoid Optimizer::GlobalBundleAdjustemnt(Map* pMap, int nIterations, bool* pbStopFlag, const unsigned long nLoopKF, const bool bRobust)\n{\n    vector<KeyFrame*> vpKFs = pMap->GetAllKeyFrames();\n    vector<MapPoint*> vpMP = pMap->GetAllMapPoints();\n    BundleAdjustment(vpKFs,vpMP,nIterations,pbStopFlag, nLoopKF, bRobust);\n}\n\n\nvoid Optimizer::BundleAdjustment(const vector<KeyFrame *> &vpKFs, const vector<MapPoint *> &vpMP,\n                                 int nIterations, bool* pbStopFlag, const unsigned long nLoopKF, const bool bRobust)\n{\n    vector<bool> vbNotIncludedMP;\n    vbNotIncludedMP.resize(vpMP.size());\n\n    g2o::SparseOptimizer optimizer;\n    g2o::BlockSolver_6_3::LinearSolverType * linearSolver;\n\n    linearSolver = new g2o::LinearSolverEigen<g2o::BlockSolver_6_3::PoseMatrixType>();\n\n    g2o::BlockSolver_6_3 * solver_ptr = new g2o::BlockSolver_6_3(linearSolver);\n\n    g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg* solver = new g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg(solver_ptr);\n    optimizer.setAlgorithm(solver);\n\n    if(pbStopFlag)\n        optimizer.setForceStopFlag(pbStopFlag);\n\n    long unsigned int maxKFid = 0;\n\n    // Set KeyFrame vertices\n    for(size_t i=0; i<vpKFs.size(); i++)\n    {\n        KeyFrame* pKF = vpKFs[i];\n        if(pKF->isBad())\n            continue;\n        g2o::VertexSE3Expmap * vSE3 = new g2o::VertexSE3Expmap();\n        vSE3->setEstimate(Converter::toSE3Quat(pKF->GetPose()));\n        vSE3->setId(pKF->mnId);\n        vSE3->setFixed(pKF->mnId==0);\n        optimizer.addVertex(vSE3);\n        if(pKF->mnId>maxKFid)\n            maxKFid=pKF->mnId;\n    }\n\n    const float thHuber2D = sqrt(5.99);\n    const float thHuber3D = sqrt(7.815);\n\n    // Set MapPoint vertices\n    for(size_t i=0; i<vpMP.size(); i++)\n    {\n        MapPoint* pMP = vpMP[i];\n        if(pMP->isBad())\n            continue;\n        g2o::VertexSBAPointXYZ* vPoint = new g2o::VertexSBAPointXYZ();\n        vPoint->setEstimate(Converter::toVector3d(pMP->GetWorldPos()));\n        const int id = pMP->mnId+maxKFid+1;\n        vPoint->setId(id);\n        vPoint->setMarginalized(true);\n        optimizer.addVertex(vPoint);\n\n       const map<KeyFrame*,size_t> observations = pMP->GetObservations();\n\n        int nEdges = 0;\n        //SET EDGES\n        for(map<KeyFrame*,size_t>::const_iterator mit=observations.begin(); mit!=observations.end(); mit++)\n        {\n\n            KeyFrame* pKF = mit->first;\n            if(pKF->isBad() || pKF->mnId>maxKFid)\n                continue;\n\n            nEdges++;\n\n            const cv::KeyPoint &kpUn = pKF->mvKeysUn[mit->second];\n\n            if(pKF->mvuRight[mit->second]<0)\n            {\n                Eigen::Matrix<double,2,1> obs;\n                obs << kpUn.pt.x, kpUn.pt.y;\n\n                g2o::EdgeSE3ProjectXYZ* e = new g2o::EdgeSE3ProjectXYZ();\n\n                e->setVertex(0, dynamic_cast<g2o::OptimizableGraph::Vertex*>(optimizer.vertex(id)));\n                e->setVertex(1, dynamic_cast<g2o::OptimizableGraph::Vertex*>(optimizer.vertex(pKF->mnId)));\n                e->setMeasurement(obs);\n                const float &invSigma2 = pKF->mvInvLevelSigma2[kpUn.octave];\n                e->setInformation(Eigen::Matrix2d::Identity()*invSigma2);\n\n                if(bRobust)\n                {\n                    g2o::RobustKernelHuber* rk = new g2o::RobustKernelHuber;\n                    e->setRobustKernel(rk);\n                    rk->setDelta(thHuber2D);\n                }\n\n                e->fx = pKF->fx;\n                e->fy = pKF->fy;\n                e->cx = pKF->cx;\n                e->cy = pKF->cy;\n\n                optimizer.addEdge(e);\n            }\n            else\n            {\n                Eigen::Matrix<double,3,1> obs;\n                const float kp_ur = pKF->mvuRight[mit->second];\n                obs << kpUn.pt.x, kpUn.pt.y, kp_ur;\n\n                g2o::EdgeStereoSE3ProjectXYZ* e = new g2o::EdgeStereoSE3ProjectXYZ();\n\n                e->setVertex(0, dynamic_cast<g2o::OptimizableGraph::Vertex*>(optimizer.vertex(id)));\n                e->setVertex(1, dynamic_cast<g2o::OptimizableGraph::Vertex*>(optimizer.vertex(pKF->mnId)));\n                e->setMeasurement(obs);\n                const float &invSigma2 = pKF->mvInvLevelSigma2[kpUn.octave];\n                Eigen::Matrix3d Info = Eigen::Matrix3d::Identity()*invSigma2;\n                e->setInformation(Info);\n\n                if(bRobust)\n                {\n                    g2o::RobustKernelHuber* rk = new g2o::RobustKernelHuber;\n                    e->setRobustKernel(rk);\n                    rk->setDelta(thHuber3D);\n                }\n\n                e->fx = pKF->fx;\n                e->fy = pKF->fy;\n                e->cx = pKF->cx;\n                e->cy = pKF->cy;\n                e->bf = pKF->mbf;\n\n                optimizer.addEdge(e);\n            }\n        }\n\n        if(nEdges==0)\n        {\n            optimizer.removeVertex(vPoint);\n            vbNotIncludedMP[i]=true;\n        }\n        else\n        {\n            vbNotIncludedMP[i]=false;\n        }\n    }\n\n    // Optimize!\n    optimizer.initializeOptimization();\n    optimizer.optimize(nIterations);\n\n    // Recover optimized data\n\n    //Keyframes\n    for(size_t i=0; i<vpKFs.size(); i++)\n    {\n        KeyFrame* pKF = vpKFs[i];\n        if(pKF->isBad())\n            continue;\n        g2o::VertexSE3Expmap* vSE3 = static_cast<g2o::VertexSE3Expmap*>(optimizer.vertex(pKF->mnId));\n        g2o::SE3Quat SE3quat = vSE3->estimate();\n        if(nLoopKF==0)\n        {\n            pKF->SetPose(Converter::toCvMat(SE3quat));\n        }\n        else\n        {\n            pKF->mTcwGBA.create(4,4,CV_32F);\n            Converter::toCvMat(SE3quat).copyTo(pKF->mTcwGBA);\n            pKF->mnBAGlobalForKF = nLoopKF;\n        }\n    }\n\n    //Points\n    for(size_t i=0; i<vpMP.size(); i++)\n    {\n        if(vbNotIncludedMP[i])\n            continue;\n\n        MapPoint* pMP = vpMP[i];\n\n        if(pMP->isBad())\n            continue;\n        g2o::VertexSBAPointXYZ* vPoint = static_cast<g2o::VertexSBAPointXYZ*>(optimizer.vertex(pMP->mnId+maxKFid+1));\n\n        if(nLoopKF==0)\n        {\n            pMP->SetWorldPos(Converter::toCvMat(vPoint->estimate()));\n            pMP->UpdateNormalAndDepth();\n        }\n        else\n        {\n            pMP->mPosGBA.create(3,1,CV_32F);\n            Converter::toCvMat(vPoint->estimate()).copyTo(pMP->mPosGBA);\n            pMP->mnBAGlobalForKF = nLoopKF;\n        }\n    }\n\n}\n\nint Optimizer::PoseOptimization(Frame *pFrame)\n{\n    g2o::SparseOptimizer optimizer;\n    g2o::BlockSolver_6_3::LinearSolverType * linearSolver;\n\n    linearSolver = new g2o::LinearSolverDense<g2o::BlockSolver_6_3::PoseMatrixType>();\n\n    g2o::BlockSolver_6_3 * solver_ptr = new g2o::BlockSolver_6_3(linearSolver);\n\n    g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg* solver = new g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg(solver_ptr);\n    optimizer.setAlgorithm(solver);\n\n    int nInitialCorrespondences=0;\n\n    // Set Frame vertex\n    g2o::VertexSE3Expmap * vSE3 = new g2o::VertexSE3Expmap();\n    vSE3->setEstimate(Converter::toSE3Quat(pFrame->mTcw));\n    vSE3->setId(0);\n    vSE3->setFixed(false);\n    optimizer.addVertex(vSE3);\n\n    // Set MapPoint vertices\n    const int N = pFrame->N;\n\n    vector<g2o::EdgeSE3ProjectXYZOnlyPose*> vpEdgesMono;\n    vector<size_t> vnIndexEdgeMono;\n    vpEdgesMono.reserve(N);\n    vnIndexEdgeMono.reserve(N);\n\n    vector<g2o::EdgeStereoSE3ProjectXYZOnlyPose*> vpEdgesStereo;\n    vector<size_t> vnIndexEdgeStereo;\n    vpEdgesStereo.reserve(N);\n    vnIndexEdgeStereo.reserve(N);\n\n    const float deltaMono = sqrt(5.991);\n    const float deltaStereo = sqrt(7.815);\n\n\n    {\n    unique_lock<mutex> lock(MapPoint::mGlobalMutex);\n\n    for(int i=0; i<N; i++)\n    {\n        MapPoint* pMP = pFrame->mvpMapPoints[i];\n        if(pMP)\n        {\n            // Monocular observation\n            if(pFrame->mvuRight[i]<0)\n            {\n                nInitialCorrespondences++;\n                pFrame->mvbOutlier[i] = false;\n\n                Eigen::Matrix<double,2,1> obs;\n                const cv::KeyPoint &kpUn = pFrame->mvKeysUn[i];\n                obs << kpUn.pt.x, kpUn.pt.y;\n\n                g2o::EdgeSE3ProjectXYZOnlyPose* e = new g2o::EdgeSE3ProjectXYZOnlyPose();\n\n                e->setVertex(0, dynamic_cast<g2o::OptimizableGraph::Vertex*>(optimizer.vertex(0)));\n                e->setMeasurement(obs);\n                const float invSigma2 = pFrame->mvInvLevelSigma2[kpUn.octave];\n                e->setInformation(Eigen::Matrix2d::Identity()*invSigma2);\n\n                g2o::RobustKernelHuber* rk = new g2o::RobustKernelHuber;\n                e->setRobustKernel(rk);\n                rk->setDelta(deltaMono);\n\n                e->fx = pFrame->fx;\n                e->fy = pFrame->fy;\n                e->cx = pFrame->cx;\n                e->cy = pFrame->cy;\n                cv::Mat Xw = pMP->GetWorldPos();\n                e->Xw[0] = Xw.at<float>(0);\n                e->Xw[1] = Xw.at<float>(1);\n                e->Xw[2] = Xw.at<float>(2);\n\n                optimizer.addEdge(e);\n\n                vpEdgesMono.push_back(e);\n                vnIndexEdgeMono.push_back(i);\n            }\n            else  // Stereo observation\n            {\n                nInitialCorrespondences++;\n                pFrame->mvbOutlier[i] = false;\n\n                //SET EDGE\n                Eigen::Matrix<double,3,1> obs;\n                const cv::KeyPoint &kpUn = pFrame->mvKeysUn[i];\n                const float &kp_ur = pFrame->mvuRight[i];\n                obs << kpUn.pt.x, kpUn.pt.y, kp_ur;\n\n                g2o::EdgeStereoSE3ProjectXYZOnlyPose* e = new g2o::EdgeStereoSE3ProjectXYZOnlyPose();\n\n                e->setVertex(0, dynamic_cast<g2o::OptimizableGraph::Vertex*>(optimizer.vertex(0)));\n                e->setMeasurement(obs);\n                const float invSigma2 = pFrame->mvInvLevelSigma2[kpUn.octave];\n                Eigen::Matrix3d Info = Eigen::Matrix3d::Identity()*invSigma2;\n                e->setInformation(Info);\n\n                g2o::RobustKernelHuber* rk = new g2o::RobustKernelHuber;\n                e->setRobustKernel(rk);\n                rk->setDelta(deltaStereo);\n\n                e->fx = pFrame->fx;\n                e->fy = pFrame->fy;\n                e->cx = pFrame->cx;\n                e->cy = pFrame->cy;\n                e->bf = pFrame->mbf;\n                cv::Mat Xw = pMP->GetWorldPos();\n                e->Xw[0] = Xw.at<float>(0);\n                e->Xw[1] = Xw.at<float>(1);\n                e->Xw[2] = Xw.at<float>(2);\n\n                optimizer.addEdge(e);\n\n                vpEdgesStereo.push_back(e);\n                vnIndexEdgeStereo.push_back(i);\n            }\n        }\n\n    }\n    }\n\n\n    if(nInitialCorrespondences<3)\n        return 0;\n\n    // We perform 4 optimizations, after each optimization we classify observation as inlier/outlier\n    // At the next optimization, outliers are not included, but at the end they can be classified as inliers again.\n    const float chi2Mono[4]={5.991,5.991,5.991,5.991};\n    const float chi2Stereo[4]={7.815,7.815,7.815, 7.815};\n    const int its[4]={10,10,10,10};    \n\n    int nBad=0;\n    for(size_t it=0; it<4; it++)\n    {\n\n        vSE3->setEstimate(Converter::toSE3Quat(pFrame->mTcw));\n        optimizer.initializeOptimization(0);\n        optimizer.optimize(its[it]);\n\n        nBad=0;\n        for(size_t i=0, iend=vpEdgesMono.size(); i<iend; i++)\n        {\n            g2o::EdgeSE3ProjectXYZOnlyPose* e = vpEdgesMono[i];\n\n            const size_t idx = vnIndexEdgeMono[i];\n\n            if(pFrame->mvbOutlier[idx])\n            {\n                e->computeError();\n            }\n\n            const float chi2 = e->chi2();\n\n            if(chi2>chi2Mono[it])\n            {                \n                pFrame->mvbOutlier[idx]=true;\n                e->setLevel(1);\n                nBad++;\n            }\n            else\n            {\n                pFrame->mvbOutlier[idx]=false;\n                e->setLevel(0);\n            }\n\n            if(it==2)\n                e->setRobustKernel(0);\n        }\n\n        for(size_t i=0, iend=vpEdgesStereo.size(); i<iend; i++)\n        {\n            g2o::EdgeStereoSE3ProjectXYZOnlyPose* e = vpEdgesStereo[i];\n\n            const size_t idx = vnIndexEdgeStereo[i];\n\n            if(pFrame->mvbOutlier[idx])\n            {\n                e->computeError();\n            }\n\n            const float chi2 = e->chi2();\n\n            if(chi2>chi2Stereo[it])\n            {\n                pFrame->mvbOutlier[idx]=true;\n                e->setLevel(1);\n                nBad++;\n            }\n            else\n            {                \n                e->setLevel(0);\n                pFrame->mvbOutlier[idx]=false;\n            }\n\n            if(it==2)\n                e->setRobustKernel(0);\n        }\n\n        if(optimizer.edges().size()<10)\n            break;\n    }    \n\n    // Recover optimized pose and return number of inliers\n    g2o::VertexSE3Expmap* vSE3_recov = static_cast<g2o::VertexSE3Expmap*>(optimizer.vertex(0));\n    g2o::SE3Quat SE3quat_recov = vSE3_recov->estimate();\n    cv::Mat pose = Converter::toCvMat(SE3quat_recov);\n    pFrame->SetPose(pose);\n\n    return nInitialCorrespondences-nBad;\n}\n\nvoid Optimizer::LocalBundleAdjustment(KeyFrame *pKF, bool* pbStopFlag, Map* pMap)\n{    \n    // Local KeyFrames: First Breath Search from Current Keyframe\n    list<KeyFrame*> lLocalKeyFrames;\n\n    lLocalKeyFrames.push_back(pKF);\n    pKF->mnBALocalForKF = pKF->mnId;\n\n    const vector<KeyFrame*> vNeighKFs = pKF->GetVectorCovisibleKeyFrames();\n    for(int i=0, iend=vNeighKFs.size(); i<iend; i++)\n    {\n        KeyFrame* pKFi = vNeighKFs[i];\n        pKFi->mnBALocalForKF = pKF->mnId;\n        if(!pKFi->isBad())\n            lLocalKeyFrames.push_back(pKFi);\n    }\n\n    // Local MapPoints seen in Local KeyFrames\n    list<MapPoint*> lLocalMapPoints;\n    for(list<KeyFrame*>::iterator lit=lLocalKeyFrames.begin() , lend=lLocalKeyFrames.end(); lit!=lend; lit++)\n    {\n        vector<MapPoint*> vpMPs = (*lit)->GetMapPointMatches();\n        for(vector<MapPoint*>::iterator vit=vpMPs.begin(), vend=vpMPs.end(); vit!=vend; vit++)\n        {\n            MapPoint* pMP = *vit;\n            if(pMP)\n                if(!pMP->isBad())\n                    if(pMP->mnBALocalForKF!=pKF->mnId)\n                    {\n                        lLocalMapPoints.push_back(pMP);\n                        pMP->mnBALocalForKF=pKF->mnId;\n                    }\n        }\n    }\n\n    // Fixed Keyframes. Keyframes that see Local MapPoints but that are not Local Keyframes\n    list<KeyFrame*> lFixedCameras;\n    for(list<MapPoint*>::iterator lit=lLocalMapPoints.begin(), lend=lLocalMapPoints.end(); lit!=lend; lit++)\n    {\n        map<KeyFrame*,size_t> observations = (*lit)->GetObservations();\n        for(map<KeyFrame*,size_t>::iterator mit=observations.begin(), mend=observations.end(); mit!=mend; mit++)\n        {\n            KeyFrame* pKFi = mit->first;\n\n            if(pKFi->mnBALocalForKF!=pKF->mnId && pKFi->mnBAFixedForKF!=pKF->mnId)\n            {                \n                pKFi->mnBAFixedForKF=pKF->mnId;\n                if(!pKFi->isBad())\n                    lFixedCameras.push_back(pKFi);\n            }\n        }\n    }\n\n    // Setup optimizer\n    g2o::SparseOptimizer optimizer;\n    g2o::BlockSolver_6_3::LinearSolverType * linearSolver;\n\n    linearSolver = new g2o::LinearSolverEigen<g2o::BlockSolver_6_3::PoseMatrixType>();\n\n    g2o::BlockSolver_6_3 * solver_ptr = new g2o::BlockSolver_6_3(linearSolver);\n\n    g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg* solver = new g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg(solver_ptr);\n    optimizer.setAlgorithm(solver);\n\n    if(pbStopFlag)\n        optimizer.setForceStopFlag(pbStopFlag);\n\n    unsigned long maxKFid = 0;\n\n    // Set Local KeyFrame vertices\n    for(list<KeyFrame*>::iterator lit=lLocalKeyFrames.begin(), lend=lLocalKeyFrames.end(); lit!=lend; lit++)\n    {\n        KeyFrame* pKFi = *lit;\n        g2o::VertexSE3Expmap * vSE3 = new g2o::VertexSE3Expmap();\n        vSE3->setEstimate(Converter::toSE3Quat(pKFi->GetPose()));\n        vSE3->setId(pKFi->mnId);\n        vSE3->setFixed(pKFi->mnId==0);\n        optimizer.addVertex(vSE3);\n        if(pKFi->mnId>maxKFid)\n            maxKFid=pKFi->mnId;\n    }\n\n    // Set Fixed KeyFrame vertices\n    for(list<KeyFrame*>::iterator lit=lFixedCameras.begin(), lend=lFixedCameras.end(); lit!=lend; lit++)\n    {\n        KeyFrame* pKFi = *lit;\n        g2o::VertexSE3Expmap * vSE3 = new g2o::VertexSE3Expmap();\n        vSE3->setEstimate(Converter::toSE3Quat(pKFi->GetPose()));\n        vSE3->setId(pKFi->mnId);\n        vSE3->setFixed(true);\n        optimizer.addVertex(vSE3);\n        if(pKFi->mnId>maxKFid)\n            maxKFid=pKFi->mnId;\n    }\n\n    // Set MapPoint vertices\n    const int nExpectedSize = (lLocalKeyFrames.size()+lFixedCameras.size())*lLocalMapPoints.size();\n\n    vector<g2o::EdgeSE3ProjectXYZ*> vpEdgesMono;\n    vpEdgesMono.reserve(nExpectedSize);\n\n    vector<KeyFrame*> vpEdgeKFMono;\n    vpEdgeKFMono.reserve(nExpectedSize);\n\n    vector<MapPoint*> vpMapPointEdgeMono;\n    vpMapPointEdgeMono.reserve(nExpectedSize);\n\n    vector<g2o::EdgeStereoSE3ProjectXYZ*> vpEdgesStereo;\n    vpEdgesStereo.reserve(nExpectedSize);\n\n    vector<KeyFrame*> vpEdgeKFStereo;\n    vpEdgeKFStereo.reserve(nExpectedSize);\n\n    vector<MapPoint*> vpMapPointEdgeStereo;\n    vpMapPointEdgeStereo.reserve(nExpectedSize);\n\n    const float thHuberMono = sqrt(5.991);\n    const float thHuberStereo = sqrt(7.815);\n\n    for(list<MapPoint*>::iterator lit=lLocalMapPoints.begin(), lend=lLocalMapPoints.end(); lit!=lend; lit++)\n    {\n        MapPoint* pMP = *lit;\n        g2o::VertexSBAPointXYZ* vPoint = new g2o::VertexSBAPointXYZ();\n        vPoint->setEstimate(Converter::toVector3d(pMP->GetWorldPos()));\n        int id = pMP->mnId+maxKFid+1;\n        vPoint->setId(id);\n        vPoint->setMarginalized(true);\n        optimizer.addVertex(vPoint);\n\n        const map<KeyFrame*,size_t> observations = pMP->GetObservations();\n\n        //Set edges\n        for(map<KeyFrame*,size_t>::const_iterator mit=observations.begin(), mend=observations.end(); mit!=mend; mit++)\n        {\n            KeyFrame* pKFi = mit->first;\n\n            if(!pKFi->isBad())\n            {                \n                const cv::KeyPoint &kpUn = pKFi->mvKeysUn[mit->second];\n\n                // Monocular observation\n                if(pKFi->mvuRight[mit->second]<0)\n                {\n                    Eigen::Matrix<double,2,1> obs;\n                    obs << kpUn.pt.x, kpUn.pt.y;\n\n                    g2o::EdgeSE3ProjectXYZ* e = new g2o::EdgeSE3ProjectXYZ();\n\n                    e->setVertex(0, dynamic_cast<g2o::OptimizableGraph::Vertex*>(optimizer.vertex(id)));\n                    e->setVertex(1, dynamic_cast<g2o::OptimizableGraph::Vertex*>(optimizer.vertex(pKFi->mnId)));\n                    e->setMeasurement(obs);\n                    const float &invSigma2 = pKFi->mvInvLevelSigma2[kpUn.octave];\n                    e->setInformation(Eigen::Matrix2d::Identity()*invSigma2);\n\n                    g2o::RobustKernelHuber* rk = new g2o::RobustKernelHuber;\n                    e->setRobustKernel(rk);\n                    rk->setDelta(thHuberMono);\n\n                    e->fx = pKFi->fx;\n                    e->fy = pKFi->fy;\n                    e->cx = pKFi->cx;\n                    e->cy = pKFi->cy;\n\n                    optimizer.addEdge(e);\n                    vpEdgesMono.push_back(e);\n                    vpEdgeKFMono.push_back(pKFi);\n                    vpMapPointEdgeMono.push_back(pMP);\n                }\n                else // Stereo observation\n                {\n                    Eigen::Matrix<double,3,1> obs;\n                    const float kp_ur = pKFi->mvuRight[mit->second];\n                    obs << kpUn.pt.x, kpUn.pt.y, kp_ur;\n\n                    g2o::EdgeStereoSE3ProjectXYZ* e = new g2o::EdgeStereoSE3ProjectXYZ();\n\n                    e->setVertex(0, dynamic_cast<g2o::OptimizableGraph::Vertex*>(optimizer.vertex(id)));\n                    e->setVertex(1, dynamic_cast<g2o::OptimizableGraph::Vertex*>(optimizer.vertex(pKFi->mnId)));\n                    e->setMeasurement(obs);\n                    const float &invSigma2 = pKFi->mvInvLevelSigma2[kpUn.octave];\n                    Eigen::Matrix3d Info = Eigen::Matrix3d::Identity()*invSigma2;\n                    e->setInformation(Info);\n\n                    g2o::RobustKernelHuber* rk = new g2o::RobustKernelHuber;\n                    e->setRobustKernel(rk);\n                    rk->setDelta(thHuberStereo);\n\n                    e->fx = pKFi->fx;\n                    e->fy = pKFi->fy;\n                    e->cx = pKFi->cx;\n                    e->cy = pKFi->cy;\n                    e->bf = pKFi->mbf;\n\n                    optimizer.addEdge(e);\n                    vpEdgesStereo.push_back(e);\n                    vpEdgeKFStereo.push_back(pKFi);\n                    vpMapPointEdgeStereo.push_back(pMP);\n                }\n            }\n        }\n    }\n\n    if(pbStopFlag)\n        if(*pbStopFlag)\n            return;\n\n    optimizer.initializeOptimization();\n    optimizer.optimize(5);\n\n    bool bDoMore= true;\n\n    if(pbStopFlag)\n        if(*pbStopFlag)\n            bDoMore = false;\n\n    if(bDoMore)\n    {\n\n    // Check inlier observations\n    for(size_t i=0, iend=vpEdgesMono.size(); i<iend;i++)\n    {\n        g2o::EdgeSE3ProjectXYZ* e = vpEdgesMono[i];\n        MapPoint* pMP = vpMapPointEdgeMono[i];\n\n        if(pMP->isBad())\n            continue;\n\n        if(e->chi2()>5.991 || !e->isDepthPositive())\n        {\n            e->setLevel(1);\n        }\n\n        e->setRobustKernel(0);\n    }\n\n    for(size_t i=0, iend=vpEdgesStereo.size(); i<iend;i++)\n    {\n        g2o::EdgeStereoSE3ProjectXYZ* e = vpEdgesStereo[i];\n        MapPoint* pMP = vpMapPointEdgeStereo[i];\n\n        if(pMP->isBad())\n            continue;\n\n        if(e->chi2()>7.815 || !e->isDepthPositive())\n        {\n            e->setLevel(1);\n        }\n\n        e->setRobustKernel(0);\n    }\n\n    // Optimize again without the outliers\n\n    optimizer.initializeOptimization(0);\n    optimizer.optimize(10);\n\n    }\n\n    vector<pair<KeyFrame*,MapPoint*> > vToErase;\n    vToErase.reserve(vpEdgesMono.size()+vpEdgesStereo.size());\n\n    // Check inlier observations       \n    for(size_t i=0, iend=vpEdgesMono.size(); i<iend;i++)\n    {\n        g2o::EdgeSE3ProjectXYZ* e = vpEdgesMono[i];\n        MapPoint* pMP = vpMapPointEdgeMono[i];\n\n        if(pMP->isBad())\n            continue;\n\n        if(e->chi2()>5.991 || !e->isDepthPositive())\n        {\n            KeyFrame* pKFi = vpEdgeKFMono[i];\n            vToErase.push_back(make_pair(pKFi,pMP));\n        }\n    }\n\n    for(size_t i=0, iend=vpEdgesStereo.size(); i<iend;i++)\n    {\n        g2o::EdgeStereoSE3ProjectXYZ* e = vpEdgesStereo[i];\n        MapPoint* pMP = vpMapPointEdgeStereo[i];\n\n        if(pMP->isBad())\n            continue;\n\n        if(e->chi2()>7.815 || !e->isDepthPositive())\n        {\n            KeyFrame* pKFi = vpEdgeKFStereo[i];\n            vToErase.push_back(make_pair(pKFi,pMP));\n        }\n    }\n\n    // Get Map Mutex\n    unique_lock<mutex> lock(pMap->mMutexMapUpdate);\n\n    if(!vToErase.empty())\n    {\n        for(size_t i=0;i<vToErase.size();i++)\n        {\n            KeyFrame* pKFi = vToErase[i].first;\n            MapPoint* pMPi = vToErase[i].second;\n            pKFi->EraseMapPointMatch(pMPi);\n            pMPi->EraseObservation(pKFi);\n        }\n    }\n\n    // Recover optimized data\n\n    //Keyframes\n    for(list<KeyFrame*>::iterator lit=lLocalKeyFrames.begin(), lend=lLocalKeyFrames.end(); lit!=lend; lit++)\n    {\n        KeyFrame* pKF = *lit;\n        g2o::VertexSE3Expmap* vSE3 = static_cast<g2o::VertexSE3Expmap*>(optimizer.vertex(pKF->mnId));\n        g2o::SE3Quat SE3quat = vSE3->estimate();\n        pKF->SetPose(Converter::toCvMat(SE3quat));\n    }\n\n    //Points\n    for(list<MapPoint*>::iterator lit=lLocalMapPoints.begin(), lend=lLocalMapPoints.end(); lit!=lend; lit++)\n    {\n        MapPoint* pMP = *lit;\n        g2o::VertexSBAPointXYZ* vPoint = static_cast<g2o::VertexSBAPointXYZ*>(optimizer.vertex(pMP->mnId+maxKFid+1));\n        pMP->SetWorldPos(Converter::toCvMat(vPoint->estimate()));\n        pMP->UpdateNormalAndDepth();\n    }\n}\n\n\nvoid Optimizer::OptimizeEssentialGraph(Map* pMap, KeyFrame* pLoopKF, KeyFrame* pCurKF,\n                                       const LoopClosing::KeyFrameAndPose &NonCorrectedSim3,\n                                       const LoopClosing::KeyFrameAndPose &CorrectedSim3,\n                                       const map<KeyFrame *, set<KeyFrame *> > &LoopConnections, const bool &bFixScale)\n{\n    // Setup optimizer\n    g2o::SparseOptimizer optimizer;\n    optimizer.setVerbose(false);\n    g2o::BlockSolver_7_3::LinearSolverType * linearSolver =\n           new g2o::LinearSolverEigen<g2o::BlockSolver_7_3::PoseMatrixType>();\n    g2o::BlockSolver_7_3 * solver_ptr= new g2o::BlockSolver_7_3(linearSolver);\n    g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg* solver = new g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg(solver_ptr);\n\n    solver->setUserLambdaInit(1e-16);\n    optimizer.setAlgorithm(solver);\n\n    const vector<KeyFrame*> vpKFs = pMap->GetAllKeyFrames();\n    const vector<MapPoint*> vpMPs = pMap->GetAllMapPoints();\n\n    const unsigned int nMaxKFid = pMap->GetMaxKFid();\n\n    vector<g2o::Sim3,Eigen::aligned_allocator<g2o::Sim3> > vScw(nMaxKFid+1);\n    vector<g2o::Sim3,Eigen::aligned_allocator<g2o::Sim3> > vCorrectedSwc(nMaxKFid+1);\n    vector<g2o::VertexSim3Expmap*> vpVertices(nMaxKFid+1);\n\n    const int minFeat = 100;\n\n    // Set KeyFrame vertices\n    for(size_t i=0, iend=vpKFs.size(); i<iend;i++)\n    {\n        KeyFrame* pKF = vpKFs[i];\n        if(pKF->isBad())\n            continue;\n        g2o::VertexSim3Expmap* VSim3 = new g2o::VertexSim3Expmap();\n\n        const int nIDi = pKF->mnId;\n\n        LoopClosing::KeyFrameAndPose::const_iterator it = CorrectedSim3.find(pKF);\n\n        if(it!=CorrectedSim3.end())\n        {\n            vScw[nIDi] = it->second;\n            VSim3->setEstimate(it->second);\n        }\n        else\n        {\n            Eigen::Matrix<double,3,3> Rcw = Converter::toMatrix3d(pKF->GetRotation());\n            Eigen::Matrix<double,3,1> tcw = Converter::toVector3d(pKF->GetTranslation());\n            g2o::Sim3 Siw(Rcw,tcw,1.0);\n            vScw[nIDi] = Siw;\n            VSim3->setEstimate(Siw);\n        }\n\n        if(pKF==pLoopKF)\n            VSim3->setFixed(true);\n\n        VSim3->setId(nIDi);\n        VSim3->setMarginalized(false);\n        VSim3->_fix_scale = bFixScale;\n\n        optimizer.addVertex(VSim3);\n\n        vpVertices[nIDi]=VSim3;\n    }\n\n\n    set<pair<long unsigned int,long unsigned int> > sInsertedEdges;\n\n    const Eigen::Matrix<double,7,7> matLambda = Eigen::Matrix<double,7,7>::Identity();\n\n    // Set Loop edges\n    for(map<KeyFrame *, set<KeyFrame *> >::const_iterator mit = LoopConnections.begin(), mend=LoopConnections.end(); mit!=mend; mit++)\n    {\n        KeyFrame* pKF = mit->first;\n        const long unsigned int nIDi = pKF->mnId;\n        const set<KeyFrame*> &spConnections = mit->second;\n        const g2o::Sim3 Siw = vScw[nIDi];\n        const g2o::Sim3 Swi = Siw.inverse();\n\n        for(set<KeyFrame*>::const_iterator sit=spConnections.begin(), send=spConnections.end(); sit!=send; sit++)\n        {\n            const long unsigned int nIDj = (*sit)->mnId;\n            if((nIDi!=pCurKF->mnId || nIDj!=pLoopKF->mnId) && pKF->GetWeight(*sit)<minFeat)\n                continue;\n\n            const g2o::Sim3 Sjw = vScw[nIDj];\n            const g2o::Sim3 Sji = Sjw * Swi;\n\n            g2o::EdgeSim3* e = new g2o::EdgeSim3();\n            e->setVertex(1, dynamic_cast<g2o::OptimizableGraph::Vertex*>(optimizer.vertex(nIDj)));\n            e->setVertex(0, dynamic_cast<g2o::OptimizableGraph::Vertex*>(optimizer.vertex(nIDi)));\n            e->setMeasurement(Sji);\n\n            e->information() = matLambda;\n\n            optimizer.addEdge(e);\n\n            sInsertedEdges.insert(make_pair(min(nIDi,nIDj),max(nIDi,nIDj)));\n        }\n    }\n\n    // Set normal edges\n    for(size_t i=0, iend=vpKFs.size(); i<iend; i++)\n    {\n        KeyFrame* pKF = vpKFs[i];\n\n        const int nIDi = pKF->mnId;\n\n        g2o::Sim3 Swi;\n\n        LoopClosing::KeyFrameAndPose::const_iterator iti = NonCorrectedSim3.find(pKF);\n\n        if(iti!=NonCorrectedSim3.end())\n            Swi = (iti->second).inverse();\n        else\n            Swi = vScw[nIDi].inverse();\n\n        KeyFrame* pParentKF = pKF->GetParent();\n\n        // Spanning tree edge\n        if(pParentKF)\n        {\n            int nIDj = pParentKF->mnId;\n\n            g2o::Sim3 Sjw;\n\n            LoopClosing::KeyFrameAndPose::const_iterator itj = NonCorrectedSim3.find(pParentKF);\n\n            if(itj!=NonCorrectedSim3.end())\n                Sjw = itj->second;\n            else\n                Sjw = vScw[nIDj];\n\n            g2o::Sim3 Sji = Sjw * Swi;\n\n            g2o::EdgeSim3* e = new g2o::EdgeSim3();\n            e->setVertex(1, dynamic_cast<g2o::OptimizableGraph::Vertex*>(optimizer.vertex(nIDj)));\n            e->setVertex(0, dynamic_cast<g2o::OptimizableGraph::Vertex*>(optimizer.vertex(nIDi)));\n            e->setMeasurement(Sji);\n\n            e->information() = matLambda;\n            optimizer.addEdge(e);\n        }\n\n        // Loop edges\n        const set<KeyFrame*> sLoopEdges = pKF->GetLoopEdges();\n        for(set<KeyFrame*>::const_iterator sit=sLoopEdges.begin(), send=sLoopEdges.end(); sit!=send; sit++)\n        {\n            KeyFrame* pLKF = *sit;\n            if(pLKF->mnId<pKF->mnId)\n            {\n                g2o::Sim3 Slw;\n\n                LoopClosing::KeyFrameAndPose::const_iterator itl = NonCorrectedSim3.find(pLKF);\n\n                if(itl!=NonCorrectedSim3.end())\n                    Slw = itl->second;\n                else\n                    Slw = vScw[pLKF->mnId];\n\n                g2o::Sim3 Sli = Slw * Swi;\n                g2o::EdgeSim3* el = new g2o::EdgeSim3();\n                el->setVertex(1, dynamic_cast<g2o::OptimizableGraph::Vertex*>(optimizer.vertex(pLKF->mnId)));\n                el->setVertex(0, dynamic_cast<g2o::OptimizableGraph::Vertex*>(optimizer.vertex(nIDi)));\n                el->setMeasurement(Sli);\n                el->information() = matLambda;\n                optimizer.addEdge(el);\n            }\n        }\n\n        // Covisibility graph edges\n        const vector<KeyFrame*> vpConnectedKFs = pKF->GetCovisiblesByWeight(minFeat);\n        for(vector<KeyFrame*>::const_iterator vit=vpConnectedKFs.begin(); vit!=vpConnectedKFs.end(); vit++)\n        {\n            KeyFrame* pKFn = *vit;\n            if(pKFn && pKFn!=pParentKF && !pKF->hasChild(pKFn) && !sLoopEdges.count(pKFn))\n            {\n                if(!pKFn->isBad() && pKFn->mnId<pKF->mnId)\n                {\n                    if(sInsertedEdges.count(make_pair(min(pKF->mnId,pKFn->mnId),max(pKF->mnId,pKFn->mnId))))\n                        continue;\n\n                    g2o::Sim3 Snw;\n\n                    LoopClosing::KeyFrameAndPose::const_iterator itn = NonCorrectedSim3.find(pKFn);\n\n                    if(itn!=NonCorrectedSim3.end())\n                        Snw = itn->second;\n                    else\n                        Snw = vScw[pKFn->mnId];\n\n                    g2o::Sim3 Sni = Snw * Swi;\n\n                    g2o::EdgeSim3* en = new g2o::EdgeSim3();\n                    en->setVertex(1, dynamic_cast<g2o::OptimizableGraph::Vertex*>(optimizer.vertex(pKFn->mnId)));\n                    en->setVertex(0, dynamic_cast<g2o::OptimizableGraph::Vertex*>(optimizer.vertex(nIDi)));\n                    en->setMeasurement(Sni);\n                    en->information() = matLambda;\n                    optimizer.addEdge(en);\n                }\n            }\n        }\n    }\n\n    // Optimize!\n    optimizer.initializeOptimization();\n    optimizer.optimize(20);\n\n    unique_lock<mutex> lock(pMap->mMutexMapUpdate);\n\n    // SE3 Pose Recovering. Sim3:[sR t;0 1] -> SE3:[R t/s;0 1]\n    for(size_t i=0;i<vpKFs.size();i++)\n    {\n        KeyFrame* pKFi = vpKFs[i];\n\n        const int nIDi = pKFi->mnId;\n\n        g2o::VertexSim3Expmap* VSim3 = static_cast<g2o::VertexSim3Expmap*>(optimizer.vertex(nIDi));\n        g2o::Sim3 CorrectedSiw =  VSim3->estimate();\n        vCorrectedSwc[nIDi]=CorrectedSiw.inverse();\n        Eigen::Matrix3d eigR = CorrectedSiw.rotation().toRotationMatrix();\n        Eigen::Vector3d eigt = CorrectedSiw.translation();\n        double s = CorrectedSiw.scale();\n\n        eigt *=(1./s); //[R t/s;0 1]\n\n        cv::Mat Tiw = Converter::toCvSE3(eigR,eigt);\n\n        pKFi->SetPose(Tiw);\n    }\n\n    // Correct points. Transform to \"non-optimized\" reference keyframe pose and transform back with optimized pose\n    for(size_t i=0, iend=vpMPs.size(); i<iend; i++)\n    {\n        MapPoint* pMP = vpMPs[i];\n\n        if(pMP->isBad())\n            continue;\n\n        int nIDr;\n        if(pMP->mnCorrectedByKF==pCurKF->mnId)\n        {\n            nIDr = pMP->mnCorrectedReference;\n        }\n        else\n        {\n            KeyFrame* pRefKF = pMP->GetReferenceKeyFrame();\n            nIDr = pRefKF->mnId;\n        }\n\n\n        g2o::Sim3 Srw = vScw[nIDr];\n        g2o::Sim3 correctedSwr = vCorrectedSwc[nIDr];\n\n        cv::Mat P3Dw = pMP->GetWorldPos();\n        Eigen::Matrix<double,3,1> eigP3Dw = Converter::toVector3d(P3Dw);\n        Eigen::Matrix<double,3,1> eigCorrectedP3Dw = correctedSwr.map(Srw.map(eigP3Dw));\n\n        cv::Mat cvCorrectedP3Dw = Converter::toCvMat(eigCorrectedP3Dw);\n        pMP->SetWorldPos(cvCorrectedP3Dw);\n\n        pMP->UpdateNormalAndDepth();\n    }\n}\n\nint Optimizer::OptimizeSim3(KeyFrame *pKF1, KeyFrame *pKF2, vector<MapPoint *> &vpMatches1, g2o::Sim3 &g2oS12, const float th2, const bool bFixScale)\n{\n    g2o::SparseOptimizer optimizer;\n    g2o::BlockSolverX::LinearSolverType * linearSolver;\n\n    linearSolver = new g2o::LinearSolverDense<g2o::BlockSolverX::PoseMatrixType>();\n\n    g2o::BlockSolverX * solver_ptr = new g2o::BlockSolverX(linearSolver);\n\n    g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg* solver = new g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg(solver_ptr);\n    optimizer.setAlgorithm(solver);\n\n    // Calibration\n    const cv::Mat &K1 = pKF1->mK;\n    const cv::Mat &K2 = pKF2->mK;\n\n    // Camera poses\n    const cv::Mat R1w = pKF1->GetRotation();\n    const cv::Mat t1w = pKF1->GetTranslation();\n    const cv::Mat R2w = pKF2->GetRotation();\n    const cv::Mat t2w = pKF2->GetTranslation();\n\n    // Set Sim3 vertex\n    g2o::VertexSim3Expmap * vSim3 = new g2o::VertexSim3Expmap();    \n    vSim3->_fix_scale=bFixScale;\n    vSim3->setEstimate(g2oS12);\n    vSim3->setId(0);\n    vSim3->setFixed(false);\n    vSim3->_principle_point1[0] = K1.at<float>(0,2);\n    vSim3->_principle_point1[1] = K1.at<float>(1,2);\n    vSim3->_focal_length1[0] = K1.at<float>(0,0);\n    vSim3->_focal_length1[1] = K1.at<float>(1,1);\n    vSim3->_principle_point2[0] = K2.at<float>(0,2);\n    vSim3->_principle_point2[1] = K2.at<float>(1,2);\n    vSim3->_focal_length2[0] = K2.at<float>(0,0);\n    vSim3->_focal_length2[1] = K2.at<float>(1,1);\n    optimizer.addVertex(vSim3);\n\n    // Set MapPoint vertices\n    const int N = vpMatches1.size();\n    const vector<MapPoint*> vpMapPoints1 = pKF1->GetMapPointMatches();\n    vector<g2o::EdgeSim3ProjectXYZ*> vpEdges12;\n    vector<g2o::EdgeInverseSim3ProjectXYZ*> vpEdges21;\n    vector<size_t> vnIndexEdge;\n\n    vnIndexEdge.reserve(2*N);\n    vpEdges12.reserve(2*N);\n    vpEdges21.reserve(2*N);\n\n    const float deltaHuber = sqrt(th2);\n\n    int nCorrespondences = 0;\n\n    for(int i=0; i<N; i++)\n    {\n        if(!vpMatches1[i])\n            continue;\n\n        MapPoint* pMP1 = vpMapPoints1[i];\n        MapPoint* pMP2 = vpMatches1[i];\n\n        const int id1 = 2*i+1;\n        const int id2 = 2*(i+1);\n\n        const int i2 = pMP2->GetIndexInKeyFrame(pKF2);\n\n        if(pMP1 && pMP2)\n        {\n            if(!pMP1->isBad() && !pMP2->isBad() && i2>=0)\n            {\n                g2o::VertexSBAPointXYZ* vPoint1 = new g2o::VertexSBAPointXYZ();\n                cv::Mat P3D1w = pMP1->GetWorldPos();\n                cv::Mat P3D1c = R1w*P3D1w + t1w;\n                vPoint1->setEstimate(Converter::toVector3d(P3D1c));\n                vPoint1->setId(id1);\n                vPoint1->setFixed(true);\n                optimizer.addVertex(vPoint1);\n\n                g2o::VertexSBAPointXYZ* vPoint2 = new g2o::VertexSBAPointXYZ();\n                cv::Mat P3D2w = pMP2->GetWorldPos();\n                cv::Mat P3D2c = R2w*P3D2w + t2w;\n                vPoint2->setEstimate(Converter::toVector3d(P3D2c));\n                vPoint2->setId(id2);\n                vPoint2->setFixed(true);\n                optimizer.addVertex(vPoint2);\n            }\n            else\n                continue;\n        }\n        else\n            continue;\n\n        nCorrespondences++;\n\n        // Set edge x1 = S12*X2\n        Eigen::Matrix<double,2,1> obs1;\n        const cv::KeyPoint &kpUn1 = pKF1->mvKeysUn[i];\n        obs1 << kpUn1.pt.x, kpUn1.pt.y;\n\n        g2o::EdgeSim3ProjectXYZ* e12 = new g2o::EdgeSim3ProjectXYZ();\n        e12->setVertex(0, dynamic_cast<g2o::OptimizableGraph::Vertex*>(optimizer.vertex(id2)));\n        e12->setVertex(1, dynamic_cast<g2o::OptimizableGraph::Vertex*>(optimizer.vertex(0)));\n        e12->setMeasurement(obs1);\n        const float &invSigmaSquare1 = pKF1->mvInvLevelSigma2[kpUn1.octave];\n        e12->setInformation(Eigen::Matrix2d::Identity()*invSigmaSquare1);\n\n        g2o::RobustKernelHuber* rk1 = new g2o::RobustKernelHuber;\n        e12->setRobustKernel(rk1);\n        rk1->setDelta(deltaHuber);\n        optimizer.addEdge(e12);\n\n        // Set edge x2 = S21*X1\n        Eigen::Matrix<double,2,1> obs2;\n        const cv::KeyPoint &kpUn2 = pKF2->mvKeysUn[i2];\n        obs2 << kpUn2.pt.x, kpUn2.pt.y;\n\n        g2o::EdgeInverseSim3ProjectXYZ* e21 = new g2o::EdgeInverseSim3ProjectXYZ();\n\n        e21->setVertex(0, dynamic_cast<g2o::OptimizableGraph::Vertex*>(optimizer.vertex(id1)));\n        e21->setVertex(1, dynamic_cast<g2o::OptimizableGraph::Vertex*>(optimizer.vertex(0)));\n        e21->setMeasurement(obs2);\n        float invSigmaSquare2 = pKF2->mvInvLevelSigma2[kpUn2.octave];\n        e21->setInformation(Eigen::Matrix2d::Identity()*invSigmaSquare2);\n\n        g2o::RobustKernelHuber* rk2 = new g2o::RobustKernelHuber;\n        e21->setRobustKernel(rk2);\n        rk2->setDelta(deltaHuber);\n        optimizer.addEdge(e21);\n\n        vpEdges12.push_back(e12);\n        vpEdges21.push_back(e21);\n        vnIndexEdge.push_back(i);\n    }\n\n    // Optimize!\n    optimizer.initializeOptimization();\n    optimizer.optimize(5);\n\n    // Check inliers\n    int nBad=0;\n    for(size_t i=0; i<vpEdges12.size();i++)\n    {\n        g2o::EdgeSim3ProjectXYZ* e12 = vpEdges12[i];\n        g2o::EdgeInverseSim3ProjectXYZ* e21 = vpEdges21[i];\n        if(!e12 || !e21)\n            continue;\n\n        if(e12->chi2()>th2 || e21->chi2()>th2)\n        {\n            size_t idx = vnIndexEdge[i];\n            vpMatches1[idx]=static_cast<MapPoint*>(NULL);\n            optimizer.removeEdge(e12);\n            optimizer.removeEdge(e21);\n            vpEdges12[i]=static_cast<g2o::EdgeSim3ProjectXYZ*>(NULL);\n            vpEdges21[i]=static_cast<g2o::EdgeInverseSim3ProjectXYZ*>(NULL);\n            nBad++;\n        }\n    }\n\n    int nMoreIterations;\n    if(nBad>0)\n        nMoreIterations=10;\n    else\n        nMoreIterations=5;\n\n    if(nCorrespondences-nBad<10)\n        return 0;\n\n    // Optimize again only with inliers\n\n    optimizer.initializeOptimization();\n    optimizer.optimize(nMoreIterations);\n\n    int nIn = 0;\n    for(size_t i=0; i<vpEdges12.size();i++)\n    {\n        g2o::EdgeSim3ProjectXYZ* e12 = vpEdges12[i];\n        g2o::EdgeInverseSim3ProjectXYZ* e21 = vpEdges21[i];\n        if(!e12 || !e21)\n            continue;\n\n        if(e12->chi2()>th2 || e21->chi2()>th2)\n        {\n            size_t idx = vnIndexEdge[i];\n            vpMatches1[idx]=static_cast<MapPoint*>(NULL);\n        }\n        else\n            nIn++;\n    }\n\n    // Recover optimized Sim3\n    g2o::VertexSim3Expmap* vSim3_recov = static_cast<g2o::VertexSim3Expmap*>(optimizer.vertex(0));\n    g2oS12= vSim3_recov->estimate();\n\n    return nIn;\n}\n\n\n} //namespace ORB_SLAM\n"
  },
  {
    "path": "src/PnPsolver.cpp",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n* This file is a modified version of EPnP <http://cvlab.epfl.ch/EPnP/index.php>, see FreeBSD license below.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n/**\n* Copyright (c) 2009, V. Lepetit, EPFL\n* All rights reserved.\n*\n* Redistribution and use in source and binary forms, with or without\n* modification, are permitted provided that the following conditions are met:\n*\n* 1. Redistributions of source code must retain the above copyright notice, this\n*    list of conditions and the following disclaimer.\n* 2. Redistributions in binary form must reproduce the above copyright notice,\n*    this list of conditions and the following disclaimer in the documentation\n*    and/or other materials provided with the distribution.\n*\n* THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS \"AS IS\" AND\n* ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED\n* WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE\n* DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT OWNER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR\n* ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES\n* (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES;\n* LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND\n* ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT\n* (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS\n* SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\n*\n* The views and conclusions contained in the software and documentation are those\n* of the authors and should not be interpreted as representing official policies,\n*   either expressed or implied, of the FreeBSD Project\n*/\n\n/**\n* This file is part of  Jetson-SLAM and PnP solver is used from V. Lepetit EPFL. See above.\n*/\n\n\n#include <iostream>\n\n#include \"PnPsolver.h\"\n\n#include <vector>\n#include <cmath>\n#include <opencv2/core/core.hpp>\n#include \"Thirdparty/DBoW2/DUtils/Random.h\"\n#include <algorithm>\n#include <opencv2/core/core_c.h>\n#include <opencv2/imgproc/types_c.h>\n\nusing namespace std;\n\nnamespace Jetson_SLAM\n{\n\n\nPnPsolver::PnPsolver(const Frame &F, const vector<MapPoint*> &vpMapPointMatches):\n    pws(0), us(0), alphas(0), pcs(0), maximum_number_of_correspondences(0), number_of_correspondences(0), mnInliersi(0),\n    mnIterations(0), mnBestInliers(0), N(0)\n{\n    mvpMapPointMatches = vpMapPointMatches;\n    mvP2D.reserve(F.mvpMapPoints.size());\n    mvSigma2.reserve(F.mvpMapPoints.size());\n    mvP3Dw.reserve(F.mvpMapPoints.size());\n    mvKeyPointIndices.reserve(F.mvpMapPoints.size());\n    mvAllIndices.reserve(F.mvpMapPoints.size());\n\n    int idx=0;\n    for(size_t i=0, iend=vpMapPointMatches.size(); i<iend; i++)\n    {\n        MapPoint* pMP = vpMapPointMatches[i];\n\n        if(pMP)\n        {\n            if(!pMP->isBad())\n            {\n                const cv::KeyPoint &kp = F.mvKeysUn[i];\n\n                mvP2D.push_back(kp.pt);\n                mvSigma2.push_back(F.mvLevelSigma2[kp.octave]);\n\n                cv::Mat Pos = pMP->GetWorldPos();\n                mvP3Dw.push_back(cv::Point3f(Pos.at<float>(0),Pos.at<float>(1), Pos.at<float>(2)));\n\n                mvKeyPointIndices.push_back(i);\n                mvAllIndices.push_back(idx);               \n\n                idx++;\n            }\n        }\n    }\n\n    // Set camera calibration parameters\n    fu = F.fx;\n    fv = F.fy;\n    uc = F.cx;\n    vc = F.cy;\n\n    SetRansacParameters();\n}\n\nPnPsolver::~PnPsolver()\n{\n  delete [] pws;\n  delete [] us;\n  delete [] alphas;\n  delete [] pcs;\n}\n\n\nvoid PnPsolver::SetRansacParameters(double probability, int minInliers, int maxIterations, int minSet, float epsilon, float th2)\n{\n    mRansacProb = probability;\n    mRansacMinInliers = minInliers;\n    mRansacMaxIts = maxIterations;\n    mRansacEpsilon = epsilon;\n    mRansacMinSet = minSet;\n\n    N = mvP2D.size(); // number of correspondences\n\n    mvbInliersi.resize(N);\n\n    // Adjust Parameters according to number of correspondences\n    int nMinInliers = N*mRansacEpsilon;\n    if(nMinInliers<mRansacMinInliers)\n        nMinInliers=mRansacMinInliers;\n    if(nMinInliers<minSet)\n        nMinInliers=minSet;\n    mRansacMinInliers = nMinInliers;\n\n    if(mRansacEpsilon<(float)mRansacMinInliers/N)\n        mRansacEpsilon=(float)mRansacMinInliers/N;\n\n    // Set RANSAC iterations according to probability, epsilon, and max iterations\n    int nIterations;\n\n    if(mRansacMinInliers==N)\n        nIterations=1;\n    else\n        nIterations = ceil(log(1-mRansacProb)/log(1-pow(mRansacEpsilon,3)));\n\n    mRansacMaxIts = max(1,min(nIterations,mRansacMaxIts));\n\n    mvMaxError.resize(mvSigma2.size());\n    for(size_t i=0; i<mvSigma2.size(); i++)\n        mvMaxError[i] = mvSigma2[i]*th2;\n}\n\ncv::Mat PnPsolver::find(vector<bool> &vbInliers, int &nInliers)\n{\n    bool bFlag;\n    return iterate(mRansacMaxIts,bFlag,vbInliers,nInliers);    \n}\n\ncv::Mat PnPsolver::iterate(int nIterations, bool &bNoMore, vector<bool> &vbInliers, int &nInliers)\n{\n    bNoMore = false;\n    vbInliers.clear();\n    nInliers=0;\n\n    set_maximum_number_of_correspondences(mRansacMinSet);\n\n    if(N<mRansacMinInliers)\n    {\n        bNoMore = true;\n        return cv::Mat();\n    }\n\n    vector<size_t> vAvailableIndices;\n\n    int nCurrentIterations = 0;\n    while(mnIterations<mRansacMaxIts || nCurrentIterations<nIterations)\n    {\n        nCurrentIterations++;\n        mnIterations++;\n        reset_correspondences();\n\n        vAvailableIndices = mvAllIndices;\n\n        // Get min set of points\n        for(short i = 0; i < mRansacMinSet; ++i)\n        {\n            int randi = DUtils::Random::RandomInt(0, vAvailableIndices.size()-1);\n\n            int idx = vAvailableIndices[randi];\n\n            add_correspondence(mvP3Dw[idx].x,mvP3Dw[idx].y,mvP3Dw[idx].z,mvP2D[idx].x,mvP2D[idx].y);\n\n            vAvailableIndices[randi] = vAvailableIndices.back();\n            vAvailableIndices.pop_back();\n        }\n\n        // Compute camera pose\n        compute_pose(mRi, mti);\n\n        // Check inliers\n        CheckInliers();\n\n        if(mnInliersi>=mRansacMinInliers)\n        {\n            // If it is the best solution so far, save it\n            if(mnInliersi>mnBestInliers)\n            {\n                mvbBestInliers = mvbInliersi;\n                mnBestInliers = mnInliersi;\n\n                cv::Mat Rcw(3,3,CV_64F,mRi);\n                cv::Mat tcw(3,1,CV_64F,mti);\n                Rcw.convertTo(Rcw,CV_32F);\n                tcw.convertTo(tcw,CV_32F);\n                mBestTcw = cv::Mat::eye(4,4,CV_32F);\n                Rcw.copyTo(mBestTcw.rowRange(0,3).colRange(0,3));\n                tcw.copyTo(mBestTcw.rowRange(0,3).col(3));\n            }\n\n            if(Refine())\n            {\n                nInliers = mnRefinedInliers;\n                vbInliers = vector<bool>(mvpMapPointMatches.size(),false);\n                for(int i=0; i<N; i++)\n                {\n                    if(mvbRefinedInliers[i])\n                        vbInliers[mvKeyPointIndices[i]] = true;\n                }\n                return mRefinedTcw.clone();\n            }\n\n        }\n    }\n\n    if(mnIterations>=mRansacMaxIts)\n    {\n        bNoMore=true;\n        if(mnBestInliers>=mRansacMinInliers)\n        {\n            nInliers=mnBestInliers;\n            vbInliers = vector<bool>(mvpMapPointMatches.size(),false);\n            for(int i=0; i<N; i++)\n            {\n                if(mvbBestInliers[i])\n                    vbInliers[mvKeyPointIndices[i]] = true;\n            }\n            return mBestTcw.clone();\n        }\n    }\n\n    return cv::Mat();\n}\n\nbool PnPsolver::Refine()\n{\n    vector<int> vIndices;\n    vIndices.reserve(mvbBestInliers.size());\n\n    for(size_t i=0; i<mvbBestInliers.size(); i++)\n    {\n        if(mvbBestInliers[i])\n        {\n            vIndices.push_back(i);\n        }\n    }\n\n    set_maximum_number_of_correspondences(vIndices.size());\n\n    reset_correspondences();\n\n    for(size_t i=0; i<vIndices.size(); i++)\n    {\n        int idx = vIndices[i];\n        add_correspondence(mvP3Dw[idx].x,mvP3Dw[idx].y,mvP3Dw[idx].z,mvP2D[idx].x,mvP2D[idx].y);\n    }\n\n    // Compute camera pose\n    compute_pose(mRi, mti);\n\n    // Check inliers\n    CheckInliers();\n\n    mnRefinedInliers =mnInliersi;\n    mvbRefinedInliers = mvbInliersi;\n\n    if(mnInliersi>mRansacMinInliers)\n    {\n        cv::Mat Rcw(3,3,CV_64F,mRi);\n        cv::Mat tcw(3,1,CV_64F,mti);\n        Rcw.convertTo(Rcw,CV_32F);\n        tcw.convertTo(tcw,CV_32F);\n        mRefinedTcw = cv::Mat::eye(4,4,CV_32F);\n        Rcw.copyTo(mRefinedTcw.rowRange(0,3).colRange(0,3));\n        tcw.copyTo(mRefinedTcw.rowRange(0,3).col(3));\n        return true;\n    }\n\n    return false;\n}\n\n\nvoid PnPsolver::CheckInliers()\n{\n    mnInliersi=0;\n\n    for(int i=0; i<N; i++)\n    {\n        cv::Point3f P3Dw = mvP3Dw[i];\n        cv::Point2f P2D = mvP2D[i];\n\n        float Xc = mRi[0][0]*P3Dw.x+mRi[0][1]*P3Dw.y+mRi[0][2]*P3Dw.z+mti[0];\n        float Yc = mRi[1][0]*P3Dw.x+mRi[1][1]*P3Dw.y+mRi[1][2]*P3Dw.z+mti[1];\n        float invZc = 1/(mRi[2][0]*P3Dw.x+mRi[2][1]*P3Dw.y+mRi[2][2]*P3Dw.z+mti[2]);\n\n        double ue = uc + fu * Xc * invZc;\n        double ve = vc + fv * Yc * invZc;\n\n        float distX = P2D.x-ue;\n        float distY = P2D.y-ve;\n\n        float error2 = distX*distX+distY*distY;\n\n        if(error2<mvMaxError[i])\n        {\n            mvbInliersi[i]=true;\n            mnInliersi++;\n        }\n        else\n        {\n            mvbInliersi[i]=false;\n        }\n    }\n}\n\n\nvoid PnPsolver::set_maximum_number_of_correspondences(int n)\n{\n  if (maximum_number_of_correspondences < n) {\n    if (pws != 0) delete [] pws;\n    if (us != 0) delete [] us;\n    if (alphas != 0) delete [] alphas;\n    if (pcs != 0) delete [] pcs;\n\n    maximum_number_of_correspondences = n;\n    pws = new double[3 * maximum_number_of_correspondences];\n    us = new double[2 * maximum_number_of_correspondences];\n    alphas = new double[4 * maximum_number_of_correspondences];\n    pcs = new double[3 * maximum_number_of_correspondences];\n  }\n}\n\nvoid PnPsolver::reset_correspondences(void)\n{\n  number_of_correspondences = 0;\n}\n\nvoid PnPsolver::add_correspondence(double X, double Y, double Z, double u, double v)\n{\n  pws[3 * number_of_correspondences    ] = X;\n  pws[3 * number_of_correspondences + 1] = Y;\n  pws[3 * number_of_correspondences + 2] = Z;\n\n  us[2 * number_of_correspondences    ] = u;\n  us[2 * number_of_correspondences + 1] = v;\n\n  number_of_correspondences++;\n}\n\nvoid PnPsolver::choose_control_points(void)\n{\n  // Take C0 as the reference points centroid:\n  cws[0][0] = cws[0][1] = cws[0][2] = 0;\n  for(int i = 0; i < number_of_correspondences; i++)\n    for(int j = 0; j < 3; j++)\n      cws[0][j] += pws[3 * i + j];\n\n  for(int j = 0; j < 3; j++)\n    cws[0][j] /= number_of_correspondences;\n\n\n  // Take C1, C2, and C3 from PCA on the reference points:\n  CvMat * PW0 = cvCreateMat(number_of_correspondences, 3, CV_64F);\n\n\n\n  double pw0tpw0[3 * 3], dc[3], uct[3 * 3];\n  CvMat PW0tPW0 = cvMat(3, 3, CV_64F, pw0tpw0);\n  CvMat DC      = cvMat(3, 1, CV_64F, dc);\n  CvMat UCt     = cvMat(3, 3, CV_64F, uct);\n\n  for(int i = 0; i < number_of_correspondences; i++)\n    for(int j = 0; j < 3; j++)\n      PW0->data.db[3 * i + j] = pws[3 * i + j] - cws[0][j];\n\n  cvMulTransposed(PW0, &PW0tPW0, 1);\n  cvSVD(&PW0tPW0, &DC, &UCt, 0, CV_SVD_MODIFY_A | CV_SVD_U_T);\n\n  cvReleaseMat(&PW0);\n\n  for(int i = 1; i < 4; i++) {\n    double k = sqrt(dc[i - 1] / number_of_correspondences);\n    for(int j = 0; j < 3; j++)\n      cws[i][j] = cws[0][j] + k * uct[3 * (i - 1) + j];\n  }\n}\n\nvoid PnPsolver::compute_barycentric_coordinates(void)\n{\n  double cc[3 * 3], cc_inv[3 * 3];\n  CvMat CC     = cvMat(3, 3, CV_64F, cc);\n  CvMat CC_inv = cvMat(3, 3, CV_64F, cc_inv);\n\n  for(int i = 0; i < 3; i++)\n    for(int j = 1; j < 4; j++)\n      cc[3 * i + j - 1] = cws[j][i] - cws[0][i];\n\n  cvInvert(&CC, &CC_inv, CV_SVD);\n  double * ci = cc_inv;\n  for(int i = 0; i < number_of_correspondences; i++) {\n    double * pi = pws + 3 * i;\n    double * a = alphas + 4 * i;\n\n    for(int j = 0; j < 3; j++)\n      a[1 + j] =\n\tci[3 * j    ] * (pi[0] - cws[0][0]) +\n\tci[3 * j + 1] * (pi[1] - cws[0][1]) +\n\tci[3 * j + 2] * (pi[2] - cws[0][2]);\n    a[0] = 1.0f - a[1] - a[2] - a[3];\n  }\n}\n\nvoid PnPsolver::fill_M(CvMat * M,\n\t\t  const int row, const double * as, const double u, const double v)\n{\n  double * M1 = M->data.db + row * 12;\n  double * M2 = M1 + 12;\n\n  for(int i = 0; i < 4; i++) {\n    M1[3 * i    ] = as[i] * fu;\n    M1[3 * i + 1] = 0.0;\n    M1[3 * i + 2] = as[i] * (uc - u);\n\n    M2[3 * i    ] = 0.0;\n    M2[3 * i + 1] = as[i] * fv;\n    M2[3 * i + 2] = as[i] * (vc - v);\n  }\n}\n\nvoid PnPsolver::compute_ccs(const double * betas, const double * ut)\n{\n  for(int i = 0; i < 4; i++)\n    ccs[i][0] = ccs[i][1] = ccs[i][2] = 0.0f;\n\n  for(int i = 0; i < 4; i++) {\n    const double * v = ut + 12 * (11 - i);\n    for(int j = 0; j < 4; j++)\n      for(int k = 0; k < 3; k++)\n\tccs[j][k] += betas[i] * v[3 * j + k];\n  }\n}\n\nvoid PnPsolver::compute_pcs(void)\n{\n  for(int i = 0; i < number_of_correspondences; i++) {\n    double * a = alphas + 4 * i;\n    double * pc = pcs + 3 * i;\n\n    for(int j = 0; j < 3; j++)\n      pc[j] = a[0] * ccs[0][j] + a[1] * ccs[1][j] + a[2] * ccs[2][j] + a[3] * ccs[3][j];\n  }\n}\n\ndouble PnPsolver::compute_pose(double R[3][3], double t[3])\n{\n  choose_control_points();\n  compute_barycentric_coordinates();\n\n  CvMat * M = cvCreateMat(2 * number_of_correspondences, 12, CV_64F);\n\n  for(int i = 0; i < number_of_correspondences; i++)\n    fill_M(M, 2 * i, alphas + 4 * i, us[2 * i], us[2 * i + 1]);\n\n  double mtm[12 * 12], d[12], ut[12 * 12];\n  CvMat MtM = cvMat(12, 12, CV_64F, mtm);\n  CvMat D   = cvMat(12,  1, CV_64F, d);\n  CvMat Ut  = cvMat(12, 12, CV_64F, ut);\n\n  cvMulTransposed(M, &MtM, 1);\n  cvSVD(&MtM, &D, &Ut, 0, CV_SVD_MODIFY_A | CV_SVD_U_T);\n  cvReleaseMat(&M);\n\n  double l_6x10[6 * 10], rho[6];\n  CvMat L_6x10 = cvMat(6, 10, CV_64F, l_6x10);\n  CvMat Rho    = cvMat(6,  1, CV_64F, rho);\n\n  compute_L_6x10(ut, l_6x10);\n  compute_rho(rho);\n\n  double Betas[4][4], rep_errors[4];\n  double Rs[4][3][3], ts[4][3];\n\n  find_betas_approx_1(&L_6x10, &Rho, Betas[1]);\n  gauss_newton(&L_6x10, &Rho, Betas[1]);\n  rep_errors[1] = compute_R_and_t(ut, Betas[1], Rs[1], ts[1]);\n\n  find_betas_approx_2(&L_6x10, &Rho, Betas[2]);\n  gauss_newton(&L_6x10, &Rho, Betas[2]);\n  rep_errors[2] = compute_R_and_t(ut, Betas[2], Rs[2], ts[2]);\n\n  find_betas_approx_3(&L_6x10, &Rho, Betas[3]);\n  gauss_newton(&L_6x10, &Rho, Betas[3]);\n  rep_errors[3] = compute_R_and_t(ut, Betas[3], Rs[3], ts[3]);\n\n  int N = 1;\n  if (rep_errors[2] < rep_errors[1]) N = 2;\n  if (rep_errors[3] < rep_errors[N]) N = 3;\n\n  copy_R_and_t(Rs[N], ts[N], R, t);\n\n  return rep_errors[N];\n}\n\nvoid PnPsolver::copy_R_and_t(const double R_src[3][3], const double t_src[3],\n\t\t\tdouble R_dst[3][3], double t_dst[3])\n{\n  for(int i = 0; i < 3; i++) {\n    for(int j = 0; j < 3; j++)\n      R_dst[i][j] = R_src[i][j];\n    t_dst[i] = t_src[i];\n  }\n}\n\ndouble PnPsolver::dist2(const double * p1, const double * p2)\n{\n  return\n    (p1[0] - p2[0]) * (p1[0] - p2[0]) +\n    (p1[1] - p2[1]) * (p1[1] - p2[1]) +\n    (p1[2] - p2[2]) * (p1[2] - p2[2]);\n}\n\ndouble PnPsolver::dot(const double * v1, const double * v2)\n{\n  return v1[0] * v2[0] + v1[1] * v2[1] + v1[2] * v2[2];\n}\n\ndouble PnPsolver::reprojection_error(const double R[3][3], const double t[3])\n{\n  double sum2 = 0.0;\n\n  for(int i = 0; i < number_of_correspondences; i++) {\n    double * pw = pws + 3 * i;\n    double Xc = dot(R[0], pw) + t[0];\n    double Yc = dot(R[1], pw) + t[1];\n    double inv_Zc = 1.0 / (dot(R[2], pw) + t[2]);\n    double ue = uc + fu * Xc * inv_Zc;\n    double ve = vc + fv * Yc * inv_Zc;\n    double u = us[2 * i], v = us[2 * i + 1];\n\n    sum2 += sqrt( (u - ue) * (u - ue) + (v - ve) * (v - ve) );\n  }\n\n  return sum2 / number_of_correspondences;\n}\n\nvoid PnPsolver::estimate_R_and_t(double R[3][3], double t[3])\n{\n  double pc0[3], pw0[3];\n\n  pc0[0] = pc0[1] = pc0[2] = 0.0;\n  pw0[0] = pw0[1] = pw0[2] = 0.0;\n\n  for(int i = 0; i < number_of_correspondences; i++) {\n    const double * pc = pcs + 3 * i;\n    const double * pw = pws + 3 * i;\n\n    for(int j = 0; j < 3; j++) {\n      pc0[j] += pc[j];\n      pw0[j] += pw[j];\n    }\n  }\n  for(int j = 0; j < 3; j++) {\n    pc0[j] /= number_of_correspondences;\n    pw0[j] /= number_of_correspondences;\n  }\n\n  double abt[3 * 3], abt_d[3], abt_u[3 * 3], abt_v[3 * 3];\n  CvMat ABt   = cvMat(3, 3, CV_64F, abt);\n  CvMat ABt_D = cvMat(3, 1, CV_64F, abt_d);\n  CvMat ABt_U = cvMat(3, 3, CV_64F, abt_u);\n  CvMat ABt_V = cvMat(3, 3, CV_64F, abt_v);\n\n  cvSetZero(&ABt);\n  for(int i = 0; i < number_of_correspondences; i++) {\n    double * pc = pcs + 3 * i;\n    double * pw = pws + 3 * i;\n\n    for(int j = 0; j < 3; j++) {\n      abt[3 * j    ] += (pc[j] - pc0[j]) * (pw[0] - pw0[0]);\n      abt[3 * j + 1] += (pc[j] - pc0[j]) * (pw[1] - pw0[1]);\n      abt[3 * j + 2] += (pc[j] - pc0[j]) * (pw[2] - pw0[2]);\n    }\n  }\n\n  cvSVD(&ABt, &ABt_D, &ABt_U, &ABt_V, CV_SVD_MODIFY_A);\n\n  for(int i = 0; i < 3; i++)\n    for(int j = 0; j < 3; j++)\n      R[i][j] = dot(abt_u + 3 * i, abt_v + 3 * j);\n\n  const double det =\n    R[0][0] * R[1][1] * R[2][2] + R[0][1] * R[1][2] * R[2][0] + R[0][2] * R[1][0] * R[2][1] -\n    R[0][2] * R[1][1] * R[2][0] - R[0][1] * R[1][0] * R[2][2] - R[0][0] * R[1][2] * R[2][1];\n\n  if (det < 0) {\n    R[2][0] = -R[2][0];\n    R[2][1] = -R[2][1];\n    R[2][2] = -R[2][2];\n  }\n\n  t[0] = pc0[0] - dot(R[0], pw0);\n  t[1] = pc0[1] - dot(R[1], pw0);\n  t[2] = pc0[2] - dot(R[2], pw0);\n}\n\nvoid PnPsolver::print_pose(const double R[3][3], const double t[3])\n{\n  cout << R[0][0] << \" \" << R[0][1] << \" \" << R[0][2] << \" \" << t[0] << endl;\n  cout << R[1][0] << \" \" << R[1][1] << \" \" << R[1][2] << \" \" << t[1] << endl;\n  cout << R[2][0] << \" \" << R[2][1] << \" \" << R[2][2] << \" \" << t[2] << endl;\n}\n\nvoid PnPsolver::solve_for_sign(void)\n{\n  if (pcs[2] < 0.0) {\n    for(int i = 0; i < 4; i++)\n      for(int j = 0; j < 3; j++)\n\tccs[i][j] = -ccs[i][j];\n\n    for(int i = 0; i < number_of_correspondences; i++) {\n      pcs[3 * i    ] = -pcs[3 * i];\n      pcs[3 * i + 1] = -pcs[3 * i + 1];\n      pcs[3 * i + 2] = -pcs[3 * i + 2];\n    }\n  }\n}\n\ndouble PnPsolver::compute_R_and_t(const double * ut, const double * betas,\n\t\t\t     double R[3][3], double t[3])\n{\n  compute_ccs(betas, ut);\n  compute_pcs();\n\n  solve_for_sign();\n\n  estimate_R_and_t(R, t);\n\n  return reprojection_error(R, t);\n}\n\n// betas10        = [B11 B12 B22 B13 B23 B33 B14 B24 B34 B44]\n// betas_approx_1 = [B11 B12     B13         B14]\n\nvoid PnPsolver::find_betas_approx_1(const CvMat * L_6x10, const CvMat * Rho,\n\t\t\t       double * betas)\n{\n  double l_6x4[6 * 4], b4[4];\n  CvMat L_6x4 = cvMat(6, 4, CV_64F, l_6x4);\n  CvMat B4    = cvMat(4, 1, CV_64F, b4);\n\n  for(int i = 0; i < 6; i++) {\n    cvmSet(&L_6x4, i, 0, cvmGet(L_6x10, i, 0));\n    cvmSet(&L_6x4, i, 1, cvmGet(L_6x10, i, 1));\n    cvmSet(&L_6x4, i, 2, cvmGet(L_6x10, i, 3));\n    cvmSet(&L_6x4, i, 3, cvmGet(L_6x10, i, 6));\n  }\n\n  cvSolve(&L_6x4, Rho, &B4, CV_SVD);\n\n  if (b4[0] < 0) {\n    betas[0] = sqrt(-b4[0]);\n    betas[1] = -b4[1] / betas[0];\n    betas[2] = -b4[2] / betas[0];\n    betas[3] = -b4[3] / betas[0];\n  } else {\n    betas[0] = sqrt(b4[0]);\n    betas[1] = b4[1] / betas[0];\n    betas[2] = b4[2] / betas[0];\n    betas[3] = b4[3] / betas[0];\n  }\n}\n\n// betas10        = [B11 B12 B22 B13 B23 B33 B14 B24 B34 B44]\n// betas_approx_2 = [B11 B12 B22                            ]\n\nvoid PnPsolver::find_betas_approx_2(const CvMat * L_6x10, const CvMat * Rho,\n\t\t\t       double * betas)\n{\n  double l_6x3[6 * 3], b3[3];\n  CvMat L_6x3  = cvMat(6, 3, CV_64F, l_6x3);\n  CvMat B3     = cvMat(3, 1, CV_64F, b3);\n\n  for(int i = 0; i < 6; i++) {\n    cvmSet(&L_6x3, i, 0, cvmGet(L_6x10, i, 0));\n    cvmSet(&L_6x3, i, 1, cvmGet(L_6x10, i, 1));\n    cvmSet(&L_6x3, i, 2, cvmGet(L_6x10, i, 2));\n  }\n\n  cvSolve(&L_6x3, Rho, &B3, CV_SVD);\n\n  if (b3[0] < 0) {\n    betas[0] = sqrt(-b3[0]);\n    betas[1] = (b3[2] < 0) ? sqrt(-b3[2]) : 0.0;\n  } else {\n    betas[0] = sqrt(b3[0]);\n    betas[1] = (b3[2] > 0) ? sqrt(b3[2]) : 0.0;\n  }\n\n  if (b3[1] < 0) betas[0] = -betas[0];\n\n  betas[2] = 0.0;\n  betas[3] = 0.0;\n}\n\n// betas10        = [B11 B12 B22 B13 B23 B33 B14 B24 B34 B44]\n// betas_approx_3 = [B11 B12 B22 B13 B23                    ]\n\nvoid PnPsolver::find_betas_approx_3(const CvMat * L_6x10, const CvMat * Rho,\n\t\t\t       double * betas)\n{\n  double l_6x5[6 * 5], b5[5];\n  CvMat L_6x5 = cvMat(6, 5, CV_64F, l_6x5);\n  CvMat B5    = cvMat(5, 1, CV_64F, b5);\n\n  for(int i = 0; i < 6; i++) {\n    cvmSet(&L_6x5, i, 0, cvmGet(L_6x10, i, 0));\n    cvmSet(&L_6x5, i, 1, cvmGet(L_6x10, i, 1));\n    cvmSet(&L_6x5, i, 2, cvmGet(L_6x10, i, 2));\n    cvmSet(&L_6x5, i, 3, cvmGet(L_6x10, i, 3));\n    cvmSet(&L_6x5, i, 4, cvmGet(L_6x10, i, 4));\n  }\n\n  cvSolve(&L_6x5, Rho, &B5, CV_SVD);\n\n  if (b5[0] < 0) {\n    betas[0] = sqrt(-b5[0]);\n    betas[1] = (b5[2] < 0) ? sqrt(-b5[2]) : 0.0;\n  } else {\n    betas[0] = sqrt(b5[0]);\n    betas[1] = (b5[2] > 0) ? sqrt(b5[2]) : 0.0;\n  }\n  if (b5[1] < 0) betas[0] = -betas[0];\n  betas[2] = b5[3] / betas[0];\n  betas[3] = 0.0;\n}\n\nvoid PnPsolver::compute_L_6x10(const double * ut, double * l_6x10)\n{\n  const double * v[4];\n\n  v[0] = ut + 12 * 11;\n  v[1] = ut + 12 * 10;\n  v[2] = ut + 12 *  9;\n  v[3] = ut + 12 *  8;\n\n  double dv[4][6][3];\n\n  for(int i = 0; i < 4; i++) {\n    int a = 0, b = 1;\n    for(int j = 0; j < 6; j++) {\n      dv[i][j][0] = v[i][3 * a    ] - v[i][3 * b];\n      dv[i][j][1] = v[i][3 * a + 1] - v[i][3 * b + 1];\n      dv[i][j][2] = v[i][3 * a + 2] - v[i][3 * b + 2];\n\n      b++;\n      if (b > 3) {\n\ta++;\n\tb = a + 1;\n      }\n    }\n  }\n\n  for(int i = 0; i < 6; i++) {\n    double * row = l_6x10 + 10 * i;\n\n    row[0] =        dot(dv[0][i], dv[0][i]);\n    row[1] = 2.0f * dot(dv[0][i], dv[1][i]);\n    row[2] =        dot(dv[1][i], dv[1][i]);\n    row[3] = 2.0f * dot(dv[0][i], dv[2][i]);\n    row[4] = 2.0f * dot(dv[1][i], dv[2][i]);\n    row[5] =        dot(dv[2][i], dv[2][i]);\n    row[6] = 2.0f * dot(dv[0][i], dv[3][i]);\n    row[7] = 2.0f * dot(dv[1][i], dv[3][i]);\n    row[8] = 2.0f * dot(dv[2][i], dv[3][i]);\n    row[9] =        dot(dv[3][i], dv[3][i]);\n  }\n}\n\nvoid PnPsolver::compute_rho(double * rho)\n{\n  rho[0] = dist2(cws[0], cws[1]);\n  rho[1] = dist2(cws[0], cws[2]);\n  rho[2] = dist2(cws[0], cws[3]);\n  rho[3] = dist2(cws[1], cws[2]);\n  rho[4] = dist2(cws[1], cws[3]);\n  rho[5] = dist2(cws[2], cws[3]);\n}\n\nvoid PnPsolver::compute_A_and_b_gauss_newton(const double * l_6x10, const double * rho,\n\t\t\t\t\tdouble betas[4], CvMat * A, CvMat * b)\n{\n  for(int i = 0; i < 6; i++) {\n    const double * rowL = l_6x10 + i * 10;\n    double * rowA = A->data.db + i * 4;\n\n    rowA[0] = 2 * rowL[0] * betas[0] +     rowL[1] * betas[1] +     rowL[3] * betas[2] +     rowL[6] * betas[3];\n    rowA[1] =     rowL[1] * betas[0] + 2 * rowL[2] * betas[1] +     rowL[4] * betas[2] +     rowL[7] * betas[3];\n    rowA[2] =     rowL[3] * betas[0] +     rowL[4] * betas[1] + 2 * rowL[5] * betas[2] +     rowL[8] * betas[3];\n    rowA[3] =     rowL[6] * betas[0] +     rowL[7] * betas[1] +     rowL[8] * betas[2] + 2 * rowL[9] * betas[3];\n\n    cvmSet(b, i, 0, rho[i] -\n\t   (\n\t    rowL[0] * betas[0] * betas[0] +\n\t    rowL[1] * betas[0] * betas[1] +\n\t    rowL[2] * betas[1] * betas[1] +\n\t    rowL[3] * betas[0] * betas[2] +\n\t    rowL[4] * betas[1] * betas[2] +\n\t    rowL[5] * betas[2] * betas[2] +\n\t    rowL[6] * betas[0] * betas[3] +\n\t    rowL[7] * betas[1] * betas[3] +\n\t    rowL[8] * betas[2] * betas[3] +\n\t    rowL[9] * betas[3] * betas[3]\n\t    ));\n  }\n}\n\nvoid PnPsolver::gauss_newton(const CvMat * L_6x10, const CvMat * Rho,\n\t\t\tdouble betas[4])\n{\n  const int iterations_number = 5;\n\n  double a[6*4], b[6], x[4];\n  CvMat A = cvMat(6, 4, CV_64F, a);\n  CvMat B = cvMat(6, 1, CV_64F, b);\n  CvMat X = cvMat(4, 1, CV_64F, x);\n\n  for(int k = 0; k < iterations_number; k++) {\n    compute_A_and_b_gauss_newton(L_6x10->data.db, Rho->data.db,\n\t\t\t\t betas, &A, &B);\n    qr_solve(&A, &B, &X);\n\n    for(int i = 0; i < 4; i++)\n      betas[i] += x[i];\n  }\n}\n\nvoid PnPsolver::qr_solve(CvMat * A, CvMat * b, CvMat * X)\n{\n  static int max_nr = 0;\n  static double * A1, * A2;\n\n  const int nr = A->rows;\n  const int nc = A->cols;\n\n  if (max_nr != 0 && max_nr < nr) {\n    delete [] A1;\n    delete [] A2;\n  }\n  if (max_nr < nr) {\n    max_nr = nr;\n    A1 = new double[nr];\n    A2 = new double[nr];\n  }\n\n  double * pA = A->data.db, * ppAkk = pA;\n  for(int k = 0; k < nc; k++) {\n    double * ppAik = ppAkk, eta = fabs(*ppAik);\n    for(int i = k + 1; i < nr; i++) {\n      double elt = fabs(*ppAik);\n      if (eta < elt) eta = elt;\n      ppAik += nc;\n    }\n\n    if (eta == 0) {\n      A1[k] = A2[k] = 0.0;\n      cerr << \"God damnit, A is singular, this shouldn't happen.\" << endl;\n      return;\n    } else {\n      double * ppAik = ppAkk, sum = 0.0, inv_eta = 1. / eta;\n      for(int i = k; i < nr; i++) {\n\t*ppAik *= inv_eta;\n\tsum += *ppAik * *ppAik;\n\tppAik += nc;\n      }\n      double sigma = sqrt(sum);\n      if (*ppAkk < 0)\n\tsigma = -sigma;\n      *ppAkk += sigma;\n      A1[k] = sigma * *ppAkk;\n      A2[k] = -eta * sigma;\n      for(int j = k + 1; j < nc; j++) {\n\tdouble * ppAik = ppAkk, sum = 0;\n\tfor(int i = k; i < nr; i++) {\n\t  sum += *ppAik * ppAik[j - k];\n\t  ppAik += nc;\n\t}\n\tdouble tau = sum / A1[k];\n\tppAik = ppAkk;\n\tfor(int i = k; i < nr; i++) {\n\t  ppAik[j - k] -= tau * *ppAik;\n\t  ppAik += nc;\n\t}\n      }\n    }\n    ppAkk += nc + 1;\n  }\n\n  // b <- Qt b\n  double * ppAjj = pA, * pb = b->data.db;\n  for(int j = 0; j < nc; j++) {\n    double * ppAij = ppAjj, tau = 0;\n    for(int i = j; i < nr; i++)\t{\n      tau += *ppAij * pb[i];\n      ppAij += nc;\n    }\n    tau /= A1[j];\n    ppAij = ppAjj;\n    for(int i = j; i < nr; i++) {\n      pb[i] -= tau * *ppAij;\n      ppAij += nc;\n    }\n    ppAjj += nc + 1;\n  }\n\n  // X = R-1 b\n  double * pX = X->data.db;\n  pX[nc - 1] = pb[nc - 1] / A2[nc - 1];\n  for(int i = nc - 2; i >= 0; i--) {\n    double * ppAij = pA + i * nc + (i + 1), sum = 0;\n\n    for(int j = i + 1; j < nc; j++) {\n      sum += *ppAij * pX[j];\n      ppAij++;\n    }\n    pX[i] = (pb[i] - sum) / A2[i];\n  }\n}\n\n\n\nvoid PnPsolver::relative_error(double & rot_err, double & transl_err,\n\t\t\t  const double Rtrue[3][3], const double ttrue[3],\n\t\t\t  const double Rest[3][3],  const double test[3])\n{\n  double qtrue[4], qest[4];\n\n  mat_to_quat(Rtrue, qtrue);\n  mat_to_quat(Rest, qest);\n\n  double rot_err1 = sqrt((qtrue[0] - qest[0]) * (qtrue[0] - qest[0]) +\n\t\t\t (qtrue[1] - qest[1]) * (qtrue[1] - qest[1]) +\n\t\t\t (qtrue[2] - qest[2]) * (qtrue[2] - qest[2]) +\n\t\t\t (qtrue[3] - qest[3]) * (qtrue[3] - qest[3]) ) /\n    sqrt(qtrue[0] * qtrue[0] + qtrue[1] * qtrue[1] + qtrue[2] * qtrue[2] + qtrue[3] * qtrue[3]);\n\n  double rot_err2 = sqrt((qtrue[0] + qest[0]) * (qtrue[0] + qest[0]) +\n\t\t\t (qtrue[1] + qest[1]) * (qtrue[1] + qest[1]) +\n\t\t\t (qtrue[2] + qest[2]) * (qtrue[2] + qest[2]) +\n\t\t\t (qtrue[3] + qest[3]) * (qtrue[3] + qest[3]) ) /\n    sqrt(qtrue[0] * qtrue[0] + qtrue[1] * qtrue[1] + qtrue[2] * qtrue[2] + qtrue[3] * qtrue[3]);\n\n  rot_err = min(rot_err1, rot_err2);\n\n  transl_err =\n    sqrt((ttrue[0] - test[0]) * (ttrue[0] - test[0]) +\n\t (ttrue[1] - test[1]) * (ttrue[1] - test[1]) +\n\t (ttrue[2] - test[2]) * (ttrue[2] - test[2])) /\n    sqrt(ttrue[0] * ttrue[0] + ttrue[1] * ttrue[1] + ttrue[2] * ttrue[2]);\n}\n\nvoid PnPsolver::mat_to_quat(const double R[3][3], double q[4])\n{\n  double tr = R[0][0] + R[1][1] + R[2][2];\n  double n4;\n\n  if (tr > 0.0f) {\n    q[0] = R[1][2] - R[2][1];\n    q[1] = R[2][0] - R[0][2];\n    q[2] = R[0][1] - R[1][0];\n    q[3] = tr + 1.0f;\n    n4 = q[3];\n  } else if ( (R[0][0] > R[1][1]) && (R[0][0] > R[2][2]) ) {\n    q[0] = 1.0f + R[0][0] - R[1][1] - R[2][2];\n    q[1] = R[1][0] + R[0][1];\n    q[2] = R[2][0] + R[0][2];\n    q[3] = R[1][2] - R[2][1];\n    n4 = q[0];\n  } else if (R[1][1] > R[2][2]) {\n    q[0] = R[1][0] + R[0][1];\n    q[1] = 1.0f + R[1][1] - R[0][0] - R[2][2];\n    q[2] = R[2][1] + R[1][2];\n    q[3] = R[2][0] - R[0][2];\n    n4 = q[1];\n  } else {\n    q[0] = R[2][0] + R[0][2];\n    q[1] = R[2][1] + R[1][2];\n    q[2] = 1.0f + R[2][2] - R[0][0] - R[1][1];\n    q[3] = R[0][1] - R[1][0];\n    n4 = q[2];\n  }\n  double scale = 0.5f / double(sqrt(n4));\n\n  q[0] *= scale;\n  q[1] *= scale;\n  q[2] *= scale;\n  q[3] *= scale;\n}\n\n} //namespace ORB_SLAM\n"
  },
  {
    "path": "src/Sim3Solver.cpp",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n/**\n* This file is part of  Jetson-SLAM and is taken from ORB-SLAM2 repo. See above.\n*/\n\n\n\n#include \"Sim3Solver.h\"\n\n#include <vector>\n#include <cmath>\n#include <opencv2/core/core.hpp>\n#include <opencv2/imgproc/types_c.h>\n\n#include \"KeyFrame.h\"\n#include \"ORBmatcher.h\"\n\n#include \"Thirdparty/DBoW2/DUtils/Random.h\"\n\nnamespace Jetson_SLAM\n{\n\n\nSim3Solver::Sim3Solver(KeyFrame *pKF1, KeyFrame *pKF2, const vector<MapPoint *> &vpMatched12, const bool bFixScale):\n    mnIterations(0), mnBestInliers(0), mbFixScale(bFixScale)\n{\n    mpKF1 = pKF1;\n    mpKF2 = pKF2;\n\n    vector<MapPoint*> vpKeyFrameMP1 = pKF1->GetMapPointMatches();\n\n    mN1 = vpMatched12.size();\n\n    mvpMapPoints1.reserve(mN1);\n    mvpMapPoints2.reserve(mN1);\n    mvpMatches12 = vpMatched12;\n    mvnIndices1.reserve(mN1);\n    mvX3Dc1.reserve(mN1);\n    mvX3Dc2.reserve(mN1);\n\n    cv::Mat Rcw1 = pKF1->GetRotation();\n    cv::Mat tcw1 = pKF1->GetTranslation();\n    cv::Mat Rcw2 = pKF2->GetRotation();\n    cv::Mat tcw2 = pKF2->GetTranslation();\n\n    mvAllIndices.reserve(mN1);\n\n    size_t idx=0;\n    for(int i1=0; i1<mN1; i1++)\n    {\n        if(vpMatched12[i1])\n        {\n            MapPoint* pMP1 = vpKeyFrameMP1[i1];\n            MapPoint* pMP2 = vpMatched12[i1];\n\n            if(!pMP1)\n                continue;\n\n            if(pMP1->isBad() || pMP2->isBad())\n                continue;\n\n            int indexKF1 = pMP1->GetIndexInKeyFrame(pKF1);\n            int indexKF2 = pMP2->GetIndexInKeyFrame(pKF2);\n\n            if(indexKF1<0 || indexKF2<0)\n                continue;\n\n            const cv::KeyPoint &kp1 = pKF1->mvKeysUn[indexKF1];\n            const cv::KeyPoint &kp2 = pKF2->mvKeysUn[indexKF2];\n\n            const float sigmaSquare1 = pKF1->mvLevelSigma2[kp1.octave];\n            const float sigmaSquare2 = pKF2->mvLevelSigma2[kp2.octave];\n\n            mvnMaxError1.push_back(9.210*sigmaSquare1);\n            mvnMaxError2.push_back(9.210*sigmaSquare2);\n\n            mvpMapPoints1.push_back(pMP1);\n            mvpMapPoints2.push_back(pMP2);\n            mvnIndices1.push_back(i1);\n\n            cv::Mat X3D1w = pMP1->GetWorldPos();\n            mvX3Dc1.push_back(Rcw1*X3D1w+tcw1);\n\n            cv::Mat X3D2w = pMP2->GetWorldPos();\n            mvX3Dc2.push_back(Rcw2*X3D2w+tcw2);\n\n            mvAllIndices.push_back(idx);\n            idx++;\n        }\n    }\n\n    mK1 = pKF1->mK;\n    mK2 = pKF2->mK;\n\n    FromCameraToImage(mvX3Dc1,mvP1im1,mK1);\n    FromCameraToImage(mvX3Dc2,mvP2im2,mK2);\n\n    SetRansacParameters();\n}\n\nvoid Sim3Solver::SetRansacParameters(double probability, int minInliers, int maxIterations)\n{\n    mRansacProb = probability;\n    mRansacMinInliers = minInliers;\n    mRansacMaxIts = maxIterations;    \n\n    N = mvpMapPoints1.size(); // number of correspondences\n\n    mvbInliersi.resize(N);\n\n    // Adjust Parameters according to number of correspondences\n    float epsilon = (float)mRansacMinInliers/N;\n\n    // Set RANSAC iterations according to probability, epsilon, and max iterations\n    int nIterations;\n\n    if(mRansacMinInliers==N)\n        nIterations=1;\n    else\n        nIterations = ceil(log(1-mRansacProb)/log(1-pow(epsilon,3)));\n\n    mRansacMaxIts = max(1,min(nIterations,mRansacMaxIts));\n\n    mnIterations = 0;\n}\n\ncv::Mat Sim3Solver::iterate(int nIterations, bool &bNoMore, vector<bool> &vbInliers, int &nInliers)\n{\n    bNoMore = false;\n    vbInliers = vector<bool>(mN1,false);\n    nInliers=0;\n\n    if(N<mRansacMinInliers)\n    {\n        bNoMore = true;\n        return cv::Mat();\n    }\n\n    vector<size_t> vAvailableIndices;\n\n    cv::Mat P3Dc1i(3,3,CV_32F);\n    cv::Mat P3Dc2i(3,3,CV_32F);\n\n    int nCurrentIterations = 0;\n    while(mnIterations<mRansacMaxIts && nCurrentIterations<nIterations)\n    {\n        nCurrentIterations++;\n        mnIterations++;\n\n        vAvailableIndices = mvAllIndices;\n\n        // Get min set of points\n        for(short i = 0; i < 3; ++i)\n        {\n            int randi = DUtils::Random::RandomInt(0, vAvailableIndices.size()-1);\n\n            int idx = vAvailableIndices[randi];\n\n            mvX3Dc1[idx].copyTo(P3Dc1i.col(i));\n            mvX3Dc2[idx].copyTo(P3Dc2i.col(i));\n\n            vAvailableIndices[randi] = vAvailableIndices.back();\n            vAvailableIndices.pop_back();\n        }\n\n        ComputeSim3(P3Dc1i,P3Dc2i);\n\n        CheckInliers();\n\n        if(mnInliersi>=mnBestInliers)\n        {\n            mvbBestInliers = mvbInliersi;\n            mnBestInliers = mnInliersi;\n            mBestT12 = mT12i.clone();\n            mBestRotation = mR12i.clone();\n            mBestTranslation = mt12i.clone();\n            mBestScale = ms12i;\n\n            if(mnInliersi>mRansacMinInliers)\n            {\n                nInliers = mnInliersi;\n                for(int i=0; i<N; i++)\n                    if(mvbInliersi[i])\n                        vbInliers[mvnIndices1[i]] = true;\n                return mBestT12;\n            }\n        }\n    }\n\n    if(mnIterations>=mRansacMaxIts)\n        bNoMore=true;\n\n    return cv::Mat();\n}\n\ncv::Mat Sim3Solver::find(vector<bool> &vbInliers12, int &nInliers)\n{\n    bool bFlag;\n    return iterate(mRansacMaxIts,bFlag,vbInliers12,nInliers);\n}\n\nvoid Sim3Solver::ComputeCentroid(cv::Mat &P, cv::Mat &Pr, cv::Mat &C)\n{\n    cv::reduce(P,C,1,CV_REDUCE_SUM);\n    C = C/P.cols;\n\n    for(int i=0; i<P.cols; i++)\n    {\n        Pr.col(i)=P.col(i)-C;\n    }\n}\n\nvoid Sim3Solver::ComputeSim3(cv::Mat &P1, cv::Mat &P2)\n{\n    // Custom implementation of:\n    // Horn 1987, Closed-form solution of absolute orientataion using unit quaternions\n\n    // Step 1: Centroid and relative coordinates\n\n    cv::Mat Pr1(P1.size(),P1.type()); // Relative coordinates to centroid (set 1)\n    cv::Mat Pr2(P2.size(),P2.type()); // Relative coordinates to centroid (set 2)\n    cv::Mat O1(3,1,Pr1.type()); // Centroid of P1\n    cv::Mat O2(3,1,Pr2.type()); // Centroid of P2\n\n    ComputeCentroid(P1,Pr1,O1);\n    ComputeCentroid(P2,Pr2,O2);\n\n    // Step 2: Compute M matrix\n\n    cv::Mat M = Pr2*Pr1.t();\n\n    // Step 3: Compute N matrix\n\n    double N11, N12, N13, N14, N22, N23, N24, N33, N34, N44;\n\n    cv::Mat N(4,4,P1.type());\n\n    N11 = M.at<float>(0,0)+M.at<float>(1,1)+M.at<float>(2,2);\n    N12 = M.at<float>(1,2)-M.at<float>(2,1);\n    N13 = M.at<float>(2,0)-M.at<float>(0,2);\n    N14 = M.at<float>(0,1)-M.at<float>(1,0);\n    N22 = M.at<float>(0,0)-M.at<float>(1,1)-M.at<float>(2,2);\n    N23 = M.at<float>(0,1)+M.at<float>(1,0);\n    N24 = M.at<float>(2,0)+M.at<float>(0,2);\n    N33 = -M.at<float>(0,0)+M.at<float>(1,1)-M.at<float>(2,2);\n    N34 = M.at<float>(1,2)+M.at<float>(2,1);\n    N44 = -M.at<float>(0,0)-M.at<float>(1,1)+M.at<float>(2,2);\n\n    N = (cv::Mat_<float>(4,4) << N11, N12, N13, N14,\n                                 N12, N22, N23, N24,\n                                 N13, N23, N33, N34,\n                                 N14, N24, N34, N44);\n\n\n    // Step 4: Eigenvector of the highest eigenvalue\n\n    cv::Mat eval, evec;\n\n    cv::eigen(N,eval,evec); //evec[0] is the quaternion of the desired rotation\n\n    cv::Mat vec(1,3,evec.type());\n    (evec.row(0).colRange(1,4)).copyTo(vec); //extract imaginary part of the quaternion (sin*axis)\n\n    // Rotation angle. sin is the norm of the imaginary part, cos is the real part\n    double ang=atan2(norm(vec),evec.at<float>(0,0));\n\n    vec = 2*ang*vec/norm(vec); //Angle-axis representation. quaternion angle is the half\n\n    mR12i.create(3,3,P1.type());\n\n    cv::Rodrigues(vec,mR12i); // computes the rotation matrix from angle-axis\n\n    // Step 5: Rotate set 2\n\n    cv::Mat P3 = mR12i*Pr2;\n\n    // Step 6: Scale\n\n    if(!mbFixScale)\n    {\n        double nom = Pr1.dot(P3);\n        cv::Mat aux_P3(P3.size(),P3.type());\n        aux_P3=P3;\n        cv::pow(P3,2,aux_P3);\n        double den = 0;\n\n        for(int i=0; i<aux_P3.rows; i++)\n        {\n            for(int j=0; j<aux_P3.cols; j++)\n            {\n                den+=aux_P3.at<float>(i,j);\n            }\n        }\n\n        ms12i = nom/den;\n    }\n    else\n        ms12i = 1.0f;\n\n    // Step 7: Translation\n\n    mt12i.create(1,3,P1.type());\n    mt12i = O1 - ms12i*mR12i*O2;\n\n    // Step 8: Transformation\n\n    // Step 8.1 T12\n    mT12i = cv::Mat::eye(4,4,P1.type());\n\n    cv::Mat sR = ms12i*mR12i;\n\n    sR.copyTo(mT12i.rowRange(0,3).colRange(0,3));\n    mt12i.copyTo(mT12i.rowRange(0,3).col(3));\n\n    // Step 8.2 T21\n\n    mT21i = cv::Mat::eye(4,4,P1.type());\n\n    cv::Mat sRinv = (1.0/ms12i)*mR12i.t();\n\n    sRinv.copyTo(mT21i.rowRange(0,3).colRange(0,3));\n    cv::Mat tinv = -sRinv*mt12i;\n    tinv.copyTo(mT21i.rowRange(0,3).col(3));\n}\n\n\nvoid Sim3Solver::CheckInliers()\n{\n    vector<cv::Mat> vP1im2, vP2im1;\n    Project(mvX3Dc2,vP2im1,mT12i,mK1);\n    Project(mvX3Dc1,vP1im2,mT21i,mK2);\n\n    mnInliersi=0;\n\n    for(size_t i=0; i<mvP1im1.size(); i++)\n    {\n        cv::Mat dist1 = mvP1im1[i]-vP2im1[i];\n        cv::Mat dist2 = vP1im2[i]-mvP2im2[i];\n\n        const float err1 = dist1.dot(dist1);\n        const float err2 = dist2.dot(dist2);\n\n        if(err1<mvnMaxError1[i] && err2<mvnMaxError2[i])\n        {\n            mvbInliersi[i]=true;\n            mnInliersi++;\n        }\n        else\n            mvbInliersi[i]=false;\n    }\n}\n\n\ncv::Mat Sim3Solver::GetEstimatedRotation()\n{\n    return mBestRotation.clone();\n}\n\ncv::Mat Sim3Solver::GetEstimatedTranslation()\n{\n    return mBestTranslation.clone();\n}\n\nfloat Sim3Solver::GetEstimatedScale()\n{\n    return mBestScale;\n}\n\nvoid Sim3Solver::Project(const vector<cv::Mat> &vP3Dw, vector<cv::Mat> &vP2D, cv::Mat Tcw, cv::Mat K)\n{\n    cv::Mat Rcw = Tcw.rowRange(0,3).colRange(0,3);\n    cv::Mat tcw = Tcw.rowRange(0,3).col(3);\n    const float &fx = K.at<float>(0,0);\n    const float &fy = K.at<float>(1,1);\n    const float &cx = K.at<float>(0,2);\n    const float &cy = K.at<float>(1,2);\n\n    vP2D.clear();\n    vP2D.reserve(vP3Dw.size());\n\n    for(size_t i=0, iend=vP3Dw.size(); i<iend; i++)\n    {\n        cv::Mat P3Dc = Rcw*vP3Dw[i]+tcw;\n        const float invz = 1/(P3Dc.at<float>(2));\n        const float x = P3Dc.at<float>(0)*invz;\n        const float y = P3Dc.at<float>(1)*invz;\n\n        vP2D.push_back((cv::Mat_<float>(2,1) << fx*x+cx, fy*y+cy));\n    }\n}\n\nvoid Sim3Solver::FromCameraToImage(const vector<cv::Mat> &vP3Dc, vector<cv::Mat> &vP2D, cv::Mat K)\n{\n    const float &fx = K.at<float>(0,0);\n    const float &fy = K.at<float>(1,1);\n    const float &cx = K.at<float>(0,2);\n    const float &cy = K.at<float>(1,2);\n\n    vP2D.clear();\n    vP2D.reserve(vP3Dc.size());\n\n    for(size_t i=0, iend=vP3Dc.size(); i<iend; i++)\n    {\n        const float invz = 1/(vP3Dc[i].at<float>(2));\n        const float x = vP3Dc[i].at<float>(0)*invz;\n        const float y = vP3Dc[i].at<float>(1)*invz;\n\n        vP2D.push_back((cv::Mat_<float>(2,1) << fx*x+cx, fy*y+cy));\n    }\n}\n\n} //namespace ORB_SLAM\n"
  },
  {
    "path": "src/System.cpp",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n\n/**\n* This file is part of  Jetson-SLAM and is taken from ORB-SLAM2 repo. See above.\n*/\n\n\n#include \"System.h\"\n#include \"Converter.h\"\n#include <thread>\n#include <pangolin/pangolin.h>\n#include <iomanip>\n\n#include<unistd.h>\n#include<tictoc.hpp>\n\nnamespace Jetson_SLAM\n{\n\nSystem::System(const string &strVocFile, const string &strSettingsFile, const eSensor sensor,\n               const bool bUseViewer):mSensor(sensor), mpViewer(static_cast<Viewer*>(NULL)), mbReset(false),mbActivateLocalizationMode(false),\n    mbDeactivateLocalizationMode(false)\n{\n    // Output welcome message\n    cout << endl <<\n            \"Jetson-SLAM, Indian Institute of Technology, Kanpur, India.\" << endl <<\n            \"Jetson-SLAM used ORB-SLAM2 backend.\" << endl <<\n            \"This program comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY;\" << endl  <<\n            \"This is free software, and you are welcome to redistribute it\" << endl <<\n            \"under certain conditions. See LICENSE.txt.\" << endl << endl;\n\n    cout << \"Input sensor was set to: \";\n\n    if(mSensor==MONOCULAR)\n        cout << \"Monocular\" << endl;\n    else if(mSensor==STEREO)\n        cout << \"Stereo\" << endl;\n    else if(mSensor==RGBD)\n        cout << \"RGB-D\" << endl;\n\n    //Check settings file\n    cv::FileStorage fsSettings(strSettingsFile.c_str(), cv::FileStorage::READ);\n    if(!fsSettings.isOpened())\n    {\n        cerr << \"Failed to open settings file at: \" << strSettingsFile << endl;\n        exit(-1);\n    }\n\n\n    //Load ORB Vocabulary\n    cout << endl << \"Loading ORB Vocabulary. This could take a while...\" << endl;\n\n    mpVocabulary = new ORBVocabulary();\n    bool bVocLoad = mpVocabulary->loadFromTextFile(strVocFile);\n    if(!bVocLoad)\n    {\n        cerr << \"Wrong path to vocabulary. \" << endl;\n        cerr << \"Falied to open at: \" << strVocFile << endl;\n        exit(-1);\n    }\n    cout << \"Vocabulary loaded!\" << endl << endl;\n\n    //Create KeyFrame Database\n    mpKeyFrameDatabase = new KeyFrameDatabase(*mpVocabulary);\n\n    //Create the Map\n    mpMap = new Map();\n\n    //Create Drawers. These are used by the Viewer\n    mpFrameDrawer = new FrameDrawer(mpMap);\n    mpMapDrawer = new MapDrawer(mpMap, strSettingsFile);\n\n    //Initialize the Tracking thread\n    //(it will live in the main thread of execution, the one that called this constructor)\n    mpTracker = new Tracking(this, mpVocabulary, mpFrameDrawer, mpMapDrawer,\n                             mpMap, mpKeyFrameDatabase, strSettingsFile, mSensor);\n\n    //Initialize the Local Mapping thread and launch\n    mpLocalMapper = new LocalMapping(mpMap, mSensor==MONOCULAR);\n    mptLocalMapping = new thread(&Jetson_SLAM::LocalMapping::Run,mpLocalMapper);\n\n    //Initialize the Loop Closing thread and launch\n    mpLoopCloser = new LoopClosing(mpMap, mpKeyFrameDatabase, mpVocabulary, mSensor!=MONOCULAR);\n    mptLoopClosing = new thread(&Jetson_SLAM::LoopClosing::Run, mpLoopCloser);\n\n    //Initialize the Viewer thread and launch\n    if(bUseViewer)\n    {\n        mpViewer = new Viewer(this, mpFrameDrawer,mpMapDrawer,mpTracker,strSettingsFile);\n        mptViewer = new thread(&Viewer::Run, mpViewer);\n        mpTracker->SetViewer(mpViewer);\n    }\n\n    //Set pointers between threads\n    mpTracker->SetLocalMapper(mpLocalMapper);\n    mpTracker->SetLoopClosing(mpLoopCloser);\n\n    mpLocalMapper->SetTracker(mpTracker);\n    mpLocalMapper->SetLoopCloser(mpLoopCloser);\n\n    mpLoopCloser->SetTracker(mpTracker);\n    mpLoopCloser->SetLocalMapper(mpLocalMapper);\n}\n\ncv::Mat System::TrackStereo(const cv::Mat &imLeft, const cv::Mat &imRight, const double &timestamp)\n{\n    if(mSensor!=STEREO)\n    {\n        cerr << \"ERROR: you called TrackStereo but input sensor was not set to STEREO.\" << endl;\n        exit(-1);\n    }\n\n    // Check mode change\n    {\n        unique_lock<mutex> lock(mMutexMode);\n        if(mbActivateLocalizationMode)\n        {\n            mpLocalMapper->RequestStop();\n\n            // Wait until Local Mapping has effectively stopped\n            while(!mpLocalMapper->isStopped())\n            {\n                usleep(1000);\n            }\n\n            mpTracker->InformOnlyTracking(true);\n            mbActivateLocalizationMode = false;\n        }\n        if(mbDeactivateLocalizationMode)\n        {\n            mpTracker->InformOnlyTracking(false);\n            mpLocalMapper->Release();\n            mbDeactivateLocalizationMode = false;\n        }\n    }\n\n    // Check reset\n    {\n        unique_lock<mutex> lock(mMutexReset);\n        if(mbReset)\n        {\n            mpTracker->Reset();\n            mbReset = false;\n        }\n    }\n\n    //    pcl::console::TicToc tt;tt.tic();\n    tictoc tt; tt.tic();\n    cv::Mat Tcw = mpTracker->GrabImageStereo(imLeft,imRight,timestamp);\n    std::cout << __func__ << \" - grab stereo time = \";tt.toc_print();\n    std::cout << \"\\n\\n\";\n\n    unique_lock<mutex> lock2(mMutexState);\n    mTrackingState = mpTracker->mState;\n    mTrackedMapPoints = mpTracker->mCurrentFrame.mvpMapPoints;\n    mTrackedKeyPointsUn = mpTracker->mCurrentFrame.mvKeysUn;\n    return Tcw;\n}\n\ncv::Mat System::TrackRGBD(const cv::Mat &im, const cv::Mat &depthmap, const double &timestamp)\n{\n    if(mSensor!=RGBD)\n    {\n        cerr << \"ERROR: you called TrackRGBD but input sensor was not set to RGBD.\" << endl;\n        exit(-1);\n    }\n\n    // Check mode change\n    {\n        unique_lock<mutex> lock(mMutexMode);\n        if(mbActivateLocalizationMode)\n        {\n            mpLocalMapper->RequestStop();\n\n            // Wait until Local Mapping has effectively stopped\n            while(!mpLocalMapper->isStopped())\n            {\n                usleep(1000);\n            }\n\n            mpTracker->InformOnlyTracking(true);\n            mbActivateLocalizationMode = false;\n        }\n        if(mbDeactivateLocalizationMode)\n        {\n            mpTracker->InformOnlyTracking(false);\n            mpLocalMapper->Release();\n            mbDeactivateLocalizationMode = false;\n        }\n    }\n\n    // Check reset\n    {\n        unique_lock<mutex> lock(mMutexReset);\n        if(mbReset)\n        {\n            mpTracker->Reset();\n            mbReset = false;\n        }\n    }\n\n    cv::Mat Tcw = mpTracker->GrabImageRGBD(im,depthmap,timestamp);\n\n    unique_lock<mutex> lock2(mMutexState);\n    mTrackingState = mpTracker->mState;\n    mTrackedMapPoints = mpTracker->mCurrentFrame.mvpMapPoints;\n    mTrackedKeyPointsUn = mpTracker->mCurrentFrame.mvKeysUn;\n    return Tcw;\n}\n\ncv::Mat System::TrackMonocular(const cv::Mat &im, const double &timestamp)\n{\n    if(mSensor!=MONOCULAR)\n    {\n        cerr << \"ERROR: you called TrackMonocular but input sensor was not set to Monocular.\" << endl;\n        exit(-1);\n    }\n\n    // Check mode change\n    {\n        unique_lock<mutex> lock(mMutexMode);\n        if(mbActivateLocalizationMode)\n        {\n            mpLocalMapper->RequestStop();\n\n            // Wait until Local Mapping has effectively stopped\n            while(!mpLocalMapper->isStopped())\n            {\n                usleep(1000);\n            }\n\n            mpTracker->InformOnlyTracking(true);\n            mbActivateLocalizationMode = false;\n        }\n        if(mbDeactivateLocalizationMode)\n        {\n            mpTracker->InformOnlyTracking(false);\n            mpLocalMapper->Release();\n            mbDeactivateLocalizationMode = false;\n        }\n    }\n\n    // Check reset\n    {\n        unique_lock<mutex> lock(mMutexReset);\n        if(mbReset)\n        {\n            mpTracker->Reset();\n            mbReset = false;\n        }\n    }\n\n    cv::Mat Tcw = mpTracker->GrabImageMonocular(im,timestamp);\n\n    unique_lock<mutex> lock2(mMutexState);\n    mTrackingState = mpTracker->mState;\n    mTrackedMapPoints = mpTracker->mCurrentFrame.mvpMapPoints;\n    mTrackedKeyPointsUn = mpTracker->mCurrentFrame.mvKeysUn;\n\n    return Tcw;\n}\n\nvoid System::ActivateLocalizationMode()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexMode);\n    mbActivateLocalizationMode = true;\n}\n\nvoid System::DeactivateLocalizationMode()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexMode);\n    mbDeactivateLocalizationMode = true;\n}\n\nbool System::MapChanged()\n{\n    static int n=0;\n    int curn = mpMap->GetLastBigChangeIdx();\n    if(n<curn)\n    {\n        n=curn;\n        return true;\n    }\n    else\n        return false;\n}\n\nvoid System::Reset()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexReset);\n    mbReset = true;\n}\n\nvoid System::Shutdown()\n{\n    mpLocalMapper->RequestFinish();\n    mpLoopCloser->RequestFinish();\n    if(mpViewer)\n    {\n        mpViewer->RequestFinish();\n        while(!mpViewer->isFinished())\n            usleep(5000);\n    }\n\n    // Wait until all thread have effectively stopped\n    while(!mpLocalMapper->isFinished() || !mpLoopCloser->isFinished() || mpLoopCloser->isRunningGBA())\n    {\n        usleep(5000);\n    }\n\n    if(mpViewer)\n        pangolin::BindToContext(\"ORB-SLAM2: Map Viewer\");\n}\n\nvoid System::SaveTrajectoryTUM(const string &filename)\n{\n    cout << endl << \"Saving camera trajectory to \" << filename << \" ...\" << endl;\n    if(mSensor==MONOCULAR)\n    {\n        cerr << \"ERROR: SaveTrajectoryTUM cannot be used for monocular.\" << endl;\n        return;\n    }\n\n    vector<KeyFrame*> vpKFs = mpMap->GetAllKeyFrames();\n    sort(vpKFs.begin(),vpKFs.end(),KeyFrame::lId);\n\n    // Transform all keyframes so that the first keyframe is at the origin.\n    // After a loop closure the first keyframe might not be at the origin.\n    cv::Mat Two = vpKFs[0]->GetPoseInverse();\n\n    ofstream f;\n    f.open(filename.c_str());\n    f << fixed;\n\n    // Frame pose is stored relative to its reference keyframe (which is optimized by BA and pose graph).\n    // We need to get first the keyframe pose and then concatenate the relative transformation.\n    // Frames not localized (tracking failure) are not saved.\n\n    // For each frame we have a reference keyframe (lRit), the timestamp (lT) and a flag\n    // which is true when tracking failed (lbL).\n    list<Jetson_SLAM::KeyFrame*>::iterator lRit = mpTracker->mlpReferences.begin();\n    list<double>::iterator lT = mpTracker->mlFrameTimes.begin();\n    list<bool>::iterator lbL = mpTracker->mlbLost.begin();\n    for(list<cv::Mat>::iterator lit=mpTracker->mlRelativeFramePoses.begin(),\n        lend=mpTracker->mlRelativeFramePoses.end();lit!=lend;lit++, lRit++, lT++, lbL++)\n    {\n        if(*lbL)\n            continue;\n\n        KeyFrame* pKF = *lRit;\n\n        cv::Mat Trw = cv::Mat::eye(4,4,CV_32F);\n\n        // If the reference keyframe was culled, traverse the spanning tree to get a suitable keyframe.\n        while(pKF->isBad())\n        {\n            Trw = Trw*pKF->mTcp;\n            pKF = pKF->GetParent();\n        }\n\n        Trw = Trw*pKF->GetPose()*Two;\n\n        cv::Mat Tcw = (*lit)*Trw;\n        cv::Mat Rwc = Tcw.rowRange(0,3).colRange(0,3).t();\n        cv::Mat twc = -Rwc*Tcw.rowRange(0,3).col(3);\n\n        vector<float> q = Converter::toQuaternion(Rwc);\n\n        f << setprecision(0) << *lT << \" \" <<  setprecision(9) << twc.at<float>(0) << \" \" << twc.at<float>(1) << \" \" << twc.at<float>(2) << \" \" << q[0] << \" \" << q[1] << \" \" << q[2] << \" \" << q[3] << endl;\n    }\n    f.close();\n    cout << endl << \"trajectory saved!\" << endl;\n}\n\n\nvoid System::SaveKeyFrameTrajectoryTUM(const string &filename)\n{\n    cout << endl << \"Saving keyframe trajectory to \" << filename << \" ...\" << endl;\n\n    vector<KeyFrame*> vpKFs = mpMap->GetAllKeyFrames();\n    sort(vpKFs.begin(),vpKFs.end(),KeyFrame::lId);\n\n    // Transform all keyframes so that the first keyframe is at the origin.\n    // After a loop closure the first keyframe might not be at the origin.\n    //cv::Mat Two = vpKFs[0]->GetPoseInverse();\n\n    ofstream f;\n    f.open(filename.c_str());\n    f << fixed;\n\n    for(size_t i=0; i<vpKFs.size(); i++)\n    {\n        KeyFrame* pKF = vpKFs[i];\n\n        // pKF->SetPose(pKF->GetPose()*Two);\n\n        if(pKF->isBad())\n            continue;\n\n        cv::Mat R = pKF->GetRotation().t();\n        vector<float> q = Converter::toQuaternion(R);\n        cv::Mat t = pKF->GetCameraCenter();\n        f << setprecision(6) << pKF->mTimeStamp << setprecision(7) << \" \" << t.at<float>(0) << \" \" << t.at<float>(1) << \" \" << t.at<float>(2)\n          << \" \" << q[0] << \" \" << q[1] << \" \" << q[2] << \" \" << q[3] << endl;\n\n    }\n\n    f.close();\n    cout << endl << \"trajectory saved!\" << endl;\n}\n\nvoid System::SaveTrajectoryKITTI(const string &filename)\n{\n    cout << endl << \"Saving camera trajectory to \" << filename << \" ...\" << endl;\n    if(mSensor==MONOCULAR)\n    {\n        cerr << \"ERROR: SaveTrajectoryKITTI cannot be used for monocular.\" << endl;\n        return;\n    }\n\n    vector<KeyFrame*> vpKFs = mpMap->GetAllKeyFrames();\n    sort(vpKFs.begin(),vpKFs.end(),KeyFrame::lId);\n\n    // Transform all keyframes so that the first keyframe is at the origin.\n    // After a loop closure the first keyframe might not be at the origin.\n    cv::Mat Two = vpKFs[0]->GetPoseInverse();\n\n    ofstream f;\n    f.open(filename.c_str());\n    f << fixed;\n\n    // Frame pose is stored relative to its reference keyframe (which is optimized by BA and pose graph).\n    // We need to get first the keyframe pose and then concatenate the relative transformation.\n    // Frames not localized (tracking failure) are not saved.\n\n    // For each frame we have a reference keyframe (lRit), the timestamp (lT) and a flag\n    // which is true when tracking failed (lbL).\n    list<Jetson_SLAM::KeyFrame*>::iterator lRit = mpTracker->mlpReferences.begin();\n    list<double>::iterator lT = mpTracker->mlFrameTimes.begin();\n    for(list<cv::Mat>::iterator lit=mpTracker->mlRelativeFramePoses.begin(), lend=mpTracker->mlRelativeFramePoses.end();lit!=lend;lit++, lRit++, lT++)\n    {\n        Jetson_SLAM::KeyFrame* pKF = *lRit;\n\n        cv::Mat Trw = cv::Mat::eye(4,4,CV_32F);\n\n        while(pKF->isBad())\n        {\n            //  cout << \"bad parent\" << endl;\n            Trw = Trw*pKF->mTcp;\n            pKF = pKF->GetParent();\n        }\n\n        Trw = Trw*pKF->GetPose()*Two;\n\n        cv::Mat Tcw = (*lit)*Trw;\n        cv::Mat Rwc = Tcw.rowRange(0,3).colRange(0,3).t();\n        cv::Mat twc = -Rwc*Tcw.rowRange(0,3).col(3);\n\n        f << setprecision(9) << Rwc.at<float>(0,0) << \" \" << Rwc.at<float>(0,1)  << \" \" << Rwc.at<float>(0,2) << \" \"  << twc.at<float>(0) << \" \" <<\n             Rwc.at<float>(1,0) << \" \" << Rwc.at<float>(1,1)  << \" \" << Rwc.at<float>(1,2) << \" \"  << twc.at<float>(1) << \" \" <<\n             Rwc.at<float>(2,0) << \" \" << Rwc.at<float>(2,1)  << \" \" << Rwc.at<float>(2,2) << \" \"  << twc.at<float>(2) << endl;\n    }\n    f.close();\n    cout << endl << \"trajectory saved!\" << endl;\n}\n\nint System::GetTrackingState()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexState);\n    return mTrackingState;\n}\n\nvector<MapPoint*> System::GetTrackedMapPoints()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexState);\n    return mTrackedMapPoints;\n}\n\nvector<cv::KeyPoint> System::GetTrackedKeyPointsUn()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexState);\n    return mTrackedKeyPointsUn;\n}\n\n} //namespace ORB_SLAM\n"
  },
  {
    "path": "src/Tracking.cpp",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n/**\n* This file is part of  Jetson-SLAM and is taken from ORB-SLAM2 repo. See above.\n*/\n\n\n\n#include \"Tracking.h\"\n\n#include<opencv2/core/core.hpp>\n#include<opencv2/features2d/features2d.hpp>\n\n#include\"ORBmatcher.h\"\n#include\"FrameDrawer.h\"\n#include\"Converter.h\"\n#include\"Map.h\"\n#include\"Initializer.h\"\n\n#include\"Optimizer.h\"\n#include\"PnPsolver.h\"\n\n#include<iostream>\n\n#include<mutex>\n\n#include<ctime>\n\n#include<cuda/tracking_gpu.hpp>\n\n#include<tictoc.hpp>\n\n#include<unistd.h>\n#include <opencv2/imgproc/types_c.h>\n\nusing namespace std;\n\nnamespace Jetson_SLAM\n{\n\nTracking::Tracking(System *pSys, ORBVocabulary* pVoc, FrameDrawer *pFrameDrawer, MapDrawer *pMapDrawer, Map *pMap, KeyFrameDatabase* pKFDB, const string &strSettingPath, const int sensor):\n    mState(NO_IMAGES_YET), mSensor(sensor), mbOnlyTracking(false), mbVO(false), mpORBVocabulary(pVoc),\n    mpKeyFrameDB(pKFDB), mpInitializer(static_cast<Initializer*>(NULL)), mpSystem(pSys), mpViewer(NULL),\n    mpFrameDrawer(pFrameDrawer), mpMapDrawer(pMapDrawer), mpMap(pMap), mnLastRelocFrameId(0)\n{\n    // Load camera parameters from settings file\n\n\n    cv::FileStorage fSettings(strSettingPath, cv::FileStorage::READ);\n    float fx = fSettings[\"Camera.fx\"];\n    float fy = fSettings[\"Camera.fy\"];\n    float cx = fSettings[\"Camera.cx\"];\n    float cy = fSettings[\"Camera.cy\"];\n\n    cv::Mat K = cv::Mat::eye(3,3,CV_32F);\n    K.at<float>(0,0) = fx;\n    K.at<float>(1,1) = fy;\n    K.at<float>(0,2) = cx;\n    K.at<float>(1,2) = cy;\n    K.copyTo(mK);\n\n    cv::Mat DistCoef(4,1,CV_32F);\n    DistCoef.at<float>(0) = fSettings[\"Camera.k1\"];\n    DistCoef.at<float>(1) = fSettings[\"Camera.k2\"];\n    DistCoef.at<float>(2) = fSettings[\"Camera.p1\"];\n    DistCoef.at<float>(3) = fSettings[\"Camera.p2\"];\n    const float k3 = fSettings[\"Camera.k3\"];\n    if(k3!=0)\n    {\n        DistCoef.resize(5);\n        DistCoef.at<float>(4) = k3;\n    }\n    DistCoef.copyTo(mDistCoef);\n\n\n    int im_width = fSettings[\"Camera.width\"];\n    int im_height = fSettings[\"Camera.height\"];\n\n    mbf = fSettings[\"Camera.bf\"];\n\n    float fps = fSettings[\"Camera.fps\"];\n    if(fps==0)fps=30;\n\n    // Max/Min Frames to insert keyframes and to check relocalisation\n    mMinFrames = 0;\n    mMaxFrames = fps;\n\n    cout << endl << \"Camera Parameters: \" << endl;\n    cout << \"- fx: \" << fx << endl;\n    cout << \"- fy: \" << fy << endl;\n    cout << \"- cx: \" << cx << endl;\n    cout << \"- cy: \" << cy << endl;\n    cout << \"- k1: \" << DistCoef.at<float>(0) << endl;\n    cout << \"- k2: \" << DistCoef.at<float>(1) << endl;\n    if(DistCoef.rows==5)\n        cout << \"- k3: \" << DistCoef.at<float>(4) << endl;\n    cout << \"- p1: \" << DistCoef.at<float>(2) << endl;\n    cout << \"- p2: \" << DistCoef.at<float>(3) << endl;\n    cout << \"- fps: \" << fps << endl;\n\n\n    int nRGB = fSettings[\"Camera.RGB\"];\n    mbRGB = nRGB;\n\n    if(mbRGB)\n        cout << \"- color order: RGB (ignored if grayscale)\" << endl;\n    else\n        cout << \"- color order: BGR (ignored if grayscale)\" << endl;\n\n    // Load ORB parameters\n\n    float scale_factor = fSettings[\"ORBextractor.scaleFactor\"];\n    int n_levels = fSettings[\"ORBextractor.nLevels\"];\n    int th_FAST_MAX = fSettings[\"ORBextractor.th_FAST_MAX\"];\n    int th_FAST_MIN = fSettings[\"ORBextractor.th_FAST_MIN\"];\n\n    fSettings[\"gpu.use_gpu\"] >> use_gpu_;\n\n    std::string str_mask_left;\n    std::string str_mask_right;\n\n    fSettings[\"mask.left\"] >> str_mask_left;\n    fSettings[\"mask.right\"] >> str_mask_right;\n\n    cout << \"use_gpu = \" << use_gpu_ << endl;\n\n    int tile_h = fSettings[\"ORBextractor.tile_h\"];\n    int tile_w = fSettings[\"ORBextractor.tile_w\"];\n\n    //    bool fixed_multi_scale_tile_size = fSettings[\"ORBextractor.fixed_multi_scale_tile_size\"];\n    //    bool apply_nms_ms = fSettings[\"ORBextractor.apply_nms_ms\"];\n    //    bool nms_ms_mode_gpu = fSettings[\"ORBextractor.nms_ms_mode_gpu\"];\n\n    int fixed_multi_scale_tile_size;\n    int apply_nms_ms;\n    int nms_ms_mode_gpu;\n\n    fSettings[\"ORBextractor.fixed_multi_scale_tile_size\"] >> fixed_multi_scale_tile_size;\n    fSettings[\"ORBextractor.apply_nms_ms\"] >> apply_nms_ms;\n    fSettings[\"ORBextractor.nms_ms_mode_gpu\"] >> nms_ms_mode_gpu;\n\n    int FAST_N_MIN;\n    int FAST_N_MAX;\n\n    fSettings[\"ORBextractor.FAST_N_MIN\"] >> FAST_N_MIN;\n    fSettings[\"ORBextractor.FAST_N_MAX\"] >> FAST_N_MAX;\n\n    cout << endl  << \"ORB Extractor Parameters: \" << endl;\n    cout << \"- Scale Levels: \" << n_levels << endl;\n    cout << \"- Scale Factor: \" << scale_factor << endl;\n    cout << \"- th_FAST_MAX: \" << th_FAST_MAX << endl;\n    cout << \"- th_FAST_MAX: \" << th_FAST_MIN << endl;\n    cout << \"- FAST_N_MIN: \" << FAST_N_MIN << endl;\n    cout << \"- FAST_N_MAX: \" << FAST_N_MAX << endl;\n\n    cout << \"- Tile h: \" << tile_h << endl;\n    cout << \"- Tile w: \" << tile_w << endl;\n    cout << \"- fixed_multi_scale_tile_size: \" << fixed_multi_scale_tile_size << endl;\n    cout << \"- apply_nms_multicale: \" << apply_nms_ms << endl;\n    cout << \"- nms_multiscale_mode_gpu: \" << nms_ms_mode_gpu << endl;\n\n    mpORBextractorLeft = new ORBExtractor(im_height, im_width,\n                                          scale_factor, n_levels,\n                                          FAST_N_MIN,\n                                          FAST_N_MAX,\n                                          th_FAST_MIN,\n                                          th_FAST_MAX,\n                                          str_mask_left,\n                                          tile_h, tile_w,\n                                          fixed_multi_scale_tile_size,\n                                          apply_nms_ms, nms_ms_mode_gpu,\n                                          use_gpu_);\n\n    if(sensor==System::STEREO)\n        mpORBextractorRight = new ORBExtractor(im_height, im_width,\n                                               scale_factor, n_levels,\n                                               FAST_N_MIN,\n                                               FAST_N_MAX,\n                                               th_FAST_MIN,\n                                               th_FAST_MAX,\n                                               str_mask_right,\n                                               tile_h, tile_w,\n                                               fixed_multi_scale_tile_size,\n                                               apply_nms_ms, nms_ms_mode_gpu,\n                                               use_gpu_);\n\n    if(sensor==System::MONOCULAR)\n        mpIniORBextractor = new ORBExtractor(im_height, im_width,\n                                             scale_factor, n_levels,\n                                             FAST_N_MIN,\n                                             FAST_N_MAX,\n                                             th_FAST_MIN,\n                                             th_FAST_MAX,\n                                             str_mask_left,\n                                             tile_h, tile_w,\n                                             fixed_multi_scale_tile_size,\n                                             apply_nms_ms, nms_ms_mode_gpu,\n                                             use_gpu_);\n\n\n    mpFrameDrawer->tile_h_ = tile_h;\n    mpFrameDrawer->tile_w_ = tile_w;\n\n    if(sensor==System::STEREO || sensor==System::RGBD)\n    {\n        mThDepth = mbf*(float)fSettings[\"ThDepth\"]/fx;\n        cout << endl << \"Depth Threshold (Close/Far Points): \" << mThDepth << endl;\n    }\n\n    if(sensor==System::RGBD)\n    {\n        mDepthMapFactor = fSettings[\"DepthMapFactor\"];\n        if(fabs(mDepthMapFactor)<1e-5)\n            mDepthMapFactor=1;\n        else\n            mDepthMapFactor = 1.0f/mDepthMapFactor;\n    }\n\n}\n\nvoid Tracking::SetLocalMapper(LocalMapping *pLocalMapper)\n{\n    mpLocalMapper=pLocalMapper;\n}\n\nvoid Tracking::SetLoopClosing(LoopClosing *pLoopClosing)\n{\n    mpLoopClosing=pLoopClosing;\n}\n\nvoid Tracking::SetViewer(Viewer *pViewer)\n{\n    mpViewer=pViewer;\n}\n\n\ncv::Mat Tracking::GrabImageStereo(const cv::Mat &imRectLeft, const cv::Mat &imRectRight, const double &timestamp)\n{\n    mImGray = imRectLeft;\n    cv::Mat imGrayRight = imRectRight;\n\n    if(mImGray.channels()==3)\n    {\n        if(mbRGB)\n        {\n            cvtColor(mImGray,mImGray,CV_RGB2GRAY);\n            cvtColor(imGrayRight,imGrayRight,CV_RGB2GRAY);\n        }\n        else\n        {\n            cvtColor(mImGray,mImGray,CV_BGR2GRAY);\n            cvtColor(imGrayRight,imGrayRight,CV_BGR2GRAY);\n        }\n    }\n    else if(mImGray.channels()==4)\n    {\n        if(mbRGB)\n        {\n            cvtColor(mImGray,mImGray,CV_RGBA2GRAY);\n            cvtColor(imGrayRight,imGrayRight,CV_RGBA2GRAY);\n        }\n        else\n        {\n            cvtColor(mImGray,mImGray,CV_BGRA2GRAY);\n            cvtColor(imGrayRight,imGrayRight,CV_BGRA2GRAY);\n        }\n    }\n\n    //    std::cout << __func__ << \" -color conversion time = \";  tt.toc_print();\n\n    {\n//        pcl::console::TicToc tt;tt.tic();\n\n        mCurrentFrame = Frame(mImGray,imGrayRight,timestamp,mpORBextractorLeft,mpORBextractorRight,mpORBVocabulary,mK,mDistCoef,mbf,mThDepth, use_gpu_);\n\n        static int avg_feature_count = 0;\n        static int avg_feature_sum = 0;\n        avg_feature_sum += mCurrentFrame.mvKeys.size();\n        avg_feature_count++;\n\n        std::cout << __func__ << \" Num features = \" << avg_feature_sum / avg_feature_count << \"\\n\";\n    }\n\n    {\n        //        pcl::console::TicToc tt;tt.tic();\n        Track();\n        //        std::cout << __func__ << \" -track time = \";  tt.toc_print();\n\n    }\n\n    return mCurrentFrame.mTcw.clone();\n}\n\n\ncv::Mat Tracking::GrabImageRGBD(const cv::Mat &imRGB,const cv::Mat &imD, const double &timestamp)\n{\n    mImGray = imRGB;\n    cv::Mat imDepth = imD;\n\n    if(mImGray.channels()==3)\n    {\n        if(mbRGB)\n            cvtColor(mImGray,mImGray,CV_RGB2GRAY);\n        else\n            cvtColor(mImGray,mImGray,CV_BGR2GRAY);\n    }\n    else if(mImGray.channels()==4)\n    {\n        if(mbRGB)\n            cvtColor(mImGray,mImGray,CV_RGBA2GRAY);\n        else\n            cvtColor(mImGray,mImGray,CV_BGRA2GRAY);\n    }\n\n    if((fabs(mDepthMapFactor-1.0f)>1e-5) || imDepth.type()!=CV_32F)\n        imDepth.convertTo(imDepth,CV_32F,mDepthMapFactor);\n\n    mCurrentFrame = Frame(mImGray,imDepth,timestamp,mpORBextractorLeft,mpORBVocabulary,mK,mDistCoef,mbf,mThDepth, use_gpu_);\n\n    Track();\n\n    return mCurrentFrame.mTcw.clone();\n}\n\n\ncv::Mat Tracking::GrabImageMonocular(const cv::Mat &im, const double &timestamp)\n{\n    mImGray = im;\n\n    if(mImGray.channels()==3)\n    {\n        if(mbRGB)\n            cvtColor(mImGray,mImGray,CV_RGB2GRAY);\n        else\n            cvtColor(mImGray,mImGray,CV_BGR2GRAY);\n    }\n    else if(mImGray.channels()==4)\n    {\n        if(mbRGB)\n            cvtColor(mImGray,mImGray,CV_RGBA2GRAY);\n        else\n            cvtColor(mImGray,mImGray,CV_BGRA2GRAY);\n    }\n\n    if(mState==NOT_INITIALIZED || mState==NO_IMAGES_YET)\n        mCurrentFrame = Frame(mImGray,timestamp,mpIniORBextractor,mpORBVocabulary,mK,mDistCoef,mbf,mThDepth, use_gpu_);\n    else\n        mCurrentFrame = Frame(mImGray,timestamp,mpORBextractorLeft,mpORBVocabulary,mK,mDistCoef,mbf,mThDepth, use_gpu_);\n\n    Track();\n\n    return mCurrentFrame.mTcw.clone();\n}\n\nvoid Tracking::Track()\n{\n    mbOnlyTracking = false;\n\n    if(mState==NO_IMAGES_YET)\n    {\n        mState = NOT_INITIALIZED;\n    }\n\n    mLastProcessedState=mState;\n\n    // Get Map Mutex -> Map cannot be changed\n    unique_lock<mutex> lock(mpMap->mMutexMapUpdate);\n\n    if(mState==NOT_INITIALIZED)\n    {\n        if(mSensor==System::STEREO || mSensor==System::RGBD)\n            StereoInitialization();\n        else\n            MonocularInitialization();\n        mpFrameDrawer->Update(this);\n\n        if(mState!=OK)\n            return;\n    }\n    else\n    {\n//        pcl::console::TicToc tt;           tt.tic();\n\n        // System is initialized. Track Frame.\n        bool bOK;\n\n        // Initial camera pose estimation using motion model or relocalization (if tracking is lost)\n        if(!mbOnlyTracking)\n        {\n            //            pcl::console::TicToc tt;           tt.tic();\n\n            // Local Mapping is activated. This is the normal behaviour, unless\n            // you explicitly activate the \"only tracking\" mode.\n\n            if(mState==OK)\n            {\n                // Local Mapping might have changed some MapPoints tracked in last frame\n                CheckReplacedInLastFrame();\n\n                if(mVelocity.empty() || mCurrentFrame.mnId<mnLastRelocFrameId+2)\n                {\n//                    pcl::console::TicToc tt;\n//                    tt.tic();\n                    bOK = TrackReferenceKeyFrame();\n//                    tt.toc_print();\n                }\n                else\n                {\n                    //                    pcl::console::TicToc tt;tt.tic();\n                    bOK = TrackWithMotionModel();\n                    //                    std::cout << __func__ << \" -motion model time = \";tt.toc_print();\n\n                    if(!bOK)\n                    {\n\n                        //                        pcl::console::TicToc tt;tt.tic();\n                        bOK = TrackReferenceKeyFrame();\n                        //                        std::cout << __func__ << \" -track Reference keyframe time = \";tt.toc_print();\n\n                    }\n                }\n            }\n            else\n            {\n                bOK = Relocalization();\n            }\n\n            //            std::cout << __func__ << \" -track localization time = \";tt.toc_print();\n\n        }\n        else\n        {\n            //            pcl::console::TicToc tt;           tt.tic();\n\n            // Localization Mode: Local Mapping is deactivated\n\n            if(mState==LOST)\n            {\n                bOK = Relocalization();\n            }\n            else\n            {\n                if(!mbVO)\n                {\n                    // In last frame we tracked enough MapPoints in the map\n\n                    if(!mVelocity.empty())\n                    {\n                        bOK = TrackWithMotionModel();\n                    }\n                    else\n                    {\n                        bOK = TrackReferenceKeyFrame();\n                    }\n                }\n                else\n                {\n                    // In last frame we tracked mainly \"visual odometry\" points.\n\n                    // We compute two camera poses, one from motion model and one doing relocalization.\n                    // If relocalization is sucessfull we choose that solution, otherwise we retain\n                    // the \"visual odometry\" solution.\n\n                    bool bOKMM = false;\n                    bool bOKReloc = false;\n                    vector<MapPoint*> vpMPsMM;\n                    vector<bool> vbOutMM;\n                    cv::Mat TcwMM;\n                    if(!mVelocity.empty())\n                    {\n                        bOKMM = TrackWithMotionModel();\n                        vpMPsMM = mCurrentFrame.mvpMapPoints;\n                        vbOutMM = mCurrentFrame.mvbOutlier;\n                        TcwMM = mCurrentFrame.mTcw.clone();\n                    }\n                    bOKReloc = Relocalization();\n\n                    if(bOKMM && !bOKReloc)\n                    {\n                        mCurrentFrame.SetPose(TcwMM);\n                        mCurrentFrame.mvpMapPoints = vpMPsMM;\n                        mCurrentFrame.mvbOutlier = vbOutMM;\n\n                        if(mbVO)\n                        {\n                            for(int i =0; i<mCurrentFrame.N; i++)\n                            {\n                                if(mCurrentFrame.mvpMapPoints[i] && !mCurrentFrame.mvbOutlier[i])\n                                {\n                                    mCurrentFrame.mvpMapPoints[i]->IncreaseFound();\n                                }\n                            }\n                        }\n                    }\n                    else if(bOKReloc)\n                    {\n                        mbVO = false;\n                    }\n\n                    bOK = bOKReloc || bOKMM;\n                }\n            }\n\n            //            std::cout << \"only Tracking time = \";tt.toc_print();\n\n        }\n\n        mCurrentFrame.mpReferenceKF = mpReferenceKF;\n        {\n            //            pcl::console::TicToc tt;tt.tic();\n\n            // If we have an initial estimation of the camera pose and matching. Track the local map.\n            if(!mbOnlyTracking)\n            {\n                if(bOK)\n                    bOK = TrackLocalMap();\n            }\n            else\n            {\n                // mbVO true means that there are few matches to MapPoints in the map. We cannot retrieve\n                // a local map and therefore we do not perform TrackLocalMap(). Once the system relocalizes\n                // the camera we will use the local map again.\n                if(bOK && !mbVO)\n                    bOK = TrackLocalMap();\n            }\n\n            //            std::cout << __func__ << \" -tracking local map time = \";tt.toc_print();\n\n        }\n\n        if(bOK)\n            mState = OK;\n        else\n            mState=LOST;\n\n        // Update drawer\n        mpFrameDrawer->Update(this);\n\n        {\n\n            // If tracking were good, check if we insert a keyframe\n            if(bOK)\n            {\n                // Update motion model\n                if(!mLastFrame.mTcw.empty())\n                {\n                    cv::Mat LastTwc = cv::Mat::eye(4,4,CV_32F);\n                    mLastFrame.GetRotationInverse().copyTo(LastTwc.rowRange(0,3).colRange(0,3));\n                    mLastFrame.GetCameraCenter().copyTo(LastTwc.rowRange(0,3).col(3));\n                    mVelocity = mCurrentFrame.mTcw*LastTwc;\n                }\n                else\n                    mVelocity = cv::Mat();\n\n                mpMapDrawer->SetCurrentCameraPose(mCurrentFrame.mTcw);\n\n                // Clean VO matches\n                for(int i=0; i<mCurrentFrame.N; i++)\n                {\n                    MapPoint* pMP = mCurrentFrame.mvpMapPoints[i];\n                    if(pMP)\n                        if(pMP->Observations()<1)\n                        {\n                            mCurrentFrame.mvbOutlier[i] = false;\n                            mCurrentFrame.mvpMapPoints[i]=static_cast<MapPoint*>(NULL);\n                        }\n                }\n\n                // Delete temporal MapPoints\n                for(list<MapPoint*>::iterator lit = mlpTemporalPoints.begin(), lend =  mlpTemporalPoints.end(); lit!=lend; lit++)\n                {\n                    MapPoint* pMP = *lit;\n                    delete pMP;\n                }\n                mlpTemporalPoints.clear();\n\n                // Check if we need to insert a new keyframe\n                //                pcl::console::TicToc tt;           tt.tic();\n                bool need_kf =  NeedNewKeyFrame();\n                //                std::cout << __func__ << \" - need key frame check time = \";tt.toc_print();\n\n                if(need_kf)\n                {\n                    //                    tt.tic();\n                    CreateNewKeyFrame();\n                    //                    std::cout << __func__ << \" - create key frame check time = \";tt.toc_print();\n\n                }\n\n                // We allow points with high innovation (considererd outliers by the Huber Function)\n                // pass to the new keyframe, so that bundle adjustment will finally decide\n                // if they are outliers or not. We don't want next frame to estimate its position\n                // with those points so we discard them in the frame.\n                for(int i=0; i<mCurrentFrame.N;i++)\n                {\n                    if(mCurrentFrame.mvpMapPoints[i] && mCurrentFrame.mvbOutlier[i])\n                        mCurrentFrame.mvpMapPoints[i]=static_cast<MapPoint*>(NULL);\n                }\n\n            }\n        }\n        // Reset if the camera get lost soon after initialization\n        if(mState==LOST)\n        {\n            if(mpMap->KeyFramesInMap()<=5)\n            {\n                cout << \"Track lost soon after initialisation, reseting...\" << endl;\n                mpSystem->Reset();\n                return;\n            }\n        }\n\n        if(!mCurrentFrame.mpReferenceKF)\n            mCurrentFrame.mpReferenceKF = mpReferenceKF;\n\n        {\n            //            pcl::console::TicToc tt;           tt.tic();\n            mLastFrame = Frame(mCurrentFrame);\n            //            std::cout << __func__ << \" -framecopy time = \";tt.toc_print();\n        }\n        //        std::cout << __func__ << \" -track inner if else time = \";tt.toc_print();\n    }\n\n    // Store frame pose information to retrieve the complete camera trajectory afterwards.\n    if(!mCurrentFrame.mTcw.empty())\n    {\n        cv::Mat Tcr = mCurrentFrame.mTcw*mCurrentFrame.mpReferenceKF->GetPoseInverse();\n        mlRelativeFramePoses.push_back(Tcr);\n        mlpReferences.push_back(mpReferenceKF);\n        mlFrameTimes.push_back(mCurrentFrame.mTimeStamp);\n        mlbLost.push_back(mState==LOST);\n    }\n    else\n    {\n        // This can happen if tracking is lost\n        mlRelativeFramePoses.push_back(mlRelativeFramePoses.back());\n        mlpReferences.push_back(mlpReferences.back());\n        mlFrameTimes.push_back(mlFrameTimes.back());\n        mlbLost.push_back(mState==LOST);\n    }\n\n}\n\n\nvoid Tracking::StereoInitialization()\n{\n    if(mCurrentFrame.N>50)\n    {\n        // Set Frame pose to the origin\n        mCurrentFrame.SetPose(cv::Mat::eye(4,4,CV_32F));\n\n        // Create KeyFrame\n        KeyFrame* pKFini = new KeyFrame(mCurrentFrame,mpMap,mpKeyFrameDB);\n\n        // Insert KeyFrame in the map\n        mpMap->AddKeyFrame(pKFini);\n\n        // Create MapPoints and asscoiate to KeyFrame\n        for(int i=0; i<mCurrentFrame.N;i++)\n        {\n            float z = mCurrentFrame.mvDepth[i];\n            if(z>0)\n            {\n                cv::Mat x3D = mCurrentFrame.UnprojectStereo(i);\n                MapPoint* pNewMP = new MapPoint(x3D,pKFini,mpMap);\n                pNewMP->AddObservation(pKFini,i);\n                pKFini->AddMapPoint(pNewMP,i);\n                pNewMP->ComputeDistinctiveDescriptors();\n                pNewMP->UpdateNormalAndDepth();\n                mpMap->AddMapPoint(pNewMP);\n\n                mCurrentFrame.mvpMapPoints[i]=pNewMP;\n            }\n        }\n\n        cout << \"New map created with \" << mpMap->MapPointsInMap() << \" points\" << endl;\n\n        //        std::cout << \"line \" << __LINE__ << \"\\n\";\n\n        mpLocalMapper->InsertKeyFrame(pKFini);\n        //        std::cout << \"line \" << __LINE__ << \"\\n\";\n\n        mLastFrame = Frame(mCurrentFrame);\n        //        std::cout << \"line \" << __LINE__ << \"\\n\";\n        mnLastKeyFrameId=mCurrentFrame.mnId;\n        mpLastKeyFrame = pKFini;\n\n        //        std::cout << \"line \" << __LINE__ << \"\\n\";\n        mvpLocalKeyFrames.push_back(pKFini);\n        mvpLocalMapPoints=mpMap->GetAllMapPoints();\n        mpReferenceKF = pKFini;\n        mCurrentFrame.mpReferenceKF = pKFini;\n\n        mpMap->SetReferenceMapPoints(mvpLocalMapPoints);\n\n        mpMap->mvpKeyFrameOrigins.push_back(pKFini);\n\n        mpMapDrawer->SetCurrentCameraPose(mCurrentFrame.mTcw);\n\n        //        std::cout << \"line \" << __LINE__ << \"\\n\";\n\n        mState=OK;\n    }\n}\n\nvoid Tracking::MonocularInitialization()\n{\n    const int np_min = 50;\n\n    if(!mpInitializer)\n    {\n        // Set Reference Frame\n        if(mCurrentFrame.mvKeys.size()>np_min)\n        {\n            mInitialFrame = Frame(mCurrentFrame);\n            mLastFrame = Frame(mCurrentFrame);\n            mvbPrevMatched.resize(mCurrentFrame.mvKeysUn.size());\n            for(size_t i=0; i<mCurrentFrame.mvKeysUn.size(); i++)\n                mvbPrevMatched[i]=mCurrentFrame.mvKeysUn[i].pt;\n\n            if(mpInitializer)\n                delete mpInitializer;\n\n            mpInitializer =  new Initializer(mCurrentFrame,1.0,200);\n\n            fill(mvIniMatches.begin(),mvIniMatches.end(),-1);\n\n            return;\n        }\n    }\n    else\n    {\n        // Try to initialize\n        if((int)mCurrentFrame.mvKeys.size()<=np_min)\n        {\n            delete mpInitializer;\n            mpInitializer = static_cast<Initializer*>(NULL);\n            fill(mvIniMatches.begin(),mvIniMatches.end(),-1);\n            return;\n        }\n\n        // Find correspondences\n        ORBmatcher matcher(0.9,true);\n        int nmatches = matcher.SearchForInitialization(mInitialFrame,mCurrentFrame,mvbPrevMatched,mvIniMatches,np_min);\n\n        // Check if there are enough correspondences\n        if(nmatches<np_min)\n        {\n            delete mpInitializer;\n            mpInitializer = static_cast<Initializer*>(NULL);\n            return;\n        }\n\n        cv::Mat Rcw; // Current Camera Rotation\n        cv::Mat tcw; // Current Camera Translation\n        vector<bool> vbTriangulated; // Triangulated Correspondences (mvIniMatches)\n\n        if(mpInitializer->Initialize(mCurrentFrame, mvIniMatches, Rcw, tcw, mvIniP3D, vbTriangulated))\n        {\n            for(size_t i=0, iend=mvIniMatches.size(); i<iend;i++)\n            {\n                if(mvIniMatches[i]>=0 && !vbTriangulated[i])\n                {\n                    mvIniMatches[i]=-1;\n                    nmatches--;\n                }\n            }\n\n            // Set Frame Poses\n            mInitialFrame.SetPose(cv::Mat::eye(4,4,CV_32F));\n            cv::Mat Tcw = cv::Mat::eye(4,4,CV_32F);\n            Rcw.copyTo(Tcw.rowRange(0,3).colRange(0,3));\n            tcw.copyTo(Tcw.rowRange(0,3).col(3));\n            mCurrentFrame.SetPose(Tcw);\n\n            CreateInitialMapMonocular();\n        }\n    }\n}\n\nvoid Tracking::CreateInitialMapMonocular()\n{\n    // Create KeyFrames\n    KeyFrame* pKFini = new KeyFrame(mInitialFrame,mpMap,mpKeyFrameDB);\n    KeyFrame* pKFcur = new KeyFrame(mCurrentFrame,mpMap,mpKeyFrameDB);\n\n\n    pKFini->ComputeBoW();\n    pKFcur->ComputeBoW();\n\n    // Insert KFs in the map\n    mpMap->AddKeyFrame(pKFini);\n    mpMap->AddKeyFrame(pKFcur);\n\n    // Create MapPoints and asscoiate to keyframes\n    for(size_t i=0; i<mvIniMatches.size();i++)\n    {\n        if(mvIniMatches[i]<0)\n            continue;\n\n        //Create MapPoint.\n        cv::Mat worldPos(mvIniP3D[i]);\n\n        MapPoint* pMP = new MapPoint(worldPos,pKFcur,mpMap);\n\n        pKFini->AddMapPoint(pMP,i);\n        pKFcur->AddMapPoint(pMP,mvIniMatches[i]);\n\n        pMP->AddObservation(pKFini,i);\n        pMP->AddObservation(pKFcur,mvIniMatches[i]);\n\n        pMP->ComputeDistinctiveDescriptors();\n        pMP->UpdateNormalAndDepth();\n\n        //Fill Current Frame structure\n        mCurrentFrame.mvpMapPoints[mvIniMatches[i]] = pMP;\n        mCurrentFrame.mvbOutlier[mvIniMatches[i]] = false;\n\n        //Add to Map\n        mpMap->AddMapPoint(pMP);\n    }\n\n    // Update Connections\n    pKFini->UpdateConnections();\n    pKFcur->UpdateConnections();\n\n    // Bundle Adjustment\n    cout << \"New Map created with \" << mpMap->MapPointsInMap() << \" points\" << endl;\n\n    Optimizer::GlobalBundleAdjustemnt(mpMap,20);\n\n    // Set median depth to 1\n    float medianDepth = pKFini->ComputeSceneMedianDepth(2);\n    float invMedianDepth = 1.0f/medianDepth;\n\n    if(medianDepth<0 || pKFcur->TrackedMapPoints(1)<100)\n    {\n        cout << \"Wrong initialization, reseting...\" << endl;\n        Reset();\n        return;\n    }\n\n    // Scale initial baseline\n    cv::Mat Tc2w = pKFcur->GetPose();\n    Tc2w.col(3).rowRange(0,3) = Tc2w.col(3).rowRange(0,3)*invMedianDepth;\n    pKFcur->SetPose(Tc2w);\n\n    // Scale points\n    vector<MapPoint*> vpAllMapPoints = pKFini->GetMapPointMatches();\n    for(size_t iMP=0; iMP<vpAllMapPoints.size(); iMP++)\n    {\n        if(vpAllMapPoints[iMP])\n        {\n            MapPoint* pMP = vpAllMapPoints[iMP];\n            pMP->SetWorldPos(pMP->GetWorldPos()*invMedianDepth);\n        }\n    }\n\n    mpLocalMapper->InsertKeyFrame(pKFini);\n    mpLocalMapper->InsertKeyFrame(pKFcur);\n\n    mCurrentFrame.SetPose(pKFcur->GetPose());\n    mnLastKeyFrameId=mCurrentFrame.mnId;\n    mpLastKeyFrame = pKFcur;\n\n    mvpLocalKeyFrames.push_back(pKFcur);\n    mvpLocalKeyFrames.push_back(pKFini);\n    mvpLocalMapPoints=mpMap->GetAllMapPoints();\n    mpReferenceKF = pKFcur;\n    mCurrentFrame.mpReferenceKF = pKFcur;\n\n    mLastFrame = Frame(mCurrentFrame);\n\n    mpMap->SetReferenceMapPoints(mvpLocalMapPoints);\n\n    mpMapDrawer->SetCurrentCameraPose(pKFcur->GetPose());\n\n    mpMap->mvpKeyFrameOrigins.push_back(pKFini);\n\n    mState=OK;\n}\n\nvoid Tracking::CheckReplacedInLastFrame()\n{\n    for(int i =0; i<mLastFrame.N; i++)\n    {\n        MapPoint* pMP = mLastFrame.mvpMapPoints[i];\n\n        if(pMP)\n        {\n            MapPoint* pRep = pMP->GetReplaced();\n            if(pRep)\n            {\n                mLastFrame.mvpMapPoints[i] = pRep;\n            }\n        }\n    }\n}\n\n\nbool Tracking::TrackReferenceKeyFrame()\n{\n    // Compute Bag of Words vector\n    mCurrentFrame.ComputeBoW();\n\n    // We perform first an ORB matching with the reference keyframe\n    // If enough matches are found we setup a PnP solver\n    ORBmatcher matcher(0.7,true);\n    vector<MapPoint*> vpMapPointMatches;\n\n    int nmatches = matcher.SearchByBoW(mpReferenceKF,mCurrentFrame,vpMapPointMatches);\n\n    if(nmatches<15)\n        return false;\n\n    mCurrentFrame.mvpMapPoints = vpMapPointMatches;\n    mCurrentFrame.SetPose(mLastFrame.mTcw);\n\n    Optimizer::PoseOptimization(&mCurrentFrame);\n\n    // Discard outliers\n    int nmatchesMap = 0;\n    for(int i =0; i<mCurrentFrame.N; i++)\n    {\n        if(mCurrentFrame.mvpMapPoints[i])\n        {\n            if(mCurrentFrame.mvbOutlier[i])\n            {\n                MapPoint* pMP = mCurrentFrame.mvpMapPoints[i];\n\n                mCurrentFrame.mvpMapPoints[i]=static_cast<MapPoint*>(NULL);\n                mCurrentFrame.mvbOutlier[i]=false;\n                pMP->mbTrackInView = false;\n                pMP->mnLastFrameSeen = mCurrentFrame.mnId;\n                nmatches--;\n            }\n            else if(mCurrentFrame.mvpMapPoints[i]->Observations()>0)\n                nmatchesMap++;\n        }\n    }\n\n    return nmatchesMap>=10;\n}\n\nvoid Tracking::UpdateLastFrame()\n{\n    // Update pose according to reference keyframe\n    KeyFrame* pRef = mLastFrame.mpReferenceKF;\n    cv::Mat Tlr = mlRelativeFramePoses.back();\n\n    mLastFrame.SetPose(Tlr*pRef->GetPose());\n\n    if(mnLastKeyFrameId==mLastFrame.mnId || mSensor==System::MONOCULAR || !mbOnlyTracking)\n        return;\n\n    // Create \"visual odometry\" MapPoints\n    // We sort points according to their measured depth by the stereo/RGB-D sensor\n    vector<pair<float,int> > vDepthIdx;\n    vDepthIdx.reserve(mLastFrame.N);\n    for(int i=0; i<mLastFrame.N;i++)\n    {\n        float z = mLastFrame.mvDepth[i];\n        if(z>0)\n        {\n            vDepthIdx.push_back(make_pair(z,i));\n        }\n    }\n\n    if(vDepthIdx.empty())\n        return;\n\n    sort(vDepthIdx.begin(),vDepthIdx.end());\n\n    // We insert all close points (depth<mThDepth)\n    // If less than 100 close points, we insert the 100 closest ones.\n    int nPoints = 0;\n    for(size_t j=0; j<vDepthIdx.size();j++)\n    {\n        int i = vDepthIdx[j].second;\n\n        bool bCreateNew = false;\n\n        MapPoint* pMP = mLastFrame.mvpMapPoints[i];\n        if(!pMP)\n            bCreateNew = true;\n        else if(pMP->Observations()<1)\n        {\n            bCreateNew = true;\n        }\n\n        if(bCreateNew)\n        {\n            cv::Mat x3D = mLastFrame.UnprojectStereo(i);\n            MapPoint* pNewMP = new MapPoint(x3D,mpMap,&mLastFrame,i);\n\n            mLastFrame.mvpMapPoints[i]=pNewMP;\n\n            mlpTemporalPoints.push_back(pNewMP);\n            nPoints++;\n        }\n        else\n        {\n            nPoints++;\n        }\n\n        if(vDepthIdx[j].first>mThDepth && nPoints>100)\n            break;\n    }\n}\n\n\nbool Tracking::TrackWithMotionModel()\n{\n    ORBmatcher matcher(0.9,true);\n\n    // Update last frame pose according to its reference keyframe\n    // Create \"visual odometry\" points if in Localization Mode\n\n    //    pcl::console::TicToc ptt;\n    tictoc tt;\n\n    //    ptt.tic();\n    tt.tic();\n    UpdateLastFrame();\n    //    std::cout <<  __func__ << \" Update last frame time = \";tt.toc_print();\n\n    mCurrentFrame.SetPose(mVelocity*mLastFrame.mTcw);\n\n    fill(mCurrentFrame.mvpMapPoints.begin(),mCurrentFrame.mvpMapPoints.end(),static_cast<MapPoint*>(NULL));\n\n    // Project points seen in previous frame\n    int th;\n    if(mSensor!=System::STEREO)\n        th=15;\n    else\n        th=7;\n\n    int nmatches = matcher.SearchByProjection(mCurrentFrame,mLastFrame,th,mSensor==System::MONOCULAR);\n\n    // If few matches, uses a wider window search\n    if(nmatches<20)\n    {\n        //        pcl::console::TicToc tt;tt.tic();\n//        tictoc tt; tt.tic();\n        fill(mCurrentFrame.mvpMapPoints.begin(),mCurrentFrame.mvpMapPoints.end(),static_cast<MapPoint*>(NULL));\n        nmatches = matcher.SearchByProjection(mCurrentFrame,mLastFrame,2*th,mSensor==System::MONOCULAR);\n        //        std::cout <<  __func__ << \" search by projection less matches time = \"; tt.toc_print();\n    }\n\n   // std::cout <<  __func__ << \" Tracking time = \"; tt.toc_print();\n\n    if(nmatches<20)\n        return false;\n\n    {\n        //        pcl::console::TicToc tt;tt.tic();\n        tictoc tt; tt.tic();\n        // Optimize frame pose with all matches\n        Optimizer::PoseOptimization(&mCurrentFrame);\n     //   std::cout << __func__ << \" pose optimization time = \"; tt.toc_print();\n    }\n\n    {\n//        pcl::console::TicToc tt;tt.tic();\n\n        // Discard outliers\n        int nmatchesMap = 0;\n        for(int i =0; i<mCurrentFrame.N; i++)\n        {\n            if(mCurrentFrame.mvpMapPoints[i])\n            {\n                if(mCurrentFrame.mvbOutlier[i])\n                {\n                    MapPoint* pMP = mCurrentFrame.mvpMapPoints[i];\n\n                    mCurrentFrame.mvpMapPoints[i]=static_cast<MapPoint*>(NULL);\n                    mCurrentFrame.mvbOutlier[i]=false;\n                    pMP->mbTrackInView = false;\n                    pMP->mnLastFrameSeen = mCurrentFrame.mnId;\n                    nmatches--;\n                }\n                else if(mCurrentFrame.mvpMapPoints[i]->Observations()>0)\n                    nmatchesMap++;\n            }\n        }\n\n        if(mbOnlyTracking)\n        {\n            mbVO = nmatchesMap<10;\n            return nmatches>20;\n        }\n\n        //        std::cout <<  __func__ << \" discard outliers time = \"; tt.toc_print();\n\n        return nmatchesMap>=10;\n    }\n}\n\nbool Tracking::TrackLocalMap()\n{\n    // We have an estimation of the camera pose and some map points tracked in the frame.\n    // We retrieve the local map and try to find matches to points in the local map.\n\n    {\n        //            pcl::console::TicToc tt;tt.tic();\n        UpdateLocalMap();\n        //        std::cout << __func__ << \" update local map time = \";tt.toc_print();\n    }\n\n    {\n        //        pcl::console::TicToc tt;tt.tic();\n        SearchLocalPoints();\n        //        std::cout << __func__ << \"  search local points time = \";tt.toc_print();\n    }\n\n    {\n//        pcl::console::TicToc tt;tt.tic();\n\n//        tictoc tt; tt.tic();\n\n        // Optimize Pose\n        Optimizer::PoseOptimization(&mCurrentFrame);\n        mnMatchesInliers = 0;\n\n        // Update MapPoints Statistics\n        for(int i=0; i<mCurrentFrame.N; i++)\n        {\n            if(mCurrentFrame.mvpMapPoints[i])\n            {\n                if(!mCurrentFrame.mvbOutlier[i])\n                {\n                    mCurrentFrame.mvpMapPoints[i]->IncreaseFound();\n                    if(!mbOnlyTracking)\n                    {\n                        if(mCurrentFrame.mvpMapPoints[i]->Observations()>0)\n                            mnMatchesInliers++;\n                    }\n                    else\n                        mnMatchesInliers++;\n                }\n                else if(mSensor==System::STEREO)\n                    mCurrentFrame.mvpMapPoints[i] = static_cast<MapPoint*>(NULL);\n\n            }\n        }\n\n        //        std::cout << __func__ << \"  pose optimization time = \";tt.toc_print();\n\n        // Decide if the tracking was succesful\n        // More restrictive if there was a relocalization recently\n        if(mCurrentFrame.mnId<mnLastRelocFrameId+mMaxFrames && mnMatchesInliers<50)\n            return false;\n\n        if(mnMatchesInliers<30)\n            return false;\n        else\n            return true;\n    }\n}\n\n\nbool Tracking::NeedNewKeyFrame()\n{\n    if(mbOnlyTracking)\n        return false;\n\n    // If Local Mapping is freezed by a Loop Closure do not insert keyframes\n    if(mpLocalMapper->isStopped() || mpLocalMapper->stopRequested())\n        return false;\n\n    const int nKFs = mpMap->KeyFramesInMap();\n\n    // Do not insert keyframes if not enough frames have passed from last relocalisation\n    if(mCurrentFrame.mnId<mnLastRelocFrameId+mMaxFrames && nKFs>mMaxFrames)\n        return false;\n\n    // Tracked MapPoints in the reference keyframe\n    int nMinObs = 3;\n    if(nKFs<=2)\n        nMinObs=2;\n    int nRefMatches = mpReferenceKF->TrackedMapPoints(nMinObs);\n\n    // Local Mapping accept keyframes?\n    bool bLocalMappingIdle = mpLocalMapper->AcceptKeyFrames();\n\n    // Check how many \"close\" points are being tracked and how many could be potentially created.\n    int nNonTrackedClose = 0;\n    int nTrackedClose= 0;\n    if(mSensor!=System::MONOCULAR)\n    {\n        for(int i =0; i<mCurrentFrame.N; i++)\n        {\n            if(mCurrentFrame.mvDepth[i]>0 && mCurrentFrame.mvDepth[i]<mThDepth)\n            {\n                if(mCurrentFrame.mvpMapPoints[i] && !mCurrentFrame.mvbOutlier[i])\n                    nTrackedClose++;\n                else\n                    nNonTrackedClose++;\n            }\n        }\n    }\n\n    bool bNeedToInsertClose = (nTrackedClose<100) && (nNonTrackedClose>70);\n\n    // Thresholds\n    float thRefRatio = 0.75f;\n    if(nKFs<2)\n        thRefRatio = 0.4f;\n\n    if(mSensor==System::MONOCULAR)\n        thRefRatio = 0.9f;\n\n    // Condition 1a: More than \"MaxFrames\" have passed from last keyframe insertion\n    const bool c1a = mCurrentFrame.mnId>=mnLastKeyFrameId+mMaxFrames;\n    // Condition 1b: More than \"MinFrames\" have passed and Local Mapping is idle\n    const bool c1b = (mCurrentFrame.mnId>=mnLastKeyFrameId+mMinFrames && bLocalMappingIdle);\n    //Condition 1c: tracking is weak\n    const bool c1c =  mSensor!=System::MONOCULAR && (mnMatchesInliers<nRefMatches*0.25 || bNeedToInsertClose) ;\n    // Condition 2: Few tracked points compared to reference keyframe. Lots of visual odometry compared to map matches.\n    const bool c2 = ((mnMatchesInliers<nRefMatches*thRefRatio|| bNeedToInsertClose) && mnMatchesInliers>15);\n\n    if((c1a||c1b||c1c)&&c2)\n    {\n        // If the mapping accepts keyframes, insert keyframe.\n        // Otherwise send a signal to interrupt BA\n        if(bLocalMappingIdle)\n        {\n            return true;\n        }\n        else\n        {\n            mpLocalMapper->InterruptBA();\n            if(mSensor!=System::MONOCULAR)\n            {\n                if(mpLocalMapper->KeyframesInQueue()<3)\n                    return true;\n                else\n                    return false;\n            }\n            else\n                return false;\n        }\n    }\n    else\n        return false;\n}\n\nvoid Tracking::CreateNewKeyFrame()\n{\n    if(!mpLocalMapper->SetNotStop(true))\n        return;\n\n    KeyFrame* pKF = new KeyFrame(mCurrentFrame,mpMap,mpKeyFrameDB);\n\n    mpReferenceKF = pKF;\n    mCurrentFrame.mpReferenceKF = pKF;\n\n    if(mSensor!=System::MONOCULAR)\n    {\n        mCurrentFrame.UpdatePoseMatrices();\n\n        // We sort points by the measured depth by the stereo/RGBD sensor.\n        // We create all those MapPoints whose depth < mThDepth.\n        // If there are less than 100 close points we create the 100 closest.\n        vector<pair<float,int> > vDepthIdx;\n        vDepthIdx.reserve(mCurrentFrame.N);\n        for(int i=0; i<mCurrentFrame.N; i++)\n        {\n            float z = mCurrentFrame.mvDepth[i];\n            if(z>0)\n            {\n                vDepthIdx.push_back(make_pair(z,i));\n            }\n        }\n\n        if(!vDepthIdx.empty())\n        {\n            sort(vDepthIdx.begin(),vDepthIdx.end());\n\n            int nPoints = 0;\n            for(size_t j=0; j<vDepthIdx.size();j++)\n            {\n                int i = vDepthIdx[j].second;\n\n                bool bCreateNew = false;\n\n                MapPoint* pMP = mCurrentFrame.mvpMapPoints[i];\n                if(!pMP)\n                    bCreateNew = true;\n                else if(pMP->Observations()<1)\n                {\n                    bCreateNew = true;\n                    mCurrentFrame.mvpMapPoints[i] = static_cast<MapPoint*>(NULL);\n                }\n\n                if(bCreateNew)\n                {\n                    cv::Mat x3D = mCurrentFrame.UnprojectStereo(i);\n                    MapPoint* pNewMP = new MapPoint(x3D,pKF,mpMap);\n                    pNewMP->AddObservation(pKF,i);\n                    pKF->AddMapPoint(pNewMP,i);\n                    pNewMP->ComputeDistinctiveDescriptors();\n                    pNewMP->UpdateNormalAndDepth();\n                    mpMap->AddMapPoint(pNewMP);\n\n                    mCurrentFrame.mvpMapPoints[i]=pNewMP;\n                    nPoints++;\n                }\n                else\n                {\n                    nPoints++;\n                }\n\n                if(vDepthIdx[j].first>mThDepth && nPoints>100)\n                    break;\n            }\n        }\n    }\n\n    mpLocalMapper->InsertKeyFrame(pKF);\n\n    mpLocalMapper->SetNotStop(false);\n\n    mnLastKeyFrameId = mCurrentFrame.mnId;\n    mpLastKeyFrame = pKF;\n}\n\nvoid Tracking::SearchLocalPoints()\n{\n    {\n        //        std::chrono::steady_clock::time_point t1 = std::chrono::steady_clock::now();\n\n        // Do not search map points already matched\n        for(vector<MapPoint*>::iterator vit=mCurrentFrame.mvpMapPoints.begin(), vend=mCurrentFrame.mvpMapPoints.end(); vit!=vend; vit++)\n        {\n            MapPoint* pMP = *vit;\n            if(pMP)\n            {\n                if(pMP->isBad())\n                {\n                    *vit = static_cast<MapPoint*>(NULL);\n                }\n                else\n                {\n                    pMP->IncreaseVisible();\n                    pMP->mnLastFrameSeen = mCurrentFrame.mnId;\n                    pMP->mbTrackInView = false;\n                }\n            }\n        }\n\n        //        std::chrono::steady_clock::time_point t2 = std::chrono::steady_clock::now();\n        //        double ttrack= std::chrono::duration_cast<std::chrono::duration<double> >(t2 - t1).count();\n        //        std::cout << __func__ << \"  search points time = \" << ttrack  * 1000.0 << \" ms\\n\";\n\n    }\n\n    {\n        int nToMatch=0;\n        int kl=0;\n        {\n\n            if(!use_gpu_)\n            {\n                //Project points in frame and check its visibility\n                for(vector<MapPoint*>::iterator vit=mvpLocalMapPoints.begin(), vend=mvpLocalMapPoints.end(); vit!=vend; vit++)\n                {\n                    MapPoint* pMP = *vit;\n                    if(pMP->mnLastFrameSeen == mCurrentFrame.mnId)\n                        continue;\n                    if(pMP->isBad())\n                        continue;\n                    // Project (this fills MapPoint variables for matching)\n\n                    if(mCurrentFrame.isInFrustum(pMP,0.5))\n                    {\n                        pMP->IncreaseVisible();\n                        nToMatch++;\n                    }\n                }\n            }\n            else\n            {\n                //                std::chrono::steady_clock::time_point t1 = std::chrono::steady_clock::now();\n\n#ifdef STATIC_MEM_IS_IN\n\n                {\n                    std::vector<MapPoint*> map_points;\n\n                    // Project points in frame and check its visibility\n                    for(int i =0;i<mvpLocalMapPoints.size(); i++)\n                    {\n                        MapPoint* pMP = mvpLocalMapPoints[i];\n                        if(pMP->mnLastFrameSeen == mCurrentFrame.mnId)\n                            continue;\n                        if(pMP->isBad())\n                            continue;\n                        // Project (this fills MapPoint variables for matching)\n\n                        map_points.push_back(pMP);\n                    }\n\n\n                    // prepare data for GPU\n                    {\n                        int n_points = map_points.size();\n\n                        static SyncedMem<float> Px;\n                        static SyncedMem<float> Py;\n                        static SyncedMem<float> Pz;\n\n                        static SyncedMem<float> Pnx;\n                        static SyncedMem<float> Pny;\n                        static SyncedMem<float> Pnz;\n\n                        static SyncedMem<float> invz;\n                        static SyncedMem<float> u;\n                        static SyncedMem<float> v;\n\n                        static SyncedMem<int> predictedlevel;\n                        static SyncedMem<float> viewCos;\n\n                        static SyncedMem<float> invariance_maxDistance;\n                        static SyncedMem<float> invariance_minDistance;\n\n                        static SyncedMem<float> MaxDistance;\n\n                        static SyncedMem<float> Rcw;\n                        static SyncedMem<float> tcw;\n                        static SyncedMem<float> Ow;\n\n                        Px.resize(n_points);\n                        Py.resize(n_points);\n                        Pz.resize(n_points);\n\n                        Pnx.resize(n_points);\n                        Pny.resize(n_points);\n                        Pnz.resize(n_points);\n\n                        invz.resize(n_points);\n                        u.resize(n_points);\n                        v.resize(n_points);\n\n                        predictedlevel.resize(n_points);\n                        viewCos.resize(n_points);\n\n                        invariance_maxDistance.resize(n_points);\n                        invariance_minDistance.resize(n_points);\n\n                        MaxDistance.resize(n_points);\n\n                        Rcw.resize(9);\n                        tcw.resize(3);\n                        Ow.resize(3);\n\n                        float fx = mCurrentFrame.fx;\n                        float fy = mCurrentFrame.fy;\n                        float cx = mCurrentFrame.cx;\n                        float cy = mCurrentFrame.cy;\n\n                        int minX  = mCurrentFrame.mnMinX;\n                        int maxX  = mCurrentFrame.mnMaxX;\n                        int minY  = mCurrentFrame.mnMinY;\n                        int maxY  = mCurrentFrame.mnMaxY;\n\n                        int nScaleLevels = mCurrentFrame.mnScaleLevels;\n                        float logScaleFactor = mCurrentFrame.mfLogScaleFactor;\n\n                        float viewCosAngle = 0.5;\n\n                        float* Rcw_cpu = Rcw.cpu_data();\n                        float* tcw_cpu = tcw.cpu_data();\n                        float* Ow_cpu = Ow.cpu_data();\n\n                        for(int i=0;i<3;i++)\n                            for(int j=0;j<3;j++)\n                                Rcw_cpu[i*3+j] = ((float*)(mCurrentFrame.mRcw.data\n                                                           + i * mCurrentFrame.mRcw.step[0]\n                                                  + mCurrentFrame.mRcw.step[1] * j))[0];\n\n                        for(int i=0;i<3;i++)\n                            tcw_cpu[i] = ((float*)(mCurrentFrame.mtcw.data + i * mCurrentFrame.mtcw.step[0]))[0];\n\n                        for(int i=0;i<3;i++)\n                            Ow_cpu[i] = ((float*)(mCurrentFrame.mOw.data + i * mCurrentFrame.mOw.step[0]))[0];\n\n\n                        float* Px_cpu = Px.cpu_data();\n                        float* Py_cpu = Py.cpu_data();\n                        float* Pz_cpu = Pz.cpu_data();\n                        float* Pnx_cpu = Pnx.cpu_data();\n                        float* Pny_cpu = Pny.cpu_data();\n                        float* Pnz_cpu = Pnz.cpu_data();\n                        float* invariance_minDistance_cpu = invariance_minDistance.cpu_data();\n                        float* invariance_maxDistance_cpu = invariance_maxDistance.cpu_data();\n                        float* MaxDistance_cpu = MaxDistance.cpu_data();\n\n                        for(int i=0;i<n_points;i++)\n                        {\n                            MapPoint* pMP = map_points[i];\n\n                            pMP->mbTrackInView = false;\n\n                            // 3D in absolute coordinates\n                            // Check viewing angle\n\n                            pMP->GetWorldPosNormalExp(Px_cpu[i],\n                                                      Py_cpu[i],\n                                                      Pz_cpu[i],\n                                                      Pnx_cpu[i],\n                                                      Pny_cpu[i],\n                                                      Pnz_cpu[i]);\n\n                            pMP->GetDistanceInvariances(invariance_minDistance_cpu[i],\n                                                        invariance_maxDistance_cpu[i],\n                                                        MaxDistance_cpu[i]\n                                                        );\n\n                        }\n\n                        Px.to_gpu_async();\n                        Py.to_gpu_async();\n                        Pz.to_gpu_async();\n                        Pnx.to_gpu_async();\n                        Pny.to_gpu_async();\n                        Pnz.to_gpu_async();\n                        MaxDistance.to_gpu_async();\n                        invariance_maxDistance.to_gpu_async();\n                        invariance_minDistance.to_gpu_async();\n                        Rcw.to_gpu_async();\n                        tcw.to_gpu_async();\n                        Ow.to_gpu_async();\n\n                        Px.sync_stream();\n                        Py.sync_stream();\n                        Pz.sync_stream();\n                        Pnx.sync_stream();\n                        Pny.sync_stream();\n                        Pnz.sync_stream();\n                        MaxDistance.sync_stream();\n                        invariance_maxDistance.sync_stream();\n                        invariance_minDistance.sync_stream();\n                        Rcw.sync_stream();\n                        tcw.sync_stream();\n                        Ow.sync_stream();\n\n                        static SyncedMem<unsigned char> isinfrustum;\n                        isinfrustum.resize(n_points);\n\n                        tracking_cuda::compute_isInFrustum_GPU(n_points,\n                                                               Px.gpu_data(), Py.gpu_data(), Pz.gpu_data(),\n                                                               Pnx.gpu_data(), Pny.gpu_data(), Pnz.gpu_data(),\n                                                               MaxDistance.gpu_data(),\n                                                               invariance_maxDistance.gpu_data(),\n                                                               invariance_minDistance.gpu_data(),\n                                                               Rcw.gpu_data(), tcw.gpu_data(), Ow.gpu_data(),\n                                                               fx, fy, cx, cy,\n                                                               minX, maxX, minY, maxY,\n                                                               nScaleLevels,\n                                                               logScaleFactor,\n                                                               viewCosAngle,\n                                                               invz.gpu_data(), u.gpu_data(), v.gpu_data(),\n                                                               predictedlevel.gpu_data(),\n                                                               viewCos.gpu_data(),\n                                                               isinfrustum.gpu_data()\n                                                               );\n\n                        u.to_cpu_async();\n                        v.to_cpu_async();\n                        invz.to_cpu_async();\n                        predictedlevel.to_cpu_async();\n                        viewCos.to_cpu_async();\n                        isinfrustum.to_cpu_async();\n\n                        u.sync_stream();\n                        v.sync_stream();\n                        invz.sync_stream();\n                        predictedlevel.sync_stream();\n                        viewCos.sync_stream();\n                        isinfrustum.sync_stream();\n\n                        unsigned char* isinfrustum_cpu = isinfrustum.cpu_data();\n                        float* u_cpu = u.cpu_data();\n                        float* v_cpu = v.cpu_data();\n                        float* invz_cpu = invz.cpu_data();\n                        int* predictedlevel_cpu = predictedlevel.cpu_data();\n                        float* viewCos_cpu = viewCos.cpu_data();\n\n                        for(int i=0;i<map_points.size();i++)\n                        {\n                            if(isinfrustum_cpu[i])\n                            {\n                                MapPoint* pMP = map_points[i];\n\n                                // Data used by the tracking\n                                pMP->mbTrackInView = true;\n                                pMP->mTrackProjX = u_cpu[i];\n                                pMP->mTrackProjXR = u_cpu[i] - mCurrentFrame.mbf*invz_cpu[i];\n                                pMP->mTrackProjY = v_cpu[i];\n                                pMP->mnTrackScaleLevel= predictedlevel_cpu[i];\n                                pMP->mTrackViewCos = viewCos_cpu[i];\n\n                                pMP->IncreaseVisible();\n                                nToMatch++;\n                            }\n                        }\n                    }\n\n#else\n\n                std::vector<MapPoint*> map_points;\n\n                // Project points in frame and check its visibility\n                for(int i =0;i<mvpLocalMapPoints.size(); i++)\n                {\n                    MapPoint* pMP = mvpLocalMapPoints[i];\n                    if(pMP->mnLastFrameSeen == mCurrentFrame.mnId)\n                        continue;\n                    if(pMP->isBad())\n                        continue;\n                    // Project (this fills MapPoint variables for matching)\n\n                    map_points.push_back(pMP);\n                }\n\n\n                // prepare data for GPU\n                {\n                    int n_points = map_points.size();\n\n                    std::vector<float> Px(n_points);\n                    std::vector<float> Py(n_points);\n                    std::vector<float> Pz(n_points);\n\n                    std::vector<float> Pnx(n_points);\n                    std::vector<float> Pny(n_points);\n                    std::vector<float> Pnz(n_points);\n\n                    std::vector<float> invz(n_points);\n                    std::vector<float> u(n_points);\n                    std::vector<float> v(n_points);\n\n                    std::vector<int> predictedlevel(n_points);\n                    std::vector<float> viewCos(n_points);\n\n                    std::vector<float> invariance_maxDistance(n_points);\n                    std::vector<float> invariance_minDistance(n_points);\n\n                    std::vector<float> MaxDistance(n_points);\n\n                    std::vector<float> Rcw(9);\n                    std::vector<float> tcw(3);\n                    std::vector<float> Ow(3);\n\n                    float fx = mCurrentFrame.fx;\n                    float fy = mCurrentFrame.fy;\n                    float cx = mCurrentFrame.cx;\n                    float cy = mCurrentFrame.cy;\n\n                    int minX  = mCurrentFrame.mnMinX;\n                    int maxX  = mCurrentFrame.mnMaxX;\n                    int minY  = mCurrentFrame.mnMinY;\n                    int maxY  = mCurrentFrame.mnMaxY;\n\n                    int nScaleLevels = mCurrentFrame.mnScaleLevels;\n                    float logScaleFactor = mCurrentFrame.mfLogScaleFactor;\n\n                    float viewCosAngle = 0.5;\n\n                    for(int i=0;i<3;i++)\n                        for(int j=0;j<3;j++)\n                            Rcw[i*3+j] = ((float*)(mCurrentFrame.mRcw.data\n                                                   + i * mCurrentFrame.mRcw.step[0]\n                                          + mCurrentFrame.mRcw.step[1] * j))[0];\n\n                    for(int i=0;i<3;i++)\n                        tcw[i] = ((float*)(mCurrentFrame.mtcw.data + i * mCurrentFrame.mtcw.step[0]))[0];\n\n                    for(int i=0;i<3;i++)\n                        Ow[i] = ((float*)(mCurrentFrame.mOw.data + i * mCurrentFrame.mOw.step[0]))[0];\n\n                    for(int i=0;i<n_points;i++)\n                    {\n                        MapPoint* pMP = map_points[i];\n\n                        pMP->mbTrackInView = false;\n\n                        // 3D in absolute coordinates\n                        // Check viewing angle\n\n                        pMP->GetWorldPosNormalExp(Px[i], Py[i], Pz[i],Pnx[i], Pny[i], Pnz[i]);\n\n                        pMP->GetDistanceInvariances(invariance_minDistance[i],\n                                                    invariance_maxDistance[i],\n                                                    MaxDistance[i]\n                                                    );\n\n                    }\n\n                    for(int i=0;i<n_points;i++)\n                    {\n                        MapPoint* pMP = map_points[i];\n\n                        pMP->GetDistanceInvariances(invariance_minDistance[i],\n                                                    invariance_maxDistance[i],\n                                                    MaxDistance[i]\n                                                    );\n                    }\n\n                    std::vector<unsigned char> isinfrustum(map_points.size());\n                    tracking_cuda::compute_isInFrustum_GPU(Px, Py, Pz,\n                                                           Pnx, Pny, Pnz,\n                                                           MaxDistance,\n                                                           invariance_maxDistance,\n                                                           invariance_minDistance,\n                                                           Rcw, tcw, Ow,\n                                                           fx, fy, cx, cy,\n                                                           minX, maxX, minY, maxY,\n                                                           nScaleLevels,\n                                                           logScaleFactor,\n                                                           viewCosAngle,\n                                                           invz, u, v,\n                                                           predictedlevel,\n                                                           viewCos,\n                                                           isinfrustum\n                                                           );\n\n\n\n                    for(int i=0;i<map_points.size();i++)\n                    {\n                        if(isinfrustum[i])\n                        {\n                            MapPoint* pMP = map_points[i];\n\n                            // Data used by the tracking\n                            pMP->mbTrackInView = true;\n                            pMP->mTrackProjX = u[i];\n                            pMP->mTrackProjXR = u[i] - mCurrentFrame.mbf*invz[i];\n                            pMP->mTrackProjY = v[i];\n                            pMP->mnTrackScaleLevel= predictedlevel[i];\n                            pMP->mTrackViewCos = viewCos[i];\n\n                            pMP->IncreaseVisible();\n                            nToMatch++;\n                        }\n                    }\n\n#endif\n\n                    //                    std::chrono::steady_clock::time_point t2 = std::chrono::steady_clock::now();\n                    //                    double ttrack= std::chrono::duration_cast<std::chrono::duration<double> >(t2 - t1).count();\n                    //                    std::cout << __func__ << \" \" << \"  filter and frustum check time = \" << ttrack  * 1000.0 << \" ms\\n\";\n\n                }\n            }\n\n            //            std::cout << \"n match = \" << nToMatch << \"\\n\";\n            //            exit(1);\n\n        }\n\n\n        {\n            //            pcl::console::TicToc tt;tt.tic();\n            if(nToMatch>0)\n            {\n                //                std::chrono::steady_clock::time_point t1 = std::chrono::steady_clock::now();\n\n                ORBmatcher matcher(0.8);\n                int th = 1;\n                if(mSensor==System::RGBD)\n                    th=3;\n                // If the camera has been relocalised recently, perform a coarser search\n                if(mCurrentFrame.mnId<mnLastRelocFrameId+2)\n                    th=5;\n                matcher.SearchByProjection(mCurrentFrame,mvpLocalMapPoints,th);\n\n                //                std::chrono::steady_clock::time_point t2 = std::chrono::steady_clock::now();\n                //                double ttrack= std::chrono::duration_cast<std::chrono::duration<double> >(t2 - t1).count();\n                //                std::cout << __func__ << \"  project points in frame time = \" << ttrack  * 1000.0 << \" ms\\n\";\n\n            }\n        }\n\n    }\n}\n\nvoid Tracking::UpdateLocalMap()\n{\n    // This is for visualization\n    mpMap->SetReferenceMapPoints(mvpLocalMapPoints);\n\n    // Update\n    UpdateLocalKeyFrames();\n    UpdateLocalPoints();\n}\n\nvoid Tracking::UpdateLocalPoints()\n{\n    mvpLocalMapPoints.clear();\n\n    for(vector<KeyFrame*>::const_iterator itKF=mvpLocalKeyFrames.begin(), itEndKF=mvpLocalKeyFrames.end(); itKF!=itEndKF; itKF++)\n    {\n        KeyFrame* pKF = *itKF;\n        const vector<MapPoint*> vpMPs = pKF->GetMapPointMatches();\n\n        for(vector<MapPoint*>::const_iterator itMP=vpMPs.begin(), itEndMP=vpMPs.end(); itMP!=itEndMP; itMP++)\n        {\n            MapPoint* pMP = *itMP;\n            if(!pMP)\n                continue;\n            if(pMP->mnTrackReferenceForFrame==mCurrentFrame.mnId)\n                continue;\n            if(!pMP->isBad())\n            {\n                mvpLocalMapPoints.push_back(pMP);\n                pMP->mnTrackReferenceForFrame=mCurrentFrame.mnId;\n            }\n        }\n    }\n}\n\n\nvoid Tracking::UpdateLocalKeyFrames()\n{\n    // Each map point vote for the keyframes in which it has been observed\n    map<KeyFrame*,int> keyframeCounter;\n    for(int i=0; i<mCurrentFrame.N; i++)\n    {\n        if(mCurrentFrame.mvpMapPoints[i])\n        {\n            MapPoint* pMP = mCurrentFrame.mvpMapPoints[i];\n            if(!pMP->isBad())\n            {\n                const map<KeyFrame*,size_t> observations = pMP->GetObservations();\n                for(map<KeyFrame*,size_t>::const_iterator it=observations.begin(), itend=observations.end(); it!=itend; it++)\n                    keyframeCounter[it->first]++;\n            }\n            else\n            {\n                mCurrentFrame.mvpMapPoints[i]=NULL;\n            }\n        }\n    }\n\n    if(keyframeCounter.empty())\n        return;\n\n    int max=0;\n    KeyFrame* pKFmax= static_cast<KeyFrame*>(NULL);\n\n    mvpLocalKeyFrames.clear();\n    mvpLocalKeyFrames.reserve(3*keyframeCounter.size());\n\n    // All keyframes that observe a map point are included in the local map. Also check which keyframe shares most points\n    for(map<KeyFrame*,int>::const_iterator it=keyframeCounter.begin(), itEnd=keyframeCounter.end(); it!=itEnd; it++)\n    {\n        KeyFrame* pKF = it->first;\n\n        if(pKF->isBad())\n            continue;\n\n        if(it->second>max)\n        {\n            max=it->second;\n            pKFmax=pKF;\n        }\n\n        mvpLocalKeyFrames.push_back(it->first);\n        pKF->mnTrackReferenceForFrame = mCurrentFrame.mnId;\n    }\n\n\n    // Include also some not-already-included keyframes that are neighbors to already-included keyframes\n    for(vector<KeyFrame*>::const_iterator itKF=mvpLocalKeyFrames.begin(), itEndKF=mvpLocalKeyFrames.end(); itKF!=itEndKF; itKF++)\n    {\n        // Limit the number of keyframes\n        if(mvpLocalKeyFrames.size()>80)\n            break;\n\n        KeyFrame* pKF = *itKF;\n\n        const vector<KeyFrame*> vNeighs = pKF->GetBestCovisibilityKeyFrames(10);\n\n        for(vector<KeyFrame*>::const_iterator itNeighKF=vNeighs.begin(), itEndNeighKF=vNeighs.end(); itNeighKF!=itEndNeighKF; itNeighKF++)\n        {\n            KeyFrame* pNeighKF = *itNeighKF;\n            if(!pNeighKF->isBad())\n            {\n                if(pNeighKF->mnTrackReferenceForFrame!=mCurrentFrame.mnId)\n                {\n                    mvpLocalKeyFrames.push_back(pNeighKF);\n                    pNeighKF->mnTrackReferenceForFrame=mCurrentFrame.mnId;\n                    break;\n                }\n            }\n        }\n\n        const set<KeyFrame*> spChilds = pKF->GetChilds();\n        for(set<KeyFrame*>::const_iterator sit=spChilds.begin(), send=spChilds.end(); sit!=send; sit++)\n        {\n            KeyFrame* pChildKF = *sit;\n            if(!pChildKF->isBad())\n            {\n                if(pChildKF->mnTrackReferenceForFrame!=mCurrentFrame.mnId)\n                {\n                    mvpLocalKeyFrames.push_back(pChildKF);\n                    pChildKF->mnTrackReferenceForFrame=mCurrentFrame.mnId;\n                    break;\n                }\n            }\n        }\n\n        KeyFrame* pParent = pKF->GetParent();\n        if(pParent)\n        {\n            if(pParent->mnTrackReferenceForFrame!=mCurrentFrame.mnId)\n            {\n                mvpLocalKeyFrames.push_back(pParent);\n                pParent->mnTrackReferenceForFrame=mCurrentFrame.mnId;\n                break;\n            }\n        }\n\n    }\n\n    if(pKFmax)\n    {\n        mpReferenceKF = pKFmax;\n        mCurrentFrame.mpReferenceKF = mpReferenceKF;\n    }\n}\n\nbool Tracking::Relocalization()\n{\n    // Compute Bag of Words Vector\n    mCurrentFrame.ComputeBoW();\n\n    // Relocalization is performed when tracking is lost\n    // Track Lost: Query KeyFrame Database for keyframe candidates for relocalisation\n    vector<KeyFrame*> vpCandidateKFs = mpKeyFrameDB->DetectRelocalizationCandidates(&mCurrentFrame);\n\n    if(vpCandidateKFs.empty())\n        return false;\n\n    const int nKFs = vpCandidateKFs.size();\n\n    // We perform first an ORB matching with each candidate\n    // If enough matches are found we setup a PnP solver\n    ORBmatcher matcher(0.75,true);\n\n    vector<PnPsolver*> vpPnPsolvers;\n    vpPnPsolvers.resize(nKFs);\n\n    vector<vector<MapPoint*> > vvpMapPointMatches;\n    vvpMapPointMatches.resize(nKFs);\n\n    vector<bool> vbDiscarded;\n    vbDiscarded.resize(nKFs);\n\n    int nCandidates=0;\n\n    for(int i=0; i<nKFs; i++)\n    {\n        KeyFrame* pKF = vpCandidateKFs[i];\n        if(pKF->isBad())\n            vbDiscarded[i] = true;\n        else\n        {\n            int nmatches = matcher.SearchByBoW(pKF,mCurrentFrame,vvpMapPointMatches[i]);\n            if(nmatches<15)\n            {\n                vbDiscarded[i] = true;\n                continue;\n            }\n            else\n            {\n                PnPsolver* pSolver = new PnPsolver(mCurrentFrame,vvpMapPointMatches[i]);\n                pSolver->SetRansacParameters(0.99,10,300,4,0.5,5.991);\n                vpPnPsolvers[i] = pSolver;\n                nCandidates++;\n            }\n        }\n    }\n\n    // Alternatively perform some iterations of P4P RANSAC\n    // Until we found a camera pose supported by enough inliers\n    bool bMatch = false;\n    ORBmatcher matcher2(0.9,true);\n\n    while(nCandidates>0 && !bMatch)\n    {\n        for(int i=0; i<nKFs; i++)\n        {\n            if(vbDiscarded[i])\n                continue;\n\n            // Perform 5 Ransac Iterations\n            vector<bool> vbInliers;\n            int nInliers;\n            bool bNoMore;\n\n            PnPsolver* pSolver = vpPnPsolvers[i];\n            cv::Mat Tcw = pSolver->iterate(5,bNoMore,vbInliers,nInliers);\n\n            // If Ransac reachs max. iterations discard keyframe\n            if(bNoMore)\n            {\n                vbDiscarded[i]=true;\n                nCandidates--;\n            }\n\n            // If a Camera Pose is computed, optimize\n            if(!Tcw.empty())\n            {\n                Tcw.copyTo(mCurrentFrame.mTcw);\n\n                set<MapPoint*> sFound;\n\n                const int np = vbInliers.size();\n\n                for(int j=0; j<np; j++)\n                {\n                    if(vbInliers[j])\n                    {\n                        mCurrentFrame.mvpMapPoints[j]=vvpMapPointMatches[i][j];\n                        sFound.insert(vvpMapPointMatches[i][j]);\n                    }\n                    else\n                        mCurrentFrame.mvpMapPoints[j]=NULL;\n                }\n\n                int nGood = Optimizer::PoseOptimization(&mCurrentFrame);\n\n                if(nGood<10)\n                    continue;\n\n                for(int io =0; io<mCurrentFrame.N; io++)\n                    if(mCurrentFrame.mvbOutlier[io])\n                        mCurrentFrame.mvpMapPoints[io]=static_cast<MapPoint*>(NULL);\n\n                // If few inliers, search by projection in a coarse window and optimize again\n                if(nGood<50)\n                {\n                    int nadditional =matcher2.SearchByProjection(mCurrentFrame,vpCandidateKFs[i],sFound,10,100);\n\n                    if(nadditional+nGood>=50)\n                    {\n                        nGood = Optimizer::PoseOptimization(&mCurrentFrame);\n\n                        // If many inliers but still not enough, search by projection again in a narrower window\n                        // the camera has been already optimized with many points\n                        if(nGood>30 && nGood<50)\n                        {\n                            sFound.clear();\n                            for(int ip =0; ip<mCurrentFrame.N; ip++)\n                                if(mCurrentFrame.mvpMapPoints[ip])\n                                    sFound.insert(mCurrentFrame.mvpMapPoints[ip]);\n                            nadditional =matcher2.SearchByProjection(mCurrentFrame,vpCandidateKFs[i],sFound,3,64);\n\n                            // Final optimization\n                            if(nGood+nadditional>=50)\n                            {\n                                nGood = Optimizer::PoseOptimization(&mCurrentFrame);\n\n                                for(int io =0; io<mCurrentFrame.N; io++)\n                                    if(mCurrentFrame.mvbOutlier[io])\n                                        mCurrentFrame.mvpMapPoints[io]=NULL;\n                            }\n                        }\n                    }\n                }\n\n\n                // If the pose is supported by enough inliers stop ransacs and continue\n                if(nGood>=50)\n                {\n                    bMatch = true;\n                    break;\n                }\n            }\n        }\n    }\n\n    if(!bMatch)\n    {\n        return false;\n    }\n    else\n    {\n        mnLastRelocFrameId = mCurrentFrame.mnId;\n        return true;\n    }\n\n}\n\nvoid Tracking::Reset()\n{\n\n    cout << \"System Reseting\" << endl;\n    if(mpViewer)\n    {\n        mpViewer->RequestStop();\n        while(!mpViewer->isStopped())\n            usleep(3000);\n    }\n\n    // Reset Local Mapping\n    cout << \"Reseting Local Mapper...\";\n    mpLocalMapper->RequestReset();\n    cout << \" done\" << endl;\n\n    // Reset Loop Closing\n    cout << \"Reseting Loop Closing...\";\n    mpLoopClosing->RequestReset();\n    cout << \" done\" << endl;\n\n    // Clear BoW Database\n    cout << \"Reseting Database...\";\n    mpKeyFrameDB->clear();\n    cout << \" done\" << endl;\n\n    // Clear Map (this erase MapPoints and KeyFrames)\n    mpMap->clear();\n\n    KeyFrame::nNextId = 0;\n    Frame::nNextId = 0;\n    mState = NO_IMAGES_YET;\n\n    if(mpInitializer)\n    {\n        delete mpInitializer;\n        mpInitializer = static_cast<Initializer*>(NULL);\n    }\n\n    mlRelativeFramePoses.clear();\n    mlpReferences.clear();\n    mlFrameTimes.clear();\n    mlbLost.clear();\n\n    if(mpViewer)\n        mpViewer->Release();\n}\n\nvoid Tracking::ChangeCalibration(const string &strSettingPath)\n{\n    cv::FileStorage fSettings(strSettingPath, cv::FileStorage::READ);\n    float fx = fSettings[\"Camera.fx\"];\n    float fy = fSettings[\"Camera.fy\"];\n    float cx = fSettings[\"Camera.cx\"];\n    float cy = fSettings[\"Camera.cy\"];\n\n    cv::Mat K = cv::Mat::eye(3,3,CV_32F);\n    K.at<float>(0,0) = fx;\n    K.at<float>(1,1) = fy;\n    K.at<float>(0,2) = cx;\n    K.at<float>(1,2) = cy;\n    K.copyTo(mK);\n\n    cv::Mat DistCoef(4,1,CV_32F);\n    DistCoef.at<float>(0) = fSettings[\"Camera.k1\"];\n    DistCoef.at<float>(1) = fSettings[\"Camera.k2\"];\n    DistCoef.at<float>(2) = fSettings[\"Camera.p1\"];\n    DistCoef.at<float>(3) = fSettings[\"Camera.p2\"];\n    const float k3 = fSettings[\"Camera.k3\"];\n    if(k3!=0)\n    {\n        DistCoef.resize(5);\n        DistCoef.at<float>(4) = k3;\n    }\n    DistCoef.copyTo(mDistCoef);\n\n    mbf = fSettings[\"Camera.bf\"];\n\n    Frame::mbInitialComputations = true;\n}\n\nvoid Tracking::InformOnlyTracking(const bool &flag)\n{\n    mbOnlyTracking = flag;\n}\n\n\n\n} //namespace ORB_SLAM\n"
  },
  {
    "path": "src/Viewer.cpp",
    "content": "/**\n* This file is part of ORB-SLAM2.\n*\n* Copyright (C) 2014-2016 Raúl Mur-Artal <raulmur at unizar dot es> (University of Zaragoza)\n* For more information see <https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2>\n*\n* ORB-SLAM2 is free software: you can redistribute it and/or modify\n* it under the terms of the GNU General Public License as published by\n* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n* (at your option) any later version.\n*\n* ORB-SLAM2 is distributed in the hope that it will be useful,\n* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n* GNU General Public License for more details.\n*\n* You should have received a copy of the GNU General Public License\n* along with ORB-SLAM2. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\n*/\n\n/**\n* This file is part of  Jetson-SLAM and is taken from ORB-SLAM2 repo. See above.\n*/\n\n#include \"Viewer.h\"\n#include <pangolin/pangolin.h>\n\n#include<unistd.h>\n\n#include <mutex>\n\nnamespace Jetson_SLAM\n{\n\nViewer::Viewer(System* pSystem, FrameDrawer *pFrameDrawer, MapDrawer *pMapDrawer, Tracking *pTracking, const string &strSettingPath):\n    mpSystem(pSystem), mpFrameDrawer(pFrameDrawer),mpMapDrawer(pMapDrawer), mpTracker(pTracking),\n    mbFinishRequested(false), mbFinished(true), mbStopped(true), mbStopRequested(false)\n{\n    cv::FileStorage fSettings(strSettingPath, cv::FileStorage::READ);\n\n    float fps = fSettings[\"Camera.fps\"];\n    if(fps<1)\n        fps=30;\n    mT = 1e3/fps;\n\n    mImageWidth = fSettings[\"Camera.width\"];\n    mImageHeight = fSettings[\"Camera.height\"];\n    if(mImageWidth<1 || mImageHeight<1)\n    {\n        mImageWidth = 640;\n        mImageHeight = 480;\n    }\n\n    mViewpointX = fSettings[\"Viewer.ViewpointX\"];\n    mViewpointY = fSettings[\"Viewer.ViewpointY\"];\n    mViewpointZ = fSettings[\"Viewer.ViewpointZ\"];\n    mViewpointF = fSettings[\"Viewer.ViewpointF\"];\n}\n\nvoid Viewer::Run()\n{\n    mbFinished = false;\n    mbStopped = false;\n\n    pangolin::CreateWindowAndBind(\"Jetson-SLAM: Map Vis\",1024,768);\n\n    // 3D Mouse handler requires depth testing to be enabled\n    glEnable(GL_DEPTH_TEST);\n\n    // Issue specific OpenGl we might need\n    glEnable (GL_BLEND);\n    glBlendFunc (GL_SRC_ALPHA, GL_ONE_MINUS_SRC_ALPHA);\n\n    pangolin::CreatePanel(\"menu\").SetBounds(0.0,1.0,0.0,pangolin::Attach::Pix(175));\n    pangolin::Var<bool> menuFollowCamera(\"menu.Follow Camera\",true,true);\n    pangolin::Var<bool> menuShowPoints(\"menu.Show Points\",true,true);\n    pangolin::Var<bool> menuShowKeyFrames(\"menu.Show KeyFrames\",true,true);\n    pangolin::Var<bool> menuShowGraph(\"menu.Show Graph\",true,true);\n    pangolin::Var<bool> menuLocalizationMode(\"menu.Localization Mode\",false,true);\n    pangolin::Var<bool> menuReset(\"menu.Reset\",false,false);\n\n    // Define Camera Render Object (for view / scene browsing)\n    pangolin::OpenGlRenderState s_cam(\n                pangolin::ProjectionMatrix(1024,768,mViewpointF,mViewpointF,512,389,0.1,1000),\n                pangolin::ModelViewLookAt(mViewpointX,mViewpointY,mViewpointZ, 0,0,0,0.0,-1.0, 0.0)\n                );\n\n    // Add named OpenGL viewport to window and provide 3D Handler\n    pangolin::View& d_cam = pangolin::CreateDisplay()\n            .SetBounds(0.0, 1.0, pangolin::Attach::Pix(175), 1.0, -1024.0f/768.0f)\n            .SetHandler(new pangolin::Handler3D(s_cam));\n\n    pangolin::OpenGlMatrix Twc;\n    Twc.SetIdentity();\n\n    cv::namedWindow(\"Jetson-SLAM: Input Frame\");\n\n    bool bFollow = true;\n    bool bLocalizationMode = false;\n\n    while(1)\n    {\n        glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT | GL_DEPTH_BUFFER_BIT);\n\n        mpMapDrawer->GetCurrentOpenGLCameraMatrix(Twc);\n\n        if(menuFollowCamera && bFollow)\n        {\n            s_cam.Follow(Twc);\n        }\n        else if(menuFollowCamera && !bFollow)\n        {\n            s_cam.SetModelViewMatrix(pangolin::ModelViewLookAt(mViewpointX,mViewpointY,mViewpointZ, 0,0,0,0.0,-1.0, 0.0));\n            s_cam.Follow(Twc);\n            bFollow = true;\n        }\n        else if(!menuFollowCamera && bFollow)\n        {\n            bFollow = false;\n        }\n\n        if(menuLocalizationMode && !bLocalizationMode)\n        {\n            mpSystem->ActivateLocalizationMode();\n            bLocalizationMode = true;\n        }\n        else if(!menuLocalizationMode && bLocalizationMode)\n        {\n            mpSystem->DeactivateLocalizationMode();\n            bLocalizationMode = false;\n        }\n\n        d_cam.Activate(s_cam);\n        glClearColor(1.0f,1.0f,1.0f,1.0f);\n        mpMapDrawer->DrawCurrentCamera(Twc);\n        if(menuShowKeyFrames || menuShowGraph)\n            mpMapDrawer->DrawKeyFrames(menuShowKeyFrames,menuShowGraph);\n        if(menuShowPoints)\n            mpMapDrawer->DrawMapPoints();\n\n        pangolin::FinishFrame();\n\n        cv::Mat im = mpFrameDrawer->DrawFrame();\n        cv::imshow(\"Jetson-SLAM: Input Frame\",im);\n        cv::waitKey(mT);\n\n        if(menuReset)\n        {\n            menuShowGraph = true;\n            menuShowKeyFrames = true;\n            menuShowPoints = true;\n            menuLocalizationMode = false;\n            if(bLocalizationMode)\n                mpSystem->DeactivateLocalizationMode();\n            bLocalizationMode = false;\n            bFollow = true;\n            menuFollowCamera = true;\n            mpSystem->Reset();\n            menuReset = false;\n        }\n\n        if(Stop())\n        {\n            while(isStopped())\n            {\n                usleep(3000);\n            }\n        }\n\n        if(CheckFinish())\n            break;\n    }\n\n    SetFinish();\n}\n\nvoid Viewer::RequestFinish()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexFinish);\n    mbFinishRequested = true;\n}\n\nbool Viewer::CheckFinish()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexFinish);\n    return mbFinishRequested;\n}\n\nvoid Viewer::SetFinish()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexFinish);\n    mbFinished = true;\n}\n\nbool Viewer::isFinished()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexFinish);\n    return mbFinished;\n}\n\nvoid Viewer::RequestStop()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexStop);\n    if(!mbStopped)\n        mbStopRequested = true;\n}\n\nbool Viewer::isStopped()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexStop);\n    return mbStopped;\n}\n\nbool Viewer::Stop()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexStop);\n    unique_lock<mutex> lock2(mMutexFinish);\n\n    if(mbFinishRequested)\n        return false;\n    else if(mbStopRequested)\n    {\n        mbStopped = true;\n        mbStopRequested = false;\n        return true;\n    }\n\n    return false;\n\n}\n\nvoid Viewer::Release()\n{\n    unique_lock<mutex> lock(mMutexStop);\n    mbStopped = false;\n}\n\n}\n\n\n\n\n"
  },
  {
    "path": "src/cuda/orb_FAST_apply_NMS_G.cu",
    "content": "#include \"cuda/orb_gpu.hpp\"\n\n#include<chrono>\n#include<tictoc.hpp>\n\nusing namespace std;\n\nnamespace orb_cuda {\n\n#define CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK 32\n\n\n#define CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK_x 32\n#define CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK_y 5\n\n\n#define GRID_LAUNCH\n\n#define NMS_WINDOW 3\n#define NMS_WINDOW_HALF (NMS_WINDOW - 1 ) / 2\n\n#define DIVERGENCE_LESS_CODE\n\n__global__ void Tile_unrolling_kernel(int n_threads,\n                                      int imheight, int imwidth,\n                                      int roiheight, int roiwidth,\n                                      int tile_h, int tile_w,\n                                      int n_tiles_h, int n_tiles_w,\n                                      int warp_tile_h, int warp_tile_w,\n                                      int* score_data_gpu,\n                                      int* score_unroll_gpu,\n                                      int fuse_nms_L_with_nms_G\n                                      )\n{\n    int thread_idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\n\n    if(thread_idx <  n_threads)\n    {\n        const int h = thread_idx / roiwidth;\n        const int w = thread_idx % roiwidth;\n\n        const int h_im = h + BORDER_SKIP;\n        const int w_im = w + BORDER_SKIP;\n\n        int score = score_data_gpu[h_im * imwidth + w_im];\n\n        if(fuse_nms_L_with_nms_G)\n        {\n#if(NMS_WINDOW==3)\n            //unrolled for 3x3\n            int row_offset = (h_im + -1) * imwidth;\n            int col_offset = w_im + -1;\n            int total_offset = row_offset + col_offset;\n\n            score *= score >= score_data_gpu[total_offset];\n            score *= score >= score_data_gpu[total_offset+1];\n            score *= score >= score_data_gpu[total_offset+2];\n\n            row_offset = (h_im + 0) * imwidth;\n            total_offset = row_offset + col_offset;\n\n            score *= score >= score_data_gpu[total_offset];\n            score *= score >= score_data_gpu[total_offset+1];\n            score *= score >= score_data_gpu[total_offset+2];\n\n\n            row_offset = (h_im + 1) * imwidth;\n            total_offset = row_offset + col_offset;\n\n            score *= score >= score_data_gpu[total_offset];\n            score *= score >= score_data_gpu[total_offset+1];\n            score *= score >= score_data_gpu[total_offset+2];\n\n#else\n\n#ifdef DIVERGENCE_LESS_CODE\n\n            //no divergence\n            for(int i=-NMS_WINDOW_HALF;i<=NMS_WINDOW_HALF;i++)\n            {\n                int row_offset = (h_im + i) * imwidth;\n\n                for(int j=-NMS_WINDOW_HALF;j<=NMS_WINDOW_HALF;j++)\n                {\n                    int col_offset = w_im + j;\n\n                    int res = (score >= score_data_gpu[row_offset + col_offset]);\n                    score *= (res);\n                }\n            }\n\n#else\n            // divergence\n            for(int i=-NMS_WINDOW_HALF;i<=NMS_WINDOW_HALF;i++)\n            {\n                int row_offset = (h_im + i) * imwidth;\n\n                for(int j=-NMS_WINDOW_HALF;j<=NMS_WINDOW_HALF;j++)\n                {\n                    int col_offset = w_im + j;\n\n                    if(score < score_data_gpu[row_offset + col_offset])\n                    {\n                        score = 0;\n                        break;\n                    }\n                }\n\n                if(!score)break;\n            }\n#endif\n\n#endif\n        }\n\n\n        //        const int eff_h = imheight - 2 * BORDER_SKIP;\n        const int eff_w = imwidth  - 2 * BORDER_SKIP;\n\n        // height width of the tile in the image\n        const int tile_idx_h = (thread_idx / eff_w) / tile_h;\n        const int tile_idx_w = (thread_idx % eff_w) / tile_w;\n\n        // height width inside the tile\n        const int tile_loc_h = (thread_idx / eff_w) % tile_h;\n        const int tile_loc_w = (thread_idx % eff_w) % tile_w;\n\n\n        const int warp_tile_count = warp_tile_h * warp_tile_w;\n\n        const int tile_idx = tile_idx_h * n_tiles_w + tile_idx_w;\n\n        const int inter_tile_offset = tile_idx * warp_tile_count;\n        const int intra_tile_offset = tile_loc_h * tile_w + tile_loc_w;\n\n        score_unroll_gpu[inter_tile_offset +  intra_tile_offset] = score;\n    }\n\n\n}\n\n\n__global__ void Tile_reduction_kernel(int n_threads,\n                                      int tile_h, int tile_w,\n                                      int n_tiles_h, int n_tiles_w,\n                                      int warp_tile_h, int warp_tile_w,\n                                      int* image_unroll_gpu,\n                                      int* kp_x, int* kp_y,\n                                      int* kp_score\n                                      )\n{\n    int thread_idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\n    int thread_blk_id = threadIdx.x;\n\n    if(thread_idx <  n_threads)\n    {\n        __shared__ int shared_idx_h[32];\n        __shared__ int shared_idx_w[32];\n        __shared__ int shared_score[32];\n\n        const int tile_idx_h = thread_idx / warp_tile_w;\n        const int tile_idx_w = thread_idx % warp_tile_w;\n\n        const int warp_tile_count = warp_tile_h * warp_tile_w;\n        int* ptr_tile = image_unroll_gpu +  tile_idx_h *  warp_tile_count;\n\n        int score = ptr_tile[tile_idx_w];\n        int idx_h = 0;\n\n        for(int i=1;i<warp_tile_h;i++)\n        {\n            int temp_score = ptr_tile[i * warp_tile_w + tile_idx_w];\n\n            if(temp_score > score)\n            {\n                idx_h = i;\n                score = temp_score;\n            }\n        }\n\n        int idx_w = thread_blk_id;\n\n        shared_idx_h[thread_blk_id] = idx_h;\n        shared_idx_w[thread_blk_id] = idx_w;\n        shared_score[thread_blk_id] = score;\n\n        const int warp_size = 32;\n        int group_size = warp_size / 2;\n        const int log_warp_size = 5; // log(32);\n\n        __syncthreads();\n\n        for(int i=0;i< log_warp_size;i++)\n        {\n            if(thread_blk_id < group_size)\n            {\n                int nbr_idx = group_size + thread_blk_id;\n\n                int temp_score = shared_score[nbr_idx];\n\n                if(temp_score > score)\n                {\n                    idx_h = shared_idx_h[nbr_idx];\n                    idx_w = shared_idx_w[nbr_idx];\n                    score = temp_score;\n                }\n\n                shared_idx_h[thread_blk_id] = idx_h;\n                shared_idx_w[thread_blk_id] = idx_w;\n                shared_score[thread_blk_id] = score;\n            }\n\n            group_size = group_size >> 1; // group_size /= 2;\n\n            __syncthreads();\n        }\n\n\n        if(thread_blk_id == 0)\n        {\n            int score = shared_score[0];\n            kp_score[tile_idx_h] = shared_score[0];\n\n            if(score > 0)\n            {\n                const int idx = shared_idx_h[0] * warp_tile_w + shared_idx_w[0];\n                const int tile_loc_h = idx / tile_w;\n                const int tile_loc_w = idx % tile_w;\n\n                const int roi_h = (tile_idx_h / n_tiles_w) * tile_h + tile_loc_h;\n                const int roi_w = (tile_idx_h % n_tiles_w) * tile_w + tile_loc_w;\n\n\n                kp_y[tile_idx_h] = roi_h + BORDER_SKIP;\n                kp_x[tile_idx_h] = roi_w + BORDER_SKIP;\n            }\n        }\n    }\n}\n\n\nvoid ORB_GPU::FAST_apply_NMS_G_unroll_reduce(int height, int width,\n                                             int tile_h, int tile_w,\n                                             int n_tiles_h, int n_tiles_w,\n                                             int warp_tile_h, int warp_tile_w,\n                                             int fuse_nms_L_with_nms_G,\n                                             int* image_unroll_gpu,\n                                             int* score_data_nms_gpu,\n                                             int* keypoints_x,\n                                             int* keypoints_y,\n                                             int* keypoints_score,\n                                             cudaStream_t& cuda_stream)\n{\n\n\n\n    {\n        // image unrolling\n        {\n            int roiheight = (height - 2*BORDER_SKIP);\n            int roiwidth  = (width - 2*BORDER_SKIP);\n\n            int n_threads =  roiheight * roiwidth;\n\n            int CUDA_NUM_BLOCKS = (n_threads - 1) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK + 1;\n\n            Tile_unrolling_kernel<<<CUDA_NUM_BLOCKS, CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK, 0, cuda_stream>>>(\n                                                                                                     n_threads,\n                                                                                                     height, width,\n                                                                                                     roiheight, roiwidth,\n                                                                                                     tile_h, tile_w,\n                                                                                                     n_tiles_h, n_tiles_w,\n                                                                                                     warp_tile_h, warp_tile_w,\n                                                                                                     score_data_nms_gpu,\n                                                                                                     image_unroll_gpu,\n                                                                                                     fuse_nms_L_with_nms_G\n                                                                                                     );\n\n        }\n\n\n\n        // NMS reduction\n        {\n            int n_threads =  n_tiles_h * n_tiles_w * warp_tile_w;\n\n            int CUDA_NUM_BLOCKS = (n_threads - 1) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK + 1;\n\n            Tile_reduction_kernel<<<CUDA_NUM_BLOCKS, CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK, 0, cuda_stream>>>(\n                                                                                                     n_threads,\n                                                                                                     tile_h, tile_w,\n                                                                                                     n_tiles_h, n_tiles_w,\n                                                                                                     warp_tile_h, warp_tile_w,\n                                                                                                     image_unroll_gpu,\n                                                                                                     keypoints_x,\n                                                                                                     keypoints_y,\n                                                                                                     keypoints_score);\n\n\n        }\n    }\n}\n\n\n\n\n\n__global__ void Tile_unrolling_kernel_v2(int n_threads,\n                                         int imheight, int imwidth,\n                                         int roiheight, int roiwidth,\n                                         int tile_h, int tile_w,\n                                         int n_tiles_h, int n_tiles_w,\n                                         int warp_tile_h, int warp_tile_w,\n                                         int* score_data_gpu,\n                                         int* score_unroll_gpu,\n                                         int* score_unroll_x_gpu,\n                                         int* score_unroll_y_gpu,\n                                         int fuse_nms_L_with_nms_G)\n{\n#ifdef GRID_LAUNCH\n\n    int w = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\n    int h = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;\n\n    if(w < roiwidth && h < n_tiles_h)\n    {\n        int thread_idx = h * roiwidth + w;\n\n#else\n    int thread_idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\n\n    if(thread_idx <  n_threads)\n    {\n        int h = thread_idx / roiwidth;\n        int w = thread_idx % roiwidth;\n#endif\n\n\n        int h_im = h * tile_h + BORDER_SKIP;\n        const int w_im = w + BORDER_SKIP;\n\n        int score = score_data_gpu[h_im * imwidth + w_im];\n\n        if(fuse_nms_L_with_nms_G)\n        {\n#if(NMS_WINDOW==3)\n            //unrolled for 3x3\n            int row_offset = (h_im + -1) * imwidth;\n            int col_offset = w_im + -1;\n            int total_offset = row_offset + col_offset;\n\n            score *= score >= score_data_gpu[total_offset];\n            score *= score >= score_data_gpu[total_offset+1];\n            score *= score >= score_data_gpu[total_offset+2];\n\n            row_offset = (h_im + 0) * imwidth;\n            total_offset = row_offset + col_offset;\n\n            score *= score >= score_data_gpu[total_offset];\n            score *= score >= score_data_gpu[total_offset+1];\n            score *= score >= score_data_gpu[total_offset+2];\n\n\n            row_offset = (h_im + 1) * imwidth;\n            total_offset = row_offset + col_offset;\n\n            score *= score >= score_data_gpu[total_offset];\n            score *= score >= score_data_gpu[total_offset+1];\n            score *= score >= score_data_gpu[total_offset+2];\n\n#else\n\n#ifdef DIVERGENCE_LESS_CODE\n\n            //no divergence\n            for(int i=-NMS_WINDOW_HALF;i<=NMS_WINDOW_HALF;i++)\n            {\n                int row_offset = (h_im + i) * imwidth;\n\n                for(int j=-NMS_WINDOW_HALF;j<=NMS_WINDOW_HALF;j++)\n                {\n                    int col_offset = w_im + j;\n\n                    int res = (score >= score_data_gpu[row_offset + col_offset]);\n                    score *= (res);\n                }\n            }\n\n#else\n            // divergence\n            for(int i=-NMS_WINDOW_HALF;i<=NMS_WINDOW_HALF;i++)\n            {\n                int row_offset = (h_im + i) * imwidth;\n\n                for(int j=-NMS_WINDOW_HALF;j<=NMS_WINDOW_HALF;j++)\n                {\n                    int col_offset = w_im + j;\n\n                    if(score < score_data_gpu[row_offset + col_offset])\n                    {\n                        score = 0;\n                        break;\n                    }\n                }\n\n                if(!score)break;\n            }\n#endif\n\n#endif\n        }\n\n        int max_score = score;\n        int max_x = w_im;\n        int max_y = h_im;\n\n        int max_h = h_im + tile_h;\n\n        if(max_h > imheight - BORDER_SKIP)\n            max_h = imheight - BORDER_SKIP;\n\n        for(int i=h_im+1;i<max_h;i++)\n        {\n            const int score = score_data_gpu[i * imwidth + w_im];\n\n            if(score > max_score)\n            {\n                max_score = score;\n                max_y = i;\n            }\n        }\n\n        const int eff_w = imwidth  - 2 * BORDER_SKIP;\n\n        // height width of the tile in the image\n        const int tile_idx_h = h;\n        const int tile_idx_w = (thread_idx % eff_w) / tile_w;\n        //inter tile offset\n        const int tile_idx = tile_idx_h * n_tiles_w + tile_idx_w;\n        const int warp_tile_count = warp_tile_h * warp_tile_w;\n        const int inter_tile_offset = tile_idx * warp_tile_count;\n\n\n        // height width inside the tile\n        const int tile_loc_w = (thread_idx % eff_w) % tile_w;\n\n        //intra tile offset\n        const int intra_tile_offset = tile_loc_w;\n\n        score_unroll_gpu[inter_tile_offset +  intra_tile_offset] = max_score;\n        score_unroll_x_gpu[inter_tile_offset +  intra_tile_offset] = max_x;\n        score_unroll_y_gpu[inter_tile_offset +  intra_tile_offset] = max_y;\n\n    }\n\n\n}\n\n\n\n__global__ void Tile_unrolling_kernel_v3(int n_threads,\n                                         int imheight, int imwidth,\n                                         int roiheight, int roiwidth,\n                                         int tile_h, int tile_w,\n                                         int n_tiles_h, int n_tiles_w,\n                                         int warp_tile_h, int warp_tile_w,\n                                         int* score_data_gpu,\n                                         int* score_unroll_gpu,\n                                         int* score_unroll_x_gpu,\n                                         int* score_unroll_y_gpu,\n                                         int fuse_nms_L_with_nms_G)\n{\n#ifdef GRID_LAUNCH\n\n    int w = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\n    int h = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;\n\n    if(w < roiwidth && h < n_tiles_h)\n    {\n        int thread_idx = h * roiwidth + w;\n\n#else\n    int thread_idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\n\n    if(thread_idx <  n_threads)\n    {\n        int h = thread_idx / roiwidth;\n        int w = thread_idx % roiwidth;\n#endif\n\n\n        int h_im = h * tile_h + BORDER_SKIP;\n        const int w_im = w + BORDER_SKIP;\n\n        int max_score = 0;\n        int max_x = w_im;\n        int max_y = h_im;\n\n        int max_h = h_im + tile_h;\n\n        if(max_h > imheight - BORDER_SKIP)\n            max_h = imheight - BORDER_SKIP;\n\n        for(int i=h_im;i<max_h;i++)\n        {\n            int score = score_data_gpu[i * imwidth + w_im];\n\n            //            if(score > max_score)\n            {\n                if(fuse_nms_L_with_nms_G)\n                {\n#if(NMS_WINDOW==3)\n\n                    int valid = 1;\n                    //unrolled for 3x3\n                    int row_offset = (i + -1) * imwidth;\n                    int col_offset = w_im + -1;\n                    int total_offset = row_offset + col_offset;\n\n                    valid &= score >= score_data_gpu[total_offset];\n                    valid &= score >= score_data_gpu[total_offset+1];\n                    valid &= score >= score_data_gpu[total_offset+2];\n\n                    row_offset = (i + 0) * imwidth;\n                    total_offset = row_offset + col_offset;\n\n                    valid &= score >= score_data_gpu[total_offset];\n                    valid &= score >= score_data_gpu[total_offset+1];\n                    valid &= score >= score_data_gpu[total_offset+2];\n\n\n                    row_offset = (i + 1) * imwidth;\n                    total_offset = row_offset + col_offset;\n\n                    valid &= score >= score_data_gpu[total_offset];\n                    valid &= score >= score_data_gpu[total_offset+1];\n                    valid &= score >= score_data_gpu[total_offset+2];\n\n#else\n\n#ifdef DIVERGENCE_LESS_CODE\n\n                    //no divergence\n                    for(int i=-NMS_WINDOW_HALF;i<=NMS_WINDOW_HALF;i++)\n                    {\n                        int row_offset = (h_im + i) * imwidth;\n\n                        for(int j=-NMS_WINDOW_HALF;j<=NMS_WINDOW_HALF;j++)\n                        {\n                            int col_offset = w_im + j;\n\n                            int res = (score >= score_data_gpu[row_offset + col_offset]);\n                            score *= (res);\n                        }\n                    }\n\n#else\n                    // divergence\n                    for(int i=-NMS_WINDOW_HALF;i<=NMS_WINDOW_HALF;i++)\n                    {\n                        int row_offset = (h_im + i) * imwidth;\n\n                        for(int j=-NMS_WINDOW_HALF;j<=NMS_WINDOW_HALF;j++)\n                        {\n                            int col_offset = w_im + j;\n\n                            if(score < score_data_gpu[row_offset + col_offset])\n                            {\n                                score = 0;\n                                break;\n                            }\n                        }\n\n                        if(!score)break;\n                    }\n#endif\n\n#endif\n\n                    score *= valid;\n                }\n\n                if(score > max_score)\n                {\n                    max_score = score;\n                    max_y = i;\n                }\n            }\n        }\n\n        const int eff_w = imwidth  - 2 * BORDER_SKIP;\n\n        // height width of the tile in the image\n        const int tile_idx_h = h;\n        const int tile_idx_w = (thread_idx % eff_w) / tile_w;\n        //inter tile offset\n        const int tile_idx = tile_idx_h * n_tiles_w + tile_idx_w;\n        const int warp_tile_count = warp_tile_h * warp_tile_w;\n        const int inter_tile_offset = tile_idx * warp_tile_count;\n\n\n        // height width inside the tile\n        const int tile_loc_w = (thread_idx % eff_w) % tile_w;\n\n        //intra tile offset\n        const int intra_tile_offset = tile_loc_w;\n\n        score_unroll_gpu[inter_tile_offset +  intra_tile_offset] = max_score;\n        score_unroll_x_gpu[inter_tile_offset +  intra_tile_offset] = max_x;\n        score_unroll_y_gpu[inter_tile_offset +  intra_tile_offset] = max_y;\n\n    }\n\n\n}\n\n\n\n__global__ void Tile_unrolling_kernel_v4(int n_threads,\n                                         int imheight, int imwidth,\n                                         int roiheight, int roiwidth,\n                                         int tile_h, int tile_w,\n                                         int n_tiles_h, int n_tiles_w,\n                                         int warp_tile_h, int warp_tile_w,\n                                         int* score_data_gpu,\n                                         int score_pitch,\n                                         int* score_unroll_gpu,\n                                         int* score_unroll_x_gpu,\n                                         int* score_unroll_y_gpu,\n                                         int fuse_nms_L_with_nms_G)\n{\n\n    const int n_threads_per_tile = 5;\n\n\n#ifdef GRID_LAUNCH\n\n    int w = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\n    int h = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;\n\n    int h_im = (h/n_threads_per_tile) * tile_h;\n    const int w_im = w;\n\n    int tile_boundry_h = h_im + tile_h;\n\n    if(h_im < BORDER_SKIP)\n        h_im = BORDER_SKIP;\n\n    if(h_im > imheight - BORDER_SKIP)\n        h_im = imheight - BORDER_SKIP;\n\n    if(w < imwidth)\n    {\n\n#else\n    int thread_idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\n\n    if(thread_idx <  n_threads)\n    {\n        int h = thread_idx / roiwidth;\n        int w = thread_idx % roiwidth;\n#endif\n\n\n        __shared__ int shared_score[32*n_threads_per_tile];\n        __shared__ int shared_x[32*n_threads_per_tile];\n        __shared__ int shared_y[32*n_threads_per_tile];\n\n\n        int max_score = 0;\n        int max_x = w_im;\n        int max_y = h_im;\n\n        int my_idx = threadIdx.y * blockDim.x + threadIdx.x;\n        int my_idx_reduce  = threadIdx.y;\n\n        int mini_tile = (tile_h - 1) / n_threads_per_tile + 1;\n\n\n        if(tile_boundry_h > imheight - BORDER_SKIP)\n            tile_boundry_h = imheight - BORDER_SKIP;\n\n\n        for(int i=0;i<mini_tile;i++)\n        {\n            int h = h_im + my_idx_reduce + i * n_threads_per_tile;\n\n            if(h < tile_boundry_h)\n            {\n                int score = score_data_gpu[h * score_pitch + w_im];\n\n                if(fuse_nms_L_with_nms_G)\n                {\n                    int valid = 1;\n                    //unrolled for 3x3\n                    int row_offset = (h + -1) * score_pitch;\n                    int col_offset = w_im + -1;\n                    int total_offset = row_offset + col_offset;\n\n                    valid &= score >= score_data_gpu[total_offset];\n                    valid &= score >= score_data_gpu[total_offset+1];\n                    valid &= score >= score_data_gpu[total_offset+2];\n\n                    row_offset = (h + 0) * score_pitch;\n                    total_offset = row_offset + col_offset;\n\n                    valid &= score >= score_data_gpu[total_offset];\n                    valid &= score >= score_data_gpu[total_offset+1];\n                    valid &= score >= score_data_gpu[total_offset+2];\n\n\n                    row_offset = (h + 1) * score_pitch;\n                    total_offset = row_offset + col_offset;\n\n                    valid &= score >= score_data_gpu[total_offset];\n                    valid &= score >= score_data_gpu[total_offset+1];\n                    valid &= score >= score_data_gpu[total_offset+2];\n\n                    score *= valid;\n                }\n\n                if(score > max_score)\n                {\n                    max_score = score;\n                    max_y = h;\n                }\n            }\n        }\n\n        if((w_im < BORDER_SKIP) || (w_im > imwidth - BORDER_SKIP))\n            max_score = 0;\n\n        shared_score[my_idx] = max_score;\n        shared_x[my_idx] = w_im;\n        shared_y[my_idx] = max_y;\n\n        __syncthreads();\n\n        if(my_idx_reduce == 0)\n        {\n            for(int i=1;i<n_threads_per_tile;i++)\n            {\n                int temp_score = shared_score[i*32+threadIdx.x];\n\n                if(max_score < temp_score)\n                {\n                    max_score = temp_score;\n                    max_y = shared_y[i*32+threadIdx.x];\n                    max_x = shared_x[i*32+threadIdx.x];\n                }\n            }\n\n            int thread_idx = (h/n_threads_per_tile) * imwidth + w;\n\n            const int eff_w = imwidth;\n\n            // height width of the tile in the image\n            const int tile_idx_h = (h/n_threads_per_tile);\n            const int tile_idx_w = (thread_idx % eff_w) / tile_w;\n            //inter tile offset\n            const int tile_idx = tile_idx_h * n_tiles_w + tile_idx_w;\n            const int warp_tile_count = warp_tile_h * warp_tile_w;\n            const int inter_tile_offset = tile_idx * warp_tile_count;\n\n\n            // height width inside the tile\n            const int tile_loc_w = (thread_idx % eff_w) % tile_w;\n\n            //intra tile offset\n            const int intra_tile_offset = tile_loc_w;\n\n            score_unroll_gpu[inter_tile_offset +  intra_tile_offset] = max_score;\n            score_unroll_x_gpu[inter_tile_offset +  intra_tile_offset] = max_x;\n            score_unroll_y_gpu[inter_tile_offset +  intra_tile_offset] = max_y;\n        }\n\n    }\n\n\n}\n\n\n\n\n__global__ void Tile_reduction_kernel_v2(int n_threads,\n                                         int tile_h, int tile_w,\n                                         int n_tiles_h, int n_tiles_w,\n                                         int warp_tile_h, int warp_tile_w,\n                                         int* image_unroll_gpu,\n                                         int* image_unroll_x_gpu,\n                                         int* image_unroll_y_gpu,\n                                         int* kp_x, int* kp_y,\n                                         int* kp_score)\n{\n    int thread_idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\n    int thread_blk_id = threadIdx.x;\n\n    if(thread_idx <  n_threads)\n    {\n        __shared__ int shared_idx_h[32];\n        __shared__ int shared_idx_w[32];\n        __shared__ int shared_score[32];\n\n        const int tile_idx_h = thread_idx / warp_tile_w;\n        const int tile_idx_w = thread_idx % warp_tile_w;\n\n        const int warp_tile_count = warp_tile_h * warp_tile_w;\n        int* ptr_tile = image_unroll_gpu +  tile_idx_h *  warp_tile_count;\n\n        int score = ptr_tile[tile_idx_w];\n        int idx_h = 0;\n\n        for(int i=1;i<warp_tile_h;i++)\n        {\n            int temp_score = ptr_tile[i * warp_tile_w + tile_idx_w];\n\n            if(temp_score > score)\n            {\n                idx_h = i;\n                score = temp_score;\n            }\n        }\n\n        int idx_w = thread_blk_id;\n\n        shared_idx_h[thread_blk_id] = idx_h;\n        shared_idx_w[thread_blk_id] = idx_w;\n        shared_score[thread_blk_id] = score;\n\n        //        const int warp_size = 32;\n        //        int group_size = warp_size / 8;\n        //        const int log_warp_size = 2; // log(32);\n\n        //        // no need because warp size is only 32\n        //        //        __syncthreads();\n\n        //        for(int i=0;i< log_warp_size;i++)\n        //        {\n        //            if(thread_blk_id < group_size)\n        //            {\n        //                int nbr_idx = group_size + thread_blk_id;\n\n        //                int temp_score = shared_score[nbr_idx];\n\n        //                if(temp_score > score)\n        //                {\n        //                    idx_h = shared_idx_h[nbr_idx];\n        //                    idx_w = shared_idx_w[nbr_idx];\n        //                    score = temp_score;\n        //                }\n\n        //                shared_idx_h[thread_blk_id] = idx_h;\n        //                shared_idx_w[thread_blk_id] = idx_w;\n        //                shared_score[thread_blk_id] = score;\n        //            }\n\n        //            group_size = group_size >> 1; // group_size /= 2;\n\n        //            // no need because warp size is only 32\n        //            //            __syncthreads();\n        //        }\n\n\n        //        if(thread_blk_id == 0)\n        //        {\n        //            const int score = shared_score[0];\n        //            kp_score[tile_idx_h] = shared_score[0];\n\n        //            if(score > 0)\n        //            {\n        //                const int idx = shared_idx_h[0] * warp_tile_w + shared_idx_w[0];\n\n        //                int* ptr_tile_x = image_unroll_x_gpu +  tile_idx_h *  warp_tile_count;\n        //                int* ptr_tile_y = image_unroll_y_gpu +  tile_idx_h *  warp_tile_count;\n\n        //                const int x = ptr_tile_x[idx];\n        //                const int y = ptr_tile_y[idx];\n\n        //                kp_y[tile_idx_h] = y;\n        //                kp_x[tile_idx_h] = x;\n        //            }\n        //        }\n\n\n\n#define WARP_MASK                            0xFFFFFFFF\n\n        const int warp_size = 32;\n        int group_size = warp_size / 2;\n        const int log_warp_size = 5; // log(32);\n\n#pragma unroll\n        for(int i=0;i< log_warp_size;i++)\n        {\n            //            if(thread_blk_id < group_size)\n            {\n                int temp_score = __shfl_down_sync(WARP_MASK, score, group_size);\n                int idx_w_new  = __shfl_down_sync(WARP_MASK, idx_w, group_size);\n                int idx_h_new  = __shfl_down_sync(WARP_MASK, idx_h, group_size);\n\n                if(temp_score > score)\n                {\n                    idx_h = idx_h_new;\n                    idx_w = idx_w_new;\n                    score = temp_score;\n                }\n            }\n\n            group_size = group_size >> 1; // group_size /= 2;\n        }\n\n        if(thread_blk_id == 0)\n        {\n            kp_score[tile_idx_h] = score;\n\n            if(score > 0)\n            {\n                const int idx = idx_h * warp_tile_w + idx_w;\n\n                int* ptr_tile_x = image_unroll_x_gpu +  tile_idx_h *  warp_tile_count;\n                int* ptr_tile_y = image_unroll_y_gpu +  tile_idx_h *  warp_tile_count;\n\n                const int x = ptr_tile_x[idx];\n                const int y = ptr_tile_y[idx];\n\n                kp_y[tile_idx_h] = y;\n                kp_x[tile_idx_h] = x;\n            }\n        }\n\n    }\n}\n\n\n\n\n\n\n__global__ void Tile_unrolling_reduction_kernel(int imheight, int imwidth,\n                                                int roiheight, int roiwidth,\n                                                int tile_h, int tile_w,\n                                                int n_tiles_h, int n_tiles_w,\n                                                int n_loc_per_thread,\n                                                int n_threads_y_per_tile,\n                                                int n_tiles_per_block,\n                                                int* score_data_gpu,\n                                                int score_pitch,\n                                                int* kp_x, int* kp_y,\n                                                int* kp_score,\n                                                int fuse_nms_L_with_nms_G)\n{\n\n#ifdef GRID_LAUNCH\n\n    int w = n_tiles_per_block * tile_w * blockIdx.x + threadIdx.x;\n    int h = blockIdx.y * tile_h;\n\n    int block_max = n_tiles_per_block * tile_w;\n\n    if(w < roiwidth && h < roiheight)\n    {\n\n#else\n    int thread_idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\n\n    if(thread_idx <  n_threads)\n    {\n        int h = thread_idx / roiwidth;\n        int w = thread_idx % roiwidth;\n#endif\n\n        int h_im = h + BORDER_SKIP;\n        const int w_im = w + BORDER_SKIP;\n\n        int max_score = 0;\n        int max_x = w_im;\n        int max_y = h_im;\n\n        int my_idx_reduce  = threadIdx.y;\n\n        int mini_tile = (tile_h - 1) / n_threads_y_per_tile + 1;\n\n        int tile_boundry_h = h_im + tile_h;\n\n        if(tile_boundry_h > imheight - BORDER_SKIP)\n            tile_boundry_h = imheight - BORDER_SKIP;\n\n\n        for(int i=0;i<mini_tile;i++)\n        {\n            int h = h_im + my_idx_reduce + i * n_threads_y_per_tile;\n\n            if(h < tile_boundry_h)\n            {\n                int score = score_data_gpu[h * score_pitch + w_im];\n\n                if(fuse_nms_L_with_nms_G)\n                {\n                    int valid = 1;\n                    //unrolled for 3x3\n                    int row_offset = (h + -1) * score_pitch;\n                    int col_offset = w_im + -1;\n                    int total_offset = row_offset + col_offset;\n\n                    valid &= score >= score_data_gpu[total_offset];\n                    valid &= score >= score_data_gpu[total_offset+1];\n                    valid &= score >= score_data_gpu[total_offset+2];\n\n                    row_offset = (h + 0) * score_pitch;\n                    total_offset = row_offset + col_offset;\n\n                    valid &= score >= score_data_gpu[total_offset];\n                    //                    valid &= score >= score_data_gpu[total_offset+1];\n                    valid &= score >= score_data_gpu[total_offset+2];\n\n\n                    row_offset = (h + 1) * score_pitch;\n                    total_offset = row_offset + col_offset;\n\n                    valid &= score >= score_data_gpu[total_offset];\n                    valid &= score >= score_data_gpu[total_offset+1];\n                    valid &= score >= score_data_gpu[total_offset+2];\n\n                    score *= valid;\n                }\n\n                if(score > max_score)\n                {\n                    max_score = score;\n                    max_y = h;\n                }\n            }\n        }\n\n        __shared__ int shared_score[128*15];\n        __shared__ int shared_x[128*15];\n        __shared__ int shared_y[128*15];\n\n\n        int my_idx = threadIdx.y * blockDim.x + threadIdx.x;\n\n        shared_score[my_idx] = max_score;\n        shared_x[my_idx] = w_im;\n        shared_y[my_idx] = max_y;\n\n        __syncthreads();\n\n        if(my_idx_reduce == 0)\n        {\n            for(int i=1;i<n_threads_y_per_tile;i++)\n            {\n                int offset = i*blockDim.x+threadIdx.x;\n\n                int temp_score = shared_score[offset];\n\n                if(max_score < temp_score)\n                {\n                    max_score = temp_score;\n                    max_y = shared_y[offset];\n                    max_x = shared_x[offset];\n                }\n            }\n\n\n            shared_score[my_idx] = max_score;\n            shared_x[my_idx] = max_x;\n            shared_y[my_idx] = max_y;\n        }\n\n        __syncthreads();\n\n        int tile_loc_w = threadIdx.x % tile_w;\n\n        if(tile_loc_w == 0)\n        {\n            int tile_idx_w = threadIdx.x / tile_w;\n\n            for(int i=1;i<tile_w;i++)\n            {\n                int offset = i + tile_idx_w * tile_w;\n\n                int temp_score = shared_score[offset];\n\n                if(max_score < temp_score)\n                {\n                    max_score = temp_score;\n                    max_y = shared_y[offset];\n                    max_x = shared_x[offset];\n                }\n            }\n\n\n            int tile_idx_h_img = blockIdx.y;\n            int tile_idx_w_img = blockIdx.x * n_tiles_per_block + tile_idx_w;\n\n            int tile_idx = tile_idx_h_img * n_tiles_w + tile_idx_w_img;\n\n            //            if(tile_idx >= n_tiles_h * n_tiles_w)\n            //            printf(\"%d %d %d %d \\n\", tile_idx, max_x, max_y, n_tiles_h * n_tiles_w);\n\n            kp_score[tile_idx] = max_score;\n            kp_x[tile_idx] = max_x;\n            kp_y[tile_idx] = max_y;\n\n        }\n\n\n\n\n        //        int tile_idx_w = threadIdx.x / tile_w;\n        //        int tile_loc_w = threadIdx.x % tile_w;\n\n        //        int log2_tile_w = log2((float)tile_w);\n\n        //        int group_size = (tile_w - 1) / 2 + 1;\n\n        //        my_idx = threadIdx.x;\n\n        //        for(int i=0;i<log2_tile_w;i++)\n        //        {\n        //            if(tile_loc_w < group_size)\n        //            {\n        //                int offset = tile_loc_w +  group_size;\n\n        //                if(offset < tile_w)\n        //                {\n        //                    offset = threadIdx.x + group_size;\n\n        //                    int temp_score = shared_score[offset];\n\n        //                    if(max_score < temp_score)\n        //                    {\n        //                        max_score = temp_score;\n        //                        max_y = shared_y[offset];\n        //                        max_x = shared_x[offset];\n        //                    }\n        //                }\n\n        //                shared_score[my_idx] = max_score;\n        //                shared_x[my_idx] = max_x;\n        //                shared_y[my_idx] = max_y;\n        //            }\n\n        //            group_size = (group_size - 1) / 2 + 1;\n\n        //            __syncthreads();\n        //        }\n\n        //        if(tile_loc_w == 0)\n        //        {\n        //            int tile_idx_h_img = blockIdx.y;\n        //            int tile_idx_w_img = blockIdx.x * n_tiles_per_block + tile_idx_w;\n\n        //            int tile_idx = tile_idx_h_img * n_tiles_w + tile_idx_w_img;\n\n        //            //            if(tile_idx >= n_tiles_h * n_tiles_w)\n        //            //            printf(\"%d %d %d %d \\n\", tile_idx, max_x, max_y, n_tiles_h * n_tiles_w);\n\n        //            kp_score[tile_idx] = max_score;\n        //            kp_x[tile_idx] = max_x;\n        //            kp_y[tile_idx] = max_y;\n\n        //        }\n\n\n    }\n\n\n}\n\n\n\n\n\n\n\n\n__global__ void Tile_unrolling_reduction_kernel_v2(int imheight, int imwidth,\n                                                   int tile_h, int tile_w,\n                                                   int n_tiles_h, int n_tiles_w,\n                                                   int n_loc_per_thread,\n                                                   int n_threads_y_per_tile,\n                                                   int n_tiles_per_block,\n                                                   int* score_data_gpu,\n                                                   int score_pitch,\n                                                   int* kp_x,\n                                                   int* kp_y,\n                                                   int* kp_score,\n                                                   int fuse_nms_L_with_nms_G)\n{\n\n    const int n_threads_per_tile = n_threads_y_per_tile;\n\n#ifdef GRID_LAUNCH\n\n    int w = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\n    int h = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;\n\n    int block_max = n_tiles_per_block * tile_w;\n\n\n    int h_im = (h/n_threads_per_tile) * tile_h;\n    const int w_im =  blockIdx.x * block_max + threadIdx.x;\n\n    int tile_boundry_h_min = h_im;\n    int tile_boundry_h_max = h_im + tile_h;\n\n    if(tile_boundry_h_min < BORDER_SKIP)\n        tile_boundry_h_min = BORDER_SKIP;\n\n    if(tile_boundry_h_max > imheight - BORDER_SKIP)\n        tile_boundry_h_max = imheight - BORDER_SKIP;\n\n\n    __shared__ int shared_score[128*10];\n    __shared__ int shared_x[128*10];\n    __shared__ int shared_y[128*10];\n\n\n\n    int max_score = 0;\n    int max_x = w_im;\n    int max_y = h_im;\n\n    int my_idx = threadIdx.y * blockDim.x + threadIdx.x;\n    int my_idx_reduce  = threadIdx.y;\n\n\n    if(w_im < imwidth && threadIdx.x < block_max)\n    {\n\n#else\n    int thread_idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\n\n    if(thread_idx <  n_threads)\n    {\n        int h = thread_idx / roiwidth;\n        int w = thread_idx % roiwidth;\n#endif\n\n        //vertical cell aggregation\n\n\n        const int mini_tile = (tile_h - 1) / n_threads_per_tile + 1;\n\n        const int h_start = h_im + my_idx_reduce;\n\n        for(int i=0;i<mini_tile;i++)\n        {\n            int h = h_start + i * n_threads_per_tile;\n\n            if(h >=tile_boundry_h_min && h < tile_boundry_h_max)\n            {\n                int score = score_data_gpu[h * score_pitch + w_im];\n\n                if(fuse_nms_L_with_nms_G)\n                {\n                    int valid = 1;\n                    //unrolled for 3x3\n                    int row_offset = (h + -1) * score_pitch;\n                    int col_offset = w_im + -1;\n                    int total_offset = row_offset + col_offset;\n\n                    valid &= score >= score_data_gpu[total_offset];\n                    valid &= score >= score_data_gpu[total_offset+1];\n                    valid &= score >= score_data_gpu[total_offset+2];\n\n                    row_offset = (h + 0) * score_pitch;\n                    total_offset = row_offset + col_offset;\n\n                    valid &= score >= score_data_gpu[total_offset];\n                    //                    valid &= score >= score_data_gpu[total_offset+1];\n                    valid &= score >= score_data_gpu[total_offset+2];\n\n\n                    row_offset = (h + 1) * score_pitch;\n                    total_offset = row_offset + col_offset;\n\n                    valid &= score >= score_data_gpu[total_offset];\n                    valid &= score >= score_data_gpu[total_offset+1];\n                    valid &= score >= score_data_gpu[total_offset+2];\n\n                    score *= valid;\n                }\n\n                if(score > max_score)\n                {\n                    max_score = score;\n                    max_y = h;\n                }\n            }\n        }\n    }\n\n    shared_score[my_idx] = max_score;\n    shared_y[my_idx] = max_y;\n\n    // shouldn't be called inside only if blocks\n    __syncthreads();\n\n    int tile_idx_w = threadIdx.x / tile_w;\n\n    if(w_im < imwidth && threadIdx.x < block_max)\n    {\n        if(my_idx_reduce == 0)\n        {\n            for(int i=1;i<n_threads_per_tile;i++)\n            {\n                int offset = i*blockDim.x+threadIdx.x;\n                int temp_score = shared_score[offset];\n\n                if(max_score < temp_score)\n                {\n                    max_score = temp_score;\n                    max_y = shared_y[offset];\n                }\n\n            }\n\n            shared_score[my_idx] = max_score;\n            shared_x[my_idx] = max_x;\n            shared_y[my_idx] = max_y;\n        }\n    }\n\n    __syncthreads();\n\n\n    //horizontal cell aggregation\n    //log2\n    int tile_loc_w = threadIdx.x % tile_w;\n    int log2_tile_w = ceilf(log2f((float)tile_w));\n\n    int group_size = (tile_w - 1) / 2 + 1;\n\n    for(int i=0;i<log2_tile_w;i++)\n    {\n        if(w_im < imwidth && my_idx_reduce == 0 && tile_loc_w < group_size && threadIdx.x < block_max)\n        {\n            int offset = tile_loc_w +  group_size;\n\n            if(offset < tile_w)\n            {\n                offset = my_idx + group_size;\n\n                int temp_score = shared_score[offset];\n\n                if(max_score < temp_score)\n                {\n                    max_score = temp_score;\n                    max_y = shared_y[offset];\n                    max_x = shared_x[offset];\n                }\n            }\n\n            shared_score[my_idx] = max_score;\n            shared_x[my_idx] = max_x;\n            shared_y[my_idx] = max_y;\n        }\n\n        group_size = (group_size - 1) / 2 + 1;\n\n        __syncthreads();\n    }\n\n    //MLPT\n    {\n\n    }\n\n\n    if(w_im < imwidth && my_idx_reduce == 0 && tile_loc_w == 0 && threadIdx.x < block_max)\n    {\n\n        int tile_idx_h_img = blockIdx.y;\n        int tile_idx_w_img = blockIdx.x * n_tiles_per_block + tile_idx_w;\n\n        int tile_idx = tile_idx_h_img * n_tiles_w + tile_idx_w_img;\n\n        kp_score[tile_idx] = max_score;\n        kp_x[tile_idx] = max_x;\n        kp_y[tile_idx] = max_y;\n\n    }\n}\n\n\nvoid ORB_GPU::FAST_apply_NMS_G_reduce_unroll_reduce(int height, int width,\n                                                    int tile_h, int tile_w,\n                                                    int n_tiles_h, int n_tiles_w,\n                                                    int warp_tile_h, int warp_tile_w,\n                                                    int fuse_nms_L_with_nms_G,\n                                                    int* image_unroll_gpu,\n                                                    int* image_unroll_x_gpu,\n                                                    int* image_unroll_y_gpu,\n                                                    int* score_data_gpu,\n                                                    int score_pitch,\n                                                    int* keypoints_x,\n                                                    int* keypoints_y,\n                                                    int* keypoints_score,\n                                                    cudaStream_t& cuda_stream)\n{\n\n    {\n        int n_loc_per_thread = std::max(1, std::min(10, tile_w/3));\n\n        std::vector<int> block_sizes_x = {128};\n\n        int residual = 1E5;\n        int block_size_x = -1;\n\n        for(int i=0;i<block_sizes_x.size();i++)\n        {\n            int tmp_block_size_x = block_sizes_x[i];\n\n            int tmp_residual = tmp_block_size_x % tile_w;\n\n            if(tmp_residual < residual)\n            {\n                residual = tmp_residual;\n                block_size_x = tmp_block_size_x;\n            }\n        }\n\n        if(n_loc_per_thread > tile_h)\n            n_loc_per_thread = tile_h;\n\n        int n_threads_y_per_tile = (tile_h - 1) / n_loc_per_thread + 1;\n\n        if(n_threads_y_per_tile * block_size_x > 1024)\n            n_threads_y_per_tile = 1024 / block_size_x;\n\n\n        int n_tiles_per_block = block_size_x / tile_w;\n\n        //shared_mem_size\n\n\n        int CUDA_NUM_BLOCKS_x = (n_tiles_w  - 1) / n_tiles_per_block + 1;\n        int CUDA_NUM_BLOCKS_y = n_tiles_h;\n\n//        std::cout << CUDA_NUM_BLOCKS_x << \" \"  << CUDA_NUM_BLOCKS_y << \"\\n\";\n//        std::cout << block_size_x << \" \"  << n_threads_y_per_tile << \"\\n\";\n\n        dim3 grid_dim(CUDA_NUM_BLOCKS_x, CUDA_NUM_BLOCKS_y, 1);\n        dim3 block_dim(block_size_x, n_threads_y_per_tile, 1);\n\n\n        int roiheight = (height - 2*0);\n        int roiwidth  = (width - 2*0);\n\n        //        Tile_unrolling_reduction_kernel<<<grid_dim, block_dim, 0, cuda_stream>>>(\n        //                                                                                      height, width,\n        //                                                                                      roiheight, roiwidth,\n        //                                                                                      tile_h, tile_w,\n        //                                                                                      n_tiles_h, n_tiles_w,\n        //                                                                                      n_loc_per_thread,\n        //                                                                                      n_threads_y_per_tile,\n        //                                                                                      n_tiles_per_block,\n        //                                                                                      score_data_gpu,\n        //                                                                                      score_pitch,\n        //                                                                                      keypoints_x,\n        //                                                                                      keypoints_y,\n        //                                                                                      keypoints_score,\n        //                                                                                      fuse_nms_L_with_nms_G);\n\n\n        Tile_unrolling_reduction_kernel_v2<<<grid_dim, block_dim, 0, cuda_stream>>>(\n                                                                                      height, width,\n                                                                                      tile_h, tile_w,\n                                                                                      n_tiles_h, n_tiles_w,\n                                                                                      n_loc_per_thread,\n                                                                                      n_threads_y_per_tile,\n                                                                                      n_tiles_per_block,\n                                                                                      score_data_gpu,\n                                                                                      score_pitch,\n                                                                                      keypoints_x,\n                                                                                      keypoints_y,\n                                                                                      keypoints_score,\n                                                                                      fuse_nms_L_with_nms_G);\n\n        return;\n    }\n\n\n\n\n    // image unrolling\n    {\n        int roiheight = (height - 2*BORDER_SKIP);\n        int roiwidth  = (width - 2*BORDER_SKIP);\n\n        int n_threads =  n_tiles_h * roiwidth;\n\n#ifdef GRID_LAUNCH\n\n        {\n            const int n_threads_per_tile = 5;\n\n\n            int CUDA_NUM_BLOCKS_x = (width  - 1) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK_x + 1;\n            int CUDA_NUM_BLOCKS_y = n_tiles_h;\n\n            dim3 grid_dim(CUDA_NUM_BLOCKS_x, CUDA_NUM_BLOCKS_y, 1);\n            dim3 block_dim(CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK_x, n_threads_per_tile, 1);\n\n            Tile_unrolling_kernel_v4<<<grid_dim, block_dim, 0, cuda_stream>>>(\n                                                                                n_threads,\n                                                                                height, width,\n                                                                                roiheight, roiwidth,\n                                                                                tile_h, tile_w,\n                                                                                n_tiles_h, n_tiles_w,\n                                                                                warp_tile_h, warp_tile_w,\n                                                                                score_data_gpu,\n                                                                                score_pitch,\n                                                                                image_unroll_gpu,\n                                                                                image_unroll_x_gpu,\n                                                                                image_unroll_y_gpu,\n                                                                                fuse_nms_L_with_nms_G);\n\n            cudaStreamSynchronize(cuda_stream);\n            std::cout << cudaGetErrorString(cudaGetLastError()) << \"\\n\";\n        }\n\n#else\n        {\n\n\n\n            int CUDA_NUM_BLOCKS = (n_threads - 1) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK + 1;\n\n            Tile_unrolling_kernel_v2<<<CUDA_NUM_BLOCKS, CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK, 0, cuda_stream>>>(\n                                                                                                        n_threads,\n                                                                                                        height, width,\n                                                                                                        roiheight, roiwidth,\n                                                                                                        tile_h, tile_w,\n                                                                                                        n_tiles_h, n_tiles_w,\n                                                                                                        warp_tile_h, warp_tile_w,\n                                                                                                        score_data_nms_gpu,\n                                                                                                        image_unroll_gpu,\n                                                                                                        image_unroll_x_gpu,\n                                                                                                        image_unroll_y_gpu,\n                                                                                                        fuse_nms_L_with_nms_G);\n\n        }\n\n#endif\n    }\n\n\n    {\n        // NMS reduction\n        {\n            int n_threads =  n_tiles_h * n_tiles_w * warp_tile_w;\n\n            int CUDA_NUM_BLOCKS = (n_threads - 1) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK + 1;\n\n            Tile_reduction_kernel_v2<<<CUDA_NUM_BLOCKS, CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK, 0, cuda_stream>>>(\n                                                                                                        n_threads,\n                                                                                                        tile_h, tile_w,\n                                                                                                        n_tiles_h, n_tiles_w,\n                                                                                                        warp_tile_h, warp_tile_w,\n                                                                                                        image_unroll_gpu,\n                                                                                                        image_unroll_x_gpu,\n                                                                                                        image_unroll_y_gpu,\n                                                                                                        keypoints_x,\n                                                                                                        keypoints_y,\n                                                                                                        keypoints_score);\n        }\n    }\n\n}\n\n\n}\n\n"
  },
  {
    "path": "src/cuda/orb_FAST_apply_NMS_L.cu",
    "content": "#include \"cuda/orb_gpu.hpp\"\n\n#include<chrono>\n#include<tictoc.hpp>\n\nusing namespace std;\n\nnamespace orb_cuda {\n\n#define CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK 32\n\n#define NMS_WINDOW 3\n#define NMS_WINDOW_HALF (NMS_WINDOW - 1 ) / 2\n\n\n#define CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK_x 32 // to ensure memory coalescing 16x16 can be an option however half of the warp will access different mem while anlther half the other\n#define CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK_y 8\n\n\n#define GRID_LAUNCH\n\n\n__global__ void FASTapplyNMSGPU(int n_threads,\n                                int imheight, int imwidth,\n                                int roiheight, int roiwidth,\n                                int* score_data_gpu,\n                                int score_pitch,\n                                int* score_data_nms,\n                                int score_nms_pitch)\n{\n#ifdef GRID_LAUNCH\n\n    int w = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\n    int h = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;\n\n    if(w < imwidth && h < imheight)\n    {\n#else\n    int index = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\n\n    if(index <  n_threads)\n    {\n        int h = index / roiwidth;\n        int w = index % roiwidth;\n#endif\n\n        int MAX_BORDER = max(BORDER_SKIP, NMS_WINDOW_HALF);\n\n        if(w >= MAX_BORDER && w < imwidth - MAX_BORDER && h < imheight - MAX_BORDER && h >= MAX_BORDER)\n        {\n\n\n            const int h_im = h;\n            const int w_im = w;\n\n            int score = score_data_gpu[h_im * score_pitch + w_im];\n\n            int tile_h = 31;\n            int tile_w = 31;\n\n            int tile_loc_h = h % tile_h;\n            int tile_loc_w = w % tile_w;\n\n            if(tile_loc_h == 0 || tile_loc_h == tile_h - 1 || tile_loc_w == 0 || tile_loc_w == tile_w - 1)\n            {\n\n#if(NMS_WINDOW==3)\n                //unrolled for 3x3\n                int row_offset = (h_im + -1) * score_pitch;\n                int col_offset = w_im + -1;\n                int total_offset = row_offset + col_offset;\n\n                score *= score >= score_data_gpu[total_offset];\n                score *= score >= score_data_gpu[total_offset+1];\n                score *= score >= score_data_gpu[total_offset+2];\n\n                row_offset = (h_im + 0) * score_pitch;\n                total_offset = row_offset + col_offset;\n\n                score *= score >= score_data_gpu[total_offset];\n                score *= score >= score_data_gpu[total_offset+1];\n                score *= score >= score_data_gpu[total_offset+2];\n\n\n                row_offset = (h_im + 1) * score_pitch;\n                total_offset = row_offset + col_offset;\n\n                score *= score >= score_data_gpu[total_offset];\n                score *= score >= score_data_gpu[total_offset+1];\n                score *= score >= score_data_gpu[total_offset+2];\n\n#else\n\n#ifdef DIVERGENCE_LESS_CODE\n\n                //no divergence\n                for(int i=-NMS_WINDOW_HALF;i<=NMS_WINDOW_HALF;i++)\n                {\n                    int row_offset = (h_im + i) * score_pitch;\n\n                    for(int j=-NMS_WINDOW_HALF;j<=NMS_WINDOW_HALF;j++)\n                    {\n                        int col_offset = w_im + j;\n\n                        int res = (score >= score_data_gpu[row_offset + col_offset]);\n                        score *= (res);\n                    }\n                }\n\n#else\n                // divergence\n                for(int i=-NMS_WINDOW_HALF;i<=NMS_WINDOW_HALF;i++)\n                {\n                    int row_offset = (h_im + i) * score_pitch;\n\n                    for(int j=-NMS_WINDOW_HALF;j<=NMS_WINDOW_HALF;j++)\n                    {\n                        int col_offset = w_im + j;\n\n                        if(score < score_data_gpu[row_offset + col_offset])\n                        {\n                            score = 0;\n                            break;\n                        }\n                    }\n\n                    if(!score)break;\n                }\n#endif\n\n#endif\n            }\n\n            score_data_nms[h_im * score_nms_pitch + w_im] = score;\n\n        }\n    }\n\n\n}\n\nvoid ORB_GPU::FAST_apply_NMS_L(int height, int width,\n                               int* score_data_gpu,\n                               int score_pitch,\n                               int* score_data_nms,\n                               int score_nms_pitch,\n                               cudaStream_t& cuda_stream)\n{\n\n    //    int roiheight = (height - 2*(BORDER_SKIP + NMS_WINDOW_HALF));\n    //    int roiwidth  = (width - 2*(BORDER_SKIP + NMS_WINDOW_HALF));\n\n    int roiheight = height;\n    int roiwidth  = width;\n\n\n#ifdef GRID_LAUNCH\n\n    {\n        int CUDA_NUM_BLOCKS_x = (roiwidth  - 1) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK_x + 1;\n        int CUDA_NUM_BLOCKS_y = (roiheight - 1) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK_y + 1;\n\n        dim3 grid_dim(CUDA_NUM_BLOCKS_x, CUDA_NUM_BLOCKS_y, 1);\n        dim3 block_dim(CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK_x, CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK_y, 1);\n\n        int n_threads =  roiheight * roiwidth;\n\n        FASTapplyNMSGPU<<<grid_dim, block_dim, 0, cuda_stream>>>(\n                                                                   n_threads,\n                                                                   height, width,\n                                                                   roiheight, roiwidth,\n                                                                   score_data_gpu,\n                                                                   score_pitch,\n                                                                   score_data_nms,\n                                                                   score_nms_pitch);\n\n\n    }\n\n#else\n    {\n        int n_threads =  roiheight * roiwidth;\n\n        int CUDA_NUM_BLOCKS = (n_threads - 1) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK + 1 ;\n\n        FASTapplyNMSGPU<<<CUDA_NUM_BLOCKS, CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK, 0, cuda_stream>>>(\n                                                                                           n_threads,\n                                                                                           height, width,\n                                                                                           roiheight, roiwidth,\n                                                                                           score_data_gpu,\n                                                                                           score_data_nms);\n\n\n    }\n\n#endif\n}\n\n}\n\n"
  },
  {
    "path": "src/cuda/orb_FAST_apply_NMS_MS.cpp",
    "content": "#include \"cuda/orb_gpu.hpp\"\n\n#include<chrono>\n#include<tictoc.hpp>\n\nusing namespace std;\n\nnamespace orb_cuda {\n\n\n#define NMS_WINDOW 3\n#define NMS_WINDOW_HALF (NMS_WINDOW - 1 ) / 2\n\n\nvoid ORB_GPU::FAST_apply_NMS_MS_cpu(void)\n{\n    for(int i=0;i<n_levels_;i++)\n    {\n        int* kp_x = keypoints_.cpu_data() + x_offset_ + level_offset_[i];\n        int* kp_y = keypoints_.cpu_data() + y_offset_ + level_offset_[i];\n        int* kp_score = keypoints_.cpu_data() + s_offset_ + level_offset_[i];\n\n        const int n_grids = n_tile_h_[i] * n_tile_w_[i];\n\n        for(int j=0;j< n_grids;j++)\n        {\n            if(i==0)\n            {\n                nms_ms_cpu_x_[j].clear();\n                nms_ms_cpu_y_[j].clear();\n                nms_ms_cpu_score_[j].clear();\n                nms_ms_cpu_level_[j].clear();\n                nms_ms_cpu_idx_[j].clear();\n\n                //// according to observationa at max 2 or 3 grids projects to the same level-0 grid\n                //// max of 10 reserve to avoid push_back\n\n                const int max_reserve = 10;\n\n                nms_ms_cpu_x_[j].reserve(max_reserve);\n                nms_ms_cpu_y_[j].reserve(max_reserve);\n                nms_ms_cpu_score_[j].reserve(max_reserve);\n                nms_ms_cpu_level_[j].reserve(max_reserve);\n                nms_ms_cpu_idx_[j].reserve(max_reserve);\n            }\n\n            if(kp_score[j] > 0)\n            {\n                const int x_l0 = kp_x[j] * scale_[i] - BORDER_SKIP;\n                const int y_l0 = kp_y[j] * scale_[i] - BORDER_SKIP;\n\n                const int tile_x_l0 = x_l0 / tile_w_[0];\n                const int tile_y_l0 = y_l0 / tile_h_[0];\n\n                const int tile_idx = tile_y_l0 * n_tile_w_[0] + tile_x_l0;\n\n                nms_ms_cpu_x_[tile_idx].push_back(x_l0);\n                nms_ms_cpu_y_[tile_idx].push_back(y_l0);\n                nms_ms_cpu_score_[tile_idx].push_back(kp_score[j]);\n                nms_ms_cpu_level_[tile_idx].push_back(i);\n                nms_ms_cpu_idx_[tile_idx].push_back(j);\n\n                kp_score[j] = 0;\n            }\n        }\n    }\n\n    const int n_grids = n_tile_h_[0] * n_tile_w_[0];\n\n    for(int i=0;i<n_grids;i++)\n    {\n        for(int j=0;j<nms_ms_cpu_score_[i].size();j++)\n        {\n            for(int k=0;k<nms_ms_cpu_score_[i].size();k++)\n            {\n                int my_level = nms_ms_cpu_level_[i][j];\n                int other_level = nms_ms_cpu_level_[i][k];\n\n                if( j==k || my_level == other_level)\n                    continue;\n\n                if(nms_ms_cpu_score_[i][j] && nms_ms_cpu_score_[i][k])\n                {\n                    int x_j = nms_ms_cpu_x_[i][j];\n                    int y_j = nms_ms_cpu_y_[i][j];\n\n                    int x_k = nms_ms_cpu_x_[i][k];\n                    int y_k = nms_ms_cpu_y_[i][k];\n\n                    int x_diff = (x_j - x_k);\n                    int y_diff = (y_j - y_k);\n\n                    if(x_diff >= -NMS_WINDOW_HALF && x_diff <= NMS_WINDOW_HALF && y_diff >= -NMS_WINDOW_HALF && y_diff <= NMS_WINDOW_HALF)\n                    {\n                        if(nms_ms_cpu_score_[i][j] < nms_ms_cpu_score_[i][k])\n                        {\n                            nms_ms_cpu_score_[i][j] = 0;\n                        }\n                        else\n                            nms_ms_cpu_score_[i][k] = 0;\n                    }\n                }\n            }\n        }\n    }\n\n    for(int i=0;i<n_grids;i++)\n    {\n        for(int j=0;j<nms_ms_cpu_score_[i].size();j++)\n        {\n            int level = nms_ms_cpu_level_[i][j];\n            int idx = nms_ms_cpu_idx_[i][j];\n\n            int* kp_score = keypoints_.cpu_data() + s_offset_ + level_offset_[level];\n\n            if(nms_ms_cpu_score_[i][j] != 0)\n            {\n                kp_score[idx] = nms_ms_cpu_score_[i][j];\n            }\n        }\n    }\n}\n\n\n\n}\n"
  },
  {
    "path": "src/cuda/orb_FAST_apply_NMS_MS.cu",
    "content": "#include \"cuda/orb_gpu.hpp\"\n\n#include<chrono>\n#include<tictoc.hpp>\n\nusing namespace std;\n\nnamespace orb_cuda {\n\n#define CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK 32\n\n#define NMS_WINDOW 3\n#define NMS_WINDOW_HALF (NMS_WINDOW - 1 ) / 2\n\n#define DIVERGENCE_LESS_CODE\n\n\n__global__ void Fill_s0_score_kernel(int n_threads,\n                                     int imheight, int imwidth,\n                                     int* kp_x,\n                                     int* kp_y,\n                                     int* kp_score,\n                                     int* kp_level,\n                                     float* kp_scale_factor,\n                                     int* s0_score_gpu)\n{\n    int thread_idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\n\n    if(thread_idx <  n_threads)\n    {\n        int score = kp_score[thread_idx];\n\n        if(score)\n        {\n            //            int h = rintf(kp_y[thread_idx] * scale);\n            //            int w = rintf(kp_x[thread_idx] * scale);\n\n            const float scale = kp_scale_factor[thread_idx];\n            const int level = kp_level[thread_idx];\n\n            int h = kp_y[thread_idx] * scale;\n            int w = kp_x[thread_idx] * scale;\n\n            s0_score_gpu[(level * imheight + h) * imwidth + w] = score;\n        }\n    }\n}\n\n\n\n\n\n\n//__global__ void NMS_S_s0_score_kernel(int n_threads,\n//                                      int imheight, int imwidth,\n//                                      int n_levels,\n//                                      int* kp_x,\n//                                      int* kp_y,\n//                                      int* kp_score,\n//                                      int* kp_level,\n//                                      float* kp_scale_factor,\n//                                      int* s0_score_gpu,\n//                                      int* nms_s_score_gpu,\n//                                      int* nms_s_level_gpu)\n//{\n//    int thread_idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\n\n//    if(thread_idx <  n_threads)\n//    {\n//        int score = kp_score[thread_idx];\n\n//        if(score)\n//        {\n//            //            int h = rintf(kp_y[thread_idx] * scale);\n//            //            int w = rintf(kp_x[thread_idx] * scale);\n\n//            const float scale = kp_scale_factor[thread_idx];\n//            const int level = kp_level[thread_idx];\n\n//            int h = kp_y[thread_idx] * scale;\n//            int w = kp_x[thread_idx] * scale;\n\n//            int max_score = 0;\n//            int max_level = -1;\n\n//            for(int i=0;i<n_levels;i++)\n//            {\n//                int score = s0_score_gpu[(i * imheight + h ) * imwidth + w];\n\n//                // divergence code\n//                if(score >  max_score)\n//                {\n//                    max_score = score;\n//                    max_level = i;\n//                }\n\n//                //                //divergence less code\n//                //                int res = score >  max_score;\n//                //                int not_res = 1 - res;\n\n//                //                max_score = res * score + not_res * score;\n//                //                max_level = res * i + not_res * max_level;\n//            }\n\n\n//            if(level == max_level)\n//            {\n//                nms_s_score_gpu[h * imwidth + w] = max_score;\n//                nms_s_level_gpu[h * imwidth + w] = max_level;\n//            }\n//            else\n//            {\n//                kp_score[thread_idx] = 0;\n//            }\n\n//            s0_score_gpu[(level * imheight + h ) * imwidth + w] = 0;\n//        }\n//    }\n//}\n\n\n\n\n//__global__ void NMS_L_s0_score_kernel(int n_threads,\n//                                      int imheight, int imwidth,\n//                                      int* kp_x,\n//                                      int* kp_y,\n//                                      int* kp_score,\n//                                      int* kp_level,\n//                                      float* kp_scale_factor,\n//                                      int* nms_s_score_gpu,\n//                                      int* nms_s_level_gpu)\n//{\n//    int thread_idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\n\n//    if(thread_idx <  n_threads)\n//    {\n//        int score = kp_score[thread_idx];\n\n//        if(score)\n//        {\n//            //            int h = rintf(kp_y[thread_idx] * scale);\n//            //            int w = rintf(kp_x[thread_idx] * scale);\n\n//            const float scale = kp_scale_factor[thread_idx];\n//            const int level = kp_level[thread_idx];\n\n//            int h_im = kp_y[thread_idx] * scale;\n//            int w_im = kp_x[thread_idx] * scale;\n\n//            int nms_score = nms_s_score_gpu[h_im * imwidth + w_im];\n//            int nms_level = nms_s_level_gpu[h_im * imwidth + w_im];\n\n//            int valid = 1;\n\n//            if(nms_level == level)\n//            {\n//#if(NMS_WINDOW==3)\n//                //unrolled for 3x3\n//                int row_offset = (h_im + -1) * imwidth;\n//                int col_offset = w_im + -1;\n//                int total_offset = row_offset + col_offset;\n\n//                valid *= nms_score >= nms_s_score_gpu[total_offset];\n//                valid *= nms_score >= nms_s_score_gpu[total_offset+1];\n//                valid *= nms_score >= nms_s_score_gpu[total_offset+2];\n\n//                row_offset = (h_im + 0) * imwidth;\n//                total_offset = row_offset + col_offset;\n\n//                valid *= nms_score >= nms_s_score_gpu[total_offset];\n//                valid *= nms_score >= nms_s_score_gpu[total_offset+1];\n//                valid *= nms_score >= nms_s_score_gpu[total_offset+2];\n\n\n//                row_offset = (h_im + 1) * imwidth;\n//                total_offset = row_offset + col_offset;\n\n//                valid *= nms_score >= nms_s_score_gpu[total_offset];\n//                valid *= nms_score >= nms_s_score_gpu[total_offset+1];\n//                valid *= nms_score >= nms_s_score_gpu[total_offset+2];\n\n//#else\n\n//#ifdef DIVERGENCE_LESS_CODE\n\n//                //no divergence\n//                for(int i=-NMS_WINDOW_HALF;i<=NMS_WINDOW_HALF;i++)\n//                {\n//                    int row_offset = (h_im + i) * imwidth;\n\n//                    for(int j=-NMS_WINDOW_HALF;j<=NMS_WINDOW_HALF;j++)\n//                    {\n//                        int col_offset = w_im + j;\n\n//                        int res = (nms_score >= nms_s_score_gpu[row_offset + col_offset]);\n//                        valid *= (res);\n//                    }\n//                }\n\n//#else\n//                // divergence\n//                for(int i=-NMS_WINDOW_HALF;i<=NMS_WINDOW_HALF;i++)\n//                {\n//                    int row_offset = (h_im + i) * imwidth;\n\n//                    for(int j=-NMS_WINDOW_HALF;j<=NMS_WINDOW_HALF;j++)\n//                    {\n//                        int col_offset = w_im + j;\n\n//                        if(nms_score < nms_s_score_gpu[row_offset + col_offset])\n//                        {\n//                            valid = 0;\n//                            break;\n//                        }\n//                    }\n\n//                    if(!valid)break;\n//                }\n//#endif\n\n//#endif\n//            }\n//            else\n//                valid = 0;\n\n//            kp_score[thread_idx] = kp_score[thread_idx] * valid;\n//        }\n//    }\n//}\n\n\n\n\n__global__ void NMS_S_s0_score_kernel(int n_threads,\n                                      int imheight, int imwidth,\n                                      int n_levels,\n                                      int* kp_x,\n                                      int* kp_y,\n                                      int* kp_score,\n                                      int* kp_level,\n                                      float* kp_scale_factor,\n                                      int* s0_score_gpu,\n                                      int* nms_s_score_gpu,\n                                      int* nms_s_level_gpu)\n{\n    int thread_idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\n\n    if(thread_idx <  n_threads)\n    {\n        int score = kp_score[thread_idx];\n\n        if(score)\n        {\n            //            int h = rintf(kp_y[thread_idx] * scale);\n            //            int w = rintf(kp_x[thread_idx] * scale);\n\n            const float scale = kp_scale_factor[thread_idx];\n            const int level = kp_level[thread_idx];\n\n            int h = kp_y[thread_idx] * scale;\n            int w = kp_x[thread_idx] * scale;\n\n            int max_score = 0;\n            int max_level = 0;\n\n            int sum = 0;\n            int sum_level = 0;\n\n            for(int i=0;i<n_levels;i++)\n            {\n//                printf(\"%d %d %d\\n\", (i * imheight + h ) * imwidth + w, h, w);\n                int score = s0_score_gpu[(i * imheight + h ) * imwidth + w];\n\n                // divergence code\n                if(score >  max_score)\n                {\n                    max_score = score;\n                    max_level = i;\n                }\n\n                sum+= score;\n                if(!score)\n                    sum_level++;\n                //                //divergence less code\n                //                int res = score >  max_score;\n                //                int not_res = 1 - res;\n\n                //                max_score = res * score + not_res * score;\n                //                max_level = res * i + not_res * max_level;\n            }\n\n            if(level == max_level)\n            {\n                //                nms_s_score_gpu[h * imwidth + w] = max_score;\n                //                nms_s_level_gpu[h * imwidth + w] = max_level;\n                nms_s_score_gpu[h * imwidth + w] = sum;\n                nms_s_level_gpu[h * imwidth + w] = sum_level;\n\n            }\n//            else\n//            {\n//                kp_score[thread_idx] = 0;\n//            }\n\n            s0_score_gpu[(level * imheight + h ) * imwidth + w] = 0;\n        }\n    }\n}\n\n\n\n\n__global__ void NMS_L_s0_score_kernel(int n_threads,\n                                      int imheight, int imwidth,\n                                      int* kp_x,\n                                      int* kp_y,\n                                      int* kp_score,\n                                      int* kp_level,\n                                      float* kp_scale_factor,\n                                      int* nms_s_score_gpu,\n                                      int* nms_s_level_gpu)\n{\n    int thread_idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\n\n    if(thread_idx <  n_threads)\n    {\n        int score = kp_score[thread_idx];\n\n        if(score)\n        {\n            //            int h = rintf(kp_y[thread_idx] * scale);\n            //            int w = rintf(kp_x[thread_idx] * scale);\n\n            const float scale = kp_scale_factor[thread_idx];\n            const int level = kp_level[thread_idx];\n\n            int h_im = kp_y[thread_idx] * scale;\n            int w_im = kp_x[thread_idx] * scale;\n\n            int nms_score = nms_s_score_gpu[h_im * imwidth + w_im];\n            int nms_level = nms_s_level_gpu[h_im * imwidth + w_im];\n\n            int valid = 1;\n\n            //                        if(nms_level == level)\n            {\n#pragma unroll\n                for(int i=-NMS_WINDOW_HALF;i<=NMS_WINDOW_HALF;i++)\n                {\n                    //                    if(i > -2 && i < 2)\n                    //                        continue;\n\n                    int row_offset = (h_im + i) * imwidth;\n\n#pragma unroll\n                    for(int j=-NMS_WINDOW_HALF;j<=NMS_WINDOW_HALF;j++)\n                    {\n                        //                        if(j > -2 && j < 2)\n                        //                            continue;\n\n                        int col_offset = w_im + j;\n\n                        int nbr_score = nms_s_score_gpu[row_offset + col_offset];\n                        int nbr_level = nms_s_level_gpu[row_offset + col_offset];\n\n                        //                        if(nms_score < nbr_score)\n                        //                        {\n                        //                            if(nms_level < nbr_level)\n                        //                            {\n                        //                                valid *=0;\n                        //                            }\n                        //                        }\n                        //                        else\n\n                        //                        int res = (nms_score >= nms_s_score_gpu[row_offset + col_offset]);\n\n                        valid &= (nms_score * nms_level) >= (nbr_score * nbr_level);\n                    }\n                }\n            }\n\n            kp_score[thread_idx] = valid ? kp_score[thread_idx] : 0;\n        }\n    }\n}\n\n\nvoid ORB_GPU::apply_NMS_MS_S_L(int height, int width,\n                               int n_levels,\n                               int n_keypoints,\n                               int* keypoints_x,\n                               int* keypoints_y,\n                               int* keypoints_score,\n                               int* keypoints_level,\n                               float* keypoints_scale_factor,\n                               int* s0_score_gpu,\n                               int *nms_s_score,\n                               int *nms_s_level,\n                               cudaStream_t& cuda_stream)\n{\n\n    // fill s0_score\n    {\n\n        int n_threads =  n_keypoints;\n\n        int CUDA_NUM_BLOCKS = (n_threads - 1) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK + 1;\n\n        Fill_s0_score_kernel<<<CUDA_NUM_BLOCKS, CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK, 0, cuda_stream>>>(\n                                                                                                n_threads,\n                                                                                                height, width,\n                                                                                                keypoints_x,\n                                                                                                keypoints_y,\n                                                                                                keypoints_score,\n                                                                                                keypoints_level,\n                                                                                                keypoints_scale_factor,\n                                                                                                s0_score_gpu);\n    }\n\n//    cudaStreamSynchronize(cuda_stream);\n//    std::cout << \"s0 = \" << cudaGetErrorString(cudaGetLastError()) << \"\\n\";\n\n    // NMS-s\n    {\n\n        int n_threads =  n_keypoints;\n\n        int CUDA_NUM_BLOCKS = (n_threads - 1) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK + 1;\n\n\n        NMS_S_s0_score_kernel<<<CUDA_NUM_BLOCKS, CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK, 0, cuda_stream>>>(\n                                                                                                 n_threads,\n                                                                                                 height, width,\n                                                                                                 n_levels,\n                                                                                                 keypoints_x,\n                                                                                                 keypoints_y,\n                                                                                                 keypoints_score,\n                                                                                                 keypoints_level,\n                                                                                                 keypoints_scale_factor,\n                                                                                                 s0_score_gpu,\n                                                                                                 nms_s_score,\n                                                                                                 nms_s_level);\n\n    }\n\n\n    // NMS-l\n    {\n\n        int n_threads =  n_keypoints;\n\n        int CUDA_NUM_BLOCKS = (n_threads - 1) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK + 1;\n\n        NMS_L_s0_score_kernel<<<CUDA_NUM_BLOCKS, CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK, 0, cuda_stream>>>(\n                                                                                                 n_threads,\n                                                                                                 height, width,\n                                                                                                 keypoints_x,\n                                                                                                 keypoints_y,\n                                                                                                 keypoints_score,\n                                                                                                 keypoints_level,\n                                                                                                 keypoints_scale_factor,\n                                                                                                 nms_s_score,\n                                                                                                 nms_s_level);\n\n    }\n}\n\n}\n"
  },
  {
    "path": "src/cuda/orb_FAST_compute_score.cu",
    "content": "#include \"cuda/orb_gpu.hpp\"\n\n#include<chrono>\n\nnamespace orb_cuda {\n\n//15.84us at 1235x375\n//#define CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK_x 32 // to ensure memory coalescing 16x16 can be an option however half of the warp will access different mem while anlther half the other\n//#define CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK_y 8\n\n//14.04us at 1235x375\n#define CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK_x 32 // to ensure memory coalescing 16x16 can be an option however half of the warp will access different mem while anlther half the other\n#define CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK_y 8\n\n\n#define CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK 512\n\n\n#define th_FAST_MIN 9 // 0.6\n#define th_FAST_MAX 13 // 0.9\n\n#define GRID_LAUNCH\n\nvoid ORB_GPU::patternCircle(int* pattern_circle, int rowStride, int patternSize)\n{\n    //    {0,  3}, { 1,  3}, { 2,  2}, { 3,  1}, { 3, 0}, { 3, -1}, { 2, -2}, { 1, -3},\n    //    {0, -3}, {-1, -3}, {-2, -2}, {-3, -1}, {-3, 0}, {-3,  1}, {-2,  2}, {-1,  3}\n\n    if(patternSize==16)\n    {\n        pattern_circle[0]  =  3*rowStride+0;\n        pattern_circle[1]  =  3*rowStride+1;\n        pattern_circle[2]  =  2*rowStride+2;\n        pattern_circle[3]  =  1*rowStride+3;\n        pattern_circle[4]  =  0*rowStride+3;\n        pattern_circle[5]  = -1*rowStride+3;\n        pattern_circle[6]  = -2*rowStride+2;\n        pattern_circle[7]  = -3*rowStride+1;\n        pattern_circle[8]  = -3*rowStride+0;\n        pattern_circle[9]  = -3*rowStride-1;\n        pattern_circle[10] = -2*rowStride-2;\n        pattern_circle[11] = -1*rowStride-3;\n        pattern_circle[12] =  0*rowStride-3;\n        pattern_circle[13] =  1*rowStride-3;\n        pattern_circle[14] =  2*rowStride-2;\n        pattern_circle[15] =  3*rowStride-1;\n    }\n}\n\n\n\n__global__ void FASTComputeScoreGPU_patternSize_16_v1(int n_threads,\n                                                      int imheight, int imwidth,\n                                                      int roiheight, int roiwidth,\n                                                      int threshold,\n                                                      const unsigned char* __restrict__ image_data,\n                                                      int* __restrict__ score_data)\n{\n\n#ifdef GRID_LAUNCH\n\n    int w = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\n    int h = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;\n\n    if(w < imwidth && h < imheight)\n    {\n        const int h_im = h;// + BORDER_SKIP;\n        const int w_im = w;// + BORDER_SKIP;\n\n        const int offset = h_im * imwidth + w_im;\n\n        score_data[offset] =  0;\n\n        if(w >= BORDER_SKIP && w < imwidth - BORDER_SKIP && h < imheight - BORDER_SKIP && h >= BORDER_SKIP)\n        {\n\n#else\n    int index = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\n\n    if(index <  n_threads)\n    {\n        int h = index / roiwidth;\n        int w = index % roiwidth;\n#endif\n\n\n        float local_score = 0;\n\n        const unsigned char* ptr = image_data + offset;\n\n        const int v = ptr[0];\n\n        const int vt = v + threshold;\n        const int v_t = v - threshold;\n\n        int n_bright = 0;\n        int n_dark = 0;\n\n        const int pixel_circle_0  =  3*imwidth+0;\n        const int pixel_circle_8  = -3*imwidth+0;\n\n        const int ptr_0 = ptr[pixel_circle_0];\n        const int ptr_8 = ptr[pixel_circle_8];\n\n        if((ptr_0 <= vt && ptr_0 >= v_t && ptr_8 <= vt && ptr_8 >= v_t))\n            return;\n\n\n        n_bright = (ptr_0 > v_t) + (ptr_8 > vt);\n        n_dark  = (ptr_0 < v_t) + (ptr_8 < vt);;\n\n\n        const int pixel_circle_4  =  0*imwidth+3;\n        const int pixel_circle_12 =  0*imwidth-3;\n        const int ptr_4  = ptr[pixel_circle_4];\n        const int ptr_12 = ptr[pixel_circle_12];\n\n\n        if((ptr_4 <= vt && ptr_4 >= v_t && ptr_12 <= vt && ptr_12 >= v_t))\n            return;\n\n        n_bright += (ptr_4 > v_t) + (ptr_12 > vt);\n        n_dark  += (ptr_4 < v_t) + (ptr_12 < vt);;\n\n\n        const int pixel_circle_6  = -2*imwidth+2;\n        const int pixel_circle_14 =  2*imwidth-2;\n\n        const int ptr_6  = ptr[pixel_circle_6];\n        const int ptr_14 = ptr[pixel_circle_14];\n\n\n        if((ptr_6 <= vt && ptr_6 >= v_t && ptr_14 <= vt && ptr_14 >= v_t))\n            return;\n\n        n_bright += (ptr_6 > v_t) + (ptr_14 > vt);\n        n_dark  += (ptr_6 < v_t) + (ptr_14 < vt);;\n\n\n        const int pixel_circle_2  =  2*imwidth+2;\n        const int pixel_circle_10 = -2*imwidth-2;\n        const int ptr_2  = ptr[pixel_circle_2];\n        const int ptr_10 = ptr[pixel_circle_10];\n\n\n        if((ptr_2 <= vt && ptr_2 >= v_t && ptr_10 <= vt && ptr_10 >= v_t))\n            return;\n\n        n_bright += (ptr_2 > v_t) + (ptr_10 > vt);\n        n_dark  += (ptr_2 < v_t) + (ptr_10 < vt);;\n\n\n        const int pixel_circle_1   =  3*imwidth+1;\n        const int pixel_circle_9   = -3*imwidth-1;\n\n        const int ptr_1  = ptr[pixel_circle_1];\n        const int ptr_9  = ptr[pixel_circle_9];\n\n        if((ptr_1 <= vt && ptr_1 >= v_t && ptr_9 <= vt && ptr_9 >= v_t))\n            return;\n\n\n        n_bright += (ptr_1 > v_t) + (ptr_9 > vt);\n        n_dark  += (ptr_1 < v_t) + (ptr_9 < vt);;\n\n\n        const int pixel_circle_3   =  1*imwidth+3;\n        const int pixel_circle_11  = -1*imwidth-3;\n\n        const int ptr_3  = ptr[pixel_circle_3];\n        const int ptr_11 = ptr[pixel_circle_11];\n\n\n        if((ptr_3 <= vt && ptr_3 >= v_t && ptr_11 <= vt && ptr_11 >= v_t))\n            return;\n\n        n_bright += (ptr_3 > v_t) + (ptr_11 > vt);\n        n_dark  += (ptr_3 < v_t) + (ptr_11 < vt);;\n\n\n\n\n        const int pixel_circle_5   = -1*imwidth+3;\n        const int pixel_circle_13 =  1*imwidth-3;\n\n        const int ptr_5  = ptr[pixel_circle_5];\n        const int ptr_13 = ptr[pixel_circle_13];\n\n        if((ptr_5 <= vt && ptr_5 >= v_t && ptr_13 <= vt && ptr_13 >= v_t))\n            return;\n\n        n_bright += (ptr_5 > v_t) + (ptr_13 > vt);\n        n_dark  += (ptr_5 < v_t) + (ptr_13 < vt);;\n\n\n\n        const int pixel_circle_7   = -3*imwidth+1;\n        const int pixel_circle_15 =  3*imwidth-1;\n        const int ptr_7  = ptr[pixel_circle_7];\n        const int ptr_15 = ptr[pixel_circle_15];\n\n        if((ptr_7 <= vt && ptr_7 >= v_t && ptr_15 <= vt && ptr_15 >= v_t))\n            return;\n\n        n_bright += (ptr_7 > v_t) + (ptr_15 > vt);\n        n_dark  += (ptr_7 < v_t) + (ptr_15 < vt);;\n\n\n\n        {\n\n\n            //        int ptr_data[16];\n\n            //        ptr_data[0] = pixel_circle_0;\n            //        ptr_data[8] = pixel_circle_8;\n            //        ptr_data[4]  = pixel_circle_4;\n            //        ptr_data[12]= pixel_circle_12;\n            //        ptr_data[2]  = pixel_circle_2;\n            //        ptr_data[10] = pixel_circle_10;\n            //        ptr_data[6] = pixel_circle_6;\n            //        ptr_data[14] = pixel_circle_14;\n            //        ptr_data[1]  = pixel_circle_1;\n            //        ptr_data[9] = pixel_circle_9;\n            //        ptr_data[3] = pixel_circle_3;\n            //        ptr_data[11]= pixel_circle_11;\n            //        ptr_data[5] = pixel_circle_5;\n            //        ptr_data[13]= pixel_circle_13;\n            //        ptr_data[7]  = pixel_circle_7;\n            //        ptr_data[15] = pixel_circle_15;\n\n\n            //        ptr_data[0] = ptr[pixel_circle_0];\n            //        ptr_data[8] = ptr[pixel_circle_8];\n            //        ptr_data[4]  = ptr[pixel_circle_4];\n            //        ptr_data[12]= ptr[pixel_circle_12];\n            //        ptr_data[2]  = ptr[pixel_circle_2];\n            //        ptr_data[10] = ptr[pixel_circle_10];\n            //        ptr_data[6] = ptr[pixel_circle_6];\n            //        ptr_data[14] = ptr[pixel_circle_14];\n            //        ptr_data[1]  = ptr[pixel_circle_1];\n            //        ptr_data[9] = ptr[pixel_circle_9];\n            //        ptr_data[3] = ptr[pixel_circle_3];\n            //        ptr_data[11]= ptr[pixel_circle_11];\n            //        ptr_data[5] = ptr[pixel_circle_5];\n            //        ptr_data[13]= ptr[pixel_circle_13];\n            //        ptr_data[7]  = ptr[pixel_circle_7];\n            //        ptr_data[15] = ptr[pixel_circle_15];\n\n\n            //                const int ptr_0 = pixel_circle_0;\n            //                const int ptr_8 = pixel_circle_8;\n            //                const int ptr_4  = pixel_circle_4;\n            //                const int ptr_12 = pixel_circle_12;\n            //                const int ptr_2  = pixel_circle_2;\n            //                const int ptr_10 = pixel_circle_10;\n            //                const int ptr_6  = pixel_circle_6;\n            //                const int ptr_14 = pixel_circle_14;\n            //                const int ptr_1  = pixel_circle_1;\n            //                const int ptr_9  = pixel_circle_9;\n            //                const int ptr_3  = pixel_circle_3;\n            //                const int ptr_11 = pixel_circle_11;\n            //                const int ptr_5  = pixel_circle_5;\n            //                const int ptr_13 = pixel_circle_13;\n            //                const int ptr_7  = pixel_circle_7;\n            //                const int ptr_15 = pixel_circle_15;\n\n\n            //        const int ptr_0 = ptr[3*imwidth];\n            //        const int ptr_8 = ptr[-3*imwidth];\n\n            //        if(ptr_0 <= vt && ptr_0 >= v_t && ptr_8 <= vt && ptr_8 >= v_t)\n            //            return;\n\n            //        const int ptr_4  = ptr[3];\n            //        const int ptr_12 = ptr[-3];\n\n\n            //        if(ptr_4 <= vt && ptr_4 >= v_t && ptr_12 <= vt && ptr_12 >= v_t)\n            //            return;\n\n            //        const int imw3 = 3*imwidth;\n            //        const int nimw3 = -imw3;\n            //        const int imw2 = 2*imwidth;\n            //        const int nimw2 = -imw2;\n            //        const int nimw = -imwidth;\n\n            //        const int ptr_1  = ptr[imw3+1];\n            //        const int ptr_2  = ptr[imw2+2];\n            //        const int ptr_3  = ptr[imwidth+3];\n            //        const int ptr_5  = ptr[nimw+3];\n            //        const int ptr_6  = ptr[nimw2+2];\n            //        const int ptr_7  = ptr[nimw3+1];\n            //        const int ptr_9  = ptr[nimw3-1];\n            //        const int ptr_10 = ptr[nimw2-2];\n            //        const int ptr_11 = ptr[nimw-3];\n            //        const int ptr_13 = ptr[imwidth-3];\n            //        const int ptr_14 = ptr[imw2-2];\n            //        const int ptr_15 = ptr[imw3-1];\n\n            //            int n_bright = 0;\n            //            int n_dark = 0;\n\n            //            int bright_sum = 0;\n            //            int dark_sum = 0;\n\n\n            //            const int neg_threshold = -threshold;\n\n            {\n                //#pragma unroll\n                //            for(int i=0;i<16;i++)\n                //            {\n                //                const int x = ptr_data[i] - v;\n                //                const int res1 = x > threshold;\n                //                const int res2 = x < neg_threshold;\n                //                n_bright += res1;\n                //                n_dark += res2;\n                //                bright_sum += res1 * x;\n                //                dark_sum += res2 * x;\n\n                //                //                n_bright += (x > threshold);\n                //                //                n_dark += (x < neg_threshold);\n                //                //                bright_sum += (x > threshold) * x;\n                //                //                dark_sum += (x < neg_threshold) * x;\n                //            }\n\n                //                    {const int x = ptr_0 - v; const int res1 = x > threshold; const int res2 = x < neg_threshold; n_bright += res1; n_dark += res2; bright_sum += res1 * x; dark_sum += res2 * x;}\n                //                    {const int x = ptr_1 - v; const int res1 = x > threshold; const int res2 = x < neg_threshold; n_bright += res1; n_dark += res2; bright_sum += res1 * x; dark_sum += res2 * x;}\n                //                    {const int x = ptr_2 - v; const int res1 = x > threshold; const int res2 = x < neg_threshold; n_bright += res1; n_dark += res2; bright_sum += res1 * x; dark_sum += res2 * x;}\n                //                    {const int x = ptr_3 - v; const int res1 = x > threshold; const int res2 = x < neg_threshold; n_bright += res1; n_dark += res2; bright_sum += res1 * x; dark_sum += res2 * x;}\n                //                    {const int x = ptr_4 - v; const int res1 = x > threshold; const int res2 = x < neg_threshold; n_bright += res1; n_dark += res2; bright_sum += res1 * x; dark_sum += res2 * x;}\n                //                    {const int x = ptr_5 - v; const int res1 = x > threshold; const int res2 = x < neg_threshold; n_bright += res1; n_dark += res2; bright_sum += res1 * x; dark_sum += res2 * x;}\n                //                    {const int x = ptr_6 - v; const int res1 = x > threshold; const int res2 = x < neg_threshold; n_bright += res1; n_dark += res2; bright_sum += res1 * x; dark_sum += res2 * x;}\n                //                    {const int x = ptr_7 - v; const int res1 = x > threshold; const int res2 = x < neg_threshold; n_bright += res1; n_dark += res2; bright_sum += res1 * x; dark_sum += res2 * x;}\n                //                    {const int x = ptr_8 - v; const int res1 = x > threshold; const int res2 = x < neg_threshold; n_bright += res1; n_dark += res2; bright_sum += res1 * x; dark_sum += res2 * x;}\n                //                    {const int x = ptr_9 - v; const int res1 = x > threshold; const int res2 = x < neg_threshold; n_bright += res1; n_dark += res2; bright_sum += res1 * x; dark_sum += res2 * x;}\n                //                    {const int x = ptr_10 - v; const int res1 = x > threshold; const int res2 = x < neg_threshold; n_bright += res1; n_dark += res2; bright_sum += res1 * x; dark_sum += res2 * x;}\n                //                    {const int x = ptr_11 - v; const int res1 = x > threshold; const int res2 = x < neg_threshold; n_bright += res1; n_dark += res2; bright_sum += res1 * x; dark_sum += res2 * x;}\n                //                    {const int x = ptr_12 - v; const int res1 = x > threshold; const int res2 = x < neg_threshold; n_bright += res1; n_dark += res2; bright_sum += res1 * x; dark_sum += res2 * x;}\n                //                    {const int x = ptr_13 - v; const int res1 = x > threshold; const int res2 = x < neg_threshold; n_bright += res1; n_dark += res2; bright_sum += res1 * x; dark_sum += res2 * x;}\n                //                    {const int x = ptr_14 - v; const int res1 = x > threshold; const int res2 = x < neg_threshold; n_bright += res1; n_dark += res2; bright_sum += res1 * x; dark_sum += res2 * x;}\n                //                    {const int x = ptr_15 - v; const int res1 = x > threshold; const int res2 = x < neg_threshold; n_bright += res1; n_dark += res2; bright_sum += res1 * x; dark_sum += res2 * x;}\n                //                    dark_sum *= -1;\n\n                //                {const float x = ptr_0 - v; local_score += fabsf(x);}\n                //                {const float x = ptr_1 - v; local_score += fabsf(x);}\n                //                {const float x = ptr_2 - v; local_score += fabsf(x);}\n                //                {const float x = ptr_3 - v; local_score += fabsf(x);}\n                //                {const float x = ptr_4 - v; local_score += fabsf(x);}\n                //                {const float x = ptr_5 - v; local_score += fabsf(x);}\n                //                {const float x = ptr_6 - v; local_score += fabsf(x);}\n                //                {const float x = ptr_7 - v; local_score += fabsf(x);}\n                //                {const float x = ptr_8 - v; local_score += fabsf(x);}\n                //                {const float x = ptr_9 - v; local_score += fabsf(x);}\n                //                {const float x = ptr_10 - v; local_score += fabsf(x);}\n                //                {const float x = ptr_11 - v; local_score += fabsf(x);}\n                //                {const float x = ptr_12 - v; local_score += fabsf(x);}\n                //                {const float x = ptr_13 - v; local_score += fabsf(x);}\n                //                {const float x = ptr_14 - v; local_score += fabsf(x);}\n                //                {const float x = ptr_15 - v; local_score += fabsf(x);}\n\n                float sum  = fabsf(ptr_0 - v) + fabsf(ptr_1 - v)\n                        + fabsf(ptr_2 - v) + fabsf(ptr_3 - v)\n                        + fabsf(ptr_4 - v) + fabsf(ptr_5 - v)\n                        + fabsf(ptr_6 - v) + fabsf(ptr_7 - v)\n                        + fabsf(ptr_8 - v) + fabsf(ptr_9 - v)\n                        + fabsf(ptr_10 - v) + fabsf(ptr_11 - v)\n                        + fabsf(ptr_12 - v) + fabsf(ptr_13 - v)\n                        + fabsf(ptr_14 - v) + fabsf(ptr_15 - v);\n\n\n\n                //            {if(ptr_0 > vt){n_bright++;bright_sum += ptr_0-v;} else if(ptr_0 < v_t){n_dark++; dark_sum += ptr_0-v;}}\n\n\n                //                        {if(ptr_0 > vt){n_bright++;bright_sum += ptr_0-v;} else if(ptr_0 < v_t){n_dark++; dark_sum += ptr_0-v;}}\n                //                        {if(ptr_1 > vt){n_bright++;bright_sum += ptr_1-v;} else if(ptr_1 < v_t){n_dark++; dark_sum += ptr_1-v;}}\n                //                        {if(ptr_2 > vt){n_bright++;bright_sum += ptr_2-v;} else if(ptr_2 < v_t){n_dark++; dark_sum += ptr_2-v;}}\n                //                        {if(ptr_3 > vt){n_bright++;bright_sum += ptr_3-v;} else if(ptr_3 < v_t){n_dark++; dark_sum += ptr_3-v;}}\n                //                        {if(ptr_4 > vt){n_bright++;bright_sum += ptr_4-v;} else if(ptr_4 < v_t){n_dark++; dark_sum += ptr_4-v;}}\n                //                        {if(ptr_5 > vt){n_bright++;bright_sum += ptr_5-v;} else if(ptr_5 < v_t){n_dark++; dark_sum += ptr_5-v;}}\n                //                        {if(ptr_6 > vt){n_bright++;bright_sum += ptr_6-v;} else if(ptr_6 < v_t){n_dark++; dark_sum += ptr_6-v;}}\n                //                        {if(ptr_7 > vt){n_bright++;bright_sum += ptr_7-v;} else if(ptr_7 < v_t){n_dark++; dark_sum += ptr_7-v;}}\n                //                        {if(ptr_8 > vt){n_bright++;bright_sum += ptr_8-v;} else if(ptr_8 < v_t){n_dark++; dark_sum += ptr_8-v;}}\n                //                        {if(ptr_9 > vt){n_bright++;bright_sum += ptr_9-v;} else if(ptr_9 < v_t){n_dark++; dark_sum += ptr_9;}}\n                //                        {if(ptr_10 > vt){n_bright++;bright_sum += ptr_10-v;} else if(ptr_10 < v_t){n_dark++; dark_sum += ptr_10-v;}}\n                //                        {if(ptr_11 > vt){n_bright++;bright_sum += ptr_11-v;} else if(ptr_11 < v_t){n_dark++; dark_sum += ptr_11-v;}}\n                //                        {if(ptr_12 > vt){n_bright++;bright_sum += ptr_12-v;} else if(ptr_12 < v_t){n_dark++; dark_sum += ptr_12-v;}}\n                //                        {if(ptr_13 > vt){n_bright++;bright_sum += ptr_13-v;} else if(ptr_13 < v_t){n_dark++; dark_sum += ptr_13-v;}}\n                //                        {if(ptr_14 > vt){n_bright++;bright_sum += ptr_14-v;} else if(ptr_14 < v_t){n_dark++; dark_sum += ptr_14-v;}}\n                //                        {if(ptr_15 > vt){n_bright++;bright_sum += ptr_15-v;} else if(ptr_15 < v_t){n_dark++; dark_sum += ptr_15-v;}}\n\n                //                   unsigned int bright_list = 0;\n                //                   unsigned int dark_list = 0;\n\n                //                   bright_list |= (ptr_8 > vt); bright_list << 1;\n                //                   bright_list |= (ptr_9 > vt); bright_list << 1;\n                //                   bright_list |= (ptr_10 > vt); bright_list << 1;\n                //                   bright_list |= (ptr_11 > vt); bright_list << 1;\n                //                   bright_list |= (ptr_12 > vt); bright_list << 1;\n                //                   bright_list |= (ptr_13 > vt); bright_list << 1;\n                //                   bright_list |= (ptr_14 > vt); bright_list << 1;\n                //                   bright_list |= (ptr_15 > vt); bright_list << 1;\n                //                   bright_list |= (ptr_0 > vt); bright_list << 1;\n                //                   bright_list |= (ptr_1 > vt); bright_list << 1;\n                //                   bright_list |= (ptr_2 > vt); bright_list << 1;\n                //                   bright_list |= (ptr_3 > vt); bright_list << 1;\n                //                   bright_list |= (ptr_4 > vt); bright_list << 1;\n                //                   bright_list |= (ptr_5 > vt); bright_list << 1;\n                //                   bright_list |= (ptr_6 > vt); bright_list << 1;\n                //                   bright_list |= (ptr_7 > vt);\n\n\n                //                   dark_list |= (ptr_8 < v_t);   dark_list << 1;\n                //                   dark_list |= (ptr_9 < v_t);  dark_list << 1;\n                //                   dark_list |= (ptr_10 < v_t);  dark_list << 1;\n                //                   dark_list |= (ptr_11 < v_t);  dark_list << 1;\n                //                   dark_list |= (ptr_12 < v_t);  dark_list << 1;\n                //                   dark_list |= (ptr_13 < v_t);  dark_list << 1;\n                //                   dark_list |= (ptr_14 < v_t);  dark_list << 1;\n                //                   dark_list |= (ptr_15 < v_t);  dark_list << 1;\n                //                   dark_list |= (ptr_0 < v_t);  dark_list << 1;\n                //                   dark_list |= (ptr_1 < v_t);  dark_list << 1;\n                //                   dark_list |= (ptr_2 < v_t);  dark_list << 1;\n                //                   dark_list |= (ptr_3 < v_t);  dark_list << 1;\n                //                   dark_list |= (ptr_4 < v_t);  dark_list << 1;\n                //                   dark_list |= (ptr_5 < v_t);  dark_list << 1;\n                //                   dark_list |= (ptr_6 < v_t);  dark_list << 1;\n                //                   dark_list |= (ptr_7 < v_t);\n\n                //                    int n_bright = __popc(bright_list);\n                //                    int n_dark = __popc(dark_list);\n\n\n                ////divergence less\n                //// better because if FAST_N_MIN is less than 0.50, n_bright and n_dark can be same;\n                //   const int in_range_bright = (n_bright > n_dark) && (n_bright >= th_FAST_MIN) && (n_bright <= th_FAST_MAX);\n                //   const int in_range_dark =  (n_bright < n_dark) &&  (n_dark >= th_FAST_MIN) && (n_dark <= th_FAST_MAX);\n                //// this sum of absolute differences, already there in the literature\n                //  local_score = in_range_bright * bright_sum + in_range_dark * dark_sum;\n\n                if((n_bright > n_dark) && (n_bright >= th_FAST_MIN) && (n_bright <= th_FAST_MAX))\n                    local_score = sum;\n                else if((n_bright < n_dark) &&  (n_dark >= th_FAST_MIN) && (n_dark <= th_FAST_MAX))\n                    local_score = sum;\n\n                //// was thinking to scale the scores. But it's not a good idea!!\n                //  local_score = in_range_bright * n_bright * bright_sum + in_range_dark * n_dark * dark_sum;\n            }\n\n            score_data[offset] =  local_score;\n\n        }\n    }\n\n}\n//        __syncthreads();\n}\n\n\n\n\n__global__ void FASTComputeScoreGPU_patternSize_16(int n_threads,\n                                                   int imheight, int imwidth,\n                                                   int roiheight, int roiwidth,\n                                                   int threshold,\n                                                   const unsigned char* __restrict__ image_data,\n                                                   int* __restrict__ score_data)\n{\n\n#ifdef GRID_LAUNCH\n\n    int w = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\n    int h = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;\n\n    if(w < imwidth && h < imheight)\n    {\n        const int h_im = h;// + BORDER_SKIP;\n        const int w_im = w;// + BORDER_SKIP;\n\n        const int offset = h_im * imwidth + w_im;\n\n        score_data[offset] =  0;\n\n        if(w >= BORDER_SKIP && w < imwidth - BORDER_SKIP && h < imheight - BORDER_SKIP && h >= BORDER_SKIP)\n        {\n\n#else\n    int index = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\n\n    if(index <  n_threads)\n    {\n        int h = index / roiwidth;\n        int w = index % roiwidth;\n#endif\n\n\n        float local_score = 0;\n\n        const unsigned char* ptr = image_data + offset;\n\n        const int v = ptr[0];\n\n        const int vt = v + threshold;\n        const int v_t = v - threshold;\n\n        int n_bright = 0;\n        int n_dark = 0;\n\n        const int pixel_circle_0  =  3*imwidth+0;\n        const int pixel_circle_8  = -3*imwidth+0;\n\n        const int ptr_0 = ptr[pixel_circle_0];\n        const int ptr_8 = ptr[pixel_circle_8];\n\n        if((ptr_0 <= vt && ptr_0 >= v_t && ptr_8 <= vt && ptr_8 >= v_t))\n            return;\n\n        const int pixel_circle_4  =  0*imwidth+3;\n        const int pixel_circle_12 =  0*imwidth-3;\n        const int ptr_4  = ptr[pixel_circle_4];\n        const int ptr_12 = ptr[pixel_circle_12];\n\n\n        if((ptr_4 <= vt && ptr_4 >= v_t && ptr_12 <= vt && ptr_12 >= v_t))\n            return;\n\n\n        const int pixel_circle_6  = -2*imwidth+2;\n        const int pixel_circle_14 =  2*imwidth-2;\n\n        const int ptr_6  = ptr[pixel_circle_6];\n        const int ptr_14 = ptr[pixel_circle_14];\n\n\n        const int pixel_circle_2  =  2*imwidth+2;\n        const int pixel_circle_10 = -2*imwidth-2;\n        const int ptr_2  = ptr[pixel_circle_2];\n        const int ptr_10 = ptr[pixel_circle_10];\n\n\n        const int pixel_circle_1   =  3*imwidth+1;\n        const int pixel_circle_9   = -3*imwidth-1;\n\n        const int ptr_1  = ptr[pixel_circle_1];\n        const int ptr_9  = ptr[pixel_circle_9];\n\n        const int pixel_circle_3   =  1*imwidth+3;\n        const int pixel_circle_11  = -1*imwidth-3;\n\n        const int ptr_3  = ptr[pixel_circle_3];\n        const int ptr_11 = ptr[pixel_circle_11];\n\n        const int pixel_circle_5   = -1*imwidth+3;\n        const int pixel_circle_13 =  1*imwidth-3;\n\n        const int ptr_5  = ptr[pixel_circle_5];\n        const int ptr_13 = ptr[pixel_circle_13];\n\n        const int pixel_circle_7   = -3*imwidth+1;\n        const int pixel_circle_15 =  3*imwidth-1;\n        const int ptr_7  = ptr[pixel_circle_7];\n        const int ptr_15 = ptr[pixel_circle_15];\n\n        {\n\n\n            {\n\n                int n_bright = 0;\n                int n_dark = 0;\n\n                int bright_sum = 0;\n                int dark_sum = 0;\n\n\n                const int neg_threshold = -threshold;\n\n                int prev = 0;\n\n                {\n                    int x = ptr_0 - v;\n                    if(x > threshold){ prev = 0;n_bright++; bright_sum += x;}\n                    else if(x < neg_threshold){prev = 1;n_dark++; dark_sum += x;}\n                }\n\n                int x = ptr_1 - v;if(x > threshold){n_bright++;bright_sum += x;if(prev == 1){n_dark = 0;dark_sum = 0;prev=0;}}else if(x < neg_threshold){n_dark++;dark_sum += x;if(prev == 0){n_bright = 0;bright_sum = 0;prev=1;}}\n                x = ptr_2 - v;if(x > threshold){n_bright++;bright_sum += x;if(prev == 1){n_dark = 0;dark_sum = 0;prev=0;}}else if(x < neg_threshold){n_dark++;dark_sum += x;if(prev == 0){n_bright = 0;bright_sum = 0;prev=1;}}\n                x = ptr_3 - v;if(x > threshold){n_bright++;bright_sum += x;if(prev == 1){n_dark = 0;dark_sum = 0;prev=0;}}else if(x < neg_threshold){n_dark++;dark_sum += x;if(prev == 0){n_bright = 0;bright_sum = 0;prev=1;}}\n                x = ptr_4 - v;if(x > threshold){n_bright++;bright_sum += x;if(prev == 1){n_dark = 0;dark_sum = 0;prev=0;}}else if(x < neg_threshold){n_dark++;dark_sum += x;if(prev == 0){n_bright = 0;bright_sum = 0;prev=1;}}\n                x = ptr_5 - v;if(x > threshold){n_bright++;bright_sum += x;if(prev == 1){n_dark = 0;dark_sum = 0;prev=0;}}else if(x < neg_threshold){n_dark++;dark_sum += x;if(prev == 0){n_bright = 0;bright_sum = 0;prev=1;}}\n                x = ptr_6 - v;if(x > threshold){n_bright++;bright_sum += x;if(prev == 1){n_dark = 0;dark_sum = 0;prev=0;}}else if(x < neg_threshold){n_dark++;dark_sum += x;if(prev == 0){n_bright = 0;bright_sum = 0;prev=1;}}\n                x = ptr_7 - v;if(x > threshold){n_bright++;bright_sum += x;if(prev == 1){n_dark = 0;dark_sum = 0;prev=0;}}else if(x < neg_threshold){n_dark++;dark_sum += x;if(prev == 0){n_bright = 0;bright_sum = 0;prev=1;}}\n                x = ptr_8 - v;if(x > threshold){n_bright++;bright_sum += x;if(prev == 1){n_dark = 0;dark_sum = 0;prev=0;}}else if(x < neg_threshold){n_dark++;dark_sum += x;if(prev == 0){n_bright = 0;bright_sum = 0;prev=1;}}\n                x = ptr_9 - v;if(x > threshold){n_bright++;bright_sum += x;if(prev == 1){n_dark = 0;dark_sum = 0;prev=0;}}else if(x < neg_threshold){n_dark++;dark_sum += x;if(prev == 0){n_bright = 0;bright_sum = 0;prev=1;}}\n                x = ptr_10 - v;if(x > threshold){n_bright++;bright_sum += x;if(prev == 1){n_dark = 0;dark_sum = 0;prev=0;}}else if(x < neg_threshold){n_dark++;dark_sum += x;if(prev == 0){n_bright = 0;bright_sum = 0;prev=1;}}\n                x = ptr_11 - v;if(x > threshold){n_bright++;bright_sum += x;if(prev == 1){n_dark = 0;dark_sum = 0;prev=0;}}else if(x < neg_threshold){n_dark++;dark_sum += x;if(prev == 0){n_bright = 0;bright_sum = 0;prev=1;}}\n                x = ptr_12 - v;if(x > threshold){n_bright++;bright_sum += x;if(prev == 1){n_dark = 0;dark_sum = 0;prev=0;}}else if(x < neg_threshold){n_dark++;dark_sum += x;if(prev == 0){n_bright = 0;bright_sum = 0;prev=1;}}\n                x = ptr_13 - v;if(x > threshold){n_bright++;bright_sum += x;if(prev == 1){n_dark = 0;dark_sum = 0;prev=0;}}else if(x < neg_threshold){n_dark++;dark_sum += x;if(prev == 0){n_bright = 0;bright_sum = 0;prev=1;}}\n                x = ptr_14 - v;if(x > threshold){n_bright++;bright_sum += x;if(prev == 1){n_dark = 0;dark_sum = 0;prev=0;}}else if(x < neg_threshold){n_dark++;dark_sum += x;if(prev == 0){n_bright = 0;bright_sum = 0;prev=1;}}\n                x = ptr_15 - v;if(x > threshold){n_bright++;bright_sum += x;if(prev == 1){n_dark = 0;dark_sum = 0;prev=0;}}else if(x < neg_threshold){n_dark++;dark_sum += x;if(prev == 0){n_bright = 0;bright_sum = 0;prev=1;}}\n\n\n\n                dark_sum *= -1;\n\n                if((n_bright > n_dark) && (n_bright >= th_FAST_MIN) && (n_bright <= th_FAST_MAX))\n                    local_score = bright_sum;\n                else if((n_bright < n_dark) &&  (n_dark >= th_FAST_MIN) && (n_dark <= th_FAST_MAX))\n                    local_score = dark_sum;\n            }\n\n\n            //        int ptr_data[16];\n\n            //        ptr_data[0] = pixel_circle_0;\n            //        ptr_data[8] = pixel_circle_8;\n            //        ptr_data[4]  = pixel_circle_4;\n            //        ptr_data[12]= pixel_circle_12;\n            //        ptr_data[2]  = pixel_circle_2;\n            //        ptr_data[10] = pixel_circle_10;\n            //        ptr_data[6] = pixel_circle_6;\n            //        ptr_data[14] = pixel_circle_14;\n            //        ptr_data[1]  = pixel_circle_1;\n            //        ptr_data[9] = pixel_circle_9;\n            //        ptr_data[3] = pixel_circle_3;\n            //        ptr_data[11]= pixel_circle_11;\n            //        ptr_data[5] = pixel_circle_5;\n            //        ptr_data[13]= pixel_circle_13;\n            //        ptr_data[7]  = pixel_circle_7;\n            //        ptr_data[15] = pixel_circle_15;\n\n\n            //        ptr_data[0] = ptr[pixel_circle_0];\n            //        ptr_data[8] = ptr[pixel_circle_8];\n            //        ptr_data[4]  = ptr[pixel_circle_4];\n            //        ptr_data[12]= ptr[pixel_circle_12];\n            //        ptr_data[2]  = ptr[pixel_circle_2];\n            //        ptr_data[10] = ptr[pixel_circle_10];\n            //        ptr_data[6] = ptr[pixel_circle_6];\n            //        ptr_data[14] = ptr[pixel_circle_14];\n            //        ptr_data[1]  = ptr[pixel_circle_1];\n            //        ptr_data[9] = ptr[pixel_circle_9];\n            //        ptr_data[3] = ptr[pixel_circle_3];\n            //        ptr_data[11]= ptr[pixel_circle_11];\n            //        ptr_data[5] = ptr[pixel_circle_5];\n            //        ptr_data[13]= ptr[pixel_circle_13];\n            //        ptr_data[7]  = ptr[pixel_circle_7];\n            //        ptr_data[15] = ptr[pixel_circle_15];\n\n\n            //                const int ptr_0 = pixel_circle_0;\n            //                const int ptr_8 = pixel_circle_8;\n            //                const int ptr_4  = pixel_circle_4;\n            //                const int ptr_12 = pixel_circle_12;\n            //                const int ptr_2  = pixel_circle_2;\n            //                const int ptr_10 = pixel_circle_10;\n            //                const int ptr_6  = pixel_circle_6;\n            //                const int ptr_14 = pixel_circle_14;\n            //                const int ptr_1  = pixel_circle_1;\n            //                const int ptr_9  = pixel_circle_9;\n            //                const int ptr_3  = pixel_circle_3;\n            //                const int ptr_11 = pixel_circle_11;\n            //                const int ptr_5  = pixel_circle_5;\n            //                const int ptr_13 = pixel_circle_13;\n            //                const int ptr_7  = pixel_circle_7;\n            //                const int ptr_15 = pixel_circle_15;\n\n\n            //        const int ptr_0 = ptr[3*imwidth];\n            //        const int ptr_8 = ptr[-3*imwidth];\n\n            //        if(ptr_0 <= vt && ptr_0 >= v_t && ptr_8 <= vt && ptr_8 >= v_t)\n            //            return;\n\n            //        const int ptr_4  = ptr[3];\n            //        const int ptr_12 = ptr[-3];\n\n\n            //        if(ptr_4 <= vt && ptr_4 >= v_t && ptr_12 <= vt && ptr_12 >= v_t)\n            //            return;\n\n            //        const int imw3 = 3*imwidth;\n            //        const int nimw3 = -imw3;\n            //        const int imw2 = 2*imwidth;\n            //        const int nimw2 = -imw2;\n            //        const int nimw = -imwidth;\n\n            //        const int ptr_1  = ptr[imw3+1];\n            //        const int ptr_2  = ptr[imw2+2];\n            //        const int ptr_3  = ptr[imwidth+3];\n            //        const int ptr_5  = ptr[nimw+3];\n            //        const int ptr_6  = ptr[nimw2+2];\n            //        const int ptr_7  = ptr[nimw3+1];\n            //        const int ptr_9  = ptr[nimw3-1];\n            //        const int ptr_10 = ptr[nimw2-2];\n            //        const int ptr_11 = ptr[nimw-3];\n            //        const int ptr_13 = ptr[imwidth-3];\n            //        const int ptr_14 = ptr[imw2-2];\n            //        const int ptr_15 = ptr[imw3-1];\n\n            //            int n_bright = 0;\n            //            int n_dark = 0;\n\n            //            int bright_sum = 0;\n            //            int dark_sum = 0;\n\n\n            //            const int neg_threshold = -threshold;\n\n            {\n                //#pragma unroll\n                //            for(int i=0;i<16;i++)\n                //            {\n                //                const int x = ptr_data[i] - v;\n                //                const int res1 = x > threshold;\n                //                const int res2 = x < neg_threshold;\n                //                n_bright += res1;\n                //                n_dark += res2;\n                //                bright_sum += res1 * x;\n                //                dark_sum += res2 * x;\n\n                //                //                n_bright += (x > threshold);\n                //                //                n_dark += (x < neg_threshold);\n                //                //                bright_sum += (x > threshold) * x;\n                //                //                dark_sum += (x < neg_threshold) * x;\n                //            }\n\n                //                    {const int x = ptr_0 - v; const int res1 = x > threshold; const int res2 = x < neg_threshold; n_bright += res1; n_dark += res2; bright_sum += res1 * x; dark_sum += res2 * x;}\n                //                    {const int x = ptr_1 - v; const int res1 = x > threshold; const int res2 = x < neg_threshold; n_bright += res1; n_dark += res2; bright_sum += res1 * x; dark_sum += res2 * x;}\n                //                    {const int x = ptr_2 - v; const int res1 = x > threshold; const int res2 = x < neg_threshold; n_bright += res1; n_dark += res2; bright_sum += res1 * x; dark_sum += res2 * x;}\n                //                    {const int x = ptr_3 - v; const int res1 = x > threshold; const int res2 = x < neg_threshold; n_bright += res1; n_dark += res2; bright_sum += res1 * x; dark_sum += res2 * x;}\n                //                    {const int x = ptr_4 - v; const int res1 = x > threshold; const int res2 = x < neg_threshold; n_bright += res1; n_dark += res2; bright_sum += res1 * x; dark_sum += res2 * x;}\n                //                    {const int x = ptr_5 - v; const int res1 = x > threshold; const int res2 = x < neg_threshold; n_bright += res1; n_dark += res2; bright_sum += res1 * x; dark_sum += res2 * x;}\n                //                    {const int x = ptr_6 - v; const int res1 = x > threshold; const int res2 = x < neg_threshold; n_bright += res1; n_dark += res2; bright_sum += res1 * x; dark_sum += res2 * x;}\n                //                    {const int x = ptr_7 - v; const int res1 = x > threshold; const int res2 = x < neg_threshold; n_bright += res1; n_dark += res2; bright_sum += res1 * x; dark_sum += res2 * x;}\n                //                    {const int x = ptr_8 - v; const int res1 = x > threshold; const int res2 = x < neg_threshold; n_bright += res1; n_dark += res2; bright_sum += res1 * x; dark_sum += res2 * x;}\n                //                    {const int x = ptr_9 - v; const int res1 = x > threshold; const int res2 = x < neg_threshold; n_bright += res1; n_dark += res2; bright_sum += res1 * x; dark_sum += res2 * x;}\n                //                    {const int x = ptr_10 - v; const int res1 = x > threshold; const int res2 = x < neg_threshold; n_bright += res1; n_dark += res2; bright_sum += res1 * x; dark_sum += res2 * x;}\n                //                    {const int x = ptr_11 - v; const int res1 = x > threshold; const int res2 = x < neg_threshold; n_bright += res1; n_dark += res2; bright_sum += res1 * x; dark_sum += res2 * x;}\n                //                    {const int x = ptr_12 - v; const int res1 = x > threshold; const int res2 = x < neg_threshold; n_bright += res1; n_dark += res2; bright_sum += res1 * x; dark_sum += res2 * x;}\n                //                    {const int x = ptr_13 - v; const int res1 = x > threshold; const int res2 = x < neg_threshold; n_bright += res1; n_dark += res2; bright_sum += res1 * x; dark_sum += res2 * x;}\n                //                    {const int x = ptr_14 - v; const int res1 = x > threshold; const int res2 = x < neg_threshold; n_bright += res1; n_dark += res2; bright_sum += res1 * x; dark_sum += res2 * x;}\n                //                    {const int x = ptr_15 - v; const int res1 = x > threshold; const int res2 = x < neg_threshold; n_bright += res1; n_dark += res2; bright_sum += res1 * x; dark_sum += res2 * x;}\n                //                    dark_sum *= -1;\n\n                //                {const float x = ptr_0 - v; local_score += fabsf(x);}\n                //                {const float x = ptr_1 - v; local_score += fabsf(x);}\n                //                {const float x = ptr_2 - v; local_score += fabsf(x);}\n                //                {const float x = ptr_3 - v; local_score += fabsf(x);}\n                //                {const float x = ptr_4 - v; local_score += fabsf(x);}\n                //                {const float x = ptr_5 - v; local_score += fabsf(x);}\n                //                {const float x = ptr_6 - v; local_score += fabsf(x);}\n                //                {const float x = ptr_7 - v; local_score += fabsf(x);}\n                //                {const float x = ptr_8 - v; local_score += fabsf(x);}\n                //                {const float x = ptr_9 - v; local_score += fabsf(x);}\n                //                {const float x = ptr_10 - v; local_score += fabsf(x);}\n                //                {const float x = ptr_11 - v; local_score += fabsf(x);}\n                //                {const float x = ptr_12 - v; local_score += fabsf(x);}\n                //                {const float x = ptr_13 - v; local_score += fabsf(x);}\n                //                {const float x = ptr_14 - v; local_score += fabsf(x);}\n                //                {const float x = ptr_15 - v; local_score += fabsf(x);}\n\n                //                float sum  = fabsf(ptr_0 - v) + fabsf(ptr_1 - v)\n                //                        + fabsf(ptr_2 - v) + fabsf(ptr_3 - v)\n                //                        + fabsf(ptr_4 - v) + fabsf(ptr_5 - v)\n                //                        + fabsf(ptr_6 - v) + fabsf(ptr_7 - v)\n                //                        + fabsf(ptr_8 - v) + fabsf(ptr_9 - v)\n                //                        + fabsf(ptr_10 - v) + fabsf(ptr_11 - v)\n                //                        + fabsf(ptr_12 - v) + fabsf(ptr_13 - v)\n                //                        + fabsf(ptr_14 - v) + fabsf(ptr_15 - v);\n\n\n\n                //            {if(ptr_0 > vt){n_bright++;bright_sum += ptr_0-v;} else if(ptr_0 < v_t){n_dark++; dark_sum += ptr_0-v;}}\n\n\n                //                        {if(ptr_0 > vt){n_bright++;bright_sum += ptr_0-v;} else if(ptr_0 < v_t){n_dark++; dark_sum += ptr_0-v;}}\n                //                        {if(ptr_1 > vt){n_bright++;bright_sum += ptr_1-v;} else if(ptr_1 < v_t){n_dark++; dark_sum += ptr_1-v;}}\n                //                        {if(ptr_2 > vt){n_bright++;bright_sum += ptr_2-v;} else if(ptr_2 < v_t){n_dark++; dark_sum += ptr_2-v;}}\n                //                        {if(ptr_3 > vt){n_bright++;bright_sum += ptr_3-v;} else if(ptr_3 < v_t){n_dark++; dark_sum += ptr_3-v;}}\n                //                        {if(ptr_4 > vt){n_bright++;bright_sum += ptr_4-v;} else if(ptr_4 < v_t){n_dark++; dark_sum += ptr_4-v;}}\n                //                        {if(ptr_5 > vt){n_bright++;bright_sum += ptr_5-v;} else if(ptr_5 < v_t){n_dark++; dark_sum += ptr_5-v;}}\n                //                        {if(ptr_6 > vt){n_bright++;bright_sum += ptr_6-v;} else if(ptr_6 < v_t){n_dark++; dark_sum += ptr_6-v;}}\n                //                        {if(ptr_7 > vt){n_bright++;bright_sum += ptr_7-v;} else if(ptr_7 < v_t){n_dark++; dark_sum += ptr_7-v;}}\n                //                        {if(ptr_8 > vt){n_bright++;bright_sum += ptr_8-v;} else if(ptr_8 < v_t){n_dark++; dark_sum += ptr_8-v;}}\n                //                        {if(ptr_9 > vt){n_bright++;bright_sum += ptr_9-v;} else if(ptr_9 < v_t){n_dark++; dark_sum += ptr_9;}}\n                //                        {if(ptr_10 > vt){n_bright++;bright_sum += ptr_10-v;} else if(ptr_10 < v_t){n_dark++; dark_sum += ptr_10-v;}}\n                //                        {if(ptr_11 > vt){n_bright++;bright_sum += ptr_11-v;} else if(ptr_11 < v_t){n_dark++; dark_sum += ptr_11-v;}}\n                //                        {if(ptr_12 > vt){n_bright++;bright_sum += ptr_12-v;} else if(ptr_12 < v_t){n_dark++; dark_sum += ptr_12-v;}}\n                //                        {if(ptr_13 > vt){n_bright++;bright_sum += ptr_13-v;} else if(ptr_13 < v_t){n_dark++; dark_sum += ptr_13-v;}}\n                //                        {if(ptr_14 > vt){n_bright++;bright_sum += ptr_14-v;} else if(ptr_14 < v_t){n_dark++; dark_sum += ptr_14-v;}}\n                //                        {if(ptr_15 > vt){n_bright++;bright_sum += ptr_15-v;} else if(ptr_15 < v_t){n_dark++; dark_sum += ptr_15-v;}}\n\n                //                   unsigned int bright_list = 0;\n                //                   unsigned int dark_list = 0;\n\n                //                   bright_list |= (ptr_8 > vt); bright_list << 1;\n                //                   bright_list |= (ptr_9 > vt); bright_list << 1;\n                //                   bright_list |= (ptr_10 > vt); bright_list << 1;\n                //                   bright_list |= (ptr_11 > vt); bright_list << 1;\n                //                   bright_list |= (ptr_12 > vt); bright_list << 1;\n                //                   bright_list |= (ptr_13 > vt); bright_list << 1;\n                //                   bright_list |= (ptr_14 > vt); bright_list << 1;\n                //                   bright_list |= (ptr_15 > vt); bright_list << 1;\n                //                   bright_list |= (ptr_0 > vt); bright_list << 1;\n                //                   bright_list |= (ptr_1 > vt); bright_list << 1;\n                //                   bright_list |= (ptr_2 > vt); bright_list << 1;\n                //                   bright_list |= (ptr_3 > vt); bright_list << 1;\n                //                   bright_list |= (ptr_4 > vt); bright_list << 1;\n                //                   bright_list |= (ptr_5 > vt); bright_list << 1;\n                //                   bright_list |= (ptr_6 > vt); bright_list << 1;\n                //                   bright_list |= (ptr_7 > vt);\n\n\n                //                   dark_list |= (ptr_8 < v_t);   dark_list << 1;\n                //                   dark_list |= (ptr_9 < v_t);  dark_list << 1;\n                //                   dark_list |= (ptr_10 < v_t);  dark_list << 1;\n                //                   dark_list |= (ptr_11 < v_t);  dark_list << 1;\n                //                   dark_list |= (ptr_12 < v_t);  dark_list << 1;\n                //                   dark_list |= (ptr_13 < v_t);  dark_list << 1;\n                //                   dark_list |= (ptr_14 < v_t);  dark_list << 1;\n                //                   dark_list |= (ptr_15 < v_t);  dark_list << 1;\n                //                   dark_list |= (ptr_0 < v_t);  dark_list << 1;\n                //                   dark_list |= (ptr_1 < v_t);  dark_list << 1;\n                //                   dark_list |= (ptr_2 < v_t);  dark_list << 1;\n                //                   dark_list |= (ptr_3 < v_t);  dark_list << 1;\n                //                   dark_list |= (ptr_4 < v_t);  dark_list << 1;\n                //                   dark_list |= (ptr_5 < v_t);  dark_list << 1;\n                //                   dark_list |= (ptr_6 < v_t);  dark_list << 1;\n                //                   dark_list |= (ptr_7 < v_t);\n\n                //                    int n_bright = __popc(bright_list);\n                //                    int n_dark = __popc(dark_list);\n\n\n                ////divergence less\n                //// better because if FAST_N_MIN is less than 0.50, n_bright and n_dark can be same;\n                //   const int in_range_bright = (n_bright > n_dark) && (n_bright >= th_FAST_MIN) && (n_bright <= th_FAST_MAX);\n                //   const int in_range_dark =  (n_bright < n_dark) &&  (n_dark >= th_FAST_MIN) && (n_dark <= th_FAST_MAX);\n                //// this sum of absolute differences, already there in the literature\n                //  local_score = in_range_bright * bright_sum + in_range_dark * dark_sum;\n\n                //                if((n_bright > n_dark) && (n_bright >= th_FAST_MIN) && (n_bright <= th_FAST_MAX))\n                //                    local_score = sum;\n                //                else if((n_bright < n_dark) &&  (n_dark >= th_FAST_MIN) && (n_dark <= th_FAST_MAX))\n                //                    local_score = sum;\n\n                //// was thinking to scale the scores. But it's not a good idea!!\n                //  local_score = in_range_bright * n_bright * bright_sum + in_range_dark * n_dark * dark_sum;\n            }\n\n            score_data[offset] =  local_score;\n\n        }\n    }\n\n}\n//        __syncthreads();\n}\n\n\n\nvoid ORB_GPU::FAST_compute_score(int height, int width,\n                                 unsigned char* image_data_gpu,\n                                 int* threshold_tab,\n                                 int* score_data_gpu, cudaStream_t& cuda_stream)\n{\n\n    //    int roiheight = (height - 2*BORDER_SKIP);\n    //    int roiwidth  = (width - 2*BORDER_SKIP);\n\n    int roiheight = (height - 2*BORDER_SKIP);\n    int roiwidth  = (width - 2*BORDER_SKIP);\n\n    int n_threads =  roiheight * roiwidth;\n\n\n#ifdef GRID_LAUNCH\n\n    {\n        int CUDA_NUM_BLOCKS_x = (roiwidth  - 1) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK_x + 1;\n        int CUDA_NUM_BLOCKS_y = (roiheight - 1) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK_y + 1;\n\n        dim3 grid_dim(CUDA_NUM_BLOCKS_x, CUDA_NUM_BLOCKS_y, 1);\n        dim3 block_dim(CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK_x, CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK_y, 1);\n\n\n        FASTComputeScoreGPU_patternSize_16<<<grid_dim, block_dim, 0, cuda_stream>>>(\n                                                                                      n_threads,\n                                                                                      height, width,\n                                                                                      roiheight, roiwidth,\n                                                                                      threshold_,\n                                                                                      image_data_gpu,\n                                                                                      score_data_gpu);\n    }\n\n#else\n    // slower 10-12us\n    {\n\n        int CUDA_NUM_BLOCKS = (n_threads - 1) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK + 1 ;\n\n        FASTComputeScoreGPU_patternSize_16<<<CUDA_NUM_BLOCKS, CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK, 0, cuda_stream>>>(\n                                                                                                              n_threads,\n                                                                                                              height, width,\n                                                                                                              roiheight, roiwidth,\n                                                                                                              threshold_,\n                                                                                                              image_data_gpu,\n                                                                                                              score_data_gpu);\n\n    }\n\n#endif\n\n}\n\n\n\n\n\n\n\n__global__ void FASTComputeScoreGPU_patternSize_16_lookup(int imheight, int imwidth,\n                                                          int threshold,\n                                                          int* lookup_table,\n                                                          const unsigned char* image_data,\n                                                          int image_pitch,\n                                                          int* score_data,\n                                                          int score_pitch)\n{\n\n#ifdef GRID_LAUNCH\n\n    int w = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\n    int h = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;\n\n\n    if(w < imwidth && h < imheight)\n    {\n        const int h_im = h;// + BORDER_SKIP;\n        const int w_im = w;// + BORDER_SKIP;\n\n        const int offset = h_im * image_pitch + w_im;\n        const int score_offset = h_im * score_pitch + w_im;\n\n#else\n    int index = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\n\n    if(index <  n_threads)\n    {\n        int h = index / roiwidth;\n        int w = index % roiwidth;\n#endif\n\n        if(w >= BORDER_SKIP && w < imwidth - BORDER_SKIP && h < imheight - BORDER_SKIP && h >= BORDER_SKIP)\n        {\n\n            int local_score = 0;\n\n            const unsigned char* ptr = image_data + offset;\n\n            const int v = ptr[0];\n\n            const int vt = v + threshold;\n            const int v_t = v - threshold;\n\n            //        const int pixel_circle_0  =  3*imwidth+0;\n            //        const int pixel_circle_8  = -3*imwidth+0;\n\n            //        const int ptr_0 = ptr[pixel_circle_0];\n            //        const int ptr_8 = ptr[pixel_circle_8];\n\n            //        if((ptr_0 <= vt && ptr_0 >= v_t && ptr_8 <= vt && ptr_8 >= v_t))\n            //            return;\n\n            //        const int pixel_circle_4  =  0*imwidth+3;\n            //        const int pixel_circle_12 =  0*imwidth-3;\n            //        const int ptr_4  = ptr[pixel_circle_4];\n            //        const int ptr_12 = ptr[pixel_circle_12];\n\n\n            //        if((ptr_4 <= vt && ptr_4 >= v_t && ptr_12 <= vt && ptr_12 >= v_t))\n            //            return;\n\n\n            //        const int pixel_circle_6  = -2*imwidth+2;\n            //        const int pixel_circle_14 =  2*imwidth-2;\n\n            //        const int ptr_6  = ptr[pixel_circle_6];\n            //        const int ptr_14 = ptr[pixel_circle_14];\n\n\n            //        const int pixel_circle_2  =  2*imwidth+2;\n            //        const int pixel_circle_10 = -2*imwidth-2;\n            //        const int ptr_2  = ptr[pixel_circle_2];\n            //        const int ptr_10 = ptr[pixel_circle_10];\n\n\n            //        const int pixel_circle_1   =  3*imwidth+1;\n            //        const int pixel_circle_9   = -3*imwidth-1;\n\n            //        const int ptr_1  = ptr[pixel_circle_1];\n            //        const int ptr_9  = ptr[pixel_circle_9];\n\n            //        const int pixel_circle_3   =  1*imwidth+3;\n            //        const int pixel_circle_11  = -1*imwidth-3;\n\n            //        const int ptr_3  = ptr[pixel_circle_3];\n            //        const int ptr_11 = ptr[pixel_circle_11];\n\n            //        const int pixel_circle_5   = -1*imwidth+3;\n            //        const int pixel_circle_13 =  1*imwidth-3;\n\n            //        const int ptr_5  = ptr[pixel_circle_5];\n            //        const int ptr_13 = ptr[pixel_circle_13];\n\n            //        const int pixel_circle_7   = -3*imwidth+1;\n            //        const int pixel_circle_15 =  3*imwidth-1;\n            //        const int ptr_7  = ptr[pixel_circle_7];\n            //        const int ptr_15 = ptr[pixel_circle_15];\n\n\n            //                const int imw3 = 3*imwidth;\n            //                const int imw2 = 2*imwidth;\n\n            //                const int pixel_circle_4  =  3;\n            //                const int pixel_circle_12 = -3;\n            //                const int ptr_4  = ptr[pixel_circle_4];\n            //                const int ptr_12 = ptr[pixel_circle_12];\n\n\n            //                if((ptr_4 <= vt && ptr_4 >= v_t && ptr_12 <= vt && ptr_12 >= v_t))\n            //                    return;\n\n\n            //                const int pixel_circle_0  =  imw3;\n            //                const int pixel_circle_8  = -imw3;\n\n            //                const int ptr_0 = ptr[pixel_circle_0];\n            //                const int ptr_8 = ptr[pixel_circle_8];\n\n            //                if((ptr_0 <= vt && ptr_0 >= v_t && ptr_8 <= vt && ptr_8 >= v_t))\n            //                    return;\n\n\n            //                const int pixel_circle_6  = -imw2+2;\n            //                const int pixel_circle_14 =  imw2-2;\n\n            //                const int ptr_6  = ptr[pixel_circle_6];\n            //                const int ptr_14 = ptr[pixel_circle_14];\n\n\n            //                const int pixel_circle_2  =  imw2+2;\n            //                const int pixel_circle_10 = -imw2-2;\n            //                const int ptr_2  = ptr[pixel_circle_2];\n            //                const int ptr_10 = ptr[pixel_circle_10];\n\n\n            //                const int pixel_circle_1   =  imw3+1;\n            //                const int pixel_circle_9   = -imw3-1;\n\n            //                const int ptr_1  = ptr[pixel_circle_1];\n            //                const int ptr_9  = ptr[pixel_circle_9];\n\n            //                const int pixel_circle_3   =  imwidth+3;\n            //                const int pixel_circle_11  = -imwidth-3;\n\n            //                const int ptr_3  = ptr[pixel_circle_3];\n            //                const int ptr_11 = ptr[pixel_circle_11];\n\n            //                const int pixel_circle_5   = -imwidth+3;\n            //                const int pixel_circle_13 =  imwidth-3;\n\n            //                const int ptr_5  = ptr[pixel_circle_5];\n            //                const int ptr_13 = ptr[pixel_circle_13];\n\n            //                const int pixel_circle_7   = -imw3+1;\n            //                const int pixel_circle_15 =   imw3-1;\n            //                const int ptr_7  = ptr[pixel_circle_7];\n            //                const int ptr_15 = ptr[pixel_circle_15];\n\n\n\n            const int ptr_4  = ptr[3];\n            const int ptr_12 = ptr[-3];\n\n\n            if(ptr_4 <= vt && ptr_4 >= v_t && ptr_12 <= vt && ptr_12 >= v_t)\n            {        score_data[score_offset] =  0;  return;}\n\n\n            const int imw3 = 3*image_pitch;\n            const int nimw3 = -imw3;\n\n            const int ptr_0 = ptr[imw3];\n            const int ptr_8 = ptr[nimw3];\n\n            if(ptr_0 <= vt && ptr_0 >= v_t && ptr_8 <= vt && ptr_8 >= v_t)\n            {        score_data[score_offset] =  0;return;}\n\n\n            const int imw2 = 2*image_pitch;\n            const int nimw2 = -imw2;\n            const int nimw = -image_pitch;\n\n            const int ptr_1  = ptr[imw3+1];\n            const int ptr_2  = ptr[imw2+2];\n            const int ptr_3  = ptr[image_pitch+3];\n            const int ptr_5  = ptr[nimw+3];\n            const int ptr_6  = ptr[nimw2+2];\n            const int ptr_7  = ptr[nimw3+1];\n            const int ptr_9  = ptr[nimw3-1];\n            const int ptr_10 = ptr[nimw2-2];\n            const int ptr_11 = ptr[nimw-3];\n            const int ptr_13 = ptr[image_pitch-3];\n            const int ptr_14 = ptr[imw2-2];\n            const int ptr_15 = ptr[imw3-1];\n\n            {\n                {\n                    int bright_idx = 0;\n                    int dark_idx = 0;\n\n                    {\n                        //                                        bright_idx = (ptr_0 > vt); bright_idx <<= 1;\n                        //                                        bright_idx |= (ptr_1 > vt); bright_idx <<= 1;\n                        //                                        bright_idx |= (ptr_2 > vt); bright_idx <<= 1;\n                        //                                        bright_idx |= (ptr_3 > vt); bright_idx <<= 1;\n                        //                                        bright_idx |= (ptr_4 > vt); bright_idx <<= 1;\n                        //                                        bright_idx |= (ptr_5 > vt); bright_idx <<= 1;\n                        //                                        bright_idx |= (ptr_6 > vt); bright_idx <<= 1;\n                        //                                        bright_idx |= (ptr_7 > vt); bright_idx <<= 1;\n                        //                                        bright_idx |= (ptr_8 > vt); bright_idx <<= 1;\n                        //                                        bright_idx |= (ptr_9 > vt); bright_idx <<= 1;\n                        //                                        bright_idx |= (ptr_10 > vt); bright_idx <<= 1;\n                        //                                        bright_idx |= (ptr_11 > vt); bright_idx <<= 1;\n                        //                                        bright_idx |= (ptr_12 > vt); bright_idx <<= 1;\n                        //                                        bright_idx |= (ptr_13 > vt); bright_idx <<= 1;\n                        //                                        bright_idx |= (ptr_14 > vt); bright_idx <<= 1;\n                        //                                        bright_idx |= (ptr_15 > vt);\n\n                        //                                        dark_idx = (ptr_0 < v_t); dark_idx <<= 1;\n                        //                                        dark_idx |= (ptr_1 < v_t); dark_idx <<= 1;\n                        //                                        dark_idx |= (ptr_2 < v_t); dark_idx <<= 1;\n                        //                                        dark_idx |= (ptr_3 < v_t); dark_idx <<= 1;\n                        //                                        dark_idx |= (ptr_4 < v_t); dark_idx <<= 1;\n                        //                                        dark_idx |= (ptr_5 < v_t); dark_idx <<= 1;\n                        //                                        dark_idx |= (ptr_6 < v_t); dark_idx <<= 1;\n                        //                                        dark_idx |= (ptr_7 < v_t); dark_idx <<= 1;\n                        //                                        dark_idx |= (ptr_8 < v_t); dark_idx <<= 1;\n                        //                                        dark_idx |= (ptr_9 < v_t); dark_idx <<= 1;\n                        //                                        dark_idx |= (ptr_10 < v_t); dark_idx <<= 1;\n                        //                                        dark_idx |= (ptr_11 < v_t); dark_idx <<= 1;\n                        //                                        dark_idx |= (ptr_12 < v_t); dark_idx <<= 1;\n                        //                                        dark_idx |= (ptr_13 < v_t); dark_idx <<= 1;\n                        //                                        dark_idx |= (ptr_14 < v_t); dark_idx <<= 1;\n                        //                                        dark_idx |= (ptr_15 < v_t);\n\n                        //                                        bright_idx = (ptr_0 > vt);\n                        //                                        bright_idx |= (ptr_1 > vt) << 1;\n                        //                                        bright_idx |= (ptr_2 > vt) << 2;\n                        //                                        bright_idx |= (ptr_3 > vt) << 3;\n                        //                                        bright_idx |= (ptr_4 > vt) << 4;\n                        //                                        bright_idx |= (ptr_5 > vt) << 5;\n                        //                                        bright_idx |= (ptr_6 > vt) << 6;;\n                        //                                        bright_idx |= (ptr_7 > vt) << 7;\n                        //                                        bright_idx |= (ptr_8 > vt) << 8;\n                        //                                        bright_idx |= (ptr_9 > vt) << 9;\n                        //                                        bright_idx |= (ptr_10 > vt) << 10;\n                        //                                        bright_idx |= (ptr_11 > vt) << 11;\n                        //                                        bright_idx |= (ptr_12 > vt) << 12;\n                        //                                        bright_idx |= (ptr_13 > vt) << 13;\n                        //                                        bright_idx |= (ptr_14 > vt) << 14;\n                        //                                        bright_idx |= (ptr_15 > vt) << 15;\n\n                        //                                        dark_idx = (ptr_0 < v_t);\n                        //                                        dark_idx |= (ptr_1 < v_t) << 1;\n                        //                                        dark_idx |= (ptr_2 < v_t) << 2;\n                        //                                        dark_idx |= (ptr_3 < v_t) << 3;\n                        //                                        dark_idx |= (ptr_4 < v_t) << 4;\n                        //                                        dark_idx |= (ptr_5 < v_t) << 5;\n                        //                                        dark_idx |= (ptr_6 < v_t) << 6;\n                        //                                        dark_idx |= (ptr_7 < v_t) << 7;\n                        //                                        dark_idx |= (ptr_8 < v_t) << 8;\n                        //                                        dark_idx |= (ptr_9 < v_t) << 9;\n                        //                                        dark_idx |= (ptr_10 < v_t) << 10;\n                        //                                        dark_idx |= (ptr_11 < v_t) << 11;\n                        //                                        dark_idx |= (ptr_12 < v_t) << 12;\n                        //                                        dark_idx |= (ptr_13 < v_t) << 13;\n                        //                                        dark_idx |= (ptr_14 < v_t) << 14;\n                        //                                        dark_idx |= (ptr_15 < v_t) << 15;\n\n\n                        //                                                            bright_idx = (ptr_0 > vt)\n                        //                                                            | ((ptr_1 > vt) << 1)\n                        //                                                            | ((ptr_2 > vt) << 2)\n                        //                                                            | ((ptr_3 > vt) << 3)\n                        //                                                            | ((ptr_4 > vt) << 4)\n                        //                                                            | ((ptr_5 > vt) << 5)\n                        //                                                            | ((ptr_6 > vt) << 6)\n                        //                                                            | ((ptr_7 > vt) << 7)\n                        //                                                            | ((ptr_8 > vt) << 8)\n                        //                                                            | ((ptr_9 > vt) << 9)\n                        //                                                            | ((ptr_10 > vt) << 10)\n                        //                                                            | ((ptr_11 > vt) << 11)\n                        //                                                            | ((ptr_12 > vt) << 12)\n                        //                                                            | ((ptr_13 > vt) << 13)\n                        //                                                            | ((ptr_14 > vt) << 14)\n                        //                                                            | ((ptr_15 > vt) << 15);\n\n                        //                                                            dark_idx = (ptr_0 < v_t)\n                        //                                                            | ((ptr_1 < v_t) << 1)\n                        //                                                            | ((ptr_2 < v_t) << 2)\n                        //                                                            | ((ptr_3 < v_t) << 3)\n                        //                                                            | ((ptr_4 < v_t) << 4)\n                        //                                                            | ((ptr_5 < v_t) << 5)\n                        //                                                            | ((ptr_6 < v_t) << 6)\n                        //                                                            | ((ptr_7 < v_t) << 7)\n                        //                                                            | ((ptr_8 < v_t) << 8)\n                        //                                                            | ((ptr_9 < v_t) << 9)\n                        //                                                            | ((ptr_10 < v_t) << 10)\n                        //                                                            | ((ptr_11 < v_t) << 11)\n                        //                                                            | ((ptr_12 < v_t) << 12)\n                        //                                                            | ((ptr_13 < v_t) << 13)\n                        //                                                            | ((ptr_14 < v_t) << 14)\n                        //                                                            | ((ptr_15 < v_t) << 15);\n\n\n\n\n\n                        //                    bright_idx = (ptr_0 > vt);\n                        //                    bright_idx |= (ptr_1 > vt)  ? 0x00000002 : 0x00000000;\n                        //                    bright_idx |= (ptr_2 > vt)  ? 0x00000004 : 0x00000000;\n                        //                    bright_idx |= (ptr_3 > vt)  ? 0x00000008 : 0x00000000;\n                        //                    bright_idx |= (ptr_4 > vt)  ? 0x00000010 : 0x00000000;\n                        //                    bright_idx |= (ptr_5 > vt)  ? 0x00000020 : 0x00000000;\n                        //                    bright_idx |= (ptr_6 > vt)  ? 0x00000040 : 0x00000000;\n                        //                    bright_idx |= (ptr_7 > vt)  ? 0x00000080 : 0x00000000;\n                        //                    bright_idx |= (ptr_8 > vt)  ? 0x00000100 : 0x00000000;\n                        //                    bright_idx |= (ptr_9 > vt)  ? 0x00000200 : 0x00000000;\n                        //                    bright_idx |= (ptr_10 > vt) ? 0x00000400 : 0x00000000;\n                        //                    bright_idx |= (ptr_11 > vt) ? 0x00000800 : 0x00000000;\n                        //                    bright_idx |= (ptr_12 > vt) ? 0x00001000 : 0x00000000;\n                        //                    bright_idx |= (ptr_13 > vt) ? 0x00002000 : 0x00000000;\n                        //                    bright_idx |= (ptr_14 > vt) ? 0x00004000 : 0x00000000;\n                        //                    bright_idx |= (ptr_15 > vt) ? 0x00008000 : 0x00000000;\n\n                        //                    dark_idx = (ptr_0 < v_t);\n                        //                    dark_idx |= (ptr_1 < v_t)  ? 0x00000002 : 0x00000000;\n                        //                    dark_idx |= (ptr_2 < v_t)  ? 0x00000004 : 0x00000000;\n                        //                    dark_idx |= (ptr_3 < v_t)  ? 0x00000008 : 0x00000000;\n                        //                    dark_idx |= (ptr_4 < v_t)  ? 0x00000010 : 0x00000000;\n                        //                    dark_idx |= (ptr_5 < v_t)  ? 0x00000020 : 0x00000000;\n                        //                    dark_idx |= (ptr_6 < v_t)  ? 0x00000040 : 0x00000000;\n                        //                    dark_idx |= (ptr_7 < v_t)  ? 0x00000080 : 0x00000000;\n                        //                    dark_idx |= (ptr_8 < v_t)  ? 0x00000100 : 0x00000000;\n                        //                    dark_idx |= (ptr_9 < v_t)  ? 0x00000200 : 0x00000000;\n                        //                    dark_idx |= (ptr_10 < v_t) ? 0x00000400 : 0x00000000;\n                        //                    dark_idx |= (ptr_11 < v_t) ? 0x00000800 : 0x00000000;\n                        //                    dark_idx |= (ptr_12 < v_t) ? 0x00001000 : 0x00000000;\n                        //                    dark_idx |= (ptr_13 < v_t) ? 0x00002000 : 0x00000000;\n                        //                    dark_idx |= (ptr_14 < v_t) ? 0x00004000 : 0x00000000;\n                        //                    dark_idx |= (ptr_15 < v_t) ? 0x00008000 : 0x00000000;\n\n\n                        if(ptr_0 > vt)  bright_idx  = 0x00000001;\n                        if(ptr_1 > vt)  bright_idx |= 0x00000002;\n                        if(ptr_2 > vt)  bright_idx |= 0x00000004;\n                        if(ptr_3 > vt)  bright_idx |= 0x00000008;\n                        if(ptr_4 > vt)  bright_idx |= 0x00000010;\n                        if(ptr_5 > vt)  bright_idx |= 0x00000020;\n                        if(ptr_6 > vt)  bright_idx |= 0x00000040;\n                        if(ptr_7 > vt)  bright_idx |= 0x00000080;\n                        if(ptr_8 > vt)  bright_idx |= 0x00000100;\n                        if(ptr_9 > vt)  bright_idx |= 0x00000200;\n                        if(ptr_10 > vt) bright_idx |= 0x00000400;\n                        if(ptr_11 > vt) bright_idx |= 0x00000800;\n                        if(ptr_12 > vt) bright_idx |= 0x00001000;\n                        if(ptr_13 > vt) bright_idx |= 0x00002000;\n                        if(ptr_14 > vt) bright_idx |= 0x00004000;\n                        if(ptr_15 > vt) bright_idx |= 0x00008000;\n\n\n                        if(ptr_0 < v_t)  dark_idx  = 0x00000001;\n                        if(ptr_1 < v_t)  dark_idx |= 0x00000002;\n                        if(ptr_2 < v_t)  dark_idx |= 0x00000004;\n                        if(ptr_3 < v_t)  dark_idx |= 0x00000008;\n                        if(ptr_4 < v_t)  dark_idx |= 0x00000010;\n                        if(ptr_5 < v_t)  dark_idx |= 0x00000020;\n                        if(ptr_6 < v_t)  dark_idx |= 0x00000040;\n                        if(ptr_7 < v_t)  dark_idx |= 0x00000080;\n                        if(ptr_8 < v_t)  dark_idx |= 0x00000100;\n                        if(ptr_9 < v_t)  dark_idx |= 0x00000200;\n                        if(ptr_10 < v_t) dark_idx |= 0x00000400;\n                        if(ptr_11 < v_t) dark_idx |= 0x00000800;\n                        if(ptr_12 < v_t) dark_idx |= 0x00001000;\n                        if(ptr_13 < v_t) dark_idx |= 0x00002000;\n                        if(ptr_14 < v_t) dark_idx |= 0x00004000;\n                        if(ptr_15 < v_t) dark_idx |= 0x00008000;\n\n                        //#pragma unroll\n                        //                    for(int i=0;i<16;i++)\n                        //                    {\n                        ////                        bright_idx |= (ptr_arr[i] > vt); bright_idx <<= 1;\n                        ////                        dark_idx |= (ptr_arr[i] < v_t); dark_idx <<= 1;\n\n                        ////                        bright_idx |= (ptr_arr[i] > vt) << i;\n                        ////                        dark_idx |= (ptr_arr[i] < v_t) << i;\n\n                        ////                        bright_idx += (ptr_arr[i] > vt) ? 1 << i : 0;\n                        ////                        dark_idx += (ptr_arr[i] < v_t) ? 1 << i : 0;\n\n                        //                        bright_idx += signbit((float)(-ptr_arr[i] + vt)) ? 1 << i : 0;\n                        //                        dark_idx += signbit((float)(ptr_arr[i] - v_t)) ? 1 << i : 0;\n                        //                    }\n\n                        if(lookup_table[bright_idx] || lookup_table[dark_idx])\n                        {\n\n                            //#pragma unroll\n                            //                        for(int i=0;i<16;i++)\n                            //                        {\n                            //                            local_score += fabsf(ptr_arr[i] - v);\n                            //                        }\n\n                            local_score  = fabsf(ptr_0 - v) + fabsf(ptr_1 - v)\n                                    + fabsf(ptr_2 - v) + fabsf(ptr_3 - v)\n                                    + fabsf(ptr_4 - v) + fabsf(ptr_5 - v)\n                                    + fabsf(ptr_6 - v) + fabsf(ptr_7 - v)\n                                    + fabsf(ptr_8 - v) + fabsf(ptr_9 - v)\n                                    + fabsf(ptr_10 - v) + fabsf(ptr_11 - v)\n                                    + fabsf(ptr_12 - v) + fabsf(ptr_13 - v)\n                                    + fabsf(ptr_14 - v) + fabsf(ptr_15 - v);\n                        }\n\n                    }\n                }\n\n                score_data[score_offset] = local_score;\n\n            }\n        }\n\n    }\n}\n\n\n\nvoid ORB_GPU::FAST_compute_score_lookpup(int height, int width,\n                                         unsigned char* image_data_gpu,\n                                         int image_pitch,\n                                         int threshold,\n                                         int* lookup_table_gpu,\n                                         int* score_data_gpu,\n                                         int score_pitch,\n                                         cudaStream_t& cuda_stream)\n{\n\n#ifdef GRID_LAUNCH\n\n    {\n        int CUDA_NUM_BLOCKS_x = (width  - 1) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK_x + 1;\n        int CUDA_NUM_BLOCKS_y = (height - 1) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK_y + 1;\n\n        dim3 grid_dim(CUDA_NUM_BLOCKS_x, CUDA_NUM_BLOCKS_y, 1);\n        dim3 block_dim(CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK_x, CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK_y, 1);\n\n\n        FASTComputeScoreGPU_patternSize_16_lookup<<<grid_dim, block_dim,0 , cuda_stream>>>(\n                                                                                             height, width,\n                                                                                             threshold,\n                                                                                             lookup_table_gpu,\n                                                                                             image_data_gpu,\n                                                                                             image_pitch,\n                                                                                             score_data_gpu,\n                                                                                             score_pitch);\n\n    }\n\n#else\n    // slower 10-12us\n    {\n        int roiheight = (height - 2*BORDER_SKIP);\n        int roiwidth  = (width - 2*BORDER_SKIP);\n\n        int n_threads =  roiheight * roiwidth;\n\n        int CUDA_NUM_BLOCKS = (n_threads - 1) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK + 1 ;\n\n        FASTComputeScoreGPU_patternSize_16<<<CUDA_NUM_BLOCKS, CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK, 0, cuda_stream>>>(\n                                                                                                              n_threads,\n                                                                                                              height, width,\n                                                                                                              roiheight, roiwidth,\n                                                                                                              threshold_,\n                                                                                                              image_data_gpu,\n                                                                                                              score_data_gpu);\n\n    }\n\n#endif\n\n\n\n}\n\n\n\n\n__global__ void FASTComputeScoreGPU_patternSize_16_lookup_mask(int imheight, int imwidth,\n                                                               int threshold,\n                                                               int* lookup_table,\n                                                               const unsigned char* image_data,\n                                                               int image_pitch,\n                                                               const unsigned char* mask_data,\n                                                               int mask_pitch,\n                                                               int* score_data,\n                                                               int score_pitch)\n{\n\n#ifdef GRID_LAUNCH\n\n    int w = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\n    int h = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;\n\n\n    if(w < imwidth && h < imheight)\n    {\n        const int h_im = h;// + BORDER_SKIP;\n        const int w_im = w;// + BORDER_SKIP;\n\n        const int offset = h_im * image_pitch + w_im;\n        const int score_offset = h_im * score_pitch + w_im;\n\n        if(!mask_data[h_im * mask_pitch + w_im])\n            return;\n\n#else\n    int index = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\n\n    if(index <  n_threads)\n    {\n        int h = index / roiwidth;\n        int w = index % roiwidth;\n#endif\n\n        if(w >= BORDER_SKIP && w < imwidth - BORDER_SKIP && h < imheight - BORDER_SKIP && h >= BORDER_SKIP)\n        {\n\n            int local_score = 0;\n\n            const unsigned char* ptr = image_data + offset;\n\n            const int v = ptr[0];\n\n            const int vt = v + threshold;\n            const int v_t = v - threshold;\n\n\n            const int ptr_4  = ptr[3];\n            const int ptr_12 = ptr[-3];\n\n\n            if(ptr_4 <= vt && ptr_4 >= v_t && ptr_12 <= vt && ptr_12 >= v_t)\n            {        score_data[score_offset] =  0;  return;}\n\n\n            const int imw3 = 3*image_pitch;\n            const int nimw3 = -imw3;\n\n            const int ptr_0 = ptr[imw3];\n            const int ptr_8 = ptr[nimw3];\n\n            if(ptr_0 <= vt && ptr_0 >= v_t && ptr_8 <= vt && ptr_8 >= v_t)\n            {        score_data[score_offset] =  0;return;}\n\n\n            const int imw2 = 2*image_pitch;\n            const int nimw2 = -imw2;\n            const int nimw = -image_pitch;\n\n            const int ptr_1  = ptr[imw3+1];\n            const int ptr_2  = ptr[imw2+2];\n            const int ptr_3  = ptr[image_pitch+3];\n            const int ptr_5  = ptr[nimw+3];\n            const int ptr_6  = ptr[nimw2+2];\n            const int ptr_7  = ptr[nimw3+1];\n            const int ptr_9  = ptr[nimw3-1];\n            const int ptr_10 = ptr[nimw2-2];\n            const int ptr_11 = ptr[nimw-3];\n            const int ptr_13 = ptr[image_pitch-3];\n            const int ptr_14 = ptr[imw2-2];\n            const int ptr_15 = ptr[imw3-1];\n\n            {\n                {\n                    int bright_idx = 0;\n                    int dark_idx = 0;\n\n                    {\n\n                        if(ptr_0 > vt)  bright_idx  = 0x00000001;\n                        if(ptr_1 > vt)  bright_idx |= 0x00000002;\n                        if(ptr_2 > vt)  bright_idx |= 0x00000004;\n                        if(ptr_3 > vt)  bright_idx |= 0x00000008;\n                        if(ptr_4 > vt)  bright_idx |= 0x00000010;\n                        if(ptr_5 > vt)  bright_idx |= 0x00000020;\n                        if(ptr_6 > vt)  bright_idx |= 0x00000040;\n                        if(ptr_7 > vt)  bright_idx |= 0x00000080;\n                        if(ptr_8 > vt)  bright_idx |= 0x00000100;\n                        if(ptr_9 > vt)  bright_idx |= 0x00000200;\n                        if(ptr_10 > vt) bright_idx |= 0x00000400;\n                        if(ptr_11 > vt) bright_idx |= 0x00000800;\n                        if(ptr_12 > vt) bright_idx |= 0x00001000;\n                        if(ptr_13 > vt) bright_idx |= 0x00002000;\n                        if(ptr_14 > vt) bright_idx |= 0x00004000;\n                        if(ptr_15 > vt) bright_idx |= 0x00008000;\n\n\n                        if(ptr_0 < v_t)  dark_idx  = 0x00000001;\n                        if(ptr_1 < v_t)  dark_idx |= 0x00000002;\n                        if(ptr_2 < v_t)  dark_idx |= 0x00000004;\n                        if(ptr_3 < v_t)  dark_idx |= 0x00000008;\n                        if(ptr_4 < v_t)  dark_idx |= 0x00000010;\n                        if(ptr_5 < v_t)  dark_idx |= 0x00000020;\n                        if(ptr_6 < v_t)  dark_idx |= 0x00000040;\n                        if(ptr_7 < v_t)  dark_idx |= 0x00000080;\n                        if(ptr_8 < v_t)  dark_idx |= 0x00000100;\n                        if(ptr_9 < v_t)  dark_idx |= 0x00000200;\n                        if(ptr_10 < v_t) dark_idx |= 0x00000400;\n                        if(ptr_11 < v_t) dark_idx |= 0x00000800;\n                        if(ptr_12 < v_t) dark_idx |= 0x00001000;\n                        if(ptr_13 < v_t) dark_idx |= 0x00002000;\n                        if(ptr_14 < v_t) dark_idx |= 0x00004000;\n                        if(ptr_15 < v_t) dark_idx |= 0x00008000;\n\n                        if(lookup_table[bright_idx] || lookup_table[dark_idx])\n                        {\n                            local_score  = fabsf(ptr_0 - v) + fabsf(ptr_1 - v)\n                                    + fabsf(ptr_2 - v) + fabsf(ptr_3 - v)\n                                    + fabsf(ptr_4 - v) + fabsf(ptr_5 - v)\n                                    + fabsf(ptr_6 - v) + fabsf(ptr_7 - v)\n                                    + fabsf(ptr_8 - v) + fabsf(ptr_9 - v)\n                                    + fabsf(ptr_10 - v) + fabsf(ptr_11 - v)\n                                    + fabsf(ptr_12 - v) + fabsf(ptr_13 - v)\n                                    + fabsf(ptr_14 - v) + fabsf(ptr_15 - v);\n                        }\n\n                    }\n                }\n\n                score_data[score_offset] = local_score;\n\n            }\n        }\n\n    }\n}\n\n\n\nvoid ORB_GPU::FAST_compute_score_lookpup_mask(int height, int width,\n                                              unsigned char* image_data_gpu,\n                                              int image_pitch,\n                                              unsigned char* mask_data_gpu,\n                                              int mask_pitch,\n                                              int threshold,\n                                              int* lookup_table_gpu,\n                                              int* score_data_gpu,\n                                              int score_pitch,\n                                              cudaStream_t& cuda_stream)\n{\n\n#ifdef GRID_LAUNCH\n\n    {\n        int CUDA_NUM_BLOCKS_x = (width  - 1) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK_x + 1;\n        int CUDA_NUM_BLOCKS_y = (height - 1) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK_y + 1;\n\n        dim3 grid_dim(CUDA_NUM_BLOCKS_x, CUDA_NUM_BLOCKS_y, 1);\n        dim3 block_dim(CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK_x, CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK_y, 1);\n\n\n        FASTComputeScoreGPU_patternSize_16_lookup_mask<<<grid_dim, block_dim,0 , cuda_stream>>>(\n                                                                                                  height, width,\n                                                                                                  threshold,\n                                                                                                  lookup_table_gpu,\n                                                                                                  image_data_gpu,\n                                                                                                  image_pitch,\n                                                                                                  mask_data_gpu,\n                                                                                                  mask_pitch,\n                                                                                                  score_data_gpu,\n                                                                                                  score_pitch);\n\n    }\n\n#else\n    // slower 10-12us\n    {\n        int roiheight = (height - 2*BORDER_SKIP);\n        int roiwidth  = (width - 2*BORDER_SKIP);\n\n        int n_threads =  roiheight * roiwidth;\n\n        int CUDA_NUM_BLOCKS = (n_threads - 1) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK + 1 ;\n\n        FASTComputeScoreGPU_patternSize_16<<<CUDA_NUM_BLOCKS, CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK, 0, cuda_stream>>>(\n                                                                                                              n_threads,\n                                                                                                              height, width,\n                                                                                                              roiheight, roiwidth,\n                                                                                                              threshold_,\n                                                                                                              image_data_gpu,\n                                                                                                              score_data_gpu);\n\n    }\n\n#endif\n\n\n\n}\n\n}\n\n\n\n\n\n//__global__ void FASTComputeScoreGPU(int n_threads,\n//                                    int imheight, int imwidth,\n//                                    int roiheight, int roiwidth,\n//                                    int threshold,\n//                                    int patternSize, int* pixel_circle,\n//                                    int* threshold_tab,\n//                                    unsigned char* image_data,\n//                                    int* score_data)\n//{\n//    int index = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\n\n//    if(index <  n_threads)\n//    {\n//        int h = index / roiwidth;\n//        int w = index % roiwidth;\n\n//        int h_im = h + BORDER_SKIP;\n//        int w_im = w + BORDER_SKIP;\n\n//        int offset = h_im * imwidth + w_im;\n\n//        const unsigned char* ptr = image_data + offset;\n\n//        int v = ptr[0];\n//        int neg_threshold = -threshold;\n\n//        int n_bright = 0;\n//        int n_dark = 0;\n\n//        int bright_sum = 0 ;\n//        int dark_sum = 0;\n\n\n//        {\n//            int local_score = 0;\n\n//            const int* tab = &threshold_tab[0] - v + 255;\n//            int d = tab[ptr[pixel_circle[0]]] | tab[ptr[pixel_circle[8]]];\n\n//            if(d)\n//            {\n//                d &= tab[ptr[pixel_circle[2]]] | tab[ptr[pixel_circle[10]]];\n//                d &= tab[ptr[pixel_circle[4]]] | tab[ptr[pixel_circle[12]]];\n//                d &= tab[ptr[pixel_circle[6]]] | tab[ptr[pixel_circle[14]]];\n\n//                if(d)\n//                {\n//                    d &= tab[ptr[pixel_circle[1]]] | tab[ptr[pixel_circle[9]]];\n//                    d &= tab[ptr[pixel_circle[3]]] | tab[ptr[pixel_circle[11]]];\n//                    d &= tab[ptr[pixel_circle[5]]] | tab[ptr[pixel_circle[13]]];\n//                    d &= tab[ptr[pixel_circle[7]]] | tab[ptr[pixel_circle[15]]];\n\n\n//                    if(d)\n//                    {\n\n//                        //                        // minimal divergence\n//                        //                        {\n//                        //                            for(int m=0;m<patternSize;m++)\n//                        //                            {\n//                        //                                int x = ptr[pixel_circle[m]] - v;\n//                        //                                if(x > threshold)\n//                        //                                {\n//                        //                                    n_bright++;\n//                        //                                    bright_sum += x;\n//                        //                                }\n//                        //                                else if(x < neg_threshold)\n//                        //                                {\n//                        //                                    n_dark++;\n//                        //                                    dark_sum += -x;\n//                        //                                }\n//                        //                            }\n//                        //                            int min_num = patternSize * 0.95;\n//                        //                            if(n_bright >= min_num || n_dark >= min_num)\n//                        //                                local_score = (bright_sum > dark_sum) ? bright_sum : dark_sum; // this sum of absolute differences, already there in the literature\n\n//                        //                            //                            int min_num = patternSize * 0.7;\n//                        //                            //                            int max_num = patternSize * 0.8;\n\n//                        //                            //                            if((n_bright >= min_num && n_bright <=max_num) || (n_dark >= min_num && n_dark <= max_num))\n//                        //                            //                                local_score = (bright_sum > dark_sum) ? bright_sum : dark_sum; // this sum of absolute differences, already there in the literature\n\n//                        //                            //                            if((n_bright >= min_num && n_bright <=max_num) || (n_dark >= min_num && n_dark <= max_num))\n//                        //                            //                                local_score = (bright_sum > dark_sum) ? (n_bright *bright_sum) : (n_dark*dark_sum); // this sum of absolute differences, already there in the literature\n\n//                        //                            ///proposed in the paper\n//                        //                            //   local_score = min_num;\n//                        //                        }\n\n//                        //  divergence less kernel with new score\n//                        {\n//                            for(int m=0;m<patternSize;m++)\n//                            {\n//                                int x = ptr[pixel_circle[m]] - v;\n//                                int res1 = x > threshold;\n//                                int res2 = x < neg_threshold;\n\n//                                n_bright += res1;\n//                                n_dark += res2;\n\n//                                bright_sum += res1 * x;\n//                                dark_sum += res2 * (-x);\n//                            }\n\n//                            int min_num = patternSize * 0.60;\n//                            int max_num = patternSize * 0.9;\n\n//                            int min_bright = n_bright >= min_num;\n//                            int min_dark = n_dark >= min_num;\n\n//                            int max_bright = n_bright <= max_num;\n//                            int max_dark = n_dark <= max_num;\n\n//                            int in_range_bright = min_bright && max_bright;\n//                            int in_range_dark = min_dark && max_dark;\n\n//                            // this sum of absolute differences, already there in the literature\n//                            local_score = in_range_bright * n_bright * bright_sum + in_range_dark * n_dark * dark_sum;\n//                            //                            local_score = in_range_bright * bright_sum + in_range_dark * dark_sum;\n\n//                            //proposed in the paper\n//                            //                            local_score = min_num * (min_bright * more_bright+ min_dark * more_dark);\n//                        }\n\n\n//                        //// no divergence\n//                        //                        {\n//                        //                            for(int m=0;m<patternSize;m++)\n//                        //                            {\n//                        //                                int x = ptr[pixel_circle[m]] - v;\n//                        //                                int res1 = x > threshold;\n//                        //                                int res2 = x < neg_threshold;\n\n//                        //                                n_bright += res1;\n//                        //                                n_dark += res2;\n\n//                        //                                bright_sum += res1 * x;\n//                        //                                dark_sum += res2 * (-x);\n//                        //                            }\n\n//                        //                            int min_num = patternSize * 0.95;\n\n//                        //                            int min_bright = n_bright >= min_num;\n//                        //                            int min_dark = n_dark >= min_num;\n\n//                        //                            int more_bright = bright_sum > dark_sum;\n//                        //                            int more_dark = bright_sum <= dark_sum;\n\n//                        //                            // this sum of absolute differences, already there in the literature\n//                        //                            local_score = min_bright * more_bright * bright_sum + min_dark * more_dark * dark_sum;\n\n//                        //                            //proposed in the paper\n//                        //                            //                            local_score = min_num * (min_bright * more_bright+ min_dark * more_dark);\n//                        //                        }\n\n\n//                        // minimal divergence continuous arc\n//                        //                        {\n//                        //                            int prev = 0;\n\n//                        //                            for(int m=0;m<patternSize;m++)\n//                        //                            {\n//                        //                                int x = ptr[pixel_circle[m]] - v;\n\n//                        //                                if(m==0)\n//                        //                                {\n//                        //                                    if(x > threshold)\n//                        //                                        prev = 0;\n//                        //                                    else if(x < neg_threshold)\n//                        //                                        prev = 1;\n//                        //                                }\n\n//                        //                                if(x > threshold)\n//                        //                                {\n//                        //                                    n_bright++;\n//                        //                                    bright_sum += x;\n\n//                        //                                    if(m!=0 && prev == 1)\n//                        //                                    {\n//                        //                                        n_bright = 0;\n//                        //                                        bright_sum = 0;\n//                        //                                    }\n//                        //                                }\n//                        //                                else if(x < neg_threshold)\n//                        //                                {\n//                        //                                    n_dark++;\n//                        //                                    dark_sum += -x;\n\n//                        //                                    if(m!=0 && prev == 0)\n//                        //                                    {\n//                        //                                        n_dark = 0;\n//                        //                                        dark_sum = 0;\n//                        //                                    }\n//                        //                                }\n\n\n//                        //                            }\n\n//                        //                            int min_num = patternSize * 0.6;\n//                        //                            int max_num = patternSize * 0.9;\n\n//                        //                            int min_bright = n_bright >= min_num;\n//                        //                            int min_dark = n_dark >= min_num;\n\n//                        //                            int max_bright = n_bright <= max_num;\n//                        //                            int max_dark = n_dark <= max_num;\n\n//                        //                            int in_range_bright = min_bright && max_bright;\n//                        //                            int in_range_dark = min_dark && max_dark;\n\n//                        //                            // this sum of absolute differences, already there in the literature\n//                        //                            local_score = in_range_bright * bright_sum + in_range_dark * dark_sum;\n\n\n//                        //                            //                            int min_num = patternSize * 0.95;\n\n//                        //                            //                            if(n_bright >= min_num || n_dark >= min_num)\n//                        //                            //                                local_score = (bright_sum > dark_sum) ? bright_sum : dark_sum; // this sum of absolute differences, already there in the literature\n\n//                        //                            //                            ///proposed in the paper\n//                        //                            //                            //   local_score = min_num;\n//                        //                        }\n\n//                    }\n//                }\n//            }\n\n//            score_data[offset] = local_score;\n\n//        }\n//    }\n//}\n\n\n"
  },
  {
    "path": "src/cuda/orb_FAST_obtain_keypoints.cpp",
    "content": "#include \"cuda/orb_gpu.hpp\"\n\n#include<chrono>\n#include<tictoc.hpp>\n\nusing namespace std;\n\nnamespace orb_cuda {\n\n\n\nvoid ORB_GPU::FAST_obtain_keypoints(void)\n{\n    if(!apply_nms_ms_)\n    {\n        for(int i=0;i<n_levels_;i++)\n        {\n            cudaStream_t& cuda_stream = cuda_streams_[i];\n            cudaStreamSynchronize(cuda_stream);\n        }\n    }\n\n    keypoints_.to_cpu(x_count_ + y_count_ + s_count_);\n\n    // simply  copy the points to previous locations to remove non keypoints\n    for(int i=0;i<n_levels_;i++)\n    {\n        int* kp_x = keypoints_.cpu_data() + x_offset_ + level_offset_[i];\n        int* kp_y = keypoints_.cpu_data() + y_offset_ + level_offset_[i];\n        int* kp_score = keypoints_.cpu_data() + s_offset_ + level_offset_[i];\n\n        const int n_grids = n_tile_h_[i] * n_tile_w_[i];\n\n        int count = 0;\n        for(int j=0;j< n_grids;j++)\n        {\n            int score = kp_score[j];\n            if(score > 0)\n            {\n                if( j != count)\n                {\n                    kp_x[count] = kp_x[j];\n                    kp_y[count] = kp_y[j];\n                    kp_score[count] = score;\n                }\n\n\n                count++;\n\n\n            }\n        }\n\n        n_keypoints_[i] = count;\n    }\n}\n\n\n\n}\n"
  },
  {
    "path": "src/cuda/orb_FAST_orientation.cu",
    "content": "#include<cuda/orb_gpu.hpp>\n\n#include<chrono>\n\nnamespace orb_cuda {\n\n\n#define CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK 32\n\n\n//#define PATCH_SIZE  31\n#define HALF_PATCH_SIZE  15\n//#define EDGE_THRESHOLD  19\n\n\n\n__global__ void FASTComputeOrientationGPU(int n_threads,\n                                          int imheight, int imwidth,\n                                          int* u_max,\n                                          unsigned char* image_data,\n                                          int image_pitch,\n                                          int* keypoint_x,\n                                          int* keypoint_y,\n                                          int* keypoints_score,\n                                          float* keypoint_angle)\n{\n    int index = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\n\n    if(index <  n_threads)\n    {\n        if(keypoints_score[index])\n        {\n            int h_im = keypoint_y[index];\n            int w_im = keypoint_x[index];\n\n            int offset = h_im * image_pitch + w_im;\n\n            const unsigned char* center = image_data + offset;\n\n            int m_01 = 0, m_10 = 0;\n\n            for (int u = -HALF_PATCH_SIZE; u <= HALF_PATCH_SIZE; ++u)\n                m_10 += u * center[u];\n\n            const int step = image_pitch;\n            for (int v = 1; v <= HALF_PATCH_SIZE; ++v)\n            {\n                int v_sum = 0;\n                int d = u_max[v];\n\n                for (int u = -d; u <= d; ++u)\n                {\n                    int val_plus =  center[u + v*step];\n                    int val_minus = center[u - v*step];\n                    v_sum += (val_plus - val_minus);\n                    m_10 += u * (val_plus + val_minus);\n                }\n                m_01 += v * v_sum;\n            }\n\n            keypoint_angle[index] = atan2f((float)m_01, (float)m_10);\n        }\n\n    }\n}\n\n\n\n__global__ void FASTComputeOrientationGPUv2(int n_threads,\n                                            int imheight, int imwidth,\n                                            int* u_max,\n                                            unsigned char* image_data,\n                                            int image_pitch,\n                                            int* keypoint_x,\n                                            int* keypoint_y,\n                                            int* keypoints_score,\n                                            float* keypoint_angle)\n{\n    int index = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\n\n    if(index <  n_threads)\n    {\n        if(keypoints_score[index])\n        {\n\n            __shared__ int shared_m10[32];\n            __shared__ int shared_m01[32];\n\n            const int wcell = 32;\n            //        const int hcell = 1;\n            const int whcell = 16;\n\n            int cell_index = index / 32;\n\n            int h_im = keypoint_y[index];\n            int w_im = keypoint_x[index];\n\n\n            int w_patch = (index % wcell) - whcell;\n\n            int v_plus = 0;\n            int v_minus = 0;\n\n            for(int i=0;i<16;i++)\n            {\n                int val1;\n                int val2;\n\n                {\n                    int h_patch = i;\n                    int offset = (h_im+h_patch) * image_pitch + (w_im+w_patch);\n\n                    const unsigned char* center = image_data + offset;\n                    val1 = center[0];\n                }\n\n                {\n                    int h_patch = -i-1;\n                    int offset = (h_im+h_patch) * image_pitch + (w_im+w_patch);\n\n                    const unsigned char* center = image_data + offset;\n                    val2 = center[0];\n                }\n\n                v_plus += val1 + val2;\n                v_minus += i * val1 - (-i-1) * val2;\n\n            }\n\n            int u = threadIdx.x;\n\n            shared_m10[u] = u * v_plus;\n            shared_m01[u] = v_minus;\n\n            __syncthreads();\n\n            if(index==0)\n            {\n                int m_10 = 0;\n                int m_01 = 0;\n\n                for(int i=0;i<32;i++)\n                {\n                    m_10 += shared_m10[i];\n                    m_01 += shared_m01[i];\n                }\n                keypoint_angle[cell_index] = atan2f((float)m_01, (float)m_10);\n            }\n        }\n    }\n}\n\n\n\n__global__ void FASTComputeOrientationGPUv3(int n_threads,\n                                            int imheight, int imwidth,\n                                            int* u_max,\n                                            unsigned char* image_data,\n                                            int image_pitch,\n                                            int* keypoint_x,\n                                            int* keypoint_y,\n                                            int* keypoints_score,\n                                            float* keypoint_angle)\n{\n    int index = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\n\n    if(index <  n_threads)\n    {\n        if(keypoints_score[index])\n        {\n\n            __shared__ int shared_m10[31];\n            __shared__ int shared_m01[31];\n\n            const int wcell = 32;\n            //        const int hcell = 1;\n            const int whcell = 15;\n\n            int cell_index = index / 32;\n\n            int h_im = keypoint_y[index];\n            int w_im = keypoint_x[index];\n\n\n            int my_id = (index % wcell);\n\n            int w_patch = my_id - whcell;\n\n            int v_plus = 0;\n            int v_minus = 0;\n\n            if(my_id < 31)\n            {\n                for(int i=0;i<16;i++)\n                {\n                    int val1;\n                    int val2;\n\n                    if(i==0)\n                    {\n                        {\n                            int h_patch = i;\n                            int offset = (h_im+h_patch) * image_pitch + (w_im+w_patch);\n\n                            const unsigned char* center = image_data + offset;\n                            val1 = center[0];\n                        }\n                        v_plus += val1 ;\n                    }\n                    else\n                    {\n                        {\n                            int h_patch = i;\n                            int offset = (h_im+h_patch) * image_pitch + (w_im+w_patch);\n\n                            const unsigned char* center = image_data + offset;\n                            val1 = center[0];\n                        }\n\n                        {\n                            int h_patch = -i;\n                            int offset = (h_im+h_patch) * image_pitch + (w_im+w_patch);\n\n                            const unsigned char* center = image_data + offset;\n                            val2 = center[0];\n                        }\n\n                        v_plus += val1 + val2;\n                        v_minus += i * (val1 - val2);\n                    }\n\n                }\n\n                shared_m10[my_id] = w_patch * v_plus;\n                shared_m01[my_id] = v_minus;\n            }\n\n            __syncthreads();\n\n            if(index==0)\n            {\n                int m_10 = 0;\n                int m_01 = 0;\n\n                for(int i=0;i<31;i++)\n                {\n                    m_10 += shared_m10[i];\n                    m_01 += shared_m01[i];\n                }\n                keypoint_angle[cell_index] = atan2f((float)m_01, (float)m_10);\n            }\n        }\n    }\n}\n\n\n\n\n\nvoid ORB_GPU::FAST_compute_orientation(int height, int width,\n                                       unsigned char* image_data_gpu,\n                                       int image_pitch,\n                                       int  n_keypoints,\n                                       int* keypoints_x_gpu,\n                                       int* keypoints_y_gpu,\n                                       int* keypoints_score,\n                                       float* keypoints_angle_gpu,\n                                       int* umax_gpu,\n                                       cudaStream_t& cuda_stream)\n{\n\n    int method = 0;//original\n    //    int method = 1;//v2 i.e. shared mem, window = 32x32  // according to warp size of GPU to encourage memory coalescing\n    //    int method = 2;//v2 i.e. shared mem, window = 32x32  // according to warp size of GPU to encourage memory coalescing\n\n\n    // Original\n    if(method == 0)\n    {\n        int n_threads = n_keypoints;\n\n        int CUDA_NUM_BLOCKS = (n_threads - 1) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK  + CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK;\n\n        FASTComputeOrientationGPU<<<CUDA_NUM_BLOCKS, CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK, 0, cuda_stream>>>(\n                                                                                                     n_threads,\n                                                                                                     height, width,\n                                                                                                     umax_gpu,\n                                                                                                     image_data_gpu,\n                                                                                                     image_pitch,\n                                                                                                     keypoints_x_gpu,\n                                                                                                     keypoints_y_gpu,\n                                                                                                     keypoints_score,\n                                                                                                     keypoints_angle_gpu\n                                                                                                     );\n\n//        cudaStreamSynchronize(cuda_stream);\n//        std::cout << cudaGetErrorString(cudaGetLastError()) << \" --\\n\";\n\n    }\n    else if(method == 1)\n    {\n        int n_threads = n_keypoints * 32;\n\n        int CUDA_NUM_BLOCKS = (n_threads - 1) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK  + CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK;\n\n        FASTComputeOrientationGPUv2<<<CUDA_NUM_BLOCKS, CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK, 0, cuda_stream>>>(\n                                                                                                       n_threads,\n                                                                                                       height, width,\n                                                                                                       umax_gpu,\n                                                                                                       image_data_gpu,\n                                                                                                       image_pitch,\n                                                                                                       keypoints_x_gpu,\n                                                                                                       keypoints_y_gpu,\n                                                                                                       keypoints_score,\n                                                                                                       keypoints_angle_gpu\n                                                                                                       );\n    }\n    else if(method == 2)\n    {\n        int n_threads = n_keypoints * 32;\n\n        int CUDA_NUM_BLOCKS = (n_threads - 1) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK  + CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK;\n\n        FASTComputeOrientationGPUv3<<<CUDA_NUM_BLOCKS, CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK, 0, cuda_stream>>>(\n                                                                                                       n_threads,\n                                                                                                       height, width,\n                                                                                                       umax_gpu,\n                                                                                                       image_data_gpu,\n                                                                                                       image_pitch,\n                                                                                                       keypoints_x_gpu,\n                                                                                                       keypoints_y_gpu,\n                                                                                                       keypoints_score,\n                                                                                                       keypoints_angle_gpu\n                                                                                                       );\n    }\n}\n\n}\n"
  },
  {
    "path": "src/cuda/orb_bitpattern.cpp",
    "content": "#include<cuda/orb_gpu.hpp>\n\n\nnamespace orb_cuda {\n\n\nint bit_pattern_31_[256*4] =\n{\n    8,-3, 9,5/*mean (0), correlation (0)*/,\n    4,2, 7,-12/*mean (1.12461e-05), correlation (0.0437584)*/,\n    -11,9, -8,2/*mean (3.37382e-05), correlation (0.0617409)*/,\n    7,-12, 12,-13/*mean (5.62303e-05), correlation (0.0636977)*/,\n    2,-13, 2,12/*mean (0.000134953), correlation (0.085099)*/,\n    1,-7, 1,6/*mean (0.000528565), correlation (0.0857175)*/,\n    -2,-10, -2,-4/*mean (0.0188821), correlation (0.0985774)*/,\n    -13,-13, -11,-8/*mean (0.0363135), correlation (0.0899616)*/,\n    -13,-3, -12,-9/*mean (0.121806), correlation (0.099849)*/,\n    10,4, 11,9/*mean (0.122065), correlation (0.093285)*/,\n    -13,-8, -8,-9/*mean (0.162787), correlation (0.0942748)*/,\n    -11,7, -9,12/*mean (0.21561), correlation (0.0974438)*/,\n    7,7, 12,6/*mean (0.160583), correlation (0.130064)*/,\n    -4,-5, -3,0/*mean (0.228171), correlation (0.132998)*/,\n    -13,2, -12,-3/*mean (0.00997526), correlation (0.145926)*/,\n    -9,0, -7,5/*mean (0.198234), correlation (0.143636)*/,\n    12,-6, 12,-1/*mean (0.0676226), correlation (0.16689)*/,\n    -3,6, -2,12/*mean (0.166847), correlation (0.171682)*/,\n    -6,-13, -4,-8/*mean (0.101215), correlation (0.179716)*/,\n    11,-13, 12,-8/*mean (0.200641), correlation (0.192279)*/,\n    4,7, 5,1/*mean (0.205106), correlation (0.186848)*/,\n    5,-3, 10,-3/*mean (0.234908), correlation (0.192319)*/,\n    3,-7, 6,12/*mean (0.0709964), correlation (0.210872)*/,\n    -8,-7, -6,-2/*mean (0.0939834), correlation (0.212589)*/,\n    -2,11, -1,-10/*mean (0.127778), correlation (0.20866)*/,\n    -13,12, -8,10/*mean (0.14783), correlation (0.206356)*/,\n    -7,3, -5,-3/*mean (0.182141), correlation (0.198942)*/,\n    -4,2, -3,7/*mean (0.188237), correlation (0.21384)*/,\n    -10,-12, -6,11/*mean (0.14865), correlation (0.23571)*/,\n    5,-12, 6,-7/*mean (0.222312), correlation (0.23324)*/,\n    5,-6, 7,-1/*mean (0.229082), correlation (0.23389)*/,\n    1,0, 4,-5/*mean (0.241577), correlation (0.215286)*/,\n    9,11, 11,-13/*mean (0.00338507), correlation (0.251373)*/,\n    4,7, 4,12/*mean (0.131005), correlation (0.257622)*/,\n    2,-1, 4,4/*mean (0.152755), correlation (0.255205)*/,\n    -4,-12, -2,7/*mean (0.182771), correlation (0.244867)*/,\n    -8,-5, -7,-10/*mean (0.186898), correlation (0.23901)*/,\n    4,11, 9,12/*mean (0.226226), correlation (0.258255)*/,\n    0,-8, 1,-13/*mean (0.0897886), correlation (0.274827)*/,\n    -13,-2, -8,2/*mean (0.148774), correlation (0.28065)*/,\n    -3,-2, -2,3/*mean (0.153048), correlation (0.283063)*/,\n    -6,9, -4,-9/*mean (0.169523), correlation (0.278248)*/,\n    8,12, 10,7/*mean (0.225337), correlation (0.282851)*/,\n    0,9, 1,3/*mean (0.226687), correlation (0.278734)*/,\n    7,-5, 11,-10/*mean (0.00693882), correlation (0.305161)*/,\n    -13,-6, -11,0/*mean (0.0227283), correlation (0.300181)*/,\n    10,7, 12,1/*mean (0.125517), correlation (0.31089)*/,\n    -6,-3, -6,12/*mean (0.131748), correlation (0.312779)*/,\n    10,-9, 12,-4/*mean (0.144827), correlation (0.292797)*/,\n    -13,8, -8,-12/*mean (0.149202), correlation (0.308918)*/,\n    -13,0, -8,-4/*mean (0.160909), correlation (0.310013)*/,\n    3,3, 7,8/*mean (0.177755), correlation (0.309394)*/,\n    5,7, 10,-7/*mean (0.212337), correlation (0.310315)*/,\n    -1,7, 1,-12/*mean (0.214429), correlation (0.311933)*/,\n    3,-10, 5,6/*mean (0.235807), correlation (0.313104)*/,\n    2,-4, 3,-10/*mean (0.00494827), correlation (0.344948)*/,\n    -13,0, -13,5/*mean (0.0549145), correlation (0.344675)*/,\n    -13,-7, -12,12/*mean (0.103385), correlation (0.342715)*/,\n    -13,3, -11,8/*mean (0.134222), correlation (0.322922)*/,\n    -7,12, -4,7/*mean (0.153284), correlation (0.337061)*/,\n    6,-10, 12,8/*mean (0.154881), correlation (0.329257)*/,\n    -9,-1, -7,-6/*mean (0.200967), correlation (0.33312)*/,\n    -2,-5, 0,12/*mean (0.201518), correlation (0.340635)*/,\n    -12,5, -7,5/*mean (0.207805), correlation (0.335631)*/,\n    3,-10, 8,-13/*mean (0.224438), correlation (0.34504)*/,\n    -7,-7, -4,5/*mean (0.239361), correlation (0.338053)*/,\n    -3,-2, -1,-7/*mean (0.240744), correlation (0.344322)*/,\n    2,9, 5,-11/*mean (0.242949), correlation (0.34145)*/,\n    -11,-13, -5,-13/*mean (0.244028), correlation (0.336861)*/,\n    -1,6, 0,-1/*mean (0.247571), correlation (0.343684)*/,\n    5,-3, 5,2/*mean (0.000697256), correlation (0.357265)*/,\n    -4,-13, -4,12/*mean (0.00213675), correlation (0.373827)*/,\n    -9,-6, -9,6/*mean (0.0126856), correlation (0.373938)*/,\n    -12,-10, -8,-4/*mean (0.0152497), correlation (0.364237)*/,\n    10,2, 12,-3/*mean (0.0299933), correlation (0.345292)*/,\n    7,12, 12,12/*mean (0.0307242), correlation (0.366299)*/,\n    -7,-13, -6,5/*mean (0.0534975), correlation (0.368357)*/,\n    -4,9, -3,4/*mean (0.099865), correlation (0.372276)*/,\n    7,-1, 12,2/*mean (0.117083), correlation (0.364529)*/,\n    -7,6, -5,1/*mean (0.126125), correlation (0.369606)*/,\n    -13,11, -12,5/*mean (0.130364), correlation (0.358502)*/,\n    -3,7, -2,-6/*mean (0.131691), correlation (0.375531)*/,\n    7,-8, 12,-7/*mean (0.160166), correlation (0.379508)*/,\n    -13,-7, -11,-12/*mean (0.167848), correlation (0.353343)*/,\n    1,-3, 12,12/*mean (0.183378), correlation (0.371916)*/,\n    2,-6, 3,0/*mean (0.228711), correlation (0.371761)*/,\n    -4,3, -2,-13/*mean (0.247211), correlation (0.364063)*/,\n    -1,-13, 1,9/*mean (0.249325), correlation (0.378139)*/,\n    7,1, 8,-6/*mean (0.000652272), correlation (0.411682)*/,\n    1,-1, 3,12/*mean (0.00248538), correlation (0.392988)*/,\n    9,1, 12,6/*mean (0.0206815), correlation (0.386106)*/,\n    -1,-9, -1,3/*mean (0.0364485), correlation (0.410752)*/,\n    -13,-13, -10,5/*mean (0.0376068), correlation (0.398374)*/,\n    7,7, 10,12/*mean (0.0424202), correlation (0.405663)*/,\n    12,-5, 12,9/*mean (0.0942645), correlation (0.410422)*/,\n    6,3, 7,11/*mean (0.1074), correlation (0.413224)*/,\n    5,-13, 6,10/*mean (0.109256), correlation (0.408646)*/,\n    2,-12, 2,3/*mean (0.131691), correlation (0.416076)*/,\n    3,8, 4,-6/*mean (0.165081), correlation (0.417569)*/,\n    2,6, 12,-13/*mean (0.171874), correlation (0.408471)*/,\n    9,-12, 10,3/*mean (0.175146), correlation (0.41296)*/,\n    -8,4, -7,9/*mean (0.183682), correlation (0.402956)*/,\n    -11,12, -4,-6/*mean (0.184672), correlation (0.416125)*/,\n    1,12, 2,-8/*mean (0.191487), correlation (0.386696)*/,\n    6,-9, 7,-4/*mean (0.192668), correlation (0.394771)*/,\n    2,3, 3,-2/*mean (0.200157), correlation (0.408303)*/,\n    6,3, 11,0/*mean (0.204588), correlation (0.411762)*/,\n    3,-3, 8,-8/*mean (0.205904), correlation (0.416294)*/,\n    7,8, 9,3/*mean (0.213237), correlation (0.409306)*/,\n    -11,-5, -6,-4/*mean (0.243444), correlation (0.395069)*/,\n    -10,11, -5,10/*mean (0.247672), correlation (0.413392)*/,\n    -5,-8, -3,12/*mean (0.24774), correlation (0.411416)*/,\n    -10,5, -9,0/*mean (0.00213675), correlation (0.454003)*/,\n    8,-1, 12,-6/*mean (0.0293635), correlation (0.455368)*/,\n    4,-6, 6,-11/*mean (0.0404971), correlation (0.457393)*/,\n    -10,12, -8,7/*mean (0.0481107), correlation (0.448364)*/,\n    4,-2, 6,7/*mean (0.050641), correlation (0.455019)*/,\n    -2,0, -2,12/*mean (0.0525978), correlation (0.44338)*/,\n    -5,-8, -5,2/*mean (0.0629667), correlation (0.457096)*/,\n    7,-6, 10,12/*mean (0.0653846), correlation (0.445623)*/,\n    -9,-13, -8,-8/*mean (0.0858749), correlation (0.449789)*/,\n    -5,-13, -5,-2/*mean (0.122402), correlation (0.450201)*/,\n    8,-8, 9,-13/*mean (0.125416), correlation (0.453224)*/,\n    -9,-11, -9,0/*mean (0.130128), correlation (0.458724)*/,\n    1,-8, 1,-2/*mean (0.132467), correlation (0.440133)*/,\n    7,-4, 9,1/*mean (0.132692), correlation (0.454)*/,\n    -2,1, -1,-4/*mean (0.135695), correlation (0.455739)*/,\n    11,-6, 12,-11/*mean (0.142904), correlation (0.446114)*/,\n    -12,-9, -6,4/*mean (0.146165), correlation (0.451473)*/,\n    3,7, 7,12/*mean (0.147627), correlation (0.456643)*/,\n    5,5, 10,8/*mean (0.152901), correlation (0.455036)*/,\n    0,-4, 2,8/*mean (0.167083), correlation (0.459315)*/,\n    -9,12, -5,-13/*mean (0.173234), correlation (0.454706)*/,\n    0,7, 2,12/*mean (0.18312), correlation (0.433855)*/,\n    -1,2, 1,7/*mean (0.185504), correlation (0.443838)*/,\n    5,11, 7,-9/*mean (0.185706), correlation (0.451123)*/,\n    3,5, 6,-8/*mean (0.188968), correlation (0.455808)*/,\n    -13,-4, -8,9/*mean (0.191667), correlation (0.459128)*/,\n    -5,9, -3,-3/*mean (0.193196), correlation (0.458364)*/,\n    -4,-7, -3,-12/*mean (0.196536), correlation (0.455782)*/,\n    6,5, 8,0/*mean (0.1972), correlation (0.450481)*/,\n    -7,6, -6,12/*mean (0.199438), correlation (0.458156)*/,\n    -13,6, -5,-2/*mean (0.211224), correlation (0.449548)*/,\n    1,-10, 3,10/*mean (0.211718), correlation (0.440606)*/,\n    4,1, 8,-4/*mean (0.213034), correlation (0.443177)*/,\n    -2,-2, 2,-13/*mean (0.234334), correlation (0.455304)*/,\n    2,-12, 12,12/*mean (0.235684), correlation (0.443436)*/,\n    -2,-13, 0,-6/*mean (0.237674), correlation (0.452525)*/,\n    4,1, 9,3/*mean (0.23962), correlation (0.444824)*/,\n    -6,-10, -3,-5/*mean (0.248459), correlation (0.439621)*/,\n    -3,-13, -1,1/*mean (0.249505), correlation (0.456666)*/,\n    7,5, 12,-11/*mean (0.00119208), correlation (0.495466)*/,\n    4,-2, 5,-7/*mean (0.00372245), correlation (0.484214)*/,\n    -13,9, -9,-5/*mean (0.00741116), correlation (0.499854)*/,\n    7,1, 8,6/*mean (0.0208952), correlation (0.499773)*/,\n    7,-8, 7,6/*mean (0.0220085), correlation (0.501609)*/,\n    -7,-4, -7,1/*mean (0.0233806), correlation (0.496568)*/,\n    -8,11, -7,-8/*mean (0.0236505), correlation (0.489719)*/,\n    -13,6, -12,-8/*mean (0.0268781), correlation (0.503487)*/,\n    2,4, 3,9/*mean (0.0323324), correlation (0.501938)*/,\n    10,-5, 12,3/*mean (0.0399235), correlation (0.494029)*/,\n    -6,-5, -6,7/*mean (0.0420153), correlation (0.486579)*/,\n    8,-3, 9,-8/*mean (0.0548021), correlation (0.484237)*/,\n    2,-12, 2,8/*mean (0.0616622), correlation (0.496642)*/,\n    -11,-2, -10,3/*mean (0.0627755), correlation (0.498563)*/,\n    -12,-13, -7,-9/*mean (0.0829622), correlation (0.495491)*/,\n    -11,0, -10,-5/*mean (0.0843342), correlation (0.487146)*/,\n    5,-3, 11,8/*mean (0.0929937), correlation (0.502315)*/,\n    -2,-13, -1,12/*mean (0.113327), correlation (0.48941)*/,\n    -1,-8, 0,9/*mean (0.132119), correlation (0.467268)*/,\n    -13,-11, -12,-5/*mean (0.136269), correlation (0.498771)*/,\n    -10,-2, -10,11/*mean (0.142173), correlation (0.498714)*/,\n    -3,9, -2,-13/*mean (0.144141), correlation (0.491973)*/,\n    2,-3, 3,2/*mean (0.14892), correlation (0.500782)*/,\n    -9,-13, -4,0/*mean (0.150371), correlation (0.498211)*/,\n    -4,6, -3,-10/*mean (0.152159), correlation (0.495547)*/,\n    -4,12, -2,-7/*mean (0.156152), correlation (0.496925)*/,\n    -6,-11, -4,9/*mean (0.15749), correlation (0.499222)*/,\n    6,-3, 6,11/*mean (0.159211), correlation (0.503821)*/,\n    -13,11, -5,5/*mean (0.162427), correlation (0.501907)*/,\n    11,11, 12,6/*mean (0.16652), correlation (0.497632)*/,\n    7,-5, 12,-2/*mean (0.169141), correlation (0.484474)*/,\n    -1,12, 0,7/*mean (0.169456), correlation (0.495339)*/,\n    -4,-8, -3,-2/*mean (0.171457), correlation (0.487251)*/,\n    -7,1, -6,7/*mean (0.175), correlation (0.500024)*/,\n    -13,-12, -8,-13/*mean (0.175866), correlation (0.497523)*/,\n    -7,-2, -6,-8/*mean (0.178273), correlation (0.501854)*/,\n    -8,5, -6,-9/*mean (0.181107), correlation (0.494888)*/,\n    -5,-1, -4,5/*mean (0.190227), correlation (0.482557)*/,\n    -13,7, -8,10/*mean (0.196739), correlation (0.496503)*/,\n    1,5, 5,-13/*mean (0.19973), correlation (0.499759)*/,\n    1,0, 10,-13/*mean (0.204465), correlation (0.49873)*/,\n    9,12, 10,-1/*mean (0.209334), correlation (0.49063)*/,\n    5,-8, 10,-9/*mean (0.211134), correlation (0.503011)*/,\n    -1,11, 1,-13/*mean (0.212), correlation (0.499414)*/,\n    -9,-3, -6,2/*mean (0.212168), correlation (0.480739)*/,\n    -1,-10, 1,12/*mean (0.212731), correlation (0.502523)*/,\n    -13,1, -8,-10/*mean (0.21327), correlation (0.489786)*/,\n    8,-11, 10,-6/*mean (0.214159), correlation (0.488246)*/,\n    2,-13, 3,-6/*mean (0.216993), correlation (0.50287)*/,\n    7,-13, 12,-9/*mean (0.223639), correlation (0.470502)*/,\n    -10,-10, -5,-7/*mean (0.224089), correlation (0.500852)*/,\n    -10,-8, -8,-13/*mean (0.228666), correlation (0.502629)*/,\n    4,-6, 8,5/*mean (0.22906), correlation (0.498305)*/,\n    3,12, 8,-13/*mean (0.233378), correlation (0.503825)*/,\n    -4,2, -3,-3/*mean (0.234323), correlation (0.476692)*/,\n    5,-13, 10,-12/*mean (0.236392), correlation (0.475462)*/,\n    4,-13, 5,-1/*mean (0.236842), correlation (0.504132)*/,\n    -9,9, -4,3/*mean (0.236977), correlation (0.497739)*/,\n    0,3, 3,-9/*mean (0.24314), correlation (0.499398)*/,\n    -12,1, -6,1/*mean (0.243297), correlation (0.489447)*/,\n    3,2, 4,-8/*mean (0.00155196), correlation (0.553496)*/,\n    -10,-10, -10,9/*mean (0.00239541), correlation (0.54297)*/,\n    8,-13, 12,12/*mean (0.0034413), correlation (0.544361)*/,\n    -8,-12, -6,-5/*mean (0.003565), correlation (0.551225)*/,\n    2,2, 3,7/*mean (0.00835583), correlation (0.55285)*/,\n    10,6, 11,-8/*mean (0.00885065), correlation (0.540913)*/,\n    6,8, 8,-12/*mean (0.0101552), correlation (0.551085)*/,\n    -7,10, -6,5/*mean (0.0102227), correlation (0.533635)*/,\n    -3,-9, -3,9/*mean (0.0110211), correlation (0.543121)*/,\n    -1,-13, -1,5/*mean (0.0113473), correlation (0.550173)*/,\n    -3,-7, -3,4/*mean (0.0140913), correlation (0.554774)*/,\n    -8,-2, -8,3/*mean (0.017049), correlation (0.55461)*/,\n    4,2, 12,12/*mean (0.01778), correlation (0.546921)*/,\n    2,-5, 3,11/*mean (0.0224022), correlation (0.549667)*/,\n    6,-9, 11,-13/*mean (0.029161), correlation (0.546295)*/,\n    3,-1, 7,12/*mean (0.0303081), correlation (0.548599)*/,\n    11,-1, 12,4/*mean (0.0355151), correlation (0.523943)*/,\n    -3,0, -3,6/*mean (0.0417904), correlation (0.543395)*/,\n    4,-11, 4,12/*mean (0.0487292), correlation (0.542818)*/,\n    2,-4, 2,1/*mean (0.0575124), correlation (0.554888)*/,\n    -10,-6, -8,1/*mean (0.0594242), correlation (0.544026)*/,\n    -13,7, -11,1/*mean (0.0597391), correlation (0.550524)*/,\n    -13,12, -11,-13/*mean (0.0608974), correlation (0.55383)*/,\n    6,0, 11,-13/*mean (0.065126), correlation (0.552006)*/,\n    0,-1, 1,4/*mean (0.074224), correlation (0.546372)*/,\n    -13,3, -9,-2/*mean (0.0808592), correlation (0.554875)*/,\n    -9,8, -6,-3/*mean (0.0883378), correlation (0.551178)*/,\n    -13,-6, -8,-2/*mean (0.0901035), correlation (0.548446)*/,\n    5,-9, 8,10/*mean (0.0949843), correlation (0.554694)*/,\n    2,7, 3,-9/*mean (0.0994152), correlation (0.550979)*/,\n    -1,-6, -1,-1/*mean (0.10045), correlation (0.552714)*/,\n    9,5, 11,-2/*mean (0.100686), correlation (0.552594)*/,\n    11,-3, 12,-8/*mean (0.101091), correlation (0.532394)*/,\n    3,0, 3,5/*mean (0.101147), correlation (0.525576)*/,\n    -1,4, 0,10/*mean (0.105263), correlation (0.531498)*/,\n    3,-6, 4,5/*mean (0.110785), correlation (0.540491)*/,\n    -13,0, -10,5/*mean (0.112798), correlation (0.536582)*/,\n    5,8, 12,11/*mean (0.114181), correlation (0.555793)*/,\n    8,9, 9,-6/*mean (0.117431), correlation (0.553763)*/,\n    7,-4, 8,-12/*mean (0.118522), correlation (0.553452)*/,\n    -10,4, -10,9/*mean (0.12094), correlation (0.554785)*/,\n    7,3, 12,4/*mean (0.122582), correlation (0.555825)*/,\n    9,-7, 10,-2/*mean (0.124978), correlation (0.549846)*/,\n    7,0, 12,-2/*mean (0.127002), correlation (0.537452)*/,\n    -1,-6, 0,-11/*mean (0.127148), correlation (0.547401)*/\n};\n\n\nvoid ORB_GPU::fill_bitpattern(signed char* pattern_x, signed char* pattern_y)\n{\n    for(int i=0;i<512;i++)\n    {\n        pattern_x[i] = bit_pattern_31_[2*i];\n        pattern_y[i] = bit_pattern_31_[2*i+1];\n    }\n}\n\n}\n"
  },
  {
    "path": "src/cuda/orb_copy_output.cu",
    "content": "#include \"cuda/orb_gpu.hpp\"\n\n#include<chrono>\n\n\nnamespace orb_cuda {\n\n\n#define CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK 512\n\n\n__global__ void ORB_copy_output_GPU(int n_threads,\n                                    const int octave,\n                                    const int width,\n                                    const float scale,\n                                    const int* keypoints_x,\n                                    const int* keypoints_y,\n                                    const int* keypoints_score,\n                                    const float* keypoints_angle,\n                                    int* keypoints_x_op,\n                                    int* keypoints_y_op,\n                                    float* keypoints_angle_op,\n                                    int* keypoints_response_op,\n                                    int* keypoints_octave_op,\n                                    int* keypoints_size_op)\n{\n    int index = blockDim.x * blockIdx.x +  threadIdx.x;\n\n    if(index < n_threads)\n    {\n        const int kp_x =keypoints_x[index];\n        const int kp_y =keypoints_y[index];\n\n        keypoints_x_op[index] = kp_x * scale;\n        keypoints_y_op[index] = kp_y * scale;\n        keypoints_angle_op[index] = keypoints_angle[index] * (180.0 / M_PI);\n\n//        const int offset = kp_y * width + kp_x;\n        keypoints_response_op[index] = keypoints_score[index];\n\n        keypoints_octave_op[index] = octave;\n        keypoints_size_op[index] = 31 * scale;\n    }\n\n}\n\n\n\nvoid ORB_GPU::copy_output(const int n_keypoints,\n                          const int octave,\n                          const int width,\n                          const float scale,\n                          const int* keypoints_x,\n                          const int* keypoints_y,\n                          const int* keypoints_score,\n                          const float* keypoints_angle,\n                          int* keypoints_x_op,\n                          int* keypoints_y_op,\n                          int* keypoints_response_op,\n                          float* keypoints_angle_op,\n                          int* keypoints_octave_op,\n                          int* keypoints_size_op,\n                          cudaStream_t& cuda_stream)\n{\n\n    const int n_threads =  n_keypoints;\n\n    int CUDA_NUM_BLOCKS = (n_threads - 1) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK  + CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK;\n\n\n    ORB_copy_output_GPU<<<CUDA_NUM_BLOCKS, CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK, 0, cuda_stream>>>(\n                                                                                           n_threads,\n                                                                                           octave,\n                                                                                           width,\n                                                                                           scale,\n                                                                                           keypoints_x,\n                                                                                           keypoints_y,\n                                                                                           keypoints_score,\n                                                                                           keypoints_angle,\n                                                                                           keypoints_x_op,\n                                                                                           keypoints_y_op,\n                                                                                           keypoints_angle_op,\n                                                                                           keypoints_response_op,\n                                                                                           keypoints_octave_op,\n                                                                                           keypoints_size_op\n                                                                                           );\n\n\n}\n\n}\n"
  },
  {
    "path": "src/cuda/orb_descriptor.cu",
    "content": "#include \"cuda/orb_gpu.hpp\"\n\n#include<chrono>\n\n\nnamespace orb_cuda {\n\n\n#define CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK 512\n\n\n__global__ void ORB_compute_descriptorGPU(int n_threads,\n                                          int height, int width,\n                                          unsigned char* image_data,\n                                          int image_pitch,\n                                          signed char* pattern_x_data,\n                                          signed char* pattern_y_data,\n                                          int n_keypoints,\n                                          int* keypoints_x,\n                                          int* keypoints_y,\n                                          float* keypoints_angle,\n                                          unsigned char* keypoints_descriptor)\n{\n    int index = blockDim.x * blockIdx.x +  threadIdx.x;\n\n    if(index < n_threads)\n    {\n        int h = index / 32;\n        int w = index % 32;\n\n        float angle = keypoints_angle[h];\n        float a = cosf(angle);\n        float b = sinf(angle);\n\n        const unsigned char* center = image_data + keypoints_y[h] * image_pitch + keypoints_x[h];\n        const signed char* pattern_x = pattern_x_data + w * 16;\n        const signed char* pattern_y = pattern_y_data + w * 16;\n\n        unsigned char val = 0x00;\n\n        for(int i=0;i<8;i++)\n        {\n            int t0;\n            int t1;\n\n            int first_idx = i*2;\n            int second_idx = i*2+1;\n            {\n                int patternx = pattern_x[first_idx];\n                int patterny = pattern_y[first_idx];\n                int rowoffset = rintf(patternx * b + patterny * a) * image_pitch;\n                int coloffset = rintf(patternx * a - patterny * b);\n\n                t0 = center[rowoffset + coloffset];\n            }\n            {\n                int patternx = pattern_x[second_idx];\n                int patterny = pattern_y[second_idx];\n                int rowoffset = rintf(patternx * b + patterny * a) * image_pitch;\n                int coloffset = rintf(patternx * a - patterny * b);\n\n                t1 = center[rowoffset + coloffset];\n            }\n            val |= ((t0 < t1) << i);\n        }\n       keypoints_descriptor[h * 32 + w] = val;\n    }\n\n}\n\n\n\nvoid ORB_GPU::ORB_compute_descriptor(int height, int width,\n                                     unsigned char* image_data_gpu,\n                                     int image_pitch,\n                                     signed char* pattern_x_gpu,\n                                     signed char* pattern_y_gpu,\n                                     int n_keypoints,\n                                     int* keypoints_x_gpu,\n                                     int* keypoints_y_gpu,\n                                     float* keypoints_angle_gpu,\n                                     unsigned char* keypoints_descriptor_gpu,\n                                     cudaStream_t& cuda_stream)\n{\n    {\n        int n_threads =  n_keypoints * 32;\n\n        int CUDA_NUM_BLOCKS = (n_threads - 1) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK  + CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK;\n\n\n        ORB_compute_descriptorGPU<<<CUDA_NUM_BLOCKS, CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK, 0, cuda_stream>>>(\n                                                                                                     n_threads,\n                                                                                                     height, width,\n                                                                                                     image_data_gpu,\n                                                                                                     image_pitch,\n                                                                                                     pattern_x_gpu,\n                                                                                                     pattern_y_gpu,\n                                                                                                     n_keypoints,\n                                                                                                     keypoints_x_gpu,\n                                                                                                     keypoints_y_gpu,\n                                                                                                     keypoints_angle_gpu,\n                                                                                                     keypoints_descriptor_gpu\n                                                                                                     );\n\n    }\n}\n\n}\n"
  },
  {
    "path": "src/cuda/orb_gaussian.cu",
    "content": "#include \"cuda/orb_gpu.hpp\"\n\n#include<vector>\n#include<opencv2/opencv.hpp>\n\n#include<cuda.h>\n#include<cuda_device_runtime_api.h>\n#include<cuda_runtime_api.h>\n\n#include<chrono>\n\n\nnamespace orb_cuda {\n\n\n#define CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK_V2 32\n\n#define CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK 512\n\n\n__global__ void imgaussian_GPU(int n_threads,\n                               int height, int width,\n                               int roiheight, int roiwidth,\n                               unsigned char* image_data,\n                               int image_pitch,\n                               unsigned char* image_data_gaussian,\n                               int image_gaussian_pitch,\n                               float* gaussian_weights)\n{\n    int index = blockDim.x * blockIdx.x +  threadIdx.x;\n\n    if(index < n_threads)\n    {\n        int h = index / roiwidth;\n        int w = index % roiwidth;\n\n        int h_im = h + BORDER_SKIP;\n        int w_im = w + BORDER_SKIP;\n\n        int count = 0;\n        float val = 0;\n\n//#define GAUSSIAN_UNROLL\n\n#ifndef GAUSSIAN_UNROLL\n\n#pragma unroll\n        for(int i=-3;i<=3;i++)\n        {\n            int row_offset = (h_im + i) * image_pitch;\n#pragma unroll\n            for(int j=-3;j<=3;j++)\n            {\n                int col_offset = w_im + j;\n                val += gaussian_weights[count++] * image_data[row_offset + col_offset];\n            }\n        }\n\n#else\n\n        int offset = 0;\n\n        offset = (h_im - 3) * image_pitch + w_im;\n\n        val += gaussian_weights[0] * image_data[offset-3];\n        val += gaussian_weights[1] * image_data[offset-2];\n        val += gaussian_weights[2] * image_data[offset-1];\n        val += gaussian_weights[3] * image_data[offset];\n        val += gaussian_weights[4] * image_data[offset+1];\n        val += gaussian_weights[5] * image_data[offset+2];\n        val += gaussian_weights[6] * image_data[offset+3];\n\n        offset = (h_im - 2) * image_pitch + w_im;\n\n        val += gaussian_weights[7] * image_data[offset-3];\n        val += gaussian_weights[8] * image_data[offset-2];\n        val += gaussian_weights[9] * image_data[offset-1];\n        val += gaussian_weights[10] * image_data[offset];\n        val += gaussian_weights[11] * image_data[offset+1];\n        val += gaussian_weights[12] * image_data[offset+2];\n        val += gaussian_weights[13] * image_data[offset+3];\n\n\n        offset = (h_im - 1) * image_pitch + w_im;\n\n        val += gaussian_weights[14] * image_data[offset-3];\n        val += gaussian_weights[15] * image_data[offset-2];\n        val += gaussian_weights[16] * image_data[offset-1];\n        val += gaussian_weights[17] * image_data[offset];\n        val += gaussian_weights[18] * image_data[offset+1];\n        val += gaussian_weights[19] * image_data[offset+2];\n        val += gaussian_weights[20] * image_data[offset+3];\n\n        offset = (h_im - 0) * image_pitch + w_im;\n\n        val += gaussian_weights[21] * image_data[offset-3];\n        val += gaussian_weights[22] * image_data[offset-2];\n        val += gaussian_weights[23] * image_data[offset-1];\n        val += gaussian_weights[24] * image_data[offset];\n        val += gaussian_weights[25] * image_data[offset+1];\n        val += gaussian_weights[26] * image_data[offset+2];\n        val += gaussian_weights[27] * image_data[offset+3];\n\n        offset = (h_im + 1) * image_pitch + w_im;\n\n        val += gaussian_weights[28] * image_data[offset-3];\n        val += gaussian_weights[29] * image_data[offset-2];\n        val += gaussian_weights[30] * image_data[offset-1];\n        val += gaussian_weights[31] * image_data[offset];\n        val += gaussian_weights[32] * image_data[offset+1];\n        val += gaussian_weights[33] * image_data[offset+2];\n        val += gaussian_weights[34] * image_data[offset+3];\n\n        offset = (h_im + 2) * image_pitch + w_im;\n\n        val += gaussian_weights[35] * image_data[offset-3];\n        val += gaussian_weights[36] * image_data[offset-2];\n        val += gaussian_weights[37] * image_data[offset-1];\n        val += gaussian_weights[38] * image_data[offset];\n        val += gaussian_weights[39] * image_data[offset+1];\n        val += gaussian_weights[40] * image_data[offset+2];\n        val += gaussian_weights[41] * image_data[offset+3];\n\n        offset = (h_im + 3) * image_pitch + w_im;\n\n        val += gaussian_weights[42] * image_data[offset-3];\n        val += gaussian_weights[43] * image_data[offset-2];\n        val += gaussian_weights[44] * image_data[offset-1];\n        val += gaussian_weights[45] * image_data[offset];\n        val += gaussian_weights[46] * image_data[offset+1];\n        val += gaussian_weights[47] * image_data[offset+2];\n        val += gaussian_weights[48] * image_data[offset+3];\n#endif\n\n        image_data_gaussian[h_im * image_gaussian_pitch + w_im] = val;\n    }\n\n}\n\n\n\n__global__ void imgaussian_GPU_v2(int n_threads,\n                                  int height, int width,\n                                  int roiheight, int roiwidth,\n                                  unsigned char* image_data,\n                                  unsigned char* image_data_gaussian,\n                                  float* gaussian_weights)\n{\n    int index = blockDim.x * blockIdx.x +  threadIdx.x;\n\n    if(index < n_threads)\n    {\n        if(threadIdx.x < 28)   // per block only 3 locations\n        {\n            __shared__ float shared_sum[32];\n\n            const int idx = (threadIdx.x / 7) +  3 * blockIdx.x;\n            const int idx_w = (threadIdx.x % 7);\n\n            const int idx_h = (threadIdx.x / 7);\n\n            //            const int eff_h = height - 2*BORDER_SKIP;\n            const int eff_w = width - 2*3;\n\n            int h = idx / eff_w;\n            int w = idx % eff_w;\n\n            int h_im = h + 3;\n            int w_im = w + 3;\n\n            if( h_im < height && w_im < width)\n            {\n                int count =0;\n                int row_offset = 0;\n                int col_offset = 0;\n\n                col_offset =  w_im - 3 + idx_w;\n\n                float sum = 0;\n                for(int i=-3;i<3;i++)\n                {\n                    row_offset = (h_im + i) * width;\n\n                    sum += gaussian_weights[count*7+idx_w] * image_data[row_offset + col_offset];\n                    count++;\n                }\n\n                shared_sum[threadIdx.x] = sum;\n\n                __syncthreads();\n\n                if(threadIdx.x % 7 == 0)\n                {\n                    float sum = 0;\n                    for(int i=0;i<7;i++)\n                        sum += shared_sum[idx_h*7+i];\n\n                    image_data_gaussian[h_im * width + w_im] = sum;\n\n                }\n            }\n\n        }\n    }\n}\n\n\n\nvoid ORB_GPU::compute_gaussian(int height, int width,\n                               unsigned char* image_data_gpu,\n                               int image_pitch,\n                               unsigned char* image_data_gaussian_gpu,\n                               int image_gaussian_pitch,\n                               float* gaussian_weights_gpu,\n                               cudaStream_t& cuda_stream)\n{\n    {\n        // 3 is (7-1)/2 for gaussian kernel of 7\n        // we dont process border because they are not involved in anycomputation\n        // in orb because of BORDER_SKIP and BORDER_OFFSET\n        int roiheight = (height - 2 * BORDER_SKIP);\n        int roiwidth  = (width - 2 * BORDER_SKIP);\n\n        int n_threads =  roiheight * roiwidth;\n\n        int CUDA_NUM_BLOCKS = (n_threads - 1) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK  + CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK;\n\n\n        imgaussian_GPU<<<CUDA_NUM_BLOCKS, CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK, 0, cuda_stream>>>(\n                                                                                          n_threads,\n                                                                                          height, width,\n                                                                                          roiheight, roiwidth,\n                                                                                          image_data_gpu,\n                                                                                          image_pitch,\n                                                                                          image_data_gaussian_gpu,\n                                                                                          image_gaussian_pitch,\n                                                                                          gaussian_weights_gpu);\n\n\n        // cz 3 per block\n\n        //        int CUDA_NUM_BLOCKS = ((roiheight * roiwidth - 1) / 3)  + 1;\n        //        int n_threads =  CUDA_NUM_BLOCKS * CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK_V2;\n\n\n        //        imgaussian_GPU_v2<<<CUDA_NUM_BLOCKS, CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK_V2, 0, cuda_stream>>>(\n        //                                                                                             n_threads,\n        //                                                                                             height, width,\n        //                                                                                             roiheight, roiwidth,\n        //                                                                                             image_data_gpu,\n        //                                                                                             image_data_gaussian_gpu,\n        //                                                                                             gaussian_weights_gpu);\n\n    }\n}\n\n\n\n\n__global__ void imgaussian_GPU_unroll(int n_threads,\n                                      int height, int width,\n                                      int roiheight, int roiwidth,\n                                      unsigned char* image_data,\n                                      float* gaussian_weights,\n                                      unsigned char* gaussian_unrolling)\n{\n    int index = blockDim.x * blockIdx.x +  threadIdx.x;\n\n    if(index < n_threads)\n    {\n        int h = (index / 7) / roiwidth;\n        int w = (index / 7) % roiwidth;\n\n        int h_im = h + 3;\n        int w_im = w + 3;\n\n        int kernel_loc_w = index % 7;\n        int col_offset = w_im + kernel_loc_w - 3;\n\n        float val = 0;\n        int count = 0;\n\n        for(int i=-3;i<=3;i++)\n        {\n            int row_offset = (h_im + i) * width;\n            val += gaussian_weights[count * 7 + kernel_loc_w] * image_data[row_offset + col_offset];\n            count++;\n        }\n\n        const int spatial_offset = roiwidth * roiheight;\n        const int spatial_w = index / 7;\n\n        gaussian_unrolling[kernel_loc_w * spatial_offset + spatial_w] = val;\n    }\n\n}\n\n\n__global__ void imgaussian_GPU_reduce(int n_threads,\n                                      int height, int width,\n                                      int roiheight, int roiwidth,\n                                      unsigned char* gaussian_unrolling,\n                                      unsigned char* image_data_gaussian)\n{\n    int index = blockDim.x * blockIdx.x +  threadIdx.x;\n\n    if(index < n_threads)\n    {\n        const int h = index / roiwidth;\n        const int w = index % roiwidth;\n\n        const int h_im = h + 3;\n        const int w_im = w + 3;\n\n        const int col_offset = index;\n\n        float val = 0;\n\n        for(int i=0;i<7;i++)\n        {\n            int row_offset = i * n_threads;\n            val +=  gaussian_unrolling[row_offset + col_offset];\n        }\n\n        image_data_gaussian[h_im * width + w_im] = val;\n    }\n}\n\n\n//__global__ void imgaussian_GPU_unroll(int n_threads,\n//                                      int height, int width,\n//                                      int roiheight, int roiwidth,\n//                                      unsigned char* image_data,\n//                                      float* gaussian_weights,\n//                                      unsigned char* gaussian_unrolling)\n//{\n//    int index = blockDim.x * blockIdx.x +  threadIdx.x;\n\n//    if(index < n_threads)\n//    {\n//        int h = (index / 7) / roiwidth;\n//        int w = (index / 7) % roiwidth;\n\n//        int h_im = h + 3;\n//        int w_im = w + 3;\n\n//        int kernel_loc_w = index % 7;\n//        int col_offset = w_im + kernel_loc_w - 3;\n\n//        float val = 0;\n//        int count = 0;\n\n//        for(int i=-3;i<=3;i++)\n//        {\n//            int row_offset = (h_im + i) * width;\n//            val += gaussian_weights[count * 7 + kernel_loc_w] * image_data[row_offset + col_offset];\n//            count++;\n//        }\n\n//        const int idx = h * roiwidth + w;\n\n//        gaussian_unrolling[idx * 8 + kernel_loc_w] = val;\n//    }\n\n//}\n\n\n//__global__ void imgaussian_GPU_reduce(int n_threads,\n//                                      int height, int width,\n//                                      int roiheight, int roiwidth,\n//                                      unsigned char* gaussian_unrolling,\n//                                      unsigned char* image_data_gaussian)\n//{\n//    int index = blockDim.x * blockIdx.x +  threadIdx.x;\n\n//    if(index < n_threads)\n//    {\n//        __shared__ int shared_sum[32];\n\n//        const int thread_blkidx = threadIdx.x;\n\n//        const int h = (index/32) / roiwidth;\n//        const int w = (index/32) % roiwidth;\n\n//        const int h_im = h + 3;\n//        const int w_im = w + 3;\n\n//        shared_sum[thread_blkidx] = gaussian_unrolling[index];\n\n//        int groupsize = 4;\n\n//        for(int i=0;i<3;i++)\n//        {\n//            if(thread_blkidx < groupsize)\n//                shared_sum[thread_blkidx] += shared_sum[thread_blkidx + groupsize];\n//        }\n\n//        if(thread_blkidx == 0)\n//        {\n//            image_data_gaussian[h_im * width + w_im] = shared_sum[0];\n//        }\n\n//    }\n//}\n\n\n\nvoid ORB_GPU::compute_gaussian_v2(int height, int width,\n                                  unsigned char* image_data_gpu,\n                                  unsigned char* gaussian_unrolling,\n                                  unsigned char* image_data_gaussian_gpu,\n                                  float* gaussian_weights_gpu,\n                                  cudaStream_t& cuda_stream)\n{\n\n\n    {\n        // 3 is (7-1)/2 for gaussian kernel of 7\n        // we dont process border because they are not involved in anycomputation\n        // in orb because of BORDER_SKIP and BORDER_OFFSET\n        int roiheight = (height - 2 * 3);\n        int roiwidth  = (width - 2 * 3);\n\n        int n_threads =  roiheight * roiwidth * 7;\n\n        int CUDA_NUM_BLOCKS = (n_threads -1 ) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK + 1;\n\n\n        imgaussian_GPU_unroll<<<CUDA_NUM_BLOCKS, CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK, 0, cuda_stream>>>(\n                                                                                                 n_threads,\n                                                                                                 height, width,\n                                                                                                 roiheight, roiwidth,\n                                                                                                 image_data_gpu,\n                                                                                                 gaussian_weights_gpu,\n                                                                                                 gaussian_unrolling);\n\n        cudaStreamSynchronize(cuda_stream);\n        std::cout << \" ---- \" << cudaGetErrorString(cudaGetLastError()) << \"\\n\";\n\n    }\n\n\n    {\n        // 3 is (7-1)/2 for gaussian kernel of 7\n        // we dont process border because they are not involved in anycomputation\n        // in orb because of BORDER_SKIP and BORDER_OFFSET\n        int roiheight = (height - 2 * 3);\n        int roiwidth  = (width - 2 * 3);\n\n        int n_threads =  roiheight * roiwidth;\n\n        int CUDA_NUM_BLOCKS = (n_threads -1 ) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK + 1;\n\n\n        imgaussian_GPU_reduce<<<CUDA_NUM_BLOCKS, CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK, 0, cuda_stream>>>(\n                                                                                                 n_threads,\n                                                                                                 height, width,\n                                                                                                 roiheight, roiwidth,\n                                                                                                 gaussian_unrolling,\n                                                                                                 image_data_gaussian_gpu);\n\n        cudaStreamSynchronize(cuda_stream);\n\n        std::cout << \" **** \" << cudaGetErrorString(cudaGetLastError()) << \"\\n\";\n    }\n\n\n    //    {\n    //        // 3 is (7-1)/2 for gaussian kernel of 7\n    //        // we dont process border because they are not involved in anycomputation\n    //        // in orb because of BORDER_SKIP and BORDER_OFFSET\n    //        int roiheight = (height - 2 * 3);\n    //        int roiwidth  = (width - 2 * 3);\n\n    //        int n_threads =  roiheight * roiwidth * 7;\n\n    //        int CUDA_NUM_BLOCKS = (n_threads -1 ) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK + 1;\n\n\n    //        imgaussian_GPU_unroll<<<CUDA_NUM_BLOCKS, CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK, 0, cuda_stream>>>(\n    //                                                                                                 n_threads,\n    //                                                                                                 height, width,\n    //                                                                                                 roiheight, roiwidth,\n    //                                                                                                 image_data_gpu,\n    //                                                                                                 gaussian_weights_gpu,\n    //                                                                                                 gaussian_unrolling);\n\n    //        cudaStreamSynchronize(cuda_stream);\n    //        std::cout << \" ---- \" << cudaGetErrorString(cudaGetLastError()) << \"\\n\";\n\n    //    }\n\n\n    //    {\n    //        // 3 is (7-1)/2 for gaussian kernel of 7\n    //        // we dont process border because they are not involved in anycomputation\n    //        // in orb because of BORDER_SKIP and BORDER_OFFSET\n    //        int roiheight = (height - 2 * 3);\n    //        int roiwidth  = (width - 2 * 3);\n\n    //        int n_threads =  roiheight * roiwidth * 32;\n\n    //        int CUDA_NUM_BLOCKS = (n_threads -1 ) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK_V2 + 1;\n\n\n    //        imgaussian_GPU_reduce<<<CUDA_NUM_BLOCKS, CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK_V2, 0, cuda_stream>>>(\n    //                                                                                                 n_threads,\n    //                                                                                                 height, width,\n    //                                                                                                 roiheight, roiwidth,\n    //                                                                                                 gaussian_unrolling,\n    //                                                                                                 image_data_gaussian_gpu);\n\n    //        cudaStreamSynchronize(cuda_stream);\n\n    //        std::cout << \" **** \" << cudaGetErrorString(cudaGetLastError()) << \"\\n\";\n    //    }\n\n\n\n}\n\n}\n"
  },
  {
    "path": "src/cuda/orb_gpu.cpp",
    "content": "#include \"cuda/orb_gpu.hpp\"\n\n#include<vector>\n\n#include<opencv2/opencv.hpp>\n\n\n#include<cuda.h>\n#include<cuda_device_runtime_api.h>\n#include<cuda_runtime_api.h>\n\n#include<chrono>\n\n#include<bitset>\n#include <opencv2/imgproc/types_c.h>\n\nusing namespace cv;\n\nnamespace orb_cuda {\n\n\nORB_GPU::ORB_GPU(int im_height, int im_width,\n                 int n_levels, float scale_factor,\n                 int FAST_N_MIN, int FAST_N_MAX,\n                 int th_FAST_MIN, int th_FAST_MAX,\n                 int tile_h, int tile_w,\n                 bool fixed_multi_scale_tile_size,\n                 bool apply_nms_ms, bool nms_ms_mode_gpu,\n                 std::string str_mask,\n                 int device_id)\n{\n    cudaSetDevice(device_id);\n\n    float scale = scale_factor;\n    n_levels_ = n_levels;\n\n    apply_nms_ms_ = apply_nms_ms && (n_levels_ > 1);\n    nms_ms_mode_gpu_ = nms_ms_mode_gpu;\n\n    patternSize_ = 16;\n\n    th_FAST_MIN_ = th_FAST_MIN;\n    th_FAST_MIN_ = th_FAST_MAX;\n    FAST_N_MIN_ = FAST_N_MIN;\n    FAST_N_MAX_ = FAST_N_MAX;\n\n    threshold_ = th_FAST_MAX;\n\n    scale_.push_back(1.0);\n    inv_scale_.push_back(1.0);\n\n    height_.push_back(im_height);\n    width_.push_back(im_width);\n\n    for(int i=1;i<n_levels;i++)\n    {\n        scale_.push_back(scale*scale_[i-1]);\n        inv_scale_.push_back(1.0f/scale_[i]);\n\n        height_.push_back(im_height * inv_scale_[i]);\n        width_.push_back(im_width * inv_scale_[i]);\n    }\n\n    {\n        masks_.resize(n_levels);\n\n        cv::Mat mask = cv::imread(str_mask);\n\n        if(mask.empty())\n        {\n            mask = cv::Mat(height_[0], width_[0], CV_8UC1);\n            memset(mask.data,255,height_[0]*width_[0]);\n        }\n        else\n            cv::cvtColor(mask,mask, CV_BGR2GRAY);\n\n\n        for(int i=0;i<n_levels_;i++)\n        {\n            cv::Mat resize_mask;\n            cv::resize(mask, resize_mask, cv::Size(width_[i], height_[i]),0,0,CV_INTER_NN);\n            cv::threshold(resize_mask, resize_mask, 10, 255, CV_THRESH_BINARY);\n\n            masks_[i].resize(width_[i] * height_[i]);\n            masks_[i].pitch_ = width_[i];\n\n            memcpy(masks_[i].cpu_data(), resize_mask.data, width_[i] * height_[i]);\n\n            masks_[i].to_gpu();\n        }\n    }\n\n\n    {\n        image_.resize(n_levels_);\n        image_gaussian_.resize(n_levels_);\n\n        score_.resize(n_levels_);\n        score_nms_.resize(n_levels_);\n\n        umax_.resize(n_levels_);\n        threshold_tab_.resize(n_levels_);\n\n        pattern_x_.resize(n_levels_);\n        pattern_y_.resize(n_levels_);\n\n        gaussian_weights_.resize(n_levels_);\n    }\n\n    n_keypoints_.resize(n_levels);\n    cuda_streams_.resize(n_levels);\n\n    for(int i=0;i<n_levels;i++)\n    {\n        // dont used pitched memory for SLAM\n        // because in the stereo-match GPU,\n        // currently pitched memory support is not there, only linear memory is there.\n\n        //        image_[i].resize_pitched(width_[i], height_[i]);\n        //        image_gaussian_[i].resize_pitched(width_[i], height_[i]);\n        //        score_[i].resize_pitched(width_[i], height_[i]);\n        //        score_nms_[i].resize_pitched(width_[i], height_[i]);\n\n        image_[i].resize(width_[i] * height_[i]);\n        image_[i].pitch_ = width_[i];\n\n        image_gaussian_[i].resize(height_[i] * width_[i]);\n        image_gaussian_[i].pitch_ = width_[i];\n\n        score_[i].resize(height_[i] * width_[i]);\n        score_[i].pitch_ = width_[i] * 4;\n\n        score_nms_[i].resize(height_[i] * width_[i]);\n        score_nms_[i].pitch_ = width_[i] * 4;\n\n        umax_[i].resize(CIRCULAR_HALF_PATCH_SIZE + 1);\n        threshold_tab_[i].resize(512);\n\n        pattern_x_[i].resize(512);\n        pattern_y_[i].resize(512);\n\n        gaussian_weights_[i].resize(7*7);\n\n        n_keypoints_[i] = 0;\n\n        cudaStreamCreate(&cuda_streams_[i]);\n    }\n\n\n    for(int i=0;i<n_levels;i++)\n    {\n        int* threshold_tab_cpu_ = threshold_tab_[i].cpu_data();\n\n        for(int j = -255; j <= 255; j++ )\n            threshold_tab_cpu_[j+255] = (int)(j < -threshold_ ? 1 : j > threshold_ ? 2 : 0);\n\n        threshold_tab_[i].to_gpu();\n    }\n\n\n    for(int i=0;i<n_levels;i++)\n    {\n        int* umax_cpu_ = umax_[i].cpu_data();\n\n        int v, v0, vmax = cvFloor(CIRCULAR_HALF_PATCH_SIZE * sqrt(2.f) / 2 + 1);\n        int vmin = cvCeil(CIRCULAR_HALF_PATCH_SIZE * sqrt(2.f) / 2);\n\n        const double hp2 = CIRCULAR_HALF_PATCH_SIZE * CIRCULAR_HALF_PATCH_SIZE;\n\n        for (v = 0; v <= vmax; ++v)\n            umax_cpu_[v] = cvRound(sqrt(hp2 - v * v));\n\n        // Make sure we are symmetric\n        for (v = CIRCULAR_HALF_PATCH_SIZE, v0 = 0; v >= vmin; --v)\n        {\n            while (umax_cpu_[v0] == umax_cpu_[v0 + 1])\n                ++v0;\n            umax_cpu_[v] = v0;\n            ++v0;\n        }\n        umax_[i].to_gpu();\n    }\n\n\n    for(int i=0;i<n_levels;i++)\n    {\n        signed char* pattern_x_cpu_ = pattern_x_[i].cpu_data();\n        signed char* pattern_y_cpu_ = pattern_y_[i].cpu_data();\n\n        fill_bitpattern(pattern_x_cpu_, pattern_y_cpu_);\n\n        pattern_x_[i].to_gpu();\n        pattern_y_[i].to_gpu();\n    }\n\n    {\n        for(int i=0;i<n_levels;i++)\n        {\n            float* gaussian_weights_cpu_ = gaussian_weights_[i].cpu_data();\n\n            const float sigma = 10;\n            const float sigma2 = sigma * sigma;\n\n            float sum = 0;\n            int count = 0;\n            for(int j=-3;j<=3;j++)\n                for(int k=-3;k<=3;k++)\n                {\n                    gaussian_weights_cpu_[count] =  exp(-(j*j+k*k)/(2*sigma2));\n                    sum += gaussian_weights_cpu_[count];\n                    count++;\n                }\n\n            for(int j=0;j<7*7;j++)\n                gaussian_weights_cpu_[j] /= sum;\n\n            gaussian_weights_[i].to_gpu();\n        }\n\n    }\n\n\n    // NMS-G setup\n    {\n        tile_h_.resize(n_levels_);\n        tile_w_.resize(n_levels_);\n\n        n_tile_h_.resize(n_levels_);\n        n_tile_w_.resize(n_levels_);\n\n        warp_tile_h_.resize(n_levels_);\n        warp_tile_w_.resize(n_levels_);\n\n        tile_h_[0] = tile_h;\n        tile_w_[0] = tile_w;\n\n        image_unroll_.resize(n_levels_);\n        image_unroll_x_.resize(n_levels_);\n        image_unroll_y_.resize(n_levels_);\n\n        for(int i=0;i<n_levels_;i++)\n        {\n\n            if(fixed_multi_scale_tile_size)\n\n            {\n                tile_h_[i] = tile_h_[0];\n                tile_w_[i] = tile_w_[0];\n            }\n            else\n            {\n                tile_h_[i] = tile_h_[0] * inv_scale_[i];\n                tile_w_[i] = tile_w_[0] * inv_scale_[i];\n            }\n\n\n            n_tile_h_[i] = ((height_[i] - 2*0) - 1) / tile_h_[i] + 1;\n            n_tile_w_[i] = ((width_[i] - 2*0) - 1) / tile_w_[i] + 1;\n\n\n            const int warp_size = 32;\n\n            //// reduce_unroll_reduce requires less memory .\n            //// disabled for experimenation insead allocating for unroll_reduce which covers all memory req.\n            //            int tile_count_warped = ((tile_w_[i] - 1) / warp_size + 1) * warp_size; // simplified ceil(tile_count / warp_size);\n\n            // unroll_reduce\n            int tile_count_warped = ((tile_w_[i] * tile_h_[i] - 1) / warp_size + 1) * warp_size; // simplified ceil(tile_count / warp_size);\n\n            int unroll_count = tile_count_warped * n_tile_h_[i]  * n_tile_w_[i];\n\n            warp_tile_h_[i] = tile_count_warped / warp_size;\n            warp_tile_w_[i] = warp_size;\n\n            image_unroll_[i].resize(unroll_count);\n            memset(image_unroll_[i].cpu_data(),0, sizeof(int)*unroll_count);\n            image_unroll_[i].to_gpu();\n\n            image_unroll_x_[i].resize(unroll_count);\n            memset(image_unroll_x_[i].cpu_data(),0, sizeof(int)*unroll_count);\n            image_unroll_x_[i].to_gpu();\n\n            image_unroll_y_[i].resize(unroll_count);\n            memset(image_unroll_y_[i].cpu_data(),0, sizeof(int)*unroll_count);\n            image_unroll_y_[i].to_gpu();\n\n            //            std::cout << tile_h_[i] << \" \" << tile_w_[i] << \"\\n\";\n            //            std::cout << n_tile_h_[i] << \" \" << n_tile_w_[i] << \"\\n\";\n            //            std::cout << warp_tile_h_[i] << \" \" << warp_tile_w_[i] << \"\\n\";\n            //            std::cout << tile_count_warped << \" \" << unroll_count << \"\\n\";\n\n        }\n    }\n\n\n\n    if(apply_nms_ms_)\n    {\n        nms_s_score_.resize(height_[0] * width_[0]);\n        nms_s_level_.resize(height_[0] * width_[0]);\n\n        s0_score_.resize(n_levels_ * height_[0] * width_[0]);\n    }\n\n    {\n        int count =0;\n        for(int i=0;i<n_levels_;i++)\n        {\n            level_offset_.push_back(count);\n            count += n_tile_h_[i] * n_tile_w_[i];\n        }\n\n        x_offset_ = 0*count;\n        y_offset_ = 1*count;\n        s_offset_ = 2*count;\n        l_offset_ = 3*count;\n        a_offset_ = 4*count;\n\n        max_kp_count_ = count;\n        x_count_ = count;\n        y_count_ = count;\n        s_count_ = count;\n        l_count_ = count;\n        a_count_ = count;\n\n        keypoints_.resize(x_count_ + y_count_ + s_count_ + l_count_ + a_count_);\n        keypoints_desc_.resize(max_kp_count_ * 32);\n\n        nms_ms_cpu_x_.resize(n_tile_h_[0]  * n_tile_w_[0]);\n        nms_ms_cpu_y_.resize(n_tile_h_[0]  * n_tile_w_[0]);\n        nms_ms_cpu_score_.resize(n_tile_h_[0]  * n_tile_w_[0]);\n        nms_ms_cpu_level_.resize(n_tile_h_[0]  * n_tile_w_[0]);\n        nms_ms_cpu_idx_.resize(n_tile_h_[0]  * n_tile_w_[0]);\n    }\n\n\n    // setup for NMS-MS GPU\n    {\n        grid_levels_.resize(max_kp_count_);\n        grid_scale_factor_.resize(max_kp_count_);\n\n        int* level_data = grid_levels_.cpu_data();\n        float* scale_factor_data = grid_scale_factor_.cpu_data();\n\n        int count = 0;\n        for(int i=0;i<n_levels_;i++)\n        {\n            int n_grids = n_tile_h_[i] * n_tile_w_[i];\n            for(int j=0;j<n_grids;j++)\n            {\n                level_data[count] = i;\n                scale_factor_data[count] = scale_[i];\n                count++;\n            }\n        }\n\n        grid_levels_.to_gpu();\n        grid_scale_factor_.to_gpu();\n    }\n\n\n    s0_score_.set_zero_gpu();\n\n    fuse_nms_L_with_nms_G_ = true;\n\n    //lookpu tables init\n    {\n        lookup_table_.resize(n_levels_);\n\n        for(int i=0;i<n_levels_;i++)\n        {\n            SyncedMem<int>& lut = lookup_table_[i];\n            lut.resize(0x0000FFFF);\n\n            int* data = lut.cpu_data();\n\n            for(int j=0;j<0x0000FFFF;j++)\n            {\n                int num =  j;\n                int n_valid = 0;\n                int valid_bit = 0x00008000;\n\n                int need_further_check = true;\n\n                for(int k=0;k<16;k++)\n                {\n                    if(num & valid_bit)\n                        n_valid++;\n                    else\n                    {\n                        if(n_valid >= FAST_N_MIN_ && n_valid <= FAST_N_MAX_)\n                        {\n                            need_further_check = false;\n                            break;\n                        }\n                        else\n                            n_valid = 0;\n                    }\n\n                    valid_bit >>= 1;\n                }\n\n                //                std::cout <<  need_further_check << \" \" << n_valid << \" \";\n\n                if(need_further_check)\n                {\n                    int num = j;\n                    int valid_bit = 0x00008000;\n\n                    for(int k=0;k<16;k++)\n                    {\n                        if(num & valid_bit)\n                            n_valid++;\n                        else\n                            break;\n\n                        valid_bit >>= 1;\n                    }\n                }\n\n                //                std::cout <<  n_valid << \" \" << std::bitset<16>(j);\n                if(n_valid >= FAST_N_MIN_ && n_valid <= FAST_N_MAX_)\n                {\n                    data[j] = 1;\n                    //                    std::cout <<  \" \" << \"found 1\\n\";\n                }\n                else\n                {\n                    data[j] = 0;\n                    //                    std::cout <<  \" \" << \"found 0\\n\";\n                }\n            }\n\n            lut.to_gpu();\n        }\n    }\n\n\n    dummy_kernel_launch_tosetup_context();\n\n}\n\nORB_GPU::~ORB_GPU()\n{\n\n    for(int i=0;i<n_levels_;i++)\n    {\n        cudaStreamDestroy(cuda_streams_[i]);\n    }\n\n}\n\n\n\n\nclass tictoc\n{\npublic:\n    void tic(void)\n    {\n        t1 = std::chrono::steady_clock::now();\n    }\n\n    float toc(void)\n    {\n        t2 = std::chrono::steady_clock::now();\n        time_ms = std::chrono::duration_cast<std::chrono::duration<double> >(t2 - t1).count() * 1000.0;\n        return time_ms;\n    }\n\n    void toc_print(void)\n    {\n        t2 = std::chrono::steady_clock::now();\n        time_ms = std::chrono::duration_cast<std::chrono::duration<double> >(t2 - t1).count() * 1000.0;\n        std::cout << \"Time elapsed = \" << time_ms << \" ms\\n\";\n    }\n\nprivate:\n    std::chrono::steady_clock::time_point t1;\n    std::chrono::steady_clock::time_point t2;\n    float time_ms;\n};\n\n\n\n\n\n//v2\nvoid ORB_GPU::extract(const cv::Mat& image,\n                      SyncedMem<int>& out_keypoints,\n                      SyncedMem<unsigned char>& out_keypoints_desc)\n{\n\n    // compute pyramid for all levels async\n    {\n        //        cudaMemcpy(image_[0].gpu_data(), image.data, height_[0] * width_[0], cudaMemcpyHostToDevice);\n        cudaMemcpy2D(image_[0].gpu_data(),image_[0].pitch_, image.data, width_[0], width_[0],height_[0], cudaMemcpyHostToDevice);\n\n        // resize each image async\n        for(int i=1;i<n_levels_;i++)\n        {\n            cudaStream_t& cuda_stream = cuda_streams_[i];\n\n            Compute_pyramid(height_[0], width_[0],\n                    height_[i], width_[i],\n                    inv_scale_[i],\n                    image_[0].gpu_data(),\n                    image_[0].pitch_,\n                    image_[i].gpu_data(),\n                    image_[i].pitch_,\n                    cuda_stream);\n        }\n\n        //        for(int i=0;i<n_levels_;i++)\n        //        {\n        //            cudaStream_t& cuda_stream = cuda_streams_[i];\n        //            cudaStreamSynchronize(cuda_stream);\n\n        //            cv::Mat img(height_[i], width_[i], CV_8UC1);\n        //            cudaMemcpy2D(img.data, width_[i], image_[i].gpu_data(),image_[i].pitch_, width_[i], height_[i], cudaMemcpyDeviceToHost);\n\n        //            {\n        //                cudaError_t cuerror = cudaGetLastError();\n        //                if(cuerror) std::cout <<  cuerror << \" error incurred 1\\n\";\n        //            }\n\n        //            std::stringstream winname;\n        //            winname << \"img\" << i;\n\n        //            cv::imshow(winname.str(),img);\n        //            cv::waitKey(0);\n\n        //        }\n    }\n\n    // compute FAST score for all levels async\n    for(int i=0;i<n_levels_;i++)\n    {\n        cudaStream_t& cuda_stream = cuda_streams_[i];\n\n        //// no need to synchronize because different scales have different stream\n        //// and same scale stream always queue the jobs launched in them\n        //// also its overhead intriduces a delay of us\n        //   cudaStreamSynchronize(cuda_stream);\n\n        //                        FAST_compute_score(height_[i], width_[i],\n        //                                           image_[i].gpu_data(),\n        //                                           threshold_tab_[i].gpu_data(),\n        //                                           score_[i].gpu_data(),\n        //                                           cuda_stream);\n\n        //        FAST_compute_score_lookpup(height_[i], width_[i],\n        //                                   image_[i].gpu_data(),\n        //                                   image_[i].pitch_,\n        //                                   threshold_,\n        //                                   lookup_table_[i].gpu_data(),\n        //                                   score_[i].gpu_data(),\n        //                                   score_[i].pitch_ / 4,\n        //                                   cuda_stream);\n\n        FAST_compute_score_lookpup_mask(height_[i], width_[i],\n                                        image_[i].gpu_data(),\n                                        image_[i].pitch_,\n                                        masks_[i].gpu_data(),\n                                        masks_[i].pitch_,\n                                        threshold_,\n                                        lookup_table_[i].gpu_data(),\n                                        score_[i].gpu_data(),\n                                        score_[i].pitch_ / 4,\n                                        cuda_stream);\n\n    }\n\n\n    if(!fuse_nms_L_with_nms_G_)\n    {\n        // apply NMS-L for all levels  async\n        for(int i=0;i<n_levels_;i++)\n        {\n            cudaStream_t& cuda_stream = cuda_streams_[i];\n            FAST_apply_NMS_L(height_[i], width_[i],\n                             score_[i].gpu_data(),\n                             score_[i].pitch_ / 4,\n                             score_nms_[i].gpu_data(),\n                             score_nms_[i].pitch_ / 4,\n                             cuda_stream);\n\n\n        }\n    }\n\n\n    // compute keypoints on CPU for all levels sync and send to GPU async\n    for(int i=0;i<n_levels_;i++)\n    {\n        cudaStream_t& cuda_stream = cuda_streams_[i];\n\n        if(fuse_nms_L_with_nms_G_)\n        {\n            FAST_apply_NMS_G_reduce_unroll_reduce(height_[i], width_[i],\n                                                  tile_h_[i], tile_w_[i],\n                                                  n_tile_h_[i], n_tile_w_[i],\n                                                  warp_tile_h_[i], warp_tile_w_[i],\n                                                  fuse_nms_L_with_nms_G_,\n                                                  image_unroll_[i].gpu_data(),\n                                                  image_unroll_x_[i].gpu_data(),\n                                                  image_unroll_y_[i].gpu_data(),\n                                                  score_[i].gpu_data(),\n                                                  score_[i].pitch_ / 4,\n                                                  keypoints_.gpu_data() + x_offset_ + level_offset_[i],\n                                                  keypoints_.gpu_data() + y_offset_ + level_offset_[i],\n                                                  keypoints_.gpu_data() + s_offset_ + level_offset_[i],\n                                                  cuda_stream);\n\n            //            FAST_apply_NMS_G_unroll_reduce(height_[i], width_[i],\n            //                                           tile_h_[i], tile_w_[i],\n            //                                           n_tile_h_[i], n_tile_w_[i],\n            //                                           warp_tile_h_[i], warp_tile_w_[i],\n            //                                           fuse_nms_L_with_nms_G_,\n            //                                           image_unroll_[i].gpu_data(),\n            //                                           score_[i].gpu_data(),\n            //                score_[i].pitch_,\n            //                                           keypoints_.gpu_data() + x_offset_ + level_offset_[i],\n            //                                           keypoints_.gpu_data() + y_offset_ + level_offset_[i],\n            //                                           keypoints_.gpu_data() + s_offset_ + level_offset_[i],\n            //                                           cuda_stream);\n        }\n        else\n        {\n            FAST_apply_NMS_G_reduce_unroll_reduce(height_[i], width_[i],\n                                                  tile_h_[i], tile_w_[i],\n                                                  n_tile_h_[i], n_tile_w_[i],\n                                                  warp_tile_h_[i], warp_tile_w_[i],\n                                                  fuse_nms_L_with_nms_G_,\n                                                  image_unroll_[i].gpu_data(),\n                                                  image_unroll_x_[i].gpu_data(),\n                                                  image_unroll_y_[i].gpu_data(),\n                                                  score_nms_[i].gpu_data(),\n                                                  score_nms_[i].pitch_ / 4,\n                                                  keypoints_.gpu_data() + x_offset_ + level_offset_[i],\n                                                  keypoints_.gpu_data() + y_offset_ + level_offset_[i],\n                                                  keypoints_.gpu_data() + s_offset_ + level_offset_[i],\n                                                  cuda_stream);\n\n            //            FAST_apply_NMS_G_unroll_reduce(height_[i], width_[i],\n            //                                           tile_h_[i], tile_w_[i],\n            //                                           n_tile_h_[i], n_tile_w_[i],\n            //                                           warp_tile_h_[i], warp_tile_w_[i],\n            //                                           fuse_nms_L_with_nms_G_,\n            //                                           image_unroll_[i].gpu_data(),\n            //                                           score_nms_[i].gpu_data(),\n            //                score_nms_[i].pitch_,\n            //                                           keypoints_.gpu_data() + x_offset_ + level_offset_[i],\n            //                                           keypoints_.gpu_data() + y_offset_ + level_offset_[i],\n            //                                           keypoints_.gpu_data() + s_offset_ + level_offset_[i],\n            //                                           cuda_stream);\n        }\n\n\n\n    }\n\n\n    //// NMS-MS\n    if(apply_nms_ms_)\n    {\n        if(nms_ms_mode_gpu_)\n        {\n            // NMS-MS GPU\n            {\n                for(int i=0;i<n_levels_;i++)\n                {\n                    cudaStream_t& cuda_stream = cuda_streams_[i];\n                    cudaStreamSynchronize(cuda_stream);\n                }\n\n                cudaStream_t& cuda_stream = cuda_streams_[0];\n\n                nms_s_score_.set_zero_gpu();\n\n                apply_NMS_MS_S_L(height_[0], width_[0],\n                        n_levels_,\n                        max_kp_count_,\n                        keypoints_.gpu_data() + x_offset_,\n                        keypoints_.gpu_data() + y_offset_,\n                        keypoints_.gpu_data() + s_offset_,\n                        grid_levels_.gpu_data(),\n                        grid_scale_factor_.gpu_data(),\n                        s0_score_.gpu_data(),\n                        nms_s_score_.gpu_data(),\n                        nms_s_level_.gpu_data(),\n                        cuda_stream);\n\n                cudaStreamSynchronize(cuda_stream);\n            }\n\n        }\n        else\n        {\n            // NMS-MS CPU\n            for(int i=0;i<n_levels_;i++)\n            {\n                cudaStream_t& cuda_stream = cuda_streams_[i];\n                cudaStreamSynchronize(cuda_stream);\n            }\n\n            keypoints_.to_cpu(x_count_ + y_count_ + s_count_);\n\n            FAST_apply_NMS_MS_cpu();\n\n            keypoints_.to_gpu(x_count_ + y_count_ + s_count_);\n        }\n    }\n\n\n    // obtain keypoints\n    {\n\n\n        FAST_obtain_keypoints();\n\n        keypoints_.to_gpu(x_count_ + y_count_ + s_count_);\n    }\n\n\n    // compute orientations async\n    for(int i=0;i<n_levels_;i++)\n    {\n        cudaStream_t& cuda_stream = cuda_streams_[i];\n\n        FAST_compute_orientation(height_[i], width_[i],\n                                 image_[i].gpu_data(),\n                                 image_[i].pitch_,\n                                 n_keypoints_[i],\n                                 keypoints_.gpu_data() + x_offset_ + level_offset_[i],\n                                 keypoints_.gpu_data() + y_offset_ + level_offset_[i],\n                                 keypoints_.gpu_data() + s_offset_ + level_offset_[i],\n                                 (float*)keypoints_.gpu_data() + a_offset_ + level_offset_[i],\n                                 umax_[i].gpu_data(),\n                                 cuda_stream);\n    }\n\n\n\n    //compute gaussian async\n    for(int i=0;i<n_levels_;i++)\n    {\n        cudaStream_t& cuda_stream = cuda_streams_[i];\n\n        compute_gaussian(height_[i], width_[i],\n                         image_[i].gpu_data(),\n                         image_[i].pitch_,\n                         image_gaussian_[i].gpu_data(),\n                         image_gaussian_[i].pitch_,\n                         gaussian_weights_[i].gpu_data(),\n                         cuda_stream);\n    }\n\n\n    //compute descriptor\n    for(int i=0;i<n_levels_;i++)\n    {\n        cudaStream_t& cuda_stream = cuda_streams_[i];\n\n        ORB_compute_descriptor(height_[i], width_[i],\n                               image_gaussian_[i].gpu_data(),\n                               image_gaussian_[i].pitch_,\n                               pattern_x_[i].gpu_data(),\n                               pattern_y_[i].gpu_data(),\n                               n_keypoints_[i],\n                               keypoints_.gpu_data() + x_offset_ + level_offset_[i],\n                               keypoints_.gpu_data() + y_offset_ + level_offset_[i],\n                               (float*)keypoints_.gpu_data() + a_offset_ + level_offset_[i],\n                               keypoints_desc_.gpu_data() + 32 * level_offset_[i],\n                               cuda_stream);\n    }\n\n    //copy to output\n    {\n        int n_total_keypoints = 0;\n        for(int i=0;i<n_levels_;i++)\n            n_total_keypoints += n_keypoints_[i];\n\n        out_keypoints.resize(n_total_keypoints * (1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1)); // x y s a l size\n        out_keypoints_desc.resize(32 * n_total_keypoints);\n\n        int kp_offset = 0;\n        for(int i=0;i<n_levels_;i++)\n        {\n            cudaStream_t& cuda_stream = cuda_streams_[i];\n\n            const int out_x_offset  = 0 * n_total_keypoints;\n            const int out_y_offset  = 1 * n_total_keypoints;\n            const int out_s_offset  = 2 * n_total_keypoints; // score or response\n            const int out_a_offset  = 3 * n_total_keypoints; // angle\n            const int out_l_offset  = 4 * n_total_keypoints; // level or octave\n            const int out_sz_offset = 5 * n_total_keypoints; // size\n\n            const int out_level_offset = kp_offset;\n\n            copy_output(n_keypoints_[i],\n                        i, width_[i], scale_[i],\n                        keypoints_.gpu_data() + x_offset_ + level_offset_[i],\n                        keypoints_.gpu_data() + y_offset_ + level_offset_[i],\n                        keypoints_.gpu_data() + s_offset_ + level_offset_[i],\n                        (float*)keypoints_.gpu_data() + a_offset_ + level_offset_[i],\n                        out_keypoints.gpu_data() + out_x_offset + out_level_offset,\n                        out_keypoints.gpu_data() + out_y_offset + out_level_offset,\n                        out_keypoints.gpu_data() + out_s_offset + out_level_offset,\n                        (float*)out_keypoints.gpu_data() + out_a_offset + out_level_offset,\n                        out_keypoints.gpu_data() + out_l_offset + out_level_offset,\n                        out_keypoints.gpu_data() + out_sz_offset + out_level_offset,\n                        cuda_stream\n                        );\n\n            kp_offset += n_keypoints_[i];\n        }\n\n        int offset =  0;\n        for(int i=0;i<n_levels_;i++)\n        {\n            cudaStream_t& cuda_stream = cuda_streams_[i];\n\n            cudaMemcpyAsync(out_keypoints_desc.gpu_data() + offset,\n                            keypoints_desc_.gpu_data() + 32 * level_offset_[i],\n                            n_keypoints_[i]*32,\n                            cudaMemcpyDeviceToDevice,\n                            cuda_stream);\n\n            offset += 32 * n_keypoints_[i];\n        }\n\n        for(int i=0;i<n_levels_;i++)\n        {\n            cudaStream_t& cuda_stream = cuda_streams_[i];\n            cudaStreamSynchronize(cuda_stream);\n        }\n\n    }\n\n}\n\n\n}\n\n"
  },
  {
    "path": "src/cuda/orb_matcher.cu",
    "content": "#include \"cuda/orb_matcher.hpp\"\n\n#include<cuda.h>\n#include<cuda_device_runtime_api.h>\n#include<cuda_runtime_api.h>\n\n#include<stdio.h>\n\n#include<iostream>\n\n#include<chrono>\n\nnamespace orb_cuda{\n\n#define CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK 512\n\n__global__ void ORB_Search_by_projection_project_on_GPU(int n_threads,\n                                                        float* Px, float* Py, float* Pz,\n                                                        float* Rcw, float* tcw,\n                                                        float fx, float fy, float cx, float cy,\n                                                        float minX, float maxX, float minY, float maxY,\n                                                        float* u, float* v, float* invz,\n                                                        unsigned char* is_valid)\n{\n\n    int index = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\n\n    if(index <  n_threads)\n    {\n        unsigned char isvalid = 0;\n\n        const float Pwx = Px[index];\n        const float Pwy = Py[index];\n        const float Pwz = Pz[index];\n\n        const float Pcx = Pwx * Rcw[0] + Pwy * Rcw[1] + Pwz * Rcw[2] + tcw[0];\n        const float Pcy = Pwx * Rcw[3] + Pwy * Rcw[4] + Pwz * Rcw[5] + tcw[1];\n        const float Pcz = Pwx * Rcw[6] + Pwy * Rcw[7] + Pwz * Rcw[8] + tcw[2];\n\n        float im_invz = -1;\n        float im_u = -1;\n        float im_v = -1;\n\n        // Check positive depth\n        if(Pcz > 0.0f)\n        {\n            // Project in image and check it is not outside\n            im_invz = 1.0f / Pcz;\n            im_u = fx * Pcx * im_invz + cx;\n            im_v = fy * Pcy * im_invz + cy;\n\n            if(!(im_u < minX || im_u > maxX || im_v < minY || im_v > maxY))\n                isvalid = 1;\n\n        }\n\n        u[index] = im_u;\n        v[index] = im_v;\n        invz[index] = im_invz;\n        is_valid[index] = isvalid;\n    }\n}\n\n\nvoid ORB_Search_by_projection_project_on_frame(int n_points,\n                                               float* Px_gpu, float* Py_gpu, float* Pz_gpu,\n                                               float* Rcw_gpu, float* tcw_gpu,\n                                               float& fx, float& fy, float& cx, float& cy,\n                                               float& minX, float& maxX, float& minY, float& maxY,\n                                               float* u_gpu, float* v_gpu, float* invz_gpu,\n                                               unsigned char* is_valid_gpu)\n{\n\n    int n_threads = n_points;\n\n    int CUDA_NUM_BLOCKS = (n_threads + CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK;\n\n    ORB_Search_by_projection_project_on_GPU<<<CUDA_NUM_BLOCKS, CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK>>>(\n                                                                                               n_threads,\n                                                                                               Px_gpu, Py_gpu, Pz_gpu,\n                                                                                               Rcw_gpu, tcw_gpu,\n                                                                                               fx, fy, cx, cy,\n                                                                                               minX, maxX, minY, maxY,\n                                                                                               u_gpu,  v_gpu, invz_gpu,\n                                                                                               is_valid_gpu\n                                                                                               );\n\n    cudaStreamSynchronize(0);\n}\n\n\n\n\n\n__global__ void ORB_compute_descriptor_Distance_GPU(int n_threads,\n                                                    int* idx_left, int* idx_right,\n                                                    unsigned char*  descriptor_left,\n                                                    unsigned char*  descriptor_right,\n                                                    int* distance)\n{\n    int index = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\n\n    if(index <  n_threads)\n    {\n        int* d_left  = (int*)(descriptor_left  + idx_left[index] * 32);\n        int* d_right = (int*)(descriptor_right + idx_right[index] * 32);\n\n        int dist=0;\n\n        for(int i=0; i<8; i++)\n        {\n            unsigned  int v = d_left[i] ^ d_right[i];\n            v = v - ((v >> 1) & 0x55555555);\n            v = (v & 0x33333333) + ((v >> 2) & 0x33333333);\n            dist += (((v + (v >> 4)) & 0xF0F0F0F) * 0x1010101) >> 24;\n        }\n\n        distance[index] = dist;\n    }\n}\n\n\nvoid ORB_compute_distances(int n_points,\n                           int* idx_left, int* idx_right,\n                           unsigned char*  descriptor_left,\n                           unsigned char*  descriptor_right,\n                           int* distance)\n{\n    int n_threads =  n_points;\n\n    int CUDA_NUM_BLOCKS = (n_threads + CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK;\n\n    ORB_compute_descriptor_Distance_GPU<<<CUDA_NUM_BLOCKS, CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK>>>(\n                                                                                           n_threads,\n                                                                                           idx_left, idx_right,\n                                                                                           descriptor_left,\n                                                                                           descriptor_right,\n                                                                                           distance\n                                                                                           );\n\n\n    cudaStreamSynchronize(0);\n\n//    std::cout << \"line \" << __LINE__ << \" curror =  \" << cudaGetLastError() << \"\\n\";\n\n}\n\n}\n\n"
  },
  {
    "path": "src/cuda/orb_pyramid.cu",
    "content": "#include \"cuda/orb_gpu.hpp\"\n\n\n#include<chrono>\n\n\nnamespace orb_cuda {\n\n\n#define CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK 512\n\n#define CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK_x 32\n#define CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK_y 8\n\n#define GRID_LAUNCH\n\n\n__global__ void imresize_GPU_pitched(int n_threads,\n                                     int height, int width,\n                                     int op_height, int op_width,\n                                     float inv_scale,\n                                     unsigned char* ip_image,int ip_pitch,\n                                     unsigned char* op_image,int op_pitch)\n{\n#ifdef GRID_LAUNCH\n\n    int w = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\n    int h = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;\n\n    if(w < op_width && h < op_height)\n    {\n        const int offset = h * op_pitch + w;\n\n#else\n    int index = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\n\n    if(index <  n_threads)\n    {\n        int h = index / op_width;\n        int w = index % op_width;\n\n        const int offset = h * op_pitch + w;\n\n#endif\n        float scale = 1.0f / inv_scale;\n\n        float ip_h = scale * h;\n        float ip_w = scale * w;\n\n        int xl = floorf(ip_w);\n        int xr = xl + 1;\n\n        int yt = floorf(ip_h);\n        int yb = yt + 1;\n\n        float w_xl = xr - ip_w;\n        float w_xr = 1  - w_xl;\n        float w_yt = yb - ip_h;\n        float w_yb = 1  - w_yt;\n\n        op_image[offset] = w_yt * w_xl * ip_image[yt * ip_pitch + xl]\n                + w_yt * w_xr * ip_image[yt * ip_pitch + xr]\n                + w_yb * w_xl * ip_image[yb * ip_pitch + xl]\n                + w_yb * w_xr * ip_image[yb * ip_pitch + xr];\n\n    }\n\n}\n\n\n\nvoid ORB_GPU::Compute_pyramid(int height, int width,\n                              int op_height, int op_width,\n                              float inv_scale,\n                              unsigned char* ip_image_data_gpu,\n                              int ip_pitch,\n                              unsigned char* op_image_data_gpu,\n                              int op_pitch,\n                              cudaStream_t& cuda_stream)\n{\n\n    int n_threads =  op_height * op_width;\n\n#ifdef GRID_LAUNCH\n\n    int CUDA_NUM_BLOCKS_x = (op_width  - 1) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK_x + 1;\n    int CUDA_NUM_BLOCKS_y = (op_height - 1) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK_y + 1;\n\n    dim3 grid_dim(CUDA_NUM_BLOCKS_x, CUDA_NUM_BLOCKS_y, 1);\n    dim3 block_dim(CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK_x, CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK_y, 1);\n\n    imresize_GPU_pitched<<<grid_dim, block_dim, 0, cuda_stream>>>(\n                                                                    n_threads,\n                                                                    height, width,\n                                                                    op_height, op_width,\n                                                                    inv_scale,\n                                                                    ip_image_data_gpu, ip_pitch,\n                                                                    op_image_data_gpu, op_pitch);\n#else\n    int CUDA_NUM_BLOCKS = (n_threads + CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK;\n\n\n    imresize_GPU_pitched<<<CUDA_NUM_BLOCKS, CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK, 0, cuda_stream>>>(\n                                                                                            n_threads,\n                                                                                            height, width,\n                                                                                            op_height, op_width,\n                                                                                            inv_scale,\n                                                                                            ip_image_data_gpu, ip_pitch,\n                                                                                            op_image_data_gpu, op_pitch);\n\n#endif\n\n}\n\n\n\n\n\n__global__ void imresize_GPU(int n_threads,\n                             int height, int width,\n                             int op_height, int op_width,\n                             float inv_scale,\n                             unsigned char* ip_image,\n                             unsigned char* op_image)\n{\n    int index = blockDim.x * blockIdx.x +  threadIdx.x;\n\n    if(index < n_threads)\n    {\n        int h = index / op_width;\n        int w = index % op_width;\n\n        float scale = 1.0f / inv_scale;\n\n        float ip_h = scale * h;\n        float ip_w = scale * w;\n\n        int xl = floorf(ip_w);\n        int xr = xl + 1;\n\n        int yt = floorf(ip_h);\n        int yb = yt + 1;\n\n        float w_xl = xr - ip_w;\n        float w_xr = 1  - w_xl;\n        float w_yt = yb - ip_h;\n        float w_yb = 1  - w_yt;\n\n        op_image[index] = w_yt * w_xl * ip_image[yt * width + xl]\n                + w_yt * w_xr * ip_image[yt * width + xr]\n                + w_yb * w_xl * ip_image[yb * width + xl]\n                + w_yb * w_xr * ip_image[yb * width + xr];\n\n    }\n\n}\n\n\n\nvoid ORB_GPU::Compute_pyramid(int height, int width,\n                              int op_height, int op_width,\n                              float inv_scale,\n                              unsigned char* ip_image_data_gpu,\n                              unsigned char* op_image_data_gpu,\n                              cudaStream_t& cuda_stream)\n{\n    int n_threads =  op_height * op_width;\n\n    int CUDA_NUM_BLOCKS = (n_threads + CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK;\n\n\n    imresize_GPU<<<CUDA_NUM_BLOCKS, CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK, 0, cuda_stream>>>(\n                                                                                    n_threads,\n                                                                                    height, width,\n                                                                                    op_height, op_width,\n                                                                                    inv_scale,\n                                                                                    ip_image_data_gpu,\n                                                                                    op_image_data_gpu);\n}\n\n\n\n\n__global__ void dummy_GPU()\n{\n\n}\n\n// without this first time kernel takes roughly 2uS more\nvoid ORB_GPU::dummy_kernel_launch_tosetup_context()\n{\n    int n_threads =  512 * 512;\n\n    int CUDA_NUM_BLOCKS = (n_threads + CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK;\n\n    for(int i=0;i<n_levels_;i++)\n        dummy_GPU<<<CUDA_NUM_BLOCKS, CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK, 0, cuda_streams_[i] >>>();\n\n    for(int i=0;i<n_levels_;i++)\n        cudaStreamSynchronize(cuda_streams_[i]);\n}\n\n}\n"
  },
  {
    "path": "src/cuda/orb_stereo_match.cu",
    "content": "#define STATIC_MEM\n\n\n#ifdef STATIC_MEM\n\n#include \"cuda/orb_gpu.hpp\"\n\n#include<vector>\n#include<opencv2/opencv.hpp>\n\n#include<cuda.h>\n#include<cuda_device_runtime_api.h>\n#include<cuda_runtime_api.h>\n\n#include<cublas_v2.h>\n\n//#include<pcl/console/time.h>\n\n#include<chrono>\n\nnamespace orb_cuda {\n\n#define CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK 512\n\n\n\n\n__global__ void ORBGetDistanceStereoGPU(int n_threads,\n                                        int* idx_left, int* idx_right,\n                                        unsigned char*  descriptor_left,\n                                        unsigned char*  descriptor_right,\n                                        int* distance)\n{\n    int index = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\n\n    if(index <  n_threads)\n    {\n        int* d_left  = (int*)(descriptor_left  + idx_left[index] * 32);\n        int* d_right = (int*)(descriptor_right + idx_right[index] * 32);\n\n        int dist=0;\n\n        for(int i=0; i<8; i++)\n        {\n            unsigned  int v = d_left[i] ^ d_right[i];\n            v = v - ((v >> 1) & 0x55555555);\n            v = (v & 0x33333333) + ((v >> 2) & 0x33333333);\n            dist += (((v + (v >> 4)) & 0xF0F0F0F) * 0x1010101) >> 24;\n        }\n\n        distance[index] = dist;\n    }\n}\n\n\n#define PATCH_WINDOW 11\n#define PATCH_WINDOW_HALF ((PATCH_WINDOW - 1) / 2)\n#define PATCH_WINDOW_SIZE (PATCH_WINDOW * PATCH_WINDOW)\n\n#define NBRHOOD 11\n#define NBRHOOD_HALF ((NBRHOOD - 1) / 2)\n\n\n__global__ void Compute_L1_distance_GPU(int n_threads,\n                                        int* height, int* width,\n                                        int* left_keypoint_x,\n                                        int* right_keypoint_x,\n                                        int* keypoint_y,\n                                        unsigned char** image_left,\n                                        unsigned char** image_right,\n                                        int* octave,\n                                        float* L1_distance_vector)\n{\n    int index = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\n\n    if(index <  n_threads)\n    {\n        int idx = index / (PATCH_WINDOW_SIZE * NBRHOOD);\n        int left_x = left_keypoint_x[idx];\n        int right_x = right_keypoint_x[idx];\n        int y = keypoint_y[idx];\n\n        int im_octave = octave[idx];\n        //        int im_height = height[im_octave];\n        int im_width  = width[im_octave];\n\n        int nbr_idx = ((index / PATCH_WINDOW_SIZE) % NBRHOOD) - NBRHOOD_HALF;\n\n        unsigned char* left_im = image_left[im_octave] + y * im_width + left_x;\n        unsigned char* right_im = image_right[im_octave] + y * im_width + right_x + nbr_idx;\n\n        float left_center_val = left_im[0];\n        float right_center_val = right_im[0];\n\n        int win_h = (index / PATCH_WINDOW) % PATCH_WINDOW;\n        int win_w = (index % PATCH_WINDOW);\n\n        const int offset = (win_h - PATCH_WINDOW_HALF) * im_width + win_w - PATCH_WINDOW_HALF;\n\n        L1_distance_vector[index] = fabsf((left_im[offset] - left_center_val)-(right_im[offset]-right_center_val));\n    }\n}\n\n\nvoid ORB_GPU::ORB_compute_stereo_match(int ORB_TH_HIGH, int ORB_TH_LOW,\n                                       float mb, float mbf,\n                                       std::vector<int>& octave_height,\n                                       std::vector<int>& octave_width,\n                                       std::vector<cv::KeyPoint>& mvKeys,\n                                       std::vector<cv::KeyPoint>& mvKeysRight,\n                                       std::vector<float>& mvuRight,\n                                       std::vector<float>& mvDepth,\n                                       unsigned char* descriptor_left_gpu,\n                                       unsigned char* descriptor_right_gpu,\n                                       std::vector<SyncedMem<unsigned char> >& images_left_smem,\n                                       std::vector<SyncedMem<unsigned char> >& images_right_smem)\n{\n\n    const int nRows = octave_height[0];\n\n    //Assign keypoints to row table\n    std::vector<std::vector<int> > vRowIndices(nRows,std::vector<int>());\n\n    const int Nr = mvKeysRight.size();\n\n    int mcount= 0;\n    for(int iR=0; iR<Nr; iR++)\n    {\n        const cv::KeyPoint &kp = mvKeysRight[iR];\n        const float &kpY = kp.pt.y;\n        const float r = 2.0f * scale_[kp.octave];\n        const int maxr = ceil(kpY+r);\n        const int minr = floor(kpY-r);\n\n        for(int yi = minr;yi <= maxr; yi++)\n        {\n            vRowIndices[yi].push_back(iR);\n            mcount++;\n        }\n    }\n\n//    std::cout << \"mtccg = \" <<mcount << \"\\n\";\n\n    // Set limits for search\n    const float minZ = mb;\n    const float minD = 0;\n    const float maxD = mbf/minZ;\n\n\n    std::vector<int> left_keypoints_idx;\n    std::vector<int> right_keypoints_idx;\n\n    for(int i=0;i<mvKeys.size();i++)\n    {\n        const cv::KeyPoint &kpL = mvKeys[i];\n        const int levelL = kpL.octave;\n        const float &vL = kpL.pt.y;\n        const float &uL = kpL.pt.x;\n\n        const float minU = uL-maxD;\n        const float maxU = uL-minD;\n\n        if(maxU<0)\n            continue;\n\n        std::vector<int>& indices = vRowIndices[vL];\n\n        for(int j=0;j<indices.size();j++)\n        {\n            const size_t right_idx = indices[j];\n            const cv::KeyPoint &kpR = mvKeysRight[right_idx];\n\n            if(kpR.octave < levelL-1 || kpR.octave > levelL+1)\n                continue;\n\n            const float &uR = kpR.pt.x;\n\n            if(uR >= minU && uR <= maxU)\n            {\n                left_keypoints_idx.push_back(i);\n                right_keypoints_idx.push_back(right_idx);\n            }\n        }\n    }\n\n\n    int n_points_to_match = left_keypoints_idx.size();\n\n//    std::cout << \"Match points = \" << n_points_to_match << \"\\n\";\n\n    static SyncedMem<int> idx_left;\n    static SyncedMem<int> idx_right;\n    static SyncedMem<int> distances;\n\n    idx_left.resize(left_keypoints_idx.size());\n    idx_right.resize(left_keypoints_idx.size());\n    distances.resize(left_keypoints_idx.size());\n\n    // compute the distances between left-right pair on GPU\n    {\n        int* idx_left_gpu = idx_left.gpu_data();\n        int* idx_right_gpu = idx_right.gpu_data();\n        int* distances_gpu = distances.gpu_data();\n\n        cudaMemcpy(idx_left_gpu, left_keypoints_idx.data(), sizeof(int)*left_keypoints_idx.size(),cudaMemcpyHostToDevice);\n        cudaMemcpy(idx_right_gpu, right_keypoints_idx.data(), sizeof(int)*left_keypoints_idx.size(),cudaMemcpyHostToDevice);\n\n        int n_threads =  n_points_to_match;\n\n        int CUDA_NUM_BLOCKS = (n_threads + CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK;\n\n        ORBGetDistanceStereoGPU<<<CUDA_NUM_BLOCKS, CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK>>>(\n                                                                                   n_threads,\n                                                                                   idx_left_gpu, idx_right_gpu,\n                                                                                   descriptor_left_gpu,\n                                                                                   descriptor_right_gpu,\n                                                                                   distances_gpu\n                                                                                   );\n\n\n        cudaStreamSynchronize(0);\n        distances.to_cpu_async();\n    }\n\n//    std::cout << \"Computed descriptor distance\\n\";\n\n    int thOrbDist = (ORB_TH_HIGH + ORB_TH_LOW ) / 2;\n\n    // For each left keypoint search a match in the right image\n    // Find all keypoints with distance less than thOrbDist\n    static SyncedMem<int> corr_match_left_idx;\n    static SyncedMem<int> corr_match_right_idx;\n    static SyncedMem<int> corr_match_octave;\n    static SyncedMem<int> corr_match_x_left;\n    static SyncedMem<int> corr_match_x_right;\n    static SyncedMem<int> corr_match_y;\n\n    const int N_kp = mvKeys.size();\n\n    corr_match_left_idx.resize(N_kp);\n    corr_match_right_idx.resize(N_kp);\n    corr_match_octave.resize(N_kp);\n    corr_match_x_left.resize(N_kp);\n    corr_match_x_right.resize(N_kp);\n    corr_match_y.resize(N_kp);\n\n    int n_corr_match = 0;\n\n    {\n        distances.sync_stream();\n        int* distances_cpu = distances.cpu_data();\n\n        std::vector<int> match_right_idx(mvKeys.size(),-1);\n        std::vector<int> match_distances(mvKeys.size(), ORB_TH_HIGH);\n\n        for(int i=0;i<left_keypoints_idx.size();i++)\n        {\n            int& left_idx = left_keypoints_idx[i];\n            int& right_idx = right_keypoints_idx[i];\n\n            int& match_distance = match_distances[left_idx];\n            int& distance = distances_cpu[i];\n\n\n            if(distance < match_distance)\n            {\n                match_distance = distance;\n                match_right_idx[left_idx] = right_idx;\n            }\n        }\n\n        int* corr_match_left_idx_data = corr_match_left_idx.cpu_data();\n        int* corr_match_right_idx_data = corr_match_right_idx.cpu_data();\n        int* corr_match_octave_data = corr_match_octave.cpu_data();\n        int* corr_match_x_left_data = corr_match_x_left.cpu_data();\n        int* corr_match_x_right_data = corr_match_x_right.cpu_data();\n        int* corr_match_y_data = corr_match_y.cpu_data();\n\n        int L = 5;\n        int w = 5;\n\n        for(int i=0;i<match_right_idx.size();i++)\n        {\n            if(match_right_idx[i] != -1)\n            {\n                if(match_distances[i] < thOrbDist)\n                {\n                    int bestIdxR = match_right_idx[i];\n\n                    const cv::KeyPoint &kpL = mvKeys[i];\n                    const cv::KeyPoint &kpR = mvKeysRight[bestIdxR];\n\n\n                    const float vL0 = kpL.pt.y;\n                    const float uL0 = kpL.pt.x;\n                    const float uR0 = kpR.pt.x;\n                    const float scaleFactor = inv_scale_[kpL.octave];\n                    const float scaleduR0 = round(uR0 * scaleFactor);\n                    const float scaleduL0 = round(uL0 * scaleFactor);\n                    const float scaledvL0 = round(vL0 * scaleFactor);\n\n                    const float iniu = scaleduR0 - L - w;\n                    const float endu = scaleduR0 + L + w;\n\n                    if(iniu < 0 || endu >= width_[kpL.octave])\n                        continue;\n\n                    corr_match_left_idx_data[n_corr_match] = i;\n                    corr_match_right_idx_data[n_corr_match] = match_right_idx[i];\n                    corr_match_octave_data[n_corr_match] = kpL.octave;\n                    corr_match_x_left_data[n_corr_match] = scaleduL0;\n                    corr_match_x_right_data[n_corr_match] = scaleduR0;\n                    corr_match_y_data[n_corr_match] = scaledvL0;\n\n                    n_corr_match++;\n                }\n            }\n        }\n    }\n\n    // resizing won't allocate new memory.\n    // It will just change count_ because n_corr_match <= mvKeys.size()\n    corr_match_left_idx.resize(n_corr_match);\n    corr_match_right_idx.resize(n_corr_match);\n    corr_match_octave.resize(n_corr_match);\n    corr_match_x_left.resize(n_corr_match);\n    corr_match_x_right.resize(n_corr_match);\n    corr_match_y.resize(n_corr_match);\n\n//    std::cout << \"correlation match points = \" << n_corr_match << \"\\n\";\n\n//    std::cout << \"Filled points for Window search\\n\";\n\n    static SyncedMem<float> distance_L1;\n\n\n    // compute window search for corr_match_left_idx in the neighborhood of\n    // corr_match_right_idx\n    // depth will be computed only if the window L1-distance is smaller than a threshold\n    {\n        corr_match_octave.to_gpu_async();\n        corr_match_x_left.to_gpu_async();\n        corr_match_x_right.to_gpu_async();\n        corr_match_y.to_gpu_async();\n\n\n        std::vector<unsigned char*> images_left_gpu_data;\n        std::vector<unsigned char*> images_right_gpu_data;\n\n        for(int i=0;i<images_left_smem.size();i++)\n        {\n            images_left_gpu_data.push_back(images_left_smem[i].gpu_data());\n            images_right_gpu_data.push_back(images_right_smem[i].gpu_data());\n        }\n\n        unsigned char** images_left = images_left_gpu_data.data();\n        unsigned char** images_right = images_right_gpu_data.data();\n\n        unsigned char** images_left_gpu;\n        unsigned char** images_right_gpu;\n\n        int* height_gpu;\n        int* width_gpu;\n\n        cudaMalloc((void**)&height_gpu, sizeof(int) * octave_height.size());\n        cudaMalloc((void**)&width_gpu, sizeof(int) * octave_width.size());\n\n        cudaMalloc((void**)&images_left_gpu, sizeof(unsigned char*) * octave_height.size());\n        cudaMalloc((void**)&images_right_gpu, sizeof(unsigned char*) * octave_width.size());\n\n        cudaMemcpy(height_gpu, octave_height.data(), sizeof(int)*octave_height.size(),cudaMemcpyHostToDevice);\n        cudaMemcpy(width_gpu, octave_width.data(), sizeof(int)*octave_width.size(),cudaMemcpyHostToDevice);\n\n        cudaMemcpy(images_left_gpu, images_left, sizeof(unsigned char*)*octave_height.size(),cudaMemcpyHostToDevice);\n        cudaMemcpy(images_right_gpu, images_right, sizeof(unsigned char*)*octave_width.size(),cudaMemcpyHostToDevice);\n\n        corr_match_octave.sync_stream();\n        corr_match_x_left.sync_stream();\n        corr_match_x_right.sync_stream();\n        corr_match_y.sync_stream();\n\n\n        static SyncedMem<float> ones;\n        static bool ones_once = false;\n        if(!ones_once)\n        {\n            ones.resize(PATCH_WINDOW_SIZE);\n            for(int i=0;i<PATCH_WINDOW_SIZE;i++)\n                ones.cpu_data()[i] = 1.0;\n            ones.to_gpu();\n            ones_once = true;\n        }\n\n        int n_count_distance_vector = n_corr_match * PATCH_WINDOW_SIZE * NBRHOOD;\n        int n_count_L1 = n_corr_match * NBRHOOD;\n\n        static SyncedMem<float> distance_L1_vector;\n        distance_L1_vector.resize(n_count_distance_vector);\n        distance_L1.resize(n_count_L1);\n\n        // L1 distance vector\n        {\n            int n_threads = n_corr_match * PATCH_WINDOW_SIZE * NBRHOOD;\n\n            int CUDA_NUM_BLOCKS = (n_threads + CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK;\n\n            Compute_L1_distance_GPU<<<CUDA_NUM_BLOCKS, CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK>>>(\n                                                                                       n_threads,\n                                                                                       height_gpu, width_gpu,\n                                                                                       corr_match_x_left.gpu_data(),\n                                                                                       corr_match_x_right.gpu_data(),\n                                                                                       corr_match_y.gpu_data(),\n                                                                                       images_left_gpu,\n                                                                                       images_right_gpu,\n                                                                                       corr_match_octave.gpu_data(),\n                                                                                       distance_L1_vector.gpu_data()\n                                                                                       );\n\n//            std::cout << \"cuda last error = \" << cudaGetLastError() << \"\\n\";\n\n            cudaStreamSynchronize(0);\n        }\n//        std::cout << \"cuda last error = \" << cudaGetLastError() << \"\\n\";\n\n//        std::cout << \"Computed distance vector\\n\";\n\n        {\n            cublasHandle_t cublas_handle;\n            cublasCreate_v2(&cublas_handle);\n\n            // reverse order of a and B because of column major. since we have row major\n            // M*k * k*N\n            //            int M = 1;\n            //            int N = corr_match_left_idx.size() * NBRHOOD;\n            //            int k = PATCH_WINDOW_SIZE;\n\n            //            int lda = PATCH_WINDOW_SIZE;\n            //            int ldb = PATCH_WINDOW_SIZE;\n            //            int ldc = 1;\n\n            //            float alpha = 1.0f;\n            //            float beta = 0.0f;\n\n            //            cublasSgemm_v2(cublas_handle,\n            //                           CUBLAS_OP_N,CUBLAS_OP_N,\n            //                           M, N, k,\n            //                           &alpha,\n            //                           ones_gpu, lda,\n            //                           distance_L1_vector, ldb,\n            //                           &beta,\n            //                           distance_L1_gpu,ldc);\n\n            int M = n_corr_match * NBRHOOD;\n            int N = PATCH_WINDOW_SIZE;\n\n            int lda = PATCH_WINDOW_SIZE;\n            int ldb = 1;\n            int ldc = 1;\n\n            float alpha = 1.0f;\n            float beta = 0.0f;\n\n            cublasSgemv_v2(cublas_handle,\n                           CUBLAS_OP_T,\n                           N, M,\n                           &alpha,\n                           distance_L1_vector.gpu_data(), lda,\n                           ones.gpu_data(), ldb,\n                           &beta,\n                           distance_L1.gpu_data(),ldc);\n\n//            std::cout << \"Computed Multiply\\n\";\n\n//            std::cout << \"cuda last error = \" << cudaGetLastError() << \"\\n\";\n\n            distance_L1.to_cpu();\n\n            cublasDestroy_v2(cublas_handle);\n        }\n\n//        std::cout << \"Computed L1 distances\\n\";\n\n        cudaFree(height_gpu);\n        cudaFree(width_gpu);\n\n        cudaFree(images_left_gpu);\n        cudaFree(images_right_gpu);\n    }\n\n\n    {\n        std::vector<std::pair<int, int> > vDistIdx;\n        vDistIdx.reserve(mvKeys.size());\n\n\n        mvuRight.resize(mvKeys.size(), -1.0f);\n        mvDepth.resize(mvKeys.size(), -1.0f);\n\n        float* distance_L1_cpu = distance_L1.cpu_data();\n        int* corr_match_left_idx_cpu = corr_match_left_idx.cpu_data();\n        int* corr_match_right_idx_cpu = corr_match_right_idx.cpu_data();\n\n        for(int i=0;i<n_corr_match;i++)\n        {\n            int bestDist = INT_MAX;\n            int bestR = 0;\n\n            int offset = i * NBRHOOD;\n\n            for(int l=0; l< NBRHOOD; l++)\n            {\n                float dist = distance_L1_cpu[offset + l];\n                if(dist < bestDist)\n                {\n                    bestDist = dist;\n                    bestR = l;\n                }\n            }\n\n            if(bestR== 0 || bestR== NBRHOOD-1)\n                continue;\n\n            // Sub-pixel match (Parabola fitting)\n            const float dist1 = distance_L1_cpu[offset + bestR-1];\n            const float dist2 = distance_L1_cpu[offset + bestR];\n            const float dist3 = distance_L1_cpu[offset + bestR+1];\n\n            const float deltaR = (dist1-dist3)/(2.0f*(dist1+dist3-2.0f*dist2));\n\n            if(deltaR<-1 || deltaR>1)\n                continue;\n\n\n            int left_idx = corr_match_left_idx_cpu[i];\n            int right_idx = corr_match_right_idx_cpu[i];\n\n            const cv::KeyPoint &kpL = mvKeys[left_idx];\n            const cv::KeyPoint &kpR = mvKeysRight[right_idx];\n\n            const float uL = kpL.pt.x;\n            const float uR0 = kpR.pt.x;\n\n            const float scaleFactor = inv_scale_[kpL.octave];\n            const float scaleduR0 = round(uR0 * scaleFactor);\n\n            // Re-scaled coordinate\n            float bestuR = scale_[kpL.octave]*((float)scaleduR0+(float)bestR-NBRHOOD_HALF+deltaR);\n\n            float disparity = (uL-bestuR);\n\n            if(disparity>=minD && disparity<maxD)\n            {\n                if(disparity<=0)\n                {\n                    disparity=0.01;\n                    bestuR = uL-0.01;\n                }\n                mvDepth[left_idx]=mbf/disparity;\n                mvuRight[left_idx] = bestuR;\n                vDistIdx.push_back(std::pair<int,int>(bestDist, left_idx));\n            }\n        }\n\n\n        sort(vDistIdx.begin(),vDistIdx.end());\n        const float median = vDistIdx[vDistIdx.size()/2].first;\n        const float thDist = 1.5f*1.4f*median;\n\n        for(int i=vDistIdx.size()-1;i>=0;i--)\n        {\n            if(vDistIdx[i].first<thDist)\n                break;\n            else\n            {\n                mvuRight[vDistIdx[i].second]=-1;\n                mvDepth[vDistIdx[i].second]=-1;\n            }\n        }\n    }\n}\n\n\n}\n\n\n#else\n\n#include \"cuda/orb_gpu.hpp\"\n\n#include<vector>\n#include<opencv2/opencv.hpp>\n\n#include<cuda.h>\n#include<cuda_device_runtime_api.h>\n#include<cuda_runtime_api.h>\n\n#include<cublas_v2.h>\n\n#include<pcl/console/time.h>\n\n#include<chrono>\n\nnamespace orb_cuda {\n\n#define CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK 512\n\n\n\n\n__global__ void ORBGetDistanceStereoGPU(int n_threads,\n                                        int* idx_left, int* idx_right,\n                                        unsigned char*  descriptor_left,\n                                        unsigned char*  descriptor_right,\n                                        int* distance)\n{\n    int index = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\n\n    if(index <  n_threads)\n    {\n        int* d_left  = (int*)(descriptor_left  + idx_left[index] * 32);\n        int* d_right = (int*)(descriptor_right + idx_right[index] * 32);\n\n        int dist=0;\n\n        for(int i=0; i<8; i++)\n        {\n            unsigned  int v = d_left[i] ^ d_right[i];\n            v = v - ((v >> 1) & 0x55555555);\n            v = (v & 0x33333333) + ((v >> 2) & 0x33333333);\n            dist += (((v + (v >> 4)) & 0xF0F0F0F) * 0x1010101) >> 24;\n        }\n\n        distance[index] = dist;\n    }\n}\n\n\n#define PATCH_WINDOW 11\n#define PATCH_WINDOW_HALF ((PATCH_WINDOW - 1) / 2)\n#define PATCH_WINDOW_SIZE (PATCH_WINDOW * PATCH_WINDOW)\n\n#define NBRHOOD 11\n#define NBRHOOD_HALF ((NBRHOOD - 1) / 2)\n\n\n__global__ void Compute_L1_distance_GPU(int n_threads,\n                                        int* height, int* width,\n                                        int* left_keypoint_x,\n                                        int* right_keypoint_x,\n                                        int* keypoint_y,\n                                        unsigned char** image_left,\n                                        unsigned char** image_right,\n                                        int* octave,\n                                        float* L1_distance_vector)\n{\n    int index = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\n\n    if(index <  n_threads)\n    {\n        int idx = index / (PATCH_WINDOW_SIZE * NBRHOOD);\n        int left_x = left_keypoint_x[idx];\n        int right_x = right_keypoint_x[idx];\n        int y = keypoint_y[idx];\n\n        int im_octave = octave[idx];\n        //        int im_height = height[im_octave];\n        int im_width  = width[im_octave];\n\n        int nbr_idx = ((index / PATCH_WINDOW_SIZE) % NBRHOOD) - NBRHOOD_HALF;\n\n        unsigned char* left_im = image_left[im_octave] + y * im_width + left_x;\n        unsigned char* right_im = image_right[im_octave] + y * im_width + right_x + nbr_idx;\n\n        float left_center_val = left_im[0];\n        float right_center_val = right_im[0];\n\n        int win_h = (index / PATCH_WINDOW) % PATCH_WINDOW;\n        int win_w = (index % PATCH_WINDOW);\n\n        const int offset = (win_h - PATCH_WINDOW_HALF) * im_width + win_w - PATCH_WINDOW_HALF;\n\n        L1_distance_vector[index] = fabsf((left_im[offset] - left_center_val)-(right_im[offset]-right_center_val));\n    }\n}\n\n\nvoid ORB_GPU::ORB_compute_stereo_match(int ORB_TH_HIGH, int ORB_TH_LOW,\n                                       float mb, float mbf,\n                                       std::vector<int>& octave_height,\n                                       std::vector<int>& octave_width,\n                                       std::vector<cv::KeyPoint>& mvKeys,\n                                       std::vector<cv::KeyPoint>& mvKeysRight,\n                                       std::vector<float>& mvuRight,\n                                       std::vector<float>& mvDepth,\n                                       unsigned char* keypoint_descriptor_left,\n                                       unsigned char* keypoint_descriptor_right,\n                                       std::vector<SyncedMem<unsigned char>* >& images_left_smem,\n                                       std::vector<SyncedMem<unsigned char>* >& images_right_smem)\n{\n\n    const int nRows = octave_height[0];\n\n    //Assign keypoints to row table\n    std::vector<std::vector<int> > vRowIndices(nRows,std::vector<int>());\n\n    const int Nr = mvKeysRight.size();\n\n    int mcount= 0;\n    for(int iR=0; iR<Nr; iR++)\n    {\n        const cv::KeyPoint &kp = mvKeysRight[iR];\n        const float &kpY = kp.pt.y;\n        const float r = 2.0f * scale_[kp.octave];\n        const int maxr = ceil(kpY+r);\n        const int minr = floor(kpY-r);\n\n        for(int yi = minr;yi <= maxr; yi++)\n        {\n            vRowIndices[yi].push_back(iR);\n            mcount++;\n        }\n    }\n\n//    std::cout << \"mtccg = \" <<mcount << \"\\n\";\n\n    // Set limits for search\n    const float minZ = mb;\n    const float minD = 0;\n    const float maxD = mbf/minZ;\n\n\n    std::vector<int> left_keypoints_idx;\n    std::vector<int> right_keypoints_idx;\n\n    for(int i=0;i<mvKeys.size();i++)\n    {\n        const cv::KeyPoint &kpL = mvKeys[i];\n        const int levelL = kpL.octave;\n        const float &vL = kpL.pt.y;\n        const float &uL = kpL.pt.x;\n\n        const float minU = uL-maxD;\n        const float maxU = uL-minD;\n\n        if(maxU<0)\n            continue;\n\n        std::vector<int>& indices = vRowIndices[vL];\n\n        for(int j=0;j<indices.size();j++)\n        {\n            const size_t right_idx = indices[j];\n            const cv::KeyPoint &kpR = mvKeysRight[right_idx];\n\n            if(kpR.octave < levelL-1 || kpR.octave > levelL+1)\n                continue;\n\n            const float &uR = kpR.pt.x;\n\n            if(uR >= minU && uR <= maxU)\n            {\n                left_keypoints_idx.push_back(i);\n                right_keypoints_idx.push_back(right_idx);\n            }\n        }\n    }\n\n\n    int n_points_to_match = left_keypoints_idx.size();\n\n//    std::cout << \"Match points = \" << n_points_to_match << \"\\n\";\n\n    std::vector<int> distances(left_keypoints_idx.size());\n\n    // compute the distances between left-right pair on GPU\n    {\n        int* idx_left_gpu;\n        int* idx_right_gpu;\n        int* distances_gpu;\n\n        unsigned char* descriptor_left_gpu;\n        unsigned char* descriptor_right_gpu;\n\n        cudaMalloc((void**)&idx_left_gpu, sizeof(int) * left_keypoints_idx.size());\n        cudaMalloc((void**)&idx_right_gpu, sizeof(int) * left_keypoints_idx.size());\n        cudaMalloc((void**)&distances_gpu, sizeof(int) * left_keypoints_idx.size());\n\n        cudaMalloc((void**)&descriptor_left_gpu, sizeof(unsigned char) * 32*mvKeys.size());\n        cudaMalloc((void**)&descriptor_right_gpu, sizeof(unsigned char) *32* mvKeysRight.size());\n\n\n        cudaMemcpy(idx_left_gpu, left_keypoints_idx.data(), sizeof(int)*left_keypoints_idx.size(),cudaMemcpyHostToDevice);\n        cudaMemcpy(idx_right_gpu, right_keypoints_idx.data(), sizeof(int)*left_keypoints_idx.size(),cudaMemcpyHostToDevice);\n\n        cudaMemcpy(descriptor_left_gpu, keypoint_descriptor_left, sizeof(unsigned char)*32*mvKeys.size(),cudaMemcpyHostToDevice);\n        cudaMemcpy(descriptor_right_gpu, keypoint_descriptor_right, sizeof(unsigned char)*32*mvKeysRight.size(),cudaMemcpyHostToDevice);\n\n        int n_threads =  n_points_to_match;\n\n        int CUDA_NUM_BLOCKS = (n_threads + CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK;\n\n        ORBGetDistanceStereoGPU<<<CUDA_NUM_BLOCKS, CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK>>>(\n                                                                                   n_threads,\n                                                                                   idx_left_gpu, idx_right_gpu,\n                                                                                   descriptor_left_gpu,\n                                                                                   descriptor_right_gpu,\n                                                                                   distances_gpu\n                                                                                   );\n\n\n        cudaStreamSynchronize(0);\n\n        cudaMemcpy(distances.data(), distances_gpu, sizeof(int)*left_keypoints_idx.size(),cudaMemcpyDeviceToHost);\n\n        cudaFree(idx_left_gpu);\n        cudaFree(idx_right_gpu);\n        cudaFree(distances_gpu);\n\n        cudaFree(descriptor_left_gpu);\n        cudaFree(descriptor_right_gpu);\n    }\n\n//    std::cout << \"Computed descriptor distance\\n\";\n\n    int thOrbDist = (ORB_TH_HIGH + ORB_TH_LOW ) / 2;\n\n    // For each left keypoint search a match in the right image\n    // Find all keypoints with distance less than thOrbDist\n    std::vector<int> corr_match_left_idx;\n    std::vector<int> corr_match_right_idx;\n    std::vector<int> corr_match_octave;\n    std::vector<int> corr_match_x_left;\n    std::vector<int> corr_match_x_right;\n    std::vector<int> corr_match_y;\n\n    {\n        std::vector<int> match_right_idx(mvKeys.size(),-1);\n        std::vector<int> match_distances(mvKeys.size(), ORB_TH_HIGH);\n\n        for(int i=0;i<left_keypoints_idx.size();i++)\n        {\n            int& left_idx = left_keypoints_idx[i];\n            int& right_idx = right_keypoints_idx[i];\n\n            int& match_distance = match_distances[left_idx];\n            int& distance = distances[i];\n\n\n            if(distance < match_distance)\n            {\n                match_distance = distance;\n                match_right_idx[left_idx] = right_idx;\n            }\n        }\n\n\n        int L = 5;\n        int w = 5;\n\n        for(int i=0;i<match_right_idx.size();i++)\n        {\n            if(match_right_idx[i] != -1)\n            {\n                if(match_distances[i] < thOrbDist)\n                {\n                    int bestIdxR = match_right_idx[i];\n\n                    const cv::KeyPoint &kpL = mvKeys[i];\n                    const cv::KeyPoint &kpR = mvKeysRight[bestIdxR];\n\n\n                    const float vL0 = kpL.pt.y;\n                    const float uL0 = kpL.pt.x;\n                    const float uR0 = kpR.pt.x;\n                    const float scaleFactor = inv_scale_[kpL.octave];\n                    const float scaleduR0 = round(uR0 * scaleFactor);\n                    const float scaleduL0 = round(uL0 * scaleFactor);\n                    const float scaledvL0 = round(vL0 * scaleFactor);\n\n                    const float iniu = scaleduR0 - L - w;\n                    const float endu = scaleduR0 + L + w;\n\n                    if(iniu < 0 || endu >= width_[kpL.octave])\n                        continue;\n\n                    corr_match_left_idx.push_back(i);\n                    corr_match_right_idx.push_back(match_right_idx[i]);\n                    corr_match_octave.push_back(kpL.octave);\n                    corr_match_x_left.push_back(scaleduL0);\n                    corr_match_x_right.push_back(scaleduR0);\n                    corr_match_y.push_back(scaledvL0);\n                }\n            }\n        }\n    }\n\n//    std::cout << \"correlation match points = \" << corr_match_left_idx.size() << \"\\n\";\n\n//    std::cout << \"Filled points for Window search\\n\";\n\n    std::vector<float> distance_L1(corr_match_left_idx.size() * NBRHOOD);\n\n    // compute window search for corr_match_left_idx in the neighborhood of\n    // corr_match_right_idx\n    // depth will be computed only if the window L1-distance is smaller than a threshold\n    {\n        std::vector<unsigned char*> images_left_gpu_data;\n        std::vector<unsigned char*> images_right_gpu_data;\n\n        for(int i=0;i<images_left_smem.size();i++)\n        {\n            images_left_gpu_data.push_back(images_left_smem[i]->gpu_data());\n            images_right_gpu_data.push_back(images_right_smem[i]->gpu_data());\n        }\n\n        unsigned char** images_left = images_left_gpu_data.data();\n        unsigned char** images_right = images_right_gpu_data.data();\n\n\n        int* corr_octave_gpu;\n        int* corr_x_left_gpu;\n        int* corr_x_right_gpu;\n        int* corr_y_gpu;\n        int* corr_distances_gpu;\n        int* height_gpu;\n        int* width_gpu;\n\n        unsigned char** images_left_gpu;\n        unsigned char** images_right_gpu;\n\n        //        std::vector<unsigned char*> im_left_gpu(octave_height.size());\n        //        std::vector<unsigned char*> im_right_gpu(octave_height.size());\n\n\n        cudaMalloc((void**)&corr_octave_gpu, sizeof(int) * corr_match_left_idx.size());\n        cudaMalloc((void**)&corr_x_left_gpu, sizeof(int) * corr_match_left_idx.size());\n        cudaMalloc((void**)&corr_x_right_gpu, sizeof(int) * corr_match_left_idx.size());\n        cudaMalloc((void**)&corr_y_gpu, sizeof(int) * corr_match_left_idx.size());\n        cudaMalloc((void**)&corr_distances_gpu, sizeof(int) * corr_match_left_idx.size());\n        cudaMalloc((void**)&height_gpu, sizeof(int) * octave_height.size());\n        cudaMalloc((void**)&width_gpu, sizeof(int) * octave_width.size());\n\n        cudaMalloc((void**)&images_left_gpu, sizeof(unsigned char*) * octave_height.size());\n        cudaMalloc((void**)&images_right_gpu, sizeof(unsigned char*) * octave_width.size());\n\n        //        for(int i=0;i<im_left_gpu.size();i++)\n        //        {\n        //            cudaMalloc((void**)&im_left_gpu[i], sizeof(unsigned char) * octave_height[i] * octave_width[i]);\n        //            cudaMalloc((void**)&im_right_gpu[i], sizeof(unsigned char) * octave_height[i] * octave_width[i]);\n\n        //            cudaMemcpy(im_left_gpu[i], images_left[i], sizeof(unsigned char)* octave_height[i] * octave_width[i],cudaMemcpyHostToDevice);\n        //            cudaMemcpy(im_right_gpu[i], images_right[i], sizeof(unsigned char)* octave_height[i] * octave_width[i],cudaMemcpyHostToDevice);\n        //        }\n\n        cudaMemcpy(corr_octave_gpu, corr_match_octave.data(), sizeof(int)*corr_match_left_idx.size(),cudaMemcpyHostToDevice);\n        cudaMemcpy(corr_x_left_gpu, corr_match_x_left.data(), sizeof(int)*corr_match_left_idx.size(),cudaMemcpyHostToDevice);\n        cudaMemcpy(corr_x_right_gpu, corr_match_x_right.data(), sizeof(int)*corr_match_left_idx.size(),cudaMemcpyHostToDevice);\n        cudaMemcpy(corr_y_gpu, corr_match_y.data(), sizeof(int)*corr_match_left_idx.size(),cudaMemcpyHostToDevice);\n        cudaMemcpy(height_gpu, octave_height.data(), sizeof(int)*octave_height.size(),cudaMemcpyHostToDevice);\n        cudaMemcpy(width_gpu, octave_width.data(), sizeof(int)*octave_width.size(),cudaMemcpyHostToDevice);\n\n        cudaMemcpy(images_left_gpu, images_left, sizeof(unsigned char*)*octave_height.size(),cudaMemcpyHostToDevice);\n        cudaMemcpy(images_right_gpu, images_right, sizeof(unsigned char*)*octave_width.size(),cudaMemcpyHostToDevice);\n\n        //        cudaMemcpy(images_left_gpu, im_left_gpu.data(), sizeof(unsigned char*)*octave_height.size(),cudaMemcpyHostToDevice);\n        //        cudaMemcpy(images_right_gpu, im_right_gpu.data(), sizeof(unsigned char*)*octave_width.size(),cudaMemcpyHostToDevice);\n\n\n        float* distance_L1_vector;\n        float* distance_L1_gpu;\n        float* ones_gpu;\n\n        std::vector<float> ones(PATCH_WINDOW_SIZE, 1.0f);\n\n        int n_count_distance_vector = corr_match_left_idx.size() * PATCH_WINDOW_SIZE * NBRHOOD;\n        int n_count_L1 = corr_match_left_idx.size() * NBRHOOD;\n\n        cudaMalloc((void**)&distance_L1_vector, sizeof(float) * n_count_distance_vector);\n        cudaMalloc((void**)&distance_L1_gpu, sizeof(float) * n_count_L1);\n\n        cudaMalloc((void**)&ones_gpu, sizeof(float) * ones.size());\n        cudaMemcpy(ones_gpu, ones.data(), sizeof(float)*ones.size(),cudaMemcpyHostToDevice);\n\n        // L1 distance vector\n        {\n            int n_threads = corr_match_left_idx.size() * PATCH_WINDOW_SIZE * NBRHOOD;\n\n            int CUDA_NUM_BLOCKS = (n_threads + CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK;\n\n            Compute_L1_distance_GPU<<<CUDA_NUM_BLOCKS, CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK>>>(\n                                                                                       n_threads,\n                                                                                       height_gpu, width_gpu,\n                                                                                       corr_x_left_gpu,\n                                                                                       corr_x_right_gpu,\n                                                                                       corr_y_gpu,\n                                                                                       images_left_gpu,\n                                                                                       images_right_gpu,\n                                                                                       corr_octave_gpu,\n                                                                                       distance_L1_vector\n                                                                                       );\n\n//            std::cout << \"cuda last error = \" << cudaGetLastError() << \"\\n\";\n\n            cudaStreamSynchronize(0);\n        }\n//        std::cout << \"cuda last error = \" << cudaGetLastError() << \"\\n\";\n\n//        std::cout << \"Computed distance vector\\n\";\n\n        {\n            cublasHandle_t cublas_handle;\n            cublasCreate_v2(&cublas_handle);\n\n            // reverse order of a and B because of column major. since we have row major\n            // M*k * k*N\n            //            int M = 1;\n            //            int N = corr_match_left_idx.size() * NBRHOOD;\n            //            int k = PATCH_WINDOW_SIZE;\n\n            //            int lda = PATCH_WINDOW_SIZE;\n            //            int ldb = PATCH_WINDOW_SIZE;\n            //            int ldc = 1;\n\n            //            float alpha = 1.0f;\n            //            float beta = 0.0f;\n\n            //            cublasSgemm_v2(cublas_handle,\n            //                           CUBLAS_OP_N,CUBLAS_OP_N,\n            //                           M, N, k,\n            //                           &alpha,\n            //                           ones_gpu, lda,\n            //                           distance_L1_vector, ldb,\n            //                           &beta,\n            //                           distance_L1_gpu,ldc);\n\n            int M = corr_match_left_idx.size() * NBRHOOD;\n            int N = PATCH_WINDOW_SIZE;\n\n            int lda = PATCH_WINDOW_SIZE;\n            int ldb = 1;\n            int ldc = 1;\n\n            float alpha = 1.0f;\n            float beta = 0.0f;\n\n            cublasSgemv_v2(cublas_handle,\n                           CUBLAS_OP_T,\n                           N, M,\n                           &alpha,\n                           distance_L1_vector, lda,\n                           ones_gpu, ldb,\n                           &beta,\n                           distance_L1_gpu,ldc);\n\n//            std::cout << \"Computed Multiply\\n\";\n\n//            std::cout << \"cuda last error = \" << cudaGetLastError() << \"\\n\";\n\n            cudaMemcpy(distance_L1.data(), distance_L1_gpu, sizeof(float)*corr_match_left_idx.size() * NBRHOOD,cudaMemcpyDeviceToHost);\n\n\n            cublasDestroy_v2(cublas_handle);\n        }\n\n//        std::cout << \"Computed L1 distances\\n\";\n\n\n        cudaFree(corr_octave_gpu);\n        cudaFree(corr_x_left_gpu);\n        cudaFree(corr_x_right_gpu);\n        cudaFree(corr_y_gpu);\n        cudaFree(corr_distances_gpu);\n        cudaFree(height_gpu);\n        cudaFree(width_gpu);\n\n        cudaFree(images_left_gpu);\n        cudaFree(images_right_gpu);\n\n        //        for(int i=0;i<im_left_gpu.size();i++)\n        //        {\n        //            cudaFree(im_left_gpu[i]);\n        //            cudaFree(im_right_gpu[i]);\n        //        }\n\n\n        cudaFree(distance_L1_vector);\n        cudaFree(distance_L1_gpu);\n        cudaFree(ones_gpu);\n    }\n\n\n    {\n        std::vector<std::pair<int, int> > vDistIdx;\n        vDistIdx.reserve(mvKeys.size());\n\n\n        mvuRight.resize(mvKeys.size(), -1.0f);\n        mvDepth.resize(mvKeys.size(), -1.0f);\n\n        for(int i=0;i<corr_match_left_idx.size();i++)\n        {\n            int bestDist = INT_MAX;\n            int bestR = 0;\n\n            int offset = i * NBRHOOD;\n\n            for(int l=0; l< NBRHOOD; l++)\n            {\n                float dist = distance_L1[offset + l];\n                if(dist < bestDist)\n                {\n                    bestDist = dist;\n                    bestR = l;\n                }\n            }\n\n            if(bestR== 0 || bestR== NBRHOOD-1)\n                continue;\n\n            // Sub-pixel match (Parabola fitting)\n            const float dist1 = distance_L1[offset + bestR-1];\n            const float dist2 = distance_L1[offset + bestR];\n            const float dist3 = distance_L1[offset + bestR+1];\n\n            const float deltaR = (dist1-dist3)/(2.0f*(dist1+dist3-2.0f*dist2));\n\n            if(deltaR<-1 || deltaR>1)\n                continue;\n\n\n            int left_idx = corr_match_left_idx[i];\n            int right_idx = corr_match_right_idx[i];\n\n            const cv::KeyPoint &kpL = mvKeys[left_idx];\n            const cv::KeyPoint &kpR = mvKeysRight[right_idx];\n\n            const float uL = kpL.pt.x;\n            const float uR0 = kpR.pt.x;\n\n            const float scaleFactor = inv_scale_[kpL.octave];\n            const float scaleduR0 = round(uR0 * scaleFactor);\n\n            // Re-scaled coordinate\n            float bestuR = scale_[kpL.octave]*((float)scaleduR0+(float)bestR-NBRHOOD_HALF+deltaR);\n\n            float disparity = (uL-bestuR);\n\n            if(disparity>=minD && disparity<maxD)\n            {\n                if(disparity<=0)\n                {\n                    disparity=0.01;\n                    bestuR = uL-0.01;\n                }\n                mvDepth[left_idx]=mbf/disparity;\n                mvuRight[left_idx] = bestuR;\n                vDistIdx.push_back(std::pair<int,int>(bestDist, left_idx));\n            }\n        }\n\n\n        sort(vDistIdx.begin(),vDistIdx.end());\n        const float median = vDistIdx[vDistIdx.size()/2].first;\n        const float thDist = 1.5f*1.4f*median;\n\n        for(int i=vDistIdx.size()-1;i>=0;i--)\n        {\n            if(vDistIdx[i].first<thDist)\n                break;\n            else\n            {\n                mvuRight[vDistIdx[i].second]=-1;\n                mvDepth[vDistIdx[i].second]=-1;\n            }\n        }\n    }\n}\n\n\n}\n\n#endif\n"
  },
  {
    "path": "src/cuda/synced_mem_holder.cpp",
    "content": "#include \"cuda/synced_mem_holder.hpp\"\n\n#include<iostream>\n#include<string.h>\n\nnamespace orb_cuda {\n\ntemplate<typename Dtype>\nSyncedMem<Dtype>::SyncedMem(void)\n{\n    count_ = 0;\n    capacity_ = 0;\n    cpu_data_ = 0;\n    gpu_data_ = 0;\n    cu_stream_ = NULL;\n    pitch_ = 0;\n\n    cudaStreamCreate(&cu_stream_);\n}\n\ntemplate<typename Dtype>\nSyncedMem<Dtype>::~SyncedMem() {\n\n    //finish off anything going on in cu_stream_\n    cudaStreamSynchronize(cu_stream_);\n    cudaStreamDestroy(cu_stream_);\n\n    cu_stream_ = NULL;\n    if(cpu_data_)\n        cudaFreeHost(cpu_data_);\n\n    if(gpu_data_)\n        cudaFree(gpu_data_);\n}\n\n\ntemplate<typename Dtype>\nvoid SyncedMem<Dtype>::resize_pitched(size_t width, size_t height)\n{\n    count_ = width * height;\n\n    int capacity_ = count_;\n\n    if(cpu_data_)\n        cudaFreeHost(cpu_data_);\n    cudaMallocHost((void**)&cpu_data_, capacity_ * sizeof(Dtype));\n\n    if(gpu_data_)\n        cudaFree(gpu_data_);\n    cudaMallocPitch((void**)&gpu_data_, &pitch_, width * sizeof(Dtype), height);\n\n}\n\ntemplate<typename Dtype>\nvoid SyncedMem<Dtype>::resize(int count)\n{\n    count_ = count;\n\n    if(capacity_ < count_)\n    {\n        capacity_ = count_;\n\n        if(cpu_data_)\n            cudaFreeHost(cpu_data_);\n        cudaMallocHost((void**)&cpu_data_, capacity_ * sizeof(Dtype));\n\n        if(gpu_data_)\n            cudaFree(gpu_data_);\n        cudaMalloc((void**)&gpu_data_, capacity_ * sizeof(Dtype));\n\n    }\n}\n\n\ntemplate<typename Dtype>\nDtype* SyncedMem<Dtype>::cpu_data()\n{\n    return cpu_data_;\n}\n\ntemplate<typename Dtype>\nDtype* SyncedMem<Dtype>::gpu_data()\n{\n    return gpu_data_;\n}\n\n\ntemplate<typename Dtype>\nvoid SyncedMem<Dtype>::to_cpu(void)\n{\n    cudaMemcpy(cpu_data_, gpu_data_, count_ * sizeof(Dtype), cudaMemcpyDeviceToHost);\n}\n\ntemplate<typename Dtype>\nvoid SyncedMem<Dtype>::to_gpu(void)\n{\n    cudaMemcpy(gpu_data_, cpu_data_, count_ * sizeof(Dtype), cudaMemcpyHostToDevice);\n}\n\n\ntemplate<typename Dtype>\nvoid SyncedMem<Dtype>::set_zero_cpu(void)\n{\n    memset(cpu_data_, 0, count_ * sizeof(Dtype));\n}\n\ntemplate<typename Dtype>\nvoid SyncedMem<Dtype>::set_zero_gpu(void)\n{\n    cudaMemset(gpu_data_, 0, count_ * sizeof(Dtype));\n}\n\ntemplate<typename Dtype>\nvoid SyncedMem<Dtype>::set_zero_gpu_async(void)\n{\n    cudaMemsetAsync(gpu_data_, 0, count_ * sizeof(Dtype), cu_stream_);\n}\n\n\ntemplate<typename Dtype>\nvoid SyncedMem<Dtype>::to_cpu_async(void)\n{\n    cudaMemcpyAsync(cpu_data_, gpu_data_, count_ * sizeof(Dtype), cudaMemcpyDeviceToHost, cu_stream_);\n}\n\ntemplate<typename Dtype>\nvoid SyncedMem<Dtype>::to_gpu_async(void)\n{\n    cudaMemcpyAsync(gpu_data_, cpu_data_, count_ * sizeof(Dtype), cudaMemcpyHostToDevice, cu_stream_);\n}\n\ntemplate<typename Dtype>\nvoid SyncedMem<Dtype>::to_cpu_async(cudaStream_t& cu_stream)\n{\n    cudaMemcpyAsync(cpu_data_, gpu_data_, count_ * sizeof(Dtype), cudaMemcpyDeviceToHost, cu_stream);\n}\n\ntemplate<typename Dtype>\nvoid SyncedMem<Dtype>::to_gpu_async(cudaStream_t& cu_stream)\n{\n    cudaMemcpyAsync(gpu_data_, cpu_data_, count_ * sizeof(Dtype), cudaMemcpyHostToDevice, cu_stream);\n}\n\n\n// desired count transfer CPU-GPU\ntemplate<typename Dtype>\nvoid SyncedMem<Dtype>::to_cpu(int count)\n{\n    cudaMemcpy(cpu_data_, gpu_data_, count * sizeof(Dtype), cudaMemcpyDeviceToHost);\n}\n\ntemplate<typename Dtype>\nvoid SyncedMem<Dtype>::to_gpu(int count)\n{\n    cudaMemcpy(gpu_data_, cpu_data_, count * sizeof(Dtype), cudaMemcpyHostToDevice);\n}\n\n\n\ntemplate<typename Dtype>\nvoid SyncedMem<Dtype>::to_cpu_async(int count)\n{\n    cudaMemcpyAsync(cpu_data_, gpu_data_, count * sizeof(Dtype), cudaMemcpyDeviceToHost, cu_stream_);\n}\n\ntemplate<typename Dtype>\nvoid SyncedMem<Dtype>::to_gpu_async(int count)\n{\n    cudaMemcpyAsync(gpu_data_, cpu_data_, count * sizeof(Dtype), cudaMemcpyHostToDevice, cu_stream_);\n}\n\ntemplate<typename Dtype>\nvoid SyncedMem<Dtype>::to_cpu_async(cudaStream_t& cu_stream,int count)\n{\n    cudaMemcpyAsync(cpu_data_, gpu_data_, count * sizeof(Dtype), cudaMemcpyDeviceToHost, cu_stream);\n}\n\ntemplate<typename Dtype>\nvoid SyncedMem<Dtype>::to_gpu_async(cudaStream_t& cu_stream,int count)\n{\n    cudaMemcpyAsync(gpu_data_, cpu_data_, count * sizeof(Dtype), cudaMemcpyHostToDevice, cu_stream);\n}\n\n\n\ntemplate<typename Dtype>\nvoid SyncedMem<Dtype>::sync_stream(void)\n{\n    cudaStreamSynchronize(cu_stream_);\n}\n\ntemplate class SyncedMem<unsigned char>;\ntemplate class SyncedMem<signed char>;\ntemplate class SyncedMem<unsigned short>;\ntemplate class SyncedMem<short>;\ntemplate class SyncedMem<unsigned int>;\ntemplate class SyncedMem<int>;\ntemplate class SyncedMem<float>;\n\n\n}\n\n\n\n\n"
  },
  {
    "path": "src/cuda/tracking_isinfrustum.cu",
    "content": "#include<cuda/tracking_gpu.hpp>\n\n#ifdef STATIC_MEM_IS_IN\n\n#include<cuda.h>\n#include<cuda_device_runtime_api.h>\n#include<cuda_runtime_api.h>\n\n#include<stdio.h>\n\n#include<iostream>\n\n#include<chrono>\n\nnamespace tracking_cuda{\n\n#define CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK 512\n\n__global__ void isInFrustum_GPU(int n_threads,\n                                float* Px, float* Py, float* Pz,\n                                float* Pnx, float* Pny, float* Pnz,\n                                float* MaxDistance,\n                                float* invariance_maxDistance,\n                                float* invariance_minDistance,\n                                float* Rcw, float* tcw, float* Ow,\n                                float fx, float fy, float cx, float cy,\n                                int minX, int maxX, int minY, int maxY,\n                                int nScaleLevels,\n                                float logScaleFactor,\n                                float viewCosAngle,\n                                float* invz, float* u, float* v,\n                                int* predictedlevel,\n                                float* viewCos,\n                                unsigned char* is_infrustum)\n{\n\n    int index = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\n\n    if(index <  n_threads)\n    {\n        unsigned char infrustum = 0;\n\n        const float Pwx = Px[index];\n        const float Pwy = Py[index];\n        const float Pwz = Pz[index];\n\n        const float Pcx = Pwx * Rcw[0] + Pwy * Rcw[1] + Pwz * Rcw[2] + tcw[0];\n        const float Pcy = Pwx * Rcw[3] + Pwy * Rcw[4] + Pwz * Rcw[5] + tcw[1];\n        const float Pcz = Pwx * Rcw[6] + Pwy * Rcw[7] + Pwz * Rcw[8] + tcw[2];\n\n        // Check positive depth\n        if(Pcz > 0.0f)\n        {\n            // Project in image and check it is not outside\n            const float im_invz = 1.0f / Pcz;\n            const float im_u = fx * Pcx * im_invz + cx;\n            const float im_v = fy * Pcy * im_invz + cy;\n\n            if(!(im_u < minX || im_u > maxX || im_v < minY || im_v > maxY))\n            {\n                const float maxDistance = invariance_maxDistance[index];\n                const float minDistance = invariance_minDistance[index];\n\n                const float Pox = Pwx - Ow[0];\n                const float Poy = Pwy - Ow[1];\n                const float Poz = Pwz - Ow[2];\n\n                const float dist = sqrtf(Pox*Pox + Poy*Poy + Poz*Poz);\n\n                if(!(dist<minDistance || dist>maxDistance))\n                {\n\n                    const float Pwnx = Pnx[index];\n                    const float Pwny = Pny[index];\n                    const float Pwnz = Pnz[index];\n\n                    const float p_viewCos = (Pox*Pwnx + Poy*Pwny + Poz*Pwnz) / dist;\n\n                    if(!(p_viewCos < viewCosAngle))\n                    {\n                        float ratio = MaxDistance[index] / dist;\n\n                        int nScale = ceilf(logf(ratio)/logScaleFactor);\n\n                        if(nScale < 0)\n                        {\n                            nScale = 0;\n                        }\n                        else if(nScale >= nScaleLevels)\n                        {\n                            nScale = nScaleLevels-1;\n                        }\n\n                        u[index] = im_u;\n                        v[index] = im_v;\n                        invz[index] = im_invz;\n                        predictedlevel[index] = nScale;\n                        viewCos[index] = p_viewCos;\n\n                        infrustum = 1;\n\n                    }\n                }\n            }\n        }\n\n        is_infrustum[index] = infrustum;\n    }\n}\n\n\nvoid compute_isInFrustum_GPU(int n_points,\n                             float* Px_gpu, float* Py_gpu, float* Pz_gpu,\n                             float* Pnx_gpu, float* Pny_gpu, float* Pnz_gpu,\n                             float* MaxDistance_gpu,\n                             float* invariance_maxDistance_gpu,\n                             float* invariance_minDistance_gpu,\n                             float* Rcw_gpu, float* tcw_gpu, float* Ow_gpu,\n                             float& fx, float& fy, float& cx, float& cy,\n                             int& minX, int& maxX, int& minY, int& maxY,\n                             int& nScaleLevels,\n                             float& logScaleFactor,\n                             float& viewCosAngle,\n                             float* invz_gpu, float* u_gpu, float* v_gpu,\n                             int* predictedlevel_gpu,\n                             float* viewCos_gpu,\n                             unsigned char* is_infrustum_gpu)\n{\n\n    int n_threads = n_points;\n\n    int CUDA_NUM_BLOCKS = (n_threads + CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK;\n\n    isInFrustum_GPU<<<CUDA_NUM_BLOCKS, CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK>>>(\n                                                                       n_threads,\n                                                                       Px_gpu, Py_gpu, Pz_gpu,\n                                                                       Pnx_gpu, Pny_gpu, Pnz_gpu,\n                                                                       MaxDistance_gpu,\n                                                                       invariance_maxDistance_gpu,\n                                                                       invariance_minDistance_gpu,\n                                                                       Rcw_gpu, tcw_gpu, Ow_gpu,\n                                                                       fx, fy, cx, cy,\n                                                                       minX, maxX, minY, maxY,\n                                                                       nScaleLevels,\n                                                                       logScaleFactor,\n                                                                       viewCosAngle,\n                                                                       invz_gpu, u_gpu,  v_gpu,\n                                                                       predictedlevel_gpu,\n                                                                       viewCos_gpu,\n                                                                       is_infrustum_gpu\n                                                                       );\n\n    cudaStreamSynchronize(0);\n}\n\n\n}\n\n\n#else\n\n#include<cuda/tracking_gpu.hpp>\n\n#include<cuda.h>\n#include<cuda_device_runtime_api.h>\n#include<cuda_runtime_api.h>\n\n#include<stdio.h>\n\n#include<iostream>\n\n#include<chrono>\n\nnamespace tracking_cuda{\n\n#define CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK 512\n\n__global__ void isInFrustum_GPU(int n_threads,\n                                float* Px, float* Py, float* Pz,\n                                float* Pnx, float* Pny, float* Pnz,\n                                float* MaxDistance,\n                                float* invariance_maxDistance,\n                                float* invariance_minDistance,\n                                float* Rcw, float* tcw, float* Ow,\n                                float fx, float fy, float cx, float cy,\n                                int minX, int maxX, int minY, int maxY,\n                                int nScaleLevels,\n                                float logScaleFactor,\n                                float viewCosAngle,\n                                float* invz, float* u, float* v,\n                                int* predictedlevel,\n                                float* viewCos,\n                                unsigned char* is_infrustum)\n{\n\n    int index = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\n\n    if(index <  n_threads)\n    {\n        unsigned char infrustum = 0;\n\n        const float Pwx = Px[index];\n        const float Pwy = Py[index];\n        const float Pwz = Pz[index];\n\n        const float Pcx = Pwx * Rcw[0] + Pwy * Rcw[1] + Pwz * Rcw[2] + tcw[0];\n        const float Pcy = Pwx * Rcw[3] + Pwy * Rcw[4] + Pwz * Rcw[5] + tcw[1];\n        const float Pcz = Pwx * Rcw[6] + Pwy * Rcw[7] + Pwz * Rcw[8] + tcw[2];\n\n        // Check positive depth\n        if(Pcz > 0.0f)\n        {\n            // Project in image and check it is not outside\n            const float im_invz = 1.0f / Pcz;\n            const float im_u = fx * Pcx * im_invz + cx;\n            const float im_v = fy * Pcy * im_invz + cy;\n\n            if(!(im_u < minX || im_u > maxX || im_v < minY || im_v > maxY))\n            {\n                const float maxDistance = invariance_maxDistance[index];\n                const float minDistance = invariance_minDistance[index];\n\n                const float Pox = Pwx - Ow[0];\n                const float Poy = Pwy - Ow[1];\n                const float Poz = Pwz - Ow[2];\n\n                const float dist = sqrtf(Pox*Pox + Poy*Poy + Poz*Poz);\n\n                if(!(dist<minDistance || dist>maxDistance))\n                {\n\n                    const float Pwnx = Pnx[index];\n                    const float Pwny = Pny[index];\n                    const float Pwnz = Pnz[index];\n\n                    const float p_viewCos = (Pox*Pwnx + Poy*Pwny + Poz*Pwnz) / dist;\n\n                    if(!(p_viewCos < viewCosAngle))\n                    {\n                        float ratio = MaxDistance[index] / dist;\n\n                        int nScale = ceilf(logf(ratio)/logScaleFactor);\n\n                        if(nScale < 0)\n                        {\n                            nScale = 0;\n                        }\n                        else if(nScale >= nScaleLevels)\n                        {\n                            nScale = nScaleLevels-1;\n                        }\n\n                        u[index] = im_u;\n                        v[index] = im_v;\n                        invz[index] = im_invz;\n                        predictedlevel[index] = nScale;\n                        viewCos[index] = p_viewCos;\n\n                        infrustum = 1;\n\n                    }\n                }\n            }\n        }\n\n        is_infrustum[index] = infrustum;\n    }\n}\n\n\nvoid compute_isInFrustum_GPU(std::vector<float>& Px, std::vector<float>& Py, std::vector<float>& Pz,\n                             std::vector<float>& Pnx, std::vector<float>& Pny, std::vector<float>& Pnz,\n                             std::vector<float>& MaxDistance,\n                             std::vector<float>& invariance_maxDistance,\n                             std::vector<float>& invariance_minDistance,\n                             std::vector<float>& Rcw, std::vector<float>& tcw, std::vector<float>& Ow,\n                             float& fx, float& fy, float& cx, float& cy,\n                             int& minX, int& maxX, int& minY, int& maxY,\n                             int& nScaleLevels,\n                             float& logScaleFactor,\n                             float& viewCosAngle,\n                             std::vector<float>& invz, std::vector<float>& u, std::vector<float>& v,\n                             std::vector<int>& predictedlevel,\n                             std::vector<float>& viewCos,\n                             std::vector<unsigned char>& is_infrustum)\n{\n\n    float* Px_gpu;\n    float* Py_gpu;\n    float* Pz_gpu;\n\n    float* Pnx_gpu;\n    float* Pny_gpu;\n    float* Pnz_gpu;\n\n    float* MaxDistance_gpu;\n    float* invariance_maxDistance_gpu;\n    float* invariance_minDistance_gpu;\n\n    float* Rcw_gpu;\n    float* tcw_gpu;\n    float* Ow_gpu;\n\n    float* invz_gpu;\n    float* u_gpu;\n    float* v_gpu;\n\n    int* predictedlevel_gpu;\n    float* viewCos_gpu;\n\n    unsigned char* is_infrustum_gpu;\n\n    int n_points = Px.size();\n\n\n    cudaMalloc((void**)&Px_gpu, sizeof(float)*n_points);\n    cudaMalloc((void**)&Py_gpu, sizeof(float)*n_points);\n    cudaMalloc((void**)&Pz_gpu, sizeof(float)*n_points);\n\n    cudaMalloc((void**)&Pnx_gpu, sizeof(float)*n_points);\n    cudaMalloc((void**)&Pny_gpu, sizeof(float)*n_points);\n    cudaMalloc((void**)&Pnz_gpu, sizeof(float)*n_points);\n\n    cudaMalloc((void**)&MaxDistance_gpu, sizeof(float)*n_points);\n    cudaMalloc((void**)&invariance_maxDistance_gpu, sizeof(float)*n_points);\n    cudaMalloc((void**)&invariance_minDistance_gpu, sizeof(float)*n_points);\n\n    cudaMalloc((void**)&Rcw_gpu, sizeof(float)*9);\n    cudaMalloc((void**)&tcw_gpu, sizeof(float)*3);\n    cudaMalloc((void**)&Ow_gpu, sizeof(float)*3);\n\n\n    cudaMalloc((void**)&invz_gpu, sizeof(float)*n_points);\n    cudaMalloc((void**)&u_gpu, sizeof(float)*n_points);\n    cudaMalloc((void**)&v_gpu, sizeof(float)*n_points);\n\n    cudaMalloc((void**)&predictedlevel_gpu, sizeof(int)*n_points);\n    cudaMalloc((void**)&viewCos_gpu, sizeof(float)*n_points);\n\n    cudaMalloc((void**)&is_infrustum_gpu, sizeof(unsigned char)*n_points);\n\n\n    cudaMemcpy(Px_gpu, Px.data(), sizeof(float)*n_points, cudaMemcpyHostToDevice);\n    cudaMemcpy(Py_gpu, Py.data(), sizeof(float)*n_points, cudaMemcpyHostToDevice);\n    cudaMemcpy(Pz_gpu, Pz.data(), sizeof(float)*n_points, cudaMemcpyHostToDevice);\n\n    cudaMemcpy(Pnx_gpu, Pnx.data(), sizeof(float)*n_points, cudaMemcpyHostToDevice);\n    cudaMemcpy(Pny_gpu, Pny.data(), sizeof(float)*n_points, cudaMemcpyHostToDevice);\n    cudaMemcpy(Pnz_gpu, Pnz.data(), sizeof(float)*n_points, cudaMemcpyHostToDevice);\n\n    cudaMemcpy(MaxDistance_gpu, MaxDistance.data(), sizeof(float)*n_points, cudaMemcpyHostToDevice);\n    cudaMemcpy(invariance_maxDistance_gpu, invariance_maxDistance.data(), sizeof(float)*n_points, cudaMemcpyHostToDevice);\n    cudaMemcpy(invariance_minDistance_gpu, invariance_minDistance.data(), sizeof(float)*n_points, cudaMemcpyHostToDevice);\n\n    cudaMemcpy(Rcw_gpu, Rcw.data(), sizeof(float)*9, cudaMemcpyHostToDevice);\n    cudaMemcpy(tcw_gpu, tcw.data(), sizeof(float)*3, cudaMemcpyHostToDevice);\n    cudaMemcpy(Ow_gpu, Ow.data(), sizeof(float)*3, cudaMemcpyHostToDevice);\n\n    {\n\n        int n_threads = n_points;\n\n        int CUDA_NUM_BLOCKS = (n_threads + CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK) / CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK;\n\n        isInFrustum_GPU<<<CUDA_NUM_BLOCKS, CUDA_NUM_THREADS_PER_BLOCK>>>(\n                                                                           n_threads,\n                                                                           Px_gpu, Py_gpu, Pz_gpu,\n                                                                           Pnx_gpu, Pny_gpu, Pnz_gpu,\n                                                                           MaxDistance_gpu,\n                                                                           invariance_maxDistance_gpu,\n                                                                           invariance_minDistance_gpu,\n                                                                           Rcw_gpu, tcw_gpu, Ow_gpu,\n                                                                           fx, fy, cx, cy,\n                                                                           minX, maxX, minY, maxY,\n                                                                           nScaleLevels,\n                                                                           logScaleFactor,\n                                                                           viewCosAngle,\n                                                                           invz_gpu, u_gpu,  v_gpu,\n                                                                           predictedlevel_gpu,\n                                                                           viewCos_gpu,\n                                                                           is_infrustum_gpu\n                                                                           );\n\n        cudaStreamSynchronize(0);\n    }\n\n\n    cudaMemcpy(invz.data(), invz_gpu, sizeof(float)*n_points, cudaMemcpyDeviceToHost);\n    cudaMemcpy(u.data(), u_gpu, sizeof(float)*n_points, cudaMemcpyDeviceToHost);\n    cudaMemcpy(v.data(), v_gpu, sizeof(float)*n_points, cudaMemcpyDeviceToHost);\n    cudaMemcpy(predictedlevel.data(), predictedlevel_gpu, sizeof(int)*n_points, cudaMemcpyDeviceToHost);\n    cudaMemcpy(viewCos.data(), viewCos_gpu, sizeof(float)*n_points, cudaMemcpyDeviceToHost);\n    cudaMemcpy(is_infrustum.data(), is_infrustum_gpu, sizeof(unsigned char)*n_points, cudaMemcpyDeviceToHost);\n\n\n    cudaFree(Px_gpu);\n    cudaFree(Py_gpu);\n    cudaFree(Pz_gpu);\n\n    cudaFree(Pnx_gpu);\n    cudaFree(Pny_gpu);\n    cudaFree(Pnz_gpu);\n\n    cudaFree(MaxDistance_gpu);\n    cudaFree(invariance_maxDistance_gpu);\n    cudaFree(invariance_minDistance_gpu);\n\n    cudaFree(Rcw_gpu);\n    cudaFree(tcw_gpu);\n    cudaFree(Ow_gpu);\n\n\n    cudaFree(invz_gpu);\n    cudaFree(u_gpu);\n    cudaFree(v_gpu);\n\n    cudaFree(predictedlevel_gpu);\n    cudaFree(viewCos_gpu);\n\n    cudaFree(is_infrustum_gpu);\n}\n\n\n}\n\n\n#endif\n"
  }
]